LOS DETERMINANTES DEL CRECIMIENTO EN LA ECONOMÍA MEXICANA:

UN EJERCICIO EMPÍRICO MEDIANTE EL USO DEL ANÁLISIS

DISCRIMINATORIO

Juan H. Flores Zendejas

Universidad Carlos III, Madrid

Dmitri Fujii Olechko

University of Essex, Gran Bretaña

mimas@lycos.com

I. INTRODUCCIÓN

Recientemente, el gobierno mexicano reveló que la economía había tenido un crecimiento del

Producto Interno Bruto (PIB) de 4.2% para el año 2004. Mas allá de que esta cifra representa

el mayor crecimiento del país en el presente sexenio, resulta interesante observar las variables

macroeconómicas que han impulsado dicho incremento. Estudios previos sobre economía

mexicana en años recientes han resaltado la importancia de un tipo de cambio estable, una

inflación controlada, altos precios del petróleo o incluso la reciente recuperación de la

economía estadounidense como determinantes del crecimiento del PIB de México. Sin

embargo, no existe ningún trabajo (hasta donde tenemos conocimiento) que determine el

orden de importancia o el peso relativo de cada una de estas, y otras, variables para el

incremento del PIB.

El presente trabajo pretende arrojar un poco de luz sobre esta discusión. Mediante el uso del

análisis discriminatorio es posible determinar cuáles son las variables que tienen mayor peso

para el incremento del PIB en México. La hipótesis central del estudio es que existen

variables macroeconómicas que son cruciales para el impulso al crecimiento de la economía

nacional, mientras que otras, probablemente señaladas en la literatura reciente como claves,

tienen poco (o ningún) peso para la determinación del PIB.

El estudio plantea un periodo de análisis de 1990 a 2004, en el cual la posición de México se

modificó notablemente frente al nuevo entorno comercial. A partir de un modelo de

crecimiento híbrido, que combina el modelo clásico (o estándar) de crecimiento con variables

de inversión extranjera, financieras y del mercado laboral, se lleva a cabo un análisis

discriminatorio con cerca de veinte variables, las cuales permiten crear dos grupos: periodos

con crecimiento económico acelerado y periodos con escaso crecimiento. El análisis se

plantea a nivel trimestral y presenta resultados para la estimación de variables relevantes para

el incremento del PIB.

Los principales resultados del modelo básico que se obtuvieron del análisis revelan que, en

general, son tres las variables que tienen mayor impacto sobre el crecimiento en México: el

gasto público, la inversión (local) y el consumo privado. Estos resultados se mantienen

cuando se incluyen variables financieras en el modelo. Sin embargo, cuando se considera el

mercado laboral (en la industria manufacturera y de maquila), el consumo privado ya no es

relevante para la división en periodos de alto y bajo crecimiento, mientras que los salarios y

productividad de la industria maquiladora resultan significativos para dicha separación.

Por otro lado, variables que se han planteado como claves para un crecimiento positivo del

producto en México, en particular la apertura económica y la inversión extranjera (directa y

en cartera), resultaron ser no significativas para la separación de los datos en periodos de alto

y bajo crecimiento del PIB. Con ello, la aportación a la literatura sobre crecimiento en México

del presente estudio radica en la posibilidad de discriminar variables relevantes de las que no

lo son para la determinación del PIB. Creemos que, en este sentido, se abre una nueva brecha

en la investigación sobre la economía mexicana.

El artículo contiene cuatro secciones, además de la presente. En la segunda sección se

plantean los antecedentes del análisis sobre crecimiento económico en México y se propone

una serie de variables para el modelo empírico a estimar. La tercera y cuarta sección son las

medulares del estudio, pués presentan el análisis discriminatorio. En la tercera sección se

explica en qué consiste esta técnica estadística, los antecedentes de la técnica en la literatura

en general y aquélla referente a México, mientras que en la cuarta se plantea el modelo

empírico (básico y ampliado) que aplica la técnica de análisis discriminatorio a una serie de

variables macroeconómicas del periodo 1990-2004 en México. En este apartado se describen

las variables urtilizadas, los grupos creados y se presentan los resultados del análisis para

determinar el PIB actual. Por último, la quinta sección contiene una discusión sobre los

resultados obtenidos, limitantes del estudio y líneas de investigación a seguir.

II. ANTECEDENTES

Comportamiento del PIB en México

Precedentes y largo plazo

El crecimiento económico de México se caracteriza por su alta volatilidad, y por una notable

desaceleración en los últimos años. La literatura coincide en distinguir cuatro tendencias

generales a partir de los años 1950. Entre 1950 y 1973 (primera tendencia), un periodo de alto

crecimiento económico caracterizado por la estabilidad de las variables macroeconómicas y

fiscales1.

Figura 1: PIB real per cápita

180

Las crisis

calificado

recuperac

violenta d

términos p

1 Sobre el cr

Fuente: Calculos propios a partir de Maddison (2003). Indice: 1972=100.

0

20

40

60

80

100

120

140

160

1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

"Década Perdida" "Post-crisis 1994"TLC

recurrentes posteriores a los años 1970 hicieron que los años 1980 fuesen

s como “la década pérdida” (segunda tendencia). Después de una ligera

ión a principios de los años 1990, la crisis de 1994 y 1995 marcaron una caída

el PIB que no obstante conoció una rápida recuperación a finales de 1990, si bien en

er cápita se permaneció a niveles inferiores a 1980 (tercera tendencia). Finalmente,

ecimiento económico antes de 1993 vease Dornbusch y Werner (1994)

a partir del año 2000 y con la creciente integración con la economía norteamericana, el país ha

tenido un crecimiento muy moderado, impulsado por el crecimiento de las exportaciones

hacia ese país del norte.

La Figura 1 muestra esta trayectoria a largo plazo. Los últimos años de la década de 1970

constituyeron, si bien positivos desde el punto de vista económico, un periodo de gestación de

la crisis de 1982. El área sombreada sobre estos años enfatiza el decrecimiento real de la

economía mexicana en aquella época. A pesar de una ligera recuperación a principios de los

años 1990, la segunda área sombreada muestra el último impulso a la economía posterior a la

crisis de 1994. El cuadro 1 resume la tasa de crecimiento promedio por grandes periodos.

Cuadro 1

Periodo Crecimiento promedio anual del PIB real per cápita

1950-1972 3.1%

1973-1981 4.3%

1981-1988 1.3%

1989-1993 1.9%

1994-2000 1.9%

2001-2004 Fuente: Calculos propios basados en Maddison (2003), World Development Indicators (2004), INEGI (2004).

Los años 1980

En los inicios de la segunda mitad del siglo XX México no fue la excepción en la etapa

expansionista de la economía mundial. El periodo de la pos-guerra es de hecho el periodo en

el que históricamente el PIB mundial más ha crecido (Maddison, 2004). Este periodo solo fue

interrumpido por la crisis del petróleo de 1973, cuyos efectos fue el alza de los precios de esta

materia prima. Esto, si bien benefició en un principio a las arcas del gobierno, fue perjudicial

para la estabilidad macroeconómica del país y contribuyó a la caída de la actividad económica

en los años 1980. En 1982 México tuvo que declararse en moratoria sobre su deuda exterior,

con los consecuentes efectos sobre el PIB y la entrada de capitales.

A finales de los años 1980 y a principios de los años 1990 se llevaron a cabo una serie de

reformas con el objetivo de reequilibrar las finanzas del estado, estabilizar la economía y

retomar la senda del crecimiento2. Entre estas medidas se encontraban la eliminación de

subsidios, equilibrio de las finanzas públicas y la adopción de un tipo de cambio fijo que

sostuviera la estabilización de precios y salarios (Programa conocido como “Pacto de

Solidaridad Económica”). Asimismo, comenzó la apertura comercial y financiera que culminó

con la firma del Tratado de Libre Comercio de América del Norte (acuerdo que entró en vigor

el primero de enero de 1994 pero cuyas negociaciones comenzaron formalmente desde 1991).

Los años 1990 y principios del 2000

A principios de los años 1990, la economía mexicana se encontraba en una fase avanzada de

sus programas de estabilización. La inflación había sido controlada en términos comparativos

bajo un régimen de tipo de cambio cuasi-fijo, y habían entrado en función medidas de

liberalización de mercados, particularmente en el sector financiero. Sin embargo, el efecto

secundario de estas medidas fue costoso. Por un lado, tal como hemos mencionado más

arriba, el control de la inflación pasó por la estabilización del tipo de cambio, lo cual restó

competitividad al país respecto a sus principales socios comerciales, ocasionando un

importante déficit en cuenta corriente.

Esto, aunado a una política fiscal altamente dependiente del endeudamiento exterior,

provocaron una delicada situación financiera. La inestabilidad política de 1994, que incluyó el

inicio del movimiento guerrillero zapatista en Chiapas, y los atentados al candidato

presidencial por el PRI, Luis Donaldo Colosio, y posteriormente al secretario general del

mismo partido , Ruiz Massieu, contribuyeron a la salida masiva de capitales a mediados de

año. La devaluación de finales de año aceleró la salida de capitales y requirió la intervención

del gobierno para evitar el colapso del sistema financiero del país. Aunado a esto, la inflación

se disparó y el producto colapsó en un breve periodo de tiempo.

Este episodio modificó notablemente la posición de México frente al nuevo entorno

comercial. El tipo de cambio real estaba fuertemente depreciado y la política cambiaria del

gobierno implicó un régimen flexible con control inflacionario y el compromiso de mantener

un equilibrio fiscal y fortalecer el sector bancario. A pesar de los costos sociales, la

recuperación de la actividad económica fue rápida en términos comparativos con crisis 2 Ver Aspe (1993) y Loser y Kalter (1992) sobre las reformas llevadas a cabo para la estabilización de la economía.

anteriores, particularmente la de 1982 (ver Figura 1). El país continuó con una política

comercial abierta y, a pesar de aumentar las tarifas a las importaciones, mantuvo su

compromiso con el acuerdo del TLC. Por otro lado, México tuvo acceso a los mercados

internacionales de capitales ya en 1995, reflejando el éxito de la medidas adoptadas para

superar la crisis. Las variables macroeconómicas tales como la inflación, el tipo de cambio, o

el balance de las finanzas públicas mostraban signos de recuperación, lo cual influyó en los

resultados positivos de la actividad económica de principios de 2000.

De hecho, el periodo de 1996 al 2000 se caracteriza por un crecimiento sostenido del PIB en

términos reales. El comercio, tal como mencionamos más adelante, ha ido en continuo

crecimiento y ha tenido un peso importante sobre el PIB sobretodo en los últimos años.

Aunque esta situación ha provisto al país de una herramienta para isolar la economía de

shocks externos, se ha desarrollado una dependencia excesiva de los cicloe económicos

estadounidenses, lo cual ha afectado negativamente el desempeño reciente del PIB en México.

El modelo y la elección de variables

Modelo

México ha sido el modelo de estudio a seguir para numerosos estudios de teoría económica.

El reciente debate sobre la conveniencia de la apertura comercial sobre el crecimiento

económico ha vuelto a retomar importancia una vez que los primeros efectos del TLC pueden

ser evaluados a 10 años de su comienzo3. Relacionado con esto, otros temas relevantes para la

economía mundial y que han sido probados para el caso mexicano han sido la dolarización de

la economía, el crédito y las imperfecciones de mercado (relacionado con la liberalización

financiera), y la falta de reformas estructurales (altos costos energéticos y una ineficaz

recaudación fiscal).

Para conocer con más precisión la repercusión de cada variable sobre el crecimiento

económico, es necesario incluir cada uno de los principales componentes (consumo,

inversión, gasto de gobierno). Es necesario además incluir una serie de variables que capturen

las condiciones externas y su influencia sobre el PIB una vez que la economía mexicana se

encuentra crecientemente integrada a la economía mundial.

3 Por ejemplo Kose, Meredith y Towe (2004).

Partimos sobre la base de un modelo de crecimiento estándar (inicialmente propuesto por

Solow) e incluimos otras variables que consideramos relevantes para nuestro estudio:

εα ++++= tttt FTXy

donde y representa el producto en el periodo t, X es el vector que representa al conjunto de

variables estándar (consumo, inversión, gasto de gobierno). La variable T representa las

variables relacionadas con la apertura comercial y F con la situación financiera y

macroeconómica (volatilidad de la inflación, tipo de cambio)

Variables

Además de las variables estándar (consumo, inversión, gasto de gobierno), hemos incluido

una serie de variables relevantes según la literatura económica reciente. En esta sección

exponemos dichas variables y hacemos una breve descripcion de su relación con el

crecimiento económico en México.

Figura 2: PIB, Consumo y Formación Bruta de Capital Fijo

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Indice de Consumo Indice de Inversión Indice PIB real

Fuente: INEGI (2004).

La Figura 2 muestra la relación obtenida entre el crecimiento del consumo y la inversión

sobre el Producto Interno Bruto (todo en terminos reales) en los últimos 15 años. Si bien el

crecimiento de estas variables ha sido relativamente homogeneo, podemos observar que el

consumo ha tenido una importancia mayor en el crecimiento del producto. No obstante, el

crecimiento del consumo deja de ser relevante en los últimos años, reflejando así la

disminución de la demanda interna en el PIB.

Economía de Estados Unidos: Estados Unidos continua siendo el principal país inversor en

México. Este país es a su vez el principal socio comercial de México, siendo el destino de más

del 90% de las exportaciones mexicanas. Estos dos canales hacen que la economía del vecino

del norte influya en los ciclos económicos mexicanos. Las figuras 3 a 6 muestran la relación

entre la economía de Estados Unidos y la de México, así como sus dos canales de incidencia,

el comercial (Exportaciones) y el financiero (Inversión Extranjera Directa, IED).

La relación entre el PIB y la IED se muestra en dos partes, con el año de 1994 como división.

Este hecho corresponde a la diferencia de metodologías de medición por parte de INEGI, pero

también el comienzo de dos ciclos de expansión de la inversión. A pesar de que esta variable

ha sido volatil, su crecimiento, a juzgar por la gráfica no ha influido de manera signifactiva en

el desempeño del PIB en México. Finalmente, la figura 7 muestra el desempeño global del

PIB en ambos países. Si bien el TLC ha traido una sincronización evidente entre ambas

variables, el PIB en México continua siendo afectado por una alta volatilidad.

Figuras 3 a 6

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993

Indice PIB real Indice Inversión Extranjera Directa0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

1994 1995 1996 1997 1998 /P 1999 2000 2001 2002 2003

Indice PIB real Indice Inversión Extranjera Directa

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Exportaciones PIB Nominal 0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

PIB real Exportaciones

Notas: Las dos primeras gráficas muestran el desarrollo de la IED y el PIB. En la primera el periodo va de 1980

a 1993 (Indice: 1980=1). En la segunda el periodo va de 1993 a 2003 (Indice 1993=1). Las dos últimas muestran

el crecimiento de las exportaciones, y una medida de apertura comercial (Importaciones+Exportaciones/PIB) y

su relación con el crecimiento del PIB real en México.

Fuente: Calculos propios a partir de INEGI (2004).

Apertura comercial : La política comercial de México pos-TLC ha sido la expansión de

mercados mediante la firma de acuerdos de libre comercio. De hecho, por ahora se incluyen

más de 10 acuerdos sobretodo con países de América Latina (Ibarra-Yuñez, 2003). Esta

apertura comercial debía ser benefica para el crecimiento económico del país. La figura 6

muestra que si bien esta apertura ha traido como consecuencia el incremento del comercio con

el extranjero, su desempeño tampoco ha ido de la mano con el crecimiento del PIB real.

Figura 7: PIB real trimestral de México y Estados Unidos

0.7

0.9

1.1

1.3

1.5

1.7

1.919

84/0

1

1984

/03

1985

/01

1985

/03

1986

/01

1986

/03

1987

/01

1987

/03

1988

/01

1988

/03

1989

/01

1989

/03

1990

/01

1990

/03

1991

/01

1991

/03

1992

/01

1992

/03

1993

/01

1993

/03

1994

/01

1994

/03

1995

/01

1995

/03

1996

/01

1996

/03

1997

/01

1997

/03

1998

/01

1998

/03

1999

/01

1999

/03

2000

/01

2000

/03

2001

/01

2001

/03

2002

/01

2002

/03

2003

/01

2003

/03

2004

/01

2004

/03

PIB EUA PIB MEX

Nota:Indice: 1984=1. La parte sombreada corresponde al periodo pos-TLC.

Fuente: Calculos propios a partir de INEGI (2004).

Volatilidad del tipo de cambio: Esta variable trata de incorporar al debate existente sobre la

conveniencia o no de dolarizar a la economìa mexicana (por ejemplo en Levine y Carkovic,

1999). La dolarizaciòn traería consigo una disminución drastica de la volatilidad del tipo de

cambio, la incertidumbre y por lo tanto la tasa de interés y en general la prima de riesgo del

país. El punto de vista contrario argumenta que la volatilidad del tipo de cambio solo es un

reflejo de los cambios en los terminos de intercambio Además, la volatilidad también

dependería de la percepción de los agentes sobre la política moneatria y la fragilidad

financiera, por lo que la disiminución de la volatilidad mediante la dolarización no impulsaría

al crecimiento económico.

La figura 8 muestra la relación entre la volatilidad (medida como la desviación estándar y la

media anual peso-dólar) y la variación anual del PIB. Aquí parece existir una relación

negativa directa entre ambas, sugiriendo que periodos de contracción económica coinciden

con periodos de alta volatilidad del tipo de cambio.

Figura 8: Volatilidad del tipo de cambio y variación anual del PIB real

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Volatilidad del Tipo de Cambio Variación del PIB

Fuente: Calculos propios a partir de INEGI (2004).

III. ANÁLISIS DISCRIMINATORIO

El análisis discriminatorio (de dos grupos) es una de las técnicas de análisis multivariado4 que

permite determinar estadísticamente la manera óptima de separar un universo de

observaciones (individuos o variables) en dos grupos. A través de esta técnica se puede: 1)

identificar las variables que mejor discriminen (separen) los dos grupos; 2) construir una

combinación lineal de las variables relevantes para determinar una función que represente las

diferencias entre los grupos; 3) utilizar la función encontrada para clasificar futuras

observaciones de acuerdo al grupo que mejor se integren.

La función discriminatoria que se construye permite determinar la máxima separación posible

entre los dos grupos, en función de las medias aritméticas de cada grupo (que deben estar lo

más separadas posible para cada variable) y los valores de cada variable (que deben estar lo

más cerca posible de las medias respectvias en cada grupo). El procedimiento consiste en

4 Otras técnicas son el análisis de cluster o el de factores principales. Para una revisión completa de las técnicas de análisis multivariado se recomienda Manly (1985) o Sharma (1996).

calcular medias artiméticas y desviaciones estándar para el grupo propuesto de variables

discriminatorias en cada uno de los dos grupos.

Cuando la diferencia entre las medias de los grupos es estadísticamente significativa, los

grupos son, efectivamente, independientes (la hipótesis nula en este caso es que cada variable

propuesta no es significativa para la separación de los grupos). Si este es el caso, las variables

propuestas son estadísticamente significativas como discriminantes y pueden ser utilizados

para construir la función discriminatoria (combinación lineal de las variables propuestas), que

refleja el peso específico de cada una de éstas.

Los resultados que arroja el análisis permiten ver qué porcentaje de la variación entre los dos

grupos está explicada por las variables propuestas (mediante la correlación canónica).

Asímismo, se determina un valor discriminatorio que divide el espacio de observaciones en

dos grupos (a través de los centroides de cada grupo). Combinando los centroides (promedio

de las observaciones evaluadas en la función discriminatoria) se establece un valor crítico, a

partir del cual una observación puede cambiar de grupo.

En este sentido, uno de los resultados más interesantes que arroja el análisis discriminatorio es

el porcentaje de ajuste de los grupos (margen de error de la separación propuesta). Cada

observación se evalúa de acuerdo al grupo que se encuentra y el valor crítico para pertenecer a

un grupo. De esta manera, para cada observación se determina el grupo al que debería

pertenecer y se establece el porcentaje de observaciones correctamente asignadas a sus

grupos.

Por otro lado, la técnica de stepwise analysis permite evaluar la significancia estadística de

cada una de las variables propuestas para la discriminación, siguiendo un procedimiento de

inclusión o exclusión de éstas. El análisis consiste en varios pasos, en cado uno de los cuales

se va incluyendo la variable que sea más significativa (de acuerdo a la prueba de lambda de

Wilks, que es equivalente a una prueba estadística F) y se evalúa la significancia de la función

discriminatoria parcial.

Para las variables que no han sido incluidas en el análisis se hace una prueba de significancia

similar, para determinar si alguna de éstas deba incluirse en el análisis discriminatorio en el

paso siguiente y así sucesivamente, hasta que queden fuera de la función disriminatoria

sólamente aquéllas variables que no son significativas para la separación.

En resumen, la ventaja de utilizar el análisis discriminatorio consiste en determinar si una

separación en dos grupos está planteada correctamente. En términos prácticos, los resultados

que arroja este tipo de análisis pueden ser utilizadas para verificar la precisión de la

separación (en cuanto al número de observaciones correctamente asignadas a los grupos

propuestos) y la significancia estadística de una de las variables propuestas. En este sentido,

para objeto del presente estudio, se aplica la técnica de análisis disciminatorio a los grupos

propuestos en dos etapas: en una primera se estimó la función discriminatoria canónica,

mientras que en la segunda se aplica el stepwise analysis descrito anteriormente. El análisis se

lleva a cabo dos veces, dado que se trabaja con dos fuentes de información.

El análisis discriminatorio ha sido utilizado en diversas áreas de investigación económica,

tales como la bancaria, financiera o macroeconómica. Una de las ventajas más reconocidas de

esta técnica en la literatura es la capacidad de discriminar entre variables relevantes y aquéllas

que no lo son para explicar las diferencias entre dos grupos de observaciones (sectores,

individuos o eventos), como se explicó en los párrafos anteriores.

En el area de investigación de economía familiar5, el análisis discriminatorio ha sido utilizado

para separar el comportamiento de dos (o más) grupos de familias o individuos frente a las

mismas circunstancias o eventos. Un ejemplo del uso de esta técnica es el estudio de Cooper y

Ulivi (1983) sobre el interés familiar de obtener un plan financiero personal (PFP). Los

autores utilizan una encuesta de 550 familias en California en 1981 para determinar si es

posible distinguir entre los individuos interesados en un PFP (Grupo 1) y aquéllos que no

están interesados, con base en seis variables demográficas y catorce variables psicográficas.

A través de un stepwise analysis, los autores obtienen sólo seis variables significativas para

separar los grupos, así como el orden de importancia de dichas variables (la opinión acerca

del PFP fue rankeada como la primera en importancia). Como resultado del análisis

5 Lo que se conoce en inglés como household economics y que se estudia con análisis de tipo panel.

discriminatorio, 74% de los individuos fueron correctamente asignados a los grupos

propuestos.

Una de las áreas en economía que más a utilizado el análisis discriminatorio es la bancaria.

Un ejemplo típico del uso de esta técnica en el área es el estudio de Back, et al. (1996) sobre

las posibilidades de bancarrota. Los autores utilizan tres técnicas alternativas (análisis

discriminatorio, logit y algoritmos genéticos) para observar cuál de éstas es la más apropiada

para seleccionar las variables que permitan predecir una bancarrota. El propósito del estudio

es determinar cómo las diferencias entre las técnicas pueden afectar la selección de variables

independientes en el modelo y conducir a predicciones distintas.

Mediante el uso de una base de datos para 37 empresas financieras finlandesas (declaradas en

bancarrota y no declaradas en bancarrota) entre 1986 y 1989, los autores obtienen diferencias

significativas en la selección de variables independientes (a pesar de muchas coincidencias,

como el hecho de que la liquidez es la variable más importante a un año previo a la

bancarrota) para el modelo de predicción.

En un análisis similar, Matusek (1995) utiliza una muestra del rating de 58 bancos

comerciales en un periodo de dos años para determinar cómo quince distintas variables

impactan la separación de la muestra en bancos de bajo rating y bancos de alto rating. Los

resultados del estudio revelan que el 86% de los bancos fueron correctamente asignados a los

dos grupos propuestos.

Un estudio reciente que utiliza el análisis discriminatorio y que es relevante para el presente

trabajo es el de Kisielinska y Skornik-Pokarowska (2004), quienes aplican esta técnica de

análisis multivariado al comportamiento macroeconómico de Polonia para determinar la

importancia de un grupo de variables independientes en la predicción de la situación

económica en el país, así como identificar los indicadores de “prosperidad” para la economía

polaca. El periodo que considera el estudio es 1991-2002, mismo que se divide en años de

bajo crecimiento económico (Grupo 1) y años de alto crecimiento económico (Grupo 2).

El objetivo principal del artículo es identificar los indicadores que influyen en la separación

de los dos grupos y que pueden ser utilizados para pronosticar el comportamiento de la

economía polaca. Los resultados revelan que, con un 100% de correcta separación de

observaciones en los dos grupos propuestos, los cambios en el nivel de salarios, el incremento

de la inversión y las variaciones del tipo de cambio son las variables que mejor discriminan

entre un buen comportamiento y un mal comportamiento de la economía polaca.

La técnica del análisis discriminatorio no ha sido aplicada a la economía mexicana, salvo en

un estudio reciente. Fujii (2004) utiliza el análisis dsicriminatorio para verificar la precisión

estadística de la división de sectores High-Tech y sectores Low-Tech en las manufacturas

mexicanas. El autor utiliza dos muestras de sectores industriales, la encuesta industrial anual

1994-2000 y el censo manufacturero 1999, para separar los sectores a 6 dígitos (205 de la

encuesta y 293 del censo) en sectores del tipo High-Tech y sectores Low-Tech, con base en

cinco variables tecnológicas y de desempeño para cada muestra.

Los resultados revelan que todas las variables son estadísticamente significativas para la

separación (en ambas muestras de sectores industriales) y que se tiene una precisión de más

de 90% en la división de los grupos propuestos: 91.7% de los sectores de la encuesta y 90.1%

de los sectores del censo fueron correctamente asignados a su grupo.

El presente análisis sigue muy de cerca el estudio de Kisielinska & Skornik-Pokarowska

(2004), para aplicarlo a la economía mexicana, pero tiene algunas variaciones que lo hacen

más preciso que aquél. La principal diferencia es que nuestro análisis utiliza datos trimestrales

para el crecimiento (lo que representa un total de 58 observaciones), mientras que el estudio

sobre Polonia lo hace a nivel anual, con lo que solamente dispone de 13 observaciones.

Además, el análisis que aquí se presenta propone cuatro distintos modelos (uno básico y tres

ampliados con variables monetarias y laborales), a diferencia del de Kisielinska y Skornik-

Pokarowska, quienes solamente presentan un modelo, para el que se incluyen 13 variables

independientes que expliquen el comportamiento de la economía polaca. Por último, nuesto

análisis incorpora variables de apertura económica y de inversión extranjera (directa y de

cartera) que han sido señalados en la literatura reciente como claves para el desempeño de la

economía mexicana (así como para la economía de Europa del Este) y que no fueron

considerados en el estudio de Kisielinska y Skornik-Pokarowska.

IV. DETERMINANTES DEL CRECIMIENTO

En esta sección se plantea un modelo empírico para obtener los determinantes del crecimiento

económico en México en años recientes. A partir de este modelo, se divide el periodo

estudiado en dos grupos: periodos de alto crecimiento económico (mayores que la media del

crecimiento en el periodo total) y periodos de bajo crecimiento (menores que dicha media).

Una vez que se tienen identificados estos periodos, se aplica la técnica de análisis

discriminatorio para saber si los grupos propuestos están efectivamente separados y

determinar cuáles son las variables (en orden de importancia) que influyen en la separación de

los grupos.

El periodo que consideramos en este estudio abarca de 1990 a 2004. Este periodo se debe a

dos razones, una metodológica y otra histórica. La razón metodológica es que no se cuenta

con datos fiables para años anteriores a 1990 ni para todas las variables aquí planteadas. Por

otro lado, la razón histórica es que a partir de 1988 se llevó a cabo en la economía mexicana

la implantación de una serie de medidas de apertura económica y cambio en el paradigma de

visión de estado que culminó con la firma del Tratado de Libre Comercio con América del

Norte (TLCAN) en 1994. Por ello, consideramos que al incluir datos desde 1990 se abarca

buena parte de este giro en la economía de México.

Los datos que se utilizan aquí provienen de estadísticas del Banco de México (Banco Central).

Se utilizan datos trimestrales, principalmente porque no existen datos mensuales para el PIB.

Los datos se utilizan en cambios porcentuales, con lo que se pretende lograr el objetivo

central del estudio: determinar qué variables impactan al cambio en el producto en México.

En otras palabras, se incorporan los cambios en variables macroeconómicas, monetarias y

laborales como variables independientes, mientras que se considera el cambio en el PIB

(crecimiento) como variable endógena para el modelo.

El modelo empírico que se plantea está basado en el modelo ISLM. En este sentido, el modelo

básico (Modelo 1) que proponemos es el siguiente:

Y = CONSUMO + INVERSIÓN + GASTO + EXPORTACIONES –

IMPORTACIONES (1)

En donde Y se mide a través del Producto Interno Bruto (PIB) y el consumo se divide en

consumo privado y consumo público (véase Cuadro 2).

Posteriormente, el modelo se amplia para incorporar variables monetarias, de inversión

extranjera, de deuda y del grado de apertura (Modelo 2):

Y = F (CONSUMO, INVERSIÓN LOCAL, INVERSIÓN EXTRANJERA,

GASTO, APERTURA, INFLACIÓN, TASA DE INTERÉS, TIPO DE

CAMBIO, DEUDA PÚBLICA) (2)

En donde la inversión extranjera se divide en inversión directa (IED) e inversión en cartera y

la apertura se incluye como la proporción de exportaciones más importaciones totales sobre el

PIB (véase Cuadro 2).

Finalmente, se incorpora el mercado laboral en el modelo (Modelos 3 y 4):

Y = F (CONSUMO, INVERSIÓN, GASTO, APERTURA, INFLACIÓN,

TASA DE INTERÉS, TIPO DE CAMBIO, DEUDA PÚBLICA,

PRODUCTIVIDAD MANUF., SALARIO MANUF.) (3)

Y = F (CONSUMO, INVERSIÓN, GASTO, APERTURA, INFLACIÓN,

TASA DE INTERÉS, TIPO DE CAMBIO, DEUDA PÚBLICA,

PRODUCTIVIDAD MAQUILA, SALARIO MAQUILA)

(4)

La diferencia entre los modelos 3 y 4 radica en el tipo de industria que se incorpora para

control del mercado laboral. En el modelo 3 se incluye la industria manufacturera, mientras

que en el 4 se considera la industria maquiladora de exportación, que aporta cerca del 50% de

las exportaciones mexicanas. El Cuadro 2 presenta las variables incluidas, mientras que el

Cuadro 3 resume los cuatro modelos que aquí se proponen.

Cuadro 2: Variables

VARIABLE DESCRIPCIÓN MEDIDA

PIB PIB a precios de Mercado (base 1993) Cambio %

CONPRIV Consumo privado Cambio %

CONPUB Consumo del gobierno (público) Cambio %

INV Formación bruta de capital fijo (inversión) Cambio %

IED Inversión extranjera directa Cambio %

INVCART Inversión extranjera en cartera (indirecta) Cambio %

GASTO Gasto interno (de gobierno) Cambio %

EXP Exportaciones totales de bienes y servicios Cambio %

IMP Importaciones totales de bienes y servicios Cambio %

APERT Apertura = (EXP + IMP) / PIB Cambio %

INFLA Inflación mensual (IPC general) Cambio %

INTMEX Tasa de inetrés en México (CETES a 28 días) Cambio%

INTUSA Tasa de interés en E.U. (Libor a 3 meses) Cambio %

CAMBIO Tipo de cambio: pesos por dólar Cambio %

DEUDA Deuda neta del sector público Cambio %

PRODMAN Índice de productividad media de la industria

manufacturera (1990 = 100) Cambio %

PRODMAQ Índice de productividad media por trabajador

de la industria maquiladora Cambio %

REMMAN Índice de remuneraciones medias reales de la

industria manufacturera (1990 = 100) Cambio %

REMMAQ Remuneraciones medias reales de la industria

maquiladora (pesos) Cambio %

Fuente: Banco de México.

Cuadro 3: Modelo a estimar

MODELO TIPO DE MODELO VARIABLES INDEPENDIENTES

(1) Básico CONPRIV, CONPUB, INV, GASTO, EXP, IMP

(2) Ampliado (monetario)

CONPRIV, CONPUB, INV, IED,

INVCART, GASTO, APERT, INFLA,

INTMEX, CAMBIO, DEUDA

(3) Ampliado (monetario,

laboral: manufacturas)

CONPRIV, CONPUB, INV, IED, INVCART,

GASTO, APERT, INFLA, INTMEX, CAMBIO,

DEUDA, PRODMAN, REMMAN

(4) Ampliado (monetario,

laboral: maquiladoras)

CONPRIV, CONPUB, INV, IED, INVCART,

GASTO, APERT, INFLA, INTMEX, CAMBIO,

DEUDA, PRODMAQ, REMMAQ

Se trabaja con un total de 58 observaciones: segundo trimestre de 1990 al tercer trimestre de

2004. Se calcula el crecimiento promedio para el periodo (0.8%). Posteriormente, se divide la

muestra en trimestres con un crecimiento mayor a dicho promedio (Grupo 1) y trimestres con

crecimiento menor al promedio (Grupo 2). El resultado de la división indica que el Grupo 1

(periodos de alto crecimiento económico) contiene 28 observaciones, mientras que el Grupo 2

(periodos de bajo crecimiento ecoonómico) contiene 30 observaciones.

Una vez que se tienen los dos grupos, se aplica el análisis discriminatorio para cada modelo

propuesto. Es decir, para el Modelo 1 se plantean CONPRIV, CONPUB, INV, GASTO,

EXPORT y IMPORT como variables independientes (discriminatorias) para la separación de

los dos grupos. Por lo tanto, El análisis discriminatorio nos permite observar cuáles de estas

seis variables tienen un impacto estadísticamente significativo sobre la porpuesta de

separación de los grupos y el orden de importancia de las variables significativas. Lo mismo

aplica para los modelos 2, 3 y 4. Los principales resultados del análisis discriminatorio se

presentan en el Cuadro 4.

Cuadro 4: Análisis discriminatorio

MODELOCorrelación

Canónica

Wilks Lambda

/ X2 Centroides % Correcto Stepwise

(1) 0.955 0.088 / 129 3.28 / -3.06 98.3%

GASTO

INV

CONPRIV

(2) 0.951 0.095 / 119 3.13 / -2.92 98.3%

GASTO

INV

CONPRIV

(3) 0.957 0.084 / 123 3.36 / -3.14 100% GASTO

INV

CONPRIV

(4) 0.967 0.065 / 135 3.85 / -3.59 100%

GASTO

REMMAQ

INV

PRODMAQ Fuente: Estimaciones propias con base en los datos descritos en el Cuadro 2.

Las primeras dos columnas responden a la pregunta de qué tan bien separados están los dos

grupos propuestos. La hipótesis nula en este caso es que las medias de ambos grupos (para

todas las variables independientes en conjunto) son iguales, es decir, que en realidad se trata

de grupos no independientes. Al tener resultados de chi-cuadrada por encima de 100 para los

cuatro casos (o, en su equivalente, una correlación canónica alta), se rechaza la hipótesis nula

y se prueba que los grupos son efectivamente independientes.

La tercera columna presenta los centroides (punto medio) para cada grupo. Para estimar las

funciones discriminatorias de cada modelo (que se presentan en el Cuadro 5) se suma el valor

de cada observación al centroide correspondiente al grupo de dicha observación. La cuarta

columna del Cuadro 4 presenta la precisión de la separación propuesta, es decir, responde a la

pregunta de cuántas observaciones fueron correctamente clasificadas en sus respectivos

grupos. Como se puede ver, la precisión de la división propuesta es bastante alta para los

primeros dos modelos (solamente una observación que se propuso para el Grupo 1 resultó

pertenecer al Grupo 2) y 100% precisa para los modelos 3 y 4 (modelo ampliado con el

mercado laboral). Estos resultados revelan que, efectivamente, las observaciones están bien

asignadas y pertenecen (salvo en un caso) al grupo que se plantea.

La última columna presenta el stepwise analysis. Cómo se explicó en el tercer apartado, este

análisis permite determinar cuáles son las variables que tienen mayor impacto para la

separación de los grupos. El paquete econométrico va haciendo iteraciones para el modelo y

va incorporando la variable independiente más significativa para la separación (a partir de una

prueba de chi-cuadrada), hasta que se llega a un valor crítico, a partir del cual ya no entrar

más variables al análisis. En otras palabras, la quinta columna presenta el orden de

importancia de las variabes que resultaron estadísticamente significativas para la separación

de grupos. El peso de estas variables se puede ver en los coeficientes de la función

discriminatoria (Cuadro 5).

Para obtener el grupo al que pertenece cada observación, se sustituye el valor de cada variable

para cada una de las observaciones en la función discriminatoria. El valor de la función (Z) se

compara con los rangos definidos por los centroides para ver si la observación pertenece al

Grupo 1 o al 2.

Cuadro 5: Función discriminatoria

MODELO FUNCIÓN DISCRIMINATORIA

(1) Z = – 0.47 + 38.67 CONPRIV + 1.01 CONPUB – 15.97 INV

+ 49.57 GASTO + 6.12 EXP – 12.18 IMP

(2)

Z = – 0.46 + 28.54 CONPRIV + 2.02 CONPUB – 15.79 INV

+ 0.02 IED + 0.03 INVCART + 39.78 GASTO – 2.86 APERT

– 0.02 INFLA + 0.89 INTMEX + 0.19 CAMBIO – 0.09 DEUDA

(3)

Z = – 0.56 + 33.21 CONPRIV + 4.19 CONPUB – 25.57 INV

+ 0.02 IED + 0.03 INVCART + 40.84 GASTO – 1.89 APERT

– 0.02 INFLA + 1.08 INTMEX – 1.84 CAMBIO – 0.06 DEUDA

+ 2.98 PRODMAN – 9.71 REMMAN

(4)

Z = – 0.54 + 15.13 CONPRIV + 2.91 CONPUB – 12.18 INV

+ 0.17 IED + 0.02 INVCART + 34.62 GASTO – 3.86 APERT

– 0.01 INFLA – 0.55 INTMEX + 6.36 CAMBIO – 3.47 DEUDA

+ 20.58 PRODMAQ + 24.03 REMMAQ Fuente: Estimaciones propias con base en los datos descritos en el Cuadro 1.

Como puede verse en los Cuadros 4 y 5, son tres las variables macroeconómicas que resultan

significativas para la separación de periodos de alto crecimiento económico y periodos de

bajo crecimiento: gasto de gobierno (impacto positivo), inversión (impacto negativo) y

consumo privado (impacto negativo). Estas variables mantienen su significancia (y el orden

de importancia) incluso cuando se estima el modelo ampliado con variables monetarias

(Modelo 2) y con variables laborales para la industria manufacturera (Modelo 3). Sin

embargo, el consumo privado deja de ser significativo cuando se incluye la productividad y

los salarios en la industria maquiladora (ambas variables tienen un impacto positivo y

significativo).

Son varios los aspectos a destacar de los resultados obtenidos. En primer lugar, podemos

inferir que los periodos de alto crecimiento del PIB en México son aquéllos en los que se tiene

un alto incremento en el gasto público, bajo incremento de la inversión (doméstica) y alto

incremento en el consumo privado. En segundo lugar, llama la atención el impacto negativo

de la inversión, pues se hubiera esperado un signo positivo para esta variable. La razón detrás

del signo puede ser la escasa inversión doméstica que se ha tenido en la década anterior

(resultado de altas tasas de interés y recuperación de la fuerte crisis de 1995), que ha

provocado que esta variable no pueda tener un impacto positivo sobre el crecimiento

Por otro lado, cabe destacar la importancia del sector maquilador en la industria mexicana. De

acuerdo a las estimaciones aquí presentadas, los periodos de alto crecimiento van

acompañados de fuertes incrementos en la productividad y las remuneraciones de la industria

maquiladora. La importancia de ésta se ha discutido ampliamente en la literatura reciente

sobre economía de México, pero, sin duda, es interesante resaltar la magnitud de esta

importancia, por encima de variables que tradicionalmente han sido considerado como

cruciales para el crecimiento.

La apertura de la economía y la inversión extranjera (directa y de cartera) son claros ejemplos

de este tipo de variables. Se ha argumentado extensamente en la literatura sobre México que

la apertura se iba a ver reflejada en incrementos del producto interno. Por otro lado, la teoría

de inversión extranjera relaciona la llegada de este tipo de capitales con el crecimiento de la

economía “recipiente”. De acuerdo a nuestras estimaciones, ninguna de estas dos hipótesis

pueden ser comprobadas. Los periodos de alto crecimiento del PIB en México no están

relacionados con una mayor apertura de la economía o con mayores flujos de inversión

extranjera.

V. DISCUSIÓN

El presente estudio aplica una novedosa técnica al estudio de los determinantes del

crecimiento en la economía mexicana. A través del análisis discriminatorio, es posible

observar si la separación propuesta en periodos de alto crecimiento del PIB y periodos de bajo

crecimiento está bien hecha y qué variables tienen un impacto sobre esta separación. El

análisis que aquí se presenta es novel para análisis macroecnómicos en México, por lo que

debe interpretarse con cuidado, a reserva de estudios posteriores en el área que refuercen lo

aquí encontrado.

Después de separar 58 observaciones trimestrales del PIB mexicano para el periodo 1990 –

2004, se proponen los dos grupos a analizar: Grupo 1 – periodos de alto crecimiento

económico y Grupo 2 – periodos de bajo crecimiento. Después de varificar la precisión

estadística de la separación planteada a través de cuatro modelos (básico, ampliado con

variables monetarias y ampliado con variables laborales para la industria manufacturera y

para la industria maquiladora), se obtienen resultados novedosos e interesantes.

De acuerdo a nuestras estimaciones, el gasto público y el consumo privado tienen un impacto

positivo sobre los períodos de alto crecimiento del PIB, mientras que la inversión (doméstica)

tiene un impacto negativo. Salvo el signo de la inversión, los signos del gasto y del consumo

son acordes a la teoría. El signo negativo de la inversión resulta inesperado y puede estar

motivado por la escasa inverisión que ha habido en México en años recientes.

Por otro lado, al ampliar el modelo empírico para considerar el mercado laboral de dos tipos

de industrias: manufacturera y maquiladora, se obtienen resultados que deben ser explorados a

detalle en trabajos posteriores. Mientras que los incrementos en los salarios y la productividad

en la industria manufacturera resultan no significativos para separar los periodos de alto

crecimiento económico de los periodos de bajo crecimiento, los incrementos en los salarios y

la productividad en la industria maquiladora tienen un impacto positivo y estadísticamente

significativo sobre dicha separación.

Como muchos análisis novedosos en la literatura económica, los resultados aquí descritos

crean mas interrogantes de las que resuelven. Esto resulta normal si se considera que este

trabajo plantea un ejercicio estadístico que no se había propuesto antes. En este sentido, es

necesario profundizar y ampliar las estimaciones aquí propuestas.

Dentro de las limitantes del presente estudio se pueden plantear al menos tres: no

consideramos la tasa de ahorro de la economía, que puede tener un impacto significativo

sobre el crecimiento; no se incluye la tasa de desempleo en las variables laborales (por falta

de datos fiables); no se hace un análisis mensual, que podría aportar nuevos elementos para

los determinantes del crecimiento. La incorporación de estas variables proporcionará, sin

duda, nuevas perspectivas para el análisis planteado en este estudio.

BIBLIOGRAFÍA

Aspe, P. (1993): Economic Transformation: the mexican way, Cambride, Mass., MIT Press.

Back, B., T. Laitinen, K. Sere y M. van Wezel (1996): Choosing bankruptcy predictors using

discriminant analysis, logit analysis and genetic algorithms, Turku Center for Computer

Science, Technical Report 40, September.

Banco de México: Estadísticas de la Economía Mexicana, en www.banxico.gob.mx.

Cooper, R.W. y R.M. Ulivi (1983): A disciminant analysis of hosuhold interest in personal

financial planning, Financial Planning Asociation, en www.fpanet.org.

Dornbusch, R. y A. Werner (1994): Mexico: Stabilization, Reform, and No Growth,

Brookings Papers on Economic Activity, 1.

Fujii, D. (2004): La Tecnología y el Éxito Industrial en México: Una Propuesta de División

Sectorial, Revista de Economía Mundial, 10-11.

Ibarra- Yunez, A. (2003): Spaghetti Regionalism or Strategic Foreign Trade: Some Evidence

for Mexico, NBER Working Paper 9692.

Kisielinska, J. y V. Skornik-Pokarowska (2004): Application of Discriminant Analysis to the

Evaluation and Forecasting of Economic Situation in Poland, Electronic Journal of Polish

Agricultural Universities 7 (2), Series Economics.

Loser, C. y E. Kalter (1992): Mexico: The Strategy to Achieve Sustained Economic Growth,

IMF Occasional Paper, 99.

Tornell, A., F. Westermann y L. Martinez (2004): Liberalization, Growth and Financial

Crises: Lessons from Mexico and the Developing World, Brookings Papers on Economic

Activity.

Manly, B. (1985): Multivariate Statistical Methods, Chapman & Hill, New York, U.S.

Sharma, S. (1996): Applied Multivariate Techniques, John Wiley & Sons, U.S.