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Evolución empírica: Comparación Malasia-Colombia

Los siguientes dos gráficos -click para agrandar- muestran cómo evolucionaron las ventajas comparativas de Colombia y Malasia durante el período 1975-2000. Si prestamos atención a los cuadrados negros, en el caso de Colombia observamos que la economía colombiana se ha ido especializando en prendas de vestir, sector que ya se encontraba presente en 1975. Mientras que Malasia se ha ido especializando aún más en el sector de productos electrónicos. Es decir, ambos se especializaron en productos relacionados a los que ya tenían una ventaja comparativa revelada.

Test de difusión

El ejemplo de Colombia y Malasia nos ayuda a observar la tendencia en los países a desarrollar una ventaja comparativa revelada (RCA) en productos cercanos a los que ya se tiene un RCA alto.  Pero esto hay que comprobarlo formalmente. Para ello los autores (Hidalgo et al) crearon el siguiente procedimiento. Clasificaron los productos en dos grupos. El primer grupo lo denominaron de <transición> y se encuentra compuesto por todos aquellos productos que en 1990 tenían un RCA menor a 0,5 y en 1995 mayor a 1. Es decir, en 1990 no eran la especialidad del país pero en 1995 sí lo eran. El segundo grupo se lo denominó <sub-desarrollados>. Este está compuesto por aquellos productos que tenían para el país tanto en 1990 como en 1995 un RCA menor a 0,5.

Luego tomaron una medida promedio de la proximidad de un nuevo producto potencial, j, respecto de la actual estructura productiva del país. Y lo hicieron para ambos productos, de <transición> y <sub-desarrollados>. Matemática este test de difusión se expresa así:

Donde xi toma el valor 1 si el bien i tiene RCA mayor a 1.

De esta manera obtuvieron dos distribuciones de densidad, una para los productos que se transformaron en especialidad del país y otra para los que no.

El gráfico de arriba muestra justamente estas dos distribuciones. Obsérvese que los productos <sub-desarrollados> tienen en mayor proporción un w más bajo que el que tienen los productos en transición.

¿Qué quiere decir esto? La lectura es que aquellos productos sobre los cuales se logró pasar a exportar en mayor medida que el “país promedio” guardaban una estrecha relación con la actual estructura productiva del país. Mientras que para los que no se logró una especialización la vecindad con la actual estructura productiva era más lejana. En otras palabras, los países tienden a desarrollar ventajas en productos muy relacionados a los que ya realizan. O continuando con la analogía, los países se mudan a los árboles más cercanos.

Continuando con el post anterior en este caso se exponen 4 gráficos que muestran el patrón de especialización de cuatro distintas regiones del mundo.

¿Cómo leer los gráficos?

En cada uno de los siguientes cuatro gráficos lo que se ha hecho ha sido superponer a la imagen del espacio-producto expuesta en el post anterior otra imagen que resalta con cuadrados negros aquellos productos para los cuales la región tiene un ventaja comparativa revelada. Es decir, la región exporta ese bien (el del cuadrado negro) en mayor medida que lo que lo hace el país promedio. O lo que es lo mismo, aquellos productos para los cuales su RCA es mayor a 1.

De esta manera se puede observar a la misma vez el mapa de conexiones del bosque y las áreas del bosque sobre las que más está interactuando la región. Las cuatro regiones del mundo corresponden a: 1) Países industrializados, 2) Asia del Este, 3) Latinoamérica y el Caribe y 4) África Subsahariana.

Países Industrializados

Para ayudar la visualización se encuentra marcado con una línea roja el patrón a distinguir. Claramente los países industrializados ocupan el centro del espacio-producto. Están especializados en la producción de maquinaria, productos metálicos y químicos. A su vez también participan en una gran cantidad de productos periféricos como son los textiles, productos derivados del bosque y la ganadería.

Asia del Este

Estos países han desarrollado ventajas en la producción de prendas de vestir y productos electrónicos, principalmente.

Latinoamérica y el Caribe

Aquí ya se observa una especialización en productos periféricos tales como la minería, la agricultura y el sector de prendas de vestir. También hay una fuerte ventaja en la producción de petróleo.

África Subsahariana

Por último vemos que África Subsahariana ha especializado sus exportaciones en pocos diferentes productos y, además, lejanos a la periferia. Petróleo, café, frutas y textiles son aquellos productos para los cuales tiene una ventaja comparativa revelada.

Links y estabilidad

El hecho de que los países se encuentren establecidos más sobre el núcleo que sobre la periferia, en mayor diversidad de productos y en aquellos productos con links más fuertes, implica que tienen más posibilidades de adecuar sus economías frente a cambios en la demanda. Más posibilidades de generar inventos y que esos inventos puedan contagiar a otras industrias. Es decir, tienen más alternativas para auto-transformarse en productores de otros bienes y es esto lo que los lleva a ser economías más estables. En cambio los países más pobres frente a cambios en la demanda se quedan sin posibilidades de ofrecer productos y esto hace que tengan una mayor volatilidad en el empleo de sus factores productivos.

En Julio de 2007 la revista Science publicó el trabajo de Hidalgo et al. “The Product Space Conditions the Development of Nations”. La pregunta que Hidalgo et al. buscaron responder fue: ¿Realmente tiene importancia el tipo de producto que un país exporta en su performance económica? ¿Qué posibilidades hay de que produciendo lo que actualmente realizamos nos convirtamos en un país rico? Está claro que la respuesta es sí, sí importa el tipo de producto que un país exporta en su desempeño económico. Pero de ¿qué manera? La respuesta que encontraron llama la atención por la ingeniosa forma visual de exponerla.

La analogía con el bosque

El trabajo comienza proponiéndonos que imaginemos a los productos como si fueran árboles y al conjunto de productos como el bosque. Un país está compuesto de firmas, que en nuestra analogía serían monos, que viven en diferentes árboles. El proceso de crecer, entonces, implicaría ir de partes más pobres del bosque a partes más ricas. La teoría tradicional del crecimiento económico indica que siempre hay un árbol cercano que alcanzar, es decir, que no importa la estructura del bosque. Sin embargo si el bosque fuera heterogéneo con áreas más ricas y otras más desérticas y si además los monos sólo pudieran saltar pequeñas distancias, entonces la estructura del bosque y la posición actual en la que se encontrasen los monos sería de gran importancia para el desarrollo económico de los países.

El concepto de Proximidad

Intuitivamente podemos afirmar que la habilidad de un país para producir ciertos productos está asociada a su habilidad de producir ciertos otros productos. Por ejemplo, si el país exportara en gran cantidad soja es muy probable que también tuviera la tecnología, los profesionales, las condiciones climáticas, los puertos, los camiones y las leyes para también producir y exportar otros cereales relacionados. Es decir, los productos similares seguramente se producirán en tándems mientras que los dispares es menos probable que se produzcan en conjunto.

Formalmente a esta idea los autores la definieron como el concepto de Proximidad que se puede expresar de la siguiente manera:

En donde RCA es:

En palabras esto es: RCA (Ventajas Competitivas Reveladas) es el cociente entre la proporción de soja –por poner un ejemplo- en el total exportado por Argentina, respecto de la representación de la soja en el comercio mundial. En general se puede indicar que si el RCA es mayor a 1 entonces el país tiene una ventaja concreta en la exportación del producto i. Que sea mayor a 1 está indicando que Argentina, siguiendo con el ejemplo, exporta en mayor medida soja que lo que lo hace un país promedio.

En cuanto a la Proximidad, esta es una función que indica que seleccionará la menor probabilidad entre el par: “Dado que se produce soja cuál es la probabilidad de que se produzcan notebooks” y “Dado que se producen notebooks cuál es la probabilidad de que se produzca soja”. Entonces con esta función se pueden ir ordenando los productos según sea más a menos probable que se produzcan en el país dado que se producen y exportan ciertos bienes.

La representación gráfica

En el primer gráfico de este post -click para agrandar- se puede ver la representación gráfica de los vínculos entre las 775 clases de productos exportados entre 1998 el 2008 en el mundo. Cada nodo (circulo) representa un producto, los círculos están asociados según semejanza y vinculados (links) según el concepto de Proximidad arriba expuesto. Mientras más fuerte (color rojo) sea la línea que une cada nodo con otro más fuerte es la relación de cercanía entre uno y otro producto. Esto es, más posibilidades hay de pasar de producir uno a producir el otro.

Lo que se observa es que el espacio producto (“el bosque”) dista mucho de ser homogéneo. Más bien se nota que existe un núcleo formado por metales, maquinaria, químicos, todos productos muy relacionados entre sí. Mientras que la periferia está formada por: arriba pesca y cereales, a la izquierda otro gran aglomerado formado por prendas de vestir y debajo uno más pequeño de textiles. Abajo del todo un cluster de productos electrónicos y al lado a la derecha se encuentran la minería y los productos relacionados con el papel.

¿Qué quiere decir esto? Que la relación entre productos es más fuerte para algunos bienes que para otros. Por ejemplo, la probabilidad de que dado que se tiene una ventaja comparativa en la producción de petróleo se logre producir cereales es muy baja. O, por ejemplo, que resulta muy poco probable que de producir cereales se pase a producir tecnología electrónica.

Nota: 1) Este post lo voy a dividir en varios porque me resulta muy extenso. 2) La base de datos de los productos exportados utilizada por los autores pertenece a NBER.

Caminaba pensando en ir a trabajar con unas botas para lluvias como las que tenía de niño, celestes con un dibujo de un chico con un paraguas. Me resultaba gracioso pensar en lo bizarro que sería. Todo formal y con botas de niño. Levanté la mirada y leí “36 Fotos Extravagantes” que copado local dije. Muy buena onda que te hagan precio únicamente si traes fotos raras.

Nota: Mí pequeña colección de Actos Fallidos en Flickr.

En Marzo de 2002 el índice NASDAQ, aquel que agrupa a las principales empresas de tecnología, había llegado a su máximo. Ese punto marcaría la explosión de la Burbuja de las Puntocom. En dos meses el índice perdería un 36% y al cabo de un año un 66%. El desinfle duraría hasta septiembre de 2002 en donde se alcanzaría el mínimo del período y también el punto de inflexión que daría inicio a una nueva etapa de crecimiento (gráfico en Yahoo! Finance)

Empresas como Patagon.com, que fue comprada por el Banco Santander en 528 mlls de dólares, al poco tiempo valdrían nada. Vale recordar que Youtube fue comprada recientemente en cerca de 1.500 mlls. Los inversores internacionales irían en busca de resguardo modificando sus carteras con opciones más estables. Así es como se comenzaron a retirar los capitales de los lugares más riesgosos. Cada país emergente fue puesto bajo la lupa para averiguar si seguían o no una dinámica potencialmente explosiva. Y Argentina, junto con otros países,  tenía todas las de perder. Poseía déficit en cuenta corriente, déficit público y la deuda externa superaba al PBI. Cuando los inversores comenzaron a retirar los capitales las reservas internacionales que poseía el Banco Central se redujeron lo suficiente como para hacer peligrar la Convertibilidad. Se intentaron varias alternativas, desde un megacanje que postergaba el vencimiento de ciertos pagos de la deuda para no perder más reservas, hasta una Convertibilidad ampliada con una canasta de monedas que contuviera al dólar y al euro. Nada de eso sirvió, en enero de 2002 hubo que devaluar el peso.

Es así como la explosión de la burbuja de las puntocom estuvo relacionada a la caída de la actividad económica en la Argentina. Incluso el punto de inflexión –Sept/02- es casi coincidente entre el mercado de las tecnológicas y la economía local.

Nota: 

Un ejemplo excelente de la clase de informes que circulaban por aquel entonces sobre las economías emergentes es el trabajo de David Sekiguchi para el JPMorgan: Argentina´s debt dynamics: Much ado about not so much. Para observar del informe: la simpleza y el nivel predictivo del modelo que se utiliza.