LOS PRECIOS INTERNACIONALES DEL PETRÓLEO Y EL BALANCE PRIMARIO EN MÉXICO Juan Delfino Salcedo Badillo Escuela de Gobierno y Transformación Pública, Tecnológico de Monterrey Av. Carlos Lazo #100, Álvaro Obregón, Santa Fe, 01389 Ciudad de México, D.F. Tel. 01 55 9177 8000 e-mail: [email protected]

Leovardo Mata Mata Departamento de Economía y Negocios Internacionales, Tecnológico de Monterrey, Campus Estado de México. Carretera Lago de Guadalupe Km. 3.5, Margarita Maza de Juárez, 52926 Atizapán de Zaragoza, México. Tel. 01 55 5864 5555 e-mail: [email protected]

Resumen. En este trabajo se revisa la relación empírica que ha existido entre los precios internacionales del petróleo y el balance fiscal primario en México para el periodo 20002014. Las estrategias en materia energética que ha presentado el país se comparan con la conducta esperada, según la economía política, de un exportador típico neto. En particular mediante un modelo de probabilidad se cuantifica el efecto existente entre los precios del petróleo, el balance primario y las pericias que ha presentado México en cuestión petrolera de los últimos años, de cara a la recién reforma energética. Palabras clave: balance primario, precios del petróleo, reforma energética, modelo de probabilidad

Abstract. In this paper the empirical relationship that has existed between international oil prices and the primary fiscal balance in Mexico for the period 2000-2014 is reviewed. The energy strategies presented by the country are compared with the expected behavior, as the political economy of a typical net exporter. In particular through a probability model the effect between oil prices and the primary balance is quantified. These results are compared with the energy reform expectations. Keywords: primary fiscal balance, oil prices, energy reform, probability model

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1..Introducción Este estudio recoge y analiza una visión en conjunto del impacto macroeconómico de los choques externos del precio del petróleo sobre el comportamiento de la economía mexicana. Tomando como referencia la dependencia histórica de las finanzas públicas sobre los ingresos petroleros -que tan sólo en la última década representaron en promedio más de un tercio del gasto público- se evalúan tres diferentes trayectorias del precio de la mezcla mexicana de petróleo –denominadas, alta, media y baja- y sus efectos probabilísticos sobre el balance fiscal y la estabilidad de la economía. De la mano del análisis de la evidencia empírica de los choques de precios del petróleo sobre el balance fiscal primario, se presenta primero una revisión de cuál ha sido la experiencia mexicana –dada la abundancia de recursos del sector hidrocarburos-, enfocándose en el manejo del impacto macroeconómico de la variación de los precios internacionales del petróleo y su evolución a lo largo de varias décadas, resaltando las variaciones de su participación en el Producto Interno Bruto, las exportaciones, y la dependencia de rentas petroleras por el lado de los ingresos fiscales. En la misma dirección, se abordan los cambios divergentes de los periodos históricos más significativos, los cuáles pueden ser explicados por las características propias de la economía política del sector hidrocarburos en México. Al respecto, la extensa literatura sobre la materia nos dice que para el análisis más robusto de la economía política del petróleo, es necesario considerar la interacción de diversos factores como la dotación de hidrocarburos –número de reservas-, las diferencias más significativas del sector con otras industrias, los factores económicos relevantes –inversión, renta petrolera y precios- así como el marco regulatorio y la estructura impositiva. Concretamente, un corolario lógico y trascendente de la nacionalización de la industria petrolera de 1938, se puede resumir en un argumento: el estado toma el control de toda la cadena del sector de hidrocarburos. Esta situación en el sector perdura durante más de 70 años, encontrando su punto de inflexión más abrupto en la recién aprobada Reforma Energética de 2014. De fondo, dicha reforma tiene como objetivo transformar la gobernanza de la compañía paraestatal, Petróleos Mexicanos (PEMEX), al modificar el actual marco regulatorio posado en la figura de monopolio estatal. En esencia, con esta reforma se configura una nueva etapa de la economía política de la industria hidrocarburífera en México, al abrirse un ciclo de inversión privada en toda la cadena de hidrocarburos sin antecedentes históricos, precedido por un ciclo de expropiación y nacionalización de más de 7 décadas. En dicho ciclo, predominó la captura y concentración de la renta petrolera con fines políticoclientelares, de financiamiento del gasto y como garantía para la gestión de la deuda. La historia del sector hidrocarburos en México se remonta a principios del siglo XX. Durante este periodo el país se desenvuelve como un exportador de petróleo importante en la región. Son reveladoras las coincidencias directas e indirectas de autores como Monaldi (2010) y Everhart (2001), en relación a la disminución de la importancia del sector petrolero en la economía durante las décadas de industrialización que sobrevienen al ciclo de nacionalización de 1938. Si bien es cierto que es materia de un estudio más riguroso y 2

exhaustivo, se puede inferir que el ciclo de expropiación -cuyo objetivo esencial era capturar la renta petrolera concentrada en su mayoría en manos privadas- tuvo un impacto negativo en algunas variables macroeconómicas al no beneficiarse de los costos hundidos de la inversión privada. De igual manera, y siguiendo el mismo hilo argumental, se puede desprender otra importante conclusión: las condiciones políticas y económicas de la época retrasaron la decisión de invertir en infraestructura y capital humano. De esta manera, el gobierno del presidente Lázaro Cárdenas no fue capaz de acoplar la inercia del ciclo de nacionalización, con la necesidad de modernizar a la industria para no postergar -hasta la década de los 70- los descubrimientos de nuevos yacimientos. La experiencia mexicana en el uso de sus recursos petroleros ha sido muy singular desde la nacionalización de la industria por el ex presidente Lázaro Cárdenas en 1938. Con ello se dio inicio a la etapa de la rectoría del Estado sobre la industria hidrocarburífera, cuya relevancia en las vísperas del sexenio del ex presidente Luis Echeverría Álvarez en términos del PIB era del 2.5% y representaba tan sólo el 3.5% de los ingresos fiscales del gobierno. En las décadas siguientes la importancia de la producción petrolera para la economía nacional fue en ascenso. De 1980 a principios del 2000, a pesar de que las exportaciones petroleras como porcentaje de las exportaciones totales decrecieron, se mantuvo una fuerte dependencia de los ingresos petroleros, representando cerca de un tercio de los ingresos del sector público. Esta dependencia se había acentuado sobre todo para financiar gasto y administrar la deuda. La década de los 70´s comienza con un nuevo estilo de implementar la política macroeconómica, dicho periodo se ve precedido por el históricamente llamado “periodo del desarrollo estabilizador” caracterizado por la estabilidad económica y el crecimiento. El sexenio del ex presidente Luis Echeverría Álvarez (1970-1976) arrojó resultados poco positivos: incremento del gasto público sin el correspondiente incremento de los ingresos del gobierno, mayor intervención del gobierno en la economía, crecimiento de la inflación, una creciente deuda externa como resultado de préstamos al sector público, y un tipo de cambio sobrevaluado. Al finalizar el sexenio el capital privado huyó del país y una crisis de balanza de pagos se desató, lo que obligó al gobierno a abandonar el control de cambios, llevando al peso una devaluación de 40 ciento, Everhart (2001). Durante este período, ocurrieron los principales cambios en el mercado del petróleo. El embargo del petróleo árabe de octubre 1973 disparó los precios del petróleo en casi un 400 por ciento y se resintió la economía mundial. En ese momento, PEMEX, la empresa petrolera estatal mexicana, hizo importantes descubrimientos de reservas de petróleo en el sur del país. Las consecuencias iniciales de la crisis del petróleo fueron negativas para México, porque la producción estaba orientada hacia adentro y no cubría la demanda interna, sin embargo, en el largo plazo los shocks externos e internos iban a cambiar radicalmente la economía mexicana. En 1976 José López Portillo fue elegido presidente, trayendo con él una nueva estrategia económica, una estrategia de basar el crecimiento económico en la explotación de las

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recientemente descubiertas reservas de petróleo. López Portillo esperaba salir de la recesión a través de una mayor exportación de petróleo a precios favorables y relajar las restricciones fiscales. Durante el sexenio de Miguel de la Madrid, en el periodo de 1982 a 1985, la economía mexicana entró en una grave recesión. Las políticas de ajuste estructural tuvieron un éxito menor en el reordenamiento de la economía, y aunque los precios del petróleo se mantuvieron estables en torno a US$25 dólares por barril, antes de finales de 1985 otra crisis de balanza de pagos se apoderó de la economía. Una característica importante es que cuando las autoridades se enfrentaron a una crisis del petróleo, los ajustes en la industria petrolera no se llevaron a cabo a través de reducciones en personal, sino con la caída de los ingresos medios reales. Es interesante observar que, si bien los ingresos cayeron en la industria petrolera con el choque de 1981, se mantuvieron muy por encima de los ingresos reales medios en otro empleo en el sector público. México inició 1986 con una crisis de balanza de pagos, la suspensión del financiamiento del FMI -a consecuencia de no cumplir con las metas fiscales requeridas- aunado al efecto del gran terremoto de septiembre de 1985. En este ambiente los precios del petróleo comenzaron una precipitada caída. Entre febrero y marzo de 1986, el precio por barril se redujo de US$25 dólares por barril a 10 dólares, una pérdida para el año de aproximadamente 8,5 millones de dólares en reservas de divisas entrantes, o el equivalente de 6.7 por ciento del PIB. El Banco Mundial y el FMI intervinieron, tratando de aliviar la crisis de México pero una severa recesión se produjo: el PIB cayó casi un 4 por ciento, la inflación se elevó a más de 100 por ciento y el peso se devaluó en más de un 45 por ciento. Fue también en esos años que la composición de las exportaciones de México cambió radicalmente, con una reducción sustancial en el componente petrolero. Sin embargo, los términos de intercambio siguen siendo fuertemente influenciados por los movimientos en los precios del petróleo. El financiamiento monetario del déficit se utilizó en 1986 con el consiguiente aumento de la inflación, mientras que los recortes fiscales eran la respuesta primaria en 1998 durante el sexenio de Ernesto Zedillo Ponce de León. En la segunda mitad de la década de 1980 la economía mexicana continuó luchando. Las autoridades implementaron políticas de ajuste estructural adicionales, con la intención de abrir la economía, la diversificación de las exportaciones y aumentar la participación del sector privado en la economía. Durante gran parte del sexenio de Carlos Salinas de Gortari, de 1987 a 1993, el precio del petróleo fluctuó en torno a una media de US$14,25 por barril, con la excepción del episodio de la Guerra del Golfo, que elevó brevemente los precios a US$30 dólares por barril.

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Al mismo tiempo, el volumen de las exportaciones de petróleo se estabilizó en torno a un nivel de 1,3 millones de barriles por día. En 1994 los precios del petróleo comenzaron a subir de nuevo. Para fin de año un gran déficit de cuenta corriente se había acumulado, financiado en gran parte con la volatilidad de la deuda a corto plazo denominada en moneda extranjera. Junto con un peso sobrevaluado y una serie de errores también acumulados, sobrevino la famoso crisis de 1994-1995 –error de diciembre-. La recesión de 1995 fue grave, a pesar de ello la recuperación fue más rápida que en crisis anteriores. Durante ese año las exportaciones de petróleo comenzaron a subir. El aumento de las exportaciones aunado al aumento de los precios, generó un flujo crucial de ingresos, muy importante en el momento en que la economía se encontraba contraída. Aunque esta estrategia fue efectiva, no era una política sostenible en el largo plazo. La caída del precio del petróleo, que comenzó a principios de 1997 duraría sólo hasta diciembre de 1998. Las autoridades mexicanas continuarían aumentando el volumen de las exportaciones y de la producción de petróleo, tratando de compensar la disminución del valor de las exportaciones no petroleras. Al parecer, el gobierno nunca previó la caída de los precios alcanzados al año siguiente y continuó invirtiendo en infraestructura petrolera, una política coherente con la expectativa de aumento de precios y demanda. La situación en 1998 fue difícil para las economías productoras de petróleo, como lo fue para algunos importadores clave que estaban entrando en una época turbulenta de sus propias economías -economías de Asia oriental-. El precio del crudo mexicano alcanzó niveles por debajo de los US$7 dólares por barril en 1998, el precio más bajo en dos décadas. En respuesta a la caída de los precios el gobierno mexicano firmó un acuerdo con dos grandes productores de petróleo, Arabia Saudita y Venezuela, para contraer el suministro internacional de petróleo. Otros países de la OPEP pronto se unieron a este acuerdo. Sin embargo, esto no hizo reinar el descenso de los precios, en parte debido a la todavía deprimida demanda petrolera y debido a la falta de compromiso de algunos de los firmantes. En marzo de 1999 un nuevo acuerdo entre once principales productores de petróleo detuvo la caída de los precios del petróleo, y los precios se acercaron a los del periodo de la Guerra del Golfo y a los primeros niveles de la década de los 80´s. Bajo este conjunto de antecedentes, se busca analizar el efecto de los precios internacionales del petróleo para el periodo 2000-2014, donde el punto central es el impacto que tienen los diferentes niveles bajo, medio y alto sobre la posibilidad de incurrir en déficit. Esta premisa, como puede leerse más arriba se encuentra inspirada en la dependencia histórica que ha presentado México frente a renta petrolera, y particularmente a las fluctuaciones internacionales de los precios del petróleo.

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2. Metodología En la primera parte de esta sección se describe la prueba de raíz unitaria, la cual es importante para evaluar si la distribución de probabilidad subyacente a una serie de tiempo es estable. Esto es necesario para estimar los modelos de probabilidad posteriores, pues se requiere que exista una distribución de probabilidad única sobre la variable latente. 2.1 Prueba de Dickey-Fuller En general, el comportamiento dinámico de los procesos I(1) es diferente del comportamiento de los procesos I(0). En el primer caso pueden presentarse componentes cíclicos, estacionalidad o alguna tendencia. En este sentido, debe realizarse la prueba cuya hipótesis nula afirma la existencia de una raíz unitaria contra la hipótesis alternativa que establece estacionariedad, Hamilton (1994). Consideremos el modelos AR(1) para la serie de tiempo 𝑦𝑡 ,

𝑦𝑡 = 𝜌𝑦𝑡−1 + 𝜀𝑡 , 𝜀𝑡 ~ 𝑖. 𝑖. 𝑑. (0, 𝜎 2 )

donde −1 < 𝜌 < 1. Entonces

a) Si |𝜌| < 1 se cumple que 𝑦𝑡 ~ 𝐼(0) con media cero y varianza 𝜎 2 /(1 − 𝜎 2 ) b) Si |𝜌| = 1, se cumple que 𝑦𝑡 ~ 𝐼(1) y se tiene una caminata aleatoria.

El estimador por mínimos cuadrados ordinarios para 𝜌 es consistente mientras que el estadístico t es asintóticamente normal cuando |𝜌| < 1 y se presenta una distribución asintótica no estándar y sesgada a la izquierda cuando |𝜌| = 1. Por ello no se puede aplicar la prueba estándar del estadístico t para verificar raíz unitaria, de hecho la distribución empírica para este caso no es usualmente estable. No obstante, Dickey-Fuller es una prueba cuyos autores tabularon los percentiles correctos y que corresponde a la distribución adecuada. La prueba de raíz unitaria es un test de una sola cola, donde la distribución asintótica es razonable aun cuando existan valores pequeños del estadístico t. La especificación inicial se puede modificar como

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𝑦𝑡 = 𝛼 + 𝜌𝑦𝑡 + 𝜀𝑡 , 𝜀𝑡 ~ 𝑖. 𝑖. 𝑑. (0, 𝜎 2 ), −1 < 𝜌 < 1

bajo la afirmación 𝐻0 : 𝜌 = 1, 𝛼 = 0. La diferencia entre ambas especificaciones es la ordenada al origen que implica un término constante de arrastre para el proceso estocástico. Análogamente, puede pensarse en un modelo que incorpore un componente de tendencia:

𝑦𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝑡 + 𝜌𝑦𝑡 − 1 + 𝜀𝑡 , 𝜀𝑡 ~ 𝑖𝑖𝑑 (0, 𝜎2), −1 < 𝜌 < 1

y se tiene que la hipótesis base es 𝐻0 : 𝜌 = 1, 𝛽 = 0 , lo cual establece una caminata aleatoria con arrastre. Una extensión a estos casos consta de la prueba aumentada de Dickey-Fuller y la prueba de Phillips-Perron. La prueba de hipótesis de Dickey-Fuller es un test usual para verificar la estacionariedad de una serie de tiempo, aquí la afirmación base es que existe raíz unitaria (no estacionariedad). El rechazo de la hipótesis nula bajo diferentes especificaciones, Hamilton (1999), arroja evidencia sobre la naturaleza de la variable aleatoria que este analizando. En general, el modelo de regresión que se estima para realizar el test aumentado de Dickey-Fuller se puede escribir como

∆𝑦𝑡−1 = 𝜇 + 𝛾𝑦𝑡−1 + 𝛿1 ∆𝑦𝑡−1 + ⋯ + 𝛿𝑝−1 ∆𝑦𝑡−𝑝+1 + 𝜀𝑡

donde la hipótesis nula se traduce concretamente en verificar la significancia del coeficiente γ. Es decir, en probar si 𝛾 = 0.

2.2 Modelos de probabilidad Este tipo de especificaciones presentan una variable dependiente que toma un número finito de valores, así que se tienen un conjunto discreto de alternativas. Por ejemplo: a) Condición laboral: empleado o desempleado b) El individuo cuenta con automóvil: sí o no

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La clasificación que abarca diferentes categorías puede contemplar sólo dos alternativas (modelos binomiales), pero también tres o más alternativas (modelos multinomiales). En cada se puede o no presentar un ranking, es decir se pueden tener modelos ordenados y no ordenados, Grenne (2007). En este trabajo nos centramos en los modelos binomiales de la forma

𝑃[𝑌 = 1|𝑋] = 𝑃[𝑌 = 1|𝑋1 , … , 𝑋𝑛 ]

La especificación más simple es el modelo lineal de probabilidad

𝑃[𝑌 = 1|𝑋] = 𝛽0 + 𝛽1 𝑋1 + ⋯ + 𝛽𝑘 𝑋𝑘

Los coeficientes 𝛽 reflejan la variación en la probabilidad de un cambio unitario en los elementos del vector X. Esta modelación presenta algunos inconvenientes: a) La probabilidad no se encuentra acotada entre cero y uno, b) los residuales presentan heteroscedasticidad, c) el efecto marginal es constante. Estas desventajas pueden solucionarse mediante los modelos índice logit y probit, donde se asume una variable latente no observable.

𝑃[𝑌 = 1|𝑋] = 𝐺(𝑋𝛽]

Usualmente se selecciona la función G de tal manera que su dominio tome valores en el intervalo abierto unitario, 0 < 𝐺(𝑧) < 1, lo cual se satisface fácilmente si 𝐺 es una función de distribución acumulada. En este sentido, el modelo probit asume una distribución de probabilidad acumulada normal 𝑧

𝐺(𝑧) = ∫ 𝜑(𝑣)𝑑𝑣 −∞

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En tanto que el modelo logit asume una distribución de probabilidad logística

𝐺(𝑧) =

exp(𝑧) 1 + exp(𝑧)

En los dos casos anteriores se supone una variable latente 𝑌 ∗ tal que

𝑌 ∗ = 𝑋𝛽 + 𝜀 implica que 𝑌={

1 𝑠𝑖 𝑌 ∗ > 0 0 𝑜𝑡𝑟𝑜 𝑐𝑎𝑠𝑜

donde 𝜀 tiene media cero y varianza constante. Si 𝜀 se distribuye de acuerdo con una función de distribución 𝐺 simétrica, entonces

𝑃[𝑌 = 1|𝑋] = 𝑃[𝑌 ∗ > 0|𝑋] = 𝑃[𝜀 > −𝑋𝛽|𝑋] = 𝑃[𝜀 < 𝑋𝛽|𝑋] = 𝐺(𝑋𝛽)

En los modelos de elección de probabilidad los efectos marginales se calculan como 𝜕𝑃 = 𝑔(𝑋𝛽)𝛽𝑗 𝜕𝑋𝑗 𝑑𝐺

siendo que 𝑔(𝑧) = 𝑑𝑧 si la variable 𝑋𝑗 es continua, mientras que si 𝑋𝑗 es una variable discreta se estima simplemente como una diferencia

𝐺(𝛽0 + 𝛽1 𝑋1 + ⋯ + 𝛽𝑘 ) − 𝐺(𝛽0 + 𝛽1 𝑋1 + ⋯ + 𝛽𝑘−1 𝑋𝑘−1 )

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El efecto marginal depende de las variables explicativas pero a través de la función de densidad 𝑔(𝑋𝛽). Sin embargo, el signo del impacto viene dado por el signo del coeficiente 𝛽𝑗 . En particular, para el modelo probit se tiene que 𝑔(𝑧) es la función de densidad de probabilidad de normal, 𝜑(𝑧). En tanto que para el modelo logit,

𝑔(𝑧) =

exp(𝑧) [1 + exp(𝑧)]2

La bondad de ajuste para una muestra con 𝑛 observaciones se apoya en que la función de densidad condicional puede escribirse como

𝑓(𝑦|𝑥𝑖 ) = [𝐺(𝑥𝑖 𝛽)]𝑦𝑖 [1 − 𝐺(𝑥𝑖 𝛽)]1−𝑦𝑖

El logaritmo natural para cada observación es

𝑙𝑖 = 𝑦𝑖 ln[𝐺(𝑥𝑖 𝛽)] + (1 − 𝑦𝑖 )ln[1 − 𝐺(𝑥𝑖 𝛽)] luego 𝑛

𝐿 = ∑ 𝑙𝑖 𝑖=1

nos lleva al pseudo-coeficiente de determinación de McFadden,

ln(𝐿0 ) 𝑅2 = 1 − [ ] ln(𝐿)

3. Datos, estimaciones y resultados En esta sección se presenta la estimación de un modelo de probabilidad lineal para evaluar el impacto de los precios internacionales del petróleo sobre el balance primario en México. El conjunto de información es mensual y abarca el periodo que va de enero del año 2000 a

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diciembre de 2014. Las series de tiempo se obtuvieron del Banco de México, PEMEX y la Secretaría de Energía. Específicamente, las variables empleadas son a) El balance primario es igual a la diferencia entre los ingresos totales del Sector Público y sus gastos totales, excluyendo los intereses. Debido a que la mayor parte del pago de intereses de un ejercicio fiscal está determinado por la acumulación de deuda de ejercicios anteriores, el balance primario mide el esfuerzo realizado en el periodo corriente para ajustar las finanzas públicas. b) Dado que el Producto Interno Bruto (PIB) no se encuentra bajo periodos mensuales, se utiliza como variable proxy el Índice Global de la Actividad Económica (IGAE) para el periodo de referencia. c) Para tomar en cuenta los años recientes y su efecto sobre el balance primario se han definido las siguientes variables:

c.1) deficit = 1 si en el mes de referencia el balance fiscal primario es negativo, cero en otro caso. c.2) year2008 = 1 si las observaciones se ubican en el año 2008, cero en otro caso. c.3) year2009 = 1 si las observaciones se ubican en el año 2009, cero en otro caso. c.4) year2010 = 1 si las observaciones se ubican en el año 2010, cero en otro caso. c.5) year2011 = 1 si las observaciones se ubican en el año 2011, cero en otro caso. c.6) year2012 = 1 si las observaciones se ubican en el año 2012, cero en otro caso. c.7) year2013 = 1 si las observaciones se ubican en el año 2013, cero en otro caso. c.8) pmas = 1 si los precios internacionales del petróleo se ubican en el último cuartil de la distribución de probabilidad de los precios observados. Es decir, esta variable dummy identifica a los precios altos. c.9) pmenos =1 si los precios internacionales del petróleo se ubican en el primer cuartil de la distribución de probabilidad de los precios observados. Es decir, esta variable dummy identifica a los precios bajos. c.10) precios es el conjunto de precios del petróleo para el periodo de referencia.

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Se estiman tanto un modelo probit como una especificación logit, dado que se desea cuantificar el cambio en la probabilidad de incurrir en déficit cuando varían los precios del petróleo. No se estima directamente un modelo de regresión en series de tiempo, pues las variables IGAE, balance primario y los precios internacionales del petróleo no son series de tiempo estacionarias. Si bien es cierto que puede pensarse en una especificación bajo un modelo de corrección de errores que tomara en cuenta alguna hipotética relación de cointegración. Los modelos de probabilidad probit y logit capturan efectos no lineales entre las variables involucradas y permiten estimar la probabilidad de incurrir en déficit, dado los diferentes niveles de los precios. Más aún, estos modelos de probabilidad estiman efectos marginales no lineales, dado que se consideran las distribuciones de probabilidad normal y logística para evaluar el cambio en probabilidad, Grenne (2007). En ese sentido los modelos logit y probit aportan una riqueza diferente al enfoque de cointegración, aunque se deja abierta la agenda para un ejercicio posterior en ese sentido, Jiménez (2004). En el cuadro 1 se presentan las pruebas de hipótesis clásicas para raíz unitaria y estacionariedad sobre las variables claves que se han tomado en cuenta. Se puede apreciar que bajo un nivel de significancia de 95% no se rechaza la hipótesis nula de raíz unitaria para Dickey-Fuller y Phillips-Perron, en tanto que para Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin se rechaza la hipótesis base de estacionariedad.

Cuadro 1. Pruebas de raíz unitaria y estacionariedad.

Serie de tiempo

Dickey Fuller Aumentada

PhillipsPerron

KwiatkowskiPhillipsSchmidt-Shin

Balance primario Precios del petróleo IGAE

0.1354 0.6551 0.4538

0.1321 0.1346 0.1567

0.0409 0.0133 0.0163

Fuente. Elaboración propia. En el cuadro 2 se muestran los percentiles para los precios del petróleo durante el periodo 2000-2014. El primer cuartil es 26.33 dólares y permite definir la variable dummy de precios bajos, similarmente el tercer cuartil es 91.59 dólares y permite establecer la variable binaria de precios altos. Asimismo, se puede observar que la mediana es 52.96 dólares y nos indica que la mitad de las ocasiones los precios se han ubicado por abajo o por arriba del nivel de la mediana. El sesgo es diferente de cero y la curtosis diferente del valor tres, lo cual nos

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indica que los precios no se encuentran centrados en la media, como se esperaría para una distribución normal. Esto puede verificarse rápidamente también porque la media y la mediana de los precios son diferentes. En el cuadro 3 se presentan los coeficientes estimados para un modelo probit, donde la variable dependiente es déficit y las variables explicativas incluyen al IGAE, las variables dummy de los años y las variables binarias de precios altos y bajos. Como se puede apreciar, el total de los coeficientes estimados resultan significativos, pero debe destacarse el signo positivo que presentan las variables atribuibles a precios altos y bajos. El signo de estos coeficientes nos dicen que la dirección de asociación entre los precios altos y bajos, en relación a la probabilidad de incurrir en déficit es directa. En otras palabras, existe evidencia para pensar que la existencia de precios del petróleo altos o bajos aumenta la probabilidad de caer en déficit.

Cuadro 2. Estadísticos descriptivos de los precios del petróleo.

1% 5% 10% 25%

Percentiles 14.43 19.91 21.11 26.33

50%

52.96

75% 90% 95% 99%

91.58 102.24 106.64 114.15

Menores 14.29 14.43 14.80 16.18

Mayores 110.23 112.82 114.15 120.25

Media Desv. Estándar

58.45 31.52

Varianza Sesgo Curtosis

993.43 0.25 1.60

Fuente. Elaboración propia. En el cuadro 4 se confirma la afirmación sobre el impacto diferenciado de los niveles de precios del petróleo sobre el balance primario, pues la probabilidad de incurrir en déficit se incrementa cuando el nivel de los precios se ubica por arriba del tercer cuartil o por abajo del primer cuartil. Los efectos marginales de las variables dummies pmas y pmenos, correspondientes a precios altos y bajos, respectivamente, son significativos a un nivel de confianza del 95%. En otras palabras, existe evidencia para pensar que la probabilidad de incurrir en déficit se 13

incrementa cuando los precios internacionales del petróleo son altos o bajos, lo que concuerda con el escenario de los últimos años, donde los precios del petróleo han sido elevados y donde los gastos totales del gobierno se han incrementado por arriba de los ingresos totales, ver figura 1. Esta situación es preocupante y más todavía por la drástica caída en los precios del petróleo que se ha observado a finales del año 2014.

Cuadro 3. Modelo probit.

Modelo Probit Log verosimilitud

deficit igae y2008 y2009 y2010 y2011 y2012 y2013 ppmas ppmenos precios constante

LR chi2(10) Valor p Pseudo R2

-49.769184 Coeficientes Error estándar 0.3090 -1.1320 3.7965 2.4488 3.8506 1.4736 -0.8827 0.0273 0.0694 -0.0883 -26.5092

0.0676 0.9295 0.7287 0.6683 1.2329 1.1135 0.8542 0.0096 0.0264 0.0251 5.5315

z

Valor p

4.5700 -1.2200 5.2100 3.6600 3.1200 1.3200 -1.0300 2.8500 2.6300 -3.5200 -4.7900

0.0000 0.2230 0.0000 0.0000 0.0020 0.1860 0.3010 0.0040 0.0090 0.0000 0.0000

132.3900 0.0000 0.5708

Intervalo de confianza, 95%

0.1765 -2.9538 2.3683 1.1391 1.4342 -0.7088 -2.5570 0.0085 0.0176 -0.1375 -37.3508

0.4414 0.6898 5.2247 3.7586 6.2669 3.6560 0.7915 0.0460 0.1213 -0.0391 -15.6676

Fuente. Elaboración propia. Concretamente, al considerar la misma especificación pero bajo el modelo logit se encuentra que los efectos marginales con similares en magnitud y en signo, ver cuadros 5 y 6. Esto confirma de otra manera que la probabilidad de incurrir en déficit se relaciona con las épocas de precios altos o bajos. El efecto marginal para el nivel de precios altos es 0.1% y para el caso de precios bajos es 2.5%. En este sentido, a principios del año 2015 se puede inferir que salvo por las coberturas de que ha dispuesto México, el nivel de ingresos del Gobierno Federal se ha mermado en gran manera. El año que viene, 2016, se espera que sea un año complicado para las finanzas públicas. De hecho, a finales de enero de 2015 se han presentado ya los primeros recortes en

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el gasto. Estas medidas no se cuestionan, pero ponen la alerta sobre lo que puede venir el día de mañana.

Balance Fiscal Primario 2000-2014 (Millones de pesos) 200000 150000 100000

50000 0 Dic 1998

Dic 2001

Dic 2004

Dic 2006

Dic 2009

Dic 2012

Dic 2014

-50000 -100000 -150000

Figura 1. Balance fiscal primario. Fuente. Elaboración propia con datos del Banco de México.

Bajo los modelos de probabilidad que se han estimado se puede afirmar que México se ha comportado a largo de los años como un exportador típico neto de petróleo, pues decidió abrir el sector de hidrocarburos justo en la parte baja de la curva de precios. Es decir, cuando la distribución de probabilidad marcaba un punto de quiebre hacia la baja. Los actuales precios del petróleo tienen su origen en la sobreoferta existente, la cual se anticipaba por las nuevas tecnologías verdes y por los proyectos que Estados Unidos ha desarrollado para no depender de petróleo importado. Sin embargo, el piso de los precios del petróleo no se aprecia claramente hacia 2016 y por lo que se ha encontrado en los modelos de probabilidad, el efecto marginal de precios bajos implicará fuertes presiones de déficit al gobierno. En cuyo caso, la inversión extranjera no cumplirá las expectativas, así que los frutos de la Reforma Energética tardarán aún más. La zona de precios intermedios denotada por la variable precios en el logit y probit nos dice que la probabilidad de incurrir en déficit disminuye, pero eso se traduce en precios del petróleo que se encuentren alrededor de los 50 dólares por barril. Este escenario es poco

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factible en el corto plazo, aunque no se puede proyectar el precio con gran certeza hoy en día, existe alta volatilidad. La probabilidad de que no exista déficit por encontrarse en la zona de precios medios es poco más de 3%, lo que marca nuestra expectativa para que en el corto plazo pudiésemos observar ese nivel de precio por barril de petróleo.

Cuadro 4. Efectos marginales del modelo probit.

Modelo Probit Log verosimilitud deficit

igae y2008* y2009* y2010* y2011* y2012* y2013* ppmas ppmenos precios

LR chi2(10) Valor p -49.76918

Pseudo R2

132.3900 0.0000 0.5708

dF/dx

Error estándar

z

Valor p

Intervalo de confianza, 95%

0.1114 -0.2887 0.7600 0.6980 0.7613 0.5310 -0.2469 0.0098 0.0250 -0.0319

0.0240 0.1340 0.0577 0.0808 0.0604 0.3001 0.1754 0.0037 0.0093 0.0090

4.5700 -1.2200 5.2100 3.6600 3.1200 1.3200 -1.0300 2.8500 2.6300 -3.5200

0.0000 0.2230 0.0000 0.0000 0.0020 0.1860 0.3010 0.0040 0.0090 0.0000

0.0643 -0.5514 0.6470 0.5396 0.6429 -0.0572 -0.5907 0.0027 0.0069 -0.0495

(*) dF/dx se ha estimado para una variable dicotómica.

Fuente. Elaboración propia.

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0.1585 -0.0260 0.8731 0.8563 0.8797 1.1192 0.0968 0.0170 0.0432 -0.0142

Cuadro 5. Modelo logit.

Modelo Logit Log verosimilitud deficit

igae y2008 y2009 y2010 y2011 y2012 y2013 ppmas ppmenos precios constante

-49.42036 Coeficientes

Error estándar

z

Valor p

0.5776 -2.0657 6.8778 4.2610 6.9224 2.6775 -1.6235 0.0475 0.1305 -0.1617 -49.6200

0.1316 1.5946 1.4874 1.2463 2.2020 2.0115 1.5421 0.0173 0.0509 0.0483 10.9094

4.3900 -1.3000 4.6200 3.4200 3.1400 1.3300 -1.0500 2.7400 2.5600 -3.3500 -4.5500

0.0000 0.1950 0.0000 0.0010 0.0020 0.1830 0.2920 0.0060 0.0100 0.0010 0.0000

LR chi2(10)

133.09

Valor p

0.0000

Pseudo R2

0.5738

Intervalo de confianza, 95%

0.3196 -5.1910 3.9627 1.8184 2.6066 -1.2651 -4.6459 0.0135 0.0307 -0.2563 -71.0020

0.8356 1.0597 9.7930 6.7037 11.2383 6.6200 1.3990 0.0814 0.2303 -0.0671 -28.2380

Fuente. Elaboración propia.

Cuadro 6. Efectos marginales del modelo logit.

Efectos marginales del Logit Log verosimilitud deficit

igae y2008* y2009* y2010*

LR chi2(10)

-49.7692 dF/dx

0.1215 -0.2724 0.7845 0.7147

Error estándar

z

0.0272 0.1105 0.0596 0.0843

4.4700 -2.4700 13.1700 8.4800

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Valor p

0.0000 0.0140 0.0000 0.0000

132.3900

Valor p

0.0000

Pseudo R2

0.5708

Intervalo de confianza, 95%

0.1747 -0.0558 0.9012 0.8799

95.4835 0.0686 0.0686 0.0686

y2011* y2012* y2013* ppmas ppmenos precios

0.7851 0.5753 -0.2382 0.0100 0.0275 -0.0340

0.0641 0.2854 0.1541 0.0040 0.0102 0.0101

12.2600 2.0200 -1.5500 2.4800 2.6900 -3.3600

0.0000 0.0440 0.1220 0.0130 0.0070 0.0010

0.9107 1.1346 0.0639 0.0179 0.0474 -0.0142

0.0686 0.0686 0.0686 25.5311 5.0719 58.2505

(*) dF/dx se ha estimado para una variable dicotómica.

Fuente. Elaboración propia.

4. Conclusiones Los efectos marginales que se encuentran bajo los modelos probit y logit dan cuenta de que la probabilidad de caer en déficit se incrementa según los niveles altos o bajos de los precios internacionales del petróleo. Esto reafirma diversos comentarios en la literatura, donde se sostiene que las expectativas de los precios elevados del petróleo han modificado el desempeño fiscal de México, Everhart (2001). Esta situación concuerda con el conocimiento común, donde se sabe que la empresa PEMEX se ha utilizado como un instrumento fiscal, financiero y político del gobierno, lo cual coincide con el comportamiento de un exportador típico neto, Monaldi (2010). Sin embargo, en los últimos lustros se ha hecho palpable la disminución de reservas petroleras y el incremento de problemas fiscales, aún a pesar de los elevados precios del petróleo en ciertos periodos. Estos escenarios han dado cuenta de la necesidad de modernizar la industria, de buscar nuevos yacimientos o abrir la industria petrolera a la iniciativa privada. Sin embargo, México pospuso la decisión de privatizar el sector petrolero debido a su contexto político y a lo que representa PEMEX históricamente. En este sentido, los efectos marginales que describen la probabilidad de caer en déficit ante precios altos o bajos reafirman los problemas fiscales en que se ha incurrido, debido al optimismo histórico sobre PEMEX y al abuso fiscal de que ha sido objeto por años. En este sentido, la recién reforma energética puede pensarse como la respuesta de un exportador típico neto, ya que ante expectativas negativas del sector y ante problemas fiscales se decide privatizar la industria petrolera.

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4. Referencias Enders, W. (2009). Applied Econometric Time Series. Wiley. Engle, R. F., & Granger, C. W. (1987). Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing. Econometrica, 251-276. Engle, R. F., Lilien, D. M., & Robins, R. P. (1987). Estimating Time Varying Risk Premia in the Term Structure: The Arch-M Model. Econometrica, 391-407. Everhart, S. y Duval, R. (2001). Management of oil windfalls in Mexico. The World Bank. Hamilton, J. (1994). Time Series Analysis. Wiley. Grenne, W. (2007). Econometric Analysis. Prentince Hall. Jiménez, J. P., & Gómez Sabaini, J. C. (2009). El Papel de la Política Tributaria Frente a la Crisis Global. CEPAL. Jiménez, R. y Sánchez, M. (2004). Oil prices shocks and real GDP Growth. European Central Bank (working paper) Labardini, L. (2013). El lenguaje de la Reforma Energética. En S. Chacón, & G. Gil Valdivia, La Reforma Energética en México (págs. 33-49). Maliszewski, W. (2009). Fiscal Policy Rules for Oil Producing Countries: A WelfareBased Assessment. International Monetary Fund. Manzano, O., & Monaldi, F. (2008). The political economy of oil production in Latin America. Economía, 9(1). Millán, J. (2008). México: Miopía histórica energética. En S. Chacón, & V. Gil, La Crisis del Petróleo en México (págs. 96-99). Foro Consultivo Científico y Tecnológico. Millán, J. (2008). México: miopía histórica enrgética. En G. Gil Valdivia, & S. Chacón, La crisis del petróleo en México (págs. 96-99). México: Foro Consultivo Científico y Tecnológico. Monaldi, F. (2010). La Economía Política del Petróleo y el Gas en América Latina. Plataforma Democrática (working paper). Morales, I. (2013). La revolución energética en América del Norte y las opciones de política energética en México. En S. Chacón, & G. Gil Valdivia, La Reforma Energética en México 2013: Pensando en el futuro (págs. 123-32). Foro Consultivo Científico y Tecnológico.

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Pesaran, M. H., & Shin, Y. (1995). An Autoregressive Distributed Lag Modelling. Working paper, 1-33. Quiroz, J. (2013). Transformar la transparencia en una efectiva rendición de cuentas: el reto para una nueva reforma energética en México. México: IMCO. Wood, D. (2013). Un nuevo comienzo para el petróleo mexicano: principios y recomendaciones para una reforma a favor del interés nacional. México: ITAM y The Woodrow Wilson Center Mexico Institute.

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