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1. Introducción
En este estudio se analiza la productividad laboral y, en particular, la correspondiente al sector terciario para economías desarrolladas y en desarrollo. Su relevancia se plantea en términos de la necesidad de entender los procesos de desarrollo económico. El estudio utiliza técnicas de estadística descriptiva, de análisis shift-share y de regresión para paneles de datos con efectos aleatorios. Particularmente, la técnica shift-share se utiliza para estudiar las relaciones existentes entre los sectores económicos, los servicios y la productividad laboral con base en la metodología de Maroto y Cuadrado (2011). Las regresiones, por su parte, se utilizan para estudiar los determinantes del crecimiento de la productividad laboral en los subsectores del sector terciario. La motivación de esta investigación se vincula a la escasa literatura que ha analizado a los servicios como determinantes de la productividad y del desarrollo económico.1
Las principales preguntas que guían esta investigación son las siguientes: 1) ¿Cómo ha evolucionado la productividad agregada en las economías desarrolladas y en desarrollo?; 2) ¿Cuál ha sido el papel del sector terciario y los subsectores del sector servicios dentro de dichas transformaciones?; 3) ¿Cómo se caracterizan las relaciones entre la terciarización económica y el crecimiento de la productividad agregada? ; 4) ¿Hay patrones similares o disímiles entre las economías desarrolladas y en desarrollo?
La investigación se justifica por razones de política económica y de tipo académico. Particularmente, aquí se estudian los servicios porque se ha argumentado que los mismos han definido los procesos de desarrollo contemporáneos (Peneder, et. al., 2003). Su estudio también se justifica porque los servicios generan hasta el 70 por ciento de la producción y del empleo en algunas economías. El interés por incluir economías en desarrollo se justifica porque la mayoría de los estudios se enfocan en las economías desarrolladas.2 De hecho, este estudio es uno de los primeros que utiliza la técnica shift-share para estudiar los servicios para economías en desarrollo.
Metodológicamente, la investigación utiliza técnicas complementarias y relativamente independientes entre sí. Particularmente, la estadística descriptiva se utiliza para mostrar las similitudes y diferencias entre las economías desarrolladas y en desarrollo. La técnica de shift-share se usa para mostrar las relaciones entre los sectores económicos, los servicios y la productividad laboral. Las técnicas de regresión para paneles de datos, por su parte, se utilizan para estimar los impactos que tienen los servicios, tanto a nivel agregado y desagregado, sobre el crecimiento de la productividad laboral.
El estudio se divide en cinco secciones: en la segunda sección se revisa la literatura, en la tercera sección se plantean y justifican las técnicas y métodos de análisis, en la cuarta sección se muestran las estimaciones de estadística descriptiva, del análisis shift-share y del análisis econométrico y en la quinta sección se sintetizan los resultados, se discuten sus implicaciones y se plantean algunas líneas de investigación futura.
2. Revisión de la literatura
En las últimas décadas, la producción de servicios ha ganado relevancia en la economía global. Según algunas estimaciones, los servicios proveen aproximadamente el 70% del PIB y del empleo total en las economías desarrolladas. Por esta razones, los servicios han permitido transformar la producción y el empleo, de tal modo, que ahora se acepta que los servicios constituyen el tercer sector de la economía . La “terciarización” , por tanto, es el proceso de transformación de las economías como consecuencia del crecimiento de la importancia de los servicios (Peneder, et al., 2003).
Usualmente, se plantea que la terciarización incrementa la productividad y, eventualmente, que contribuye al desarrollo de las economías. Las teorías que plantean este argumento suelen indicar que la terciarización genera cambios en: 1) las tecnologías industriales; 2) la demanda agregada; y, 3) los patrones de comercio internacional. Los mencionados cambios permiten redistribuir los factores de producción en los niveles micro y macro. Más aún, permiten que los factores puedan ser empleados de maneras más eficientes en las economías. Por tanto, lo que el argumento plantea es que la terciarización permite incrementar la productividad agregada y, por añadidura, el crecimiento económico porque facilita la re asignación de los factores de la producción (Kuznets, 1966; Hsieh y Klenow, 2009; Dabla-Norris et al., 2013). Así, y con base en la argumentación planteada, hay quienes creen que los procesos de terciarización debieran ser incentivados para promover el desarrollo económico.
Las teorías mencionadas han sido objeto de críticas por parte de algunos académicos y hacedores de políticas. Más aún, hay quienes indican que es necesario desincentivar los procesos de terciarización económica. Particularmente, los teóricos que argumentan en contra de la terciarización suelen señalar que los servicios tienen una baja productividad que limita las posibilidades de desarrollo de las economías (Fourastié, 1949; Baumol 1967). Su argumento plantea que la baja productividad de los servicios se refleja en salarios bajos, una baja capacidad de ahorro y una baja capacidad de inversión productiva. Además, hay quienes extienden el argumento a fin de plantear que la terciarización y la baja productividad de los servicios inhiben el crecimiento de las economías. Todas estas ideas se sintetizan en la “teoría de la enfermedad de los costos” (cost-disease theory).
Las controversias relativas a unas y otras teorías han motivado el desarrollo de investigación empírica. En este contexto, debe reconocerse que hay escasa evidencia que valide la teoría de la enfermedad de los costos. Incluso, Baumol (2002) identifica ciertos tipos de servicios, como los basados en la innovación y el conocimiento, que contradicen a la mencionada teoría. Más aún, hay estudios que sugieren que existen sub-sectores de los servicios muy productivos, como los relacionados con la información y las comunicaciones (O´Mahony y Ark, 2003, Stiroh, 2002). Sin embargo, debe reconocerse que la teoría de la enfermedad de los costos todavía tiene algunos seguidores. Todavía no hay consensos sobre las relaciones empíricas entre el sector terciario y el desarrollo económico.
El debate empírico no es concluyente por varias razones. Particularmente hay quienes argumentan que la terciarización induce cambios estructurales que perjudican las expectativas de industrialización de las economías. Sus argumentos se sustentan en los estudios de Fisher (1935), Clark (1940), Fourastié (1949), y Kuznets (1957). En estos estudios se plantea que los cambios estructurales inducen caídas y aumentos de la producción y el empleo que, bajo algunas circunstancias, pueden perjudicar el crecimiento de las economías. Particularmente, Feinstein (1999) muestra que después de los años 70´s, las economías desarrolladas experimentaron aumentos en el empleo manufacturero y de servicios y caídas en el empleo agrícola. También muestra que el sector terciario creció más rápidamente que los otros sectores. Fisher (1939), Stigler (1956), Mazumdar (1976) y Gemmell (1982) explican estos cambios indicando que cuando los ingresos personales se incrementan, el gasto en comida tiende a bajar y por extensión, la demanda de productos agrícolas; reduciéndose así la participación del sector primario y aumentando al mismo tiempo la demanda de servicios. En este contexto, no sobra mencionar que, en los años setentas, las economías desarrolladas experimentaron procesos estanflacionarios.
Hay estudios para economías en vías de desarrollo que validan que el crecimiento del empleo y la producción ocurren para unos sectores económicos en detrimento de otros. Particularmente, Ramos (1970) y Squire (1979), encuentran que el empleo en el sector de servicios crece más rápidamente en las economías en desarrollo que en las economías desarrolladas. Más aún, ellos hallan que varias economías latinoamericanas transitaron del sector primario al terciario, sin haberse transformado en economías manufactureras. Además, Squire (1979) halla que los servicios que caracterizan a las economías en desarrollo son aquellos de baja productividad. Por tanto, los efectos de la terciarización resultan un tanto ambiguos.
La importancia de promover el sector terciario en las economías en desarrollo también ha sido cuestionada por razones metodológicas. La falta de datos desagregados para dichas economías ha hecho difícil validar las teorías existentes (elaboradas, en su mayoría, en el contexto de las economías desarrolladas). Pandit (1989), por ejemplo, señala que los estudios que vinculan el crecimiento del sector terciario con la creación de empleo han sido poco satisfactorios. Asimismo, hay quienes priorizan que la hipótesis de que la salida del subdesarrollo solo puede lograrse impulsando el sector secundario y, en particular, la producción de manufacturas (Nurkse, 1955). Por estas razones, todavía hay controversias sobre las políticas que debieran adoptarse con respecto al sector terciario en las economías en desarrollo.
Una limitación metodológica de los estudios empíricos estriba en que los servicios no son fáciles de clasificar y analizar. Los servicios son muy heterogéneos y diversos y, por tanto, resultan muy complejos. Para resolver esta limitación, Johnston (1975) propuso una clasificación basada en la manera en que participan los recursos humanos en la oferta de servicios. Así, Johnston clasifica a los servicios en “Market services” y en “No market services”. Particularmente, los servicios “Market services” son aquellos que se ofrecen para su venta en los mercados, mientras que los servicios “No market services” son aquellos que son ofrecidos por los gobiernos y comunidades de manera subsidiada o sin fines de lucro (seguridad, salud, educación). En esta clasificación explícitamente se asume que los servicios ‘Market services’ incrementan la productividad de los trabajadores y la economía; mientras que los servicios ‘Non market services’ no lo hacen.3 Estos supuestos, si bien un tanto controversiales, son comúnmente adoptados en la literatura empírica (Maroto y Cuadrado, 2011).
Finalmente no sobra enfatizar que las relaciones entre el sector terciario, la productividad y el desarrollo económico constituyen un campo promisorio para realizar investigación. Particularmente, las diversas teorías, los debates sin resolver y las limitaciones metodológicas validan la pertinencia de hacer estudios para las economías en desarrollo. Estas consideraciones motivan la investigación aquí planteada. Por estas razones, en las siguientes secciones se plantean la metodología y las técnicas utilizadas en la investigación; y se presentan y discuten los resultados obtenidos. Ello con fines de facilitar enmarcar la investigación dentro de la literatura existente.
3. Materiales y métodos
En esta investigación se usan las economías y los años como unidades de medición y de tiempo, respectivamente. Particularmente, los indicadores utilizados son construidos usando datos anuales desagregados a nivel sectorial de siete economías desarrolladas y de doce economías en desarrollo (i.e., diecinueve economías en total). Las primeras incluyen a Alemania, Canadá, Estados Unidos, Francia, Italia, Japón y Reino Unido. Las economías en desarrollo incluyen a Brasil, Eslovenia, Estonia, Filipinas, Hungría, Indonesia, Malasia, México, Polonia, República Checa, República Eslovaca y Turquía.4 Por conveniencia metodológica, los servicios se clasifican con base en la propuesta de Johnston (1975). Esta clasificación se usa para facilitar la comparabilidad de la investigación con otros trabajos sobre el tema.5 El periodo de cobertura de los datos abarca el periodo entre 2004 y 2009.
En la Tabla 1, se muestra la clasificación desagregada usada para comparar los sectores primario, secundario y terciario con la productividad global. Esta tabla, además, permite visualizar el aporte económico de los diferentes tipos de servicios. El clasificador industrial utilizado para desagregar los sectores económicos es el CIIU Rev.3 (Clasificación Industrial Internacional Uniforme, Revisión 3).6
3.1 Análisis shift-share
El análisis shift-share se usa para mostrar las relaciones entre los sectores económicos, los servicios y la productividad agregada en las diecinueve economías analizadas. El análisis se sustenta en el supuesto de que el crecimiento de la productividad laboral ocurre debido a dos efectos complementarios entre sí: El “efecto within” y el “efecto shift”. Particularmente, el “efecto within” es el crecimiento de la productividad que ocurre por la acumulación de capital, por el cambio tecnológico o por la minimización de la localización inadecuada de fábricas. El “efecto shift”, por su parte, es el crecimiento que ocurre cuando los trabajadores se mueven de los sectores de baja productividad a los de alta productividad. El “efecto shift” también suele denominarse como el “efecto estructural”.
El análisis se sustenta en la técnica shift-share. Esta técnica tiene algunas características que deben señalarse para efecto de definir los alcances y límites de este estudio. La principal característica es que requiere de relativamente pocos datos para ser implementada (Knudsen, 2000). Esta característica facilita la implementación de la técnica en las economías en desarrollo y facilita la comparabilidad entre las economías desarrolladas y en desarrollo. Otra característica es que la técnica supone que no hay relaciones causales entre las variables (Temple y Woessmann 2006; Timmer y de Vries, 2009). Por tanto, la técnica no requiere ni puede distinguir entre las causas y las consecuencias de la terciarización. 7
La metodología utilizada aquí sigue la propuesta de Maroto y Cuadrado, (2011). En dicha propuesta, ellos descomponen el crecimiento de la productividad global en los efectos ‘within’ y “shift”. El “efecto shift”, además, se descompone en un ‘efecto estático’ y en un ‘efecto dinámico’. La ventaja de descomponer el “efecto shift” estriba en que el mismo puede analizarse tanto en términos del cambio en la participación laboral (i.e., el efecto estático), como en términos de la manera en que dicha participación influye en la productividad laboral (i.e., el efecto dinámico).
Las principales fórmulas utilizadas para el análisis shift-share son las siguientes:
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
donde: 
es la productividad laboral;8t - n es el año inicial; t es el año final; el subíndice i define los sectores económicos, y
S
es la participación del sector en términos del empleo.
Metodológicamente, el análisis shift-share comprende tres etapas. En la primera etapa se hace la estadística descriptiva de los indicadores de las economías desarrolladas y en desarrollo. La estadística descriptiva se hace para los tres sectores económicos considerados aquí (Manufactura, Servicios y ‘Resto’). En la segunda etapa se estiman los efectos within y shift para los tres sectores económicos diferenciando entre los efectos estimados para las economías desarrolladas y los estimados para las economías en desarrollo. En la tercera etapa se estiman los efectos within y shift para los subsectores que integran el sector terciario. Así se evalúan los impactos que tienen en la productividad laboral los servicios clasificados como “Market services” y “No market services”.
El análisis shift-share, tal como se ha planteado, permite cuantificar las contribuciones que tienen los sectores económicos en la productividad laboral. En este contexto, vale la pena señalar que los estudios hechos para Europa y los EEUU concluyen que el efecto ‘within’ domina al efecto ‘shift’9. Sin embargo, los escasos estudios existentes para economías en desarrollo no siempre validan dicho hallazgo.10 Por esta razón, el análisis se utiliza para evaluar si se cumple o no dicho hallazgo para las economías analizadas. Además, el análisis se utiliza para evaluar la hipótesis de que los servicios tienen una contribución negativa en la productividad laboral.11 Esta evaluación es necesaria para aquellos que discuten la pertinencia del sector terciario en el desarrollo económico. De hecho, su validez implicaría que no sería pertinente inducir la terciarización de las economías con fines de promover su crecimiento económico.
3.2 Análisis econométrico
El análisis econométrico se utiliza aquí para estimar los impactos que tienen los servicios, tanto a nivel agregado y desagregado, sobre el crecimiento de la productividad laboral. Particularmente, el análisis se sustenta en estimaciones de regresiones para paneles con efectos aleatorios. El uso de efectos aleatorios supone que las relaciones de las variables no están definidas por las particularidades de las economías. Además, en todas las regresiones se utiliza el crecimiento de la productividad laboral como la variable dependiente. Las variables independientes utilizadas incluyen varios indicadores de la participación de los servicios en los mercados de trabajo. Las variables de control refieren a los determinantes tradicionales del crecimiento económico.12 La muestra de indicadores analizados incluye diecisiete economías. Se excluyen los indicadores de las economías de Brasil y Malasia debido a la falta de los datos necesarios para construir las variables de control.
El análisis econométrico se sustenta en la estimación de tres grupos de regresiones, estos grupos se definen en términos del tipo de servicios analizados. Particularmente, el grupo denominado “Servicios” incluye estimaciones que utilizan indicadores del sector terciario a nivel agregado. El grupo denominado “Market services”, por su parte, incluye estimaciones para servicios que se venden en los mercados. El grupo denominado “No market services” incluye estimaciones para servicios que se ofrecen de manera subsidiada o sin fines de lucro. Cada grupo de regresiones incluye tres estimaciones: la primera estimación incluye indicadores de las economías en desarrollo, la segunda incluye indicadores de las economías desarrolladas y la tercera estimación incluye indicadores de ambos tipos de economías. Así, los mencionados grupos de regresiones se utilizan para analizar los determinantes de la productividad laboral considerando los diferentes tipos de servicios y de economías.
Metodológicamente, las regresiones se estiman asumiendo ciertos supuestos. Particularmente, todas las estimaciones se realizan considerando una forma funcional semilogarítmica (lin-log). En dicha forma funcional, los coeficientes estimados muestran los cambios absolutos ocurridos en la variable dependiente debidos a cambios porcentuales de las variables independientes. Por tanto, los coeficientes equivalen a las semi-elasticidades (i.e., las variaciones en la productividad laboral debidas a un incremento de la participación de los servicios en el mercado de trabajo). Así, el modelo de regresión para datos en panel utilizado para hacer las estimaciones es el siguiente:
donde i = 1, 2,…, K son las economías, t es la longitud del periodo considerado; 
es la participación laboral del sector (sobre el total del personal empleado) en la economía i; 
es el índice de crecimiento de la productividad laboral; 
es la matriz de variables auxiliares de control; 
es el componente del error de los efectos aleatorios; y 
el residuo del modelo.
La validación econométrica de las regresiones se realiza utilizando diversas pruebas estadísticas. Particularmente, la prueba de Jarque-Bera se utiliza para validar el supuesto de normalidad de los residuales. La significancia individual de las variables se evalúa usando pruebas basadas en el estadístico z. La significancia conjunta de las variables se evalúa usando pruebas basadas en el estadístico de Wald.
La productividad inicial y la participación laboral inicial de los sectores o sub-sectores para cada clasificación de economías, se utilizan como parámetros de referencia en todas las estimaciones. Por esta razón se prefiere usar la técnica con ‘efectos aleatorios’ en las regresiones. La conveniencia de usar dicha técnica se sustenta en la consideración de que los efectos fijos son redundantes cuando hay parámetros de referencia en las estimaciones. En este contexto, debe señalarse que los modelos estimados con la técnica de “efectos aleatorios” tienen ciertas limitaciones: Primeramente, el error idiosincrático, 
, no es observable directamente. Asimismo, las estimaciones requieren el cumplimiento de ciertos supuestos estadísticos sobre las perturbaciones (dado que incluyen errores idiosincráticos y errores de las unidades de medición). 13
El análisis econométrico se complementa con el análisis de los signos esperados. Este último análisis se hace para validar las hipótesis sobre las relaciones entre los servicios y la productividad. Particularmente, y con base en consideraciones teóricas, se espera que las variables vinculadas al “efecto shift” y las variables de control sean significativas y que los coeficientes estimados sean positivos. También se espera que los coeficientes estimados para los servicios ‘Market services’ sean positivos; mientras que los coeficientes para los servicios ‘No market services’ sean negativos o no significativos. Además, se esperaría que el signo de la productividad inicial del sector o sub-sector fuera negativo por concordancia con la teoría de la convergencia condicional.14
4. Análisis de las estimaciones
En esta sección, se muestran las estimaciones del análisis de estadística descriptiva, del análisis shift-share y del análisis econométrico del panel de datos.
4.1 Estimaciones de estadística descriptiva
Aquí se analiza la estadística descriptiva de los indicadores utilizados en el análisis shift-share y econométrico. Particularmente, la Tabla 2 muestra la estadística descriptiva de la variable participación laboral y de los índices de productividad. La Tabla 3 muestra la estadística descriptiva de las variables de control usadas en el análisis econométrico. Las variables de control incluyen indicadores de apertura comercial (exportaciones de bienes y servicios + importaciones de bienes y servicios / PIB); de capital físico (formación bruta de capital fijo como % del PIB); de capital humano (matrícula de educación primaria + matrícula de educación secundaria / índice del personal empleado mayor de 15 años y la población total); y de composición demográfica (índice del personal empleado mayor de 15 años / población total).
La Tabla 2 muestra que la participación de los servicios y la productividad laboral son mayores en las economías desarrolladas que en las economías en desarrollo. Las estimaciones muestran que, en promedio, la participación del sector terciario es diecinueve puntos porcentuales más grande en las economías desarrolladas que en las economías en desarrollo. Particularmente, los sub-sectores que más contribuyen a esta diferencia son los ‘No market services’ y de los establecimientos financieros, inmobiliarias y servicios a empresas. Las estimaciones también muestran que la productividad en las economías desarrolladas es 3.24 veces más alta que en sus contrapartes en desarrollo.
Tabla 2 Estadística descriptiva de la participación laboral y del índice de productividad (19 economías, 2004-2009)
La Tabla 3 muestra que hay resultados mixtos cuando se comparan las variables de control. Particularmente, las estimaciones de las medias muestran que en las economías en desarrollo hay una mayor apertura comercial y una mayor inversión en capital físico que en sus contrapartes desarrolladas. Las estimaciones también muestran que las economías en desarrollo tienen menos capital humano y una población trabajadora relativamente más joven que en sus contrapartes desarrolladas. Las estimaciones de las desviaciones estándar, por su parte, muestran que los indicadores de las economías en desarrollo son más heterogéneos que los correspondientes a las economías desarrolladas.
La evidencia sugiere que ha habido un proceso de terciarización para todas las economías analizadas. Particularmente, en las economías en desarrollo, la participación de los servicios en los mercados de trabajo ha sido creciente durante el periodo estudiado. Sin embargo, no sobra señalar, que la mayor terciarización ha reducido la participación de los otros sectores de las economías. Pese a ello, también debe señalarse que la agricultura, la ganadería, la producción de bienes, la extracción de materias primas y la producción de energía, entre otras, seguirán siendo importantes en la economía global. En este contexto, cabe señalar que hay quienes argumentan que la terciarización de las economías y los cambios en la participación de los sectores primario y secundario podrían reflejar mejoras de los procesos productivos.15 Si dicha mejora ocurriera, el desarrollo del sector terciario podría incrementar indirectamente la productividad de las economías.
4.2 Estimaciones de la técnica shift-share
El análisis shift-share se utiliza para estudiar las relaciones existentes entre los sectores económicos, los servicios y la productividad laboral. El mismo se sustenta en estimaciones de los efectos “within” y “shift” para las economías desarrolladas y en desarrollo. 16 Por simplicidad, las tablas de resultados muestran únicamente los promedios de dichas estimaciones. Particularmente, la Tabla 4 muestra los promedios considerando los indicadores agregados de los tres sectores económicos y la productividad laboral. La Tabla 5, por su parte, muestra los promedios estimados considerando los indicadores desagregados de los subsectores del sector servicios y la productividad.
Las tablas proveen información complementaria sobre las relaciones analizadas en los sectores económicos y los subsectores del sector servicios. Así las tablas muestran los promedios de la productividad laboral y de la participación de los sectores y subsectores en la producción, en los mercados de trabajo y en la productividad laboral. Específicamente, las tablas muestran: 1) las tasas de crecimiento de la productividad laboral, 2) las proporciones de la producción de los sectores y subsectores con respecto al PIB, 3) las proporciones del empleo en los sectores y subsectores con respecto a la fuerza de trabajo y 4) las proporciones de la productividad laboral de los sectores y subsectores con respecto a la productividad laboral agregada.
Tabla 4 Análisis de la descomposición del crecimiento de la productividad laboral (19 economías, 2005-2009)
La Tabla 4 muestra que el crecimiento de la productividad laboral a nivel agregado ha dependido en gran medida del “efecto within”. Esto significa que la re localización laboral entre los sectores económicos de alta y baja productividad, i.e. “el efecto shift”, tiene escasa importancia para incrementar la productividad. En este contexto, no sobra señalar que las estimaciones muestran que el “efecto shift” contribuye, marginalmente, al crecimiento de la productividad en el sector terciario. Estos hallazgos son válidos tanto para las economías desarrolladas como para sus contrapartes en desarrollo. Por tanto, hay alguna evidencia a favor de que la reubicación de los trabajadores en el sector terciario incrementa la productividad laboral de las economías.
Tabla 5 Análisis de la descomposición del crecimiento de la productividad laboral para el sector terciario (19 economías, 2005-2009)
La Tabla 5 muestra que el crecimiento de la productividad laboral en los subsectores del sector servicios depende del grado de desarrollo de las economías. En las economías desarrolladas, el crecimiento de la productividad depende principalmente del “efecto dinámico”. En las economías en desarrollo, la productividad depende positivamente de los efectos “shift” y “within”. Además, las estimaciones muestran que los mencionados efectos tienen una importancia mayor en las economías en desarrollo que en las desarrolladas. Por estas razones, los resultados podrían interpretarse en términos de hay una tendencia a que se reduzca el “efecto within” en las economías desarrolladas. Esto significa que el crecimiento de la productividad laboral en los subsectores del sector servicios tiende a reducirse cuando las economías se desarrollan.
La Tabla 5 también muestra que hay efectos dinámicos positivos en todos los subsectores del sector servicios tanto de las economías desarrolladas como de aquellas en desarrollo. Este hallazgo contrasta con los reportados en otros estudios, donde se muestra que únicamente los sub-sectores de finanzas, de comunicaciones, de transportes y de comercio contribuyen al crecimiento de la productividad laboral.
Las Tablas 4 y 5 también muestran que hay diferencias significativas entre las economías desarrolladas y en desarrollo. Sectorialmente, el “efecto within” siempre es mayor en las economías desarrolladas que en las economías en desarrollo. Además, las participaciones en el PIB y en el mercado laboral vinculadas al sector terciario también resultan mayores en las economías desarrolladas. Lo mismo ocurre con las contribuciones para el crecimiento de la productividad laboral del sector terciario y los subsectores del sector servicios. Así, la evidencia sugiere que el sector terciario sí contribuye, pero de manera parcializada, al incremento de la productividad global de las economías.
4.3 Estimaciones econométricas
En esta sección se analizan los resultados de las estimaciones de los grupos de regresiones usadas para evaluar los impactos de los servicios sobre el crecimiento de la productividad laboral. Las variables, los resultados de las estimaciones y los estadísticos de prueba se reportan en tablas. Particularmente, la Tabla 6 muestra las variables utilizadas, la Tabla 7 muestra las estimaciones y estadísticos del el grupo de regresiones que evalúan los impactos usando los datos de la totalidad del sector terciario, la Tabla 8 muestra las estimaciones y estadísticos de las regresiones que evalúan los impactos usando los datos referidos a los servicios “Market services” y la Tabla 9 muestra las estimaciones y estadísticos de las regresiones que evalúan los impactos usando los datos referidos a los servicios “No market services”.
Tabla 7 Cambio estructural y crecimiento de la productividad del sector terciario (2005-2009) (Datos en panel con efectos aleatorios, forma funcional lin-log)
Tabla 8 Cambio estructural y crecimiento de la productividad de los servicios “Market services” (2005-2009) (Datos en panel con efectos aleatorios, forma funcional lin-log)
Tabla 9 Cambio estructural y crecimiento de la productividad de los servicios “No market services” (2005-2009) (Datos en pable con efectos aleatorios, forma funcional lin-log)
Las Tablas 7, 8 y 9 sugieren que el crecimiento de la participación de los servicios en los mercados de trabajo tiene pocas relaciones con el crecimiento de la productividad de la economía. La mayoría de los coeficientes estimados son no significativos. Las excepciones refieren a los coeficientes estimados para el grupo de regresiones de los servicios “No market services” (véase la Tabla 9). Estas últimas regresiones muestran relaciones negativas entre la participación de los servicios en el mercado de trabajo y la productividad en las economías en desarrollo. La evidencia, por tanto, muestra que no todos los sub-sectores del sector servicios contribuyen de la misma manera en el proceso de crecimiento económico. Por tanto, la hipótesis de que los servicios tienen una contribución negativa en la productividad tiene una validez limitada.
Las Tablas 7, 8 y 9 también sugieren que las condiciones iniciales de la participación de los servicios en los mercados de trabajo y de la productividad tienen pocas relaciones con el crecimiento de la productividad de la economía. La mayoría de los coeficientes estimados son no significativos. Las excepciones nuevamente refieren a los coeficientes estimados para el grupo de regresiones de los servicios “No market services” (véase la Tabla 9). Estas últimas regresiones muestran relaciones positivas entre la productividad inicial y la productividad para las economías desarrolladas. La evidencia, por tanto, no valida la hipótesis de convergencia. Además, la mayoría de las estimaciones muestran que la inversión en capital físico es importante para incrementar la productividad global.
Las tablas también sugieren que hay relaciones diferenciadas entre los capitales y el crecimiento de la productividad en las economías desarrolladas y en desarrollo. Las estimaciones para las economías en desarrollo muestran que hay correlaciones positivas y significativas entre el capital físico y la productividad para los servicios “Market services”. Sin embargo, también muestran que hay correlaciones negativas y significativas entre el capital humano y la productividad para los servicios “Market services”. Además, las estimaciones muestran que hay correlaciones negativas entre la edad de los trabajadores y la productividad.
Las estimaciones también muestran algunos resultados complementarios para las economías desarrolladas. Entre estos se incluyen los siguientes: 1) En las estimaciones para los servicios “No market services” hay correlaciones positivas y significativas entre el capital físico y la apertura comercial con la productividad, y 2) no hay correlaciones entre el capital humano y la edad de los trabajadores con la productividad.
5. CONCLUSIONES Y DISCUSIÓN
Esta investigación ha mostrado que la terciarización ha sido importante en las economías analizadas. Particularmente, el análisis de estadística descriptiva ha mostrado que la participación de los servicios y la productividad laboral han sido mayores en las economías desarrolladas que en las economías en desarrollo. También ha mostrado que la productividad en las economías desarrolladas ha sido 3.24 veces más alta en las economías desarrolladas que en sus contrapartes en desarrollo. Además, la evidencia sugiere que ha habido un proceso de terciarización para todas las economías analizadas. Incluso, para las economías en desarrollo, la participación de los servicios en los mercados de trabajo ha sido creciente durante el periodo estudiado. Por tanto, la evidencia sugiere que todas economías experimentaron un proceso de reubicación laboral hacia el sector terciario.
El análisis shift-share ha mostrado que el crecimiento de la productividad laboral a nivel sectorial ha dependido “efecto within” tanto para las economías desarrolladas como para sus contrapartes en desarrollo. Sin embargo, para el sector terciario, el análisis también muestra que el “efecto shift” ha contribuido marginalmente a promover su productividad. El análisis también sugiere que el crecimiento de la productividad laboral en los subsectores se reduce cuando hay un mayor desarrollo de las economías. Además, el análisis sugiere que el sector terciario contribuye parcialmente a incrementar la productividad global y a promover el desarrollo de las economías vía los servicios “No market services”. 17 De hecho, la evidencia muestra que hay efectos dinámicos positivos en todos los subsectores del sector servicios.
El análisis econométrico permite evaluar algunas hipótesis sobre los determinantes del crecimiento de la productividad global. Particularmente, el análisis muestra que la participación y condiciones iniciales de los servicios en los mercados de trabajo tienen pocas relaciones con la productividad. Por tanto, la evidencia muestra que la hipótesis de que los servicios tienen una contribución negativa en la productividad tiene una validez limitada. El análisis también muestra que las condiciones iniciales de la productividad tienen pocas relaciones con la productividad. Por tanto, la evidencia no valida la hipótesis de convergencia.
El análisis también sugiere que hay relaciones diferenciadas entre los determinantes del crecimiento de la productividad en las economías desarrolladas y en desarrollo. Particularmente, las estimaciones para las economías en desarrollo muestran que hay correlaciones positivas y significativas entre el capital físico y la productividad para los servicios “Market services”. Las estimaciones para las economías desarrolladas muestran que hay correlaciones positivas y significativas entre el capital físico y la apertura comercial con la productividad para los servicios “No market services”. Además, la evidencia muestra que un determinante importante de la productividad global es la inversión en capital físico. Finalmente, debe destacarse que el análisis sugiere que no todos los sub-sectores del sector servicios contribuyen de la misma manera en el proceso de crecimiento económico.18 Aparentemente, los servicios “No market services” tienen características intrínsecas que no se reflejan en los indicadores de productividad.19
Metodológicamente, debe señalarse que esta investigación constituye una aproximación al análisis del papel de los servicios en las economías desarrolladas y en desarrollo. Por tanto, no sobra señalar que los resultados deben considerarse como preliminares. La primera razón que justifica esta consideración es porque existen problemas teóricos que limitan la comparabilidad entre las economías con diferente grado de desarrollo. De hecho, hay quienes argumentan que las economías en desarrollo tienen diferencias de productividad entre sus sectores e industrias que no son comparables con sus contrapartes de las economías desarrolladas (McMillan y Rodrik, 2011).
Una segunda razón que justifica que los resultados sean preliminares se vincula a la suposición implícita de que el sector informal no tiene importancia en las economías. Esta suposición, si bien restrictiva, se asume debido a la falta de los indicadores pertinentes. En este contexto, no sobra señalar que Timmer y de Vries (2009) enfatizan que las actividades informales pueden introducir sesgos en las estimaciones. Por esta razón, debe reconocerse que las actividades informales podrían explicar las diferencias entre las economías desarrolladas y en desarrollo. Además, los sistemas fiscales ineficientes y los problemas de regulación propios de las economías en desarrollo podrían agudizar las mencionadas diferencias (Schneider, et al., 2010).
Una tercera razón que justificaría que los resultados fueran considerados como preliminares, se asocia a que ha habido una tendencia creciente en el intercambio comercial a nivel global.20 Según McMillan y Rodrik (2011), la apertura comercial no es, por sí sola, una explicación al crecimiento de la productividad. La apertura comercial depende de la localización de las plantas de producción, de las elecciones realizadas por los responsables de las políticas públicas y de las estrategias internas de crecimiento. Todos estos factores dependen de prácticas de gobernanza que funcionen adecuadamente. Sin embargo, en las economías en desarrollo dichas prácticas suelen ser imperfectas. Esta consideración podría explicar porque la apertura comercial es un determinante de la productividad global solo en las economías desarrolladas.
Finalmente, no sobra enfatizar que los resultados de esta investigación muestran la pertinencia de realizar mayor investigación sobre el sector terciario. Se necesitan más estudios para validar y generalizar los hallazgos reportados y esta no será una tarea sencilla. La realización de nuevos análisis del tipo shift-share dependerá de que haya mejoras en las contabilidades nacionales a nivel sectorial. Nuevos análisis econométricos, por su parte, muy probablemente requerirán el uso de técnicas para paneles dinámicos y la inclusión de controles referidos a las distintas dimensiones de la gobernanza. La justificación de dichos estudios podría plantearse en términos de la mejora de las políticas públicas y de la mejora de la planeación macroeconómica. Por estas razones, consideramos que esta investigación podría considerarse como un referente para promover nuevos estudios sobre el sector terciario y el desarrollo económico.
