ANEXO B - Universidad Nacional de Moreno

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Antidumping. Necesidad y vulnerabilidad de los Países en Desarrollo.

ANEXO B

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Ramiro L. Bertoni

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Índice

1. Metodología y base de datos para identificar la participación de los exportadores y el grado de razonabilidad de los cálculos de dumping ............... 5 1.1. Presentación de los datos de la Base BM (BOWN) y su depuración ........................................................... 5 1.1.1. Aspectos relevantes de la base y del grupo a estudiar ................................................................ 5 1.1.2. Detalle de los campos utilizados de la base de datos elaborada por Bown .................................... 6 1.1.3. Detalle sobre la depuración realizada en cada una las planillas individuales de la Base del Banco Mundial (Bown) .................................. 8

2. Construcción de los indicadores para decidir sobre la categorización de: participación de exportadores y razonabilidad de las medidas ........... 9 2.1. Selección de las investigaciones que pueden ser categorizadas ............................................................... 9 2.2. Identificación de los AD con excesos o medidas irrazonables ............................................................. 10 2.2.1. Determinación del umbral para las medidas irrazonable ........................................................... 10 2.2.2. Metodología para asignar aplicar el criterio de irrazonabilidad a una investigación ....................... 11 2.2.3. Fuentes de información, metodología y cálculo de los componentes de Z ..................................... 13 2.3. Identificación de la participación de los exportadores en la investigación ....................................................... 16

3. Tipificación de las investigaciones según participación de exportadores y razonabilidad de las medidas ..................................................... 17

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Ramiro L. Bertoni

4. Resultados alcanzados respecto a la hipótesis .......... 19

5. Análisis de independencia y asociación ................... 27 5.1. Breve reseña de Tablas de contingencia, Independencia y Asociación ........................................ 27 5.2. Pruebas de Contingencia e independencia para la Hipótesis a nivel agregado y desagregado ..................... 33

6. Incremento relativo de la barrera comercial (IRBC) ................................................................ 43

7. Empresas exportadoras Transnacionales ¿En qué difieren sus incentivos y como las trata el AAD? ...... 57

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1. Metodología y base de datos para identificar la participación de los

exportadores y el grado de razonabilidad de los cálculos de dumping

1.1. Presentación de los datos de la Base BOWN y su depuración.

1.1.1. Aspectos relevantes de la base y del grupo a estudiar.

Para la elaboración de estos indicadores se utilizó principalmente la Base de datos elaborada por Chad Bown1. A continuación se presenta una descripción general, de la base extraída de un trabajo de la OMC.

Recuadro Nº 1 Descripción de la Base de datos en el World Trade Report 2009

“Base de datos sobre medidas antidumpingLa base de datos de alcance mundial más detallada sobre esta cuestión es la que ha creado Bown, C. (2007). Se basa en las iniciativas anteriores de Blonigen (2008), Prusa (2001), Miranda et al. (1998) y Zanardi (2004). La base de datos de Bown contiene datos pormenorizados sobre las medidas antidumping adoptadas por 19 Miembros de la OMC, que representan una parte sustancial de todos los casos a escala mundial. Esta base de datos contiene más información que las notificaciones de la OMC. Entre otra información, comprende los códigos del

1 http://econ.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/EXTDEC/EXTRESEARCH/

EXTPROGRAMS/EXTTRADERESEARCH/0,,contentMDK:22561572~pagePK:641

68182~piPK:64168060~theSitePK:544849,00.html

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Ramiro L. Bertoni

Sistema Armonizado (SA), correspondientes a los productos sujetos a investigación; las empresas nacionales que han solici-tado las medidas antidumping y las empresas extranjeras a las que se aplican -al menos las que participaron o fueron nombradas en las resoluciones-; el nivel de margen de dumping (es decir, la diferencia entre el precio de exportación y el precio normal en el mercado interno del exportador) constatado por la autoridad investigadora; las medidas antidumping provisionales y definiti-vas (con la indicación de si se trata de derechos o compromisos en materia de precios); y las fechas en que se impusieron las medidas antidumping provisionales y definitivas”.

El período analizado en nuestro trabajo corresponde a los años 1995 a 2008. Los países cuyas investigaciones se evaluaron son aquellos que fueron definidos como el Núcleo 11 de los principales usuarios:

• 4sonPaísesDesarrollados(PD)-EE.UU.UE,CanadáyAustralia-• 6 son Países en Desarrollo (PED) –Argentina, Brasil, India,

México, Turquía y Sudáfrica, y se incluye a China que tiene la particularidad de ser non-market economy-

Estas 11 naciones abarcan más del 70% del total de medidas aplicadas en el período. Se partió de un conjunto de 2.707 casos, de los cuales el 15% tenía problemas de información y debiendo ser excluidos del análisis (405 casos, que más adelante se detalla cuál fue la información faltante).

1.1.2. Detalle de los campos de la base de datos elaborada por Bown.

La mencionada base posee cuatro hojas básicas que se repiten para cada país2:

2Cabe aclarar que así cómo hay campos homogéneos a todos los usuarios que informaron

investigaciones, también hay campos que son particulares para cada país. Los detallados

corresponden a campos homogéneos.

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• Laprimera(“Master”) donde se detalla cada investigación, contra qué país se inició dicha investigación, descripción genérica del producto y principales fechas y características de la determina-ción (determinación final de dumping y daño entre otras).

• Lasegundahoja(“products”), contiene un detalle de las subpar-tidas (en algunos casos el detalle se extiende a posiciones o a partidas o capítulos según la investigación) abarcadas por cada investigación.

• Latercerahoja (“domestic-firms”) detalla para cada investigación las firmas de la industria nacional. Esta información no fue nece-saria a los fines del presente trabajo.

• Lacuartahoja (“foreign-firms”) detalla quienes fueron las firmas investigadas, así como el margen de dumping determinado para cada firma particular.

Asimismo los 11 usuarios considerados poseen dos columnas adicio-nales en la hoja “Master”:

• WTO_F_MARGIN_MIN:Corresponde almenormargen dedumping o derecho, según surge de los reportes de la OMC.

• WTO_F_MARGIN_MAX:Correspondealmayormargendedumping o derecho, según surge de los reportes de la OMC.

La UE-15Cabe aclarar que las medidas aplicadas contra:

•PaísesindividualesqueconformanlaUniónEuropeade15miem-bros, •UniónEuropea(dondenoseaclaraaquiénseleaplica) SeagruparonbajoladenominacióndeUE-15.

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Ramiro L. Bertoni

1.1.3. Detalle sobre la depuración realizada en cada una las planillas individuales de la Base del Banco Mundial (Bown).

1. Hoja Master• Determinación positiva de dumping o daño: Se consideraron

determinaciones positivas de dumping y/o daño, a aquellas inves-tigaciones que tuvieron determinaciones positivas totales o para ciertos productos (“Affirmative” o “Partial”).

• La definición de los productos investigados aparece en formagenérica, y de acuerdo a como la declararon los países. Para obtener precisión sobre la misma, es necesario analizar la Hoja Productos, en donde se informa -con diferentes niveles de desa-gregación- la nomenclatura arancelaria de los productos involu-crados.

2. Hoja Products

Asignación de sub-partidas a cada investigación. En primer lugar se homogeneizaron todas las sub-partidas a 6 dígitos del Sistema Armonizado (SA) a partir de la información de la hoja “products”. En segundo lugar se buscó asignar una única sub-partida representativa a cada caso. En aquellos que hay varias sub-partidas a 6 dígitos, se consideró la moda de las mismas. Donde esto no pudo ser identi-ficado, se utilizó la moda a nivel de partida (4 dígitos) o capítulo (2 dígitos). De la misma hoja se obtuvo la cantidad de sub-partidas abarcadas por cada investigación. Cabe aclarar que se encontraron 66 casos (de los 2.707 analizados) en los que la sub-partida no pudo ser identificada.

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2. Construcción de los indicadores para decidir sobre la categorización de: Participación de exportadores y

Razonabilidad de las medidas

Cómo se explica en el punto 4.4.1.2 el Trabajo, sólo podemos iden-tificar el resultado de la investigación en dos sentidos: a) en términos de si existieron o no excesos, y b) si los exportadores participaron o no de la investigación. Previamente presentamos que qué propor-ción pudieron ser consideradas para el análisis las investigaciones del Núcleo 11de países usuarios.

2.1. Selección de las investigaciones que pueden ser categorizadas.

En primer lugar, se pueden identificar dos grandes grupos de medi-das: con determinación final positiva o negativa. Asimismo, las deter-minaciones finales negativas se subdividen entre:

a) las que hubo determinaciones finales negativas por ausencia de daño,

b) las que tuvieron determinaciones negativas de dumping (y por ende de daño), y

c) aquellas en las que no se aplicó medida alguna por razones dife-rentes (por ejemplo, interés público).

Al analizar la base, se detectó un grupo de determinaciones negativas que no correspondían con ninguna de las anteriores tres situaciones (141, de un total de 750 casos sin medidas). Para poder identificar si dichos casos se corresponden con investigaciones dadas de baja por ausencia de dumping, se los prorrateó entre situaciones sin daño, sin dumping o dadas de baja de oficio, aplicando la proporción entre determinaciones negativas por no daño y por no dumping efectiva-mente observadas, y asumiendo que las determinaciones negativas

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Ramiro L. Bertoni

por interés público representan alrededor del 5% del total de deter-minaciones negativas.

Casos No identificados (NI):

De las 405 medidas No Identificadas, 349 corresponden a situaciones en las que no fue posible identificar una medida ad-valorem (sea bien porque se aplicaron específicos, o porque no se dispone de infor-mación de la medida), mientras que 56 casos se excluyeron porque, teniendo medidas finales como ad-valorem, no se pudo identificar el arancel del país exportador3.

2.2. Identificación de los AD con excesos o medidas irrazonables.

2.2.1. Determinación del umbral para las medidas irrazonables.

Respecto a establecer el umbral para calificar de razonable o irrazo-nable a una medida antidumping, consideramos apropiado el arancel del país exportador, incrementado con ciertos coeficientes, puesto que, como se explicó en el punto 4.2.4 del Trabajo, éste constituye aproximadamente el límite máximo que tiene una empresa para practicar una discriminación de precios -entre su mercado local y las ventas externas- sin que se produzca un arbitraje que lo inhiba. Lo denominamos Coeficiente Z:

El coeficiente “Z” fue laborado para evaluar cuál debería ser el máximo diferencial entre el precio doméstico y el precio de expor-tación, a fin de considerarlo como el umbral para determinar los márgenes de dumping razonables. El mismo incluye el arancel del miembro exportador, los costos de transporte y un diferencial que refleje que los precios de exportación pueden estar por debajo de precio internacional.

3 Como explicamos más adelante en este Anexo B, y se presentó en el cuerpo del Trabajo

(punto 4.2.4).

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La fórmula considerada es la siguiente:

Por lo tanto, para calificar situaciones que finalizaron con exceso:

Margen dumping (AD) > z , Medida irrazonable (exceso) Margen dumping (AD) < z , Medida razonable (correcto)

2.2.2. Metodología para asignar aplicar el criterio de irrazonabilidad a una investigación.

A fin de tipificar una investigación, se evaluó el margen de dumping de cada exportador, y luego se calificó el caso según cual fuese el resultado (razonable o irrazonable) para la mayoría de los exportado-res. De este modo, aquellas medidas extremas que afectaban a un solo exportador (que por ejemplo no participó), no terminan definiendo la calificación de toda la investigación.

Cantidad de exportadores con AD ad-valorem > o (<) a z:

Para los casos en los cuales no se disponía de información del AD ad-valorem por exportador, la comparación fue realizada entre el promedio simple de la medida AD y z. Se reconoce que el margen de dumping medio por cada investigación, a partir de un promedio simple -puesto que no se cuenta con información de las cantida-des exportadas por cada firma-, tenderá a una sobre estimación de las medidas irrazonables, puesto que con un solo exportador que

𝒁𝒁 =

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!"#$%& !"#$%"&'!("&) !,!"

𝒁𝒁 =𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒. 𝑋𝑋 1 ,06

0,93

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Ramiro L. Bertoni

no participe y se le calcule un dumping individual muy elevado, tenderá a elevar el margen de dumping medio. A fin de atenuar este sesgo, cuando había más de tres exportadores se excluía del cálculo el margen de dumping máximo.

Identificación de las medidas AD ad-valorem:

Para la identificación de medidas ad-valorem se consideró en primer lugar la información referida a las firmas exportadoras, en caso de que no pudiesen identificarse firmas exportadoras con determina-ciones ad-valorem, se pasó a considerar el margen mínimo y máximo OMC. Si estos últimos eran ad-valorem, pese a que la información por firma no lo sea, se asumió que la determinación final fue un ad-valorem. El resto de los casos, que tenían medidas diferentes y no se informó el Max. y Min. OMC, se consideraron como NI.

Por su parte, para el análisis de la información que pudo ser identifi-cado, se consideraron las siguientes variables:

Cálculo del AD ad-valorem medio por caso: Puesto que nues-tra unidad de análisis es cada investigación, y no cada empresa, se necesitó llegar a una medida antidumping única que representa al caso -cabe recordar que la determinación de daño es por origen y no por empresa-. Los pasos seguidos fueron similares a los utili-zados para la existencia de medidas ad-valorem. En primer lugar se utilizó un promedio simple de las medidas ad-valorem de las firmas exportadoras. En los casos en los que no se dispuso de información respecto de los márgenes de dumping desagregados por empresa, se utilizó el promedio simple entre el margen mínimo y máximo OMC(WTO_F_MARGIN_MINyWTO_F_MARGIN_MAX).

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2.2.3 Fuentes de información, metodología y cálculo de los componentes de Z

A continuación se explica de qué modo se arribó a un único valor de dumping por investigación, y cómo se calcularon cada uno de los componentes utilizados en la determinación de z.

Base de aranceles

Los aranceles considerados para cada país (tanto importadores como exportadores) corresponden a información de fuente OMC, y es referida a la aplicada en términos de NMF4. La estructura arance-laria de todos los países corresponde a la de 2008 (disponible en la mayoría de los casos). Debido a que a lo largo del período analizado el Sistema Armonizado (SA) tuvo tres cambios (1996, 2002, 2007), para aquellas situaciones en las que la medida corresponde a posicio-nes que ya no existieron en el SA 2007, se utilizaron distintas Tablas de Correspondencia a fin de homogeneizar las mismas, asignándoles el arancel correspondiente al año 2008. En ciertos casos en los que no se pudo identificar con precisión la nueva posición, el arancel se calculó como consideró el promedio de la partida.

Si bien para el cálculo de Z se hace referencia al arancel del país exportador (afectado por el AD), en otras partes del trabajo se hace referencia al del país importador (usuario del AD). Cabe aclarar que para el caso de los países usuarios, hubo 66 situaciones en las que no pudo identificarse el arancel correspondiente (no se contó con información de la sub-partida investigada); mientras que no fue posi-ble identificar el arancel de los exportadores en un total de 125 casos (los 66 mencionados anteriormente, más 56 adicionales).

De esas 125 investigaciones, 73 corresponden a situaciones en las que no se pudo identificar el arancel o la medida ad-valorem, por lo que no son incluidos en el análisis siguiente.

4 http://tariffdata.wto.org/ReportersAndProducts.aspx

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Ramiro L. Bertoni

Cálculo del coeficiente de divergencia entre precio de exportación e internacional:

La magnitud del desfasaje entre el precio doméstico y el precio inter-nacional se obtuvo de una muestra en la que se analizaron productos similares alcanzados por investigaciones de distintos países contra el mismo exportador. A partir de esta muestra, se determinó el diferen-cial medio entre el precio internacional y el precio de exportación con dumping al país usuario.

Como precio internacional se consideró el precio medio de expor-tación mundial para el año en torno al cual se abrió la investigación a partir de información de COMTRADE. Este precio fue comparado con el precio medio de exportación al país usuario por parte del país exportador.

En la siguiente Tabla se presentan los casos analizados. De allí surge que en promedio, el desvío respecto al precio de exportación fue del 7%.

Tabla B.2: Diferenciales entre el precio de exportación y el precio internacional

ImportadorSA

Exportador Productoconsiderado

consideradoinicio

Sudáfrica 390760 Taiwan 2005 1256 1015 2005

Unidos 390760 Taiwan Resin 2005 1256 1243 2004

Turquía 390760 Taiwan Higher) 2005 1256 1071 2004

Brasil 390760 Taiwan PetResin 2005 1256 1246 2004

Argen�na 390760 Taiwan PolyethyleneTerephtalate 2005 1256 1405 (0.11) 2004

Turquía 550320 Taiwan 2005 1272 1361 (0.07) 2002

Argen�na 550320 Taiwan 2005 1272 1358 (0.06) 2008

Sudáfrica 390410 2001 563 776 (0.27) 2000

China 390410 PolyvinylChloride 2001 563 527 2002

Brasil 390410 PolyvinylChloride 2001 563 487 2001

Australia 390410PolyvinylChlorideHomopolymerResin 2001 563 538 1999

Unidos 550320 2001 884 755 1999

Turquía 550320 2001 884 1008 (0.12) 1999

India 550320 2001 884 764 1999

India 550320 2001 884 764 2001

China 550320 2001 884 755 2001

Argen�na 550320 2001 884 843 2001

Sudáfrica 390760 2004 1145 1116 2005

Turquía 390760 Higher) 2004 1145 1198 (0.04) 2004

Brasil 390760 PetResin 2004 1145 1148 (0.00) 2004

Argen�na 390760 PolyethyleneTerephtalate 2004 1145 1098 2004

Brasil 721933 Japan 2001 1321 2214 (0.40) 1998

China 721933 Japan Cold 2001 1321 976 1999

India 721933 Japan 2001 1321 846 2001

Unidos 721933 Japan 2001 1321 1471 (0.10) 1998

Turquía 390760 India Higher) 2004 1145 1248 (0.08) 2004

Sudáfrica 390760 India 2004 1145 873 2005

Argen�na 720838 2001 206 209 (0.01) 2000

Argen�na 390410 UnitedStates PVC 2001 563 508 1999

China 390410 UnitedStates PolyvinylChloride 2001 563 544 2002

Turquía 390410 UnitedStates PolivinylChloride 2001 563 373 2001

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Coeficiente de costos de transporte:

Obviamente los costos de transporte varían de producto en producto, de país en país, según el medio utilizado y de acuerdo al precio de los combustibles, sin embargo a los fines de este trabajo consideramos apro-piado usar un coeficiente medio para todos los países y productos. Dicho coeficiente se calculó a partir de los datos de comercio de Argentina, y se estiman que son representativos en la medida que se podría consi-derar como representativo del comercio de los países involucrados en investigaciones AD, ya que abarca tanto orígenes cercanos como lejanos (China,Brasil,EEUU,UniónEuropea).AsíseobtuvounarelaciónCIF/FOB media para las importaciones argentinas de 3%. Por condiciones de arbitraje, se asumió que el costo medio de transporte debe ser consi-derado como el “ida y vuelta”, lo que lleva a que al arancel considerado como medida del desfasaje de precios se le deba adicionar un 6%5.

5 Cabe aclarar que otros estudios encontraron que Chile tuvo un costo medio de transporte para el año 2000, del 6%. Chile, para entonces ya tenía un gran número de TLC con países lejanos, por lo que su comercio tiene la particularidad de realizarse en una alta proporción con paísesdeotrocontinente,locualocurreenmenormedidaenpaísescomolaUE,EE.UU,etc.“Factores estructurales que inciden en los fletes marítimos internacionales y las políticas públi-cas”, Documentos de Discusión Nº 5 de IERAL, Serie Competitividad Sistémica.

ImportadorSA

Exportador Productoconsiderado

consideradoinicio

Sudáfrica 390760 Taiwan 2005 1256 1015 2005

Unidos 390760 Taiwan Resin 2005 1256 1243 2004

Turquía 390760 Taiwan Higher) 2005 1256 1071 2004

Brasil 390760 Taiwan PetResin 2005 1256 1246 2004

Argen�na 390760 Taiwan PolyethyleneTerephtalate 2005 1256 1405 (0.11) 2004

Turquía 550320 Taiwan 2005 1272 1361 (0.07) 2002

Argen�na 550320 Taiwan 2005 1272 1358 (0.06) 2008

Sudáfrica 390410 2001 563 776 (0.27) 2000

China 390410 PolyvinylChloride 2001 563 527 2002

Brasil 390410 PolyvinylChloride 2001 563 487 2001

Australia 390410PolyvinylChlorideHomopolymerResin 2001 563 538 1999

Unidos 550320 2001 884 755 1999

Turquía 550320 2001 884 1008 (0.12) 1999

India 550320 2001 884 764 1999

India 550320 2001 884 764 2001

China 550320 2001 884 755 2001

Argen�na 550320 2001 884 843 2001

Sudáfrica 390760 2004 1145 1116 2005

Turquía 390760 Higher) 2004 1145 1198 (0.04) 2004

Brasil 390760 PetResin 2004 1145 1148 (0.00) 2004

Argen�na 390760 PolyethyleneTerephtalate 2004 1145 1098 2004

Brasil 721933 Japan 2001 1321 2214 (0.40) 1998

China 721933 Japan Cold 2001 1321 976 1999

India 721933 Japan 2001 1321 846 2001

Unidos 721933 Japan 2001 1321 1471 (0.10) 1998

Turquía 390760 India Higher) 2004 1145 1248 (0.08) 2004

Sudáfrica 390760 India 2004 1145 873 2005

Argen�na 720838 2001 206 209 (0.01) 2000

Argen�na 390410 UnitedStates PVC 2001 563 508 1999

China 390410 UnitedStates PolyvinylChloride 2001 563 544 2002

Turquía 390410 UnitedStates PolivinylChloride 2001 563 373 2001

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Ramiro L. Bertoni

2.3. Identificación de la participación de los exportadores en la investigación

Para determinar si hubo participación de los exportadores, se analizó si había diferentes determinaciones para distintas firmas. En primer lugar, se comparó el arancel máximo y el promedio. En aquellos casos en los que se encontraron diferencias entre el máximo y el promedio, se entendió que correspondía a situaciones en las que hubo más de un exportador, y alguno participó, lo cual determinó un cálculo diferenciado.

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3. Tipificación de las investigaciones según Participación de exportadores y

Razonabilidad de las medidas

Unavezquecada investigaciónhapodidosercalificadasegúnsusatributos de razonabilidad de la medida y nivel de participación, combinando sus resultados se obtuvieron cuatro situaciones posibles. Estas pueden presentarse en forma de una tabla de doble entrada (Tabla B 1).

Tabla Nº B.1

Defensa Efectiva, Medida Razonable (DEMR): Corresponde a aquellos casos en los que se demostró la inexistencia de dumping (por lo que no hubo derechos finales); o se cumple que habiendo una determinación positiva de dumping y habiendo participado los exportadores (se asumió que los mismos participaron cuando el ad-valorem máximo difería del promedio), el coeficiente Z fue mayor al margen de dumping para la mayoría de los exporta-dores (medida razonable).

Defensa Inefectiva, Medida Irrazonable (DIMI): Corresponde a las situaciones en las que hubo determinación positiva con parti-cipación de los exportadores, y la medida fue irrazonable ya que el coeficiente Z definido previamente fue inferior al margen de dumping para la mayoría de los exportadores.

Variables observables y sus categorías dicotómicas

Grado de participación en la investigación Con Defensa

Sin defensa

Calificación del dumping

Razonable DEMR SDMR

Irrazonable DIMI SDMI

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Ramiro L. Bertoni

Sin Defensa, Medida Razonable (SDMR): Corresponde a aquellos en los que se consideró que no hubo participación de las firmas exportadoras y la medida fue razonable (el coeficiente Z fue superior al margen de dumping).

Sin Defensa, Medida Irrazonable (SDMI): Corresponde a aquellos en los que se consideró que no hubo participación de las firmas exportadoras y la medida fue irrazonable (el coeficiente Z fue inferior al margen de dumping).

A continuación se presenta el árbol de decisión utilizado conside-rando las variables y categorías previamente definidas:

TotalCasos

No analizado

Sin medidas(por razones dis�ntas a la

inexistencia de dumping)

No iden�ficado: no se iden�ficó el ad-valorem o la posición del miembro

exportador en el sistema armonizado

Sin daño

Otra razón(por ejemplo: dadas de baja por la autoridad, se

llegó a un acuerdo de precios, etc.)

Analizado

Con medidas

Hay dumping, daño y la medida es Ad-Valorem

La firma demostró la inexistencia de

dumping

Márgenes individuales mayores o menores al promedio del origen.

Único margen o márgenes individuales iguales entre sí e iguales al promedio origen.

DIMI: Para la mayoría de los exportadores (Arancel Exportador + 6%)/0,93 < % Promedio Dumping

DEMR: Para la mayoría de los exportadores (Arancel Exportador + 6%)/0,93 > % Promedio Dumping

SDMI: Para la mayoría de los exportadores (Arancel Exportador + 6%)/0,93 < % Promedio Dumping

SDMR: Para la mayoría de los exportadores (Arancel Exportador + 6%)/0,93 > % Promedio Dumping

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4. Resultados alcanzados respecto a la hipótesis

En la siguiente Tabla se presentan la cantidad de medidas considera-das, desagregadas entre aquellas que pudieron ser analizadas y aque-llos que no pudieron ser analizadas, desagregadas por país usuario.

Tabla A.2.a: Cantidad de casos analizados

iden�ficadas

pe�cionante)

Analizadas

Total

dumpingmedidas Analizado

Argen�na 14 43 22 137 159 216Australia 31 33 29 66 35 101 193Brazil 45 13 9 36 62 98 165Canada 26 47 8 65 73 147China 7 15 9 8 124 132 163

Union 20 55 63 32 216 248 387

India 121 28 45 38 312 350 544Mexico 23 4 3 15 45 60 91

57 28 9 49 76 125 220Turkey 59 7 9 79 88 154

2 170 26 16 215 231 428405 462 193 281 1,366 1,647 2,707

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Ramiro L. Bertoni

Tabla A.2.b: Porcentaje de casos analizados

En la Tabla a continuación, se presentan las medidas analizadas, desa-gregadas por cada una de las categorías previamente definidas, consi-derando tanto los países usuarios como las Secciones del Sistema Armonizado.

Tabla A.3.a: Categorías de las medidas analizadas por miembro usuario

iden�dicadas

pe�cionante)

Analizadas

Total

dumpingmedidas Analizado

Argen�na 6% 20% 0% 10% 63% 74% 100%Australia 16% 17% 15% 34% 18% 52% 100%Brazil 27% 8% 5% 22% 38% 59% 100%Canada 18% 32% 0% 6% 44% 50% 100%China 4% 9% 6% 5% 76% 81% 100%

Union 5% 14% 16% 8% 56% 64% 100%India 22% 5% 8% 7% 57% 64% 100%Mexico 25% 5% 3% 17% 50% 67% 100%

26% 13% 4% 22% 35% 57% 100%Turkey 38% 5% 0% 6% 51% 57% 100%

0% 40% 6% 4% 50% 54% 100%15% 17% 7% 10% 50% 61% 100%

Usuario

Categorías

DEMR

razonable)

DIMI

irrazonable)

SDMR

razonable)

SDMI

irrazonable)analizado

Argen�na 30 23 13 93 159Australia 72 21 2 6 101Brazil 44 12 11 31 98Canada 14 21 3 35 73China 59 49 1 23 132

91 79 15 63 248India 48 136 8 158 350Mexico 20 8 1 31 60

64 31 5 25 125Turkey 19 9 14 46 88

59 103 11 58 231502 492 84 569 1,647

21


Tabla A.3.b: Categorías de las medidas analizadas por Sección del Sistema Armonizado

Cabe aclarar que a partir de la combinación de las anteriores cate-gorías se definió la participación (DEMR+DIMI), y razonabilidad (DEMR+SDMR).

Usuario

Categorías

DEMR

razonable)

DIMI

irrazonable)

SDMR

razonable)

SDMI


Argen�na 30 23 13 93 159Australia 72 21 2 6 101Brazil 44 12 11 31 98Canada 14 21 3 35 73China 59 49 1 23 132

91 79 15 63 248India 48 136 8 158 350Mexico 20 8 1 31 60

64 31 5 25 125Turkey 19 9 14 46 88

59 103 11 58 231502 492 84 569 1,647

Armonizado

Categorías

DEMR

razonable)

DIMI

irrazonable)

SDMR

razonable)

SDMI


9 6 2 1 184 3 1 1 9

1 1

15 10 6 314 3 6 13

Químicos 119 114 9 155 39791 69 22 79 261

marroquinería 1 1 213 3 4 7 2731 25 16 7238 49 12 42 1414 1 1 3 9

XIII.metálicos 16 9 1 16 42

95 137 22 157 41145 43 5 51 144

transporte 5 4 8 17

2 6 4 5 17diversas 3 9 1 13 26

s/d 9 1 10502 492 84 569 1,647

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Ramiro L. Bertoni

Finalmente, en las Tablas que se presentan a continuación, se mues-tran las categorías desagregadas por país/sección. Cabe aclarar que las categorías presentadas son previas al prorrateo mencionado ante-riormente para estimar aquellas medidas cuya causa para ser dada de baja no pudo identificarse. Por esta razón, se agrega una columna con medidas dadas de baja sin conocer la causa. O sea que parte de las medidas dadas de baja que figuran en la columna “Otra razón”, corresponden a situaciones que fueron consideradas como DEMR.

Argen�na Sin medida

Secciónmedidas NI

dañoDINPI DINPR DIMI DEMR

I 2 1 1II 1 1IV 3 2 1IX 3 1 2VI 23 2 8 4 6 1 1 1VII 19 1 7 1 4 1 3 2X 9 2 2 4 1XI 17 2 1 9 3 2XIII 11 1 1 1 6 2XV 59 4 4 4 33 6 7 1XVI 41 1 7 8 15 2 5 3XVII 6 6XVIII 9 1 5 3XX 8 1 5 2s/d 5 5

Total 216 14 43 22 93 13 23 8

Australia medida

Secciónmedidas NI


II 1 1III 3 3IV 7 3 2 1 1V 4 4VI 26 10 3 6 1 2 2 2VII 58 21 8 12 10 1 6X 27 4 12 5 5 1XI 6 1 2 2 1XIII 12 3 2 5 2XV 29 9 9 1 4 1 3 2XVI 9 5 1 2 1XVII 7 1 1 4 1XX 3 1 1 1s/d 1 1Total 193 58 23 46 31 6 2 21 6

23


Brazil

Secciónmedidas NI


I 5 1 1 2 1II 1 1IV 1 1IX 1 1V 4 2 2VI 41 9 2 12 4 6 2 4 2VII 42 18 12 6 1 3 2X 4 3 1XI 15 2 1 4 5 1 2XII 2 2XIII 1 1XV 30 10 3 6 8 1 2XVI 6 3 3XVII 1 1XVIII 4 1 1 1 1XX 7 2 3 1 1Total 165 54 12 33 4 31 11 12 8

Canada

Secciónmedidas NI


II 6 2 3 1IV 9 3 4 1 1IX 10 4 2 1 2 1VI 4 1 2 1VII 2 1 1X 4 1 2 1XII 5 1 3 1XIII 3 1 2XV 96 21 25 3 26 2 16 3XVI 3 1 1 1XVII 2 2s/d 3 3Total 147 26 45 8 3 35 3 21 6

China

Secciónmedidas NI


II 1 1VI 105 10 11 3 2 17 1 21 40VII 26 3 3 4 10 6X 14 1 2 1 9 1XI 7 1 1 3 2XV 9 1 1 5 2XVIII 1 1Total 163 16 11 6 6 23 1 49 51

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Ramiro L. Bertoni

Sección medidas NI Daño daño DINPI DINPR DIMI DEMR

I 5 1 1 1 1 1II 1 1IV 4 2 1 1IX 9 1 1 3 4V 2 2VI 67 16 7 2 17 4 14 7VII 25 2 2 3 4 1 7 6VIII 4 1 1 1 1XI 45 6 4 3 12 2 1 9 8XII 9 2 2 1 4XIII 4 3 1XV 136 29 10 10 2 28 4 36 17XVI 53 8 13 3 9 4 8 8XVII 9 5 1 3XX 12 5 5 1 1s/d 2 2Total 387 82 38 22 29 63 15 79 59

India


I 1 1IV 8 1 1 1 5IX 5 5V 9 5 2 2VI 212 44 9 13 6 82 55 3VII 73 17 3 3 2 20 4 19 5X 13 3 2 1 5 2XI 57 14 1 4 14 1 22 1XII 1 1XIII 10 3 2 1 2 2XV 70 43 1 1 8 8 9XVI 69 22 1 3 22 2 18 1XVII 2 1 1XVIII 5 1 1 1 1 1s/d 9 6 2 1Total 544 165 20 27 20 158 8 136 10

25


Mexico


I 4 4II 2 1 1III 1 1IV 4 3 1VI 14 2 3 7 2VII 5 1 1 1 2VIII 1 1X 4 2 1 1XI 5 3 2XIII 4 1 1 1 1XV 34 8 1 3 15 1 5 1XVI 6 1 4 1XVII 2 1 1XX 4 1 1 1 1s/d 1 1Total 91 26 4 14 2 31 1 8 5

Sección medidas NI Daño daño Otro (1) DINPI DINPR DIMI DEMR

I 2 1 1II 2 1 1III 2 1 1IV 1 1IX 2 2VI 23 7 6 2 5 2 1VII 42 4 2 13 9 10 4X 16 2 6 2 4 2XI 8 2 1 1 3 1XII 1 1XIII 22 6 2 4 4 1 4 1XV 36 11 4 6 4 3 3 5XVI 5 2 1 1 1XVII 4 4XVIII 8 3 5s/d 45 33 5 7Total 219 64 18 31 30 25 5 31 15

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Ramiro L. Bertoni

Turkey


IX 6 2 4VI 6 3 3VII 51 5 3 25 12 2 4XI 44 19 5 1 7 6 6XIII 5 3 2XV 23 18 2 2 1XVI 5 2 3XVII 2 2XVIII 1 1XX 8 4 4Total 151 56 5 6 5 46 14 9 10


I 20 6 4 5 5II 10 2 4 2 1 1IV 15 1 6 1 3 4IX 1 1V 3 2 1VI 62 12 17 3 1 13 1 14 1VII 43 1 17 3 3 3 9 7X 12 4 4 3 1XI 6 1 2 3XIII 1 1XV 223 9 97 8 2 33 6 50 18XVI 24 10 1 2 10 1XVII 3 1 1 1XX 8 2 2 4Total 431 30 160 15 11 58 11 103 43

27


5. Análisis de Independencia y asociación

5.1 Breve reseña de Tablas de contingencia, Independencia y Asociación.

Antes empezar con el análisis de las hipótesis de trabajo se repasará ciertos conceptos que se utilizarán en el desarrollo del presente estu-dio, el cual se centrará en el uso de Tablas de contingencia.

“Unatabladecontingenciaeselresultadodelcruce(otabulaciónsimultánea) de dos o más variables. ( ) …..que también reciben los nombres de clasificación cruzada o tabulación cruzada. Esta forma de presentación de los datos es muy típica de la investigación en ciencias sociales, que se caracteriza por un uso predominante de atributos o variables definidas en los niveles de medición nominal y ordinal. La tabla de contingencia consiste en un cierto número de celdas en las que, como resultado de un proceso de tabulación, realizado en forma manual, mecánica o electrónica, se han volcado las frecuencias (número de casos) correspondientes a cada combinación de valores de varias variables.” Baranger, Denis., 1987. Cap. IV. Pág. 61.

El número de celdas en una tabla de contingencia varía en función del número de categorías que tengan las variables incluidas en ella. En efecto, la combinación mínima es igual a una tabla de 2x2, luego pueden darse una multiplicidad de combinaciones. La forma lógica de una tabla 2x2 se puede representar de la siguiente manera:

Variable Y Variable X

Categoría Y 1 Categoría Y 2 Frecuencias marginales de X

Categoría X 1 Frecuencia Condicional 1, 1

Frecuencia Condicional 1,2

Frecuencia marginal de X1

Categoría X 2 Frecuencia Condicional 2, 1

Frecuencia Condicional 2,2

Frecuencia marginal de X2

Frecuencias marginales de Y

Frecuencia marginal de Y1

Frecuencia marginal de Y2

n (total)

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Ramiro L. Bertoni

En este tipo de tablas donde se cruzan dos variables, cada una de ellas con dos categorías: 1) “n” se denomina “frecuencia de orden cero” (0), ya que no se refiere a ninguna variable, esto es, representa a la tota-lidad de unidades que conforman la muestra o el universo. 2) Las frecuencias de abajo y las del costado, reciben el nombre de “frecuencias marginales” de “X” e “Y” respectivamente, o también se las denomina frecuencias de primer orden ya que son frecuencias con respecto a una sola variable por vez. 3) Por su parte las frecuencias del interior del cuadro se las deno-mina “frecuencias condicionales”, o también frecuencias de segundo orden, pues se refieren a la relación entre dos variables de manera simultánea. En efecto, aquí cada unidad asume un valor de X y un valor de Y, de manera combinada. Cuando la investigación incluye variables categóricas, estrictamente tendremos frecuencias conjuntas, su notación genérica es a ij, donde el subíndice i corresponde a la fila y el j a la columna.

4) En ciertos casos a fin de tener una idea más acabada de las propor-ciones involucradas en la tabla de contingencia se puede realizar un análisis de los porcentajes, considerando como 100% los marginales de X o los marginales de Y, de acuerdo a cual sea la variable que se desee interpretar.

A partir de una tabla de contingencia se puede realizar un test para evaluar si las categorías son independientes. Para esto se utiliza la Prueba de 2 (JI-cuadrado o también se denomina Chi 2), en la cual la hipótesis nula es que las variables son independientes (no están asociadas).

En términos generales podríamos decir que si ambas clasificacio-nes fueran independientes, la probabilidad que un elemento de la

29


muestra esté en amabas categorías es el producto de las respectivas probabilidades, que multiplicado por n resulta el valor esperado en cada celda.

Se calcula las frecuencias esperadas (e ij) en la tabla de contingencia suponiendo homogeneidad

En esta línea de razonamiento mientras menores sean las diferencias entre las frecuencias observadas y las esperadas más probable es que las categorías sean independientes y cuanto mayor sean estas es más factible rechazar la hipótesis de independencia.

El estadístico Q mide estas diferencias (es la sumatoria de las dife-rencias entre las frecuencias observadas (fo) y las esperadas (f e) al cuadrado sobre la frecuencia esperada) y el mismo tiende asintóti-camente a una distribución Chi 2 cuyo grado de libertad se corres-ponde al menor valor de las filas (i) o columnas (j) de la matriz de contingencia, menos 1. En cierta bibliografía el estadístico Q aparece directamente como 2 Prueba de Chi 2: Ho: las categorías son independientes H1: las categorías no son independientes

Se deberá elegir un nivel de significación, el cual para todo este trabajo será 0.05.

muestraladetamañojcolumnaladetotalirenglóndelTotaleij)()(

=

[ ]∑=

−=

k

i e

eo

i

ii

fff

1

22χ

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Ramiro L. Bertoni

Como fuera señalado, las categorías serán independientes en la medida que las frecuencias observadas en los cruces de las diversas categorías (frecuencias condicionales observadas) coincidan con la frecuencia esperada, por lo cual en dicho caso el estadística Q será 0 (cero) y para ningún nivel de significación se podrá rechaza la Ho, mientras que cuando el estadístico Q vaya tomando valores positivos existirá la posibilidad que caiga en la zona de rechazo o región crítica (dependiendo del nivel de significación elegido), lo cual permitirá rechazar la hipótesis de independencia entre las categorías.

Distribución 2

Zona de Aceptación de Ho Zona de rechazo de Ho

Por lo tanto una vez calculado el valor del estadístico Q (ó 2) y ya definido el nivel de significación y los grados de libertad (que vendrán dados por el número menor de filas o columnas de la matriz) se deberá consultar la tabla para identificar el valor crítico. Si Q está a la izquierda no se podrá rechazar Ho (no se puede descar-tar la independencia entre las categorías) y si Q está a la derecha de dicho valor, rechazaré Ho, por lo tanto me interesará medir la posible asociación entre las variables.

Así, para las Matrices de 2 x 2 de Nivel de Participación y Grado de razonabilidad de la medida, y considerando al Núcleo de 11 usuarios, y luego a cada país por separado como así también a los principales sectores se realizó el test de independencia de las variables, utilizando

31


el estadístico Q y la distribución JI-2 con un nivel de significación del 0.05.

Prueba de JI- 2 (al 5%):

Ho: el nivel arancelario es independiente del grado de desarrolloH1: el nivel arancelario NO es independiente del grado de desarrollo

Dado que como en todos los casos el estadístico Q arrojó un valor alto que cae claramente en la región crítica, esto lleva a rechazar la hipótesis de independencia entre las categorías analizadas. Por lo tanto al ver que existiría algún grado de asociación entre las variables, se procederá a medir la intensidad de la misma.

Para esto contamos con dos coeficientes que nos permiten medir la intensidad de la asociación: el Coeficiente “C” de Cramer (basado en un algoritmo que combina el valor de Q con el “n” de la población y el número de filas o columnas). El recorrido de C va de 0 a 1, corres-pondiendo el primer valor a ausencia de asociación y el segundo a una relación directa.

Como el valor de Q está influido por el número de filas y columnas y el valor de n, y por lo tanto no es un buen indicador del grado de asociación, y así el coeficiente de Cramer parece subestimar la asociación cuando en “n” es muy grande. Puesto que nuestra mues-tra tiene un tamaño grande, los cálculos para este coeficiente han incorporado este sesgo de subestimación de la asociación (con valo-res entre 0,04 y 0,5), motivo por el cual en la presentación del trabajo se utilizará un coeficiente alternativo.

La “q” de Yule, que sólo es aplicable para tablas de 2 x 2, y se basa en la comparación de los valores que se encuentran en las diagonales.

q=[(c11*c22)–(c21*c12)]/[(c11*c22)+(c21*c12)]

32

Ramiro L. Bertoni

El recorrido de “q” va de -1 a 1, en donde los valores unitarios corres-ponden a una relación fuerte (negativa inversa y positiva directa) y el 0 a la ausencia de asociación.

A modo de contraste, mientras el máximo nivel de asociación medido por el coeficiente C fue de 0,5 para México, para dicho país el coeficiente “q” de Yule alcanzó un nivel de 0.97, es decir cercano a la asociación perfecta.

Cabe aclarar que la q de Yule siempre que exista una frecuencia observada igual a 0 (cero) arrojará un valor unitario (dependiendo su signo si el 0 se encuentra en la diagonal directa o inversa). En realidad una asociación perfecta indicaría que todas las frecuencias observadas se encuentran en una de las diagonales, y el hecho que en este caso hay valores observados en ambas diagonales y sólo una casilla vacía indica que no existe asociación perfecta. Por lo tanto, vemos que la q de Yule sobreestima la asociación cuando existe una sola frecuencia observada igual a cero, o sea cuando la relación es clara para una categoría de una de las variables (nivel de participa-ción) pero no para la otra (grado de razonabilidad de la medida).

33


5.2 Pruebas de Contingencia e independencia para la Hipótesis a nivel agregado y desagregado.

Análisis de Tablas de contingencia en casos de Antidumping Análisis agregado para el Núcleo de 11 usuarios

Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales

Med. razonables 502 84 586 Med. razonables 354 232 586 Med. Irrazonables 492 569 1061 Med. Irrazonables 640 421 1061 Sub Totales 994 653 1647 Sub Totales 994 653 1647

Presentación por porcentajes (filas y columnas) Prueba de Chi 2 : Ho: hay independencia entre las variables Part. NO part. Sub Totales H1: no hay independencia entre las variables Med. razonables 86 14 100 Med. Irrazonables 46 54 100 Casillas Fo Fe (Fo-Fe) (Fo-Fe)2 (Fo-Fe)2 / Fe

Sub Totales 60 40 100 c11 502 353,66 148,34 22003,68 62,22

Part. NO part. Sub Totales c12 84 232,34 -148,34 22003,68 94,71 Med. razonables 51 13 36 c21 492 640,34 -148,34 22003,68 34,36 Med. Irrazonables 49 87 64 c22 569 420,66 148,34 22003,68 52,31 Sub Totales 100 100 100 Valor de Q 0,00 243,59

Con 1 grado de libertad y a una significación de 0,05, rechazare la Ho cuando el estadístico supere el valor crítico de Tabla Chi 2 de 3,841 Dado que el valor de Q es mayor puedo rechazar Ho, por lo tanto puedo rechazar la hipótesis de independencia al nivel de significación del 0,05.

Medición de la intensidad dela asociación entre categorías

Coeficiente C de Cramer Coeficiente q de Yule (diagonales)

C= ( Q / n * (t-1) ) q= c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12

C= 0,1479 q= 0,7

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Ramiro L. Bertoni

Medición de la intensidad dela asociación entre categorías Coeficiente C de Cramer C= ( Q / n * (t-1) )

Medición de la intensidad de la asociación entre categorías Coeficiente C de Cramer Coeficiente q de Yule (diagonales)

C= ( Q / n * (t-1) ) q= c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12

C= 0,10232 q= 0,82

Coeficiente q de Yule (diagonales) q= c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12q= 0,81 C= 0,22143

Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Australia

Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 92 8 100 c11 72 68,14 3,86 14,91 0,22



Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Argentina Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 33 67 100 c11 30 14,33 15,67 245,44 17,12


Con 1 grado de libertad y a una significación de 0,05, rechazare la Ho cuando el estadístico supere el valor crítico de Tabla Chi 2 de 3,841

Dado que el valor de Q es mayor puedo rechazar Ho, por lo tanto puedo rechazar la hipótesis de independencia al nivel de significación del 0,05.

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Medición de la intensidad de la asociación entre categorías


C= ( Q / n * (t-1) ) q= c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12

C= 0,27287 q= 0,82


C= ( Q / n * (t-1) ) q= c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12

C= 0,144 q= 0,77

Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Brasil Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 57 43 100 c11 44 31,43 12,57 158,04 5,03



Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Canadá Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 48 52 100 c11 14 8,15 5,85 34,21 4,20



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Ramiro L. Bertoni



C = ( Q / n * (t-1) ) q= c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12

C = 0,15279 q= 0,93


C= ( Q / n * (t-1) ) q=c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12

C= 0,10363 q= 0,66

Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas China Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 82 18 100 c11 59 49,09 9,91 98,19 2,00



Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Unión Europea Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 69 31 100 c11 91 72,66 18,34 336,31 4,63



37


Medición de la intensidad de la asociación entre categorías Coeficiente C de Cramer Coeficiente q de Yule (diagonales) C= ( Q / n * (t-1) ) q= c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12 C= 0,08391 q= 0,75



C= ( Q / n * (t-1) ) q= c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12

C= 0,5104 q= 0,97

Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas México Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 47 53 100 c11 20 9,80 10,20 104,04 10,62



Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas India Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 53 47 100 c11 48 29,44 18,56 344,47 11,70



38

Ramiro L. Bertoni


C= ( Q / n * (t-1) ) q= c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12

C= 0,18961 q= 0,82

Medición de la intensidad de a asociación entre categorías Coeficiente C de Cramer Coeficiente q de Yule (diagonales)

C= ( Q / n * (t-1) ) q= c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12

C= 0,18349 q= 0,75

Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Sudáfrica Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 76 24 100 c11 64 52,44 11,56 133,63 2,55


Con 1 grado de libertad y a una significación de 0,05, rechazare la Ho cuando el estadístico supere el valor crítico de Tabla Chi 2 de 3,841 Dado que el valor de Q es mayor puedo rechazar Ho, por lo tanto puedo rechazar la hipóteisis de independencia al nivel de significación del 0,05.

Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Turquía Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 32 68 100 c11 19 10,50 8,50 72,25 6,88



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Medición de la intensidad de la asociación entre categorías Coeficiente C de Cramer Coeficiente q de Yule (diagonales) C= ( Q / n * (t-1) ) q= c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12

C= 0,04159 q= 0,50


C= 0,23061 q= 0,89

Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas EE UU Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 70 30 100 c11 59 49,09 9,91 98,19 2,00



Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Químicos Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 59 41 100 c11 119 75,12 43,88 1925,15 25,63



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C= 0,119 q= 0,65


C= 0,04753 q= 0,46

Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Caucho y plástico Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 61 39 100 c11 91 69,27 21,73 472,10 6,82



Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Textiles Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 62 38 100 c11 38 30,85 7,15 51,11 1,66



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C= ( Q / n * (t-1) ) q= c11 * c22 - c21 * c12 / c11 * c22 + c21 * c12

C = 0,09915 q= 0,66


C= 0,18679 q= 0,83

Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Metales Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 56 44 100 c11 95 66,04 28,96 838,46 12,70



Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Maquinaria y equipo Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 61 39 100 c11 45 30,56 14,44 208,64 6,83



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C= 0,13929 q= 0,73


C= 0,17981 q= 0,79

Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Subtotal 5 rubros Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 59 41 100 c11 389 271,34 117,66 13845,04 51,03



Análisis de Tablas de contingencia Participación y razonabilidad de medidas Resto rubros Participación y grado de razonabilidad de la medida Frecuencias Observadas Frecuencias esperadas Part. NO part. Sub Totales Part. NO part. Sub Totales



Sub Totales 66 34 100 c11 113 83,94 29,06 844,38 10,06



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6. Incremento Relativo de la Barrera Comercial (IRBC)

El incremento de la barrera comercial representa una medida relativa que expresa en cuantas veces el AD incrementa la barrera comercial por encima del arancel del miembro importador (usuario). El mismo es el cociente entre la medida impuesta y el arancel del miembro importador.

Para aquellos casos en los cuales el arancel del miembro importador fue 0, se consideró el incremento pleno del ad-valorem.

Cabe aclarar que para la estimación del presente indicador sólo se consideraron los casos que tuvieron medidas finales positivas y cuyos aranceles pudieron ser identificados (o sea que se excluyeron las categorías DESM y NI).

Por último, a continuación se presenta, para cada país y para el total de casos analizados, distribuciones de frecuencias del arancel del país usuario, del país exportador y del margen de dumping efectivamente aplicado (cabe aclarar que en todos los casos, el universo se acota a los casos en los que estas variables pudieron ser identificadas). En cada caso, los rangos presentados corresponden al límite superior de la muestra seleccionada.

(AD ad-valorem) (Arancel M)IRBC=

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7. Empresas exportadoras transnacionales ¿en qué difieren sus incentivos y cómo las

trata el AAD?

Todo lo analizado hasta aquí supuso implícitamente productores exportadores que se encuentran radicados en un solo país, al menos en relación a la fabricación del producto que se investiga. También si bien se hizo referencia a posibles asimetrías por el tamaño de las firmas, el análisis se centró en firmas que se suponían de tamaño intermedio y en general se supuso independencia entre el exporta-dor y el importador.

Así, la primera particularidad es que pueden tratarse de compañías que tienen plantas que fabrican un mismo producto en diversos países (o que fácilmente tienen la posibilidad de hacerlo), conocidas como estrategia multi-país, por lo cual el impacto de ser afectada en uno de estos puede tener un efecto relativamente menor respecto a otras firmas.

Otra característica relevante es que las firmas transnacionales expor-tadoras usualmente venden a sus filiales que tienen en exclusividad la comercialización en el país importador, por lo cual se tratará de opera-ciones comerciales intra-frima, que no necesariamente responde a la lógica del mercado como si se tratase de empresas independientes.

Por último, en todos los casos se trata de compañías de una magni-tud económica que le permite contar con recursos prácticamente ilimitados en lo que hace a los posibles requerimientos de una inves-tigación AD, lo cual la coloca en una situación no sólo ventajosa respecto a otras empresas con un intereses encontrados, sino también a algunas autoridades de países con escasos fondos y/o experiencia en el AD.

A modo de ejemplo, se señalarán aquellos aspectos particulares de estas firmas que podrían ser más relevantes:

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¿Cómo se pueden diferir los incentivos de estas empresas a participar como exportadores?

¿Cómo la complejidad del cálculo de dumping en el comercio intra-firma puede incidir en el derecho a defensa?

En primer lugar, los incentivos a participar en comparación a una empresa de similar tamaño localizada sólo en un país diferirán, pudiendo llevar a dos situaciones opuestas.

Por un lado, si la apertura de la investigación se realizó solo contra uno de los países en donde tiene capacidad de productiva de la mercancía en cuestión, podría carecer de incentivos defenderse dado la posibi-lidad de abastecer al mismo mercado desde sus plantas ubicadas en otros países. Esta estrategia podría verse limitada por la intención de ciertos países de contemplar a dichas prácticas como elusorias del AD. En efecto, en el Grupo sobre Anti-elusión (que sesiona en la OMC desde al año 1995 con similar frecuencia que el Comité Anti-dumping) diversos miembros han señalado que cuando se trata de empresas trasnacionales, las medidas deberían imponerse en cabeza de la firma, independientemente del país de origen del producto.

Por otro lado, más allá de la posibilidad antedicha de abastecimiento múltiple, debido a que serían las empresas transnacionales las que sufrirán mayores costos de reputación, en función que suelen contar con marcas globales y prestigio en cuanto a sus prácticas comercia-les, estarán dispuestas a ejercer su defensa más allá de los valores del comercio afectado. Nótese que no se trata necesariamente del efecto contagio de una firma que exporta a diversos mercados y quiere evitar la aplicación de nuevas medidas AD, sino que lo que está en juego es un activo intangible como la reputación comercial, que incide en diversas dimensiones de sus negocios y no sólo en los flujos de comercio. Cuando por diversos motivos es poco probable ejer-cer una defensa efectiva, una solución alternativa para estas empre-sas es presentar compromisos de precios, que independientemente

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de tener efectos más favorables que una medida AD, siempre será visto como una predisposición a una autocorrección voluntaria y no como una sanción por prácticas desleales6.

En relación al segundo tema, la complejidad del cálculo de dumping en el comercio intra-firma, está contemplada en el AAD con una metodología particular. Esta tiene por objetivo reconstruir un precio FOB de exportación que refleje las condiciones reales de la opera-ción y evitando utilizar en el cálculo de dumping un precio de trans-ferencia.

A tal fin, es necesaria la colaboración de la firma importadora, la que debe brindar a las autoridades toda la información de su operatoria comercial, desde el valor FOB hasta la primera venta a un compra-dor independiente. Esta reconstrucción no está exenta de problemas, en primer lugar es necesario tener una tasa de ganancia “normal” de la subsidiaria importadora a fin de poder inferir el costo real de compra a partir de un precio que no sea de transferencia. En segundo lugar, puede requerirse asignar una serie de costos fijos que cuyo prorrateo puede ser “difuso” entre diversos productos y servicios. Debido a que en todos los casos se requerirán de estimaciones, más allá de la información que sea suministrada, se podrá arribar a cálcu-los distorsionados, y no necesariamente hacia valores más altos de dumping.

Por lo tanto, en los casos en que las firmas exportadora e importadora pertenecen a una ET, si cualquiera de las dos no brinda información o sus respuestas son incompletas, las autoridades podrán elaborar el cálculo de dumping amparadas en la mejor información disponible. De este modo, si bien al tratarse de ET cuentan con altas capacida-des de defensa, pueden existir problemas de coordinación dentro

6 En estos casos el compromiso de precios suele incluir una cláusula en la cual las empresas

señalan que se avienen a incrementar sus precisos a fin de no ocasionar daño a la industria

del país importador, pero que dicha decisión no implica reconocer que se llevaban a cabo

prácticas desleales.

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del grupo o percibir posibles contradicciones con otras regulaciones nacionales -como ser Los precios de transferencia y acuerdos bila-terales de tributación-, lo cual podrá llevarlas a no brindar toda la información necesaria para una defensa exitosa.

Por su parte, si bien en el comercio internacional en una alta propor-ción está explicado por empresas transnacionales, su influencia también alcanza aquellos bienes semi-terminados y componentes -integración horizontal- que conforman la cadena de valor de la firma aprovechando, más allá que algunos proveedores puedan ser firmas independientes. La governance de la cadena de valor en una red liderada por una ET es fijada por las normas que esta firma elabora, y la regulación multilateral suele tener poca influencia7. En efecto, tal como se presentó oportunamente, uno de los menores ratio entre medidas antidumping y comercio internacional se observa que en el caso automotriz, cuyas transacciones están claramente inmersas en cadenas de valor lideradas por ET.

7Estoocurrirátantoenlasnormasprivadasdecalidad–siemprequesuperenlosestándares

obligatorios- y en la fijación de precios, parcialmente condicionada por las regulaciones

referidas a precios de transferencia y a normas de origen cuando estas se relacionan a las

relaciones CIF de importación y FOB de exportación.

ANEXO B - Universidad Nacional de Moreno

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