1 LOS PAISES DEL EX- BLOQUE SOCIALISTA EURO- ASIATICOS DIEZ ANOS DESPUES LA CAIDA DEL MURO DE BERLIN. de Luciano Vasapollo1 El cambio económico y político de los países que hasta, el 1989, hacían parte del bloque socialista euro-asiático, estimula la nuestra reflexión a comprender la manera en la cual estos países, propiamente dichos de economías planificadas, se presentan sobre la actual escena internacional caracterizada de la incesante, ahora ya dominante, globalización ò mejor competición global. El proceso de acercamiento a la economía de mercado y en primer lugar, a la estabilización macroEconómica y política ha “botado”, a los inicios de los anos noventa, a estos países en una grave recensión económica. Esto ultimo ha sido más fuerte en la Confederación de los Estados Independientes ( CEI)2 que a diferencia de los otros países de la ex –URSS, ò sea los países del Europa Centro Oriental ( PECO)3 , se encontraban en una situación económica más atrasada y cuya transición ha estado obstaculizada de una cantidad de elementos endógenos y sobre todo exógenos a la estructura político-económica; en realidad, las primeras señales de renovación se han evidenciado en el 1997, un poco más de tres-cuatro anos después de la salida de la fase recesiva de los PECOS. Por lo tanto, durante los pasados diez anos, el proceso de transición ha posteriormente acentuado la heterogeneidad estructural de estos países: algunos de esos como ya ha sido anotado, han empezado, en los últimos anos, las negociaciones para la integración en la Unión Europea ( U.E ), mientras para los otros la relación con esta última son únicamente de tipo asociativo y por algunos versos y en particular para los países del Asia trascaucásica, asistencial. No obstante el gran desequilibrio económico, político y social existente en esta área, estos países que forman un mercado de un poco más de 400 millones de consumadores, han asumido un rol de primer plano en el tablero geoestratégico mundial y en el acaparamiento de los notables recursos naturales y humanos de los cuales el área dispone fuertemente; en efecto, la penetración económica de las empresas multinacionales tiene el objetivo de obtener altos provechos por el camino del bajo costo de la alta mano de obra especializada, proveniente de la reestructuración de los grandes establecimientos industriales heredados del régimen comunista, se ha concretizada, en todos los anos noventa, además que con el mencionado trafico de perfeccionamiento pasivo, con el continuo y notable aumento del flujo de inversiones directas exteriores (IDE). Profesor de estadística de la empresa, Universidad de Roma “La Sapienza”, Facultad de estadística. Director científico del CESTES-PROTEO. 1 En este trabajo en la Confederación de los Estados Independiente vienen agrupados aquellos países que geográficamente están situados en el Asia trascaucásica: Armenia, Azerbaigian, Georgia, Kazakistan, Kirghizistan, Tagikistan, Turkmenistan y Uzbekistan. 2 Los países del ex- bloque soviético que definimos simplemente PECO son: Albania, Bielorusia, Bosnia – Erzegovina, Bulgaria, Croazia, Estonia, Federación yugoslava, Letonia, Lituania, Macedonia, Moldavia, Polonia, Republica Checa, Republica Eslovaca, Rumania, Rusia, Eslovenia, Ucrania y Hungría. 3 2 En este trabajo, por lo tanto, se ha querido evidenciar de una parte, tramite el auxilio del análisis factorial dinámico ( AFD ), el andamiento de la estructura macroeconómica de tales países en el periodo 1994 – 1999 y sucesivamente individuar, a través la confrontación de las trayectorias temporales de la cluster analysis, las semejanzas de tales economías, de otro lado, en vez, se ha buscado, a través la actuación de un modelo de regresión lineal múltiple, de explicar ò entender mejor, el motivo que impulsa a las multinacionales a dirigir sus inversiones en esta área antes que en otras. 1. ESTUDIO DE LA EVOLUCION MACROECONOMICA DE LOS PAISES EN TRANSICION. Para exponer claramente y comprender eficazmente las dinámicas macroeconómicas de los países en transición se ha retenido oportuno hacer uso de un análisis estadístico en tres sentidos ( Multiway Analysis)4. La metodología utilizada es el análisis Factor dinámico ( AFD ). El objeto de análisis es un Array del tipo “ igual unidad x igual variable x tiempo”. Las variables objeto del análisis son de natura cuantitativa. La Array de estudio esta indicado en el siguiente modo: X = (xijt ) donde, i = 1, I el índice de Unidad, j = 1, j es el índice de variable y t = 1, T es el índice de tiempo. La Array X ( IT, J ) utilizado, en los cuales los índices en conjunto I y T constituyen las líneas y J las columnas de una matriz en dos sentidos, define la AFD “directa”. Por lo tanto, con relación a esta última a la cual haremos referencia con posterioridad, I y T son entre ellas dependientes y por consiguiente, se puede hacer variar I al interno de J y viceversa. A través el auxilio de tal metodología, como se ha ya dicho, se quiere estudiar el andamiento macroeconómico de los países del ex – bloque comunista. Se trata, en practica, de un fenómeno multidimensional que, en esta área geopolítica en transformación del inicio de los anos noventa, presenta una elevada variabilidad espacio- temporal. Los países objeto del análisis son aquellos para los cuales hay disponibles los datos de todas las variables objeto de análisis, por todo el periodo tomado en examen ( 1994 – 1999 ). Por consiguiente, de los 27 países en transición5, han sido escogidos aquellos que resultaban tener el mayor numero de datos estadísticamente significativos6 por esto, se consideran 26 países, 10 variables y 6 anos. Las variables consideradas resultan diferentes respecto ya sea a la unidad de medida ( algunas están expresadas en valores absolutos, otros en valores porcentuales) sea a la variabilidad relativa a cada ocasión. Tal heterogeneidad ha sido filtrada tramite la normalización de los datos iniciales; en practica, cada dato ha sido subdividido por la media general de la singular variable,---- a cada unidad ( país ), además, ha sido atribuido un peso: se ha escogido el Producto Interno Bruto pro capita (PIBpc) medio en millares de dólares, del entero periodo de referencia. El análisis, por lo tanto, viene conducido en la forma Z(IT,J) específicamente al modelo 1. El software utilizado para la implementación de tal análisis es XLISP-STAT. Los Coppi R, “análisis estadística Multivariada”, Departamento de estadística, probabilidad y estadística aplicada Universidad de los estudios de Roma “ La Sapienza”. 4 5 Se recuerda que en la definición de países en transición, el Fondo Monetario Internacional (FMI) incluye también la Mongolia la que obviamente, esta excluida de este análisis. 6 Los países de la ex- URSS retenidos unidad estadísticamente significativos son aquellos por los cuales las variables consideradas presentan un numero limitado de missing ( valores faltantes ), en modo tal que el análisis no venga comprometido. Por esto, el único país no considerado en el análisis es la Yugoslavia. 3 datos utilizados son provenientes del Fondo Monetario Internacional (FMI) y la Banco Europeo para la reconstrucción y el desarrollo ( EBRD ). Cuadro. 1 Etiquetas de los países y de las variables objetos de estudio ETIQUETA PAIS 1) Alb: Albania 2) Bie: Bielorusia 3) BiH: Bosnia-Erzegovina 4) Bul: Bulgaria 5) Cro: Croazia 6) Est: Estonia 7) Let: Letonia 8) Lit: Lituania 9) Mac: Macedonia 10)Mol: Moldavia 11) Pol: Polonia 12) RCeca: Republica Checa 13) Rom: Rumania 14) Rus: Rusia 15) Rslo: Eslovaquia 16) Slo: Eslovenia 17) Ucr: Ucrania 18) Ungh: Ungheria 19) Arm: Armenia 20) Azer: Azerbaigian 21) Geo: Georgia 22) Kaz: Kazakistan 23) Kir: Kirghizistan 24) Tag: Tagikistan 25) Tur: Turkmenistan 26) Uzb: Uzbekistan ETIQUETA VARIABLES V1: PIB: PIB precios corrientes en millares de $ V2: VPI: variación % producción industrial V3: TD: tasa de desocupación en % de la fuerza trabajo V4: VAPIL: variación % de el PIB V5: TI: tasa de inflación V6: EXP: exportaciones en millares de $ V7: DE: deuda exterior en millares de $ V8: IDE: inversiones directas exteriores en millares de $ V9: QSPIL: Cuota servicio sobre el PIB ( % ) V10: TP: tasa de préstamo ( % ) 1. 1 LOS RESULTADOS DEL MODELO 1 DEL AFD. En este modelo la variabilidad general de la matriz de variaciones y covarianzas S esta estudiada según la siguiente relación: S = ST + S*T 4 ST = S *I + SIT ; precisamente ST es la estructura diferencial general que incluye * la estructura estática y la dinámica diferencial, mientras S T t es la dinámica media del donde sistema; la primera medida la variabilidad al interno de los tiempos ( variabilidad “within” ), la segunda de viceversa la variabilidad entre los tiempos ( variabilidad “ between” ). En tal modelo, los efectos debidos a la estructura estática y a la dinámica diferencial, es decir a la matriz ST , vienen explicados de una única modelización basado sobre el análisis en Componentes Principales (ACP); el efecto deseado, en lugar a la dinámica media del sistema, matriz S *T es explicado de la modelización basado en un modelo de regresión lineal respecto al tiempo7. La aplicación del análisis en los componentes principales a la matriz ST nos da los dos autovalores relativos a las primeras dos componentes principales8 consideradas y consecuentemente, correspondientemente a los primeros dos auto vectores de la matriz ST Los autovalores de ST 123.37; 34,19. En realidad, han sido extraídas tres componentes principales, pero considerada la elevada porcentual explicada de las primeras dos, casi el 81% de la variabilidad total, y la brevedad de la investigación, solamente 6 años, que comprometería la variabilidad explicada de la tercera componente misma (solo el 7,31% de la variabilidad general), se prefiere referirse a la estructura factorial de aquellas individuadas. En cada caso, la cuota de variabilidad explicada de las primeras tres componentes principales es IT = 0,88 = K -3 h 1 J h h 1 h . La siguiente tabla 2 resume la calidad de representación del modelo. La estructura factorial que ha sido identificada viene interpretada mediante el gráfico de las correlaciones entre las componentes y las variables; para tal fin evidenciamos, el plano formado de la I y de la II componente principal ( Grafica. 1 ). La primera componente principal puede ser interpretada como “ un crecimiento superior a la media de los indicadores macroeconómico”. 7 El modelo de regresión lineal al cual hace referencia el modelo 1 de la AFD esta así estructurado; z. jt = a j + b j t + e jt con j = 1,J; t = 1,T. aj e bj , Son los coeficientes de estimar y e jt son los residuos por los cuales debe de ser satisfecha la siguiente condición: w j ≥0 cov cov( e jt , e j' t ' ) = { 0 , j= j'; t=t ' altrim enti . sino. Los parámetros, a j e b j , de la ecuación de regresión vienen estimados tramite el método de los mínimos cuadrados. De la solución de tal sistema regresivo, la dinámica media es descrita de un sistema de J en línea recta de regresión respecto al tiempo. 8 Las primeras dos componentes explican, respectivamente, 63,19 % y el 17,46 % de la variabilidad. 9 Se mire en el apéndice. 5 La segunda componente, en vez, constituye “la expansión económica”, dependiente de los partner internacionales. Por consiguiente, es evidente que la apertura hacia los principales mercados internacionales de parte de estos países, ha determinado en media en el periodo tomado en examen, un aumento de la estructura macroeconómica que ha producido un sólido mejoramiento en la riqueza nacional; esto refuerza posteriormente el conocimiento que hasta hoy, los países del este europeo resultan particularmente influenciables de los efectos macroeconómicos de los principales mercados externos. TAB.2– LOS INDICADORES DE LA CALIDAD DE REPRESENTACION DEL MODELO 1 Fuente de explicación variabilidad Estructura factorial general Estructura factorial de los centros dinámica diferencial de la unidad dinámica de los centros Modelo general z. jt z ij. índice de variabilidad indicador valor huella de ST IT 0,88 señal de S *I I *I 0,87 señal de S IT I IT 0,89 señal de S *T I *T 0,97 I 0,89 señal de S GRAFICO 1 – CORRELACIONES ENTRE LAS COMPONENTES EXTRAIDAS Y LAS VARIABLES. 6 1,2 PIL 1 DE Comp2 IDE 0,8 EXP TD -1 -0,8 -0,6 TP 0,4 0,2 VAPIL VPI -1,2 QSPIL 0,6 TI 0 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 -0,2 Comp1 * Con referencia a la proyección de los centros z ij. (estructura estática), el índice I I que indica la cuota de variabilidad de tales centros descritos de la estructura factorial individuada, e igual a 0,87. El grafico 2 reporta la proyección de los centros de unidad (países) sobre planos factoriales individuados. Resulta que la mayor parte de los países se concentra entorno al baricentro de la nube de los puntos constituidos de origen de los planos; por lo tanto, solo pocos países se destacan en su mayoría y de preciso son la Rusia, la Eslovenia, la BosniaErzegovina y la Eslovaca. En relación a Rusia, el crecimiento económico es debido sobre todo al recurso a los capitales externos, mientras para los otros países el mejoramiento de tales indicadores es fruto de una ponderada reestructuración del sistema político-económico interno que ha privilegiado, en particular, la reestructuración de las plantas industriales. Grafico 2 – proyecciones de los centros medios-------- sobre planos factoriales individuados 7 30 25 Rus 20 Comp2 15 10 Slo 5 BiH -20 -15 Cro RSlo -10 Est -5 Comp1 Lit Kaz 5 Ucr 0 0 10 -5 Grafico 3 – Plot de los índices I ( t ) 1 0,95 Indice I(t) 0,9 0,85 0,8 0,75 0,7 0,65 0,6 1994 1995 1996 1997 1998 1999 Anni Con respecto al andamiento de los índices I (t), a través los cuales se puede evidenciar la calidad global de representación de las diversas ocasiones sobre la estructura factorial individuada, se nota que en el complejo la calidad de representación de los diversos tiempos es buena ( todos los índices son superiores a 0,7 ) por lo tanto, la variabilidad descrita de la estructura factorial individuada re 8 sulta elevada; de todas formas, los anos mejor representados son el 1994 y el 1995 (presentan un índice superior a 0,9 )10 . El índice I IT, relativo a la medida de la variabilidad de la dinámica diferencial de la unidad descrita de la estructura factorial individuada, es igual a 0,89 (tab. 2). A través la confrontación de las trayectorias se puede interpretar eficazmente la posiciòn media de los diversos países objetos del análisis. Los países que presentan una dinámica temporal mayormente elevada son los mismos países la cuya proyección del centro z ij. resulta ser más lejana de origen de los planos, ò sea del baricentro de la nube de los puntos NI ( t ). Grafico 4- Representación de las trayectorias de los países puestos bajo estudio. Albania 0,5 0 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 Comp2 -0,5 -1 1994 -1,5 1995 -2 1996 1999 -2,5 1998 1997 Comp1 Bielorussia 0,5 0 -15 -10 -5 0 5 -0,5 10 15 1994 Comp2 1995 -1 -1,5 1999 1997 1996 1998 -2 -2,5 Comp1 10 Se trata de la proyección de la unidad estadística en cada tiempo ( tecnica de la unidad suplementaria; valores depurados de las componentes medias z ij. e z. jt ).. cuando más el índice es bajo tanto más la nube de los puntos es en aquel ano concentrada alrededor y tanto menor es la cuota de variabilidad descrita de la estructura factorial individuada. 9 Bosnia-Erzegovina 6 1999 5,4 4,8 4,2 1998 3,6 Comp2 3 2,4 1997 1,8 1,2 1996 -26 -24 -22 -20 0,6 -18 -16 1995 -14 -12 -10 -8 -6 -4 1994 0 -2 -0,6 0 2 -1,2 Comp1 1,2 Bulgaria 1 0,8 0,6 0,4 1996 Comp2 0,2 -14 -12 -10 -8 -6 0 -2 -0,2 0 -4 2 4 6 8 10 12 14 16 -0,4 1994 -0,6 1999 -0,8 1995 1998 -1 1997 -1,2 Comp1 Croazia 6 5 1999 4 3 Comp2 1998 2 1996 1997 1 1994 1995 0 -18 -15 -12 -9 -6 -3 -1 -2 Comp1 0 3 6 10 Estonia 0,5 0 -27 -24 -21 -18 -15 -12 -9 -6 -3 0 3 6 9 Comp2 1998 -0,5 1999 1994 1995 -1 1996 1997 -1,5 -2 Comp1 Lettonia 0,3 0 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Comp2 -0,3 1994 -0,6 1996 1998 -1,2 1997 1999 1995 -0,9 Comp1 Lituania 0,3 0 -10 1998 -5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Comp2 -0,3 1999 -0,6 1994 -0,9 1997 1995 1996 -1,2 Comp1 11 Macedonia 0,3 0 -4 -2 -0,3 0 2 4 19948 6 10 12 14 16 Comp2 -0,6 -0,9 1995 -1,2 1996-1,5 1998 1999 -1,8 1997 -2,1 Comp1 Moldavia 0,3 0 -2 -0,3 0 2 4 6 8 10 4 6 -0,6 Comp2 -0,9 -1,2 -1,5 1994 -1,8 1995 -2,1 1996 1999 -2,4 1998 1997 -2,7 -3 Comp1 Polonia 0,3 0 -6 -4 -2 -0,3 0 2 -0,6 Comp2 -0,9 -1,2 -1,5 1994 -1,8 -2,1 -2,4 1995 1999 -2,7 -3 Comp1 1996 1998 1997 12 Repubblica Ceca 0,3 0 -6 -4 -2 -0,3 0 2 4 6 -0,6 Comp2 -0,9 -1,2 -1,5 -1,8 1994 -2,1 -2,4 1995 1999 1996 1998 -2,7 1997 -3 Comp1 Romania 0,3 0 -6 -4 -2 -0,3 0 2 4 6 -0,6 Comp2 -0,9 -1,2 -1,5 -1,8 1994 -2,1 -2,4 1995 1999 1996 1998 -2,7 1997 -3 Comp1 Russia 1997 32 1996 28 1995 24 1999 1998 20 1994 Comp2 16 12 8 4 0 -15 -12 -9 -6 -3 -4 0 3 6 9 Comp1 12 15 18 21 24 27 30 13 Slovacchia 3 1998 2 Comp2 1999 1997 1996 1995 1 1994 0 -24 -20 -16 -12 -8 -4 0 4 -1 Comp1 Slovenia 8 7 Comp2 1997 6 1999 1995 1998 1996 5 1994 4 3 2 1 0 -54 -48 -42 -36 -30 -24 -18 -12 -6 -1 0 6 Comp1 Ucraina 1 Comp2 0 -2 0 2 4 6 8 10 1994 -1 1995 1998 1999 1997 -2 Comp1 1996 14 Ungheria 1 0 -6 -4 -2 0 2 4 6 Comp2 -1 -2 1994 1995 1996 1999 1997 1998 -3 -4 Comp1 Armenia 1 0 Comp2 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 -1 1994 1995 1996 -2 1999 1998 1997 -3 -4 Comp1 Azerbaigian 1 0 0 Comp2 -2 2 4 6 8 -1 1994 1995 1999 -2 1996 1998 1997 -3 Comp1 15 Georgia 1 0 0 Comp2 -2 2 4 6 8 10 -1 12 1994 1995 -2 1996 1999 1998 1997 -3 Comp1 Kazakistan 0,2 0 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Comp2 -0,2 -0,4 1994 1995 1999-0,6 1996 1998 -0,8 1997 -1 Comp1 Kirghizistan 0,4 0 -6 -4 -2 -0,4 0 2 4 6 8 10 Comp2 -0,8 -1,2 -1,6 -2 -2,4 1997 1995 1994 1996 1999 1998 -2,8 Comp1 16 Tagikistan 0,2 -6 -4 -0,2 0 -2 2 4 6 Comp2 -0,6 -1 -1,4 1995 -1,8 1994 1996 -2,2 1999 -2,6 Comp1 1997 1998 Turkmenistan 0,4 0 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 -0,4 Comp2 -0,8 1994 -1,2 -1,6 1995 1996 -2 1999 1998 1997 -2,4 Comp1 Uzbekistan 0 -6 -4,8 -3,6 -2,4 -1,2 0 1,2 -0,4 Comp2 -0,8 -1,2 1994 -1,6 1999 -2 1996 1998 -2,4 Comp1 1995 1997 17 Rusia que en dos anos paga los reflejos negativos de la crisis del agosto de 1998, en el tiempo la escogencia de la política económica son dirigidas a la modernización de las grandes plantas industriales (el creciente tren de la variación de la producción la confirma ) y Al abatimiento de la elevada deuda exterior. La expansión económica de la Eslovenia es fruto de una incesante apertura a los mercados exteriores y en particular a las transacciones con los mercados del Unión Europea. Por lo que se refiere a la Bosnia-Erzegovina las distancias extremas se alejan: en los primeros dos anos de investigación, los indicadores económicos presentan un aumento inferior a la media, mientras en los anos sucesivos, en los cuales el crecimiento de la estructura macroeconómica tiende a ser estructural las selecciones gobernativas están orientadas a la reestructuración del aparato industrial. La dinámica macroeconómica de la Republica Eslovaca, en los anos, tiende, a diferencia de la Bosnia-Erzegovina, a convergir; en cada caso, la expansión de tal país es debida al notable mejoramiento de la eficiencia de la estructura industrial que al mismo tiempo, ha determinado un mayor flujo de exportaciones al exterior y una fuerte atracción para los inversionistas extranjeros los cuales, a su vez , han orientado un creciente flujo de inversiones directas exterior. Del confronto de estas trayectorias vienen construidas de las oportunas matrices de distancias entre las unidades que tienen cuenta de dos particulares aspectos de las trayectorias mismas; se trata de su forma y de la largueza de los segmentos relativos a cada copia de ocasiones consecutivas. Por lo tanto, el programa nos permite de efectuar tramite oportunos métodos agregativos, una cluster analysis a través la cual se pueden reagrupar los países que presentan características dinámicas y estructurales símiles. Con tal finalidad, se ha utilizado, respectivamente, la distancia Global (d 3 ) y el método de Ward ò de la mínima variación. Tab. 3 – Valores de la cluster analysis en ámbito AFD Método de ward Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 (11 18) ((11 18) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 13 14 15 16 17 19 20 21 22 23 24 25 26 (2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ) 0.9999999435846937 5.641530635556201E-8 738570.2038631395 NIL Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18) 12) ((11 18 12) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 13 14 15 16 17 19 20 21 22 23 24 25 26) (3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.9999998539147188 1.4608528116055844E-7 595244.8346968709 -5.999771417014134 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro ((11 18 12) 13) ((11 18 12 13) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 14 15 16 17 19 20 21 22 23 24 25 26) (4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.9999996727960161 18 SPRSQ PSF PST2 3.272039838991224E-7 416754.06918930553 -6.999404089025332 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13) 24) ((11 18 12 13 24) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 14 15 16 17 19 20 21 22 23 25 26) (5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.9994741255622964 5.258744377036296E-4 362.01802230196876 -7.035008949160419 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24) 26) ((11 18 12 13 24 26) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 14 15 16 17 19 20 21 22 23 25) (6 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.9974507519920028 0.002549248007997142 97.81813586427651 0.10638906066671708 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26) 20) ((11 18 12 13 24 26 20) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 14 15 16 17 19 21 22 23 25) (7 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.9926429756866589 0.007357024313341023 42.60774322574792 7.024732553119192 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20) 10) ((11 18 12 13 24 26 20 10) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 14 15 16 17 19 21 22 23 25) (8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.9891233970946184 0.010876602905381647 35.36573893672292 3.021480393538803 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10) 19) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 14 15 16 17 21 22 23 25) (9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.9834795841431918 0.016520415856808177 28.01466536685325 -0.8750996636066015 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19) 17) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 14 15 16 21 22 23 25) (10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.9744380444631138 0.025561955536886248 21.442858674077375 4.013344748073747 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17) 1) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1) 2 3 4 5 6 7 8 9 14 15 16 21 22 23 25) (11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.968596394296019 0.03140360570398109 20.562318085939374 -0.14094258931946954 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1) 23) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23) 2 3 4 5 6 7 8 9 14 15 16 21 22 25) (12 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.9614143647642556 0.038585635235744424 19 PSF PST2 19.577156013397097 0.7935497232919927 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23) 9) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9) 2 3 4 5 6 7 8 14 15 16 21 22 25) (13 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.9482089118407071 0.05179108815929295 16.900007238387907 1.4267759556672521 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9) 22) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22) 2 3 4 5 6 7 8 14 15 16 21 25) (14 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.928001912111037 0.07199808788896304 13.963362559536389 2.511897479605691 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22) 7) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7) 2 3 4 5 6 8 14 15 16 21 25) (15 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.9105832970897811 0.08941670291021889 12.96093636397813 1.0649105592578487 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7) 2) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2) 3 4 5 6 8 14 15 16 21 25) (16 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.8809349457701361 0.11906505422986396 11.098154930531827 1.0188681042228205 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 (5 6) ((5 6) (11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2) 3 4 8 14 15 16 21 25) (2 16 1 1 1 1 1 1 1 1) 0.8756545217746214 0.12434547822537857 12.519306468064448 NIL Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2) 4) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4) (5 6) 3 8 14 15 16 21 25) (17 2 1 1 1 1 1 1 1) 0.8414011781136274 0.15859882188637262 11.273586286614702 -0.01301779728473164 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4) 15) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15) (5 6) 3 8 14 16 21 25) (18 2 1 1 1 1 1 1) 0.7714698320698731 0.22853016793012693 8.680602592416658 6.456966571553646 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15) (5 6)) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6) 3 8 14 16 21 25) (20 1 1 1 1 1 1) 0.7051806029740488 0.29481939702595117 7.57437241899405 20 PST2 5.221219301294434 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6) 3) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3) 8 14 16 21 25) (21 1 1 1 1 1) 0.6114740917419166 0.38852590825808336 6.295323722254703 5.864674608189841 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3) 21) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21) 8 14 16 25) (22 1 1 1 1) 0.5463417960427264 0.45365820395727363 6.32258913032785 0.777395986340597 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21) 25) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21 25) 8 14 16) (23 1 1 1) 0.5089719986610199 0.4910280013389801 7.601320725775574 0.19452160767238807 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21 25) 8) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21 25 8) 14 16) (24 1 1) 0.4208888312821827 0.5791111687178173 8.358017978588819 0.3893210920518503 Cluster agregados Cluster actuales Dimensiones de los cluster R- cuadro SPRSQ PSF PST2 ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21 25 8) 14) ((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21 25 8 14) 16) (25 1) 0.18771327702720975 0.8122867229727903 5.546217266934137 8.385548209508757 Al valor de R2 = 0,968 retenido significativo, se han formado siempre diez y seis grupos: uno con numerosidad igual a 11, todos los otros con numerosidad unitaria11 . En el primer grupo , los primeros tres países que vienen agregados, en base a la confrontación de las trayectorias, son: Polonia, Hungria y la Republica Checa, ò bien los tres países que entraron de primero a ser parte de la OCSE y por consiguiente, a todos los efectos economías de mercado. Tal valor de R2 ,nos permite de sostener que la clasificación obtenida pueda ser retenida homogénea, en cuanto las unidades que pertenecen a un mismo grupo son muy símiles entre ellos (cohesión interna) y los grupos son bien distintos (separación externa). La descripción del modelo 1 viene completado de la dinámica regresiva de las variables, con * respecto a la matriz de variaciones y covarianzas S T , es decir relativamente a la dinámica media del sistema. Las variables han sido interpoladas muy bien de un modelo de regresión 11 Por valor significativo de R 2 se entiende aquel valor que a un determinado paso del análisis no se distancia demasiado del valor de el mismo obtenido en el paso anterior, tal de formar un codo en la representación. , Grafica de los valores ( decrecientes ) de R 2. 21 temporal de tipo parabólico; el indicador de la calidad de representación, I *T , a él asociado es igual a 0,97. Todas las variables presentan una descripción satisfactoria, la R2 es superior a 0,7512 . La tabla 4 refleja la parábola temporal del antes mencionado modelo de regresión. Tab. 4 – Gráficos de la regresión temporal en ámbito AFD PIL VPI TD VAPIL TI EXP DE IDE 12 Se observa en el apéndice 22 QSPIL TP De la lectura de los índices de la buena calidad de la representación, sea en media y sea en trayectoria, de la estructura factorial de la unidad se nota cuales países son bien representados ( ò bien todos aquellos que presentan un valor superior a 0,7 ); el país que presenta una poca participación es la Albania con una contribución relativa igual a 0,5913 . Tab. 5 – índice de la bondad de representación factorial 13 Los contribuciones relativos son expresados del coseno cuadrado del Angulo entre el vector de la unidad observada y su proyección sobre su espacio Factorial individuado. Para los valores de los indise de la bondad de representación se mire la tab. III A 4 en el apéndice 23 Contribuciones relativas: cos(Alb) cos(Bie) cos(BiH) cos(Bul) cos(Cro) cos(Est) cos(Let) cos(Lit) cos(Mac) cos(Mol) cos(Pol) cos(RCeca) cos(Rom) 0,92 0,94 0,86 0,8 0,83 0,88 0,69 0,81 0,59 0,98 0,87 0,82 0,72 cos(Rus) cos(RSlo) cos(Slov) cos(Ucr) cos(Ungh) cos(Arm) cos(Azer) cos(Geo) cos(Kaz) cos(Kir) cos(Tag) cos(Tur) cos(Uzb) 1 0,97 0,9 0,95 0,93 0,96 0,92 0,99 0,92 0,86 0,86 0,88 0,96 Contribuciones absolutas de las unidades a las componentes: Alb Bie BiH Bul Cro Est Let Lit Mac Mol Pol Rceca Rom comp 1 0,01 0 0,28 0,01 0,03 0,03 0,01 0,02 0,01 0,01 0 0 0 comp 2 0 0 0,02 0 0,02 0 0 0 0 0 0 0 0 comp 3 0 0,19 0,03 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Rus Rslo Slo Ucr Ung Arm Azer Geo Kaz Kir Tag Tur Uzb comp 1 0,04 0,17 0,34 0,01 0 0 0,01 0 0,02 0 0 0,01 0 comp 2 0,86 0,01 0,07 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 comp 3 0 0,01 0,02 0,01 0 0,05 0,01 0,53 0,04 0 0 0,07 0,02 . Apéndice; ulterior output del análisis factorial dinámico Tab A1: matriz de los datos VARIABLES Anos 1994 Paesi V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 Alb 0,0400 -0,0404 0,3960 0,1899 0,4566 0,0028 0,0204 1,0707 0,6647 0,4041 24 1995 Bie 0,1488 -0,5235 0,0643 -0,3858 74,5212 0,0768 0,0673 0,3368 1,6594 4,5464 BiH 0,0129 -0,0544 0,7030 -0,2174 0,0970 1,6403 0,0909 0,0000 0,8977 0,3227 Bul 0,3331 0,2916 0,4391 0,0590 3,2932 0,1348 0,3890 3,6020 2,1612 4,0411 Cro 1,6165 -0,2994 1,6077 0,6508 10,8102 0,4723 0,3348 12,9723 -1,4192 1,7075 Est 0,1798 -0,2257 0,5718 -0,1505 3,5888 0,0925 0,0399 16,1007 5,2591 1,3166 Let 0,2013 -0,5268 0,9261 0,0333 1,9852 0,0566 0,0664 11,8669 3,9039 2,0351 Lit 0,2553 -1,5735 0,2256 -0,5801 4,2812 0,1205 0,0315 1,8407 3,7052 1,7695 Mac 0,1651 -0,4738 1,5338 -0,0879 6,2525 0,0532 0,0410 1,1723 3,2533 7,8059 Mol 0,0146 -0,3004 0,0130 -0,3383 3,5746 0,0067 0,0055 0,3036 0,4066 0,4300 Pol 0,0095 0,0011 0,0015 0,0005 0,0031 0,0016 0,0042 0,1807 0,0059 0,0030 Rceca 0,0057 0,0003 0,0004 0,0003 0,0014 0,0022 0,0015 0,1202 0,0087 0,0018 Rom 0,0012 0,0001 0,0004 0,0002 0,0053 0,0053 0,0002 0,0133 0,0017 0,0024 Rus 15,9305 -1,2332 0,4602 -0,6856 18,1372 3,9854 7,1338 37,7637 3,5816 18,6641 Rslo 1,2570 0,6239 1,3579 0,4496 1,2304 0,6138 0,4276 22,4793 5,6886 1,3212 Slo 3,6998 1,6460 2,3405 1,3708 5,4011 1,7566 0,5813 32,9209 17,2835 9,9020 Ucr 0,4551 -0,5146 0,0057 -0,4317 16,7984 0,2619 0,1351 2,9971 1,0179 4,7124 Ung 0,0051 0,0012 0,0013 0,0004 0,0023 0,0009 0,0035 0,1396 0,0088 0,0036 Arm 0,0072 0,0588 0,0643 0,0599 58,4828 0,0024 0,0022 0,0887 0,4148 0,8827 Azer 0,0147 -0,2825 0,1190 -0,2249 19,0321 0,0078 0,0026 0,2516 0,5421 4,6437 Geo 0,0087 -0,4940 0,0445 -0,1284 192,7345 0,0047 0,0123 0,0988 0,4989 0,9559 Kaz 0,3409 -0,8059 0,2198 -0,3692 55,0910 0,0963 0,0957 19,3415 1,7993 1,8550 Kir 0,0098 -0,2072 0,0273 -0,1746 1,6759 0,0030 0,0036 0,3350 0,3623 0,6524 Tag 0,0037 -0,0114 0,0054 -0,0964 1,5788 0,0025 0,0034 0,0451 0,2649 0,1352 Tur 0,0603 -0,4629 0,2297 -0,2870 29,0074 0,0361 0,0069 1,6592 0,4845 4,9775 Uzb 0,0973 0,0149 0,0045 -0,0627 23,4048 0,0439 0,0165 0,7462 0,6298 1,4923 Alb 0,0489 0,1212 0,3414 0,1798 0,1576 0,0041 0,0138 1,4142 0,6808 0,4243 Bie 0,3182 -0,3582 0,0827 -0,3184 21,7155 0,1470 0,0822 0,4592 1,5583 5,3577 BiH 0,0339 0,5948 0,6669 0,5840 -0,0721 2,7399 0,0606 0,0000 0,9283 0,2668 Bul 0,4494 0,1715 0,3808 0,0748 2,1303 0,1834 0,3482 3,0874 2,0583 1,7632 Cro 2,0855 0,0333 1,6077 0,6342 0,2217 0,5137 0,4224 12,7505 -1,2751 2,4725 Est 0,2671 0,1429 0,7373 0,3228 2,1819 0,1279 0,0587 15,1226 5,4321 1,1887 Let 0,2445 -0,3494 1,0037 -0,0444 1,3919 0,0760 0,0782 9,9815 3,6932 1,7246 Lit 0,3563 0,3147 1,0391 0,1954 2,3455 0,1609 0,0505 4,3347 3,6934 1,4192 Mac 0,2174 -0,5276 1,8416 -0,0537 0,7669 0,0586 0,0518 0,4885 3,3070 2,2470 Mol 0,0182 -0,0423 0,0152 -0,0146 0,3277 0,0080 0,0072 0,7265 0,4229 0,4544 Pol 0,0121 0,0009 0,0014 0,0007 0,0027 0,0022 0,0044 0,3527 0,0062 0,0023 Rceca 0,0072 0,0012 0,0004 0,0008 0,0013 0,0030 0,0023 0,3542 0,0084 0,0018 Rom 0,0014 0,0004 0,0004 0,0003 0,0013 0,0013 0,0003 0,0164 0,0018 0,0019 Rus 19,9454 -0,1947 0,5311 -0,2455 11,6495 4,7851 7,4937 118,9556 3,7646 18,8818 Rslo 1,5965 0,7615 1,2020 0,6331 0,9074 0,7872 0,5212 17,8917 5,2299 1,3579 Slo 4,8207 0,5144 1,9032 1,0545 3,4721 2,1476 0,7639 45,2663 17,4378 7,2015 Ucr 0,5520 -0,2262 0,0094 -0,2307 7,0940 0,2685 0,1535 5,0328 0,9632 2,3185 Ung 0,0054 0,0006 0,0013 0,0002 0,0034 0,0016 0,0038 0,5426 0,0086 0,0039 Arm 0,0143 0,0166 0,0932 0,0765 1,9598 0,0030 0,0042 0,2773 0,4370 0,8573 Azer 0,0276 -0,2448 0,1338 -0,1352 4,7123 0,0070 0,0048 3,7744 0,5444 1,2238 Geo 0,0245 -0,1235 0,0383 0,0321 2,0095 0,0045 0,0150 0,0617 0,6941 0,8620 Kaz 0,4864 -0,2520 0,3224 -0,2403 5,1665 0,1513 0,1020 28,2503 1,8814 1,7085 Kir 0,0132 -0,3253 0,0388 -0,0511 0,3451 0,0036 0,0067 0,8463 0,4170 0,5827 Tag 0,0024 -0,0608 0,0059 -0,0563 2,7484 0,0035 0,0037 0,0676 0,1343 2,2528 Tur 0,0044 0,3551 0,2522 -0,1195 16,6787 0,0346 0,0091 1,6592 0,5143 1,1614 Uzb 0,1517 0,0030 0,0045 -0,0134 4,5456 0,0519 0,0264 1,7908 0,7163 1,5669 25 1996 1997 Alb 0,0543 0,2748 0,2505 0,1838 0,2566 0,0049 0,0148 1,8182 0,7334 0,5818 Bie 0,4256 0,1072 0,1194 0,0860 1,6134 0,1773 0,0656 2,2349 1,5124 1,9073 BiH 0,0412 0,6868 0,6669 1,5466 -0,4506 6,0566 0,1193 -0,0361 1,0473 0,3389 Bul 0,3372 0,1750 0,4288 -0,3739 4,2194 0,1677 0,3262 3,7392 2,0137 16,4936 Cro 2,2031 0,3437 1,1087 0,6542 0,3881 0,5040 0,5887 56,1023 -1,8627 2,0512 Est 0,3280 0,2182 0,7524 0,2942 1,7380 0,1362 0,1046 11,3608 5,6428 1,0458 Let 0,2850 0,0776 1,0758 0,1830 0,9760 0,0826 0,1126 21,1830 3,8762 1,1257 Lit 0,4691 0,2969 0,9738 0,2797 1,4667 0,2019 0,1389 9,0256 3,6815 0,9501 Mac 0,2159 0,1661 1,5582 0,0586 0,1123 0,0562 0,0547 0,5862 3,2777 1,0551 Mol 0,0210 -0,0705 0,0152 -0,0849 0,2549 0,0089 0,0088 0,2603 0,4598 0,3828 Pol 0,0138 0,0008 0,0013 0,0006 0,0019 0,0024 0,0046 0,4335 0,0064 0,0020 Rceca 0,0080 0,0003 0,0005 0,0007 0,0012 0,0030 0,0029 0,1974 0,0084 0,0017 Rom 0,0014 0,0002 0,0003 0,0002 0,0015 0,0015 0,0003 0,0103 0,0018 0,0021 Rus 24,7237 -0,2360 0,5842 -0,2000 2,8069 5,2278 7,9717 146,2752 3,7292 8,6620 Rslo 1,7249 0,2294 1,1744 0,6056 0,5322 0,8074 0,7037 23,0298 5,4959 1,2111 Slo 4,8551 0,2572 1,8775 0,9002 2,5462 2,1527 1,0314 47,5811 17,5921 4,7067 Ucr 0,8062 -0,0961 0,0245 -0,1883 1,5123 0,2931 0,1728 9,8206 1,1366 1,1498 Ung 0,0055 0,0004 0,0013 0,0002 0,0029 0,0017 0,0034 0,2772 0,0086 0,0029 Arm 0,0177 0,0155 0,1120 0,0651 0,2085 0,0032 0,0068 0,1996 0,4636 0,6555 Azer 0,0380 -0,0766 0,1384 0,0144 0,2253 0,0074 0,0064 7,1714 0,5662 0,3774 Geo 0,0367 0,0951 0,0346 0,1297 0,4861 0,0051 0,0167 0,5557 0,7607 0,6570 Kaz 0,6123 0,0088 0,3810 0,0147 1,1458 0,1844 0,1233 33,3201 1,8990 1,3187 Kir 0,0160 0,0344 0,0529 0,0626 0,2812 0,0047 0,0101 0,4143 0,3756 0,5140 Tag 0,0047 -0,1081 0,0072 -0,0198 1,8843 0,0035 0,0039 0,0721 0,1726 0,5587 Tur 0,0395 0,5094 0,2920 -0,1112 16,4655 0,0281 0,0111 1,7919 0,5475 3,3184 Uzb 0,2078 0,0940 0,0045 0,0239 0,8053 0,0527 0,0355 0,8208 0,8059 0,7462 Alb 0,0461 -0,1131 0,3010 -0,1414 0,6707 0,0034 0,0153 0,9697 0,4121 0,8687 Bie 0,4162 0,5756 0,0857 0,3490 1,9533 0,2260 0,0718 6,1231 1,5155 0,9736 BiH 0,0658 0,9265 0,6669 0,7192 0,2529 10,3646 0,0735 0,0180 1,0797 0,3569 Bul 0,3465 -0,3430 0,4700 -0,2367 37,1174 0,1695 0,3321 17,3238 1,6157 0,4768 Cro 2,2297 0,7539 1,0977 0,7539 0,3991 0,4668 0,8260 57,3219 -0,7761 1,5633 Est 0,3491 1,0985 0,7298 0,7990 0,8427 0,1723 0,1994 20,0882 5,7857 0,8427 Let 0,3128 0,3383 0,8207 0,4769 0,4425 0,1020 0,1514 28,8910 3,9815 0,6710 Lit 0,5700 0,1960 0,8372 0,4323 0,5225 0,2494 0,1924 21,0795 3,7171 0,7066 Mac 0,1812 0,0000 1,7585 0,0684 0,1270 0,0557 0,0552 0,7816 3,2581 1,0453 Mol 0,0237 0,0000 0,0184 0,0144 0,1276 0,0097 0,0114 0,8241 0,5042 0,3242 Pol 0,0138 0,0011 0,0008 0,0007 0,0014 0,0026 0,0047 0,4730 0,0064 0,0022 Rceca 0,0073 0,0006 0,0007 -0,0001 0,0012 0,0032 0,0030 0,1798 0,0082 0,0019 Rom 0,0014 -0,0003 0,0003 -0,0002 0,0060 0,0060 0,0004 0,0474 0,0018 0,0022 Rus 25,7240 0,1121 0,6609 0,0507 0,8662 5,2074 7,9127 391,6801 3,8295 1,8882 Rslo 1,7892 0,2477 1,1469 0,6001 0,5597 0,8808 0,9083 18,9009 6,1474 1,4864 Slo 4,8871 0,2572 2,0061 1,1831 2,1604 2,1622 1,0751 82,5596 17,5407 5,2211 Ucr 0,8208 -0,0339 0,0434 -0,0575 0,2995 0,2906 0,2226 11,7621 1,1649 0,8105 Ung 0,0056 0,0014 0,0013 0,0006 0,0022 0,0024 0,0029 0,2648 0,0084 0,0025 Arm 0,0182 0,0100 0,1264 0,0368 0,1531 0,0026 0,0087 0,5767 0,4969 0,3948 Azer 0,0465 0,0034 0,1453 0,0663 0,0400 0,0092 0,0065 12,7529 0,6268 0,2459 Geo 0,0428 0,1000 0,0926 0,1321 0,0873 0,0061 0,0187 1,3708 0,6422 0,5557 Kaz 0,6586 0,1202 0,3810 0,0498 0,5111 0,2022 0,1744 38,7123 1,8961 0,6682 Kir 0,0155 0,3500 0,0494 0,0873 0,2063 0,0053 0,0120 0,7317 0,3729 0,4417 Tag 0,0051 -0,0095 0,0081 0,0077 0,3963 0,0034 0,0050 0,0180 0,2397 0,3334 Tur 0,0445 -0,5475 0,3600 -0,1875 1,3891 0,0128 0,0225 1,7919 0,7782 0,8727 26 1998 1999 Uzb 0,2194 0,0970 0,0045 0,0373 1,0575 0,0551 0,0387 4,2531 0,7760 0,4179 Alb 0,0618 0,0828 0,3596 0,1590 0,4162 0,0041 0,0177 0,9091 0,4263 0,5051 Bie 0,4456 0,3368 0,0704 0,2541 2,2349 0,2168 0,0771 4,5617 1,5553 0,8266 BiH 0,0736 0,3335 0,6850 0,2307 0,1947 14,7268 0,0537 0,1803 1,1086 0,4074 Bul 0,4219 -0,4357 0,4185 0,1201 0,7650 0,1437 0,3465 18,4215 1,7221 0,4562 Cro 2,4115 0,4102 1,2640 0,2794 0,6320 0,5106 1,0622 99,0105 -1,2972 1,7851 Est 0,3920 0,1354 0,7448 0,3551 0,6200 0,2024 0,2084 43,7126 6,0189 1,2264 Let 0,3377 0,1109 0,7763 0,2152 0,2584 0,1115 0,1697 19,7967 4,1534 0,9094 Lit 0,6354 0,4157 0,7897 0,3034 0,3028 0,2375 0,2215 54,9848 4,0793 0,7482 Mac 0,1695 0,2003 1,6852 0,1417 -0,0049 0,0063 0,0684 5,7640 3,2704 1,0258 Mol 0,0209 -0,1193 0,0206 -0,0705 0,0835 0,0070 0,0110 0,8784 0,4869 0,3362 Pol 0,0151 0,0005 0,0010 0,0005 0,0011 0,0029 0,0055 0,6135 0,0064 0,0015 Rceca 0,0077 0,0002 0,0010 -0,0003 0,0015 0,0036 0,0033 0,3761 0,0080 0,0015 Rom 0,0016 -0,0007 0,0004 -0,0002 0,0023 0,0023 0,0004 0,0792 0,0023 0,0023 Rus 16,3935 -0,3068 0,7848 -0,2874 1,6321 4,4068 9,3052 162,9149 5,3748 2,4605 Rslo 1,8717 0,4221 1,4313 0,4055 0,6147 0,9790 1,0918 57,8956 6,3217 1,4864 Slo 5,1208 0,9516 2,0061 1,0031 2,0576 2,3392 1,2757 42,4372 17,5150 3,1635 Ucr 0,7884 -0,0188 0,0697 -0,0366 0,1996 0,2582 0,2205 14,0051 1,2064 1,0179 Ung 0,0057 0,0015 0,0011 0,0006 0,0017 0,0025 0,0033 0,2481 0,0083 0,0023 Arm 0,0211 -0,0277 0,0987 0,0794 0,0965 0,0025 0,0089 2,5731 0,5024 0,4924 Azer 0,0476 0,0252 0,1475 0,1144 -0,0092 0,0078 0,0078 11,7007 0,6565 0,3168 Geo 0,0334 -0,0333 0,1815 0,0358 0,0440 0,0059 0,0202 3,2727 0,7064 0,4693 Kaz 0,6392 -0,0615 0,4015 -0,0557 0,2139 0,1721 0,2328 33,7597 1,9752 0,5392 Kir 0,0143 0,0406 0,0467 0,0185 0,0908 0,0052 0,0130 0,9609 0,4196 0,3747 Tag 0,0059 0,0369 0,0131 0,0239 0,1945 0,0026 0,0053 0,1352 0,2798 0,3289 Tur 0,0475 0,4281 0,3600 0,0830 0,2782 0,0102 0,0290 2,1569 0,7665 0,9723 Uzb 0,2231 0,0866 0,0075 0,0642 0,4325 0,0431 0,0520 2,9847 0,8641 0,4925 Alb 0,0743 0,1293 0,3636 0,1465 0,0081 0,0058 0,0182 0,8283 0,4243 0,5212 Bie 0,3540 0,2970 0,0643 0,1041 8,9917 0,1813 0,0765 6,8885 1,6226 2,0114 BiH 0,0824 0,8297 0,7210 0,1550 0,0901 17,5388 0,0582 0,1803 1,1980 0,4398 Bul 0,4357 -0,4288 0,5489 0,0823 0,0720 0,1358 0,3430 26,4144 1,7427 0,4837 Cro 2,2374 -0,1552 1,3970 -0,0344 0,4657 0,4745 1,0722 153,2280 7,7834 1,4968 Est 0,3867 -0,2934 0,8803 -0,0813 0,2483 0,1843 0,2242 23,0225 6,1897 0,6470 Let 0,3471 -0,4880 0,7985 0,1314 0,1048 0,2129 20,2958 4,3198 0,6932 0,0039 Lit 0,6294 -0,6294 0,7482 -0,2452 0,0475 0,1870 0,2541 28,8581 4,1803 0,7719 Mac 0,1744 -0,1270 1,7414 0,1319 -0,0342 0,0581 0,0703 1,0746 3,2689 0,9770 Mol 0,0141 -0,0976 0,0293 -0,0477 0,4257 0,0052 0,0114 0,3687 0,5286 0,3904 Pol 0,0148 0,0004 0,0013 0,0004 0,0007 0,0025 0,0057 0,7229 0,0064 0,0014 Rceca 0,0073 -0,0004 0,0013 0,0000 0,0003 0,0037 0,0031 0,7063 0,0082 0,0011 Rom 0,0013 -0,0003 0,0004 -0,0001 0,0018 0,0018 0,0004 0,0375 0,0023 0,0027 Rus 10,8940 0,4779 0,6904 0,1912 5,0680 4,4055 9,3551 168,8154 3,5639 2,2599 Rslo 1,7249 0,4037 1,7616 0,1771 0,9772 0,9359 0,9606 29,5442 6,4502 1,2387 Slo 5,5863 -0,1029 1,9290 1,2603 1,5689 2,2142 1,4120 23,1475 17,6693 3,9094 Ucr 0,5799 0,0811 0,0735 -0,0083 0,4283 0,2315 0,2164 9,3493 1,2714 1,0367 Ung 0,0059 0,0013 0,0009 0,0005 0,0012 0,0027 0,0036 0,2369 0,0073 0,0019 Arm 0,0206 0,0566 0,1275 0,0366 0,0067 0,0026 0,0096 1,4418 0,4470 0,4015 Azer 0,0431 0,0412 0,1498 0,0846 -0,0949 0,0117 0,0098 7,9034 0,6805 0,3122 Geo 0,0338 0,0914 0,1593 0,0404 0,2359 0,0060 0,0217 1,1856 0,7694 0,3162 Kaz 0,4579 0,0645 0,4677 0,0495 0,2462 0,1755 0,2286 46,5075 2,0001 0,6271 Kir 0,0109 -0,0379 0,0476 0,0317 0,3147 0,0042 0,0138 0,3086 0,3800 0,3041 Tag 0,0051 0,0225 0,0144 0,0167 0,1242 0,0029 0,0060 0,1307 0,3194 0,1577 27 Tur 0,0546 0,2655 0,4181 0,2655 0,3894 0,0193 0,0348 1,3273 0,8666 0,6935 Uzb 0,2447 0,0910 0,0090 0,0657 0,4343 0,0399 0,0640 1,6863 0,9169 0,4477 Tab A2 – Otros indicadores del modelo 1 % acumulada de variaciones explicadas de los autovectores extraídos 63,19 80,65 87,96 92,38 96,4 98,01 98,91 99,41 99,77 100 Autovectores de St PIL VPI TD VAPIL TI EXP DE IDE QSPIL TP autovet. 1 0,020 -0,965 -0,043 -0,229 0,057 -0,089 0,028 -0,007 -0,050 0,007 autovet. 2 0,579 -0,015 0,070 0,032 autovet. 3 0,025 -0,057 0,021 0,012 -0,996 -0,055 0,019 0,014 0,015 0,304 0,606 0,388 0,107 0,192 0,005 -0,018 Autovalores de St 123,37 34,1 14,276 8,616 7,854 3,143 1,771 0,976 0,695 0,448 TAB A3 – VALORES DE LA REGRESION Regresión V1 Least Squares Estimates: Constant Variable 0 Variable 1 -275007. -6.899571E-2 275.495 R Squared: Sigma hat: Number of cases: Degrees of freedom: 0.939952 6.159256E-2 6 3 (40180.8) (1.008045E-2) (40.2512) Regresión V2 Least Squares Estimates: Constant Variable 0 Variable 1 -4.314172E+6 -1.08174 4320.56 R Squared: Sigma hat: Number of cases: Degrees of freedom: 0.995358 0.325708 6 3 Regresión V3 (212480.) (5.330650E-2) (212.853) 28 Least Squares Estimates: Constant Variable 0 Variable 1 24171.6 6.074998E-3 -24.2352 R Squared: Sigma hat: Number of cases: Degrees of freedom: 0.725356 3.560192E-2 6 3 (23225.4) (5.826732E-3) (23.2661) Regresión V4 Least Squares Estimates: Constant Variable 0 Variable 1 R Squared: Sigma hat: Number of cases: Degrees of freedom: -1.010874E+6 -0.253479 1012.39 (126943.) (3.184717E-2) (127.166) 0.968764 0.194589 6 3 Regresión V5 Least Squares Estimates: Constant Variable 0 Variable 1 1.317000E+6 0.330084 -1318.67 R Squared: Sigma hat: Number of cases: Degrees of freedom: 0.856140 0.794651 6 3 (518402.) (0.130055) (519.311) Regresión V6 Least Squares Estimates: Constant Variable 0 Variable 1 -8118.97 -1.937022E-3 7.93437 R Squared: Sigma hat: Number of cases: Degrees of freedom: 0.994178 3.693926E-2 6 3 (24097.8) (6.045606E-3) (24.1401) Regresión V7 Least Squares Estimates: Constant Variable 0 Variable 1 1485.29 4.185147E-4 -1.57901 (26411.7) (6.626094E-3) (26.4580) 29 R Squared: Sigma hat: Number of cases: Degrees of freedom: 0.967949 4.048610E-2 6 3 Regresión V8 Least Squares Estimates: Constant Variable 0 Variable 1 -261209. -6.542891E-2 261.463 R Squared: Sigma hat: Number of cases: Degrees of freedom: 0.821854 0.254323 6 3 (165911.) (4.162335E-2) (166.202) Regresión V9 Least Squares Estimates: Constant Variable 0 Variable 1 61078.1 1.534403E-2 -61.2265 R Squared: Sigma hat: Number of cases: Degrees of freedom: 0.963354 2.253100E-2 6 3 (14698.4) (3.687501E-3) (14.7242) Regresión V10 Least Squares Estimates: Constant Variable 0 Variable 1 197165. 4.931869E-2 -197.220 R Squared: Sigma hat: Number of cases: Degrees of freedom: 0.943513 0.176589 6 3 centri x(.jt) nell'occasione 1 V1 0.796 V2 -5.788 V3 0.935 V10 1.839 centri x(.jt) nell'occasione 2 V1 1.014 V2 0.352 V3 0.938 V10 1.413 centri x(.jt) nell'occasione 3 V1 1.199 V2 3.225 V3 0.950 V10 1.228 centri x(.jt) nell'occasione 4 V1 1.243 V2 4.447 V3 0.980 V10 0.522 centri x(.jt) nell'occasione 5 (115200.) (2.890108E-2) (115.402) 0.939 V4 -0.524 V5 4.280 V6 0.517 V7 0.782 V8 0.377 V9 1.013 V4 0.845 V5 0.745 V6 0.670 V7 0.846 V8 0.613 V9 0.962 V4 1.538 V5 0.318 V6 0.883 V7 0.957 V8 0.847 V9 0.977 V4 1.955 V5 0.404 V6 1.128 V7 1.015 V8 1.612 V9 30 V1 0.966 V2 3.237 V3 1.024 V10 0.502 centri x(.jt) nell'occasione 6 V1 0.781 V2 0.528 V3 1.173 V10 0.497 centri x(ij.): unità Alb V1 0.045 V2 2.115 V3 0.255 V10 0.353 centri x(ij.): unità Bie V1 0.292 V2 2.022 V3 0.719 V10 1.669 centri x(ij.): unità BiH V1 0.043 V2 15.430 V3 V9 0.478 V10 0.228 centri x(ij.): unità Bul V1 0.322 V2 -2.649 V3 0.863 V10 2.534 centri x(ij.): unità Cro V1 1.772 V2 5.055 V3 0.088 V10 1.183 centri x(ij.): unità Est V1 0.264 V2 5.005 V3 2.620 V10 0.670 centri x(ij.): unità Let V1 0.240 V2 -3.895 V3 1.826 V10 0.765 centri x(ij.): unità Lit V1 0.404 V2 -4.558 V3 1.760 V10 0.680 centri x(ij.): unità Mac V1 0.156 V2 -3.545 V3 1.499 V10 1.512 centri x(ij.): unità Mol V1 0.016 V2 -2.931 V3 0.214 V10 0.248 centri x(ij.): unità Pol V1 0.011 V2 0.023 V3 0.003 V10 0.001 centri x(ij.): unità RCeca V1 0.006 V2 0.010 V3 0.004 V10 0.001 centri x(ij.): unità Rom V1 0.001 V2 -0.002 V3 0.001 V10 0.001 centri x(ij.): unità Rus V1 15.751 V2 -6.423 V3 V9 1.820 V10 5.643 centri x(ij.): unità RSlo V1 1.381 V2 12.507 V3 2.697 V10 0.866 centri x(ij.): unità Slo V1 4.016 V2 16.392 V3 V9 8.016 V10 3.643 centri x(ij.): unità Ucr V1 0.555 V2 -3.762 V3 0.516 V10 1.180 centri x(ij.): unità Ung V1 0.005 V2 0.029 V3 0.004 V10 0.002 centri x(ij.): unità Arm 1.022 V4 1.281 V5 0.091 V6 1.332 V7 1.193 V8 1.309 V9 1.087 V4 0.905 V5 0.162 V6 1.470 V7 1.207 V8 1.242 V9 0.721 V4 1.159 V5 0.069 V6 0.006 V7 0.036 V8 0.068 V9 0.174 V4 0.144 V5 3.874 V6 0.242 V7 0.157 V8 0.200 V9 1.472 V4 4.877 V5 0.004 V6 12.549 V7 0.163 V8 0.962 V4 -0.443 V5 1.661 V6 0.221 V7 0.743 V8 0.705 V9 2.896 V4 4.747 V5 0.451 V6 0.696 V7 1.534 V8 3.800 V9 1.582 V4 2.487 V5 0.322 V6 0.217 V7 0.297 V8 1.256 V9 1.935 V4 1.402 V5 0.181 V6 0.126 V7 0.282 V8 1.087 V9 1.653 V4 0.623 V5 0.313 V6 0.274 V7 0.317 V8 1.166 V9 3.625 V4 0.418 V5 0.252 V6 0.068 V7 0.122 V8 0.096 V9 0.040 V4 -0.875 V5 0.167 V6 0.011 V7 0.020 V8 0.033 V9 0.003 V4 0.005 V5 0.000 V6 0.003 V7 0.010 V8 0.027 V9 0.002 V4 0.002 V5 0.000 V6 0.004 V7 0.006 V8 0.019 V9 0.001 V4 0.000 V5 0.001 V6 0.004 V7 0.001 V8 0.002 V9 1.330 V4 -1.901 V5 1.401 V6 6.626 V7 17.517 V8 2.892 V4 4.639 V5 0.168 V6 1.183 V7 1.643 V8 4.321 V4 10.942 V5 0.600 V6 3.020 V7 2.187 V8 0.081 V4 -1.540 V5 0.919 V6 0.379 V7 0.399 V8 0.514 V9 0.003 V4 0.004 V5 0.001 V6 0.003 V7 0.007 V8 0.017 V9 0.003 9.964 1.648 V9 2.659 31 V1 0.014 V2 0.604 0.211 V10 0.394 centri x(ij.): unità Azer V1 0.030 V2 -2.485 0.276 V10 0.761 centri x(ij.): unità Geo V1 0.025 V2 -1.695 0.311 V10 0.408 centri x(ij.): unità Kaz V1 0.443 V2 -4.308 0.874 V10 0.718 centri x(ij.): unità Kir V1 0.011 V2 -0.677 0.178 V10 0.307 centri x(ij.): unità Tag V1 0.004 V2 -0.607 0.108 V10 0.402 centri x(ij.): unità Tur V1 0.035 V2 2.547 0.302 V10 1.282 centri x(ij.): unità Uzb V1 0.159 V2 1.798 0.359 V10 0.552 It=.97Indice * V3 0.223 V4 0.573 V5 2.125 V6 0.004 V7 0.014 V8 0.050 V9 V3 0.299 V4 -0.130 V5 0.834 V6 0.012 V7 0.014 V8 0.423 V9 V3 0.197 V4 0.391 V5 6.825 V6 0.008 V7 0.037 V8 0.064 V9 V3 0.779 V4 -0.891 V5 2.177 V6 0.232 V7 0.341 V8 1.941 V9 V3 0.094 V4 -0.041 V5 0.102 V6 0.006 V7 0.021 V8 0.035 V9 V3 0.019 V4 -0.201 V5 0.242 V6 0.004 V7 0.010 V8 0.005 V9 V3 0.685 V4 -0.576 V5 2.241 V6 0.033 V7 0.040 V8 0.101 V9 V3 0.012 V4 0.186 V5 1.071 V6 0.068 V7 0.083 V8 0.119 V9 32 2. Los países en transición en el contexto de los movimientos de los capitales internacionales En el transcurso de los anos noventa, los países en transición, empeñados en la modernización de la estructura socio-económica y política, han asumido una importancia fundamental al interior de la creciente integración de la economía mundial; tal fenómeno, conocido con el nombre de globalización, se extiende por conducto de el comercio exterior, la producción transnacional y el movimiento internacional de capitales14 . Por tanto, se quiere, estudiar, a través una metodología estadística, el proceso de internacionalización productiva de los países ex-comunistas. La decisión de estudiar la penetración económica de las empresas multinacionales en los países en transición ha sido dictada del hecho que los datos a nuestra disposición evidencian que en los últimos años el inversiones productivas dirigidas hacia tales países ha asumido de connotados decididamente interesantes, con incrementos porcentuales que muestran un fuerte interés hacia estos países. El cambio en curso de las directrices geográficas de las multinacionales con respecto sea al comercio que los inversiones directos exteriores nos lleva por lo tanto, a intentar de evidenciar cuales son las variables que impulsan a tales multinacionales a orientar sus inversiones en una área en vez que en otra. Nuestra área de interés se presenta en la escena internacional de forma no homogénea; en efecto, tal área es constituida, de una parte, de los países del Europa centro oriental (incluso la Rusia) (PECO), en la cual, la situación económica, política y social resulta muy estable y de la otra parte los países de la Confederación de los Estados Independientes (CEI ) que se encuentran en una condición de un grande atraso económico: en efecto, en los primeros, el proceso de transformación y de integración en la U.E se encuentra en un estadio mas avanzado, mientras en los segundos muchos problemas todavía no se resuelven y las relaciones con la misma Unión Europea son todavía hoy en fase contractual, aunque por cuanto en lo tocante a los mencionados acuerdos de primera generación. La susodicha no homogeneidad, como el resto es intuible, influencia de forma negativa la situación económica de la entera área; en realidad, considerando los países en transición en su complejo, se nota que la mayor parte de los indicadores macroeconómicos son fuertemente negativos y esto no nos consiente de visualizar correctamente los notables progresos realizados de la mayor parte de los países de la Europa centro oriental. Aquí posteriormente, vienen presentados gráficos de algunos principales indicadores macroeconómicos que dan una idea de como el atraso económico de los CEI condiciona fuertemente el desarrollo económico de la Europa centro oriental. 14 Vasapollo L. , Una geoeconomía para la “ estabilidad” del grande Imperio “Profit Global Nato”. Cuader nos Cestes, n. 3, 1999. 33 Grafico 5 – Indicadores macroeconómicos de los países en transición Importazioni dall'UE (mln. di $) 135000 120000 105000 90000 75000 60000 45000 30000 15000 0 1992 1993 1994 1995 Peco 1996 CSI 1997 1998 1999 1998 1999 Transizione Esportazioni verso l'UE (mln. di $) 120000 105000 90000 75000 60000 45000 30000 15000 0 1992 1993 1994 1995 Peco 1996 CSI 1997 Transizione 34 IDE mondiali in entrata (mln. di $) 25000 22500 20000 17500 15000 12500 10000 7500 5000 2500 0 1992 1993 1994 1995 Peco 1996 CSI 1997 1998 1999 1998 1999 1998 1999 Transizione Produzione industriale (var. % annua) 9 6 3 0 -3 1992 1993 1994 1995 1996 1997 -6 -9 -12 -15 -18 -21 -24 -27 Peco CSI Transizione Tasso di disoccupazione (%) 14 12 10 8 6 4 2 0 1992 1993 1994 1995 Peco 1996 CSI 1997 Transizione 35 Tasso di Inflazione (%) 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 1992 1993 1994 Peco 1995 CSI 1996 1997 Transizione 1998 1999 Russia Real GDP (annual percent change) 6 4 2 0 -2 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 -4 -6 -8 -10 -12 -14 -16 -18 -20 Peco CSI Russia billions of $ Summary of Payments Balances on Current Account 21 18 15 12 9 6 3 0 -3 -6 -9 -12 -15 -18 -21 -24 -27 1992 1993 1994 Peco 1995 CSI 1996 Russia 1997 1998 Transizione 1999 36 External debt (miliardi $) 360 330 billions of $ 300 270 240 210 180 150 120 90 60 30 0 1992 1993 1994 Peco 1995 CSI 1996 Russia 1997 1998 1999 Transizione billions of $ Debt-service payments (miliardi $) 52 48 44 40 36 32 28 24 20 16 12 8 4 0 1992 1993 1994 Peco 1995 CSI 1996 Russia 1997 1998 1999 Transizione % External debt (% of exports of goods and services) 195 180 165 150 135 120 105 90 75 60 45 30 15 0 1992 1993 1994 Peco 1995 CSI 1996 Russia 1997 1998 Transizione 1999 37 % Debt-service payments (% of exports of goods and services) 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 1992 1993 1994 Peco 1995 CSI 1996 Russia 1997 1998 1999 Transizione % Summary of Sources and Uses of Saving (% of GDP) 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 -2 -4 1994 1995 1996 Saving Net lending Factor income Acquisition of foreign assets 1997 1998 1999 Investment Current transfers Resource balance Change in reserves Para poder alcanzar los objetivos trazados, se ha decidido de estudiar el vinculo existente entre los flujos mundiales de inversiones directos exteriores hacia los países en transición y un conjunto de variables explicativas que describen algunas características estructurales y expansivas sea del U.E, en cuanto principal área de proveniencia, que de los países ex- comunistas. Lamentablemente, tratándose de un análisis observacional sobre pocas unidades, se deberá hacer frente a dos tipos de problemas: el primero considera la escogencia del numero de variables que deberá contener con el fin de satisfacer los criterios de estudios ligados al problema del grado de multicolinear y de redundancia; y el segundo considera la justa interpretación que es necesario dar a un grupo de variables que presentan un contenido informativo valioso, pero al mismo tiempo general. El conjunto de variables considerado esta visualizado en la tabla 6. Los datos utilizados son aquellos producidos y publicados del FMI, del UNCTAD, de la Banca de Italia y de la EBRD en el periodo que va del 1994 al 1999, ò sea del ano en los cuales en algunos países del Europa centro oriental, en particular Polonia, Hungría, Eslovenia, había terminado la recensión transicional. 38 La metodología aplicada puede ser subdividida en varias fases: vendrá impostada un análisis de la regresión lineal múltiple con el fin de explicar los investimientos directos exteriores ( IDE ) en entrada en función de las variables explicativas escogidas. En medida precaucional, antes de proceder con la regresión vendrá efectuado un análisis de la variación finalizada a la reducción del grado de multicolinearidad y de redundancia de las variables escogidas. Operativamente se procederá a la construcción de un modelo de regresión lineal múltiple en el cual la variable dependiente viene explicada a través el mismo sep de variables explicativas. Para hacer esto es indispensable el auxilio informático, a través la utilización de algunos módulos del software SPSS, en particular aquellos relativos al análisis de la correlación y de la regresión lineal múltiple. 2 . 1 LOS RESULTADOS OBTENIDOS Por lo tanto, como habíamos ya dicho, en este trabajo se quiere estudiar ( y al mismo tiempo predecir ) cuales entre las variables inseridas en el set objeto de estudio , son las más significativas a explicar las determinantes que impulsan las empresas multinacionales a orientar sus investimientos en los países en transición, en vez que en las otras macro áreas económicas ò simétricamente, a rendir tal área particularmente atractiva. Para tal fin, viene utilizado un modelo de regresión lineal múltiple. El modelo de regresión lineal, en este caso de tipo temporal j = t, con t = 1994, …, 1999 que indica la genérica unidad ano, expresa la relación lineal existente entre la variable dependiente Yt y algunas variables explicativas Xit, con i = 1, …, k. La selección de la k variable independiente inserida en el modelo ha sido hecho después de haber efectuado un atento análisis de la matriz del coeficiente de correlación r : han sido seleccionadas aquellas variables explicativas para las cuales es alta la correlación con la variable dependiente, pero al mismo tiempo no correladas entre ellas. Esto ha permitido, por un lado, de introducir variables que presentan efectivamente una relación lineal con la variable dependiente y, del otro lado, de reducir el grado de multicolinearidad, de modo que los resultados obtenidos no sean comprometidos de la contribución redundante de eventuales variables explicativas entre ellas linealmente dependientes. La expresión del coeficiente de correlación del Bravais 15, es: n r= xy xy n n i 1 i 1 n XiYi Xi Yi = i 1 n n n Xi2 Xi i 1 i 1 2 2 n n 2 * n Yi Yi i 1 i 1 Han sido seleccionadas aquellas con un coeficiente de correlación r inferior al nivel 0,70. En tal modo, el modelo de estudio presenta un bajo grado de multicolinearidad tal de garantizar la determinación de intervalos de confidencia suficientemente contenidos. Las variables elegidas para nuestro modelo de regresión son: V2, V13, V28. Antes de comentar, de un punto de vista 15 En Apéndice esta reportada la matriz de correlación 39 económico, los resultados obtenidos se retiene fundamental analizar el output de un punto de vista inferencial y verificar la calidad del análisis propuesto. Tab. 6 Variables inclusas en el análisis de regresión lineal múltiple Variable Independiente V1 IDE en entrada del mundo(millones de dólares) V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21 V22 V23 V24 V25 V26 V27 V28 V29 V30 V31 V32 V33 V34 V35 V36 V37 V38 V39 Exp hacia UE (millones de dólares) Deuda total (millares de dólares ) DT / exp Bienes y servicio % Servicio deuda / exp. Bienes y servicio (%) Posiciòn neta hacia el exterior de las bancas (millares liras) Precio al consumo (%) Payments Balances on Current account (mld.$) Central government fiscal balance (% of GDP) General government fiscal balance (% of GDP) External debt (miliardi $) Debt-service payments (miliardi di $) External debt (% of exports of goods and services) Debt-service payments (% of exports of goods and services) Net private capital flows (miliardi di dollari) Net private direct investment (miliardi di dollari) Net private portfolio investment (miliardi di dollari) Other net private capital flows (miliardi di dollari) Net official flows (miliardi di dollari) Change in reserves (miliardi di dollari) Gross domestic product, constant prices (var. % annua) Tasa de desocupaciòn UE (%) Growth in employment UE (%) Consumer prices UE (%) Hourly earnings (salario orario) UE (var. % annua) Productivity UE (var. % annua) Unit labor costs in manufacturing UE (var. % annua) Export volumen UE (var.% anual) Financiamiento netos totales de los mercados internac. (mill de &) Saving (% of GDP) Investment (% of GDP) Net Lending (% of GDP) Current transfer (% of GDP) Factor income (% of GDP) Resource balance (% of GDP) Acquisition of foreign assets (% of GDP) Importaciones de la UE (millones de dólares) producción industrial ( var. % anual ) Tasa de desocupación ( % ) 1994 7096,00 1995 16223,00 1996 15451,00 1998 24290,00 1999 25686,00 1994 67452,10 258,70 127,70 10,20 4428,00 273,30 2,10 -7,50 -7,30 248,70 21,80 122,90 10,80 8,64 5,31 17,33 -14,00 -13,74 -5,28 -7,62 11,00 -0,10 3,00 3,60 7,50 -3,50 8,80 5,50 24,40 24,90 -0,60 0,90 -1,00 -0,40 1,90 69067,00 -9,09 8,92 1995 85381,30 276,40 107,00 11,10 5008,00 133,50 -1,80 -4,60 -4,60 267,20 30,00 103,40 11,60 51,05 13,05 14,63 23,37 -5,94 -37,67 -1,49 10,50 0,70 2,90 3,90 3,30 0,60 8,00 6,10 23,80 24,60 -0,80 0,80 -0,70 -0,80 2,00 90957,60 -0,64 10,11 Variables explicativas 1996 1997 1998 90373,80 100901,70 109630,70 301,70 314,00 353,70 107,70 106,10 124,10 10,60 10,30 17,60 4011,00 3622,00 4303,00 42,40 27,30 21,80 -16,90 -26,10 -24,80 -4,60 -4,70 -3,60 -5,80 -5,40 -5,40 285,70 297,90 347,10 33,10 32,40 49,20 101,70 100,90 120,40 11,80 11,00 17,10 19,33 6,22 28,39 12,77 17,22 20,33 14,69 10,63 6,04 -8,12 -21,63 2,02 4,59 26,18 6,49 -2,17 -9,52 -1,07 -0,52 1,63 -0,78 10,60 10,30 9,50 0,60 1,00 2,00 2,50 1,80 1,40 4,10 3,20 2,20 2,80 4,10 2,20 1,30 -0,80 0,10 4,70 9,90 6,20 11,00 28,30 30,60 21,90 20,60 17,80 24,40 24,00 21,00 -2,50 -3,40 -3,20 0,80 0,90 0,90 -0,90 -1,20 -2,10 -2,50 -3,00 -2,00 …. 2,70 1,30 101880,50 115529,60 127210,50 4,13 5,30 2,79 10,47 11,90 12,62 1999 114458,40 355,70 129,60 16,50 4952,00 43,70 -5,30 -2,10 -3,40 353,00 51,40 122,10 17,80 13,36 20,73 -7,09 -0,28 -0,16 -7,06 2,39 8,80 1,60 1,40 3,00 2,40 0,60 4,50 18,50 22,40 21,30 1,20 1,20 -3,80 3,90 5,80 118942,00 1,14 11,88 Fuente: Bdl ( 2000, 2001 ) FMI ( 2000) EBRD (2000) UNCTAD (1998, 2000 ) 1997 22968,00 40 Mirando los niveles obtenidos de los coeficientes de determinación se puede afirmar, siempre con una cierta cautela, considerado el numero limitado de las observaciones, que el hiperplano de regresión se adapta bien a nuestros datos. Tab. 7 – Cuadro reasuntivo de la Rlm Riepilogo del modelo Modelo R R-cuadrato R-cuadrato corretto Error estd. de la estima Durbin-Watson 1 1,00 1,00 0,99 715,85 2,59 ANOVA Suma de los cuadrados df Media de los cuadrados Regresión Residuo Total 248548210,71 1024889,29 249573100,00 3,00 2,00 5,00 82849403,57 512444,65 F Sig. 161,67 0,01 Coeficientes Coeficientes no estandarizados B -22329,20 543,44 -37,34 0,44 ( Constante) V28 V13 V2 Coeficientes estandarizados Error estd. 4620,77 167,75 30,27 0,02 Beta 0,17 -0,06 1,07 t Sig. estadística de colinearidad Tolerancia VIF -4,83 0,04 3,24 0,08 0,73 1,36 -1,23 0,34 0,94 1,06 20,75 0,00 0,77 1,29 Diagnostico de Colinearidad Autovalor Dimensión 1,00 2,00 3,00 4,00 3,90 0,08 0,01 0,00 índice di Colinearidad Variabilidad explicada (Costante) 1,00 0,00 6,92 0,00 16,81 0,02 37,78 0,98 V28 0,00 0,48 0,21 0,31 V13 0,00 0,00 0,23 0,77 V2 0,00 0,07 0,71 0,22 Estadísticas de los residuos Mínimo Máximo Media Desviación Estad. N 7290,51 25490,33 18619,00 7050,51 6,00 -402,69 817,42 0,00 452,74 6,00 0,97 0,00 1,00 6,00 Valor considerado estad -1,61 Residuo estad. -0,56 1,14 0,00 0,63 6,00 Valor considerado Residuo La primera fase del de los modelos de regresión considera el estudio de los coeficientes de las ecuaciones. Recordemos que el genérico coeficiente B1 expresa la relación de dependencia existente entre la variable dependiente Y, y la variable explicativa X1 suponiendo constante las otras variables y toma el nombre de coeficiente de regresión parcial. En otros términos indica como cambia la variable dependiente Y, si la variable explicativa X1 aumenta de una unidad. Consideraciones análogas vienen efectuadas con referencia a los otros coeficientes. Asume seguramente un rol de primera importancia el análisis del cuadrado del coeficiente de correlación y del correspondiente coeficiente correcto (tiene cuenta del número de variables explicativas). En efecto estos indicadores miden la bondad de la regresión efectuada, en particular 41 medida el grado de convergencia de los punto hacia los puntos teóricos. De los datos propuestos podemos observar un optimo nivel de bondad de la adaptación. Dicho esto podemos andar más a fondo del análisis y verificar la significatividad estadística de los singulares coeficientes de regresión parcial. De los datos propuestos podemos observar como no en todos los casos la hipótesis de ausencia de la relación de regresión lineal venga rechazada en pleno. Este elemento puede ser explicado haciendo referencia al hecho que nos encontramos de frente a un análisis observacional efectuado sobre pocas unidades, pero de cualquier modo se retiene que los coeficientes tiendan a la significatividad y que si hubiésemos tenido un numero de unidad más consistente se habrían obtenido mejores valores. Las únicas variables que exprimen una relación lineal positivo, la cuya estimación del coeficiente de regresión es significativa, son la V2 y la V28 ò sea , respectivamente, las exportaciones de los países en transición hacia la UE y la variación porcentual de la exportaciones de la UE hacia los países en transición. Una vez estimados los coeficientes y analizada la bondad de la adaptación, es necesario estudiarle la significatividad. Para hacer esto consideramos la tabla del análisis de la variación (ANOVA) para la regresión lineal múltiple donde son reportadas las desviaciones totales, del error(ò los residuos) y de regresión y los relativos grados de libertad. Si quiere verificar la hipótesis de base de ausencia de una relación de regresión lineal entre las variables. Consideremos por consiguiente las siguientes hipótesis de base y alternativa. H0: B1=B2=0 H1: B1B2 La estadística de referencia esta dada del raporto entre la variación de regresión y la variación del error y aproxima una distribución F de Fisher y Snedecor. De los datos reportados anteriormente podemos agregar al rechazo de la hipótesis de ausencia de regresión y afirmar con certeza la existencia de un a relación entre la variable dependiente y las variables explicativas. El ultimo aspecto considerado en cuanto a el análisis de los residuos para el cual ha sido efectuada la verificación del test de Durbin-Watson para examinar la hipótesis de presencia de auto correlación de los residuos ò series. En base a los valores reportados del test de Durbin-Watson, no podemos rechazar con certeza la hipótesis de presencia de auto correlación de los residuos (ò de correlación serial); en efecto, por un nivel de probabilidad 0,01, han sido reencontrados en la tabla de referencia los siguientes valores16 15 : n = 15 (mínimo valor disponible en la tabla ); de = 0,39; du = 1,96 Podemos ahora, una vez efectuada la descripción de los resultados de la regresión proceder a interpretar económicamente los resultados obtenidos. Por consiguiente, podemos decir que la penetración económica de las empresas multinacionales, en particular de origen europea, esta fuertemente dictada de la posibilidad de ampliar los mercados de entrada y al mismo tiempo producir a menor costo de producción. De la otra parte, la enorme cantidad de mano de opera especializada a bajo costo ha sido la principal peculiaridad de estos países en los últimos diez anos; esto ha constituido para las empresas multinacionales un elevado factor de atracción. además, la presencia en tal área permite a las multinacionales de limitar el campo de influencia a las multinacionales de origen diverso de aquellas europeas, en primer lugar aquellas que residen en los Estados Unidos y en Japón. Esto en definitiva explica la lucha neoeconómica y geopolítica entre las tres susodichas potencias económicas y en particular 16 Se recuerda que la condición para no rechazar la hipótesis de ausencia de auto correlación, si el test es a dos colas,es : d u<d<4-du; mientras se rechaza la hipótesis de base si d<de ò bien d>4 –de en los otros casos el test no permite de decidir si el test es a una cola, se rechaza la hipótesis de base si d<de; no se rechaza Ho si d > du; mientras no se puede decidir en los otros casos (Cfr. Rizzi,1997). 42 entre los dos polos imperialistas U.E y los Estados Unidos. Por lo tanto, el creciente intercambio comercial, entre la Unión Europea y los países de esta área, lleva a creer que ya sea en acto un proceso de autoalimentación; en realidad, si la fuerte presencia en los países ex - comunistas, iniciada al día siguiente de la caída del Comecom, ha, en cualquier modo, de un lado, facilitado la reestructuración productiva y la introducción de eficientes elementos capitalistas, mejorando de hecho la situación macroeconómica de estos países, de otro lado ha sido solo un modo para acelerar el proceso de explotación con el fin de aumentar sus propias ganancias por vía de un aumento de la productividad industrial obtenida gracias a los menores costos agregados de los factores productivos. 43 Conclusiones Los países balcánicos muy vecinos a nuestro país, teatro de anos de guerras “humanitarias” de parte de la NATO con la hipócrita y falsa motivación de combatir el “ nacionalismo radicado, la intolerancia y la limpieza étnica” van colocados en un contexto geográfico europeo. Pueblos como los serbios, los croatas, los búlgaros, los albaneses, y bosniacos deben ser considerados “europeos a todos los efectos “, aunque si después son vistos como pertenecientes a aquella parte de Europa débil y sometida que debe de toda forma y en cualquier modo ser “civilizada”; pero mejor sería decir explotada y usurpada de los propios recursos. Está claro, entonces, que las intervenciones militares de parte de la NATO (guiados como siempre de los USA) responden a exigencias de dominio geoeconómico y geopolítico; exigencias cada vez mas apresuradas de las urgentes miras expansionistas USA acelerada de la crisis económica. Realmente, la intervención militar en los Balcanes del 1999 ha dado un nuevo estimulo a la gran industria bélica USA con la posibilidad de alcanzar elevados provechos para la industrias de armas y estableciéndose en una área estratégica tentando de disminuir la influencia de la UE. En efecto va evidenciado el verdadero objetivo de alcanzar con los intervenciones militares: o sea el enfrentamiento USA-UE por el control de los “corredores” que colegan el Mediterráneo al Caucazo y al Mar Caspio y que son de importancia fundamental estratégica sobre un medio periodo para hacer afluir los recursos energéticos ( petróleo, gas, etc.) de estos territorios al Occidente. En la Euroasia vive el 75% de la población mundial y ya a partir de solo este dato se dice cual sea la importancia de esta extensa porción de nuestro planeta. Para aclarar mejor este concepto basta recordar el aforismo de Harold Mackinder: “ Quien gobierna la Europa oriental manda la zona central ; quien gobierna la zona central manda la masa euroasiática; quien gobierna la masa euroasiática manda el mundo entero”17 Investimientos en Euroasia, en realidad, significan provechos para las multinacionales, acaparamiento de recursos primarios y de capital humano a bajo precio con buena especialización, control del petróleo, de las materias primas y de las fuentes de energía, determinación del valor de la cotización del barril del petróleo y por consiguiente, determinación del valor que jugara en el futuro el rol de reserva internacional. Esto significa provecho y capital inmediatamente disponible para los operadores financieros, institucionales y no, para las especulaciones internacionales con carácter desestabilizante para los países sometidos al agresión económica de parte de las grandes potencias occidentales. La perspectiva parece ser aquella de un contexto internacional de guerras difusas a la búsqueda de hipotéticos terroristas presentes a nivel internacional en todas las áreas (Afganistán, Irak, Libano, otros países del área hasta involucrar nuevamente los Balcanes, y el área euro-asiática en general). Guerra de largo periodo ( mirar la hipótesis de fuentes oficiales sobre misiones “justicia infinita”, “libertad duradera”, etc. etc.). En efecto estos territorios, también son caracterizados de una situación diversificada fragmentada y depresiva sobre el plano socio-económico general, registran relevantes potencialidad por los recursos energéticos presentes y por la colocación espacial de enlace entre Asia y Europa al punto de atraer los varios países a desarrollo avanzado que tienen la intención de aprovechar de las oportunidades de investimientos y de cambios que tal área ofrece, insidiandose en zonas con un alto significado estratégico de control. 17 Cfr. Z. Brzezinski, La grande scacchiera, pag.55. ,” 44 Se esta entonces en presencia de un escenario geoeconómico y político nuevo, impuesto sobre relaciones a dos voces, y no mas unilaterales de tipo asistencial, entre estos países y la Unión Europea y la ONU. De la caída de la Unión Soviética y del Muro de Berlín de 1989, el este europeo se ha convertido en un enorme “astillero” comprometido en una gigantesca modernización en sentido capitalista y de transición a la economía de mercado. Esto ha quedado parte relevante del programa de intervención y de expansión principalmente para muchas de las economías de los países de la Unión Europea. En efecto, La intervención económica en los países de la Europa centro-oriental (PECO) significa la salvaguardia de los notables investimientos que las mayores multinacionales del mundo y en particular de la UE, han hecho en estos territorios y también la participación en el reparto de los yacimientos de petróleo y de gas de la Euroasia, a las concesiones y a los relativos derechos de explotación, así como al control de las rutas de los oleoductos. A la luz de cuanto expuesto, resulta claro que detrás de los intereses de naturaleza económica productiva de las grandes potencias occidentales, que con esta área han ulteriormente reforzado sus relaciones colaborativas, se encuentran particulares intereses geopolíticos tendientes a la “colonización” de un territorio de fundamental importancia estratégica; teniendo de toda forma prioridad absoluta la UE que con la expansión en esta área quiere caracterizar definitivamente un su polo político-económico que se pone como principal antagonista, de los Estados Unidos que después del derrumbe de la Unión Soviética quisieran en vez imponerse como única superpotencia mundial. Pero el proceso en acto no puede reportar la globalización, hacia al modelo unipolar. Se trata de una verdadera y dura y despiadada competición global entre los principales bloques económicos; una competición global entre polos imperialistas y por consiguiente a carácter político-estratégico. Actualmente para el “superimperialismo” unipolar estadounidense no hay espacio, no existe el contexto económico adapto, existe la fuerte concurrencia de otros polos, y la potencia militar USA, por cuanto predominante, no es suficiente ni capaz de imponerse, es mas evidencia mayormente las contradicciones interimperialistas. Explicativos al respecto son las publicas dificultades de los USA en estos últimos días, sea a carácter militar sea en sentido diplomático y de dominio geopolítico y geoeconómico. De frente de un hipotecado “frente único internacional contra el terrorismo” siempre mas emergen los desacuerdos, las diferencias, los conflictos entre polos (USA y UE en particular) y también con aquellos grandes países así dichos emergentes ( ver Iran, China, Rusia, Pakistan, India) que mas allá de las iniciales e instrumentales posiciones de apoyo no podrán de seguro aceptar una presencia USA en Euroasia y Centro Asia a largo plazo con finalidad de control geoeconómico. Por lo tanto el movimiento de los trabajadores, y los opositores al modelo capitalista en general, deberán tomar en cuenta este escenario de Keynesianismo de guerra como fenómeno económico estructural y por consiguiente prepararse a restricciones de parte de los gobiernos en el plano de las libertades individuales y sindicales, de derechos en genere y con formas de desarrollo del gasto público a carácter militar, con consiguientes restricciones cómicas que golpearan siempre más los salarios y el gasto social.