Generacion UPSA by UPSA Santa Cruz-Bolivia

Generaciรณn UPSA R E V I STA AC A D ร M I C A D E G R A D UA D O S Facultad de Ciencias Empresariales | Nยบ 1

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Generación UPSA R E V I STA AC A D É M I C A D E G R A D UA D O S Facultad de Ciencias Empresariales | Nº 1

DIRECTORA Mary Esther Parada Parada COORDINACIÓN EDITORIAL Ana Marietta Colanzi Forfori CONSEJO EXTERNO Dr. Luis Guillermo Covernton (Universidad Católica de Argentina) CONSEJO EDITORIAL Fernando Alonso Aponte Amelunge Mabel Becerra Urquiri Ana Marietta Colanzi Forfori Marco Antonio Del Río Ribera Paola Andrea Sainz Sujet

Derechos de autor Prohibida su reproducción Total o Parcial de esta Obra por cualquier medio sin autorización expresa del EDITOR. CENTRO DE PUBLICACIONES - UPSA Los artículos publicados expresan la opinión de los autores. Depósito Legal: 8-1-2875-17

Diseño y diagramación: Yoshimi Iwanaga Miyazaki Impresión: Imprenta El Deber Av. Cumavi, Barrio Hermenca, Calle A #7 Impreso en Bolivia Santa Cruz de la Sierra, 2017

ÍNDICE

PRÓLOGO.......................................................................................................................... 5 1. FACTORES DETERMINANTES DEL CRECIMIENTO ECONÓMICO EN BOLIVIA 1989 – 2013.................................................................................................................7 Damariz Elena Ortega Vargas 2. ANÁLISIS DE LOS EFECTOS DE LA DEVALUACIÓN DEL TIPO DE CAMBIO EN LA BALANZA COMERCIAL................................................................................................41 Shunta Chibana Nakamura 3. ANÁLISIS SOBRE LA PERCEPCIÓN EMPRESARIAL RESPECTO A LA LIBERTAD ECONÓMICA EN SANTA CRUZ, BOLIVIA.....................................................................51 Rosario del Carmen Caballero Villa 4. LA NORMA ISO 9001: UNA MIRADA COMPLETA PARA COMPRENDER MEJOR DE QUÉ SE TRATA, CUÁLES SON SUS BENEFICIOS, LIMITACIONES Y FACTORES DE ÉXITO PARA SU IMPLEMENTACIÓN...................................................65 María Laura Sainz Sujet 5. MOMENTOS DE ORO: ¿EN RIESGO LA ECONOMÍA PLURAL EN BOLIVIA?..................77 Ana Marietta Colanzi Forfori

Los artículos publicados son de entera responsabilidad de los autores y no representan la posición de la Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA.

PRÓLOGO Generación UPSA, revista de la Facultad de Ciencias Empresariales, nace con el propósito de contar con un espacio académico donde los profesionales formados en la Universidad transmitan sus conocimientos, capacidad de análisis y destrezas desarrolladas en su etapa universitaria e implementadas en su vida profesional; así como, el aprendizaje a partir de su experiencia laboral. En este primer número, la revista cuenta con tres artículos relacionados a proyectos finales de grado de titulados recientes y dos, de graduadas que se encuentran realizando maestría. Los aportes abordan temáticas de bastante interés nacional y regional, como ser: la determinación de los factores del crecimiento económico del país en las últimas décadas, los efectos que causaría en la balanza comercial al devaluar el tipo de cambio, la percepción del empresariado cruceño con respecto a la libertad económica, una visión completa sobre la Norma ISO 9001 y, la evaluación de las políticas públicas encaminadas a fortalecer la pluralidad económica del país. Es oportuno señalar que los artículos que contiene la revista, son evaluados y aceptados por un Consejo Editorial interno y también, por un Comité externo, el cual se encuentra encabezado por el Doctor en Economía Luis Guillermo Covernton de la Universidad Católica de Argentina. Generación UPSA, es otro esfuerzo más de la Facultad de Ciencias Empresariales, cumpliendo el objetivo de fortalecer el vínculo con la sociedad en general y sus instituciones, con productos dirigidos a la difusión de conocimientos, experiencias y habilidades para su explotación y aplicación, beneficiando a la institucionalidad cruceña.

Lic. Ana Marietta Colanzi Forfori Coordinadora del Centro de Investigación de Ciencias Administrativas, Económicas y Financieras - CICAEF Facultad de Ciencias Empresariales

FACTORES DETERMINANTES DEL CRECIMIENTO ECONÓMICO EN BOLIVIA 1989 – 2013 Damariz Elena Ortega Vargas1

1 Graduada de Ingeniería Económica - UPSA.

Resumen

El crecimiento económico es uno de los temas más relevantes e importantes en nuestro contexto, dado que el objetivo de toda economía es alcanzar mayores ingresos para mejorar la calidad de vida de la sociedad. Bolivia históricamente ha registrado épocas de marcado crecimiento, así como otras de decrecimiento, pasando por distintas transformaciones en el manejo de la economía, estos cambios y fluctuaciones nos hacen ver la importancia de conocer cuáles fueron los factores que impulsaron

esta evolución del producto. A través de un análisis econométrico mediante regresiones, se encontró a la Población Económicamente Activa (PEA) como representativa del factor trabajo y a los años de estudio como del Capital Humano; en relación al producto nacional, fueron los principales determinantes del crecimiento económico en el periodo 1989-2013. Por otro lado, las variables de capital y gasto público resultaron tener una incidencia negativa, a su vez, el factor tecnológico resultó irrelevante.

Introducción A través de la historia de nuestro país han sucedido distintos cambios de administración de la economía nacional, que han desembocado en épocas de acentuada bonanza y escasez, con elevadas tasas de crecimiento económico y otras de decrecimiento, en general las épocas de bonanza han coincidido con entornos internacionales favorables y las de escasez, como consecuencia de un manejo macroeconómico deficiente. Si bien una elevada tasa de crecimiento económico no necesariamente conlleva a un desarrollo económico expresado en el bienestar de todos los habitantes de un país, es una señal clara de la mejora de los ingresos de dichos habitantes, que posiblemente los lleve a acceder a mejores bienes y servicios que contribuyan a su calidad de vida. El estudio del crecimiento económico es importante dado que pequeñas diferencias en el corto plazo se convierten en considerables en el largo plazo, al mismo tiempo, entender cómo los factores han aportado al crecimiento, es útil para los policy makers que deberán buscar incorporar políticas públicas que maximicen el impacto positivo y minimicen el negativo.

Es así que, se pretende conocer cuáles han sido los factores que determinaron el crecimiento económico en el periodo 1989 - 2013 y saber cuál ha sido el nivel de su influencia, a través de modelos econométricos calculados por el método MCO.

1. Fundamentación teórica Para poder conocer cuáles han sido los factores determinantes del crecimiento económico es necesario revisar la literatura económica relevante y buscar adaptarla a la realidad nacional.

Modelos de crecimiento exógenos Entre las décadas de 1950 y 1960 la revolución neoclásica alcanzó a la teoría del crecimiento económico que sentó las bases metodológicas para el campo del crecimiento y también, para la macroeconomía moderna. El supuesto neoclásico de rendimientos decrecientes no pudo explicar un crecimiento sostenido a través de la acumulación del capital, por lo que, hubo la necesidad de introducir el crecimiento tecnológico exógeno para explicar el crecimiento a largo plazo.

El Modelo de Solow Solow plantea que el nivel de producción se determina de la siguiente forma: Y = F(L,K) Donde Y es el Ingreso o PIB, L el factor trabajo o empleo y K el factor capital. La Función de producción de Solow posee ciertas características: • • • •

El producto marginal de los factores trabajo y capital son positivos. Las segundas derivadas del Ingreso respecto a ambos factores son negativas. Existen rendimientos constantes a escala. El producto marginal del capital es decreciente.

Modelos de crecimiento endógeno Como crítica a los modelos exógenos, surgió la idea de que el factor más importante debía determinarse dentro del modelo. Los nuevos investigadores tuvieron como objetivo crucial la construcción de modelos en los que la tasa de crecimiento a largo plazo fuera positiva sin la necesidad de suponer que alguna variable dentro del modelo, se determinara exógenamente.

Gasto público y crecimiento El gobierno puede influenciar la economía a través de muchos canales, decide el tamaño de los impuestos y la forma que éstos toman, también decide el tamaño y el tipo de gasto público. En términos de los modelos de crecimiento, una manera de que el gasto público sea deseable es introducirlo como argumento positivo en la función de producción, otra manera de introducirlo sería directamente en la función de utilidad de los consumidores.

El modelo desarrollado por Barro R. (1990), el gasto público es productivo. En este contexto, la producción depende de las cantidades existentes de dos factores de producción: capital privado, K y un factor de producción provisto por el sector público G. La función de producción presenta rendimientos constantes de escala, pero existen rendimientos decrecientes de cada uno de los factores. Del mismo modo debemos decidir si ese bien se trata de un bien rival y excluible o no (Sala-i-Martin, 2000). Si decidiéramos utilizar un bien no rival y no excluible, la función de producción para una empresa cualquiera sería: y=Akα G1-α Donde k es la cantidad de capital privado utilizado por dicha empresa y G es el bien público agregado. Otros bienes suministrados por el gobierno de modo opuesto son rivales y excluibles. Si decidimos introducir este tipo de bienes en nuestra función de producción tenemos: y=Akα g1-α Donde “g” es la cantidad del bien público suministrado por el Estado a la empresa, siendo la suma de todos los "g" la cantidad total de bien público suministrado. Finalmente, podríamos tratar con un bien público parcialmente excluible, es decir, un bien sujeto a fenómenos de congestión. De hecho, es posible argumentar que casi todos los bienes públicos caen en esta categoría. Una manera de modelar los bienes públicos sujetos a congestión es la propuesta de Barro & Sala-i-Martin (1992).

Esta función de producción nos indica que para una cantidad dada de capital, un aumento en la cantidad de bien público suministrado, genera un aumento de la producción. La congestión aparece porque dado en G un aumento de capital agregado K, genera una disminución de la producción de la empresa (Sala-iMartin, 2000).

El desborde de conocimiento y aprendizaje por práctica En 1986, Romer eliminó la tendencia de los rendimientos decrecientes del capital mediante el supuesto de que el conocimiento era obtenido como un subproducto de la inversión en capital físico. Cuando una empresa aumenta su stock de capital a través de la inversión, aumenta también la producción de las empresas que la rodean, la razón sería que al invertir adquieren también experiencia o conocimientos que pueden ser utilizados por las demás empresas, este fenómeno conocido como "learning by doing" (aprendizaje por la práctica) fue tomado por Arrow en 1962 y Sheshinski en 1967. Se considera una función de producción dependiendo de tres factores: el capital K, el trabajo L y la tecnología A. Además, la tecnología es potenciadora del trabajo a través del factor A. Y=F(K,AL) La función satisface las propiedades neoclásicas descritas en el modelo de Solow, sin embargo, no se supone que A crece a un ritmo exógeno "x". Arrow (1962) argumenta que la adquisición de conocimientos por parte de las empresas está vinculada a la experiencia, fenómeno que pasó a ser conocido como "learning by doing". Arrow también defendía que una buena medida del aumento de la

experiencia era la inversión, debido a la influencia que tiene un nuevo bien de capital en su entorno (Sala-iMartin, 2000). El segundo supuesto es que el conocimiento o nivel tecnológico es un bien público que una vez "inventado" se esparce por toda la economía sin que la empresa inventora pueda evitarlo. Una vez que una empresa ha aumentado sus conocimientos, todas las empresas tienen acceso a éstos, por lo que, en todo momento Aj=A donde A es el nivel de conocimiento agregado de la economía; éste es el fenómeno conocido como desbordamiento del conocimiento "knowledge spillovers". Si juntamos los dos supuestos básicos de este modelo, el stock de conocimientos de la economía crecerá de forma paralela a la cantidad total de inversión de modo que A=κ siendo κ el capital agregado. Esto significa que en un momento determinado el estado del conocimiento es proporcional al stock de capital (Sala-i-Martin, 2000).

Capital Humano: El modelo de Uzawa y Lucas La imposibilidad real de transformar personas en capital físico y viceversa, nos muestra la falta de realismo del modelo de dos bienes de capital. El modelo AK de Uzawa (1965) y Lucas (1988), considera que el capital físico y el humano son bienes distintos producidos con tecnologías diferentes, entonces construyeron un modelo de dos sectores con crecimiento endógeno. En uno de los sectores, la producción final se obtiene mediante la combinación de capital físico y humano, este producto final puede ser consumido o transformado en capital. En el otro sector, la producción y acumulación de capital humano se hace a partir de capital físico

y humano, considerando que la tecnología de obtención de capital humano es diferente de la que se emplea en Y (bien final).

humano que la producción de capital físico, Uzawa (1965) y Lucas (1998) llevan esta condición a un extremo y suponen que el proceso educativo utiliza únicamente capital humano como input.

De modo opuesto a la tecnología, el capital humano es un bien rival; por lo cual, no puede ser utilizado simultáneamente en el sector de bienes finales y el sector de educación. Es así que, HY y HH son distintos pero complementarios y su suma conforma el capital humano agregado.

La tasa de crecimiento a largo plazo obtenida en la solución del modelo es parecida a la obtenida por los modelos lineales AK, pero en lugar de ser el nivel de productividad en el sector del output final, el parámetro de productividad que afecta al crecimiento económico a largo plazo es el sector educativo (Sala-i-Martin, 2000).

En la literatura del mercado laboral se destaca que el proceso de educación requiere relativamente más capital

2. El Crecimiento Económico en el contexto boliviano Gráfico 1 PIB en miles de bolivianos de 1990 y crecimiento del PIB (%) 1980 - 2014 50.000.000

8,00% 6,00%

40.000.000

4,00%

30.000.000

2,00% 0,00%

20.000.000

-2,00%

10.000.000

-4,00%

PIB

-6,00%

Crecimiento PIB

Fuente: Unidad de Análisis de Políticas Sociales y Económicas - UDAPE.

Durante la primera mitad de la década de 1980, la economía boliviana sufrió una aguda crisis económica caracterizada por una caída del Producto Interno Bruto y por la hiperinflación; crisis ahondada por la creciente deuda externa, las tensiones tanto políticas como sociales y un manejo macroeconómico ineficiente. El gobierno de Paz Estenssoro que iniciaba en 1985 se vio obligado a aplicar un plan de estabilización de corte ortodoxo, puesto en vigencia a través del Decreto Supremo 21060.

Este plan alcanzó logros significativos al reducir la tasa de inflación que en 1985 había alcanzado el 25000 por ciento a 15.17 por ciento; también mejoró el ingreso per cápita que desde 1987 se había incrementado de 803 dólares (1662 bolivianos) a 1005 dólares (5276 bolivianos) en 1997 a precios de mercado (Jemio, 1999). Sin embargo, las tasas de crecimiento del producto en la década de los 90's aún fueron bajas, insuficientes para lograr un ritmo deseable de expansión global en comparación con los líderes de la región.

El periodo entre 1990 y 2004 se caracterizó por un crecimiento lento explicado por el shock negativo que revierte los flujos de capital a Bolivia y una coyuntura económica internacional adversa que redujo el precio de los principales productos de exportación y, la demanda regional de exportaciones bolivianas, que redujo el precio de los principales productos de exportación y la demanda regional de exportaciones bolivianas. A partir del 2004 existieron leves síntomas de mejoras en la economía boliviana con el crecimiento de las exportaciones que a partir del 2006 se traducirían en una bonanza económica. El producto per cápita crecería en comparación a 1990 en un 30 por ciento y el valor de las exportaciones sufriría una variación positiva del orden de 700 por ciento. El país a su vez, llegaría a registrar un crecimiento inédito de alrededor de los 6.8 puntos en 2013 (ver gráfico 1). A mediados de 2008 se presentó una crisis económica mundial en los mercados financieros, provocando una abrupta caída en los precios del petróleo y minerales, generando a su vez una desaceleración en el sector minero y una corta contracción en el sector hidrocarburífero; a pesar de ello, el año 2008 el país alcanzaría hasta entonces su tasa de crecimiento más alta de las últimas tres décadas, resistiendo la crisis a través de políticas de control de precios para proteger el crecimiento a través del consumo interno. La magnitud de los ingresos extraordinarios registrados estaría impulsada por el excelente ambiente internacional y la gran demanda de gas y petróleo por parte de los países industrializados, Morales et al. (2014) en su análisis identifica dos causas principales de la subida de los precios internacionales: el ingreso de China a la economía mundial con un mercado

de 1300 millones de personas y la política monetaria de Estados Unidos con bajas tasas de interés.

Sector fiscal La situación del sector fiscal en los 80's estaba muy ajustada, pues la estructura de ingresos del sector público a comienzos de década correspondía tan sólo un cuarto a la tributación, los otros tres cuartos provenían de la venta de bienes y servicios distribuidas en el interior y exterior del país, que se vieron desgastadas por la baja de los precios de los minerales hacia mediados de la década. Tanto la magnitud como la estructura de la recaudación tributaria fueron profundamente afectadas por el proceso explosivo que se desarrolló desde 1982 hasta 1985, recuperándose recién en la segunda mitad al cambiar radicalmente la estructura tributaria. La deuda externa mantenía un nivel alto en relación a la capacidad de generar divisas, lo cual empujaba el déficit del Sector Público. Bolivia tenía capacidad de financiar sus gastos corrientes, pero era completamente insolvente para financiar las inversiones públicas, teniendo que recurrir continuamente a recursos externos de carácter concesional. A partir del 2001 hasta el 2004, los ingresos corrientes del Sector Público No Financiero (SPNF) no fueron suficientes para cubrir los egresos corrientes, explicado por una caída en las de los ingresos de hidrocarburos en el mercado interno, ingresos de las empresas del Estado y otros ingresos corrientes; por otro lado, también influyeron el crecimiento de los egresos por servicios personales, intereses de la deuda interna y transferencias corrientes sobresaliendo las de los rentistas.

Desde el 2005 los saldos del SPNF comienzan a presentar comportamientos positivos y crecientes, acompañando al crecimiento del producto. Esta bonanza fue amplificada por la condonación de la deuda externa que entre el 2005 y el 2007 se redujo a menos de la mitad. El gobierno nacional entonces se vio muy beneficiado con ingresos adicionales por exportaciones, los ingresos del Sector Público no financiero correspondían al 51.9 por ciento del PIB en 2013 (Morales et al., 2014), creciendo el gasto público de forma paralela a las exportaciones.

Sector externo Entre 1981 y 1985 el valor de las exportaciones y la producción se fueron reduciendo, explicado en su mayoría por el sector minero cuyo aporte a la previa bonanza hasta entonces había sido más que significativo, otra parte de la reducción en las exportaciones se explica por la evasión de la liquidación de divisas al Banco Central, por otro lado, el racionamiento de divisas también provocó un derrumbe en las importaciones. Ya en marzo de 1987 debido al cambio del régimen cambiario, crawling peg, se lograría la convergencia del mercado libre y el oficial fijo. El crecimiento lento de 1990 hasta el 2004, había sido principalmente causado por la coyuntura internacional adversa disminuyendo la demanda extranjera de los productos nacionales. Es así que en el sector externo persistió un déficit de cuenta corriente de la balanza de pagos, debido al deterioro en los términos de intercambio de las exportaciones y el incentivo a las importaciones por la predominancia del dólar hasta entonces. A partir del 2005, la cuenta corriente empieza a presentar amplios superávits generados principalmente

por el incremento del valor de las exportaciones que llegan a picos históricos entre 2011 y 2013. La crisis del 2008 que afectaba los precios de las materias primas no se reflejó en la contracción de la producción minera sino, solamente en un desaceleramiento de la actividad; por otro lado, el sector de petróleo y gas natural se desaceleró en 2008 y contrajo en 2009, sin embargo, este declive sería atribuible principalmente a la falta de inversión y el efecto recesivo sobre la demanda de Brasil del gas boliviano (Cupé, 2009), recuperándose los valores de las exportaciones para el 2011. Asimismo, el aumento de las remesas internacionales enviadas a Bolivia en este periodo impulsaría positivamente también la cuenta corriente.

Evolución del factor trabajo y capital humano Las reformas y el plan de estabilización de 1985 tuvieron muchos efectos en la condición de actividad de la población, Jemio (1999) ilustra las consecuencias al considerar el crecimiento de la tasa global de participación de las ciudades capitales que aumentó la población en edad de trabajar de 43.7 por ciento en 1985 a 56.4 en 1996, demostrando una mayor necesidad de la población de participar en el mercado laboral para incrementar los ingresos por familia, así se redujo la tasa de ocupación incrementando la tasa de desempleo abierto de 6.0 a 10.4 por ciento. A partir del 2000, se ve una tendencia más estable tanto de la PEA como la PET (Población en edad de trabajar), llegando la población ocupada muy cerca al pleno empleo hasta el 2011. Los sectores de mayor generación de empleo una vez recuperada la estabilidad macroeconómica fueron el sector de la construcción, el comercio, los restaurantes y hoteles, así como el sector industrial hacia 1996 que

absorbía un 31 por ciento del empleo urbano. Después de 1996 hasta el 2014 los sectores con mayor generación de empleo lo han constituido el sector agropecuario, el sector de comercio, la administración pública, la industria manufacturera y la construcción. De acuerdo a los indicadores de capital humano construidos por Jemio (1999), la tasa ponderada de crecimiento de la Población Económicamente Activa (PEA) creció en 1996 en comparación a 1985 un 93.2 por ciento, ascendiendo la PEA con menor nivel educacional en 83.6 por ciento mientras que la PEA calificada creció en 101.2 por ciento en el mismo periodo. Después de 1996 hasta 2009 existe una aceleración en el crecimiento de la mano de obra con educación secundaria, estancándose la PEA con educación terciaria y de modo llamativo, manteniéndose estable la población activa con educación menor a primaria. A su vez, entre 1985 y 1996, la tasa de crecimiento del empleo de los trabajadores calificados habría sido superior a la de los no calificados en el periodo 1985 – 1993, mientras que en el periodo 1993-1996 se habría revertido ligeramente esta situación. Si bien la tasa de participación continuó creciendo hasta que en 2007 alcanzó el 64.8 por ciento de la población, el desempleo aumentaría desde 1996 para presentar una caída en 2002 y crecer ligeramente a partir del 2004, esto estaría estimulado por la baja inversión y el posterior cambio en la ley de inversiones. La caída del desempleo se explicaría entonces por el impulso del mayor empleo no calificado concentrado en el sector informal. Llama la atención que el grupo de educación primaria haya experimentado la caída más significativa de desempleo y por otro lado, considerando el tamaño del grupo de educación terciaria, el desempleo de este grupo haya crecido cuantiosamente hasta el 2009.

De modo equivalente al comportamiento del crecimiento del empleo por nivel educativo, las remuneraciones para ambos grupos (calificados y no calificados) habrían tenido un periodo de decrecimiento entre 1989 - 1993 con mayor impacto en el grupo de no calificados, que posteriormente en el periodo 1993 - 1996 crecería a tasas levemente superiores que la del grupo de calificados. La evidencia entonces sugeriría que en los años noventa el problema de la pobreza sería causado por los bajos ingresos y no por el desempleo (Jemio, 1999). La prima por educación fue la principal causa de desigualdad en el periodo 1998 - 2005 y a partir de éste, se ha ido reduciendo en especial para los trabajadores con formación universitaria. Actualmente, la igualdad de la distribución de los ingresos ha sido la causa de mayores ingresos para la mano de obra no calificada y menores ingresos para el grupo calificado.

Factor capital Debido al bajo desempeño económico entre los años 1980 y 1986 y las expectativas negativas, de acuerdo al estudio de Jemio (1999), la formación bruta de capital fijo como porcentaje del PIB cayó de 12.9 por ciento en 1980 a 8.7 por ciento en 1983, recuperándose parcialmente en 1985 a 10.8 por ciento. A su vez, la relación entre capital y producto habría sido muy fluctuante generando una alta capacidad ociosa reflejada en una mayor proporción de capital por unidad de producto. Después de la aplicación del plan de estabilización y presentando la economía nacional tasas positivas de crecimiento a partir de 1987, la formación bruta de capital fijo comenzó a aumentar llegando a 23

por ciento en 1998. A partir de ese año, la Formación Bruta de Capital ha ido decreciendo para quedarse entre el 15 y 19 por ciento del PIB. A su vez, gracias a las inversiones altas entre 1996 y 1998, el stock de capital presentó un máximo en 2007 de 29.4 por ciento del PIB para decaer un poco y encontrarse en 2013 en un 23.9 por ciento. La expansión del stock de capital por trabajador alrededor de 1996 a 2002 no tuvo efecto en la productividad, lo cual se asocia con una acumulación en ramas no intensivas en trabajo. La relación capital - trabajador presentó un leve aumento alrededor

de los años 1993 a 1999 y en 2004 a 2009, manteniéndose estable a partir de estos últimos. La productividad del capital, en cambio, ha tenido una tendencia a la baja a partir del 2003 conservándose en ese nivel hasta el 2013; en cambio, la productividad del trabajo ha permanecido casi estática a lo largo de la serie.

3. Datos Las variables tomadas en cuenta como candidatas para la estimación de los modelos que pueden explicar el crecimiento económico según las teorías, las podemos dividir en las siguientes categorías:

Tabla 1 Variables candidatas para las estimaciones Clasificación

Variable

Abrev.

Medida

Fuente

Producto

Producto Interno Bruto

PIB

Miles de Bs de 1990

UDAPE

Capital

Stock de Capital

Miles de Bs de 1990

INE

Población Económicamente Activa

PEA

Miles de Personas

OIT

Población en edad de trabajar

PET

Miles de personas

OIT

Población Total

POB

Miles de personas

OIT

Relación Alumno/ Docente

Número de alumnos por docente en un año

INE

Relación Alumno/Unidad

Alumnos por Unidad Educativa en un año

INE

Años de Estudio

Años

INE

Porcentaje de la población con 8 o más años de estudio previo

AEMP

Porcentaje

INE

Trabajo

Educación

16 Tecnología

Otras Relevantes

Inversión en Investigación y Desarrollo como porcentaje del PIB

Porcentaje

RICYT

Número de Patentes solicitadas por residentes al año

PAT

Número de solicitudes al año

RICYT

Coeficiente de Invención

CINVEN

Número de solicitudes de patentes sobre la población

RICYT

Publicaciones de Investigación Especializada

PAP

Número de publicaciones al año

RICYT

Gasto Público como porcentaje del PIB

Porcentaje

UDAPE

Para conocer cuáles fueron los factores que tuvieron mayor incidencia sobre el crecimiento económico se procede a estimar varios modelos econométricos, todos calculados por

el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios y expresados en Logaritmos Neperianos para facilitar la estimación y estandarizar las variables.

Ln(PIB)=θ_1+θ_2 Ln(PEA)+θ_3 Ln(PET)+θ_4 Ln(POB)+ε Ln(PIB)=γ_1+γ_2 Ln(AE)+γ_3 Ln(AD)+φ Ln(PIB)=δ_1+δ_2 Ln(ID)+δ_3 Ln(PAT)+δ_4 Ln(CINVEN)+τ Ln(PIB)=η_1+η_2 Ln(GP)+μ

Los primeros cinco modelos son preliminares y se utilizaron para conocer el comportamiento del conjunto variables clasificadas por su similitud en el punto anterior, en relación al Producto Interno Bruto.

El segundo grupo de modelos estimados recoge las variables que probaron ser más significativas en el diagnóstico obtenido del primer grupo y genera cuatro modelos explicativos.

Ln(PIB)=α_1+α_2 Ln(K)+α_3 Ln(PEA)+α_4 Ln(PET)+α_5 Ln(POB)+α_6 Ln(GP)+v Ln(PIB)=α_1+α_2 Ln(K)+α_3 Ln(PET)+α_4 Ln(PEA)+α_5 Ln(AE)+α_6 Ln(GP)+v Ln(PIB/PEA)=β_1+β_2 Ln(K/PEA)+β_4 Ln(AE)+β_5 Ln(GP)+w Ln(PIB/PEA)=λ_1+λ_2 Ln(K/PIB)+λ_4 Ln(AE)+λ_5 Ln(GP)+u

4. Resultados de las estimaciones Para poder conocer cuáles fueron los factores determinantes del crecimiento económico en Bolivia se

procedió primero a calcular modelos preliminares mediante sondeo de datos.

Tabla 2 Regresiones Preliminares Nº Modelo

Sig.

Heteroscedasticidad

Autocorrelación

Cointegración

PEA, PET, POB

LOG(PIB) = 30.92 + 1.02 LOG(PEA) + 8.36LOG(PET) 10.39 LOG(POB)

LOG(PIB) = 12.03 + 1.94 LOG(AE) + 0.2 LOG(AU)

LOG(PIB) = 9.05 + 0.11 LOG(ID) + 1.82 LOG(PAT) -1.78 LOG(CINVEN)

PAT, CINVEN

LOG(PIB) = 13.62 + 1.27 LOG(GP)

Los modelos preliminares permiten descartar ciertas variables que se consideraron como candidatas a formar parte de los modelos explicativos; recapitulando los hallazgos, se tienen que las variables en general se han comportado como lo dice la teoría económica. En el primer modelo tanto la PEA como la PET, presentaron una relación directa y positiva con el producto, esto también se evidenció en trabajos análogos para periodos cercanos a los relativos en este estudio, tal es el caso de Húmerez Quiroz & Dorado Aranibar ( 2006) que encontraron la tasa de crecimiento de la PEA positiva, del mismo modo Machicado, Jemio, & Nina (2012) encuentran el factor trabajo representado por la PET como positiva para el crecimiento del producto. Por otra parte, la población total ha tenido el efecto contrario, lo cual corresponde a la teoría económica neoclásica y según el trabajo de Agenor (2000) a estudios empíricos cuyos hechos estilizados demuestran que el crecimiento demográfico disminuye el producto como se cita en Galindo Martín (2011).

En el modelo siguiente de variables educativas se eliminaron aquellas que generaban mayor colinealidad quedándonos con el modelo presentado, en él se puede observar que los años de estudio son los que tienen una mayor relación con el producto aportando significativamente, esta variable es muy utilizada como proxy del capital humano y en general, se espera que su signo sea positivo como es el caso en Mauricio Vargas (2010). Lo que llama la atención es que la variable de porcentaje de la población con ocho o más años de educación previa no ha sido significativa, de modo similar la otra variable remanente, la relación alumno / docente, demostró no ser significativa. En el modelo de variables tecnológicas las variables más significativas fueron: el número de patentes solicitadas en un año y el coeficiente de invención. Sin embargo, lo significativo es el signo negativo del coeficiente, lo cual indicaría que la relación de solicitudes con la población ha tenido un comportamiento que no aporta al producto.

El cuarto modelo tomó en cuenta el gasto público como porcentaje del PIB solamente, siendo significativa y, en un primer momento, el signo de la variable fue positivo; sin embargo, al intentar corregir los problemas de

regresión espuria que presentaba, se estimó un modelo incluyendo la tendencia que reveló el signo (negativo) que más tarde se repetiría en los modelos explicativos.

Modelos explicativos Tabla 3 Primer modelo explicativo Dependent Variable: LOG(PIB) Method: Least Squares Date: 05/05/16 Time: 09:36 Sample: 1989 2013 Included observations: 25 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-10.24601

15.10283

-0.678416

0.5061

LOG(K)

-0.022783

0.026769

-0.851108

0.4059

LOG(PEA)

1.807882

0.464775

3.889803

0.0011

LOG(PET)

17.82344

5.072100

3.514015

0.0025

LOG(POB)

-15.22487

4.564831

-3.335253

0.0037

LOG(GP)

-0.163972

0.114889

-1.427221

0.1706

@TREND

-0.154964

0.060843

-2.546958

0.0202

R-squared

0.997426

Mean dependent var

16.96203

F-statistic

1162.448

Durbin-Watson stat

1.345347

Prob(F-statistic)

0.000000

En el primer modelo explicativo encontramos que el capital tiene una incidencia negativa en el producto; sin embargo, es poco significativa. Asimismo, el factor trabajo representado en sus tres formas PEA, PET y Población Total es significativo hasta el uno por ciento, el gasto público demuestra no ser muy significativo y tiene una incidencia negativa sobre el producto, la tendencia nos muestra un crecimiento negativo del producto al pasar los años. El modelo no presenta problemas de heteroscedasticidad ni autocorrelación (como se puede ver en los anexos A 4.19 y A 4.27), no se sospecha de regresión espuria que se confirma con la prueba de cointegración, (anexo A 4.35).

De acuerdo con los resultados de la prueba de cointegración, sabemos que esta regresión demuestra que las variables tienen una relación de equilibrio a largo plazo, para ello se procede a calcular la regresión a corto plazo según el mecanismo de corrección de errores MCE, que nos genera:

Tabla 4 Modelo MCE de la primera estimación explicativa Dependent Variable: D(LOG(PIB)) Method: Least Squares Date: 05/05/16 Time: 09:50 Sample (adjusted): 1990 2013 Included observations: 24 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-0.302215

0.104352

-2.896110

0.0100

D(LOG(K))

-0.011685

0.022212

-0.526067

0.6056

D(LOG(PEA))

2.306692

0.588306

3.920902

0.0011

D(LOG(PET))

26.63115

6.903089

3.857860

0.0013

D(LOG(POB))

-19.31438

4.620975

-4.179719

0.0006

D(LOG(GP))

-0.110080

0.063425

-1.735606

0.1007

U10(-1)

-0.836391

0.241431

-3.464299

0.0030

Donde vemos que la corrección de las discrepancias del producto respecto al capital, la PEA, PET, POB y el gasto

público corresponde a 0.83 puntos cada periodo, es decir cada año.

Tabla 5 Segundo modelo explicativo Dependent Variable: LOG(PIB) Method: Least Squares Date: 05/05/16 Time: 17:32 Sample (adjusted): 1996 2013 Included observations: 16 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

75.99968

10.78661

7.045741

0.0001

LOG(K)

-0.045894

0.012027

-3.815938

0.0041

LOG(PET)

-8.308260

1.385896

-5.994865

0.0002

LOG(PEA)

1.246084

0.480168

2.595099

0.0290

LOG(AE)

0.261916

0.084146

3.112643

0.0125

LOG(GP)

-0.123698

0.052430

-2.359294

0.0427

@TREND

0.198747

0.030539

6.507998

0.0001

R-squared

0.999378

Mean dependent var

17.09062

F-statistic

2410.573

Durbin-Watson stat

2.261399

Prob(F-statistic)

0.000000

En esta segunda regresión explicativa se observa que el capital es significativo y tiene una relación negativa con el PIB lo cual llama la atención, sin embargo los estudios de Machicado, Jemio & Nina (2012) y Húmerez, Quiroz & Dorado Aranibar (2006) también presentan valores negativos para el capital. Además, la PET en este contexto tiene una relación muy significativa y representa el factor de decrecimiento de mayor magnitud del PIB, en cambio la PEA demuestra ser significativa teniendo un aporte positivo, los años de estudio tiene una relación directa y positiva con el PIB siendo también significativa, así mismo, el gasto público demuestra tener una relación inversa con el

producto mostrándose significativa hasta el cinco por ciento. Por otro lado, en este periodo de tiempo el crecimiento del producto respecto al tiempo (tendencia) es positivo y significativo. El modelo no presenta problemas de heteroscedasticidad ni de autocorrelación y tampoco es una regresión espuria (ver anexos A 4.20 y A 4.28). Dado que se demostró la existencia de una relación de equilibrio o a largo plazo por lo cual encontramos la relación a corto plazo del modelo explicativo, calculando el término de corrección de errores según el método MCE:

Tabla 6 Segundo modelo MCE de la segunda estimación explicativa Dependent Variable: D(LOG(PIB)) Method: Least Squares Date: 05/05/16 Time: 17:35 Sample (adjusted): 1997 2013 Included observations: 13 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.124620

0.056145

2.219609

0.0682

D(LOG(K))

-0.047159

0.017644

-2.672846

0.0369

D(LOG(PET))

-5.134191

2.560475

-2.005172

0.0918

D(LOG(PEA))

1.210576

0.433335

2.793625

0.0314

D(LOG(AE))

0.340040

0.067226

5.058202

0.0023

D(LOG(GP))

-0.170874

0.038068

-4.488660

0.0042

U1(-1)

-1.496883

0.419177

-3.571008

0.0118

A partir de este modelo se evidencia que el término de corrección es significativo lo cual indica que el ajuste correspondería a un 1.49 puntos de discrepancia cada año entre el

producto, en relación al: capital, la población en edad de trabajar, la población económicamente activa, los años de estudio y el gasto público.

Tabla 7 Tercer modelo explicativo en términos por trabajador Dependent Variable: LOG(PIB/PEA) Method: Least Squares Date: 05/04/16 Time: 22:09 Sample (adjusted): 1996 2013 Included observations: 16 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

9.456211

0.557156

16.97230

0.0000

LOG(K/PEA)

-0.070396

0.021885

-3.216689

0.0082

LOG(AE)

0.275970

0.171499

1.609163

0.1359

LOG(GP)

-0.348931

0.078197

-4.462193

0.0010

@TREND

0.011445

0.003900

2.934491

0.0136

R-squared

0.974296

Mean dependent var

8.780352

F-statistic

104.2382

Durbin-Watson stat

0.877449

Prob(F-statistic)

0.000000

En este modelo los años de estudio y el gasto público (expresado como porcentaje del PIB) se evita dividirlos por el número de trabajadores, puesto que no corresponde hacer el cambio debido a la escala de las variables (años y porcentajes). Se evidencia que persiste el signo negativo en el capital por trabajador y su aporte es pequeño, sin embargo, demuestra ser significativo en este nivel. Además, los años de estudio en el nivel por trabajador muestran un signo positivo, pero no es significativo, el gasto demuestra tener una relación negativa con el producto por persona siendo significativa hasta el uno por ciento. Por otro lado, el modelo no presenta problemas de colinealidad, ni de heteroscedasticidad o autocorrelación (ver anexos A 4.21 y A 4.20), se

sospecha de regresión espuria, lo cual se refuta al realizar la prueba de cointegración y así, las variables demuestran tener una relación a largo plazo (anexo A.4. 37). Para encontrar la relación a corto plazo de este modelo explicativo, se procedió a calcular el término de corrección de errores (anexo A 4.39), sin embargo, se encontró que a pesar de tener el signo correcto es poco significativo, lo cual indicaría que el ajuste del producto en relación a las variables consideradas no se realiza en un periodo ni dos, desafortunadamente debido a la poca disponibilidad de series largas para la educación no se pudo comprobar el número de periodos en que ocurriría la corrección.

Tabla 8 Cuarto modelo explicativo en términos por trabajador y productividad del capital

Dependent Variable: LOG(PIB/PEA) Method: Least Squares Date: 05/04/16 Time: 22:11 Sample (adjusted): 1996 2013 Included observations: 16 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

8.869291

0.425355

20.85149

0.0000

LOG(K/PIB)

-0.070042

0.019013

-3.683860

0.0036

LOG(AE)

0.244210

0.161699

1.510276

0.1592

LOG(GP)

-0.333968

0.069205

-4.825818

0.0005

@TREND

0.011181

0.003493

3.201294

0.0084

R-squared

0.977669

Mean dependent var

8.780352

F-statistic

120.3951

Durbin-Watson stat

0.910472

Prob(F-statistic)

0.000000

El octavo modelo expresa el producto por trabajador, sin embargo en vez de tomar el capital por trabajador toma la productividad del capital, demuestra ser significativa persistiendo el signo negativo, pero con un aporte limitado. Los años de estudio continúan siendo no significativos y el gasto público presenta de nuevo una influencia negativa al producto por trabajador mostrándose significativa incluso hasta el uno por ciento, pero el producto por trabajador tiene una relación positiva respecto al tiempo que demuestra ser significativa. El modelo no tiene problemas de colinealidad, ni heteroscedasticidad o autocorrelación, y presenta cointegración en el largo plazo (ver anexos A 4.22 y A 4.30) Del mismo modo que en el anterior modelo se procedió a calcular la regresión de corto plazo para conocer el término de corrección de errores debido a que esta regresión pueda estar cointegrada (anexo A 3.38), sin embargo se encuentran las mismas dificultades, debido a que se obtuvo el signo correcto en el término de

error pero sin ser significativo (anexo A 3 .40), lo cual demostraría de nuevo que el ajuste de las discrepancias entre el producto por trabajador y la productividad del capital, los años de estudio y el gasto público ocurre en más de un periodo sin posibilidad de calcular el tiempo exacto por la limitación del tamaño de la serie.

5. Discusión de resultados De acuerdo a estas consideraciones los modelos explicativos resultantes nos muestran que a nivel de magnitudes y en términos por trabajador, el capital es significativo (exceptuando el primer modelo en serie completa); sin embargo, presenta un inusual signo negativo que Machicado, Jemio, & Nina (2012) a través del método de la contabilidad del crecimiento, también obtienen en un periodo de estudio similar para la productividad del capital, explicando que la causa de este deterioro estaría asociado al cambio de un modelo de economía liberal a uno de economía de estado, distorsionando gradualmente los mercados y teniendo efectos negativos en la asignación de factores,

obstaculizando acelerado.

crecimiento

Por otra parte, las variables de trabajo PET, PEA y POB, demuestran ser muy significativas y no generan colinealidad entre ellas, en el primer modelo explicativo, tanto PET como PEA son positivas indicando que el trabajo a nivel de magnitud tiene considerable influencia en el producto, tal es el caso del estudio de Mauricio Vargas (2010, pág. 17) donde el factor trabajo es responsable casi de la mitad del crecimiento económico. Por otro lado, es remarcable el resultado del modelo seis en el que al tomar la PET y la PEA juntas en relación al capital, años de estudio, gasto público y la tendencia el signo de la PET cambia para convertirse en negativo, dejando únicamente a la PEA como factor trabajo positivo, por este motivo se siguió utilizando esta variable en los siguientes modelos explicativos. La variable años de estudio empieza siendo muy significativa en el modelo explicativo de magnitudes y deja de serlo en el nivel por trabajador, sin embargo, al momento de hacer la corrección MCE (que aparece en los anexos) esta parece ser significativa al corto plazo, teniendo un aporte muy importante en comparación a los otros factores, aun así esto no puede ser concluyente debido a que estos modelos (modelos MCE por trabajador) no representan el modelo final de corrección de errores a causa de las dificultades expuestas anteriormente. Por último, el gasto público como se indicó en los anteriores párrafos, presenta signo negativo y es significativa en los tres modelos explicativos, lo cual indica que el gasto público como lo muestra en general la teoría económica, genera un efecto de decrecimiento en el producto, las únicas ocasiones en las cuales esta

variable sería positiva es en el caso que el gasto público haya representado inversiones con efectos en el largo plazo en infraestructura, educación y salud o también hubiera aportado a la inversión privada.

6. Conclusiones Como se ha evidenciado a partir del diagnóstico de la realidad nacional, el crecimiento del producto en Bolivia ha sufrido muchos vaivenes entre los cuales para este estudio comprendido entre 1989 y 2013, se han presentado un periodo de crecimiento lento desde 1989 a 2006 y otro de crecimiento acelerado de 2006 a 2013, donde no sin percances (crisis del 2008 y 2009) se alcanzó el crecimiento más alto registrado en la economía nacional. A partir de esta fecha, las perspectivas de crecimiento son más moderadas según organismos internacionales. La evolución del capital, el trabajo y el capital humano ha sido creciente, aunque no han tenido avances significativos debido a que ha existido una concentración de la inversión alrededor de las actividades extractivas y otras no industriales. Se ha generado una disminución en la desigualdad de los ingresos, pero no de un modo deseable. Al notar que los grupos más calificados presentan mayor desempleo y un crecimiento lento en sus ingresos, de modo inverso el grupo menos calificado lograron un mayor crecimiento en sus ingresos, pero éstos han tenido cabida más en el sector informal, lo cual genera cierta inseguridad laboral y social. No ha existido inversión en investigación y desarrollo y, la limitación a la inversión extranjera no ha permitido una difusión tecnológica en el sector privado. La inversión más importante en el último periodo estudiado ha correspondido al sector público quien ha tenido el mayor crecimiento en sus ingresos debido al proceso de

nacionalización y los elevados precios del petróleo.

concentración de trabajadores desde 1996.

De acuerdo con los modelos estimados, hemos encontrado que el stock de capital en relación al factor trabajo y el gasto público como variable explicativa del producto (en la serie larga de 1989 a 2013) no es significativo, cambia esta situación al agregarse la variable de capital humano, siendo ya significativo a nivel global y en términos por trabajador, lo llamativo corresponde al signo negativo del capital, lo cual ha sucedido en estudios similares. La explicación consiste, según Machicado, Jemio, & Nina (2012) en el cambio de régimen liberal a uno de estado que habría provocado distorsiones en las asignaciones de los factores y tal asignación del capital, sería poco eficiente generando un efecto negativo en el producto. Respecto al diagnóstico realizado, encontramos que el capital por trabajador ha tenido una tendencia creciente de modo inverso a la productividad del capital que ha ido disminuyendo a partir del año 2000, de aquí podemos deducir que si bien ha existido un aumento en el stock de capital este ha quedado ocioso en relación a su uso.

Respecto a las variables tecnológicas, todas han sido eliminadas por mostrarse poco significativas en los modelos explicativos. En primera instancia, el número de patentes solicitadas por los residentes había mostrado tener un efecto positivo y ser significativa en relación al producto; sin embargo, al incluirse en las regresiones explicativas, perdió su significación, esto puede deberse a la limitación de datos de la serie. Otra variable que parecía significativa correspondía al coeficiente de invención que se calculó como el número de solicitudes de patentes en relación al número de habitantes en el país, la regresión preliminar mostró que su signo era negativo lo cual indicaría que, si bien el número de patentes solicitadas acrecienta el producto, ésta en relación al tamaño de la población sería tan insignificante que produciría el efecto contrario. Así mismo, se llegó a saber que la inversión en Investigación y Desarrollo como porcentaje del PIB sólo tiene datos para pocos años de los noventa y aparentemente por su pequeña magnitud no habría progresado hasta ahora, por lo cual, no ha representado mayor efecto en el producto.

Por otro lado, de las variables educativas, la que ha demostrado ser el mejor indicador de capital humano ha sido: años promedio de estudio de la población, que prueba ser muy significativa a nivel global pero no así en los modelos en términos por trabajador, lo que indicaría que por trabajador los años de estudio no resultan relevantes para aumentar la producción en la situación de Bolivia. Esto se vería comprobado con el crecimiento del sector informal generando empleos con poca necesidad de formación técnica o profesional en áreas de comercio, construcción y agropecuaria, que han representado los sectores con mayor

El gasto público aparentaba tener un signo positivo y ser significativo respecto al producto en el modelo preliminar (ver modelo 4), sin embargo, se comprobó que esta regresión era espuria, falsa; por lo tanto, el vínculo positivo no era real al introducirla, ya en los modelos explicativos y con la tendencia, el gasto público demostró ser significativo tanto a nivel global como por trabajador, pero el impacto en el producto fue negativo en todas las regresiones, lo cual indica que la inversión realizada por el gobierno no ha sido tan certera para elevar el crecimiento del producto a largo

plazo. En este punto hemos obtenido resultados coherentes con la teoría económica, según Sala-i-Martin (2000) el modo en el cual el gasto represente un aporte positivo al producto es que éste complemente y aliente el ahorro y la inversión privada, minimizando la distorsión a la rentabilidad de dicha inversión. El factor trabajo representado por la población total, la población en edad de trabajar y la población económicamente activa han demostrado ser significativos en todos los casos, el comportamiento de la población total se ha mantenido como negativo respecto al producto, notando que el crecimiento demográfico no ha tenido un efecto incremental en la producción, en cambio la PET ha variado el signo presentando signo positivo en los modelos sin capital humano y cambiando a negativo en dicho caso. Asimismo, la PEA ha permanecido como positiva en todos los modelos, sin embargo con un aporte menos ostentoso que el de la PET y la POB. En resumen, los factores que han determinado el crecimiento económico de manera positiva se explican a través del factor trabajo como la Población Económicamente Activa y los años de estudio, siendo el primero el factor más importante debido a su aporte más amplio. Esto se ha visto evidenciado en el mayor empleo de la PEA a pesar que se ha concentrado en mayor medida en el sector informal, que ha sido muy dinámico y ha generado ingresos líquidos en conjunto bastante elevados. Machicado, Jemio & Nina (2012) y Mauricio Vargas (2010) han encontrado a su vez que el trabajo ha sido un factor muy importante al momento de explicar el crecimiento, según Machicado et al. (2012) el trabajo

habría sido solamente superado por la productividad total de los factores, calculada su magnitud a través de la contabilidad del crecimiento.

7. Recomendaciones Los resultados en ocasiones un poco contradictorios como del stock de capital, pueden deberse al periodo de estudio dado que éste se encuentra entre dos fases con sistemas distintos de administración, una economía más abierta y liberal desde los noventas hasta el 2006 y a partir de allí una economía de estado dedicada a impulsar la expansión del gasto público y el consumo interno. La razón de no haber podido tomar un periodo en concreto es la limitación que representa la longitud de las series de tiempo al alcance del investigador. Del mismo modo las series en relación a la oferta agregada como ser indicadores de educación, salud e infraestructura social son muy escasas y en ocasiones inexistentes, razón por lo cual, no pudo medirse de modo ideal el impacto que han tenido en el crecimiento, tomando un lugar poco significativo en los modelos. Sería muy valioso que en los años futuros estadísticas de este tipo fueran recolectadas en una periodicidad más corta con métodos más creativos y de menor costo, que ha sido uno de los principales obstáculos para su obtención, además de la baja prioridad que se les ha dado a lo largo de la historia. Queda para profundizar en estudios futuros la evolución del stock de capital y su asignación en la producción para verificar las fuerzas que impiden que éste haya contribuido al crecimiento de forma más significativa, podría hacerse un estudio según la actividad económica para tener una idea más clara del problema, del mismo

modo sería importante estudiar desagregando el gasto público para examinar más a fondo los efectos que la expansión del gasto tenga sobre el producto tanto en el corto como en el largo plazo, comprobando de este modo si esta expansión ha sido verdaderamente a través del gasto corriente o vía inversión, aportando al crecimiento de modo temporal y reversible o de forma permanente y más sostenible.

8. Referencias bibliográficas Arrow, K. (Junio de 1962). The Economic Implications of Learning by Doing. Review of Economic Studies. Barro, R., & Sala-i-Martin, X. (Abril de 1992). Convergence. Jounal of Political Economy. Mc Graw Hill. Cupé, E. (2009). Crisis Económica Internacional y Bolivia: Crecimiento, Inflación y Consumo de Hogares. Investigación & Desarrollo (9). Centro de Investigaciones Económicas y Empresariales UPB.

Jemio, L. C. (1999). Reformas, Políticas Sociales y Equidad en Bolivia. Serie Reformas Economicas (38). Lucas, R. (Julio de 1988). On the Mechanics of Development Planning. Journal of Monetary Economics. Machicado, C. G., Jemio, L. C., & Nina, O. (2012). Factores que inciden en el crecimiento y el desarrollo en Bolivia, Analisis nacional y regional (1989-2009). (H. Montes, Ed.) La Paz, Bolivia: INESAD. Morales, J. A., Aranibar, E., Jemio, L. C., Medinacelli, M., Molina, G., Ríos García, M., & Schlink, C. (2014). ¿Dónde está la plata? Los ingresos extraordinarios de la bonanza 2006-2013. La Paz: Fundación Konrad Adenauer. Sala-i-Martin, X. (2000). Apuntes de Crecimiento Económico. (A. Bosch, Ed.) Uzawa, H. (6 de Enero de 1965). Optimal Technical Change in an Aggregative model of Economic Growth. International Economic Reviwe.

Anexos Pruebas de Heteroscedasticidad Tabla A.4.19 Prueba de Heteroscedasticidad modelo 5

Heteroskedasticity Test: White F-statistic

1.923767

Prob. F(6,18)

0.1318

Obs*R-squared

9.767760

Prob. Chi-Square(6)

0.1348

Scaled explained SS

10.45532

Prob. Chi-Square(6)

0.1067

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/05/16 Time: 09:42 Sample: 1989 2013 Included observations: 25 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.259867

0.161348

1.610601

0.1247

(LOG(K))^2

3.46E-05

1.96E-05

1.767334

0.0941

(LOG(PEA))^2

0.001024

0.000576

1.775956

0.0926

(LOG(PET))^2

0.008382

0.006454

1.298780

0.2104

(LOG(POB))^2

-0.011679

0.008230

-1.419047

0.1730

(LOG(GP))^2

0.000633

0.000467

1.355003

0.1922

(@TREND)^2

-6.38E-06

8.28E-06

-0.770676

0.4509

R-squared

0.390710

Mean dependent var

Adjusted R-squared

0.187614

S.D. dependent var

0.000389

S.E. of regression

0.000351

Akaike info criterion

-12.84074

Sum squared resid

2.22E-06

Schwarz criterion

-12.49945

Log likelihood

167.5092

Hannan-Quinn criter.

-12.74608

F-statistic

1.923767

Durbin-Watson stat

2.425390

Prob(F-statistic)

0.131759

Fuente: Elaboraciรณn Propia

0.000188

Tabla A.4.20 Prueba de Heteroscedasticidad modelo 6 Heteroskedasticity Test: White

F-statistic

1.506530

Prob. F(6,9)

0.2784

Obs*R-squared

8.017375

Prob. Chi-Square(6)

0.2368

Scaled explained SS

1.375422

Prob. Chi-Square(6)

0.9673

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/05/16 Time: 17:33 Sample: 1996 2013 Included observations: 16 Variable

Coefficient

0.002935

Std. Error

t-Statistic

0.002357

Prob.

1.245094

0.2445

(LOG(K))^2

2.04E-06

1.55E-06

1.313986

0.2214

(LOG(PET))^2

-0.000232

0.000113

-2.052530

0.0703

(LOG(PEA))^2

0.000192

0.000105

1.829064

0.1006

(LOG(AE))^2

7.25E-05

7.23E-05

1.002880

0.3421

(LOG(GP))^2

4.91E-05

3.54E-05

1.385888

0.1992

(@TREND)^2

8.21E-09

4.01E-07

0.020473

0.9841

R-squared

0.501086

Mean dependent var

2.42E-05

Adjusted R-squared

0.168477

S.D. dependent var

2.60E-05

S.E. of regression

2.37E-05

Akaike info criterion

-18.15999

Sum squared resid

5.07E-09

Schwarz criterion

-17.82199

Log likelihood

152.2799

Hannan-Quinn criter.

-18.14268

F-statistic

1.506530

Durbin-Watson stat

2.479474

Prob(F-statistic)

0.278430

Fuente: Elaboraciรณn Propia

Tabla A.4.21 Prueba de Heteroscedasticidad modelo 7 Heteroskedasticity Test: White F-statistic

0.755050

Prob. F(14,1)

0.7309

Obs*R-squared

14.61720

Prob. Chi-Square(14)

0.4048

Scaled explained SS

3.438232

Prob. Chi-Square(14)

0.9980

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/04/16 Time: 22:17 Sample: 1996 2013 Included observations: 16 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-1.907234

2.858448

-0.667227

0.6254

LOG(K/PEA)

0.059858

0.099285

0.602893

0.6546

(LOG(K/PEA))^2

-0.004770

0.005336

-0.893948

0.5356

(LOG(K/PEA))*(LOG(AE))

0.000585

0.036981

0.015811

0.9899

(LOG(K/PEA))*(LOG(GP))

0.000663

0.017210

0.038518

0.9755

(LOG(K/PEA))*(@TREND)

0.000244

0.000486

0.501505

0.7041

LOG(AE)

1.352946

1.961840

0.689631

0.6157

(LOG(AE))^2

-0.244402

0.305276

-0.800593

0.5702

(LOG(AE))*(LOG(GP))

-0.175966

0.245979

-0.715368

0.6047

(LOG(AE))*(@TREND)

0.009702

0.012194

0.795587

0.5722

LOG(GP)

0.352600

0.639043

0.551763

0.6790

(LOG(GP))^2

-0.005763

0.027964

-0.206105

0.8706

(LOG(GP))*(@TREND)

0.002262

0.004729

0.478236

0.7160

@TREND

-0.024648

0.035349

-0.697295

0.6124

(@TREND)^2

-0.000119

0.000112

-1.064070

0.4802

R-squared

Mean dependent var

0.000127

-0.296378

S.D. dependent var

0.000131

0.000149

Akaike info criterion

-15.67975

Sum squared resid

2.23E-08

Schwarz criterion

-14.95545

Log likelihood

140.4380

Hannan-Quinn criter.

-15.64266

F-statistic

0.755050

Durbin-Watson stat

2.983257

Prob(F-statistic)

0.730922

Adjusted R-squared S.E. of regression

Fuente: Elaboraciรณn Propia

0.913575

Tabla A.4.22 Prueba de Heteroscedasticidad modelo 8 Heteroskedasticity Test: White

F-statistic

0.840597

Prob. F(14,1)

0.7062

Obs*R-squared

14.74690

Prob. Chi-Square(14)

0.3957

Scaled explained SS

3.555958

Prob. Chi-Square(14)

0.9976

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/04/16 Time: 22:20 Sample: 1996 2013 Included observations: 16 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-1.148825

1.904494

-0.603218

0.6545

LOG(K/PIB)

-0.033261

0.093686

-0.355025

0.7828

(LOG(K/PIB))^2

-0.004469

0.003549

-1.259223

0.4273

(LOG(K/PIB))*(LOG(AE))

0.004283

0.027387

0.156376

0.9012

(LOG(K/PIB))*(LOG(GP))

0.002645

0.015044

0.175800

0.8892

(LOG(K/PIB))*(@TREND)

8.52E-05

0.000329

0.259196

0.8385

LOG(AE)

0.875860

1.518230

0.576895

0.6669

(LOG(AE))^2

-0.155938

0.276738

-0.563485

0.6733

(LOG(AE))*(LOG(GP))

-0.111984

0.210565

-0.531826

0.6888

(LOG(AE))*(@TREND)

0.006139

0.010450

0.587443

0.6619

LOG(GP)

0.230279

0.455671

0.505362

0.7021

(LOG(GP))^2

-0.002999

0.021741

-0.137921

0.9127

(LOG(GP))*(@TREND)

0.001203

0.004023

0.298996

0.8150

@TREND

-0.013637

0.029187

-0.467235

0.7217

(@TREND)^2

-8.17E-05

9.32E-05

-0.876255

0.5419

0.921681

Mean dependent var

0.000111

-0.174779

S.D. dependent var

0.000115

S.E. of regression

0.000125

Akaike info criterion

-16.03470

Sum squared resid

1.56E-08

Schwarz criterion

-15.31040

Log likelihood

143.2776

Hannan-Quinn criter.

-15.99761

F-statistic

0.840597

Durbin-Watson stat

2.972351

Prob(F-statistic)

0.706179

R-squared Adjusted R-squared

Fuente: Elaboraciรณn Propia

Pruebas de Autocorrelaciรณn Tabla A.4.27 Prueba de Autocorrelaciรณn modelo 5

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic

2.734712

Prob. F(2,16)

0.0951

Obs*R-squared

6.368853

Prob. Chi-Square(2)

0.0414

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 05/05/16 Time: 09:43 Sample: 1989 2013 Included observations: 25 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable C

Coefficient

Std. Error

33.27471

20.53860

t-Statistic

Prob.

1.620106

0.1247

LOG(K)

0.012344

0.025091

0.491973

0.6294

LOG(PEA)

-0.864762

0.581264

-1.487725

0.1563

LOG(PET)

-9.787738

6.458761

-1.515421

0.1492

LOG(POB)

6.141978

5.045169

1.217398

0.2411

LOG(GP)

0.086209

0.112143

0.768738

0.4532

@TREND

0.142530

0.085774

1.661683

0.1160

RESID(-1)

0.415285

0.246086

1.687559

0.1109

RESID(-2)

0.537459

0.325343

1.651976

R-squared

0.1180

Mean dependent var

2.41E-14

-0.117869

S.D. dependent var

0.013983

S.E. of regression

0.014784

Akaike info criterion

-5.316829

Sum squared resid

0.003497

Schwarz criterion

-4.878034

Log likelihood

75.46037

Hannan-Quinn criter.

-5.195126

F-statistic

0.683678

Durbin-Watson stat

2.055226

Prob(F-statistic)

0.700136

Adjusted R-squared

Fuente: Elaboraciรณn Propia

0.254754

Tabla A.4.28 Prueba de Autocorrelaciรณn modelo 6 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic

0.030704

Prob. F(2,7)

0.9699

Obs*R-squared

0.139141

Prob. Chi-Square(2)

0.9328

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 05/05/16 Time: 17:34 Sample: 1996 2013 Included observations: 16 Presample and interior missing value lagged residuals set to zero. Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-1.013996

14.19579

-0.071429

0.9451

LOG(K)

0.003440

0.014181

0.242576

0.8153

LOG(PET)

0.270225

1.851051

0.145985

0.8880

LOG(PEA)

-0.176895

0.583848

-0.302981

0.7707

LOG(AE)

0.047079

0.121088

0.388795

0.7090

LOG(GP)

0.014549

0.062729

0.231941

0.8232

@TREND

-0.002834

0.040489

-0.070000

0.9462

RESID(-1)

-0.502981

0.576284

-0.872800

0.4117

RESID(-2)

-0.016856

0.565308

-0.029818

0.9770

R-squared Adjusted R-squared

0.008696

Mean dependent var

-2.28E-15

-1.124222

S.D. dependent var

0.005080

S.E. of regression

0.007404

Akaike info criterion

-6.675144

Sum squared resid

0.000384

Schwarz criterion

-6.240563

Log likelihood

62.40115

Hannan-Quinn criter.

-6.652890

F-statistic

0.007676

Durbin-Watson stat

1.908726

Prob(F-statistic)

1.000000

Fuente: Elaboraciรณn Propia

Tabla A.4.29 Prueba de Autocorrelaciรณn modelo 7 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic

0.412897

Prob. F(2,9)

0.6737

Obs*R-squared

1.344695

Prob. Chi-Square(2)

0.5105

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 05/04/16 Time: 22:18 Sample: 1996 2013 Included observations: 16 Presample and interior missing value lagged residuals set to zero. Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-0.266393

0.705844

-0.377410

0.7146

LOG(K/PEA)

-0.000444

0.024941

-0.017820

0.9862

LOG(AE)

0.120003

0.232878

0.515305

0.6188

LOG(GP)

0.019825

0.087226

0.227285

0.8253

@TREND

-0.002172

0.005308

-0.409215

0.6919

RESID(-1)

0.917353

0.467245

1.963325

0.0812

RESID(-2)

-0.526745

0.550188

-0.957391

0.3634

R-squared

Mean dependent var

-1.61E-16

-0.526594

S.D. dependent var

0.011648

S.E. of regression

0.014392

Akaike info criterion

-5.344632

Sum squared resid

0.001864

Schwarz criterion

-5.006625

Log likelihood

49.75706

Hannan-Quinn criter.

-5.327324

F-statistic

0.137632

Durbin-Watson stat

1.168329

Prob(F-statistic)

0.987310

Adjusted R-squared

Fuente: Elaboraciรณn Propia

0.084043

Tabla A.4.30 Prueba de Autocorrelaciรณn modelo 8 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic

0.234496

Prob. F(2,9)

0.7957

Obs*R-squared

0.792468

Prob. Chi-Square(2)

0.6728

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 05/04/16 Time: 22:21 Sample: 1996 2013 Included observations: 16 Presample and interior missing value lagged residuals set to zero. Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-0.286383

0.555516

-0.515527

0.6186

LOG(K/PIB)

-0.000348

0.022447

-0.015519

0.9880

LOG(AE)

0.124470

0.229170

0.543133

0.6002

LOG(GP)

0.022799

0.078544

0.290267

0.7782

@TREND

-0.002248

0.004982

-0.451171

0.6625

RESID(-1)

0.902850

0.478914

1.885204

0.0920

RESID(-2)

-0.529048

0.570925

-0.926650

0.3783

R-squared

Mean dependent var

-3.90E-16

-0.584118

S.D. dependent var

0.010857

S.E. of regression

0.013665

Akaike info criterion

-5.448288

Sum squared resid

0.001681

Schwarz criterion

-5.110281

Log likelihood

50.58630

Hannan-Quinn criter.

-5.430979

F-statistic

0.078165

Durbin-Watson stat

1.153984

Prob(F-statistic)

0.997145

Adjusted R-squared

Fuente: Elaboraciรณn Propia

0.049529

Pruebas de Cointegraciรณn Tabla A.4.35 Prueba de Cointegraciรณn modelo 5

Null Hypothesis: U10 has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=5) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic

-3.397177

Test critical values:

1% level

-2.664853

5% level

-1.955681

10% level

-1.608793

Prob.* 0.0016

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(U10) Method: Least Squares Date: 05/05/16 Time: 09:36 Sample (adjusted): 1990 2013 Included observations: 24 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

U10 (-1)

-0.678780

0.199807

-3.397177

0.0025

R-squared

0.333927

Mean dependent var

Adjusted R-squared

0.333927

S.D. dependent var

0.016565

S.E. of regression

0.013519

Akaike info criterion

-5.728629

Sum squared resid

0.004204

Schwarz criterion

-5.679543

Log likelihood

69.74354

Hannan-Quinn criter.

-5.715606

Durbin-Watson stat

1.527072

Fuente: Elaboraciรณn Propia

0.000277

Tabla A.4.36 Prueba de Cointegraciรณn modelo 6

Null Hypothesis: U5 has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3) t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-2.047818

0.0442

Test critical values:

1% level

-2.816740

5% level

-1.982344

10% level

-1.601144

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 10 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(U5) Method: Least Squares Date: 05/04/16 Time: 22:19 Sample (adjusted): 2001 2013 Included observations: 10 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

U5(-1)

-0.604171

0.295031

-2.047818

D(U5(-1))

0.379980

0.324173

1.172152

Prob. 0.0748 0.2749

R-squared

0.289495

Mean dependent var

0.002995

Adjusted R-squared

0.200681

S.D. dependent var

0.010742

S.E. of regression

0.009603

Akaike info criterion

-6.276533

Sum squared resid

0.000738

Schwarz criterion

-6.216016

Log likelihood

33.38267

Hannan-Quinn criter.

-6.342920

Durbin-Watson stat

1.216383

Fuente: Elaboraciรณn Propia

Tabla A.4.37 Prueba de Cointegraciรณn modelo 7 Null Hypothesis: U6 has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3)

37 t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-2.133621

0.0375

Test critical values:

1% level

-2.816740

5% level

-1.982344

10% level

-1.601144

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 10 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(U6) Method: Least Squares Date: 05/04/16 Time: 22:18 Sample (adjusted): 2001 2013 Included observations: 10 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

U6(-1)

-0.665430

0.311878

-2.133621

0.0654

D(U6(-1))

0.370992

0.328702

1.128657

0.2917

R-squared

0.289418

Mean dependent var

Adjusted R-squared

0.200596

S.D. dependent var

0.010593

S.E. of regression

0.009471

Akaike info criterion

-6.304258

Sum squared resid

0.000718

Schwarz criterion

-6.243741

Log likelihood

33.52129

Hannan-Quinn criter.

-6.370645

Durbin-Watson stat

1.186357

Fuente: Elaboraciรณn Propia

0.003410

Tabla A.4.38 Prueba de Cointegraciรณn modelo 8

Null Hypothesis: U7 has a unit root Exogenous: None Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3) t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-3.110638

0.0067

Test critical values:

1% level

-2.886101

5% level

-1.995865

10% level

-1.599088

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 8 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(U7) Method: Least Squares Date: 05/04/16 Time: 22:21 Sample (adjusted): 2002 2009 Included observations: 8 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

U7(-1)

-1.086011

0.349128

-3.110638

0.0265

D(U7(-1))

0.614948

0.257086

2.391997

0.0622

D(U7(-2))

0.506731

0.289978

1.747480

0.1410

R-squared

0.699020

Mean dependent var

Adjusted R-squared

0.578628

S.D. dependent var

0.009575

S.E. of regression

0.006215

Akaike info criterion

-7.043565

Sum squared resid

0.000193

Schwarz criterion

-7.013775

Log likelihood

31.17426

Hannan-Quinn criter.

-7.244491

Durbin-Watson stat

1.641480

Fuente: Elaboraciรณn Propia

0.000930

Regresiones MCE Tabla A.4.39 Modelo MCE de la séptima estimación

Dependent Variable: D(LOG(PIB/PEA)) Method: Least Squares Date: 05/04/16 Time: 22:11 Sample (adjusted): 1997 2013 Included observations: 13 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.010748

0.004376

2.455912

0.0396

D(LOG(K/PEA))

-0.051890

0.029169

-1.778962

0.1131

D(LOG(AE))

0.296035

0.110451

2.680247

0.0279

D(LOG(GP))

-0.193014

0.066221

-2.914702

0.0194

U6(-1)

-0.114125

0.346012

-0.329831

0.7500

R-squared

0.662613

Mean dependent var

0.012856

Adjusted R-squared

0.493920

S.D. dependent var

0.013677

S.E. of regression

0.009730

Akaike info criterion

-6.143537

Sum squared resid

0.000757

Schwarz criterion

-5.926248

Log likelihood

44.93299

Hannan-Quinn criter.

-6.188199

F-statistic

3.927916

Durbin-Watson stat

1.760562

Prob(F-statistic)

0.047300

Fuente: Elaboración Propia

Tabla A.4.40 Modelo MCE de la octava estimaciรณn

Dependent Variable: D(LOG(PIB/PEA)) Method: Least Squares Date: 05/04/16 Time: 22:13 Sample (adjusted): 1997 2013 Included observations: 13 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.010577

0.003995

2.647678

0.0294

D(LOG(K/PIB))

-0.055258

0.026079

-2.118864

0.0669

D(LOG(AE))

0.281907

0.104294

2.702999

0.0269

D(LOG(GP))

-0.191225

0.061519

-3.108393

0.0145

U7(-1)

-0.109964

0.358468

-0.306761

0.7669

R-squared

0.697311

Mean dependent var

0.012856

Adjusted R-squared

0.545967

S.D. dependent var

0.013677

S.E. of regression

0.009216

Akaike info criterion

-6.252062

Sum squared resid

0.000679

Schwarz criterion

-6.034774

Log likelihood

45.63840

Hannan-Quinn criter.

-6.296725

F-statistic

4.607452

Durbin-Watson stat

1.788359

Prob(F-statistic)

0.031808

Fuente: Elaboraciรณn Propia

ANÁLISIS DE LOS EFECTOS DE LA DEVALUACIÓN DEL TIPO DE CAMBIO EN LA BALANZA COMERCIAL Shunta Chibana Nakamura1

1 Graduado de Ingeniería Económica - UPSA.

Resumen

El presente trabajo evalúa los efectos de la depreciación del tipo de cambio en la balanza comercial, analizando mensualmente desde el año 2000 al 2015. El resultado evidencia que la depreciación del tipo de cambio nominal y real no afecta a las exportaciones e importaciones; de igual manera, no cumple con la condición Marshall Lerner, el cual asume que la sumatoria absoluta de las elasticidades de los valores de las exportaciones e importaciones sea mayor a uno. Según el Modelo 15 aplicado,

donde el tipo de cambio nominal aumenta el valor de las exportaciones y el modelo 16, que es una regresión no significativa en el cual el tipo de cambio nominal disminuye el valor de las importaciones, la elasticidad del valor de las exportaciones es 1.97 y la elasticidad del valor de las importaciones es 0.27; cumpliendo la condición Marshall Lerner (2.24>1). Sin embargo, está construido a base de una regresión espuria y una regresión que no es globalmente significativo.

Introducción Bolivia solía ser un país deficitario en la balanza comercial hasta el año 2003. A partir de ese año hasta el 2014, el país ha vivido una época de superávit en la balanza comercial, permitiendo acumular reservas internacionales. El Ministro de Economía y Finanzas, Luis Arce Catacora (Los Tiempos, 17 de agosto de 2015), menciona: “Nosotros no vemos en el momento la necesidad de ninguna devaluación porque todavía la economía boliviana sigue teniendo los fundamentos económicos más sólidos de la región. Me refiero al crecimiento económico, otros países tienen problemas”. Según el mismo Ministro, el país también cuenta con las reservas internacionales más altas de la región, respecto a su PIB, cuya cifra alcanzó la suma de 14.410 millones de dólares al 7 de agosto del 2015. "Tenemos el nivel de reservas internacionales más alto de la región, cerca de 46 por ciento de las reservas en PIB, es el más alto de lejos de la región", subrayó. Según los datos del Banco Central del julio del 2014 al julio del 2015, las monedas de los países como Brasil, Argentina, Chile, Paraguay, el euro, Japón, Uruguay, libra esterlina y México han devaluado su moneda para ser más competitivos internacionalmente. Nuestra moneda (bolivianos) ha permanecido con un tipo

de cambio fijo frente al dólar americano desde noviembre del 2011. Entonces, surge la cuestión: ¿Debemos depreciar nuestra moneda para aumentar la competitividad internacional de la economía Boliviana? El objetivo de esta investigación es analizar si la depreciación de la moneda nacional provocaría un efecto positivo en la balanza comercial y para ello, se elabora un diagnóstico de la balanza comercial, exportaciones, importaciones y el tipo de cambio, además de analizar sus respectivas dependencias. Luego, por medio de la condición Marshall Lerner se indica si el mercado cambiario es estable o inestable.

1. Fundamento teórico La condición Marshall Lerner, indica si el mercado cambiario es estable o inestable si la suma de las elasticidades del precio de la demanda de importaciones y la de exportaciones, en términos absolutos, es superior a uno (Salvatore, 1998). En conclusión, para que una devaluación mejore el saldo de la balanza comercial debe ocurrir que: Ex+Em>1

Dónde: Ex=Elasticidad de las exportaciones Em=Elasticidad de las importaciones

Gráfico 2 Balanza Comercial Mensual de Bolivia (Del año 2000 al 2015)

2. Datos El tipo de investigación es descriptiva ya que analiza la evolución de las variables del comercio internacional; a la vez, es explicativa porque pretende aclarar la depreciación de la moneda nacional y su efecto en la balanza comercial. El método de la investigación es el no experimental debido a que no se manipula deliberadamente ninguna variable. El diseño de la investigación es transversal porque sólo se analiza una vez la base de datos. Para estimar los datos, se utilizaron bases de datos de los valores de las exportaciones, valor de las importaciones, balanza comercial, volumen de las exportaciones, volumen de las importaciones, tipo de cambio nominal y real desde el año 2000 al 2015 mensualmente, con 192 datos. Gráfico 1 Tipo de Cambio Nominal en Bolivia (Del 2000 al 2015) Mensuales

Fuente: Banco Central de Bolivia, BCB.

A continuación se presentan los análisis descriptivos de cada variable:

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas, INE.

• En el año 2015, los valores de las exportaciones caen en un 32.34% anual y los valores de las importaciones disminuyen en un 8.36% anual, según datos del INE. • La caída de los valores de las exportaciones se debe principalmente por la reducción de los precios de los hidrocarburos y los minerales. • Una de las políticas económicas para combatir el déficit en la balanza comercial es la política cambiaria. • El tipo de cambio nominal en Bolivia no ha variado desde noviembre 2011 con 6.96 Bolivianos por un dólar estadounidense. • Según el Banco Central, nuestro régimen cambiario es intermedio, esto significa que la moneda se mantiene estable frente a la moneda anclada (dólar estadounidense) y el tipo de cambio puede fluctuar dentro de la banda.

Gráfico 3 Exportaciones E Importaciones Total Mensual de Bolivia ($us) (Del Año 2000 Al 2015)

Gráfico 4 Exportaciones e importaciones en peso bruto (kg.) en Bolivia (Del año 2000 al 2015)

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas, INE.

• En el gráfico 3 se muestra que el valor de las exportaciones totales ha caído en el año 2015, debido a la disminución de los precios internacionales. El valor de las exportaciones tuvo un decrecimiento del 32.34% del 2014 al 2015. Bolivia no experimentó una caída del valor de las exportaciones anuales desde el 2009, que sufrió una caída del 22.12%. El incremento de las exportaciones del año 2000 al 2015 fue del 599.90% que significa un incremento de 7 veces las exportaciones. El año 2014 fue el año donde alcanzó el récord en exportaciones con 12.892.799.040 $us. El mes de mayor exportación fue mayo de 2014 con 1.203.921.113,18 $us. • El valor de las importaciones ha caído en un 8.36% del año 2014 al 2015. El año de mayor importación fue el 2014 con 9.860.827.693,00 $us. Bolivia no sufrió un decrecimiento de las importaciones desde el año 2009, donde se mantuvo en 10.50%. El mes de mayor importación fue octubre del 2014 con 993.768.860,00 $us.

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas, INE.

•

El volumen de las exportaciones ha descendido en 2.52% del 2014 al 2015. La última vez que tuvo una variación negativa fue en el periodo de los años 2008 al 2009 donde tuvo una baja del 13.90%. El volumen de las exportaciones fue de 28.023.844.784,74 kilogramos en el año 2015. El volumen de las importaciones ha aumentado en 1.95% del 2014 al 2015. La última vez que tuvo una variación negativa fue en el periodo del 2003 al 2004 donde tuvo una baja del 2.59%. El volumen de las importaciones fue de 5.540.637.076,00 kilogramos en el año 2015. Gráfico 5 Balanza Comercial Mensual de Bolivia (Del 2000 Al 2015)

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas, INE.

Para poder ilustrar la exportación versus la importación, mostramos la balanza comercial. Bolivia solía ser un país con déficit comercial hasta abril 2003. El año 2002 evidencia una balanza comercial negativa de 376.258.940,1 $us y el año 2003, muestra una balanza comercial positiva del 20.878.296,9. Bolivia mantuvo una balanza comercial positiva desde el año 2003 al 2014. Sin embargo, en el 2015 finalizó la gestión con una balanza comercial negativa de -314.215.285 $us. Gráfico 6 Tipo de Cambio Real Efectivo de Bolivia

Fuente: Comisión Económica para América Latina y el Caribe, CEPAL.

La fórmula para calcular el tipo de cambio real efectivo es la siguiente:

Dónde: R = Tipo de cambio real e = El precio en moneda nacional de la otra divisa P = Los niveles de precios nacionales Pf = Los niveles de precio extranjeros El año 2005 es el año base del tipo de cambio real que calcula la CEPAL. Se puede observar en el gráfico que en diciembre del 2015, se muestra el mínimo tipo de cambio real observado en los últimos años con una caída del 36.65%.

3. Resultados de las estimaciones A continuación, se visualizan las abreviaturas y sus explicaciones de cada serie que se utilizaron en el modelo, sus hipótesis y sus efectos que se espera de las regresiones. Dónde X (Exportación), M (Importación), Balanza Comercial (BC) expresados en $us; TCN (Tipo de cambio nominal) y TCRE (Tipo de cambio real) expresados en Bs por $us; X_PesoB (Exportaciones brutas en peso) y M_ PesoB (Importaciones brutas en peso) expresados en kg. A continuación la explicación de las hipótesis: Cuadro 1 Variables Hipótesis

Variable 1

Variable 2

Relación

TCN

Directa

TCN

Inversa

TCRE

Directa

TCRE

Inversa

TCN

X_PesoB

Directa

TCN

M_PesoB

Inversa

TCRE

X_PesoB

Directa

TCRE

M_PesoB

Inversa

Cuadro 2 Prueba de Estacionariedad a las Series

2000-2015 meses 2000-2011 meses

Año

Variable

Valor

Significación Primer Orden

Abreviatuar

10%

Exportación

$us

Significativo

Importación

$us

Significativo

Balanza Comercial

$us

Significativo

Tipo de Cambio nominal

Bs por $us

TCN

Significativo

Tipo de Cambio real

Bs por $us

TCRE

Significativo

Exportaciones brutas en peso

X PesoB

Significativo

Importaciones brutas en peso

M PesoB

Significativo

Exportación

$us

Significativo

Importación

$us

Significativo

Balanza Comercial

$us

Significativo

Tipo de Cambio nominal

Bs por $us

TCN

Significativo

Tipo de Cambio real

Bs por $us

TCRE

Significativo

Exportaciones brutas en peso

X PesoB

Significativo

Importaciones brutas en peso

M PesoB

Significativo

Cuadro 3 Presentación e interpretación de los resultados Año

β2

Sig

Heter

Autoc

Coint

1 BC=β1+B2TCN

Modelo

2000-2015

2.570.925

MCE 15%

2 BC= β1+B2TCRE

2000-2015

2.047.265

13%

3 LnX_PesoB=β1+B2TCN

2000-2015

2,06%

4 LnM_PesoB=β1+B2TCN

2000-2015

-1,29%

14%

5 LnX=β1+B2lnTCN

2000-2015

-0,29%

2,8%

6 LnM=β1+B2lmTCN

2000-2015

-2,24%

3,6%

7 LnX=β1+B2lnTCRE

2000-2015

-0,96%

8 LnM=β1+B2lnTCRE

2000-2015

-2,09%

9 BC=β1+B2TCN

2000-2011

40.768.693

31%

10 BC=β1+B2lnTCN

2000-2011

$ 312.000.000

31%

11 BC=β1+B2TCRE

2000-2011

5.515.361

22%

12 BC=β1+B2lnTCRE

2000-2011

$ 505.000.000

23%

13 LnX_PesoB=β1+B2lnTCN

2000-2011

3,55%

14 LnM_PesoB=β1+B2lnTCN

2000-2011

-0,22%

25%

15 LnX=β1+B2TCN

2000-2011

1,97%

16 LnM=β1+B2TCN

2000-2011

-0,27%

17 LnX=β1+B2TCRE

2000-2011

3,65%

18 LnM=β1+B2TCRE

2000-2011

1,39%

Verificación de la Condición Marshall Lerner En la condición Marshall Lerner debe ocurrir que la sumatoria absoluta de las elasticidades de los valores de las exportaciones e importaciones sea mayor a uno. Pero debemos recordar que los modelos (5, 7 y 18)

tienen problemas de signos de los coeficientes, por lo tanto, no cumple el supuesto en que la depreciación del tipo de cambio tiene un efecto positivo en las exportaciones y un efecto negativo en las importaciones. Los únicos pares de modelos que cumplen esta condición son los modelos (15 y 16).

Modelo 15 Dependent Variable: LOG(X) Method: Least Squares Date: 04/27/16 Time: 21:08 Sample: 2000M01 2011M12 Included observations: 144 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

15.44648

1.446131

10.68124

0.0000

LOG(TCN)

1.974902

0.726137

2.719738

0.0073

R-squared

0.049512

Mean dependent var

19.37628

Adjusted R-squared

0.042819

S.D. dependent var

0.725557

S.E. of regression

0.709853

Akaike info criterion

2.166274

Sum squared resid

71.55260

Schwarz criterion

2.207522

Log likelihood

Prob.

-153.9718

Hannan-Quinn criter.

2.183035

F-statistic

7.396975

Durbin-Watson stat

0.027925

Prob(F-statistic)

0.007349

Prueba de estacionariedad al residuo del Modelo 16 Null Hypothesis: U25 has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13) t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-3.252403

0.0787

Test critical values:

1% level

-4.023975

5% level

-3.441777

10% level

-3.145474

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Modelo 16

Dependent Variable: LOG(M) Method: Least Squares Date: 04/27/16 Time: 21:17 Sample: 2000M01 2011M12 Included observations: 144 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

19.80374

1.077762

18.37487

0.541170

-0.504022

LOG(TCN)

-0.272761

R-squared

0.001786

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid

Prob. 0.0000 0.6150

Mean dependent var

19.26098

-0.005244

S.D. dependent var

0.527652

0.529034

Akaike info criterion

1.578263

39.74252

Schwarz criterion

1.619511

-111.6349

Hannan-Quinn criter.

1.595024

F-statistic

0.254038

Durbin-Watson stat

0.068741

Prob(F-statistic)

0.615027

Log likelihood

4. Discusión de los resultados Se efectuaron comparaciones con trabajos previos, Bustos y Aguilar (2015) concluyen que se cumple la condición Marshall Lerner para la economía Boliviana en el corto plazo pero se comprueba la ausencia de la condición Marshall Lerner para Bolivia en el largo plazo. Esto significa que una devaluación del tipo de cambio no tendrá como resultado una mejora de la balanza comercial por la sensibilidad de las exportaciones e importación. En conclusión, la mejora de la competitividad del comercio internacional está relacionada con otras políticas económicas en el periodo 2003 al 2014. En Loza (2000) los resultados muestran que existe una limitación del tipo de cambio para corregir desequilibrios de la balanza comercial en el corto plazo; pero en el largo plazo, las depreciaciones reales del tipo de cambio contribuirán a corregir el déficit comercial desde 1990 al 1999 con un total de 38 observaciones. Banegas (2016) concluye que la devaluación del tipo de cambio

no presenta efectos significativos en la competitividad del sector externo en el corto plazo, donde es prácticamente nulo sobre el crecimiento de las exportaciones no tradicionales y tradicionales. Se dice que la devaluación del 1% en el tipo de cambio real en el trimestre, la balanza comercial mejorará 0.48% en el trimestre, dándose la condición de inelasticidad.

5. Conclusiones y recomendaciones • Si realizamos el análisis de los años 2000 al 2015 (Modelo 5, 6, 7 y 8), podemos observar que el tipo de cambio nominal y real no es significativo a las exportaciones, los tipos de cambio nominal a las importaciones son significativos pero los tipos de cambio real a las importaciones es una regresión espúrea. • Si analizamos de los años 2000 al 2011 (Modelo 15, 16, 17 y 18), las exportaciones y las importaciones con respecto a los tipos de cambio nominal y real no son significativos o son regresiones espurias, entonces

•

se puede concluir que la política cambiaria no afecta las exportaciones e importaciones. Si analizamos el efecto del tipo de cambio en la balanza comercial de los años 2000 al 2015, el tipo de cambio nominal no es significativo al 95% del nivel de confianza en la balanza comercial (Modelo 1) pero, el tipo de cambio real efectivo es significativo al 95% del nivel de confianza en la balanza comercial (Modelo 2), donde una unidad de depreciación del tipo de cambio efectivo provoca un aumento de 2.047.265 $us en la balanza comercial. El análisis de los años 2000 al 2011 nos dicen que el tipo de cambio nominal y real afecta de forma positiva en la balanza comercial (Modelo 9, 10, 11, 12), un incremento de una unidad del tipo de cambio nominal aumenta en 40.768.693 $us la balanza comercial. En términos de porcentaje, el incremento en uno por ciento del tipo de cambio nominal, la balanza comercial aumenta en 312.000.000 $us la balanza comercial. Por último, se ha analizado cómo afecta el tipo de cambio al volumen de las exportaciones e importaciones. El tipo de cambio nominal afecta de forma positiva en las exportaciones expresada en kilogramos y de forma negativa a los valores de las importaciones expresada en kilogramos pero en el periodo 20002011, no es significativa la relación (Modelo 3, 4, 13 y 14). Se dice que el aumento del uno por ciento del tipo de cambio nominal aumenta los volúmenes de las exportaciones en 2.06% y reduce en 1.29% las importaciones (Periodo 2000 al 2015). El aumento del uno por ciento del tipo de cambio nominal aumenta los volúmenes de las exportaciones en 3.55%, mientras que reduce en 0.22% los volúmenes de las importaciones.

• Para las estimaciones econométricas se recomienda afinar el estudio con otras variables como el PIB, la demanda de las importaciones de los países de América Latina, demanda de importaciones de los países desarrollados, precios de las exportaciones y así estimar, una elasticidad del valor de las exportaciones e importaciones no espurias y globalmente significativas. En el presente trabajo no se ha agregado las variables mencionadas debido a que las series deben presentarse de manera anual o trimestral, mientras que nuestras series se encuentran expresadas mensualmente. • Según el análisis, el tipo de cambio tiene una relación directa con la balanza comercial y los volúmenes de las exportaciones, mientras que mantiene una relación inversa con el volumen de las importaciones. Pero es ambigua si desea incrementar el valor de las exportaciones e importaciones.

Referencias bibliográficas Bustos Anaya, P., & Aguilar Cruz, R. (2015). Estimando la condición Marshall Lerner para la economía Boliviana 2003 - 2014. Chacholiades, M. (1992). Economía Internacional. McGraw-Hill. Dornbusch, R., Fischer, S., & Startz, R. (2008). Macroeconomía. McGRAWHILL. Gujarati, D., & Porter, D. (2009). Econometría. México DF: The McGraw-Hill. Krugman, P. R., Obstfel, M., & Melitz, M. J. (2012). Economía Internacional (Novena ed.). PEARSON. Loza Tellería, G. (2000). Tipo de Cambio, Exportaciones e Importaciones: El caso de la Economía Boliviana. Obtenido de Revistasbolivianas: http://www. revistasbolivianas.org.bo/pdf/rbcb/ v3n1/v3n1a02.pdf

Patiño, M. J. (2003). Relación del tipo de cambio real con las exportaciones e importaciones en Bolivia durante el periodo 1992-2002. Santa Cruz. Ramírez, M. J. (2003). Relación del tipo de cambio real con las exportaciones e importaciones en Bolivia durante el periodo 1992-2002. Santa Cruz. Salvatore, D. (1998). Economía Internacional. Pearson Educación. Wooldridge, J. (2006). Introducción a la econometría. Thomson.

ANÁLISIS SOBRE LA PERCEPCIÓN EMPRESARIAL RESPECTO A LA LIBERTAD ECONÓMICA EN SANTA CRUZ, BOLIVIA Rosario del Carmen Caballero Villa1

1 Graduada de Ingeniería Comercial - UPSA.

Resumen

El presente trabajo tiene como fin analizar con mayor amplitud el actuar del empresario cruceño y las razones por las cuales se presume que lo conducen a una toma de decisiones; permitiendo así, lograr posicionarlo en un tipo de perfil empresarial con diferentes características que demuestre y esquematice la forma en la cual el empresariado toma decisiones frente a problemáticas y en qué medida cree en la libertad económica como

motor para el desarrollo y crecimiento de la economía. Como conclusión, se contrasta la coherencia empresarial frente a las decisiones empresariales y los distintos perfiles identificados, según la realidad que aqueja a Bolivia en relación al tema en cuestión. Asimismo, se analizan diferentes posibles soluciones para incrementar el índice de libertad económica.

Introducción Habiendo observado la dinámica del mercado en Santa Cruz de la Sierra y la relación constante que posee con el empresariado, cabe la duda preguntarse cuáles son las razones que lo motivan a emprender y tomar decisiones. El empresario a lo largo de su vida está expuesto a la toma de riesgos bajo un nivel de incertidumbre, situaciones que crean diferentes estilos de empresarios, ya sean por influencias culturales u otros factores. La libertad económica es un postulado que defiende el derecho a la propiedad y el libre mercado; sin embargo, limita al Estado de ciertas decisiones económicas. La cuestión está en poder conocer el punto de vista del empresario respecto al rol del Estado que deberá asumir en una economía.

Libertad Económica Debemos entender que la libertad económica es un concepto ideológio que proviene del liberalismo económico y forma parte de los derechos individuales inalienables a los seres humanos y que, regularla o prohibirla, supone otorgar más poder al Estado. Se indica que los pilares de la libertad económica son (1) elección personal, (2) el intercambio voluntario coordinado a través de los

mercados, (3) la libertad para acceder y competir en los mercados y (4) la protección de las personas y su propiedad de la agresión de terceros. La libertad económica está presente cuando a los individuos se les permite que elijan y participen en transacciones voluntarias mientras no dañen a otras personas o su propiedad. Si bien los individuos tienen derecho a su propio tiempo, talentos y recursos, no tienen derecho a los de los demás. Los individuos no tienen derecho a tomar cosas de otros o a exigir que otros se las provean. El uso de la violencia, el robo, el fraude y las invasiones físicas no se permiten en una sociedad económicamente libre. Está permitido, por el contrario, elegir libremente, comerciar y cooperar con otros tanto como ellos consideren justo. (Gwartney, Lawson y Hall, 2013).

Bolivia y el Índice de Libertad Económica El índice de Libertad Económica en el Mundo de la Fundación Heritage, mide el grado en que las políticas e instituciones de los países promueven la libertad económica. Los pilares de la libertad económica son la elección personal, el intercambio voluntario, la libre competencia y la garantía de la propiedad privada. Cuarenta y dos variables son

utilizadas para construir un índice global y para medir el grado de libertad económica en cinco grandes áreas (Gwartney, Lawson y Hall, 2014): 1. Tamaño del Estado: gasto, impuestos y empresas. 2. Estructura legal y seguridad de los derechos de propiedad. 3. Solidez monetaria. 4. Libertad de comercio internacional. 5. Regulación del crédito, trabajo y negocios. Los datos del Índice de Libertad Económica del Mundo resultan ser una herramienta para examinar el impacto de la libertad económica en las inversiones, el crecimiento económico, los niveles de ingreso y la pobreza. Casi, sin excepción, estos estudios han encontrado que los países con instituciones y políticas consistentes con la libertad económica tienen mayores tasas de inversión, un crecimiento económico más acelerado, mayores niveles de ingresos y una rápida reducción de la pobreza. El índice de Libertad Económica en el Mundo cubre 152 países y territorios, esta información permite a los investigadores y académicos analizar tanto el impacto de las diferencias en libertad económica entre países como el impacto de los cambios en libertad económica a lo largo de tres décadas. El siguiente trabajo de campo se basó en el estudio de la Fundación Heritage del año 2014, el cual publica los resultados de forma anual, considerando que para poder lograr un adecuado desarrollo económico, crecimiento económico, disminuya la brecha de la pobreza y mejore el bienestar de las personas se necesitan 5 pilares fundamentales. (Gwartney, Lawson y Hall, 2014). Según los datos del índice, la libertad económica en Bolivia de acuerdo a los datos históricos que se pudo observar en el gráfico, fue decayendo a partir del año 2004.

Bolivia obtuvo una puntuación de 48.4 puntos, lo cual significó que estuvo considerada dentro del grupo de economías reprimidas. Gráfico 1 Libertad económica en Bolivia

Fuente: Populi "Políticas Públicas para la Libertad" (2014)

Estado de Derecho Este pilar comprende las áreas de derecho de propiedad y libertad frente a la corrupción, además examina la situación respecto a la igualdad ante la ley y hasta qué punto la ley constitucional protegió, además de defender la propiedad privada y la descentralización de los órganos con relevancia en la independencia del poder judicial. Para que Bolivia pueda tener una buena calificación, se requiere que la propiedad privada sea garantizada por el Gobierno, siendo esencial para una libertad económica que exista un poder judicial eficiente al hacer cumplir la ley y que no exista corrupción ni expropiación de bienes; para ello, debe existir un límite constitucional que legitime claramente los derechos de propiedad, tanto en la titularidad, posesión y las facultades de uso. Bolivia fue calificada con 10 puntos sobre 100 posibles en derechos de propiedad y con 28 puntos en el de libertad frente a la corrupción. Se aprecia en la realidad que, en Bolivia es cada vez más frecuente la toma de tierra y la burocracia que existe en el sistema

judicial frente a denuncias e infracciones. Sin embargo, la inversión extranjera aumentó respecto a años posteriores; si desglosamos por actividad económica, la

inversión extranjera directa tiene un 63% en el área de Hidrocarburos, por lo tanto los demás sectores se encontraron en una gran desventaja.

54 Tabla 1 Inversión extranjera directa neta en Bolivia 2013

2014

Actividad Económica

2029,8

2112,9

83,1

Hidrocarburos

1399,4

1350,8

-48,6

Minería

Variación

Participación 63,93%

151

207,2

56,2

9,81%

306,4

425,9

119,5

20,16%

59,9

14,6

-45,3

0,69%

-35,5

-46,5

-1,68%

Intermediación Financiera

77,6

88,5

10,9

4,19%

Comercio al por Mayor y Menor

17,2

57,6

40,4

2,73%

2,1

0,10%

Industria Manufacturera Transporte, Almacenamiento y Comunicaciones Producción de Energía Eléctrica, Gas y Agua

Servicios Inmobiliarios, Empresariales y de Alquiler Agricultura Otros Servicios

0,00%

7,4

1,7

-5,7

0,08%

Fuente: Banco Central de Bolivia (2014)

La falta de seguridad legal ocasiona que cada vez, más inversionistas no hayan deseado tomar el riesgo de invertir en el país por la delicada situación. Como ejemplo a la falta de incentivo a la inversión extranjera, se promulga la ley de Inversiones Nº 516, señalando en su capítulo VI que ante cualquier controversia, la conciliación y arbitraje deberán realizarse en tribunales nacionales y no, en los internacionales.

Gobierno limitado Este pilar pretende analizar las áreas de la libertad fiscal y el tamaño del gasto del gobierno. Bolivia el año 2014 se encontró puntuada con 87.1 puntos sobre 100 posibles. Si se desglosa a detalle los items estudiados, se evidencian variables como las tasas

impositivas sobre las empresas y las personas. Se debe recordar sin embargo, que la base tributaria en Bolivia descansa con mayor fuerza sobre ciertos sectores y empresas, lo cual convirtió a la carga tributaria en relación al PIB no fuera tan elevada como en países vecinos. Cabe indicar que el impuesto a las empresas formales mostró un leve incremento, el cual fue destinado a seguro social. Por otro lado, en lo que se refiere al tamaño del gasto del gobierno, Bolivia recibió una nota de 62.5 puntos, luego de que este aumento de un 29.3% el año 2000 hasta un máximo relativo de 36.1% en relación al PIB, en el año 2012. Con esta puntuación, Bolivia se encuentra en la posición 114 de 186 en esta área. (Kim y Holmes, 2014). La inversión pública, según el Ministerio de Planificación del Desarrollo, comenzó

a ser superior a la inversión privada, pues se crearon menos empleos formales de calidad y se fomentó el favoritismo entre Estado y empresas privadas donde accedieron a contratos con el gobierno. (El Diario, 2015, 7 de abril).

Eficiencia regulatoria Hace referencia a la libertad de hacer negocios, libertad laboral y libertad monetaria. La libertad para hacer negocios, es una medida cuantitativa de la capacidad para establecer, operar y cerrar una empresa. Bolivia, el año 2014 descendió en 7 de las 10 categorías en la facilidad de hacer negocios; por lo tanto, obtuvo una

puntuación de 53.4 puntos sobre 100 posibles en lo que concierne a la libertad para hacer negocios. Puntualmente fue cada vez más engorroso, en términos de número de procedimientos y días de espera para la obtención de un permiso de construcción. Por otro lado, el área de libertad laboral obtuvo una puntuación de 29.9 puntos sobre 100 posibles. Se realizó énfasis al aumento del salario mínimo y el doble aguinaldo, los cuales significan una traba para la contratación de personal y el obstáculo que significa despedir empleados, el mandato legal de preaviso y la indemnización obligatoria. (Banco Muncial, 2014).

Tabla 2 Facilidad para hacer negocios, Bolivia Temas

2015 Clasificación

2014 Clasificación

Cambio

Apertura de un Negocio

171

166

-5

Manejo de permisos de construcción

129

127

-2

Obtención de Electricidad

127

Registro de Propiedades

130

122

-8

Obtención de Crédito

116

111

-5

Protección de los inversionistas minoritarios

160

149

-11

Pago de Impuestos

189

Comercio transfronterizo

125

118

-7

Cumplimientos de contratos

111

100

Resolución de la insolvencia

-3

Fuente: Doing Business 2015

Debido a las reformas realizadas en Bolivia, es cada vez más costoso contratar un trabajador de manera formal; por lo tanto, el mercado laboral informal se ha visto incrementado. Se toma en cuenta que son emprendimientos con poca capacidad de crecimiento y por ende, en generación de empleo. Por último, en este pilar se evalúa también la libertad monetaria, el cual se basa en la

estabilidad de precios, donde se toma a consideración la inflación de precios. La inflación se calculó según los últimos 3 años y, relevante para esta área, fue la observada en 2012 con 4.54%, donde se tomó en cuenta la penalización de 15 puntos por la vigencia de controles de precios, para la venta respectiva de productos en el mercado local. Además, dado el congelamiento de precios de

algunos servicios y carburantes, Bolivia en libertad monetaria recibió una puntuación de 70 sobre 100, pero con una ubicación el ranking en el puesto 141 de 186 evaluados.

Mercados abiertos En este pilar, Bolivia obtuvo la mejor calificación. Se evalúa la libertad de comercio internacional, libertad financiera y libertad para invertir, calificando con 77.6 puntos en lo que se refirió a libertad de comercio internacional. Si bien fue la mejor puntuación, no se deben olvidar las barreras al comercio. La libertad para invertir, obtuvo la calificación máxima, debido a que no existieron restricciones al flujo de capital de inversión, lo cual significa que tuvieron la libertad de mover recursos monetarios en los diferentes sectores económicos así como también, fuera de las fronteras. Por último, se examinó la libertad financiera en la cual Bolivia obtuvo 50 puntos, se evaluó la eficiencia de la banca y la independencia de la misma. La Ley 393 de servicios financieros, en su Artículo 1 argumenta que tiene por “…objeto regular las actividades de intermediación financiera y la prestación de los servicios financieros, así como la organización y funcionamiento de las entidades financieras y prestadoras de servicios financieros, la protección del consumidor financiero y la participación del Estado como rector del sistema financiero velando por la universalidad de los servicios financieros y orientando su funcionamiento en apoyo de las políticas de desarrollo económico y social del país”.

Como resultado de la Nueva Ley de Servicios Financieros, el financiamiento de empresas estatales y el crédito vivienda de interés social, también a tasas reguladas, fueron otros ejemplos del control del gobierno en el sector financiero.

Empresariado y la Libertad En la tesis realizada, se procedió a realizar un estudio de los distintos perfiles empresariales en Santa Cruz de la Sierra, bajo el criterio que para cumplir una Libertad Económica plena, se necesita limitar al Estado en ciertas facultades que se atribuye. Por lo tanto, se logró identificar tres perfiles distintos entre sí, los cuales adoptaron diferentes posturas que lograron dar conocimiento respecto a la percepción empresarial. Los conceptos identificados fueron los siguientes: Clasificación A Se puede ver que el contenido de las respuestas tiene una tendencia Pro Estado, las cuales desean atribuir poder al mismo, el cual tenga la facultad de elegir, decidir y satisfacer las diversas necesidades sociales que la población así demande. Sin embargo, este criterio de clasificación se caracteriza en gran parte por deslindar al mercado y la empresa privada como posibles actores en la toma de decisiones sociales, ya fuera por la poca credibilidad que se percibe porque las decisiones debieran ser centralizadas.

Tabla 3 Características A Comercio Internacional

El Estado debería limitar la importación de productos de otros países para poder proteger a la producción nacional.

Impuestos

Las personas con una situación económica buena, deberían pagar más impuestos para que incrementen las prestaciones y servicios del Estado.

Solidaridad

El Estado tiene la total facultad de eliminar o reducir la desigualdad y la pobreza en la sociedad.

Permisos

Los profesionales deben estar regulados por las leyes. Bajo licencias y permisos estatales.

Sindicatos

Los sindicatos son importantes para poder proteger los derechos de los trabajadores. El Estado debería otorgarles financiación y funciones especiales en la legislación laboral.

Banca

El Banco Central al igual que los demás bancos comerciales debería ser de carácter público y tener la facultad de atender a las necesidades sociales.

Propiedad Privada

Existen empresas de carácter competitivo abusivo, se deberían someter a restricciones de funcionamiento o cerrarse.

Mercado laboral

La legislación laboral debería proteger de mayor forma al trabajador respecto al despido y empleo precario.

Divisas

Las Divisas deberían estar en total dependencia de un Banco Central, el cual regule y norme el valor de ésta, buscando el beneficio del Estado.

Salario Mínimo

El salario mínimo debería ser normado por el Estado, para velar por el bienestar de la sociedad.

Seguridad Legal

El Estado debería normar y Nacionalizar aquellas empresas que puedan resultar ser importantes para la economía de una sociedad.

Clasificación B Esta clasificación tiene una tendencia media pro empresa, la cual cree que el Estado sólo debe involucrarse en ciertos ámbitos en la vida de la población; sin embargo, existe la confianza en el

empresariado privado y las fuerzas del mercado, que bajo un acuerdo voluntario de los mismos puedan ocuparse de atender la oferta y la demanda de una sociedad.

Tabla 4 Características B Comercio Internacional

El Estado debería limitar la importación de productos que se producen con mano de obra barata.

Impuestos

Los impuestos no deberían subir, ya que sólo se necesita recaudar aquello que se considere esencial para solventar los gastos del Estado.

Solidaridad

El Estado también debería hacerse cargo de los más necesitados, sin importar que existan instituciones privadas de caridad.

Permisos

Los profesionales tienen que estar regulados por organismos independientes y afiliados a los respectivos colegios profesionales para su supervisión.

Sindicatos

Los sindicatos, como representantes de los trabajadores, deben contar con ciertas funciones especiales en la legislación laboral, sin embargo, no debieran recibir financiación alguna.

Banca

El Banco Central es el que regula la economía, por ende, los bancos comerciales deberán acatar lo estipulado.

Propiedad Privada

Se debiera enmendar algunas ventajas competitivas de las grandes empresas, normando ciertas materias ya sea en sus políticas de precios como en la producción respectiva.

Mercado Laboral

La legislación respecto a contratos laborales debería solamente salvaguardar la protección especial al trabajador, protegiéndole frente al despido y el empleo precario.

Divisas

Las Divisas deberían ser también normadas y estipuladas por banco privados, rigiéndose bajo las normas de un Banco Central.

Salario Mínimo

Estoy plenamente de acuerdo con el incremento del Salario Mínimo, en una economía que esté en su mejor momento.

Seguridad Legal

El Estado debe tener contribuyentes tanto estatales como privados.

Clasificación C Esta tendencia tuvo como contenido, percepciones Pro libertad económica y mercado, las cuales creen firmemente en el libre mercado y la empresa privada, además que contuvo a la defensa de la propiedad privada como derecho inalienable de los individuos para poder generar riqueza.

Limita al Estado de las tomas de decisiones económicas, ya que se cree en que fue el mismo sistema de una economía de libre mercado el cual pudo regir un orden espontáneo.

Tabla 5 Características C Comercio Internacional

El Estado no debería limitar el comercio internacional, este debería ser libre y los aranceles deben reducirse o eliminarse.

Impuestos

Los impuestos deberían reducirse, aunque para ello haya que recortar algunas prestaciones y servicios del Estado.

Solidaridad

Las instituciones privadas de caridad deberían ser las principales canalizadoras de la solidaridad de la sociedad.

Permisos

Las licencias, permisos y colegios profesionales son trabas innecesarias. El ejercicio de cualquier profesión debe ser libre para cualquier persona cualificada.

Sindicatos

Los sindicatos deben regirse por las normas aplicables a cualquier otra asociación y no recibir financiación pública o atribuírseles funciones especiales.

Banca

El Banco Central debería reducir sus competencias y los bancos comerciales ser todos de carácter privado.

Propiedad Privada

Las grandes empresas como cualquier otra, tienen derecho a competir libremente en el mercado, sin restricciones en sus horarios o precios.

Mercado Laboral

Los contratos laborales deben gozar de más libertad de cláusulas entre las partes. La legislación debería interferir menos en materias puramente contractuales, como su duración o causas de rescisión.

Divisas

Las Divisas deberían ser estipuladas según las fuerzas de mercado y además, se debería usar el patrón oro como Divisa principal, la cual no pierde valor alguno y es una forma de ahorro segura para el individuo.

Salario Mínimo

Los Salarios Mínimos no deberían existir, debería ser el trabajo y el mercado el cual rija una remuneración justa al trabajador.

Seguridad Legal

Situación empresarial respecto a la Libertad Económica Se valoró en los resultados obtenidos a través del trabajo de campo, que existe

una preferencia clara, en general, para optar por las opciones A y C, siendo así B el menos elegido como referencia de percepción.

Gráfico 2 Resultados del estudio Comercio Internacional

Impuestos