“Patrones de consumo aparente de energías modernas y actividadeconómica en América Latina durante el siglo XX”

José Jofré González1

Universidad de BarcelonaHelsinki, Agosto 25 de 2006 2

Resumen

Disponer de estimaciones del Producto para pequeños países latinoamericanoses una necesidad creciente dentro de la historia económica latinoamericana enespecial en aquellos períodos previos a la implementación del Sistema deContabilidad Nacional.

Son muchos los esfuerzos de los pocos equipos de investigación al interior delos países latinoamericanos para generar estimaciones del nivel del Producto, sinembargo, cada uno con mayor o menor suerte ha podido conseguir su objetivo,sobre todo por la falta de buena información que permita realizar talesestimaciones, esto ha obligado al uso creativo de variadas metodologías.

Esta investigación es el primer ejercicio que busca evaluar la utilidad de utilizaruna demanda por energía para estimar el Producto y con ello aprovechar lavaliosa información de importaciones de energías modernas contenida en losAnuarios Estadísticos de Comercio Exterior de Estados Unidos, Gran Bretaña yAlemania. Es por lo tanto, una primera aproximación a los niveles del Productopara aquellos pequeños países latinoamericanos de los cuales no se disponen deestimaciones para los períodos previos a la segunda mitad del siglo XX.

Por el momento, las lecciones que se han obtenido en este estudio son variadas ylas estimaciones del nivel de Producto a partir de la ecuación de la demanda porenergía poco satisfactorias, pero esto no invalida la idea de central de utilizar uncamino indirecto para formarse una idea de los niveles probables de Productopara aquellos pequeños países latinoamericanos poco estudiados.

Introducción

La información de los niveles de actividad económica en numerosos paíseslatinoamericanos es escasa o inexistente hasta muy avanzado el siglo XX, se trata depaíses muy pequeños y pobres de los cuales se conoce muy poco. Pero podemospreguntarnos, ¿es posible utilizar el consumo aparente de energías modernas paraestimar el nivel de actividad económica de un país?, sobre todo que existe lainformación de las importaciones de energía provenientes de países como EstadosUnidos, Gran Bretaña y Alemania contenida en sus Anuarios Estadísticos deComercio Exterior desde mediados del siglo XIX.

1 Direcciones electrónicas: jjofre1@hotmail.com y jose.jofre@prof.udp.cl2 Este paper se presenta en el XIV Internacional Economic History Congreso, Helsinki, Finlandia, 21al 25 de Agosto de 2006. Sesión 99: “Foreign Trade and Economic Growth in Latin America and theCaribbean until the mid-twentieth Century: Towards a System of Nacional Accounts”.

2

La investigación propuesta plantea validar la utilidad del consumo aparente deenergías modernas (carbón, petróleo, hidroelectricidad, gas natural y energía nuclear)como un indicador de la actividad económica para los países y períodos donde noexisten mediciones del Producto. Para cumplir con este objetivo se utiliza larelación entre el consumo de energía y actividad económica, de la cual existeabundante literatura, sin embargo la evidencia empírica no ha sido concluyenterespecto a la dirección de causalidad entre ambas variables, esto se debe en parte, ala utilización de muestras relativamente pequeñas y a que cuando se compara entrepaíses, no se tiene en cuenta la historia económica particular.

Esta investigación parte caracterizando los patrones del consumo de energíasmodernas que se deducen de una muestra de veinte países Latinoamericanos entre1925-2003. Luego, por medio de técnicas econométricas se probará empíricamentela relación de causalidad entre el consumo de energías modernas y el PIB para losperíodos y países para los cuales se dispone de información (1950-2003).

El siguiente paso será estimar una ecuación de demanda por energía de la que seextraen los coeficientes que permitirán estimar la evolución de la actividadeconómica mediante la información del consumo de energía.

Finalmente, las lecciones que se obtengan de este análisis permitirán generarinformación respecto a la utilidad que se le puede dar a la información contenida enel consumo aparente de energías modernas y de nuevos elementos para comprenderla heterogeneidad latinoamericana.

Este documento se divide en cuato secciones más las referencias bibliográficas y losapéndices. La primera sección analiza la relación de causalidad entre el consumo deenergía y el PIB, la segunda se centra en la estimación de una demanda por energía,la tercera sección está destinada a un ejercicio exploratorio para verificar la bondadde los coeficientes de la demanda por energía para estimar los niveles del PIB yfinalmente, la última sección se destina a las conclusiones y comentarios finales.

1. Causalidad entre Consumo de Energía y Actividad Económica

1.1 Aspectos Generales

Cuando se analiza el total de energía consumida se debe tener en cuenta que el nivelobservado es el resultado de las decisiones de dos grupos de agentes (familias yempresas), así el análisis puede estar centrado en el lado de la demanda, en cuyo casoeste consumo está constituido por los consumos realizados por las familias y por lasdecisiones de las empresas, en ambos casos son demandantes de los serviciosenergéticos, o en el lado de la oferta (o producción) cuyos consumos estándeterminados por el nivel y composición del PIB del país y la mezcla con el capital yel trabajo en el proceso productivo. Por lo tanto, la energía juega un rol defacilitador en el crecimiento económico tanto directa como indirectamente, Stern, D.et al. (2004: 2).

Para Stern, D.I. (1993: 139):

3

“…Una alta correlación entre energía y crecimiento económico puede indicarque el crecimiento promueve el uso de energía, pero el uso de la energía puedeno ser esencial para el crecimiento económico. Jorgenson sugiere que laenergía puede no ser esencial para el crecimiento económico per se, pero quees esencial para la implementación de la mayoría de las nuevas tecnologías yasí para el crecimiento de la productividad…”

El trabajo seminal de Kraft y Kraft (1978) donde se demuestra que el PIB causa a laenergía en el caso de Estados Unidos, fue el inicio de numerosas publicacionesposteriores que han buscado, utilizando cada vez mejores técnicas econométricasobtener evidencia concluyente sobre la causalidad entre la energía consumida poruna economía y los niveles de actividad económica.

En general, los resultados están condicionados por el tamaño muestral, la mediciónde las variables utilizadas y la metodología econométrica empleada. Cada uno deestos elementos contribuye a oscurecer la relación teórica.

Actualmente la dificultad asociada al tamaño muestral cuando se trabaja con seriestemporales se ha resuelto para la mayoría de los países, ya que el uso masivo de laContabilidad Nacional impulsada por las Naciones Unidas desde mediados y finalesde los años 1950’s ha permitido disponer de un número suficiente de observaciones yaplicar las pruebas econométricas necesarias para obtener inferencias robustas. Lomismo ocurre con los consumos de energía cuyas series se han publicadosistemáticamente a partir de 1950 aproximadamente.

1.2 El concepto de causalidad

El concepto de causalidad fue desarrollado por C. Granger a finales de los años1960’s. Tal como señala Granger, la causalidad tiene dos componentes:3

“…1. La causa ocurre antes del efecto, y2. La causa contiene información sobre el efecto que es única, y no está en otravariable.

Una consecuencia de esta afirmación es que la variable causal puede contribuira la predicción de la variable efecto después de que se hayan utilizadopreviamente otros datos…”

La causalidad que define C.W. Granger no es una “causalidad verdadera”, sino una“causalidad a la Granger” tal como señala el autor. En términos formales (Granger,1969) esta causalidad se define como: si un evento “A” ocurre después del evento“B”, entonces “A” no puede causar a “B”, de tal forma que el futuro no puedecausar el pasado. Por lo tanto, desde el punto de vista econométrico se deben estimardos ecuaciones:

3 Granger, C.W. (2004: 204) “Análisis de series temporales, cointegración y aplicaciones”, RevistaAsturiana de Economía, RAE N° 30. El texto corresponde a la versión revisada del discursopronunciado por el profesor Clive W. Granger en Estocolmo, el 8 de diciembre de 2003 cuandorecibió junto a Robert Engle el Premio Nobel de Economía.

4

(1) ∑ ∑= =

−− +++=m

i

n

jtjtjitit EdPIBdPIBd

1 10 )(ln)(ln)(ln νλαα

(2) ∑ ∑= =

−− +++=m

i

n

jtjtjitit PIBdEdEd

1 10 )(ln)(ln)(ln εδββ

donde:tPIBln = logaritmo natural del PIB en términos reales en el período “t”

tEln = logaritmo natural del Consumo de Energías en toneladas de petróleoequivalente en el período “t”d = operador de primeras diferencias

tν = residuo de la ecuación (1)

tε = residuo de la ecuación (2)

Estas ecuaciones se expresan en diferencias porque se considera4 que las series quese están utilizando son integradas de orden 1, I(1).

Cuando el consumo de energía causa al PIB, en el sentido Granger, en la primera

ecuación debe ocurrir que ∑=

≠n

jj

1

0λ . En la segunda ecuación, el PIB causa, en el

sentido Granger, al consumo de energía cuando se cumple que ∑=

≠n

jj

1

0δ .

Cuando se prueba que los coeficientes anteriores, cada uno en la respectiva ecuación,son no significativamente diferentes de cero la variable explicativa no causa a lavariable dependiente.

Las ecuaciones (1) y (2) se amplían cuando el PIB y la energía están cointegradas yse estima un modelo dinámico llamado “Modelo de Corrección de Errores”. Ahoralas ecuaciones a utilizar son:

(3) ∑ ∑= =

−−− ++++=m

i

n

jtjtjititt EdPIBdCEPIBd

1 1110 )(ln)(ln)(ln νλαθα

(4) ∑ ∑= =

−−− ++++=m

i

n

jtjtjititt PIBdEdCEEd

1 1120 )(ln)(ln)(ln εδβθβ

donde:1−tCE = término de corrección del error. En la ecuación (3) este término se

construye como: ttt EPIBCE lnˆˆln 10 λα −−= . En el caso de la ecuación (4) la

variable se construye como: ttt PIBECE lnˆˆln 10 δβ −−= .

En las ecuaciones (3) y (4) los coeficientes 1θ y 2θ miden la velocidad de ajuste delos desequilibrio de largo plazo que se producen en la relación entre PIB y energía.

4 En los análisis empíricos primero se debe verificar el orden de integración de las series, para elloexisten los test adecuados. Cuando se analice la metodología que se empleará en la investigación seprofundizará en el concepto y los test respectivos.

5

Por lo tanto, existen tienen dos fuentes de causalidad: (i) la causalidad de largo plazoque existe cuando 1θ y 2θ son significativos (es decir, 0,0 21 == θθ ), y (ii) la

causalidad de corto plazo se verifica con la significancia de ∑=

n

jj

1

λ y ∑=

n

jj

1

δ .

Por lo tanto, la causalidad entre energía y PIB se prueba utilizando las ecuaciones (1)a (4) dependiendo de las pruebas de integración y cointegración de las variables, talcomo se explica en la siguiente sección.

1.3 Metodología a utilizar5

Los trabajos empíricos sobre la causalidad entre la energía y el PIB han demostradoser sensibles a la elección de la estructura de rezagos de las variables explicativas,por ello los últimos trabajos publicados utilizan sistemáticamente el criterio de Hsiao(1981) que permite determinar el número de rezagos óptimos cuando se emplea eltest de causalidad, para ello se apoya en el criterio del Error de Predicción Final(EPF) de Akaike (1969). La metodología general empleada por Chontanawat, J. etal. (2004) se resume en la siguiente figura.

5 Esta sección se apoya en el trabajo de Chontanawat, J. et al. (2004: 3-7).

6

Figura N° 1.1Etapas en la verificación empírica de la causalidad

Test de Integración(Test ADF)

E y PIB no integradas E y PIB integradas

Test de Cointegración(Test Johansen)

E y PIB cointegradasE y PIB no cointegradas

Existe causalidad(al menos en una dirección)

Test causalidad

Dirección“Hsiao” en “MCE”

(Granger + criterio Akaikede EPF)

Existencia y Dirección“Hsiao”

(Granger + criterio Akaikede EPF)

Test F conjunto en losrezagos de las variablesindependientes y en el

término del MCE

Test F conjunto en losrezagos de las variables

independientes

EtapaI

EtapaII

EtapaIII

Etapa III a Etapa III b

Fuente: Figura tomada y modificada de Chontanawat, J., et al. (2004: 30).Notas: “MCE” = Modelo de Corrección de Errores, “EPF” = Error dePredicción Final.

A continuación se explica brevemente cada una de las etapas:

Etapa I

La primera etapa del análisis parte con la verificación del orden de integración de lasvariables. Dependiendo del resultado de esta prueba estadística se define la forma enque se aplicará el test de causalidad (Etapa IIIa o IIIb).

En esta investigación se utiliza el test Aumentado de Dickey Fuller (ADF). Laecuación que se estima para realizar el test es:

∑=

−− ++∆+=∆γ

ετφφ1

10i

ttitit YYY

La hipótesis nula es: 1:0 =τH , si no se rechaza la hipótesis la variable Yt esintegrada de orden 1. Es decir, la variable por ejemplo muestra una tendenciacreciente a lo largo del tiempo o fluctuar alrededor de su media, ambos casos reflejanla no estacionariedad de la serie analizada.

7

Cuando se rechaza Ho, se dice que la variable es estacionaria o integrada de orden 0,I(0). Una variable cuando es estacionaria su comportamiento es aleatorio y no hayun comportamiento de tendencia creciente en el tiempo.

Si se rechaza la hipótesis nula de raíz unitaria, se pasa a la Etapa III a. Si no serechaza la hipótesis nula se pasa la Etapa II para verificar la existencia decointegración entre las variables.

Etapa II

Cuando dos series están integradas al calcular la diferencia entre ellas, el resultadopuede ser una serie estacionaria, y esta propiedad se conoce como “cointegración”,de ello se sigue que las variables tienen otras propiedades útiles e interesantes desdela perspectiva econométrica.

La cointegración entre un grupo de variables nos asegura que la relación que seestima no es espuria, es decir, que existe una relación estable de equilibrio entre lasvariables y al menos una relación de causalidad entre ellas.

Para testear la cointegración se emplea el test de traza de Johansen. El test seconstruye en dos pasos: (i) el primero consiste en estimar un modelo de vectorautorregresivo (VAR) no restringido y con ello se determina el número de rezagos aemplear, (ii) el contraste de cointegración se realiza suponiendo que existe unatendencia determinística de las variables en el VAR.

El test contrasta las siguientes hipótesis. En el primer paso la hipótesis nula es de nocointegración y la hipótesis alternativa es de que al menos existe una relación decointegración. En el segundo paso la hipótesis nula es de la existencia de unarelación de cointegración y la hipótesis alternativa de que existen dos relaciones decointegración. Al igual que en cualquier prueba de hipótesis se rechaza la hipótesisnula cuando el valor del estadístico de prueba es mayor al valor crítico.

Cuando se determina la existencia de una relación de causalidad se pasa a la EtapaIII b. La no existencia de cointegración nos lleva a utilizar el procedimiento de laEtapa III a.

Etapa III

En esta etapa lo importante es la determinación del número de rezagos óptimos delas variables, ya que su inadecuada selección lleva a resultados equivocados en larelación de causalidad.

Para determinar el número de desfases óptimos se emplea el Error de PredicciónFinal por lo que se construye:

TnmSRC

nmTnmTnmEPF ),(

11).(

−−−+++

=

donde:SRC = suma de residuos al cuadrado

8

T = tamaño de la muestra

El número óptimo de rezagos se encuentra cuando se minimiza el EPF lo que esaproximadamente equivalente a un test F de significancia conjunta.

Etapa III a: Series no cointegradas

El procedimiento de Hsiao para determinar los desfases óptimos se implementa endos pasos:

(i) Para testear la causalidad de energía a PIB, se estima primero la siguienteecuación:

(5) ∑=

− ++=m

ititit PIBdPIBd

10 )(ln)(ln ναα

y se calcula:T

SRCmTmTmEPF

11)(

−+++

=

para todas las ecuaciones con un desfase de 1 a m, de tal forma que elmínimo EPF(m) define el número óptimo de desfases m*.

(ii) El segundo paso consiste en estimar la siguiente ecuación:

(6) ∑ ∑= =

−− +++=*

1 10 )(ln)(ln)(ln

m

it

n

jjtjitit EdPIBdPIBd νλαα

y se calcula:T

nmSRCnmTnmTnmEPF )*,(

1*1*)*,(

−−++++

=

para las ecuaciones entre 1 y n. El desfase óptimo se determina cuando seminimiza el EPF(m*, n).

Una vez determinado los desfases óptimos se debe comparar el EPF(m*) conEPF(m*, n*) y de esta forma se determina la causalidad entre energía y PIB. Losresultados posibles son:

Si, EPF(m*, n*) < EPF(m*) entonces la energía causa, en el sentido Granger, alPIB. Cuando, EPF(m*, n*) > EPF(m*) entonces la energía no causa, en el sentidoGranger, al PIB. Este procedimiento es pertinente cuando no hay cointegración entrelas variables y se utilizan las ecuaciones (1) y (2).

Para analizar la causalidad entre el PIB y el consumo de energía, se estima laecuación:

(5’) ∑=

− ++=m

ititit EdEd

10 )(ln)(ln ναα

luego, se sigue la misma rutina explicada para el caso del PIB.

9

Etapa III b: Series cointegradas

Si el consumo de energía y el PIB están cointegradas, las ecuaciones pertinentes paraverificar la causalidad son (3) y (4). Así si se busca determinar la causalidad entre laenergía y el PIB, se estima primero la ecuación (5).

Una vez que se determina el número de rezagos óptimos de m, se debe estimar lasiguiente ecuación:

(6’) ∑ ∑= =

−−− ++++=*

1 1110 )(ln)(ln)(ln

m

i

n

jtjtjititt EdPIBdCEPIBd νλαθα

Una vez determinado el número de desfases óptimos de n con el criterio de Hsiao, se

aplica una test de significancia conjunta de ∑=

*

1

n

jjλ . La energía causa en el corto plazo

al PIB cuando 0*

1

≠∑=

n

jjλ , y la energía no causa al PIB cuando 0

*

1

=∑=

n

jjλ . En el largo

plazo la energía causa al PIB cuando 1θ es significativo, es negativo y menor a uno,ya que este coeficiente captura la velocidad a la que se vuelve al equilibrio en ellargo plazo cuando la economía de aleja de él.

Esta forma de estimación en la que en la ecuación aparece un término de ajuste delargo plazo ( iθ ), recibe el nombre de Modelo de Corrección de Errores.

Finalmente, la causalidad entre PIB y energía se verifica cuando se aplica lametodología para el caso de la energía.

Si se utilizara el modelo de corrección de errores en series no cointegradas, iθresultará no significativo y con signo positivo y en algunos casos mayor a la unidad.

1.4 Resultados de investigaciones anteriores

La falta de evidencia concluyente respecto a la relación causal entre la energía y laactividad económica está condicionada con la metodología empleada, el tamañomuestral y el período cubierto. Por ello el trabajo de Chontanawat, J. et al. (2004)destaca al aplicar una metodología común a una muestra de 108 países, que cubre elperíodo 1960-2000 para la muestra de 30 países de la OECD y 1971-2000 para lamuestra de 78 países no OECD.

Chontanawat, J. et al. (2004) encuentran una relación de causalidad en el 80% de lospaíses de la OECD y en el 53% de los países no OECD. Luego, la causalidad vadesde energía a PIB en el 57% de los países de la OECD y en el 33% de los paísesno OECD.

Al agrupar los países de acuerdo al Índice de Desarrollo Humano encuentran que lacausalidad va de energía a Producto en 26 países de alto desarrollo de una muestra de45 (58%), en el caso de países de desarrollo medio en 12 de los 44 (27%) y en elcaso de los países de bajo desarrollo en 4 de los 16 (25%).

10

Del total de la muestra de países de la OECD el 43% muestra evidencia de que lacausalidad va desde el Producto a la energía y en el caso de los países no OECD esteporcentaje es del 36%. Cuando separan de acuerdo al índice de desarrollo humano,encuentran que en el 42% de los países de ingreso alto, 39% en los países de ingresomedio y el 25% de los países de ingreso bajo, la relación de causalidad va desde elProducto a energía.

Los elementos que están detrás de los resultados obtenidos para la causalidad entreenergía y actividad económica se pueden agrupar en las siguientes categorías:

a) Problemas metodológicos

En este grupo podemos encontrar tres situaciones:(i) Aplicación del test de causalidad de Granger en su formulación original no

haciendo las pruebas de raíz unitaria en las series. Este problema es válidopara los primeros trabajos (de finales de los años 1970’s y principios de1980’s), cuando el concepto de estacionariedad de las series temporales nose ha había desarrollado como un instrumento econométrico,

(ii) Selección inadecuada del número de desfases, cuando se aplica el test decausalidad en su versión en primeras diferencias.

(iii) No tener en cuenta la existencia de quiebres estructurales en las series.Este problema afecta principalmente a los trabajos de las últimas décadasdel siglo XX cuando las estimaciones se realizan por medio decointegración. El no tener en cuenta esta situación lleva a que los test deraíz unitaria estén sesgados hacia el no rechazo de la hipótesis nula deexistencia de raíz unitaria cuando en realidad las series son estacionarias ycon ello se diferencia inapropiadamente las series para que seanestacionarias.

b) Mezcla de regímenes en el comportamiento del precio de la energía

Los requerimientos econométricos para obtener estimaciones cuyas inferenciastenga alta potencia obligan a disponer de un tamaño muestral grande, por ellotodos los trabajos empíricos analizados buscan tener una cobertura temporalextensa.6 Sin embargo, buscando esa mayor cobertura se olvida que la historiaeconómica mundial nos ha enseñado que la historia de la energía tiene un quiebreen 1973 cuando se produce el primer shock del precio del petróleo y se pone final largo período de precios de los combustibles estables y bajos.

Así los trabajos empíricos cuya cobertura se extiende desde 1950 y hasta elpresente, tienen el inconveniente de incluir en una misma estimación dosregímenes diferentes para el precio de los combustibles, básicamente el preciodel petróleo.

Una situación como la que se señala pierde relevancia si en las estimaciones seprueba que no se ha producido un cambio estructural, pero en los trabajos

6 Yu, H. et al. (1984: 189) señalan que los resultados son extremadamente sensibles al tamañomuestral, de la extensión y del período de los datos.

11

empíricos analizados sólo Akarca et al. (1980) para el caso de Estados Unidos yHannesson, R. (2002)7 realizan los test necesarios.

Hanneson, R. (2002: 215) encuentra que la relación entre el crecimiento delconsumo de energía y el PIB es más débil después de la primera crisis de laenergía y que ha comenzado a ser más fuerte nuevamente a partir de 1986 en lospaíses ricos.

c) Mezcla de países con características diferentes

La falta de evidencia concluyente respecto a la causalidad entre energía y PIB,una vez resuelto el problema metodológico, se puede asociar a diferenciasinstitucionales, estructurales y políticas (Masih, A.M.M. et al., 1996: 166) ya quelas estimaciones realizadas suponen implícitamente que todos los países debencomportarse de forma similar y tienen el mismo nivel de desarrollodescuidándose la heterogeneidad entre ellos.8

Como se señaló antes la energía actúa como un estímulo clave para el desarrolloeconómico en los diferentes estados del proceso de desarrollo de los países(Jemelkova 2003)9, por lo tanto, al analizar los países no teniendo en cuenta lafase en la que se encuentran la relación de causalidad diferirá, porque se estaránproduciendo cambios en la composición del PIB,10 los cuales estaránacompañados de cambios en su PIB per cápita, en particular el crecimiento de laimportancia de los sectores secundarios y terciarios (Nachane, D.M., et al. 1988 :1521, 1524) por lo que no existe una relación lineal única de comportamientoentre los países.

Stern, D. et al. (2004: 3) recomiendan que antes de comprender el rol de laenergía en el crecimiento económico es necesario comprender su rol en laproducción y este rol estará matizado por fenómenos institucionales, porque elrol potencial de la energía es un fenómeno complejo. Consideran que la relaciónentre energía y actividad económica se reduce o se fortalece en el tiempo por laexistencia de los siguientes factores: sustitución entre energía y otros insumoscon una tecnología existente, cambio tecnológico, cambios en la composición delinsumo energía y cambios en la composición del Producto económico.

7 Este autor analizando el comportamiento del precio internacional del petróleo determina que entre1950-1997 la muestra se puede sub-dividir en cinco períodos: (i) 1950-1960, (ii) 1960-1974, (iii)1974-1980, (iv) 1980-1987 y (v) 1987-1997.8 El trabajo de Lee, Ch. (2005) toma en cuenta la heterogeneidad de los países al estimar la relación decausalidad utilizando un panel de datos para 18 países en desarrollo, cubriendo el período 1975-2001.Este autor encuentra que la relación de causalidad va del consumo de energía al PIB, lo que reflejaque para países en desarrollo en general la energía es un importante insumo en la producción porque,las industrias demandan una sustancial cantidad de energía.9 Citado por Chontanawat, J. et al. (2004: 2).10 Stern, D. et al. (2004: 24) señalan: “…Típicamente, en el curso del desarrollo económico la mezcladel Producto cambia. En las primeras fases de desarrollo hay un cambio que va desde la agriculturahacia la industria pesada, mientras en los últimos estados de desarrollo hay un cambio desde lossectores más intensivos en extracción de recursos e industria pesada hacia servicios y manufacturasmás livianas. Diferentes industrias tienen diferentes intensidades energéticas. Se argumentafrecuentemente que esto resultará en un incremento en la energía usada por unidad de Producto enlos primeros estados de desarrollo económico y una reducción en la energía usada por unidad deProducto en los últimos estados de desarrollo económico…”

12

d) Existencia de efectos directos e indirectos que no se pueden capturar con laestimación de un modelo reducido

Stern, D. et al. (2004) y Liddle, B. (2004) señalan que el comportamiento delconsumo de la energía está mezclado porque son el resultado de los efectos en eltiempo de comportamientos vinculados con el aumento del consumo energéticoen los hogares (por ejemplo el aire acondicionado de los hogares, entre otrosusos) y otros sectores (como las diferentes formas de transporte) y con unareducción en el uso de energía en la industria y la construcción. Por un lado, elalto grado de agregación de la variable energía no permite tener en cuentaclaramente sus usos (Liddle, B. 2004: 11-12) y por otro, está presente eldenominado “efecto rebote”.

El postulado Khazzoom-Brookes (Brookes, 1990; Khazzoom, 1980) o “efectorebote” señala que las innovaciones ahorradoras de energía pueden terminarcausando un aumento en el consumo de energía, ya que una vez que se reduce elprecio efectivo de los servicios energético, el dinero que se ahorra se gasta enotros bienes y servicios, los cuales requieren más energía en su producción. Estoresulta en un incremento en la demanda por servicios energéticos y por lo tantopor energía, que generan ajustes en el stock de capital en el largo plazo (Stern, D.et al. 2004: 21).

Autores como Glasure, Y. (2002)11, Sari, R. et al. (2004), Oh, W. et al. (2004b)han tratado de resolver el problema de la omisión de variables al incluir en susestimaciones los efectos del precio del petróleo, oferta monetaria, gasto delgobierno y el empleo. Claramente estas estimaciones tratan de capturar losefectos indirectos que genera el uso de energía.

Una variante observada en los trabajos empíricos es no estimar directamente lacausalidad entre energía y PIB, sino estimar una función de producción agregadade tal forma que se incluye explícitamente a la energía como un insumo más enel proceso productivo, en esta línea se encuentran los trabajos de Stern, D. (1993,2000, 2003).

e) Existencia de efectos que no se pueden capturar con la energía medida entérminos agregados

La falta de bases de datos desagregadas por fuentes y usos de energías hanimpedido que se puedan realizar estudios que permitan capturar los diferentescomportamientos entre los demandantes de energía.

En este punto podemos dividir los inconvenientes a dos niveles:(i) Cleveland, C. et al. (2000) han demostrado que el método de agregación

tiene efectos cruciales en el análisis, así cuando no se hacen ajustes porcalidad de las energías, la causalidad va del PIB al consumo de energía y

11 Su caso de estudio es Corea y cubre el período 1961-1990, encuentra que cuando se controla por losefectos del precio del petróleo, oferta monetaria y gasto del gobierno la causalidad es bidireccionalentre energía y PIB. Además determina que el precio real del petróleo es un determinante principaldel ingreso real nacional y del consumo de energía.

13

que el PIB se ha desvinculado del consumo agregado de energía. Cuandorealizan los ajustes por calidad de los combustibles la causalidad para elcaso de Estados Unidos y para el período 1947-1990 va de energía a PIB.

El trabajo reciente de Saif, S. (2006) analiza la correlación entre el PIB y elconsumo de energía, distinguiendo por fuente de energía (carbón,electricidad, gas natural, productos del petróleo). Su muestra está formadapor los países miembros de la OPEP, el G-7 y tres países asiáticos y sumuestra cubre el período 1960-2001. En su análisis divide la muestra en1960-1973 y 1973-2001. Este autor encuentra que en muchos de los paísesde la OPEP la correlación entre energía y PIB es negativa y débil en todaslas formas de energía. En el caso de los países del G-7 y los paísesasiáticos, esta relación es positiva y fuerte, con la excepción del petróleopara los países del G-7. Finalmente, señala que cuando se considera lacorrelación entre el PIB y el total de energía, los países de la OPEPmuestran una fuerte y positiva correlación.

Por lo tanto, cuando se agrega la información del consumo de energíasumando las diferentes fuentes por medio de una unidad energéticaestamos ocultando la diversidad de las fuentes usadas al interior de cadapaís (Sari, R. et al. 2004: 336-337) y los procesos de sustitución queocurren en el tiempo.

(ii) También se puede incluir en esta categoría el hecho de que los estudios quese han publicado hasta el momento tienen en cuenta sólo las energíascomerciales no tradicionales, con ello todos los resultados que se obtienenson poco pertinentes para países menos desarrollados donde laparticipación de las energías tradicionales es muy importante, alterándosela relación de causalidad se alteran (Shrestha, R.M. 2000: 298).

f) La hipótesis de la neutralidad de la energía

Oh, W. et al. (2004b: 979) para el caso de Corea encuentran una falta de relacióncausal en el corto plazo entre PIB y energía que es consistente con la neutralidadencontrada por Yu et al. (1992) y Masih et al. (1996) para India, Indonesia yPakistán.

Como señalan Ghali, K. et al. (2004: 225-226) la no causalidad entre energía yPIB es conocida en la literatura como la “hipótesis de neutralidad”. La principalrazón para la neutralidad de la energía en el crecimiento económico es que elcosto de la energía es una pequeña proporción del PIB por lo que no tendrá unimpacto significativo en el crecimiento económico. También se puedeargumentar que el posible impacto del uso de la energía en el crecimientodependerá de la estructura y el estado de la economía bajo estudio.

Al igual que en el caso de los países desarrollados, las experiencias latinoamericanasson dispares, tal como se aprecia en la tabla siguiente.

14

Tabla N° 1.2Evidencia empírica para países latinoamericanos

País Autor Período EvidenciaNachame, et al. (1988) (*) 1950 – 1985 PIB – ESoytas, et al. (2003) 1950 – 1990 PIB EArgentinaChontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB – E

Bolivia Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB – ECheng (1997) 1963 – 1993 E PIBNachame, et al. (1988) 1950 – 1985 PIB – EBrasilChontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB ENachame, et al. (1988) 1950 – 1984 PIB – EChile Chontanawat, et al.(2004) 1971 – 2000 E PIBNachame, et al. (1988) 1950 – 1985 PIB – EColombia Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB – E

Costa Rica Chontanawat, et al.(2004) 1971 – 2000 PIB ECuba Chontanawat, et al.(2004) 1971 – 2000 PIB E

Falconí (2002) 1970 – 1998 PIB EEcuador Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB – EEl Salvador Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB E

Nachame, et al. (1988) 1950 – 1985 PIB – EGuatemala Chontanawat, et al.(2004) 1971 – 2000 PIB EHaití Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB – EHonduras Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB – EJamaica Chontanawat, et al.(2004) 1971 – 2000 PIB – E

Cheng (1997) 1949 – 1993 PIB – ENachame, et al.(1988) 1950 – 1985 PIB – ELiddle (2004) 1965 – 2000 PIB – EMéxico

Chontanawat, et al. (2004) 1960 – 2000 E PIBNicaragua Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB – EPanamá Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB EParaguay Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB – EPerú Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB ERepública Dominicana Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB – ETrinidad y Tobago Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB EUruguay Chontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 E PIB

Cheng (1997) 1952 – 1993 PIB – ENachame, et al. (1988) 1950 – 1985 PIB – EVenezuelaChontanawat, et al. (2004) 1971 – 2000 PIB E

Fuente: Elaboración propia con las fuentes citadas.Notas:

(*) En todos los casos se ha tomado sólo el resultado del test de Granger (y no los resultados del test deSims y Geweke) para que fueran comparable a los otros trabajos empíricos.

“PIB – E” significa que no hay relación de causalidad entre PIB y energía.“PIB E” significa que la relación de causalidad va del PIB a la energía.“E PIB” significa que la relación de causalidad va de la energía al PIB.“PIB E” significa que la relación de causalidad va en ambas direcciones.

Se aprecia que en más de la mitad de los países estudiados la evidencia señala que nohay una relación de causalidad entre el PIB y la energía, parece ser que este es unpatrón consistente cuando se analizan países con un nivel de desarrolloaparentemente similar.

Cheng, B.S. (1997) al estudiar los casos de Brasil, México y Venezuela concluye quese requieren más estudios para encontrar un patrón consistente de causalidad entreenergía y PIB.

15

Todos los trabajos señalados utilizan series temporales, en cambio Lee, Ch. (2005)analiza un conjunto de 18 países en desarrollo por medio de datos de panel cubriendoel período 1975-2001. Entre los países en desarrollo se encuentran12 Argentina,Chile, Colombia, México, Perú y Venezuela. La conclusión a la que llega es que laevidencia muestra que en el largo y corto plazo la causalidad va desde el consumo deenergía a PIB y no viceversa para un cross-section de países después de considerarun efecto específico país.

Estos resultados llevan a que se requiere un análisis más en profundidad paracomprender lo que ocurre con los países latinoamericanos, de tal forma de encontrarpatrones de comportamiento similares, tema que se desarrolla en el apartadosiguiente.

1.5 Caracterización de los países latinoamericanos

En el Apéndice 1 se detallan las fuentes utilizadas en esta investigación que forma labase de datos empleada en todos los análisis que se presentan en este documento. Aligual que el Apéndice 2 compara el comportamiento del Consumo de Energía y elPIB para los períodos 1950-1973 y 1974-2003.

No cabe duda que la energía permite el crecimiento y el desarrollo de los países yexiste una suerte de círculo en el cual no se sabe a priori qué causa a qué.Goldemberg, J. (1996: 18) señala que existe una barrera situada en 1 tonelada depetróleo equivalente13 per cápita consumida anualmente que separa a los paísesdesarrollados (o en vías de ellos) de los países pobres. Advierte que el bajo consumode energía no es la única causa de la pobreza y el subdesarrollo pero es una proxypara muchas de sus causas. Cuando observamos la realidad latinoamericana, loseñalado por este autor tiene mucho sentido.

12 En los países del este asiático están: Corea del Sur y Singapur. Hungría está en el grupo de Europadel Este y Asia Central. El Sudeste asiático está representado por Indonesia, Malasia y Filipinas. Elsur de Asia considera India, Pakistán y Sri Lanka. Finalmente, África sub-Sahariana considera Ghanay Kenya.13 En Goldemberg, J. (1996) toma como referencia los niveles de PIB y consumos de energía para elaño 1990, estima que los consumos de energía no comercial (energías tradicionales) es de 0,18toneladas de petróleo equivalentes per cápita.

16

Gráfico N° 1.1Consumo de Energía y PIB per cápita

(promedios 1950-1973, 1974-2003)

0,0

0,4

0,8

1,2

1,6

2,0

2,4

900 1.900 2.900 3.900 4.900 5.900 6.900 7.900 8.900PIB per cápita (US$ 1990)

Con

sum

o de

Ene

rgía

per

cáp

ita (T

PE)

Argentina 1950-1973Bolivia 1950-1973Brasil 1950-1973Chile 1950-1973Colombia 1950-1973Costa Rica 1950-1973Cuba 1950-1973República Dominicana 1950-1973Ecuador 1950-1973El Salvador 1950-1973Guatemala 1950-1973Haití 1950-1973Honduras 1950-1973México 1950-1973Nicaragua 1950-1973Panamá 1950-1973Paraguay 1950-1973Perú 1950-1973Uruguay 1950-1973Venezuela 1950-1973Argentina 1974-2003Bolivia 1974-2003Brasil 1974-2003Chile 1974-2003Colombia 1974-2003Costa Rica 1974-2003Cuba 1974-2003República Dominicana 1974-2003Ecuador 1974-2003El Salvador 1974-2003Guatemala 1974-2003Haití 1974-2003Honduras 1974-2003México 1974-2003Nicaragua 1974-2003Panamá 1974-2003Paraguay 1974-2003Perú 1974-2003Uruguay 1974-2003Venezuela 1974-2003

Fuente: Elaboración propia con la información del Apéndice 2.

Siguiendo el patrón de consumos energéticos y su asociación con los niveles dedesarrollo observado por Goldemberg, J. (1996), se cumple para el caso de los paísesanalizados en esta investigación14, como Argentina, Cuba, Chile, México, Uruguay yVenezuela se supera la tonelada equivalente de petróleo per cápita consumida y sonprecisamente los países de mayor crecimiento económico de la región.

Estadísticamente la correlación entre estas dos variables se presenta en la tablasiguiente.

14 A las observaciones del gráfico que corresponden al consumo de energías modernas se le hasumado implícitamente cerca de 0,20 toneladas de petróleo equivalentes per cápita por año.

17

Tabla N° 1.3Correlación entre Energía y PIB

Coeficiente deCorrelación

(PIB, E)

PIBpromedio

ConsumoEnergía

promedio

Coeficiente deCorrelación

(PIB, E)

Coeficiente deCorrelación

(PIB, E)

Chile 0,990 68.488 10.511 Estados Unidos 0,995 Chile 0,989México 0,985 350.593 74.386 Brasil 0,995 México 0,987Ecuador 0,979 26.500 3.548 Perú 0,989 Ecuador 0,983Costa Rica 0,978 11.213 108 Argentina 0,989 Colombia 0,977Colombia 0,975 105.819 15.336 Venezuela 0,986 Costa Rica 0,977Guatemala 0,974 21.906 1.399 Chile 0,986 Brasil 0,973Brasil 0,972 490.374 60.998 Bolivia 0,983 Guatemala 0,970Honduras 0,969 6.315 843 República Dominicana 0,983 Honduras 0,966Bolivia 0,965 11.971 1.529 México 0,982 Bolivia 0,965República Dominicana 0,955 11.717 2.189 Costa Rica 0,982 República Dominicana 0,947Paraguay 0,925 8.517 2.760 Colombia 0,979 Perú 0,929Perú 0,925 58.899 7.169 Nicaragua 0,975 Paraguay 0,923Estados Unidos 0,904 4.171.132 1.682.821 El Salvador 0,971 Venezuela 0,911Venezuela 0,897 122.374 33.058 Ecuador 0,963 Argentina 0,899Argentina 0,895 200.588 35.759 Guatemala 0,960 Estados Unidos 0,899Panamá 0,883 8.067 998 Honduras 0,949 Panamá 0,887El Salvador 0,877 9.826 979 Panamá 0,941 El Salvador 0,875Cuba 0,828 20.332 8.133 Paraguay 0,910 Uruguay 0,844Uruguay 0,826 17.019 2.402 Uruguay 0,833 Cuba 0,811Nicaragua 0,060 5.403 711 Haití 0,793 Haití 0,134Haití 0,038 4.871 218 Cuba 0,723 Nicaragua -0,003Promedio 0,848 272.949 92.660 Promedio 0,946 Promedio 0,850

1950 - 1973 1974 - 20031950 - 2003

Fuente: Elaboración propia con la información del Apéndice 2.Notas:(1) Se utiliza Estados Unidos como país de referencia dentro del continente Americano. El PIB se

mide en dólares internacionales de 1990 y la energía en toneladas de petróleo equivalentes.(2) En el Apéndice 3 se presenta la correlación entre las variables en términos per cápita.

La asociación entre energía y PIB es positiva y ha cambiado a lo largo del tiempo, enespecial luego del primero shock en el precio del petróleo. También ha habido unaumento en los niveles de actividad económica y el consumo de energía a partir de1974.

El término del período del precio de combustibles bajos y estables produjo uncambio en el uso de los combustibles que se traduce en este análisis en una reducciónde los niveles de correlación. Destaca Estados Unidos, nuestro país de referencia,donde la literatura ha reportado insistentemente una desvinculación entre Energía yPIB muy marcada a partir de 1973, pero dentro de los países latinoamericanos haocurrido lo contrario, es decir, una mayor correlación en países como Chile, Méxicoy Ecuador que toman las posiciones más altas en la tabla anterior, se debe precisarque los dos últimos países son exportadores de petróleo.

Cuando se agrupan los países según su nivel de PIB y consumo de energía per cápitase observa un aumento de los niveles promedio de actividad y de consumo deenergía en la mayoría de los países a excepción de Haití, Honduras, Guatemala yPerú en el período 1974-2003. Sobresale el mayor consumo de energía en el caso deVenezuela en el período 1974-2003 en comparación a los niveles de PIB per cápitadel resto de los países.

Los distintos niveles de PIB per cápita también están vinculados a niveles departicipación de las actividades manufactureras diferentes, tal como se observa en elgráfico siguiente.

18

Gráfico N° 1.2Consumo de Energía y participación manufacturas en el PIB

(promedios 1950-1973, 1974-2003)

0,0

0,4

0,8

1,2

1,6

2,0

2,4

10 14 18 22 26 30Manufacturas en el PIB (%)

Con

sum

o de

Ene

rgía

(TEP

)

Argentina 1950-1973Bolivia 1950-1973Brasil 1950-1973Chile 1950-1973Colombia 1950-1973Costa Rica 1950-1973Cuba 1950-1973República Dominicana 1950-1973Ecuador 1950-1973El Salvador 1950-1973Guatemala 1950-1973Haití 1950-1973Honduras 1950-1973México 1950-1973Nicaragua 1950-1973Panamá 1950-1973Paraguay 1950-1973Perú 1950-1973Uruguay 1950-1973Venezuela 1950-1973Argentina 1974-2003Bolivia 1974-2003Brasil 1974-2003Chile 1974-2003Colombia 1974-2003Costa Rica 1974-2003Cuba 1974-2003República Dominicana 1974-2003Ecuador 1974-2003El Salvador 1974-2003Guatemala 1974-2003Haití 1974-2003Honduras 1974-2003México 1974-2003Nicaragua 1974-2003Panamá 1974-2003Paraguay 1974-2003Perú 1974-2003Uruguay 1974-2003Venezuela 1974-2003

Fuente: Elaboración propia con la información del Apéndice 2.

Cuando se compara el período 1950-1973 con el período 1974-2003, destaca unamenor dispersión entre las variables en el período de precios de los combustiblesestable y bajo, luego del shock del precio del petróleo, se produce una mayordispersión. Además se produce una reducción entre el nivel máximo y mínimo delconsumo per cápita, por ejemplo en 1937 para toda la muestra15 esta diferencia es de80 a 1 y en el año 2003 33 a 1, pero en el caso del PIB per cápita ocurre lo contrario,por ejemplo en 1950 la diferencia era de 6 a 1 y en el año 2003 14 a 1. Claramente anivel del Producto se ha producido una divergencia entre los países que forman lamuestra que se está analizando y en el caso de los consumo de energía unaconvergencia.

Para el primer período (1950-1973) la relación entre la intensidad energética y el PIBper cápita16 es positiva y destacan países como Venezuela, Argentina, Chile,Uruguay, México y Perú. A nivel agregado, con la excepción de Cuba y Paraguay,el grupo de países se encuentran mayoritariamente en la fase creciente del uso deenergía. A partir de 1974 el comportamiento es más difuso, pero destacan Venezuelay Cuba por unas intensidades energéticas más elevadas en comparación a sus nivelesde PIB per cápita. Esta situación se explica por sus particulares condicioneseconómicas, el primero un productor importante a nivel mundial de petróleo y el otrouna economía no capitalista.17

15 En el año 1950 la proporción es aproximadamente similar a la de 1937.16 Este análisis se apoya en la evidencia reportada en Apéndice 2.17 Además de las enormes diferencias en el precio internos de los combustibles, por ejemplo para elaño 2005, en Cuba (La Habana) el litro de gasolina costaba 0,66 euros por litro y en Venezuela(Caracas) 0,03 euros por litro, valores muy pequeños so los comparamos con los 0,99 euros por litros

19

En el período 1974-2003 mayoritariamente crece la intensidad energética y elProducto, además de una mayor volatilidad en los comportamientos que esconsecuencia de las diferentes sendas de crecimiento que tomaron los países luegode que tuvieran que enfrentarse a precios internacionales del petróleo más elevado.Claramente el país que más ha intensificado el uso energético es Venezuela,fenómeno que se asocia a un aumento de la participación del sector manufacturerodentro del PIB que pasó del 12% (en promedio) en el período 1950-1973 al 20% enel período (1974-2003), además de disfrutar de precios internos de los combustiblesbajos.

Finalmente, esta evidencia muestra que los niveles de consumo de energía dentro delos países latinoamericanos son el reflejo de múltiples realidades particulares que hansido alteradas tras el primer shock del petróleo. Este resultado da pie a que se debaseguir profundizando en el análisis para verificar la dirección de causalidad y conello tener más elementos de juicio para extraer lecciones en los patrones de consumode energías modernas en la muestra de países latinoamericanos.

1.6 Análisis de causalidad entre el consumo de energía y el PIB

Antes de realizar los análisis de causalidad se estudiaron las series en busca dequiebres estructurales siguiendo la metodología que se explica en el apéndice 4 deeste documento. Una vez detectado los quiebres y verificada su significancia sequitaron de las series. Las series ajustadas por los quiebres estructurales fueron lasque se usaron en las estimaciones de la causalidad entre energía y PIB.

El siguiente paso fue realizar las pruebas de integración y cointegración de las seriescuyos resultados generales se presentan en el apéndice 5, para finalmente aplicar lametodología explicada en la sección 1.3 y se ha dividido la muestra en dos períodos1950-1973 y 1974-2003. En todos los casos el nivel de significancia es del 5% y losresultados se presentan en la tabla siguiente.

en España (Madrid). Fuente: http://javimoya.com/blog/2005/08/21/el-precio-de-la-gasolina-en-el-mundo/

20

Tabla N° 1.4Resultados Test de Causalidad

1950 – 2003 (*)

Causalidad Casos % Países

PIB – E 14 70,0

ArgentinaBrasilColombiaCubaEcuadorGuatemalaHondurasMéxicoNicaraguaPanamáParaguayPerúUruguayVenezuela

E PIB 1 5,0 Chile

PIB E 4 20,0

BoliviaRepública DominicanaEl SalvadorHaití

PIB E 1 5,0 Costa RicaNotas: (*) En el caso del modelo de corrección de erroresaplicado cuando existe cointegración, sólo se considera elresultado de corto plazo para hacer comparables losresultados.“PIB – E” significa que no hay relación de causalidad entre PIB yenergía.“PIB E” significa que la relación de causalidad va del PIB a laenergía.“E PIB” significa que la relación de causalidad va de la energíaal PIB.“PIB E” significa que la relación de causalidad va en ambasdirecciones.

21

1950 – 1973

Causalidad Casos % Países

PIB – E 16 80,0

ArgentinaBrasilColombiaCosta RicaRepúblicaDominicanaEcuadorEl SalvadorGuatemalaHaitíHondurasMéxicoNicaraguaPanamáParaguayUruguayVenezuela

E PIB 1 5,0 Perú

PIB E 3 15,0BoliviaChileCuba

PIB E 0 0,0

1974 – 2003

Causalidad Casos % Países

PIB – E 13 65,0

ArgentinaBoliviaBrasilChileColombiaCubaEcuadorEl SalvadorGuatemalaHondurasMéxicoUruguayVenezuela

E PIB 0 0,0

PIB E 6 30,0

Costa RicaRepúblicaDominicanaHaitíPanamáParaguayPerú

PIB E 1 5,0 Nicaragua

Para los 8 países cuando se presentó cointegración en el largo plazo, la dirección dela causalidad es: No hay causalidad en el 25% de los casos, la causalidad va de PIB aenergía en el 37,5%, la causalidad va de energía a PIB en el 25% de los casos yfinalmente, hay una relación causal en ambas direcciones en el 12,5% de los casos.

En las dos sub muestras cuyos resultados se reportan en la tabla anterior no se utilizóel modelo de corrección de errores porque las muestras son muy pequeñas, por ellose implementó la metodología de la Etapa III a.

De las tablas anteriores, destaca el alto porcentaje de casos en el que no se presentala causalidad, esto está de acuerdo con lo reportado por otros autores y apoya lahipótesis de neutralidad de la energía.

Cuando comparamos el período 1950-1973 con el período 1974-2003 el número decasos en el que no hay causalidad se reduce en favor de una relación de causalidadque va desde el PIB al consumo de energía (en el primer período correspondían al15% de la muestra y en el segundo al 30%).

Al analizar los países en los cuales la dirección de causalidad va del PIB al consumode energía, encontramos que no son los mismos en ambos períodos. Podemostambién destacar el caso de Perú que en el período 1950-1973 la causalidad va de laenergía al PIB, y en el otro período, la causalidad va en dirección contraria.

Unos resultados interesantes se obtienen cuando los niveles de significancia seelevan, por ejemplo en el período 1950-1973 la no causalidad se presenta en el 75%de los casos, la dirección de causalidad que va del PIB a la energía en el 15% decasos y el restante 10% se divide en causalidad que va de energía a PIB y

22

bidireccionalidad. Para el período 1974-2003 la no causalidad se presenta en el 40%de los casos, la causalidad que va del PIB al consumo de energía se presenta en el40% de ellos, causalidad va del consumo de energía al PIB en el 15% de los casos yfinalmente, una relación de causalidad bidireccional se presenta en el 5% de loscasos.18

En los países como Argentina, Brasil, Colombia, Ecuador, El Salvador, Guatemala,Honduras, México, Uruguay, Venezuela en ambos períodos no hay relación decausalidad entre ambas variables. Cuando se compara el período 1950-1973 con1974-2003, en los 10 casos, en 60% de ellos ha aumentado el PIB y el consumo deenergía per cápita, en el 20% el PIB y el consumo de energía no han cambiado susniveles y finalmente, el 20% restante, está asociado a países en los que aumenta elPIB, pero no así el consumo de energía.

Además en el 50% de los casos ha aumentado la participación del sectormanufacturero respecto la PIB (Colombia, El Salvador, Guatemala, Honduras yVenezuela), ha disminuido en el 10% (Argentina) y en el 40% el sectormanufacturero respecto al PIB ha mantenido su participación en el PIB (Brasil,Ecuador, México y Uruguay).

En el grupo de países donde no está presente la causalidad entre el consumo deenergía y el PIB, hay países con niveles de participación del sector manufacturero enel PIB (en promedio) que aumentaron en el período 1974-2003 (50% de los casos) ypaíses donde la participación se ha mantenido relativamente constante (40% de loscasos). También en este grupo no hay diferencias entre los países que producen yexportan petróleo con aquellos que son importadores netos.

Al comparar los países cuya causalidad va del PIB a la energía en ambos períodos,éstos difieren. Los tres casos que se detectan en el período 1950-1973 (Bolivia,Chile y Cuba) en el siguiente período no está presente la relación causal. En estecaso los tres países aumentaron sus niveles de PIB per cápita, pero la evidencia delos cambios en la participación del sector manufacturero en el PIB es variada.

En el período 1974-2003 son 6 los países (Costa Rica, República Dominicana, Haití,Panamá, Paraguay y Perú) cuya relación de causalidad va del PIB al consumo deenergía, cuando comparamos la vinculación entre los niveles de PIB y la energía enlos períodos 1950-193 versus 1974-2003 se detectan tres grupos de resultados conigual importancia relativa: (i) los países donde aumenta el PIB y el consumo deenergía per cápita, (ii) aumenta el PIB per cápita y el consumo de energía per cápitase mantiene relativamente constante, y (iii) se mantienen constante el PIB y elconsumo de energía per cápita. En este grupo de países el 67% de ellos no hancambiado significativamente su participación del sector manufacturero en el PIB, enel resto de los casos aumenta y disminuye su participación.

Se podría concluir preliminarmente que en estos países la causalidad de PIB alconsumo de energía se explica por unos consumos mayores de la poblaciónvinculados a la mayor utilización de aparatos que demandan más energía, también

18 Las tablas con los respectivos resultados se presentan en el Apéndice 6 de este documento. Se hadividido los respectivos niveles de consumo de energía, PIB y la participación del sectormanufacturero en el PIB para visualizar con mayor claridad patrones de relaciones entre las variables.

23

podemos pensar en una aumento del sector de transporte, pero no podemos decir quehan sido los factores de oferta los que están apoyando el incremento del consumoenergético.

Por lo tanto, los países cuya relación de causalidad va del PIB al consumo de energíason aquellos que a partir de 1974 han logrado niveles de PIB per cápita superiores alos niveles del período de estudio 1950-1973. Estos países a excepción de un caso(Perú) son países importadores netos de energía, por lo que claramente los mayoresniveles de consumos de energía son consecuencia de más altos niveles de vida.

Finalmente, no se observa una patrón relativamente claro para explicar la neutralidadde la energía. La situación es un poco más clara con los países que en el período1974-2003 la relación de causalidad va del PIB al consumo de energía.

2. Demanda por Energía

2.1 Marco Conceptual

La demanda por energía a nivel agregado se puede expresar de la siguiente forma:

(1) αβ PYaE =donde:E: cantidad consumida (demandada) de energíaY: Producto (o Ingreso)P: Nivel de preciosα: elasticidad precio yβ: elasticidad ingreso o coeficiente energía.

En esta función el Producto afecta positivamente la cantidad de energía (signopositivo de β) y el precio negativamente (signo negativo de α).

Una forma funcional ampliamente utilizada es la logarítmica, ya que permite que lasrespectivas elasticidades sean constantes y con ello al realizar las estimacioneseconométricas los coeficientes obtenidos son las elasticidades respectivas. Alexpresar la ecuación (1) en logaritmos queda:

(2) Plnlnln 210 βββ ++= PIBE

donde: β1 > 0 y β2 < 0.

Cuando diferenciamos parcialmente la expresión respecto a las variablesindependientes encontramos que:

1lnln β=

∂∂

PIBE es la elasticidad ingreso de la demanda por energía

2lnln β=

∂∂

PE es la elasticidad precio de la demanda por energía.

24

2.2 Intensidad energética y elasticidad ingreso

La relación entre el consumo de energía y los niveles de actividad económica sedenomina “intensidad energética” (I):

(3)PIBEI =

La intensidad energética no es constante a través del tiempo, ya que hay factores queafectan al consumo de energía y al Producto, como por ejemplo los cambiosestructurales en la mezcla de fuentes energéticas, la eficiencia en el uso de la energíay los cambios en la composición del Producto.19

La evidencia histórica ha mostrado que la intensidad energética a lo largo del tiempotiene forma de una “U” invertida, lo que se explica por la hipótesis del efectodesarrollo,20 en el sentido que los países a medida que van avanzando en los nivelesde progreso, la intensidad energética va cambiando. Primero es creciente hastaalcanzar un nivel máximo y luego, decrece.

En las primeras fases de desarrollo económico cuando la economía esfundamentalmente agrícola la intensidad energética es baja. Cuando esta economíapasa a la fase industrial, la intensidad energética crece más rápidamente y finalmente,cuando la economía pasa a un mayor desarrollo de las actividades de servicios, laintensidad energética tiende a reducirse. Además, el paso de una economía a otronivel de desarrollo también implica una sustitución de combustibles hacia aquellosmás eficientes, esto explica que en los países menos desarrollados sean las energíastradicionales (leña, carbón vegetal y residuos agrícolas, entre otros) las másutilizadas.21

Finalmente, debido a la hipótesis del efecto desarrollo encontraremos que los paísesque se están industrializando la elasticidad ingreso será mayor a uno y que en paísescon igual grado de industrialización, ésta será mayor en los países donde lasustitución entre combustibles menos eficientes por más eficientes ha sido másrápida.22

2.3 Evidencia previa estimaciones de demanda por energía

Como señala Proops., J. (1984) la elasticidad ingreso de la demanda por energía (ocoeficiente energía) se ha estimado a través de distintas metodologías y cubriendoperíodos temporales diferentes, lo que ha conducido a contradicciones. La evidenciapara países industrializados se presenta en la siguiente tabla.

19 Goldemberg, J. (1996: 23-24).20 Nguyen, T. (1984: 106).21 Ver el Apéndice 7 donde se demuestra matemáticamente que la elasticidad ingreso depende loscambios en la intensidad energética y el crecimiento del PIB.22 Nguyen, T. (1984: 106).

25

Tabla N° 2.1Evidencia empírica demanda por energía, países desarrollados

Autor Período ElasticidadIngreso

ElasticidadPrecio

Beenstock, M. et al. (1981) 1950 – 1978 1,781,55 (a)

- 0,055-0,026 (a)

Nordhaus (b) 1959 – 1972 0,84 -0,660Hamilton (b) 1960 – 1973 0,99 -OECD (b) 1960 – 1973 0,98 -0,098Griffin (b) 1960 – 1972 0,90 -0,450

Bernard, J. et al. (2005a) (c) 1962 – 2000 0,745 – 1,0780,863 – 1,528

-0,684 -0,380-0.884 0,163

Bernard, J. et al. (2005b) (d) 1962 – 2002

1,30 (e)1,26 (e)0,95 (f)1,05 (f)

-0,46 (e)-0,36 (e)-0,55 (f)-0,26 (f)

Cooper, J. (2003) (g) 1979 – 2000 -0,033 -0,568Gately, D. et al. (2001) (h) 1971 – 1997 0,59 -0,240Nguyen, T. (1984) (i) 1959 – 1978 0,658 – 1,766 -

Ramain, P. (1986) (j) 1951 – 1980 0,26 – 2,540,31 – 1,62 -

Fuente: Elaboración propia con la información de los autores citados.Notas:(a) Sólo corresponde al consumo de energía comercial.(b) Tomado de Beenstock, M. et al. (1981: 226) Tabla N° 1.(c) Analiza la Provincia de Québec (Canadá) desagregando la demanda por energía en 6sectores. En este resumen sólo se reportan las elasticidades según método Delta de lossectores comercial y metal-primaria de la tabla 6.(d) Analiza la demanda por energía de Québec. Se tomó la información de la tabla 3, parala demanda comercial e industrial respectivamente, para el caso del modelo con tendenciaaleatoria y sin tendencia y sólo la elasticidad de largo plazo.(e) Modelo con tendencia aleatoria(f) Modelo sin tendencia(g) Estima la elasticidad precio de la demanda por petróleo para 23 países desarrollados.Se reportan en esta tabla el valor más pequeño y el mayor de la elasticidad de largo plazo.(h) Se tomó la elasticidad de largo plazo teniendo en cuenta una respuesta asimétrica en elnivel de precios de la energía.(i) Se tomó el valor más pequeño y el más grande de la elasticidad de la tabla 3 de laecuación (28).(j) Se tomó el valor más pequeño y el más grande de la elasticidad de la tabla 2. El autordivide su muestra en antes de 1973-74 y después de 1973-74.

Los trabajos para países en desarrollo se resumen en la siguiente tabla.

Tabla N° 2.2Evidencia empírica demanda por energía, países en desarrollo

Autor Período ElasticidadIngreso

ElasticidadPrecio

Gately, D. et al. (2001) (a) 1971 – 19970,82 – 1,0 (*)

1,08 (#)0,5 – 0,7 (&)

- (*)-0,08 (#)

-0,09 (&)Westoby, R. et al. (1984) (b) 1979 0,579Zilberfarb, B. et al. (1981) 1970, 1974 y 1976 1,23 – 139Fuente: Elaboración propia con la información de los autores citados.Notas:(a) Se tomó la elasticidad de largo plazo teniendo en cuenta una respuesta asimétrica enel nivel de precios de la energía de la tabla 7. Este autor reporta la elasticidad para el

26

caso de países no OECD exportadores de petróleo (*), países productores de bajo ingreso(#) y otros países no OECD (&).(b) Analiza los países del Este de Europa.

De las tablas anteriores se desprende que dependiendo de la metodología empleadalos resultados que se obtienen varían y que no hay evidencias homogéneas respectoal valor empírico de la elasticidad ingreso. Para algunos autores como Proops., J.(1984) estos resultados se explican por las diferencias estructurales propias de lospaíses que forman la muestra.

2.4 Estimación de una demanda por energía

Las modelaciones de la demanda por energía son variadas, sin embargo parten de laidea de que los consumos de energía en un período dependen de lo que se consumíaen el período previo, y en el extremo de la suma de todos los períodos anteriores.Esto tiene sentido si recordamos que para utilizar la energía se requiere de ciertadotación de capital (maquinarias y equipos) que permitan su aprovechamiento, asílas decisiones de consumo de energía estarán vinculadas a decisiones de compras destock de capital que se realizaron en un período previo o en el mismo período.

La ecuación que se ha utilizado en los trabajos empíricos es:

(4) ttttt pcEpetróleoPpcPIBpcE µββββ ++++= −13210 lnlnlnlndonde:ln E pct = logaritmo natural del consumo de energía per cápita en el período tln PIB pct = logaritmo natural del PIB per cápita real en el período tln P petróleot = logaritmo natural del precio internacional petróleo realuit = residuo de la ecuación

Esta ecuación dinámica fue la que se empleó en las primeras estimaciones en estainvestigación, sin embargo no se obtuvieron resultados significativos, por ello seempleó finalmente, una ecuación no dinámica del tipo:

(5) ittitit petróleoPpcPIBpcE µβββ +++= lnlnln 210

donde:ln E pcit = logaritmo natural del consumo de energía per cápita (en toneladas depetróleo equivalentes) del país “i” en el período tln PIB pcit = logaritmo natural del PIB per cápita real (en dólares constantesinternacionales de 1990) del país “i” en el período tln P petróleot = logaritmo natural del precio internacional petróleo real (en términosde los precios internos de cada país en dólares de 1990) en el período tuit = residuo de la ecuación para el país “i”.

En la estimación realizada en esta investigación se ha tomado como precio relevantede la energía, el precio del petróleo internacional en términos reales, ya que no sedispone de los precios de la canasta de combustibles existentes en cada país.

Se ha elegido esta alternativa porque se busca tener una estimación de una demandapor energía que permita en una etapa posterior estimar los niveles de PIB paraperíodos y países para los cuales no se tiene estimaciones de esta variablemacroeconómica. La elección de esta variable para tener el impacto de los precios,

27

cuando se trabaja con paneles de países, la han utilizado Webb, M. (2006) y Gately,D. et al. (2001) o no utilizan los precios como Ramain, P. (1986), Westoby, R. et al.(1984) y Zilberfarb, B. et al. (1981).

Las estimaciones se realizaron para un panel de datos formado por una muestra de 20países latinoamericanos. Se utilizan los datos de panel para tener en cuenta laheterogeneidad de los países considerados.

En las estimaciones de la ecuación (5), se aplicaron los test respectivos para verificarla pertinencia de un modelo de efectos individuales versus los efectos fijos, en todoslos casos no se rechazó la hipótesis la significancia del modelo de efectos fijos.Luego, se verificó la pertinencia de los efectos aleatorios versus los efectosaleatorios.

Finalmente, se aplicó el modelo de efectos estocásticos siguiendo el criterioconceptual, porque la estimación de la demanda por energía que se realiza seutilizará para estimar los niveles de actividad de una cantidad mayor de países de losque forman la muestra y para período extra muestral, es decir no se está interesadoespecíficamente en los países individuales con los que se realizan las estimaciones.

Una vez seleccionado el modelo a través del cual se estima la ecuación, se corrigió lapresencia de autocorrelación transformando las variables en cuasi diferencias. Losresultados de las estimaciones se presentan en el Apéndice 8 de este documento. Latabla siguiente resume la evidencia empírica obtenida.

Tabla N° 2.3Evidencia empírica

Elasticidad Ingreso Elasticidad Precio1950 – 1973 1974 – 2003 1950 – 1973 1974 – 2003

Toda la muestra (a) 0,917813 0,729001 -0,046636 (*) -0,004792 (*)Productores de petróleo (b) 0,783049 0,665215 -0,032196 (*) -0,001636 (*)No productores de petróleo (c) 1,234764 0,757108 -0,077442 (*) -0,010414 (*)Exportadores de petróleo (d) 1,244964 0,629604 -0,128472 -0,001664 (*)Participación sector manufactureromayor al 18,5% del PIB (e)

0,769698 0,694834 -0,027326 (*) -0,004786 (*)

Participación sector manufactureromayor al 18,5% del PIB(excluye países exportadores) (f)

0,496421 0,785490 -0,000830 (*) -0,007046 (*)

Participación sector manufactureromenor al 18,5% del PIB (g)

0,999195 0,855140 -0,060924 (*) -0,003975 (*)

Participación sector manufactureromenor al 18,5% del PIB(excluye países exportadores) (h)

0,968758 0,830839 -0,058617 (*) -0,006373 (*)

Fuente: Elaboración propia con la información del Apéndice 8.Notas: (*) coeficiente no significativo al 5%

(a) Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Ecuador, El Salvador,Guatemala, Haití, Honduras, México, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Perú, RepúblicaDominicana, Uruguay y Venezuela.

(b) Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Cuba, Ecuador, México, Perú y Venezuela.(c) Costa Rica, El Salvador, Guatemala, Haití, Honduras, Nicaragua, Panamá, Paraguay, República

Dominicana y Uruguay.(d) 1950-1973: Argentina, Colombia, Perú y Venezuela. 1974-2003: Argentina, Brasil, Colombia,

Ecuador, México, Perú y Venezuela.

28

(e) 1950-1973: Argentina, Brasil, Chile, Cuba, México, Perú y Uruguay. 1974-2003: Argentina,Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, El Salvador, México, Nicaragua, Perú, Uruguay yVenezuela.

(f) 1950-1973: Brasil, Chile, Cuba, México y Uruguay. 1974-2003: Chile, Costa Rica, Cuba, ElSalvador, Nicaragua y Uruguay.

(g) 1950-1973: Bolivia, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Haití, Honduras,Nicaragua, Panamá, Paraguay, República Dominicana y Venezuela. 1974-2003: Bolivia,Ecuador, Guatemala, Haití, Honduras, Panamá, Paraguay y República Dominicana.

(h) 1950-1973: Bolivia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Haití, Honduras, Nicaragua,Panamá, Paraguay y República Dominicana. 1974-2003: Bolivia, Guatemala, Haití, Honduras,Panamá, Paraguay y República Dominicana.

De las estimaciones anteriores se desprenden los siguientes resultados:

a) El precio real del petróleo (que en este estudio se ha utilizado como una proxydel precio de las energías) resultó una variable no significativa en lasestimaciones de la demanda por energía, salvo para el período 1950-1973 y parala sub muestra de países exportadores de petróleo.

Una elasticidad precio de 0,13 muestra que la demanda por energía es inelástica,lo que significa que por cada 10% de incremento en el precio del petróleo lacantidad demandada de energía se reduce en 13%. El valor de esta elasticidad esmás alto que lo encontrado en los estudios para países en desarrollo, pero inferiora lo reportado para los países desarrollados o industrializados.

En el contexto de los países que se están estudiando en esta sub muestra(Argentina, Colombia, Perú y Venezuela), a excepción de Argentina y Venezuelael resto de los países tienen en promedio, para el período 1950-1973, un nivel dePIB per cápita menor a 3.190 dólares (de 1990) anuales, por lo que este resultadono está asociado a diferencias en el nivel de renta, sino a las oportunidades que segeneran cuando se dispone de un recurso natural que está adquiriendo un valoreconómico importante y se tiene la capacidad para extraerlo y comercializarlo.

En cuanto a la no significancia del coeficiente del precio del petróleo, podemosseñalar que la demanda por energía es perfectamente inelástica, es decirindependientemente de los niveles de precio, salvo la excepción descrita en lospárrafos previos, los agentes siguen demandando la misma cantidad del bienhasta que nuevamente se desplace la curva.

Cabe otra explicación y está asociada a la evidencia reportada en las seccionesprevias, en el sentido de que para los agentes económicos no es relevante elprecio del petróleo, salvo en el año 1973 cuando se produjo el primer shock delprecio del petróleo con lo que se termina el período de precios de la energía bajoy estable. Sólo en estas circunstancias el precio es relevante, ya que cuando losprecios tienden a reducirse las decisiones no son simétricas.

b) La elasticidad ingreso en todos los casos es significativamente diferente de cero,tiene el signo correcto de acuerdo a la teoría y están dentro de los rangosencontrados en otras investigaciones. En los siguientes párrafos se analizará conmás profundidad lo que explica el comportamiento de la elasticidad en cadaperíodo y para cada sub muestra.

29

c) La elasticidad ingreso es menor en el período 1974-2003 en todas las submuestras, a excepción del caso de los países con una participación del sectormanufacturero mayor al 18,5% del PIB.

Este resultado está asociado seguramente a un uso más eficiente de la energía yque se traduce en una tasa de crecimiento más lenta de la intensidad energética enrelación al PIB, esto se aprecia en el Apéndice 2.

La literatura ha insistido que luego del primer shock del precio del petróleo se haproducido un aumento de las tecnologías que utilizan más eficientemente laenergía, pero para países pequeños y de bajo nivel de renta como por ejemploHaití o Nicaragua les toma más tiempo adquirir esas tecnologías, con ello en esteanálisis se está capturando esa lenta transición a tecnologías más ahorradoras deenergía.

d) Para el período 1950-1973 y para la sub muestra de países no productores depetróleo y la de exportadores de petróleo la elasticidad ingreso es mayor a uno,esto significa que la demanda por energía per cápita está creciendo másrápidamente que el PIB per cápita.

Este resultado puede parecer contradictorio, sin embargo, en períodos de preciosestables el Producto crece más lentamente porque las energías se están usandomás intensamente en un proceso industrializador, en realidad para Latinoaméricael proceso de industrializador sustitutivo de importaciones queda incluido en elperíodo 1950-1973, lo que está de acuerdo con la hipótesis del efecto desarrollo yel comportamiento de la elasticidad ingreso.

Otro elemento que se debe tener en cuenta es que en la sub muestra analizado seha dejado fuera Argentina y Chile que son los países que en este período tienenlos niveles de participación del sector manufacturero en la actividad económicamayores (con un promedio mayor al 23,64%).

e) A excepción del caso señalado en el punto anterior, en el resto de las submuestras la elasticidad ingreso es menor a uno, encontrándose que los valoresmás próximos a uno están en la sub muestra compuesta por los países con unaparticipación del sector manufacturero en el PIB menor al 18,5%.23

Cuando la elasticidad ingreso está próxima a uno significa que en promedio lastasas de crecimiento del PIB y el consumo de energía per cápita son similares, talcomo ocurre en el período 1950-1973, pero para el período siguiente estaelasticidad se reduce y el consumo de energía crece a tasas menores en torno al8,5% por cada 10% de incremento del PIB per cápita. Este fenómeno se puedeexplicar por los usos más eficientes de las energías en el período 1974-2003 queahora tienen un costo más alto, además y tal como se deduce del marco analíticode este capítulo, las reducciones de la elasticidad, ceteris paribus, se puedenexplicar por un mayor número de países que están industrializándose.

23 Este valor forma parte de uno de los intervalos de clase en los cuales se dividió el rango departicipación del sector manufacturero en relación al PIB que va del 10,11% al 30,5%, y que demostróque permitía separar a los países más claramente en dos grandes grupos.

30

También se puede agregar que en el período 1974-2003 se ha producido unadesvinculación entre los niveles de actividad económica y el consumo de energíatal como se demostró en el Capítulo anterior de esta investigación y que no seaparta de lo que la evidencia internacional ha reportado para países desarrolladoscomo Estados Unidos.

f) Cuando nos centramos en los países con una participación del sectormanufacturero mayor al 18,5% del PIB la elasticidad ingreso es más baja quepara el grupo de países con un sector manufacturero más reducido.

Elasticidades ingreso más pequeñas indican menores tasas de crecimiento de laintensidad energética en relación al PIB, este resultado está influenciadoseguramente por el nivel de crecimiento que han tenido Argentina, Chile yUruguay cuya participación del sector manufacturero dentro del PIB se reduce ocambia muy poco, esto significa que estos países están en una fase del desarrollomás avanzada que el resto de los países analizados y donde el sector industrial hacomenzado a tener una importancia cada vez menor en el PIB.

3. Ejercicio de Estimación de Niveles del Producto

Una vez realizadas las estimaciones de la demanda por energía se utilizan loscoeficientes de la ecuación y se estiman los niveles de PIB per cápita para un grupode países seleccionados con el fin de comprobar las cualidades de las estimacionesdel PIB obtenidas por medio de una ecuación de demanda por energía.

En este ejercicio de construcción se han utilizado los coeficientes de las estimacionespara el período 1950-1973 de la muestra con todos los países productores de petróleoy la de los países no productores de petróleo.

Los resultados obtenidos se comparan con la información oficial del PIB y estaprueba intra muestral permitirá comprobar la calidad de las estimaciones realizadasdel PIB que se obtienen siguiendo esta metodología. La tabla siguiente resume laevidencia para una muestra de 9 países seleccionados.

31

Tabla N° 3.4Bondad de las Estimaciones

(PIB estimado sobre el PIB oficial, base 1950)

Argentina Chile Colombia Guatemala Haití Perú México Nicaragua Uruguay1950 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,001951 1,23 1,11 1,08 0,96 0,99 1,20 1,11 1,01 1,001952 1,37 1,12 1,09 0,92 1,10 1,23 1,15 1,06 1,041953 1,22 1,10 1,34 0,71 1,16 0,78 1,05 1,09 1,051954 1,29 1,11 1,61 0,91 1,31 1,32 1,10 1,11 1,071955 1,34 0,87 1,85 0,93 1,50 0,95 1,14 1,18 0,841956 1,40 0,98 2,07 0,92 1,31 0,89 1,16 1,12 0,911957 1,48 0,85 2,35 0,91 1,34 0,87 1,30 1,12 0,991958 1,42 0,83 2,28 1,02 1,24 0,94 1,36 1,32 1,011959 1,52 0,87 2,35 1,11 1,35 0,87 1,35 1,29 1,221960 1,45 0,89 2,53 1,16 1,60 1,19 1,37 1,47 1,201961 1,53 0,99 2,75 1,25 1,04 1,14 1,36 1,39 1,121962 1,64 1,18 2,81 1,19 1,09 1,26 1,25 1,28 1,141963 1,56 1,18 2,84 1,07 1,25 1,40 1,25 1,50 1,181964 1,61 1,15 2,49 1,13 1,43 1,30 1,24 1,37 1,201965 1,62 1,14 2,69 1,17 1,57 1,30 1,21 1,28 1,271966 1,67 1,12 2,55 1,10 1,78 1,46 1,27 1,52 1,191967 1,66 1,14 2,89 1,13 2,05 1,49 1,37 1,45 1,241968 1,65 1,21 2,85 1,19 2,23 1,63 1,37 1,69 1,171969 1,56 1,26 2,73 1,05 2,42 1,56 1,51 1,63 1,271970 1,80 1,38 2,73 1,05 2,71 1,59 1,63 1,86 1,211971 1,87 1,41 2,64 1,08 2,55 1,59 1,73 1,81 1,251972 1,88 1,38 2,50 1,09 2,53 1,53 1,71 1,99 1,341973 1,97 1,47 2,63 1,09 2,42 1,51 1,73 1,88 1,30

Promedio 1,53 1,11 2,28 1,05 1,62 1,25 1,32 1,39 1,13Fuente: Elaboración propia

El análisis intra muestral muestra que las estimaciones se desvían del verdaderovalor del PIB en un rango muy amplio, además este sesgo no está asociado al tamañodel país. Este resultado lleva a considerar que se debe probar con las otrasecuaciones siguiendo un criterio homogéneo que no dependa de una decisiónarbitraria del investigador.

Las comparaciones extra maestrales entre las estimaciones del PIB per cápita conPIB per cápita reportado A. Maddison,24 se presentan en los siguientes gráficos.

24 En este análisis se supone implícitamente que las series reportadas por A. Maddison han sidoaceptadas por la comunidad académica como válidas.

32

Gráfico N° 3.1aPIB per cápita de Argentina: 1925 – 1950

(en logaritmo natural)

7,4

7,6

7,8

8,0

8,2

8,4

8,6

8,8

1925

1926

1927

1928

1929

1930

1931

1932

1933

1934

1935

1936

1937

1938

1939

1940

1941

1942

1943

1944

1945

1946

1947

1948

1949

1950

ln(PIB pc estimado) ln(PIB pc Maddison)

Fuente: Elaboración propia con base de datos Maddison, A. (2001) y estimacionesderivadas de esta investigación.

Gráfico N° 3.1bPIB per cápita de Chile: 1925 – 1950

(en logaritmo natural)

7,0

7,2

7,4

7,6

7,8

8,0

8,2

8,4

1925

1926

1927

1928

1929

1930

1931

1932

1933

1934

1935

1936

1937

1938

1939

1940

1941

1942

1943

1944

1945

1946

1947

1948

1949

1950

ln(PIB pc estimado) ln(PIB pc Maddison) ln(PIB pc Díaz et al. (2003)

Fuente: Elaboración propia con base de datos Maddison, A. (2001) y estimacionesderivadas de esta investigación.

33

Gráfico N° 3.1cPIB per cápita de México: 1925 – 1950

(en logaritmo natural)

6,0

6,2

6,4

6,6

6,8

7,0

7,2

7,4

7,6

7,8

8,019

25

1926

1927

1928

1929

1930

1931

1932

1933

1934

1935

1936

1937

1938

1939

1940

1941

1942

1943

1944

1945

1946

1947

1948

1949

1950

ln(PIB pc estimado) ln(PIB pc Maddison)

Fuente: Elaboración propia con base de datos Maddison, A. (2001) y estimacionesderivadas de esta investigación.

Gráfico N° 3.1dPIB per cápita de Guatemala: 1926 – 1950

(en logaritmo natural)

6,0

6,5

7,0

7,5

8,0

8,5

1926

1927

1928

1929

1930

1931

1932

1933

1934

1935

1936

1937

1938

1939

1940

1941

1942

1943

1944

1945

1946

1947

1948

1949

1950

ln(PIB pc estimado) ln(PIB pc Maddison)

Fuente: Elaboración propia con base de datos Maddison, A. (2001) y estimacionesderivadas de esta investigación.

34

Gráfico N° 3.1ePIB per cápita de Nicaragua: 1934 – 1950

(en logaritmo natural)

6,4

6,6

6,8

7,0

7,2

7,4

7,6

1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950

ln(PIB pc estimado) ln(PIB pc Maddison)

Fuente: Elaboración propia con base de datos Maddison, A. (2001) y estimacionesderivadas de esta investigación.

De los gráficos anteriores se desprenden dos grandes lecciones: (i) la estimación delPIB que se realiza por medio de la demanda por energía sigue el comportamiento (anivel muy general) de las estimaciones del PIB que realiza A. Maddison con unametodología diferente, (ii) la estimaciones obtenidas tienden a exagerar lasoscilaciones, especialmente las reducciones, y no capturan adecuadamente loscambios en la tendencia del crecimiento económico, en especial para el períodoanterior a la Segunda Guerra Mundial.

Los resultados no debieran sorprendernos porque los consumos de energía, aúncuando puedan tener un componente inercial, presentan bruscas variaciones cuandose producen shocks tanto internos como externos en un país específico.

Otra explicación que puede estar detrás es que la ecuación que se está utilizando nosea la adecuada y no recoja toda la dinámica presente en la demanda por energía através del tiempo, pero como se señaló anteriormente la ecuación dinámica nopresentó resultados econométricos adecuados.

Finalmente, metodológicamente utilizar el consumo de energía para estimar el PIBen aquellos países pequeños y con información poco confiable para los primeroscincuenta años del siglo XX es una idea atractiva, pero que no está exenta deinconvenientes como los reportados en estas páginas.

35

4. Conclusiones y Comentarios Finales

La evidencia analizada para 20 países latinoamericanos durante el período 1950-2003 nos muestra la heterogeneidad existente, no sólo por la gran divergencia en losniveles de PIB per cápita, sino también en los niveles de consumo per cápita deenergías modernas (petróleo, carbón, hidroelectricidad y energía nuclear) eintensidad energética.

A nivel del consumo de energía per cápita se observa una convergencia entre lospaíses de la muestra sólo a partir de mediados de la década de los años 1970’scuando la diferencia entre el mayor y menor consumo se ha comenzado a reducirsistemáticamente pasando de 70 a 1 a una relación de 33 a 1.

Comprender cómo se vincula el consumo de energías modernas con el PIB es unfenómeno complejo, ya que son numerosas las características de las economías lasque se deben tener en cuenta.

El primer shock en el precio del petróleo ha tenido impactos importantes en elcomportamiento de los agentes económicos, que se observa en que la correlaciónpositiva entre consumo de energía y PIB cambió a partir de ese momento. Laintensidad de la asociación entre estas variables se redujo en la mayoría de los paísesy sólo en un caso esta correlación se volvió negativa.

El grado de correlación entre consumo de energía y PIB no está asociado con losrespectivos niveles de actividad económica, ya que se observan países con bajosniveles de PIB y una correlación con la energía relativamente alta. Este resultadonos puede estar indicando que aún cuando los niveles de consumo energético y dePIB sean bajos, hay un mínimo de energías modernas que los países consumen.Podemos mencionar como ejemplo Haití que tiene los niveles de PIB más bajos de lamuestra, pero la relación de causalidad va de PIB a energía, tal vez todo lo observadosea evidencia a favor de la hipótesis del efecto rebote.

Seguramente el resultado que estamos comentando es una indicación de que laenergía es necesaria para el crecimiento económico porque permite la utilización detecnologías más modernas, también de que cuando se producen aumentosimportantes en el precio de los combustibles los agentes no responden deshaciéndosede todas las tecnologías que funcionan con ellos, sino que las siguen utilizando, perotal vez de una forma más eficiente. Es poco creíble que países con bajos niveles derenta puedan adoptar rápidamente nuevas tecnologías para hacer frente a shocksnegativos en el precio de los combustibles, ya que este tipo de situaciones implicadecisiones de inversión en stock de capital fijo.

Al igual que en estudios previos, la no causalidad entre energía y PIB es la constante,y para un grupo de países más reducido se observa que la causalidad va del PIB alconsumo de energía lo que apoya la idea del párrafo anterior.

Del análisis de los países en los cuales la no causalidad entre consumo de energía yPIB está presente, no se pueden inferir conclusiones sobre un patrón consistente decaracterísticas comunes entre ellos. Claramente el encontrar una no causalidad entreconsumo de energía y PIB no está asociado a niveles específicos de participación del

36

sector manufacturero en el PIB, esta es más evidencia a favor de la hipótesis deneutralidad de la energía.

El análisis de los países en los cuales la causalidad va del PIB al consumo de energíadurante el período 1974-2003, muestra que en este grupo hay países cuya estructuraproductiva no ha cambiado radicalmente en comparación al período 1950-1973, loque significa que el crecimiento económico (expresado en un más alto estándar devida) promueve un consumo más alto de energía.

A nivel agregado el período 1950-1973 puede caracterizarse por una intensidadenergética de los países latinoamericanos en relación al PIB per cápita positiva quecrece a tasas decrecientes, donde destacan por su mayor nivel de ProductoVenezuela, Argentina, Chile y Uruguay. Desde 1974 en adelante, esa relativahomogeneidad en el comportamiento de la relación entre la intensidad energética y elPIB cambia, donde la constante es una mayor dispersión.

Al agrupar la muestra entre países no productores de petróleo y exportadores depetróleo, en el período 1950-1973, y estimar una demanda por energía se obtuvo unaelasticidad ingreso mayor a uno, esto significa que en los países que forman esta submuestra el consumo de energía creció más rápidamente que el Producto, situacióncaracterística de países en los cuales el sector industrial adquiere una importanciamayor dentro del PIB. El análisis de la sub muestra de países con un sectormanufacturero menor al 18,5% del PIB complementa el resultado anterior, ya que laelasticidad ingreso para este período está muy cercana a uno.

La elasticidad ingreso a partir de 1974 se reduce en todas las sub muestrasanalizadas, este resultado refleja el cambio en el uso de la energía, mejoras en laintensidad energética y los cambios en la composición del Producto.

En las estimaciones de la demanda por energía la elasticidad precio resultósignificativa sólo para la sub muestra de países exportadores de petróleo durante elperíodo 1950-1973, para el resto de los casos la elasticidad precio no resultósignificativa, lo que refleja que la demanda por energía para los paíseslatinoamericanos (a excepción de los exportadores de petróleo en el período 1950-1973) es perfectamente inelástica.

Los primeros resultados obtenidos y reportados en este documento del uso de loscoeficientes de la demanda por energía para estimar el PIB, arrojan resultados pocoalentadores debido a las excesivas oscilaciones del PIB que se estima y a laincapacidad para capturar los cambios en la tendencia. A pesar de que la teoría nosenseña que existe una relación entre los niveles de actividad económica y el consumode energía, la evidencia reportada no permite obtener resultados concluyentes.

Parece ser que la distinción entre países productores de petróleo y países noproductores de petróleo no permite buenas estimaciones del PIB porque olvida otrascaracterísticas de los países como lo es el grado de industrialización, todo ello apesar de que estadísticamente los coeficientes de la demanda por energía seobtuvieron con un modelo de efectos aleatorios aplicado a datos de panel donde secaptura la heterogeneidad de los países que forman la muestra.

37

Un factor que puede explicar la falta de resultados concluyentes, y que está presenteen la mayoría de las investigaciones de este tipo, es que para muchos de los paísesanalizados, las energías modernas no son mayoritarias dentro de su canasta deconsumo, y en esta investigación sólo se tienen en cuenta las energías modernas, porlo que se está dejando fuera todas las energías tradicionales.

Finalmente, queda como tarea pendiente probar con los otros coeficientes de lasdemandas por energía estimadas y construir intervalos para los niveles de PIB algoque parece más razonable en este tipo de ejercicios.

Referencias

Abosedra S. y H. Baghestani (1991) “New evidence on the causal relationshipbetween United States energy consumption and Gross National Product”, TheJournal of Energy and Development, 14(2), pp. 285-292.

Akaike, H. (1969) “Statistical predictor identification”, Annals of the Institute ofStatistical Mathematics, 21, pp. 203-217.

Akarca, Ali T. y Thomas Veach Long (1980) “On the relationship between energyand PNB: a reexamination”, Journal of Energy and Development 5, pp. 326-331.

Altinay, Galip y Erdal Karagol (2004) “Structural break, unit root, and the causalitybetween energy consumption and PIB in Turkey”, Energy Economics 26, pp.985-994.

Ambapour, Samuel y Christophe Massamba (2005) “Croissance economique etconsommation d’energie au Congo: une anlyse en termes de causalite”,Document de Travail DT 12/2005, Bureau d’Application des MethodesStatisriques et Informatiques, Brazzaville.

Aqeel, Anjum y Mohammad Sabihuddin Butt (2001) “The relationship betweenenergy consumption and economic growth in Pakistan”, Asia-PacificDevelopment Journal vol. 8, N° 2, december, pp. 101-109.

Arellano, Manuel (2003) Panel Data Econometrics, Advanced Texts inEconometrics Oxford University Press.

Asafu-Adjaye, John (2000) “The relationship between energy consumption, energyprices and economic growth: time series evidence from Asian developingcountries”, Energy Economics 22, pp. 615-625.

Bai, Jushan (1999) “Likelihood ratio tests for multiple structural changes”, Journalof Economics 91, pp. 299-323.

Bai, Jushan y Pierre Perron (1998) “Estimating and testing linear models withmultiple structural changes”, Econometrica, vol. 66, N° 1, january, pp. 47-78.

Bai, Jushan y Pierre Perron (2003a) “Computation and analysis of multiple structuralchange models”, Journal of Applied Econometrics, 18, pp. 1-22.

Bai, Jushan y Pierre Perron (2003b) “Critical values for multiple structural changetests”, Econometrics Journal, vol. 6, pp. 72-78.

Banerjee, Anindya; Robin, Lumsdaine y James Stock (1990) “Recursive andsequential tests of the unit root and trend break hypothesis: theory andinternational evidence”, NBER Working Papers Series N° 3510.

Beenstock, M. y P. Willcocks (1981) “Energy consumption and economic activity inindustrialized countries. The dynamic aggregate time series relationship”,Energy Economics, October, pp. 225-232.

38

Benavente, José Miguel; Alexander Galetovic; Ricardo Sanhueza y Pablo Serra(2005) “Estimando la Demanda Residencial por Electricidad en Chile: Elconsumo es sensible al precio”, Cuadernos de Economía, vol. 42, N° 125,mayo, pp. 31-61.

Ben-David, Dan y David H. Papell (2000) “Some evidence on the continuity of thegrowth process among the G7 countries”, Economic Inquiry, vol. 38, N° 2, pp.320-330.

Bernard, Jean-Thomas; Nadhem Idoudi; Lynda Khalaf y Clément Yélou (2005a)“Finite Sample Inference Methods for Dynamic Energy Demand”, may 14,mimeo.

Bernard, Jean-Thomas; Marie-Elaine Denis; Lynda Khalaf y Clément Yelou (2005b)“An Energy Demand Model with a Random Trend”, december, mimeo.

Bhatia, Ramesh (2000) “Energy Demand Analysis in Developing: A Review” cap. 9en Paul Stevens The Economics of Energy, The International Library ofCritical Writings in Economics 119, An Elgar Reference Collection, pp. 273-305.

Cheng, Benjamin S. (1996) “An investigation of cointegration and causality betweenenergy consumption and economic growth”, The Journal of Energy andDevelopment, 21(1), pp. 73-84.

Cheng, Benjamin S. (1997) “Energy consumption and economic growth in Brazil,Mexico and Venezuela: a time series analysis”, Applied Economics Letters 4,pp. 671-674.

Cheng, Benjamin S. (1998) “Energy consumption, employment and causality inJapan: a multivariate approach”, Indian Economic Review, 33(1), pp. 19-29.

Cheng, Benjamin S. (1999) “Causality between energy consumption and economicgrowth in India: An application of cointegration and error-correctionmodelling”, Indian Economic Review, 34(1), pp. 39-49.

Cheng, Benjamin S. y Tin Wei Lai (1997) “An investigation of co-integration andcausality between energy consumption and economic activity in Taiwan”,Energy Economics 19, pp. 435-444.

Chontanawat, Jaruwan, Hunt, Lester C. y Richard Pierse (2004) “Does energyconsumption cause economic growt?: Evidence from a systematic study ofover 100 countries” 1st Annual CZAEE International Conference 2004, CriticalInfraestructure in the Energy Sector: Vulnerabilities and Protection, 21-22november 2004, Prague, Czech Republic. Existe versión de septiembre de2005.

Cleveland, Cutler J.; Kaufmann, Robert K. y David I. Stern (2000) “Aggregation andthe role of energy in the economy”, Ecological Economics 32, pp. 301-317.

Coondoo, Dipankor y Soumyananda Dinda (2002) “Causality between income andemission: a country group-specific econometric analysis”, EcologicalEconomics 40, pp. 351-367.

Cooper, John C.B. (2003) “Price Elasticity of Demand for Crude Oil: Estimates for23 Countries”, OPEC Review, march.

Desai, Ashok (1978) “Develpoment and Energy Consumption”, Oxford Bulletin ofEconomics and Statistics, vol. 40, N° 3, august, pp. 263-272.

Desai, Dinesh (1986) “Energy-PIB relationship and capital intensity in LDCs”,Energy Economics, April, pp. 113-117.

Dincer, Ibrahim (1997) “Energy and PIB analysis of OECD countries”, EnergyConvers. Mgmt, vol. 38, N° 7, pp. 685-696.

39

Ebohon, Obas John (1996) “Energy, economic growth and causality in developingcountries. A case study of Tanzania and Nigeria”, Energy Policy vol. 24, N°5, pp. 447-453.

Elias, Rebecca y David Victor (2005) “Energy Transitions in Developing Countries:A Reviews of Concepts and Literature”, june, Working Paper N° 40, Programon Energy and Sustainable Development, Stanford University.

Engsted, Tom y Jan Bentsen (1993) “Expectations, adjustment costs, and energydemand”, Resource and Energy Economics 15, pp. 371-385.

Erol, U. y E.S.H. Yu (1987) “Time series análisis of the causal relationships betweenU.S. Energy and employment”, Resources and Energy, 9, pp. 75-89.

Erol, U. y E.S.H. Yu (1988) “On the causal relationship between energy and incomefor industrializad countries”, The Journal of Energy and Development, 13(1),pp. 113-122.

Falconí, Fander (2002) “La desmaterialización de la economía”, Ecuador Debate N°55, abril. Disponible en:http.//www.dlh.lahora.com.ec/paginas/debate/paginas/debates391.htm.

Fatai, K.; Oxley, Les y F.G. Scrimgeour (2004) “Modelling the causal relationshipbetween energy consumption and PIB in New Zealand, Australia, India,Indonesia, The Philippines and Thailand”, Mathematics and Computers inSimulation 64, pp. 431-445.

Garcia, Rene y Pierre Perron (1996) “An analysis of the real interest rate underregime shifts”, The Review of Economics and Statistics, vol. 78, N° 1, pp. 111-125.

Gately, Dermot y Hillard G. Huntington (2001) “The Asymmetric Effects ofChanges in Price and Income on Energy and Oil Demand”, EconomicResearch Reports N° 2001-01, january. C.V. Starr Center for AppliedEconomics, Department of Economics, Faculty of Arts and Science, New YorkUniversity.

Ghali, Khalifa H. y M.I.T. El-Sakka (2004) “Energy use and output growth inCanada: a multivariate cointegration analysis”, Energy Economics 26, pp. 225-238.

Glasure, Yong U. (2002) “Energy and national income in Korea: further evidence onthe role of omitted variables”, Energy Economics 24, pp. 355-365.

Glasure, Yong U. y Aie-Rie Lee (1997) “Cointegration, error-correction, and therelationship between PIB and energy: The case of South Korea andSingapore”, Resource and Energy Economics 20, pp. 17-25.

Goldemberg, José (1996) Energy, Environment & Development, EarthscanPublications Limited.

Granger, C.W. (2004) “Análisis de series temporales, cointegración y aplicaciones”,Revista Asturiana de Economía, RAE N° 30, pp. 197-206.

Guttormsen, Atle G. (2004) “Causality between energy consumption and economicgrowth”, Discussion Paper #D-24/2004, Department of Economics andResource Management, Agricultural University of Norway.

Hannesson, Rögnvaldur (2002) “Energy use and PIB growth, 1950-1997”,Organization of the Petroleum Exporting Countries, september, pp. 215-233.

Hertwich, Edgar G. (2005) “Consumption and the rebound effect. An industrialecology perspective”, Journal of Industrial Ecology vol. 9, N° 1-2, pp. 85-98.

Hondroyiannis, George; Lolos, Sarantis y Evangelia Papapetrou (2002) “Energyconsumption and economic growth: assessing the evidence from Greece”,Energy Economics 24, pp. 319-336.

40

Hsaio, C. (1981) “Autoregressive modelling and money-income causality detection”,Journal of Monetary Economics 7, pp. 85-106.

Hwang, D.B.K. y B. Gum (1992) “The causal relationship between energy and GNP:the case of Taiwan”, The Journal of Energy and Development, 16(2), pp. 219-226.

Judson, Ruth A.; Richard Schmalensee y Thomas M. Stoker (1991) “EconomicDevelopment and the Structure of the Demand for Commercial Energy”,Energy Journal 20(2), pp. 29-57.

Jumbe, Charles B.L. (2004) “Cointegration and causality between electricityconsumption and PIB: empirical evidence from Malawi”, Energy Economics26, pp. 61-68.

Kraft, John y Arthur Kraft (1978) “On the relationship between energy and PNB”,Journal of Energy and Development 3, pp. 401-403.

Lee, Chien-Chiang (2005) “Energy consumption and PIB in developing countries: Acointegration panel analysis”, Energy Economics 27, pp. 415-427.

Lee, Chien-Chiang y Chun-Ping Chang (2005) “Structural breaks, energyconsumption, and economic growth revisited: Evidence from Taiwan”, EnergyEconomics 27, pp. 857-872.

Liddle, Brantley (2004) “How tied are energy and PIB? Revisiting energy-PIBcointegration and causality for disaggregated OECD country data”, mimeo.Disponible en: http.//eare2004.bkae.hu/download/paper/liddlepaper.doc.

Linn, Joshua (2006) “Energy Prices and the Adoption of Energy-SavingTechnology”, Working Paper 06-012, april, Center for Energy andEnvironmental Policy Research.

Lise, Weitze y Kees Van Montfort (2005) “Energy consumption and PIB in Turkey:is there a cointegration relationship?”, paper presented at EcoMod2005International Conference on Policy Modeling, June 29 – July 2, 2005,Istambul, Turkey.

Lumsdaine, Robin y David Papell (1997) “Multiple trend breaks and the unit-roothypothesis”, The Review of Economics and Statistics, vol. LXXIX, N° 2, may,pp. 212-218.

Masih, Abul M.M. y Rumi Masih (1996) “Energy consumption, real income andtemporal causality: results from a multi-country study based on cointegrationand error-correction modelling techniques”, Energy Economics 18, pp. 165-183.

Masih, A.M.M. y Rumi Masih (1997) “On the temporal causal relationship betweenenergy consumption, real income, and prices: some new evidence from Asian-Energy dependent NICs based on a multivariate cointegration/vector error-correction approach”, Journalof Policy Modelling, 19(4), pp. 417-440.

Masih, Abul M.M. y Rumi Masih (1998) “A multivariate cointegration modellingapproach in testing temporal causality between energy consumption, realincome and prices with an application to two Asian LDCs”, AppliedEconomics 30, pp. 1287-1298.

Morimoto, Risako y Chris Hope (2001) “The impact of electricity supply oneconomic growth in Sri Lanka”, Research Papers in Management StudiesWP24/2001, University of Cambridge, Judge Institute of Management.

Mozumber, Pallab y Achla Marathe (2004?) “Causality relationship between energyconsumption and PIB in Bangladesh”, mimeo.

41

Murry, D.A. y G.D. Nan (1992) “The energy consumption and employmentrelationship: A clarification”, The Journal of Energy and Development, 16(1),pp. 121-131.

Nachane, Dilip; Nadkarni, Ramesh M y Ajit V. Karnik (1988) “Co-integration andcausality testing of the energy-PIB relationship: a cross-country study”,Applied Economics 20, pp. 1511-1531.

Nguyen, The-Hiep (1984) “On Energy Coefficients and Ratios” Energy Economics,april, pp. 102-109.

Oh, Wankeun y Kihoon Lee (2004a) “Causal relationship between energyconsumption and PIB revisited: the case of Korea 1970-1999”, EnergyEconomics 26, pp. 51-59.

Oh, Wankeun y Kihoon Lee (2004b) “Energy consumption and economic growth inKorea: testing the causality relation”, Journal of Policy Modeling 26, pp. 973-981.

Papell, David y Ruxandra Prodan (2005) “Additional evidence of long runpurchasing power parity with restricted structural change”, may, mimeo.

Park, Se-Hark y Walter C. Labys (1994) “Divergences in Manufacturing EnergyConsumption Between the North and the South”, Energy Policy 22(6), pp. 455-469.

Paul, Shyamal y Rabindra N. Bhattacharya (2004) “Causalita between energyconsumption and economic growth in India: a note on conflicting results”,Economics 26, pp. 977-983.

Perron, Pierre (1989) “The Great Crash, the oil price shock, and the unit roothypothesis”, Econometrica, 57, pp. 1361-1401.

Perron, Pierre (1997) “Further evidence on breaking trend functions inmacroeconomic variables”, Journal of Econometrics, vol. 80, pp. 355-385.

Pons, Jordi y Daniel Tirado (2004) “Discontinuidades en el crecimiento económicoen el período 1870-1994: España en perspectiva comparada”, Revista deEconomía Aplicada N° 40, vol. XIV, pp. 137-156.

Pons, Jordi y Daniel Tirado (2006) “Discontinuidades en el crecimiento económicoen el período 1870-1994: España en perspectiva comparada”, Documento deTrabajo 2002/04, Institut d’ Economia de Barcelona, Centre de Recerca enFederalismo fiscal i economia regional, Universidad de Barcelona.

Prodan, Ruxandra (2003) “Potential pitfalls in determining multiple structuralchange with and application to purchasing power parity”, november, mimeoUniversity of Houston.

Proops, John L.R. (1984) “Modelling the Energy-Output Ratio”, Energy Economics,january, pp. 47-51.

Ramain, Patrice (1986) “The Energy Demand Elasticity in Relation to GrossDomestic Product. A Relevant Indicator?”, Energy Economics, january, pp.29-38.

Saif Ghouri, Salman (2006) “Correlation between energy usage and the rate ofeconomic development” Organization of the Petroleum Exporting Countries,march, pp. 41-54.

Samouilidis, J.E. y C.S. Mitropoulos (1984) “Energy and economic growth inindustrializing countries. The case of Greece”, Energy Economics, July, pp.191-201.

Sari, Ramazan; Soytas, Ugur y Ozlem Ozdemir (2003) “Energy consumption andPIB relation in Turkey: a cointegration and vector error correction analysis”,mimeo.

42

Sari, Ramazan y Ugur Soytas (2004) “Disaggregate energy consumption,employment and income in Turkey”, Energy Economics 26, pp. 335-344.

Shrestha, Ram M. (2000) “Estimation of international output-energy relation: effectsof alternative output measures”, Energy Economics 22, pp. 297-308.

Soytas, Ugur y Ramazan Sari (2003) “Energy consumption and PIB: causalityrelationship in G-7 countries and emerging”, Energy Economics 25, pp. 33-37.

Stern, David I. (1993) “Energy and economic growth in the USA. A multivariateapproach”, Energy Economics, April, pp. 137-150.

Stern, David I. (2000) “A multivariate cointegration analysis of the role of energy inthe US macroeconomy”, Energy Economics 22, pp. 267-283.

Stern, David y Cutler J. Cleveland (2004) “Energy and Economic Growth”,Rensselaer Working Papers in Economics N° 0410, march. RensselaerPolytechnic Institute, disponible enhttp://www.rpi.edu/dept/economics/www/workingpapers/.

Vogelsang, Timothy y Pierre Perron (1998) “Additional tests for a unit root allowingfor a break in the trend function at an unknown time”, International EconomicReview, vol. 39, N° 4, november, pp. 1073-1100.

Webb, Michael (2006) “Analysis for Oil Consumption with Dynamic Panel DataModels”, from a thesis supervised by Dr Chirok Han and Professor Viv Hall,mimeo, august.

Westoby, Richard y David Pearce (1984) “Energy Consumption in Eastern Europe.A Cross-sectional Analysis”, Energy Economics, january, pp. 2-4.

Wolde-Rufael, Yemane (2004) “Disaggregated industrial energy consumption andPIB: the case of Shanghai, 1952-1999”, Energy Economics 26, pp. 69-75.

Yang, Hao-Yen (2000) “A note on the causal relationship between energy and PIB inTaiwan”, Energy Economics 22, pp. 309-317.

Yu, E.S.H. y J.C. Jin (1992) “Cointegration tests of energy consumption, income,and employment”, Resources and Energy, 14, pp. 259-266.

Yu, E.S.H. y J.Y. Choi (1985) “The causal relationship between Energy and GNP:An internacional compariso”, Journal of Energy and Development 10(2), pp.249-272.

Yu, Eden S.H. y Been-Kwei Hwang (1984) “The relationship between energy andPNB. Further results”, Energy Economics, July, pp. 186-190.

Zilberfarb, Ben-Zion y F. Gerard Adams (1981) “The Energy-GDP Relationship inDeveloping Countris. Empirical Evidence and Stability Tests”, EnergyEconomics, october, pp. 244-248.

Zivot, Eric y Donald W.K. Andrews (1992) “Further evidence on the great crash, theoil-price shock, and the unit-root hypothesis”, Journal of Business andEconomic Statistics, july, vol. 10, N° 3, pp. 251-270. Agnolucci, Paolo; TerryBarker y Paul Ekins (2004) “Hysteresis and energy demand: theAnnouncement Effects and the effects of the UK Climate Change Levy”,Tyndall Centre for Climate Change Research, Working Paper 51, june.

43

Apéndice 1Fuentes de Datos a Utilizar

Los países que se analizan en esta investigación son: Argentina, Bolivia, Brasil,Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, República Dominicana, Ecuador, El Salvador,Guatemala, Haití, Honduras, México, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Perú, Uruguayy Venezuela.

El período cubierto en esta investigación es 1950 – 2003 y las fuentes deinformación son:

a) Consumo de Energía

• 1925-1955: CEPAL (1956) La Energía en América Latina. Estudio realizadopor la Secretaría de la Comisión Económica para América Latina, Instituto deDesarrollo Económico del Banco Internacional de Reconstrucción y Fomento,Washington D.C.

• 1956-1996: Statistical Abstract Latin America UCLA (varios números). Estafuente procesa la información publicada por las Naciones Unidas en el YearbookStatistical Energy.

• 1997-2000: “Internacional Energy Annual 2003” Energy InformationAdministration.

La serie se mide en toneladas de petróleo equivalente y corresponde al consumo delas energías25 llamadas modernas o no tradicionales como el carbón, petróleo,hidroelectricidad, gas natural y energía nuclear.

b) Producto Interno Bruto

En todos los casos se construyó una serie homogénea utilizando los niveles máscercanos al presente y se estimó los valores para los años anteriores utilizando lasvariaciones porcentuales anuales de las series en términos reales.

Base de Datos de PIB: 1950-2003, CEPAL.La información para dos países se completó con:Cuba1950 – 1959: Santamaría G., A. (2000), “El crecimiento económico de Cubarepublicana (1902-1959). Una revisión y nuevas estimaciones en perspectivacomparada (población, inmigración golondrina, ingreso no azucarero y ProductoNacional Bruto)” Revista de Indias N° 219, pp. 505-545.1960 – 2003: CEPAL.

República Dominicana1950 – 1974: Base de Datos OXLAD.1975 – 2003: CEPAL.

25 En este análisis de consideran las fuentes de energía primaria.

44

Para hacer comparables las series se llevaron a dólares internacionales de 1990utilizando el nivel para cada país reportado por Maddison, A. (2001) The WorldEconomy: Historical Statistics. Para hacer el cambio a esa moneda se transformócada una de las series a un índice con base en 1990 y luego, se aplicaron losrespectivos niveles.

d) Población

Maddison, A. (2001) The World Economy: Historical Statistics.

e) Precio del Petróleo

La información se tomó de BP Statistical Review of World Energy, june 2005 (US$por tonelada) y corresponde a:

1861 – 1944: US Average1945 – 1983: Arabian Light posted at Ras Tanura1984 – 2004: Brent dated

Se construyó el Precio del Petróleo real en términos de los precios internos de cadapaís dividiendo el precio nominal del petróleo por el IPC (expresado en dólares de1990).

f) Índice de Precios al Consumidor

1950 – 2000: Base de Datos OXLAD.2001 – 2003: IMF (2005) International Financial Statistics Yearbook. Es el

promedio del período. Se aplicaron las variaciones porcentuales al nivelde la serie de la base de datos de OXLAD.

La serie original tenía como año base 1970 y se llevó al año base 1990 dividiendotoda la serie por el IPC de ese año.

g) Tipo de Cambio (moneda local de cada país por dólar)

1950 – 2000: Base de Datos OXLAD.2001 – 2003: IMF (2005) International Financial Statistics Yearbook.

45

Apéndice 2Comparación entre períodos

(1950 - 1973 y 1974 - 2003)

Período: 1950 - 2003 Intensidad Energética (kgs. por US$ 1990)

6,5 – 90,0 90,1 – 173,5 173,6 – 257,0 257,1 – 340,5 340,6 – 424,0 Númerocasos

950 – 2.314

Haití(41,0; 979)

Bolivia(109,6; 2.215)

Honduras(113,18; 1.694)

Nicaragua(119,5; 2.137)

RepúblicaDominicana

(160,7; 1.910)

Cuba(390,1; 1.106)

6(30%)

2.315 – 3.699

Guatemala(56,9; 2.876)

Paraguay(57,9; 2.379)El Salvador

(83,7; 2.348)

Ecuador(108,4; 3.114)

Perú(116,3; 3.472)

5(25%)

3.700 – 5.074

Costa Rica (9,4; 3.795)

Brasil(120,1; 3.789)

Panamá(127,3; 3.926)

Colombia(139,9; 3.783)

México(194,4; 4.919)

5(25%)

5.075 – 6.449

Uruguay(137,7; 5.856)

Chile(150,2; 5.927)

2(10%)

6.450 – 7.824 Argentina(169,6; 7.151)

1(5%)

7.815 – 9.200 Venezuela(238,8; 8.559)

1(5%)

PIB per cápita(dólares 1990)

Número casos 5(25%)

12(60%)

2(10%)

0(0%)

1(5%) 20

46

Período: 1950 - 1973 Intensidad Energética (kgs. por US$ 1990)

6,5 – 90,0 90,1 – 173,5 173,6 – 257,0 257,1 – 340,5 340,6 – 424,0 Númerocasos

950 – 2.314

Haití(21,4; 957)Paraguay

(34,3; 1.581)El Salvador

(47,6; 2.185)Ecuador

(67,7; 2.121)Bolivia

(68,3; 1.941)Honduras

(81,8; 1.470)

Brasil(114,9; 2.275)

RepúblicaDominicana

(122,6; 1.100)

Cuba(348,3;1.836)

9(45%)

2.315 – 3.699

Guatemala(48,3; 2.437)

Nicaragua(62,0; 2.389)Costa Rica(7,0; 2.331)

Perú(104,7; 3.190)

Colombia(130,5; 2.677)

Panamá(132,1; 3.598)

México(162,1; 3.365)

7(35%)

3.700 – 5.074

Uruguay(124,2; 4.884)

Chile(147,5; 4.533)

2(10%)

5.075 – 6.449 Argentina(144,9; 6.288)

1(5%)

6.450 – 7.814 Venezuela(170,2; 7.818)

1(5%)

7.815 – 9.200 0(0%)

PIB per cápita(dólares 1990)

Número casos 9(45%)

10(50%)

0(0%)

0(0%)

1(5%) 20

Período: 1974 - 2003 Intensidad Energética (kgs. por US$ 1990)

6,5 – 90,0 90,1 – 173,5 173,6 – 257,0 257,1 – 340,5 340,6 – 424,0 Númerocasos

950 – 2.314

Haití(56,6; 997)

Honduras(138,3; 1.872)

Nicaragua(165,6; 1.935)

3(15%)

2.315 – 3.699

Guatemala(63,8; 3.168)

Paraguay(76,8; 3.016)

Ecuador(148,0; 3.917)

Bolivia(142,6; 2.434)

El Salvador(112,5; 2.479)

Perú(125,5; 3.697)

RepúblicaDominicana

(191,3; 2.496)

Cuba(423,5; 2.501)

8(40%)

3.700 – 5.074

Costa Rica(10,7; 4.965)

Panamá(123,5; 4.988)

Brasil(124,3; 5.001)

Colombia(147,4; 4.669)

4(20%)

5.075 – 6.449 México(1,37; 6.180)

1(5%)

6.450 – 7.814

Uruguay(148,4; 6.634)

Chile(152,4; 7.042)

2(10%)

7.815 – 9.100 Argentina(189,4; 7.841)

Venezuela(293,7; 9.151)

2(10%)

PIB per cápita(dólares 1990)

Número casos 4(20%)

11(55%)

3(15%)

1(5%)

1(5%) 20

47

Período: 1950 - 2003 Intensidad Energética (kgs. por US$ 1990)

6,5 – 90,0 90,1 – 173,5 173,6 – 257,0 257,1 – 340,5 340,6 – 424,0 Númerocasos

10,11 – 14,49

Haití(41,0; 11,94)Guatemala

(56,9; 14,37)

Ecuador(108,4; 11,42)

Honduras(113,2; 13,03)

Panamá(127,3; 11,47)

5(25%)

14,50 – 18,49

Paraguay(57,9; 16,36)

Bolivia(109,6; 14,72)

RepúblicaDominicana

(160,7; 17,18)

Venezuela(238,8; 16,24) 4

(20%)

18,50 – 22,49

Costa Rica(9,4; 19,89)El Salvador

(83,7; 20,46)

Perú(116,3; 21,22)

Nicaragua(119,5; 19,07)

Uruguay(137,7; 22,33)

Colombia(139,9; 18,91)

Chile(150,2; 20,91)

México(194,4; 19,63)

Cuba(390,1;22,19)

9(45%)

22,50 – 26,49

Brasil(120,1; 23,81)

Argentina(169,6; 26,24)

2(10%)

26,50 – 30,50 0(0%)

Participaciónmanufacturasen el PIB (%)

Númerocasos

5(25%)

12(60%)

2(10%)

0(0%)

1(5%) 20

Período: 1950 - 1973 Intensidad Energética (kgs. por US$ 1990)

6,5 – 90,0 90,1 – 173,5 173,6 – 257,0 257,1 – 340,5 340,6 – 424,0 Númerocasos

10,11 – 14,49

Haití(21,4; 11,17)Guatemala

(48,3; 13,71)Ecuador

(67,7; 11,67)Bolivia

(68,3; 14,05)Honduras

(81,8; 10,57)

Panamá(132,1; 13,14)

Venezuela(170,2; 11,99)

7(35%)

14,50 – 18,49

Costa Rica(7,0; 16,11)

Paraguay(34,3; 17,05)El Salvador

(47,6; 17,42)Nicaragua

(62,0; 15,88)

RepúblicaDominicana

(122,6; 15,87)Colombia

(130,5; 18,47)6

(30%)

18,50 – 22,49

Uruguay(124,2; 22,21)

México(162,1; 20,60)

Cuba(348,3; 22,06) 3

(15%)

22,50 – 26,49

Perú(104,7; 22,99)

Brasil(114,9; 23,62)

Chile(147,5; 23,64)

3(15%)

26,50 – 30,50 Argentina(144,92; 30,39)

1(5%)

Participaciónmanufacturasen el PIB (%)

Número casos 9(45%)

10(50%)

0(0%)

0(0%)

1(5%) 20

48

Período: 1974 - 2003 Intensidad Energética (kgs. por US$ 1990)

6,5 – 90,0 90,1 – 173,5 173,6 – 257,0 257,1 – 340,5 340,6 – 424,0 Númerocasos

10,11 – 14,49

Haití(56,6; 12,56)

Panamá(123,5; 10,14)

Ecuador(141,0; 11,23)

3(15%)

14,50 – 18,49

Guatemala(63,8; 14,90)

Paraguay(76,8; 15,80)

Honduras(138,3; 15,00)

Bolivia(142,6; 15,26)

RepúblicaDominicana

(191,3; 17,79)5

(25%)

18,50 – 22,49

Costa Rica(10,7; 21,97)

Perú(125,5; 19,80)

Colombia(147,4;19,26)

Uruguay(148,4; 22,42)

Chile(152,4; 18,73)

Nicaragua(165,6; 21,62)

México(220,2; 18,86)

Venezuela(293,7; 19,63)

Cuba(423,5; 22,22)

9(45%)

22,50 – 26,49

El Salvador(112,5; 22,89)

Brasil(124,3; 23,98)

Argentina(189,4; 22,92) 3

(15%)

26,50 – 30,50 0(0%)

Participaciónmanufacturasen el PIB (%)

Número casos 4(20%)

11(55%)

3(15%)

1(5%)

1(5%) 20

49

Período: 1950 - 2003 Consumo Aparente de Energía per cápita (TPE)

0,02 – 0,54 0,55 – 1,07 1,08 – 1,60 1,61 – 2,13 2,14 –2,65 Númerocasos

950 – 2.314

Haití(0,04; 979)Honduras

(0,20; 1.694)Nicaragua

(0,23; 2.137)Bolivia

(0,25; 2.215)República

Dominicana(0,34; 1.910)

Cuba(0,86; 1.106)

6(30%)

2.315 – 3.699

El Salvador(0,20; 2.348)

Paraguay(0,15; 2.379)Guatemala

(0,17; 2.876)Ecuador

(0,37; 3.114)Perú

(0,41; 3.472)

5(25%)

3.700 – 5.074

Costa Rica (0,04; 3.795)

Brasil(0,46; 3.789)

Panamá(0,49; 3.926)

Colombia(0,54; 3.783)

México(1,00; 4.919)

5(25%)

5.075 – 6.449

Uruguay(0,81; 5.856)

Chile(0,90; 5.927)

2(10%)

6.450 – 7.824 Argentina(1,23; 7.151)

1(5%)

7.815 – 9.200 Venezuela(2,57; 8.559)

1(5%)

PIB per cápita(dólares 1990)

Número casos 14(70%)

4(20%)

1(5%)

0(0%)

1(5%) 20

50

Período: 1950 - 1973 Consumo Aparente de Energía per cápita (TPE)

0,02 – 0,54 0,55 – 1,07 1,08 – 1,60 1,61 – 2,13 2,14 – 2,65 Númerocasos

950 – 2.314

Haití(0,02; 957)Paraguay

(0,06; 1.581)El Salvador

(0,11; 2.185)Honduras

(0,12; 1.470)Bolivia

(0,13; 1.941)Ecuador

(0,15; 2.121)República

Dominicana(0,16; 1.100)

Brasil(0,26; 2.275)

Cuba(0,63; 1.836)

9(45%)

2.315 – 3.699

Costa Rica(0,01; 2.331)Guatemala

(0,12; 2.437)Nicaragua

(0,15;2.389)Perú

(0,34; 3.190)Panamá

(0,34;3.598)Colombia

(0,35; 2.677)

México(0,55; 3.365)

7(35%)

3.700 – 5.074

Uruguay(0,61; 4.884)

Chile(0,67; 4.533)

2(10%)

5.075 – 6.449 Argentina(0,92; 6.288)

1(5%)

6.450 – 7.814 Venezuela(1,35; 7.818)

1(5%)

7.815 – 9.200 0(0%)

PIB per cápita(dólares 1990)

Número casos 14(70%)

5(25%)

1(5%)

0(0%)

0(0%) 20

51

Período: 1974 - 2003 Consumo Aparente de Energía per cápita (TPE)

0,02 – 0,54 0,55 – 1,07 1,08 – 1,60 1,61 – 2,13 2,14 – 2,65 Númerocasos

950 – 2.314

Haití(0,05; 997)Honduras

(0,26; 1.872)Nicaragua

(0,29; 1.935)

3(15%)

2.315 – 3.699

Guatemala(0,21; 3.168)El Salvador

(0,28; 2.479)Paraguay

(0,24; 3.016)Bolivia

(0,35; 2.434)Perú

(0,46; 3.697)República

Dominicana(0,48; 2.496)

Ecuador(0,56; 3.917)

Cuba(1,05; 2.501)

8(40%)

3.700 – 5.074

Costa Rica(0,05; 4.965)

Panamá(0,61; 4.988)

Brasil(0,62; 5.001)

Colombia(0,69; 4.669)

4(20%)

5.075 – 6.449 México(1,37; 6.180)

1(5%)

6.450 – 7.814 Uruguay(0,98; 6.634)

Chile(1,08; 7.042)

2(10%)

7.815 – 9.100 Argentina(1,48; 7.841)

Venezuela(2,64; 9.151)

2(10%)

PIB per cápita(dólares 1990)

Número casos 10(50%)

6(30%)

3(15%)

0(0%)

1(5%) 20

52

Período: 1950 - 2003 Consumo Aparente de Energía per cápita (TPE)

0,02 – 0,54 0,55 – 1,07 1,08 – 1,60 1,61 – 2,13 2,14 – 2,65 Númerocasos

5,50 – 14,19

Perú(0,41; 13,80)

Brasil(0,46; 9,27)

Uruguay(0,82; 13,29)

Cuba(0,86; 11,73)

Chile(0,90; 9,18)

México(1,00; 10,21)

Argentina(1,23; 11,93)

Venezuela(2,57; 6,16)

8(40%)

14,10 – 22,89

Costa Rica (0,04; 18,89)El Salvador

(0,20; 21,77)Bolivia

(0,25; 20,63)República

Dominicana(0,34; 18,05)

Ecuador(0,37; 20,51)

Panamá(0,49; 14,77)

6(30%)

22,90 – 31,59

Paraguay(0,15; 30,87)Guatemala

(0,17; 27,09)Nicaragua

(0,23; 27.08)Colombia

(0,54; 24,74)Honduras

(0,20; 30,62)

5(25%)

31,60 – 40,18 Haití(0,04; 39,66)

1(5%)

40,30 – 49,00 0(0%)

Participaciónagricultura en

el PIB (%)

Número casos 14(70%)

4(20%)

1(5%)

0(0%)

1(5%) 20

53

Período: 1950 - 1973 Consumo Aparente de Energía per cápita (TPE)

0,02 – 0,54 0,55 – 1,07 1,08 – 1,60 1,61 – 2,13 2,14 – 2,65 Númerocasos

5,50 – 14,19 Brasil(0,26; 12,09)

Chile(0,67; 11,09)

Venezuela(1,35; 6,97)

3(15%)

14,10 – 22,89

Perú(0,34; 17,70)

Panamá(0,34; 21,98)

México(0,55; 14,68)

Uruguay(0,61; 15,47)

Cuba(0,63; 15,89)

Argentina(0,92; 16,31)

6(30%)

22,90 – 31,59

Costa Rica(0,02; 24,20)El Salvador

(0,11; 29,14)Guatemala

(0,12; 29,69)Bolivia

(0,13; 25,15)Ecuador

(0,15; 26,94)República

Dominicana(0,16; 25,51)

Colombia(0,35; 30,97)

7(35%)

31,60 – 40,18

Paraguay(0,06; 35,30)

Honduras(0,12; 36,56)

Nicaragua(0,15; 32,35)

3(15%)

40,30 – 49,00 Haití(0,02; 48,62)

1(5%)

Participaciónagricultura en

el PIB (%)

Número casos 14(70%)

5(25%)

1(5%)

0(0%)

0(0%) 20

54

Período: 1974 - 2003 Consumo Aparente de Energía per cápita (TPE)

0,02 – 0,54 0,55 – 1,07 1,08 – 1,60 1,61 – 2,13 2,14 – 2,65 Númerocasos

5,50 – 14,19

Perú(0,46; 10,69)

Panamá(0,61; 9,00)

Brasil(0,62; 7,01)

Uruguay(0,98; 11,56)

Cuba(1,05; 10,58)

Chile(1,08; 8,01)

México(1,37; 6,63)Argentina

(1,48; 8,43)

Venezuela(2,64; 5,50)

9(45%)

14,10 – 11,89

Costa Rica(0,05; 15,88)El Salvador

(0,28; 15,87)Nicaragua

(0,29; 22,86)Bolivia

(0,35; 17,01)República

Dominicana(0,48; 14,57)

Ecuador(0,56; 15,37)

Colombia(0,69; 19,76)

7(35%)

11,90 – 31,59

Guatemala(0,21; 25,02)

Honduras(0,26; 25,88)

Paraguay(0,24; 27,33)

3(15%)

31,60 – 40,18 Haití(0,05; 32,49)

1(5%)

40,30 – 49,00 0(0%)

Participaciónagricultura en

el PIB (%)

Númerocasos

10(50%)

6(30%)

3(15%)

0(0%)

1(5%) 20

55

Período: 1950 - 2003 Consumo Aparente de Energía per cápita (TPE)

0,02 – 0,54 0,55 – 1,07 1,08 – 1,60 1,61 – 2,13 2,14 – 2,65 Númerocasos

10,11 – 14,49

Haití(0,04; 11,94)Guatemala

(0,17; 14,37)Honduras

(0,20; 13,03)Ecuador

(0,37; 11,42)Panamá

(0,49; 11,47)

5(25%)

14,50 – 18,49

Paraguay(0,15; 16,36)

Bolivia(0,25; 14,72)

RepúblicaDominicana(0,48; 17,18)

Venezuela(2,57; 16,24)

4(20%)

18,50 – 22,49

Costa Rica(0,04; 19,89)El Salvador

(0,20; 20,46)Nicaragua

(0,23; 19,07)Perú

(0,41; 21,22)Colombia

(0,54; 18,91)

Uruguay(0,82; 22,33)

Cuba(0,86;22,19)

Chile(0,90; 20,91)

México(1,00; 19,63)

9(45%)

22,50 – 26,49 Brasil(0,46; 23,81)

Argentina(1,23; 26,24)

2(10%)

26,50 – 30,50 0(0%)

Participaciónmanufacturasen el PIB (%)

Número casos 14(70%)

5(25%)

1(5%)

0(0%)

1(5%) 20

56

Período: 1950 - 1973 Consumo Aparente de Energía per cápita (TPE)

0,02 – 0,54 0,55 – 1,07 1,08 – 1,60 1,61 – 2,13 2,14 – 2,65 Númerocasos

10,11 – 14,49

Haití(0,02; 11,17)

Honduras(0,12; 10,57)Guatemala

(0,12; 13,71)Bolivia

(0,13; 14,05)Ecuador

(0,15; 11,67)Panamá

(0,34; 13,14)

Venezuela(1,35; 11,99)

7(35%)

14,50 – 18,49

Costa Rica(0,02; 16,11)

Paraguay(0,06; 17,05)El Salvador

(0,11; 17,42)Nicaragua

(0,15; 15,88)República

Dominicana(0,16; 15,87)

Colombia(0,35; 18,47)

6(30%)

18,50 – 22,49

Uruguay(0,61; 22,21)

México(0,55; 20,60)

Cuba(0,63; 22,06)

3(15%)

22,50 – 26,49

Brasil(0,26; 23,62)

Perú(0,34; 22,99)

Chile(0,67; 23,64) 3

(15%)

26,50 – 30,50 Argentina(0,92; 30,39)

1(5%)

Participaciónmanufacturasen el PIB (%)

Número casos 14(70%)

5(15%)

1(5%)

0(0%)

0(0%) 20

57

Período: 1974 - 2003 Consumo Aparente de Energía per cápita (TPE)

0,02 – 0,54 0,55 – 1,07 1,08 – 1,60 1,61 – 2,13 2,14 – 2,65 Númerocasos

10,11 – 14,49

Haití(0,05; 12,56)

Panamá(0,61; 10,14)

Ecuador(0,56; 11,23)

3(15%)

14,50 – 18,49

Guatemala(0,21; 14,90)

Honduras(0,26; 15,00)

Paraguay(0,24; 15,80)

Bolivia(0,35; 15,26)

RepúblicaDominicana(0,48; 17,79)

5(25%)

18,50 – 22,49

Costa Rica(0,05; 21,97)

Perú(0,46; 19,80)

Nicaragua(0,29; 21,62)

Colombia(0,69;19,26)

Uruguay(0,98; 22,42)

Cuba(1,05; 22,22)

Chile(1,08; 18,73)

México(1,37; 18,86)

Venezuela(2,64; 19,63)

9(45%)

22,50 – 26,49 El Salvador(0,28; 22,89)

Brasil(0,62; 23,98)

Argentina(1,48; 22,92)

3(15%)

26,50 – 30,50 0(0%)

Participaciónmanufacturasen el PIB (%)

Número casos 10(50%)

6(30%)

3(15%)

0(0%)

1(5%) 20

Período: 1950 - 2003 Consumo Aparente de Energía per cápita (TPE)

0,02 – 0,54 0,55 – 1,07 1,08 – 1,60 1,61 – 2,13 2,14 – 2,65 Númerocasos

0,00 – 5,39

Costa Rica(0,04; 0,03)

Haití(0,04; 0,78)

Paraguay(0,15; 0,26)Guatemala(0,17; 0,26)Honduras

(0,20; 1,84)El Salvador(0,20; 0,30)Nicaragua

(0,23; 1,37)República

Dominicana(0,34; 2,86)

Brasil(0,46; 1,01)

Panamá(0,49; 0,27)Colombia

(0,54; 3,21)

Cuba(0,86; 1,01)

Uruguay(0,82; 0,51)

México(1,00; 2,43)

Argentina(1,23; 1,77)

15(75%)

5,40 – 10,79 Perú(0,41; 8,41)

Chile(0,90; 7,39)

2(10%)

10,80 – 16,19

Bolivia(0,25; 13,38)

Ecuador(0,37; 10,87)

2(10%)

16,20 – 21,59 Venezuela(2,57; 20,61)

1(5%)

21,60 – 27,00 0(0%)

Participaciónminería en el

PIB (%)

Númerocasos

14(70%)

4(20%)

1(5%)

0(0%)

1(0%) 20

58

Período: 1950 - 1973 Consumo Aparente de Energía per cápita (TPE)

0,02 – 0,54 0,55 – 1,07 1,08 – 1,60 1,61 – 2,13 2,14 – 2,65 Númerocasos

0,00 – 5,39

Brasil(0,26; 0,66)Guatemala(0,12; 0,16)

Paraguay(0,06; 0,09)Costa Rica(0,02; 0)

Nicaragua(0,15; 1,71)

Panamá(0,34; 0,26)El Salvador(0,11; 0,23)

Haití(0,02; 1,10)Honduras

(0,12; 1,92)Ecuador

(0,15; 2,43)República

Dominicana(0,16; 1,79)Colombia

(0,35; 3,26)

Cuba(0,63; 0) (*)

Uruguay(0,61; 0,61)

México(0,55; 3,45)Argentina

(0,92; 1,30)

16(80%)

5,40 – 10,79 Perú(0,34; 8,60)

Chile(0,67; 6,73)

2(10%)

10,80 – 16,19 Bolivia(0,13; 14,43)

1(5%)

16,20 – 21,59 0(0%)

21,60 – 27,00 Venezuela(1,35; 26,67)

1(0%)

Participaciónminería en el

PIB (%)

Número casos 14(70%)

5(25%)

1(5%)

0(0%)

0(0%) 20

(*) Información disponible desde 1985

Período: 1974 - 2003 Consumo Aparente de Energía per cápita (TPE)

0,02 – 0,54 0,55 – 1,07 1,08 – 1,60 1,61 – 2,13 2,14 – 2,65 Númerocasos

0,00 – 5,39

Costa Rica(0,05; 0,04)Honduras

(0,26; 1,77)Haití

(0,05; 0,53)Guatemala(0,21; 0,34)El Salvador(0,28; 0,37)

Paraguay(0,24; 0,40)República

Dominicana(0,48; 3,36)Nicaragua

(0,29; 1,07)

Cuba(1,05; 1,01) (*)

Colombia(0,69; 3,17)

Brasil(0,62; 1,28)

Uruguay(0,98; 0,47)

Panamá(0,61; 0,27)

Argentina(1,48; 2,14)

México(1,37; 1,61)

15(75%)

5,40 – 10,79 Perú(0,46; 8,26)

Chile(1,08; 8,23)

2(10%)

10,80 – 16,19 Bolivia(0,35; 12,54)

Venezuela(2,64; 15,76)

2(10%)

16,10 – 21,59 Ecuador(0,56; 17,57)

1(5%)

21,60 – 27,00 0(0%)

Participaciónminería en el

PIB (%)

Número casos 10(50%)

6(30%)

3(15%)

0(0%)

1(5%) 20

(*) Información disponible desde 1985

59

Apéndice 3Correlación entre Energía y PIB per cápita

Variables per cápita

Coeficiente deCorrelación

(PIBpc, Epc)

PIB pcpromedio

ConsumoEnergía pcpromedio

Coeficiente deCorrelación

(PIBpc, Epc)

Coeficiente deCorrelación

(PIBpc, Epc)

Chile 0,983 5.926 0,90 Estados Unidos 0,990 Chile 0,979Costa Rica 0,947 3.795 0,04 Brasil 0,984 Costa Rica 0,948México 0,915 4.929 1,00 Perú 0,980 México 0,930República Dominicana 0,900 1.920 0,34 Argentina 0,973 Colombia 0,891Colombia 0,875 3.783 0,54 Costa Rica 0,956 República Dominicana 0,880Brasil 0,842 3.789 0,46 Bolivia 0,955 Brasil 0,848Cuba 0,834 2.206 0,86 Chile 0,951 Cuba 0,797Uruguay 0,689 5.856 0,82 México 0,943 Uruguay 0,722Perú 0,666 3.472 0,41 República Dominicana 0,924 Honduras 0,673Honduras 0,663 1.693 0,20 Venezuela 0,923 Perú 0,658Panamá 0,563 3.926 0,49 El Salvador 0,919 Ecuador 0,552Guatemala 0,511 2.896 0,17 Nicaragua 0,906 Panamá 0,550Bolivia 0,473 2.215 0,25 Colombia 0,892 Paraguay 0,511El Salvador 0,469 2.348 0,20 Guatemala 0,857 Guatemala 0,506Paraguay 0,443 2.379 0,58 Panamá 0,854 Bolivia 0,427Ecuador 0,398 3.124 0,37 Ecuador 0,851 El Salvador 0,426Estados Unidos 0,391 17.927 7,49 Honduras 0,788 Estados Unidos 0,326Argentina 0,295 7.151 1,23 Paraguay 0,778 Argentina 0,262Nicaragua 0,259 2.137 0,23 Uruguay 0,182 Nicaragua 0,258Haití -0,514 979 0,04 Cuba -0,135 Haití -0,503Venezuela -0,600 8.559 2,07 Haití -0,581 Venezuela -0,603Promedio 0,524 4.334 0,89 Promedio 0,757 Promedio 0,526

1950 - 1973 1974 - 20031950 - 2003

Fuente: Elaboración propia.Nota: Se utiliza Estados Unidos como país de referencia dentro del continente Americano.

60

Apéndice 4Análisis Quiebres en las Series

Antes de aplicar la metodología para determinar la causalidad entre el PIB y elconsumo de energía, se requiere tener presente la existencia de quiebres en ellas losque afectan los resultados de los test de integración.

Del análisis de las series se detecta como algo constante la existencia de numerososquiebres en la historia de los países latinoamericanos, por lo que deben sercontrolados previamente.

El trabajo de Perron, P. (1989) fue pionero en los estudios de los quiebres en lasseries macroeconómicas y sus consecuencias en los test de raíz unitaria. Cuando nose tiene en cuenta la existencia de quiebres estructurales se tiende a no rechazar lahipótesis nula de existencia de raíz unitaria cuando las series son estacionarias.

Los trabajos iniciales sobre quiebres estructurales en las series consideraban sólo laexistencia de uno de ellos, en cambio los trabajos posteriores han desarrolladometodologías y test que permiten testear la existencia de más cambios estructurales,para ello se estima una ecuación del siguiente tipo:26

∑ ∑∑= =

−=

+++++=m

i

k

jtjtjiti

m

iitit ycDTtDUy

1 11εγβθµ

donde:m = número de quiebres de la serie en el período TBi

DU = captura los quiebres en el nivel, DUit = 1 si t > TBi y 0 para el resto de loscasosDT = captura los quiebres en la tendencia, DTit = t – TBi si t > TBi y 0 para el resto delos casosk = desfase temporal que parte con un máximo27 de 8.

La hipótesis nula que se prueba es la existencia de l versus ( 1+l ) quiebres, dondeestos quiebres no son conocidos. Una vez que el quiebre es encontrado, éste seendogeniza, el ( 1+l )-ésimo punto de quiebre es estimado para el siguiente tramo dela muestra y así se sigue secuencialmente las estimaciones hasta encontrar el últimoquiebre.

La existencia de los quiebres se determinan estadísticamente por medio de un testSup Ft (o Sup Wald) que maximiza el valor del estadístico F obtenido cuando secontrasta la hipótesis nula, por ejemplo en el caso de un quiebre, 0: 11 == γθHo y la

26 Esta explicación se apoya en Pons, J. y D. Tirado (2006).27 Se utiliza el criterio de Campbell y Perron (1991) donde k se fija en un valor máximo (en general 8)y si este desfase es significativo se fija en ese nivel. Cuando el último desfase no es significativo sereduce el valor de k en una unidad hasta que el último desfase seleccionado sea significativo, en elextremo cuando el último desfase es significativo, k = 0. En este análisis habitualmente el nivel designificancia se fija en 10%.

61

hipótesis alternativa es la de la existencia de un cambio estructural, es decir)1( ll +TFSup .

Cuando se constrata la existencia de dos quiebres (m = 2), DU2t = 1 si t > TB2 y ceropara el resto de los casos y DT2t = t – TB2 si t > TB2 (cero para el resto de los casos) yTB1 es el quiebre obtenido al estimar el modelo con un quiebre estructural. El test seconstruye para el caso del quiebre en el período TB2 y el estadístico Sup Ft esmáximo cuando, 0: 22 == γθHo . El procedimiento secuencial continúa hasta llegaral último quiebre estructural teniendo en cuenta los quiebres previos.

Finalmente, una vez que se determina la existencia de los cambios simultáneos en elnivel y la tendencia de la serie, se debe contrastar si el coeficiente referido iθ en elcaso del nivel y iγ para la tendencia son significativamente diferentes de cero.Cuando no se puede rechazar la hipótesis nula con un nivel de significancia del 5%utilizando un test t-Student, se elimina el coeficiente. El proceso se repite para elpenúltimo punto de quiebre y sucesivamente hasta llegar al primero.

En esta investigación se implementó la metodología utilizando los códigos de Gaussdisponible en el sitio de P. Perron para una regresión lineal con m quiebres28 y su hautilizado los desfases significativos de la variable dependiente como la variable queno presenta quiebres a lo largo del tiempo.

Una vez aplicada la metodología descrita anteriormente, los resultados para lamuestra de países bajo análisis se presentan en la tabla siguiente.29

Tabla N° A4.1Quiebres estructurales

PIB CAEPaís Desfases

(k)Quiebres

identificadosQuiebres

significativosDesfases

(k)Quiebres

identificadosQuiebres

significativos

Argentina1 1975

19891997

DT 1975 [–]DT 1989 [+]DT 1997 [–]

3 19661982

–

Bolivia 4 1973 – 1 1982 D 1982 [–]

Brasil

2 1962197019781987

D 1962 [–]D 1970 [+]

DT 1978 [–]

3 19671976

DT 1967 [+]DT 1976 [–]

Chile

2 19541968197319791995

DT 1968 [–]DT 1973 [+]

2 – –

Colombia

5 1962197219841991

D 1991 [+]DT 1972 [–]DT 1991 [–]

1 19561962198219881996

D 1982 [+]DT 1956 [–]DT 1962 [–]DT 1982 [–]DT 1996 [–]

28 En el trabajo de Bai, J. y P. Perron (2003) se explica extendidamente la implementación de lametodología.29 En el Apéndice 2.3 se presentan las ecuaciones estimadas cuando se incluyen los respectivosquiebres estructurales.

62

PIB CAEPaís Desfases

(k)Quiebres

identificadosQuiebres

significativosDesfases

(k)Quiebres

identificadosQuiebres

significativos

Costa Rica(1957-2003)

2 1979 D 1979 [–]DT 1979 [–]

1 196919801993

D 1969 [+]D 1980 [–]D 1993 [+]

Cuba

3 19541966197719851990

D 1990 [–]DT 1966 [+]DT 1985 [–]

2 19601965198019891994

D 1965 [–]DT 1960 [–]DT 1980 [–]DT 1989 [–]DT 1994 [+]

RepúblicaDominicana

1 196319771991

D 1963 [–]DT 1963 [+]DT 1977 [–]DT 1991 [+]

2 1962197019771986

D 1970 [+]DT 1970 [–]DT 1986 [+]

Ecuador1 1971

19801997

D 1971 [+]D 1997 [–]

DT 1980 [–]

1 1976 D 1976 [+]DT 1976 [–]

El Salvador

2 19591975198019871992

D 1975 [+]DT 1975 [–]DT 1980 [+]

2 19771986

D 1986 [+]DT 1977 [–]DT 1986 [+]

Guatemala 2 19731979

D 1979 [–]DT 1979 [–]

1 1979 D 1979 [–]

Haití

3 1963197719881994

D 1963 [–]D 1977 [+]D 1988 [+]D 1994 [+]

DT 1963 [+]DT 1977 [–]DT 1988 [–]DT 1994 [+]

1 19621970197719881994

D 1977 [+]D 1988 [+]D 1994 [+]

DT 1962 [+]DT 1970 [–]DT 1988 [–]DT 1994 [+]

Honduras

1 19631974

D 1963 [+]D 1974 [+]

1 1954196019671986

D 1954 [–]D 1986 [+]

DT 1960 [–]

México

1 1980 D 1980 [–]DT 1980 [–]

1 1955196019731980

D 1960 [–]DT 1980 [–]

Nicaragua

1 1961197719821989

D 1961 [+]D 1977 [–]

DT 1982 [–]DT 1989 [+]

3 1958196619751987

DT 1975 [–]DT 1987 [+]

Panamá

4 1966197519831990

D 1975 [–]DT 1983 [–]DT 1990 [+]

1 19691988

D 1969 [+]DT 1969 [–]DT 1988 [+]

Paraguay

2 1956197019791993

DT 1970 [+]DT 1979 [–]DT 1993 [–]

4 1980 D 1980 [+]

Perú

2 1957198019851991

D 1985 [+]DT 1980 [–]DT 1991 [+]

2 1957196519801990

DT 1957 [+]DT 1965 [–]DT 1980 [–]DT 1990 [+]

Uruguay2 1970

19791996

DT 1970 [+]DT 1996 [–]

0 – –

Venezuela

1 19781995

D 1978 [–]DT 1995 [–]

1 19541959196419771989

D 1977 [+]D 1989 [+]

DT 1977 [–]

Notas:

63

Di = Cambio en el nivel en el año “ i ”DTi = Cambio en la tendencia en el año “ i ”– = No hay quiebres en la serie[ + ] = signo positivo del cambio en la ecuación[ – ] = signo negativo del cambio en la ecuación

En la tabla anterior se muestran los puntos de quiebre obtenidos secuencialmente(“quiebres identificados”) , y luego la columna denominada “quiebres significativos”muestra los quiebres de nivel y tendencia o en alguno de ellos resultantes luego deaplicar la prueba de significancia individual mencionado anteriormente.

Una vez determinado los puntos de quiebre y la significancia de sus respectivoscoeficientes de nivel y tendencia, se quitan de las series originales estos puntos. Deesta forma se realizan los análisis, salvo que se diga lo contrario, con las series sinlos quiebres en nivel y tendencia.

64

Apéndice 5Test de Raíz Unitaria y Cointegración

Los resultados del test de raíz unitaria y cointegración para la muestra completa(1950-2003) se presentan en la siguiente tabla.

Tabla N° A5.1Resultados test raíz unitaria y cointegración

PIBserie

original

Energíaserie

original

Cointegración PIBserie sinquiebres

Energíaserie sinquiebres

Cointegración

Argentina I (1) I (1) I (0) I (1)Bolivia I (0) I (1) I (0) I (1)Brasil I (1) I (1) I (1) I (1)Chile I (1) I (1) I (1) I (1)Colombia I (1) I (0) I (1) I (0)Costa Rica I (1) I (1) I (1) I (0)Cuba I (1) I (0) I (1) I (0)República Dominicana I (1) I (1) I (0) I (0)Ecuador I (1) I (1) I (1) I (1)El Salvador I (1) I (1) I (1) I (0)Guatemala I (1) I (1) I (1) I (1)Haití I (1) I (1) I (1) I (0)Honduras I (1) I (1) I (1) I (0)México I (0) I (0) I (1) I (1)Nicaragua I (1) I (0) I (1) I (0)Panamá I (1) I (1) (*) I (1) I (1) (*)Paraguay I (1) I (1) I (1) I (1)Perú I (1) I (1) (*) I (1) I (0)Uruguay I (1) I (1) I (0) I (1)Venezuela I (0) I (0) I (0) I (1)Nota:(*) Nivel de significancia al 1%

: Existe cointegración entre las variables

Con los test de raíz unitaria se demuestra que una vez que se utiliza la serie sin losquiebres se observa que en 6 casos (30% de la muestra) las series de energía eran enrealidad estacionarias, I(0), en cambio en el caso de la serie del PIB esto correspondea 3 casos.

Cuando se aplica el test de raíz unitaria a las series en primeras diferencias, todas lasseries son integradas de orden cero, I(0).

La existencia de cointegración se encuentra en 8 casos (40% de la muestra) ycorresponde a: Argentina, Costa Rica, República Dominicana, Ecuador, Honduras,Panamá, Perú y Venezuela. En estos países ya sabemos que existe al menos unarelación de causalidad entre consumo de energía y PIB. Por lo tanto, en estos casosse demuestra que existe una relación de equilibrio estable en el largo plazo entre elconsumo de energía y el PIB.

65

Apéndice 6Resultados análisis de causalidad con un nivel de significancia mayor a 5%

1950 – 2003 (*): Nivel de significancia del 10%

Causalidad Casos % Países

PIB – E 10 50,0

ColombiaEcuadorGuatemalaHondurasMéxicoPanamáParaguayPerúUruguayVenezuela

E PIB 3 15,0BrasilChileNicaragua

PIB E 6 30,0

ArgentinaBoliviaCubaRepúlbica DominicanaEl SalvadorHaití

PIB E 1 5,0 Costa RicaNota: (*) En el caso del modelo de corrección de errores aplicado cuando existe cointegración, sólo seconsidera el resultado de corto plazo para ser comparables los resultados.

1950 – 1973: Nivel de significanciadel 9%

Causalidad Casos % Países

PIB – E 15 75,0

ArgentinaBrasilColombiaRepúblicaDominicanaEcuadorEl SalvadorGuatemalaHaitíHondurasMéxicoNicaraguaPanamáParaguayUruguayVenezuela

E PIB 1 5,0 Perú

PIB E 3 15,0BoliviaChileCuba

PIB E 1 5,0 Costa Rica

1974 – 2003: Nivel de significanciadel 8%

Causalidad Casos % Países

PIB – E 8 40,0

BoliviaChileColombiaCubaHondurasMéxicoUruguayVenezuela

E PIB 3 15,0ArgentinaBrasilEcuador

PIB E 8 40,0

Costa RicaRepúblicaDominicanaEl SalvadorGuatemalaHaitíPanamáParaguayPerú

PIB E 1 5,0 Nicaragua

66

Apéndice 7Demostración de los factores que afectan la elasticidad ingreso

Sea la intensidad energética:

(1)PIBEI =

Cuando diferenciamos logarítmicamente respecto al tiempo la expresión (1), queda:

(2)tPIB

tE

tI

∂∂

−∂

∂=

∂∂ lnlnln

manipulando la expresión obtenemos:

1ln

ln

ln

ln

+

∂∂

∂∂

=

∂∂

∂∂

tPIBtI

tPIBtE

sea:

tPIBtE

Rt

∂∂

∂∂

= ln

ln

Sustituyendo la queda:

tPIBtI

Rt

∂∂

∂∂

+= ln

ln

1 que es la elasticidad ingreso y las variables

de las que depende. Cuando la economía está creciendo a una tasa constante en eltiempo (θ):

(3)θtI

Rt∂

∂

+=

ln

1

Luego, la expresión (3) en el tiempo se comportará de la siguiente forma:

Figura N° A7.1Relación entre Intensidad

Energética y Elasticidad Ingreso

t

t

Rt

1

E/PIB

Fuente: Elaboración propia en base a Proops.,J. (1984: 49).

Como se observa en la figura anterior,cuando una economía se encuentra enla fase creciente del uso de energía, laelasticidad ingreso (Rt) es mayor a launidad. En cambio cuando unaeconomía está en la fase decrecientede la intensidad energética laelasticidad ingreso es menor a uno,pero se aproxima asintóticamente auno desde un valor mínimo. En elextremo si la intensidad energética seaproxima asintóticamente a un valorconstante, la elasticidad ingreso tiendea uno.

Desde el punto de vista empírico la elasticidad ingreso estimada difiere de la unidad.Para analizar la vinculación entre las tasas de crecimiento de la intensidad energética(ecuación 1) y la demanda por energía30 se diferencia totalmente la ecuación (4) yluego se sustituye:

(4) Plnlnln 210 βββ ++= PIBE

(5)tt

PIBtE

∂∂

+∂

∂=

∂∂ Plnlnln

21 ββ

ttPIB

tI

∂∂

+∂

∂−=

∂∂ Plnln)1(ln

21 ββ

(6)

tPIB

ttI

∂∂

∂∂

+∂

∂

+= ln

Plnln

12

1

ββ

30 Esta sección se apoya en los desarrollos de Nguyen, T. (1984: 105-106).

68

Apéndice 8Resultados Estimaciones Demanda por Energía

Período: 1950 – 2003

Panel1 2 3 4 5 6 7 8

ElasticidadIngreso (β1)

0,676635 0,599341 0,753483 0,782204 0,665620 0,637633 0,819280 0,791044

ElasticidadPrecio (β2)

-0,005845 (*)

-0,000440(*)

-0,013472(*)

-0,001071(*)

-0,005134(*)

-0,004787(*)

-0,007385(*)

-0,011132(*)

ConstantesArgentina 0,035986 0,018529 0,007512 0,035428Bolivia 0,001673 -0,032126 0,006762 0,015283Brasil 0,000586 -0,025809 -0,011251 -0,003971Chile 0,018249 -0,001176 0,016127 0,026914Colombia 0,013126 -0,011675 -0,003861 0,009712Costa Rica -0,133626 -0,108119 -0,152920 -0,135400Cuba 0,063507 0,044274 0,064914 0,072137Ecuador 0,004454 -0,025326 -0,008649 0,005815El Salvador -0,013271 0,010219 -0,020757 -0,009125Guatemala -0,044276 -0,020897 -0,030182 -0,024425Haití -0,071700 -0,040792 -0,043382 -0,040988Honduras -0,007919 0,016491 0,001024 0,008538México 0,036051 0,017137 0,008214 0,035322Nicaragua -0,002292 0,020433 -0,008381 0,002045Panamá -9,93E-06 0,019310 0,000864 0,010291Paraguay -0,015297 0,008715 -0,007643 -0,001045

Perú -0,005446 -0,032629 -0,013378 -0,010537

RepúblicaDominicana 0,023453 0,045302 0,022600 0,032347

Uruguay 0,017431 0,035059 0,014866 0,025546Venezuela 0,061671 0,048801 0,021412 0,044141Constante -0,388721 -0,379444 -0,439841 -0,456147 -0,395426 -0,372683 -0,478486 -0,489375Errorestándarecuación

0,100415 0,065343 0,126323 0,064206 0,077026 0,089149 0,123831 0,134851

Notas:(*): Coeficiente no significativo al nivel de significancia del 5%Panel 1 : Toda la muestra de 20 paísesPanel 2: Países productores de petróleoPanel 3: Países no productores de petróleoPanel 4: Países exportadores de petróleoPanel 5: Países con una participación del sector manufacturero en el PIB entre 18,50%-30,50%Panel 6: Países con una participación del sector manufacturero en el PIB entre 18,50%-30,50% (excluidos países exportadores de petróleo)Panel 7: Países con una participación del sector manufacturero en el PIB entre 10,12%-18,49%Panel 8: Países con una participación del sector manufacturero en el PIB entre 10,12%-18,49% (excluidos países exportadores de petróleo)

69

Período: 1950 – 1973

Panel1 2 3 4 5 6 7 8

ElasticidadIngreso (β1)

0,917813 0,783049 1,234764 1,244964 0,769698 0,496421 0,999195 0,968758

ElasticidadPrecio (β2)

-0,046636(*)

-0,032196(*)

-0,077442(*) -0,128472 -0,027326

(*)-0,000830

(*)-0,060924

(*)-0,058617

(*)ConstantesArgentina 0,081467 0,046259 -0,000753 0,024948Bolivia -0,002447 -0,102252 0,048330 0,068086Brasil 0,024564 -0,044122 -0,069210 -0,059572Chile 0,047446 0,006540 -0,012957 0,001823Colombia 0,059519 -0,002403 -0,001830 0,096078Costa Rica -0,351675 -0,404135 -0,322326 -0,301824Cuba 0,196052 0,157004 0,135259 0,065120Ecuador -0,040071 -0,130026 -0,002488 0,019493El Salvador -0,068954 -0,014316 -0,029310 -0,008341Guatemala -0,099389 -0,056857 -0,062883 -0,040994Haití -0,196805 -0,126781 -0,147691 -0,132183Honduras -0,013502 0,078601 0,030115 0,050096México 0,082517 0,035901 0,013370 0,004884Nicaragua -0,028334 0,036273 0,012112 0,033785Panamá 0,049808 0,126130 0,086455 0,110350Paraguay -0,085146 -0,036587 -0,044167 -0,025591Perú 0,022051 -0,042820 0,002551 -0,067700RepúblicaDominicana 0,070061 0,182517 0,115407 0,135265

Uruguay 0,047345 0,092157 -0,023710 -0,012255Venezuela 0,098461 0,075920 3,18E-05 0,122268Constante -1,231639 -1,273756 -2,095684 -2,268384 -1,267811 -0,537129 -1,393139 -1,403650Errorestándarecuación

0,114379 0,077687 0,141406 0,08217 0,077994 0,065370 0,129792 0,139197

Notas:(*): Coeficiente no significativo al nivel de significancia del 5%Panel 1: Toda la muestra de 20 paísesPanel 2: Países productores de petróleoPanel 3: Países no productores de petróleoPanel 4: Países exportadores de petróleoPanel 5: Países con una participación del sector manufacturero en el PIB entre 18,50%-30,50%Panel 6: Países con una participación del sector manufacturero en el PIB entre 18,50%-30,50% (excluidos países exportadores de petróleo)Panel 7: Países con una participación del sector manufacturero en el PIB entre 10,12%-18,49%Panel 8: Países con una participación del sector manufacturero en el PIB entre 10,12%-18,49% (excluidos países exportadores de petróleo)

70

Período: 1974 – 2003

Panel1 2 3 4 5 6 7 8

ElasticidadIngreso (β1)

0,729001 0,665215 0,757108 0,629604 0,694834 0,785490 0,855140 0,830839

ElasticidadPrecio (β2)

-0,004792(*)

-0,001636(*)

-0,010414(*)

-0,001664(*)

-0,004786(*)

-0,007046(*)

-0,003975(*)

-0,006373(*)

ConstantesArgentina 0,060299 0,021738 0,016805 0,047351Bolivia 0,017348 -0,036544 0,035925 0,042913Brasil 0,005596 -0,041507 -0,028135 -0,008643Chile 0,028430 -0,012136 0,015576 0,042839Colombia 0,013658 -0,032059 -0,023634 -0,000947Costa Rica -0,244178 -0,203244 -0,258894 -0,258382Cuba 0,104881 0,063337 0,088078 0,135876Ecuador 0,027685 -0,021016 -0,009786 0,039285El Salvador -0,013526 0,031024 -0,030188 0,002209Guatemala -0,071175 -0,027771 -0,045762 -0,041536Haití -0,108866 -0,062143 -0,065192 -0,065608Honduras -0,005547 0,039879 0,018585 0,024555México 0,071112 0,032233 0,024442 0,057834Nicaragua 0,010051 0,053782 -0,008531 0,031264Panamá -0,009836 0,033106 0,003449 0,012332Paraguay -0,050369 -0,006724 -0,027394 -0,022487Perú -0,008663 -0,058355 -0,042896 -0,024591RepúblicaDominicana 0,024605 0,069439 0,041104 0,049830

Uruguay 0,030803 0,072651 0,017545 0,046194Venezuela 0,117692 0,084309 0,063204 0,105410Constante -0,712838 -0,670067 -0,794611 -0,469421 -0,651175 -0,839000 -0,875430 -0,90394Errorestándarecuación

0,085911 0,050938 0,110244 0,043843 0,061950 0,078349 0,113049 0,119004

Notas:(*): Coeficiente no significativo al nivel de significancia del 5%Panel 1: Toda la muestra de 20 paísesPanel 2: Países productores de petróleoPanel 3: Países no productores de petróleoPanel 4: Países exportadores de petróleoPanel 5: Países con una participación del sector manufacturero en el PIB entre 18,50%-30,50%Panel 6: Países con una participación del sector manufacturero en el PIB entre 18,50%-30,50% (excluidos países exportadores de petróleo)Panel 7: Países con una participación del sector manufacturero en el PIB entre 10,12%-18,49%Panel 8: Países con una participación del sector manufacturero en el PIB entre 10,12%-18,49% (excluidos países exportadores de petróleo)