Perú: proyecciones macroeconómicas al 2030

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PERÚ: PROYECCIONES MACROECONÓMICAS AL 2030

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Perú: proyecciones macroeconómicas al 2030Marzo 2019

2019

Perú: proyecciones macroeconómicas al 2030

Javier AbugattásPresidente del Consejo Directivo del CEPLANCentro Nacional de Planeamiento Estratégico

Bruno BarlettiDirector Ejecutivo del CEPLAN

Jordy Vílchez AstucuriDirector Nacional de Prospectiva y Estudios Estratégicos

Equipo técnico:Jorge Huapaya Diaz, José Nolazco Cama, Alberto del Aguila Alfaro, Hans Stehli Torrecilla, José Luis Vásquez Pérez.

Ilustración de portada: FreepikDiseño y diagramación: Elsa RodríguezCorrección de estilo: Grace Gálvez

Editado por:Centro Nacional de Planeamiento EstratégicoAv. Canaval y Moreyra 480, piso 11San Isidro, Lima, Perú(51-1) [email protected]© Derechos reservadosPrimera edición, marzo 2019

Índice

Índice 3

Lista de figuras 4

Lista de tablas 5

Presentación 6

Introducción 7

1. Revisión de literatura 9

2. Metodología 12

2.1. Modelo de proyecciones macroeconómicas 17 2.1.1. Bloque de variables exógenas 18 2.1.2. Bloque del PBI por el lado del gasto 20 2.1.3. Bloque del PBI por sectores productivos 21 2.1.4. Bloque de balanza de pagos 21 2.1.5. Bloque del PBI potencial y productividad 21 2.2. Limitaciones de las estimaciones 23

3. Hechos estilizados 24

4. Escenarios de proyección 31

4.1. Escenario base 31 4.2. Escenario de un choque negativo por el recrudecimiento de las tensiones comerciales 36 4.3. Escenario de materialización de la Política Nacional de Competitividad y Productividad 44

5. Conclusiones y recomendaciones 53

6. Referencias 54

7. Anexos 58

7.1. Fuentes de información 58 7.2. Estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) 59 7.3. Bloque de variables exógenas 61 7.4. Bloque del PBI por el lado del gasto 62 7.5. Bloque del PBI por el lado de los sectores productivos (I) 63 7.6. Bloque del PBI por el lado de los sectores productivos (II) 65 7.7. Balanza de pagos 66 7.8. PBI potencial y productividad 67 7.9. PBI por el lado del gasto, variación porcentual (escenario base) 69 7.10. PBI por el lado del gasto, porcentaje del PBI (escenario base) 70 7.11. PBI por el lado de sectores productivos (escenario base) 71

7.12. Balanza de pagos (escenario base) 72 7.13. Análisis de residuos 73 7.13.1. Prueba de raíz unitaria 73 7.13.2. Prueba de normalidad 73 7.13.3. Prueba de autocorrelación 73 7.13.4. Prueba de heterocedasticidad 74

Lista de figuras

Figura 1. Disyuntiva entre coherencia teórica de los modelos. 11Figura 2. Incremento del gasto público. 13Figura 3. Metas e instrumentos de la programación financiera. 13Figura 4. Proceso iterativo de la programación financiera. 14Figura 5. Relaciones entre bloques económicos1. 18Figura 6. Perú: socios comerciales (como porcentaje de la apertura comercial). 19Figura 7. Factores de crecimiento del PBI peruano (porcentaje de la variabilidad del crecimiento). 24Figura 8. Exportaciones de bienes y servicios (porcentaje del PBI). 25Figura 9. Grupos de exportaciones de bienes, 2018 (porcentaje de las exportaciones de bienes). 25Figura 10. Factores de crecimiento de la inversión privada (porcentaje de la variabilidad del crecimiento). 26Figura 11. Inversión privada y expectativas de inversión (variación porcentual real anual y porcentaje). 27Figura 12. Inversión privada y empleo urbano (variación porcentual real anual). 27Figura 13. Empleo urbano y consumo privado (variación porcentual real anual). 28Figura 14. Gasto público (porcentaje del PBI). 28Figura 15. PBI potencial (variación porcentual real anual). 29Figura 16. Productividad total de factores (variación porcentual real anual). 30Figura 17. China, América Latina y el Caribe, IPX (variación porcentual real anual, variación porcentual anual). 30Figura 18. Índice de precios de exportación (variación porcentual real anual). 37Figura 19. PBI socios comerciales (variación porcentual real anual). 37Figura 20. Inversión privada (variación porcentual real anual). 38Figura 21. Exportaciones de bienes y servicios (variación porcentual real anual). 38Figura 22. PBI (variación porcentual real anual). 39Figura 23. Balanza en cuenta corriente (porcentaje del PBI). 39Figura 24. PBI potencial (variación porcentual real anual). 40Figura 25. Contribución al crecimiento potencial: productividad total de factores (puntos porcentuales). 40Figura 26. Inversión pública (variación porcentual real anual). 45Figura 27. Inversión privada (variación porcentual real anual). 45Figura 28. PBI (variación porcentual real anual). 46Figura 29. Balanza en cuenta corriente (porcentaje del PBI). 46Figura 30. PBI potencial (variación porcentual real anual). 47Figura 31. Contribución al crecimiento potencial: productividad total de factores (puntos porcentuales). 47Figura 32. PBI (variación porcentual real anual). 51Figura 33. Inversión privada (variación porcentual real anual). 52Figura 34. Contribución al crecimiento potencial: productividad total de factores (puntos porcentuales). 52

Lista de tablas

Tabla 1. Programación financiera en el mundo. 16Tabla 2. Pesos para el cálculo de los deflactores de exportaciones e importaciones de bienes y servicios. 20Tabla 3. Proyección de principales indicadores macroeconómicos en el escenario base. 33Tabla 4. Proyección de principales indicadores macroeconómicos en el escenario de guerra comercial. 41Tabla 5. Proyección de principales indicadores macroeconómicos en el escenario de Política Nacional de Competitividad y Productividad. 48Tabla 6. Diagnóstico de residuos. 60Tabla 7. Definición de variables exógenas. 61Tabla 8. Definición de variables del bloque PBI por el lado del gasto. 62Tabla 9. Definición de variables del bloque PBI por el lado de los sectores productivos (I). 63Tabla 10. Definición de variables del bloque PBI por el lado de los sectores productivos (II). 65Tabla 11. Definición de variables de la balanza de pagos. 66Tabla 12. Definición de variables del PBI potencial y productividad. 67Tabla 13. PBI por el lado del gasto (variación porcentual real anual). 69Tabla 14. PBI por el lado del gasto (porcentaje del PBI). 70Tabla 15. PBI por el lado de sectores productivos (variación porcentual real anual). 71Tabla 16. Balanza de pagos (porcentaje del PBI). 72Tabla 17. Prueba de raíz unitaria – Dickey Fuller aumentado. 73Tabla 18. Prueba de normalidad – Jarque-Bera. 73Tabla 19. Prueba de autocorrelación – Breusch-Godfrey. 73Tabla 20. Prueba de heterocedasticidad – Breusch-Pagan. 74

Presentación

Una de las funciones especiales del CEPLAN1 en materia de prospección es identificar y definir escenarios estratégicos futuros con base en estudios prospectivos y del análisis integral de la realidad y del entorno internacional. Este análisis permite contar con una perspectiva de largo plazo con la cual es posible identificar potenciales riesgos y oportunidades y, sobre todo, faculta el diseño de estrategias para el logro de objetivos nacionales de una forma más proactiva.

Con este objetivo, este estudio utiliza el modelo de programación financiera para evaluar el desempeño de las principales variables macroeconómicas, proyectando su comportamiento no solo en el corto plazo (como son los horizontes usualmente considerados por otras instituciones del sector público y privado que también realizan proyecciones); sino al mediano y largo plazo, considerando como horizonte temporal el año 2030.

Asimismo, se plantean y analizan tres escenarios, bajo distintos supuestos: (i) escenario base, el cual considera que las condiciones de la economía mundial y nacional se mantienen o no sufren cambios bruscos; (ii) escenario asociado a un choque negativo, el cual asume para los próximos meses un recrudecimiento del conflicto comercial entre Estados Unidos y China por lo que el crecimiento económico se ve afectado; y (iii) un escenario asociado a la efectiva implementación de la Política Nacional de Competitividad y Productividad, reflejado en un mayor impulso de la inversión pública y privada.

Cabe resaltar que el documento ha sido elaborado durante el primer trimestre de 2019, por lo que las estimaciones y proyecciones se basan en información disponible hasta dicho periodo. Por ello, aunque la perspectiva que busca brindar este estudio es principalmente de mediano y largo plazo, es necesario actualizar, por lo menos semestralmente, los supuestos e información que se consideran como insumos del modelo. Así, a esta primera publicación del 2019, seguirá un reporte de actualización en octubre, siendo el propósito de la Dirección Nacional de Prospectiva y Estudios Estratégicos del CEPLAN proveer en adelante regularmente estos estudios con la periodicidad indicada.

1 Artículo 10. Funciones del CEPLAN. Decreto Legislativo Nº 1088 Ley del Sistema Nacional de Planeamiento Estratégico y del Centro Nacional de Planeamiento Estratégico

La implementación de reformas estructurales durante la década de los noventa marcó un precedente en el ciclo de la economía peruana. Los cambios orientados principalmente a la apertura comercial, el desarrollo de mercado de capitales y financiero, y la política fiscal y monetaria transformaron al Perú en una economía pequeña y abierta, lo que quiere decir que su dinamismo se ve altamente afectado por el entorno internacional, y en particular, expuesta a los efectos de las fluctuaciones económicas de sus socios comerciales (Calderón y Didier, 2009; Lane y Melesi-Ferreti, 2010).

Al respecto, el principal hecho estilizado de dependencia de la economía peruana al entorno internacional es que más del 50% de la variabilidad del crecimiento del PBI peruano está asociado a factores externos2, lo cual da pie a uno de los desafíos más difíciles con los que lidian los formuladores de política y planificadores: dimensionar los efectos de choques externos negativos o positivos. De igual manera, resulta importante conocer la dimensión de los choques internos y la materialización de implementaciones de política económica (ya sean coyunturales o reformas estructurales). Por tales motivos, surge la necesidad de elaborar un modelo de proyecciones macroeconómicas que sea una herramienta útil y efectiva en la búsqueda de mejorar la toma de decisiones y la formulación de políticas y planes.

Bajo este contexto, surge una pregunta: ¿qué horizontes de proyección deben considerarse para una mejor toma de decisiones? En la actualidad, las proyecciones de variables macroeconómicas para la economía peruana por parte de entidades públicas o privadas (locales o extranjeras) se encuentran en un rango de dos a cinco años3. La decisión de tener un horizonte de proyección de corto plazo es razonable, ya que se puede contar, sobre todo, con un mayor grado de certidumbre sobre posibles cambios en el dinamismo de la economía tanto local como internacional. Sin embargo, una perspectiva de largo plazo, aunque presenta una mayor incertidumbre en la medida que el horizonte es más largo, permite la identificación de potenciales problemas y oportunidades; y lo más importante es que se pueden plantear estrategias para el logro de objetivos nacionales de una forma más proactiva (a través de reformas estructurales) que reactiva (mediante políticas coyunturales).

En ese sentido, el presente estudio desarrolla proyecciones de los agregados macroeconómicos al 2030 mediante la utilización de un modelo de proyecciones macroeconómicas, el cual permite: i) vincular las variables macroeconómicas tanto en el corto como en el mediano o largo plazo, ii) plantear escenarios de proyección, y a su vez, iii) enriquecer el nivel de discusión y retroalimentación con otras instituciones que realizan investigaciones macroeconómicas.

Respecto de su composición, el modelo cuenta con los siguientes bloques económicos: i) variables exógenas, ii) PBI por el lado del gasto, iii) PBI por el lado de sectores productivos, iv) balanza de pagos, y v) PBI potencial y productividad. No se consideran los bloques monetario y fiscal, al menos en esta primera versión del modelo, porque dichos bloques son de mayor utilidad para el diseño de políticas económicas en comparación con fines de proyecciones bajo distintos escenarios.

La principal ventaja de este modelo es que se puede calificar como uno de tipo híbrido al ser una aplicación más pragmática del marco metodológico del modelo de programación financiera, explicado más adelante. Además, los modelos de este tipo han ganado relevancia en la aplicación de políticas económicas, a pesar

2 Ver Nolazco, Lengua-Lafosse y Céspedes (2016) y el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF, 2016).3 Ver Marco Macroeconómico Multianual, MEF; Reporte de Inflación, BCRP; Perspectivas de la Economía Mundial (WEO, por sus siglas en inglés), Fondo Monetario Internacional (FMI); entre otros.

Introducción

de su inferioridad de coherencia teórica respecto a los modelos dinámicos, estocásticos de equilibrio general (DSGE). Ello debido, en gran parte, a que los modelos de tipo híbrido pueden ser i) modificados o aumentados relativamente fácil de acuerdo con el problema, ii) permiten realizar diversas simulaciones y/o análisis de sensibilidad, y iii) se ajustan bien con los datos. Asimismo, se aprovecha la ventaja de las interrelaciones contables propias de la programación financiera para potenciarlo con la incorporación de modelos de series de tiempo para variables claves (relaciones analíticas) y una perspectiva de largo plazo (estimación del PBI potencial y productividad total de factores).

En lo que refiere a las proyecciones, la presente investigación analiza tres escenarios. El primero es el denominado escenario base, donde las condiciones a marzo de 2019 se mantienen (o no sufren mayor alteración), considerando que el escenario internacional no mejora en el corto plazo, y paralelamente se observa una ausencia en la implementación de reformas estructurales. Al poseer una perspectiva de largo plazo, los resultados hacia al final del horizonte de proyección pueden verse afectados por choques o implementación de políticas. En ese sentido, se plantea un segundo escenario asociado a un choque negativo a raíz del recrudecimiento de las tensiones comerciales entre Estados Unidos y China, que representa un escenario desfavorable respecto del escenario base, y un tercer escenario que basado en la implementación efectiva del Plan Nacional de Competitividad y Productividad resulta ser un escenario favorable respecto del escenario base.

Para el escenario base, se estima un crecimiento del PBI de alrededor de 3,6% para el 2019. Este valor se encuentra en concordancia con las cifras publicadas por distintas entidades tanto locales como internacionales entre el 2018 y 2019. En efecto, el Fondo Monetario Internacional (FMI) revisó su proyección de crecimiento de la economía peruana a 3,9% en abril del 2019 respecto del 4,1% proyectado en octubre del 2018; mientras que la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal) dejó sin cambios su proyección en abril respecto de diciembre del año previo en 3,6%. Esta misma acción se presentó en el Reporte de Inflación del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) de marzo, pero con una tasa del 4,0%.

Por su parte, las áreas de estudios económicos de los bancos comerciales, en sus reportes, proyectan un crecimiento que fluctúa entre 3,7% y 4,0% para el 2019: el Banco de Crédito del Perú (BCP), en marzo, mantuvo su proyección de 3,7%; mientras que el banco BBVA Continental, en enero, proyectaba una tasa de 4,0%; y el Scotiabank, en marzo, indicó una tasa de 3,9%. Asimismo, los resultados de la encuesta de expectativas macroeconómicas, elaborada por el BCRP, presentan que la proyección de crecimiento durante los primeros tres meses se encuentra fluctuando entre 3,8% y 3,9%.

En los siguientes tres años, se espera un mayor dinamismo en el crecimiento económico, aunque de una manera paulatina, al alcanzar tasas de 4,0%, 4,2% y 4,5%. Estas tasas se logran gracias a un mayor dinamismo de la demanda interna privada, en particular de la inversión privada, después de la estabilización paulatina del panorama local e internacional. A partir del 2023, se alcanzarían tasas mayores al 4,5%, lo cual supera el crecimiento promedio del PBI en el periodo 1950-2018 (4,0%), para converger en un 5,0% cerca del 2030. Dicho crecimiento se alinearía con el crecimiento potencial que se alcanzaría por esos años, en un contexto donde apenas se materializarían las reformas estructurales del Plan Nacional de Competitividad y Productividad, orientadas a apuntalar el crecimiento de largo plazo de la economía.

El resto del documento está organizado de la siguiente manera: en la sección 1 se presenta la revisión de literatura, donde se aborda la importancia de los modelos macroeconómicos y los distintos objetivos que persiguen. En la sección 2 se explica el marco metodológico que se emplea en el documento de investigación. En la sección 3 se muestran los hechos estilizados de la economía peruana, los cuales sirven como sustento para la validación del modelo de proyecciones utilizado para este estudio. En la sección 4 se plantean los distintos escenarios proyectados y sus respectivos resultados. Finalmente, en la sección 5 se presentan las conclusiones.

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1. Revisión de literatura

Durante los primeros años del siglo pasado, la hegemonía de los círculos económicos pertenecía a los economistas neoclásicos, los cuales argumentaban que cualquier intervención por parte del Estado (política económica) con la intención de subsanar los desvíos del producto de su nivel potencial conllevaría a que el funcionamiento de la economía se vea mermado. Ante esa premisa, Keynes (1936) argumentó que la teoría ortodoxa era incapaz de resolver, incluso identificar, los problemas que causaron la gran depresión de 1929, al ser este un problema de insuficiencia de gasto agregado que se resolvería mediante políticas públicas. Es así que, a partir del postulado de Keynes, contrario a lo que argumentaban los neoclásicos, se le otorga un rol relevante a la política económica en pro de alcanzar el crecimiento potencial, usando los modelos macroeconómicos como herramientas de análisis.

En ese sentido, un modelo macroeconómico se puede definir como una herramienta de análisis que puede ser lógica, matemática o computacional, y que puede servir para distintos propósitos a pesar de sus ventajas y desventajas (Blanchard, 2017). Además, Hara, Ichiue, Kojima, Nakamura y Shirota (2009) los definen como herramientas efectivas en el proceso de proyección, en la medida en que establecen los fundamentos anticipados para la toma de decisiones concernientes en materia de política económica e ilustran las relaciones económicas basadas en un marco metodológico dado.

Ya que los modelos simplifican las relaciones complejas entre un gran número de variables, presentan las siguientes ventajas: (i) mayor entendimiento de los mecanismos económicos, (ii) proveen un lenguaje común de discusión y (iii) pueden ser usados para la simulación de distintos supuestos en la evaluación de shocks positivos o negativos. Además, Pescatori y Zaman (2011) mencionan la importancia de los modelos macroeconómicos en el proceso de proyección, resaltando la necesidad de saber el probable sendero de los principales indicadores económicos tales como inflación, producto o desempleo ante cambios en la política económica.

Cabe indicar que si bien, estrictamente hablando, no se necesita de un modelo de proyecciones para discutir hacia dónde se dirige la economía, el uso de un modelo de proyección tiene el beneficio de elevar la discusión a un nivel científico y sistemático (Pescatori y Zaman, 2011). Sin embargo, también hay que tener en cuenta que los modelos, aunque son herramientas eficientes para las proyecciones, no pueden describir completamente la realidad. Por lo tanto, la conformación de las proyecciones también se beneficia de los juicios basados en la pericia. Los juicios pueden proveer un rango amplio de información que los modelos no pueden realizar. En ese contexto, el uso balanceado de modelos y juicios es esencial para realizar proyecciones (Hara et al., 2009).

Ilustración: Freepik

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En un discurso dado por el exgobernador del Sistema de Reserva Federal de Estados Unidos (FRB, por sus siglas en inglés), este le atribuyó gran parte del éxito de sus proyecciones a la utilización de su pericia y la de sus colegas: “Los modelos capturan las regularidades históricas, identifican los supuestos claves que deben ser hechos para condicionar la proyección, plasman estimaciones de los efectos de acciones de política pasadas y futuras sobre la economía y proveen un enfoque riguroso para aprender de los errores pasados. Yo atribuyo mucho del éxito de las proyecciones a mí mismo y mis compañeros […] en la forma en la cual nos permitimos ajustar nuestro modelo con nuestro juicio al hacer proyecciones” (Meyer, 1997).

En cuanto a su capacidad para representar la realidad, los modelos no pueden describirla completamente a pesar de su utilidad y los innumerables aportes para la academia y la gestión pública. Es innegable que estos mismos han fallado al momento de predecir e incluso dimensionar los efectos adversos de fenómenos económicos, como lo acontecido por la crisis financiera internacional del 2009. De hecho, esto no es una problemática nueva en la historia de la macroeconomía, ya que ha pasado durante la gran depresión de 1929 y la crisis del petróleo de 1970, por mencionar algunas. Sin embargo, gracias al surgimiento de estos episodios es que este campo de la economía evoluciona y se mejora a sí misma, tal como argumenta Lucas (1976), quien sostiene que los cambios en la política económica podrían afectar los comportamientos racionales de los agentes económicos. Es así que, a partir de esta revolución, los modelos macroeconómicos deben reunir las siguientes características: i) especificar las restricciones presupuestarias de hogares, tecnología de las empresas y restricciones de recursos del total de la economía; ii) especificar las preferencias de los hogares y objetivos de las empresas; iii) asumir el comportamiento anticipado por parte de las empresas y hogares; iv) incluir choques que las empresas y hogares enfrentan; y v) modelar el total de la economía (Kocherlakota, 2009).

En consecuencia, surgieron los conocidos modelos de equilibrio general dinámico estocástico (DSGE, por sus siglas en inglés), que a pesar de que cumplen con lo requerido para considerarlos adecuados tienen un grave problema. En la mayoría de casos son complicados de resolver y presentan graves deficiencias al momento de proyectar debido a las limitaciones computacionales (Kocherlakota, 2009). En otras palabras, a pesar de que los modelos DSGE representan una metodología que incorpora recientes desarrollos teóricos, no cumplen con necesidades prácticas de política económica, lo cual se reflejó en que no hayan jugado ningún rol importante en materia de toma de decisiones. Es por ello que, durante los últimos años, un enfoque de modelos múltiples llamado conjunto de modelos o modelos de tipo híbrido se ha vuelto popular. En efecto, el FRB, el Banco Central Europeo (BCE) y muchas otras instituciones usan modelos híbridos, los cuales tienen un enfoque que se aboca al uso de múltiples modelos para distintos propósitos, incluyendo la validación de robustez en las proyecciones (Hara et al., 2009).

Además, si bien los modelos de tipo híbrido son inferiores a los modelos DSGE en coherencia teórica, estos permiten la conducción de la política económica, ya que permiten lo siguiente: i) ser modificados o aumentados relativamente fácil de acuerdo con el problema, ii) realizar diversas simulaciones o análisis de sensibilidad, y iii) se ajustan bien con los datos (Hara et al., 2009) (ver figura 1).

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Figura 1. Disyuntiva entre coherencia teórica de los modelos.Nota. Adaptado de Pagan (2003).

Coherencia empírica

DSGE

Cohe

renc

ia te

óric

a Híbridos

Series de tiempo

Foto: Admiral Markets

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2. Metodología

El marco metodológico que sustenta el modelo de proyecciones macroeconómicas es la programación financiera, el cual se puede clasificar dentro de los modelos híbridos al ser del tipo top-down, ya que enfatizan el proceso de desagregación desde un núcleo hacia diferentes módulos o subsistemas (Panigo y Toledo, 2007). Es importante recalcar que la programación financiera representa una aplicación práctica de la macroeconomía en un horizonte de corto plazo, en el cual a partir de un plan macroeconómico coordinado (políticas fiscales y monetarias coordinadas) se afecta principalmente a la demanda agregada para restaurar o mantener dos grandes bloques en equilibrio: (i) el interno y (ii) el externo de la economía. Para el primer bloque, implica tasas de crecimiento satisfactorias en línea con la producción potencial y la ausencia de presiones inflacionarias; mientras que para el segundo bloque significa una posición sostenible de la balanza de pagos, lo cual es un déficit de cuenta corriente que puede ser financiado en el mediano plazo por flujos netos de capital (Croce, Da Costa y Juan-Ramón, 2002; Da Costa y Juan-Ramón, 2011).

Es preciso señalar que el restablecimiento o mantenimiento tanto del equilibrio interno como externo es lo que plantearon en sus trabajos de los años setenta los economistas Robert Mundell y Marcus Fleming. Estos trabajos confluyeron en el conocido modelo Mundell-Fleming, el cual a su vez es una extensión del modelo IS-LM4 para una economía abierta con distintos regímenes cambiarios.

Para ilustrar este punto, a continuación se describen los cambios que ocasiona un aumento del gasto público, considerando en el modelo imperfecta movilidad de capitales y tipo de cambio flexible. En la figura 2 se muestra que en primera instancia un aumento del gasto público desplaza a la derecha la curva IS, lo cual genera un superávit de la balanza de pagos (el rendimiento de los bonos locales es mayor a los extranjeros), por lo que ingresan capitales a la economía local. Posteriormente, en un contexto de tipo de cambio flexible, la moneda local se aprecia. Esto, a su vez, desplaza las curvas de balanza de pagos (BP) y la IS a la izquierda, lo que ocasiona que esta última no regrese a su posición inicial dada la imperfecta movilidad de capitales.

4 Las siglas IS se refieren a inversión y ahorro, por sus traducciones en inglés (investment and saving); mientras que LM significa liquidez y dinero (liquidity and money).

Foto: Agencia Peruana de Noticias Andina

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Figura 2. Incremento del gasto público.Nota. Elaboración CEPLAN.

Respecto a los programas financieros, según Croce et al. (2002), generalmente están constituidos por cinco tipos de variables clasificadas como instrumentos, metas operacionales, metas intermedias, metas finales e indicadores. Estas variables se vinculan ante la necesidad de poder suplir los largos rezagos y la relación indirecta que existe entre los instrumentos y metas finales. En otras palabras, el uso de metas operacionales e intermedias busca asegurar que las medidas de política económica, a través de la ejecución de instrumentos, se reflejen en las metas finales gracias a la relación más estrecha y estable de estos grupos de variables con los objetivos finales de política. Por otro lado, el rol de los indicadores es proveer de información sobre los movimientos de las metas finales y así indicar la necesidad de implementar nuevas medidas (ver figura 3).

Figura 3. Metas e instrumentos de la programación financiera.Nota. Adaptado de Croce et al. (2002).

Desde un punto de vista operativo, Da Costa et al. (2011) indican que la programación financiera es un proceso iterativo de dos etapas (ver figura 4). En la primera, se realiza un diagnóstico macroeconómico con los datos históricos y se simula un escenario base (ver la figura 4), los cuales juegan un rol importante para la identificación de desequilibrios al no haber cambios en las políticas económicas. Además, respecto al escenario base, se deben considerar las variables exógenas (ver las variables exógenas de la figura 4) y a priori se debe contar con estimaciones del valor de algunas variables básicas (ver las variables básicas de la figura 4).

En una segunda etapa, con las conclusiones del diagnóstico macroeconómico y el escenario base, se diseña el escenario de programación financiera, considerando la clasificación de variables expuestas en el párrafo

i

Y

i0

i2

Y0 Y2=Y*

0

12

IS0

IS1

IS2

LM0

BP0

BP1

Instrumentos

• Tasas impositivas• Gasto público discrecional• Operaciones de mercado abierto

Metas operacionales

• Tasa de interés de corto plazo• Reservas bancarias del sistema

�nanciero en el banco central• Flujo de tesorería

Metas intermedias

• Tasa de interés de mercado• Agregados monetarios• Dé�cit �scal• Tipo de cambio

Metas �nales

• Crecimiento del PBI• In�ación

Indicadores

• Expectativas de in�ación• Pendiente de la curva de

rendimiento• Precio de los productos

primarios

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anterior, que implica determinar: (i) las metas operativas, (ii) las metas intermedias y los instrumentos que se utilizarán, (iii) los indicadores de desempeño adecuados y (iv) las metas finales (objetivos de política). En este caso, las fases (en orden) son las siguientes:

a. Se establecen las metas fiscales y monetarias, y las políticas apropiadas para alcanzar estas metas.

b. Sobre la base de las políticas seleccionadas, las variables exógenas, las ecuaciones estimadas de comportamiento y las interrelaciones entre sectores, se proyectan los valores de las variables principales para cada sector (ver el escenario de programación financiera y las proyecciones de la figura 4).

c. Se evalúa que las proyecciones deben ser coherentes y compatibles entre sí.

d. En el caso de que no sean satisfechos algunos o todos los criterios de evaluación (ver “No” en la figura 4), se lleva a cabo una segunda iteración con modificaciones en los supuestos, las metas o las políticas (en la práctica se necesita de varias iteraciones para lograr la consistencia y coherencia).

e. Una vez satisfechos todos los criterios de evaluación (ver “Sí” en la figura 4), se acaba el proceso iterativo y se tiene el escenario de programación financiera que regirá para el periodo seleccionado, el cual se comunica al público.

Figura 4. Proceso iterativo de la programación financiera.Nota. Tomado de Da Costa et al. (2011).

Respecto a las relaciones contables, las cuentas nacionales, mediante la balanza de pagos, incluyen un resumen de las transacciones de la economía nacional con el resto del mundo. En efecto, la brecha entre la inversión bruta interna (I) y el ahorro nacional bruto (Sn) se financia con ahorro externo (Se); este último equivalente al negativo del saldo en la cuenta corriente de la balanza de pagos con signo cambiado:

It - Snt=Set [1]

La relación entre balanza de pagos, las cuentas del ingreso y producto nacional puede derivarse a partir de la definición de ahorro nacional bruto (Sn). El mismo corresponde a la parte no consumida del ingreso y así puede ser obtenido por la diferencia entre el ingreso nacional disponible bruto (INDB) y el consumo total (C5).

Snt = INDBt - Ct [2]

5 El consumo total está conformado por el consumo privado y por el consumo público.

Diagnóstico macroeconómico

Variables básicas Variables exógenas

Crecimiento del PBI real, in�ación, tipo decambio real, estrategia monetaria, �scal y tipode cambio.

Nivel de endeudamiento, otras restricciones,entorno internacional, in�ación y tasa deinterés externos y algunos �ujos de la cuenta�nanciera

Escenario programación �nanciera

Sector real Sector �scal Sector monetario Sector externo

Proyecciones

¿Coherencia contable y de comportamiento?¿Financiamiento adecuado y apropiado? ¿Logro deobjetivos / metas? ¿Riesgos bajos?

SíNoContinuar iteración Comunicación al público

Seguimiento del programa, recti�cación si fuese necesario

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Como se sabe, el INDB se deriva del PBI agregándosele algebraicamente los ingresos netos de factores en el exterior (Yf) y las transferencias netas del exterior (TRf).

INDBt = PBIt + Yft + TRft = Ct + It + Xt -Mt + Yft + TRft [3]

De la misma manera, se define el ahorro externo (Se) como el negativo del saldo de la cuenta corriente de la balanza de pagos. Por lo tanto, la expresión [3] es equivalente a:

It - (INDBt - Ct) = - (Xt - Mt + Yft + TRft) = Set [4]

Esto representa una transformación de la expresión fundamental de cuentas nacionales. Esta igualdad establece una relación entre las cuentas nacionales y la balanza de pagos. Cuando la inversión interna bruta excede al ahorro nacional bruto, será necesario financiar la diferencia a través del ahorro externo, lo que genera déficit en la cuenta corriente de la balanza de pagos. En el caso contrario, cuando el ahorro nacional bruto es mayor que la inversión interna bruta, el resultante superávit de la cuenta corriente de la balanza de pagos representa la contribución del ahorro del país al financiamiento de la inversión del resto del mundo.

Además de utilizarse las estadísticas de las finanzas públicas para cuantificar la contribución del sector público no financiero al consumo, a la inversión y al ahorro nacional bruto en las cuentas nacionales, estas permiten derivar los mismos conceptos en relación con el sector privado. A su vez, nos permite ver la contribución respectiva del sector público y del sector privado en el saldo de las transacciones no financieras.

Para ello, resulta conveniente subdividir esta expresión para mostrar explícitamente la contribución del sector público y del sector privado al ahorro y a la inversión total de la economía. A partir de [4]:

INDBt - Ct - It = - Set [5]

De la obtención de [5]:

INDBt + INDBgt - INDBgt - Cpt - Cgt - Ipt - Igt = - Set [6]

Donde, INDBg representa el ingreso disponible bruto del sector público, Cp es el consumo privado, Cg indica el consumo público e Ip6 e Ig son la inversión privada e inversión pública, respectivamente.

Definiendo:

INDBpt = INDBt - INDBgt [7]

Y reordenando [6]:

(INDBpt - Cpt) - Ipt + (INDBgt - Cgt) - Igt= - Set [8]

Lo cual resulta en la identidad de brechas:

(Spt - Ipt) + (Sgt - Igt) = - Set [9]

El primer término en paréntesis representa la brecha privada, mientras que el segundo término es el superávit (déficit) del sector público.

Las características de las relaciones contables llevan a que el modelo de programación financiera sea un sistema interrelacionado, lo cual, a nivel teórico, permite que se pueda simular en un modelo

6 Esta inversión privada contiene la variación de existencias.

16


macroeconométrico global. Al respecto, Croce et al. (2002) mencionan que este procedimiento presenta varios problemas relacionados con la limitada disponibilidad de información (i) en la especificación e implementación del modelo, (ii) en el procedimiento de estimación econométrica, (iii) en las proyecciones de las variables exógenas, (iv) en la estabilidad de relaciones de comportamiento, que puede no ser cierta más allá del periodo de la muestra o puede no ser cierta bajo políticas diferentes (la llamada crítica de Lucas).

Debido a ello, las adaptaciones en formas más pragmáticas, con búsqueda de distintos objetivos (materia de estudio o aplicaciones de política), se han desarrollado alrededor del globo, sobre todo en economías emergentes (ver tabla 1 para algunos ejemplos).

Tabla 1 Programación financiera en el mundo

Institución Documento de trabajo Año Autores País de aplicación

Academia Rumana, Instituto para la Proyección Económica

A Financial Programming Model - Representative Indicators and Scenarios

2013Stanica, Nicolae Cristian

Rumania

Fondo Monetario Internacional

Programación financiera: Fundamentos teóricos y aplicación práctica al caso de Costa Rica

2011Da Costa, Mercedes; Juan-Román, Hugo

Costa Rica

Banco Central de Reserva del PerúEl Sistema de Proyección del BCRP

2009 Montoro, Carlos Perú

Ministerio de Economía y Finanzas del Perú

Aplicación empírica

Banco Nacional de Bulgaria

Macroeconomic Model of International Monetary Fund and the World Bank (Analysis Theoretical Approaches and Evaluation their Effective Implementation in Bulgaria)

2001 Yotzov, Victor Bulgaria

Fondo Monetario InternacionalProgramación financiera: métodos y aplicación práctica al caso de Colombia

2000Croce, Enzo; Da Costa, Mercedes; Juan-Ramón, Hugo

Colombia

Nota. Elaboración CEPLAN.

Foto: elpolitico.com

17


2.1. Modelo de proyecciones macroeconómicasDebido a adaptaciones más pragmáticas del modelo de programación financiera, incluso en el Perú por parte del Banco Central de Reserva (BCRP) y el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF), es que este trabajo de investigación busca desarrollar un modelo de proyecciones macroeconómicas que le permita vincular las variables macroeconómicas tanto en el corto como en el mediano y largo plazo, plantear escenarios de proyección y, a su vez, enriquecer el nivel de discusiones y retroalimentación con otras instituciones que realizan análisis macroeconómicos.

Incluir una perspectiva de largo plazo se explica debido a que en la actualidad las proyecciones de variables macroeconómicas para la economía peruana, ya sea por parte de entidades públicas o privadas (locales o extranjeras), se encuentran en un rango de dos a cinco años7. La decisión de tener un horizonte de proyección de corto plazo es razonable, ya que se puede contar, sobre todo, con un mayor grado de certidumbre sobre posibles cambios en el dinamismo de la economía tanto local como internacional. Sin embargo, una perspectiva de largo plazo, aunque presenta una mayor incertidumbre en la medida en que el horizonte es más largo, concede la identificación de potenciales problemas y oportunidades, y sobre todo plantea estrategias para el logro de objetivos nacionales de una forma más proactiva (reformas estructurales) que reactiva (políticas coyunturales).

Es así que el modelo de proyecciones macroeconómicas desarrollado en el presente estudio aprovecha la ventaja de las interrelaciones contables propias de la programación financiera, potenciado con la incorporación de modelos de series de tiempo para variables claves (relaciones analíticas) y una perspectiva de largo plazo (estimación del PBI potencial y productividad total de factores). En lo que respecta a los modelos de series de tiempo, se utiliza el método de estimación de mínimos cuadrados ordinarios (MCO8) corregidos por errores estándar robustos, en busca de modelos con la mejor especificación en base a la teoría, la experiencia empírica y la disponibilidad de datos.

Dadas estas especificaciones, el modelo de proyecciones macroeconómicas cuenta con los siguientes bloques económicos: i) variables exógenas, ii) PBI por el lado del gasto, iii) PBI por el lado de sectores productivos, iv) balanza de pagos y v) PBI potencial y productividad (ver figura 5). No se consideran los bloques monetario y fiscal, al menos en su primera fase, porque estos son de mayor utilidad para la implementación de políticas económicas que para trabajos de proyección.

7 Ver Marco Macroeconómico Multianual (MEF), Reporte de Inflación (BCRP), Perspectivas de la Economía Mundial (WEO, por sus siglas en inglés), Fondo Monetario Internacional (FMI); entre otros.

8 Ver anexo 1 para más detalles.


18


Figura 5. Relaciones entre bloques económicos.Nota. Elaboración CEPLAN.

2.1.1. Bloque de variables exógenasConsidera la información del crecimiento mundial, cotizaciones internacionales, inflación externa (π*) y variables financieras. Es preciso mencionar que, dentro del crecimiento mundial, un subgrupo de alto interés para explicar el dinamismo de la economía nacional es el crecimiento de nuestros socios comerciales. En particular, los actuales socios comerciales9 son producto del nuevo ordenamiento de la economía global, donde países emergentes han ganado importancia, en términos de participación, en el crecimiento mundial. Muestra de ello es que Estados Unidos, a pesar de ser un importante socio comercial del Perú, ha dejado el primer lugar que tuvo en la década de 1990. Asimismo, países europeos fueron desplazados por países asiáticos y otros países latinoamericanos (ver figura 6).

9 A partir de la apertura comercial (exportaciones más importaciones) del Perú, se determinan los 20 principales socios comerciales para el 2017.

VARIABLES EXÓGENAS

GASTO

SECTORES PRODUCTIVOS

BALANZA DE PAGOS

Tipo de cambio

In�ación

Inversión privada

Consumo privado

Gasto público

Exportaciones

Importaciones

Expectativas de inversión Empleo urbano

Materias primas

Sectores no primarios

Sectores primarios

Cuenta de capitales

Cuenta corriente

PBI POTENCIAL

Términos de intercambio

Crecimiento mundial

Mercados �nancieros

Foto: imagensemanal.com

19


Figura 6. Perú: socios comerciales (como porcentaje de la apertura comercial).Nota. Elaboración CEPLAN a partir de datos del BCRP.

Para el cálculo de la tasa de crecimiento agregada de los socios comerciales, se recurre a la suma-producto, que considera la participación de cada uno de los países en la apertura comercial del Perú y las tasas de crecimiento individual.

Por otra parte, se incluye la información del Perú referente a inflación (π), tipo cambio nominal (e), índice de precios de exportación (IPX), índice de precios de importación (IPM), términos de intercambio10 (TI) y deflactores de exportaciones e importaciones de bienes y servicios. Sobre estos últimos, cabe indicar que resultan de calcular las tasas de crecimiento de los deflactores tanto de los bienes importados y exportados como de los servicios:

a) Primero, se calcula la tasa de crecimiento del deflactor de bienes importados a través de la siguiente fórmula:

b) Segundo, se calcula la tasa de crecimiento del deflactor de servicios importados mediante la siguiente fórmula:

c) Tercero, se calcula la tasa de crecimiento del deflactor de bienes exportados con la siguiente fórmula:

10 Los términos de intercambio son el resultado del ratio entre el índice de precios de exportación y el índice de precios de importación multiplicado por cien.

0,7

0,7

0,8

1,2

1,6

1,6

2,2

2,4

2,6

2,6

2,7

2,8

3,0

3,3

3,5

3,5

3,8

4,8

17,7

24,4

��

��

��

��

� ��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

� ��

��

1 + 1 + − 1 100tasa de crecimiento de e

100 * *[10]tasa de crecimiento del IPM

100


100 * *[11]tasa de crecimiento del π

100*


100 * *[12]tasa de crecimiento del IPX

100

20


Luego de la obtención de estos resultados y al considerar los ponderadores del 2007 para bienes y servicios de exportación e importación (ver tabla 2), se procede al cálculo de una suma-producto para finalmente tener como resultados los deflactores de exportaciones e importaciones de bienes y servicios (ver ecuaciones 13 y 14).

Tabla 2 Ponderadores para el cálculo de los deflactores de exportaciones e importaciones de bienes y servicios

Bienes Servicios

Exportaciones 0,92 0,08

Importaciones 0,82 0,18

Nota. Elaboración CEPLAN adaptado de INEI (2014).

Tasa de crecimiento deflactor de exportaciones

= 0,92 * tasa de crecimiento deflactor de exportaciones de bienes [13]

+ 0,08 * tasa de crecimiento deflactor de exportaciones de servicios

Tasa de crecimiento deflactor de importaciones

= 0,82 * tasa de crecimiento deflactor de importaciones de bienes [14]

+ 0,18 * tasa de crecimiento deflactor de importaciones de servicios

Cabe indicar que los datos recogidos en esta sección sirven como insumos para los modelos econométricos y para los cálculos de los valores nominales de los componentes del PBI.

2.1.2. Bloque del PBI por el lado del gastoSe encuentran los valores reales y nominales de todos los componentes del PBI por el lado del gasto. Incluye la demanda interna privada (consumo e inversión privada), gasto público (consumo e inversión pública) y el sector externo (exportaciones e importaciones de bienes y servicios). Además, se presenta la información de sentimiento empresarial11 y empleo urbano de Lima Metropolitana. Es preciso mencionar que, a partir de las relaciones de las expectativas de inversión, y por ende de la inversión privada que se menciona en la sección de hechos estilizados, se gatilla el círculo virtuoso de inversión privada-empleo-consumo privado. Asimismo, la demanda interna privada repercute en las importaciones; mientras que las exportaciones guardan relación con el crecimiento del PBI de los socios comerciales y el crecimiento del PBI primario.

11 Los indicadores de sentimiento empresarial son expectativas de inversión a seis meses y expectativas de contratación a seis meses.


21


2.1.3. Bloque del PBI por sectores productivosPara este bloque se presentan los sectores productivos que conforman el PBI, según la división tanto del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) como la del BCRP. Esta división se conforma por actividades primarias extractivas (agropecuaria, pesca y minería e hidrocarburos), actividades de transformación (manufactura y construcción) y actividades de servicios (electricidad, gas y agua, comercio y otros servicios12). Es preciso mencionar que la manufactura se divide en manufactura primaria y no primaria, las cuales a su vez contienen subcategorías. En el caso de la primera tenemos, según el BCRP: (i) arroz pilado, (ii) azúcar, (iii) productos cárnicos, (iv) elaboración y preservación de pescados, (v) refinación de metales no ferrosos y (vi) refinación de petróleo. Para la segunda se cuenta con (i) consumo masivo, (ii) metalmecánica, (iii) textiles, (iv) petroquímicos, (v) materiales de construcción y (vi) resto de manufactura no primaria.

2.1.4. Bloque de balanza de pagosConsidera información histórica en niveles (dólares corrientes) y como porcentaje del PBI de los componentes de la balanza de pagos, la cual se divide en saldo de cuenta corriente y la cuenta financiera con sus respectivas subcategorías. El primer componente se encuentra básicamente relacionado con las exportaciones de bienes y servicios del PBI por el lado del gasto; mientras que el segundo componente se ve afectado por el entorno internacional.

2.1.5. Bloque del PBI potencial y productividadSe presentan los componentes de una función de producción neoclásica: (i) PBI real, (ii) acervo de capital (a partir de la inversión bruta fija del PBI por el lado del gasto) y (iii) trabajo aumentado con capital humano. A partir de estos, se procede al cálculo de la PTF y del PBI potencial.

Se opta por la utilización de una función de producción neoclásica típica (Cobb-Douglas), la cual implica una función que cumple con los supuestos de (i) rendimientos marginales decrecientes en cada factor, (ii) rendimientos constantes a escala, (iii) homogénea de grado uno y (iv) con las condiciones de Inada. Cabe indicar que esta función de producción se encuentra ajustada por capital humano:

12 Incluye transporte, almacenamiento, correo y mensajería; alojamiento y restaurantes; telecomunicaciones y otros servicios de información; financiero y seguros; servicios prestados a empresas; administración pública, defensa y otros; y servicios inmobiliarios y servicios personales.


22


Yt = At Ktα (ht Lt)1-α [15]

Donde Y representa el PBI observado en términos reales; A, PTF; K, acervo de capital físico; h, capital humano; L, fuerza laboral; y α, elasticidad capital-producto.

Para el cálculo del acervo de capital físico, al no existir una medición directa para el caso peruano se opta por generar una serie histórica desde 1980 hasta el 2018. Para esto se asume una función de acumulación de capital convencional:

Kt+1 = (1 - δ) Kt + It. [16]

Donde δ es la tasa de depreciación del acervo de capital, que con una depreciación lineal y una vida útil de 30 años toma el valor de 0,033 para el periodo en análisis; mientras que I es la inversión bruta fija.

Con el objetivo de definir el stock de capital inicial (K0) se toma la siguiente expresión asumiendo un escenario de estado estacionario13:

Donde I* es el producto del promedio del ratio inversión-PBI entre los años 1950-1980 y el PBI de 1980. Se hace esto para minimizar los posibles efectos de las fluctuaciones económicas. Por otro lado, g es el promedio de la tasa de crecimiento del PBI desde 1930-1979. En lo que respecta a la elasticidad capital-producto, siguiendo a Céspedes, Aquije, Sánchez y Vera-Tudela (2014) se asume un α = 0,65.

Así como en el caso del acervo de capital, para el caso del capital humano (h) no existe una medición directa. Para la generación de esta variable se utiliza la siguiente expresión:

Donde s representa los años de escolaridad promedio de la población mayor de 15 años (obtenidos de la base de datos de logro escolar de Barro y Lee (2010) y del INEI, mientras que θ y ψ son parámetros de sensibilidad y curvatura de la función que toman valores de 0,32 y 0,58, respectivamente, de acuerdo con lo que proponen Bils y Klenow (2000).

Para la fuerza laboral, se considera la población económicamente activa (PEA) ocupada. Cabe indicar que para esta variable solo se poseen datos desde el 2001, por lo que, para completar la serie se asume una elasticidad de 0,5 entre el empleo y el producto bruto interno Mintra (2008). A partir de lo planteado, la PTF se obtiene por residuo, considerando la siguiente expresión:

At = exp[logYt - αlogKt - (1 - α)loght - (1-α)logLt ] [19]

Para obtener los niveles potenciales de las variables en cuestión, a excepción del acervo de capital que asume que el observado es igual al deseado, se opta por utilizar el filtro de bandas de Baxter y King14 para obtener los ciclos de las variables de fuerza laboral aumentada por capital humano (h * L) y la PTF (A), para posteriormente restarlas al nivel observado.

13 Entiéndase por el estado donde la economía se encuentra en su equilibrio de largo plazo.14 La característica de este filtro es que elimina los componentes tendenciales (frecuencia baja) e irregulares (frecuencia alta), mientras retiene los ciclos (frecuencia media).

K =I∗

g + δ[17]

[18]h = exp

θ1 − ψ

s ψ

23


Sobre la estimación de los ciclos económicos, existe una amplia gama de métodos, los cuales se pueden agrupar en deterministas y estocásticos. Entre los primeros métodos de filtración podemos encontrar las tendencias lineales o polinómicas, promedios móviles, entre otros; mientras que en los segundos métodos están los filtros de Hodrick y Prescott, Baxter y King, por mencionar algunos. A partir de esta clasificación, según lo plantean Hamilton (1994) y otros autores, la econometría se ha enfatizado en el uso de los filtros estocásticos por encima de los deterministas. Y entre los filtros estocásticos, en particular entre el filtro de Hodrick y Precott, y el de Baxter y King, se prefiere el segundo sobre el primero dado que este último presenta problemas en su aplicación práctica15. Muestra de ello es que Stock y Watson (1999) usan el filtro de Baxter y King para realizar su trabajo de relaciones empíricas entre el ciclo económico y varios agregados macroeconómicos para la economía norteamericana.

Por último, a partir de valores potenciales de h * L, A y el acervo de capital (multiplicados por sus respectivas ponderaciones) se procede al cálculo del PBI potencial.

2.2. Limitaciones de las estimacionesEn el presente estudio se realizan tres escenarios de proyección: (i) escenario base, el cual considera que las condiciones actuales se mantienen o no sufren mayor alteración; (ii) escenario asociado a un choque negativo, en el cual se asume un recrudecimiento del conflicto comercial entre Estados Unidos y China; y (iii) un escenario asociado a la efectiva implementación del Plan Nacional de Competitividad y Productividad.

Las proyecciones de las variables macroeconómicas del escenario base, obtenidas como resultado de la utilización del modelo de proyecciones, son razonables al no alejarse demasiado de las proyecciones realizadas por otras instituciones tanto públicas como privadas, pero teniendo un carácter más conservador, en línea con el acontecer del panorama tanto nacional como internacional. Esto gracias a que las proyecciones de este estudio no se encuentran sujetas a ningún objetivo de política. Cabe indicar que esto último tiende a generar un sesgo al alza en las proyecciones (en particular en las instituciones públicas).

En lo que respecta a los escenarios alternativos, se evidencia que la naturaleza del choque (permanente o temporal) influye en el desempeño de los agregados económicos a lo largo del horizonte de proyección.

Así, la mayor precisión y por ende credibilidad de las proyecciones macroeconómicas permitirá incrementar el nivel de discusión y retroalimentación entre instituciones.

En lo que respecta a las limitantes de los resultados, es preciso mencionar que estas radican, en particular, en la composición del modelo de proyecciones, dado que no se consideran los bloques monetario y fiscal, lo cual no permite contar con un análisis del sistema macroeconómico completo. Esto es necesario a pesar de que los sectores mencionados tengan mayor utilidad en la implementación de políticas económicas en comparación con fines de proyección.

Por su parte, los resultados de la PTF deben ser tomados con cautela al ser obtenidos por residuo, en el marco metodológico de la contabilidad de crecimiento. Por ello, se vio necesario (además de servir como una medida de robustez) encontrar y modelar los determinantes de la PTF.

15 Las críticas al filtro Hodrick y Prescott se han concentrado en la selección del parámetro que controla el componente tendencial, cuyo criterio dado por los autores es meramente empírico, lo cual hace que no se asegure su aplicación para otras realidades. En otras palabras, distintos valores de dicho parámetro resultan en valores ampliamente distintos.

24


3. Hechos estilizados

Durante los primeros años de la década de los noventa e inicios de los 2000 se implementaron diferentes reformas estructurales, destacándose la adopción del régimen monetario de metas explícitas de inflación en el 2002, lo cual implicó: (i) la apertura comercial, (ii) el desarrollo de mercado de capitales y financiero, (iii) la mayor flexibilidad en el mercado laboral y (iv) una mayor eficiencia de la política monetaria.

En consecuencia, desde los primeros años de la década de los 2000, los factores externos (entorno internacional) influyeron en mayor cuantía en el dinamismo del crecimiento del PBI. En efecto, de acuerdo con Nolazco, Lengua-Lafosse y Céspedes (2016), y el MEF (2016), más del 50% de la variabilidad del crecimiento del PBI peruano, durante los últimos años, se explica por factores externos. Cabe indicar que este fenómeno no es exclusivo del Perú, siendo compartido por otros países de la región (Izquierdo, Romero y Talvi, 2007; Ferreyra y Vásquez, 2009; Sosa, 2010; FMI, 2012; FMI, 2014; Fernández, Gonzáles y Rodríguez, 2015; Banco Mundial, 2016).

Figura 7. Factores de crecimiento del PBI peruano (porcentaje de la variabilidad del crecimiento).Nota. Tomado del MEF (2016) - MMM 2017-2019.

45%

10%6%

14%

7%

18%

Factores externos Factores internos

PBI mundial Volatilidad financiera Tasa de interés internacional Precio petróleo Precio de exportaciones


25


Lo anterior se explica en gran medida por la relevancia de las exportaciones en la estructura económica a partir de la apertura comercial. En efecto, las exportaciones en promedio durante el periodo 1995-2018 constituyeron el 21,9% del PBI, claramente superior a lo registrado entre 1980-1994 (18,0%) como resultado de la implementación de políticas comerciales (tratados comerciales y de libre comercio). De hecho, el Perú tiene algún tipo de tratado comercial con países que representan más del 70% del PBI mundial (alrededor del 90% del comercio mundial). Cabe indicar que las exportaciones no tradicionales han tenido un ascenso exponencial y en el 2018 representaron el 27% del total de exportaciones de bienes (figuras 8 y 9).

Figura 8. Exportaciones de bienes y servicios (porcentaje del PBI).Nota. Adaptado del BCRP.

Figura 9. Grupos de exportaciones de bienes, 2018 (porcentaje de las exportaciones de bienes).Nota. Adaptado del BCRP.

Asimismo, la inversión privada ha ganado relevancia en la estructura económica del país debido a la mayor dependencia de los factores externos explicados anteriormente. De hecho, según el MEF (2016), alrededor del 60% de la variabilidad del crecimiento de la inversión privada es explicado por factores relacionados con el contexto internacional (ver figura 10). Por esta razón, durante el periodo 1995-2018 la inversión privada representó el 17,1% del PBI, 3,2 puntos porcentuales por encima de lo alcanzado entre 1980-1994.

18,0%

21,9%

1980-1994 1995-2018

72,6%

27,0%

0,4%

Tradicionales No tradicionales Otros

26


Sobre la inversión privada, se analizan las expectativas de inversión a seis meses o indicador de confianza empresarial, elaborado por Apoyo Consultoría, como un indicador que permite anticipar su dinámica, el mismo que guarda una correlación de alrededor de un 80% con la inversión privada (figura 11). Esta medida refleja el porcentaje de clientes del servicio de asesoría empresarial (SAE) de Apoyo Consultoría que esperan acelerar sus planes de inversión en comparación con los que quieren reducirlos.

Figura 10. Factores de crecimiento de la inversión privada (porcentaje de la variabilidad del crecimiento).Nota. Tomado del MEF (2016) - MMM 2017-2019

Factores externos Factores internos

PBI socios comerciales Canal financiero Precio de materias primas

40%

20%

18%

22%

Foto: Gestión

27


Figura 11. Inversión privada y expectativas de inversión (variación porcentual real anual y porcentaje).Nota. Adaptado del BCRP y Apoyo Consultoría.

Por otro lado, la inversión privada realizada por los sectores no vinculados a la minería (75% de la inversión privada total) genera un mayor número de empleos en comparación con la minería. Muestra de ello es que según Apoyo Consultoría (2014), por cada US$1 millón invertidos en proyectos de infraestructura se generan entre 4-8 empleos, en comparación con los 1-3 generados por las inversiones en el sector minero. Otro hecho que refuerza esta información es que los ingresos de las empresas clientes del SAE equivalen a una tercera parte del PBI, y alrededor del 95% de estas empresas están ligadas a sectores no mineros. Por ello, la inversión privada, en particular la no minera, es el gatillo del círculo virtuoso inversión privada-empleo urbano-consumo privado (figuras 12 y 13). Asimismo, para cerrar el círculo, las reformas estructurales han dotado a los agentes económicos de la capacidad de suavizar su consumo, dando de esa manera pie al mayor ahorro privado, el cual es la fuente de financiamiento de la inversión privada.

Figura 12. Inversión privada y empleo urbano (variación porcentual real anual).Nota. Adaptado del BCRP y encuesta permanente de empleo.

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

-20

-10

0

10

20

30

40

IV-04 III-06 II-08 I-10 IV-11 III-13 II-15 I-17 IV-18

Inversión privada (eje izq.) Expectativas de inversión, "rezagado 2 trimestres (eje der.)”

Inversión privada (eje izq.) Empleo urbano (eje der.)

-2

0

2

4

6

8

10

-20

-10

0

10

20

30

40


28


Figura 13. Empleo urbano y consumo privado (variación porcentual real anual).Nota. Adaptado del BCRP y encuesta permanente de empleo.

Para concluir, respecto a los factores internos, la inversión y el consumo público poseen una menor participación porcentual en la estructura de la economía peruana, al pasar de 16,9% del PBI en promedio en el periodo comprendido entre 1980-1994, a 15,6% del PBI durante 1995-2017, lo cual refleja la adopción de reglas y estabilidad en la práctica de la política fiscal (figura 14).

Figura 14. Gasto público (porcentaje del PBI).Nota. Adaptado del BCRP.

A partir de la situación anterior, el cambio en la estructura de la economía peruana se ha reflejado en el desempeño del PBI potencial (figura 15). En efecto, el PBI potencial, según cálculos internos, pasó de una tasa de crecimiento muy baja de alrededor de 0,6% entre los años 1980-1994 a alcanzar un crecimiento promedio en torno a 4,8% ante la materialización de las reformas estructurales (después de 1994).

Empleo urbano Consumo privado

-2

0

2

4

6

8

10

12

14


16,9%

15,6%

1980-1994 1995-2018

29


Figura 15. PBI potencial (variación porcentual real anual).Nota. Elaboración CEPLAN.

Cabe indicar que, a partir del 2008, el PBI potencial ha registrado constantes caídas en su tasa de crecimiento. Esto ha llevado a que, en términos de ingresos reales, el Perú y América Latina en general se encuentren bastante rezagados en comparación con países de crecimiento más acelerado y de Estados Unidos. En efecto, el BID (2010, 2014 y 2018) señala que una limitante común para un crecimiento de largo plazo en los países de la región es el bajo nivel y baja calidad de la acumulación de capital (inversión), problemática que tendría una menor incidencia de no ser porque la productividad total de factores (PTF), medida más común de eficiencia de una economía, se encuentra en promedio también en niveles bajos y estancada, solo teniendo picos coyunturales coincidentes con un entorno internacional favorable, y solo ha alcanzado la mitad de su potencial sin ponerse a la par de la frontera de productividad.

Muestra de ello, en el caso peruano, es que en los últimos ocho años la PTF ha crecido en promedio aproximadamente 0,2%, después de haber crecido alrededor del 2,4% entre el 2004-2010, periodo que coincide con un mayor crecimiento mundial y altos precios de materias primas (figuras 16 y 17). De hecho, a nivel regional, de acuerdo con Castillo y Rojas (2014), durante la década de los 2000 más del 25% del crecimiento de la productividad en el Perú, México y Chile se explicó por el choque positivo de los términos de intercambio. Es bajo este contexto que es urgente la implementación de nuevas reformas estructurales, como diversificación productiva, mejora en los niveles institucionales, formalización, innovación, competitividad, entre otras, orientadas a apuntalar el crecimiento de la productividad y asegurar el crecimiento de largo plazo.

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

12

1980-1994: 0,6%

1995-2018: 4,8%

1980

1982

1984

1986

1988

1900

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018


30


Figura 16. Productividad total de factores (variación porcentual real anual).Nota. Elaboración CEPLAN.

Figura 17. China, América Latina y el Caribe, IPX (variación porcentual real anual, variación porcentual anual).Nota. Adaptado del BCRP, FMI.

-4,5%

-0,8%

2,4%

0,2%

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1980-1990 1990-2003 2004-2010 2011-2018

-2

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

China América Latina Índice de precios de exportación

1981-1990 1990-2003 2004-2010 2011-2018


31


4. Escenarios de proyección

4.1. Escenario baseDespués de la crisis financiera internacional, el entorno internacional en la última década se ha tornado más incierto y desafiante, dejando de ser uno de los principales pilares que sostenían el crecimiento de la economía peruana. En efecto, en este lapso el mundo ha sufrido cambios importantes como la desaceleración del crecimiento económico, el endurecimiento de las condiciones de financiamiento, la disminución de los precios de los metales y la explotación de las tensiones políticas e idiosincráticas.

Este panorama internacional da señales de que nos estamos dirigiendo hacia una probable desaceleración global sincronizada, ocasionada por riesgos latentes que están perjudicando el desempeño de la economía mundial: (i) pérdidas registradas en los mercados financieros (indicadores bursátiles) durante el 2018, las cuales fueron las mayores desde el 2008, afectando en mayor medida a los mercados emergentes; (ii) posible recrudecimiento de las tensiones comerciales entre Estados Unidos y China para los próximos trimestres; (iii) señales de agotamiento del ciclo expansivo de la economía norteamericana aproximadamente entre el 2019 y 2020, ya que según el Sistema de la Reserva Federal (FED, por sus siglas en inglés) de Nueva York, la probabilidad de recesión para los próximos 12 meses ha aumentado, alcanzando aproximadamente 30%; y (iv) desaceleración más pronunciada del crecimiento económico chino y con una posible revisión de su calificación soberana ante el aumento del endeudamiento por los constantes incrementos en los impulsos fiscal y monetario. De esta forma, el menor dinamismo de la demanda mundial repercutiría en un menor precio de los metales; mientras que el petróleo, a pesar de su probable recuperación a lo largo del 2019 por recortes en la oferta del recurso, se posicionaría por debajo del 2018.

Por su parte, en el entorno local, la ausencia de reformas estructurales que apuntalen la productividad y el crecimiento potencial, las cuales no se han implementado desde principio de los noventa, es otro gran problema con el que la economía peruana ha tenido que lidiar. De hecho, el BCRP (2018) estimó que los efectos de las reformas estructurales sobre la PTF contribuyeron significativamente al crecimiento potencial en la década de los 90 (explicando en 0,8 puntos porcentuales la PTF). Sin embargo, este efecto se ha ido diluyendo gradualmente a través del tiempo, ya que en el periodo 2011-2017 apenas contribuyó en 0,1 punto porcentual a la PTF.


32


Por lo tanto, para el escenario base se asume un panorama internacional que no mejorará, al menos en el corto plazo, dada la probable desaceleración del crecimiento mundial, el debilitamiento de los mercados financieros y las tensiones comerciales. El debilitamiento de los mercados financieros llevaría a condiciones de financiamiento más duras para los agentes económicos de la economía peruana, limitando la expansión de la demanda interna en el corto plazo. Por su parte, las tensiones comerciales afectarían el crecimiento de los principales socios comerciales y, a su vez, a una menor cotización de los productos de exportación, lo que significaría un menor dinamismo de la inversión privada (por ende, del empleo formal y del consumo privado) y de las exportaciones. A ello se suma al menos una dilatación de reformas estructurales, lo que significa un crecimiento potencial bajo y estancado, que no aceleraría la consecución de los objetivos socioeconómicos del país.

Para este escenario base, se estima un crecimiento del PBI de alrededor del 3,6% para el 2019. Este resultado se encuentra en concordancia con las cifras publicadas por distintas entidades tanto locales como internacionales durante el 2018 y 2019. En efecto, el Fondo Monetario Internacional (FMI) revisó su proyección de crecimiento de la economía peruana a 3,9% en abril del 2019, respecto del 4,1% proyectado en octubre del 2018; mientras que la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal) dejó sin cambios su proyección en abril respecto de diciembre del año previo en 3,6%. Esta misma acción se presentó en el Reporte de Inflación del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) de marzo, pero con una tasa del 4,0%. Por su parte, las áreas de estudios económicos de los bancos comerciales, en sus reportes, proyectan un crecimiento que fluctúa entre 3,7% y 4,0% para el 2019: el Banco de Crédito del Perú (BCP), en marzo, mantuvo su proyección de 3,7%; mientras que el banco BBVA Continental, en enero, proyectaba una tasa de 4,0%; y el Scotiabank, en marzo, indicó una tasa de 3,9%. Asimismo, los resultados de la encuesta de expectativas macroeconómicas, elaborada por el BCRP, presentan una proyección de crecimiento durante los primeros tres meses, que se encuentra fluctuando entre 3,8% y 3,9%.

Para el periodo 2020-2022 se espera un mayor dinamismo en el crecimiento económico, aunque de una manera paulatina, al alcanzar tasas de 4,0%, 4,2% y 4,5%. Estas tasas se podrían lograr gracias a un mayor dinamismo de la demanda interna privada, en particular de la inversión privada, después de la estabilización del panorama local e internacional. Después del 2023 se alcanzarían tasas mayores al 4,5%, lo cual supera el crecimiento promedio del PBI del periodo 1950-2018 (4,0%), para converger en un 5,0% cerca del 2030. Dicho crecimiento se alinearía con el crecimiento potencial que se alcanzaría por esos años, en un contexto donde apenas se materializarían las reformas estructurales como la Política Nacional de Competitividad y Productividad, orientadas a apuntalar el crecimiento de largo plazo de la economía16.

16 Para mayor detalle de los resultados del escenario base, revisar los anexos del 7 al 10.

33


Tabla 3 Proyección de principales indicadores macroeconómicos en el escenario base

2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p

PBI SOCIOS COMERCIALES

Mundo (variación porcentual real)

3,5 3,2 3,8 3,6 3,3 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,4 3,4 3,4 3,4 3,4

Economías avanzadas (variación porcentual real)

2,3 1,7 2,3 2,2 1,8 1,7 1,7 1,7 1,6 1,6 1,6 1,5 1,5 1,5 1,5 1,5

EE.UU. (variación porcentual real)

2,9 1,6 2,2 2,9 2,1 1,8 1,7 1,7 1,6 1,6 1,6 1,5 1,5 1,5 1,5 1,5

Zona Euro (variación porcentual real)

2,1 1,9 2,4 1,8 1,2 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,3 1,3 1,3 1,3 1,3

Economías emergentes y en desarrollo (variación porcentual real)

4,3 4,4 4,8 4,5 4,3 4,6 4,6 4,6 4,7 4,5 4,5 4,5 4,5 4,4 4,4 4,4

China (variación porcentual real)

6,9 6,7 6,9 6,6 6,2 6,0 5,8 5,8 5,8 5,5 5,5 5,5 5,5 5,3 5,3 5,3

Socios comerciales (variación porcentual real)

3,5 3,1 3,7 3,7 3,2 3,2 3,2 3,2 3,2 3,1 3,1 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0

PRECIOS DE COMMODITIES

Cobre (¢US$/lb.) 249 221 280 296 284 287 295 300 305 308 310 310 310 310 310 310

Oro (US$/oz.tr.) 1161 1248 1257 1269 1308 1320 1325 1333 1340 1350 1355 1355 1355 1355 1355 1355

Zinc (¢US$/lb.) 88 95 131 133 122 125 128 130 133 135 137 137 137 137 137 137

Plomo (¢US$/lb.) 81 85 105 102 93 95 102 110 115 115 115 115 115 115 115 115

Petróleo (US$/bar.) 49 43 51 65 55 58 56 55 55 55 55 55 55 55 55 55

34


2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p

PRECIOS

Inflación promedio (porcentaje)

3,5 3,6 2,8 1,3 2,1 1,9 2,3 2,5 2,4 2,4 2,2 2,1 2,1 2,0 2,0 2,0

Tipo de cambio promedio (soles por US dólar)

3,19 3,38 3,26 3,29 3,31 3,31 3,36 3,39 3,40 3,40 3,38 3,37 3,37 3,36 3,34 3,32

Términos de intercambio (variación porcentual)

-6,3 -0,4 7,2 0,0 0,6 -0,4 1,6 1,5 0,7 0,3 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

Índice de precios de exportación (variación porcentual)

-14,9 -3,4 13,0 6,5 -1,4 0,9 1,9 1,6 1,4 0,5 0,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

Índice de precios de importación (variación porcentual)

-9,2 -3,0 5,4 6,6 -2,0 1,3 0,4 0,1 0,7 0,2 0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

PRODUCTO BRUTO INTERNO

Producto Bruto Interno (miles de millones de soles)

609 999 656 450 698 245 740 269 783 441 829 584 887 086 952 184 1 019 871 1 092 607 1 167 627 1 246 080 1 331 951 1 422 602 1 519 129 1 621 790

Producto Bruto Interno (variación porcentual real)

3,3 4,0 2,5 4,0 3,6 4,0 4,2 4,5 4,5 4,8 4,8 4,8 5,0 5,0 5,0 5,0

Demanda interna (variación porcentual real)1

2,9 1,1 1,4 4,3 3,5 4,0 4,1 4,2 4,1 4,3 4,2 4,2 4,4 4,4 4,5 4,5

Consumo privado (variación porcentual real)

4,0 3,3 2,5 3,8 3,6 3,9 3,7 3,9 3,9 4,0 3,9 3,9 3,9 3,8 3,7 3,8

35


2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p

Consumo público (variación porcentual real)

9,8 0,3 0,5 2,0 2,3 3,5 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0

Inversión privada (Variación porcentual real)

-4,2 -5,4 0,2 4,4 3,9 4,7 4,8 5,8 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0

Inversión pública (variación porcentual real)

-9,5 -0,2 -2,3 8,4 1,0 4,5 5,0 5,3 5,8 6,0 6,0 6,0 6,0 6,0 6,0 6,0

Inversión privada (porcentaje del PBI)

19,6 18,1 17,3 17,6 17,7 17,8 17,9 18,1 18,2 18,3 18,3 18,4 18,5 18,5 18,6 18,7

Inversión pública (porcentaje del PBI)

5,0 4,8 4,5 4,8 4,7 4,7 4,7 4,8 4,8 4,9 4,9 5,0 5,1 5,1 5,2 5,3

Producto Bruto Interno potencial (variación porcentual real)

3,7 3,6 3,4 3,4 3,3 3,7 4,2 4,7 5,0 4,9 4,7 4,6 4,6 4,9 5,1 4,9

Productividad Total de Factores (variación porcentual real)

-0,4 0,2 -1,3 1,0 -2,9 -2,4 -2,1 -1,9 -1,7 -1,5 -1,4 -1,4 -1,1 -1,1 -1,0 -1,0

Brecha producto (% del PBI potencial)

-0,3 0,1 -0,8 -0,2 0,0 0,4 0,4 0,2 -0,2 -0,4 -0,3 -0,1 0,2 0,3 0,2 0,2

p: Proyectado. 1/ Incluye la variación de existencias.Nota. Elaboración CEPLAN.

36


A continuación, se consideran dos escenarios alternativos:

4.2. Escenario de un choque negativo por el recrudecimiento de las tensiones comercialesEn este escenario, se asume que las tensiones comerciales entre China y Estados Unidos no se resuelven, por lo que el dinamismo del comercio internacional y, por lo tanto, el crecimiento económico se verán altamente afectados. Esto debido a que ambos países se posicionan como las más grandes economías de la actualidad, con fuertes vínculos comerciales con el resto del mundo. Ante la posibilidad de mayor recrudecimiento de las tensiones comerciales es que el BCE, que había decidido a principios de este año retirar sus medidas de estímulo monetario, este 5 de marzo revirtió por unanimidad esta medida, señalando el riesgo creciente de una recesión. Asimismo, los precios de metales se verían altamente afectados por el menor desempeño de la economía mundial.

En esta misma línea, según expone el FMI (2018), el peor escenario que se puede presentar es que Estados Unidos imponga 25% de aranceles a otras importaciones chinas (US$267 miles de millones) y que en respuesta China tome represalias recíprocas. Ello llevaría a que la economía norteamericana y la asiática sufran choques considerablemente negativos en sus crecimientos. En el primer caso, sufriendo caídas de alrededor de 0,4 puntos porcentuales en el corto plazo (y cerca de 0,6 puntos en largo plazo) respecto de un escenario base; mientras que para el segundo caso, la mayor caída se podría registrar en el 2019 con alrededor de 1,2 puntos porcentuales, para luego ir diluyéndose y converger en una caída de 0,5 puntos porcentuales. Asimismo, a pesar de los beneficios muy marginales (en el muy corto plazo) para otras economías avanzadas, estos se terminarían diluyendo y golpearían sus dinamismos.

Foto: elfinanciero.com.mx

37


Cabe indicar que el menor dinamismo mundial, y en particular el de la economía china, llevarán a menores cotizaciones de las materias primas. Respecto a este punto, según Societe Generale (2016), una caída de 1 punto porcentual de la economía china tiene un impacto negativo de alrededor de 0,7 puntos porcentuales en el índice de precio de los metales.

El panorama expuesto, considerando los estudios mencionados, es particularmente desfavorable para las economías emergentes17. Es así que, ante la situación de una caída de los precios de exportación y la desaceleración mundial, los canales de transmisión que se consideran para este choque negativo en la economía peruana son (i) el canal comercial y (ii) el canal de crecimiento.

Figura 18. Índice de precios de exportación (variación porcentual real anual).Nota. Elaboración CEPLAN.

Figura 19. PBI socios comerciales (variación porcentual real anual).Nota. Elaboración CEPLAN.

El primer canal (comercial) se materializa en un menor índice de precios de exportación, afectando el dinamismo de la inversión privada. Asimismo, esta misma se vería afectada por el segundo canal (crecimiento), con lo que esta variable alcanzaría un crecimiento de 2,9% (1 punto porcentual menos que el escenario base), para luego escalar hasta 5,2% en el 2021 e ir convergiendo en 4,2%

17 En una declaración recogida por el diario Gestión (12 de mayo del 2019), el gerente central de Estudios Económicos del BCRP justificó la inamovilidad de la tasa de interés de referencia como medida de precaución de mantenimiento del estímulo monetario, ante las tensiones comerciales entre Estados Unidos y China, lo cual representa un riesgo para las perspectivas de crecimiento.

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

Base Guerra comercial


2,6

2,8

3,0

3,2

3,4

3,6

3,8

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

38


hacia el 2030. A su vez, el segundo canal afectaría directamente las exportaciones, en la medida que China, Estados Unidos y Europa son tres de los principales destinos de sus exportaciones, concentrando alrededor del 60% de las exportaciones totales durante el 2018. De esta forma, las exportaciones se reducirían en casi 1 punto porcentual en el 2019 respecto de lo proyectado en el escenario base, para posteriormente ir convergiendo cerca de lo proyectado en el escenario inicial hacia el 2030.

Figura 20. Inversión privada (variación porcentual real anual).Nota. Elaboración CEPLAN.

Figura 21. Exportaciones de bienes y servicios (variación porcentual real anual).Nota. Elaboración CEPLAN.

La caída de la inversión privada desencadenaría en que el empleo urbano y el consumo privado se vean mermados, y el menor dinamismo de las exportaciones, en medio de un menor espacio fiscal, llevaría a la reducción del crecimiento del PBI peruano y una balanza en cuenta corriente con mayores déficits en el horizonte de proyección.

Así, el crecimiento del PBI en el año de mayor impacto del choque (2019) se reduciría en 0,4 puntos porcentuales respecto del escenario base (de 3,6% a 3,2%), para converger en 4,8% hacia el 2030; mientras que la balanza en cuenta corriente se encontraría en equilibrio hacia el final del horizonte de proyección.


2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

5,5

6,0

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030


1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

39


Figura 22. PBI (variación porcentual real anual).Nota. Elaboración CEPLAN.

Figura 23. Balanza en cuenta corriente (porcentaje del PBI).Nota. Elaboración CEPLAN.

Respecto de la perspectiva de largo plazo, el crecimiento del PBI potencial se ubicaría a lo largo de todo el horizonte de proyección en 0,2 puntos porcentuales, en promedio, por debajo de lo proyectado en el escenario base. Ello quiere decir que el PBI potencial se mantendría estancado en tasas menores a 4,5% en los próximos tres años (2019: 3,3%; 2020: 3,7%; 2021: 4,2%). Posteriormente, el crecimiento de esta variable fluctuaría entre tasas cercanas al 5,0% hasta el final del horizonte de proyección. Este comportamiento vendría en parte explicado por la caída de la PTF ante los choques negativos del panorama internacional y su posterior normalización. Así, la contribución de la PTF caería en promedio 0,1 puntos porcentuales en el periodo 2019-2023 respecto del escenario base, para luego escalar e igualarse a la situación previa al choque externo.


3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

5,5

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030


-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

40



Figura 25. Contribución al crecimiento potencial: productividad total de factores (puntos porcentuales).Nota. Elaboración CEPLAN.


3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

5,5

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030


-2,7

-2,2

-1,7

-1,2

-0,7

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

41


Tabla 4 Proyección de principales indicadores macroeconómicos en el escenario de guerra comercial

2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p



3,5 3,2 3,8 3,6 3,1 3,2 3,2 3,4 3,4 3,3 3,3 3,2 3,2 3,2 3,2 3,2


2,3 1,7 2,3 2,2 1,7 1,6 1,5 1,5 1,5 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4


2,9 1,6 2,2 2,9 1,9 1,5 1,4 1,4 1,3 1,1 1,1 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0


2,1 1,9 2,4 1,8 1,2 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,3 1,3 1,3 1,3 1,3


4,3 4,4 4,8 4,5 4,0 4,3 4,3 4,5 4,5 4,4 4,4 4,3 4,3 4,3 4,3 4,3


6,9 6,7 6,9 6,6 5,1 5,0 5,0 5,4 5,5 5,0 5,0 5,0 5,0 4,8 4,8 4,8


3,5 3,1 3,7 3,7 2,9 2,9 2,9 3,0 3,0 2,8 2,8 2,8 2,8 2,7 2,7 2,7


Cobre (¢US$/lb.) 249 221 280 296 279 278 280 283 285 283 285 285 285 285 285 285

Oro (US$/oz.tr.) 1161 1248 1257 1269 1310 1320 1325 1330 1340 1350 1355 1355 1355 1355 1355 1355

Zinc (¢US$/lb.) 88 95 131 133 119 118 120 122 125 130 132 132 132 132 132 132

Plomo (¢US$/lb.) 81 85 105 102 89 87 90 93 95 94 95 95 95 95 95 95

Petróleo (US$/bar.) 49 43 51 65 55 58 57 55 55 55 55 55 55 55 55 55

42


2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p

PRECIOS


3,5 3,6 2,8 1,3 2,1 1,8 2,1 2,3 2,2 2,2 2,0 1,9 1,9 1,9 1,9 1,9


3,19 3,38 3,26 3,29 3,31 3,31 3,35 3,37 3,37 3,35 3,32 3,29 3,26 3,22 3,19 3,15


-6,3 -0,4 7,2 0,0 0,0 -0,9 1,2 1,3 0,5 0,1 -0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0


-14,9 -3,4 13,0 6,5 -2,2 0,1 1,3 1,3 1,1 0,1 -0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0


-9,2 -3,0 5,4 6,6 -2,3 1,0 0,1 0,0 0,6 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0



609 999 656 450 698 245 740 269 779 427 822 325 876 550 936 508 998 947 1 065 723 1 133 657 1 205 456 1 284 053 1 366 653 1 454 197 1 546 887


3,3 4,0 2,5 4,0 3,2 3,9 4,2 4,3 4,4 4,6 4,6 4,6 4,8 4,8 4,8 4,8


2,9 1,1 1,4 4,3 3,3 4,0 4,2 4,0 3,9 4,1 4,0 3,9 4,2 4,2 4,2 4,2


4,0 3,3 2,5 3,8 3,5 3,8 3,8 3,8 3,8 3,8 3,8 3,8 3,8 3,6 3,6 3,6

43


2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p


9,8 0,3 0,5 2,0 2,3 3,5 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0

Inversión privada (variación porcentual real)

-4,2 -5,4 0,2 4,4 2,9 4,6 5,2 4,9 4,7 4,2 4,1 4,1 4,1 4,2 4,2 4,2


-9,5 -0,2 -2,3 8,4 1,0 4,5 5,0 5,3 5,8 6,0 6,0 6,0 6,0 6,0 6,0 6,0


19,6 18,1 17,3 17,6 17,6 17,8 17,9 18,0 18,1 18,0 18,0 17,9 17,9 17,8 17,8 17,7


5,0 4,8 4,5 4,8 4,7 4,7 4,8 4,8 4,9 5,0 5,0 5,1 5,2 5,3 5,3 5,4


3,8 3,6 3,4 3,3 3,2 3,5 4,0 4,6 4,8 4,8 4,5 4,4 4,4 4,7 4,9 4,7


-0,4 0,2 -1,3 1,0 -3,2 -2,5 -2,2 -2,0 -1,8 -1,5 -1,5 -1,4 -1,2 -1,1 -1,1 -1,0


-0,3 0,1 -0,8 -0,1 -0,1 0,3 0,5 0,2 -0,2 -0,4 -0,3 -0,1 0,2 0,3 0,2 0,2

p: Proyectado. 1/ Incluye la variación de existencias.


44


4.3. Escenario de materialización de la Política Nacional de Competitividad y ProductividadEste escenario asume que la Política Nacional de Competitividad y Productividad se ejecuta según lo planeado por el MEF18. En particular, se asume que el cumplimiento del objetivo prioritario número uno: dotar al país de infraestructura económica y social de calidad, se llevaría a cabo. Ello implicará, entre otras tantas cosas, el cierre de brechas de infraestructura, ya que el Perú dista de proveer servicios de infraestructura pública eficientes y de amplia cobertura. Así, de acuerdo con la Asociación para el Fomento de la Infraestructura Nacional (AFIN) (2015), la inversión requerida para cerrar la brecha de infraestructura del país entre los años 2016-2025 asciende a aproximadamente US$160 mil millones.

Dado ello, se asume que el cierre de la brecha de infraestructura tendría participación tanto pública como privada, con una mayor participación del sector privado (aproximadamente 60-70%) ante el menor espacio fiscal. Cabe indicar que el impulso en la inversión pública generaría un crowding-in, el cual señala que los instrumentos de políticas públicas pueden generar condiciones favorables para el desarrollo de actividades privadas. En efecto, de acuerdo con los hallazgos por parte del MEF (2017), ante incrementos de 1 punto porcentual de la inversión pública, la inversión privada aumentaría en 0,73 puntos porcentuales al final de un año. Por lo tanto, la inversión privada recibiría un impulso adicional, vinculado a la inversión pública, lo que se reflejaría en inversiones en otros rubros. La mayor inversión privada repercutiría directamente en el círculo virtuoso inversión privada-empleo formal-consumo privado19.

El mayor nivel y calidad de acervo de capital (tanto público como privado) llevaría a que la demanda interna y la productividad se conviertan en los principales motores de crecimiento, mitigando los vientos en contra que podrían acompañar a un entorno internacional incierto.

En detalle, los encadenamientos pasarían por un aumento de 2,6 puntos porcentuales en la inversión pública del 2019 respecto del escenario base (1,0%), para luego escalar a 8,0% en el 2024 y estabilizarse en esa tasa hasta el 2030. Lo anterior se reflejaría directamente en la inversión privada, en particular de la inversión no minera, la cual permitiría la mayor generación de empleo formal y dinamizaría el consumo de las familias. Así, el impulso proveniente de la mayor inversión pública y del propio gasto en infraestructura llevarían a la inversión privada a un crecimiento de

18 Cabe indicar que el MEF ejerce el rol de conductor de la Política Nacional de Competitividad y Productividad.19 En coherencia con lo planteado por Erden y Holcombre (2005); Agénor, Nabli y Yousef (2005); Giordano, Momigliano, Neri y Perotti (2007); y Hatano (2010).


45


8,3% en el 2019 (4,4 puntos porcentuales por encima del escenario base), para ir reduciéndose paulatinamente y converger en una tasa de 7,0%. Asimismo, la productividad se vería apuntalada de acuerdo con lo que se postula en el trabajo del BID (2018).

Figura 26. Inversión pública (variación porcentual real anual).Nota. Elaboración CEPLAN.


Base Competitividad y productividad

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030


0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030


46


Bajo este panorama favorable, donde la consolidación fiscal no limite el mayor gasto en infraestructura dado que se deberían propiciar mayores ingresos fiscales, el PBI peruano alcanzaría un crecimiento de 0,5 puntos porcentuales en promedio durante todo el horizonte de proyección; convergiendo en 5,5% al 2030. Por su parte, la balanza en cuenta corriente se presentaría deficitaria en todo el periodo ante los mayores gastos de capital.


Figura 29. Balanza en cuenta corriente (porcentaje del PBI).Nota. Elaboración CEPLAN.

La fortaleza de la demanda interna, por mayor acumulación de capital y el impulso en la productividad de la economía llevarían a que el PBI potencial alcance tasas de crecimiento por encima del 5,0% apenas en el 2022, cifra que se alcanza hasta el 2029 en el escenario base, para seguir incrementándose, sin escapar de fluctuaciones, hasta el 5,5% en el 2030, manteniéndose en línea con el crecimiento real observado. En ese sentido, la productividad del país —medida por la contribución de la PTF al crecimiento potencial— recibe un impulso hasta el 2025, fecha hasta donde se generarían desembolsos para la acumulación de capital para seguidamente casi alinearse con lo estimado en el escenario base. Cabe indicar que esto solo podría ser viable en la medida en que la estabilidad macroeconómica se garantice a través del manejo responsable de las cuentas fiscales.


2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

5,5

6,0

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030


-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

47





3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

5,5

6,0

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030


-2,7

-2,2

-1,7

-1,2

-0,7

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

48


Tabla 5 Proyección de principales indicadores macroeconómicos en el escenario de Política Nacional de Competitividad y Productividad

2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p



3,5 3,2 3,8 3,6 3,3 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,4 3,4 3,4 3,4 3,4


2,3 1,7 2,3 2,2 1,8 1,7 1,7 1,7 1,6 1,6 1,6 1,5 1,5 1,5 1,5 1,5


2,9 1,6 2,2 2,9 2,1 1.8 1,7 1,7 1,6 1,6 1,6 1,5 1,5 1,5 1,5 1,5


2,1 1,9 2,4 1,8 1,2 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,3 1,3 1,3 1,3 1,3


4,3 4,4 4,8 4,5 4,3 4,6 4,6 4,6 4,7 4,5 4,5 4,5 4,5 4,4 4,4 4,4


6,9 6,7 6,9 6,6 6,2 6,0 5,8 5,8 5,8 5,5 5,5 5,5 5,5 5,3 5,3 5,3


3,5 3,1 3,7 3,7 3,2 3,2 3,2 3,2 3,2 3,1 3,1 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0


Cobre (¢US$/lb.) 249 221 280 296 284 287 295 300 305 308 310 310 310 310 310 310

Oro (US$/oz.tr.) 1161 1248 1257 1269 1308 1320 1325 1333 1340 1350 1355 1355 1355 1355 1355 1355

Zinc (¢US$/lb.) 88 95 131 133 122 125 128 130 133 135 137 137 137 137 137 137

Plomo (¢US$/lb.) 81 85 105 102 93 95 102 110 115 115 115 115 115 115 115 115

Petróleo (US$/bar.) 49 43 51 65 55 58 56 55 55 55 55 55 55 55 55 55

49


2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p

PRECIOS


3,5 3,6 2,8 1,3 2,1 1,9 2,3 2,5 2,4 2,4 2,2 2,1 2,1 2,0 2,0 2,0


3,19 3,38 3,26 3,29 3,31 3,31 3,36 3,39 3,40 3,40 3,38 3,37 3,37 3,36 3,34 3,32


-6,3 -0,4 7,2 0,0 0,6 -0,4 1,6 1,5 0,7 0,3 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0


-14,9 -3,4 13,0 6,5 -1,4 0,9 1,9 1,6 1,4 0,5 0,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0


-9,2 -3,0 5,4 6,6 -2,0 1,3 0,4 0,1 0,7 0,2 0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0



609 999 656 450 698 245 740 269 787 387 837 576 899 334 969 533 1 043 159 1 122 977 1 206 131 1 293 931 1 390 291 1 493 111 1 603 459 1 721 830


3,3 4,0 2,5 4,0 4,1 4,5 4,6 4,9 5,0 5,3 5,3 5,3 5,4 5,5 5,5 5,5


2,9 1,1 1,4 4,3 4,6 4,8 4,8 4,9 4,8 5,0 4,9 4,9 5,1 5,2 5,2 5,2

50


2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p


4,0 3,3 2,5 3,8 3,8 4,2 3,9 4,1 4,1 4,2 4,1 4,1 4,1 4,0 3,9 3,9


9,8 0,3 0,5 2,0 2,3 3,5 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0

Inversión privada (variación porcentual real)

-4.2 -5,4 0,2 4,4 8,3 6,8 7,1 7,9 7,6 7,1 7,0 7,0 7,0 7,0 7,0 7,0


-9.5 -0,2 -2,3 8,4 3,6 6,5 7,2 7,4 7,8 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0


19.6 18,1 17,3 17,6 18,3 18,8 19,2 19,7 20,1 20,5 20,9 21,3 21,6 22,0 22,3 22,7


5,0 4,8 4,5 4,8 4,8 4,9 5,0 5,1 5,2 5,4 5,5 5,7 5,8 6,0 6,1 6,3


3,7 3,6 3,5 3,5 3,7 4,1 4,6 5,2 5,5 5,4 5,1 5,0 5,1 5,4 5,6 5,5


-0.4 0,2 -1,3 1, -2,6 -2,3 -2,0 -1,8 -1,7 -1,5 -1,5 -1,4 -1,3 -1,3 -1,2 -1,2


-0.3 0,2 -0,8 -0,4 0,1 0,5 0,5 0,2 -0,3 -0,4 -0,3 0,0 0,3 0,3 0,2 0,2

p: Proyectado. 1/ Incluye la variación de existencias.Nota. Elaboración CEPLAN.

51


A manera de síntesis se puede concluir que el choque positivo, ejecución efectiva del Plan Nacional de Competitividad y Productividad, tiene un impacto permanente en el PBI en comparación con el choque negativo, recrudecimiento de las tensiones comerciales, que a pesar de tener un impacto más pronunciado en un primer momento, posteriormente casi que alcanza la senda de crecimiento del escenario base.


Este comportamiento se debe, principalmente, a que en el escenario positivo la inversión privada recibe un impulso importante producto del cierre de brechas de infraestructura, que la posiciona en todo el horizonte de proyección, muy por encima del escenario base. Por su parte, en el escenario negativo la inversión privada sigue un comportamiento más oscilante en los primeros años para converger ligeramente por debajo de lo alcanzado en el escenario base. En otras palabras, se debe a la naturaleza del choque: mientras que en el escenario positivo el choque es permanente, en el otro caso es uno que se va diluyendo con el transcurso de los años.

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

5,5

6,0

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

Base Competitividad y productividad Guerra comercial

Foto: forosperu.net

52



Por último, en términos de productividad, las diferencias en la contribución al crecimiento potencial por parte de la PTF no son tan pronunciados en ninguno de los escenarios, debido a la limitación del enfoque de contabilidad de crecimiento para capturar la endogeneidad entre la productividad y los otros factores productivos, en particular con el capital físico.



2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030


-2,7

-2,2

-1,7

-1,2

-0,7

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

53


5. Conclusiones y recomendaciones

El presente estudio ha logrado desarrollar un modelo de proyecciones que tiene como uno de sus principales activos el poder vincular las estimaciones macroeconómicas en el corto, mediano y largo plazo, mediante, incluso, la formulación de escenarios. Esto se puede convertir en una herramienta importante para facilitar la tarea de los formuladores de política y planificadores, lo que les permitiría tomar decisiones de política de naturaleza más proactiva que reactiva.

En ese mismo sentido, para la toma de mejores decisiones en materia de política económica, es importante precisar que el modelo desarrollado en este estudio puede servir de complemento al modelo International

Futures (IFs), al ser un insumo para una mejor previsión de tendencias en el mediano y largo plazo.

Por otro lado, hay que tener en cuenta que la precisión en las proyecciones macroeconómicas no solo depende de la sofisticación del modelo. Es por tal motivo que se recomienda que un modelo de proyecciones debe ir de la mano de la pericia de analistas, los cuales a su vez deben encontrarse en constante revisión y actualización del acontecer político y socioeconómico. Ello les otorgará a las proyecciones una naturaleza más orgánica.

Otra recomendación importante es complementar el modelo de proyecciones de este estudio con los sectores monetario y financiero, con el fin de tener un análisis del funcionamiento del sistema macroeconómico completo, a pesar de que estos sectores tienen más utilidad en la implementación de políticas que en la precisión de proyecciones.

Por último, a partir de lo planteado en los escenarios de proyección y el modelo de determinantes de la PTF, es imperativa la implementación de reformas estructurales orientadas a apuntalar el crecimiento de largo plazo, como la referida al cierre de brechas de infraestructura, ya que la apertura comercial por sí sola no es suficiente para asegurar un crecimiento sostenible e inclusivo, que permita el desarrollo de potencialidades.


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Yotzov. (2001). Macroeconomic Model of International Monetary Fund and The World Bank (Analysis Theo-retical Approaches and Evaluation Their Effective Implementation in Bulgaria). Banco Nacional de Bulgaria.

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7.1. Fuentes de informaciónPara la construcción del modelo de proyecciones se ha recurrido a distintas fuentes de información, las cuales se detallan a continuación20:

� Banco Central de Reserva del Perú (BCRP), donde se obtiene información del PBI por sectores productivos, en soles constantes; el PBI por el lado del gasto en soles corrientes y constantes; inflación; tipo de cambio; balanza de pagos en dólares corrientes; términos de intercambio; cotizaciones internacionales; entre otros.

� Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), cuya información se complementa (y se compara) con la información obtenida del BCRP. Asimismo, se obtiene la serie histórica de población, población económicamente activa (PEA) ocupada y años de escolaridad.

� Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo (MTPE), de donde se obtiene la serie histórica de empleo urbano de Lima Metropolitana.

� Apoyo Consultoría, la cual es fuente de información de los indicadores de sentimiento empresarial, tanto para las expectativas de contratación y de inversión a seis meses.

� Fondo Monetario Internacional (FMI), del cual se obtiene el PBI mundial en frecuencia anual por países y por grupos (economías avanzadas, emergentes y en desarrollo, entre otros).

� Banco Mundial (BM), bancos centrales e institutos de estadística de distintos países, de los que se obtienen las tasas de crecimiento de la actividad económica en frecuencia trimestral de los países.

20 Para mayor detalle de las variables utilizadas en este estudio, ver anexos del 2 al 6 al final de este documento.

7. Anexos

Foto: Freepik

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7.2 Estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO)El proceso de estimación por MCO es el siguiente:

Sea el modelo de regresión lineal definido como:

yt = αXt + εt

Donde yt representa la variable a explicar o dependiente, Xt es el conjunto de variables explicativas o independientes, y εt indica el término de error (en otras palabras, lo que es no explicado por el MRL). Además, α son los parámetros que cuantifican la relación de cada variable independiente con la endógena.

El método de mínimos cuadrados ordinarios postula utilizar como estimación de los parámetros aquella combinación que minimice los errores que el modelo cometerá. Así, en su forma matricial, el vector de parámetros se calcula de la siguiente manera:

En el modelo estándar de mínimos cuadrados, la matriz de coeficientes de varianza-covarianza (varianza de los estimadores o parámetros) se puede derivar como:

Una parte clave de esta derivación es la suposición de que los términos de error son condicionalmente homocedásticos (varianza constante), lo que implica que:

Una suficiente pero no necesaria condición para esta restricción es que los errores sean independientes e idénticamente distribuidos (iid). En los casos en que este supuesto es relajado para permitir la heteroscedasticidad o autocorrelación, la expresión de la matriz de covarianza será diferente.

β = (X´X) X´Y

= E (β −β )(β −β )

= (X X) E (X ϵϵ X)(X X)

= (X X) TΩ(X X)

=δ (X X)

Ω = EX X

T

= δ ( X

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Es así que Newey y West (1987b) propusieron un estimador de covarianza más general que es consistente con la presencia de ambos: heterocedasticidad y autocorrelación de forma desconocida. Proponen el uso de métodos de HAC para formar una estimación de

A continuación, el estimador de coeficiente de covarianza HAC está dado por:

Donde Ω es cualquiera de los estimadores de la varianza de largo plazo.

A la luz de estos conceptos, se puede concluir que los modelos planteados para este estudio cumplen con la significancia individual de los parámetros (que rara vez se ha flexibilizado a un nivel de 10%), la bondad de ajuste del modelo (R2 ajustado) y los signos que se encuentran acorde a la teoría económica. Asimismo, los residuos resultan ser estacionarios en la mayoría de los casos.

Por su parte, a partir del uso de la corrección de la matriz de varianzas y covarianzas de Newey-West se ha podido corregir, de la gran mayoría de modelos, la posible presencia de heterocedasticidad y en una menor medida la presencia de autocorrelación (que es un inconveniente común en análisis de series de tiempo). Cabe precisar también que la presencia de errores con distribución normal se da en casi la totalidad de modelos, con excepción de algunos por la presencia de valores atípicos.

Para determinar la presencia de estas características, se deben evaluar los residuos de la regresión:

Tabla 6 Diagnóstico de residuos

Test Hipotesis Criterio

Test de normalidad Jarque-Bera

H0: la distribución de errores es normal Mayor al 5% no se rechaza la hipótesis

nula (H0)H1: la distribución de errores no es normal

Test de Breusch - GodfreyH0: no hay presencia de autocorrelación Mayor al 5% no se rechaza la hipótesis

nula (H0)H1: hay presencia de autocorrelación

Test de Breusch - Pagan

H0: no hay presencia de heterocedasticidad Mayor al 5% no se rechaza la hipótesis

nula (H0)H1: hay presencia de heterocedasticidad


E = δ

NW

X) TΩ(X X)

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7.3. Bloque de variables exógenasTabla 7 Definición de variables exógenas

Variable Descripción, unidad de medida y fuente

Tipo de cambio promedio nominal Precio al cual una moneda se intercambia por otra. Expresado habitualmente en términos del número de unidades de la moneda nacional que hay que entregar a cambio de una unidad de moneda extranjera. Fuente: BCRP.

Inflación Aumento persistente del nivel general de los precios de la economía, con la consecuente pérdida del valor adquisitivo de la moneda. Se mide generalmente a través de la variación del índice de precios al consumidor. Promedio trimestral 2009=100. Fuente: BCRP.

Índice de precios de exportación Índice de Fisher encadenado que se calcula a partir de los precios de productos de exportación. Medido en forma de índice, promedio trimestral 2007=100. Fuente: BCRP.

Cobre Cotización internacional de cobre. Expresado en centavos de dólar por libra (¢US$/lb.). Fuente: BCRP.

Oro Cotización internacional de oro. Expresado en dólares por onza troy (US$/oz.tr.). Fuente: BCRP.

Zinc Cotización internacional de zinc. Expresado en centavos de dólar por libra (¢US$/lb.). Fuente: BCRP.

Plomo Cotización internacional de plomo. Expresado en centavos de dólar por libra (¢US$/lb.). Fuente: BCRP.

Plata Cotización internacional de plata. Expresado en dólares por onza troy (US$/oz.tr.). Fuente: BCRP.

Índice de precios de importación Índice de Fisher encadenado que se calcula a partir de los precios de productos de importación. Medido en forma de índice, promedio trimestral 2007=100. Fuente: BCRP.

Soya Cotización internacional del frijol de soya. Expresado en dólares por tonelada métrica (US$/tm.). Fuente: BCRP.

Maíz Cotización internacional de maíz. Expresado en dólares por tonelada métrica (US$/tm.). Fuente: BCRP.

Trigo Cotización internacional de trigo. Expresado en dólares por tonelada métrica (US$/tm.). Fuente: BCRP.

Petróleo Cotización internacional de petróleo West Texas Intermediate (WTI). Expresado en dólares por barril (US$/bar.). Fuente: BCRP.

Índice de términos de intercambio Refleja el poder adquisitivo de nuestras exportaciones respecto de los productos que importamos del exterior. Medido en forma de índice, promedio trimestral 2007=100. Fuente: BCRP.

Índice de inflación externa Promedio ponderado de la inflación de un conjunto de países considerados los mayores socios comerciales de un país, expresados en términos de dólares de los Estados Unidos de América. Promedio trimestral 2009=100. Fuente: BCRP.

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Producto interno bruto del mundo Valor total de la producción de bienes y servicios finales en el mundo durante un periodo de tiempo determinado. En la contabilidad nacional se le define como el valor bruto de la producción libre de duplicaciones. Expresado en dólares constantes de paridad de compra. Fuente: FMI, BM.

Índice de bonos de mercados emergentes (EMBIG)

Índice elaborado por el J.P. Morgan que mide el diferencial de rendimientos del índice de retornos para bonos soberanos respecto al bono del Tesoro de EE.UU. Expresado en puntos básicos, promedio trimestral. Fuente: BCRP.

Bono del tesoro de Estados Unidos a diez años

Título público de 10 años emitido por los Estados Unidos para financiar operaciones de gobierno. Expresado en puntos básicos. Fuente: BCRP.

Nota. Adaptado del "Glosario de términos económicos" del BCRP, CIIU rev.4.

7.4. Bloque del PBI por el lado del gastoTabla 8 Definición de variables del bloque PBI por el lado del gasto


Demanda global Consumo e inversión globales, es la demanda total de los bienes y servicios disponibles de un país durante un periodo determinado. Resulta de la suma de la demanda interna (absorción), más la demanda externa (exportaciones). Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Demanda interna Demanda por los bienes y servicios producidos en un país. Los componentes de la demanda interna son el consumo (privado y público) y la inversión (privada y pública). También se le denomina absorción o gasto doméstico. Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Consumo privado Gasto total en bienes y servicios del sector privado de una economía. Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Empleo urbano Evolución del empleo urbano formal en lima metropolitana. Expresado en índice promedio trimestral. Fuente: MTPE.

Expectativas de contratación Diferencia entre el porcentaje de empresas que planean acelerar sus planes de planes de contratación y el porcentaje que los planean reducir en los próximos seis meses. Medido en porcentaje. Fuente: Apoyo Consultoría.

Consumo público Gasto total en bienes y servicios del sector público de una economía. Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Inversión bruta interna Formación bruta de capital fijo más la variación de existencias. Se le llama “bruta” porque considera la inversión total, sin descontar la inversión para reponer el capital depreciado. Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Inversión bruta fija Inversión en capital físico, se incluye la inversión para reposición. Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Inversión privada Es la inversión bruta fija del sector privado. Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Expectativas de inversión Diferencia entre el porcentaje de empresas que planean acelerar sus planes de planes de inversión y el porcentaje que los planean reducir en los próximos 6 meses. Medido en porcentaje. Fuente: Apoyo Consultoría.

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Inversión pública Es la inversión bruta fija del gobierno general y las empresas estatales. Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Variación de inventarios Diferencia entre el volumen de existencias de principio y fin de cada periodo, valuada a los precios promedio vigentes en el mismo lapso. Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Exportaciones Registro de la venta al exterior de bienes o servicios realizada por una empresa residente. Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Oferta global Oferta global de bienes y servicios de una economía, representada por el producto bruto interno más las importaciones, es decir, el total de bienes y servicios ofrecidos en el mercado en un periodo determinado. Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Importaciones Adquisición de bienes y servicios procedentes del exterior. Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Producto interno bruto de Perú Valor total de la producción de bienes y servicios finales en el Perú durante un periodo determinado. En la contabilidad nacional se le define como el valor bruto de la producción libre de duplicaciones. Expresado en soles constantes del 2007 y soles corrientes. Fuente: BCRP.

Población Comprende a la población nominalmente censada, es decir, aquella efectivamente registrada o empadronada en el censo por el Instituto Nacional de Estadística e Informática, más la población omitida. Expresado en número de personas. Fuente: INEI.

PBI per cápita Es el PBI por cada habitante del país. Expresado en soles. Fuente: cálculos propios.


7.5. Bloque del PBI por el lado de los sectores productivos (I)

Tabla 9 Definición de variables del bloque PBI por el lado de los sectores productivos (I)


Agropecuario El PBI agropecuario es la suma del valor de producción agrícola y pecuaria. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Agrícola Valor de producción agrícola, que para su cálculo se toma el volumen de la producción en toneladas métricas de cada producto y su precio promedio registrado en el año base (2007). Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Pecuario El subsector pecuario comprende la cría y/o engorde de ganado, aves de corral y otros animales domésticos; así como la obtención de sus subproductos: leche, lana, huevos y otros. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

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Pesca El PBI pesquero es la suma del valor de producción pesquera, la cual recopila información sobre volúmenes de extracción de especies clasificadas de acuerdo con su utilización y los valoriza a precios constantes del año base. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Minería e hidrocarburos El PBI minero es la suma del valor de producción minera y e hidrocarburos. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Minería La producción minera recopila datos sobre los volúmenes de extracción de: cobre, oro, zinc, plata, plomo, hierro, estaño y molibdeno. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Hidrocarburos El subsector hidrocarburos considera la producción de petróleo crudo, gas natural y líquido de gas natural. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Manufactura Producción de las industrias asociadas a los sectores primarios y no primarios. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Manufactura primaria Manufactura de procesamiento de recursos primarios: comprenden al grupo de actividades industriales que están asociadas con la agricultura, pesca y/o minería. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Arroz pilado Industria dedicada a la transformación del arroz cosechado en el el producto final que llega el consumidor, arroz pilado. Expresado en índice promedio 2007=100. Fuente: BCRP.

Azúcar Industria dedicada a la elaboración o refinación de azúcar y sucedáneos del azúcar obtenidos a partir del jugo de caña, remolache, arce y palma; elaboración de jarabes de azúcar, elaboración de melazas; y elaboración de azúcar y jarabe de arce. Expresado en índice promedio 2007=100. Fuente: BCRP.

Productos cárnicos Industria vinculada a matanza, preparación y envasado de carne. Expresado en índice promedio 2007=100. Fuente: BCRP.

Elaboración y preservación de pescado Preparación, producción y conservación de pescados, crustáceos y molúscos. Expresado en índice promedio 2007=100. Fuente: BCRP.

Refinación de metales no ferrosos Producción y refinación de metales precios y no ferrosos. Expresado en índice promedio 2007=100. Fuente: BCRP.

Refinación de petróleo Comprende la fabricación de combustibles líquidos o gaseosos o de otros productos a partir del petróleo crudo y de minerales bituminosos. Expresado en índice promedio 2007=100. Fuente: BCRP.


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7.6. Bloque del PBI por el lado de los sectores productivos (II)Tabla 10 Definición de variables del bloque PBI por el lado de los sectores productivos (II)


Manufactura no primaria Comprende el resto de actividades industriales más relacionadas con la evolución de la demanda interna. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Consumo masivo Este grupo comprende las industrias de alimentos y bebidas, otros artículos de papel y cartón, y productos de tocador y limpieza. Expresado en índice promedio 2007=100. Fuente: BCRP.

Metalmecánica Este grupo comprende los rubros de productos metálicos, maquinaria y equipo; y manufacturas diversas. Expresado en índice promedio 2007=100. Fuente: BCRP.

Textiles Este grupo comprende los rubros de textiles, cuero y calzado. Expresado en índice promedio 2007=100. Fuente: BCRP.

Petroquímicos Este grupo comprende los rubros de productos químicos, caucho y plástico, con excepción de productos de tocador y limpieza. Expresado en índice promedio 2007=100. Fuente: BCRP.

Materiales de construcción Este grupo comprende los rubros de minerales no metálicos e industria de hierro y acero. Expresado en índice promedio 2007=100. Fuente: BCRP.

Resto de no primaria Este grupo comprende los rubros de madera y muebles; industria de papel e imprenta, con excepción de otros artículos de papel y cartón; y servicios industriales. Expresado en índice promedio 2007=100. Fuente: BCRP.

Construcción Sector de la economía cuya información proviene de medir la evolución principalmente del consumo interno de cemento, es decir, despachos locales de cemento más importaciones, y en menor medida del avance físico de obras que corresponde a los montos ejecutados de los programas de construcción de carreteras y caminos rurales y de las viviendas construidas con otros materiales. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Electricidad y agua Sector de la economía que comprende del suministro de la producción de electricidad, gas y agua. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Comercio Sector de la economía cuyo cálculo proviene de los márgenes comerciales del año base por productos de origen tanto nacional como importados que se actualizan con sus correspondientes índices de producción o de importación. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Otros servicios Sector económico integrado por todas aquellas actividades económicas relacionadas con el comercio y la producción de servicios; es decir, todas aquellas actividades económicas no incluidas en el sector primario ni en el sector secundario. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

Valor agregado bruto El valor agregado bruto (VAB) está conformado por la suma de valores agregados (diferencia entre el valor bruto de producción y el consumo intermedio) de los distintos sectores productivos. Sin considerar los impuestos a los productos y derechos de importación. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

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Impuestos a los productos y derechos de importación

Los impuestos a los productos por pagar sobre los bienes y servicios cuando estos se producen, suministran, venden, transfieren o disponen de otra manera por sus productores. Por su parte, los derechos de importación, se trata de los derechos de entrada y otras aplicaciones a la importación que afectan a ciertos bienes cuando penetran el territorio económico. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

PBI primario Valor de la producción de bienes y servicios de un país, en un periodo determinado, referida a sectores agropecuario, pesca, minería e hidrocarburos, y manufactura de procesamientos de recursos primarios. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.

PBI no primario Valor de la producción de bienes y servicios de un país, en un periodo de tiempo determinado, referido a sectores de manufactura no primaria, construcción, comercio, electricidad, agua y otros servicios, incluyendo también los impuestos a los productos y los derechos de importación. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: BCRP.


7.7. Balanza de pagosTabla 11 Definición de variables de la Balanza de pagos


Balanza en cuenta corriente Recoge todas las transacciones que involucran valores económicos y tienen lugar entre residentes de una economía y el resto del mundo. Expresado en dólares corrientes de Estados Unidos. Fuente: BCRP.

Balanza comercial Recoge el intercambio de mercancías de un país con el resto del mundo. Expresado en dólares corrientes de Estados Unidos. Fuente: BCRP.

Balanza de servicios Registra las transacciones de servicios de un país con el resto del mundo. Expresado en dólares corrientes de Estados Unidos. Fuente: BCRP.

Renta de factores Registra el valor de los ingresos y egresos de la renta relacionada con los activos y pasivos financieros de la economía entre residente frente a no residentes. De este modo, el rubro incluye las utilidades y dividendos (renta de la inversión y de cartera) y los intereses (renta de los préstamos de largo plazo y corto plazo, de los bonos, de los activos de corto plazo y de los activos de reserva). Expresado en dólares corrientes de Estados Unidos. Fuente: BCRP.

Transferencias corrientes Rubro compesatorio del traspaso de propiedad de un recurso real entre residentes y no residentes que no involucra una compensación económica y que no está clasificada como transferencia de capital. Comprende las transferencias en efectivo no condicionadas. Expresado en dólares corrientes de Estados Unidos. Fuente: BCRP.

Remesas del exterior Comprende las transferencias corrientes realizadas por los emigrantes que trabajan en otra economía de las que se les considera residentes. Expresado en dólares corrientes de Estados Unidos. Fuente: BCRP.

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Cuenta financiera Incluye los préstamos a largo plazo, la inversión extranjera, capitales de corto plazo y errores u omisiones. Expresado en dólares corrientes de Estados Unidos. Fuente: BCRP.

Cuenta financiera del sector privado Comprende los flujos netos por inversión directa, los flujos netos por inversión de cartera extranjera, préstamos del exterior de largo plazo al sector privado residente, colocación neta de bonos participación de capital y otros activos externos. Expresado en dólares corrientes de Estados Unidos. Fuente: BCRP.

Cuenta financiera del sector público Registra los flujos netos por desembolsar (préstamos y colocaciones de bonos externos), vencimiento de amortizaciones (atendida y no atendida) de la deuda pública externa y la variación de otros activos externos netos de largo plazo. Expresado en dólares corrientes de Estados Unidos. Fuente: BCRP.

Capitales de corto plazo Registra los flujos (excluyendo al BCRP) de activos y pasivos de corto plazo de las entidades financieras, de las empresas no financieras (públicas y privadas) y de las unidades familiares residentes. Expresado en dólares corrientes de Estados Unidos. Fuente: BCRP.

Financiamiento excepcional Denota cualquier mecanismo diferente del uso de reservas o de créditos del FMI empleado por las autoridades de una economía, para financiar las necesidades de balanza de pagos. Expresado en dólares corrientes de Estados Unidos. Fuente: BCRP.

Errores y omisiones Cuenta residual de la balanza de pagos que por lo general recoge, en términos netos, las transacciones con el exterior que no se logran identificar parcial o totalmente, con el objetivo de preservar el principio de partida doble. Su nivel resulta de la diferencia entre la variación de las reservas internacionales netas del sistema bancario y el saldo del resto de operaciones registradas en la balanza de pagos. Expresado en dólares corrientes de Estados Unidos. Fuente: BCRP.

Nota. Adaptado del "Glosario de términos económicos" del BCRP.

7.8. PBI potencial y productividadTabla 12 Definición de variables del PBI potencial y productividad


Acervo de capital El acervo o stock de capital es el conjunto de bienes durables empleados en la producción. Expresado en soles constantes del 2007. Fuente: Cálculos propios.

Trabajo Se refiere al grado de utilización de la fuerza laboral o de la población económicamente activa (PEA) ocupada. Expresado en número de personas. Fuente: INEI.

Escolaridad Número promedio de años lectivos de educación formal de la población mayor de 15 años. Expresado en años promedio. Fuente: Barro y Lee, INEI.

Capital humano El capital humano es una medida de valor económico de las habilidades profesionales de una persona. Expresado como multiplicador. Fuente: Cálculos propios.

Trabajo aumentado Esta variable es producto de usar el capital humano como aumentador de trabajo (L*h). Fuente: Cálculos propios.

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Productividad total de factores Mide la eficiencia de los factores productivos. Se vincula a factores estructurales como el desarrollo de capital humano, la estabilidad política y macroeconómica, la solvencia del sistema financiero, la profundidad del mercado crediticio, la integración del país al mercado internacional, entre otros. Expresado como residuo de la función de producción. Fuente: Cálculos propios.

PBI potencial Cantidad de bienes y servicios que una economía puede producir cuando todos sus recursos son utilizados totalmente o a sus capacidades máximas. Expresado en soles constantes 2007. Fuente: Cálculos propios.

Brecha producto La brecha del producto es la diferencia entre el nivel del producto observado y el nivel del producto potencial. Expresado en soles constantes 2007. Fuente: Cálculos propios.

Nota. Adaptado del "Glosario de términos económicos" del BCRP.

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7.9. PBI por el lado del gasto, variación porcentual (escenario base)Tabla 13 PBI por el lado del gasto (variación porcentual real anual)

2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p

I. Demanda interna 2,9 1,1 1,4 4,3 3,5 4,0 4,1 4,2 4,1 4,3 4,2 4,2 4,4 4,4 4,5 4,5

1. Gasto privado1 2,7 1,2 1,8 4,4 3,9 4,1 4,2 4,3 4,2 4,4 4,3 4,3 4,5 4,5 4,6 4,6

a. Consumo privado 4,0 3,3 2,5 3,8 3,6 3,9 3,7 3,9 3,9 4,0 3,9 3,9 3,9 3,8 3,7 3,8

b. Inversión privada -4,2 -5,4 0,2 4,4 3,9 4,7 4,8 5,8 5,5 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0

2. Gasto público 3,6 0,1 -0,3 3,8 1,9 3,8 3,6 3,7 3,8 3,9 3,9 3,9 4,0 4,0 4,0 4,0

a. Consumo público 9,8 0,3 0,5 2,0 2,3 3,5 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0

b. Inversión pública -9,5 -0,2 -2,3 8,4 1,0 4,5 5,0 5,3 5,8 6,0 6,0 6,0 6,0 6,0 6,0 6,0

II. Demanda externa neta

1. Exportaciones2 3,9 9,4 7,8 2,5 2,8 3,1 3,4 4,2 4,5 4,5 4,6 4,6 4,6 4,6 4,6 4,6

2. Importaciones2 2,4 -2,2 4,1 3,4 2,4 3,1 2,6 3,1 2,8 2,4 2,3 2,3 2,2 2,2 2,3 2,3

III. PBI 3,3 4,0 2,5 4,0 3,6 4,0 4,2 4,5 4,5 4,8 4,8 4,8 5,0 5,0 5,0 5,0 p: Proyectado. 1/ Incluye la variación de existencias. 2/ De bienes y servicios.Nota. Elaboración CEPLAN.

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7.10. PBI por el lado del gasto, porcentaje del PBI (escenario base)Tabla 14 PBI por el lado del gasto (porcentaje del PBI)

2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p

I. Demanda interna 123,8 122,3 122,1 123,0 122,1 121,9 121,5 120,9 120,4 119,6 118,7 118,0 117,3 116,5 115,8 115,1

1. Gasto privado 84,9 83,2 81,5 81,7 81,9 82,0 81,7 81,4 81,1 80,9 80,7 80,5 80,3 80,2 80,1 79,9

a. Consumo privado 66,2 65,8 65,2 64,7 64,7 64,7 64,2 63,7 63,3 62,9 62,5 62,1 61,6 61,1 60,5 60,0

b. Inversión privada 19,6 18,1 17,3 17,6 17,7 17,8 17,9 18,1 18,2 18,3 18,3 18,4 18,5 18,5 18,6 18,7

2. Gasto público 17,6 16,9 16,3 16,3 16,1 16,0 15,9 15,8 15,6 15,5 15,4 15,4 15,2 15,1 15,0 15,0

a. Consumo público 12,7 12,1 11,8 11,5 11,4 11,3 11,2 11,0 10,8 10,7 10,5 10,3 10,2 10,0 9,8 9,7

b. Inversión pública 5,0 4,8 4,5 4,8 4,7 4,7 4,7 4.,8 4,8 4,9 4,9 5,0 5,1 5,1 5,2 5,3

II. Demanda externa neta

1. Exportaciones1 21,2 22,3 24,3 25,0 24,2 23,8 23,8 23,7 23,6 23,1 22,6 22,1 21,7 21,2 20,7 20,2

2. Importaciones1 23,8 22,3 22,1 23,0 22,1 21,9 21,5 20,9 20,4 19,6 18,7 18,0 17,3 16,5 15,8 15,1

III. PBI 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

p: Proyectado. 1/ Incluye la variación de existencias. 2/ De bienes y servicios.Nota. Elaboración CEPLAN.

71


7.11. PBI por el lado de sectores productivos (escenario base)Tabla 15 PBI por el lado de sectores productivos (variación porcentual real anual)

Peso año base 2007 2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p

Agropecuario 6,0 3.5 2.7 2,6 7,5 4,0 3,4 3,3 3,4 3,4 3,4 3,4 3,4 3,4 3,4 3,5 3,5

Agrícola 3,8 2.3 1.8 2,5 9,0 4,5 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0

Pecuario 2,2 5.2 3.7 2,8 5,4 3,7 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5

Pesca 0,7 15,9 -10,1 4,7 39,7 -8,8 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0

Minería e hidrocarburos

14,4 9,5 16.3 3,4 -1,3 2,8 2,4 3,5 5,3 3,6 3,6 3,2 3,2 3,3 3,3 3,3 3,3

Minería metálica 12,1 15,7 21,2 4,5 -1,5 2,7 1,4 3,6 5,8 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0

Hidrocarburos 2,2 -11,5 -5,1 -2,4 0,0 3,5 5,7 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5

Manufactura 16,5 -1,5 -1,4 -0,2 6,2 1,6 3,4 3,7 4,1 4,1 4,1 4,1 4,1 4,1 4,1 4,2 4,2

Primaria 4,1 1,8 -0,6 1,9 13,2 -0,7 3,1 3,3 4,0 3,4 3,4 3,4 3,4 3,4 3,5 3,5 3,5

No primaria 12,4 -2,6 -1,6 -0,9 3,7 2,9 3,5 3,8 4,2 4,3 4,3 4,3 4,3 4,3 4,3 4,4 4,4

Electricidad y agua 1,7 5,9 7,3 1,1 4,4 5,3 5,5 5,5 5,5 5,5 5,5 5,5 5,5 5,5 5,5 5,5 5,5

Construcción 5,1 -5,8 -3,2 2,1 5,4 2,5 3,5 4,0 4,3 4,5 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0

Comercio 10,2 3,9 1,8 1,0 2,6 3,3 3,7 3,8 4,1 4,2 4,3 4,3 4,3 4,5 4,5 4,5 4,5

Servicios 37,1 4,9 4,3 3,2 4,5 4,5 4,7 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 5,2 5,2 5,2 5,2

PBI 100,0 3,3 4,0 2,5 4,0 3,6 4,0 4,2 4,5 4,5 4,8 4,8 4,8 5,0 5,0 5,0 5,0

PBI primario 25,2 6,9 10,0 3,1 3,3 2,4 2,7 3,4 4,6 3,5 3,5 3,3 3,3 3,3 3,3 3,4 3,4

PBI no primario1 66,5 2,6 2,4 2,1 4,2 4,0 4,3 4,6 4,7 4,8 4,7 4,7 4,7 4,9 4,9 4,9 4,9

p: Proyectado. 1/ No incluye impuestos a los productos y derechos de importación.Nota. Elaboración CEPLAN.

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7.12. Balanza de pagos (escenario base)Tabla 16 Balanza de pagos (porcentaje del PBI)

2015 2016 2017 2018 2019p 2020p 2021p 2022p 2023p 2024p 2025p 2026p 2027p 2028p 2029p 2030p

I. Balanza en cuenta corriente -4,8 -2,7 -1,2 -1,5 -1,0 -1,0 -0,6 0,0 0,5 0,9 0,9 0,9 0,9 0,7 0,6 0,6

1. Balanza comercial -1,5 1,0 3,1 3,1 3,3 3,2 3,7 4,1 4,5 4,8 4,5 4,4 4,2 3,9 3,6 3,4

a. Exportaciones 18,0 19,0 21,1 21,7 21,1 20,7 20,9 20,9 20,8 20,3 19,3 18,4 17,6 16,6 15,6 14,8

b. Importaciones -19,5 -18,0 -18,1 -18,6 -17,8 -17,5 -17,3 -16,8 -16,3 -15,5 -14,8 -14,0 -13,4 -12,7 -12,0 -11,4

2. Servicios -1,1 -1,0 -0.7 -1,1 -1,1 -1,1 -1,1 -1,1 -1,1 -1,0 -1,0 -1,0 -0,9 -0,9 -0,9 -0,8

a. Exportaciones 3,3 3,2 3,4 3,3 3,2 3,1 3,1 3,0 2,9 2,8 2,6 2,5 2,4 2,3 2,2 2,1

b. Importaciones -4,3 -4,3 -4,1 -4,4 -4,3 -4,2 -4,2 -4,1 -4,0 -3,8 -3,6 -3,5 -3,4 -3,2 -3,1 -2,9

3. Renta de factores -3,9 -4,7 -5,3 -5,1 -4,8 -4,5 -4,4 -4,1 -3,9 -3,7 -3,4 -3,2 -3,0 -2,8 -2,6 -2,4

4. Transferencias corrientes 1,7 2,0 1,7 1,6 1,6 1,4 1,2 1,1 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,6 0,5 0,5

II. Cuenta financiera 4,9 3,3 1,8 0,9 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,3 1,2 1,1 1,0 1,0

1.Sector privado 4,6 1,9 0,8 0,6 1,0 0,9 0,9 0,8 0,8 0,7 0,7 0,6 0,6 0,6 0,5 0,5

2. Sector público 1,6 1,4 1,5 0,9 0,9 0,9 0,8 0,8 0,7 0,7 0,7 0,6 0,6 0,5 0,5 0,5

3. Capitales de corto plazo -1,3 0,0 -0,4 -0,6 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

III. Resultado de la balanza de pagos

0,0 0,1 0,8 -1,6 0,8 0,7 1,1 1,6 2,0 2,4 2,2 2,2 2,1 1,8 1,7 1,6

p: Proyectado.Nota. Elaboración CEPLAN.

73


7.13. Análisis de residuos7.13.1. Prueba de raíz unitariaTabla 17. Prueba de raíz unitaria – Dickey Fuller aumentado

Null Hypothesis: RESID4 has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=6)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -3,596281 0,0499

Test critical values: 1% level -4,356068

5% level -3,595026

10% level -3,233456

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Nota. Recuperado de E-views.

7.13.2. Prueba de normalidadTabla 18. Prueba de normalidad – Jarque-Bera

Nota. Recuperado de E-views.

7.13.3. Prueba de autocorrelaciónTabla 19. Prueba de autocorrelación – Breusch-Godfrey

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0,746341 Prob. F(2,18) 0,4882

Obs*R-squared 2,067565 Prob. Chi-Square(2) 0,3557Nota. Recuperado de E-views.

6

5

4

3

2

1

0-0,010 -0,005 -0,000 0,010 0,010 0,015

Seriess: ResiduallsSample 1992 2018Observations 27

MeanMedianMaximumMinimumStd. Dev.SkewnessKurtosis

Jarque-BeraProbability

5,99 e-17-0,0004460,014151

-0,0115900,0068010,2386232,264780

0,8643520,649095

74


7.13.4. Prueba de heterocedasticidadTabla 20. Prueba de heterocedasticidad – Breusch-Pagan

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 1,029894 Prob. F(6,20) 0,4351

Obs*R-squared 6,373065 Prob. Chi-Square(6) 0,3827

Scaled explained SS 2,211392 Prob. Chi-Square(6) 0,8993

Nota. Recuperado de E-views.

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