Tema 7. La convergencia entre países y regiones: evidencia empírica

Transcripción

1 Tema 7. La convergencia entre países y regiones: evidencia empírica

2 Esquema Introducción Conceptos de convergencia: β-convergencia σ-convergencia Evidencia empírica: Evidencia interregional Evidencia internacional Convergencia y modelo neoclásico La distribución de la renta mundial

3 Introducción El origen de la literatura sobre crecimiento endógeno se encuentra en la insatisfacción de los investigadores ante la aparente incapacidad de los modelos neoclásicos tradicionales para explicar algunos hechos estilizados del crecimiento, una vez que se dispuso de series largas y homogéneas de renta para muchos países. A su vez, los nuevos desarrollos teóricos han motivado una extensa literatura empírica. El deseo de contrastar la validez de las predicciones de distintos modelos ha servido como estímulo para el trabajo empírico y ha orientado su formulación.

4 Cuáles son esos hechos estilizados? Básicamente dos. Primero, una cierta tendencia secular creciente de la tasa de crecimiento. Segundo, la desigualdad internacional no mostraba ninguna tendencia a reducirse con el paso del tiempo. Ambos hechos parecían contradecir las predicciones de los modelos neoclásicos de crecimiento, basados en el supuesto de rendimientos decrecientes del capital o en el progreso tecnológico exógeno (siempre que todos los países tengan acceso a los mismos conocimientos técnicos). Otros trabajos también resaltaron otros hechos difíciles de explicar dentro del marco neoclásico: la magnitud de las diferencias de renta, la dirección e intensidad de los flujos de factores o el patrón internacional de las tasas de rentabilidad del capital.

5 Tasa media de crecimiento de la renta per cápita en Europa 4,00% 3,00% 2,00% 1,00% 0,00%

6 Dispersión de la renta relativa 1,1 1 0,9 0,8 0,7 0,6 118 países 25 OECD 0,5 0,4 0,

7 La insatisfacción con esa teoría motivó la búsqueda de alternativas: literatura de crecimiento endógeno. Si se emplea el supuesto de rendimientos constantes o crecientes en el capital, algunas de las predicciones centrales de los modelos neoclásicos se invierten el crecimiento puede hacerse explosivo si el rendimiento de la inversión es función creciente del stock de capital (es decir, la desigualdad tiende a aumentar con el tiempo).

8 La existencia de convergencia se propuso como el test fundamental que tenía que distinguir entre los nuevos modelos de crecimiento endógeno y los modelos neoclásicos tradicionales de crecimiento exógeno, ya que cada uno de ellos realizaba una predicción distinta. El estudio empírico de la hipótesis de convergencia se presentaba como una manera de decidir cuál de los dos paradigmas representaba una mejor descripción de la realidad.

9 Conceptos de convergencia Se han propuesto distintos conceptos de convergencia: β-convergencia se refiere a si los países pobres crecen más que los ricos (existe una relación inversa entre la tasa de crecimiento de la renta y el nivel inicial de dicha renta), mientras que σ-convergencia se refiere a si la dispersión de la renta real per cápita entre los grupos de economías tiende a reducirse con el tiempo.

10 La hipótesis de β-convergencia podría comprobarse de la siguiente manera: log(y it ) log(y it-1 ) = α β log(y t-1 ) + u it Un coeficiente β positivo indica una tendencia hacia la convergencia. Para medir la σ-convergencia se puede utilizar una medida de la dispersión de la renta entre países o regiones como la varianza muestral del logaritmo de la renta: N 2 2 σ t = ( 1/ N) [log( yit ) μt ] μ es la media muestral del logaritmo de la renta. i= 1

11 Ambos conceptos de convergencia son interesantes, ya que no sólo importa saber si las economías se mueven más cerca unas de otras a medida que el tiempo transcurre, sino también si es predecible si los países pobres crecerán más que los ricos o con qué rapidez el país pobre promedio se convierte en un país rico. Por ejemplo, si es poco probable que esto suceda, conocer si la dispersión global del mundo se reduce o no es menos importante. Además, también se puede distinguir entre β- convergencia condicional y absoluta: depende de si cada economía converge hacia su propio estado estacionario o todas hacia el mismo.

12 Los tres conceptos de convergencia están relacionados. La existencia de β-convergencia es condición necesaria pero no suficiente para σ-convergencia: La dispersión de rentas per cápita tenderá a aumentar con el paso del tiempo cuando β<0, ya que las economías ricas y pobres tenderán a alejarse unas de otras. Sin embargo, un β positivo no implica necesariamente la igualación a largo plazo de los niveles de renta: cada territorio puede converger hacia su propio estado estacionario (éstos pueden ser distintos entre países con características distintas) y las perturbaciones aleatorias pueden ser una fuente adicional de variabilidad. Incluso con un β positivo, si las desviaciones respecto del patrón medio son lo suficientemente importantes, la dispersión de las rentas per cápita podría aumentar aunque el país típico se aproxime a la media muestral.

13 Una advertencia: la evidencia empírica es favorable a la hipótesis de convergencia, pero ello no dice nada sobre el posible mecanismo económico que genera convergencia en los niveles de renta per cápita entre países y regiones. Posibles mecanismos: La existencia de rendimientos decrecientes en los factores acumulables (mecanismo neoclásico). La difusión tecnológica o catch-up. La reasignación de recursos entre sectores. El valor del coeficiente β puede interpretarse como un indicador del efecto conjunto de los distintos mecanismos de convergencia.

14 Evidencia empírica Primeros resultados: una representación gráfica de la relación entre la tasa de crecimiento anual del PIB per cápita en y el logaritmo del nivel de renta en 1960 para 118 países indicaba que β era negativo y que σ aumentaba con el tiempo ausencia de convergencia (Summers y Heston, 1991). En el caso de un grupo de países desarrollados, Baumol (1986) encuentra evidencia de convergencia para el periodo : la dispersión se reduce en dos tercios y el ajuste de la regresión es muy bueno (aunque el coeficiente de convergencia es bajo: menos del 1 por ciento anual).

15 Tasa media de crecimiento de la renta relativa vs. renta relativa inicial cambio en la renta relativa, renta relativa en 1960

16 Dispersión de la renta relativa en 118 países, ,1 σ t 1,05 1 0,95 0,

17 Convergencia en los 16 países de la muestra de Baumol, tasa promedio de crecimiento Jap Swe 2 Fin Nor Ge Can Fr Ost Dk It US CH Be Nl UK Aus 1 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 logaritmo de la renta per capita inicial

18 Convergencia en los 16 países de la muestra de De Long, tasa de crecimiento* EG Chile Sp Ir Por Arg NZ 10 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 logaritmo de la renta per capita inicial

19 Sin embargo, De Long (1988) sostiene que los resultados de Baumol están influenciados por dos factores: el sesgo de selección y la no corrección de los errores de medida. El sesgo de selección: la muestra se compone de países que son ricos ex post. Debería haberse utilizado un criterio ex ante (selección de aquellos que potencialmente podían convertirse en ricos, como varios países europeos y latinoamericanos). Los errores de medida: las estimaciones de la renta de 1870 están basados en datos incompletos, por lo que es probable que contengan un componente de error. Esto genera un error de signo opuesto en la tasa de crecimiento del periodo, dando lugar a una correlación negativa entre renta inicial y tasa de crecimiento.

20 Los resultados de De Long indican que la convergencia se debilita cuando se utiliza una muestra más amplia (con España, Portugal, Irlanda, Chile, Argentina y Nueva Zelanda) y desaparece (β se hace cero) cuando se corrigen los efectos de los errores de medición. El concepto de convergencia condicional. Los economistas neoclásicos negaron que dicha evidencia pudiera ser utilizada contra el modelo neoclásico, puesto que negaron que dicho modelo hiciera una predicción de convergencia absoluta.

21 El modelo neoclásico predice que la tasa de crecimiento de una economía está inversamente relacionada con la distancia que la separa de su propio estado estacionario: sólo cuando todas las economías se acerquen al mismo estado estacionario esta predicción es equivalente a la de que las pobres crecerán más que las ricas. Esto significa que sólo en el caso en que todos los países tengan las mismas tasas de ahorro, depreciación, crecimiento de la población y tecnología será posible encontrar convergencia absoluta.

22 k k = s f ( k) k ( δ + n) Tasa de crecimiento del stock de capital del país pobre Tasa de crecimiento del stock de capital del país rico Curva de depreciación (n+δ+g A ) CA país rico CA país pobre k P k R k P * k R * k

23 Por ello, se desarrolló el concepto de convergencia condicional: como no todos los países son iguales, había que medir de alguna manera la distancia entre el nivel de renta de un país y su nivel de renta de estado estacionario una correlación negativa entre crecimiento y nivel inicial de renta, condicional al estado estacionario. Dos formas de condicionar los datos (Sala-i-Martin, 1990; Barro y Sala-i-Martin, 1990): Limitar el estudio a conjuntos de economías parecidas (pobladas con individuos con preferencias similares, con instituciones similares y con tecnologías parecidas). Utilizar regresiones múltiples con datos de sección cruzada de muchos países, en las que se mantiene constante un conjunto de variables que actúan de proxy del estado estacionario.

24 Resultados de la evidencia interregional La utilización de datos sobre estados de Estados Unidos de América, prefecturas de Japón, regiones de Europa, comunidades autónomas de España y regiones de Canadá muestra que existe tanto convergencia en el sentido β como en el sentido σ. Además, la velocidad de β convergencia es bastante similar entre los países aunque muy lenta: alrededor de un 2 por ciento anual en el caso de la región típica cada año se elimina en torno a un 2 por ciento de la diferencia de renta con el promedio interregional.

25 Esto significaría en principio evidencia a favor del modelo neoclásico si se supone que las diferentes regiones de un mismo país tienen tecnologías, gustos e instituciones similares (se acercan a un mismo estado estacionario) convergencia condicional y absoluta son idénticas.

26 Convergencia sigma entre los estados de EE.UU. 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,

27 Convergencia beta entre las CC.AA. de España, tasa de crecimiento de la renta relativa C-M Mur Cana Ext Gal Ara Bal 0 And CyL Val Nav Rio Mad Cat -10 Ast Cant PV renta relativa inicial

28 Resultados de la evidencia internacional Cuando se utilizan datos sobre distintos países, no se puede suponer lo anterior, así que es necesario incluir como variables explicativas algunas que se cree que determinan el estado estacionario: log(y it ) log(y it-1 ) = α β log(y t-1 ) + γ X it-1 + u it Desde un punto de vista econométrico, la distinción entre convergencia condicional y absoluta tiene que ver con el problema de variables excluidas. Las variables que se han incluido en X it-1 han sido medidas de la escolarización primaria y secundaria, el consumo del sector público como fracción del PIB, una medida de la distorsión de los precios de la inversión y variables sociales (número de revoluciones y golpes militares, y proporción de asesinatos cada habitantes) (Barro, 1991). Posteriormente, muchas más.

29 Resultados de las regresiones de Barro (1991): Evidencia de convergencia condicional entre 114 países del mundo. Velocidad de convergencia similar a la encontrada en los estudios de economías regionales. Las variables de educación tienen efectos positivos y significativos sobre la tasa de crecimiento. Las distorsiones políticas y de mercado tienen efectos importantes y negativos sobre la tasa de crecimiento. Si se sustituyen las variables anteriores por las que capturan el estado estacionario en el modelo neoclásico (s, δ y n), éstas tienen los signos esperados, aunque la velocidad de convergencia en este caso es menor.

30 Muchas variables se han incluido en regresiones como las anteriores y se ha encontrado que están correlacionadas significativamente con la tasa de crecimiento. Pero, cuáles son relevantes? Levine y Renelt (1992) utilizaron el test de los límites extremos para comprobar el grado de robustez de dichas variables, encontrando que eran pocas las que eran robustas: el nivel del PIB inicial y la tasa de ahorro. Sala-i-Martin (1997) utiliza un método distinto y llega a la conclusión de que una parte importante de esas variables sí están significativamente correlacionadas con la tasa de crecimiento.

31 En general, esta literatura obtiene lo siguiente: La tasa de ahorro e inversión es el factor determinante más importante de la tasa de crecimiento. La inversión en educación también es muy importante. Las distorsiones políticas, la inestabilidad económica y de mercado y las mala gestión de los gobiernos perjudican la tasa de crecimiento. El mantenimiento de los derechos de propiedad y la poca intervención del gobierno en la economía parecen contribuir positivamente a la tasa de crecimiento.

32 Convergencia y modelo neoclásico La evidencia sobre convergencia regional es cualitativamente consistente con las predicciones del modelo neoclásico (igual estado estacionario y β positivo), pero la velocidad estimada de convergencia es muy inferior a la que implicaría el modelo neoclásico bajo supuestos tecnológicos convencionales (rendimientos constantes de escala, competencia perfecta y ausencia de externalidades).

33 Los resultados con muestras nacionales contradicen la hipótesis de convergencia absoluta: si se impone el supuesto de único estado estacionario, se obtiene divergencia. Esto podría interpretarse como evidencia de rendimientos crecientes. Sin embargo, si se acepta que los estados estacionarios son distintos entre países, se invierte el signo de β. Pero la velocidad de convergencia también es muy reducida. Estos resultados implican que el coeficiente del capital en la función de producción debería ser muy superior a la participación habitualmente observada de este factor en la renta nacional (en torno a un tercio).

34 Romer explica este resultado mediante la hipótesis de que la acumulación de capital genera externalidades positivas importantes. Otros autores consideran que el coeficiente del capital físico está sesgado al alza por la omisión de otras variables relevantes, en particular el capital humano y tecnológico. En particular, si se entiende el capital en sentido amplio, una versión ampliada del modelo neoclásico parece explicar bastante bien la experiencia del crecimiento a largo plazo en una muestra amplia de países: los países que invierten más en capital físico, humano y tecnológico tienden a crecer más rápidamente y alcanzan niveles más elevados de renta.

35 Sin embargo, diversos trabajos alertan sobre el hecho de que las estimaciones de los parámetros de interés son muy sensibles a la elección de la muestra, a la especificación econométrica utilizada y a la lista de variables explicativas incluidas.

36 La distribución de la renta mundial Algunos autores han propuesto estudiar la distribución mundial de la renta en vez de los dos parámetros de convergencia (β y σ) para comprobar qué sucede con la experiencia de crecimiento de los países. La comparación de la distribución global de la renta entre 1960 y 1990 muestra que hay una proporción mayor de países que son pobres y una proporción también mayor que son ricos (en comparación con Estados Unidos de América). Cuando se estiman probabilidades de transición entre distintas categorías de países definidas por orden de renta por trabajador con relación a la de USA en 1960, y se utilizan esas probabilidades para calcular la distribución a largo plazo de la renta mundial, la predicción es que la fracción de países pobres será algo menor y la de países ricos mayor.

37 Distribución de la renta relativa normalizada nº de países (-2, -1.5) (-1.5, -1) (-1, -0.5) (-0.5, 0) (0, 0.5) (0.5, 1)