Relación entre productos y crecimiento económico

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(1)CENTRO DE INVESTIGACIÓN Y DOCENCIA ECONÓMICAS, A.C.. RELACIÓN ENTRE PRODUCTOS Y CRECIMIENTO ECONÓMICO. TESINA. QUE PARA OBTENER EL TÍTULO DE. LICENCIADO EN ECONOMÍA. PRESENTA. JOSÉ FERNANDO LOZANO TOLEDO. DIRECTOR DE LA TESINA: DR. DAVID A. MAYER-FOULKES. MÉXICO, D.F.. AGOSTO, 2015.

(2) Agradecimientos Quiero agradecer especialmente a mis padres por brindarme todo su apoyo durante toda mi carrera. Su paciencia y consejo fueron esenciales en todo tiempo. A mi hermana por escuchar todas mis ocurrencias y haber soportado oír el lenguaje de los economistas, su cara de interrogación lo decía todo. Es claro que sin el cariño de mi familia nada de esto habría sucedido. A mis profesores, sus enseñanzas dentro y fuera del salón han sido invaluables. De ellos aprendí a resolver problemas y simplificarlos de una manera práctica, gracias por compartir la manera en que un economista le hace frente a la vida. Su ejemplo ha cautivado mi interés por la economía. Al profesor David Mayer, mi director de tesina, por ser parte de este esfuerzo y guiarme en la culminación de este trabajo. Al profesor Gonzalo Castañeda, por sus recomendaciones y darse el tiempo de leer con detenimiento esta tesina. A mis amigos de licenciatura, gracias por acompañarme en estos cuatro años. Recordare las arduas horas de trabajo y estudio, exámenes, risas, fiestas y, principalmente, las discusiones. A Germán por tener siempre abierta las puertas de su casa y ser de gran apoyo. A Dana por estudiar y resolver problemas desde el propedéutico. A Kim por su paciencia y ayuda durante mi último semestre, gracias por permitirme conocer una gran amistad. A Diana por motivarme y la confianza que me tiene..

(3) Contenido. 1. Introducción. 1. 2. Literatura relacionada. 4. 3. 4. 5. 6. 2.1. Productividad y diversidad de productos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 5. 2.2. Estructura productiva y nuevos productos . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 7. 2.3. Artículo clave . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 9. Estrategia Empírica. 10. 3.1. Grafo bipartita y conectividad entre productos . . . . . . . . . . . . . . . . 10. 3.2. Método de las reflexiones e indicador de sofisticación económica . . . . . . . 12. 3.3. Selección del modelo bayesiano (BMS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14. Datos. 17. 4.1. Descripción analítica de los datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18. 4.2. Análisis de la matriz de proximidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19. 4.3. Análisis de diversidad y ubicuidad de productos . . . . . . . . . . . . . . . . 21. Resultados. 24. 5.1. Espacio de productos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24. 5.2. Sofisticación económica y crecimiento económico . . . . . . . . . . . . . . . 27. Conclusiones. 32. i.

(4) CONTENIDO. ii. References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 7. Anexo. 36.

(5) Lista de figuras 4.1. Relación de ventaja comparativa revelada y número de productos elaborados . 19. 4.2. Matriz de Proximidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20. 4.3. Distribución de la ubiquidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21. 4.4. Distribución de la diversidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22. 4.5. Similitud entre productos y diversidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23. 5.1. Regresión no-paramétrica de la sofisticación económica e ingreso per cápita . 29. 5.2. Coeficiente de convergencia y sofisticación económica . . . . . . . . . . . . 31. 7.1. Espacio de Productos por centralidad e intermediación para países industrializados y emergentes, 2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39. 7.2. Espacio de Productos por centralidad e intermediación para países industrializados y emergentes, 2007 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40. 7.3. Espacio de Productos por valor agregado y proximidad para países industrializados y emergentes, 2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41. 7.4. Espacio de Productos por valor agregado y proximidad para países industrializados y emergentes, 2007 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42. iii.

(6) Lista de tablas 4.1. Proximidades más fuertes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20. 4.2. Correlación del espacio de productos en el tiempo . . . . . . . . . . . . . . . 21. 5.1. Índice de sofisticación de productos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27. 5.2. Índice de sofisticación económica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27. 5.3. Correlación con el índice de sofisticación de HH . . . . . . . . . . . . . . . . 28. 5.4. Estimación por método bayesiano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30. 7.1. Muestra de países, 2000-2007 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37. 7.2. Productos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38. iv.

(7) Capítulo 1 Introducción El crecimiento económico es un proceso gradual y se refleja no sólo a través de los niveles de ingreso per cápita de un país, sino también a través de las características y la variedad de bienes producidos. Es decir, el proceso de desarrollo implica pasar de bienes simples a bienes sofisticados con mayor valor agregado. A este proceso se le conoce como transformación estructural, el cual se conforma por una heterogeneidad de capacidades (conocimientos) que inciden en la creación de distintos bienes. En parte, este proceso se asocia con cambios en los factores de producción, que resultan de la acumulación de capital humano y cambios tecnológicos. Asimismo, esta heterogeneidad de capacidades en la canasta de productos es relevante para determinar el potencial de ingresos que las naciones pueden obtener; si bien es cierto hay evidencia que señala que los países que elaboran productos más sofisticados tendrán una clara ventaja en el proceso de diversificación (Hausmann y Klinger (2007)). El desafío para lograr un crecimiento económico, a través de la transformación estructural, es identificar la capacidad productiva y la factibilidad de un país para producir bienes más sofisticados ("exploración de productos"), y a su vez relacionados con un gran número de capacidades que emplean otros productos. C. A Hidalgo y Hausmann (2007) introdujeron un nuevo concepto para entender el nivel de cúmulo de conocimientos productivos que un país posee a partir de una perspectiva co-. 1.

(8) CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN. 2. evolutiva de los productos-capacidades: el espacio de productos. Este concepto emplea una medida de la cantidad conocimientos productivos tácitos que no son fácilmente transferibles a través del comercio internacional. El espacio de productos es una red donde los productos son los nodos y los vértices representan la cercanía entre los productos, la cercanía está dada por la probabilidad condicional de co-exportar dos productos cualesquiera. Esta idea considera que dos productos son cercanos si involucran capacidades productivas relacionadas. El espacio de productos es un marco analítico que permite interpretar las oportunidades de crecimiento y transformación estructural de los países a través de la interdependencia de flujos de comercio. Anterior a 2007, ningún trabajo había mostrado la conexión entre el conocimiento productivo y la cercanía de los bienes existentes. La idea es que las economías crecen mediante la sofisticación y cercanidad de los productos que producen y exportan con ventaja comparativa. En esta tesina se aplicará el concepto de espacio de productos a datos de valor agregado del sector manufacturero industrial, con los siguientes beneficios: (1) las exportaciones no son una representación completa de la capacidad de producción en un país, (2) la canasta de exportaciones está distorsionada por el proteccionismo , (3) los productos manufacturados son los que tienen una mayor densidad y conexión en el espacio de productos elaborado por Hidalgo y Hausmann, y es el sector con mayor participación en la producción y exportación en economías emergentes y desarrolladas. Es evidente que el sector manufacturero ha sido un motor clave de la creación de empleos y catalizador del bienestar de la clase media en las economías emergentes (Hepburn y Black (2013)). A pesar de esto, se ha cuestionado mucho el que la industria manufacturera haya ido perdiendo competitividad por la falta de reformas estructurales (es decir, la necesidad de un mercado laboral más flexible y mercados de insumos más competitivos). Esto, combinado con el creciente desarrollo y participación de las economías desarrolladas en los mercados internacionales, ha puesto a esta industria bajo la presión adicional de generar un desarrollo expansivo (Banda y Verdugo (2007)). No obstante, el estudio de como los bienes están "conectados" es un aspecto fundamental para comprender las oportunidades de expansión.

(9) CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN. 3. del sector manufacturero, así como las externalidades positivas de este sector en la economía. Con base en lo expuesto, esta tesina tiene como objetivo identificar la cercanía entre productos de economías emergentes y desarrolladas a través de la reproducción de la estrategia empírica de Hausmann et al (2007) y analizar su impacto sobre variables relevantes al crecimiento económico. El artículo en el que este trabajo se basa desarrolla medidas empíricas para medir la sofisticación económica, además define un marco analítico que permite analizar de manera concreta la realidad industrial y/o manufacturera de los países emergentes en comparación de los países desarrollados. Es importante señalar que la estrategia empírica a seguir describe una red bi-partitia para inferir las capacidades subyacentes de los países, que suponemos es resultado de una red tripartita, la cual conecta las capacidades que un país posee con la elaboración de productos. Esta metodología mide qué tan sofisticada es una economía en un punto del tiempo respecto a los productos que elabora, pero también puede ser vista como fotografía de las capacidades de producción. El resto de este escrito está divido en cinco secciones. En la segunda sección se presenta la literatura relacionada. En la tercera sección se describe la estrategia empírica. En la cuarta sección se hace un análisis únicamente para los datos disponibles para 2007, esto para entender la diversidad y ubicuidad de productos en los países que se consideran. En la quinta sección se presentan los resultados. Finalmente se resumen los resultados de este estudio..

(10) Capítulo 2 Literatura relacionada En las últimas décadas, gran parte del análisis del crecimiento económico se ha caracterizado por el estudio de la producción agregada. Con base en los artículos seminales de Solow (n.d.) (1956, 1957) el crecimiento puede ser explicado como la consecuencia de la acumulación de factores agregados, como el capital físico o humano. Sin embargo, el problema es que estos factores son exógenos y desconocemos los mecanismos que conectan a estos factores con el crecimiento. Los estudios posteriores a éste pueden ser divididos en diferentes categorías, desde modelos de crecimiento endógeno, learning by doing y modelos de cambio tecnológico endógeno. Este trabajo se encuentra dentro de una nueva literatura de crecimiento económico, pero los artículos de Romer (1990) y Grossman-Helpman (1991) son útiles para el entender el papel que desempeñan nuevos productos en el crecimiento económico, pues emplean modelos de cambio tecnológico con un enfoque de una variedad creciente de productos-insumos. Resulta útil esta división para entender donde se encuentra este artículo con respecto a los estudios previos, pues este trabajo incorpora un nuevo concepto en comparación de los modelos tradicionales y hace un análisis más amplio de la estructura productiva mediante la desagregación de la canasta de productos de un país y la relación entre sus capacidades. Es importante tener en claro que hay otros factores que inciden en la evolución de la estruc-. 4.

(11) CAPÍTULO 2. LITERATURA RELACIONADA. 5. tura productiva de un país, ejemplo de ellos son las diversas políticas públicas e instituciones comprometidas con el desarrollo económico, los cuales pueden ser útiles para un análisis posterior.. 2.1. Productividad y diversidad de productos. El trabajo pionero sobre el cual están basados muchos modelos de crecimiento y comercio internacional hacen uso del esquema analítico de Dixit y Stiglitz (1977). Estos autores construyen tres modelos para estudiar diversos aspectos de la relación entre mercado y la diversidad de productos óptima en el mercado. Uno de los modelos es de carácter de equilibrio general y enfatiza el "amor por la variedad", en donde una mayor variedad de bienes intermedios incrementan la productividad en el sector del bien final. Las implicaciones de la función de producción que emplean permite encontrar soluciones de forma cerrada, además el continuo de bienes entra de forma simétrica en la demanda y la elasticidad de sustitución entre dos bienes cualquiera permanece constante. Trabajos posteriores como los de Romer (1989), Grossman y Helpman (1990), Aghion y Howitt (1992) utilizan la función de producción Dixit-Stiglitz (DS) para endogeneizar el progreso tecnológico como una expansión en el número de variedades de productos. Este cambio es análogo a la apertura de una nueva industria. Para los autores los bienes intermedios no son ni sustitutos ni complementos de otros bienes intermedios,1 este supuesto es relevante porque así el descubrimiento de nuevas variedades no hacen obsoletas las ya existentes, en este contexto el crecimiento se vuelve endógeno. En contraste, suponer que un continuo de bienes entra de forma simétrica en la demanda y con una elasticidad de sustitución constante es una limitación, pues los productos pueden diferir ampliamente en sus características intrínsecas sugiriendo que hay una diferencia en su elaboración y aspectos importantes que no son tomados en cuenta en la función de producción DS. 1. La productividad marginal del bien intermedio j es independiente de la cantidad empleada de i..

(12) CAPÍTULO 2. LITERATURA RELACIONADA. 6. La literatura clásica en comercio internacional trata de explicar porque los países se especializan en diferentes productos a través del comercio inter-industrial. Modelos como los Ricardianos y Heckscher-Ohlin consideran que las diferencias entre países –diferencias tecnológicas en el primero, y diferencias de dotaciones en el segundo– pueden explicar el comercio y especialización de diferentes bienes, en este sentido solo países diferentes mantienen un intercambio comercial. La nueva literatura en comercio enfatiza los rendimientos crecientes a escala como nueva justificación para el comercio internacional, y toma en cuenta el comercio intra-industrial.2 Krugman (1979) desarrolla un modelo de competencia monopolística con economías de escala y una variedad de productos diferenciados del mismo bien; el cual emplea el enfoque Dixit-Stiglitz. Debido a los rendimientos crecientes de escala de la tecnología, distintos países se especializan en diferentes variedades del mismo bien. Ya que las variedades de productos son sustitutos imperfectos, las empresas obtienen cierto poder de mercado, pero la competencia erosiona sus ganancias y los ingresos apenas cubren el costo fijo de producción en mercados externos. Melitz (2003) desarrolla un marco teórico para estudiar a las empresas y su decisión de exportar. El modelo incluye características como la heterogeneidad sectorial en tamaño y productividad de las empresas, y mediante un marco de competencia monopolística con costos variables y fijos desarrolla un modelo con enfoque ricardiano. Este estudio es relevante porque propone un modelo dinámico de la industria con una diversidad de firmas, donde la apertura al comercio conduce a la reasignación de recursos dentro de la industria. La apertura comercial trae consigo un aumento en la eficiencia de la producción a través de la competencia con mercados internacionales, lo que conlleva a incrementar la productividad en las empresas exportadoras. Ambos enfoques de la nueva literatura de comercio suponen que la capacidad y el costo de desarrollar nuevos productos o insumos son independiente de los productos previamente 2. El comercio se realiza en países similares con productos similares..

(13) CAPÍTULO 2. LITERATURA RELACIONADA. 7. producidos. Lo que hace que el crecimiento económico sea un fenómeno independiente de la estructura productiva de un país, cuando la estructura sigue una trayectoria dependiente que tiene la capacidad de explicar el vínculo entre progreso tecnológico y variedad de productos. El estudio de la difusión del conocimiento ha sido esencial para entender la transformación estructural de un país, este tema también ha sido abordado dentro de la literatura de crecimiento económico y su relación con la apertura comercial. Keller (2001) ha mostrado que para la mayoría de los países, los recursos extranjeros en tecnología representan el 90 % o más del crecimiento de la productividad nacional. En la actualidad, sólo un puñado de países ricos representan la mayor parte de la creación de nuevas tecnologías.3 Lo que determina, en gran parte, que el patrón de cambio tecnológico en todo el mundo está determinado por la difusión de tecnología internacional. Este último concepto es relevante porque determina el ritmo en el que aumenta la frontera tecnológica de un país y su posible impacto en el crecimiento económico por medio de redes de producción. En este sentido, D.Ernst y Kim (2002) (2001) demuestran que las redes de producción han impulsado la difusión internacional del conocimiento, proporcionando nuevas oportunidades para la transformación estructural de la economía. En este trabajo se explora la relación entre la diversificación en la producción y la ubicuidad (número de países que producen un bien con ventaja comparativa) de productos, así como la relación entre el valor agregado y factores no-transables "capacidades". En este contexto, los países se vuelven más sofisticados al acumular nuevas capacidades que son empleadas para la producción de nuevos bienes que son similares a los existentes.. 2.2. Estructura productiva y nuevos productos. Los modelos tradicionales en economía suponen que el conjunto de productos no cambia. Este supuesto puede restringir el análisis de crecimiento en economías desarrolladas. Es 3. Los países del G7 representaron alrededor del 55 % del gasto en investigación y desarrollo en el mundo en 2014, y su participación en el PIB mundial fue sólo del 37 %. China sobresale al ser el segundo país con mayor gasto en R&D, 60 % del gasto de USA..

(14) CAPÍTULO 2. LITERATURA RELACIONADA. 8. imposible estudiar la tasa agregada de invención e innovación si asumimos desde el principio que no hay productos nuevos que se pueden introducir a la economía (Romer (1994)). En relación con la adquisición de nuevos bienes, Jovanovic y Nyarko (1994) utilizan un modelo bayesiano de un agente con un enfoque de learning by doing y elección de la tecnología. A medida que el individuo emplea una tecnología empieza a conocer acerca de sus funciones y parámetros, y adquiere mayor productividad. Pero las ganancias desde esta perspectiva son limitadas, y los agentes deben "saltar" hacia nuevas tecnologías. Una característica importante para los autores es que si un país se especializa en la producción de un solo bien con cierta tecnología, entonces no habrá incentivos a moverse hacia la producción de nuevos bienes, pues hay un aumento en el costo de adquirir nuevas capacidades y tecnologías que no embonan con la actual estructura productiva. Medir el impacto de productos nuevos es importante por varias razones. En primer lugar, debido a que afecta directamente las decisiones de una firma. En este sentido la introducción de nuevos productos genera una mayor participación en el mercado con respecto a las empresas rivales e impide la entrada de competidores potenciales (Xiao (2008)). En segundo lugar, productos nuevos son un componente importante en el aumento del nivel de vida de una sociedad (Bresnahan y Gordon (2008)). Dentro de los artículos que estudian la introducción de nuevos productos, es común encontrar modelos de demanda de elección discreta en un ambiente con competencia perfecta e imperfecta (J. Hausman, 1997; S. Greenstein, 1997; Petrin 2002 ; Goolsbee y Petrin, 2004) que son relevantes para estudiar por las razones mencionadas anteriormente. En otro tema, en la literatura empírica de crecimiento económico, el análisis se ha centrado en la selección de variables apropiadas para incluir en las regresiones de crecimiento, lo que resulta en un total de más de 140 variables propuestas como determinantes del crecimiento (Moral-Benito (2012)). No obstante, el problema de identificación de variables se ha superado a través modelos de promedio bayesiano (Fernández et al., 2001; Sala-i-Martin et al., 2004; Ciccone y Jarocinski, 2010). Este modelo ejemplifica que no es claro cuál es.

(15) CAPÍTULO 2. LITERATURA RELACIONADA. 9. el modelo de las muchas posibles especificaciones de una serie de variables explicativas y por ello asigna probabilidades de inclusión posterior para determinar la relevancia de cada variable.. 2.3. Artículo clave. El artículo seminal en el que se basa esta tesina es The Product Space Conditions the Development of Nations de Hidalgo, Huasmann, Klinger y Barabási (2007). Los autores buscan analizar la estructura de capacidades de producción que tiene una economía mediante el flujo de comercio internacional. Su argumento es que el desarrollo de nuevos productos relacionados con los productos existentes hace que la economía se vuelva más compleja. La metodología clave para lograr esto es mediante: (1) desarrollar una medida que permita medir la conectividad del conjunto de productos que se exportan globalmente (2) crear medidas que permitan caracterizar la complejidad de una economía y relación de productos. El propósito es tratar de explicar la falta de conectividad entre productos y su relación con la dificultad que enfrentan los países al generar una estructura productiva similar a los de países desarrollados. En esta tesina se demuestra que los economías emergentes están ligeramente cercanas al conjunto de productos que elaboran competitivamente los países desarrollados, y que algunos países tienen el potencial de seguir una transformación estructural y otros quedarse estancados. Con respecto a la introducción de nuevos productos, Hidalgo y Hausmann (2009) discuten que los países con que cuentan con un conjunto amplio de capacidades (países que son altamente diversificados) tienen mayores posibilidades de añadir productos más sofisticados a su canasta de exportaciones. Esta idea se sustenta en el concepto de proximidad de productos, ya que los países tienden a "saltar" a productos que requieren capacidades que son similares a las requeridas por los productos que ya se exportan..

(16) Capítulo 3 Estrategia Empírica En esta sección se describe a detalle la estrategia empírica y el modelo a seguir. En primer lugar se plantea el concepto de grafo bi-partitita en el que se basa esta tesina. En segundo lugar se explota las propiedades de una matriz irreducible para obtener medidas de sofisticación. En tercer lugar se implementa un modelo de selección bayesiana con efectos fijos para analizar la relevancia de variables explicativas.. 3.1. Grafo bipartita y conectividad entre productos. Un grafo bi-partita, G = (V1 , V2 , E), consiste en dos conjuntos de nodos independientes V1 = {vi |i = 1...nv1 } y V2 = {vj |j = 1...nv2 }, y un conjunto de vértices que conectan ambos conjuntos de nodos E ⊆ V1 × V2 , donde E contiene los pares vértices (x, y) con x ∈ Vi y y ∈ Vj6=i . Para formar el grafo se implementa la siguiente metodología. En primer lugar, bajo el siguiente concepto se construye una matriz de ventajas comparativas, donde las filas están com-. 10.

(17) CAPÍTULO 3. ESTRATEGIA EMPÍRICA. 11. puestas por países y las columnas por productos:. Mc,p.    1 si RCA ≥ R∗ ; =   0 cualquier otro caso.. Donde RCA es la ventaja comparativa revelada en el país c y producto i (Balassa (1965)) respecto al valor agregado, x,. RCA(c, i) =. Px(c,i) x(c,i) Pi x(c,i) Pc i,c x(c,i). (3.1). y R∗ es un umbral. En la ecuación 3.1, x(c, i) es el valor agregado del producto i en el país c; P P c x(c, i) es la i x(c, i) es la suma del valor agregado del conjunto de productos del país c, P suma de valor agregado del bien i en un conjunto de países y i,c x(c, i) es el valor agregado total o global. Una entrada igual a uno en la matriz M nos dice que el país es un productor competitivo del producto i. En términos de M , es posible definir la matriz de proximidades de productos bajo la siguiente regla de probabilidad:. βi,j = min[P (RCA(c, i)|RCA(c, j)), P (RCA(c, j)|RCA(c, i))]. (3.2). Lo anterior se puede expresar en forma matricial, o lo que se conoce como matriz de proximidades:  φpp.   =  P. 1 .. .. c McpN McpN M ax(k1 ,kN ). ··· .. . ···. P. Mcp1 McpN M ax(k1 ,kN ). . c. .. . 1.     . Donde ki , con i = 1, ..., N , representa el número de países que producen con ventaja comparativa el producto i. Finalmente es posible construir una red que es producto de la matriz de proximidades, en donde la relación es no directa (i.e. los lazos no son dirigidos) por lo cual la matriz es simétrica. En la red que se forma de los pasos anteriores, los nodos son los.

(18) CAPÍTULO 3. ESTRATEGIA EMPÍRICA. 12. productos y los vértices la proximidad que existe en un par de bienes. Para formar la red se emplea dos veces algoritmo del Maximun Spanning Tree, esto con la finalidad capturar las proximidades más fuerte entre los nodos, similar al enfoque de Hidalgo-Hausmann.. 3.2. Método de las reflexiones e indicador de sofisticación económica. El método de las reflexiones (Hidalgo y Hausmann (2009)) debe su nombre a la simetría de la red bi-partita. Para desarrollar este método se emplea la matriz M , mediante la cual es posible caracterizar los indicadores de diversidad y ubicuidad:. kc,0 =. X. Mcp. (3.3). Mcp. (3.4). p. kp,0 =. X c. Donde Mcp representa una entrada de la matriz M . La ecuación (3.3) nos dice el número de productos que produce con ventaja competitiva un país, diversidad. La ecuación (3.4) mide el número de países que producen con ventaja competitiva el producto p, ubicuidad, así como una medida de sofisticación de un producto: si un producto es producido por pocos países podría indicar una ventaja comparativa en capacidades tecnológicas o, inclusive, institucionales. Pero estas ecuaciones son sólo aproximaciones a los conceptos de la sofisticación económica. El método de reflexiones consiste en calcular iterativamente el valor promedio de la diversidad y ubicuidad: kc,N =. 1 X Mcp · kp,N −1 kc,0 p. (3.5).

(19) CAPÍTULO 3. ESTRATEGIA EMPÍRICA. kp,N =. 13. 1 X Mcp · kc,N −1 kp,0 c. (3.6). La naturaleza recursiva del método de reflexiones nos permite caracterizar N variables para cada una de sus particiones. Mientras las iteraciones aumentan, se vuelve difícil interpretar las variables generadas. Por ello se resuelve de manera analítica la recursividad de estos indicadores. Esto se resuelve de la siguiente manera, sustituyendo (3.5) en (3.6) para obtener. kp,N =. 1 X 1 X Mcp Mcp · kp,N −2 kp,0 c kc,0 p. kp,N =. X. M̃pp kp,N −2. (3.7). (3.8). p. donde. M̃pp =. X Mcp Mcp c. kc,0 kp,0. (3.9). La matriz M̃pp es un operador de transición de Markov, el cual tiene las propiedades de aperiódica e irreducible. Esto quiere decir que la suma de las entradas de cada fila es igual a la unidad, y los estados son recurrentes. De manera matricial, tenemos que:. Kp,N = M̃pp Kp,N −2. (3.10). → − Se puede observar que en la última ecuación Kp,N = Kp,N −2 = 1 , esto por las propiedades de M̃pp . Lo anterior corresponde al eigenvector de mayor valor, que por el teorema de PerronFrobenius es igual 1. Dado que este eigenvector es un vector compuesto por unos, no es informativo. Por ello se hace uso del eigenvector asociado con el segundo mayor valor propio, que proporciona el índice de sofisticación de productos. Este es el eigenvector asociado con.

(20) CAPÍTULO 3. ESTRATEGIA EMPÍRICA. 14. la mayor varianza en el sistema. Formalmente:. Kp,N = e1 + λ2 e2 + ... + λN eN. (3.11). Donde Kp,N es la variable de ubicuidad para la iteración N , ei y λi representan el vector propio y eigenvalor del sistema para i = 1, . . . , N . Por último se obtiene el índice de sofisticación económica. 1 Para ello se define la siguiente matriz de diversidad:  1 · · ·  .. µ=M . 1  1 ···.  1  1   1. Donde M es la matriz de ventajas comparativas, y la matriz de unos es una matriz de productos × productos (126×126). De esta manera calculamos el índice de sofisticación económica:. ECI =. M ∗ e2 µ. (3.12). donde e2 es el índice de sofisticación de los productos (el segundo eigenvector).. 3.3. Selección del modelo bayesiano (BMS). El objetivo de emplear esta técnica es observar si la sofisticación económica es un variable relevante para explicar el crecimiento económico, e incluir otras variables para abordar la cuestión de la incertidumbre del modelo (que emerge porque la teoría no proporciona orientación suficiente para seleccionar el modelo empírico adecuado). Asimismo, es importante señalar que se usa un modelo de datos de panel con efectos fijos, esto con el fin de abordar simultáneamente los problemas de incertidumbre y la endogeneidad no observada del modelo (Moral-Benito (2012)). A continuación se da una breve explicación de este método. 1. Este índice se obtuvo siguiendo los pasos del Atlas of Economic Complexity (Hausmann y Hidalgo (2014)), para mayor información diríjase a la siguiente página: https://github.com/cid-harvard/atlas-data.

(21) CAPÍTULO 3. ESTRATEGIA EMPÍRICA. 15. Utilizando la terminología bayesiana, el modelo se define formalmente por una función de verosimilitud y una densidad previa. Supongamos que tenemos K posibles variables explicativas, entonces tendremos 2K posibles combinaciones de regresores, que es lo mismo que tener 2K modelos diferentes que buscan explicar los datos, D . Cada modelo estará indexado por Mj para j = 1, ..., 2K , donde Mj depende de los parámetros θj . Para un determinado modelo Mj con un subconjunto de variables independientes, xj , se considera la siguiente regresión de datos de panel:. yit = yit−1 + x0itj βj + itj + ηi + υit. (t = 1, ..., T ). (i = 1, ..., N ). Donde yit es la variable de interés del país i en el tiempo t, yit−1 es el logaritmo del PIB real per cápita, x0itj es un vector Kj × 1 de variables explicativas, βj son los efectos marginales de las variables incluidas en el modelo, υitj es un término de error y ηi es la heterogeneidad no observada e invariante en el tiempo. La lógica de la inferencia bayesiana sugiere que usemos la regla de Bayes para derivar una probabilidad que desconocemos (si un modelos es correcto o no) condicional en lo que conocemos (la información). Esto significa que el modelo de probabilidad posterior se puede utilizar para evaluar el soporte de apoyo a Mj . Dado la probabilidad del modelo anterior, P (Mj ), se puede calcular la probabilidad del modelo posterior usando la regla de Bayes:. P (Mj |D) =. f (D|Mj )P (Mj ) f (D). Donde P (Mj ) mide la probabilidad de que Mj sea el modelo correcto antes de observar los datos, f (D|Mj ) es la probabilidad marginal una vez conocidos los datos. Lo que se busca es estimar la probabilidad posterior de que una determinada variable se incluya en la regresión, y esto se interpreta como la probabilidad de que la variable pertenezca al modelo de crecimiento económico. En otras palabras, las variables con altas probabilidades posteriores de ser incluidas son considerados como determinantes robustos de crecimiento económico, o.

(22) CAPÍTULO 3. ESTRATEGIA EMPÍRICA. 16. bien indicadores de la importancia de una variable en la explicación de los cambios en la variable dependiente. Lo anterior tiene el nombre de probabilidad de inclusión posterior de una cierta variable, y se calcula como la suma de las probabilidades de los modelos posteriores para todos los modelos que incluyen esa variable:. Probabilidad de Inclusión Posterior (PIP) = P (θ 6= 0|D) =. X θ6=0. La media posterior de los coeficientes está dada por: K. E(θ|D) =. 2 X j=1. P (Mj |D)E(θ|D, Mj ). P (Mj |D).

(23) Capítulo 4 Datos En esta sección se describe el análisis de los datos empleados para la construcción del espacio de productos y sus implicaciones macroeconómicas. El grupo de datos en los que se basa en esta tesina son datos de valor agregado de productos manufacturados. Estos datos forman parte del esfuerzo de la Organización de Desarrollo Industrial de las Naciones Unidas en la recolección de información respecto a la producción a nivel mundial. La base datos que se emplea es INDSTAT4 2014 (3 y 4-dígitos, ISIC Revisión 3), la cual contiene series cronológicas de datos a partir de 1990 sobre producción, valor agregado de 126 productos manufacturados (ver tabla 7.2 en anexo), salarios y formación bruta de capital fijo en dólares corrientes, los cuales comprenden más de 150 sectores manufactureros y subsectores. En este trabajo el periodo de consideración es de 2000-2007. Los datos para México y muchos países se encuentran disponibles hasta 2011; sin embargo, los datos disponibles para Estados Unidos abarcan hasta 2007. No se puede medir la sofisticación y relación de productos de un conjunto de países en el cual gran parte de su producción está estimulada por la demanda externa de Estados Unidos, y lo más importante su participación en el valor de la producción mundial. Para el análisis se elaboró un panel de 55 países (ver tabla 7.1 en anexo), ya que la información no abarcaba la totalidad de países en determinados años, y a partir del año de. 17.

(24) CAPÍTULO 4. DATOS. 18. 1998 la información disponible disminuye notablemente. No obstante, en esta sección se busca exponer el panorama de la diversidad y ubicuidad de productos para el año 2007, el cual contiene la mayor cantidad de países y permite desarrollar un análisis con respecto a los conceptos anteriores y el crecimiento económico, además de ser el año más reciente para este estudio. En la sección de resultados se presenta una comparación del espacio de productos para los años 2000 y 2007.. 4.1. Descripción analítica de los datos. Uno de los objetivos de esta tesina es medir que tan sofisticada es una economía en términos de los productos que elabora. Una aproximación para medir la sofisticación es mediante la diversificación de su canasta de productos y la ubiquidad de cada uno de ellos. Los datos a analizar corresponden al valor agregado (en términos reales) de la producción para 2007, el cual contiene 82 países y 126 productos. Una forma de estimar empíricamente si un país es un importante productor de un bien es calcular la Ventaja Comparativa Revelada (RCA) que este país tiene en un determinado producto. Si el RCA de un producto en un país es mayor a un umbral determinado (RCA*), entonces decimos que ese país tiene una ventaja comparativa en la producción de ese producto en comparación con el conjunto de países que producen el mismo bien. Desde una perspectiva empírica se analiza el RCA con el número de productos que produce un país. En la figura 4.1 se puede observar la relación anterior, solo que los productos que produce con ventaja comparativa están en escala logarítmica. En la misma figura se puede observar que un umbral igual a 1 en el RCA se encuentra en una transición de fase entre la ventaja competitiva y el número de productos que fabrica un país. Es importante señalar que solo algunos países producen los 126 productos. Alemania produjo 120 productos, y 58 de ellos con ventaja comparativa. India produjo el total de los productos, y solo 41 de ellos con ventaja comparativa. Lo cual indica que el patrón.

(25) CAPÍTULO 4. DATOS. 19. Figura 4.1: Relación de ventaja comparativa revelada y número de productos elaborados. de especialización económica está empíricamente determinado por la productividad de los sectores en economías desarrolladas.. 4.2. Análisis de la matriz de proximidades. Se define el espacio de productos como el conjunto de todas las medidas de proximidades. La matriz que contiene estas medidas está conformada en cada entrada por la probabilidad de co-producir dos bienes cualesquiera. Cada fila y columna de esta matriz representa un producto en particular y cada elemento fuera de la diagonal representa la proximidad entre un par de productos. La figura 4.2 ilustra la matriz de proximidades de 2007 donde las filas y columnas están ordenadas de acuerdo al código de la clasificación de los productos. Los coeficientes de proximidad más alta, color verde, representan una conexión relativamente más fuerte entre dos productos. En la tabla 4.1 se pueden observar estos productos, en ella se visualiza que las bombas, compresores y maquinaría de uso general son los que tienen una mayor probabilidad de coproducción. Esto quiere decir que con una gran probabilidad las capacidades que se utilizan para ambos productos se encuentran muy relacionados. Asimismo, durante el periodo de análisis se encuentra que el coeficiente de correlación (PCC) entre matrices de proximidades decrece con el tiempo y que el coeficiente es signi-.

(26) CAPÍTULO 4. DATOS. 20. Figura 4.2: Matriz de Proximidades. Motores y turbinas. 1. 0.57 0.36 0.41 0.36 0.54. Bombas, compresores, grifos y válvulas. 0.57 1. 0.5 0.64 0.63 0.71. Cojinetes, engranajes, engranajes y elementos de conducción 0.36 0.5 1. 0.41 0.36 0.54. Hornos y quemadores. 0.41 0.64 0.41 1. 0.52 0.58. Equipos de elevación y manipulación. 0.36 0.63 0.36 0.52 1. Otra maquinaria de uso general. 0.54 0.71 0.54 0.58 0.52 1. 0.52. Tabla 4.1: Proximidades más fuertes ficativo y distinto de cero. La correlación se calculó entre cada par de proximidades correspondientes entre el periodo de tiempo 2000-2007. La tabla 4.2 muestra que la estructura del espacio de productos permanece moderadamente estable en el tiempo. No obstante es evidente que hay cambios en la proximidad de los nodos, esto debido a las fluctuaciones en el patrón de ventaja comparativa de los distintos países y su relación con el valor agregado de la producción..

(27) CAPÍTULO 4. DATOS PCC 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007. 2000 1. 21. 2001 0.9048 1. 2002 0.8762 0.9100 1. 2003 0.7515 0.7661 0.7863 1. 2004 0.8031 0.8167 0.8393 0.8161 1. 2005 0.7647 0.7887 0.8005 0.7737 0.8788 1. 2006 0.7132 0.7328 0.7432 0.7106 0.8174 0.8582 1. 2007 0.7352 0.7476 0.7573 0.7385 0.8337 0.8929 0.8701 1. Tabla 4.2: Correlación del espacio de productos en el tiempo. 4.3. Análisis de diversidad y ubicuidad de productos. La diversidad y ubicuidad son dos conceptos inversamente relacionados. A mayor diversidad menor será la ubiquidad de los productos. De acuerdo con los datos de la muestra, tanto países desarrollados como emergentes cuentan con una gran variedad de productos, pero los países desarrollados cuentan con una mayor diversidad una vez que se considera la ventaja comparativa. Respecto a la ubiquidad, se espera que los productos que tienen un proceso de producción que requiere de un mayor número de habilidades solo se encuentren en algunos países, contrario a los productos que se encuentran en la mayoría de los países. A continuación se presenta la distribución de la ubiquidad.. Figura 4.3: Distribución de la ubiquidad La ubiquidad sigue una distribución normal; en contraste se esperaría que ésta siguiera una distribución log-normal. En la cola inferior se encuentran productos como elaboración de combustible nuclear y aeronaves y naves espaciales. En cola superior se encuentran productos.

(28) CAPÍTULO 4. DATOS. 22. lácteos y prendas de vestir (excepto prendas de piel). Asimismo, la distribución de la diversidad sigue una distribución normal. Dentro de los países que se ubican en la cola inferior se encuentra Mongolia, Mauricio, Gambia y Tunisia. Entre los países que se encuentran en la media está México, Indonesia y Marruecos. En la cola superior se encuentra Alemania, Reino Unido y China. La media de esta distribución está caracterizada en su mayoría por economías emergentes.. Figura 4.4: Distribución de la diversidad. Respecto a lo anterior, se observa que países más diversificados producen productos menos ubicuos. En la figura 4.5 se puede expresar la relación. Donde Kc,1 (la primera interacción de la variable diversidad, Kc ) mide que tan común es el conjunto de productos elaborados en un país con respecto al conjunto de otros países, las líneas en verde representan la media de cada eje. Se puede observar que Singapur (SGP) produce pocos productos con ventaja comparativa con respecto a Republica Checa (CZE); sin embargo, los productos que elabora Singapur no muestran una gran similitud con respecto al conjunto de bienes de otros países, lo cual implica una alta diversificación en la producción de este país. En cambio, se puede observar que la provincia china de Macao (MAC) o Kenia (KEN) producen pocos productos con ventaja comparativa y una alta similitud (Macao está conformada principalmente por el turismo y una escasa producción industrial)..

(29) CAPÍTULO 4. DATOS. Figura 4.5: Similitud entre productos y diversidad. 23.

(30) Capítulo 5 Resultados 5.1. Espacio de productos. Los resultados en esta sección describen que no es importante la cantidad de producción de un país, sino las características de los productos que elabora. Asimismo, se encuentra que el espacio de productos es muy heterogéneo con partes densas y partes dispersas. Los países en desarrollo tienden a estar en las partes dispersas y poco densas y, en el mediano plazo, mientras adquieran nuevas capacidades podrán incorporar nuevos productos más sofisticados, en tanto los países más desarrollados están en partes más densas y cubren la totalidad del espacio. Así, lo importante es el núcleo (o conjunto de mayores proximidades entre nodos), el cual contiene los productos con mayor probabilidad de ser co-producidos con otros productos y permite un mayor movimiento a bienes más sofisticados o con mayor valor agregado. A continuación se presenta la descripción analítica del espacio de productos, para ello se emplean dos perspectivas. La primera de ellas hace uso de los conceptos de centralidad e intermediación en la teoría de redes. Centralidad es el número de enlaces que conectan un nodo con los demás, intermediación es una medida que cuantifica el número de veces que un nodo actúa como un enlace del camino más corto entre otros dos nodos (esto por medio de los vértices), la intermediación mide la frecuencia de comunicación o cercanía con otros nodos.. 24.

(31) CAPÍTULO 5. RESULTADOS. 25. Este enfoque es útil para determinar la importancia relativa de un nodo dentro de la red. La segunda perspectiva es similar a la que presentan Hausmann-Hidalgo, en donde se representa el espacio de productos de acuerdo al valor agregado por producto y su proximidad con otros productos. En la primera perspectiva, los nodos están coloreados de acuerdo a su intensidad en centralidad, y los vértices de acuerdo a la intermediación. Los colores rojo, azul y negro, en ese orden, representan un criterio de jerarquía; la longitud del diámetro del nodo y el grosor del vértice también se caracterizan por el criterio anterior (i.e. a mayor longitud del diámetro de un nodo mayor será su centralidad). Como ya se había mencionado solo se consideran países desarrollados y economías emergentes, los nodos en gris no forman parte del espacio de productos, pues solo se considera los productos con ventaja comparativa.1 Análogo a la primera perspectiva, en la segunda la longitud del diámetro del nodo corresponde al valor agregado de un producto y el grosor del vértice a su proximidad. En el anexo en la figura 7.1, se puede observar el espacio de productos para el año 2000 con respecto a la primera perspectiva. El núcleo para economías industrializadas está compuesto en su mayoría por maquinaria de tratamiento y revestimiento de metales y levantamiento y manipulación de equipo. Los nodos que se encuentran en este sitio están mayormente comunicados con el resto del espacio de productos, es decir, estos productos proporcionan más oportunidades para redistribuir las capacidades que ellos poseen. Adicionalmente, si tomamos el camino más corto tomando cualquier nodo del espacio de productos vemos que éste se conecta con el nodo de maquinaría de propósito general. En la periferia (productos con menor centralidad e intermediación) se encuentran productos básicos de hierro y acero, alfombras y tapetes y porcelana. Para las economías emergentes (abajo en la figura 7.1), el núcleo está determinado por la preparación de fibra textil, curtido y acabado de cuero y maquinaria de procesamiento para alimentos. En contraste, en la figura 7.2 se observa el espacio de productos para el año 2007. Ahora 1. Países industrializados: Estados Unidos, Reino Unido, Alemania, Japón y Francia. Países con economías emergentes: México, Brasil, India, Sudáfrica y Turquía.

(32) CAPÍTULO 5. RESULTADOS. 26. el núcleo, para países industrializados, está determinado por maquinaría de propósito general, maquinaria para la industria textil, bombas, compresores, grifos y válvulas, y revestimiento de metales. En comparación con el año 2000, el camino más corto tomando cualquier nodo del espacio de productos se conecta con el nodo de bombas, compresores, grifos y válvulas. Durante estos años se observa un cambio en la centralidad o comunicación de nodos, lo cual indica que el espacio de productos no permanece estático sino que responde a la evolución de la estructura productiva. Asimismo, los países industrializados permanecen con una mayor ventaja comparativa en la producción de bienes manufacturados a comparación de las economías en desarrollo, pero se observa que este patrón de ventaja comparativa decrece ligeramente en el tiempo. En cambio, el patrón de ventaja comparativa para las economías emergentes se vuelve más heterogéneo y con una mayor participación en la producción mundial. En las figuras 7.3 y 7.4 se presentan el espacio de productos de acuerdo a la segunda perspectiva. Los nodos y vértices están coloreados de la misma forma que las figuras anteriores, solo que ahora la longitud del diámetro del nodo y el grosor del vértice describen el volumen del valor agregado, en términos reales, y la intensidad de la proximidad. La proximidad va en un rango de menor a 0.4 (negro), entre 0.4 y 0.6 (azul) y mayor a 0.6 (rojo). En comparativa con las figuras de ambos años, las economías emergentes se han vuelto más intensivas en capital. Asimismo, estas economías ahora elaboran con ventaja competitiva el producto con mayor valor agregado: hierro y acero. A su vez, las economías desarrolladas permanecen en el centro, y se han consolidado en la producción de vehículos de motor, válvulas electrónicas y productos químicos médicos. Algunas consideraciones en tener en cuenta son las limitaciones de este análisis, en el espacio de productos no se incluyen los servicios y gran parte de los bienes no transables..

(33) CAPÍTULO 5. RESULTADOS. 5.2. 27. Sofisticación económica y crecimiento económico. La comprensión de los verdaderos motores del crecimiento económico y la productividad no es una tarea sencilla, especialmente cuando se toma en cuenta los enormes cambios estructurales que han tenido lugar en las economías emergentes y desarrolladas en la última década. En este sentido, saber cuán sofisticada es una economía representa un reto por la variedad de industrias, instituciones, y otros componentes que inciden en un crecimiento sustentable. Respecto a lo anterior, ahora se presenta la posición de los países en el espacio de productos de acuerdo a su sofisticación económica. La intuición básica es que los productos más sofisticados reflejan una necesidad más compleja de la estructura productiva de un país. A continuación se presentan los países y productos más sofisticados del año 2007. Productos más sofisticados. PCI. Productos menos sofisticados. PCI. Procesamiento de combustibles nucleares. 1. Vidrio y productos de vidrio. -0.41. Aeronaves y naves espaciales. 0.98. Productos de panadería. -0.42. Fibras sintéticas o artificiales. 0.97. Productos lácteos. -0.44. Equipo médico, quirúrgico y ortopédico. 0.96. Prendas de vestir, excepto prendas de piel -0.45. Material de iluminación y lámparas eléctricas. 0.95. Muebles. -0.46. Tabla 5.1: Índice de sofisticación de productos Economías más sofisticadas. ECI. Economías menos sofisticadas. ECI. Singapur. 1. Yemen. 0.21. Japón. 0.88. Burundi. 0.21. Alemania. 0.83. Kenia. 0.17. China. 0.80. Botsuana. 0.12. Estados Unidos. 0.794. China, Macao SAR. 0. Tabla 5.2: Índice de sofisticación económica Ambas medidas son un proxy de la cantidad de conocimiento productivo que poseen los países, de ellas se desprenden dos regularidades empíricas: los países pobres producen productos simples que requieren de pocos conocimientos técnicos, en cambio los países ricos producen productos más diversos y éstos tienden a requerir mucho más conocimiento productivo; en consecuencia los países con una canasta de productos más diversificada tendrán.

(34) CAPÍTULO 5. RESULTADOS. 28. un potencial de seguir desarrollando un crecimiento sustentable. Lo interesante es que países con un alto ingreso per cápita como Macao y Qatar tienen una sofisticación económica muy pobre, de igual manera para Chile. Esto debido a que Qatar se especializa en petróleo, Macao en casinos y Chile en cobre y vino. Por otra parte, se encuentra que la correlación anual de los índices de sofisticación entre los años 2000 y 2007 es alta y significativa, alrededor de 0.93 y 0.94, excepto para los años 2000 y 2005 que muestran una correlación significativa alrededor de 0.82. Asimismo, se hace una comparación a través de coeficientes de correlación (PCC) entre los índices de este trabajo y los obtenidos por Hidalgo-Hausmann (HH). En promedio, la correlación se encuentra en 0.72.. PCC. 2000. 2001. 2002. 2003. 2004. 2005. 2006. 2007. 0.77. 0.74. 0.71. 0.73. 0.71. 0.77. 0.68. 0.68. Tabla 5.3: Correlación con el índice de sofisticación de HH Como se discutió en la introducción, un gran número de variables pueden determinar el crecimiento económico de un país. En este sentido, en la gráfica 5.1 se muestra una regresión no paramétrica, el propósito es proporcionar un método versátil para estudiar la relación general entre dos variables. Adicionalmente, se encontró que la variable de sofisticación económica es significativa en todos los niveles convencionales. Como se puede observar en la gráfica, la relación entre sofisticación económica y PIB real per cápita es positiva y hay cambios de convexidad a concavidad. Esta relación describe que los países con mayor PIB real per cápita tienden a tener una mayor sofisticación económica y un mayor desarrollo potencial en el largo plazo (no en todos los casos), países como México se ubican en la parte media del gráfico. Asimismo se puede observar que a un nivel determinado de sofisticación económica, los países convergen en ingreso. Este hecho desafía la convención neoclásica acerca del crecimiento, pues no es mediante la acumulación de capital como lo explica la teoría de la convergencia sino a través de la acumulación de conocimiento productivo. Otra observación importante es la existencia de una falta de "capacidades", como lo explica Jovanovic.

(35) CAPÍTULO 5. RESULTADOS. 29. y Nyarko (1994), en la que los países con una escasa diversidad de capacidades permanecen con bajos niveles de ingreso. Esto debido a que la elaboración de un nuevo producto tendrá una baja probabilidad de integrarse a las capacidades ya existentes.. Figura 5.1: Regresión no-paramétrica de la sofisticación económica e ingreso per cápita. La consideración de un gran conjunto de posibles variables explicativas requiere un procedimiento de estimación robusta, para ello se hace uso del modelo Bayesian Model Averaging (BMA). BMA es un modelo adecuado para dar cuenta de la incertidumbre asociada a la selección de modelos, una característica que adquiere importancia en las especificaciones empíricas que consideran muchas variables explicativas. Para realizar dicho análisis se construyó un panel balanceado con 55 países y 11 variables explicativas. La variable dependiente es la tasa de crecimiento económico. En la tabla 5.4 se puede observar la importancia de las variables en la explicación de los datos. En la primera columna se representa las probabilidades de inclusión posterior (PIP) -.

(36) CAPÍTULO 5. RESULTADOS. 30. es decir, la suma de la probabilidad de los modelos posteriores para todos los modelos en el que se incluyó la variable. Vemos que con un 99% la variable de interacción entre el ECI y PIB real per cápita es incluida en todos los modelos, ofreciendo la cuarta mayor explicación del crecimiento económico del total de las variables. La segunda variable más importante es la sofisticación económica, y así en adelante. En última columna, se puede inferir el signo que tendrá el coeficiente, siendo uno para un coeficiente positivo y cero para uno negativo. Asimismo, la variable de interacción tendrá un signo negativo en casi la totalidad de los modelos, esta variable captura la idea de que la contribución de la sofisticación económica para el crecimiento económico depende del nivel de ingreso per cápita; no obstante, la sofisticación económica tendrá un signo positivo. Variables Población ECI Calidad regulatoria Interacción Crédito domestico Exportaciones de alta tecnología Ln PIB per capita real (t-1) Estado de derecho Apertura de la cuenta capital Producción de energía per cápita Estabilidad política. PIP 1 0.99 0.99 0.99 0.99 0.94 0.85 0.39 0.29 0.23 0.22. Post Mean -0.0072 0.2223 0.0628 -0.0213 -0.0002 0 -0.0061 -0.0099 -0.0022 0 0.0008. Post SD 0.12 4.76 1.59 0.5 0 0 0.33 1.52 0.43 0 0.2. Cond. Pos. Sign 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1. Tabla 5.4: Estimación por método bayesiano Como ejemplo, un aumento de una desviación estándar en la sofisticación económica (0.28) acelerará el crecimiento económico en un 3.30% para países como Etiopía y Kenia, los países con el menor nivel de ingreso per cápita. Para el caso de México, el impacto es de alrededor de un 1.25% y hasta un 2.2% para la India e Indonesia. Y para las economías desarrolladas es tan solo de 0.5%. En la figura 5.2 se muestra el estimado del coeficiente de convergencia (tasa a la cual los países eliminan la brecha de ingresos respecto a las economías desarrolladas) y la sofisticación económica observada, así como los intervalos de confianza (líneas azules). La figura muestra convergencia a un mayor nivel de sofisticación económica,.

(37) CAPÍTULO 5. RESULTADOS. 31. esto indica que el impacto de la sofisticación en el crecimiento decrece con el nivel de ingresos de un país. Adicionalmente, se puede observar que todos los valores del coeficiente de convergencia son negativos, ello implica convergencia para todos los países de la muestra. Asimismo, se encuentra que la tasa de convergencia anual es alrededor de 2.1%, es decir cada año se elimina 2.1% del diferencial de ingreso respecto a economías con mayores ingresos.. Figura 5.2: Coeficiente de convergencia y sofisticación económica.

(38) Capítulo 6 Conclusiones El objetivo de esta tesina se centró en analizar la relación o proximidad de productos manufactureros y el crecimiento económico. Este análisis se ha realizado utilizando una red bi-partita que ubica la posición de los países en el espacio de productos y su potencial de seguir avanzando hacia zonas más densas, donde la cercanía con otros productos más sofisticados se vuelve cada vez mayor. Si bien es cierto los países industrializados abarcan en su totalidad el espacio de productos durante el periodo de análisis, espacialmente zonas con una mayor intensidad de capital. Con respecto a las economías emergentes, se observa un cambio en dirección de una estructura productiva con mayor intensidad de capital, sin embargo, su ubicación en el espacio de productos no está en las partes más densas pero tampoco en la periferia. En todo caso, en el mediano plazo, la única forma para que las economías emergentes pueden alcanzar las partes más densas es a través del traslado de sus insumos más productivos a actividades que involucren el desarrollo de bienes más sofisticados. No obstante, los países con ingresos bajos no tienen las mismas posibilidades de realizar esta transición en el mediano plazo. de acuerdo con las conclusiones del análisis, los países que se encuentran en una zona de mayor densidad en el espacio (i.e. Turquía) tendrán mayores facilidades de transitar a productos de mayor sofisticación.. 32.

(39) CAPÍTULO 6. CONCLUSIONES. 33. A la hora de diseñar una estrategia de diversificación en la canasta de productos, se debe tener en cuenta cuál es la sofisticación adicional que aportan los nuevos productos, y en qué medida estos productos facilitarán que el país adquiera mayores capacidades para la implementación de nuevos conocimientos. M. Xu y Crittenden (2011), mediante un análisis de la interconexión de distintos sectores en Estados Unidos, muestran que los sectores que se ubican en el centro de la red pueden ser más importantes para lograr la recuperación económica al momento de un choque externo, por ello es importante generar incentivos para promover el desarrollo y estabilidad de dicho sector en lugar de políticas generales para la economía en su conjunto. Asimismo, los autores realizan un ejercicio que consiste en remover los sectores de mayor conexión en la economía (similar a un producto) y observan una disminución considerable en el valor de las transacciones entre sectores y; por tanto, un menor dinamismo económico. Asimismo, se construyó un índice de sofisticación de productos para aproximar el cúmulo de capacidades tacitas del conjunto de productos que se incluyeron en este estudio. Mediante este índice se obtuvo la sofisticación económica de cada país por los productos que elabora con ventaja comparativa. Al analizar este índice junto con el PIB real per cápita se encontró una relación positiva. Los países con altos ingresos tienen un mayor índice de sofisticación, los países con menores ingreso tienen un menor índice y se encuentran en una falta de "capacidades", lo que hace que la implementación de nuevos productos se de una manera más lenta. Mediante un modelo de selección bayesiana con efectos fijos se encontró convergencia en el crecimiento económico de los países, esto cuando los países con bajos y medianos ingresos aumentan su sofisticación de la canasta de productos que poseen. En suma, el enfoque que se ha presentado describe el crecimiento económico como un proceso de acumulación de conocimiento y una mayor variedad de capacidades que se expresan en la producción de un conjunto más amplio de productos..

(40) References. 34. References Aghion, P., y Howitt, P. (1992). “A model of growth through creative destruction.” National Bureau of Economic Research(w3223). Balassa, B. (1965). “Trade liberalization and ’revealed’ comparative advantage.” The Manchester School, 33(2), 99-123. Banda, H. S., y Verdugo, L. E. B. (2007). “Multifactor productivity and its determinants: an empirical analysis for mexican manufacturing.” (2007-09). Bresnahan, T. F., y Gordon, R. (2008). “The economics of new goods.” University of Chicago Press, 58. C. A Hidalgo, A. L. B., B. Klinger, y Hausmann, R. (2007). “The product space conditions the development of nations.” Science, 317(5837), 482-487. D.Ernst, y Kim, L. (2002). “Global production networks, knowledge diffusion, and local capability formation.” Research policy, 31(8), 1417-1429. Dixit, A. K., y Stiglitz, J. (1977). “Monopolistic competition and optimum product diversity.” The American Economic Review(297-308). Grossman, G. M., y Helpman, E. (1990). “Trade, innovation, and growth.” The American economic review(86-91). Hausmann, R., y Hidalgo, C. (2014). “he atlas of economic complexity: Mapping paths to prosperity.” MIT Press. Hausmann, R., y Klinger, B. (2007). “The structure of the product space and the evolution of comparative advantage.” Center for International Development at Harvard University. Hepburn, D., y Black, A. (2013). The world’s industrial transformation (Tech. Rep.). Chatham House Report. Hidalgo, C. A., y Hausmann, R. (2009). “The building blocks of economic complexity.” Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(26), 10570-10575. Jovanovic, B., y Nyarko, Y. (1994). “Learning by doing and the choice of technology.” National Bureau of Economic Research(No. w4739)..

(41) References. 35. Keller, W. (2001). “International technology diffusion.” National bureau of economic research.(No. w8573). Krugman, P. R. (1979). “Increasing returns, monopolistic competition, and international trade.” Journal of international Economics, 9(4), 469-479. Melitz, M. J. (2003). “The impact of trade on intraindustry reallocations and aggregate industry productivity.” Econometrica, 71(6). Moral-Benito, E. (2012). “Determinants of economic growth: a bayesian panel data approach.” Review of Economics and Statistics, 94(2), 566-579. M. Xu, B. R. A., y Crittenden, J. (2011). “Interconnectedness and resilience of the us economy.” Advances in Complex Systems, 14(5), 649-672. Romer, P. (1989). “Endogenous technological change.” National Bureau of Economic Research(w3210). Romer, P. (1994). “New goods, old theory, and the welfare costs of trade restrictions.” Journal of development Economics, 43(1). Solow, R. M. (n.d.). “A contribution to the theory of economic growth.” The quarterly journal of economics, 65-94. Xiao, W. (2008). The competitive and welfare effects of new product introduction: The case of crystal pepsi (Tech. Rep. No. 112). Food Marketing Policy Center Research Report..

(42) Capítulo 7 Anexo. 36.

(43) CAPÍTULO 7. ANEXO. 37. Albania Australia Austria Botswana Brazil Bulgaria Canada Chile Colombia Cyprus Czech Republic Denmark Ecuador Ethiopia Estonia Finland France Georgia Germany Hungary India Indonesia Iran, Islamic Rep. Ireland Israel Italy Japan. Jordan Kenya Latvia Lithuania Luxembourg Macao SAR, China Malaysia Malta Mauritius Mexico Morocco Oman Netherlands New Zealand Norway Portugal Qatar Romania Singapore Slovak Republic Slovenia South Africa Spain Sweden Turkey United Kingdom United States Yemen, Rep.. Tabla 7.1: Muestra de países, 2000-2007.

(44) CAPÍTULO 7. ANEXO No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63. ISICCode 1511 1512 1513 1514 1520 1531 1532 1533 1541 1542 1543 1544 1551 1552 1553 1554 1600 1711 1712 1721 1722 1723 1729 1730 1810 1820 1911 1912 1920 2010 2021 2022 2023 2029 2101 2102 2109 2211 2212 2213 2219 2221 2222 2230 2310 2320 2330 2411 2412 2413 2421 2422 2423 2424 2429 2430 2511 2519 2520 2610 2691 2692 2693. 38. Description Processing/preserving of meat Processing/preserving of fish Processing/preserving of fruit & vegetables Vegetable and animal oils and fats Dairy products Grain mill products Starches and starch products Prepared animal feeds Bakery products Sugar Cocoa, chocolate and sugar confectionery Macaroni, noodles & similar products Distilling, rectifying & blending of spirits Wines Malt liquors and malt Soft drinks; mineral waters Tobacco products Textile fibre preparation; textile weaving Finishing of textiles Made-up textile articles, except apparel Carpets and rugs Cordage, rope, twine and netting Other textiles n.e.c. Knitted and crocheted fabrics and articles Wearing apparel, except fur apparel Dressing & dyeing of fur; processing of fur Tanning and dressing of leather Luggage, handbags, etc.; saddlery & harness Footwear Sawmilling and planing of wood Veneer sheets, plywood, particle board, etc. Builders’ carpentry and joinery Wooden containers Other wood products; articles of cork/straw Pulp, paper and paperboard Corrugated paper and paperboard Other articles of paper and paperboard Publishing of books and other publications Publishing of newspapers, journals, etc. Publishing of recorded media Other publishing Printing Service activities related to printing Reproduction of recorded media Coke oven products Refined petroleum products Processing of nuclear fuel Basic chemicals, except fertilizers Fertilizers and nitrogen compounds Plastics in primary forms; synthetic rubber Pesticides and other agro-chemical products Paints, varnishes, printing ink and mastics Pharmaceuticals, medicinal chemicals, etc. Soap, cleaning & cosmetic preparations Other chemical products n.e.c. Man-made fibres Rubber tyres and tubes Other rubber products Plastic products Glass and glass products Pottery, china and earthenware Refractory ceramic products Struct.non-refractory clay; ceramic products. No 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126. ISICCode 2694 2695 2696 2699 2710 2720 2731 2732 2811 2812 2813 2891 2892 2893 2899 2911 2912 2913 2914 2915 2919 2921 2922 2923 2924 2925 2926 2927 2929 2930 3000 3110 3120 3130 3140 3150 3190 3210 3220 3230 3311 3312 3313 3320 3330 3410 3420 3430 3511 3512 3520 3530 3591 3592 3599 3610 3691 3692 3693 3694 3699 3710 3720. Tabla 7.2: Productos. Description Cement, lime and plaster Articles of concrete, cement and plaster Cutting, shaping & finishing of stone Other non-metallic mineral products n.e.c. Basic iron and steel Basic precious and non-ferrous metals Casting of iron and steel Casting of non-ferrous metals Structural metal products Tanks, reservoirs and containers of metal Steam generators Metal forging/pressing/stamping/roll-forming Treatment & coating of metals Cutlery, hand tools and general hardware Other fabricated metal products n.e.c. Engines & turbines Pumps, compressors, taps and valves Bearings, gears, gearing & driving elements Ovens, furnaces and furnace burners Lifting and handling equipment Other general purpose machinery Agricultural and forestry machinery Machine tools Machinery for metallurgy Machinery for mining & construction Food/beverage/tobacco processing machinery Machinery for textile, apparel and leather Weapons and ammunition Other special purpose machinery Domestic appliances n.e.c. Office, accounting and computing machinery Electric motors, generators and transformers Electricity distribution & control apparatus Insulated wire and cable Accumulators, primary cells and batteries Lighting equipment and electric lamps Other electrical equipment n.e.c. Electronic valves, tubes, etc. TV/radio transmitters; line comm. apparatus TV and radio receivers and associated goods Medical, surgical and orthopaedic equipment Measuring/testing/navigating appliances,etc. Industrial process control equipment Optical instruments & photographic equipment Watches and clocks Motor vehicles Automobile bodies, trailers & semi-trailers Parts/accessories for automobiles Building and repairing of ships Building/repairing of pleasure/sport. boats Railway/tramway locomotives & rolling stock Aircraft and spacecraft Motorcycles Bicycles and invalid carriages Other transport equipment n.e.c. Furniture Jewellery and related articles Musical instruments Sports goods Games and toys Other manufacturing n.e.c. Recycling of metal waste and scrap Recycling of non-metal waste and scrap.

(45) CAPÍTULO 7. ANEXO. 39. Figura 7.1: Espacio de Productos por centralidad e intermediación para países industrializados y emergentes, 2000.

(46) CAPÍTULO 7. ANEXO. Figura 7.2: Espacio de Productos por centralidad e intermediación para países industrializados y emergentes, 2007. 40.

(47) CAPÍTULO 7. ANEXO. Figura 7.3: Espacio de Productos por valor agregado y proximidad para países industrializados y emergentes, 2000. 41.

(48) CAPÍTULO 7. ANEXO. Figura 7.4: Espacio de Productos por valor agregado y proximidad para países industrializados y emergentes, 2007. 42.

(49)