Mercados integrados y paridad de precios en el Perú

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60 Economía y Sociedad 58, CIES, diciembre 2005
En los últimos años se ha perfilado un nuevo período
de auge del estudio de la teoría del poder de paridad
de compra (PPC), a propósito de la consolidación de
la Comunidad Económica Europea. La literatura ha
reconocido la importancia de entender el funciona-
miento económico que, en conjunto, muestran los
países miembros de la Unión Europea como un ele-
mento fundamental para proponer agendas de desa-
rrollo sostenible. El concepto recurrente ha sido has-
ta qué punto es posible encontrar comportamientos
económicos similares entre los diferentes países. En
este contexto, el estudio del cumplimiento de la teo-
ría del PPC como mecanismo para identificar la con-
vergencia de precios ha desempeñado un papel fun-
damental, al constituir el primer paso para identifi-
car y comprender los factores que subyacen la diná-
mica de los diferentes mercados al interior de un blo-
que económico. Traduciendo estos elementos a las
sentido, el estudio busca ser una herramienta que po-
tencie la capacidad de análisis acerca de la realidad
económica peruana y que brinde información útil
para la toma de decisiones públicas y privadas.
El objetivo central de la investigación es evaluar si se
cumple (o no) la teoría de la PPC entre las diferentes
ciudades del país y analizar los factores que permi-
ten (o impiden) su eventual cumplimiento. Con las
conclusiones que se desprendan será posible aproxi-
mar el grado de integración comercial entre las dis-
tintas zonas urbanas del país. Un alto grado de inte-
gración de los mercados regionales es deseable en
tanto implica un elevado intercambio comercial al
interior del país, que deriva en las repercusiones po-
sitivas del mayor comercio (aumento de competen-
cia, generación y transferencias eficientes de rique-
za, entre otras). El segundo objetivo es estudiar la
naturaleza e incidencia de los bienes transables y no
transables en el consumo de las distintas ciudades.
Ello es relevante porque cuanto más integradas se
encuentren dos economías, se espera que la impor-
tancia de los bienes transables entre ellas sea mayor.
Sin embargo, es necesario hacer una salvedad. Como
sostienen Barret y Li (2003),2 la convergencia de pre-
cios por sí sola no permite concluir cuán eficiente es
el intercambio comercial. Es necesario complemen-
tar el análisis con la dinámica de flujos comerciales.
Ambos elementos (precios y cantidades) derivan en
Álvaro Monge y Diego Winkelried – Macroconsult
¿Por qué convergen (o no) los precios en las principales
ciudades del Perú?1
«El objetivo […] es evaluar si se
cumple […] la teoría del PPC
entre las diferentes ciudades del
país y analizar los factores que
permiten […] su eventual
cumplimiento. Con las
conclusiones […] será posible
aproximar el grado de
integración comercial entre las
distintas zonas urbanas del país»
Mercados integrados. El presente estudio analiza cuán integrados se
encuentran los mercados regionales
necesidades del Perú y tomando como referencia el
incipiente proceso de regionalización, iniciado en los
últimos años, consideramos de particular importan-
cia reproducir esta experiencia y reinterpretarla, ha-
ciéndola funcional a los objetivos nacionales. En tal
1/ Resumen del documento homónimo cuya versión completa
podrá descargar desde http://www.consorcio.org/CIES/html/
pdfs/pba0301.pdf
2/ Barret, Christopher y Jau Rong Li (2002). “Distinguishing Bet-
ween Equilibrium and Integration in Spatial Price Analysis”, en
American Journal of Agricultural Economics
, vol. 84, Nº 2.
Oxford: Blackwell Publishing, mayo, pp. 292-307.
Foto CIES
61Economía y Sociedad 58, CIES, diciembre 2005
conclusiones válidas sobre la competitividad de los
mercados espacialmente dispersos. Lamentablemen-
te, aún no se dispone de información sobre los volú-
menes de comercio intranacional (por lo menos en
niveles de desagregación requeridos por el estudio),
por lo que el presente análisis debe entenderse como
una aproximación preliminar.
Un poco de teoría antes de proseguir
El punto de partida de la teoría del PPC es la deno-
minada
Ley de Un solo precio
, que sostiene que un
bien debe tener el mismo precio, expresado en una
unidad monetaria común, en dos mercados simila-
res e integrados. Esto será posible toda vez que surja
el
arbitraje
como mecanismo de competencia y dis-
ciplina en el mercado. Para entender mejor este con-
cepto, es conveniente dar un ejemplo. Supóngase que
existen dos bodegas en una misma cuadra y venden
el mismo producto, pero a precios distintos: en la
bodega A, el precio es mayor y en la bodega B, el
precio es menor. No es difícil determinar que los con-
sumidores comprarán el producto en la bodega don-
de el precio es menor, lo que generará un exceso de
demanda en la bodega B y un exceso de oferta en la
bodega A. Como desenlace de estas fuerzas del mer-
cado, es previsible que se reduzca el precio en A y/o
aumente en B, permitiendo la convergencia de pre-
cios en un nivel similar entre bodegas.
Lamentablemente, la convergencia de precios no se
cumple con la facilidad expuesta cuando se anali-
zan agentes económicos de mayor interés, como paí-
ses o regiones. Existe un conjunto de condicionantes
y limitantes al proceso de convergencia. Entre los
principales destacan: costos de transporte (distancia
y dificultades geográficas de acceso), costos de infor-
mación (acceso a la información y costos por proce-
sarla y utilizarla en favor del arbitraje),3 diferencias
en el nivel de ingreso o la estructura productiva de
las economías (efecto Balassa-Samuelson), políticas
fiscales y monetarias diferenciadas, política comer-
cial (aranceles y otras restricciones al comercio) y fluc-
tuaciones del tipo de cambio nominal. Los primeros
tres corresponden a lo que en adelante se denomina
núcleo
, ya que surgen de la
estructura
económica
particular de cada zona y pueden generar desviacio-
nes
permanentes
en el proceso de convergencia de
precios. Los últimos tres estarían fuera del núcleo y
responden, en cambio, a decisiones de una autori-
dad económica, por lo que (en principio) pueden ar-
monizarse y alentar el proceso de convergencia de
precios (véase el gráfico 1).
La literatura económica ha identificado estos elemen-
tos sobre la base de estudios realizados desde una pers-
pectiva internacional; es decir, analizando la conver-
gencia de precios entre países. Sin embargo, al anali-
zar el proceso de convergencia al interior de un mis-
mo país, algunos de los elementos mencionados de-
saparecen. Tal es el caso de la influencia del tipo de
cambio, la política comercial y las políticas moneta-
rias diferenciadas. Por ello, Parsley y Wei (1996)4 y
Olloqui y Sosvilla-Rivero (2000)5 entienden el análisis
de convergencia regional como el mejor ejercicio para
comprender la dinámica e implicancias de la teoría
del PPC. Según los autores, además de eliminarse los
condicionantes mencionados, se logra una mayor co-
herencia metodológica en la recolección de los datos
de precios. Tales características permiten analizar de
mejor manera la volatilidad de los precios relativos.
Al respecto, uno de los primeros trabajos que ha es-
tudiado la convergencia de precios en el nivel regio-
nal es el de Engel (1993),6 que muestra que los pre-
cios relativos entre los Estados Unidos y Canadá tien-
3/ Los costos de transporte y de información están asociados con
un concepto más amplio: la frecuencia o volumen de comer-
cio de una mercancía. Es de esperar que un aumento en estos
costos reduzca la frecuencia de comercio e impida el funcio-
namiento del mercado. Ello se refleja en la presencia de ga-
nancias arbitradas.
4/ Parsley, David C. y Shang-Jin Wei (1996). “Convergence to the
Law of One Price Without Trade Barriers or Currency Fluctua-
tions”, en
Quarterly Journal of Economics
, vol. 111, Nº 4. Cam-
bridge, MA: The MIT Press, noviembre, pp. 1211–1236.
5/ Olloqui, Irene y Simón Sosvilla-Rivero (2000).
Paridad del po-
der adquisitivo y provincias españolas, 1940-1992
, Serie Do-
cumentos de Trabajo, 24. Madrid: Fundación de Estudios de
Economía Aplicada.
6/ Engel, Charles (1993). “Real Exchange Rates and Relative Pri-
ces? An empirical Investigation”, en
Journal of Monetary Eco-
nomy
, vol. 32, Nº 1. Holanda: Elsevier, pp. 35–50.
Gráfico1
Reinterpretación del análisis de la PPC
entre regiones
Elaboración propia a partir de la revisión bibliográfica
Políticas cambiarias y comerciales
Políticas monetarias
Política fiscal
Diferenciales de productividad
Manejo de la información
Costos de transporte
Análisis regional
Análisis internacional
62 Economía y Sociedad 58, CIES, diciembre 2005
7/ Engel, Charles; Michael K. Hendrickson y John H. Rogers (1997).
“Intranational, Intracontinental and Intraplanetary PPP”, en
Jo-
urnal of the Japanese and International Economies
, vol. 11, Nº
4. Holanda: Elsevier, diciembre, pp. 480–501.
8/ Gluschenko, Konstantin (2001).
Inter-regional variability of in-
flation rates
, EERC Working Papers, 99/17e. Rusia: Economics
Education and Research Consortium.
9/ Engel, Charles y John H. Rogers (1995).
How Wide is the bor-
der?
, NBER Working Papers, 4829. Cambridge, MA: NBER,
agosto.
10/ Rogers, John H. y Michael Jenkins (1995). “Haircuts or Hyste-
resis? Sources of Movements in Real Exchange Rates”, en
Jour-
nal of International Economics
, vol. 38, Nº 3 y 4. Holanda:
Elsevier, mayo, pp. 339-360.
11/ Gluschenko, Konstantin (2002).
Common Russian Market: Myth
rather than Reality
, EERC Working Papers, 01/11e. Rusia: Eco-
nomics Education and Research Consortium.
den a ser significativamente más volátiles que los pre-
cios relativos entre las ciudades al interior de cada
uno de estos países. Una conclusión similar es la que
presentan Engel y otros (1997),7 quienes muestran que
la volatilidad de los precios tiende a reducirse, si se
comparan las dinámicas entre diferentes continen-
tes, diferentes países y diferentes ciudades. Ello se
produce, además de la menor volatilidad cambiaria,
toda vez que los choques de oferta que alteran la
dinámica de precios tienden a homogeneizarse al
interior de un mismo espacio geográfico. En el gráfi-
co 2 se ilustran estos hallazgos.
En concreto, al estudiar la teoría del PPC entre dife-
rentes ciudades, se puede, en una primera etapa, ana-
lizar la naturaleza de la volatilidad de los precios al
interior de un país. Luego, en una segunda etapa, y
una vez identificados los elementos detrás de dicha
volatilidad, es posible reinterpretar los resultados de
la convergencia para explorar el grado de interrela-
ción comercial existente entre los distintos mercados.
En términos de Gluschenko (2002),8 en una econo-
mía de mercado integrada no es posible que el pre-
cio de un bien dependa únicamente de las condicio-
nes de oferta y demanda de una zona particular. Esto
indicaría que el país no funciona como una estructu-
ra comercial única, por lo que se estaría haciendo
referencia a una colección de mercados independien-
tes. Si bien existirán factores que estructuralmente
afectan la dinámica de los precios (
núcleo
), una vez
identificados es posible concluir acerca del grado de
integración comercial de un país.
La evidencia de estudios anteriores nos permite ade-
lantar algunos resultados esperados para el caso pe-
ruano. Por ejemplo, Engels y Rogers (1995)9 y Ro-
gers y Jenkins (1995)10 muestran que, controlando
por otros factores, la velocidad de convergencia en-
tre dos ciudades depende directamente de la distan-
cia entre ambas. Asimismo, Gluschenko (2001 y
2002)11 muestra que la distancia, la dificultad de ac-
ceso a muchas ciudades (incluso cercanas), la falta
Gráfico 2
Convergencia de precios en distintos ámbitos geográficos
(Desviaciones en puntos porcentuales con respecto a una tendencia lineal)
Distintos continentes Mismo continente Mismo ps
-20
-10
0
10
20
1991 1993 1995 1997 1999 2001
Suiza / EEUU
Dinamarca / Canadá
-20
-10
0
10
20
1991 1993 1995 1997 1999 2001
Suiza / Dinamarca
Canadá / EEUU
-20
-10
0
10
20
1991 1993 1995 1997 1999 2001
Medellín / Bogotá
Los Ángeles / Nueva York
«…un bien debe tener el mismo
precio, expresado en una unidad
monetaria común, en dos
mercados similares e integrados.
Esto será posible toda vez que
surja el
arbitraje
como
mecanismo de competencia y
disciplina en el mercado.»
Fuente: Fondo Monetario Internacional, US Census Bureau, Banco de la República (Colombia)
Elaboración propia.
63Economía y Sociedad 58, CIES, diciembre 2005
Participación del gasto de
capital en las regiones
de información para aprovechar las oportunidades
del arbitraje y la escasa infraestructura en transporte
son determinantes importantes de una baja veloci-
dad de ajuste de los precios al interior de Rusia. No
obstante, Cecchetti y otros (2000),12 al explorar tales
elementos como determinantes de la lenta velocidad
de convergencia de los precios entre las ciudades nor-
teamericanas (9 años en promedio), no encuentran
evidencia concluyente. Por ello, los autores especu-
lan acerca de las diferencias en la productividad de
los factores entre las ciudades (efecto Balassa-Samuel-
son) como el elemento explicativo de sus hallazgos,
ya que de manera similar a lo que sucede entre paí-
ses ricos y pobres, es de esperar que entre ciudades
con diferente poder adquisitivo exista una brecha
entre los índices de precios. Por su parte, Olloqui y
Sosvilla-Rivero (2000) muestran que muchas dificul-
tades en la convergencia de precios entre las ciudades
españolas se asocian a desequilibrios territoriales pro-
fundos. Estos desequilibrios se relacionan con las di-
ferencias en la productividad de los factores de las di-
ferentes regiones y los problemas en su movilidad.
Ahora bien, además de los factores que pertenecen
al núcleo, la política fiscal (elemento que está fuera
del núcleo) tiene cierta influencia en la convergen-
cia de precios. Ello ocurre porque si bien las autori-
dades económicas no tienen la posibilidad de apli-
car políticas cambiarias, comerciales o monetarias
diferenciadas; estas sí tienen la capacidad de llevar
adelante una política fiscal diferente en dos regiones
al interior de un mismo país. El resultado final de esta
política dependerá de cuál es su orientación y su in-
terrelación con los otros determinantes explorados.
Por ejemplo, según Ceccheti y otros (2000), cuando
las decisiones de gasto actúan como herramientas de
transmisión de riqueza al interior de una economía,
las diferencias económicas entre las regiones tienden
a eliminarse. Sin embargo, si la política fiscal no se
12/ Cecchetti, Stephen G.; Nelson C. Mark y Robert J. Sonora (2000).
Price Level Convergence Among United States Cities: Lessons
for the European Central Bank
, NBER Working Papers, 7681.
Cambridge, MA: NBER, mayo.
«…en el nivel agregado, el
grado de convergencia de
precios resulta bastante elevado.
A su vez, la velocidad de
convergencia es menor a un
año, lo cual revela que los
choques de precios tienden a
corregirse con relativa rapidez.»
Gráfico 3
Determinantes y causalidad de la convergencia de precios
Elaboración propia a partir de los resultados empíricos y revisión bibliográfica.
Costos de transporte,
barreras de información e
indicadores geográficos
indicador de transabilidad
In(Wk)
Diferencial de ingresos
In(Wk)
Balassa-Samuleson
Distribución nacional
del gasto de capital
Probabilidad de convergencia
Pr (bk > 0)
Selección muestral
λk
Tiempo medio de convergencia
In(Tk)
64 Economía y Sociedad 58, CIES, diciembre 2005
b t-stat T
k
=
π
k
π
0
Abancay 0,078 3,910 ** 8,5 0,22
Cusco
0,075 4,464 ** 8,9 0,40
Iquitos
0,071 2,881 * 9,4 0,02
Puno 0,091 5,417 ** 7,2 1,19
Chiclayo 0,091 4,023 ** 7,3 -0,86
Arequipa 0,132 4,444 ** 4,9 -0,89
Tacna 0,086 3,458 ** 7,7 -1,20
Chimbote 0,136 4,860 ** 4,7 0,37
Cajamarca 0,131 3,526 ** 4,9 0,03
Lima 0,072 2,816 * 9,3 0,18
Huancayo 0,021 1,845 32,0 0,07
Huánuco 0,141 4,118 ** 4,6 0,71
Huaraz 0,211 5,443 ** 2,9 -0,43
Piura 0,161 5,385 ** 3,9 0,64
Puerto Maldonado 0,047 3,059 * 14,3 -0,30
Ayacucho 0,023 1,781 29,2 -0,61
Pasco 0,121 4,878 ** 5,4 0,18
Chachapoyas 0,138 4,882 ** 4,7 0,40
Huancavelica 0,113 3,398 ** 5,8 -0,34
Ica 0,070 2,699 * 9,5 -0,43
Moquegua 0,087 2,985 * 7,6 -0,36
Moyobamba 0,062 2,535 * 10,8 -0,03
Pucallpa 0,102 3,094 * 6,4 0,03
Trujillo 0,049 2,072 13,7 0,72
Tumbes 0,062 3,710 ** 10,8 -0,15
Panel 0,095
3,667 ** 8,2 -
3/
3/
3/
1/
2/
C
1/: (**) denota significancia al 5% y (*), al 10%
2/: Se reporta el promedio de los
b
y de los estadísticos
t
, de acuerdo con
la prueba IPS. La significancia se deduce a partir del contraste de
Maddala, G. y S. Wu (1999), [“A comparative study of unit root tests
and a new simple test”, en Oxford Bulletin of Economic and Statis-
tics, 61, pp. 631 – 652]. Véase el anexo A del documento original.
3/: Las vidas medias de convergencia de Huancayo, Ayacucho y Truji-
llo tienden estadísticamente al infinito.
raíz unitaria para datos de panel con cuatro ecuacio-
nes estimadas de manera secuencial, para hallar los
determinantes de la convergencia de precios. Por otro
lado, además de los indicadores tradicionales de ve-
locidad de convergencia y probabilidad de conver-
gencia, se propuso un indicador de transabilidad
como actor importante en el conjunto de determi-
nantes de la convergencia de precios y su velocidad.
La importancia empírica de esta variable es que no
parte de una definición a priori de lo que se conoce
normalmente como transable, sino que son las pro-
pias pruebas de estacionariedad las que determinan
qué bienes deben ser catalogados de esa manera. Este
hecho es relevante, en la medida que muchos bienes
no se comportan de acuerdo con lo que la intuición
indica (por ejemplo, los aparatos electrodomésticos
se comportan como no transables). Asimismo, se en-
contraron diferencias significativas en el comporta-
miento de los precios de los bienes, según los pares
de ciudades analizados.13 Algunas conclusiones in-
teresantes del estudio se desprenden del cuadro 1.
Primero, en el nivel agregado, el grado de conver-
gencia de precios resulta bastante elevado. A su vez,
la velocidad de convergencia es menor a un año, lo
cual revela que los choques de precios tienden a co-
rregirse con relativa rapidez. En el análisis por bie-
nes específicos, se tiene que un factor determinante
para los buenos niveles de convergencia de la eco-
nomía peruana es la
importancia de los bienes ali-
mentarios
en las canastas de consumo de todas las
ciudades. Sus características determinan que como
grupo de bienes converjan en casi todos los casos.
Asimismo, se notan algunos comportamientos inte-
resantes. Por ejemplo, los aparatos electrodomésti-
cos, un producto típicamente transable, que muestra
el comportamiento de un bien no transable: el pre-
cio no converge en cerca de la mitad de los casos.
Una explicación tentativa es la probable segmenta-
13/ Se recomienda al lector revisar el documento completo para
una discusión extensa de la metodología planteada.
Cuadro 1
Pruebas panel de convergencia para el índice de
precios al consumidor agregado
lleva de manera racional o responde a decisiones no
económicas, su influencia puede incrementar las asi-
metrías entre las regiones. En el gráfico 3 se resumen
los resultados esperados de acuerdo con la revisión
bibliográfica y el estudio empírico desarrollado. Así,
se intenta establecer cuál es la causalidad e impor-
tancia de los elementos estructurales (pertenecientes
al núcleo) y aquellos que no los son.
Algunos resultados para el Perú
La metodología planteada y las técnicas econométri-
cas utilizadas combinan los resultados de pruebas de
Mayor costo. Las diferencias geográficas o los costos de transporte limitan
la convergencia de precios (productofrutassuper).
Foto CIES
65Economía y Sociedad 58, CIES, diciembre 2005
«…en el análisis por
departamentos se halló que la
vida media de convergencia en
la costa es menor que en la
sierra y en la selva. Este hecho
ya estaría sugiriendo cierta
importancia de las
características geográficas en la
convergencia de precios…»
Importancia comercial. Lima es un ancla comercial para el resto de
mercados
ción geográfica del mercado por parte de los pro-
ductores (la cual puede surgir por concentraciones
en el poder de mercado) o diferencias significativas
en la calidad del producto (asociadas con un bajo
nivel de competencia interregional). Por su parte, en
el caso de los servicios, típicamente definidos como
no transables, se observa el comportamiento espera-
do: los precios no convergen en la mayoría de los
casos. Sin embargo, la excepción más notable es el
servicio de transporte local, cuyo precio converge en
21 de las 25 ciudades. Si bien el resultado es sor-
prendente, podría estar revelando la influencia que
tienen los precios de sus insumos (sobre todo com-
bustibles) en la determinación y armonización del
precio del bien final (véase el cuadro 1).
Segundo, en el análisis por departamentos se halló
que la vida media de convergencia en la costa es
menor que en la sierra y en la selva. Este hecho ya
estaría sugiriendo cierta importancia de las caracte-
rísticas geográficas en la convergencia de precios,
sobre todo si se entiende a la costa como la región
natural donde el territorio es más uniforme y el acce-
so a los mercados es más fácil, en fuerte contraste
con la sierra. Por otro lado, la evidencia indica que
en la costa es donde los factores estructurales que
limitan el arbitraje pierden relevancia como deter-
minantes de la convergencia y ganan espacio aque-
llos componentes menos estructurales. Por contras-
te, en las zonas más agrestes, y en especial en la sie-
rra, el componente geográfico podría tener mayor
relevancia, siendo un determinante más directo del
proceso de convergencia y evidenciando una aso-
ciación negativa más notoria. Finalmente, se obser-
va que la dispersión de los indicadores de conver-
gencia tiende a reducirse, si se analizan las ciudades
de sierra y selva respecto de las de la costa, en lugar
de que si se analizan las ciudades solo al interior de
la región natural de interés. Ello podría sugerir una
mayor cantidad de submercados regionales en la sie-
rra y selva frente a la costa. Asimismo, estaría evi-
denciándose que la costa y especialmente Lima, al
ser el mercado regional más grande, estarían actuan-
do como anclas comerciales (véase el gráfico 4).
Tercero, el análisis de los determinantes de la con-
vergencia corroboró que las diferencias geográficas
o los mayores costos de transportes e información
son limitantes de la convergencia de precios, a tra-
vés de su influencia negativa en la brecha de ingre-
sos o el indicador de transabilidad. Además, se pudo
diferenciar el impacto de ciertas variables, como el
nivel de informalidad, la incidencia de la delincuen-
cia e indicadores de política fiscal.
En el cuadro 2 se presentan los resultados del análi-
sis de determinantes del indicador de transabilidad
y del diferencial de ingresos. Los resultados obteni-
dos fueron los esperados de acuerdo con la revisión
bibliográfica. Son tres los que vale la pena resaltar.
Primero, se observa que una mayor disparidad en
las condiciones geográficas redunda en un menor
índice de transabilidad y una mayor brecha de in-
gresos. Segundo, se recoge el efecto negativo que
tienen los costos de transporte en el proceso de con-
vergencia. Ello sucede tanto a partir de la asocia-
ción negativa que muestra la distancia entre dos ciu-
dades con el indicador de transabilidad, como de
la relación positiva que muestra para el caso de los
diferenciales de ingreso. Tercero, se corrobora que
no solo el flujo de información per se alienta el pro-
ceso de convergencia entre dos ciudades sino, ade-
más, la capacidad de los agentes de aprovecharla y
procesarla adecuadamente. Esto se evidencia a par-
tir de la asociación positiva entre el nivel de transa-
Foto CIES
66 Economía y Sociedad 58, CIES, diciembre 2005
bilidad de dos zonas y la infraestructura en comu-
nicaciones (lo cual refleja el flujo de información
per se) y la relación negativa entre el mismo indica-
dor y la tasa de analfabetismo y la proporción de
hispanohablantes (que reflejan la capacidad de pro-
cesar dicha información).
Finalmente, en el cuadro 3 se presentan las estima-
ciones del modelo probit para la probabilidad de
convergencia y del modelo de determinantes de la
velocidad de convergencia. Nuevamente, los resul-
tados muestran signos esperados. Con respecto a los
factores del
núcleo,
el índice de transabilidad pre-
senta un coeficiente positivo para la probabilidad
de convergencia, a la vez que influye en que el pro-
ceso de convergencia ocurra con mayor rapidez
(afecta negativamente a
T
k
). Mientras tanto, se ob-
serva la influencia negativa del diferencial de ingre-
sos en la probabilidad de convergencia junto con
un efecto positivo en la vida media de convergen-
cia. Esta es la manera cómo se manifiesta el efecto
Balassa-Samuelson en el presente análisis. Finalmen-
te, respecto de la política fiscal, se identificaron dos
efectos: el primero –indirecto y negativo–, a través
de la influencia que tiene de ampliar la brecha de
ingresos de dos ciudades; y el segundo —directo y
positivo—, al mejorar la infraestructura relevante
para el comercio entre los departamentos. De acuer-
do con algunos ejercicios contrafactuales, el primer
efecto domina al segundo debido a la actual distri-
bución progresiva del gasto de capital.14
40 54 74 100
2
5
15
40
40 54 74 100
2
5
15
40
40 54 74 100
2
5
15
40
40 54 74 100
2
5
15
40 Sierra
40 54 74 100
2
5
15
40
40 54 74 100
2
5
15
40 Selva
Sierra
Selva Costa
1/: Los datos corresponden al cuadro B1 del anexo B del documento original. Las escalas de los ejes son logarítmicas.
Gráfico 4
Índices de transabilidad y convergencia por pares de ciudades1/
14/ Se observan otros factores explicativos en la probabilidad de
convergencia. La incidencia de delitos registrados disminuye
esta probabilidad, mientras que el tamaño del sector informal
la aumenta. Ciertamente, la incidencia de delitos se encuentra,
además, en
Wk
, por lo que se tiene evidencia para sostener
que el crimen afecta la convergencia de precios por dos vías:
al deteriorar la transabilidad entre dos ciudades y, de manera
directa, como un factor coyuntural que desalienta la integra-
ción de mercados. Por su parte, los resultados sugieren que el
sector informal estaría aumentando la competencia al interior
de las regiones (a través de prácticas como el contrabando) y
disminuyendo la capacidad de las firmas del sector formal de
discriminar precios. No obstante, este resultado requiere una
evaluación más profunda. Finalmente, los resultados revelan
la conveniencia de haber notado la posible existencia de un
sesgo de selección muestral. Se observa un coeficiente estadís-
ticamente significativo para la inversa del cociente de Mills (λ
k
),
en el modelo que explica ln(
Tk
).
67Economía y Sociedad 58, CIES, diciembre 2005
Futuras líneas de investigación
La investigación futura podría procurar refinar el en-
foque utilizado en este documento, a fin de con-
trastar los principales resultados. Un primer paso se
desprende de la propuesta de Engel y otros (1997),
quienes plantean un sistema de ecuaciones para la
dinámica de inflaciones de varias zonas geográfi-
cas con restricciones transversales. La idea es ase-
gurar la simetría, al analizar la convergencia de los
precios de la ciudad A hacia los de B
versus
anali-
zar la convergencia de precios de la ciudad B hacia
los de A. En este documento no se han considerado
tales restricciones, aunque no se encontraron con-
tradicciones al utilizar distintas ciudades numera-
rias. Sin embargo, es preciso plantear un sistema
parsimonioso, con pocos parámetros por estimar,
para evaluar, por ejemplo, la respuesta de los pre-
cios de las ciudades del interior del país ante un
choque en los precios de Lima.
Un segundo tema en agenda es la introducción de
efectos no lineales en el estudio de la convergencia
de precios. Al respecto, Rogoff (1996)15 y Obstfeld y
Taylor (1997)16 muestran que es posible la existencia
de “bandas de convergencia”. Mientras el cambio de
Variables Coeficiente t-stat 2/ Coeficiente t-stat 2/
Indicadores geográficos binarios
Costa - Costa
4,178 61,708** 4,608 7,376**
Costa - Sierra 4,215 53,682** 5,917 9,158**
Costa - Selva
4,288 67,434** 4,171 6,487**
Sierra - Sierra 4,078 66,336** 3,823 6,637**
Sierra - Selva
4,247 71,364** 4,445 6,898**
Selva - Selva
4,464 88,020** 4,605 7,213**
Alguna ciudad es frontera
-0,069 4,027** -0,259 2,733 **
Proxies de costos de transporte
(Diferencia de alturas en kms)*(Costa - Sierra)/1000
-0,034 2,142** 0,564 6,185**
Diferencia de superficies en kms2
-0,676 1,663 * -1,115 7,877**
ln(Distancia en kms) -0,012 2,824** -0,612 4,615 **
ln(Diferencia de la red vial en kms)
-0,024 3,812** 0,206 2,551**
ln(Diferencia de red vial asfaltada o afirmada) -0,239 5,459 **
Proxies de costos de información
Binario: alguno no es hispanohablante -0,091 4,388** -0,336 2,954**
Teléfonos públicos por cada 100 habitantes 0,028 4,128** 0,530 12,414 **
Diferencia de la tasa de analfabetismo
-0,004 3,221** 0,012 1,741 *
Crimen
Delitos registrados por cada 1.000 habitantes -0,022 5,543** 0,100 4,311**
Indicador fiscal
Gasto de capital (% del gasto de capital del Perú) -0,022 5,543** 0,156 4,556**
Número de observaciones
R cuadrado ajustado
Modelo
600
0,2015 0,4235
600
Indicador de transabilidad
ln(W
k
)Diferencial de ingresos
ln(Y
k
)
1/
3/
Cuadro 2
Determinantes del indicador de transabilidad y del diferencial de ingresos
1/: Los estadísticos
t
han sido calculados con estimadores consistentes de varianza
a la
White.
2/: (**) denota significancia al 5% y (*), al 10%.
3/: Véase el anexo C del documento original para una descripción de las variables explicativas.
15/ Rogoff, Kenneth (1996). “The Purchasing Power Parity Puzzle”,
en
Journal of Economic Literature
, vol. 34, Nº 2. Nashville, TN:
diciembre, pp. 647-668.
16/ Obstfeld, Maurice y Alan M. Taylor (1997). “Non-linear aspects
of good-market arbitrage and adjustment: Heckschers commo-
dity points revisited”, en
Journal of the Japanese and Internatio-
nal Economies
, vol. 11, Nº 4. Holanda: Elsevier, diciembre, pp.
441-479.
68 Economía y Sociedad 58, CIES, diciembre 2005
Variables
3/
Coeficiente
t-stat
2/
Coeficiente
t-stat
2/
Núcleo (variables instrumentalizadas)
Indicador de transabilidad
4,579 5,754 ** -2,451 9,323 **
Diferencial de ingresos
-0,161 2,015 ** 0,081 3,245 **
Indicadores fiscales
Gasto de capital (% del gasto de capital del Perú)
0,198 2,768 **
Gasto de capital (% del gasto total del departamento) -2,476 2,977 **
Otros
Tamaño del sector informal 0,048 3,762 **
Delitos registrados por cada 1000 habitantes -0,287 5,240 **
Inversa del cociente de Mills 0,450 7,750 **
Constante 15,469 4,566 ** 11,469 10,716 **
Número de observaciones
Pseudo R cuadrado / R cuadrado ajustado
Modelo
1/
Probabilidad de convergencia
Vida media
Pr{
b
k
> 0}
ln(
T
k
)
600
254 (42% de la muestra
)
0,1806
0,2435
1/: Los estadísticos
t
han sido calculados con estimadores consistentes de varianza
a la
White.
2/: (**) denota significancia al 5% y (*), al 10%.
3/: Véase el anexo C del documento original para una descripción de las variables explicativas.
Cuadro 3
Probabilidad y vida media de la convergencia de precios
Xxxx
los precios se mantiene al interior de ellas, no exis-
ten los incentivos necesarios para que opere el arbi-
traje como mecanismo de disciplina del mercado. Sin
embargo, una vez que el cambio en los niveles de
precios supere tales bandas, se activa el arbitraje y,
en tal medida, la convergencia de precios permite
que se alcance un nuevo nivel equilibrio (dentro de
las bandas).
«…respecto de la política
fiscal, se identificaron dos
efectos: el primero —indirecto
y negativo—, […] y el segundo
—directo y positivo—, […] el
primer efecto domina al
segundo debido a la actual
distribución progresiva del
gasto de capital…»

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Económica Y Social (CIES) Consorcio de Investigación. (2006, junio 1). Mercados integrados y paridad de precios en el Perú. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/mercados-integrados-paridad-de-precios-en-peru/
Económica Y Social (CIES), Consorcio de Investigación. "Mercados integrados y paridad de precios en el Perú". GestioPolis. 1 junio 2006. Web. <https://www.gestiopolis.com/mercados-integrados-paridad-de-precios-en-peru/>.
Económica Y Social (CIES), Consorcio de Investigación. "Mercados integrados y paridad de precios en el Perú". GestioPolis. junio 1, 2006. Consultado el 8 de Noviembre de 2018. https://www.gestiopolis.com/mercados-integrados-paridad-de-precios-en-peru/.
Económica Y Social (CIES), Consorcio de Investigación. Mercados integrados y paridad de precios en el Perú [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/mercados-integrados-paridad-de-precios-en-peru/> [Citado el 8 de Noviembre de 2018].
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