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D O C U M E N T O D E T R A B A J O
Instituto de EconomíaTESIS d
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GÍSTER
I N S T I T U T O D E E C O N O M Í A
w w w . e c o n o m i a . p u c . c l
¿Qué Rol Juega la Calidad en el Comercio Internacional de Bienes?Una Nueva Propuesta para su Medición
José Miguel Ossa.
2005
¿Qué Rol Juega la Calidad en el Comercio Internacional de Bienes?
Una Nueva Propuesta para su Medición.
José Miguel Ossa Guzmán1.
Diciembre de 2005.
Resumen Ejecutivo.
Una cantidad de estudios cada vez mayor sugiere que la variación en la calidad de los
productos entre países es un importante determinante de los patrones de comercio
internacional y desarrollo económico. Fallas en determinar estas variaciones de calidad
pueden resultar en conclusiones erróneas sobre la utilidad de los distintos modelos de
comercio y la efectividad de sus recomendaciones. El mayor aporte de este trabajo
consiste en proponer una nueva medida de calidad, nunca antes desarrollada y más
consistente teóricamente en comparación con el enfoque tradicional de utilizar el valor
unitario como proxy de calidad. Además, se cuenta con un set de datos
considerablemente más rico, tanto por el mayor nivel de desagregación de los productos
como por el número de países que lo componen. Se concluye que la calidad actúa
desplazando la demanda por aquellos productos de mayor calidad, y que ésta debe ser
medida no sólo considerando los precios sino también las cantidades en que los
productos son consumidos. Se encontró evidencia que sugiere que los países más
desarrollados, más grandes o más cerrados tienen ventajas comparativas en la
producción de bienes de mayor calidad.
1 Alumno Programa de Magíster en Economía, PUC. Se agradecen los comentarios, sugerencias y colaboración de los profesores integrantes de la Comisión, especialmente de Sebastián Claro frente a quien pasé más de una vergüenza, además de los de Bernardo Quiroga, Ricardo Guzmán, Jaime Besa, Felipe Varas, Francisco Simian y Gabriel Infante. Quiero agradecer por sobre todos a Javiera Verdugo por su tremenda paciencia. Todos los errores son de mi exclusiva responsabilidad. Comentarios y sugerencias al correo electrónico [email protected].
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I. Introducción.
El registro del comercio internacional de bienes se realiza a través de distintos sistemas
de clasificación según sus características. Entre estos sistemas encontramos SITC2,
ISIC3, TSUSA4, HS5 y otros. Todos ellos se caracterizan por asignar a los distintos
bienes comerciados un código que los distingue. Mientras más dígitos tenga este
código, más precisa es la descripción del bien en cuestión. Por ejemplo, el capítulo 64
(2 dígitos) del sistema armonizado (HS, por sus siglas en inglés) corresponde a
“Calzado, polainas y artículos análogos; partes de estos artículos”, pero si exploramos
podemos desagregarlo a 6 dígitos y acotar en forma más precisa uno de los productos,
por ejemplo la partida 640359 “Calzado asegurado al pie por correas o cintas (calzado
abierto)” y aún más, a 8 dígitos, la subpartida 6403.5912 “Calzado asegurado al pie por
correas o cintas (calzado abierto) para hombres, con plantilla de longitud superior o
igual a 24 cms.”.
Al analizar las importaciones chilenas, nos encontramos con que para la mayoría de los
productos definidos a 8 dígitos existen variados países de origen, los que suministran
sus productos a distintos precios y en distintas cantidades. La primera pregunta que
surge es ¿Por qué dentro de una misma categoría hay países de los que importamos
tanto y de otros tan poco si muchas veces los precios son similares? Incluso, no es raro
que nos encontremos con que importamos más de aquellos productos que no son
necesariamente los más baratos en su categoría, lo que contradice la usual relación
negativa entre precio y cantidad consumida según propone un sistema de demanda
simple. El hecho de estar considerando los precios CIF6 de los productos nos permite
obviar algunas explicaciones a este fenómeno, tales como que existan países con
menores costos de exportación o más cercanos a Chile. La respuesta que surge de forma
inmediata es que no se trata de productos homogéneos, a pesar de pertenecer a una
misma categoría a 8 dígitos, y que por alguna razón los consumidores están dispuestos a
pagar más por unos que por otros. A esta mayor disposición a pagar la llamaremos
2 Standard International Trade Classification 3 International Standard Industry Classification 4 Tariff Schedule of the United Status annotated clasiffication 5 Harmonized Tariff System 6 El término CIF significa costo más seguro, más flete. Es decir, representa el precio de las importaciones puestas en Chile. Por contraste, el término FOB significa Franco a Bordo y representa el precio de las importaciones pero puestas en el puerto del exportador.
3
calidad, definida como cualquier atributo tangible o intangible –como durabilidad o
marca- que incrementa la valoración que el consumidor hace de ese producto. Por
ejemplo, si las camisas italianas son más caras que las chinas, tal vez sea porque las
primeras están más a la moda que las últimas. La explicación de esto es que los
consumidores no sólo valoran la cantidad consumida sino también la calidad implícita
en cada uno de estos productos. Esta mayor disposición a pagar (calidad) seguramente
variará según el país de origen del producto, pero no esperaríamos que la influencia de
éste origen fuese constante entre los distintos productos y categorías. Es decir, a priori
no establecemos la restricción de que si un país ofrece un producto de mayor calidad en
alguna categoría, entonces lo hará en todas las categorías. En términos simples, la forma
en que se organizan y definen las categorías permite la existencia simultánea de bienes
de distinta calidad dentro de una misma categoría (camisas italianas versus chinas). Lo
interesante es que, sin desmedro de lo anterior, el consumidor sí es capaz de diferenciar
los bienes según la calidad que le asigna y por lo tanto, como mostraremos más
adelante, la calidad es un componente tan importante como el precio en los patrones de
comercio.
El hecho de que existan distintas calidades para productos importados dentro de una
misma categoría implica la existencia de productos diferenciados dentro de esa
categoría. Esta realidad puede interpretarse como una vía de escape para aquellos
productores de países desarrollados y en desarrollo que se ven bombardeados por bienes
provenientes de países que ofertan productos a muy bajo costo. Si pensáramos en el
comercio internacional como un intercambio de bienes homogéneos concluiríamos que
en muchos países ciertas industrias se encontrarían próximas a desaparecer ante la
llegada de gigantes de bajo costo, tales como China e India. Sin embargo, al tomar en
cuenta la diferenciación existente en los productos podemos encontrarnos con que los
países más (menos) desarrollados tal vez tengan ventajas comparativas en la elaboración
de bienes con determinadas características y contenidos de calidad, lo que les permite
reducir la competencia directa de otros proveedores. Para citar un ejemplo, Schott
(2001) encuentra que los países ricos responden a la competencia de los pobres
diferenciándose hacia bienes de mayor calidad en vez de compitiendo por precio. Fallas
en determinar estas variaciones de calidad pueden resultar en conclusiones erróneas
sobre la utilidad de los distintos modelos de comercio y la efectividad de sus
recomendaciones.
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Por esta razón, resulta clave obtener una medida de calidad adecuada y estudiar cuáles
son los determinantes y los patrones que sigue esta calidad implícita en los productos.
El mayor aporte de este trabajo consiste en proponer una nueva medida de calidad,
nunca antes desarrollada y más consistente teóricamente en comparación con el enfoque
tradicional de utilizar el valor unitario como proxy de calidad. Además se cuenta con un
set de datos considerablemente más rico, tanto por el mayor nivel de desagregación de
los productos como por el número de países que lo componen. Luego de obtener las
distintas calidades nos enfocamos en determinar si la ésta se asocia con países más
desarrollados, más grandes o más abiertos.
Se concluye que la calidad actúa desplazando la demanda por aquellos productos de
mayor calidad, pero que ésta debe ser medida no sólo considerando los precios sino
también las cantidades en que los productos son consumidos. Se encontró evidencia que
sugiere que los países más grandes, más cerrados o, especialmente, los más
desarrollados tienen ventajas comparativas en la producción de bienes de mayor
calidad.
El trabajo se desarrolla de la siguiente forma: en la sección II se hace una revisión de la
literatura, en la sección III se describe el set de datos que se utilizará, en la sección IV
se detalla la metodología a usar, en la sección V se presentan los resultados y en la
sección VI se reportan las conclusiones más importantes.
II. Revisión de la Literatura.
La noción de la presencia de bienes diferenciados en el comercio internacional, ya sea
por calidad o variedad, tiene una larga trayectoria. Krugman (1979) es frecuentemente
considerado como el trabajo seminal de lo que se llama la “nueva teoría del comercio”.
En éste se plantea por primera vez un análisis formal de lo que antes simplemente se
encontraba en el aire: la existencia de un comercio de productos diferenciados,
competencia imperfecta y economías de escala. Concluye que los países exportarán
aquellos productos para los que tienen además un mercado doméstico, es decir, una
demanda interna, y que las implicancias para los patrones de comercio son similares a
5
las encontradas por Linder (1961), quien argumenta que los países más ricos gastan una
mayor proporción de su ingreso en bienes de alta calidad y que los países tienden a
comerciar más con países con ingreso per cápita similar. Trabajos teóricos más recientes
que estos han desarrollado modelos de equilibrio general para formalizar el rol de la
calidad como determinante de los patrones de comercio (Falvey y Kierzkowski (1987),
Flam y Helpman (1987), Stokey (1991), Murphy y Shleifer (1997)). Estos modelos
concuerdan con Linder en dos aspectos claves. Primero, los países más ricos tienen
ventajas comparativas en la producción de bienes de alta calidad (ya sea por diferencias
en productividad o por diferencias en la dotación de factores). Segundo, los países ricos
consumen bienes de alta calidad en mayor proporción que los países pobres.
Una cantidad de estudios cada vez mayor sugiere que la variación en la calidad de los
productos es un importante determinante de los patrones de comercio internacional y
desarrollo económico. Estudios recientes proponen que la calidad de las exportaciones
es uno de los determinantes de la dirección del comercio (Hallak (2005)), del premio a
la habilidad en los países en desarrollo (Verhoogen (2004)) y del éxito exportador entre
las firmas (Brooks (2003), Verhoogen (2004)). Trabajos recientes en la teoría del
crecimiento resaltan el rol que la especialización puede tener en inhibir la convergencia
del PIB per cápita en una economía mundial abierta (e.g. Ventura (1997), Acemoglu y
Ventura (2002), Cunat y Maffezzoli (2002)). Una implicancia de estos estudios es que
los países que se desarrollan tardíamente nunca alcanzarían el nivel de ingreso de
aquellos que lo hicieron tempranamente. Estos resultados son consistentes con el
modelo de Grossman y Helpman (1991), el que obtiene que los países de altos salarios
líderes en calidad con una ventaja comparativa en innovación guiada por su dotación de
factores están continuamente desarrollando nuevas variedades mejoradas para
reemplazar aquellas copiadas por los países seguidores de bajos salarios.
Acorde con lo planteado en la introducción, una vez obtenidas las calidades nos
enfocamos en estudiar cómo se relacionan éstas con variables macroeconómicas de los
países como son PIB per cápita (una medida de desarrollo), PIB (una medida de
tamaño) y su apertura al comercio.
Respecto a la primera de estas variables, PIB per cápita, en general se encuentra que su
relación con la calidad es positiva. Por citar dos estudios que respaldan esta afirmación
6
podemos mencionar a Schott (2001), quien encuentra dos tendencias que justificarían la
idea de comercio guiado por la dotación relativa de factores según el modelo de
Heckscher-Ohlin: (i) los productos importados desde los países más pobres son distintos
a los productos importados desde los países más ricos, es decir, los mix de productos
son distintos; (ii) cuando los países más pobres invaden los mercados de importaciones
que pertenecían a los países ricos, estos últimos ascienden en su mix de productos, en el
sentido de ofrecer bienes con mayores flujos de servicios (calidad) para reducir la
competencia directa de precio. Además, encuentra que al ser positiva la relación entre
valor unitario (definido como el cociente entre el valor de las importaciones de
determinado producto desde un país y las cantidades importadas de ese producto desde
el mismo país) e ingreso per cápita, esto implicaría que los países más ricos se
especializan en bienes de mayor calidad. Por su parte, Hummels y Klenow (2004)
obtienen que los países más ricos exportan más unidades a precios más altos
(controlando por categoría y socio comercial), lo que consideran congruente con que
estos países exportan productos de mayor calidad. Sus estimaciones implican que la
mayor calidad podría ser causa aproximada de alrededor de 25% de las diferencias de
ingreso per cápita entre países según el estudio de 2002 y de alrededor de 9% según el
estudio de 2004. La intuición detrás de esta relación positiva entre calidad e ingreso per
cápita es que ésta se debería a que los países más ricos tendrían ventajas comparativas
en la producción de bienes de mayor calidad si suponemos que éstos requieren de
mayor capital o mano de obra calificada para ser producidos, variables que son
adecuadamente capturadas por la variable ingreso per cápita.
En referencia a la variable “tamaño”, en general no hay consenso respecto a su relación
con la calidad. Acemoglu y Ventura (2002) proponen que los países más ricos (mayor
PIB) exportan cantidades bastante mayores a precios ligeramente menores o iguales, lo
que según la metodología que propondremos más adelante sería indicio de que estos
mismos están exportando bienes de ligeramente mayor calidad. Sin embargo, Hummels
y Klenow (2004) encuentran que los países con más trabajadores (y por lo tanto con
mayor ingreso, aunque no necesariamente mayor ingreso per cápita) exportan más
unidades a precios no mayores, lo que para ellos indicaría que no exportan bienes de
mayor ni de menor calidad. Es decir, que el mayor número de trabajadores (o ingreso)
no estaría correlacionado con la calidad.
7
Respecto a la última variable, apertura, la literatura no es muy concluyente y en
realidad su relación con la calidad no ha sido sujeto de intenso estudio. Aw y Roberts
(1985), entre otros, concuerdan en que al imponer una cuota en unidades a las
importaciones de algún producto la calidad de éstas aumenta producto de la
competencia que se genera por ella. Sin embargo, las tarifas ad valorem no tendrían el
mismo efecto. Por otro lado, Cabrales y Motta (2001) desarrollan un modelo en el que a
medida que una economía se hace más abierta, no habrá una reversión de calidad, es
decir, una economía que en autarquía produce bienes de baja calidad no pasará a
producir bienes de alta calidad una vez que se liberaliza el comercio y viceversa. Por el
contrario, se espera que la liberación aumente la calidad de los bienes de alta calidad y
disminuya la de los bienes de baja calidad. Beckham y Maske (2002) testean esta
hipótesis y encuentran evidencia para rechazarla. Como no pueden observar el paso de
autarquía hacia mayor libertad de comercio, observan el continuo autarquía/libre
comercio entre países y concluyen que la relación entre calidad y apertura es negativa.
Tybout (2001) reporta que las firmas que penetran en actividades internacionales suelen
ser más grandes, más eficientes y sus productos de mayor calidad que aquellas que no lo
hacen.
Para testear estas hipótesis es necesario contar con una medida de calidad adecuada. Sin
embargo, todos los intentos por estudiar los patrones de las diferencias de calidad entre
países sufren de distintas falencias, generadas comúnmente por la falta de información.
La mayor de éstas consiste en utilizar como proxy de la calidad el valor unitario de las
importaciones, lo que Hallak y Schott (2005) califican como “ingenuo”. Este valor
unitario se construye dividiendo el valor de las importaciones por la cantidad, lo que a
un nivel de desagregación (o detalle) alto se considera como una buena proxy del precio
de un producto. El error de este enfoque se puede descomponer en dos partes. La
primera de ellas se refiere a que los países podrían (y de hecho lo hacen) estar
exportando distintos mix de productos. Mientras más agregados sean los datos, es decir,
menos exhaustiva sea la categorización y descripción de la composición de las
importaciones, más improbable se hace que diferencias en el valor unitario de éstas
correspondan a diferencias de calidad. Por ejemplo, dentro de la sección XVII,
“Materiales de Transporte”, del sistema armonizado de clasificación (HS) se encuentran
conjuntamente barcos y automóviles. Obviamente los barcos tienen un valor unitario
mucho mayor que los automóviles y sus diferencias de precio no corresponden a
8
diferencias de calidad, en realidad ni siquiera son comparables. Por lo tanto, para
graficar con un ejemplo sencillo, supongamos que un país nos exporta sólo barcos y
otro nos exporta sólo automóviles, veremos que los “Materiales de Transporte”
importados desde el primero son mucho más costosos que los del segundo y, con la
metodología del valor unitario como proxy de calidad, concluiríamos erróneamente que
los productos del primero son de mejor calidad que los del segundo. Sin embargo, si
comparamos las “Correas para transmisión sin fin, con muescas (sincrónicas), de
circunferencia exterior superior a 150 cms. pero inferior o igual a 198 cms.” (código
40103600 del HS) procedentes de uno u otro país, gracias a la detallada descripción es
más probable que las diferencias de precios que puedan existir correspondan a
diferencias de calidad. Es decir, esta primera fuente de error se minimiza con una mayor
desagregación de los datos, logrando así que el valor unitario represente más
creíblemente el verdadero precio del bien y no un precio promedio de bienes que
generalmente no son comparables en cuanto a su calidad. En resumen, esta fuente de
error no se produce por usar el precio como proxy de calidad sino que por usar el valor
unitario a un nivel de desagregación bajo como proxy de precio y luego como proxy de
calidad. Es un problema de los datos, no de la teoría. Subsanaremos este problema con
una base de datos muchísimo más rica y detallada que las usadas en la mayoría de los
estudios a la fecha.
La segunda fuente de error del enfoque del valor unitario se produce porque éste no
considera la cantidad de unidades importadas (y por lo tanto consumidas). Olvidémonos
del problema anterior y supongamos que estamos comparando dos productos
exhaustivamente detallados (por ejemplo, dos correas como las descritas en el párrafo
anterior), con lo que hemos logrado minimizar la primera fuente de error, y por lo tanto
el valor unitario refleja creíblemente el precio del bien en cuestión. Dado que estas dos
correas son comparables entre sí –no estamos comparando autos con barcos sino que
correas con determinadas características versus correas con las mismas características- a
priori podríamos pensar que aquélla que tenga mayor precio es de mayor calidad; sin
embargo, veremos que esto no es necesariamente así. Como ejemplo, si nos
encontramos con que las correas del País 1 tienen el mismo precio que las del País 2
esto no es indicio de que tengan igual calidad. La razón es que si estamos importando el
doble de unidades de estas correas de igual precio desde el País 2 en relación al País 1,
es claro que esta mayor demanda corresponde a diferencias entre el producto procedente
9
de uno y otro país. Es decir, por alguna razón distinta a los precios (los hemos supuesto
iguales) estamos consumiendo más de uno que de otro. Si el nivel de desagregación es
alto podemos asumir que esta diferencia corresponde a una mayor calidad, es decir, al
ajustar por calidad, el producto del País 2 es más barato que el del País 1 y esto explica
su mayor demanda. La mayor calidad actúa desplazando la demanda del bien del País 2
(Gráfico 1a), y por lo tanto al mismo precio las cantidades consumidas son distintas. De
manera similar, si vemos que de ambos tipos de correas se consume la misma cantidad,
pero una es más costosa que la otra, esto también se debe a que la mayor calidad actúa
desplazando la demanda entre productos similares y por lo tanto, ajustados por calidad
ambos bienes son igualmente baratos o caros. En el Gráfico 1b vemos que las correas
procedentes del País 2 son más costosas que las del País 1 y, sin embargo, se consumen
en iguales cantidades. La mayor calidad de las correas del País 2 actúa desplazando su
demanda en relación al País 1. El hecho que se consuman ambos bienes, aún cuando
uno sea más barato al ajustar por calidad (Gráfico 1a), puede responder al “gusto por la
variedad” que puedan tener los consumidores, el que es analizado, por ejemplo, por
Hummels y Klenow (2004) y Broda y Weinstein (2004).
X1 X2
D1
D2
S1,2
D1
D2
S1
Gráfico 1a Gráfico 1b
X1,2
S2
P P
Vemos entonces que las cantidades consumidas también deben ser consideradas a la
hora de estimar calidad si pensamos en ésta actuando como un desplazamiento (shifter)
de la demanda por productos similares procedentes de distintos países. Esta fuente de
error sí es atribuible al enfoque de valor unitario como proxy de calidad. Evidentemente
se debe reconocer que podría darse el caso en que un país exportara bienes de distintas
calidades dentro de una misma categoría de producto estrechamente definida. Es decir,
que por ejemplo un País 3 exportara correas de alta y baja calidad. Este problema
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apunta nuevamente a la primera fuente de error que mencionábamos, es decir, a que los
países tienen distinto mix de productos y no podemos observarlos y desagregarlos en
más detalle. A pesar que los problemas de agregación aún puedan persistir, en la
literatura se concuerda que a un nivel de desagregación de 8 dígitos estos son mínimos,
en particular porque para un producto determinado existe mayor heterogeneidad entre
países que dentro de un mismo país exportador (es decir, existirían mayores diferencias
de calidad entre los Países 1, 2 y 3 que dentro del País 3).
Debe reconocerse que el enfoque de utilizar el valor unitario como proxy de calidad
podría defenderse si pensamos que al precio ofrecido por el País Importador, dos bienes
de características similares son consumidos en cantidades distintas simplemente porque
a ese precio el País 1 está dispuesto a ofrecer X1 y el País 2 a ofrecer X2 (Gráfico 2). Sin
embargo, en el caso de nuestro estudio, donde el País Importador es Chile, esto
equivaldría a plantear que Chile es un país lo suficientemente grande como para
establecer precios internacionales y que su demanda es lo suficientemente amplia como
para agotar la producción de los países exportadores. En general, se cree que esto no es
así y que Chile, aun cuando pudiese tener algún grado de poder negociador, en el
concierto mundial no es un fijador de precios ni agota la producción de terceros.
X1 X2
S1 S2
DPI
Gráfico 2
P
El hecho de contar con datos sobre los valores CIF de los productos representa una
ventaja sobre aquellos estudios que utilizan valores FOB y nos permite obviar otras
explicaciones referentes a la impropiedad de usar el valor unitario como proxy del
precio tales como que existan países con menores costos fijos de exportación (Romer,
1994), que exista discriminación por país de origen (Armington, 1969), países más
11
cercanos al País Importador, economías de escala a nivel de firma (Krugman, 1979) o
contratos regionales entre países o firmas.
Existen otras falencias y restricciones menos importantes en los estudios revisados, pero
en general todos concuerdan en que un gran aporte en trabajos futuros sería estimar en
forma más precisa y desagregada el componente de calidad implícito en los productos,
para así poder confirmar o refutar en forma más creíble los resultados obtenidos.
Evidentemente, todos estos estudios consideran los modelos y avances previos a ellos,
por lo que los trabajos que se han mencionado y se mencionarán corresponden a la
frontera en esta área de investigación.
Resulta clave entonces poder determinar adecuadamente el componente de calidad
implícito en los productos ya que posibles errores al determinar estas variaciones de
calidad podrían resultar en conclusiones erróneas sobre la aplicabilidad de los distintos
modelos de comercio y la efectividad de sus recomendaciones.
III. Datos.
Se usarán datos del Servicio Nacional de Aduanas de Chile del año 2003 compilados en
el programa computacional Macroscope 1.0. Corresponden a datos de importaciones a
un nivel de desagregación de 8 dígitos del código HS (considerado alto), en que se
detallan las cantidades, valores CIF y FOB, unidades de medida, países de origen,
etcétera. Más adelante se explican las variables que se mencionan a continuación. Para
estimar las calidades relativas usaremos los valores CIF y las cantidades. Para la
elasticidad de sustitución usaremos los valores que estiman Broda y Weinstein (2004)7.
Para la variable de apertura de los países se propone usar el puntaje asignado a cada
país por su política comercial según los autores del Indice de Libertad Económica 2003,
desarrollado por la Heritage Foundation y Dow Jones & Company, Inc. El puntaje
calificativo de política comercial va de 1 a 5, nivel muy bajo de proteccionismo y nivel
muy alto de proteccionismo respectivamente. La forma en que se construye este Indice 7 Estos datos se encuentran publicados en la página web de los autores, http://portal.chicagogsb.edu/portal//server.pt/gateway/PTARGS_0_2_332_207_0_43/http%3B/portal.chicagogsb.edu/Facultycourse/Portlet/FacultyDetail.aspx?&min_year=20054&max_year=20063&person_id=922823
12
puede consultarse en la fuente misma. Los datos de PIB y PIB per cápita (ajustados por
paridad de poder de compra) se obtuvieron del sitio web de Human Development
Report perteneciente a la ONU8.
La muestra final de países, 144 en total, corresponde a todos aquéllos de los que se
tienen datos para las variables de apertura, PIB y PIB per cápita. En el 93,3% de las
categorías ninguno de los países eliminados representa más de un 15% de las
importaciones. El 6,7% de las categorías en que ocurre lo contrario, no representan más
de un 3,4% de las importaciones totales. Además, se eliminará el capítulo 97 del sistema
armonizado “Objetos de arte o colección y antigüedades” y la sección 0 “Tratamientos
Arancelarios Especiales” por considerarse poco detallada su descripción y no
comparables dentro de un mismo producto. La suma de ambas secciones no representan
más de un 0.16% dentro del valor total de las importaciones. Se debe destacar la riqueza
del set de datos final, en particular si se le compara con la mayoría de los estudios
previos en los que rara vez se consideran más de 60 países.
IV. Metodología y Desarrollo.
Como decíamos inicialmente, al analizar las importaciones chilenas, nos encontramos
con que para la mayoría de los productos definidos a 8 dígitos existen variados países de
origen, los que suministran sus productos a distintos precios y en distintas cantidades.
Decíamos que nos encontramos con que dentro de una misma categoría hay países de
los que importamos mucho y de otros muy poco, aun cuando muchas veces los precios
son similares. Incluso no es raro que nos encontremos con que importamos más de
aquellos productos que no son necesariamente los más baratos en su categoría, lo que
contradice la usual relación negativa entre precio y cantidad consumida según propone
un sistema de demanda simple. Por ejemplo, el Gráfico 3 nos muestra el caso más
común en el que el CIF Unitario (o precio) tiene una relación negativa con la variable
Cantidad Consumida. Este ejemplo corresponde al código 40103500 del Sistema
Armonizado: “Correas para transmisión sin fin, con muescas (sincrónicas), de
circunferencia exterior superior a 60 cms. pero inferior o igual a 150 cms.” Es de
8 http://hdr.undp.org
13
esperarse que éstas no diverjan mucho en sus calidades según el país de origen y, por lo
tanto, vemos que en general se da una relación negativa bastante marcada, con un
coeficiente de correlación de -0,92 entre precio y cantidad consumida para los 23 países
presentes en esta categoría de producto.
Sin embargo, en algunos casos nos encontramos con relaciones muy distintas a la recién
vista. Como botón de muestra proponemos un caso en el que el coeficiente de
correlación es muy cercano a cero y otro en el que éste es positivo. El primero de éstos
(Gráfico 4) corresponde al código 90191000 del Sistema Armonizado: “Aparatos de
mecanoterapia; aparatos para masajes; aparatos de sicotecnia” y su coeficiente de
correlación entre los 20 países de los que Chile importa es -0,008. El segundo ejemplo
(Gráfico 5) corresponde al código 62111220: “Bañadores, para mujeres o niñas, de
fibras sintéticas o artificiales” y su coeficiente de correlación entre los 16 países es
mayor a 0,5 lo que, bajo un concepto de demanda simple, consideraríamos bastante
inusual en particular si recordamos que el coeficiente de correlación por definición se
encuentra entre -1 y 1.
Gráfico 3
15
El hecho de estar considerando los valores CIF de los productos nos permite obviar
algunas explicaciones a este fenómeno, tales como que existan países con menores
costos de exportación o más cercanos a Chile o las mencionadas en la sección II. La
respuesta que surge de forma inmediata es que no se trata de productos homogéneos, a
pesar de pertenecer a una misma categoría a 8 dígitos, y que por alguna razón los
consumidores están dispuestos a pagar más por unos que por otros. A esta mayor
disposición a pagar la llamamos calidad, tal como la hemos definido anteriormente. La
explicación de esto es que los consumidores no sólo consideran el precio de los distintos
productos, sino también la calidad implícita en cada uno de éstos. Esta mayor
disposición a pagar (calidad) seguramente variará según el país de origen del producto,
pero no esperaríamos que la influencia de éste origen fuese constante entre los distintos
productos y categorías por lo que no establecemos la restricción de que si un país ofrece
un producto de mayor calidad en alguna categoría, entonces lo hará en todas las
categorías.
Sin embargo, como explicamos anteriormente, la medida usual de calidad (que consiste
en utilizar como proxy el valor unitario) sufría de dos posibles distorsiones. La primera
se refería a estar comparando mix de productos distintos entre países, problema que
surgía de no contar con datos suficientemente detallados como para descomponer estos
mix de productos. La segunda distorsión se refería a que no se estaba considerando la
magnitud en que los productos procedentes de distintos países y finamente detallados
son consumidos. Esta inquietud surge del hecho que las personas evalúan
conjuntamente los atributos precio y calidad entre productos con características muy
similares al momento de consumir y que, por lo tanto, la mayor o menor demanda de
unos u otros tiene que deberse a uno de estos atributos. Planteamos entonces que la
calidad de los productos actuaba desplazando la demanda de un producto de mayor
calidad frente a otro de la misma categoría de producto pero de menor calidad.
La metodología que usaremos para estimar la calidad implícita de los distintos
productos parte de la base de lo propuesto por Hummles y Klenow (2002). Sin
embargo, hasta el momento ningún trabajo ha utilizado este enfoque para extraer las
calidades implícitas en los productos procedentes de los distintos países.
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Supongamos que los precios de dos variedades del mismo producto (a 8 dígitos) son
observables, definiendo variedad como el país del que son originarios (e.g. dos chalecos
de hombre con determinadas características comunes). Queremos identificar cómo las
diferencias en precio y cantidades consumidas de estas dos variedades corresponden a
diferencias en calidad, combinando la información sobre cantidades relativas
importadas y precios obtenidos por medio del valor unitario, el que a un nivel de
desagregación alto (8 dígitos) representa razonablemente el verdadero precio según se
acuerda en la literatura. Definimos calidad como cualquier atributo, observable o no,
que implique una mayor valoración por parte del consumidor. Claramente el precio y la
calidad del producto no son evaluados separadamente por el consumidor sino que lo
relevante es la relación precio-calidad.
Los bienes son clasificados en categorías, las que a su vez son clasificadas en sectores.
Los sectores son indexados por s = 1,…,S, mientras que los productos dentro de una
categoría son indexados por i = 1,…,I. A su vez, los países son indexados por j = 1,…,J.
Las preferencias del consumidor representativo son descritas por una función de utilidad
de dos niveles tal que:
),.....,( 1 SuuUU = (1)
donde:
1
11
1
))((!
"
"
!
=
##= s
s
s
sI
si
jiji
J
j
s xqu$
$
$
(2)
donde 1>s
! s! , qji representa la calidad implícita en el producto i del sector s9
proveniente del país j. A su vez, xji representa la cantidad consumida del producto i del
sector s proveniente del país j.
El consumidor maximiza su utilidad sujeto a la siguiente restricción presupuestaria: 9 no indexado por simplicidad, ya que el subíndice i basta para distinguir cada producto aunque sean de distintos sectores
17
YxpSI
si
jisjis
J
j
S
s
!"""#
#== 11
(3)
Al resolver esta maximización y dividir entre dos variedades del mismo producto del
mismo sector obtendremos:
s
ji
fi
fi
ji
fi
ji
p
p
q
q
x
x!)()( "= (4)
Reordenando y tomando logaritmos nos queda:
s
fi
ji
s
s
fi
jis
fi
ji
x
x
p
p
q
q)ln(
1)ln()ln(
!+= (5)
La intuición de esta ecuación es la siguiente: vemos que un mayor precio relativo al
numerario se asocia con una mayor calidad, y lo mismo ocurre para una mayor cantidad
relativa. Es decir, mientras más está dispuesta la gente a pagar por un bien (con una
cantidad dada) o mientras mayor sea la magnitud en que lo consume (con un precio
dado), esto se asocia con una mayor calidad. A su vez, mientras menor sea la elasticidad
de sustitución, es decir, menos sustitutos sean los distintos productos para el
consumidor, mayor será la relevancia de la cantidad relativa consumida. Si los
productos fueran perfectos sustitutos en todos los sectores y productos (! = " ), vemos
que la ponderación de la cantidad relativa consumida es cero, lo que corresponde al
enfoque tradicional de tomar como proxy de la calidad sólo el valor unitario (o precio).
Sin embargo, creemos que suponer que todos los bienes son perfectos sustitutos resulta
un tanto osado. Debe notarse que el coeficiente que acompaña al precio relativo es
siempre mayor al que acompaña a la cantidad relativa, ya que 1>s
! , es decir, el precio
siempre tiene una significancia mayor que la cantidad consumida, lo que intuitivamente
se interpreta como que el primero tiene un efecto más directo como indicador de
calidad. Sin embargo, y como hemos argumentado, no por eso deben obviarse las
cantidades consumidas asignándoles un coeficiente igual a cero.
18
Ahora bien, si conocemos s
! podremos obtener la calidad relativa de dos variedades del
mismo producto. Para esto usaremos los resultados de Broda y Weinstein (2004),
quienes a la fecha han reportado más de 200 elasticidades de sustitución para los
distintos sectores y productos. Estas elasticidades difieren entre sectores, pero son
comunes para los productos que componen el sector. Esto representará un gran avance
en relación a Hummels y Klenow (2004), quienes utilizan una elasticidad común para
todos los sectores y productos. Como se explicó anteriormente, la metodología de
utilizar el valor unitario como proxy de calidad equivale a considerar que ! = " en
todos los sectores y productos, lo que implica que los bienes son perfectos sustitutos,
cualquiera sea el par de productos que se considere, lo que creemos que es muy lejano a
la realidad. De hecho, Broda y Weinstein (2004) muestran que en la mayoría de los
sectores las elasticidades de sustitución son claramente distintas de infinito. Cualquier
error de medición en las calidades relativas suponemos que es una variable aleatoria
aditiva y, por lo tanto, en la ecuación (6), más abajo, los parámetros serán consistentes.
Para obtener las calidades relativas debe usarse un país numerario como base. Para esto
usaremos un país virtual al que denominaremos Promedio. Este se construye calculando
los valores unitarios promedio y las cantidades promedio en cada producto (8 dígitos) y
luego estos promedios se utilizan como numerarios en la ecuación (5) para calcular las
calidades relativas en cada producto. El valor unitario promedio se construye a través de
un promedio simple y no a través de un promedio ponderado, para que en el caso que en
un producto encontremos pocos países de origen y además uno de ellos represente casi
la totalidad de importaciones, el país Promedio no sea prácticamente igual a éste país.
El utilizar un promedio simple o uno ponderado no cambia los rankings por calidad de
los países dentro de un producto, y para comparar la calidad de un país real con otro
basta con dividir las respectivas calidades obtenidas en relación al país Promedio.
Además, la composición del país Promedio no es constante a través de los distintos
productos ya que está conformado por los países presentes en cada uno de los
productos, y estos no son los mismos a través de todos los productos. Esto no es una
restricción ya que no estamos interesados en comparar calidades relativas de países
entre distintos productos (sería comparar “peras con manzanas”). En forma similar, para
las variables de apertura, PIB y PIB per cápita, se usará un promedio simple de todos
los países de la muestra para obtener las del país Promedio.
19
Como planteábamos más arriba, esperaríamos que mientras más inusual fuese la
relación entre precio y cantidad respecto a un sistema de demanda tradicional, es decir,
menos negativa fuese esta relación, deberíamos encontrarnos con que esto se explica
por una mayor varianza de la calidad entre los productos provenientes de los distintos
países. Volviendo a los ejemplos de productos que citamos más arriba, nos encontramos
con que para el código 40103500 (“Correas…”) la varianza estimada de la calidad es de
0,4093, para el código 90191000 (“Aparatos…”) es de 2,4214 y para el código
62111220 (“Bañadores…”) es de 6,9539 lo cual se considera como una prueba de
robustez de esta nueva medida de calidad. En contraste, si utilizamos el valor unitario
como medida de calidad, obtenemos que para los productos anteriores la varianza
estimada de ésta es 222.882,14, 22.652,09 y 82,92 respectivamente. Vemos que la
medida tradicional de calidad es incapaz de explicar por qué en aquellos productos en
los que las varianzas de precio (i.e. de calidad) son menores, y por lo tanto los productos
de los distintos países serían más similares, mejores sustitutos y en los que por ende lo
más relevante es el precio, se dan relaciones entre precio y cantidad menos acordes con
una demanda con pendiente negativa. Incluso nos encontramos con relaciones positivas
como las expuestas más arriba.
Para graficar los distintos resultados a los que se puede llegar si utilizamos como proxy
de calidad el valor unitario o esta nueva medida, compuesta por el valor unitario relativo
y las cantidades relativas consumidas, observemos los siguientes ejemplos:
21
En el Gráfico 6, correspondiente al código 54075410: “Tejidos de hilados de filamentos
sintéticos, estampados, de peso inferior o igual a 200 g/m2”, vemos que ambas medidas
de calidad son prácticamente iguales (ambas líneas son casi paralelas) y su coeficiente
de correlación es de 0,9998. Sin embargo, en el Gráfico 7 (código 39204900: “Las
demás placas, láminas, hojas y tiras, de plástico no celular y sin refuerzo, estratificación
ni soporte o combinación similar con otras materias”) nos encontramos con que estas
medidas son radicalmente distintas (basta con ver cómo las dos líneas se mueven
constantemente en sentido contrario) y su coeficiente de correlación es de -0.77. La
razón de esto es que para el primer producto Broda y Weinstein (2004) estiman una
elasticidad de sustitución igual a 108,19 por lo que el coeficiente de la cantidad relativa
en la ecuación (5) es muy cercano a cero. En contraste, la elasticidad de sustitución para
el segundo bien es igual a 1,1.
Ahora, resulta clave conocer cuáles son los determinantes y los patrones a través de los
países que sigue esta calidad implícita en los productos. Nos enfocamos en determinar
si la mayor calidad se asocia con países más desarrollados, más grandes o más abiertos.
La razón de estudiar estas variables es que éstas son las que más atención han recibido
en la incipiente literatura sobre estos tópicos y, por lo mismo, son las variables a las que
más estudio teórico y empírico se les ha dedicado. Se debe reconocer claramente que
muchas veces estos estudios han sido de corte más bien empírico, y por lo tanto, la
inclusión de estas variables en ocasiones resulta bastante adhoc. Esto es producto de la
inexistencia de modelos claros y consistentes en esta área de investigación, seguramente
por la novedad de la misma. Ahora resumiremos lo que argumentábamos en la revisión
de la literatura respecto a las variables en cuestión. A pesar de que existen algunos
modelos teóricos respecto a las variables presentadas a continuación, no los
plantearemos en extenso, sino que resumidamente y expondremos sus principales
conclusiones.
Para la variable desarrollo utilizaremos el PIB per cápita. En general se encuentra que
su relación con la calidad es positiva. Esta relación es la que más análisis ha recibido, y
en general los resultados son similares entre los distintos estudios. En la revisión de la
literatura hemos citado dos estudios, entre varios, coherentes con esta afirmación los
que repetiremos para refrescar la memoria del lector. Schott (2001) encuentra dos
tendencias que justificarían la idea de comercio guiado por la dotación relativa de
22
factores según el modelo de Heckscher-Ohlin: (i) los productos importados desde los
países más pobres son distintos a los productos importados desde los países más ricos,
es decir, los mix de productos son distintos; (ii) cuando los países más pobres invaden
los mercados de importaciones que pertenecían a los países ricos, estos últimos
ascienden en su mix de productos, en el sentido de ofrecer bienes con mayores flujos de
servicios (calidad) para reducir la competencia directa de precio. Además encuentra
que, al ser positiva la relación entre valor unitario e ingreso per cápita esto implicaría
que los países más ricos se especializan en bienes de mayor calidad. Por su parte,
Hummels y Klenow (2004) obtienen que los países más ricos exportan más unidades a
precios más altos (controlando por categoría y socio comercial), lo que consideran
consistente con que estos países exportan productos de mayor calidad. Sus estimaciones
implican que la mayor calidad podría ser una causa aproximada de alrededor de 25% de
las diferencias de ingresos per cápita entre países según el estudio de 2002 y de
alrededor de 9% según el estudio de 2004. La intuición detrás de esta relación positiva
entre calidad e ingreso per cápita es que ésta se debería a que los países más
desarrollados tendrían ventajas comparativas en la producción de bienes de mayor
calidad si suponemos que éstos requieren de mayor capital y/o mano de obra calificada
para ser producidos, variables que son adecuadamente capturadas por la variable
ingreso per cápita.
Para la variable tamaño usaremos el PIB de cada país, aunque en otros estudios se ha
usado también la población del país. En general estas dos variables se encuentran
bastante correlacionadas y en la muestra esta correlación es de 0,65 por lo que ambas
variables, aunque distintas, son válidas como medidas de tamaño de un país. En
referencia a la variable “tamaño”, en general no hay consenso respecto a su relación con
la calidad. Acemoglu y Ventura (2002) proponen que los países más ricos (mayor PIB)
exportan cantidades bastante mayores a precios ligeramente menores, lo que según la
ecuación (5) sería indicio de que estos mismos están exportando bienes de ligeramente
mayor calidad. Hummels y Klenow (2004) encuentran que los países con más
trabajadores (y por lo tanto con mayor ingreso, aunque no necesariamente mayor
ingreso per cápita) exportan más unidades a precios no mayores, lo que según la
ecuación (5) indicaría que exportan bienes de mayor calidad. Es decir, que el mayor
número de trabajadores (o ingreso) estaría correlacionado positivamente con la calidad.
23
Respecto a la última variable, apertura, las conclusiones no son muy congruentes entre
los distintos estudios y en realidad su relación con la calidad no ha sido sujeto de mucho
estudio. Para beneficio del lector explicitaremos nuevamente los estudios citados en la
sección II. Aw y Roberts (1985), entre otros, concuerdan en que al imponer una cuota
en unidades a las importaciones de algún producto, la calidad de éstas aumenta por la
competencia que la cuota genera entre los importadores. Sin embargo, las tarifas ad
valorem no tendrían el mismo efecto. Por otro lado, Cabrales y Motta (2001) desarrollan
un modelo teórico en el que a medida que una economía se hace más abierta, no habrá
una reversión de calidad, es decir, una economía que en autarquía produce bienes de
baja calidad no pasará a producir bienes de alta calidad una vez que se liberaliza el
comercio y viceversa. Por el contrario, se espera que la liberación aumente la calidad
de los bienes de alta calidad y disminuya la de los bienes de baja calidad. Beckham y
Maske (2002) testean esta hipótesis y encuentran evidencia para rechazarla. Como no
pueden observar el paso de autarquía hacia mayor libertad de comercio, observan el
continuo autarquía/libre comercio entre países y concluyen que la relación entre calidad
y apertura es negativa. Tybout (2001) reporta que las firmas que penetran en
actividades internacionales suelen ser más grandes, más eficientes y sus productos de
mayor calidad que aquellas que no lo hacen lo que indicaría una relación positiva entre
calidad y apertura. Para medir la variable apertura usaremos el puntaje asignado a cada
país por su política comercial según los autores del Indice de Libertad Económica 2003
desarrollado por la Heritage Foundation y Dow Jones & Company, Inc. El puntaje
calificativo de política comercial va de 1 a 5, nivel muy bajo de proteccionismo y nivel
muy alto de proteccionismo respectivamente. Como este índice en realidad mide el
inverso de la apertura entonces, y para evitar confusiones, la llamaremos clausura.
En resumen, una vez obtenidas las calidades relativas entre países, procederemos a
estimar la siguiente regresión la que, como dijimos, podría ser considerada un tanto
adhoc por la ausencia de modelos concluyentes al respecto:
!
lnq ji
q fi
"
# $ $
%
& ' ' =( i + ) i1 ln
close j
close f
"
# $ $
%
& ' ' + )i2 ln
PIB j
PIBf
"
# $ $
%
& ' ' + ) i3 ln
PIBpc j
PIBpc f
"
# $ $
%
& ' ' + u jfi (6)
24
donde closej se refiere a una variable de clausura al comercio del país j en el año 2003,
PIBj se refiere al Producto Interno Bruto del país j en el mismo año y PIBpcj
corresponde al Producto Interno Bruto per cápita del país j en el mismo año. Según lo
expuesto más arriba, deberíamos esperar que la primera variable fuese poco
significativa teóricamente, aunque empíricamente se ha encontrado que su relación con
la calidad es positiva (negativa para apertura). Respecto a PIB deberíamos esperar que
su coeficiente fuera positivo. Finalmente, para PIBpc deberíamos esperar que el
coeficiente que la acompaña fuese positivo y ésta es la relación más sustentada tanto
teórica como empíricamente.
La ecuación (6) se estimará en tres etapas: (i) Por producto (8 dígitos): se estimará una
regresión por cada uno de las 5.837 categorías de productos (siempre y cuando cumplan
con el requisito de mínimo de grados de libertad explicitado más abajo), (ii) Por sector
(4 dígitos): se agruparán los productos de acuerdo al sector de 4 dígitos al que
pertenecen y se estimará una regresión para cada uno de los 1.129 sectores, (iii) Por
capítulo (2 dígitos): se agruparán los productos esta vez por capítulo y se estimará una
regresión para cada uno de los 95 capítulos.
En las dos últimas etapas se incluirán efectos fijos por cada producto a 8 dígitos que
forme parte de un sector o capítulo. Esta medida se aplica porque las observaciones de
calidad no son comparables entre distintos productos. El motivo de estas dos últimas
etapas es poder estimar las distintas regresiones con mayores grados de libertad para
obtener así resultados más confiables y contrastarlos con las regresiones por producto y
entre ellos. En la medida que los distintos resultados sean coherentes unos con otros,
esto representa una prueba de robustez tanto para la metodología propuesta para estimar
calidad como para las conclusiones que se obtengan de la ecuación (6).
Las regresiones se realizarán en dos oportunidades: sólo cuando puedan obtenerse al
menos 10 grados de libertad y sólo cuando puedan obtenerse al menos 30 grados de
libertad. Se eligen arbitrariamente estos valores para poder estimar el mayor número de
regresiones posible en forma “razonable”. Esto es necesario porque en varios productos
el número de países presentes es muy reducido. Sin embargo, en las regresiones por
capítulo y sector en general este problema no se presenta.
25
Además, se agruparán los productos según la clasificación hecha por Rauch (1999),
quien los separa en tres grupos: (i) Productos Homogéneos, que incluyen bienes
transados internacionalmente en mercados organizados con un precio claramente
definido (por ej. el cobre), (ii) Productos con Precio de Referencia, que incluyen bienes
que no son transados en mercados organizados pero tienen precios de referencia
disponibles en publicaciones especializadas (por ej. el polietileno) y (iii) Productos
Diferenciados, aquéllos que no satisfacen ninguno de los criterios anteriores (por ej.
zapatos). Una vez agrupados los bienes se estimará nuevamente la ecuación (6) por
producto, es decir, para cada uno de los productos que componen los tres grupos y como
si pertenecieran a un mismo sector. Deberíamos esperar que las varianzas de los
Productos Diferenciados fuesen mayores que las de los Productos con Precio de
Referencia y, a su vez, que las varianzas de estos últimos fuesen mayores que las de los
Productos Homogéneos. Además, esperaríamos que los resultados de la ecuación (6)
fuesen más significativos para los Productos Diferenciados que para los con Precio de
Referencia y que estos últimos fuesen más significativos que los resultados para los
Productos Homogéneos.
Finalmente, se debe agregar que las regresiones serán estimadas por Mínimos
Cuadrados Ordinarios10. Como se dijo, al estimar por sectores y por capítulos se
incluirán efectos fijos por producto ya que las calidades no son comparables entre éstos,
y queremos obtener estimaciones representativas para los distintos sectores y capítulos.
V. Resultados.
En esta sección volvemos a recordar los resultados ejemplificados en la sección anterior
a través de los distintos gráficos que sugieren que la calidad es un componente
importante en la valoración que hacen los consumidores de los distintos productos, y
que esto se refleja no sólo en el precio de los mismos, sino también en las cantidades en
que son consumidas las variedades provenientes de los distintos países. De hecho, el
componente calidad era el que nos permitía explicar aquellas “anomalías” en las que la
relación precio-cantidad consumida no era negativa como esperaríamos, sino que
10 La programación en Matlab está disponible via email.
26
incluso resultaba positiva en muchos productos. Se debe recalcar que el componente de
calidad es relevante no sólo en aquellos productos “inusuales”, sino que en mayor o
menor medida, en todos los productos sólo que en muchos de éstos se nos muestra de
una forma más sutil.
Luego validamos la nueva medida de calidad por sobre la tradicional reportando cómo
ésta última es incapaz de explicar por qué en aquellos productos en los que las varianzas
de precio (i.e. de calidad según la medida tradicional) son menores, y por lo tanto los
productos de los distintos países serían más similares, mejores sustitutos (y en los que
por ende lo más relevante es el precio), se dan relaciones entre precio y cantidad menos
acordes con una demanda con pendiente negativa.
Para testear la robustez de nuestra medida de calidad estimamos la ecuación (6) en
varias etapas. Los resultados de las distintas regresiones se presentan en las tablas 1 a 6
del Anexo. Las tres primeras corresponden a las regresiones hechas con un mínimo de
10 grados de libertad en las tres etapas detalladas y las tres últimas corresponden a las
mismas etapas pero estimadas con un mínimo de 30 grados de libertad. Si se analizan en
detalle puede observarse que los resultados son muy similares entre las distintas tablas,
lo que nos da otra prueba de la solidez de nuestra medida de calidad.
Respecto al coeficiente que acompaña a la variable de política comercial (clausura)
vemos que en general, y a través de los distintos tipos de regresiones, éste es positivo,
es decir, a mayor clausura de un país mayor es la calidad que éste ofrece. Este resultado
está reñido con lo que deberíamos esperar según Cabrales y Motta (2001), pero
concuerda con lo que obtienen Beckham y Maske (2002). Los valores promedio de esta
suerte de elasticidad calidad-clausura oscilan entre 0,05 y 0,25. Otra posible
explicación para este resultado se refiere a que en general los países más desarrollados
son los más cerrados y, como detallamos más adelante, se encuentra que los países más
desarrollados ofrecen mayor calidad en sus productos.
Respecto al coeficiente que acompaña a la variable tamaño (PIB), podemos concluir
que éste en la mayoría de las regresiones es positivo. Considerando sólo los resultados
significativos se encuentra que hay una clara dominancia de los resultados positivos
sobre los negativos. Podemos afirmar entonces que mientras más grande sea el país,
27
mayor será la calidad que ofrece, tal como proponen Acemoglu y Ventura (2002). Los
valores promedio de esta elasticidad calidad-tamaño van desde 0,13 hasta 0,31.
El coeficiente de la variable desarrollo (PIB per cápita) también resulta claramente
positivo, al igual que si consideramos sólo los resultados significativos. Como
resumimos anteriormente, la intuición detrás de esta relación positiva entre calidad e
ingreso per cápita es que ésta se debería a que los países más desarrollados tendrían
ventajas comparativas en la producción de bienes de mayor calidad si suponemos que
éstos requieren de mayor cápital o mano de obra calificada para ser producidos,
variables que son adecuadamente capturadas por la variable ingreso per cápita. Además,
en todos los tipos de regresiones esta elasticidad calidad-desarrollo es la de mayores
valores promedios, los que oscilan entre 0,3 y 0,62.
En general, las conclusiones se aprecian más claramente en el resumen de las
regresiones por capítulo (Tablas 3 y 6). Estas últimas parecen preferidas a las por
producto y por sector ya que gozan de grados de libertad muchísimo mayores que las
primeras.
La coherencia que se encuentra al comparar los resultados de los distintos tipos de
regresiones nos parecen una prueba adecuada de la solidez de la metodología utilizada
para medir calidad, en particular los que se refieren a la variable PIB per cápita, puesto
que la relación de ésta con la variable calidad es la que ha sido sujeto de mayor análisis,
tanto teórico como empírico, y los resultados respecto al signo de esta relación son muy
coherentes con toda la literatura revisada.
En las tablas 7 a 9 se presentan los resultados de las regresiones realizadas usando la
clasificación de Rauch (1999). Sin embargo, los resultados de las regresiones de los
Productos Homogéneos deben mirarse con bastante cuidado, ya que por la restricción de
grados de libertad impuesta más arriba (mínimo 10 g.l.) sólo pudieron estimarse 4
regresiones de un total de 162 Productos Homogéneos. Esto nos indica que en general
los productos homogéneos son importados desde unos pocos países, probablemente
porque como los procedentes de un país u otro son de calidad similar, esto hace que
sean muy buenos sustitutos y por lo tanto lo relevante es el precio y por lo que se
importa sólo desde los países más baratos. Tal como esperábamos, al comparar los
28
resultados de los Productos con Precio de Referencia versus los Diferenciados es claro
que los de estos últimos son más fuertes al revisar las significancias de unos y otros.
Además, acorde con lo esperado, el estimador de la varianza ponderada de los productos
es mayor para los Productos Diferenciados que para los con Precio de Referencia (3,49
y 2,18 respectivamente).
VI. Conclusiones.
Una cantidad de estudios cada vez mayor sugiere que la variación en la calidad de los
productos entre países es un importante determinante de los patrones de comercio
internacional y desarrollo económico. Si pensáramos en el comercio internacional como
un intercambio de bienes homogéneos concluiríamos que en muchos países ciertas
industrias se encontrarían próximas a desaparecer ante la llegada de gigantes de bajo
costo tales como China e India. Sin embargo, el hecho de que existan distintas calidades
para productos importados dentro de una misma categoría implica la existencia de
productos diferenciados dentro de esa categoría. Al tomar en cuenta la diferenciación
existente en los productos podemos encontrarnos con que los países más (menos)
desarrollados tal vez tengan ventajas comparativas en la elaboración de bienes con
determinadas características y contenidos de calidad y esto les permite reducir la
competencia directa de otros proveedores. Para citar un ejemplo, Schott (2001)
encuentra que los países ricos responden a la competencia de los pobres diferenciándose
hacia bienes de mayor calidad en vez de compitiendo por precio.
Por esta razón, resulta clave obtener una medida de calidad adecuada y conocer cuáles
son los determinantes y los patrones que sigue esta calidad implícita en los productos.
La medida tradicional de calidad consiste en utilizar como proxy de la misma el valor
unitario de las importaciones. Hemos argumentado que esta metodología sufre de dos
serias fallas. La primera se refiere a estar comparando mix de productos distintos entre
países, problema que surge de no contar con datos suficientemente detallados como para
descomponer estos mix de productos. La segunda distorsión se refiere a que no se
consideran las magnitudes en que productos de la misma categoría procedentes de
distintos países son consumidos, las que muchas veces son muy distintas aun cuando los
precios sean similares. Mostramos que esta medida de calidad es incapaz de explicar
29
por qué en aquellos productos en los que las varianzas de precio (y por lo tanto de
calidad) son menores, y por lo tanto los productos de los distintos países serían más
similares, mejores sustitutos (y en los que por ende lo más relevante es el precio), se dan
relaciones entre precio y cantidad menos acordes con una demanda con pendiente
negativa. Incluso nos encontramos con relaciones positivas.
Planteamos entonces que la calidad de los productos actuaba desplazando la demanda
de un producto de mayor calidad frente a otro muy similar pero de menor calidad y que,
por lo tanto, no sólo debían considerarse los precios de los productos, sino que también
las cantidades en que son consumidos. A partir de una función de utilidad de un
consumidor representativo llegamos a una expresión de la calidad que implica que
mientras más está dispuesta la gente a pagar por un bien respecto a otro de la misma
categoría (mayor precio con una cantidad dada) o mientras mayor sea la magnitud en
que lo consume (mayor cantidad con un precio dado), esto se asocia con una mayor
calidad.
Luego de obtener las calidades a través de esta nueva metodología, se realizan distintas
pruebas para testear la validez teórica y empírica de esta nueva medida de calidad. Se
estudia su relación con variables como clausura al comercio, tamaño y desarrollo de
los distintos países encontrándose que son todas positivas, especialmente la relación
entre calidad y desarrollo. Además, se muestra que estas relaciones son más débiles
para aquellas categorías de productos menos diferenciados, lo que concuerda con la
teoría y valida aún más nuestra medida de calidad.
En resumen, se concluye que la calidad actúa desplazando la demanda por aquellos
productos de mayor calidad, pero que ésta debe ser medida no sólo considerando los
precios, sino también las cantidades en que los productos son consumidos. Se encontró
evidencia que sugiere que los países más desarrollados tienen ventajas comparativas en
la producción de bienes de mayor calidad, ya que para producirlos se requeriría de
mayor capital y mano de obra calificada. Se encontró lo mismo para las variables
tamaño y clausura, aunque su efecto es menor que el de la variable desarrollo. Tal vez
la relación positiva entre clausura y calidad se deba a que los países más desarrollados
son también los más cerrados al comercio internacional, o a que aquellos países que se
encuentran más cerrados al comercio exterior podrían sufrir de represalias de parte del
30
resto de los países, es decir, que como respuesta, el resto del mundo también se
encontrase más cerrado para ellos. Esto haría que sus costos de exportación fuesen
mayores y, por lo tanto, el precio de sus productos en el resto de los países se viese
inflado en comparación con bienes de calidad similar procedentes de otros países. Como
consecuencia, y para poder competir, estos países tendrían que ofrecer bienes de mayor
calidad a precios similares o, lo que es lo mismo, bienes de igual calidad a precios
menores.
Comprender el papel que juega la calidad en el comercio internacional, al demostrar las
posibilidades de diferenciación para los distintos productores, nos ayudará a entender
cómo se da la competencia entre los países lo que será de vital importancia, entre otras
razones, para la adecuada negociación de posibles tratados de libre comercio reduciendo
la resistencia que muchas veces presentan los productores locales de sustitutos de
importaciones. Además, debe considerarse el efecto que la calidad tiene en el desarrollo
de los países, aunque deben generarse modelos teóricos más concluyentes para
determinar si ésta es causa o efecto de este mayor desarrollo.
31
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ar=20054&max_year=20063&person_id=922823
34
ANEXO.
Promedio Positivos Negativos 0,75 0,9 0,95Beta1 -1,9759 16,55% 83,45% Positivo y significativo 5,86% 1,70% 0,82%(constante) Negativo y significativo 64,92% 44,41% 34,13%
No significativo 29,22% 53,88% 65,05%
Beta2 0,1889 53,75% 46,25% Positivo y significativo 28,47% 12,47% 7,29%(Polít. Com.) Negativo y significativo 22,34% 8,72% 5,04%
No significativo 49,18% 78,81% 87,67%
Beta3 0,2545 80,79% 19,21% Positivo y significativo 62,40% 44,48% 34,88%(PIB) Negativo y significativo 8,99% 4,63% 2,79%
No significativo 28,61% 50,89% 62,33%
Beta4 0,4790 71,66% 28,34% Positivo y significativo 50,41% 28,27% 19,35%(PIBpc) Negativo y significativo 11,04% 4,56% 2,66%
No significativo 38,56% 67,17% 78,00%
Promedio Positivos Negativos 0,75 0,9 0,95Beta1 -1,6629 17,40% 82,60% Positivo y significativo 6,43% 2,78% 1,46%(constante) Negativo y significativo 66,96% 51,75% 42,54%
No significativo 26,61% 45,47% 55,99%
Beta2 0,1216 55,26% 44,74% Positivo y significativo 33,48% 16,08% 9,65%(Polít. Com.) Negativo y significativo 23,83% 11,40% 6,58%
No significativo 42,69% 72,51% 83,77%
Beta3 0,1830 76,75% 23,25% Positivo y significativo 63,60% 50,58% 40,94%(PIB) Negativo y significativo 10,96% 5,70% 3,07%
No significativo 25,44% 43,71% 55,99%
Beta4 0,3808 71,05% 28,95% Positivo y significativo 54,53% 37,28% 27,78%(PIBpc) Negativo y significativo 14,62% 6,58% 4,24%
No significativo 30,85% 56,14% 67,98%
Promedio Positivos Negativos 0,75 0,9 0,95Beta1 -1,3169 20,00% 80,00% Positivo y significativo 6,32% 2,11% 2,11%(constante) Negativo y significativo 64,21% 45,26% 42,11%
No significativo 29,47% 52,63% 55,79%
Beta2 0,2475 61,05% 38,95% Positivo y significativo 45,26% 29,47% 24,21%(Polít. Com.) Negativo y significativo 25,26% 11,58% 5,26%
No significativo 29,47% 58,95% 70,53%
Beta3 0,1304 75,79% 24,21% Positivo y significativo 65,26% 61,05% 53,68%(PIB) Negativo y significativo 9,47% 4,21% 3,16%
No significativo 25,26% 34,74% 43,16%
Beta4 0,3214 73,68% 26,32% Positivo y significativo 63,16% 52,63% 44,21%(PIBpc) Negativo y significativo 11,58% 2,11% 0,00%
No significativo 25,26% 45,26% 55,79%
TABLA 1: SIGNO Y SIGNIFICANCIA DE LOS PARAMETROS OBTENIDOS
TABLA 2: SIGNO Y SIGNIFICANCIA DE LOS PARAMETROS OBTENIDOS
TABLA 3: SIGNO Y SIGNIFICANCIA DE LOS PARAMETROS OBTENIDOS
Nivel de Confianza
Nivel de ConfianzaPOR PRODUCTO CON MINIMO 10 GRADOS DE LIBERTAD EN CADA REGRESIÓN REALIZADA
POR SECTOR CON MINIMO 10 GRADOS DE LIBERTAD EN CADA REGRESIÓN REALIZADANivel de Confianza
POR CAPITULO CON MINIMO 10 GRADOS DE LIBERTAD EN CADA REGRESIÓN REALIZADA
35
Promedio Positivos Negativos 0,75 0,9 0,95Beta1 -1,9025 10,78% 89,22% Positivo y significativo 5,88% 1,96% 0,00%(constante) Negativo y significativo 78,43% 60,78% 50,98%
No significativo 29,22% 53,88% 65,05%
Beta2 0,0507 49,02% 50,98% Positivo y significativo 26,47% 16,67% 8,82%(Polít. Com.) Negativo y significativo 23,53% 10,78% 6,86%
No significativo 49,18% 78,81% 87,67%
Beta3 0,3138 84,31% 15,69% Positivo y significativo 75,49% 72,55% 66,67%(PIB) Negativo y significativo 9,80% 8,82% 7,84%
No significativo 28,61% 50,89% 62,33%
Beta4 0,6217 84,31% 15,69% Positivo y significativo 77,45% 62,75% 50,98%(PIBpc) Negativo y significativo 9,80% 7,84% 3,92%
No significativo 38,56% 67,17% 78,00%
Promedio Positivos Negativos 0,75 0,9 0,95Beta1 -1,6388 13,35% 86,65% Positivo y significativo 3,62% 1,81% 1,13%(constante) Negativo y significativo 72,62% 59,05% 49,77%
No significativo 26,61% 45,47% 55,99%
Beta2 0,1954 58,60% 41,40% Positivo y significativo 35,29% 18,33% 10,63%(Polít. Com.) Negativo y significativo 20,59% 9,73% 4,98%
No significativo 42,69% 72,51% 83,77%
Beta3 0,2024 82,58% 17,42% Positivo y significativo 73,76% 60,63% 50,68%(PIB) Negativo y significativo 8,60% 4,52% 2,26%
No significativo 25,44% 43,71% 55,99%
Beta4 0,4196 77,60% 22,40% Positivo y significativo 63,12% 45,70% 34,39%(PIBpc) Negativo y significativo 10,63% 4,98% 3,85%
No significativo 30,85% 56,14% 67,98%
Promedio Positivos Negativos 0,75 0,9 0,95Beta1 -1,4155 18,18% 81,82% Positivo y significativo 5,68% 1,14% 1,14%(constante) Negativo y significativo 67,05% 47,73% 45,45%
No significativo 29,47% 52,63% 55,79%
Beta2 0,1972 61,36% 38,64% Positivo y significativo 45,45% 29,55% 25,00%(Polít. Com.) Negativo y significativo 25,00% 11,36% 5,68%
No significativo 29,47% 58,95% 70,53%
Beta3 0,1439 79,55% 20,45% Positivo y significativo 69,32% 65,91% 57,95%(PIB) Negativo y significativo 9,09% 4,55% 3,41%
No significativo 25,26% 34,74% 43,16%
Beta4 0,2967 73,86% 26,14% Positivo y significativo 64,77% 53,41% 45,45%(PIBpc) Negativo y significativo 10,23% 1,14% 0,00%
No significativo 25,26% 45,26% 55,79%
TABLA 4: SIGNO Y SIGNIFICANCIA DE LOS PARAMETROS OBTENIDOS
TABLA 5: SIGNO Y SIGNIFICANCIA DE LOS PARAMETROS OBTENIDOS
TABLA 6: SIGNO Y SIGNIFICANCIA DE LOS PARAMETROS OBTENIDOS
Nivel de Confianza
Nivel de ConfianzaPOR PRODUCTO CON MINIMO 30 GRADOS DE LIBERTAD EN CADA REGRESIÓN REALIZADA
POR SECTOR CON MINIMO 30 GRADOS DE LIBERTAD EN CADA REGRESIÓN REALIZADANivel de Confianza
POR CAPITULO CON MINIMO 30 GRADOS DE LIBERTAD EN CADA REGRESIÓN REALIZADA
36
Promedio Positivos Negativos 0,75 0,9 0,95Beta1 -2,85 25,00% 75,00% Positivo y significativo 0,00% 0,00% 0,00%(constante) Negativo y significativo 75,00% 75,00% 75,00%
No significativo 25,00% 25,00% 25,00%
Beta2 -0,55 50,00% 50,00% Positivo y significativo 50,00% 0,00% 0,00%(Polít. Com.) Negativo y significativo 25,00% 0,00% 0,00%
No significativo 25,00% 100,00% 100,00%
Beta3 -0,02 75,00% 25,00% Positivo y significativo 0,00% 0,00% 0,00%(PIB) Negativo y significativo 0,00% 0,00% 0,00%
No significativo 100,00% 100,00% 100,00%
Beta4 0,18 75,00% 25,00% Positivo y significativo 75,00% 0,00% 0,00%(PIBpc) Negativo y significativo 25,00% 0,00% 0,00%
No significativo 0,00% 100,00% 100,00%
Promedio Positivos Negativos 0,75 0,9 0,95Beta1 -2,17 15,91% 84,09% Positivo y significativo 4,55% 0,00% 0,00%(constante) Negativo y significativo 61,36% 50,00% 40,91%
No significativo 34,09% 50,00% 59,09%
Beta2 0,27 56,82% 43,18% Positivo y significativo 31,82% 20,45% 15,91%(Polít. Com.) Negativo y significativo 25,00% 4,55% 4,55%
No significativo 43,18% 75,00% 79,55%
Beta3 0,29 81,82% 18,18% Positivo y significativo 65,91% 54,55% 40,91%(PIB) Negativo y significativo 11,36% 2,27% 2,27%
No significativo 22,73% 43,18% 56,82%
Beta4 0,47 77,27% 22,73% Positivo y significativo 47,73% 25,00% 20,45%(PIBpc) Negativo y significativo 9,09% 2,27% 0,00%
No significativo 43,18% 72,73% 79,55%
Promedio Positivos Negativos 0,75 0,9 0,95Beta1 -1,98 18,39% 81,61% Positivo y significativo 7,13% 1,38% 0,00%(constante) Negativo y significativo 62,53% 39,54% 29,66%
No significativo 30,34% 59,08% 70,34%
Beta2 0,18 56,32% 43,68% Positivo y significativo 27,59% 10,80% 6,44%(Polít. Com.) Negativo y significativo 20,92% 8,05% 5,29%
No significativo 51,49% 81,15% 88,28%
Beta3 0,27 82,07% 17,93% Positivo y significativo 67,36% 45,06% 34,25%(PIB) Negativo y significativo 8,28% 3,91% 2,53%
No significativo 24,37% 51,03% 63,22%
Beta4 0,51 73,33% 26,67% Positivo y significativo 51,95% 30,11% 21,15%(PIBpc) Negativo y significativo 9,89% 5,06% 3,22%
No significativo 38,16% 64,83% 75,63%
Nivel de Confianza
Nivel de ConfianzaEN REGRESIONES DE PRODUCTOS HOMOGENEOS SEGÚN LA CLASIFICACION DE RAUCH
EN REGRESIONES DE PRODUCTOS CON PRECIO DE REFERENCIA SEGÚN CLASIFICACION DE RAUCHNivel de Confianza
TABLA 7: SIGNO Y SIGNIFICANCIA DE LOS PARAMETROS OBTENIDOS
TABLA 8: SIGNO Y SIGNIFICANCIA DE LOS PARAMETROS OBTENIDOS
TABLA 9: SIGNO Y SIGNIFICANCIA DE LOS PARAMETROS OBTENIDOSEN REGRESIONES DE PRODUCTOS DIFERENCIADOS SEGÚN LA CLASIFICACION DE RAUCH