Convergencia a nivel internacional

Una extensa variedad de trabajos sobre convergencia se han desarrollado desde los años ochenta en el que han coincidido con resultados de tasas de convergencia cercanas al 2%. Los estudios pioneros utilizaban modelos de corte transversal al evaluar los niveles de estado estacionario para corroborar la convergencia absoluta. Después una serie de trabajos contrastaron convergencia en niveles (absoluta) o en tasas de crecimiento (condicional). Adicionalmente, se implementaron modelos de datos de panel para caracterizar los datos en distintos periodos de tiempo.

El modelo de crecimiento de ^{Solow (1956)} y sus predicciones sobre la convergencia ha generado una gran cantidad de pruebas empíricas y desarrollos teóricos. Dentro de los precursores a nivel internacional destacan ^{Baumol (1986)}, ^{Abramovitz (1986)}, ^{Barro y Sala-i-Martin (1990)}, ^{Mankiw, Romer y Weil (1992)}, ^{Quah (1993)} e ^{Islam (1995)} en donde la mayoría de dichos estudios corroboran la convergencia. ^{Baumol (1986)} realiza un estudio para 16 países desarrollados en el periodo 1870-1979 empleando los datos de Maddison, encuentra evidencia de convergencia absoluta entre la tasa de crecimiento de la productividad y los niveles iniciales de productividad.

En este mismo sentido, ^{Abramovitz (1986)} analiza los países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) a través de la metodología de datos de corte transversal, encuentra evidencia a favor de la convergencia absoluta siempre y cuando los países rezagados tengan la capacidad de absorber las tecnologías de las economías más desarrolladas. Por su parte, siguiendo con la metodología de sección cruzada, ^{Barro y Sala-i-Martín (1990)} incorporan el análisis de la convergencia β y σ para las entidades de Estados Unidos en el periodo 1840-1988, determinan convergencia condicional a un ritmo del 2.5% anual.

El trabajo desarrollado por ^{Mankiw, Romer y Weil (1992)} es una de las investigaciones más influyentes en las temáticas de convergencia al ampliar el modelo de crecimiento de Solow incorporando la variable capital humano en la función de producción. ^{Mankiw et al. (1992)} señalan que la existencia de convergencia no significa que las economías más atrasadas crecerán más rápido que las más avanzadas, sino que la tasa de crecimiento del PIB per cápita de un país tiende a declinar a medida que se aproxima a su nivel de estado estacionario. Ello es sustentado por la ley de los rendimientos marginales del capital en la que entre más alejada esté una economía de su estado estacionario tenderá a crecer a una mayor velocidad.

En contraste, ^{Quah (1993)} plantea una serie de críticas a los resultados obtenidos previamente acerca de la idea de que los países a largo plazo llegarían a la convergencia. Emplea una metodología basada en matrices de movilidad y estimaciones sobre las dinámicas de distribución llegando a la conclusión de que la relación inversa entre tasas de crecimiento del PIB per cápita respecto de su nivel inicial es necesaria más no suficiente para establecer que se han acortado las diferencias entre los países. Asimismo, plantea que en un horizonte temporal amplio, los países ricos seguirán siendo más ricos y que los países pobres continuarán en esa condición.

En tanto, uno de los primeros trabajos que incorporan la metodología de datos de panel, ^{Islam (1995)} replica el modelo desarrollado por ^{Mankiw et al (1992)} y ratifica lo previamente señalado: la obtención de convergencia entre países conlleva a que estos llegarán más rápidamente a sus respectivos estados estacionarios. De hecho, a pesar de emplear el mismo modelo de ^{Mankiw et al (1992)}, los resultados de Islam registran tasas de convergencia más elevadas que se encuentran en el 4 y 5%. Esto es, al reducir los sesgos en las estimaciones de los coeficientes, incluir efectos individuales para cada país e incorporar variables explicativas sus resultados son más robustos.

Más recientemente ^{Aboal, Lanzilotta, Pereyra y Queraltó (2018)} construyen un indicador multidimensional para estimar la convergencia por regiones para los 19 departamentos de Uruguay en el periodo 2006-2015. Para ello, trabajan con la metodología de modelos de datos dinámicos de panel con la técnica de Phillips y Sul con la finalidad de identificar la existencia de clubes de convergencia. Los resultados de las estimaciones econométricas muestran divergencia a nivel país aunque ubican tres clubes de convergencia departamentales localizadas en el sur, en el norte y en el noroeste del país.

Por su parte, ^{Villa et al. (2020)} estudian la convergencia para las economías de América Latina en el periodo 2000-2018. Para ello, emplean la metodología de datos de panel con un modelo de efectos fijos sustentada con el test de Hausman y utilizan el método del cluster para solucionar problemas de autocorrelación y heterocedasticidad. Dentro de los resultados encontrados señalan un impacto positivo en la convergencia a través de las variables gasto social y la inversión. En tanto, las variables con impacto negativo a la convergencia la tasa de inflación y la corrupción. Por ello, en el estudio evidencia beta convergencia en el grupo de países latinoamericanos.

De esta manera, una vez realizada la revisión sobre convergencia, los resultados de los diversos estudios en el ámbito internacional coinciden al evidenciar un proceso de convergencia absoluta. Esto es, las brechas entre las economías más avanzadas y las más atrasadas se han reducido a través del tiempo. Incluso, dichos resultados se obtienen aplicando tanto las metodologías de datos de corte transversal como los modelos dinámicos de panel lo cual le otorga un mayor sustento.

Revisión de literatura para el caso de México

A nivel nacional, existe una amplia literatura que ha analizado convergencia en las entidades federativas. Según la evidencia, son dos los principales hallazgos: (i) anterior a la apertura comercial, que en algunos casos se identifica en 1985 con la firma del Acuerdo General sobre Aranceles Aduaneros y Comercio (GATT) o en 1994 con la entrada de México en el TLCAN, hubo convergencia y (ii) después de la liberalización del comercio, el proceso de convergencia se invirtió, lo que amplió la brecha de ingresos entre las regiones.

Respecto al punto (i), ^{Esquivel (1999)} encontró convergencia relativamente rápida en el período 1940-1960, que se estancó o incluso se invirtió en el período 1960-1995. Utilizando datos más recientes, ^{Sánchez-Reaza y Rodríguez-Pose (2002)}, ^{Chiquiar (2005)} y ^{Rodríguez-Oreggia (2005)} corroboran convergencia durante el período 1970-1985, tanto absoluta como condicional, apoyado por factores como el desempeño favorable de las entidades petroleras del sur, la inversión pública federal y el gasto público estatal. De hecho, esta convergencia estuvo presente a nivel industrial en el período anterior a la liberalización económica (^{Mallick y Carayannis, 1994}).

Referente al punto (ii), ^{Sánchez-Reaza y Rodríguez-Pose (2002)} y ^{Chiquiar (2005)} indican que después de 1985 la convergencia, absoluta y condicional, fue interrumpida debido a que las entidades con mayor capital físico y humano, ubicadas en el norte y centro del país, aprovecharon la apertura comercial. Además, ^{Rodríguez-Oreggia (2005)} encontró divergencia absoluta para el período posterior a 1985. Si bien también hubo convergencia condicional para el mismo período de tiempo. Según algunos autores, la divergencia podría explicarse a nivel espacial, implícito por el bajo rendimiento de las entidades del sur y, en menor medida, por el desempeño superior de un club de convergencia en el centro norte del país (^{Aroca, Maloney y Bosch, 2005}).

Desde un punto de vista metodológico, los estudios referidos utilizan técnicas econométricas para datos de corte transversal con mínimos cuadrados ordinarios. Posteriormente, debido a las contribuciones de ^{Islam (1995)} y Casselli, Esquivel y Lefort (1996), algunos estudios han realizado estimaciones con datos de panel. ^{Cermeño (2001)} en su análisis para el período 1970-1995 utilizando modelos de paneles sin regresores exógenos encuentra evidencia de convergencia condicional. ^{Calderón y Tykhonenko (2007)} al emplear datos de panel mediante métodos bayesianos exponen convergencia absoluta y condicional para el período 1994-2002.

En tanto, ^{Carrion-i-Silvestre y Germán-Soto (2009)}, en un período de tiempo más amplio utilizan métodos de panel para analizar la convergencia estocástica y la beta-convergencia después de 1940, encontrando evidencia favorable para ambas hipótesis, aunque a una intensidad diferente (más lenta) en el período posterior a la reforma comercial a mediados de los años ochenta.^{1 Sakikawa (2012)} analizó la convergencia entre las entidades de México mediante paneles estáticos con efectos fijos para el período 1970-2005, encontrando convergencia condicional incluso después de la apertura comercial, aunque a un ritmo menor que el anterior a 1985.

En tanto, ^{Cabral y Varella-Mollick (2012)} se enfocan en el período 1996-2006, emplean paneles dinámicos propuestos por ^{Arellano y Bond (1991)} y obtienen convergencia absoluta y condicional. Ambos estudios registran valores superiores al 10% para los tipos de convergencia, ubicándose muy por encima de la "ley de hierro"; lo cual implica pasar de 35 años de vida media² a solo siete, algo alejado de la realidad. Incluso, varios estudios que emplean efectos fijos de panel caen dentro del sesgo de Barro-Hurwicz-Nickel.³ Para evitar esto, seguimos las sugerencias de Barro (2014) y ^{Cermeño (2001)}.

𝜎-convergencia

Una forma de probar la reducción de las brechas de ingresos entre regiones se ha abordado inicialmente midiendo la dispersión transversal de los ingresos per cápita (Figura 2). Según ^{Barro y Sala-i-Martin (1992)} y ^{Sala-i-Martin (1996)}, 𝜎-convergencia mide el grado en que disminuye la dispersión en el logaritmo del ingreso per cápita entre las regiones. Una reducción en la dispersión de los ingresos implica una convergencia en los niveles de ingreso per cápita en todas las regiones.

Fuente: elaboración propia con datos del INEGI.

Figura 2 Sigma convergencia, 1980-2020. 

Para México, entre 1980 y 2020, este indicador muestra dos trayectorias: de 1980 a 1995 se registró una disminución en la dispersión de los niveles de ingreso como consecuencia del estancamiento económicos de los años ochenta y por la crisis económico-financiera de 1994-1995, en donde en este último año el indicador muestra su nivel mínimo del período. Con la entrada en vigor del TLCAN se incrementa la dispersión, pero con algunas pausas intermedias: la entrada de China a la OMC, la cual significó un incremento para las exportaciones mexicanas hacia Estados Unidos, combinado con la recesión económica de inicios de este siglo, moderaron las tasas de crecimiento en México, disminuyó así la dispersión del PIB per cápita entre las entidades. La situación se revirtió con el incremento de la actividad económica en años posteriores hasta topar nuevamente con la crisis global de 2008-2009 y continuar nuevamente con la expansión de la dispersión hasta llegar a 2018 y tuvo un descenso muy pronunciado con la crisis por la pandemia de Covi19.

En los años ochenta y noventa en el país se promueve la apertura comercial y entra en vigor el TLCAN y, en consecuencia, el cambio de un modelo de industrialización por sustitución de importaciones hacia un modelo. El nuevo modelo privilegiaba el crecimiento hacia afuera propiciando la reconfiguración espacial de las actividades económicas favoreciendo a las regiones frontera norte y centro norte al adaptarse de mejor manera a los nuevos escenarios. En tanto, la región sur ha presentado una desaceleración productiva con lo cual se han incrementado las desigualdades regionales.

En síntesis, la dispersión de los niveles de ingreso per cápita en los últimos cuarenta años muestra una estrecha asociación con la evolución del ciclo económico, particularmente en el período posterior al TLCAN: cuando la economía crece, lo hacen más vigorosamente aquellas entidades vinculadas al mercado exterior, especialmente las especializadas con la industria automotriz, mientras que el ingreso per cápita de las entidades más pobres, que no están vinculadas con los mercados internacionales y dependen mayormente de la dinámica económica interna, tienden a quedarse estancados o a disminuir. Caso contrario, ante hay un choque económico, las entidades ricas sufren más que proporcionalmente disminuyendo su ingreso per cápita y las entidades pobres se ve poco o nada afectado por esta situación, reduciendo así la dispersión de ingresos.

Evaluación econométrica

A continuación se presentan las estimaciones econométricas para modelos de datos de panel con y sin efectos fijos para identificar la existencia o no de algún cambio de tendencia en los diferentes periodos. La variable dependiente, para los tres modelos, es la tasa de crecimiento del PIB y la variable independiente el logaritmo natural del PIB per cápita. La Tabla 3 contiene resultados para el panel de la economía mexicana a nivel anual, quinquenal y por décadas en el periodo 1980-2020.

Análisis para datos anuales

En primera instancia se presentan los resultados de las estimaciones econométricas a nivel anual; el coeficiente estimado de la variable dependiente es negativo, lo cual indica un proceso de convergencia aunque de magnitud pequeña a un ritmo de convergencia de 0.18% anual y es estadísticamente no significativo con una mitad del camino -lapso en el que se cubrirían la mitad de las diferencias entre las entidades- de 371 años. Mientras tanto, con la incursión de los efectos fijos en la regresión a nivel anual se obtienen cambios importantes en los estimadores. Esto es, la tasa de convergencia pasa de 0.18% anual a 4.71%, lo cual implica una mitad del camino de tan sólo quince años.

Por lo anterior, se puede señalar que con la aplicación de efectos fijos, los resultados son muy alejados a la realidad que viven las entidades de México. En este sentido, ^{Barro (2012)} señala que la incorporación de los efectos fijos en las regresiones de panel tiende a sobreestimar la tasa de convergencia lo cual pudiera estar sustentado porque esa técnica reduce seriamente la información contenida en los datos de panel ocasionando la expansión de los errores estándar de los coeficientes de las variables independientes y la sobrevaloración de la variable dependiente.

Análisis para datos quinquenales

Al realizar las estimaciones de manera quinquenal se obtiene una tasa de convergencia de 0.29%, estadísticamente no significativo y con una mitad del camino de 239 años para alcanzar un estado estacionario común. En tanto, al incorporar efectos fijos la tasa de convergencia es de 4.65% con una “mitad de vida” de tan sólo diecisiete años. Las variaciones entre ambos modelos son muy drásticas, por lo que resulta evidente que con la inserción de efectos fijos por entidad se descarta gran parte de la información al aislar los efectos de la variable explicativa sobre las tasas de crecimiento.

Convergencia para datos por décadas

En lo referente a las estimaciones de datos de panel por décadas se presentan los siguientes resultados. Para el modelo sin efectos fijos se exhibe una tasa de convergencia de 0.26%, estadísticamente no significativo y con una mitad del camino de 266 años. Una vez incluidos los efectos fijos en el modelo se obtiene una tasa de convergencia del 3.06%, con un poder explicativo de 85% y una mitad del camino de veintitrés años. Dentro de los resultados registrados una vez estimadas las regresiones, en el caso de datos dinámicos de panel sin efectos fijos se observa un proceso de convergencia absoluta aunque no es estadísticamente significativo. Mientras tanto, al incorporar los efectos fijos en el modelo se confirma la convergencia absoluta siendo estadísticamente significativo. La diferencia fundamental se encuentra en que la incorporación de los efectos fijos al modelo genera aumentos desmedidos en las tasas de convergencia que son alejados a la realidad de la economía mexicana.

Diagramas sunrise-sunset aplicados al crecimiento económico

En la literatura existe una extensa variedad de investigaciones referentes al análisis del crecimiento económico de México que se enfocan en corroborar convergencia tanto absoluta como condicional a través del tiempo ya sea con datos de corte transversal o de datos de panel. A raíz del proceso de apertura comercial las asimetrías en el crecimiento de las regiones en México se han acentuado, propiciando regiones tanto ganadoras como perdedoras. Por ello, en esta sección, tienen por finalidad analizar a través de los diagramas sunrise/sunset a la Harberger el nivel de contribución por región al crecimiento de la economía mexicana.

Se toma como referencia el estudio de ^{Harberger (1998)} con los diagramas sunrise-sunset y se adapta el método al presente trabajo para establecer gráficamente el crecimiento regional y medir su contribución a la economía en general. El procedimiento se conforma como sigue:

Desde esta perspectiva, los diagramas de Harberger permiten visualizar gráficamente la distribución del crecimiento económico presentado por cada una de las regiones del país. De tal manera que, la forma de la representación gráfica del diagrama expresa un resultado. Cuando la gráfica es creciente, diagrama sunrise, indica que se tienen aumentos en las tasas de crecimiento del PIB per cápita por región y, por ende, un progreso de la región. En contraste, cuando la gráfica es decreciente, diagrama sunset, revela un retroceso en la región en términos de ingresos por habitante. A continuación se presentan un conjunto de gráficas referentes al análisis de los diagramas a la Harberger por décadas, la finalidad es caracterizar el nivel de contribución de cada región en términos de crecimiento del ingreso por habitante en México.

En la Figura 3 se muestra el diagrama de la tasa de crecimiento del PIB per cápita y de la contribución al PIB por regiones para el período 1980-1989. Las regiones muestran retrocesos en términos de crecimiento del ingreso por habitante, esto es, en la década de los ochenta la economía mexicana transitó por la crisis de la deuda externa, la declaración de impago y la reestructuración de dicha deuda, lo que se tradujo en un descenso considerable en las regiones del país. Por ello, en este período se obtienen los peores resultados de las últimas 4 décadas siendo la región sur la que presenta el mayor retroceso, lo cual es un síntoma del pobre desempeño que ha tenido la región a través de los años.

Fuente: elaboración propia a partir de datos de INEGI.

Figura 3 Diagramas sunrise sunset: 1980-1989. 

Continuando con el análisis de los diagramas sunrise-sunset, en la Figura 4 se muestra el período 1990-1999, al tomar como referencia el periodo anterior, es evidente la mejora en el desempeño de las regiones ya que con la entrada en vigor del TLCAN se tiene un cambio significativo en el modelo de crecimiento siendo favorecidas las regiones frontera y centro-norte al registrar el mejor comportamiento; destacando las entidades de Coahuila, Sonora y Chihuahua en la frontera norte, mientras que Querétaro y Zacatecas en la centro-norte. En tanto, en el centro sobresale la Ciudad de México al mostrar el mayor crecimiento en la región. En lo que se refiere a las regiones pacífico y sur exhiben crecimientos muy limitados y, en consecuencia, no sobresale ninguna entidad.

Fuente: elaboración propia a partir de datos de INEGI.

Figura 4 Diagramas sunrise sunset: 1990-1999. 

En la Figura 5, correspondiente al período 2000-2009, se observa un pobre desempeño para las regiones del país, ya que únicamente la región centro-norte registra tasa de crecimiento positiva aunque cercana a cero y el resto de las regiones muestran retrocesos en términos de ingresos por habitante. Cabe señalar que este período está marcado por un par de sucesos externos que afectaron considerablemente a la economía mexicana. En primera instancia, los ataques terroristas a los Estados Unidos en septiembre de 2001 y, en segunda instancia, la crisis de las hipotecas subprime 2008-2009 surgida en Estados Unidos y que a la postre se convertiría en la crisis financiera global siendo México uno de los principales países afectados y particularmente la región centro al mostrar un nulo crecimiento en el PIB per cápita y en mayor medida la región frontera ya que presenta tasas de crecimiento negativas, ello debido a los fuertes vínculos comerciales con los vecinos del norte.

Fuente: elaboración propia a partir de datos de INEGI.

Figura 5 Diagramas sunrise sunset: 2000-2009. 

En lo referente al período 2010-2020, en la Figura 6 se observa que todas las regiones registran crecimientos en el ingreso per cápita siendo pacífico y centro las que ofrecen los mejores resultados. En un segundo plano, se encuentran las regiones centro-norte y frontera norte cuyo crecimiento fue a un menor ritmo. Mientras que, la región sur registra tasas de crecimiento muy limitadas, lo cual es evidencia de ser la región con mayor atraso en el país. Para el caso de la región centro-norte las entidades que destacan por tener mayor crecimiento en el PIB per cápita son San Luis Potosí, Aguascalientes y Guanajuato, mientras que para la región centro la Ciudad de México y para la región frontera norte son Chihuahua y Sonora. Este periodo viene caracterizado por ser el posterior a la crisis financiera global presentada en el 2008, por lo que las regiones manifiestan claros signos de recuperación.

Fuente: elaboración propia a partir de datos de INEGI.

Figura 6 Diagramas sunrise sunset: 2010-2020. 

Finalmente, en lo que se refiere al análisis de los diagramas sunrise-sunset en la Figura 7 se presenta la marcha de las regiones para todo el período, 1980-2020, el desempeño de cada una de ellas refleja un crecimiento muy limitado en términos de PIB per cápita ya que en el acumulado se alcanza una tasa de crecimiento promedio anual que apenas sobrepasa el 0.6% entre todas las regiones. En este sentido, son las regiones centro-norte, centro y frontera norte las que registran mejor desempeño aunque con tasas de crecimiento realmente moderadas. Por su parte, la región pacífico presenta un crecimiento cercano a cero y, en tanto, la región sur exhibe tasas de crecimiento promedio negativas en el ingreso per cápita. Bajo este contexto, un aspecto importante a resaltar es que ninguna entidad federativa de forma individual presenta tasas de crecimiento trascendentes en el período de análisis.

Fuente: elaboración propia a partir de datos de INEGI.

Figura 7 Diagramas sunrise sunset: 1980-2020. 

Las estimaciones realizadas permiten realizar las siguientes conjeturas. La velocidad de crecimiento del PIB per cápita en las regiones ha sido deficiente ya que no se muestran incrementos significativos en los períodos de análisis. Con la apertura comercial, la economía mexicana transitó hacia una reestructuración espacial de las actividades, siendo aprovechado por las regiones centronorte y frontera norte al presentar el mayor dinamismo. En contraparte, la región con la menor contribución a la producción, la región sur, se ha rezagado ya que también es la que registra el peor desempeño en términos de ingreso per cápita e incluso con tasas de crecimiento negativas para todo el período.