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Crecimiento Económico y Recursos Naturales en México

Karla Susana Barrón Arreola Luis Ramón Moreno Moreno

Claudia Susana Gómez López Coordinadores Mayo de 2013

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UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA ______________________________________________

Dr. Felipe Cuamea Velázquez Rector

Mtro. Ricardo Danignio Moreno

Secretario General

Dr. Óscar Roberto López Bonilla Vicerrector Campus Ensenada

Mtro. Miguel Ángel Martínez Romero

Vicerrector Campus Mexicali

Dr. José David Ledezma Torres Vicerrector Campus Tijuana

Dr. Hugo Edgardo Mendez Fierros

Secretario de Rectoría e Imagen Institucional

Crecimiento Económico y Recursos Naturales en México © D.R. 2013. Karla Susana Barrón Arreola, Luis Ramón Moreno Moreno y Claudia Susana Gómez López. Primera Edición, 2013. ISBN: 978-607-607-148-9 Diseño de Portada y Formato: César Alfredo Ceja Godoy Idea Empresarial Tepic, Nayarit

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Índice

APROXIMACIONES TEÓRICAS Recursos Naturales y Crecimiento Económico. Un análisis de la Economía Mexicana Karla S. Barrón Arreola, Claudia S. Gómez López y Juan A. Meza Fregoso

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Crecimiento económico, recursos naturales y educación Dalia E. Vargas Arreola, Luis R. Moreno Moreno y Karla S. Barrón Arreola

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La Maldición de los Recursos Naturales. Un Análisis Preliminar para los Estados de México Luis R. Moreno Moreno, Virginia G. López Torres, Ma. Enselmina Marín

Vargas.

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LA IMPORTANCIA DEL SECTOR AGROPECUARIO

La Enfermedad Holandesa y el Sector Agropecuario en México: Una actualización pertinente Benjamín Carrera Chávez y Claudia D. Ramírez Zepeda

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Crecimiento económico y Recursos Naturales. Un estudio desde la perspectiva de la producción agrícola en México 1993-2010 Rafael Alfaro Santos y Karla S. Barrón Arreola

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NUEVAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN La Curva Medio Ambiental de Kuznets: Relación entre Bienestar y Medio Ambiente Nadyra Rodríguez Arias y Claudia S. Gómez López

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Corrupción, sus efectos y consecuencias en la Conservación de los Recursos Naturales y el Desarrollo Económico Brenda D. López Rincón y Claudia S. Gómez López

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Corrupción, Recursos Naturales y Desarrollo en México. El efecto de los recursos forestales Gabriela Rentería Flores y Claudia S. Gómez López

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Introducción Responder a las interrogantes de ¿Por qué algunas regiones son más ricas que otras? y ¿Qué es lo que determina la presencia de diferencias en la tasa de crecimiento del producto interno bruto?, han sido y siguen siendo la motivación de los teóricos para hacer del crecimiento económico una rama importante de la ciencia económica.

En el campo de estudio sobre crecimiento económico de largo plazo, se ha desarrollado un importante número de teorías que tratan de explicar, a través de hechos observables empíricamente, las relaciones entre las tasas de crecimiento del producto de países o regiones, los insumos utilizados en su generación, así como entre los precios de los factores y sus participaciones relativas en el ingreso (Ocegueda, 2000), además de incluir elementos como la dotación de recursos naturales, localización geográfica, inversión, educación y variables institucionales, entre otras.

Uno de los tópicos de investigación que ha tomado fuerza en los últimos años es acerca de la relación que existe entre la dotación y dependencia de recursos naturales de una región y el efecto que ésta tiene en el crecimiento económico de la misma.

Los orígenes de esta discusión se remontan a la economía clásica, con el planteamiento de Malthus (1798), quien señalaba que dado que la tierra era un recurso limitado que no es posible incrementar, el resto de los demás factores de

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la producción caerían en rendimientos decrecientes a escala, por lo que la economía dejaría de crecer.

Los estudios más influyentes sobre esta relación, establecen que las economías con abundantes recursos naturales tienden a crecer de manera más lenta que aquellas economías donde los recursos naturales son escasos (Sachs y Warner, 1995);de la misma forma, Kronenberg (2003) señala que en la actualidad los países más ricos poseen generalmente una dotación menor de recursos naturales, por lo que se ven forzados a basar su estructura económica en actividades con poca utilización de recursos naturales, como es el caso de las manufacturas y los servicios.

Entre los efectos directos que presenta la disponibilidad de recursos naturales, Leite et al. (1999) lo asocian con la denominada “Enfermedad Holandesa” donde se establece que la presencia de un boom de recursos naturales tiende a reducir la competitividad de los sectores que no son dependientes de estos; el mecanismo mediante el cual se ven impactados estos sectores se deriva de un aumento de los ingresos disponibles (sector de recursos naturales) que será destinado a bienes no-comerciables (por ejemplo, construcción y servicios) generando así un incremento en los precios de esos sectores, por lo que con el fin de restaurar el equilibro tanto en el mercado de trabajo como en el de bienes no-comerciables, la tasa de intercambio real tenderá a elevarse y el salario real del sector de los bienes no-comerciables disminuirá; en consecuencia, se observará una reducción de la competitividad en este sector. Por otra parte, y en un principio al observarse un aumento de los salarios en el sector de los recursos naturales, éste será una importante fuente de atracción de capital y mano de obra, lo que generará escasez de estos factores en el resto de los sectores (Ros, 2001) con el consiguiente incremento de los precios de estos.

Respecto a los efectos indirectos que presenta la disponibilidad de recursos naturales en el crecimiento económico, Sach y Warner (1995) apuntan que la abundancia de capital natural alienta el contar con una política de estado proteccionista y señalan que la evidencia empírica documenta que las economías con limitada disponibilidad de recursos naturales son las que en primer lugar han experimentado procesos de liberalización comercial De la misma forma, para Auty (2001), la abundancia de recursos naturales también genera una falsa sensación de seguridad en la población, lo que atrasa las reformas en el mercado laboral y otros sectores dado que se asume que el país puede sobrevivir sólo con las exportaciones de recursos naturales.

Los recursos naturales poseen también un efecto adverso en la calidad de las instituciones según Leite et al. (1999). Kronenberg (2003), establece que la disponibilidad de los mismos tiende a permitir la aparición de comportamientos

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que pueden ser señalados como “búsqueda de renta (rentseeking)” en el gobierno y la elites sociales y señala que la corrupción siempre va de la mano con rentas altas debido a la presión de grupos que pueden bloquear las reformas políticas con el fin de proteger la permanencia de tales ingresos.

En el caso de México, se observó una tendencia de crecimiento sostenida desde mediados del siglo pasado, que culmina a principios de los ochentas; a partir de entonces, se ha registrado un proceso de polarización regional, en el que en las entidades federativas más pobres (abundantes en recursos naturales) han experimentado un crecimiento del PIB per cápita por demás irregular y a tasas inferiores, si se compara con las entidades más ricas (en términos de PIB per cápita) y que coincidentemente presenta escasez de recursos naturales comparadas con otras. En ese marco, de acuerdo con Ocegueda (2003), la diferencia de ingreso entre la entidad más ricas y la más pobre, se incrementó de 4.87 en 1980 a 6.37 veces en el año 2000.

Las trayectorias de crecimiento del Producto Interno Bruto de los estados de la República Mexicana, indican que las entidades más dinámicas son aquéllas en las que el sector manufacturero tiene una mayor participación. De acuerdo a Barrón (2006), los estados donde la especialización se ha orientado a actividades con mayor valor agregado (sectores no dependientes de recursos naturales), son las que crecen a una mayor tasa respecto a aquellas entidades cuya estructura económica está sustentada en actividades primarias (relacionadas con recursos naturales).

El libro está conformado por ocho capítulos dentro de tres ejes que se han denominado como: i) aproximaciones teóricas, ii) la importancia del sector agropecuario y iii) nuevas líneas de investigación. Teniendo en cuenta lo que se acaba de comentar, enseguida se hace una breve descripción de los trabajos que conforman el presente libro.

En la primera parte del documento, Barrón, Gómez y Meza presentan una revisión profunda de la literatura previa sobre el tema. De la misma forma, realizan un análisis de convergencia para los estados de la república y un análisis de regresión que permita determinar los canales mediante los cuales la maldición se hace presente para la economía mexicana. Los resultados del periodo analizado, muestran que el sector primario va perdiendo interés para los gobiernos, lo que se observa en los resultados del índice de especialización; de la misma forma, documentan la existencia de una relación estadísticamente significativa entre crecimiento económico y los recursos naturales. Los autores concluyen que la maldición de los recursos naturales es aplicable para países desarrollados mientras que los países en crecimiento como las economías latinoamericanas, incluyendo a México, no se ajustan a dicha hipótesis.

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En el trabajo de Vargas, Moreno y Barrón se documenta relación entre crecimiento económico, resultados obtenidos en las evaluaciones de ENLACE y EXCALE, así como el gasto en educación pública que realizan los estados. Para lo anterior, los autores utilizan una técnica no paramétrica denominada Análisis Envolvente de Datos (DEA), en la cual se busca determinar unidades eficientes desde un punto de vista relativo. Los resultados encontrados indican que las entidades eficientes en insumos, son las que obtienen los mejores resultados comparadas con el resto. Cabría destacar, que de acuerdo a los valores obtenidos un mayor monto de gasto por estudiante no implica necesariamente un mejoramiento en los indicadores educativos como generalmente se asume. De forma interesante, también se documenta que aquellas entidades donde el sector primario presenta una participación importante, presentan niveles de eficiencia adecuado, contrario a lo que se esperaría y con esto los autores concluyen que no podría afirmarse la existencia de la maldición de los recursos naturales.

En el trabajo de Moreno, López y Marín, se presenta una revisión de la literatura sobre los postulados de esta condición y a partir de la información disponible para la economía mexicana tratan de aproximar las variables PIB per cápita, PIB agrícola, participación del sector minero y número de hectáreas cultivadas, a fin de utilizar el modelo establecido por Kronenberg (2004). Los resultados que obtienen muestran evidencia de la “Maldición de los Recursos Naturales” para la economía mexicana, consistentes con la literatura sobre el tema.

La segunda parte del libro comprende los trabajos que abordan de manera especial el sector agropecuario, visto desde dos perspectivas teóricas diferentes. En ese marco, Carrera y Ramírez presentan una revisión de la literatura en torno a la relación crecimiento económico y recursos naturales, desde la postura de la Enfermedad Holandesa; los autores realizan una estimación del Índice de la Enfermedad Holandesa (IEH), partiendo de los trabajos de Puyana y Romero (2009) para la economía nacional y para los estados, buscando diferenciar las aportaciones de los sectores agropecuario, manufacturero y de servicios. Los resultados que encuentran establecen un incremento de esta condición en el periodo 1993-2010, asociado a una disminución de los sectores agropecuario y manufacturero en favor del comercio y servicios.

En el segundo capítulo de este apartado, Alfaro y Barrón, realizan un estudio desde la perspectiva de la producción agrícola en México para el periodo 1993-2010. Los autores presentan un análisis que parte de la hipótesis de la “Maldición de los Recursos Naturales” tomando como base la especialización en la producción agrícola de cada uno de los estados. A través de un análisis de conglomerados de k-medias, los autores concluyen que las entidades que cuentan con una mayor contribución en la producción agropecuaria nacional y/o estatal

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presentan bajas tasas de crecimiento económico. Sin embargo, a pesar de lo anterior y al ser la producción agrícola solo una pequeña parte del conjunto de variables que conforman los recursos naturales, no podría afirmarse entonces la presencia de esta condición en los estados del país.

Por otro lado, el tercer apartado que se ha denominado como “Nuevas líneas de investigación”, aborda tópicos relacionados con el cuidado del medio ambiente, recursos forestales y la relación de estos con variables de corrupción y desarrollo económico. En ese sentido, el capítulo de Rodríguez y Gómez, inicia con una exhaustiva revisión de la literatura sobre la relación entre desarrollo económico y la conservación/degradación de recursos naturales, y al mismo tiempo, además del PIB per cápita, consideran en el análisis las variables de emisiones de dióxido de carbono (CO2), volumen de aguas residuales, entre otras. En particular en este trabajo, las autoras buscan comparar la relación entre PIB per cápita, Índice de desarrollo humano (IDH) y emisiones de CO2, para 81 economías. Los resultados que encuentran de manera inicial son la existencia de β-convergencia en relación a las emisiones de CO2, además de que se obtienen resultados similares a los de la literatura en relación a la Curva Medio Ambiental de Kuznets, sin embargo, al intercambiar la proxy de desarrollo del IDH por PIB per cápita, no se observa la presencia de esta.

En el penúltimo capítulo, López y Gómez buscan entender y documentarla evolución de los indicadores de corrupción para el periodo 2001-2007 mediante la estimación de convergencia en esta variable para las entidades federativas. Las autoras encuentran que las variables descriptivas asociadas a conservación ambiental muestran que la corrupción no sólo influye en la economía, sino que también repercute en la asignación y distribución eficiente de los recursos naturales. Esto es un importante indicio de que las políticas ambientales deberían ser reconsideradas, dado que estas posiblemente, no se encuentran exentas de mecanismos corruptos y perjudiciales. La conservación del medio ambiente juega un papel en la procuración de una sociedad desarrollada, lo cual se refleja en la relación positiva entre el índice de desarrollo humano y las variables medioambientales utilizadas en el presente trabajo.

Finalmente, en el trabajo de Rentería y Gómez se intenta responder a las preguntas que surgen de la relación entre recursos naturales y corrupción, es decir, ¿es esta una relación empírica? Y ¿en qué consiste?: Para dar respuesta a lo anterior, analizan la relación entre las variables de Índice de desarrollo humano (IDH), Índice Nacional de Corrupción y Buen Gobierno (INCBG), así como datos de recursos forestales maderables y no maderables, además de la densidad de población. Las autoras utilizan al sector forestal como variable proxy de recursos naturales, y de su relación con la corrupción para el caso mexicano, determinado a

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partir del Bribery Index 2011 de la organización Transparencia Internacional. Los resultados obtenidos, resultan poco alentadores al existir un proceso de β-convergencia entre estados, donde los menos corruptos convergen hacia los más corruptos. Respecto a la relación entre recursos naturales y corrupción, se encuentra la existencia de una relación entre corrupción y búsqueda de rentas, que se asocia más a un efecto de maldición de recursos naturales sobre los niveles de corrupción en los estados.

Evidentemente y ante los distintos resultados encontrados en el presente libro, no es posible documentar hasta ahora la presencia o ausencia de la maldición de los recursos naturales. Como el lector se habrá dado cuenta, las conclusiones a las que llegan los autores en los distintos capítulos no se contradicen, sino que es el resultado de la aplicación de distintas metodologías, así como la utilización de distintas variables para los recursos naturales o el grado de intensidad de los mismos, así como el capital natural. En ese marco, estamos seguros que los resultados de investigación pueden abrir nuevas líneas de investigación que ayuden a comprender desde una perspectiva teórica y empírica, el porqué de las desigualdades entre las diferentes entidades de la república mexicana teniendo en cuenta la dotación de recursos naturales.

Finalmente queremos agradecer al proyecto al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología que apoyo el proyecto denominada como “Crecimiento Económico y Recursos Naturales en México” en su convocatoria de Ciencia Básica 2007 con clave CB-2007-82554, y quien al mismo tiempo fue quien aportó los recursos financieros para un periodo de tres años para la realización del proyecto. De la misma forma, deseamos agradecer a nuestras instituciones, Universidad Autónoma de Nayarit, Universidad Autónoma de Baja California y a la Universidad de Guanajuato, quienes nos apoyaron en el proceso de desarrollo de un convenio específico que nos permitiera conformarnos como grupo de investigación. De la misma forma, nos aportaron los espacios de infraestructura y equipo para la realización de reuniones de trabajo entre los distintos integrantes, y que además, con la presentación del presente libro, seguirán abriéndonos las puertas como hasta ahora.

Karla S. Barrón Arreola Luis R. Moreno Moreno

Claudia S. Gómez López Coordinadores

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Recursos Naturales y Crecimiento Económico: Un Análisis de la Economía Mexicana

Karla Susana Barrón Arreolaa

Claudia Susana Gómez Lópezb

Juan Antonio Meza Fregosos

aProfesora-Investigadora de la Unidad Académica de Economía de la Universidad Autónoma de Nayarit. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Email: kbarron@uan.edu.mx bProfesora-Investigadora del Departamento de Economía y Finanzas de la Universidad de Guanajuato. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Email: claudia.gomez@ugto.org sMaestro en Desarrollo Económico Local por la Universidad Autónoma de Nayarit. y actualmente es estudiante del Doctorado en Ciencias Económicas en la Universidad Autónoma de Baja California. Email: Ing_juanmeza@live.com

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Introducción

El crecimiento económico es uno de los temas más importantes de las economías debido a que se intenta detectar que factores son de importancia para el mismo y cuáles no, factores como el capital humano, la inversión, la educación, la tecnología entre otras, siendo analizado por las teorías del crecimiento iniciando con los modelos exógenos de Solow (1956) y siguiendo con los endógenos de Lucas (1988) y Romer (1990), donde tratan de dar respuesta a preguntas como: ¿Por qué algunas economías crecen más que otras?, ¿Por qué siguen creciendo algunas economías y otras no?, ¿Por qué algunas economías han ido en decline después de que fueron potencia en décadas anteriores?.

Se analiza el papel de los recursos naturales como factor de crecimiento, para analizar la relación que existe con el crecimiento económico. Tomando como base los planteamientos de la “hipótesis de la maldición de los recursos naturales” que predice, que aquellas economías con abundantes recursos naturales tienden a presentar un menor crecimiento económico, que aquellas que tienen escasos recursos naturales, donde estos afectan de manera negativa al crecimiento económico y a factores de producción de importancia, se realiza el análisis para la economía de las estados de la República Mexicana.

Este trabajo de investigación responde a preguntas como: ¿Cuál es la relación que existe entre los recursos naturales y el crecimiento económico?, ¿Cuál es la relación que existe entre los recursos naturales y los factores de importancia para el crecimiento económico como la inversión, la educación, la apertura, la inversión y desarrollo y la corrupción?, son interrogantes de las que parte dicha investigación.

El trabajo se presentan de la siguiente manera en la primera sección se hace revisión de los planteamientos teóricos de la relación del crecimiento económico y los recursos naturales, analizando los canales donde se presenta la maldición de los recursos naturales: la enfermedad holandesa, educación y capital humano, instituciones, y la inversión e inversión extranjera directa. En la segundase analizan los modelos econométricos utilizados para la maldición de los recursos naturales, para presentar los resultados en la sección cuarta y finalmente aparecen las conclusiones y recomendaciones finales.

1. Recursos naturales y crecimiento económico

Puesto que los recursos naturales son escasos la importancia de la economía en estos es obtener el mayor bienestar, por lo que cualquier economía decidirá cómo utilizar sus factores de producción tales como capital humano, capital y los

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recursos naturales como los bosques, la tierra, el agua y los minerales (Riera et al, 2005: 1-21).

Para hacer referencia a los recursos naturales, trabajos como los de Gylfason (2001), Sachs y Warner (1995), Papyrakis, et al (2004) entre otros, utilizan el sector primario donde se pueden ver las actividades de agricultura, pesca, silvicultura, la minería y ganadería.

Para Krugman (1992: 13-14), la geografía (clima, localización, tipo de suelo) tiene importancia debido a que la actividad económica siempre se encuentra localizada en un país y al interior de éste, en una región específica, las fronteras entre economía internacional y economía regional se diluyen generando un proceso de integración que tiende a unificar mercados y a borrar fronteras económicas.

Cuadro 1. Uso de los recursos naturales en distintas épocas

Fuente: Elaboración propia en base a (Riera et al, 2005)

Prehistoria Época colonial Hoy en día

Los recursos naturales son utilizados para hacer herramientas que les permita cazar, recolectar hojas y frutos, más tarde con los asentamientos humanos a las orillas de los ríos les permite sembrar para el sustento de la familia.

Prácticamente los recursos naturales son utilizados para su propio consumo y no para cuestiones de venta, gustos, si no enfocados a lo que se va utilizando si en dado momento se necesitaba de herramienta hasta en ese momento se cortaba un palo y se hacía, cuestiones como hoy que deben de cortar miles de árboles y hacer herramientas para ponerlas en estantes a esperar a que se vendan.

Los terratenientes eran capaces de administrar las haciendas donde estas producían para el consumo de las mismas personas de esa hacienda y para vender a otras haciendas, basándose en la agricultura, la pesca (las que estaba cerca del mar o ríos), la ganadería, estos se utilizan para tener ganancias aunque también se usa ya la extracción de algunos minerales como oro, plata, cobre, pues con la revolución industrial se da un uso creciente de los recursos naturales y sobre todos los minerales que se extraen del subsuelo alguno de estos el cobre, hierro, oro, plata entre otros.

Las principales actividades son la agricultura, la pesca, la minería, silvicultura, aprovechamiento forestal.

Se utilizan para el consumo básico en cuestión de la agricultura ya que en estos se siembran todos los productos para el consumo humano, además de acrecentar la economía en el caso de la minería debido a que se explota la tierra para obtener piedras preciosas. También se utilizan para fabricar muebles, papel, lápiz, colores etc. cosas que son comúnmente usadas y a cada día que pasa más las utilizamos. Aunado a esto va creciendo los temas que tengan que ver con la sustentabilidad.

Se busca la sustentabilidad de los recursos naturales, que se da solo si se explotan por debajo del límite de renovación de los mismos.

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Según Carpintero (1999), el crecimiento económico es la expansión de agregados monetarios (como la renta o el PIB1) los cuales presentan carencias ambientales, pues registran la creación de la riqueza y las rentas, sin contemplar la destrucción de la naturaleza. La contabilidad nacional trata de resolver las carencias ambientales, aunque es difícil el acomodo en el esquema contable ordinario por la naturaleza de los ecosistemas y los costes ambientales asociados a la actividad económica, estas dificultades afloran cuando los países tratan de encaminar en el desarrollo sostenible siendo este la capacidad de ahorro suficiente, así pues, las principales economías industriales son las más sostenibles como: Estados Unidos, Alemania, Japón, entre otros. En cambio, en los países pobres como Burkina, Faso, Etiopía, Indonesia o Madagascar tienen insuficiencia de ahorro haciéndose presente el deterioro de sus recursos naturales, lo que no implica que los países pobres sean los que contaminen, la economía al postular el criterio de sostenibilidad y que mediante la inversión adecuada pudiese reparar la depreciación del capital natural y manufacturado, es el resultado que arroja por eso estos países pobres tienen insuficiencia de ahorro y a la vez no pueden reparar el deterioro ecológico, (Pearce y Atkinson, 1993).

De acuerdo con Gallup et al. (1999), aquel país que cuenta con una mayor abundancia de recursos naturales debería ser más rico que otros países, ya que cuenta con una herencia que no le ha costado nada y lo único que tiene que hacer este país es aprovecharla para obtener el máximo de ganancias, ya que dentro de los recursos naturales se encuentra el suelo, el clima, condiciones geográficas y otros determinantes que favorecen al crecimiento económico.

Así también Esquivel (2000), presenta evidencia empírica en favor de la hipótesis de que la geografía natural influye en el desarrollo económico de los estados mexicanos a través de sus efectos en la formación y calidad del capital humano.

En particular, los resultados demuestran que las características geográficas (tipo de clima, vegetación, altitud entre otras) influyen en el nivel del ingreso per cápita, también afectan de manera significativa a la esperanza de vida y a los años de escolaridad promedio de los estados. Por su propia naturaleza, estos efectos sugieren que las características geográficas tienen efectos no sólo en el nivel sino también en la tasa de crecimiento del ingreso per cápita estatal en México.

1El PIB mide todos los ingresos de un país y los gastos de esos ingresos. Identifica a todos los bienes y servicios finales producidos en un país y en un periodo determinado. El PIB se compone de consumo (lo que gastan los hogares del país en los bienes y servicios), inversión (cuando los hogares del país compran bienes y utilizarlos para producir bienes y servicios), compras del gobierno (aquí entra todo lo que gastan los gobiernos en bienes y servicios, gobiernos locales, estatales y federales), exportaciones netas que son las exportaciones – importaciones. representado por un solo valor que es el PIB de una región, estado o país.

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Kronenberg (2004), señala que en el largo plazo los recursos naturales no son problema para el crecimiento económico, concluyendo que estos se relacionan de manera positiva; de la misma manera Isham et al (2004) concluyen, que los recursos naturales son importantes para un país en el largo plazo y que son factores importantes para el crecimiento con ayuda de las instituciones para poner en práctica políticas públicas capaces de sacar el máximo beneficio de ellos, de manera sustentable.

Ejemplos exitosos de países que se han beneficiado o aún disfrutan de sus riquezas naturales extensas. Noruega, por ejemplo, convierte sus reservas de petróleo en valores extranjeros y por tanto, protege su economía de los aumentos de los ingresos bruscos, (Gylfason, 2001a). Botswana, rica en diamantes ha experimentado un alto nivel de ingresos de crecimiento durante las últimas tres décadas, pero también tenía uno de los porcentajes más altos de gasto público en educación respecto al PIB (Gylfason 2001b).

Son muchos los países que cuentan con grandes riquezas naturales por nombrar algunos México, Venezuela, Brasil, Nueva Guinea, Tanzania, entre otros, lo que haría pensar que estos tendrían altas tasas de crecimiento económico, pero como lo demuestran Gylfason (2000 y 2001a), Leite y Weidmann (1999), Papyrakis (2004), Rodríguez y Sachs (1999), Sachs y Warner (1995 y 1997), Japón y Suiza han experimentado muy altas tasas de crecimiento económico a pesar de su falta de recursos naturales y por el contrario, los países como México, Nigeria y Venezuela son ejemplos de fracasos del desarrollo a pesar de contar con abundantes recursos naturales.

La abundancia o la fuerte dependencia de los recursos naturales influye de manera directa o indirecta en variables que pueden ser importantes para el crecimiento económico como la educación, la inversión, las instituciones, la especialización, las exportaciones entre otras, aunque de manera negativa o positiva pueden afectar, impidiendo el crecimiento económico o fortaleciendo según sea el caso, si los recursos naturales impide el crecimiento entonces capital natural tiende a desplazar a otros tipos de capital y por lo tanto, a esto es comúnmente llamado la maldición de los recursos naturales (Gylfason, 2001a).

Los recursos naturales son una importante fuente de riqueza nacional en todo el mundo. Sin embargo, la experiencia demuestra que las riquezas naturales no son ni necesarias ni suficientes para la prosperidad económica y el progreso. Los países más ricos del mundo incluyen a Hong Kong, Japón, Luxemburgo, Singapur y Suiza, que no deben su riqueza nacional a la naturaleza y muchos otros, como Estados Unidos y el Reino Unido, donde los recursos naturales hoy en día juegan un papel menor en la generación de la renta y la riqueza nacional (Gylfason et al, 1999).

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a. La enfermedad holandesa

Uno de los principales efectos de los recursos naturales en el crecimiento económico, se conoce como “enfermedad holandesa”, nombre que se da por los efectos que tuvo el descubrimiento de reservas de gas natural en el mar del norte a fines de los años cincuenta y su explotación a inicios de los sesenta, esto provocó una fuerte contracción en las exportaciones industriales como porcentaje del PIB, causada por una abrupta apreciación real de su moneda, desencadenando un proceso de desindustrialización en pequeñas economías en desarrollo. La atención que recibe el sector recursos naturales y las elevadas rentas que genera permite elevar los salarios dentro del sector, lo que atrae la atención de fuerza laboral de otros sectores y disminuye la competitividad de los sectores que no están relacionados con recursos naturales, los cuales tenderán a elevar sus precios y a disminuir sus salarios (Álvarez y Fuentes, 2006).

Es llamado síndrome o enfermedad ya que esto desencadenó un proceso de desindustrialización en economías pequeñas o menos desarrolladas. No obstante, Gylfason (2001), ha cuestionado el origen de la palabra síndrome pues el efecto del descubrimiento de gas sobre las exportaciones industriales de Holanda y Noruega fue de corta vida y en muy poco tiempo recuperaron el dinamismo que se observaba antes del fenómeno. Sin embargo, aclara que este no ha sido el caso en economías menos desarrolladas donde los procesos han perdurado por más tiempo.

Gelb (1986, 1988), realizó uno de los primeros estudios sistemáticos sobre las consecuencias de mejoramientos significativos de los términos de intercambio para países exportadores de recursos naturales. Su análisis se basa en la experiencia de un grupo de países exportadores de petróleo con alzas significativas en el precio de este producto en los bienios 1973-1974 y 1979-1980. Se encuentra que en la mayoría de estos países el crecimiento del sector no-petrolero fue bastante débil, un resultado que no sorprende. Esto aun cuando un porcentaje considerable de los recursos obtenidos se destinó a proyectos de inversión para mejorar la competitividad de este sector. Una consecuencia negativa de esta política fue que el incremento de la inversión pública y el consiguiente aumento del gasto corriente, fueron difíciles de frenar una vez que los ingresos petroleros volvieron a su nivel normal. Gelb (1986,1988) concluye que “estos países habrían obtenido mayores beneficios de sus ingresos extraordinarios si hubiesen limitado la inversión interna aplicando criterios de mercado más rigurosos he invertido una mayor proporción de los ingresos extraordinarios en el extranjero”.

Spatafora y Warner (1999), utilizando una muestra de 18 países en desarrollo exportadores de petróleo, estudian si existe evidencia del “síndrome holandés”

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durante el período 1965-1989. Sus principales resultados muestran que a pesar de que el producto no transable2 se expande en respuesta a apreciaciones reales generadas por el mejoramiento de los términos de intercambio, no hay evidencia de efectos asociados al “síndrome holandés”. En efecto sus resultados indican que no se produce una contracción de los otros sectores transables3.

Sachs y Warner (1999a), motivados por la idea de un boom de recursos naturales, presentan evidencia para siete países latinoamericanos de los efectos de estos booms sobre el crecimiento económico en el corto plazo, en la mayoría de los casos, el producto per cápita declinó durante y/o después el período de boom. La explicación teórica para estos efectos negativos sobre el crecimiento económico estaría dada por el hecho de que es el sector transable (que no experimenta el boom) la fuente de crecimiento, debido a economías de escala dinámicas. De esta forma, la evidencia encontrada tiende a favorecer la hipótesis de “síndrome holandés”.

Un efecto similar al descubrimiento de un yacimiento minero altamente rentable puede encontrarse en el caso de un aumento persistente en el precio real de un mineral ya descubierto y que tenga una participación importante en la canasta exportadora del país. También la creciente entrada de capital a un país —por ejemplo, el caso de los flujos de ayuda o inversión extranjera a países emergentes, puede generar efectos similares al de un boom de recursos naturales.

Así que cuando un país tiene síntomas similares se dice que tiene la enfermedad holandesa, donde los auges y caídas recurrentes tienden a aumentar la volatilidad del tipo de cambio (Gylfason et al, 1999). Lo cual es suficiente para reducir el total de exportaciones. A veces sólo distorsiona la composición de las exportaciones fuera de la alta tecnología y otras exportaciones de manufacturas y de servicios que son particularmente propicias para el crecimiento económico. En cualquier caso, el crecimiento económico es probable que se frene porque las exportaciones y en general, la apertura a todo tipo de comercio con el resto del mundial son buenas para el crecimiento (Frankel y Romer, 1999).

Los precios de las materias primas son mucho más propensos a las oscilaciones de los precios que los de otros bienes y servicios en general. Esto significa que los países ricos en recursos están sujetos a mayores ingresos de exportaciones y 2Bienes cuyo consumo sólo se puede hacer dentro de la economía en que se producen, no pueden importarse ni exportarse. Esto se debe a que estos productos tienen costos de transporte muy altos o existe en la economía un alto grado de proteccionismo. 3Aquellos bienes que se pueden consumir dentro de la economía que los produce y se pueden exportar e importar. Generalmente, tienen bajos costos de transporte y pocos aranceles y cuotas de importación que puedan bloquear el libre flujo de bienes a través de las fronteras nacionales.

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más inestabilidad económica que otros países. Repuntes son seguidos por un rápido crecimiento y a veces por la inflación también. La composición de las exportaciones también es importante. La apreciación real de la moneda puede perjudicar precisamente la alta tecnología, las exportaciones de manufacturas intensivas en capital o de alta capacidad, mucha mano de obra y servicio que son particularmente propicias para un crecimiento rápido (Gylfason,2000 y Kronenberg, 2004).

Realizando un análisis entre Noruega (país con abundantes recursos naturales) y los países bajos4, se observa que los países bajos se recuperan de los efectos de la enfermedad holandesa y como las exportaciones de Noruega se estancan en relación con los países bajos, además se puede ver que la inversión extranjera es menos rápida en Noruega que en los países bajos,(ya que la enfermedad holandesa afecta también la inversión extranjera directa, de la misma manera que las exportaciones), las exportaciones de manufactura en los Países Bajos aumentó y se ha mantenido en los años, en Noruega no se ve aumento en estas exportaciones, todo esto según datos de 1960-1998 (Gylfason, 2001a), aunque Polterovich et al(2008), señalan que la abundancia de los recursos naturales es muy beneficiosa para la inversión extranjera directa, así lo demuestra en las regresiones que lleva a cabo.

Analizando la abundancia de recursos naturales y la apertura al comercio exterior en todo el mundo en el periodo de 1965-1998, los países grandes son menos dependientes del comercio exterior que los más pequeños que necesitan de él para ampliar sus mercados de origen más allá de sus fronteras nacionales para compensar su pequeño tamaño y donde se puede ver que un aumento de capital natural de un país se asocia con una disminución en el indicador de apertura, la relación es económica y estadísticamente significativa. Al igual que esto se puede analizar la apertura de un país y su crecimiento económico per cápita en el mismo periodo, con una muestra de 87 países, resultando que un aumento en el indicador de apertura se asocia con un aumento en el crecimiento per cápita con una relación económica y estadísticamente significativa, así pues, se observa que la abundante riqueza natural lleva a poner en riesgo las exportaciones de un país si no se toman las medidas pertinentes para la administración de los mismos (Gylfason,2001a), resultados similares a los que llega Kronenberg (2004), aunque es claro ver que en su trabajo no se presenta esta enfermedad ya que no encuentra una relación positiva entre los precios relativos y el crecimiento económico, es claro mencionar que solo en su muestra de países que considera.

4Groninga, Frisia, Drente , Overijssel, Güeldres, Utrecht, Flevolanda, Holanda, Zelanda, Brabante Septentrional y Limburgo.

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b. Educación y capital humano

Los recursos naturales son una importante fuente de riqueza nacional en todo el mundo. Sin embargo, la experiencia demuestra que las riquezas naturales no son ni necesarias ni suficientes para la prosperidad económica y el progreso. Los países más ricos del mundo destacando a Hong Kong, Japón, Luxemburgo, Singapur y Suiza, estos países no deben su riqueza nacional a la naturaleza y muchos otros, como Estados Unidos y el Reino Unido, estos países han apostado por la industria donde sin duda se requiere de capital humano y calificado (Gylfason et al, 1999).

Falkinge et al, (2005), encuentran que desde la época colonial y con el hecho de las reparticiones de la tierra, los recursos naturales eran de gran importancia ya que las economías se basaban en estos, de acuerdo a un análisis que realizan solo en América Latina países como México, Brasil, Estados Unidos, Canadá y Argentina, en el periodo que va desde 1880 a 1930, México y Brasil tenían la mayor proporción de la población en el sector de los recursos naturales, mientras que Estados Unidos y Canadá tenía más población en las escuelas. Lo interesante está en que hoy en día estos países tienen innovaciones tecnológicas gracias a que tuvieron el respaldo en la educación. A pesar de que los recursos naturales son importantes para la economía Estados Unidos y Canadá cuenta con gran capital humano lo que ha ayudado a aumentar crecimiento económico, donde se puede demostrar que a largo plazo el capital humano es importante para el crecimiento económico.

Así también, lo demuestran Ding y Field (2005), que concluyen que el capital humano es más importante para una economía que los recursos naturales, ya que cuando este es incorporado en sus análisis los recursos naturales son insignificantes, viendo así que el capital humano es de gran importancia para el crecimiento económico.

La abundancia de recursos naturales lleva a reducir los incentivos privados y públicos para acumular capital humano debido a un alto nivel de ingresos no salariales - por ejemplo, los dividendos, el gasto social, los impuestos bajos-. Inundados de dinero en efectivo, los países ricos en recursos naturales pueden verse tentados a subestimar el valor a largo plazo de la educación. Aunque con las enormes ganancias de los recursos naturales se puede apoyar bastante o priorizar en la educación como en Botswana donde el gasto en educación con relación al ingreso nacional se encuentra entre las más altas del mundo. Aun con esto la evidencia dice que la matrícula escolar en todos los niveles es inversamente proporcional a la abundancia de recursos naturales, medida por la proporción de la fuerza de trabajo ocupada en la producción primaria (Gylfason et al, 1999),

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Así se va desplazando el capital humano por el capital natural, ya que más y mejor educación es bueno para el crecimiento (Gylfason, 1999, 2001a).

Gylfason et al. (1999), estudian la importancia del capital humano, medida con la matricula escolar, ya que si se invierte en capital humano como lo han estudiado Romer (1986, 1990) y Lucas (1988), se tendrán mejores resultados en el crecimiento económico, ya que la mano de obra calificada y las empresas aprovecharan las externalidades positivas de el conocimiento. Experimenta en sus regresiones que al tener un gran sector primario inhibe al crecimiento y sobre todo le resta importancia al sector secundario, ya que un mejor sector secundario ayuda al crecimiento económico al tener más personas capacitadas, así que teniendo abundancia de recursos naturales desvía a las personas de la capacitación, de la educación ya que posiblemente en el sector primario se pague más.

Kronenberg (2004), muestra que la educación es muy importante para el crecimiento y lo que hace en ocasiones, que el capital humano no sea considerado en la disminución de la corrupción que se da en las instituciones, estableciendo que si todos los sobornos se utilizaran en la educación ayudaría bastante al crecimiento económico, muchas veces los presidentes, gobernadores y directores de instituciones por tener más dinero en su bolsillo optan por la corrupción y pierden de vista la educación.

El gobierno al tener una falsa sensación de seguridad, la sensación de que todo es posible, las instituciones políticas pierden de vista la inversión en la educación, es decir, se asume que existen recursos naturales y que permanecerán en la economía para siempre, sin embargo, al ser estos escasos no habrá capital humano y eso se verá reflejado en bajo crecimiento en el largo plazo, es claro mencionar porque afecta a la manufactura y a los servicios ya que en estas actividades se necesitan de personas capacitadas y la abundancia de recursos naturales, hará que las personas prefieran trabajar en el sector primario (Gylfason, 2000).

De acuerdo con Gylfason (2001a), al tener más educación una persona es probable que su nivel de vida cambie, ya que pueden tener mejores oportunidades de trabajo, las empresas privadas y públicas tendrán más personal capacitado y eficiente, además crea mejores condiciones para el buen gobierno, la mejora de la salud, investigaciones, innovación son algunas de las ventajas que atrae el capital humano y es claro ver que el gasto público es imperfecto ya que algunos países aportan más a la educación que otros, en la década de 1990, algunos países han pasado tan sólo un 1 por ciento de su PIB en educación (Haití, Indonesia, Myanmar, Nigeria y Sudán), otros han pasado entre el 8 por ciento y 10 por ciento de su PIB a la educación, incluyendo Santa Lucía, Namibia, Botswana y Jordania.

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Los trabajadores que son liberados de las industrias primarias, tienen relativamente limitada educación general, por lo que al tratar de conseguir un nuevo empleo es posible que se les dificulte ya que el capital humano es la educación y por consiguiente dichas personas no aprenden en el campo lo que otra persona aprende en la ciudad, aunque es claro ver que existen excepciones como en la agricultura moderna y de alta tecnología, operaciones de perforación de petróleo. Pero en la medida de trabajo altamente cualificados y de capital de alta calidad son menos comunes en producción primaria que en otras partes, esto puede ayudar a explicar por qué la abundancia de recursos naturales y la asociada producción primaria y exportaciones de productos primarios tienden a impedir el aprendizaje práctico, avance tecnológico y el crecimiento económico (Gylfason, 2001a), así que de manera general aquellos países que se beneficien de los recursos naturales tienden a tener alta mano de obra menos intensiva en conocimientos y quizás también menos capital de alta calidad que otros países y por consiguiente no tienen beneficios externos para otras industrias, (Wood, 1999).

c. Instituciones

Las instituciones son entidades organizadas, que tienen procesos decisivos y estructuras reguladoras para tomar las decisiones o llevar a la realidad lo que la teoría dice, hasta donde las leyes políticas lo indiquen, (Williamson, 2000), por su parte North (1990), define a las instituciones como: “las reglas de juego de una sociedad, o de manera más precisa y formal, las restricciones humanamente concebidas que dan forma a la interacción humana. En consecuencia, estructuran los incentivos del intercambio humano, ya sean políticos, económicos o sociales. El cambio institucional forma la manera que las sociedades se desarrollan en el tiempo y por lo tanto son la clave para entender el cambio histórico”.

Las instituciones son capaces de tomar decisiones en base a lo que el pueblo requiera, aun cuando las personas exijan algo las instituciones analizaran si es posible hacerlo o no, estas instituciones son capaces de promover políticas públicas las cuales ayudaran al crecimiento de una región para el beneficio de las personas y que de acuerdo con Rodrik, (1999); Pritchett (2000); Acemoglu et al, (2004), han mostrado la importancia de la calidad institucional en el crecimiento económico a largo plazo, llegando a considerar una relación de causalidad de causalidad, donde al tener mejores instituciones se tendrá un mayor crecimiento, además de ver la transparencia de las instituciones y no caer en la corrupción, ni en la lucha por las rentas de los recursos naturales (si se tienen) entre otros.

Falkinger (2005), presenta un esbozo general de cómo a partir del siglo XVIII y XIX (quizá mucho antes) los terratenientes se creían dueños de las tierra (y recursos naturales) y son quienes estaban en contra para que se dieran cambios

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estructurales, lo que le permitiría a las personas poder estudiar si ellos así lo deseaban y sobre todo que se repartirá para todos las riquezas, ya que ellos controlaban el del mercado.

Acemoglu et al, (2001), argumentan que la mortalidad de los colonos desempeña un papel crucial en la determinación de la estructura de instituciones de producción económica, ya que estos se centraban solo en el alquiler de la extracción de recursos y por tal motivo no era de su conveniencia el invertir en el desarrollo de las instituciones gubernamentales de alta calidad ya que se verían afectados en su economía. Las élites terratenientes se oponían a la educación pública durante el periodo del siglo XX en América Latina, ya que en esas fechas las políticas educativas mejoraron y se manifestaron luchas entre liberales y conservadores, (Reimers, 2004).

Con lo antes mencionado se puede verificar que las instituciones se han venido dañando, pero como lo demuestra, Falkinger (2005), la aparición de una nueva clase dominante y el cambio de las instituciones políticas son la clave para el desarrollo económico como el cambio estructural de los bienes primarios a la industria de producción, los recursos naturales son el factor clave en la producción de bienes primarios, el desarrollo y el cambio estructural es impulsado por el capital y las inversiones en empresas manufactureras, así pues la propiedad oligárquica de los recursos naturales es el principal obstáculo para el desarrollo económico, al igual que Polterovich et al, (2008), quien concluye que las instituciones son pilar importante para el crecimiento económico. Otro trabajo que pone su punto de atención en las instituciones es el de Pessoa (2008), quien en base a un índice logra medir las instituciones, con una serie de características, llegando a concluir que estas son importantes para el crecimiento económico de un país.

Como lo demuestra Kronenberg (2004), la proporción de las exportaciones de bienes primarios en el PIB se relaciona positivamente con el nivel de la corrupción, de manera similar, Beck et al, (2005), muestran que una mayor proporción de exportación inicial de los recursos naturales en el PIB ha originado efectos muy negativos en los indicadores de calidad institucional, que a su vez afecta al crecimiento económico.

Según Ross (2001), cuando los ingresos pueden ser fácilmente extraídos (recursos naturales) de unas pocas fuentes que son fácilmente controlados por pocas personas y más cuando es el estado no tendrá la presión de la fiscalidad del estado por lo que tendrá menos necesidad para desarrollar mecanismos de control de profundidad de la ciudadanía, al tener muchos ingresos el gobierno puede apaciguar a la disidencia a través de una variedad de mecanismos (de compra a los críticos, proporcionar a la población los beneficios, los proyectos de

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infraestructura, patrocinio) y pues con esos recursos el gobierno es capaz de defender la represión directa y la violencia.

Economías ricas en recursos naturales parecen especialmente sr propensos a dañar socialmente la búsqueda de rentas por parte de los productores. El gobierno puede estar tentado a ofrecer una protección arancelaria a los productores nacionales, la búsqueda de rentas también puede criar corrupción en los negocios y el gobierno, lo cual distorsiona la asignación de recursos y la reducción de la eficiencia económica y equidad social. La evidencia empírica sugiere que la protección de las importaciones y la corrupción tienden a entorpecer el crecimiento económico, (Bardhan, 1997).

Enormes rentas de los recursos naturales, especialmente en relación con los derechos de propiedad mal definidos, las imperfecciones de los mercados y el abandono de las estructuras legales en muchos países en desarrollo y economías de mercados emergentes, puede llevar a una conducta desenfrenada de la búsqueda de rentas por parte de los productores, desviando así los recursos de una mayor actividad económica socialmente fructífera (Auty, 2001;y Gelb, 1988).

Collier et al, (1998), muestran empíricamente cómo los recursos naturales aumentan la probabilidad de una guerra civil, además tienta a los gobiernos extranjeros a invadir con consecuencias destructivas y la posibilidad de tal evento le puede pedir a las autoridades nacionales a gastar enormes recursos en la defensa nacional, estos países pueden primero apoyar al país invirtiendo en ellos y poco a poco por la buenas o las malas se quedan con los recursos, pues como lo demuestra (Knight et al, 1996), los gastos militares tienden a inhibir el crecimiento a través de sus efectos adversos sobre la formación de capital y la asignación de recursos.

Campbell (2002), demuestra que Angola es un país que desde a mediados de la década de los 70s ha tenido conflictos como los anteriores descritos en especial guerras civiles, lucha por las rentas de los recursos naturales, corrupción, gobierno en la mano de elites todo eso por las fuentes abundantes de petróleo y de algunos de los mejores diamantes del mundo.

La búsqueda de rentas hace a los gobiernos verse tentados a frustrar los mercados mediante la concesión de las empresas favorecidas y a las personas a un acceso privilegiado a la propiedad común de los recursos naturales o a la protección arancelaria u otros favores a los productores a expensas públicas. La evidencia empírica y la teoría económica sugieren que la protección de importación, el amiguismo y la corrupción, tienden a obstaculizar la eficiencia económica y el crecimiento (Bardhan, 1997; Mauro, 1995).

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El contar con abundantes recursos naturales empapa a las personas de un falso sentido de seguridad y llevar a los gobiernos a perder de vista la necesidad de una buena gestión económica y favorable para el crecimiento, incluyendo el libre comercio, la eficiencia burocrática y la calidad institucional (Sachs y Warner, 1999), por lo que el capital natural abundante puede desplazar al capital social5 (Woolcock, 1998; Paldam et al, 2000).

Con lo anterior los países con abundantes recursos naturales pueden ser más susceptibles a la corrupción que otros que no los tienen, el aumento de corrupción disminuye el crecimiento, pero si disminuye la corrupción hay un aumento de crecimiento per cápita, (Gylfason, 2001a). De acuerdo con Kronenberg (2004), si todo el dinero de los sobornos, o dinero que es desviado fuera del crecimiento económico, fuera utilizado para invertir en la población de manera indirecta creando programas, espacios, instituciones, infraestructura sería benéfica para el crecimiento económico.

d. Inversión e inversión extranjera directa

La inversión provista por el Estado, tanto de un país como de otros países (inversión extranjera directa), con la cual se pueden crear infraestructura, escuelas, innovación tecnológica siendo éstas importantes para el crecimiento económico de un país y que posteriormente con la ayuda de las instituciones se puede llegar a una mejor calidad de vida de las personas (desarrollo económico), así como lo describe Cuamatzin (2006), quien encuentra que la inversión pública en México, ha jugado un papel trascendental, a tal grado que se puede afirmar que el desarrollo económico que el país ha alcanzado sería inexplicable sin la importante función del Estado en la provisión de una infraestructura básica.

De acuerdo con Helpman (2004), la inversión que entra al país es enfocada al sector terciario, ya que los inversionistas se interesan por la belleza natural o los recursos naturales, al tal grado de invertir en infraestructura y así obtener más ganancias que la inversión que se hizo, aunque también países aportan dinero para la explotación de algún recurso apoyan al país que cuenta con los recursos y también obtienen ganancias.

Gylfason et al, (2001), señalan que regiones que se basen en la inversión tendrán mejores resultados en el crecimiento económico ya sea invirtiendo en capital humano, infraestructura y otros aspectos importantes para el crecimiento económico, aunque en este aspecto también las instituciones toman un papel importe, así también lo demuestran Frankel y Romer, (1999).

5Se entiende como la infraestructura y las instituciones de una sociedad en un sentido amplio: su cultura, la cohesión, la ley, el sistema de justicia, las normas y costumbres y así sucesivamente, incluyendo la confianza.

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Aschauer (1989), realiza trabajos sobre series cronológicas para los Estados Unidos concluye que una alza de los gastos públicos aumenta la productividad total de los factores (trabajo y capital privado), además de Barro (1989) y Ahsan, Kwan y Sahni (1992), este último trabajo analiza la causalidad del gasto público sobre los 7 más grandes países de la OCDE, donde se puede ver que al invertir es benéfico para el país.

Existen trabajos que toman en cuenta la inversión inicial, para determinar si existe o no convergencia en los países tales como Kormendi y Meguire (1985), Grier y Tullock (1989), Barro (1991), Sachs y Warner (1995, 1997), Papyrakis (2004), con esto, los países tendrán un mayor crecimiento en respuesta a un menor ingreso per cápita, así pues considerar la importancia de la inversión en el crecimiento económico.

Según Poltevorich (2008), la inversión y la inversión extranjera directa se llevaban de la mano con los recursos naturales, ya que a partir de que un país tenga recursos naturales es posible que otros países quieran invertir y así aprovechar, aunque en ocasiones no de manera sustentable, los recursos naturales, este trabajo demuestra, que entre más recursos haya será mejor la inversión, también en Gallup et al, (1999), se puede ver que al tener recursos naturales, es casi segura la llegada de inversiones, ya que en un país pobre y con recursos naturales, la mano de obra es barata. Frankel y Romer (1999), demuestran que la inversión y la inversión extranjera directa son importantes para el crecimiento económico, aunque en muchos de los trabajos que se presentan adelante dicen lo contrario.

Gylfason (2001a), subraya que los abundantes recursos naturales pueden despuntar los incentivos privados y públicos para ahorrar e invertir, lo cual entorpecería el crecimiento económico (esto con lo ya mencionado instituciones, corrupción, recursos en manos de las elites o poderes políticos). No es únicamente el volumen de inversión que se toma en cuenta también la calidad y la eficiencia son importantes. Donde también las instituciones determinan un papel importante, Inversiones improductivas pueden parecer problemáticas a los gobiernos o las personas que estén controlando el dinero.

Bardhan (1997), opina que la corrupción tiene sus efectos negativos no sólo en la eficiencia, sino también en la inversión y el crecimiento. Si sobornos tienden que ser pagados con el fin de recibir un permiso para comenzar un nuevo negocio, es evidente que reduce el incentivo para invertir ya que personas que quieran poner un nuevo negocio, quizás no puedan sin el mentado soborno y pues cada día se van inflando los bolsillos de aquellos que manejan las instituciones. También afirma que no sólo reduce la cantidad de inversión, sino también la composición de la misma. Incluso si el importe de las inversiones no se modifica, se vuelve

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menos productivo, ya que se desvía hacia las zonas ineficientes. Si el gobierno corrupto desvía el cemento de la construcción de carreteras y puentes para construir su propio palacio, este cemento todavía entra en las cuentas nacionales como la inversión, pero probablemente no contribuyen al desarrollo económico.

Además Gylfason et al. (1999), sostienen que el hecho de que un país cuente con vastos recursos naturales, las inversiones se enfocaran en el producción del sector primario, dejando de lado las inversiones que se puedan hacer a otros sectores, no equilibran las inversiones, ya que toda la inversión es para el sector primario y poco o nada para el sector secundario y terciario.

2. Metodología

ititittiit uVRnLogpib +++= 21 aaa (1)

La ecuación 1 muestra la relación que hay entre los recursos naturales y el crecimiento económico por lo que se busca el signo de la variable Ri en este caso y de acuerdo a la hipótesis de la maldición de los recursos naturales se busca que este sea negativa manteniendo constante el vector de variables Vi, donde dicho vector se espera que se relacione de manera positiva a excepción de la corrupción.

El análisis está compuesto por la variable dependiente (Logpib) que representa el Producto Interno Bruto per cápita de los años de 1993 a 2003, variable proxy con la cual se mide el crecimiento económico de los estados, los datos fueron obtenidos en el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) y en el Consejo Nacional de Población (CONAPO), a fin de estandarizar los datos de posibles dispersiones, se calcula el logaritmo natural.

Una variable de importancia y que es un pilar de este trabajo es la dotación o abundancia de los recursos naturales, Rni medida por la participación del sector primario (agrícola, ganadero, silvicultura, pesca y minería) respecto al PIB para cada uno de los estados en el periodo, datos consultados en (INEGI) dentro del Banco de Información Económica (BIE), cobertura temática en series que ya no se actualizan y en el apartado del Producto Interno Bruto por entidad federativa.

Esta variable se utiliza siguiendo los trabajos de Sachs y Warner (1995), Papyrakis y Gerlagh (2004), Gylfason (2001), entre otros, que estudian la hipótesis de la

maldición de los recursos naturales y especificar que no se busca una metodología para la medición de los recursos naturales. Debido a la falta de datos

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para la economía mexicana, en este caso se consideró la participación del sector primario, donde, como se ha mostrado en este trabajo se consideran las actividades económicas agricultura, ganadería, silvicultura, pesca y minería, si bien no miden en toda su amplitud a los recursos naturales de alguna manera dan hincapié en una aproximación a ellos, además de considerar que esta investigación trata de contribuir a nuevas investigaciones para el nivel estatal como regional, debido a que no hay investigaciones que traten dicha hipótesis.

Por otro lado, en este trabajo se consideran variables que explican de manera positiva el crecimiento económico en el país (a excepción de la corrupción) y las cuales se presentan en un vector de variables ya que se van agregando una por una iniciando por la inversión que representa la formación de capital bruto para cada uno de los estados.

La variable Educación (Bachillerato) es medida con la proporción de la población con bachillerato terminado respecto a la población total, datos consultados en (INEGI) en los censos de población y vivienda 1990 y 2000, para el periodo para uno de los estados.

La Apertura (Aper) de un estado se mide a través de una variable proxy medida con la proporción de los inmigrantes respecto a la población total de cada uno de los estados para los años de 1993 a 2000, datos consultados de (INEGI) en los censos y conteos de población y vivienda 1990 y 2000, estimaciones del Consejo Nacional de Población (CONAPO), tal y se analiza en Papyrakis y Gerlagh (2004), es decir, como el estado atrae personas de otros países y/o estados y con esto considerar que dicho estado es abierto o no.

La Investigación y Desarrollo (IyD) es de gran importancia para los estados, ya que miden las invenciones, investigaciones que pueden servir de gran ayuda para el crecimiento económico del estado, así como tomar las decisiones pertinentes esta variable se mide con la participación del Fondo de Aportaciones para la Educación Tecnológica y de Adultos (FAETA)6, para cada uno de los estados en los años de 1999 a 2003, datos obtenidos División de Economía y Comercio de la cámara de diputados del H. Congreso de la Unión.

Una de las variable donde se puede medir las instituciones de un estado es la corrupción, cuya variable proxy es la proporción de la población que corresponde con el número de servidores públicos sentenciados en el fuero común y federal

6Ver “La asignación presupuestaria del gasto federalizado y de las aportaciones federales en México,1998-2005”, en <http://www.diputados.gob.mx/cedia/sia/se/SIA-DEC-ISS-02-05.pdf>

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respecto a la población total de cada uno de los estados para los años de 1998 a 2003, datos obtenidos del Sistema Municipal de Base de Datos (SIMBAD) de INEGI, se consideran de servidores públicos de acuerdo a los delitos del anexo 1.

Después de obtener las variables se calcula el logaritmo natural para tener una estandarización de los datos y borrar posibles dispersiones, para obtener mejores resultados en las regresiones.

El modelo para la estimación de los canales de transmisión de la maldición de los recursos naturales es:

itittiit uRnV ++= 1aa (2)

Donde se pretende que haya una relación negativa entre la variable Rn y el vector de variables a excepción de la variable de corrupción ya que de acuerdo a la teoría se manifiesta una relación positiva entre la corrupción y la dotación de recursos naturales.

Se utilizó panel de datos ya que una de las desventajas del análisis de sección cruzada es que no considera la evolución anual de la variable bajo estudio dentro de un periodo de tiempo.

3. Resultados

Uno de los objetivos fundamentales es encontrar la relación que existe entre los recursos naturales medidos como la participación del sector primario respecto al PIB y el crecimiento económico del país medido por el producto interno bruto per

cápita. Iniciando por la ecuación 1 donde se encuentra una relación negativa y significativa entre los recursos naturales y el crecimiento económico, la variable independiente explica en un 33% el crecimiento económico, porcentaje considerable por solo ser una variable, además se obtuvo el signo esperado para la variable proxy de los recursos naturales. Posteriormente se agregó la variable Inv (2) misma que muestra una relación positiva y significativa respecto al PIB, teniendo en cuenta que la variable Rn sigue siendo negativa y significativa, estas variables explican un 34% del comportamiento de la variable dependiente, hasta ahora el modelo muestra lo que en teoría se explica, la variable Inv se relaciona de manera positiva haciendo hincapié a la formación de capital bruto, así mismo como lo describe la hipótesis de la maldición de los recursos naturales, la variable Rn es negativa y

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estadísticamente significativa aun cuando se agreguen variables de importancia para el crecimiento económico.

En la función (3) se agregó la variable educación donde como se esperaba el vector de variables en este caso la variable Inv y Educa se relacionan de manera positiva y estadísticamente significativa con el PIB, siguiendo con un signo negativo y significativo para la variable Rn, estas tres variables explican el comportamiento de la variable dependiente en un 46%, como en teoría se muestra la variable que hace hincapié a la educación y capital humano es de importancia para el crecimiento económico.

En la regresión (4) se agrega una variable de importancia para el crecimiento económico, dicha, explica que tan abierta es una economía, considerando para esto la inmigración internacional en cada uno de los estados, así pues el vector de variables se presenta de manera positiva y significativa como se esperaba, mientras que la variable Rn sigue siendo negativa y estadísticamente significativa, explicando un 75% del comportamiento de la variable dependiente.

La regresión (5) se comporta de la misma manera que la (4) las variables del vector de variables se relacionan de manera positiva y significativa a excepción de la ingresada la inversión y desarrollo, esta muestra que no es estadísticamente significativa por lo que no se puede hacer inferencia en esta variable, además de seguir con una relación negativa y significativa de los recursos naturales, dichas variables explican el comportamiento de la variable dependiente en un 70%.

Finalmente se agrega la variable corrupción misma que presenta una relación positiva y estadísticamente significativa, la cual para cualquier economía es muy mala debido a que como lo muestran las regresiones conforme crece el PIB la corrupción también aumenta, el vector de variables sigue siendo estadísticamente significativo y positivo a excepción de la inversión y desarrollo ya que no muestra una significancia estadística para hacer inferencia, además se puede analizar que la variable de los recursos naturales afecta de manera negativa a el crecimiento económico, así pues estas variables explican en un 72% el comportamiento de la variable dependiente.

Una vez que se han analizado las variables que influyen de manera positiva al crecimiento económico, así como de qué manera los recursos naturales, afectan de manera negativa al PIB, se realiza el análisis de los canales donde se presenta la maldición de los recursos naturales.

Además de la presencia de los dos canales anteriores se puede ver que los recursos naturales afectan de manera negativa a la Inversión (Inv), aunque un nivel de significancia bajo, también la variable recursos naturales explica en muy poco el comportamiento de la Inversión.

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Cuadro 2. Resultados Estimación Maldición de los Recursos Naturales, México.

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

C 8.8 8.9 10.6 12.2 12.3 12.8

T (172)*** (137)*** (51.8)*** (66.3)*** (28.4)*** (25)***

Rn -0.25 -0.25 -0.19 -0.15 -0.2 -0.19

T (-13)*** (-12.8)*** (-10)*** (-9.7)*** (-5.3)*** (-5.5)***

Inv 0.07 0.13 0.14 0.26 0.25

T (3.5)*** (6.7)*** (9.6)*** (4.9)*** (5)***

Educa 0.4 0.4 0.34 0.31

T (8.5)*** (10.8)*** (4.4)*** (4)***

Aper 0.24 0.27 0.27

T (17.5)*** (7.9)*** (8.1)***

Iyd 0.01 0.007

T (0.5) (0.34)

Corr 0.073

T (2)**

N 352 352 352 256 59 59

R2 Ajustado 0.33 0.34 0.46 0.75 0.7 0.72

Fuente: elaboración propia, El valor estadístico de ”t” está en paréntesis. Los superíndices * ** *** muestran los niveles de significancia al 10, 5, 1 por ciento respectivamente.

Analizando que la maldición se presenta en la Educación (educa) y la Apertura (aper) en los cuales existe una relación negativa y estadísticamente significativa, aunque la variable Recursos naturales (Rn) explica en menor medida las variables dependientes.

Finalmente y con lo que causa un poco de ruido son los dos canales de transmisión, si bien, la corrupción afecta a el crecimiento económico, se esperaría que hubiera un signo positivo en la relación corrupción y recursos naturales, pero se demuestra que es probable que la corrupción se dé por otras causas ajenas a dicha relación.

También se esperaba un signo negativo en la relación de la inversión y desarrollo, como se muestra hay una relación positiva, por lo que los recursos naturales son de importancia para la inversión y el desarrollo.

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Cuadro 3. Canales de transmisión de los recursos naturales, México.

Fuente: elaboración propia, El valor estadístico de ”t” está en paréntesis. Los superíndices * ** *** muestran los niveles de significancia al 10, 5, 1 por ciento respectivamente.

4. Conclusiones y reflexiones finales

Los resultados demuestran que en el periodo el sector primario va perdiendo interés para los gobiernos, así lo demuestra el índice de especialización, que aunque se obtienen valores positivos, la participación en el PIB estatal ha venido a la baja ya que en la mayoría de los estados se muestran valores por debajo de la unidad.

Para entender la relación que existe entre el crecimiento económico y los recursos naturales, para el crecimiento económico, se encontró una relación estadísticamente significativa en cada una de las regresiones realizadas donde se pude demostrar que la variable proxy utilizada de los recursos naturales se presenta de manera negativa.

Desde que se estima la regresión entre los recursos naturales respecto al crecimiento económico, se presenta la relación negativa, demostrando que los recursos naturales presentan una relación negativa respecto al crecimiento económico, además de que ese signo perduró conforme se fueron agregando cada una de las variables explicativas y de importancia para el crecimiento económico. Considerando y analizando que las variables que son de importancia para el crecimiento económico son la inversión, la educación y la apertura de un estado, debido a que son estadísticamente significativas, por lo que como se demuestra en las teorías endógenas de Romer (1986), Rebelo (1991), Barro (1990) la inversión es factor fundamental para el crecimiento económico, puesto que el progreso técnico es el resultado de las inversiones que hacen los agentes económicos.

Otras de las variables de importancia para el crecimiento económico y que en este trabajo se considera de importancia es la apertura, sin embargo, el indicador ideal hubiera sido contar con datos exportaciones o importaciones respecto al PIB, ya que de acuerdo a Rodrik (1997), las economías abiertas al comercio tienden a ser

Rn Inv Educa Aper IyD Corr

C -2 -3.9 -6.2 -5.91 -10.1

T (-15.4)*** (-68.9)*** (-38)*** (-18.7) (-68.9)***

Rn -0.1 -0.013 -0.16 0.25 -0.1

T (-1.8)* (-6.12) (-2.7)*** (1.9)* (-1.9)*

N 352 352 256 152 160

R2 0.01 0.1 0.03 0.03 0.02

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abiertas para aceptar inmigrantes, por lo que se tiene una demanda de trabajo más flexible.

Se encuentra una relación positiva y significativa de la corrupción respecto al crecimiento económico, por lo que hace suponer que es uno de los temas principales en los que se debe enfocar el gobierno, debido a que conforme aumente el crecimiento económico aumentará la corrupción, situación que no es favorable para ninguna economía.

Las dificultades que se encontraron para el trabajo fueron los datos disponibles, se realizó un trabajo de búsqueda en las instituciones (INEGI, CONAPO, Cámara de diputados, Banco de México), alrededor de casi un año para encontrar las variables que se utilizaron y de qué manera medirlas para este trabajo.

En relación a la variable proxy de recursos naturales se buscó la manera de tener una variable que pudiera representar a estos, pensando en primera instancia por la superficie de tierra cultivada, los estados con costa (aunque se utiliza dicha regionalización para estimación de convergencia económica), superficie de bosques, el tipo de clima cuestiones geográficas que ya habían sido analizados por Esquivel (2000), sin embargo, en trabajos como Gylfason et al, (1999), Gylfason (2000), Papyrakis y Gerlagh (2004) utilizan la participación del sector primario como medida de los recursos naturales, información que si está disponible a nivel estatal para la economía mexicana, otros trabajos han utilizado la participación de las exportaciones del sector primario respecto al PIB7.

En este sentido, este es un primer acercamiento a la temática aplicada a la economía mexicana, abriendo nuevas líneas de investigación, donde se trate de realizar un índice con el cual se pueda medir de manera eficaz los recursos naturales, quizás utilizando sistemas de información geográfica (SIG), o también utilizar otra variable que tenga más alcance en la medición de los recursos naturales, además de realizar nuevas investigaciones tanto para México en diferentes años y de manera local enfocarla a los municipios de algún estado.

Se considera que la participación del sector primario respecto al PIB no es la medida ideal para medir la gran dimensión que alcanzan los recursos naturales y más aun si el objeto de estudio es la economía mexicana, puesto que en esta participación no se considera todo lo que llega a ser producido por las comunidades rurales, debido a que la gran mayoría de ellas producen para su autoconsumo, en alguno de los casos para intercambiar por otros productos, aunque siempre almacenan para nuevos ciclos de siembra; toda esta producción queda fuera de la contabilización de la participación del sector primario respecto al

7

Sachs y Warner (1995, 1997, 1999a)

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PIB estatal. De acuerdo a INEGI en los censos de población y vivienda en el año 1990 el 29% del país eran comunidades con menos de 2,500 habitantes, mientras que para el año 2000 se redujo a 25%, considerada como población rural.

En relación al análisis de la variable corrupción, desde el año 2001 se considera un índice de corrupción y buen gobierno para cada uno de los estados, medición muy importante pero solo se contaba con 2 años de información. Por lo que se termina analizando los delitos que algún servidor público pudo haber hecho, terminando por considerar dichas datos para la corrupción en este documento.

Debe considerarse que la maldición de los recursos naturales es considerada para países desarrollados, los países latinoamericanos incluyendo a México no se ajustan a estos. Además de determinar que los hechos históricos son de importancia porque en medida han aportado, tanto el uso racional o irracional de los recursos naturales, así podemos encontrar la revolución industrial, revolución burguesa, colonizadores, guerras de independencia por ejemplo, hechos que han llevado a que en algunos países se hayan acabado con todos sus recursos naturales y hoy sean grandes potencias de desarrollo (Albán, 2008).

México es un país que cuenta con una gran diversidad de recursos naturales, además sus estados van dando cuenta de esto, los desiertos al norte, las costas del pacifico y golfo y el paisaje verde del sur, por lo que es necesario tomar esta veta de investigación para construir un índice que logre integrar la magnitud de los recursos naturales, como son: clima, costa, bosques, desiertos, selvas, ríos, animales, minerales, altitud, latitud entre otros, lo que permita estudiar de manera más acertada la maldición (o bendición) que los recursos naturales ejercen en la economía mexicana.

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Bibliografía Auty, R.M. 2001 “Resource Abundance and Economic Development”, Oxford

University Press, Oxford.

Acemoglu, D., S. Johnson y J. Robinson.2001.“The Colonial Origins of Comparative Development: An Empirical Investigation”, American Economic

Review, 91(5): 1369-1401. Acemoglu, D., S. Johnson y J. Robinson. 2004. “Institutions as the Fundamental Cause of Long-Run Growth”, Cambridge, MA: NBER Working Paper No. 10481. Aghion, P. y P. Howitt. 1992. "A Model of Growth through Creative Destruction", Econometric Society, vol. 60(2), pages 323-351, March. Ahsan, S., A. Kwan y B. Sahni. 1992. “Public Expenditure and National Income Causality: Further Evidence on the Role of Omitted Variables”, Southern Economic

Journal, 58(3), 623-634.

Álvarez, R. y R. Fuentes. 2006. “El síndrome Holandés: Teoría y Revisión de la experiencia Internacional”, Revista Economía Chilena, vol. 9 No. 3/ diciembre. Arrow, K.1962. "The economic implications of learning by doing", en Review of

Economic Studies, 29, 1962. Aschauer, D. 1989. "Back of the G-7 pack: public investment and productivity growth in the Group of Seven", Working Paper Series, Macroeconomic Issues 89-13, Federal Reserve Bank of Chicago. Barro, R.1989. "New Classicals and Keynesians, or the Good Guys and the Bab Guys", NBER Working Papers 2982, National Bureau of Economic Research. Barro, R. 1990. "Government Spending in a Simple Model of Endogenous Growth", Journal of Political Economy, University of Chicago Press, vol. 98(5), pages S103-26, October. Barro, R. 1991.”Economic Growth in a Cross Section of Countries”, Quart. J.

Econ., 106, 2:407-441, Mayo. Barro, R. y X. Sala-i-martin. 1990. “Economic Growth”, The MIT Press. Bardhan, P.1997. “Corruption and Development: A Review of the Issues”, Journal

of Economic Literature, 35, 1320-1346, September. Beck, T. y L. Laeven. 2005. "Institution building and growth in transition economies", Policy Research Working Paper Series 3657, The World Bank. Campbell, G. 2002. “Blood Diamonds: Tracing the Deadly Path of the World’s Most

Precious Stones Boulder”, CO: Westview Press. Carpintero, O. 1999. “Entre la economía y la naturaleza”, Madrid, Los Libros de la Catarata. Valladolid. Cass, D. 1965. "Optimum growth in an aggregative model of capital accumulation", Review of Economic Studies, 32, 233-240.

36

Coe, D. y E. Helpman. 1993. "International R&D Spillovers", CEPR Discussion Papers 840, C.E.P.R. Discussion Papers. Cuamatzin, F. 2006. “Inversión pública e inversión privada. Excluyentes o complementarias”, México, V11 N31-32,P45-63. Collier, P. y A. Hoeffler.1998. “On the Economic Causes of Civil War”, Oxford

Economic Papers, 50, 563-73. Diamond, Peter. 1965.”National Debt in a Neoclassical Growth Model”,en The

American Economic Review, 55, Issue 5, pp. 1126-1150. Ding, N. y B. Field. 2005. ”Natural Resource Abundance and Economic Growths“, Land Economics 81(4): 496-502. Domar, E. 1946. “Expansión de capital y crecimiento”, En Amartya, 28, Sen (selección de)(1989) Economía del crecimiento. México: FCE. Esquivel, G. 2000., “Geografía y Desarrollo Económico en México”, RES Working Papers 3090, Inter-American Development Bank, Research Department. Falkinger, J. y V. Grossmann. 2005. "Distribution of Natural Resources, Entrepreneurship, and Economic Development: Growth Dynamics with Two Elites", IZA Discussion Papers 1756, Institute for the Study of Labor (IZA). Frankel, J. y D. Romer. 1999. “Does Trade Cause Growth?”, American Economic

Review 89, June, 379-399. Gallup, J.; J. Sachs y A. Mellinger. 1999. “Geography and Economic Development”, Annual Worl Bank Conference on Development Economics 1998. Washington, D.C. Estados Unidos: Banco Mundial. Gelb, A. 1986. “Adjustment to Windfall Gains: A Comparative Analysis of Oil Exporting Countries”, En Natural Resources and the Macroeconomy, editado por J.P. Neary y S. Gelb, A. 1988. “Oil Windfalls: Blessing or Curse? ”, Nueva York, EE.UU.: Oxford University Press. Grier, K. y G. Tullock. 1989. "An empirical analysis of cross-national economic growth, 1951-1980", Journal of Monetary Economics, Elsevier, vol. 24(2), pages 259-276, Septiembre. Grossman, G. y E. Helpman. 1991. “Innovation and growth in the global economy”, Cambrige, Ma, MIT Press. Gylfason, T., T. Herbertsson y G. Zoega. 1999. ”Natural Resource and Economic Growth”, Macroeconomic Dynamics, 3, printed in the United States of America,204-225,. Gylfason, T. 2000. “Resources, Agriculture, and Economic Growth in Economies in Transition”, Kyklos, 53, 4:545-580. Gylfason, T. y G. Zoega. 2001. “Natural Resources and Economic Growth: The Role of Investment”, CEPR Discussion Paper No. 2743, March. Gylfason, T.2001. “Natural Resources and Economic Growth: What is the connection?”, Working paper No. 530.

37

Gylfason, T. 2001a. “Natural Resources, Education, and Economic Development”, European Econom. Rev. 45, 4-6: 847-859. Gylfason, T. 2001b. “Nature, Power and Growth”, Scot. J. Polit. Economy, 48, 5:558-588. Harrod, R. 1939. “An Essay in Dynamic Theory“, Economic journal, 49(junio),14-33. Helpman E. 2004. “El misterio del crecimiento económico”, publicado por Antonio Bosch editor Manuel Girona. Isham, J., L. Pritchett, M. Woolcock y G. Busby. 2004. "The Varietes of Resource Experience: How Natural Resource Export Structures Affect the Political Economy of Economic Growth", Middlebury College Working Paper Series 0308r, Middlebury College, Department of Economics. Karl, T. 1997. “The Perils of the Petro-State: Reflections on the Paradox of Plenty”. Journal of International Affairs, 53, Fall, 31-48. Knight, M., N. Loayza y D. Villaneuva. 1996. “The Peace Dividend: Military Spending and Economic Growth”, IMF Staff Papers, 43, 1-37,marzo. Koopmans, T. 1965. “On the Concept of Optimal Economic Growth”, en The

Econometric Approach to Development Planning, Amsterdam: North Holland, pp 225-287. Kormendi, R. y P. Meguire.1985. "Macroeconomic determinants of growth: Cross-country evidence", Journal of Monetary Economics, Elsevier, vol. 16(2), pages 141-163, Septiembre. Kronenberg, T. 2004 “The Curse of Natural Resources in the Transition Economies”, Economics of Transition, 12, 399-426. Krugman, P. 1992. “Geografia y comercio”, España: Antoni Bosch. Leite, C. y J. Weidmann. 1999. “Does mother Nature Corrupt? Natural Resources, Corruption and Economic Growth”, IMF Working Paper No 99/85, Washington, DC: International Monetary Fund, July 1999. Lucas, R.1988. “Demand for India's manufactured exports”, Journal of Development Economics, Elsevier, vol. 29(1), pages 63-75, July. Lucas, R. 1990. "Why Doesn't Capital Flow From Rich to Poor Countries?", AmericanEconomic Review, 80,93-96. Martínez, M. y G. Campos. 2000. “Crecimiento económico y educación”. Las

capacidades innovativas en la región, (Germán Sánchez, coordinador). México, BUAP, Colección Pensamiento económico. Mauro, P. 1995. “Corruption and Growth”, Quarterly Journal of Economics, 110, 681-712, Agosto. North, D. 1990. “Institutions, Institutional Change and Economic Performance”, Cambridge University Press, Cambridge. Ocegueda, J. M. 2005 “Comercio y crecimiento económico en Baja California” Investigación Económica, No. 251, enero-marzo de 2005, FEUNAM.

38

Paldam, M. y G. Tinggaard. 2000. “An Essay on Social Capital: Looking at the Fire behind the Smoke”, European Journal of Political Economy, 16, No. 2, 339-366. Papyrakis, E. y R. Gerlagh. 2004. “Resource-Abundance and Economic Growth in the U.S”, NOTA DI LAVORO, 62.2004, APRIL 2004. Pearce, D. y G. Atkinson. 1993. “Capital theory and the measurement of Sustainable Development: An Indicator of weak sustainability”, Ecological

Economics, 8, pp. 103-108. Pessoa, A. 2008. "Natural resources and institutions: the natural resource curse revisited”, MPRA Paper 8640, University Library of Munich, Germany. Polterovich, V., V. Popov y A. Tonis. 2008. " Mechanics of Resource Curse, Economic Policy and Growth", MPRA Paper 20570, University Library of Munich, Germany. Pritchett, L. 2000. “Understanding Patterns of Economic Growth: Searching for Hills Amongst Plateaus, Mountains, and Plains”, World Bank Economic Review14 (2): 221-50 Quah, D. 1990. "Galton'S Fallacy and the Tests of The Convergence Hypothesis", Working papers 552, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Department of Economics. Ramsey, F. 1928: “A Mathematical Theory of Saving", Economic Journal, 38(152), 543-559. Rebelo, S. 1991. “Long-Run Policy Analysis and Long-Run Growth”, journal of

political economy, 99, 3,500-521, junio.

Reimers, F. 2004. “The Politics of Learning: The Struggle for Educational Opportunity in Latin America”, Bulmer-Thomas, (Victor Bulmer-Thomas, John Coatsworth and Roberto Cortes Conde eds.), Cambridge Economic History of Latin America, Cambridge: Cambridge University Press, pp. 10. Riera, P. y otros. 2005.”Manual de Economía Ambiental y de los Recursos Naturales”, Madrid España, Thomson. Rodriguez, F. and J. Sachs. 1999.”Why Do Resource-Abundant Economies Grow More Slowly?”, J. Econ. Growth,4, 3:277-303, Sept. 1999. Rodrik, D. 1999. “Where Did All the Growth Go? External Shocks, Social Conflict, and Growth Collapses”, Journal of Economic Growth 4(4): 385-412 Rodrik, D. 1997. “Has Globalization Gone Too Far? Washington D.C.”, Institute for International Economics. Romer, P. 1986. “Increasing Returns and Long-Run Growth”,Journal of Political

Economy, 94, October, 1002–1037. Romer, P. 1987. “Growth based on increasing returns due to specialization”C, American Economic Review, 77, 52-62 . Romer, P. 1990. “on the mechanics of development planning”, Journal of Political Economy, 98,5 (octubre), parte II, S71-S102". Ross, M. 2001. “Does Oil Hinder Democracy?”, World Politics, 53(3): 325-61

39

Sachs, J. y A. Warner. 1995. “Natural Resource Abundance and Economic Growth”, NBER Working Paper 5398 Sachs, J. y A. Warner. 1997. “Fundamental Sources of Long-run Growth”, American Economic Review, papers and Proceedings, Mayo. Sachs, J. y A. Warner.1999. “Natural Resource Intensity and Economic Growth”, Development Policies in Natural Resource Economics, (Chambers Brian y Ayisha Farooq), UK and Northampton Massachusetts: Edward Elgar, Ch.2. Cheltenham, 1999. Sachs, J. y A. Warner. 1999a.The Big Push, Natural Resource Booms and Growth, J. Dev. Econ, 59, 1:43-76, June. Sala-i-Martin, X. 1990. "Lecture Notes on Economic Growth (II): Five Prototype Models of Endogenous Growth," NBER Working, Papers 3564, National Bureau of Economic Research, Inc. Sala-i-Martin, X. 1999. “Apuntes de Crecimiento Económico”, Antoni Bosch, España. Smith, A. 1958. “Investigación sobre la naturaleza y causas de la riqueza de las naciones”. México: Fondo de cultura Económica. Solow, R.1956. “A contribution to the theory of economic growth”, Quarterly Journal of Economics, 70, 1 (febrero),65-94. Spatafora, N. y A. Warner. 1999, “Macroeconomic and Sectoral Effects of Terms-of-Trade Shocks: The Experience of the Oil-Exporting Developing Countries”, Documento de Trabajo N°99/134, Fondo Monetario Internacional. Summers, R. y A. Heston. 1984. “Improved International Comparisons of Real Product and Its Composition: 1950-1980”, Review of Income and Wealth, Blackwell Publishing, vol. 30(2) june, pages 207-62. Swan, T. 1956. "Economic growth and capital accumulation", Economic Record, 32(noviembre), 334-361. Williamson, O. 2000. “The New Institutional Economics: Taking Stock, Looking Ahead”, The Journal of Economic Literature, Vol. 38, No. 3, pp. 595-613. Woolcock, M. 1998. “Social Capital and Economic Development: Toward a Theoretical Synthesis and Policy Framework”, Theory and Society, 27, 151-208. Wood, A. 1999. “Natural Resources, Human Resources and Export Composition: a Cross-country Perspective”, Development Policies in Natural Resource

Economies, (Brian Chambers y Ayisha Farooq), Edward Elgar, Cheltenham, UK, and Northampton, Massachusetts, Ch. 3,1999.

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Anexo 1

Delitos considerados para la variable corrupción

Delitos

de ejercicio indebido del servicio público de falsedad ante la autoridad o fedatario público de abuso de autoridad de delitos contra funcionarios públicos

de coalición de servidores públicos de ultraje a instituciones públicas

de concusión de promoción de conductas ilícitas

de cohecho de estorbo del aprovechamiento de bienes públicos de uso común

de peculado de defraudación fiscal

de aprovechamiento ilícito del poder de delitos cometidos por fraccionadores

de falsedad de los servidores públicos de desobediencia de particulares

de enriquecimiento ilícito de resistencia de particulares

de infidelidad en la custodia de documentos cometidos por servidores públicos de quebrantamiento de sellos

de intimidación de oposición a la autoridad pública

de tráfico de influencia de oposición a la ejecución de obra o trabajos públicos

de usurpación de funciones públicas de coacción a la autoridad

de uso indebido de atribuciones y facultades de expendio ilícito de bebidas alcohólicas

de falsificación de documentos expedidos por la administración pública

Fuente: Datos consultados en el SIMBAD, encuestas de seguridad.

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Crecimiento Económico, Capital Natural y Educación

Dalia Elena Vargas Arreola a

Luis Ramón Moreno Moreno b

Karla Susana Barrón Arreolas

aLicenciada en Turismo por la Universidad Autónoma de Nayarit. Estudiante de la Maestría en Desarrollo Económico Local de la Universidad Autónoma de Nayarit. Email: chokolate33@hotmail.com bProfesor-Investigador de la Facultad de Ciencias Administrativas, Mexicali de la Universidad Autónoma de Baja California, Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Email: lmoreno@uabc.mx

sProfesor-Investigador de la Unidad Académica de Economía de la Universidad Autónoma de Nayarit, Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Email: kbarron@uan.edu.mx

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Introducción En la literatura económica reciente, se ha escrito bastante material que permite llenar varios tomos de una enciclopedia referido a los tres conceptos que aquí se documentan y que de alguna forma, en la mayoría de los casos el análisis no se hace de manera individual. En ese marco, existe toda una corriente dentro de la economía respecto a la interrogante de que factores o variables son las que generan crecimiento económico, y uno de los principales elementos se asocia a la variable de capital humano, representada en el indicador de educación. De la misma manera, muchos países presentan distintos estados iníciales de crecimiento económico, lo que en buena medida se asocia a la dotación de capital natural o a su abundancia de recursos naturales. A lo anterior, habría que agregar que es de particular importancia la relación que guarda la educación respecto a los indicadores de dotación de recursos naturales, y como estos últimos pueden impactar de forma positiva o negativa al primero. Cabe destacar que los elementos hasta aquí plasmados se desarrollan en el resto del presente trabajo, además de que algunos de los mismos ya serán abordados por otros de los autores que contribuyeron a la realización de esta obra. Así pues, el objetivo del presente capítulo es el de hacer un análisis acerca de la relación que guardan las variables de crecimiento económico, recursos naturales (o capital natural) y educación; de forma particular, se busca documentar si los valores de crecimiento económico y capital natural tienen efectos positivos en los indicadores de educación para cada una de las entidades. Para cumplir con lo anterior, el documento se ha dividido en cinco apartados donde el primero de ellos se conforma por la presente introducción. En un segundo momento, se realiza una breve revisión de la bibliografía respecto a la posible relación entre los tres conceptos ya comentados, y en buena medida, se busca documentar los resultados encontrados por otros autores para posteriormente, determinar si esta situación de correlación entre las variables se presenta en los estados de México. En un tercer apartado que hemos denominado metodología, se describe la herramienta a utilizar la cual está representada por el Análisis Envolvente de Datos (DEA). Algunos de los principales hallazgos encontrados con la aplicación de esta herramienta a los indicadores en México, se plasman en el cuarto apartado. Finalmente, las conclusiones del presente capítulo así como las líneas a seguir se esgrimen en el apartado de conclusiones.

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1. Breve revisión de la literatura

De acuerdo a varios autores, la educación estimula el crecimiento económico y mejora la calidad de vida de las personas dado que a través de esta es posible incrementar la eficiencia de la fuerza laboral, mediante el fomento de la democracia (Barro, 1997); asimismo, se crean mejores condiciones para el buen gobierno, se presentan avances en salud y se mejoran los procesos de igualdad (Aghion et. al. 1999). En ese marco, las naciones que consideran al capital natural como su activo más importante, pueden desarrollar una falsa sensación de seguridad y por ende, disminuirán los esfuerzos que permiten la acumulación de capital humano. Los beneficios económicos de la educación se asocian al impacto que ésta presenta sobre a) el desarrollo de la ciencia y la tecnología, b) el incremento inducido de las destrezas individuales y la productividad por trabajador, c) capacidad de adaptación al cambio que se genera a medida que se acumulan conocimientos y habilidades; y finalmente d) mejora de aptitudes que produce y que permite aprovechar oportunidades de empleos mejor remunerados (Schultz, 1968). Cabe destacar, que estos beneficios no se obtienen con el simple hecho de elevar la cobertura educativa y la escolaridad de la población, y en ese marco, se hace necesario que la educación ofrecida a la población sea de calidad y que responda a las necesidades sociales y de la planta productiva. En el caso de las instituciones de educación superior, esto significa un esfuerzo importante de vinculación con las empresas y con el gobierno para impulsar una alianza estratégica que promueva la complementariedad en la búsqueda de soluciones a los problemas regionales (Ocegueda, 2010). La evaluación por otro lado, es un importante factor que favorece la calidad en la educación que se ofrece, por ello es necesario establecer un mecanismo de evaluación en su conjunto que permita medir los distintos aprendizajes de los estudiantes, los procesos educativos, el currículo, los profesores y las escuelas. En este contexto, es un hecho que la evaluación representa un factor necesario para contextualizar la calidad educativa, sin embargo, para que efectivamente pueda existir una relación entre evaluación y calidad de la educación, se requieren importantes mediaciones cuya ausencia ha impedido, en muchos lugares y en el pasado, que la presencia de la primera asegure la calidad de la segunda. La experiencia dolorosa de México ha demostrado que la dependencia excesiva del exterior no puede ser la base para financiar la inversión domestica y el consumo con ahorro externo. Estos últimos, son necesarios, pero no deben

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exceder los límites razonables. La disponibilidad del ahorro interno es un factor de importancia en la determinación de la inversión en la economía y, por lo tanto, en el aumento de la tasa de crecimiento. (Díaz y Díaz, 2003). Según Díaz y Díaz (2003), señalan que la inversión en educación, el entrenamiento, y los experimentos de organización dentro de las empresas, implican renunciar a cierto consumo para crear posibilidades de mejoras en la producción y el consumo futuro. En ese marco, el conocimiento incorporado a trabajadores en una economía depende de las inversiones en educación, el entrenamiento, y otras formas de difusión del conocimiento. Las teorías tradicionales del crecimiento centran al comercio internacional como el motor del crecimiento; mientras que la teoría endógena del crecimiento centra a la educación, o al capital humano en la forma de entrenamiento del trabajo y en el desarrollo de las nuevas tecnologías para el mercado mundial, como motor del crecimiento. El capital humano se identifica casi siempre como un ingrediente crucial para que las economías regionales crezcan y alcancen un nivel de ingreso per cápita mayor en el estado estable. Sin embrago, las investigaciones empíricas enfocadas al crecimiento regional en México han aportado poco para clarificar las dimensiones y efectos del capital humano en el crecimiento del ingreso per cápita o de cualquier implicación que permita construir una política económica educativa en ese sentido (Díaz y Díaz, 2003). Por otro lado, algunos autores sugieren que los países ricos en recursos naturales (RN) son a menudo víctimas de una maldición, y en ese sentido, países con una gran dotación de recursos naturales como Congo, Nigeria, Venezuela, Bolivia y Sierra Leona, entre otros, han presentado escasas tasas de crecimiento económico y de bienestar de la población, cuando se comparan con países con escasa dotación de recursos naturales como Hong Kong, Singapur, Corea del Sur y Taiwán. De la misma forma, los países que cuentan con una elevada proporción de exportaciones de recursos naturales suelen presentar bajos niveles de ingreso per cápita aunque hay algunas excepciones notables. En ese marco, Fasano (2002) documenta que los Emiratos Árabes Unidos, han convertido la maldición de los RN en una bendición por invertir masivamente en educación e infraestructura. De la misma forma, Acemoglu, Johnson y Robinson (2003) argumentan que Botswana, país étnicamente homogéneo y rico en diamantes es una historia de éxito dado que utiliza los ingresos de los RN para invertir en educación. A pesar de lo anterior, existe evidencia empírica de que países con un volumen importante de exportaciones con alto contenido de recursos naturales presentan bajos niveles de crecimiento cuando se comparan con los países con escasa o nula dotación de

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estos. Mehlum, Moene y Torvik (2005) van más allá y proporcionan algunas pruebas de que esta dependencia de recursos solo afecta al crecimiento de forma negativa cuando se cuenta con malas instituciones.1 Autores como Mansoorian (1991) y Mansano y Rigobon (2001), documentan que la abundancia de recursos naturales erosiona las facultades críticas de políticos con lo que tienden a conservar en funcionamiento políticas públicas erróneas. Asimismo, para estos autores, los países ricos en recursos naturales presentan una tendencia a endeudarse excesivamente, especialmente si tales recursos se comercian a precios elevados en los mercados internacionales. Sin embargo, una vez que se agotan los recursos o si disminuyen los precios de los mismos, los países que basan su economía en este tipo de bienes se enfrentan a una disminución de ingresos con la consiguiente crisis financiera que a su vez presenta consecuencias graves para el crecimiento económico. Por otro lado, los países ricos en recursos naturales también pueden cometer el error de crear un estado de bienestar generoso, que no es sostenible cuando tales recursos se agotan.2 Existe una amplia evidencia de que la dependencia sobre los recursos naturales perjudica las perspectivas de crecimiento, pero no está claro, si esto es el resultado del abandono de las prácticas de aprender-haciendo (learningbydoing),

al empeoramiento de las instituciones o a la permanencia de políticas públicas deficientes. Asimismo, tampoco está claro si los recursos naturales son la causa de un deterioro en las instituciones y la poca eficiencia de las políticas.En los países con abundancia de recursos naturales se ha encontrado que las políticas públicas presentan un menor grado de eficiencia comparado con aquellos países en los cuales existe una menor participación de estos en la economía. En ese marco, una abundante dotación de recursos naturales puede ofrecer una falsa sensación de seguridad y un sentimiento de que todo es posible. La introducción del capital humano en los modelos de crecimiento, ayuda a explicar porque las tasas de rendimiento del capital físico pueden no ser tan altas en países pobres como lo predice el modelo de Solow. El hecho de que exista escasez de trabajo no calificado en los países ricos, tiende a reducir la tasa de rendimiento del capital físico. Los países ricos no solo tienen acceso a grandes

1Otros ejemplos son Mansano y Rigobon (2001), Sala-i-Martin y Subramanian (2003). Isham et al (2003), Murshed (2004) y Bulte, Damania y Deacon (2005) proporcionan evidencia donde el punto base de dañar el crecimiento es más difuso que los recursos naturales. 2A menudo se argumenta que los Países Bajos utilizaron los ingresos de la fuente de gas para construir un estado de bienestar sostenible durante las décadas de 1970 y 1980, que en la actualidad se encuentra en franco desmantelamiento.

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reservas de capital físico, sino que al invertir tiempo y dinero en educación, les permite generar un gran stock de capital humano, es decir trabajadores calificados para producir, capaces de manejar maquinaria compleja y, que puede generar nuevas ideas y métodos en la actividad económica. De forma reciente los estudios del crecimiento económico han prestado atención al papel que juega la educación en el crecimiento económico, y en ese marco, durante mucho tiempo el crecimiento económico fue considerado simplemente un resultado de los aumentos de población y el progreso tecnológico. Entre los teóricos del crecimiento, no había mucho reconocimiento respecto a que una educación de calidad podría acelerar el progreso tecnológico a largo plazo, y por ende, el crecimiento. El grueso de la atención respecto al valor de la enseñanza, se centra en la rentabilidad de económica de los diferentes niveles de escolaridad de las personas, donde uno de los principales autores de esta corriente está representado por Mincer (1970, 1974), quien considera que distintos valores de inversión en diferentes niveles educativos, afectan los ingresos individuales. En ese mismo marco, Psacharopoulos y Patrinos (2004), han demostrado que una mayor escolaridad se asocia a un elevado nivel de ingresos individuales. Estos autores, han encontrado que la tasa de retorno de la escolaridad en todos los países se centra en torno al 10% en promedio, sin embargo, se pueden encontrar valores más altos para países de bajos ingresos. Algunos trabajos recientes sugieren que la educación es importante, como inversión en capital humano, y asimismo, es un elemento que facilita la investigación y el desarrollo y la difusión de tecnologías. Con respecto a la importancia relativa de estos dos últimos mecanismos, Vandenbussche, Aghion y Meghir (2006) sugieren que la innovación es más importante en relación a la imitación de los países cercanos a la frontera tecnológica. Como consecuencia, la composición del capital humano entre la educación básica y superior puede ser importante, pero la educación superior es más relevante para la innovación. De regreso con la variable de recursos naturales, Stijns (2006) sostiene que la abundancia de estos (al menos en forma de minerales) podría presentar una relación negativa respecto a los niveles educativos. Este autor, argumenta que “sería sorprendente que mientras estados especializados en minerales, tienden a gastar profusamente sus ingresos en numerosos programas y proyectos de desarrollo, la educación sería uno de los sectores que no recibiría la inversión apropiada”.

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Desde el punto de vista empírico, existe una relación entre recursos naturales y acumulación de capital. En ese respecto, Gylfason (2001b) muestra la presencia de una correlación negativa entre la proporción de la fuerza laboral en el sector primario y la tasa de inversión y educación secundaria. El mismo autor (Gylfason, 2008), documenta la importancia de distinguir entre abundancia y dependencia de recursos y muestra que la esperanza de vida escolar se relaciona de forma negativa con la dependencia de recursos, pero de forma positiva con la riqueza de estos.Stijns (2006), argumenta que la correlación entre educación y recursos naturales depende también de cómo se miden tales recursos; de forma específica, muestra que las exportaciones de minerales se correlacionan positivamente con los niveles de educación, mientras que la riqueza agrícola presenta una correlación negativa con la educación. En otro trabajo Stijns (2009), argumenta que la riqueza del subsuelo está relacionada de manera positiva y una amplia gama de indicadores de capital humano. De forma reciente, aparece otro grupo de autores para quienes no existe la maldición de los recursos. Por ejemplo, Ledeman y Maloney (2007) se refieren a ésta como “la falta de la maldición de los recursos”. Otros análisis empíricos han encontrado que no existe evidencia de una maldición de los recursos y de hecho, que la idea de una maldición es una “audiencia roja” que presenta a los responsables políticos como culpables de los problemas económicos como resultado de apoyarse en una buena medida en la abundancia de recursos (Brunnschweile y Bulte, 2008).

2. Metodología En la actualidad, el gasto en educación no se percibe solamente como un compromiso u obligación de las entidades gubernamentales para con la población, sino como una inversión cuyos beneficios sociales a mediano y largo plazo, son considerables. Así pues, la inversión en capital humano pasa a formar una parte central de las estrategias de las distintas naciones como una forma de promover la mejoría económica, debido a que se cuenta con una fuerza laboral calificada, se tiene acceso a mayores oportunidades de empleo y se disminuyen los niveles de desigualdad, entre otros beneficios sociales e individuales (Moreno, 2008). De la misma forma, a pesar de las ventajas de poseer mayores niveles educativos, la educación en México compite con otros sectores por los recursos financieros públicos (y privados) disponibles; en ese sentido, es importante determinar si los recursos destinados actualmente a la educación están siendo utilizados de tal forma que se alcancen los mayores beneficios posibles (Moreno, 2008). Los

48

beneficios económicos de la educación se asocian con su impacto sobre el desarrollo de la ciencia y la tecnología; el incremento inducido de las destrezas individuales y la productividad por trabajador; la capacidad de adaptación al cambio que se genera a medida que se acumulan conocimientos y habilidades; y la mejora de aptitudes que produce y que permite aprovechar oportunidades de empleos mejor remunerados (Schultz, 1968). Sin embargo, estos beneficios no se obtienen por el simple hecho de elevar la cobertura educativa y la escolaridad de la población, es necesario que la educación que se oferta a la población sea de calidad y que responda a las necesidades sociales y de la planta productiva. Con el fin de analizar la relación entre crecimiento económico y educación, se aplicará una técnica no-paramétrica denominada Análisis Envolvente de Datos (Data Envelopment Analisisó DEA por sus siglas en inglés). Con el uso de esta herramienta se intenta responder a las siguientes interrogantes: i) ¿existe alguna relación entre recursos naturales, crecimiento económico y educación?; ii) ¿la disponibilidad de recursos naturales y la tasa de crecimiento económico del producto, determinan la calidad de la educación en las entidades?

2.1 Análisis Envolvente de Datos (DEA) El análisis envolvente de datos tiene su origen en los trabajos de Charnes, Cooper y Rodees (1978 y 1981). Cabe destacar que este análisis se diferencia de la técnica Libre Disposición (Free Disposal Hull o FDH)3 por dos razones: i) es una técnica de análisis no-paramétrica multifactorial, además, ii)) DEA aplica una restricción de convexidad a la forma de la frontera de posibilidades de producción (FPP); en ese sentido, DEA es mas limitante que FDH, por lo que un productor que sea eficiente en base al análisis FDH puede no ser eficiente al momento de utilizar el análisis envolvente de datos, pero un productor que es eficiente si se utiliza la técnica DEA siempre será eficiente para el caso de FDH. Habría que agregar el hecho de que los valores de eficiencia por el lado de los insumos o los productos son más pequeños en el caso de la técnica DEA si se comparan con los obtenidos mediante FDH. El proceso de producción para un productor, consiste en un conjunto de insumos que producen a su vez un grupo de bienes. En ese sentido, cada productor posee un nivel de insumos distinto y por lo tanto, genera cantidades de bienes diferentes al resto de los productores; DEA entonces, trata de determinar cuál de esos

3Cabe destacar que esta técnica también permite identificar DMU eficientes y no asume ninguna forma

funcional a priori de la FPP. Para una descripción más detallada de esta herramienta es recomendable revisar Gupta, Honjo y Verhoeven (1997).

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Dentro de las ventajas de este método para identificar unidades ineficientes, destacan: 1) La determinación de niveles de eficiencia de las DMU donde existe una gran cantidad de insumos y productos (o resultados); 2) asimismo, permite determinar los niveles de eficiencia sin especificar la forma de la función de producción ó las ponderaciones para los distintos insumos y productos elegidos; 3) define la construcción de una frontera no-paramétrica que puede ser utilizada como referencia al momento de calcular las medidas de eficiencia. Así pues, la técnica DEA determina para cada DMU la razón máxima de sus productos ponderados con respecto a la suma de los insumos también ponderados, donde tales pesos ponderados son determinados al interior del propio modelo (Pérez, et. al, 2003)

å

å

=

==m

i

ii

s

r

rr

vx

uy

1

1

*

*

eficiencia deRazón

i insumo del ponderado peso

i insumo

r producto el para ponderado peso

r producto de cantidad

:

=

=

=

=

i

i

r

r

v

x

u

y

Donde

Por otro lado, el análisis envolvente de datos, también puede ser visto como un procedimiento de programación lineal de análisis de frontera donde se utilizan insumos y productos. Existen distintas formas equivalentes para la técnica DEA, la que se muestra enseguida es una de ellas: Sea Xi un vector de insumos en la DMUi y sea Yi el vector de insumos correspondiente. Asimismo, dejemos que X0 sean los insumos dentro de la DMU en la cual queremos determinar los niveles de eficiencia y Y0 sean los niveles de producción; en ese caso, las X’s y las Y’s son los datos con los que contamos. La medida de eficiencia para la DMU0 está dada entonces por la siguiente programación lineal:

0

0

0

³

£

£

åå

l

q

YYλ

θXXλs.t.

Min

ii

ii

Donde λi es la ponderación dada a la i-ésima DMU en su esfuerzo por dominar a DMU0 y θ es la medida de eficiencia de DMU0. Teniendo en cuenta lo anterior, λ y θ son las variables; asimismo, debido a que DMU0 aparece del lado izquierdo del sistema de ecuaciones, el valor óptimo de θ no puede ser mayor a 1. Una vez

50

resuelto el sistema de ecuaciones anterior, se pueden obtener: 1) los niveles de

eficiencia de DMU0 (θ), con 1=q lo que significa que la DMU es eficiente; 2) Las unidades susceptibles de comparación (aquellas DMU con λ diferente de cero); 3)

Los niveles óptimos de insumos (la diferencia entre X0 y SliXi); 4) De manera alternativa, se pueden mantener los insumos fijos y determinar los niveles de

producción óptimos ÷ø

öçè

æ åi iYq1

.

Una de las características importantes de la técnica DEA es el supuesto de que los insumos y los productos (ó resultados) han sido identificados correctamente. Para efectos del presente trabajo, las variables a utilizar están dadas por la disponibilidad de información. Cabe destacar que con el objetivo de conocer la relación entre los indicadores que denotan crecimiento económico y educación las variables que se incluyen para el presente análisis son las que aparecen en el siguiente cuadro.

Cuadro 1. Insumos y productos

Identificador Variable Periodo

ET Eficiencia terminal 2003-2004 : 2006-

2007 DNE Deserción por nivel educativo ANE Absorción por nivel educativo EXCALE Porcentaje de alumnos de 3º

de primaria y 3ª de secundaria que alcanza al menos el nivel de logro educativo básico según dominio evaluado.

2005, 2006

ENLACE Resultados prueba Español, Matemáticas, Habilidad Lectora y promedio de las tres

2006

PIB Producto Interno Bruto per cápita a valores corrientes

2007

PISA Escala global de matemáticas, ciencias, escala lectora y promedio de la prueba.

2003

Fuente: elaboración propia en base a Barrón (2010).

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3. Resultados

Cabe destacar que debido al hecho de que la herramienta sin costo con la cual se calcula DEA, presenta una restricción de obtención de los indicadores de eficiencia para un máximo de 20 DMU’s, la muestra de entidades se divide en dos secciones, las cuales están conformadas por 15 y 17 entidades, lo que no cambia los resultados encontrados. En ese marco, para la primera sección de entidades, el cuadro2muestra los resultados de la técnica análisis envolvente de datos orientado por el lado de los insumos, bajo el supuesto de retornos constantes a escala (RTS). Así pues, es posible observar de acuerdo a los valores encontrados y específicamente para el conjunto de estos seis estados, que las entidades eficientes son Baja California, Chiapas, Colima, Distrito Federal, Estado de México, Guanajuato y Guerrero. Los menos eficientes están representados por Durango y Baja California Sur.

Cuadro 2. Modelo Orientado por el lado de los Insumos asumiendo retornos constantes a escala

Nombre

de

DMU

Eficiencia Suma de

Lambdas

Retornos a

Escala Lambas Óptimas con Benchmarks

AGS 0.89976 1.158 Decrecientes 0.156 COL 1.002 MEX

BC 1.00000 1.000 Constantes 1.000 BC

BCS 0.65839 1.011 Decrecientes 0.090 BC 0.409 COL 0.512 MEX

CAMP 0.69814 0.999 Crecientes 0.324 CHIS 0.414 COL 0.261 MEX

CHIS 1.00000 1.000 Constantes 1.000 CHIS

CHIH 0.70887 0.976 Crecientes 0.012 CHIS 0.002 COL 0.961 MEX

COAH 0.76355 1.077 Decrecientes 0.138 COL 0.939 MEX

COL 1.00000 1.000 Constantes 1.000 COL

DF 1.00000 1.000 Constantes 1.000 DF

DUR 0.61540 0.971 Crecientes 0.080 CHIS 0.126 COL 0.765 MEX

MEX 1.00000 1.000 Constantes 1.000 MEX

GTO 1.00000 1.000 Constantes 1.000 GTO

GUE 1.00000 1.000 Constantes 1.000 GUE

HID 0.75516 1.029 Decrecientes 0.086 CHIS 0.062 COL 0.639 MEX 0.242 GUE

Fuente: Elaboración propia.

Cabe destacar por otro lado, que a pesar de que el modelo se plantea asumiendo retornos constantes a escala, estos son solo obtenidos para las entidades consideradas como eficientes. Asimismo se observa que el estado de Campeche,

52

Chihuahua y Durango presentan retornos crecientes y las restantes entidades documentan rendimientos decrecientes; lo anterior significa que si en el estado de Campeche se incrementaran los valores asociados a los insumos (menor participación del PIB primario y minero en el PIBE estatal, un mayor monto de gasto por alumno y un mayor valor de áreas naturales protegidas), los resultados obtenidos en términos de los productos serán mayores que proporcionales a los aumentos en los primeros. Lo contrario no ocurre en las entidades de Aguascalientes, Baja California Sur, Coahuila e Hidalgo, que presentan rendimientos decrecientes, lo que implicaría que un aumento en los valores asociados a los insumos no implicaría un incremento mayor que proporcional en los productos. Cabe destacar que en el cuadro, se documenta la comparación que se realiza entre las unidades tomadoras de decisiones (DMU) que permiten la obtención de las unidades eficientes e ineficientes, desde un punto de vista relativo. Así por ejemplo, una vez que el modelo ha determinado por ejemplo, a Colima y al Estado de México como unidades eficientes, estás son analizadas bajo la óptica de las demás para determinar los valores de eficiencia. En ese sentido, Colima se compara en términos de insumos y productos con Aguascalientes, Coahuila en un primer momento y bajá California Sur, Campeche, Durango e Hidalgo en un segundo momento. La interpretación de los valores que aparecen en el resto del cuadro, se realiza de la misma forma. Una vez identificadas las unidades eficientes, el paso siguiente es tratar de determinar lo que se conoce como exceso de insumos, es decir, que proporción de insumos podrían obtener los valores actuales de productos. Estos valores son los que se presentan en el cuadro 3, donde se observa que para el caso de las entidades eficientes, no existe un exceso de insumos dado que se encuentran sobre la frontera de eficiencia. Así por ejemplo, para todas las entidades los valores obtenidos en cuanto a PIB primario y minero en el PIBE, es el adecuado lo que implicaría en este caso que no se hace necesario aumentar o disminuir sus valores para incrementar o disminuir los resultados obtenidos en las evaluaciones nacionales e internacionales. Lo contrario ocurre en las entidades no eficientes, donde por ejemplo, los estados de Aguascalientes, Campeche, Chihuahua, Coahuila y Durango pueden disminuir su participación en el PIB primario y aún así, alcanzar los valores actuales de productos. Esto quiere decir que Aguascalientes presente un exceso de insumo de PIB primario de 0.51%, Chihuahua de 2.68%, Durango de 5.51% y así sucesivamente. En lo que respecta al insumo de áreas naturales no protegidas y gasto en educación percápita, no es necesario incrementarlos o disminuirlos. Dado que este es un análisis multi-insumo y multi-producto, es posible identificar excesos en términos de los primeros, y para que

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una de estas entidades sea considerada eficiente no debiera mostrar un exceso en los tres insumos considerados. Cuadro 3. Modelo orientado por el lado de los insumos (retornos constantes a escala)

Fuente: Elaboración propia De la misma forma, los valores asociados a exceso de productos documentan la cantidad de valores indicadores que las entidades no eficientes debieran obtener en cada uno de los productos con su nivel actual de insumos. En ese sentido, el promedio de Aguascalientes en la prueba Enlace debiera ser un 3.33 mayor a lo que se obtuvo en el periodo revida y un incremento de 93.72 puntos en la prueba Enlace. En lo que respecta a Campeche, con su nivel actual de insumos debiera obtener un incremento de 9.56 puntos en la prueba de Ciencias de PISA; la interpretación del resto de los valores del cuadro se hace de la misma forma. El cuadro 4 por otro lado, muestra los valores originales en términos de gasto por alumno a nivel básico para las entidades no eficientes de Aguascalientes, Baja California Sur, Campeche, Chihuahua, Coahuila, e Hidalgo que respectivamente eran: 2195.3, 1656.0, 2329.4, 5323.0, 5342.0 y 5813.4, mientras que los datos arrojados por el modelo documentan que estos valores para este insumo debieran ser de: 7294.0, 8394, 9106.5, 5142.1, 6720.4 y 7028.9 respectivamente.

Nombre DMU

Exceso de Insumos Exceso de Productos

PIBPRIM ANNP GASTO EXCALE ENLACE PISACIEN

AGS 0.51 0.00 0.00 3.33 93.72 0.00

BC 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

BCS 0.00 0.00 0.00 5.30 0.00 5.23

CAMP 50.59 0.00 0.00 0.00 0.00 9.56

CHIS 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

CHIH 2.68 0.00 0.00 0.00 6.12 0.00

COAH 1.04 0.00 0.00 3.68 40.93 0.00

COL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

DF 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

DUR 5.51 0.00 0.00 0.00 0.00 2.64

MEX 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

GTO 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

GUE 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

HID 0.00 0.00 0.00 0.00 60.53 0.00

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Cuadro 4. Modelo orientado por el lado de los insumos (Retornos Constantes a Escala)

Nombre

de DMU

Objetivo Eficiente de Insumos Objetivo Eficiente de Productos

PIBPRIM ANNP GASTO EXCALE ENLACE PISACIEN

AGS 3.47 69.62 7294.08 18.49 597.77 63.38

BC 3.29 46.97 8394.19 12.47 497.10 50.43

BCS 4.74 39.82 8806.94 16.39 513.75 55.20

CAMP 9.25 45.71 9106.56 21.54 495.80 47.16

CHIS 16.41 85.09 7111.93 31.23 477.75 30.70

CHIH 2.33 67.81 5142.18 15.50 505.87 52.97

COAH 3.18 65.27 6720.42 17.18 555.98 58.92

COL 8.11 0.00 13143.19 17.70 496.85 55.53

DF 0.07 96.00 10052.18 6.48 525.95 67.10

DUR 4.02 59.95 6225.62 16.73 497.90 51.22

MEX 2.20 69.48 5228.53 15.69 519.05 54.59

GTO 4.26 91.42 5264.56 20.43 498.80 49.00

GUE 5.83 96.36 9355.62 27.98 506.80 30.94

HID 4.73 75.01 7028.96 20.57 526.13 48.46

Fuente: Elaboración propia.

Continuando con el análisis por el lado de los insumos, se observa que para el caso del estado de Baja California Sur los indicadores de las dos evaluaciones nacionales y la internacional documentaron que un 50.0% de la población obtiene el nivel básico en PISA en el área de Ciencias, mientras que un 16% obtiene el nivel básico en matemáticas para la prueba EXCALE para estudiantes de último grado de primaria; finalmente, el promedio obtenido para 6to de primaria en la prueba ENLACE en las dos áreas evaluadas es de 513.7; en ese sentido, el modelo predice que de acuerdo a los valores de los insumos de esta entidad, los productos que debieron haberse obtenido tendrían que ser del orden de 55.20% en PISA Ciencias, de 16.39 % en EXCALE y de 513.75 en ENLACE, que son valores bastante cercanos. El cuadro 5, por otro lado muestra los valores de eficiencia obtenido por el resto de las entidades federativas del segundo grupo. Así pues, se puede documentar que los estados de Michoacán, Nayarit, Nuevo León, Querétaro y Quintana Roo alcanzan valores de eficiencia igual a la unidad, lo que los convierte en marcos de referencia para la obtención de los valores correspondientes al resto de entidades que aparecen en ese cuadro. De los casos menos eficientes, destacan los valores

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obtenidos por Zacatecas y Tamaulipas; de forma interesante, los estados que cuentan con retornos crecientes a escala están representados por solo tres de ellos: Tabasco, Veracruz y Yucatán. Cabe destacar que el resto del cuadro se puede explicar cómo se hacía en el caso del número 2.

Cuadro 5. Modelo orientado por el lado de los insumos (Retornos Constantes a Escala)

Nombre

DMU Eficiencia

Suma de

Lambdas RTS Lambdas Optimas con Benchmarks

MICH 1.000 1.000 Constantes 1.000 MICH

MOR 0.967 1.123 Decrecientes 0.005 MICH 0.022 NAY 1.096 QUE

NAY 1.000 1.000 Constantes 1.000 NAY

NL 1.000 1.000 Constantes 1.000 NL

OAX 0.968 1.087 Decrecientes 0.444 MICH 0.174 PUE 0.468 QROO

PUE 1.000 1.000 Constantes 1.000 PUE

QUE 1.000 1.000 Constantes 1.000 QUE

QROO 1.000 1.000 Constantes 1.000 QROO

SLP 0.918 1.007 Decrecientes 0.505 MICH 0.243 NL 0.023 QUE 0.236 QROO

SIN 0.857 1.026 Decrecientes 0.610 PUE 0.416 QUE

TAB 0.988 0.969 Crecientes 0.709 MICH 0.048 PUE 0.212 QUE

TAM 0.771 1.001 Decrecientes 0.162 MICH 0.022 NAY 0.817 QUE

TLAX 0.895 1.010 Decrecientes 0.042 MICH 0.409 PUE 0.216 QUE 0.342 QROO

VER 0.890 0.990 Crecientes 0.312 MICH 0.404 PUE 0.274 QUE

YUC 0.996 0.998 Crecientes 0.320 MICH 0.273 NL 0.045 PUE 0.360 QROO

ZAC 0.778 1.000 Decrecientes 0.260 MICH 0.152 NAY 0.587 QUE

Fuente: Elaboración propia.

En lo que concierne a los excesos de insumos y de producción para este segundo grupo de valores, estos pueden observarse en el cuadro 6, donde son claros los ejemplos de Morelos, Sinaloa, Tabasco, Tamaulipas, Veracruz y Zacatecas. De la misma forma, con la misma cantidad de insumos se esperaría que siete entidades de las analizadas en esta parte, alcanzaran mayores valores en el indicador de PISA, como puede verse en los casos de Oaxaca, Sinaloa, Tabasco, Tamaulipas, etc.

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Cuadro 6. Modelo por el lado de insumos (Retornos constantes a Escala)

Exceso de Insumos Exceso de Productos

Nombre DMU PIBPRIM ANNP GASTO EXCALE ENLACE PISA

MICH 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

MOR 0.153 0.000 0.000 0.000 56.894 0.000

NAY 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

NL 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

OAX 0.000 0.000 0.000 0.000 105.105 20.891

PUE 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

QUE 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

QROO 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

SLP 0.000 0.000 0.000 0.000 14.798 0.000

SIN 5.481 0.000 0.000 3.569 0.000 14.795

TAB 49.483 0.000 0.000 0.000 0.000 11.753

TAM 4.758 0.000 0.000 0.000 0.000 9.078

TLAX 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 5.125

VER 5.296 0.000 0.000 0.000 0.000 5.703

YUC 0.000 0.000 0.000 0.000 10.892 0.000

ZAC 10.312 0.000 0.000 0.000 0.000 6.594

Fuente: Elaboración propia.

Finalmente, en lo que respecta a los objetivos en términos de insumos y de productos que debieran tener las entidades de este segundo grupo con base en los valores de aquellos estados que se utilizan como referencia (benchmark), los valores asociados a los mismos son los que se presentan en el cuadro 7. De igual forma, como ejemplo en el caso de los estados de Morelos, Puebla y Tabasco los indicadores de las evaluaciones nacionales e internacionales fueron de 70.7%, 48.0% y 34.0% respectivamente de la población que obtiene el nivel básico en PISA en el área de ciencias, mientras que Morelos 13%, Puebla 18% y Tabasco 22% obtienen el nivel básico en matemáticas para la prueba EXCALE correspondientes a estudiantes de último grado de primaria; por otro lado, el promedio obtenido para el sexto grado de primaria de acuerdo a la prueba ENLACE en las dos áreas evaluadas fue de 561.7 para Morelos, 493.8 para el estado de Puebla y 480.1 para Tabasco; los resultados del modelo DEA indica que de acuerdo a los valores de los insumos en estos estados los productos que debieron haberse obtenido tendrían que ser del orden de 70.72%, 48.0% y 45.77% respectivamente en PISA ciencias, mientras que en EXCALE estos valores debieron ser de 13.53% para Morelos, 18.85% para Puebla y 22.81% para el caso de Tabasco.

57

Cuadro 7. Objetivos eficientes

Objetivo Eficiente de Insumos Objetivo Eficiente de Productos

Nombre DMU PIBPRIM ANNP GASTO EXCALE ENLACE PISA

MICH 10.16 94.49 7978.17 27.36 494.25 42.31

MOR 3.82 75.50 8005.15 13.53 561.74 70.72

NAY 8.48 57.71 11573.54 18.56 494.75 38.92

NL 2.26 97.24 5916.59 14.90 518.85 62.97

OAX 6.08 93.28 8918.93 22.99 540.55 50.24

PUE 5.31 92.44 5538.56 18.86 493.85 48.00

QUE 3.28 67.33 7039.82 11.86 500.55 63.57

QROO 1.37 75.10 9411.19 16.11 501.40 49.25

SLP 6.08 90.64 7853.89 21.52 505.70 49.77

SIN 4.60 84.36 6304.59 16.43 509.25 55.70

TAB 8.15 85.68 7413.62 22.81 480.15 45.77

TAM 4.51 71.60 7299.98 14.53 500.00 59.66

TLAX 3.78 82.12 7349.18 16.96 503.00 52.05

VER 6.21 85.27 6653.76 19.40 490.80 50.00

YUC 4.60 88.01 7809.84 19.48 502.74 50.64

ZAC 5.86 72.96 7976.92 16.92 498.15 54.29

Fuente: Elaboración propia

Finalmente, cabe destacar que los resultados aquí presentados son solo una pequeña parte de un análisis más amplio con otros indicadores de insumos y productos para varios años, y en general se observa que las entidades eficientes tienden a mantenerse en el tiempo. En ese sentido, el resto de los valores de eficiencia de acuerdo a otros indicadores pueden ser solicitados a los autores de este trabajo.

4. Conclusiones Los resultados en este trabajo han permitido documentar algunos elementos interesantes, entre los que destaca el hecho de que un mayor gasto por estudiante no necesariamente implicará un mejoramiento en los indicadores de las evaluaciones nacionales e internacionales. De la misma forma, no todos aquellos estados que cuentan con una importante participación del sector primario como proporción del PIB estatal y su dotación de recursos naturales, medida por la inversa de áreas naturales protegidas per cápita implica una menor calidad en términos educativos.

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Mediante la utilización de una técnica no paramétrica denominada análisis envolvente de datos (DEA), se ha podido identificar aquellas entidades que son eficientes desde un punto de vista relativo, lo que en términos generales implica determinar aquellas entidades que presentan las mejores prácticas. Lo anterior quiere decir, que un conjunto de entidades están obteniendo mejores resultados con un conjunto dado de insumos si se comparan con otras, que con la misma cantidad de insumos (o en algunos casos mayores), obtienen menores resultados. De acuerdo a los datos encontrados, destacan los casos de Chiapas, Michoacán, Nayarit, Colima y Guerrero que presentan una alta proporción de utilización de recursos naturales en sus distintas actividades económicas y de acuerdo a la herramienta utilizada, son consideradas como entidades eficientes, lo que evidentemente contrasta con la maldición de los recursos naturales.

A pesar de lo anterior, es necesario tomar estos datos con reservas debido por un lado, a los indicadores que se han tomado como referencia de la utilización de recursos naturales y calidad en la educación, así como el periodo de análisis. En ese marco, el presente trabajo nos da la pauta para seguir explorando esta área de análisis con la utilización de variables adicionales, así como la modificación del periodo de estudio para trabajos posteriores.

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Bibliografía Acemoglu, Daron, Simon Johnson, and James Robinson (2003) “An African success story: Botswana”. In DaniRodrik, ed., In search of prosperity. Princenton, N.J.: Princenton University Press. Aghion, Philippe, Eve Caroli and Cecilia Garcia-Peñalosa (1999), “Inequality and economic growth: the perspective of the new growth theories”, Journal of economic literature 37, pp. 1615-1660. Barrón Arreola Karla (2010), “Crecimiento económico, recursos naturales y educación en México”. Ponencia presentada en el Congreso de la Asociación de Estudios Latinoamericanos 2010. Disponible en: http://lasa.international.pitt.edu/members/congress-papers/lasa2010/files/1778.pdf Barro, Robert J. (1997), “The determinants of economics growth”. MIT press, Cambridge, Massachusetts. Bulte, E., R. Damania and R. Deacon (2005). “Resource intensity, intitutions and development”. World Development 33(7), pp. 1029-1044. Brunnschweiler, C. N. and Bulte, E. H. (2008), “Theresource curse revisited and revised: A tale of paradoxes and red herrings”. Journal of Environmental

Economics and Management, no. 55,pp. 248-264 Cooper, William W.; Seiford, Lawrence M.; Tone, Kaoru (2007). “Data Envelopment Analysis. A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software”.SecondEdition. Springer. DebrajRaj (1998).“Economía del Desarrollo”. Boston University, impreso en España, Antoni Bosch editor. Díaz Bautista Alejandro y Díaz Domínguez Mauro (2003), “Capital humano y crecimiento económico”. Comercio Exterior, Bancomext, vol. 53(11), pp. 1012-1023. DilipMookherjee&Debraj Ray (2002). "Is Equality Stable?," American Economic

Review.American EconomicAssociation, vol. 92(2), pp. 253-259. ENLACE (2012), “Resultados históricos por entidad federativa”, consultado en Mayo 2012, disponible en: http://www.enlace.sep.gob.mx/resultados_historicos_por_entidad_federativa/http://enlace.sep.gob.mx/content/ba/pages/estadisticas/estadisticas.html ----------(2011), “Resultados prueba ENLACE 2011, básica y media superior” Secretaria de educación pública, Septiembre 9, 2011; consultado Junio 2012, disponible en: http://www.enlace.sep.gob.mx/content/gr/docs/2011/ENLACE2011_versionFinalSEP.pdf Fasano, U. (2002). With open economy and sound policies, U.A.E. has turned oil “curse” into a blessing. IMFSurvey, October 21, pp. 330-332.

60

Feldestein, M. y C. Horioka (1980),”Domestic saving and international capital flows”, Economic Journal, 90, pp. 314-329. Gylfason, Thorvaldur (2008).“Development and Growth in Mineral-Rich Countries”. CEPR Discussion Paper No. DP7031. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1311155 ----------(2001). “Nature, Power and Growth”. CESifo Working Paper Series No.

413. Center for Economic Studies and Ifo Institute for Economic Research. ----------(2001b). “Natural Resources, Education, and Economic Development”. European Economic Review, vol. 45, pp. 847-859. ----------(2000), “Natural resource and economic growth: a Nordic perspective on the ducth disease”, in Macroeconomic policy: Iceland in an era global integration, ed. Mar gudmundsson, Tryggvi Thor Herbertsson, and GylfiZoega, Iceland university press, Reykjavík, 2000. GylfasonThorvalduretZoegaGylfi (2001c). “Education, Social Equality Economic Growth: A View of the Landscape”. CESifo Working Paper Series No. 876, June, 2001. Gordon, R.H. y A. L. Bovenberg (1996), “Why is capital so mobile internationally? Possible explanations and implications for capital income taxation”. American

Economic Review, no. 86, pp. 1057-1075. Grossman Gene M. and Helpman Elhanan (1990). “Comparative Advantage and Long-Run Growth”. American Economic Review, Vol. 80 (4), pp. 796-815. Gupta, Sanjeev; Honjo, Keiko; Verhoeven, Marijn (1997). The efficiency of government expenditure: experiences from Africa. IMF Working Paper, no. 153. International Monentary Fund. Hernández Salazar Genaro (2009). “Calidad de la Educación Media Superior en México”.Cuadernos de Educación y Desarrollo vol.1 no. 5, Julio 2009. Indicadores del sistema educativo nacional (2008). “Nivel educativo alcanzado por la población”, varios años. Recursos del sistema, Panorama educativo de México, disponible en: http://www.inee.edu.mx ----------(2006), “Gasto público federal descentralizado ejercido en la educación, ramo 33” Recursos del sistema, Panorama educativo de México, disponible en: http://www.inee.edu.mx ----------(2006), “Gasto público federal ejercido en educación por ramos presupuestales (1998-2005)” Recursos del sistema, Panorama educativo de México, disponible en: http://www.inee.edu.mx Instituto Nacional para la Evaluación de la Educación (2006), PISA para todos, Colección evaluación para todos; consultado Marzo 2012. Disponible en: http://www.hgo.sep.gob.mx/content/Ebasica/ANEXOS/SESI%C3%93N%203/ANEXO%20%207%20B%20PISA%20%20PARA%20%20TODOS.pdf

61

Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (2010) “El ingreso y el gasto público en México 2010, serie de estadísticas sectoriales número 22” Consultado en Febrero 2012, disponible en: http://www.inegi.org.mx/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/integracion/sociodemografico/igpm/2010/IGPM-2010.pdf ----------(2003), “Sistema de cuentas nacionales de México, Producto interno bruto por entidad federativa 2003-2007”; Base 2003, consultado en Abril-Mayo 2012, disponible en: http://www.inegi.org.mx/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/derivada/regionales/pib/pibe2007.pdf Isham, J., L. Pritchett, M. Woolcock and G. Busby (2003). “The varieties of the resource experience: How natural resource export structures affects the political economy of economic growth”.The World Bank Economic Review, vol. 19(2), pp. 141-174, Washington D.C. Mansoorian, A. (1991). “Resource discoveries and “excessive” external borrowing”. The Economic Journal, Vol. 101(409), pp. 1497-1509. Masano, O. and R. Ribogon (2001). “Resource curse or debt overhang?”.NBER

Working Paper No. 8390, Cambridge, Mass. Mehlum, H., K. Moene and R. Torvik (2005). “Institutions and the resource curse”. The Economic Journal, Vol. 116(508), pp. 1–20. Mincer, Jacob (1974). Schooling Experience and Earnings. New York: NBER. ----------(1970). "The distribution of labor incomes:a survey with special reference to the human capital approach." Journal of Economic Literature, no. 1, pp. 1-26. Moreno Moreno, Luis Ramón (2008). “Evaluación de la Eficiencia del Gasto Gubernamental en México. El caso de la educación primaria”. Región y Sociedad, vol. XX, No. 41. Ocegueda Hernández, Juan Manuel (2010).“Causas del Lento Crecimiento de la Economía Nayarita: 1993-2007”. Nayarit 2010: Economía y Sociedad. Universidad Autónoma de Nayarit. Psacharopoulos, George, and Harry A.Patrinos. 2004. "Returns to investment in education: a further update." Education Economics, vol. 12(2), pp.111-134. Sachs, Jeffrey D., and Andrew M. Warner (1995, revised 1997, 1999), “Natural resource abundance and economic growth”. NBER Working Paper 5398, Cambridge, Massachusetts. Sala-I-Martin Xavier (2000). Apuntes de CrecimientoEconómico, Columbia University y UniversitatPompeuFabra, 2da edición, AntoniBosh Editor, Sala-i-Martin, Xavier, and Arvind Subramanian. 2003. ‘‘Addressing the Natural Resource Curse: An Illustration from Nigeria’’.NBERWorking Paper 9804. National Bureau of Economic Research, Cambridge, Mass. Stijns, Jean-Philippe (2009) “Mineral wealth and human capital accumulation: a nonparametric approach”. Applied Economics, vol. 41(23), pp. 2925-2941

62

----------(2006) Natural resource abundance and human capital accumulation. World Development, Vol. 34(6), pp. 1060–1083. Theodore W. Schultz (1968). "Resources for Higher Education: An Economist's View".Journal of Political Economy, vol. 76 (3), pp. 327-347. Theodore W. Schultz (1968b). "The rate of return in allocating investment resources in education”.Economic Papers: A journal of applied economics and

policy, vol. E1 (27), pp. 40–55. Vandenbussche, Jérôme, Philippe Aghion, and Costas Meghir(2006). "Growth, Distance to Frontier and Composition of Human Capital." Journal of Economic Growth, vol. 11(2), pp. 97-127. Zhu, Joe (2009). “Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking. Data Envelopment Analysis with Spreadsheets”; SecondEdition. Springer.

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La maldición de los recursos naturales. Un análisis preliminar al caso de México

Luis Ramón Moreno Morenoa

Virginia Guadalupe López Torresb

Ma. Enselmina Marín Vargass

a Profesor-Investigador de la Facultad de Ciencias Administrativas, en la Universidad Autónoma de Baja California. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Email: lmoreno@uabc.mx

b Profesora-Investigadora de la Facultad de Ciencias Administrativas y Sociales, en la Universidad Autónoma de Baja California. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Email: vglopeztorres@gmail.com

s Profesora-Investigadora de la Facultad de Ciencias Administrativas y Sociales, en la Universidad Autónoma de Baja California. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Email:enselmina@gmail.com

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Introducción

Meza, Barrón y Urciaga (2012) citan a Gallup et al. (1999), para argumentar que la región con mayor abundancia de recursos naturales (suelo, clima, condiciones geográficas, entre otros), debería ser más rica en términos de ingreso comparada con otras regiones que son pobres en la dotación de capital natural.

Sin embargo, Morales-Torrado (2011), hace alusión a la teoría económica de la "paradoja de la abundancia" para plantear lo contrario, señalando que los países que centran su actividad económica en la explotación de recursos naturales tienen menores tasas de crecimiento en el largo plazo. Ciertamente durante los siglos XVIII y XIX se obtuvo evidencia empírica de que los recursos naturales representan uno de los motores del crecimiento a juzgar por los resultados de países como Estados Unidos, Canadá, Inglaterra y Francia entre otros, quienes en algunos casos utilizaron su abundancia relativa de capital natural y otros, simplemente los obtuvieron de aquellas regiones que mantenían como colonias. A pesar de lo anterior, en la actualidad un buen número de trabajos académicos concluyen que la relación entre capital natural ó recursos naturales y crecimiento económico, es inversa (Morales-Torrado, 2011).

Para Contreras y Gatica (2009), es considerable el debate en torno a las causas del crecimiento económico y el rol de los factores productivos como determinantes de este crecimiento, en este sentido, el crecimiento de largo plazo depende de la productividad y la velocidad a la cual pueda crecer el capital en la economía. Considerando estos planteamientos como marco el propósito del documento es analizar la evolución económica reciente de las entidades federativas de México, específicamente valorar si dicha evolución ha estado asociada a la dotación inicial de recursos naturales y de si esta abundancia, ha (des)incentivado las tasas de crecimiento al interior de las mismas.

Para ello el resto de este documento se organiza de la siguiente forma. En el primer apartado, se hace una revisión de la literatura relevante, mientras que en el segundo apartado, se hace un análisis breve de la evolución reciente de los indicadores agrícolas; en un tercer apartado, se definen las variables a utilizar, y el modelo, así como también se presentan los resultados. Finalmente, la sección cuarta resume las principales conclusiones.

1. Revisión de la literatura

Dentro de la teoría económica generalmente se asume que el grado de dotación inicial de factores de la producción, sean estos tierra, capital, trabajo y habilidades empresariales, son los que determinan el desempeño económico de una región y en última instancia, influyen en el bienestar de la población. Al respecto Barbier

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(2003), considera que en la actualidad el proceso de producción de bienes y servicios para el mejoramiento del bienestar no depende únicamente de la acumulación de capital físico y humano; argumenta que existe una tercera forma de capital o activo económico que es crucial para el funcionamiento del sistema económico de producción y esta dado por los recursos naturales y ambientales, los cuales generalmente son denominados como capital natural.

En ese marco, Sachs y Warner (1995), argumentan que los recursos naturales incrementan los ingresos y el poder de compra del país sobre las importaciones, y como resultado, se esperaría que la abundancia de tales recursos expandiera la tasa de inversión y de crecimiento de una economía1. Asimismo, y siguiendo a Barbier (2003), las economías que cuentan con una mayor dotación de recursos naturales, seguramente presentan mayores probabilidades de obtener elevadas tasas de crecimiento económico y bienestar, comparadas con aquellos países que son relativamente pobres en recursos.

La importancia de tal capital natural en el sistema económico actual, ha desatado un intenso debate entre los economistas y los decisores de política en torno al papel que estos recursos han tenido en la evolución económica de los países. En ese sentido, las teorías económicas recientes y la evidencia empírica han cuestionado el por qué los países más pobres que cuentan con una abundante dotación de recursos naturales no crecen tan rápido como aquellos que desde un punto de vista relativo, tienen una menor dotación de capital natural (Barbier, 2003; Ali, 2005) 2.

Así por ejemplo, es fácilmente perceptible que los países más ricos a nivel internacional, generalmente son pobres en términos de la dotación de recursos naturales; entre estos países destacan los asentados en Europa del Este, cuyas economías se han basado hasta ahora mayormente en la manufactura y los servicios, lo cual es el resultado de la aparente escasez de recursos naturales. Véanse también los casos de algunas economías asiáticas entre las que se encuentran Japón, Corea del Sur y Singapur, que han mostrado que los recursos naturales no necesariamente son una condición necesaria para un crecimiento económico rápido y sostenido (Kronenberg, 2004).

En ese sentido, se argumenta que la dotación inicial de los recursos naturales más que incentivar el crecimiento económico y en general el bienestar de un país, termina convirtiéndose en una carga para las propias economías. Al respecto

1 Además, subrayan que en el caso de que la explotación de un recurso natural presenta elevados

costos de transporte, esto puede ser el detonante para la introducción de una nueva industria o el desarrollo de nueva tecnología (Sachs y Warner, 1995). 2 Entre estas teorías económicas recientes podemos citar la Curva Ambiental de Kutznets, la Enfermedad Holandesa y la Maldición de los Recursos Naturales.

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Barbier (2003:265) argumenta que la dependencia de un país de ingreso bajo o medio en la explotación de los recursos naturales, no es tan benéfica desde el punto de vista económico como se debiera, lo que puede ser el resultado de que estos recursos no están siendo manejados (administrados) desde una perspectiva de maximización de los ingresos y además de la no canalización de estos hacia inversiones productivas en otros sectores de la economía.

Al respecto, Sachs y Warner (1995:6) argumentan que cuando los recursos naturales son abundantes, la producción de bienes comerciables se concentra en recursos naturales y no en la manufactura, y en ese sentido, el capital y trabajo que de otra forma se emplearían en este sector terminan concentrándose en el sector de bienes no comerciales el cual tiende a expandirse. Conclusiones similares encuentran Leite y Weidmann (1999) quienes identifican impactos directos e indirectos de una abundante dotación de recursos naturales. Con esto, se evitan los procesos de aprender haciendo (learning-by-doing) y los spillovers

tecnológicos que se obtienen de la manufactura (Gylfason, 2001). Kronenberg (2004) por otro lado, comenta que “…una amplia dotación de recursos naturales conlleva a un menor nivel de crecimiento económico para los países”; además, argumenta que si los recursos naturales desplazan a alguna actividad X, y si esta actividad es importante para el crecimiento económico, entonces los recursos naturales tienden a disminuir los niveles de crecimiento3. Ali (2005) va más allá y documenta que la hipótesis de la maldición de los recursos naturales más que incentivar el crecimiento y desarrollo económico, la abundancia en recursos naturales puede convertirse en la causa del estancamiento económico, corrupción y guerras civiles. Gylfason (2001) en la misma sintonía, comenta que los recursos naturales implican riesgos, lo que puede deberse a entre otras cosas: i) que buena parte de la población se concentra en industrias de recursos naturales que demandan escasos niveles de cualificación y que ii) los miembros de países con abundancia de recursos presentan exceso de confianza en, y por lo tanto, tienden a ignorar y sobreestimar las necesidades de políticas públicas y educación adecuada. En el mismo tenor, para Ali (2005), la abundancia en recursos naturales conlleva a una pérdida de control sobre el gasto gubernamental, incluyendo la realización de proyectos de infraestructura pública con costos elevados financiados a través de préstamos internacionales, y el resultado neto de ello, es la perdida de disciplina fiscal que incide negativamente en la inflación, el crecimiento de la deuda externa y el desarrollo de una cultura de corrupción.

Teniendo en cuenta el marco previo, la pregunta que surge entonces es acerca de las posibles causas que generan estos impactos negativos de la explotación de los

3 Entre los candidatos posibles para X, generalmente se incluyen: educación, manufactura y políticas públicas adecuadas.

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recursos naturales; algunos autores, ofrecen posibles respuestas a esta pregunta, así por ejemplo para Ali (2005), el problema en sí no es la dotación inicial de recursos naturales, sino la falta de instituciones gubernamentales competentes e incorruptibles y la ausencia de democracia, lo que obstaculiza el desarrollo y uso responsable de los recursos naturales. Gylfason (2001), argumenta que la abundancia en recursos naturales da a la población una falsa sensación de seguridad y lleva a los gobiernos a perder de vista el manejo económico, por lo que economías que se confían de sus recursos naturales terminan obstaculizando (de manera conciente e inconsciente) el desarrollo de sus recursos humanos mediante una educación inadecuada. Leite y Weidman (1999) argumentan que parte de la aparente relación negativa entre la abundancia de recursos naturales y el crecimiento económico, es debido al nivel de corrupción de la economía la cual es consecuencia de la interacción de intereses económicos y la utilización de instrumentos de política pública; para Barbier (2003), la relación negativa entre recursos naturales y crecimiento económico, parece deberse a que estos no están siendo administrados desde una perspectiva de maximización de los ingresos y/o la nula aplicación de estos en inversiones productivas.

En el mismo tenor Ross (2001), encuentra una relación negativa entre la abundancia de recursos naturales, la estabilidad y la calidad del sistema político, mientras que Gylfason y Zoega (2002) concluyen que la dependencia sobre los recursos naturales termina afectando las variables de ahorro e inversión, y que el capital natural (en promedio) desplaza (crowd out) al capital físico y humano, lo que termina inhibiendo el crecimiento económico. En el mismo tenor Stijns (2003), confirma que los recursos naturales afectan negativamente al crecimiento económico y Ding and Field (2005) concluyen también que los recursos naturales no causan crecimiento económico. Cabe destacar que de forma opuesta, Brunnschweiler (2008) si encuentra una relación positiva entre abundancia de recursos naturales y crecimiento económico.

A juzgar por lo anterior, no existe todavía una conclusión más o menos elaborada que permita documentar si en efecto la abundancia de recursos naturales es realmente una bendición o una maldición para los países. En ese sentido, el presente trabajo busca determinar si la abundancia de recursos naturales ha tenido un efecto en los niveles de crecimiento económico de los estados de México.

2. Datos agrícolas como variable proxy de recursos naturales Como se acaba de mostrar en el apartado previo, no se observa una relación robusta entre crecimiento económico y recursos naturales, dados los resultados encontrados en la literatura. En buena medida, para algunos autores esta

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ausencia de conclusiones en ocasiones es motivada por las distintas series de datos utilizados que en buena medida son una aproximación a los recursos naturales o a una medida de intensidad de los mismos.

Esa misma complicación se presenta en México cuando tratamos de probar la presencia o ausencia de esta correlación –positiva o negativa– entre recursos naturales y crecimiento económico, dado que en buena medida la variable utilizada como intensidad de RN a nivel internacional está representada por las exportaciones primarias; sin embargo, al interior del país las entidades federativas no cuentan con este indicador o este no está completo, y en ese sentido, el presente trabajo utiliza la disponibilidad de tierra agrícola en un primer momento y la cantidad de hectáreas sembradas en un segundo como variables que permitan determinar los impactos de los RN en el crecimiento económico. Así pues, en este apartado se presenta una breve evolución de los datos a utilizar y posteriormente se describe el modelo.

En buena medida, el desempeño actual de muchos países ha sido el resultado de la transición de economías primarias, a secundarias y posteriormente, a terciaras en términos de la participación de tales actividades económicas en el Producto Interno Bruto; asimismo, cabe destacar que aún existe un sinnúmero de países que siguen dependiendo de forma considerable del sector primario, y de acuerdo a lo que se planteaba en el apartado previo, esto ha dado como resultado el que actualmente presenten bajas tasas de crecimiento.

Cabe destacar que el caso mexicano es interesante, dado que geográficamente se observan dos regiones bastante marcadas: un norte industrializado con altas tasas de crecimiento del PIB y elevados niveles educativos; en contraste se observa una región sur, con bastante dependencia del sector primario, bajos niveles de crecimiento y bajos niveles educativos.

En ese sentido, de acuerdo a los datos más recientes la superficie total del país destinada a la agricultura en el año 2002 ascendió a poco más de treinta millones de hectáreas lo que representó apenas el 15.4% de la superficie total; el dato previo alcanza un valor de poco más de 32 millones de hectáreas en el 2007 o el 16.4% de la superficie total del país. A falta de la estadística anual de tierra agrícola disponible a nivel nacional y entidad federativa, la gráfica siguiente muestra la proporción de hectáreas cosechadas desde 1940 al 2008 y sembradas desde 1980 a 2007.

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Gráfica 1. Superficie Cosechada en México, 1940-2008.

Fuente: Elaboración propia con datos del Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI).

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Gráfica 2. Promedio de Hectáreas Sembradas por Estado, 1980-2007.

Fuente: Elaboración propia con datos de SEMARNAT.

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Gráfica 3. Promedio de Superficie sembrada y extensión de la entidad.

Fuente: Elaboración propia con base a datos de Semarnat.

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Gráfica 4. Tasa de crecimiento y participación de la actividad primaria y agroalimentaria en el PIB Nacional.

PIB Agropecuario PIB Agroalimentario PIB Nacional Participación PIB Agropecuario Participación PIB Agroalimentario

Fuente: Elaboración propia con datos del Sistema de Cuentas Nacionales de INEGI.

De acuerdo a la gráfica, se observa una tendencia creciente en términos de la cantidad de hectáreas cosechadas, tendencia que parece suavizarse a partir de la década de 1980. En términos promedio, la cantidad de hectáreas cosechadas durante el 2002 y 2007 representaron el 64.0% y 62.4% respectivamente del total de tierra agrícola disponible en el país. A nivel de entidad federativa, el promedio de hectáreas sembradas para el periodo 1980-2007 es el que aparece en la gráfica siguiente; como es de esperarse, aquellos estados con grandes extensiones geográficas presentan una mayor proporción de la misma a actividades agrícolas, que no es el caso de Sonora por ejemplo, que buena parte de la misma no es apta para esta actividad a lo cual habría que agregarle la escasa disponibilidad de agua.

En términos generales, lo anterior solo muestra los estados de Tamaulipas, Zacatecas, Sinaloa, Jalisco y Guanajuato ocupan los primeros cinco lugares en términos del promedio de hectáreas sembradas para el periodo analizada. Sin embargo, en términos de participación respecto al tamaño de la entidad, son los estados de Tlaxcala, México, Guanajuato, Aguascalientes y Puebla quienes se encuentran entre los cinco primeros, como se observa en el siguiente gráfico.

En términos de la importancia del sector agrícola en México, la gráfica siguiente muestra como en los últimos años se observa un errático comportamiento en términos de la tasa de crecimiento de las actividades primarias y el sector agroalimentario que coinciden hasta cierto punto con la tendencia presentada por el Producto Interno Bruto Nacional. Lo interesante de la figura, es el hecho de que la tendencia de una menor participación de las actividades primarias en el PIB nacional se mantiene de una forma gradual, lo mismo es el caso para las actividades del PIB agroalimentario.

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En este contexto de una menor participación de las actividades primarias en el total de la economía nacional en términos de generación de riqueza, la propuesta del presente trabajo es tratar de determinar si efectivamente, esta presencia o ausencia de recursos naturales ha presentado un impacto en el crecimiento económico del país.

3. Los datos y el modelo Como se ha comentado hasta ahora, una de las dificultades principales de hacer análisis en México, se asocia a la escasez de información desagregada que permita determinar ciertas asociaciones. En ese sentido, para el presente trabajo se utilizan las siguientes variables:

PIB Per cápita: Tasa de crecimiento promedio anual del PIB por persona en términos reales para el periodo 1990-2007.

Hectáreas (Has): Hace referencia a la cantidad de hectáreas sembradas por entidad federativa para el periodo 1990-2007.

PIB Agrícola (Agri). Participación del PIB agrícola en el producto interno bruto estatal (PIBE) para el periodo 1990-2007.

PIB Per cápita inicial (GDPini). Logaritmo del PIB per cápita real en 1990.

Minería (MIN): Participación del sector minero en el Producto Interno Bruto Estatal para el periodo 1990-2007.

En ese marco, siguiendo a Kronenberg (2004) se plantea el siguiente modelo:

itit bbY a10 +=

Donde itY = es el crecimiento per cápita promedio y la variable independiente, está

dada por la participación de las exportaciones primarias en el total de las

exportaciones ( )ita del país. Cabe destacar que en el caso específico de este

trabajo, se utiliza la cantidad promedio de hectáreas sembradas, así como la participación del PIB agrícola y minero en el PIB estatal, como dos variables separadas.

Por otro lado, en un segundo momento el modelo se modifica al siguiente

ititit bbbY ga 210 ++=

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Donde el componente ( )itg se refiere al crecimiento promedio del GDP en un

periodo dado (1990); esto lo que busca es que en buena medida y siguiendo a Barbier (2003), el PIB inicial puede tener un efecto en el crecimiento futuro.

Dadas la serie de tiempo y las entidades federativas con que se trabajan, en términos de las regresiones econométricas se plantea una regresión de panel con datos agrupados En ese marco, los resultados de las regresiones planteadas son los que aparecen en el cuadro siguiente, donde en el primer caso, cuando se hace el análisis entre el crecimiento económico medido por el producto interno bruto per cápita y la cantidad de hectáreas sembradas por entidad federativa, se observa una relación inversa entre las variables (como era de esperarse). Asimismo, destaca el hecho de que esta posible relación entre variables es estadísticamente significativa, además de un coeficiente de determinación elevado.

Cuadro 1. Relación entre PIB Per cápita y utilización de tierra agrícola, 1990-2007

Variable Coeficiente Error estándar

t-estadístico Probabilidad

Intercepto 9.222617 2.160165 4.269403 0.0000

Has -0.525520 0.170076 -3.089902 0.0022

R cuadrado

R cuadrado ajustado

Error estándar

Observaciones

Sección cruzada incluida

Grupo total de observaciones

0.718899

0.690698

0.0552863

14

31

434

Fuente: Elaboración propia con datos de INEGI Además de lo anterior, el análisis de regresión se realiza teniendo en cuenta tres variables adicionales: la participación de la actividad minera y agrícola en el Producto Interno Bruto Estatal, además de la tasa inicial de crecimiento del PIB. Los valores obtenidos de esta nueva regresión son los que aparecen en el siguiente cuadro.

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Al igual que en el caso anterior, se observa una relación negativa entre la superficie sembrada (has) y el PIB per cápita; lo mismo sucede con la variable asociada a la participación de la minería; cabe destacar que la actividad agrícola presenta de igual forma una ligera relación inversa entre estas variables. Cabe destacar que en lo que respecta a la tasa de crecimiento del PIB en el año inicial, se observa una relación negativa aunque esta no es estadísticamente significativa.

Cuadro 2. PIB Per cápita, actividades primarias y minería, 1990-200

Variable Coeficiente Error estándar

t-estadístico Probabilidad

Incercepto 6.848622 2.733806 2.5085160 0.0127

Has -0.580222 0.115523 -5.022587 0.0000

Agri -0.0254754 0.153682 2.959048 0.0033

MIN -0.098251 0.215362 -3.017256 0.0253

GDPIni -0.208368 0.145343 -1.433625 0.1526

R cuadrado

R cuadrado ajustado

Error estándar

Observaciones

Sección cruzada incluida

Grupo total de observaciones

0.302362

0.296151

0.833999

10

31

310

Fuente: Elaboración propia con información de INEGI.

Lo que resalta de los datos que se acaban de mostrar, es el hecho de que a medida que hemos ampliado el modelo para cubrir variables adicionales, el coeficiente de determinación ha disminuido hasta 0.30 lo que pudiera determinar un ajuste regular del modelo. En ese sentido, se hace necesario incluir variables adicionales Así pues, lo presentado en este trabajo simplemente representa un acercamiento inicial a la posible relación entre crecimiento económico y utilización de los

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recursos naturales. Cabe destacar que en análisis posteriores se buscará ampliar el modelo, por ejemplo, como lo plantea Gylfason (2000) quien realiza el análisis de crecimiento económico, dependiente de la cantidad de tierra agrícola, la tasa de asistencia a la escuela, el ingreso inicial y la tasa de inversión. De la misma forma y siguiendo a Kronenberg (2003), otra posible forma funcional sería de contrastar la tasa de crecimiento promedio del PIB real con el logaritmo del PIB per cápita real, la cantidad de tierra agrícola, el índice de corrupción, el logaritmo de la educación secundaria y el crecimiento poblacional.

4. Conclusiones Los resultados obtenidos en los cuadros anteriores respaldan la evidencia de una maldición de los recursos y son consistentes con algunos de los trabajos consultados acerca de dicha maldición. Entre estos, por ejemplo Morales-Torrado (2011) cita Gylfason et al. (1999) quienes mostraron una relación inversa entre abundancia de recursos naturales y crecimiento, bajo un modelo de efectos aleatorios.

Este documento pone de manifiesto la existencia de una maldición de los recursos naturales, dado que entre el crecimiento económico medido por el producto interno bruto per cápita y la cantidad de hectáreas sembradas por entidad federativa, se observa una relación inversa entre las variables. También se observa una relación negativa entre la superficie sembrada (has) y el PIB per cápita; lo mismo sucede con la variable asociada a la participación de la minería y la actividad agrícola. Resultados consistentes con lo encontrado previamente en la literatura.

A pesar de esta aparente relación, se hace necesario seguir trabajando en la búsqueda de información que represente de una mejor forma lo que se ha denominado en el presente documento como recursos naturales (capital natural o intensidad en la utilización de los RN). Asimismo, consideramos importante la ampliación del modelo que permita la utilización de variables asociadas a la calidad de las instituciones (medida tal vez por algún índice de corrupción), así como variables educativas; estas consideraciones, seguramente aparecerán en trabajos posteriores de los distintos equipos de trabajos que participamos en el presente libro.

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Bibliografía

Adnan Hye, Qazi Muhammad and Masood Mashkoor Siddiqui (2010). “Economic Growth and Management of Natural Resources in the Case of Pakistan”. European

Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, no. 22, 94-101 Ali, Saleem Hassan (2005). “Conservation and Conflict Resolution”. Invited presentation to the Woodrow Wilson Center’s Environmental Change and Security Project, Washington DC, September 12, 2005. Published in the Environmental Change and Security Project Report, December, 2005. Barbier, Edward B. (2003). "The Role of Natural Resources in Economic Development," Australian Economic Papers, Wiley Blackwell, vol. 42(2), 253-272. Behbudi Davood, Siab Mamipour and Azhdar Karami (2010). “Natural resource abundance, human capital and economic growth in the petroleum exporting countries”. Journal of Economic Development, vol. 35(3), 81-102. Brunnschweiler, Christa N. (2008). “Cursing the Blessings? Natural Resource Abundance, Institutions, and Economic Growth”. World Development, vol. 36 (3), 399-419. Cavalcanti, Tiago V. de V. & Mohaddes, Kamiar & Raissi, Mehdi (2011). "Growth, development and natural resources: New evidence using a heterogeneous panel analysis". The Quarterly Review of Economics and Finance, Elsevier, vol. 51(4), 305-318. Chambers, Dustin and Jang-Ting Guo (2009). “Natural resources and economic growth: some theory and evidence”. Annals of Economics and Finance, vol. 10(2), 367–389. Contreras, R., & Gatica, L. (2009). “Factores productivos y crecimiento económico: Una función de producción para América Latina”. Revista Chilena De Economía Y

Sociedad, vol. 3(1), 55-67. Ding, N. and B. Field. 2005. “Natural Resource Abundance and Economic Growth.” Land Economics, vol. 81, 496-502. Gylfason, Thorvaldur & Gylfi Zoega (2006). "Natural Resources and Economic Growth: The Role of Investment". The World Economy, Wiley Blackwell, vol. 29(8), 1091-1115. Gylfason, Thorvaldur (2001). "Natural resources, education, and economic development". European Economic Review, Elsevier, vol. 45(4-6), pages 847-859. Hermann, Elisabeth Frederiksen (2007). Inquiries into Economic Growth, Natural Resources, and Labor Allocation. PhD Thesis. Department of Economics, University of Copenhagen. Hye, Qazi Muhammad Adnan and Siddiqui, Masood Mashkoor (2010). “Economic Growth and Management of Natural Resources in the Case of Pakistan. European

Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, No. 22.

76

Karabegović, Amela (2009). Institutions, Economic Growth, and the “Curse” of Natural Resources. Studies in Mining Policy. Simon Fraser Institute. Kronenberg, Tobias (2004). "The curse of natural resources in the transition economies". The Economics of Transition, The European Bank for Reconstruction and Development, vol. 12(3), 399-426. Leite, Carlos A. and Weidmann, Jens (1999). “Does Mother Nature Corrupt? Natural Resources, Corruption, and Economic Growth”. (June 1999). IMF Working

Paper no. 99/85. Meza Fregoso, J. A., Barrón, K., & Urciaga, J. (2012). “Recursos naturales y crecimiento económico, analizando el capital humano en México”. Revista

Internacional Administración & Finanzas (RIAF), vol. 5(1), 93-102. Morales-Torrado, C. (2011). “Variedades de recursos naturales y crecimiento económico”. Desarrollo y Sociedad, (68), 7-45. Ross, M.L. (2001). “Does Oil Hinder Democracy?”. World Politics, vol. 53(3), 325-361. Sachs, Jeffrey D. y Warner Andrew M. (1999). “The big push, natural resource boom and economic growth”. Journal of Development Economics, vol. 59 (1999), 43–76 Sachs, Jeffrey D. y Warner Andrew M. (1995). “Natural Resource abundance and economic growth”. NBER Working Paper 5398. National Bureau of Economic Research, Cambridge, Ma. Stijns, Jean-Philippe C. (2003). “Natural resource abundance and economic growth revisited”. Resources Policy, vol. 30(2), 107–130 Salamanca, S., & Eschenhagen, M. (2007). Políticas ambientales, crecimiento económico y sus impactos ambientales en China. OASIS - Observatorio de

Análisis de los Sistemas Internacionales, (13), 225-252. Toman, M. (2003). “The Roles of the Environment and Natural Resources in Economic Growth Analysis”. Discussion Paper 02–71, Resources for the Future.

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La Enfermedad Holandesa y el Sector Agropecuario en México: Una actualización pertinente

Benjamín Carrera Cháveza Claudia Daniela Ramírez Zepeda β

a Profesor-Investigador del Instituto de Ciencias Sociales y Administración de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Email: benjamín.carrera@uacj.mx

β Estudiante de la Maestría en Economía de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez. Email:cladanramirez@gmail.com

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Introducción

Pareciera elemental pensaren que la abundancia de recursos naturales en cualquier país tiene necesariamente efectos económicamente positivos ya que la comercialización de los productos derivados del sector de los recursos naturales aumentaría el ingreso y el poder de compra con respecto a las importaciones, por lo que se esperaría que una gran dotación de recursos naturales incrementará las tasas de inversión y de crecimiento de la economía (Kronenberg, 2003 y Sachs y Warner, 1997). Sin embargo, muchas veces la realidad contradice toda lógica y esto es precisamente lo que ha ocurrido con numerosas economías ricas en recursos naturales, las cuales no han presentado el crecimiento económico que se esperaba que tuvieran. En contraste, se encuentran países que carecen de una dotación de recursos naturales pero que tienen altas tasas de crecimiento.

A esta relación negativa entre la dotación de recursos naturales y el crecimiento económico se le conoce como la enfermedad holandesa o maldición de los recursos naturales. Dicho término hace referencia a las consecuencias perniciosas que tiene la comercialización de los recursos naturales en el sector manufacturero y agropecuario principalmente, generando un bajo crecimiento económico.

En el presente trabajo se estudia la enfermedad holandesa en México y los estados de la república, analizando dicho fenómeno a partir del comportamiento del sector agropecuario. El índice que hace posible la determinación, tanto a nivel nacional como a nivel estatal, de la existencia de la enfermedad holandesa y la medición de esta es el Índice de la Enfermedad Holandesa (IEH) empleado por (Puyana y Romero, 2009). Los resultados muestran que en México el IEH ha aumentado paulatinamente desde 1993. Los estados por su parte muestran diferentes tendencias, en algunos el nivel de IEH se mantiene pero para algunos otros, este aumenta o disminuye. En cuanto al sector agropecuario, se hace un breve análisis de su situación actual (a nivel México y a nivel estado) y de los efectos de la enfermedad holandesa en dicho sector.

1. Una breve revisión conceptual

La Enfermedad Holandesa o Maldición de los Recursos Naturales (también conocida como Síndrome o Mal Holandés),es un fenómeno que de acuerdo con Shuldt (2007), se remonta a varios siglos atráscuando el ingreso masivo de metales preciosos procedentes de las colonias de América afectó negativamente a la agricultura y manufacturas de algunos de los países colonizadores1.

1En España la producción de bienes transables (agrícolas y manufactureros) se vio negativamente afectada por el ingreso

masivo de materias primas (principalmente metales preciosos) provenientes de sus colonias (Shuldt, 2007).

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El término surge en la década de los años sesenta pero el concepto fue creado hasta 1977 por los editores del seminario londinense The Economist en un artículo que llevaba por título “Dutch Disease”. El término se utilizó para describir el decline del sector manufacturero en Holanda después del descubrimiento de yacimientos de gas natural en el Mar Norte en 1959, lo cual ocasionó el deterioro de la economía de ese país (Schuldt, 2006).

El descubrimiento a finales de los años cincuenta y por consiguiente la explotación y exportación del hidrocarburo a inicios de los años sesenta generó un gran ingreso de divisas para la economía holandesa. Tal ingreso ocasionó un incremento en los precios y una apreciación real de la moneda nacional, perjudicándola competitividad exportadora de los sectores industriales y agropecuarios. Esta menor competitividad se tradujo en una disminución en la producción (como porcentaje del PIB) de ese tipo de bienes. Es así entonces como la economía de este país empezó a depender de su nueva riqueza, la cual generó una epidemia sectorial y regional al interior del país. Holanda presentó en esta época un rápido crecimiento pero a cambio de un alto costo, la producción de la industria se volvió insignificante ya que los recursos y esfuerzos se concentraron en la extracción y exportación del gas natural (Ebrahim, 2003) y (Horbath, 2008).

Actualmente el término “Enfermedad Holandesa” es empleado por los investigadores para estudiar aquellas economías que presentan los mismos síntomas que alguna vez presentaron los Países Bajos. Si bien es cierto que esta “enfermedad” tuvo su origen en Holanda, el concepto puede ser aplicado a cualquier economía que dependa fuertemente de la exportación de algún recurso natural o de cualquier otra actividad que genere un ingreso importante de divisas con una correspondiente apreciación real de su moneda y un efecto adverso sobre las exportaciones industriales (Ebrahim, 2003). Economías de este tipo son más propensas a manifestar condiciones de subdesarrollo a pesar de tener una mayor cantidad de insumos para incrementar sus posibilidades de producción.

Así entonces, el fenómeno del “Mal Holandés” tiene lugar cuando la economía de un país depende de la exportación de uno o dos productos2 (materias primas) que generan una entrada masiva de divisas que revalúa la moneda nacional en términos reales. Sin embargo, esta apreciación de la moneda tiene consecuencias perniciosas en la productividad y competitividad del resto de los sectores exportadores que no presentan el boom exportador. Dichos sectores enfrentan costos internos de producción mayores y reciben menos ingreso de divisas debido a que los precios están dados internacionalmente y a la dificultad de colocar sus

2El ingreso de divisas puede tener otro origen no exclusivo de la exportación de un bien. Veasé (Ebrahim, 2003) y

(Schuldt, 1994).

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productos en los mercados de los otros países con los que comercializa. Como consecuencia se da un estancamiento o disminución en la participación de la producción y las exportaciones de esos sectores en el Producto Interno Bruto (PIB) lo que paralelamente tiene efectos adversos en los niveles de empleo y en la demanda agregada de insumos y materias primas (Horbath, 2004; Alarco, 2011).

Según esta definición, la enfermedad holandesa puede ser considerada como una externalidad negativa dado que el ascenso económico de un sector primario de exportación tiene efectos nocivos para otros sectores productivos (Alarco, 2011; Bresser-Pereira, 2008). Siguiendo esta línea, la enfermedad holandesa puede entenderse como un fenómeno estructural que provoca una externalidad llamada des-industrialización (Corden y Neary, 1982).

Cabe mencionar que en la literatura existente sobre el tema, hay algunos autores que diferencian la enfermedad holandesa de la maldición de los recursos naturales (Bresser-Pereira, 2008). En este sentido, la “enfermedad” hace referencia a una falla de mercado como bien se explicó anteriormente. En cambio, la “maldición” hace alusión a la corrupción (rent-seeking) originada por el boom del sector exportador en combinación de un contexto de instituciones débiles y una sociedad atrasada. En el presente trabajo se consideraran como sinónimos ambos términos para hacer referencia a una falla de mercado.

Otra aclaración pertinente concerniente al concepto de enfermedad holandesa es que el término es utilizado principalmente para referirse a los efectos ocasionados por el ingreso de divisas provenientes de la explotación y exportación de recursos naturales. Sin embargo, autores como (Ebrahim, 2003) y (Schuldt, 1994 y 2007) mencionan que estas entradas de divisas pueden tener otro origen distinto al descubrimiento de algún yacimiento natural y tener el mismo efecto negativo sobre la economía, por ejemplo el flujo de divisas puede ser el resultado del aumento en los precios del principal producto de exportación, la recepción de fondos de cooperación internacional como la asistencia externa, el incremento en los ingresos de capital como la inversión extranjera directa y los flujos financieros, el auge en la venta de algún tipo de servicio como el turismo y/o las remesas enviadas por los migrantes a su país de origen.

2. La enfermedad holandesa a nivel mundial

Desde el surgimiento formal del término de enfermedad holandesa y hasta nuestros días la cantidad de trabajos que abordan esta temática ha ido en aumento. El estudio formal de esta enfermedad toma fuerza a finales del siglo XX con la publicación de investigaciones de corte empírico Gelb,(1988),Auty, (1990,2001),Sachs y Warner, (1995, 1999y 2001) y Gylfason, (1999). A pesar del auge que tuvo el estudio de la relación entre la dotación de recursos naturales y el

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curso económico de los países, la literatura económica concerniente al mal holandés continúa siendo insuficiente.

Uno de los trabajos pioneros en la literatura del llamado mal holandés fue el realizado por Corden y Neary (1982), quienes analizaron los efectos del “boom” del sector transable en la asignación de recursos, la distribución del ingreso de los factores y la tasa de cambio real. En el modelo más sencillo elaborado por estos dos autores (donde el trabajo es el único factor móvil) el “boom” del sector transable (sector energético) tiene como consecuencia una caída en la producción y el empleo de los sectores transables (sector manufacturero) que no presentan el “boom”. En otras palabras, se da una desindustrialización en el sector de las manufacturas. Además, el modelo muestra como se origina una apreciación real de los productos del sector no transable con respecto al transable. Así mismo, este modelo permite descomponer el impacto económico del “boom” del sector de los recursos naturales3 en dos efectos: el efecto movimiento de factores y el efecto gasto.

Luego, a finales de los años ochenta aparecen las contribuciones hechas por Gelb (1988) y Auty(1990 y2001) quienes le dan un enfoque político-económico al estudio de la enfermedad holandesa4. Estos autores consideran que tanto los factores económicos como los políticos juegan un papel igual de importante en el decepcionante curso de las economías poseedoras de grandes dotaciones de recursos naturales. La razón principal radica en que economías de este tipo son más propensas a presentar un comportamiento de “rent-seeking” ya que las políticas nacionales están orientadas a la obtención de los ingresos generados por la explotación de los recursos naturales. Dicho de otra forma, el proceso político queda atrapado debido a que el estado interfiere con el desarrollo nacional (Auty, 2001).

Otros efectos negativos mencionados es que los ingresos recibidos por la comercialización de los recursos naturales crean un sentido falso de seguridad en la población. Además de originar una mala asignación de los recursos provocando más daño que bien en las economías, (Auty, 2001). Sin embargo, el efecto de tales ingresos en una economía depende de las políticas macroeconómicas empleadas, la presencia o ausencia de distorsiones en los precios y la competitividad de las actividades no relacionadas con los recursos naturales (Auty, 1990).

En la década siguiente surgen los trabajos de Sachs y Warner, (1995, 1999 y 2001), ellos intentaron modelizar formalmente el efecto adverso de la abundancia 3Es preciso mencionar que el sector que presenta el “boom” no es exclusivamente el sector extractivo.

4Anteriormente a la aparición de los trabajos de estos dos autores el estudio de la enfermedad holandesa había tomado

un camino predominantemente económico. Vease (Buiter y Purvis, 1980) y (Corden y Neary, 1982).

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de los recursos naturales en el crecimiento económico. La importancia de las investigaciones realizadas por estos dos autores radica en que ellos expresaron claramente la relación negativa entre la abundancia de recursos naturales y el crecimiento económico que presentan la gran mayoría de los países con grandes dotaciones de recursos naturales. Los estudios anteriores a (Sachs y Warner) identificaban el fracaso que algunas economías habían tenido cuando intentaron tener un crecimiento económico basado en la comercialización de sus recursos naturales pero no modelizaban dicha relación. Estos autores afirman que economías ricas en recursos naturales crecen más lentamente que aquellas economías con recursos naturales escasos.

Sachs y Warner (1999), desarrollaron un modelo con los tres sectores clásicos utilizados para estudiar la enfermedad holandesa: dos sectores que comercializan con el exterior (los recursos naturales y las manufacturas) y un sector no comerciable. La forma en que interactúan estos tres sectores es la siguiente: el sector transable que presenta el “boom” ocasiona un incremento en la demanda de los productos del sector no transable, lo que genera a la vez una alza en los precios (incluyendo los costos y salarios), esta alza afecta directamente las actividades transables que no presentan el “boom” como las manufacturas ya que estas utilizan productos no transables en el proceso de producción. Entonces, dicho incremento en los costos combinado con el hecho de que los precios de los productos manufactureros están dados internacionalmente tiene como consecuencia el decline en las rentas y la producción del sector manufacturero. Sachs y Warner aseguran que entre más grande sea la dotación de recursos naturales más grande será la demanda de bienes y/o servicios no comerciables y como consecuencia, menor será la asignación de trabajo y capital para el sector manufacturero. El sector manufacturero tendera a contraerse y el sector de los bienes no comerciables tendera a expandirse.

Auty, Sachs y Warner expresan abiertamente su escepticismo en una estrategia de crecimiento basada en la exportación de recursos naturales e incluso se manifiestan en contra de ella.

Al igual que Sachs y Warner, hay otros autores que encontraron evidencia de la correlación negativa entre la abundancia de recursos naturales y el crecimiento económico como Gylfason, (2001) y Kronenberg, (2003). En estos trabajos se pueden encontrar argumentos ligeramente distintos que intentan explicar los efectos adversos de un crecimiento basado en la comercialización de los recursos naturales.

Por ejemplo, en los trabajos de Gylfasonet al., (1999) y Gylfason, (2000) se considera que el sector que se ve perjudicado con el auge de las actividades ligadas a los recursos naturales es la educación. Si los salarios del sector de los

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recursos naturales aumentan lo suficiente como para atraer a los innovadores y emprendedores potenciales, las probabilidades de que la educación reciba los efectos negativos del “boom” incrementan5. Según Gylfason (2001), gran parte de la culpa de este efecto negativo recae en el gobierno por la forma en la que maneja el “boom”. Este autor encontró una relación estadísticamente significativa entre la abundancia de recursos naturales y bajos niveles de gasto público en educación. Es por lo anterior que se considera que la maldición de los recursos naturales puede explicarse en gran medida a través de la educación.

Kronenberg, (2003) estudia los tres distintos efectos de la maldición de los recursos naturales que se han señalado anteriormente: la contracción del sector manufacturero, el comportamiento de “rentseeking” por parte del gobierno y la baja inversión en educación. Este autor distingue entre la maldición de recursos naturales y la enfermedad holandesa, mencionando que esta última puede ser la causante de la primera. Este autor dedica especial atención a la corrupción como causa principal del padecimiento de la maldición de los recursos naturales ya que la corrupción capta esfuerzos que podrían ser empleados en actividades productivas. La corrupción genera distorsiones en la economía y disminuye el crecimiento.

Tanto Gylfason (2000), como Kronenberg (2003), encuentran evidencia de que las actividades agrícolas tienen un efecto negativo en el crecimiento económico. Muchos son los países que han sido el objeto de estudio de una cantidad impresionante de trabajos que han buscado diagnosticar y descifrar los efectos del mal holandés. En primer lugar, se puede hacer mención a los Países Bajos ya que es precisamente por este país que comenzó a analizarse empíricamente la maldición de los recursos naturales. Los países de Latinoamérica han representado desde hace muchos años un ejemplo clásico de la enfermedad holandesa y han sido altamente estudiados. Países ricos en minerales como Australia y países petroleros como Nigeria, México, Venezuela, Inglaterra y Noruega.

3. México y el estudio de la enfermedad holandesa

En el caso concreto de México, Puyana y Romero (2009), realizaron un interesante trabajo sobre la enfermedad holandesa en México, para esto agrupan la economía mexicana en tres sectores: el sector relacionado con los recursos naturales (aquí el petróleo), el sector que produce bienes comerciables no relacionados con el petróleo (las manufacturas y la agricultura) y por último el sector de bienes no comerciables (sector servicios).

5Recuérdese que la educación forma el capital humano, el cual es un factor de producción, entonces tiene sentido el

pensar que la educación tenga un impacto en el crecimiento.

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Estos autores describen el efecto de traslado de factores y el efecto gasto. El primero de estos efectos, hace alusión al movimiento de factores que se origina del sector manufacturero, agropecuario y de servicios al sector energético tras un aumento en el precio internacional del petróleo. La producción petrolera y los empleos en este sector aumentan en contraste a la producción y al empleo del sector manufacturero, agropecuario y de servicios. En este último la caída de la producción origina un exceso de demanda que eleva el precio de los servicios. El aumento de los servicios conjugado con el hecho de que los precios están determinados internacionalmente la rentabilidad se reduce en el sector manufacturero y agropecuario. El resultado es una apreciación del tipo de cambio real de los bienes no comerciables con respecto a los comerciables. Sin embargo, Puyana y Romero (2009), mencionan que es difícil que en México se dé un efecto como este ya que los factores son relativamente inmóviles entre el sector petrolero y no petrolero.

Por otro lado, los autores mencionan que el efecto gasto es más factible que se dé en un país como México. Este efecto refleja como una subida en el precio del petróleo produce un aumento en los salarios y/o ganancias, lo que directamente incrementa la demanda agregada. Dicho incremento en la demanda agregada es lo que genera una elevación en los precios de los servicios y en el tipo de cambio real. En México, el trabajo es considerado como móvil entre el sector manufacturero y de servicios y es esta movilidad lo que ocasiona que, en general, los salarios suban para todos los sectores. Como los precios de los productos manufactureros y agropecuarios están fijados mundialmente, estos sectores enfrentan mayores costos de producción que no pueden ser compensados con un aumento en el precio de los productos. El resultado es una baja en la producción y el empleo del sector manufacturero y agropecuario.

La relevancia del trabajo de Puyana y Romero (2009), radica en su propuesta metodológica para el cálculo del índice de la enfermedad holandesa6 (IEH) para México. Entre los años 1980 y 2001 se observa como el IEH aumenta rápidamente pasando de 4.3 a 10.9 respectivamente. La agricultura y las manufacturas están muy por debajo de la norma lo que significa que estos sectores aún muestran síntomas de retroceso prematuro. Por otro lado, se observa una tercerización de la economía mexicana, el sector servicios sobrepasa por mucho el valor de la norma que le corresponde según el nivel de ingreso per cápita.

Horbath (2004), también analiza el fenómeno de la enfermedad holandesa para México. En una primera instancia este autor analiza el movimiento del factor trabajo entre los sectores transables y no transables. Los datos de la ocupación en

6La metodología empleada para calcular el IEH es descrita más adelante.

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México para el periodo 1988-2000 muestran como el sector rural fue el más afectado por las políticas de liberalización económica adoptadas por el país. Los sectores que recibieron la mano de obra fue la industria maquiladora y el sector comercio y servicios. El autor identifica una posible causa del déficit de mano de obra que sufrió el sector agropecuario, esta posible causa es la baja remuneración recibida en dicho sector en comparación a los otros dos.

Horbath (2004), por medio del análisis de la “enfermedad holandesa”, y más precisamente por medio del cálculo del IEH, evidencia los altos niveles de desequilibrio regional que se dan en el país y al interior de este. Este autor retoma el IEH calculado a nivel nación (Puyana y Romero, 2004) para el período 1980-2001 y además calcula el índice para todos los estados de México para el período 1993-2000 y concluye que los sectores que han visto afectada su competitividad por causa de los grandes flujos de divisas son el sector agropecuario y el manufacturero. Los recursos que se empleaban en estos últimos se transfirió al sector servicios ocasionando un retraso en la agricultura y en la industria manufacturera y una tercerización de la economía.

En este trabajo Horbath (2004), realiza también un análisis particular del sector agropecuario y manufacturero para los estados. Todos los estados a excepción de Michoacán muestran una participación del sector agropecuario menor a la esperada según su PIB per cápita. Lo anterior solo evidencia el gran retraso agrícola que persiste en la gran mayoría de los estados de la república. En el sector manufacturero, se observa que solo 7 entidades cumplen con la norma. El balance general muestra que en 15 estados hay niveles alarmantes de este síndrome, en esos 15 estados se genera el 42.8% del PIB total nacional y un 38% de la población del país vive que reside en estos estados viven los efectos de la enfermedad holandesa.

Otro autor que intenta descifrar los efectos de la dotación de los recursos naturales en el crecimiento económico de los estados de México fue Moreno (2010). Dicho autor realiza una estimación econométrica en donde utiliza las hectáreas destinadas a la agricultura como variable aproximada de la explotación de los recursos naturales. En esta estimación se utilizan datos de los 32 estados de la República Mexicana para el periodo 1993-2006. Los resultados obtenidos arrojaron que a medida que la tierra dedicada a la agricultura aumenta, el PIB per cápita tiende a reducirse. Es decir, se encontró una relación negativa entre la explotación de recursos naturales y el crecimiento económico. La explicación de lo anterior es la siguiente: si se aumentan las hectáreas destinadas a la agricultura más recursos tendrían que ser trasladados a este sector, impidiendo que estos sean utilizados en sectores más productivos.

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Moreno destaca, al igual que los dos autores anteriores, que la economía de México ha tendido a una tercerización, lo cual ha originado la decadencia del sector agropecuario. Este autor también menciona que los estados del norte tienen una vocación industrial y de servicios, vocación que les ha permitido crecer más que los estados del sur que se dedican, en su mayoría, a actividades primarias y de bajo valor agregado.

4. Metodología

El trabajo de Puyana y Romero (2009), es la referencia metodológica para la presente investigación. Estos dos autores calculan el índice de enfermedad holandesa para México. El índice es definido como la diferencia entre la participación de la agricultura, la minería y la industria en el PIB total que debería de existir dado el nivel de desarrollo menos la participación efectiva que presentan estos sectores. Formalmente:

1 2

En la primera parte del índice (1), las letras A, M e I corresponden a las participaciones deseables teóricamente de la agricultura (A), la minería (M) y la industria (I) en el PIB total de una economía dado su nivel de desarrollo.

En la segunda parte (2), las letras A’, M’ e I’ designan las participaciones efectivas observadas en el PIB del sector de la agricultura, la minería y la industria respectivamente.

Ahora bien para proceder al cálculo del IEH para México es preciso hacer algunas observaciones. Primeramente, el nivel de desarrollo del que se habla es aproximado por el PIB per cápita. Luego, la norma de referencia de las participaciones teóricamente deseables de los sectores de la economía dados diferentes niveles de desarrollo se basan en los cálculos realizados por Hollis Chenery7,(1986). A esta norma de referencia se le conoce como la “Norma de Chenery8”. Por último, una observación concerniente a la definición del IEH, en ella se hace alusión a la participación de la agricultura, la minería y la industria pero en la práctica se consideraran solamente las participaciones del sector primario y de las manufacturas, excluyendo así la participación del sector minero.

7Chenery observó la estructura económica de diversos países en su proceso de desarrollo y encontró una

serie de coincidencias resumiéndolas en la “Norma de Chenery”. 8 En la Norma de Chenery se concentran las participaciones deseadas del sector agropecuario,

manufacturero, construcción y de servicios y comercio dado un PIB per cápita que llevan a un proceso de industrialización y en un largo plazo a un crecimiento y desarrollo económico.

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La razón principal radica en la discrepancia existente en la información oficial publicada de ese sector además de que, teóricamente Chenery no le asigna un valor a la participación del sector minero. Entonces, el IEH mide (en el caso mexicano) el retroceso de los sectores transables, es decir, el sector agropecuario y el sector manufacturero.

En este trabajo se utiliza para el cálculo del IEH información proporcionada por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), las series de tiempo que se utilizan a nivel nacional comprende los años 1993-2010 y a nivel estatal 2003-2010.

5. Discusión y resultados

México es un país que se menciona en un número significativo de trabajos referentes al tema de la enfermedad holandesa, ya que reúne una serie de condiciones económicas y sociales que sugieren la existencia del fenómeno de la maldición de los recursos naturales.

La riqueza de recursos naturales con la que cuenta México es indudablemente abundante. De ahí que algunas actividades extractivas hayan tomado un papel cada vez más importante en la economía, algunos ejemplos de estas actividades son: la extracción de petróleo y gas natural y la minería.De las anteriores, la exportación de petróleo es la actividad que tiene una gran relevancia para la economía mexicana. Esta actividad genera entradas masivas de divisas al país9, entradas de las cuales se ha beneficiado enteramente el sector público por muchos años. Aún y a pesar que los precios del petróleo son fijados internacionalmente y que están sujetos a fluctuaciones constantes, además considerando también la baja en la producción petrolera registrada desde hace tiempo en México, la información disponible en el INEGI muestra como el valor de las exportaciones petroleras ha ido en aumento en las últimas tres décadas.

La actividad petrolera por sí sola no es la única responsable del enorme flujo de divisas entrante al país, las remesas, la inversión extranjera directa (IED)y el turismo contribuyen también en un menor, pero no despreciable, porcentaje al total de las divisas entrantes.

México se ha distinguido internacionalmente desde hace tiempo por ser uno de los países que más entradas de divisas por concepto de remesas recibe. Estos flujos han mostrado un claro crecimiento exponencial a partir de la década de los años

9 En el 2006 las ventas de petróleo fueron equivalentes al 10% del Producto Interno Bruto. Además, en el

2005 PEMEX contribuyó con el 37% de los ingresos del sector público del país. En el 2005, la industria petrolera de México exportó 31 890.8 millones de dólares, los cual representa 14.9% del total del valor de las exportaciones hechas por nuestro país en ese año (INEGI).

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setenta (Banco de México). Dicho crecimiento aunado a la estabilidad que se le atribuye a estos flujos han sido los factores determinantes para que un número considerable de hogares mexicanos dependan de las remesas para su subsistencia.

Las IED representan otro importante flujo de divisas para México, según el INEGI el monto total de las IED ha oscilado entre valores semejantes a los de las remesas pero con la diferencia de que las primeras presentan oscilaciones más pronunciadas e inesperadas. El turismo en México es otra fuerte fuente de divisas, aunque contribuye en menor medida que las exportaciones de petróleo, las remesas y las IED. Desde 1980 esta actividad ha crecido dejando una derrama económica muy favorable para el país (Banco de México).

Es un hecho que, en total, las entradas de divisas en México han ido en aumento. Sin embargo, las tasas de crecimiento del PIB no muestran esta misma tendencia. El crecimiento porcentual de la producción nacional muestra fuertes fluctuaciones y no muestra un comportamiento creciente. Las tasas de crecimiento del PIB han oscilado entre -6% y 9% para el periodo 1980-2011 (Banco Mundial).

Es este contexto el argumento económico inicial para pensar en la posible existencia de la Enfermedad Holandesa en México. Estos flujos crecientes de divisas (provenientes del petróleo, las remesas, las IED y el turismo) aunados al inestable comportamiento de las tasas de crecimiento del PIB podrían estar reflejando los síntomas del mal holandés en México, es por ello que se procede a calcular del Índice de la Enfermedad Holandesa (IEH).

Puyana y Romero (2009), calcularon el IEH de México para el periodo 1980-2001, los resultados muestran como la “gravedad” de la enfermedad holandesa va aumentando. La participación del sector agropecuario, minero y manufacturero muestra una clara tendencia a la baja. Por su parte, el sector construcción presenta una participación relativamente estable pero nótese como el sector servicios y comercios muestra un aumento considerable en su participación en la economía del país aumentando en un poco mas de 10% de 1980 a 2001. (Ver cuadro 1)

Los resultados obtenidos del IEH que se calcula en el presente trabajo para México 1993-2010. El índice muestra una notoria disminución entre los años 1993 y 1997, alcanzándose precisamente en este último el valor más bajo del periodo con 7.74. A partir de 1998 y hasta el año 2010 el IEH presenta un paulatino aumento, su valor pasa de 8.18 a 12.5. El máximo valor es alcanzado en el 2009 con un 13.2, (Cuadro 2).

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Cuadro 1. Índice de Enfermedad Holandesa en la Economía Mexicana 1980-2001

Variable 1980 1993 1998 2000 2001 Norma de Chenery 1/

PIB per cápita (dólares de 1999) 5860 5720 5060 5836 6018 4222 6000 10555

Participación en porcentaje de:

Agricultura, Selvicultura y Pesca 8.2 6.8 5.3 4.2 4.4 15.4 11.6 7

Minería 3.2 1.7 1.4 1.4 1.4

Manufacturas 22.1 20.1 21.3 20.3 19.4 21 23.1 28

Construcción 6.4 5.3 4.7 5.1 4.9 6.1 6.4 7

Servicios y Comercio 61.1 66.1 68.4 70.2 71.3 41.2 43 47

Índice de Enfermedad Holandesa 4.3 7.8 8.1 10.2 10.9

Fuente: Puyana y Romero (2009)

Cuadro 2. México. Índice de Enfermedad Holandesa. 1993-2010

Fuente: Elaboración Propia con datos del INEGI y el Banco Mundial 1/ Dólares constantes de 1999 2/ Dólares constantes del 2000 (Banco Mundial) 3/ Se incluye la ganadería, aprovechamiento forestal, pesca y caza 4/ Incluye electricidad, gas y agua A partir del año 1998 se da una disminución en la participación del sector manufacturero en el PIB. En contraste, la participación del sector servicios y comercio en el PIB muestra una ligera recuperación. Estos dos cambios en las participaciones de los dos sectores ocasionaron un incremento del IEH a través de los años. En la siguiente sección se analizara a más detalle el comportamiento de la participación sectorial. Al comparar los resultados obtenidos por Puyana y Romero, (2009) y los que se obtienen en el presente trabajo, se puede destacar que existe una gran similitud en los valores obtenidos. La única excepción se presenta en el año 1993 en donde los autores mencionados obtuvieron un valor de 7.8 y en este trabajo el IEH para ese año fue de 11.07. Esta divergencia proviene de la diferencia en las participaciones de los sectores que se consideran para el cálculo del IEH.

Variables 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Norma de Chenery1/

PIB per capita 2/ 5107 5242 4832 4994 5244 5413 5536 5817 5729 5703 5,709 5,869 5,983 6,212 6,333 6,327 5,865 6,105 4222 6000 10555

Participación (%):

Agricultura3/ 6.29 5.74 5.47 6.09 5.54 5.22 4.61 4.05 4.12 3.87 4.0 3.9 3.8 3.7 3.8 3.8 3.9 3.9 15.4 11.6 7

Mineria 1.41 1.34 1.73 1.56 1.53 1.38 1.43 1.41 1.38 1.35 6.2 6.0 5.8 5.6 5.4 5.3 5.5 5.2

Manufacturas 19.04 18.76 20.86 21.53 21.42 21.3 21.02 20.34 19.57 18.63 18.8 18.8 18.8 19.0 18.7 18.3 17.6 18.3 21 23.1 28

Construcción 4.79 5.29 4.07 4.16 4.46 4.69 4.93 5.19 5.14 5.09 6.6 6.6 6.7 6.9 6.9 7.0 7.0 6.6 6.1 6.4 7

Servicios y Comercio4/ 68.46 68.88 67.87 66.67 67.06 67.41 68 69 69.81 71.06 64.5 64.6 64.9 64.8 65.2 65.5 66.1 66.0 41.2 43 47

Indice de Enfermedad Holandesa 11.07 10.2 10.07 8.78 7.74 8.18 9.07 10.31 11.01 12.2 11.9 12.0 12.1 12.0 12.2 12.5 13.2 12.5

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Gráfica 1. México. Índice de Enfermedad Holandesa. 1993-2010

Fuente: Elaboración propia con información del cuadro 2

6. Un análisis por sectores económicos

En este apartado se analizan por separado algunos de los sectores productivos considerados para el cálculo del IEH, esto con el fin de conocer aquellos aspectos económicos que han influido en la estructura económica actual del país.

Para este objetivo, es útil antes señalar que la maldición de los recursos naturales tiene dos efectos: el efecto traslado de factores y el efecto gasto. El primero de ellos se da cuando se incrementa la oferta de algún bien de exportación ya sea por el descubrimiento de algún yacimiento o por el incremento en el precio del producto. El aumento en la producción incrementara a su vez la demanda por los factores de producción como el trabajo y el capital, lo que a su vez empujará las remuneraciones (salarios y la tasa de retorno de capital) de dichos factores a la alza. Es precisamente, este incremento de las remuneraciones en el sector que vive el “boom” exportador lo que atrae los factores de producción empleados en el sector agropecuario, manufacturero y servicios y comercio .En estos tres sectores se presentara una disminución en el empleo mientras que en el sector del “boom” exportador un aumento. La baja en el empleo en el sector agropecuario y manufacturero se explica principalmente con la determinación internacional de los precios de los productos de estos sectores, por lo que estos sectores no pueden responder con un aumento de precios para compensar el incremento en los salarios. El caso del sector servicios y comercio es diferente, la producción de este sector se reduce lo que generara una alza de los precios ya que estos son determinados por el mercado nacional interno. Como resultado se obtiene una apreciación del tipo de cambio real.

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8

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Sin embargo, para que el efecto traslado de factores llegue a producirse deben de cumplirse dos condiciones. La primera es que la oferta del sector del “boom” exportador debe no ser inelástica, es decir, esta debe ser capaz de adaptar su producción a los cambios en los precios. En México esto es poco factible ya que si consideramos al petróleo como el producto con el “boom” exportador, la producción petrolera no tiene esta capacidad de adaptación. La segunda condición es que los factores de producción, principalmente el trabajo, deben poder gozar de una movilidad para desplazarse de los otros sectores productivos al sector petrolero, lo cual no sucede en México.

El otro efecto es el efecto gasto, la lógica de este efecto es la siguiente: el ingreso de las divisas ocasionado ya sea por el incremento en el precio o por el descubrimiento de algún recurso natural comerciable aumentará la remuneración de los factores, lo que a su vez elevará la demanda agregada de la economía mexicana. Si se supone que la demanda se dirige a los servicios y comercios nacionales esto presionará sus precios al alza, considerando que los precios de los productos del sector agropecuario y manufacturero están dados internacionalmente, el resultado vuelve a ser el mismo que el del efecto traslado de factores: una apreciación del tipo de cambio.

Es posible que el efecto gasto tenga lugar en la economía mexicana porque existe una relativa movilidad entre los dos sectores transables (agropecuario y manufacturero) y el sector servicios y comercio. Los factores de producción empleados en los sectores transables que se acaban de mencionar buscaran las mejores remuneraciones existentes en el sector servicios y comercio que se generaron por el incremento en la demanda de los productos ofrecidos por el sector terciario.

a. Sector Agropecuario

La norma de Chenery muestra las participaciones aproximadas que son ideales para un proceso de industrialización que lleve a un crecimiento económico. La razón por la cual la participación del sector agropecuario en el PIB total disminuye a medida que el ingreso aumenta tiene su origen en las preferencias de consumo de la población. En economía se postula que a medida que el ingreso aumenta, la proporción de este destinada a la satisfacción de necesidades alimenticias disminuye, lo que se refleja de forma agregada en toda la economía. Una participación menor a la norma representa un retraso en este sector ya que no se satisface la demanda existente de alimentos. Aquí se considera que dicho retraso tiene su origen en estos efectos negativos que provoca el sector del “boom” exportador, el cual indirectamente ocasiona una redistribución de los recursos entre los sectores y provoca, entre otras cosas, que la producción y la competitividad del sector agropecuario se vean afectadas.

93

El sector agropecuario capta en especial la atención por la pronunciada caída en su participación en el PIB nacional. En la gráfica 2, se ilustra esta evolución decreciente de la que se habla. Véase como para los años posteriores a 1996 se redujo en más de dos puntos porcentuales la participación de la agricultura en el PIB de México. En el 2006 se registró la participación más baja del periodo, en ese año el sector agropecuario contribuyó en un 3.7% al producto nacional.

En la gráfica 3 se representa la participación del sector agropecuario correspondiente al PIB per cápita anual según la norma de Chenery (línea roja) y la participación real observada de este mismo sector (línea azul). Obsérvese como ambas líneas tienen la misma tendencia, nótese también la marcada diferencia que existe entre dichas líneas. Esto último quiere decir que en el periodo 1993-2010 la participación real del sector agropecuario no se ajusto en ningún momento a la norma, la participación que se esperaba del sector agropecuario (dado el PIB per cápita) era mucho mayor.

Gráfica 2. México. Participación del sector agropecuario en el PIB. %. 1993-2010.

Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI

3.5

4

4.5

5

5.5

6

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1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

94

Gráfica 3. México. Comparación de la participación esperada del sector agropecuario según la norma de Chenery y la participación real. 1993-2010.

Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI

La baja participación del sector agropecuario no es algo nuevo, en México es bien conocido el deterioro de este sector. Es cierto que el sector agropecuario ocupó un papel protagónico durante el modelo económico de sustitución de importaciones empleado en México después de los años cuarenta ya que contribuía en gran medida al PIB y a la entrada de divisas por medio de la exportación, pero luego este papel cambio a antagónico al adoptarse el modelo neoliberal.

El estudio del comportamiento de la participación es importante para el tema de la enfermedad holandesa, pero además las tasas de crecimiento del PIB agropecuario tienen interesantes implicaciones. Por ejemplo se puede observar en la gráfica 4 que la tasa de crecimiento del PIB agropecuario (línea azul) no sigue la tendencia de la tasa de crecimiento del PIB de México (línea roja), la primera muestra un comportamiento más inestable que la segunda. Esto puede ser explicado por los eventos de índole distinta a los puramente económicos a los cuales está sujeta la producción del sector agropecuario, un ejemplo de este tipo de eventos son los climatológicos que tienen efectos muy negativos en la producción agropecuaria.

Otra punto importante que debe de resaltarse es el comportamiento de las tasas de crecimiento en épocas de crisis económica. En el año 1995 a pesar de que la economía mexicana en su conjunto presento un crecimiento negativo, la producción agropecuaria tuvo un crecimiento positivo. Por otro lado, nótese como

3.5

5.5

7.5

9.5

11.5

13.5

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Participación esperada del sector agropecuario Norma de Chenery

95

en el 2009 se dio un crecimiento negativo tanto en el PIB total como en el agropecuario con respecto al año anterior.

Gráfica 4. México. Tasas de Crecimiento del PIB y del PIB Agropecuario. 1994-2010.

Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI.

La baja participación del sector agropecuario así como también las bajas tasas de crecimiento evidencia la crisis del sector. A continuación se abordan brevemente algunos de los factores que explican en su conjunto la crisis del sector agropecuario.

Como bien se acaba de mencionar el modelo neoliberal afectó enormemente al sector agropecuario, este modelo se fija como objetivo el favorecer a la industria y el comercio en detrimento del sector en cuestión. La serie de medidas y reformas que aplica el presidente (Carlos Salinas de Gortari, 1988-1994) y la firma del Tratado de Libre Comercio (TLCAN) en el año 1994 tienen efectos devastadores para este sector productivo. El TLCAN es considerado por muchos el origen de todos los males del sector agropecuario mexicano ya que desde que entro en vigor los productos de este sector quedaron desprotegidos compitiendo directamente con los productos de Estados Unidos y Canadá. Entonces, esta determinación internacional de los precios internacionales, aunado con los altos costos de producción y las pocas fuentes de financiamiento dejan al sector agropecuario en una gran desventaja siendo este menos competitivo y por consecuencia menos rentable.

A lo anterior se tiene que sumar el hecho de que las políticas públicas destinadas a este sector solo favorecen a un segmento productivo muy pequeño. Normalmente, las grandes agroindustrias son las que se benefician de las ayudas que otorga el gobierno.

-8.00%

-6.00%

-4.00%

-2.00%

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2.00%

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Las crisis económicas son otro factor que puede explicar la evolución de la participación del sector agropecuario. En el periodo 1993-2010 se destaca en especial la crisis de 1995 y la del 2009, teniendo la primera, efectos más negativos que la segunda. Tanto en una como en la otra hubo factores climáticos que incrementaron los impactos adversos en el sector. Vale la pena profundizar en la crisis económica mundial del 2009 la cual a pesar de tener impactos altamente negativos en varios sectores productivos, entre ellos el sector agropecuario ya que se registro una baja en el PIB de este sector con respecto al año anterior, sorprendentemente tales efectos no fueron tan nocivos como se esperaba para el sector. Dos son las razones principales de ello, la primera es que precisamente en este año el peso se depreció fuertemente lo cual compensó la baja productividad del sector. La segunda razón es que aún y cuando el sector primario mexicano se dirige principalmente al mercado externo, hay un porcentaje significativo de la producción que se sigue destinando al mercado interno. Entonces al reducirse la producción, la parte de esta destinada al mercado interno fue mayor por lo cual los efectos de la crisis del 2009 no fueron tan fuertes para este sector como lo fueron para otros sectores exportadores.

Un último factor relevante para explicar la tendencia de la participación de la agricultura en el PIB es el precio del petróleo. La Secretaria de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA) identifica dos canales: en un primer canal, los efectos en los precios de los insumos utilizados en el proceso de producción (fertilizantes y combustibles10).

1 En el segundo canal, la fabricación de biocombustibles a base de maíz o caña de azúcar.

Para resumir, algunos de los factores estructurales que afectan al sector agropecuario mexicano y que explican la evolución de su participación en el PIB son: la baja productividad, la poca generación de empleos y la masiva migración de trabajadores rurales, la baja inversión privada, el favoritismo de las políticas públicas a pequeños grupos, las crisis, la corrupción, las tierras destinadas al narcotráfico, el acceso al crédito, los altos costos de los insumos, la falta de tecnología, los cambios climáticos y la reinversión de los beneficios generados en el campo en otros sectores productivos (industrial y de servicios).

Las consecuencias de los factores enlistados son variadas, una de las más importantes es la baja producción que resulta insuficiente para satisfacer una demanda que va en aumento. Es por ello que desde 1960 se recurrió a las importaciones en respuesta a este problema, desde ese año las importaciones se han incrementado. En el periodo 1993-2010 solamente en los años 1995 y 1997 la balanza comercial del sector agropecuario presentó un superávit, en los demás 10

El precio del diesel agropecuario se encuentra muy por arriba del precio del litro de gasolina Magna y los precios de los fertilizantes se ha incrementado en hasta un 50% en algunas regiones del país.

97

años se registra un déficit comercial, el más importante de ellos se da en el 2008. Estas crecientes importaciones hacena México dependiente y vulnerable al exterior al menos en el tema alimenticio. La aguda dependencia a las importaciones hace que la soberanía alimentaria sea cada día más difícil de alcanzar. Esto evidencia la enorme necesidad de impulsar este sector productivo (por medio de la generación y destinación de recursos) que quedo relegado y marginado desde hace varias décadas pero que es de vital importancia.

b. Sector Manufacturero

En México la industria ha jugado el rol principal en el tema de crecimiento y desarrollo económico. La evolución de la participación del sector manufacturero en el PIB de México muestra fuertes fluctuaciones. Entre los años 1993 y 2010 la participación de este sector fluctuó entre un 17.6% y un 21.5%. En el año 1996 se obtuvo el valor más alto del periodo y en el 2009 el más bajo (ver figura 5).

En la figura5se representa en un mismo plano la participación deseada según la norma de Chenery y la participación efectiva de la producción de las manufacturas en el producto nacional. En una etapa inicial comprendida por los años 1993-1996 la participación real se fue acercando año tras año a la deseada, incluso en el año 1996 la participación observada fue mayor a la correspondiente según Chenery dado el PIB per cápita. Luego, en años posteriores se da una fuerte caída en la producción de las manufacturas, lo que hace que la producción de este sector quede muy por debajo de la participación esperada.

La mayoría de las caídas en la participación de la producción manufacturera en el PIB de México pueden ser explicadas por diversos eventos económicos de clase mundial. Por ejemplo, a pesar de que desde 1980 se vinieron creando reformas y políticas para la apertura comercial, fue hasta 1994 con la firma del TLCAN que dicha apertura tomo fuerza. El modelo neoliberal buscaba la liberalización tanto comercial como financiera, además de la desregularización de la IED y la privatización. Este nuevo modelo económico tuvo un impacto importante en el sector manufacturero debido a la supresión de subsidios e incentivos fiscales que se le destinaban con anterioridad a este sector (Moreno et al., 2005).Lo anterior explica el pequeño decline y el posterior aumento significativo en la participación del PIB manufacturero en el PIB total en 1994.

Luego, en el 2001 se puede observar como la participación del sector manufacturero tiene una rápida caída debida a la contracción de la demanda externa que se dio en ese año. Por último, el descenso en la participación en el 2009 tiene su origen en la crisis de ese año, cuyos efectos se transmitieron principalmente a este sector.

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Gráfica 5. México. Comparación de la participación esperada del sector manufacturero según la norma de Chenery y la participación real 1993-2010.

Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI

Los efectos negativos de los eventos que se acaban de mencionar en el sector manufacturero también se reflejan en las tasas de crecimiento del PIB del sector y de la economía mexicana en su conjunto. En la figura 6 se puede apreciar como la tasa de crecimiento del sector manufacturero (línea azul) presenta un comportamiento más parecido al PIB nacional (línea roja) que el sector agropecuario. También se destaca, como bien lo señala el Centro de Estudios de las Finanzas Públicas (CEFP, 2005), que las fluctuaciones de las tasas de crecimiento del PIB manufacturo son más pronunciadas que aquellas del PIB total. Dicho de otra manera, cuando el PIB nacional muestra un incremento, el crecimiento en el PIB de las manufacturas es mayor e inversamente cuando se trata de un descenso.

Los tres puntos de la figura en donde se dan los crecimientos negativos más notorios corresponden a la crisis de 1995 y 2009 y a la contracción de la demanda externa en el 2001.

El CEFP (2005) también menciona el efecto multiplicador que tiene la industria manufacturera en el sector servicios. Según este centro de estudios por cada aumento en un punto porcentual del PIB manufacturero el PIB del sector servicios crece en un 0.40% en el corto plazo y un 0.75% en el largo plazo. El impacto del sector manufacturero en el sector servicios es importante en el tema de la enfermedad holandesa ya que este forma parte del efecto gasto de dicha enfermedad.

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Gráfica 6. México. Tasas de Crecimiento del PIB Manufacturero y el PIB. 1994-2010.

Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI

La importancia de la industria radica en que es un sector generador de empleos estables y relativamente bien remunerados. Se considera que este sector tiene efectos positivos en la productividad incrementándola, lo cual reduce la brecha existente entre los países más productivos y lo que no lo son. Además, el sector genera un derrame tecnológico (spillovers), esto quiere decir que la industria es un medio de transmisión de tecnología.

La disminución en la participación de la producción de ambos sectores, el sector agropecuario y el sector manufacturero, en el PIB nacional es una muestra de los efectos negativos de la Enfermedad Holandesa en los sectores exportadores del país que no están viviendo el “boom” económico. Al igual que en Holanda, en México se puede observar una epidemia sectorial, los sectores más importantes después del petróleo se han quedado rezagados y los beneficios de una mayor participación de estos sectores, como podría ser la soberanía alimenticia y los spillovers tecnológicos de la industria se han perdido o no se han aprovechado enteramente.

c. Sector Servicios y Comercios

Los resultados de la presente investigación para el sector Comercio y Servicios confirman los obtenidos por (Puyana y Romero, 2009) quienes hablan de una marcada tercerización de la economía mexicana. A pesar de la acelerada caída de más de cinco puntos porcentuales que se registró en el año 2003 en la participación de este sector en el PIB, este realiza una contribución mucho mayor a la esperada. Esto queda evidenciado en la figura 7, en la que se puede observar que la participación real se mantiene superior a la esperada en alrededor un 20% a lo largo de los años considerados.

Un crecimiento del sector Comercio y Servicios mayor a la participación esperada (dado un PIB per cápita) indica un traslado y concentración de recursos en este sector (efecto gasto).

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Gráfica 7. México. Comparación de la participación esperada del sector servicios y comercio según la norma de Chenery y la participación real 1993-2010.

Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI

Hasta aquí se ha detallado lo referente al sector agropecuario, manufacturero y comercio y servicios. Sin embargo, existe una variable que es conveniente estudiarla conjuntamente: el empleo, así entonces, se analiza la participación que ha tenido el personal ocupado en el sector primario, secundario y terciario con el fin de constatar si el comportamiento de la participación de la producción de estos sectores en el PIB es reflejado en el personal ocupado por cada sector.

Antes de entrar directamente en un estudio comparativo de los diferentes niveles de empleo para cada sector en el periodo 2000-2010, el cuadro 3 presenta la proporción de la población ocupada en el sector agropecuario en periodos quinquenales para los años 1980-2000. En la tabla se puede ver la fuerte disminución en el personal empleado por este sector, en 1980 la proporción de la población ocupada era de un 26%, para el 2000 este porcentaje había disminuido en aproximadamente 10 puntos porcentuales. La contracción en el personal empleado muestra una vez más la decadencia del sector.

Cuadro 3. México. Proporción de la población ocupada en el sector agropecuario

Año Porcentaje 1980 26%

1990 23% 1995 22% 2000 16%

Fuente: Elaboración propia con datos de los censos generales de población y vivienda del INEGI

En la gráfica 8 se muestra la proporción del personal ocupado por actividad económica. El personal ocupado presenta un cambio en la distribución de los trabajadores de los diferentes sectores productivos en la década del 2000-2010. Resulta evidente el aumento de la proporción del personal ocupado en el sector

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terciario en detrimento del sector primario y secundario, los cuales presentan una reducción sustancial. A lo largo del periodo considerado es el sector comercio y servicios el que más personal emplea, intensificando así el traslado de factores hacia este sector. Recuérdese que este traslado de factores está inscrito dentro del efecto gasto de la enfermedad holandesa.

Gráfica 8. México. Personal Ocupado por Sector de Actividad Económica. 2000-2010.

Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI

7. La Enfermedad Holandesa en los Estados de México

Aún y a pesar de esta heterogeneidad el IEH sigue siendo un indicador del nivel en el que se encuentra la enfermedad al interior del país en las diferentes entidades y del desequilibrio regional, en este sentido también calculo el IEH para los estados de la república. El periodo de tiempo considerado para el cálculo del IEH de los estados es (2003-2010)11 .2En el cuadro 4 se expresan los resultados obtenidos para cada uno de los estados.

Para poder hacer un análisis más sencillo se recurre a la elaboración de gráficas que muestran en una primera instancia el comportamiento de la enfermedad holandesa en las entidades del país. Luego se procede a estudiar más profundamente la participación del sector agropecuario para los años: 2003 y 2010, con esto se busca analizar el comportamiento de este sector a través del tiempo. 11

1A nivel estatal se calcula el IEH para un periodo de tiempo más corto que el considerado previamente a nivel nacional, esto se debe principalmente a divergencia de los datos en las principales fuentes de información estadística del país.

18% 18% 17% 17% 16% 15% 14% 14% 13% 13% 13%

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PRIMARIO SECUNDARIO TERCIARIO

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En las gráficas 9 y 10 se presenta el IEH para cada uno de los estados de México para los años 2003 y 2010 respectivamente. Se puede observar en el cuadro 4 y de estas representaciones gráficas que los niveles del IEH de los estados no tienen variaciones drásticas ni al inicio ni al final del periodo analizado. Aun y aunque no existan cambios tan pronunciados en los niveles del IEH vale la pena estudiarlos más profundamente.

En el 2003, los estados que presentan un elevado IEH son: Baja California Sur (24.4), Campeche (33.8), Distrito Federal (23.7), Guerrero (22.4), Quintana Roo (31.1) y Tabasco (26.1). Todos estos estados muestran una baja participación de las actividades agropecuarias y manufactureras en el PIB estatal. Además otra característica de las entidades mencionadas, a excepción de Campeche y Tabasco, es la alta participación del sector servicios y comercio. En el caso de Campeche y Tabasco la mayor participación se da en el sector minero, (por la extracción del petróleo), en estos estados la participación media de dicho sector es de 78% y 47% respectivamente. Téngase en cuenta que el IEH no toma en cuenta la participación de este sector, lo cual incrementa fuertemente el índice para los estados con una vocación minera.

Para el año 2003 los estados que tienen un IEH bajo, es decir aquellas economías estatales que no muestran síntomas de un retroceso en sus sectores transables, son: Aguascalientes (0.2), Chihuahua (3.5), Guanajuato (0.3), Hidalgo (0.1), Jalisco (3.8), Morelos (2.6), Puebla (2.4), Querétaro (3.4) y San Luis Potosí (4.2). Un IEH bajo quiere decir que la participación del sector agropecuario y manufacturero, dado un PIB per cápita, se acerca a los valores deseados según la norma de Chenery. Sin embargo, esto no implica que la participación se dé de forma equilibrada, por ejemplo podría ocurrir que un IEH bajo refleje una baja participación del sector manufacturero, la cual es compensada con una alta participación del sector agropecuario o viceversa, que se conjugue una baja participación del sector agropecuario con una participación elevada (superior a la norma) del sector manufacturero. Este último es precisamente el caso de todos los estados de México que presentan un IEH bajo, sin mencionar el hecho de que el sector comercio y servicios sigue siendo alto incluso para estos estados, la participación del sector terciario oscila entre 56% y 63%.

Otros estados que llaman la atención por la peculiaridad de tener un IEH negativo son: Coahuila (-5.25), Durango (-1.59) y Tlaxcala (-0.31). El origen de este IEH negativo para Coahuila y Tlaxcala radica en una gran participación de las manufacturas en el PIB estatal, lo cual hace más que compensar la baja participación de la producción agropecuaria. En cambio, para Durango la historia es un poco diferente, en esta entidad la participación de las manufacturas se ajusta muy bien a la norma y la contribución del sector agropecuario en el PIB sobrepasa en más de un punto porcentual la participación idónea según Chenery.

103

Cuadro 4. Índice de Enfermedad Holandesa para los estados de México 2003-2010.

ESTADO 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

NACIONAL 11.93 12.00 12.10 11.99 12.22 12.55 13.17 12.53

AGUASCALIENTES 0.26 0.91 0.05 -2.42 -3.08 -2.01 -0.26 -2.01

BAJA CALIFORNIA 9.86 9.60 9.53 8.54 9.19 9.68 9.88 8.86

BAJA CALIFORNIA SUR 24.40 25.68 25.48 25.87 26.78 26.29 26.69 26.55

CAMPECHE 33.82 33.80 33.77 33.73 33.66 33.56 33.32 33.09

CHIAPAS 18.43 17.65 18.74 18.85 19.00 19.89 19.18 19.65

CHIHUAHUA 3.55 3.80 3.17 2.14 2.53 3.21 3.55 3.81

COAHUILA -5.25 -6.76 -5.40 -5.75 -4.05 -3.12 1.30 -3.36

COLIMA 17.79 16.87 16.54 17.63 17.96 17.36 18.40 19.30

DISTRITO FEDERAL 23.78 23.94 23.76 23.73 24.11 24.29 24.36 25.05

DURANGO -1.59 -0.63 -0.21 0.25 0.74 1.30 3.07 2.19

GUANAJUATO 0.37 0.18 0.33 1.09 0.97 2.17 3.30 -0.68

GUERRERO 22.49 23.12 22.82 22.84 23.47 23.14 23.20 23.31

HIDALGO 0.19 0.06 -0.77 0.31 0.79 3.15 2.41 3.52

JALISCO 3.89 4.23 4.05 3.77 4.34 5.23 5.94 5.94

ESTADO DE MÉXICO 6.27 6.35 6.68 7.00 7.21 7.99 8.58 7.53

MICHOACÁN 12.42 12.41 13.54 13.23 12.86 12.27 13.51 13.93

MORELOS 2.61 5.11 5.15 5.16 4.59 6.45 7.98 7.06

NAYARIT 19.14 19.66 20.32 22.19 19.61 20.03 19.80 20.72

NUEVO LEÓN 9.47 9.20 9.34 9.35 9.98 9.81 10.55 8.89

OAXACA 11.72 11.86 12.03 12.01 11.74 11.66 12.31 13.35

PUEBLA 2.41 4.42 3.80 3.23 2.65 2.20 5.00 2.65

QUERÉTARO 3.45 3.62 4.38 5.31 6.05 7.61 8.21 6.58

QUINTANA ROO 31.14 31.35 31.59 31.59 31.93 32.08 31.54 31.61

SAN LUIS POTOSÍ 4.25 3.59 4.03 4.85 4.23 4.49 8.38 7.49

SINALOA 14.12 13.60 13.61 13.47 12.94 13.42 15.31 14.35

SONORA 7.82 9.26 7.74 5.62 5.96 5.92 6.77 6.08

TABASCO 26.11 26.06 27.20 27.68 27.85 28.65 28.82 29.27

TAMAULIPAS 16.91 16.62 16.49 16.75 17.88 18.27 16.76 15.98

TLAXCALA -0.31 -1.26 2.31 1.82 2.43 3.62 5.75 4.92

VERACRUZ 12.49 13.20 13.53 14.80 15.17 14.53 15.20 15.74

YUCATÁN 15.55 15.39 14.89 14.94 15.88 16.68 18.11 18.10

ZACATECAS 10.15 11.16 11.52 10.42 11.63 11.22 11.00 10.92

Fuente: Elaboración propia

Si se realiza una comparación del año 2003 con el 2010 se tiene que los mismos niveles del IEH se mantienen, no existen cambios drásticos en la estructura productiva de los estados. La mayoría de los estados registran un ligero aumento

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en el valor del IEH y una proporción menor de estos mantiene el mismo nivel del año 2003. Así mismo, hay un número reducido de estados que muestran una baja en el IEH, estos estados son: Aguascalientes, Baja California, Guanajuato, Nuevo León, Sonora y Tamaulipas.

Al igual que a nivel nacional, ahora se procede a estudiar más detalladamente la situación del sector agropecuario a nivel estata

Gráfica 9. Índice de Enfermedad Holandesa para los estados de México 2003

Fuente: Elaboración propia con datos del cuadro 4

Gráfica 10. Índice de la Enfermedad Holandesa para los estados de México 2010

Fuente: Elaboración propia con datos del cuadro 4

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8. El sector agropecuario a nivel estatal

A nivel estatal debe tenerse en cuenta que en México las actividades del sector agropecuario están distribuidas muy heterogéneamente. Los recursos naturales con los que cuentan los estados determinan en gran medida la posibilidad de que este sector se desarrolle. Lo anterior se ve reflejado en los datos oficiales del INEGI, según el sistema de cuentas nacionales, los estados que más contribuyen a la producción total nacional son: Jalisco con un 11%, Veracruz 7%, Sinaloa y Michoacán con 6% y Sonora y Chihuahua con aproximadamente un 5%.

En este orden de ideas, se presentan dos figuras que representan el valor de la diferencia entre la participación deseada del sector agropecuario (dado un PIB per cápita) según la norma de Chenery y la participación real observada para los años 2000 y 2003. Un punto que este sobre el eje de las X, implica que el estado en cuestión tiene una participación real igual a la deseada. Por el contrario, entre más alejado este un punto del eje de las X, la participación real está cada vez mas lejos de satisfacer el valor de la norma. Estados con una diferencia positiva, deberían de aumentar su producción agropecuaria y por lo tanto la participación de esta en el PIB de la entidad. Por el contrario, estados con una diferencia negativa, deberían de disminuir su producción agropecuaria y emplear los recursos que se liberen en otros sectores como el manufacturero.

En el año 2003 se observan aquellos estados que tuvieron una participación cercana a la norma dado un PIB per cápita, estas entidades son: Sonora, Zacatecas, Durango y Sinaloa. Distinguiéndose estas dos últimas por mostrar una diferencia negativa, lo que significa que la participación observada del sector agropecuario fue mayor a la ideal según la norma de Chenery. Luego, en la parte superior de la tabla se encuentra el Estado de México, Puebla, Quintana Roo, Tlaxcala y Yucatán, estados en donde la diferencia toma valores altos ya que la participación del sector agropecuario está muy por debajo de la norma.

Para el año 2010 la participación del sector agropecuario en el PIB de cada estado se mantuvo casi en los mismos niveles que en el 2003. El valor de la diferencia en algunos estados se elevo significativamente, es decir, la participación del sector agropecuario en el PIB de esos estados se alejo aun más de la participación esperada, este es el caso de: Coahuila, Morelia, Oaxaca, Veracruz y Zacatecas. Por el contrario, aquellos estados que presentan una disminución en la diferencia son: Chihuahua y Tabasco.

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Gráfica 11. México. Diferencia de la participación deseada de la agricultura según la norma de Chenery y la participación real del sector en 2003.

Fuente: Elaboración propia

Gráfica 12. México. Diferencia de la participación deseada de la agricultura según la norma de Chenery y la participación real del sector en 2010.

Fuente: Elaboración propia

9. Reflexiones finales

Los resultados obtenidos para México del Índice de la Enfermedad Holandesa (IEH) que se calcula en el presente trabajo para 1993-2010 muestran como la “gravedad” de la enfermedad holandesa va aumentando. El índice muestra una notoria disminución entre los años 1993 y 1997, año que presenta el valor más bajo del periodo con 7.7. A partir de 1998 y hasta el año 2010 el IEH presenta un paulatino aumento, su valor pasa de 8.18 a 12.5. El máximo valor es alcanzado en el 2009 con un 13.2.

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En el 2003, los estados que presentan un elevado IEH son: Baja California Sur (24.4), Campeche (33.8), Distrito Federal (23.7), Guerrero (22.4), Quintana Roo (31.1) y Tabasco (26.1). Todos estos estados muestran una baja participación de las actividades agropecuarias y manufactureras en el PIB estatal. Además otra característica de las entidades mencionadas, a excepción de Campeche y Tabasco, es la alta participación del sector servicios y comercio. En el caso de Campeche y Tabasco la mayor participación se da en el sector minero, (por la extracción del petróleo.

Para el año 2003 los estados que tienen un IEH bajo, es decir aquellas economías estatales que no muestran síntomas de un retroceso en sus sectores transables, son: Aguascalientes (0.2), Chihuahua (3.5), Guanajuato (0.3), Hidalgo (0.1), Jalisco (3.8), Morelos (2.6), Puebla (2.4), Querétaro (3.4) y San Luis Potosí (4.2). Un IEH bajo quiere decir que la participación del sector agropecuario y manufacturero, dado un PIB per cápita, se acerca a los valores deseados según la norma de Chenery. Sin embargo, esto no implica que la participación se dé de forma equilibrada, por ejemplo podría ocurrir que un IEH bajo refleje una baja participación del sector manufacturero, la cual es compensada con una alta participación del sector agropecuario o viceversa, que se conjugue una baja participación del sector agropecuario con una participación elevada (superior a la norma) del sector manufacturero.

Otros estados que llaman la atención por la peculiaridad de tener un IEH negativo son: Coahuila (-5.25), Durango (-1.59) y Tlaxcala (-0.31). El origen de este IEH negativo para Coahuila y Tlaxcala radica en una gran participación de las manufacturas en el PIB estatal, lo cual hace más que compensar la baja participación de la producción agropecuaria.

Es de destacar que si se realiza una comparación del año 2003 con el 2010 se tiene que los niveles del IEH se mantienen, es decir no existen cambios drásticos en la estructura productiva de los estados. La mayoría de los estados registran un ligero aumento en el valor del IEH y una proporción menor de estos mantiene el mismo nivel del año 2003.

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Bibliografía

AlarcoTosoni, Germán (2011). Exportaciones, tipo de cambio y enfermedad holandesa: el caso peruano, Investigación Económica, Vol. LXX, núm 275, pp. 115-143. Auty, R.M. (2001)Resource abundance and economic development. New York: Oxford UniversityPress Auty, R.M. (1990), Resource-Based Industrialization: Sowing the Oil in Eight Developing Countries. New York: Oxford UniversityPress, 1990. Bresser-Pereira, Luiz Carlos. (2008). La Enfermedad Holandesa y su Neutralización: Un Acercamiento Ricardiano, de: http://www.amersur.org.ar/SocEdyTrab/Bresser0808.htm Centro de Estudios de las Finanzas Públicas (2005). Evolución del Sector Manufacturero de México 1980-2003. de: http://www.cefp.gob.mx/intr/edocumentos/pdf/cefp/cefp0022005.pdf Corden, W. M. and J. P. Neary (1982). Booming sector and de-industrialization in a small open economy. Economic Journal, 92 (368): 825/848. DEGIT, Dynamics, Economic Growth, and International Trade. Development, CEPR Discussion Papers 2594, C.E.P.R. Discussion Papers. Ebrahim-Zadeh, Christin (2003), “El Síndrome Holandés: Demasiada Riqueza Malgastada”. Finanzas y Desarrollo. Consultado el 16 de febrero de 2012, de: http://www.imf.org/external/pubs/ft/fandd/spa/2003/03/pdf/ebra.pdf Gelb, Alan H. (1988), “Oil windfalls: blessing or curse?”, New York: Oxford University Press. Disponible en: http://books.google.com.mx/books?hl=es&lr=&id=IU47olmrKogC&oi=fnd&pg=PR9&ots=34tAdtTME7&sig=Z1c7Q_icnMdeLRfirvkzrKKjsmw#v=onepage&q&f=false. Gylfason et al. (1999) Growth: The Role of Investment, DEGIT Conference Papers c009_011, Gylfason, T. Lessons from the Dutch disease: causes, treatment, and cures, Institute of Economic Studies, Iceland Economic Papers Series W01:06, agosto, 2001. Gylfason, Thorvaldur (2000). Natural Resources, Education, and Economic Development. 15th Annual Congressof the European Economic Association. Disponible http://rafhladan.is/bitstream/handle/10802/1937/w0010.pdf?sequence=1 Gylfason, Thorvaldur, Zoega, Gylfi (2006) Natural resources and econonomicgrowth: the role of investment. World Economy 29, 1091–1115. Disponible en http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=917225 HorbathCorredor, Jorge Enrique (2008). Desequilibrio Regional y Efectos en el Mercado de Trabajo: Educación, Empleo e Ingreso en México, Economía y

Desarrollo, Volumen 3, Número 2. De: http://www.fuac.edu.co/revista/II/II/dos.pdf Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Banco de Información Económica, México D.F

109

Kronenberg, Tobias (2003). The curse of natural resources in the transition economies. Journal of Economics of Transition, Vol. 12, 3 (9). The European Bank for Reconstruction and Development. pp. 399-426. Moreno, Luis Ramón (2010), La maldición de los recursos naturales en México. Un análisis preliminar.XXIX Congreso Internacional de la Asociación de Estudios Latioamericanos. Toronto, Canada. Moreno-Brid, Juan Carlos, Santamaria, Jesus y Rivas Valdivia, Juan Carlos (2005) http://www.ejournal.unam.mx/ecu/ecunam8/ecunam0806.pdf Puyana, Alicia y Romero, José (2009), México: De la Crisis de la deuda al estancamiento económico, El Colegio de México. México D.F Sachs y Warner (1997), Sachs, J., Warner, A., 1997. Natural Resource Abundance and Economic Growth. Revised version. Sachs, J. D. and A. M. Warner (1999). The big push, natural resource booms and growth. Journal of Development Economics, 59: 43/76. Sachs, J. D. and A. M. Warner (2001). The curse of natural resources. EuropeanEconomicReview, 45: s 827/838. Sachs, J. y A. Warner. (1995). Natural resource abundance and economic growth. NBER, Working Paper Series no. 5398, Schuldt, J. La enfermedad holandesa y otros virus de la economía peruana. Universidad del Pacífico, Centro de Investigación, Serie de documentos de trabajo no. 20, 1994. Schuldt, Jürgen. (2006). Boom exportador y enfermedad holandesa. La insignia. Consultado el 15 de febrero de 2012, de: http://www.lainsignia.org/2006/julio/econ_001.htm. Schuldt, Jürgen. (2007). ¿Enfermedad holandesa en el Perú?, Perú Económico, vol. XXX, núm. 11,2007.

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Crecimiento económico y recursos naturales: Un estudio desde la perspectiva de la producción agrícola en México 1993-2010

Rafael Alfaro Santosa

Karla Susana Barrón Arreolab

a Licenciado en Economía por la Universidad Autónoma de Nayarit. Becario del proyecto Crecimiento Económico y Recursos Naturales en México. Email: rafa-pc2@hotmail.com

b Profesora-Investigadora de la Unidad Académica de Economía de la Universidad Autónoma de Nayarit. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Email: kbarron@uan.edu.mx

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Introducción

Muchos investigadores del ámbito económico se han centrado en el tema de los recursos naturales y como estos pueden llegar a ser un factor importante para el desarrollo de un país, pero de la misma forma coinciden en que a medida de que una región posea mayores recursos naturales se genera una tendencia negativa con respecto al desarrollo y crecimiento económico, ya que a mayores recursos naturales es menor el nivel de crecimiento y desarrollo económico, relación denominada “Maldición de los recursos naturales” sustentada por autores como Sachs y Warner (1997), Sala–i-Martin (1997), Gavin y Hausmann (1998), Gylfason (2001, 2004), Kronenberg (2004), Moreno (2010), entre otros.

El crecimiento económico se ha definido por los economistas como un proceso en el cual se manifiesta una expansión del Producto Interno Bruto (PIB) potencial de una determinada zona geográfica y representa a su vez, una ampliación de la frontera de posibilidades de producción del territorio en cuestión. Y el PIB se identifica con la sumatoria de todos los bienes y servicios que se producen en un estado, país, región, o conjunto de países durante determinado tiempo. (Hernández, 2011)

En los países poseedores de recursos naturales se comete un error común ya que a medida que se explota un recurso natural se destina mayor parte de sus reservas para seguir haciendo esa actividad, dejando de lado actividades que pueden llegar a ser más redituables a su economía. Al respecto Kronenberg (2004) establece que una amplia dotación de recursos naturales lleva a un menor nivel de crecimiento económico para los países; al igual que explica si los recursos naturales desplazan a alguna actividad X, y si X es importante para el crecimiento económico, entonces los recursos naturales tienden a disminuir los niveles de crecimiento. Donde X puede ser educación, manufactura, políticas públicas, entre otros.

El presente trabajo se enfoca en tratar de dar una explicación de cómo los distintos estados de la República Mexicana de acorde a la cantidad de recursos naturales que poseen, es su nivel de crecimiento. A modo de dar una explicación del por qué, en los estados que cuentan con una mayor participación del sector primario en el PIB estatal son de igual forma tendientes a tener un bajo crecimiento económico.

1. Crecimiento económico

Antúnez (2009), denomina al crecimiento económico como el incremento porcentual del Producto Interno Bruto (PIB) de una economía en un periodo determinado. En regiones con abundantes recursos naturales, la producción está

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basada principalmente en productos agropecuarios obtenidos directamente de la tierra y en bajo nivel de producción industrial y en las pocas industrias existentes se trata de agroindustrias; cabe destacar que en términos monetarios la producción lograda en las regiones agropecuarias es inferior que aquellas dedicadas a la manufactura y/o servicios.

Smith (1776) afirma que la riqueza de las naciones depende esencialmente de dos factores: por un lado, de la distribución que se realice del factor trabajo entre las actividades productivas e improductivas y por otro lado, del grado de eficacia de la actividad productiva (progreso técnico). Pero a su vez estos dos factores se ven influenciados por otros que tienen gran importancia en el proceso: la división del trabajo (especialización), la tendencia al intercambio, el tamaño de los mercados (uso del dinero y el comercio internacional) y finalmente, la acumulación de capital, que en última instancia se considera el elemento esencial que favorece el crecimiento de un país (Galindo, 2011).

Guillen (2006), menciona que el crecimiento económico utiliza como indicador el producto total o el producto por cabeza y la diferencia de este con el desarrollo es que el desarrollo se interesa en el producto total pero también en otros indicadores (esperanza de vida al nacimiento, tasa combinada de escolarización en la primaria y la secundaria, entre otros) considerados a menudo a largo plazo, por lo que se afirma que el desarrollo es una noción multidimensional. En tanto que el crecimiento se centra en un pequeño número de factores cuantificables principalmente económicos, el desarrollo trata con factores más variados no necesariamente económicos.

Los principales factores para lograr el crecimiento económico son el trabajo, capital físico, capital humano, recursos naturales y los avances tecnológicos (Antunez, 2009). Galindo (2011), por su parte considera que las variables que influyen en el crecimiento aparte de las mencionadas son democracia, instituciones y religión.

2. Recursos naturales

Los recursos naturales son aquellos elementos que nos brinda la naturaleza ya sean renovables o no renovables Entre los recursos renovables se encuentran el suelo, la atmosfera, la flora y fauna silvestre, la energía solar, hidroeléctrica y eólica, el agua, el clima. En no renovables los hidrocarburos, carbón mineral y fuentes geotérmicas (Witker, 1989). Una región que cuente con los recursos naturales necesarios para la producción tendría que estar destinada a presentar crecimiento económico ya que cuenta con los factores básicos para ello. Sachs y Warner (1997), señalan que los recursos naturales incrementan los ingresos y el poder de compra del país sobre las importaciones, por lo cual, se esperaría que la

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abundancia de tales recursos genere un incremento en la tasa de inversión y de crecimiento de una economía.

En cambio esto parece no presentarse ya que la evidencia empírica muestra que se presenta un hecho contrario donde los países o regiones, que por las cuestiones geográficas poseen más recursos naturales, se encuentran inmersos en un estancamiento económico, que con relación a aquellos países donde el crecimiento económico es más acelerado son de igual forma aquellos donde cuentan con menos recursos naturales. Por lo ya mencionado de la relación que se tiene del retroceso económico ante un auge de recursos naturales, sale a la luz un término ya trabajado por autores denominado “la maldición de los recursos naturales”.

La maldición de los recursos naturales, hace referencia a las regiones donde la dotación de recursos naturales y sus actividades son principalmente aquellas que conllevan un mayor uso de los mismos, siendo aquellas que basan sus exportaciones en productos de la agricultura, minería y combustible. Sachs y Warner (1997) argumentan que cuando los recursos naturales son abundantes, la producción de bienes comerciables se concentra en recursos naturales y no en la manufactura, y en ese sentido, el capital y trabajo que de otra forma se emplearían en este sector terminan concentrándose en el sector de bienes no comerciales el cual tiende a expandirse.

Kronenberg (2004), explica que las economías que son ricas en recursos naturales crecen más lentamente y los países más ricos son los que cuentan con menos recursos naturales, poniendo como ejemplo los países de Europa occidental y los países asiáticos: Japón, Corea del Sur y Taiwán, quienes a pesar de tener pocos recursos han tenido gran éxito y cuyas economías se basan en la manufactura y los servicios, al igual que muestran que los recursos naturales no son una condición necesaria para un rápido y sostenido crecimiento económico.

3. Metodología

El análisis agrícola y económico realizado en la primera parte, está basado en la regionalización hecha por Ruiz (2007), el cual divide a la república mexicana en siete regiones, dicha regionalización se fundamenta en el Producto Interno Bruto. (Mapa 1).

Para observar la relación existente entre las variables utilizadas para explicar el crecimiento económico, producción agrícola y recursos naturales, se realizó un análisis de conglomerados de K-medias. Levy y Varela (2003), explican el análisis de conglomerados, también llamado análisis de clúster, es el nombre genérico con

114

el que se suele designar una enorme variedad de métodos que pueden utilizarse para encontrar que entidades de un conjunto de datos que son similares entre sí.

Mapa 1. Regionalización de la República Mexicana

Estos métodos proporcionan clasificaciones a partir de datos inicialmente no clasificados, tratando de encontrar grupos en los datos.

Para medir la distancia entre las variables se utiliza la distancia euclidea la cual es calculada de la siguiente manera1:

Donde X se refiere a las puntuaciones obtenidas para el caso i y el caso i’ (i¹ i’) para cada una de las j=1,2….p variables incluidas en el análisis.

El centroide de un conglomerado v se define como un punto p-dimensional resultado de promediar en cada dimensión (variable) los valores de las entidades integrantes del conglomerado2. Por lo cual los resultados encontrados son explicados en relación a los centroides finales de cada clúster, que sirven para hacer una comparación de la posición que tiene cada variable dentro del grupo, analizándose para este estudio 30 entidades federativas3 y poder agruparlos de acorde a las variables que tienen en común, mismas que son utilizadas para el año inicial y final 1993y 2010 respectivamente.

1Visauta y Martori, (2003)

2 Levy y Varela (2003)

3 Se descarta la presencia del Distrito Federal y el Estado de México por presentar un sesgo en los

resultados, ya que las variables económicas en estas dos entidades son mayores a las del resto del país.

115

1993 2010variación

porcentual1993 2010 variación

Baja California 2.79% 3.20% 0.41% 17,083 17,369 286

Chihuahua 4.48% 4.23% -0.24% 16,734 21,825 5,091

Coahuila 2.90% 3.35% 0.45% 15,833 22,280 6,447

Nuevo León 6.41% 7.62% 1.21% 21,747 29,890 8,144

Sonora 2.61% 2.93% 0.32% 15,014 20,400 5,386

Tamaulipas 2.79% 3.11% 0.32% 13,058 17,005 3,948

Promedio regional 3.66% 4.07% 0.41% 16,578 21,462 4,884

Promedio nacional 3.13% 3.13% 0.00% 13,015 16,284 3,269

Estados

PIB per cápitaParticipación del PIBE al PIB nacional

4. Crecimiento económico y producción agrícola en México

a. Estados fronterizos. i. Crecimiento económico

La participación que tiene esta región al PIB nacional (PIBN) de 1993 al 2010 es de 23.79%, siendo el segundo más participativo solo seguido por la región estados del DF y su entorno, que tienen una contribución del 39.11% en el mismo periodo. Con respecto al promedio de participación al PIB nacional de cada estado que conforman esta región, se obtuvo el segundo lugar con el 3.96% de igual forma seguido de la región del DF y su entorno, con promedio de 6.52% estatal.

Para 1993 Nuevo León tenía una contribución del 6.41% al PIB nacional siendo el estado que más participó de los 6 que conforman la región y para el 2010 presentó un aumento del 1.21%, representando el 7.62% del PIBN; Sonora tuvo una intervención por debajo de la media nacional, que representa el 2.93% del PIB nacional en el 2010. En promedio para el 2010 la participación de cada estado de la región estados fronterizos al PIBN fue de 4.07%, con un creciendo de la variación porcentual de 1993 al 2010 del 0.41%. Cuadro 1.

A nivel nacional de 1993 al 2010 creció 52.81% lo que equivale a una tasa de crecimiento anual de 2.93%, la región estados fronterizos tiene el tercer lugar de crecimiento económico con 73.35% equivalente a 4.08% anual, por debajo de la región estados turísticos que tiene el primer lugar con el 82.60%, y estados de reconversión industrial con 80.82%. En el interior de la región, Nuevo León presentó una tasa de crecimiento anual de 4.54%, Coahuila 4.26%, Baja California 4.17%, Sonora 3.97%, Tamaulipas 3.90% y Chihuahua 3.62%.

Cuadro 1. Estados fronterizos. PIB per cápita y participación del PIBE al PIB nacional, 1993-2010*

Nota: *El PIB tomado para los cálculos son a año base 1993.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM-INEGI Y CONAPO.

116

ii. Participación agrícola

Con respecto a la producción agrícola nacional en promedio de 1993 al 2010 la región estados fronterizos participó con el 20.32%, donde Sonora fue quinto lugar en participación del PIB agropecuario nacional 1993-2010, apoyó en promedio por año con el 5.36% y Chihuahua para el mismo periodo con 5.05%, en conjunto aportan poco más del 50% de la participación regional al PIB agropecuario nacional, pero a pesar de sobresalir en este sector se ha visto inmerso en la maldición de los recursos naturales ya que la tasa de crecimiento económico de Chihuahua de 1993 al 2010 es de 65.14% y para Sonora 71.38%, mientras que Nuevo León es el estado que menos produce del sector primario al interior de la región y del PIB estatal solamente el 1.31%4 corresponden a actividades agropecuarias, y tiene una tasa de crecimiento de 4.54% anual ya que de 1993 al 2010 creció el 81.67% siendo este el estado con mayor crecimiento de los que conforman la región estados fronterizos.

En 1993 en el estado de Sonora la actividad agropecuaria tuvo una participación en el PIB estatal (PIBE) de 13.97%, el cual presentó una reducción en su participación del 7.39% para el 2010, donde su participación fue de 6.58%, en promedio tiene una participación del sector agropecuario en su PIBE de 8.96% de 1993 al 2010. A nivel regional en 1993 la participación promedio estatal fue de 6.73% y de 3.65% en el 2010 lo que equivale a una reducción del 3.08% de la participación del sector agropecuario en el PIB de los estados que conforman la región5. Al igual que en la región se ve una reducción en el sector agropecuario a nivel nacional se mantiene la tendencia decreciente, en 1993 el sector agropecuario representaba el 6.29% del PIB nacional y en el 2010 sólo el 3.58% lo que representa una reducción del 2.71% de 1993 al 2010.

Cuadro 2. Estados fronterizos. Participación al PIB agropecuario nacional y participación del sector agropecuario al PIBE 1993-2010

Nota: * Para el área de participación al PIB agropecuario nacional se saca la sumatoria de los estados y en el área de participación del sector agropecuario al PIBE se toma el promedio de los estados y la variación de los promedios.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM- INEGI.

2 Promedio de contribución del GD1 (agricultura, silvicultura y pesca) al PIB estatal de 1993 al 2010

3 Cuadro 2

1993 2010variación

porcentual1993 2010

variación

porcentual

Baja California 1.63% 2.74% 1.11% 3.68% 3.08% -0.60%

Chihuahua 4.94% 5.62% 0.68% 7.95% 5.65% -2.30%

Coahuila 2.27% 2.49% 0.22% 4.92% 2.61% -2.31%

Nuevo León 1.47% 1.67% 0.20% 1.44% 0.75% -0.69%

Sonora 5.79% 5.46% -0.33% 13.97% 6.58% -7.39%

Tamaulipas 3.37% 3.38% -0.35% 8.41% 3.20% -5.21%

Total regional* 19.47% 21.36% 1.53% 6.73% 3.65% -3.08%

Estados

Participación al PIB agropecuario

nacional

Participación del sector agropecuario al

PIBE

117

b. Estados de reconversión industrial

i. Crecimiento económico

La región estados de reconversión industrial conformada por, Aguascalientes, Guanajuato, Querétaro, San Luis Potosí, y Jalisco, este último es el estado con mayor aportación al PIB nacional de la región en 1993 su contribución fue de 6.56% y en promedio de 1993 al 2010 tuvo una participación anual de 6.36% que es poco más del doble de la media nacional, En promedio en el 2010, la contribución por estado de esta región fue de 3.03% al PIBN con un incremento del 0.22% con respecto a 1993. Cuadro 3.

Cuadro 3. Estados de reconversión industrial. PIB per cápita y participación del PIBE al PIB nacional, 1993-2010*

Nota: *El PIB tomado para los cálculos son a año base 1993.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM-INEGI Y CONAPO.

El PIB per cápita de la región estados de reconversión industrial se encuentra prácticamente en el promedio nacional ya que para 2010 en esta región era de $16,446.00 y el nacional de $16,284.00, y en promedio de 1993 al 2010 se encontraba abajo del nacional por $466.00, en el interior de la región son Guanajuato y San Luis Potosí los estados con el PIB per cápita menor.

ii. Participación agrícola

Aguascalientes y Querétaro son los estados con mayor crecimiento económico a nivel nacional, los cuales crecieron de 1993 al 2010 116.9% y 107.31% respectivamente, y la aportación que dan al PIB agropecuario nacional es mínima al igual que la representación que tiene el sector primario ante su PIBE, San Luis Potosí y Jalisco son por su parte los que presentan mayor contribución de la región al sector agropecuario nacional y estatal pero tienen las tasas de crecimiento menores. (Cuadro 4).

La teoría de la maldición de los recursos naturales explica que las regiones donde el uso o dependencia a los recursos naturales sea mayor tendrá un crecimiento

1993 2010variación

porcentual1993 2010 variación

Aguascalientes 0.97% 1.38% 0.41% 13,789 21,032 7,243

Guanajuato 3.36% 3.85% 0.49% 8,926 13,397 4,471

Jalisco 6.56% 6.15% -0.41% 13,103 15,354 2,250

Querétaro 1.40% 1.91% 0.50% 13,569 19,209 5,641

San Luis Potosí 1.77% 1.87% 0.10% 9,445 13,238 3,793

Promedio regional 2.81% 3.03% 0.22% 11,767 16,446 4,680

Promedio nacional 3.13% 3.13% 0.00% 13,015 16,284 3,269

Estados

Participación del PIBE al PIB nacional PIB per cápita

118

económico menor, y las regiones que siguen la tendencia al crecimiento son aquellas que sus actividades no van encadenadas a la explotación de los recursos naturales, teoría que en el interior de la región estados de reconversión industrial se puede ver con Aguascalientes, ya que, es el estado que presenta una tasa de crecimiento elevado en comparación a los demás de la región logrando un crecimiento de 116.9% lo que representa el 6.5% anual de 1993 al 2010, y a su vez es el que menos contribuyó a la producción agrícola nacional de los estados de la región. Ahora bien, Jalisco se caracteriza por su producción agrícola ya que en promedio de 1993 al 2010 produjo el 9.53% anual del PIB agropecuario nacional convirtiéndolo en el estado a nivel nacional que más aporta al sector agropecuario de México, al interior de la región produce el 50% de la participación agrícola y es el estado con la tasa de crecimiento menor de toda la región, siendo 2.4% anual que de 1993 al 2010 representa una TC de 43.2% encontrándose por debajo de la media regional donde la TC anual es de 4.49% y de 1993 al 2010 80.82%.

La región tuvo una intervención de 18.41% en 1993 del PIB agropecuario nacional, con un crecimiento de 1.74% hacia el 2010 llegando a 20.15%, en promedio de 1993 al 2010 fue de 19.22% tercer lugar del nacional regional, Jalisco primer lugar nacional y regional con la aportación de dicho sector de 9.53% en promedio de los 18 años. Respecto a la contribución que tuvo el sector agropecuario al PIBE en 1993 San Luis Potosí tenía una participación de 11.17%, que para el 2010 llegó a sólo representar el 4.10%. Aguascalientes en promedio de 1993 al 2010 en el sector primario tuvo una colaboración de 4.48% al PIBE, Guanajuato 5.85%, Jalisco 6.43%, Querétaro 3.36% y San Luis Potosí 6.76%, los cuales siguieron la tendencia nacional de disminuir en los últimos años.

Cuadro 4. Estados de reconversión industrial. Participación al PIB agropecuario nacional y participación del sector agropecuario al PIBE 1993-2010

Nota: * Para el área de participación al PIB agropecuario nacional se saca la sumatoria de los estados y en el área de participación del sector agropecuario al PIBE se toma el promedio de los estados y la variación de los promedios.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM- INEGI.

1993 2010variación

porcentual1993 2010

variación

porcentual

Aguascalientes 0.89% 1.34% 0.45% 5.79% 4.15% -1.64%

Guanajuato 5.14% 4.66% -0.48% 9.64% 3.96% -5.68%

Jalisco 8.28% 10.55% 2.27% 7.94% 5.43% -2.51%

Querétaro 0.96% 1.39% 0.43% 4.29% 2.58% -1.71%

San Luis Potosí 3.14% 2.21% -0.93% 11.17% 4.10% -7.07%

Total regional* 18.41% 20.15% 1.74% 7.77% 4.04% -3.72%

Participación del sector agropecuario al

PIBEEstados

Participación al PIB agropecuario nacional

119

c. Estados turísticos

i. Crecimiento económico

La región estados turísticos de 1993 al 2010 tiene mayor crecimiento a nivel nacional siendo este el 82.60%, equivalente a una tasa de crecimiento anual de 4.59%, mientras que la TC nacional es de 2.93% anuales, en la región, Baja California Sur es el estado con la tasa de crecimiento anual mayor 5.16%, le sigue Quintana Roo con 4.57% y Yucatán 4.03%. En relación a la participación que tienen al PIB nacional esta región es la que menos apoya ya que en promedio de 1993 al 2010 colaboro con el 3.39% semejante a 1.13% por estado, y el promedio nacional son 3.13% por entidad.

Cuadro 5. Estados turísticos. PIB per cápita y participación del PIBE al PIB nacional, 1993-2010*

Nota: *El PIB tomado para los cálculos son a año base 1993.Fuente: Elaboración propia con

información de SCNM-INEGI Y CONAPO.

ii. Participación agrícola

La región encierra a los estados que se caracterizan por su participación en el sector turístico y que a su vez es la región con mayor crecimiento económico, sigue la tendencia de la maldición de los recursos naturales, siendo esta región la que tiene en promedio menor participación del sector primario en el interior del PIB estatal, y por lo consiguiente es el que menos apoya al PIB agropecuario. La región estados turísticos tiene una participación al PIB agropecuario en promedio de 1993 al 2010 de 2.65%, donde el estado que mas aportó fue Yucatán con 1.58%, estando muy alejado de la media nacional, al igual que Quintana Roo que no nada más en la región es el estado menor aportador al PIB agropecuario si no a nivel nacional, en promedio de los 18 años solo apoyó 0.33% anual, cuyas actividades económicas participaban con la siguiente estructura en 2010, 1.07%

1993 2010variación

porcentual1993 2010 variación

Baja California Sur 0.53% 0.67% 0.14% 17,470 20,563 3,093

Quintana Roo 1.29% 1.53% 0.25% 23,964 19,874 -4,089

Yucatán 1.30% 1.47% 0.17% 10,065 13,329 3,264

Promedio regional 1.04% 1.23% 0.19% 17,166 17,922 756

Promedio nacional 3.13% 3.13% 0.00% 13,015 16,284 3,269

Estados

Participación del PIBE al PIB nacional PIB per cápita

120

1993 2010variación

porcentual1993 2010

variación

porcentual

Baja California Sur 0.76% 0.73% -0.03% 8.98% 5.48% -3.50%

Quintana Roo 0.38% 0.42% 0.04% 1.85% 0.98% -0.87%

Yucatán 1.62% 1.70% 0.08% 7.85% 4.16% -3.69%

Total regional* 2.76% 2.85% 0.09% 6.23% 3.54% -2.69%

Estados

Participación al PIB agropecuario nacional Participación del sector agropecuario al

PIBE

actividades primarias, 11.57% actividades secundarias y 88.97%6 actividades terciarias, de las cuales comercio tiene una contribución de 18.36% y servicios de alojamiento temporal (hotelería) y de preparación de alimentos y bebidas el 18.47%.7 En 1993, Baja California Sur y Yucatán tenían una participación del sector agropecuario al PIB estatal de 8.98% y 7.85% respectivamente, mientras que el promedio nacional fue de 9.70%, y para el 2010 dicha colaboración se redujo a 5.48% y 4.16%, al igual que el promedio nacional para este año llego a los 4.94% equivalente a una caída de 4.76%, pero como región por encontrarse la participación de este sector al PIBE por debajo de la media y a nivel nacional la región con menor contribución, es considerada insignificante para el sector, respaldando la teoría que a menor participación en el sector primario mayor crecimiento.8

Cuadro 6. Estados turísticos. Participación al PIB agropecuario nacional y participación del sector agropecuario al PIBE 1993-2010

Nota: * Para el área de participación al PIB agropecuario nacional se saca la sumatoria de los estados y en el área de participación del sector agropecuario al PIBE se toma el promedio de los estados y la variación de los promedios.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM- INEGI.

d. Estados del sur

i. Crecimiento económico

Región sur caracterizada por su bajo desarrollo y crecimiento económico y su gran dotación de recursos naturales, tiene el penúltimo lugar de crecimiento económico sólo por arriba de estados petroleros, y el mismo lugar en contribución promedio al PIB nacional de 1993 al 2010, el cual tuvo una tasa de crecimiento anual de 1.92% creciendo 34.58% durante los 18 años, de los estados que la conforman, Chiapas

6 En la suma de las 3 actividades da 101.61% ya que el SCNM clasifica con -1.61% a servicios de información

financiera medidos indirectamente. 7 Datos del SCNM-INEGI, producto interno bruto por entidad federativa 2006-2010 segunda versión,

publicada en el 2012. Los porcentajes utilizados del PIB son a precios corrientes ya que solo se utiliza como referencia la distribución porcentual de cada una de las actividades. 8Cuadro 6.

121

creció 2.59%, Oaxaca 1.75% y Guerrero 1.43% anuales. El PIB de la región en el 2010 representaba el 4.68% del nacional, en promedio la intervención estatal fue de 1.56%.

El PIB per cápita de la región es considerado el más bajo del país, mientras que el promedio nacional se encontraba en $13,015.00, para 1993 el de la región era de $6,363.00 y para el 2010 el regional se posicionó en $7,481.00, equivalente a $8,803.00 menos del nacional, creciendo $1,117.00 en comparación con el crecimiento nacional de $3,269.00, Chiapas y Oaxaca en promedio de 1993 al 2010 tienen un PIB per cápita de poco más de $6,200.00 c/u, siendo estos 2 los estados que en todo el periodo presentan las cantidades más bajas a nivel nacional, y en conjunto con Guerrero llegan a $6,777.00 siendo el nacional de $14,683.00. Cuadro 7.

Cuadro 7. Estados del sur. PIB per cápita y participación del PIBE al PIB nacional, 1993-2010*

Nota: *El PIB tomado para los cálculos son a año base 1993.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM-INEGI Y CONAPO.

ii. Participación agrícola

Así como el crecimiento y participación al PIB nacional por parte de esta región es bajo, posicionándolo en el penúltimo lugar, la participación en el PIB agropecuario nacional es alta, en promedio de 1993 al 2010 la participación estatal fue de 3.5% por debajo del 3.87% y 3.84% de participación estatal de las regiones materias primas y reconversión industrial, la participación promedio de Chiapas es de 4.25%, Guerrero 2.69% y Oaxaca 3.58%, por lo que el promedio de participación de la región es de 10.51%, si bien no es alto como se esperaría ya que la región está conformada por 3 estados y las regiones de materias primas y reconversión industrial por 6 y 5 respectivamente.

El sector agropecuario a nivel nacional se ha visto desfavorecido en el periodo, y en cambio son las actividades terciarias las que se han crecido como comenta Moreno (2010) “México es un país cuyas actividades tienden a la terciarización de

1993 2010variación

porcentual1993 2010 variación

Chiapas 1.70% 1.71% 0.01% 5,826 6,648 821

Guerrero 1.87% 1.54% -0.33% 7,427 8,671 1,244

Oaxaca 1.67% 1.43% -0.23% 5,837 7,124 1,287

Promedio regional 1.75% 1.56% -0.18% 6,363 7,481 1,117

Promedio nacional 3.13% 3.13% 0.00% 13,015 16,284 3,269

Estados

Participación del PIBE al PIB nacional PIB per cápita

122

la economía, específicamente enfocada al sector comercio y servicios, en detrimento de otros sectores, como lo es el sector agrícola”. En 1993 el sector agropecuario representaba el 16.13% del PIB de Oaxaca, mientras que en el 2010 eran 6.22% casi 10% menos en 18 años, a nivel regional esta proporción se redujo 7.12%. En Chiapas la participación del sector agropecuario al PIB en promedio de 1993 al 2010 es de 10.71%, en Guerrero 7.11% y en Oaxaca 10.30%, siendo esta región la segunda en participación del sector agropecuario al PIBE con 9.37%. Cuadro 8.

Cuadro 8. Estados del sur. Participación al PIB agropecuario nacional y participación del sector agropecuario al PIBE 1993-2010

Nota: * Para el área de participación al PIB agropecuario nacional se saca la sumatoria de los estados y en el área de participación del sector agropecuario al PIBE se toma el promedio de los estados y la variación de los promedios.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM- INEGI.

e. Estados del Distrito Federal y su entorno

i. Crecimiento económico

Se esperaría que la región que más aporta al PIB nacional sea a su vez la región con el mayor crecimiento económico, para el caso de México donde la región del Distrito Federal y su entorno, es la que tiene mayor contribución al PIBN con el 39.11%, y una contribución promedio por estado de 6.52% (de1993 al 2010), siendo el Distrito Federal el estado que mayor cooperación tiene al nacional con 21.75% y por ende a la región, seguido por el 10.56% del Estado de México, situación no suficiente para garantizar el mejor crecimiento económico del país, ya que, en promedio la región creció el 51.68 % de 1993 al 2010 mientras que el promedio nacional es de 52.81%, siendo Aguascalientes de la región estados de reconversión industrial el que más creció con el 116.95% y está en el lugar 23 de participación al PIB nacional en el 2010.

Ya que el crecimiento del Distrito Federal es bajo en comparación con el crecimiento nacional, no es raro ver que la participación al nacional se vea reducida pasando del 23.93% en 1993 a 19.91% en el 2010, el Estado de México segundo lugar en contribución al nacional se ha visto favorecido ya que de aportar 10.34% paso a 11.17%, en esta misma región se encuentra el estado con la

1993 2010variación

porcentual1993 2010

variación

porcentual

Chiapas 4.51% 4.58% 0.07% 15.87% 8.87% -7.00%

Guerrero 2.91% 2.40% -0.51% 9.78% 5.34% -4.44%

Oaxaca 4.27% 2.96% -1.31% 16.13% 6.22% -9.91%

Total regional* 11.69% 9.94% -1.75% 13.93% 6.81% -7.12%

Estados

Participación al PIB agropecuario nacional Participación del sector agropecuario al

PIBE

123

1993 2010variación

porcentual1993 2010 variación

Distrito Federal 23.93% 19.91% -4.03% 32,598 39,719 7,122

Hidalgo 1.51% 1.38% -0.13% 8,379 10,005 1,625

México 10.34% 11.17% 0.83% 10,824 13,120 2,296

Morelos 1.49% 1.44% -0.05% 12,680 15,087 2,407

Puebla 3.23% 3.63% 0.40% 8,255 11,230 2,975

Tlaxcala 0.51% 0.53% 0.02% 6,884 8,077 1,193

Promedio regional 6.84% 6.34% -0.49% 13,270 16,206 2,936

Promedio nacional 3.13% 3.13% 0.00% 13,015 16,284 3,269

Estados

Participación del PIBE al PIB nacional PIB per cápita

menor contribución al PIB de México, Tlaxcala con 0.53%, con una tasa de crecimiento anual de 3.25% y un PIB per cápita promedio del periodo de $7,743.00 que constituye $6,921.00 menos del promedio nacional.

Cuadro 9. Estados del Distrito Federal y su entorno. PIB per cápita y participación del PIBE al PIB nacional, 1993-2010*

Nota: *El PIB tomado para los cálculos son a año base 1993.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM-INEGI Y CONAPO.

ii. Participación agrícola

La región del Distrito Federal y su entorno es la segunda región con menor contribución al sector agropecuario nacional en promedio por estado, con una colaboración de 2.34%, destacando la participación del Estado de México y Puebla que intervinieron con poco más de 4.3% cada uno, mientras que el Distrito Federal siendo el penúltimo lugar en aportación produjo el 0.43% del PIB agropecuario nacional, y Tlaxcala el 0.61%, la región para 1993 tenía una cooperación de 14.26% y para el 2010 se redujo a 12.75% y en promedio anual una aportación de 14.03%. (Cuadro 10).

El sector agropecuario represento para el PIB estatal de Morelos en 1993, 11.34% y para el 2010 4.13%, una caída de -7.21%, logrando la región una participación promedio del sector agropecuario al PIBE de 6.56% en 1993, y paso a 3.25% lo que equivale a -3.32% en 18 años, mientras que para Hidalgo y Morelos represento el 6.72% y 7.30% respectivamente, por su parte para el Distrito Federal solamente el 0.09% ya que en el Distrito Federal el PIB se encuentra dividido en 0.07% sector primario, 14.70% sector secundario y 91.71% del sector terciario, destacando el comercio y servicios financieros y de seguros, los cuales en conjunto proporcionaron poco más del 30% del PIBE9.

9 La conformación del PIBE del DF es tomada del SCNM, para el año 2010, La suma de los sectores excede al

100% por el -6.47 de servicios de información financiera medidos indirectamente

124

Cuadro 10. Estados del Distrito Federal y su entorno. Participación al PIB agropecuario nacional y participación del sector agropecuario al PIBE 1993-2010

Nota: * Para el área de participación al PIB agropecuario nacional se saca la sumatoria de los estados y en el área de participación del sector agropecuario al PIBE se toma el promedio de los estados y la variación de los promedios.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM- INEGI.

f. Estados de materias primas

i. Crecimiento económico

La región estados de materias primas se caracterizada por ser la región con mayor producción agropecuaria, mientras que tiene una tasa de crecimiento baja, confirmando la teoría de la maldición de los recursos naturales, en promedio la región tuvo un crecimiento de 49.23%, lo que representa una tasa de crecimiento anual de 2.74% de 1993 al 2010, el crecimiento nacional es de 52.81% equivalente a una TC anual de 2.93%, Colima y Zacatecas son los estados que al interior de la región tuvieron la tasa de crecimiento mayor esto con 3.65% y 3.5% respectivamente, Nayarit por su parte solamente creció 22.99% equivalente a 1.28% anual.

Colima y Nayarit son los estados con la menor aportación al PIB nacional de la región, y a nivel nacional tienen el penúltimo y ante penúltimo lugar con 0.56% y 0.57% en promedio de los 18 años solo por arriba de Tlaxcala con 0.53%, Michoacán y Sinaloa son los que tienen en la región el PIBE mayor con una aportación al PIBN de 2.35% y 2.13% respectivamente en el mismo periodo. Para el 2010 la participación de la región era de 7.73% lo que representa 1.29% por estado.

En 1993 el PIB per cápita de la región oscilaba en $9,731.00, donde Michoacán es el que tiene el PIB per cápita menor de la región con $7,006.00 y Colima el mayor con $13,611.00, para el 2010 el nacional llego a los $16,284.00, $3,269.00 más que en 1993, para Colima en el 2010 eran $17,315.00, y Nayarit $9,645.00 este

por lo que el 0.09% del sector primario del D.F. hace referencia al promedio de 1993 al 2010.

1993 2010variación

porcentual1993 2010

variación

porcentual

Distrito Federal 0.53% 0.31% -0.22% 0.14% 0.07% -0.07%

Hidalgo 2.11% 2.06% -0.05% 8.81% 5.04% -3.77%

México 4.08% 3.96% -0.12% 2.48% 1.71% -0.77%

Morelos 2.68% 1.27% -1.41% 11.34% 4.13% -7.21%

Puebla 4.18% 4.47% 0.29% 8.14% 4.31% -3.83%

Tlaxcala 0.68% 0.68% 0.00% 8.47% 4.21% -4.26%

Total regional* 14.26% 12.75% -1.51% 6.56% 3.25% -3.32%

Estados

Participación al PIB agropecuario nacional Participación del sector agropecuario al

PIBE

125

último se posicionó en el más bajo de la región para el mismo año, ya que en este rubro es el que menos creció de la región, en promedio (1993-2010) la región tiene un PIB per cápita de $11,067.00 y el nacional es de $14,683.00.

Cuadro 11. Estados de materias primas. PIB per cápita y participación del PIBE al PIB nacional, 1993-2010*

Nota:*El PIB tomado para los cálculos son a año base 1993.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM-INEGI Y CONAPO.

ii. Participación agrícola

A excepción de Colima y Michoacán que han crecido el 13% y 18% en participación al sector agropecuario nacional de 1993 al 2010, la región presentó una reducción de poco más del 6%, dejando de participar con el 24.03% a 22.54%. Estados como Nayarit y Zacatecas tuvieron un descenso del 33% y 30% respectivamente, Nayarit para el 2010 aporto el 1.43% y Zacatecas 2.31%, mientras que estados como Michoacán para el mismo año aporto el 7.37% y Sinaloa 7.12% estos últimos son los estados con mayor contribución al PIB agropecuario nacional de la región y a nivel nacional se encuentran en el 3 y 4 lugar ya que en promedio de los 18 años la colaboración de Michoacán es de 6.95% y de Sinaloa 6.93%, solo por debajo del 9.53% Y 7.66% de Jalisco y Veracruz. Cuadro 12. A nivel nacional la reducción de la participación del sector agropecuario al PIB es evidente en 1993 este sector contribuía con el 6.29% mientras que en el 2010 solo fue de 3.58%, situación que se puede ver al interior de los estados, en 1993 el sector primario represento el 20.36% del PIBE de Nayarit y para el 2010 era de 8.11%, Zacatecas paso de 24.70% a 10.78% y Sinaloa de 21.49% a 11.47%. En promedio la región materias primas es la que tiene mayor contribución del sector primario al PIBE para 1993 era de 18.38% y en el 2010 de 9.65%, con un promedio de los 18 años de 13.05%, encontrándose en la región los 5 estados con mayor contribución del sector agropecuario al PIBE.

1993 2010variación

porcentual1993 2010 variación

Colima 0.55% 0.60% 0.05% 13,611 17,315 3,703

Durango 1.30% 1.32% 0.02% 10,674 15,000 4,325

Michoacán 2.34% 2.24% -0.09% 7,006 10,028 3,022

Nayarit 0.66% 0.53% -0.13% 8,648 9,645 996

Sinaloa 2.33% 2.14% -0.18% 11,195 14,252 3,057

Zacatecas 0.84% 0.90% 0.06% 7,251 11,514 4,264

Promedio regional 1.34% 1.29% -0.05% 9,731 12,959 3,228

Promedio nacional 3.13% 3.13% 0.00% 13,015 16,284 3,269

Estados

Participación del PIBE al PIB nacional PIB per cápita

126

Cuadro 12. Estados de materias primas. Participación al PIB agropecuario nacional y participación del sector agropecuario al PIBE 1993-2010

Nota: * Para el área de participación al PIB agropecuario nacional se saca la sumatoria de los estados y en el área de participación del sector agropecuario al PIBE se toma el promedio de los estados y la variación de los promedios.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM- INEGI.

g. Estados petroleros i. Crecimiento económico

La región estados petroleros tuvo un crecimiento de 31.76% de 1993 al 2010 equivalente a una tasa de crecimiento anual del 1.76%, razón por la cual es la región con el menor crecimiento, el promedio nacional es de 2.93% anual, siendo Campeche el que menos creció no nada más en la región si no a nivel nacional con 6.62% que representa una tasa de crecimiento anual de 0.37%, además a nivel regional es el único que tiene una tendencia negativa en el PIB per cápita ya que en 1993 era de $22,436.00 y en el 2010 de $18,136.00, en promedio de los 18 de $22,278.00 y a su vez es el tercer estado con el mayor PIB per cápita del país.

La participación promedio de la región al PIB nacional es de 6.60% dividido en, 1.10% Campeche, 1.21% Tabasco y 4.29% Veracruz. Con respecto al PIB per cápita ya que Campeche presenta una caída en los 18 años de $4,301.00 hace que el crecimiento de poco más de $4,000.00 de Tabasco y Veracruz se vea comprimido, y a nivel regional de 1993 al 2010 se tenga una variación del -$32.00.

Cuadro 13. Estados petroleros. PIB per cápita y participación del PIBE al PIB nacional, 1993-2010*

Nota: *El PIB tomado para los cálculos son a año base 1993.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM-INEGI Y CONAPO.

1993 2010variación

porcentual1993 2010

variación

porcentual

Colima 0.84% 0.95% 0.11% 9.59% 6.43% -3.16%

Durango 3.57% 3.36% -0.21% 17.32% 11.46% -5.86%

Michoacán 6.25% 7.37% 1.12% 16.82% 9.66% -7.16%

Nayarit 2.13% 1.43% -0.70% 20.36% 8.11% -12.25%

Sinaloa 7.95% 7.12% -0.83% 21.49% 11.47% -10.02%

Zacatecas 3.29% 2.31% -0.98% 24.70% 10.78% -13.92%

Total regional* 24.03% 22.54% -1.49% 18.38% 9.65% -8.73%

Estados

Participación al PIB agropecuario nacional Participación del sector agropecuario al

PIBE

1993 2010variación

porcentual1993 2010 variación

Campeche 1.19% 0.83% -0.36% 22,436 18,136 -4,301

Tabasco 1.29% 1.26% -0.03% 8,688 10,782 2,094

Veracruz 4.56% 4.15% -0.41% 7,939 10,049 2,110

Promedio regional 2.34% 2.08% -0.26% 13,021 12,989 -32

Promedio nacional 3.13% 3.13% 0.00% 13,015 16,284 3,269

Estados

Participación del PIBE al PIB nacional PIB per cápita

127

ii.Participación agrícola

De los 3 estados que conforman la región es Veracruz el que tiene mayor contribución al sector agropecuario, en 1993 aportó el 6.68% del nacional y aumento 1.53% para el 2010, mientras que Campeche para 1993 participo con el 0.86% con una variación positiva en el 2010 de 0.02%, en promedio la región aporto el 10.03% durante los 18 años. Con respecto a la intervención que tiene el sector agropecuario al PIBE para 1993 en Veracruz representaba 9.22% y para el 2010 redujo a 5.58%. Tabasco paso de 7.11% a 1.73% siendo este el que tiene mayor reducción de participación del sector agropecuario, Campeche a pesar de que el sector agropecuario no es significativo pasó de 4.59% a 0.61%, en este estado el sector minero y en especial la extracción de petróleo representa más del 80% del PIBE tan solo para el 2010 el 84.28% correspondía a este rubro, Tabasco por su parte también tiene una fuerte dependencia a este sector ya que el PIB del estado del 2010 se encuentra dividido en 1.26% sector primario, 72.87% sector secundario y el terciario 26.16%, del cual corresponde 64.32% de minería (petróleo), cabe señalar que a pesar de que en la división hecha en INEGI se separa la minería (extracción de petróleo) del sector primario, este forma parte de los recursos naturales que posee cada estado.

Cuadro 14. Estados petroleros. Participación al PIB agropecuario nacional y participación del sector agropecuario al PIBE 1993-2010

Nota: * Para el área de participación al PIB agropecuario nacional se saca la sumatoria de los estados y en el área de participación del sector agropecuario al PIBE se toma el promedio de los estados y la variación de los promedios.

Fuente: Elaboración propia con información de SCNM- INEGI

5. Resultados

Se realizaron varias pruebas de agrupación de conglomerados a través del análisis de K-medias, para encontrar los conglomerados en los que se pueda ver con mayor facilidad la relación inversa, entre las variables económicas y las de recursos naturales (agrícolas y geográficas) dando como resultado la agrupación en tres clúster,el cuadro 15 muestra como quedaron divididos los estados para el año inicial y final, descartando la presencia del Distrito Federal y del Estado de

1993 2010variación

porcentual1993 2010

variación

porcentual

Campeche 0.86% 0.88% 0.02% 4.59% 0.61% -3.98%

Tabasco 1.45% 1.31% -0.14% 7.11% 1.73% -5.38%

Veracruz 6.68% 8.21% 1.53% 9.22% 5.58% -3.64%

Total regional* 8.99% 10.40% 1.41% 6.97% 2.64% -4.33%

Estados

Participación al PIB agropecuario nacional Participación del sector agropecuario al

PIBE

128

México, por su alto nivel económico en comparación con el resto de los estados, sesgando la información en los conglomerados.

Cuadro 15. Conformación de los estados en 3 clúster

Fuente: Elaboración propia con datos del SCNM, INEGI, SIAP.

Los estados que conforman el análisis inicial tienen en común las siguientes características:

Ø Clúster 1, inicial: Conformado por el estado de Jalisco y Nuevo León, que tienen en común, el mayor nivel en las variables económicas siendo estas: participación al PIB nacional, PIB estatal y PIB per cápita estatal, menor participación de la Población Económicamente Activa (PEA) en actividades del sector primario, y mayor en el sector secundario y terciario, la menor participación del sector primario en el PIB estatal, temperatura media, estados con menor altitud, al centro del país, con poca precipitación promedio anual.

Ø Clúster 2, inicial: Integrado por 10 estados, teniendo como características en común, nivel medio en las variables económicas: participación al PIB nacional, PIB estatal y PIB per cápita estatal, al igual que en variables como: población empleada en actividades del sector primario, secundario y terciario, alta participación del sector agropecuario en el PIB estatal, temperatura media, más al norte y oeste del país, y un nivel medio de precipitación promedio anual.

Ø Clúster 3, inicial: Agrupando a 18 estados que tienen los niveles más bajos en: participación al PIB nacional, PIB estatal y PIB per cápita estatal, la mayor proporción de la PEA empleada en el sector primario, y menor en secundario y terciario, al igual que son los que tienen mayor contribución del sector primario al PIB estatal, con mayor temperatura y altitud, posicionándose más al sur y este del país, concentrando los mayores índices de precipitación promedio anual.

Clúster

inicial

(1993)

Jal,Nl Bc, Chih, Coah, Gto, Mich,

Pue, Sin, Son, Tamps, Ver

Ags, Bcs, Camp, Chips, Col, Dgo,

Gro, Hgo, Mor, Nay, Oax, Qro,

Qroo, Slp, Tbsc, Tlax, Yuc, Zac

Clúster final

(2010)

Jal,Nl Bc, Chih, Coah, Gto, Pue,

Son, Tamps, Ver

Ags, Bcs, Camp, Chips, Col, Dgo,

Gro, Hgo, Mich, Mor, Nay, Oax,

Qro, Qroo, Sin, Slp, Tbsc, Tlax,

Yuc, Zac

129

Al realizar el proceso de agrupación para el año final (2010) con las mismas variables y estados que el anterior, se encontró que el acomodo de estados solo tiene variación en el segundo y tercer clúster, ya que en el año inicial los estados de Michoacán y Sinaloa se encuentran en el segundo clúster y para el año final estos estados forman parte del tercer clúster. Provocando solamente que en el año final, el segundo clúster sea el que tiene a los estados con la proporción menor en, participación de la población económicamente activa en actividades terciarias, al igual que en precipitación promedio anual y temperatura.

Comparando el cuadro 17 del año final con la del año inicial, se puede apreciar como se ha tenido un crecimiento en las variables económicas en los tres clúster (PIB estatal Y PIB per cápita), y una caída en la misma proporción de las variables del sector primario (Proporción de la PEA empleada en el sector primario y participación del sector primario al PIB estatal). La caída del sector primario para el último año va de la mano con la ligera reducción presentada en el sector secundario, provocando un fuerte crecimiento del sector terciario10

Cuadro 16. Centro de los conglomerados del año inicial 1993

Fuente: Elaboración propia con datos del SCNM, INEGI, SIAP.

10 De acuerdo al cambio presentado de los tres sectores económicos en la distribución de la PEA (PEASECPRI, PEASECSEC Y PEASECTER) del año inicial al año final.

Variables Clúster inicial

1 2 3

PPIBN 6.49 3.14 1.21

PIBE 74,943,254 35,614,811 14,063,442

PIBEPC 17,425 12,104 11,480

PEASECPRI 12.65 21.89 27.99

PEASECSEC 30.05 27.00 21.11

PEASECTER 57.25 51.07 50.86

PPIBAE 4.69 10.42 10.78

TEMPERATURA 18 18 20

ALTITUD 1,045 1,118 1,138

LATITUD 23.18 24.36 20.19

LONGITUD 101.84 103.76 98.71

PRECIPITACION 975 1,060 1,428

130

Cuadro 17. Centro de los conglomerados del año final 2010

Fuente: Elaboración propia con datos del SCNM, INEGI, SIAP.

6. Conclusiones

Tomando en cuenta el objetivo de la investigación, ver si existe una relación inversa entre el crecimiento económico y los recursos naturales (producción agrícola) como sucede en la maldición de los recursos naturales, usando en primera instancia del lado del crecimiento económico el PIB y PIBPC y del lado de los recursos naturales la producción agrícola, y haciendo una división por regiones se pudo observar que si hay una tendencia tanto al interior de la región como entre ellas, de los estados que tienen mayor contribución en la producción agropecuaria nacional y/o estatal con un bajo crecimiento económico, sería premonitorio decir que se está cumpliendo “la maldición de los recursos naturales” en los estados del país, ya que, la producción agrícola es una pequeña parte del conjunto de variables que conforman los recursos naturales, y para poder hacer una clara afirmación es necesario hacer un estudio mayor y detallado, donde se engloben el total de las variables que representan los recursos naturales, desde el agua de ríos, mares, lagunas, mantos acuíferos, atmósfera, tierra, minerales, metales, carbón, petróleo, gas natural, aire, vegetación, flora, fauna, madera, producción agrícola, etc. Y compararlos con las variables PIB y PIBPC al igual que se tendrían que anexar educación, salud, vivienda, alimentación, nivel institucional, corrupción, comercio internacional, y demás variable que puedan explicar el nivel de vida de la población y así poder decir si aparte del crecimiento hay una relación con el desarrollo.

Variables Clúster final

1 2 3

PPIBN 6.89 3.56 1.33

PIBE 121,563,239 62,775,476 23,558,480

PIBEPC 22,622 16,694 13,476

PEASECPRI 6.10 12.36 18.32

PEASECSEC 27.90 27.28 21.86

PEASECTER 65.75 58.66 59.49

PPIBAE 3.09 4.37 5.77

TEMPERATURA 17 16 19

ALTITUD 1,040 1,150 1,141

LATITUD 23.18 24.89 20.39

LONGITUD 101.84 103.63 99.27

PRECIPITACION 1,075 1,069 1,463

131

Bibliografía

Antunez, I. (2009). Crecimiento económico: Modelos de crecimiento económico. Lima: Universidad. Nacional Mayor de San Marcos. Galindo, M. A. (2011, Enero-Febrero). Crecimiento económico. Tendencias y

nuevos desarrollos de la teoría económica ICE. (858):39-56. Gavin, M. y Hausman, R. (1998). Nature, Development and Distribution in

LatinAmerica: Evidenceonthe Role of Geography, Climate and Natural Resources. Washington, DC.: Banco Interamericano de Desarrollo. Guillen, R. (2006). Evolución de la economía del desarrollo. Buenos Aires: IADE Instituto Argentino para el Desarrollo Económico. Gylfason, T. (2001). Natural Resources, Education, and EconomicDevelopment. EuropeanEconomicReview. 45:847-859. Gylfason, T. y Zoega G. (2004). Natural Resources and EconomicGrowth: The

Role of Investment. DEGIT ConferencePapers c009_011, DEGIT, Dynamics, EconomicGrowth, and International Trade. Hernández, F. (2011, Octubre- Diciembre).Turismo internacional, apertura comercial y crecimiento económico en México 1980-2005. Revista Fuente, 3(9) consultado el 23 de Abril del 2012. http://fuente.uan.edu.mx/publicaciones/03-09/3.pdf Kronenberg, T. (2004). The curse of natural resources in thetransitioneconomies. TheEconomics of Transition. 12(3):399-426. Levy, M. y Varela M. (2003). Análisis multivariable para las ciencias sociales. Madrid: perarsonecucación. Moreno, L. (2010). La maldición de los recursos naturales en México. Un análisis

preliminary.Preparedfordelivery at the 2010 congress of theLatin American Studies, Association, Toronto, Canada Octubre 6-9, 2010. Ruíz, C. (2007). El Nuevo rostro de la Regionalización en México. Universidad Nacional Autónoma de México. Sachs, J. y Warner A. (1997, Noviembre). Natural ResourceAbundance and EconomicGrowth. Center for International Development and Harvard Institutefor International Development. Harvard University, Cambridge MA. Sala-i-Martin, X. (1997, Mayo). I justrantwomillionregressions. American

EconomicReview. 87(1):178-183. Smith, A. (1776). AnInquiryintotheNature and Causes of theWealth of Nations. vol.

1, libro 1. London: W. Strahan. Visauta, B. y Martori j. (2003). Análisis estadístico con SPSS para Windows.

Volumen II Estadística Multivariante. Madrid: McGraw-Hill. Witker, J. (1989). Curso de derecho económico. México D.F.: Universidad nacional autónoma de México.

132

133

La Curva Medioambiental de Kuznets: Relación entre Bienestar y Medio Ambiente

Nadyra Rodríguez Ariasa

Claudia Susana Gómez Lópezb

a Maestra en Economía por la Universidad de Guanajuato. Email: nadyra.rodriguez@ugto.org

b Profesora-Investigadora del Departamento de Economía y Finanzas de la Universidad de Guanajuato. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Email: claudia.gomez@ugto.org

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Introducción La hipótesis de la curva medioambiental de Kuznets (CMK) describe el hecho de que en el corto plazo o en las primeras etapas del crecimiento económico, éste provoca un mayor deterioro ambiental, pero en el largo plazo, cuando la economía llega a cierto nivel de ingreso, la relación cambia, es decir, con altos niveles de ingreso, la calidad del medio ambiente mejora. Lo anterior implica un relación en forma de U invertida. El análisis que se realiza intenta comprobar la existencia de una relación en forma de U invertida de las emisiones de CO2 con el PIB per cápita, para comparar este resultado con la relación que presentan estas emisiones y el índice de desarrollo humano (IDH). Ahora bien, ¿Cuál es el interés de realizar esta comparación? El IDH es un índice integrado por tres componentes: ingreso per cápita, salud y educación, entonces, puede permitir que se realice un análisis más completo al tomar en cuenta otros factores, a diferencia de considerar el ingreso per cápita de forma aislada, y de esta manera, no considerar que el único determinante para el cuidado del medio ambiente es cierto nivel de ingreso. Así mismo, el IDH se toma como una medida de bienestar, por lo que se puede contestar la siguiente pregunta: ¿Cuál es la relación que guardan las emisiones de CO2 con el bienestar de un país? Los resultados obtenidos son los siguientes: (1) se cumple la hipótesis de la CMK cuando se realiza la estimación utilizando el PIBpcy (2) en el momento en que se pretende explicar la relación entre el deterioro ambiental y el nivel de desarrollo, mediante el IDH, la hipótesis de la CMK no se cumple, se encuentra primero una relación negativa entre las emisiones contaminantes y el bienestar, pero una vez alcanzado cierto nivel de desarrollo, dicha relación entre deterioro ambiental y bienestar se vuelve positiva.

1. La Curva Medioambiental de Kuznets El Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) fue creado en 1972 en la celebración de la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Medio Ambiente, a partir de entonces, los gobiernos han intentado integrar en sus propuestas de políticas de desarrollo el cuidado por el medio ambiente, aunque no en todos los países han tenido éxito estas implementaciones. Tiempo después, comienza a ser evidente que los problemas ambientales no atendidos, como el calentamiento global, deforestación, el daño causado a la capa de ozono por las distintas actividades humanas sin concientización, etc., impiden el pleno

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desarrollo, de las economías. La Comisión Mundial para el Medio Ambiente y Desarrollo, creada aproximadamente 10 años después del PNUMA, afirma en uno de sus informes que el cuidado por el medio ambiente y el crecimiento económico deberían ser sujeto de una misma cuestión. Sin embargo, la polémica de esta afirmación ha venido desarrollándose desde entonces, donde algunos estudios de principios de los 90 son pioneros en la inclusión de un análisis de la relación que existe entre el crecimiento y el daño ambiental. A esta relación se le conoce como curva medioambiental de Kuznets (CMK). La hipótesis de la CMK sostiene que hay una relación de distintos tipos de emisiones contaminantes, entre ellos el CO2, con el ingreso per cápita. Esta hipótesis describe el hecho de que en el corto plazo o en las primeras etapas del crecimiento económico,éste provoca un mayor deterioro ambiental, pero en el largoplazo, llegando a un cierto nivel de ingreso per cápita, la relación cambia mostrando que con el crecimiento económico, aparecen factores que propician un beneficio parael medio ambiente, es decir, con altos niveles de ingreso, la calidad del medio ambientemejora. El nombre de CMK hace referencia a SimonKuznets1, quien argumentó quela desigualdad del ingreso primero aumenta y luego decrece mientras que el desarrollo económico continúa (Kuznets, 1955), lo cual implica un relación en forma de Uinvertida. A raíz de esta formulación, se estudia la relación entre el deterioro ambiental y el ingreso per cápita, donde al eje x le corresponde el ingreso per cápita y al eje y, el deterioro ambiental medido con emisiones de gases de efecto invernadero, como el dióxido de carbono, óxido nitroso, metano, etc. Esta idea comienza a desarrollarse a partir del trabajo de Grossman y Krueger (1991) quienes realizan una investigación sobre el impacto de la apertura comercial en el medio ambiente, particularmente sobre el TLCAN (Tratado de Libre Comercio de América del Norte)2. En este trabajo se argumenta que mientras que algunos grupos señalan riesgos en la liberalización comercial entre Estados Unidos y México, ellos encuentran beneficios sobre todo para México, ya que se estiman ganancias potenciales en el corto plazo. Además de que a través de cierto nivel de ingreso per cápita (entre $4,000 y $5,000 USD), el crecimiento económico reduce los problemas de contaminación, por lo que cuando se logra este nivel de ingreso, el proceso de desarrollo permitirá que se generen presiones políticas para la protección del medio ambiente y posibles cambios en el comportamiento del consumo privado. 1SimonKuznets (1901-1985) fue un economista ruso-estadounidense ganador del premio Nobel de economía

en 1971 por sus aportaciones a la macroeconomía en el estudio del crecimiento económico. 2 El TLCAN está firmado por los países de Canadá, Estados Unidos y México para establecer así, una zona de

libre comercio. Dicho tratado entró en vigor el 1 de enero de 1994.

136

Existen distintos puntos de vista entre los economistas, unos apoyando la hipótesis de la CMK y otros, presentándose totalmente en contra. Unos sostienen que la búsqueda por aumentar el PIB dañará sin duda al medio ambiente, ya que precisamente el uso de energéticos y demás recursos naturales permite tal incremento. Otros investigadores argumentan que se puede lograr un crecimiento económico alto sin estropear a la naturaleza, ya que si se considera el progreso técnico como una conciliación entre el crecimiento y el ambiente, es posible que se cumpla la hipótesis de la CMK. En el trabajo “Economic Growth and the Environment” de Grossman y Krueger (1995), se realiza un análisis entre el ingreso per cápita y distintos indicadores ambientales (contaminación del aire, contaminación en cuencas hidrológicas por metales, contaminación fecal en las cuencas hidrológicas y estado del oxígeno en las cuencas hidrológicas) y lo que concluyen es que el medio ambiente no se deteriora cada vez más mientras aumenta el crecimiento económico, aunque al principio se sufre de un deterioro ambiental, después se llega a un punto en el que el crecimiento permite mejoras. Lo que Grossman y Krueger encuentran es que este punto de mejora ambiental con el crecimiento, se logra antes de que las economías lleguen a los $8000 USD per cápita. Así mismo, el Banco Mundial en su Reporte de Desarrollo de 1992, menciona que algunos problemas de contaminación al principio del crecimiento empeoran, pero mientras que el ingreso per cápita aumenta, estos problemas disminuyen. Algunos de estos problemas de contaminación, identificados en el reporte, son casi todas las formas de contaminación de aire y agua, algunos tipos de deforestación y la invasión a hábitats naturales. En el mismo año Shafik y Bandyopadhyay, quienes colaboraron para elaborar reportes en el Banco Mundial, realizan un trabajo sobre el crecimiento económico y la calidad medioambiental. Lo que ellos encontraron es que la mayoría de los indicadores ambientales empeoran inicialmente con el aumento del ingreso, a excepción del acceso al agua potable y servicios de sanidad, ya que estos últimos son problemas que disminuyen con ingresos más altos. Por lo tanto, la mayoría de los indicadores mejoran en cuanto las economías se acercan a niveles de ingreso medio. También encuentran evidencia de que las economías con altas tasas de inversión y rápido crecimiento económico, aumentan la presión sobre la contaminación de los recursos naturales y la tecnología funciona en favor de la calidad ambiental. De igual forma Selden y Song (1992), al utilizar cuatro distintos contaminantes del aire, encuentran evidencia de que existe una relación de U invertida entre el ingreso per cápita y estos contaminantes. Muestran que la modernización industrial y agrícola en las primeras etapas del crecimiento disminuye la calidad

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ambiental pero conforme continúa el desarrollo, esta tendencia cambia al sentido opuesto. Por otro lado, Arrow et al. (1995), argumentan que cierto nivel de ingreso per cápita no es una condición suficiente para mejorar la calidad medioambiental, ni tampoco que los efectos ambientales que provoca el crecimiento puedan ser ignorados, ya que la naturaleza no es capaz de soportar un crecimiento económico infinito y entonces, si la dotación de recursos naturales fuera totalmente extraída, la actividad económica estaría en riesgo. De esta manera, concluyen que las instituciones y las reformas medioambientales son importantes para reducir el deterioro ambiental y de ninguna manera pueden ser sustituidas por el incremento en el crecimiento económico, ya que esto no representa una solución para impedir los daños en el ambiente ni el agotamiento de los recursos. Siguiendo con esta última idea, es importante considerar que aunque la relación entre el ingreso per cápita y ciertos tipos de emisiones contaminantes mantienen una forma de U invertida, no se puede manifestar que las actividades económicas puedan seguir su curso y librarse de los problemas ambientales sin tomar en cuenta políticas que disminuyan este daño. Uno de los resultados más fuertes del trabajo de Panayotou (1997), es que la calidad de las políticas e instituciones, pueden reducir de manera significativa la degradación medioambiental a niveles de ingreso bajo y acelerar las mejoras en el ambiente en las economías con nivel de ingreso alto. Apoyando la idea de que la relación entre el ingreso per cápita y las emisiones no mantiene una forma de U invertida, se encuentra también el trabajo de Stern (2004), en el que se argumenta que existe poca evidencia para comprobar tal relación y una de las razones, es que el método econométrico utilizado no es robusto porque existe heteroscedasticidad, simultaneidad y sesgo por variables omitidas. Además, se menciona que la actividad económica daña al medio ambiente de alguna u otra forma con el hecho de consumir del stock de recursos naturales para satisfacer las necesidades dentro de la economía. En el caso particular de las emisiones de dióxido de carbono, en Galeotti et al. (2006) no se encuentra evidencia de la relación entre emisiones e ingreso per cápita, pero al momento de sugerir una variante al modelo tradicional de la CMK, encuentran que la relación es de una forma cóncava para países de la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico), no siendo así para el grupo de países que no forman parte de esta organización.

138

Recapitulando sobre la idea de Grossman y Krueger a cerca de la liberalización del comercio, entra en debate el trabajo de Copeland y Taylor (1995), en el que aseguran que el impacto ambiental que genera el comercio tiene que ver con la distribución del ingreso antes de llevar a cabo la actividad comercial. Si la distribución del ingreso está sesgada, es decir, existe un grado alto de desigualdad, el impacto ambiental será alto, a diferencia de las economías que presentan un bajo índice de desigualdad en cuanto a la distribución del ingreso (i.e. Un coeficiente de Gini cercano a 0). En este sentido, la reducción en contaminación podría lograrse a través de coaliciones entre países y podría resultar en una mejora en el sentido de Pareto, y al mismo tiempo, las transferencias de ingreso destinadas a tal reducción serían también una mejora para el bienestar. En particular en el caso de México, existe un estudio reciente sobre el comportamiento que tienen los 32 estados del país en relación al deterioro ambiental y el crecimiento económico. Lo que se encuentra en este trabajo es que en general no existe preocupación por el medio ambiente en este país, pero en variables como el tratamiento de aguas residuales y volumen de recolección de basura hay evidencia de una relación con el crecimiento económico apoyando la hipótesis de la CMK (Gómez-López et al., 2011). El objetivo de este trabajo es lograr comparación entre la relación del ingreso per cápita y el Índice de Desarrollo Humano (IDH) con las emisiones de dióxido de carbono, es decir, se pretende encontrar evidencia de la CMK al utilizar el PIB per cápita por un lado, y por el otro, al utilizar una variable de bienestar, la cual incorpora además del ingreso per cápita, la salud y la educación, ya que dichos factores, pueden ser piezas importantes en la determinación del cuidado ambiental. En la siguiente sección se describe la metodología utilizada, la sección 3 contiene evidencia empírica sobre el tema, la sección 4 presenta los resultados de las estimaciones y en la sección 5 se encuentran las conclusiones y posibles extensiones al trabajo.

2. Datos, modelo y metodología

El análisis que se realiza intenta comprobar la existencia de una relación en forma de U invertida de las emisiones de CO2 con el PIB per cápita, para comparar este resultado con la relación que presentan estas emisiones y el IDH. Ahora bien, ¿Cuál es el interés de realizar esta comparación? El IDH es un índice integrado por tres componentes: ingreso per cápita, salud y educación, entonces, puede permitir que se realice un análisis más completo al tomar en cuenta otros factores, a diferencia de considerar el ingreso per cápita de forma aislada, y de esta

139

manera, no considerar que el único determinante para el cuidado del medio ambiente es cierto nivel de ingreso. Así mismo, el IDH se toma como una medida de bienestar, por lo que se puede contestar la siguiente pregunta: ¿Cuál es la relación que guardan las emisiones de CO2 con el bienestar de un país? Para la estimación se utilizan datos de 81 economías intensivas en recursos naturales, agregando a este análisis de la CMK la variable de capital natural3. A continuación se describen las variables tomadas para dicha estimación: a) idh es el índice de desarrollo humano del año 2000. Fuente: Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). b) idh2 es el índice de desarrollo humano al cuadrado del año 2000. c) CO2 son las emisiones de dióxido de carbono medidas en toneladas métricas per cápita en el año 2000. Variable utilizada como proxy de deterioro ambiental. Fuente: Banco Mundial. d) lnCO2 es el logaritmo de la variable de emisiones de dióxido de carbono. e) ΔCO2 es la tasa de crecimiento de la variable de emisiones de dióxido de carbono del año 1970 al año 2000. f) pib00 es el PIB per cápita del año 2000. Fuente: Banco Mundial. g) pib2

00 es el PIB per cápita del año 2000 al cuadrado. h) lcapnat es el logaritmo del capital natural del año 1994 medido en dólares per cápita, la cual incluye dos tipos de recursos naturales: Difusos y concentrados.Dentro de los recursos naturales difusos están contempladas las tierras decultivo, los pastizales, las áreas naturales protegidas y los recursos forestales maderablesy no maderables. Los recursos naturales concentrados son los recursosnaturales del subsuelo. Fuente: Banco Mundial.

a. Modelo

El modelo tradicional utilizado para comprobar la relación en forma de U invertida entre el ingreso per cápita y el deterioro ambiental (en este caso utilizado las emisiones de dióxido de carbono) de Grossman y Krueger es el siguiente:

3La lista de los países tomados como muestra se puede ver en el apéndice A.

140

El signo esperado del coeficiente estimado α1 es positivo, porque como ya se mencionó anteriormente, en un primer momento el crecimiento económico hace que se deteriore el medio ambiente. Sin embargo, el signo del coeficiente estimado α2 tendría que resultar negativo para comprobar que cuando se alcanza cierto nivel de ingreso, el crecimiento económico hace que mejore la calidad ambiental.

En el modelo 2, se considera el IDH para encontrar la relación que existe entre las emisiones de dióxido de carbono y esta variable de bienestar, ya que esta relación ha sido tomada muy poco en consideración al momento de estudiar la CMK, incluso cuando la educación y la salud, además del ingreso, pueden ser determinantes en el cuidado ambiental. Así, para que se cumpliera la hipótesis de la CMK, el signo del coeficiente estimado β1se esperaría positivo yel signo del coeficiente estimado β2, negativo. El modelo planteado porJha y Murthy (2003) también toma en cuenta el IDH, argumentando que este índicedetermina mejor el desarrollo económico que el ingreso per cápita por sí solo. Eneste caso, Jha y Murthy, toman como variable dependiente un índice de degradaciónambiental que ellos mismos elaboran mediante la técnica estadística de análisis decomponentes principales para encontrar evidencia de la hipótesis de la CMK. Enseguida, se realiza una variante hecha a los modelos mencionados anteriormente, en la cualse incluye la variable de capital natural para controlar el efecto que tiene la dotaciónde recursos naturales sobre el deterioro ambiental:

Se espera que el signo del coeficiente estimado de la dotación de capital naturalsea positivo ya que mientras que exista una mayor cantidad de recursos, el deterioro ambiental será más intenso por la explotación de estos recursos. El

141

signo de los demás coeficientes estimados, se espera que sea como ya se mencionó anteriormente en los modelos 1 y 2. El método econométrico utilizado para estas estimaciones es el de mínimos cuadrados ordinarios (MCO).

3. Evidencia empírica sobre la CMK Se puede observar en la gráfica 1 la existencia de β-convergencia, lo cual quiere decir que las 81 economías de la muestra están llegando al mismo nivel de emisiones contaminantes de dióxido de carbono. En el apéndice B se encuentra el cuadro B.2 que presenta los resultados de la estimación de β-convergencia. La gráfica 2 muestra las emisiones de dióxido de carbono guardan una relación positiva con la dotación de capital natural. Mientras que se tiene una mayor cantidad de recursos naturales, las emisiones de dióxido de carbono aumentan.

Gráfico 1. β-convergencia en las emisiones de CO2

Lo anterior se puede interpretar como que cuantos más recursos naturales se tienen, la extracción es mayor, lo cual provoca que cualquier tipo de proceso de extracción o tipo de proceso al que son sometidos tales recursos, haga que se eleve la cantidad de emisiones contaminantes.

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4

ΔCO2

lnCO2

142

Gráfica 2. Relación entre recursos naturales y emisiones contaminantes

4. Resultados En el cuadro B.3 del anexo B, se muestran los resultados de las estimaciones de los modelos.En la columna 1, se estima el efecto del ingreso per cápita sobre el daño ambiental medido con las emisiones de dióxido de carbono. Los resultados de los coeficientesestimados resultan ser los esperados y estadísticamente significativos a un 1%, por loque se comprueba la existencia de la curva medioambiental de Kuznets. En el anexo B, la gráfica B.2 muestra la relación entre las emisiones de CO2 y el ingreso per cápita, donde se puede observar el comportamiento de los países de la muestra, aunque la curva en forma de U invertida no está muy marcada, a causa de los países aislados o outliers, se alcanza adistinguir dicha tendencia. Por otro lado, cuando se cambia el ingreso per cápita por el IDH, es decir, en la estimación del modelo 2, no se cumple la hipótesisde la CMK. Los coeficientes estimados que se muestran en la columna 2, sonestadísticamente significativos al 1%, por lo cual se rechazala hipótesis de que conforme el nivel de desarrollo aumenta, la preocupación por el medioambiente es mayor, ya que en lugar de obtener una relación en forma de U invertida,se obtiene una curva en forma de U, es decir, en la primera etapa del crecimiento de una economía, se tiene una relación negativa entre el deterioro ambiental y el desarrollo, y al llegar a cierto nivel de bienestar, se presenta un cambio en la relación y en una segunda etapa, la relación entre las emisiones de CO2y el desarrollo se vuelve positiva. En la gráfica B.3 del anexo B, se muestra la relación entre las emisiones contaminantes y el bienestar. Se puede observar cómo no existe una relación en

-5

0

5

10

15

20

25

6 7 8 9 10 11 12

CO2

lcapnat

143

forma de U invertida, sino que por el contrario, mientras que el nivel de bienestar va en aumento, las emisiones contaminantes también incrementan. En la columna 3 y 4 además de considerar el ingreso per cápita y el IDH, se controla por la dotación de recursos naturales. En la columna 3, el pib00y el pib2

00 mantienen los signos esperados y resultan estadísticamente significativos a1 1%, por lo que con este modelo, se mantiene la postura sobre la existenciade la hipótesis de la CMK.Además, la variable del capital natural resulta significativa a un 10% y su efecto sobre las emisiones es el esperado, mientras que existan más recursos naturales que explotar, más daño ambiental se producirá. En los resultados que se muestran en la columna 4, se encuentra que el capital natural no es estadísticamente significativo, sin embargo, el idh y el idh2 permanecen significativos al 1% y conservan el signo que resulta en la estimación del modelo 2. Esto hace suponer que los recursos naturales no tienen influencia en la medida en la cual un alto nivel de desarrollo económico (medido a través del IDH) incrementa el deterioro del medio ambiente. La R2 en los cuatro modelos se observa entre 0.68 y 0.69, lo cual sugiere que se está explicando en buena medida el deterioro ambiental a través del ingreso per cápita, el IDH y la dotación de recursos naturales.

5. Conclusiones y extensiones

En este trabajo, se encuentra evidencia que apoya a la hipótesis de la CMK, al utilizar como indicador de desarrollo el ingreso per cápita, pero cuando se considera una variable de desarrollo, como el IDH, la relación entre el daño ambiental y el crecimiento cambia y no se cumple dicha hipótesis, se observa por el contrario, una relación en forma de U. Lo anterior pude ocurrir como consecuencia de que en la hipótesis de la CMK, se dejan de lado otros factores que pueden ser importantes para que aumente o disminuya el deterioro ambiental. Adicionalmente, el Banco Mundial reporta que mientras que la economía se analiza a niveles más desagregados, las emisiones contaminantes y las condiciones ambientales son cada vez peores conforme aumenta el crecimiento. Por otro lado, la CMK no toma en cuenta el stock de los recursos naturales de una economía ni la explotación de ecosistemas o hábitats, por lo que la relación en forma de U invertida, es difícil que se mantenga. Como ya se mencionó

144

anteriormente, las políticas ambientales no pueden sustituirse por un nivel de crecimiento alto, tienen que actuar a la par del desarrollo de una economía porque incluso estas políticas, pueden proveer tal desarrollo, dado que proteger al medio ambiente resulta tan importante para los países desarrollados como para los países en desarrollo. Primero, porque en ambos grupos se encuentran países que se sirven de la extracción de recursos naturales para la obtención de parte importante de sus rentas y segundo, porque los problemas medioambientales son una realidad en todo el mundo. No se puede considerar verdadera o falsa la hipótesis de la CMK desde puntos de vista radicales, porque por un lado, los grupos que argumentan que la industrialización en cualquier etapa del crecimiento de una economía es perjudicial, olvidan el efecto positivo que pueden conseguir los ingresos altos sobre la mejora del medio ambiente. Por otro lado, el crecimiento económico no constituye el alivio a los problemas ambientales, de hecho, el punto principal sería observar la composición del crecimiento determinado por las instituciones dentro de las cuales las actividades humanas se llevan a cabo. Para continuar con un análisis profundo sobre este tema, es prudente comentar que se podría adaptar y precisar el modelo a algún otro método de estimación y/o considerar alguna variable que esté siendo omitida en el presente trabajo y comparar esos resultados con los presentados aquí.

145

Bibliografía

Arrow, K. et al. (1995). Economic Growth, Carrying Capacity and the Environment. Science, Vol. 268 No. 5210, pp. 520-521. Barro, R. y Sala-i-Martin, X. (1992). Convergence. Journal of Political Economy, Vol. 100 No. 2, pp 223-251. Copeland, B. R. y Taylor, M. S. (1995). Trade and Tansboundary Pollution. American Economic Review, Vol. 85, No. 4, pp. 716-737. Galeotti, M., Lanza, A. y Pauli, F. (2006). Reassessing the Environmental Kuznets Curve for CO2 Emissions: A Robustness Exercise. EcologicalEconomics, Vol. 57, pp. 152-163. Gómez-López, C. S., Barrón-Arreola, K. S. y Moreno-Moreno, L. (2011). Crecimiento Económico y Medio Ambiente. Trimestre Económico, Vol. LXXVIII (3), No. 311, pp. 547-582. Green, W. (2003). “EconometricAnalysis”. Quinta Edición. Ed. Prentice Hall.Nueva Jersey, EUA. Grossman, G. M. y Krueger, A. B. (1991). Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement. NBER Working Paper No. 3914. National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA. EUA. Grossman, G. M. y Krueger, A. B. (1995). Economic Growth and the Environment. Quarterly Jornual of Economics, Vol. 110, pp. 353-377. Hettige, H., Mani, M. y Wheeler, D. (2000). Industrial Pollution in Economic Development: The environmental Kuznets Curve Revisited. Journal of Development Economics, Vol. 62, pp. 445-476. Jha, R. y Murthy, K. V. B. (2003). An Inverse Global Environmental Kuznets Curve. Journal of Comparative Economics, Vol. 31, pp. 352-368. Kuznets, S. (1955). Economic Growth and Income Inequality. The American Economic Review, Vol. 45 No. 1, pp. 1-28. Panayotou, T. (1997). Demystifying the Environmental Kuznets Curve: Turning a Black Box into a Policy Tool. Environment and Development Economics, Vol. 2, pp. 465-484. Selden, T. M. y Song, D. (1994). Environmental Quality and Development: Is There a Kuznets Curve for Air Pollution Emissions? Journal of Environmental Economics and Management, Vol. 27, pp. 147-162. Shafik, N. y Bandyopadhyay, S. (1992). Economic Growth and Environmental Quality: Time Series and Cross-Country Evidence. World Bank Policy Research Working Paper 904. Stern, D. I. (2004). The Rise and Fall of the Environmental Kuznets Curve. World Development, Vol. 32 No. 8, pp. 1419-1439. World Bank. 1992. “World Development Report 1992: Development and the Environment”. Oxford University Press. Washington D.C.

146

Anexo

A. Muestra de países con economías intensivas en recursos naturales

Los países considerados como economías dependientes de los recursos naturales concentrados son: Argentina, Australia, Austria, Bangladesh, Bélgica, Benín, Bolivia, Brasil, Camerún, Canadá, China, Colombia, República del Congo, Corea del Norte, Costa de Marfil, Dinamarca, Ecuador, Egipto, España, Estados Unidos, Filipinas, Finlandia, Francia, Ghana, Grecia, Guatemala, Honduras, India, Indonesia, Irlanda, Italia, Jamaica, Japón, Jordania, Malasia, Marruecos, Mauritania, México, Nepal, Noruega, Nueva Zelanda, Países Bajos, Pakistán, Perú, Portugal, Reino Unido, República Dominicana, Senegal, Sierra Leona, Sudáfrica, Suecia, Tailandia, Togo, Trinidad y Tobago, Túnez, Turquía, Venezuela, Zambia y Zimbabue. Además de los países mencionados anteriormente, la muestra se extiende a los siguientes países para conformar un total de 81 economías consideradas en el estudio: Burkina Faso, Burundi, Chad, Chile, Costa Rica, El Salvador, Gambia, Guinea-Bissau, Haití, Kenia, Madagascar, Malawi, Mali, Mauricio, Nicaragua, Níger, Panamá, Paraguay, República Centroafricana, Sri Lanka, Suiza y Uruguay.

c. Cuadros y gráficos

Cuadro B.1. Estadísticas Descriptivas

Variables Media Desviación estándar

N

Idh 0.60 0.20 76

idh2 0.40 0.24 76

lnCO2 -0.11 1.77 80

ΔCO2 0.02 0.02 80

CO2 3.83 4.74 81

pib00 7384.98 10561.02 81

pib200 164696117.86 334642535.48 81

Lcapnat 8.51 0.87 81

147

Cuadro B.2. β-Convergencia de CO2

(1)

Variables ΔCO2

lnCO2 -0.00341***

(0.00126) Constante 0.0141***

(0.00222)

Observaciones 80

R2 0.086 Errores estándar en paréntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Gráfica B.1. σ-Convergencia en las emisiones

de CO2

Cuadro B.3. Emisiones de CO2

(1) (2) (3) (4)

Variables CO2 (pib) CO2 (idh) CO2 (pib-nat) CO2 (idh-

nat)

pib00 0.000821***

0.000721***

(0.000105)

(0.000119) pib2

00 -1.56e-08***

-1.34e-08***

(3.33e-09)

(3.55e-09) Idh

-31.74***

-35.73***

(9.579)

(10.51)

idh2

42.86***

44.43***

(8.168)

(8.691)

lcapnat

0.503* 0.437

(0.262) (0.295)

Constante 0.346 5.821** -3.357* 4.035

(0.421) (2.588) (1.989) (3.095)

Observaciones 81 76 78 73 Estadístico F 82.40*** 82.05*** 52.29*** 50.55***

R2 0.679 0.692 0.679 0.687

Errores estándar entre paréntesis: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

19

70

19

72

19

74

19

76

19

78

19

80

19

82

19

84

19

86

19

88

19

90

19

92

19

94

19

96

19

98

20

00

Estado Estacionario Dispersión

148

Gráfica B.2. Curva de emisiones y PIBpc

Gráfica B.3. Curva de emisiones e IDH

Argentina

Australia

Austria

Bélgica

Canada

Corea Dinamarca

España

Estados Unidos

Francia

Grecia

Irlanda

Italia

Jamaica

Japón

MalasiaMexico

Niger

NoruegaNueva Zelanda

Portugal

Reino UnidoSudáfrica

Suecia Suiza

Trinidad y Tobago

Uruguay

Venezuela

0

5

10

15

20

25

0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000

CO

2

PIBpc

Australia

Bélgica

Canada

ChileChina

Estados Unidos

Finlandia

Francia

Grecia

India

Irlanda

Japón

Malasia

Mexico

Niger

Noruega

Países Bajos

Panama

Portugal SueciaSuiza

Tailandia

Trinidad y Tobago

Uruguay

Venezuela

Zimbabwe

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

0

0.0

5

0.1

0.1

5

0.2

0.2

5

0.3

0.3

5

0.4

0.4

5

0.5

0.5

5

0.6

0.6

5

0.7

0.7

5

0.8

0.8

5

0.9

0.9

5 1

CO

2

IDH

149

Corrupción, sus efectos y consecuencias en la conversión de los Recursos Naturales y el Desarrollo Económico

Brenda Daniela López Rincóna

Claudia Susana Gómez Lópezb

a Licenciada en Economía por la Universidad de Guanajuato. Email: brendadaniela@gmail.com

b Profesora-Investigadora de la División de Economia y Finanzas de la Universidad Autónoma de Guanajuato. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Email: claudia.gomez@ugto.org

150

Introducción En los últimos años la corrupción ha sido un tema del cual las investigaciones y estudios han aumentado exponencialmente. Debido a sus múltiples variantes existe una lista extensa de métodos para abordar este fenómeno como también razones por las que la corrupción es originada. Autores como Paulo (1995) y Svensson (2005) lo han abordado por medio de la econometría comprobando que la corrupción surge debido a la ineficiencia en las instituciones gubernamentales o a la inestabilidad política de un país. Otros como Paulo (2005), Shleifer y Vishny (1993) abordan el posible origen y las causas de la corrupción basados en modelos de la economía neoclásica como el de Barro (1990). No existe un acuerdo común ni de la definición precisa de la corrupción ni de cómo combatirla ya que la corrupción está en muchos ámbitos desde mordidas, lavado de dinero, sobornos, extorsiones hasta tráfico de órganos, animales silvestres, drogas o personas. Menson (2005) define la corrupción como el resultado de las instituciones legales, económicas, culturales y políticas de un país. A menudo la corrupción es tomada como un impuesto o cuota. La corrupción es un fenómeno que afecta a diversas áreas de una sociedad. Algunos autores como Mauro (1995), y Knarck y Keefer (1995) afirman que la corrupción es perjudicial para el crecimiento de un país ya que desincentiva la inversión, el desarrollo y la innovación. Sin embargo, Leff (1964) y Huntington (1968) afirman que la corrupción en ciertas circunstancias acelera el crecimiento de un país ya que crea un sistema, quizá, más eficiente que las instituciones actuales. Es igual de importante estudiar las consecuencias ocasionadas por la corrupción sobre otros factores diferentes al crecimiento o desarrollo económico; los cuales, indirectamente, pueden afectar la solvencia económica de un país.La corrupción también tiene efectos en la ineficiencia de las instituciones públicas, la asignación ineficiente de licencias, las barreras de entrada a los mercadosó la asignación óptima de recursos naturales. En estos elementos, y en muchos más, la búsqueda de renta, el fraude o el abuso del poder son las principales formas de actos corruptos. Aunque estos aspectos parezcan irrelevantes en la evaluación de políticas públicas para promover el crecimiento económico, no lo son. En el terreno de la investigación es a veces mencionado quela ineficiencia de las instituciones perjudica la eficiencia de la economía ya que existe una externalidad negativa en

151

la asignación del bienestar económico;la cual, es causada por distorsiones ocasionadas por actos como sobornar. En lo que respecta a los recursos naturales, se han realizado diversos estudios donde se cuestiona la relación aparente entre recursos naturales y corrupción. Dado que la corrupción al igual que la interpretación de recursos naturales pueden tomar muchas formas, los estudios varían conforme en la forma de explicar la corrupción y sus efectos sobre la asignación de los recursos naturales. Ades y Di Tella (1999) y Leite y Weidemann (1999) comprueban que la abundancia de recursos naturales en un país da incentivos para la búsqueda de renta, lo cual, origina corrupción. Por lo tanto, es posible observar la relación bilateral entre éstas dos variables. Por un lado, mayor corrupción afecte la asignación óptima de recursos naturales; pero por el otro lado, también una gran concentración de recursos (en particular, recursos primarios) induce niveles de corrupción más altos. La corrupción política es otra forma en dónde se ha investigado el efecto de la corrupción sobre la implementación de políticas ambientales. Por ejemplo, Woods (2008), realiza un estudio econométrico a este respecto y concluye que la corrupción política tiende a debilitar la implementación de políticas públicas en los estados de Estados Unidos. Para aproximar la corrupción política, el autor toma en cuenta fuerza política de los grupos manufactureros. En México no es posible negar la existencia de corrupción. Por tal motivo es importante no solo tratar de tomar acciones en contra de esta sino entenderla para crear mejores estrategias para erradicarla. Por tanto, el objetivo de este trabajo es entender y encontrar la evolución de la corrupción durante el periodo 2001-2007 mediante la estimación de la convergencia en la corrupción entre los estados de México. También, queremos estudiar y observar si hubiera evidencia a favor de la hipótesis de que la corrupción afecta de manera negativa el crecimiento económico y el desarrollo de un país. Por último, nuestro propósito es también estudiar cómo la conservación y el manejo de los recursos naturales puede verse deteriorada por el desarrollo económico y la corrupción.

1. Descripción de datos y métodos

a. Corrupción, PIB y Educación

Primero, tomamos la corrupción como la transferencia ilegal entregada a funcionarios públicos para poder realizar o acelerar algún trámite burocrático. Esta

152

definición facilita la forma de medir la corrupción ya que podemos percibirla desde el punto de vista de los hogares.

Transparencia Mexicana es una organización no gubernamental dependiente de Transparencia Internacional que trata de medir la corrupción. En nuestro estudio tomaremos la corrupción como el Índice Nacional de Corrupción y Buen Gobierno (INCBG) calculado por dicha organización. La manera de calcular este índice es a través de encuestas realizadas a los hogares para obtener información acerca de las necesidades de estos de recurrir al soborno o a la “mordida” para realizar algún trámite público y conseguir una muestra aleatoria de la población. El INCBG abarca 35 servicios públicos y es un simple porcentaje del total de servicios públicos que necesitaron mordidas entre el total de servicios realizados en el año. Cuanto mayor es el índice de corrupción indica que hay más corrupción en un estado percibida por los hogares. Para nuestro estudio consideramos que los servicios más importantes a analizar eran los siguientes:

· Índice Nacional de Corrupción y Buen Gobierno.

· Evitar una infracción de tránsito.

· Evitar que un agente de tránsito se lleve su carro al corralón / sacar su carro del corralón.

· Trámite para evitar la detención en el Ministerio Público / Realizar una denuncia, acusación o levantar un acta / Lograr que se le dé seguimiento a un caso.

· Trámite para obtener la licencia de conducir.

· Trámite para obtener constancias de estudios o exámenes en escuelas públicas.

· Trámite para la introducción o regularización de servicios: agua, drenaje alumbrado público, pavimentación, mantenimiento de parques y jardines, etc.

· Trámite para obtener un crédito o préstamo en efectivo para casa, negocio o automóvil en instituciones públicas como el INFONAVIT.

· Trámite para obtener un crédito o préstamo en efectivo para su casa, negocio o automóvil en instituciones privadas.

· Arreglar que se atendiera urgentemente a un paciente o que éste ingresara antes de lo programado en una Clínica u Hospital.

· Trámite para recuperar su automóvil robado. En el estudio de los efectos de la corrupción sobre el crecimiento económico y el desarrollo nos concentraremos en tres variables: el PIB real per cápita, la educación y la población de cada uno de los estados.

153

El PIB (Producto Interno Bruto) per cápita está concentrado en las bases de datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía, ó INEGI por sus siglas. El PIB está calculado a precios constantes de 1993 para el año 2001 y a precios constantes del 2003 para los demás años. La población es la población total por estado obtenida de la base de datos del Consejo Nacional de Población (CONAPO).

Por último, para la educación por estado se tomo el gasto por estudiante en términos per cápita ya que si solo se tomaba el gasto en educación o el total de alumnos por separado el impacto que se reflejaría seria solo del tamaño de estado y no de la educación. El gasto en educación es obtenido de la FAEB (Fondo de Aportación a la Educación Básica y Normal) y el total de alumnos por estado se toma de la base de datos del Departamento de Estadística de la Secretaría de Educación Pública (SEP)

b. Recursos naturales e IDH

Los recursos naturales abarcan una gran diversidad. Estos pueden ser desde recursos como agua, energía solar o petroleó hasta materias primas como madera, peces, coral, sales, etc. La explotación de los recursos ocurre cuando los humanos aprovechan estos elementos para actividades económicas.Por tal motivo, vamos a tomar diversas variables para describir el efecto de la corrupción en los diversos tipos de recursos naturales. Estos datos son obtenidosdel Compendio de Estadísticas Ambientales del 2010 aportado por la SEMARNAT (Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales, por sus siglas.) Este conjunto de datos incluye una serie extensa de variables relacionadas con la explotación forestal, la conservación del agua, la explotación de minerales o la concentración de residuos. El SEMARNAT es una institución gubernamental que recolecta, analiza e integra información relacionada con la medición del deterioro ambiental.

Esta institución no cuenta con una manera estándar de recolección y agrupación de datos debido a las diversas características de los recursos naturales. La diversidad de estimaciones de variables relacionadas con recursos naturales hace posible escoger aquéllas variables divididas por entidad federativa, y que abarcar un periodo desde 1995 hasta 2010. Para estudiar la relación entre el deterioro ambiental y la corrupción nos enfocaremos en los siguientes recursos:

· Autorización de aprovechamiento de recursos maderables.

· Número de plantas de tratamiento industriales de aguas residuales.

· Generación estimada de residuos sólidos en miles de toneladas.

· Población beneficiada de la recolección de residuos.

154

La elección de estas variables en primer lugar es debido a que engloban los principales recursos naturales explotados en el desarrollo de actividades económicas. La primera variable concentra el número de autorizaciones otorgadas por estado para aprovechar los recursos maderables. Esto último se refiere a la extracción de recursos forestales para la producción de madera y derivados. La generación de residuos contempla desechos originados por los habitantes de ciudades y municipios por estado. Incluye sectores como residuos de hogares, comercios, etc. La manera de estimar cuál es la cantidad de residuos producida para cada año y para cada estado está dictaminada por ley. La forma de calcularlo es dividiendo tonelada por población por día.

Las plantas de tratamiento de aguas residuales son plantas procesadoras de agua, y devuelven el agua purificada al ambiente. Por último, para tener una medida del servicio público correspondiente al cuidado del medio ambiente, la última variable mide el total de la población beneficiada por la recolección de residuos sólidos. Mantener ésta variable en su valor absoluto conllevaría a que los impactos de las variables explicativas fueran solo sobre el tamaño de la población. Por tal motivo, dicha variable se divide entre la población total de cada estado para así obtener la proporción de la población beneficiada por la recolección de residuos por estado.

Por último, la razón de dividir el medio ambiente en estas variables es para poder analizar el efecto de factores externos como la corrupción o el desarrollo en el deterioro de cada elemento del ecosistema. Por ejemplo, tomemos la cuarta variable, si encontráramos una relación negativa entre dicha variable y la corrupción, querría decir que al haber más corrupción, la cantidad de personas con alcance a un sistema de recolección de residuos es menor.

Para las variables mencionadas, la intención es estimar su relación con INCBG y el IDH (Índice de Desarrollo Humano, por sus siglas) durante el periodo 2001-2008. El primero ya fue introducido en la sección anterior. El IDH es un índice calculado por la CONAPO (Consejo Nacional de Población), el cual, consiste del promedio de tres índices: índice de la esperanza de vida, índice de la educación e índice del PIB per cápita. Este último es una estimación que compara el PIB per cápita ajustado al poder adquisitivo del dólar en Estados Unidos con cotas máximas e inferiores por encima o por debajo de las registradas a nivel mundial. El índice de la educación es un promedio ponderado de la proporción de personas analfabeta de más de 15 años y de la proporción del número de personas entre 6 y 24 años que asisten a la escuela. Finalmente, el índice referente a la calidad de vida se calcula con una estimación comparativa entre el índice de sobrevivencia infantil y el índice más alto registrado en el mundo.

155

2. La hipótesis de β-Convergencia y s-Convergencia

El estudio empírico de la corrupción está basado en la metodología de convergencia de Barro y Sala-i-Martin (1992), la cual es ampliamente aplicada en convergencia del ingreso per cápita y la tecnología. La hipótesis principal es que existe convergencia entre los países si los países más pobres tienden a crecer más rápido que los países más ricos con el motivo de alcanzarlos en un estado estacionario común.

Existen dos formas de convergencia complementarias. La primera se denomina β - convergencia, la cual es una regresión del nivel inicial del ingreso per cápita sobre la tasa de crecimiento de este en un periodo determinado. Este tipo de convergencia refleja la posible correlación negativa entre el nivel inicial y la tasa de crecimiento. En el caso de corrupción, encontraremos β - convergencia si los países con índices de corrupción menores en el año inicial tienden a acercarse a los niveles de corrupción de los estados más corruptos. Entonces, la regresión es de la siguiente forma:

TCORRUPi,2001-2007 = α – βlog(CORRUP)i,2001

donde TCORRUP es la tasa de crecimiento del índice de corrupción durante el periodo 2001-2007 y CORRUPi,2001 es el nivel inicial del índice de corrupción en el estado i. La condición esencial para la evidencia a favor de convergencia es que β tenga un signo negativo y sea estadísticamente diferente de cero.

La segunda es la σ - convergencia, la cual mide la reducción de la dispersión del ingreso per cápita. Necesariamente debe haber β - convergencia para que haya σ - convergencia. Para nuestro estudio, la convergencia sucede cuando hay una reducción en la dispersión de la corrupción entre los estados de México. Es claro ver, que estas convergencias son dos caras de la misma moneda ya que ambas miden la relación entre el nivel inicial de alguna variable con su tasa de crecimiento.

La manera de estimar la σ - convergencia es calculando la desviación estándar del logaritmo del índice de corrupción inicial y graficarlo contra los años que se pretenden estudiar.

3. Regresiones lineales y Mínimos cuadrados ordinarios.

Para computar tanto la convergencia como los efectos de la corrupción sobre la educación y el PIB per cápita usaremos regresiones lineales múltiples estimadas mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios.

156

yi = α + β1x1,i + β2x2,i + β3x3,i + … + βkxk,i + εi

Donde yi es la variables a explicar, cada xk,i son las variables que tratan de explicar yi, y εi es el término de error.

Los supuestos que deben cumplirse para poder trabajar con los datos y estimar los coeficientes por medio de este proceso son:

· La ecuación de la regresión debe ser lineal en los parámetros.

· La muestra tomada de la población debe ser aleatoria.

· No hay perfecta multicolinealidad, es decir, las variables explicativas no pueden ser constantes o una función lineal de otras variables incluidas en la ecuación.

· El valor esperado de εi(error), dados los valores de las variables independientes debe ser cero.

· Para cualquier valor de las variables explicativas, el error tiene la misma varianza (homoscedasticidad).

Asumiendo que se cumplen los supuestos, los estimadores son los mejores estimadores lineales insesgados (MELI) según el teorema de Gauss-Markov.

a. Datos de panel

En ocasiones, si el conjunto de datos lo permite, puede ser de interés investigar la relación de diversos individuos (estados, precios, etc.) a lo largo del tiempo. Esto es posible al juntar una serie de datos en forma de datos panel que incluye una serie temporal de observaciones para cada individuo de la muestra de nuestro interés. La ventaja de representar los datos acorde a número de observaciones sobre el tiempo es, en primer lugar, que nos permite tener una mayor cantidad de datos para lograr mejores resultados. En segundo lugar, nos permite estudiar la evolución de las variables que pretendemos analizar.

Si algunas propiedades y supuestos se mantienen dentro de este formato, es aún posible estimar nuestros coeficientes a partir del método de MCO. Una característica es que el conjunto de datos debe estar balanceado, es decir, para cada individuo el periodo de tiempo comprendido debe ser el mismo. También, es necesario tener una muestra aleatoria de los individuos. Para tener estimadores consistentes e insesgados, los supuestos antes mencionados para MCO se deben de cumplir.

Existen varias formas para calcular los coeficientes de un modelo basado en datos panel. Para el presente trabajo, dos de ellos fueron usados. El primero es llamado efectos fijos, el cual, presenta una manera sencilla para estimar una coeficientes eficientes y consistentes cuando el supuesto de no correlación entre el error de la heterogeneidad individual y las variables explicativas no se cumple.

157

Este método resta la media estimada a los términos de la regresión para poder deshacerse del error de heterogeneidad individual; lo cual, es posible ya que este solo depende de las observaciones individuales y no de su serie temporal.

La otra manera de estimar los coeficientes para explicar la relación entre recursos naturales, desarrollo humano y eficiencia institucional es conocida como Mínimos Cuadrados Ponderados.

4. Resultados y discusión

a. Convergencia de la corrupción y la influencia sobre el desarrollo

A continuación se presenta en el Cuadro 1 que contiene correlación entre cada variable de corrupción con el PIB per cápita, la población y el gasto en educación per cápita para el año 2001 y 2007.

La población tiene una correlación positiva con casi todas las variables de corrupción, la más alta es la correlación con el INCBG, el cual es 0.7591 para el 2001 y 0.7208 para el 2007. En palabras, la correlación entre la población y el INCBG se ha mantenido ligeramente constante desde el 2001 hasta al 2007. Las R2 de las correlaciones son de gran magnitud, lo cual implica que los índices de corrupción explican parte de la variación de la población.

Sin embargo, para el PIB per cápita las correlaciones, en general, tienen R2 muy bajas, lo que refleja que los índices de corrupción explican poca de la variabilidad de esta variable.Por ejemplo, para el INCBG las correlaciones son negativas para los dos años y disminuye un poco del año 2001 al 2007, pero las R2 son muy cercanas a cero. Esto revela que la corrupción puede no tener influencia sobre el PIB per cápita.

Al igual que el PIB per cápita, el gasto en educación no tiene correlaciones significativas con los índices de corrupción en general. Para el INCBG, en el 2001 la correlación es de 0.2962 y para el 2007 es de 0.4557, y sus R2 son 0.0877 y 0.2077 respectivamente. Los datos indican que la correlación entre el gasto per cápita en educación y el INCBG aumento entre el 2001 y 2007, y que la variabilidad que explica incremento en una gran magnitud. Por otro lado, no es posible afirmar que la educación se ve afectada por la corrupción ya que para los otros índices las correlaciones son muy pequeñas y la mayoría de las R2 son cercanas a cero.

Ampliaremos el análisis de estas variables en las siguientes secciones para comprobar si estas conclusiones son, de hecho, significativas.

158

2001 2007 2001 2007 2001 2007

-0.0428 -0.0571 0.2962 0.4557 0.7591 0.7208

0.0018 0.0033 0.0877 0.2077 0.5763 0.5195

-0.0225 0.0034 0.141 -0.0848 0.4453 0.1031

0.0005 0 0.0199 0.0072 0.1983 0.0106

0.0255 -0.396 0.2281 0.2111 0.3761 0.3707

0.0006 0.1568 0.052 0.0446 0.1415 0.1374

-0.0733 -0.0423 0.1369 0.2324 0.5648 0.3445

0.0054 0.0018 0.0188 0.054 0.319 0.1187

-0.1254 -0.1056 0.2964 0.3697 0.6728 0.5838

0.0157 0.0112 0.0879 0.1367 0.4527 0.3409

-0.1632 -0.1071 -0.1913 0.0358 0.2072 0.0953

0.0266 0.0115 0.0366 0.0013 0.0429 0.0091

-0.0918 -0.0345 0.2102 0.3206 0.5627 0.658

0.0084 0.0012 0.0442 0.1028 0.3166 0.4329

-0.0939 0.1145 0.306 0.069 0.6276 0.4009

0.0088 0.0131 0.0936 0.0048 0.3938 0.1607

-0.0068 -0.0578 -0.1162 0.0867 -0.2116 0.2892

0 0.0033 0.0135 0.0075 0.0448 0.0836

-0.0977 -0.0822 0.0405 0.0634 0.1226 0.008

0.0096 0.0068 0.0016 0.004 0.015 0.0001

-0.101 0.0161 0.0034 -0.1001 0.216 0.1447

0.0102 0.0003 0 0.01 0.0466 0.021

Obtener un

crédito mediante

INFONAVIT

Obtener un

crédito por

instituciones

financieras

Lograr que se

atienda un

paciente antes

Tabla N. [1] Correlaciones entre los índices de corrupción y PIB,

población y el gasto en educación.

Recuperar auto

robado

Población

Evitar infracción

de transito.

Evitar que su auto

sea llevado al

corralón

Denunciar o evitar

el ministerio

público

Obtener licencia

de conducir

Obtener

constancia de

estudios o de

exámenes

Obtener servicios

públicos

PIB per cápita

Gasto en educaciónn

per cápita

INCBG

En negritas está la R2 de cada correlación.

la N.

159

b. Convergencia entre las entidades federativas

El Cuadro 2 muestra los coeficientes de la regresión de la fórmula descrita anteriormente. En esta tabla se muestra la regresión de cada índice de corrupción elegido para describir la evolución de corrupción durante el period 2001-2007.

Cuadro 2: β -Convergencia de corrupción para los estados de

México

Tasa de convergencia

Regresión Índice de corrupción Coeficiente Desviación

R2 Observaciones estándar

(1) INCBG -0.0750 -0.0187 0.3484 30

(2) Infracción tránsito -0.1315 0.0185 0.6272 32

(3) Evitar el corralón -0.1133 0.0314 0.3031 32

(4) Evitar/Denunciar el -0.0700 0.0249 0.1322 32

Ministerio Púbico

(5) Obtener licencia de -0.1165 0.0254 0.4117 31

Conducir

(6) Obtener constancia es- -0.1283 0.0447 0.2484 27

colar en escuelas públicas

(7) Obtener servicios pú- -0.1162 0.0287 0.3536 31

blicos.

(8) Obtener crédito por -0.0898 0.0278 0.2783 27

medio de INFONAVIT

(9) Obtener crédito en ins- -0.1594 0.0275 0.5842 23

tituciones financieras

(10) Lograr que se atienda un -0.1085 0.0367 0.2665 24

paciente de anticipo

(11) Recuperar auto robado -0.1677 0.0412 0.364 31

aTodas las regresiones incluyen una constante. Las regresiones fueron estimadas por mínimos cuadrados lineales.

Algunas regresiones no cuentan con todos los estados debido a la falta de datos sobre los índices de corrupción. Al

igual, para obtener una muestra mayor se tomo como año inicial para algunos estados el 2003 en lugar de 2001.

bLos coeficientes de cada regresión son significativos al 1 por ciento.

160

Para todos los índices, los coeficientes de correlación son negativos y estadísticamente significativos a niveles convencionales de significancia. Por lo tanto, hay evidencia de que la corrupción entre los estados tiende a un mismo nivel.

Este resultado tiene implicaciones importantes; primero, el nivel de corrupción es homogéneo para todos los estados, es decir, las políticas públicas necesarias para combatir la corrupción pueden ser aplicadas de la misma forma para todos los estados mexicanos. Segundo, en México la corrupción está aumentando todos los años aunque existan políticas que traten de erradicarla. Por lo tanto, México podría estar en el equilibrio “malo” que ocurre cuando el sistema y las instituciones están profundamente anegadas en corrupción que no es factible para los individuos luchar por un país honesto y transparente ya que les conviene más cobrar o recibir sobornos que percibir un salario legal porque la probabilidad de ser atrapado disminuye conforme aumenta el número de personas que realizan actos ilegales (Mauro, 2004).

Por último, esta convergencia podría afectar el crecimiento y el desarrollo económico de México y hacer que el crecimiento se estanque y vaya disminuyendo la velocidad a la que crece el país. Varios autores han demostrado como es dañino para el crecimiento de un país la ineficiencia de las instituciones públicas, los sobornos y los desvíos de recursos públicos.

En la gráfica N. [1] se muestra una nube de puntos del logaritmo del INCBG en el año inicial (2001) contra la tasa de crecimiento de este índice. Podemos ver que existe una fuerte correlación negativa (-0.5965) entre las variables, lo cual demuestra la existencia de convergencia β en corrupción para todos los estados de México.Los estados más separados de la línea de mínimos cuadrados ordinarios son los estados con mayores y menores índices de corrupción. Es importante recordar que entre mayor sea la magnitud del índice significa que hay más corrupción.

161

La gráfica N. [2] presenta la gráfica de la σ - convergencia. Durante el periodo 2001-2003 podemos observar un aumento de la dispersión del Índice Nacional de Corrupción y Buen Gobierno entre los estados de México, pero durante el periodo 2003-2005 existe una dispersión constante y con pendiente ligeramente positiva. Para el periodo 2005-2007 la disminución en la dispersión del INCBG disminuye considerablemente. Por lo tanto, la presencia de la tendencia entre estados a alcanzar un mismo nivel no es posible rechazarla. También en otros artículos la σ - convergencia está desarrollada en etapas, un ejemplo es (Esquivel, 199) donde analiza la dispersión del ingreso per cápita desde 1940 hasta 1995.

c. Regresiones

Crecimiento económico y gasto en educación

Ahora, analizaremos los efectos de la corrupción sobre el PIB per cápita por estado y el gasto en educación per cápita por estado. Para estimar esta relación, usaremos regresiones lineales donde las variables dependientes son las tasas de crecimiento del gasto en educación per cápita y del PIB per cápita, y las variables independientes son el logaritmo natural del nivel inicial del PIB per cápita o el gasto en educación per cápita, la tasa de crecimiento de los índices de corrupción mencionados en apartados anteriores y del logaritmo natural del nivel inicial de dichos índices. Todas las estimaciones son durante los años 2001-2007. Las fórmulas serán:

para el producto interno bruto per cápita. Y para el gasto per cápita en educación es:

162

En el cuadro 3 se encuentran las estimaciones de los coeficientes de las ecuaciones descritas y sus desviaciones estándar; así como la R2 y el número de observaciones para cada regresión. Las regresiones fueron realizadas para todos los índices, sin embargo para ahorrar espacio solo se presentan los más relevantes y todas las estimaciones están corregidas para tener en cuenta el problema de heteroscedasticidad.

Para el PIB, el logaritmo natural del PIB per cápita en el periodo inicial (2001) es el único que es estadísticamente diferente de cero con p-valores de 0% en todas las regresiones realizadas. El p-valor es la probabilidad de que el valor del coeficiente sea igual a cero, es decir, en este caso, el p-valor significa que la probabilidad de que los coeficientes sean igual a 0 es de 0%.Los coeficientes de la tasa de crecimiento de los índices de INCBG, evitar ser infraccionado por un tránsito, denunciar o evitar en el Ministerio Público y lograr que se atienda un paciente no son significativos para ningún nivel de significancia convencional.

Cuadro 3. Regresiones sobre el PIB, la población y el gasto en educación contra los índices de corrupción.

INCBG Infracción de tránsito Ministerio Público Atender un paciente

T.C.PIB01-

07

T.C.gasto01-

07

T.C.PIB01-

07

T.C.gasto01-

07

T.C.PIB01-

07

T.C.gasto01-

07

T.C.PIB01-

07

T.C.gasto01-

07

log (PIB)01 -0.1523 (*) -0.1524 (*) -0.1552 (*) -0.1536 (*)

(0.01045) (*) (0.0103) (*) (0.00997) (*) (0.0113) (*)

log(gasto)01 (*) 0.0143 (*) 0.0059 (*) 0.0048 (*) 0.0033

(*) (0.0115) (*) (0.00620) (*) (0.00512) (*) (0.00383)

T.C. CORRUP01-

07

-0.0018 0.0886 0.2952 0.0267 0.0689 0.0314 0.0128 -0.0004

(0.43434) (0.04783) (0.38367) (0.07434) (0.1652) (0.02245) (0.1851) (0.01855)

ln (CORRUP)01 -0.0408 -0.0323 -0.0203 -0.0131 -0.0604 -0.0142 0.0076 -0.0103

(0.0551) (0.02274) (0.0512) (0.01160) (0.03119) (0.01090) (0.0386) (0.00740)

R2

0.8844 0.4051 0.8868 0.0533 0.8993 0.1954 0.8947 0.0687

Observaciones 32 32 32 32 32 32 24 24

Las R2 son muy altas pero esto es debido al alto t-estadístico del logaritmo natural del PIB per cápita en el 2001, por ejemplo, para el INCBG el t-estadístico es de -14.55. Estos resultados indican que los índices de corrupción manteniendo

163

constante el logaritmo del PIB per cápita inicial no tienen influencia sobre el PIB per cápita. En otras palabras, la corrupción no perjudica el crecimiento económico para los estados de México aunque en la sección de estadística descriptiva observamos una correlación alta entre estas variables.

Es un caso similar, las regresiones sobre el gasto en educación per cápita, por ejemplo, los coeficientes estimados para los índices de corrupción no son estadísticamente diferentes de cero. Sin embargo, los coeficientes del logaritmo natural del gasto per cápita en educación no son estadísticamente significativos a niveles convencionales de confianza como para el PIB. Por lo tanto, para la educación ni el nivel inicial del gasto en educación tiene algún efecto sobre la tasa de crecimiento del gasto en educación per cápita.

Estos resultados no coinciden con varios artículos, tales como Paulo Mauro (1999)y JakovSvensson(2005), que encuentran evidencia a favor de la relación negativa entre corrupción y educación, y corrupción y crecimiento económico. Sin embargo existen otros que sugieren una correlación positiva entre estas variables, por ejemplo, Leff (1964) y Huntington (1968). En nuestro estudio, no encontramos evidencia a favor de un efecto positivo o negativo de la corrupción sobre el crecimiento económico y la educación, lo cual puede deberse a la falta de control sobre otras variables dentro del término de error que pudieran haber tenido correlación con las variables independientes, o a la alta correlación entre las variables independientes.

5. Recursos Naturales, Desarrollo Económico y Corrupción

La economía y el nivel de vida dependen hasta cierto punto del ecosistema en el que están inmersos. Por un lado, las actividades económicas explotan recursos naturales para la producción de bienes primarios, los cuales, después son usados para la producción de bienes finales. La riqueza natural forma parte de los factores que pueden determinar las pautas para desarrollar la economía y el bienestar de una sociedad. Sí las sociedades cuentan con más recursos para su explotación y consumo, pueden tener una ventaja comparativa con respecto a otras sociedades con escasez de estos. Por ésta razón, estudiar cómo la vida cotidiana influye en el deterioro de los recursos naturales debe ser considerado.

Por el otro lado, el aprovechamiento eficiente de los recursos naturales no solo depende de que estén presentes en el ambiente donde la sociedad se desarrolla. La distribución eficiente de los recursos para la realización de actividades económicas y sociales también depende de la estructura institucional. Las instituciones conforman un medio por el cual es posible lograr una distribución óptima de recursos y la conservación de estos. Un conjunto de instituciones eficaz permite el desarrollo prolongado de la economía y permite tener estabilidad social.

164

Sin embargo, en ocasiones, las instituciones no logran tener éstas características. Este hecho, puede afectar la manera en que se conserva el medio ambiente y la manera en cómo se explota.

Por tal motivo, instituciones corruptas son una aproximación a lo que una institución con deficiencias ejemplificaría. En ésta parte, se describen los modelos para poder estudiar la relación entre los recursos naturales, el IDH y el INCBG. Además, los resultados de dichas regresiones son presentados y discutidos para tratar de añadir evidencia de cómo la economía y las instituciones afectan el manejo de los recursos naturales.

a. Modelos teóricos

Como ya fue mencionado, manejar los datos en forma de datos panel nos permite estudiar a los individuos a lo largo del tiempo. Esto brinda una ventaja ya que ahora es posible estudiar la tendencia de las observaciones y cuál es el efecto de las variables independientes sobre las dependientes en un periodo determinado. El interés en este presente trabajo es averiguar la existencia de una influencia significativa de la eficiencia institucional y del desarrollo económico sobre algunas formas de conservación del medio ambiente.

La forma de estudiar ésta relación es a través de regresiones lineales en los parámetros para poder interpretar los resultados en una forma intuitiva. Las variables están expresadas en forma logarítmica para conseguir una interpretación de la elasticidad relativa de las variables de control sobre las distintas variables que describen la conservación de los recursos naturales. En general, la ecuación para estimar éstas

relaciones es:

,

Donde y representa las variables que describen el medio ambiente: generación de

residuos, aprovechamiento de los recursos maderables, plantas de aguas residuales y la población beneficiada por la recolección de residuos. Cada una de estas variables es estimada con respecto al índice de Desarrollo Humano y el índice de Corrupción y Buen Gobierno durante el periodo 2001-2008 para las 32 entidades federativas del país.

Podemos observar que hay otros dos términos en la ecuación, los cuales, incluyen el retardo del INCBG y el de la misma variable independiente. Al usar datos panel, la tendencia de los variables nos da una indicación de la influencia temporal de diversos factores en la conservación del medio ambiente. Por lo tanto, incluir los retardos significa que estamos tomando en cuenta la influencia de la historia cronológica de los datos. Incluir dicha aproximación conlleva la ventaja de poder

165

analizar como tendencias pasadas influyen en el presente de las variables dependientes.

La razón para incluir el retardo de las variables para la conservación del medio ambiente es para tener una estimación de cómo la tendencia de su pasado ha influido sus valores presentes. En otras palabras, cuanto puede explicar su evolución la variación de sus valores actuales. En resumen, con la ecuación descrita, trataremos de estimar cómo la eficiencia institucional y su tendencia histórica, el desarrollo humano y el retardo de las variables dependientes, influyen en el grado de conservación y manejo de los recursos naturales.

b. Discusión

En el cuadro 4 se presentan los resultados de las regresiones realizadas para cada variable independiente. En las columnas están todas las variables de control, y las filas contienen las variables dependientes. En paréntesis están las desviaciones típicas de la estimación de cada coeficiente.

En primer lugar, podemos observar que los respectivos R2 del número de plantas de aguas residuales y de la generación de residuos sólidos urbanos es cercano a la unidad. La interpretación de este instrumento debe ser cuidadosa ya que, en general, R2 tan altos no son obtenidos. En esta ocasión, el R2 reflejaría que nuestro modelo puede explicar la variación de las variables dependientes casi en su totalidad. Sin embargo, es necesario tener en mente que esto puede deberse a los efectos por colinealidad entre las variables explicativas. Aunque tomamos el R2 ajustado, los efectos por este problema aún pueden estar presentes. No obstante, el modelo puede ser aún válido ya que al menos sus coeficientes son

ln_IDH ln_INCBG INCBG retardo retardo y R2 ajustado

Generación 0.034244 0.00693975 -0.0175697 0.999109

de residuos (0.0219401) (0.00531913) (0.00521029) (0.0015779)

-2.61073 -0.262373 0.433758 0.840518

(0.93926) (0.228875) (0.223966) (0.0340762)

Plantas de aguas 0.298661 -0.00352113 0.0759793 0.9818

(0.188785) (0.0447606) (0.0441211) (0.00848557)

Población benefi- 0.794345 0.0182801 -0.0352229 0.428925

ciada de rec. Residuos (0.296372) (0.0130684) (0.0124339) (0.0552361)

a. Los modelos son estimados por Mínimos cuadrados ponderados, excepto para la

población beneficiada por la recolección de basura.

Total de observaciones:224

0.990461

0.999666

0.821978

0.745198

Maderables

residuales

Tabla N. [4] Regresión del INCBG y el IDH sobre las

variables que describen el deterioro ambientalaN.

riab

166

estadísticamente significativos tanto de manera individual como de manera conjunta.

Para el aprovechamiento de los recursos maderables, el modelo establecido estima alrededor del 82% de la variación de esta variable. El modelo que trata de explicar la variación en la proporción de la población beneficiada por la recolección de residuos sólidos también tiene un R2 relativamente alto (75%), lo cual, indica que los modelos estiman en parte las variaciones existentes en las variables dependientes.

La influencia del IDH sobre la generación de residuos sólidos parece ser positiva, pero su significancia estadística es cercana a cero si tomamos en cuenta el valor de su t-estadístico. Para esta variable dependiente, resulta relevante el efecto del retardo del INCB y su propio retardo. El logaritmo natural del INCBG no resulta significativo para los niveles convencionales. Esta discrepancia puede deberse a que la corrupción de periodos pasados tiene consecuencias más marcadas sobre la conservación de los recursos naturales que los índices presentes de corrupción. El valor del coeficiente es positivo, y refleja que un incremento porcentual del INCBG aumenta en un 0.03% la generación de residuos urbanos. En términos prácticos, cuando en un país existen instituciones corruptas, la generación de residuos puede ser más extensa debido a la ineficiencia en la aplicación de políticas públicas ambientales.

En el caso del aprovechamiento de recursos maderables, los coeficientes del IDH y del retardo del INCBG son estadísticamente significativos a niveles convencionales de significancia. El desarrollo económico presenta un efecto negativo sobre el número de autorizaciones para el aprovechamiento de zonas forestales. Por lo tanto, un incremento de un punto porcentual en el IDH ocasiona una disminución de 2.6% en el número de autorizaciones otorgadas. Esto refleja que cuando hay un alto índice de desarrollo humano, la sociedad puede tender a distribuir de una manera más eficiente los recursos forestales. El retraso del INCBG, en cambio, tiene un efecto positivo. Esto manifiesta que un incremento en la percepción de la corrupción, incrementa el número de autorizaciones otorgadas; lo cual, indica que una sociedad más corrupta es propensa a pasar por alto abusos a los recursos forestales, y a no tener en cuenta la eficiente asignación de los permisos forestales.Por ejemplo, según la Jornada, el Banco Mundial realizo un estudio donde estimó que la probabilidad de que un depredador forestal sea

167

castigado es solo del 0.082%. Además, el Banco Mundial estima que la tala ilegal genera entre 10 mil y 15 mil millones de dólares dentro de los mercados ilegales.1

El índice de corrupción tiene también un efecto estadísticamente significativo a un nivel del 10% en el número de plantas de tratamiento de aguas residuales. Un incremento porcentual unitario de este índice hace que aumente en un 0.075% el crecimiento relativo de las plantas de tratamiento. Es decir, es posible que la corrupción influya también en la forma en cómo se distribuyen las plantas de tratamiento de aguas residuales en las entidades federativas de México. En cuanto al IDH, el coeficiente no resulto ser estadísticamente significativo.

En el caso de la proporción de la población que se beneficia del servicio de recolección de basura, el coeficiente del IDH resulto ser estadísticamente significativo a un nivel del 1%, al igual que el INCBG y su retraso. El índice de Desarrollo Humano refleja que un incremento porcentual en este, ocasiona un incremento del 0.79% en la proporción de la población con la oportunidad a este servicio. En otras palabras, poblaciones más desarrolladas tienden a prestar servicios de manera más equitativa ya que cubren mayor parte de la población. La tendencia histórica del INCB tiene un efecto negativo sobre la variable independiente indicando que un aumento porcentual en este disminuye en 0.035% el número de personas beneficiadas por el servicio de recolección de residuos urbanos. Este tipo de efectos es esperado ya que si hay permanencia de la corrupción, algunas partes de la población pueden quedarse rezagadas a ciertos servicios por la inhabilidad de sobornar o influenciar a las instituciones encargadas de la asignación de recursos. Sin embargo, el INCBG sin el retardo tiene un efecto positivo. La aparente discontinuidad entre el índice de corrupción y su retraso puede ser debido a una estimación sesgada del coeficiente INCBG; esto sucede si el efecto de la tendencia durante todo el periodo no puede ser enteramente reflejado debido a que la variable dependiente se ve afectada por las consecuencias de periodos pasados que por las acciones presentes.

Para cada regresión, los retardos sobre las variables de la conservación del medio ambiente resultaron estadísticamente relevantes a un nivel del 1% de significancia. La influencia de su propia tendencia, entonces, puede explicar parte de la tendencia de variabilidad de las observaciones de estas variables.

1González, Roberto. “Genera la tala ilegal 15 mil mdd al año, controlados por el crimen: BM.” Marzo 21,

2012. <http://www.jornada.unam.mx/2012/03/21/economia/035n1eco> (20/11/2012).

168

6. Conclusiones

El proceso de convergencia de la corrupción es evidente. Durante los primeros años del siglo XXI, los estados de México tienden a un nivel de corrupción que puede llegar a perjudicar el desarrollo económico y social del país.

Aunque existe mucha evidencia a favor de la teoría de que la corrupción crea un crecimiento económico lento y un círculo de donde los países no pueden salir porque no hay incentivos a hacerlo, en este trabajo no fue posible encontrar dicha evidencia.

Para los valores del PIB per cápita y el gasto en educación per cápita, las regresiones contra los índices de corrupción no resultaron en algún efecto significativo. Tales resultados no parecen creíbles ya que un estudio econométrico (Mauro, 1995), donde este usa el Índice de Eficiencia Burocrática2 como proxy de corrupción, demostró que los países más ricos como Estados Unidos, Alemania e Inglaterra tenían instituciones altamente eficientes (10 puntos), pero Países como México, Brasil y Turquía rondaban alrededor del 4.5-5.5 puntos del índice.

Sin embargo, dichos resultados pueden deberse a las limitantes que presenta el método de regresión lineal y la estimación mediante mínimos cuadrados ordinarios. Una mejor manera de estudiar este fenómeno seria por medio de la estimación por verosimilitud o momentos, ó con regresiones no lineales.

Las regresiones realizadas para las variables descriptivas de la conservación ambiental muestran que la corrupción no sólo influye en la economía, sino que también repercute en la asignación y distribución eficiente de los recursos naturales. Esto es un importante indicio de que las políticas ambientales deberían ser reconsideradas porque éstas, posiblemente, no se encuentran exentas de mecanismos corruptos y perjudiciales. La conservación del medio ambiente juega un papel en la procuración de una sociedad desarrollada; lo cual, fue reflejado por una relación positiva entre el índice de Desarrollo Humano y las variables sobre la conservación ambiental en la mayoría de los casos.

Los resultados presentes no son conclusivos ya que estudios más profundos son necesarios para generalizar y respaldar en forma más teórica, los resultados empíricos encontrados. Aunque Barret et. al. (2006), comprueba que muchos resultados empíricos de la vinculación de los recursos naturales y la corrupción no son, en general, robustos y tienen problemas de causalidad; el elemento clave de estos trabajos es aún válido. Las investigaciones sobre el medio ambiente

2Esta diseñado por Businees International incorporado a TheEconomistIntelligenceUnit. El índice es una escala del 1 al 10, donde entre mayor sea este mejor rendimiento tienen las instituciones de un país.

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fomentan la investigación, la conciencia y dan mejores herramientas para la elaboración de políticas ambientales certeras y eficaces.

El estudio de la corrupción es importante ya que es un fenómeno presente en diversas situaciones que no solo afectan a la economía sino a la estabilidad social y política de un país. En México, es importante estudiar por qué, cuándo y cómo se originola corrupción ya que este tema puede ser parte importante de las razones de porque México no es una potencia mundial.

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Bibliografía

Ades, A. y R. Di Tella. 1999. American EconomicReview, 89: 982-994. Barret, C. B., Gibson, C., et. al. 2006. Society for Conservation Biology, 20: 1358-1366. Barro R.J., y X. Sal-i-Martin. 1992. The Journal of Political Economy, 100: 223-251. Barro R.J., y X. Sala-i-Martin. 1997. Journal of Economic Growth, 2: 1-27. Esquivel, G. 1999. Trimestre Económico, 4: 725-761. Leite C. y J. Weidemann. 1999. International Monetary Fund Working Paper, 99/85 Julio. Mauro, P. 1995. The Quarterty Journal of Economics, 108:599-617. Mauro, P. 2004. IMF Staff of Papers, 51:1-18. Rose-Ackerman, S. (2006) International Handbook on the Economics of Corruption. Edward Elgar, 1ra Ed. Shleifer A., y R.W. Wishny. 1993. The Journal Quarterly Journal of Economics, 108:599-617. Svensson, J. 2005. The Journal of Economic –perspective, 19:19-42. Woods, N. 2008. Social Science Quarterly, 89: 258-271.

171

Corrupción, Recursos Naturales y Desarrollo en México: El Efecto de los Recursos Forestales

Gabriela Rentería Floresa

Claudia S. Gómez Lópezb

a Licenciada en Economía por la Universidad de Guanajuato. Becaria del proyecto “Crecimiento Económico y Recursos Naturales en México”. Email: gaby.rflores@gmail.com

b Profesora-Investigadora del Departamento de Economía y Finanzas de la Universidad de Guanajuato. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Email claudia.gomez@ugto.org

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Introducción

La teoría de búsqueda de rentas fue presentada por Krueger en 1974, y desarrollada posteriormente por Tullock, quien define la búsqueda de rentas como “la manipulación de gobiernos democráticos para obtener privilegios especiales bajo circunstancias que la gente lesionada por los privilegios sufre un perjuicio mayor que lo que ganan sus beneficiarios.”1Es muy común, por tanto, que el término búsqueda de rentas se relacione con la corrupción.

La corrupción es un tema presente en el acontecer diario mundial que revierte importancia no sólo en lo político, sino también en lo social y económico. La importancia del tema radica en los efectos sobre el crecimiento económico; y más importante, sobre el bienestar social.

A nivel mundial, Transparencia Internacional (TI) publica un reporte, Bribes Payer

Index 20112, en el cual estima un índice de 'mordidas' a nivel empresarial. Las mordidas son entendidas como un pago o un favor ofrecido a una persona en una posición de poder para persuadirla, obtener favores a cambio, obtener un mejor servicio, o para quedar exento de alguna sanción. Dicho ranking toma en cuenta 28 países desarrollados y en vías de desarrollo. México se ubica en la tercera posición de los países donde los empresarios dan más mordidas, solamente por detrás de Rusia y China.En el caso de México, Transparencia Mexicana estima que la corrupción tuvo un costo económico de 32 mil millones de pesos en el 2010, lo que representa alrededor del 9% del Producto Interno Bruto3 .

Dentro de este contexto es importante ver los efectos de diversos aspectos sobre la corrupción. De acuerdo con Transparencia Internacional en Bribes Payer Index

2011 la industria forestal es el 5to sector con mayor índice de mordidas dentro de los 20 sectores considerados en dicho análisis. Un mayor índicede mordidas se relaciona directamente con mayor corrupción.

Muchas veces encontramos el concepto de corrupción como de dominio popular, pero a la vez parece un poco ambiguo, es por ello que es necesario definirlo para entender con mayor claridad el tema. En el libro de International Handbook on the

Economics of Corruption, se refiere por el origen de la palabra a la corrupción como 'una categoría moral que significa putrefacción y podredumbre'. Este concepto nos indica claramente el aspecto antimoral de la corrupción. No obstante, hay otras perspectivas de ver este concepto. En la enciclopedia de Filosofía de Stanford se le define como 'el abuso de poder por parte de un

1 Apuntes de Economía y Política Vol.. 1, No. 3. 2001. Análisis Económico de las Decisiones Públicas. Centro

de Opción Pública Universidad Francisco Marroquin. 2 Transparencia Internacional, reporte Briber Payer Index. www.bpi.transparency.org

3www.eluniversal.com.mx/notas/764528.html

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funcionario público para obtener una ganancia privada.' Transparencia Internacional dice que la corrupción es un fenómeno complejo, definido como el abuso del poder encomendado para beneficio propio, y que afecta a todas las sociedades.

Las definiciones anteriores coinciden en ciertos puntos y además plantean diferentes perspectivas, las cuales usaremos para llegar a lo que utilizaremos como nuestra definición. La corrupción es una categoría moral, en la cual algún

agente abusa de su poder en cierta institución púbica o privada con el fin de

obtener una ganancia privada.

Muchas veces se dice que la relación entre el crecimiento de una economía y los recursos naturales con los que cuenta se relacionan de forma inversa. Esto se ve como una maldición de los recursos naturales para con el crecimiento. Sin embargo, planteamos que esta relación no debe verse como una “maldición” per se, más bien se podría asociar a la búsqueda de rentas, y por tanto a la corrupción. Esto se puede ver cuando existen pocos propietarios de los recursos naturales, que intentan obtener grandes beneficios de éstos, simplemente al adueñarse de ellos ya sea de forma legal o con ayuda, y muchas veces al sobreexplotarlos.

La importancia de los recursos naturales es obvia en la vida de las personas, y además ha sido estudiada desde hace mucho tiempo desde diferentes puntos de vista. El tema de Recursos Naturales, a priori, podría parecer algo alejado de la corrupción. Sin embargo, existen estudios como Ades y Di Tella (1999), Leite y Weidmann (1999), entre otros que argumentan que la abundancia de recursos naturales crea oportunidades para la búsqueda de rentas y esto hace que la corrupción se incremente. Ambos usan como variable proxy de los recursos naturales la exportación de un país de combustibles y minerales, toman en cuenta el PIB y una variable de corrupción. Sus resultados sugieren que la variable de exportación de combustibles y minerales es significativa e incrementa los niveles de corrupción. En el libro de International Handbook on the Economics of

Corruption, Susan Rose-Ackerman señala que la oferta de recursos naturales valorados establece precondiciones para la corrupción por la búsqueda de rentas, reafirmando la idea de Ades y Di Tella (1999) y Leite y Weidmann (1999).

Si buscamos algún recurso natural que sea más propenso o fuente de corrupción podríamos pensar en la industria petrolera (variables relacionadas al tema son utilizadas en estudios previos como Kunicová (2002), Montinola y Jackman (2002), como la idónea para realizar este análisis por su gran importancia para la economía nacional. Pero de acuerdo con Transparencia Internacional en el Bribery

Index 2011, las actividades o sectores en los que se percibe más corrupción a nivel mundial son en el sector aeroespacial (civil), el de tecnología de la

174

información, el de finanzas y bancos y en el sector forestal. Además que la industria petrolera se desarrolla solamente en ciertos estados, con lo cual no podríamos ver el impacto completo, o el mismo sesgaría los resultados. Es en este contexto que tomamos al sector forestal para el análisis y su relación con la corrupción.

Gyfalson (2001), argumenta que la abundancia de recursos naturales puede ser medida por la proporción de trabajo empleada en la producción primaria. Reporta una asociación positiva de la su variable proxy de recursos naturales con la corrupción. De lo mencionado anteriormente podemos inferirel importante papel que juegan las instituciones en cuanto al combate a la corrupción, así como a la sobreexplotación.

Es entonces cuando surge la interrogante de la relación entre recursos naturales y corrupción, ¿es real su relación? O ¿en qué consiste esta? A lo largo de este capítulo examinaremos la cuestión y presentaremos algunos resultados obtenidos para el caso Mexicano.

En las siguientes secciones se explorarán diferentes ámbitos de los recursos naturales, y su relación con la corrupción. En la segunda sección se presenta una breve revisión de literatura. Posteriormente se presenta una explicación de los variables y los datos considerados. En la tercera sección se examina un poco de evidencia empírica que nos ayuda a solventar los resultados obtenidos, los cuales se presentan en la cuarta sección. Finalmente, en la última parte se presentan las consideraciones finales sobre la relación entre los recursos naturales y la corrupción.

1. Datos

La dificultad del análisis de la corrupción radica principalmente en los datos; la carencia o la imprecisión de los mismos. En el presente trabajo se utilizan datos que tratan de reflejar algunos aspectos de la corrupción, así como su relación con aspectos económicos, de desarrollo humano y por supuesto, de recursos naturales. Las variables que se utilizan a lo largo de la investigación son el Índice de Desarrollo Humano (IDH) calculado por el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), el Índice Nacional de Corrupción y Buen Gobierno (INCBG) de Transparencia Mexicana, datos de recursos forestales maderables y no maderables y la densidad de población. Los datos fueron obtenidos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), de la Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (SEMARNAT) y del Centro de Estudios en Finanzas Públicas de la Cámara de Diputados. Los datos son de las 32 entidades federativas dentro del periodo de 2001-2007 en forma bienal.

175

1.1 Índice Nacional de Corrupción y Buen Gobierno

Transparencia Internacional (TI) es una organización global que se dedica a la medición y combate a la corrupción. Desarrolla Índices de Corrupción a nivel internacional, y en su capítulo mexicano ha desarrollado el Índice Nacional de Corrupción y Buen Gobierno (INCBG) desde el 2001. Realiza un monitoreo a nivel estatal de la corrupción en forma bienal. De acuerdo a Transparencia Mexicana (TM), el índice mide experiencias de la corrupción con un mismo instrumento, considera servicios públicos ofrecidos por los tres niveles de gobierno y por particulares. El INCBG utiliza una escala que va de 0 a 100, donde, cuanto menor sea su valor es un indicador de menores niveles de corrupción. Es la mejor aproximación de datos con los que se cuenta al respecto del tema de la corrupción.

1.2 Índice de Desarrollo Humano

El Índice de Desarrollo Humano (IDH) es un indicador calculado por el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). Surge por la necesidad de cambiar la perspectiva de desarrollo de un concepto puramente económico, generalmente indicado por el crecimiento económico del PIB, a un concepto más amplio tomando en cuenta las oportunidades o potencialidades de las personas.

En 1990 la Organización de las Naciones Unidas (ONU) presentó su primer informe sobre el Desarrollo Humano en el cual diferenciaba los conceptos de Producto Interno Bruto y Desarrollo Humano en un sentido más amplio. Tomando en cuenta los principios del desarrollo humano de Mahbub ul Haq y la visión del Premio Nobel Amartya Sen se inició el cálculo del IDH.

Con el nuevo concepto se persigue un panorama más amplio, en el cual se toman en cuenta aspectos como la salud, la educación, y el ingreso. Es así como la ONU propone el IDH como una medida más abstracta pero más amplia, compuesta de varios aspectos importantes para el desarrollo de una sociedad, aspectos universalmente valorados e indispensables. El valor que toma el IDH está entre 0 y 1, donde el 1 representa el mejor estado del Desarrollo Humano, y el 0 el menor.

En el IDH se reflejan las oportunidades que tienen las personas para cambiar su forma de vida, las potencialidades y no solamente sus pertenencias, o su ingreso. Por todo esto es que se decidió tomar el IDH en lugar de otras medidas de desarrollo en una sociedad.

1.3 Recursos naturales

Los Recursos Naturales a ser tomados en cuenta son los forestales, dentro de este ramo se pueden distinguir los forestales maderables y no maderables. Se utilizan ambas variables en el desarrollo del trabajo. Estos datos fueron obtenidos

176

de la Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Forestales, la cual cuenta con un compendio de Estadísticas Ambientales, dentro de las cuales tiene información disponible de producción forestal maderable y no maderable para las 32 entidades federativas y en una serie de tiempo de 2001 a 2007 consistente con el resto de nuestros datos, lo cual nos ayuda a complementar nuestra base de datos.

La producción forestal se divide en maderable, medida en metros cúbicos de madera en rollo; y en no maderable, medida en toneladas de producción. Se cuentan con estadísticas para ambas variables en el espacio y temporalidad deseadas, esto es de 2001 a 2007 en forma bienal.

En México hay una gran concentración de recursos forestales; de la superficie forestal del país se incluyen bosques, selvas y matorrales, de los cuales casi el 18% del territorio nacional son bosques, más de 16% son selvas y poco más de 30% son matorrales, entonces es un buen indicador de los recursos naturales con los que cuenta México.

2. Evidencia empírica

En esta sección se analiza con diferentes metodologías la corrupción; metodologías que nos ayudan para confirmar la inclusión de las variables. Para con ellas observar la relación o los efectos de los recursos naturales sobre la corrupción. No es un análisis en un sentido general sino más bien respecto a la relación de la corrupción con variables específicas, importantes para nuestro modelo general, presentado más adelante.

a. Estadísticas

Podemos observar en el cuadro 1 que el promedio del INCBG del año 2001 al 2010 tuvo un incremento de 0.51 puntos. En el año 2003 fue el año en el que en promedio se alcanzaron menores niveles de corrupción, y en 2010 es en el que se han alcanzado mayores niveles. A pesar de que en el 2010 se alcanzaron mayores niveles de corrupción en promedio, es el año en el cual se presentó el nivel mínimo de corrupción en una entidad federativa, Baja California Sur. El valor máximo del INCBG en una entidad federativa se presentó en el año 2001, siendo el Distrito Federal el que alcanzó este nivel.

177

Cuadro 1. Estadísticas del INCBG 2001-2010.

Año Promedio Mínimo Máximo Desv. Estándar

2001 7.95 3.0 22.6 3.894

2003 7.06 2.3 18.0 3.508

2005 8.35 2.0 19.8 3.517

2007 7.97 3.1 18.8 2.886

2010 8.46 1.8 17.9 3.624

Fuente: Elaboración propia con datos de Transparencia Mexicana.

En cuanto al IDH, podemos observar que éste en promedio ha ido en incremento año con año. El mínimo valor alcanzado por una entidad federativa dentro de la muestra fue la de Chiapas en 2001, mientras que el máximo valor alcanzado en toda la muestra fue el del Distrito Federal en el 2008. (Cuadro 2)

Cuadro 2. Estadísticas del IDH 2001-2008.

Año Promedio Mínimo Máximo Desv. Estándar

2001 .7987 .7121 .8972 .0399

2003 .8042 .7235 .9001 .0384

2005 .8109 .7290 . 9040 .0380

2007 .8189 .7345 .9149 .0376

2008 .8218 .7395 .9176 .0372

Fuente: Elaboración propia con datos de Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo. México.

Dentro de las estadísticas descriptivas de los recursos forestales maderables, destaca que el promedio de la producción ha ido disminuyendo desde el 2001 hasta el 2007.

Cuadro 3. Estadísticas de los recursos forestales maderables.

Año Promedio Mínimo Máximo Desv. Estándar

2001 253,892.8 1623 2,321,655 504,179.7

2003 218,649.1 659 2,177,286 460,908.0

2005 202,349.9 309 1,857,261 405,287.9

2007 206,450.0 596 1,682,728 398,407.0

Fuente: Elaboración propia con datos de Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Forestales.

178

En cuanto a las estadísticas descriptivas de los recursos forestales no maderables, al contrario de los recursos forestales maderables tenemos un incremento en la producción.

Cuadro 4. Estadísticas de los recursos forestales no maderables.

Año Promedio Mínimo Máximo Desv. Estándar

2001 8,634.15 0 65,462 17,449.37

2003 8,105.53 0 102,467 19,333.69

2005 11,229.6 8 158,577 29,396.88

2007 18,621.5 0 277,610 59,174.39

Fuente: Elaboración propia con datos de Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Forestales.

La correlación entre la corrupción y los productos forestales maderables es de 0.1183, y la correlación con los productos forestales no maderables es de 0.4082. De lo anterior tenemos una relación positiva entre ambas variables.

b. β-Convergencia

El siguiente paso del análisis de la corrupción es la revisión del proceso de β-Convergencia. Para realizar dicho análisis es pertinente recurrir a la técnica utilizada por Barro y Sala-i-Martin (1992), que generalmente se aplica a la convergencia del PIB per cápita. La hipótesis deβ-Convergencia plantea que los países pobres tienen tasas de crecimiento cada vez mayores y tienden a alcanzar a los países ricos a lo largo del tiempo.

Estimamos el proceso de β-Convergencia para las variables de Índice de Desarrollo Humano (IDH) y el Índice Nacional de Corrupción y Buen Gobierno (INCBG), así como de los recursos forestales maderables (RFM) y no maderables (RFNM). Existirá β-Convergencia si las entidades federativas con bajos Índices de Corrupción, Desarrollo Humano y recursos forestales,en el año 2001 tienden a acercarse a los estados que poseen mayores niveles de Corrupción, Desarrollo Humano o recursos forestales al final del periodo.

Las estimaciones realizadas se pueden obtener de acuerdo a la siguiente ecuación:

Donde es en este caso IDH, INCBG, RFM y RFNM en el año final, y es la

misma variable en el año inicial. Para la existencia de convergencia necesitamos que el valor del coeficiente de sea negativo y estadísticamente significativo.

179

Podemos observar en el cuadro 5 que los resultados muestran que la hipótesis de -convergencia se cumple para todos los periodos, se cumple con que las

estimaciones de los coeficientes son negativos y estadísticamente significativos.

Cuadro 5. Resultados de Convergencia

Regresión Variable Periodo Coeficiente Desv. Est. |t|

1 INCB 2010-2001 -.0930*** .0434 2.14 .1325

2 INCB 2007-2001 -.1742*** .0439 3.97 .3442

3 IDH 2007-2001 -.0345*** .0090 3.80 .3246

Fuente: Elaboración propia con datos de Transparecia Mexicana y Naciones Unidas.

Ahora presentamos las gráficas de las estimaciones. La figura 1 es la representación de la regresión 1 donde tenemos evidencia de convergencia del INCBG para el periodo 2010-2001.

Gráfica 1. Convergencia INCBG 2001-2010

La gráfica 2 es la representación de la regresión 2, -convergencia del INCBG en el periodo 2007-2001, donde también tenemos evidencia de que se cumple con la hipótesis de convergencia, es decir que los estados menos corruptos en 2001 se acercan a los más corruptos. Una situación adversa para los encargados de hacer políticas públicas en cuanto al combate a la corrupción por lo desfavorable de la situación de bienestar. Gráficamente podemos observar que la velocidad de convergencia es mayor en este caso que cuando se toma la muestra completa de 2001 a 2010.

180

Gráfica 2. Convergencia INCBG 2001-2010

La gráfica 3 es la representación de la regresión 3. En este caso también tenemos evidencia de cumplimiento de la hipótesis de convergencia del IDH para el periodo de 2001-2007, se toma el IDH porque como se explicó anteriormente es la mejor medida que se tiene de bienestar. Estos resultados significan que las entidades que tenían un índice de desarrollo humano más bajo en 2001 se acercaron a las que presentan mayores índices de desarrollo humano.

Gráfica 3. Convergencia IDH 2001-2007

181

i. Recursos Naturales

En el caso de los recursos forestales existirá Convergencia si las entidades federativas con bajos niveles de producción forestal, tanto maderable como no maderable, en el año 2001 tienden a acercarse a los estados que poseen mayores niveles de producción forestal al final del periodo.

Para el caso de los recursos maderables no existe el caso de convergencia; sin embargo, para el caso de los recursos no maderables si existe evidencia de

convergencia. Esto podemos asegurar que los estados no se acercan en cuanto a la producción de recursos maderables, y si en cambio por la de no maderables, pero a una velocidad muy pequeña.

Cuadro 6. Resultados de Convergencia

Regresión Variable Periodo Coeficiente Desv. Est. |t|

1 Recursos

Maderables 2007-2001 -.0038138 .0128449 0.30 .0029

2 Recursos No

Maderables 2007-2001 -.06366*** .0220362 2.89 0.2177

Fuente: Estimaciones propias con datos de SEMARNAP

Las gráficas de estos procesos de convergencia se presentan a continuación.

Gráfica 4. Convergencia PFM 2001-2007

182

Gráfica 5. Convergencia 2001-2007

ii. Prueba de Signos de Wilcoxon

La prueba de signos de Wilcoxon es una prueba no paramétrica, la cual no supone distribución alguna de los datos. La prueba de signos de Wilcoxon es usada para ver si los miembros de dos clasificaciones difieren entre dos periodos de tiempo. Esta prueba nos ayuda a tener un mayor soporte en nuestra evidencia de βconvergencia, en cuanto que vemos si las entidades federativas han cambiado con respecto a variables como el IDH (índice de Desarrollo Humano), el INCBG (índice Nacional de Corrupción y Buen Gobierno), RFM (Recursos Forestales Maderables) y RFNM (Recursos Forestales No Maderables).

El procedimiento es tener 2 muestras o poblaciones, en dos periodos de tiempo. La idea principal es ver si hay algún efecto externo en las poblaciones que se vea reflejado en los rankings o clasificaciones. La hipótesis de esta prueba es:

: La diferencia entre miembros de cada par tiene un valor medio de cero.

Lo supuestos de dicha prueba son:

· Las se suponen como independientes;

· Las diferencias provienen de la misma población;

· Los valores de , están ordenados, tal que se puedan comparar (mayor, menor o igual que).

183

Luego de obtener las diferencias positivas y negativas de los datos se suman y se obtiene el p-value de la prueba. El procedimiento anterior se realiza para nuestras variables de Corrupción (INCBG), IDH y recursos forestales (RFM, RFNM) utilizando el programa estadístico de STATA.

Las hipótesis son:

· : IDH2001=IDH2007

· : INCBG2001=INCBG200

Los resultados obtenidos se sintetizan en el cuadro siguiente.

Cuadro 7. Resultados Prueba de Signos de Wilcoxon

Dif. Positivas Dif. Negativas p-value

IDH2001=IDH2007 1 31 0.0000

INCBG2001=INCBG2007 14 18 0.4889

Fuente: Estimación propia con datos de Naciones Unidas y Transparencia Mexicana.

De estos resultados tenemos que la corrupción entre 2001 y 2007 no ha cambiado significativamente. Ha incrementado en 18 entidades federativas, mientras que solamente 14 disminuyeron en ese rubro. Por su parte, el IDH si ha tenido cambios estadísticamente significativos. Y ha mejorado en 31 de los casos estatales. Los resultados de esta prueba para el caso del IDH refuerzan lo encontrado en el caso de convergencia, en cuanto a que se ha dado una mejora significativa, y que las entidades que se encontraban con menores índices de desarrollo humano se acercan a las de mayor desarrollo humano. En cuanto al INCBG el cambio no se ha dado significativamente, sin embargo se ha dado un ligero incremento en este rubro, esto lo podemos deducir apoyándonos con la hipótesis de -convergencia.

iii. Recursos Naturales

En cuanto al tema de recursos forestales se realizó la prueba de signos de Wilcoxon para ambas variables y ratificar lo comprobado con la convergencia. En este caso las hipótesis son:

· : PFM2001=PFM2007; donde PFM es Productos Forestales Maderables

· : PFNM2001=PFNM2007; donde PFNM es Productos Forestales No Maderables

Los resultados obtenidos se sintetizan en el cuadro siguiente.

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Cuadro 8. Resultados Prueba de Signos de Wilcoxon

Dif. Positivas Dif. Negativas p-value

PFM2001=PFM2007 20 12 0.3309

PFNM2001=PFNM2007 15 17 0.6402

Fuente: Estimación propia con datos de SEMARNAP

Con esta prueba confirmamos que no hay cambios estadísticamente significativos entre los productos forestales dentro del periodo de 2007-2001, esto es debido principalmente a que no se puede cambiar tan fácilmente la naturaleza de la economía de cierta entidad. Y el que no hay cambios significativos es también principalmente por las dotaciones iniciales de los recursos que no pueden ser controlados o cambiados tan fácilmente.

3. Resultados

Como se ha mencionado anteriormente, la importancia de los recursos naturales es innegable en la vida de las personas. Existen trabajos que presentan la importancia de estos específicamente en la corrupción, es por ello que surge la pregunta de ¿qué impacto tienen los recursos naturales con los que se cuentan en la corrupción?

Es importante que aunque en el desarrollo de este capítulo sólo se tomen en cuenta recursos forestales, esto no implica que sean la única causa de la corrupción, ni la principal; más bien el ver la relación de la corrupción con los recursos naturales.

Los recursos naturales por su diversidad no tienen una simple unidad de medición, y es por ello que resulta difícil determinar el impacto total de los recursos naturales sobre la corrupción. Entonces, hay que elegir un recurso natural con el que se cuente y que sea el de mayor representatividad en la corrupción.

Si buscamos algún recurso natural que sea más propenso o fuente de corrupción podríamos pensar en la industria petrolera como la idónea para realizar este análisis por su gran importancia para la economía nacional. Pero de acuerdo con Transparencia Internacional en el Bribery Index 2011, las actividades o sectores en los que se percibe más corrupción son agricultura, el sector aeroespacial (civil), el de tecnología de la información, el de finanzas y bancos y en el sector forestal. De esto tenemos una opción para tomar en cuenta al sector forestal como indicador de recursos naturales, y ver su relación con la corrupción en el caso mexicano.

Los recursos forestales son importantes, no sólo en lo económico, sino que desempeñan diversos servicios ambientales en los ecosistemas y proveen de

185

productos maderables y no maderables. En México particularmente se han desarrollado una serie de inventarios forestales, donde se tienen en cuenta, principalmente los recursos maderables. La Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Forestales cuenta con un compendio de Estadísticas Ambientales, dentro de las cuales tiene información disponible de producción forestal maderable y no maderable para las 32 entidades federativas y en una serie de tiempo que nos ayuda a complementar nuestra base de datos.

La producción forestal se divide en maderable, medida en metros cúbicos de madera en rollo; y en no maderable, medida en toneladas de producción. Se cuentan con estadísticas para ambas variables en el espacio y temporalidad deseadas.

La metodología empleada para este análisis es la de datos de panel, la cual nos brinda ventajas como una mayor cantidad de información, de datos; incrementando los grados de libertad y disminuyendo la colinealidad entre las variables explicativas4. Otro de los beneficios es que son útiles al identificar y medir efectos que no pueden detectarse con estimaciones de corte transversal o series temporales por separado.

Algunos de los inconvenientes de usar este tipo de datos es tener problemas en el diseño de la muestra, distorsiones provocadas por errores de medida, o problemas de selección, pero una de las cuestiones más comunes es la escasa dimensión temporal.

Para nuestro análisis se utilizan las variables de INCBG, IDH, densidad y producción de recursos forestales (maderables y no maderables), la densidad poblacional fue incluida en el estudio para ver el efecto que tiene la población sobre la corrupción. Estas variables se toman en cuenta para tener en cuenta el desarrollo de la entidad, además de obviamente los recursos naturales con los que cuenta. Estos componentes fueron obtenidos además como resultado de un estudio previo.

Nuestro modelo a estimar es:

Donde es el índice Nacional de Corrupción y Bien Gobierno para la

entidad i, en el periodo t; el Índice de Desarrollo Humano; es la

densidad de población y son los Recursos Forestales, los cuales

pueden ser maderables o no maderables. 4 Analysis of Panel Data. Cheng Hsiao. Econometric Society Monographs. 1999

186

Fueron probados varios modelos con la metodología de datos panel, de la cual se obtuvo que el modelo de efectos aleatorios es el mejor para nuestra especificación. Los resultados robustos de las estimaciones se pueden ver en el cuadro siguiente:

Cuadro 9. Resultados Modelos Recursos Forestales Maderables

Fuente: Estimaciones propias.

Podemos ver que con estos resultados se tienen los signos esperados; esto es la densidad positiva, el IDH negativo, y los productos forestales maderables positivos; todos son estadísticamente significativos al 5%. Nuevamente podríamos pensar que el impacto de los productos forestales maderables es demasiado pequeño como para que importe mucho pero es importante recordar que esta variable se mide en de madera en rollo, y el promedio de la producción en 2007 fue de 400,388 de madera en rollo. Es decir, si se produce el promedio, los recursos forestales maderables pueden incrementar hasta en .5 puntos el INCBG, manteniendo todo lo demás constante.

Es importante que veamos no solamente el impacto de los productos forestales maderables, sino también de los no maderables, es por ello que se realizó la estimación del mismo modelo pero con el cambio en la variable de recursos forestales. Como el modelo anterior, se encontró que el método que mejor se ajusta para utilizar con nuestra especificación es el de efectos aleatorios.

Los resultados es que el modelo de efectos aleatorios es el mejor para nuestra especificación. Los resultados robustos de las estimaciones se pueden ver en el siguiente cuadro.

187

Cuadro 10. Resultados Modelo Recursos No Maderables.

Fuente. Estimación propia con datos de SEMARNAP.

Tenemos los signos esperados, y los estimadores son estadísticamente significativos al 5%. En esta parte es importante notar que los Productos Forestales No Maderables se miden en toneladas y que el promedio nacional en el 2007 fue de 36,066 tons. Esto es, si se produce la cantidad de toneladas promedio de productos forestales no maderables pueden afectar hasta en .89 puntos en el INCBG, manteniendo todo lo demás constante. Es decir, un mayor impacto que con los recursos forestales maderables, si se toma en cuenta la producción promedio.

4. Conclusiones

La corrupción es un fenómeno demasiado complejo, ya que tiene muchas causas y una infinidad de posibles explicaciones. En este trabajo se realizó un análisis de la corrupción medida en base al Índice Nacional de Corrupción y Buen Gobierno de Transparencia Mexicana y su relación con recursos naturales, en particular con los recursos forestales, tanto los maderables como los no maderables. Dicho análisis se realizó para las entidades federativas de México, entre el periodo comprendido entre 2001-2007.

Dentro del aspecto general se obtuvieron diversos resultados poco alentadores como que existe un proceso de β-convergencia entre estados, donde los estados menos corruptos se acercaban a los más corruptos. Reafirmamos estos resultados con la prueba de signos de Wilcoxon que nos dice que no ha habido un progreso significativo en cuanto a la corrupción se trata.

Posteriormente se realizó un análisis econométrico, utilizando técnicas de Datos de Panel. Se analiza la relación de los recursos naturales con la corrupción, donde los recursos naturales se representaron con la producción de recursos forestales maderables y no maderables. Se encontró un impacto positivo y significativo entre

188

estas variables. Esto se ve por la relación entre la corrupción y la búsqueda de rentas, más que por un efecto de maldición de recursos naturales sobre los niveles de corrupción en los estados.

Un aspecto importante para el combate a la corrupción es la calidad de las instituciones, ya que es un factor que se debe tomar muy en cuenta, porque en base a ellas se les puede dar un ataque frontal al fenómeno de la corrupción. Es decir, si se logra tener instituciones fuertes que aseguren la propiedad de los recursos y su uso, sin permitir o al menos con la disminución de privilegios, se podrán tener menores niveles de corrupción.

A pesar de no contar con medidas de calidad de instituciones, es claro que son un factor relevante en el tema, pues con una buena base de instituciones se puede dar una mejora en diversos temasque impacten a la mejora de la calidad de vida y que ayuden a impulsar el crecimiento económico.

Las instituciones y su percepción ante la sociedad, resultan el tema que se debe enfrentar en cuanto a la corrupción se trata, la construcción de instituciones fuertes, que hagan valer los derechos, que castiguen la ilegalidad, sin tantos trámites burocráticos por evadir, etc. parecerían el camino para disminuir la corrupción. En el sentido del sector forestal de México, instituciones fuertes pueden disminuir no sólo la corrupción y la búsqueda de rentas, sino también la sobreexplotación de los recursos.

En el sentido particular de los recursos naturales, pudimos comprobar su relación positiva de la corrupción. La corrupción a su vez, se ha estudiado, reduce el crecimiento económico; es entonces que podemos pensar no en una maldición por las dotaciones de recursos naturales, sino en la importancia de la corrupción como un canal de transmisión.

Se plantea además, para futuros estudios la incorporación de estimaciones para la tala ilegal, ya que esta actividad podría darnos mayor luz sobre el efecto de los recursos naturales sobre la corrupción.

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Bibliografía

Ades, A. and R. Di Tella (1999), ‘Rents, competition, and corruption’, American Economic Review, 89, 982–94. Aidt, Toke., 2009. Corruption, institutions, and economic development. Oxford Review of Economic Policy, Vol 25, Number 2, pp.271-291. Ali. A. M., 2003. Institutional Differences as Sources of Growth Differences. Atlantic Economic Journal 31. pp 348-362. Ali, A.M.y H.S. Isse., 2003. 'Determinants of economic corruption: a cross-country comparison', Cato Journal,22(3), 445-66. Analysis of Panel Data. Cheng Hsiao. Econometric Society Monographs. 1999 Anoruo, E. y H. Braha 2005. 'Corruption and economic growth: the African experience', Journal of Sustainable Development in Africa, 7(1), 43-55. Barreto, A.R., 2002. Endogenous Corruption, Inequality and Growth: Econometric Evidence. School of Economics Working Papers from University of Adelaide, School of Economics. Colombatto, E., 2003, Why is corruption Tolerated?. The Review of Austrian Economics, 363-379. Economía UNAM. http://www.economia.unam.mx/sua/site/materia/sem1/inae1/unidad1/defibas.htm El Universal. www.eluniversal.com.mx/notas/764528.html Gylfason, T. (2001), ‘Nature, power and growth’, Scottish Journal of Political Economy, 48, 558–88. Gini Coefficients: Their Role and Operation. World International Community Experts. www.world-ice.com/Articles/Gini/20coeffcients.pdf Hung Mo, P., 2001. Corruption and Economic Growth. Journal of Comparative Economics. pp.66-79. Hysa. E., 2011, Corruption and Human Development Correlation in Western Balkan Countries. Euro Economica, Vol 30, No.4 International Handbook on the Economics of Corruption. Edward Elgar Publishing Inc. Pags. (xiv-xxxviii). International Monetary Fund. Why to worry about corruption? The Effects of Corruption on Growth, Investment, and Government Expenditure. Paolo Mauro y David D. Driscoll. Javier Aparicio y Javier Márquez. Diagnóstico y Especificación de Modelos Panel en STATA 8.0.CIDE. Octubre 2005. Leff, N.H., 1964. Economic Development through Bureaucratic Corruption. American Behavioral Scientist. Mauro, P., 1995. Corruption and Growth. The Quarterly Journal of Economics, Vo. 110, No. 3. pp. 681-712.

190

Mitchell. D.T., Campbell. N. D., 2009. Corruption's effect on business venturing within the United States. American Journal of Economics and Sociology.p. 1136. Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. www.undp.org.mx Rose-Ackerman, S., 2006. Internationak Handbook on the Economics of Corruption. Edward Elgar Publishing Inc. Pags. (xiv-xxxviii) Standford Encyclopedia of Philosophy. plato.stanford.edu Tanzi, V., 1998. Corruption Around the World. Causes, Consequences, Scope, and Cures. International Monetary Fund Staff Papers. Tanzi, V. y H. Davoodi., 2001. 'Corruption, growth, and public Finances' Political Economy of Corruption, London: Routledge. pp.89-110. Transparencia Internacional, reporte Briber Payer Index. www.bpi.transparency.org Transparencia Mexicana, Reporte INCBG. www.transparenciamexicana.org.mx/ENCBG/ Treisman, D., 2000. The causes of corruption: a cross-national study. Journal of Public Economics. pp.399-457. Wooldridge. J.M., Introductory Econometrics: A Modern Approach. 2nd Edition. pp 441-443.

191

Sobre Los Autores

Karla Susana Barrón Arreola

Doctora en Ciencias Económicas por la Universidad Autónoma de Baja California. Profesora-Investigadora de la Unidad Académica de Economía de la Universidad Autónoma de Nayarit Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Responsable técnico del proyecto “Crecimiento Económico y Recursos Naturales en México”. Líneas de investigación: Crecimiento Económico, Especialización Productiva y Desarrollo Regional. kbarron@uan.edu.mx

Luis Ramón Moreno Moreno

Doctor en Ciencias Económicas por la Universidad Autónoma de Baja California. Profesor-Investigador de la Facultad de Ciencias Administrativas de la Universidad Autónoma de Baja California. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Líneas de investigación: Competitividad, Desarrollo Regional y Sustentabilidad lmoreno@uabc.mx

Claudia Susana Gómez López

Doctora en Economía por la Universidad Complutense de Madrid. Profesora-Investigadora del Departamento de Economía y Finanzas de la Universidad de Guanajuato. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores Líneas de investigación: Crecimiento Económico, Desarrollo y Ciclos Económicos claudia.gomez@ugto.org

192

Dictaminadores

Lourdes Alicia González Torres Doctora en Ciencias Económicas por la Universidad Autónoma de Baja California. Profesora-Investigadora de la Facultad de Ciencias Administrativas, Mexicali de la Universidad Autónoma de Baja California. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores aliceinsky@yahoo.com Aldo Alejandro Pérez Escatel Doctor en Estudios del Desarrollo por la Universidad Autónoma de Zacatecas. Profesor-Investigador de la Facultad de Economía de la Universidad Autónoma de Zacatecas. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores aldoalejandrop@hotmail.com Isaac Leobardo Sánchez Juárez Doctor en Ciencias Sociales con Especialidad en Estudios Regionales por el Colegio de la Frontera Norte. Profesor-Investigador del Instituto de Ciencias Sociales y Administración de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez. isaac.sanchez@uacj.mx

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Crecimiento Económico y Recursos Naturales en Mexico Se edito en la Ciudad de Tepic, Nayarit, Mexico.

En el mes de Mayo de 2013

En Idea Empresarial Volcan del Ceboruco 6 int. 6

Email: enanoalf@hotmail.com ideaempresarial@hotmail.com 311.122.64.55, 311.201.28.44

Infonavit Solidaridad; Tepic, Nayarit, Mexico

194

La literatura económica ha sido bastante prolífica, en

temáticas asociadas a establecer cuáles son los

elementos que determinan el crecimiento económico.

En ese sentido, la teoría económica ha argumentado

que la dotación inicial de factores productivos –tierra,

trabajo y capital-, juegan un importante papel en este

proceso y de forma particular, el gran número de

trabajos sobre capital humano ha permitido

documentar efectos positivos de este en los niveles de

crecimiento económico; sin embargo, en lo que

concierne al factor tierra (capital natural), la evidencia

empírica no les ha ayudado a los economistas, al tratar de determinar con

claridad los impactos que éste genera en el mejoramiento del nivel de

ingreso de las naciones. Así pues, en el entorno económico actual, un área de

análisis relativamente reciente, es aquella que busca determinar el impacto

que los recursos naturales generan en el crecimiento económico, dado que

países que son pobres en este factor alcanzan mayores niveles de

crecimiento económico, cuando se comparan con países pobres que son -

relativamente- ricos en recursos naturales. Lo anterior ha producido dentro

de esta área, una hipótesis que se ha denominado como la Maldición de los

Recursos Naturales, que advierte que los bajos niveles de crecimiento

económico de un país, son en buena parte el resultado de su abundancia de

capital natural. En ese marco, el presente libro está conformado por varios

trabajos que buscan determinar la presencia de esta condición en la

economía mexicana, ante la evidencia de que se cuenta con una región

frontera norte con altos niveles de ingreso, educación y relativamente pobre

en recursos naturales y una región sur, relativamente rica en recursos

naturales con bajos niveles de ingreso, educación y elevados índices de

pobreza.

L