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Complejidad Económica Subnacional:Teoría, Ejemplos y Práctica
José Morales-ArillaCandidato a PhD en Políticas Públicas
Universidad de Harvard26 de junio de 2019
Esquema de la presentación
• Complejidad Económica• Divergencia a todos los niveles• Teoría ”Scrabble” del desarrollo• El proceso de diversificación productiva• Métricas de complejidad económica
• Insumos para el desarrollo de herramientas• Herramientas de análisis• Implementación del algoritmo• Reflexiones para la conclusión
¿Por qué hay tantadiferencia entre zonas ricas
y pobres?
Divergencia: Pregunta fundacional del desarrollo económico
Burundi 251Malawi 268
Senegal 1032Camerún 1151
Paraguay 3813Ucrania 3867
Uruguay 14449Chile 15363
Países más pobres
X 4
X 4
X 4
Ingreso per cápita(dólares corrientes)
Cuando Adam Smith publicó su libro en 1776, el país más rico era cuatro veces más rico que el país más pobre…
Dinamarca 56210Australia 67036
X 4
El departamento/territorio menos productivo
X 2
X 2
X 2: el más productivo
PIB per cápita (millones de pesos)
Vaupés $3,1 Zambia
Estas enormes diferencias también existen dentro de países
Putumayo $6,0 Sri Lanka
Arauca $12,1 Peru
Casanare $24,2 PoloniaBogotá $15,9 Costa Rica
…en suma, grandes contrastes, incluso entre sitios muy cercanos
PIB per cápita por departamentos
TIERRA
CAPITAL CAPITALHUMANO
TRABAJO
DESREGULACIÓN
Paradigma de la acumulación de factores: TFP sigue siendo el componente principal.
ESPECIALIZACIÓN
Nuestro enfoque:Estudiar el
conocimiento colectivo
¿Quién tiene mas conocimientoproductivo?
¿Un Inuit…?
¿…o el Hombre Moderno?
El esquimal sabe y puede hacerbastantes cosas!
Una tostadora de $10 tiene 400 partes: Si un solo hombre moderno tratara de producirlas todas…
¿A dónde vamos con esto?• En verdad, no podemos decir que un hombre
moderno tenga “más” conocimiento productivo comoindividuo. • Solo podemos hacer esta comparación entre
sociedades• ¿Por qué una sociedad moderna acumula más
conocimiento productivo? • Un esquimal sabe casi todo lo que su sociedad sabe.• Un hombre moderno tiene una minúscula fracción de lo
que su sociedad sabe.
Conocimiento Productivovs. Capital Humano• Medidas típicas de capital humano miden cuanto del
mismo conocimiento y las mismas habilidades tiene el individuo promedio en una sociedad.• Por ejemplo, años de escolaridad!
• El conocimiento productivo no tiene que ver con el conocimiento promedio por individuo, si no con la diversidad del conocimiento disponible en una sociedad.
Veamos a dos países
Ghana Tailandia
1962: Similar nivel de ingresos
Ghana Tailandia
$295 $363GDP per capita (constant 2000 US$)
Crecimiento del Capital Humano: Ghana gana!
Ghana
Expo
rtacio
nesd
e Gh
ana
en 1
962
Expo
rtacio
nesd
e Gh
ana
en 2
010
Tailandia
Expo
rtacio
nesd
e Ta
iland
ia: 1
962
Expo
rtacio
nesd
e Ta
iland
ia: 2
010
Resultado: divergencia
Como teoría del desarrollo
Si usted tiene una letra…
… no puede hacer muchas palabras.
Si tiene estas 3 letras…
Puede hacer estas 4 palabras:
Si tiene 4 letras…
Puede hacer 9 palabras:
Si tiene estas 10 letras:
Puede hacer 595 palabras, algunaslargas:
PRODUCTOS
Top Hat: By Nikodem Nijaki (Own work) [CC BY-SA 3.0
PAISES CAPACIDADES
• Sociedades con más letras pueden hacer más palabrasSon más diversificados
• Industrias que requieren más letras los pueden hacer menos paísesLos productos son menos ubícuos
• Sociedades con más letras debieran poder hacer palabras más largas
• Productos menos ubícuos
• Mientras mas letras tiene un país, más diversificado será y menosubícuos serán sus productos
• Relación inversa entre diversificación y ubicuidad
INTUIC IÓN
(Year 2000)
Diversification of a country/Number of Products a country makes
Ubiq
uity
of a
Cou
ntry
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oduc
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e nu
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ake
the
sam
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oduc
ts `
``````
``````
``````
``````
`1
kc,0
k c,1
Hidalgo, Hausmann (2009)PNAS 106(26):10570-10575
0 100 200 300 400 500 600100
150
200
250
300
ALGARROBO
ALHUE
ALTO BIO BIO
ALTO DEL CARMEN
ALTO HOSPICIOANCUD
ANDACOLLO
ANGOL
ANTARTIDA
ANTOFAGASTA
ANTUCO
ARAUCO
ARICA
AYSEN
BUIN
BULNESCABILDO
CABO DE HORNOS
CABRERO
CALAMA
CALBUCOCALDERA CALERA DE TANGO
CALLE LARGA
CAMARONESCAMINA
CANELA
CANETE
CARAHUE
CARTAGENA
CASABLANCA
CASTRO
CATEMU
CAUQUENES
CERRILLOS
CERRO NAVIA
CHAITEN
CHANARAL
CHANCO
CHEPICA
CHIGUAYANTE
CHILE CHICO
CHILLAN
CHILLAN VIEJO
CHIMBARONGO
CHOLCHOL
CHONCHI
CISNES
COBQUECURA
COCHAMO
COCHRANE
CODEGUA COELEMU
COIHUECO
COINCO
COLBUN
COLCHANE
COLINA
COLLIPULLICOLTAUCO
COMBARBALA
CON CON
CONCEPCION
CONCHALI
CONSTITUCION
CONTULMO
COPIAPO
COQUIMBO
CORONEL
CORRAL
COYHAIQUE
CUNCO
CURACAUTIN
CURACAVI
CURACO DE VELEZ
CURANILAHUE
CURARREHUE
CUREPTO
CURICO
DALCAHUEDIEGO DE ALMAGRO
DONIHUE
EL BOSQUE
EL CARMEN
EL MONTE
EL QUISCO
EL TABO
EMPEDRADO
ERCILLA
EST CENTRAL
FLORIDA
FREIRE
FREIRINA FRESIA
FRUTILLAR
FUTALEUFU
FUTRONO
GALVARINO
GENERAL LAGOS
GORBEA
GRANEROS
GUAITECAS
HIJUELAS
HUALAIHUE
HUALANE
HUALPEN
HUALQUI
HUARA
HUASCO
HUECHURABA
ILLAPEL
INDEPENDENCIA
IQUIQUE
ISLA DE MAIPO
ISLA DE PASCUA
JUAN FERNANDEZ
LA CALERA
LA CISTERNA
LA CRUZ
LA ESTRELLA
LA FLORIDA
LA GRANJA
LA HIGUERA
LA LIGUA
LA PINTANA
LA REINA
LA SERENA
LA UNION
LAGO RANCO
LAGO VERDE
LAGUNA BLANCA
LAJA
LAMPA
LANCO
LAS CABRAS
LAS CONDES
LAUTARO
LEBU
LICANTEN
LIMACHE
LINARES
LITUECHE
LLANQUIHUELLAY-LLAY
LO BARNECHEA
LO ESPEJO
LO PRADO
LOLOL
LONCOCHE
LONGAVI
LONQUIMAY
LOS ALAMOS
LOS ANDES
LOS ANGELES
LOS LAGOS
LOS MUERMOS
LOS SAUCES
LOS VILOS
LOTA
LUMACO
MACHALI
MACUL
MAFIL
MAIPU
MALLOA
MARCHIGUEMARIA ELENA
MARIA PINTO
MARIQUINAMAULEMAULLIN
MEJILLONES
MELIPEUCO
MELIPILLA
MOLINA
MONTE PATRIA
MULCHEN
NACIMIENTONANCAGUA
NAVIDAD
NEGRETE
NINHUE
NIQUEN
NOGALES
NUEVA IMPERIAL
NUNOA
O'HIGGINS
OLIVAR
OLLAGUE
OLMUE
OSORNO
OVALLEP AGUIRRE CERDA
PADRE HURTADOPADRE LAS CASAS
PAIHUANO
PAILLACO
PAINE
PALENA
PALMILLA
PANGUIPULLI
PANQUEHUE
PAPUDOPAREDONES
PARRAL
PELARCO
PELLUHUE
PEMUCO
PENAFLOR
PENALOLEN
PENCAHUE
PENCO
PERALILLO
PERQUENCO
PETORCA
PEUMO
PICA
PICHIDEGUA
PICHILEMU
PINTO
PIRQUE
PITRUFQUEN
PLACILLA
PORTEZUELO
PORVENIR
POZO ALMONTE
PRIMAVERA
PROVIDENCIA
PUCHUNCAVI
PUCON
PUDAHUEL
PUENTE ALTOPUERTO MONTT
PUERTO NATALES
PUERTO OCTAY
PUERTO VARAS
PUMANQUE
PUNITAQUI
PUNTA ARENAS
PUQUELDON
PUREN
PURRANQUEPUTAENDO
PUTRE
PUYEHUEQUEILEN
QUELLON
QUEMCHI
QUILACO
QUILICURA
QUILLECO
QUILLON
QUILLOTA
QUILPUE
QUINCHAO
QUINTA NORMAL
QUINTA TILCOCO
QUINTERO
QUIRIHUE
RANCAGUA
RANQUIL
RAUCO
RECOLETA
RENAICO
RENCA
RENGO
REQUINOA
RETIRO
RINCONADA
RIO BUENO
RIO CLARO
RIO HURTADORIO IBANEZ
RIO NEGRO
RIO VERDE
ROMERAL
SAAVEDRA
SAGRADA FAMILIA
SALAMANCA
SAN ANTONIO
SAN BERNARDO
SAN CARLOS
SAN CLEMENTE
SAN ESTEBAN
SAN FABIAN
SAN FCO DE MOSTAZAL
SAN FELIPESAN FERNANDO
SAN GREGORIO
SAN IGNACIO
SAN JAVIER
SAN JOAQUIN
SAN JOSE MAIPO
SAN JUAN DE LA COSTA
SAN MIGUEL
SAN NICOLASSAN PABLO
SAN PEDRO DE ATACAMA
SAN PEDRO DE LA PAZ
SAN PEDRO DE MELIPILLASAN RAFAEL
SAN RAMON
SAN ROSENDO
SAN VICENTE T-T
SANTA BARBARA
SANTA CRUZ
SANTA JUANA
SANTA MARIA
SANTIAGO
SANTO DOMINGO
SIERRA GORDA
Sin Información
TALAGANTE
TALCA
TALCAHUANO
TALTAL
TEMUCO
TENO
TEODORO SCHMIDT
TIERRA AMARILLATIL-TIL
TIMAUKEL
TIRUA
TOCOPILLA
TOLTEN
TOME
TORRES DE PAINE
TORTEL
TRAIGUEN
TREHUACO
TUCAPEL
VALDIVIA
VALLENAR
VALPARAISO
VICHUQUEN
VICTORIA
VICUNA
VILCUN
VILLA ALEGRE
VILLA ALEMANA
VILLARRICA
VINA DEL MAR
VITACURA
YERBAS BUENAS
YUMBELYUNGAY
ZAPALLAR
k0 (Diversification)
k 1 (Ave
rage
Ubi
quity
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Diversity-Average Ubiquity Municipalities
FOR CHILE 2008
Ciudades en Turquía
ADANA
ADIYAMAN
AFYON
AĞRI
AMASYA
ANKARA
ANTALYA
ARTVİN
AYDIN
BALIKESİRBİLECİK
BİNGÖL
BİTLİS
BOLUBURDUR
BURSA
ÇANAKKALEÇANKIRI
ÇORUMDENİZLİ
DİYARBAKIR
EDİRNE
ELAZIĞ
ERZİNCAN
ERZURUM
ESKİŞEHİRGAZİANTEP
GİRESUN
GÜMÜŞHANE
HAKKARİ
HATAY
ISPARTA
İÇEL
İSTANBUL
İZMİR
KARSKASTAMONU
KAYSERİ
KIRKLARELİ
KIRŞEHİR
KOCAELİKONYA
KÜTAHYA
MALATYA
MANİSA
KAHRAMANMARAŞ
MARDİNMUĞLA
MUŞ
NEVŞEHİR
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ORDU
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SAKARYASAMSUN
SİİRT
SİNOP
SİVAS
TEKİRDAĞ
TOKAT
TRABZON
TUNCELİ
ŞANLIURFA
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KARAMAN
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BATMANŞIRNAKBARTIN
ARDAHAN
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DÜZCE
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20
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k1 (
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0 500 1000 1500k0 (diversification)
Diversity and average ubiquity of Turkey's cities
The United States
Aguascalientes
Baja California
Baja California SurCampeche
Coahuila
Colima
Chiapas
Chihuahua
Distrito Federal
Durango
Guanajuato
Guerrero
Hidalgo
JaliscoMéxico
Michoacán
Morelos
Nayarit
Nuevo León
Oaxaca
PueblaQuerétaro
Quintana Roo
San Luis Potosí
Sinaloa
Sonora
Tabasco
Tamaulipas
Tlaxcala
VeracruzYucatán
Zacatecas
2022
2426
28Av
erag
e ub
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dustr
ial co
mpo
sition
(kc,1
)
400 500 600 700 800Diversity of industrial composition (kc,0)
Los estados de México
Las Ciudades de México
Medida de Complejidad EconómicaMétodo de los reflejos
depends on its ubiquity
product complexity
depends on its diversity
country complexity
improved country complexityimproved product complexity
even better country complexityeven better product complexity
still better country complexitystill better product complexity
PCI= ECI=
How complex is a product? How complex is a country?
Competitividad revelada en unproducto
Diversidad de los países y ubicuidad de los productos
Complejidad económica delos países y los productos
PIB
per c
apita
ECI
Ingresos tienden a la complejidad
Complejidad > Instituciones
Source: Hausmann, Hidalgo et al. 2012. Atlas of Economic Complexity
Complejidad > Educación
Source: Hausmann, Hidalgo et al. 2012. Atlas of Economic Complexity
Del oso a la zebra, no al león.
El problema del huevo y la gallina
• No se pueden hacer relojes sin relojeros y maquinistas• Es difícil aprender a ser relojero si nadie hace relojes• Y aun si aprendes a ser relojero, faltan los maquinistas!• ¿Cómo se resuelve este problema?
• Moviéndose hacia productos similares
• ¿Cómo medimos la similitud tecnológica?• Implícitamente
• Probabilidad condicional de la co-producción• Explícitamente
• Midiendo la similitude en el uso de distintos insumos
Espacio de Productos basado en laproximidad tecnológica implícitaentre productos (co-ubicación).
Ventaja Comparativa Implícita
Calidad de la posición en el espacio de productos
Deseabilidad de un productoausente
Proximidad implícita: Productos que requieren capacidades similarestienden a exportarse de los mismos lugares de origen.
ELECTRONICS
MACHINERY
AIRCRAFT
BOILERS
SHIPS
METAL PRODUCTS
CONSTR. MATL. & EQPT.
HOME & OFFICE
PULP & PAPER
CHEMICALS & HEALTH
AGROCHEMICALS
OTHER CHEMICALS
INOR. SALTS & ACIDS
PETROCHEMICALS
LEATHER
MILK & CHEESE
ANIMAL FIBERS
MEAT & EGGS
FISH & SEAFOOD
TROPICAL AGRIC.
CEREALS & VEG. OILS
COTTON/RICE/SOY & OTHERS
TOBACCO
FRUIT
MISC. AGRICULTURE
NOT CLASSIFIED
TEXTILE & FABRICS
GARMENTS
FOOD PROCESSING
BEER/SPIRITS & CIGS.
PRECIOUS STONES
COAL
OIL
MINING
El Espacio de Productos
Cuantas letras tiene el país?
Que tan cerca estáde otrosproductosbuenos?
Few personbytesHard to add more
More personbytesEasy to add more
Many personbytesHard to add more by just copying others
Complejidad, dado el PIBpc (ECI | PIBpc)
Cer
caní
aa
otro
spr
oduc
tos
buen
os(C
OI)
Baja Alta
Baja
Alta
Bridge over troubled waters
Apuestas estratégicasPoco espacio para mejorar, pocos productos cercanos.
Stairway to heaven
Política Industrial Parsimónica
Motivar saltos cortos en el espacio de productos
Let it be
No hay problemaAmplio espacio de movimiento
Hey Jude: make it better
Política de CompetitividadMejorar las condiciones de los
sectores ya presentes.
El problema estratégico
De proximidades implicitas a explícitas:
• Co-locación es la manera implícita de medir la similitud encapacidades requeridas entre un par de industrias. • Pero esta similitud a veces puede medirse explícitamente.• Muchos flujos laborales apuntan a uso del mismo talento humano.• Composición por ocupaciones similares.• Uso de los mismos insumos.• Uso de las mismas patentes y conocimientos.• Uso de los mismos tipos de profesional.
De proximidades implicitas a explícitas:
De lo internacional a lo sub-nacional• 4 razones:– Explicar divergencias sub-nacionales– Estudiar producción e incluir no-transables.– Entender similitudes explícitas entre sectores.– Estimular investigación a nivel sub-nacional.
• Esfuerzos intensivos en datos.• Sinergias con agencias gubernamentales:– Visualizar posibilidades de diversificación local.– Visualizar distribución del conocimiento.
Funcionalidad Fuentes estadísticas típicas Fuentes administrativas típicas
Composición exportadora regional($ exportados por producto o industria y destino)
Censos económicos x firmaEncuestas manufactureras x firma
Datos de aduanas x transacción
Composición industrial regional (Empleo, valor agregado, producción)
Censos económicos x firmaEncuestas manufactureras x firmaEncuestas empleo/hogares x empleadoCenso poblacional por individuo
Datos de seguridad social x trabajador vinculados a la industria de su empleador
Similitud tecnológica basada en transiciones laborales
Encuestas de empleo de corte longitudinal
Datos de seguridad social x trabajador vinculados a la industria de su empleador en distintos momentos del tiempo.
Similitud tecnológica basada en vectores ocupacionales
Censo Poblacional por individuoEncuestas empleo/hogares x empleado
Servicios oficiales de empleo (ONET en EEUU, SINCO en México).
Similitud tecnológica basada en requisitos e insumos
Censos económicos o encuestas manufactureras x firma con data de consumo intermedio.Matrices insumo-producto.
Similitud tecnológica basada en uso de tecnologías similares
Registro/uso de patentes por empresa o industria.
Movilidad Geográfica de Capacidades Encuestas de empleo de corte longitudinal
Datos de seguridad social x trabajador vinculados a la ubicación de su empleo en distintos momentos del tiempo.
Fuentes para el desarrollo de análisis subnacionales
Herramientas para la toma de decisiones
• Atlas Internacional: http://atlas.cid.harvard.edu/
• Atlas Subnacionales• Colombia: http://datlascolombia.com/• Peru: http://acomplexperu.concytec.gob.pe/• Brasil: http://dataviva.info/en/• Mexico: https://datos.gob.mx/complejidad/• Venezuela: https://prodavinci.com/diversificacion-y-desarrollo-en-venezuela-
que-hacer-si-el-petroleo-ya-no-basta/
Algoritmo desarrollado y publicado
• Ejercicio: • Ejecutar algoritmo de complejidad en Stata.• Ejecutar Código linea por linea que replique al algoritmo de complejidad.• Comprobar correlación perfecta entre ambos ejercicios.
Reflexiones a modo de conclusion:
• Ejercicios para mapear vocación productiva local y oportunidades• Política industrial justificada objetivamente
• Pero no es una bola de cristal• Vino en Arabia Saudita
• Herramienta complementaria para el consultor• ¿Por qué algo que debería ocurrir no ocurre?
• No dice nada del tipo de política necesario para lograr objetivos• Infraestructura, insumos, coordinación, impuestos.
• Discusión complementaria fundamental• High bandwidth policy making: ¿Como organizer al gobierno para dar respuesta?• Importancia de una red de practicantes en política industrial para América Latina.
Muchas gracias!