algunas estimaciones del producto potencial de argentin

ALGUNAS ESTIMACIONES DEL PRODUCTO POTENCIAL
DE ARG ENTINA
Osvaldo Meloni*
Universidad Nacional de Tucumán y MEyOSP
Casilla de Correo 209
4000 Tucumán
Argentina
(081) 36-4093 int. 453
E-mail: [email protected]
I.
Introducción
Las profundas reformas estructurales llevadas a cabo en varios países latinoamericanos
durante los años noventa han despertado el interés de los economistas por estudiar cómo han
afectado éstas la capacidad de crecimiento de esas economías en el largo plazo y en qué etapa
del ciclo económico se encuentran en el corto plazo. Conocer cuál es la tasa a la que puede
crecer una economía si utiliza todos sus recursos plenamente -y si no hay perturbaciones
transitorias en la transformación de dichos insumos en producto final- es un instrumento de
análisis clave para una política que persiga la estabilidad macroeconómica.
Las estimaciones del producto potencial realizadas por Roldós (1997), Chumacero y Quirós
(1995) y Jadresic y Sanhueza (1992) han hecho del caso chileno el más estudiado entre los
países latinoamericanos. Hasta donde conocemos los antecedentes más inmediatos para el
caso argentino son Baquero y Carrizo Konstantinoff (1994) y Traa (1996). En el primer estudio,
que abarca el período 1966-90, se utiliza la metodología de Okun para obtener una serie
producto potencial. En el segundo trabajo, se arriba a un producto potencial que crece al 3,5%
mediante un filtrado de la serie por el método de Hodrick y Prescott.
Sin embargo, estos métodos presentan algunos problemas metodológicos que merecen
destacarse. En el caso del método de Okun aplicado por Baquero y Carrizo Konstantinoff, las
estimaciones dependen crucialmente del supuesto de tasa de desempleo constante e igual a
4% fijada para todo el período.
Por otra parte, el filtrado de la serie por Hodrick y Prescott que realiza Traa da como resultado
un producto potencial que es muy sensible a los datos extremos. Pero el principal inconveniente
de este método (y de todos los “smoothing methods”) es que no hay variables que expliquen los
comportamientos observados sino que las inferencias se hacen a partir de regularidades que se
encuentran en los datos.
El objetivo del presente trabajo es estimar el producto potencial de Argentina utilizando un
enfoque alternativo: el de estimar econométricamente una función de producción agregada a
partir de insumos ajustados por calidad. Haciendo uso de los coeficientes estimados y
suponiendo pleno uso de los factores productivos, se obtiene una serie de producto potencial
*
Las discusiones y sugerencias de José Luis Maia y Pablo Nicholson fueron de gran beneficio para el elaboración de
este trabajo. Agradezco asimismo los comentarios de Julio Nogués y de Javier Ortiz y de los participantes de las
Reuniones de Discusión de la UNT y del Seminario del ISEG. El cálculo del Indice de Calidad del Insumo Trabajo no
hubiese sido posible sin la colaboración de Andrea Cardinali. Naturalmente, cualquier cualquier error u omisión es de
mi exclusiva responsabilidad.
1
para el período 1981-1997. Esta metodología es aplicada por Roldós (1997) para el caso de
Chile y, si bien no está exenta de críticas, es central en la mayoría de los estudios recientes
sobre producto potencial.
El trabajo pretende contribuir además, a través de estimaciones de la productividad total de
factores, a la discusión sobre crecimiento intensivo versus extensivo que tomara notoriedad en
la profesión a partir de los trabajos de Easterly y Fischer (1995) y Young (1995) con el estudio
de los casos de la ex -Unión Soviética y los países del sudeste asiático respectivamente.
Este trabajo está organizado de la siguiente manera. En la sección siguiente se discuten
algunos aspectos metodológicos y se presenta el modelo a estimar. La sección III se ocupa de
las metodologías seguidas para la construcción de las series estadísticas utilizadas en la
estimación econométrica de la función de producción agregada. En sección IV se presentan los
resultados de las regresiones y en la sección V se hacen algunas estimaciones del producto
potencial basadas en los coeficientes obtenidos en la estimación de la función de producción
agregada. En la sección VI se discute sobre la naturaleza intensiva del crecimiento argentino en
los últimos años y se presenta dos cálculos alternativos de la productividad total de factores
para distintos subperíodos. Finalmente, la sección VII se reserva para las conclusiones. En el
Anexo se incorporan los datos y series utilizados en las regresiones.
II.
Estimación del Producto Potencial mediante el Método de la Función de
Producción
Partimos de una función de producción:
Y = f (L, K)
Donde la variable Y se mide como el producto bruto real anual, L es el empleo y K el stock de
capital reproductivo.
Se supone que la función de producción satisface las siguientes propiedades:
f(0, K) = f(L, 0) = 0
(∂
∂f /∂
∂L) ≥ 0;
(∂
∂f /∂
∂K) ≥ 0
(∂
∂2f/∂
∂L2)≤
≤0;
(∂
∂2f/∂
∂K2)≤
≤0;
[(∂
∂2f/∂
∂L2)(∂
∂2f/∂
∂K2) - (∂
∂2f/∂
∂K∂
∂L)2] ≥ 0
A los fines prácticos conviene estimar una función de producción del tipo Cobb-Douglas ya que
es lineal en los logaritmos de las variables.
(1)
Y = A Lα Kβ
(2)
Ln Yi = a + αln Li + β ln Ki + ui
Siendo a = ln A
Existen al menos cuatro métodos para estimar los parámetros de una función de producción. El
primero, denominado método directo, consiste en estimar los parámetros de la ecuación (2).
Este método tiene la ventaja de que no requiere imponer restricciones tales como retornos
constantes de escala. Sin embargo, es un procedimiento cuestionable ya que las variables
explicativas endógenas se determinan conjuntamente con el PBI y además no son
independientes del término aleatorio, lo que conlleva problemas econométricos de
simultaneidad. Por otra parte, L y K suelen no ser independientes entre sí lo que deriva en un
2
problema de multicolinealidad. Más aún, la varianza del término aleatorio puede no ser
constante lo que implica heterocedasticidad.
El segundo método es conocido como estimación de la forma intensiva de la función de
producción, y está recomendado para evitar los problemas de heterocedasticidad y
multicolinealidad que suelen surgir cuando se estima la función de producción mediante el
método directo. La desventaja de este método es que toma como un supuesto la existencia de
retornos constantes de escala, y por lo tanto, no se la puede testear empíricamente.
La ecuación a estimarse es la siguiente:
(3)
ln (Yi/Li) = a + (1 – α) ln (Ki/Li) + ui
Un tercer método para estimar la función de producción es el indirecto consistente en utilizar la
participación del trabajo en el ingreso nacional. Si suponemos retornos constantes de escala y
competencia perfecta, la participación del trabajo es igual a:
(4)
α= wLi/pYi
La ventaja de este método es que no es necesario estimar el stock de capital. Sin embargo,
también tiene notorias desventajas, todas ellas asociadas a problemas de medición. En
particular, se carece de información para imputar correctamente los ingresos entre aquellos del
capital y los correspondiente al factor trabajo. Asimismo, tampoco suele tenerse en cuenta la
existencia de trabajo informal.
Por último, se puede estimar un sistema de ecuaciones simultáneas. Como lo señala
Intrilligator (1978), tanto desde el punto de vista económico como econométrico, estimar un
sistema completo es superior a estimar sólo la primera ecuación. Desde la óptica económica,
estimar el sistema completo expresa el supuesto de que los datos reflejan tanto el
comportamiento de los agentes tomadores de decisiones (las firmas) como de la tecnología. En
cambio, estimar solo la primera ecuación refleja sólo la tecnología. Por otra parte, desde el
punto de vista econométrico, la estimación de la primera ecuación involucra un sesgo de
ecuaciones simultáneas por lo tanto los estimadores serán sesgados e inconsistentes. Sin
embargo, una estimación de esta naturaleza requiere disponer de series, en particular de
precios del trabajo y del capital, de las que carecemos1.
En general, el enfoque de la función de producción para calcular el producto potencial tiene el
inconveniente de que no permite que las participaciones de los insumos cambien en el tiempo,
lo cual contradice alguna evidencia empírica. De hecho, se conoce que la tecnología agregada
cambia y que la participación del capital se reduce a medida que los países se desarrollan.
Todo esto aconseja la no utilización de una función de producción tipo Cobb-Douglas u otra con
parámetros constantes2. Lamentablemente, la alternativa propuesta en su reemplazo, usar
coeficientes estimados para distintas industrias obtenidos mediante un cross-section de países,
merece tantas críticas como las que este método intenta solucionar.
1
Un sistema de ecuaciones simultáneas para estimar la función de producción debería incluir las siguientes
ui
vi
zi
ecuaciones: (1) Yi = A Liα Ki β e ; (2)∂Yi / ∂Li = α (Yi/Li)= (w/p) e ; (3) ∂Yi / ∂Ki = β (Yi/Ki)= (r/p) e
2
Sarel (1997) argumenta que los para metros constantes estimados de una función de producción Cobb-Douglas son
el motivo de que se haya encontrado poco crecimiento de la TFP en Asia. Agradezco a José de Gregorio por traer
este punto a discusión.
3
III.
Datos Utilizados en las Estimación de una Función de Producción Agregada para
Argentina
La serie de PBI a precios constantes de 1986 expresada en millones de pesos se obtuvo del
Ministerio de Economía y Obras y Servicios Públicos de la Nación, mientras que la variable
trabajo se construyó a partir de datos de Empleo de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH)
que realiza el INDEC expresada en millones de personas. La serie de empleo fue ajustada por
un índice de calidad del insumo trabajo calculado a partir de la metodología de fuentes del
crecimiento económico. Esta metodología parte de una identidad contable: lo que se produce es
igual a lo que se paga por los factores empleados. Para el caso de una economía que produce
bienes de consumo (C) y de inversión (I), mediante el concurso de n insumos trabajo (L) y m
insumos de capital (K), tendremos que:
n
m
i =1
j =1
C pC + I p I = å wi Li + å r j K j
(5)
Siendo PC, PI, wi, rj los precios de los productos e insumos.
En tasas de cambios,
(6)
Donde:
Cr Ir Kr Lr n
i =1
α C C +α I I = β K K + β L L + β L å
Lr i wi +
L w
m
Kr j r j
j =1
K r
βK å
αC y αI son las participaciones de los bienes de consumo e inversión en el total del producto
βK y βL son las participaciones de los insumos trabajo y capital en el total del producto
r y w son los promedios de los salarios y rentas de la economía. Esto es,
()
N
L
w = å wi i
i =1 L
En el lado derecho de (6) distinguimos los dos componentes del insumo trabajo: la tasa de
Lr cambio del insumo multiplicado por la participación del insumo en el producto bruto β L y el
L
componente de calidad. O sea,
(7)
N
r
w
Qˆ ( L) = å i Li
i =1 w L
Esta expresión que debe capturar los efectos de los cambios en la composición del trabajo
basados en las diferencias en productividad, es una medida ponderada de los cambios en las
participaciones de cada tipo de trabajo en el total de la fuerza laboral. Las ponderaciones vienen
dadas por los salarios relativos de cada categoría de salario respecto al salario medio de toda la
fuerza laboral.
Para poder medir este componente contamos con series de cantidad de asalariados e ingreso
percibido o a percibir en retribución al trabajo declarado como ocupación principal, obtenidas de
la Encuesta Permanente de Hogares para el Gran Buenos Aires (incluye Capital Federal y 19
partidos del denominado conourbano bonaerense). La fuerza laboral se clasificó en cuatro
categorías bien definidas, a saber: (i) hasta primario incompleto; (ii) primario completo y
secundario incompleto; (iii) secundario completo y superior o universitario incompleto; y (iv)
superior o universitario completo. Usando la ecuación (7) se genera un índice de calidad del
4
insumo trabajo cuyo comportamiento para el período bajo análisis se observa en el gráfico
siguiente.
Gráfico Nro. 1
Evolución del Empleo Ajustado por Calidad
15000
Miles de trabajadores
14000
Em pleo Ajustado por Calidad
13000
12000
11000
10000
Em pleo
9000
19
80
19
81
19
82
19
83
19
84
19
85
19
86
19
87
19
88
19
89
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
8000
Estimación del stock de capital
Para la construcción de la serie de stock de capital neto reproductivo, es decir aquél que incluye
el stock de capital no residencial y el equipo durable de producción, se utilizó el Método de
Inventarios Permanentes. Partimos de series de Inversión Bruta Interna Fija a precios de 1986,
y utilizamos un esquema de amortización rectangular (esto es, los activos son completamente
inservibles una vez que han cumplido su vida útil). Supusimos una vida útil de 40 años para las
estructuras no residenciales (o sea, una amortización del 2,5% anual), y de 16 años para el
Equipo Durable de Producción en el período 1982-1990; de 13 años para 1980-81 y de 10 años
para 1991-97.
Dado que la serie de Inversión en Estructuras no discrimina aquellas residenciales de las no
residenciales, se aproximó esta última mediante distintos métodos según el período y la
disponibilidad de datos. Así, para el período 1991-1996, se corrigió la serie de formación de
capital fijo por el ratio de permisos de construcción para viviendas (nuevas y ampliaciones) a
construcciones no residenciales. Para el período 1955-1989 se utilizó una estimación del
cociente de estructura residencial a no residencial realizada por la CEPAL para 1955-19703.
Numerosos autores han utilizado el Método de Inventarios Permanentes para generar series de
stock de capital de Argentina. Entre ellos se destacan los trabajos de la ex-Secretaría de
Planificación (1991) y de Hofman (1991). Nuestras estimaciones están basadas en las series de
inversión empalmadas por este último, que parten en el caso de maquinarias y equipos desde
1935 y para formación de capital en estructuras no residenciales desde 1910.
3
Véase Hofman (1991)
5
Una característica del método de inventario permanente es que los errores en la estimación de
la formación de capital inicial se tornan progresivamente menos importantes en la medida que
tales inversiones representan una proporción decreciente del stock de capital en existencia. El
método de inventarios permanentes produce una medida de stock de capital total o de
capacidad instalada (capacity stock) y no una medida de lo que se conoce como capacidad
utilizada. Por lo tanto, incluye capital que puede estar temporariamente ocioso o retirado de
producción y reservado para el caso de un inesperado aumento en la demanda.
La serie de stock de capital generada fue ajustada por un índice de calidad calculado como un
promedio de las dos categorías de capital disponibles (estructuras y equipo durable de
produción) ponderado por sus respectivos precios de servicio por unidad de tiempo.
Las series de precios de los servicios para cada categoría de capital fueron obtenidas a partir
de la siguiente relación de arbitraje4:
Rit = (1+ r it )Pit − (1−δ i )Pit +1
(8)
Siendo Rit el precio del servicio de capital de tipo i en el momento t, Pit el precio del stock y δi la
tasa de depreciación, mientras que r es la tasa de interés de la economía.
El índice de calidad del stock de capital resultante de esta metodología, que se construyó
suponiendo que no hay cambios en los precios relativos de las distintas categorías de capital,
se puede observar en el gráfico siguiente.
Gráfico Nro. 2
Stock de Capital ajustado por Calidad
24000
23000
Stock de Capital Ajustado por Calidad
Miles de $ de 1986
22000
21000
20000
19000
Stock de Capital
18000
17000
16000
15000
4
19
97
19
96
19
95
19
94
19
93
19
92
19
91
19
90
19
89
19
88
19
87
19
86
19
85
19
84
19
83
19
82
19
81
19
80
14000
Aquí se sigue el cálculo utilizado por Roldós (1997) para el caso de Chile. Véase también Barro y Sala-i-Martin
(1995)
6
IV.
Estimación de una Función de Producción Agregada para Argentina
En las tablas Nro. 1 y 2 se presentan las estimaciones de las formas intensiva y directa de la
función de producción respectivamente. En ambos casos, además de las variables capital y
trabajo ajustados por calidad, se incluyen dos variables de tendencia. La una, abarca el período
1980-1990 y, la otra, todo el lapso bajo análisis,1980-1997. También se utilizaron como
regresores variables dummies para esos períodos y para captar el “efecto Malvinas” de 1982 y
“efecto tequila” de 1995, aunque las dos últimas no resultaron estadísticamente significativas.
Tabla Nro. 1
Estimaciones de la Forma Intensiva de la Función de Producción
Variable Dependiente: Ln (Y/L)
Variable
C
Log (K/L)
T
Período 1980-1997
I
II
III
IV
-0,23
(-4,04)
0,57
(8,01)
-0,01
(-2,70)
-0,15
(-2,39)
0,49
(6,51)
-0,005
(-1,80)
-0,01
(-3,96)
-0,25
(-3,22)
0,48
(2,55)
-0,27
(-1,99)
0,50
(2,15)
0,001
(0,22)
0,48
(1,36)
0,47
(1,21)
T80
DCONV
0,13
(3,70)
AR(1)
2
91,82
92,36
87,31
87,36
2
R Ajustado
90,07
90,72
85,50
84,45
F
52,38
56,44
48,17
29,96
D-W
1,63
1,60
1,60
1,61
F test White (no cross
terms)
0,72
0,41
0,90
1,03
R
Notas:
estadístico t entre paréntesis. t 0.975(18)= 2,101; t 0.995(18)= 2,878
Test de White: Estadístico F 0.99 (3, 9)= 6,99; F 0.95 (3, 9)= 3,86.
Test de D-W (1%): Para N=18 y k’= 3; dL=0,71; dU=1,42.
Test de D-W (5%): para N=18 y k’= 3; dL=0,93; dU=1,69.
Todas las variables de la Tabla Nro. 1 presentan el signo esperado y la bondad del ajuste es
muy buena (los R2 ajustados son superiores al 90% en las dos primeras regresiones y cercanos
al 85% en las restantes). Se observa además que, en las regresiones I y II, el coeficiente
estimado para la razón de los insumos ajustados por calidad es estadísticamente significativo al
1%, mientras que en las denominadas III y IV, al 5%.
El valor del coeficiente estimado del cociente capital/trabajo es bastante estable: oscila entre
0,48 (en la regresión III) y 0,57 (en la regresión I). Por otra parte, las variables T80 (tendencia
en el período 1980-1990) y DCONV (dummy durante el lapso 1991-1997, vigencia del Plan de
Convertibilidad) son significativas al 1% en todos los casos mientras que la variable T
(tendencia) solo lo es al 5% en la regresión I.
7
La variable AR(1) es un término autorregresivo de orden 1 que se incluyó dada la existencia de
autocorrelación detectada por el estadístico de Durbin-Watson en las regresiones III y IV.
La tabla Nro. 2 presenta la particularidad de que se estima una función de producción agregada
que no supone rendimientos constantes de escala. Sin embargo, en tres de las cuatro
regresiones la suma de los coeficientes de los insumos trabajo y capital ajustados por calidad
se aproxima a uno. Más aún, en la regresión IV, el test de Wald no permite rechazar la hipótesis
de que los coeficientes suman uno.
Los coeficientes estimados del insumo capital son un poco menores que los obtenidos en la
estimación de la forma intensiva: van de 0,40 (en la regresión I) a 0,51 (en la regresión II),
mientras que los del insumo trabajo oscilan entre 0,37 (regresión IV) y 0,64 (regresión I).
Tabla Nro. 2
Estimaciones de la Forma Directa de la Función de Producción
Variable Dependiente: Ln (Y)
Variable
C
Log K
Log L
T80
DCONV
Período 1980-1997
I
II
III
IV
-0,40
(-0,19)
0,40
(3,62)
0,64
(2,35)
-0,02
(-1,88)
-0,14
(-1,00)
-0,67
(-0,43)
0,51
(2,11)
0,54
(2,80)
-0,97
(-0,27)
0,50
(4,31)
0,58
(1,85)
-0,01
(-3,71)
1,38
(1,39)
0,46
(4,95)
0,37
(6,95)
-0,01
(-3,82)
T
-0,008
(-0,68)
AR(1)
0,47
(1,25)
2
92,92
90,24
92,64
92,38
2
R Ajustado
90,74
87,98
90,37
90,74
F
42,64
40,05
40,89
56,56
D-W
1,54
1,60
1,59
1,62
F White Test (No cross terms)
0,23
0,74
0,73
0,33
R
Notas:
estadístico t entre paréntesis. t 0.975(18)= 2,101; t 0.995(18)= 2,878
Test de White: Estadístico F 0.99 (3, 9)= 6,99; F 0.95 (3, 9)= 3,86.
Test de D-W (1%): Para N=18 y k’= 3; dL=0,71; dU=1,42.
Test de D-W (5%): para N=18 y k’= 3; dL=0,93; dU=1,69.
Las regresiones de esta tabla también presentan buenos ajustes (R2 ajustados superiores al
90%, salvo la regresión II) y variables con el signo esperado y estadísticamente significativas: la
variable stock de capital pasa la prueba t al 1% en las regresiones I, III y IV, y al 5% en la II;
mientras que el insumo trabajo es significativo al 1% en la regresión IV y al 5% en las
numeradas I y II.
Tanto en la tabla Nro. 1 como en la Nro. 2, el test de White en la versión que no incluye los
términos cruzados acepta la hipótesis nula de homocedasticidad.
8
V.
Estimaciones del Producto Potencial de Argentina
Para construir una serie de producto potencial, en primer lugar se elaboró una serie de
Productividad Total de Factores (TFP). La misma surge como diferencia entre el PBI y la suma
de los insumos utilizados corregidos por calidad, ponderada por los coeficientes estimados en la
regresión I de la Tabla Nro. 1. La serie de TFP así obtenida, cuyo comportamiento se puede
observar en el gráfico Nro. 3, fue filtrada mediante el método de Hodrick y Prescott para quitar
el componente cíclico.
Gráfico Nro. 3
Productividad Total de Factores Estimada y Filtrada
100
95
90
85
80
80
82
84
86
88
90
TFP
92
94
96
HPTREND1
El producto potencial estimado surge como la suma algebraica de las tasas de crecimiento de
lde TFP filtradas por el método de Hodrick y Prescott más las tasas de los insumos capital y
trabajo (este último también filtrado por Hodrick y Prescott para eliminar el componente cíclico
del empleo) ponderados por sus participaciones.
A los fines de aportar a la discusión sobre el tema, se construyeron dos series de producto
potencial diferenciadas por el valor de las participaciones de los insumos. La primera toma los
coeficientes estimados de la regresión I de la Tabla Nro. 1, mientras que la segunda se basa en
estimaciones muy preliminares del Ministerio de Economía de las participaciones de los
insumos trabajo y capital, que se ubicarían en el orden del 0,6 y 0,4 respectivamente (Véase
Tabla Nro. 3). Esto se hace porque existe alguna controversia sobre el valor “correcto” de las
participaciones de los insumos. De Gregorio (1998), por ejemplo, trabaja con participaciones del
capital del 30% y del 40% alternativamente, mientras que Traa (1996) reporta que “estudios del
Banco Mundial sugieren que la participación del capital en la Argentina varía entre 40 y 75%”; y
agrega: “si bien parecen altas y poco intuitivas, no se trata de resultados inconsistentes con
otros resultados en países que sufrieron epidodios de alta inflación”. Una hipótesis que
merecería ser analizada en profundidad es la variación de las participaciones entre la década
del 80, dominada por la alta inflación, y la del 90, signada por la estabilidad de precios.
9
Tabla Nro. 3
Tasas de crecimiento del Producto Potencial y del Producto Observado
En %
Año
PBI
PBI Potencial 1
αL=0,43; αK=0,57
PBI Potencial 2
αL=0,60; αK=0,40
1981
-5,42
3,77
2,85
82
-3,16
0,37
0,42
83
4,11
0,32
0,35
84
2,00
-0,35
-0,14
85
-6,95
0,03
0,16
86
7,14
-0,31
-0,06
87
2,59
0,64
0,69
88
-1,89
0,91
0,95
89
-6,94
0,49
0,81
1990
-1,83
-0,78
0,08
91
10,58
0,34
1,04
92
9,61
3,93
3,70
93
5,72
6,26
5,44
94
8,01
7,57
6,43
95
-4,02
6,03
5,37
96
4,78
4,49
4,29
97
8,70
6,41
5,63
Las tasas de crecimiento del producto potencial oscilan entre 5,6% y 6,4% para 1997 lo que
indicaría que la economía estuvo creciendo a una tasa mayor en ese año. Sin embargo, esto no
debe interpretarse como un recalentamiento de la economía ya que se trata de tasas y no de
niveles.
VI.
Contabilidad del Crecimiento
Es muy importante tener presente que la definición de TFP que se utilizó en la sección anterior
no es la que suele tomarse para hacer comparaciones internacionales. Los trabajos de Young
(1995) para los países del sudeste asiático, Elías (1992) para los latinoamericanos y Maddison
(1996) para los europeos, no ajustan los insumos por calidad, resultando en Productividad Total
de Factores de mayor magnitud.
Es por ello, que para facilitar la comparación con otros países hemos computado la TFP a partir
de insumos sin ajustar por calidad. El procedimiento utilizado es el mismo que describimos en la
sección V. Los nuevos coeficientes estimados surgen de una regresión que tiene como variable
dependiente el PBI por trabajador empleado y como regresores la razón capital/trabajo sin
10
ajustar por calidad y dos variables de tendencia que cubren los subperíodos 1980-90 (T80) y
1991-97 (CONV)
ln (Y/L) = -0,22 + 0,55 ln (K/L) + 0,02 CONV –0,008 T80
(-3,39) (5,76)
(4,20)
(-2,67)
R2=84,03
R2 (ajust)= 80,61
F= 24,57
D-W=1,61
F(White test)=0,96
Nótese que la participación estimada del capital (0,55) es cercana a la registrada en la tabla
Nro. 1 y que la tendencia en los años 80 es negativa, revirtiéndose en los 90.
En la tabla Nro. 4 se presentan dos versiones de la contabilidad del crecimiento: con y sin
ajustes de insumos. En el primer caso se utilizaron los coeficientes estimados en la regresión I
de la tabla Nro. 1, es decir una participación del 57% para el capital, mientras que para la
segunda versión ésta es del 55%.
Tabla Nro. 4
Contabilidad del Crecimiento
En %
Período
Variación
anual del
PBI
Insumos ajustados por Calidad
Insumos sin ajustar por calidad
Crecimiento
anual de la
Inversión
Inversión/
PBI
(en %)
Contribución
del Empleo
Contribución
del Capital
TFP
Contribución
del Empleo
Contribución
del Capital
TFP
19801997
1,78
1,45
1,03
-0,70
0,73
0,47
0,57
1,23
19,34
198089
-1,14
1,32
-0,44
-1,95
0,73
0,03
-1,83
-7,80
18,71
199097
6,09
1,53
3,50
1,06
0,78
1,25
4,07
13,25
20,33
En el período bajo estudio (1980-97) la economía argentina creció a una tasa anual promedio
del 1,8%. La contribuciones del capital y del empleo ajustados por calidad fueron del 1 % y del
1,5% respectivamente. Comparando con la situación en la que los insumos no se ajustan, se
concluye que la contribución de la calidad del trabajo fue 0,7% y la del capital 0,6%.
Resulta interesante observar el comportamiento de estas variables en los subperíodos 1980-89
y 1990-97. En el primero, la tasa de crecimiento anual del PBI fue negativa (-1,14%) siendo el
trabajo el insumo que contribuyó positivamente ya sea que se ajuste o no por calidad.
Entre 1990 y 1997, las contribciones de los insumos trabajo y capital sin fueron del 0,8% y 1,3%
respectivamente. Pero si los ajustamos por calidad, el primero pasa a una contribución del 1,5%
y el segundo a 3,5%.
Un párrafo aparte merece el comportamiento de la TFP en el período 1991-97. Su tasa de
cecimiento fue del 4,1% en ese período si no se ajustan los insumos por calidad. Este alto
guarismo indica que el crecimiento argentino fue de tipo intensivo, es decir que la economía
11
creció gracias al uso de nueva tecnología y de las ganancias en eficiencia que le permiteron
crear más producto por unidad de insumo. Esta evidencia contrasta con la hallada por Young
(1995) para los países del sudeste asiático que basaron su expansión en el mayor uso de
insumos.
Conclusiones
En este trabajo hemos concentrado nuestro esfuerzo en estimar el producto potencial de
Argentina utilizando un enfoque aplicado por Roldós (1997) para el caso de Chile. Comparando
año por año las tasas obtenidas con las de otros estudios que no ajustan los insumos por
calidad (Traa, 1996), encontramos que las nuestras son menores para el período 1980-89 pero
mayores para 1990-97, lo que sería atribuíble a los componentes de calidad del trabajo y del
capital.
Por otra parte, si no ajustamos los insumos por calidad, las estimaciones de TFP son similares
a las obtenidas por De Gregorio (1998), es decir alrededor del 4% anual. Sin embargo, cuando
contabilizamos el componente calidad de los insumos, las tasas descienden al 1% anual, lo que
se podría interpretar como el efecto neto de las reformas estructurales.
Referencias
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growth: some new evidence about an old stylized fact. Journal of Monetary Economics, Vol. 36,
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Argentina 1966-1990. Mimeo. Tesis de Grado, Universidad Nacional de Tucumán.
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Demanda Globales 1980-1996. Junio.
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sources, methodology and results. Revista de Análisis Económico. Vol. 8 Nro. 1 Junio.
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Asian Growth Experience. Quarterly Journal of Economics, Vol. CX, August.
13
Anexo I
Series de Stock de Capital Reproductivo Neto
Año
Traa-IMF
CEP
CEP
Amort.
Lineal
Amort.
Rectangul
ar
Nuevo
Cálculo
Tasas de Crecimiento de las
Series
TraaIMF
CEP
CEP
Total
1979
40222,4
19260381 21642040 16175,7825
1980
41846,1
19719686 22272662 16824,4143
4,04
2,38
2,91
4,01
1981
42907,4
19922090 22688869 17293,4596
2,54
1,03
1,87
2,79
1982
43114,9
19811226 22876239 17397,9823
0,48
-0,56
0,83
0,60
1983
42891,4
19715053 23046288 17307,3252
-0,52
-0,49
0,74
-0,52
1984
42617,2
19625152 23137938 17210,2669
-0,64
-0,46
0,40
-0,56
1985
42095,1
19421607 23014491 17025,0201
-1,23
-1,04
-0,53
-1,08
1986
41473,5
19285943 23057682 16794,7065
-1,48
-0,70
0,19
-1,35
1987
41151
19272048 23120243 16672,4131
-0,78
-0,07
0,27
-0,73
1988
40940,1
19240495 23007697 16600,8022
-0,51
-0,16
-0,49
-0,43
1989
40350,4
19056319 22652450 16395,242
-1,44
-0,96
-1,54
-1,24
1990
39367,4
18803899 22431270 16008,7486
-2,44
-1,32
-0,98
-2,36
1991
38562,1
18736505 22362350 15714,6177
-2,05
-0,36
-0,31
-1,84
1992
38434,8
18992010 22585069 15777,0953
-0,33
1,36
1,00
0,40
1993
38960,8
19440693 23096862 16105,2264
1,37
2,36
2,27
2,08
1994
40057,6
20127439 23893223 16649,6445
2,82
3,53
3,45
3,38
1995
41048,5
20462444 24434410 17165,9337
2,47
1,66
2,27
3,10
2,07
2,72
2,44
1996
20886208 25099800 17584,2214
1997
18327,5779
4,23
Nota: Las series de stock de capital están expresadas en $ de 1986, a excepción de la serie
Traa-IMF, denominada en $ de 1980. Las tasas de crecimiento de las series están expresadas
en %.
14
15
Anexo II
Serie de Permisos de Construcción Utilizadas en la Elaboración del Stock de Capital
Reproductivo
En Millones de M2
Construcciones
Nuevas
Ampliaciones
Total
Año
Uso
No
resid.
Total No resid/
Total
Uso
No
resid.
Total
(En %)
No resid/
Total
No
resid.
Suma
(En %)
No resid/
Total
(En %)
1991
2,501 6,251
7
40,02
0,8206 1,842
44,54
4,14
8,09
51,10
1992
3,247 8,664
8
37,49
1,2938 2,687
48,14
5,58
11,35
49,18
1993
3,245 8,401
38,63
1,584 3,120
50,77
4,83
11,52
41,91
1994
3,853 10,95
0
35,19
1,735 4,060
42,74
5,59
15,01
37,23
1995
3,421 8,870
38,57
1,618 3,644
44,41
5,04
12,51
40,27
1996
3,426 9,238
37,09
1,6056 3,533
45,44
5,03
12,77
39,40
Prom
edio
37,37
45,84
Fuente: INDEC
16
43,18
Anexo III
Series de Empleo, Fuerza de Trabajo y Calidad del Insumo Trabajo
Año
Empleo
Fuerza de
Trabajo
Indice de
calidad del
Q(L)
Tasa de
Crecimiento de
Q(L)
1980
8331,5
8569,500
100
1981
8304
8736,000
98,79
1,73
1982
8446
8951,500
97,50573
-1,21
1983
8502
8969,000
102,000744
-1,3
1984
8705
9170,000
102,684149
4,61
1985
8814
9429,000
106,976347
0,67
1986
9154
9743,000
110,03587
4,18
1987
9419
10042,000
111,20225
2,86
1988
9595,5
10265,500
112,292032
1,06
1989
9695
10538,500
112,875951
0,98
1990
9797
10581,500
117,063649
0,52
1991
10222
10966,000
120,177542
3,71
1992
10498
11304,000
119,468494
2,66
1993
10633
11724,500
119,169823
-0,59
1994
10608,5
11935,000
118,873923
-0,25
1995
10327,5
12377,000
119,298296
0,36
1996
10442,5
12488,000
124,031232
3,97
1997
11106,5
12972,000
131,987141
6,41
Nota: las series de Empleo y Fuerza de Trabajo están expresadas en miles de personas,
mientras que la serie de tasa de crecimiento de Q(L) en %.
17
Anexo IV
Datos usados en las regresiones
Año
PBI
K
L
Q(L) CON T80
V
K Ajustado por
capacidad
Dcon D80 Te
v
x
1980 10302,3 16824,4 8331,5 100,0
1
0
0
1
11903,273
0
1
0
1981 9743,7 17293,4
6
8304 98,79
0
2
10981,347
0
1
0
1982 9435,9 17397,9
8
8446 97,51
0
3
11091,214
0
1
0
1983 9823,9 17307,3
3
8502 102,0
0
0
4
12158,396
0
1
0
1984 10020,3 17210,2
7
8705 102,6
8
0
5
12606,521
0
1
0
1985 9323,9 17025,0
2
8814 106,9
8
0
6
10981,138
0
1
0
1986 9989,4 16794,7
1
9154 110,0
4
0
7
12260,136
0
1
0
1987 10248,2 16672,4
1
9419 111,2
0
0
8
11837,413
0
1
0
1988 10054,1 16600,8 9595,5 112,2
0
9
0
9
11357,716
0
1
0
1989 9356,7 16395,2
4
9695 112,8
8
0
10
10096,737
0
1
0
1990 9185,4 16008,7
5
9797 117,0
6
0
11
9538,5461
0
1
0
1991 10157,1 15714,6 10222 120,1
2
8
1
0
10201,406
1
0
0
1992 11132,8 15777,1 10498 119,4
0
7
2
0
11004,524
1
0
0
1993 11769,9 16105,2 10633 119,1
3
7
3
0
11434,711
1
0
0
1994 12712,2 16649,6 10608, 118,8
4
5
7
4
0
12570,482
1
0
0
18
1995 12201,4 17165,9 10327, 119,3
3
5
0
5
0
12788,621
1
0
1
1996 12784,6 17584,2 10442, 124,0
2
5
3
6
0
13160,99
1
0
0
1997 13896,8 18327,5 11106, 131,9
6
8
5
9
7
0
13764,011
1
0
0
19
Anexo V
Estimación de una Translog
Estimación de la ecuación de Jadresic y Sanhuesa
20