subdesarollo y esperanza en africa seminario...

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SUBDESAROLLO Y ESPERANZA EN AFRICA SUBSAHARIANA

Carlos Sebastián

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LA GRAN DIVERGENCIA 1975‐1995

1960 1975 1995 2009 1960 - 1975 1975 - 1995 1995 - 2009

AFRICA SUBSAHARIANA (ASS) 1 172 1 487 1 225 1 690 1.6% -1.0% 2.3%

LATINOAMERICA (LAT) 3 759 6 283 7 126 9 253 3.4% 0.6% 1.9%Múltiplo de ASS 3 2 4 2 5 8 5 5

PIB per cápita Tasa Anual de Crecimiento

Múltiplo de ASS 3.2 4.2 5.8 5.5

SUDESTE ASIATICO (EAP) 916 1 256 3 535 7 488 2.1% 5.2% 5.4%Múltiplo de ASS 0.8 0.8 2.9 4.4

SUDESTE ASIATICO (EAP) sin CHINA 1 138 1 980 5 392 7 610 3.7% 5.0% 2.5%Múltiplo de ASS 1.0 1.3 4.4 4.5

ASIA CENTRAL (CAS) 741 970 1 542 2 917 1.8% 2.3% 4.6%Múltiplo de ASS 0.6 0.7 1.3 1.7

NORDAFRICA Y ORIENTE MEDIO (NAOP) 1 638 3 342 3 778 5 243 4.8% 0.6% 2.3%Múltiplo de ASS 1.4 2.2 3.1 3.1

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CAUSAS DE LA GRAN DIVERGENCIA

• Distorsiones introducidas por grupos en el poder

• Régimen de control (30 /41 países)– Intervención administrativa de la economía

– Con o sin estatificación empresas

P líti ó i• Política macroeconómica– Sobrevaluación de tipo de cambio (33/41 países)

• Acciones distributivas (19/41)– Reasignación de rentas a favor de regiones o etnias

– Saqueos (incautación de activos por grupos)Saqueos (incautación de activos por grupos)

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(1) Régimen (2) Sobrevaluacion (3) Redistribución (4) Quiebra

Control tipo cambio y Saqueo EstadoAngola RR 1975-2005 n.d. 1975-2005 1975-2002

Benin CO 1970-89 n.d.

Botsuana RR 1974-75, 1977-81

Burkina Faso LL 1970-90 1986-93 *

Distorsiones Institucionales

Burundi LL 1972-88 1973-88 1972-88 1988-2005

Camerún RR 1970-77 1970-96 ^^

Rep. Centroafricana LL 1970-2005 1980-83, 1986-92 1970-79 1970-2003

Chad LL 1970-2005 1983-93 * 1970-90 1979-84

Congo, Rep. Dem. LL 1974-82^^ 1970-97 1996-2005

Congo, República de RR 1970-91 1970-96 1970-91 1993, 1997, 2002

Costa de Marfil CO 1980-89 1972-83, 1986-93

Eritrea CO 1999-2005 n.d. 1999-2000

Etiopía LL 1974-91

Gabón RR 1970-97 1973-83, 1986-92

Gambia CO 1972-83

Ghana CO 1972-83 1977-83 ^^

Guinea RR 1970-84

Guinea-Bissau CO 1974-2005 n.d. 1998-2005

Kenia CO 1972-90 1977-81 1978-2005

Lesoto LL 1978-81

Liberia RR n.d. 1980-90, 1997-03 1980-97, 2000-03

Madagascar CO 1972-96 1979-81

Malawi LL

Mali LL n.d. 1970-91

Mauritania RR 1974-85 1985-96 **

Mauricio CO 1974-81

Mozambique CO 1970-86 n.d. 1974-76 1974-91

Namibia RR n.d.

Níger LL 1970-89 1970-92 1990-99

Nigeria RR 1983-86 1973-87^ ,̂ 1996-98 1970-2003

Ruanda LL 1975-93 1973-94 1993-94

Senegal CO 1970-93 1973-81, 1986-93

Sierra Leona RR 1970-89 1970-96 1970-2000 1990-2000

Somalia CO 1970-75 n.d. 1975-91 1991-2005

Sudáfrica CO 1970-91 1970-91 1970-72

Sudán LL 1970-89 1973-81, 1984-91^^ 1985-2005

Swazilandia RR n.d.

Tanzania CO 1970-94 1970-86

Togo CO 1974-2005 1973-81 1975-2005 1991-93

Uganda LL 1971-91 1980-81^ ̂*** 1971-79 1979-86

Zambia RR 1970-91 1986-97 ^^**

Zimbabwe LL 1970-2005 1970-84 1998-2005 1976-80

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CONSECUENCIAS DE DISTORSIONES

• Escasos incentivos → bajo o nulo crecimiento

• Desarrollo de la economía encubierta

• Códigos de conducta perversos se enquistan en la sociedad

• Crean resistencia a reformas

• Expolio de la agricultura en la que vive la mayoría de la población

• Políticas de precios de entes de comercialización

• Fuera de canales de financiación

• Sobrevaluación del tipo de cambioSobrevaluación del tipo de cambio

• Impuestos

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¿POR QUÉ SE HAN MANTENIDO LAS DISTORSIONES?

• Facilitan enormemente el control del poder

– Provisión de bienes privados a afines en lugar de bienes públicos a electores para mantener el poder

F ili l li li lí i– Facilitan el clientelismo político

• Complemento del estrechamiento del campo político

– Tendencia al partido único• En 70s y 80s solo 15% año‐país sistema multipartidista

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QUIEBRA DEL ESTADO

• Crisis fiscal

– Nulo crecimiento + economía encubierta

– Gastos excesivos e ineficientes en países favorecidos por alza de precios de commodities

– Caída del comercio internacional finales de los 70

• Cesa provisión de servicios y empobrecimiento de empleados públicos → corrupción y pillaje

• Empeora la gestión de tensiones regionales

/• El Estado deja de cumplir sus funciones (18/41 países)

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Distorsiones y Quiebra de Estado

QUIEBRA RC→QUIEB RED→QUIEB (RC+RED)→QUIEBTOTAL 18 15 14 11

CO 5 5 3 3

QUIEBRA DE ESTADO

CO 5 5 3 3RR 4 3 4 3LL 9 7 7 5

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Distorsiones y diferencias de crecimiento (1)

1975-2005

NO Distorsión 1.73%

Distorsión -0.77%MEDIAS

Distorsiones y Crecimiento

p- values ANOVA 0.000

NO Distorsión 1.76%Distorsión -0.80%

p- values Wilcoxon 0.000

MEDIANAS

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Distorsiones y diferencias de crecimiento (2)

1975 2005Q i b C i i t 1975-2005

NO Quiebra 0.58%Quiebra -1.51%


NO Quiebra 0.62%Quiebra -1.43%


1975-2005

NO RC 1.23%RC 0 53%

MEDIAS

Regimen Control y Crecimiento

MEDIAS

MEDIANAS

Quiebra y Crecimiento

RC -0.53%p- values ANOVA 0.000

NO RC 1.32%RC -0.78%


1975-2005

NO RED 0.73%RED -1.10%


NO RED 0 62%

MEDIANAS

MEDIAS

Redistribución y Crecimiento

NO RED 0.62%RED -1.00%


MEDIANAS

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CONFLICTOS ARMADOS Y TENSIONES ETNICAS

C fli d ió d l h l d• Conflictos armados expresión de luchas por el poder

• Factores étnicos no son causa de conflictos…

• … son banderas de enganche en la lucha por el poder– Ruanda y Burundi como caso paradigmático… pero no ú iúnico

• Se han superado largos conflictos (Angola, Liberia y S. Leona)– Pero siguen otros (R.D. Congo, Sudán, Chad, Somalia)

E inestabilidad política teñida de violencia (Costa de Marfil– E inestabilidad política teñida de violencia (Costa de Marfil, Mali, Kenia).

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AIRES DE REFORMA A PRINCIPIOS DE LOS 90

• Factores domésticos e internacionales convergen

• Procesos “constituyentes” y aumento de multipartidismo (1990‐95: 50% año‐país)

• Algunas reacciones violentas y aumento de laAlgunas reacciones violentas y aumento de la depredación

• Pero un grupo de países avanza en la reforma

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CAMBIOS EN POLITICAS E INSTITUCIONES ECONOMICAS

• Casi desaparición de regímenes de control y reducción de sobrevaluación y acciones redistributivas

• Mejoran los indicadores de instituciones económicas

• Nuevo siglo empieza con mejor marco económico en un grupo de países … y elevaciones de precios de commodities

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FUERTE ACELERACION DEL CRECIMIENTO

• Por elevación de precios de commodities

• … pero también por mejoras en instituciones económicas

– Análisis econométricoAnálisis econométrico

– Análisis de los casos

– Varios países con crecimiento elevado no han mejorado su relación de intercambio

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Crecimiento y Mejora Institucional

d blDependent Variable: TASA

Method: Least Squares

Date: 08/31/12 Time: 11:52

Sample: 1 41

Included observations: 41

Variable Coefficient Std. Error t‐Statistic Prob.

C ‐0.231415 0.81969 ‐0.28232 0.7793

REFORM 3 051134 0 592849 5 146566 0 0000REFORM 3.051134 0.592849 5.146566 0.0000

RECURSOS 2.351904 0.711006 3.307852 0.0021

PAZ 2.219418 0.969874 2.288356 0.0281

INST96 1.036597 0.418465 2.477139 0.0181

R‐squared 0.586378 Mean dependent var 2.052072

Adjusted R‐squared 0.54042 S.D. dependent var 2.119089

S.E. of regression 1.43658 Akaike info criterion 3.676257

Sum squared resid 74.29545 Schwarz criterion 3.885229

Log likelihood ‐70.36327 F‐statistic 12.75898g

Durbin‐Watson stat 2.002522 Prob(F‐statistic) 0.000001

Tasa: Tasa anual variación PIB pc 1995‐2011 (WDI)

Reformas: Variación media 4 Indicadores de Governance (Kaufmann, WB)

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CRECIMIENTO Y RELACION DE INTERCAMBIO

RI 2008 (2000=100)

% PIBpc 1999-2008

Botsuana 80.6 3.5%Etiopía 109.9 5.2%Ghana 156.5 3.0%Mauricio 76.2 3.4%Mozambique 109.6 4.5%Namibia 128.3 2.8%

PAISES EMERGENTES

Ruanda 227.1 4.6%Suráfrica 130.2 2.7%Tanzania 116.0 3.9%Uganda 100.5 3.7%Zambia 172.9 2.8%

Angola 251 0 8 2%

PRODUCTORES DE PETROLEOAngola 251.0 8.2%Chad 213.3 5.3%Gabón 229.9 ‐0.3%Nigeria 216.1 3.4%Sudán 224.0 4.4%

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PAISES EMERGENTES (11)(Población en millones)

1. Sudáfrica (49), Botsuana (2) y Mauricio (1,3)

2. Namibia (2) y Ghana (24)

3. Etiopía (85), Mozambique (22), Ruanda (11), Tanzania (41), Uganda (32) y Zambia (13)

34% de la población y el 46% del PIB de ASS

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CRECIMIENTO DE EMERGENTES

1975‐1995 1995 ‐ 2000 2000 ‐ 2005 2005 ‐ 2011 %RSA 2011

Botsuana 5.3% 5.1% 3.8% 1.9% 134%

Mauricio 4.0% 4.5% 2.1% 3.8% 132%

Sudáfrica 0.0% 0.4% 2.4% 2.0% 100%

Namibia ‐0.7% 0.7% 3.0% 2.3% 63%

1975‐1995 1995 ‐ 2000 2000 ‐ 2005 2005 ‐ 2011 %RSA 2011

Botsuana 5.3% 5.1% 3.8% 1.9% 134%

Mauricio 4.0% 4.5% 2.1% 3.8% 132%

Sudáfrica 0.0% 0.4% 2.4% 2.0% 100%

Namibia ‐0.7% 0.7% 3.0% 2.3% 63%

Ghana ‐0.1% 1.8% 2.5% 5.2% 17%

Zambia ‐4.4% 0.1% 2.4% 3.4% 15%

Tanzania ‐2.1% 1.7% 4.2% 3.7% 14%

Uganda ‐0.3% 2.8% 3.3% 4.4% 12%

Ruanda ‐0.2% 2.2% 4.8% 4.4% 11%

Etiopia ‐0.8% 1.7% 3.8% 7.2% 10%

Ghana ‐0.1% 1.8% 2.5% 5.2% 17%

Zambia ‐4.4% 0.1% 2.4% 3.4% 15%

Tanzania ‐2.1% 1.7% 4.2% 3.7% 14%

Uganda ‐0.3% 2.8% 3.3% 4.4% 12%

Ruanda ‐0.2% 2.2% 4.8% 4.4% 11%

Etiopia ‐0.8% 1.7% 3.8% 7.2% 10%Etiopia 0.8% 1.7% 3.8% 7.2% 10%

Mozambique ‐1.2% 4.5% 5.8% 4.2% 9%

Etiopia 0.8% 1.7% 3.8% 7.2% 10%

Mozambique ‐1.2% 4.5% 5.8% 4.2% 9%

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PAISES EMERGENTES

• Han eliminado completamente distorsiones

• Ocupan primeros puestos en ranking dentro de ASS:

– Indicadores instituciones económicas (8 entre 10 primeros)

– Easy of doing business index (10 entre los 12 primeros)y g ( )

• Han mejorado su Productividad Total de los Factores

• Han ampliado considerablemente su base exportadora

G t ió d TIC i dé d d i l• Gran penetración de TIC en primera década de siglo

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TICs EN PAISES EMERGENTES

Mó il i l• Móviles especialmente– 38% de suscriptores (59% excluyendo a Etiopía)

– 66% población con cobertura (88% excluyendo a Etiopía)

• Suscriptores de Internet% bl ió ( % l d i í )– 4% población (6% excluyendo a Etiopía)

• Interesantes experiencias con móviles– M‐PESA en Kenia

– Mobil Money en Sudáfrica

T d N t Gh– Trade Net en Ghana

– KACE en Kenia

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PAISES A OBSERVAR¿PRE‐EMERGENTES?

– Kenia

– Angola

– Lesoto

– Burkina Faso– Burkina Faso

– Liberia

– ¿Sierra Leona?

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MUCHOS PROBLEMAS AUN

C i d i f t t• Carencias de infraestructuras– Transporte y generación y distribución eléctrica

• Ineficiente Administración y corrupción– Pero todos mejor que Bolivia y Ecuador en Calidad

Administración y solo Uganda peor que Bolivia y Ecuador en CorrupciónCorrupción

• Baja cualificación de la mano de obra• Pobreza

– Fracaso de políticas agrícolas

• Alta incidencia de pandemias• Víctimas potenciales del cambio climático• ¿Estabilidad política sostenible en todos?

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Educación en África Subsahariana

A bl d l i ió• Aumento notable en tasas de escolarización…• (ver tabla siguiente)

• … que no se ha traducido en mayor crecimiento

• Deficiencias de calidad

– Factores de demandaFactores de demanda• No se percibe los beneficios de la educación

– Por pobreza de sistema productivo y de alternativas de empleo

– Factores de oferta• Absentismo y escasos incentivos de docentes

• Persistencia de concepción elitista de la educaciónp

• En definitiva: malas instituciones condicionan baja calidad de educación

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1960 1975 1995 2010

Benin 0.71 0.94 2.65 4.23

Botsuana 1.32 2.61 8.26 9.58

Burundi 0.64 1.25 2.16 3.27

Costa de Marfil 0.93 1.70 3.09 3.70

Camerún 1.08 2.41 4.96 6.07

Rep. Centroafricana 0.53 1.15 2.97 3.62

Congo 1 19 3 24 5 75 6 04

AÑOS DE ESCOLARIZACION POBLACION MAYOR DE 15

Congo 1.19 3.24 5.75 6.04

Rep. Dem. Congo 0.80 1.46 3.24 3.47

Gabon 1.01 2.58 6.22 8.35

Gambia 0.46 0.73 2.45 3.51

Ghana 1.08 4.34 6.54 7.75

Kenia 1.52 2.87 6.16 7.30

Lesoto 2.95 3.85 5.07 6.63

Liberia 0.73 1.66 3.01 5.43

Malawi 1.09 1.86 3.06 4.70

Mali 0 19 0 45 1 02 2 03Mali 0.19 0.45 1.02 2.03

Mauritania 1.55 1.85 3.11 4.62

Mauritius 3.53 5.06 6.81 7.89

Mozambique 0.84 0.95 0.92 1.75

Namibia 3.01 4.47 6.76 7.56

Niger 0.38 0.52 1.22 1.84

Rwanda 0.77 1.43 2.63 3.95

Senegal 1.86 2.53 3.84 5.20

Sierra Leona 0.54 1.12 2.38 3.42

South Africa 4 39 4 88 8 29 8 56South Africa 4.39 4.88 8.29 8.56

Sudan 0.48 0.95 2.52 3.28

Swaziland 1.72 3.81 6.34 7.62

Togo 0.49 1.81 4.52 5.91

Uganda 1.16 1.96 3.99 5.37

Tanzania Rep. Unida 1.75 2.60 4.37 5.54

Zambia 2.26 3.61 6.03 6.72

Zimbabwe 2.55 3.40 6.67 7.67

MEDIA 1.36 2.31 4.28 5.39

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Salud en África Subsahariana

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Incidencia de la Malaria y el SIDA

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Esperanza de vida, PIB y pandemias

Dependent Variable: ESPERANZA

Method: Least Squares

Date: 05/09/12 Time: 17:54

Sample: 1 41

Included observations: 41

Variable Coefficient Std. Error t‐Statistic Prob.

C 32.20415 3.62089 8.893987 0.0000

LPIB 3.47198 0.519933 6.67774 0.0000

HIV ‐0.588715 0.07512 ‐7.837031 0.0000

RESMALAR ‐0.100405 0.012371 ‐8.116221 0.0000

R‐squared 0.761733 Mean dependent var 53.62298

Adjusted R‐square 0.742414 S.D. dependent var 5.877867

S.E. of regression 2.983188 Akaike info criterion 5.11633

Sum squared resid 329.2781 Schwarz criterion 5.283507

Log likelihood ‐100.8848 F‐statistic 39.42939

Durbin‐Watson st 1.681472 Prob(F‐statistic) 0

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Relación Malaria ‐ PIB

Dependent Variable: MALUNDER5 Dependent Variable: LPIB

Method: Least Squares Method: Least Squares

Date: 05/09/12 Time: 17:56 Date: 07/05/12 Time: 19:19

Sample: 1 41 Sample: 1 41

Included observations: 41 Included observations: 41

Variable Coefficient Std. Error t‐Statistic Prob. Variable Coefficient Std. Error t‐Statistic Prob.

C 313.8059 43.08948 7.282658 0.0000 C 8.236522 0.349096 23.59388 0.0000

LPIB ‐15.55524 6.750135 ‐2.304434 0.0268 INST 0.786113 0.251361 3.127432 0.0034

AGUA ‐1.181062 0.386462 ‐3.056089 0.0041 MALUNDER5 ‐0.004227 0.003328 ‐1.270299 0.2117

R‐squared 0.417687 Mean dependent var 124.2195 R‐squared 0.423064 Mean dependent var 7.147136

Adjusted R‐squ 0.387039 S.D. dependent var 46.49866 Adjusted R‐s 0.392698 S.D. dependent var 0.96559

S.E. of regressio 36.40465 Akaike info criterion 10.09763 S.E. of regres 0.75248 Akaike info criterion 2.33947

Sum squared re 50361.34 Schwarz criterion 10.22301 Sum squared 21.51658 Schwarz criterion 2.464854

Log likelihood ‐204.0013 F‐statistic 13.62851 Log likelihoo ‐44.95914 F‐statistic 13.93257

Durbin‐Watson 1.541944 Prob(F‐statistic) 0.000035 Durbin‐Wats 1.940804 Prob(F‐statistic) 0.000029

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Epílogo: Algunas “fábulas” y África

• Causas del subdesarrollo de Sachs (”Fin de la pobreza”)

• Consenso de Washington

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SUBDESARROLLO Y ESPERANZA EN AFRICACarlos Sebastián

Editorial Galaxia‐Gutenberg(Enero 2013)(Enero 2013)

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