¿Enfermedad Holandesa en Latin America ...conferencias.cepal.org/integracion_asiamerica... · • En países de AL se observa una tendencia a la apreciación del TCR, aparente a

Sara A. Wong Escuela Superior Politécnica del Litoral(ESPOL), Guayaquil, Ecuador

Marjan Petreski University American College Skopje, Macedonia

2do Seminario Académico del Observatorio América Latina-Asia Pacífico Julio 8-9, 2015. CEPAL. Santiago, Chile

¿Enfermedad Holandesa en Latin America?: Desindustrialización y exceso de

apreciación del tipo de cambio real

Sara A. Wong Dutch Disease in LAC

I. Motivación y preguntas de investigación

II. Breve revisión de la literatura

III. Metodología

IV. Datos

V. Resultados

Modelo básico; endogeneidad; Tipo de Cambio Real (TCR); políticas; China

VI. Conclusiones

Contenido

Sara A. Wong Dutch Disease in LAC

The study was conducted under a research grant from IDB. We thank comments received from participants at IDB workshops and anonymous referees of the study, and to Ketty Rivera for research assistance. The usual disclaimer applies; all remaining errors are those of the authors.

Fig. 1.- Valor Agregado de Manufactura

Valor Agregado de Industrias de Manufactura, 1965-2010

Share of GDP (%)

Valor Agregado de Industrias de Manufactura, 2007–2012

Crecimiento (%)

0

5

10

15

20

25

30

35

19

65

19

69

19

73

19

77

19

81

19

85

19

89

19

93

19

97

20

01

20

05

20

09

Upper

middle

income Low &

middle

income

LAC

LAC (developing

only)

Since mid-1980s, the share of manufacturing value added in GDP in LAC fell by about a third, compared to a decline of less than 10% in the remaining developing world.

Average growth rate in manufacturing value added in LAC decelerated from 4.2 percent (in the period 2003-2007) to 1.4 percent (2007-2012), more than in any other region of the world

11.3

8.6

4.2

6.8

9.0

4.1

9.1

3.0

1.4

3.5

5.6

2.0

0

2

4

6

8

10

12

East Asia and the Pacific

LAC South and Central Asia

2003-2007 2007-2012

1990

Fig. 2.- Entradas de capitales en AL y el Mundo

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Foreign direct investment

Aid Remittances

% of GDP(average 1990-2012)

0

5

10

15

20

25

Food Fuel Ores and metals

exports, % of merchandise exports (average 1990-2012)

LAC (developing only)

LAC (all income levels)

World

Fig. 3.- Relación entre entradas de capitales, valor agregado de manufactura y el TCR en AL

A medida que entradas de capitales en AL incrementan (de izq. a der.), ‘crowding out’ de manufactura?

La apreciación del TCR podría ayudar a explicar los desarrollos en la manufactura en este período

1991

1992

1993

1994

199519961997

1998

19992000

20012002

20032004

20052006

200720082009 20102011

15

16

17

18

19

20

21

22

23

15 17 19 21 23 25 27 29

Ma

nu

factu

rin

g,

va

lue

ad

de

d a

s %

of

GD

P

Inflows as % of GDP

0

50

100

150

200

250

20

05

=1

00

Bolivia

Chile

Colombia

Ecuador

Mexico

Paraguay

Uruguay

Venezuela

• These episodes have likely prompted concerns about the short- and medium-run impacts of those inflows on growth: the negative impacts of such inflows on manufacturing development in LAC.

• La literatura llama a este ‘problema’ como la “Enfermedad Holandesa” (EH) – la aparente relación entre el aumento de la explotación de los recursos naturales (auge de las exportaciones , o cualquier otro boom de entradas netas de capitales) y una disminución en la manufactura exportable, que puede explicarse principalmente a través de la (sobre) apreciación del tipo de cambio real (TCR )

• En países de AL se observa una tendencia a la apreciación del TCR, aparente a lo largo del período observado, pero en particular a mediados-fines de 1990s y 2000s.

• Además, se observa que en países en vías de desarrollo que crecieron más rápido, lo hicieron basados en manufacturas orientadas a las exportaciones (UNIDO 2013).

Motivación

Sara A. Wong, Ph.D. Dutch Disease in LAC

Motivation/Questions Lit. Review Method. Data Results Conclusions

• Cuáles son los impactos en el crecimiento del VA de la manufactura exportable en AL de diferentes entradas netas - auge de exportaciones , remesas, IED , ayuda , portafolio, deuda?

• Hay evidencia de que el TCR es el canal de transmisión?

• Habrá otros eventos importantes para AL en las últimas 2 décadas, por ejemplo, China?

Preguntas de investigación

Sara A. Wong, Ph.D. Dutch Disease in LAC

Bajo la Enfermedad Holandesa, las industrias con orientación a la X se afectan: mientras más orientadas a las exportaciones son, menos crece su VA en épocas de auge de (entradas) de capitales netos.


• Evidencia básica y empírica sobre la EH y el TCR – Por ejemplo: trabajos iniciales de Corden y Neary (1982) -resource

movement/spending effects; Van Wijnberger (1984a,b); Harberger (1987), y más recientemente Saborowki (2009), Magud y Sosa (2010); lista demasiado larga...

• La mayoría de estudios empíricos usan datos a nivel de país –que enfrenta grandes desafíos de identificación.

• Más recientemente, se han usado datos a nivel de industria para explorar una serie de temas relacionados con desindustrialización. El

canal de transmisión explorado: TCR – Por ejemplo: Ismail (2010) --> impactos de booms petroleros

– Rajan y Subramanian (2011) --> impactos de ayuda extranjera

– Vaz y Baer (2014), --> impactos de sobre-sobrevaloración

El presente trabajo busca contribuir con esta literatura a nivel indust.

Breve revisión de la Literatura

Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático


• Preocupación también acerca del crecimiento de las exportaciones de China y la competencia enfrentada por AL que pudiera conducir a desindustrialización en la región – ej. Lall y Weiss 2005, Blazquez-Lidoy et al 2006, Mesquita Moreira 2007.

– Otras preocupaciones relacionadas con China: IED, Términos de intercambio.

• Cuatro contribuciones claves del presente trabajo: – Investigar los diferentes tipos de influjos de capital – exportaciones, IED, ayuda,

portfolio, deuda, y remesas – en el contexto de la Enfermedad Holandesa.

– Enfocarse en efectos básicos: los que van de los flujos de capital a la exportabilidad por un lado, e incorporar su efecto combinado por otro, para evitar un problema potencial de error en la especificación.

– Tratar la potencial endogeneidad de los flujos de capital con crecimiento, y el de apreciación (sobrevaluación) sobre el crecimiento de la manufactura, usando datos de panel a nivel de la industria.

– Poner la relación entre la potencial desindustrialización de AL y los influjos de capital en el contexto del creciente rol de China en los mercados mundiales.

Breve revisión de la Literatura



Metodología


Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions

vagijt= tasa de crecimiento del VA real en industria i en el país j en el período t ismij = participación de la industria i’s manufacturera en el país j en el período inicial (por ello no t) infijt = entrada de capital como % del PIB en país j en el período t; solo para exportaciones: por industria i expijt = exportabilidad en industria i del pais j en el período t

= 1 si la industria tiene el ratio de exportaciones a VA (promedio en c/país) mayor que la mediana a través de las industrias, y = 0, de otra forma.

Inf_expijt = interacción entre los influjos de capital (inf) al país j y la exportabilidad (exp) en la industria i en el período t αi = efectos fijos-industria; αj = efectos fijos-país; αt = time efectos fijos-tiempo. εijt = un término de error (bien comportado)

𝑣𝑎𝑔𝑖𝑗𝑡 = 𝛼0 + 𝛽1𝑖𝑠𝑚𝑖𝑗 + 𝛽2𝑖𝑛𝑓𝑖𝑗𝑡 + 𝛽3𝑒𝑥𝑝𝑖𝑗𝑡 + 𝛽4inf_𝑒𝑥𝑝𝑖𝑗𝑡 + 𝛼𝑗 + 𝛼𝑖 + 𝛼𝑡 + 𝜀𝑖𝑗𝑡

Metodología (2)



• β4, el coeficiente de la interacción entre el término de influjos foráneos y la exportabilidad de la industria i captura el efecto (Enfermedad Holandesa) β4 debe ser significante y negativo para examinar la hipótesis de que industrias que exportan más crecen más lento que industrias que exportan menos en países de AL que experimentan influjos netos de capitales foráneos. Obtener coeficientes β4 para c/u de los diferentes tipos de influjos ayudará a desentrañar si, y en qué extensión, esos flujos afectan en forma diferente a la manufactura.

𝑣𝑎𝑔𝑖𝑗𝑡 = 𝛼0 + 𝛽1𝑖𝑠𝑚𝑖𝑗 + 𝛽2𝑖𝑛𝑓𝑖𝑗𝑡 + 𝛽3𝑒𝑥𝑝𝑖𝑗𝑡 + 𝛽4inf_𝑒𝑥𝑝𝑖𝑗𝑡 + 𝛼𝑗 + 𝛼𝑖 + 𝛼𝑡 + 𝜀𝑖𝑗𝑡

Datos



• Datos de panel no balanceado; 1990s a 2000s.

• 10 países de LA (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, México, Panamá, Perú, Uruguay)

• VA de manufactura de UNIDO (INDSTAT4, 2013): 3-dígitos CIIU, 151 a 372

• Variables de control (políticas) del BM (WDI), FMI (IFS), CEPAL (Stats), COMTRADE.

Resultados: modelo básico



Exports FDI Aid Remittances Portfolio Debt

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Initial share -0.904 -0.850 -0.625 -0.923 -0.300 -0.576

(1.078) (1.1) (1.309) (1.186) (0.569) (1.625)

Inflow -0.040 -0.178 2.365 -0.929** 0.408*** 0.399***

(0.0918) (0.168) (2.995) (0.384) (0.0688) (0.096)

Exportability -0.172*** -0.132*** -0.105** -0.190*** -0.139*** -0.101**

(0.059) (0.0334) (0.0415) (0.0599) (0.0242) (0.0455)

Inflow*Exportability 0.039 -0.113 -1.015 0.149 0.030 -0.288**

(0.0916) (0.0755) (1.143) (0.227) (0.0559) (0.129)

Constant 0.005 -0.237 -0.216 0.092 -0.003 -0.003

(0.141) (0.272) (0.348) (0.149) (0.0777) (0.173)

Observations 4,995 4,995 4,995 4,717 2,634 4,099

R-squared 0.035 0.035 0.038 0.035 0.157 0.037

Variable dependiente es la tasa de crecimiento anual del VA en industria i en país j

Aplicando primero el estimador de panel efectos fijos…

Resultados: Instrumentando




(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Initial share -1.153 -1.711 -0.035 -1.222 -0.115 -0.777

(1.086) (1.052) (1.317) (1.255) (0.659) (1.629)

Inflow -0.735*** -0.949 20.67*** -1.617** 1.390*** -1.373

(0.255) (0.896) (7.854) (0.733) (0.248) (0.908)

Exportability -0.426*** -0.620*** 0.003 -0.526*** -0.118*** -0.405**

(0.102) (0.154) (0.0353) (0.0968) (0.0256) (0.181)

Inflow*Exportability 0.742*** 1.686*** -3.163*** 2.665*** 0.014 2.085**

(0.252) (0.46) (1.187) (0.545) (0.0639) (1.002)

Constant 0.709*** 0.502*** 0.462*** 0.412*** 0.303*** 0.588**

(0.164) (0.163) (0.136) (0.0917) (0.0895) (0.262)

Observations 4,995 4,995 4,995 4,630 2,450 4,099


Usando como instrumentos, influjos rezagados (excepto para ayuda)…

Resultados: Instrumentando (2)



• VA en industrias exportables crece relativamente más lento que en otras industrias, pero solo en países que reciben más ayuda (como en Rajan & Subramanian 2011)

• Pero, para el resto de influjos (exportaciones, IED, remesas, y deuda): VA en industrias exportables crecen relativamente más rápido que otras industrias en países que reciben mas de esos flujos.

• A diferencia de Rajan & Subramanian (2011), también incluimos en forma separada los términos: – influjos y

– exportabilidad.

• Estos resultados señalan la naturaleza diferente de los flujos –en términos de su potencialmente negativo efecto sobre el crecimiento de la manufactura y, en particular, sobre manufactura exportable.

• El canal de transmisión: exceso de apreciación del TCR?

Resultados: Exceso de apreciación



• Tomar en cuenta el efecto Balassa-Samuelson (países que crecen más rápido deben de tener un TCR que se aprecia):

– Regresión cross-section, para cada año en el período 1992 – 2010, para una muestra de 60 países de ALC y de la OECD

ln RERi = α + β ln GDPpcPPPi + ei

– Estimar exceso de apreciación (Frankel 2005, Johnson et al. 2007)

excessi = ln RERi – (α hat + β hat ln GDPpcPPPi)

– Resultados principales: mientras más rico el país, más apreciado su TCR (coeficientes beta son, en general, positivos y significantes).

Resultados: Exceso de apreciación (2)




Excess appreciation 0.0119 0.2456*** 0.2680*** -0.1720*** 0.3262*** 0.1128*** Source: Authors’ calculations

Correlaciones entre flujos foráneos y exceso de apreciación

• Si los flujos son realmente la causa, y el exceso de apreciación el canal principal, el efecto directo y su interacción (con exportabilidad) debe de ser atenuado en presencia de la interacción del exceso de apreciación con exportabilidad (Rajan & Subramanian 2011)

• En efecto, estimamos la ecuación básica añadiendo el exceso apreciación y el exceso de apreciación interactuada con exportabilidad.

Resultados: Exceso apreciación (3)




(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Initial share -1.142 -1.648 0.075 -1.253 -0.106 -0.700

(1.109) (1.072) (1.523) (1.285) (0.66) (1.696)

Inflow -0.730*** -0.979 41.96** -2.995** 1.392*** -1.497

(0.254) (0.908) (16.86) (1.504) (0.247) (0.991)

Exportability -0.422*** -0.673*** 0.049 -0.517*** -0.118*** -0.428**

(0.102) (0.176) (0.0513) (0.0944) (0.0256) (0.198)

Inflow*Exportability 0.737*** 1.853*** -3.910*** 2.677*** -0.008 2.250**

(0.251) (0.532) (1.491) (0.547) (0.0785) (1.114)

Excess appreciation 0.126 0.388* 0.429 0.194 -0.263 0.310

(0.152) (0.203) (0.287) (0.282) (0.183) (0.257)

Excess appreciation * Exportability -0.030 -0.536** 0.446** 0.131 -0.069 -0.212

(0.169) (0.27) (0.207) (0.184) (0.165) (0.242)

Constant 0.705*** 0.528*** 0.720*** 0.431*** 0.239*** 0.618**

(0.163) (0.173) (0.252) (0.091) (0.0907) (0.284)

Observations 4,995 4,995 4,995 4,630 2,450 4,099

Variable dependiente es la tasa de crecimiento anual del VA en industria i en país j IV regression




• Valor del coeficiente de interés es atenuado un poco. – para exportaciones solamente, pero aunque la interacción entre

exceso de apreciación y exportabilidad es negativa, no significante.

• Para el resto de influjos, – el coeficiente de interacción entre influjos con exportabilidad sigue

significativo y con el mismo signo, pero incrementa ligeramente (en valor absoluto) –ver el caso de ayuda.

• Sin embargo, la especificación que incluye exceso de apreciación e influjos (instrumentados) puede aún sufrir endogeneidad si, por ej., existe causalidad reversa entre crecimiento y el exceso de apreciación actual (período t). Por ello aplicamos un enfoque de 2S (two-stage) para instrumentar el exceso de apreciación, como en RS (2011).




• 1st stage: regresión de la interacción entre exceso de apreciación y exportabilidad con la interacción entre los flujos de capitales instrumentados (y por ello se suponen exógenos al crecimiento) y exportabilidad.

– Usando esta regresión, obtener el término de “predicted” interacción de exceso de apreciación.

• 2nd stage: regresión del crecimiento del VA de manufactura con el “predicted” interacción de exceso de apreciación antes estimado.

– A diferencia de RS (como se ha mencionado) también incluimos las dos variables, el “predicted” exceso de apreciación y la de exportabilidad.




Variable dependiente es la tasa de crecimiento anual del VA en industria i en el país j. Instrumentando Exceso de Apreciación


(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Initial share -0.915 -1.326 -0.879 -1.064 -0.694 -0.718

(1.09) (1.043) (1.096) (1.254) (0.737) (1.558)

Predicted excess appreciation -1,164*** -1.122 132.0*** 2.792** -0.020 -3.417

(405.5) (1.118) (46.9) (1.415) (0.212) (3.108)

Exportability -0.214*** -0.291*** -0.120*** -0.260*** -0.183*** -0.191**

(0.0462) (0.0716) (0.0265) (0.0532) (0.0312) (0.081)

Predicted excess

appreciation*Exportability 1,138*** 5.153*** -4.298*** -7.380*** 0.188 25.90*

(363.2) (1.404) (1.621) (1.373) (0.318) (14.18)

Constant 0.486 0.324 0.604** -0.020 0.082 0.416**

(0.831) (0.28) (0.26) (0.15) (0.0953) (0.185)

Observations 4,995 4,995 4,995 4,630 2,649 4,099

R-squared 0.048 0.041 0.039 0.038 0.144 0.038

Source: Authors’ calculations.

Resultados: Exceso de apreciación (fin)



• Conclusiones similares a las anteriores. – Solamente para ayuda los resultados sugieren que el crecimiento

del VA en industrias exportables crece relativamente más lentamente que para otras industrias en los países que reciben más ayuda.

– A diferencia de la especificación previa, encontramos este resultado también para remesas.

• También, como en las regresiones que usaron influjos, se obtiene que “predicted” exceso de apreciación afecta en forma negativa y significativa el crecimiento del VA de la manufactura para el caso de la variable exportaciones.

• Y de nuevo, aún es el caso que exportabilidad es negativa y significativa, i.e., el VA de la manufactura exportable crece más lentamente que otros tipos de manufacturas.

Resultados: Políticas (TI)



Exports FDI Aid Remittances Portfolio Debt (1) (2) (3) (4) (5) (6)

Initial share -1.134 -1.686 -0.036 -1.183 -0.094 -0.815

(1.09) (1.057) (1.319) (1.26) (0.671) (1.612)

Inflow -0.727*** -0.906 20.46** -1.629** 1.496*** -1.389

(0.252) (0.894) (7.996) (0.739) (0.317) (0.923)

Exportability -0.660*** -1.104*** 0.212 -1.130*** -0.214** -0.616

(0.235) (0.33) (0.146) (0.287) (0.104) (0.387)

Inflow*Exportability 0.734*** 1.701*** -3.205*** 2.729*** 0.004 2.112**

(0.249) (0.464) (1.208) (0.563) (0.0629) (1.018)

Terms of trade -0.00393** -0.00497*** 0.001 -0.00490*** 0.001 0.000

(0.00162) (0.00175) (0.00154) (0.00183) (0.00133) (0.00271)

Terms of trade * Exportability 0.002 0.00447** -0.002 0.00551*** 0.001 0.002

(0.00147) (0.00176) (0.00117) (0.00183) (0.000859) (0.00228)

Constant 1.181*** 1.085*** 0.380* 0.983*** 0.172 0.621

(0.294) (0.314) (0.201) (0.234) (0.171) (0.467)

Underidentification test (Kleibergen-Paap

rk LM statistic) 75.147 50.468 73.446 242.755 72.753 106.617

Weak identification test (Cragg-Donald

Wald F statistic) 271.142 252.604 35.412 598.018 56.007 118.326

Observations 4,995 4,995 4,995 4,630 2,450 4,099


Results: China’s share in manufacturing imports




Initial share -0.815 -2.182* -0.267 -0.962 -0.053 -0.457

(1.412) (1.189) (1.606) (1.726) (0.691) (2.474)

Inflow -0.301 -2.888 31.65** -1.426 1.573*** -3.142

(0.373) (2.293) (12.71) (1.113) (0.4) (2.002)

Exportability -0.318** -1.312*** 0.013 -0.556*** -0.132*** -0.543*

(0.13) (0.431) (0.0397) (0.111) (0.0293) (0.284)

Inflow*Exportability 0.301 5.064*** -3.547** 2.848*** -0.530 3.548*

(0.374) (1.717) (1.475) (0.621) (0.642) (2.024)

Chintot -0.009 -0.009 -0.003 -0.003 0.001 -0.009

(0.00594) (0.0073) (0.00465) (0.00435) (0.00133) (0.00746)

Chintot*Inflow 0.001 0.027 -0.021 -0.012 0.012 0.0483*

(0.00112) (0.0209) (0.0538) (0.0118) (0.0121) (0.0288)

Constant 0.564** 1.109** 0.669*** 0.455*** 0.311*** 1.016*

(0.235) (0.476) (0.224) (0.102) (0.0972) (0.572)

Underidentification test (Kleibergen-Paap

rk LM statistic) 69.873 110.078 30.784 107.614 26.391 53.160


Wald F statistic) 152.826 179.345 16.446 215.629 25.223 25.797

Observations 4,340 4,340 4,340 4,014 2,216 3,517

Variable dependiente es la tasa de crecimiento del VA en industria i en el país j

Resultados: China - Índice de Amenaza Competitiva (IAC)



• Índice de Amenaza Competitiva (Jenkins 2008):

- xt

Hi es la participación del producto i en importaciones totales desde el país H por el Mercado de destino en el período t, para medir el grado de competencia enfrentada por el país H; y,

- ktCi es la participación de China en el total de importaciones del producto

i por el Mercado de destino en el período t, para medir la intensidad de la competencia desde China.

• Esto es, se mira a lo que pasó con las participaciones de Mercado de exportaciones de manufactura (importaciones por un socio comercial clave) en los 1990s y 2000s para los 10 países de LA bajo estudio.

𝐼𝐶𝑇 = ∑𝑥 𝐻𝑖𝑡 ∗ 𝑘 𝐶𝑖

𝑡

0

2

4

6

8

10

12

14

16

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

México

Bolivia

Panamá

Uruguay

Brasil

0

2

4

6

8

10

12

14

16

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Colombia

Ecuador

Peru

Chile

Argentina

Source: Author’s own estimation using COMTRADE data.

Fig. 4.- Índice de Amenaza Competitiva, 1991-2010

Resultados: China y el Índice de Amenaza Competitiva




Initial share 0.003 -2.713** 0.044 -1.163 -0.122 -0.679

(1.847) (1.204) (1.706) (1.76) (0.697) (2.497)

Inflow -0.415 -3.042 24.41*** -1.358* 1.894*** -1.836

(0.419) (2.239) (8.796) (0.753) (0.386) (1.275)

Exportability -0.289 -1.543*** 0.015 -0.565*** -0.129*** -0.458**

(0.187) (0.483) (0.0476) (0.113) (0.029) (0.223)

Inflow*Exportability 0.416 6.389*** -5.155** 2.567*** -0.835 2.445*

(0.42) (2.066) (2.137) (0.585) (0.602) (1.344)

ICT -82.510 53.22** 17.870 4.853 2.116 56.08*

(73.52) (22.13) (12.59) (10.18) (2.398) (31.68)

ICT*Inflow 3.619 -154.0* 8.556 162.300 56.660 -323.400

(3.319) (88) (66.73) (173.6) (49.58) (246.8)

Constant 0.596*** 0.997** 0.420*** 0.321*** 0.320*** 0.760**

(0.217) (0.387) (0.161) (0.115) (0.101) (0.37)

Underidentification test (Kleibergen-

Paap rk LM statistic) 22.116 93.591 98.643 224.397 40.099 67.618


Wald F statistic) 113.181 145.513 35.452 331.269 36.576 33.334

Observations 4,515 4,515 4,515 4,178 2,295 3,662

Conclusiones



• Usando una muestra de LA para las últimas dos décadas, estudiamos si los influjos de capital (exportaciones, remesas, IED, ayuda, portfolio y deuda) causan la Enfermedad Holandesa – i.e. un crecimiento menor en el VA de la manufactura exportable – con referencia al canal de exceso de apreciación.

• Tratamos a los influjos y el exceso de apreciación como endógenos, y usamos valores rezagados de esos flujos como instrumentos.

• Solamente para ayuda este instrumento fue “weak” y usamos a la variable “predicted” de ayuda estimada en un modelo gravitacional (“gravity”).

• Resultados sugieren que la Enfermedad Holandesa a través de un TCR sobrevaluado puede haberse dado en AL a través del influjo ayuda, y que el canal probable es exceso de apreciación (Bolivia?).

• Por otro lado, cuando estudiamos el rol de exceso de apreciación, e instrumentamos exceso de apreciación. De nuevo, ayuda, y ahora también remesas --> crecimiento más lento para manufactura exportable cuando más sobrevaluado el TCR (Bolivia, Ecuador?)

Conclusiones (fin)



• La manufactura exportable tiene en promedio –en todas las especificaciones – menor crecimiento que otro tipo de manufacturas.

-Explicaciones: (?) tema para investigaciones futuras.

-Otros temas de investigaciones futuras: el rol de China a través de competencia y la IED; y, características de exportabilidad y manufacturas exportables.

• Se exploró el rol de políticas, controlando por TI y tasas de interés --> Su inclusión no cambia conclusiones previas.

• En cuanto al rol de China, se documentó que una mayor participación de China en las importaciones de AL no amenaza el crecimiento de la manufactura, pero…

• …China puede potencialmente tener un rol negativa para la manufactura de AL a través de la competencia en terceros mercados durante episodios de influjos de IED.

• Advertencias: Los datos usados son de un panel desbalanceado que no cubre todos los períodos de influjos de capitales debido a la falta de datos de manufactura al nivel de industria para el período estudiado (1990-2010). Cuidado también se debe con el índice de amenaza competitiva calculado.

¡Gracias!


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Table A2.2- Unbalanced panel, periods and number of years

Country Periods of Value Added data

available

Number of years

Argentina 1993-2002 10

Bolivia 1995-2001 7

Brazil 1996-2010 15

Chile 1995-2008 14

Colombia 2000-2010 11

Ecuador 1995-2008 14

Mexico 1989, 1994-2010 17

Panama 1992-2001 10

Peru 1995-96; 2001-2010 12

Uruguay 1998-2005; 2007-2008 10

AVERAGE 12

MEDIAN 12 Source: UNIDO

Notes: Number of years for Mexico excludes year 1989. Data for Peru includes years 1995-1996, see gap in

year 1997. For Uruguay, there is a gap in year 2006.

Documents

¿Enfermedad Holandesa en Latin America ...conferencias.cepal.org/integracion_asiamerica... · • En países de AL se observa una tendencia a la apreciación del TCR, aparente a