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LOS DETERMINANTES DEL CRECIMIENTO EN LA ECONOMÍA MEXICANA:
UN EJERCICIO EMPÍRICO MEDIANTE EL USO DEL ANÁLISIS
DISCRIMINATORIO
Juan H. Flores Zendejas
Universidad Carlos III, Madrid
Dmitri Fujii Olechko
University of Essex, Gran Bretaña
I. INTRODUCCIÓN
Recientemente, el gobierno mexicano reveló que la economía había tenido un crecimiento del
Producto Interno Bruto (PIB) de 4.2% para el año 2004. Mas allá de que esta cifra representa
el mayor crecimiento del país en el presente sexenio, resulta interesante observar las variables
macroeconómicas que han impulsado dicho incremento. Estudios previos sobre economía
mexicana en años recientes han resaltado la importancia de un tipo de cambio estable, una
inflación controlada, altos precios del petróleo o incluso la reciente recuperación de la
economía estadounidense como determinantes del crecimiento del PIB de México. Sin
embargo, no existe ningún trabajo (hasta donde tenemos conocimiento) que determine el
orden de importancia o el peso relativo de cada una de estas, y otras, variables para el
incremento del PIB.
El presente trabajo pretende arrojar un poco de luz sobre esta discusión. Mediante el uso del
análisis discriminatorio es posible determinar cuáles son las variables que tienen mayor peso
para el incremento del PIB en México. La hipótesis central del estudio es que existen
variables macroeconómicas que son cruciales para el impulso al crecimiento de la economía
nacional, mientras que otras, probablemente señaladas en la literatura reciente como claves,
tienen poco (o ningún) peso para la determinación del PIB.
El estudio plantea un periodo de análisis de 1990 a 2004, en el cual la posición de México se
modificó notablemente frente al nuevo entorno comercial. A partir de un modelo de
crecimiento híbrido, que combina el modelo clásico (o estándar) de crecimiento con variables
de inversión extranjera, financieras y del mercado laboral, se lleva a cabo un análisis
discriminatorio con cerca de veinte variables, las cuales permiten crear dos grupos: periodos
con crecimiento económico acelerado y periodos con escaso crecimiento. El análisis se
plantea a nivel trimestral y presenta resultados para la estimación de variables relevantes para
el incremento del PIB.
Los principales resultados del modelo básico que se obtuvieron del análisis revelan que, en
general, son tres las variables que tienen mayor impacto sobre el crecimiento en México: el
gasto público, la inversión (local) y el consumo privado. Estos resultados se mantienen
cuando se incluyen variables financieras en el modelo. Sin embargo, cuando se considera el
mercado laboral (en la industria manufacturera y de maquila), el consumo privado ya no es
relevante para la división en periodos de alto y bajo crecimiento, mientras que los salarios y
productividad de la industria maquiladora resultan significativos para dicha separación.
Por otro lado, variables que se han planteado como claves para un crecimiento positivo del
producto en México, en particular la apertura económica y la inversión extranjera (directa y
en cartera), resultaron ser no significativas para la separación de los datos en periodos de alto
y bajo crecimiento del PIB. Con ello, la aportación a la literatura sobre crecimiento en México
del presente estudio radica en la posibilidad de discriminar variables relevantes de las que no
lo son para la determinación del PIB. Creemos que, en este sentido, se abre una nueva brecha
en la investigación sobre la economía mexicana.
El artículo contiene cuatro secciones, además de la presente. En la segunda sección se
plantean los antecedentes del análisis sobre crecimiento económico en México y se propone
una serie de variables para el modelo empírico a estimar. La tercera y cuarta sección son las
medulares del estudio, pués presentan el análisis discriminatorio. En la tercera sección se
explica en qué consiste esta técnica estadística, los antecedentes de la técnica en la literatura
en general y aquélla referente a México, mientras que en la cuarta se plantea el modelo
empírico (básico y ampliado) que aplica la técnica de análisis discriminatorio a una serie de
variables macroeconómicas del periodo 1990-2004 en México. En este apartado se describen
las variables urtilizadas, los grupos creados y se presentan los resultados del análisis para
determinar el PIB actual. Por último, la quinta sección contiene una discusión sobre los
resultados obtenidos, limitantes del estudio y líneas de investigación a seguir.
II. ANTECEDENTES
Comportamiento del PIB en México
Precedentes y largo plazo
El crecimiento económico de México se caracteriza por su alta volatilidad, y por una notable
desaceleración en los últimos años. La literatura coincide en distinguir cuatro tendencias
generales a partir de los años 1950. Entre 1950 y 1973 (primera tendencia), un periodo de alto
crecimiento económico caracterizado por la estabilidad de las variables macroeconómicas y
fiscales1.
Figura 1: PIB real per cápita
180
Las crisis
calificado
recuperac
violenta d
términos p
1 Sobre el cr
Fuente: Calculos propios a partir de Maddison (2003). Indice: 1972=100.
0
20
40
60
80
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140
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1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000
"Década Perdida" "Post-crisis 1994"TLC
recurrentes posteriores a los años 1970 hicieron que los años 1980 fuesen
s como “la década pérdida” (segunda tendencia). Después de una ligera
ión a principios de los años 1990, la crisis de 1994 y 1995 marcaron una caída
el PIB que no obstante conoció una rápida recuperación a finales de 1990, si bien en
er cápita se permaneció a niveles inferiores a 1980 (tercera tendencia). Finalmente,
ecimiento económico antes de 1993 vease Dornbusch y Werner (1994)
a partir del año 2000 y con la creciente integración con la economía norteamericana, el país ha
tenido un crecimiento muy moderado, impulsado por el crecimiento de las exportaciones
hacia ese país del norte.
La Figura 1 muestra esta trayectoria a largo plazo. Los últimos años de la década de 1970
constituyeron, si bien positivos desde el punto de vista económico, un periodo de gestación de
la crisis de 1982. El área sombreada sobre estos años enfatiza el decrecimiento real de la
economía mexicana en aquella época. A pesar de una ligera recuperación a principios de los
años 1990, la segunda área sombreada muestra el último impulso a la economía posterior a la
crisis de 1994. El cuadro 1 resume la tasa de crecimiento promedio por grandes periodos.
Cuadro 1
Periodo Crecimiento promedio anual del PIB real per cápita
1950-1972 3.1%
1973-1981 4.3%
1981-1988 1.3%
1989-1993 1.9%
1994-2000 1.9%
2001-2004 Fuente: Calculos propios basados en Maddison (2003), World Development Indicators (2004), INEGI (2004).
Los años 1980
En los inicios de la segunda mitad del siglo XX México no fue la excepción en la etapa
expansionista de la economía mundial. El periodo de la pos-guerra es de hecho el periodo en
el que históricamente el PIB mundial más ha crecido (Maddison, 2004). Este periodo solo fue
interrumpido por la crisis del petróleo de 1973, cuyos efectos fue el alza de los precios de esta
materia prima. Esto, si bien benefició en un principio a las arcas del gobierno, fue perjudicial
para la estabilidad macroeconómica del país y contribuyó a la caída de la actividad económica
en los años 1980. En 1982 México tuvo que declararse en moratoria sobre su deuda exterior,
con los consecuentes efectos sobre el PIB y la entrada de capitales.
A finales de los años 1980 y a principios de los años 1990 se llevaron a cabo una serie de
reformas con el objetivo de reequilibrar las finanzas del estado, estabilizar la economía y
retomar la senda del crecimiento2. Entre estas medidas se encontraban la eliminación de
subsidios, equilibrio de las finanzas públicas y la adopción de un tipo de cambio fijo que
sostuviera la estabilización de precios y salarios (Programa conocido como “Pacto de
Solidaridad Económica”). Asimismo, comenzó la apertura comercial y financiera que culminó
con la firma del Tratado de Libre Comercio de América del Norte (acuerdo que entró en vigor
el primero de enero de 1994 pero cuyas negociaciones comenzaron formalmente desde 1991).
Los años 1990 y principios del 2000
A principios de los años 1990, la economía mexicana se encontraba en una fase avanzada de
sus programas de estabilización. La inflación había sido controlada en términos comparativos
bajo un régimen de tipo de cambio cuasi-fijo, y habían entrado en función medidas de
liberalización de mercados, particularmente en el sector financiero. Sin embargo, el efecto
secundario de estas medidas fue costoso. Por un lado, tal como hemos mencionado más
arriba, el control de la inflación pasó por la estabilización del tipo de cambio, lo cual restó
competitividad al país respecto a sus principales socios comerciales, ocasionando un
importante déficit en cuenta corriente.
Esto, aunado a una política fiscal altamente dependiente del endeudamiento exterior,
provocaron una delicada situación financiera. La inestabilidad política de 1994, que incluyó el
inicio del movimiento guerrillero zapatista en Chiapas, y los atentados al candidato
presidencial por el PRI, Luis Donaldo Colosio, y posteriormente al secretario general del
mismo partido , Ruiz Massieu, contribuyeron a la salida masiva de capitales a mediados de
año. La devaluación de finales de año aceleró la salida de capitales y requirió la intervención
del gobierno para evitar el colapso del sistema financiero del país. Aunado a esto, la inflación
se disparó y el producto colapsó en un breve periodo de tiempo.
Este episodio modificó notablemente la posición de México frente al nuevo entorno
comercial. El tipo de cambio real estaba fuertemente depreciado y la política cambiaria del
gobierno implicó un régimen flexible con control inflacionario y el compromiso de mantener
un equilibrio fiscal y fortalecer el sector bancario. A pesar de los costos sociales, la
recuperación de la actividad económica fue rápida en términos comparativos con crisis 2 Ver Aspe (1993) y Loser y Kalter (1992) sobre las reformas llevadas a cabo para la estabilización de la economía.
anteriores, particularmente la de 1982 (ver Figura 1). El país continuó con una política
comercial abierta y, a pesar de aumentar las tarifas a las importaciones, mantuvo su
compromiso con el acuerdo del TLC. Por otro lado, México tuvo acceso a los mercados
internacionales de capitales ya en 1995, reflejando el éxito de la medidas adoptadas para
superar la crisis. Las variables macroeconómicas tales como la inflación, el tipo de cambio, o
el balance de las finanzas públicas mostraban signos de recuperación, lo cual influyó en los
resultados positivos de la actividad económica de principios de 2000.
De hecho, el periodo de 1996 al 2000 se caracteriza por un crecimiento sostenido del PIB en
términos reales. El comercio, tal como mencionamos más adelante, ha ido en continuo
crecimiento y ha tenido un peso importante sobre el PIB sobretodo en los últimos años.
Aunque esta situación ha provisto al país de una herramienta para isolar la economía de
shocks externos, se ha desarrollado una dependencia excesiva de los cicloe económicos
estadounidenses, lo cual ha afectado negativamente el desempeño reciente del PIB en México.
El modelo y la elección de variables
Modelo
México ha sido el modelo de estudio a seguir para numerosos estudios de teoría económica.
El reciente debate sobre la conveniencia de la apertura comercial sobre el crecimiento
económico ha vuelto a retomar importancia una vez que los primeros efectos del TLC pueden
ser evaluados a 10 años de su comienzo3. Relacionado con esto, otros temas relevantes para la
economía mundial y que han sido probados para el caso mexicano han sido la dolarización de
la economía, el crédito y las imperfecciones de mercado (relacionado con la liberalización
financiera), y la falta de reformas estructurales (altos costos energéticos y una ineficaz
recaudación fiscal).
Para conocer con más precisión la repercusión de cada variable sobre el crecimiento
económico, es necesario incluir cada uno de los principales componentes (consumo,
inversión, gasto de gobierno). Es necesario además incluir una serie de variables que capturen
las condiciones externas y su influencia sobre el PIB una vez que la economía mexicana se
encuentra crecientemente integrada a la economía mundial.
3 Por ejemplo Kose, Meredith y Towe (2004).
Partimos sobre la base de un modelo de crecimiento estándar (inicialmente propuesto por
Solow) e incluimos otras variables que consideramos relevantes para nuestro estudio:
εα ++++= tttt FTXy
donde y representa el producto en el periodo t, X es el vector que representa al conjunto de
variables estándar (consumo, inversión, gasto de gobierno). La variable T representa las
variables relacionadas con la apertura comercial y F con la situación financiera y
macroeconómica (volatilidad de la inflación, tipo de cambio)
Variables
Además de las variables estándar (consumo, inversión, gasto de gobierno), hemos incluido
una serie de variables relevantes según la literatura económica reciente. En esta sección
exponemos dichas variables y hacemos una breve descripcion de su relación con el
crecimiento económico en México.
Figura 2: PIB, Consumo y Formación Bruta de Capital Fijo
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
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1.8
2
1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Indice de Consumo Indice de Inversión Indice PIB real
Fuente: INEGI (2004).
La Figura 2 muestra la relación obtenida entre el crecimiento del consumo y la inversión
sobre el Producto Interno Bruto (todo en terminos reales) en los últimos 15 años. Si bien el
crecimiento de estas variables ha sido relativamente homogeneo, podemos observar que el
consumo ha tenido una importancia mayor en el crecimiento del producto. No obstante, el
crecimiento del consumo deja de ser relevante en los últimos años, reflejando así la
disminución de la demanda interna en el PIB.
Economía de Estados Unidos: Estados Unidos continua siendo el principal país inversor en
México. Este país es a su vez el principal socio comercial de México, siendo el destino de más
del 90% de las exportaciones mexicanas. Estos dos canales hacen que la economía del vecino
del norte influya en los ciclos económicos mexicanos. Las figuras 3 a 6 muestran la relación
entre la economía de Estados Unidos y la de México, así como sus dos canales de incidencia,
el comercial (Exportaciones) y el financiero (Inversión Extranjera Directa, IED).
La relación entre el PIB y la IED se muestra en dos partes, con el año de 1994 como división.
Este hecho corresponde a la diferencia de metodologías de medición por parte de INEGI, pero
también el comienzo de dos ciclos de expansión de la inversión. A pesar de que esta variable
ha sido volatil, su crecimiento, a juzgar por la gráfica no ha influido de manera signifactiva en
el desempeño del PIB en México. Finalmente, la figura 7 muestra el desempeño global del
PIB en ambos países. Si bien el TLC ha traido una sincronización evidente entre ambas
variables, el PIB en México continua siendo afectado por una alta volatilidad.
Figuras 3 a 6
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993
Indice PIB real Indice Inversión Extranjera Directa0
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1994 1995 1996 1997 1998 /P 1999 2000 2001 2002 2003
Indice PIB real Indice Inversión Extranjera Directa
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1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Exportaciones PIB Nominal 0
0.5
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3
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4
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5
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
PIB real Exportaciones
Notas: Las dos primeras gráficas muestran el desarrollo de la IED y el PIB. En la primera el periodo va de 1980
a 1993 (Indice: 1980=1). En la segunda el periodo va de 1993 a 2003 (Indice 1993=1). Las dos últimas muestran
el crecimiento de las exportaciones, y una medida de apertura comercial (Importaciones+Exportaciones/PIB) y
su relación con el crecimiento del PIB real en México.
Fuente: Calculos propios a partir de INEGI (2004).
Apertura comercial : La política comercial de México pos-TLC ha sido la expansión de
mercados mediante la firma de acuerdos de libre comercio. De hecho, por ahora se incluyen
más de 10 acuerdos sobretodo con países de América Latina (Ibarra-Yuñez, 2003). Esta
apertura comercial debía ser benefica para el crecimiento económico del país. La figura 6
muestra que si bien esta apertura ha traido como consecuencia el incremento del comercio con
el extranjero, su desempeño tampoco ha ido de la mano con el crecimiento del PIB real.
Figura 7: PIB real trimestral de México y Estados Unidos
0.7
0.9
1.1
1.3
1.5
1.7
1.919
84/0
1
1984
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/03
PIB EUA PIB MEX
Nota:Indice: 1984=1. La parte sombreada corresponde al periodo pos-TLC.
Fuente: Calculos propios a partir de INEGI (2004).
Volatilidad del tipo de cambio: Esta variable trata de incorporar al debate existente sobre la
conveniencia o no de dolarizar a la economìa mexicana (por ejemplo en Levine y Carkovic,
1999). La dolarizaciòn traería consigo una disminución drastica de la volatilidad del tipo de
cambio, la incertidumbre y por lo tanto la tasa de interés y en general la prima de riesgo del
país. El punto de vista contrario argumenta que la volatilidad del tipo de cambio solo es un
reflejo de los cambios en los terminos de intercambio Además, la volatilidad también
dependería de la percepción de los agentes sobre la política moneatria y la fragilidad
financiera, por lo que la disiminución de la volatilidad mediante la dolarización no impulsaría
al crecimiento económico.
La figura 8 muestra la relación entre la volatilidad (medida como la desviación estándar y la
media anual peso-dólar) y la variación anual del PIB. Aquí parece existir una relación
negativa directa entre ambas, sugiriendo que periodos de contracción económica coinciden
con periodos de alta volatilidad del tipo de cambio.
Figura 8: Volatilidad del tipo de cambio y variación anual del PIB real
-0.08
-0.06
-0.04
-0.02
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Volatilidad del Tipo de Cambio Variación del PIB
Fuente: Calculos propios a partir de INEGI (2004).
III. ANÁLISIS DISCRIMINATORIO
El análisis discriminatorio (de dos grupos) es una de las técnicas de análisis multivariado4 que
permite determinar estadísticamente la manera óptima de separar un universo de
observaciones (individuos o variables) en dos grupos. A través de esta técnica se puede: 1)
identificar las variables que mejor discriminen (separen) los dos grupos; 2) construir una
combinación lineal de las variables relevantes para determinar una función que represente las
diferencias entre los grupos; 3) utilizar la función encontrada para clasificar futuras
observaciones de acuerdo al grupo que mejor se integren.
La función discriminatoria que se construye permite determinar la máxima separación posible
entre los dos grupos, en función de las medias aritméticas de cada grupo (que deben estar lo
más separadas posible para cada variable) y los valores de cada variable (que deben estar lo
más cerca posible de las medias respectvias en cada grupo). El procedimiento consiste en
4 Otras técnicas son el análisis de cluster o el de factores principales. Para una revisión completa de las técnicas de análisis multivariado se recomienda Manly (1985) o Sharma (1996).
calcular medias artiméticas y desviaciones estándar para el grupo propuesto de variables
discriminatorias en cada uno de los dos grupos.
Cuando la diferencia entre las medias de los grupos es estadísticamente significativa, los
grupos son, efectivamente, independientes (la hipótesis nula en este caso es que cada variable
propuesta no es significativa para la separación de los grupos). Si este es el caso, las variables
propuestas son estadísticamente significativas como discriminantes y pueden ser utilizados
para construir la función discriminatoria (combinación lineal de las variables propuestas), que
refleja el peso específico de cada una de éstas.
Los resultados que arroja el análisis permiten ver qué porcentaje de la variación entre los dos
grupos está explicada por las variables propuestas (mediante la correlación canónica).
Asímismo, se determina un valor discriminatorio que divide el espacio de observaciones en
dos grupos (a través de los centroides de cada grupo). Combinando los centroides (promedio
de las observaciones evaluadas en la función discriminatoria) se establece un valor crítico, a
partir del cual una observación puede cambiar de grupo.
En este sentido, uno de los resultados más interesantes que arroja el análisis discriminatorio es
el porcentaje de ajuste de los grupos (margen de error de la separación propuesta). Cada
observación se evalúa de acuerdo al grupo que se encuentra y el valor crítico para pertenecer a
un grupo. De esta manera, para cada observación se determina el grupo al que debería
pertenecer y se establece el porcentaje de observaciones correctamente asignadas a sus
grupos.
Por otro lado, la técnica de stepwise analysis permite evaluar la significancia estadística de
cada una de las variables propuestas para la discriminación, siguiendo un procedimiento de
inclusión o exclusión de éstas. El análisis consiste en varios pasos, en cado uno de los cuales
se va incluyendo la variable que sea más significativa (de acuerdo a la prueba de lambda de
Wilks, que es equivalente a una prueba estadística F) y se evalúa la significancia de la función
discriminatoria parcial.
Para las variables que no han sido incluidas en el análisis se hace una prueba de significancia
similar, para determinar si alguna de éstas deba incluirse en el análisis discriminatorio en el
paso siguiente y así sucesivamente, hasta que queden fuera de la función disriminatoria
sólamente aquéllas variables que no son significativas para la separación.
En resumen, la ventaja de utilizar el análisis discriminatorio consiste en determinar si una
separación en dos grupos está planteada correctamente. En términos prácticos, los resultados
que arroja este tipo de análisis pueden ser utilizadas para verificar la precisión de la
separación (en cuanto al número de observaciones correctamente asignadas a los grupos
propuestos) y la significancia estadística de una de las variables propuestas. En este sentido,
para objeto del presente estudio, se aplica la técnica de análisis disciminatorio a los grupos
propuestos en dos etapas: en una primera se estimó la función discriminatoria canónica,
mientras que en la segunda se aplica el stepwise analysis descrito anteriormente. El análisis se
lleva a cabo dos veces, dado que se trabaja con dos fuentes de información.
El análisis discriminatorio ha sido utilizado en diversas áreas de investigación económica,
tales como la bancaria, financiera o macroeconómica. Una de las ventajas más reconocidas de
esta técnica en la literatura es la capacidad de discriminar entre variables relevantes y aquéllas
que no lo son para explicar las diferencias entre dos grupos de observaciones (sectores,
individuos o eventos), como se explicó en los párrafos anteriores.
En el area de investigación de economía familiar5, el análisis discriminatorio ha sido utilizado
para separar el comportamiento de dos (o más) grupos de familias o individuos frente a las
mismas circunstancias o eventos. Un ejemplo del uso de esta técnica es el estudio de Cooper y
Ulivi (1983) sobre el interés familiar de obtener un plan financiero personal (PFP). Los
autores utilizan una encuesta de 550 familias en California en 1981 para determinar si es
posible distinguir entre los individuos interesados en un PFP (Grupo 1) y aquéllos que no
están interesados, con base en seis variables demográficas y catorce variables psicográficas.
A través de un stepwise analysis, los autores obtienen sólo seis variables significativas para
separar los grupos, así como el orden de importancia de dichas variables (la opinión acerca
del PFP fue rankeada como la primera en importancia). Como resultado del análisis
5 Lo que se conoce en inglés como household economics y que se estudia con análisis de tipo panel.
discriminatorio, 74% de los individuos fueron correctamente asignados a los grupos
propuestos.
Una de las áreas en economía que más a utilizado el análisis discriminatorio es la bancaria.
Un ejemplo típico del uso de esta técnica en el área es el estudio de Back, et al. (1996) sobre
las posibilidades de bancarrota. Los autores utilizan tres técnicas alternativas (análisis
discriminatorio, logit y algoritmos genéticos) para observar cuál de éstas es la más apropiada
para seleccionar las variables que permitan predecir una bancarrota. El propósito del estudio
es determinar cómo las diferencias entre las técnicas pueden afectar la selección de variables
independientes en el modelo y conducir a predicciones distintas.
Mediante el uso de una base de datos para 37 empresas financieras finlandesas (declaradas en
bancarrota y no declaradas en bancarrota) entre 1986 y 1989, los autores obtienen diferencias
significativas en la selección de variables independientes (a pesar de muchas coincidencias,
como el hecho de que la liquidez es la variable más importante a un año previo a la
bancarrota) para el modelo de predicción.
En un análisis similar, Matusek (1995) utiliza una muestra del rating de 58 bancos
comerciales en un periodo de dos años para determinar cómo quince distintas variables
impactan la separación de la muestra en bancos de bajo rating y bancos de alto rating. Los
resultados del estudio revelan que el 86% de los bancos fueron correctamente asignados a los
dos grupos propuestos.
Un estudio reciente que utiliza el análisis discriminatorio y que es relevante para el presente
trabajo es el de Kisielinska y Skornik-Pokarowska (2004), quienes aplican esta técnica de
análisis multivariado al comportamiento macroeconómico de Polonia para determinar la
importancia de un grupo de variables independientes en la predicción de la situación
económica en el país, así como identificar los indicadores de “prosperidad” para la economía
polaca. El periodo que considera el estudio es 1991-2002, mismo que se divide en años de
bajo crecimiento económico (Grupo 1) y años de alto crecimiento económico (Grupo 2).
El objetivo principal del artículo es identificar los indicadores que influyen en la separación
de los dos grupos y que pueden ser utilizados para pronosticar el comportamiento de la
economía polaca. Los resultados revelan que, con un 100% de correcta separación de
observaciones en los dos grupos propuestos, los cambios en el nivel de salarios, el incremento
de la inversión y las variaciones del tipo de cambio son las variables que mejor discriminan
entre un buen comportamiento y un mal comportamiento de la economía polaca.
La técnica del análisis discriminatorio no ha sido aplicada a la economía mexicana, salvo en
un estudio reciente. Fujii (2004) utiliza el análisis dsicriminatorio para verificar la precisión
estadística de la división de sectores High-Tech y sectores Low-Tech en las manufacturas
mexicanas. El autor utiliza dos muestras de sectores industriales, la encuesta industrial anual
1994-2000 y el censo manufacturero 1999, para separar los sectores a 6 dígitos (205 de la
encuesta y 293 del censo) en sectores del tipo High-Tech y sectores Low-Tech, con base en
cinco variables tecnológicas y de desempeño para cada muestra.
Los resultados revelan que todas las variables son estadísticamente significativas para la
separación (en ambas muestras de sectores industriales) y que se tiene una precisión de más
de 90% en la división de los grupos propuestos: 91.7% de los sectores de la encuesta y 90.1%
de los sectores del censo fueron correctamente asignados a su grupo.
El presente análisis sigue muy de cerca el estudio de Kisielinska & Skornik-Pokarowska
(2004), para aplicarlo a la economía mexicana, pero tiene algunas variaciones que lo hacen
más preciso que aquél. La principal diferencia es que nuestro análisis utiliza datos trimestrales
para el crecimiento (lo que representa un total de 58 observaciones), mientras que el estudio
sobre Polonia lo hace a nivel anual, con lo que solamente dispone de 13 observaciones.
Además, el análisis que aquí se presenta propone cuatro distintos modelos (uno básico y tres
ampliados con variables monetarias y laborales), a diferencia del de Kisielinska y Skornik-
Pokarowska, quienes solamente presentan un modelo, para el que se incluyen 13 variables
independientes que expliquen el comportamiento de la economía polaca. Por último, nuesto
análisis incorpora variables de apertura económica y de inversión extranjera (directa y de
cartera) que han sido señalados en la literatura reciente como claves para el desempeño de la
economía mexicana (así como para la economía de Europa del Este) y que no fueron
considerados en el estudio de Kisielinska y Skornik-Pokarowska.
IV. DETERMINANTES DEL CRECIMIENTO
En esta sección se plantea un modelo empírico para obtener los determinantes del crecimiento
económico en México en años recientes. A partir de este modelo, se divide el periodo
estudiado en dos grupos: periodos de alto crecimiento económico (mayores que la media del
crecimiento en el periodo total) y periodos de bajo crecimiento (menores que dicha media).
Una vez que se tienen identificados estos periodos, se aplica la técnica de análisis
discriminatorio para saber si los grupos propuestos están efectivamente separados y
determinar cuáles son las variables (en orden de importancia) que influyen en la separación de
los grupos.
El periodo que consideramos en este estudio abarca de 1990 a 2004. Este periodo se debe a
dos razones, una metodológica y otra histórica. La razón metodológica es que no se cuenta
con datos fiables para años anteriores a 1990 ni para todas las variables aquí planteadas. Por
otro lado, la razón histórica es que a partir de 1988 se llevó a cabo en la economía mexicana
la implantación de una serie de medidas de apertura económica y cambio en el paradigma de
visión de estado que culminó con la firma del Tratado de Libre Comercio con América del
Norte (TLCAN) en 1994. Por ello, consideramos que al incluir datos desde 1990 se abarca
buena parte de este giro en la economía de México.
Los datos que se utilizan aquí provienen de estadísticas del Banco de México (Banco Central).
Se utilizan datos trimestrales, principalmente porque no existen datos mensuales para el PIB.
Los datos se utilizan en cambios porcentuales, con lo que se pretende lograr el objetivo
central del estudio: determinar qué variables impactan al cambio en el producto en México.
En otras palabras, se incorporan los cambios en variables macroeconómicas, monetarias y
laborales como variables independientes, mientras que se considera el cambio en el PIB
(crecimiento) como variable endógena para el modelo.
El modelo empírico que se plantea está basado en el modelo ISLM. En este sentido, el modelo
básico (Modelo 1) que proponemos es el siguiente:
Y = CONSUMO + INVERSIÓN + GASTO + EXPORTACIONES –
IMPORTACIONES (1)
En donde Y se mide a través del Producto Interno Bruto (PIB) y el consumo se divide en
consumo privado y consumo público (véase Cuadro 2).
Posteriormente, el modelo se amplia para incorporar variables monetarias, de inversión
extranjera, de deuda y del grado de apertura (Modelo 2):
Y = F (CONSUMO, INVERSIÓN LOCAL, INVERSIÓN EXTRANJERA,
GASTO, APERTURA, INFLACIÓN, TASA DE INTERÉS, TIPO DE
CAMBIO, DEUDA PÚBLICA) (2)
En donde la inversión extranjera se divide en inversión directa (IED) e inversión en cartera y
la apertura se incluye como la proporción de exportaciones más importaciones totales sobre el
PIB (véase Cuadro 2).
Finalmente, se incorpora el mercado laboral en el modelo (Modelos 3 y 4):
Y = F (CONSUMO, INVERSIÓN, GASTO, APERTURA, INFLACIÓN,
TASA DE INTERÉS, TIPO DE CAMBIO, DEUDA PÚBLICA,
PRODUCTIVIDAD MANUF., SALARIO MANUF.) (3)
Y = F (CONSUMO, INVERSIÓN, GASTO, APERTURA, INFLACIÓN,
TASA DE INTERÉS, TIPO DE CAMBIO, DEUDA PÚBLICA,
PRODUCTIVIDAD MAQUILA, SALARIO MAQUILA)
(4)
La diferencia entre los modelos 3 y 4 radica en el tipo de industria que se incorpora para
control del mercado laboral. En el modelo 3 se incluye la industria manufacturera, mientras
que en el 4 se considera la industria maquiladora de exportación, que aporta cerca del 50% de
las exportaciones mexicanas. El Cuadro 2 presenta las variables incluidas, mientras que el
Cuadro 3 resume los cuatro modelos que aquí se proponen.
Cuadro 2: Variables
VARIABLE DESCRIPCIÓN MEDIDA
PIB PIB a precios de Mercado (base 1993) Cambio %
CONPRIV Consumo privado Cambio %
CONPUB Consumo del gobierno (público) Cambio %
INV Formación bruta de capital fijo (inversión) Cambio %
IED Inversión extranjera directa Cambio %
INVCART Inversión extranjera en cartera (indirecta) Cambio %
GASTO Gasto interno (de gobierno) Cambio %
EXP Exportaciones totales de bienes y servicios Cambio %
IMP Importaciones totales de bienes y servicios Cambio %
APERT Apertura = (EXP + IMP) / PIB Cambio %
INFLA Inflación mensual (IPC general) Cambio %
INTMEX Tasa de inetrés en México (CETES a 28 días) Cambio%
INTUSA Tasa de interés en E.U. (Libor a 3 meses) Cambio %
CAMBIO Tipo de cambio: pesos por dólar Cambio %
DEUDA Deuda neta del sector público Cambio %
PRODMAN Índice de productividad media de la industria
manufacturera (1990 = 100) Cambio %
PRODMAQ Índice de productividad media por trabajador
de la industria maquiladora Cambio %
REMMAN Índice de remuneraciones medias reales de la
industria manufacturera (1990 = 100) Cambio %
REMMAQ Remuneraciones medias reales de la industria
maquiladora (pesos) Cambio %
Fuente: Banco de México.
Cuadro 3: Modelo a estimar
MODELO TIPO DE MODELO VARIABLES INDEPENDIENTES
(1) Básico CONPRIV, CONPUB, INV, GASTO, EXP, IMP
(2) Ampliado (monetario)
CONPRIV, CONPUB, INV, IED,
INVCART, GASTO, APERT, INFLA,
INTMEX, CAMBIO, DEUDA
(3) Ampliado (monetario,
laboral: manufacturas)
CONPRIV, CONPUB, INV, IED, INVCART,
GASTO, APERT, INFLA, INTMEX, CAMBIO,
DEUDA, PRODMAN, REMMAN
(4) Ampliado (monetario,
laboral: maquiladoras)
CONPRIV, CONPUB, INV, IED, INVCART,
GASTO, APERT, INFLA, INTMEX, CAMBIO,
DEUDA, PRODMAQ, REMMAQ
Se trabaja con un total de 58 observaciones: segundo trimestre de 1990 al tercer trimestre de
2004. Se calcula el crecimiento promedio para el periodo (0.8%). Posteriormente, se divide la
muestra en trimestres con un crecimiento mayor a dicho promedio (Grupo 1) y trimestres con
crecimiento menor al promedio (Grupo 2). El resultado de la división indica que el Grupo 1
(periodos de alto crecimiento económico) contiene 28 observaciones, mientras que el Grupo 2
(periodos de bajo crecimiento ecoonómico) contiene 30 observaciones.
Una vez que se tienen los dos grupos, se aplica el análisis discriminatorio para cada modelo
propuesto. Es decir, para el Modelo 1 se plantean CONPRIV, CONPUB, INV, GASTO,
EXPORT y IMPORT como variables independientes (discriminatorias) para la separación de
los dos grupos. Por lo tanto, El análisis discriminatorio nos permite observar cuáles de estas
seis variables tienen un impacto estadísticamente significativo sobre la porpuesta de
separación de los grupos y el orden de importancia de las variables significativas. Lo mismo
aplica para los modelos 2, 3 y 4. Los principales resultados del análisis discriminatorio se
presentan en el Cuadro 4.
Cuadro 4: Análisis discriminatorio
MODELOCorrelación
Canónica
Wilks Lambda
/ X2 Centroides % Correcto Stepwise
(1) 0.955 0.088 / 129 3.28 / -3.06 98.3%
GASTO
INV
CONPRIV
(2) 0.951 0.095 / 119 3.13 / -2.92 98.3%
GASTO
INV
CONPRIV
(3) 0.957 0.084 / 123 3.36 / -3.14 100% GASTO
INV
CONPRIV
(4) 0.967 0.065 / 135 3.85 / -3.59 100%
GASTO
REMMAQ
INV
PRODMAQ Fuente: Estimaciones propias con base en los datos descritos en el Cuadro 2.
Las primeras dos columnas responden a la pregunta de qué tan bien separados están los dos
grupos propuestos. La hipótesis nula en este caso es que las medias de ambos grupos (para
todas las variables independientes en conjunto) son iguales, es decir, que en realidad se trata
de grupos no independientes. Al tener resultados de chi-cuadrada por encima de 100 para los
cuatro casos (o, en su equivalente, una correlación canónica alta), se rechaza la hipótesis nula
y se prueba que los grupos son efectivamente independientes.
La tercera columna presenta los centroides (punto medio) para cada grupo. Para estimar las
funciones discriminatorias de cada modelo (que se presentan en el Cuadro 5) se suma el valor
de cada observación al centroide correspondiente al grupo de dicha observación. La cuarta
columna del Cuadro 4 presenta la precisión de la separación propuesta, es decir, responde a la
pregunta de cuántas observaciones fueron correctamente clasificadas en sus respectivos
grupos. Como se puede ver, la precisión de la división propuesta es bastante alta para los
primeros dos modelos (solamente una observación que se propuso para el Grupo 1 resultó
pertenecer al Grupo 2) y 100% precisa para los modelos 3 y 4 (modelo ampliado con el
mercado laboral). Estos resultados revelan que, efectivamente, las observaciones están bien
asignadas y pertenecen (salvo en un caso) al grupo que se plantea.
La última columna presenta el stepwise analysis. Cómo se explicó en el tercer apartado, este
análisis permite determinar cuáles son las variables que tienen mayor impacto para la
separación de los grupos. El paquete econométrico va haciendo iteraciones para el modelo y
va incorporando la variable independiente más significativa para la separación (a partir de una
prueba de chi-cuadrada), hasta que se llega a un valor crítico, a partir del cual ya no entrar
más variables al análisis. En otras palabras, la quinta columna presenta el orden de
importancia de las variabes que resultaron estadísticamente significativas para la separación
de grupos. El peso de estas variables se puede ver en los coeficientes de la función
discriminatoria (Cuadro 5).
Para obtener el grupo al que pertenece cada observación, se sustituye el valor de cada variable
para cada una de las observaciones en la función discriminatoria. El valor de la función (Z) se
compara con los rangos definidos por los centroides para ver si la observación pertenece al
Grupo 1 o al 2.
Cuadro 5: Función discriminatoria
MODELO FUNCIÓN DISCRIMINATORIA
(1) Z = – 0.47 + 38.67 CONPRIV + 1.01 CONPUB – 15.97 INV
+ 49.57 GASTO + 6.12 EXP – 12.18 IMP
(2)
Z = – 0.46 + 28.54 CONPRIV + 2.02 CONPUB – 15.79 INV
+ 0.02 IED + 0.03 INVCART + 39.78 GASTO – 2.86 APERT
– 0.02 INFLA + 0.89 INTMEX + 0.19 CAMBIO – 0.09 DEUDA
(3)
Z = – 0.56 + 33.21 CONPRIV + 4.19 CONPUB – 25.57 INV
+ 0.02 IED + 0.03 INVCART + 40.84 GASTO – 1.89 APERT
– 0.02 INFLA + 1.08 INTMEX – 1.84 CAMBIO – 0.06 DEUDA
+ 2.98 PRODMAN – 9.71 REMMAN
(4)
Z = – 0.54 + 15.13 CONPRIV + 2.91 CONPUB – 12.18 INV
+ 0.17 IED + 0.02 INVCART + 34.62 GASTO – 3.86 APERT
– 0.01 INFLA – 0.55 INTMEX + 6.36 CAMBIO – 3.47 DEUDA
+ 20.58 PRODMAQ + 24.03 REMMAQ Fuente: Estimaciones propias con base en los datos descritos en el Cuadro 1.
Como puede verse en los Cuadros 4 y 5, son tres las variables macroeconómicas que resultan
significativas para la separación de periodos de alto crecimiento económico y periodos de
bajo crecimiento: gasto de gobierno (impacto positivo), inversión (impacto negativo) y
consumo privado (impacto negativo). Estas variables mantienen su significancia (y el orden
de importancia) incluso cuando se estima el modelo ampliado con variables monetarias
(Modelo 2) y con variables laborales para la industria manufacturera (Modelo 3). Sin
embargo, el consumo privado deja de ser significativo cuando se incluye la productividad y
los salarios en la industria maquiladora (ambas variables tienen un impacto positivo y
significativo).
Son varios los aspectos a destacar de los resultados obtenidos. En primer lugar, podemos
inferir que los periodos de alto crecimiento del PIB en México son aquéllos en los que se tiene
un alto incremento en el gasto público, bajo incremento de la inversión (doméstica) y alto
incremento en el consumo privado. En segundo lugar, llama la atención el impacto negativo
de la inversión, pues se hubiera esperado un signo positivo para esta variable. La razón detrás
del signo puede ser la escasa inversión doméstica que se ha tenido en la década anterior
(resultado de altas tasas de interés y recuperación de la fuerte crisis de 1995), que ha
provocado que esta variable no pueda tener un impacto positivo sobre el crecimiento
Por otro lado, cabe destacar la importancia del sector maquilador en la industria mexicana. De
acuerdo a las estimaciones aquí presentadas, los periodos de alto crecimiento van
acompañados de fuertes incrementos en la productividad y las remuneraciones de la industria
maquiladora. La importancia de ésta se ha discutido ampliamente en la literatura reciente
sobre economía de México, pero, sin duda, es interesante resaltar la magnitud de esta
importancia, por encima de variables que tradicionalmente han sido considerado como
cruciales para el crecimiento.
La apertura de la economía y la inversión extranjera (directa y de cartera) son claros ejemplos
de este tipo de variables. Se ha argumentado extensamente en la literatura sobre México que
la apertura se iba a ver reflejada en incrementos del producto interno. Por otro lado, la teoría
de inversión extranjera relaciona la llegada de este tipo de capitales con el crecimiento de la
economía “recipiente”. De acuerdo a nuestras estimaciones, ninguna de estas dos hipótesis
pueden ser comprobadas. Los periodos de alto crecimiento del PIB en México no están
relacionados con una mayor apertura de la economía o con mayores flujos de inversión
extranjera.
V. DISCUSIÓN
El presente estudio aplica una novedosa técnica al estudio de los determinantes del
crecimiento en la economía mexicana. A través del análisis discriminatorio, es posible
observar si la separación propuesta en periodos de alto crecimiento del PIB y periodos de bajo
crecimiento está bien hecha y qué variables tienen un impacto sobre esta separación. El
análisis que aquí se presenta es novel para análisis macroecnómicos en México, por lo que
debe interpretarse con cuidado, a reserva de estudios posteriores en el área que refuercen lo
aquí encontrado.
Después de separar 58 observaciones trimestrales del PIB mexicano para el periodo 1990 –
2004, se proponen los dos grupos a analizar: Grupo 1 – periodos de alto crecimiento
económico y Grupo 2 – periodos de bajo crecimiento. Después de varificar la precisión
estadística de la separación planteada a través de cuatro modelos (básico, ampliado con
variables monetarias y ampliado con variables laborales para la industria manufacturera y
para la industria maquiladora), se obtienen resultados novedosos e interesantes.
De acuerdo a nuestras estimaciones, el gasto público y el consumo privado tienen un impacto
positivo sobre los períodos de alto crecimiento del PIB, mientras que la inversión (doméstica)
tiene un impacto negativo. Salvo el signo de la inversión, los signos del gasto y del consumo
son acordes a la teoría. El signo negativo de la inversión resulta inesperado y puede estar
motivado por la escasa inverisión que ha habido en México en años recientes.
Por otro lado, al ampliar el modelo empírico para considerar el mercado laboral de dos tipos
de industrias: manufacturera y maquiladora, se obtienen resultados que deben ser explorados a
detalle en trabajos posteriores. Mientras que los incrementos en los salarios y la productividad
en la industria manufacturera resultan no significativos para separar los periodos de alto
crecimiento económico de los periodos de bajo crecimiento, los incrementos en los salarios y
la productividad en la industria maquiladora tienen un impacto positivo y estadísticamente
significativo sobre dicha separación.
Como muchos análisis novedosos en la literatura económica, los resultados aquí descritos
crean mas interrogantes de las que resuelven. Esto resulta normal si se considera que este
trabajo plantea un ejercicio estadístico que no se había propuesto antes. En este sentido, es
necesario profundizar y ampliar las estimaciones aquí propuestas.
Dentro de las limitantes del presente estudio se pueden plantear al menos tres: no
consideramos la tasa de ahorro de la economía, que puede tener un impacto significativo
sobre el crecimiento; no se incluye la tasa de desempleo en las variables laborales (por falta
de datos fiables); no se hace un análisis mensual, que podría aportar nuevos elementos para
los determinantes del crecimiento. La incorporación de estas variables proporcionará, sin
duda, nuevas perspectivas para el análisis planteado en este estudio.
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