Shocks regionales, dependencia comercial y desempeño sectorial de la economía uruguaya
- Introducción
- Antecedentes y marco
teórico - Vinculación comercial
con la región a nivel sectorial - Impacto de los shocks
regionales en los PBI sectoriales - VARS, CUASI-VARS y
VECMS - Conclusiones
- Anexos
- Bibliografía
RESUMEN
Diversos trabajos han estudiado el impacto de los
shocks regionales en la economía uruguaya. Este
artículo analiza, desde una perspectiva multisectorial, la
vinculación comercial con la región, y el efecto
que los shocks regionales de actividad y precios
relativos han tenido sobre los PBI sectoriales entre 1983 y 2003,
abarcando los 17 sectores que componen el PBI total. Se
desarrolla una metodología para distinguir entre sectores
regionales, transables y no transables, concluyéndose que
la pertenencia a una u otra de estas categorías
varía en el tiempo y que
en la década de los 90 coexistieron comportamientos
diferenciales entre grupos de
sectores. En la sección econométrica se estiman
modelos
cuasi-VAR, VAR, y VECM para cuantificar la importancia de los
shocks regionales en los PBI sectoriales bajo diferentes
especificaciones, encontrándose que entre 1983 y 2003 la
mayor parte de sectores se vieron afectados por los shocks
regionales, siendo los choques al PBI argentino los más
relevantes. La evidencia encontrada apunta a que un shock
regional positivo provoca una expansión en los sectores
regionales y no transables, en tanto que los resultados son
mixtos con respecto a las actividades más cercanas a la
definición de transables.
ABSTRACT
Many recent works have analyzed the economic impact of
regional shocks on the Uruguayan economy. This article
studies the commercial link of Uruguay with
Argentina and Brazil, and the effect of activity and relative
prices shocks on these neighboring countries during
1983-2003 on the GDP of the 17 Uruguayan sectors that sum up the
overall GDP. A methodology to discriminate between regional,
tradable and non-tradable sectors is developed. This
classification implies that most manufacturing sectors can be
considered as regional sectors by mid-1990's which departs
significantly from the well established thought that
manufacturing is tradable sector. On the econometric part of this
work VAR, cuasi-VAR and VECM are estimated to quantify the
importance of regional shocks on sectoral Uruguayan GDP,
over different model specifications. The results are that most
sectors are significantly influenced by shocks to regional
countries GDP and relative prices, where Argentinean GDP
shocks have the greatest impact on local sectors. The
evidence suggests that a positive regional shock causes a
rise in regional and non-tradable sectors' GDP, but mixed results
are found for sectors that can be considered as tradable.
Keywords: sectoral output, regional shocks, Vector
Autoregresssion (VAR).
JEL Classification: C32, F14, E23, F41.
Uruguay es una pequeña economía comercial y
financieramente abierta por lo cual depende considerablemente de
la situación económica externa. Los acuerdos
bilaterales firmados con Argentina y Brasil en la
década del 70 (CAUCE y PEC respectivamente) sentaron las
bases de una estrecha vinculación con la región, la
cual fue luego profundizada con el proceso de
integración
económica del Mercado
Común del Sur (MERCOSUR).
Esto ha provocado una mayor sensibilidad de la
economía uruguaya ante los cambios en las condiciones
económicas imperantes en estos dos grandes países
vecinos, los cuales son, además, altamente inestables en
comparación con las economías
desarrolladas.
La vinculación de Uruguay con sus dos mayores socios
comerciales y el efecto de los shocks regionales en las
variables
macroeconómicas más importantes ha sido abordado
desde diversos ángulos en la literatura existente. La
evidencia apunta a que, en efecto, los desarrollos
económicos de Argentina y Brasil afectan
significativamente a la actividad económica
uruguaya.
El objetivo de
este trabajo es
profundizar desde una perspectiva multisectorial el análisis sobre la interrelación
comercial y financiera de Uruguay con la región y el
impacto de los shocks a las principales variables
económicas de Argentina y Brasil en el nivel de actividad
de la economía uruguaya.
El resto del trabajo presenta la siguiente estructura: en
el capítulo dos se expone una síntesis
de los antecedentes relevantes; el capítulo tres aborda la
vinculación comercial y financiera de Uruguay con la
región por sectores de actividad realizando una
clasificación tentativa de los sectores de acuerdo a los
tres bienes
definidos en el modelo de tres
bienes de Bergara, Dominioni y Licandro (1995); el cuarto
capítulo presenta el estudio econométrico sobre la
importancia de los shocks regionales en los PBI
sectoriales; en el capítulo cinco se presentan las
principales conclusiones del presente trabajo.
A los efectos de poder abordar
la problemática planteada, se tomó como base de
análisis el modelo desarrollado por Bergara, Dominioni
y Licandro (1995) el cual tiene una apertura sectorial en
función
de la vinculación de las diferentes actividades
productivas con el resto del mundo y la región.
Estos autores ampliaron el modelo de economía dependiente
o modelo australiano incorporando un nuevo sector, el de bienes
regionales, y manteniendo los sectores transable y no transable
con las mismas especificaciones del modelo original. El precio de los
bienes regionales puede variar ante cambios en la demanda de los
países de la región o en la relación
gasto-ingreso domésticos y generar así
modificaciones en los precios relativos con respecto a los otros
dos bienes. Este modelo, al distinguir entre bienes regionales,
transables y no transables, permite analizar los efectos
diferenciales de los shocks regionales en los distintos
sectores.
Sin perjuicio de los aspectos positivos recién
señalados, el modelo de tres bienes de Bergara, Dominioni
y Licandro (o simplemente, modelo de tres bienes) presenta
algunos resultados que no se ajustan al comportamiento
de corto plazo que ha tenido la economía uruguaya frente a
shocks regionales negativos. En concreto, el
modelo predice que el efecto de un shock regional adverso
en el corto plazo (caída del tipo de cambio
real bilateral de Uruguay con la región o reducción
del nivel de actividad de la región) es incierto para la
producción del sector no transable y
positivo para el sector transable. Ello discrepa con el
desempeño de la economía uruguaya en el marco de
las crisis
regionales recientes (brasileña en 1999 y argentina en
2001), donde se observaron caídas generalizadas entre los
diferentes sectores de actividad domésticos.
La introducción de un mercado de trabajo de
acuerdo al "Enfoque de los contratos"
cambiaría las conclusiones del modelo en el corto plazo,
produciendo resultados más acordes con la realidad
económica uruguaya reciente. El mencionado enfoque parte
de un mercado de trabajo neoclásico sin fricciones, pero
asume que trabajadores y empresarios firman un contrato al
inicio del período por un salario nominal
tal que, de verificarse el nivel de precios esperado, el salario
real sea el que equilibra el mercado de trabajo.
Con esta modificación, el modelo permite que la
economía se aparte del pleno empleo en el
corto plazo. A largo plazo, el pleno empleo se mantiene ya que al
renovarse los contratos de trabajo el salario nominal pactado
comienza a reflejar las nuevas condiciones del mercado laboral y, por
esta vía, a eliminar cualquier exceso de oferta o de
demanda. Con esta nueva modelización, un shock
regional negativo provoca, a corto plazo, una caída de la
producción de los sectores regional y no transable
(más fuerte en el primero) sin afectar al sector
transable. A largo plazo, en cambio, se
mantienen las mismas conclusiones del modelo original.
Adicionalmente, se supone que el tipo de cambio está fijo,
lo cual responde, en términos generales, a la
situación promedio que vivió Uruguay durante el
período analizado en las secciones empíricas.
La literatura existente hasta el momento se centra en
cuantificar el efecto de las fluctuaciones de las principales
variables de Argentina y Brasil en la realidad económica
uruguaya desde un ángulo netamente macroeconómico,
encontrando una fuerte relevancia de las mismas.
Favaro y Sapelli (1986) utilizan una serie de modelos
VAR para analizar la importancia de las variables externas en los
ciclos en la actividad económica uruguaya. Para el
período 1943-1984, encuentran una gran importancia de las
variables externas (principalmente regionales) en la
determinación de la actividad económica uruguaya.
De acuerdo con los autores, ello se explica, en parte, por la
relevancia de los bienes transados regionalmente.
Masoller (1998a) estudia la influencia de los
shocks regionales en dos variables macroeconómicas
uruguayas clave durante el período 1974-1997: el PBI real
y los precios al consumo
medidos en términos de dólares. A partir de modelos
cuasi-VAR encuentra que un shock regional favorable
expande la producción domestica, causa inflación y
aprecia el tipo de cambio real. Concluye que la inestabilidad
regional fue la principal fuente de perturbaciones externas que
enfrentó la economía uruguaya en el período
analizado, con una mayor importancia de Argentina.
Talvi y Bevilaqua (1999) realizan un
análisis sobre la importancia de Brasil como socio
mayoritario del MERCOSUR y su influencia sobre las
economías de los restantes países miembros.
Concluyen que la vulnerabilidad macroeconómica de los
países más pequeños del bloque frente a los
shocks de Brasil y Argentina es mayor, cuanto mayor sea la
importancia de los bienes regionales en su comercio
exterior. Los autores realizan una clasificación de
los bienes y servicios
comercializables identificando cuáles de éstos
tienen mayor facilidad para encontrar mercados
alternativos al regional.
En su trabajo monográfico, Cuadrado y Queijo
(2001) realizan un análisis sobre distintos
métodos
para realizar predicciones sobre la evolución del PBI uruguayo. A partir de las
estimaciones realizadas para los modelos de Vectores
Autorregresivos (VAR) concluyen que los parámetros
estimados indican que un shock al PBI de Argentina
repercute más rápidamente en el nivel de actividad
uruguayo que uno al PBI de Brasil, y que la evolución de
las variables de los países socios de Uruguay en el
MERCOSUR aporta valiosa información para comprender la dinámica del PBI trimestral uruguayo.
Más recientemente, Lanzilotta, Llambí y
Mordecki (2002) estiman el impacto de los
shocks argentinos y brasileños sobre el nivel de
actividad de Uruguay utilizando las técnicas
de cointegración y vectores con mecanismo de
corrección de error (VECM). Estiman un VECM para el
período 1980-2002 en el cual la relación de
equilibrio de
largo plazo entre las variables implica que la tasa de
crecimiento del PBI uruguayo es aproximadamente el promedio de la
tasa de crecimiento de Argentina y Brasil; el efecto inicial de
un shock a la tasa de crecimiento del PBI argentino es
mayor que uno a la tasa de crecimiento del PBI de Brasil. La
conclusión general del trabajo es que la economía
uruguaya está íntimamente ligada a las de Argentina
y Brasil, siendo el canal comercial uno relevante en la
transmisión de los shocks de precios y actividad
surgidos en las economías vecinas hacia la uruguaya.
VINCULACIÓN COMERCIAL CON LA
REGION A NIVEL SECTORIAL
El período analizado fue 1994-2001. Los sectores fueron
definidos al máximo nivel de desagregación
disponible para los datos de valor bruto de
producción (VBP) anual a precios corrientes presentados en
las Cuentas
Nacionales, los cuales corresponden al nivel de División
(primeros dos dígitos) de la Clasificación
Internacionales Industrial Uniforme (CIIU) Revisión 2.
Así, el indicador para medir el grado de
vinculación comercial con la región en forma
reducida es la participación de las ventas que es
adquirida por residentes argentinos y brasileños. En el
caso de los sectores productores de bienes el mismo se deriva de
la división entre las exportaciones de
bienes a precios FOB a la región expresadas en pesos
uruguayos y el valor bruto de producción del sector a
precios corrientes.
Para los sectores de servicios no existe información
precisa sobe sus exportaciones y, menos aún, de las mismas
por país de destino. Por este motivo, gran parte del
trabajo efectuado en el marco de la construcción de los indicadores
fue precisamente estimar estas exportaciones y distinguir, en
todos los casos, la fracción destinada a la región.
Por lo tanto, para aproximarse al concepto de
vinculación comercial regional se desarrollan los
siguientes indicadores para cada año:
Descripción de los | ||
Indicador | Definición | Propósito |
(1) Xi / VBPi | Exportaciones sobre Valor Bruto de | Muestra la importancia de las ventas al exterior |
(2) X.regi / Xi | Exportaciones regionales sobre total de | Señala la importancia de las ventas a la |
(3)= (1) x (2) X.regi / VBPi | Exportaciones regionales sobre VBP para el sector | Este es el indicador de resumen que |
(4) X.ari / VBPi | Exportaciones a Argentina sobre VBP para el sector | Apertura del indicador de resumen (3) para el caso |
(5) X.bri / VBPi | Exportaciones a Brasil sobre VBP para el sector | Apertura del indicador de resumen (3) para el caso |
La aproximación de un sector particular a la
definición teórica de uno u otro sector de acuerdo
al modelo de tres bienes, puede ser aproximado por la
participación del total de exportaciones en el VBP del
sector y de la participación de las exportaciones a la
región en el total de exportaciones del sector.
Por definición, un sector productor de bienes
regionales (o simplemente un sector regional) enfrenta una
demanda compuesta por el mercado interno y la región. Por
lo tanto, un sector que presente una relación de
exportaciones sobre VBP significativa y cuyas ventas al exterior
sean fundamentalmente a la región, podría
asimilarse a un sector productor de bienes regionales.
Un sector que exporte una parte muy baja o nula de su
VBP se asemejará a uno productor de bienes no exportables
o, a los efectos de este trabajo, no transables.
Por último, un sector que destine la mayor parte
de sus ventas al exterior y que las mismas se dirijan
fundamentalmente a mercados extrarregionales se acercaría
más a la definición teórica de productor de
bienes exportables internacionalmente (o simplemente
transables).
Gráficamente, lo anterior puede sintetizarse de
la siguiente forma:
El gráfico refleja como es posible descomponer el
indicador de dependencia comercial regional (X.reg/VBP) en sus
dos dimensiones (X.reg/X.tot y X.tot/VBP) y cómo ciertas
combinaciones de estos dos componentes se asocian con cada uno de
los tres sectores teóricos. Por otro lado, es posible
trazar curvas (hipérbolas equiláteras) que muestran
las distintas combinaciones de grado exportador (X.tot/VBP) y
concentración de las exportaciones a la región
(X.reg/X.tot) que implican un mismo valor del indicador resumen
de dependencia comercial regional. A medida que estas curvas se
alejan del origen, la dependencia comercial regional aumenta (en
el gráfico X.reg/VBP0 <
X.reg/VBP1).
Turismo
Para las exportaciones de servicios turísticos existe
la dificultad de conocer cuáles son los sectores de origen
(aquellos que prestan el servicio a los
turistas que ingresan al país) y, en menor medida,
cuál es el país de destino de estas exportaciones.
Por ello se solicitó al Ministerio de Turismo una apertura
especial de la información sobre el gasto de los turistas
por tipo de gasto (alojamiento, alimentación,
compras y
otros) y por nacionalidad
(o país de residencia en el caso de los uruguayos que
residen en el exterior).
Así, dentro del gasto del turismo receptivo en
alojamiento se pudo atribuir directamente el gasto en hoteles y appart hoteles al sector
Restaurantes y Hoteles, en tanto que el resto fue asimilado al
pago por concepto de alquileres y comisiones a inmobiliarias por
lo que se tomó como exportación de servicios del sector Bienes
Inmuebles.
En una segunda instancia se prosiguió a asignar el
gasto en Alimentación y de Otros gastos por sector
de actividad. Así, el gasto de Alimentación fue
asignado a los sectores Comercio y
Restaurantes y Hoteles, mientras que Otros gastos se computaron a
Servicios de Diversión y Esparcimiento, Servicios
Personales y de los Hogares y Servicios Sociales y Comunales,
Comercio, Transporte y
Electricidad,
Gas y Agua. Ello se
realizó en base a información parcial suministrada
por el área Cuentas Nacionales del BCU sustentada en una
encuesta
realizada por el Ministerio de Turismo en el año 1981.
A los efectos de asignar el gasto de turistas en compras y
otros gastos (de acuerdo a los rubros de la Encuesta de Turismo
Receptivo que realiza el Ministerio de Turismo) a los distintos
sectores de actividad, se utilizó la siguiente
estructura:
Establecimientos financieros
En el caso del sistema
financiero se estimó la participación de las
operaciones
vinculadas a la región sobre la base de un modelo
simplificado que asume que la totalidad del negocio corresponde
al margen de intermediación. Asimismo, la importancia de
la región en el sector se consideró como la
participación del margen obtenido a partir de
depósitos de no residentes regionales en el margen
total.
Así, se supuso que la operativa del sector se resume
en tres tipos diferentes: (a) depósitos de residentes
prestados a residentes; (b) depósitos de no residentes
prestados a residentes y; (c) depósitos de no residentes
prestados a no residentes. El margen de cada una de estas
operativas se atribuyó a operaciones locales y externas en
función del origen de los depósitos. Asimismo,
dentro de los depósitos de no residentes, se asumió
que el 80% corresponde a capitales argentinos, el 15% a
brasileños y el 5% a otros.
El margen de intermediación se obtuvo a partir del
cálculo
de la diferencia entre el ingreso proveniente de los créditos otorgados (calculado como el
producto de
las tasas activas por los saldos promedios de créditos) y
el costo pagado por
los fondos captados para cada una de las tres operativas
identificadas. En todos los casos el margen se computó en
dólares, por lo cual las tasas de
interés en moneda nacional se convirtieron a su
equivalente en dólares utilizando la devaluación punta a punta del
período analizado y los saldos de depósitos y
créditos en pesos se expresaron en dólares
empleando para ello el tipo de cambio de fin de
período.
En el cálculo de los ingresos
derivados de créditos a residentes se empleó el
promedio de las tasas de interés
normal y preferencial de operaciones a plazo fijo hasta 6 meses
en moneda nacional y, el promedio de las tasas de interés
comercial normal y preferencial, para las colocaciones en moneda
extranjera. El cálculo del costo de los depósitos
de agentes residentes se realizó aplicando al promedio
anual de los fondos captados la tasa de
interés pasiva de un mes y hasta seis meses de plazo
para depósitos en moneda nacional y en moneda extranjera
respectivamente.
Por su parte, el margen obtenido a partir de los
depósitos de no residentes se obtuvo a partir de la
diferencia entre los ingresos provenientes de los créditos
otorgados tanto a residentes como a no residentes fondeados con
estos depósitos y el costo de los mismos. El crédito
otorgado a residentes fondeado con depósitos externos fue
estimado aplicando la relación
crédito/depósito de todo el sistema
financiero de ese año al total de depósitos de no
residentes y, restando de este monto, el total de crédito
otorgado a no residentes. Para la obtención del margen de
intermediación se supuso que la tasa de interés
pagada a los depósitos de no residentes fue la misma que
la de los depósitos de residentes, mientras que la tasa
para las operaciones activas con no residentes fue, en promedio,
tres puntos porcentuales superior.
Construcción
Dada la carencia de información sobre la
participación de agentes externos en el sector
Construcción, la importancia de la región en este
sector se estimó a partir de la cantidad de metros
cuadrados de los permisos de construcción expedidos por
las intendencias departamentales. En concreto, se asumió
que la construcción privada podría ser asignada
entre los distintos departamentos en función de la
cantidad de metros cuadrados de los permisos de
construcción otorgados por las intendencias de cada uno de
los departamentos.
Por otro lado, se asumió que la mayor relevancia de la
demanda de vivienda nueva por parte de no residentes se
producía en el departamento de Maldonado, en línea
con el principal destino del turismo receptivo.
Por último, a los efectos de estimar la fracción
de las nuevas construcciones en Maldonado que se destina a
satisfacer la demanda de no residentes (entre otras, de
alojamiento, comida y esparcimiento) se tomó un porcentaje
arbitrario de 50%. Es decir, que se está suponiendo que la
mitad de los metros cuadrados autorizados para construir en
Maldonado están asociados al turismo receptivo, o dicho de
otra forma, no se construirían de no existir la afluencia
de turistas extranjeros a Maldonado.
A la fecha de elaboración de este trabajo no se
encontraban disponibles los datos sobre los metros cuadrados de
los permisos de construcción para 2001, por lo que los
indicadores fueron calculados únicamente hasta 2000.
Transporte
El indicador de dependencia comercial regional no pudo ser
calculado para el total del sector Transporte y Comunicaciones
debido a la inexistencia de información que pudiera
indicar la importancia de la región en la actividad del
sector Comunicaciones. Sin embargo, para el sector Transporte
sí se pudo realizar el análisis correspondiente.
Las exportaciones de servicios de flete, tal como se computan en
la Balanza de Pagos
fueron asignadas por destino geográfico utilizando como
ponderador la distribución de las exportaciones de
bienes. Por su parte, el transporte de pasajeros fue asignado de
acuerdo a la cantidad de turistas ingresados, según su
país de origen.
A continuación se presenta el cuadro resumen
de los indicadores de dependencia comercial regional
para el promedio del período 1994-2001 para cada
uno de los sectores analizados. Los sectores se
presentan en orden decreciente de vinculación
comercial con la región.Para ver el gráfico
seleccione la opción "Descargar" del menú
superiorResulta evidente la existencia de una gran
diversidad de situaciones que van desde una
participación de las exportaciones regionales en
las ventas totales (VBP) de 24% para la industria productora de Productos metálicos, maquinaria y
equipos, hasta valores despreciables e incluso nulos
para una serie de sectores de servicios usualmente
considerados productores de bienes no transables tales
como Servicios sociales y otros servicios comunales,
Electricidad, gas y agua, y Servicios del Gobierno General.Un aspecto de interés es que dentro de
los sectores que presentan un mayor índice de
exportaciones regionales sobre ventas hay,
además de rubros industriales, otros sectores
primarios como Pesca, pero también varios rubros
de servicios, unos vinculados al comercio exterior
(Transporte), otros ligados al turismo (Servicios de
diversión y esparcimiento, Restaurantes y
hoteles) y a la actividad financiera (Establecimientos
financieros).En el período analizado, la dependencia
comercial con la región de los sectores
oferentes de servicios se debió en mayor medida
a la demanda de parte de argentinos, aunque la
importancia de Brasil en la facturación de estas
actividades no es despreciable, e incluso es
significativa en el caso de Transporte y almacenamiento.En cambio, los sectores productores de bienes
que están comercialmente más ligados a la
región de acuerdo con el indicador de resumen,
están vinculados en mayor medida a la demanda
brasileña. La excepción a esta
generalidad está dada por la rama industrial 38
(Productos metálicos, maquinaria y equipo),
donde la mayor parte de las ventas a la región
se destina a Argentina.Distribución de
Sectores según Peso de las Exportaciones a
Argentina y Brasil en el Total de su VBP – Promedio
1994-2001Para ver el gráfico
seleccione la opción "Descargar" del menú
superiorFuente: elaboración propia en base a
BCU, INE y Ministerio de TurismoAl analizar los indicadores por país se
aprecia que las actividades que dependen en mayor grado
de Argentina son, en primer lugar, Productos
metálicos, maquinaria y equipos (aquí
pesa fundamentalmente la actividad automotriz, que
produce automóviles y autopartes a
pequeña escala con ese destino) que en el
promedio de 1994-2001 colocaron el 16% de su
producción en dicho mercado. En segundo lugar
aparecen sectores proveedores de servicios
turísticos, financieros y de transporte. Dentro
de los primeros están Servicios de
diversión y esparcimiento, y Restaurantes y
hoteles, para los cuales entre un 11% y 12% de su
producción fue adquirida por turistas
argentinos, en tanto que la importancia de las
operaciones fondeadas con depósitos de
argentinos habría reportado para el sistema
financiero más de un 9% de su negocio durante el
período analizado. Los servicios de transporte
ligados a Argentina representaron en el promedio
1994-2001 cerca del 9% de las ventas del sector. La
importancia de la demanda argentina por servicios de
transporte se debe al flujo de bienes con ese
país y al impacto del turismo en el transporte
de pasajeros.En tanto, la vinculación comercial con
Brasil durante 1994-2001 fue más fuerte en la
Pesca (exportó casi el 15% de su
producción a Brasil en ese lapso), seguida con
14% y 10% por las Industrias metálicas
básicas (rama 37) y la división
industrial 31 (Productos alimenticios, bebidas y
tabaco) respectivamente.La cantidad de sectores que dependen
comercialmente en forma significativa de alguno de los
dos países de la región (tomando como
límite una participación de 6% o
más de las ventas a ese mercado sobre el VBP) es
mayor en Argentina que en Brasil (8 en el primer caso y
6 en el segundo).Distribución de
Sectores según (X.tot / VBP) y (X.reg /
X.tot)Promedio
1994-2001
Fuente: elaboración propia en base a
BCU, INE y Ministerio de TurismoA partir de un ordenamiento de los diferentes
sectores en el plano formado, por un lado, por el peso
de las exportaciones en la producción total
(X.tot / VBP) y, por otro, por el peso de la
región en las exportaciones del sector (X.reg /
X.tot), es posible identificar en dicha superficie la
ubicación de los tres sectores teóricos
del modelo de tres bienes, lo cual resulta de
particular importancia para conocer en qué
medida los diversos sectores se asimilan a cada uno de
los sectores teóricos.La Industria manufacturera incluye una
gran diversidad de situaciones al nivel de
división industrial. Si bien a nivel global se
observa un importante relacionamiento con la
región, al realizar un análisis
más desagregado se observan, como es de esperar,
divisiones por encima y por debajo del grado de
vinculación comercial con la región del
promedio de la industria.En este sentido, la división
Productos metálicos, maquinaria y equipo
(división 38) aparece como la más
vinculada a la región, realizando ventas al
exterior por el 27% del total de sus ventas y
destinando a los países vecinos (principalmente
Argentina) casi el 90% de las mismas. Como ya se
mencionó, las exportaciones del sector
corresponden a automóviles y autopartes que se
comercializan fundamentalmente al mercado argentino. En
este caso, el sector, a pesar de ser productor de
bienes (y por lo tanto asimilarse naturalmente a la
categoría de transable en la medida que exporta
buena parte de su producción) casi la totalidad
de sus colocaciones externas se dirigen a países
de la región y, por lo tanto, se acerca mucho a
la definición de bien regional. En similar
posición, el sector Industrias
metálicas básicas (división
37) muestra una importante relación
comercial con la región, ya que del 36% de las
ventas que destina al exterior, el 59% se dirige a la
región.El sector Textiles, prendas de vestir e
industria del cuero (rama 32), a pesar de mostrar
una importante relación con la región a
partir del indicador de resumen, sólo destina a
la región la quinta parte de sus exportaciones.
En este caso, a pesar de tener un elevado indicador de
dependencia comercial regional, el sector se aproxima
más a un sector transable ya que enfrenta una
demanda tan elástica que el precio se puede
considerar como dado o exógeno. De hecho, la
mayor parte de las exportaciones del sector
corresponden a cueros y lana con bajo valor agregado,
es decir, commodities. Desde el punto de vista de la
vulnerabilidad del sector ante un shock externo
en uno de los dos grandes países vecinos, la
baja participación de las ventas a la
región en el total de ventas externas es un
factor defensivo. Parece razonable pensar que ante una
caída de la demanda, digamos argentina, aunque
inicialmente el impacto sea significativo (esto es lo
que estaría reflejando el indicador de resumen),
en un período relativamente breve el sector
podría estar en condiciones de redireccionar las
exportaciones perdidas en Argentina a otros mercados
extrarregionales, lo cual no es posible, por ejemplo,
en sectores que concentran más sus exportaciones
en el mercado regional, como la división
Productos metálicos, maquinaria y
equipo.A pesar de presentar una baja relación
entre exportaciones y VBP, las ventas a la
región de Productos químicos
(división 35) abarcaron más del 80% de
las exportaciones totales del período 1994-2001,
principalmente por las ventas a Brasil. Debido a la
fuerte concentración de exportaciones en la
región, el sector se acerca más a la
definición de productor de bienes
regionales.Las ventas a la región de Alimentos,
Bebidas y Tabaco (rama industrial 31) representan
el 41% del total de las exportaciones, destinando al
exterior el 27% de sus ventas. En este caso, el sector
presenta una relativamente baja exposición de sus exportaciones a
la región, aunque debido a que exporta una
fracción significativa de sus ventas, la
importancia de la región en su
facturación total es relevante. En la medida que
la demanda externa que enfrenta tiene un componente
extrarregional destacado, el sector se acerca en mayor
medida a un sector transable internacionalmente, donde
los precios vienen dados del exterior.Los sectores productores de Papel,
productos de papel e imprentas (rama 34) y de
Productos minerales no metálicos (rama
36), si bien exportan un parte muy baja de su
producción, las ventas al exterior están
en su mayoría dirigidas a la región, por
lo que estarían más próximos a la
definición de bienes regionales.La participación de las exportaciones
en el total del VBP del sector Productos de madera, muebles y otras (ramas 33 y
39) alcanza a 15%, mientras que se destinan a la
región el 45% del total de las exportaciones. En
este caso, como en el de Alimentos, Bebidas y Tabaco, la
actividad estaría más próxima a la
definición de sector transable.Por su parte dentro de los sectores oferentes
de servicios, el más comprometido con la
región es el sector Servicios de
diversión y esparcimiento, el cual junto con
los sectores Establecimientos financieros,
Restaurantes y hoteles, y Transporte y
almacenamiento, muestra una participación
relativamente baja de las exportaciones en el total de
sus ventas y una elevada importancia de la
región en el total de las ventas al exterior
(mayor a 60% en todos los casos). En la medida que casi
la totalidad de la demanda que enfrentan estos sectores
está compuesta por la interna y la de residentes
en la región, los mismos caen dentro de la
definición de sector regional.En el caso del sector
Construcción, se observa un indicador de
resumen relativamente elevado y donde su demanda
proviene casi exclusivamente del mercado interno y de
la región, por lo que puede asumirse que este
sector se aproximaría más a la
definición de productor de bien
regional.En el caso del sector Pesca, se observa
que el mismo dirige al exterior la cuarta parte de sus
ventas, de las cuales cerca del 60% en promedio en el
período estudiado se dirigieron a la
región y, por lo tanto, este sector muestra una
importante dependencia de lo que suceda en los dos
mayores socios del MERCOSUR y se acerca a la
definición de sector regional.El sector Agropecuario, muestra un bajo
indicador de vinculación comercial regional
debido a que las exportaciones del sector son bajas,
tanto hacia la región como al resto del mundo.
Por lo tanto, de acuerdo a estos indicadores
debería suponerse que la vinculación del
sector con la región no sería importante
y, por lo tanto, aparecería más como un
sector productor de bienes transables. Sin embargo,
debe tenerse en cuenta que en este trabajo sólo
se está considerando la relación
comercial directa del sector con la región en
cuanto a sus exportaciones, dejando de lado la
vinculación indirecta que el mismo tiene con la
región a través de la industria
alimenticia, la cual sí presenta un
relacionamiento comercial con la región
más elevado.Por último, Canteras y minas,
Servicios personales y de los hogares, Servicios
sociales y otros servicios comunales, Comercio,
Servicios del Gobierno General, Bienes inmuebles y
Electricidad, Gas y Agua presentan escasa o nula
demanda externa y, por tanto, desde el punto de vista
práctico, pueden considerarse como sectores no
transables.- Resultados para el promedio
1994-2001 - Evolución
temporal de los indicadores de dependencia comercial
regional durante el período
1994-2001
Hasta ahora se presentaron y analizaron los indicadores
de vinculación o dependencia comercial regional para
el conjunto del período 1994-2001. Sin embargo, es
posible observar cambios significativos en la forma y
magnitud de la vinculación de los sectores con la
región. En el Anexo I se presenta el detalle de la
evolución anual del indicador resumen de la
dependencia regional y sus dos componentes para el
período 1994-2001.Asimismo, a los efectos de su interpretación más directa,
seguidamente se presenta una serie de gráficos sobre esta evolución.
Los gráficos muestran los movimientos de cada uno de
los sectores en el plano formado por los dos indicadores
que componen el indicador resumen de la dependencia
regional (X.tot/VBP – X.reg/X.tot). En cada caso se indica
la posición de cada sector en 1994 y 2001, mientras
que el resto de valores se encuentran ligados mediante
líneas de acuerdo a su secuencia temporal. A partir
de la serie de gráficos que se presentan
seguidamente es posible extraer una serie de elementos de
interés. En efecto, en los mismos se identifican
tres tipos de comportamientos claramente diferenciados.Un primer grupo de
sectores está conformado por aquellos que mostraron
un comportamiento de apertura hacia el exterior con
diversificación de mercados entre 1994 y 2001. Es
decir, incrementaron la fracción de sus ventas
destinada al resto del mundo al tiempo que incrementaron la
importancia relativa de los mercados extrarregionales en
sus colocaciones al exterior. En este grupo se pueden
situar las actividades de las Industrias metálicas
básicas (rama 37), las ramas 33 y 39
(Productos de madera, muebles y otras industrias
manufactureras). En el caso de las ramas 33 y 39, por
ejemplo, el sector pasó de exportar cerca de 7% de
su producción en 1994 (que dirigía en mayor
medida a la región) a vender más del 20% al
exterior, principalmente a mercados extrarregionales.
Debido a la magnitud de estos cambios, en los dos casos es
posible afirmar que entre 1994 y 2001 estos dos sectores
pasaron de ser básicamente regionales o no
transables, a presentar características de sectores
transables internacionalmente, o simplemente
transables.En segundo lugar, hay una serie de actividades que
podríamos llamar oportunistas, tales como Transporte
y almacenamiento, Agro, y Productos minerales no
metálicos. Para estos sectores, la exposición
a la región aumentó entre 1994 y 1998, en
línea con el avance del MERCOSUR y con las
condiciones macroeconómicas favorables de la
región. A partir de 1999, sin embargo, la
situación económica regional se vuelve
adversa y los sectores mencionados logran deshacer, al
menos parcialmente, el camino andado hasta 1998, reduciendo
su vinculación comercial con la región por
medio de un incremento de su esfuerzo exportador y un
recorte de la proporción de las exportaciones que se
destina a Argentina y Brasil. Es decir que si bien estos
tres sectores presentaron sobre fines de la década
de 1990 características de sector regional, ante el
deterioro del escenario regional, los mismos retomaron una
ubicación en el plano X/VBP – X.reg/X.tot propia de
los sectores transables.Por último, las gráficas evidencian un tercer grupo
de sectores que se mantienen esencialmente estáticos
durante el período analizado. En este grupo podemos
ubicar actividades no transables (Construcción,
Servicios personales, Gobierno, Bienes inmuebles, Comercio,
Servicios sociales y otros comunales, y Electricidad, gas y
agua) así como también otras de carácter regional (Diversión y
esparcimiento, Restaurantes y hoteles, Productos
metálicos, maquinaria y equipo, y Productos
químicos). Es interesante recalar la importancia de
este último subgrupo, el cual está conformado
por sectores regionales que, a pesar de la crisis regional
de fines de 1998 a 2001, no se observan cambios en la
posición de los sectores en el plano X.reg/X.tot –
X.tot/VBP; corresponderían a sectores regionales sin
capacidad efectiva de redireccionamiento de sus
exportaciones hacia fuera de la región.Evolución de cada sector en el
plano X.reg / X.tot – X.tot / VBPPeríodo 1994-2001
IMPACTO DE LOS SHOCKS REGIONALES EN
LOS PBI SECTORIALESEn los últimos años, diversos trabajos
han cuantificado la importancia de los shocks
regionales en la actividad económica uruguaya desde
una perspectiva macroeconómica, analizando el efecto
de los shocks al PBI y a los precios relativos de
Argentina y Brasil en el PBI agregado uruguayo y, en
algunos casos, en otras variables como los precios
internos.El presente trabajo, en cambio, pretende conocer si
los shocks provenientes de la región afectan
a todos los sectores por igual, o si por el contrario, su
efecto es diferenciado entre los mismos y, por lo tanto, es
posible hablar de la existencia de sectores más
vulnerables a los shocks regionales. También
se realiza un esfuerzo por encontrar cuáles son los
shocks regionales más relevantes para cada
sector de actividad.- Resultados obtenidos
- Metodología
Raíces unitarias y cointegración
La literatura reciente que emplea modelos VAR, usualmente
comienza por el estudio de las series que lo conforman y, en
particular, analizan la presencia o no de raíces unitarias
regulares o estacionales en las mismas. Ello se debe a que existe
una forma particularmente apropiada para especificar el modelo en
función del orden de integración de las series, es decir, si las
mismas son procesos
integrados de orden igual o mayor que uno (es decir, si son I(1)
o I(2)) o si por el contrario, son procesos estacionarios, I(0).
Asimismo, en el caso de que las series sean integradas de orden
"d", la modelización apropiada dependerá de si las
mismas están cointegradas CI(d,d) o no, lo que implica que
en el primer caso existen combinaciones lineales de las series,
en al menos un sentido dado por un vector de
cointegración, que son estacionarias.
El punto central en esta estrategia es
entonces determinar si las series son, en primer término,
estacionarias o si por el contrario contienen raíces
unitarias. En este segundo caso es además necesario
establecer si existe o no cointegración entre las series.
Por desgracia los tests de raíces unitarias y
cointegración (que en el caso del test de Johansen
puede considerarse como una extensión multidimensional del
test de Dickey-Fuller aumentado -ADF) poseen baja potencia en
muestras pequeñas. Esto implica que la probabilidad de
rechazar hipótesis falsas es baja, o lo que es lo
mismo, que es bastante probable aceptar una hipótesis cuando
la misma es falsa. En términos de un test frecuente para
la contrastar la presencia o no de raíces unitarias, el
Dickey-Fuller, el aceptar una hipótesis falsa implica
concluir que la serie es integrada cuando en realidad no lo
es.
Por este motivo, en el presente trabajo se optó por
analizar los resultados de los tres modelos indicados bajo los
diferentes resultados de los tests de raíces unitarias y
cointegración, esto es, VAR en niveles, VAR en diferencias
y VECM, confiando en que existan resultados que sean
válidos con independencia
de la modelización escogida.
Un segundo aspecto central en el enfoque escogido es la
utilización de dos aproximaciones complementarias para el
estudio del impacto de los shocks regionales en los PBI
sectoriales de Uruguay. Por un lado, se estimaron dos modelos
basados en la técnica de los near-VAR o cuasi-VAR,
uno en niveles y otro en diferencias, donde los siete sectores
que integran el PBI uruguayo a un nivel de desagregación
de un dígito de la codificación CIIU rev. 2 integran el
conjunto de variables endógenas de cada modelo junto a una
serie de variables adicionales.
En segundo término, se estimaron una serie de
modelos VAR y VECM para cada uno de los 17 sectores de actividad
que conforman el PBI uruguayo a un nivel de apertura de dos
dígitos de la CIIU rev. 2. En todos los casos, las
variables explicativas incluidas en los diferentes modelos fueron
las mismas, de forma que los resultados pudieran ser
comparables.
La metodología VAR fue iniciada por Christopher Sims
en su trabajo de 1980, Macroeconomics and Reality y
surgió como una alternativa a los grandes modelos de
ecuaciones
simultáneas del estilo de la Cowles Comission que, de
acuerdo con Sims, imponían sobre el sistema "restricciones
increíbles" a priori. Los sistemas de
vectores autorregresivos VAR son modelos multivariantes en los
cuales cada variable es explicada por sus propios rezagos y los
de las restantes variables del sistema. También puede
incluir variables exógenas y componentes
determinísticos como constantes, dummies estacionales o
tendencias lineales.
Siguiendo a Enders (1995), la especificación del
modelo VAR bivariado (n=2) sin dummies, tendencias
lineales ni variables exógenas y con un solo rezago de las
variables endógenas (p=1) puede expresarse como un sistema
de ecuaciones de la siguiente forma:
Donde se asume que:
- yt y zt son
estacionarias, - e yt
y e
zt son ruido blanco
con desviaciones s
y y s z respectivamente, y - {e
yt} y {e zt} son perturbaciones ruido
blanco incorrelacionadas.
Las perturbaciones e yt y e zt corresponden a innovaciones
puras (o shocks) a las propias variables explicadas en
cada ecuación, en este caso, a yt y
zt respectivamente.
En este sistema se puede observar la interacción contemporánea entre los
shocks de una variable en la otra. Por ejemplo, si
b21 no es cero, e yt tiene además del efecto
directo en yt un impacto contemporáneo
indirecto en zt.
El sistema conformado por (1) y (2) no es de forma
reducida ya que existen interacciones contemporáneas entre
las variables endógenas y, por lo tanto, no puede ser
estimado (para el caso de la ecuación (1), por ejemplo, el
término de perturbación e yt estaría
correlacionado con uno de los regresores – zt – lo que
invalidaría la estimación por métodos
convencionales).
Para su estimación, el sistema debe ser
transformado a su forma reducida. Para ello resulta conveniente
expresar el VAR en forma matricial.
donde
Premultiplicando por B-1 se llega al VAR(1)
en su forma reducida:
donde 
.
En este nuevo sistema, los errores continúan
siendo ruido blanco y serialmente incorrelacionados.
Además, en la medida que en la forma reducida del VAR las
variables explicativas del sistema son predeterminadas, los
estimadores por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) son
consistentes y asintóticamente eficientes.
Un punto de importancia para el posterior
análisis, es que el término de perturbación
de la forma reducida es una combinación lineal de los
shocks originales o puros. Es decir que al estimar el
sistema, los errores del modelo en la forma reducida son el
resultado de los shocks de todas las ecuaciones y, por lo
tanto, para poder descomponer estos errores en las estimaciones
de los shocks puros o estructurales, es necesario poder
pasar de la forma reducida del VAR a la estructural. Sin embargo,
esto no es posible sin establecer algún tipo de
restricciones en el sistema primitivo o estructural, dado que de
otra forma el sistema no estará identificado. Para
resolver este problema, Sims (1980) propuso imponer una
estructura recursiva en el modelo primitivo de forma de limitar
la interacción contemporánea entre las variables.
Así, el sistema se "ordena" desde la variable más
exógena, cuyos shocks afectan
contemporáneamente a todas las restantes variables del
sistema pero que no recibe este tipo de influencia de las
restantes variables, hasta la más endógena, la cual
recibe el efecto contemporáneo de las demás
variables sin que sus shocks afecten a las demás
variables en el mismo período. Esta
triangularización u ortogonalización de los
residuos mediante la imposición de una estructura
recursiva es conocida como la descomposición de
Cholesky.
Con respecto al modelo VECM, nos limitaremos a
señalar que el mismo tiene la siguiente forma
general:
con
xt = vector de variables endógenas
I(1) de (n x 1)
p 0 =
vector de constantes de (n x 1)
p i =
matriz de
coeficientes de (n x n)
p = matriz no nula
de (n x n)
e t =
vector de perturbaciones de (n x 1).
A su vez, la matriz p puede descomponerse en p = -a b '
donde a y
b son dos matrices de (p
x r) de rango r. Las columnas de b están formadas por los r vectores de
cointegración, de forma tal que el producto
b 'xt es
estacionario y contiene los apartamientos de las r relaciones de
equilibrio.
Una explicación más en profundidad sobre
los modelos VAR y VECM puede encontrarse en Hamilton
(1994).
Series utilizadas
Si bien el objetivo del trabajo econométrico que
se presenta en este capítulo es analizar el impacto de los
shocks regionales en los PBI sectoriales, se optó
por introducir asimismo variables del marco internacional
extrarregional a los efectos de aislar del vector de errores la
importancia de las mismas en la explicación de las
diferentes series que integran los modelos. En concreto, se
introdujeron las siguientes variables externas:
PBI USA: Indice de volumen
físico del PBI estadounidense desestacionalizado.
Fuente: Bureau of Economic Analysis de Estados
Unidos.
LR6M: Tasa de interés LIBOR en dólares a
6 meses de plazo, en términos reales ex -post , es
decir, calculada descontando de la tasa de interés
nominal, la inflación efectiva de Estados Unidos.
Fuente: elaboración propia en base a datos de IPEA DATA
(LIBOR) y Labour Department de Estados Unidos
(inflación estadounidense). En algunas salidas esta
variable se presenta como LIBOR.
RTI: Relación de los términos del
intercambio de bienes y servicios de Uruguay. Fuente:
BCU.
A los efectos de controlar por factores de demanda
interna, se introdujo la siguiente variable:
INGURU: Ingreso real promedio de los hogares
montevideanos. Fuente: elaboración propia en base a
INE.
A los efectos de cuantificar el efecto de los
shocks regionales de actividad y precios relativos sobre
los PBI sectoriales, los modelos incorporan las siguientes cuatro
variables de Argentina y Brasil:
PBIBR: Indice de volumen físico del PBI de
Brasil. Esta serie fue proporcionada por el Area de Investigaciones
Económicas del BCU y construida en base a datos
oficiales.
TCRBR: Tipo de cambio real bilateral con Brasil
construido por el Instituto de Economía de la Facultad
de Ciencias
Económicas y de Administración (IECON). El mismo es
calculado con una periodicidad mensual como el cociente entre
los índices de precios al consumo en dólares de
los dos países. Los datos trimestrales corresponden a
los promedios trimestrales.
PBIAR: Indice de volumen físico del PBI de
Argentina. Esta serie fue proporcionada por el Area de
Investigaciones Económicas del BCU y construida en base
a datos oficiales.
TCRAR: Tipo de cambio real bilateral con Argentina
construido por el Instituto de Economía de la Facultad
de Ciencias Económicas y de Administración (IECON). El mismo es
calculado con una periodicidad mensual como el cociente entre
los índices de precios al consumo en dólares de
los dos países. Los datos trimestrales corresponden a
los promedios trimestrales.
Todas las series mencionadas son trimestrales para el
período 1983.1 – 2002.3 y fueron transformadas en
logaritmos, excepto la tasa de interés real.
Como variables representativas del nivel de actividad de
los diversos sectores económicos uruguayos se utilizaron
las series de Indices de Volumen Físico del PBI por sector
de actividad.
Las series utilizadas en los modelos cuasi-VAR
multisectoriales corresponden a los sectores de actividad
desagregados a nivel de un dígito de la CIIU.
Sectores analizados en los modelos | |
CODIGO | NOMBRE DEL SECTOR |
AGRO | Agropecuaria |
IND | Industrias manufactureras |
EGA | Electricidad, gas y agua |
CONST | Construcción |
CRH | Comercio, restaurantes y hoteles |
TRANSP | Transportes y comunicaciones |
OTROS | Otros sectores (incluye pesca) |
En cambio, para los modelos unisectoriales, se
utilizaron series de PBI sectorial con un mayor grado de
apertura, que en muchas actividades implicó el uso de los
datos a dos dígitos de la codificación CIIU rev.
2.
Sectores analizados en los modelos | |
CODIGO | NOMBRE DEL SECTOR |
AGRO | Agropecuaria |
PESCA | Pesca |
I31 | Industria – División 31, Alimentos, bebidas |
I32 | Industria – División 32, Textiles, |
I34 | Industria – División 34, Papel, productos |
I35 | Industria – División 35, Productos |
I36 | Industria – División 36, Minerales no |
I37 | Industria – División 37, Metálicas |
I38 | Industria – División 38, Productos |
I33-39 | Industria – División 33-39, Productos de la |
CONST | Construcción |
COM | Comercio |
RESHOT | Restaurantes y hoteles |
TRAL | Transporte y almacenamiento |
CNI | Comunicaciones |
EGA | Electricidad, gas y agua |
OTRAS | Otras actividades |
Los períodos muestrales para los PBI sectoriales
utilizados en los modelos unisectoriales finalizan en
períodos diferentes en función de la última
información disponible al momento de efectuar el trabajo
econométrico. Para el caso de AGRO y CONST, la
información llega hasta el tercer trimestre de 2002. La
muestra de los PBI industriales alcanza hasta el último
trimestre de 2001 en tanto que para los restantes sectores la
misma termina en el último trimestre de 2000. Por
último, en todos los modelos se incluyeron dummies
estacionales centradas y constantes.
El objetivo de la formulación de los modelos
cuasi-VAR fue el de incorporar las interacciones que
podrían existir entre los diferentes sectores. Sin
embargo, la inclusión de todos los PBI sectoriales
en un mismo VAR sería imposible debido al
pequeño tamaño muestral relativo a la
cantidad de parámetros a estimar por
ecuación. Por este motivo se recurrió a la
imposición a priori de un conjunto de
restricciones de exclusión que intentan reflejar la
exogeneidad de ciertas variables con respecto a otras. Por
ejemplo, no hay razones a priori para pensar que el
PBI de Estados Unidos pueda verse afectado por el nivel de
actividad de Brasil o Argentina y, mucho menos, por el de
los sectores uruguayos. En este sentido, los cuasi-VAR
permiten imponer en la ecuación del PBI de Estados
Unidos el que estas variables (o más precisamente
sus rezagos) no entren como variables explicativas en dicha
ecuación.Desde el punto de vista del procedimiento de estimación, al
variar las ecuaciones que componen el lado derecho del
sistema, la estimación por el método Seemingly Unrelated
Regression (SUR) permite ganar en eficiencia con respecto a la
estimación por MCO y dicha mejora es mayor cuanto
más correlacionados estén los residuos de las
diferentes ecuaciones, por lo que se optó por este
método.Los dos modelos VAR con restricciones fueron estimados y
analizados con el programa
WinRATS 4.32, debido a que el mismo permite, a diferencia
del E-Views 3.1, el uso de sistemas con restricciones de un
modo flexible. A continuación se presenta un esquema
con las restricciones de exclusión utilizadas en la
estimación de los dos cuasi-VAR (en niveles y en
diferencias).Para ver el gráfico
seleccione la opción "Descargar" del menú
superiorEn la primer columna de la izquierda se presenta
la variable endógena que entra del lado izquierdo de
cada ecuación del sistema, es decir, la variable a
explicar. Las cruces que están a la derecha de cada
variable endógena indican las variables
endógenas rezagadas y otros componentes
determinísticos exógenos (contante y
dummies estacionales) que entran en cada
ecuación. Por ejemplo, en la ecuación del
PBIUSA sólo entran como variables explicativas el
propio PBIUSA y la LIBOR real rezagadas.Con el propósito de obtener un sistema
parsimonioso que preservara la mayor cantidad posible de
grados de libertad, los dos modelos se estimaron
inicialmente con dos rezagos para las variables
endógenas que entran del lado derecho de las
ecuaciones. En los casos en que los residuos de las
ecuaciones que describen los PBI sectoriales mostraron
autocorrelación, la cantidad de rezagos fue elevada
para el PBI del sector en cuestión hasta eliminar la
autocorrelación.- Metodología
utilizada en los modelos cuasi-VAR
multisectoriales - Metodología
utilizada en los modelos unisectoriales
El trabajo consistió en formular una serie de modelos
VAR, en niveles, en diferencias y con mecanismo de
corrección de error, para cada uno de los diecisiete
sectores de actividad que se optó utilizar.
A los efectos de determinar la cantidad de rezagos a utilizar
en la estimación de los modelos VAR, en niveles y en
diferencias, se recurrió a efectuar el test de
hipótesis de razón de verosimilitud sugerido por
Sims (1980):
Estadístico: (T-c) . (log |S R| – log|S U| )
Donde:
c: cantidad de coeficientes en cada ecuación
del VAR sin restringir (con mayor cantidad de
rezagos)
T: tamaño de la muestra utilizable (la menor
de las dos)
log |S
R|: logaritmo del determinante de la matriz
de varianzas y covarianzas de los residuos del VAR restringido
(con menor cantidad de rezagos), calculado sobre la misma
muestra que el VAR sin restringir.
log |S
U|: logaritmo del determinante de la matriz
de varianzas y covarianzas de los residuos del VAR sin
restringir (con mayor cantidad de rezagos).
Este estadístico se distribuye
asintóticamente c 2 con tantos grados de libertad
como restricciones se hayan impuesto en el
sistema para pasar del VAR sin restringir al restringido. Este
procedimiento determinó que la cantidad óptima de
rezagos a incluir en cada modelo fue de cuatro para todos los
planteados en diferencias y, de cuatro, tres y hasta dos, para
los modelos en niveles. Los resultados de estos tests se
presentan en el Anexo II.
Una vez estimado el modelo con la cantidad óptima
de rezagos, se procedió a verificar que los residuos de
las ecuaciones de interés (las correspondientes a los PBI
sectoriales) fueran ruido blanco (estadísticos Q de
Ljung-Box no significativos al 5%).
Los modelos VECM, en tanto, se estimaron utilizando
cuatro rezagos como punto de partida. En todos los casos se
realizó el test de cointegración de Johansen para
cada conjunto de variables endógenas que conforman los 17
modelos. A los efectos de efectuar el mencionado test y luego
formular el VECM se estimaron modelos con constante en las series
en diferencias (equivalente a tendencia lineal en las series en
niveles) y constante en la relación de
cointegración para tomar en cuenta diferencias de nivel en
las series.
A su vez, para cada sector se estimaron dos VECM, uno
con un vector de cointegración y otro con la cantidad de
vectores de cointegración sugerida por el test de
cointegración de Johansen. Una vez analizados los
resultados, se constató que los modelos con varios
vectores de cointegración arrojaban en muchos casos
funciones de
impulso respuesta crecientes lo cual es un indicador de problemas de
estimación, por lo que los resultados considerados en el
trabajo corresponden a los modelos VECM con un solo vector de
cointegración, independientemente de la cantidad de
relaciones de cointegración que habría de acuerdo
al test de Johansen.
Al igual que en los otros modelos, una vez estimado el
VECM, se analizaron los residuos para descartar problemas de
correlación serial de los mismos y en los casos en que se
constató autocorrelación se procedió en
igual forma que para los otros modelos, incrementando la cantidad
de rezagos de la variable dependiente.
A partir de las cinco diferentes especificaciones estimadas y
considerando los resultados de las funciones de impulso respuesta
y de los análisis de descomposición de la varianza,
se extrajeron una serie de conclusiones sobre la relevancia de
los shocks regionales en cada uno de los sectores de
actividad analizados, las cuales se resumen a
continuación.
El criterio adoptado para concluir que cierto shock
regional afectaba al PBI de un sector determinado fue que hubiera
cierta coincidencia entre los distintos modelos utilizados sobre
la relevancia de esos shocks. Principalmente ello se
realizó en función de los valores de
la descomposición de la varianza que mostraban los
diferentes modelos frente a un shock determinado, ya que
los mismos cuantifican la importancia de los distintos
shocks regionales para explicar el comportamiento del PBI
de un sector, contemplando tanto su sensibilidad ante un tipo de
shock determinado, como cuán relevantes son dichos
shocks (en frecuencia e intensidad).
Más precisamente, un sector se consideró
afectado por un tipo de shock regional particular cuando,
en la mayoría de los modelos, el mismo explicara
más del 10% de la varianza del error de predicción
del PBI del sector en un horizonte de 12 trimestres. El detalle
de los resultados se encuentra en el Anexo III.
Resumen de efectos sectoriales de los
shocks regionales
Sectores a nivel de desagregación de
un dígito de la CIIU
Clave: (+) significa que la respuesta del PBI
sectorial es en el mismo sentido que el shock, (-)
significa lo contrario, (?) se presenta en aquellos
shocks donde existe información contradictoria
entre los valores de la descomposición de la varianza y
las funciones de impulso respuesta.
Resumen de efectos sectoriales de los
shocks regionales
Sectores a nivel de
desagregación de dos dígitos de la
CIIU
* Estos resultados son contradictorios con los de
estos dos sectores agregados, es decir, de Transporte,
almacenamiento y comunicaciones, debido a que los primeros se
derivan de una muestra que llega hasta 2000.4 y los segundos de
una abarca hasta 2002.3. Por ello estos resultados deben ser
tomados con cautela ya que es muy probable que de considerar
una muestra que llegue hasta 2002.3 los shocks al PBIBR
no fueran relevantes y sí lo fueran los que afectan al
PBIAR.
Clave: (+) significa que la respuesta del PBI
sectorial es en el mismo sentido que el shock, (-)
significa lo contrario, (?) se presenta en aquellos
shocks donde existe información contradictoria
entre los valores de la descomposición de la varianza y
las funciones de impulso respuesta.
Al trabajar con los siete sectores del PBI uruguayo a un
dígito de la CIIU se observa una marcada importancia de
los shocks al PBI argentino en los sectores de servicios y
de construcción. Además del PBIAR, la
relación de precios bilaterales con Argentina (TCRAR)
también representa una fuente relevante de perturbaciones
que afectan al PBI del sector Comercio, restaurantes y hoteles
(CRH). Por su parte, los choques a las variables
macroeconómicas brasileñas consideradas
únicamente tendrían un impacto relevante sobre el
sector agropecuario, lo que marca la mayor importancia de
Argentina en la determinación del nivel de actividad
económica uruguaya. Este resultado está en
línea con los encontrados por Masoller (1998) y
Lanzilotta, Llambí, y Mordecki (2002) donde se
señala la mayor importancia de los shocks
argentinos en comparación con los brasileños para
explicar las fluctuaciones de la actividad uruguaya a nivel
agregado; sin embargo, contrasta con lo hallado por Kamil y
Lorenzo (1998).
Al considerar un mayor grado de apertura en la
información sobre los PBI sectoriales (segundo cuadro de
la página anterior), se repite la preponderancia de las
innovaciones al PBI argentino como fuente de perturbaciones
regionales. A este nivel de desagregación, es posible
observar que los shocks brasileños afectan a
determinadas actividades que no era posible captar en los
sectores a un dígito de la CIIU.
En efecto, se aprecia la influencia de los shocks
al PBIBR no sólo en el Agro sino también en
determinada fracción de la industria (36-Ind.Minerales) y
aparece la importancia de las perturbaciones al TCRBR en los
sectores Restaurantes y hoteles, y 33/39-Ind.Madera y otras.
También se observa que los shocks argentinos (de
actividad y precios relativos) no sólo afectan a sectores
de servicios tradicionalmente asociados con el turismo como
Restaurantes y hoteles, sino que también afectan a la
Construcción (esto podría estar aportando evidencia
de la importancia del turismo argentino en el sector), a los
servicios básicos Electricidad, gas y agua, a la
agrupación Otras actividades (que engloba una gran
cantidad de servicios que son considerados usualmente como no
transables), al Comercio, pero además inciden en una gran
cantidad de industrias manufactureras y en el comercio
(quizás asociado al efecto en la industria y por esta
vía en el comercio exterior).
Es importante marcar que si bien
a nivel agregado la industria manufacturera no está
afectada en forma notoria por los shocks regionales, la
mayoría de las divisiones industriales reaccionan ante los
mismos y, en muchos casos, con elevada sensibilidad. Ello se debe
a que las divisiones industriales de mayor ponderación en
el IVF del PBI industrial (de acuerdo a la participación
de cada rama industrial en el valor agregado de 1983) son
precisamente las que no están afectadas. En efecto, las
ramas industriales 31-Alimentos, 32-Textiles y 35-Químicos
tienen una ponderación de 77% en el IVF del PBI industrial
agregado.
A partir de este análisis, se delimitó un
conjunto de sectores para los cuales los distintos modelos
aportan resultados similares y, por lo tanto, es posible hablar
de cierto consenso entre los mismos acerca de la importancia de
los shocks regionales en los diversos sectores de
actividad. Sin embargo, existen otros sectores de actividad donde
los diferentes modelos arrojan resultados contradictorios y, en
algunos casos, contra intuitivos. En este grupo podemos ubicar
los sectores Transporte, almacenamiento y comunicaciones, y sus
dos sub-sectores Transporte y almacenamiento, y Comunicaciones
(cuya contradicción ya ha sido comentada y explicada), y
las actividades Pesca y 37-Ind. metálicas básicas.
A los efectos de poder determinar con mayor precisión
cuál es el impacto de los shocks regionales en los
sectores Pesca y 37-Ind. metálicas básicas
sería necesario entonces abandonar la metodología
seguida en este trabajo consistente en estimar una batería
de modelos para cada sector y, en su lugar, estimar un modelo
particular para cada una de estas actividades que se ajuste a las
características específicas de las series
relevantes.
A la luz del marco
teórico dado por el modelo de tres bienes desarrollado
por Bergara, Dominioni y Licandro (1995) con la
modificación introducida en este trabajo con respecto al
mercado de trabajo (rigidez del salario nominal a corto plazo),
en este trabajo se desarrollaron una serie de indicadores
relevantes para analizar la dependencia comercial regional de los
diversos sectores de actividad económica.
Se mostró que los indicadores grado exportador
(X.tot / VBP) y concentración regional de exportaciones
(X.reg / X.tot) pueden ser utilizados para dar una primera
aproximación a cuánto se asemejan los distintos
sectores a las categorías definidas en el modelo de tres
bienes (transables, no transables y regionales).
Así, los indicadores para el promedio del
período 1994-2001 muestran que los sectores que más
se aproximan a la categoría de regionales son: Pesca,
Transporte y almacenamiento, Restaurantes y hoteles,
Diversión y esparcimiento, Establecimientos financieros,
Construcción y las divisiones industriales 34-Ind.Papel,
35-Ind.Químicas, 36-Ind.Minerales, 37-Ind.Metálicas
y 38-Ind.Maquinaria. Vale resaltar que en este grupo no solamente
están las actividades tradicionalmente asociadas con la
definición de bienes regionales como las ligadas al
turismo (Restaurantes y hoteles, y Diversión y
esparcimiento) sino que también incluye ramas industriales
que concentran sus exportaciones a la región y otras
actividades como Pesca, Construcción y Establecimientos
financieros. Desde esta perspectiva, estos son los sectores que
más dependen comercialmente de la región. Por otro
lado, los sectores que se asemejarían más a la
definición de transables (o más precisamente a la
de exportables tal como se comentara en el capítulo 3) son
Canteras y minas, Agro y las divisiones industriales
31-Ind.Alimentos, 32-Ind.Textiles y 33/39-Ind.Madera y otras. Por
último, las actividades consideradas como no transables
son Gobierno, Servicios personales, Servicios Sociales, Comercio,
Inmuebles y, Electricidad, gas y agua.
La ubicación de los sectores en el plano formado
por los indicadores grado exportador (X.tot / VBP) y
concentración regional de exportaciones (X.reg / X.tot) ha
presentado variaciones significativas en una gran cantidad de
sectores, lo que en algunas ocasiones ha provocado que un sector
cambiara de categoría en el período analizado. Esto
implica que no es posible hablar de sectores que pertenecen a un
determinado sector en forma genérica, sino que las
características de sector transable, no transable o
regional pueden variar en períodos de tiempo relativamente
breves y, por lo tanto, la naturaleza de
esta categorización es necesariamente
dinámica.
En lo que refiere a los resultados del análisis
econométrico del capítulo 4, el mismo muestra que
los shocks regionales han afectado en forma importante el
nivel de actividad de una gran cantidad de sectores y, con
excepción de la rama industrial 37-Ind.Metálicas
básicas, el impacto ha sido en el mismo sentido que los
shocks. En efecto, de un total de diecisiete sectores de
actividad, sólo las divisiones industriales
31-Ind.Alimentos, 32-Ind.Textiles y 35-Ind.Químicas no
habrían sido afectadas en gran medida por las innovaciones
en los PBI de Argentina y Brasil y en los tipos de cambio real
bilaterales de Uruguay con estos dos países.
Estas conclusiones fueron extraidas a partir del
análisis de un conjunto de modelos multivariantes
estimados para cada sector que incluyen cuasi-VAR en niveles y en
diferencias, VAR sin restricciones en niveles y en diferencias, y
vectores con mecanismo de corrección de error (VECM). Si
bien en la mayoría de los casos los resultados de los
distintos modelos para cada uno de los sectores arrojaron
resultados coincidentes con respecto a la importancia de los
shocks regionales, también se encontraron algunas
contradicciones para determinadas actividades, las cuales
advierten sobre la necesidad de efectuar una modelización
más detallada en esos casos a los efectos de poder
concluir sobre la influencia de los shocks regionales en
sus respectivos PBI. Este es el caso de la Pesca y de la rama
industrial 37 (metálicas básicas). Trabajos
posteriores podrán ahondar en la modelización
más apropiada para estos sectores y concluir sobre la
medida en que los mismos responden a los distintos shocks
regionales.
Para los sectores donde existe determinado consenso
entre los resultados de los diferentes modelos se pudo apreciar
que dentro de los shocks regionales, los provenientes de
Argentina son los que han afectado a la mayor cantidad de
sectores, siendo de particular relevancia el efecto de los
shocks al PBI argentino. Ello está en línea
con las conclusiones de trabajos previos como Masoller (1998) y
Lanzilotta, Llambí y Mordecki (2002) a nivel
agregado.
Por otro lado, los sectores que de acuerdo con la
mayoría de los modelos utilizados se ven afectados por los
shocks provenientes de Argentina son: Comercio,
Restaurantes y hoteles, Construcción, Electricidad, gas y
agua, Otras actividades y las divisiones industriales
34-Ind.Papel, 36-Ind.Minerales, 37-Ind.Metálicas,
38-Ind.Maquinaria y 33/39-Ind.Madera y otras. El sector Comercio
estuvo influenciado por los shocks de actividad y precios
relativos de Argentina, Restaurantes y hoteles y la rama
industrial 37 (Ind.Metálicas) habrían respondido a
las perturbaciones al TCR bilateral con Argentina, en tanto que
los restantes sectores fueron afectados por los choques al
producto argentino.
Aunque debe tenerse cautela al comparar los resultados
de los capítulos 3 y 4 ya que se refieren a
períodos diferentes, a continuación se presentan
algunas conclusiones y reflexiones que surgen de dicha tarea y de
su posterior contrastación con los resultados previstos
por el modelo de tres bienes modificado (con salarios
nominales rígidos en el corto plazo).
En primer lugar, al comparar los resultados encontrados
con las previsiones del modelo de tres bienes modificado se
observa una gran cantidad de resultados que están en
línea con el modelo teórico, aunque también
hay algunos casos que contradicen las previsiones del
mismo.
De hecho, la mayoría de los sectores que no
parecen estar afectados por los shocks regionales (las
industrias 31-Alimentos y 32-Textil) fueron identificados como
actividades transables, lo que estaría en línea con
las predicciones del modelo de tres bienes con salario nominal
rígido en el corto plazo. Sin embargo, los sectores
33/39-Ind.Madera y otras, y Agro, que fueron identificados como
transables en el capítulo 3, habrían sido afectados
por los shocks regionales de acuerdo al trabajo
econométrico, lo que no concuerda con los resultados
previstos por el modelo de tres bienes con salarios nominales
rígidos en el corto plazo.
Una posible explicación de esta divergencia es
que el modelo de tres bienes modificado (al igual que el
original) implica que ante una variación de la demanda
interna por el bien transable, en la medida que su precio
está dado, todo el ajuste se realiza vía
cantidades, lo que tiene su contrapartida en que el saldo
exportable (en el caso de un transable exportable) varía
en el sentido opuesto a la cantidad demandada internamente, de
forma tal que la producción se mantiene constante. Por
ejemplo, en el caso de un shock regional negativo, se
generará una reducción de la demanda regional, una
caída de la producción de los sectores regional y
no transable, y por esta vía, una menor demanda interna de
bienes transables. La oferta de transables no se ve afectada
debido a que el salario nominal es fijo en el corto plazo y que
el precio del bien transable está dado por la ley de un solo
precio.
El supuesto de que el país es pequeño y
que enfrenta una demanda externa perfectamente elástica
implica que no hay restricciones para colocar el excedente en el
exterior para ese nivel de precios. Sin embargo, en la
práctica, los costos de entrada
en nuevos mercados, las restricciones al comercio y la
incertidumbre con respecto al carácter transitorio o
permanente del shock, entre otros factores, implican que
las empresas no
puedan redireccionar su producción en forma rápida
y completa. Más aún, en el caso de sectores que
venden una porción significativa de su producción
en el mercado regional, las dificultades para redireccionar la
producción excedente luego del shock regional
negativo pueden ser considerables. De operar estas restricciones,
los sectores transables también podrían enfrentar
una respuesta negativa en su producción luego de una
innovación adversa a las variables
macroeconómicas de la región. En este sentido, un
sector transable que coloque una parte importante de su
producción en los mercados extrarregionales debería
mostrar, ceteris paribus, una menor contracción de
su producción ante los shocks regionales que otro
menos concentrado en ese tipo de mercados. Ello por dos motivos:
en primer lugar, la reducción de la demanda interna y
regional será mayor en el caso del segundo sector por lo
que deberá hacer más esfuerzos en colocar el exceso
de oferta en los mercados extrarregionales; en segundo
término, ante una misma caída de los mercados
regional y doméstico, el sector que previamente al
shock posee mayores mercados extrarregionales
estará en mejores condiciones para colocar la
producción excedente. Desde este punto de vista, la
capacidad de las empresas para relocalizar sus ventas hacia
mercados extrarregionales ante un contexto regional adverso es de
suma importancia para poder comprender en forma más
completa el efecto de los shocks regionales sobre los PBI
sectoriales y sobre la economía en su conjunto.
Por otro lado, los sectores que fueron identificados
como regionales o no transables estarían afectados, en su
gran mayoría, por alguno de los shocks regionales,
lo que también está en línea con el modelo
de tres bienes con salario nominal rígido en el corto
plazo. Las únicas dos excepciones a esto son las
actividades Pesca (de la cual no hay información
concluyente sobre la influencia de las perturbaciones
provenientes de la región) y la rama industrial 35
(Ind.Químicas). Adicionalmente, dentro de los sectores
afectados por los shocks regionales, los identificados
como sectores regionales presentan, según las funciones de
impulso respuesta, una mayor sensibilidad frente a los
shocks al PBI de Argentina en comparación con las
mismas medidas de los sectores no transables, en el mismo sentido
indicado por el modelo de tres bienes con salarios rígidos
en el corto plazo.
Por último, desde una perspectiva crítica, la evidencia encontrada no parece
justificar la distinción entre sectores regionales y no
transables para el análisis del efecto de los
shocks regionales en el corto plazo, dado que ambos
responderían de modo similar a los shocks de
actividad y precios relativos provenientes de la región,
con la única diferencia de que el impacto sería
algo mayor en los sectores regionales.
ANEXO I: Evolución anual del indicador resumen
y sus dos componentes en el período
1994-2001.
Para ver el gráfico seleccione la
opción "Descargar" del menú superior
ANEXO II: Resultados de los test de razón de
verosimilitud propuestos por Sims (1980) para la
determinación de la cantidad óptima de rezagos a
incluir en los modelos unisectoriales VAR en niveles y en
diferencias.
ANEXO III – Resultados de los
modelos econométricos estimados
Para ver el gráfico seleccione
la opción "Descargar" del menú
superior
ANEXO III – Resultados de los modelos
econométricos estimados (cont.)
Para ver el gráfico seleccione la
opción "Descargar" del menú superior
ANEXO III – Resultados de los modelos
econométricos estimados (cont.)
Para ver el gráfico seleccione la
opción "Descargar" del menú superior
Bergara, M., Dominioni, D. y Licandro, J.
(1995): "Un Modelo para Comprender la
Enfermedad Uruguaya". Revista de
Economía, Banco Central
del Uruguay, Vol. II, Nº 2.
Cuadrado E. y Queijo (2000):
"Utilización de Métodos Cuantitativos para
Predecir el PBI Uruguayo". Trabajo Monográfico,
Facultado de Ciencias Económicas y de
Administración, UDELAR.
Dominioni, D. y Licandro, J. (1995): "Shock
Regional y Devaluación Compensatoria: Un Enfoque de
Equilibrio General con Tres Bienes". Mimeo, Banco Central
del Uruguay.
Dornbusch, R. y Fischer, S. (1992):
"Macroeconomía". McGraw-Hill,
pp.583-584.
Enders, W. ed (1994): "Applied Econometric
Time Series". John Wiley & Sons.
Favaro, E. y Sapelli, C. (1986): "Shocks
Externos, Grado de Apertura y Política
Doméstica". Premio Nacional de Economía,
Banco Central del Uruguay.
Hamilton, J. (1994): "Time Series
Analysis". Princeton University Press.
Hendry, F. Y Juseluis, K. (2000):
"Explaining Cointegration Analysis: Part II". http://netec.mcc.ac.uk.
Kamil, H. y Lorenzo, F. (1998):
"Caracterización de las Fulctuaciones Cíclicas
en la Economía Uruguaya". Revista de
Economía, Banco Central del Uruguay, Vol.V, Nº
1.
Lanzilotta, V., Llambí, C. y Mordecki,
G. (2002): "La Influencia Regional Sobre la
Economía Uruguaya – Un Análisis de los Ultimos
Veinte Años ". Jornadas de Economía 2002,
Banco Central del Uruguay.
Masoller, A. (1998a): "Shocks
Regionales y el Comportamiento de la Economía Uruguaya
entre 1974 y 1997". Revista de Economía, Vol.V,
Nº 1, Banco Central del Uruguay.
Masoller, A. (1998b): "El Deterioro
de la Situación Regional y su Impacto Sobre la
Economía Uruguaya en los Próximos Meses".
Documento de Trabajo 3/98, Banco Central del
Uruguay.
Rudebusch, G. (1993): "The Uncertain Unit
Root in Real GNP". American Economic Review, Vol. 83
Nº 1, pp.264-272.
Sims, C. (1980): "Macroeconomics and
Reality". Econometrica, Vol. 48, pp.1-48.
Talvi, E. y Bevilaqua, A.
(1999):"Macroeconomic Interdependence in Mercosur".
Trabajo integrante del proyecto
"Macroeconomic Interdependence in Latin America" producido por
CERES bajo un programa del Banco
Mundial.
JUAN VOELKER