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Modelos de equilibrio general computable. Metodología... 165

CAPÍTULO 6

MODELOS DE EQUILIBRIO GENERAL COMPUTABLE.METODOLOGÍA, UTILIDAD Y ADAPTACIONES

PARA EL CASO DEL COMERCIO DE SERVICIOS1

Omar O.Chisari

1. INTRODUCCIÓN

No debe sorprendernos que algunas de las mejores universi-dades del mundo hayan abierto laboratorios de economía compu-tacional, o que inclusive haya revistas académicas especializadas enese campo. El progreso tecnológico ha hecho que el costo de com-plementar el análisis económico con métodos computacionales seamuy bajo, y todo hace prever que la tendencia a la reducción de esoscostos seguirá en el futuro. Por lo tanto, cabe conjeturar que se usa-rán más.

Además, el tratamiento computacional permite tener una ideade qué ocurre en modelos de difícil solución analítica, por ejemploen aquellos que tratan de representar muy al detalle economías for-mados por miríadas de agentes.

La experimentación computacional contribuye a analizar esce-narios, ver cómo podrían reaccionar los agentes económicos, y pre-ver las ganancias y pérdidas de determinadas acciones de política

1 Basado sobre la presentación realizada en el CARI el 30 de noviembre de2008.

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económica. Responde a la pregunta: ¿Qué pasaría si...? Así es másprobable que se puedan evitar estados no deseables, y evaluar losefectos de distintos instrumentos de política económica en un am-biente ideal, minimizando el arrepentimiento. Los métodos compu-tacionales se vienen utilizando ya desde hace bastante tiempo, y haymodelos econométricos y de equilibrio general computados muyelaborados, estáticos y dinámicos, disponibles en la literatura cientí-fica y académica. Tuvieron gran impulso cuando la integración delNAFTA, porque los países deseaban saber si ganarían o perderían, yquiénes serían más afectados dentro de sus economías. Su uso en lamacroeconomía dinámica también les dio un lugar permanente comoinstrumental para el análisis de la política económica.

Los modelos de equilibrio general computados (MEGC) sonutilizados para analizar una gran variedad de políticas. Entre lasmás comunes se encuentran la fiscal, la comercial y las del campode la economía de la energía y el medio ambiente. También sir-ven para simular impactos de shocks exógenos, tales como cam-bios adversos en los términos del intercambio y reducción forza-da de crédito externo, y modificaciones en la estructura económicay social, tales como cambio tecnológico, redistribución de activosy formación de capital humano.

Actualmente los MEGC cubren una variedad de aproximacio-nes, incluyendo cierres alternativos del modelo. Se denomina “cie-rre del modelo” al problema macroeconómico de reconciliar ahorroe inversión, que van desde el paradigma neoclásico hasta modelosde corte estructuralista –para una discusión de cierres alternativos,ver Robinson (1989)–. Hay modelos estáticos y dinámicos. Tambiénexisten MEGC que incluyen no sólo la economía de un determinadopaís sino las de múltiples regiones.

En cuanto a los temas que abarcan, se puede hacer una clasifi-cación entre el uso “tradicional” y “no-tradicional” que se hace delos MEGC. Considerando aplicaciones para la Argentina, entre lostradicionales se encuentran estudios de incidencia impositiva (Chi-sari y Romero, 1996 b) que permiten evaluar el impacto de reformasimpositivas, análisis de “shocks exógenos”2 como la variación en los

2 Chisari y Romero (1996 a).


precios internacionales y trabajos sobre el impacto de los efectos delas reformas económicas sobre la pobreza y distribución del ingreso(Chisari y Romero, 1997). Entre los no tradicionales se puedenmencionar, el análisis de la regulación de servicios públicos (Chisari,Estache y Romero, 1999).

Existen modelos de comercio internacional como el GTAP, de-sarrollado por la Universidad de Purdue, que utilizan bases de datoscomunes para muchos países y una estructura analítica similar.

La cuestión que nos ocupa aquí es el caso de la aplicación al co-mercio de servicios en sus diferentes modos. La reducción de barrerasal comercio y de los aranceles al comercio lleva naturalmente a unamodificación de los flujos agregados de comercio, pero también a unarecálculo de los costos comparados de producción, inclusive de otrosbienes que no son servicios. Ya sea porque los servicios tienen comocostos otros bienes que usan como insumos, porque ellos mismos soninsumos de todo el proceso productivo, o porque hay sustitución a ni-vel de las funciones de demanda, y hasta porque las economías debenhacer mayor esfuerzo exportador o de financiamiento si quieren importarservicios (o bajarlo, si quieren exportar). La presencia comercial tam-bién requiere una aproximación multidimensional para tener en cuen-ta todas sus repercusiones: 1) cambios en la escala de actividad del sec-tor servicios ya instalado, 2) modificaciones en las demandas de factoresen los que puede ser intensivo (como el capital humano) y para las quelas economías podrían no estar preparadas e inclusive, 3) modificacio-nes en sus regulaciones financieras y bancarias (para admitir la partici-pación del capital extranjero en esas industrias).

La aproximación multidimensional, con énfasis en las interre-laciones, es justamente bien abordada por los MEGC. Más aún, laapertura al comercio puede llegar a producir un cambio estructuralcuyas repercusiones no se capten bien con la evidencia histórica, peroque sí serán visibles en un marco de experimentación computacional.

En el Box 1 se discuten los tipos de escenarios contrafácticoshabituales.

En las páginas que siguen haré un resumen de la metodología yde los resultados principales de las aplicaciones –recientes por cier-to– al caso del comercio de servicio. Asimismo, presentaré algunosresultados de una aplicación.


Box 1 ¿Qué tipos de shocks o escenarios es más frecuente estu-diar en los modelos vinculados a la política económica en gene-ral y en la comercial en particular?

Por ejemplo, los que se listan a continuación:

• Modificaciones en los precios internacionales de los bienes quecompra y vende la Argentina.

• Cambios en la tasa de interés internacional y en la prima deriesgo país.

• Alteraciones de la política arancelaria argentina o en la políticade retenciones.

• Modificaciones en impuestos domésticos como el impuesto al valoragregado (para el cual el modelo tiene un tratamiento meticulo-so, dado que su aplicación depende del destino de los bienes), elimpuesto a los ingresos brutos, al cheque o a los factores.

• Reemplazo de algunos impuestos “distorsivos” por otros, demodo que la recaudación fiscal quede inalterada (en términosreales).

• Aumentos o disminuciones del empleo público y del gastopúblico en general.

• Cambios en la productividad y eficiencia de las diferentes in-dustrias.

• Modificaciones en los precios regulados (como energía y otrosde infraestructura).

• Cambios en el salario real mínimo (para estudiar qué ocurrecon el desempleo).

• Aumentos o disminuciones del impuesto inflacionario.• Combinaciones de algunas de éstas. Los MEGC permiten si-

mular “paquetes”.

Pero, ¿por qué abordar esos asuntos con MEGC? Pude argumentar-se que:

• Están construidos sobre sólidas bases microeconómicas, ya quees preciso especificar las reglas de comportamiento de los agen-tes (consumidores, productores, gobierno). Estas funcionespueden ser “no-lineales”, lo que representa una ventaja conrespecto a los modelos de “precios fijos”.

• Tienen en cuenta las interrelaciones entre todas las variablesconsideradas, lo cual permite captar sus efectos directos e in-directos, superando así los enfoques de equilibrio parcial.


• Aseguran la consistencia interna entre todas las variables, to-mando en cuenta los equilibrios macroeconómicos, los equi-librios sectoriales de oferta y demanda y los equilibrios institu-cionales de fuentes y usos de fondos.

• Proveen soluciones numéricas, y no meramente la direccióndel cambio en las variables endógenas (como los que se obtie-nen en los estudios de estática comparada). Por esta razón,permiten realizar cambios realistas en las políticas. Por ejem-plo, se pueden simular paquetes de medidas ya que es posibleefectuar varios cambios de manera simultánea.

• Además, debido a que dan soluciones para todas las variablesendógenas, consienten análisis muchos más detallados queotros modelos y, por lo tanto, pueden ser usados para descri-bir la economía a un nivel más desagregado, esto es, puedenincorporar gran cantidad de sectores y mercados.

2. LA METODOLOGÍA DE EQUILIBRIO GENERAL3

La “teoría del equilibrio general (TEG)”, formalizada en los añoscincuenta por Arrow y Debreu,4 resultó de vital importancia para losobjetivos de la microeconomía aplicada y para la nueva macroeco-nomía, debido a que constituía un puente lógico y sólidamente fun-damentado sobre el comportamiento de agentes racionales. Estateoría, usualmente de raíz “walrasiana”, establece las condiciones deequilibrio en economías multimercado, utilizando instrumentos dela microeconomía para analizar el comportamiento de la totalidad dela economía. En otras palabras, la TEG se ocupa de analizar las inte-rrelaciones entre los mercados de bienes y servicios (como en lamacroeconomía) a través de agentes económicos que toman suspropias decisiones (los consumidores maximizan utilidad, las firmasmaximizan beneficios).5

El programa científico del estudio de las economías en equili-brio general estaba casi completo luego del trabajo de esos autores,y podía confiarse que un conjunto sencillo de axiomas llevaba a que

3 Las secciones 2 y 3 están basadas sobre Chisari et al. (2006).4 Ver Arrow y Debreu (1954).5 Ver Quirk y Saposnik (1972).


era conceptualmente posible probar que el equilibrio competitivoexistía y era optimal (en el sentido paretiano, por W. Pareto, quiendio los fundamentos de la economía del bienestar).

El problema básico que se plantea la escuela de equilibrio ge-neral es ver si existe un conjunto de precios que simultáneamenteconsigan el equilibrio entre oferta y demanda en todos los mercados.Los elementos constitutivos de un modelo de equilibrio general sonlas funciones de exceso de demanda (la diferencia entre demandasy ofertas para cada bien) que para ser tratadas en el análisis debencumplir tres propiedades: 1) ser continuas (es decir, no tener saltosinexplicables), 2) depender de los precios relativos y no de los abso-lutos, y 3) cumplir la llamada Ley de Walras, según la cual los merca-dos están vinculados a través de las restricciones presupuestarias delos agentes.

Pero, ¿por qué preocuparse por las posiciones de equilibrio enlos mercados? Principalmente, porque es allí donde se maximiza elbienestar social (agregado).

El análisis de la política microeconómica con la metodología deequilibrio general implica considerar la relevancia de los efectos in-greso, de la movilidad de factores y de la sustituibilidad de los bienespara los consumidores. Estos aspectos esenciales del método sonhabitualmente dejados de lado o minimizados por los enfoques de“equilibrio parcial” y los estudios sectoriales, perdiéndose así en laevaluación económica no sólo los efectos indirectos sino también laconsideración de la respuesta de la economía al sector o agente queoriginó un cambio o un shock.

El examen en equilibrio general de las cuestiones de políticamicroeconómica enriquece el análisis pues permite apreciar: 1) laconsistencia del estudio cuando no se dejan de lado los efectos in-gresos y las repercusiones indirectas, 2) la relevancia, en términosde las ganancias o pérdidas como proporción de los recursos y re-sultados totales la economía. A través de este camino, se conside-ran nuevas hipótesis que retroalimentan el análisis parcial inicialy lo enriquecen; por ejemplo, algunos ejercicios muestran que su-puestas constantes no lo son necesariamente, o que es indispen-sable considerar algunas restricciones adicionales a las que se tu-vieron en cuenta en la primera ronda de análisis. Además, la


recolección de los datos, su elaboración y consistencia para alimen-tar el modelo, y el cálculo numérico de los resultados, son en sí mis-mos procesos valiosos que producen ganancias de conocimiento dela economía y de sus procesos.

Si bien de raíz microeconómica, los modelos de equilibrio ge-neral fueron adoptados con entusiasmo en la macroeconomía. Enlos años sesenta se comenzó a gestar una nueva visión de la teoríamacroeconómica que pronto fue reconocida como la “nueva ma-croeconomía (NM)”. La NM sugería que la teoría macroeconómicadebería ser construida a partir de modelos de comportamiento de cadauno de los agentes, y criticaba el estudio de modelos ad hoc de losgrandes agregados, que sólo explicaban parcialmente el funciona-miento de algunas variables económicas fundamentales como porejemplo el consumo y la inversión. Esta visión rápidamente ganóadeptos y se transformó en el paradigma predominante. Es claro querecientes premios Nobel estuvieron vinculados a esa línea de traba-jo, que engloba principalmente modelos de equilibrio general esto-cásticos y dinámicos.6

2.1. El desarrollo instrumental

Dos hechos fueron cruciales para el desarrollo de la nuevametodología. Por un lado, desde la investigación en el campo de laeconomía matemática, se evolucionó de la prueba de “existencia”de equilibrios, es decir sólo demostrar que para determinado mode-lo económico se puede encontrar al menos un equilibrio, hacia labúsqueda explícita del equilibrio, o sea su determinación a través delcálculo numérico.

Por otro lado, el avance tecnológico en el campo de la compu-tación permitió que estos complicados algoritmos pudieran ser pro-gramados y consecuentemente, que actualmente sea factible su cál-culo por medio de ordenadores a velocidades cada vez más grandes.Los lenguajes de programación de uso más habitual para este tipode modelos, el MPSGE y el GAMS, se comenzaron a desarrollar en

6 Una síntesis puede hallarse en Dejong y Dave (2007).


la década del setenta. Tuvo mucha importancia el enfoque de“complementariedad mixta” introducido por L Mathiesen (1985,a y b). Adicionalmente, como este cambio tecnológico hizo posi-ble la difusión del uso de computadoras en gran escala, el campode investigación se abrió a gran número de científicos aplicados.Cabe notar que el MEGC de la Argentina 2003 está desarrolladoen ambos lenguajes.

Herbert Scarf7 desarrolló “algoritmos matemáticos” para en-contrar el o los precios de equilibrio de una economía de merca-dos múltiples. 8 Una consecuencia fundamental del trabajo deScarf fue la de establecer una conexión entre la TEG y la investi-gación aplicada.

Dos discípulos del Profesor Scarf, John Whalley y John Sho-ven,9 fueron pioneros en la construcción de lo que luego se de-nominó como “modelos de equilibrio general computado(MEGC)”; a partir de las pruebas analíticas de solución, ya antesA. Harberger había construido un modelo de la economía deEE.UU.

Los MEGC representan la estructura teórica del equilibrio ge-neral walrasiano en un lenguaje de computación, utilizando comoinformación sobre los diversos mercados a los datos de la econo-mía real de un determinado país o grupo de países, y aprovechandoalgún algoritmo matemático para la búsqueda del equilibrio ante,por ejemplo, cambios pautados en la política económica. La si-tuación actual es bastante más variada y rica. No sólo se disponede modelos walrasianos puros, sino también de modelo más con-taminados por desequilibrios persistentes (como el desempleo detrabajo o la capacidad ociosa), y cierres macroeconómicos alter-nativos (un trabajo reciente de Robinson (1989) ofrece una taxo-nomía de casos).

7 Es importante mencionar que Rolf Mantel, un reconocido investigador ar-gentino, también incursionó en este campo en el ámbito de la Universidad de Yale,y fue uno de los primeros en construir MEGC. Ver Mantel (1968).

8 Scarf y Hansen (1973).9 Shoven y Whalley (1992).


Box 2. ¿Qué indicadores muestran los modelos?Habitualmente las salidas computacionales están organizadas demanera de hacer de fácil lectura los resultados. Contienen, entre otros,la siguiente información:

• Resultados referidos a agregados macroeconómicos, como elPBI, las inversiones, las exportaciones, las importaciones, latasa de desocupación y el resultado fiscal.

• Indicadores de bienestar de las familias, separadas en deciles deingreso. El bienestar se mide con la llamada Variación Equivalen-te, que indica qué cambio en el ingreso de la familia es equivalen-te al cambio de precios relativos derivado del escenario.

• Indicadores de distribución del ingreso, personal (el coeficien-te GINI) y factorial (precios relativos de los factores).

• Indicadores de situación de las empresas y sectores (tasas deganancia y niveles de actividad para cada uno de los 29 secto-res que componen el modelo).

• Indicadores de precios, como el IPC, los precios de los transa-bles y no transables, los términos de intercambio y el tipo decambio real.

2.2. La estructura económica del modelo y su solución

Un MEGC es una representación numérica de las condicionesde equilibrio agregado y en cada uno de los mercados de una econo-mía en la cual intervienen productores y consumidores (debe tenerseen cuenta que la definición amplia de consumidores y productores in-cluye al gobierno y a los agentes que representan al sector externo) concomportamientos establecidos mediante funciones de producción yutilidad de los consumidores que dependen de los precios relativos.

En todo MEGC debe estar reflejado el flujo circular de la eco-nomía.

Los productores y consumidores realizan transacciones en losmercados de bienes y factores. Por ejemplo, del lado de la producciónse realizan las compras de insumos y se reciben los ingresos provenien-tes por ventas de productos domésticos, internas y al exterior; asimis-mo se realizan los pagos de impuestos y se remunera a los factores pro-ductivos, que será parte importante del ingreso de las familias.


Los impuestos indirectos y otros son recaudados por el gobier-no, quien participa a su vez en los mercados de bienes y de factores,como demandante. El resto del mundo es un agente más, con suspropios objetivos de optimización; participa en el mercado de bienescomo comprador de exportaciones y vendedor de importaciones, y enlos mercados de factores, a través de la remuneración a los factores.

Cada Agente toma decisiones con un Objetivo y está sujeto aRestricciones. Vía la maximización, alimenta así al sistema de equi-librio general con sus Funciones de Comportamiento (las curvas dedemanda y oferta). Una función de comportamiento indica la accióndeseada por cada agente (compra o venta) a los precios que le infor-man los mercados.

El objetivo de las familias es maximizar su Utilidad, la que se hayalimitada por la Restricción Presupuestaria. La restricción presupues-taria dice que el gasto total de la familia (en la compra de bienes deconsumo, de inversión, bonos, y pago de impuestos) no puede su-perar su ingreso (por pagos de factores, venta de bonos, cobro dedividendos de empresas y de intereses).

El beneficio de las familias se mide habitualmente mediante laVariación Equivalente que mide (justamente) el equivalente, en tér-minos de ingreso, del cambio de utilidad derivado de un shock; esdecir, cuánto tendría que cambiar el ingreso de un agente para queexperimentara la misma modificación de la utilidad si no se hubieraproducido un shock que rebaja los precios de los bienes de consumo.

El objetivo de las empresas es maximizar su Beneficio. En ge-neral las firmas se hallan limitadas por la Tecnología y el Capital. Dela optimización, es decir la maximización de beneficios, surgen lasfunciones de oferta de bienes y de demanda de factores, además delos pagos de impuestos. Las empresas se demandan entre sí bienesque producen, para ser usados como insumos intermedios de la pro-ducción final. Los pagos a los factores son recibidos por las familiasy por el resto del mundo. Los beneficios son distribuidos a las fami-lias y al resto del mundo; inclusive el gobierno puede recibir benefi-cios por su participación en la tenencia de capital privado.

En algunos modelos, como los desarrollados por el autor de estanota, el gobierno es asimilado a una familia y se lo dota de una fun-ción de Utilidad del Gobierno. También hay una Restricción Presu-


puestaria del Gobierno. Este recibe ingresos (por impuestos, porpropiedad de factores, por venta de bonos) y los aplica a la comprade distintos bienes (nacionales o importados, de consumo o de in-versión), a la compra de reservas para el banco central, a la contra-tación de empleados públicos (participa en el mercado de factores)y a las transferencias (a jubilados y desempleados, por ejemplo). Lastransferencias se consideran gasto en un factor, poseído por las fa-milias. Es un artificio económico, utilizado para alcanzar la solución,neutral desde el punto de vista de sus efectos sobre el resultado.

Asimismo, el resto del mundo tiene una función de Utilidad delResto del Mundo. Compra bienes domésticos (exportaciones de laArgentina) y produce los propios, para combinar con ellos. Parte desu producción es adquirida por los agentes domésticos (importacio-nes de la Argentina). También compra y vende bonos de las familiasy del gobierno. Está limitado por su tecnología y por una RestricciónPresupuestaria del Resto del Mundo. La Ley de Walras, elementoconstitutivo principal de un modelo de equilibrio general, se obtienea partir de la suma de las restricciones presupuestarias de todos losagentes de la economía.

¿Qué es la ley de Walras? El problema de existencia de equili-brio general tuvo su primer tratamiento riguroso con los trabajos deLeón Walras, en la segunda parte del siglo XIX. Walras representabala economía como un conjunto de N ecuaciones (una por mercado)con N incógnitas (una por cada precio). Enunció la condición deconsistencia agregada que hoy se conoce con el nombre de Ley deWalras. La ley de Walras dice que la suma del valor de los excesos dedemanda, aún a precios de desequilibrio, es siempre igual a cero. Esla condición presupuestaria agregada de la economía. Su corolarioayuda bastante a entenderla. Dice en que en una economía de Nmercados, sólo N-1 son independientes. Pensemos en una econo-mía en la que sólo hay sillas y mesas; si queremos vender mesas,tendremos que ir al mercado de sillas. Y si queremos vender sillas,tendremos que ir al de mesas.

La conclusión es que en un mundo de dos bienes, sólo puedehaber un mercado relevante. También habrá sólo un precio relevante,el de sillas por mesas (o al revés). Esto explica por qué nos concen-tramos en los precios relativos (representado en los modelos como


la propiedad de homogeneidad de grado cero de las funciones deexceso de demanda). Aún en el caso de existencia de dinero, sóloimportan los precios relativos, el del dinero con respecto a los demásbienes; como normalmente el dinero es adoptado como numerario,su precio se fija en valor uno.

Según la ley de Walras, sólo dos de esos mercados representa-dos allí son relevantes para el análisis; el tercero queda en equilibriosi los otros dos lo están. Del resultado de su interacción se obtiene elvector de precios relativos de bienes, factores y bonos.

Si un conjunto de precios relativos P no es de equilibrio (no todaslas ofertas y demandas son simultáneamente iguales en cada merca-do), la demanda excedente no es cero en algún mercado y el con-junto de precios que tiene que cambiar.

El vector de precios es revisado y se busca un nuevo precio. Losalgoritmos harán subir el precio de aquellos bienes con exceso dedemanda, y bajar el de los que tienen exceso de oferta. Si no hayequilibrio, los precios suben o bajan en la etapa siguiente. Un puntofijo de tales algoritmos (el punto de partida es igual al de llegada) indicacuándo ya se ha alcanzado un equilibrio en el conjunto de precios.

Una vez calculados los precios de equilibrio P*, se pueden com-putar las transacciones (compras y ventas), los niveles de ingreso yde bienestar de todos los agentes, y los agregados macroeconómi-cos. Uno de los precios nominales es elegido como numerario. Porejemplo, por convención puede tomarse el precio del dinero comoigual a 1 (uno).

Como ya se señaló, los resultados seguramente mostrarán sensi-bilidad a las hipótesis de sustituibilidad entre bienes y factores, al gradode movilidad de los factores y a la base de datos que alimenta el modelo.

Los resultados pueden aparecer contra-intuitivos en el intentode reproducirlo o de explicar por qué ocurren. Esa suerte de reinge-niería es un ejercicio sumamente útil, pero que en ocasiones requie-re tiempo.

Por ejemplo, podemos encontrarnos que la sustitución de unimpuesto considerado a priori como no distorsivo por otro cataloga-do a priori como distorsivo, no da las ganancias esperadas de bien-estar. Pero, ¿estamos seguros que el impuesto catalogado como nodistorsivo lo era en realidad? Un examen minucioso de los datos puede


llegar a mostrar diferencias significativas entre las alícuotas legales ylas efectivas, y la presencia de sectores exentos por diversas razo-nes. Al final, el modelo puede terminar teniendo razón y dándonos unalección de economía apoyada en datos reales y no en supuestos.

El nivel de agregación de agentes y de mercancías puede alte-rar los resultados. Muchos agentes son agregados en un grupo re-presentativo (por decil, por ejemplo), y se supone que no hay movi-lidad entre deciles, como tampoco cambios en sus preferenciasdebido a modificaciones de los niveles de ingreso. Por ejemplo, unode los deciles podría hacerse más rico en una simulación, y adoptarpreferencias de deciles de ingreso más elevado; esto no es tomadoen cuenta en este modelo, aunque podrían introducirse cambios enlas funciones de preferencias que capturaran esos efectos. En cuan-to a los bienes, el resultado teórico más general es el de la llamada“mercancía compuesta de Hicks” que dice que si un grupo de mer-cancías se comporta de modo tal que sus precios relativos permane-cen constantes, entonces puede considerárselas un bien único y tra-tarlas como agregado. Es cierto que se trata de una condiciónsuficiente, pero podría decirse que es también conveniente y adop-tarla como criterio. La agregación de muchos bienes en uno solo tie-ne consecuencias; por ejemplo, reduce la estimación de la pérdidade bienestar originada en impuestos en cascada, de modo que tieneque hacerse con cuidado según los objetivos del modelo o de la si-mulación. La desagregación trae aparejados otros problemas. Porun lado, la disponibilidad de datos limita la posibilidad de avanzarde manera significativa en el detalle. Por otro, si el mercado a estu-diar es de tamaño muy reducido, los efectos sobre la economía se-rán de tamaño despreciable y se confundirán con el “ruido” ambienteo con los pequeños errores de los algoritmos.

Muchos modelos tienen un sesgo hacia el corto plazo, porqueel capital está instalado en cada industria y no es móvil. Es específicoy cada tipo de capital tiene su propia remuneración. Esto hace quebuena parte del ajuste de la economía se traslade a los dueños de esecapital. Casi siempre es posible adoptar diferentes grados de movi-lidad del capital entre industrias domésticas, e inclusive con el restodel mundo. Por ejemplo, puede suponerse que una proporción delcapital es nuevo, porque se trata de las inversiones que aún no se


han vuelto irreversibles. Hacer dos simulaciones similares, con dis-tintas hipótesis de movilidad, permite entender las diferencias y elgrado de sensibilidad de resultados al horizonte económico conside-rado. Es factible hacer ejercicios de sensibilidad también con las elas-ticidades de sustitución entre bienes y factores, para apreciar nueva-mente los efectos del ajuste de largo plazo. En efecto, insumos quese usan en proporciones fijas en la industria, por ejemplo, plástico yvidrio, podrían ser sustitutos cuando se permite una respuesta ma-yor de las empresas a cambios en sus precios relativos.

También cabe la alternativa de incluir desempleo. Se requiereentonces una especificación de cómo se forma el salario real, por en-cima del que permitiría alcanzar el pleno empleo. ¿Cuál es la ley deajuste de salarios? Se puede postular un ajuste parcial o uno vincu-lado a un índice de precios de una canasta de bienes similar o diferenteal IPC. Los efectos sobre la tasa de desempleo de cada tipo de trabajodependerán entonces de esta hipótesis que trasciende la lógica econó-mica de la ley de la oferta y la demanda en mercados competitivos.

2.3. El punto de partida en la construcción de un MEGC

Para construir un MEGC es necesario contar con un volumende información importante. Pero no sólo la cantidad de datos es loque importa sino que también es crucial su consistencia. Para ellojuega un papel esencial la matriz de contabilidad social (MCS o SAM,“Social Accounting Matrix”). Esta matriz permite representar el flujocircular de la economía en un cuadro de doble entrada con los ingre-sos de cada una de las cuentas en las filas y los gastos en las colum-nas, que cumple con la restricción presupuestaria básica (ingresosigual a gastos).10

El Cuadro 1 presenta el esquema de una MCS. Es similar a unatabla de insumo-producto pero ampliada a todos los sectores de laeconomía. Además distingue entre “actividades” y “mercancías”, loque permite que las actividades de producción puedan producir unoo más bienes.

10 Ver Pyatt y Round (1985).


11 Para ello también es preciso utilizar métodos para reconciliar los datos. Losmás difundidos son los métodos “RAS” y “Stone-Byron”, y el de la Entropía. VerBacharach (1970).

Fuente: elaboración propia.

La lectura e interpretación del Cuadro 1 resulta sencilla: las fi-las representan ventas de cada sector y las columnas, gastos. Porejemplo, la celda “Consumo Privado” resulta de la intersección de lafila “Mercancías” y la columna “Familia”, es decir representa el gas-to de los hogares en bienes y servicios y al mismo tiempo un ingresopara los vendedores de las mercancías; la celda “Impuestos Indirec-tos”, a su vez, representa un gasto para las actividades productorasde bienes y un ingreso para el gobierno. Esta representación esque-mática permite ver claramente la característica de consistencia pre-supuestaria básica detrás de toda MCS que heredan los MEGC.

El trabajo de consistencia de la información puede ser arduo.Inclusive se puede disponer de información pasada y no del períodode análisis. El RAS y el método de la Entropía11 son usualmente uti-lizados para conseguir que los datos de transacciones ausentes o noactualizadas sean estimados de manera que haya un desvío mínimo

Cuadro 1Esquema de una Matriz de Contabilidad Social

Actividades

Mercancías

Factores

Familias

Gobierno

Capital

Resto delMundo

Actividades

TransaccionesIntermedias

ValorAgregado

Impuestosindirectos

MercancíasVentas

Domésticas

Aranceles deImportación

Importa-ciones

Factores

Matriz deAsignación

Familias

ConsumoPrivado

ImpuestosDirectosAhorroPrivado

Gobierno

ConsumoPúblico

Transfe-rencias

AhorroPúblico

Capital

Inversión

Resto delMundo

Exporta-ciones

AhorroExterno

Ingr

esos

Gastos


con respecto al dato real y sean consistentes con los sí disponibles,en particular los de las Cuentas Nacionales.

La MCS requiere el uso de la información económica más re-ciente disponible, agrupada en un marco de referencia coherente.Sin embargo, esta información generalmente proviene de fuentesbastante diferentes: matrices de insumo-producto, cuentas naciona-les, encuestas de hogares, encuestas de firmas, datos sobre el mer-cado de trabajo, cuentas del gobierno, cuentas de comercio interna-cional, entre otros datos. Asimismo, los datos provenientes de estasfuentes involucran distintos períodos de tiempo. Por ejemplo, la in-formación correspondiente a la matriz de insumo-producto se pre-para generalmente cada cinco años o más, mientras que la informa-ción nacional sobre ingreso, producción, comercio, etc., songeneradas anualmente. En algunos casos, resulta posible comenzarcon una MCS existente, la cual luego se actualiza utilizando nuevainformación. En otros casos, la MCS debe ser construida completa-mente. En consecuencia, el problema puede plantearse como el deencontrar una manera eficiente de reconciliar la información.

Existen, principalmente, dos métodos de ajuste que se utilizanpara consistir la información, el método RAS y el método de Entro-pía Cruzada. McDougall (1999) demuestra que el método RAS y elde Entropía Cruzada son semejantes en el sentido que el primeropuede interpretarse como un modelo de minimización de EntropíaCruzada. Dado que la función de entropía es estrictamente convexase concluye que la solución RAS, si existe, es única.

El método RAS tiene algunas propiedades atractivas, las cuales sinduda contribuyen a su popularidad y vigencia. El problema general re-sulta en la estimación de un conjunto de parámetros con poca informa-ción. Se parte de una matriz inicial A y de vectores que contengan lassumas totales requeridas de las filas y las columnas y busca una matrizA* que respete dichos totales. La información mínima requerida por estemétodo es el total de las filas y las columnas de la nueva matriz que sequiere estimar. Este requerimiento es bastante restrictivo. Si solo tene-mos algunos de los totales filas y columnas y, por ejemplo, tenemos in-formación de algún otro dato de la matriz, el método RAS no sirve paraestimar la nueva matriz ya que el requerimiento mínimo es conocer cadauno de los datos de las orlas de la matriz de coeficientes.


Esta desventaja del RAS dio lugar al método de Entropía Cru-zada, que lo supera en cuando a flexibilidad y eficacia en cuanto a laincorporación de nuevos datos disponibles a la MCS.

El enfoque de “entropía cruzada”, fundamentado en la teoríade la información, sigue un procedimiento consistente en minimizarla medida de distancia de entropía cruzada de Kullback-Leibler (quedata de 1951) entre el valor esperado de los datos actualizados y losiniciales, de la matriz conocida. Aplicado al procedimiento de actua-lizar una MCS, el problema se reduce a encontrar una nueva MCS,cercana a una ya existente, minimizando la distancia de entropía cru-zada entre los datos de ambas y, respetando las restricciones, utili-zando los datos agregados por actividad, por ejemplo, su oferta to-tal. De esta manera se elude el problema de conocer el universo delos cambios en las demandas y consumos intermedio.

Este método puede partir de una matriz de coeficientes y con-sistirla a los nuevos datos aún cuando no tengamos todos los totalesde filas y columnas. Basta con tener suficiente información de los datosagregados de la nueva matriz para cumplir con los grados de libertaddel problema y así poder llegar a una solución consistente.

La flexibilidad de este método permite, incluso, actualizar datospartiendo de matrices que presentan datos originales inconsistentes.

Cumplimentada esta primera etapa, de organización y armoni-zación de información dispersa en una sola tabla, se procede a in-cluir la información de la MCS dentro del MEGC. Pero no toda lainformación necesaria está en la MCS; también es necesaria infor-mación adicional sobre elasticidades de sustitución y transformaciónque sirven como parámetros a las funciones de comportamientoselegidas por el investigador.12

La matriz puede ser complementada con una MCF (Matriz deContabilidad Financiera), que muestre los cambios patrimoniales ylas transacciones financieras. Una matriz de ese tipo fue incluida eneste modelo.

Las MCF (Matrices de Contabilidad Financiera) son formasrelativamente novedosas para describir la dinámica de los stocks fi-

12 Las funciones de comportamiento más utilizadas son Leontief, Cobb-Douglas, CES y LES.


nancieros entre instituciones. Complementan a las MCS (SocialAccounting Matrix) de las cuales se deriva el ahorro o desahorroagregado de cada sector, estableciendo las conexiones entre el aho-rro y la inversión a través del financiamiento entre instituciones ysectores de la economía. Las MCF permiten especificar el compor-tamiento de los portafolios de las distintas instituciones, respetandoautomáticamente las restricciones presupuestarias. Cada stock finan-ciero es un pasivo de alguna institución en la economía, que es suemisor, y activo de otra, que es el tenedor. La MCF es un listado or-denado de los stocks financieros en una tabla cuadrada no muy dife-rente de la MCS. Los activos de los agentes se colocan en filas y lasdeudas en columnas. Un elemento Aij significa que la institución filai tiene una acreencia contra la institución columna j, o lo que es lomismo, la institución columna j tiene una deuda con la institución filai. La MCF no exige balancear. La diferencia entre los activos totales(suma de las filas) y las deudas totales (suma de las columnas) de unagente iguala el patrimonio financiero neto del agente, pudiendo serpositivo, cero o negativo. Una vez acomodados los stocks financie-ros en formato MCF, se pueden describir y descomponer los cam-bios en los stocks de los activos financieros en el tiempo. Las tresfuentes de cambio para los stocks financieros son revaluación, prés-tamos netos y transacciones de capital. Los préstamos netos conec-tan la MCF con la MCS, reemplazando la parte de la “cuenta capital”de la MCS. La MCF debe explicar los desajustes de flujos de la MCS,ya que si algún agente gastó más que sus ingresos, algún otro agentelo tuvo que financiar, generando una nueva estructura de stocks.

2.4. La calibración

Una vez acordada la estructura contable y funcional, el modelodebe ser “calibrado”.13 De esta manera se obtiene un equilibrio ini-cial (“equilibrio empírico”) que luego servirá como punto de referencia(o en inglés: benchmark) para las simulaciones. En otras palabras, el

13 En este caso deben dejarse grados de libertad para conseguir el ajuste dela representación analítica. El procedimiento de calibración asegura que la estruc-tura de parámetros responde a la forma analítica.


nuevo equilibrio que se obtiene toda vez que se realiza una simu-lación es comparado con ese equilibrio inicial. Las simulacionesse llaman también “ejercicios contrafácticos”; el mismo nombreindica su carácter experimental, como mencionamos arriba.

El método de trabajo aceptado en la literatura (Böhringer, Ru-therford y Wiegard, 2003) es que los MEGC no son modelos depredicción ni están sujetos a testeo o rechazo. La estructura ana-lítica, descriptiva de la economía, se acepta tal como es y se supo-ne correcta; luego el modelo se “calibra”, entendiendo por estoque una primera corrida del modelo es para determinar los valo-res de un cierto conjunto de parámetros que permitan reproducircon esa estructura los datos reales (ya observados).

Si bien este procedimiento recibe críticas del lado de la eco-nometría, este paso es necesario ya que la información economé-trica puede ser insuficiente para establecer la correspondenciaestricta entre las transacciones observadas según las cuentas na-cionales y la estructura del modelo, especialmente cuando laseconomías atraviesan un período de cambio estructural.

Eso no significa que la información econométrica no sea deutilidad. Por el contrario, es sumamente útil para establecer lasformas funcionales y definir los valores de muchos parámetros im-portantes, como las elasticidades de sustitución entre bienes yfactores. Sin embargo, es deseable que esas elasticidades hayansido obtenidas de estimaciones compatibles con las formas fun-cionales del modelo.

Los ejercicios contrafácticos pueden repetirse para ver la sen-sibilidad del modelo a nuevos valores de las elasticidades. Es ha-bitual observar cambios no despreciables cuando las elasticida-des de sustitución suben o bajan mucho (para captar lasposibilidades de consumidores y productores de reemplazar bie-nes o factores cuando su precio sube mucho).

Asimismo, los resultados son en general también significati-vamente sensibles al grado de movilidad doméstica e internacio-nal de los factores. Por ejemplo, si el capital no es móvil entreindustrias, un impuesto en el sector en el que está instalado serácasi siempre absorbido como una disminución de su remunera-ción, y repercutirá en el nivel de vida de quienes lo posean. En


cambio, si es móvil (local o internacionalmente) el impuesto ter-minará recayendo sobre el resto de los factores inmóviles o sobrelos consumidores que no son capaces de sustituir los bienes encuya producción es usado.

La calibración se hace frecuentemente bajo el supuesto deque las unidades (físicas) de los bienes han sido elegidas de modoque los precios sean siempre 1 (uno). Esto facilita los cálculos yno tiene costo teórico. Es como decir que nuestra unidad no seráel kilogramo de grano o la hora de trabajo, sino la cantidad de granoque cuesta 1, o el número de segundos o minutos de trabajo, cuyovalor es 1$. En las salidas de calibración de nuestro modelo ocu-rre eso, y se podrá comprobar una calibración exitosa cuando losprecios del benchmark sean todos iguales a 1 (uno).

La estrategia de solución es la siguiente -véase Dervis, DeMelo y Robinson (1982) para más detalles. Tomando como pun-to de partida una asignación inicial de precios, la estrategia pri-mero intenta equilibrar el mercado de trabajo. Con funciones deproducción sectoriales, el supuesto de maximización de benefi-cio y una asignación inicial de los salarios para cada categoría, sedetermina la demanda de trabajo en cada sector. Luego, dadaslas ofertas de trabajo de cada categoría laboral, se computan losexcesos de demanda. Si los excesos de demanda son distintos decero, se deben asignar nuevos valores de salarios y realizar otraiteración. Cuando el mercado de trabajo está en equilibrio, haysuficiente información para generar los ingresos de los factores deproducción y los niveles de actividad sectoriales. Entonces, demanera similar, se procede a la búsqueda del equilibrio en elmercado de bienes. Si como resultado se obtienen excesos dedemanda distintos de cero, se vuelcan los nuevos precios y sevuelve a iterar hasta que ambos mercados estén en equilibrio.

Como ya se dijo, el cierre del modelo no es único necesaria-mente. Puede imponerse la condición de que tanto las cuentasfiscales como la cuenta corriente estén equilibradas. Esto implicaque el sector público no podrá recurrir a la emisión de bonos, porejemplo, para cubrir sus déficits. O puede aceptarse la existenciade un mercado de bonos que permita cerrar las necesidades definanciamiento del gobierno y externas de la economía. Eso crea-


rá dos nuevos precios y mercados en el modelo (el de bonos do-mésticos y el de bonos externos). Las Matrices de ContabilidadSocial observadas incluyen ese tipo de transacciones, y por lotanto, casi siempre es ineludible establecer un mercado de bonosque permita entender los cambios compensatorios en las posicio-nes financieras como resultado del exceso o defecto de gasto conrespecto a la restricción presupuestaria de cada agente. A tal efectose utiliza, en la sección 5, un modelo de equilibrio general com-putado (CGE) basado sobre Rutherford (2005) calibrado indivi-dualmente para Argentina, Brasil y Uruguay. A nivel sectorial, losresultados computan cambios en tasas de ganancia, niveles deactividad económica y precios de los factores.

3. LA LITERATURA SOBRE SERVICIOS Y EQUILIBRIO GENERALCOMPUTADO

Dee (2003) discute las características especiales que debe-rían tomar en cuenta los modelos aplicados a comercio de servi-cios y resume algunos métodos para cuantificar las barreras alcomercio de servicios. Menciona que los servicios son frecuente-mente brindados a la medida de los compradores y que esto tieneque ver con características regionales de la demanda o el marcoregulatorio bajo el cual operan. También discute la movilidad delos factores de producción tomando como punto de partida lamovilidad del capital en el caso de la eliminación de las barreras ala inversión extranjera directa (IED).

Sin embargo, Markusen Rutherford y Tarr (1999) modelanIED enfatizando la intensidad de uso de trabajo calificado -parauna recorrida por la literatura del modelado de IED en equilibriogeneral puede consultarse Lejour y Rojas-Romagosa (2006).

En Konan y Maskus (2006) se encuentra con un modelo deeste tipo en el caso de Túnez, país para el que remover restriccio-nes en servicios tendría mayor efecto que la liberalización en bie-nes y para el que los costos del ajuste serían menores en servi-cios.

Rutherford, Tarr y Shepotylo (2005), en un contexto similar


incorporan efectos de distribución del ingreso y liberalización deinversión extranjera directa (IED), indicando que el componentemás importante de las ganancias de bienestar (en Rusia) están aso-ciadas, como en Konan y Maskus (2006), a la remoción de las res-tricciones a la IED de servicios. Para ello, modelan la eliminacióndel mark-up implícito en los precios de los servicios considerandoal mismo tiempo que la productividad cambia endógenamente através de una estructura Dixit-Stiglitz que implica cierta sustitu-ción entre los servicios de negocios y los factores de producción.

En Whalley (2004) se relativizan las conclusiones de los es-tudios cuantitativos por no considerar la heterogeneidad de las ac-tividades de servicios. Dicho autor se concentra en las barreras alcomercio de servicios en los países y en la interpretación de losresultados cuantitativos generados por los modelos. Reconoce quela credibilidad de las estimaciones obtenidas en modelos CGE de-pende de la validez de los supuestos, y de la disponibilidad de datos,además que la precisión de las estimaciones puede poner en duda laimportancia de la ganancia de bienestar computada. Sin embargo,dice que la posibilidad de realizar este ejercicio tiene el beneficio dela información obtenida y la externalidad de generar una demandapor datos que mejoren las estimaciones futuras.

Markusen y Strand (2006) sostienen que el incremento delcomercio de servicios se debe a un cambio tecnológico, básica-mente en las telecomunicaciones, que permite ganancias de frag-mentación espacial de las actividades. Los resultados de su mo-delo muestran ganancias para países pequeños, con mano de obracalificada, que puedan exportar servicios a los más grandes ydesarrollados.

Balistreri, Rutherford y Tarr (2007) emplean una estructuratipo Dixit-Stiglitz (de variedad de productos) para los servicios denegocios de tal manera de modelar ganancias de productividadendógenas, a través de la introducción de nuevas variedades enla medida que ingresa mayor cantidad de proveedores. Estosautores modelan la liberalización de barreras al comercio de ser-vicios tanto sobre productos domésticos como externos.

En la mayoría de los trabajos se supone que la liberalizacióndel comercio de servicios generaría una estructura de mercado


competitiva. Por el contrario, en el trabajo citado de Konan y VanAssche (2006) se modela la liberalización de las telecomunicacio-nes en Túnez asumiendo que habrá un solo entrante. Para ello,definen escenarios contrafácticos alternativos simulando que: (i)la empresa establecida y el nuevo entrante compiten a la Cournoto forman un Cartel, (ii) que las empresas enfrentan costos idénti-cos o distintas alternativas de costos que diferencian a ambasempresas y (iii) que el nuevo entrante podría enviar remesas deganancias al exterior o mantenerlas en el país donde se realiza lainversión.

Este último aspecto fue ya explorado por Chisari et al. (2003)que, para el caso de servicios públicos regulados, muestra que laelección de mecanismos de regulación alternativos afecta el des-empeño del balance comercial. El elemento crucial en todos losmodelos son las estimaciones de equivalentes ad valorem de lasbarreras al comercio de servicios. El Cuadro 2 presenta las esti-maciones utilizadas en algunos de los trabajos mencionados.

Cuadro 2Equivalentes ad valorem de las barreras al comercio

de servicio utilizadas en la literatura

Además, para el caso de los ejercicios de mejora de productivi-dad o eficiencia exógenas, es necesario contar con alguna estima-ción para simular en qué medida mejorarían para los servicios con-siderados. Varios de los trabajos citados utilizan el MPSGE comoprograma principal de solución, muchas veces en un entorno GAMS.



En términos generales, el MPSGE es una estructura de tipowalrasiano que se autocalibra Esto tiene la ventaja de reducir elcosto de programación de la calibración cada vez que se deseamodificar un poco el modelo, cosa que sí es necesaria si se traba-ja con GAMS. Pero tiene la desventaja de poner límites a la formaestructural del modelo por el corsé del modelo de Walras. El GAMSes un programa de optimización, que se puede adaptar para maxi-mizar una función objetivo neutral sujeta a las ecuaciones cons-titutivas del modelo de equilibrio general; sin embargo, no todaslas estructuras walrasianas o de equilibrio general pueden ser re-ducidas a modelos de optimización. El enfoque de complementa-riedad permite abordar estos casos (por ejemplo, los salarios mí-nimos). Se puede trabajar simultáneamente con ambos,aprovechando entonces las ventajas de uno y otro; tal es la estra-tegia seguida en el modelo que aquí presentamos. Cada progra-ma contiene una serie de algoritmos ya programados, como elPATH o el MINOS, que son convocados en una línea de progra-mación para encontrar la solución.

4. UNA ILUSTRACIÓN

El Cuadro 3 presenta los resultados de un ejercicio realizado conel Modelo GTAP (versión Rutherford y Paltsev (2000)) de las ganan-cias de largo plazo derivadas de mejoras en la productividad de losservicios del 10%, debida a su vez a la apertura comercial en servi-cios. Los valores representan cambios porcentuales con respecto ala situación inicial (benchmark). Se observan importantes efectosmacroeconómicos: el PBI (a precios de mercado) aumenta 2.6%,1.5% y 1.4% para Brasil, Uruguay y Argentina, respectivamente. Elbienestar de los hogares, medido por la variación equivalente, au-menta en todos los casos. Para Brasil se observa un mayor aumentorelativo, que está en línea con el mayor peso relativo de los serviciosen ese país).


Cuadro 3Resultados simulaciones con modelo GTAP para Argentina

(AR), Brasil (BR) y Uruguay (UY) en variaciones porcentuales

ProductividadAR BR UY

IndicadoresMacroeconómicos

Bienestar

Precios Factores

Nivel de actividad

Precios Bienes

Precios

Consumo PrivadoConsumo PúblicoInversiónExportacionesImportacionesPBI (pm)HogaresGobiernoTierraTrabajo no calificadoTrabajo calificadoCapitalRecursos NaturalesAgricultura y mineríaIndustriaTOTAL ServiciosComunicacionesServicios financierosSegurosServicios a las empresasResto de serviciosAgricultura y mineríaIndustriaTOTAL ServiciosComunicacionesServicios financierosSegurosServicios a las empresasResto de serviciosTransablesNo TransablesTransables / NoTransablesIPCIPM

1.4943.2120.192

-0.186-0.2171.3872.1372.5790.0631.7712.1881.2470.000

-0.1230.066

-0.010-2.094-5.2423.746

-4.6310.8040.4730.315

-1.300-9.275-9.671

-11.599-9.0680.5030.349

-1.300

1.671-0.582-0.704

3.1723.2180.7770.4590.4302.6094.4351.9740.0553.1682.7892.5500.0000.0920.569

-0.126-3.267-7.7731.157

-2.4631.1970.7590.255

-1.837-8.178-9.908-8.640-7.8881.1870.331

-1.837

2.208-1.297-0.916

1.6412.0490.1200.2720.2111.5201.6861.7160.5181.5911.2351.6810.0000.2530.275

-0.069-1.012-5.0341.277

-7.1360.7640.4140.220

-0.998-8.854-9.409-8.902-9.0310.4650.269

-0.998

1.2800.040

-0.491


Indicador


Con respecto al efecto sobre los mercados de factores, debidoa la diferente composición del valor agregado, los precios relativosde los factores varían de país en país. Por ejemplo, la razón entre elsalario no calificado y el salario calificado es menor que uno en laArgentina y mayor que uno en Brasil y Uruguay. Por otro lado, el usofactorial en los servicios bajo análisis relativo al resto de los sectoresdentro de cada país también presenta diferencias. Como resultadode esto, los niveles de salarios o renta del capital presentan significa-tivas diferencias cuando se compara entre países.

5. CONCLUSIONES

Como dicen Markusen y Strand (2006), es posible que el aná-lisis económico del comercio internacional de servicios (en sus di-ferentes modos) no requiera un desarrollo de nuevos teoremas enel campo de la economía internacional, sino más bien adaptacio-nes apropiadas de los ya existentes. Pero el enfoque apropiadoserá el de equilibrio general. Los movimientos de precios relati-vos estarán acompañados por cambios en las rentas de los agen-tes y en la riqueza de las economías, y las consecuencias se veránen los mercados de factores y en la inversión (en capital físico yhumano). La estimación a priori que los agentes económicoshagan de sus niveles de vida ex post serán claves para el avanceo no de las reformas, y los MEGC ayudarán a dar un marco con-sistente a la evaluación.

Resumamos entonces algunas de los aspectos novedosos a to-mar en cuenta para la evaluación del comercio de servicios (según laliteratura y nuestras propias apreciaciones) según los modelos deequilibrio general computable:

i. Las relevantes ganancias derivadas de los cambios en la pro-ductividad de los oferentes, ¡pero también en la calidad delos servicios que ofrecen!

ii. El eventual aumento en la intensidad en el trabajo califica-do requerido por la apertura a la presencia comercial, parael cual la economía puede no estar preparada.


iii. La asociación de variaciones en el mark-up doméstico (su-bas o bajas) con los cambios de productividad, debido amodificaciones en la organización industrial doméstica delsector servicios. Pero se advierte que la apertura a la presen-cia comercial no necesariamente implica un aumento de lacompetencia a nivel doméstico.

iv. La presión inicial sobre el esfuerzo exportador de la econo-mía, luego de la apertura a las importaciones o por el pagode dividendos por presencia comercial.

v. La modificación en la demanda por bonos locales, en particu-lar emitidos por el gobierno, como consecuencia de mayorpresencia comercial de instituciones financieras extranjeras.

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