Ágora Económica Vol. 5 by Bienestar Universitario

Revista de los estudiantes de Economía de la Universidad del Norte • ISSN: 2011-5458 • Vol. 5, n°. 1. Nov. de 2015

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Esquema de inflación objetivo: el caso de colombia, brasil y chile Saluma Castillo Guerra y Stefannía García Lacouture Un enfoque de eficiencia fuerte aplicado al mercado financiero colombiano Ibeth Rivero Cantillo Comercio internacional y desigualdad en el ingreso a nivel regional en colombia Jesús Reyes G.

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Nov. de 2015 Vol. 5, n°. 1.

ISSN: 2011-5458

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Noviembre de 2015 Vol. 5, n°. 1.

ISSN: 2011-5458

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Director Hernán A. Borrero Subdirector Administrativo Ángela Granger S. Subdirector Académico Edward A. Cubillos Comité Editorial Luis E. Otero Yamith Lemus S. Camila A. Romero Endy P. Salom Lina Casalins Laura Sutta Pares académicos Ph.D. David Díaz Florián Ph.D. José Luis Moreno Ph.D. Néstor Garza Puentes Agradecimiento especial Ph.D. Alberto de Castro Decano de la División de Humanidades y Ciencias Sociales Ph.D. Sandra Rodríguez Acosta Directora del Programa de Economía de la Universidad del Norte Universidad del Norte Km 5, vía a Puerto Colombia A. A. 1569, Barranquilla (Colombia) Corrección de textos Emilce Restrepo A. Diagramación y diseño de portada Jorge Arenas P. © Copyright Impreso y hecho en Colombia Du Nord Graphique Universidad del Norte Barranquilla (Colombia)

CONTENIDO 6 Editorial 7

Esquema de inflaci贸n objetivo: el caso de Colombia, Brasil y Chile

Un enfoque de eficiencia fuerte aplicado al mercado financiero colombiano

Comercio internacional y desigualdad en el ingreso a nivel regional en colombia

Prólogo

Editorial Ágora Económica es una iniciativa incansable. La ciénaga de Mallorquín, el río Magdalena, el mar Caribe y la Sierra Nevada de Santa Marta, todos visibles desde el santuario de ceibas y robles amarillos que da sombra a nuestra comunidad científica, nos sirven de fuente de inspiración ilimitada. Todos los seres que habitan esta tierra y más allá de la misma esperan esta contribución, que desde el mundo del pensamiento y las letras promete descender al plano de la realidad social y material en una actitud verdaderamente científica, mas no por ello desapasionada. Si bien la ciencia tiende a dibujar esquemáticos diagramas y a encontrar el esqueleto en todo, el investigador y promotor del conocimiento jamás debe olvidar la sustancia del mundo vivo que lo rodea, y debe encontrar en ello el fin de todo su accionar. Si no es por su sonrisa, ¿para qué importa el estudio del hombre económico? Debemos investigar el xilema y el floema del mundo y la sociedad, sin olvidar que es la belleza y el aroma de la flor la fuente de su encanto. Es así como concebimos esta quinta edición, sobre la «hamaca grande» en la que se balancea nuestra región, y desde ella queremos proyectarla al mundo, aunque tengamos que embarcarla en los viejos buques de vapor que aún quedan de los tiempos del cólera. Mientras tengamos dedos para escribir y corazón para soñar con un país próspero y en paz, no descansaremos en nuestra labor. ¡Sea la ciencia nuestro instrumento para lograrlo! Hernán A. Borrero Director

ESQUEMA DE INFLACIÓN OBJETIVO: EL CASO DE COLOMBIA, BRASIL Y CHILE S a l u m a C as t i l l o G u e r r a

S t e fa n n í a

G a r c í a L ac o u t u r e * Resumen La inflación y la pérdida en la capacidad adquisitiva que esta acarrea son una de las preocupaciones constantes y principales de las economías en el mundo. Son muchos los esquemas que puede utilizarse para tratar de controlar este fenómeno en una economía, pero ninguno ha tenido tanto éxito y acepción como el Esquema de Inflación Objetivo (EIO). Este trabajo describe en qué consiste el EIO, sus características, funcionamientos y costos; posteriormente ahonda en el desarrollo del esquema para el caso colombiano y de Brasil y Chile, que adoptaron el esquema de forma oficial en el mismo año 1999. Para este propósito se analiza la historia de la implementación del esquema, su forma de operación, las herramientas utilizadas para controlar los niveles de precios y los resultados obtenidos en cada país bajo el EIO. Palabras clave: Esquema de Inflación Objetivo, Inflación, Nivel de Precios. *

Egresadas del Programa de Economía de la Universidad del Norte, Barranquilla (Colombia). estefania171992@hotmail.com y saluksti@gmail.com

C贸digos JEL: E310, E42, E580 Abstract Inflation and the loss on purchasing capacity that this brings, are one of the most constant and main preoccupations of the economies in the World. There are many schemes that can be used to try to control this phenomenon in an economy, but, none has have as much successful and acceptation as the Scheme of Inflation Targeting (EIT). This work describes on what consists the EIT their characteristics, operations and costs, and later deepens in the development of the scheme for the Colombian case and the countries of Brazil and Chile that adopted the scheme officially in the same year 1999. For this intention, we analyzes the history of the implementation of the scheme, its used form of operation, tools to control the levels of prices and the results obtained in each country under the EIO. Keywords: Scheme of Inflation Targeting, Inflation, Price Level. JEL codes: E310, E42, E580

Esquema de inflación objetivo: el caso de Colombia, Brasil y Chile

1. Introducción Conforme la historia sigue su curso aumenta el interés por el estudio y análisis de esquemas monetarios que permitan mejorar el bienestar de la sociedad. La principal problemática para lograr dicho objetivo en la mayoría de los esquemas se refiere a la variabilidad, de los niveles de precios que afectan de forma directa la capacidad adquisitiva de los individuos, y por esta vía sus niveles de vida. Esta variabilidad conocida con el nombre de “inflación”, genera costos y problemas sociales que limitan la capacidad de elección y planificación financiera del individuo, obligándolo a que tome decisiones importantes en un ambiente de incertidumbre. En los años noventa se desarrollaron ciertas medidas para controlar este fenómeno monetario, siendo la principal la estrategia el Esquema de Inflación Objetivo (EIO), liderado por Australia, Canadá, Inglaterra y Nueva Zelanda (Cárdenas, 2009), que tiempo después sería implementado en países como Colombia, Brasil, Chile, México, Perú, Uruguay, entre otros. Colombia, Brasil y Chile, países que son hoy ejemplo de un crecimiento y desarrollo formidable, adoptaron el EIO de forma oficial durante el mismo año en 1999. Este hecho nos motiva a explorar los resultados y la evolución del mismo en estos tres países, explorando las circunstancias que rodearon su implementación y su la historia de cumplimiento de las metas. Para ello el trabajo se dividirá en cinco secciones. La primera introducirá la justificación y descripción del trabajo; la segunda hará referencia a la definición y funcionamiento del esquema; la tercera contextualizara el mismo mostrado la evidencia nacional de su operación; la cuarta hará lo mismo para Brasil y Chile, tratando de revelar la experiencia internacional, y en la última sección se presentaran las conclusiones.

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2. ¿Qué es el Esquema de Inflación Objetivo? En un régimen monetario existen tres formas de estabilizar los precios: el régimen de tasa de cambio fija, el régimen de metas de agregados monetarios y el Esquema de Inflación Objetivo (EIO). Este último es el más utilizado en el mundo y puede resumirse en tres elementos (Svensson, 2010): su objetivo de inflación, transparencia (coherencia en las decisiones y el grado de conocimiento de esa lógica por parte del público) y operatividad del banco central orientada hacia el futuro (uso de la tasa de interés como respuesta al pronóstico de inflación). Siendo el objetivo de los regímenes monetarios la estabilidad de precios, durante la década de los noventa varios países cambiaron de régimen, pasando de un esquema monetario a un esquema de inflación objetivo, como se aprecia en la tabla 1. Dicho esquema consiste en el anuncio de una meta numérica para la inflación en el futuro, argumentando que “las autoridades no deben centrar su atención en el control de los agregados monetarios y oferta monetaria, sino más bien en imponerse una meta de inflación” (Cárdenas, 2009). La meta expuesta públicamente es definida por el banco central del país encargado de manejar la política monetaria, que ofrece diversos instrumentos y estrategias para el cumplimiento y mantenimiento de la meta en caso de que de la inflación observada se desvié de la ruta para llegar a la anunciada. No obstante, el banco central interviene sobre otros elementos del mercado que puedan influir de forma directa o indirecta en el nivel de los precios.

Esquema de inflación objetivo: el caso de Colombia, Brasil y Chile

Tabla 1: Países que adoptaron el EIO durante los 90 País Nueva Zelanda Canadá Reino Unido Australia Suecia Israel Republica Checa Corea Polonia Brasil Chile

Año de adopción 1991 1991 1992 1993 1993 1997 1998 1998 1999 1999 1999

País Colombia Sudáfrica Tailandia Suiza Islandia Noruega Hungría México Perú Filipinas

Año de adopción 1999 2000 2000 2000 2001 2001 2001 2002 2002 2002

Fuente: Banco de la República.

2.1 Características Los elementos que consolidan el EIO pueden ser vistos como el objetivo, horizonte y la implementación del esquema. La forma en que estos son desarrollados requiere de un proceso de toma de decisiones, comunicación y transparencia, para mantenerse dentro de los niveles anunciados y establecidos como metas, que son la esencia del EIO. Entonces, el objetivo del EIO es lograr una inflación baja y estable dentro de una economía que busca controlar la brecha de producto alrededor de su potencial, para generar un crecimiento sostenible del producto y el empleo, el cual una vez se mantiene en el largo plazo, puede ser transformado en mejores niveles de desarrollo y calidad de vida, que son las metas generales y primordiales del Gobierno en todos los países. El horizonte e implementación del esquema requiere de un proceso de toma de decisiones. Este proceso inicia cuando las autoridades decisoras del banco central del país, que para el caso colombiano es la Junta

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Directiva del Banco de la República (JDBR), definen una meta numérica anual de inflación para el año corrido y el venidero, con un margen tolerable de desviación y centran su atención en lograr tal objetivo. Imponiendo una meta adicional en el largo plazo, definida por un análisis histórico del comportamiento en la variación anual del índice de precios al consumidor (IPC), los elementos que le afectan y la hipótesis del cumplimiento en las metas a corto plazo. La toma de decisiones se hace ajustando la política con base en la situación presente, el estado de las perspectivas de la economía nacional e internacional y el pronóstico de inflación que se tenga en el momento frente a las metas. Si la evaluación sugiere que la inflación se desalineará de la meta, y que dicho evento no se debe a choques transitorios, la autoridad correspondiente procede a transformar la postura de su política mediante cambios en las herramientas utilizadas dentro del EIO, siendo la tasa de interés de intervención (tasas de interés de las operaciones de liquidez de corto plazo) la principal de ellas. El proceso finaliza con la comunicación de la decisión tomada. Para ello, la mayor parte de los bancos optan por un reporte periódico en el que exponen de forma clara estas disposiciones y las razones que condujeron a ellas (en el caso de Colombia el reporte es mensual y se publica inmediatamente después de cada reunión de JDBR en la página electrónica del Banco de la República: www.banrep.gov.co). Los reportes sobre inflación, en adición a la comprensión del proceso, buscan contribuir a la transparencia del mismo, pues es dicha característica la que en últimas determina los niveles de credibilidad y, por tanto, la efectividad de la política monetaria. De forma más específica, los reportes tienen los siguientes objetivos (Banco de la República): i) comunicar al público la visión técnica del banco central acerca del comportamiento coyuntural y esperado de los niveles de precios y los componentes que los afectan en el corto y mediano plazo; ii) explicar el manejo que se le da a la política monetaria frente a esta visión del nivel de precios, y las metas impuestas dentro del EIO; iii) manifestar el argumento que respalda las decisiones de la política monetaria durante

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el periodo, y iv) proveer observaciones sobre la conducta futura de la inflación y el crecimiento del producto. El éxito del EIO depende de forma general de: 1. La estabilidad de precios que hace más fácil y creíble la política monetaria; en caso de no cumplir su objetivo, el costo será elevado. 2. La fijación de la autonomía del banco central para ejercer control total de la política monetaria haciéndola más efectiva y certificando que su meta principal sea el control de la inflación. 3. La disponibilidad de información relacionada con datos, modelos, pronósticos e información sobre errores de control relacionados con la transmisión de las acciones de política. 4. El anuncio oportuno y la explicación de las decisiones de política, a través del uso de instrumentos de información que permitan rendirle cuentas al público, es decir, comunicar los resultados de la inflación, proyecciones, decisiones, pues esto tiene efecto sobre las expectativas de inflación. 5. La transparencia en el manejo de la política monetaria; esta garantiza la certeza sobre la tasa de inflación y la tasa de interés, y reduce la incertidumbre y expectativas sobre estas variables. 6. La construcción de un pronóstico de inflación, que permita una comparación la meta de inflación establecida, para analizar las consecuencias sobre la trayectoria futura de la inflación y la transmisión de la política monetaria. 2.2 ¿Cómo funciona? Como ya se dijo, el EIO es una política monetaria cuyo objetivo primordial es alcanzar y mantener bajas tasas de inflación, estableciendo al principio de cada año un rango meta anunciado públicamente, para permitir que las decisiones económicas tomadas a lo largo del año se orienten a cumplir con el fin establecido. Sin embargo, la incertidumbre de cumplir con el pronóstico es uno de los problemas más marcados

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del esquema, y por el cual se requieren las condiciones mencionadas de credibilidad y transparencia en los anuncios de la autoridad monetaria. Cuando existe una alteración económica, política e incluso social, que podría generar presiones y desviar la inflación actual de su meta, el banco central utiliza diversas herramientas para contrarrestar dichos efectos, la más importantes de ellas, siendo la tasa de interés referencial (para el caso de Colombia es la tasa Repo, para Brasil la tasa Selic y para Chile la tasa de depósitos que publica la Estadística Financiera del FMI). Cuando la presión originada muestra un posible crecimiento de la economía por encima del rango esperado, la tasa es elevada para disminuir la capacidad crediticia y productiva de la economía, y retornarla de esta manera a los niveles esperados. Si, por el contrario, lo que se espera es un decrecimiento de la economía, la tasa se reduce para incentivar las inversiones, y por tanto la producción, y evitar de dicha forma una caída drástica del producto fuera del potencial. La forma en que la tasa de interés es capaz de cambiar la senda que una economía sigue, se explica por los canales de conexión que esta tiene con los principales problemas de cualquier autoridad económica: el nivel de precios y el crecimiento económico. Los canales de conexión de la tasa, también conocidos como canales de transmisión, son explicados a nivel nacional mediante el Modelo de Mecanismo de Transmisión (MMT) (aplicables para la mayoría de economías, pero en el caso particular de este ensayo para la economía Brasileña, chilena y colombiana) que establece la existencia de 3 canales esenciales: 1. Canal de Tasa de Cambio: al mover la tasa de interés se afecta la tasa de cambio, por la condición de paridad de tasas de interés descubierta (UIP). En una economía abierta con libre flujo de capitales, la devaluación o revaluación depende del diferencial de tasas ajustado por una prima de riesgo país. Entonces, los movimientos en la tasa de cambio impactan el precio de los bienes transables y el crecimiento al afectar el precio de las importaciones y las exportaciones.

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2. Canal de la Brecha del Producto: la tasa de interés afecta el crecimiento a través del impacto sobre la inversión de las empresas y el consumo de los hogares. Estos movimientos del producto afectan la brecha del producto (la diferencia entre el producto observado y el potencial), la cual determina en parte los precios de los bienes no transables. 3. Canal de las Expectativas: los cambios de las tasas de interés perturban las expectativas de inflación. Y como los agentes son racionales entenderán que esto afectará los movimientos esperados en el precio de los bienes no transables.

Estos canales de transmisión dan cuenta de la razón por la cual la tasa de interés referencial es conocida como la principal herramienta del EIO, sin ser la única de este sistema. Entre otras herramientas se encuentran: •

• •

El requisito de encaje: que permite disminuir o aumentar la capacidad de multiplicación del dinero en el sistema financiero y afectar de dicha forma las presiones inflacionarias. Controles de Capitales: que ayudan a alterar los incentivos en la cantidad de capital entrante y saliente de la economía. Las Operaciones de Mercado Abierto (OMAS): que básicamente son compras y ventas de títulos gubernamentales hechas por el banco central como respuestas a estímulos de la tasa de cambio o alteraciones inflacionarias que podrían cambiar la expectativas.

Sobre la combinación de estas herramientas recae entonces la responsabilidad de cumplir con las metas propuestas del sistema para cada año y momento, así como el establecimiento del curso que debe seguir una economía parcialmente controlada por una autoridad monetaria. No obstante, la responsabilidad no es absoluta, dado que las decisiones de política monetaria orientadas a mantener la meta se enfrentan a rezagos en sus efectos. Lo que implica la necesidad de un conocimiento y pro-

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nóstico más confiable y completo posible, para la toma de decisiones apropiadas, reiterando con ello lo dicho a un inicio de esta sección sobre el requisito de transparencia y credibilidad de la autoridad en todo momento del proceso. El funcionamiento del EIO se trata, pues, de la fijación de una meta con base en la historia de unos indicadores, la toma de decisiones durante modificaciones del ritmo económico esperado y la evaluación del cumplimiento del proceso. Su funcionamiento técnico no representa complejidades para su entendimiento, pero las necesidades de información completa y confiable del ritmo económico pasado, presente y previsto son limitaciones del esquema. 2.3 Costos Los costos que el EIO acarrea son esencialmente los costos de reducir la inflación, observados en su mayoría en el corto plazo. Según una concepción aceptada de la literatura en el tema, estos costos se originan de la relación positiva que durante el corto lapso de tiempo existe entre la reducción de la inflación y la tasa de crecimiento, así como por el tradeoff que explica la clásica Curva de Philips entre inflación y desempleo. La primera razón para el origen de los costos es explicada por el profesor Laurence Ball (Ball & Sheridan, 2003), reconocida autoridad económica del tema, como una “tasa de sacrificio”, entendiendo esta como el número de puntos porcentuales anuales del exceso de desempleo (disminución de la capacidad productiva) necesario para conseguir una reducción de la inflación del 1 %. Y encuentra que: •

•

Si bien los costos se dan en el corto plazo, podrían tener efectos permanentes si se presenta el fenómeno de “histéresis” (efecto por el cual periodos prolongados de altas tasas de desempleo efectivo parecen hacer subir la tasa natural). Los costos son menores si el proceso cuenta con un alto nivel de credibilidad.

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• • •

Entre mayor sea el nivel de inflación inicial menor será el costo. Entre más rápida sea la reducción del nivel de inflación menor será el tamaño cuantitativo de la tasa de sacrificio. En cuanto menos rígido sean los mercados que son necesarios ajustar para mantener la meta, menores son los costos del esquema.

Estos hallazgos revelan que los objetivos del EIO pueden entrar en conflictos con otras metas que persigue la autoridad monetaria; como el crecimiento económico, expresado como una medida de la capacidad productiva del territorio, a través de la tasa de empleo. Este conflicto es explicado por la Curva de Philips. La Curva de Philips sugiere una relación inversa entre variables nominales como la tasa de inflación y variables reales como la tasa de desempleo o la tasa de crecimiento del producto agregado; aunque dicha relación se ha probado falsa a un nivel general, su actualización, conocida como Curva de Philips Ampliada, ha mostrado que la relación muestra ser cierta para un corto plazo, pero que a medida que se reducen las expectativas de inflación, el trade-off existente entre esta y el desempleo también disminuye. El cambio que ha sufrido la Curva de Philips, junto con el pesimismo del profesor Ball, incitaron a Yuravlivker y Partow (1998) a comprobar la afirmación de este último, y encontraron que: •

• •

En uno de cada tres episodios de reducción de la inflación la tasa de sacrificio es negativa, es decir, que el crecimiento aumenta al tiempo que se reduce la inflación. Para América Latina la relación es todavía mejor, pues 8 de 14 episodios han tenido tasas de sacrificio positivas. Las tasas de sacrificio son menores en los casos de inflaciones moderadas y persistentes. La tasa de inflación tiende a reducirse cuando hay mayor credibilidad en la política de estabilización.

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Mostrando con ello que a pesar de los costos que implica el esquema en cuestión, estos no son tan drásticos como se suponían en un principio, y varían dependiendo del comportamiento de la inflación y la confiabilidad de la autoridad monetaria en cada país. 2.4 Ventajas y desventajas Luego de haber entender el funcionamiento del EIO y sus costos, cabe preguntarse ¿cuáles son las ventajas que este sistema puede ofrecer en una economía? ¿Cuáles son las desventajas de implementarlo? Por ello, en la tabla 2 se presentan algunas de las ventajas y desventajas del esquema.

Tabla 2: Ventajas y Desventajas del EIO

Ventajas

Desventajas

Mejora la autonomía política.

Permite mucha discrecionalidad.

Permite la modulación de los ciclos económicos.

Aumenta la volatilidad cambiara y reduce las posibles medidas para controlarla, logrando con ello afectar el sector exportador del país.

Estabiliza el nivel de precios.

Exige demasiada información.

Enfoca la política monetaria a la estabilidad nominal y no sobre objetivos contraproducentes.

Requiere de extrema credibilidad de la política.

Incentiva mejoras en los sistemas de información económica.

Generan incompatibilidades entre las distintas metas de la política monetaria.

Permite una mejora en los incentivos de inversión.

Reduce los efectos de una intervención cambiaria.

Mejora el contenido informativo de los precios.

Restringe el crecimiento económico.

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Estimula el comercio tanto nacional como internacional.

Mejora la posición de riesgo del país.

Disminuye la incertidumbre.

Provee mayor flexibilidad a la economía

3. Evidencia nacional 3.1 Antecedentes Entre 1973 y 1990 Colombia registraba una inflación que oscilaba entre el 20 y el 30 %. Los altos niveles de inflación durante la década de los setenta se debieron a los a “los shocks en los precios relativos del petróleo en 1973, el incremento de las reservas internacionales para el periodo 1976-1978 y la adopción de una política fiscal expansiva que aumentó el gasto público, generando así un déficit fiscal que básicamente era financiado con emisión” (Cárdenas, 2009). Mientras que durante los 80 la dirección de la política monetaria y fiscal estaba en manos del Gobierno y regida por el esquema de “crawling peg” (devaluación progresiva), encargado de manejar la tasa de cambio, y el modelo de desarrollo que promovía la promoción de exportaciones y sustitución de importaciones. De acuerdo con Cárdenas, Pinzón (2010) la inflación era controlada en el momento por medio de la oferta monetaria a través de los mecanismos de transmisión de la política monetaria, mencionados anteriormente en la sección de funcionamiento, en donde el sector externo tuvo influencia en la evolución de esta variable. Básicamente, el objetivo de la política monetaria antes de los noventa fue el control de la tasa de cambio y la liquidez del sistema. Como consecuencia de lo anterior, el país entró en un proceso continuo y progresivo para disminuir la inflación, evitando costos agregados en

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la actividad económica real y la creación de empleo. En 1991, la Constitución nacional estableció como uno de los objetivos de la política del Banco de la República atender esta estabilidad de precios o, en su defecto, “preservar el valor adquisitivo de la moneda” por medio del diseño de la política monetaria, cambiaria y crediticia, reconociendo la importancia de mantener niveles de precios estables. Entre 1994 y 1999 el Banco de la República adoptó el control de agregados monetarios como herramienta para disminuir la inflación, estableciendo controles directos sobre la cantidad de dinero en la economía a través de títulos de participación, y al mismo tiempo adoptó el esquema de bandas cambiarias para lograr estabilidad de la tasa de cambio nominal. Sin embargo, su pronunciado aumento entre 1998 y 1999, apreciable en la gráfica 1 fue motivado por la disminución de los flujos de capital resultante de la crisis asiática en 1998, y la situación en el año posterior, donde la crisis rusa generó entradas de capital a los países emergentes, presionando la banda cambiaria generando la pérdida de la tasa de cambio de equilibrio. Con el fin de devaluar se empezaron negociaciones con el FMI para un paquete macroeconómico de ajuste que una vez aprobado impulsó la eliminación de este sistema. En 1999 se instauró el régimen de flotación cambiaria, que obligó al Banco a sustituir el manejo de los agregados monetarios por la tasa de interés del banco central, o también llamada Tasa Repo, como instrumento para guiar la política monetaria al generar variación en los componentes de la base monetaria. El Banco de la República adopta el EIO y empieza a plantearse objetivos de largo plazo para reducir la inflación anual, a un rango porcentual determinado. No obstante, desde 1997 se habían establecido metas para reducir la inflación.

Tasa Representativa del Mercado Promedio Mensual

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Fuente: Banco de la República.

Gráfica 1: Banda cambiaria 3.2 Resultados Una vez adoptado el eio en 1999 los anuncios de las metas de inflación han facilitado la formación de expectativas sobre su cumplimiento. Las razones yacen en la disminución de la importancia a los agregados monetarios (los cuales son la base para la toma de decisiones de política) y el fortalecimiento que ha tenido la tasa de interés de referencia como instrumento que acoge las señales de política. La lucha contra la inflación se inició en 1991, durante el periodo gubernamental de César Gaviria donde se fija la primera meta de inflación del 22 % para 1991, 1992 y 1993. No obstante la inflación finalmente observada se situó por encima de la esperada, como se observa en la gráfica 2 Se destaca que si bien es cierto que la meta no se cumplió, la tasa de inflación disminuyó respecto a 1990.

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Para 1994, con la fijación de las metas, la tasa esperada de inflación disminuyó, pues en el año anterior la meta registrada estaba cerca del objetivo, sin embargo no se logró. Cárdenas Pinzon (2010) explica la reducción de la inflación citando a Ochoa y Martínez (2005), quienes argumentan que dicha reducción se produjo básicamente por la creación de políticas implementadas en el proceso de apertura en 1991, la liberación de importaciones, la disminución de aranceles, del ritmo de devaluación y la independencia de la Política Monetaria. En 1997 se cumplió por primera vez el objetivo de que la inflación observada (17.7 %) se registrara dentro de la esperada estipulada (18 %), tal como lo evidencia la gráfica 2 la inflación se redujo de forma gradual y constante hasta llegar a cifras de solo un digito (9.23 %) en 1999 y mantenerse en los rangos establecidos desde 2003 (exceptuando los años de la reciente crisis internacional, 2007, 2008 y 2009), año en el que se adoptó completamente el EIO, estableciendo un rango porcentual de la inflación y no una cifra puntual, permitiendo fluctuaciones.

Fuente: Banco de la República.

Gráfica 2: Inflación registrada y meta A pesar del cumplimiento de la meta de inflación en 2006, en 2007 se presentaron presiones inflacionarias alcistas que jugaban con el logro de la meta establecida; de hecho, aunque en 2007 hubo una pequeña

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caída, la inflación mantuvo una tendencia creciente hasta el final de año. Tal como se observa en la gráfica 3 para 2007 y 2008 la meta registrada superó las expectativas y se posicionó por encima del rango establecido (entre 3,5 y 4,5 %). Este comportamiento se explicó por aumentos significativos en los precios internacionales del petróleo y de otros productos básicos que mantuvieron elevadas las expectativas de inflación de los individuos al igual que por la crisis financiera internacional, que resulto del estallo de la burbuja financiera estadounidense. Burbuja proveniente del aumento estratosférico en el precio de los bienes de finca raíces y la compra indiscriminada de derivados financieros capitalizadas a través de deudas, que afectó la inflación y el crecimiento de las múltiples economías dependientes de los movimientos económicos estadounidenses.

Gráfica 3: Inflación anual al consumidor y rango de meta

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Posteriormente, en 2009, cuando los efectos de la crisis habían cedido en el país, la inflación mostró una tendencia decreciente, ubicándose en un 2%, fijándose debajo del rango establecido. A partir de 2010 la inflación del IPC se mantuvo por encima de la media del rango meta pero dentro de este. Dicho fenómeno es atribuible a los cambios climáticos, específicamente el fenómeno de La Niña que genera presiones alcistas en los precios de los alimentos. Los resultados de la gráfica 3 nos muestran que en el primer trimestre de 2012, de acuerdo con el Informe de Inflación del presente año, la inflación descendió a 3,4 %, acercándose al rango meta establecido al detener la tendencia ascendiente que venía mostrando. Entonces la implementación del EIO en el país no ha causado mayores conflictos con los otros objetivos monetarios y ha logrado reducir los niveles de inflación. Concluyendo de ello que hasta este momento el esquema parece tener éxito en el país.

4. Evidencia Internacional 4.1 Brasil Durante las década de 1980, el promedio anual de inflación en Brasil fluctuó entre rangos de inflación galopante que iban desde un 100 % a casi un 3000 % anual. Por lo que en 1994 el Gobierno adoptó un sistema de “crawling peg” (minidevaluaciones) que junto con la implementación de altas tasas de interés lograron reducir y estabilizar las presiones inflacionarias, por lo menos hasta 1998. Momento en el que la crisis financiera rusa junto con una creciente incredibilidad hacia la política de control sobre el real llevaron a un aumento el déficit de cuenta corriente y la necesidad de un préstamo del FMI para respaldar el régimen, que finalmente colapsaría el 13 de enero de 1999. Luego del colapso del sistema de minidevaluaciones, el Banco Central de Brasil (BCB) tomaría la decisión de adoptar el Sistema de Metas de Inflación (MI) en mayo de 1999. Con su implementación, el sistema de

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información del BCB establece las siguientes condiciones, que mejorarían la credibilidad del Banco: 1) El Consejo Monetario Nacional (CMN) fijará las metas para los próximos dos años durante la mitad del año fiscal presente, y 2) si se rebasa la meta establecida, el gobernador del Banco Central de Brasil (BCB) deberá redactar una carta abierta dirigida al ministro de finanzas, en la que las razones para esta desviación y los proyectos para regresar al rango establecido. El sistema MI en Brasil tomó las herramientas básicas e intrínsecas del sistema para controlar la inflación, tales como los requisitos de reservas, relación de reservas internacionales, tasas de interés, entre otras, pero, adoptó una forma distinta de tasa de interés nominal de referencia, conocida como la tasa SELIC (Sistema Especial de Liquidação e Custodia: “Sistema Especial de Liquidación y Custodia”). Esta se origina a partir de tasas de intereses efectivamente observadas en el mercado. Su cálculo requiere de la medida de una tasa media ponderada y ajustada de las operaciones de financiación por un día, con lastro de títulos públicos federales y cursadas en el referido sistema o en cámaras de compensación y liquidación de activos, en la forma de operaciones comprometidas. La tasa SELIC cumple la misma función que la TIR del banco central colombiano, pues establece la tasa de interés de los préstamos interbancarios, que luego se transmiten a las tasas comerciales del mercado. La evolución de esta tasa se presenta en la gráfica 4, la cual revela que en situaciones de crisis se han requerido aumentos atípicos de la misma para mantener bajo control la inflación y cumplir con el objetivo del sistema.

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Gráfica 4: Tasa Selic (Factor Acumulado) Las alzas atípicas se evidencian en primera instancia en la crisis brasileña de 1999, una de las más conocidas en el país; en segundo lugar ocurre una nueva alza atípica entre 2001 a 2003, dada la difícil situación económica vivida, donde se evidenciaron aumentos del riesgo país y efectos residuales de la enorme inyección de capital realizada por reserva federal estadounidense (FED) para evitar una posible crisis financiera generada por el pánico después del ataque terrorista a las Torres Gemelas el 11 de septiembre de 2001. Y en última instancia, durante la reciente crisis experimentada desde comienzos de 2008, por aumentos generales en los precios de los bienes de finca raíz, en Estados Unidos. Estos cambios inusuales de la Selic revelan debilidad de la tasa como instrumento de control inflacionario. Al ocasionar daños en la capacidad crediticia de la economía, alteraciones de la capacidad de financiamiento gubernamental, volatilidad en el incremento de la producción (ver gráfica 5), reducciones en el nivel inversión nacional y en la tasa de crecimiento económico (ver gráfica 5), agudizadas en los años de alteración de la tasa y observados con rezago en el comportamiento de las variables afectadas, como se muestra en la gráfica 5.

Esquema de inflación objetivo: el caso de Colombia, Brasil y Chile

Gráfica 5: Crecimiento anual del PIB en Brasil A pesar de los costos generados por la tasa, esta junto a las otras herramientas del MI han permitido que, aunque de forma errática, se cumpla con la mayoría de los rangos de inflación propuestos por el CMN, expuestos en la tabla 3 por García (2007). Situacion que ha contribuido a una reducción en el riesgo país, un aumento de la capacidad productiva, del comercio internacional y nacional, del sistema financiero y su conexión global.

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Tabla 3: Metas de Inflación en Brasil Año

Regulación

Fecha

1999 2000

Resolución 2, 615

6/30/199

2001 2002

Intervalos de Tolerancia

Rango

Inflación Actual

6-10

8,94

4-8

5,97

2-6

7,67 12,53

Resolución 2, 744

6/28/2000

3,5

1,5-5,5

Resolución 2, 842

6/28/2001

3,25

1,255,25

Resolución 2, 972

6/27/2002

2,5

1,5-6,5

Resolución 2, 972

6/27/2002

3,75

2,5

1,256,25

Resolución 2, 108

6/25/2003

5,5

2,5

3-8

7,6

2005

Resolución 2, 108

6/25/2003

4,5

2,5

2,7

5,69

2006

Resolución 2, 210

6/30/2004

4,5

2,5-6,5

3,14

2007

Resolución 2, 291

6/23/2005

4,5

2,5-6,5

4,46

2008

Resolución 2, 378

6/29/2006

4,5

2,5-6,5

5,9

2009

Resolución 2, 463

6/26/2007

4,5

2,5-6,5

4,31

2010

Resolución 2, 584

07/01/2008

4,5

2,5-6,5

5,91

2011

Resolución 2, 748

6/30/2009

4,5

2,5-6,5

2012

Resolución 2, 880

6/22/2010

2013

Resolución 2, 991

6/30/2011

2003

2004

(García, 2007).

Meta (%)

9,3

Esquema de inflación objetivo: el caso de Colombia, Brasil y Chile

4.2 Chile De manera similar al caso colombiano, el EIO no fue oficialmente establecido en Chile hasta 1999, pero empezó a funcionar a partir de 1991, momento en el que establecieron los primeros rangos metas para la inflación. La derrota de cualquier intento de estabilización utilizado hasta el momento fue el principal motivador de la adopción del sistema para lidiar con inflaciones cercanas al 30 %. Dichos niveles se habrían alcanzado principalmente por el choque de los precios del petróleo experimentaban debido a la Guerra del Golfo, por los efectos de un evidente decadente sistema de bandas cambiarias y por el requerimiento que la Ley Orgánica Constitucional le hacía al recién independizado Banco Central de Chile (BCC) para entregar un informe con sus metas al congreso cada septiembre. Las razones por las que fue implementado el esquema, así como su temprana utilización, han llevado a caracterizar el proceso como particular, tal y como señala Morande (2001) en su artículo “Una década de metas de inflación en Chile: desarrollos, lecciones y desafíos”. El autor utiliza cinco características principales que explican el porqué de la particularidad del esquema en el país: 1. La larga tradición inflacionaria ha llevado a la economía chilena a ser una de las más indizadas en el mundo. 2. El programa chileno de estabilización de precios ha sido sumamente gradual. 3. En Chile la meta de inflación es establecida de facto por el propio Banco Central, aunque después de consultas con el Gobierno. 4. La inflación no ha sido la única variable para la cual se estableció una meta. De hecho, y particularmente hasta 1998, el Banco Central también se abocó año tras año a lograr un déficit de la cuenta corriente sustentable (DCC). 5. El Banco Central de Chile ha adaptado su política a un objetivo inflacionario en cierta manera distinto: mantener la tasa de inflación

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cercana a un nivel del 3 %, dentro de un rango de 2 al 4% a través del tiempo, en lugar de reducir la inflación año tras año. Sin embargo, estas peculiaridades en la introducción inicial del sistema parecen haber sido de gran ayuda. Luego de la introducción informal en 1990 año en que la inflación fue del 25 %, para 1999 se había conseguid el objetivo de estabilizarla en un nivel ligeramente superior al 3 %, probando ser un sistema realmente exitoso en el país. El año 1999 marcó entonces la introducción formal del esquema en Chile y la renuncia al sistema de bandas cambiarias que hasta el momento se había utilizado como regulador de la tasa de cambio, para evitar incompatibilidades con el nuevo sistema. Esto llevó a que en el 2000 las condiciones del sistema se consideraran las mejores posibles incluso por el FMI; pues existía una fuerte credibilidad en el cumplimiento de las metas, luego de solo una década de semiexperiencia, en donde no existían controles de capitales que restringieran las posibilidades económicas. El EIO se transformó en un éxito total bajo la economía chilena. Indujo reformas sobre la capacidad comunicativa del banco, la publicación del informe de política monetaria tres veces por año y aumento de la capacidad investigativa del banco, logrando mejoras en la calidad de las investigaciones que llevaron a reconocimientos internacionales de los trabajos del banco chileno. Las peculiaridades de introducción del esquema, enunciadas previamente, no solo se limitaron a su introducción, pues su funcionamiento marcó un cambio en la forma en que operaba el sistema desde su introducción por primera vez en Nueva Zelanda. A diferencia de la regla casi general del EIO de establecer un rango anual (meta intermedia) y un rango a largo plazo, el BCC ha opto por una forma diferente de establecer la meta. En el sistema chileno se busca un estado estacionario de la inflación del 3 %, fijando para ello una meta puntual anual y un rango a largo plazo del 2 al 4 % en el cual se puede mover la tasa buscando este estado. Otra de las peculiaridades del funcionamiento es el evidente rezago en los efectos del manejo de la tasa de interés para controlar los ciclos del

Esquema de inflación objetivo: el caso de Colombia, Brasil y Chile

producto en el país, como se observan en la gráfica 6 con el éxito que ha tenido el esquema en el país, el rezago observado parece no dar cuenta de ello, pero en realidad revela la asertividad del BCC para estimar los cambios futuros del producto, pues si se observa detenidamente la gráfica 6, esta muestra alteraciones de la tasa justo antes de lo necesario para suavizar los ciclos. Solo durante las crisis observadas en 1999, resultado de un leve contagio de la crisis de fin de siglo de Colombia, y del abandono de las bandas cambiarias y controles de capitales y 2009 ocasionada por los efectos domino de la crisis global, que empezó en Estados Unidos a finales de 2007, la suavización no se consigue. La literatura del tema explica este rezago a través del concepto “horizonte de control”; entiéndase este como el rezago temporal con el que un cambio en la política monetaria afecta la inflación. Para el caso de Chile, este ha sido calculado en un rango de 4 a 8 trimestres, y concuerda con el rango del “horizonte meta”, que es el lapso de tiempo durante el cual el banco central espera que la economía vuelva al nivel de la meta luego que la inflación vigente (o pronosticada) ha sido afectada por un choque inesperado. La coincidencia en rango de ambos horizontes evidencia el éxito del esquema en el país, al mismo tiempo que revela una nueva peculiaridad del funcionamiento del mismo.

Fuente: Banco Mundial.

Grafica 6: Funcionamiento del EIO en Chile

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La última de las peculiaridades del esquema chileno hace referencia a la tasa de interés referencial utilizada como herramienta. Contrario a la mayoría de países latinoamericanos pertenecientes al EIO, Chile no utiliza una tasa determinada endógenamente, sino que toma la tasa de depósitos que publica la Estadística Financiera del FMI y contextualiza su información a través de ciertos mecanismos, para luego introducirla en el mercado como referencial. Este hecho posiblemente sea la razón que explique la fuerte credibilidad y asertividad del BCC. Las evidentes diferencias que el EIO implementado en Chile tiene del esquema teórico original parecen explicar el por qué de la superioridad de éxito respecto a otros casos, como Brasil y Colombia. Pero su éxito no puede ser considerado, ya que durante la reciente crisis global el cumplimiento de las metas, si solo se consideran los tres casos aquí manejados, parece haber sido más eficiente en el caso colombiano que en el chileno, a pesar de que el primero tiene una conexión comercial más profunda con Estados Unidos que el segundo.

5. Conclusiones El Esquema de Inflación Objetivo parece ser contundente en el cumplimiento de sus metas. Aunque sus efectos sean rezagados y genere ciertos costos dentro de la economía, el aumento en la estabilidad de los precios, así como la eventual mejora de la posición internacional del país que este esquema produce, hace de los mencionados deterioros un mal necesario. Los efectos de las metas de inflación son particulares en cada caso, pues las condiciones del mismo varían en cada país. Por eso, una vez estudiados los casos de Colombia, Brasil y Chile se encontraron diferencias en sus manejos, tales como las distintas tasas de interés referenciales usadas, así como la fijaciones de metas, que en el interesante caso de Chile parece ser guiada a un estado estacionario. Estas diferencias muestran que aunque se ofrezca una versión aplicable del esquema para todos los países, es necesario contar con contextualizaciones oportunas del mismo antes de ser implementado para garantizar su éxito.

Esquema de inflación objetivo: el caso de Colombia, Brasil y Chile

La historia, peculiaridades y herramientas del EIO contribuyen a formar un sistema contundente de política monetaria que permita avanzar en la búsqueda de un mayor bienestar en la vida de la sociedad a través del ingreso y la estabilidad económica del país. El futuro del esquema es prometedor en el cambio que se espera lograr del manejo macroeconómico mundial. Pero su efectividad en cada país dependerá del adecuado manejo de las herramientas y la adopción contextualizada de su forma de operación.

Referencias Ball, L. & Sheridan, N. (2003, marzo). Does Inflation Targeting Matter? National Bureau of Economic Research, 9577, 1-33. Banco Mundial (s. f.). Banco Mundial. Disponible en: datos.bancomundial. org Brasil, Banco Central de (s. f.). Banco Central de Brasil. Disponible en: http:// www.bcb.gov.br/ Cárdenas, M. (2009). Dinero, Precios y Tasa de Cambio. En C. G. Roberto Junguito, Introduccion a la economia colombiana (2ª ed., p. 554). Colombia: Alfaomega Colombiana. Chile, Banco Central de (s. f.). Banco Central de Chile. Disponible en: http:// www.bcentral.cl/index.asp. Corbo, V. (2007). Política monetaria bajo un esquema de metas de inflación en Chile. Evangelist, M. &. (2006). Brazil’s 1998-1999 Currency Crisis. Banco Central de Brasil. García, M. (2007). El régimen de metas de inflación en Brasil: Evaluación y lecciones de política para los países latinoamericanos. ECONOMÍAunam, 4(11), 47-63. Disponible en: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ecu/article/viewFile/2917/2477

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International Monetary Fund (FMI), W. E. (2005). Los efectos del esquema de inflación objetivo sobre las economías emergentes. Disponible en: http://www.banrep.gov.co/ Luis, J. (2008). El esquema de Inflacion Objetivo en Colombia. Disponible en: http://www.banrep.gov.co/ Morande, F. (2001). Una década de metas de inflación en Chile: desarrollos, lecciones y desafíos. Economía Chilena, 4(1), 35-62. Pinzon, J. C. (2010). La estrategia de inflación objetivo en Colombia. Apuntes del Cenes, 75 - 94. Banco de la República (1998). ¿Por qué es necesario reducir la inflación en Colombia y cómo lograrlo? Revista Mensual del Banco. Banco de la República (s. f.). Banco de la República. Disponible en: http:// www.banrep.gov.co/ Scott, R. (2010). Veinte años de metas de inflación (F. M. Internacional, Ed.) Finanzas & Desarrollo, 46-49. Svensson, L. E. (2010, December). Inflation Targeting. The National Bureau of Economic Research, 16654, 1-61. doi:10.3386/w16654 Villar, L. G. (2005). Intervención cambiaria y estrategia de inflación objetivo: el caso colombiano. Yuravlivker, D. & Partow, Z. (1998). Intermediate Inflation in the Northern Andean Countries and the Costs of Disinflation. Why is it Important. Bogotá, D.C.

UN ENFOQUE DE EFICIENCIA FUERTE APLICADO AL MERCADO FINANCIERO COLOMBIANO Ibeth Rivero Cantillo*

1. Introducción Entre sus objetivos estratégicos la superintendencia financiera establece entre sus metas, entre otras, mantener la eficiencia del mercado de valores colombiano. Dicho objetivo no debería sorprendernos, la relevancia de la hipótesis de los mercados eficientes en la economía financiera es indudable, a pesar de su declive como alternativa desde principios del presente siglo (Malkiel, 2003), aun después de lo problemática que resultó la crisis financiera de 2008. Más aun, su legado intelectual ha afectado y determinado la conducta de los policy makers y de los inversores.

Egresada del Programa de Economía de la Universidad del Norte, Barranquilla (Colombia). Artículo basado en trabajo de grado supervisado por el Dr. Jorge Quintero Otero. ibethriverocantillo@hotmail.com

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Tratar de confirmar si el objetivo de la superintendencia financiera no es uno de los tantos que se han quedado en el papel ha inspirado una serie de trabajos empíricos. La propuesta actual busca nuevamente responder la misma pregunta teniendo en cuenta una aproximación metodológica distinta de la usualmente planteada para el caso colombiano. En principio se espera que los resultados concuerden con el de la mayoría de los trabajos citados para este caso específico, es decir, se espera encontrar evidencia de ineficiencia para dar más solidez a la relevancia de la hipótesis. Para lograr este objetivo se aplicará un enfoque de eficiencia fuerte e indagaremos sobre la relación entre la presunta ineficiencia y el principio de no arbitraje en el caso colombiano. A partir de los resultados señalaremos las implicaciones más importantes en la política económica. Y es precisamente este detalle el que le da relevancia a la pregunta de este trabajo. La idea de un mercado financiero eficiente promueve una agenda política específica y una conducta específica en el inversor. Aceptar o no las implicaciones de esta hipótesis es escoger entre aceptar que la ola de desregulación financiera surgida en los años 70 resultó ser razonable o no. O bien, escoger entre aceptar que el análisis técnico es básicamente inútil si nuestro propósito es obtener retornos anómalos o no, o adoptar una política de inversión basada en el riesgo y no en el retorno. Este documento, al no estar muy alejado de la organización convencional que suelen tener la mayoría de los trabajos, contiene una revisión de literatura y un marco teórico, luego se procederá con un marco empírico y finalmente se presentarán las conclusiones relevantes a los resultados.

2. Revisión de literatura Un mercado es eficiente con respecto a un conjunto de información si los precios de los títulos no se verían afectados si se revela dicha información a todos los participantes. Implica que no es posible obtener beneficios económicos de operaciones basadas en ese conjunto de información (Malkiel, 1992). A partir de lo mencionado se puede dedu-

Un enfoque de eficiencia fuerte aplicado al mercado financiero colombiano

cir que un mercado es eficiente si el mecanismo de los precios refleja completa y correctamente toda la información relevante. A pesar de que no sería la primera vez que se insinúa algo así, la primera definición concreta no se puede encontrar hasta Fama (1965b). En este, Fama sugiere que en caso de independencia en los cambios sucesivos de los precios, la historia pasada de la serie no puede ser utilizada para obtener incrementos en las ganancias esperadas. Concluye, además, que la ventaja comparativa de un analista superior sobre sus competidores yace en “su habilidad de predecir consistentemente la aparición de nueva información y evaluar su impacto en los valores intrínsecos”. Si, por tanto, hay suficientes analistas superiores, su existencia sería suficiente para garantizar que los precios del mercado, con base en toda la información disponible, son la mejor forma de estimar los valores intrínsecos. La primera referencia conocida a la idea puede ser encontrada en el libro The Stock exchanges of London, Paris and New York de George Gibson (1889), lo cual implica que ya había antecedentes. De hecho, la idea de que los inversores no tenían, en general, la habilidad de predecir los cambios en los precios ya había sido enunciada anteriormente por trabajos como el de Keynes (1923) o Cowles (1933). La idea de eficiencia, además, implica dos conceptos importantes que crearían dos formas distintas de abordarla. Primero está el principio de no arbitraje, el cual expresa que los precios no permiten obtener ganancias netas sin adquirir más riesgo. El segundo es la hipótesis de la caminata aleatoria, lo cual implica la imprevisibilidad de los precios de los activos, que los retornos sucesivos son independientes y que estos se distribuyen normalmente. La noción de que los precios de los activos financieros pueden ser explicados a partir de algún proceso estocástico puede ser encontrada mucho antes en trabajos como el de De Montessus (1908), quien trata de establecer una relación con la tesis del movimiento browniano de Bachelier (1900) (quien aplicaría conceptos de matemáticas avanzadas para explicar el comportamiento de los stocks), el cual es un caso especial de caminata aleatoria. La idea, en general, fue analizada a nivel empírico y se encontraron evidencias que apoyaban la hipótesis, por ejemplo, Kendall (1953) y Osborne (1959), ade-

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más de ser también abordado por Fama en el artículo citado. Sin embargo, objeciones a la hipótesis de la caminata aleatoria en este contexto no tardaron en surgir, por ejemplo, Alexander (1964) y Steiger (1964). Por el lado del arbitraje, el teorema fundamental de la valoración de activos establece que el principio de no arbitraje tiene una consecuencia que fue presentada teóricamente por primera vez por Samuelson (1965). Siguiendo esta idea, los precios no se comportan exactamente como una caminata aleatoria sino como una martingala cuya esperanza debe ser tomada con respecto a una distribución llamada medida de riesgo neutral o medida de martingala equivalente, definida por Harrison y Kreps (1979). Matemáticamente, una martingala es expresada de la siguiente manera: (1) (2)

Las idea de la martingala es teóricamente conveniente, pues asume que el precio de mañana, se espera, es el de hoy, por tanto, el precio de hoy, se asume, es su mejor pronóstico. Su principal inconveniente es quizá que hay que asumir que los inversores son adversos al riesgo. Como estableció Le Roy (1973), bajo aversión al riesgo las tasas de retorno de los activos no satisfacen la propiedad de martingala, por lo tanto, esta podría ser considerada una limitación empírica importante. Tampoco hay que olvidar que hay que ser cuidadosos con esta idea, la noción de eficiencia no se opone a la posibilidad de que existan retornos, en cambio, establece una relación positiva entre los retornos y el riesgo, como aclaran Elton et al. (2007), “la implicación es que la información pasada no contiene nada sobre la magnitud de la desviación (del retorno esperado) del retorno de hoy”. Dos de las razones por las que se podría considerar interesante el enfoque de la martingala, en contraste con la idea clásica de la caminata aleatoria, consiste en que el enfoque de la martingala: a) no requiere independencia de los retornos a través del tiempo, b) tampoco requiere

Un enfoque de eficiencia fuerte aplicado al mercado financiero colombiano

una distribución idéntica de los retornos en los distintos períodos. La primera idea implica que existe posibilidad de autocorrelación e incluso patrones predictivos en los datos. La segunda es compatible con el carácter leptocúrtico de los precios; esta última idea relevante a nivel empírico; ver por ejemplo, el trabajo de Larson (1960) y el de Houthakker (1961) para el mercado americano o Arias et al. (2013) para el caso colombiano. Las pruebas empíricas se han concentrado principalmente en un enfoque informacional. Fama y French (1988) sugirieron una subdivisión de la hipótesis con respecto al tipo de información: • • •

El enfoque fuerte: implica que toda la información, pública o privada, se ve totalmente reflejada en los precios actuales. El enfoque semifuerte: implica que toda la información pública se ve reflejada en los precios actuales. El enfoque débil: implica que toda la información contenida en los precios históricos es reflejada totalmente en los precios actuales.

Hay que aclarar que dentro del enfoque informacional hay ideas que pueden resultar teóricamente risibles. Un mercado informacionalmente perfecto, por ejemplo, colapsaría (asumiendo que la información es costosa); para profundizar en esta idea es conveniente revisar el trabajo de Grossman y Stiglitz (1981). Es relativamente fácil encontrar en la literatura relevante investigaciones cuyos resultados muestran patrones predictivos en los datos o poder predictivo, como usar el efecto tamaño para tales propósitos. Algunos otros encuentran anomalías: inercia en los precios (momentums de corto plazo), reversiones en los retornos de largo plazo y el famoso crash de octubre de 1987. Una extensa revisión de este tipo de literatura puede ser encontrada en el trabajo de Malkiel (2003). Pero según este, el principal defecto de este tipo de trabajos consiste en que no consideran el principio de no arbitraje, mucho menos (de

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existir algún arbitraje) la perduración de este en el tiempo. Como sugiere Shleifer (2000): “un mercado financiero no puede ser eficiente si no existe la posibilidad de explotar y reconocer las oportunidades de arbitraje”. Con otras palabras, de nada sirve encontrar patrones en los datos si no se puede obtener un beneficio económico de ello, es decir, obtener retornos ajustados al riesgo extraordinario. Es por ello que Malkiel sugiere que la medida de eficiencia más conveniente es el rendimiento de los inversores profesionales, el cual resulta un enfoque de eficiencia fuerte. En Colombia este enfoque no es dominante. Hay una tendencia en enfocarse en encontrar patrones predictivos en los datos; por ejemplo, Méndez Chaves (2009) pone a prueba la hipótesis utilizando los datos del índice del mercado (IGBC) y pruebas de relación de varianza. Concluye que los mercados financieros colombianos no cumplen con los criterios de eficiencia débil. Ojeda (2012) aborda el tema con la misma perspectiva pero se inclina por utilizar pruebas calendario, pruebas de memoria larga, modelos autoregresivos condicionales, entre otros, llegando a la misma conclusión. Resultados similares a los dos anteriores podemos encontrar en Rivera (2009), aunque con un enfoque en los efectos día de semana, y Pérez (2009), quien utiliza pruebas de memoria larga. Los enfoques de eficiencia semifuerte son relativamente escasos. Uno de ellos es el de Alonso y Martínez (2007), en el que utilizan pruebas de cointegración y concluyen que el mercado cambiario colombiano es eficiente. Aunque es relativamente fácil encontrar trabajos enfocados en medir el rendimiento de los inversores profesionales, tal es el caso de trabajos como el de Piedrahíta (2012), los trabajos que relacionan la eficiencia con el principio de no arbitraje son igualmente escasos. Tal vez el más interesante de ellos sea el de Rueda et al. (2009), quienes ponen a prueba el análisis técnico y concluyen que no es posible obtener beneficios significativos y estadísticamente robustos a partir de estos.

Un enfoque de eficiencia fuerte aplicado al mercado financiero colombiano

3. Marco teórico Existen dos tipos de estrategias de portafolio: la primera consiste en diversificar y en tratar de emular el rendimiento de algún índice, la cual es usualmente conocida como una estrategia pasiva; la segunda, conocida como estrategia activa, implica utilizar información y técnicas de predicción para obtener un mejor rendimiento. El enfoque de eficiencia fuerte afirma que aun teniendo acceso a información privilegiada no hay forma de batir el mercado sistemáticamente, es decir, si se encuentra una estrategia (aun si esta está basada en la utilización de información que no es fácil de conseguir) que pueda ‘batir’ al mercado de forma consistente (obtener retornos anómalos sistemáticamente), este no sería eficiente. La literatura al respecto trata de responder si los inversores privados tienen habilidades para encontrar activos infravalorados o si tienen información relevante que no esté reflejada en los precios del mercado. Por otro lado, también buscan saber si es posible replicar el rendimiento de los inversores usando índices. Este ejercicio busca, en cierta forma, responder las mismas interrogantes. Hay dos conceptos clave en lo referente a la prueba de eficiencia fuerte a considerar: el rendimiento de los inversores profesionales (en este caso el rendimiento del fondo de inversión) y la persistencia. Sobre esta última nos extenderemos más adelante. Evaluar el rendimiento de uno o varios fondos de inversión puede resultar, en cierta forma, intuitivo. Es fácil concluir que la forma más natural de hacerlo es comparando el rendimiento promedio de los fondos con el rendimiento del índice de referencia del mercado. Sin embargo, como señalan Fabozzi et. al. (2007), esta forma de evaluar es incorrecta porque no tiene en cuenta los parámetros que determinan el riesgo del fondo mutuo promedio. Es por ello que han surgido métodos para medir el rendimiento ajustado al riesgo. En la tabla 1 se presentan varios de ellos:

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Para este ejercicio se ha escogido el Alfa de Jensen para medir el rendimiento de los fondos seleccionados. Para propósitos de este trabajo se entiende el Alfa de Jensen de un fondo i como el valor generado por el inversor privado, la cual es una definición relativamente común en la literatura relevante. Usualmente el alfa de Jensen es estimado en el contexto de un modelo de uno o varios factores. En esta familia de modelos, el más sencillo es el Capital Asset Pricing Model o CAPM, planteado por Sharpe y Linter en 1964. El cual, al ser un modelo de valoración de activos, pretende establecer una relación de equilibrio que permita determinar el precio de un activo financiero. En el contexto del CAPM se asume aversión al riesgo y racionalidad, información perfecta, expectativas homogéneas, competencia perfecta (el inversor individual no puede afectar el precio), retornos distribuidos normalmente, y que los activos son escogidos solo en función del riesgo y el retorno y son, además, líquidos y divisibles. Matemáticamente, la relación es la siguiente:

Un enfoque de eficiencia fuerte aplicado al mercado financiero colombiano

(3) Donde Ri es el retorno esperado del activo i, RF es el retorno del activo libre de riesgo, β es la sensibilidad del retorno esperado del activo al exceso del retorno esperado del mercado (E(RM) - RF). El alfa es el intercepto del modelo, que se asume cero cuando el activo ha ganado un retorno adecuado al riesgo tomado. Si es diferente a cero, o bien ha ganado muy poco para el nivel de riesgo absorbido, o hay un exceso de retorno. Al ser un modelo relativamente popular no tardaron en surgir críticas incluso dentro de la misma perspectiva basada en el equilibrio, pues a pesar de encontrar que aquellos activos con retornos altos solían tener también betas altos, no explicaba ciertas anomalías, por ejemplo, el hecho de que las firmas pequeñas con betas relativamente bajos tuviesen retornos particularmente altos. Es por ello que además de poner a prueba este modelo, optaremos por utilizar otros modelos de valoración basados en factores. Concretamente, usaremos el propuesto por Fama y French (1992) y una variante de este último, propuesta por Carhart (1997). Estos modelos surgieron de la noción de que deben existir otros factores (de renta variable) que expliquen los retornos más allá del comportamiento del índice del mercado. La determinación de qué o cuáles factores son relevantes es materia de debate, pero se podría decir que el procedimiento estándar es pensar en una característica que podría estar relacionada con los retornos promedio, computar los betas y averiguar si la dispersión de los retornos promedio es explicado por la dispersión de los betas. El enfoque de Fama, French y Carhart se basa en unos unos factores obtenidos a partir de diez portafolios construidos en función del valor, el tamaño y el momentum. Matemáticamente:

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(4)

Donde SMB (Small minus Big) es el factor tamaño, HML (High minus Low) es el factor valor y MOM es el factor momentum. 3.1 Construcción de los factores Siguiendo la metodología de Fama y French (1992) y Fama y French (2010), cada año t se toma el ratio precio-valor en libros del cuarto trimestre del año t-1. En virtud de esta característica, se clasifican las acciones en aquellas que tienen un Ratio alto (High), un ratio medio (Medium) y un ratio bajo (Low) y en función de esto se construyen tres portafolios. Agregado a esto, en junio de del año t se toma la capitalización bursátil de cada acción y se clasifican en dos grupos: aquellas que tienen una capitalización alta (Big) y aquellas que tienen una capitalización baja (Small), análogamente se construyen dos portafolios a partir de ello. Por último, en junio de cada año se toma el retorno acumulado desde t-12 hasta t-2 (desde junio desde el año pasado hasta abril del año presente) y se construyen dos portafolios, con 1/3 de las acciones con más retornos acumulados (Up) y 1/3 de las acciones con menos retornos acumulados (Down). Con base en esto se construyen diez portafolios en función de estos criterios: •

•

Big-High: la intersección entre el portafolio de acciones con capitalización alta (Big) y el portafolio de acciones con un ratio alto (High). Big-Medium: la intersección entre el portafolio de acciones con capitalización alta (Big) y el portafolio de acciones con un ratio medio (Medium).

Un enfoque de eficiencia fuerte aplicado al mercado financiero colombiano

•

Big-Low: la intersección entre el portafolio de acciones con capitalización alta (Big) y el portafolio de acciones con un ratio bajo (Low). Small-High: la intersección entre el portafolio de acciones con capitalización baja (Small) y el portafolio de acciones con un ratio alto (High). Small-Medium: la intersección entre el portafolio de acciones con capitalización baja (Small) y el portafolio de acciones con un ratio medio (Medium). Small-Low: la intersección entre el portafolio de acciones con capitalización baja (Small) y el portafolio de acciones con un ratio bajo (Low). Big-up: la intersección entre el portafolio de acciones con capitalización alta (Big) y el portafolio de acciones con retornos acumulados altos (Up). Big-down: la intersección entre el portafolio de acciones con capitalización alta (Big) y el portafolio de acciones con retornos acumulados bajos (Down). Small-up: la intersección entre el portafolio de acciones con capitalización baja (Small) y el portafolio de acciones con retornos acumulados altos (Up). Small-down: la intersección entre el portafolio de acciones con capitalización baja (Small) y el portafolio de acciones con retornos acumulados bajos (Down).

Cada factor se calcula usando las siguientes fórmulas:

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(5) (6) (7)

Hay que aclarar que para propósitos de este trabajo el valor de estos factores se calcula para cada mes. 3.2 El factor TERM En Fama y French (1992) también son considerados dos factores para el mercado de renta fija. Uno de ellos es el llamado “default factor” o DEF, cuyo propósito es ser un proxy para representar los cambios en las condiciones económicas que hacen que la probabilidad de un “default” aumente. Según los autores, DEF sería la diferencia entre el retorno mensual de un portafolio de bonos corporativos de largo plazo y el retorno de un portafolio de bonos de corto plazo del Gobierno. También existe un factor cuyo propósito es ser un proxy para representar los cambios inesperados en las tasas de interés, que corresponde a la diferencia entre el retorno mensual un portafolio de bonos del Gobierno de largo plazo y uno de corto plazo. Este factor fue bautizado como TERM. Incorporando ambos, se obtiene un modelo de seis factores:

(8)

Sin embargo, debido a la ausencia de un índice de bonos corporativos de largo plazo apropiado solo fue incluido el factor TERM. Es probable que una futura inclusión del otro factor resulte en mejores estimaciones,

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sobre todo en lo referente a fondos, cuyo portafolio está compuesto principalmente por instrumentos de renta fija.

4. Marco empírico 4.1 Datos El universo consiste en 43 fondos comunes de inversión previamente seleccionados en función de la composición de su portafolio, duración y registro debido del precio diario de participación en el fondo en la superintendencia financiera. Fueron seleccionados aquellos fondos que invirtieran principalmente en activos colombianos, que hayan funcionado (por lo menos) desde julio de 2010 hasta diciembre de 2014 y cuyas fichas técnicas fuesen accesibles al público. Hay que notar que no se toman en cuenta fondos que hayan cerrado en dicho período, lo cual implica que no se controla el sesgo de supervivencia. Fueron excluidos, además, fondos indexados y fondos que ya no estén registrados en el registro nacional de valores y emisores. A continuación se proporcionará un resumen estadístico de los retornos mensuales de un portafolio igualmente ponderado compuesto por fondos de inversión en un período que va de julio de 2010 a diciembre de 2014.

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Como se puede ver en la tabla y en el siguiente histograma, hay evidencia de kurtosis y asimetría, algo que, como ya hemos mencionado, ha sido documentado en la literatura.

Histograma del promedio de los retornos de los fondos examinados

Para la construcción de los factores fueron utilizados datos históricos de acciones de empresas debidamente registradas en el registro de valores y emisores cuyos datos financieros hayan estado disponibles en el momento de la realización del ejercicio. Concretamente, fueron selec-

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cionados aquellas cuyo valor patrimonial de la acción con valorización y el total de acciones en circulación hayan estado disponibles para los períodos requeridos de acuerdo a la metodología. Como proxy del retorno del activo libre de riesgo se optó por utilizar el promedio de la tasa de captación a 30 días del mercado financiero y como índice del mercado se optó por el retorno mensual del índice Colcap de corto plazo. Para calcular el factor TERM fueron utilizados el índice COLTES de corto plazo y el de largo plazo. A continuación se presenta un resumen estadístico de las variables mencionadas:

También se hizo las correspondientes pruebas de raíz unitaria y se concluyó que todas las series utilizadas eran estacionarias. Para ello fue utilizada la prueba de Dickey Fuller; en la siguiente tabla se reportan los p-valores para el exceso de retorno de cada fondo examinado:

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4.2 Resultados preliminares Para empezar, como método de estimación fue utilizado el de mínimos cuadrados ordinarios y fueron estimados el CAPM y el Fama-FrenchCarhart para cada fondo. Como podemos observar en las tablas 5 y 6, obtuvimos R2 muy bajos, lo cual resta capacidad explicativa al modelo.

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Sin embargo, no es un resultado sorpresivo, debido a que la inmensa mayorĂa de los fondos del universo invierten en instrumentos de renta fija.

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El CAPM presentó problemas de no normalidad en los errores en 42 de los 43 fondos examinados. Análogamente, con el modelo de Fama, French y Carhart, 42 de los 43 fondos examinados presentaron problemas de no normalidad en los errores. Para solucionar el problema de los coeficientes de determinación, al igual que Christensen (2003), modificamos la prima de riesgo del mercado cambiando el índice del mercado de renta variable por un índice de mercado de renta fija, y pudimos obtener coeficientes de determinación mucho más altos, que se pueden observar en las tablas 7 y 8. En el caso de esta versión alternativa del CAPM, se encuentran problemas de normalidad en 40 de los 43 fondos examinados. En el caso del Fama-French-Carhart, además de tener en promedio un mejor coeficiente de determinación que el último, solo 3 de los 43 fondos presentaron problemas de no normalidad. Más adelante este problema será profundizado, por el momento hay que resaltar que este último modelo es el más apropiado para la mayoría de los fondos examinados.

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Como se puede observar en la tabla 7, en el contexto del CAPM modificado hay tres fondos con un alfa positivo, aunque ninguno de ellos es estadísticamente diferente de cero basándonos en los p-valores reportados. Por otro lado, bajo el marco del Fama-French-Carhart alternativo (ver tabla 8) solo un fondo obtuvo un alfa positivo, aunque nuevamente es estadísticamente diferente de cero. Basados en estos resultados preliminares podemos concluir que ninguno de los fondos consiguió mejores resultados que el índice representativo del mercado. 4.3 Validez estadística y persistencia Una de las formas de determinar si hay o no persistencia es a través de los Pvalores de los alfas, pues como señalan Otamendi et al. (2008), un p-valor menor al nivel de significancia predeterminado indica persistencia individual, mientras que el signo del alfa determina si esta es positiva o negativa. Debemos aclarar que, como afirman Barras et al. (2006), nos encontramos frente a un test de múltiples hipótesis, pues la hipótesis nula (en este caso, que alfa sea cero) no es puesta a prueba una sola vez, si no M veces, siendo M el número de fondos:

(9) Por ello, es muy importante la validez estadística de los valores-p, la cual se encuentra comprometida cuando existen problemas de heteros-

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cedasticidad, autocorrelación, endogeneidad y no normalidad de los errores. El primer problema a abordar fue el de la endogeneidad. Para ello se aplicó el test de Hausman al modelo de Fama-French-Carhart alternativo para cada fondo. Se supuso que la variable endógena era la prima de riesgo modificada. No se encontró problemas de endogeneidad en ninguno de los fondos examinados. Los instrumentos fueron escogidos siguiendo la idea general de usar como instrumentos variables concernientes al ciclo económico (Kolobaric et al., 2012), se tomó la tasa de intervención del Banco de la República (OMA) y el índice mensual de actividad económica (IMACO). A continuación se presenta un resumen estadístico de las variables incluyendo la prima de riesgo modificada:

También se encontró que 41 de los 43 fondos tenían problemas de heterocedasticidad. Para corregirlos se optó por usar el estimador de White. Análogamente, para los dos casos con problemas de autocorrelación se usó el estimador de Newey West. En el caso de los fondos con ambos problemas también se utilizó este último estimador. A continuación se especificará que método de estimación se usó para cada fondo y se dará información sobre la persistencia y el signo de esta. Además se adjuntará los resultados de la regresión del promedio ponderado de los fondos en función del valor de este a finales de diciembre de 2012:

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Hay que aclarar, además, que para algunos fondos se optó por usar un modelo diferente al de Fama-French-Carhart alternativo por cuestiones relacionadas con el coeficiente de determinación.

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Abordar los problemas de normalidad suele ser un poco más complejo. Aun después de la selección del modelo apropiado el problema de normalidad persistió en 2 de los fondos de la muestra. Las alternativas frente a estos problemas son muy reducidas, y van desde replantear la forma funcional del modelo hasta considerar la utilización de métodos estadísticos no paramétricos. A pesar de este problema de validez estadística solo uno de los fondos presentó un alfa positivo, es decir, su posible persistencia no afectaría significativamente las conclusiones de este trabajo.

5. Conclusión En el caso de 4 de los 43 fondos examinados no podemos rechazar la hipótesis nula. Esto significa que no podemos rechazar la idea de que el retorno es adecuado en función del riesgo absorbido por dichos fondos, que es lo que predice la teoría. Por otra parte, los 39 fondos restantes presentaron alfas estadísticamente diferentes de cero pero negativos, lo cual indica que han ganado muy poco para el nivel de riesgo absorbido. A propósito del promedio ponderado de los fondos, el alfa es negativo pero no es estadísticamente diferente de cero, es decir, no se puede rechazar la hipótesis nula para el promedio de los fondos. La idea de ineficiencia requiere que los inversores profesionales sean capaces de generar excesos de retorno sistemáticamente y sin necesidad de absorber mayor riesgo por ello. De haberse presentado el caso de uno o varios alfas positivos estadísticamente diferentes de cero, hubiese surgido la necesidad de examinar los betas para determinar la cantidad de riesgo que asumió el inversor. Al no presentarse esa situación, solo podemos concluir que no solo la totalidad de los fondos no logra obtener retornos anómalos ajustados al riesgo sino que la mayoría de estos rinden menos de lo esperado. Con base en estos resultados podemos afirmar que tenemos indicios de eficiencia aún sin controlar el sesgo de supervivencia.

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5.1 Implicaciones políticas A pesar de que con base en la metodología no podemos rechazar la idea de eficiencia, hay que aclarar que la alternativa empleada no deja de ser controversial. La hipótesis de los mercados financieros tiene un problema: ponerlo a prueba es particularmente complicado, pues implica lo que llaman en inglés una “joint hypothesis”. Esto quiere decir que poner a prueba la hipótesis implica un test conjunto que involucra un modelo de valoración de activos específico. Siempre existirá la posibilidad de encontrar evidencia en contra de la hipótesis usando cualquiera de los modelos que hacen parte de la vasta literatura sobre el tema, lo cual podría llevarnos a concluir que o bien tenemos pruebas en contra de la hipótesis o estamos utilizando el modelo incorrecto. Esto es interesante porque al poner a prueba la hipótesis conjunta y obtener resultados adversos no podemos concluir cuál de las dos explicaciones es la correcta. Esto implicaría que en la práctica la hipótesis de eficiencia no se puede poner a prueba. Si hubiésemos encontrado evidencia de ineficiencia, al depender de un modelo de valoración de activos, siempre podríamos atribuir las anomalías en los precios a algún factor que no hemos descubierto. Es exactamente lo que ocurrió con el CAPM; al existir anomalías en el primer modelo, la mejor respuesta fue una extensión: el modelo de FamaFrench Carhart. En el caso de este estudio podemos afirmar que tenemos unos modelos particularmente bien comportados, teniendo en cuenta el fin de la hipótesis (no hay evidencia de ineficiencia). Sin embargo, no deja de ser llamativo que la validez teórica de estos modelos, aun así, esté comprometida al encontrar alfas estadísticamente diferentes de cero aunque negativos, cuando la teoría dice claramente que deben ser cero. Este problema es mucho más profundo de lo que aparenta, pues si a relevancia empírica nos referimos, ¿es correcto soportar nuestras conclusiones en modelos que se basan en supuestos discutibles? Estamos

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hablando de modelos que se basan en la noción de equilibrio y en la idea de que el mercado financiero puede asignar eficientemente los recursos financieros y reflejan correctamente la información. Políticamente las consecuencias son controversiales. Si el mecanismo de mercado asigna eficientemente, no existe necesidad alguna de utilizar mecanismos alternativos, más cuando implica, de una u otra forma, algún tipo de distorsión. La estabilidad de los mercados financieros es también muy discutible. Si bien Burton Malkiel (2003) aclara que la estabilidad no es una condición necesaria, esto no quiere decir que siempre se haya interpretado así. Y este es, precisamente, una parte importante del problema, si la hipótesis de los mercados financieros solo se refiere a la capacidad de los inversores privados, entonces la posibilidad de inestabilidad financiera no podría ser descartada y nuestra conducta a nivel de políticas económicas debería ser diferente a las implicaciones políticas clásicas de “la gran moderación”; tal vez deberíamos sostener ideas más minskyianas, que al fin y al cabo no son incompatibles con esta idea. Para terminar, en mi opinión no hay que precipitarse, incluso si aceptamos que esta evidencia es suficiente para no rechazar la hipótesis. Por el momento solo podemos opinar a favor de las estrategias pasivas de inversión, aunque no podemos atribuir el pobre desempeño de los fondos a la incompetencia de los inversores privados; creo, más bien, que esto abre nuevos horizontes de investigación, especialmente en lo referente a la actitud de los inversores colombianos frente al riesgo. 5.2 Recomendaciones A pesar de que este estudio buscó determinar el rendimiento de los inversores profesionales, no está de más aclarar que la metodología empleada no es la única. Particularmente, sería bueno replicar los estudios de “Skill Versus Luck” con más detalle, controlando el sesgo de supervivencia y con períodos de tiempo más largos. También sería bueno utilizar modelos alternativos para medir el rendimiento de los inversores.

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COMERCIO INTERNACIONAL Y DESIGUALDAD EN EL INGRESO A NIVEL REGIONAL EN COLOMBIA J e s ú s R e y e s G. * Resumen Este estudio tiene por objetivo analizar el efecto del comercio internacional sobre la desigualdad en el ingreso en los departamentos de Colombia entre 2008 y 2013. Se empleó un modelo OLS de primeras diferencias para 23 departamentos de Colombia, en donde se halló que las exportaciones y las importaciones poseen un efecto significativo sobre la desigualdad, de ingreso cuando se asume que dicho efecto es inmediato: un incremento en las exportaciones genera una disminución en la desigualdad mientras que un aumento de las importaciones la incrementa. Sin embargo, cuando se asume que el efecto de dichas variables es rezagado, estas dejan de tener un efecto general sobre la desigualdad de los departamentos. Ahora bien, a nivel regional (Antioquia-Eje Cafetero) se presenta la situación contraria respecto al rezago del efecto: el comercio deja de tener un efecto significativo sobre la desigualdad cuando se asume que este es inmediato, pero sí lo tiene cuando se incluyen rezagos. Y finalmente, también se halló evidencia *

Egresado del Programa de Economía de la Universidad del Norte, Barranquilla (Colombia). jreyes18@outlook.com

de que en los departamentos con exportaciones mineras estas influyen positivamente sobre la desigualdad, reafirmando las posiciones de otros estudios respecto al desarrollo desigual basado en la miner铆a extractiva. Palabras clave: Comercio, exportaciones, importaciones, desigualdad en el ingreso, regiones. Clasificaci贸n JEL: F19, D39. Abstract The objective of the present study is to analyze the effect of international trade on income inequality in the departments of Colombia, in the period of 2008 to 2013. A first-difference OLS model for 23 departments was employed, finding that exports and imports do have a significant effect on income inequality when it is assumed that this effect is immediate: an increment in exports reduces inequality while an increment in imports rises it. However, when a delay is assumed on this effect, these variables no longer have any general effect on income inequality of the departments. Now, on a regional level (Antioquia-Eje Cafetero) the contrary is true with respect to the delays of the effect: commerce no longer has any effect on inequality when it is assumed to be immediate, but it does when a delay is included. Finally, it was also found evidence that suggests that in mining export departments, exports contribute to higher inequality, supporting the positions of other studies on unequal development based on extractive mining. Keywords: Commerce, exports, imports, income inequality, regions. JEL codes: F19, D39.

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La severa desigualdad territorial es una realidad significativa en Latinoamérica, en ámbitos tan diversos como la pobreza, la salud, la educación, la actividad económica, la seguridad ciudadana o la igualdad de género. (Rimisp, 2014)

1. Introducción El problema de la desigualdad no es un fenómeno concerniente solo al plano internacional entre países, puesto que los promedios nacionales ocultan grandes diferencias entre regiones rezagadas y desarrolladas dentro de cada país (Rimisp, 2014). En las cifras entregadas por el Departamento Nacional de Estadísticas (DANE) en Colombia se observan grandes brechas en departamentos de diferentes regiones. Las cifras a 2013 muestran, por ejemplo, que mientras Chocó (el departamento más atrasado de la región Pacífica colombiana) tenía un coeficiente de Gini de 0.63, La Guajira (departamento de la misma característica en la región Caribe) presentaba uno de 0.55. Sin embargo, el puntaje de La Guajira aún es bastante alto si se le compara con Atlántico, que tiene un Gini de 0.45. Por otro lado, el comercio internacional del país ha venido en aumento desde los años 90. Las reformas políticas realizadas en esos años llevaron poco a poco al desmonte de aranceles y otras trabas al comercio, lo cual es conocido como liberalización comercial (Goldberg & Pavcnik, 2005). Según cifras del DANE, el comercio (exportaciones + importaciones), en términos de su valor USD$ FOB, se duplicó entre 1990 y 2000, mientras que entre 2001 y 2013 el aumento fue de más del 370 %. Esto ha llevado a que para 2013 las exportaciones y las importaciones representen de manera conjunta más del 30 % del PIB1. Desde 2010 se han firmado diversos tratados de libre comercio, entre ellos el de Estados Unidos, por lo que esta tendencia creciente del comercio se proyecta a mantenerse. 1

Cálculos propios con base en datos del DANE.

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En este tipo de contexto, debido a un aumento del comercio y la desigualdad desde los años 90, algunos investigadores se han cuestionado respecto a cuál es la relación que existe entre ambas variables. En Colombia, si bien se ha estudiado la desigualdad en un plano regional, poco se ha indagado acerca del papel que juega el comercio internacional en el comportamiento de esta problemática y su impacto a través de las regiones. Como un aporte a la investigación sobre la relación entre el comercio y la desigualdad en Colombia, este trabajo tiene como objetivo hallar el efecto del comercio internacional sobre la desigualdad en el ingreso a través de las diferentes regiones del país. Para explicar las distintas relaciones encontradas también se explorará un análisis por tipo de sector exportador, además del criterio de región geográfica. Cumpliendo con dicho objetivo, este documento ha sido dividido en 4 partes. La primera se expondrá el canal de acción definido por la teoría que explica la relación entre las variables en cuestión, junto con una revisión de estudios empíricos realizados bajo este enfoque; seguidamente se trabajara una descripción de los datos, para pasar a la tercera parte de metodología implementada y resultados del modelo econométrico realizado; finalmente se expondrán las conclusiones del estudio.

2. Revisión de literatura Los efectos que produce el comercio internacional sobre la desigualdad en el ingreso son explicados en la literatura económica por el modelo de Hecksher-Ohlin (HO) y el teorema de Stolper-Samuelson (SS), pilares de la teoría moderna del comercio internacional. El modelo estándar de esta teoría propone dos países que producen dos bienes a base de dos factores de producción y predice que si los países entran en libre comercio, cada nación se especializará en la producción y exportación del bien que utilice intensivamente el factor de producción que cada país posea en relativa abundancia. Sin embargo, cada país empezará a importar el bien que utiliza intensivamente su factor rela-

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tivamente escaso. En general, se asume que a pesar de que la industria que recibe competencia por importaciones se ve afectada, el comercio produce ganancias para ambos países (Silva, 2007). El modelo usado para describir la relación entre comercio y desigualdad difiere del tradicional en que no usa los usuales factores de capital y trabajo o tierra y trabajo, sino que diferencia entre mano de obra calificada y mano de obra no calificada (o menos calificada, según algunos autores). Esta diferenciación hace referencia a los niveles educativos de cada trabajador, en la medida en que el primer grupo posee estudios de educación superior, mientras que el segundo grupo no (Meschi & Vivarelli, 2009). Complementando HO se encuentra el teorema SS, el cual predice qué ocurre con la demanda de factores de producción cuando cambian los precios relativos de los mismos (Leamer, 1996). Para el modelo con dos tipos de mano de obra, SS predice que frente al aumento en los precios relativos de los bienes que utilizan intensivamente trabajo calificado en países desarrollados y aquellos que utilizan el trabajo no calificado en países en desarrollo, se produce un aumento en la demanda de cada factor. De esta forma, se genera un aumento en el retorno real de cada factor, es decir, un incremento en los salarios para este caso en el que se habla de capital humano (Silva, 2007; Harrison, McMillan & McLaren, 2010; Galiani & Sanguineti, 2003). En general, el comercio internacional tiende a aumentar los precios promedio de los bienes transados a través del tiempo (Harrison, McMillan & McLaren, 2010). De esta manera, la teoría asume que los salarios aumentan para los trabajadores calificados con respecto a los de los no calificados en países desarrollados, lo cual crea o aumenta las brechas salariales en dichos países. Mientras tanto, en los países en desarrollo, los trabajadores no calificados obtienen mejoras salariales con respecto a los calificados, por lo que en este caso ocurre que se cierran o disminuyen las brechas salariales (Milton, 1995; Abrego & Edwards, 2002).

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Aunque existen otras fuentes de ingresos, los salarios constituyen generalmente una gran proporción de los ingresos en los países desarrollados y en desarrollo (Silva, 2007). Consecuentemente, el comercio internacional afecta primeramente los niveles salariales, ampliando o disminuyendo brechas y afectando de manera indirecta la distribución de ingreso. Con lo anterior, la teoría predice que a medida que aumentan las exportaciones en los países desarrollados aumentará el salario de trabajadores calificados, mientras que en los países en desarrollo el salario de los trabajadores no calificados será el que se incremente. Por su parte, las importaciones entraran a competir con los sectores de producción de bienes intensivos en el factor escaso, con lo cual se afecta el nivel salarial de los trabajadores no calificados en países desarrollados, mientras que en los países en desarrollo serán los trabajadores calificados los perjudicados (Silva, 2007). Por ello, el aumento de las exportaciones y las importaciones incrementan los niveles de desigualdad en países desarrollados, mientras que las exportaciones deberían mejorar la situación en los países en desarrollo. A nivel empírico, varios estudios han demostrado cómo el comercio afecta las brechas salariales en algunas industrias, por lo que los estudios sobre comercio y desigualdad se respaldan en estas evidencias para enfocarse en probar si las predicciones teóricas con respecto a la desigualdad son ciertas. Reconocidos estudios, como los de Feenstra y Hanson (1996) y el de Lawrence y Slaughter (1993), han demostrado que no existe completa operatividad de HO y SS en un plano empírico. Lo anterior ha conllevado a que se den resultados muy diferentes a lo que la teoría plantea con respecto a la desigualdad. Estos resultados han llevado a otros desarrollos teóricos que permiten explicarlos mejor y que han girado en torno a suprimir algunos supuestos del modelo original, como los trabajos de Meschi y Vivarelli (2009), Gaisford, Beaulieua y Benarrochb (2004) y Zhu y Trefler (2005), quienes extraen el supuesto de tecnologías ho-

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mogéneas entre países del análisis y hallan resultados contrarios a la predicción (aumento en desigualdad). . 2.1 Antecedentes empíricos Los primeros trabajos empíricos entre comercio y desigualdad se remontan a los estudios entre comercio y brechas salariales hechos para los Estados Unidos en los años 90. Estudios como los de Lawrence y Slaughter (1993), Sachs y Shatz (1994) y Leamer (1996) tomaban como variables a explicar las brechas promedio existentes entre grupos de trabajadores según su calificación, para ver qué porcentajes del cambio en dichas brechas eran explicados por el comercio. Dichos estudios incluyeron como variables comerciales la participación de exportaciones e importaciones en el PIB y el porcentaje de aranceles promedio, concluyendo que el comercio solo explicaba una parte del cambio en las brechas salariales (10 % - 20 %, dependiendo del estudio). También concluyeron que otras variables como la productividad laboral y el cambio tecnológico poseían mayor poder explicativo. Estudios más recientes, como los de Galiani y Sanguinetti (2003) y Breau y Rigby (2010), también han probado esta relación en Canadá y Argentina, respectivamente. Estos autores llegaron a las mismas conclusiones que los estudios en Estados Unidos: el comercio solo explicaba una pequeña parte del aumento de las brechas salariales. Para Colombia, Goldberg y Pavcnik (2005) demostraron que la disminución de tarifas promedio por industrias que se venían presentando desde los años 90 con las reformas de liberalización comercial explicaban una pequeña parte de las brechas salariales entre industrias (las industrias con mayor apertura presentaban mayores disminuciones salariales promedio) y entre trabajadores calificados y no calificados. Las autoras proponen este hallazgo como evidencia para el estudio del comercio y la desigualdad en países en desarrollo como Colombia. Comprobada las relaciones entre comercio y brechas salariales, investigadores económicos empezaron a realizar estudios que tenían por obje-

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tivo analizar la relación entre el comercio internacional y la desigualdad en el ingreso. En primera instancia, muchos estudios tomaron a grupos de países para el análisis. El criterio de selección para los grupos de países fue la disponibilidad de datos en términos de desigualdad. Cada trabajo utilizaba un set de países distinto, por lo cual se llegaron a diferentes conclusiones, muchas veces contrarias entre sí. Ejemplo de lo anterior son los estudios de Dollar y Kraay (2002) y Milanovic (2005b), que no hallaron una relación significativa entre las variables, aunque encontraron que el comercio sí ayudaba a reducir variables relacionadas con la desigualdad como la pobreza. No obstante, Spilimbergo, Londoño y Szekely (1999) y Milanovic (2005a) encontraron que al agrupar las muestras entre subgrupos de países de acuerdo con su nivel de ingreso, los países en desarrollo arrojaban que el aumento del comercio explicaba parte del aumento en la desigualdad. Teniendo en cuenta el problema que causaba la heterogeneidad y el sesgo en la selección de países, otros estudios tomaron como muestra regiones a nivel internacional. Jayanthakumaran y Verman (2008) hallaron que las exportaciones ayudaban a reducir la desigualdad entre y dentro de los países del sudeste asiático. En contraste, otros trabajos han encontrado que el Gini de distintos países aumenta en promedio frente a aumentos en sus niveles de comercio, como es el caso de Beckfield (2006) para la Unión Europea y Bensidoun, Jean y Sztulman (2005) para Latinoamérica. Los estudios de caso revisados en este documento analizan los diferentes efectos a nivel regional del comercio sobre la desigualdad. Los trabajos de Leichenko y Silva (2004) para Estados Unidos, Silva (2007) para Mozambique y de Castilho, Menéndez y Sztulman (2012) para Brasil concluyen que el análisis del comercio sobre la desigualdad de una nación difiere a través de las distintas regiones del mismo: en unas se encuentran efectos significativos, mientras que en otras no. Estos estudios también concluyen, en concordancia con los estudios en brechas salariales, que el comercio no explica tanto la desigualdad como

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sí lo hacen otras variables, tales como el nivel de industrialización o los niveles de educación. Los trabajos empíricos revisados utilizan múltiples variables, tanto dependientes como independientes, las cuales son de referencia para la realización de este documento. La variable dependiente utilizada difiere entre estos estudios; sin embargo, la más usada es este índice de Gini. Por esta razón y la de su disponibilidad en el país, este índice será usado en el estudio. El Gini se plantea en función de medidas en comercio, que normalmente son la participación de exportaciones e importaciones dentro del PIB. Además, se plantea un paquete de variables de control que se trabajan en los estudios que explican la desigualdad en el ingreso. Las variables de control son de diversos tipos: medidas de ingreso, niveles de educación, niveles de urbanización, niveles de industrialización, entre otros. De esta revisión de variables se ha escogido un paquete de variables de control bajo el criterio de ser las más utilizadas entre estudios y por haber disponibilidad de datos a nivel departamental en el país. Todas las variables a utilizar en el modelo de este trabajo se exponen en el cuadro 1.

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Cuadro 1 Variables utilizadas en el modelo del estudio tomadas de la revisión de literatura Signo espeVariable Definición de variable Fuente rado Cepal; Beckfield Índice de concentración (2006); Castilho, Índice de de los ingresos sobre Var dep. Sztulman y MeGini población muestreada nendez (2012), entre otros Participación de las Exposición a exportaciones dentro del las exportaCepal y OECD PIB total de la región o ciones departamento Participación de las Penetración exportaciones dentro del de las impor+ Cepal y OECD PIB total de la región o taciones departamento Indica el ingreso total Leichenko y percibido por un hogar Ingresos per Silva (2004); Wipor unidad de gasto + cápita lliansom (1965), dividido entre el número entre otros de sus integrantes Castilho, sztulProporción Participación del total de man (2012); Leide población la población rural en la + chenko y Silva rural población total (2004); Ospina (2011) Proporción de Participación de los Leichenko y Silempleados en empleados de la Ind. va (2004); Ospina la industria +/manufacturera en el total (2011); Sachs y manufactude empleados Shatz (1995) rera Participación de la Castilho y SzPoblación población con educación tulman (2012); calificada superior respecto a la Rivas (2007) población total Fuente: elaboración propia con base en la literatura revisada.

Comercio internacional y desigualdad en el ingreso a nivel regional en Colombia

3. Descripción de los datos La base de datos utilizada para este trabajo fue construida principalmente a partir de los datos del DANE y del DIAN. Del DANE se tomaron datos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) y de la Encuesta Anual Manufacturera (EAM) de los años 2008 a 2013. De la GEIH se obtuvieron los datos de ingreso promedio. De la EAM se obtuvieron los datos sobre los empleados en la industria manufacturera para la construcción del indicador sobre esta industria. Del DANE también se obtuvieron datos ya calculados por la entidad (PIB, población, entre otros). De la DIAN se obtuvieron los datos de exportaciones e importaciones por departamento de origen y de destino, respectivamente. Estos se obtuvieron de la base de datos SIEX en la página web de la entidad. El periodo comprendido por los datos de este estudio está condicionado por la disponibilidad de información de las encuestas nacionales GEIH y EAM. Las encuestas de hogares en Colombia se encuentran disponibles desde 2002. Sin embargo, por cambios metodológicos en la encuesta no se puede utilizar las encuestas de hogares de 2006 y 2007, afectando la continuidad de la serie. Como de esta encuesta se deriva el cálculo de la desigualdad, variable a explicar por este estudio, solo se toma la serie comprendida entre 2008 y 2013. Para contextualizar al lector, brevemente se comentará cómo ha sido el comportamiento del comercio y de la desigualdad en el país entre estos años. Como se observa en el gráfico 1, la desigualdad no parece haber cambiado mucho en los últimos 5 años a nivel de departamentos, pero a nivel regional se presentan ciertas diferencias entre los niveles de esta variable que merecen ser mencionadas. En términos de desigualdad, el país posee regiones con mayores índices de Gini que otras. Departamentos como Chocó y La Guajira poseen altos niveles de población en condiciones de pobreza y pobreza extrema, y como se observa en el mapa, altos índices de desigualdad. Sin embargo, también existen departamentos, como Valle del Cauca, que a pesar de tener uno de los PIB más altos del país y alto grado de desarrollo, posee altos índices de desigualdad.

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En los departamentos con menores índices Gini también se presentan algunos contrastes. Mientras Atlántico y Cundinamarca (departamentos con gran aporte al PIB de Colombia y con economías relativamente industrializadas) tienen bajos niveles de desigualdad con respecto al resto del país, otros departamentos, como Sucre, con bajo desempeño económico y con una población pobre superior al 40%, también poseen bajos indicadores de desigualdad. Situación similar presentan los departamentos con grandes índices de Gini, como Antioquia y Valle (alto desarrollo económico) y Chocó (bajo crecimiento y aporte al PIB de Colombia).

Fuente: elaboración con base en datos del DANE.

Gráfico 1 En todo caso, a pesar de las diferencias regionales, el país en general presenta altos niveles de desigualdad. El departamento de Cundinamarca, el de menor índice de desigualdad para 2013, obtiene un Gini de

Comercio internacional y desigualdad en el ingreso a nivel regional en Colombia

0.453, un valor elevado si se compara con varios países europeos e incluso algunos africanos2. A nivel comercial, el gráfico 2 muestra que la mayoría de los departamentos no dependen de su sector de exportación, es decir, las exportaciones representan una pequeña parte del PIB y sus economías dependen más de otros componentes de la producción, como la demanda interna. En la mayoría de los casos las exportaciones no representan más del 15 % del PIB departamental. Sin embargo, se destacan los departamentos de La Guajira y Cesar, donde las exportaciones representan un 79.70 y 53.35 % de su PIB, respectivamente, para 2012. También se destacan los departamentos de Bolívar y Córdoba, con 24.32 y 14.97 %, respectivamente.

Fuente: elaboración con base en datos de la DIAN.

Gráfico 2 2

Esta comparación se hace con base en los datos de desigualdad revisados en Banco Mundial y Eurostat.

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Los departamentos con mayores importaciones como porcentaje del PIB son en promedio y en su orden: Cundinamarca, Bogotá, D.C., La Guajira y Bolívar. En Cundinamarca, las importaciones llegaron a significar un 30.96 % del PIB para 2012. La Guajira, Bolívar y Atlántico tuvieron importaciones entre 20 y 28 % del PIB. Por su parte, los que menos participaciones tienen son, en orden de menor a mayor, Chocó, Córdoba, Sucre, Huila y Córdoba, todos con valores inferiores al 1 % para 2012. Para concluir esta parte del análisis, al observar estos datos se puede notar que establecer una relación entre el comercio y la desigualdad no resulta un ejercicio meramente intuitivo, ya que tanto para exportaciones como para importaciones parece haber cierto efecto para unos departamentos y efectos opuestos para otros. Por ello, el modelo econométrico aplicado ayudará a despejar las dudas que generan estas posibles relaciones entre comercio y desigualdad.

3. Modelo y resultados 3.1 Aspectos metodológicos La metodología para comprobar las diferentes relaciones entre comercio y desigualdad a través de las regiones de Colombia se realizó con base en los modelos econométricos usados por Leichenko y Silva (2004) y Castilho, Sztulman y Menendez (2012) y testeando diversos modelos para encontrar el de mejor ajuste. Al no existir un modelo teórico definido, los autores toman un índice de desigualdad según su criterio y realizan un modelo en función de variables que miden el comercio internacional y otras variables de control que normalmente se utilizan en la literatura. Tomando las variables expuestas en el cuadro 1, para este trabajo se escogió la variable d.Gini, la cual representa las primeras diferencias del índice de Gini, es decir, Ginit - Ginit-1, calculadas a partir de los datos del DANE. Las variables independientes también se encuentran en primeras diferencias y se tomaron de los distintos trabajos empíri-

Comercio internacional y desigualdad en el ingreso a nivel regional en Colombia

cos revisados y para las cuales se encontraron datos disponibles a nivel departamental para Colombia. Las variables de comercio usadas fueron las participaciones del valor FOB de las exportaciones de cada departamento dentro de su PIB (d.EE) y las participaciones del valor FOB de las importaciones (d.PI). Dentro de las variables de control, como medida de desarrollo económico se incluyó el ingreso per cápita de cada departamento (ING). También se escogió el porcentaje del total de la población con estudios en educación superior (d.Cuali) como medida de capital humano. Como medida del nivel de urbanización se escogió el porcentaje de población rural dentro del total de un departamento (d.Pob_ru). Como medida de industrialización se incluyó el porcentaje del total de ocupados de un departamento que se encuentran empleados en la industria manufacturera (d.Ind_lab). Teniendo en cuenta estas variables se desarrolla un modelo que incluye a 23 departamentos del país (para los cuales existen datos) entre 2008 y 2013. Esto nos deja un panel con 138 observaciones. Sin embargo, como a todas las variables se les calcula su primera diferencia, y así se incluyen en el modelo, esto reduce el panel a 115 observaciones. En las regresiones de efectos regionales no se incluye a Bogotá, por el hecho de ser una ciudad. Sin embargo, su inclusión no afecta los resultados, como bien se prueba en las tablas 1 y 2. La metodología implementada en este trabajo fue una regresión OLS para primeras diferencias testeada y corregida por heterocedasticidad y multicolinealidad. De esta forma, la ecuación del modelo es la siguiente:

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O lo que es igual,

La ecuación anterior describe cómo se explica la variable Gini para un determinado departamento i y para un año t. El termino λ describe una diferencia temporal constante y ε el término del error. Las Variables EE y PI se introducen sin rezagos y con un año de rezago, ya que Leichenko y Silva (2004) exponen que los efectos del comercio sobre los ajustes salariales y, por ende, sobre los ingresos, pueden ser inmediatos y también rezagados. Para el análisis de los efectos para cada región se construyeron unas dummies (DumR), las cuales toman el valor de 1 si el departamento pertenece a la región R y 0 de lo contrario. Dentro del modelo se incluyen las interacciones de estas dummies con las variables EE y PI. Las interacciones miden cuál es el efecto adicional que cada conjunto

Comercio internacional y desigualdad en el ingreso a nivel regional en Colombia

departamentos aporta al efecto total de los departamentos, medidos por los coeficientes EE y PI. Las regiones definidas en este documento se exponen en el cuadro 2. Para su definición se tuvo en cuenta el criterio geográfico definido por el DANE y 3 regiones definidas mediante un criterio económico y comercial. En las regiones Industrial, Cafetera y Minera, los departamentos se agruparon por perfiles de exportación similares3. La mayoría de departamentos posee importaciones industriales y los datos en Colombia no permiten saber a qué sector productivo se dirigen. Por esta razón, el criterio utilizado con los perfiles de exportación no se puede utilizar para las importaciones. No obstante, los departamentos con exportaciones mineras y cafeteras dependen en gran manera de estas actividades, por lo que gran parte de sus importaciones podrían dirigirse a esos sectores. Por esta razón se analizan las importaciones de estos departamentos mineros y cafeteros.

Para la elaboración de estos perfiles se revisaron los datos provistos por Quintero-Hermanos LTDA. de comercio internacional, los cuales presentan diferenciación por sectores.

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Cuadro 2 Regiones definidas para el estudio a partir de los departamentos del país Región

Departamentos

Región Caribe (Car)

Atlántico, Bolívar, Cesar, La Guajira, Magdalena, Sucre, Córdoba

Región Antioquia - Eje Cafetero (Antioquia)

Antioquia, Caldas, Huila, Risaralda, Quindío , Tolima

Región Centro - Oriente (Centro)

Cundinamarca, Boyacá, Norte de Santander, Santander, Meta

Región Pacífica (Pac)

Nariño, Valle, Chocó, Cauca

Mineros (Min)

Cesar, La Guajira, Boyacá

Cafeteros (Caf)

Caldas, Risaralda, Quindío, Cauca, Nariño, Huila

Industriales (Ind)

Antioquia, Santander, Atlántico, Valle, Bolívar, Norte de Santander

Fuente: elaboración propia.

Comercio internacional y desigualdad en el ingreso a nivel regional en Colombia

4. Resultados En las tablas 1 y 2 se muestran los coeficientes obtenidos de las regresiones sin y con un año de rezago, respectivamente.

Tabla 1 Regresión para todos los departamentos sin rezagos en las variables EE y PI (20082013), Variable dependiente: d.Gini Todos los Variable Con todos Dpto. Errores Variable Dpto, sin Errores Bogotá d.EE -0.0892062** 0.0379779 d.EE -0.0706949** 0.0304403 d.PI 0.0442298* 0.0253341 d.PI 0.0754162** 0.0232236 d.Cuali -0.2704973 0.1752114 d.Cuali -0.297757 0.2130119 d.pob_ru 0.0987834 1.163667 d.pob_ru 0.3660644 1.314639 d.Ind_lab 0.553986 0.5619406 d.Ind_lab 0.3241009 0.6096322 d.Ing 1.72E-07*** 0.000000157 d.Ing 1.99E-07*** 5.89E-08 _cons

-0.0090447***

0.0032345

_cons

-0.0082651**

0.0038552

Wald chi2(6)

5.14

Wald chi2(6)

4.9

Prob > chi2

0.0001

Prob > chi2

0.0002

R – sq

0.1839

R – sq

0.188

**: Significativo al 0.05. ***: Significativo al 0.01.

Fuente: cálculos del autor.

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Tabla 2 Regresión para todos los departamentos con un año de rezago en las variables EE y PI (2008-2013), Variable dependiente: d.Gini Todos los Con todos Variable Errores Variable Dpto, sin Errores Dpto. Bogotá d.EE 0.0286426 0.0466009 d.EE 0.0231346 0.0456313 d.PI 0.0345017 d.PI -0.0250708 0.0344187 -0.0244917 d.Cuali 0.200443 d.Cuali -0.2862289 0.2375549 -0.2306823 d.pob_ru 1.178203 d.pob_ru 0.9755268 1.359938 0.5811096 d.Ind_lab 0.553242 d.Ind_lab 0.7074624 0.5950506 0.7369989 d.Ing 1.74E-07*** 4.77E-08 d.Ing 2.19E-07*** 6.78E-08 _cons

-0.0078766*** Wald chi2(6) Prob > chi2 R – sq

0.0032345

_cons

-0.0076739**

0.0039329

3.17 0.0066

Wald chi2(6) Prob > chi2

2.32 0.0381

0.1245

R – sq

0.124

**: Significativo al 0.05. ***: Significativo al 0.01.

Fuente: cálculos del autor.

Como se observa en las tablas anteriores, las regresiones muestran que las exportaciones y las importaciones sin rezagos, y asumiendo entonces un impacto inmediato del comercio, tienen efectos significativos sobre la desigualdad de todos los departamentos del país en su conjunto. Las exportaciones arrojan el efecto esperado de que un aumento en las mismas contribuye al descenso de la desigualdad y las importaciones, por el contrario, causan un aumento. El cambio de las exportaciones e importaciones con un año de rezago, por su parte, no tienen un efecto significativo sobre la desigualdad. La única variable de control que resulta significativa a un nivel de confianza del 99 % y con el efecto esperado es el ingreso per cápita promedio.

Comercio internacional y desigualdad en el ingreso a nivel regional en Colombia

El resultado de las variables en comercio, si el efecto es inmediato, es coherente con lo expuesto por la teoría del modelo HO-SS. Las variables con rezagos, que no resultaron significativas, también arrojarían un resultado coherente con la descripción de los datos al observar la gran heterogeneidad a través de los departamentos en materia de comercio y de desigualdad. El comercio está concentrado en ciertos departamentos, lo cual permite inferir que la producción de otros departamentos se dirige a otros componentes del PIB como la demanda interna, por lo cual se justifica que no haya efectos significativos en dichos departamentos del país. Los resultados también son coherentes con Goldberg y Pacvnik (2005), quienes encuentran que los efectos del comercio sobre los niveles salariales no eran tan grandes en nuestro país como el de otras variables, por lo cual se esperaba que los efectos sobre las regiones fuesen pequeños o que no fuesen significativos. En las tablas 3 y 4 se presentan los resultados para las interacciones incluidas en la regresión. Las variables base que aparecen en estas tablas son las que representan el efecto del resto de departamentos que no pertenecen a la agrupación de referencia. Lo anterior se realizó para hallar cuál es el efecto en el resto del país y si este se convierte en significativo al aislar determinada región. Para evitar problemas de multicolinealidad se realizó una regresión por cada interacción. Las interacciones para sin y con un año de rezago de las variables en comercio también se realizaron de forma separada por la misma razón.

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Tabla 3 Regresión con Interacciones para regiones y variables de comercio sin rezago. Variable dependiente: Gini. Va r i a Diferencia InteCoeficiente b l e s Coefic. Base Ajuste del modelo racciones base Wald chi2(6) 3.54 -0.0041716 -0.0831997*** Prob > chi2 0.0019 d.DumCar_ee d.EE_1

d.DumCar_pi

(0.0070046)

(0.0377448)

R – sq

0.1858

-0.0111719

0.0484481**

Wald chi2(6) Prob > chi2

3.74 0.0012

(0.0251491)

R – sq

0.1873

-0.0840192***

Wald chi2(6) Prob > chi2

3.67 0.0014

(0.0231235)

(0.0372476)

R – sq

0.1857

-0.0174152

0 .0509427**

Wald chi2(6) Prob > chi2

3.74 0.0012

(0.0266292)

R – sq

0.1844

-0.084126***

Wald chi2(6) Prob > chi2

4.13 0.0005

(0.0373946)

R – sq

0.1849

0.0482614**

Wald chi2(6) Prob > chi2

4.4 0.0003

(0.0260831)

R – sq

0.1843

-0.0852797***

Wald chi2(6) Prob > chi2

3.71 0.0012

(0.0457387)

(0.0372055)

R – sq

0.1835

0.0197965

0.0490717**

Wald chi2(6) Prob > chi2

3.86 0.0009

(0.0257205)

R – sq

0.1849

d.PI_1

(0.0156457) d.DumAntio_ee

d.DumAntio_pi

-0.0173563

d.EE_1

d.PI_1

(0.0303534) d.DumCentro_ 0.0180184 ee (0.0335563) d.DumCentro_ 0.009705 pi (0.0158063) d.DumPac_ee

d.DumPac_pi

-0.010975

(0.0275517)

d.EE_1

d.PI_1

d.EE_1

d.PI_1

Comercio internacional y desigualdad en el ingreso a nivel regional en Colombia

d.DumMin_ee

d.DumCaf_ee

-0.0832256***

Wald chi2(6) Prob > chi2

3.49 0.0021

(0.007093)

(0.0377703)

R – sq

0.1867

-0.0049007

-0.0850658***

Wald chi2(6) Prob > chi2

3.66 0.0014

(0.0370542)

R – sq

0.1835

-0.085336***

Wald chi2(6) Prob > chi2

3.66 0.0014

(0.0136411)

(0.0371628)

R – sq

18.35

-0.0120979

0.0496462**

Wald chi2(6) Prob > chi2

3.55 0.0017

(0.025863)

R – sq

0.1845

0.0488423**

Wald chi2(6) Prob > chi2

4.24 0.0004

(0.0254069)

R – sq

0.1885

-0.0048964

d.EE_1

(0.0268964) d.DumInd_ee

d.DumMin_pi

0.001781

d.EE_1

d.PI_1

(0.0266517) d.DumCaf_pi

0.0420822 (0.0360431)

d.PI_1

**: Significativa al 0.10. ***: Significativa al 0.05.

Fuente: cálculos del autor.

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Tabla 4 Regresión con Interacciones para regiones y variables de comercio con un año de rezago. Variable dependiente: Gini. Diferencia InteVariables Coeficiente Coefic. Base Ajuste del modelo racciones base Wald chi2(6) 2.47 0.0693007 -0.0214598 Prob > chi2 0.0219 d.DumCar_ee1 d.EE_1 (0.0625619) (0.0500894) R – sq 0.1367 Wald chi2(6) 1.97 -0.0211169 -0.0064464 Prob > chi2 0.0655 d.DumCar_pi1 d.PI_1 (0.0827929) (0.0723265) R – sq 0.1243 Wald chi2(6) 2.23 0.0300722 -0.1655034** d.DumAntio_ee1 Prob > chi2 0.0372 d.EE_1 (0.1005068) (0.0460607) R – sq 0.1353 Wald chi2(6) 2.57 0.2265922 -0.0278496 Prob > chi2 0.0528 d.DumAntio_pi1 d.PI_1 (0.1952961) (0.0347746) R – sq 0.1282 Wald chi2(6) 1.98 0.0232475 0.0170831 Prob > chi2 0.0642 d.DumCentro_ee1 d.EE_1 (0.082216) (0.0585928) R – sq 0.1249 Wald chi2(6) 1.96 0.0252036 -0.0270334 Prob > chi2 0.0675 d.DumCentro_pi1 d.PI_1 (0.0906876) (0.0372149) R – sq 0.1229 Wald chi2(6) 2.07 -0.0511847 0.0268227 Prob > chi2 0.0529 d.DumPac_ee1 d.EE_1 (0.0636931) (0.0460449) R – sq 0.1304 Wald chi2(6) 1.97 0.0021313 -0.025076 Prob > chi2 0.0658 d.DumPac_pi1 d.PI_1 (0.1357885) (0.034593) R – sq 0.124

Comercio internacional y desigualdad en el ingreso a nivel regional en Colombia

d.DumMin_ee1

0.1244096**

d.EE_1

(0.07343) d.DumCaf_ee1

-0.156634*

(0.0563324) d.EE_1

(0.1060828) d.DumInd_ee1

0.0608624

0.0602281

d.EE_1

0.0032695 (0.2337235)

0.0082836 (0.0579466)

d.PI_1

(0.1261872) d.DumCaf_pi1

0.0293145 0.0461162)

(0.0815962) d.DumMin_pi1

-0.0368287

-0.0292523 (0.035386)

d.PI_1

-0.025145 (0.0349909)

Wald chi2(6) Prob > chi2 R – sq Wald chi2(6) Prob > chi2 R – sq Wald chi2(6) Prob > chi2 R – sq Wald chi2(6) Prob > chi2 R – sq Wald chi2(6) Prob > chi2 R – sq

2.95 0.0073 0.1566 2.18 0.0415 0.1336 2.22 0.0383 12.26 2.18 0.0412 0.1257 1.97 0.0652 0.124

*: Significativa al 0.15. **: Significativa al 0.10.

Fuente: cálculos del autor.

Como se observa en las tablas 3 y 4, los coeficientes de las interacciones para exportaciones e importaciones sin y con un año de rezago no resultaron significativos para la mayoría de las regiones. Para la regresión sin años de rezago, ninguna interacción resulto significativa, por lo que si bien existe un efecto significativo a nivel nacional de las exportaciones y las importaciones cuando se asume un efecto inmediato entre las variables, a nivel de regiones los efectos no son significativos. Para el caso de las regresiones con un año de rezago sí se encontraron algunas relaciones significativas en algunas regiones. El cambio en las importaciones no afecta los cambios en la desigualdad a nivel regional, pero el cambio en las exportaciones sí resulta significativo en los departamentos de la región de Antioquia-Eje Cafetero y en los departamentos con exportaciones mineras y cafeteras. Mientras para la región de An-

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tioquia-Eje Cafetero y los departamentos con exportaciones cafeteras arrojaron que cambios en sus exportaciones provocaban descensos de la desigualdad para un nivel de confianza del 85 %4, en los departamentos con exportaciones mineras el efecto fue el aumento en los índices de desigualdad. Sin embargo, dichos efectos son rezagados, es decir, tardan un año en observarse. Estos resultados son lógicos si se analizan las estructuras industriales de cada sector. Por un lado, la estructura agroindustrial del café y productos derivados de los departamentos de Antioquia y el Eje Cafetero permite que los beneficios de la exportación del producto se distribuyan entre grandes latifundios de gran capital y altamente industrializados y una gran proporción de campesinos minifundistas. Adicionalmente, los encadenamientos productivos del café permiten que se den beneficios que vayan a otros sectores de esos departamentos. Por otro lado, la minería que se da en Colombia es intensiva en capital, por lo que se pagan grandes ingresos a la poca mano de obra, por cierto altamente calificada, que se contrata. La minería extractiva, además, produce pocos o nulos encadenamientos productivos, lo cual afecta (junto con el efecto sobre las tasas de cambio) el desarrollo y la producción de exportación de otros sectores5.

5. Conclusión Este trabajo tuvo por objetivo buscar evidencias de la relación entre comercio y desigualdad en el ingreso a través de la regiones de Colombia entre 2008 y 2013. Para cumplir con este objetivo se realizó un análisis econométrico en el que se implementaron regresiones de primeras diferencias para medir el efecto de los volúmenes de comercio sobre la desigualdad. Para el análisis a nivel regional se incluyeron unas dummies para los departamentos de cada región y su interacción con las variables 4 5

Se utilizó un nivel de confianza del 85 %, ya que en comparación con la poca significancia para los coeficientes de otras regiones, este resultado es relativamente significativo. Estas afirmaciones se hicieron con base en informes revisados en la Federación Nacional del Café y trabajos sobre el sector minero en Colombia como Fedesarrollo (2012) y y Meisel (2007).

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comerciales. De esta manera se aisló el tipo de relación que se daba en cada región del país. Los resultados arrojados por el modelo muestran que cuando se asume que las exportaciones y las importaciones poseen un efecto inmediato sobre la desigualdad, un cambio positivo en las exportaciones genera una disminución en la desigualdad promedio de los diferentes departamentos del país. Por su parte, el cambio positivo de las importaciones genera un efecto contrario. Sin embargo, cuando se asume que el efecto de dichas variables es rezagado, el modelo arroja que ni las exportaciones ni las importaciones tienen un efecto general sobre la desigualdad en los departamentos de nuestro país. Los resultados también muestran que a nivel regional el comercio no posee un efecto significativo cuando no se incluyen rezagos. No obstante, cuando se asume un efecto rezagado del comercio, las exportaciones de Antioquia-Eje Cafetero mostraron tener un efecto significativo sobre el descenso del Gini en esos departamentos. Este resultado se ve respaldado por la estructura propia de producción del sector cafetero respecto a la incorporación de gran mano de obra campesina y sus niveles de salarios. Finalmente, el agrupamiento para los departamentos con perfiles de exportación similares muestra un efecto significativo de un cambio positivo en las exportaciones de departamentos mineros sobre el aumento en la desigualdad en el ingreso. Para los departamentos con exportaciones cafeteras, el efecto es similar al de los departamentos de Antioquia-Eje Cafetero, respaldando la noción de que el efecto encontrado en estos departamentos se debe a una estructura agroindustrial del café. Ambos efectos son rezagados. Los últimos resultados son quizás los más relevantes de este estudio, ya que lo convierte en un argumento más para la elaboración de políticas públicas sobre crecimiento y desarrollo económico y comercial. El hecho de que el aumento de las exportaciones mineras pueda causar aumentos en desigualdad reafirma los hallazgos de otros estudios sobre

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este sector que afirman que si bien se genera crecimiento económico, los beneficios de dicho crecimiento no se distribuyen de manera equitativa en la población, ni se reflejan en el descenso de la pobreza o la desigualdad. Por esta razón, si bien se deben seguir aprovechando estos recursos mineros, se debe enfocar el desarrollo hacia otros sectores exportadores que además de crecimiento económico benefician a mas actores en la economía, bien sea hacia las industrias manufactureras, como lo muestran otras investigaciones, o hacia la agroindustria, como se demuestra para los departamentos de Antioquia y los que tienen exportaciones cafeteras.

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