En esta sección, se analiza un esbozo de la experiencia empírica del desarrollo económico y la transformación estructural (TS) en el mundo en desarrollo para situar la discusión posterior en un contexto empírico. Se podría decir que una conceptualización de la TS tiene tres dimensiones discernibles enmarcadas en torno a un cambio hacia actividades de mayor productividad. Se trata de las dimensiones sectorial, factorial e integradora. La primera dimensión -los aspectos sectoriales de la TS- se refiere a la reasignación inter e intra de la actividad sectorial hacia una mayor productividad. La segunda dimensión son los aspectos factoriales de la TS y se refieren a la composición o a los motores del crecimiento económico en términos de desplazamiento de los factores de producción hacia actividades de mayor productividad. La tercera son los aspectos integradores de la TS. Se trata del grado de integración en términos de economía global y de un cambio de las formas de incorporación -déficits comerciales y entradas de capital que conllevan pasivos (por ejemplo, la repatriación de beneficios o el pago de la deuda)- hacia los superávits comerciales.
La base de datos de 10 sectores del Centro de Crecimiento y Desarrollo de Groningen (GGDC) (versión 2014) desarrollada por Timmer, de Vries y de Vries (2015) proporciona un conjunto de datos comparables a largo plazo sobre el valor añadido, el empleo y las exportaciones para diez sectores económicos que abarcan treinta y tres países en desarrollo y que cubren el período desde la década de 1950. La base de datos de 10 sectores de la GGDC abarca once países de África, once de Asia, nueve de América Latina y dos de Oriente Medio y África del Norte. Por lo tanto, la Base de Datos de 10 Sectores de la GGDC puede utilizarse para considerar la TS a lo largo del tiempo en los países en desarrollo.1
Además, las limitaciones específicas de la Base de Datos de 10 Sectores de la GGDC son analizadas por Diao, McMillan, Rodrik y Kennedy (2017, pp. 4-6), quienes señalan lo siguiente: (i) los datos incluyen ampliamente todo el empleo independientemente de la formalidad o la informalidad, pero la medida en que los datos de valor añadido lo hacen depende de la calidad de las fuentes nacionales (véase Timmer et al. 2015); (ii) se cuestiona la calidad de los datos de los países pobres y de África en particular, aunque se observa que Gollin (2014) ha mostrado altas correlaciones entre los datos de las cuentas nacionales y las medidas sectoriales del consumo, lo cual es tranquilizador, y los países africanos del conjunto de datos de la GGDC son los que cuentan con las oficinas nacionales de estadística más sólidas; (iii) la medición de los insumos laborales no se realiza por horas, sino por número de empleados en un sector: por lo tanto, la estacionalidad podría llevar a una subestimación de la productividad laboral en la agricultura, por ejemplo, aunque se observa que Duarte y Restuccia (2010) encuentran una correlación entre las horas trabajadas y las cuotas de empleo en un conjunto de veintinueve países desarrollados y en desarrollo; y (iv) si las cuotas de trabajo difieren mucho entre las actividades económicas, entonces la comparación de la productividad laboral media puede ser engañosa.
Porcentajes del PIB y del empleo por regiones, desde 1960 hasta la actualidad.
Fuente Cálculo del autor basado en Timmer et al.
Primero, el TS sectorial: nos interesa el alcance y la trayectoria del TS -en términos de asignaciones sectoriales del PIB, y del empleo y las exportaciones. La forma de reaccionar ante estos gráficos depende, en parte, de las suposiciones que se hagan sobre el privilegio de la industria manufacturera en términos de productividad y potencial de generación de empleo frente a los servicios (véase la discusión posterior). La figura 3.1 muestra la estructura sectorial del PIB y el empleo en relación con el PIB per cápita (y también se puede evaluar la intensidad relativa de mano de obra o de capital de la producción regional por la posición de las curvas de valor añadido y de empleo: si la curva de empleo está por encima de la curva de valor añadido, la producción de ese sector y de esa región es relativamente más intensiva en capital).
Como es bien sabido, el componente agrícola está disminuyendo en cuanto a la participación en el PIB y el empleo en todas las regiones y es muy bajo en América Latina. En Asia Oriental, la disminución de la participación de la agricultura en el PIB y el empleo durante el período es notable en relación con otras regiones. El aumento de la participación de la industria manufacturera en el PIB de Asia Oriental a lo largo del periodo es especialmente impresionante, aunque no es el caso de la participación del empleo. Esto sugiere que la intensidad del capital es mayor en relación con otras regiones y, en consecuencia, que el crecimiento está impulsado por la acumulación de capital más que por la productividad del trabajo. Las cuotas del sector de los servicios en Asia Oriental también experimentaron un aumento sustancial durante el periodo. Las cuotas regionales del sector manufacturero de las regiones de la Fig. 3.1 son coherentes con lo que ha sido la «desindustrialización prematura» (un término atribuido a la UNCTAD, 2003, y utilizado por muchos otros), en el sentido de que los países en desarrollo han alcanzado el «pico manufacturero» en las cuotas de empleo y valor añadido en un momento mucho más temprano de la renta per cápita que las naciones avanzadas.2 Kaldor, en su detallada investigación empírica sobre la relación entre el sector manufacturero y el crecimiento, concluyó que el Reino Unido estaba experimentando una «madurez prematura». Este concepto se refería a una experiencia en la que la industria manufacturera ha «agotado su potencial de crecimiento antes de alcanzar niveles especialmente altos de productividad o de renta media per cápita» (Kaldor 1978 , p. 102). En contraste con la participación de la industria manufacturera, la participación de los servicios en el PIB y en el empleo presenta una tendencia al alza en general, especialmente en el sur de Asia, con la salvedad de que en esta estimación el sur de Asia está representado únicamente por la India.3
Descomposición del crecimiento por sectores, por regiones, desde 1960 hasta la actualidad (cambio en el crecimiento = 100).
Fuente Cálculo del autor basado en Timmer et al.
La figura 3.3 hace estimaciones de la descomposición del crecimiento por factores de producción. Y la Fig. 3.4 muestra la evolución de la productividad del trabajo. La figura 3.3 muestra que la acumulación de capital (stock de capital físico) desempeñó un papel importante en Asia Oriental, y ese papel ha ido aumentando con el tiempo, lo que sugiere un aumento de la intensidad del capital en el crecimiento. Al principio, se mezclaba en gran medida con el aporte de mano de obra y el stock de capital humano, pero a medida que éste disminuía con el tiempo, la productividad total de los factores (PTF) asumía un papel más importante en el crecimiento.
Descomposición del crecimiento por factores, por regiones, desde 1970 hasta la actualidad (cambio en el crecimiento = 100).
Fuente Cálculo del autor basado en Timmer et al.
Productividad del trabajo frente al PIB per cápita, por regiones, desde 1960 hasta la actualidad.
Fuente Cálculo del autor basado en Timmer et al.
Composición de las exportaciones por regiones, 1960-presente.
Fuente Cálculo del autor basado en Timmer et al.
La figura 3.4 muestra la productividad del trabajo a lo largo del periodo por sectores. No es sorprendente encontrar un gran aumento de la productividad laboral en el sector manufacturero de Asia Oriental, dado el cambio intersectorial de la agricultura a la manufactura. Sin embargo, los aumentos de la productividad laboral en otros sectores también son significativos, ciertamente en contraste con otras regiones en las que la productividad ha crecido menos o incluso ha disminuido durante el periodo.5
En términos de factores de producción -el trabajo en particular- el cambio demográfico es importante. Si tomamos las Perspectivas de la Población Mundial de la ONU (variante media) tenemos estimaciones de la tasa de dependencia (la población en edad de no trabajar/la población en edad de trabajar); la población en edad de trabajar (15-64 años) como proporción de la población total; y los cambios absolutos (millones de personas) en la población en edad de trabajar. Comprobamos que la tasa de dependencia disminuye en todas las regiones y que la población en edad de trabajar alcanza su punto máximo en todas las regiones, con la excepción de ambas en el caso del África subsahariana. La curva del África subsahariana se retrasa un poco, ya que el punto más bajo de la curva de la tasa de dependencia se experimentará en todas las demás regiones en 2030-2050. Por el contrario, Asia Oriental y el Pacífico, así como América Latina y el Caribe, se enfrentarán a una reducción de la mano de obra a medida que el África subsahariana alcance su punto máximo.
Participaciones en el comercio, 1961-presente (o años disponibles).
Fuente Cálculo del autor basado en Timmer et al.