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5. Crecimiento a largo plazo en América Latina y el Caribe: El rol de la complejidad y la diversificación económica

Author(s):
International Monetary Fund. Western Hemisphere Dept.
Published Date:
May 2015
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La diversificación y la complejidad económica—en términos de la gama de productos que produce un país y del nivel de sofisticación de esos productos—son importantes para el crecimiento a largo plazo. Lamentablemente, hasta el momento, América Latina y el Caribe (ALC) no han logrado beneficiarse de esas herramientas. En estos países, el nivel de diversificación y complejidad de la economía es relativamente bajo, y la dinámica de la última década no es alentadora. También concluimos que los beneficios de la diversificación y la complejidad pueden verse socavados por deficiencias en otras áreas (por ejemplo, la inestabilidad macroeconómica), en línea con la experiencia histórica de la región. De cara al futuro, la clave para mejorar las perspectivas de crecimiento a largo plazo es la priorización de reformas estructurales y el aprovechamiento de los efectos de propagación de conocimientos y aprendizaje derivados de una mayor apertura, manteniendo al mismo tiempo marcos macroeconómicos sólidos.

Introducción

El crecimiento se desaceleró notablemente en ALC, y las perspectivas de crecimiento a mediano plazo se han revisado a la baja (capítulo 2). Un argumento que suele mencionarse para explicar las perspectivas de crecimiento moderado de la región se refiere a su base económica, relativamente acotada, y a su marcada dependencia de las exportaciones de materias primas, especialmente ahora que los mercados mundiales de materias primas parecen encontrarse en un período contractivo prolongado (capítulo 3). Por otra parte, el avance logrado en términos de producción y exportación de bienes que requieren un nivel intensivo de tecnología y conocimientos (bienes “complejos”) y de sectores con un nivel elevado de valor agregado fue modesto en toda la región, en especial si se compara su desempeño con el de las economías asiáticas recientemente industrializadas. El nivel limitado de diversificación y complejidad económica, a su vez, también se vincula en términos más generales con las persistentes dificultades de la región para mejorar el desempeño en materia de crecimiento respecto de otras economías, tanto avanzadas como emergentes (gráfico 5.1). Sin embargo, ¿estamos realmente ante una región menos diversificada o compleja que las demás? ¿Hasta qué punto se trata de un obstáculo? ¿Qué puede hacerse al respecto?

Gráfico 5.1América Latina y el Caribe: PIB per cápita relativo

(Porcentaje)

Fuentes: FMI, informe WEO, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Coeficiente de PIB nominal (dólares de PPA) per cápita de América Latina y el Caribe frente al de las economías avanzadas y de economías emergentes y en desarrollo.

¿Qué tan diversificadas están las economías de ALC?

Para responder a esas preguntas, en este capítulo se analizan dos conceptos de diversificación económica relacionados con las exportaciones de bienes1.

El primero es un índice puro de diversificación de las exportaciones (DIV, por sus siglas en inglés) que refleja hasta qué punto las exportaciones de un país se concentran en bienes específicos (véanse FMI 2014a, 2014d). El segundo concepto, la “complejidad” económica, fue propuesto en Hidalgo y Hausmann (2009) e incorpora no solo la amplitud de la gama de las exportaciones de un país, sino también qué uso intensivo en conocimientos y capacidades tienen. Conceptualmente, la diversificación se refiere a la concentración de exportaciones en distintos bienes, mientras que la complejidad complementa esa información con datos sobre la sofisticación de esos bienes.

Utilizamos dos indicadores específicos derivados de este enfoque: un índice de complejidad económica (ECI, por sus siglas en inglés) y un índice de perspectivas de complejidad (COI, por sus siglas en inglés). En el recuadro 5.1 se ofrece una descripción breve de ambos indicadores y se destacan las diferencias conceptuales respecto del índice de diversificación de las exportaciones de manera más detallada.

El gráfico 5.2 muestra que el nivel de diversificación de las exportaciones en ALC es significativamente menor que el de las economías avanzadas y el de las economías asiáticas recientemente industrializadas (lo que puede pensarse como un punto de referencia para una convergencia económica eficaz), pero similar al observado entre otras economías emergentes y en desarrollo2. Respecto de 1970, todo indica que la región de ALC diversificó el conjunto de sus exportaciones, aunque, a partir del año 2000, esa tendencia se detuvo y se revirtió en parte3.

Gráfico 5.2Diversificación de las exportaciones y complejidad económica

Fuentes: Hausmann et al. (2014); FMI, informe WEO; FMI (2014d), y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Se incluyen solo países con exportaciones de bienes que hayan superado los US$1.000 millones en 2013. Los puntos denotan la mediana y las líneas verticales de rayas denotan los percentiles 25 y 75 de promedios de 5 años de cada índice.

1 Incluye Corea, provincia china de Taiwán, RAE de Hong Kong y Singapur.

En términos de clasificación entre regiones, el ECI proporciona una imagen muy similar (gráfico 5.2)4.

Las economías de ALC se destacan por ser mucho menos complejas que las economías avanzadas, pero están en niveles similares o ligeramente superiores a las de otros mercados en desarrollo y emergentes. Sin embargo, el ECI en ALC se mantiene estancado, o en una tendencia descendente, desde 1970, aunque el COI siguió una trayectoria más favorable. Conjuntamente, estas tendencias sugieren un potencial no aprovechado cada vez mayor con relación al progreso económico.

Esto guarda coherencia con el éxito moderado que tuvo la región en su avance hacia mercados de bienes más sofisticados. Recientemente se plantearon argumentos similares en De La Torre, Didier y Pinat (2014), donde se señala que la región no ha logrado aprovechar los efectos derrame de aprendizaje relacionados con el comercio, y en Blyde (2014), donde se analiza la participación limitada de ALC en las cadenas globales de valor, en especial si se compara con Asia.

¿Qué tanto importa la diversificación/complejidad?

La diversificación de exportaciones y, en especial, la complejidad económica están estrechamente correlacionadas con el nivel de PIB per cápita (gráfico 5.3). Las correlaciones son más notables en el caso de países que no son ricos en recursos naturales, en particular los que no son exportadores de petróleo5. Dicho eso, ¿contribuyen la diversificación y la complejidad a la prosperidad? ¿O solamente la reflejan? ¿Y qué consecuencias plantean para las perspectivas de crecimiento de ALC?

Gráfico 5.3Diversificación de las exportaciones, complejidad económica y PIB per cápita

Fuentes: Hausmann et al. (2014); FMI, informe WEO; FMI (2014d); Penn World Tables 8.0, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: ALC = América Latina y el Caribe. La muestra incluye 137 países cuyas exportaciones totales en 2013 ascienden al menos a US$1.000 millones.

1 Solo se incluyen los países cuyas exportaciones de petróleo como porcentaje del PIB son inferiores al 10%.

La relación entre la diversificación y el crecimiento económico se analizó en varios estudios. En Mejía (2011) se ofrece una cobertura detallada del tema. Uno de los principales argumentos plantea que la diversificación es una manera de estabilizar los ingresos de las exportaciones, algo especialmente importante para los países vulnerables a los shocks a los términos de intercambio (“portfolio effect”). La diversificación de las exportaciones también se describe como el resultado de una transformación estructural, que posiblemente refleje la modernización de las estructuras productivas y la ampliación de las ventajas comparativas.

Un mecanismo que potencialmente vincula un aumento de la complejidad con un mayor crecimiento, además de los mencionados anteriormente, es el de los efectos de propagación de conocimientos y aprendizaje en la productividad y la inversión. A fin de lograr un mayor nivel de variedad y sofisticación de productos, las economías tienen que mejorar su capacidad de adquirir y combinar conocimientos especializados e insumos. Esto permite expandir el conjunto de posibilidades de producción en actividades con mayor valor agregado, lo que impulsa la inversión y la productividad.

En este capítulo, nos concentramos en un aspecto específico del debate. De manera similar al trabajo de Hausmann et al. (2014), analizamos si la diversificación y la complejidad ayudan a predecir el crecimiento a largo plazo, estimando la siguiente regresión de panel:

donde los subíndices i y t denotan el país y la década, respectivamente, g denota el crecimiento anual promedio del PIB per cápita a lo largo de la década (el panel cubre el período de 1970 a 2010) en cada país. X contiene valores iniciales (predeterminados) de indicadores de diversificación y/o complejidad. U contiene la constante, los efectos fijos y varias variables de control. Las variables de control incluyen diversas variables predeterminadas vinculadas con el crecimiento per cápita a largo plazo (como la esperanza de vida, el capital humano, la proporción que representa la agricultura en el valor agregado total y el régimen político) y algunas variables contemporáneas promediadas a lo largo de la década, que podrían tratarse como variables exógenas (por ejemplo, términos de intercambio y grado de dependencia de las materias primas). denota el término de error6.

Ampliamos el análisis de Hausmann et al. (2014) contemplando especificaciones que incluyen complejidad y, simultáneamente, varias dimensiones de condiciones iniciales vinculadas con el crecimiento a largo plazo, como variables demográficas, capital humano, intensidad de uso del capital, composición sectorial, apertura, régimen político y desarrollo social. También tenemos en cuenta como variables la inestabilidad macroeconómica, pendientes de complejidad específicas de ALC y la heterogeneidad específica no observada de la región. Este conjunto integral de variables de control nos permite evaluar de manera más robusta si (y en qué medida) la diversificación y la complejidad son importantes para el crecimiento, lo que podemos utilizar luego para arrojar luz sobre la situación actual en ALC.

Utilizando una muestra de 103 países correspondiente al período 1970–2010, confirmamos que los niveles iniciales de diversificación y complejidad son robustos al momento de predecir el crecimiento promedio a largo plazo del PIB real per cápita, lo que guarda coherencia con lo planteado en Hausmann et al. (2014) (cuadro A5.1)7. Esencialmente, las economías más complejas y más diversificadas tienden a registrar un mayor crecimiento del PIB per cápita en promedio en la década siguiente, ceteris paribus.

La variación de los niveles de complejidad en los países de ALC puede explicar diferencias de hasta un punto porcentual entre las tasas de crecimiento per cápita anuales, según se analiza en la próxima sección. Aunque la mayoría de las variables de regresión están predeterminadas, la ecuación explica un 50–55 por ciento de la variación total de los resultados en términos de crecimiento. En general, los indicadores de complejidad (ECI y COI) son más eficaces al momento de predecir el crecimiento a largo plazo que el DIV, lo que destaca el contenido predictivo adicional de las variables de intensidad de conocimiento y capacidades.

A fin de aclarar más el vínculo entre la complejidad y el desarrollo económico, también incluimos un indicador de distancia que refleja hasta qué punto el PIB per cápita de un país se desvía del nivel proyectado por la complejidad8. Los resultados sugieren que los países tienden a registrar un crecimiento más bajo si su nivel inicial de ingreso es “demasiado alto” para su nivel de complejidad. Esta conclusión se alinea bien con los nuevos datos empíricos presentados sobre reversión del crecimiento a la media en Pritchett y Summers (2014).

Consecuencias para las perspectivas de crecimiento en ALC

Varios países de esta región registraron un descenso en sus niveles de diversificación y complejidad en los últimos años, incluyendo economías grandes o de crecimiento rápido, como Brasil, México, Chile y Perú (gráfico 5.4). Esto refuerza la preocupación en torno a las perspectivas de crecimiento a largo plazo de la región.

Gráfico 5.4Índice de complejidad económica (ECI)

(Índice, promedio móvil de 5 años)

Fuentes: Hausmann et al. (2014); FMI, informe WEO, y cálculos del personal técnico del FMI.

Sobre la base de los resultados econométricos de la sección anterior, podemos cuantificar la contribución a las proyecciones de crecimiento a largo plazo atribuibles a la diversificación y la complejidad. A tal fin, utilizamos nuestras estimaciones de la ecuación (5.1) y realizamos proyecciones de un pronóstico de crecimiento condicionado para el período 2011–21, basadas en los valores más recientes de las variables explicativas (predeterminadas)9. La heterogeneidad entre los países de ALC puede resumirse comparando la tasa de crecimiento proyectada para cada país, dado su puntaje de complejidad actual, con una tasa de crecimiento hipotética basada en el valor promedio de complejidad de ALC.

Los resultados muestran diferencias considerables entre los países (gráfico 5.5)10. Según el modelo, México, el país de la región con el mayor puntaje de complejidad económica de la muestra, registrará un crecimiento del PIB per cápita casi 0,5 puntos porcentuales más rápido en promedio por año en la próxima década que el que registraría de tener el promedio de complejidad de ALC. En el otro extremo del espectro, Ecuador registraría un crecimiento aproximadamente 0,4 puntos porcentuales más rápido si su puntaje de complejidad coincidiera con el promedio de ALC.

Gráfico 5.5Impacto neto sobre tasas de crecimiento del PIB per cápita proyectadas: Complejidad propia vs. con promedio de ALC

(Puntos porcentuales, promedios anuales)

Fuente: Rodrigues Bastos y Wang (de próxima publicación).

Nota: ALC = América Latina y el Caribe.

También analizamos hasta qué punto los pronósticos de crecimiento del PIB per cápita serían más rápidos o más lentos si los puntajes de complejidad específicos del país se reemplazaran con los valores registrados 10 años antes (gráfico 5.6, eje vertical). Los resultados muestran que la evolución reciente de la complejidad representa un obstáculo para el crecimiento del PIB per cápita proyectado para la mayoría de los países de ALC: hasta 0,2 puntos porcentuales en los casos de Trinidad y Tobago y Venezuela. Por otro lado, algunos países se beneficiaron de una dinámica de complejidad favorable en la última década, en especial, Jamaica, Panamá y la República Dominicana.

Gráfico 5.6Impacto neto de variables de complejidad sobre tasas de crecimiento del PIB per cápita proyectadas

(Puntos porcentuales, promedios anuales)

Fuente: Rodrigues Bastos y Wang (de próxima publicación).

Nota: ALC = América Latina y el Caribe. A: menos complejidad que el promedio de ALC, complejidad en aumento; B: más complejidad que el promedio de ALC, complejidad en aumento; C: menos complejidad que el promedio de ALC, complejidad en descenso; D: más complejidad que el promedio de ALC, complejidad en descenso. Véase la lista de abreviaturas de los países en la pág. 85.

Los resultados econométricos también destacan la importancia de otras variables predeterminadas. Por ejemplo, un nivel más alto de los coeficientes de dependencia iniciales se vincula unívocamente con una tendencia menor de crecimiento del PIB per cápita11. Aunque las perspectivas demográficas a corto plazo siguen siendo favorables para ALC, en algunos países se esperan aumentos significativos de sus tasas de dependencia en las próximas décadas. Nuestras estimaciones implican, por ejemplo, que el crecimiento del PIB per cápita anual en Brasil y Chile registraría una desaceleración de 0,2 y 0,5 puntos porcentuales respectivamente, debido a la dinámica proyectada para sus tasas de dependencia entre 2020 y 203012. Además, los resultados confirman la importancia de contar con marcos de política económica sólidos: cada año de inestabilidad macroeconómica (que se define como un nivel de inflación anual superior al 30%) puede representar una reducción acumulada de 2 puntos porcentuales en el crecimiento del PIB per cápita a lo largo de una década.

¿Qué políticas pueden promover la complejidad y la diversificación?

Estudios recientes respaldan la idea de que la infraestructura, la educación y la apertura del mercado son clave para inducir un mayor nivel de sofisticación en las exportaciones y la producción. Dadas las deficiencias estructurales en ALC, el progreso sostenido en estas áreas tendría que ser una prioridad.

En Daude, Nagengast y Perea (2014) se analizan algunos factores que, a priori, podrían tener un efecto positivo sobre la complejidad económica, y se identifican la disponibilidad de energía, la educación terciaria y la inversión extranjera directa (IED) como las variables más importantes13. Algunos estudios sobre las cadenas de valor globales señalan que la mayor participación en redes de producción complejas exige una infraestructura de transporte y de logística de respaldo, además de sistemas de modernos de TCI (Tecnologías de Comunicación e Información) (véase Blyde, 2014). Estos resultados son coherentes con las correlaciones simples entre la complejidad económica y los diversos componentes del Índice de Competitividad Global del Foro Económico Mundial (gráfico 5.7)14.

Gráfico 5.7Correlación entre los componentes del GCI y el ECI, 2006–13

(Coeficiente de correlación)

Fuentes: Hausmann et al. (2014); Foro Económico Mundial (2014), y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: ECI = índice de complejidad económica; GCI = indicador de competitivi-dad global.

1 Macroeconomía: balance presupuestario público, ahorro nacional, inflación, deuda pública, calificación crediticia del país.

Con un papel similar al de los flujos de IED, se ha destacado hace ya algún tiempo que la apertura comercial es una fuente de efectos de propagación de conocimientos y aprendizaje para las economías en desarrollo, la cual podría contribuir a la diversificación económica. Desde la publicación de Melitz (2003), hubo estudios que enfatizan el papel de una mayor exposición al comercio al momento de destinar los recursos a las empresas más productivas, incluso dentro de industrias con definiciones muy acotadas, lo que mejora la eficiencia de asignación general en la economía.

Existe un camino más polémico, relacionado con políticas de desarrollo discrecionales. Actualmente, hay una falta de evidencia empírica convincente que respalde la idea de ampliar las políticas de este tipo en la región.

En Hausmann et al. (2014) se destaca que no hay una correspondencia simple entre las políticas económicas y el aumento de la complejidad. Así, los autores recomiendan que las autoridades busquen soluciones específicas según el contexto, aprovechando las capacidades productivas existentes del país para promover la diversidad y la complejidad. Este enfoque no establece medidas de política específicas, pero ha ayudado a reactivar el interés en las políticas de desarrollo discrecionales, incluso al nivel sectorial. En este contexto, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID, 2014) planteó recientemente un marco para la elaboración de una nueva generación de estrategias de desarrollo y de principios que promuevan intervenciones de política prudentes15.

Sin embargo, es aconsejable proceder con cautela. El entendimiento sistemático de los costos y riesgos asociados con las políticas discrecionales es aún limitado. También es necesario evaluar los ejemplos satisfactorios de “políticas industriales” tomando en cuenta el gran número de fracasos aparentes—en especial aquellos que forman parte de la propia historia económica de ALC—y ponerlos en el contexto pertinente. En particular, aunque los ejemplos exitosos históricos de Corea, la provincia china de Taiwan y Singapur muestran cierto nivel de políticas discrecionales, esas políticas se incorporaron a una estrategia más amplia de impulso de la competitividad internacional. Además, se respaldaron con políticas estructurales eficaces destinadas a desarrollar el capital humano y promover el ahorro interno; véanse Banco Mundial (2008) y UNCTAD (2003).

Por último, los aumentos en términos de complejidad no son suficientes para generar un crecimiento sólido, como lo demuestran los ejemplos históricos de Brasil y de México. En general, algunos factores de compensación y riesgos de ejecución, como la inestabilidad macroeconómica y la captura política y “rent-seeking”, son un recordatorio de los riesgos asociados con las políticas de desarrollo discrecionales y de la calidad institucional que exigen para que puedan ser exitosas16.

La complejidad, desde una perspectiva positiva, ofrece una herramienta útil para caracterizar las ventajas comparativas de un país, las cuales, a su vez, pueden ser utilizadas en el diseño de políticas económicas de alto impacto.

Utilizando el concepto de complejidad, en Hausmann et al. (2014) se desarrolla un mapa que indica en qué medida son similares los bienes entre sí en términos del conocimiento productivo que exigen17. Así, en cada país, es posible poblar el mapa utilizando datos de exportaciones detallados, lo que revela la ventaja comparativa del país en términos de conocimiento a nivel de los productos.

Este ejercicio muestra, por ejemplo, que Brasil y México tienen margen para lograr mejoras más inmediatas de conocimiento en un amplio espectro de productos. Otros países están más limitados a áreas específicas (por ejemplo, a los productos relacionados con el rubro textil o al procesamiento de alimentos). También existen países en los que es más difícil lograr mejoras de conocimiento, dadas las capacidades productivas existentes (en general, las economías petroleras).

Esta información puede ser útil para las autoridades. Podría ser valiosa al momento de decidir las prioridades de reformas en áreas como la educación o la apertura al mercado de un país, o al negociar tratados de comercio e inversión con otros países. Puede también revelar áreas en las que es especialmente improbable que el uso de recursos públicos genere complejidad, dada una base de conocimiento débil. Por último, puede ayudar a filtrar los casos en los que las externalidades son especialmente costosas para un país, dadas sus ventajas comparativas (por ejemplo, investigación y desarrollo en ciertos productos agrícolas, normas y certificaciones en la industria de procesamiento de alimentos), lo que posiblemente facilite y oriente el diseño de políticas18.

Conclusiones e implicancias de políticas

La complejidad es importante para el crecimiento, pero no basta con solo elevar su nivel. Las condiciones iniciales en términos de diversificación y complejidad económica tienen una relación sólida con un mayor crecimiento a largo plazo. Aunque los beneficios potenciales de aumentar la complejidad pueden ser importantes, es fácil que se vean contrarrestados por deficiencias en otras áreas. En particular, las transiciones demográficas proyectadas para algunos países de ALC en las próximas décadas, o la aparición de nuevos episodios de inestabilidad macroeconómica, pueden reducir de manera significativa el crecimiento a largo plazo. En relación con lo segundo, las bajas tasas de ahorro interno en ALC se destacan como un factor persistente en la vulnerabilidad de la región a los shocks externos, el cual genera importantes fluctuaciones en los tipos de cambio reales y mayores riesgos de crisis macroeconómicas.

El progreso firme en términos de reformas estructurales sigue siendo una prioridad, y es indispensable para mejorar de manera sostenible la complejidad en ALC. Un interés renovado en las políticas de desarrollo discrecionales debería tomarse con cautela. El hecho de que los países de esta región sigan rezagados en muchas áreas de políticas de vital importancia asociadas con la complejidad económica (la infraestructura, la educación, la apertura al mercado) resalta la necesidad constante de abordar deficiencias estructurales. Por otra parte, la ampliación de políticas discrecionales sigue plagada de riesgos, y se precisan más estudios para definir sus costos y beneficios.

Es preciso que los países evalúen integralmente cuáles son sus ventajas comparativas y el potencial de mejora del conocimiento, a fin de ejecutar reformas y políticas eficaces. Las tendencias recientes en los procesos de producción a nivel internacional acentúan las dificultades de evaluación en ALC, en especial en el caso de las economías de América del Sur, menos integradas con los mercados de Estados Unidos y sus cadenas de valor. En este contexto, es crucial que los países profundicen en la comprensión de sus propias ventajas comparativas, y que evalúen realísticamente sus posibilidades de obtener mejoras de conocimiento. La complejidad ofrece una perspectiva granular útil para esta pregunta, y puede ayudar en el diseño de políticas económicas, si se le complementa con otras dimensiones tradicionales (por ejemplo, la proximidad geográfica con los principales mercados, los costos de producción relativos y los acuerdos comerciales).

Recuadro 5.1Definición y medición de la complejidad económica

En Hidalgo y Hausmann (2009) y Hausmann et al. (2014) se aplica el concepto de complejidad para estudiar el desarrollo económico entre países. La complejidad económica de un país refleja no solo la disponibilidad de conocimiento productivo, sino también la calidad de las redes e interacciones subyacentes necesarias para combinar satisfactoriamente distintos conjuntos de información especializada. Como lo segundo no es observable, los autores proponen una manera indirecta de inferir la complejidad a partir de datos de comercio internacional.

Gráfico 5.1.1Complejidad y diversificación, 1970–2010

Fuentes: Hausmann et al. (2014) y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La muestra incluye 137 países en los que las exportaciones totales de I 2013 fueron de al menos US$1.000 millones.

El índice de complejidad económica (ECI, por sus siglas en inglés) se basa en dos dimensiones clave: la diversidad y la ubicuidad. La primera dimensión es conceptualmente similar al índice de diversificación de las exportaciones (DIV, por sus siglas en inglés), pero se define como la cantidad de productos en los que el país muestra una ventaja comparativa (la proporción de las exportaciones de un producto específico de un país es mayor que la proporción de las exportaciones del mismo producto en el comercio mundial), y no en términos de concentración del valor de las exportaciones. Esto implica que el indicador de complejidad se ve relativamente menos afectado por los efectos de precio durante el boom de los precios de las materias primas, el cual representa una característica deseada. La ubicuidad se define como la cantidad de países que fabrican un producto determinado. Otro indicador de complejidad utilizado en este capítulo es el índice de perspectivas de la complejidad (COI, por sus siglas en inglés), que captura la proximidad del país a bienes complejos sobre la base de sus capacidades productivas actuales. El COI mide la distancia respecto de productos que el país no exporta actualmente, utilizando el nivel de complejidad de esos productos como ponderación.

La idea general es que los países que exportan un espectro amplio de productos (diversificados), que a su vez son exportados por relativamente pocos países (ubicuidad baja), son más complejos. Los autores combinan diversidad y ubicuidad de manera iterativa para refinar el indicador general de complejidad del país a través de un algoritmo de red. De manera similar, es posible definir un indicador correspondiente de complejidad de los productos. La dimensión de ubicuidad introduce una diferencia conceptual importante respecto del concepto puro de diversificación de las exportaciones. Plantea un estándar más alto, ya que captura la capacidad del país para exportar bienes que exigen coordinar amplios volúmenes de conocimiento. El ECI, se determina en última instancia a partir de la complejidad de los productos que exporta el país, y, como se muestra a continuación, la complejidad de los productos no depende del sector al que pertenecen. El COI, a su vez, indica qué países están mejor posicionados para aumentar su complejidad, ceteris paribus, porque sus estructuras económicas actuales permiten realizar una diversificación a favor de más bienes nuevos y más complejos.

Gráfico 5.1.2Puntaje de complejidad de productos

(Índice)

Fuentes: Hausmann et al. (2014) y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: SA = códigos del Sistema Armonizado.

Anexo 5.1. Resultados de la regresión
Cuadro A5.1.Determinantes de las tasas de crecimiento del PIB per cápita, promedios anuales(Décadas de 1970–80, 1980–90, 1990–2000, 2000–10)
Variables(I) ECI(II) Pendiente ECI-LAC(III) COI(IV) Pendiente COI-LAC(V) ECI-COI(VI) ECI-COI-DIV(VII) DIV(VIII) Distancia COI-implícita
PIB inicial PC−2,34 ***−2,37 ***−2,33 ***−2,35 ***−2,36 ***−2,41 ***−2,19 ***−1,72 ***
(0,45)(0,47)(0,44)(0,44)(0,45)(0,47)(0,42)(0,41)
Complejidad inicial (ECI1,38 **1,22 *1,061,40 *
(0,66)(0,69)(0,64)(0,80)
Pendiente de ECI específica0,96
de ALC(1,58)
Complejidad inicial (COI)1,68 **1,35 *1,22 *1,54 **
(0,84)(0,78)(0,62)(0,76)
Pendiente de COI específica2,28
de ALC(1,92)
Diversidad de las0,90−1,31 **
exportaciones inicial (DIV)(0,90)(0,66)
Distancia basada en COI−2,30 *
inicial(1,24)
Capital humano inicial1,151,201,031,171,121,150,860,93
(0,92)(0,93)(0,91)(0,93)(0,91)(0,91)(0,87)(0,87)
Intensidad en el uso de−0,33−0,30−0,35−0,34−0,31−0,30−0,37−0,49**
capital inicial(0,25)(0,27)(0,24)(0,25)(0,25)(0,26)(0,24)(0,21)
Coeficiente de dependencia−0,06 ***−0,06 ***−0,06 ***−0,06 ***−0,06 ***−0,06 ***−0,07 ***−0,08 ***
inicial(0,01)(0,01)(0,01)(0,01)(0,01)(0,01)(0,01)(0,01)
Apertura inicial0,040,040,060,120,04−0,020,14−0,02
(0,29)(0,29)(0,28)(0,27)(0,29)(0,30)(0,31)(0,30)
Esperanza de vida inicial0,07*0,07 *0,07 *0,07 *0,07 *0,07 *0,13 ***0,13 ***
(0,04)(0,04)(0,04)(0,04)(0,04)(0,04)(0,02)(0,02)
Proporción de agricultura−0,03*−0,03 *−0,03 *−0,03 *−0,03 *−0,04 **−0,02−0,02
inicial(0,02)(0,02)(0,02)(0,02)(0,02)(0,02)(0,02)(0,02)
Régimen político inicial0,000,000,000,00−0,01−0,010,010,00
(0,03)(0,03)(0,03)(0,03)(0,03)(0,03)(0,02)(0,02)
Exportaciones de energía0,08 ***0,08 ***0,08 ***0,08 ***0,09 ***0,08 ***0,08 ***0,05 ***
sobre PIB(0,02)(0,02)(0,02)(0,02)(0,02)(0,02)(0,02)(0,01)
Exportaciones de metales−0,02−0,02−0,02−0,01−0,01−0,020,000,01
sobre PIB(0,04)(0,04)(0,04)(0,05)(0,04)(0,04)(0,04)(0,04)
Exportaciones de otras0,050,050,040,040,050,050,010,01
materias primas sobre PIB(0,04)(0,04)(0,04)(0,04)(0,04)(0,04)(0,04)(0,04)
Crecimiento de términos de0,08 **0,08 **0,08 **0,08 **0,08 **0,08**0,08 **0,08 **
intercambio(0,03)(0,03)(0,03)(0,03)(0,03)(0,03)(0,04)(0,03)
Inestabilidad macroeconómica−2,34 ***−2,38 ***−2,35 ***−2,37 ***−2,33 ***−2,37 ***−2,52 ***−2,70 ***
(0,58)(0,59)(0,57)(0,57)(0,58)(0,59)(0,62)(0,60)
Observaciones333333333333333332334324
R20,520,520,510,520,520,520,480,51
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1, Todas las regresiones incluyen efectos fijos en el tiempo y errores estándar agrupados por países. Las regresiones 1 a 6 incluyen efectos específicos de la región. Un mayor valor en las variables de complejidad económica (ECI y COI) denota un mayor valor de complejidad, Un mayor valor en la variable de diversificación de exportaciones (DIV) denota un menor nivel de diversificación. Un mayor valor de la distancia basada en el COI denota países con niveles de PIB per cápita mayores que el nivel que podría explicarse por su COI. Para un análisis más detallado véase Rodrigues Bastos y Wang (de próxima publicación).

Nota: Preparado por Fabiano Rodrigues Bastos y Ke Wang, con la excelente asistencia de investigación de Genevieve Lindow. Véase Rodrigues Bastos y Wang (de próxima publicación).

La disponibilidad de series de tiempo detalladas, prolongadas y definidas de manera coherente sobre el comercio de bienes facilita las comparaciones de estructuras productivas entre países a lo largo de un período de tiempo extenso, un objetivo clave en este capítulo. Lamentablemente, no se cuenta con información similar sobre las exportaciones de servicios o bienes no transables.

Un valor más alto en el DIV denota un mayor nivel de concentración de las exportaciones y, por extensión, una menor diversificación. En los gráficos se utiliza una escala invertida del DIV para facilitar la comparación con los indicadores de complejidad.

El boom de las materias primas de la década pasada contribuyó al aumento de la concentración de las exportaciones, medido en términos de valor, a causa de los efectos de alza de precios.

El proceso de normalización “z-score” ubica al indicador en torno a 0 (véase Hausmann et al., 2014).

Las dotaciones de recursos naturales son un factor determinante significativo del ingreso nacional, cuyos efectos se manifiestan a través de canales específicos, como la calidad de la gestión de recursos, la capacidad de mitigar la maldición de los recursos naturales y el historial de shocks a los términos de intercambio.

Como vincula el crecimiento promedio del período solo con variables predeterminadas y posiblemente exógenas, la especificación minimiza el riesgo de simultaneidad. Sin embargo, el estadístico R cuadrado sigue siendo bastante alto. Las regresiones también incorporan efectos fijos de tiempo y errores estándar que son robustos ante la agrupación a nivel de los países. Los resultados se mantienen en gran medida iguales si se incorporan coeficientes de pendiente específicos de ALC sobre diversidad/complejidad. Los resultados siguen cumpliéndose si se agregan efectos fijos específicos de la región y, en algunas especificaciones, con efectos fijos por país. Dicho eso, el panel tiene una dimensión temporal acotada (cuatro décadas, en el mejor de los casos), por lo que el alcance para concentrarse en la variación dentro de cada país es limitado, y los efectos fijos a nivel de los países probablemente eliminen gran parte de la heterogeneidad vinculada con los distintos niveles de diversidad/complejidad en la que se concentra la estimación. Así, nuestra especificación de preferencia incluye efectos fijos de región y de tiempo y de un conjunto de controles extendido para minimizar el riesgo de sesgo por variable omitida mientras se explora la variación entre los países.

Otros estudios empíricos también muestran un impacto positivo de la diversificación de exportaciones sobre el crecimiento. Véanse Al-Marhubi (2000), Lederman y Maloney (2003) y Agosin (2007).

Calculado como los valores residuales (respecto de los valores ajustados) de una regresión que relaciona los niveles de PIB con la diversificación/complejidad y un indicador de dependencia de las materias primas; véase Rodrigues Bastos y Wang (de próxima publicación).

Es un pronóstico fuera de la muestra, pero que utiliza valores conocidos para las variables predeterminadas. Como nos concentramos en el impacto neto de los distintos valores de las variables predeterminadas, los valores de las variables contemporáneas promediados en las distintas décadas no importan.

Sobre la base de las proyecciones promedio de los modelos estimados (I), (III) y (V), mostrados en el cuadro A5.1.

Algunos de los canales analizados en la bibliografía son la oferta de mano de obra, los ahorros y los costos fiscales asociados con el envejecimiento; véase un análisis en Bloom, Canning y Fink (2011).

Las proyecciones demográficas se toman de World Population Prospects de 2012 de Naciones Unidas.

En la edición de mayo de 2015 de Perspectivas Económicas Regionales: Asia y el Pacífico se utiliza una metodología similar a la empleada en Daude, Nagengast y Perea (2014), donde se identifica la apertura comercial y la calidad institucional que tienen un importante efecto sobre la complejidad. Además, concluye que la distancia geográfica respecto de los mercados y el tamaño del Estado tienen una correlación negativa con la complejidad.

El ranking de los coeficientes de correlación (gráfico 5.7) permanece prácticamente igual si se toma en cuenta el efecto común del nivel del PIB per cápita en los componentes de ECI y GCI. De acuerdo a estas correlaciones, las políticas macroeconómicas sólidas no parecen ser suficientes para incrementar la complejidad, mientras que los resultados de las regresiones indican que la inestabilidad macroeconómica (o las crisis) perjudican el crecimiento a largo plazo.

En BID (2014) se destaca la importancia de un enfoque disciplinado que exige definir claramente 1) cuál es la falla del mercado subyacente que se intenta abordar, 2) cómo responde la solución propuesta a la falla en cuestión y 3) si las instituciones son capaces de ejecutar la solución como se pretende.

Además, el crecimiento en la complejidad que sea fundamentalmente dependiente de la protección de los mercados domésticos—como las estrategias históricas de sustitución de la importación en ALC—sería naturalmente más susceptible a una reversión de la complejidad.

Esto se conoce como “espacio de productos”, que puede consultarse en http://atlas.cid.harvard.edu/.

Por ejemplo, en Rodrik (2004) se destaca el papel de la colaboración estratégica entre el sector privado y el gobierno orientada a revelar los obstáculos más importantes e identificar las soluciones de política eficaces.

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