Revista Estudios Económicos - Diciembre 2014

DICIEMBRE 2014

REVISTAESTUDIOSECONMICOS

N 28

BANCO CENTRAL DE RESERVA DEL PER

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ESTUDIOSECONMICOS

28

B A N C O C E N T R A L D E R E S E R V A D E L P E R

DICIEMBRE 2014

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ESTUDIOSECONMICOS

28

BANCO CENTRAL DE RESERVA DEL PER

La Revista Estudios Econmicos (REE) es una publicacin del Banco Central de Reserva del Per quetiene como objetivo la divulgacin de investigaciones econmicas en temas de inters para el BancoCentral de Reserva del Per y la economa peruana. Las principales reas de inters de la REE incluyenmacroeconoma, poltica monetaria, economa internacional, poltica econmica y finanzas.

COMIT EDITORIAL

Adrin Armas(Presidente del Comit Editorial)

Jorge Estrella Marco Vega Fernando Vsquez Paul Castillo

EDITORES ASOCIADOS

Carlos Montoro (Fondo Latinoamericano de Reservas)

Gabriel Rodrguez (Pontificia Universidad Catlica del Per)

Diego Winkelried (Universidad del Pacfico)

EDITORES DE PUBLICACIN

Diego Winkelried (Universidad del Pacfico) Jorge Morales

Los puntos de vista expresados por los autores no reflejan necesariamente la posicin delBanco Central de Reserva del Per

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5CONTENIDO

Productividad sectorial en el Per: Un anlisis a nivel de firmas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9Nikita Cspedes, Mara Aquije, Alan Snchez y Rafael Vera Tudela

En este documento se estima la funcin de produccin al nivel de firmas de la economa peruana, lo quepermite caracterizar la productividad de la firma va su productividad total de factores y su productividadlaboral. Los datos corresponden a todas las empresas formales que reportaron datos entre 2002 y 2011.Esta informacin permite corregir los tradicionales problemas de endogeneidad de regresores y seleccinde la muestra, aspectos presentes en los estudios vigentes que estiman los parmetros de la funcin deproduccin en el Per. Se encuentra que la participacin del factor capital en el ingreso es alrededor de0.64, un parmetro heterogneo segn los principales sectores econmicos. La productividad es mayor enlos sectores secundarios y terciarios, en empresas grandes y en Lima Metropolitana.

Trminos de intercambio y productividad total de factores: Evidencia emprica de losmercados emergentes de Amrica latina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27Paul Castillo y Youel Rojas Zea

En este documento se utiliza datos trimestrales para identificar la relacin entre los trminos deintercambio y la productividad total de factores (PTF) para Mxico, Per y Chile. Se utiliza un enfoque dedos etapas: primero, se estima la senda histrica de la PTF para cada pas utilizando un modelo estructuralDSGE para una economa pequea y abierta. Luego, en un segundo paso, la PTF se descompone entre uncomponente domstico y uno externo ligado a los trminos de intercambio, haciendo uso de un modeloVAR estructural con restricciones de largo plazo, como en Blanchard y Quah (1989). Se encuentra que loschoques de trminos de intercambio generan importantes ganancias de productividad en las economasconsideradas, no solo de corto plazo sino tambin de mediano y largo plazos, predominando en nuestramuestra los impactos de corto y mediano plazos.

6Precios de viviendas en Lima . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47Fabrizio Orrego

En este trabajo se estima la relacin de equilibrio entre el precio de las viviendas en Lima (por m2) ysus fundamentos macroeconmicos desde 1998.I hasta 2013.IV. Los trminos de intercambio, la cuentacorriente, el crdito hipotecario, el ndice del imperio de la ley, la demografa y la capitalizacin burstilresultan factores explicativos significativos y con los signos esperados. Luego, con el fin de evaluar si elprecio de las viviendas se ha encontrado desalineado con respecto a sus fundamentos, construimos 10,000secuencias de precios de equilibrio de las viviendas, a partir del remuestreo de la relacin de equilibrioestimada. La evidencia muestra que el precio de las viviendas no se habra encontrado desalineado conrespecto a sus fundamentos, a pesar del incremento observado durante los ltimos aos.

Eleccin de los modos de exportacin: Evidencia de empresas peruanas . . . . . . . . . . . . . . . . . 61Edward Manuel Ruiz Crosby

En este documento se contrasta la hiptesis modificada de autoseleccin de empresas formales peruanashaciendo uso de un modelo de datos ordenados, lo que permite caracterizar la eleccin de las empresasentre tres posibilidades: aqullas que producen slo para el mercado interno, las que producen parael mercado interno y para el mercado externo indirectamente va intermediarios comerciales, y lasque producen para el mercado interno y para el mercado externo directamente a travs de filiales dedistribucin establecidas en el exterior. Se encuentra que el ordenamiento para la eleccin de los modosde exportacin se da a travs de diferencias en la productividad total de factores.

7CONTENTS

Sectoral productivity in Peru: A firm-level approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9Nikita Cspedes, Maria Aquije, Alan Snchez and Rafael Vera-Tudela

In this paper we estimate the production function at the sectoral level in Peru. We also study andcharacterize the productivity of firms by using two indicators: total factor productivity and laborproductivity. The data correspond to Peruvian formal firms who reported their data between 2002 and2011. These data allow us to correct the traditional econometric problems that affect previous studies thatestimate the production function in Peru (i.e., endogeneity and selection bias). We find that the capitalincome share is about 0.64, a parameter that is heterogeneous across the main economic sectors. Also,productivity is higher in the secondary and tertiary sectors, in large companies and among firms locatedin the metropolitan area of Lima.

Terms of trade and total factor productivity: Empirical evidence from Latin Americanemerging markets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27Paul Castillo and Youel Rojas

This paper uses quarterly data from Chile, Mexico and Peru to study the link between terms of tradeand total factor productivity (TFP). A framework with two steps is used. First, we estimate TFP using astylized general equilibrium model for a small open economy model. Then, the TFP is decomposed intoa domestic component and an external component linked to terms of trade using a structural VAR modelthat uses long-run restrictions as in Blanchard y Quah (1989). Our main results show that the terms oftrade have not only short- but also medium- and long-term effects on TFP. The short- and medium-termimpacts are predominant in our sample.

8House prices in Lima . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47Fabrizio Orrego

In this paper we estimate the equilibrium relationship between house prices per square meter in Lima andtheir macroeconomic fundamentals, from 1998.I to 2013.IV. We find that the terms of trade, the currentaccount, mortgage loans, a rule-of-law index, demographics and market capitalization have impacts withthe expected signs and statistically significant coefficients. Then, in order to assess whether house pricesare misaligned with respect to their fundamentals, we generate 10,000 sequences of equilibrium prices,after bootstrapping the equilibrium relationship. Despite the increase in house prices recently observed,we find that house prices may not be misaligned with respect to their fundamentals.

Export mode choice: Evidence for Peruvian firms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61Edward Manuel Ruiz Crosby

This paper tests the self-selection hypothesis for Peruvian firms among the following trade choices: (i) toproduce only for the domestic market, (ii) to produce both for the domestic and indirectly for the foreignmarket through trade intermediaries, and (iii) to produce both for the domestic market and directly for theforeign market through a foreign wholesale affiliate. By setting up an ordered probit model, we found thatfirm-level total factor productivity is one of the main drivers of the firms trade choices.

Derechos Reservados c 2014Banco Central de Reserva del PerRevista Estudios Econmicos 28, 9 - 26 (Diciembre 2014)Disponible en www.bcrp.gob.pe/publicaciones/revista-estudios-economicos/estudios-economicos-no-28.html

Productividad sectorial en el Per:Un anlisis a nivel de firmas

NIKITA CSPEDES, MARA E. AQUIJE, ALAN SNCHEZ Y RAFAEL VERA-TUDELA

En este documento se estima la funcin de produccin al nivel de firmas de la economaperuana, lo que permite caracterizar la productividad de la firma va su productividad totalde factores y su productividad laboral. Los datos corresponden a todas las empresas formalesque reportaron datos entre 2002 y 2011. Esta informacin permite corregir los tradicionalesproblemas de endogeneidad de regresores y seleccin de la muestra, aspectos presentes enlos estudios vigentes que estiman los parmetros de la funcin de produccin en el Per.Se encuentra que la participacin del factor capital en el ingreso es alrededor de 0.64,un parmetro heterogneo segn los principales sectores econmicos. La productividad esmayor en los sectores secundarios y terciarios, en empresas grandes y en Lima Metropolitana.

Palabras Clave : Funcin de produccin, productividad.Clasificacin JEL : C23, E23, 047.

La funcin de produccin identifica la capacidad que tiene una economa de transformar insumos y/ofactores en producto final. La funcin de produccin de mayor uso en la literatura es la funcin Cobb-Douglas, que incluye los factores de produccin (capital y trabajo), la productividad total de factores y unparmetro que representa a la participacin del factor trabajo en el ingreso total. El objetivo del presenteestudio es doble: en primer lugar, estimar los parmetros de la funcin de produccin Cobb-Douglas anivel de sectores econmicos para la economa peruana; en segundo lugar, caracterizar la productividad anivel de empresas y por sectores econmicos considerando dos indicadores de amplio uso en la literaturacomo son la productividad total de factores y la productividad laboral. Estos objetivos complementan elconocimiento actual sobre la productividad y la funcin de produccin en el Per.

La funcin de produccin Cobb-Douglas para el Per ha sido estimada por diversos estudios que semuestran en el Cuadro 1 (p. 10), los cuales sugieren que la participacin del factor capital se encuentra

Cspedes: Sub Gerencia de Investigacin Econmica, Banco Central de Reserva del Per, Jr. Antonio Mir Quesada 441,Lima 1, Per. Telfono: (+511) 613-2000 (email: [email protected]). Snchez: Sub Gerencia de InvestigacinEconmica, BCRP (email: [email protected]). Vera-Tudela: Departamento de Poltica del Sector Real, BCRP(email: [email protected]). Aquije: Gerencia de Estudios Econmicos, SUNAT (email: [email protected]).

Los autores agradecen a Nelson Ramrez, Juan Manuel Garca y Renzo Castellares por los comentarios y discusiones queenriquecieron este trabajo. Del mismo modo, Fabiola Alba, Daggiana Tocon, Luis La Rosa, Margoth Rivera y Reegan Orozcocolaboraron en distintas etapas de la elaboracin de este estudio. El estudio recoge valiosos comentarios de los participantesdel Seminario de Investigacin del Banco Central de Reserva del Per. Los posibles errores son de exclusiva responsabilidadde los autores.

Este documento no representa necesariamente las opiniones del Banco Central de Reserva del Per

10 Nikita Cspedes, Mara E. Aquije, Alan Snchez y Rafael Vera-Tudela

CUADRO 1. Estimados de la participacin del capital en el producto

Estudio Valor Estudio Valor

Bernanke y Gurkaynak (2002) [0.41; 0.49] Seminario y Beltrn (1998) 0.51Carranza y otros (2005) 0.44 y 0.33 Valderrama y otros (2001) 0.64Cabredo y Valdivia (1999) 0.40 Vega-Centeno (1989) 0.55Elias (1992) 0.66 Vega-Centeno (1997) 0.65Miller (2003) 0.51

en el intervalo comprendido entre 0.40 y 0.65. Los estudios mencionados utilizan, en su mayora, datosagregados y podran incorporar sesgos en los parmetros estimados que la metodologa de estimacin nologra aislar. La tcnica de estimacin se restringe a mnimos cuadrados ordinarios en la mayora de casos.1

En el presente documento se estima la funcin de produccin para la economa peruana a nivelde sectores econmicos utilizando datos de empresas formales para el periodo de 2002 a 2011. Lainformacin utilizada permite corregir los problemas economtricos usuales en los estudios que utilizandatos agregados como son la endogeneidad de los factores y la seleccin en la muestra que potencialmentepueden generar estimadores sesgados. El principal problema emprico (endogeneidad) radica en laexistencia de determinantes no observables de la produccin que pueden estar correlacionados con losniveles de capital y trabajo escogidos por la firma. Con el fin de superar este problema, se aplican dosmetodologas. Primero, la funcin de produccin se estima por el mtodo de Arellano y Bond (1991)utilizando la muestra panel completa, procedimiento que permite lidiar con componentes no observablestanto fijos en el tiempo como variables, y segundo, se implementa la estimacin por el mtodo sugeridopor Olley y Pakes (1996), procedimiento que permite controlar el potencial sesgo que podra generarsepor la rotacin y/o salida de empresas de la muestra (sesgo de seleccin).2

Se estiman dos indicadores de productividad a nivel de empresas: la productividad total de factores,que se calcula como el residuo de Solow, a partir de los estimados de la funcin de produccin a nivelde sectores econmicos, y el producto por trabajador. La caracterizacin de estos dos indicadores, segnlos elementos observables de las empresas, dan informacin til an no documentada para el universo deempresas formales del Per.3

Se encuentra que la participacin del factor capital en el producto es aproximadamente 0.64, valorestimado luego de realizar las correcciones sugeridas. Los resultados sugieren que este parmetro essensible a la metodologa de estimacin y que muestra una considerable heterogeneidad entre los diversossectores econmicos, dependiendo del grado de intensidad del uso de los factores en cada uno de ellos.Destaca, adems, que este parmetro ha mostrado una tendencia decreciente, ya que a final de la dcadadel 2000 la participacin del factor trabajo es menor que la participacin a inicios de sta. Respecto ala productividad, este indicador ha mostrado una tendencia creciente entre el 2002 y 2011; asimismo, enpromedio, es mayor en los sectores minera y electricidad, en empresas grandes y en Lima Metropolitana.

1 La excepcin es Tello (2012) y Gbel y otros (2013). Tello (2012) estima la funcin de produccin en el sector manufacturapor el mtodo de Olley y Pakes, mientras Gbel y otros (2013) estudian la productividad en el sector informal.

2 La funcin de produccin Cobb-Douglas y la estimacin de la productividad total de factores a la Solow tiene limitacionesdocumentadas por la literatura. Los resultados de este estudio, en este sentido, podran estar sesgados si se consideransupuestos menos restrictivos en torno a la funcin de produccin. Entre las limitaciones que la literatura enfatiza se tiene: (i)La funcin de produccin Cobb-Douglas tiene una elasticidad de sustitucin de los factores de produccin constante e iguala 1; (ii) la participacin del capital y del trabajo en el producto no cambia, tanto entre individuos y/o empresas como a travsdel tiempo; y (iii) se asume, usualmente, retornos constantes a escala.

3 Para una caracterizacin de la productividad en empresas pequeas desde la perspectiva de la informalidad en el Per verGbel y otros (2013), quienes utilizan datos de encuestas de hogares.

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Productividad sectorial en el Per: Un anlisis a nivel de firmas 11

El resto del documento se organiza de la siguiente manera. La seccin 1 presenta la metodologautilizada para la estimacin de la funcin de produccin y de la productividad. La seccin 2 presentaestadsticas descriptivas de los datos utilizados para las estimaciones. La seccin 3 presenta estimacionesde los parmetros de la funcin de produccin y caracteriza la productividad segn caractersticasobservables de la firmas. La seccin 4 resume los resultados del estudio.

1 METODOLOGA

El modelo es la funcin de produccin tipo Cobb-Douglas con dos factores de produccin. La formafuncional en su versin log-lineal es

yit = ait + kkit + llit + it, (1)

donde kit y lit son el logaritmo de los factores de capital y trabajo utilizados por la firma i en el ao t; ky l son las elasticidades de los factores capital y trabajo, respectivamente; yit es el producto de la firmai en el ao t; ait es la productividad total de factores (en adelante PTF) de la firma en el mismo ao; y itrepresenta al error de medicin. Como es usual, se asume que ait no es observable para el econometrista.Una extensa literatura se ha desarrollado alrededor de la estimacin de funciones de produccin utilizandodatos a nivel de firmas donde se enfatizan a las condiciones de identificacin y/o mtodos de estimacinde las elasticidades de los factores. Ver Griliches y Mairesse (1995) para una revisin histrica.

Si la ecuacin (1) es la verdadera funcin de produccin, los estimadores por mnimos cuadradosordinarios (MCO) de k y l son consistentes solo si se satisfacen ciertos supuestos. Si la firma observaprimero ait y escoge los valores ptimos de kit y lit sujeto a este valor observado (por ejemplo, ante unchoque de productividad positivo la firma puede escoger invertir ms en insumos), los estimados de k yl por MCO sern inconsistentes, debido a un clsico problema de variable omitida. Como sealan Bondy Soderbom (2005), si kit y lit son difciles de modificar en el corto plazo (por ejemplo, por existenciade costos de ajuste) el problema de identificacin se vuelve menos agudo. Tambin se podra asumirque el proceso de maximizacin de la firma toma lugar ex-ante, antes de que ait sea observado, lo cualtambin resuelve el problema. An si ese fuese el caso, el problema remanente es que la PTF puede estardeterminada en gran medida por factores que varan poco en el tiempo. Por ejemplo, ait podra modelarsede la siguiente manera: ait = ai + sit, donde sit son choques de productividad y ai es un componente de laproductividad de la firma, fijo en el tiempo.

Diferentes estrategias han sido propuestas en la literatura para obtener estimados consistentes de ky l. Una alternativa es utilizar una estrategia de variables instrumentales utilizando el precio de losinsumos kit (capital) y lit (trabajo) como instrumentos para kit y lit, respectivamente (Mundlak, 1961). Otraalternativa es implementar una estimacin de efectos fijos a nivel de la firma, la cual permite controlarpor el componente de la productividad que es fijo en el tiempo, as como por otros posibles insumos noobservables que sean fijos en el tiempo. Asimismo, mtodos de panel dinmico (Blundell y Bond, 1998)y procedimientos estructurales (Olley y Pakes, 1996; Levinsohn y Petrin, 2003) han sido propuestos.

Para el presente anlisis se opt por utilizar cuatro mtodos. Los diversos mtodos de estimacinpermiten evaluar la sensibilidad de los estimadores a los supuestos de estimacin. En primer lugar, unaestimacin referencial con mnimos cuadrados ordinarios. En segundo lugar, estimaciones con efectosfijos a nivel de la firma. En tercer lugar, estimaciones en primera diferencia donde se utiliza los factoresde capital y trabajo observados en t k (k = 1, 2, 3, . . . , 9) como variables instrumentales de los factoresde capital y trabajo observados en el momento t (el mtodo de Arellano-Bond). Tanto el segundo como eltercer mtodo permiten obtener estimaciones consistentes de los parmetros de inters en los casos en que

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la PTF es constante en el tiempo. El tercer mtodo es consistente incluso en el caso en que la PTF tiene uncomponente que vara en el tiempo y que est correlacionado de manera contempornea con los insumos.Finalmente, se implementa la correccin de Olley y Pakes (OP, en adelante) que permite controlar porsesgo de seleccin que podra generarse si las empresas que salen de la muestra tienen sistemticamentemenor productividad que las empresas sobrevivientes. La correccin de OP permite, adems, estimar losparmetros consistentemente al controlar por el tradicional problema de simultaneidad entre el productoe insumos variables y por la existencia de heterogeneidad no observable en la productividad que estcorrelacionada con los errores estructurales en la funcin de produccin.

La estimacin de la ecuacin (1) se realiza a nivel de sectores econmicos. En este caso, la ecuacinse modifica para incorporar el ndice j que identifica al sector econmico:

yi jt = ai jt + k, jki jt + l, jli jt + i jt , (2)

donde los sectores j son agricultura, comercio, construccin, electricidad, industria (primaria y noprimaria), intermediacin financiera, minera, pesca y servicios. La produccin de la firma, yi jt, se definecomo el valor agregado por la firma, obtenido de la diferencia entre las ventas totales y el costo de ventas alfinal del ao t (diciembre). Para medir los factores ki jt y li jt se utiliza el valor del activo neto de la firma y elnmero de trabajadores. Asimismo, la productividad por empresa se calcula considerando dos indicadores:la PTF segn el residuo de Solow y el producto por trabajador. La PTF se calcula considerando la funcinde produccin estimada previamente mediante la siguiente ecuacin:

PTFi jt = yi jt k, jki jt l, jli jt . (3)Por su parte, la productividad laboral se define como el valor agregado por trabajador, este indicador seexpresa en logaritmos mediante la siguiente ecuacin:

PLi jt = yi jt li jt, (4)donde PLi jt representa al producto por trabajador de la firma i, en el sector j y en el ao t. Para reducirla notacin, la productividad se denota por ai jt, trmino que representa indistintamente a la productividadlaboral y/o a la PTF . De la misma forma, la productividad promedio por sector econmico se calculacomo el promedio ponderado de los indicadores de productividad (PTF y productividad laboral) a nivelde las empresas y en cada sector econmico. Los ponderadores son el tamao de las empresas medidascomo la proporcin de ventas netas de cada firma en cada sector. El ponderador estandarizado se denotapor i j,4 con lo cual la productividad promedio en cada sector y en cada periodo (a jt) se calcula mediantela siguiente frmula:

a jt = ln

i

i j exp(ai jt) . (5)

2 LOS DATOS

Los datos corresponden a empresas que cumplieron en reportar, entre 2002 y 2011, informacin de susestados financieros a la SUNAT. Las variables consideradas para el anlisis son: ventas totales, costo de

4 Ntese que el ponderador, i j no cambia en el tiempo. Este supuesto se mantiene para garantizar que el tamao relativo decada empresas sea constante a lo largo del tiempo. El ponderador se calcula utilizando el promedio de ventas de cada firmapor 10 aos en la muestra panel y segn el nmero de veces que se observa en la base de datos completa.



CUADRO 2. Tamao de muestra por sector econmico, 2002 a 2011

Muestra panel Muestra total

Empresas % Empresas % Observaciones %

Agricultura 58 0.6 1,584 1.2 5,224 1.1Comercio 4,326 48.1 56,714 44.0 208,836 45.5Construccin 253 2.8 13,466 10.4 34,107 7.4Electricidad 82 0.9 276 0.2 1,488 0.3Industria 2,436 27.1 23,691 18.4 95,342 20.8Intermediacin Financiera 47 0.5 421 0.3 1,648 0.4Minera 82 0.9 1,402 1.1 4,545 1.0Servicios 1,672 18.6 30,099 23.3 104,249 22.7Pesca 40 0.4 1,350 1.1 3,941 0.9

Total 8,996 100 129,003 100 459,380 100

NOTA: La muestra panel corresponde a las empresas que se registran por 10 aos consecutivos. La muestra total considera alas empresas que reportan informacin por lo menos en una ocasin en el periodo de 2002 a 2011.

ventas, activo fijo neto, nmero de trabajadores, ubicacin geogrfica de la firma, sector econmico (CIIUauto-reportado por la firma) y una variable binaria que identifica si la firma exporta en caso la empresarealice operaciones de comercio exterior.

El anlisis se restringe a aquellas firmas que reportaron valores positivos de todas las variables quese requieren para estimar la funcin de produccin (ventas, costo de ventas, nmero de trabajadores yactivo fijo neto). Con estas consideraciones, el nmero de firmas en la muestra panel entre 2002 y 2011es de 8,996 con un nmero total de observaciones de 89,960. Esta es la muestra que se utiliza en laestimacin de los parmetros de la funcin de produccin a travs de MCO, efectos fijos a nivel de lafirma y Arellano-Bond. El nmero total de firmas en la muestra completa es 129,003 con un total de459,380 observaciones.

La muestra panel y la muestra total guardan ciertas similitudes en la proporcin de observacionespor sectores econmicos, siendo las empresas de los sectores de comercio, industria y servicios las demayor participacin en ambas muestras (ver Cuadro 2). Sin embargo, la muestra panel tiene una menorrepresentacin de los sectores servicios y construccin y una mayor representacin del sector industria.En el caso del sector servicios, es posible que las empresas del sector tengan un tiempo de vida corto por lanaturaleza de los negocios en este sector, lo que dificulta su observacin en el panel balanceado, mientrasque lo inverso ocurre en el caso de las firmas del sector industria. En el sector construccin, la diferenciapuede deberse al considerable crecimiento de este sector a partir de 2002 y la consiguiente creacin denuevas empresas, lo cual no es capturado en la muestra panel.

Las empresas son relativamente grandes en trminos de ventas y activos, lo que es consistente conel hecho que este es el universo de empresas formales inscritas en el Rgimen General de Impuesto a laRenta. En la muestra panel, a 2011 el promedio de ventas netas anuales y valor de los activos netos fuede 8.1 y 28.2 millones de soles, respectivamente, con un promedio de 55 personas empleadas por firma.Segn el tamao de los activos y el nivel de ventas, las firmas ms grandes (en promedio) estn en lossectores minera, intermediacin financiera y electricidad.

El Cuadro 3 (p. 14) reporta estadsticas descriptivas de las ventas netas, activos netos y nmero detrabajadores para ambas muestras. Las empresas de la muestra total reportan ventas, activos y nmero detrabajadores promedio considerablemente menores a los reportados en la muestra panel, lo cual sugiere



CUADRO 3. Estadsticas descriptivas, 2002 a 2011

Ventas netas Activos totales N. trabajadores

N. Obs. Media Desv. Est. Media Desv. Est. Media Desv. Est.

Muestra panel balanceado 89,960 8.10 0.349 28.204 1.433 55.2 0.863Agricultura 580 9.37 1.439 27.179 4.064 237.7 32.687Comercio 43,260 3.71 0.115 7.534 0.245 29.5 1.042Construccin 2,530 3.93 0.353 26.112 4.162 106.9 10.568Electricidad 820 51.83 4.604 416.010 33.262 183.4 10.479Industria 24,360 6.68 0.379 18.715 0.794 69.7 1.418Intermediacin Financiera 470 183.56 22.331 1645.413 231.383 583.2 48.391Minera 820 257.97 31.763 526.052 52.273 364.9 20.215Servicios 16,720 2.83 0.116 6.916 0.457 49.4 1.427Pesca 400 7.69 1.185 30.193 5.545 93.5 9.667

Muestra completa 459,380 2.28 0.077 8.131 0.325 20.7 0.223Agricultura 5,224 1.54 0.17 4.757 0.470 39.8 3.812Comercio 208,836 1.17 0.03 2.551 0.062 11.2 0.234Construccin 34,107 1.29 0.064 5.195 0.334 24.6 0.934Electricidad 1,488 31.00 2.634 251.401 19.164 112.8 6.186Industria 95,342 2.39 0.114 7.177 0.259 30.9 0.552Intermediacin Financiera 1,648 67.39 6.940 667.222 78.928 315.8 28.059Minera 4,545 58.52 6.613 125.985 11.191 118.0 4.956Servicios 104,249 0.84 0.023 2.168 0.128 17.1 0.281Pesca 3,941 3.16 0.569 11.096 1.066 43.5 2.871

NOTA: Ventas y Activos en millones de nuevos soles de 2011. Para expresar en trminos reales se utiliza el deflactor implcitopor sectores econmicos estimado por el Instituto Nacional de Estadstica e Informtica. Las ventas netas corresponde a lasventas brutas menos costo de ventas. Las estadsticas corresponden a las observaciones del ao 2001 de la muestra panel2002-2011. Los datos corresponden a las empresas con ms de un trabajador y con Ventas netas y Activos mayores a cero.

que las empresas con menos de nueve aos de vida, que en su mayora componen la muestra total, sonempresas pequeas respecto a la empresa establecidas por ms de 10 aos (muestra panel).

En trminos de las tendencias, las variables consideradas en el anlisis han mostrado una dinmicacercanamente relacionada con la actividad econmica agregada observada a partir de las CuentasNacionales. Como se observa en el Grfico 1 (p. 15), en promedio, las ventas netas, los activos y el empleohan mostrado una tendencia creciente. Esto se observa con mayor claridad en la muestra panel. Los datos,adems, registran los efectos de la crisis financiera de 2008/2009 en los balances de las empresas almostrar cierta contraccin o desaceleracin en algunos sectores durante estos periodos.

Cabe destacar que las tendencias, considerando la muestra total, registran cierta volatilidad y enalgunos casos podran no ser enteramente consistentes con los hechos estilizados de la economa peruana.Esto puede deberse en parte a la incorporacin progresiva de empresas relativamente pequeas al rgimengeneral, as como a posibles problemas con los datos (el anlisis casual de los datos entre 2002 y 2006permiti encontrar que haba un nmero importante de empresas que no reportaba o sub-reportaba elnmero de personas empleadas). Sin embargo, considerando el agregado, los datos sugieren una tendenciacreciente en el tamao de las empresas, tanto en la muestra panel como en todas las empresas formales.

El anlisis previo indica que la volatilidad de los datos se registra mayormente en las empresas jvenes(menores a 10 aos). Esta regularidad podra generar sesgos en la estimacin de los parmetros de la



GRFICO 1. Capital, producto y empleo(a) Capital y producto (Panel) (b) Empleo (Panel)

010

2030

4050

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Ventas netasActivo fijo

525

4565

8510

5

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

(c) Capital y producto (Total) (d) Empleo (Total)

02

46

810

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Ventas netasActivo fijo

510

1520

2530

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

NOTAS: Los paneles (a) y (b) consideran la muestra panel y los paneles (d) y (e) la muestra total. El capital y ventas netasse miden en millones de nuevos soles, el empleo se mide en nmero de trabajadores. El rea entre las dos lineas verticalesrepresenta el periodo de crisis econmica que se registr en los aos 2008-2009.

funcin de produccin, difciles de controlar mediante las tcnicas economtricas utilizadas. Con estaconsideracin, en la estimacin de los parmetros de inters se trata de controlar por rotacin de firmas(creacin y desaparicin de firmas) dndole especial nfasis a la muestra panel.

3 RESULTADOS

3.1 ELASTICIDAD DE LOS FACTORES CAPITAL Y TRABAJO

Los parmetros de la ecuacin (2) se estiman por diversos mtodos y considerando supuestos relativos a laforma funcional de la funcin de produccin. Con los datos de la muestra panel se implementa 3 mtodosde estimacin: MCO, panel con efectos fijos (EF) y Arellano-Bond (AB). Los estimados difieren entremtodos, con lo cual se puede identificar la magnitud del sesgo en que se incurre cuando se estima pormtodos tradicionales como MCO. Se considera que el estimador AB, al utilizar los rezagos de los factorescomo instrumentos, es el que controla mejor los sesgos por los problemas economtricos tradicionales.

Los resultados se reportan en el Cuadro 4. Los tres mtodos de estimacin se aplican a una ecuacin



CUADRO 4. Elasticidad de los factores

Muestra panel balanceado MuestraNo restringido Restringido completa

MCO EF AB MCO EF AB OP

AgriculturaCapital 0.660 0.620 0.785 0.660 0.795 0.725 n.d.Trabajo 0.340 0.126 0.297 0.340 0.205 0.275 n.d.

ComercioCapital 0.654 0.522 0.755 0.683 0.563 0.667 0.81Trabajo 0.523 0.349 0.405 0.317 0.437 0.333 0.58

ConstruccinCapital 0.563 0.660 0.790 0.581 0.743 0.882 0.80Trabajo 0.351 0.207 0.237 0.419 0.257 0.118 0.38

ElectricidadCapital 0.843 0.540 0.359 0.783 0.610 0.662 0.75Trabajo -0.050 0.250 0.103 0.217 0.390 0.338 0.12

IndustriaCapital 0.650 0.490 0.703 0.651 0.595 0.587 0.83Trabajo 0.353 0.288 0.392 0.349 0.445 0.413 0.40

Intermediacin FinancieraCapital 0.547 0.687 0.554 0.623 0.689 0.561 0.54Trabajo 0.628 0.307 0.438 0.377 0.311 0.439 0.47

MineraCapital 0.924 0.541 1.055 0.907 0.715 0.926 0.91Trabajo 0.012 0.248 0.144 0.093 0.285 0.084 0.22

ServiciosCapital 0.497 0.421 0.440 0.500 0.472 0.410 0.64Trabajo 0.522 0.372 0.511 0.500 0.528 0.590 0.52

PescaCapital 0.611 0.881 0.751 0.645 0.901 0.789 0.82Trabajo 0.217 0.094 0.164 0.355 0.099 0.211 0.20

TotalCapital 0.623 0.505 0.715 0.635 0.573 0.636 0.78Trabajo 0.442 0.316 0.367 0.365 0.427 0.364 0.45

NOTA: El estimador restringido se estima luego de imponer el supuesto de retornos constantes a escala en la funcin deproduccin Cobb-Douglas. El estimador de OP en el sector Agropecuario no se reporta, pues el nmero de observaciones esmuy pequeo ya que se disponen de pocas firmas con niveles de inversin positivos. Todos los valores reportados son diferentesde cero al 1% de significancia estadstica.

sin restricciones y a una restringida, donde se impone el supuesto de retornos constantes a escala. Seconcluye que este ltimo supuesto no se cumple en todos los sectores.

Los parmetros de la funcin de produccin estimados que se toman como referencia en adelantecorresponden al estimado sectorialmente por el mtodo AB. Los estimados de productividad total defactores que se estudian ms adelante corresponden a estos estimadores. Se encuentra que los sectoresms intensivos en capital son minera y construccin, donde la elasticidad del factor capital de 0.92 y 0.88,respectivamente. Asimismo, los sectores ms intensivos en el factor trabajo son servicios e intermediacinfinanciera, los cuales reportan elasticidades del factor capital de 0.41 y 0.56, respectivamente.



Se implementa, adems, el estimador OP, que permite controlar por el sesgo debido a las diferenciasde productividad en las empresas que salen de la muestra.5 Si bien la estimacin panel asla este efecto, laliteratura relevante enfatiza que la estimacin con una muestra no panel, luego de controlar por la seleccinde empresas que desaparecen, reporta estimadores ms altos de la participacin del trabajo en el producto.En el caso peruano, se reportan resultados similares a los encontrados en estudios internacionales. Laparticipacin del trabajo estimado por el mtodo AB es 0.64, y luego de controlar por seleccin, esteestimador se incrementa a 0.78. Este incremento se reporta en la mayora de sectores econmicos comose muestra en la ltima columna del Cuadro 4.

La participacin de los factores en el ingreso total agregado se estima asumiendo que las elasticidadesson similares en todos los sectores econmicos. Como resultado se encuentra una elasticidad del factorcapital de 0.64 (ver Cuadro 4), la cual corresponde al estimador AB restringido utilizando la muestrapanel. Este valor es ligeramente superior a los estimados previamente para la economa peruana, queubican este parmetro alrededor de 0.50. Sin embargo, es evidente que existe un importante grado deheterogeneidad en la elasticidad de los factores entre sectores, por lo que el anlisis de la PTF que se haceen la siguiente seccin utiliza estimaciones de las elasticidades especficas a cada sector.6

3.2 PRODUCTIVIDAD

La evidencia emprica a nivel internacional sugiere que la productividad tiene una larga lista dedeterminantes. Por ejemplo, Griffith y otros (2004) encuentran que tanto la inversin en investigaciny desarrollo como el capital humano contribuyen significativamente al crecimiento de la PTF a nivelde industrias. Asimismo, Huergo y Jaumandreu (2004) destacan la importancia de determinantes comola edad, el tamao y el sector industrial al que pertenecen las firmas.7 En esta seccin se considera unconjunto de variables explicativas de la productividad como el tamao de la firma, la edad de la firma,la regin geogrfica, entre otros. La siguiente forma reducida permite explicar los dos indicadores deproductividad considerados en trminos de sus principales determinantes,

ai jt = a0 + ai jt1 + eedadi jt + ssizei jt + xXi jt + S j + Rr + Tt + i jt , (6)

donde ai jt es el indicador de productividad de la firma i, la cual pertenece al sector j y la informacincorresponde al ao t, edad denota la edad de la empresa en aos, size es el tamao de la empresamedido como una variable artificial que cataloga a la empresa en rangos de un indicador continuocomo nmero de trabajadores, X es una variable que caracteriza a las empresa que destinan parte de

5 El mtodo de estimacin OP requiere conocer datos referidos a la edad de la empresa y a la inversin, as como episodiosde rotacin de empresas que salen de la muestra. En este sentido, se requiere informacin de paneles no balanceados. Elmtodo OP estima la funcin de produccin en dos etapas. Se requiere una serie de inversin, la que se calcula por el mtodode inventario perpetuo a partir de la serie de capital (activo fijo) para cada empresa. Este procedimiento reduce el tamaode muestra considerablemente al excluir aquellas empresas con inversin negativa y las que se observan solamente por dosperiodos. El procedimiento que se sigue en nuestro caso es similar a lo establecido en Olley y Pakes (1996), estudio querecomendamos para detalles tcnicos del proceso de estimacin.

6 Como ejercicio de robustez, se evalu la dinmica de la elasticidad de los factores considerando dos periodos muestrales, antesde 2008 y para la muestra de 2008 en adelante. Se introdujo una variable artificial que captura este umbral y se reestimaronlas elasticidades para cada sector econmico. Los resultados de este ejercicio sugieren que la participacin del capital enel producto muestra una tendencia ligeramente decreciente en 5 de los 9 sectores considerados. El parmetro bajo estudiose mantiene aproximadamente constante, incluso con una tendencia ligeramente creciente, en los sectores construccin,intermediacin financiera, pesca y electricidad.

7 A nivel agregado, la literatura resalta determinantes relacionados con el aspecto institucional, la religin, la geografa y elcapital social. Hall y Jones (1999) analizan a mayor profundidad estas variables. Por otro lado, Alcala y Ciccone (2004)encuentran que la apertura comercial tiene un impacto positivo en la productividad.



su produccin a la actividad exportadora. Finalmente, S , R y T son variables que representan sectoreconmico, regin geogrfica y ao de entrevista de las empresas, respectivamente. Obsrvese que estastres ltimas variables capturan los probables efectos agregados sobre la productividad a nivel de firmas delcrecimiento econmico regional y por sectores econmicos. El trmino i jt captura la heterogeneidad noobservable de la productividad que resulta luego de controlar por las variables anteriormente mencionadas.

Productividad por sectores

La productividad por sectores econmicos se estima agregando los datos a nivel de firmas y considerandolos tamaos de las empresas como ponderadores. Este procedimiento permite comparar la productividadde empresas pequeas, que consideramos tienen una baja contribucin en el promedio de la productividad,con la productividad de las empresas grandes que deberan tener una contribucin proporcional a sutamao. Esta ponderacin, adems permite controlar por la alta volatilidad de las empresas pequeas.Con esta consideracin, la PTF promedio por sector econmico se estima mediante la ecuacin (6) yutilizando los parmetros estimados por el mtodo AB y con la restriccin de retornos constantes a escalaen la funcin de produccin en cada sector. Por su parte la productividad laboral se estima mediantela ecuacin (4). Un primer resultado que resalta es la alta correlacin que se encuentra entre los dosindicadores de productividad considerados, la correlacin mxima es de 89 y se encuentra en el sectorservicios y las menores correlaciones son de 0.46 en el sector minera y 0.50 en el sector Agropecuario.8

Como se aprecia en el Grfico 2 (p. 19), las empresas del sector minera y electricidad son, enpromedio, las ms productivas segn la productividad laboral, mientras que las empresas en los sectoresagricultura y pesca son, en promedio, las menos productivas. En un punto intermedio se encuentran lasempresas de los sectores comercio, construccin, industria, intermediacin financiera. Los resultados nodifieren de manera importante si se utiliza informacin del universo o panel balanceado, aunque si haydiferencias pequeas en el ranking en uno u otro caso.

Existen discrepancias en el ordenamiento de la productividad promedio entre sectores para los dosindicadores considerados. Segn la productividad laboral, la minera es el sector de mayor productividad(paneles (a) y (b) del Grfico 2), mientras que segn la PTF la productividad es mayor en los sectorescomercio y servicios (paneles (c) y (d) del Grfico 2). Estas discrepancias se explican por la forma de lafuncin Cobb-Douglas. Es fcil verificar que PTF/PL = (L/K), es decir la PTF promedio relativa a laproductividad laboral es mayor en los sectores intensivos en trabajo y menor en los sectores intensivosen capital. As, las empresas del sector minera son intensivas en capital y de tamao grande, mientrasque las empresas de los sectores comercio y servicios son intensivas en trabajo y estn entre las empresaspequeas (ver Cuadro 3).9

8 Formalmente, la PTF y la productividad laboral se relacionan mediante la siguiente ecuacin que se obtiene luego deconsiderar el supuesto de retornos constantes a escala: PTFi jt PLi jt = j(ki jt li jt), donde j es la participacin delcapital en el producto en el sector j. Notar que la correlacin entre estos indicadores de productividad depende de la varianzaen cada sector de ratio capital por unidad de trabajo (ki jt li jt). La alta correlacin entre los indicadores de productividad quese encuentran sugiere que el ratio en consideracin es relativamente estable en cada sector econmico, este resultado no esligeramente dbil en los sectores minera y agropecuario.Para una caracterizacin ms detallada de la productividad por sectores se puede ver la distribucin de frecuencias de los dosindicadores de productividad y en cada sector econmico que se presentan en los Grficos 9 y 10 de la versin preliminar deeste estudio en Cspedes y otros (2014).

9 Asimismo, el ordenamiento de la productividad entre sectores podra ser sensible a los deflactores utilizados para expresarlas series en trminos reales. El deflactor ideal debera ser capaz de identificar el crecimiento heterogneo de los precios,especialmente de rubros de alto crecimiento en el periodo de estudio como es el caso del precio de los terrenos. El valor delterreno forma parte del activo fijo y al crecer a una tasa mayor a la del deflactor implcito podra subestimar el nivel y la tasade crecimiento de la PTF. Este sesgo depende de la participacin del valor del terreno en el activo fijo, que es especfica acada sector econmico.



GRFICO 2. Productividad promedio por sectores econmicos(a) Productividad laboral, Muestra panel (b) Productividad laboral, Muestra total

810

1214

16

Agro Comer Const Elect Ind Int. Fin Min Serv Pes

LSC LIC 810

1214

16


LSC LIC

(c) Productividad total de factores, Muestra panel (d) Productividad total de factores, Muestra total

2

02

46

8


LSC LIC

2

02

46

8


LSC LIC

NOTA: Productividad promedio en logaritmos. LSC (LIC) representa al lmite superior (inferior) del intervalo de confianza al5% de significacin.

Con esta consideracin, el indicador recomendado para ordenar la productividad entre sectores es laproductividad laboral, con lo cual el ordenamiento es consistente con los resultados de Vsquez (2014),quien estima la productividad laboral agregada en cada sector econmico.10

Persistencia de la productividad

Las brechas promedio de la productividad entre sectores son similares en la mayora de aos entre2002 y 2011. Al mismo tiempo, como se aprecia en el Grfico 3 (p. 20), se reporta una significativaheterogeneidad en la tendencia de la productividad segn sectores.

La persistencia de la productividad en cada sector econmico se estima utilizando una variante dela ecuacin (6). El coeficiente asociado al primer rezago del indicador de productividad caracteriza al

10 Vsquez (2014) calcula la productividad agregada como el ratio entre el PBI y el nmero de trabajadores en cada sector.Existen, sin embargo, ligeras diferencias entre los estimados de la productividad laboral de Vsquez (2014) y los reportadosen este estudio. Estas diferencias se justifican por dos razones que caen en el mbito metodolgico: primero, Vsquez (2014)considera a todas las empresas, tanto formales como informales; segundo, en este estudio la productividad laboral promedioen cada sector se calcula como el promedio ponderado de la productividad laboral de cada empresa, con lo cual se controlaun potencial sesgo de agregacin.



GRFICO 3. Evolucin de la productividad promedio por sectoresProductividad total de factores, Muestra panel

2

02

4

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Agro Pesca Minera

2

02

46

8

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Construccin ElectricidadIndustria ComercioInt. Financiera Servicios

Productividad total de factores, Muestra total

2

02

4

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Agro Pesca Minera

2

02

46

8

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011


Productividad laboral, Muestra panel

810

1214

1618

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Agro Pesca Minera 810

1214

1618

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011


Productividad laboral, Muestra total

810

1214

1618

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Agro Pesca Minera 810

1214

1618

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011


Nota: Productividad promedio en logaritmos. El eje de abscisas denota aos.



CUADRO 5. Persistencia y volatilidad de la productividad

PTF Productividad laboral

Sector t t

Agricultura 0.479 6.384 0.365 0.861 15.340 0.477Comercio 0.753 31.966 0.257 0.893 66.036 0.326Construccin 0.542 10.835 0.670 0.783 21.234 1.126Electricidad 0.805 15.417 0.199 0.903 22.041 0.241Industria 0.854 32.999 0.306 0.932 55.085 0.392Intermediacin Financiera 0.817 18.646 0.294 0.892 30.425 0.321Minera 0.608 9.237 0.410 0.784 14.672 0.644Servicios 0.789 11.081 0.299 0.861 19.023 0.352Pesca 0.223 2.315 0.591 0.342 4.933 0.857

Total 0.666 23.060 0.302 0.832 45.898 0.380

NOTAS: corresponde al parmetro de persistencia estimado mediante la ecuacin (6) y es el error estndar de los residuos.Se usa la muestra total.

parmetro de inters ( j). El otro parmetro de inters es la volatilidad de la productividad la cual sedenota por y es la desviacin estndar del error en la ecuacin. La estimacin de estos dos parmetrosse realiza para el periodo 2002 a 2011 a nivel de cada sector econmico y con los datos de la PTFy de la productividad laboral, estimados en la seccin anterior. Se encuentra que la persistencia de laproductividad es condicional al sector en consideracin, siendo el sector con mayor persistencia el sectorcomercio y el de menor persistencia el sector construccin (ver Cuadro 5). Adicionalmente, un resultadoque es interesante mencionar es que la productividad es ms persistente en aquellos sectores en los cualesla volatilidad de este indicador es menor, y viceversa.

Respecto a la volatilidad de la productividad, los sectores construccin y pesca son los ms voltiles,mientras que el sector con menor volatilidad es el sector electricidad. El promedio de la persistenciase estima en 0.66 en el caso de la PTF y 0.83 al considerar la productividad laboral, valores promedioque corresponden a estimados mediante la ecuacin (6) pero considerando variables artificiales para cadasector. Este resultado es similar al que se obtiene cuando la persistencia agregada se calcula como elpromedio ponderado de la persistencia en cada sector.

Productividad segn regiones

La productividad segn regiones es significativamente heterognea, como se muestra en el Grfico 4(p. 22). Las brechas de productividad promedio de las regiones respecto a Lima Metropolitana, y susrespectivos errores estndares, se estiman utilizando una regresin de la productividad respecto a variablesbinarias que identifican cada regin, excluyendo la correspondiente a Lima Metropolitana. Esta regresines controlada por sectores econmicos. Los resultados se muestran en los paneles (b) y (c) del Grfico 4para la PTF y los paneles (e) y (f) para la productividad laboral.

En promedio, Lima Metropolitana y Moquegua estn entre las regiones de mayor productividad. Entrelas regiones de menor productividad se encuentran Huancavelica, Ayacucho y Tumbes, mientras que entrelas regiones con similares niveles de productividad se reporta a Cajamarca, Lima Provincias y Loreto. Esteresultado es robusto, con ligeros cambios de magnitudes y en el ordenamiento, al considerar la muestracompleta o la muestra panel, y bajo ambos indicadores de productividad.



GRFICO 4. Productividad segn regin(a) Productividad total de factores (d) Productividad laboral

4

2

0

2

4

6

8

Lim

aAm

azon

asAn

cash

Apur

mac

Areq

uipa

Ayac

ucho

Cajam

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Cusc

oH

uanc

avel

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Puno

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7

12

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(b) Brecha, Muestra panel (e) Brecha, Muestra panel

1

.75

.5

.25

0

.25

.5

.75

1

Amaz

onas

Anca

shAp

urm

acAr

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acuc

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jamarc

aCu

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Hua

ncav

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aTu

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i

LIC(Brecha)/LSC(Brecha) Brecha1

.75

.5

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0

.25

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1

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i

LIC(Brecha)/LSC(Brecha) Brecha

(c) Brecha, Muestra total (f) Brecha, Muestra total

1

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0

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1

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i


NOTAS: Los indicadores de productividad estn expresados en logaritmos. Las brechas de productividad son relativas a LimaMetropolitana y corresponden a los coeficientes de las variables artificiales por regin en la ecuacin (6). Las reas sombreadasson los intervalos de confianza al 5% de significacin.



Productividad por tamao de empresa

La productividad es creciente en el tamao de empresa, como se muestra en el Grfico 5, incluso luego decontrolar por caractersticas observables de las empresas. Se identifica el tamao de la empresa utilizandotres indicadores como ventas netas, activos fijos y nmero de trabajadores. Los grficos muestran lospromedios de productividad por quintiles de estas variables. Tanto en la muestra panel como en la total,la productividad en empresas grandes es mayor relativa a empresas de menor tamao.

Productividad por edad de firma

La productividad est, en general, positivamente relacionada con la edad de la empresa. Una primerainspeccin de los datos sugiere que esta relacin no es lineal pues las ganancias de productividad porao de vida adicional no parecen ser similares para las empresas de mayor edad en comparacin con laempresas nuevas, como se muestra en los paneles (a) y (c) del Grfico 6 (p. 24). Este Grfico se construyepara la muestra de empresas nacidas despus de 2002 por lo que se incluyen empresas que tienen comomximo 9 aos de edad. Se incluyen adems a las empresas de la muestra panel en la categora de 10 aosy ms (al utilizar la muestra total los resultados varan marginalmente).

GRFICO 5. Productividad segn tamao de empresa

Productividad total de factores(a) Nmero de trabajadores (b) Ventas (c) Capital

0

1

2

3

4

5

[110] [1150] [51100] [101200] >201

Muestra totalMuestra panel 0

1

2

3

4

5

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5


1

2

3

4

5

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

Muestra totalMuestra panel

Productividad laboral(d) Nmero de trabajadores (e) Ventas (f) Capital

8

9

10

11

12

13

[110] [1150] [51100] [101200] >201


9

10

11

12

13

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5


9

10

11

12

13

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

Muestra totalMuestra panel

NOTAS: Las brechas de productividad son calculadas como los coeficientes de las variables artificiales que caracterizan cadatamao. Las brechas son relativas a las empresas de menor tamao, las cuales varan segn la definicin del tamao de laempresa. El eje de abscisas de los paneles (a) y (d) corresponde a intervalos de tamaos de empresas segn nmero detrabajadores. En los paneles (b) y (e), Q2 corresponde a empresas con ventas netas anuales comprendidas entre 0.11 y 0.28millones de nuevos soles, Q3 a empresas con ventas netas anuales entre 0.28 y 0.68 millones Q4 con ventas netas anualesentre 0.68 y 2.20 millones y Q5 a empresas con ventas netas anuales mayores a 2.20 millones. En los paneles (c) y (f), Q2corresponde a empresas con activos fijos entre 0.25 y 0.64 millones de nuevos soles, Q3 a empresas con activo fijo entre 0.64y 1.55 millones, Q4 entre 1.55 y 5.27 millones y Q5 a empresas con activos mayores a 5.27 millones.



GRFICO 6. Productividad segn edad de empresa(a) Productividad total de factores (b) Brecha de la productividad total de factores

22.

53

3.5

4

0 2 4 6 8 100

.25

.5

2 3 4 5 6 7 8 9 10


(c) Productividad laboral (d) Brecha de la productividad laboral

1111

.512

12.5

13

0 2 4 6 8 100

.25

.5

.75

1

2 3 4 5 6 7 8 9 10


NOTAS: El eje de abscisas corresponde a edad de empresa. El panel (a) muestra la PTF promedio en logaritmos por edad defirma. Los paneles (b) y (d) presentan las brechas de la productividad que se calculan como los coeficientes de las variablesartificiales que caracterizan cada edad relativas a las empresas de menor edad (1 ao). Las reas sombreadas corresponden a losintervalos de confianza de las brechas. La muestra corresponde a las empresa que nacieron en el 2002 ms aquellas empresascon 10 a ms aos de edad, incluidas en la categora de 10 aos.

Las firmas tienen inicialmente una productividad superior en 10% por cada ao adicional de edad. esteefecto promedio no es homogneo al existir una concavidad que hace que las ganancias de productividadpor ao adicional de edad sean decrecientes con la edad, lo que se ilustra en los Grficos 6(a) y 6(c). Alestimar las brechas de la productividad por cada ao de edad de la firma, se encuentra que las brechasson pequeas para los primeros aos de edad. Los paneles (b) y (d) del Grfico 6 reportan que las brechasson similares ente las empresa jvenes. Se encuentra asimismo que las ganancias de productividad sonmayores entre las empresas con edades superiores a los 5 aos.

4 RESUMEN

En este documento hacemos un estudio detallado de la funcin de produccin y de la productividaden el Per para el periodo de 2002 a 2011. Se estiman las elasticidades de la funcin de produccin



tipo Cobb-Douglas a nivel de sectores econmicos y se analiza el comportamiento de dos indicadoresde la productividad (PTF segn el residuo de Solow y producto por trabajador). Los datos utilizadoscorresponden a empresas formales con indicadores positivos de ventas, costo de ventas, activo fijo ynmero de trabajadores mayor a 1 en el periodo de 2001 a 2011.

En trminos agregados, los estimados de la participacin del capital en el producto son ligeramentesuperiores a los valores reportados en la literatura para la economa peruana. Adems, este parmetro noes constante entre sectores, lo cual caracteriza o justifica la introduccin de controles sectoriales en elestudio de la funcin de produccin agregada. En general, los sectores ms intensivos en capital reportanvalores mayores de la elasticidad respectiva del factor capital en la funcin de produccin Cobb-Douglas.

La productividad es mayor en los sectores minera y electricidad, mientras que los sectores demenor productividad son los otros sectores primarios como agropecuario y pesca. La regin de LimaMetropolitana reporta los mayores niveles de productividad, mientras que las regiones menos productivascorresponden a Apurmac y Huancavelica. Las brechas de la productividad regional respecto a la reginLima Metropolitana son similares cuando se controla por tamao de empresa, ao de entrevista dela empresa y sector econmico. Se encuentra, asimismo, que la productividad es mayor en empresasgrandes y en empresas que tienen ms tiempo operando en el mercado. Con los resultados anteriores, lacaracterizacin de la productividad requiere un anlisis a nivel de sectores econmicos, regin geogrfica,tamao de empresa y edad de la firma.

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Derechos Reservados c 2014Banco Central de Reserva del PerRevista Estudios Econmicos 28, 27 - 46 (Diciembre 2014)Disponible en www.bcrp.gob.pe/publicaciones/revista-estudios-economicos/estudios-economicos-no-28.html

Trminos de intercambio y productividad total defactores: Evidencia emprica de losmercados

emergentes de Amrica Latina

PAUL CASTILLO Y YOUEL ROJAS

En este documento se utiliza datos trimestrales para identificar la relacin entre los trminosde intercambio y la productividad total de factores (PTF) para Mxico, Per y Chile. Seutiliza un enfoque de dos etapas: primero, se estima la senda histrica de la PTF paracada pas utilizando un modelo estructural DSGE para una economa pequea y abierta.Luego, en un segundo paso, la PTF se descompone entre un componente domstico y unoexterno ligado a los trminos de intercambio, haciendo uso de un modelo VAR estructuralcon restricciones de largo plazo, como en Blanchard y Quah (1989). Se encuentra que loschoques de trminos de intercambio generan importantes ganancias de productividad en laseconomas consideradas, no solo de corto plazo sino tambin de mediano y largo plazos,predominando en nuestra muestra los impactos de corto y mediano plazos.

Palabras Clave : Trminos de intercambio, productividad de factores.Clasificacin JEL : C11, C13, C51, F41.

Durante la primera dcada del presente siglo, las economas emergentes tales como Mxico, Chile, Per,entre otras, se han beneficiado de los favorables trminos de intercambio. Estudios recientes, como losde Castillo y Salas (2010) y Garca-Cicco y otros (2014), han evidenciado que estos beneficios incluyenun incremento del crecimiento de largo plazo de la economa en Chile y Per. Sin embargo, al ser lostrminos de intercambio muy voltiles, es importante cuantificar no slo su impacto en el crecimientode corto y de largo plazo, sino tambin los canales mediante los cuales se generan estos efectos. Enparticular, es importante distinguir los efectos directos de los trminos de intercambio sobre la inversinde sus efectos indirectos sobre la Productividad Total de Factores (PTF). Los trminos de intercambiotambin pueden contribuir a impulsar la inversin pblica de manera indirecta al afectar las ganancias noslo del sector privado sino tambin del gobierno. Adicionalmente, los trminos de intercambio puedenafectar a los sectores no transables mediante los denominados efectos spillover que podran conllevar aganancias de la PTF en toda la economa (Llosa, 2013).

En este documento se mide la contribucin de los trminos de intercambio en la PTF para Chile,Mxico y Per. Para este propsito se implementa un procedimiento de dos etapas: primero la PTF se

Castillo: Subgerencia de Diseo de Poltica Monetaria, Banco Central de Reserva del Per, Jr. Antonio Mir Quesada441, Lima 1, Per. Telfono: +511 613-2000 (email: [email protected]). Rojas: Departamento de ModelosMacroeconmicos, BCRP (email: [email protected]).

Este documento no representa necesariamente las opiniones del Banco Central de Reserva del Per

28 Paul Castillo y Youel Rojas

estima haciendo uso de un modelo DSGE para una economa pequea y abierta. Esta estructura permiteestimar una evolucin de la PTF consistente con la informacin y con las restricciones de maximizacindel beneficio y suavizacin del consumo impuestas en equilibrio general para las tres economas enconsideracin. Posteriormente, la dinmica conjunta de la serie estimada de la PTF y los trminos deintercambio se analizan en el contexto de un modelo VAR estructural para descomponer la contribucinde los trminos de intercambio en la PTF, procedimiento similar al de Blanchard y Quah (1989).

El modelo DSGE captura las principales caractersticas de una economa pequea y abierta. As, en elmodelo, un aumento permanente en la PTF genera un aumento permanente en el consumo, la inversiny el producto, una cada transitoria en la balanza comercial y una reduccin permanente en la deudainterna. El modelo tambin posee algunas fricciones que la literatura considera relevantes para explicar losdatos en economas pequeas y abiertas, tales como la imperfecta movilidad de capitales hacia mercadosinternacionales, lo cual genera una prima de riesgo endgena, una asociada a la evolucin de la deudaexterna neta y otra asociada a cambios esperados en la productividad de la economa. Se incluyen, adems,costos de ajustes en la acumulacin de capital y uso de capital variable, elementos que capturan de manerams adecuada la dinmica de corto plazo de la inversin y el producto.

Se encuentra que los choques de trminos de intercambio generan cambios positivos en la PTF deChile, Mxico y Per. Esta ganancia es particularmente importante en el periodo 2001-2007 cuando lostrminos de intercambio explican ms del 25 por ciento de la tasa de crecimiento promedio de la PTF.Adems, se muestra que el deterioro de los trminos de intercambio durante la crisis de 2008-2009 tuvoefectos importantes en la PTF. Otro hallazgo interesante es que los efectos de los trminos de intercambioen la PTF en el largo plazo no son pequeos, aunque se muestra que los efectos en el corto y medianoplazo son mayores a los de largo plazo. Destaca, adems, que la mayor volatilidad de los trminos deintercambio tambin se ha reflejado en la mayor volatilidad de la evolucin de la PTF.

La literatura que estudia los efectos de los trminos de intercambio en economas pequeas y abiertashaciendo uso de modelos DSGE es amplia. Por ejemplo, Mendoza (1995) encuentra que los trminos deintercambio explican entre el 45 y 60 por ciento de las fluctuaciones del producto. El presente documento,a diferencia de Mendoza (1995), usa un modelo con parmetros estimados y permite modelar choquespermanentes en la PTF. Por su parte, Llosa (2013) analiza los efectos de las variaciones en los choques detrminos de intercambio en la PTF tanto para economas pequeas como grandes; sin embargo, en dichodocumento la PTF se ve afectada principalmente por cambios exgenos de los trminos de intercambio.Ms recientemente Garca-Cicco y otros (2014), usando un modelo DSGE para Chile, encuentran queen presencia de fricciones financieras, factores externos y en particular los choques en el precio de loscommodities tienen una importante contribucin en explicar la evolucin de muchas de las variablesmacroeconmicas durante la dcada de 2000. A diferencia de estos documentos, el presente estudiosugiere que los choques de trminos de intercambio tienen efectos sobre la productividad que son de corto,mediano y largo plazo, y mediante estos canales esta variable puede generar significativas fluctuacioneseconmicas en mercados emergentes.

Otros estudios relacionados son: Garca-Cicco y otros (2010) quienes encuentran que choquespermanentes de productividad tienen un efecto pequeo en los datos, mientras que la mayor contribucinse encuentra en choques de preferencias y choques de riesgo pas. Aguiar y Gopinath (2007) argumentanque el modelo estndar RBC con un choque permanente en productividad puede explicar adecuadamentelos ciclos econmicos en economas de mercados emergentes. Chang y Fernndez (2013) muestran quelos choques temporales de productividad son importantes, adems que los choques de la tasa de interstienen un efecto sustancial sobre las variaciones de consumo, producto y del ratio de la balanza comercialsobre el producto. Chang y Fernndez resaltan que las fricciones financieras hacen que los choques deproductividad tengan mayores efectos.


Trminos de intercambio y productividad total de factores en Amrica Latina 29

El resto del documento se organiza de la siguiente manera. La seccin 1 presenta el modelo, la seccin2 describe los datos, la seccin 3 reporta la estimacin y descomposicin de la PTF, y la seccin 4 presentalas conclusiones.

1 EL MODELO

El modelo caracteriza a una economa pequea y abierta similar a las de Chang y Fernndez (2013) yGarca-Cicco y otros (2010). La economa est conformada por un continuo de agentes idnticos, quienesconsumen bienes transables, suministran mano de obra a las empresas, toman decisiones de inversin yahorran utilizando un bono local y/o extranjero de cupn cero de un ao de maduracin. Las empresaslocales producen los bienes de consumo mediante una funcin de produccin con retornos constantes aescala. El modelo incorpora algunas fricciones que son importantes para explicar los datos en economaspequeas y abiertas, tales como la imperfecta movilidad de capitales hacia mercados internacionales, lacual genera un prima de riesgo endgena que tiene dos componentes: una asociada a la evolucin de ladeuda externa neta y la otra asociada a los cambios esperados en productividad de la economa. Adems,se incorporan caractersticas adicionales que puedan ayudar a un mejor ajuste de datos, como la utilizacinde la capacidad variable como en Greenwood y otros (1988) y King y Rebelo (1999). Esta caractersticapermite tener una caracterizacin de la inversin ms cercana a los datos, debido a que en el modelo lasfirmas pueden expandir su producto contratando ms trabajadores y/o usando capital ms intensivamente.

1.1 TECNOLOGA

La funcin de produccin tiene dos tipos de choques que afectan a la productividad: un choque permanenteque se denota por At y un choque transitorio que se representa por at. Esta representacin es similara Garca-Cicco y otros (2010). La funcin de produccin para bienes finales transables se define de lasiguiente manera:

Yt = at (UtKt) (AtNt)1 , (1)

donde Yt es el producto en el periodo t, Kt es el capital en el periodo t sobre el cual se decidi en el periodot1, Ut es la fraccin del capital que se us en el periodo t, Nt son las horas trabajadas en t y representala participacin del capital en el producto.

La tasa de crecimiento de la productividad, Xt = At/At1, sigue un proceso autoregresivo estacionarioque obedece la siguiente ley de movimiento:

ln Xt = (1 x) ln(X) + x ln Xt1 + xt , xt x N(0, 1) . (2)Tambin se asume que el choque transitorio de productividad at sigue un proceso estocstico autoregresivodel siguiente tipo:

ln at = a ln at1 + at , at a N(0, 1) , (3)

donde los parmetros a, x (0, 1) caracterizan la persistencia de Xt y at, respectivamente, mientras quex y a representan las desviaciones estndar de los dos choques de productividad definidos previamente.Como se menciona en Garca-Cicco y otros (2010), Xt y at son perturbaciones agregadas exgenas queafectan la PTF de la economa y, adems, incluyen otras fuentes de variacin como choques de trminosde intercambio. Esta interpretacin es particularmente valiosa para propsitos de este trabajo.



El stock de capital Kt+1 sigue la siguiente ley de movimiento:

Kt+1 = It + (1 t)Kt K2(Kt+1Kt X

)2Kt, (4)

donde It representa la inversin en el tiempo t. El uso intensivo del capital genera un costo para lasempresas que se refleja en una alta tasa de depreciacin. La depreciacin por lo tanto se caracteriza por lasiguiente ecuacin:

t = Ut , (5)

donde > 1 tal que t > 0 y t > 0. Adems, se asume que la inversin est sujeta a costos de ajuste, que

se representan mediante el parmetro k en la siguiente ecuacin:

K2

(Kt+1Kt X

)2Kt . (6)

Bajo esta especificacin, los costos se incrementan cuando la inversin se incrementa a una tasa ms altaque la tasa de crecimiento de largo plazo.

1.2 PREFERENCIAS

Las familias tienen preferencias que valoran el consumo y ocio, estas maximizan lo siguiente:

E0t=0

t[Ct At1Nt ]1

1 (7)

donde Ct representa los niveles de consumo, Nt representa las horas trabajadas por las familias, (0, 1)es el factor de descuento subjetivo, es el coeficiente de aversin al riesgo, es una constante relacionadaa la asignacin del tiempo, y es un parmetro de preferencias asociado a la elasticidad de la oferta detrabajo. Adems, E0 es el operador de esperanza condicional en el periodo t = 0. At1 forma parte de lafuncin de utilidad para que en el modelo exista crecimiento balanceado. Ntese que se impone la funcinde utilidad contempornea de la forma de Greenwood y otros (1988) (preferencias GHH en adelante).Como se discute en Neumeyer y Perri (2005) y se seala en Chang y Fernndez (2013), este tipo depreferencias ayuda a reproducir algunos hechos de los ciclos econmicos de economas emergentes alpermitir que la oferta de trabajo sea independiente de los niveles de consumo.

Las familias pueden suavizar su consumo utilizando un bono extranjero que paga una tasa de intersreal Rt entre el periodo t y el periodo t + 1. Se asume, siguiendo a Schmitt-Grohe y Uribe (2003), que latasa de inters local y la tasa de inters extranjera Rt estn vinculadas a travs de la siguiente ecuacin:

Rt = Rt S t + D(exp{Dt+1 D} 1) , (8)donde Dt+1 es la deuda externa per cpita, y S t, similar a Neumeyer y Perri (2005) y Chang y Fernndez(2013), es un diferencial de tasa de inters especfico entre pases que depende de los fundamentos dela economa. As Rt S t es la tasa de inters especfica del pas en consideracin. La funcin D() asumeque los agentes nacionales tienen que pagar una prima que se incrementa con el nivel de deuda relativaa su estado estacionario (D) si desean tomar fondos del exterior. Este supuesto permite generar un nivelcorrectamente definido de pasivos extranjeros para la economa nacional. Schmitt-Grohe y Uribe (2003)



muestran que este mecanismo, entre otros, tiene efectos no significativos sobre las propiedades cclicasde las variables que genera el modelo. Se asume que la desviacin de la tasa de inters extranjera, Rt ,respecto a su nivel de largo plazo, R, sigue un proceso AR(1) como se indica a continuacin:

ln(Rt /R) = r ln(Rt1/R

) + rt ,

rt r N(0, 1) , (9)

donde r (0, 1), r representa la desviacin estndar del choque a la tasa de inters extranjera.Asimismo, siguiendo a Chang y Fernndez (2013), se establece que tanto los choques permanentes comotransitorios que afectan la brecha especfica de tasa de inters entre pases tienen la siguiente relacin:

ln(S t/S ) = Et(ln Xt+1 + at+1), (10)donde S es la brecha de la tasa de inters especifica entre pases en el estado estacionario.

Debido a que el modelo no tiene ninguna distorsin se resuelve el problema de planificador social, elcual maximiza la utilidad de la familia representativa sujeta a los flujos de produccin y a la restriccinpresupuestaria agregada definida de la siguiente manera:

Dt+1Rt

= Dt Yt +Ct +Kt+1 (1 (Ut))Kt + K2

(Kt+1Kt X

)2Kt

, (11)donde Dt+1 es el monto de deuda emitida en el periodo, el cual se asume cumple la restriccin de ausenciadel juego de Ponzi lim j Et(Dt+ j/

jk=0 Rt+k) 0. Finalmente, en cada periodo el ratio de la balanza

comercial respecto al PBI, denotado como TBYt, se determina por:

TBYt =Yt Ct It

Yt. (12)

1.3 CONDICIONES DE EQUILIBRIO

Las condiciones de primer orden que resultan de maximizar (7) sujeto a (8) y (11) son las siguientes:

1 = Et(RtUc,t+1Uc,t

), (13)

At1N1t = (1 )YtNt, (14)

donde Uc,t =[Ct At1Nt

] representa la utilidad marginal del consumo en el periodo t. Estas doscondiciones definen la eleccin ptima de ahorro y de la oferta laboral de las familias. La ecuacin (13),se trata de la tpica condicin de Euler que iguala el beneficio marginal de los ahorros dados por el retornofuturo de la inversin con su costo marginal. La ecuacin (14) representa el equilibrio en el mercado detrabajo, el cual garantiza igualdad entre la tasa marginal de sustitucin entre el consumo y el ocio y laproductividad marginal del trabajo.

Las ecuaciones (15), (16) y (17) caracterizan las decisiones ptimas de inversin donde las empresasigualan el costo de incrementar en una unidad la inversin con su beneficio marginal, que es igual al valorpresente descontado de la productividad marginal del capital. La ecuacin (16) determina la evolucinde la inversin, que depende de las expectativas futuras de la productividad marginal del capital y de laintensidad de uso del capital. La ecuacin (17) establece que la tasa ptima de uso del capital debe ser tal



que el beneficio marginal del capital y el costo marginal son iguales:

1 + kEt(Kt+1Kt X

)= Et

Uc,t+1Uc,tYt+1Kt + 1 Ut+1 + k2

(Kt+2Kt+1)2 X2

, (15)It = Kt+1 (1 Ut )Kt +

K2

(Kt+1Kt X

)2Kt, (16)

YtUt

= U1t Kt. (17)

1.4 EQUILIBRIO COMPETITIVO

Dadas las condiciones iniciales K0, D0 y A1, y los procesos estocsticos exgenos {Xt, at,Rt }t=0, unequilibrio competitivo es el conjunto de procesos estacionarios a lo largo de una senda de crecimientobalanceado para las cantidades {Ct,Kt+1,Dt+1,Yt,Nt, It,Ut,TBYt}t=0 y precios {Rt}t=0, que satisfacen lascondiciones de optimizacin (8), (13), (14) ,(15), (16) y (17); la funcin de produccin (1); la restriccinpresupuestaria (11); el ratio de la balanza comercial al PBI (12) y la prima especfica por riesgo pas (10).

2 DATOS Y ESTRATEGIA DE ESTIMACIN

En esta seccin se describe los datos para Mxico, Chile y Per y se presenta la estrategia de estimacinque involucra dos etapas. En primer lugar, se describe el mtodo de estimacin de la productividad totalde los factores (PTF) que es condicional al modelo y a la calibracin. Esta estrategia es similar a Chang yFernndez (2013), Garca-Cicco y otros (2010) y Aguiar y Gopinath (2007). En segundo lugar, se presentael mtodo economtrico para descomponer la PTF entre choques de tecnologa local y la evolucin de lostrminos de intercambio utilizando las series trimestrales previamente estimadas de la PTF.

2.1 DATOS

Los datos fueron obtenidos principalmente de los bancos centrales de Chile, Mxico y Per. Las seriestrimestrales que son utilizadas son el PBI real, consumo privado real, inversin privada real, balanzacomercial y los trminos de intercambio. Las series anuales de poblacin fueron obtenidas de lasbases de datos estadsticas del Fondo Monetario Internacional. Los datos de cada economa local sedesestacionalizan y se normalizan en trminos per cpita.1 Los datos del producto, consumo, inversiny trminos de intercambio son transformados tomando logaritmos naturales y expresados en primerasdiferencias. El ratio de la balanza comercial respecto al PBI tambin se toma en primeras diferencias.Para Chile el periodo de muestra es de 1996.I a 2013.IV. Para Mxico el periodo de muestra es 1980.I a2013.IV.2 Para Per el periodo de muestra para la estimacin de la PTF es de 1980.I a 2013.IV, pero parala estimacin VAR se considera el periodo 1990.I a 2013.IV, esto debido que las serie trimestral de lostrminos de intercambio est disponible a partir de 1990.I.

El Grfico 1 (p. 33) presenta la evolucin de las series para cada pas. Para Per y Mxico, la volatilidad

1 Los Bancos Centrales de Chile y Mxico proveen informacin desestacionalizada de las series de producto, consumo einversin. Para Per, los datos son desestacionalizados usando TRAMO-SEATS.

2 Las estadsticas del producto, consumo, inversin y balanza comercial para Mxico, que son provistas por el Banco Centralde Mxico, slo estn disponibles desde 1993.I. Sin embargo, se extendi la muestra hasta 1980.I utilizando los datos deAguiar y Gopinath (2007), que estn disponibles en la pgina web de Gita Gopinath.



GRFICO 1. Datos trimestrales por pas: Variaciones porcentualesMxico Chile Per

PBI PBI PBI

1980:2 1985:2 1990:2 1995:2 2000:2 2005:2 2010:2

-0.06

-0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

1980:2 1985:2 1990:2 1995:2 2000:2 2005:2 2010:2

-0.14

-0.12

-0.1

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

1996:2 1998:2 2000:2 2002:2 2004:2 2006:2 2008:2 2010:2 2012:2-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

Consumo Consumo Consumo

1980:2 1985:2 1990:2 1995:2 2000:2 2005:2 2010:2

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

1980:2 1985:2 1990:2 1995:2 2000:2 2005:2 2010:2

-0.15

-0.1

-0.05

0

0.05

1996:2 1998:2 2000:2 2002:2 2004:2 2006:2 2008:2 2010:2 2012:2

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

Inversin Inversin Inversin

1980:2 1985:2 1990:2 1995:2 2000:2 2005:2 2010:2

-0.25

-0.2

-0.15

-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

1980:2 1985:2 1990:2 1995:2 2000:2 2005:2 2010:2-0.3

-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

1996:2 1998:2 2000:2 2002:2 2004:2 2006:2 2008:2 2010:2 2012:2

-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

Ratio balanza - PBI Ratio balanza - PBI Ratio balanza - PBI

1980:2 1985:2 1990:2 1995:2 2000:2 2005:2 2010:2

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

1980:2 1985:2 1990:2 1995:2 2000:2 2005:2 2010:2-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

1996:2 1998:2 2000:2 2002:2 2004:2 2006:2

Revista Estudios Económicos - Diciembre 2014

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