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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[MATRICES INSUMO-PRODUCTO Y ANÁLISIS DE MULTIPLICADORES: UNA APLICACIÓN PARA COLOMBIA]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[INPUT-OUTPUT MATRICES AND MULTIPLIER ANALYSIS: AN APPLICATION FOR COLOMBIA]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Input-output analysis is widely used in different scenarios, because it is easy to implement and interpret. Nevertheless, it is important to note that input-output coefficients should be built with caution, especially in the case of secondary production, as this may imply negative coefficients. To overcome this problem the coefficients were constructed indirectly, applying this methodology using data from the 2007 national accounts, base 2000. Using these new coefficients, we performed a traditional multiplier analysis to obtain the key sectors of the economy. This analysis is sensitive to the level of disaggregation used.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font face="verdana" size="2">      <p align="center"><font size="4"><b>MATRICES INSUMO-PRODUCTO Y AN&Aacute;LISIS DE MULTIPLICADORES: UNA APLICACI&Oacute;N PARA COLOMBIA</b></font></p>     <p align="center"><font size="3"><b>INPUT-OUTPUT MATRICES AND MULTIPLIER ANALYSIS: AN APPLICATION FOR COLOMBIA</b></font></p>     <p align="center"><i>Gustavo Hern&aacute;ndez</i><sup>*</sup></p>      <p><sup>*</sup> M.A. en Econom&iacute;a, Colorado University, Denver. Subdirector de Estudios Sectoriales y Regulaci&oacute;n de la Direcci&oacute;n de Estudios Econ&oacute;micos del DNP, Bogot&aacute;, Colombia, &#91;<a href="mailto:ghernandez@dnp.gov.co">ghernandez@dnp.gov.co</a>&#93;.</p>      <p>Agradezco los comentarios de Manuel Ram&iacute;rez, Gabriel Piraquive y N&eacute;stor Gonz&aacute;lez. Los comentarios y errores son demi responsabilidad y no comprometen al DNP.</p>     <p>Fecha de recepci&oacute;n: 31 de mayo de 2011, Fecha de modificaci&oacute;n: 28 de septiembre de 2011, Fecha de aceptaci&oacute;n: 26 de febrero de 2012.</p>  <HR>      <p><font size="3"><b>RESUMEN</b></font></p>      <p>El an&aacute;lisis insumo-producto es ampliamente usado en distintos escenarios, ya que es de f&aacute;cil implementaci&oacute;n e interpretaci&oacute;n. Sin embargo, es importante tomar en cuenta que los coeficientes de la matriz insumo-producto se deben construir con precauci&oacute;n, sobre todo en el caso de que exista producci&oacute;n secundaria en los sectores, ya que esto puede implicar coeficientes negativos. Para sortear este problema se construyeron los coeficientes en forma indirecta, con datos de las cuentas nacionales del a&ntilde;o 2007, base 2000. A partir de estos nuevos coeficientes se hace un an&aacute;lisis tradicional de multiplicadores y se obtienen los sectores claves de la econom&iacute;a. Los resultados son sensibles al nivel de desagregaci&oacute;n que se utilice.</p>     <p>&#91;<b>Palabras clave</b>: matrices insumo-producto, multiplicadores, relaciones intersectoriales; JEL: C67, C81, D57&#93;</p>  <hr>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="3"><b>ABSTRACT</b></font></p>      <p>Input-output analysis is widely used in different scenarios, because it is easy to implement and interpret. Nevertheless, it is important to note that input-output coefficients should be built with caution, especially in the case of secondary production, as this may imply negative coefficients. To overcome this problem the coefficients were constructed indirectly, applying this methodology using data from the 2007 national accounts, base 2000. Using these new coefficients, we performed a traditional multiplier analysis to obtain the key sectors of the economy. This analysis is sensitive to the level of disaggregation used.</p>     <p>&#91;<b>Keywords</b>: Input-output, multipliers, linkages; JEL: C67, C81, D57&#93;</p>  <hr>       <p>El modelo insumo-producto supone que los insumos para elaborar un producto se relacionan conforme a una funci&oacute;n de costos lineal, la cual depende de los coeficientes insumo-producto y de los precios de los insumos. Este modelo se puede utilizar para estudiar la composici&oacute;n del valor agregado de los productos, hacer an&aacute;lisis de precios, calcular requerimientos de importaciones y responderpreguntas como: &iquest;cu&aacute;l es la intensidad de uso de los factores requeridos para la producci&oacute;n en los distintos sectores?, &iquest;c&oacute;mo se afecta la participaci&oacute;n de los salarios o las ganancias en el producto a medida que este crece?, &iquest;cu&aacute;les son los requerimientos de importaciones para mantener o elevar el producto? y &iquest;c&oacute;mo cambian los precios de las mercanc&iacute;as cuando aumentan los salarios o las ganancias?Tal como se plante&oacute; el modelo insumo-producto en Leontief(1986), el modelo es sim&eacute;trico<sup><a name="nu1"></a><a href="#num1">1</a></sup>. Una matriz es sim&eacute;trica, en el sentido de Leontief, cuando en sus filas y en sus columnas se utilizan las mismas unidades; por la manera de construir las cuentas nacionales,que distinguen entre ramas<sup><a name="nu2"></a><a href="#num2">2</a></sup> y productos<sup><a name="nu3"></a><a href="#num3">3</a></sup>, esta simetr&iacute;a no se puede alcanzar emp&iacute;ricamente<sup><a name="nu4"></a><a href="#num4">4</a></sup>. Lo cual tiene una implicaci&oacute;n importante: la posible aparici&oacute;n de coeficientes t&eacute;cnicos negativos. Para salvar esteproblema existen dos opciones: abandonar el supuesto original de Leontief (de Mesnard, 2004) o hacer ajustes para resolverlo cuando aparece (Miller y Blair, 2009, cap. 5; Raa, 2005, cap. 4).</p>      <p>En este trabajo se sigue la segunda opci&oacute;n, usando la metodolog&iacute;a propuesta por Raa, que consiste en transformar la matriz insumo-producto para que no aparezcan coeficientes t&eacute;cnicos negativos.Adem&aacute;s, se hace un an&aacute;lisis de multiplicadores usando los coeficientesinsumo-producto calculados para observar las relaciones intersectoriales de la econom&iacute;a colombiana en el a&ntilde;o 2007, con el m&eacute;todo de encadenamientos y multiplicadores de los sectores obtenidos de la matriz insumo-producto (MIP). En el ejercicio se usan las matrices de oferta y utilizaci&oacute;n del DANE, con base en la nueva metodolog&iacute;a de cuentas nacionales de 2000. </p>      <p>En la primera secci&oacute;n se muestra c&oacute;mo se construye la matriz insumo-producto y se presenta el modelo de Leontief. En la segunda secci&oacute;n se describe la construcci&oacute;n de los coeficientes insumo-producto, luego se hace el an&aacute;lisis de los encadenamientos y multiplicadores, y finalmente se presentan las conclusiones. </p>      <p><font size="3"><B>MATRIZ INSUMO-PRODUCTO</b></font></p>      <p>Una matriz insumo-producto presenta en forma matricial el equilibriosectorial entre la oferta y la utilizaci&oacute;n de los bienes y servicios de una econom&iacute;a, Es una descripci&oacute;n sint&eacute;tica de la econom&iacute;a de un pa&iacute;s o regi&oacute;n. Dados algunos supuestos tecnol&oacute;gicos, permite analizar y cuantificar los niveles de producci&oacute;n sectorial que satisfacen determinados niveles de consumo e inversi&oacute;n y, as&iacute;, proyectar las necesidades de producci&oacute;n dado un incremento de la demanda.</p>      <p>La matriz insumo-producto est&aacute; compuesta por tres matrices(<a href="#c1">cuadro 1</a>): la primera, de demanda intermedia, muestra los flujos de compras (columna) y ventas (filas) entre sectores, y resume la actividadintermedia de la econom&iacute;a; la segunda, de valor agregado, muestra lospagos sectoriales al capital (contabilizado como excedente bruto de explotaci&oacute;n) y al trabajo (remuneraci&oacute;n a asalariados) para transformarlos insumos en productos<sup><a name="nu5"></a><a href="#num5">5</a></sup>, y los otros impuestos menos los subsidios a la producci&oacute;n; la tercera, de demanda final, muestra las transaccionespara el uso sectorial de los productos elaborados, es decir, el consumo de los hogares, el consumo p&uacute;blico, la inversi&oacute;n (formaci&oacute;n bruta de capital fijo) y la variaci&oacute;n de existencias<sup><a name="nu6"></a><a href="#num6">6</a></sup>. </p>     <p align="center"><a name="c1"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09c1.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El <a href="#c2">cuadro 2</a> presenta en forma desagregada la informaci&oacute;n que contiene la matriz insumo-producto para cada componente.</p>     <p align="center"><a name="c2"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09c2.jpg"></p>      <p><B>Modelo insumo-producto</b></p>      <p>Para construir el modelo insumo-producto se adoptan los siguientes supuestos:</p>      <p><i>Homogeneidad sectorial</i>: cada insumo es suministrado por un solo sector. Esto implica que cada uno de los sectores tiene una producci&oacute;nprimaria o caracter&iacute;stica, pero no secundaria. </p>     <p><i>Invarianza de los precios relativos</i>: insumos o productos igualestienen precios de valoraci&oacute;n iguales para todos los productores.</p>      <p><i>Hip&oacute;tesis de proporcionalidad</i>: la cantidad de insumos var&iacute;a en la misma proporci&oacute;n que var&iacute;a la producci&oacute;n. Esto implica que los factores e insumos no son determinados por los precios relativos.</p>     <p><i>Hip&oacute;tesis de aditividad</i>: el efecto total sobre la producci&oacute;n de variossectores es igual a la suma de los efectos sobre la producci&oacute;n de cada uno de los sectores. </p>      <p>A partir de la estructura de la matriz insumo-producto (<a href="#c2">cuadro 2</a>) se elabora un modelo muy simplificado de la econom&iacute;a, cuyasrelaciones se establecen suponiendo una tecnolog&iacute;a constante tanto en la producci&oacute;n de cada sector como en el consumo de cada bien o servicio. Este se expresa as&iacute; en forma matricial: </p>     <p><a name="ec1"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec1.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Este es un sistema de <i>n</i> ecuaciones con <i>n</i> inc&oacute;gnitas, donde <i>X</i> es un vector de tama&ntilde;o <i>n</i>x1, donde <i>n </i>es el n&uacute;mero de sectores de la econom&iacute;a, y cada uno de los componentes <i>X</i> es la producci&oacute;n del sector <i>i </i>(<i>i</i> = 1,2,..., n). <i>Y</i> es un vector <i>n</i>x<i>m</i>, donde cada columna es cada uno de los componentes de la demanda final. Por &uacute;ltimo, <i>A</i> es una matriz <i>n</i>x<i>n</i>, de requerimientos t&eacute;cnicos, donde los componente <i>a</i><Sub><i>ij</i></Sub> son los coeficientes t&eacute;cnicos de la econom&iacute;a. El coeficiente t&eacute;cnico <i>a</i><Sub><i>ij</i></Sub> se define como: </p>     <p><a name="ec2"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec2.jpg"></p>      <p>Para resolver el sistema de ecuaciones descrito en (1) se puede recurrira cualquier m&eacute;todo de soluci&oacute;n de ecuaciones lineales, el cual llega a la siguiente forma general: </p>     <p><a name="ec3"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec3.jpg"></p>      <p>donde la matriz <i>B = (I - A)</i><Sup>-1 </Sup>es la matriz de requerimientos totales de la econom&iacute;a. </p>      <p>Los componentes de la matriz A son las cantidades de insumos que un sector requiere para producir una unidad de producto, pero no dicen nada acerca de los efectos indirectos que pueden tener en la econom&iacute;a. Es decir, para producir pan se necesita harina de trigo, la cual necesita el trigo producido por el sector agr&iacute;cola,y este necesita desemillas y fertilizantes para su producci&oacute;n; as&iacute;, un incremento de una unidad en la producci&oacute;n de pan lleva a la interacci&oacute;n y al movimiento de una cadena productiva, en el cual los insumos requeridos por un sector deben ser producidos y necesitan insumos de otros sectores. Esto se puede representar as&iacute;: </p>      <p>Impacto total = &Delta;<i>Y + A*</i>&Delta;<i>Y + A</i><Sup>2</Sup><i>*</i>&Delta;<i>Y + A</i><Sup>3</Sup><i>*</i>&Delta;<i>Y + ...+ A</i><Sup><i>n</i></Sup><i>*</i>&Delta;<i>Y +... + A</i><Sup><i>&infin;</i></Sup><i>*</i>&Delta;<i>Y = (I - A)</i><Sup>-1 </Sup></p>      <p>La matriz <i>(I - A)</i><Sup>-1</Sup> muestra entonces el impacto total o efecto multiplicador de un incremento ex&oacute;geno de la demanda final.</p>      <p>La principal ventaja de esta metodolog&iacute;a es el nivel de desagregaci&oacute;n obtenido; pero, dadas las caracter&iacute;sticas del modelo, no existen econom&iacute;as o deseconom&iacute;as a escala. Todos los sectores utilizan la misma tecnolog&iacute;a y se tienen los mismos niveles de eficiencia. </p>      <p><B>Construcci&oacute;n de la matriz insumo producto</b></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Al elaborar la MIP a partir de las cuentas del DANE se encuentra el problema de que el primer supuesto (homogeneidad sectorial) no se cumple, dada la distinci&oacute;n entre ramas de producci&oacute;n y productos de las cuentas nacionales. Como muestra el <a href="#c3">cuadro 3</a>, donde se hace un mapeo entre los componentes de la matriz insumo-producto y las matrices de oferta y utilizaci&oacute;n. En contramos entonces que el consumo intermedio (C1,R2), los factores de producci&oacute;n (C1,R3) y otros impuestos indirectos (C1,R5) provienen de la matriz de utilizaci&oacute;n. Mientras que la producci&oacute;n (C2,R1), los impuestos directos a la producci&oacute;n, el IVA y los aranceles (C2,R5) y las importaciones (C2,R7) setoman de la matriz de oferta. Finalmente, el consumo privado (C4,R2), el consumo p&uacute;blico (C5,R2), la inversi&oacute;n (C6,R2) y las exportaciones (C7,R2) se encuentran en la matriz de utilizaci&oacute;n. De esta manera se construye la matriz insumo-producto ampliada o de econom&iacute;a abierta; generalmente se trabaja con la matriz insumo-producto de econom&iacute;a cerrada, es decir, sin incluir la fila y la columna del resto del mundo. </p>     <p align="center"><a name="c3"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09c3.jpg"></p>      <p>Si la hip&oacute;tesis de homogeneidad sectorial se cumpliera, la suma decada uno de los sectores de C1 ser&iacute;a el elemento en la diagonal para la sub-matriz (C2, R1); pero esto no es posible porque en la matriz de oferta se distingue entre rama y producto, lo cual implica que cada sector tiene producci&oacute;n primaria y secundaria. </p>      <p><font size="3"><B>CONSTRUCCI&Oacute;N DE LOS COEFICIENTES INSUMO-PRODUCTO</b></font></p>      <p>Como ya se mencion&oacute;, los coeficientes t&eacute;cnicos se definen como los requerimientos de insumos por unidad de producto. Estos se obtienena partir de las matrices de utilizaci&oacute;n y oferta de la econom&iacute;a, que en adelante se notar&aacute;n como <i>U</i> (matriz de utilizaci&oacute;n) y <i>V</i> (matriz de oferta). Para construir la matriz de coeficientes t&eacute;cnicos se utilizan las matrices <i>U</i> y <i>V</i>, esto es, un valor en <i>A</i>(<i>U,V</i>) est&aacute; asociado a un dato de <i>U</i> y a un dato para <i>V</i>. </p>      <p>En caso de que no exista producci&oacute;n secundaria, la matriz deoferta <i>V</i> es una matriz diagonal. Entonces cada sector utiliza un vector de insumos, una columna de <i>U</i>, para producir un solo producto, el elemento en <i>V</i> asociado al vector de insumos. Existe una relaci&oacute;n uno a uno entre los sectores y las ramas de actividad (homogeneidad sectorial). Entonces<sup><a name="nu7"></a><a href="#num7">7</a></sup>: </p>     <p><a name="ec4"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec4.jpg"></p>      <p>En forma matricial:</p>     <p><a name="ec5"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec5.jpg"></p>      <p>donde el super&iacute;ndice <Sup>T</Sup> significa que la matriz es transpuesta. En este caso es irrelevante, ya que es una matriz diagonal. Pero es importante en caso de que la matriz <i>V</i> sea no cuadrada o cuando los elementos por fuera del diagonal sean distintos de cero (producci&oacute;n secundaria).</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En caso de que exista producci&oacute;n secundaria, la matriz <i>V</i> se puedeescribir as&iacute;:</p>     <p><a name="ec6"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec6.jpg"></p>      <p>En esta descomposici&oacute;n <img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a08v.jpg"> est&aacute; compuesta por los t&eacute;rminos de la diagonal de <i>V </i>(producci&oacute;n caracter&iacute;stica o primaria), y <img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a08v.jpg"> contiene los t&eacute;rminos por fuera de la diagonal de <i>V</i> (producci&oacute;n secundaria).Emp&iacute;ricamente, la producci&oacute;n secundaria es menor que la producci&oacute;nprimaria, para cada uno de los sectores.</p>      <p>La introducci&oacute;n de producci&oacute;n secundaria implica que se incumpleel supuesto de "homogeneidad sectorial", y los coeficientes t&eacute;cnicos se deben derivar indirectamente. Porque los coeficientes t&eacute;cnicos pueden tener signo negativo. Para mostrar este punto se sigue elejemplo propuesto por Raa (2005,89).Se considera una econom&iacute;a dedos sectores, donde el primero solo produce una unidad del producto 1, y el segundo produce una unidad del producto 2 y <i>v</i> unidades del producto 1 (producci&oacute;n secundaria del sector 2). Esto es: </p>     <p><a name="ec7"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec7.jpg"></p>      <p>Substituyendo en (5), se tiene que: </p>     <p><a name="ec8"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec8.jpg"></p>      <p>Como se observa en (8), los coeficientes t&eacute;cnicos del primer sector est&aacute;n dados por la estructura de insumos del primer sector, porque el sector no tiene producci&oacute;n caracter&iacute;stica.Los coeficientes t&eacute;cnicos del sector 2 est&aacute;n dados por los insumos del segundo sector, netos de los insumos requeridos para la producci&oacute;n secundaria. Estos coeficientes pueden ser negativos en caso de que <i>u<sub>12</sub></i> &lt; <i>v </i>* <i>u<sub>11</sub></i> o <i>u<sub>22</sub></i> &lt; <i>v</i>* <i>u<sub>21</sub></i></p>      <p>La idea es construir una matriz de coeficientes t&eacute;cnicos que sean positivos, y que solo considere la estructura de costos de la producci&oacute;n caracter&iacute;stica, es decir, que no viole el supuesto de "homogeneidad sectorial". Para esto se proponen dos alternativas: la primera donde la estructura de costos de la producci&oacute;n secundaria del sector <i>j</i> es la misma que la estructura de costos de producci&oacute;n caracter&iacute;stica del sector <i>i</i>. Conocida tambi&eacute;n como m&eacute;todo de estructura de costos</p>      <p>La segunda es asumir que los sectores tienen estructuras deinsumos espec&iacute;ficas, con independencia de la composici&oacute;n de sus productos. Entonces el sector 1 utiliza <i>u</i><Sub><i>i</i>1</Sub> del insumo <i>i</i> para producir el producto (<i>v<sub>11</sub></i>+... + <i>v<sub>1n</sub></i>). Los insumos se asignan proporcionalmente, esto es, (<i>u<sub>i1</sub></i> * <i>v<sub>1j</sub></i>)/ (<i>v<sub>11</sub></i>+... + <i>v<sub>1n</sub></i>) por producto; por tanto, (<i>u<sub>i1</sub></i>)/(<i>v<sub>11</sub></i>+... + <i>v<sub>1n</sub></i>) por unidad<sup><a name="nu8"></a><a href="#num8">8</a></sup>. El coeficiente t&eacute;cnico es ahora: </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><a name="ec9"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec9.jpg"></p>      <p>Los coeficientes <i>&atilde;<sub>ij</sub></i>(<i>U, V </i>)  se conocen como coeficientes de tecnolog&iacute;a sectorial, es decir, cada sector tiene su propia estructura de insumos. En forma matricial (9) se puede escribir as&iacute;:</p>     <p><a name="ec10"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec10.jpg"></p>      <p>donde <i>e</i> es un vector unitario y &circ; indica que la matriz tiene ceros por fuera de la diagonal. </p>      <p><font size="3"><B>AN&Aacute;LISIS DE MULTIPLICADORES</b></font></p>      <p>La matriz insumo-producto presenta en forma resumida las relacionesentre oferta y demanda intersectoriales, lo que permite identificar los sectores que tienen mayor peso en la econom&iacute;a, o c&oacute;mo afectan los cambios de un sector a la oferta y la demanda de los dem&aacute;s sectores o a la econom&iacute;a en su conjunto. Para llevar a cabo este an&aacute;lisis se utilizan los encadenamientos o eslabonamientos sectoriales para analizar los efectos de cambios en la demanda final ante cambios en los sectores, con dos m&eacute;todos diferentes: con el de encadenamientos directos se busca obtener el impacto directo de un sector sobre el resto de la econom&iacute;a, y el de encadenamientos totales (directos e indirectos) muestra el efecto agregado (directo e indirecto) de un incremento (o disminuci&oacute;n) de la demanda final sobre la producci&oacute;n de todos los sectores<sup><a name="nu9"></a><a href="#num9">9</a></sup>. Adem&aacute;s, estos encadenamientos se pueden ver hacia atr&aacute;s y hacia delante: un encadenamiento hacia atr&aacute;s considera todos los insumos necesarios para la producci&oacute;n del sector, c&oacute;mo afecta la demanda; mientras que un encadenamiento hacia adelante considera todos los sectores en los cuales el sector respectivo entra en la estructura de costos, es decir, c&oacute;mo afecta la oferta. </p>      <p><B>An&aacute;lisis de sensibilidad de los coeficientes</b></p>      <p>Antes de hacer los an&aacute;lisis de encadenamientos se busca determinar la importancia relativa de los coeficientes, es decir, c&oacute;mo un sector produce cambios importantes en su producci&oacute;n y en su demanda. Un coeficiente <i>a</i><Sub><i>ij</i></Sub> puede ser muy grande, pero si en el sector <i>j</i> tiene una producci&oacute;n peque&ntilde;a, su influencia sobre <i>i </i>no es muy grande. Por otra parte, el coeficiente <i>a</i><Sub><i>ij</i></Sub> puede ser muy peque&ntilde;o, pero puede tener gran impacto si la producci&oacute;n en el sector <i>j</i> es muy grande.</p>      <p>Para esto se sigue el m&eacute;todo desarrollado por Schintke y St&auml;glin (1985), Sebal (1974) y Aroche-Reyes (1996), donde un coeficiente t&eacute;cnico <i>a</i><Sub><i>ij</i></Sub> es importante si una variaci&oacute;n menor del 100% provoca un cambio mayor que un nivel prefijado p% -suele tomarse el 0,5%  o el 1%- en la producci&oacute;n total de alguno de los sectores. La f&oacute;rmula para obtener la sensibilidad de los coeficientes es: </p>     <p><a name="ec11"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec11.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>donde <i>a</i><Sub><i>ij</i></Sub> es el coeficiente t&eacute;cnico, <i>b</i><Sub><i>ji</i></Sub> y <i>b</i><Sub><i>ii</i></Sub> son elementos de la matriz de Leontief, <i>X</i><Sub><i>j</i></Sub> y <i>X</i><Sub><i>i</i></Sub> son las producciones respectivas de los sectores respectivos. Cuanto m&aacute;s alto sea el valor de <i>w</i><Sub><i>ij</i></Sub> m&aacute;s importante ser&aacute; el coeficiente <i>a</i><Sub><i>ij</i></Sub>. </p>      <p>Tambi&eacute;n se puede definir como: </p>     <p><a name="ec12"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec12.jpg"></p>      <p>Por tanto, los coeficientes <i>a</i><Sub><i>ij</i></Sub> m&aacute;s importantes tienen un bajo <i>c</i><Sub><i>ij</i></Sub>. Si el valor de <i>p</i> es del 1%, la tasa de variaci&oacute;n del coeficiente t&eacute;cnico est&aacute; dada por: </p>     <p><a name="ec13"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec13.jpg"></p>      <p>Por tanto, cuanto m&aacute;s importante el coeficiente t&eacute;cnico <i>a</i><Sub><i>ij</i></Sub> menor es el valor de <i>c</i><Sub><i>ij</i></Sub>, al indicar la variaci&oacute;n m&aacute;xima que puede tener el coeficiente a partir de la cual se altera la producci&oacute;n del sector en m&aacute;s del 1%. Despu&eacute;s de obtener los valores de <i>c</i><Sub><i>ij</i></Sub> podemos utilizar la siguiente clasificaci&oacute;n<sup><a name="nu10"></a><a href="#num10">10</a></sup>: </p>      <p>Coeficientes muy importantes: <i>c</i><Sub><i>ij</i></Sub> &lt; 0,1    <br> Coeficientes bastante importantes: 0,1 &le; <i>c</i><Sub><i>ij</i></Sub> &lt; 0,5    <br> Coeficientes poco importantes: 0,5 &le; <i>c</i><Sub><i>ij</i></Sub> &lt; 1,0    <br> Coeficientes no importantes: <i>c</i><Sub><i>ij</i></Sub> &ge; 1,0 </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Esta clasificaci&oacute;n implica que la presencia de un n&uacute;mero importante de coeficientes importantes en la fila, en un sector determinado, muestra que el sector es muy importante en la producci&oacute;n de los dem&aacute;s sectores. En el caso de que los coeficientes muy importantes se encuentren en la columna, indica que el sector induce incrementos importantes de la producci&oacute;n de otros sectores para satisfacer su demanda de consumo intermedio. </p>      <p>Los coeficientes t&eacute;cnicos utilizados, tanto <i>a</i><Sub><i>ij</i></Sub> como <i>b</i><Sub><i>ij</i></Sub>, se construyen de acuerdo a (10). Como se observa en el <a href="#c4">cuadro 4</a>, de los 529 coeficientes t&eacute;cnicos, 464 intervienen en alg&uacute;n proceso productivo.En cuanto a los coeficientes muy importantes, son los que no pueden variar m&aacute;s de un 10% sin que var&iacute;e la producci&oacute;n sectorial, y corresponden al 53,1% de los coeficientes, agrupando todas las transaccionesdel consumo intermedio. Esto implica que hay importantes encadenamientos hacia atr&aacute;s y hacia delante en las relaciones intersectoriales de la econom&iacute;a colombiana.</p>     <p align="center"><a name="c4"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09c4.jpg"></p>      <p><B>Encadenamientos productivos </b></p>     <p>Los trabajos de Rasmussen (1963), Hirschman (1961) y Chenery y Watanabe (1958) tomaron en cuenta las interrelaciones de la MIP para proponer diferentes c&aacute;lculos a fin de hacer clasificaciones entre los sectores. Estos criterios se fundamentan en dos tipos de encadenamientos: los encadenamientos hacia atr&aacute;s miden la capacidad de un sector para arrastrar directamente a otros relacionados con &eacute;l, por la demanda de bienes de consumo intermedio, luego un choque ex&oacute;geno estimula la actividad de tales sectores. Los encadenamientos hacia delante miden la capacidad de un sector para estimular a otros,por su capacidad de oferta u otra forma de servir como insumo dentrode los otros sectores. </p>      <p>El trabajo de Chenery y Watanabe (1958) propone calcular los indicadores directos hacia atr&aacute;s y hacia delante con base en los coeficientes t&eacute;cnicos de la MIP. Los encadenamientos directos hacia atr&aacute;s se calculan as&iacute;: </p>     <p><a name="ec14"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec14.jpg"></p>     <p>y los encadenamientos directos hacia adelante as&iacute;:</p>     <p><a name="ec15"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec15.jpg"></p>      <p>A partir del c&aacute;lculo de los encadenamientos <i>DBL</i><Sub><i>j</i></Sub> y <i>DFL</i><Sub><i>i</i></Sub>, Chenery y Watanabe proponen la siguiente clasificaci&oacute;n: </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="c5"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09c5.jpg"></p>      <p><i>No manufactureras/Destino final</i>: no compran significativamente a los dem&aacute;s sectores -por eso se consideran producci&oacute;n primaria- ni les venden sus insumos.    <br> <i>Manufactureras/Destino final</i>: sectores que compran a otros sectores cantidades importantes de insumos, pero la mayor parte de su producci&oacute;n se dirige a la demanda final.    <br> <i>No manufactureras/Destino intermedio</i>: sectores que venden a otros cantidades importantes de su producci&oacute;n, y por eso poseen altos encadenamientos hacia delante y bajos hacia atr&aacute;s; corresponden a sectores de producci&oacute;n primaria intermedia.    <br> <i>Manufactureras/Destino intermedio</i>: sectores que compran cantidades importantes de insumos,y venden su producci&oacute;n a otros sectores. </p>      <p>Como se observa en la <a href="#g1">gr&aacute;fica 1</a>, esta es la clasificaci&oacute;n mencionadaen el <a href="#c5">cuadro 5</a>. Se puede apreciar que muchos de los sectores orientan su producci&oacute;n a la oferta de productos finales y no tienen gran importancia como consumo intermedio. Sin embargo, los sectores de qu&iacute;micos, electricidad y gas, maquinaria y equipo de transporte son importantes porque su producci&oacute;n, adem&aacute;s de ser un bien final,est&aacute; orientada a la producci&oacute;n de los dem&aacute;s sectores (cuadrante Manufacturera/Destino intermedio). En este punto es necesario aclarar que los resultados dependen en gran parte de la agregaci&oacute;n sectorial que se utilice<sup><a name="nu11"></a><a href="#num11">11</a></sup>. </p>     <p align="center"><a name="g1"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09g1.jpg"></p>      <p>Adem&aacute;s, se pueden calcular los encadenamientos totales, es decir, aquellos que aparte de considerar el efecto directo sobre la industria tambi&eacute;n incorporan los efectos indirectos sobre el efecto multiplicador. Los encadenamientos totales hacia atr&aacute;s se pueden calcular as&iacute;: </p>     <p><a name="ec16"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec16.jpg"></p>      <p>y los encadenamientos totales hacia delante as&iacute;: </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><a name="ec17"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec17.jpg"></p>      <p>Como se observa, los encadenamientos totales se realizan sobre la matriz de Leontief (B). El cuadro 6 presenta los encadenamientos,hacia atr&aacute;s y hacia adelante, para establecer los efectos directos e indirectos. Por ejemplo, en el caso del caf&eacute;, por cada $100 adicionales en la demanda del sector los encadenamientos producen un incremento de $48,74 en la demanda total de la econom&iacute;a, $20,90 de ellos debidoa un efecto directo y $27,84 a un efecto indirecto, es decir, a un incremento de la demanda de insumos para la producci&oacute;n del caf&eacute;. Desde el punto de vista de la oferta, ese incremento de $100 en la demanda induce un incremento de $79,23 en la oferta de la econom&iacute;a, $65,27 por un efecto directo -un incremento de la producci&oacute;n del sector cafetero- y $13,96 por un efecto indirecto, porque sirve de insumo de otros sectores, en particular a la trilla de caf&eacute;. El sector del caf&eacute; tiene entonces un mayor efecto multiplicador por el lado de la oferta que por el de la demanda. Este mismo an&aacute;lisis se puede repetir para cada sector con el fin de establecer cu&aacute;les tienen un mayor efecto multiplicador hacia la demanda o hacia la oferta, lo cual permiteinferir elementos de pol&iacute;tica diferenciados para estimular los sectores. </p>      <p>Como indica el <a href="#c6">cuadro 6</a>, en sectores como el petr&oacute;leo, resto de industria, qu&iacute;micos y pl&aacute;sticos, petr&oacute;leo refinado, maquinaria y equipo, electricidad y gas, transporte y comunicaciones, servicios financieros yotros servicios el encadenamiento total hacia atr&aacute;s (demanda) produceun aumento de la demanda mayor de $100. Desde el punto de vista de la producci&oacute;n esto ocurre en los sectores de caf&eacute; transformado, industria de alimentos, textiles, vestidos y art&iacute;culos de cuero, resto de industria, qu&iacute;micos y pl&aacute;sticos, maquinaria y equipo, electricidad y gas, construcci&oacute;n, obras civiles, transporte y comunicaciones y salud. </p>     <p align="center"><a name="c6"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09c6.jpg"></p>      <p>Adem&aacute;s de esto, Rasmussen (1963) no desconoce la importancia de los encadenamientos entre las diferentes industrias, sino que incorporala importancia de los efectos de difusi&oacute;n o dispersi&oacute;n de un choque econ&oacute;mico, es decir, del grado en que un sector puede afectar m&aacute;s o menos sectores, independientemente del tama&ntilde;o del encadenamiento.Para ello, primero se define el poder de dispersi&oacute;n, es decir, el efecto promedio de un sector en los dem&aacute;s, medido por el efecto de un incremento unitario de la demanda final de ese sector sobre el promediode los efectos en toda la econom&iacute;a. Que se puede calcular as&iacute;:</p>     <p><a name="ec18"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec18.jpg"></p>      <p>donde &pi;<Sub><i>j</i></Sub> es el poder de dispersi&oacute;n del sector j. Para un &pi;<Sub><i>j </i></Sub>&gt; 1 el efecto es mayor que el del promedio de la econom&iacute;a, mientras que si &pi;<Sub><i>j </i></Sub>&lt; 1 el efecto es menor que el del promedio de la econom&iacute;a. La desventaja de &pi;<Sub><i>j</i></Sub> es que no muestra c&oacute;mo se dispersan los impactos a lo largo de los sectores; adem&aacute;s, supone que los efectos se dispersan de modo uniforme a trav&eacute;s de los sectores. Para conocer la difusi&oacute;n del impactode un sector se pueden utilizar los coeficientes de variaci&oacute;n. As&iacute;, el impacto del sector <i>j</i>-&eacute;simo se puede definir como: </p>     <p><a name="ec19"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec19.jpg"></p>      <p>Un alto valor de &psi;<Sub><i>j</i></Sub> implica que el sector compra insumos de pocos sectores de la econom&iacute;a, y viceversa. Cuanto menor es su valor mayor es el impacto de la variaci&oacute;n en la producci&oacute;n, pues se dispersa entre muchos sectores y la concentraci&oacute;n se reduce. El indicador muestra cu&aacute;nto pesa el sector <i>j</i> en el sistema productivo.</p>      <p>Finalmente, se puede definir un indicador de sensibilidad de la dispersi&oacute;n en forma an&aacute;loga al encadenamiento hacia delante: </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><a name="ec20"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec20.jpg"></p>      <p>Para un &tau;<sub>i</sub> &gt; 1 el efecto es superior al promedio de la econom&iacute;a, mientras que si &tau;<sub>i</sub> &lt; 1 el efecto es inferior a ese promedio. El indicador muestra cu&aacute;n sensible es un sector a cambios generales de la demanda, es decir, permite saber cu&aacute;l sector es m&aacute;s sensible a cambios debidos a choques de producci&oacute;n, empleo e ingresos.</p>      <p>Un valor relativamente grande del poder de dispersi&oacute;n indica que el sector pesa mucho sobre el resto de sectores. Un sector de este tipo depende en gran medida del resto de los sectores. Esto es cierto al menos cuando el coeficiente de variaci&oacute;n es relativamente peque&ntilde;o. Podemos considerar que este tipo de sector es un "sector clave". Un "sector clave" con un valor grande de &pi;<Sub><i>j</i></Sub> y peque&ntilde;o de &psi;<Sub><i>j</i></Sub> conducir&iacute;a,en el caso de un aumento de la demanda final de sus productos, a un incremento relativamente grande de la demanda final de los dem&aacute;s sectores. A estos sectores clave los llamamos Tipo A. Otro m&eacute;todo que se suele emplear para identificar sectores clave consiste en discriminar aquellos sectores cuyos valores de &pi;<Sub><i>j</i></Sub> y &tau;<Sub><i>i</i></Sub> son mayores que 1. </p>      <p>En el <a href="c7">cuadro 7</a> se presenta la clasificaci&oacute;n derivada del m&eacute;todo de Rasmussen y en la <a href="#g2">gr&aacute;fica 2</a> se presenta la clasificaci&oacute;n sectorial a partir delos multiplicadores calculados anteriormente. En el cuadrante superior derecho se encuentran los "sectores impulsores", aquellos sectores en los que cuando su demanda aumenta se incrementa notablemente la producci&oacute;n de los sectores que les sirven como insumo. En el cuadrante inferior izquierdo se encuentran los "sectores receptores", aquellos donde aumenta su producci&oacute;n ante un gran est&iacute;mulo de la demanda, lo que implica que reciben los efectos multiplicadores de la demanda.En el cuadrante superior izquierdo se encuentran los "sectores clave", aquellos que se comportan como impulsores y receptores.Y en el cuadrante inferior derecho se encuentran los "sectores independientes", es decir, aquellos que tienen pocos encadenamientos, en los que es muy dif&iacute;cil que los choques de demanda ejerzan alguna influencia. </p>     <p align="center"><a name="c7"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09c7.jpg"></p>     <p align="center"><a name="g3"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09g2.jpg"></p>      <p><B>Otros multiplicadores</b></p>      <p>Adem&aacute;s de los multiplicadores tradicionales mencionados, hay otros multiplicadores que es importante tener en cuenta en an&aacute;lisis de tipo sectorial: multiplicadores de los salarios, que permiten observar de qu&eacute; modo los sectores generan rentas a los trabajadores; multiplicadores de empleo, que muestran c&oacute;mo un tipo determinado de pol&iacute;tica genera empleo, y multiplicadores de valor agregado, que permiten observar variaciones sectoriales del valor agregado, una mejor medidadel crecimiento de una econom&iacute;a que el valor bruto de producci&oacute;n. El coeficiente de remuneraci&oacute;n de cada sector se construye as&iacute;: </p>     <p><a name="ec21"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec21.jpg"></p>      <p>que representa el efecto directo sobre el sector. Para obtener el efecto total multiplicamos el vector de coeficientes de las remuneraciones <i>&omega;</i> por la matriz <i>B</i><i>. </i></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En el caso del valor agregado, los coeficientes se obtienen as&iacute;: </p>     <p><a name="ec22"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09ec22.jpg"></p>      <p>Igual que en el caso anterior, el efecto total se obtiene multiplicando el vector del valor agregado <i>va</i> por la matriz <i>B</i>. </p>      <p>El caso del empleo es diferente porque se necesita informaci&oacute;n externa, como las encuestas de hogares. En este caso, para el efecto directo, se asume que los coeficientes son iguales a la participaci&oacute;n del empleo en la producci&oacute;n sectorial. El efecto total tambi&eacute;n se calcula multiplicando el vector de coeficientes de empleo por la matriz <i>B</i>. </p>      <p>En el <a href="#c8">cuadro 8</a> se presentan los multiplicadores de las remuneraciones, el valor agregado y el empleo ante choques de demanda de la econom&iacute;a. Para interpretar los multiplicadores se escoge el sector de qu&iacute;micos y pl&aacute;sticos. En primer lugar vemos que por cada $100 de incremento de la demanda total, las remuneraciones de los trabajadores crecen $0,11 y el valor agregado aumenta $5,10 en el sector. El caso del empleo es un poco diferente ya que hay un cambio de unidades,por tanto, un incremento de la demanda de $1 mill&oacute;n genera 1,06 empleos en el sector de qu&iacute;micos y pl&aacute;sticos. El an&aacute;lisis de cada uno de los sectores es similar. </p>     <p align="center"><a name="c8"></a><img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09c8.jpg"></p>      <p><font size="3"><B>CONCLUSIONES</b></font></p>      <p>El modelo insumo-producto es de f&aacute;cil implementaci&oacute;n, pero hay que ser muy cuidadosos en la construcci&oacute;n de las matrices insumo-producto, sobre todo si hay producci&oacute;n secundaria en los sectores, puesen este caso los coeficientes insumo-producto pueden ser negativos,lo cual implica una mala clasificaci&oacute;n de los sectores en el momento de hacer la tipolog&iacute;a sectorial. Una manera de sortear este inconveniente es construir los coeficientes transformando la informaci&oacute;n consignada en las cuentas nacionales. En este trabajo se emple&oacute; el m&eacute;todo de estructura de costos para obtener los coeficientes de la matriz insumo-producto. La econom&iacute;a colombiana presenta fuertes encadenamientos entre los sectores, y los sectores de petr&oacute;leo, qu&iacute;mi-cos, pl&aacute;sticos, electricidad y gas, transporte y comunicaciones tienen una gran influencia en la demanda y la oferta de los dem&aacute;s.</p>      <p>Luego se hizo el ejercicio de c&aacute;lculo tradicional de los multiplicadores o encadenamientos propuesto por Chenery y Watanabe, y tambi&eacute;n se emple&oacute; el m&eacute;todo de Rasmussen. Para ello se utilizaron las nuevas cuentas nacionales con datos de 2007, que toman como base el a&ntilde;o 2000. Todos los c&aacute;lculos dependen de la agregaci&oacute;n de los sectores, es decir, si se desagrega uno de ellos es posible que los multiplicadores y las clasificaciones tengan cambios importantes. La gr&aacute;fica 1 muestra que los sectores tienden a ser consumidos como demanda final, y por otra parte, que el poder de dispersi&oacute;n -c&oacute;mo se difunde un incremento de la demanda o la oferta- es bajo con respectoal promedio (<a href="#g2">gr&aacute;fica 2</a>). Esto implica que para formular pol&iacute;ticas de apuestas productivas el an&aacute;lisis debe ser muy detallado y elegir sectorescon gran poder de difusi&oacute;n que impulsen a otros sectores a trav&eacute;s del consumo intermedio. </p>      <p>Adem&aacute;s, se calcularon algunos multiplicadores "no tradicionales" (remuneraciones, valor agregado y empleo), que enriquecen el an&aacute;lisisde un cambio de pol&iacute;tica econ&oacute;mica. En particular, los sectores de obras civiles, otros servicios y qu&iacute;micos y pl&aacute;sticos son los mayores generadores de empleo en la econom&iacute;a, lo cual confirma el an&aacute;lisis basado en los efectos multiplicadores sobre el valor agregado. Estos sectores se podr&iacute;an concebir entonces como los m&aacute;s importantes al focalizar las alternativas de pol&iacute;tica econ&oacute;mica. Cabe advertir de nuevo que esto depende del tipo de agregaci&oacute;n sectorial de la matriz insumo-producto. </p>  <hr>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="3"><b>PIE DE P&Aacute;GINA</b></font></p>       <p><sup><a name="num1"></a><a href="#nu1">1</a></sup>No en el sentido del &aacute;lgebra matricial, donde la simetr&iacute;a implica que una matriz debe ser cuadrada e igual a su traspuesta.    <br>  <sup><a name="num2"></a><a href="#nu2">2</a></sup>El concepto de rama se puede asociar a un sector econ&oacute;mico que produce diferentes mercanc&iacute;as, lo cual implica una distinci&oacute;n entre actividades primarias y secundarias.    <br>  <sup><a name="num3"></a><a href="#nu3">3</a></sup>Un producto es una mercanc&iacute;a que puede ser producida por distintas ramas    <br>  <sup><a name="num4"></a><a href="#nu4">4</a></sup>Para una exposici&oacute;n m&aacute;s detallada, ver Miller y Blair (2009, caps. 4 y 5).    <br>  <sup><a name="num5"></a><a href="#nu5">5</a></sup>En este rubro tambi&eacute;n se incluye el ingreso mixto, pero este componente generalmente se agrega mediante una transformaci&oacute;n de los dem&aacute;s componentes del valor agregado. Por ejemplo, estimando una ecuaci&oacute;n de Mincer para imputarlos salarios de los independientes. El ingreso mixto se puede separar entre remuneraci&oacute;n a asalariados y excedente bruto de explotaci&oacute;n.    <br>  <sup><a name="num6"></a><a href="#nu6">6</a></sup>A veces se incluyen las exportaciones e importaciones; en este caso se conocecomo modelo de Leontief ampliado o de econom&iacute;a abierta.    <br>  <sup><a name="num7"></a><a href="#nu7">7</a></sup>Las ecuaciones (2) y (4) son equivalentes.    <br>  <sup><a name="num8"></a><a href="#nu8">8</a></sup>Un m&eacute;todo alternativo, propuesto por el sistema europeo de cuentas econ&oacute;micas integradas (EUROSTAT, 1979), es dividir los insumos por los productos:    <br> <img src="img/revistas/rei/v14n26/v14n26a09im1.jpg">    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>  <sup><a name="num9"></a><a href="#nu9">9</a></sup>El m&eacute;todo de multiplicadores no incluye efectos de sustituibilidad de insumosentre los sectores. Es decir, los coeficientes de la matriz son fijos, y tambi&eacute;n los precios de los factores.    <br>  <sup><a name="num10"></a><a href="#nu10">10</a></sup>Ver Ir&aacute;izoz y G&aacute;rate (1999).    <br> <sup><a name="num11"></a><a href="#nu11">11</a></sup>En general, en la agregaci&oacute;n influyen dos aspectos: la disponibilidad de datos y el objetivo de la investigaci&oacute;n. Esto puede producir un sesgo en los resultados, como muestran Miller y Blair (2009, secc. 4.9). Sin embargo, se&ntilde;alan que enciertas condiciones este sesgo puede desaparecer.</p>  <hr>      <p><font  size="3"><B>REFERENCIAS BIBLIOGR&Aacute;FICAS</b></font></p>      <!-- ref --><p>1. Aroche-Reyes, F. "Important coefficients and structural change: A multilayer approach", <i>Economic Systems Research</i> 8, 3, 1996, pp. 235-246.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000147&pid=S0124-5996201200010000900001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>2. Chenery, H. y T. Watanabe. "International comparison of the structureof production", <i>Econometrica </i>XXVI, 4, 1958, pp. 487-521.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000148&pid=S0124-5996201200010000900002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>3. EUROSTAT. <i>European System of Integrated Economic Accounts </i>(<i>ESA</i>), Officeof the Official Publications of the European Communities, 1979.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000149&pid=S0124-5996201200010000900003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>4. Haro, R. <i>Metodolog&iacute;as para la estimaci&oacute;n matem&aacute;tica de la matriz insumo-producto sim&eacute;trica: a partir de las matrices de oferta y utilizaci&oacute;n asim&eacute;tricas en una econom&iacute;a abierta</i>, M&eacute;xico D.F., CEMLA, 2008.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000150&pid=S0124-5996201200010000900004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>5. Hern&aacute;ndez, E. "Un modelo insumo producto (MIP) como instrumento de an&aacute;lisis econ&oacute;mico", Banco Central de Venezuela, Colecci&oacute;n Econom&iacute;a y Finanzas, Serie Documentos de Trabajo No. 69, 2005.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000151&pid=S0124-5996201200010000900005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>6. Hirschman, A. <i>La estrategia del desarrollo econ&oacute;mico</i>, M&eacute;xico D.F., Fondo de Cultura Econ&oacute;mica, 1961.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000152&pid=S0124-5996201200010000900006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>7. Ir&aacute;izoz B. y G&aacute;rate, M. "El complejo agroalimentario de Navarra. An&aacute;lisisa partir de tablas input-output de 1995", <i>Revista de Estudios Regionales </i>55, 1999, pp. 193-223.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000153&pid=S0124-5996201200010000900007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>8. Lahr, M. "A Strategy for Producing Hybrid Regional Input-Output Tables", Dietzenbacher, E. y M. Lahr, eds., <i>Input-output analysis: Frontiers and extensions</i>, London, Palgrave, 2001.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000154&pid=S0124-5996201200010000900008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>9. Leontief, W. <i>Input-output economics</i>, 2.<Sup>a</Sup> ed., Oxford, Oxford University Press, 1986.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000155&pid=S0124-5996201200010000900009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>10. Lora, E. <i>T&eacute;cnicas de medici&oacute;n econ&oacute;mica: metodolog&iacute;a y aplicaciones para Colombia</i>, 3.<Sup>a</Sup> ed., Bogot&aacute;, Alfaomega, 2006.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000156&pid=S0124-5996201200010000900010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>11. Mesnard, L de. "Understanding the shortcomings of commodity-based technology in input-output models: An economic-circuit approach",<i> Journal of Regional Science</i> 44, 1, 2004, pp. 125-141.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000157&pid=S0124-5996201200010000900011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>12. Miller, R. y P. Blair. <i>Input-output analysis: Foundations and extensions</i>, 2.<Sup>a </Sup>ed., Cambridge, Cambridge University Press, 2009.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000158&pid=S0124-5996201200010000900012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>13. Naciones Unidas. "Manual sobre compilaci&oacute;n y el an&aacute;lisis de los cuadros de insumo-producto", Serie F, No. 74, Nueva York, Naciones Unidas, 2000.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000159&pid=S0124-5996201200010000900013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>14. Pardo, O. y D. Corredor. "Matrices de contabilidad social 2003, 2004, 2005 para Colombia", <i>Archivos de Econom&iacute;a</i> 339, 2008.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000160&pid=S0124-5996201200010000900014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>15. Raa, T. <i>The economics of input-output analysis</i>, Cambridge, Cambridge University Press, 2005.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000161&pid=S0124-5996201200010000900015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>16. Randall, J. 	y A. Murray. "Alternative Input-Output Matrix Updating Formulations", <i>Economic Systems Research</i> 16, 2, 2004, pp. 135-148.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000162&pid=S0124-5996201200010000900016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>17. Rasmussen, P. <i>Relaciones intersectoriales</i>, Madrid, Aguilar, 1963.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000163&pid=S0124-5996201200010000900017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>18. Schintke, J. y R. St&auml;glin. "Stability of Import Input Coefficients", <i>Lecture notes in economics and mathematical systems</i> 251, 1985, pp. 129-139.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000164&pid=S0124-5996201200010000900018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>19. Schuschny, A. "T&oacute;picos sobre el modelo de insumo-producto: teor&iacute;a y aplicaciones", Serie de Estudios Estad&iacute;sticos y Prospectivos, Santiago, CEPAL, Divisi&oacute;n de Estad&iacute;stica y Proyecciones Econ&oacute;micas, 2005.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000165&pid=S0124-5996201200010000900019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>20. Sebal, A. V. "An analysis of the sensitivity of large scale input-outputmodels to parametric uncertainties", Center for Advanced Computation,University of Illinois, 1974.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000166&pid=S0124-5996201200010000900020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>21. Teigeiro L. y J. Sanju&aacute;n. "Sectores y clusters claves en la econom&iacute;a espa&ntilde;ola", <i>Tribuna de Econom&iacute;a</i> 843, 2008, pp. 183-207.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000167&pid=S0124-5996201200010000900021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
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