evaluación de la competitividad de los departamentos de colombia
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In this paper I propose an applied complexity model based in Cristelli et,al. (2013) to evaluate the competitiviness inside the departments of Colombia, between 2012 and 2015.TRANSCRIPT
EVALUACIÓN DE LA COMPETITIVIDAD DE LOS
DEPARTAMENTOS DE COLOMBIA
Propuesta de trabajo de grado para optar al título de Magister en Ciencias
Económicas
25 DE MAYO DE 2016 UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA SEDE BOGOTÁ
Facultad de ciencias económicas
1
Índice de complejidad económica para los
departamentos de Colombia, evolución 2012 - 2015
Estudiante: Giordann Borda
Director Gustavo Junca
Introducción
Según cifras reportadas por el DANE, el valor de las exportaciones colombianas en 2015
se redujo cerca de un 35% con respecto al total en 2014. Al mismo tiempo, el valor
exportado de petróleo crudo, cayó un 47.5%, siendo este rubro el que explica casi el 90%
de la variación en el valor de las exportaciones colombianas en el mismo periodo de
tiempo (DANE, 2016).
En un marco donde la canasta exportadora del país depende en más de un 50% de las
ventas de petróleo crudo y sus derivados y, un panorama en el cual los precios de
referencia de estos productos son los más bajos en la última década (NASDAQ, 2016),
existe un incentivo para efectuar un cambio en la estrategia de política económica, de tal
manera, que permita paliar el efecto de la caída en los precios de dicha materia prima.
El quid del asunto radica en la alta dependencia que tiene el país hacia las materias
primas, tales como el petróleo y cómo esta dependencia mina la competitividad del país
(DANE, 2016). En este sentido, la literatura reciente mide el grado de competitividad de
una economía introduciendo el concepto de complejidad económica, (Cristelli, et al.,
2013; Hausmann, Hidalgo, et al., 2007)
La complejidad económica postula la existencia de una relación directa entre una baja
competitividad y una baja diversificación (medida usualmente a través de la canasta
exportadora del país), o en términos de la realidad colombiana, una alta concentración
de un producto en la canasta exportadora colombiana. (Hausmann, Hidalgo, et al., 2007)
proveen una definición de la complejidad económica con base en los conceptos de
ventaja comparativa revelada y una matriz de capacidades ocultas.
El índice de ventaja comparativa revelada usado en esta literatura es el ideado por
Balassa, el cual pretende medir el grado de especialización relativa de un territorio con
respecto a un tercer país, (Balassa, 1965). En este caso, la figura de tercer país es el resto
del mundo. Por otro lado, la matriz de capacidades ocultas es explicada por (Cristelli et
al., 2013) como el conjunto de competencias que tiene un territorio, útiles para la
exportación de bienes. De esta manera, países que cuentan con conjuntos diferentes de
2
capacidades ocultas, van a exportar diferentes productos. A su vez, se denomina oculta,
ya que es una construcción no observable a partir de los datos de comercio exterior, tal
como se muestra en la Ilustración 1.
Ilustración 1. Esquema teórico país, capacidad, producto vs esquema de datos de comercio
exterior país, producto
Fuente: Elaboración propia con base en (Cristelli et al., 2013)
De esta forma, el carácter no observable de la matriz de capacidades ocultas, hace
necesario adelantar un proceso de simulación, de tal manera que se obtenga el grado
de competitividad de un territorio y, el coeficiente de complejidad de los productos
exportados por el mismo en un momento del tiempo.
El primer algoritmo de simulación planteado en (Hausmann, et al., 2011) relaciona los
conceptos de competitividad y complejidad por medio de dos ecuaciones lineales
simultáneas a las cuales da solución por medio de un algoritmo de simulación lineal. Por
su parte (Cristelli et al., 2013) muestra que el proceso iterativo desarrollado por Hausmann
tiende a clasificar a los miembros de la OPEP mejor que países con canastas exportadoras
más diversas como China o India. En este sentido, estos autores proponen un sistema de
ecuaciones no lineales relacionando los conceptos mencionados y que determinan por
medio de un algoritmo de simulación no lineal.
En este contexto, partiendo del concepto de complejidad económica, usando un
algoritmo de simulación no lineal y, teniendo en cuenta que los departamentos son entes
territoriales que contribuyen a la competitividad colombiana, la pregunta a resolver es
¿cómo ha evolucionado el nivel de competitividad de los departamentos del país entre
2012 y 2015 a la luz de la complejidad económica?
3
Objetivos
Con base en lo anterior, se persigue un gran objetivo y dos secundarios:
General
1. Evaluar la evolución del grado de competitividad de los departamentos del país
entre los años 2012 y 2015 y hacer una propuesta de política de competitividad
departamental a la luz de la metodología de complejidad económica expuesta en
(Cristelli et al., 2013).
Específicos
1. Evaluar el resultado de la medición anterior con los resultados de las mediciones
de competitividad realizadas actualmente en el país (Índice Departamental de
Competitividad, Atlas de Complejidad Económica y Escalafón Departamental de
Competitividad)
2. Se evaluará la posibilidad de dar una recomendación de política de competitividad
para los departamentos
Tabla de referencias
A continuación, en la Tabla 1, se encuentran las referencias bibliográficas revisadas. Como
se puede observar, el desarrollo del tema de complejidad económica está concentrado
en 2 grupos de autores, uno encabezado por Hausmann y el otro por Cristelli. Ambas
vertientes usan los mismos conjuntos de variables y se diferencian en el método de
iteración usado para determinar los coeficientes de complejidad y productividad, el
primero usando un algoritmo lineal y el segundo, uno no lineal.
En el aspecto nacional, destacan las mediciones del Índice Departamental de
Competitividad de la Universidad del Rosario y el Escalafón de la Competitividad de los
Departamentos de Colombia de la CEPAL. Estas mediciones se basan en información de
variables económicas, sociales, ambientales e institucionales, para luego dar una
aproximación del grado de competitividad de los departamentos. Es de destacar que
estos indicadores solo buscan hacer comparaciones a nivel Colombia y no a nivel
internacional.
4
Tabla 1. Referencias bibliográficas revisadas
Título Variables
dependientes
Variables
independientes Metodología Resultados
Measuring the intangibles:
a metrics for the economic
complexity of countries
and products
Competitividad
Complejidad
Exportaciones
VCR
Diversidad
Ubicuidad
Algoritmo de simulación no lineal
de dos ecuaciones simultáneas
que usa probabilidades
estocásticas de ocurrencia en las
variables de diversidad y
ubicuidad. (Cristelli et al., 2013)
Coeficientes y
escalafón de
competitividad de los
países
Coeficientes de
complejidad de los
productos
A new metrics for
countries fitness and
products complexity
Competitividad
Complejidad
Exportaciones
VCR
Diversidad
Ubicuidad
Algoritmo de simulación no lineal
de dos ecuaciones simultáneas
que usa probabilidades
estocásticas de ocurrencia en las
variables de diversidad y
ubicuidad. (Tacchella, Cristelli,
Caldarelli, Gabrielli, & Pietronero,
2012)
Coeficientes y
escalafón de
competitividad de los
países
Coeficientes de
complejidad de los
productos
Red de espacio
producto
The Atlas of Economic
Complexity
Competitividad
Complejidad
Exportaciones
VCR
Diversidad
Ubicuidad
Algoritmo de simulación lineal de
dos ecuaciones simultáneas que
usa probabilidades estocásticas de
ocurrencia en las variables de
diversidad y ubicuidad.
(Hausmann, Ricardo; Hidalgo,
César; Bustos, Sebastián; Coscia,
Michelle; Chung, Sarah;Jimenez,
Coeficientes y
escalafón de
competitividad de los
países
Coeficientes de
complejidad de los
productos
Red de espacio
producto de los países
5
Título Variables
dependientes
Variables
independientes Metodología Resultados
Juan; Simoes, Alexander; Yıldırım,
2011)
Oportunidades de
ganancia
A network analysis of
countries' export flows:
Firm grounds for the
building blocks of the
economy
Grado de
competencia
entre países
Grado de
similitud entre
productos
Exportaciones
VCR
Diversidad
Ubicuidad
Algoritmo de simulación no lineal
de dos ecuaciones simultáneas
que usa probabilidades
estocásticas de ocurrencia en las
variables de diversidad y
ubicuidad usando un método de
cadenas de Markov ideado por
PageRank. (Caldarelli et al., 2012)
Red de competencia
entre países
Red de productos
similares (Espacio
producto)
The building blocks of
economic complexity
Competitividad
Complejidad
Exportaciones
VCR
Diversidad
Ubicuidad
Algoritmo de simulación lineal de
dos ecuaciones simultáneas que
usa probabilidades estocásticas de
ocurrencia en las variables de
diversidad y ubicuidad. (Hidalgo &
Hausmann, 2009)
Coeficientes y
escalafón de
competitividad de los
países
Coeficientes de
complejidad de los
productos
Product Space Conditions
the Development of
Nations
Complejidad
Competitividad
Exportaciones
VCR
Diversidad
Ubicuidad
Uso de formas funcionales como
la de Leontieff para el cálculo de
las distancias entre los coeficientes
de complejidad de varios
productos obtenidas a través de
un algoritmo de simulación lineal
de dos ecuaciones simultáneas
que usa probabilidades
estocásticas de ocurrencia en las
Coeficientes de
complejidad de los
productos
Coeficientes distancia
entre los productos
Red espacio producto
Escalafón de
competitividad e los
países
6
Título Variables
dependientes
Variables
independientes Metodología Resultados
variables de diversidad y
ubicuidad. (C A Hidalgo, Klinger,
Barabási, & Hausmann, 2007)
The network structure of
economic output
Complejidad
Competitividad
Exportaciones
VCR
Diversidad
Ubicuidad
Uso de un modelo binomial para
la determinación de las formas
funcionales de la distribución de la
diversidad, ubicuidad,
complejidad y competitividad
tanto de los países como de los
productos. (Hausmann & Hidalgo,
2011)
Modelo de distribución
de las variables de
ubicuidad y
complejidad
(productos) así como
de diversidad y
competitividad (países)
Trade Liberalization and
"Revealed" Comparative
Advantage
Ventaja
comparativa
revelada
Exportaciones
mundiales por
producto y
país
Exposición teórica de porque es
importante tener una medida de
ventaja comparativa a partir de la
formalización matemática del
concepto ideado por David
Ricardo. (Balassa, 1965)
Índice de ventaja
comparativa revelada
(VCR)
Fórmula de la VCR
What You Export Matters
Nivel de ingreso
de las
exportaciones de
un país
Ingreso
Productividad
Con base en los coeficientes de
ingreso sobre productividad para
los países y un índice similar para
los productos se construyen
modelos de equilibrio de largo
plazo que incluyen variables
estocásticas para simular el grado
de sofisticación tanto de los países
como de los productos.
Factor de
productividad de los
países
Factor de calidad de los
productos
Índice del nivel de
ingreso de las
exportaciones de un
país
7
Título Variables
dependientes
Variables
independientes Metodología Resultados
(Hausmann, Hwang, & Rodrik,
2007)
The Scientific
Competitiveness of
Nations
Competitividad
académica
Número de
publicaciones
en revistas
indexadas por
país y tema
Número de
citas
Diversidad
Ubicuidad
Se hace uso de un algoritmo de
simulación no lineal para
determinar el grado de
complejidad de los temas
académicos y del grado de
sofisticación de los países. A su
vez, se halla relación entre el
grado de sofisticación académica
del país y su nivel de ingreso.
(Cimini, Gabrielli, & Sylos Labini,
2014)
Ranking de
complejidad de temas
académicos
Ranking de
competitividad de los
países en materia
académica
Escalafón de la
competitividad de los
departamentos de
Colombia
Índice de
competitividad
departamental
(ICD)
5 factores:
Fortaleza de la
economía
Infraestructura
Capital
humano
Ciencia,
tecnología e
innovación
Instituciones,
gestión y
finanzas
públicas
El índice final se calcula al aplicar
dos veces la metodología de
Análisis de Componentes
Principales (ACP). La primera vez
se aplica sobre los indicadores que
componen los temas de cada
factor y se toma al primer
componente como el puntaje del
mismo. Finalmente, se aplica el
ACP sobre los puntajes de los
factores, y el primer componente
es el ICD. (Ramírez, Juan
Carlos;Aguas, P., 2015)
Índice de
competitividad
departamental medido
en una escala de 0 a
100
Matriz de
ponderaciones de
factores e indicadores
8
Título Variables
dependientes
Variables
independientes Metodología Resultados
Índice Departamental de
Competitividad
Índice
departamental de
Competitividad
(IDC)
3 factores:
Condiciones
básicas
Eficiencia
Sofisticación e
Innovación
Los factores agrupan información
de 10 pilares y estos a su vez de
91 variables que recogen
información a nivel
departamental. Se hace
diferenciación de ponderaciones
de los factores a partir de la etapa
de desarrollo en la que se
encuentre el departamento.
(“Índice Departamental de
Competitividad 2015,” n.d.)
Ranking que compone
el IDC
Brecha entre el IDC de
cada departamento
con respecto al mejor
de su etapa de
desarrollo y frente al
mejor en general.
Fuente: Realización propia con base en autores
9
Metodología
Formulación y simulación
Como se mencionó anteriormente, la metodología de complejidad económica se basa
inicialmente en el concepto de ventaja comparativa revelada (VCR) descrita por (Balassa,
1965). Este índice es una aproximación que permite conocer la especialización relativa
que tienen un país respecto al resto del mundo en un producto específico.
Usando la información del monto de exportaciones en dólares reportado por el DANE
para el caso colombiano y UNCOMTRADE1, WITS2 o Trademap3 para el resto del mundo,
se procederá a calcular los índices de ventaja comparativa revelada de cada producto
para cada país de la siguiente forma:
𝑉𝐶𝑅𝑖𝑗 =
𝑥𝑖𝑗𝑥𝑖
∑ 𝑥𝑖𝑗𝑛𝑖=1
∑ 𝑥𝑖𝑛𝑖=1
Donde:
𝑉𝐶𝑅𝑖𝑗 es el índice de ventaja comparativa revelada del producto 𝑗 para el país 𝑖
𝑥𝑖𝑗 es el monto exportado del producto 𝑗 reportado por el país 𝑖
𝑥𝑖 es el monto de las exportaciones totales del país
𝑛 es el número de países que exportan el producto 𝑗
Los resultados obtenidos en la fórmula anterior serán usados como insumo para la
construcción de los indicadores de diversidad y ubicuidad. Para ello se hace una
transformación del resultado anterior como sigue:
𝑀𝑖𝑗 = [
𝑎11 ⋯ 𝑎1𝑗⋮ ⋱ ⋮𝑎𝑖1 ⋯ 𝑎𝑖𝑗
]
Donde:
𝑖 = 1, … ,𝑚 número de países
𝑗 = 1,… , 𝑛 número de productos
𝑀𝑖𝑗 representa la matriz de diversidad (país) y ubicuidad (producto)
1 International Trade Statistics Database 2 World Integrated Trade Solution 3 Trade statistics for international business development
10
𝑎𝑖𝑗 = {1 𝑠𝑖 𝑉𝐶𝑅𝑖𝑗 ≥ 1
0 𝑠𝑖 𝑉𝐶𝑅𝑖𝑗 < 1
De esta forma y usando los coeficientes de la matriz 𝑀𝑖𝑗 los indicadores de diversidad y
ubicuidad se obtendrían usando las siguientes fórmulas respectivamente:
𝑑𝑖 =∑𝑎𝑖𝑗
𝑛
𝑗=1
𝑢𝑗 =∑𝑎𝑖𝑗
𝑚
𝑖=1
Así, el coeficiente de diversidad indica la cantidad de productos que exporta el país 𝑖 con un
índice de VCR mayor a 1. Es decir, aquellos productos que produce con ventaja en
comparación al resto del mundo.
Por otro lado, el coeficiente de ubicuidad determina el número de países que exportan un
producto 𝑗 con un índice de VCR mayor a 1. Es decir, cuan extraño es el producto en relación
a todo el mundo.
A partir de este punto se utiliza el algoritmo de simulación descrito por (Cristelli et al., 2013,
p. 7) el cual determina el grado de competitividad del territorio y el coeficiente de calidad
(complejidad) del producto. Las fórmulas para el proceso iterativo son:
{
�̃�𝑖
(𝑘)=∑𝑀𝑖𝑗𝑄𝑗
(𝑛−1)
𝑛
𝑗=1
�̃�𝑗(𝑘) =
1
∑𝑀𝑖𝑗
𝐹𝑖(𝑛−1)
𝑛𝑖=1
{
𝐹𝑖
(𝑘)=
�̃�𝑖(𝑘)
⟨�̃�𝑖(𝑘)⟩𝑖
𝑄𝑗(𝑘)=
�̃�𝑗(𝑘)
⟨�̃�𝑗(𝑘)⟩𝑗
Donde:
�̃�𝑖(𝑘)
es el coeficiente de competitividad del país 𝑖 en la iteración 𝑘
�̃�𝑗(𝑘)
es el coeficiente de complejidad del producto 𝑗 en la iteración 𝑘
⟨�̃�𝑖(𝑘)⟩𝑖 es la desviación estándar del conjunto de coeficientes de competitividad del
país 𝑖
⟨�̃�𝑗(𝑘)⟩𝑗 es la desviación estándar del conjunto de coeficientes de complejidad del
producto j
Con estos resultados ya se está en la capacidad de hacer comparaciones entre
departamentos y demás países en materia de competitividad con base en la complejidad
de la canasta exportadora de los territorios.
11
Bases de datos y palabras clave
A continuación se describe con mayor detalle las fuentes de información de comercio
exterior a utilizar en el presente trabajo, así como el proceso de limpieza, agregación,
nomenclaturas y demás:
1. Bases de comercio exterior nacionales: Desde el año 2012 hasta el 2015. La
fuente para obtener esta información es el DANE, se planea usar la información
mensual para los departamentos de Colombia.
La información disponible debe ser agregada en 2 aspectos:
Temporal: ya que la información nacional es de carácter mensual,
mientras que los análisis adelantados tanto por (Cristelli et al., 2013;
Hausmann, Hidalgo, et al., 2007) son de carácter anual.
Arancelario: de tal manera que permita la comparación internacional, ya
que, la información nacional está disponible a 10 dígitos del sistema
armonizado de aranceles (HS), mientras que la información internacional
está disponible a 6 dígitos del HS.
2. Bases de comercio exterior internacionales: Desde el año 2012 hasta el 2015 se
obtendrían de UNCOMTRADE, WITS o Trademap, dependiendo de la
completitud de la base. Ya que esta información está anualizada y usa
nomenclatura HS12, será el marco de referencia para la agregación de las bases
nacionales y punto de partida para el cálculo del índice VCR, el cuál es la base
para la simulación.
Las palabras clave del trabajo serán las descritas en la Tabla 2¡Error! No se encuentra el
origen de la referencia.:
Tabla 2. Palabras clave del documento o que se usarán para la búsqueda de
información bibliográfica
Código
JEL Descripción Definición
C15 Métodos de simulación
estadística
Procesos estadísticos o matemáticos que buscan
mediante métodos iterativos encontrar soluciones
a sistemas de ecuaciones de difícil solución
analítica, ((ISOC-CSIC), 1992).
C63
Técnicas
computacionales y
simulación
Técnicas informáticas para implementar métodos
computacionales en problemas de economía
(American Economic Association, 2015)
12
Código
JEL Descripción Definición
F14 Estudios empíricos de
comercio
Conjunto de estudios que recolectan información
para comprobar o rechazar teorías económicas,
(American Economic Association, 2015)
Complejidad
económica
Concepto que explica el conocimiento productivo
de los países. Es una aproximación a las
capacidades requeridas por los mismos para
exportar competitivamente productos (C A
Hidalgo et al., 2007)
Diversificación Medida relativa al número de productos que un
país es capaz de exportar de forma competitiva.
Ventaja comparativa
Medida de especialización relativa de los
productos que conforman la canasta exportadora
de un territorio con respecto a un tercero, tal
como el resto del mundo u otro territorio.
Fuente: Elaboración propia con base en ((ISOC-CSIC), 1992) y (American Economic Association, 2015)
Bibliografía
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13
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