Estado del arte

Existe bastante literatura sobre la relación entre el sector exportador y el crecimiento económico (^{Feenstra, 1990}; ^{Grossman y Helpman, 1990}; ^{Romer, 1990}). Así pues, se afirma que las exportaciones incrementan la productividad factorial por medio de las economías de escala y de otras externalidades, como transferencia de tecnología o de capacitación a trabajadores, lo cual aumenta la capacidad productiva de la economía (^{López Valenzuela et al., 2015}). Estos canales de transmisión fueron empíricamente probados, por lo que se encontró una relación significativa entre el crecimiento económico y un sector exportador robusto (^{Bhagwati, 1978}; ^{Feder, 1983}). La literatura ha detallado, sin embargo, que son los bienes de mayor valor agregado, esto es, con mayores niveles de requerimientos tecnológicos, los que fomentan el crecimiento económico. Actividades económicas intensivas en tecnología ofrecen mejores proyecciones de crecimiento porque tienden a ser altamente elásticas al ingreso, crean fácilmente nuevas demandas y la tasa de cambio tecnológica es más alta, lo que requiere altos niveles de inversión (^{Lall, 2000}). Este canal de transmisión ha sido profundizado al incluir la relación entre una canasta de exportación más compleja y una menor volatilidad de la tasa de cambio. Por ejemplo, canastas muy concentradas en la exportación de commodities hacen que el mercado cambiario esté sujeto a las volatilidades de los precios de estos bienes (^{Martínez Ortiz, 2011}), mientras que bienes de producción agrícola suelen ser inelásticos al ingreso, lo que ocasiona un deterioro de los términos de intercambio (^{Bértola y Ocampo, 2010}).

Respecto a los efectos de la tasa de cambio, la literatura económica ha señalado la conocida condición de Marshall-Lerner y la llamada enfermedad holandesa. La condición de Marshall-Lerner establece que una depreciación de la tasa de cambio conlleva una balanza comercial más superavitaria. Mientras que la enfermedad holandesa denota un fenómeno por el cual un boom en la exportación de un bien no convencional (normalmente minero-energético) provoca una revaluación considerable de la tasa de cambio, de modo que se desestimula y se afecta la producción de otros bienes exportables (^{Van Wijnbergen, 1984}). A lo anterior, autores como ^{Grancay et al. (2015)} añaden que, para las economías con un sector primario con alta participación en la canasta exportadora en tiempos de precios estables, centrar esfuerzos en la exportación de bienes sofisticados genera un mayor crecimiento económico en el futuro. Por estas apreciaciones, la discusión sobre qué tipo de bienes exporta un país es relevante. La cuestión de la complejidad de los bienes que componen la canasta exportadora ha sido abordada de diferentes formas, principalmente, por medio de la intensidad tecnológica asociada. ^{Lall (2000)} desarrolló una estrategia de clasificación de los productos de acuerdo con su nivel tecnológico que denota la intensidad de capital y la necesidad de mano de obra especializada. Se estipulan cinco grupos y diez subgrupos de productos, que se observan en la Tabla 1.

A manera general, es fácil observar que los productos industriales son más complejos y la complejidad se va incrementando al aumentar la intensidad en conocimiento. Medir la complejidad es, sin embargo, difícil, si se considera la diversidad de bienes y servicios existentes, así como las diferenciaciones por país entre bienes del mismo tipo. Por ello, autores como ^{Hausmann et al. (2007)} miden la intensidad de conocimiento requerido en la producción de las mercancías al observar qué países exportan ese bien y cuál es la participación de este en sus canastas exportadoras. En este sentido, desarrollaron los indicadores PRODY y EXPY, que reflejan el grado de complejidad que posee un bien exportado y la complejidad general de la canasta exportadora de una nación, respectivamente. A partir de esta metodología, entre los trabajos más destacados se encuentran ^{Saadi (2012)} con Export Sophistication and the Terms of Trade of the Developing and Emerging Countries,^{Nyarko (2013)} con Sustaining High Economic Growth in Sub-Saharan Africa: Knowledge and the Structure of the Economy, Grancay et al. con What You Export Matters: Does It Really?,^{Carbone et al. (2015)} con Italian Agri-food Exports in the International Arena,^{Monteiro Da Silva y Novaes Dias (2016)} con Evaluation of technological intensity of exports in the forestry sector y ^{Odilova (2018)} con Intelligence and export sophistication: A cross-country test. En lo que respecta al rol de las importaciones, algunos autores han señalado que el canal de transmisión principal entre la apertura comercial y el crecimiento de largo plazo son las importaciones de capital, en contraposición con la hipótesis previamente planteada, en la que se supone que el crecimiento es impulsado principalmente por las exportaciones. ^{Rodrik et al. (1995)} señalan que el crecimiento acelerado, observado en los países del este asiático, fue causado por el crecimiento de la inversión y que el auge exportador fue una consecuencia de ello. ^{Thangavelu y Rajaguru (2004)} encuentran que no hay efecto causal de las exportaciones sobre el crecimiento de la productividad laboral en Hong Kong, Indonesia, Japón, Taiwán y Tailandia, mientras que las importaciones sí mostraron efectos causales sobre el crecimiento de la productividad en India, Indonesia, Malasia, Filipinas, Singapur y Taiwán. Esto sugiere que no hay aumentos en la productividad guiados por las exportaciones, sino por las importaciones. ^{Herrerias y Orts (2013)} encuentran que las importaciones de bienes de capital fueron el factor determinante en el crecimiento de largo plazo de China. ^{Khalifa (2019)} afirma que, al analizar un conjunto de países semi-industrializados, se observa que la contribución de las exportaciones al crecimiento es implícitamente la de la importación de bienes intermedios y de capital. ^{Carrasco y Tovar-García (2020)}, haciendo uso de un panel de 19 países emergentes, encuentran que la relación entre crecimiento económico y la composición y diversificación de las exportaciones no es significativa, mientras que la importación de bienes de capital y de alta tecnología está positivamente asociada con el crecimiento económico. ^{Karabulut (2020)} examina la relación causal entre exportaciones e importaciones y termina por afirmar que las importaciones de bienes intermedios y de capital han sido el factor clave del desarrollo económico de Turquía. ^{Xie y Baek (2020)} encuentran que, contrario al conocimiento "convencional", la devaluación de la moneda nacional desalienta las exportaciones en los países de la asociación de naciones del sudeste asiático. ^{Patrick (2019)} encuentra el mismo fenómeno en los países africanos productores de petróleo.

Técnica estadística

Considerando la discusión anterior, este artículo le aporta al explotar las características del caso colombiano. En este, un choque exógeno sobre la tasa de cambio, particularmente una devaluación (provocada por la caída de los precios del petróleo), puede afectar negativamente la complejidad de las exportaciones por la disminución de importaciones y sus efectos sobre la productividad. El artículo busca dar cuenta de lo anteriormente descrito a través de tres metodologías:

Análisis descriptivo y la Matriz de Contabilidad Social

Para establecer la dependencia de las importaciones de bienes de capital y la producción y exportación de bienes de mayor complejidad, se hace uso de la Matriz de Contabilidad Social (Mes). La Mes es una tabla que contiene datos macro de aspectos estructurales de la economía, la distribución y la afluencia de recursos entre las diferentes instituciones, grupos y actividades económicas. Señala las relaciones intersectoriales y el flujo de ingresos y gastos (^{Fernández-Macho y González Casimiro, 2004}). La Mes se basa en el principio de doble partida: se registran las transacciones que tienen lugar entre los diferentes agentes económicos (empresas, hogares, gobierno, resto del mundo, factores de producción, etc.). Es una matriz en la cual las columnas representan los gastos de los agentes y las filas representan los ingresos, por lo que el dato representa los ingresos de i por los gastos de j (ver Figura 1).

Fuente: Tomado de ^{Fernández-Macho y González Casimiro (2004}, p. 138).

Figura 1 Representación de una Matriz de Contabilidad Social 

El DANE desarrolla una matriz de contabilidad social utilizando la clasificación CIIU cada cinco años, siendo la última aquella del año 2015. La frecuencia de esta matriz se debe a que la interrelación de los agentes a nivel macroeconómico no tiene grandes cambios en periodos más cortos, inercialmente los sistemas productivos tienen la misma composición de un año para otro.

Análisis función impulso-respuesta derivado de Modelo SVAR

Los modelos autorregresivos (AR) pueden denotarse, de manera general, como modelos en los que valores rezagados de la variable de interés son variables explicativas. De manera análoga, los modelos VAR (Vector Autorregresivo) caracterizan interacciones simultáneas y rezagadas entre un grupo de variables. A su vez, los modelos VAR son la forma reducida de un modelo estructural o SVAR, por sus siglas en inglés. Estos últimos son modelos de ecuaciones simultáneas en los cuales las variables dependientes son funciones entre sí, es decir, se determinan contemporáneamente de forma conjunta. Obsérvese el siguiente conjunto de ecuaciones simultáneas, para las que, por facilidad (pero sin pérdida de generalidad), se consideró un solo rezago de las variables:

Al reescribir estas ecuaciones de manera matricial, se puede definir el modelo en su forma estructural o SVAR (1) y en su forma reducida o VAR (3):

El modelo VAR, si bien puede ser fácilmente calculado y tener utilidad predictiva, no resulta adecuado para realizar inferencia. Los parámetros individuales de regresión del modelo VAR no especifican correctamente las relaciones entre las variables y, por ello, poca utilidad tiene su interpretación. Esto puede corregirse a través del modelo SVAR, no obstante, lo anterior implica identificar la matriz A- ¹ , la inversa de la matriz de relaciones contemporáneas, lo que normalmente solo es posible acudiendo a la teoría económica. Por otro lado, la función impulso-respuesta parte de considerar la representación de Wold de un modelo VAR(P), que indica que todo modelo autorregresivo puede ser representado a través de un modelo de medias móviles (MA).

Si se consideran las ecuaciones (2) y (3), se tiene que u _t = A- ¹ε _t , por tanto, se puede deducir el modelo estructural de meda móvil (SMA):

en el cual las matrices Ө dan las respuestas de Y ante impulsos en ε_t (innovaciones estructurales). Siguiendo la terminología de ^{Lütkepohl (2005}), en este documento se utiliza el modelo A para estimar la matriz A ¹ . Se elige llevar a cabo una descomposición de la matriz Σ u = E [u _t u _t ^T ] = A ^-1Σ ε A ^-T .donde Σ ε es una matriz diagonal de elementos positivos y A- ¹ es una matriz triangular inferior de diagonal unitaria. Este tipo de descomposición es sensible al orden las variables, es decir, es importante saber qué variable es y_1t, y _2t , y_3t, etc. Se acude entonces al orden causal de Wold, por el cual las variables se organizan de la más a la menos exógena. A lo largo del artículo se señalará por qué, al considerar la teoría económica, el procedimiento previamente ilustrado resulta adecuado para determinar A- ¹ . Varios trabajos recientes sobre comercio internacional han hecho uso de esta técnica de análisis de datos. Entre los más destacados se encuentran Ju-mono et al. (2021) con The Dynamics of Economic Growth in Underdeveloped Regions: A Case Study in Indonesia,^{Lebari y Didi (2021)} con Markov-Switching Vector Autoregressive Modelling (Intercept Adjusted) Application to International Trade and Macroeconomic Stability in Nigeria,^{Jurácek (2021)} con German Exports: Impact on the Selected EU Countries,^{Saka (2021)} con Oil Price Behaviour, Exchange Rate Movement and the coviD-19 Pandemic In Nigeria: Analysis of the First Three Quarters of 2020,^{Raghavan et al. (2021)} con Trade Shocks and Resiliency y ^{Rodríguez Benavides y López Herrera (2019)} con Efectos de la incertidumbre de los precios del petróleo en el crecimiento económico de México.

Indicadores de complejidad PRODY y EXPY

Como una aproximación para medir una desmejora en la complejidad de la canasta exportadora colombiana, se calculan los indicadores PRODY y EXPY siguiendo la metodología desarrollada por ^{Hausmann et al. (2007)}.

El PRODY es un indicador que adjudica a cada bien comercializado en el mercado internacional un valor que permite asociarlo con cierto nivel de complejidad. Este valor se obtiene a través de una ponderación del producto interno bruto (PIB) per cápita de los países que exportan el bien, es decir, asocia un nivel de ingreso a un producto. Lo anterior, bajo la consideración de que los países más ricos exportan bienes de mayor complejidad. Matemáticamente se expresa:

Se denotan con j los países y con k los bienes X_j, representa el total de exportaciones del país j, mientras que X _jk las exportaciones del país j del bien k. Y _j representa el nivel de ingreso del país j. Los ponderadores de Y _j corresponden de alguna forma a la ventaja comparativa revelada de cada país en el producto k (Ocampo y ^{Martínez Ortiz, 2011}). Así las cosas, productos con valores altos de PRODY se consideran complejos, pues son los que tienen un mayor peso en la canasta exportadora de los países de alto ingreso.

El EXPY es un indicador que refleja el grado de tecnificación o complejidad de la canasta exportadora de una nación. Este índice se obtiene ponderando los valores PRODY, de acuerdo con la participación de cada bien en la canasta exportadora del país. Por lo tanto, altos valores de EXPY reflejan que un país exporta bienes típicos de países de altos ingresos, lo que se puede asociar con una alta complejidad de su canasta exportadora.

Estos indicadores son útiles para realizar comparaciones entre los países y los productos para un momento determinado de medición. No obstante, por sí solos presentan dificultades para comparar el nivel de complejidad de un país o de un producto con respecto a sí mismo en momentos diferentes del tiempo. Lo anterior sucede porque la variable ingreso, que es el PIB per cápita, crece de forma inercial para la mayoría de los países cada año e influencia positivamente los valores EXPY y PRODY, aún si las ponderaciones se mantienen constantes. Incluso, si para controlar las volatilidades en la tasa de cambio y el efecto inflacionario sobre la medición del PIB se utilizara la metodología de medición de paridad de poder adquisitivo y precios constantes, el crecimiento real de las economías influenciaría positivamente el valor de los indicadores. De esta manera, si los valores del indicador EXPY y PRODY son sistemáticamente más altos en el último periodo observado con respecto al inicial, los cambios de un año a otro están sesgados hacia arriba, a ser positivos. Por tanto, una desmejora en términos absolutos en el valor EXPY de algún país o PRODY de algún producto puede ser un indicio de una desmejora significativa en el nivel de complejidad asociado, lo que resultaría de interés para este estudio. En este artículo, sin embargo, para permitir un nivel de comparación mayor, se procede también a normalizar los valores EXPY de todos los países para cada año y, luego, a observar el cambio relativo en la posición de cada país con respecto a los demás para determinar, así, si hubo una desmejora o no.

Datos

Para un adecuado análisis de la composición estructural del sector exportador y su relación con las importaciones, es importante contar con un sistema integrado de datos que pueda clasificar actividades, bienes y servicios, así como las interacciones entre ellos. Por tanto, se utilizó la información que el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) de Colombia ofrece en materia de sector externo.

Así las cosas, se utilizan las clasificaciones CUO-DE (Clasificación según Uso o Destino Económico), CIIU (Clasificación Industrial Internacional Uniforme) y SA 2012 (Sistema Armonizado 2012). Estas tres clasificaciones están definidas a nivel internacional para brindar comparabilidad de los datos. CUODE distingue el uso de los bienes o servicios, ya sea para formación bruta de capital, consumo intermedio o final. El SA 2012 agrupa los productos de acuerdo con sus similitudes y formas de producción, mientras que CIIU agrupa actividades económicas conexas.

Particularmente, la clasificación SA 2012 determina un código para cada producto que fue sujeto de importación o exportación, este código lo agrupa con otros productos de igual naturaleza. Los códigos se componen de seis dígitos, los primeros dos dígitos clasifican el producto dentro de unas categorías generales, los siguientes se clasifican dentro de categorías más específicas. La Tabla 2 ilustra los grandes grupos de actividades a los que pertenece un bien o servicio específico a partir de las dos primeras cifras.

Para el análisis de la Mes y el cálculo de los indicadores PRODY y EXPY se hizo uso de estos sistemas de clasificación. Para la función impulso-respuesta, se tomaron, del Banco de la República de Colombia, los datos de TRM promedio, exportaciones e importaciones industriales en millones de dólares FOB, como las variables que componen el modelo SVAR. La periodicidad es mensual, desde enero de 2001 hasta diciembre de 2018.

Análisis de la composición del aparato productivo industrial

A lo largo de su historia, Colombia ha sido principalmente un país primario exportador. Más de la mitad de las exportaciones se han concentrado en bienes de origen extractivo, seguidos de bienes agrícolas de muy baja complejidad. La participación de bienes manufacturados ha decaído en los últimos años y la complejidad de los productos industriales exportados nunca ha sido de consideración. Como puede observase en la Gráfica 1, en el año 2013, el 85% de las exportaciones colombianas eran de carácter primario, el 68% de estas provenían de bienes minero-energéticos. Después del boom de los precios de los commodities que había tenido lugar en la primera década del siglo XX, la estructura de la canasta exportadora colombiana ha estado significativamente concentrada en pocos bienes.

Fuente: Elaboración propia con datos del ^{DANE (2020)}.

Gráfica 1 Composición de las exportaciones colombianas, 2013 

En contraposición, del total de 59.381 millones de dólares de importaciones del 2013, 45.614 millones eran productos manufacturados, es decir, el 76% de toda la canasta importadora según datos del ^{DANE (2020)}. En la Gráfica 2 puede observarse que, al hacer un análisis de las importaciones utilizando la clasificación CUODE, tan solo el 22,1% de los productos importados eran bienes de consumo final. El grueso de las importaciones colombianas eran productos de consumo intermedio y bienes de capital, productos que hacen parte del aparato productivo colombiano y contribuyen a la generación de riqueza del país.

Fuente: Elaboración propia con datos del ^{DANE (2020)}.

Gráfica 2 Composición de las importaciones colombianas, 2013 

En lo que respecta a la tasa de cambio, ha sido reiteradamente señalado que es característico de los productos primarios, particularmente de aquellos de origen extractivo, poseer demandas inelásticas al precio (^{Bértola y Ocampo, 2010}). Los cambios de oferta se ven reflejados, principalmente, en cambios en los precios y, en menor medida, en las cantidades, de manera que estos mercados son significativamente más volátiles. Una gran cantidad de literatura ha estudiado los efectos de la volatilidad en la tasa de cambio real sobre la inversión y el comercio y su efecto en el crecimiento. En general, se encuentra que la relación es negativa. Autores como ^{Sauer y Bohara (2002)} han encontrado evidencia de esto para diferentes países, especialmente, en América Latina y África. Particularmente en Colombia, la tasa de cambio ha mostrado una gran dependencia del precio del petróleo, así como de otros productos de origen extractivo. En septiembre de 2014, cuando el precio del petróleo cayó drásticamente, el peso colombiano empezó a devaluarse contiguamente. Como puede observarse en la Gráfica 3, la correlación entre ambas variables es ostensible.

Fuente: Elaboración propia con datos del ^{Banco de la República (s. f.)} y ^{Reuters (s. f.)}.

Gráfica 3 Precio del petróleo y tasa representativa del mercado, TRM (2013-2018) 

Es de enfatizar, tal y como se muestra en la Gráfica 3, que la tasa de cambio pasó de un promedio de 1.857 COP en julio de 2014 a 3.354 COP en febrero del 2016, de modo que el peso colombiano sufrió una devaluación de alrededor del 80% entre estos periodos. En general, el 2016 fue el año en el que los efectos de la caída del precio del petróleo tuvieron más impacto sobre la economía colombiana. La caída en la entrada de divisas, producto de las exportaciones, fue significativa. El valor de las exportaciones colombianas de 2013 a 2016 fue de 58.826 a 31.768 millones de dólares, una reducción del 45%. En la Gráfica 4 puede verse que prácticamente toda la reducción fue por la caída del precio de los commodities; en 2013, el valor de las exportaciones del país por combustibles y productos minerales era de alrededor de 39.278 millones de dólares, mientras que, en el 2016, las mismas equivalían tan solo a 14.749 millones de dólares.

Fuente: Elaboración propia con datos del ^{DANE (2020)}.

Gráfica 4 Valor y composición de las exportaciones, (2006-2018) 

La disminución de la entrada de divisas no solo sucedió a través de la cuenta corriente, sino también a través de la cuenta de capital. La inversión extranjera directa total cayó de 16.210 a 13.848 millones de dólares entre 2013 y 2016. No obstante, es importante señalar que en 2016 tuvo lugar la venta de una empresa pública (Isagen) por un valor cercano a los 2.000 millones de dólares. Por tanto, de no haber tenido lugar este hecho, los flujos de inversión extranjera usuales hubieran sido significativamente menores para ese año.

Esta caída repentina en los influjos de divisas se ajustó vía inversión. Como puede notarse en la Gráfica 5, después del tercer trimestre de 2014, la formación bruta de capital presentó una caída palpable, siendo mucho más pronunciada la formación de capital relacionada con maquinaria y equipos.

Fuente: Elaboración propia con datos del ^{DANE (2020)}.

Gráfica 5 Formación bruta de capital, (2011-2018) 

Al hacer uso de la matriz de contabilidad social calculada por el DANE, se observa que, del porcentaje de mercancías utilizadas como consumo intermedio, tan solo el 14% proviene de importación y, de aquellas utilizadas para formación bruta de capital, solo el 18% proviene del exterior. No obstante, esta proporción es desigual entre actividades económicas. Como puede observarse en la Tabla 3, al analizar la composición del origen de la oferta de mercancías para consumo intermedio y formación bruta de capital según CIIU, las mercancías de origen importado tienen una mayor participación a medida que la actividad económica implica mayor conocimiento tecnológico.

A medida que la actividad económica implica un mayor grado de complejidad, mayor es la dependencia de Colombia en la importación de mercancías para la producción de bienes y servicios. Esta profunda integración que revela la Matriz de Contabilidad Social sobre la integración de los sistemas productivos y las importaciones colombianas permite deducir fácilmente lo vulnerable que es el país a cambios pronunciados de la tasa de cambio. Por ejemplo, la Gráfica 6 muestra que la producción interna bruta de Colombia en los bienes con más alta dependencia de productos importados -código CIIU C050-056- cayó considerablemente después de la caída de los precios de los hidrocarburos.

Fuente: Elaboración propia con datos del ^{DANE (2020)}.

Gráfica 6 Producción interna bruta de Colombia en bienes manufacturados (CIIU C05), (2010-2018) 

Este hecho puede contrastarse claramente con la variación que sufrieron las importaciones en el periodo 2013-2018, durante el cual las importaciones de maquinaria, productos eléctricos y de transporte cayeron significativamente más que otros productos de importación. Para denotar lo anterior, en la Gráfica 7 puede observarse cuál ha sido la variación de las importaciones colombianas por tipo de producto. Para esto, se ubica en el eje horizontal la clasificación del Sistema Armonizado (SA) a dos dígitos de menor a mayor. Los códigos quedan agrupados por las clasificaciones previamente expuestas en la Tabla 2, de manera que así se puede advertir la variación entre estos dos años por naturaleza del producto.

Fuente: Elaboración propia con datos de ^{UN-Comtrade (2020)}.

Gráfica 7 Variación de las importaciones de Colombia por producto según la clasificación SA, (2013-2017) 

Como sería de esperar, el volumen de importaciones de todos los bienes sufrió disminuciones o apenas ligeros aumentos. No obstante, puede observarse una caída severa y desigual en: (i) productos minerales (SA: 25-27), debido a la entrada en operación de la planta Reficar en 2015, que disminuyó las importaciones colombianas de petróleo refinado; (ii) maquinaria/productos electrónicos (SA: 84-85) y (iii) productos de transporte (SA: 86-89).

La caída en la importación de máquinas, productos eléctricos y de transporte tuvo efectos negativos sobre la formación bruta de capital, como ya fue previamente expuesto. Un país exportador generalmente también importa bastante, no solo productos finales, sino también intermedios. Es fácil intuir que una variación tan fuerte de la tasa de cambio tiene efectos negativos sobre la importación de bienes de capital y de consumo intermedio, lo que a su vez tiene un efecto nocivo sobre la producción de bienes de mayor complejidad que podrían ser objeto de exportación. De esta manera, en la Gráfica 8 se hace el mismo ejercicio de la gráfica anterior, pero esta vez para las exportaciones y omitiendo la clasificación SA: 27 (hidrocarburos), dado que su variación es muy grande y no permitiría observar claramente los demás productos. Siguiendo la clasificación de ^{Lall (2000)} sobre la complejidad de los productos que son sujeto de exportación, se puede observar en la Gráfica 8 que Colombia presentó caídas en el volumen de exportación de los bienes de mayor complejidad y es notable el aumento de las exportaciones de los productos agrícolas (SA: 06-15).

Fuente: Elaboración propia con datos de ^{UN-Comtrade (2020)}.

Gráfica 8 Variación de las exportaciones de Colombia por producto según la clasificación SA, (2013-2017) 

La depreciación de la tasa de cambio no siempre implica mayores incentivos para exportar, la conocida condición de Marshall-Lerner supone que las exportaciones y las importaciones son dos fenómenos económicos autónomos. Es precisamente en aquellos sectores menos intensivos en capital y en los que las importaciones tienen menor incidencia en los procesos de producción en los cuales el incentivo de una tasa de cambio devaluada muestra un mayor impacto.

Con el choque externo, Colombia vio afectada sus tasas de inversión, de producción, de crecimiento y, como se relaciona ahora, la complejidad de su canasta exportadora. Para la producción de bienes que requieren mayor complejidad, Colombia es dependiente del acceso a bienes intermedios en el mercado mundial.

Efecto de un choque en la tasa de cambio sobre las exportaciones industriales: función impulso-respuesta, modelo svar

En esta sección se busca determinar cuál es el efecto de un choque sobre la tasa de cambio en las exportaciones industriales. Se parte de considerar lo expuesto en la sección anterior: un choque sobre la tasa de cambio afecta las importaciones de bienes intermedios y de capital para la industria, lo que a su vez tendrá un efecto negativo sobre la producción futura de bienes industriales exportables. De aquí se deduce el orden de exogeneidad (ordenamiento causal de Wold) para estimar el modelo estructural.

Se tomaron del ^{Banco de la República de Colombia (s. f.)} los datos de TRM promedio, exportaciones e importaciones industriales en millones de dólares FOB como las variables que componen el modelo SVAR. La periodicidad es mensual, desde enero de 2001 hasta diciembre de 2018. Las series de importaciones y exportaciones fueron estacionalizadas a través del paquete seasonal de r, que replica el software de ajuste de la oficina de censo de EE. UU.

A través de la prueba Dickey-Fuller, se determinó que no se podía rechazar la hipótesis nula de raíz unitaria, por lo cual se procedió a log-diferenciar las tres variables. Haciendo uso del criterio de información de Akaike (AIC), el criterio de información de Hannan y Quinn (HQ), el criterio de información bayesiana de Schwarz (SC) y el error de predicción final (FPE), se determinó que se calcularía un modelo VAR de cinco rezagos. Finalmente, luego de examinar las raíces del polinomio característico, se determinó que el modelo cumple la condición de estabilidad (ver los anexos para el resultado de estas pruebas).

Al definir el modelo YAR (9) y SYAR (10) estimado es:

Con ε_t ~(0,Σε)

Al hacer uso de la prueba de causalidad de Granger (ver la Tabla 4), se puede considerar que la TRM es variable causal predictiva de las importaciones para la industria y estas, a su vez, son variable causal predictiva de las exportaciones industriales. La prueba excluye cualquier otra dirección de causalidad entre las variables.

Para establecer la matriz de relaciones contemporáneas y pasar, así, del modelo YAR al YAR estructural, el orden de exogeneidad considerado es: TRM, importaciones y exportaciones industriales (de la más exógena a la más endógena). Adicionalmente, se hace el supuesto de que la tasa de cambio tiene efectos contemporáneos sobre las importaciones y exportaciones industriales y, de esta manera, se establecen las 3 restricciones faltantes. El anterior supuesto parte de la consideración de que en un mes, una devaluación de la TRM alcanza a impactar las decisiones de compra y venta de mercancías al exterior. Con la matriz identificada, se tienen la función de impulso-respuesta ante choques estructurales en la tasa de cambio.

Fuente: Elaboración propia.

Gráfica 9 SVAR impulso-respuesta de un choque exógeno en la TRM sobre exportaciones de bienes industriales 

Como puede observarse en la Gráfica 9, un choque positivo (devaluación) de una desviación estándar sobre la TRM reduce las exportaciones industriales a partir del sexto mes y llega a su punto más bajo a los doce meses. Las exportaciones industriales desmejoran entre un 1% y un 5%, y no recuperan su nivel inicial.

Medir la complejidad: indicadores PRÜDY - EXPY

Si bien la desmejora de las exportaciones industriales da cuenta de los efectos de un choque en la tasa de cambio sobre la complejidad de toda la canasta exportadora, y al considerar la infinidad de productos existentes y una posible heterogeneidad en los efectos que tuvo la devaluación sobre los cambios en el volumen transado de cada producto, la aproximación de la sección anterior podría no ser suficiente para precisar si hubo una disminución de la intensidad tecnológica agregada asociada a la canasta exportadora.

En esta sección se calculan los indicadores PRODY y EXPY desarrollados por ^{Hausmann et al. (2007)} para determinar si hubo una desmejora en la complejidad de la canasta exportadora colombiana. Los datos utilizados proceden de la base de estadísticas de Comercio Internacional de las Naciones Unidas (Comtrade). Para llevar a cabo la clasificación de los bienes, se utilizó la nomenclatura del Sistema Armonizado 2012 a seis dígitos, procurando el mayor nivel de especificidad posible. Los años observados fueron 2013 y 2017, este último por ser el año con datos más recientes en el momento de la medición. Para el PIB per cápita se utilizaron datos tomados del Fondo Monetario Internacional (2020) con la metodología de medición de paridad de poder adquisitivo a precios constantes de 2011.

A manera descriptiva de los resultados encontrados, se exponen los productos con valor PRODY más extremos de un total de 5.204 productos clasificados en Comtrade:

Es fácil identificar que los productos con menor PRODY son, en efecto, productos de baja sofisticación, mientras que, por el contrario, los de mayor PRODY son considerablemente más complejos. Si bien puede considerarse la existencia de bienes de mayor sofisticación que los presentados acá, es importante aclarar que en el cálculo del PRODY la participación de los productos en el total de las canastas exportadoras es relevante. Por su parte, en la Tabla 6 se presentan los cinco países con menores y mayores valores de EXPY.

El cálculo del EXPY refleja que, en los dos periodos calculados, los países que conforman ambos grupos se mantienen constantes, con la excepción de Pakistán, que aparece en 2013 pero no en 2017, ya que es remplazado por Cabo Verde. De acuerdo con lo anterior, entre los países más pequeños, tres de ellos presentan caídas en sus niveles EXPY; para el caso de los países más grandes, solo uno de ellos desmejoró, el cual es, a saber, un país con una participación importante del petróleo dentro de su canasta exportadora.

Exportaciones e importaciones de Colombia en el periodo analizado

Siguiendo a ^{Hausmann y Klinger (2008)} y Ocampo y ^{Martínez Ortiz (2011)}, se procede a hacer una descomposición más detallada de la canasta exportadora colombiana para ambos periodos. En la Tabla 7 y la Tabla 8 se ubican los diez primeros productos de exportación (a cuatro dígitos), de acuerdo con su participación, su PRODY asociado (que se señala con * si este está por encima del valor promedio del indicador) y su aporte al valor EXPY de Colombia.

Mientras que para el año 2013, seis de los diez productos mencionados tenían un valor PRODY asociado superior al promedio, para el año 2017, solo cuatro se hallaban por encima del mismo. Adicionalmente, la participación de productos con un considerable nivel de sofisticación, como motores y medicamentos, se redujo, a pesar de que la reducción del petróleo fue notoria y por ello se hubiera esperado que los demás productos mejoraran, al menos, en participación. Los productos que aumentaron su presencia son de dos tipos: minerales (carbón y coque) y agrícolas (café, bananas y flores).

Por otro lado, al analizar el EXPY entre los países de Sudamérica y México (ver Tabla 9), específicamente Colombia, tenía el segundo EXPY más alto de la región en el año 2013, no obstante, tuvo una desmejora relativamente considerable en el año 2017. Es importante destacar que los tres países con las mayores desmejoras, Colombia entre ellos, son países que para el 2013 tenían una participación considerable del petróleo u otros productos minero-energéticos dentro de su canasta exportadora.

Como se señaló en la sección 3, cuando un país tiene un porcentaje considerable de su canasta exportadora concentrada en bienes primarios, la inelasticidad de la demanda y la oferta al precio hacen que los choques de oferta y demanda se vean reflejados, principalmente, en cambios abruptos en el precio y, por consiguiente, en la tasa de cambio. A razón de lo anterior, las importaciones también pueden mostrar fluctuaciones ostensibles y si estas están incorporadas en el aparato productivo exportador, muy posiblemente terminen por afectar las exportaciones.

Considerando lo anteriormente expuesto y como ejercicio complementario, se analizan los cambios en el EXPY para todos los países estudiados en los que el petróleo tiene una participación considerable dentro de su canasta exportadora. Para medir la participación del petróleo, se mide el peso de los productos clasificados dentro de los códigos 2709 (crudo) y 2710 (petróleo procesado). Al igual que en la tabla anterior, se normalizan los valores EXPY para cada año, con el objetivo de advertir si hubo una mejora o desmejora relativa para cada país.

De los datos presentados en la Tabla 10, se deben señalar dos cuestiones. Primero, en todos los países en los que el petróleo presentaba una participación mayor al 40% en la canasta exportadora en 2013 se observaron caídas en su posición relativa, entre ellos, Colombia. Segundo, prácticamente la totalidad de los países enlistados disminuyeron la participación del petróleo en el valor de su canasta exportadora. Lo anterior tiene un efecto importante en el cálculo del ponderador del PRÜDY. Si la participación del petróleo en todas las canastas cae, el PRODY puede aumentar o disminuir dependiendo de en qué países cae más. En la ecuación (12) se denota lo anteriormente expuesto.

Dado que el petróleo puede ejercer distorsiones importantes que eclipsen los cambios en la complejidad de los países, distorsiones producto de los cambios en los demás bienes de la canasta exportadora, se procede a estimar de nuevo el valor de los indicadores PRODY y EXPY obviando este tipo de bienes (los que se encuentren en las clasificaciones HS4: 2709 Crudo - 2710 Procesado) de los cálculos originales, es decir, se asume que no son transados en el mercado internacional. En la Tabla 11 se observan los resultados.

Una vez controlado el efecto que genera la presencia del petróleo, se puede evidenciar que para la mayoría de los países que tenían altas concentraciones de este producto hubo una desmejora relativa de su valor EXPY, es decir, del nivel de complejidad de su canasta exportadora.