Áreas Monetarias Optimas: Esta Latinoamérica cerca?

Áreas Monetarias Optimas: Esta Latinoamérica
cerca?
Diego DUrso∗
Universidad Nacional de Tucumán (San Andrés)
Horacio Ochoa♠
Universidad Nacional de Tucumán (Agripac)
Abstract
Este trabajo intenta evaluar las condiciones necesarias para avanzar hacia una
integración monetaria. Siguiendo los criterios de Mundell sobre áreas monetarias óptimas:
integración bilateral del comercio (apertura) y ciclos comunes entre países, estudiamos 11
países latinoamericanos donde abarcamos dos tratados de comercio preferenciales:
MERCOSUR y Comunidad Andina de Naciones. Usando el enfoque de Frankel y Rose
(1998), encontramos que no existe evidencia para estos países de que mayor intensidad
en el comercio afecte el grado de correlación de los ciclos, siendo una posible interpretación,
que los ciclos económicos de Latinoamérica respondan a shocks globales. Luego
examinamos como los tratados de comercio preferenciales (PTA) afectan la integración
comercial, para esto usamos un modelo gravitacional, Frankel (1997). Los resultados nos
muestran que los PTA inciden de manera significativa en el comercio bilateral.
∗
♠
Lic. en economía, UNT.
Lic. en economía, UNT.
Análisis de los Criterios OCA para Latinoamérica
1. Introducción1
El mundo presenció en los últimos años la formación de tratados de comercio
preferenciales entre países, fenómeno que alcanzó también a Latinoamérica con la
conformación del Mercosur y la Comunidad Andina de Naciones entre otros.
Intentando conocer más de cerca los temas de integración comercial y monetaria
este trabajo intenta arrojar luz sobre las variables a tener en cuenta para evaluar la
conveniencia de avanzar hacia unificaciones monetarias al estilo de Europa en
Latinoamérica.
El centro de nuestro interés analítico se centra básicamente en la evaluación de los
dos criterios expuestos por Mundell para identificar los mejores participantes de una posible
unión monetaria. El primero tiene que ver con la integración comercial entre los países
candidatos y el segundo con la simetría de los shocks sobre el ingreso en el mismo grupo de
países.
Siguiendo estos criterios, estudiamos 11 países Latinoamericanos donde abarcamos
dos tratados de comercio preferenciales: Mercosur y Comunidad Andina de Naciones.
Primero evaluamos si la correlación de los ciclos entre países está relacionada o no
con la intensidad de comercio entre ellos. De acuerdo a nuestros resultados encontramos
que no existe evidencia para los países en estudio durante el período considerado de que
mayor intensidad en el comercio afecte el grado de correlación de los ciclos. Luego tratamos
de aislar el efecto de los tratados de comercio preferenciales y su influencia en el comercio
entre los países. Para ello usamos un modelo gravitacional con datos en panel. Los
resultados nos muestran para los 11 países de Latinoamérica que los PTA (Preferential
Trade Agreement) inciden de manera significativa en el comercio bilateral, lo cual demuestra
que éste evoluciona según la política comercial.
En la sección 1 describimos el marco teórico en el cual está contenido el tema. En la
sección 2 se introduce el modelo empírico para el análisis de la relación entre las
intensidades en el comercio y la correlación en los ciclos y el modelo gravitacional como
también los datos utilizados. En la sección 3 se muestran los resultados empíricos y en la
ultima sección presentamos las conclusiones. Luego el apéndice.
1
Deseamos agradecer a la profesora Ana Maria Cerro por sus aportes y valiosas contribuciones
II. Marco Conceptual y Teórico
Un área Monetaria, siguiendo a Mundell (1961), es un grupo de regiones con
economías estrechamente vinculadas por el comercio de bienes y servicios y por la
movilidad de factores. Este resultado se desprende de haber encontrado que un área de tipo
de cambio fijo servirá mejor a los intereses económicos de cada uno de sus miembros si el
grado de comercio de sus productos y factores de entre cada uno de los participantes es
elevado.
De acuerdo con Mundell las ganancias de la unificación monetaria provienen de
menores costos de transacción y de la eliminación de la variabilidad de la tasa de cambio,
mientras que las pérdidas provienen de la limitación de perseguir políticas monetarias
autónomas de ajuste ante shocks adversos, pérdidas que disminuyen a medida que
aumenta la integración comercial. La magnitud de las pérdidas también dependen del
tamaño e incidencia de estos shocks. Si se distribuyen simétricamente entre países,
políticas unificadas serían suficientes sin necesidad de políticas monetarias autónomas,
pero si las perturbaciones son asimétricas la necesidad de aplicar políticas se vería
restringida por la unión monetaria.
Uno de los principales beneficios económicos de los tipos de cambios fijos es que
simplifican los cálculos económicos y brindan una base más predecible para la toma de
decisiones de los agentes. La ganancia de eficiencia monetaria de unirse al sistema de tipo
de cambio fijo es igual a los ahorros del país que se une, derivados de evitar la
incertidumbre, confusión y los costos de calculo y transacción que surgen cuando los tipos
de cambio fluctúan.
La ganancia de eficiencia monetaria de fijar la moneda de un país será mas alta si
los factores de producción pueden desplazarse libremente entre ese país y la zona a la cual
se fija la moneda. Los habitantes del país que quiere fijar su moneda se beneficiaran si un
tipo de cambio hace que sus salarios sean más estables en relación al costo de vida en su
país.
Un elevado grado de integración económica entre un país y un área de tipo de
cambio fijo magnifica la ganancia de eficiencia monetaria que consigue el país cuando fija su
tipo de cambio frente a las monedas del área.
Por otro lado un país puede desear fijar su tipo de cambio a un área de estabilidad
de precios para importar la credibilidad antiinflacionista de las autoridades monetarias del
área. Cuando la economía del país que se une está bien integrada con la del área de baja
inflación, es más fácil conseguir una baja inflación interna. La razón es que una vinculación
más estrecha conduce a una convergencia internacional de precios y de este modo atenúa
el margen para una variación independiente del nivel de precios del país que se une. Este
argumento proporciona otra razón de por que una alta integración económica con un área
de tipo de cambio fijo refuerza las ganancias para un país al incorporarse al área.
La pertenencia a un área de tipo de cambio fijo, puede implicar costos además de
beneficios, incluso cuando el área tiene baja inflación. Estos costos surgen debido a que un
país que se une a un área de tipos de cambio fijos renuncia a su capacidad para utilizar el
tipo de cambio y la política monetaria con el objetivo de estabilizar la producción y el
empleo. Esta pérdida de estabilidad económica resultante de unirse al área, al igual que la
ganancia de eficiencia monetaria, está relacionada con la integración del país con sus
socios.
- 1 Cuando la economía se ve perturbada por un shock en el mercado de productos, un
tipo de cambio flexible tiene una ventaja sobre uno fijo: atenúa automáticamente el impacto
sobre la producción y el empleo de la economía al permitir un cambio inmediato del precio
relativo de los bienes nacionales y los bienes extranjeros. Cuando el tipo de cambio es fijo,
una estabilización deliberada es más difícil porque la política monetaria carece de poder
para afectar el nivel de producción nacional. Dadas estas conclusiones esperaríamos que
shocks de producción tuvieran efectos más severos sobre una economía en la cual se
requiere a la autoridad monetaria fijar el tipo de cambio frente a un grupo de monedas
extranjeras. La inestabilidad adicional originada por el tipo de cambio fijo es la pérdida de
estabilidad económica. Un elevado grado de integración económica entre un país y un área
de tipo de cambio fijo al que se une, reduce esta pérdida, esto se da fundamentalmente
porque el país que recibió el shock podrá beneficiarse de vender sus productos a los demás
países y a su vez si existe una gran movilidad de factores, podrá desplazar su trabajo y
capital y así reducir el desempleo.
El diagrama siguiente expone claramente las ideas expuestas:
P’’
Ganancia y
pérdida de
estabilidad
económica
del país
que se une.
G
P’
X’
X’’
Grado de integración económica
entre el área de tipo de cambio fijo y
el país que se une.
Siguiendo a Krugman y Obstfeld, la figura muestra que para niveles de integración
mayores que el nivel donde se cortan las curvas los beneficios de unirse superan a los
costos, y cuando se encuentra por debajo de ese nivel entonces no conviene unirse a la
zona de tipo de cambio fijo. De este modo la intersección de G y P determina el nivel mínimo
de integración a partir del cual el país deseará fijar su moneda.
No obstante es importante aclarar que la posición de la curva P depende de la
correlación de los ciclos entre el país y el área de tipo de cambio fijo.
Cuando el país esta expuesto a un aumento de shocks asimétricos que requieren
grandes esfuerzos de estabilización, entonces la curva P se trasladará hacia la derecha por
lo que la intersección de las curvas se dará en X’’, aumentando las dificultades para
abandonar la moneda nacional. Por el contrario cuando el país esta expuesto a menos
shocks asimétricos, el traslado de la curva P se producirá hacia la izquierda (X’) y el nivel en
el cual recae la decisión de unirse es menor.
- 2 Así vemos como los dos criterios Mundellianos expuestos en este trabajo influyen
sobre la decisión de un país de unirse a un área de tipo de cambio fijo.
III. Literatura previa y Metodología.
III.I Relación entre las Intensidades del Comercio y la
Correlación de los Ciclos Económicos
Al evaluar si la intensidad del comercio está relacionada con la correlación en los
ciclos se presenta la ambigüedad teórica de que esperaríamos, por un lado que la
integración comercial llevaría a una mayor especialización (cada país se especializa en el
producto en el cual tiene una ventaja comparativa). Por lo tanto a medida que se acentúa la
integración también sucede lo mismo con las posibilidades de shocks asimétricos. Por otro
lado, el proceso de integración comercial puede resultar en comercio intraindustrial, basado
en la diferenciación de productos y la explotación de economías de escala, en este caso la
integración lleva a mayor simetría en los ciclos.
T. Bayoumi y B. Eichengreen (1994) estimaron la incidencia de los shocks de
producto y niveles de precios, para esto utilizaron un modelo empírico para identificar
shocks de demanda y de oferta como también la velocidad de respuesta. Ellos concluyen
que los shocks de oferta están menos relacionados entre los países europeos que entre los
estados de Estados Unidos, sugiriendo que para los países de EC-11 sería más difícil
operar una unión monetaria que para los Estados Unidos. Para Latinoamérica y el Mercosur,
encuentran que la correlación de los shocks estimados entre sus miembros es insignificante.
En el caso de los países que integran el NAFTA, los shocks entre sus miembros están
negativamente correlacionados con los shocks entre las regiones de USA. En base a este
criterio de aislamiento, se muestra que una unión monetaria sería más costosa para
Norteamérica que para el grupo de cinco países industriales del EC-11.
Frankel y Rose (1998) consideran simultáneamente los dos criterios de OCA. El
propósito de su estudio es destacar su endogeneidad. Los autores usan datos en panel para
comercio bilateral y para correlación bilateral en el producto para 21 países industriales
desde 1959 hasta 1993. Ellos estiman el efecto de la intensidad en el comercio en las
correlaciones bilaterales del producto y estiman coeficientes fuertemente positivos y
estadísticamente significativos para estos países.
Hildegart Ahumada y Ana Martirena-Mantel (2001) aplican la metodología de Frankel
y Rose (1998) a los países del Mercosur, encontrando evidencia débil acerca de un efecto
claro en el efecto de las intensidades en el comercio en las correlaciones en de los ciclos.
También encuentran que la definición de actividad real usada y la estimación de efectos de
grupo importan, registrando coeficientes de similar tamaño pero menos precisos que los
encontrados para países industriales.
En un trabajo realizado en el 2002 , César Calderón, Alberto Chong, Ernesto Stein,
siguiendo a Frankel y Rose en su trabajo para países industriales intentan extender el
mismo para los países en desarrollo encontrando que los países con mayor comercio
bilateral tienen mayor correlación en el ingreso y que esta correlación es menor para países
en desarrollo que para países desarrollados.
Ana Cerro y José Pineda (2002), también utilizaron un VAR estructural para 11
países de Latinoamérica para el periodo 1960-2002, y encontraron un bajo grado de
correlación entre los ciclos.
- 4 III.I.I- Metodología.
La primera parte de nuestra investigación descansa en la medición de las
intensidades en el comercio bilateral y correlaciones bilaterales en la actividad económica.
La intensidad en el comercio internacional bilateral entre el país i y el país j al tiempo t es
definida como la suma de exportaciones del país i hacia el país j y las importaciones del país
i desde el país j sobre el total de comercio de ambos países. Esto es:
Wij = ( Xij + Mij ) / ( Xi + Mi + Xj + Mj ) (1)
Cuanto mayor es el valor de Wij, mayor es el comercio entre los países i y j.
La otra variable clave en nuestro estudio es el grado de sincronización entre los
países i y j en el momento t. Para medir esta variable, primero aplicamos el filtro Hodrick y
Prescott a las series de PBN para obtener los ciclos económicos de los países bajo estudio.
Una vez que el componente cíclico del producto para todos los países es obtenido se
computan las correlaciones bilaterales de actividad real (PBN). Correlaciones altas implican
un alto grado de sincronización.
Bayoumi y Eichengreen desarrollaron una medida alternativa de coherencia en el
ciclo económico. Ellos computan un indicador de las asimetrías en los ciclos económicos
para los países i y j, como sigue:
Asymm ( yi , yj ) = σ ( yit / yjt – yi ( t-1 ) / yj ( t-1 ))
Donde y representa el producto en logaritmo natural, y σ representa la desviación
estándar computada sobre τ periodos; entonces asymm es la desviación estándar ( yi, yj ) de
los cambios en el logaritmo relativo del producto entre los países i y j. Cuanto mas bajo es
el valor de Asymm mayor es el grado de sincronización entre los ciclos.
Para la evaluación del impacto de las intensidades en el comercio bilateral en la
sincronización del ciclo económico (medido por la correlación entre los productos cíclicos),
estimamos la siguiente ecuación:
ρijt = α + β ln Wijt + uijt
t = 1..T
(2)
Donde ρijt denota la correlación de los ciclos entre el país i y el país j en el lapso de
tiempo t y es computado sobre los ciclos obtenidos a partir de aplicar a las series de
producto el filtro Hodrick y Presscott y W ijt representa la intensidad en el comercio entre el
país i y el país j para el periodo τ (ecuación 1). Nuestro principal interés recae en el signo y
la magnitud del coeficiente β.
Si los shocks industriales son la fuerza dominante de los ciclos económicos y la
apertura al comercio lleva a la especialización completa (como predice Heckscher-Ohlin),
podemos esperar que β sea negativo. Por otro lado, si los shocks industriales llevan a una
especialización vertical (y entonces, más comercio intra industria), o si esperamos que
shocks globales dominen las fluctuaciones económicas entonces podemos esperar que β
sea positivo.
La dificultad de la ecuación (2) es que, como se viene mencionando en la literatura
actual, la intensidad en el comercio puede ser endógena. Mayor correlación en el producto
puede incentivar a los países a integrar una unión monetaria, lo cual llevaría a incrementar
la intensidad en el comercio (Frankel y Rose, 1998). Alternativamente, nuestras variables
bajo estudio pueden ser explicadas por una tercera, como un tratado de comercio
- 5 preferencial o cualquier otra variable, es por eso que para estudiar el efecto de terceras
variables sobre la intensidad en el comercio usamos un modelo gravitacional.
III.II Modelo Gravitacional
En la segunda parte de nuestro trabajo analizamos el modelo gravitacional de
comercio bilateral. Este en su forma más básica nos dice que el comercio entre el país i y el
país j , es proporcional al producto del PBIi y PBIj y relacionado de forma inversa a la
distancia entre ellos. Otras variables explicativas son usualmente agregadas como medidas
de tamaño, población o PBI per capita, superficies y variables dummy que representen otra
medida de proximidad geográfica o cultural como bordes comunes, idioma común o PTA
comunes.
Este modelo se ha visto resurgir en estos últimos tiempos por tres razones citadas
por Frankel:
1. Su éxito empírico en predecir los flujos de comercio bilateral.
2. La mejora de sus fundamentos teóricos, basándose por sobre todo en la
teoría moderna de sustitutos imperfectos.
3. El nuevo interés de los economistas sobre las áreas de geografía y comercio,
la cual busca tratar a los países o regiones como situadas en un lugar
específico en vez de entes aislados.
La aplicación del modelo al comercio internacional se la debemos a Vinnermann
(1966), quien continuó el trabajo de Timbergen (1962). Sin embargo el modelo había sido
utilizado anteriormente por otras ciencias pero no cabe duda de que el inventor inicial del
modelo fue Isaac Newton.
El modelo Gravitacional a utilizar en este trabajo tendrá como objetivo fundamental
aislar el efecto del PTA en el comercio entre países miembros.
La teoría económica predice que cuanto más elevado es el grado de integración
económica entre un país y un área de tipo de cambio fijo se magnifica la ganancia de
eficiencia monetaria que consigue el país al fijar su tipo de cambio frente a las monedas del
área. En este trabajo intentamos evaluar los efectos de la integración económica de 11
países latinoamericanos analizando el comercio entre ellos.
III.II.I Metodología.
El método de estimación utilizado fue el de datos en panel siendo la variable a
explicar el comercio bilateral entre los 11 países para el período 1980-1998. Los países
incluidos son: Argentina, Bolivia, Brasil, México, Perú, Uruguay, Paraguay, Ecuador,
Colombia, Venezuela y Chile, por lo tanto obtuvimos 55 pares de países.
Se debe recalcar que entre los países considerados existen dos PTA. Una de ellas
es Mercosur, el cual es un tratado de libre comercio entre Argentina, Brasil, Paraguay y
Uruguay, que comienza en 1991 con la firma del tratado del Tratado de Asunción. El otro
PTA corresponde a la Comunidad Andina de Naciones. El mismo es un tratado de libre
comercio entre Perú, Colombia, Ecuador, Venezuela y Bolivia, que comienza con la firma del
acuerdo de Cartagena el 26 de Mayo de 1969.
- 6 -
El modelo empleado fue:
Log (Tij)IT = α Log (PBIi PBIj)IT + β Log (Pobi Pobj)IT +
γ Log (Distij)IT + ϕ (Lengij)IT + λ (Adyij)IT + θ (PTAij)IT + µIT
donde
I = Combinación entre un par de países.
T = Tiempo.
Tij = comercio entre el país i y el país j.
Distij = Distancia entre el país i y el país j.
PBIi = Producto Bruto Interno Real del país i.
Pobi = Población del país i.
Lengij = (Dummy), Tienen la lengua común entre el país i y el país j.
Adyij = ( Dummy ), Existe una frontera común entre el país i y le país j.
PTAij = ( Dummy ), Existe un tratado de comercio preferencial entre el país i y el país
j.
Datos.
Los datos de comercio bilateral fueron obtenidos de la CEPAL, mientras que la
medida de actividad real obtenida fue el PBI obtenido desde la Penn World Table. La serie
de intensidades del comercio comprende el periodo 1980-1998 y las de PBN 1950-2000,
ambos en frecuencia anual para los once países latinoamericanos de nuestro estudio:
Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Ecuador, México, Paraguay, Perú, Uruguay y Venezuela.
Para la descripción de la evolución de la apertura económica de los países de Latinoamérica
se trabajó con el periodo 1950-2000 en base anual: Aquí se uso el cociente exportaciones
más importaciones sobre PBI, estos datos también fueron extraídos de la Penn World Table.
Después de transformar nuestros datos de producto se calcularon las medidas de
sincronización en el ciclo económico para los países i y j en un lapso de tiempo τ.
Separamos nuestra muestra en dos maneras diferentes: 1) cuatro subperiódos: 1980-1984,
1985-1989,1990-1994 y 1995-1998 y 2) tres subperiódos: 1980-1985,1986-1991,1992-1998.
En la segunda alternativa ampliamos el numero de años para identificar mejor el ciclo.
Simultáneamente se calculan los promedios en las intensidades bilaterales para cada
subperiódo de las dos formas en que se dividió la muestra. Si bien hubiese sido más
apropiado la utilización de subperiódos más largos esto no fue posible debido a la no
disponibilidad de datos en la intensidades en el comercio entre pares de países. Los grupos
de países considerados son: a) Los 11 países ; b) Mercosur más Chile y c) Región Andina.
- 7 -
IV. Estimaciones empíricas.
IV.I - Intensidades del comercio y correlación de ciclos.
Los resultados muestran evidencia nula acerca de la hipótesis de que más comercio
induce más correlación en el ciclo para los 11 países de Latinoamérica.
Debido a que se obtuvieron estimadores de β no significativos, se intentó dividir a los
once países de Latinoamérica en las dos regiones importantes, Mercosur más Chile y la
Región Andina, pero tampoco se encontraron evidencias importantes con esta alternativa.
Una de las posibles razones por la cual no se encontró evidencia sobre la relación de las
variables bajo estudio sería el periodo breve de tiempo que se usó en las regresiones debido
a la no disponibilidad de datos.
Más allá de este posible motivo también es cierto que en la literatura existente sobre
el tema, los resultados disponibles que se encuentran para la relación son más significativos
para los países “industriales” que para los países en desarrollo.
Tabla 1 : estimaciones del β de ecuación (2)
CUATRO SUBPERIODOS TRES SUBPERIODOS
11 PAISES DE
LATINOAMÉRICA
-0.019
-0.023
MERCOSUR MAS CHILE
-0.023
0.033
0.19
-0.051
REGION ANDINA
* significativo al 5%
**significativo al 1%
Estimado con OLS para los periodos:
1) Con cuatro subperiodos: 1980-1984,1985-1989,1990-1994,1995-1998.
2) Con tres subperiodos: 1980-1985,1986-1991,1992-1998.
Medida Alternativa para la Correlación de los Ciclos.
Cuando usamos el indicador de asimetrías asymm del que se habló con anterioridad,
encontramos una correlación alta, es decir, un valor bajo de asymm para los pares de
países de Colombia-Ecuador y Brasil-Colombia.
Estos resultados sugieren un análisis más profundo del comportamiento especifico
de los diferentes pares de países con respecto a la teoría mundelliana con un criterio
aislado: intensidad en el comercio y correlación en el ciclo. Se separó en dos subperiódos
de tiempo teniendo en cuenta la formación del Mercosur en el año 1992. Se encontró que
todas las intensidades de comercio entre los pares de países de la región comercial mas
Chile se incrementaron a excepción de Chile - Paraguay. Con respecto a la correlación entre
los ciclos, la evidencia solo es contundente cuando se usó índice asymm pero no cuando se
calculan las correlaciones a partir del filtro Hodrick-Presscott, en este último caso la
evidencia sobre el incremento en la correlación no es tan fuerte e incluso contradice al
índice de asimetrías. El caso de “Argentina-Brasil”, puede considerarse un outlier dado que
- 8 es donde ocurre el mayor incremento en la intensidad de comercio y también el mayor
incremento en la correlación de los ciclos cuando esta se mide por asymm.
Tabla 2 : Intensidades en el Comercio, Ciclos PBI (coef. de correlación) y índice
Asymm
Intensidades en el
Comercio
Coef. de Correlación
1987-1992 1993-1998 1987-1992
Índice Asymm*
1993-1998 1987-1992 1993-1998
Argentina-Brasil
2.85%
7.80%
0.48
-0.48
0.0030
0.0019
Argentina-Chile
1.62%
2.67%
0.15
-0.13
0.0028
0.0014
Argentina-Paraguay
0.99%
1.33%
-0.97
-0.80
0.0035
0.0018
Argentina-Uruguay
1.89%
2.08%
0.96
0.83
0.0024
0.00049
Brasil-Chile
1.35%
1.55%
-0.13
0.45
0.00098
0.00127
Brasil-Paraguay
0.93%
1.65%
-0.52
0.83
0.0012
0.00092
Brasil-Uruguay
1.13%
1.54%
0.42
-0.34
0.0016
0.0020
Chile-Paraguay
0.34%
0.29%
-0.09
0.58
0.0014
0.000717
Chile-Uruguay
0.25%
0.30%
0.38
0.25
0.00099
0.0013
Paraguay-Uruguay
0.38%
0.88%
-0.94
-0.56
0.0018
0.0016
*Índice asymm computado como se explico en esta sección.
Resumiendo, los países del Mercosur incrementan en general la correlación de los
ciclos (cuando esta se mide por el índice de asimetrías) al mismo tiempo que incrementan
todos ellos las intensidades en el comercio. La información se muestra en la tabla 2. Esta
información si bien es importante es necesario examinarla con mayor profundidad debido a
la existencia de otras variables que influyan en las intensidades y niveles de comercio,
existiendo la posibilidad de que esta variable sea endógena.
IV.II - Modelo Gravitacional.
Aquí presentamos las estimaciones del modelo antes expuesto, donde utilizamos
datos en panel con Mínimos Cuadrados Generalizados, ponderando por la varianza
estimada de los errores para resolver el problema de la Heteroscedasticidad,
- 9 Tabla 1 : (var. dependiente: Comercio Bilateral)
Variable
Constante
Coeficiente
Significancia
-11,851830
**
1,148988
**
Dist
-0,640296
**
PTA
0,602400
**
-0,438044
**
Ady
0,939836
**
Leng
-0,556490
**
PBIi*PBIj
Pobi*Pobj
R2 = 0,948814
* significativo al 5%
**significativo al 1%
Método: GLS
Es importante aclarar que suponemos que la constante es la misma para todas las
combinaciones de países.
Como podemos ver en la Tabla 1, todas las variables son significativas en todos los
niveles y tienen el signo esperado, excepto el coeficiente de la variable lengua común, el
cual es significativo cuando trabajamos con efecto fijo (ver Apéndice).2 La constante común
en la regresión nos da el efecto medio sobre el flujo comercial de todas las variables
excluidas en el modelo.
De los resultados se puede inferir que la variable de los productos de los PBI, que
es significativa, nos estaría diciendo que un incremento en el producto de los PBI de un 1 %
aumentaría el comercio bilateral en 1.1489 %. Hidelgart Ahumada y Ana M. MartirenaMantel (2001) obtienen para países del Mercosur con USA e Italia incluidos, un cambio
porcentual del 1.34 % (año 1988 a 1999), sin embargo Frankel (1997) obtiene valores
menores que el 1%. Se esperaría que la magnitud de este coeficiente nos indique que el
comercio de un país crece menos que proporcionalmente con respecto a su tamaño, esto es
consecuencia de que los países más pequeños son más abiertos al comercio que los países
más grandes.
Al mismo tiempo el coeficiente de población (la otra variable de tamaño) es
negativo, lo cual nos indica que una vez controlado por PBI, los países con mayor población
comercian menos. El signo de dicha variable puede explicarse por razones expuestas
anteriormente, además de que países con mayor tamaño no dependen tanto de recursos
externos como países de menor tamaño y también a la falta de posibilidades de explotar
economías de escala. La magnitud del coeficiente es razonable según lo expuesto en otros
trabajos.
También encontramos que el coeficiente de distancia es negativo y significativo, lo
cual es esperable. La magnitud también es muy cercana a lo hallado en otros trabajos.
2
Utilizamos la regresión con una sola constante pues al trabajar con efecto fijo nos
encontramos con problemas de multicolinealidad
- 10 -
El coeficiente de la variable Dummy que controla por PTA, o sea un tratado de
comercio preferencial, es significativo e igual a(3) 0.8264, lo que nos permite concluir que los
países que integran un PTA comercian en promedio un 82.64% más entre ellos que si no
perteneciesen (manteniendo todo lo demás constante). Este número es de gran importancia
a la hora de tomar decisiones de política en cuanto a conveniencia de realizar tratados de
comercio entre países y eventualmente a llegar a la máxima expresión de acuerdos entre
países: la integración monetaria(4).
Ahumada y Martirena-Mantel (2001) obtienen para el Mercosur con USA e Italia
un coeficiente del PTA igual a 101 %, para datos de 1988 a 1999. A su vez Frankel (1997)
obtuvo para el Mercosur un 150 % para datos desde 1972 a 1992 y para la Región Andina el
coeficiente fue no significativo para la misma muestra, pero altamente significativo para
datos de 1990.
Otra variable que resultó importante en este estudio es la existencia de una
frontera común. El coeficiente es significativo y explica en gran parte los flujos comerciales,
los países que tienen frontera común comercian un(5) 154 % más entre ellos. Una reflexión
seria que a la hora de elaborar políticas esta es una variable importante a tomar en cuenta.
Por último cuando analizamos la lengua común esperaríamos que aquellos países
que comparten el idioma comercien más entre ellos, sin embargo el coeficiente tuvo el signo
contrario a lo esperado. Una posible explicación es que Brasil es el único de los países
estudiados que tiene una lengua diferente, por lo cual para este caso particular la lengua
puede no ser importante para el comercio.
(3)
( e0.6024-1) = 0.8264
(4)
Para que dicha integración sea conveniente es necesario considerar otras
variables macro que no están contempladas en este estudio.
(5)
0.933836
(e
-1 ) = 1.5442
V. Conclusión
Siguiendo el objetivo de conocer más de cerca los temas de integración comercial y
monetaria este trabajo intenta arrojar luz sobre las variables a tener en cuenta para evaluar
la conveniencia de avanzar hacia unificaciones monetarias al estilo de Europa en
Latinoamérica, en particular para el Mercosur y para la Comunidad Andina de Naciones.
Siguiendo los dos criterios enunciados por Mundell como prerrequisitos para una
potencial unión monetaria, es decir, intensidades en el comercio elevadas y simetrías en los
ciclos económicos, probamos los mismos para las dos regiones de Latinoamérica.
Utilizamos una muestra para 11 países de Latinoamérica en el periodo 1980-1998,
donde estudiamos el efecto de las intensidades en el comercio sobre la correlación de los
ciclos y de acuerdo a nuestros resultados encontramos que no existe evidencia para los
países en estudio durante el período indicado de que la mayor intensidad en el comercio
afecte el grado de correlación de los ciclos, siendo una posible interpretación, que los ciclos
económicos de Latinoamérica respondan a shocks globales. Estos resultados son
consistentes con los obtenidos por otros autores (Hildegart Ahumada y Ana MartirenaMantel), pero claramente diferentes a los resultados obtenidos para países industriales,
donde la influencia de las intensidades del comercio en la sincronía de los ciclos es clara.
Entendemos que seria conveniente estimar esta relación para un periodo mayor, pues los
resultados pueden ser sensibles a la duración de los periodos.
Pese a esto encontramos un claro aumento en las intensidades de comercio
bilaterales y en la simetría en los ciclos económicos cuando se evalúan estas variables en
forma aislada, para pares de países formados por los miembros del Mercosur más Chile,
antes y después de la formación del Mercosur (1992). En este mismo aspecto encontramos
el caso de Argentina-Brasil como remarcable ya que se produce el mayor aumento en los
indicadores para ambos criterios, intensidades y similitud en los ciclos.
Luego nos enfocamos en las intensidades del comercio y en particular en la
influencia de los Tratados de Comercio Preferenciales en los flujos bilaterales. Los
resultados nos muestran para los 11 países de Latinoamérica que los PTA inciden de
manera significativa en el comercio bilateral, lo cual demuestra que éste evoluciona según la
política comercial.
También encontramos que poseer una frontera común influye significativamente en
el comercio y en contraste los países más grandes comercian menos con relación a su PBI.
Esperamos que esta investigación agregue claridad a la hora de elaborar políticas
monetarias y comerciales que consideren un avance en la integración económica en
Latinoamérica.
APÉNDICE
Presentamos la regresión con datos en panel donde explicamos el comercio bilateral
entre los 11 países de Latinoamérica pero en este caso usamos efectos fijos:
Tabla 1A : (var. dependiente: Comercio Bilateral)
Variable
PBIi*PBIj
Dist
PTA
Pobi*Pobj
Coeficiente
Significancia
1,513539
**
-0,273290
0,180458
1,025205
**
R = 0,907182 Método: OLS
* significativo al 5%
**significativo al 1%
Podemos observar que el estimador del parámetro de distancia es no significativo
para todos los niveles, igual que el estimador de la variable Dummy que usamos para medir
el efecto de los tratados de comercio preferenciales. Recordamos aquí que no usamos las
variables de países que comparten una frontera común y tampoco que comparten lengua
común, esto se debe a que nos encontramos con un problema de multicolinealidad cercana.
La regresión presenta un problema de Heteroscedasticidad y lo resolvemos usando
GLS ponderando por la varianza estimada de los errores de usar OLS y obtuvimos:
Tabla 2A : (var. dependiente: Comercio Bilateral)
Variable
Coeficiente
Significancia
PBIi*PBIj
1,513916
**
dist
0,339910
PTA
0,273161
**
Pobi*Pobj
0,799721
**
R = 0,986843 Método: GLS
* significativo al 5%
**significativo al 1%
Como podemos ver en la tabla 3, todos los coeficientes son significativos en todos
los niveles excepto el de distancia. También observamos que no obtuvimos el signo
esperado del estimador de la variable población, esto puede deberse a que hay variables
omitidas en el modelo y población podría estar captando parte del efecto de estas.
- 13 La variable de los productos de los PBI nos dice que un aumento de ésta de un 1%
aumenta el comercio bilateral en un 1.5139%. Este coeficiente mayor en magnitud al
estimado en los resultados empíricos.
El coeficiente de la variable Dummy que controla por PTA, o sea un tratado de
comercio preferencial, es significativo e igual a(6) 0.3141, como vemos este estimado es en
magnitud mas chico que el obtenido anteriormente, esto también puede deberse al problema
de las variable omitidas.
A continuación tenemos la regresión original estimada mediante OLS sin efectos fijos
donde tratamos el problema de la heteroscedasticidad usando varianzas consistentes con
heteroscedasticidad de White:
Tabla 3A : (var. dependiente: Comercio Bilateral)
Variable
Constante
Coeficiente
Significancia
-14,103060
**
1,241141
**
Dist
-0,630280
**
PTA
0,477239
**
-0,465867
**
Ady
1,242135
**
Leng
-0,281763
**
PBIi*PBIj
Pobi*Pobj
R2 = 0,712925 Método: OLS
* significativo al 5%
**significativo al 1%
Todos los coeficientes son significativos en todos los niveles y tienen las mismas
características expuestas anteriormente. Es importante remarcar que la magnitud del
coeficiente de la variable dummy que toma el efecto de los tratados de comercio
preferenciales es(7) 0.611618, por lo tanto el efecto de este estimado es menor al expuesto
en los resultados empíricos.
(6)
(7)
( e0.273161 – 1 ) = 0.314111
( e0.477239 – 1 ) = 0.611618
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ÍNDICE BIBLIOGRÁFICO
General:
CHACHOLIADES, Miliades, International Trade
KRUGMAN, Paul y OBSTFELD, Maurice, Economía Internacional, 5 Edición
(2001)
JOHNSTON, Jack y DINARDO, John, Econometric Methods, 4 Edición
(1997).
Especial:
AHUMADA, Hildelgart y MARTIRENA-MANTEL, Ana M., Towards a Potencial
Monetary Union in Latino America: Testing the Endogeneity Criteria for Mercosur
(2001).
CERRO, Ana Maria ; PINEDA, Jose, Do Common Cycles exist in Latin
American Countrtys?. (2000)
FRANKEL, J., Regional Trade Blocks, Institute of International economics,
(1997).
FRANKEL, J. y ROSE, A. The endogeneity of the optimum currency area
criteria, Economic Journal 108 (1998).
MUNDELL, R., 1961. A Theory of
Economic Review 51, 509-517
Optimum Currency Areas. American
ROSE, Andrew K. y ENGEL, Charles, Currency Unions and International
Integration (2001).
ROSE, Andrew K., The Effect of Common Currencies on international trade: A
Meta Analysis, (2002).
Otras publicaciones:
Anuario Estadístico de América Latina y el Caribe, EDICIONES 1983, 1991,
1995, 1999.
CEPAL, www.cepal.org
International Trade Stats, WTO web page, www.wto.org
Penn World Table, www.datacentre2.chass.utoronto.ca/pwt
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