Industria sucia:

patrones de cambio y crecimiento

en los países en desarrollo ALEJANDRO

Las consideraciones ambientales no han ocupado un lu­gar central en la política económica internacional. 1 Los

responsables de la planeación económica que por casualidad han prestado atención a asuntos ambientales con frecuen­cia han basado sus decisiones en el supuesto de que el creci­miento económico y la liberalización del comercio son, en cierto sentido, benéficos para el ambiente. Estas aseveraciones se derivan de la idea de que las preferencias de los consumi­dores y la estructura de la economía cambian a medida que un país se desarrolla; que el desarrollo trae consigo tecnolo­gías modernas y más limpias, mayor inversión en el mejora­miento ambiental, reglamentos e instituciones para la protec­ción del medio ambiente. De acuerdo con este argumento, los países que se encuentran en etapas tempranas de desarrollo inevitablemente se concentran primero en mejorar su infra­estructura física, producción básica y otras formas de riqueza material, ignorando la contaminación y aceptando cierto de­terioro en la calidad del ambiente.

Cuando el crecimiento en condiciones de libre mercado no es sustentable, la capacidad de los países de bajos ingre­sos para formular e instrumentar políticas que internalicen los costos ambientales externos se vuelve un asunto crítico. Los impulsores de la liberalización comercial argumentan que

*Instituto Tecnológico Autónomo de México.

1. Un trabajo preliminar se presentó en la Conferencia Internacional sobre Libre Comercio, Integración y el Futuro de la Industria Maquiladora: Pro­ducción Global y Trabajadores Locales, El Colegio de la Frontera Norte, Tijuana, Baja California, 19, 20 y 21 de octubre de 2000. El autor agrade­ce a los participantes sus comentarios y sugerencias.

130 COMERCIO EXTERIOR, VOL. 52, NÚM 2, FEBRERO DE 2002

ISLAS-CAMARGO *

el crecimiento del ingreso es fundamental para lograr un es­cenario político y económico en el que haya tanto una deman­da de políticas ambientales como la capacidad para formu­larlas y ponerlas en práctica. En otras palabras, se dice que la liberalización del comercio es un elemento clave para lograr el crecimiento del ingreso que un país requiere para superar la transición ambiental. Tal afirmación se sustenta en la evi­dencia de una relación positiva entre el ingreso per cápita y algunos indicadores ambientales. Grossman y Krueger, Selden y Song y el Banco Mundial coinciden en que el dete­rioro ambiental y la curva del ingreso tienen una relación en forma de U invertida. 2 Esta relación, conocida como cur­va ambiental de Kuznets, sugiere que el crecimiento eco­nómico finalmente compensará los efectos ambientales de las primeras etapas del desarrollo económico y dará lugar a un ulterior mejoramiento ambiental. Así, como argumen­tan Meadows y otros, lejos de constituir una amenaza para el ambiente en el largo plazo, el crecimiento económico es necesario para mantener o mejorar la calidad del ambien­te . 3 Ésta es de hecho una idea fundamental del desarrollo sustentable.

2. G. Grossman y A. Krueger, "Enviromental lmpacts of a North American Free Trade Agreement", en P. Garber (ed.), The U.S. -Mexico Free TradeAgreement, MIT Press Cambridge Mas., 1993, y" Economic Growth and the Environment", Quarterly Journal of Development Economics, núm. 1, 1996, pp. 11-22; T. Se/den y D. Song, "Environmental Quality and Development: Is There a Kuznets Curve for Air Polution ?", Journal for Environmental Economics and Managements, núm. 27, 1994, pp. 147-162, y Banco Mundial, World Development Report, Oxford University Press, Nueva York, 1992.

3. B.H. Meadows, D.L. Meadows y J. Randers, Beyond the Limits: Global Collapse or Sustainable Future, Earthscan, Londres, 1992.

•

Sin embargo, diversos estudios basados en la curva ambien­tal de Kuznets muestran que si bien algunos indicadores am­bientales en realidad registran mejoras cuanto mayor es el ingreso con período de deterioro y sin él, otros reflejan el em­peoramiento continuo de aquéllos a medida que aumenta el ingreso. El punto decisivo en que comienza el mejoramiento ambiental varía de un estudio a otro y según el indicador de que se trate, pero se ubica en el rango de los ingresos típicos de las economías de mediano ingreso. En 1992 el Banco Mun­dial definió las economías de bajo ingreso como aquellas con un ingreso per cápita mayor que 675 dólares y menor que 8 356 y como de alto ingreso a las que tenían un PNB per cápita de 8 356 dólares o más.

Con todo, es posible señalar algunas deficiencias de la construcción de curvas ambientales de Kuznets. La teoría parte del supuesto de que la degradación ambiental no daña las perspectivas de crecimiento futuro de la economía, a pe­sar de que las evidencias señalan que cierto deterioro es, en efecto, irreversible. Asimismo, como informan Grossman y Krueger, el descenso en la curva y el patrón de U invertida se pueden deber a que, a medida que los países se desarrollan, dejan de producir ciertos bienes cuyos procesos entrañan una gran contaminación y, en cambio, comienzan a importarlos o producirlos en otras naciones con leyes y reglamentos am­bientales menos estrictos. 4 Las conclusiones que se pueden derivar de estos análisis son: 1) si bien reflejan que el creci­miento económico puede estar vinculado con mejoras en algunos indicadores ambientales, también demuestran que el crecimiento económico no es suficiente para introducir mejoras al ambiente en general; 2) los efectos ambientales del crecimiento no pueden ser ignorados y la disminución de determinado contaminante en un país puede estar acompa­ñada de un incremento en otros contaminantes en el mismo país o por una transferencia de contaminantes hacia otros países, y 3) algunos de estos estudios se han centrado en los problemas de la contaminación y poco analizan la degradación de los recursos naturales, de los cuales depende directamente el sustento de muchos de los segmentos más pobres de lapo­blación en los países en desarrollo. Las industrias sucias, es decir, las principales fuentes de contaminación de la indus­tria manufacturera, son: papel y sus derivados, productos de petróleo, metales básicos, piedra, arcilla, vidrio y sustancias químicas. En países como Alemania y Estados Unidos la mayor parte de las inversiones para el control de la contami­nación se ha canalizado a estos sectores, lo que es un claro indicador de su enorme efecto ambiental. En este trabajo se calculan los índices de ventaja comparativa revelada

4. G. Grossman y A. Krueger, " Economic Growth and ... ", op. cit.

(VCR) 5 de cinco de estas industrias para 34 países. Las indus­trias definidas de acuerdo con la Clasificación Industrial In­ternacional Estándar (ISIC, lnternational Standard Industrial Classification) son metales ferrosos (ISIC 371), metales no ferrosos (!SIC 3 72), sustancias químicas industriales (ISIC 3 51 y 352, excepto 3522), productos derivados del petróleo (ISIC

353 y 354), y papel y artes gráficas (ISIC 34). Los resultados obtenidos son congruentes con lo señalado por P. Low y A. Yeats: mientras que los países en desarrollo presentan una marcada tendencia a desarrollar una VCR en estas industrias contaminantes, los países desarrollados muestran una ten­dencia a disminuirla. 6 Otro propósito es analizar el desarrollo de estas cinco industrias sucias y las relaciones intertemporales del PIB per cápita, las emisiones industriales de coz por ha­bitante y los índices de VCR para tales industrias. La relación entre las emisiones contaminantes y el ingreso es un asunto empírico interesante. Si se obtiene una curva en forma de U invertida para los gases de invernadero y sus emisiones máxi­mas se registran en niveles suficientemente bajos, se plantea la tentadora posibilidad de que éstas no necesariamente sean un contrapeso del ingreso y de que el crecimiento acelerado pudiera ser parte de la solución a cualquier dilema sobre emisiones. Los gases de invernadero, como el dióxido de azu­fre o las partículas suspendidas, difieren mucho del resto de los contaminantes atmosféricos, sus efectos están menos res­tringidos a áreas locales y acabar con ellos resulta mucho más costoso. La opción fácil es argumentar que las emisiones de gases de invernadero no tienden a disminuir a mayores in­gresos per cápita. Por otra parte, estas emisiones pueden dis­minuir como consecuencia de otras medidas de reducción, tales como la promulgación de normas sobre eficiencia de combustibles para mejorar la calidad del aire en las ciudades, lo que plantea la posibilidad de que las emisiones dejen en un momento dado de aumentar o incluso disminuyan a medida que las economías se desarrollan.

Para analizar la relación entre el PIB per cápita, las emi­siones industriales de coz por habitante y los índices de VCR

de cada país se utilizó el análisis factorial. Este análisis es una herramienta estadística que permite la relación de covarianza entre muchas variables en términos de algunas cantidades aleatorias subyacentes, pero no observables, llamadas facto­res. Si se supone que las variables pueden agruparse por su correlación -esto es, que todas las variables de un grupo par­ticular están estrechamente relacionadas entre sí, pero pre­sentan una relativamente escasa correlación con las variables de un grupo distinto-, entonces se puede pensar que cada

5. Revealed Comparative Advantage (RCA por sus siglas en inglés). 6. P. Low y Yeats, A." Do Dirty lndustry Migrates? ", lnternational Free Trade

and the Environment, Banco Mundial, en P. Low (ed.), 1992.

131

grupo de variables representa un constructo subyacente úni­co, o factor, que es responsable de la correlación que sustenta.

A continuación se describe la metodología, se explica la metodología para analizar la relación entre PIB per cápita, al­

gunos contaminantes y las ventajas comparativas reveladas en cinco industrias sucias y, por último, se presentan las con­clusiones finales.

METODOLOGÍA

E 1 enfoque analítico de este trabajo utiliza cifras reales de

flujos comerciales y el modelo de VCR empleado por P. Low y A. Yeats.7 La VCR de la industria de un país se mide un función de la proporción que corresponde a tal industria del total de las exportaciones del país en relación con la propor­

ción de las exportaciones mundiales de esa industria en el to­tal mundial de exportaciones de manufactura. Es decir, si x¡¡ es el valor de las exportaciones de j del país i, X¡t es el total de las exportaciones de productos manufacturados del país, Xjw es el valor del total de las exportaciones mundiales de

j, y Xtw es el total de las exportaciones mundiales de produc­tos manufacturados, entonces la ventaja comparativa reve­lada del país i en la industria j, VCR, es:

X .. _!L_

X VCR .. =-1L

lj

X. ~

X cw

De manera similar a lo realizado por Yeats, este modelo analiza el patrón de VCR de diversos países para determina­da industria, en lugar de analizar la ventaja comparativa re­

velada de un país específico en diferentes industrias. Si el valor de (1) es menor que uno, se interpreta que el país en cuestión

se encuentra en desventaja comparativa en el comercio de tal producto, pero si el resultado es mayor que uno significará entonces que el país tiene una VCR en tal sector.

De acuerdo con P. Lowy A. Yeats, este modelo exige que las barreras no discriminen a proveedores alternativos de al­gunos productos y no es aplicable al comercio de productos agrícolas debido a la gran distorsión vinculada con los incen­

tivos a la producción, como los subsidios y las altas barreras proteccionistas, arancelarias y no arancelarias, que se otor­

gan a ciertos productos. 8

En este trabajo se miden los índices de VCR de 34 paí­ses correspondientes a industrias sucias, no respetuosas del

7. /bid. 8. /bid.

132 INDUSTRIA SU CIA EN LOS PAISES EN DESARROLLO

ambiente: metales ferrosos (!SIC 3 7 1), metales no ferrosos

(!SIC 3 72), sustancias químicas industriales (!SI C 51 y 352,

excepto 3 5 22) , productos derivados del petróleo (!SIC 3 5 3 y 354), y papel y artes gráficas (!SIC 34). Se identificaron como industrias sucias porque sus costos de control y dis­minución de la contaminación registran los niveles más

altos en Estados Unidos. Tales costos se suelen reflejar en los informes del Departamento de Comercio y la Agen­cia de Protección Ambiental (EPA) de ese país. Los índi­

ces de VCR se calcularon a partir de las cifras promedio de

exportación de tres períodos (1970-1972, 1980-1982 y 1990-1992) con el propósito de reducir la influencia de cualquier variación irregular que pudiera estar asociada a las estadísticas de un año en particular. Todos los datos

provienen de la Base de datos sobre comercio bilateral (Bi­lateral Trade Data Base) de 1997 y según la propia base de datos abarcan más de 90% del comercio mundial en los

tres períodos considerados. Para analizar la relación intertemporal del PIB per cápita, las

emisiones industriales de C02

por habitante y la VCR en las ci­

tadas cinco industrias sucias se aplicó la metodología de análisis del elemento principal, el cual es un caso especial del análi­sis factorial sumamente útil para el análisis de numerosas variables y la búsqueda de patrones de movimiento comunes a diversas variables. Este enfoque explora las interrelaciones de un conjunto de variables originadas por factores comu­nes, la mayoría de índole económica. Cada factor (o elemen­

to principal) es una combinación lineal de las variables ori­ginales. Los coeficientes de las variables originales usados

para integrar los factores se identifican como cargas o vectores propios. La proporción de la variación que cada elemento principal explica es la suma de las cargas al cua­drado (conocida indistintamente como valor propio, raíz latente o raíz característica) dividida entre el número de

variables. El producto de la raíz cuadrada del valor propio y los vectores propios del elemento principal respectivo, lla­mado correlación de elemento, señala la relación entre el

factor y las variables originales. Cuanto mayor sea el grado de comovimiento entre las variables originales, menor será el número de elementos principales necesarios para expli­car gran parte de la varianza de las variables originales. Si las variables son idénticas (perfectamente colineales), el

primer elemento principal explicará 100% de la variación

de las variables originales; de lo contrario, si las series no están correlacionadas, serán necesarios tantos elementos

principales como número de variables originales se ten­gan para explicar toda la varianza en la serie original, y de nada habrá servido considerar los factores, pues éstos no

existirán.

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•

•

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HALLAZGOS EMPÍRICOS

En los primeros cinco cuadros se muestran los índices de VCRde las cinco industrias sucias de 34 países. De acuer­

do con estos resultados, las naciones en desarrollo presentan una marcada tendencia a desarrollar una VCR en estas indus­trias contaminantes, en tanto que en los países desarrollados la tendencia apunta hacia una pérdida de ella. Este hallazgo implica que las actividades de las industrias contaminantes se están dispersando en el ámbito internacional y que esta dis­persión es mayor en dirección de los países en desarrollo.

Para Solow la tendencia a desarrollar una VCR con base en industrias no respetuosas del medio ambiente es mayor en los países en desarrollo que en los países desarrollados.9 Puesto que uno de los principales planteamientos del desarrollo sus­tentable es mantener intactas las reservas de capital, los paí­ses desarrollados dejan de producir ciertos bienes contami­nantes y, a cambio, comienzan a importarlos o producirlos en otros países con leyes y reglamentos ambientales menos estrictos. En teoría, los costos del control ambiental motivan una menor especialización en la producción de bienes con­taminantes en países en los que la reglamentación ambien­tal es estricta. En contraste, se supone que los países con fa­llas o deficiencias en la instrumentación de programas de protección ambiental aumentan su ventaja comparativa en la producción de bienes que dañan el ambiente. De acuerdo con esto, para que los países desarrollados mantengan intactas las reservas de capital, dice Solow, los países pobres al pare­cer tienen que escoger entre cooperar en la degradación de su propio ambiente o conformarse con su propia pobreza. Así, las naciones que se encuentran en etapas tempranas del de­sarrollo inevitablemente se centran primero en mejorar la infraestructura física, la producción básica y otras formas de riqueza material, ignorando la contaminación y aceptando cierta degradación de la calidad ambiental.

Otros factores explican por qué los países desarrollados presentan una tendencia a disminuir su VCR en las indus­trias sucias. Primero, el incremento gradual del sector ser­vicios y la correspondiente disminución de la participación del sector manufacturero en el PIB. Segundo, los cambios en los patrones de consumo en los países desarrollados que, entre otras cosas, han traído consigo un aumento en la im­portancia de aspectos no materiales del consumo, de ma­nera que el valor de los bienes aumenta con base en cuali­dades como la durabilidad, la individualidad, el diseño y el efecto en el ambiente.

9. R. Solow, "An Almost Practica! Step Toward Sustainabi lity Resources", 1992, pp. 5-22.

CU A D R O 1

PATRONES DE VENTAJA COMPARATIVA REVELADA (VCR) EN LA

INDUSTRIA DE LOS METALES FERROSOS, POR PAÍS (ISIC 371);

1970-1972, 1980-1982 y 1990-1992

Ventaja comparativa revelada

1970-1972 1980-1982 7990-1992

Australia 0.652255202 0.539701168 0.73291766 Austria 1.651782934 1.088032908 1.05600197 Bélgica 2.527824731 1.086459461 1.21685741 Canadá 0.435492136 0.409056845 0.35971798 Alemania 1.068236879 0.681475296 0.59387698 Dinamarca0.203964076 0.224628149 0.28422305 España O. 709440882 1.119870193 1.12511097 Finlandia 0.459555075 0.427431047 1.16955777 Francia 1.259213541 0.766021680 0.71020540 Reino Unido0.676436260 0.302383215 0.51142183 Grecia 1.563877572 0.688848896 0.95642883 Islandia 0.023565443 0.261643548 0.43705960 Irlanda 0.069602472 0.045127078 0.09270214 Italia 0.634226603 0.596321401 0.54880167 Japón 2.080436979 1.289792552 0.68932981 Países BajosO. 736214615 0.377166122 0.44420764 Nueva Zelandia0 .063306341 0 .086647855 0.37627031 Noruega 1 .1 59853369 0.770710314 0.88444608 Portugal 0.1821691 58 0.169334416 0.11614483 Suecia 1.234503868 0.743747665 1.04125282 Turquía 0.340562050 0.682182198 0.80721223 Estados Unidos0.394157889 0.173316564 0.18351547 Argentina0.214110417 0.052007561 0.04565626 Brasil 0.281091627 o. 752260049 1.61113155 Hong Kong0.002496820 0.000780996 0.00863762 Hungría 1 .665616521 0.725418533 0.68390942 Indonesia 0.000319898 0.106628949 0.13903013 India 0.743312375 0.079633298 0.40353871 Corea 0.569671480 1.117643911 1.27730153 México 0.630458578 1.095554388 1.04170158 Malasia 0.000796964 0.006999508 0.02819206 Filipinas 0.103851863 0.078958367 0.05738861 Singapur 0.003025269 0.029788004 0.02525870 Ta ilandia 0.011087534 0.018485690 0.06907276

Nota estadística Países con VCR mayor que la unidad

1970-1972 7980-1982 1990-1992 Países desarrollados 8 4 4 Países en desarrollo 2 4

COMERCIO EXTERIOR, FEBRERO DE 2002 133

CU A D R O 2

PATRONES DE VENTAJA COMPARATIVA REVELADA (VCR)

EN LA INDUSTRIA DE LOS METALES NO FERROSO, POR PAiS

(ISIC 372); 1970-1972, 1980-1982 Y 1990-1992

Australia Austria Bélgica Canadá Alemania Dinamarca España Finlandia Francia Reino Unido Grecia Islandia Irlanda Italia Japón Países Bajos Nueva Zelandia Noruega Portugal Suecia Turquía Estados Unidos Argentina Brasil Hong Kong Hungría Indonesia India Corea México Malasia Filipinas Si ngapur Tai la ndia

Nota estadística

1970-1972

2.541683635 0.560766803 1.593188773 2 .338546150 0.462757984 0.163717441 0.416523743 0.719669627 0.480206857 1 . 006 7 562 54 2.816109519 5.876210158 0.165490441 0.220715344 0.236182451 0.441372164 0.221832638 4 .377311558 0.077627065 0.537899914 0.762564716 0.477584310 0.059469790 0.044429091 0.025093975 1.001142686 2.557840086 0.032806154 0.145641888 1.757455115

11 .001156820 0.051679384 0.05937701 o 9.904543586

Paises con VCR mayor que la unidad

Países desarrollados Países en desarrollo

Ventaja comparativa revelada

1980-1982

3.471838875 0.376198647 0.765055516 1.109426975 0.372450149 0.140589183 0.559765469 O. 5005441 09 0.391965527 0.595807395 0.932441003 1.861770959 0.070759039 0.170162543 0.183829745 0.378033596 0.662048356 2 .496544120 0.066051745 0.377751872 0.173257414 0.355163406 0.562724986 o. 142891022 0.087185339 0.519693308 2.524407833 0.023398155 0.071922706 1.654982083 2.294510602 0.657252588 0.095 173880 3.461478065

1990-1992

3.527958095 0.511316213 0.682277965 1.363393264 0.400417672 0.115382380 0.432551684 0.678959609 0.41 5267912 0.472936231 1 .308733171 2.494167304 0.233755456 0.234063739 0.170586856 0.371693760 1.193410201 3.224004193 0.066485441 o .406196681 0.314523599 0.371324374 1.004890057 1.371135715 0.035028351 1.006549149 0.989745960 0.083980298 0.064050661 0.535852919 0.247826997 0.385486952 0.047822884 0.082193109

1970-1972 1980-1982 1990-1992 7 4 5 5 4 3

Por las diferencias de población entre los países incluidos en el estudio, tanto el PIB como las emisiones industriales de C0

2 se miden por habitante. El cuadro 6 muestra el PIB per

cápita promedio delos tres períodos (1970-1972, 1980-1982 y 1990-1992) de los 34 países. Se decidió considerar el PIB

per cápita promedio de los tres períodos a efecto de reducir la influencia de cualquier posible variación irregular asocia­da con las estadísticas de un solo año.

El PIB por habitante, las emisiones industriales de co2 per cápita y los índices de VCR de las cinco industrias están me-

134 INDUSTRIA SUCIA EN LOS PAISES EN DESARROLLO

CU A D R O 3

PATRONES DE VENTAJA COMPARATIVA REVELADA (VCR)

EN LA INDUSTRIA DE LAS SUSTANCIAS QUiMICAS, POR PAÍS

(ISIC 371 +352-3S22); 1970-1972, 1980-1982, Y 1990-1992

Australia Austria Bélg ica Canadá Alemania Dinamarca España Finlandia Francia Reino Unido Grecia Islandia Irlanda Italia Japón Países Bajos Nueva Zelandia Noruega Portugal Suecia Turquía Estados Unidos Argentina Brasil Hong Kong Hungría Indonesia India Corea México Malasia Filipinas Singapur Tailandia

Nota estadística

1970-1972

0.741778000 0.620871749 1.075687667 0.507923798 1.184529377 0.568954772 0.603373875 0.340091046 1 .065840891 1.057946872 1.090942373 0.068247942 0.37693831 o 0.676517656 O. 789762489 1.541494380 0.191262916 1.005588591 0.648272628 0.426603632 0.613468210 1.146667035 0.284919602 0.170269948 0.033447049 0.7076 13310 0.245393482 0.283189558 0.123942786 0.599966106 0.045705469 0.053355085 0.04599501 o 0.169541815

Países con VCR mayor que la unidad

Países desarrollados Países en desarrollo

Vent aja comparativa revel ada

1980-1982

0.167516702 0.477953821 O. 713949941 0.410800872 0.697738710 0.335530923 0.407430778 0.288013699 0.658708786 0.683834504 0.377301407 0.015998487 0.754797865 0.3970961 35 0.361998898 1 .073783411 o. 113292460 0.584238671 0.332268000 0.253001297 0.280277060 0.690919701 0.277315000 o. 198558069 0.044551006 1.095139563 0.082723752 0.144010956 0.148451477 1.001474564 0.049363612 0.083011603 0.041808083 0.020647204

1990-1992

0.250518454 0.420952762 0.775244301 0.372719691 0.6 50030780 0.316686288 0.406878348 0.335577883 0 .681967830 0.655716232 0.234316316 0.002543053 o. 778656831 0.335179039 0.383351791 1.004881856 0.195562418 0.56270021 o 0.238123038 0.270067667 1.051991 745 0.616333977 0.241827904 1.076726667 0.078804305 1.014934378 0.085131 501 0.237606553 0.233258581 0.263317460 0.118430379 0.078843746 0.249281098 0.0681 53392

1970-1972 7

1980-1982 1990-1992 1 1 2 3

didos en escalas con rangos que difieren ampliamente entre sí. Por ejemplo, el PIB per cápita en 1970-1972 cae en el ran­go de 80 a 5 4 17 dólares; las emisiones industriales de co2 per cápita son del orden de 0.3053 a 22 toneladas métricas, y los índices de ventaja comparativa revelada se hallan en un rango de O a 2.5 , por lo que en tal caso la variación total se deberá casi exclusivamente al PIB per cápita, y cabría esperar un único e importante elemento principal con un elevado co­eficiente de ponderación del PIB por habitante. La alternati­va sería estandarizar las tres variables, con lo que su magni-

•

..

CU A D R O 4

PATRONES DE VENTAJA COMPARATIVA REVELADA (VCR)

EN LOS PRODUCTOS DEL PETRÓLEO, POR PAÍS

(ISIC 3S3+354); 1970-1972, 1980-1982 Y 1990-1992

Australia Austria Bélgica Canadá Alemania Dinamarca España Finlandia Francia Reino Unido Grecia Islandia Irlanda Italia Japón Países Bajos Nueva Zelandia Noruega Portugal Suecia Turqula Estados Unidos Argentina Brasil Hong Kong Hungría Indonesia India Corea México Malasia Filipinas Singapur Tailandia

Nota estadística

Ventaja comparativa revelada

1970-1972

0.533066989 0.132158021 1.032605300 0.222384071 0.627541564 0.573672438 1.330934511 0.201221791 0.648869789 0.770323000 0.592956775 o 0.360383806 1.603505666 0.086100022 2 .8465033 51 0.255475542 0.528087114 0.692321588 0.303699156 1. 581858038 0.489494733 0.118269670 0.117832460 0.001238834 0.785304515

10.206175490 0.191641036 0.361038976 0.235979851 0.434634058 0.298198187 9.318956334 0.100837491

1980-1982

0.609061603 0.039690309 0.833062924 0.325887225 0.214661397 0.276258431 0.538008701 0.379195644 0.398097049 0.485994325 1.307872441 o 0.049073590 0.582748756 0.033246936 1.669209673 0.074685040 0.659107883 0.526586818 0.408872179 0.676247236 0.196868028 1.041328160 0.285867906 0.003904415 0.627178216 4.320656722 0.061135396 0.106237381 1.044301010 0.141997690 0.086887712 3.219016805 1.13815E-05

1990-1992

1.216973536 0.084738587 o. 751279658 0.605523177 0.207841134 0.371646225 0.817488824 0.507511727 0.297373868 0.534451493 1.544743985 0.009404922 0.134032024 0.408844363 0.096930279 1 .455427806 0.303502789 1.845792281 1.020909866 0.574538884 0.421916208 0.385398509 1 .004934603 0.451827000 0.003977973 1.006133941 2 .889203628 0.625203075 0.303448721 1 .002634362 0.210232499 0.261649699 1.432667801 0.108143315

Paises con VCR mayor que la unidad

Países desarrollados Pa ises en desarrollo

1970-1972 4 3

1980-1982 1990-1992 3 4 3 6

tud subsiguiente sería del mismo orden y las tres variables desempeñarían un papel importante en la integración de los elementos. Por lo tanto, el análisis factorial del presente tra­bajo se deriva de la matriz de correlación, más que de la matriz de covarianza del PIB per cápita, las emisiones in­dustriales de C0

2 per cápita y los índices de VCR para las

cinco industrias sucias . El cuadro 7 muestra los coeficientes de los principales ele­

mentos del PIB per cápita, las emisiones industriales de C02

por habitante y los índices de VCR de las cinco industrias su-

CU A D R O 5

PATRONES DE LA VENTAJA COMPRATIVA REVELADA (VCR)

EN LA INDUSTRIA DEL PAPEL Y EDITORIAL

(ISIC 34); 1970-1972, 1980-1982 Y 1990-1992

Australia Austria Bélgica Canadá Alemania Dinamarca España Finlandia Francia Reino Unido Grecia Islandia Irlanda Italia Japón Paises Bajos Nueva Zelandia Noruega Portugal Suecia Turquía Estados Unidos Argentina Brasil Hong Kong Hungría Indonesia India Corea México Malasia Filipinas Singapur Tailandia

Nota estadística

Ventaja comparativa revelada

1970-1972

0.188783634 1.564418505 0.606251444 3.449182407 0.420049530 0.353524627 0.970810897 8.553694056 0.547206327 0.543052540 0.244033974 0.091362944 0.556704554 0.383485777 0.228386636 0.670022466 4.951850877 0.357486624 1.387597235 3. 777 405948 0.025141596 1.013364730 0.043871564 0.095234811 O. 186051089 0.300403224 0.032808687 0.032314648 0.099148394 0.158060527 0.011736890 0.043689715 0.217068824 0.074574560

1980-1982

0.129699764 1.014183657 0.362059802 2.297002071 0.358888355 0.315164632 0.611740146 4.435420550 0.359980167 0.345298357 0.223701119 0.021016743 0.230833617 0.256487412 0.117130695 0.385879529 2.609930737 0.486379025 1.033237328 2.266422426 0.085387834 0.510592779 0.066043164 1.008900057 0.175472394 0.136025835 0.006517391 0.026874552 0.095414092 0.259057835 0.003015341 0.049702100 0.093294620 0.008992182

1990-1992

0.215962813 0.992860175 0.402648550 1.831562008 0.435461751 0.361261068 0.449515973 4.433550013 0.438296104 0.432975596 0.149822649 0.019466296 0.201271725 0.289788052 0.115904042 0.504343361 2.622696197 0.426185682 0.820044878 2.104228154 0.080517103 0.527093295 0.166746030 1.066825374 0.311238414 0.158908240 0.061155510 0.017025356 0.071908875 0.116518254 0.036048351 0.08193551 o 0.168058713 0.027453653

Países con VCR mayor que la unidad

Paises desarrollados Paises en desarrollo

1970-1972 6

1980-1982 1990-1992 5 4 2

cias para el periodo 1970-1972. Basándose en el número de valores propios mayores que uno, se supuso un modelo de fac­tores m = 3. También se incluyeron las varianzas específicas estimadas y las proporciones acumulativas de la varianza muestra! total (estandarizada) que cada factor explica.

Cuando se intenta hacer una interpretación temática de los elementos principales, la correlación rt¡·xk puede re­sultar una guía más confiable que los coeficientes de los elementos ei'k' La correlación permite diferencias en las varianzas de las variables originales y, por tanto, evita el

COMERCIO EXTERIOR, FEBRERO DE 2002 135

C U A D R O 6

PROMEDIO DE TRES AÑOS DEL PIB PER CÁPITA Y EMISIONES INDUSTRIALES DE C02

POR HABITANTE (1970-1972, 1980-1982 y 1990- 1992)

1970-1972

PIB ca, Australia 3 457 11 .492750 Austria 2 233 7.010453 Bélgica 2 990 13 .031630 Canadá 4 327 16.109390 Alemania 3 340 12.164480 Dinamarca 3 553 12 .017920 España 1 263 3.615147 Finlandia 2 627 8.940160 Francia 3 247 8.720320 Reino Unido 2 483 11 .395040 Grecia 1 323 3.138827 Islandia 2 830 6.986027 Irlanda 1 567 6.570773 Italia 2 187 5.496000 Japón 2 227 7.352427 Paises Bajos 2 957 9.990507 Nueva Zelandia 2 523 5.276160 Noruega 2 720 6.436427 Portugal 910 1.673227 Suecia 4 603 10.772160 Turquía 407 1.319040 Estados Unidos 5 417 21 .006930 Argentina 1 397 3.505227 Brasil 513 0.989280 Hong Kong 1 060 3.022350 Hungría 1800 6.827253 Indonesia 87 0.305333 India 110 0.366400 Corea 310 1.709867 México 810 2.076267 Malasia 420 1.441173 Filipinas 213 0.671733 Singapur 1 103 8.854667 Tailandia 217 0.512960

Fuente: World Data Bank.

problema de la interpretación que entraña el uso de di­ferentes escalas de medición.

Se puede observar de inmediato que al primer elemen­to corresponde casi 40% de la variación total en las siete va­riables. Los primeros dos elementos principales dan cuen­ta, en conjunto, de 58% de la varianza muestra! total y alrededor de 74% de la variación se explica por los prime­ros tres elementos principales. También se observa en el cuadro 7 que el PIB per cápita, las emisiones de C0

2, Ja VCR

de metales ferrosos y sustancias químicas guardan una co­rrelación más o menos elevada (de 0.5 a 0.9) con el primer elemento principal. Para efectos de interpretación, podría llamarse factor 1 a un factor contaminante de capital inten­sivo; de tal forma que los valores altos del factor 1 corres-

136 INDUSTRIA SUCIA EN LOS PAISES EN DESARR OLLO

1980-1982 1990-1992

PIB ca, PIB ca, 11 707 14.20411 0 17 390 15 .302560 10 217 7.169227 20 983 7.474107 11 753 12 .054560 19 523 10.077360 11 430 17 .110880 19 967 15.304720 13 207 11 .651520 22 247 11.359950 12 997 11.321760 24 193 10.869070

5 550 5.276160 12 553 5.595093 11 003 10.259200 23 580 9.624987 12 347 8.292853 20 973 6.375787 9 220 10.014930 16 960 9.916267 4 493 5.276160 6 600 7.167653

15 220 7.547840 24 217 7.254160 5 820 7.279147 11 913 9.026693 7 980 6.436427 19 073 6.947760

10 380 7.767680 27 270 8.780187 12 107 9.514187 19 273 9.245493

7 757 5.691413 12 523 7.167733 13 850 9.611893 22 100 13.360350 2 903 2.784640 7 243 4.433493

14 967 8.036373 25 840 6.253707 1 460 1.783147 2 497 2.527653

13 320 19 .284850 22 923 19 .469360 2 763 3.602933 4 450 3.493867 2 097 1.392320 2 853 1.391547 5 987 3.480800 13 863 5.459840 2 203 7.621120 3 053 5.998133

547 0.659520 623 0.902907 267 0.537387 343 0.830720

2 127 3.346453 6 550 6.058293 2 910 4.164747 2 980 3.845893 1 867 2.112907 2 590 3.384000

727 0.696160 770 0.720773 5 487 11 .492750 14 930 15 .645200

753 0.806080 1 713 1.858027

ponden a países con un elevado ingreso per cápita, emisio­nes industriales de C0

2 por habitante también elevadas yVCR

en una industria sucia de capital intensivo. El segundo elemento principal se asocia con la VCRde papel

y artes gráficas y se identifica como un factor de mano de obra intensiva. El tercer factor contrasta las industrias de capital intensivo (productos derivados del petróleo) con las de mano de obra intensiva (metales no ferrosos). Se considera que paí­ses con una ventaja comparativa revelada en industrias de capital intensivo tendrán una desventaja comparativa reve­lada en las industrias de mano de obra intensiva.

La gráfica 1 muestra la dispersión de los dos primeros fac­tores con el nombre y el nivel de desarrollo de los correspon­dientes países.

•

•

.,., _,

•

El patrón obvio es la gran brecha entre los países desarro­llados y los menos avanzados. En seguida se observa que el eje principal de polarización entre ambas categorías de naciones coincide con la dimensión de­finida por el mayor valor pro­pio: tanto las naciones desa­rrolladas como los países en desarrollo tienen cargas eleva­das en el factor 1. Esto es, las disparidades en el ingreso son la razón más evidente de las di­ferencias en las emisiones in­dustriales de co2 per cápita entre ambos grupos de países (un valor elevado del factor 1 significa ingreso per cápita ele­vado, emisiones industriales de

co2 también elevadas y ventaja comparativa revelada en una industria sucia de capital in-

C U A D R O 7

COEFICIENTES DE LOS PRINCIPALES COMPONENTES

(ENTRE PARÉNTESIS LOS COEFICIENTES DE CORRELACIÓN

1970-1972)

Variables e,(ry,.xk) e2(ry2,xk)

PIB per cápita 0.537 (0.905) 0.231 (0.260)

co, 0.521 (0.878) 0.171 (0.192)

VCR en la industria de metales ferrosos 0.358 (0.602) - 0.481 (-o 524)

ve R en la industria de metales no ferrosos - 0.195 (- 0.330) 0.009 (0.01 1)

VCR en sustancias químicas industriales 0.456 (0.769) - 0.420(- 0.473)

VCR en productos del petróleo - 0.159 (-0 .267) - 0.090(- o 101)

VCR en papel e imprenta 0.195 (0.330) 0.706 (0795)

Varianza (~i) 2.836 1.265 Porcentaje acumulativo de la varianza total 40.51 58.59

e3(ry3,xk)

- 0.013 (- 0.013)

0.126 (0.131)

-0.158 (-0.1 64)

- 0.580 (- 0.602)

0.024 (0.02 5)

0.788 (O 818)

- 0.010 (- 0.011)

1.079

74.02

G R A F 1 C A 1

DISPERSIÓN DE LOS COMPONENTES PRINCIPALES, DATOS DE LA INDUSTRIA SUCIA (1970-1972)

N

4

(D) NZL + 2

(D) HKG .--{!J) ISL 1 j

+ (D)FIN

/ /

/ + (D)CAN

• (D)SWE

+ (D) DNK ~) MYS (D) SGP : +'(u) IRL

~--__,_U.l_THA_+ (U) PHL + + (U) ARG • tiU) eRT O

-2 • -1.5 (U)BRA_1 (U)KOR -0.5(U .ESP 9..CDl-i.TA 0.5 .. ~i¡us, 0.5

"' g ~ -2.5

D: País desarrollado

U: Pals en desarrollo

/

(U) IDN (U) IND + + • , (~ '(9 AUT (D) GBR + (D) DEU (U) TUR (U) MEX (D) NOR (D) FRA + +

/" /

,,/"'

/ //

_ 1 + (D) NLD / (U)HUN

-2

• (U)GRC

-4 FA CTOR 1

(D)JPN

• (D) USA

2.5

COMERCIO EXTERIOR, FEBRERO DE 2002 137

tensivo) . Las diferencias en las emisiones industriales de co2

pueden ser tan grandes como las diferencias entre los países desarrollados y en desarrollo. Así, las emisiones industriales de co

2 de Estados Unidos, equivalentes a casi 22% del total

mundial, son casi veinte veces las de Indonesia. Por último, existe una clara distinción entre las principales naciones de­sarrolladas: las diferencias geográficas entre países como Es­tados Unidos, cuya densidad de población es de 27 personas por kilómetro cuadrado, y Japón, una isla con una población concentrada de 333 personas por kilómetro cuadrado, expli­can parcialmente las discrepancias entre ambos.

El cuadro 8 muestra los coeficientes de los principales ele­mentos del PIB per cápita, emisiones industriales de C0

2 por

habitante y la VCR para las cinco industrias sucias en el pe­ríodo 1980-1982. Como en el cuadro 7, con base en el nú­mero de valores propios mayores que uno, se supuso un modelo de factores m = 3. También se presentan las varianzas específicas calculadas y la proporción acumulativa de la varianza muestra! total estandarizada que cada factor explica.

En este caso alrededor de 30% de la variación total corres­ponde al primer elemento. Los dos primeros elementos prin­cipales dan cuenta de 49% de la varianza muestra! total, en tanto que 65% de ésta se explica por los tres principales ele­mentos. El PIB per cápita, las emisiones de C0

2 y el VCR de

papel e imprenta presentan una correlación relativamente

alta con el primer elemento principal (de 0.5 a 0.8). En el factor 1 identificado como factor contaminante de mano de obra intensiva, los valores altos corresponden a países con elevado ingreso per cápita, niveles elevados de emisiones in­dustriales de C0

2 per cápita y VCR en la industria del papel y

las artes gráficas. A medida en que el PIB per cápita se incre­menta, también lo hacen las emisiones industriales de C0

2per

cápita. Nótese cómo el coeficiente de VCRdel papel en el pri­mer factor aumenta con respecto al del período 1970-1972. El patrón que surge del factor 1 señala que las emisiones de C0

2

están relacionadas con los países que tienen un ingreso eleva­do y una VCR en industrias basadas en los recursos naturales.

El segundo factor contrasta una media ponderada de la industria de capital intensivo con la de la industria de mano de obra intensiva, lo que según lo establecido se podría in­terpretar como que los países con ventaja comparativa re­velada en industrias de capital intensivo tendrán una des­ventaja comparativa revelada en industrias de mano de obra intensiva. El tercer elemento principal se asocia con la VCR de productos derivados del petróleo y es un factor de capital intensivo.

En síntesis, la dispersión de la industria sucia en el perío­do 1980-1982 parece estar determinada por las industrias basadas en los recursos. Es decir, en este período la industria sucia se desplaza según la base de recursos naturales, aunque

los contaminantes considerados

C U A D R O 8 en este estudio siguen mostran­do una marcada correlación en­tre el PIB per cápita y la industria del papel y las artes gráficas.

COEFICIENTES DE LOS PRINCIPALES COMPONENTES

(ENTRE PARÉNTESIS COEFICIENTES DE CORRELACIÓN, 1980-1982)

Variables e,(ry,,xk) e,(ry,,xk)

PIB per cápita 0.589 (0 .866) 0.286 (0.325)

co, 0.564 (0.830) 0.286 (0.325)

Ventaja comparativa revelada (VCR) en la industria de metales ferrosos 0.250 (0.368) - 0.428 (- 0.487)

VCR en la industria de metales no ferrosos - 0.194(- 0.286) 0.590 (0.671)

VCR en sustancias químicas industriales 0.253 (0.372) - 0.480 (- 0.546)

VCR en productos del petróleo - 0.230(- 0.338) 0.203 (0.231)

VC R en papel e imprenta 0.341 (0.501) 0.176 (0.200)

Varianza (A¡) 2.162 1.294

Porcentaje acumulativo de la varianza total 30.89 49.38

138 INDUSTRIA SUCIA EN LOS PAISES EN DESARROLLO

e,(ry,,xk)

0.083 (0.088)

0.274 (0.293)

0.072 (0.077)

0.225 (0.240)

0.504 (0.538)

0.608 (0.650)

-0.486 (- 0.519)

1.140

65.66

La gráfica 2 da cuenta de la dispersión de los primeros dos factores. Destacan varios patro­nes. El más obvio, como en los casos anteriores, es la gran brecha entre países desarrollados y en desarrollo. En segundo lugar, el eje principal de polarización en­tre países no coincide con la di­mensión definida por el mayor valor propio (factor 1) , sino con una combinación de los dos pri­meros factores. Sin embargo, cuando se reconoce que los países con una VCR en industrias sucias son multidimensionales, la inter­pretación cambia drásticamente. El examen de los resultados de los factores muestra que durante el

•

,,,

G R A F 1 C A 2

DISPERSIÓN DE LOS COMPONENTES PRINCIPALES, DATOS DE LA INDUSTRIA SUCIA (1980-1982)

2.5

(U)IDN

• U)THA 1.5

(D)SGP

• • (U) MYS

0. 5

N (D) HKG

"' • g ~ -3 -2 • - 1 • (U) PHL

(U)

(U) IND •

(U R + • (U)ARG - l

(U) BRA : ~(U) ME

(U) KOR (U) PRT -1 .

-2

+ (D) AUS

+ (D) ISL

(D)

• + (D) NOR • (D) FIN

(D) NZL

(D) K + • (D) SWE

+ (D) GBR

(U) IRL

(U) ESP

(U) HUN

+ (D) DEU (D) NLD +

+ • (D) Bl.X D)FRA

• (D) T

• (D)JPN

• (D) USA

D: País desarrollado

U: país en desarrollo

-2.5

FACTOR 1

período de estudio, las emisiones industriales de C02

, el PIB

per cápita y la VCR correspondían a una segunda dimensión. Para el conjunto de los índices de VCR y las variables de emi­siones industriales de C0

2y PIB per cápita, el valor absoluto

promedio del segundo factor es de alrededor de 0.30, en tanto que el valor absoluto promedio del primer factor para estas variables es de aproximadamente 0.23 .

La gráfica 2 muestra también que durante este período los países ricos siguieron produciendo más papel e impresos que los que consumen. La producción se concentra sobre todo en Estados Unidos, Canadá, Suecia y Finlandia, donde se pro­ducen alrededor de tres cuartas partes de la pulpa de madera y dos tercios del papel de la OCDE. A pesar del éxito recono­cido en algunos países recién industrializados, las exporta­ciones de los países muy industrializados que dependen de la industria de metales ferrosos ha disminuido apenas lige­ramente, tras el marcado aumento registrado a mediados de los años setenta. Por otra parte, al analizar el grupo más he­terogéneo de los metales no ferrosos se debe tener en consi­deración la relativamente escasa importancia económica de estos materiales en comparación con los metales ferrosos. Los países más desarrollados produjeron más zinc y plomo en el decenio de los ochentas que lo que antes habían producido.

Algunos otros metales no ferrosos, especialmente estaño, co­bre y níquel, se suelen fundir y refinar en los países quepo­seen sus propios recursos minerales. Asimismo, destaca que los países ricos conservan una VCR en la industria de los me­tales no ferrosos. La presencia de depósitos de bauxita resul­ta poco relevante en comparación con la ubicación de la pro­ducción de los metales no ferrosos más importantes, sobre todo aluminio primario, y que en este caso el factor crucial es el abastecimiento de energía barata, como la hidroeléctrica. De hecho, dada la crisis petrolera, la producción de alumi­nio primario se ha concentrado en países con electricidad re­lativamente barata, como Canadá, Australia y Noruega. N ó­tese cómo la imagen bidimensional muestra elementos que la imagen unidimensional, basada en los productos de capi­tal intensivo, no refleja.

Los coeficientes de los principales elementos del PIB per cápita, emisiones industriales de C0

2 por habitante y las VCR

de las cinco industrias sucias para el período 1990-1992 se pre­sentan en el cuadro 9. Asimismo, debe recordarse que con base en el número de valores propios mayores que uno, se supuso un modelo de factores m = 3. También se indican las varianzas es­pecíficas esúmadasy las proporciones acumulaúvas de la varianza muestra! total (estandarizada) que cada factor explica.

COMERCIO EXTERIOR, FEBRERO DE 2002 139

En el cuadro 9 se presentan los mismos indicadores de los cuadros 7 y 8, pero para el período 1990-1992. Dé él se des­prende que cerca de 29% de la variación total en las siete va­riables corresponde al primer elemento. Los primeros dos ele­mentos principales, en conjunto, explican 50% de la varianza muestra! total, en tanto que alrededor de 70% de la variación se explica por los tres primeros elementos principales. El factor 1 en el cuadro 9 es el mismo que el factor 1 en el cuadro 8, es decir, los valores altos del factor 1 corresponden a países con un elevado ingreso per cápita, emisiones industriales de co2 per cápita también elevadas y ventaja comparativa revelada en la industria del papel y las artes gráficas. Si en el cuadro 8 el factor 2 arroja una media ponderada de la industria de ca­pital intensivo con la de la industria de mano de obra inten­siva, en el cuadro 9 el factor 2 es una media ponderada de las industrias de capital intensivo (como metales ferrosos y sus­tancias químicas industriales) . Así, el factor 2 es un factor de capital intensivo en cuanto corresponde a países con gran capital y poco territorio, países en los que la proporción de las manufacturas tiende a ser más elevada que la de los alimen­tos, a diferencia de lo que ocurre en países con mucha tierra y relativamente poco capital.

El tercer factor, cabe recordar, contrasta las industrias de capital intensivo con las de mano de obra intensiva. Los resul­tados del análisis factorial realizado con estas siete variables en el período 1990-1992 concuerdan con los obtenidos para los dos períodos anteriores. Ello significa que las emisiones indus­triales de C0

2 per cápita están íntimamente relacionadas con

el PIB por habitante y con la ventaja comparativa revelada en la industria del papel y las artes gráficas.

La gráfica 3 muestra el diagrama de dispersión de los pri­meros dos factores. Una vez más, el patrón más obvio es la brecha entre países desarrollados y en desarrollo. Al igual que en la gráfica 2, el ej e principal de polarización entre los paí­ses no coincide con las dimensiones definidas por el mayor valor propio (factor 1), sino con una combinación de los dos primeros factores . Asimismo, es evidente que la de papel y artes gráficas sigue siendo una de las industrias sucias de mayor éxito, lo cual explica la especialización en su producción de países bien dotados de recursos forestales como Finlandia, Austria, Noruega, Canadá y Estados Unidos.

En cuanto a las industrias de metales ferrosos y sustancias químicas industriales, en este período se las asocia con países de industrialización reciente, como España, Brasil y Grecia.

C U A D R O 9

COEFICIENTES DE LOS PRINCIPALES COMPONENTES

(ENTRE PARÉNTESIS COEFICIENTES DE CORRELACIÓN, 1990- 1992)

Variables e,(ry,.x.J e,(ry,.x.J e, (ry,.x, )

PIB per cápita 0 .62S (0 .888) - 0 .186 (- 0 .229) - 0.098(- 0.114)

co, 0.602 (0 .8S6) - 0.111 (-o 136) 0.168 (0 .196)

Ventaja comparativa revelada (VC R) en la industria de metales ferrosos 0.061 (0 .087) 0 .643 (0 .792) - 0.341 (- 0.398)

VCR en la induistria de metales no ferrosos 0.297 (0 .423) 0 .294 (0.363) - O.S48 (0 .639)

VCR en sustancias químicas industriales 0.1 SS (O 220) O.S46 (0.672) - 0 .333 (- 0 .389)

VC R en productos del petróleo - 0.070(- 0 .100) 0.391 (0 .481 ) 0 .611 (0.714)

VCR en papel e imprenta 0.3S3 (O.S03) - 0 .004 (- O.OOS) - 0 .244 (- 0 .28S)

Varianza (~i) 2.022 1.S1S 1.363

Porcentaje acumulativo de la varianza total 28 .89 SO .SS 70 .02

140 INDUSTRIA SUCIA EN LOS PAISES EN DE SARRO LLO

•

•

G R A F 1 C A 3

DISPERSIÓN DE LOS COMPONENTES PRINCIPALES, DATOS DE LA INDUSTRIA SUCIA, 1990-1992

(U) IDN

• • (U)IND

•

• (U)TUR

(U) MEX

•

• (U) BRA

• (U) HUN

+ (U) GRC

• (U) ESP

/

~,

,,(o) NLD

• (D) NOR

• (D)AUS

(D) FIN • / (D) ~RA

o --•. ~----p (D) GBR o•s (D) AUT .. (D) SWE

U KOR

-1.5 -1 -0.5 1.5

• (U)ARG

(U) IRL + + (D) NZL (D) DEU + (D) CAN

(U) PHL

• •

(U) PRT

• (D)HKG

-1

-2

(D) ITA + + (D) JPN

(D) S~P + + (D) ISL

(D)DNK

• (D)USA

D: País desarrollado

U: País en desarrollo

-3

FACTOR 2

CONCLUSIONES

La principal implicación del análisis es que, en promedio, los países en desarrollo muestran una marcada tendencia

a desarrollar una ventaja comparativa revelada en las indus­trias sucias. Sin embargo, una proporción considerable de las exportaciones mundiales en estos sectores aún corresponde a los países desarrollados. Un elemento crucial para expli­car por qué algunas de las industrias analizadas difícilmente pueden considerarse candidatas prometedoras para una reubicación es que se trata de industrias de marcado capi­tal intensivo que requieren de muchas habilidades profe­sionales, dos factores que suelen ser considerados los prin­cipales obstáculos para el desarrollo de la producción interna en los países en desarrollo.

Del análisis factorial se derivan dos conclusiones. En pri­mer lugar, se encontró que para los períodos 1980-1982 y 1990-1992, los dos primeros factores estimados son repre­sentaciones de contaminación y de un contraste entre indus­trias de capital intensivo y de mano de obra intensiva. Sin embargo, para el período 1970-1972 el principal eje de po-

larización entre países desarrollados y en desarrollo coinci­dió con la dimensión definida por el mayor valor propio (fac­tor 1). Es decir, las disparidades en el ingreso entre países desarrollados y en desarrollo son la razón más obvia de las diferencias en las emisiones industriales de C0

2per cápita.

En segundo lugar, debido a la riqueza de sus recursos fores­tales, algunos de los mercados de ingreso elevado, como Es­tados Unidos, Canadá, Suecia y Finlandia, se han mante­nido como exportadores netos en la industria del papel y las artes gráficas.

Los resultados del análisis anterior son alentadores y su­gieren algunas líneas de investigación futura. Si bien resulta difícil obtener datos comparativos sobre las políticas ambien­tales de cada país, al parecer existen entre ellas diferencias con­siderables, que son más marcadas entre países desarrollados y en desarrollo. La pregunta que queda por responder es si tales diferencias son sistemáticas y se relacionan con el ingreso y otros factores que difieren entre los países con ingresos al­tos y bajos. ~

COMERCIO EXTERIOR, FEBRERO DE 2002 141