EL AHORRO PRIVADO Y LA LEY DE DENISON EN ARGENTINA.

Este artículo estudia el comportamiento de la tasa de ahorro bruto privado (GPSR) en Argentina, definida como el cociente entre el Ahorro Bruto Privado (GPS) y el Producto Bruto Nacional (GNP), durante el periodo 1979-1999.

La evolución de la GPSR de Argentina, expuesta en el gráfico 1, revela una gran variabilidad. Se observan fuertes oscilaciones de la serie y bruscas caídas en años de crisis.

Por la reconocida "ley de Denison", se ha mostrado que la GPSR de Estados Unidos es estable en el largo plazo. Esta tasa muestra una tendencia definida, y tiene poca variabilidad de un año a otro, al menos entre los años 1898-16, 1921/40 y 1948/64. De la simple observación del gráfico 1 surge, en una primera aproximación, que la serie GPSR obtenida para Argentina poco probablemente se acerque a los resultados empíricos enunciados por esta ley.

Los interrogantes que motivan el estudio del ahorro privado en Argentina por el presente trabajo fundamentalmente son: ¿Se puede considerar a la GPSR argentina estable? ¿Cuáles son las implicancias para la Política Fiscal del comportamiento experimentado por la GPSR para nuestro país? ¿Han tenido efecto otras variables en los cambios verificados en la GPSR?

A continuación, se esbozan las respuestas para las anteriores preguntas, reconociendo que existen serios problemas de medición del ahorro agregado en Argentina y que toda explicación fue precedida por cierto esfuerzo en la selección de los datos a emplear y en las estimaciones a realizar. Asimismo, muchas extensiones y ampliaciones que se podrían haber incluido se dejaron de lado por la falta de datos al respecto.

El artículo que principalmente se ha empleado como base para la realización de esta monografía es el trabajo de David, P.A y Scadding, J.L. El mencionado artículo concluye que en Estados Unidos durante el periodo 1898-1969 la GPSR no muestra una tendencia definida y que su variabilidad año a año es extremadamente pequeña, exceptuando los años correspondientes a las Guerras Mundiales y a la Gran Depresión. Este fenómeno constituye la evidencia empírica que se conoce como la "ley de Denison".

La GPSR empleada por estos autores es luego redefinida considerando el gasto en bienes durables como parte del Ahorro Bruto Privado (GPS), a la vez imputan el flujo de rentas brutas anuales consumidas de estos bienes durables en cada período como parte del producto bruto nacional (GNP). Lo destacable es que la estabilidad de la GPSR se mantiene, aun a pesar de que se "aumenta" de esta manera la definición de la GPSR, y a pesar de los grandes cambios en la composición del ahorro privado. Durante el periodo bajo estudio el gasto en bienes durables y el ahorro empresarial fueron ganando peso frente al ahorro personal y existieron además cambios en la distribución del ingreso: una redistribución desde el sector Privado al sector Público.

Finalmente, los autores emplean la noción de ultraracionalidad para explicar la estabilidad de la GPSR a pesar de los grandes cambios mencionados. Las familias "ultraracionales" consideran el gasto y ahorro de las empresas y del gobierno para tomar sus propias decisiones presupuestarias. La idea central tras el concepto de ultraracionalidad es que las familias consideran al sector empresarial y al sector gubernamental como una extensión de si mismas, los cuales, por ende, actúan en virtud de sus mismos intereses. De esta manera cuando uno de estos dos sectores "consume" las familias consideran estos gastos como sustitutos perfectos de su propio gasto de consumo; de la misma manera si uno de estos sectores "ahorra", las familias toman este ahorro como sustituto perfecto de su propio ahorro.

Una de las principales implicancias de la estabilidad de la GPSR para la teoría y la política es que, la Política Fiscal no afecta ni el gasto agregado, ni altera el ratio inversión/consumo. Si las familias consideran el Déficit Público como Inversión Pública y esta por el supuesto de ultraracionalidad, es perfectamente intercambiable con la inversión privada, entonces $1 extra de Déficit Público (Inversión Pública) desplazará $1 de inversión privada.

Por último, a nivel nacional se tomó como antecedente el trabajo de López Murphy R. y Navajas F. En dicho trabajo se muestra, entre otras cosas, cómo se ven notablemente reducidos los ciclos recientes del ahorro en Argentina al incluir aspectos relacionados con el Ahorro Público y el consumo de bienes durables. Los autores destacan que tanto el Ahorro como la Inversión Pública son responsables de los grandes cambios en los ahorros privados de nuestro país durante las tres o cuatro décadas pasadas, mientras que una gran parte del ciclo de los ahorros privados puede explicarse haciendo referencia a las decisiones de consuno en bienes durables.

El análisis de las series de GNP (Producto Bruto Nacional) y GPS (Ahorro Bruto Privado) tiene por objetivo contrastar la principal hipótesis del presente trabajo, a saber, comprobar si la GPSR de Argentina puede considerarse estable, al menos para el periodo bajo estudio. A tales fines se supone, inicialmente, que a nivel poblacional existe la siguiente relación:

+ m (1)

Donde la variable m es una perturbación estocástica y, a fines de realizar inferencia estadística, se supone que sigue una distribución normal con media 0 y varianza s². Por lo que la ecuación estimada para los años tomados fue la siguiente:

(2)

Así, b es el estimador por Mínimos Cuadrados Ordinarios del parámetro b y e es el vector de residuos de la regresión. Las ecuaciones (1) y (2) responden a un enfoque conceptual Keynesiano con algunas modificaciones y se han tomado como base del estudio por ser una útil primera aproximación para modelos macroeconómicos empíricos. Por otra parte este esquema refleja el comportamiento de consumidores sujetos a restricciones de liquidez (liquidity constraints). Bajo el marco analítico Keynesiano original el consumo es función del Ingreso Disponible:

C = (1 - s)(Y - T) (3)

En donde C es el consumo corriente, Y - T el ingreso disponible, y s es la propensión marginal a ahorrar, la que por definición cumple que: 0 < s < 1. Por lo tanto el ahorro privado de la economía será:

GPS = s (Y - T) (4)

Una consideración respecto a la ecuación (4) es que la propensión marginal a ahorrar empleada en este trabajo, así como la empleada en el trabajo de David, P. A y Scadding, J. L, están definidas para incluir no sólo el ahorro familiar sino también el ahorro efectuado por las empresas. La aclaración es válida ya que en la exposición de la teoría Keynesiana simple de la determinación del ingreso se considera que las familias ahorran y las empresas invierten, separando estrictamente estas funciones e ignorando el consumo familiar de bienes durables y el ahorro empresarial, como los dividendos no distribuidos. En relación a este punto David y Scadding brindaron una importante contribución. Ellos señalaron que, tanto la teoría como la práctica, exponían los ahorros familiares y los empresariales desagregados, pero que existían dos fuertes razones para agregar estos ahorros en una sola función de ahorros privados. En primer lugar, a nivel teórico, si las familias son "ultraracionales", considerarán al sector empresarial como una extensión de si mismas, entonces la distinción familias-empresas es legalmente relevante, pero no lo es económicamente. Entonces, ahorro familiar y empresarial se comportarán como sustitutos perfectos y la agregación es deseable, ya que una función de ahorros privados totales será más estable que sus componentes tomados individuales. El segundo argumento hace alusión a la propia evidencia empírica de Estados Unidos de que la serie GPS definida para incluir ahorros totales es una función estable del GNP.

Una última modificación es necesaria para seguir exactamente la metodología empelada por David y Scadding en su trabajo original, se debe considerar GNP en lugar del Ingreso Disponible. De esta manera, con esta última alteración, se llega desde el modelo simple Keynesiano al modelo poblacional supuesto en (1).

Por último, cabe resaltar que la ecuación estimada en (2) no presenta ordenada al origen. Esto se debe a que la función (4) supone que si el Ingreso Disponible es cero, el ahorro Privado es nulo. Por tanto no tiene sentido económico incluir una constante que represente el nivel autónomo del ahorro, si se desea apegarse estrictamente al modelo antes planteado. No obstante, hay que tener en cuenta que econométricamente el hecho de excluir la constante afectará significativamente el tipo de ajuste de la regresión.

Los resultados obtenidos por la regresión correspondiente a la ecuación (2) se exponen en el cuadro 1:

Del análisis del cuadro 1 surge que la GPSR estimada para Argentina (b) es de 0.14952, valor moderadamente bajo, en relación con los países de alto crecimiento, o las denominadas "take off economies". Este resultado es cercano a las estimaciones y cálculos de estudios consultados sobre el coeficiente de ahorro argentino. Además, b es estadísticamente significativo, ya que el estadístico t obtenido tiene un valor bastante alto, lo que implica que la probabilidad de que b, dada la muestra examinada, sea cero es prácticamente nula.

Por otro lado, la débil calidad de ajuste del modelo elegido a los datos se refleja en el bajo R² (0,337016), en este caso igual al R² ajustado. De este hecho pueden deducirse que: o existen quiebres estructurales en el período, o bien la variable GNP no es la una variable suficientemente explicativa del comportamiento del GPS. En cualquiera de estas situaciones, la hipótesis de estabilidad de la GPSR se debe desechar forzosamente. Si existen quiebres estructurales, al subdividir la muestra el ajuste en cada periodo mejorará pero se obtendrán distintas GPSR para cada subetapa. Esto automáticamente contradice nuestra hipótesis inicial de existe una única GPSR estable para el todo el periodo. Si en cambio, el problema es que GNP explica solo una parte de las variaciones de GPS, al incluir nuevas variables (e.g el ahorro externo; ahorro Público, etc.) el ajuste puede mejorar pero otra vez se contradice la hipótesis inicial: el GPS no será una fracción relativamente constante de GNP.

Adicionalmente, para evaluar el grado de variabilidad año a año de la GPSR alrededor de su valor estimado de "pleno empleo" se calcula el cociente entre el error Standard de la regresión y la media de la variable dependiente. Mientras más bajo sea este valor mas sostenible será la hipótesis de la estabilidad de la GPSR. En este caso este ratio asume un valor de 2,15. Esto indica una elevada variación anual de la GPSR alrededor de su promedio estimado.

Por último, el estadístico Durbin-Watson, al estar próximo a cero, señala evidencia de que las perturbaciones podrían estar positivamente correlacionadas, lo cual es un problema estadístico frecuente de las series de tiempo. Esto causaría que el estimador b pierda su eficiencia, pero dado que en este caso no se cumple uno de los supuestos subyacentes para la aplicación del test Durbin-Watson, a saber, que la regresión a evaluar incluya la ordenada, es necesario que reevaluar la validez de las conclusiones extraídas respecto a la eficiencia de b. Una solución posible para este problema es correr la regresión incluyendo una ordenada y considerar el estadístico Durbin-Watson que así se obtenga como indicador del grado de correlación de las perturbaciones. Al hacer esto, el estadístico Durbin-Watson asume un valor de 0.849967 algo mayor que el valor obtenido de la regresión sin ordenada (0.549755). Ya que, mientras más cerca se encuentra el estadístico Durbin-Watson de 0, mayor es la evidencia de correlación serial positiva, la información que brinda la nueva regresión respecto a la correlación indicaría que es esta es positiva y significativa, pero menos severa. Vale destacar también que los resultados de la regresión se muestran muy sensibles a la inclusión del intercepto, ya que, si bien b no cambia de signo, su valor absoluto supera el doble del valor anterior y sigue siendo estadísticamente distinto de cero. Pero por razones teóricas y por la evidencia empírica recolectada para el país, se considera estos valores como poco representativos de la realidad, aun cuando al incluir la constante la calidad del ajuste también mejora (el R² aumenta de0.337016 a 0.4819).

Hasta aquí, los resultados expuestos no muestran evidencia alguna que sugiera que la GPSR en Argentina pueda ser estable. Por otro lado, el análisis presentado hasta aquí no coincide exactamente con el realizado por Denison, ni con el de David y Scadding. Estos autores incluyeron además del GNP como variable explicativa para Estados Unidos, una variable que denominaron ) GNP*. Denison definió esta variable como la diferencia entre el GNP del último año con "alto nivel de empleo" ("high-employment year") y el GNP del año corriente. Además se definió a los años con "alto nivel de empleo" como aquellos en que la tasa de desempleo hubiese permanecido debajo de los 6 puntos porcentuales. La evidente intención del autor era diferenciar la experiencia del desempleo masivo de los años treintas de la de los años de paz que siguieron después de 1929.

El hecho de incluir la variable ) GNP* es fundamental si se reconoce que el Ahorro Privado es una variable notablemente sensible a hechos sustancialmente desestabilizadores como fueron las Guerras Mundiales o el intenso desempleo vivido en la Gran Depresión. Por lo que, si al correr la regresión con esta nueva variable se capta la influencia de estos fenómenos en la tasa de ahorro, la hipótesis de su estabilidad pude ser reconsiderada siempre que la calidad del ajuste mejore notablemente.

Por ende, como segundo paso dentro del estudio de la estabilidad de la GPSR Argentina, se hará una regresión de un modelo que intente capturar el efecto arriba descripto sobre el ahorro privado.

La ecuación resultante de la nueva regresión será:

(5)

Donde implícitamente se está asumiendo que el modelo poblacional vigente es:

(6)

A fines de evaluar este efecto para el caso argentino es necesario hacer una modificación adicional, ya que al considerar el cálculo de la variable ) GNP* para Argentina, de la manera en que Denison la definió originalmente, surge un problema. La serie ) GNP* arroja signo positivo en los 90’s. Esto se debe a la singular relación que existió entre desempleo y crecimiento del PBI en este periodo: mientras el desempleo crecía, el producto lo hacía también. Este hecho contradice la intención inicial de la incorporación de la variable ) GNP*, ya que al tener signo positivo no sería un indicador adecuado del efecto depresivo de las recesiones en el ahorro Privado.

Por esta razón, se siguió la sugerencia de David y Scadding, y se redefinió la variable ) GNP* como la diferencia entre el GNP corriente y el último valor pico del GNP, incluyendo el año en consideración. Para el caso de Estados Unidos, los autores señalan que esta definición alternativa no cambia esencialmente los resultados de los experimentos empíricos realizados. La razón que hace a las definiciones intercambiables para Estados Unidos es que en este país, la relación entre desempleo y producto tiene el comportamiento esperado. Para Argentina en cambio, solo al tomar la definición última de la variable ) GNP* se obtienen resultados que permiten captar el efecto desestabilizador de las crisis en el ahorro.

Los resultados que corresponden a la regresión realizada para el modelo descripto por la ecuación (6), con la definición modificada de ) GNP*, se exponen en el cuadro 2.

De la información presentada en el cuadro 2 surge que al incorporar la variable ) GDP* la bondad del ajuste crece notablemente (el R² pasa de 0,337016 a 0.561985 y el R² ajustado de 0,337016 a 0.538932) pero continúa muy por debajo de los resultados para Estados Unidos. Esto hace difícil sostener la factibilidad de la estabilidad de la GPSR en Argentina., ya que si se subdivide el periodo en varias subetapas o si se incorporan mas variables, el ajuste mejora todavía más que con la incorporación de ) GDP.

Asimismo, el ratio entre el error Standard de la regresión y la media de la variable dependiente muestra signos de una variabilidad levemente mayor en torno al valor estimado de pleno empleo que en la regresión anterior, al asumir un valor de 2,85.

La GPSR estimada para Argentina, el coeficiente b₀, crece de 0.149520 a 0.176942 con la incorporación de la nueva variable y continúa siendo estadísticamente significativo. El coeficiente de la nueva variable, b₁, tiene una valor absoluto de 0.592289 y es también estadísticamente distinto de cero. El hecho de que el ajuste mejore al incluir la nueva variable junto con la significancia estadística de su coeficiente señala la importante influencia de las oscilaciones del GDP para explicar el comportamiento del ahorro.

Al tener b₁ signo positivo se observa que se ha logrado captar correctamente el efecto de las depresiones sobre el GPS. Mientras el b₁ sea no negativo se cumplirá que ante cambios crecientes en ) GDP*, es decir a mayor efecto desestabilizador, el GPS disminuirá de manera creciente.

Finalmente, el resultado de la prueba de la significancia del modelo completo, es decir la contrastación de la hipótesis nula que considera ambos coeficientes b_o y b₁ nulos, muestra que el conjunto de las variables elegidas son significativamente explicativas de la GPSR. Estos resultados son expuestos en el cuadro 3, donde se observa que la probabilidad de que ambos coeficientes sean nulos, dada la muestra, es prácticamente nula.

En cuanto a la autocorrelación de las perturbaciones y, considerando que el modelo estimado por la ecuación (5) tampoco incluye un intercepto, se juzga al valor del estadístico Durbin- Watson, presentado en el cuadro 2, poco confiable para detectar este problema. De nuevo, se realizó una regresión auxiliar incluyendo la constante y se tomó el estadístico Durbin-Watson así obtenido como guía de la autocorrelación serial de los errores. El valor de dicho estadístico es de 0.913056, lo que representa una menor correlación positiva que la derivada de la regresión anterior, pero aun significativa. La ordenada que surge presenta signo negativo, pero no es significativamente distinta de cero. La incorporación del intercepto no afecta drásticamente el valor o el signo de los coeficientes restantes, los que mantienen un valor próximo al de la regresión arriba presentada, pero si disminuye su significancia estadística.

En una última etapa, y para seguir más precisamente el análisis realizado por los autores ya citados, se argumenta que dentro del rango de años bajo estudio existen datos de grandes crisis de la economía Argentina, que por tanto no deberían incluirse en el estudio de la estabilidad de la GPSR. Entonces, en esta instancia se estudiará el comportamiento de la GPSR excluyendo de la regresión la información correspondiente esos años.

A fines de asegurar que la elección de los años de "grandes crisis" se efectué en función de un criterio establecido a priori de realizar la regresión, se seguirá el trabajo de ciclos económicos en Argentina de Sturzenegger y Moya. Se intenta con esto garantizar mínimamente que los datos no sean manejados de forma arbitraria. Dado que dicho trabajo abarca el periodo 1884-1990, para los años posteriores a 1990 se encontró oportuno no excluir ningún año.

Los años a excluir de la muestra figuran en el cuadro 4, donde aparece una breve descripción de los orígenes y causas de las crisis en cada caso.

Como resultado del criterio elegido se excluirán 5 observaciones de la regresión, las correspondientes a los años: 1981, 1982, 1985, 1988 y 1989. Lamentablemente hacer esto afectará estadísticamente la confianza de los resultados porque disminuye notablemente el número de observaciones.

Los resultados de la regresión, continuando con el modelo teórico de la ecuación (6), pero con el nuevo conjunto de datos, se exponen en el cuadro 5.

Cuadro 5

De los resultados obtenidos se observa que a consecuencia de la exclusión de los años críticos la bondad del ajuste, medida por el R² y el R² ajustado, crece extraordinariamente en relación a los resultados antes expuestos. Esto podría considerarse como un argumento a favor de la estabilidad de la GPRS, sino fuera por 2 motivos.

Primero, el indicador de la variabilidad de un año a otro de la GPSR alrededor de su valor estimado asume el valor más alto de todas las regresiones presentadas. El cociente entre el error Standard de la regresión y la media de la variable dependiente que corresponde a estos resultados es de 3,98.

En segundo lugar, el tamaño de la muestra (16 observaciones) es un muy pequeño como para hacer una consideración de largo plazo semejante. Incluso si uno encontrara que la GPSR es estable bajo ciertas condiciones de "previsibilidad"o "tranquilidad" económica, esto solo sería válido en años con estas características. En el resto de los años la GPSR será variable y el argumento pierde fuerza para la formulación de políticas y para las implicancias teóricas.

Por otro lado, la GPSR estimada también asume el máximo valor calculado, al ser b₁ igual a 0,190688 y estadísticamente distinto de cero. El coeficiente b₂ es un poco mayor que el de la regresión con la serie completa de datos y también continúa siendo estadísticamente significativo. El Durbin- Watson recalculado con la ordenada es de 1,844339, lo que implica que esta muestra exhibe la menor correlación positiva de las perturbaciones.

Finalmente, la contrastación del modelo en su totalidad sigue siendo buena, ya que la probabilidad de que la hipótesis nula: sea verdadera es cercana a cero.

Habiendo analizado la hipótesis de estabilidad de la GPSR en Argentina y considerando los resultados encontrados evidencia suficiente de una notable variabilidad anual de la relación entre GPS y GNP, se enuncian las siguientes conclusiones.

Las dos primeras regresiones de los modelos planteados tienen bajos R² y R²ajustado. Por eso se dedujo que posiblemente existieran quiebres estructurales en el período, o bien que la variable GNP no sería la única variable explicativa del comportamiento del GPS. En cualquiera de estos casos, la hipótesis de que la GPSR es estable en Argentina se ve automáticamente objetada.

Solamente en la ultima regresión, donde se excluyen años críticos, la calidad del ajuste mejora notablemente. Sin embrago, la medida de variabilidad de la GPSR, definida por el ratio error Standard de la regresión respecto de la media de la variable dependiente, en todos los casos asumió valores altísimos en relación a los valores que harían sostenible la hipótesis de estabilidad de la GPSR. Lo que de vuelta contradice la hipótesis a contrastar.

En cuanto a las implicancias de estos resultados para la Política Fiscal, es necesario hacer referencia a las consecuencias de una GPSR estable que David y Scadding describieron para Estados Unidos, bajo el supuesto de ultraracionalidad.

Siendo las familias agentes ultraracionales, que consideran al sector empresas y gobierno extensiones de si mismos, y asumiendo que se percibe que los beneficios presentes del consumo se financian impositivamente mientras que la inversión Pública lo hace con bonos, la estabilidad de la GPSR se explica de la siguiente manera:

• Ante una reducción (aumento) de los impuestos, las familias esperan un disminución (aumento) del Consumo Publico, que es sustituto perfecto del consumo privado, y por ende aumentan (disminuyen) su consumo familiar, dejando el ahorro privado inalterado. Es decir, la propensión marginal a consumir a partir de una reducción impositiva es unitaria.
• Ante el aumento (disminución) de $1 del déficit Público, financiado por bonos, las familias interpretan estos Déficits como inversión Pública y al considerarla perfectamente intercambiable con la inversión Privada, disminuirán (aumentarán) la inversión privada en exactamente $1. Pero, otra vez el ahorro Privado queda inalterado.

Reexaminado el rol de la Política Fiscal en un contexto de crecimiento a largo plazo, con la estabilidad de la GPSR y la ultraracionalidad como explicación de este fenómeno, se introduce una fuerte restricción al accionar del gobierno. En estas circunstancias la Política Fiscal no tiene margen alguno para afectar la acumulación de capital. En el largo plazo, al Política Fiscal solo altera la distribución de la actividad entre privado y público, pero estos cambios no alterarán el ritmo de crecimiento de la economía. En el corto plazo, además, el cumplimiento del a ley de Denison le quita a la Política Fiscal todo efecto nivelación sobre la demanda agregada también.

Dadas estas conclusiones, el hecho de que para Argentina no haya evidencia de estabilidad de la GPSR, implica que el Gobierno tiene la posibilidad de ejercer una importante influencia no sólo en la moderación de las crisis de corto plazo, sino también en el ritmo de crecimiento de la economía. Si la relación entre GPS y GNP no es estable, y varía con las alteraciones de la distribución del ingreso entre Sector Público y Privado, entonces el Gobierno podrá influir en el consumo y en el ahorro privado. La posibilidad de modificar el consumo Privado es de suma importancia en el manejo de recesiones como las que ha vivido últimamente en nuestro país. Asimismo, el poder alterar el ahorro es una herramienta fundamental para afectar en la formación de capital, y a través de esta influir en el crecimiento económico.

1. Bibliografía

DAVID, Paul A. y SACDDING, John L. (1974), "Private savings: Ultrarationality, Aggregation, and ‘Denison’s Law’ ", Journal of Political Economy, March/April 1974.

LOPEZ MURPHY, Ricardo y NAVAJAS, Fernando (1998), "Domestic savings, public savings and expenditures on consumer durables goods in Argentina", Journal of Development Economics, Vol. 57 1998.

STURZENEGGER, Adolfo y MOYA, Ramiro (2002), "Ciclos Económicos en Argentina: 1884-1990" Mimeo, Universidad Nacional de la Plata.

AGENOR, Pierre-Richard (2000), "The economics of Adjustment and Growth", Academic Press, Chapter 1.

GUJARATI, Damodar (1981), "Econometría", Bogotá (Colombia), McGraw Hill.

SACHS, Jeffrey D. y LARRAIN, Felipe B. (1994), "Macroeconomía En La Economía

Global."México, Prentice Hall.

FUENTES DE DATOS: 2001 World Development Indicators CD–ROM, Banco Mundial.

2. Apéndices