2.1. Matriz de Contabilidad Social de Mexico

Las MCS constituyen bases de datos robustas que permite analizar las relaciones que se generan entre los agentes económicos. Describen las operaciones de producción, uso de renta y acumulación, debido a que recoge las transacciones económicas, en términos de flujos de rentas, entre los diferentes agentes económicos durante un periodo de tiempo, normalmente un año (^{Cámara Sánchez, Cardenete y Monrobel Alcántara, 2014}). Una MCS se construye con la información que presentan las Tablas Insumo - Producto (TIO), complementando con distintas fuentes que ofrecen información socioeconómica, lo que permite reflejar el flujo circular de la renta en una economía (^{Campoy-Muñoz, Cardenete y Delgado López, 2014}).

Las TIO muestran la interdependencia entre las industrias, la generación de valor añadido y las ventas a la demanda final por parte de las industrias, lo que permite un análisis estructural de la composición de la economía y su sistema de producción. Estos flujos económicos quedan recogidos respectivamente en las sub-matrices de consumos intermedios, factores productivos y demanda final (cuadro 2). Así, las filas reflejan las ventas de una industria tanto a la demanda intermedia como final, mientras que las columnas reflejan las compras de insumos intermedios y de factores productivos por cada sector productivo (^{Fernández Macho y González Casimiro, 2004}).

Como se ha apuntado, las MCS amplían la información de las TIO mostrando los pagos que realizan los factores a las instituciones (hogares y sector público, sector exterior, etc.), las transferencias entre estas y sus ahorros (^{Amador, Campoy-Muñoz, Cardenete y Delgado 2017}). Esta información se recoge en la submatriz de cierre, que muestra, por filas, los recursos de los que disponen, por ejemplo, los hogares y el sector público para atender los gastos de consumo e inversión, mientras que por columnas, indica cómo se distribuyen estos recursos entre sus distintos usos (consumo, ahorro, impuestos, etc.).

Para este análisis se toma como base de datos la MCS construida para la economía mexicana, con año base 2008 y actualizada al año 2012, denominada SAMMEX-12 (^{Beltrán Jaimes, Delgado y Ríos Bolívar, 2017}). Utilizando la información de la Matriz Insumo Producto para el año 2012 (^{INEGI, 2019}), se ha obtenido una SAMMEX-12 con un mayor detalle en los sectores productivos que la MCS de partida. Así pues, la MCS está compuesta por 79 actividades productivas, correspondientes a los subsectores de la clasificación SCIAN, y 23 cuentas para los sectores institucionales, tal y como se detalla en el cuadro 3.

Esta MCS constituye la base de datos sobre la que se aplican tres técnicas de análisis estructural. Previamente a la descripción de estas técnicas, se introducen los Modelos Lineales que sirven de base a las mismas.

2.2. Metodología

Para alcanzar el objetivo de esta investigación se emplean dos metodologías basadas en las MCS. En primer lugar, se lleva a cabo un análisis estructural de la economía mexicana, en cuyos resultados se apoyará la definición de los escenarios de inversión alternativos. A continuación, se emplea un modelo de carácter lineal para la estimación del impacto económico que se produciría en cada uno de los escenarios.

3.1. Descripción de la estructura productiva mexicana

A través de la utilización de la metodología planteada en la sección previa es posible realizar el análisis estructural de la economía mexicana para 2012, mediante el uso de la SAMMEX-12. Se determinó la clasificación de cada uno de las 79 actividades productivas (en adelante, denominados sectores), la descomposición de los multiplicadores y finalmente los multiplicadores del empleo para cada uno de estos sectores. En el cuadro 5, se muestra cuáles fueron los resultados de este análisis para cada sector productivo de la economía¹³.

Se identificaron 52 sectores clasificados como impulsores para la economía mexicana de acuerdo con el análisis estructural, tal y como puede verse en el cuadro 5. Estos sectores son grandes demandantes de inputs intermedios, teniendo capacidad para inducir otras actividades y promover el crecimiento económico, tal es el caso de sectores como el Corporativo (S61), con BL de 1.11, superior a su FL, de 0.83.

Además, se registraron 5 sectores clave que, al igual que los anteriores, demandan gran cantidad de inputs de otros sectores productivos, pero además ofrecen gran cantidad de insumos al resto de sectores productivos, siendo muy relevantes para el desarrollo económico nacional. El sector de Hogares con empleados domésticos es uno de ellos, presentando un BL de 1.24 y un FL de 3.8. El resto de sectores se clasifican como independientes, siendo un total de 22, con una incidencia por debajo de la media en la economía.

Estos resultados presentan similitudes con el trabajo de Beltrán Jaimes et al. (2019), a pesar de que la SAMMEX-12 cuenta con 19 sectores productivos¹⁴. Sin embargo, al contar con una matriz más desagregada, algunos sectores muestran una clasificación distinta, como ocurre en otros trabajos (^{García-López, Campoy-Muñoz, Cardenete y Marchena-Gómez, 2018}). Así, el sector Industrias Manufactureras fue clasificado como estratégico por Beltrán Jaimes et al. (2019), mientras la mayoría de los sectores en los que se ha desagregado (S14-S34) son clasificados como impulsores. Los sectores Comercio (S35) y Servicios inmobiliarios (S57) fueron clasificados como clave, mientras que al desagregar se clasificaron como impulsores. De igual forma, el sector Información en medios masivos se clasificó como independiente, mientras que los sectores en los que se ha desagregado han sido clasificados como impulsores (Edición de periódicos (S47), Industria fílmica (S48) y Radio (S49)), claves (Procesamiento electrónico de información (S51) y Otros servicios de información (S52)). Por otra parte, Servicios de apoyo a los negocios se clasificó como impulsor y los sectores en los que se desagregó en clave (Servicio de apoyo a los negocios como clave (S62)) e impulsor (Manejo de desechos (S63)). Por último, el sector Otros servicios se clasificó también como impulsor, mientras que los sectores en los que se ha desagregado muestran más variedad en su clasificación: Servicios de reparación y mantenimiento (S74) es independiente, Servicios personales (S75) impulsor y, finalmente, Asociaciones y organizaciones (S76) y Hogares con empleados domésticos (S77), se clasifican como sectores claves.

El cuadro 5 también muestra los multiplicadores contables y su descomposición para cada uno de los 79 sectores; 45 de estos sectores registran un efecto total superior a la media, situada en 2.79; mientras que 34 poseen un efecto por debajo de esta. Así, un sector clave, como Procesamiento electrónico de información, hospedaje y otros servicios relacionados (S51) tiene un efecto total de 3.16. Dicho efecto se descompone en un efecto directo de 1.38, indirecto de 0.12 e inducido de 1.66. Por tanto, ante una inyección exógena, ajusta sus niveles de producción en 1.38, mientras que para satisfacer su nuevo nivel de producción demanda 0.12 de otros sectores y, finalmente, vía rentas estimula la actividad de otros sectores productivos en 1.66 unidades.

Al realizar el análisis para medir el nivel multiplicador de empleo de cada sector se obtuvo que el sector que mayor número de empleos genera, por cada millón de pesos que se inyecta en dicho sector, es Hogares con empleados domésticos (S77) con 29.16 empleos, clasificado como sector clave, seguido del de Agricultura (S1) con un multiplicador de 14.02, clasificado como impulsor. Se identificaron 27 sectores que generan empleos por encima del valor medio de este multiplicador, situado en 2.85 empleos. En el cuadro 6, es posible observar cómo se encuentran distribuidos los empleos formales, así como los informales por cada sector productivo. Dado que esta información no está disponible con el mismo nivel de desagregación empleado en la SAMMEX-12, se ha optado por incluir, junto a cada sector productivo, los códigos de los sectores equivalentes de la SAMMEX-12.

De acuerdo con la información presentada, se observa que el sector que más puestos de trabajo formales genera es el sector comercio, seguido del sector construcción y las industrias manufactureras. Conforme con los resultados derivados del análisis estructural, el sector con el multiplicador del empleo más alto es Hogares con empleados domésticos, incluido en la agregación Otros servicios, con 2,612,814 empleos con algún nivel de informalidad. La Agricultura, con el segundo multiplicador de empleo más elevado, también presenta un número importante de empleos en algún nivel de informalidad.

3.2. Definición de escenarios y vector de impacto

Los resultados del análisis estructural de la economía mexicana, en 2012, sirven de base para el diseño de escenarios alternativos de inversión, para los fondos depositados en las AFORES e invertidos actualmente a través de las SIEFORES. Estos escenarios plantean la redirección de los fondos desde su ubicación actual hacia otra alternativa. Dicho planteamiento es posible dentro del actual marco legislativo de los sistemas de pensiones, ya que, a partir del 26 de enero de 2018, se publicaron en el Diario Oficial de la Federación modificaciones en el esquema de inversión¹⁵. Estas modificaciones consisten en la flexibilización de la inversión de las AFORES, permitiendo acceder a proyectos más productivos, así como a otros instrumentos, y fomentando recursos en empresas que cumplan con los principios de inversión responsable (^{CONSAR, 2018}). A continuación, se describirán, en primer lugar, escenarios alternativos de inversión y, después, se indicará cómo se reinvertirían los fondos actualmente depositados en las AFORES, según los escenarios planteados.

En cuanto a la definición de escenarios, cabe señalar que la clasificación sectorial ha permitido identificar aquellos sectores productivos con un papel relevante, como muestran las relaciones intersectoriales calculadas (FL y BL). Por ello, los tres primeros escenarios que se plantean en este trabajo, pretenden analizar qué ocurriría si los recursos financieros captados por las AFORES se redirigieran hacia la financiación de dichas actividades productivas. Dicha canalización, que se llevaría a cabo mediante los instrumentos financieros correspondientes, pretende redireccionar los montantes monetarios hacia sectores económicos que dinamicen la economía mexicana. Así, el escenario 1 plantea la redirección de estos fondos monetarios hacia aquellos sectores identificados como claves; mientras que el escenario 2 plantea lo mismo para aquellos sectores identificados como impulsores, respectivamente. Junto a estos escenarios, se han incluido otros dos, el escenario 3 orientado a la reinversión de estos fondos en aquellos sectores con un mayor efecto inducido y, por tanto, capaces de incidir de manera positiva en la economía debido a la mejora de las rentas generadas. Finalmente, el escenario 4 está centrado en aquellos sectores con una capacidad por encima de la media para generar empleos, dado que la situación del mercado laboral es una de las causas que ha dado y sigue dando lugar a la problemática de los bajos montantes destinados a las pensiones. Dentro de cada escenario, los montantes redireccionados se distribuyen según la importancia relativa de cada sector en el PIB mexicano, para el año 2012.

Para poder asignar un montante económico, y su consiguiente distribución entre los sectores incluidos en cada escenario, resulta necesario realizar una serie de consideraciones sobre los fondos depositados en las AFORES. A lo largo del periodo 2005-2012, estos fondos alcanzaron un montante de 2, 066,486.65 millones de pesos, que se invirtieron en tres tipos de instrumentos (^{CONSAR, 2012}): deuda gubernamental, con un 54% de participación, valores nacionales no gubernamentales, con un 29.9% de participación, y valores internacionales, con 15.7% de participación. En el presente análisis, solo se considera el montante de los fondos invertidos en el segundo tipo de instrumento (valores nacionales no gubernamentales), dado que se trata de montantes monetarios vinculados a sectores productivos mexicanos y, por tanto, acorde con el diseño de escenarios planteado.

Por otra parte, el cuadro 7 muestra el montante de fondos invertidos en el periodo 2005-2012 según tipo de valor nacional no gubernamental, permitiendo así vincular esta información con los sectores productivos de la SAMMEX-12, cuyas demandas de inversión han sido financiados con los citados fondos. Este aspecto es de crucial importancia ya que, además de permitir aproximar la conexión entre los aspectos reales y financieros del problema entre manos, nos pone en disposición de generar un escenario base sobre el qué realizar las simulaciones correspondientes a cada uno de los escenarios. Finalmente, cabe señalar que, aunque la SAMMEX corresponde al año 2012, es posible realizar un análisis de los fondos depositados a lo largo de un periodo, en este caso, 2005-2012, ya que se cumplen los criterios establecidos en ^{Cámara y Marcos (2009)}, esto es, inexistencia de cambios estructurales en la economía mexicana a lo largo del periodo 2003-2012, tal y como indica ^{Beltrán Jaimes et al. (2017)}; utilizando un modelo lineal, con estabilidad contrastada de los coeficientes estimados a partir de la citada SAMMEX. Esto último permite anticipar que no se obtendrían unos resultados diferentes a los alcanzados mediante un análisis año a año que, por otra parte, es imposible de realizar dado que las TIO no son publicadas con una frecuencia anual.

La información anterior permite cuantificar el montante económico objeto de análisis en 328,265.67 millones de pesos. Posteriormente, se identificó de forma agregada, a qué sector correspondía cada inversión de los fondos, y se distribuyó la cuantía entre los 79 subsectores según su peso relativo en el PIB, ya que la información proporcianda por la ^{CONSAR (2012)} no permite realizar una asignación precisa de estos montantes entre los citados 79 subsectores. De esta forma, el montante del sector de la Construcción 176,870.88 millones de pesos, se distribuyó entre Edificación (S11) 69.66% del montante, Construcción de obras de ingeniería civil (S12) 29.28% del montante, y Trabajos especializados para la construcción (S13) 1.06% del montante. Este ejercicio se realizó para cada uno los montantes identificados en los fondos invertidos por las AFORES.

Esta información permite diseñar un vector de impacto negativo (cuadro 8), con el que detraer estos fondos de la economía mexicana en 2012, y generar así un escenario base sobre el cual realizar las simulaciones de la redirección de fondos, en cada uno de los escenarios descritos (^{Cámara y Marcos, 2009}). De esta forma, se evita la duplicidad de fondos en los sectores indicados, ya que se van a ver implicados en alguno o algunos de los escenarios propuestos. El cuadro 9 compara de forma agregada -siguiendo la nomenclatura de cuentas endógenas y exógenas de la ecuación 2- el valor de la cuentas de la SAMMEX-12 original y el valor una vez detraídos los fondos -Y sin fondos, Z sin fondos, PIB sin fondos-, es decir, con la MCS que servirá como escenario de partida.

3.3. Impacto económico de la redistribución de fondos

Una vez detraídos los fondos de la economía, estos se redireccionan a través de un vector de impacto positivo según cada uno de los escenarios establecidos, con el objetivo de cuantificar el impacto que se generará al realizar la redistribución de los fondos. El cuadro 10 muestra la redistribución de los 328,265.67 millones de pesos, identificados en el apartado anterior, entre los distintos sectores productivos que conforman cada escenario.

Para el escenario 1 se consideran 5 sectores identificados como clave, en el escenario 2 se consideran 54 sectores clasificados como impulsores, el escenario 3 contempla 49 sectores con un efecto inducido mayor que el de la media y, finalmente, el escenario 4 considera los sectores con los multiplicadores del empleo mayores a la media, siendo 25 los sectores impactados bajo este escenario.

En el cuadro 11, se comparan los resultados en términos de producción total, PIB y empleos de los distintos escenarios. Adicional, estos resultados se comparan con el impacto en la economía mexicana de la detracción de fondos realizada para la obtención del escenario base de partida. La comparación, en términos absolutos, de sus resultados con los obtenidos en cada uno de los escenarios, permite una primera evaluación de los resultados de los escenarios, ya que con la reinversión se pretende obtener un mejor resultado, en términos de las variables analizadas, que los obtenidos con la colocación actual del montante de los fondos.

Al detraer los fondos y generar un escenario base de análisis, se observa una reducción en términos de la producción de 9.71%, en términos de PIB de 9.77% y en empleos de 13.49%. La simulación de los escenarios muestra que el mejor resultado en términos de producción se obtuvo en el escenario 4, con una mejora en un punto porcentual sobre el escenario base. Sin embargo, en términos de PIB los mejores resultados se encuentran en el escenario 1, con una mejora de casi tres puntos porcentuales. De nuevo, el escenario 1 arroja los mejores resultados en términos de empleo, con una variación neta de casi un cuatro por ciento.

Al redistribuir los fondos de pensiones sobre el vector de la situación inicial donde se detraen los fondos (vector Z sin fondos), se obtiene un nuevo vector que contiene el impacto positivo de los fondos que serán invertidos, de acuerdo con cada escenario (vector de Z más el impacto positivo planteado en el cuadro 10 en cada uno de los escenarios establecidos); y, al aplicar la metodología de multiplicadores se obtiene el nuevo vector (vector Y por escenarios), que muestra el impacto que genera la redistribución de los fondos. En el cuadro 12, se observa el aumento que se generó en la producción de las cuentas endógenas y, en la columna de variación, el porcentaje de aumento sobre las cuentas de la economía al redistribuir los fondos de pensiones.

Es posible observar que en el escenario 1, la producción total presenta una variación de 10.43%, mostrando 43 sectores un porcentaje de variación por encima del dato de referencia. El resto de sectores se encuentra por debajo, siendo S18 con un 10.16% y S43 con 10.05% los más próximos al valor de referencia. Los sectores que se encuentran en los extremos superiores son S51 con 66.53%, S52 con 62.68%, S62 con 62.92%, S76 con 62.65% y S77 con 62.67%, atribuible a que fueron los sectores que recibieron la inyección del montante económico. Los sectores que se encuentran en los extremos inferiores son S8 con 0.70%, S11 y S12 con 0.54%, S13 con 2.43% y S59 2.54%, lo que puede deberse a los vínculos intersectoriales de estos sectores (S11, S13, S8 y S59 han sido clasificados como sectores impulsores y S12 como sector independiente).

En el escenario 4, la producción total muestra una variación de 10.75%, mejorando por arriba del total 45 sectores, mientras que el resto se ubica por debajo de este valor. Los sectores más próximos a la variación total son S70, con una variación de 10.74% y S79, con 10.70. Al analizar los extremos, los sectores que se encuentran en extremo superior son S1 con 18.04%, S2 con 20.20%, S3 con 17.63%, S5 con 19.19%, S14 con 17.02% y S44 con 18.99%. Los sectores que presentan variaciones en el extremo inferior corresponden a S8 con 0.68%; S12, 0.52% y S59 con 2.58%.

Para poder identificar qué sucede con las familias, se realiza una desagregación de los ingresos y gastos de los hogares, lo que permitirá verificar qué proporción de su ingreso proviene del trabajo y cuánto de este es destinado a las cuentas de capital. En los cuadros 13 y 14, será posible observar dicha desagregación.

En el cuadro 13, se muestra que para el decil I, siendo el que representa a la población más pobre, su principal fuente de ingreso proviene de las transferencias realizadas por las sociedades cuando realizan la distribución de su excedente bruto generado en la economía, representando el 67.33%, su segunda fuente principal de ingreso es lo transferido por el gobierno con un 20.69%. Para el caso del decil X, que es el de mayor ingreso, se presenta un 32.46% del ingreso proveniente de su trabajo, un 63.31 % de las sociedades y finalmente, se observa que el gobierno realiza solo el 3.13% del ingreso como transferencia. Los sectores que menor asistencia necesitan por parte del gobierno corresponden a los hogares que se encuentran entre los deciles de ingreso VII al X, por lo que se podría pensar en una reducción del gasto de gobierno en programas asistenciales, al mejorar las condiciones económicas del país.

En el cuadro 14, se observa que los hogares que se encuentran en los deciles I al VIII, destinan en promedio el 85.12% de su ingreso en gastos relacionado con el consumo, mientras que los deciles de mayor ingreso (IX y X) solo destinan en promedio un 70.56%. Por otro lado, los hogares que se encuentran en el decil X aportan un 17.56% de su ingreso al ahorro, mientras que los que se encuentran entre los deciles VI al IX solo aportan en promedio el 6.69% de su ingreso al ahorro. Esta desagregación de los gastos realizados por los hogares, permite verificar que al mejorar el ingreso de estos últimos, es posible acrecentar la proporción que se destine al ahorro.

Hasta este punto del análisis, ha sido posible simular el efecto del redireccionamiento de los fondos registrados en las AFORES, en términos de PIB, producción y empleo. Por tanto, es necesario identificar los rendimientos que genera la inversión en los sectores productivos, a través de los índices de actividad económica de la Bolsa Mexicana de Valores y S&P Dow Jones (S&P/ BMV), los cuales han sido englobados en siete indicadores: 1) S&P/BMV Extractiva, que contempla la minería y agricultura; 2) S&P/BMV Transforma, considera industria manufacturera, electricidad, gas y agua; 3) S&P/BMV Construye, contempla al sector de la Construcción; 4) S&P/BMV Comercio, incluye casas comerciales y distribuidores; 5) S&P/BMV Enlace, implica infraestructura y transporte; 6) S&P/BMV Servicios, servicios financieros; 7) S&P/BMV Servicios comerciales, comercio y prestación de servicios (^{BMV, 2015}). La información generada es para el periodo de 2008 a 2017, debido a la disponibilidad de datos. Sin embargo, estos indicadores muestran cómo se han comportado los sectores en términos de rendimientos financieros proporcionando un marco de referencia.

En el cuadro 15, es posible observar el histórico de los rendimientos generados por sector, el indicador que muestra rendimientos más altos es el de S&P/BMV Extractiva (21.50%), seguido del S&P/BMV Servicios (20.30%), seguidos de S&P/BMV Transforma (16.99%). El indicador que mostró rendimientos negativos, es el que corresponde a la construcción con -4.93%. Por tanto, redireccionar los fondos de las AFORES en los escenarios planteados se vuelve una propuesta viable, ya que se verifica de acuerdo con el análisis desarrollado que los sectores en los que se tienen variaciones por encima del total, en términos de producción y empleo (escenarios 1 y 4), son aquellos que, de acuerdo con el índice, han mostrado en promedio rendimientos más altos.