Subsaharan Africa is not a dummy variable anymore

Subsaharan Africa is not a dummy variable anymore

El África Subsahariana deja de ser una variable dummy
Subsaharan Africa is not a dummy variable anymore
Ana Carrera Poncela
Universidad de Cantabria
[email protected]
Adolfo C. Fernández Puente
Universidad de Cantabria
[email protected]
Alexandra Soberón Vélez
Universidad de Cantabria
[email protected]
Resumen:
El artículo analiza la evolución económica del África Subsahariana durante el periodo 19902008, enfatizando el punto de inflexión experimentado por la región a partir de 2000. Con
este fin, se describe la evolución del producto per cápita y las transformaciones estructurales
que han acompañado este proceso. Se propone un modelo teórico que incluye como variable
dependiente el producto interior bruto per cápita y como factores explicativos la formación
bruta de capital, la esperanza de vida y una serie de indicadores asociados a la integración en
el mercado internacional. El modelo es evaluado a través de un panel constituido por 35
países recurriendo a la metodología de datos de panel tanto para modelos de efectos fijos
como de efectos aleatorios. Los resultados avalan la relevancia de los procesos de
acumulación físico e integración comercial. Asimismo, se evidencia la importancia de la
pujante demanda mundial de productos minerales en los últimos años.
Palabras clave: transformación estructural, formación bruta de capital, exportación de
minerales
Abstract:
The article analyses the economic development of sub-Saharan Africa during the period 19902008, emphasizing the turning point experienced by the region since 2000. To this end, we
describe the evolution of per capita GDP and the structural changes that have accompanied
this process. We propose a theoretical model that includes GDP per capita as a dependent
variable and the gross capital formation, life expectancy and a range of indicators associated
with integration into the international market as explanatory factors. The econometric model
is evaluated by a panel consisting of 35 countries using the methodology of panel data for
both fixed effects and random effects models. The results support the importance of physical
accumulation processes and trade integration. We also demonstrated the importance of strong
global demand for minerals produced in recent years.
Key words: structural transformation, gross capital formation, exports of minerals
Introducción
La literatura económica ha definido el África Subsahariana (ASS) como una de las regiones
más deprimidas del planeta: baja esperanza de vida, escasos niveles de desarrollo humano,
reducida renta per cápita, exiguos niveles de inversión en capital físico y humano e
insuficiente desarrollo institucional. A pesar, sin embargo, del interés que suscita, gran parte
de los estudios aplicados han incorporado la especificidad de la región a través de una
variable dummy, reconociendo, implícitamente, su incomodidad para captar la naturaleza
económica de los procesos que la caracterizan1.
A partir de 2000 un grupo de países pertenecientes a la región ha incrementado
sustancialmente sus tasas de crecimiento, mejorado sus indicadores de calidad de vida, de
forma que el cómputo del ASS mejora de forma global. Es precisamente esta experiencia la
que se quiere enfatizar en este artículo. Con este objetivo, se analiza la evolución del ASS a lo
largo del periodo 1990-2008, enfatizando en la evolución del Producto Interior Bruto (PIB)
per cápita. Se toma un horizonte temporal suficientemente dilatado, de forma que se pueda
capturar el punto de inflexión acaecido e identificar los factores que han propiciado dicho
cambio.
La estructura de artículo es la siguiente. En el segundo apartado se analiza la evolución del
PIB per cápita, así como las transformaciones estructurales que han acompañado el proceso,
fundamentalmente la modificación de la estructura productiva, las modificaciones en la
dotación factorial (acumulación de capital físico y humano), y la integración del ASS en los
mercados internacionales. En el tercer apartado se describe un modelo teórico que permite la
inclusión de todos estos factores explicativos. En el cuarto apartado se procede a evaluar el
modelo teórico a través de una muestra de 35 países pertenecientes al ASS. Se identifica,
asimismo, el comportamiento singular de los países ricos en recursos minerales ya que se
considera que éstos han tenido un comportamiento singular dada la demanda internacional
creciente de los productos que exportan. Asimismo, se realiza un análisis de conglomerados
de k-medias, que permita la evaluación econométrica de las variables incluidas en el modelo
teórico en una agrupación no estándar del colectivo analizado. Por último, en el quinto
apartado se finaliza con unas breves conclusiones.
1. Evolución del PIB
Uno de los rasgos característicos de la evolución del ASS con posterioridad a su
independencia respecto del poder colonial es el estancamiento, e incluso reducción, de su
participación en el producto y el creciente peso de su población. Este hecho se verifica desde
1970 hasta 2000, si bien, a partir de entonces se aprecia un punto de inflexión, al menos en lo
que respecta al PIB. De hecho, y a pesar de que la participación de la población continúa
creciendo a lo largo de esta última década, lo hace en menor medida que el PIB, y se produce
un proceso de convergencia con el PIB per cápita mundial.
1
Easterly y Levine (1997), Sala-i-Martín (1997)
En la figura 1 se observa la evolución de las tasas de crecimiento del PIB per cápita
mundiales y subsaharianas en el periodo 1990-2008. Durante el primer quinquenio de la
década de los 90 la evolución de las tasas de crecimiento del ASS es claramente negativa, en
continuación de las tendencias de la década de los 80. La desaceleración económica y la
subida de los tipos de interés a escala internacional provocó un fuerte deterioro de las
balanzas de pagos de los países subsaharianos y un notable de incremento de la deuda externa,
agravado por la subida de los tipos de interés a escala mundial. Los programas de ajuste
estructural definidos por el Banco Mundial y Fondo Monetario Internacional propiciaron la
puesta en marcha de profundas reformas, si bien no mejoraron la situación económica.
Durante la década de los 90, los países subsaharianos optan por extender y dar profundidad a
las reformas. Se incrementa la utilización de la devaluación cambiaria, con el fin de reducir el
tipo de cambio real efectivo y se promueve la reducción de los costes del sector público como
medida de control político. Las reformas económicas son en muchos casos precedidas de
cambios políticos. Muchos gobiernos dictatoriales o de partido único empiezan a adoptar
estructuras democráticas.
Gráfico 1. Evolución del PIB per cápita del África Subsahariana, dólares constantes de 2000
650
630
610
590
570
550
530
510
490
470
450
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
00
01
02
03
04
05
06
07
08
Fuente: elaboración propia a partir de World Development Indicators (2011)
A finales de la década, y sobre todo a partir de 2000 se observa una mejora considerable de la
economía subsahariana. La tasa de crecimiento del PIB se acelera, asociado en gran parte a
una más pujante economía mundial. El crecimiento sostenido de India y, sobre todo de China,
lleva aparejado un incremento de la demanda de productos primarios, muchos de ellos
procedentes del ASS2. El periodo está marcado por una mayor estabilidad macroeconómica,
así como una menor profusión de conflictos locales, que favorece, asimismo, la estabilidad
institucional. La crisis financiera de 2008 abre, sin embargo, un periodo de incertidumbre. De
2
Es cierto que la aceleración de las tasas de crecimiento de China comienza a partir de 1970, si bien la
observación de los datos evidencia un incremento de la importación de productos subsaharianos a partir de 2000.
De hecho, la importación de estos productos suponía en media un 0,82% del total de importaciones Chinas en el
periodo 1990-2000 y a partir de entonces, y hasta 2008 suponen un 2,66%. De hecho, en 2008 alcanzan un 3,9%
del total. En India no se aprecia un comportamiento tan claro.
un lado, se produce un recrudecimiento de la situación financiera, que conlleva una menor
capacidad para obtener fondos. De otro, la caída del PIB mundial supone un freno a la
demanda externa, componente esencial del crecimiento del ASS. Hay que señalar, en todo
caso, que alguno de los principales importadores de productos subsaharianos, como China,
sortean la crisis con niveles de crecimiento elevado lo cual atempera muy considerablemente
la caída de la demanda mundial. Otros, como Estados Unidos y la mayor parte de los países
europeos, han experimentado una drástica caída de sus tasas de crecimiento y por ende de su
capacidad importadora.
Desde el punto de vista de la estructura productiva, y a escala agregada, la participación de los
diferentes sectores en el producto presenta fuertes oscilaciones. Si, a nivel empírico, en la
mayor parte de los países el crecimiento económico lleva inherente una reducción de los
niveles de participación del sector agrícola, y un incremento sucesivo del sector industrial,
inicialmente, y, posteriormente, del sector servicios, en el ASS no se aprecia este proceso. De
hecho, se observan oscilaciones considerables en cortos periodos de tiempo. Estas variaciones
denotan una fuerte debilidad, pues están asociadas mayormente a una fuerte concentración de
la producción y la demanda externa y a notables oscilaciones en el precio de los productos.
Hay que señalar, en todo caso, que a partir de 2000 se aprecia una reducción de la
participación del sector agrícola en el producto y un incremento de la correspondiente al
sector industrial. Este proceso viene sustentado en un incremento del peso de la formación
bruta de capital (FBK) y de la inversión extranjera directa (IED) en el producto.
No sólo la acumulación de capital físico, sino también la acumulación de capital humano,
medida a través de las tasas de escolarización primarias y secundarias, se incrementa a partir
de 2000. Si los años 90 habían estado marcados por el recorte del gasto social en educación,
asociado a la persistente caída del producto y a los programas de ajuste estructural, el
aumento del producto a partir de 2000 provoca un incremento de los niveles de acumulación.
La apertura exterior, medida como cociente entre exportaciones e importaciones sobre el PIB,
se incrementa en más de 20 puntos porcentuales en el periodo 1990-2008 (del 53 por ciento al
75 por ciento), asociado a una mayor integración en los mercados internacionales. Esta
abultada apertura exterior, conjugada con unos bajos niveles de renta per cápita, no hace sino
evidenciar el escaso desarrollo de la actividad productiva doméstica y la escasa capacidad
adquisitiva de los países africanos. El incremento del producto, en el caso subsahariano,
depende en gran parte de la demanda externa y el consumo interno de determinados bienes del
exterior. Por lo tanto, no cabe asociarlo, al menos exclusivamente, al cambio estructural
operado en otros países más desarrollados derivado del crecimiento económico.
Desde el punto de vista comercial, los índices de especialización muestran el elevado peso de
los productos agrícolas, los alimentos sin elaborar y los minerales y metales en las
exportaciones. Es destacable en el periodo analizado el avance en la especialización de
metales y minerales, motivado, en gran parte, por la demanda de países como China e India
de rápido crecimiento y pobres en recursos naturales. En el apartado 4, correspondiente a las
estimaciones econométricas, son las variables asociadas al capital físico, humano, apertura
exterior, estructura de las exportaciones, las utilizadas para estudiar su influencia sobre el
crecimiento del PIB per cápita.
2. Modelo teórico
El modelo aplicado en la estimación corresponde al desarrollado por Fernández, et al. (2007).
La oferta o producción de la economía se obtiene de la combinación de cuatro factores
productivos: trabajo, capital físico, capital humano y tecnología. Se supone una función de
producción Cobb Douglas, de forma que la obtención del output Y en el momento t viene
dada por la siguiente expresión:
α
β
Yit = K it H it ( Ait Lit )1−α −β ,
(1)
donde Yit corresponde al nivel de output, Kit al stock de capital físico, Hit al stock de capital
humano y Ait al nivel de tecnología para el país i en el momento t. Se considera que el trabajo,
Lit, crece exógenamente a unas tasa igual a la tasa de crecimiento de la población (n).
Lit = L0 e nt .
(2)
Se parte de la base de que los países considerados no son capaces de generar su propia
tecnología y la única posibilidad de incrementar su stock existente viene determinada por el
desarrollo experimentado en terceros países. La tecnología de los países subsaharianos en el
momento t vendría determinada por la siguiente expresión:
φ
Ait = A0 Fit e gt ,
(3)
donde A0 es el nivel de tecnología del que parten los países no-líderes y g es la tasa de
crecimiento del progreso tecnológico, que se supone exógeno y se aproxima al crecimiento
experimentado a escala mundial. La posibilidad de acceso al crecimiento mundial en el
modelo viene determinada por el factor de corrección F, que refleja la apertura a los
intercambios internacionales u otro parámetro relacionado con la apertura exterior. El
parámetro ф refleja la elasticidad de la tecnología a los cambios en la apertura exterior.
Puede resultar discutible la atribución de todo el crecimiento del producto per cápita mundial
al progreso tecnológico. No obstante, en los países más desarrollados representa alrededor del
80 por ciento del producto por trabajador y el resto al capital humano, que está directa o
indirectamente relacionado con él (Jones, 2002). Aún admitiendo la influencia de otros
factores, el hecho de incluir la tasa de crecimiento del producto puede resultar relevante para
observar el efecto de la evolución de la economía mundial sobre el conjunto subsahariano.
Por definición, una economía totalmente aislada no recibe ninguna influencia del exterior. En
el momento en que se observe algún tipo de relación entre las tasas de crecimiento del
producto de los países desarrollados y el nivel de renta de las economías subsaharianas se
podría concluir que existe algún tipo de integración, y sería factible analizar si sus efectos son
positivos o negativos.
La acumulación del capital físico y del capital humano a lo largo del tiempo viene
determinada por las expresiones:
•
K it = s k Yit − δK it
•
H it = s hYit − δH it
0< s k <1,
(4)
0< s h <1,
(5)
donde δ es la tasa de depreciación, que se supone igual para el capital físico y el capital
humano, y donde s k y s h representan la aportación de la formación bruta de capital físico y el
capital humano, respectivamente.
Se define y = Y/L, k = K/L y h = H/L como las dotaciones de output, capital físico y capital
humano por unidad de trabajo. Diferenciando estas expresiones con respecto al tiempo, es
factible obtener su valor en el estado estacionario. Si se sustituyen estas expresiones en la
función de producción y se toman logaritmos, se obtiene el valor del PIB per cápita en el
estado estacionario:
( )
α
ln (s k )
1−α − β
 α +β 
β
 ln(n + δ ) .
+
ln(s h ) − 
1−α − β
1 − α − β 
ln y * = ln( A0 ) + φ ln(Ft ) + g t +
(6)
En resumen, el PIB per cápita depende positivamente de las participaciones de la formación
bruta de capital ( s k ) y el capital humano ( s h ) en el output y, negativamente, del crecimiento
de la población (n) y la tasa de depreciación ( δ ). El crecimiento de los países ubicados en la
frontera tecnológica genera externalidades positivas en las economías subsaharianas. Esta
relación se canaliza a través de la influencia positiva que ejerce la apertura exterior, que
permite un mayor intercambio de bienes tangibles y, asociado a este intercambio, una
transferencia de tecnología.
A la hora de realizar las estimaciones, no se va a imponer la restricción de que la economía
esté continuamente en el estado estacionario, sino que se sitúa suficientemente cerca del
mismo, de manera que sea factible realizar una transformación lineal durante el periodo de
transición. La variable dependiente sería, por tanto el crecimiento del producto per cápita y
sus determinantes el grado de apertura exterior, la tasa de crecimiento del PIB per cápita
mundial, la tasa de inversión, la participación del capital humano en el output y la tasa de
crecimiento de la población. A continuación se va a proceder a la contrastación econométrica
del modelo desarrollado.
3. Análisis empírico
Una vez analizada la evolución del ASS a lo largo del periodo y definido el modelo teórico se
va a proceder a evaluar la influencia de cada uno de los factores incluidos en una muestra de
35 países del ASS que incluye: Benín, Botsuana, Burkina Faso, Burundi, Cabo Verde,
Camerún, República Central Africana, Costa de Marfil, Gabón, Eritrea, Etiopía, Gambia,
Ghana, Guinea, Guinea Bissau, Kenia, Lesoto, Madagascar, Malawi, Mali, Mauricio,
Mauritania, Mozambique, Namibia, Níger, Ruanda, Senegal, Sudáfrica, Sudán, Suazilandia,
Tanzania, Togo, Uganda, Zambia y Zimbabue. El modelo se ha evaluado, inicialmente, con la
muestra de todos los países, más tarde se ha realizado una reagrupación de los países de forma
que se pudieran obtener unas conclusiones más ajustadas.
Los datos corresponden a los Indicadores de desarrollo del Banco Mundial y han sido
calculados del siguiente modo: las tasas de crecimiento acumulativas del PIB y de la
población se han calculado para los periodos 1990-1993, 1993-1996, 1996-1999, 1999-2002,
2002-2005 y 2005-2008. El resto de las variables aparecen calculadas en promedios para esos
mismos periodos. Véase el anexo I para una descripción de los distintos indicadores para los
países utilizados en la muestra.
Como destaca Arellano (2003), cuando trabajamos con modelos de datos de panel hemos de
tener un cuidado especial con el hecho de que la heterogeneidad individual no-observable esté
o no correlacionada con algunos de los regresores del modelo, los conocidos modelos de
efectos fijos o de efectos aleatorios3, respectivamente. En el caso que nos concierne, se van a
estimar ambos tipos de modelos y, basándonos en el contraste de Hausman, los resultados que
aparecen en las Tablas 1, 2 y 4 son los correspondientes al modelo de efectos aleatorios.
En la tabla 1 aparecen los resultados para los 35 países. En todas las estimaciones se ha
incluido la participación de la FBK sobre el PIB, como variable proxy de la acumulación de
capital físico, la tasa de crecimiento de la población y la esperanza de vida, como indicador de
capital humano. A nivel mundial sería discutible la utilización de la esperanza de vida como
indicador de capital humano, y claramente desaconsejado para países más desarrollado,
puesto que no resulta indicativo de los niveles competencial y formativos de los trabajadores,
sin embargo en el caso de ASS las estudios muestran una clara correlación entre la esperanza
de vida y los incentivos de los individuos a educarse. Además, y al estar correlacionado con
la incidencia de enfermedades, el indicador de esperanza de vida estaría asociado con los
niveles de productividad de los trabajadores. Como se puede observar la influencia de la
formación bruta de capital en el crecimiento es positiva y significativa en todas las
estimaciones, siendo este uno de los resultados más robustos.
3
En el modelo de efectos aleatorios recurrimos al procedimiento de Mínimos Cuadrados Generalizados para
tener en cuenta la heterogeneidad individual no-observable, mientras que en el modelo de efectos fijos aplicamos
a la técnica de Mínimos Cuadrados Ordinarios a la expresión en desviaciones respecto de su media, estimadores
“within”, que nos permite eliminar el posible efecto de esta heterogeneidad individual correlacionada con los
regresores.
Por lo que respecta al crecimiento de la población y tal como predice el modelo, su influencia
en el crecimiento del producto es negativa y significativa. A medida que esta variable crece
las cantidades de capital físico y capital humano se distribuyen en una población cada vez
mayor. Este resultado es sin embargo relativamente novedoso desde el punto de vista
empírico y es que la mayor parte de los países subsaharianos presentan una transición
demográfica apenas esbozada. Para que el crecimiento de la renta se traduzca en una
reducción de las tasas de natalidad es preciso que perdure a lo largo del tiempo. La
experiencia subsahariana muestra una evolución muy errática en sus tasas de crecimiento del
producto. Además, un mayor crecimiento del producto está asociado con procesos de
inmigración que lejos de reducir la población la reducen.
Tabla 1. Estimaciones econométricas, variable dependiente log (Ypc)
constante
FBK
POP
Ypc
LIFE
(1)
-3,620
(-0,78)
0,615
(2,61)
-1,056
(-3,84)
0,266
(2,61)
0,864
(0,72)
TRADE
(2)
-4,055
(-086)
0,552
(2,02)
-1,032
(-3,68)
0,250
(2,31)
0,836
(0,69)
0,172
(0,46)
IDE
(3)
-2,446
(-0,48)
0,705
(2,67)
-1,081
(-3,66)
0,245
(1,52)
0,499
(0,38)
(4)
-4,870
(-0,73)
1,242
(2,89)
-0,754
(-2,25)
0,134
(0,96)
0,686
(0,40)
(5)
-4,656
(-0,70)
1,162
(2,90)
-0,763
(-2,31)
0,143
(1,02)
0,628
(0,37)
0,034
(0,38)
XAG
-0,091
(-0,62)
XMAN
0,033
(0,29)
XMIN
OBS
HAUSSMAN (χ2)
2
(6)
-2,230
(-0,32)
1,036
(3,06)
-0,889
(-2,57)
0,042
(0,25)
0,174
(0,10)
170
13,93
170
14,97
160
12,96
0,2248
0,2261
0,233
R
Fuente: elaboración propia a partir de World Develpment Indicators (2011)
125
8,97
128
7,2
0,013
(0,14)
121
9,97
0,2224
0,2073
0,2152
La influencia de la esperanza de vida sobre el crecimiento del PIB per cápita es positiva pero
muy poco significativa. Si bien es cierto que el crecimiento económico lleva aparejada una
mejora de las condiciones de salubridad (falta de alimentos, agua y sanidad e higiene) y una
reducción de las enfermedades en otros casos como en la incidencia del SIDA la relación
puede ser inversa. De hecho, países con un elevado crecimiento como Botsuana tienen una
mayor tasa de incidencia del VIH asociada a fenómenos de atracción de inmigrantes de
terceros países y prostitución (Haacker, 2002).
Por lo que respecta a la influencia de la tasa de crecimiento del PIB per cápita a escala
mundial, su influencia, tal y como predice el modelo es positiva y significativa. El
crecimiento del PIB genera externalidades positivas en la región subsahariana. Este resultado
permite validar dos de las hipótesis planteadas: i) existe una clara interacción entre ambos
conjuntos, mundial y subsahariano; ii) esta interacción genera externalidades positivas para el
conjunto subsahariano. Se considera que la interacción es favorable dado que la tasa de
crecimiento a escala mundial ha sido positiva a lo largo del periodo; en caso contrario sería
negativa. El reconocimiento de una fuerte influencia entre ambos conjuntos, a pesar de ser
beneficioso, puedo provocar efectos claramente desfavorables en caso de que las tasas de
crecimiento tornen negativas, dada la debilidad y dependencia estructural del ASS. Nótese
que en las estimaciones (4), (5) y (6), al incluirse variables relacionadas con la capacidad
exportadora (participación de las exportaciones agrícolas, manufactureras y minerales), y por
ende de la demanda mundial, la variable pierde significatividad.
A continuación se procede a evaluar varios indicadores asociados a la integración en los
mercados internacionales. En primer lugar, y tal y como se desprende de los resultados, la
influencia de la apertura exterior sobre el crecimiento del PIB per cápita es positiva, tal y
como se establecía en el modelo teórico. El incremento de la apertura exterior en los últimos
años ha estado asociado a un incremento de su capacidad exportadora, que si bien ha
redundado asimismo en un incremento de las importaciones ha generado externalidades
positivas en el producto. La influencia de la IED en el producto también es positiva. Esta
variable además actuaría como proxy de la calidad institucional, puesto que uno de los
factores determinantes de la atracción de capitales foráneos es precisamente una correcta
definición de los derechos de propiedad. Por último, en las tres últimas filas aparecen tres
indicadores asociados a la especialización comercial: la participación de las exportaciones
agrícolas, manufactureras y de minerales y metales sobre el total de exportaciones. En primer
lugar, la influencia de la participación de las exportaciones agrícolas es negativa sobre el
crecimiento, lo cual, desde un punto de vista estructural, podría verse refrendado por el escaso
valor añadido que suponen este tipo de productos en relación con los industriales. De hecho,
la influencia de las exportaciones industriales sobre el total es positiva. Cabría, en todo caso,
esperar un resultado distinto pues en los últimos años se ha producido un considerable
aumento del precio de los productos agrícolas y las materias primas. De hecho, el tercer
indicador, muestra una influencia positiva de la participación de las exportaciones de
minerales y metales sobre el total de exportaciones.
En todo caso, y tal y como se observa en la tabla, el grado de significatividad de los tres
indicadores es muy reducido, considerablemente más bajo que el correspondiente a la
formación bruta de capital, el del crecimiento de la población y el del crecimiento a escala
global. Es factible que dada la diversidad de experiencias subsaharianas muchos de los
indicadores pierdan significatividad. Por esta razón, se va a proceder a realizar la estimación
desagregando los países en grupos homogéneos. Así distinguimos entre países mineros, de un
lado, y posteriormente se realiza una desagregación en función de la información que se
desprende de las variables analizadas. En la tabla 2 aparece recogidas las estimaciones
correspondientes a los países mineros. Como se puede ver los signos y el grado de
significatividad de la formación bruta de capital, el crecimiento de la población, la esperanza
de vida y el crecimiento de los países de renta más elevada es la misma. El signo
correspondiente a la participación de las exportaciones agrícolas en el producto es negativo y
el grado de significatividad es superior. Resulta destacable, en todo caso, que en este grupo de
países el indicador correspondiente a participación de productos manufacturados en las
exportaciones tenga un influencia negativa en el producto. Si a este resultado añadimos la
influencia positiva y significativa del indicador correspondiente a la participación de
minerales y metales, podríamos argumentar que en este grupo de países resulta más
importante la disponibilidad de recursos minerales que los procesos estructurales internos que
permitan convertir estos productos en manufacturas. Teniendo en cuenta la demanda de China
e India a países como Guinea Ecuatorial, Sudán y Uganda, incluidos en este grupo, este
resultado no es nada sorprendente.
Tabla 2. Estimaciones econométricas: países mineros, variable dependiente log (Ypc)
constante
FBK
POP
Ypc
LIFE
TRADE
IDE
XAG
(1)
-3,187
(-0,45)
0,468
(1,68)
-0,505
(-0,78)
0,351
(2,14)
0,775
(0,41)
(2)
-3,768
(-0,53)
0,255
(0,74)
-0,362
(-0,55)
0,311
(1,85)
0,494
(0,26)
0,522
(1,04)
(3)
-1,998
(-0,24)
0,356
(1,07)
-0,062
(-0,08)
0,284
(1,41)
0,388
(0,18)
(4)
-6,58
(-0,67)
0,555
(0,85)
-0,561
(-0,79)
0,150
(0,49)
1,704
(0,63)
(5)
-4,600
(-0,45)
0,786
(1,18)
-0,699
(-0,95)
0,051
(0,16)
0,986
(0,36)
(6)
-2,450
(-0,25)
0,547
(1,33)
-0,584
(-0,82)
0,073
(0,24)
0,464
(0,18)
0,190
(1,48)
-0,2870
(-1,50)
XMAN
-0,0530
(-0,31)
XMIN
OBS
85
85
77
HAUSSMAN (χ2)
8,36
8,44
5,27
R2
0,1615
0,1765
0,2157
Fuente: elaboración propia a partir de World Develpment Indicators (2011)
0,217
(1,22)
49
10,4
0,1602
49
15,03
0,0978
50
9,92
0,1455
Por último, y con objeto de agrupar los distintos países en función de sus experiencias a lo
largo del periodo, se ha realizado un análisis de conglomerados de k-medias. Las variables
incluidas son las mismas que las utilizadas en el análisis econométrico, y además, se ha
incluido, la participación del sector agrícola, industrial y de servicios en el producto, para
recoger los fenómenos de transformación estructural asociados al crecimiento económico, los
niveles de escolarización primaria, secundaria y terciaria para recoger los niveles de
acumulación de capital humano, la alfabetización como proxy del nivel de capital humano y
otras variables relacionadas con la estructura y política comercial. En este sentido, y tal y
como se aprecia en la tabla 3 se distingue entre dos grupos de países. El primero, que incluye
a Botsuana, Cabo Verde, Gabón, Lesotho, Mauricio, Namibia, Sudáfrica y Suazilandia, está
caracterizado por una mayor tasa de crecimiento del producto per cápita , una menor tasa de
crecimiento de la población, una superior esperanza de vida, una menor participación del
sector agrícola y una mayor participación del sector industrial y de servicios, una superior tasa
de inversión y un mayor peso de la IDE en el producto, superiores niveles de escolarización
primaria, secundaría y terciaria, una mayor tasa de alfabetización, un mayor porcentaje de
apertura exterior, una menor participación del comercio en productos agrícolas y alimentos,
una mayor participación de las exportaciones y menor participación de las importaciones de
petróleo, un menor peso del comercio en manufacturas y unos menores niveles arancelarios.
Nótese que en este grupo de países no se encuentran incluidos Guinea Ecuatorial, Sudán y
Uganda. En este sentido, la causa de su mayor crecimiento no está tanto en el conjunto de
factores analizados sino en el interés mostrado por China en los productos que en los que
están especializados.
Tabla 3. Análisis de conglomerados
Congl. 1
Benin
Burkina Faso
Burundi
Camerún
RCA
Costa de Marfil
Eritrea
Etiopía
Gambia
Ghana
Guinea
Guinea-Bissau
Kenia
Madagascar
Malawi
Malí
Mauritania
Mozambique
Níger
Ruanda
Senegal
Sudán
Tanzania
Togo
Uganda
Zambia
Zimbabwe
Fuente: elaboración propia a partir de World Develpment Indicators (2011)
Crec. Pobl.
Crec. PIB per cápita
Esperanza de Vida
Agricultura (%VAB)
Industria (% VAB)
Servicios (% VAB)
FBC (% PIB)
IDE (% PIB)
Esc. Primaria (%)
Esc. Secundaria (%)
Esc. Terciaria (%)
Alfabetización (%)
Apertura exterior (X+M)/PIB
Exp. Agrícolas (%)
Imp. Agrícolas (%)
Exp. Alimentos (%)
Imp. Alimentos (%)
Exp. Petroléo (%)
Imp. Petroléo (%)
Exp. Manufacturas (%)
Imp. Manufacturas (%)
Exp. Minerales y Metales (%)
Imp. Minerales y Metales (%)
Aranceles (%)
Aranceles Prod. Manuf. (%)
Aranceles Prod. Prim (%)
Congl. 1
2,70
0,91
51,36
35,03
20,52
44,47
17,85
2,34
82,56
22,30
2,85
51,72
57,48
16,42
1,85
43,78
20,67
7,24
15,11
15,50
59,59
16,33
1,26
14,73
14,73
16,79
Congl.2
1,73
1,60
58,39
9,46
36,63
53,86
24,75
3,23
110,54
56,48
6,72
82,84
100,76
4,24
1,42
18,25
16,32
10,25
9,78
57,94
67,28
7,32
1,76
13,38
13,38
12,08
Congl.2
Botswana
Cabo Verde
Gabon
Lesotho
Mauricio
Namibia
Sudáfrica
Swaziland
A continuación se ha procedido a evaluar econométricamente el mismo grupo de indicadores.
Los resultados correspondientes a la influencia de la formación bruta de capital muestran, de
nuevo, una influencia positiva, si bien la significatividad de la variable, como se puede ver en
la Tabla 4 es inferior. Este resultado es, en todo caso, bastante intuitivo ya que las diferencias
en este grupo de países son menos acusadas que en el total por lo que es factible que la
variable pierda significatividad. Algo similar, ocurre con la tasa de crecimiento de los países
de renta más elevada, ya que su influencia es positiva, si bien el grado de significatividad es
más reducido. En este caso, cabría presuponer que la dependencia respecto de la influencia de
terceros países fuese más reducida al tener un nivel de desarrollo más avanzado.
Tabla 4. Estimaciones econométricas: países exitosos, variable dependiente log (Ypc)
constante
FBK
POP
Ypc
LIFE
(1)
4,312
(0,65)
0,496
(0,95)
-0,373
(-0,79)
0,159
(1,07)
-1,210
(-0,67)
TRADE
(2)
0,483
(0,06)
0,513
(0,99)
-0,237
(-0,48)
0,183
(1,22)
-1,263
(-0,69)
0,848
(1,00)
IDE
(3)
1,079
(0,15)
0,487
(0,93)
-0,560
(-1,13)
0,085
(0,49)
-0,386
(-0,20)
(4)
5,399
(0,37)
0,746
(0,75)
-0,321
(-0,48)
0,065
(0,2)
-1,623
(-0,47)
(5)
23,994
(2,10)
0,036
(0,06)
-0,409
(-0,79)
0,912
(0,37)
-4,761
(-1,76)
0,033
(0,24)
XAG
-0,327
(-1,26)
XMAN
0,865
(2,75)
XMIN
OBS
HAUSSMAN (χ
(6)
13,071
(0,99)
0,292
(0,32)
-0,186
(-0,29)
0,008
(0,02)
-3,198
(-0,96)
-0,105
(-0,43)
41
7,89
2
41
11,31
38
1,97
R
0,1899
0,2178
0,1612
Fuente: elaboración propia a partir de World Develpment Indicators (2011)
27
3,45
29
12,81
28
2,99
0,1839
0,383
0,0975
La influencia de la esperanza de vida es, sin embargo, negativa, aunque su grado de
significatividad no es muy elevado. Este resultado, en principio sorprendente no lo es tanto, si
se analizan los datos con detalle y es que, en este subgrupo de países se ha producido una
reducción de la esperanza de vida a lo largo del periodo, en gran parte provocada por la
elevada prevalencia del VIH. De hecho, Botsuana, Suazilandia, Lesotho, Sudáfrica y Namibia
encabezan al grupo de países con mayor prevalencia de la enfermedad. Por último, y tal y
como cabía suponer, la influencia de la apertura exterior es positiva, al igual que la
participación de los productos manufacturados en la producción final, no así la participación
de las exportaciones agrícolas y productos minerales sobre el total de exportaciones.
4. Conclusiones
La realidad económica del ASS ha sufrido importantes transformaciones desde 2000 hasta la
actualidad. Un grupo de países pertenecientes a la región ha incrementado sustancialmente sus
tasas de crecimiento del producto, mejorando el computo global de la región. Este proceso ha
sido provocado, en parte, por una pujante demanda mundial de productos primarios, que ha
permitido una mayor afluencia de recursos a la región y la posibilidad incrementar los niveles
de inversión. La estimación econométrica revela, de hecho, la importancia del
comportamiento de la economía mundial como elemento clave para favorecer el crecimiento
de la región subsahariana. La reducción de esta tasa de crecimiento mundial, incluida la de
algunos países que han contribuido a incrementar la demanda de productos subsaharianos
pone en serio peligro lo continuidad de este proceso, especialmente si los recursos derivados
de las exportaciones no se revierten adecuadamente en la transformación del tejido
productivo.
La estimación econométrica avala la influencia de la formación bruta de capital, como
elemento clave para generar un proceso de crecimiento económico sostenido. Esta
importancia se ve, en todo caso, atemperada en el caso de los países exportadores de
productos minerales, en los que el crecimiento económico no ha venido asociado a un claro
incremento de la formación bruta de capital.
La influencia de la esperanza de vida en el producto no resulta tan evidente como el indicador
de capital físico. Si bien es cierto que, en media, los países de renta más alta tienen una mayor
esperanza de vida, no lo es menos que en los últimos años algunos de los países de mayor
crecimiento han experimentado considerables reducciones de este indicador. En algunos
casos, porque el crecimiento económico ha venido asociado exclusivamente a una mayor
disponibilidad de recursos, en otros porque ha venido aparejado de una mayor prevalencia de
enfermedades como el VIH.
El incremento de la apertura exterior y la IED han venido asociados, asimismo, de un mayor
crecimiento económico. Aquellos procesos de transformación estructural que permitan el
desarrollo y exportación de productos industriales con mayor valor añadido, permitirían
incrementar asimismo las tasas de crecimiento del producto. En la misma línea argumental, la
participación de las exportaciones agrícolas y mineras tiene una influencia negativa sobre el
crecimiento. Este último resultado es cierto a nivel agregado, sin embargo si se considera el
grupo de países minerales la influencia de la participación de las exportaciones mineras es
positiva y significativa. Así, países como Guinea Ecuatorial, Sudán y Uganda están
experimentando unas tasas de crecimiento muy elevadas debido a la fuerza motora que
suponen sus exportaciones de sus recursos naturales al exterior, sin que lleve aparejada la
mejora de otros indicadores analizados.
Los resultados econométricos avalan, en todo caso, la necesidad de desagregar las
experiencias subsaharianas y analizarlas por separado. La consideración del ASS como una
variable dummy, cuya influencia sobre el crecimiento es negativa, merece una revisión en los
últimos años. Esta revisión es el primero de los pasos para una correcta definición de las
políticas económicas y sociales y el logro de una senda de crecimiento sostenible a largo
plazo.
Referencias
ARELLANO, M. (2003), Panel Data Econometrics, Oxford University Press.
EASTERLY, W. y LEVINE, R. (1997) “Africa’s Growth Tragedy. Policies and Ethnic
Divisions”, Quarterly Journal of Economics, pp. 1203-1250.
FERNÁNDEZ, A.C. y CARRERA, A. (2011), “Brotes Verdes en la Economía
Subsahariana”, Revista Sistema, 283-307.
FERNÁNDEZ, A. C, PÉREZ, P. y BENGOA, M. (2007), “Integración Comercial y Difusión
Tecnológica. El caso del África Subsahariana”, Revista de Economía Mundial, nº 17,
pp. 195-215.
JONES, C. I. (2002): “Sources of US Economic Growth in a World of Ideas”, American
Economic Review, 92, 1, pp. 220-239.
SALA-I-MARTÍN, X. (1997), “I Just Ran Two Milllion Regressions”, American Economic
Review, 87, 2, pp.178-183.
Anexos
Anexo 1. Indicadores estructurales
T . crec.
Promedios 1990-2008
PIB
PIB
Esp.
Agric.
Ind
Serv.
FBK
IDE
AOD
1990
2008
Pob.
PIBpc
Vida
(%PIB) (%PIB) (%PIB) (%PIB) (%PIB) (%PIB)
Angola
794
1.338
2,96
2,94
43,81
9,68
62,42
27,89
17,67
8,86
5,93
Benín
294
360
3,34
1,13
57,75
35,19
13,75
51,13
17,32
2,05
11,41
Botsuana
2.512
4.497
1,97
3,29
55,37
3,16
54,89
41,95
24,37
1,66
1,79
Burkina Faso
176
263
3,09
2,26
50,04
33,82
21,41
44,65
19,94
0,73
14,83
Burundi
152
111
1,97
-1,73
46,95
46,50
18,88
34,69
9,29
0,15
28,51
Camerún
719
703
2,50
-0,12
52,35
22,83
31,00
46,33
16,06
0,90
5,47
Cabo Verde
854
1.576
1,92
3,46
68,43
11,00
18,32
70,53
30,32
5,04
21,44
RCA
278
232
2,21
-1,00
47,25
51,37
17,68
30,95
10,05
0,84
11,22
Chad
181
277
3,28
2,39
49,72
31,42
24,84
43,63
19,00
9,31
12,05
Comoros
416
370
2,20
-0,65
61,18
44,26
11,68
44,16
13,00
0,34
13,34
Rep. Dem. Congo
207
97
3,11
-4,12
46,93
47,53
22,37
30,11
10,21
2,47
14,87
Congo, Rep.
1.143
1.199
2,19
0,27
54,98
7,95
56,58
35,53
23,74
7,98
9,62
Costa de Marfil
658
530
2,76
-1,19
56,52
25,79
23,26
51,00
10,84
1,62
5,88
Guinea Ecuatorial
547
8.692
3,12
16,61
48,58
24,26
63,53
12,21
50,72
42,10
13,99
Eritrea
..
150
2,50
0,66
54,57
20,88
20,13
58,81
24,63
4,38
24,18
Ethiopia
129
190
2,89
2,17
50,98
52,53
11,68
35,89
19,37
1,31
11,99
Gabón
4.640
4.168
2,51
-0,59
60,40
6,58
52,32
41,00
24,79
-0,53
1,48
Gambia, T he
340
374
3,49
0,53
53,62
30,11
13,79
56,16
19,93
7,27
16,98
Ghana
218
329
2,50
2,31
57,77
37,74
23,74
38,47
23,47
2,71
10,51
Guinea
340
410
2,64
1,05
52,88
21,58
33,53
44,74
18,58
1,92
9,37
Guinea-Bissau
182
143
2,43
-1,33
45,63
55,74
12,95
31,47
22,84
1,81
43,64
Kenia
450
453
2,84
0,04
55,14
29,63
17,84
52,37
17,74
0,37
6,44
Lesotho
338
517
1,38
2,39
52,14
13,84
35,74
50,47
45,79
13,36
7,84
Liberia
200
148
3,16
-1,66
53,64
66,95
12,26
20,84
9,60
16,87
52,43
Madagascar
290
272
2,98
-0,36
55,89
28,47
13,79
57,63
17,05
2,35
13,15
Malawi
132
158
2,54
1,00
51,18
36,89
21,00
42,32
16,78
1,00
24,29
Malí
188
295
2,16
2,53
45,46
42,67
20,33
37,12
23,06
2,02
15,85
Mauritania
410
..
2,71
0,86
56,28
29,06
29,17
41,78
20,22
6,71
17,36
Mauricio
2.579
4.813
1,02
3,53
71,05
8,16
30,84
60,95
25,11
1,36
0,89
Mozambique
185
357
2,83
3,72
46,50
31,00
21,05
48,00
21,16
3,67
35,96
Namibia
1.828
2.714
2,29
2,22
60,46
10,89
31,11
57,95
20,79
2,42
4,06
Níger
191
180
3,51
-0,33
46,06
39,43
17,36
43,29
11,06
0,82
15,29
Nigeria
359
491
2,48
1,75
45,84
37,33
39,50
23,83
3,67
1,46
Ruanda
234
313
1,72
1,63
39,10
39,16
16,84
44,05
17,16
0,45
25,74
Senegal
459
536
2,72
0,87
53,86
18,26
23,58
58,32
22,63
1,48
10,56
Seychelles
5.645
8.208
1,21
2,10
71,93
3,26
23,37
73,26
27,26
10,29
3,08
Sierra Leona
248
261
1,73
0,28
42,03
48,79
28,74
22,42
9,42
1,92
25,79
Sudáfrica
3.152
3.764
1,82
0,99
56,65
3,84
33,58
62,68
16,84
1,17
0,34
Sudán
261
532
2,38
4,04
55,56
38,84
19,32
42,00
13,26
3,32
4,26
Swaziland
1.195
1.557
1,69
1,48
52,73
10,68
45,42
43,74
16,79
3,47
2,47
T anzania
275
373
2,89
1,71
51,54
46,12
15,94
37,82
19,47
2,68
16,65
T ogo
273
245
2,80
-0,60
59,73
38,13
20,81
41,13
17,31
2,25
8,06
Uganda
181
348
3,27
3,70
47,61
37,63
19,37
42,95
18,21
2,81
15,07
Zambia
383
387
2,63
0,06
45,06
21,53
35,32
43,21
16,68
5,26
22,07
Zimbabwe
644
..
0,98
-2,36
48,24
16,94
27,50
55,50
17,94
1,08
5,33
Fuente: elaboración propia a partir de World Development Indicators (2011).
Apt. Ext
Alfab
(%PIB)
68,50 127,96
34,23
43,43
77,70
87,58
20,10
34,89
54,20
35,44
72,15
40,92
75,90
75,85
51,60
38,12
24,75
68,67
71,05
52,73
66,90
52,05
127,03
46,57
75,57
90,00 149,14
58,90
84,89
31,45
32,41
81,00
91,87
41,05 106,54
61,85
82,95
29,50
55,59
46,20
63,68
80,05
59,31
87,90 147,87
51,60
93,95
70,70
56,95
68,45
65,10
23,07
61,83
54,00
94,83
83,90 125,11
46,97
61,17
83,00
99,29
19,05
39,79
56,77
76,99
64,37
34,30
40,60
63,84
89,80 162,37
37,30
49,11
85,70
51,52
65,10
27,77
83,05 157,42
71,00
49,24
59,05
78,76
66,27
35,35
68,20
71,72
87,45
70,29