ARCHIVOS DE ECONOMÍA Estimación de elasticidades de sustitución Armington: una aplicación para la industria en Colombia Mónica Eliana FLÓREZ BUSTAMANTE Jurany Beccie RAMÍREZ GALLEGO Documento 445 Dirección de Estudios Económicos 29 de Junio de 2016 La serie ARCHIVOS DE ECONOMÍA es un medio de divulgación de la Dirección de Estudios Económicos, no es un órgano oficial del Departamento Nacional de Planeación. Sus documentos son de carácter provisional, de responsabilidad exclusiva de sus autores y sus contenidos no comprometen a la institución. Consultar otros Archivos de economía en: https://www.dnp.gov.co/estudios-y-publicaciones/estudios-economicos/Paginas/archivos-de-economia.aspx http://www.dotec-colombia.org/index.php/series/118-departamento-nacional-de-planeacion/archivos-de-economia Estimación de elasticidades de sustitución Armington: una aplicación para la industria en Colombia1 Mónica Eliana FLÓREZ BUSTAMANTE meflorez@dnp.gov.co Jurany Beccie RAMÍREZ GALLEGO jbramirez@dnp.gov.co Resumen Este documento presenta una estimación de las elasticidades de sustitución Armington de largo plazo para 11 sectores de la industria en Colombia en el periodo 1990- 2014. Para la estimación se utilizan técnicas de cointegración como el Modelo de Corrección de Errores (VEC) y el Procedimiento de Rezagos Distribuidos (ARDL). Se encuentra un rango de elasticidades desde 0,34 para el sector de bebidas, hasta 5,89 para azúcar. La mayoría de las elasticidades se encuentra por encima de la unidad, indicando un fuerte grado de sustitución entre los bienes importados y domésticos para la industria en Colombia. Abstract In this paper, we show an estimation of the Armington elasticities in the long run for 11 subsectors of the Colombian Industry along the period 1990-2014. We use cointegration techniques trough an Error Correction Model (VEC) and an Autoregressive Distributed Lag (ARDL) procedure. We found a range of elasticities from 0.34 in the beverages sector, to 5.89 in sugar. Most of the estimations are greater than one, indicating a strong grade of substitution between imported and domestic goods for the Colombian industry. Palabras claves: Elasticidades Armington, modelos de equilibrio general, cointegración, VEC, ARDL, Industria en Colombia. Códigos JEL: C22, C51, F1 1 Agradecimientos a Gabriel Piraquive Galeano y a los asistentes a los seminarios de la DEE-DNP por sus valiosos comentarios. Los errores u omisiones son responsabilidad del autor y no comprometen al DNP. Economista consultora del Departamento Nacional de Planeación. Economista con especialización en estadística, consultora del Departamento Nacional de Planeación. 1 Introducción En una economía abierta, un bien puede ser diferenciado entre doméstico e importado de acuerdo a su origen de producción. La mayoría de los modelos neoclásicos establecen una posibilidad de sustitución continua entre un bien importado y doméstico de la misma categoría. Una forma común de abordar en la práctica esta idea es mediante la función de Elasticidad Constante de Sustitución (CES), siguiendo una especificación propuesta por Armington (1969). Según Armington (1969), los individuos asumen que no existen diferencias entre la variedad de un bien particular de origen doméstico, ni entre la variedad de un bien importado. Sin embargo, estos consumidores sí perciben diferencias entre el bien doméstico y el bien importado y tendrán diferentes grados de sustitución entre estos, en su elección de demanda. Las elasticidades de sustitución Armington miden precisamente este grado de sustitución entre un bien doméstico y un bien importado, como respuesta al cambio en el precio relativo de estos dos bienes. Un alto valor del parámetro de esta elasticidad indica que existe un alto grado de sustitución entre el bien importado y el doméstico, donde el consumidor percibe casi nulas las diferencias entre los dos bienes. Por el contrario, un valor de este parámetro cercano a cero implica que existen fuertes diferencias entre el bien importado y el doméstico, generando una sustitución débil entre estos productos. La elasticidad de sustitución es comúnmente calculada para ser utilizada como uno de los parámetros fundamentales de Modelos de Equilibrio General Computable (MEGC), especialmente cuando estos pretenden analizar efectos de políticas de comercio exterior en una economía. Los resultados provenientes de estos modelos de equilibrio general, o parcial, son altamente sensibles a las elasticidades de sustitución. De hecho, McDaniel y Balistreri (2002) demuestran que este parámetro de comportamiento de sustitución es sensible a las técnicas utilizadas para su cálculo, así como al rango de tiempo analizado. Después de un ejercicio de comparación de varios estudios empíricos de elasticidades de sustitución Armington, los autores concluyen que la elasticidad es mayor cuando mayor es el tiempo de análisis y cuando mayor es el nivel de desagregación. Adicionalmente, concluyen que técnicas de corte transversal suelen reportar mayores elasticidades que las estimaciones con series de tiempo. Es por esto que se torna fundamental estimar este tipo de parámetros de forma específica para cada economía. Generalmente, se toman parámetros prestados que se alejan de las realidades características de cada país. Para Colombia, no existen estimaciones recientes de elasticidades de sustitución de importaciones, a pesar de 2 ser un insumo fundamental para la construcción de los Modelos de Equilibrio General Computable. El objetivo de este documento es presentar las estimaciones de elasticidades de sustitución Armington para 11 grupos de los sectores industriales en Colombia, utilizando técnicas de cointegración como el Modelo de Corrección de Errores (VEC) y el Procedimiento de Rezagos Distribuidos (ARDL). Las estimaciones de estos parámetros se calculan con el fin de ser usadas en el Modelo de Análisis de Choques Exógenos y de Protección Económica y Social (MACEPES) para Colombia2. Estas estimaciones pretenden contribuir en la calidad de calibración del MACEPES y sus simulaciones para la economía colombiana. Este documento comprende seis secciones incluyendo la presente introducción. El siguiente apartado, presenta la revisión de literatura empírica orientada a la estimación de elasticidades de sustitución Armington. En la tercera sección, se expone la metodología utilizada, haciendo uso de modelos de análisis de cointegración. En la cuarta parte, se presenta la descripción de la base de datos, su proceso de consolidación y la agrupación de sectores para los cuales se realizan las estimaciones. Las pruebas estadísticas y los resultados de las estimaciones obtenidas se registran en la quinta sección. Por último, en el sexto apartado se presentan los comentarios finales. Revisión de Literatura Dentro de la literatura empírica orientada a estimar econométricamente elasticidades de sustitución Armington se encuentran estudios de Stern, Francis y Schumacher (1976), Shiells, Stern, y Deardorff (1986), Reinert y Roland-Holst (1991), Shiells y Reinert (1993) y Gallaway, McDaniel y Rivera (2000), quienes estiman elasticidades de sustitución para diferentes sectores de la industria estadounidense, utilizando técnicas de series de tiempo. También se encuentran estudios con estimaciones de elasticidades de sustitución Armington para países en desarrollo (Dervis, Melo y Robinson, 1982; Abdelkhalek, 1996; Devarajan, Delfin y Li, 1999; Kapuscinski y Warr, 1999). Este es el caso de Filipinas, donde Kapuscinski y Warr (1999) estimaron las elasticidades Armington para 33 sectores de su economía con el fin de usar dichos cálculos en un Modelo de Equilibrio General Computable. Con datos desde mediados de los años 70’s hasta finales de los 80´s encontraron elasticidades de sustitución de 0,73 en promedio, variando desde 0,2 para el caso de Metalurgia, hasta 4,1 para el sector 2 El MACEPES es un modelo de equilibrio general computable de tipo dinámico-recursivo, calibrado a una matriz de contabilidad social. Ver Cicowiez y Sánchez (2011). Este modelo es actualizado y utilizado por el Departamento Nacional de Planeación, para realizar simulaciones para Colombia. 3 de Azúcar. Los autores aplicaron técnicas de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), Modelos de Ajuste Parcial (MAP) y modelos con Vector de Corrección de Errores (VEC), seleccionando este último método para las estimaciones utilizadas en su MEGC. Entre los estudios para países de Latinoamérica se encuentra el trabajo de Sadoulet y Roland-Host (1989), quienes estimaron elasticidades Armington para treinta sectores de la economía en Ecuador, cubriendo un periodo de 22 años. Sus estimaciones varían desde 0,2 para la elasticidad del sector de tabaco y madera, hasta de 1,8 para ganadería, silvicultura y pesca. En el caso de Brasil, Tourinho, Kume y Pedroso (2003), estimaron para 28 sectores sus elasticidades de sustitución basados en la matriz Insumo Producto de Brasil, el periodo 1986-2000. Se encontraron elasticidades positivas y significativas al 90 por ciento de confianza, para 25 de los 28 sectores, cuyas estimaciones varían entre 0,16 y 4,95 para los productos de la industria brasilera. En el caso de Colombia se encuentra el estudio de Hernández (1998), quien realizó estimaciones para 8 sectores de la economía colombiana, utilizando información anual entre 1970 y 1994. El autor encuentra bajas elasticidades de sustitución, que varían entre 0,13 y 0,85, excluyendo el sector de Minería y Petróleo, utilizando técnicas MCO y MAP. Luego, Lozano (2004) calculó, para 14 sectores de la economía colombiana, elasticidades Armington mediante un Modelo de Rezagos Distribuidos, encontrando que las elasticidades de corto plazo varían entre 0,2 y 0,9, con un promedio de 0,5 y elasticidades de largo plazo varían entre 0,3 y 2,1, con un promedio de 1,0. En general, estos estudios empíricos de elasticidades de sustitución han utilizado técnicas de series de tiempo para realizar la estimación de estos parámetros3. Las metodologías actuales se han centrado en el análisis de cointegración, determinando en primer lugar las propiedades de estacionariedad de las series para luego seleccionar el procedimiento adecuado. Gibson (2003) realiza una aplicación para el cálculo de la elasticidad Armington, donde menciona tres posibles caminos a seguir: i) Si las series son integradas de orden cero en logaritmos se puede usar un Modelo de Ajuste Parcial (MAP), que permite estimar la relación de corto y largo plazo. ii) Si las series son ambas integradas de orden uno o dos se procede a estimar en Mecanismo de Corrección de Errores (VEC), obteniendo tanto el corto como el largo plazo. Por último, si las variables no pueden expresarse en logaritmos 3 Existen otros estudios que no utilizan técnicas de series de tiempo, entre los que se encuentran Hummels (1999), ErkelRousse y Mirza (2002) y Hertel, Hummels y Keeney (2003), quienes utilizan ecuaciones gravitacionales y estiman los parámetros de elasticidad de sustitución con técnicas de panel de datos. Por su parte Arnt, Robinson y Tarp (2001) utilizaron una aproximación de máxima entropía para sus estimaciones. 4 se toma la diferencia en niveles y se procede con la técnica de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), donde solo sería posible estimar la elasticidad de corto plazo. Una de las mejoras a esta propuesta surge de Pesaran, Shin and Smith (2001) quienes proponen una alternativa para la estimación de elasticidades, cuando se cuenta con ecuaciones desbalanceadas con distinto orden de integración. El procedimiento consiste en verificar mediante una prueba F la significancia global de la estimación por medio de un Procedimiento de Rezagos Distribuidos (ARDL), comparado con unos valores críticos que los autores generaron. Frente a este aporte Narayan (2004) presenta una actualización de las tablas de valores críticos para muestras pequeñas, así como una aplicación al comercio internacional de Fiji. Esta técnica de ARDL, ha sido aplicada también por BahmaniOskooee y Kara (2005), quienes estiman elasticidades precio e ingreso para la demanda de exportaciones e importaciones para 28 países. Dada la reciente tendencia de la literatura las ventajas que en ella se exponen del análisis de cointegración, la posibilidad de trabajar con series de tiempo y las características de la base de datos, este estudio utiliza para la estimación de las elasticidades Armington los Modelos de Corrección de Errores y el Procedimiento de Rezagos Distribuidos, que se explicarán con mayor detalle en la siguiente sección. Metodología La forma funcional de Armington supone una elasticidad de sustitución constante CES, en la que los consumidores deben decidir entre el bien importado o el bien producido domésticamente. La forma funcional de Armington es: −𝜌 𝑌𝑖 = 𝛾𝑖 (𝛿𝑖 𝑀𝑖 −𝜌 + (1 − 𝛿𝑖 )𝐷𝑖 )−1/𝜌 (1) Donde “𝑌𝑖 ” es la oferta del sector 𝑖 compuesta por: “𝑀𝑖 ” las importaciones y “𝐷𝑖 ” el consumo doméstico de los bienes producidos domésticamente. Así mimo, "𝛾" es el parámetro de escala, "𝛿" es el parámetro de distribución y "𝜌" es el parámetro de sustitución. La elasticidad de sustitución está dada por: 𝜎𝑖 = 1 (2) 1 + 𝜌𝑖 Donde 𝜎𝑖 solo toma valores entre (−∞, 1) 5 Una representación lineal del sistema sería: 𝑙𝑛 [ Donde 𝑝𝐷𝑖 𝑝𝑀𝑖 𝑀𝑖 𝛿𝑖 𝑝𝐷𝑖 ] = 𝜎𝑖 𝑙𝑛 [ ] (3) 𝐷𝑖 1 − 𝛿𝑖 𝑝𝑀𝑖 es la relación de precios entre los bienes domésticos y los bienes importados. Esta ecuación puede ser re-escrita como: 𝑌𝑖 = 𝑎0 + 𝑏1 𝑋𝑖 (4) 𝑀 𝑝𝐷𝑖 𝐷𝑖 𝑝𝑀𝑖 Donde 𝑌𝑖 = 𝑙𝑛 [ 𝑖 ] , 𝑋 = 𝑙𝑛 [ ] , 𝑎0 = 𝜎𝑖 𝑙𝑛 [ 𝛿𝑖 1−𝛿𝑖 ] 𝑦 𝑏1 = 𝜎𝑖 es la elasticidad de sustitución constante de Armington. El modelo de Rezagos Distribuidos ARDL y el “Bound Test” Dado los avances en el análisis econométrico de series de tiempo encontrados en la literatura, se consideró necesario advertir las posibles relaciones de cointegración de las series para estimar así elasticidades de largo plazo, evitando la estimación de relaciones espurias. Sin embargo, antes de verificar la presencia de raíces unitarias y realizar pruebas de cointegración se optó por un procedimiento ARDL, usando el Bound Test de Pesaran, Shin y Smith (2001), que permite verificar si existe una relación de largo plazo entre las variables, sin importar que las series tengan o no el mismo orden de integración. Introduciendo la noción del largo plazo en la ecuación (4) se tiene el modelo de corrección de errores no restringido: 𝑛 𝑛 ∆𝑌𝑡 = 𝑎0 + ∑ 𝑑𝑘 ∆ ln 𝑋𝑡−𝑘 + ∑ 𝑏𝑘 ∆ ln 𝑌𝑡−𝑘 + 𝑑1 𝑙𝑛𝑋𝑡−1 + 𝑑2 𝑙𝑛𝑌𝑡−1 + 𝑢𝑡 (5) 𝑘=0 𝑘=0 Donde "𝑌" es la variable dependiente, que representa la relación de oferta de importaciones y oferta de bienes domésticos y "X" es la variable independiente, que representa la relación de precios de la oferta de bienes domésticos y de bienes importados, todo en logaritmos. Así mismo, "𝑘" es el número de rezagos y "∆" representa el operador diferencia. Para efectos prácticos el máximo número de rezagos incluidos será 𝑘 = 2, ya que en este caso la muestra es pequeña y no se debe reducir más su tamaño. 6 El Bound Test se compone de dos pruebas. Primero se usa un estadístico F para determinar la significancia de los rezagos de las variables en niveles dentro del modelo de rezagos distribuidos ARDL, latente en la ecuación (5). Pesaran et al., provee dos grupos de valores críticos4 con los que se compara el estadístico F, para cada uno de los casos de cointegración de Johansen. El primer grupo de valores críticos, para el supuesto que todas las variables son I(0), y el segundo grupo para el supuesto que todas las variables son I(1); de tal forma que se cuenta con una banda que cubre todas las posibles clasificaciones de las variables entre I(0) e I(1). De esta forma, si el estadístico F es mayor que el valor crítico para I(1) se puede rechazar la hipótesis nula de no cointegración. En caso contrario, si el estadístico F cae debajo del Valor crítico para I(0) no se puede rechazar la hipótesis de no cointegración. Sin embargo, existe una zona gris en la prueba que no permite concluir; cuando el estadístico F cae dentro de las bandas de valores críticos de I(0) e I(1). Bajo esta circunstancia los autores sugieren realizar las pruebas usuales de raíz unitaria y cointegración. Una vez se ha rechazado la hipótesis nula con la “prueba F”, se realiza una segunda “prueba t” sobre la variable dependiente rezagada en la ecuación (5), esta prueba depende de si las variables son por separado I(0) o I(1). Si las series resultan no cointegradas, Gibson (2003) propone que para las que resulten ser ambas I(0), se estime un modelo geométrico o de ajuste parcial como el siguiente: 𝑌𝑡 = 𝑎0 + 𝑎1 𝑋𝑡 + 𝑎2 𝑌𝑡−1 + 𝑢𝑡 (6) Donde la elasticidad de corto plazo del precio es 𝑎1 y el largo plazo se tendría 𝑎1 ⁄(1 − 𝑎 ) , con 0 < 𝑎2 < 1. 2 Por último, si no es posible estimar el largo plazo se opta por considerar bien sea la regresión lineal en logaritmos o la regresión en diferencias (en el caso en que no existe el logaritmo), teniendo en cuenta que solo se contaría con el corto plazo representado por el coeficiente que acompaña a la variable independiente. Para resumir, se estimarán las elasticidades de largo plazo para cada uno de los sectores de la industria, usando un modelo no restringido de corrección de errores mediante el procedimiento ARDL. Para aquellas ecuaciones donde no se pueda probar cointegración a través del Bound test, se aplicarán las pruebas usuales de raíz unitaria y cointegración para estimar el VEC. 4 Las tablas de valores críticos para distintos niveles de significancia en cada uno de los cinco casos de cointegración de Johansen pueden consultarse en Pesaran, Shin y Smith (2001). 7 Datos A continuación se presenta la descripción de la base de datos, su proceso de consolidación y la agrupación de sectores para los cuales se realizan las estimaciones de las elasticidades de sustitución. Como se explica en el apartado anterior (Ver ecuación 4), el proceso de estimación de la elasticidad Armington requiere de la relación de cantidades y la relación de precios del bien importado y del bien doméstico. Por lo tanto, se construyen las series de las importaciones reales (M), oferta interna de bienes domésticos (D), precio del bien importado (pM) y precio del bien doméstico (pD), para el periodo 1990 - 2014. Esta base de datos se forma a partir de la información de las Cuentas Nacionales de Colombia publicadas por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). En cuanto a las variables M y D, fue necesario el empalme de Cuentas Nacionales en valores a precios constantes de 1994, serie 1990-2005 y la serie de Cuentas Nacionales en valores a precios constantes de 2005, serie 2000 - 2014p. Para lo anterior se generó una correlativa de grupos, según la clasificación de Cuentas Nacionales a 2 dígitos entre las dos bases, para a continuación realizar el empalme con tasas de crecimiento. Adicionalmente, fue necesario generar la serie de exportaciones para crear la variable de oferta interna de bienes domésticos (D), cuyo cálculo se realizó como la diferencia entre la producción real y las exportaciones reales. Para generar las series de precios domésticos (pD) e importados (pM), se empalmaron las bases de datos provenientes de Cuentas Nacionales sobre el Índice de Precios Implícito de las Importaciones y el Índice de Precios de la Producción, ambas base 1994 = 100 y serie 1990-2005, junto con las bases de datos provenientes de los anexos de Índice de Precios al Productor (IPP) sobre el Índice de Precios de Importados e Índice de Precios de Bienes Finales Producidos para Consumo, ambas, base diciembre 2006=100, serie 2007-2014. Para este proceso de empalme fue necesaria la identificación de correlativa entre Cuentas Nacionales a 2 dígitos y CIIU Rev. 3, un proceso de extrapolación para los datos faltantes de 2006 y un empalme con tasas de crecimiento. Finalmente, se consolido la base de datos para las cuatro variables, con periodicidad anual entre 1990 y 2014. Este mismo procedimiento se realizó para cada uno de los 11 sectores de la industria colombiana. La clasificación de estos grupos responde a la estructura del Modelo de Análisis de Choques Exógenos y de Protección Económica y Social (MACEPES) para Colombia, el cual requiere de la estimación de los parámetros de elasticidad de sustitución Armington. 8 En la Tabla 1 se presenta la descripción de los sectores según la clasificación a 2 dígitos del Sistema de Cuentas Nacionales (SCN) y sus respectivas agrupaciones. Tabla 1. Agrupación y descripción de los sectores seleccionados. Grupo Nombre 1 2 3 4 5 6 7 8 carpro oil lact moli azuc choc alincp bev 9 Recursos Naturales Procesados (RNP) 10 Industrias basadas en mano de obra no calificada (IUNS) 11 Industrias Basadas en Capital y Alta Tecnología (ISK) Código clasificación SCN Producto/Sector 10 11 12 13 15 16 17 18 19 24 25 27 30 35 20 21 22 23 26 37 36 28 29 31 32 33 34 Carnes y pescados Aceites y grasas animales y vegetales Productos lácteos Productos de molinería, almidones y sus productos Azúcar y panela Cacao, chocolate y productos de confitería Productos alimenticios n.c.p Bebidas Productos de tabaco Productos de madera, corcho, paja y materiales trenzables Productos de papel, cartón y sus productos Productos de la refinación del petróleo; combustible nuclear Productos minerales no metálicos Muebles Fibras textiles naturales, hilazas e hilos, tejidos de fibras textiles Artículos textiles, excepto prendas de vestir Tejidos de punto y ganchillo; prendas de vestir Curtido y preparado de cueros, productos de cuero y calzado Edición, impresión y artículos análogos Desperdicios y desechos Otros bienes manufacturados n.c.p. Sustancias y productos químicos Productos de caucho y de plástico Productos metalúrgicos básicos (excepto maquinaria y equipo) Maquinaria y equipo Otra maquinaria y suministro eléctrico Equipo de transporte *Sistema de Cuentas Nacionales, código a 2 dígitos. Fuente Elaboración propia. La tabla 2 provee un resumen de la importancia relativa de cada uno de los grupos de productos en la producción doméstica y las importaciones registradas en 2014. En este año, los 11 sectores industriales representaron el 20,8% de la producción total, donde las industrias basadas en capital y alta tecnología son las de mayor participación (6,9%). Entre los grupos del sector agroindustrial, carnes y pescado y productos de molinería y almidones presentan los mayores pesos en la producción total, con participaciones de 1,7% y 1,4%, respectivamente. La menor importancia relativa se registra en la producción de cacao, chocolate y confitería (0,2%). En general, la importancia en la producción doméstica no coincide con la relevancia en el total de importaciones. Los 11 grupos de productos representan el 87,6% de 9 total de las importaciones mientras que solo el 20,8% de la producción doméstica. Se observa que 6 de los 11 grupos presentan una mayor importancia relativa en las importaciones que en la producción. Aunque el grupo con mayor participación en el total importado en 2014 es nuevamente la industria, basada en capital y alta tecnología, esta concentra el 66,4% de las importaciones totales, mientras que en la producción solo representaba el 6,9%. Tabla 2. Participaciones de los grupos en la producción e importaciones colombianas de 2014. Contribución (en %) al total PIB_i / PIB_i / IMPO_i / IMPO_i / Grupo PIB_total PIB_ind IMPO_total IMPO_ind 1,7 8,0 0,9 1,0 Carnes y pescados 0,6 2,7 1,2 1,3 Aceites y grasas animales y vegetales 0,7 3,5 0,2 0,3 Productos lácteos 1,4 6,9 0,9 1,0 Productos de molinería, almidones y sus 0,4 1,8 0,1 0,1 Azúcar y panela 0,2 1,1 0,2 0,3 Cacao, chocolate y productos de confitería 0,4 2,1 0,8 0,9 Productos alimenticios n.c.p 0,9 4,5 0,8 1,0 Bebidas 4,4 15,2 9,0 10,3 Recursos Naturales Procesados (RNP) 3,2 35,5 7,1 8,1 Industrias basadas en mano de obra no 6,9 18,9 66,4 75,8 Industrias Basadas en Capital y Alta Tecnología 20,8 100,0 87,6 100,0 Total Fuente: Cuentas Nacionales DANE 2014, cálculo de los autores. Resultados Es esta sección se muestran las estimaciones de las elasticidades Armington para cada uno de los 11 sectores de la industria en Colombia en el periodo 1990-2014. En primer lugar, se muestra el Bound Test que permite determinar si existe relación de cointegración entre la relación de precios, como variable independiente, y la relación de cantidades como variable dependiente. La Tabla 3 muestra el estadístico F, el cual se comparó con los valores críticos al 90% de confianza proporcionados por Pesaran et al (2001). La mayoría de los casos estimados corresponden al caso III de Johansen, es decir cuando se incluye intercepto en la ecuación (en paréntesis se indican los casos5 II y IV). En nueve de los 11 sectores se rechazó la hipótesis nula de no cointegración, la excepción fueron carnes y pescados, así como productos lácteos. Una vez se rechaza la hipótesis nula en la prueba F, se procede a realizar la prueba t, solo para las ecuaciones del caso III, ya que esta prueba solo aplica para los casos I, III y V. 5 El caso II incluye Intercepto en CE y no Intercepto en el VAR, el caso IV Incluye intercepto y tendencia en CE y no intercepto en el VAR. 10 De esta forma se rechazó la hipótesis nula en todos los sectores, con la única excepción de Recursos naturales no procesados. Tabla 3. Bound Test para cointegración Industria Estadístico "F"Estadístico "t" Carnes y pescados 1,4 -1,6 Aceites, grasas animales y vegetales (2) -7,7*** Productos lácteos 3,82 -2,64 Productos de molinería, almidones y sus productos 7,185** -3,77** Azúcar y panela 7,89*** -397*** Cacao, chocolate y productos de confitería 5,12* -3,05* Productos alimenticios n.c.p (4) 5,22** Bebidas 19,10*** -6,16*** Recursos naturales no procesados 6,39** -0,50 Industria Basada en mano de obra no calificada 11,54*** -4,40*** Industria basada en Capital 11,68*** -4,71*** H0: No existe relación de cointegración, prueba F rechaza si F > Valor crítico para I(1), prueba t: Rechaza si t< Valor crítico para I(1). Los valores críticos al 90% en el caso en que se incluye intercepto (caso III) son 4,04 y 4,78 para la prueba F y -2,5 y -2,9 para la prueba t. Para el caso II son 3,0 y 3,51 para la prueba F y para el caso IV son 4,0 y 4,4 para la prueba F La prueba t solo aplica para los casos I, III y V. Esto significa que en los casos en los que se probó la relación de cointegración se puede proceder a estimar el largo plazo mediante la forma reducida del VEC con el procedimiento ARDL. Solamente los casos Carnes y pescados, Productos lácteos y Recursos naturales no procesados no pasaron el Bound test por lo que requieren otro tipo de análisis antes de proceder. Siguiendo las sugerencias encontradas en la literatura, se aplicaron las pruebas usuales de raíz unitaria y cointegración a aquellos sectores que se descartaron o en los que no se pudo concluir a través del Bound test. En la Tabla 4 se puede observar que todas las series son I(1) y además están cointegradas, según el test de la traza de Johansen. Nuevamente, Las serie “Y” corresponde al logaritmo de la relación de importaciones entre oferta del bien doméstico y “X” corresponde al logaritmo de la relación de precios del bien doméstico y el bien importado. Con esto, se tiene que es posible estimar la relación de largo plazo entre las variables a través del vector de corrección de errores. 11 Tabla 4. Pruebas de Raíz Unitaria y de Cointegración Sector Series ADF* Trace test** Y -1,8 37,5 Carnes y pescados X 0,95 Y -2,1 17,3 Productos lácteos X -0,18 Y -0,91 15,69 Recursos naturales no procesados X -0,007 * H0: La serie tiene raíz unitaria, valor crítico al 90% de confianza es -2,63. ** H0: No existe relación de cointegración, valor crítico al 90% de confianza es 13,42. Las elasticidades de largo plazo se muestran la Tabla 5, como también su error estándar y las metodologías de estimación. Todas las elasticidades tienen el signo esperado y son significativas al 90% de confianza. Debe recordarse que una elasticidad superior a uno indica mayor sustituibilidad entre los bienes importados y domésticos, mientras más alto sea este valor mayor es la sustitución de los bienes. Por el contrario, valores por debajo de uno indican baja sustituibilidad entre los bienes. Tabla 5. Estimación de elasticidades de sustitución Armington Industria Elasticidades Error estándar Método 1,80*** 0,66 Carnes y pescados VEC Aceites, grasas animales y vegetales (2) 3,09*** 0,69 ARDL Productos lácteos 0,75** 0,33 VEC Productos de molinería, almidones y sus productos 2,34*** 0,46 ARDL Azúcar 5,89** 2,16 ARDL Cacao, chocolate y productos de confitería 4,80** 1,83 ARDL Productos alimenticios n.c.p (4) 3,36*** 0,55 ARDL Bebidas 0,34* 0,18 ARDL Recursos naturales no procesados 2,0** 0,85 VEC Industria basada en mano de obra no calificada 1,54** 0,58 ARDL Industria basada en Capital 1,66*** 0,26 ARDL Fuente: Elaboración propia En otras palabras, valores altos de las elasticidades Armington indican que para los consumidores el bien importado y el doméstico es muy similar, mientras que valores bajos o cercanos a cero indican que para los compradores estos bienes son diferentes, por lo que no son fácilmente sustituibles entre ellos. Los resultados finales muestran que el rango de elasticidades va desde 0,34 para bebidas, hasta 5,89 para Azúcar. La mayoría de los sectores analizados en este documento, presentan un grado importante sustituibilidad, con elasticidades superiores a 1,5. Únicamente bebidas con 0,34 y productos lácteos con 0,75 presentan elasticidades cercanas a cero lo que indicaría una capacidad de sustitución débil entre los bienes doméstico e importado. 12 Comentarios finales 1. En este documento se presenta las estimaciones de las elasticidades de sustitución Armington para los subsectores de la industria en Colombia para el periodo 1990-2014. Con esto se contribuye al análisis del comercio exterior y a futuras simulaciones en MEGC, ya que no se contaba con estimaciones recientes de estos parámetros. El documento no solo muestra la actualización de las series sino también una propuesta metodológica que permite obtener las elasticidades de largo plazo evitando la estimación de relaciones espurias. 2. Los datos usados como insumos provienen de fuentes oficiales como el DANE, estos fueron transformados por los autores de acuerdo a las necesidades del ejercicio. Es decir, se construyeron las correlativas, se realizaron los empalmes entre las distintas bases y se llevaron a precios constantes las series que así lo requerían. El resultado fue una base anual desde 1990 hasta 2014 con las variables de importaciones, oferta doméstica interna, precios de importaciones y precios de oferta doméstica interna para cada uno de los 11 sectores de la industria. 3. Se optó por una metodología de series de tiempo, con la que se analizaron las relaciones de largo plazo. Esta metodología consiste en estimar la versión reducida del VEC a través del procedimiento ARDL. Uno de los aportes metodológicos del documento es la implementación del Bound test de Pesaran, Shin y Smith (2001) que permite evitar la realización de pruebas de raíz unitaria y cointegración. 4. Finalmente, las estimaciones encontradas corresponden con lo esperado teóricamente, todas las elasticidades tienen signo positivo y son significativas. Se encuentra un rango de elasticidades desde 0,34 para el sector de Bebidas, hasta 5,89 para Azúcar. La mayoría de ellas presentan una elasticidad de sustitución por encima de la unidad, lo que indica un fuerte grado de sustitución entre los bienes importados y domésticos en cada uno de los sectores. 13 Bibliografía Abdelkhalek, T. (1996). Elasticités de substitution et de transformation et sensibilités prix et revenu. Une analyse sectorielle du commerce extérieur marocain. Ministère du Commerce Extérieur, Royaume du Maroc. Armington, P. 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