laría rama rodríguez

VI Congreso

“El futuro del desarrollo argentino”

19 y 20 de Mayo de 2015

Ciudad Autónoma de Buenos Aires

ARGENTINA 1940 - 2014 INDUSTRIALIZACIÓN, DESINDUSTRIALIZACIÓN Y REINDUSTRIALIZACIÓN

ANÁLISIS DE LAS LEYES DE KALDOR - VERDOORN

Patricia Inés Laría – Joaquín Rodríguez – Verónica Rama

Facultad de Economía y Administración Universidad Nacional del Comahue (Neuquén)

RESUMEN La ponencia contiene los resultados de un ejercicio de aplicación de la denominada primera

ley I de Kaldor a la industria manufacturera argentina en el período 1940-2014, observando

su “capacidad de liderar la economía”.

La estructura conceptual de referencia incluye el aporte de Kaldor a la crítica de la teoría del

valor neoclásica, base de su posterior modelo de crecimiento de causación acumulativa.

Como recurso metodológico se apeló a la econometría y el tratamiento de las series de tiempo

como procesos estocásticos. Se construyeron y trabajaron series de producto, productividad

y ocupación para aplicar el método de cointegración de Engle y Granger.

Las conclusiones permiten distinguir entre la ley como hecho estilizado del proceso de

crecimiento y la particularidades que la misma muestra en el caso bajo estudio. Si bien se

comprueba la asociación entre ambas variables, el carácter abrupto de las transiciones entre

las diferentes fases de la industrialización ha impedido la consolidación de estos hechos

estilizados respetando las causalidades previstas.

Clasificación JEL: L6, L16, L52.

Palabras clave: Industria, Leyes de Kaldor-Verdoorn, Causación Acumulativa

INTRODUCCIÓN

Kaldor visualizó la dinámica “circular” y auto-reforzada que vincula la macroeconomía con

el cambio tecnológico, focalizando la causalidad que va del crecimiento a la eficiencia. El

nivel y la estructura de la demanda (doméstica y externa) retroalimentan el proceso de

crecimiento (Kaldor, 1971). Sus trabajos han dado lugar a una línea de investigación que

supone una dinámica de “causación acumulativa”, incluyendo el impacto tecnológico interno

de la competitividad externa (Kaldor, 1970). Sus trabajos se interpretan de manera más

integral al asociárselos con las críticas a la teoría del valor neoclásica, en particular a la curva

de Oferta, expuestas en la década del treinta.

Las visiones alternativas al main-stream se han diversificado y ampliado. A esta altura

numerosos académicos inspirados en Marx, Schumpeter, Keynes y Kaldor ponen el foco en

los rasgos desequilibrantes del cambio tecnológico y económico, postulando que el

crecimiento no es simple transición hacia un estado de progreso sostenido y uniforme, sino

proceso complejo de transformación y cambio cualitativo. Las relaciones dinámicas entre

variables tecnológicas, económicas e institucionales juegan un rol preponderante.

En esta línea, el artículo recupera aspectos fundamentales de las leyes de Kaldor Verdoorn,

analizando su evolución en la industria de Argentina durante el período 1940-2014.

Las Secciones I y II resumen la controversia de los años veinte-treinta sobre los rendimientos

en la industria, la construcción de la curva de oferta y la figura de “representative firm”, en

relación con la visión heterodoxa del crecimiento. En la Sección III se evalúa la capacidad

de la industria argentina de funcionar como “motor de la economía”. Se incluye además una

descripción del comportamiento de la producción manufacturera y extra industrial durante

los años bajo estudio. En este largo período la economía nacional atravesó etapas

estructuralmente diferentes: industrialización por sustitución de importaciones (ISI),

inestabilidad y crisis macroeconómicas por endeudamiento externo, un esquema de rigidez

monetaria, cambiaria, apertura irrestricta, privatizaciones y re-industrialización en un marco

de crisis global. Estas fases son analizadas aplicando las técnicas modernas de series de

tiempo y los resultados se abordan en la Sección IV. La siguiente avanza en el tema de la

causalidad de la cointegración entre las dinámicas del PIB Manufacturero y el PIB del resto

de los sectores. Finalmente en la Sección VI se resumen las Conclusiones.

SECCIÓN I

RENDIMIENTOS, CURVA DE OFERTA Y EMPRESA REPRESENTATIVA

En las décadas del veinte y treinta tuvo lugar una controversia particularmente importante,

sobre aspectos sustanciales de teoría económica. En palabras de H D Robertson (1924) la

parte de esa discusión aparecida entre 1923 y 1927 en forma de artículos en el Economic

Journal, fue una “una batalla de gigantes”. El tema: “la clasificación teórica de las industrias

en “cajas” de “rendimientos decrecientes” y “rendimientos crecientes” y su importancia en

la práctica”.

En el fondo, esta controversia ponía en discusión la Teoría del Valor Neoclásica. Como

expresa Sraffa en un artículo de 1926 “la teoría del valor competitivo, inspirada por la

simetría fundamental… entre las fuerzas de la demanda y las de la oferta,…… basada en el

supuesto de que las causas esenciales que determinan el precio de una mercancía en

particular pueden simplificarse y agruparse de manera de poder ser representadas por un

par de curvas de oferta y demanda colectivas, que intersecan”.

En los párrafos siguientes se resumen aspectos de la participación de Nicholas Kaldor en éste

debate. Se pretende señalar las conexiones entre su abordaje crítico de los rendimientos

decrecientes de la empresa individual y su posterior teoría del crecimiento como proceso de

causación acumulativa.

Según Kimura, su aporte a la teoría de la firma concentra los aspectos esenciales de la

controversia sobre los costos y la demanda. En esa línea plantea que el pensamiento de Kaldor

evolucionó en dirección de cuestionar el paradigma del equilibrio y la posible existencia de

una curva de oferta basada en una dinámica de costos crecientes.

Siguiendo esta interpretación se resumen aspectos fundamentales de las ideas con las que

Kaldor participa en esta controversia, desde su artículo de 1934. La intención es mostrar el

vínculo entre la existencia de rendimientos crecientes fundados en economías externas en el

espacio microeconómico y la literatura posterior de Kaldor que aborda el crecimiento como

proceso macroeconómico acumulativo a partir de los rendimientos crecientes del sector

manufacturero. Resulta en extremo interesante observar cómo se conecta su trabajo posterior

sobre teoría del crecimiento, con estos trabajos de la década del treinta.

A partir de la figura “firma representativa” construida por Marshall (1920) las

economías/des-economías externas/internas generaron una amplia discusión, cuyos

resultados afectaban directamente la posibilidad de existencia de una curva de oferta.

En 1922, J H Clapham plantea dificultades para asociar este esquema marshalliano a las

distintas ramas industriales, lo que en el límite llevaría a que la clasificación de industrias

según sus rendimientos se convierta en un conjunto de “cajas vacías”. Sus argumentos fueron

parcialmente rebatidos ese mismo año por Pigou, en un enriquecedor intercambio.

Dos años después, Robertson señaló que existía en las empresas industriales, una tendencia

a la generación de rendimientos crecientes y economías internas. Finalmente Sraffa (1926)

criticó intensamente la teoría del equilibrio parcial de Marshall. Este artículo resume una

seria crítica a la teoría subjetiva del valor, a la que considera alejada de la visión clásica de

la economía. Particularmente en lo que refiere a la curva de oferta Sraffa señala que la versión

clásica de la ley de rendimientos crecientes sufrió un cambio radical. La “interpretación”

neoclásica redujo en ella el papel de la división del trabajo entre firmas y directamente anuló

la consideración de la mayor división interna a partir de un aumento en las dimensiones de

una firma individual. Los conceptos de industria y de producto son cuestionados, en

importantes conclusiones que afectan el orden micro y macro. Existen indicios de que esta

crítica de Sraffa llevó a Joan Robinson (1933) a construir la teoría de la competencia

imperfecta.

Kaldor se involucra en la discusión años más tarde, con dos artículos que refieren a la

mencionada controversia (Kaldor, 1934a y 1934b). Según Kimura (2013) se evidencia en

estos escritos la influencia de otros pensadores de la London School of Economics: Allyn

Young y Lionel Robbins, que veían la figura de la firma desde un ángulo diferente al utilizado

por Cambridge. A partir de las economías externas de Marshall, Young (1928) ya había

anticipado la existencia de un sendero de rendimientos crecientes dinámicos.

En los dos artículos citados, Kaldor plantea que Marshall muestra la existencia de una

relación funcional entre precio y oferta en diversas industrias, pero esto no implica que exista

la curva de oferta como concepto directo y auto-evidente. Marshall habría señalado primero

las condiciones para el equilibrio de una industria: competencia perfecta y curva de costos

conocida para las firmas individuales. Esto requiere demostrar que a cada precio habrá en esa

rama un número de empresas, todas en equilibrio y aportando una cantidad específica. De

ese posible equilibrio industrial, reduciéndolo a pequeña escala, habría derivado Marshall la

figura de firma representativa. Podría concluirse que Kaldor cuestiona el equilibrio como

paradigma y la construcción de la firma representativa, más que el tratamiento específico de

la cuestión industrial por parte de Marshall.

Respecto del comportamiento de los rendimientos y los costos, Kaldor se basa en una visión

distinta de la relación entre factores de producción, que reconoce indivisibilidades y

complementariedades más que admitir sustituibilidad perfecta. En una dimensión temporal

reducida (corto plazo) no presenta dificultades concluir que el costo unitario debe aumentar

a partir de un punto y la curva de costos mostrar pendiente positiva. Pero en el largo plazo

no se puede suponer que un factor es fijo y que los precios de los otros factores están dados,

porque aparecen las indivisibilidades y los rendimientos crecientes.

SECCIÓN II

TEORÍA KALDORIANA DE “CAUSACIÓN ACUMULATIVA”

Desde que los modelos de Domar (1947) y Harrod (1959) extrapolaron la visión keynesiana

al largo plazo, la heterodoxia plantea que la tasa “natural” de crecimiento y el pleno empleo

nunca se alcanzan: el crecimiento continuamente crea recursos para más crecimiento. La

“causación acumulativa” ha concebido un proceso endógeno que se auto refuerza. Este

abandono de la visión del crecimiento como equilibrado surge al atribuírsele un papel

fundamental a la demanda: la tasa natural deviene endógena y determinada por la tasa real.

En esta línea el “crecimiento acumulativo” de Kaldor (1978) postula que la composición del

producto y la demanda influencian la dinámica de la productividad vía rendimientos

crecientes. En los modelos derivados de esta concepción los aumentos de demanda,

principalmente externa, no solo expanden el producto en el corto plazo, sino que inician un

proceso acumulativo de ganancias de productividad, base del crecimiento a largo plazo.

Desde esta visión, Nicholas Kaldor, protagonista de la ruptura teórica que provocaron las

ideas keynesianas, se concentró en la formulación de las “leyes” que caracterizan el

crecimiento endógeno. Esta novedad deriva de considerar la inversión como variable

inducida y ponerla en función de la misma actividad económica, en evidente recuperación

del “súper multiplicador” de Hicks (1950), que había “abierto” la economía cerrada de la

versión original y además introducido el principio de aceleración.

El trabajo de Kaldor figura como antecedente en dos tipos de modelos: los “de dos sectores”

(agricultura/industria) y los de crecimiento “export-led”; que fructificaron a su vez en líneas

de investigación de mostrada utilidad para explicar fenómenos como la transnacionalización

financiera y el endeudamiento externo.

Sobre la base de la visión keynesiana, el planteo de causación acumulativa aporta dos

relaciones fundamentales. La primera considera el impacto del crecimiento del producto

sobre la productividad. El argumento se basa en los rendimientos crecientes y el concepto

de régimen productivo, concepciones que los “padres del desarrollo” ya habían presentado

como un complejo de mecanismos de retroalimentación (Myrdal, 1957). La segunda relación

completa el círculo de causación acumulativa y marca un área de intersección con la escuela

de la regulación: el crecimiento de la productividad aumenta la competitividad y las

exportaciones, retroalimentando el crecimiento en la demanda.

Las leyes K-V surgen de la observación de los denominados hechos estilizados sobre los que

Kaldor asentó su explicación del crecimiento y profundizan el vínculo crecimiento del

producto-crecimiento de la productividad, abriendo un amplio campo de investigaciones

teóricas y empíricas. El trabajo con el planteo original es la citada conferencia de 1966.

Los trabajos que recuperan este enfoque contienen ingentes esfuerzos para “bajar a tierra” la

dinámica de causación acumulativa y modelar sus “hechos estilizados” mediante la

formulación de “leyes” dinámicas internamente consistentes y observables empíricamente.

Respetando los trabajos originales, la mayoría las formulan con las siguientes

especificaciones:

Ley KV I: La tasa de crecimiento de una economía (PIB) está positivamente

correlacionada con la tasa de crecimiento de su sector industrial manufacturero (PIB

Industria).

Ley KV II: Las tasas crecientes de producción en el sector industrial manufacturero

(PIB Industria) incrementan la productividad de ese sector (Productividad industria)

Ley KV III: El incremento de la productividad en la industria manufacturera.

(Productividad Industria) a su vez aumenta la productividad en el resto de los sectores de la

economía (Productividad en los sectores Extra Industriales).

En esta ponencia se resumen análisis de series tiempo, considerando las especificaciones de

la Ley I y adaptándolas al caso argentino bajo estudio.

SECCIÓN III

LAS PRIMERA LEY DE KALDOR

La primera ley de Kaldor refiere a un postulado central de la economía clásica: la industria

como “motor del crecimiento”, fundado en una mayor productividad que la del sector

primario y a rendimientos crecientes dinámicos (Borgoglio y Odisio, 2012). Con un criterio

de eficiencia de asignación estática, la visión neoclásica encuentra que este planteo puede

llevar a una sub-óptima asignación de recursos. Las corrientes heterodoxas contraponen una

concepción de eficiencia dinámica, que mide la capacidad de gestionar un conjunto de

recursos hacia un objetivo prefijado y requiere de activos inmateriales colectivos.

En la primera parte de la Conferencia mencionada Kaldor (1966) refiere al menor crecimiento

del Reino Unido desde mediados de los 50 a mediados de los 60, en relación a las tasas de

Japón, Alemania, Italia y Francia. Explica el fenómeno por el diverso estadío de desarrollo

económico alcanzado. El crecimiento económico veloz está asociado con altas tasas de

crecimiento del sector “secundario”, principalmente el manufacturero, característica del

estadío intermedio. Esta fase es anterior a lo que denomina “madurez”, en la que el ingreso

per cápita es relativamente igual en todos los sectores. En un análisis de los 12 países

industriales avanzados con datos disponibles, encuentra una muy alta correlación entre la tasa

de crecimiento del PIB y la tasa de crecimiento de la producción industrial, y lo que es más

significativo, observa que existe una correlación positiva entre la tasa de crecimiento

promedio de la economía y el exceso de la tasa de crecimiento del producto manufacturero

por sobre la tasa de crecimiento de los sectores no manufactureros.

En cuanto a la literatura más reciente McCombie (1983) interpreta la Ley I como evidencia

de la importancia de los factores de demanda y del súper - multiplicador en el crecimiento,

dado que refleja elasticidades. Los países en proceso de industrialización tienen un

elasticidad – crecimiento de la demanda mayor para los bienes manufacturados que para el

sector no-manufacturero. Precisamente es lo que había señalado Kaldor, haciendo notar que

el Reino Unido tiene una estructura de demanda con elevada elasticidad para los servicios

(“madurez prematura”). La evidencia de este fenómeno es la citada: una tasa de crecimiento

del PBI Manufacturero superior a la del PBI No Manufacturero,

Thirlwall (1983) agrega que la elevada correlación entre el PIB Manufacturero y el PIB no

resulta solamente de que el primero es una parte del segundo. Nuevamente: también debe

haber una asociación positiva entre la tasa de crecimiento del PIB Manufacturero y el

EXCESO de esta tasa sobre la del PIB Extra Manufacturero. Las tasas elevadas para el PIB

(superiores al 3 %) sólo se dan si crece la participación de la manufactura en la economía.

Una versión de esta controversia ha estado presente, con formato particular, en estudios sobre

Argentina, con importantes antecedentes de modelos de “dos sectores”, considerando el

desafío que implica la industrialización cuando las ventajas relativas estáticas otorgan

superioridad relativa al agro sobre la manufactura (Braun y Joy, 1968) (Diamand, 1973)

(Llach y Sánchez, 1984).

Irigoin (2013) señala la existencia de dos posiciones respecto de la periodización y

concepción de la historia de la industria argentina. Por un lado predomina la idea de que el

proceso de industrialización comienza a partir de la década del treinta, como consecuencia

de un programa deliberado de sustitución de importaciones como reacción a la Gran

Depresión; incluso algunas interpretaciones sostienen que la industria argentina recién se

desarrolla a partir de del cuarenta (Di Tella y Zymmelman, 1967; Ferrer, 1974). La visión

alternativa, resalta los avances de la industria argentina desde finales del siglo XIX (Gallo

citado por Schvarzer, 1998; Villanueva, 1972; Díaz - Alejandro, 1970).

La especificación econométrica de este postulado debe considerar las observaciones teóricas

anteriores. Como la industria manufacturera es parte del producto total, la correlación

PIB/PIB Manufacturero puede resultar espuria. Para evitar esta posibilidad, en este trabajo el

análisis de cointegración se llevó a cabo utilizando la especificación PIB EXTRA

INDUSTRIAL como función del PIB INDUSTRIAL): PIBeI = f (PIBI).

Las series para el período 1940 – 2014 se muestran en el Gráfico 1 siguiente.

Gráfico 1 Argentina 1940 - 2014

PIB Industrial y PIB extra Industrial

(millones de pesos constantes 1986)

Gráfico 1

Argentina

PIB Industrial y PIB Extra Industrial

1940-2014

(en millones de pesos constantes de 1986)

Fuente: Elaboración propia s/datos INDEC y CEPAL

y = 48,987x + 629,23R² = 0,8614

y = 171,44x + 546,62R² = 0,8846

0,00

2.000,00

4.000,00

6.000,00

8.000,00

10.000,00

12.000,00

14.000,00

16.000,00

18.000,00

20.000,00

19

40

19

43

19

46

19

49

19

52

19

55

19

58

19

61

19

64

19

67

19

70

19

73

19

76

19

79

19

82

19

85

19

88

19

91

19

94

19

97

20

00

20

03

20

06

20

09

20

12

En el Gráfico 2 se nota la correlación positiva entre el EXCESO del crecimiento del PIB

Industrial sobre el PIB y la diferencia entre esta tasa y la del PIB Extra Industrial.

Siguiendo los pasos del método Engle-Granger, los datos fueron analizados con el programa

EVIEWS. En una primera etapa del análisis se corrobora si las tasas de crecimiento del PIB

de la Industria y del PIB de los sectores Extra Industriales son series integradas de primer

orden I (1) mediante el test de Dickey-Fuller Aumentado (ADF).

Realizadas estas pruebas se da forma a la ecuación que toma al PIB Extra Industrial como

variable dependiente del PIB Industrial utilizando Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO).

Finalmente se comprueba la estacionariedad de los residuos de la ecuación aplicando

nuevamente el test ADF. En el Cuadro 1 se muestran los resultados del procedimiento

incluyendo la prueba de la Hipótesis Nula de existencia de raíz unitaria (correlación) en los

residuos.

Gráfico 2 Argentina 1941 - 2014

PIB Industrial menos PIB extra Industrial y PIB Industrial menos PIB

Tasas anuales de crecimiento

Gráfico 2

Argentina

PIB Industrial menos PIB Extra Industrial y PIB Industrial menos PIB

Tasas de crecimiento

1941 - 2014


y = 0,5912x - 0,0172

R² = 0,4063y = 0,4359x - 0,0124

R² = 0,4097

-0,1500

-0,1000

-0,0500

0,0000

0,0500

0,1000

0,1500

-0,1500 -0,1000 -0,0500 0,0000 0,0500 0,1000 0,1500

PIB Ind - PIB Extra Ind PIB Ind - PIB

Lineal (PIB Ind - PIB Extra Ind) Lineal (PIB Ind - PIB)

Cuadro 1

Argentina 1941 - 2014

PIB Extra Industrial = f(PIB Industrial)

Cuadro 1

PIB INDUSTRIAL : (f) PIB EXTRA INDUSTRIAL

Argentina 1941 - 2014

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PIB_IND 0,4768 0,0362 13,1551 0,0000

C 0,0153 0,0029 5,3547 0,0000

R-squared 0,7062 Mean dependent var 0,0292

Adjusted R-squared 0,7021 S.D. dependent var 0,0419

S.E. of regression 0,0229 Akaike info criterion -4,6914

Sum squared resid 0,0377 Schwarz criterion -4,6291

Log likelihood 175,5824 Hannan-Quinn criter. -4,6666

F-statistic 173,0562 Durbin-Watson stat 1,6764

Prob(F-statistic) 0,0000

Null Hypothesis: RES has a unit root Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Exogenous: None t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -7,2134 0,0000

Test critical values: 1% level -2,5970

5% level -1,9453

10% level -1,6139

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RES)

Method: Least Squares Included observations: 73 after adjustments


RES(-1) -0,8386 0,1163 -7,2134 0,0000

R-squared 0,4195 Mean dependent var -0,0001

Adjusted R-squared 0,4195 S.D. dependent var 0,0296



Log likelihood 173,7066 Hannan-Quinn criter. -4,7192

Durbin-Watson stat 1,9770

Test Equation: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 1,0937 Prob. F(2,70) 0,3406

Obs*R-squared 2,2422 Prob. Chi-Square(2) 0,3259

Presample missing value lagged residuals set to zero.


PIB_IND 0,0105 0,0373 0,2809 0,7796

C -0,0003 0,0029 -0,1123 0,9109

RESID(-1) 0,1780 0,1221 1,4577 0,1494

RESID(-2) -0,0544 0,1206 -0,4515 0,6530

R-squared 0,0303 Mean dependent var -0,0000

Adjusted R-squared -0,0113 S.D. dependent var 0,0227



Fuente: Elaboración propia s/datos de INDEC y CEPAL

Los resultados muestran que efectivamente existe cointegración entre el PIB Extra Industrial

y el PIB Industrial en el período analizado, con lo cual se puede afirmar que la ley I de Kaldor

se cumple, en el sentido de que las variables mantienen entre sí una relación definida en largo

plazo. Efectivamente la tasa de crecimiento de la economía (PIB) de Argentina está

positivamente correlacionada con la tasa de crecimiento de su sector industrial manufacturero

(PIB Industrial).

El valor del estadístico Durbin-Watson (DW) de 1,6764, es inferior al deseable, cercano a 2,

lo que indica la posibilidad de existencia de auto-correlación lineal de los errores. A los

efectos de avanzar en el análisis se aplicó a los coeficientes el test de correlación serial con

Multiplicador de Lagrange de Breusch Godfrey (LM) que permite aceptar la hipótesis de

inexistencia de correlación lineal con una probabilidad de 34,06 %.

Vale decir que los indicios de posible autocorrelación serial de desvíos hablan de

perturbaciones en la consolidación de la relación causal analizada. Una forma de avanzar

sobre esta cuestión es considerar sub-períodos.

SECCIÓN IV

ETAPAS DE INDUSTRIALIZACIÓN, DESINDUSTRIALIZACIÓN Y

REINDUSTRIALIZACIÓN

Cabe preguntarse respecto de las características de la vinculación entre las dinámicas de estas

dos variables. Dado que las series utilizadas corresponden a las tasas de crecimiento y el

coeficiente 0,4768 es proxy de la Elasticidad-PIB Extra Industrial del PIB Industrial, resulta

de interés observar este indicador en las diferentes etapas del período. Debe considerarse

especialmente la evolución del coeficiente de industrialización (PIB Industrial/PIB), de gran

importancia en la literatura kaldoriana mencionada. La visión kaldoriana reconoce estadios

de avance industrial, cuya proxy es el peso relativo de la manufactura en el producto total y

su dinámica, con distinta magnitud en las diversas fases.

En Argentina 1940 – 2014 la evolución es la siguiente. El coeficiente aumentó de 25,85 % a

32,45 % (valor máximo de la serie) entre 1940 y 1973; en 1990 llega a 25,74 %, y en 2001

se ubica en 21,53 % (valor mínimo de la serie). La fase de re-industrialización a partir de

2003 logra un máximo de 24,45 % en 2011 ubicándose en 2014 en 22,89%.

A los efectos de considerar la existencia de puntos de ruptura más precisos, asociados a

quiebres en el proceso de industrialización se consideraron esos años (1990, 1973, 1976,

2001) y se aplicó el test de Chow aplicados en trabajos similares (Borgoglio y Odisio, 2012).

Como muestran los resultados del Cuadro 2, existirían puntos de quiebre en 1990, 1973 y

1976 (en ese orden en cuanto a probabilidad). No habría evidencias suficientes de punto de

quiebre en 2001 ni tampoco en 2002.

La consideración de un quiebre estructural en 1990 estimándose los coeficientes en las etapas

1941 – 1989 y 1990 – 2014 tiene los resultados que se resumen en los Cuadros 3 y 4.

Como puede observarse en el Cuadro 3, durante el período 1941 – 1989 el coeficiente (E-

PIBeI del PIBI) se ubica en el 41 % con escasas probabilidad de autocorrelación lineal en los

residuos. En el período 1990 – 2014 se eleva considerablemente a 0,60 pero los guarismos

(DW = 1,3739) indican probabilidad de correlación lineal de los residuos. Si bien se puede

rechazar la hipótesis nula de Raíz Unitaria en los residuos, el valor del estadístico DW es

inferior al deseable (1,66 cuando debería aproximarse a 2).

Cuadro 2

Test de Chow de quiebres estructurales

Argentina 1941 2014

Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints Varying regressors: All equation variables

Chow Breakpoint Test: 1990 Chow Breakpoint Test: 1973

F-statistic 5,5570 Prob. F(2,70) 0,0058 F-statistic 3,7362 Prob. F(2,70) 0,0287

Log likelihood ratio 10,9047 Prob. Chi-Square(2) 0,0043 Log likelihood ratio 7,5055 Prob. Chi-Square(2) 0,0235

Wald Statistic 11,1140 Prob. Chi-Square(2) 0,0039 Wald Statistic 7,4723 Prob. Chi-Square(2) 0,0238

Chow Breakpoint Test: 1976 Chow Breakpoint Test: 2001

F-statistic 3,421698 Prob. F(2,70) 0,0382 F-statistic 1,80552 Prob. F(2,70) 0,172

Log likelihood ratio 6,902297Prob. Chi-Square(2) 0,0317 Log likelihood ratio 3,72218 Prob. Chi-Square(2) 0,1555

Wald Statistic 6,843395Prob. Chi-Square(2) 0,0327 Wald Statistic 3,61103 Prob. Chi-Square(2) 0,1644


Cuadro 3 PIB EXTRA INDUSTRIAL = f (PIB INDUSTRIAL) Argentina 1941 - 1989

Variable Coefficient Std, Error t-Statistic Prob,

PIB_IND 0,4100 0,0444 9,2420 0,0000

C 0,0133 0,0035 3,8549 0,0004

R-squared 0,6451 F-statistic 85,4145 Akaike info criterion -4,6917

Adjusted R-squared 0,6375 Prob(F-statistic) 0,0000 Schwarz criterion -4,6145

S,E, of regression 0,0227 Mean dependent var 0,0241 Hannan-Quinn criter, -4,6624

Sum squared resid 0,0242 S,D, dependent var 0,0377 Durbin-Watson stat 1,8538

Augmented Dickey-Fuller test statistic Null Hypothesis: RES has a unit root

t-Statistic -6,3676 Prob,* 0,0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values

Test critical values -1,9478 -2,6140 -1,6125



RES(-1) -0,9765 0,1534 -6,3676 0,0000

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0,0130 Prob, F(2,45) 0,9871

Obs*R-squared 0,0282 Prob, Chi-Square(2) 0,9860

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares


PIB_IND 0,0020 0,0473 0,0422 0,9666 Sum squared resid

C -0,0001 0,0036 -0,0201 0,9841 0,0242

RESID(-1) 0,0256 0,1639 0,1560 0,8767 Durbin-Watson stat

RESID(-2) -0,0062 0,1575 -0,0394 0,9688 1,9010


En ambos casos, se adicionó el mencionado test de correlación serial LM, que prueba la

existencia de autocorrelación en los errores y residuos estadísticos en un modelo de regresión.

Se lo considera más general que el test de DW. La Hipótesis Nula en esta prueba es la NO

existencia de Correlación; el resultado debe permitir el rechazo de la misma en los casos en

que las probabilidades sean bajas. Por ende, a mayor probabilidad, más seguridad de que no

existe correlación entre los residuos. La diferencia en los resultados de este ejercicio son

interesantes en cuanto marcan posibilidades de correlación lineal de los errores mucho más

elevadas después de 1990: solamente un 16,08 % de probabilidad de no-correlación. Entre

1941 y 1990 el valor es superior al 97%, lo que indica seguridad de no-correlación residual.

En síntesis, de los cuadros surge que la E-PIBeI del PIBI aparece con más claridad en la fase

1941 – 1989 del período analizado, aunque con magnitud inferior que en las mediciones de

Kaldor (1966) y Thirlwall (1983): 0,4 contra 0,614 y 0,55 respectivamente1.

A los efectos de buscar resultados más precisos se repitieron las pruebas considerando tres

etapas: 1941 – 1975 y 1976 – 1989 para agregar a la que va entre 1990 y 2014. Respecto del

período 1941 – 1976, que resume la fase de Industrialización por Sustitución de

1 Cabe aclarar que estos ejercicios no consideran series de tiempo; son análisis cross section entre países.



PIB_IND 0,5961 0,0516 11,5619 0,0000

C 0,0186 0,0042 4,4616 0,0002



S,E, of regression 0,0189 Mean dependent var 0,0390 Hannan-Quinn criter, -4,9919

Sum squared resid 0,0082 S,D, dependent var 0,0484 Durbin-Watson stat 1,3739


t-Statistic -3,5880 Prob,* 0,0010 *MacKinnon (1996) one-sided p-values

Test critical values: -2,6694 -1,9564 -1,6085



RES(-1) -0,8465 0,2359 -3,5880 0,0017

D(RES(-1)) 0,2786 0,2027 1,3744 0,1838





Variable Coefficient Std, Error t-Statistic Prob, F-statistic

PIB_IND 0,0294 0,0575 0,5112 0,6146 1,3309

C -0,0012 0,0041 -0,2915 0,7735 Durbin-Watson

RESID(-1) 0,4272 0,2298 1,8592 0,0771 1,9792

RESID(-2) -0,2357 0,2219 -1,0619 0,3003 Adjusted R-squa

Fuente: Elaboración propia s/datos de INDEC y CEPAL 0,0397

Importaciones el coeficiente es 0,3995 con un Error Estándar que le otorga considerable

significatividad como proxy de la E-PIBeI del PIBI. Por otra parte el valor del coeficiente

DW es óptimo y también es elevada la probabilidad de inexistencia de correlación entre los

residuos. Los resultados se resumen en el Cuadro 5.

La salida del programa EVIEWS a partir de las series del período 1976 – 1989 se exhiben en

el Cuadro 6. La observación más destacable sobre estos resultados es el valor del coeficiente

DW cercano a 1 lo que indica con seguridad que existe autocorrelación positiva en los errores

del modelo. En cuanto a la etapa posterior a 1990 cuyos números se muestran en el Cuadro

4 había indicios de autocorrelación lineal de residuos, lo que disminuye el valor y la utilidad

del análisis.

De manera que el período ISI parece el más contundente en cuanto a resumir elementos que

indiquen que se cumple la Ley I de Kaldor, dado que los años 1941 – 1975 ofrecen resultados

menos controvertidos que 1976 – 1989.

Ante estas evidencias, se realizó una prueba aislando la crisis 2001-2002 mediante la

utilización de una variable dummy con valor 0 para el año 2002. Los resultados de la fase

1990 a la actualidad son buenos en cuanto a verificación en primera instancia de



PIB_IND 0,3955 0,0547 7,2329 0,0000

C 0,0144 0,0043 3,3540 0,0020



S,E, of regression 0,0216 Mean dependent var 0,0306 Hannan-Quinn criter. -4,7420

Sum squared resid 0,0155 S.D. dependent var 0,0343 Durbin-Watson stat 2,3168

Log likelihood 85,5221


t-Statistic -6,7820 Prob,* 0,0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values,



Variable Coefficient Std, Error t-Statistic Prob, Durbin-Watson stat

RES(-1) -1,1617 0,1713 -6,7820 0,0000 2,0080

Adjusted R-squared 0,5822 S,E, of regression 0,0213 Mean dependent var -0,0004





Variable Coefficient Std, Error t-Statistic Prob, Adjusted R-squared

PIB_IND -0,0114 0,0568 -0,2014 0,8417 -0,0647

C 0,0005 0,0044 0,1034 0,9183 F-statistic

RESID(-1) -0,1763 0,1833 -0,9617 0,3437 0,3110

RESID(-2) -0,0458 0,1833 -0,2497 0,8045 Durbin-Watson stat

R-squared 0,0292 2,0000


cointegración entre las variables PIB Extra Industrial y PIB Manufacturero como muestra el

Cuadro 7. El coeficiente proxy de la E-PIBeI del PIBI es 0,5429 con un DW cercano a 2 y

elevadas probabilidades de que no exista correlación serial de errores según el test LM.

Estas observaciones permitirían concluir que la crisis 2001 – 2002, aunque

econométricamente no llega a constituir un punto de quiebre como el año 1990, ha

significado una considerable distorsión de los resultados del proceso de industrialización.

SECCIÓN V

LA CAUSALIDAD DE LA RELACIÓN ENTRE INDUSTRIA Y ECONOMÍA

Observando el “largo” período que va desde la década del cuarenta a la actualidad, se podría

concluir que efectivamente existe cointegración entre el PIB Extra Industrial y el PIB

Industrial y que la ley I de Kaldor se cumpliría en el sentido de que las variables mantienen

entre sí una relación definida en largo plazo. Queda como perturbación la posibilidad de

correlación lineal de errores, cuya existencia no puede descartarse de manera contundente

sobre todo en algunas fases.

Cuadro 7 PIB EXTRA INDUSTRIAL = f (PIB INDUSTRIAL) Argentina 1990 - 2014 (2002 año de crisis)


PIB_IND 0,5429 0,0499 10,8815 0,0000

CRISIS2002 -0,0501 0,0187 -2,6817 0,0136

C 0,0225 0,0040 5,6541 0,0000

R-squared 0,8894 Mean dependent var 0,0390 Akaike info criterion -5,2218

Adjusted R-squared 0,8793 S,D, dependent var 0,0484 Schwarz criterion -5,0755

S,E, of regression 0,0168 Durbin-Watson stat 1,9485 Hannan-Quinn criter, -5,1812

Sum squared resid 0,0062 F-statistic 88,4268 Prob(F-statistic) 0,0000


t-Statistic -3,6771 Prob,* 0,0016 *MacKinnon (1996) one-sided p-values,




RES(-1) -1,0413 0,2832 -3,6771 0,0036

R-squared 0,5492 Durbin-Watson stat 1,6108 Akaike info criterion -5,2400

Adjusted R-squared 0,5492 Mean dependent var 0,0017 Schwarz criterion -5,1996

S,E, of regression 0,0169 S.D. dependent var 0,0252 Hannan-Quinn criter. -5,2550

Sum squared resid 0,0032 Log likelihood 32,4401





Sample: 1990 2014 Included observations: 25

Presample missing value lagged residuals set to zero,


PIB_IND 0,0294 0,0575 0,5112 0,6146

C -0,0012 0,0041 -0,2915 0,7735

RESID(-1) 0,4272 0,2298 1,8592 0,0771

RESID(-2) -0,2357 0,2219 -1,0619 0,3003


La consideración de un quiebre en 1990 posibilitó cierto avance: a partir de esa década la

correlación de errores se evidencia con un porcentaje elevado.

Al aislar la etapa 1941 - 1975 se pudo observar un valor de la Elasticidad de 0,3995, de

considerable seguridad estadística. En el período 1976 – 1989 aparece claramente

autocorrelación positiva en los errores y en la etapa posterior a 1990, como se adelantó,

también hay indicios de autocorrelación lineal de residuos, lo que quita validez al análisis.

De manera que es la etapa ISI, desde la década del cuarenta a mitad de los setenta, la que

mostraría un mayor ajuste al postulado de la industria como motor de la economía, aunque

con impacto menor a lo que se observa tradicionalmente en los países industriales.

Uno de los aspectos que se discuten al abordar las leyes de Kaldor, es la causalidad de las

relaciones que plantean, en este caso entre el PIB Extra Industrial y el PIB Manufacturero.

Se sometieron entonces las series a dos nuevos procesos.

Por una parte se aplicó el método Engle – Granger, pero considerando un modelo inverso al

trabajado anteriormente, en el que el PIB Manufacturero depende del producto del resto de

los sectores de la economía. Los resultados se resumen en el Cuadro 8 ordenados de acuerdo

a su verosimilitud.

En todos los casos los coeficientes mostraron una Elasticidad mayor a 1. Sin embargo en

todos los sub-periodos hay indicios de correlación espuria, salvo el que transcurre entre los

años 1976 y 1989. Aunque el coeficiente es elevado, el resultado para el período 2003 – 2014

no es contundente. Se confirmaría entonces la contundencia de una prolongada etapa de

desindustrialización relativa, que se inicia con las políticas “de mercado” de los setenta y

continúa hasta las crisis hiperinflacionarias.

En segundo lugar se aplicó el Test de Granger a las series, para el período total y los distintos

sub-períodos considerados, con los resultados en el Cuadro 9. Como se ve, no existe

causalidad clara en ninguno de los dos sentidos, aunque el período 1990 – 2014 muestra que

la aceptación de la hipótesis nula se da a una probabilidad baja (11,27%). Es decir que la

afirmación de que el producto manufacturero no impacta positivamente sobre la economía

no tendría mucho respaldo estadístico, al menos para esos años.

De ambos análisis podría concluirse que la dinámica de asociación PIB Industrial – PIB

Extra-industrial en el largo plazo queda confirmada; la ley I de Kaldor se cumple. Sin

embargo, precisamente en términos de teoría de la cointegración: comparten una tendencia

Cuadro 8 Resultados de la consideración de PIB Industrial como variable dependiente

Variable Independiente: PIB_EXTRAIND Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test

Coeficiente C t-Statistic DW F-statistic Prob. F(2,70) Prob. Chi-Square(2)

1976 1989 1,4650 -0,0216 4,4841 1,8018 0,0248 0,9756 0,9661

2003 2014 1,7073 -0,0283 6,4399 1,2714 0,6175 0,5631 0,4482

1941 1975 1,5503 -0,0065 7,2329 2,0784 1,5014 0,2386 0,2132

1990 2002 1,2729 -0,0253 9,3306 1,6488 2,5360 0,1338 0,0961

estocástica, no permanente, sujeta a perturbaciones. Se debe tener en cuenta que el largo

proceso analizado se caracteriza por una secuencia de disímiles escenarios: industrialización

sustitutiva (hasta 1975), des-industrialización (1976 a 1989), reestructuración regresiva de la

industria (1990 -2002) y re-industrialización incipiente en un escenario de crisis

internacional. Probablemente estas circunstancias hayan impedido la consolidación de una

tendencia más estable. Este fenómeno, a su vez, no habría permitido la acumulación de las

causalidades que Kaldor señaló como hechos estilizados del crecimiento económico.

SECCIÓN VI

CONCLUSIONES

La tradición clásica en la línea de Smith, Marx, Young y Schumpeter comparte la visión del

crecimiento como proceso histórico, con eje en el cambio tecnológico. El abordaje

Cuadro 9

Tests de Causalidad de Granger

Hipótesis Nula Período Obs F-Statistic Prob.

1941 2014

PIB_IND does not Granger Cause P_EXTRA_IND 72 1,4431 0,2434

P_EXTRA_IND does not Granger Cause PIB_IND 1,1832 0,3126

1940 1989



1990 2014



1941 1975



1976 2002



1990 2002



2003 2014



keynesiano integró además el papel fundamental de la demanda agregada, siendo Kaldor el

encargado de completar el diseño de una dinámica “circular y auto-reforzada”.

Recuperar los aspectos fundamentales de las mencionadas leyes y observar aspectos

derivados de su aplicación a países en desarrollo constituye un desafío. En un contexto de

naciones que evidencian restricciones para lograr su industrialización parecería un

contrasentido: ¿cómo podría verificarse la dinámica “circular acumulativa” del crecimiento

en estas realidades? Esta cuestión ha sido analizada en los países asiáticos (Mamgain, 1999).

El intento en el caso de Argentina parece aún más complicado, considerando la profundidad

cuantitativa y cualitativa de los “cortes” que se produjeron entre las etapas de

industrialización, la destrucción de la estructura sustitutiva, la reestructuración regresiva de

los noventa y la re-industrialización incipiente del siglo XXI. Sin embargo, el análisis con

la base conceptual de las leyes de Kaldor, aplicando econometría de series de tiempo, brinda

conclusiones útiles y nuevos elementos para posteriores análisis.

En este sentido y en términos generales, la ley I parece confirmarse, porque las variables

cointegran en el largo período analizado. La singular heterogeneidad de políticas atravesadas

por Argentina no ha conseguido alterar este postulado que Kaldor proponía como hecho

estilizado característico de un escenario de crecimiento.

Diferente es la forma específica en que la ley se expresa en el caso bajo estudio. Cabe resaltar

que en el esquema kaldoriano las tres Leyes forman un único hecho estilizado y en particular

la Ley I expresa un fenómeno que se sostiene al operar la segunda ley. Son los rendimientos

crecientes estáticos y dinámicos los que elevan la productividad del sector industrial a medida

que éste se expande. Esto es lo que explica la consolidación de la industria como motor de la

economía. Aunque no se consideran en esta ponencia, los resultados de la Ley II parecen no

sostener que esta Ley II se evidencie en Argentina para el período considerado, salvo en

determinadas y específicas etapas.

Las conclusiones parecen confirmar el carácter trunco y dependiente hasta mitad de los

setenta, el agotamiento de la experiencia de privatización y apertura irrestricta y los avances

logrados después de la crisis de 2001. En la raíz de este proceso interrumpido y aún no

consolidado, subyace una verdadera alteración cualitativa del orden económico que hizo su

aparición en los setenta, cuando pasa a estar condicionado por diversas formas de

valorización financiera del capital (Basualdo, 2006). Su contundencia hizo que no se

revirtiera en la década del ochenta y que deviniese en reestructuración regresiva entre 1990

y 2001 (Azpiazu et al., 2001).

El impacto del sector industrial sobre el resto de la economía no ha sido el esperado para la

conformación de un círculo virtuoso con base en incrementos de productividad y

rendimientos crecientes. En la etapa ISI de industrialización creciente, la magnitud del efecto

multiplicador sobre las actividades externas a la industrial es limitada. Podría aseverarse que

el valor elevado de la elasticidad en la fase de crecimiento de los noventa se asocia más a una

orientación de la economía a los servicios que a un impacto con origen en la industria. Esta

afirmación se sustenta básicamente en la profunda reestructuración regresiva de la industria

en esta década.

Surge de estas observaciones la dificultad que la industria de Argentina tuvo para articular, a

partir del proceso ISI, una dinámica industrial con la solidez y permanencia necesarias como

para que se conforme el círculo de causación acumulativa aludido por Kaldor y Verdoorn,

sustentado en rendimientos crecientes. Como es sabido, estos rendimientos surgen de mejoras

de organización, externalidades positivas y ventajas de concentración típicas de la industria.

Se trata de una sinergia sectorial consecuencia de la generación, asimilación y difusión de

innovaciones en un espacio común que trasciende la firma individual, evidenciando que el

proceso de innovación más que una negociación entre oferentes y demandantes de factores

en el ámbito a-espacial del mercado, es un complejo de transacciones que permiten acumular

conocimiento y capacidad de organización.

La fase que se inició en 2003 se ve perturbada por las crisis globales recurrentes. Sin embargo

es posible su consolidación mediante un replanteo de las políticas hacia el futuro.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Azpiazu, Daniel; Basualdo, Eduardo y Schorr, Martín. (2001). La industria argentina

durante los años noventa: profundización y consolidación de los rasgos centrales de la

dinámica sectorial post-sustitutiva. FLACSO, Área Economía y Tecnología.

Basualdo Eduardo (2006) Estudios de historia económica argentina. Desde mediados del

siglo XX a la actualidad Editorial Siglo XXI.

Borgoglio L. y J. Odisio Crecimiento y productividad en la industria argentina: la ley de

Kaldor-Verdoorn en el largo plazo Nueva Economía / Año XIX, N° 35, abril 2012, pp. 79-

101.

Braun, Oscar y Leonard Joy. (1968). A model of economic stagnation. A case study of the

Argentina economy. Desarrollo Económico No 20. Buenos Aires.

Clapham J. H. Of Empty Economic Boxes The Economic Journal, Vol. 32, No. 127. (Sep.,

1922), pp. 305-314.

Diamand Marcelo. (1973). Doctrinas económicas, Desarrollo e Independencia. Buenos

Aires: Paidós

Díaz - Alejandro, C. F. (1970). Ensayos sobre la historia económica argentina. Amorrortu.

Di Tella G. y M. Zymelman, Las etapas del desarrollo económico argentino, Buenos

Aires, EUDEBA, 1967

Domar E. D. (1947). Expansión y empleo. The American Economic Review. Vol. 37

Ferrer Aldo. (1974). La economía argentina. Buenos Aires: FCE.

Gallo, E. (1970). "Agrarian Expansion and Industrial Development in Argentina. 1880-1930,

en R. Carr (editor), Latin American Affairs St. Anthony's Papers no 22, Oxford.

Harrod Roy F. Domar y la dinámica económica. The Economic Journal. Vol. 69

(septiembre).

Hicks John R. (1950). Contribution to the Theory of the Trade Cycle. Clarendon Press:

Oxford.

Irigoin A. M. La Evolución Industrial en la Argentina (1870-1940)

http://www.eseade.edu.ar/files/Libertas/49_6_Irigoin.pdf

Kaldor N. (1934a) A classificatory Note on the Determinateness of Equilibrium, The

Review of Economics History Vol. 1 Nº 2 pp.122 – 136 y (1934).

………… (1934b) The equilibrium of the firm. The Economic Journal, 60-76.

………… (1966). Causes of the slow rate of economic growth of the United Kingdom:

an inaugural lecture. Cambridge University Press.

………… (1970). The Case for Regional Policies Scottish Journal of Political Economy

(17) 337-348

…………. (1971) Conflicts in national economic objectives. Economic Journal. March.

http://www.eseade.edu.ar/files/Libertas/49_6_Irigoin.pdf

…………. (1978). Further Essays on Economic Theory. New Cork: Holmes & Meier.

Kimura Yuichi (Hitotsubashi University) Kaldor on the equilibrium of the firm: 1934 -

1938 http://www.econ.ryukoku.ac.jp/~komine/hope/kimura0612re.pdf

Llach J. J. y Sánchez C. E. (1984). Los determinantes del salario en argentina. Un

diagnóstico de largo plazo y propuestas de políticaas. Estudios IIERAL. Vol. VII. No 29.

Mamgain V. (1999). ¿Are the Kaldor-Verdoorn laws applicable in the newly

industrializing countries? Review of development economics. Vol. 3. No 39.

McCombie, J. S. (1983). Kaldor's laws in retrospect. Journal of Post Keynesian Economics,

414-429.

Marshall, A. 1920. Principles of Economics, 8th Ed., London: Macmillan

Myrdal G (1957). Economic theory and underdeveloped regions. London: Duckworth.

Pigou A. C .Empty Economic Boxes: A Reply, The Economic Journal, Vol. 32, No. 128.

8-46

Pigou A. C.; D. H. Robertson Those Empty Boxes The Economic Journal, Vol. 34, No. 133.

(Mar., 1924), pp. 16-31

Robinson, J. 1933. The Economics of Imperfect Competition, London: Macmillan.

Schvarzer, J. (1998). Nuevas perspectivas sobre el origen del desarrollo industrial

argentino (1880-1930).

Sraffa P. The Laws of Returns under Competitive Conditions. The Economic Journal,

Vol. 36, No. 144. (Dec., 1926), pp. 535-550.

Thirlwall, A. P. (1983). A plain man's guide to Kaldor's growth laws. Journal of Post

Keynesian Economics, 345-358.

Young A. A. (1928) Rendimientos Crecientes y Progreso Económico. The Economic

Journal, Vol. 38, No. 152, pp. 527-542

http://www.econ.ryukoku.ac.jp/~komine/hope/kimura0612re.pdf

laría rama rodríguez

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