mayo 2012 bancarización y desarrollo humano: un contraste

Transcripción

MAYO 2012
BANCARIZACIÓN Y DESARROLLO HUMANO:
UN CONTRASTE EMPÍRICO PARA VENEZUELA#
LEONARDO VERA AZAF∗
[email protected]
ALBANY HERNÁNDEZ**
DORELIA OSORIO**
CONTENIDO
1. Introducción
2. ¿Qué es la Bancarización ¿Cómo se mide? ¿Qué muestra
para el caso venezolano?
3. Bancarización y Desarrollo Socioeconómico
4. Bancarización y Desarrollo Humano: el contraste empírico
para Venezuela
5 Conclusiones
NORMATIVA LEGAL
INDICADORES ECONÓMICOS
1. INTRODUCCIÓN
Sobre los pilares analíticos de los trabajos pioneros de
Schumpeter (1911), Gurley and Shaw (1955), Patrick
(1966), Goldsmith (1969), McKinnon (1973) y Shaw
(1973), un importante volumen de estudios empíricos ha
estado por décadas en búsqueda de una relación entre el
desarrollo financiero y el crecimiento económico. Un
trabajo medular e influyente de reciente data en esta
agenda de investigación fue presentado hace unos años
por King y Levine (1993), en un estudio para 80 países y
para el lapso 1960-1989. King y Levine encontraron, que el
nivel inicial de desarrollo financiero precede y predice las
tasas de crecimiento económico para el conjunto de
# Este estudio es una versión resumida del proyecto de Trabajo Especial de Grado
llevado a cabo por Albany Henández y Dorelia Osorio, bajo la supervisión de
Leonardo Vera y Luis Morales y presentado en la Universidad Central de
Venezuela.
* Economista Senior de la Gerencia de Investigación Económica de Mercantil Banco
Universal.
** Economista Graduada de La Universidad Central de Venezuela.
países en estudio.1 El valor de este trabajo no sólo está en
haber puesto en boga un método empírico para estudios
de países (ya antes utilizado por Barro 1991), sino además
el haber encontrado las variables específicas que explican
la causalidad que va desde el nivel de desarrollo financiero
al crecimiento, una relación atribuida a ciertas
observaciones hechas por Schumpeter muchos años
atrás. Entre las variables de desarrollo o “profundidad”
financiera que King y Levine señalan como relevantes para
explicar el crecimiento están: la razón de depósitos y
obligaciones líquidas de los bancos como proporción del
PIB y variantes de la razón crédito/PIB. Los trabajos que
se desarrollaron a partir de la contribución de King y
Levine no quedaron incontestados y a decir verdad, las
críticas han sido abundantes. Desde la inconveniencia de
usar estudios de panel o sección cruzada multi-países con
series suavizadas y datos promediados a partir de
observaciones anuales, hasta llegar a una posible
reversión de la causalidad entre desarrollo financiero y
crecimiento que se condiciona de acuerdo al tipo de
arreglo institucional al que esté sometido el sistema
financiero de cada economía. Estas críticas –que no viene
al caso abordar aquí- están bien recogidas en Arestis y
Demetriades (1997) y Ang (2008).
Más allá de esta relación relativamente bien explorada e
interesante entre desarrollo financiero y crecimiento, este
estudio comparte más bien la idea de que una focalización
muy concentrada y/o excesiva en ciertas concepciones
teóricas apriorísticas (a menudo instrumentadas por
ciertas variables específicas) pudiera no estar recogiendo
las genuinas relaciones que se dan entre las finanzas y el
desarrollo económico. Desde esta perspectiva, la relación
entre finanzas y desarrollo pudiera más bien darse e
1
King y Levine (1993) incluso sugieren que el desarrollo financiero promueve una
mayor tasa de inversión en activos físicos y eleva la productividad de las
inversiones.
instrumentarse a través de mecanismos y variables que no
necesariamente se expresan en el nexo que
hipotéticamente se teje entre el crecimiento del PIB per
capita y las tradicionales medidas de desarrollo financiero
como la razón crédito/PIB, depósitos/PIB o liquidez/PIB.
En particular, es de nuestro interés observar y verificar en
qué medida el desarrollo económico, aproximado por
indicadores distintos al crecimiento del producto per cápita,
puede ser explicado por el grado de acceso que tiene la
población a los servicios financieros. Esta idea es desde
luego algo distinta a la planteada en la literatura antes
comentada sobre desarrollo financiero y crecimiento, y se
presenta más bien como una hipótesis de trabajo
complementaria que busca poner en relieve ciertos
canales de transmisión relativamente inexplorados.
La idea de este trabajo es detectar y verificar si existe una
posible conexión entre el grado de acceso y uso de los
servicios financieros que tiene el público -un concepto a
menudo asociado al término “bancarización”- y el nivel de
desarrollo socio-económico, cuantificado por el Índice de
Desarrollo Humano, una medida de desarrollo
ampliamente difundida y propuesta a nivel mundial años
atrás por el programa de Naciones Unidas para el
Desarrollo (PNUD). A tales efectos el trabajo se concentra
en la economía venezolana y por lo tanto deja para una
fase posterior la posibilidad de explorar esta misma
relación para otros países.
El trabajo se divide a partir de esta introducción en tres
partes. En la primera parte, abordamos conceptualmente
lo que en la literatura económica y financiera se entiende
por bancarización. Determinamos así mismo, algunas
aproximaciones viables que permiten cuantificar el
fenómeno para Venezuela y presentamos algunos hechos
estilizados en torno al comportamiento y la evolución de
las proxys que hemos seleccionado de bancarización para
esta economía. En una segunda parte, se discute el
espinoso asunto de la posible direccionalidad que se da en
la relación entre desarrollo socioeconómico y la
bancarización. Si bien es cierto que desde el punto de
visto analítico es factible concebir la causalidad en una u
otra dirección, nos concentramos mucho más en destacar
los argumentos que permiten inferir que el grado de
bancarización es un determinante importante del grado de
2
desarrollo socio-económico de la población. En la tercera
parte procederemos a hacer pruebas y contrastes
empíricos que permiten corroborar la hipótesis de trabajo.
Las estimaciones prueban que la bancarización es un
determinante importante de la evolución del Índice de
Desarrollo Humano en Venezuela, indicando, por los
demás, la robustez de la especificación econométrica a
distintas medidas de bancarización. De hecho,
adicionalmente a las ya conocidas medidas de profundidad
financiera tales como la razón Crédito/PIB, la razón
Depósitos/PIB y el crédito real per cápita, el estudio
prueba que las mejores proxys de bancarización son el
número de sucursales y de ATMs (Automatic Teller
Machines) así como el número de depósitos que registra el
sistema bancario, siendo las dos últimas variables
novedosas en este tipo de estudio. En el proceso de
selección de las mejores variables de control, el ejercicio
indica además que el Índice de Desarrollo Humano en
Venezuela es afectado por el precio real del barril petrolero
y por el gasto público del Gobierno Central por habitante.
Estas variables de control fueron escogidas, tanto por el
grado de inherencia que tiene el recurso mineral petrolero
en la economía venezolana, como por el carácter
distributivo que tiene el gasto público, cuyo
apalancamiento de la renta petrolera ha sido reportado en
numerosos estudios.2 Estas variables son no sólo lo
suficientemente exógenas sino que además recogen, a
nuestro juicio, buena parte de los fundamentos que
gobiernan el resto de las variables macroeconómicas de la
economía venezolana.
2. ¿QUÉ ES LA BANCARIZACIÓN ¿CÓMO SE MIDE? ¿QUÉ
MUESTRA PARA EL CASO VENEZOLANO?
Existe una abundante y creciente literatura sobre
bancarización, la mayor parte de ella concentrada en el
contexto financiero de las economías emergentes y en
desarrollo y muy especialmente en las economías
latinoamericanas. Si algo queda claro en una revisión de lo
que conceptualmente se entiende por bancarización, es el
común solapamiento de referencias al acceso a los
2
La muy reportada pro-ciclicidad del gasto público en Venezuela justamente da
cuenta de cuan importante resulta la renta de origen externo proveniente del
petróleo para explicar el curso que toma el gasto del gobierno. La alta correlación
que existe entre las exportaciones de origen petrolero y el gasto hacen presumir
que ambas variables son co-lineales y por tanto sólo una de ellas se incluye cada
vez en las especificaciones.
servicios financieros, la inclusión financiera, la
disponibilidad e incluso el uso de los servicios financieros,
entre otros. Por esta razón parece conveniente precisar
estas distintas conceptualizaciones con el objeto de hacer
ver la complejidad del tema.
2.1 Bancarización: Acceso, Uso e Inclusión Financiera
Cierta literatura reciente ha venido asociando el fenómeno
de la bancarización al acceso a los servicios financieros.
En Morales y Yañez (2008), por ejemplo, la bancarización
está referida a la disponibilidad o acceso de los usuarios a
la apertura de cuentas en el sistema, al crédito y a una
gama amplia de servicios ligados a las necesidades de
medios de pago (tarjeta de crédito, débito, cheques,
transferencias electrónicas), seguros,
instrumentos
sofisticados de ahorro, fondo de pensiones y jubilaciones,
asesorías financieras, entre otros.3 Numerosos autores
incluso no hacen referencia propiamente al término
bancariazación sino directamente al término “acceso a las
finanzas”. Claessens (2006, p.1), por ejemplo, entiende el
acceso a la finanzas como “la disponibilidad de una oferta
de servicios financieros de calidad razonable a costos
razonables, donde la calidad razonable y costo razonable
tienen que ser definidos objetivamente con algún nivel
estándar, con costos que reflejen tanto los pecuniarios,
como los no pecuniarios”. Demirguc-Kunt y Levine (2008,
p.1) señalan en complemento que el acceso a las finanzas
está ligado a “la ausencia de barreras, tanto propias del
precio, como otros tipos de barreras no relacionadas con
los mismos”. De hecho en un trabajo reciente en torno a la
bancarización en América Latina (FELABAN 2007) se
señala que el “acceso a servicios financieros” está
asociado a la capacidad de la población de utilizar estos
servicios sin que existan obstáculos que lo prevengan.
Otro número de autores establecen la distinción entre
“acceso” y “uso” de los servicios financieros. Beck y de la
Torre (2005a) y Beck et.al. (2005b), por ejemplo, afirma
que los agentes económicos pueden tener acceso a los
servicios financieros y sin embargo decidir no utilizarlos,
sea por razones socio-culturales o porque los costos de
3
La gama de servicios financieros puede ser tan amplia como para incluir servicios
internacionales, gestión de inversiones, fondos de inversión, fondos mutuales,
administración de fideicomisos, administradoras de fondos de jubilaciones y
pensiones y mercados de capitales.
3
oportunidad son altos. Ellis, Lemma y Rud (2010), de igual
manera hacen esta distinción y señalan que, si bien para
los usuarios es crítico e importante tener acceso a los
servicios financieros, éstos pueden escoger no utilizarlos.
De hecho plantean paradójicamente que es posible para
un individuo sobreponer las barreras y restricciones de
acceso y tener un uso muy limitado de ellos. Por ejemplo,
la titularidad de una cuenta bancaria, podría enfrentar
restricciones para su uso activo si la sucursal o el ATM
más cercano están lejos de su área de negocios o
residencia. La confianza que depositen los usuarios en las
instituciones bancarias es de igual manera un factor
importante que determina el uso o no uso que hagan de
los servicios bancarios. En economías donde la memoria
pública registra las pérdidas de bienestar acarreadas por
episodios sistémicos de crisis bancarias, la confianza en el
sistema puede ser limitada.
Ciertos autores parecen haber comprendido las facetas
anteriores y vienen planteando paralelamente una síntesis
en el concepto “inclusión financiera”. Sarma (2007, p.1),
por ejemplo, usa el término inclusión financiera y lo define
como “un proceso que garantiza la facilidad de acceso, la
disponibilidad y la utilización del sistema financiero formal
para todos los miembros de una economía”. La literatura
parece señalar que la inclusión supone el acceso y uso a
un costo accesible y hacia segmentos menos privilegiados
y de bajos ingresos.
Más allá de las precisiones conceptuales, tres aspectos
adicionales deben ser tomados en cuenta cuando se
evalúa el alcance de la bancarización. Estos atañen a la
profundidad, la cobertura y la intensidad de uso. Por
profundidad se entiende a la dimensión asociada a la
importancia relativa que tiene el sistema financiero sobre
la economía como un todo. La cobertura, por otro lado,
está referida a la distribución de los servicios financieros
entre los distintos grupos de usuarios y/o por zonas
geográficas. Por su parte, la intensidad de uso,
corresponde a una dimensión vinculada a la frecuencia y
cantidad de transacciones bancarias realizadas por una
población de referencia. La distinción que se hace con
cada uno de estos aspectos o dimensiones, como
veremos en un instante, pueden ser útil al momento de
evaluar que se está midiendo en cada uno de los
indicadores conocidos de bancarización.
2.2 ¿Cómo medir la Bancarización?
Noguera y Vera (2008) señalan que el primer problema
con que se topa un analista para evaluar el nivel o el grado
de bancarización en un espacio geográfico determinado,
es la selección de un indicador comprensivo y preciso. Si
bien los estudios de casos o de países suelen presentar
diversos indicadores de bancarización, una evaluación de
éstos revela que lo que a menudo se mide es sólo un
aspecto o una dimensión del fenómeno.
a. Las Medidas de Profundidad Financiera:
Entre las medidas más conocidas y utilizadas en estudios
empíricos sobre desarrollo financiera está el volumen de
depósitos y de créditos como proporción de alguna
variable escala como bien puede ser el PIB nominal, la
población o el valor de los activos bancarios. Morales y
Yañez (2008) asocian correctamente este tipo de medidas
de desarrollo financiero a la profundidad. Kappel (2010) va
un poco más allá y afirma que ratios como el crédito
privado como proporción del PIB, miden el acceso directo
de la población a los servicios financieros, y considera este
tipo de medidas aproximadas de la bancarización como
apropiadas en países en desarrollo, donde el ahorro y el
préstamo son la clave del negocio de la intermediación
financiera. Desde luego, en países emergentes e
industrializados, el apalancamiento y la intermediación
financiera son más sofisticadas y requieren tomar en
consideración otros factores como es el caso del mercado
de capitales. No obstante, Demirguc-Kunt y Levine (2008),
consideran apropiado usar la razón crédito/PIB como
proxy de bancarización y desarrollo financiero tanto por su
fácil recolección como por su disponibilidad en series
estadísticas largas.
Una de las limitaciones que estas medidas de profundidad
tienen es que no pueden en efecto revelar qué tan amplio
o qué tan concentrado está el servicio del crédito o de las
captaciones del público. Una economía puede
perfectamente exhibir relativamente altos ratios de crédito
y de depósitos (como proporción del PIB o de la población)
y no obstante los servicios pueden estar altamente
concentrados en pocas empresas, en pocos grupos
4
económicos o en estratos determinados de altos ingresos.
En ese sentido, pueden no ser medidas del todo fiel de
fenómeno de la bancarización.
b. Las Medidas de Cobertura:
Los indicadores de cobertura tales como el número de
medios de pago sobre la población, el número de
depositantes, el número de ATM’s y/o sucursales por cada
100 mil habitantes, el número de sucursales por cada 1000
km2, entre otros, dan una mejor idea del grado de
penetración que puede tener el sistema bancario en la
población. No obstante, al asumir una distribución
uniforme de las cuentas de depósito de las sucursales y de
los ATM’s, tanto geográfica como demográficamente,
estas medidas presentan de igual forma ciertas
limitaciones.
c. Las Medidas de Intensidad de uso:
Igualmente Ruiz (2007) presenta un listado amplio de los
indicadores para este ámbito, entre los cuales están el uso
del crédito por parte de las personas naturales, el uso de
tarjetas de crédito, el uso de tarjetas de débito, el uso de
banca por internet, el uso de cheques entre personas
naturales a nivel nacional, el uso de cheques entre
personas jurídicas a nivel nacional, entre otros. Otros
estudios hacen énfasis el número de créditos y/o depósitos
por cada 100 mil habitantes, en el número de
transacciones realizadas con medios de pago bancarios
distintos de cheques y efectivos por habitante, y en el
número de créditos sobre la fuerza de trabajo, entre otros.
Beck et.al. (2005b), sostienen que la intensidad también
puede ser medida calculando el número de depósitos y
créditos con respecto a la población, en tanto que mayores
ratios de estos indicadores significarán que los depósitos y
créditos están repartidos en un mayor número de la
población y “pequeños clientes”. Tal afirmación está, una
vez más, condicionada a una distribución uniforme de los
servicios financieros entre la población, cosa que no está
garantizada en economías en procesos de desarrollo. Uno
de los mayores obstáculos para el uso de las medidas de
intensidad es que a menudo no son recolectadas o no
están a la disposición del público, y esto desde luego
dificulta el trabajo de los investigadores.
5
Gráfico 1
Evolución de la razón créditos/PIB
1970-2009
30%
Razón créditos/PIB
25%
20%
15%
10%
Razón Créditos/PIB
5%
Polinómica (Razón Créditos/PIB)
2009
2006
2003
2000
1997
1994
1991
1988
1985
1982
1979
1976
1973
1970
0%
Fuente: SUDEBAN y Banco Central de Venezuela
A los efectos de completar esta visión recogida en
Noguera y Vera (2008), nuestro trabajo hace uso de seis
proxys que pretenden dar cuenta del fenómeno de la
bancarización en Venezuela. Estas variables se dividen en
indicadores de profundidad financiera (la razón Créditos/
PIB, Depósitos/PIB y el Crédito Real per-cápita),
indicadores de cobertura o
penetración demográfica
(como la suma del número ATM’s y número de sucursales
por cada 100 mil habitantes) y por último el número de
cuentas y el número de cuentas per-cápita.
Gráfico 2
Evolución de la Razón Depósitos/PIB
1970-2009
40%
90
35%
80
30%
70
60
25%
50
20%
40
15%
30
10%
20
10
2009
2006
2003
0
2000
1997
1994
1991
1988
1985
1982
1979
1973
0%
1976
Razón Depósitos/PIB
Precio del Petróleo Real US$/bl (2005=100)
Polinómica (Razón Depósitos/PIB)
5%
1970
2.3 La Reciente Evolución de la Bancarizacion en
Venezuela
En un estudio reciente Noguera y Vera (2008), toman
datos de la economía venezolana, construyen ciertos
indicadores de bancarización y extraen un conjunto de
hechos estilizados. Conviene, por tanto, comenzar
poniendo de relieve las regularidades encontradas en este
trabajo. En primer lugar, para series anuales que van
desde el año 1970 y a 2007 los indicadores de profundidad
como la razón depósitos/PIB y crédito PIB exhiben un
comportamiento en tres fases distintas: Una fase de auge
que se prolonga hasta comienzos de los años 1980s (en el
caso de la razón crédito/PIB hasta finales de los 1970s),
una fase de caída y estabilización (en un piso bajo) que se
prolonga hasta la década del 2000, y finalmente, un
renovado auge a partir del año 2004. Noguera y Vera
(2008) encuentran además que durante esas casi cuatro
décadas existe una alta correlación entre los precios del
petróleo y el volumen de depósitos así como entre el
producto por habitante y la razón crédito/PIB. Al comparar
los niveles de bancarización de Venezuela con los del
continente Latinoamericano (donde la bancarización
promedio ya es baja), los niveles de bancarización de
Venezuela lucen entre los más bajos, al menos si se mira
desde el lado del crédito. Desde el lado de los depósitos,
Venezuela está en el promedio de la región. Para
Noguera y Vera (2008) otros indicadores de bancarización
cuyas series son más cortas, tales como el número de
oficinas y de ATMs por 100 mil habitantes, indican, en
contraste, un incremento sostenido de la bancarización en
el país, incluso cuando la mirada se extiende a las últimas
tres décadas.
Razón depósitos/PIB
En este documento, y en consideración del análisis que
haremos del caso venezolano, usaremos como
determinantes aproximados (o proxys) del grado de
bancarización medidas de profundidad como la razón
Crédito/PIB y Depósitos/PIB pero además, y dada la
disponibilidad de información, usaremos mediciones del
número de oficinas y de ATM’s (o cajeros automáticos) por
cada 100 mil habitantes así como ciertas variables un
tanto más novedosas en estudios de este tipo como son el
número de depósitos a nivel nacional y su normalización
por la población, es decir, en términos per cápita. En
esencia, estos dos últimos indicadores dan una idea más
cercana sobre el uso que hace el público de los servicios
que se distribuyen a través de la red bancaria. Vale decir,
que aunque es posible utilizar en el contexto del sistema
bancario venezolano otras medidas, como el uso de la
banca electrónica y el número de POS, la información
recabada de estos indicadores es de una periodicidad
relativamente corta.
Fuente: SUDEBAN y Banco Central de Venezuela
Gráfico 3
Gráfico 5
Evolución del credito real percápita
Evolucion del número de depósitos
1970-2009
(Base 1997) 1970-2009
9
30.000.000
Número de Depósitos
Polinómica (Número de Depósitos)
7
Número de depositos
6
5
4
3
2
Credito Real Per Cápita (base 1997)
Polinómica (Credito Real Per Cápita (base 1997))
1
25.000.000
20.000.000
15.000.000
10.000.000
5.000.000
0
14
Número de sucursales y ATM`s por cada 100mil habitantes
12
Polinómica (Número de sucursales y ATM`s por cada 100mil habitantes )
10
8
6
4
2009
2006
2003
1970-2009
2009
0,9
Número de Depósitos percápita
0,8
Polinómica (Número de Depósitos percápita)
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
2009
2006
2003
2000
1997
1994
1991
1988
1985
1982
1979
1976
1973
0
1970
La conclusión que arroja esta mirada panorámica cambia
en la medida que nos alejamos de estos indicadores de
profundidad financiera. Las gráficos 4, 5 y 6 presentan la
evolución de los indicadores el número de ATM´s, el
número de oficinas por cada 100 mil habitantes, el número
de cuentas de depósito, y el número de cuentas de
depósito por habitante. Los datos en correspondencia
están de igual manera desde el año 1970 hasta el año
2009. La cobertura de los servicios bancarios, mejor
medida por las proxys de bancarización: número de
1
Número de dpósitos percapita
2006
2003
2000
1997
1994
1991
1988
1985
1982
1979
1976
Evolución del número de depósitos percapita
1973
Gráfico 6
0
Fuente: Anuarios de SUDEBAN
6
sucursales y ATM´s por cada 100 mil habitantes4, muestra
en el gráfico N° 4 una tendencia creciente a lo largo del
periodo estudiado, empezando en 1970 con un valor de
4,8 para llegar al año 2008 a un valor casi 3 veces
superior. Los datos sobre el número de cuentas bancarias
y de cuentas bancarias por habitante también observan
una tendencia creciente. Curiosamente, y en contraste, en
1994 el número de cuentas de depósito sufre una caída
puntual abrupta (de 27,6%), caída que persiste para el año
1995, todo esto sin la menor duda como consecuencia de
la crisis financiera a la que estuvo expuesta la economía
venezolana. De este punto en adelante la recuperación es
inminente hasta llegar al año 1999 cuando puntualmente
estos indicadores disminuyen una vez más. Esto podría
ser explicado por la incertidumbre política y la aparición de
un nuevo proyecto político en un contexto donde
prevalecía la libre movilidad de capitales.
2
1970
Número de sucursales y ATM`s por cada
100mil habitantes
Gráfico 4
Evolución del número de sucursales y ATM`s
por cada 100mil habitantes. 1970-2009
2000
Fuente: Anuarios de SUDEBAN
Fuente: SUDEBAN, Banco Central de Venezuela e Instituto Nacional de Estadística
Los gráficos 1, 2 y 3, que representan la evolución de la
razón crédito/PIB, depósitos/PIB y del crédito real por
habitante, desde el año 1970 y hasta el año 2009,
corroboran lo señalado por Noguera y Vera (2008), a decir;
que la bancarización, desde la vista ofrecida por estos
indicadores, parece haber seguido correlativamente los
ciclos largos en la tendencia de ciertas variables
macroeconómicos de gran importancia para Venezuela,
como por ejemplo pueden ser los precios del petróleo.
1997
1994
1991
1988
1985
1982
1979
1976
1970
2009
2006
2003
2000
1997
1994
1991
1988
1985
1982
1979
1976
1973
1970
0
1973
Cedito real percápita
en miles de Bs.F
8
Fuente: Anuarios de SUDEBAN e Instituto Nacional de Estadística
4
Indicador bancario que se construye teniendo en cuenta el número total de ATM’s
más sucursales en el país y la población total a cada año. Con esta información se
obtiene cuantas sucursales y ATM’s existen en el país por cada 100.000 habitantes.
Esta distinción entre estos dos tipos de indicadores de
bancarización es crítica no sólo por las conclusiones que
arrojan los hechos estilizados asociados a la evolución de
las series son diferentes, sino además, y como veremos
más adelante, por el hecho de que cierto conjunto de
indicadores parecen ser más aptos para sostener la
hipótesis que nos mueve y que señala una posible relación
positiva entre bancarización y desarrollo humano.
3. BANCARIZACIÓN Y DESARROLLO SOCIOECONÓMICO
Si bien como hemos visto resulta difícil encontrar una
medida comprensiva de bancarización, no menos
complejo resulta recoger el grado de desarrollo socioeconómico de una región o de una economía en un
indicador. En la actualidad existen un conjunto de
indicadores para medir el nivel de desarrollo socioeconómico a nivel de países. Conocidos son, por ejemplo,
el Índice de Desarrollo Humano (IDH), el Índice de
Pobreza Humana (IPH), el Índice de Pobreza Multidimensional, el Índice de Desarrollo de Género (GDI) y la
Medida de Empoderamiento de Género (GEM),
construidos por el Programa de Naciones Unidas
para el Desarrollo (PNUD) y que ofrecen un
panorama de diversos aspectos contentivos al
desarrollo socio-económico. Quizás entre estas
medidas es el Índice de Desarrollo Humano, el
indicador más comprensivo y conocido de
desarrollo socio-económico.
El IDH es un índice compuesto, construido por el
PNUD, que mide el progreso medio conseguido
por un país en tres dimensiones básicas: disfrute
de una vida larga y saludable, acceso a la
educación, y nivel de vida digno. El IDH es la media
geométrica de índices normalizados que miden los logros
en cada una de estas dimensiones.5 El índice formó parte
del primer Informe sobre Desarrollo Humano, publicado en
1990. Se presentó como una alternativa a las mediciones
convencionales del desarrollo nacional, como el nivel de
ingresos y la tasa de crecimiento económico. La figura 1
da cuenta de los indicadores parciales que se usan como
5
Fue desarrollado por primera vez por el economista pakistaní Mahbub ul Haq, con
la colaboración del premio Nobel de Economía, Amartya Sen y otros destacados
pensadores del campo del desarrollo. El Apéndice I, presenta una breve exposición
de su construcción.
7
insumo para la construcción del IDH y de las dimensiones
a las que están asociadas estos insumos.
La relación que potencialmente puede tejerse entre
bancarización y desarrollo socioeconómico, tiene sus
raíces en la asociación que por años se ha discutido en la
literatura del desarrollo entre la profundidad financiera y el
PIB per-cápita (o alternativamente el crecimiento
económico). Sencillamente se arguye que un sistema más
profundo puede generar significativos incrementos en la
productividad y esto conlleva a mejorar las posibilidades
de crecimiento del producto y del ingreso.6 Algunos
modelos teóricos en este ámbito muestran que el
desarrollo financiero promueve el crecimiento económico a
través de la movilización del ahorro, la promoción del
emprendimiento y de la inversión privada y la
diversificación de riesgos. Beck, Demirgüç-Kunt y Martinez
(2006) señalan adicionalmente que la profundización
financiera ayuda no sólo al crecimiento económico sino
además a aliviar la pobreza.
Figura 1- Componentes del Índice de Desarrollo Humano
Fuente: IDH, 2010
Uno de los primeros intentos exploratorios en la vía por
encontrar una relación entre acceso a los servicios
financieros y desarrollo socio-económico se presenta en el
trabajo de Rojas-Suárez (2005). La autora cruza datos del
IDH del año 2003 con la razón depósitos PIB (para el
mismo conjunto de países) para un grupo de 105 países y
encuentra una relación positiva, como puede observarse
en el Gráfico 7 que hemos reproducido aquí. Al respecto
Rojas-Suárez (2005, p.4) señala: “Aunque la relación de
6
Eventualmente, la profundidad se promueve en la medida que el sistema
financiero esté menos represado.
Gráfico 7
Índice de Desarrollo humano y Relación Depósitos/PIB (en porcentaje)
Fuente: Rojas-Suárez (2005)
Los hallazgos de Rojas-Suárez (2005) son sustentados
por un estudio promovido por el consorcio académico
denominado “Iniciativa para el Acceso Financiero” (ver
Chaia, et.al. 2009), donde se encuentra para un grupo de
países, una elevada correlación entre el indicador de la
proporción de la población usando servicios financieros de
Donovan (2006) y el PIB per cápita. Sarma (2008), por su
parte, desarrolla un índice de inclusión financiera (IFI
según sus siglas en inglés), y procede a contrastarlo con el
IDH de un conjunto de países desarrollados y en
desarrollo, e igualmente encuentra una correlación alta y
positiva (0.74).
lógica de análisis se argumenta con frecuencia que
dependiendo del nivel educativo alcanzado, y de la calidad
de los empleos asociados a éste, los sujetos pueden
emplearse o no en un contexto laboral más seguro, lo que
permite vislumbrar o no una percepción futura de sus
ingresos y niveles de riesgo, y por ende un mayor o menor
acceso a los mercados financieros. Por otra parte, el
limitado desarrollo de ciertas capacidades en la población
en el área de alfabetización en países en desarrollo hace
que los procedimientos asociados con transacciones
financieras sean complejos e intimidantes y limita sino el
acceso quizás el uso de los servicios bancarios y
financieros por parte de los hogares de bajos recursos y
pequeñas empresas. También puede señalarse siguiendo
a Sarma (2008) que si la exclusión financiera es un
reflejo de un problema más amplio como lo es la
“exclusión social”, se hace entonces difícil bancarizar en
tanto
tales
barreras
no
sean
abolidas.
Gráfico 8
Venezuela- Número de Oficinas Bancarias vs IDH
1970-2009
4.000
3.500
Número de oficinas
causalidad entre desarrollo social y desarrollo financiero es
controversial, lo que si es claro es que ambas variables
son complementarias”.
3.000
2.500
2.000
1.500
R² = 0,9255
1.000
500
0
64
66
68
70
72
IDH
74
76
78
80
Fuente: SUDEBAN e Informe de Desarrollo Humano 2010
Esta correlación también está presente para el caso
venezolano cuando se usan series temporales. El gráfico 8
muestra la relación que se establece entre el IDH y el
número de oficinas bancarias reportadas por las
estadísticas de SUDEBAN para el período que va de 1970
a 2009. El coeficiente de correlación entre estas variables
es 0,92.
Desde luego, las correlaciones encontradas para estos
grupos de países como para Venezuela deben tropezar
con el espinoso asunto de la causalidad. Rojas-Suárez
(2005) adelanta la tesis de que en la medida que el
desarrollo socioeconómico se eleva, la “cultura financiera”
del público se hace más sofisticada, lo que requiere por
ende más y mejores servicios financieros. Sobre esta línea
8
Otro conjunto de estudios y trabajos, si bien exponen que
la correlación entre bancarización y desarrollo económico
es positiva, aseguran que la causalidad va desde la
bancarización (más población con acceso y uso de los
servicios bancarios) hacia el mejoramiento del desarrollo
socio-económico (incluyendo el crecimiento económico,
los indicadores de desarrollo humano, la mitigación de la
pobreza y de la desigualdad de ingresos). Beck y
Demirgüç-Kunt (2004), muestran que el desarrollo
financiero tiene una correlación positiva con el desarrollo
económico y que el efecto del desarrollo financiero es más
que proporcional en el segmento de la población de bajos
recursos, siendo reflejado en cambios tanto en la pobreza
como en la distribución del ingreso. Stone (2005) muestra
que la profundidad financiera contribuye a reducir la
desigualdad del ingreso y los niveles de pobreza a través
de la minimización de las restricciones en el crédito sobre
los agentes pobres. Por su parte, Anastasi et al. (2006)
señalan que una intermediación financiera hacia las
personas sirve como mecanismo para facilitar la inversión
en capital humano. La hipótesis del trabajo de Ellis et al.
(2010) indica que el acceso a los servicios financieros
facilita la inversión en activos (financieros, físicos o capital
humano) que elevan la productividad e incrementan el
ingreso de los hogares a futuro. A decir verdad, la falta de
acceso al crédito constituye una restricción que empuja a
la población joven a trabajar y a reducir la escolaridad y la
adquisición de capital humano. Eswaran y Kotwal (1990)
son de la idea que el acceso al crédito puede reducir la
vulnerabilidad de los hogares ante shocks negativos a
través del aumento de su habilidad de suavizar el
consumo durante tiempos difíciles. Esta disponibilidad del
crédito también permite a los hogares tomar mayores
riesgos en las inversiones y estar preparados ante shocks
negativos debido a las malas decisiones de inversión.
Deaton (1991) indica que reduciendo los riesgos
financieros encarados por los hogares, puede decrecer la
proporción de activos de bajo riesgo - bajo retorno que
usan los hogares con propósitos de precaución y les
permite invertir en activos de mayor riesgo - mayor retorno
(como la educación), que en general mejora los impactos
en el ingreso en el largo plazo. El Asian Development
Bank (2005); Helms (2006) y United Nations (2006), todos
citados en Fernando (2007), arguyen que el acceso a los
servicios financieros ayuda a los pobres a manejar sus
riesgos, suavizar el consumo, tomar ventajas de las
oportunidades económicas rentables, construir otras
fuentes de ingreso y otros activos, y mejorar sus
estándares de vida. Von Pischke (1998), señala que más
acceso a la financiación promueve el espíritu empresarial
de los pobres, aumentando su capacidad para gestionar el
riesgo.
4.- BANCARIZACIÓN Y DESARROLLO HUMANO: EL
CONTRASTE EMPÍRICO PARA VENEZUELA
Un adecuado preámbulo a las pruebas empíricas que
desarrollaremos en esta sección consiste en constatar el
9
grado de correlación que muestran, para el caso
venezolano, los datos o las medidas de bancarización
seleccionadas con respecto al Índice de Desarrollo
Humano (IDH). Antes de comentar estas correlaciones,
conviene señalar que los datos usados son anuales y para
un período que va desde 1970 al año 2009. Los datos
referidos al IDH de Venezuela, corresponden a la serie del
IDH híbrido, una serie de datos quinquenal hasta el año
2005 y anual en adelante, consistente en el tiempo y
reconstruida por el Informe de Desarrollo Humano (2010).
Para obtener los valores faltantes al interior de cada
quinquenio empleamos una interpolación lineal. A nuestro
favor vale señalar que Davies y Quinlivan (2006) encaran
este asunto y consideran que los cambios en el IDH en el
periodo de cinco años es lo suficientemente pequeño
como para que la interpolación sea válida. Así mismo este
método es utilizado por el Programa de las Naciones
Unidas para el Desarrollo para analizar tendencias
históricas de este indicador (Informe sobre Desarrollo
Humano 2010, Anexo Estadístico, página 237).
El Cuadro 1 muestra los coeficientes de correlación
encontrados entre varias medidas representativas de
bancarización que usamos en este trabajo y el IDH. A
simple inspección puede notarse que, con la excepción de
los indicadores tradicionales de profundidad financiera
(razón crédito/PIB y razón Depósitos PIB), la correlación
entre los indicadores de bancarización y el IDH es positiva
y muy elevada.
Con el objeto de determinar la relación entre bancarización
y desarrollo humano, procederemos ahora a hacer un
contraste empírico que consiste en encontrar la mejor
estimación entre una variante de modelos sujetos al
estimador de Mínimo Cuadrados Ordinarios (MCO). La
presunción de endogeneidad de los indicadores de
bancarización (al desarrollo humano) nos ha llevado
también a utilizar, posteriormente, el estimador de Mínimos
Cuadrados en Dos Etapas (MC2E).
Cuadro 1
Logcredipib: representa el logaritmo de la
Vector de Correlaciones IDH vs. Indices de Bancarización proporción del valor total de la cartera de
(Datos anuales 1970-2009)
Credito/ Depósitos/
N° de
PIB
PIB
Oficinas
IDH
-0,16
0,03
N° de Oficinas por
100 mil Hab.
N° de
Depósitos
0,86
0,91
0,92
Fuente: Calculos Propios
La especificación pensada inicialmente viene dada por la
ecuación (1)
LogIDH t = β 0 + β1 LogFt + β 2 LogX t + µ t
(1)
Siendo LogFt la variable proxy de bancarización en cada
año t, LogXt la representación de los valores de la variable
de control para cada observación, y µt el termino de
perturbación de la regresión, que suponemos ruido blanco.
Nuestra hipótesis sostiene que a mayor F más elevado
será el IDH, por lo que el signo esperado de
ecuación (1) es mayor que cero (
La muy marcada tendencia determinística que exhibe la
serie del IDH nos ha llevado a agregar en la estimación
una tendencia temporal lineal como variable explicativa.
Adicionalmente, picos significativos en los residuos de las
estimaciones, concentrados entre los años 1999-2002, nos
llevaron a la decisión de agregar en todos los modelos
(para homogenizar la estimación) variables dicotómicas
para los años 1999, 2000, 2001 y 2002. Entonces la
especificación queda re-escrita de la siguiente manera:
β 4Trend + µ t
Con respecto a la variable dependiente LogIDHt
estudio la define de la manera siguiente:
(2)
este
LogIDH: representa el logaritmo del IDH de Venezuela. La
medida fue multiplicada por 100 antes de convertirla en
logaritmo pues su valor oscila entre cero y uno. Los datos
fueron recogidos del Informe de Desarrollo Humano 2010.
Las variables usadas para representar LogFt se presentan
a continuación:
10
Logdepopib: representa el logaritmo del valor total de
depósitos en la economía en poder de los bancos y otras
instituciones financieras en un año, como proporción del
valor del Producto Interno Bruto de ese mismo año. Esta
logaritmo ya que su valor también oscila entre cero y uno.
Los datos fueron recogidos de la SUDEBAN
en la
> 0).
LogIDH t = β 0 + β 1 LogFt + β 2 LogX t + β 3 Dum +
crédito en la economía originada en los bancos
y otras instituciones financieras en un año
sobre el valor del Producto Interno Bruto de
ese mismo año. Esta medida fue multiplicada
0,86
por 100 antes de convertirla en logaritmo ya
que sus valores oscilan entre cero y uno. Los datos fueron
recogidos de Superintendencia de Bancos y Otras
Instituciones Financieras (SUDEBAN).
N° de
Depósitos
por Hab.
Logcredireal: representa el logaritmo del crédito deflactado
por el Índice de Precios al Consumidor del año 1997 y
dividido entre la población. Los datos obtenidos de la
SUDEBAN y del BCV.
Lognofi: representa el logaritmo del número de sucursales
bancarias y ATM’s por cada 100 mil habitantes, de esta
manera se normaliza el efecto del aumento de la
población. Los datos son extraídos de SUDEBAN y del
INE. Beck et. al. (2005) señalan que esta variable captura
la penetración del sistema bancario demográficamente y
señaliza mayores posibilidades de acceso y oportunidades
para que las empresas y hogares usen los servicios
financieros.
Logndepo: representa el logaritmo del número de cuentas
de depósitos en la banca universal y comercial. Los datos
provienen de los Informes de la Superintendencia de
Bancos y Otras Instituciones Financieras. En teoría,
mientras mayor es el número de cuentas de depósitos,
mayor es el número de personas que están usando los
servicios financieros. No obstante, conviene advertir que
una sola persona puede tener más de una cuenta, en cuyo
caso la medida no está en capacidad de controlar en
forma perfecta por la concentración.
que variables como la razón crédito/PIB y depósitos/PIB.
Logndepopc: representa el logaritmo del número de
cuentas de depósitos en la banca universal y comercial en
un año dado, dividido entre la población de ese año. Esta
logaritmo. Los datos son extraídos de Informes de la
Superintendencia de Bancos y Otras Instituciones
Financieras y el INE. Este indicador es construido en base
al anterior, normalizando el efecto del crecimiento de la
población.
En lo que respecta a las variables de control LogXt, se
sigue en lo posible tres criterios:
(a) Que
sean
variables
macroeconómicas
muy
correlacionadas entre sí pero no correlacionadas con el
término de perturbación.
(b) Que sean variables que, independientemente de la
proxy de bancarización, estén correlacionadas con el
IDH y que presumiblemente impacten la evolución del
Índice de Desarrollo Humano.
(c) Que sean suficientemente exógenas.
Las últimas tres variables contrastan con las mediciones
convencionales de profundidad. En esencia y a nuestro
juicio los indicadores lognofi, logndepo y logndepopc dan
una mejor aproximación del uso de los servicios bancarios
Cuadro 2
Variable Dependiente: LOGIDH - Rango 1970-2009
Método Utilizado: MCO
A1
C
LOGCREDPIB
LOGCREDIREAL
LOGDEPPIB
LOGEXPETROPC
LOGGASTOPUB
LOGPPETROREAL
DUM
TREND
R cuadrado Ajustado:
Durbin Watson:
F - estadístico
Prob (F-estadístico)
A2
A3
B1
B2
B3
C1
4.131.918
4.105.027
4.155.951
4.173.431
4.161.724
4.177.828
4.087.421
349,2781*** 186,6163*** 662,7444*** 397,7855*** 164,3367*** 1109,023*** 356,3673***
0,015097
0,013029
0,009735
5,970922*** 4,375122*** 4,141104***
0,012247
0,011807
0,008091
6,768456*** 5,169621*** 4,243209***
0,024113
9,158332***
0,004684
0,002659
0,007042
2,42620***
1.561.589
5,628380***
0,007657
0,003571
2,497235***
1.089.836
0,007728
0,006409
5,587955***
4,100515***
-0,011955
-0,011143
-0,011954
-0,009941 -0,009576 -0,010792
-0,007169
-4,275915*** -3,893898*** -5,336066*** -367.066
-3.488.602 -4.666.362 -3,081321***
0,003789
0,00373
0,00356
0,003725
0,003702
0,003551
0,003529
48,19029*** 45,13427*** 47,73488*** 54,08975*** 50,99446*** 49,30927*** 65,84874***
0,986298
0,734616
7.028.369
0
0,985871
0,836228
6.813.199
0
0,991202
0,884606
1.099.501
0
0,988021
0,738922
1.188.527
0
0,987607
0,778727
9.979.698
0
0,991344
0,883636
1.333.133
0
0,991857
1.398.833
8.051.664
0
C2
C3
4.060.509
4.137.895
226,6773*** 512,4122***
0,020305
0,015514
6,632157*** 5,304929***
0,010179
4,589788***
-0,006787
-2,663947***
0,003494
60,82712***
0,007629
6,303334***
-0,009257
-4,211974***
0,00338
66,05128***
0,990315
1,3671
7.779.736
0
0,992734
1.221.435
1.117.694
0
Nota: valores en el cubículo de cada variable representan: el valor del coeficiente y el t-estadístico. Los asteriscos representan el nivel de significancia (*,**,***) al 10, 5 y 1%.
Prueba
(1)
Jarque-Bera
(2)
White
(3)
ARCH (1 rezago)
(3)
ARCH (2 rezagos)
(4)
Breusch-Godfrey (2 rezagos)
(4)
(5)
Regresión auxiliar
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
11
A1
Prob
A2
Prob
A3
Prob
B1
B2
B3
Prob
Prob
Prob
C1
Prob
C2
Prob
C3
Prob
0,817527
0,217188
0,045362
0,292041
0,000454
0,001119
0,006619
0,664954
0,416609
0,029965
0,112043
0,001316
0,003258
0,000028
0,421623
0,111919
0,201777
0,575873
0,667634
0,124863
0,4378
0,410031
0,532748
Cuadro 2
0,138664
0,41354
0,19306
0,94685
0,537916
0,878822
0,349604
0,855255
0,001054
0,002721
0,016005
0,000246
0,001139
0,000546
0,542106
0,890306
0,064406
0,192
0,000342
0,001248
0
0,000807
0,002367
0,000589
0,260593
0,178606
0,13435
0,328553
0,002821
0,000497
Ho: Los residuos se comportan normalmente
Ho: Varianza homocedastica
Ho: Varianza homocedastica
Ho: No hay autocorrelación
Ho: No es colineal
Después de un análisis, y entre varias posibilidades,
hemos escogidos las siguientes variables de control:
Logexpetropc: representa el valor de las exportaciones de
petróleo reales en un año dado, entre el total de la
población venezolana en ese mismo año. Estos datos
provienen del Banco Central de Venezuela y del INE.
Loggastopub: representa el valor del gasto público del
Gobierno Central realizado en un año dado dividido entre
el total de la población venezolana en ese mismo año. Los
datos son extraídos del Ministerio de Finanzas y del INE.
Logppetroreal: representa el precio del barril de petróleo
en dólares real en un año, es decir, deflactado por el
Índice de Precios al Consumidor estadounidense. Los
datos provienen de la EIA y del Banco de la Reserva
Federal de los Estados Unidos.
En justificación vale señalar que el carácter
específicamente petrolero de la economía venezolana y la
inherencia de la renta petrolera externa en la evolución del
gasto público hacen presumir una incidencia muy
importante de estas variables sobre el IDH. El gasto
público, en particular, es una medida que puede ser
utilizada para ver en qué magnitud los gobiernos hacen un
esfuerzo por redistribuir la renta y mejorar los servicios
públicos básicos (como educación y salud, entre otros).
Antes de hacer las estimaciones, y con el objeto de evitar
regresiones espurias, hemos procedido a determinar el
orden de integración de las variables explicadas
anteriormente. Para ello hemos usado las pruebas DFGLS (propuesta por Elliott, Rothenberg, and Stock , 1996)
y Dickey-Fuller Aumentado (DFA). Para ambos casos la
hipótesis nula señala la existencia de una raíz unitaria. Los
resultados arrojados por las pruebas se muestran en el
Cuadro 3
Variable Dependiente: LOGIDH - Rango 1970-2009
Método Utilizado: MCO
C
LOGNOFI
D1
4.065.087
249,9081***
0,04753
7,219799***
D2
4.037.168
181,0526***
0,034524
4,898337***
D3
4.134.461
412,5125***
0,0264
4,523730***
LOGNDEPO
E1
3.861.317
78,27347***
E2
386.842
77,29675***
E3
4.028.661
96,41491***
0,019811
6,285701***
0,015633
4,948349***
0,010545
3,633766***
LOGNDEPOPC
LOGEXPETROPC
0,009344
6,358831***
0,013272
5,444095***
LOGGASTOPUB
LOGPPETROREAL
DUM
TREND
0,009028
6,031414***
-0,018535
-7,814014***
0,002619
18,00846***
F1
4.091.593
259,9353***
F2
4.051.624
184,1537***
F3
4.148.017
431,4535***
0,021539
6,107657***
0,008362
5,563119***
0,017343
4,880491***
0,011986
3,663204***
0,013516
5,790394***
0,012803
5,432741***
0,009393
0,009082
0,008849
8,544189***
7,223246***
6,954206***
-0,015561
-0,016046
-0,013004
-0,011106
-0,013143
-0,012716
-0,010943
-0,0129
-5,77393*** -7,638852*** -5,261596*** -4,265069*** -5,906374*** -5,033561*** -4,1629*** -5,774139***
0,002817
0,002835
0,002316
0,00253
0,002707
0,00273
0,002846
0,002914
17,58630*** 22,2207*** 11,64464*** 12,49133*** 14,83201*** 19,22615*** 19,60416*** 22,61441***
0,988889
0,987033
0,991728
0,987779
0,987264
0,99002
0,987401
0,987117
0,990065
Durbin Watson:
1.559.412
1.359.473
1.448.065
1.094.328
1.093.385
1.138.045
1.038.115
1.051.032
1.127.656
F – estadístico
8.687.544
7.431.619
1.169.959
7.688.713
7.373.989
9.433.632
7.455.368
7.288.928
9.476.947
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Nota: valores en el cubículo de cada variable denotan el valor del coeficiente y el t-estadístico. Los asteriscos representan el nivel de significancia (*,**,***) al 10, 5 y 1%.
Prueba de Diagnóstico
(1)
D1
Prob
0,185936
0,14554
0,367066
Jarque-Bera
(2)
White
(3)
ARCH (un rezago)
(3)
ARCH (dos rezagos)
(4)
Test LM (2 rezagos)
0,547185
(4)
Test LM (3 rezagos)
(5)
Regresión auxiliar
0,066511
(1) Ho : Los residuos se comportan normalmente
(2) Ho: Varianza homocedastica
(4) Ho: No hay autocorrelación
(5) Ho: No es colineal
12
D2
Prob
0,812784
0,376236
0,761167
D3
Prob
0,862057
0,412953
0,273561
E1
Prob
0,781312
0,310522
0,191493
E2
Prob
0,857742
0,844156
0,552819
E3
Prob
0,734844
0,560787
0,856442
F1
Prob
0,890788
0,229024
0,164136
F2
Prob
0,891992
0,841474
0,567862
F3
Prob
0,677819
0,538504
0,734093
0,222621
0,433032
0,478903
0,071976
0,027385
0,056107
0,048095
0,024065
0,061983
0,221618
0,061874
0,13483
0,226893
0,014549
0,030219
0,073527
0,014122
0,038466
0,397779
0,049926
0,109986
0,112917
apéndice II y merecen un mínimo comentario. La
aplicación de la prueba DF-GLS sobre cada una de las
series indica que las series son estacionarias en nivel pero
no estacionarias en diferencias al 5%. La misma prueba
indica que la variable IDH es integrada de orden (1) al
10%. La prueba DFA señala, de igual manera, que las
series en diferencia son integradas de orden (1) con la
excepción del IDH. En conclusión, tenemos que todas las
variables independientes (tanto las proxy de bancarización
como las variables de control) son integradas de orden (1)
en ambas pruebas en todos los niveles. La variable
dependiente resulto ser integrada de grado (1) sólo al 10%
con la prueba de DF-GLS; y en este caso hemos sido
poco conservadoras y asumido que su grado de
integración es (1).
Los resultados de haber estimado la especificación dada
por la ecuación (2) por MCO son mostrados en adelante
en dos cuadros. Cada cuadro muestra nueve regresiones
del IDH (señalizas con letras) contra ciertas proxies de
bancarización y contra cada una de las variables de
control escogidas, para el caso que nos ocupa, a saber:
Logexpetropc, Loggastopub y Logppetroreal. Los dos
cuadros terminan recogiendo 18 regresiones.
Para estas mismas seis estimaciones, los resultados
obtenidos con la prueba Breusch-Godfrey (incluso con tres
rezagos) rechazan la hipótesis nula de no auto-correlación
en los errores. Todo parece indicar entonces que los
estimadores no son eficientes, que los errores estándar no
son los correctos y, en consecuencia, que los resultados
son estadísticamente inválidos para hacer contraste y
determinar intervalos de confianza. Así, las proxys de
bancarización relacionadas al crédito no resultan ser
buenos predictores del IDH. Resultados más alentadores
se obtienen en las regresiones C1, C2 y C3 donde la proxy
de bancarización es la razón depósitos/PIB. En estos
últimos tres modelos todas las variables son significativas
y las pruebas de diagnóstico sobre los errores indican
normalidad y ausencia de correlación serial y de
heteroscedasticidad. Tanto la variable dicotómica (Dum)
como la tendencia lineal (Trend) resultaron significativas.
El Cuadro 2, muestra la regresión del logaritmo del IDH
contra las tres variables de bancarización asociadas a la
profundidad financiera (Logcredipib, Logcredireal y
Logdeppib). Las tres primeras regresiones A1, A2 y A3
usan como proxy de bancarización al logaritmo de la razón
crédito/PIB y la única distinción entre ellas es el empleo,
en cada caso, de una variable de control diferente. Las
regresiones B1, B2, y B3 usan como proxy de
bancarización el logaritmo del crédito real per-capita y de
igual manera usan como variantes las tres distintas
variables de control. En el caso de las regresiones C1, C2
y C3, la variable proxy de bancarización es el logaritmo de
la razón depósitos/PIB.
Procederemos ahora a estimar otros nueve modelos con
las mismas variables de control, pero ahora con las
proxys de bancarización más asociadas a la cobertura,
tales como: Lognofi (logaritmo del número de oficinas y
ATM´s por cada 100 mil habitantes), Logndepo (logaritmo
del número de depósitos registrados en la banca) y
Logndepopc (logaritmo del número de depósitos por
habitante). Como se observa en el Cuadro N° 3, los tres
primeros modelos (D1, D2 y D3), cuya proxy viene dada
por el número de oficinas y ATMs (por cada 100 mil
habitantes), presentan valores del coeficiente R-cuadrado
ajustado elevados y las variables, tanto individualmente
como en conjunto, son significativas a todos los niveles y
con los signos esperados. Los errores se comportan
normalmente, poseen varianzas homoscedásticas según
las pruebas utilizadas (White y ARCH) y no sufren del
problema de autocorrelación. La prueba que usa una
regresión auxiliar entre la variable de control y la variable
de bancarización, no encuentra indicios de altos grados de
multicolinealidad.
Al evaluar los resultados arrojados por estas regresiones,
podemos apreciar que en las seis primeras estimaciones
(desde A1 a B3), donde se utilizan como indicadores de
bancarización, la razón crédito/PIB y el crédito real por
habitante, el coeficiente de determinación es muy elevado
y el coeficiente de la prueba Durban-Watson es muy bajo.
El cuadro 3 también permite observar que la evaluación de
los modelos E1, E2 y E3, arroja resultados muy similares.
Los tres modelos presentan valores para el coeficiente Rcuadrado ajustado elevados, las variables tanto
individualmente como en conjunto son significativas a
todos los niveles y los errores de los tres se comportan
13
normalmente, con varianzas homoscedásticas
y sin
problemas de autocorrelación. De igual manera se
descarta la colinealidad en las variables independientes.
valores ajustados para someterlos a la prueba DF-GLS de
raíces unitarias. Los resultados pueden observarse en e
Cuadro 4.
Entre las últimas tres estimaciones (F1, F2 y F3), donde la
proxy de bancarización utilizada es el logaritmo del
número de depósitos per cápita, sólo F3 (que usa como
variable de control, el logaritmo del precio del petróleo
real) permite que el estimador MCO sea eficiente, pues
tanto F1 y F2 presentan correlación serial en los errores.
Los resultaos arrojados por la prueba de raíces unitarias
DF-GLS indican que en los modelos D2, E3 y F3, los
errores son estacionarios al 5%, por lo que podemos
afirmar que existe al menos un vector de cointegración. En
el modelo C1, los errores resultan ser estacionarios pero al
10% de significación.
Descartados ya del todo los modelos que usan la razón
crédito/PIB como determinante del IDH (modelos de A1 a
B3), la estrategia consiste ahora de seleccionar, dentro de
cada familia de modelos, la mejor estimación. Esto implica
seleccionar cuatro modelos, cada uno con una proxy de
bancarización diferente (Logdepopib, Lognofi, Logndepo y
Logndepopc) y cada modelo asociado a una variable de
control, a la tendencia lineal determinística, y la variable
dicotómica que recoge la inestabilidad política y
económica que prevaleció entre los años 1999 y 2002. El
criterio de selección ha sido la prueba F que arroja la
regresión auxiliar entre las variables independientes y que
hemos usado para conocer el grado de multicolinelidad
entre las variables independientes de cada modelo. Para
el caso, y como deja ver los resultados reportados en los
Cuadros 2 y 3, los modelos seleccionados fueron C1, D2,
E3 y F3. En cada uno de estos modelos la bancarización
califica como una variable que positivamente explica el
Índice de Desarrollo Humano.
Notamos pues, regresando al Cuadro 3, que las proxy de
bancarización en estos modelos seleccionados resultaron
ser positivas y significativas, implicando que la
bancarización tiene un efecto positivo en el desarrollo
socioeconómico medido, para el caso de éste estudio, por
el IDH.
Para corregir o controlar los posibles problemas asociados
a la endogeneidad en la proxy de bancarización,
estimamos los mismos cuatro modelos pero esta vez
usando el estimador de Mínimos Cuadrados en Dos
Etapas (MC2E).7 Para ello utilizaremos los siguientes
instrumentos: la constante c, las variables de control, la
tendencia lineal, la variable dicotómica y la proxy de
bancarización con un rezago. Los resultados de estas
estimaciones se muestran en el Cuadro 5.
Observamos en el Cuadro 5 que los modelos presentan Rcuadrado ajustados elevados. Las variables tanto
Cuadro 4 individualmente como en conjunto son significativas a
Prueba de raíces unitarias DF-GLS todos los niveles, excepto la dicotómica correspondiente
Ho: la serie no tiene raíz unitaria
al modelo C1, la cual no resultó significativa a ningún
nivel. Por otra parte, aunque los modelos D2 y E3 pasan
Modelo
Rezagos (1) Exógena Valor Crítico al 5% Estadístico t
todas las pruebas de diagnóstico, el modelo C1, según
C1
0
Constante
-1.611.593
1.699.519
el test de White, presenta varianza heteroscedástica, en
D2
0
Constante
-1.949.609
-2.382.019
E3
1
Constante
-1.950.117
-2.052.591
tanto que el modelo F3, según la prueba LM de
F3
1
Constante
-1.950.117
-2.396.501
Breusch-Godfrey, exhibe errores correlacionados
serialmente.
A los efectos de verificar si existe una relación de largo
plazo (cointegración) entre cada una de las variables
asociadas a cada uno de los modelos, se ha procedido a
re-estimar los modelos C1, D2, E3 y F3 excluyendo la
tendencia y la variable dicotómica y calculando los
residuos que se forman entre los valores efectivos y los
14
7
El estimador MC2E hace posible estimar los parámetros de las ecuaciones
estructurales de interés directamente, reemplazando las variables endógenas por
valores obtenidos a través de regresiones auxiliares, y puede ser aplicado tanto
para
ecuaciones
exactamente
identificadas,
como
para
ecuaciones
sobreidentificadas.
Cuadro 5 5.- CONCLUSIONES
Estimación por MC2E Aun cuando la bancarización es un concepto
Variable Dependiente: LOGIDH
C
LOGDEPOPIB
C1
D2
E3
F3
4.068.364
257,5079***
0,030826
7,632628***
4.016.886
143,3935***
4.001.192
83,49306***
414.164
363,9389***
0,052064
5,022551***
LOGNOFI
0,012524
3,805281***
LOGNDEPO
0,014808
3,949644***
LOGNDEPOPC
LOGEXPETROPC
0,006708
4,831914***
0,011971
4,367731***
LOGGASTOPUB
-0,004244
-1.501.078
0,003511
57,05089***
-0,016445
-5,528968***
0,002446
11,16394***
0,00865
6,526961***
-0,012871
-5,632365***
0,002582
12,81959***
0,986954
8.663.315
0
0,982756
5.464.306
0
0,988626
8.061.589
0
LOGPPETROREAL
DUM
TREND
F – estadístico
0,008258
6,137048***
-0,012501
-5,426261***
0,002806
19,77953***
0,989857
8.065.512
0
Nota 1: valores en el cubículo de cada variable representan el coeficiente y el t-estadístico.
Nota 2:Los asteriscos referidos al nivel de significancia (*,**,***) al 10, 5 y 1% respectivamente.
C1
D2
E3
F3
Prob
Prob
Prob
Prob
Pruebas de Diagnóstico
(1)
Jarque-Bera
0,963016
0,504954
0,680622
0,633201
(2)
White
0,025595
0,216143
0,648904
0,614084
(3)
ARCH ( 1 rezago)
0,177284
0,914093
0,829705
0,701689
(3)
ARCH (2 rezagos)
(4
0,16711
0,150417
0,026578
0,016738
(4)
0,05993
0,037929
(1) Ho : Los residuos se comportan normalmente
(4) Ho: No hay autocorrelación
Concentrándonos en los modelos D2 y E3, los resultados
hallados por MC2E evidencian que los estimadores en las
regresiones son positivos y significativos, ratificando las
conclusiones anteriores, pero con efectos más fuertes
sobre la variable dependiente que los hallados
previamente. Esto corrobora que un mayor grado de
bancarización y, específicamente de cobertura asociada a
la red de oficinas y ATMs así como al número de cuentas
de depósito, promueve el desarrollo humano. Los modelos
D2 y F3 indican igualmente que los precios del petróleo
(en términos reales) y el gasto público como proporción del
PIB son determinantes fundamentales del desarrollo
humano en Venezuela.
15
que alude a una variedad de facetas y
dimensiones asociadas a la prestación y uso
de los servicios financieros, la tarea de
establecer una relación entre bancarización
y desarrollo socio-económico no es
imposible. Para el caso venezolano, este
estudio muestra que la evolución del Índice
de Desarrollo Humano en las últimas cuatro
décadas puede ser explicada, no sólo por la
evolución de los ingresos de origen externos
(asociados a los precios del petróleo) y por
el comportamiento del gasto público por
habitante, sino además por el despliegue
que exhibe la red de servicios financieros a
nivel de oficinas y de ATMs tanto como por
la evolución del número de depósitos que
registra el sistema. Digno de resaltar es el
hecho de que los indicadores de profundidad
financiera, tales como, la razón crédito/PIB,
el crédito real por habitante y la razón
depósitos/PIB, no resultaron ser las mejores
proxys para explicar el IDH.
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16
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• Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo
(2010). Informe de Desarrollo Humano 2010. Nueva
York: Autores.
APÉNDICE I
Según el Informe sobre Desarrollo Humano 2010, las
fuentes de información utilizadas para el cálculo de cada
dimensión del IDH son:
• Esperanza de vida al nacer: ONU-DAES
• Rashmi, A. (2010). “Measuring Financial Access”.
Griffith University. N. 2010-07. Gold Coast.
• Años de educación promedio: Barro y Lee
• Rojas Suárez,L. (2005). “El Acceso a los Servicios
• Ingreso nacional bruto (INB) per cápita: Banco Mundial
y FMI
Bancarios en America Latina: identificación de
Obstáculos”. Informe Regional, Secretaría General
Iberoamericana, Madrid.
•
Ruiz, J.M. (2007). “Bancarización en Latino América, un
desafío para los bancos españoles”. Banco Central de
España. Madrid.
•
Sarma, M. (2007). “Index of Financial Inclusion”. Indian
Council for Research on International Economic
Relations. Delhi.
•
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Development, A Cross Country Analysis”, Presentation
for the Annual Conference of the Human Development
and Capability Association, New Delhi, 10-13
September 2008. Nueva Delhi.
•
Schumpeter, J. A. (1911). The Theory of Economic
Development. Oxford: Oxford University Press.
•
17
Shaw, E. S. (1973). Financial Deepening in Economic
Development. New York: Oxford University Press.
• Años esperados de instrucción: Instituto de Estadísticas
de la UNESCO
En la construcción del IDH el primer paso consiste en
crear subíndices para cada dimensión. Se deben
determinar valores mínimos y máximos para transformar
los indicadores en índices que tomen valores entre 0 y 1.
Los valores máximos se fijan según los valores reales
máximos observados de los indicadores de los países en
la serie de tiempo utilizada. Debido a que la media
geométrica se usa para fines de agregación, el valor
máximo no afecta la comparación relativa (en términos
porcentuales) entre dos países o periodos determinados.
Los valores mínimos si afectaran las comparaciones, de
manera que se usan valores factibles de concebir como
valores de subsistencia o ceros “naturales”. Por lo tanto, el
avance se mide con respecto a los niveles mínimos que
una sociedad necesita para sobrevivir en el tiempo. En
consideración a lo anterior los valores mínimos se fijan en:
• 20 años para la esperanza de vida: basado en pruebas
históricas de larga data proporcionadas por Maddison
(2010) y Riley (2005).
• Cero años para ambas variables de educación: debido
a que las sociedades pueden subsistir sin educación
formal (lo cual justifica el mínimo de 0 en este caso).
• US$ 163 anuales para el INB per cápita: es el valor
más bajo registrado por un país en los archivos
históricos (Zimbabwe en el año 2008).
Los valores máximos observados para el Informe de
Desarrollo Humano 2010 corresponden a:
• 83,2 años para la esperanza de vida (que corresponde
a Japón en el año 2010).
• 13, 2 años de educación promedio (EEUU en el año
2000).
• 20,6 años esperados de instrucción (Australia en el año
2002).
• US$ 108.211 anuales para el ingreso per-capita
(Emiratos Árabes Unidos en 1980).
Una vez definidos los valores mínimos y máximos, los
subíndices se calculan de la siguiente manera:
En el caso de la educación, la ecuación 1 se aplica a cada
uno de los dos subcomponentes; luego se crea una media
geométrica de los índices resultantes y por último, la
ecuación 1 se vuelve a aplicar a la media geométrica de
los índices usando 0 como mínimo y la media geométrica
más alta de los índices resultantes del periodo
considerado como máximo. Esto equivale a utilizar
directamente la ecuación 1 para calcular la media
geométrica de ambos subcomponentes. En el caso de los
ingresos, se usa el logaritmo natural de los valores
mínimos y máximos reales.
Seguidamente se realiza la agregación de los subíndices
para producir el Índice de Desarrollo Humano como la
media geométrica de los índices de las tres dimensiones:
(
18
La expresión 2 da cuenta de la sustitutibilidad imperfecta
que existe entre las dimensiones del IDH. De esta
manera, se encara una de las criticas más serias a la
formula de agregación lineal, que permitía una perfecta
sustitución entre dimensiones. Cierta sustitutibilidad es
inherente a la definición de cualquier índice que aumente
con los valores de sus componentes.
APÉNDICE II
Cuadro 1
Prueba DF-GLS en Nivel
Ho: existe una raíz unitaria
Variable
Rezagos (1)
Exógena
1
0
1
0
0
1
1
0
0
0
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
LogIDH
Logcredpib
Logcredireal
Logdepopib
Lognofi
Logndepo
Logndepocpc
Logexpetropc
Loggastopub
Logppetroreal
Valor Crítico al 5% Estadístico t
-1,949856
-1,949609
-1,949856
-1,949609
-1,949609
-1,950117
-1,950117
-1,949609
-1,949609
-1,949609
0,902523
-1,519271
-1,839831
-1,692254
-0,118453
-0,186346
-0,548747
-1,775955
-1,969796
-1,189304
Nota: (1)Seleccionado automáticamente con el criterio de información de Schwartz
Cuadro 2
Prueba DF-GLS en Diferencia
Variable
Rezagos (1) Exógena
DLogIDH
DLogcredpib
DLogcredireal
DLogdepopib
DLognofi
DLogndepo
DLogndepocpc
Dlogexpetropc
DLoggastopub
DLogppetroreal
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Valor Crítico al 5%
Estadístico t
-1,611469*
-1,949856
-1,949856
-1,949856
-1,949856
-1,950117
-1,950117
-1,949856
-1,949856
-1,949856
-1,692811
-5,44063
-4,269833
-6,874465
-5,278257
-3,770385
-3,857682
-5,873278
-6,356405
-5,507826
Notas: (1)Seleccionado automáticamente con el criterio de información de Schwartz.
(*)Valor Crítico al 10%.
Cuadro 3
Prueba DFA en Nivel
Variable
LogIDH
Logcredpib
Logcredireal
Logdepopib
Lognofi
Logndepo
Logndepocpc
Logexpetropc
Loggastopub
Logppetroreal
Rezagos (1)
Exógena
1
0
1
0
0
1
1
0
0
0
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Valor Crítico al 5% Estadístico t
-2,941145
-2,938987
-2,941145
-2,938987
-2,938987
-2,943427
-2,943427
-2,938987
-2,938987
-2,938987
0,271817
-1,500697
-1,867518
-2,328846
-1,943916
-1,877702
-2,062864
-1,783462
-2,244295
-2,34444
Nota: (1)Seleccionado automáticamente con el criterio de información de Schwartz
Cuadro 4
Prueba DFA en Diferencia
Ho: existe una raíz unitaria.
Variable
DLogIDH
DLogcredpib
DLogcredireal
DLogdepopib
DLognofi
DLogndepo
DLogndepocpc
Dlogexpetropc
DLoggastopub
DLogppetroreal
Rezagos (1) Exógena Valor Crítico al 5% Estadístico t
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
Constante
-2,609066*
-2,941145
-2,941145
-2,941145
-2,941145
-2,943427
-2,943427
-2,941145
-2,941145
-2,941145
Notas: (1)Seleccionado automáticamente con el criterio de información de Schwartz.
19
(*)Valor critico al 10%.
-1,915495
-5,369371
-4,208553
-7,155472
-5,206945
-3,713631
-3,80708
-5,78895
-6,272934
-5,489902
NORMATIVA LEGAL APROBADA EN EL AMBITO ECONOMICO Y SECTORIAL
MES DE MAYO 2012
GACETA OFICIAL N°
FECHA
SUMARIO
39.913
02/05/2012
39.913
02/05/2012
Ley de Reforma Parcial de la Ley Especial de Timbre Fiscal para el Distrito Capital. (Modifican el artículo 13 y la disposición final 3era)
39.913
02/05/2012
Resolución mediante la cual se fijan las condiciones para la imputación de Bonos Agrícolas como parte de la Cartera de Crédito Agraria Obligatoria.
39.915
04/05/2012
Decreto N° 8 896, mediante el cual se dicta el Decreto con Rango, Valor y Fuerza de Ley Orgánica Relativa al Fondo de Ahorro Nacional de la Clase
Obrera y al Fondo de Ahorro Popular.
39.915
04/05/2012
Resolución mediante la cual se dictan las «Normas para la Autorización y Funcionamiento de Representaciones de instituciones Bancarias del Exterior
39.916
07/05/2012
Decreto N° 8.938, mediante el cual se dicta el Decreto con Rango, Valor y Fuerza de Ley Orgánica del Trabajo, los Trabajadores y las Trabajadoras (Véase N° 6.076 Extraordinario de la GACETA OFICIAL DE LA REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA, de esta misma fecha).
39.920
11/05/2012
Resolución mediante la cual se establece que la tasa activa a que se refieren los Artículos 128, 130, 142 y 143 del Decreto con Rango, Valor y Fuerza
de ley Orgánica del Trabajo, los Trabajadores y las Trabajadoras, será determinada por el Banco Central de Venezuela, tomando como referencia los
39.922
15/05/2012
Decreto N° 8.979, mediante el cual se establece el Sistema de Remuneraciones de las Obreras y Obreros de la Administración Pública Nacional.
39.922
15/05/2012
Decreto N° 8.980, mediante el cual se establece el Sistema de Remuneraciones de las Funcionarías y Funcionarios de la Administración Pública
39.922
15/05/2012
Decreto N° 8.981, mediante el cual se autoriza la creación de la Empresa del Estado, bajo la forma de Compañía Anónima que se denominará
«Farmapatria, Compañía Anónima» (Farmapatria, C.A.), pudiendo utilizar a todos los efectos la denominación de Farmapatria, la cual estará adscrita al
Ministerio del Poder Popular para la Alimentación.
39.922
15/05/2012
Resolución mediante la cual se autoriza la transformación de Banplus, Banco Comercial, C.A., a Banco Universal; en consecuencia, deberá ajustar
todas sus operaciones y servicios financieros a los fines que sean compatibles con su naturaleza.
39.924
17/05/2012
Decreto N° 8.959, mediante el cual se dicta la Reforma del Reglamento de la Ley Orgánica del Consejo Federal de Gobierno.
39.926
21/05/2012
Providencia mediante la cual se establece la obligación de notificar los precios de venta del producto que en ella se indica. (Precios de Venta del
Producto Leche Líquida Esterilizada (UHT) de larga duración).
39.927
22/05/2012
Ley Aprobatoria del Segundo Protocolo de Enmienda al Acuerdo entre el Gobierno de la República Bolivariana de Venezuela y el Gobierno de la
República Popular China sobre el Fondo de Financiamiento Conjunto Chino-Venezolano.
Ley Penal del Ambiente.
39.927
22/05/2012
Resolución mediante la cual se establece la Estructura y Normas de Funcionamiento del Servicio Desconcentrado Fondo Especial Ezequiel Zamora.
39.928
23/05/2012
39.928
23/05/2012
Decreto N° 8.684, mediante el cual se dicta el Decreto con Rango, Valor y Fuerza de Ley de Atención al Sector Agrícola.
j
g
(
) y
y
criterios que rigen la emisión de la Guía Única de Movilización, Seguimiento y Control de Medicamentos destinados tanto a la comercialización como a la
distribución, en el territorio nacional.
39.928
23/05/2012
Resolución mediante la cual se dictan las Normas para la Disposición de los Aportes a los Fondos de Ahorro para la Vivienda.
39.929
24/05/2012
Resolución mediante la cual se publica el Acuerdo de Cooperación en el Ámbito de la Promoción Comercial y de la Transferencia de la Tecnología en
materia de Comercio Internacional entre la República Bolivariana de Venezuela y la República Argentina.
39.929
24/05/2012
Resolución mediante la cual se ordena publicar la entrada en vigor del «Memorando de Entendimiento sobre el Plan de Trabajo de Factibilidad de un
Proyecto Productivo Conjunto en el Sector Cemento en el Marco de la Gran Nacional de Manufactura, Ciencia y Tecnología entre la República
Bolivariana de Venezuela y el Estado Plurinacional de Bolivia».
39.929
24/05/2012
Resolución mediante la cual se publica el «Primer Protocolo Modificatorio del Acuerdo de Comercio de los Pueblos para la Complementariedad
Económica, Productiva entre la República Bolivariana de Venezuela y el Estado Plurinacional de Bolivia».
39.929
24/05/2012
Resolución mediante la cual se publica la entrada en vigor del «Memorando de Entendimiento entre la República Bolivariana de Venezuela y el Estado
Plurinacional de Bolivia para el Desarrollo de Actividades de Intercambio y Capacitación en Ciencia y Tecnología para la Exploración y Utilización del
Espacio Ultraterrestre con Fines Pacíficos».
39.929
24/05/2012
Resolución mediante la cual se publica la entrada en vigor del «Acuerdo de Cooperación entre el Gobierno de la República Bolivariana de Venezuela y el
estado Plurinacional de Bolivia para la Producción de Tecnologías Agrícolas».
39.929
24/05/2012
Resolución mediante la cual se publica la entrada en vigor del «Acuerdo Marco de Cooperación entre la República Bolivariana de Venezuela y la
República de Burundi».
39.929
24/05/2012
Resolución mediante la cual se publica el «Acuerdo por Intercambio de Notas entre el Gobierno de la República Bolivariana de Venezuela y el Gobierno
de la República Popular China, para la Donación de Diez Millones (10.000.000) de Yuanes Renminbi a la República Bolivariana de Venezuela para
auspiciar el Programa de Formación de Funcionarios Públicos Planificadores de Alto Nivel».
39.932
29/05/2012
Resolución Nº 051, mediante la cual se autoriza a Petróleos de Venezuela, S.A., (PDVSA), para actuar en el mercado de valores como emisor del bono
PDVSA Amortizable 2035, por el monto que en ella se menciona. (US$ 3.000.000.000,00)
39.933
30/05/2012
Resolución mediante la cual se establece el cálculo de la posición de encaje que deberán mantener depositado en el Banco Central de Venezuela las
instituciones bancarias que hayan adquirido títulos valores desmaterializados emitidos durante el primer semestre del año 2012 por el Ejecutivo Nacional
en el marco del programa social Gran Misión Vivienda Venezuela.
Fuente: Gacetas Oficiales de la República Bolivariana de Venezuela
Este boletín ha sido elaborado en la Gerencia de Investigación Económica del Mercantil C.A., (Banco Universal), coordinada por:
Francisco Vivancos Cabello.
Equipo de Investigadores: Andrés Duque, Inés Fasanaro, Gema Murillo, Carmen J. Noguera, Leonardo Vera.
Las opiniones aquí expresadas son responsabilidad de los autores y no reflejan necesariamente los puntos de vista de la institución.
Edificio Mercantil, Av. Andrés Bello, N° 1-Apartado Postal N°789 - Caracas 1010A. Venezuela.
Deposito Legal: 79-0092. Vol 34. N° 05.
20
INDICADORES ECONOMICOS
SECTOR EXTERNO
Volumen Promedio de Producción de Crudos (miles de barriles)
Precio West Texas Intermediate (WTI) (US$/b)
Precio Cesta Venezolana (US$/b)
Precio OPEP (US$/b)
Exportaciones No Tradicionales (MM de US$)
Importaciones 1/ (MM de US$)
Reservas Internacionales Brutas (MM de US$)
Tipo de Cambio Preferencial de Cierre (Bs./US$)
Tipo de Cambio Petrolero de Cierre (Bs./US$)
SECTOR REAL
Indice de Volumen de Ventas
Al por Mayor
Al por Menor
Venta de Vehículos Automotores
Partes, Piezas y Accesorios de Vehículos Automotores
Combustibles para Vehículos Automotores
Almacenes no Especializados con Surtido Compuesto, principalmente de
Alimentos, Bebidas y Tabaco
Otros Productos en Almacenes no Especializados
Alimentos, Bebidas y Tabaco en Almacenes Especializados
Productos Farmacéuticos y Medicinales,Cosméticos y Artículos de Tocador
Productos Textiles, Prendas de Vestir,Calzado y Artículos de Cuero
Aparatos, Artículos y Equipos de uso Doméstico
Artículos de Ferretería, Pinturas y Productos de Vidrio
Otros Productos en Almacenes Especializados
Indice de Volumen de la Industria Manufacturera Privada
AGREGADOS MONETARIOS
Liquidez Monetaria (M2)
Circulante (M1)
Base Monetaria
Reservas Internacionales Netas
Agencia de Tesorería Nacional Neta
PDVSA
Otros Sector Público
Sector Financiero
Instrumentos de Crédito Emitidos por el BCV
Capital y Activos Netos No Clasificados
OPERACIONES DE MERCADO ABIERTO
Colocaciones de Repos
Colocaciones de CD
Colocaciones Repos+CD (Prom. Semanal)
Compra de DPN con Pacto Reventa (Prom. Semanal)
Saldos en Circulación Repos
Saldos en Circulación CD
Rendimiento Efect. Prom. Repos (%)
Rendimiento Efect. Prom. CD (%)
BANCOS COMERCIALES Y UNIVERSALES
Cartera de Crédito
Inversiones
Depósitos Totales
Depósitos a la Vista
Depósitos de Ahorro
Depósitos a Plazo
TASAS DE INTERES
Overnight (Min - Max)
Overnight (Promedio)
Activa Promedio (6 principales Bancos)
Plazo 90 Días Promedio (6 principales Bancos)
Libor Promedio 90 Días
GOBIERNO CENTRAL2/
Ingresos Totales
Ingresos Ordinarios Petroleros
Ingresos Ordinarios No Petroleros
Ingresos Extraordinarios
Endeudamiento Interno
Endeudamiento Externo
Otros
Egresos Totales
Egresos Ordinarios
Amortización Total Deuda Pública
Amortización Deuda Pública Interna
Amortización Deuda Pública Externa
Colocación Efectiva Bonos DPN+Letras
Endeudamiento Neto Bonos DPN
Endeudamiento Neto Letras del Tesoro
Rendimiento Efectivo Promedio Ponderado Bonos DPN
60-360 Días
361-1080 Días
1081-1800 Días
1801-2520 Días
2521-3240 Días
3241-5760 Días
Rendimiento Promedio Ponderado Letras del Tesoro
60-80 Días
81-110 Días
111-150 Días
151-180 Días
181-269 Días
INDICE DE PRECIOS (CARACAS)
Consumidor
Alimentos y Bebidas no Alcohólicas
Bebidas Alcohólicas y Tabacos
Vestido y Calzado
Alquiler de Vivienda
Servicios de la Vivienda excepto Teléfono
Equipamiento del Hogar
Salud
Transporte
Comunicaciones
Esparcimiento y Cultura
Servicio de Educación
Restaurantes y Hoteles
Bienes y Servicios Diversos
Núcleo Inflacionario 3/
Producción Manufacturera Privada
Al Mayor
Nacional
Importado
Insumos Construcción al Mayor
MERCADO LABORAL
Tasa de Desempleo
Tasa de Actividad
Ocupación Formal
Ocupación Sector Público
2009
2010
2.181
55,3
57,0
55,0
2.380
36.908
35.000
2,15
2,15
2.187
58,8
72,0
58,2
2.486
30.745
29.500
2,60
4,30
192,7
122,1
240,0
121,7
148,9
186,6
179,3
131,1
211,6
85,9
149,5
169,8
325,2
247,7
217,5
409,3
394,4
490,7
99,8
89,6
110,7
269,9
184,7
185,0
315,9
367,0
441,9
83,3
114,5
107,9
249.098
202.352
98.903
74.543.907
(3.488.156)
(5.648.237)
919
3
(7.562.972)
38.354
12.637
170.804
3.481
461
2.653
7.584
6,27
8,97
139.067
59.445
184.977
115.498
47.996
21.483
0,01-38,0
9,30
20,61
15,57
0,65
158.419
53.236
83.719
56.723
22.764
8.759
15.695
197.511
187.220
10.291
9.307
985
32.434
18.690
2.314
9,84
12,59
12,62
11,87
8,48
10,39
296.596
272.162
123.051
75.571.448
(17.982.468)
19.484.415
(13.623)
(5.092)
(8.933.445)
65.140
35.274
79.600
2.364
681
2.770
8.450
6,08
6,43
2011
2.263
63,3
101,1
62,1
3.206
34.860
29.899
Ene-12
Feb-12
Mar-12
Abr-12
May-12
2.310
100,2
108,2
111,3
226
3.078
28.429
2.310
101,9
111,5
117,0
281
3.271
27.688
2.320
106,4
116,5
122,9
231
3.812
27.578
2.335
103,3
114,0
118,3
2.345
95,4
105,5
108,8
26.039
25.158
4,30
4,30
4,30
4,30
190,9
145,4
221,4
121,8
169,4
164,3
224,5
127,5
285,9
358,0
427,1
358,9
117,7
168,8
111,0
4,30
4,30
Indice 1997 = 100
195,8
177,7
147,1
122,3
228,5
214,8
97,3
88,5
180,6
164,1
173,7
184,2
241,3
228,2
251,9
126,0
237,9
267,5
369,3
360,3
491,3
412,0
356,8
382,1
107,3
101,5
155,5
157,3
112,7
90,3
Millones de Bolívares
446.617
444.615
426.592
428.119
172.751
176.290
126.570
119.907
(48.208)
(38.191)
96.062
95.364
(26.304)
(29.888)
(4.483)
(4.600)
(6.930)
(7.061)
12.795
17.124
39.487
3.576
80.327
5.974
2.304
2.274
2.214
3.368
3.579
7.542
7.807
6,00
6,1
6,32
6,4
264.349
263.228
147.785
150.326
405.108
406.518
299.389
298.729
97.278
99.513
8.440
8.276
177.624
84.015
253.275
180.900
62.553
9.823
Porcentaje Anual
0,1-20,0
0,1-14,5
5,36
4,69
17,99
17,45
14,73
14,73
0,34
0,35
244.277
400.628
60.817
81.018
104.203
153.263
79.257
166.346
25.495
52.867
6.526
12.828
30.061
69.972
245.317
376.591
228.994
353.008
9.135
1.309
15.952
715
371
593
52.544
81.940
31.134
51.240
1.358
1.695
Var %
Acumulada
2,2%
(3,4)%
(0,3)%
1,2%
(77,0)%
(70,9)%
(15,9)%
Var %
12 Meses
4,7%
(6,4)%
3,4%
(1,4)%
(9,8)%
24,1%
(14,1)%
212,9
170,1
241,6
138,5
197,7
207,7
(16,5)%
10,5 %
(25,2)%
23,5%
11,8%
11,0%
14,1%
17,4 %
12,6%
61,3%
18,7%
25,9%
243,0
135,1
308,4
399,3
478,5
328,4
121,2
177,0
122,9
(16,6)%
(71,8)%
(9,2)%
(4,1)%
(47,9)%
(39,2)%
(1,1)%
(35,4)%
28,9 %
0,9%
(25,5)%
36,9%
(7,4)%
10,3%
8,6%
19,7%
31,4 %
2,3 %
11,7%
12,1%
(13,8)%
(14,8)%
31,1%
(4,3)%
(1,1)%
(53,9)%
(34,9)%
163,5%
55,4%
62,1%
19,8%
(13,4)%
147,2%
256,2%
87,2%
(51,5)%
(49,6)%
89,4%
(59,3)%
(68,8)%
(14,5)%
60,9%
(13,6)%
(20,4)%
21,3
37,8
(6,1)%
(56,6)%
(39,9)%
169,6%
(13,1)%
(35,2)%
12,6
30,2
3,0 %
13,2 %
4,8 %
7,4 %
1,9 %
(57,6)%
48,7 %
38,1 %
52,4 %
59,5 %
50,2 %
(66,7)%
0,2-4,1
2,50
16,75
14,50
0,5
230
120
(11)
(563)
(142)
(60)
21
24,8 %
(28,5)%
32,3 %
53,3 %
24,3 %
(94,8)%
1.682,7 %
41,7 %
38,8%
8.632
3.057
(20)
(87,7)%
(93,7)%
(84,4)%
(87,7)%
(73,6)%
(100,0)%
(95,9)%
(83,1)%
(83,0)%
(99,7)%
(100,0)%
(99,5)%
(27,0)%
(16,4)%
(54,1)%
456.607
440.780
173.327
116.171
(46.179)
97.331
(26.830)
(4.434)
(6.780)
19.952
472.133
456.484
161.746
116.156
(58.608)
94.965
(30.462)
(4.358)
(6.805)
25.631
482.013
465.898
154.906
108.727
(67.971)
98.792
(23.649)
(3.837)
(6.281)
32.124
3.324
5.599
2.348
3.663
7.732
6,0
6,4
3.587
4.899
2.020
3.233
7.164
6,1
6,3
2.757
5.150
2.197
847
2.963
7.161
6,08
6,34
269.038
163.802
417.348
314.943
98.661
3.744
0,1-0,2
0,10
16,90
14,50
0,54
0,1-1,0
0,31
15,65
14,70
0,48
19.466
780
11.764
6.922
5.856
4
79
31.611
29.798
3
3
7.387
5.910
(364)
29.912
4.292
12.126
13.494
8.120
1
2.769
32.153
30.040
17.036
14.924
(39)
498.781*/
478.342*/
148.849*/
107.835**/
(63.182)**/
91.933**/
(26.015)**/
(2.068)**/
(4.509)**/
33.714**/
2.842
3.434
1.494
726
2.908
6.006
6,21
6,70
272.201***/
167.270***/
424.373***/
321.617***/
99.173***/
3.583***/
0,1-2,5
0,49
15,43
14,50
0,47
18.034
12.814
248
0,5-1,5
2,53
16,31
14,50
0,5
8.725
6.118
952
14,10
15,72
16,82
14,79
16,05
16,39
17,55
18,07
14,96
16,41
16,06
16,79
16,07
17,26
15,63
17,26
16,38
17,37
8,38
6,75
6,22
5,93
5,95
5,98
5,84
9,69
11,12
8,76
Variación % Dic-Dic
26,9
27,4
20,4
34,4
47,7
48,5
22,1
18,6
16,1
11,6
3,9
4,4
39,2
28,7
34,3
25,0
30,5
26,5
9,4
6,8
26,9
28,7
29,4
24,7
33,6
31,7
50,7
30,8
34,6
29,3
26,5
22,0
24,8
26,8
22,2
28,8
35,7
19,3
18,7
18,9
Porcentaje Segundo Semestre
7,7
8,8
65,0
64,4
56,0
56,1
19,7
19,2
5,51
2,96
2,76
2,83
3,07
29,0
34,1
27,4
17,6
6,3
13,5
27,8
29,6
38,9
6,7
19,1
24,9
34,9
36,0
30,9
22,7
20,7
22,1
15,5
16,5
1,5
1,5
2,7
0,6
0,6
0,2
0,9
1,5
1,2
0,2
2,1
1,9
2,6
0,9
1,6
0,9
0,8
1,0
0,2
2,5
1,0
0,8
1,9
0,5
0,2
0,0
2,5
1,8
0,5
0,4
1,4
1,4
1,6
0,5
1,2
1,0
1,3
1,3
1,1
1,2
1,0
0,6
1,9
0,1
0,5
0,0
1,8
1,7
0,5
0,0
1,7
1,2
1,8
1,1
1,5
0,6
0,2
0,0
0,9
0,8
0,9
1,7
2,9
0,1
0,9
0,0
(4,2)
6,8
1,0
0,5
2,6
3,7
1,6
(2,7)
1,6
0,6
0,7
0,8
0,7
0,4
1,6
1,8
0,9
1,1
0,5
1,1
2,4
2,7
1,1
0,1
0,9
0,4
2,3
1,6
1,9
1,1
1,4
1,5
0,8
1,0
7,8
64,7
56,8
19,8
10,3
63,5
58,4
20,3
9,2
62,9
57,6
20,0
7,9
64,2
58,7
21,0
8,6
64,0
58,7
19,9
1.638
1.737
(24)
307
6,1
6,6
10,7
2,4
2,7
1,3
3,3
9,7
4,4
1,3
8,9
8,8
10,5
1,4
8,1
4,2
4,5
4,7
3,7
6,0
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
206
(92)
350
16
11,8%
(34,7)%
(103,5)%
(87)
1.737
(132)
(320)
22,0
30,0
25,9
11,6
4,6
9,8
13,2
20,3
23,3
5,9
18,2
25,7
30,5
15,7
23,2
15,1
17,2
18,8
10,9
17,7
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
53
(46)
100
22
Notas: */ Cifras al 01/06/12, **/ Cifras al 25/05/12,***/ Cifras al 16/03/12.
1/ Las cifras de Comercio Exterior son del Instituto Nacional de Estadística. Las importaciones no incluyen las del sector petrolero.
2/ Cifras suministradas por Oficina Nacional del Tesoro y Banco Central de Venezuela.
3/ Nucleo Inflacionario: Excluye del cálculo del IPC aquellos bienes sujetos a factores estacionales y de control de precios.
Fuente: Oficina Nacional del Tesoro, Banco Central de Venezuela, Reuters, Instituto Nacional de Estadística, Bloomberg y Cálculos Propios
21
Indicadores Económicos
Precio Petrolero
(US$/bl)
Tasas de Interés. Seis Principales Bancos %
147
147
27
27
Activa
Venezuela
WTI
126
24
105
21
21
84
84
18
18
63
63
15
15
42
42
12
12
21
21
9
May-12
Exportaciones No Tradicionales (ENT) e
Importaciones (MMUS$)
Reservas Internacionales y FEM
Millones de US$
ENT
48.000
Nov-11
May-11
Nov-10
May-10
Nov-09
May-09
May-08
Nov-08
9
Nov-07
May-12
Nov-11
May-11
Nov-10
May-10
Nov-09
May-09
Nov-08
May-08
Nov-07
May-07
105
24
Depósitos a 90 días
May-07
126
48.000
FEM
Reservas Internacionales
Importaciones
2.500
4.900
Importaciones
ENT
2.500
16.000
900
1.700
8.000
500
900
0
100
100
Spread Soberanos. Diferenciales EMBI+
Recaudación Rentas Internas
Puntos Básicos
1.800
Mar-12
Mar-07
May-12
Nov-11
May-11
Nov-10
May-10
Nov-09
May-09
Nov-08
May-08
Nov-07
May-07
0
4.100
Sep-11
8.000
Mar-11
1.300
16.000
Sep-10
3.300
Mar-10
1.700
24.000
Sep-09
32.000
24.000
Mar-09
32.000
Sep-08
2.100
Mar-08
40.000
Sep-07
40.000
Millones de Bs.
1.800
Venezuela
México
Colombia
Brasil
21.000
21.000
Impuesto sobre la Renta
IVA
1.500
17.500
1.200
14.000
900
900
10.500
600
600
7.000
7.000
300
300
3.500
3.500
1.500
1.200
17.500
Renta Aduanera
14.000
Rentas Internas
Otros */
Agregados Monetarios
Abr-12
Oct-11
Abr-11
Oct-10
Abr-10
Oct-09
Abr-09
Oct-08
Abr-08
Oct-07
0
Abr-07
0
May-12
Nov-11
May-11
Nov-10
May-10
Nov-09
May-09
Nov-08
May-08
Nov-07
0
May-07
0
10.500
Venta de Vehículos
Var. % t/t-12
Unidades
90
90
M2
BM
75
75
60
60
45
45
30
30
15
15
54.000
54.000
Nacional
45.000
45.000
Importados
36.000
36.000
27.000
27.000
18.000
18.000
9.000
9.000
May-12
Nov-11
May-11
Nov-10
May-10
Nov-09
May-09
Nov-08
May-08
0
Nov-07
0
May-07
May-12**/
Nov-11
May-11
Nov-10
May-10
Nov-09
May-09
Nov-08
May-08
Nov-07
0
May-07
0
Notas: t/t-12: Variación del mes con respecto al mismo mes del año anterior. EMBI+: Emerging Market Bond Index, registra el retorno total de ganancias en precio y flujos por
intereses, producto de la negociación de instrumentos de deuda externa de mercados emergentes. */ Comprende recaudación por derechos pendientes, multas, intereses,
reintegros al fisco, reparos de la contraloria en aduanas y los tributos internos. Asimismo, incluye recaudación por concepto de fósforos, el cual se derogó según Ley de
Supresión de Pago del Derecho de Fabricación según G.O 38.480 de fecha 17-06-2006. **/ Cifras al 01/06/2012.
Fuente: BCV, Reuters, Bloomberg, INE, MEM, Cavenez, FMI, OPSIS y Cálculos Propios
22
Indicadores Económicos
Banca Comercial y Universal
Operaciones de Mercado Abierto.
40.000
12.000
Inyección
Absorción
Efecto Neto
30.000
Indice de Intermediación
%
Créditos, Inversiones
Bs. Constantes a Precios de Dic-2007
Repos+CD+Compra con Pacto de Reventa. Millones de Bs.
8.000
210.000
68
Inversiones en Títulos
Cartera de Créditos
Indice de Intermediación
180.000
65
150.000
20.000
4.000
10.000
62
120.000
59
Endeudamiento Interno Neto*/
May-12
Nov-11
May-11
Nov-10
May-10
May-09
-12.000
Nov-09
50
Nov-08
53
0
May-08
30.000
Nov-07
-40.000
56
60.000
-4.000
-8.000
-30.000
90.000
May-07
May-12
Nov-11
May-11
Nov-10
May-10
Nov-09
May-09
Nov-08
-20.000
May-08
-10.000
Nov-07
0
May-07
0
Gobierno Central
Bs. Constantes a Precios de Dic-2007
Millones de Bs.
18.000
30.000
15.000
15.000
25.000
12.000
12.000
20.000
20.000
9.000
9.000
15.000
15.000
6.000
6.000
10.000
10.000
3.000
3.000
5.000
18.000
30.000
Ingresos Ordinarios
5.000
Stock Deuda Pública Interna
Feb-12
Ago-11
Feb-11
Ago-10
Feb-10
Ago-09
Feb-09
Ago-08
-3.000
Feb-08
0
Ago-07
0
Feb-07
May-12
Nov-11
May-11
Nov-10
May-10
Nov-09
May-09
Nov-08
May-08
Nov-07
-3.000
0
May-07
0
25.000
Gastos Ordinarios
Inflación (Caracas)
Bonos DPN y Letras del Tesoro
% (t/t-1)
Millones de Bs.
Millones de US$
42.000
6
37.000
5
132.000
32.000
4
4
104.000
27.000
3
3
76.000
22.000
2
2
48.000
17.000
1
1
20.000
12.000
0
0
6
Mercado de Trabajo
% y Millones de Personas
May-12
5
Nov-11
May-11
Nov-10
May-10
Nov-09
IPC
IPM
May-09
Nov-08
-1
May-07
May-12
Nov-11
May-11
Nov-10
May-10
Nov-09
May-09
Nov-08
Nov-07
May-07
May-08
MM de US$
160.000
May-08
Var % INPC
Mayo 2012: 1,6%
Millones de Bs.
Nov-07
188.000
-1
Sector Real y Externo
Millones de Personas
%
11,5
7,6
Ocupación Formal
Var. %
Tasa de Desempleo
2009
2010
2011
ITrim12
0,6%
2,2%
8,5
5,5
7,5
6,5
5,5
3,4
Abr-12
0,1%
Oct-11
-7,4%
Abr-11
PIB Petrolero
Oct-10
6,2
Abr-10
5,6%
9,5
Oct-09
4,2%
Abr-09
-1,5%
Oct-08
-3,2%
Abr-08
PIB Total
Oct-07
6,9
Abr-07
10,5
PIB No Petrolero
1,7%
-1,6%
4,5%
5,6%
Consumo Privado
-2,9%
-1,9%
4,0%
5,7%
4,8
Inversión
-8,3%
-6,3%
4,4%
27,3%
4,1
(Millones de US$)
17.957
27.132
46.161
12.533
6.035
12.071
27.205
7.143
Cuenta Capital
-12.777
-17.818
-27.619
-8.613
Balanza de Pagos
-10.262
-8.060
-4.032
-2.539
Balanza Comercial
Cuenta Corriente
Notas: t/t-1: Variación del mes con respecto al mes anterior, */ El endeudamiento interno neto se calcula como la diferencia entre las colocaciones
efectivas y los vencimientos de Bonos DPN y Letras del Tesoro.
Fuente: BCV, Balances de Publicación de Instituciones Financieras, INE y Cálculos Propios
23

mayo 2012 bancarización y desarrollo humano: un contraste

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