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D O C U M E N T O D E T R A B A J O
Instituto de EconomíaTESIS d
e MA
GÍSTER
I N S T I T U T O D E E C O N O M Í A
w w w . e c o n o m i a . p u c . c l
La Intermediación Financiera y el CrecimientoEconómico de Chile en el Período 1870-2000
Andrea Albuja.
2011
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA
TESIS DE GRADO
MAGISTER EN ECONOMIA
Albuja Rovalino, Andrea Catalina
Agosto 2011
2
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE C HILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA
LA INTERMEDIACIÓN FINANCIERA Y EL CRECIMIENTO
ECONÓMICO DE CHILE EN EL PERÍODO 1870-2000
Andrea Catalina Albuja Rovalino
Comisión
José Díaz
Francisco Gallego
Felipe González
Rolf Lűders
Matías Tapia
Gert Wagner
Santiago, Agosto 2011
3
-
INDICE
I. Introducción…………………………………………………………………………………………………….5
II. Revisión de la literatura………………………………………………………………………………………………………….6
II.1 Literatura teórica……………………………………………………………………………………………………………..6
II.2 Literatura empírica…………………………………………………………………………………………………………..10
III. Datos y metodología empírica………………………………………………………………………………………………………….12
III.1 Definición de la variable de intermediación financiera………………………………………………………………………………………………………..12
III.2 Datos………………………………………………………………………………………………………………..15
III.3 Metodología empírica………………………………………………………………………………………………………….20
III.4 Problemas econométricos……………………………………………………………………………………………….23
IV. Resultados……………………………………………………………………………………………………….24
V. Conclusiones…………………………………………………………………………………………………..41
VI. Referencias……………………………………………………………………………………………………..43
VII. Gráficos y tablas de resultados………………………………………………………………………………………………………..48
VIII. Apéndices………………………………………………………………………………………………………..81
4
A mis padres y abuelos
La intermediación financiera y el crecimiento económico de Chile
en el período 1870-2000*
Andrea Catalina Albuja Rovalino**
Agosto 2011
Resumen
El presente estudio busca establecer la existencia y las características de la relación entre la intermediación
financiera y el crecimiento económico de Chile, a lo largo del período 1870-2000. Si bien dicha relación ha
sido objeto de numerosos trabajos empíricos, el análisis de los efectos de corto y largo plazo de la
intermediación sobre el crecimiento no ha sido motivo de análisis. La hipótesis del efecto de largo plazo se
basa en los modelos de crecimiento que afirman que la intermediación financiera promueve mayor crecimiento
a través de dos canales: el incremento del volumen de ahorro-inversión (acumulación de capital) y la eficiencia
en la acumulación de capital (productividad del factor). Por su parte, la hipótesis del efecto de corto plazo se
basa en la literatura de crisis bancaria, la que establece que la intermediación financiera no solo está ligada con
la profundidad sino también con la fragilidad financiera (crisis bancarias y volatilidad), siendo esta última la
que explicaría el por qué la intermediación puede tener un efecto negativo de corto plazo sobre el crecimiento.
Los resultados de la investigación confirman la existencia de una relación positiva de largo plazo y una
relación negativa de corto plazo entre el crecimiento de la economía chilena y la intermediación financiera.
Abstract
The study aimed to establish the existence and nature of the relationship between financial intermediation and
economic growth in Chile, over the period of 1870-2000. While this relationship has been the subject of
numerous empirical studies, the analysis of the effects of short and long-term intermediation on growth has not
been thoroughly investigated. The hypothesis of the long-term effect is based on growth models that claim
financial intermediation promotes greater growth through two channels: the volume of savings and investment
(capital accumulation) and the efficiency of capital accumulation (factor productivity). On the other hand, the
hypothesis of short-term effect is based on the bank crisis literature, which states financial intermediation is
linked not only to depth but also to financial fragility (banking crisis and volatility). The latter would explain
why a financial intermediary can have a negative short-term effect on growth. The results of the investigation
confirmed the existence of a positive long-term and a negative short-term relationship between the growth of
the Chilean economy and financial intermediation.
_______________________
* Mis agradecimientos a los profesores miembros de la comisión de tesis: José Díaz, Francisco Gallego, Felipe González, Rolf Lüders, Matías
Tapia y Gert Wagner por sus comentarios y sugerencias. Agradezco también los comentarios de Pablo José Ripalda, Juan Pablo Sarmiento y José
Carlos Tello, cuyos aportes fueron esenciales para el desarrollo de este proyecto de investigación. Todos los errores y omisiones son de mi exclusiva responsabilidad.
5
I. Introducción
Tanto a nivel teórico como a nivel empírico existen dos corrientes de la literatura que analizan el
impacto de la intermediación financiera sobre el crecimiento económico, con distintas
implicancias en sus análisis. A nivel teórico, los modelos de crecimiento desarrollados por
Bencivenga y Smith (1991), Levine (1991), King y Levine (1993b) establecen que la mayor
profundidad financiera puede aumentar el crecimiento económico a través de la eficiencia en la
acumulación de capital y el aumento del volumen de ahorro-inversión. Por el contrario, la
literatura de crisis bancaria señala que la expansión excesiva del crédito por parte de los
intermediarios financieros puede conducir a crisis sistémicas, con consecuencias negativas sobre
el producto.
A nivel empírico, la literatura de crecimiento establece que el desarrollo financiero potencia el
crecimiento económico al existir una relación positiva entre las medidas de crédito doméstico
privado (y pasivos líquidos) y el crecimiento del PIB per cápita (Levine (2004) y Levine et al.
(2002)). Por su parte, la literatura de crisis bancaria y cambiaria establece que el crédito
doméstico está entre los mejores predictores de crisis, lo que sin duda tiene consecuencias
negativas sobre el crecimiento del producto.
Bajo estos antecedentes, ¿cómo explicar los efectos contradictorios entre estas dos ramas de la
literatura sobre la relación entre la intermediación financiera y la actividad económica? Loayza y
Ranciere (2005) proveen una explicación empírica de estos efectos al señalar que la
liberalización financiera tendría repercusiones de corto y largo plazo sobre el crecimiento del
PIB; y de hecho, ellos establecen que el impacto de la volatilidad financiera y la crisis sobre el
crecimiento se relaciona con el efecto de corto plazo, mientras que la influencia positiva de la
profundidad financiera sobre el crecimiento se relaciona con el efecto de largo plazo.
En este contexto, y con el propósito de analizar los efectos de corto y largo plazo de la
intermediación financiera en el crecimiento económico de la economía chilena, se plantea la
siguiente pregunta de investigación: ¿La intermediación financiera fue un determinante del
crecimiento económico de Chile a lo largo del período 1870-2000?
Esta pregunta es relevante porque si bien se han realizado un número importante de trabajos de
investigación en el área de crecimiento para Chile, en ninguno de ellos se ha analizado el efecto
6
de corto y largo plazo de la intermediación financiera sobre el crecimiento del producto para un
período amplio de tiempo, lo que sin duda constituye uno de los aportes del presente estudio.
Las estimaciones realizadas examinan el tema en base al análisis de cointegración, mediante el
uso de series de tiempo anuales entre 1870 y 2000. Los resultados de la investigación confirman
la coexistencia de una relación positiva de largo plazo y una relación negativa de corto plazo
entre el crecimiento económico y la intermediación financiera.
Lo que resta del informe se organiza en 4 secciones. La sección II presenta un análisis de la
literatura relevante tanto a nivel teórico como a nivel empírico. En la sección III se describen los
datos a considerar y la metodología a ser utilizada. La sección IV presenta los resultados del
estudio y la sección V concluye.
II. Revisión de la literatura
Tanto a nivel teórico como a nivel empírico dos corrientes de la literatura han analizado el
impacto de la intermediación financiera sobre el crecimiento económico, con distintas
implicaciones en sus análisis.
II.1 Literatura teórica
Por un lado, los modelos de crecimiento desarrollados por Bencivenga y Smith (1991), Levine
(1991), King y Levine (1993b), entre otras contribuciones teóricas que surgieron a partir de la
década de los ochenta, establecen que existe una relación positiva entre la profundidad financiera
y el crecimiento económico1.
Estos modelos parten su análisis al establecer que las fricciones de mercado (costos de
información y transacción) motivan el surgimiento de distintos intermediarios financieros, los
cuales desempeñan varias funciones tales como: (i) la recolección y el procesamiento de
información sobre posibilidades de inversión; (ii). el monitoreo del manejo de las firmas y de la
1 Bagehot (1873) y Schumpeter (1911) establecieron los primeros enlaces de la relación intermediación financiera-crecimiento económico; sin
embargo, apenas desde la década de los ochenta, el rol de la intermediación financiera pasó a ser un tema ampliamente estudiado debido al impulso recibido por parte de la literatura de crecimiento endógeno (Pagano (1993), De Gregorio y Guidotti (1995) y Sinha (2001)).
7
eficiencia de sus decisiones de inversión; (iii). la movilización y la asignación del ahorro; (iv). el
manejo de portafolios de proyectos con distintos niveles de riesgo y retorno; y, (v). la reducción
de los costos de transacción e información (Levine 1997, 2004). El desempeño de estas
funciones (así como su mejora) posibilita la disminución de las fricciones de mercado y,
paralelamente, afecta los incentivos y restricciones que enfrentan los agentes en lo que concierne
a sus decisiones de ahorro, inversión e innovación tecnológica; es decir, aquellas decisiones que
afectan al crecimiento económico.
En efecto, la literatura establece dos canales principales a través de los cuales un aumento de la
profundidad financiera puede promover el crecimiento económico: (i). la eficiencia en la
acumulación de capital (productividad del factor) y (ii). el aumento del volumen de ahorro–
inversión (acumulación de capital).
El primer canal ha sido estudiado por Bencivenga y Smith (1991), Levine (1991), King y Levine
(1993b), Pagano (1993), De Gregorio y Guidotti (1995) y Levine (1997, 2004). Ellos analizan
cómo los distintos roles de las instituciones financieras conducen a una mejora en la asignación
de recursos. En particular, la habilidad de los intermediarios financieros para desempeñar sus
funciones permite mejorar la evaluación de las oportunidades de inversión; identificar las
mejores tecnologías de producción, y fomentar la asignación del capital hacia las actividades de
mayor retorno o hacia fines donde su valor de uso sea el más alto.
El segundo canal ha sido estudiado por De Gregorio y Guidotti (1995), Sirri y Tufano (1995),
Bandiera et al. (1999) y Levine (1997, 2004). Ellos establecen que las distintas funciones
bancarias inciden sobre los niveles de ahorro e inversión de la economía (acumulación de
capital). En efecto, tal como lo establece Bencivenga y Smith (1991), “los intermediarios
financieros pueden alterar naturalmente la composición de ahorro en la economía en formas
que favorecen a la acumulación de capital”. Los sistemas financieros que son efectivos en
agrupar y movilizar el ahorro de los individuos tienen la capacidad de financiar grandes
proyectos de inversión, cuyos volúmenes de recursos requeridos, difícilmente podrían ser
financiados por un solo individuo. Para lograr ello, los intermediarios generan confianza en sus
ahorradores a través del correcto monitoreo de las decisiones de las firmas a ser financiadas.
8
Adicional a estos dos canales a través de los cuales la intermediación financiera tiene un efecto
sobre el crecimiento económico, Aghion et al. (2004) establecen que un mayor desarrollo
financiero hace que los países converjan al estado estacionario, al facilitar la transferencia
tecnológica entre ellos. Esto debido a que la transferencia tecnológica requiere que los países
receptores de tecnología dispongan de recursos considerables para adaptarla a sus condiciones
locales. A medida que la frontera tecnológica avanza, se requieren de inversiones más fuertes
para mantener el mismo ritmo de adopción tecnológica, tornándose necesarios sistemas
financieros cada vez más desarrollados que provean el financiamiento requerido. En efecto, los
países que mantienen dichos sistemas financieros tienden a converger a la tasa de crecimiento de
la frontera mundial. Por el contrario, los países que registran restricciones financieras no pueden
acceder con facilidad a las nuevas tecnológicas, por lo que mantienen tasas de crecimiento
estrictamente menores a los países del primer grupo.
Como se verá más adelante, existe un enlace insuficiente entre la teoría y su medición empírica
pues si bien las contribuciones teóricas han dado una base para el análisis de las funciones
bancarias y los canales a través de los cuales éstas promueven el crecimiento económico, la
disponibilidad de información ha limitado el análisis de cada una de las funciones. En
consecuencia, la literatura empírica ha optado por utilizar medidas de intermediación financiera
que, a pesar de las limitaciones, capturan de forma idónea la actividad de la intermediación.
Por otra parte, la literatura de las crisis bancarias establece que el manejo de la intermediación
financiera caracterizado por la toma de riesgo excesiva y la concesión de créditos hacia destinos
escasamente evaluados es una de las posibles causas de las crisis bancarias. Dado que las crisis
tienen consecuencias en términos de la reducción del crecimiento del producto (Allen, (2009) y
Dell’Ariccia et al. (2007)), existe una conexión entre el manejo de la intermediación financiera
determinado por las características arriba detalladas y el crecimiento económico.
Los períodos donde puede hacerse visible el manejo de la intermediación financiera
caracterizado por la toma de riesgo excesiva y el direccionamiento ineficiente de los préstamos,
son los booms crediticios. (Como se verá más adelante no todos los booms crediticios hacen
visibles estas características. Esto último dependerá del entorno y del origen del boom). Berger et
al. (2004) establecen que en los períodos de expansión crediticia los bancos tienden a tomar
9
riesgos excesivos debido a la disminución en la habilidad de los oficiales de crédito por
distinguir la calidad de los prestatarios2. Esto deteriora los portafolios bancarios e incrementa la
probabilidad de crisis. Por su parte, Dell´Ariccia et al. (2006) examinan que en los períodos de
expansión crediticia donde aumenta el número de aplicaciones de préstamos, los bancos
disminuyen sus estándares mínimos de evaluación crediticia con el fin de aumentar su
participación en el mercado. Esto conduce al deterioro de sus portafolios, la disminución de sus
ganancias y el incremento de la probabilidad de crisis. Gourinchas et al. (2001) señalan que un
boom crediticio puede desembocar en el sobreendeudamiento por parte del sector privado y en el
financiamiento de proyectos con bajo valor presente, sea porque el monitoreo se hace más difícil
cuando el volumen del préstamo se incrementa rápidamente (lo que aumenta la probabilidad de
fraude)3, o sea porque el patrimonio neto de los prestatarios domésticos aumenta (en caso de
incremento en el precio de sus activos). A medida que los créditos se expanden, la calidad de los
proyectos financiados empeora y la probabilidad de crisis aumenta.
Siguiendo a Gavin et al. (1996), la probabilidad de crisis se hace efectiva ante la presencia de
shocks exógenos4. Es decir, si un shock negativo conduce a los agentes a creer que las
condiciones económicas no son sustentables, y ellos disminuyen su gasto en consumo o
inversión, el crecimiento económico disminuye, las firmas y hogares atraviesan dificultades para
cumplir con sus obligaciones, los precios de los activos caen y los bancos se enfrentan con
problemas financieros que pueden desembocar en crisis bancarias. (Hernández y Landerretche
(2002))
Pero, ¿todos los booms crediticios son peligrosos? Gourinchas et al. (2001) señalan que la
respuesta a esta pregunta depende del origen del boom de crédito. Así, por ejemplo, una
liberalización financiera puede conducir a una expansión crediticia excesiva en caso de no existir
2 La hipótesis que manejan los autores se denomina “hipótesis de memoria institucional”. Esta se basa en el supuesto de que posterior a una crisis
bancaria, los oficiales de crédito registran un incremento de su experiencia para diferenciar la calidad de los préstamos (debido a que presenciaron
las fallas internas que derivaron en la crisis). Sin embargo, a medida que el tiempo transcurre y una nueva expansión crediticia tiene lugar, la habilidad de los oficiales de crédito por diferenciar la calidad de los préstamos se deteriora. Las causas de esto último se constituyen: (i). la atrofia
de los oficiales por recordar lecciones del pasado o (ii). la incorporación de nuevo personal que carece de la experiencia ganada por los oficiales
que presenciaron la crisis. 3 Los períodos de rápido crecimiento tienden a crear tensiones en los empleados y administradores bancarios. En particular, dada la escasez a
corto plazo que puede existir en la oferta de personal calificado, los bancos tienen capacidad limitada para detectar y seleccionar aplicaciones de
crédito. En consecuencia, en estos períodos la calidad de los portafolios de los bancos tiende a deteriorarse. (Hernández y Landerretche (2002)). 4 Gavin y Hausmann (1996) establecen como posibles shocks desestabilizantes a: (i). los shocks que afectan a la capacidad de pago de los
prestatarios (e.g. el deterioro de los términos de intercambio, la reducción de los precios de activos y la apreciación del tipo de cambio); y, (ii). los
shocks que afectan al financiamiento de la banca (e.g. el incremento en las expectativas de devaluación e inflación y la incertidumbre sobre el estado general de la banca).
10
un apropiado monitoreo y supervisión por parte de las agencias de control. De igual forma, un
influjo de capitales creciente hacia un país que es intermediado por un sector bancario
descapitalizado y escasamente regulado puede hacerlo más propenso a shocks negativos
(Dell´Ariccia et al. (2006)).
II.2 Literatura empírica
La literatura empírica de crecimiento establece que el desarrollo financiero potencia el
crecimiento económico al existir una relación positiva entre las medidas de crédito doméstico
privado (y pasivos líquidos) y el crecimiento del PIB per cápita (Levine (1997, 2004) y Levine et
al. (2002)). Este hecho ha sido analizado en numerosos estudios que difieren, básicamente, en
cuanto a la metodología empírica de resolución, mas no en sus conclusiones finales.
A continuación se presenta un resumen general de la literatura5. Los trabajos empíricos son
agrupados de acuerdo a las metodologías empleadas en sus análisis. En el primer grupo se
encuentran los estudios de caso y análisis cross-country donde se establece la relación estadística
de correlación y la relación de largo plazo (cointegración) entre el desarrollo financiero y el
crecimiento económico. En una de las primeras contribuciones para la literatura, Goldsmith
(1969) establece una correlación positiva entre el desarrollo financiero y el crecimiento. En
análisis posteriores, Hansson y Jonung (1997) (mediante test de cointegración) y Rousseau et al.
(1998) (mediante test de cointegración y análisis VARs) establecen la relación entre el
crecimiento económico y el desarrollo del sistema financiero para un grupo de países.
El segundo grupo incluye a los estudios de panel y corte transversal donde se estiman
regresiones de la tasa de crecimiento del producto respecto a varios de sus determinantes
incluyendo el desarrollo financiero. En ellos se determina que la intermediación financiera
potencia al crecimiento económico al existir una relación positiva entre el indicador de desarrollo
financiero y el crecimiento del PIB per cápita. En esta línea, King y Levine (1993a) realizan un
análisis cross-country para una muestra de 80 países en el período 1960-1989. Ellos estiman el
efecto de la medida de intermediación financiera al inicio del período (1960) sobre el promedio
del crecimiento económico entre 1960-1989 (de manera de evitar la posible endogeneidad). Sus
5 Una revisión extensa del tema se puede encontrar en Levine (1997, 2004).
11
resultados determinan que el nivel de desarrollo financiero de los países es un buen predictor del
crecimiento económico subsecuente. Por su parte, Beck et al. (1999) y Levine et al. (2002)
realizan análisis cross-country y de datos de panel para una muestra de países, en los que se
enfrentan al problema de causalidad mediante el uso de instrumentos tales como el origen legal
de los países (en el análisis cross-country) y los valores rezagados de las variables explicativas
(en la estimación mediante datos de panel). Los resultados de ambas investigaciones identifican
que el componente exógeno del desarrollo financiero se asocia positivamente con el crecimiento
económico, por lo que se descarta que la relación que se observa entre el desarrollo financiero y
el crecimiento se deba a sesgo por variable omitida o a sesgo por simultaneidad. En el caso
particular de Beck et al. (1999), ellos determinan que el canal a través del cual la intermediación
financiera afecta al crecimiento económico es el crecimiento de la productividad de factores.
Para esto, Beck et al. (1999), estiman regresiones de la tasa de crecimiento del capital per cápita
y de la tasa de crecimiento de la productividad per cápita respecto a la medida de intermediación
financiera y a un set de controles. Sus resultados determinan que el componente exógeno de la
medida de intermediación tiene un efecto positivo y significativo sobre el crecimiento de la
productividad per cápita. Esto mientras mantiene un efecto ambiguo sobre el crecimiento del
capital per cápita que depende de la técnica de estimación y de la medida de intermediación
financiera utilizadas en el análisis.
Finalmente, los estudios de la relación intermediación financiera-crecimiento a nivel de firma o
industria documentan nuevos mecanismos a través de los cuales la intermediación financiera
influye sobre el crecimiento. En esta línea, Rajan y Zingales (1998) examinan cómo el desarrollo
financiero facilita el crecimiento económico mediante la reducción de costos para el
financiamiento externo de las firmas. En el análisis de 36 industrias en 41 países, ellos
determinan que las industrias que dependen de mayor financiamiento externo crecen más en
países con sectores financieros desarrollados. Para resolver el problema de la causalidad, ellos
realizan las estimaciones del efecto del desarrollo financiero sobre el crecimiento con la muestra
completa de industrias, así como solo con las industrias que tienen escasa probabilidad de ser
responsables del desarrollo de los mercados financieros.
Por su parte, la literatura empírica de las crisis bancarias establece que la sobre-expansión del
crédito doméstico está entre los mejores predictores de crisis. Este hecho es analizado en
12
numerosos estudios que analizan los factores micro y macroeconómicos que determinan las crisis
bancarias6.
En esta línea, González-Hermosillo et al. (1997) y Demirguc-Kunt y Detragiache (1998, 2005)
utilizan modelos probabilísticos para analizar el efecto de factores micro y macroeconómicos
sobre la probabilidad de crisis bancarias. Ellos encuentran que el crecimiento del crédito, entre
otros factores, está correlacionado positiva y significativamente con la probabilidad de crisis.
Kaminsky and Reinhart (1999) utilizan el enfoque de las señales para analizar la ocurrencia de
crisis cambiarias y bancarias en una muestra de 20 países en el período 1970-1995. En el caso de
las crisis bancarias, los autores muestran que éstas fueron precedidas por una rápida
liberalización financiera caracterizada por el crecimiento del crédito y el incremento de las tasas
de interés. Así mismo, mediante un análisis descriptivo e histórico entre 1800 y 2000, Reinhart y
Rogoff (2008) determinan que las crisis bancarias fueron precedidas por booms crediticios e
influjos foráneos de capital.
III. Datos y metodología empírica
Con el objeto de evaluar los efectos de corto y largo plazo de la intermediación financiera sobre
el crecimiento económico, este trabajo utilizará la metodología de cointegración
(específicamente, el método desarrollado por Pesaran, Shin y Smith (2001)), entre la tasa de
crecimiento de la economía chilena y sus determinantes, poniendo especial énfasis en los
coeficientes de corto y largo plazo estimados para la variable de intermediación financiera. La
definición de esta última, así como una descripción de los datos a considerar y la metodología a
ser utilizada, se encuentran expuestas a continuación.
III.1 Definición de la variable de intermediación financiera
Dado que la presente investigación se enfoca en evaluar los efectos de la intermediación
financiera en el crecimiento económico, se requiere de medidas que capturen correctamente el
rol que cumple la intermediación dentro de la actividad económica.
6 Una revisión más extensa del tema puede encontrarse en Demirgüç-Kunt y Detragiache (2005).
13
Si bien se han realizado esfuerzos por definir indicadores de tamaño, actividad y eficiencia tanto
del sistema bancario como del mercado de capitales (Beck et al. (2001))7, la falta de
disponibilidad de información ha determinado que el ratio (Crédito doméstico al sector
privado/PIB) pase a ser un indicador representativo de la intermediación financiera en la
literatura (King y Levine (1993a), De Gregorio y Guidotti (1995), Levine et al. (2002), Loayza y
Ranciere (2005)). A su vez, este indicador es considerado una buena medida de la actividad del
sector bancario, lo cual ha generalizado su uso en los estudios de carácter financiero.
En el caso de Chile, la disponibilidad de información permite utilizar tres medidas alternativas de
intermediación financiera: (i). Ratio (Colocaciones de la banca comercial/PIB), (ii). Ratio de
intermediación financiera, (FIRA) y (iii) Ratio de intermediación financiera no bancaria.
i). Respecto a la primera medida cabe destacar lo siguiente. En Chile no se cuenta con la serie de
colocaciones de los bancos comerciales dirigidas al sector privado para el período de tiempo a
ser analizado, 1870-2000. Únicamente, la serie pudo ser construida para los períodos 1870-1900
y 1930-2000. A pesar de esto, el acceso a varias fuentes de información permitió la construcción
de la serie de colocaciones de los bancos comerciales, para todo el período de estudio.
Las principales fuentes de información utilizadas se detallan a continuación:
Cuadro No. 1: Fuentes para la construcción de las series
PERIODO COLOCACIONES DE LA BANCA
COMERCIAL DESTINADAS AL SECTOR PRIVADO
COLOCACIONES DE BANCA COMERCIAL
1870–1900:
Holz D. (1974), “Algunos aspectos de la historia monetaria de Chile entre 1810 y 1925”, Monografía para obtener el título de Ingeniería Comercial UC, Santiago.
Holz D. (1974), “Algunos aspectos de la historia monetaria de Chile entre 1810 y 1925”, Monografía para obtener el título de Ingeniería Comercial UC, Santiago.
1901–1929 Behrens R. (1985), «Los Bancos e Instituciones Financieras en la Historia Económica de Chile 1811 – 1983», Tesis UC.
7 En el caso de los bancos, los indicadores de tamaño corresponden a: (Activos de banca de depósitos/Activos del Banco Central), (Activos de
intermediario financiero/PIB) y (Pasivos líquidos/PIB); el indicador de actividad corresponde a: (Crédito al sector privado/PIB) y los indicadores de eficiencia corresponden a: (Margen de interés neto como parte de los activos totales) y (Gastos generales como parte de los activos totales). En
el caso de los mercados de valores, el indicador de tamaño corresponde a: (Valor de las acciones cotizadas/PIB); el indicador de actividad
corresponde a: (Acciones comerciadas en el mercado de valores/PIB) y el indicador de eficiencia corresponde a: (Acciones comerciadas en el mercado de valores/Valor de las acciones cotizadas).
14
1930-1977 1930-1945: Revista Estadística Bancaria SBIF. 1946-1950: Grove, D. (1951), «The Role of the Banking System in the Chilean Inflation». 1951-1958: Boletines estadística bancaria SBIF
1959-1963: Den Dunnen, E. (1964), «The Chilean Banking System». 1964-1977: Boletines estadística bancaria SBIF
Behrens R. (1985), «Los Bancos e Instituciones Financieras en la Historia Económica de Chile 1811 – 1983», Tesis UC.
1978–2000: Informes Financieros mensuales de la SBIF. Informes Financieros mensuales de la SBIF.
Ambas series fueron comparadas para evaluar si existe distorsión entre usar la serie de
colocaciones de los bancos comerciales en lugar de la serie de colocaciones de los bancos
comerciales dirigidas al sector privado. Dicha distorsión podría provenir del hecho de que al
usar la serie de colocaciones de los bancos comerciales se podría estar sobrevalorando el efecto
de la intermediación financiera en el crecimiento económico. Esto debido a que la serie de
colocaciones de los bancos comerciales considera tanto destinos públicos como privados; y, de
acuerdo a Levine (2004), los intermediarios financieros que canalizan crédito al gobierno o a las
empresas estatales pueden no desempeñar sus funciones bancarias con la misma eficiencia que
cuando canalizan recursos al sector privado. De hecho, las colocaciones bancarias dirigidas al
sector público (para fines de defensa nacional o de reducción del déficit fiscal que son
consideradas improductivas por algunos autores) pueden generar pérdida de eficiencia en la
asignación de recursos por parte del sector financiero tal lo demuestra Hauner (2008) para el
caso de las economías emergentes.
Sobre esta base, la comparación gráfica de las series permite determinar que la distorsión es
mínima tal como se observa en las figuras No. 1 y 2. En el aspecto estadístico, el coeficiente de
correlación entre ambas series para el período 1870-1900 es de 0.9987 mientras que la
correlación para el período 1930-2000 es de 0.9995.
Estos resultados avalan el uso de la variable de las colocaciones de la banca comercial, la cual es
normalizada por el PIB (Colocaciones/PIB)8, de ahora en adelante colocaciones, para medir la
importancia relativa de la intermediación financiera en la producción del país. (Figura No. 3)
8 Para ello, se siguió el procedimiento de deflactación sugerido por Beck et al. (2001).
15
ii). El ratio de intermediación financiera (FIRA) está conformado por los depósitos totales, la
deuda pública interna, el capital accionario y los pasivos hipotecarios. Esta serie fue obtenida a
partir de Díaz et al. (2005) en términos nominales y fue normalizada para el PIB siguiendo el
procedimiento de deflactación sugerido por Beck et al. (2001), (Figura No. 4). La correlación
entre esta medida y las colocaciones para el período 1870-2000 es de 0.788.
La importancia de incorporar esta variable al análisis radica en que las colocaciones son una
medida de intermediación financiera que involucran únicamente al sector bancario, mientras que
el ratio de intermediación financiera (FIRA) abarca a la totalidad del sector financiero (sector
bancario y no bancario). En consecuencia, esta variable permite la evaluación de la
intermediación financiera de forma más integral.
iii). El ratio de intermediación financiera no bancaria corresponde a la diferencia entre el ratio
de intermediación financiera y las colocaciones (Figura No. 5). Su incorporación al análisis
permite identificar la importancia del sector no bancario (mercado de valores y mercado de
bonos) dentro de la economía, así como los cambios de su participación respecto a la totalidad
del sector financiero. Esto último ayuda a determinar la evolución de la estructura del sector a lo
largo del período de análisis.
III.2 Datos
En el presente trabajo se utilizarán los datos de la “La República en Cifras”, donde se reportan
indicadores económicos anuales de Chile para el periodo 1810-2000. A su vez, se utilizarán los
datos de colocaciones de Holz (1974), Behrens (1983) y los informes financieros mensuales de
la Superintendencia de Bancos e Instituciones Financieras.
El análisis de los datos a lo largo del periodo (1870-2000) permite observar ciertos hechos
estilizados del sector financiero chileno.
En primer lugar, se observa que las series de las colocaciones y el ratio de intermediación
financiera presentan quiebres en su evolución y cambios en su tendencia tal como se puede
16
observar en las Figuras No. 6 y 7. Estos hechos coinciden, en gran parte, con cambios en el
régimen de política económica9.
Así: (i) desde 1870 hasta 1929, se observa que las colocaciones presentaron una volatilidad
significativa (medida por la desviación estándar) que alcanzó el 3.05%, lo que pudo ser generado
por la ausencia de un marco regulatorio para el sector financiero10
, toda vez que apenas en el año
de 1925 fueron promulgadas la Ley del Banco Central, la Ley General de Bancos y la Ley
Monetaria con el objeto de dar orden y estabilidad al sistema. Durante este período, las
colocaciones representaron en promedio el 14.95% del PIB mientras el crecimiento del PIB per
cápita fue en promedio el 1.66% con una volatilidad del 7.39%. Respecto a esto último, el hecho
de que la economía estaba abierta a la economía mundial pero no contaba con marcos
regulatorios definidos o instituciones fuertes la hizo vulnerable a la presencia de shocks externos,
exacerbando la incertidumbre económica y la inestabilidad del producto (Schmidt-Hebbel
(2006)).
En el caso del ratio de intermediación financiera (FIRA), su promedio fue aproximadamente el
doble del identificado en las colocaciones (27.43% del PIB con una volatilidad del 4.20%). Lo
que demuestra que tanto la intermediación financiera bancaria como no bancaria (mercados de
valores y mercados de bonos) guardaban una participación similar dentro del total del sector
financiero.
ii) a partir de 1930 hasta 1973, el sistema financiero pasa a ser regulado de forma excesiva en
base al control de las tasas de interés, restricciones cuantitativas al crédito, direccionamiento
obligatorio del crédito hacia sectores considerados prioritarios y la nacionalización de los bancos
(Gallego y Loayza (2002)). Estos hechos determinaron que el promedio de las colocaciones
descendiera a 6.87% del PIB, llegando incluso a su nivel más bajo desde 1870 (2.23% del PIB).
Esto mientras su volatilidad alcanzó el 3.61%. En el caso del crecimiento del PIB per cápita, su
promedio descendió al 0.83% con una volatilidad del 8.45%.
9 Lüders (1998) establece la existencia de tres periodos: i) periodo liberal 1820-1879 y 1880-1929, ii) periodo de corte intervencionista 1930-1973
y, iii) periodo nuevamente liberal desde 1974 a la fecha. 10 Únicamente, la Ley de Bancos de Emisión de 1860 pretendió establecer normas sobre la operación de los bancos, centrándose en las actividades relacionadas a la emisión de billetes bancarios al portador.
17
Similar comportamiento fue registrado por el ratio de intermediación financiera (FIRA) y el
ratio de intermediación financiera no bancaria, cuyos promedios disminuyeron al 15.89% del
PIB y al 9.02%, respectivamente. La caída de las colocaciones, del ratio de intermediación
(FIRA) y del ratio de intermediación no bancaria determinaron que haya un cambio en la
estructura del sector financiero; es decir, la participación del sector bancario se redujo respecto a
la del sector no bancario.
iii) desde 1974 hasta 2000, fueron removidas la mayoría de restricciones que afectaban al sector
bancario11
, lo que generó el incremento de la volatilidad de las colocaciones (12.46%) y el
aumento de éstas hasta su nivel más alto (44.77% del PIB). Durante estos años, las colocaciones
alcanzaron un promedio del 28.10% del PIB mientras el ratio de intermediación financiera
(FIRA) alcanzó un promedio 77.18% del PIB con una volatilidad del 49.09%. Por su parte, el
crecimiento del PIB alcanzó un promedio del 2.68% con una volatilidad del 6.20%.
Estos cambios evidencian que la política financiera del período tuvo un impacto no solo en la
intermediación financiera bancaria sino también en la intermediación financiera no bancaria, lo
que determinó que exista un cambio de la estructura del sector financiero. Este hecho es posible
observar mediante la comparación entre las series de las colocaciones y el ratio de
intermediación financiera de todo el sistema (Figura No. 9), y entre las series de las
colocaciones y el ratio de intermediación no bancaria (Figura No. 10). De ello se deduce que si
bien la intermediación financiera bancaria alcanzó un aumento en el período que llegó en
promedio al 28.10% del PIB, la intermediación financiera no bancaria registró un aumento aún
más significativo (49.08%).
El resumen de los estadísticos básicos utilizados en esta subsección se presenta en el cuadro No. 2.
11 De acuerdo a Gallego y Loayza (2002), las tasas de interés fueron liberadas completamente hasta enero de 1976, las barreras de entradas a la
industria bancaria fueron eliminadas, de forma gradual a partir de 1975, y las tasas de requerimiento de liquidez fueron disminuidas para la
mayoría de los tipos de depósitos entre 1974 y 1980. A su vez, los controles cuantitativos sobre el crédito fueron eliminados en abril de 1976, y la apertura de la cuenta de capitales tuvo lugar entre 1975 y 1980.
18
CUADRO No. 2: Estadísticos básicos
FUENTE: Díaz et al. (2005), Holz (1974), Behrens (1983) y los informes financieros mensuales de la SBIF.
En segundo lugar, se observa que en ciertos años el comportamiento de las colocaciones y del
ratio de intermediación financiera (FIRA) coincide con períodos de crisis bancarias. (Estas
últimas fueron obtenidas a partir de Bordo et al. (1999, 2001) y Reinhart y Rogoff (2009, 2010)
quienes definen a las crisis bancarias como aquellos episodios en los que se registran: (i).
corridas o fallas internas bancarias que conducen al cierre, fusión, o toma de posesión por parte
del sector público de una o más instituciones financieras (ii). suspensión de la convertibilidad de
los depósitos en moneda; o, (iii). problemas bancarios que requieren la intervención o asistencia
a gran escala del Estado).
Tal como se puede observar en el Cuadro No. 3, tres años antes de la crisis de 1907, el ratio de
intermediación financiera (FIRA) creció en promedio el 17.59%, porcentaje superior al
crecimiento promedio del ratio de intermediación para el período 1870-2000, (7.08%). Así
también, tres años antes de la crisis de 1976, el FIRA creció en promedio el 22.50%, mientras
que tres años antes de la crisis de 1981, el FIRA creció en promedio el 46.82%.
Pero, ¿qué tienen en común estas crisis? En la revisión histórica es posible identificar ciertos
hechos que caracterizaron los años previos al inicio de estas crisis, y en los que se observa que el
marco regulatorio de la actividad financiera mantuvo desfases con el desarrollo del sector
financiero. Respecto a la crisis de 1907, cabe recordar que en 1898 el Congreso dictó una ley en
la que autorizaba la emisión fiscal dando término a la emisión bancaria. Con ello, las operaciones
de depósito y crédito pasaron a constituirse en el giro principal del negocio bancario una vez que
fueron suspendidas sus facultades de emisión. Sin un marco regulatorio adecuado que regulase la
actividad de los bancos, entre 1904 y 1907, el país evidenció sucesivas emisiones de papel
EstadísticoCrecimiento
PIB per
cápita
Colocaciones
Ratio de
intermediación
financiera, FIRA
Colocaciones
/FIRA
Crecimiento
PIB per
cápita
Colocaciones
Ratio de
intermediación
financiera, FIRA
Colocaciones
/FIRA
Crecimiento
PIB per
cápita
Colocaciones
Ratio de
intermediación
financiera, FIRA
Colocaciones
/FIRA
Crecimiento
PIB per
cápita
Colocaciones
Ratio de
intermediación
financiera, FIRA
Colocaciones
/FIRA
Promedio 1.59% 14.94% 33.81% 44.20% 1.66% 14.95% 27.43% 54.49% 0.83% 6.87% 15.89% 43.22% 2.68% 28.10% 77.18% 36.41%
Desv. Standar 7.52% 9.88% 32.06% 7.39% 3.05% 4.20% 8.45% 3.61% 7.72% 6.20% 12.46% 49.09%
Mínimo -25.39% 2.19% 8.48% 25.85% -17.97% 9.33% 17.29% 53.94% -25.39% 2.23% 8.48% 26.30% -16.13% 2.19% 10.14% 21.61%
Máximo 19.27% 44.77% 154.59% 28.96% 19.21% 22.01% 38.06% 57.84% 19.27% 16.61% 33.75% 49.20% 9.90% 44.77% 154.59% 28.96%
Coef. variación 472.40% 66.12% 94.82% 445.14% 20.43% 15.30% 1018.54% 52.63% 48.56% 231.24% 44.36% 63.61%
1870-2000 1870-1929 1930-1973 1974-2000
19
moneda, que determinaron el exceso de la oferta monetaria, la reducción de las tasas de interés,
la expansión crediticia, el aumento del consumo y la inflación. (Behrens (1983))
Respecto a la crisis de 1976, cabe recordar que el proceso de liberalización financiera que fue
emprendido en la economía a partir de 1974 fue estableciendo, de manera gradual, un marco
regulatorio para las instituciones financieras reguladas. No obstante, las financieras informales
continuaron con sus actividades de captación y colocación de fondos sin un marco legal que las
reglamente. Hacia fines del año de 1976, una serie de instituciones financieras informales y
algunas del mercado formal cayeron en estado de insolvencia, lo que las llevó a su quiebra
definitiva. (Behrens (1983))
Finalmente, respecto a la crisis de 1981, si bien ya se había establecido un marco regulatorio que
reglamentaba al sector financiero en el contexto de la liberalización financiera, las fallas en la
regulación y supervisión previas a la crisis de 1981 se evidenciaron en la falta de control de los
riesgos de pérdida y en la insuficiente constitución de provisiones o reservas para enfrentarlos
(Held y Jiménez (1999)). La ausencia de procedimientos de evaluación rigurosa de los riesgos
posibilitó un anormal crecimiento de la cartera de créditos, donde, entre los componentes de
cartera riesgosa se destacaron el otorgamiento de créditos relacionados y la renovación de
créditos de alto riesgo. A su vez, la dinámica de crecimiento de las colocaciones de crédito fue
acompañada de un cambio en la composición de los pasivos. Inicialmente los depósitos y
captaciones domésticos proveyeron la mayor parte del financiamiento. Posteriormente, esos
fondos fueron reemplazados por recursos externos. Ello aumentó la exposición de la cartera de
crédito de la banca al riesgo cambiario, incrementando al mismo tiempo el riesgo crediticio.
(Held y Jiménez (1999))
CUADRO No. 3: Promedio de las medidas de intermediación financiera previo a los años de crisis
FUENTE: Behrens (1983), Reinhart C., y K. Rogoff (2009, 2010), Bordo et al, (1999, 2001)
PRIMER AÑO DE
CRISISAÑO PEAK CRISIS
PROMEDIO DEL
CRECIMIENTO
COLOCACIONES 3
AÑOS PREVIOS AL
INICIO DE LA CRISIS
PROMEDIO
CRECIMIENTO
COLOCACIONES 4
AÑOS PREVIOS AL
INICIO DE LA CRISIS
PROMEDIO
CRECIMIENTO
COLOCACIONES 5
AÑOS PREVIOS AL
INICIO DE LA CRISIS
PROMEDIO
CRECIMIENTO FIRA
3 AÑOS PREVIOS
AL INICIO DE LA
CRISIS
PROMEDIO
CRECIMIENTO FIRA
4 AÑOS PREVIOS
AL INICIO DE LA
CRISIS
PROMEDIO
CRECIMIENTO FIRA
5 AÑOS PREVIOS
AL INICIO DE LA
CRISIS
1891 1891 9.34% 9.84% 8.87% -1.65% 7.19% 6.52%
1898 1898 7.06% 3.46% -2.03% 7.34% 10.75% 5.16%
1907 1907 32.63% 24.83% 30.63% 17.59% 6.74% 15.06%
1914 1914 3.48% 4.70% 5.27% -7.22% 2.67% 2.90%
1925 1926 1.14% 3.52% 3.22% 23.96% 21.33% 8.47%
1976 1976 9.19% -4.22% -2.76% 22.50% 6.15% 11.64%
1981 1983 56.81% 63.00% 65.87% 46.82% 62.98% 44.27%
20
III.3 Metodología empírica
La técnica empírica que servirá para dar respuesta a la pregunta propuesta impone dos desafíos:
(i). la necesidad de identificar y estimar los efectos de corto y largo plazo de la intermediación
financiera sobre el crecimiento económico sin incurrir en la descomposición directa de los
componentes transitorios y de tendencia del crecimiento, de la intermediación financiera y de las
otras variables explicativas; y (ii). la necesidad de relacionar variables con distintas
características de estacionariedad; específicamente, variables integradas de orden cero (la tasa de
crecimiento del PIB per cápita) y de orden uno (colocaciones). Para resolver esto, se utilizará la
metodología de cointegración; específicamente, el procedimiento desarrollado por Pesaran, Shin
y Smith (2001), que se basa en el Modelo de Rezagos Distribuidos (Autoregressive Distributed
Lag, ARDL).
Este método tiene dos ventajas importantes por sobre otros procedimientos alternativos de
cointegración (como el de Engle y Granger (1987) o el de Johansen y Juselius (1990))12
ya que:
(i). permite identificar la existencia de una relación de largo plazo entre la variable dependiente y
un conjunto de regresores, independientemente de si los regresores son estacionarios al nivel,
estacionarios en primera diferencia, o mutuamente cointegrados. De esta forma, este método
evita la necesidad de pre-testear el orden de integración de las series, lo que podría introducir un
grado de incertidumbre en el análisis de las relaciones al nivel; y (ii) permite el estudio de
muestras pequeñas, considerando que las metodologías de Engle-Granger y de Johansen no son
adecuadas para su análisis (Lagos y Cerda, 2006).
Cabe señalar que la primera ventaja es de particular importancia para la presente investigación
pues no todas las variables a ser consideradas dentro del análisis son I(1), lo que impide el uso de
los métodos de cointegración de Engel-Granger y de Johansen.
Los principales requerimientos para la validez de esta metodología son: (i). que exista una única
relación de largo plazo entre las variables de interés; y (ii). que la especificación dinámica del
12 Estos métodos se concentran en los casos donde las variables en análisis son I(1), por lo que, en el contexto de la cointegración, la relación de largo plazo existiría solo con variables integradas de orden 1.
21
modelo sea lo suficientemente aumentada de manera que los residuos resultantes no estén
correlacionados serialmente. El primer requerimiento es de particular importancia porque gracias
a éste, es posible establecer el efecto unidireccional de las variables explicativas sobre la variable
dependiente; caso contrario, los estimadores serían una combinación lineal de todas las
relaciones de largo plazo presentes en los datos (Loayza y Ranciere, (2005)).
En la práctica, el método de Pesaran comprende dos etapas:
La primera consiste en verificar la existencia de una relación de largo plazo entre la variable
dependiente y las variables explicativas, lo cual se lleva a cabo mediante un test F aplicado sólo
sobre las variables en niveles rezagadas que forman parte del Mecanismo de Corrección del
Error asociado al Modelo ARDL sobre el que se basa la estimación.
Si se considera que la distribución del estadístico F no es estándar, el resultado de la prueba se
debe evaluar en el intervalo de valores críticos I(1) e I(0) calculados por Pesaran et al. (2001).
Estos autores desarrollan un conjunto de valores críticos que difieren dependiendo de si el
modelo contiene intercepto y/o tendencia. Si el valor del estadístico cae por fuera del intervalo,
se rechaza la hipótesis nula13
, se asume que los coeficientes bajo estudio son estadísticamente
diferentes de cero y se concluye que existe una relación de largo plazo entre las variables.
La segunda etapa del procedimiento ARDL comprende el proceso de estimación de los
coeficientes. Para esto, se estiman todos los ARDL posibles y se elige el mejor de acuerdo a los
criterios de selección de Akaike y Schwarz. Una vez escogido el mejor modelo, se lo escribe en
forma del Mecanismo de Corrección del Error con el objeto de identificar la relación dinámica
de las variables14
.
( ) ∑ ( )
∑
( ) ,( ) * ( ) +- ( )
13 La hipótesis nula consiste en que los coeficientes de las variables en niveles rezagadas son iguales a cero por lo que su rechazo implica que hay
una relación de largo plazo entre dichas variables. 14 La derivación de la ecuación se desarrolla en el Apéndice I.
22
Donde y corresponde a la tasa de crecimiento del PIB per cápita, X corresponde a un conjunto de
determinantes del crecimiento incluyendo la intermediación financiera y las variables de control,
γ y δ son los coeficientes de corto plazo relacionados al crecimiento y sus determinantes, β son
los coeficientes de largo plazo, φ es la velocidad de ajuste a la relación de largo plazo, ε es el
error y t es el subíndice de tiempo.
El término en corchetes contiene a la regresión de largo plazo, la misma que actúa como una
condición obligatoria de equilibrio.
donde ( ) (2)
Respecto a la matriz X, que corresponde al conjunto de determinantes del crecimiento, ésta
contiene tanto a la variable de interés del presente estudio: la intermediación financiera; como a
un set de variables de control15
. Si bien es cierto, no existe un único modelo que abarque a todos
los determinantes del crecimiento, la estimación de los coeficientes de la intermediación
financiera requiere del acompañamiento de otras variables para el control de la estimación.
En este contexto, y siguiendo a Loayza y Soto (2002) y a Calderón y Fuentes (2005), las
variables que han recibido mayor atención por parte de la literatura pueden ser divididas en los
siguientes grupos: i) convergencia transicional, ii) políticas estructurales e instituciones, iii)
políticas de estabilización y iv) condiciones externas.
El grupo de convergencia transicional incluye como variable de control al logaritmo natural del
producto per cápita en el periodo t-1. Esto con el objeto de incorporar una de las principales
implicaciones de los modelos de crecimiento neoclásico y de los modelos de transición dinámica,
según los cuales la tasa de crecimiento de una economía depende de la posición inicial de la
misma.
15 La construcción de las variables se encuentra en el Apéndice II.
23
El grupo de políticas estructurales e institucionales reconoce las principales conclusiones de los
modelos de crecimiento endógeno en los que la tasa de crecimiento de una economía puede verse
afectada por políticas públicas e instituciones (Loayza y Soto (2002)). Para recoger estos efectos,
se incluyen variables explicativas que representan a las principales categorías de las políticas
estructurales; estas son: una medida de apertura comercial, una medida de formación de capital
humano, una medida de gasto de gobierno y una medida de política.
El grupo de políticas de estabilización incluye a la variable inflación al ser ésta una medida de la
calidad de las políticas monetaria y fiscal. Ambas políticas influyen sobre la estabilidad del
ambiente macro, por lo que tendrían efectos sobre las fluctuaciones cíclicas y el crecimiento de
largo plazo.
El grupo de condiciones externas incluye a la variable shocks de términos de intercambio. Esto
debido a la evidencia de que los ciclos y las tendencias de largo plazo se transmiten entre países
vía: comercio internacional, flujos financieros externos y expectativas de los agentes.
III.4 Problemas Econométricos
La estimación de la ecuación (1) requiere considerar la posible endogeneidad de las variables
explicativas con el objeto de evitar sesgo en los parámetros a estimarse.
Endogeneidad
Simultaneidad
El problema de la endogeneidad suele estar presente en las regresiones de crecimiento
económico debido a que ciertas variables explicativas se determinan simultáneamente con el
crecimiento, (lo que significa que el vector Xt de la ecuación (1) esté correlacionado con el
error). La consecuencia de esta simultaneidad es que el método de Mínimos Cuadrados
Ordinarios deja de generar coeficientes insesgados, al tiempo que la identificación de la
24
dirección de causalidad entre el crecimiento económico y su variable explicativa se torna una
tarea difícil.
Dado que la metodología empírica que se utilizará en el presente estudio consiste en el método
de cointegración (particularmente en el procedimiento desarrollado por Pesaran et al. (2001))
entre el crecimiento y sus determinantes, es necesario identificar la manera idónea de resolver el
problema de endogeneidad en el contexto de la cointegración. A su vez, se debe considerar que
uno de los principales requerimientos para la validez de la metodología de Pesaran et al. (2001)
es que exista una única relación de largo plazo entre las variables de interés.
Considerando estos antecedentes, una solución consiste en utilizar el método de variables
instrumentales (VI) con el objeto de obtener estimadores consistentes para los parámetros. En
este sentido, el trabajo empírico se centrará en la búsqueda de instrumentos para la variable de
intermediación financiera y para las variables de control que, de acuerdo a la literatura, se
determinan simultáneamente con el crecimiento (apertura comercial, capital humano y gasto del
gobierno)16
. En la siguiente sección se detallan las variables instrumentales utilizadas, los
supuestos de identificación y los tests que avalan su idoneidad.
Variables omitidas
De igual forma, la endogeneidad que se tendría por la no inclusión de todos los determinantes del
crecimiento se corrige mediante el uso del método de variables instrumentales (VI).
IV. Resultados
Sobre la base del análisis desarrollado en la sección III, a continuación se presentan los
resultados econométricos de la investigación. En primer lugar, se presentan los resultados y el
análisis de las principales estimaciones realizadas considerando como variables de
intermediación financiera a: (i). las colocaciones, (ii). el ratio de intermediación financiera
(FIRA); y, (iii). el ratio de intermediación financiera no bancaria conjuntamente con las
16 Se asume que podría existir simultaneidad entre las variables de control detalladas y el crecimiento económico, lo cual podría afectar los coeficientes a estimarse dentro del vector de cointegración.
25
colocaciones (Esto último con el objeto de evaluar cómo la estructura del sector financiero afecta
al crecimiento económico). Se inicia el análisis por el estudio de la relación empírica entre las
medidas de intermediación financiera y el crecimiento del PIB per cápita. Posteriormente, se
examina la relación empírica entre las medidas de intermediación financiera y los dos canales a
través de los cuales la intermediación financiera y el crecimiento del PIB per cápita pueden estar
ligados: la tasa de crecimiento del stock de capital per cápita, y la tasa de crecimiento de la
productividad17
. Para esto, siguiendo a Levine y Zervos (1998) y a Beck et al. (1999), se toma
ambas tasas de crecimiento como variables dependientes (en lugar de la tasa de crecimiento del
PIB) dentro de las estimaciones respectivas.
En segundo lugar, se evalúa cómo la interacción entre la variable de intermediación financiera
(colocaciones) y las variables de control, en particular aquellas correspondientes a las políticas
institucionales (policy) y al PIB per cápita inicial, afectan al crecimiento económico.
Las estimaciones señaladas fueron realizadas mediante el método de Mínimos Cuadrados
Ordinarios y el método de Mínimos Cuadrados en dos Etapas. En términos generales, los
instrumentos utilizados para la estimación por MC2E corresponden a los rezagos de las medidas
de intermediación financiera (colocaciones, ratio de intermediación financiera (FIRA) y ratio de
intermediación financiera no bancaria, de acuerdo al caso) y de las variables de control: apertura
comercial, capital humano y gasto del gobierno. Los supuestos de identificación detrás de la
selección de estos instrumentos recaen en que: (i) se registra una alta correlación entre los
instrumentos y las variables a ser instrumentadas, y (ii). no se registra correlación entre los
instrumentos y el error. El primer supuesto se verifica mediante el test de Shea (que avala la
existencia de un buen ajuste de la primera etapa de la estimación por Mínimos Cuadrados en dos
Etapas) y el test de Anderson (con el que se verifica que efectivamente la ecuación está
identificada). El segundo supuesto se verifica mediante el test de sobreidentificación con el que
se determina que los instrumentos no están correlacionados con el error. Los instrumentos
17 La medida utilizada para el crecimiento de la productividad se construye sobre la base de la función de producción neoclásica Y=AKαL1-α,
donde K corresponde al capital físico, L corresponde al factor trabajo, y A corresponde a la productividad de factores. En primer lugar, se procede a dividir la ecuación para el factor trabajo, L, con el objeto de obtener el producto en términos per cápita. Posteriormente se toma la
transformación logarítmica y se calcula la derivada en el tiempo. Asumiendo un α=0.4, se obtiene: Crecimiento PIB per cápita=0.4 Crecimiento
stock de capital per cápita + Crecimiento productividad. Finalmente, el crecimiento de la productividad se obtiene como un residuo: Crecimiento productividad = Crecimiento PIB per cápita -0.4 Crecimiento stock de capital per cápita.
26
utilizados son reportados en cada estimación obtenida y los tests que dan fe de su validez se
reportan en el Apéndice III.
Variable de intermediación financiera: colocaciones
Tal como lo requiere la metodología de cointegración desarrollada por Pesaran et al. (2001), los
resultados se obtienen en dos etapas18
.
La primera etapa comprende la verificación de la existencia de la relación de largo plazo entre
las variables de estudio. En la Tabla No. 1 se presenta la prueba de significancia que evidencia la
relación de largo plazo entre el crecimiento económico y el logaritmo del PIB per cápita inicial,
las colocaciones, el capital humano, el índice de política y la apertura comercial19
. En este caso,
el estadístico F supera ampliamente los valores críticos calculados por Pesaran et al. (2001) para
un número de 5 regresores, por lo que se concluye que existe una relación de largo plazo entre
las variables mencionadas.
La segunda etapa del procedimiento comprende el proceso de estimación de los coeficientes. La
Tabla No. 2 presenta los resultados del Mecanismo de Corrección del Error; esto es, los
parámetros de corto y largo plazo que enlazan al crecimiento del PIB per cápita de Chile con sus
determinantes. La primera columna corresponde a la estimación por Mínimos Cuadrados
Ordinarios, mientras que la segunda columna corresponde a la estimación por Mínimos
Cuadrados en Dos Etapas. Para este último se utilizaron como instrumentos los rezagos de las
variables: colocaciones, capital humano y apertura comercial. En el caso de las colocaciones se
utilizan tres rezagos, mientras que en el caso del capital humano y la apertura comercial se
utilizan dos y tres rezagos en cada uno. Estos resultaron ser instrumentos válidos tal como se
puede verificar en el Apéndice III.
En particular, el Mecanismo de Corrección de Error obtenido determina las siguientes
especificaciones:
18 Esta metodología se repite en las especificaciones a ser analizadas; sin embargo, para evitar redundancia en la explicación se omite su detalle. 19 El gasto del gobierno, la inflación y los términos de intercambio no resultaron significativos dentro del vector de cointegración.
27
MCO MC2E
MECANISMO DE CORRECCION DE ERROR MECANISMO DE CORRECCION DE ERROR
( ) ( ) ( )
( )
( )
( )
( )
(
)
( ) ( ) ( )
( )
( )
( )
( )
(
)
ESPECIFICACION LARGO PLAZO ESPECIFICACION LARGO PLAZO
( ) ( )
( ) ( )
( )
( ) ( )
( ) ( )
( )
COEFICIENTE DE CORTO PLAZO COEFICIENTE DE CORTO PLAZO
ΣΔ de los coeficientes de colocaciones: -0.136 ΣΔ de los coeficientes de colocaciones: -0.134
El coeficiente de largo plazo de las colocaciones obtenido por las estimaciones MCO y MC2E
resultó positivo y significativo (0.018 y 0.021, respectivamente), reflejando un impacto positivo
de la intermediación financiera sobre el crecimiento económico. Los resultados muestran que el
efecto de la intermediación financiera en el crecimiento es levemente más fuerte al corregir por
endogeneidad. El coeficiente estimado es de 0.021, en lugar del 0.018 estimado por MCO. Con
el parámetro obtenido (0.021) se cuantifica el efecto de las colocaciones en el crecimiento del
PIB per cápita. Este valor indica que el aumento de una desviación estándar del logaritmo natural
de las colocaciones (0.716 en el periodo)20
, incrementa la tasa de crecimiento del producto per
cápita en 0.015 (lo que en términos de desviación estándar del crecimiento del PIB equivale a
0.20).
Visto de otra forma, el coeficiente obtenido revela que un incremento equivalente al promedio de
las colocaciones dentro del período de análisis (14.94%) conlleva a un aumento de 0.31 puntos
porcentuales en la tasa de crecimiento del producto per cápita de largo plazo21
, lo cual es
sustancial si se considera que el crecimiento del producto para el período fue de 1.59%. Es decir,
un cambio en la colocaciones como el ocurrido en el periodo 1870-2000, explica
20 Los estadísticos de las variables de esta sección se encuentran en el Apéndice IV. 21 Para obtener este resultado, se debe considerar que las colocaciones están expresadas en logaritmos dentro de las estimaciones. Por tanto el incremento del 14.94% en las colocaciones implica un aumento en la tasa de crecimiento del producto per cápita de 0.0031, (14.94*(0.021/100)),
considerando que el promedio de la tasa de crecimiento del producto fue de 0.0159. Este resultado es homólogo a decir que el incremento del
14.94% en las colocaciones determina un aumento de 0.31 puntos porcentuales considerando una tasa de crecimiento del PIB per cápita del 1.59%.
28
aproximadamente el 19.50% del crecimiento del producto per cápita en ese periodo (1.59%).
Este resultado es compatible con otros aportes de la literatura. En un análisis cross-country para
el período 1975-1998, Carkovic y Levine (2002) examinan la relación existente entre la
profundidad financiera22
y el crecimiento económico. Ellos obtienen un coeficiente de 0.017 y
establecen que si Chile hubiese aumentado su nivel de desarrollo financiero desde su promedio
para el período (0.42) al promedio de Tailandia (0.59), la tasa de crecimiento del PIB per cápita
de Chile hubiera aumentado en 0.3 puntos porcentuales por año (0.017*0.17) lo que hubiera
reducido la brecha de crecimiento entre estos dos países. Por su parte, en un análisis cross-
country para el período 1976-1993, King y Levine (1993a) examinan la relación entre el
desarrollo financiero23
y el crecimiento económico. Ellos obtienen un coeficiente de 0.024 y
determinan que si un país hubiese aumentado su medida financiera desde el promedio que
registraban los países del cuartil con menor crecimiento (0.20) al promedio (de la medida
financiera) que registraban los países del cuartil con mayor crecimiento (0.40), entonces el
crecimiento per cápita del país hubiese aumentado en un punto porcentual.
El hecho de que el coeficiente de largo plazo de las colocaciones sea estadística y
económicamente significativo y positivo confirma lo establecido por la literatura de crecimiento
endógeno; es decir, que la profundidad financiera determina mayor crecimiento del producto.
Respecto a los coeficientes de corto plazo, las estimaciones permiten identificar que la relación
entre la tasa de crecimiento del PIB per cápita de Chile y la medida de intermediación financiera
es negativa (-0.134)24
. Este resultado permite deducir que el efecto de corto plazo de la
intermediación financiera genera un impacto negativo sobre el crecimiento económico25
. Para
entender ello se debe considerar que la variable colocaciones es una medida de la actividad del
sector bancario, que si bien mide el desempeño de las funciones bancarias en la canalización de
recursos, implícitamente también captura la fragilidad bancaria; y por tanto, el componente de la
intermediación financiera asociado con la volatilidad y las crisis que es el que genera el impacto
negativo sobre el crecimiento económico. Precisamente, es por este hecho que la variable
22 Medido por el crédito bancario al sector privado/PIB. 23 Medido por el total de depósitos/PIB. 24 La suma de los coeficientes de corto plazo (Δcolocacionest+ Δcolocacionest-1+ Δcolocacionest-2) resultó ser significativamente distinta de cero
con un p-value de 0.0185 que permite rechazar la hipótesis nula. Ho: Sumatoria de coeficientes es igual a cero 25 En estricto rigor, el coeficiente de corto plazo mide el efecto de un cambio en la tasa de crecimiento de las colocaciones (recordar que Δcolocaciones=ln(colocaciones)t-ln(colocaciones)t-1) sobre el cambio en la tasa de crecimiento del producto (ΔCrecimiento pib per cápita).
29
colocaciones (o crédito bancario) es usada como medida de profundidad financiera en la
literatura empírica de crecimiento, y como determinante de las crisis bancarias en la literatura de
las crisis (Barajas et al. (2007)).
Estos resultados coinciden con los obtenidos por Loayza y Ranciere (2005) quienes analizan el
efecto de corto y largo plazo de la intermediación financiera sobre el crecimiento económico
para un grupo de 75 países (que incorpora a Chile en la muestra) dentro del período 1960-2000.
Ellos obtienen un coeficiente de largo plazo positivo al que le atribuyen el efecto de la
profundidad financiera sobre el crecimiento económico. A su vez, ellos obtienen un coeficiente
de corto plazo negativo, en base al cual establecen que el componente de la intermediación
financiera asociado con la volatilidad y la crisis es el que genera un impacto negativo en el
crecimiento económico.
En la Figura No. 11 se presenta la función impulso-respuesta del nivel del PIB per cápita frente a
un shock de las colocaciones. La razón por la que se toma al nivel del PIB y no a su tasa de
crecimiento se debe a que al realizar la función impulso-respuesta entre el crecimiento del PIB y
las colocaciones se deja de lado el efecto de convergencia que está presente en la variable ln(pibt-
1) considerada como determinante del crecimiento del PIB per cápita (Ecuación No. 2). Por el
contrario, al realizar la función impulso-respuesta entre el nivel del PIB per cápita y las
colocaciones se considera el efecto de convergencia que puede apreciarse en la Figura No. 11.
La principal conclusión que puede derivarse del análisis gráfico es que efectivamente el efecto de
corto plazo de la intermediación financiera sobre el producto es compatible con el efecto de largo
plazo. Esto debido a que frente a un shock expansivo de las colocaciones, el producto responde
de manera negativa en el corto plazo y retoma su senda de equilibrio en el largo plazo.
Por otra parte, en la Tabla No. 3 se presentan los parámetros de corto y largo plazo que enlazan
al crecimiento del capital per cápita y al crecimiento de la productividad con las medidas de
intermediación financiera. Esto con el fin de verificar los canales a través de los cuales las
colocaciones influyen sobre el crecimiento económico. Del análisis se identifica que el
coeficiente de las colocaciones resultó estadísticamente no significativo respecto al crecimiento
del capital per cápita. Por el contrario, el coeficiente de largo plazo de las colocaciones respecto
30
al crecimiento de la productividad resultó positivo y significativo (0.030 en MCO y 0.024 en
MC2E), reflejando un impacto positivo de la intermediación financiera sobre el crecimiento de la
productividad, y a través de ésta, sobre el crecimiento económico. El parámetro obtenido (0.024)
indica que el aumento de una desviación estándar del logaritmo natural de las colocaciones
(0.716 en el periodo), incrementa la tasa de crecimiento de la productividad en 0.017 (lo que en
términos de la desviación estándar del crecimiento de la productividad equivale a 0.228).
En el contexto de la literatura empírica, varios estudios han examinado los canales a través de los
cuales la intermediación financiera ejerce un impacto sobre el crecimiento económico. Así por
ejemplo, Beck et al. (1999) muestran que la intermediación financiera26
tiene un efecto positivo y
significativo sobre el crecimiento de la productividad con un coeficiente que asciende a 0.01527
.
De hecho, ellos establecen que el crecimiento de la productividad es el canal a través del cual la
profundidad financiera afecta al crecimiento económico al encontrar que el crecimiento del stock
de capital presenta resultados ambiguos.
Respecto a los coeficientes de corto plazo, las estimaciones permiten identificar que la relación
entre la tasa de crecimiento de la productividad y la medida de intermediación financiera es
negativa y significativa (-0.163). Esto implica que el componente de la intermediación financiera
asociado con la volatilidad y las crisis genera un impacto negativo en el crecimiento de la
productividad, y a través de éste, sobre el crecimiento del PIB per cápita.
Variables de intermediación financiera: Ratio de intermediación (FIRA)
La importancia de tomar como medida financiera al ratio de intermediación financiera (FIRA)
yace en que esta medida permite la evaluación de la intermediación financiera de forma más
integral pues no solo considera al sector bancario (colocaciones) sino también al sector no
bancario.
26 Medida por el Crédito Privado/PIB 27 Beck et al. definen a 1 por ciento de crecimiento como 1.00, mientras que en el presente estudio se lo define como 0.01. De allí que el coeficiente obtenido por dichos autores fue ajustado por 100 con el objeto de efectuar la comparación entre ambos coeficientes.
31
En la Tabla No. 4 se presenta la prueba de significancia que evidencia la relación de largo plazo
entre el crecimiento económico y las variables: logaritmo del PIB per cápita inicial, ratio de
intermediación financiera (FIRA), capital humano, índice de política y apertura comercial28
. En
la Tabla No. 5 se presentan los resultados del Mecanismo de Corrección del Error. Para la
estimación por MC2E se utilizaron como instrumentos a los rezagos de las variables: ratio de
intermediación financiera (FIRA), capital humano y apertura comercial. En el caso del FIRA se
utilizan uno y dos rezagos como instrumentos, mientras que en el caso del capital humano y la
apertura comercial se utiliza un rezago para cada uno. Estos resultaron ser instrumentos válidos
tal como se puede verificar en el Apéndice III.
De la Tabla No. 5 se desprenden las siguientes especificaciones:
MCO MC2E
MECANISMO DE CORRECCION DE ERROR MECANISMO DE CORRECCION DE ERROR
( ) ( ) ( )
( )
(
)
( ) ( ) ( )
( )
(
)
ESPECIFICACION LARGO PLAZO ESPECIFICACION LARGO PLAZO
( ) ( )
( ) ( )
( )
( ) ( )
( ) ( )
( )
COEFICIENTE DE CORTO PLAZO COEFICIENTE DE CORTO PLAZO
ΣΔ de los coeficientes de FIRA: -0.132 ΣΔ de los coeficientes de FIRA: -0.133
El coeficiente de largo plazo del FIRA obtenido por las estimaciones MCO y MC2E resultó
positivo y significativo (0.033 y 0.029, respectivamente), reflejando un impacto positivo de la
intermediación financiera en el crecimiento económico. Este efecto es levemente mayor al
encontrado en el acápite anterior donde se consideró a las colocaciones como medida de
intermediación financiera; situación que puede deberse a que el FIRA no solo considera al sector
bancario comercial dentro del análisis sino también al resto del sector no bancario que forma
parte del sector financiero.
28 El gasto del gobierno, la inflación y los términos de intercambio no resultaron significativos dentro del vector de cointegración.
32
En particular, una vez que se corrige la endogeneidad de las variables, el coeficiente estimado es
de 0.029. Este valor indica que el aumento de una desviación estándar del logaritmo natural del
FIRA (0.695 en el período), incrementa la tasa de crecimiento del producto per cápita en 0.020
(lo que en términos de desviación estándar del crecimiento del PIB equivale a 0.268). Visto de
otro modo, el coeficiente obtenido revela que un incremento equivalente al promedio del FIRA
dentro del período de análisis (33.81%) conlleva un aumento de 0.98 puntos porcentuales en la
tasa de crecimiento del producto per cápita de largo plazo29
, lo cual es sustancial si se considera
que el crecimiento del producto para el período fue de 1.59%.
Respecto a los coeficientes de corto plazo, las estimaciones permiten identificar que la relación
entre la tasa de crecimiento del PIB per cápita de Chile y la medida de intermediación financiera
es negativa y significativa (-0.133), llegando incluso a ser levemente mayor al coeficiente
identificado en la relación de largo plazo. Este resultado permite deducir que los efectos de corto
plazo de la intermediación financiera asociados con la volatilidad y las crisis generan un impacto
negativo sobre el crecimiento económico.
En la Figura No. 12 se presenta la función impulso-respuesta del nivel del PIB per cápita frente a
un shock del FIRA. Como se indicó en el análisis de las colocaciones, la principal conclusión que
puede derivarse del análisis gráfico, es que efectivamente el efecto de corto plazo de la
intermediación financiera sobre el producto es compatible con el efecto de largo plazo, pues ante
un shock expansivo de las colocaciones, el producto responde de manera negativa en el corto
plazo y retoma su senda de equilibrio en el largo plazo.
Por otra parte, en la Tabla No. 6 se presentan los parámetros de corto y largo plazo que enlazan
al crecimiento del capital per cápita y al crecimiento de la productividad con el FIRA. Esto con el
fin de verificar los canales a través de los cuales la medida de intermediación financiera influye
sobre el crecimiento económico. El análisis corrobora los resultados obtenidos al utilizar como
medida financiera a las colocaciones, pues se identifica que el canal a través del cual el FIRA
29 Para obtener este resultado, se debe considerar que el FIRA está expresado en logaritmos dentro de las estimaciones. Por tanto el incremento
del 33.81% en el FIRA implica un aumento en la tasa de crecimiento del producto per cápita de 0.0098, (33.81*(0.029/100)), considerando que la
tasa de crecimiento promedio del producto fue de 0.0159. Este resultado es homólogo a decir que el incremento del 33.81% en el FIRA determina un aumento de 0.98 puntos porcentuales considerando una tasa de crecimiento del PIB per cápita del 1.59%.
33
ejerce un impacto sobre el crecimiento económico es el crecimiento de la productividad de
factores.
Variable de intermediación financiera: ratio de intermediación financiera no bancaria y
colocaciones
La incorporación al análisis tanto de las colocaciones como del ratio de intermediación
financiera no bancaria permite identificar la relación entre la estructura del sector financiero y el
crecimiento económico.
En la Tabla No. 7 se presenta la prueba de significancia que da crédito de la relación de largo
plazo entre el crecimiento económico y el logaritmo del PIB per cápita inicial, las colocaciones,
el ratio de intermediación financiera no bancaria, el capital humano, el índice de política y la
apertura comercial30
. En la Tabla No. 8 se presentan los resultados del Mecanismo de Corrección
del Error. Para la estimación por MC2E se utilizaron como instrumentos los rezagos de las
variables: colocaciones, ratio de intermediación financiera no bancaria, capital humano y
apertura comercial. En el caso de las colocaciones, el ratio de intermediación financiera no
bancaria y el comercio se utilizan uno y dos rezagos en cada uno, mientras que en el caso del
capital humano se utilizan un rezago. Estos resultaron ser instrumentos válidos tal como se puede
verificar en el Apéndice III.
De la Tabla No. 8 se desprenden las siguientes especificaciones:
MCO MC2E
MECANISMO DE CORRECCION DE ERROR MECANISMO DE CORRECCION DE ERROR
( ) ( ) ( )
( )
(
( )
( )
)
( ) ( ) ( )
( )
(
( )
( )
)
ESPECIFICACION LARGO PLAZO ESPECIFICACION LARGO PLAZO
30
El gasto del gobierno, la inflación y los términos de intercambio no resultaron significativos dentro del vector de cointegración.
34
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
COEFICIENTE DE CORTO PLAZO COEFICIENTE DE CORTO PLAZO
ΣΔ de los coeficientes de colocaciones: - 0.143 ΣΔ de los coeficientes de colocaciones: -0.143
Al incorporar ambas medidas financieras dentro del análisis se verifica que el coeficiente de
largo plazo de las colocaciones obtenido por las estimaciones MC2E es positivo pero no
significativo (0.004). Por el contrario, el coeficiente de largo plazo del ratio de intermediación
no bancaria es positivo y significativo (0.025). A pesar de este resultado, no es posible precisar
que únicamente el ratio de intermediación financiera no bancaria tiene un efecto de largo plazo
sobre el crecimiento económico; ya que al observar los resultados obtenidos en las subsecciones
anteriores se identifica que el sector bancario registra un efecto de largo plazo sobre el
crecimiento económico. A esto se debe agregar que ambos coeficientes son conjuntamente
significativos dentro de la estimación.
Una explicación por la que la medida financiera colocaciones no se haya presentado significativa
en la regresión podría deberse a que tanto el sector bancario como no bancario desempeñan
funciones similares dentro de la actividad económica, por lo que al incorporar ambos sectores en
el análisis se confunde el efecto de cada uno de ellos sobre el crecimiento.
Considerando al ratio de intermediación no bancaria, se cuantifica el efecto de la intermediación
financiera sobre el crecimiento económico. El aumento de una desviación estándar del logaritmo
natural del ratio (0.781 en el periodo), incrementa la tasa de crecimiento del producto per cápita
en 0.020 (lo que en términos de desviación estándar del crecimiento del PIB equivale a 0.266).
Visto de otro modo, el coeficiente obtenido revela que un incremento equivalente al promedio
del ratio de intermediación no bancaria dentro del período de análisis (18.86%) conlleva un
aumento de 0.47 puntos porcentuales en la tasa de crecimiento del producto per cápita de largo
plazo31
, lo cual es sustancial si se considera que el crecimiento del producto para el período fue
de 1.59%.
31 Para obtener este resultado, se debe considerar que el ratio de intermediación no bancaria está expresado en logaritmos dentro de las
estimaciones. Por tanto el incremento del 18.86% en el ratio de intermediación implica un aumento en la tasa de crecimiento del producto per cápita de 0.0047, (18.86*(0.025/100)), considerando que la tasa de crecimiento promedio del producto fue de 0.0159. Este resultado es homólogo
35
Respecto a los coeficientes de corto plazo, las estimaciones permiten identificar que la relación
entre la tasa de crecimiento del PIB per cápita de Chile y la medida de intermediación financiera
(colocaciones) es negativa y significativa (-0.143). Por el contrario, no se encontró un efecto de
corto plazo del ratio de intermediación financiera no bancaria sobre el crecimiento económico.
Este resultado permite deducir que en Chile el componente de la intermediación financiera
asociado con la volatilidad y las crisis, se relaciona con la actividad bancaria y no con la
actividad no bancaria.
En la Tabla No. 9 se presentan los parámetros de corto y largo plazo que enlazan al crecimiento
del capital per cápita y al crecimiento de la productividad con ambas medidas de intermediación
financiera en análisis. Se identifica que los coeficientes de ambas medidas de intermediación
resultaron estadísticamente no significativos respecto al crecimiento del capital. En el caso del
coeficiente de largo plazo de las colocaciones respecto al crecimiento de la productividad, éste
resultó positivo pero estadísticamente no significativo. Por su parte, en el caso del coeficiente de
largo plazo del ratio de intermediación financiera no bancaria, éste resultó positivo y
significativo (0.024 en MCO y 0.025 en MC2E), reflejando un impacto positivo de la
intermediación financiera sobre el crecimiento de la productividad. Con el parámetro obtenido
(0.025) se cuantifica que un aumento de una desviación estándar del logaritmo natural del ratio
de intermediación (0.781 en el periodo), incrementa la tasa de crecimiento de la productividad en
0.020 (lo que en términos de la desviación estándar del crecimiento de la productividad equivale
a 0.265).
Respecto a los coeficientes de corto plazo, las estimaciones permiten identificar que la relación
entre la tasa de crecimiento de la productividad y la medida de intermediación financiera es
negativa y significativa (-0.144). Este resultado permite deducir que el componente de la
intermediación financiera asociado con la volatilidad y las crisis genera un impacto negativo en
el crecimiento de la productividad, y a través de éste, sobre el crecimiento económico.
a decir que el incremento del 18.86% en el ratio de intermediación determina un aumento de 0.47 puntos porcentuales considerando una tasa de crecimiento del PIB per cápita del 1.59%.
36
Interacción entre variables: colocaciones e índice de política
En esta subsección se analiza el efecto de la interacción entre las colocaciones y el índice de
política sobre el crecimiento económico. El signo que se espera de la interacción es positivo pues
si el índice de política es tomado como una medida institucional, un mayor índice reforzará el
efecto de la intermediación financiera sobre el crecimiento económico32
.
Siguiendo el procedimiento ya establecido, en la Tabla No. 10 se presenta la prueba de
significancia que evidencia la relación de largo plazo entre el crecimiento económico y el
logaritmo del PIB per cápita inicial, las colocaciones, la interacción colocaciones-policy, el
capital humano, el índice de política y la apertura comercial. La Tabla No. 11 presenta los
resultados del Mecanismo de Corrección del Error. Para la estimación por MC2E se utilizaron
como instrumentos los rezagos de las variables: colocaciones, interacción colocaciones-policy,
capital humano y apertura comercial. En el caso de las colocaciones se utilizaron uno y dos
rezagos mientras que para la interacción, el capital humano y la apertura comercial se utilizó un
rezago en cada uno. Estos resultaron ser instrumentos válidos tal como se puede verificar en el
Apéndice III.
De la Tabla No. 11 se desprenden las siguientes especificaciones:
MCO MC2E
MECANISMO DE CORRECCION DE ERROR MECANISMO DE CORRECCION DE ERROR
( ) ( ) ( )
(
)
( ) ( ) ( )
(
)
ESPECIFICACION LARGO PLAZO ESPECIFICACION LARGO PLAZO
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
COEFICIENTE DE CORTO PLAZO COEFICIENTE DE CORTO PLAZO
ΣΔ de los coeficientes de colocaciones: -0.17 ΣΔ de los coeficientes de colocaciones: -0.173
32 Es posible argumentar que el índice de política no recoge de forma idónea la calidad de las instituciones; sin embargo, dado que el período de tiempo analizado es extenso, no fue posible conseguir un indicador más apropiado que evaluara de forma idónea la calidad institucional.
37
Al incorporar a las colocaciones y a la interacción entre esta variable y el índice de política se
verifica que el coeficiente de largo plazo de las colocaciones obtenido por las estimaciones MCO
y MC2E no es significativo, mientras que el coeficiente de largo plazo de la interacción
colocaciones-policy es positivo y estadísticamente significativo (0.007 en MCO y 0.009 en
MC2E). Esto implica que instituciones más democráticas potencian el efecto positivo que ejerce
la intermediación en el crecimiento del PIB per cápita.
Respecto a los coeficientes de corto plazo, las estimaciones permiten identificar que la relación
entre la tasa de crecimiento del PIB per cápita de Chile y las colocaciones es negativo y
significativo (-0.17 por MCO y -0.173 por MC2E). Este resultado confirma lo obtenido con las
medidas de intermediación financiera; es decir, que el componente de la intermediación
financiera bancaria relacionado a la volatilidad y la crisis del sector puede conducir a menor
crecimiento económico.
Interacción entre variables: colocaciones y PIB per cápita inicial
Sobre la base del estudio de Aghion et al. (2004), en esta subsección se analiza el efecto de la
interacción entre la medida de intermediación financiera (colocaciones) y el PIB per cápita
inicial. El signo que se espera de la interacción es negativo. Para ello se considera que una de las
principales implicaciones de los modelos de crecimiento neoclásico (e.g. Solow (1956) y
Koopmans (1965)) es que la tasa de crecimiento del producto per cápita de un país tiende a estar
relacionada inversamente con su nivel inicial de ingreso per cápita. Si este efecto es reforzado
por un mayor desarrollo financiero, entonces se tendría un menor crecimiento del PIB per cápita
que envuelve un efecto de convergencia.
Siguiendo el procedimiento ya establecido, en la Tabla No. 12 se presenta la prueba de
significancia que evidencia la relación de largo plazo entre el crecimiento económico y el
logaritmo del PIB per cápita inicial, las colocaciones, la interacción colocaciones-PIB per cápita
inicial, el capital humano, el índice de política y la apertura comercial.
38
La Tabla No. 13 presenta los resultados del Mecanismo de Corrección del Error. Para la
estimación por MC2E se utilizaron como instrumentos los rezagos de las variables:
colocaciones, interacción colocaciones-pib inicial, capital humano y apertura comercial. En el
caso de las colocaciones y el capital humano se utilizaron dos y un rezago, respectivamente,
mientras que en el caso de la interacción y la apertura comercial se utilizaron uno y dos rezagos
para cada uno. Estos resultaron ser instrumentos válidos tal como se puede verificar en el
Apéndice III.
De la Tabla No. 13 se desprenden las siguientes especificaciones:
MCO MC2E
MECANISMO DE CORRECCION DE ERROR MECANISMO DE CORRECCION DE ERROR
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
(
)
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
(
)
ESPECIFICACION LARGO PLAZO ESPECIFICACION LARGO PLAZO
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
COEFICIENTE DE CORTO PLAZO COEFICIENTE DE CORTO PLAZO
ΣΔ de los coeficientes de colocaciones: -0.089 ΣΔ de los coeficientes de colocaciones: -0.087
Al incorporar a las colocaciones y a la interacción entre esta variable y el PIB inicial se verifica
que el coeficiente de largo plazo de las colocaciones obtenido por las estimaciones MC2E es
positivo pero no significativo (1.051). De igual forma, el coeficiente de largo plazo de la
interacción colocaciones-PIB inicial no es significativo pese a que su signo es el esperado
(-0.075 en MC2E). Estos resultados permiten determinar que en el caso de Chile, la
intermediación financiera no presenta un papel significativo en el refuerzo del efecto
convergencia.
39
En el caso de los coeficientes de corto plazo, las estimaciones permiten identificar que la relación
entre la tasa de crecimiento del PIB per cápita de Chile y la medida de intermediación financiera
(colocaciones) es negativa (-0.087)33
. Este resultado permite deducir que el componente de la
intermediación financiera asociado con la volatilidad y las crisis es el que genera un impacto
negativo en el crecimiento económico.
Robustez
Para el análisis de robustez se utilizan dos estrategias: La primera consiste en realizar
estimaciones considerando como variable dependiente al crecimiento del PIB per cápita sin su
componente minero. Si bien lo que se busca es identificar cuán sensibles son los coeficientes
estimados, paralelamente, esta estrategia permite evaluar el efecto del sector financiero sobre la
economía chilena, excluyendo a uno de sus principales sectores productivos. La segunda
estrategia consiste en modificar los vectores de cointegración de las principales estimaciones con
el fin de identificar si efectivamente los coeficientes estimados son sensibles al retiro de otras
variables.
En el caso de la primera estrategia para examinar robustez, los resultados de las estimaciones que
incorporan como variable dependiente al crecimiento del PIB per cápita sin su componente
minero confirman los resultados obtenidos en las estimaciones previas en lo que concierne a los
efectos de corto y largo plazo de la intermediación financiera sobre el crecimiento.
Al utilizar como medidas de intermediación tanto a las colocaciones como al ratio de
intermediación financiera, FIRA se obtuvo que el sector financiero tiene un efecto de largo plazo
positivo y significativo sobre el crecimiento económico, mientras que su efecto de corto plazo es
negativo y significativo. Las estimaciones respectivas se presentan en la Tabla No. 15 para el
caso de las colocaciones y en la Tabla No. 17 para el caso del ratio de intermediación.
Al incorporar a las colocaciones junto con el ratio de intermediación no bancaria dentro de la
regresión se establece que ambas medidas tienen un efecto positivo sobre el crecimiento del PIB
33 La suma de los coeficientes de corto plazo (Δcolocacionest+ Δcolocacionest-1) resultó ser significativamente distinta de cero con un p-value de
0.0457 que permite rechazar la hipótesis nula. (Ho: Sumatoria de los coeficientes es igual a cero).
40
sin su componente minero; sin embargo, en el caso de las colocaciones, su coeficiente es no
significativo. Respecto a los coeficientes de corto plazo, se observa que únicamente las
colocaciones registran un efecto de corto plazo sobre el crecimiento económico (Tabla No. 19).
En la segunda estrategia para analizar robustez se modifican los vectores de cointegración de las
principales estimaciones. En la Tabla No. 20 se observa que el coeficiente estimado para la
medida financiera colocaciones es sensible a las modificaciones del vector de cointegración. De
hecho, al retirar del vector a las variables policy y capital humano, el coeficiente de largo plazo
deja de ser significativo, mientras que los coeficientes de corto plazo mantienen sus signos y
significancias.
En el caso de las regresiones que incorporan al ratio de intermediación financiera, FIRA (Tabla
No. 21), y a las medidas financieras colocaciones junto con el ratio de intermediación financiera
no bancaria (Tabla No. 22), los coeficientes de largo plazo estimados se mantienen
significativos y del signo esperado frente al retiro del vector de cointegración de la variable
policy. En cambio, al retirar del vector a la variable capital humano, los coeficientes de largo
plazo dejan de ser significativos. Los coeficientes de corto plazo de las medidas de
intermediación financiera mantienen su signo y significancia a lo largo de todo el ejercicio.
Contrario a estos resultados, en el caso de las regresiones que incorporan a las colocaciones junto
con la interacción colocaciones*policy (Tabla No. 23), sus resultados se mantuvieron robustos
frente a modificaciones en el vector de cointegración.
Variables de control
Los coeficientes de las variables de control presentan en el largo plazo los resultados estándar
obtenidos por la literatura empírica con excepción de la variable apertura comercial. Así, un
mayor nivel de capital humano o una mejora en los niveles de democracia afectan de manera
positiva al crecimiento del PIB. Por su parte, el nivel inicial del producto per cápita tiene un
impacto negativo sobre la tasa de crecimiento del PIB per cápita.
41
El signo de la variable apertura comercial puede deberse a la alta colinealidad que registran las
variables que forman parte del vector de cointegración, lo cual determinaría que el signo de la
apertura pase a ser negativo pese a que la literatura lo establece como positivo.
V. Conclusiones
El presente estudio se enfocó en establecer la existencia y las características de la relación entre
la intermediación financiera y el crecimiento económico de Chile, a lo largo del período 1870-
2000. Para ello, se consideró que tanto a nivel teórico como a nivel empírico existen dos
corrientes de la literatura que analizan el impacto de la intermediación financiera sobre el
crecimiento económico. Por un lado, la literatura de crecimiento establece que la profundidad
financiera determina mayor crecimiento sea porque promueve un mayor volumen de ahorro-
inversión (acumulación de capital físico) o sea porque genera una mejor asignación de capital
(mayor productividad del factor). Por su parte, la literatura de crisis establece que el componente
de la intermediación financiera relacionado con la fragilidad financiera (crisis bancarias, ciclos
de auge o caída del crédito y volatilidad financiera) incide de forma negativa sobre el
crecimiento económico.
La posibilidad de un efecto dual de la intermediación financiera sobre el crecimiento determinó
la necesidad de identificar los efectos de corto y largo plazo de la intermediación financiera
sobre el crecimiento económico. Para ello se utilizó la metodología de cointegración
(específicamente, el procedimiento desarrollado por Pesaran, Shin y Smith (2001)), entre la tasa
de crecimiento de la economía chilena y sus determinantes, poniendo especial énfasis en los
coeficientes de corto y largo plazo estimados para las medidas financieras.
Los resultados obtenidos permiten concluir que la intermediación financiera fue un determinante
del crecimiento económico de Chile a lo largo del período 1870-2000, y de hecho, el impacto de
la intermediación sobre la economía incorpora los efectos aparentemente contradictorios
analizados tanto por la literatura de crecimiento como por la literatura de crisis bancarias.
42
En efecto, al analizar la relación empírica entre la medida financiera utilizada
convencionalmente por la literatura (las colocaciones) y el crecimiento del PIB per cápita, se
observó que las colocaciones registran un efecto positivo y significativo sobre la tasa de
crecimiento del producto en el largo plazo. Visto en términos económicos, el cambio en las
colocaciones como el ocurrido en el periodo 1870-2000, explica aproximadamente el 19.50% del
crecimiento del producto per cápita en ese periodo (1.59%).
Paralelamente, se observó que el efecto de corto plazo de la intermediación financiera genera un
impacto negativo sobre el crecimiento económico, lo cual puede ser explicado por el hecho de
que la variable colocaciones implícitamente captura la fragilidad del sistema bancario; y por
tanto, el componente de la intermediación financiera asociado con la volatilidad y las crisis que
es el que genera el impacto negativo sobre el crecimiento económico.
Estos resultados fueron confirmados al utilizar como medidas de intermediación financiera al
ratio de intermediación financiera (FIRA) y a las colocaciones junto con el ratio de
intermediación financiera no bancaria. Respecto a estos últimos es interesante notar que cuando
ambas medidas son incorporadas dentro del análisis, se determina que el efecto de corto plazo de
la intermediación financiera sobre el crecimiento económico guarda relación con la fragilidad del
sector bancario y no con la actividad el sector no bancario.
En el análisis de las características de la relación entre la intermediación financiera y el
crecimiento económico de Chile se determinó que el canal a través del cual la intermediación
ejerce un impacto sobre el crecimiento corresponde al crecimiento de la productividad de
factores. Este resultado fue compatible con todas las medidas financieras utilizadas. Finalmente,
en el análisis de las interacciones entre la medida de intermediación financiera y las variables de
control, se determina que instituciones políticas más democráticas potencian el efecto positivo
que ejerce la intermediación en el crecimiento del PIB per cápita. Por el contrario, la
intermediación financiera no presenta un papel significativo en el refuerzo del efecto
convergencia.
43
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48
VII. Gráficos y tablas de resultados
FIGURA No. 1: Colocaciones de la banca comercial vs. Colocaciones destinadas al
sector privado. En millones de pesos de 1996. Período 1870-1900
FUENTE: Holz (1974)
FIGURA No. 2: Colocaciones de la banca comercial vs. Colocaciones destinadas al
sector privado. En millones de pesos de 1996. Período 1930-2000
FUENTE: Grove (1951), Den Dunnen, E. (1964), Behrens (1983), Revistas de estadística bancaria de la Superintendencia
de Bancos e Instituciones Financieras y los informes financieros mensuales de la SBIF.
49
FIGURA No. 3: Colocaciones de la banca comercial como porcentaje del PIB
FUENTE: Holz (1974), Behrens (1983) y los informes financieros mensuales de la Superintendencia de Bancos e
Instituciones Financieras.
FIGURA No. 4: Ratio de intermediación financiera (FIRA) como porcentaje del PIB
FUENTE: Díaz et al. (2005).
50
FIGURA No. 5: Ratio de intermediación financiera no bancaria como porcentaje del PIB
FUENTE: Holz (1974), Behrens (1983) Diaz et al. (2005) y los informes financieros mensuales de la Superintendencia
de Bancos e Instituciones Financieras.
FIGURA No. 6: Ciclo y tendencia de las colocaciones de la banca comercial como
porcentaje del PIB, calculados a través del filtro H-P
FUENTE: Holz (1974), Behrens (1983) y los informes financieros mensuales de la Superintendencia de Bancos e
Instituciones Financieras.
51
FIGURA No. 7: Ciclo y tendencia del ratio de intermediación financiera (FIRA) como
porcentaje del PIB, calculados a través del filtro H-P
FUENTE: Díaz et al. (2005).
FIGURA No. 8: Colocaciones de la banca comercial como porcentaje del PIB vs.
crecimiento del PIB per cápita
FUENTE: Díaz et al. (2005), Holz (1974), Behrens (1983) y los informes financieros mensuales de la Superintendencia de
Bancos e Instituciones Financieras.
52
FIGURA No. 9: Colocaciones de la banca comercial como porcentaje del PIB vs.
ratio de intermediación financiera (FIRA) como porcentaje del PIB
FUENTE: Díaz et al. (2005), Holz (1974), Behrens (1983) y los informes financieros mensuales de la Superintendencia de Bancos e Instituciones Financieras.
FIGURA No. 10: Colocaciones de la banca comercial como porcentaje del PIB vs.
ratio de intermediación financiera no bancaria como porcentaje del PIB
FUENTE: Díaz et al. (2005), Holz (1974), Behrens (1983) y los informes financieros mensuales de la Superintendencia
de Bancos e Instituciones Financieras.
53
FIGURA No. 11: Función impulso-respuesta del crecimiento
del PIB per cápita frente a un shock de las colocaciones
FIGURA No. 12: Función impulso - respuesta del crecimiento
del PIB per cápita frente a un shock del ratio de intermediación
financiera (FIRA)
54
TABLA No. 1: Prueba de significancia entre el crecimiento económico y las variables: logaritmo del
PIB per cápita inicial, colocaciones, índice de política, capital humano y apertura comercial
TABLA No. 2: Los efectos de corto y largo plazo de la intermediación financiera sobre el
crecimiento económico. Medida financiera: Colocaciones de la banca comercial
REZAGO VALOR F
0 24.02382
1 10.23756
2 11.03307
3 7.46913
I(0) 2.6200
I(1) 3.7900
Valores críticos al 95% de confianza para k=5
Intercepto no restringido y sin tendencia
55
1 La regresión de la primera columna fue estimada por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Las variables explicativas fueron
respectivamente: el logaritmo natural del PIB per cápita en el periodo t-1, el logaritmo natural del ratio de colocaciones/PIB, el índice de política,
el logaritmo natural del capital humano y el logaritmo natural del quantum de comercio/PIB. 2 La regresión de la segunda columna fue estimada por Mínimos Cuadrados en Dos Etapas donde se instrumentalizó a las colocaciones, al capital
humano y a la apertura comercial con sus propios rezagos. En el caso de las colocaciones se utilizaron tres rezagos, mientras que en el caso del
capital humano y de la apertura comercial se utilizaron dos y tres rezagos en cada uno.
Coeficientes de corto plazo
Δ(Crecimiento PIB per cápita (-1)) 0.349 0.348
(0.108)*** (0.105)***
Δ(Crecimiento PIB per cápita (-2)) 0.135 0.133
(0.058)** (0.058)**
Δ(Colocaciones) -0.426 -0.422
(0.079)*** (0.078)***
Δ(Colocaciones(-1)) 0.423 0.422
(0.083)*** (0.083)***
Δ(Colocaciones(-2)) -0.132 -0.134
(0.058)** (0.058)**
Δ(Inflación) -0.171 -0.170
(0.030)*** (0.030)***
Coeficiente de ajuste del VCE
-0.872 -0.874
Coeficiente de largo plazo de la medida de intermediación financiera
Colocaciones(-1)/Coeficiente de ajuste del VCE 0.018 0.021
Suma de coeficientes de corto plazo de intermediación financiera
ΣΔ de los coeficientes de colocaciones -0.136 -0.134
R2 0.746 0.746
R2 ajustado 0.720 0.720
F-statistic 28.922 28.763
Prob(F-statistic) 0.000 0.000
56
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58
TABLA No. 4: Prueba de significancia entre el crecimiento económico y las variables: logaritmo del
PIB per cápita inicial, ratio de intermediación financiera (FIRA), índice de política, capital humano
y apertura comercial
TABLA No. 5: Los efectos de corto y largo plazo de la intermediación financiera sobre el
crecimiento económico. Medida financiera: Ratio de intermediación financiera, (FIRA)
REZAGO VALOR F
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Valores críticos al 95% de confianza para k=5
Intercepto no restringido y sin tendencia
59
1 La regresión de la primera columna fue estimada por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Las variables explicativas fueron
respectivamente: el logaritmo natural del PIB per cápita en el periodo t-1, el logaritmo natural del ratio de FIRA/PIB, el índice de política, el logaritmo natural del capital humano y el logaritmo natural del quantum de comercio/PIB. 2 La regresión de la segunda columna fue estimada por Mínimos Cuadrados en Dos Etapas donde se instrumentalizó al FIRA, al capital humano y
a la apertura comercial con sus propios rezagos. En el caso del FIRA se utilizaron uno y dos rezagos, mientras que en el caso del capital humano y de la apertura comercial se utilizó un rezago en cada uno.
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TABLA No. 7: Prueba de significancia entre el crecimiento económico y las variables: logaritmo del
PIB per cápita inicial, colocaciones, intermediación financiera no bancaria, índice de política, capital
humano y apertura comercial
TABLA No. 8: Los efectos de corto y largo plazo de la intermediación financiera sobre el
crecimiento económico. Medidas financieras: Colocaciones de la banca comercial e Intermediación
financiera no bancaria
REZAGO VALOR F
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I(0) 2.4500
I(1) 3.6100
Valores críticos al 95% de confianza para k=6
Intercepto no restringido y sin tendencia
63
1 La regresión de la primera columna fue estimada por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Las variables explicativas fueron
respectivamente: el logaritmo natural del PIB per cápita en el periodo t-1, el logaritmo natural de las colocaciones/PIB, el logaritmo natural del
ratio de intermediación no bancaria/PIB, el índice de política, el logaritmo natural del capital humano y el logaritmo natural del quantum de comercio/PIB. 2 La regresión de la segunda columna fue estimada por Mínimos Cuadrados en Dos Etapas donde se instrumentalizó a las colocaciones, al ratio de
intermediación no bancaria, al capital humano y a la apertura comercial con sus propios rezagos. En el caso de ambas medidas financieras y de la apertura comercial se utilizaron uno y dos rezagos en cada una, mientras que en el caso del capital humano se utilizó un rezago.
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66
TABLA No. 10: Prueba de significancia entre el crecimiento económico y las variables: logaritmo
del PIB per cápita inicial, colocaciones, colocaciones*policy, índice de política, capital humano y
apertura comercial
TABLA No. 11: Los efectos de corto y largo plazo de la intermediación financiera sobre el
crecimiento económico. Medida financiera: Colocaciones de la banca comercial y
Colocaciones*Índice de política.
REZAGO VALOR F
0 22.78116
1 9.93552
2 13.29772
3 7.62136
I(0) 2.4500
I(1) 3.6100
Valores críticos al 95% de confianza para k=6
Intercepto no restringido y sin tendencia
67
1 La regresión de la primera columna fue estimada por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Las variables explicativas fueron
respectivamente: el logaritmo natural del PIB per cápita en el periodo t-1, el logaritmo natural de las colocaciones/PIB, interacción ln(colocaciones)*índice de política, el índice de política, el logaritmo natural del capital humano y el logaritmo natural del quantum de
comercio/PIB. 2 La regresión de la segunda columna fue estimada por Mínimos Cuadrados en Dos Etapas donde se instrumentalizó a las colocaciones, a su interacción con el índice de política, al capital humano y a la apertura comercial con sus propios rezagos. En el caso de la interacción, del capital
humano y de la apertura comercial se utilizó un rezago en cada uno, mientras que en el caso de las colocaciones se utilizaron uno y dos rezagos.
68
TABLA No. 12: Prueba de significancia entre el crecimiento económico y las variables: logaritmo
del PIB per cápita inicial, colocaciones, colocaciones*pib inicial, índice de política, capital humano y
apertura comercial
TABLA No. 13: Los efectos de corto y largo plazo de la intermediación financiera sobre el
crecimiento económico. Medida financiera: Colocaciones de la banca comercial y Colocaciones*pib
inicial.
REZAGO VALOR F
0 6.07117
1 7.20142
2 4.46738
3 5.26558
I(0) 2.4500
I(1) 3.6100
Intercepto no restringido y sin tendencia
Valores críticos al 95% de confianza para k=6
69
1 La regresión de la primera columna fue estimada por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Las variables explicativas fueron
respectivamente: el logaritmo natural del PIB per cápita en el periodo t-1, el logaritmo natural de las colocaciones/PIB, interacción
ln(colocaciones)*ln(PIB inicial), el índice de política, el logaritmo natural del capital humano y el logaritmo natural del quantum de comercio/PIB 2 La regresión de la segunda columna fue estimada por Mínimos Cuadrados en Dos Etapas donde se instrumentalizó a las colocaciones, a su
interacción con logaritmo natural del pib inicial, al capital humano y a la apertura comercial con sus propios rezagos. En el caso de la interacción y de la apertura comercial se utilizó uno y dos rezagos en cada uno, mientras que en el caso de las colocaciones y del capital humano se utilizaron
dos y un rezago, respectivamente.
70
TABLA No. 14: Prueba de significancia entre el crecimiento económico sin el componente minero y
las variables: logaritmo del PIB per cápita inicial, colocaciones, índice de política, capital humano y
apertura comercial.
TABLA No. 15: Los efectos de corto y largo plazo de la intermediación financiera sobre el
crecimiento económico sin el componente minero. Medida financiera: Colocaciones de la banca
comercial
REZAGO VALOR F
0 21.58702
1 10.23739
2 10.02713
3 7.46153
I(0) 2.6200
I(1) 3.7900
Valores críticos al 95% de confianza para k=5
Intercepto no restringido y sin tendencia
71
1 La regresión de la primera columna fue estimada por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Las variables explicativas fueron respectivamente: el logaritmo natural del PIB per cápita en el periodo t-1, el logaritmo natural del ratio de colocaciones/PIB, el índice de política,
el logaritmo natural del capital humano y el logaritmo natural del quantum de comercio/PIB. 2 La regresión de la segunda columna fue estimada por Mínimos Cuadrados en Dos Etapas donde se instrumentalizó a las colocaciones, al capital humano y a la apertura comercial con sus propios rezagos. En el caso de las colocaciones y de la apertura comercial se utilizaron uno y dos
rezagos en cada una, mientras que en el caso del capital humano se utilizó un rezago.
72
TABLA No. 16: Prueba de significancia entre el crecimiento económico sin el componente minero y
las variables: logaritmo del PIB per cápita inicial, ratio de intermediación financiera (FIRA), índice
de política, capital humano y apertura comercial.
TABLA No. 17: Los efectos de corto y largo plazo de la intermediación financiera sobre el
crecimiento económico sin el componente minero. Medida financiera: Ratio de intermediación
financiera (FIRA)
REZAGO VALOR F
0 22.64249
1 10.82168
2 11.34484
3 9.07724
I(0) 2.6200
I(1) 3.7900
Valores críticos al 95% de confianza para k=5
Intercepto no restringido y sin tendencia
73
1 La regresión de la primera columna fue estimada por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Las variables explicativas fueron
respectivamente: el logaritmo natural del PIB per cápita en el periodo t-1, el logaritmo natural del ratio de FIRA/PIB, el índice de política, el logaritmo natural del capital humano y el logaritmo natural del quantum de comercio/PIB. 2 La regresión de la segunda columna fue estimada por Mínimos Cuadrados en Dos Etapas donde se instrumentalizó al FIRA, al capital humano y
a la apertura comercial con sus propios rezagos. En el caso del FIRA se utilizaron uno y dos rezagos, mientras que en el caso del capital humano y de la apertura comercial se utilizó un rezago en cada uno.
74
TABLA No. 18: Prueba de significancia entre el crecimiento económico sin el componente minero y
las variables: logaritmo del PIB per cápita inicial, colocaciones, ratio de intermediación financiera
no bancaria, índice de política, capital humano y apertura comercial.
TABLA No. 19: Los efectos de corto y largo plazo de la intermediación financiera sobre el
crecimiento económico sin el componente minero. Medida financiera: Colocaciones de la banca
comercial e Intermediación financiera no bancaria
REZAGO VALOR F
0 20.08132
1 10.70943
2 10.38363
3 8.357731
I(0) 2.4500
I(1) 3.6100
Intercepto no restringido y sin tendencia
Valores críticos al 95% de confianza para k=6
75
1 La regresión de la primera columna fue estimada por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Las variables explicativas fueron
respectivamente: el logaritmo natural del PIB per cápita en el periodo t-1, el logaritmo natural del ratio de colocaciones/PIB, el logaritmo natural
del ratio de intermediación financiera no bancaria/PIB, el índice de política, el logaritmo natural del capital humano y el logaritmo natural del quantum de comercio/PIB. 2 La regresión de la segunda columna fue estimada por Mínimos Cuadrados en Dos Etapas donde se instrumentalizó a las colocaciones, al ratio
de intermediación no bancaria, al capital humano y a la apertura comercial con sus propios rezagos. En el caso de las medidas financieras y de apertura comercial se utilizaron uno y dos rezagos en cada una, mientras que en el caso del capital humano se utilizó un rezago.
76
TABLA No. 20: Análisis de sensibilidad de los efectos de corto y largo plazo de la intermediación
financiera sobre el crecimiento económico. Medida financiera: Colocaciones de la banca comercial
77
TABLA No. 21: Análisis de sensibilidad de los efectos de corto y largo plazo de la intermediación
financiera sobre el crecimiento económico. Medida financiera: Ratio de intermediación financiera,
FIRA
78
TABLA No. 22: Análisis de sensibilidad de los efectos de corto y largo plazo de la intermediación
financiera sobre el crecimiento económico. Medida financiera: Colocaciones de la banca comercial e
Intermediación no bancaria
79
TABLA No. 23: Análisis de sensibilidad de los efectos de corto y largo plazo de la intermediación
financiera sobre el crecimiento económico. Medida financiera: Colocaciones de la banca comercial e
Interacción Colocaciones*Índice de Política
80
TABLA No. 24: Análisis de sensibilidad de los efectos de corto y largo plazo de la intermediación
financiera sobre el crecimiento económico. Medida financiera: Colocaciones de la banca comercial e
Interacción Colocaciones*Logaritmo del PIB inicial
81
VIII. Apéndices
APENDICE I.
DERIVACION DE LA ECUACION DE CORRECCION DE ERRORES A PARTIR DEL
MODELO DE REZAGOS DISTRIBUIDOS34
El modelo ARDL(p, q1, q2,…qk) puede escribirse a partir de la siguiente ecuación:
( ) ∑ ( )
( )
Donde yt corresponde a la tasa de crecimiento del producto en el período t; αo es una constante; L es un
operador de rezagos definido como Lyt=yt-1; xt es un vector de variables exógenas; y, ( ) y ( )
son polinomios de rezagos que corresponden, respectivamente a:
( )
( )
( )
( )
La ecuación (2) puede reescribirse de la siguiente forma;
(
) ( ) (
)( ) ( )
Donde:
( )
( ( )
De forma similar, la ecuación (3) puede reescribirse de la siguiente forma:
(
) (
) ( )
Donde
⁄ . Si la ecuación (7) se reescribiera utilizando la descomposición utilizada en la
ecuación (4), se obtendría lo siguiente:
34 Esta derivación es realizada tomando como base el trabajo de Cerda y Lagos (2006).
82
(
) ( ) (
)( ) ( )
Donde:
( ) ( )
( ) ( )
Considerando las ecuaciones (4) y (8), la ecuación (1) de rezagos distribuidos (ARDL) puede tomar la
siguiente forma;
∑(
) ( )
Finalmente, restando de ambos lados yt-1; y, sumando y restando del lado derecho Bioxit-1, se obtiene:
( )
∑(( )
)
Simplificando términos:
∑
∑( )
(( )
∑(( )
)
∑
∑( )
( )(
∑( )
)
83
APENDICE II.
DEFINICIÓN Y CONSTRUCCIÓN DE LAS VARIABLES A SER UTILIZADAS
Variable Definición y Construcción Fuente
Crecimiento PIB per CápitaDiferencia logarítmica del PIB real per
cápita. Año base 1996.Díaz et al. 2005
Crecimiento KDiferencia logarítmica del stock de
capital per cápita. Año base 1996Díaz et al. 2005
Crecimiento productividad
Diferencia entre el Crecimiento del
PIB per cápita menos 0.4 el
Crecimiento de K
Cálculos propios sobre la
base de Levine y Zervos
(1998) y Beck et al.
(1999).
Crecimiento PIB per Cápita
sin minería
Diferencia logarítmica del PIB real sin
minería en términos per cápita. Año
base 1996.
Díaz et al. 2005
Colocaciones
Razón de las colocaciones de la banca
comercial sobre el PIB real, en logs.
Año base 1996.
Holz (1974), Behrens
(1983) y los informes
financieros mensuales
de la SBIF. La
deflactación de la serie
se basó en Beck,
Demirgüç-Kunt,
and Levine (2001).
Ratio de intermediación
financiera, FIRA
Suma de depósitos totales, deuda
pública interna, capital accionario y
pasivos hipotecarios. Todo ello
respecto al PIB real. Año base 1996. En
logs.
Díaz et al. 2005. La
deflactación de la serie
se basó en Beck,
Demirgüç-Kunt,
and Levine (2001).
Ratio de intermediación
financiera no bancaria
Diferencia entre el Ratio de
Intermediación financiera y las
Colocaciones. Año base 1996. En logs.
Díaz et al. 2005. La
deflactación de la serie
se basó en Beck,
Demirgüç-Kunt,
and Levine (2001).
PIB per Cápita Inicial
Razón del PIB real total respecto a la
población en el período t-1, en logs.
Año base 1996.
Díaz et al. 2005
PIB per Cápita Inicial sin
minería
Razón del PIB real sin minería respecto
a la población en el período t-1, en
logs. Año base 1996.
Díaz et al. 2005
Variable Dependiente
Variables de Interés
Variables de Control
Convergencia Transicional
84
Apertura comercialRazón del quantum del comercio sobre
el PIB real, en logs. Año base 1996.Díaz et al. 2005
Capital Humano
Razón del total del enrolamiento
secundario, respecto a la población
que corresponde a ese nivel de
educación, en logs.
Díaz et al. 2005
Tamaño del Gobierno
Razón del consumo del gobierno sobre
el PIB real, en logs. Año base 1996. Se
excluye el gasto en educación y
defensa que son considerados gastos
del gobierno destinado a mejorar la
productividad.
Díaz et al. 2005
Indice de Politica
El índice incorpora la presencia de las
instituciones mediante las cuales es
posible expresar preferencias
políticas, restricciones al poder
ejecutivo y garantía de libertades
civiles. Toma un valor de cero cuando
no existe democracia y valores
positivos (hasta 10) a medida que es
mayor el grado de democracia del país.
Integrated Network for
Societal Conflict
Research
Tasa de Inflación Tasa de variación del IPC Díaz et al. 2005
Términos de IntercambioDiferencia logarítmica de los términos
de intercambioDíaz et al. 2005
Sector Externo
Políticas Estructurales o Institucionales
Políticas Estabilización
85
APENDICE III.
TESTS DE LOS INSTRUMENTOS UTILIZADOS
TABLA AIII.1: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento del PIB per
cápita. Medida financiera: Colocaciones de la banca comercial
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 5, 116) P-value
L.lcolocaciones 0.7466 0.9799 1428.84 0.0000
L.lcomercio 0.6196 0.8115 98.58 0.0000
L.lkhum2 0.8993 0.9212 263.35 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic
Chi-sq(3)=12.31 P-val=0.0064
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(3)=151.68 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 1.9000
Chi-sq(2) P-val = 0.3867
Instrumented: L.lcolocaciones L.lcomer L.lkhum2
Included instruments: L.gpibpp L.lpibppo L.policy LD.gpibpp L2D.gpibpp D.lcolocaciones LD.lcolocaciones L2D.lcolocaciones D.ipc
Excluded instruments: L4.lcolocaciones L3.lkhum2 L4.lkhum2 L3.lcomer L4.lcomer
86
TABLA AIII.2: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento del capital per
cápita. Medida financiera: Colocaciones de la banca comercial
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 5, 118) P-value
L.lcolocaciones 0.8552 0.9630 676.34 0.0000
L.lkhum2 0.7875 0.9609 791.87 0.0000
L.lcomercio 0.6045 0.7951 58.68 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic
Chi-sq(3)=11.92 P-val=0.0077
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(3)=117.29 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 0.6750
Chi-sq(2) P-val = 0.7134
Instrumented:
L.lcolocaciones L.lkhum2 L.lcomer
Included instruments: L.gkpp L.lpibppo L.policy LD.gkpp D.lcomer LD.lcomer D.lgasto
Excluded instruments: L2.lcolocaciones L3.lcolocaciones L2.lkhum2 L3.lkhum2 L3.lcomer
87
TABLA AIII.3: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento de la
productividad. Medida financiera: Colocaciones de la banca comercial
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 5, 119) P-value
L.lcolocaciones 0.8849 0.9864 1801.55 0.0000
L.lkhum2 0.9516 0.9648 1391.88 0.0000
L.lcomercio 0.7867 0.8798 318.05 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic Chi-sq(3)=11.11 P-val=0.0111
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(3)=747.87 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 2.0480
Chi-sq(2) P-val = 0.3592
Instrumented:
L.lcolocaciones L.lkhum2 L.lcomer Included instruments: L.gptf L.lpibppo L.policy D.lcolocaciones D.ipc
D.lgasto Excluded instruments: L2.lcolocaciones L3.lcolocaciones L2.lkhum2
L2.lcomer L3.lcomer
88
TABLA AIII.4: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento del PIB per
cápita. Medida financiera: Ratio de intermediación financiera, FIRA
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 4, 120) P-value
L.lfira 0.8583 0.9725 2865.05 0.0000
L.lkhum2 0.9431 0.9673 1651.32 0.0000
L.lcomercio 0.7629 0.8645 353.18 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic
Chi-sq(2)=12.07 P-val=0.0024
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(2)=501.83 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 0.8090
Chi-sq(1) P-val = 0.3683
Instrumented: L.lfira L.lkhum2 L.lcomer Included instruments: L.gpibpp L.lpibppo L.policy D.lfira D.lcomer
D.lgasto Excluded instruments: L2.lfira L3.lfira L2.lkhum2 L2.lcomer
89
TABLA AIII.5: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento del capital per
cápita. Medida financiera: Ratio de intermediación financiera, FIRA
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 5, 118) P-value
L.lfira 0.8346 0.9513 559.69 0.0000
L.lkhum2 0.7636 0.9629 1013.51 0.0000
L.lcomercio 0.5944 0.7938 48.59 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic
Chi-sq(3)=12.10 P-val=0.0071
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(3)=135.39 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 1.4200
Chi-sq(2) P-val = 0.4916
Instrumented: L.lfira L.lkhum2 L.lcomer Included instruments: L.gkpp L.lpibppo L.policy LD.gkpp D.lcomer
LD.lcomer D.lgasto Excluded instruments: L2.lfira L3.lfira L2.lkhum2 L3.lkhum2 L3.lcomer
90
TABLA AIII.6: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento de la
productividad. Medida financiera: Ratio de intermediación financiera, FIRA
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 4, 120) P-value
L.lfira 0.8565 0.9724 2843.81 0.0000
L.lkhum2 0.9416 0.9670 1674.36 0.0000
L.lcomercio 0.7605 0.8639 366.2 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic
Chi-sq(2)=11.98 P-val=0.0025
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(2)=494.37 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 0.8490
Chi-sq(1) P-val = 0.3569
Instrumented: L.lfira L.lkhum2 L.lcomer Included instruments: L.gptf L.lpibppo L.policy D.lfira D.lcomer D.lgasto
Excluded instruments: L2.lfira L3.lfira L2.lkhum2 L2.lcomer
91
TABLA AIII.7: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento del PIB per
cápita. Medidas financieras: - Colocaciones de la banca comercial
- Intermediación no bancaria
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 7, 117) P-value
L.lcolocaciones 0.8566 0.9857 2241.03 0.0000
L.lfir no bancario 0.7491 0.8770 248.80 0.0000
L.lkhum2 0.9185 0.9687 1108.69 0.0000
L.lcomercio 0.7805 0.8793 216.14 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic
Chi-sq(4)=13.86 P-val=0.0078
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(4)=346.70 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 5.2770
Chi-sq(3) P-val = 0.1526
Instrumented:
L.lcolocaciones L.lfirnb L.lkhum2 L.lcomer
Included instruments: L.gpibpp L.lpibppo L.policy D.lcolocaciones D.lcomer D.lgasto
Excluded instruments: L2.lcolocaciones L3.lcolocaciones L2.lfirnb L3.lfirnb L2.lkhum2 L2.lcomer L3.lcomer
92
TABLA AIII.8: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento del capital per
cápita. Medidas financieras: - Colocaciones de la banca comercial
- Intermediación no bancaria
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 7, 116) P-value
L.lcolocaciones 0.8517 0.9638 541.76 0.0000
L.lfir no bancario 0.7490 0.8581 129.25 0.0000
L.lkhum2 0.7529 0.9636 707.94 0.0000
L.lcomercio 0.5920 0.7970 52.16 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic Chi-sq(4)=14.04 P-val=0.0072
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(4)=146.81 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 1.4580
Chi-sq(3) P-val = 0.6919
Instrumented:
L.lcolocaciones L.lfirnb L.lkhum2 L.lcomer
Included instruments: L.gkpp L.lpibppo L.policy LD.gkpp D.lcomer LD.lcomer D.lgasto
Excluded instruments: L2.lcolocaciones L3.lcolocaciones L2.lfirnb L3.lfirnb L2.lkhum2 L3.lkhum2 L3.lcomer
93
TABLA AIII.9: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento de la
productividad. Medidas financieras: - Colocaciones de la banca comercial
- Intermediación no bancaria
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 7, 117) P-value
L.lcolocaciones 0.8565 0.9857 2197.41 0.0000
L.lfir no bancario 0.7485 0.8770 255.79 0.0000
L.lkhum2 0.9163 0.9684 1098.78 0.0000
L.lcomercio 0.7779 0.8787 217.08 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic
Chi-sq(4)=13.93 P-val=0.0075
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(4)=338.53 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 5.5440
Chi-sq(3) P-val = 0.1360
Instrumented:
L.lcolocaciones L.lfirnb L.lkhum2 L.lcomer
Included instruments: L.gptf L.lpibppo L.policy D.lcolocaciones D.lcomer D.lgasto
Excluded instruments: L2.lcolocaciones L3.lcolocaciones L2.lfirnb L3.lfirnb L2.lkhum2 L2.lcomer L3.lcomer
94
TABLA AIII.10: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento del PIB per
cápita. Medidas financieras: - Colocaciones de la banca comercial
- Interacción entre las Colocaciones y el Índice de Política
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 6, 119) P-value
L.lcolocaciones 0.7920 0.9853 2750.72 0.0000
L.coloc*policy 0.6816 0.9031 236.87 0.0000
L.lkhum2 0.9428 0.9663 1423.01 0.0000
L.lcomercio 0.7615 0.8780 226.34 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic
Chi-sq(3)=14.14 P-val=0.0027
Kleibergen-Paap rk LM statistic Chi-sq(3)=390.61 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 3.1530
Chi-sq(1) P-val = 0.2067
Instrumented:
L.lcolocaciones L.colocpolicy L.lkhum2 L.lcomer
Included instruments: L.gpibpp L.lpibppo L.policy D.lcolocaciones D.lcomer
Excluded instruments: L2.lcolocaciones L3.lcolocaciones L2.colocpolicy L2.lkhum2 L2.lcomer
95
TABLA AIII.11: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento del PIB per
cápita. Medidas financieras: - Colocaciones de la banca comercial
- Interacción entre las Colocaciones y el PIB per cápita inicial.
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 6, 116) P-value
L.lcolocaciones 0.2866 0.9998 85397 0.0000
L.coloc*Lpibppo 0.2857 0.9998 12000 0.0000
L.lkhum2 0.7176 0.9675 1356 0.0000
L.lcomercio 0.7956 0.8855 212 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic
Chi-sq(3)=11.07 P-val=0.0113
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(3)=47.35 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 3.3660
Chi-sq(1) P-val = 0.1858
Instrumented:
L.lcolocaciones L.coloc_lpibppo L.lkhum2 L.lcomer
Included instruments: L.gpibpp L.lpibppo L.policy D.lcolocaciones LD.lcolocaciones D.lcomer D.ipc D.lgasto
Excluded instruments: L3.lcolocaciones L2.coloc_lpibppo L3.coloc_lpibppo L2.lkhum2 L2.lcomer L3.lcomer
96
TABLA AIII.12: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento del PIB per
cápita sin el componente minero. Medida financiera: Colocaciones de la banca comercial
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 5, 119) P-value
L.lcolocaciones 0.8448 0.9864 1866.15 0.0000
L.lkhum2 0.9194 0.9729 1641.71 0.0000
L.lcomercio 0.7362 0.8748 255.80 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic
Chi-sq(3)=11.46 P-val=0.0095
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(3)=419.18 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 1.9410
Chi-sq(2) P-val = 0.3788
Instrumented:
L.lcolocaciones L.lkhum2 L.lcomer Included instruments: L.gpibsm L.lpibsmo L.policy D.lcolocaciones D.ipc
D.lgasto Excluded instruments: L2.lcolocaciones L3.lcolocaciones L2.lkhum2
L2.lcomer L3.lcomer
97
TABLA AIII.13: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento del PIB per
cápita sin el componente minero. Medida financiera: Ratio de intermediación financiera, FIRA
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 4, 120) P-value
L.lfira 0.8038 0.9702 2333.75 0.0000
L.lkhum2 0.8926 0.9731 1889.84 0.0000
L.lcomercio 0.6985 0.8560 341.42 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic
Chi-sq(2)=12.63 P-val=0.0018
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(2)=368.31 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 0.3500
Chi-sq(1) P-val = 0.5542
Instrumented: L.lfira L.lkhum2 L.lcomer Included instruments: L.gpibsm L.lpibsmo L.policy D.lfira D.ipc D.lgasto
Excluded instruments: L2.lfira L3.lfira L2.lkhum2 L2.lcomer
98
TABLA AIII.14: Tests de los instrumentos utilizados en la regresión del crecimiento del PIB per
cápita sin el componente minero. Medidas financieras: - Colocaciones de la banca comercial
- Intermediación no bancaria
Summary results for first-stage regressions
Variable Shea Partial R2 Partial R2 F( 7, 117) P-value
L.lcolocaciones 0.8528 0.9687 1842.97 0.0000
L.lfir no bancario 0.7313 0.8720 213.39 0.0000
L.lkhum2 0.8677 0.9742 1297.89 0.0000
L.lcomercio 0.7210 0.8760 203.42 0.0000
Underidentification tests
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Kleibergen-Paap rk LM statistic
Chi-sq(4)=14.19 P-val=0.0067
Kleibergen-Paap rk Wald statistic Chi-sq(4)=285.36 P-val=0.0000
Overidentification test
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 3.5990
Chi-sq(3) P-val = 0.3082
Instrumented:
L.lcolocaciones L.lfirnb L.lkhum2 L.lcomer
Included instruments: L.gpibsm L.lpibsmo L.policy D.lcolocaciones D.ipc D.lgasto
Excluded instruments: L2.lcolocaciones L3.lcolocaciones L2.lfirnb L3.lfirnb L2.lkhum2 L2.lcomer L3.lcomer
99
APENDICE IV.
ESTADÍSTICOS DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
TABLA AIV.1. Estadísticos básicos de las variables utilizadas
Variable Obs Promedio Desv. Standar Mínimo Máximo
Crecimiento PIB per cápita 131 0.016 0.075 -0.254 0.193
Crecimiento K 131 0.026 0.014 -0.003 0.057
Crecimiento productividad 131 0.006 0.075 -0.263 0.187
Colocaciones 131 0.149 0.099 0.022 0.448
Colocaciones (en logs) 131 -2.130 0.715 -3.820 -0.800
FIRA 131 0.338 0.321 0.085 1.546
FIRA (en logs) 131 -1.361 0.695 -2.470 0.440
Intermediación no bancaria 131 0.189 0.250 0.036 1.226
Intermediación no bancaria (en logs) 131 -2.078 0.781 -3.333 0.204