ComercioExterior, vol. 52, núm. 2, México, febrero de 2002

Industriasucia: patrones de cambio y crecimiento en los países en desarrollo

Alejandro Islas-Camargo

InstitutoTecnológico Autónomo de México.

Las consideraciones ambientalesno han ocupado un lugar central en la política económica internacional.¹ Los responsablesde la planeación económica que por casualidad han prestado atencióna asuntos ambientales con frecuencia han basado sus decisiones en el supuesto deque el crecimiento económico y la liberalización del comercio son,en cierto sentido, benéficos para el ambiente. Estas aseveraciones se derivande la idea de que las preferencias de los consumidores y la estructura de la economíacambian a medida que un país se desarrolla; que el desarrollo trae consigotecnologías modernas y más limpias, mayor inversión en el mejoramientoambiental, reglamentos e instituciones para la protección del medio ambiente.De acuerdo con este argumento, los países que se encuentran en etapas tempranasde desarrollo inevitablemente se concentran primero en mejorar su infraestructurafísica, producción básica y otras formas de riqueza material,ignorando la contaminación y aceptando cierto deterioro en la calidad delambiente.

Cuando el crecimiento en condicionesde libre mercado no es sustentable, la capacidad de los países de bajos ingresospara formular e instrumentar políticas que internalicen los costos ambientalesexternos se vuelve un asunto crítico. Los impulsores de la liberalizacióncomercial argumentan que el crecimiento del ingreso es fundamental para lograr unescenario político y económico en el que haya tanto una demanda depolíticas ambientales como la capacidad para formularlas y ponerlas en práctica.En otras palabras, se dice que la liberalización del comercio es un elementoclave para lograr el crecimiento del ingreso que un país requiere para superarla transición ambiental. Tal afirmación se sustenta en la evidenciade una relación positiva entre el ingreso per cápita y algunos indicadoresambientales. Grossman y Krueger, Selden y Song y el Banco Mundial coinciden en queel deterioro ambiental y la curva del ingreso tienen una relación en formade U invertida.² Esta relación,conocida como curva ambiental de Kuznets, sugiere que el crecimiento económicofinalmente compensará los efectos ambientales de las primeras etapas del desarrolloeconómico y dará lugar a un ulterior mejoramiento ambiental. Así,como argumentan Meadows y otros, lejos de constituir una amenaza para el ambienteen el largo plazo, el crecimiento económico es necesario para mantener o mejorarla calidad del ambiente.³ Éstaes de hecho una idea fundamental del desarrollo sustentable.

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

Con todo, es posible señalaralgunas deficiencias de la construcción de curvas ambientales de Kuznets.La teoría parte del supuesto de que la degradación ambiental no dañalas perspectivas de crecimiento futuro de la economía, a pesar de que lasevidencias señalan que cierto deterioro es, en efecto, irreversible. Asimismo,como informan Grossman y Krueger, el descenso en la curva y el patrón de Uinvertida se pueden deber a que, a medida que los países se desarrollan, dejande producir ciertos bienes cuyos procesos entrañan una gran contaminacióny, en cambio, comienzan a importarlos o producirlos en otras naciones con leyes yreglamentos ambientales menos estrictos.⁴ Las conclusionesque se pueden derivar de estos análisis son: 1) si bien reflejan que el crecimientoeconómico puede estar vinculado con mejoras en algunos indicadores ambientales,también demuestran que el crecimiento económico no es suficiente paraintroducir mejoras al ambiente en general; 2) los efectos ambientales del crecimientono pueden ser ignorados y la disminución de determinado contaminante en unpaís puede estar acompañada de un incremento en otros contaminantesen 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 contaminacióny poco analizan la degradación de los recursos naturales, de los cuales dependedirectamente el sustento de muchos de los segmentos más pobres de la poblaciónen los países en desarrollo. Las industrias sucias, es decir, las principalesfuentes de contaminación de la industria manufacturera, son: papel y sus derivados,productos de petróleo, metales básicos, piedra, arcilla, vidrio y sustanciasquímicas. En países como Alemania y Estados Unidos la mayor parte delas inversiones para el control de la contaminación se ha canalizado a estossectores, lo que es un claro indicador de su enorme efecto ambiental. En este trabajose calculan los índices de ventaja comparativa revelada (VCR)⁵ de cinco de estas industrias para 34 países. Las industriasdefinidas de acuerdo con la Clasificación Industrial Internacional Estándar(ISIC, International Standard Industrial Classification) son metales ferrosos (ISIC371), metales no ferrosos (ISIC 372), sustancias químicas industriales (ISIC351 y 352, excepto 3522), productos derivados del petróleo (ISIC 353 y 354),y papel y artes gráficas (ISIC 34). Los resultados obtenidos son congruentescon lo señalado por P. Low y A. Yeats: mientras que los países en desarrollopresentan 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 cincoindustrias sucias y las relaciones intertemporales del PIB per cápita, lasemisiones industriales de CO₂ por habitante y los índices de VCRpara tales industrias. La relación entre las emisiones contaminantes y elingreso es un asunto empírico interesante. Si se obtiene una curva en formade U invertida para los gases de invernadero y sus emisiones máximas se registranen niveles suficientemente bajos, se plantea la tentadora posibilidad de que éstasno necesariamente sean un contrapeso del ingreso y de que el crecimiento aceleradopudiera ser parte de la solución a cualquier dilema sobre emisiones. Los gasesde invernadero, como el dióxido de azufre o las partículas suspendidas,difieren mucho del resto de los contaminantes atmosféricos, sus efectos estánmenos restringidos a áreas locales y acabar con ellos resulta mucho máscostoso. La opción fácil es argumentar que las emisiones de gases deinvernadero no tienden a disminuir a mayores ingresos per cápita. Por otraparte, estas emisiones pueden disminuir como consecuencia de otras medidas de reducción,tales como la promulgación de normas sobre eficiencia de combustibles paramejorar la calidad del aire en las ciudades, lo que plantea la posibilidad de quelas emisiones dejen en un momento dado de aumentar o incluso disminuyan a medidaque las economías se desarrollan.

Para analizar la relaciónentre el PIB per cápita, las emisiones industriales de CO₂ porhabitante y los índices de VCR de cada país se utilizó el análisisfactorial. Este análisis es una herramienta estadística que permitela relación de covarianza entre muchas variables en términos de algunascantidades aleatorias subyacentes, pero no observables, llamadas factores. Si sesupone que las variables pueden agruparse por su correlación esto es, quetodas las variables de un grupo particular están estrechamente relacionadasentre sí, pero presentan una relativamente escasa correlación con lasvariables de un grupo distinto, entonces se puede pensar que cada grupo de variablesrepresenta un constructo subyacente único, o factor, que es responsable dela correlación que sustenta.

A continuación se describela metodología, se explica la metodología para analizar la relaciónentre PIB per cápita, algunos contaminantes y las ventajas comparativas reveladasen cinco industrias sucias y, por último, se presentan las conclusiones finales.

Metodología

El enfoque analítico deeste trabajo utiliza cifras reales de flujos comerciales y el modelo de VCR empleadopor P. Low y A. Yeats.⁷ La VCR de la industriade un país se mide un función de la proporción que correspondea tal industria del total de las exportaciones del país en relacióncon la proporción de las exportaciones mundiales de esa industria en el totalmundial de exportaciones de manufactura. Es decir, si xij es el valor de las exportacionesde j del país i, xit es el total de las exportaciones de productos manufacturadosdel país, xjw es el valor del total de las exportaciones mundiales de j, yxtw es el total de las exportaciones mundiales de productos manufacturados, entoncesla ventaja comparativa revelada del país i en la industria j, VCR, es:

De manera similar a lo realizadopor Yeats, este modelo analiza el patrón de VCR de diversos paísespara determinada industria, en lugar de analizar la ventaja comparativa reveladade un país específico en diferentes industrias. Si el valor de (1)es menor que uno, se interpreta que el país en cuestión se encuentraen desventaja comparativa en el comercio de tal producto, pero si el resultado esmayor que uno significará entonces que el país tiene una VCR en talsector.

De acuerdo con P. Low y A. Yeats,este modelo exige que las barreras no discriminen a proveedores alternativos de algunosproductos y no es aplicable al comercio de productos agrícolas debido a lagran distorsión vinculada con los incentivos a la producción, comolos subsidios y las altas barreras proteccionistas, arancelarias y no arancelarias,que se otorgan a ciertos productos.⁸

En este trabajo se miden los índicesde VCR de 34 países correspondientes a industrias sucias, no respetuosas delambiente: metales ferrosos (ISIC 371), metales no ferrosos (ISIC 372), sustanciasquímicas industriales (ISIC 51 y 352, excepto 3522), productos derivados delpetróleo (ISIC 353 y 354), y papel y artes gráficas (ISIC 34). Se identificaroncomo industrias sucias porque sus costos de control y disminución de la contaminaciónregistran los niveles más altos en Estados Unidos. Tales costos se suelenreflejar en los informes del Departamento de Comercio y la Agencia de ProtecciónAmbiental (EPA) de ese país. Los índices de VCR se calcularon a partirde las cifras promedio de exportación de tres períodos (1970-1972,1980-1982 y 1990-1992) con el propósito de reducir la influencia de cualquiervariación irregular que pudiera estar asociada a las estadísticas deun año en particular. Todos los datos provienen de la Base de datos sobrecomercio bilateral (Bilateral Trade Data Base) de 1997 y según la propia basede datos abarcan más de 90% del comercio mundial en los tres períodosconsiderados.

Para analizar la relaciónintertemporal del PIB per cápita, las emisiones industriales de CO₂por habitante y la VCR en las citadas cinco industrias sucias se aplicó lametodología de análisis del elemento principal, el cual es un casoespecial del análisis factorial sumamente útil para el análisisde numerosas variables y la búsqueda de patrones de movimiento comunes a diversasvariables. Este enfoque explora las interrelaciones de un conjunto de variables originadaspor factores comunes, la mayoría de índole económica. Cada factor(o elemento principal) es una combinación lineal de las variables originales.Los coeficientes de las variables originales usados para integrar los factores seidentifican como cargas o vectores propios. La proporción de la variaciónque cada elemento principal explica es la suma de las cargas al cuadrado (conocidaindistintamente como valor propio, raíz latente o raíz característica)dividida entre el número de variables. El producto de la raíz cuadradadel valor propio y los vectores propios del elemento principal respectivo, llamadocorrelación de elemento, señala la relación entre el factory las variables originales. Cuanto mayor sea el grado de comovimiento entre las variablesoriginales, menor será el número de elementos principales necesariospara explicar gran parte de la varianza de las variables originales. Si las variablesson idénticas (perfectamente colineales), el primer elemento principal explicará100% de la variación de las variables originales; de lo contrario, si lasseries no están correlacionadas, serán necesarios tantos elementosprincipales como número de variables originales se tengan para explicar todala varianza en la serie original, y de nada habrá servido considerar los factores,pues éstos no existirán.

Hallazgosempíricos

En los primeros cinco cuadros semuestran los índices de VCR de las cinco industrias sucias de 34 países.De acuerdo con estos resultados, las naciones en desarrollo presentan una marcadatendencia a desarrollar una VCR en estas industrias contaminantes, en tanto que enlos países desarrollados la tendencia apunta hacia una pérdida de ella.Este hallazgo implica que las actividades de las industrias contaminantes se estándispersando en el ámbito internacional y que esta dispersión es mayoren dirección de los países en desarrollo.

C U 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 1990-1992 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 Dinamarca 0.203964076 0.224628149 0.28422305 España 0.709440882 1.119870193 1.12511097 Finlandia 0.459555075 0.427431047 1.16955777 Francia 1.259213541 0.766021680 0.71020540 Reino Unido 0.676436260 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 Bajos 0.736214615 0.377166122 0.44420764 Nueva Zelandia 0.063306341 0.086647855 0.37627031 Noruega 1.159853369 0.770710314 0.88444608 Portugal 0.182169158 0.169334416 0.11614483 Suecia 1.234503868 0.743747665 1.04125282 Turquía 0.340562050 0.682182198 0.80721223 Estados Unidos 0.394157889 0.173316564 0.18351547 Argentina 0.214110417 0.052007561 0.04565626 Brasil 0.281091627 0.752260049 1.61113155 Hong Kong 0.002496820 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 Tailandia 0.011087534 0.018485690 0.06907276 Nota estadística: Países con VCR mayor que la unidad   1970-1972 1980-1982 1990-1992 Países desarrollados 8 4 4 Países en desarrollo 1 2 4

C U A D R O 2   Patrones de ventaja comparativa revelada (VCR) en la industria de los metales no ferroso, por país (ISIC 372); 1970-1972, 1980-1982 y 1990-1992   Ventaja comparativa revelada   1970-1972 1980-1982 1990-1992 Australia 2.541683635 3.471838875 3.527958095 Austria 0.560766803 0.376198647 0.511316213 Bélgica 1.593188773 0.765055516 0.682277965 Canadá 2.338546150 1.109426975 1.363393264 Alemania 0.462757984 0.372450149 0.400417672 Dinamarca 0.163717441 0.140589183 0.115382380 España 0.416523743 0.559765469 0.432551684 Finlandia 0.719669627 0.500544109 0.678959609 Francia 0.480206857 0.391965527 0.415267912 Reino Unido 1.006756254 0.595807395 0.472936231 Grecia 2.816109519 0.932441003 1.308733171 Islandia 5.876210158 1.861770959 2.494167304 Irlanda 0.165490441 0.070759039 0.233755456 Italia 0.220715344 0.170162543 0.234063739 Japón 0.236182451 0.183829745 0.170586856 Países Bajos 0.441372164 0.378033596 0.371693760 Nueva Zelandia 0.221832638 0.662048356 1.193410201 Noruega 4.377311558 2.496544120 3.224004193 Portugal 0.077627065 0.066051745 0.066485441 Suecia 0.537899914 0.377751872 0.406196681 Turquía 0.762564716 0.173257414 0.314523599 Estados Unidos 0.477584310 0.355163406 0.371324374 Argentina 0.059469790 0.562724986 1.004890057 Brasil 0.044429091 0.142891022 1.371135715 Hong Kong 0.025093975 0.087185339 0.035028351 Hungría 1.001142686 0.519693308 1.006549149 Indonesia 2.557840086 2.524407833 0.989745960 India 0.032806154 0.023398155 0.083980298 Corea 0.145641888 0.071922706 0.064050661 México 1.757455115 1.654982083 0.535852919 Malasia 11.001156820 2.294510602 0.247826997 Filipinas 0.051679384 0.657252588 0.385486952 Singapur 0.059377010 0.095173880 0.047822884 Tailandia 9.904543586 3.461478065 0.082193109 Nota estadística: Países con VCR mayor que la unidad   1970-1972 1980-1982 1990-1992 Países desarrollados 7 4 5 Países en desarrollo 5 4 3

C U A D R O 3   Patrones de ventaja comparativa revelada (VCR) en la industria de las sustancias químicas, por país (ISIC 371+352-3522); 1970-1972, 1980-1982, y 1990-1992   Ventaja comparativa revelada   1970-1972 1980-1982 1990-1992 Australia 0.741778000 0.167516702 0.250518454 Austria 0.620871749 0.477953821 0.420952762 Bélgica 1.075687667 0.713949941 0.775244301 Canadá 0.507923798 0.410800872 0.372719691 Alemania 1.184529377 0.697738710 0.650030780 Dinamarca 0.568954772 0.335530923 0.316686288 España 0.603373875 0.407430778 0.406878348 Finlandia 0.340091046 0.288013699 0.335577883 Francia 1.065840891 0.658708786 0.681967830 Reino Unido 1.057946872 0.683834504 0.655716232 Grecia 1.090942373 0.377301407 0.234316316 Islandia 0.068247942 0.015998487 0.002543053 Irlanda 0.376938310 0.754797865 0.778656831 Italia 0.676517656 0.397096135 0.335179039 Japón 0.789762489 0.361998898 0.383351791 Países Bajos 1.541494380 1.073783411 1.004881856 Nueva Zelandia 0.191262916 0.113292460 0.195562418 Noruega 1.005588591 0.584238671 0.562700210 Portugal 0.648272628 0.332268000 0.238123038 Suecia 0.426603632 0.253001297 0.270067667 Turquía 0.613468210 0.280277060 1.051991745 Estados Unidos 1.146667035 0.690919701 0.616333977 Argentina 0.284919602 0.277315000 0.241827904 Brasil 0.170269948 0.198558069 1.076726667 Hong Kong 0.033447049 0.044551006 0.078804305 Hungría 0.707613310 1.095139563 1.014934378 Indonesia 0.245393482 0.082723752 0.085131501 India 0.283189558 0.144010956 0.237606553 Corea 0.123942786 0.148451477 0.233258581 México 0.599966106 1.001474564 0.263317460 Malasia 0.045705469 0.049363612 0.118430379 Filipinas 0.053355085 0.083011603 0.078843746 Singapur 0.045995010 0.041808083 0.249281098 Tailandia 0.169541815 0.020647204 0.068153392 Nota estadística: Países con VCR mayor que la unidad   1970-1972 1980-1982 1990-1992 Países desarrollados 7 1 1 Países en desarrollo 1 2 3

C U A D R O 4   Patrones de ventaja comparativa revelada (VCR) en los productos del petróleo, por país (ISIC 353+354); 1970-1972, 1980-1982 y 1990-1992   Ventaja comparativa revelada   1970-1972 1980-1982 1990-1992 Australia 0.533066989 0.609061603 1.216973536 Austria 0.132158021 0.039690309 0.084738587 Bélgica 1.032605300 0.833062924 0.751279658 Canadá 0.222384071 0.325887225 0.605523177 Alemania 0.627541564 0.214661397 0.207841134 Dinamarca 0.573672438 0.276258431 0.371646225 España 1.330934511 0.538008701 0.817488824 Finlandia 0.201221791 0.379195644 0.507511727 Francia 0.648869789 0.398097049 0.297373868 Reino Unido 0.770323000 0.485994325 0.534451493 Grecia 0.592956775 1.307872441 1.544743985 Islandia 0 0 0.009404922 Irlanda 0.360383806 0.049073590 0.134032024 Italia 1.603505666 0.582748756 0.408844363 Japón 0.086100022 0.033246936 0.096930279 Países Bajos 2.846503351 1.669209673 1.455427806 Nueva Zelandia 0.255475542 0.074685040 0.303502789 Noruega 0.528087114 0.659107883 1.845792281 Portugal 0.692321588 0.526586818 1.020909866 Suecia 0.303699156 0.408872179 0.574538884 Turquía 1.581858038 0.676247236 0.421916208 Estados Unidos 0.489494733 0.196868028 0.385398509 Argentina 0.118269670 1.041328160 1.004934603 Brasil 0.117832460 0.285867906 0.451827000 Hong Kong 0.001238834 0.003904415 0.003977973 Hungría 0.785304515 0.627178216 1.006133941 Indonesia 10.206175490 4.320656722 2.889203628 India 0.191641036 0.061135396 0.625203075 Corea 0.361038976 0.106237381 0.303448721 México 0.235979851 1.044301010 1.002634362 Malasia 0.434634058 0.141997690 0.210232499 Filipinas 0.298198187 0.086887712 0.261649699 Singapur 9.318956334 3.219016805 1.432667801 Tailandia 0.100837491 1.13815E-05 0.108143315 Nota estadística: Países con VCR mayor que la unidad   1970-1972 1980-1982 1990-1992 Países desarrollados 4 3 4 Países en desarrollo 3 3 6

Para Solow la tendencia a desarrollaruna VCR con base en industrias no respetuosas del medio ambiente es mayor en lospaíses en desarrollo que en los países desarrollados.⁹ Puesto que uno de los principales planteamientos del desarrollosustentable es mantener intactas las reservas de capital, los países desarrolladosdejan de producir ciertos bienes contaminantes y, a cambio, comienzan a importarloso producirlos en otros países con leyes y reglamentos ambientales menos estrictos.En teoría, los costos del control ambiental motivan una menor especializaciónen la producción de bienes contaminantes en países en los que la reglamentaciónambiental es estricta. En contraste, se supone que los países con fallas odeficiencias en la instrumentación de programas de protección ambientalaumentan su ventaja comparativa en la producción de bienes que dañanel ambiente. De acuerdo con esto, para que los países desarrollados mantenganintactas las reservas de capital, dice Solow, los países pobres al parecertienen que escoger entre cooperar en la degradación de su propio ambienteo conformarse con su propia pobreza. Así, las naciones que se encuentran enetapas tempranas del desarrollo inevitablemente se centran primero en mejorar lainfraestructura física, la producción básica y otras formasde riqueza material, ignorando la contaminación y aceptando cierta degradaciónde la calidad ambiental.

Otros factores explican por quélos países desarrollados presentan una tendencia a disminuir su VCR en lasindustrias sucias. Primero, el incremento gradual del sector servicios y la correspondientedisminución de la participación del sector manufacturero en el PIB.Segundo, los cambios en los patrones de consumo en los países desarrolladosque, entre otras cosas, han traído consigo un aumento en la importancia deaspectos no materiales del consumo, de manera que el valor de los bienes aumentacon base en cualidades como la durabilidad, la individualidad, el diseño yel efecto en el ambiente.

Por las diferencias de poblaciónentre los países incluidos en el estudio, tanto el PIB como las emisionesindustriales de CO₂ se miden por habitante. El cuadro 6 muestra el PIBper cápita promedio de los tres períodos (1970-1972, 1980-1982 y 1990-1992)de los 34 países. Se decidió considerar el PIB per cápita promediode los tres períodos a efecto de reducir la influencia de cualquier posiblevariación irregular asociada con las estadísticas de un solo año.

El PIB por habitante, las emisionesindustriales de CO₂ per cápita y los índices de VCR de lascinco industrias están medidos en escalas con rangos que difieren ampliamenteentre sí. Por ejemplo, el PIB per cápita en 1970-1972 cae en el rangode 80 a 5 417 dólares; las emisiones industriales de CO₂ per cápitason del orden de 0.3053 a 22 toneladas métricas, y los índices de ventajacomparativa revelada se hallan en un rango de 0 a 2.5, por lo que en tal caso lavariación total se deberá casi exclusivamente al PIB per cápita,y cabría esperar un único e importante elemento principal con un elevadocoeficiente de ponderación del PIB por habitante. La alternativa seríaestandarizar las tres variables, con lo que su magnitud subsiguiente seríadel mismo orden y las tres variables desempeñarían un papel importanteen la integración de los elementos. Por lo tanto, el análisis factorialdel presente trabajo se deriva de la matriz de correlación, más quede la matriz de covarianza del PIB per cápita, las emisiones industrialesde CO₂ per cápita y los índices de VCR para las cinco industriassucias.

El cuadro 7 muestra los coeficientesde los principales elementos del PIB per cápita, las emisiones industrialesde CO₂ por habitante y los índices de VCR de las cinco industriassucias para el periodo 1970-1972. Basándose en el número de valorespropios mayores que uno, se supuso un modelo de factores m = 3. También seincluyeron las varianzas específicas estimadas y las proporciones acumulativasde la varianza muestral total (estandarizada) que cada factor explica.

Cuando se intenta hacer una interpretacióntemática de los elementos principales, la correlación ry_i,x_kpuede resultar una guía más confiable que los coeficientes de los elementosê_i,_k. La correlación permite diferencias en lasvarianzas de las variables originales y, por tanto, evita el problema de la interpretaciónque entraña el uso de diferentes escalas de medición.

Se puede observar de inmediatoque al primer elemento corresponde casi 40% de la variación total en las sietevariables. Los primeros dos elementos principales dan cuenta, en conjunto, de 58%de la varianza muestral total y alrededor de 74% de la variación se explicapor los primeros tres elementos principales. También se observa en el cuadro7 que el PIB per cápita, las emisiones de CO₂, la VCR de metalesferrosos y sustancias químicas guardan una correlación más omenos 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; detal forma que los valores altos del factor 1 corresponden a países con unelevado ingreso per cápita, emisiones industriales de CO₂ por habitantetambién elevadas y VCR en una industria sucia de capital intensivo.

El segundo elemento principal seasocia con la VCR de papel y artes gráficas y se identifica como un factorde mano de obra intensiva. El tercer factor contrasta las industrias de capital intensivo(productos derivados del petróleo) con las de mano de obra intensiva (metalesno ferrosos). Se considera que países con una ventaja comparativa reveladaen industrias de capital intensivo tendrán una desventaja comparativa reveladaen las industrias de mano de obra intensiva.

La gráfica 1 muestra ladispersión de los dos primeros factores con el nombre y el nivel de desarrollode los correspondientes países.

El patrón obvio es la granbrecha entre los países desarrollados y los menos avanzados. En seguida seobserva que el eje principal de polarización entre ambas categoríasde naciones coincide con la dimensión definida por el mayor valor propio:tanto las naciones desarrolladas como los países en desarrollo tienen cargaselevadas en el factor 1. Esto es, las disparidades en el ingreso son la razónmás evidente de las diferencias en las emisiones industriales de CO₂per cápita entre ambos grupos de países (un valor elevado del factor1 significa ingreso per cápita elevado, emisiones industriales de CO₂también elevadas y ventaja comparativa revelada en una industria sucia decapital intensivo). Las diferencias en las emisiones industriales de CO₂pueden ser tan grandes como las diferencias entre los países desarrolladosy en desarrollo. Así, las emisiones industriales de CO₂ de EstadosUnidos, equivalentes a casi 22% del total mundial, son casi veinte veces las de Indonesia.Por último, existe una clara distinción entre las principales nacionesdesarrolladas: las diferencias geográficas entre países como EstadosUnidos, cuya densidad de población es de 27 personas por kilómetrocuadrado, y Japón, una isla con una población concentrada de 333 personaspor kilómetro cuadrado, explican parcialmente las discrepancias entre ambos.

El cuadro 8 muestra los coeficientesde los principales elementos del PIB per cápita, emisiones industriales deCO₂ por habitante y la VCR para las cinco industrias sucias en el período1980-1982. Como en el cuadro 7, con base en el número de valores propios mayoresque uno, se supuso un modelo de factores m = 3. También se presentan las varianzasespecíficas calculadas y la proporción acumulativa de la varianza muestraltotal estandarizada que cada factor explica.

En este caso alrededor de 30% dela variación total corresponde al primer elemento. Los dos primeros elementosprincipales dan cuenta de 49% de la varianza muestral total, en tanto que 65% deésta se explica por los tres principales elementos. El PIB per cápita,las emisiones de CO₂ y el VCR de papel e imprenta presentan una correlaciónrelativamente alta con el primer elemento principal (de 0.5 a 0.8). En el factor1 identificado como factor contaminante de mano de obra intensiva, los valores altoscorresponden a países con elevado ingreso per cápita, niveles elevadosde emisiones industriales de CO₂ per cápita y VCR en la industriadel papel y las artes gráficas. A medida en que el PIB per cápita seincrementa, también lo hacen las emisiones industriales de CO₂ percápita. Nótese cómo el coeficiente de VCR del papel en el primerfactor aumenta con respecto al del período 1970-1972. El patrón quesurge del factor 1 señala que las emisiones de CO₂ estánrelacionadas con los países que tienen un ingreso elevado y una VCR en industriasbasadas en los recursos naturales.

El segundo factor contrasta unamedia ponderada de la industria de capital intensivo con la de la industria de manode obra intensiva, lo que según lo establecido se podría interpretarcomo que los países con ventaja comparativa revelada en industrias de capitalintensivo tendrán una desventaja comparativa revelada en industrias de manode obra intensiva. El tercer elemento principal se asocia con la VCR de productosderivados del petróleo y es un factor de capital intensivo.

En síntesis, la dispersiónde la industria sucia en el período 1980-1982 parece estar determinada porlas industrias basadas en los recursos. Es decir, en este período la industriasucia se desplaza según la base de recursos naturales, aunque los contaminantesconsiderados en este estudio siguen mostrando una marcada correlación entreel PIBper cápita y la industria del papel y las artes gráficas.

La gráfica 2 da cuenta dela dispersión de los primeros dos factores. Destacan varios patrones. El másobvio, como en los casos anteriores, es la gran brecha entre países desarrolladosy en desarrollo. En segundo lugar, el eje principal de polarización entrepaíses 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 resultadosde los factores muestra que durante el período de estudio, las emisiones industrialesde CO₂, el PIB per cápita y la vcr correspondían a una segundadimensión. Para el conjunto de los índices de VCR y las variables deemisiones industriales de CO₂ y PIB per cápita, el valor absolutopromedio del segundo factor es de alrededor de 0.30, en tanto que el valor absolutopromedio del primer factor para estas variables es de aproximadamente 0.23.

La gráfica 2 muestra tambiénque durante este período los países ricos siguieron produciendo máspapel e impresos que los que consumen. La producción se concentra sobre todoen Estados Unidos, Canadá, Suecia y Finlandia, donde se producen alrededorde 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 industriade metales ferrosos ha disminuido apenas ligeramente, tras el marcado aumento registradoa mediados de los años setenta. Por otra parte, al analizar el grupo másheterogéneo de los metales no ferrosos se debe tener en consideraciónla relativamente escasa importancia económica de estos materiales en comparacióncon los metales ferrosos. Los países más desarrollados produjeron mászinc 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 que poseen sus propios recursos minerales.Asimismo, destaca que los países ricos conservan una VCR en la industria delos metales no ferrosos. La presencia de depósitos de bauxita resulta pocorelevante en comparación con la ubicación de la producción delos metales no ferrosos más importantes, sobre todo aluminio primario, y queen este caso el factor crucial es el abastecimiento de energía barata, comola hidroeléctrica. De hecho, dada la crisis petrolera, la producciónde aluminio primario se ha concentrado en países con electricidad relativamentebarata, como Canadá, Australia y Noruega. Nótese cómo la imagenbidimensional muestra elementos que la imagen unidimensional, basada en los productosde capital intensivo, no refleja.

Los coeficientes de los principaleselementos del PIB per cápita, emisiones industriales de CO₂ porhabitante y las VCR de las cinco industrias sucias para el período 1990-1992se presentan en el cuadro 9. Asimismo, debe recordarse que con base en el númerode valores propios mayores que uno, se supuso un modelo de factores m = 3. Tambiénse indican las varianzas específicas estimadas y las proporciones acumulativasde la varianza muestral total (estandarizada) que cada factor explica.

En el cuadro 9 se presentan losmismos indicadores de los cuadros 7 y 8, pero para el período 1990-1992. Deél se desprende que cerca de 29% de la variación total en las sietevariables corresponde al primer elemento. Los primeros dos elementos principales,en conjunto, explican 50% de la varianza muestral total, en tanto que alrededor de70% 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 ingresoper cápita, emisiones industriales de CO₂ per cápita tambiénelevadas 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 capitalintensivo con la de la industria de mano de obra intensiva, en el cuadro 9 el factor2 es una media ponderada de las industrias de capital intensivo (como metales ferrososy sustancias químicas industriales). Así, el factor 2 es un factorde capital intensivo en cuanto corresponde a países con gran capital y pocoterritorio, países en los que la proporción de las manufacturas tiendea ser más elevada que la de los alimentos, a diferencia de lo que ocurre enpaíses 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 variablesen el período 1990-1992 concuerdan con los obtenidos para los dos períodosanteriores. Ello significa que las emisiones industriales de CO₂ per cápitaestán íntimamente relacionadas con el PIB por habitante y con la ventajacomparativa revelada en la industria del papel y las artes gráficas.

La gráfica 3 muestra eldiagrama de dispersión de los primeros dos factores. Una vez más, elpatrón más obvio es la brecha entre países desarrollados y endesarrollo. Al igual que en la gráfica 2, el eje principal de polarizaciónentre los países no coincide con las dimensiones definidas por el mayor valorpropio (factor 1), sino con una combinación de los dos primeros factores.Asimismo, es evidente que la de papel y artes gráficas sigue siendo una delas industrias sucias de mayor éxito, lo cual explica la especializaciónen su producción de países bien dotados de recursos forestales comoFinlandia, Austria, Noruega, Canadá y Estados Unidos.

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

Conclusiones

La principal implicacióndel análisis es que, en promedio, los países en desarrollo muestranuna marcada tendencia a desarrollar una ventaja comparativa revelada en las industriassucias. Sin embargo, una proporción considerable de las exportaciones mundialesen estos sectores aún corresponde a los países desarrollados. Un elementocrucial para explicar por qué algunas de las industrias analizadas difícilmentepueden considerarse candidatas prometedoras para una reubicación es que setrata de industrias de marcado capital intensivo que requieren de muchas habilidadesprofesionales, dos factores que suelen ser considerados los principales obstáculospara el desarrollo de la producción interna en los países en desarrollo.

Del análisis factorial sederivan dos conclusiones. En primer lugar, se encontró que para los períodos1980-1982 y 1990-1992, los dos primeros factores estimados son representaciones decontaminación y de un contraste entre industrias de capital intensivo y demano de obra intensiva. Sin embargo, para el período 1970-1972 el principaleje de polarización entre países desarrollados y en desarrollo coincidiócon la dimensión definida por el mayor valor propio (factor 1). Es decir,las disparidades en el ingreso entre países desarrollados y en desarrolloson la razón más obvia de las diferencias en las emisiones industrialesde CO₂ per cápita. En segundo lugar, debido a la riqueza de susrecursos forestales, algunos de los mercados de ingreso elevado, como Estados Unidos,Canadá, Suecia y Finlandia, se han mantenido como exportadores netos en laindustria del papel y las artes gráficas.

Los resultados del análisisanterior son alentadores y sugieren algunas líneas de investigaciónfutura. Si bien resulta difícil obtener datos comparativos sobre las políticasambientales de cada país, al parecer existen entre ellas diferencias considerables,que son más marcadas entre países desarrollados y en desarrollo. Lapregunta que queda por responder es si tales diferencias son sistemáticasy se relacionan con el ingreso y otros factores que difieren entre los paísescon ingresos altos y bajos.

Notas al pie

1. Un trabajo preliminarse presentó en la Conferencia Internacional sobre Libre Comercio, Integracióny el Futuro de la Industria Maquiladora: Producción Global y TrabajadoresLocales, El Colegio de la Frontera Norte, Tijuana, Baja California, 19, 20 y 21 deoctubre de 2000. El autor agradece a los participantes sus comentarios y sugerencias.Regresara nota 1

2. G. Grossmany A. Krueger, "Enviromental Impacts of a North American Free Trade Agreement",en P. Garber (ed.), The U.S.-Mexico Free Trade Agreement, MIT Press CambridgeMas., 1993, y "Economic Growth and the Environment", Quarterly Journalof Development Economics, núm. I, 1996, pp. 11-22; T. Selden 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, NuevaYork, 1992. Regresara nota 2

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

4. G. Grossmany A. Krueger, "Economic Growth and...", op. cit. Regresar a nota 4

5. RevealedComparative Advantage (RCA por sus siglas en inglés). Regresar a nota 5

6. P. Low y Yeats,A."Do Dirty Industry Migrates?", International Free Trade and the Environment,Banco Mundial, en P. Low (ed.), 1992. Regresara nota 6

7. Ibid.Regresara nota 7

8. Ibid.Regresara nota 8

9. R. Solow, "AnAlmost Practical Step Toward Sustainability Resources", 1992, pp. 5-22. Regresar a nota 9