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¿Hubo enfermedad holandesa en Colombia? La bonanza petrolera del siglo XXI y su efecto sobre el sector manufacturero colombiano.

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¿Hubo enfermedad holandesa en

Colombia? La bonanza petrolera

del siglo XXI y su efecto sobre el

sector manufacturero colombiano

Pablo Montenegro Helfer

Documentos

CEDE

ISSN 1657-7191 Edición electrónica.

No.

52

(2)

Serie Documentos Cede, 2018-52

ISSN 1657-7191 Edición electrónica.

Octubre 2018

© 2018, Universidad de los Andes, Facultad de Economía, CEDE. Calle 19A No. 1 – 37 Este, Bloque W.

Bogotá, D. C., Colombia Teléfonos: 3394949- 3394999, extensiones 2400, 2049, 2467

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Universidad de los Andes | Vigilada Mineducación

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¿Hubo enfermedad holandesa en Colombia?

La bonanza petrolera del siglo XXI y su efecto sobre el sector

manufacturero colombiano.

Pablo Montenegro Helfer1

En este artículo se analizan los efectos de las exportaciones de petróleo sobre el desempeño del sector manufacturero colombiano durante los años 2001 a 2015. Para ello se construyó un panel de datos con la Encuesta Anual Manufacturera del DANE y se estimaron los efectos de las exportaciones petroleras sobre el valor agregado de los subsectores (o clases) industriales, teniendo en cuenta el grado de exportaciones e importaciones de cada clase industrial. Los resultados econométricos muestran que las clases manufactureras que más exportan, que son la gran minoría, se ven perjudicadas por una bonanza petrolera y sufrirían los efectos de una enfermedad holandesa tradicional. Sin embargo, la inmensa mayoría se beneficia dado que venden dentro de Colombia y se favorecerían por el efecto gasto que surge de una enfermedad holandesa. Asimismo, las clases que más compran en el exterior les conviene que aumenten las exportaciones de petróleo por cuenta de la apreciación de la tasa de cambio real. En pocas palabras, sí hubo enfermedad holandesa, pero sus efectos negativos fueron mínimos sobre el sector manufacturero.

Palabras clave: enfermedad holandesa, transable, efecto gasto, industria manufacturera, bonanza petrolera.

JEL: D2, L6, E00

Agradecimientos a Marc Hofstetter por toda su ayuda y guía como asesor de tesis. Adicionalmente, se agradece a Mauricio Villamizar y José Antonio Ocampo por la recomendación de literatura relacionada; a Hernando Zuleta y Jonathan Malagón por sus comentarios a la tesis; a Daniel Espinosa y Juan Camilo Yamín por leer los avances del trabajo y sus opiniones. Se agradece también a Óscar Becerra, Diego Amador, Rachid Lajaaj, Álvaro Pinzón, Bryan Hurtado y Santiago Lacouture. Por último, agradezco a mi familia por el apoyo y recomendaciones.

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2

Did Colombia Suffer from Dutch Disease?

The

XX

I

Century Oil Boom and Its Effects on the Colombian

Manufacturing Sector.

Pablo Montenegro Helfer2

This paper studies the impact of oil exports on the Colombian manufacturing sector during 2001-2015. To do so a panel database was built from DANE’s Annual Manufacturing Survey (EAM) to estimate the effects of oil exports on the value added of manufacturing subsectors, while keeping in mind the degree of exports and imports of each of the subsectors. Econometric results show that export-intensive subsectors, that are the great minority, would suffer from a traditional Dutch Disease. However, the huge majority benefit because they are local producers and would profit from the spending effect of a Dutch Disease. Also, subsectors that buy from abroad benefit due to real exchange appreciation. In a few words, Colombia did suffer from Dutch Disease but its negative effects were minimal on the manufacturing sector.

Key words: Dutch Disease, tradable, spending effect, manufacturing sector, oil boom.

JEL: D2, L6, E00

Special thanks to Marc Hofstetter for his help and guide as thesis supervisor. I additionally thank Mauricio Villamizar and José Antonio Ocampo for literature recommendation; Hernando Zuleta and Jonathan Malagón for their comments on the paper; Daniel Espinosa and Juan Camilo Yamín for reading it and their opinions. I am also grateful to Óscar Becerra, Diego Amador, Rachid Lajaaj, Álvaro Pinzón, Bryan Hurtado and Santiago Lacouture. Lastly, I thank my family for their support and recommendations.

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1.

Introducción

La enfermedad holandesa es un fenómeno económico en el que la bonanza de un recurso natural perjudica otros sectores transables de la economía, que no se encuentran en bonanza. Aunque ella puede tener efectos positivos sobre variables como el crecimiento económico y el recaudo fiscal, puede también ocasionar una contracción de sectores como el manufacturero o el agrícola por dos canales, principalmente, que son el efecto gasto y el efecto movimiento de recursos. Corden y Neary (1982) los presentaron junto con la teoría que se sigue citando hoy en día para entender la enfermedad holandesa. El efecto gasto es el aumento de gasto público y privado causado por la entrada de recursos provenientes del sector en bonanza, lo cual incrementa la demanda de bienes dentro del país. Los bienes de los sectores no transables, entre los cuales se destacan servicios y construcción, tienen un aumento en el precio mientras que el de los sectores transables que no están en bonanza no cambia, dado que está fijo a nivel internacional. Lo anterior sumado al incremento de salarios reales, producto del aumento en la demanda agregada, reduce el beneficio de los sectores transables. El efecto movimiento de recursos consiste en la atracción de factores de producción, sobre todo trabajo, de los sectores transables de la economía que no se encuentran en bonanza a los sectores no transables y al que se encuentra en bonanza. La enfermedad holandesa también se asocia con una apreciación de la tasa de cambio real, la cual puede suceder tanto por la subida de precios de la economía local o por la apreciación de la tasa de cambio nominal, al entrar recursos internacionales. En todo caso, los efectos finales de una enfermedad holandesa son una contracción del sector manufacturero y agrícola a causa de la bonanza en un recurso natural (Brahmbhatt, Canuto y Vostroknutoa, 2010).

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colombiano más exportado. La participación de las exportaciones petroleras dentro del PIB también tuvo un rápido auge y caída. Antes de la bonanza, esta participación difícilmente alcanzaba el 4%, pero de 2011 a 2013 superó el 8% y finalizó otra vez por debajo de 4% cuando cayeron los precios de petróleo. No hay dudas de que en Colombia hubo una bonanza petrolera, pero la pregunta es si por ello hubo una enfermedad holandesa.

Para un país como Colombia, es importante entender el papel que juegan las exportaciones de petróleo y sus consecuencias, tanto las positivas como las negativas. La bonanza petrolera del siglo XXI indujo a un mayor crecimiento económico y altas rentas del Estado, pero es necesario estudiar si fue perjudicial para sectores como la industria manufacturera. Igualmente, la importancia de estudiar la enfermedad holandesa no radica únicamente en entender los efectos de un fenómeno económico y comercial, sino es también de interés para el gobierno de un país porque este puede mitigar las consecuencias negativas del fenómeno con políticas apropiadas (Brahmbhatt, Canuto y Vostroknutoa, 2010). Adicionalmente, este fenómeno ha sido centro de discusión por su relación con la desindustrialización de largo plazo. Si bien es un hecho que en la mayoría de los países del mundo el sector industrial ha disminuido significativamente su participación en el total del PIB, todavía no hay un consenso entre los académicos de si este proceso es natural, sobre todo por la creciente importancia del sector de servicios dentro de la economía, o si es causado por políticas gubernamentales ineficientes o fenómenos económicos como la enfermedad holandesa (Brahmbhatt, Canuto y Vostroknutoa, 2010).

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Hay varias ventajas en la utilización de un panel de datos. Primero, la mayor cantidad de observaciones en cada período de tiempo mejora la eficiencia de los estimadores dado que se tiene en cuenta el crecimiento heterogéneo de distintos sectores al hacer la estimación. Segundo, se pueden resolver algunos problemas de endogeneidad al corregir por efectos fijos3. Tercero,

con los datos desagregados se pueden analizar los efectos de las exportaciones petroleras dadas distintas características de los sectores manufactureros, como su grado exportador e importador. No obstante, probablemente la mayor dificultad en utilizar datos panel para estudiar la enfermedad holandesa es la obtención de los datos y que el período de análisis será mucho más corto que un estudio hecho con series de tiempo.

La mayor contribución de este artículo para el estudio de la enfermedad holandesa es el uso de datos a nivel de subsectores manufactureros para estimar un fenómeno típicamente estudiado con datos macro. De esta manera se puede dejar de considerar la industria manufacturera como un sector homogéneo y se abre la posibilidad de analizar los distintos efectos de una bonanza petrolera dentro del sector. En general, se abordará el problema presentado por Kojo (2014), quien menciona que “el sector manufacturero de un país puede

incluir sectores con bienes tanto no transables como transables” (p. 12)4. También se abordará

el hecho que, como afirma Carranza (2017), una apreciación de la tasa de cambio real, ocasionada por la bonanza petrolera, abarataría los insumos comprados en el exterior, lo cual sería benéfico o al menos aliviaría un impacto negativo sobre los subsectores industriales que compren por fuera del país.

De forma concreta, en este artículo se estiman los efectos de las exportaciones reales de petróleo y sus derivados sobre el valor agregado manufacturero real colombiano. Para ello se construyó un panel con la Encuesta Anual Manufacturera desagregado a nivel de clase industrial (CIIU a 4 dígitos) entre los años 2001 a 2015, que comprenden todo el ciclo de la bonanza petrolera. Las variables utilizadas en el panel son las exportaciones de petróleo y sus derivados, el valor agregado manufacturero, las exportaciones manufactureras y las compras de insumos y productos en el exterior. Aunque no se distingue exactamente si las clases industriales son o no transables, se esperaría que aquellas que más exporten se comporten como transables y que las que más vendan dentro de Colombia como no transables. De esta manera, una bonanza petrolera

3 En este caso no se puede estimar un modelo con efecto de tiempo porque una de las variables independientes,

exportaciones de petróleo, varía únicamente en el tiempo y no por subsector.

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6

afectaría a las clases industriales más exportadoras y beneficiaría a las que más venden dentro del país, por cuenta del efecto gasto. Por su parte, los subsectores que más compren en el exterior se verían beneficiados por la bonanza a causa de la apreciación de la tasa de cambio real. Como se verá posteriormente, dado que la mayoría de las clases industriales venden dentro de Colombia, la mayor parte de ellas se vería beneficiada por incrementos en las exportaciones de petróleo.

Los resultados muestran que hay un efecto positivo de las exportaciones de petróleo sobre la mayoría de los subsectores industriales y que este efecto es mayor para aquellos que más importan insumos. Sin embargo, el efecto disminuye a medida que aumentan las exportaciones. En concreto, se encuentra que un incremento en 1 billón de pesos en las exportaciones petroleras genera un aumento en el valor agregado manufacturero de un poco menos de 3.5 mil millones de pesos para una clase manufacturera que exporte e importe poco, relativo al resto de los subsectores. El efecto marginal es de unos 6.46 mil millones de pesos para un subsector que tenga un nivel alto de importaciones de insumos y bajo de exportaciones. Por su lado, para que el efecto marginal sea negativo, es necesario que el subsector tenga un nivel de exportaciones muy alto y aquellos con estas características son pocos. En todo caso, el efecto marginal de subsectores que más exportan puede llegar a ser de -10 mil millones de pesos por un incremento en 1 billón de pesos en las exportaciones de petróleo.

Este artículo tiene 12 partes, en el siguiente orden: (1) la introducción, (2) la revisión de literatura, (3) los hechos estilizados macroeconómicos, (4) los hechos estilizados microeconómicos, (5) la metodología, (6) las estadísticas descriptivas, (7) los resultados, (8) la robustez con controles macroeconómicos, (9) la robustez con el precio internacional de petróleo, (10) las conclusiones, (11) la bibliografía y (12) los anexos.

2.

Revisión de literatura.

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presente artículo, es el de Corden y Neary (1982), en el cual se construye un modelo con el sector transable en bonanza, el resto de transables y los no transables. Proponen los canales, efecto gasto y movimiento de recursos, a través de los cuales una bonanza de un recurso natural afecta de forma positiva a los sectores no transables y negativamente al resto de transables.

Entre otros artículos teóricos está el de Suescún (2000), quien crea un modelo dinámico de equilibrio general para proponer las políticas de estabilización adecuadas en un país en desarrollo que sufre por la enfermedad holandesa. Su modelo integra elementos literatura de RBC (Real Business Cycle) con la de enfermedad holandesa. Critica las políticas de estabilización del gasto al afirmar que no son apropiadas para mitigar los efectos negativos de la enfermedad holandesa. Por su parte, Zuleta y Arango (1994) hacen una simulación de distintas políticas económicas con un modelo de equilibrio general para Colombia en un contexto de bonanza petrolera. Su modelo incluye los sectores transables, no transables y petrolero, así como los consumidores maximizadores de utilidad y firmas. Concluyen, entre otros, que los efectos de la enfermedad holandesa tienen impactos negativos mayores de corto plazo y que puede haber efectos positivos y permanentes si los recursos de la bonanza se invierten en aumentar la productividad.

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8

los efectos de la enfermedad holandesa, sobre todo estabilización del gasto. Kamas (1986) estudia la enfermedad holandesa en Colombia, pero incluye el mercado ilegal de drogas. En particular, analiza los efectos de la entrada de recursos por los auges en exportaciones de café y del mercado ilegal de drogas. Primero examina los precios de sectores transables y no transables, la tasa de cambio real, la producción y exportaciones sectoriales. Luego estima los efectos de precios sobre la tasa de cambio real y los efectos de esta sobre las exportaciones. Concluye que la economía se comportó de acuerdo a la teoría de enfermedad holandesa.

La preocupación colombiana por la extracción de petróleo no fue exclusiva del siglo XXI. Con el descubrimiento del yacimiento petrolero de Cusiana en 1991, el gobierno nacional organizó el seminario “Cusiana y la economía colombiana en los años noventa” en 1993. Las ideas del seminario se encuentran en Montenegro y Kiguel (1994). El seminario abordó los principales problemas de una enfermedad holandesa y las posibles repercusiones del descubrimiento de Cusiana en Colombia, los casos pasados de bonanzas de recursos naturales en Colombia, ejemplos de otros países, exitosos y fracasados, durante las bonanzas y las implicaciones de política. Los análisis se basaron, principalmente, en fuentes de datos históricos, presentaciones de cifras macroeconómicas, econometría con datos macro y modelos teóricos con simulaciones.

Para tiempos más recientes, también a partir de la observación de variables macroeconómicas, Ocampo, Malagón y Ruiz (2016) estudian la enfermedad holandesa en el caso de la bonanza petrolera de comienzos del siglo XXI en Colombia, además de hacer un análisis de la situación macroeconómica general. Luego de observar la evolución de la tasa de cambio real, la producción y exportaciones de distintos sectores, concluyen que el país sufrió una enfermedad holandesa a causa de la apreciación de la tasa de cambio y por la ineficiencia en las políticas monetarias y fiscales del país. Aunque varias voces en Colombia comparten la opinión de estos autores que sí hubo enfermedad holandesa por cuenta de las exportaciones de petróleo, hay quienes afirman lo contrario.

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a partir del año 2000 creció persistentemente hasta el 2010. Adicionalmente, Carranza (2017) argumenta que la apreciación real de la tasa de cambio, que sería uno de los canales por el cual se presentaría una enfermedad holandesa, sí disminuye las ganancias de las exportaciones manufactureras, pero también alivia los costos de insumos manufactureros provenientes del exterior. También calcula una tasa de cambio real neta industrial y observa que no ha sido tan volátil como la tasa de cambio real calculada por métodos tradicionales. Concluye que los

temores de enfermedad holandesa “para el caso colombiano desde 2000 son infundados”

(Carranza, 2017). Si bien la metodología del presente trabajo no se inspira únicamente en la observación de variables macroeconómicas, sí se tienen en cuenta los puntos de vista distintos sobre los efectos de la reciente bonanza petrolera sobre la economía colombiana a la hora de especificar un modelo econométrico.

Los intentos de estimar con econometría los efectos de una bonanza de un recurso natural sobre otros sectores de la economía son en su mayoría recientes. Un artículo que aborda el problema con datos macroeconómicos es el de Oomes y Kalcheva (2007), que afirma que Rusia tuvo los síntomas de la enfermedad durante el período de los noventa hasta 2005 a causa de las exportaciones de petróleo. Sin embargo, luego de hacer análisis gráficos y de regresiones con series de tiempo, dicen que los mencionados síntomas de enfermedad holandesa se pudieron dar por razones distintas a este fenómeno, tal como el movimiento natural de la economía hacia un sector terciario más importante. En el caso colombiano, Clavijo, Vera y Fandiño (2012) utilizan datos agregados de cuentas nacionales para estimar los efectos de las exportaciones minero-energéticas sobre la participación de la industria en el PIB. Concluyen que la desindustrialización en Colombia en el último medio siglo se dio, en primer lugar, por la falta en la provisión de servicios básicos como infraestructura de transporte, energía y telecomunicaciones y, en segundo lugar, por los auges minero-energéticos, que causaron la enfermedad holandesa. Si bien las estimaciones con datos desagregados tipo panel, que propone hacer el presente artículo, son más precisas que las series de tiempo con datos agregados, las estimaciones macro tienen la ventaja de poder construir series con mayor cantidad de años. Por ello autores como Clavijo, Vera y Fandiño (2012) pueden correr regresiones con datos desde 1970 hasta los años 2000.

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desagregados tipo panel. Dado que el sector industrial se compone de distintas empresas y subsectores en diferentes zonas dentro de un país, cada vez más se están estudiando los choques de las bonanzas petroleras con datos desagregados de industria. Los autores de artículos de este tipo argumentan que con los datos desagregados se tienen en cuenta las evoluciones heterogéneas dentro de la industria y así se obtendrían mejores resultados. Estos artículos son los que inspiraron la metodología del presente trabajo.

Entre ellos está del de Ismail (2010), quien evaluó el impacto de las bonanzas petroleras sobre la producción real para distintos países, tanto petroleros como no petroleros y concluyó que las bonanzas petroleras afectaron negativamente los países exportadores de petróleo. Bahar y Santos (2018) estudian los efectos de una enfermedad holandesa sobre la concentración de exportaciones de los sectores transables distintos al que está en bonanza. Construyeron para ello un panel que variaba por país, producto y año y encuentran que los bienes intensivos en capital tienen una participación mayor en los sectores transables no naturales de los países más propensos a sufrir por enfermedad holandesa. Por su lado, Alcott y Keniston (2014) estudian el caso particular de Estados Unidos con un panel desagregado por condado desde 1969 hasta 2014 y encuentran que las bonanzas petroleras y de carbón tuvieron efectos positivos en el corto plazo sobre las industrias de los condados extractores de estos recursos naturales. La particularidad del presente trabajo con los tres que se acaban de mencionar es que se utilizan datos desagregados por clase industrial, sin distinguir su ubicación territorial, únicamente para el caso colombiano y se tienen en cuenta los grados de exportaciones de bienes y de importaciones de insumos de cada clase industrial.

3.

Hechos estilizados macroeconómicos.

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parte, el porcentaje de las exportaciones de petróleo y sus derivados dentro del PIB pasó de ser menos de 4% en 2007 a más del 8% en 2011, 2012 y 2013. Sin embargo, este nivel cayó rápidamente con el desplome del precio de crudo internacional y las exportaciones petroleras volvieron a representar menos del 4% del PIB en 2016.

Gráfica 1. Exportaciones reales anuales de petróleo y su participación en el PIB

Fuente: DANE

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Gráfica 2. Porcentaje de las exportaciones mensuales de petróleo sobre el total.

Fuente: DANE

La relación negativa entre las exportaciones de petróleo y la tasa de cambio real se presenció durante el período de bonanza. En la gráfica 3 se ve la apreciación de la tasa de cambio real a partir del 2009, y la súbita subida luego de la caída de los precios internacionales de petróleo en 2014.

Gráfica 3. Evolución mensual de las exportaciones de petróleo reales y el índice de tasa de cambio real del Banco de la República.

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4.

Hechos estilizados microeconómicos

Para entender los resultados de los efectos de las exportaciones de petróleo sobre el sector manufacturero colombiano, es necesario tener en cuenta qué tanto depende este sector del mercado exterior. Si se observa la gráfica 4 se pude ver que las ventas nacionales predominan sobre las exportaciones manufactureras y las compras nacionales sobre las del exterior. Por un lado, las ventas nacionales representan siempre más del 80% de las ventas totales en el período 2000 a 2015 y las compras nacionales suelen representar entre el 70 y 80% de las compras totales. De esta manera se puede ver que el sector manufacturero depende en su inmensa mayoría del mercado interno5.

Gráfica 4. Ventas nacionales sobre ventas totales y compras nacionales sobre compras totales.

Fuente: DANE, EAM

Asimismo, hay pocas clases industriales que exportan la mayoría de sus ventas totales. Como se puede ver en la gráfica 5, de las 120 clases industriales no petroleras, la mayoría exporta en promedio menos del 10% de sus ventas y menos de 5 clases industriales exportan más del 90%.

5Los datos de las exportaciones e importaciones manufactureros de la EAM se encuentran disponibles

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Gráfica 5. Histograma de la razón de exportaciones sobre ventas totales de las clases industriales manufactureras no petroleras6.

Fuente: DANE, EAM

Por el otro lado, en la gráfica 6 se observa que la mayoría de las clases industriales compran sus insumos dentro de Colombia y no hay clases que compren más del 70% de sus insumos por fuera del país.

Gráfica 6. Histograma de la razón de importaciones de insumos sobre compras totales de las clases industriales manufactureras no petroleras.

Fuente: DANE, EAM

6 Se obtuvo el promedio de la participación de las exportaciones sobre las ventas totales para cada sector industrial

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Una de las ideas centrales de este artículo es que una bonanza petrolera tiene efectos asimétricos sobre la industria manufacturera. Más específicamente, se plantea que una bonanza podría beneficiar a los sectores que más venden dentro de Colombia a causa del efecto gasto y perjudicaría a los que más exportan. En la gráfica 7 se ve la evolución del valor agregado de las clases manufactureras más exportadoras y el valor agregado de las que más venden dentro de Colombia7.

Gráfica 7. Evolución del valor agregado real de las clases manufactureras más y menos exportadoras.

Fuente: DANE, EAM

En la gráfica 7 se ve que hasta el año 2007, el valor agregado de ambos tipos de clases tuvo un crecimiento casi siempre positivo. Sin embargo, por efectos de la crisis internacional y, probablemente, la bonanza petrolera, el valor agregado de las clases más exportadoras tuvo un abrupto descenso y logró una recuperación más o menos marcada a partir de 2014, cuando cayó el precio internacional del petróleo. Por su lado, el valor agregado de las clases manufactureras que menos exportaban tuvo un crecimiento casi constante a lo largo del período 2000-2015, si bien con algunas caídas de 2009 a 2010 y de 2013 a 2014.

7Se calculó el promedio de la razón entre exportaciones sobre ventas totales para cada clase industrial para los años

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16

5.

Metodología.

El objetivo principal de este trabajo es estimar los efectos de las exportaciones reales de petróleo y sus derivados sobre el valor agregado manufacturero real, de tal forma que se pueda observar cómo las exportaciones petroleras afectaron los subsectores industriales dependiendo de cuánto exportan o compran insumos en el exterior. Como se mencionó anteriormente, la hipótesis de este artículo es que la bonanza petrolera tuvo efectos negativos sobre las clases industriales que más exportaban, positivos sobre las que más vendían dentro de Colombia y también positivos sobre los que más compraban en el exterior.

Para hacer la estimación, se construyó un panel con información desde el año 2000 hasta el 2015 con datos desagregados por clase industrial (CIIU a 4 dígitos) de la Encuesta Anual Manufacturera del DANE. Se utilizan los datos a partir del año 2000 porque antes no hay datos sobre ventas nacionales y exportaciones manufactureras por separado. Hay 120 clases (o subsectores) industriales por año8. De esta encuesta se obtuvieron las variables de valor agregado,

ventas al extranjero y compras extranjeras. La variable del valor de las exportaciones de petróleo y sus derivados se obtuvo de las estadísticas de comercio exterior del DANE. Hay que resaltar que se eliminó la clase industrial que vende productos derivados de la refinación de petróleo, dado que se beneficia de la subida en los precios internacionales del petróleo. Todas las variables están en miles de pesos reales con base en el año 2008.

Una de las grandes ventajas de estimar una regresión tipo panel es que se pueden mitigar problemas de endogeneidad. En primer lugar, dado que la variable dependiente es el valor agregado y está desagregada por clase industrial, es muy improbable que un cambio en el valor agregado de una clase industrial afecte las exportaciones de petróleo. Además, se eliminaron los subsectores relacionados con la producción de productos derivados del petróleo (como el refinamiento) que sí se correlacionan con las exportaciones de petróleo y sus derivados. Segundo, se busca mitigar la endogeneidad al rezagar todas las variables independientes, lo cual tiene sentido si se piensa que los efectos de las exportaciones de petróleo no son instantáneos sobre la industria manufacturera. Por último, se hacen estimaciones por efectos fijos de sector9.

8 El número de clases industriales es mayor para cada año pero se tuvieron que juntar y eliminar unas para poder

pegar los datos de las revisiones 3 y 4 de la EAM.

9No se incluyen los efectos fijos de tiempo porque la estimación incluye una variable que varía únicamente en el

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17

La estimación tipo panel se hace, primero, por mínimos cuadrados ordinarios y, luego, con efectos fijos de sector. La estimación es la siguiente:

𝑦𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋𝑡−1+ 𝛽2𝑒𝑥𝑝𝑖𝑡−1+ 𝛽3𝑖𝑚𝑝𝑖𝑡−1+ 𝛽4 𝑋𝑡−1𝑒𝑥𝑝𝑖𝑡−1+

𝛽5 𝑋𝑡−1 𝑖𝑚𝑝𝑖𝑡−1+ 𝑒 (1)

Donde 𝑦𝑖𝑡 es el valor agregado real del subsector 𝑖 en el año 𝑡, 𝑋𝑡−1 son las exportaciones petroleras reales, 𝑒𝑥𝑝𝑖𝑡−1 es la intensidad de exportaciones y 𝑖𝑚𝑝𝑖𝑡−1 es la intensidad de

importaciones de insumos y productos del exterior. Estas intensidades son el valor de exportaciones o compras en el exterior de un subsector industrial en un año dividido por el valor total de la industria en el mismo año. Las intensidades se construyen de la siguiente manera:

𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑑𝑜𝑟𝑎𝑖𝑡 = 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠𝑖𝑡

𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠𝑡

𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑑𝑜𝑟𝑎𝑖𝑡 =

𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠𝑖𝑡

𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠𝑡

De esta manera, las intensidades muestran qué tanto un sector industrial exporta o importa con relación al total en un año específico. El efecto marginal de las exportaciones de petróleo sobre el valor agregado es el siguiente:

𝜕𝑦𝑖𝑡

𝜕𝑋𝑡−1= 𝛽1+ 𝛽4 𝑒𝑥𝑝𝑖𝑡−1+ 𝛽5 𝑖𝑚𝑝𝑖𝑡−1 (2)

Como los efectos marginales dependen tanto de las intensidades de exportaciones como de compras en el exterior, es necesario evaluarlos en distintos niveles de estas intensidades.

6.

Estadísticas descriptivas.

La tabla 1 (abajo) muestra la media, mediana, desviación estándar y valores mínimos y máximos de las variables de la EAM utilizadas en la estimación 110. Como se puede observar, el

valor agregado promedio de una clase industrial no petrolera en el período 2001-201511 fue de

unos 460 miles de millones de pesos, con una desviación estándar de casi 670 miles de millones de pesos. Por su parte, el valor agregado más pequeño de una clase en un año fue de 986 millones de pesos, mientras el más grande de 4.7 billones de pesos. Las intensidades de exportaciones y

10 La variable de las exportaciones del petróleo y sus derivados es la misma presentada en la sección 3.

11 Como las variables independientes están rezagadas, el valor agregado de la ecuación 1 va del año 2001 a 2015 y

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compras de insumos son el valor, de exportaciones o importaciones, de una clase industrial de un año específico sobre el valor total de ese año. En la tabla 1 se ve que el promedio de ambas intensidades es similar, 0,009 aproximadamente, con una desviación estándar de cerca de 0,018 para los años 2000-2014. El mínimo es cero dado que hay clases industriales que no exportan ni importan y el máximo es de 0.23 para las intensidades exportadoras y de 0.31 para las importadoras. Esto significa que en un año hubo una clase industrial que exportó el 23% del total de exportaciones y, en el mismo u otro año, hubo una clase industrial que importó el 31% de las importaciones totales. Las altas desviaciones estándar y las medias más altas a las medianas muestran el peso de los valores extremos dentro de la distribución.

Tabla 1. Media, desviación estándar, máximo y mínimo de las intensidades de exportaciones e importaciones de insumos y del valor agregado manufacturero real.

Variable Media Mediana Desviación estándar Mínimo Máximo

Valor agregado real Millones de pesos reales

2001-2015

459.281 178.862 668.826 986 4.718.471

Intensidad de exportaciones

2000-2014 0,00917 0,00283 0,01852 0 0,2346384

Intensidad de importaciones

2000-2014 0,00915 0,00217 0,01775 0 0,3179871

7.

Resultados.

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presentó el fenómeno. Adicionalmente, los sectores que más compran insumos por fuera de Colombia se ven más beneficiados por un incremento en las exportaciones petroleras.

La tabla 2 muestra las estimaciones de la ecuación 1 por mínimos cuadrados ordinarios y por efectos fijos de sector. Se incluye además una estimación sin las exportaciones de petróleo (𝑋𝑡) para poder incluir los efectos de tiempo. De esta manera se ve que cada coeficiente de las

intensidades interactuadas con las exportaciones de petróleo no varía casi con respecto a la estimación por efectos fijos de sector donde sí se incluye la variable 𝑋𝑡.

Tabla 2. Estimación de la ecuación 1 por MCO y efectos fijos de sector. 12

VARIABLES MCO (1) EF sector (2) EF sector y (3) tiempo

Interacción de exportaciones manufactureras con precio del petróleo

-0,260***

(-0,0522) -0,0908*** (-0,018) -0,0907*** (-0,0176)

Interacción de importaciones manufactureras con el precio del petróleo 0,162*** (-0,0547) 0,115*** (-0,018) 0,115*** (-0,0175)

Exportaciones de petróleo 0,00488*** (-0,00107) (-0,000354) 0,00356*** -

Constante 122.300.000 321.300.000*** 298.500.000***

(-31.770.000) (-11.720.000) (-17.550.000)

Observaciones 1.634 1.634 1.634

R-cuadrado 0,304 0,15 0,202

Número de CIIU 120 120 120

Errores estándar en los paréntesis *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Luego de evaluar los efectos marginales en distintos percentiles de importaciones y de exportaciones13, los resultados muestran que para una clase que se encuentre en los percentiles

50 de exportaciones e importaciones, un incremento en 1 billón de pesos en las exportaciones de petróleo ocasiona un aumento en 3.5 mil millones de pesos en su valor agregado. Una clase industrial que exporte mucho e importe poco (percentil 90 de exportaciones y 10 de

12 Los coeficientes de las intensidades de exportaciones e importaciones manufactureras sin interactuar se incluyen

en la regresión pero no están en la tabla.

(22)

20

importaciones) tiene un efecto marginal de casi 1.5 mil millones de pesos. Por último, el sector más beneficiado es el que exporta poco y compra mucho en el exterior. Su efecto marginal, evaluado en el percentil 10 de exportaciones y 90 de importaciones, es de cerca de 6.5 mil millones de pesos. A pesar de haber un efecto positivo sobre la mayoría de los sectores, los subsectores más exportadores, que se encuentran muy por encima del percentil 90 de intensidad exportadora, sí pueden tener efectos negativos muy grandes. De esta manera, los sectores más exportadores pudieron tener reducciones de su valor agregado en más de 10 mil millones de pesos por cuenta de un aumento de 1 billón de pesos en las exportaciones de petróleo.

En la tabla abajo están los efectos marginales para distintos percentiles de las intensidades exportadoras e importadoras. Los efectos marginales son el cambio en el valor agregado manufacturero de una clase industrial por el incremento en 1 billón de pesos en las exportaciones de petróleo. Se muestran los resultados por mínimos cuadrados ordinarios y efectos fijos de sector.

Tabla 3. Efectos marginales para distintas intensidades de exportaciones e importaciones manufactureras.

Percentil de intensidad de

exportaciones Percentil de intensidad de importaciones

Mínimos cuadrados ordinarios. Millones de

pesos reales

Efectos fijos de sector. Millones de pesos reales

90 90 3.106* 4.415*

90 50 -631 1.764*

90 10 -980* 1.516*

50 90 8.228* 6.205*

50 50 4.491* 3.555*

50 10 4.142* 3.307*

10 90 8.957* 6.460*

10 50 5.220* 3.809*

10 10 4.870* 3.562*

(23)

21

(24)

22

(25)

23

La pendiente negativa de todas las gráficas muestra que, consistente con la teoría de enfermedad holandesa, las clases manufactureras que más exportan se ven más perjudicadas por un incremento en las exportaciones de petróleo. Sin embargo, el efecto marginal evaluado en la mediana y en el percentil 90 de intensidad exportadora es casi siempre positivo y significativo. Esto se explicaría porque la mayoría de las clases manufactureras no exportan casi y verían un incremento en precios y ventas durante una bonanza petrolera, por el efecto gasto. Por su parte, las clases industriales que más compran en el exterior (primera fila) tienen un efecto marginal positivo mayor a las que compran menos (segunda y última fila). Para que el efecto marginal sea negativo es necesario que la clase industrial tenga niveles de exportaciones muy altos, como los que se encuentran más a la derecha en el eje horizontal, por encima del percentil 90 de intensidad exportadora.

(26)

24

(27)

25

Otra forma de analizar el efecto marginal es calculando cada uno de sus tres componentes por separado14. La tabla 4 los muestra con el efecto marginal total (la suma de los

componentes) evaluados en distintos percentiles. Se ve que el componente exportador del efecto marginal es cada vez mayor, si bien permanece negativo, entre más disminuye el percentil de la intensidad exportadora. Lo contrario sucede con el componente importador. Por su parte, 𝛽1,

que se podría interpretar como el efecto gasto de una enfermedad holandesa, es constante e igual a unos 3,5 mil millones de pesos.

Tabla 4. Efecto marginal descompuesto para la estimación con efectos fijos para distintas intensidades de exportaciones e importaciones manufactureras.

Percentil de intensidad de exportaciones Percentil de intensidad de importaciones Efecto marginal. Efectos fijos de sector. Millones de

pesos reales

Efecto marginal 𝛃𝟏.

Millones de pesos reales

Efecto marginal 𝛃𝟒 𝐞𝐱𝐩𝐢𝐭−𝟏.

Millones de pesos reales

Efecto marginal 𝛃𝟓 𝐢𝐦𝐩𝐢𝐭−𝟏.

Millones de pesos reales

90 90 4.415* 3.562 -2.048 2.900

90 50 1.764* 3.562 -2.048 250

90 10 1.516* 3.562 -2.048 2

50 90 6.205* 3.562 -257 2.900

50 50 3.555* 3.562 -257 250

50 10 3.307* 3.562 -257 2

10 90 6.460* 3.562 -3 2.900

10 50 3.809* 3.562 -3 250

10 10 3.562* 3.562 -3 2

Significativo al 95% (*)

Los resultados arriba muestran los efectos marginales en distintos niveles de intensidades de exportaciones e importaciones. Sin embargo, se pueden también calcular los efectos marginales con las intensidades reales de los subsectores para años específicos, sin la necesidad de fijar las intensidades importadoras o exportadoras en los percentiles 90, 50 y 10. De esta manera, la tabla 5 muestra las 10 clases industriales con los efectos marginales más pequeños,

14 Recordar que el efecto marginal es: 𝜕𝑦𝑖𝑡

(28)

26

calculados con las intensidades del año 2015. Los datos en esta tabla revelan que si en 2015 hubiera habido un incremento en 1 billón de pesos en las exportaciones de petróleo, la clase de

industriasbásicas de metales preciosos y de metales no ferrosos y la clase de la de elaboración de productos de café tendrían un efecto marginal negativo y significativo de más de 5 mil millones de pesos. El resto de clases tendría un efecto marginal positivo.

Tabla 5. Los 10 efectos marginales más pequeños por efectos fijos de sector con intensidades de clases industriales de 2015

Tipo de clase industrial Código CIIU

Efecto marginal. Millones de

pesos

Intensidad de

exportaciones importaciones Intensidad de

Industrias básicas de metales preciosos y

de metales no ferrosos 2721 -5.573* 0.1278 0.0213

Elaboración de productos de café 1561 -5.371* 0.0985 0.0000

Ingenios, refinerías de azúcar y trapiches 1571 -67 0.0403 0.0003

Elaboración de productos de café 1564 1.716* 0.0211 0.0007

Fabricación de otros productos químicos 2423 1.978* 0.0481 0.0242

Elaboración de otros productos

alimenticios 1581 2.123* 0.0281 0.0097

Fabricación de prendas de vestir, excepto

prendas de piel 1810 2.283* 0.0348 0.0163

Fabricación de vidrio y de productos de

vidrio 2610 2.566* 0.0146 0.0029

Fabricación de productos metálicos para uso estructural, tanques, depósitos y

generadores de vapor 2811 2.771* 0.0116 0.0023

Curtido y preparado de cueros 1910 2.959* 0.0083 0.0013

Significativo al 95% (*)

(29)

27

Tabla 6. Efectos marginales de estimación con EF con intensidades de 2015 para clases industriales con efectos marginales más altos.

Tipo de clase industrial Código CIIU Efecto marginal. Millones de pesos

Intensidad de

exportaciones importacionesIntensidad de

Fabricación de otros productos elaborados de metal y actividades de servicios relacionados con

el trabajo de metales 2899 5.497* 0.0104 0.0251

Elaboración de bebidas 1594 5.509* 0.0004 0.0173

Fabricación de sustancias químicas básicas 2412 5.570* 0.0154 0.0297

Fabricación de vehículos automotores y sus

motores 3410 5.872* 0.0361 0.0486

Elaboración de productos de molinería, de almidones y productos derivados del almidón y

alimentos preparados para animales 1541 6.078* 0.0018 0.0233

Fabricación de colchones y somieres 3120 6.300* 0.0101 0.0318

Fabricación de productos de plástico 2529 6.517* 0.0192 0.0408

Fabricación de productos de plástico 2521 7.294* 0.0219 0.0497

Fabricación de otros tipos de equipo de

transporte NCP 3591 9.844* 0.0021 0.0563

Elaboración de productos de molinería, de almidones y productos derivados del almidón y

alimentos preparados para animales 1543 15.428* 0.0012 0.1041

Significativo al 95% (*)

8.

Robustez con controles macroeconómicos

(30)

28

𝑦𝑖𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1𝑋𝑡−1+ 𝛽2𝑒𝑥𝑝𝑖𝑡−1+ 𝛽3𝑖𝑚𝑝𝑖𝑡−1+ 𝛽4 𝑋𝑡−1𝑒𝑥𝑝𝑖𝑡−1+

𝛽5 𝑋𝑡−1 𝑖𝑚𝑝𝑖𝑡−1+ 𝐶𝑡+ 𝑒 (3)

Donde 𝐶𝑡 es uno de los controles mencionados arriba. Abajo están resultados15 de los

efectos marginales evaluados en distintos percentiles de las intensidades exportadoras e importadoras. Los resultados son similares a los cálculos sin los controles pero cambia principalmente la magnitud del efecto marginal. Es decir, las variables incluidas como controles explican sí en alguna medida el valor agregado manufacturero por lo cual el efecto marginal de las exportaciones de petróleo es menor al incluirlas. En todo caso, los efectos negativos sobre los subsectores más exportadores y los positivos sobre los que más compran el exterior persisten.

Tabla 7. Efectos marginales con distintos controles de tiempo para distintas intensidades de exportaciones e importaciones manufactureras. Percentil de intensidad de exportaciones Percentil de intensidad de importaciones Efecto marginal con efectos fijos

de sector. Millones de pesos reales

Efecto marginal con efecto fijo de sector y consumo de los hogares. Millones de pesos

reales

Efecto marginal con efectos fijos de sector e índice de confianza

al consumidor. Millones de pesos

reales

Efecto marginal con efectos fijos de

sector y PIB. Millones de pesos reales

90 90 4.415* 4.312* 2.915* 2.503*

90 50 1.764* 1.662* 497 -142

90 10 1.516* 1.414* 271 -389

50 90 6.205* 6.102* 4.746* 4.293*

50 50 3.555* 3.452* 2.327* 1.649*

50 10 3.307* 3.204* 2.101* 1.401*

10 90 6.460* 6.356* 5.006* 4.548*

10 50 3.809* 3.706* 2.588* 1.904*

10 10 3.562* 3.458* 2.362* 1.656*

Significativo al 95% (*)

(31)

29

9.

Robustez con precio del petróleo internacional en dólares

Como prueba de robustez se estima la misma ecuación (1) pero se remplazan las exportaciones de petróleo y sus derivados por el precio anual promedio internacional de petróleo en dólares por barril. De esta manera, se observan los efectos de un incremento del precio del petróleo sobre el valor agregado manufacturero no petrolero. El precio de petróleo tiene una ventaja en cuanto a exogeneidad frente a las exportaciones, dado que está completamente determinada a nivel internacional, pero tiene la desventaja de no tener en cuenta la entrada de pesos que se distribuyeron dentro de la economía colombiana, los cuales son los que verdaderamente tuvieron un efecto sobre el sector manufacturero colombiano. La ecuación estimada es la siguiente:

𝑦𝑖𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1𝑃𝑡−1+ 𝛽2𝑒𝑥𝑝𝑖𝑡−1+ 𝛽3𝑖𝑚𝑝𝑖𝑡−1+ 𝛽4 𝑃𝑡−1𝑒𝑥𝑝𝑖𝑡−1+ 𝛽5 𝑃𝑡−1 𝑖𝑚𝑝𝑖𝑡−1+ 𝑒 (4)

Donde 𝑃𝑡−1 es el precio internacional de petróleo promedio anual en el período 𝑡 − 1. Los resultados son consistentes con los anteriores16. La mayoría de las clases industriales tuvieron

un efecto marginal positivo pero decreciente a medida que aumenta su nivel exportador. Igualmente, el efecto incrementa para las clases industriales que más importan insumos.

Las estimaciones por efectos fijos de sector muestran que un incremento en 1 dólar del precio por barril de petróleo tiene un efecto marginal de casi 2 mil millones de pesos para la clase industrial que se encuentra en la mediana (en los percentiles 50 de exportaciones e importaciones). El efecto es de un poco menos de mil millones para una clase industrial que exporta mucho e importa poco (percentil 90 de exportaciones y 10 de importaciones) y es de 4.3 mil millones de pesos para una clase industrial que importa mucho y exporta poco (en el percentil 10 de exportaciones y 90 de importaciones). En la tabla abajo están los efectos marginales de las estimaciones por mínimos cuadrados ordinarios y efectos fijos de sector para valores específicos de intensidades de exportaciones e importaciones manufactureras.

(32)

30

Tabla 8. Efecto marginal del incremento en 1 dólar del precio del barril de petróleo sobre el valor agregado manufacturero. Evaluado en distintas intensidades de exportaciones e importaciones.

Percentil de intensidad de exportaciones

Percentil de intensidad de importaciones

Mínimos cuadrados ordinarios. Millones de

pesos reales

Efectos fijos de sector. Millones de

pesos reales

90 90 2.073* 3.444*

90 50 -405 1.194*

90 10 -637 983*

50 90 5.248* 4.249*

50 50 2.769* 1.998*

50 10 2.537* 1.788*

10 90 5.700* 4.363*

10 50 3.220* 2.113*

10 10 2.988* 1.902*

Significativo al 95% (*)

(33)

31

(34)

32

(35)

33

10.

Conclusiones

Colombia experimentó una bonanza petrolera a comienzos del siglo XXI que tuvo efectos enormes sobre su economía, pero hay división en la academia sobre la existencia de una enfermedad holandesa. Por un lado, hay autores como Ocampo, Malagón y Ruiz (2016) que afirman que sí hubo enfermedad holandesa, mientras que para Carranza (2017) no se puede sostener que haya existido, dado que en un mercado globalizado las importaciones de insumos alivian los efectos negativos de la apreciación de la tasa de cambio. Clavijo, Vera y Fandiño (2012) también tienen una opinión a favor de la existencia de la enfermedad holandesa, aunque su análisis se enfoca más en la desindustrialización de largo plazo.

El presente trabajo busca contribuir con la literatura de enfermedad holandesa en Colombia en dos aspectos, principalmente. Primero, propone una forma novedosa para estimar los efectos de las exportaciones de petróleo sobre el rendimiento del sector manufacturero al construir un panel desagregado por clase industrial. De esta manera, se puede tener en cuenta la heterogeneidad del sector y así resaltar que los efectos de la bonanza petrolera dependen de qué tanto exporten o importen insumos las clases manufactureras. Asimismo, se pueden mitigar problemas de endogeneidad que persistirían en estimaciones con series de tiempo, aunque ello no significa que se elimine por completo. Segundo, al analizar las características del sector manufacturero, se observó que la mayoría de las ventas industriales tienen su destino en Colombia. Por esta razón se podría pensar que la mayoría de las clases manufactureras se verían beneficiadas por la bonanza petrolera, cuando aumenta la demanda agregada nacional por los ingresos provenientes de las exportaciones petroleras.

Entonces, ¿hubo enfermedad holandesa en Colombia? Según los resultados, la respuesta

(36)

34

Las estimaciones hechas en este artículo muestran que el incremento en 1 billón de pesos en las exportaciones de petróleo tuvieron un efecto positivo de casi 3,5 mil millones de pesos sobre un subsector industrial con niveles bajos de exportaciones e importaciones de insumos (percentiles 10 de intensidades de exportaciones e importaciones) y de casi 6,5 mil millones de pesos para uno con un nivel alto de importaciones y bajo de exportaciones (percentil 90 de intensidad importadora y 10 de intensidad exportadora). Si bien el efecto marginal es positivo, de 1.5 mil millones de pesos, incluso para un subsector con niveles relativamente altos de exportaciones y bajos de importaciones (percentiles 90 y 10, respectivamente), hay casos en los que el efecto marginal es negativo y puede llegar a representar caídas de más de 10 mil millones de pesos en el valor agregado17.

Las recomendaciones de política durante una bonanza de recurso natural han sido austeridad en el gasto público para no generar sobre dependencia y así sufrir una vez acabe la bonanza. Podría pensarse en promover un fondo de estabilización fiscal para ahorrar durante las bonanzas de recursos naturales y gastar una vez acaben. Sin embargo, tocaría incluir en la elaboración de una política el hecho que, según los resultados del presente trabajo, la mayoría de la industria manufacturera se beneficia, al menos en el corto plazo, de una bonanza petrolera, ya sea por el alto grado de ventas nacionales o por las importaciones de insumos.

Adicionalmente, surge la gran pregunta de por qué las exportaciones manufactureras tienen una participación tan baja en las ventas totales, algo que ya sucedía desde antes de la bonanza. Lastimosamente, la Encuesta Anual Manufacturera tiene datos de exportaciones únicamente a partir del año 2000, por lo cual no es posible responder la pregunta con esta encuesta, al menos a nivel desagregado. A pesar de ello, podría pensarse que hay varios problemas estructurales que perjudican la competitividad externa industrial, tales como la falta de capital humano o la baja calidad de la infraestructura. Estos temas también deberían hacer parte de una política gubernamental, de largo plazo, para intentar solucionar los problemas que enfrentan los sectores exportadores de la economía.

Si bien el trabajo propone que la mayoría de los subsectores industriales funcionarían como no transables durante una bonanza petrolera, porque venden la mayoría de los bienes a nivel local, no define exactamente qué porcentaje del sector manufacturero es no transable y cuál sí lo es. Para hacerlo sería necesario ver más allá de simplemente cuánto se exporta y cuánto se

(37)

35

vende dentro del país y considerar qué subsectores compiten con bienes importados para determinar qué tan transable es la industria colombiana. Sin embargo, para ello probablemente se necesitaría una base de datos distinta a la Encuesta Anual Manufacturera, o al menos una que la complemente.

Una posible mejora en las estimaciones del presente trabajo se relaciona con las bases de datos utilizadas. Lo ideal en una estimación tipo panel es tener una serie con la mayor cantidad de años y lo más desagregado posible. Si bien no es posible ampliar la cantidad de años, la EAM solo tiene datos de exportaciones e importaciones a partir del 2000, sí es posible desagregar aún más la base de datos y correr las estimaciones a nivel de firma. De esta manera se podría analizar con más precisión el comportamiento del sector manufacturero frente a las exportaciones de petróleo.

11.

Bibliografía.

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(38)

36

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Suescún, R. (2000). Optimal Commodity Price Stabilization over the Business Cycle. Banco de la República.

(39)

37

12.

Anexos.

Tabla 1 de anexos. Estimaciones de la ecuación 3, con controles que varían por el tiempo18.

VARIABLES EF (1) Consumo (2)

(3) Confianza consumidor

(4) PIB

Exportaciones reales de petróleo 0,00318*** (-0,000335) 0,00311*** (-0,000371) 0,00209*** (-0,000357) 0,00144*** (-0,000409) Interacción de exportaciones

manufactureras con precio del petróleo

-0,107***

(-0,0171) -0,107*** (-0,0171) -0,108*** (-0,0165) -0,107*** (-0,0168)

Interacción de importaciones manufactureras con el precio del petróleo 0,102*** (-0,0171) 0,102*** (-0,0171) 0,0920*** (-0,0166) 0,102*** (-0,0168)

Consumo - (-1.232) 484,9 - -

Índice de confianza del consumidor - - 2.305.000*** (-357.386) -

PIB - - - 4.950*** (-690,3)

Constant (-11.120.000) 330.500.000 (-12.040.000) 332.300.000 (-11.040.000) 333.700.000 (-13.130.000) 382.600.000

Observaciones 1.634 1634 1.523 1.634

R-cuadrado 0,139 0,139 0,162 0,168

Número de CIIU 120 120 120 120

Errores estándar en los paréntesis *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

18. Las regresiones tienen en cuenta las intensidades exportadoras e importadoras sin interactuar pero no se

incluyen en la tabla

(40)

38

Tabla 2 de anexos. Estimación de la ecuación 4, con precio internacional del petróleo.19

VARIABLES MCO (1) EF (2)

Precio anual de petróleo en

USD 2.992.000*** (-604.957) 1.902.000*** (-191.399) Interacción del precio del

petróleo con la intensidad exportadora

-160.900.000***

(-34.740.000) -40.790.000*** (-11.620.000)

Interacción del precio del petróleo con la intensidad importadora

107.600.000***

(-35.210.000) 97.620.000*** (-11.500.000)

Constante (-42.140.000) 55.660.000 297.700.000*** (-14.580.000)

Observaciones 1.634 1.634

R-cuadrado 0,305 0,193

Número de CIIU 120 120

Errores estándar en los paréntesis *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

19 Las regresiones tienen en cuenta las intensidades exportadoras e importadoras sin interactuar pero no se

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