Introducción
La viabilidad de los sistemas de pensiones se ha vuelto un tema de discusión en los debates políticos actuales, debido al envejecimiento de la población (Meibner, 2010; CEPAL, 2017). El aumento de la esperanza de vida de la población ha provocado un cambio en la estructura poblacional, ocasionando que la población en edad de retiro tenga una mayor participación en la piramide poblacional. En los últimos 55 años, la esperanza de vida se ha visto incrementada en 19 años, situándose en 72 años para el 2015, según el Banco Mundial (BM, 2018); mientras que, las proyecciones realizadas indican que habrá un aumento en la población en edad de retiro en un 22%, que las sitúa en un total de 2000 millones para el año 2050, Organización Mundial de la Salud (OMS, 2017).
El envejecimiento poblacional tiene repercusiones directas sobre la viabilidad de los sistemas de pensiones. Y, en el caso de los programas de beneficio definido, provoca que la proporción de trabajadores activos en relación con los retirados sea cada vez menor, mientras que en los sistemas de contribución definida ocasiona una disminución en la capacidad de cobertura1, esto debido a la alta incidencia de trabajo informal que, a su vez, limita su acceso a los sistemas de pensiones (Alonso y Conde-Ruiz, 2007; Piñera, 1999).
Derivado de lo anterior, el Banco Mundial propuso reformar los sistemas de pensiones, priorizando los paises de América Latina, Europa Oriental y la Antigua Unión Soviética, debido a su acelerado nivel de envejecimiento y altas tasas de informalidad laboral. Esto se tradujo en el paso de un modelo de reparto a uno de contribuciones definidas, (CEPAL, 2010; Alonso y Conde-Ruiz, 2007; BM,1994). En este último, los trabajadores realizan aportaciones monetarias a su fondo de ahorro, para generar unas rentas futuras que les permitan suplir los ingresos derivados del trabajo. Por su parte, el Estado se compromete a pagar una pensión a partir de las contribuciones que los trabajadores realizaron en su etapa productiva (Schwarz, 2006). Sin embargo, el modelo de contribuciones definidas no ha estado exento de problemas en aquellos países que lo implementaron, tales como, falta de acceso a los sistemas de pensiones derivados de la informalidad laboral, tasas inadecuadas de ahorro y, por último, un alto grado de responsabilidad sobre el trabajador para el manejo de las inversiones, World Economic Forum (WEF, 2017).
Para el análisis de los modelos de pensiones que se han instaurado en el nivel mundial, se toma como grupo de comparación los que pertenecen a América Latina, ya que este grupo de países presentan similitud en sus características y problemáticas que los llevaron a reformar sus sistemas pensionarios. Las reformas se catalogaron en cuatro: aquellas que realizaron una sustitución del modelo de reparto por el de capitalización individual; en esta clasificación, se encuentra el caso de Chile quien reformó en 1981, Bolivia en 1997, México en 1997 y por último, El Salvador en 1998. Además, están los modelos mixtos, que incluyen un modelo de reparto con uno de capitalización individual, entre ellos se encuentran, Argentina de 1994 a 2008, Uruguay en 1996 y Costa Rica en 2001. Por su parte, existen los paralelos de competencia entre el modelo de reparto y el de capitalización, en los que se encuentra Colombia que reformó en 1994 y Perú en 1993. Por último, está la clasificación del modelo nacional que aplica contribuciones definidas a los mecanismos de reparto, en este rubro se encuentra Brasil, quien reformó en 2000 (Uthoff, 2002).
En el caso de México, la reforma se inició en 1997 con el Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS)2, siendo el principal sistema de pensiones por su cobertura. Las principales causas que llevaron a reformar el sistema, fueron: 1) Las aportaciones de los trabajadores activos eran insuficientes para financiar las pensiones de los trabajadores en retiro, la deuda era equivalente a un 80% del PIB. 2) El cambio de la composición social dio lugar a una tasa de dependencia del 7% en 1995, y se estima en 14.8% para el 2030. 3) La alta informalidad laboral. 4) La caída del salario real en 44% de 1978 a 1995. Y, 5) la disminución del ahorro bruto de un 20% a 16% en 1994 (García y Seira, 2015). Actualmente, el sistema se enfrenta al retiro de la población que se encuentra afiliada al esquema basado en un modelo de reparto, así como, al de aquellos que ya están inscritos en el modelo reformado. La población económicamente activa que está adscrita al nuevo esquema pensionario, presenta la problemática de una baja capacidad de ahorro, intermitencia laboral y un mercado laboral altamente informal, lo que provoca que no pueda aportar a su fondo de ahorro. Esta situación tiene como consecuencia un incremento en el gasto público en pensiones, dado que el Estado debe intervenir como garante (Mesa-Lago, 2004). Así, el gasto actual en pensiones generado por el IMSS es de $105,200 millones de pesos3, para un total de 2.7 millones de trabajadores. Se espera que este gasto se vea incrementado en 2020, ya que se entregarán 1,440 pensiones, las cuales van a representar el 2.5% de los 59.000 trabajadores que están adscritos al nuevo esquema, a partir de 1997 (Leal Fernández, 2014).
En este contexto, la presente investigación tiene como objetivo analizar la situación económica actual de México, a través de un análisis estructural, mediante Matrices de Contabilidad Social (MCS), que permita identificar los sectores clave de la economía, la interrelación entre estos, así como, las instituciones que operan en la economía mexicana. Y, a partir del mismo, desarrollar un modelo de multiplicadores lineales mediante MCS que permita estimar el impacto y la inversión de los fondos de pensiones sobre la economía mexicana, en sectores productivos de la misma.
Para ello, el presente artículo se estructura en cinco apartados incluyendo las conclusiones. En el primer apartado, se pone en contexto la problemática y estructura del modelo de pensiones en México; en el segundo, se describe la situación actual del sistema de pensiones en México; en el tercero, se detalla la base de datos y la metodología empleada para realizar el análisis estructural de la economía mexicana mediante el uso de MCS, así como la generación de escenarios de impacto a través de multiplicadores lineales. El apartado cuarto se enfoca en presentar los resultados obtenidos del análisis estructural de la economía mexicana, y la evaluación de los escenarios planteados para la inversión de los fondos de pensiones en sectores productivos. Finalmente, se incluyen las conclusiones de la presente investigación.
1. Situación actual del sistema de pensiones en México
En México existen diferentes modelos de sistemas de pensiones. En primer lugar, se encuentra el administrado por el Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), destinado a los trabajadores del sector privado. En segundo lugar, el correspondiente al Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (ISSSTE), que brinda cobertura a los empleados del Estado y a aquellos que corresponden al magisterio. Por otro lado, se encuentran aquellos modelos que dan cobertura a los trabajadores de las fuerzas militares, de las paraestatales de Petróleos Mexicanos (PEMEX) y de la Comisión Federal de Electricidad (CFE). Además, algunas Universidades públicas tienen su propio sistema de retiro. Sin embargo, el de mayor relevancia, tanto por el tiempo de implementación como por la cobertura, es el que corresponde al IMSS (Vásquez Comenares, 2012).
A partir de la Ley del Seguro Social de 1997, el sistema de pensiones mexicano adoptó un modelo mixto, en el que existe una figura tripartita (Estado, patrón y trabajador) que realiza aportaciones al fondo de ahorro para el retiro. Este modelo incluye tres pilares, el primero de ellos es un pilar de contribuciones definidas, en el que los trabajadores realizan aportaciones fijas estipuladas por ley; un segundo pilar de beneficio definido, cuyo objetivo es proveer de una pensión a aquellos trabajadores que no alcancen a ahorrar lo suficiente; y, por último, un pilar voluntario, en el cual los trabajadores aportan con la finalidad de acrecentar el fondo de ahorro, adicional a las aportaciones estipuladas por ley (OCDE, 2016).
Las aportaciones que realizan los trabajadores, para generar un fondo de ahorro, se depositan en una cuenta individual4. Son gestionadas a través de instituciones privadas, denominadas Administradoras de Fondos de Ahorro para el Retiro (AFORES)5, que generarán portafolios de inversión, con el objeto de entregar el máximo rendimiento al ahorrador. Las inversiones se realizan mediante las Sociedades de Inversión Especializadas de Fondos para el Retiro (SIEFORES)6, asumiendo riesgos de inversión de acuerdo a la edad del trabajador para intentar obtener el máximo rendimiento (CONSAR, 2015).
A partir de la implementación de la reforma de los sistemas de pensiones, los recursos registrados en las AFORES han tenido una evolución dispar: 1) de 1998 a 1999 los recursos registrados crecen un 75%, ya que existe una inclusión de los trabajadores que se encontraban en el modelo de beneficio definido; 2) de 2000 a 2002 los recursos crecen un 39%; 3) de 2003 a 2007, se tiene un crecimiento sostenido de 19%; 4) de 2008 a 2009 se tiene un crecimiento del 32%, debido a modificaciones en la estructura de las SIEFORES y, 5) de 2009 a 2017 el crecimiento de los fondos es de un 12% (CONSAR, 2018).
La reducción en los fondos de ahorro se puede explicar debido a la situación del mercado laboral mexicano: la tasa de desocupación se incrementó de un 2.63% en 2001 a 3.12% en 2017, la tasa de informalidad laboral7 pasó de 56.6% en 2001 a 45.50% en 2017, por su parte, la tasa de ocupación en el sector informal8 se ubicó en un 26.89% en 2017 (INEGI, 2018). Lo anterior dificulta que la población en edad productiva realice aportaciones en la proporción y regularidad necesaria. Este escenario se agrava, debido a que los rendimientos reales generados por los fondos de pensiones han disminuido, pasando de 5.6% en 2006 a -0.4%, tal y como refleja el cuadro 1. En el conjunto de la OCDE, México se ubica en el lugar 19, entregando un rendimiento promedio de 2.2% por debajo de la media, siendo esta última de 2.4%. Los países con tasas de rendimiento más alta son Finlandia (5.3%), Suiza (5.3%), Reino Unido (5.2%), Eslovenia (5.2%) y Canadá (4.5%). Al realizar la comparativa con países de América Latina que llevaron a cabo reformas en sus sistemas de pensiones, México se ubica en el lugar 6 de 8, estando por delante Colombia (6.1%), Uruguay (6.0%), Perú (5.4%), Costa Rica (4.0%) y Chile (3.5%) (OECD, 2017).
Cuadro 1.
Histórico rendimientos reales sistema de pensiones (2006-2016)
| Año | Rendimiento |
|---|---|
| 2006 | 5.6 |
| 2007 | -0.1 |
| 2008 | -7.8 |
| 2009 | 7.5 |
| 2010 | 6.6 |
| 2011 | 1.2 |
| 2012 | 9.7 |
| 2013 | -1.5 |
| 2014 | 4.7 |
| 2015 | -0.8 |
| 2016 | -0.4 |
Fuente: Elaboración propia con información de (OECD, 2017)
Debido a la situación del mercado laboral, a los bajos rendimientos entregados por las AFORES y al hecho de que solo la población que en los deciles de ingreso del 8 al 10 es capaz de pagar una pensión al retiro (Centeno-Cruz y Flores-Ortega, 2017), la proporción del gasto de pensiones respecto del PIB se ha visto incrementada.
En la gráfica 1, es posible observar que el gasto de gobierno pasó de 0.29% a un 3.27%, lo que refleja que la proporción de la población que puede autofinanciar su retiro, con las aportaciones de ley, es menor y, por tanto, recurre al beneficio de una pensión mínima garantizada por el Estado.
La situación anterior es un problema común en diferentes naciones. A nivel mundial se han realizado diferentes estrategias para mejorar los sistemas de pensiones, tal es el caso de Estados Unidos, en el que los sistemas públicos están financiados en un esquema de pago Pay-As-You-Go, que implica un pago anticipado antes de gozar de los beneficios (Godinez-Olivares, Boado-Penas y Pantelous, 2016). En Alemania, se propuso eficientar la recaudación de los sistemas de pensiones a través de beneficios fiscales, tambien, se buscó reducir la informalidad y la evasión fiscal (Bossler, 2015). Para el caso de América Latina, Chile reformó su sistema de pensiones a un esquema de multifondos (Moran y Troncoso, 2003).
Fuente: Elaboración propia con información de Secretaria de Hacienda y Crédito Público (SHCP, 2018)
Gráfica 1.
Proporción de gasto de gobierno en pensiones para el periodo 2000 a 2016 (porcentaje)
En México, dada la problemática que enfrenta el actual sistema de pensiones, se han propuesto una serie de alternativas de solución por parte de diferentes académicos, tales como la generación de una micropensión y pensión universal (Alonso Reyes, 2012), así como el incremento en las aportaciones voluntarias, el fortalecimiento de los mercados financieros y las reformas al régimen fiscal (Rubalcava y Gutiérrez, 2000). Para el mejoramiento de la cobertura, se ha propuesto generar crecimiento económico, a través del fortalecimiento del sistema financiero, una reforma fiscal, educación de la población y una reforma en la legislación laboral (Hernández Licona, 2001). Además, se ha propuesto también incrementar el periodo de aportación, elevando la edad de retiro y penalizar el retiro anticipado (OCDE, 2016). Para mejorar la viabilidad de los sistemas pensionarios, existen iniciativas para incrementar las aportaciones, generar una pensión universal, complementar el fondo de ahorro con el fondo de vivienda, ampliar el regimen de inversión, modificar la estructura del sistema de pensiones acompañadas de una reforma laboral y fiscal (IMEF, 2018). De acuerdo con la OECD (2012), es necesario que los planes pensionarios de contribuciones definidas contengan incentivos fiscales para el ahorro, vayan acompañadas de políticas públicas que garanticen una vida laboral constante, así como tasas de comisiones por ahorro bajas y opciones de diversificación del riesgo.
Por su parte, el gobierno federal ha implementado una serie de reformas en busca de subsanar la problemática del sistema de pensiones. En 2002, se reformó el segundo sistema de pensiones más importante, el Insituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado, en el que se le abrió a las AFORES la posibilidad de administrar los fondos de pensiones de los trabajadores afiliados a este sistema. En 2004, la Convención Nacional Hacendaria creó un sistema nacional de pensiones que incluye cuentas individuales, pensiones mínimas garantizadas y portabilidad de los fondos cuando un trabajador cambie de esquema (Ulloa Padilla, 2017). El presidente Enrique Peña Nieto envió un Decreto (2013) a la Camara de Diputados del Congreso de la Unión en el que se propone un esquema de Pensión Universal, que tiene por objeto subsanar la pérdida o disminución del ingreso al momento del retiro; esta última fue aprobada en 2014 (Cámara de Diputados, 2014). En enero de 2018, se flexibilizaron los esquemas de inversión para las AFORES, con el objeto de ampliar las posibilidades de inversión de los fondos de ahorro y poder participar en proyectos productivos (CONSAR, 2018).
Dado que los esfuerzos realizados, tanto por la academia, como por parte del gobierno, para mejorar la situación de los sistemas de pensiones no han sido suficientes, esta investigación propone reorientar los fondos de pensiones de manera que contribuyan a aumentar la producción y el empleo en la economía mexicana, generando las condiciones necesarias para que los trabajadores logren una pensión autofinanciada, de acuerdo con lo propuesto por la OECD (2012). Para lograr la reorientación de los fondos es necesario identificar los sectores productivos que cuenten con un potencial efecto positivo sobre la actividad económica del país. Por ello, se utiliza una metodología de multiplicadores lineales, que permite evaluar los efectos que una alteración en los patrones de inversión de las AFORES puedan tener sobre la actividad productiva nacional. En el siguiente apartado se abordan diversas técnicas de análisis estructural aplicado a MCS, que permitan obtener información relevante para la selección de dichos sectores productivos.
2. Base de datos y metodología
2.1. Matriz de Contabilidad Social de Mexico
Las MCS constituyen bases de datos robustas que permite analizar las relaciones que se generan entre los agentes económicos. Describen las operaciones de producción, uso de renta y acumulación, debido a que recoge las transacciones económicas, en términos de flujos de rentas, entre los diferentes agentes económicos durante un periodo de tiempo, normalmente un año (Cámara Sánchez, Cardenete y Monrobel Alcántara, 2014). Una MCS se construye con la información que presentan las Tablas Insumo - Producto (TIO), complementando con distintas fuentes que ofrecen información socioeconómica, lo que permite reflejar el flujo circular de la renta en una economía (Campoy-Muñoz, Cardenete y Delgado López, 2014).
Las TIO muestran la interdependencia entre las industrias, la generación de valor añadido y las ventas a la demanda final por parte de las industrias, lo que permite un análisis estructural de la composición de la economía y su sistema de producción. Estos flujos económicos quedan recogidos respectivamente en las sub-matrices de consumos intermedios, factores productivos y demanda final (cuadro 2). Así, las filas reflejan las ventas de una industria tanto a la demanda intermedia como final, mientras que las columnas reflejan las compras de insumos intermedios y de factores productivos por cada sector productivo (Fernández Macho y González Casimiro, 2004).
Como se ha apuntado, las MCS amplían la información de las TIO mostrando los pagos que realizan los factores a las instituciones (hogares y sector público, sector exterior, etc.), las transferencias entre estas y sus ahorros (Amador, Campoy-Muñoz, Cardenete y Delgado 2017). Esta información se recoge en la submatriz de cierre, que muestra, por filas, los recursos de los que disponen, por ejemplo, los hogares y el sector público para atender los gastos de consumo e inversión, mientras que por columnas, indica cómo se distribuyen estos recursos entre sus distintos usos (consumo, ahorro, impuestos, etc.).
Para este análisis se toma como base de datos la MCS construida para la economía mexicana, con año base 2008 y actualizada al año 2012, denominada SAMMEX-12 (Beltrán Jaimes, Delgado y Ríos Bolívar, 2017). Utilizando la información de la Matriz Insumo Producto para el año 2012 (INEGI, 2019), se ha obtenido una SAMMEX-12 con un mayor detalle en los sectores productivos que la MCS de partida. Así pues, la MCS está compuesta por 79 actividades productivas, correspondientes a los subsectores de la clasificación SCIAN, y 23 cuentas para los sectores institucionales, tal y como se detalla en el cuadro 3.
Cuadro 2.
Estructura de las Matrices de Contabilidad Social
Fuente: Elaboración propia con información de Cardenete, Fuentes-Saguar, y Polo, (2010) y Cardenete y Delgado (2011).
Cuadro 3.
Estructura SAMMEX-12
| Cuenta | Descripción | Cuenta | Descripción | Cuenta | Descripción |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Agricultura | 36 | Transporte aéreo | 71 | Servicios de entretenimiento en instalaciones recreativas y otros servicios recreativos |
| 2 | Cría y explotación de animales | 37 | Transporte por ferrocarril | 72 | Servicios de alojamiento temporal |
| 3 | Aprovechamiento forestal | 38 | Transporte por agua | 73 | Servicios de preparación de alimentos y bebidas |
| 4 | Pesca, caza y captura | 39 | Autotransporte de carga | 74 | Servicios de reparación y mantenimiento |
| 5 | Servicios relacionados con las actividades agropecuarias y forestales | 40 | Transporte terrestre de pasajeros, excepto por ferrocarril | 75 | Servicios personales |
| 6 | Extracción de petróleo y gas | 41 | Transporte por ductos | 76 | Asociaciones y organizaciones |
| 7 | Minería de minerales metálicos y no metálicos, excepto petróleo y gas | 42 | Transporte turístico | 77 | Hogares con empleados domésticos |
| 8 | Servicios relacionados con la minería | 43 | Servicios relacionados con el transporte | 78 | Actividades legislativas, gubernamentales y de impartición de justicia |
| 9 | Generación, transmisión y distribución de energía eléctrica | 44 | Servicios postales | 79 | Organismos internacionales y extraterritoriales |
| 10 | Suministro de agua y suministro de gas por ductos al consumidor final | 45 | Servicios de mensajería y paquetería | 80 | Trabajo |
| 11 | Edificación | 46 | Servicios de almacenamiento | 81 | Capital |
| 12 | Construcción de obras de ingeniería civil | 47 | Edición de periódicos, revistas, libros, software y otros materiales, y edición de estas publicaciones integrada con la impresión | 82 | Sociedades |
| 13 | Trabajos especializados para la construcción | 48 | Industria fílmica y del video, e industria del sonido | 83 | Consumo Privado |
| 14 | Industria alimentaria | 49 | Radio y televisión | 84 | Decil I |
| 15 | Industria de las bebidas y del tabaco | 50 | Otras telecomunicaciones | 85 | Decil II |
| 16 | Fabricación de insumos textiles y acabado de textiles | 51 | Procesamiento electrónico de información, hospedaje y otros servicios relacionados | 86 | Decil III |
| 17 | Fabricación de productos textiles, excepto prendas de vestir | 52 | Otros servicios de información | 87 | Decil IV |
| 18 | Fabricación de prendas de vestir | 53 | Banca central | 88 | Decil V |
| 19 | Curtido y acabado de cuero y piel, y fabricación de productos de cuero, piel y materiales sucedáneos | 54 | Instituciones de intermediación crediticia y financiera no bursátil | 89 | Decil VI |
| 20 | Industria de la madera | 55 | Actividades bursátiles, cambiarias y de inversión financiera | 90 | Decil VII |
| 21 | Industria del papel | 56 | Compañías de fianzas, seguros y pensiones | 91 | Decil VIII |
| 22 | Impresión e industrias conexas | 57 | Servicios inmobiliarios | 92 | Decil IX |
| 23 | Fabricación de productos derivados del petróleo y del carbón | 58 | Servicios de alquiler de bienes muebles | 93 | Decil X |
| 24 | Industria química | 59 | Servicios de alquiler de marcas registradas, patentes y franquicias | 94 | Contribuciones sociales efectivas a la seguridad social |
| 25 | Industria del plástico y del hule | 60 | Servicios profesionales, científicos y técnicos | 95 | Impuestos netos de subsidios sobre la producción |
| 26 | Fabricación de productos a base de minerales no metálicos | 61 | Corporativos | 96 | Impuesto de bienes y servicios9 |
| 27 | Industrias metálicas básicas | 62 | Servicios de apoyo a los negocios | 97 | Impuesto sobre la renta |
| 28 | Fabricación de productos metálicos | 63 | Manejo de desechos y servicios de remediación | 98 | Gobierno |
| 29 | Fabricación de maquinaria y equipo | 64 | Servicios educativos | 99 | Ahorro-Inversión |
| 30 | Fabricación de equipo de computación, comunicación, medición y de otros equipos, componentes y accesorios electrónicos | 65 | Servicios médicos de consulta externa y servicios relacionados | 100 | Resto del mundo |
| 31 | Fabricación de accesorios, aparatos eléctricos y equipo de generación de energía eléctrica | 66 | Hospitales | ||
| 32 | Fabricación de equipo de transporte | 67 | Residencias de asistencia social y para el cuidado de la salud | ||
| 33 | Fabricación de muebles, colchones y persianas | 68 | Otros servicios de asistencia social | ||
| 34 | Otras industrias manufactureras | 69 | Servicios artísticos, culturales y deportivos, y otros servicios relacionados | ||
| 35 | Comercio | 70 | Museos, sitios históricos, zoológicos y similares |
Fuente: Elaboración propia
Esta MCS constituye la base de datos sobre la que se aplican tres técnicas de análisis estructural. Previamente a la descripción de estas técnicas, se introducen los Modelos Lineales que sirven de base a las mismas.
2.2. Metodología
Para alcanzar el objetivo de esta investigación se emplean dos metodologías basadas en las MCS. En primer lugar, se lleva a cabo un análisis estructural de la economía mexicana, en cuyos resultados se apoyará la definición de los escenarios de inversión alternativos. A continuación, se emplea un modelo de carácter lineal para la estimación del impacto económico que se produciría en cada uno de los escenarios.
2.2.1. Técnicas de análisis estructural
A partir de la MCS es posible clasificar los sectores productivos de una economía. Para ello resulta necesario calcular dos tipos de enlaces intersectoriales (Cardenete y Delgado, 2011): los Backward linkages (BL) y los Forward linkages (FL).
El calculo de los BL se realiza a partir de los elementos de la matriz M del modelo lineal. Al sumar las columnas de la matriz, se obtiene el efecto difusión o BL, los cuales permiten medir qué cuentas tendrán un mayor impacto sobre el total de la economía al recibir una inyección externa. Lo anterior es debido a que en las columnas quedan expresados aquellos desembolsos monetarios que se generan al interior de la economía (Beltrán Jaimes, Cardenete, Delgado y Núñez Rodríguez, 2016), expresándose de la siguiente forma:
Por su parte, los FL se calculan a partir de la inversa de Gosh. Cuando se realiza la sumatoria de las filas de la matriz M, se obtienen el efecto absorción o FL, que refleja qué efecto tendrá una inyección unitaria de las rentas exógenas sobre las cuentas endógenas, lo que indica cuál será el nivel de ingreso que se absorberá por las cuentas endógenas, ya que en las filas quedan expresados los flujos monetarios de la economía.
A partir de la identificación de los efectos absorción o FL y de los efectos difusión o BL, es posible clasificar los sectores, al comparar los valores medios de cada uno, como se muestra en el cuadro 4
Cuadro 4.
Clasificación de los sectores de la economía
| CLASIFICACIÓN | |||
| FL>µ BL>µ | FL>µ BL<µ | FL<µ BL>µ | FL<µ BL<µ |
| CLAVE | ESTRATÉGICOS | IMPULSORES | INDEPENDIENTES |
Fuente: Elaboración propia
Se clasifica como sector clave aquellos que poseen los BL y FL mayores a la media. Estos sectores tienen la capacidad de absorber en mayor nivel la renta y así también expandirla en el total de la economía. Los sectores impulsores serán aquellos que tienen su BL mayor a la media y su FL por debajo de esta, lo que implica que tienen una mayor capacidad de difundir en mayor escala los efectos que se generen ante un shock externo en el resto de la economía, y promover el crecimiento económico. Los sectores estratégicos poseen un BL por debajo de la media y un FL por encima de esta, y se caracterizan por ser intermediarios entre otros sectores al ser demandados de forma importante sus outputs. Finalmente, se tienen aquellos sectores en los cuales su FL y BL están por debajo de la media y no tienen ningún efecto o repercusión significativa en el total de la economía, estos son denominados independientes (Campoy-Muñoz et al., 2014).
Por su parte, la descomposición de la matriz M permite observar de forma detallada la relación entre los sectores de una MCS, desagregando el efecto que puede tener un shock unitario adicional de las cuentas exógenas sobre las endógenas en tres componentes, de acuerdo con Campoy-Muñoz et al. (2014), estos multiplicadores se definen de la siguiente forma:
Efecto Directo = (I+A)10, mide el efecto que se tiene como consecuencia de ajustar la producción ante nuevos niveles de demanda
Efecto indirecto = ( 11, corresponde a los efectos que se genera en una cuenta endógena sobre el resto de ellas; es decir, mide cómo se ajustan los niveles de producción de aquellos sectores que son proveedores de inputs ante nuevas demandas, para satisfacer el ajuste de la producción de aquellos sectores que tienen que satisfacer los nuevos niveles de demanda final.
Efecto inducido = 12, mide el impacto que se genera al incrementar las rentas sobre los nuevos niveles de actividad, vía demanda.
Efecto total = Efecto directo + Efecto indirecto + Efecto inducido.
Por último, a partir de la matriz M, también resulta posible calcular los multiplicadores de empleo. Estos multiplicadores indican el grado de sensibilidad de cada sector productivo, ante shocks en su demanda final, en términos de empleo. El multiplicador de empleo para cada sector productivo se calcula a partir de las ecuaciones (Campoy-Muñoz, Cardenete y Delgado, 2015):
Donde y son, respectivamente, los empleos y el total del output de cada sector productivo, y es el componente de la matriz M.
2.2.2. El modelo lineal MCS
Este análisis se realiza a partir de las relaciones contables reflejadas en la MCS, y permite estimar los efectos derivados de cambios en cualquiera de las cuentas, sobre la producción, el empleo de factores productivos y la distribución de la renta. Esta metodología iniciada por Stone (1962) y Pyatt y Round (1979), se basa en información de la matriz inversa generada como una extensión del modelo de Leontief (Campoy- Muñoz, Cardente y Delgado, 2017a).
Para iniciar con el análisis se parte de la premisa de que cada componente de la MCS es un reflejo de las relaciones bilaterales entre las cuentas i y j, y cada columna de la matriz refleja el total de los ingresos que la columna i recibe de la columna j, y cómo este se distribuye a lo largo de las diferentes i columnas (Campoy-Muñoz et al., 2017a). Por lo anterior, es necesario hacer una primera distinción entre cuentas endógenas y exógenas (Fernández Macho y González Casimiro, 2004). Las cuentas exógenas serán aquellas que son utilizadas como instrumentos para la formulación de políticas económicas como las cuentas de gobierno, capital y sector exterior. Por su parte, las endógenas serán aquellas que se explican dentro del sistema, como las actividades productivas, sectores privados y el valor añadido. Una vez que estas son definidas, es posible plantear un cambio en las variables exógenas y verificar qué sucede con el total de la economía ante este shock (Beltran Jaimes et al., 2016). Considerando esta segmentación, el modelo general puede escribirse como:
Donde, Y es el vector de rentas de las cuentas endógenas, Z es un vector exógeno de inyecciones y es una matriz de propensiones medias al gasto. La matriz A tendrá diferentes estructuras dependiendo de la clasificación de las cuentas endógenas y exógenas.
De forma equivalente al modelo de Leontief (1941), resulta posible reescribir la ecuación anterior como:
Donde M equivale a la matriz inversa . Cada elemento de esa matriz se denota como , y cada columna muestra los incrementos de renta en una cuenta endógena causados por inyecciones unitarias de renta provenientes de las cuentas exógenas.
Partiendo de la expresión en la que se obtiene la matriz de multiplicadores contables, se puede calcular la variación tomando diferenciales en ambos miembros, donde, dz representa los cambios en las cuentas exógenas, de cada elemento , de la matriz M, que cuantifica los cambios en el total de los incrementos de renta en las cuentas endógenas i, causados por la cuentas exógenas j (Campoy- Muñoz, Cardente y Delgado, 2017b; Fuentes-Saguar, Vega-Cervera y Cardenete, 2017).
Para la construcción de este modelo es necesario determinar qué cuentas se van a considerar como exógenas, y sobre eso evaluar qué efectos se tendrán sobre las cuentas endógenas (Cámara Sanchez, 2008). Las limitaciones que presenta esta metodología, es que genera un impacto a corto plazo y no considera la posibilidad de un cambio técnico (Campoy et al., 2017a).
3. Resultados
3.1. Descripción de la estructura productiva mexicana
A través de la utilización de la metodología planteada en la sección previa es posible realizar el análisis estructural de la economía mexicana para 2012, mediante el uso de la SAMMEX-12. Se determinó la clasificación de cada uno de las 79 actividades productivas (en adelante, denominados sectores), la descomposición de los multiplicadores y finalmente los multiplicadores del empleo para cada uno de estos sectores. En el cuadro 5, se muestra cuáles fueron los resultados de este análisis para cada sector productivo de la economía13.
Cuadro 5.
Análisis estructural de la economía mexicana en 2012
Fuente: Elaboración propia a partir de la SAMMEX-12
Se identificaron 52 sectores clasificados como impulsores para la economía mexicana de acuerdo con el análisis estructural, tal y como puede verse en el cuadro 5. Estos sectores son grandes demandantes de inputs intermedios, teniendo capacidad para inducir otras actividades y promover el crecimiento económico, tal es el caso de sectores como el Corporativo (S61), con BL de 1.11, superior a su FL, de 0.83.
Además, se registraron 5 sectores clave que, al igual que los anteriores, demandan gran cantidad de inputs de otros sectores productivos, pero además ofrecen gran cantidad de insumos al resto de sectores productivos, siendo muy relevantes para el desarrollo económico nacional. El sector de Hogares con empleados domésticos es uno de ellos, presentando un BL de 1.24 y un FL de 3.8. El resto de sectores se clasifican como independientes, siendo un total de 22, con una incidencia por debajo de la media en la economía.
Estos resultados presentan similitudes con el trabajo de Beltrán Jaimes et al. (2019), a pesar de que la SAMMEX-12 cuenta con 19 sectores productivos14. Sin embargo, al contar con una matriz más desagregada, algunos sectores muestran una clasificación distinta, como ocurre en otros trabajos (García-López, Campoy-Muñoz, Cardenete y Marchena-Gómez, 2018). Así, el sector Industrias Manufactureras fue clasificado como estratégico por Beltrán Jaimes et al. (2019), mientras la mayoría de los sectores en los que se ha desagregado (S14-S34) son clasificados como impulsores. Los sectores Comercio (S35) y Servicios inmobiliarios (S57) fueron clasificados como clave, mientras que al desagregar se clasificaron como impulsores. De igual forma, el sector Información en medios masivos se clasificó como independiente, mientras que los sectores en los que se ha desagregado han sido clasificados como impulsores (Edición de periódicos (S47), Industria fílmica (S48) y Radio (S49)), claves (Procesamiento electrónico de información (S51) y Otros servicios de información (S52)). Por otra parte, Servicios de apoyo a los negocios se clasificó como impulsor y los sectores en los que se desagregó en clave (Servicio de apoyo a los negocios como clave (S62)) e impulsor (Manejo de desechos (S63)). Por último, el sector Otros servicios se clasificó también como impulsor, mientras que los sectores en los que se ha desagregado muestran más variedad en su clasificación: Servicios de reparación y mantenimiento (S74) es independiente, Servicios personales (S75) impulsor y, finalmente, Asociaciones y organizaciones (S76) y Hogares con empleados domésticos (S77), se clasifican como sectores claves.
El cuadro 5 también muestra los multiplicadores contables y su descomposición para cada uno de los 79 sectores; 45 de estos sectores registran un efecto total superior a la media, situada en 2.79; mientras que 34 poseen un efecto por debajo de esta. Así, un sector clave, como Procesamiento electrónico de información, hospedaje y otros servicios relacionados (S51) tiene un efecto total de 3.16. Dicho efecto se descompone en un efecto directo de 1.38, indirecto de 0.12 e inducido de 1.66. Por tanto, ante una inyección exógena, ajusta sus niveles de producción en 1.38, mientras que para satisfacer su nuevo nivel de producción demanda 0.12 de otros sectores y, finalmente, vía rentas estimula la actividad de otros sectores productivos en 1.66 unidades.
Al realizar el análisis para medir el nivel multiplicador de empleo de cada sector se obtuvo que el sector que mayor número de empleos genera, por cada millón de pesos que se inyecta en dicho sector, es Hogares con empleados domésticos (S77) con 29.16 empleos, clasificado como sector clave, seguido del de Agricultura (S1) con un multiplicador de 14.02, clasificado como impulsor. Se identificaron 27 sectores que generan empleos por encima del valor medio de este multiplicador, situado en 2.85 empleos. En el cuadro 6, es posible observar cómo se encuentran distribuidos los empleos formales, así como los informales por cada sector productivo. Dado que esta información no está disponible con el mismo nivel de desagregación empleado en la SAMMEX-12, se ha optado por incluir, junto a cada sector productivo, los códigos de los sectores equivalentes de la SAMMEX-12.
De acuerdo con la información presentada, se observa que el sector que más puestos de trabajo formales genera es el sector comercio, seguido del sector construcción y las industrias manufactureras. Conforme con los resultados derivados del análisis estructural, el sector con el multiplicador del empleo más alto es Hogares con empleados domésticos, incluido en la agregación Otros servicios, con 2,612,814 empleos con algún nivel de informalidad. La Agricultura, con el segundo multiplicador de empleo más elevado, también presenta un número importante de empleos en algún nivel de informalidad.
Cuadro 6.
Análisis situación laboral por sector
Fuente: Elaboración propia con información de (INEGI, 2018a; INEGI, 2018b)
3.2. Definición de escenarios y vector de impacto
Los resultados del análisis estructural de la economía mexicana, en 2012, sirven de base para el diseño de escenarios alternativos de inversión, para los fondos depositados en las AFORES e invertidos actualmente a través de las SIEFORES. Estos escenarios plantean la redirección de los fondos desde su ubicación actual hacia otra alternativa. Dicho planteamiento es posible dentro del actual marco legislativo de los sistemas de pensiones, ya que, a partir del 26 de enero de 2018, se publicaron en el Diario Oficial de la Federación modificaciones en el esquema de inversión15. Estas modificaciones consisten en la flexibilización de la inversión de las AFORES, permitiendo acceder a proyectos más productivos, así como a otros instrumentos, y fomentando recursos en empresas que cumplan con los principios de inversión responsable (CONSAR, 2018). A continuación, se describirán, en primer lugar, escenarios alternativos de inversión y, después, se indicará cómo se reinvertirían los fondos actualmente depositados en las AFORES, según los escenarios planteados.
En cuanto a la definición de escenarios, cabe señalar que la clasificación sectorial ha permitido identificar aquellos sectores productivos con un papel relevante, como muestran las relaciones intersectoriales calculadas (FL y BL). Por ello, los tres primeros escenarios que se plantean en este trabajo, pretenden analizar qué ocurriría si los recursos financieros captados por las AFORES se redirigieran hacia la financiación de dichas actividades productivas. Dicha canalización, que se llevaría a cabo mediante los instrumentos financieros correspondientes, pretende redireccionar los montantes monetarios hacia sectores económicos que dinamicen la economía mexicana. Así, el escenario 1 plantea la redirección de estos fondos monetarios hacia aquellos sectores identificados como claves; mientras que el escenario 2 plantea lo mismo para aquellos sectores identificados como impulsores, respectivamente. Junto a estos escenarios, se han incluido otros dos, el escenario 3 orientado a la reinversión de estos fondos en aquellos sectores con un mayor efecto inducido y, por tanto, capaces de incidir de manera positiva en la economía debido a la mejora de las rentas generadas. Finalmente, el escenario 4 está centrado en aquellos sectores con una capacidad por encima de la media para generar empleos, dado que la situación del mercado laboral es una de las causas que ha dado y sigue dando lugar a la problemática de los bajos montantes destinados a las pensiones. Dentro de cada escenario, los montantes redireccionados se distribuyen según la importancia relativa de cada sector en el PIB mexicano, para el año 2012.
Para poder asignar un montante económico, y su consiguiente distribución entre los sectores incluidos en cada escenario, resulta necesario realizar una serie de consideraciones sobre los fondos depositados en las AFORES. A lo largo del periodo 2005-2012, estos fondos alcanzaron un montante de 2, 066,486.65 millones de pesos, que se invirtieron en tres tipos de instrumentos (CONSAR, 2012): deuda gubernamental, con un 54% de participación, valores nacionales no gubernamentales, con un 29.9% de participación, y valores internacionales, con 15.7% de participación. En el presente análisis, solo se considera el montante de los fondos invertidos en el segundo tipo de instrumento (valores nacionales no gubernamentales), dado que se trata de montantes monetarios vinculados a sectores productivos mexicanos y, por tanto, acorde con el diseño de escenarios planteado.
Por otra parte, el cuadro 7 muestra el montante de fondos invertidos en el periodo 2005-2012 según tipo de valor nacional no gubernamental, permitiendo así vincular esta información con los sectores productivos de la SAMMEX-12, cuyas demandas de inversión han sido financiados con los citados fondos. Este aspecto es de crucial importancia ya que, además de permitir aproximar la conexión entre los aspectos reales y financieros del problema entre manos, nos pone en disposición de generar un escenario base sobre el qué realizar las simulaciones correspondientes a cada uno de los escenarios. Finalmente, cabe señalar que, aunque la SAMMEX corresponde al año 2012, es posible realizar un análisis de los fondos depositados a lo largo de un periodo, en este caso, 2005-2012, ya que se cumplen los criterios establecidos en Cámara y Marcos (2009), esto es, inexistencia de cambios estructurales en la economía mexicana a lo largo del periodo 2003-2012, tal y como indica Beltrán Jaimes et al. (2017); utilizando un modelo lineal, con estabilidad contrastada de los coeficientes estimados a partir de la citada SAMMEX. Esto último permite anticipar que no se obtendrían unos resultados diferentes a los alcanzados mediante un análisis año a año que, por otra parte, es imposible de realizar dado que las TIO no son publicadas con una frecuencia anual.
La información anterior permite cuantificar el montante económico objeto de análisis en 328,265.67 millones de pesos. Posteriormente, se identificó de forma agregada, a qué sector correspondía cada inversión de los fondos, y se distribuyó la cuantía entre los 79 subsectores según su peso relativo en el PIB, ya que la información proporcianda por la CONSAR (2012) no permite realizar una asignación precisa de estos montantes entre los citados 79 subsectores. De esta forma, el montante del sector de la Construcción 176,870.88 millones de pesos, se distribuyó entre Edificación (S11) 69.66% del montante, Construcción de obras de ingeniería civil (S12) 29.28% del montante, y Trabajos especializados para la construcción (S13) 1.06% del montante. Este ejercicio se realizó para cada uno los montantes identificados en los fondos invertidos por las AFORES.
Cuadro 7.
Análisis de los fondos de pensiones invertidos en el periodo 2005-2012 (millones de pesos). Instrumento: Valores nacionales no gubernamentales
Fuente: Elaboración propia con información de la CONSAR (2012)
Esta información permite diseñar un vector de impacto negativo (cuadro 8), con el que detraer estos fondos de la economía mexicana en 2012, y generar así un escenario base sobre el cual realizar las simulaciones de la redirección de fondos, en cada uno de los escenarios descritos (Cámara y Marcos, 2009). De esta forma, se evita la duplicidad de fondos en los sectores indicados, ya que se van a ver implicados en alguno o algunos de los escenarios propuestos. El cuadro 9 compara de forma agregada -siguiendo la nomenclatura de cuentas endógenas y exógenas de la ecuación 2- el valor de la cuentas de la SAMMEX-12 original y el valor una vez detraídos los fondos -Y sin fondos, Z sin fondos, PIB sin fondos-, es decir, con la MCS que servirá como escenario de partida.
3.3. Impacto económico de la redistribución de fondos
Una vez detraídos los fondos de la economía, estos se redireccionan a través de un vector de impacto positivo según cada uno de los escenarios establecidos, con el objetivo de cuantificar el impacto que se generará al realizar la redistribución de los fondos. El cuadro 10 muestra la redistribución de los 328,265.67 millones de pesos, identificados en el apartado anterior, entre los distintos sectores productivos que conforman cada escenario.
Para el escenario 1 se consideran 5 sectores identificados como clave, en el escenario 2 se consideran 54 sectores clasificados como impulsores, el escenario 3 contempla 49 sectores con un efecto inducido mayor que el de la media y, finalmente, el escenario 4 considera los sectores con los multiplicadores del empleo mayores a la media, siendo 25 los sectores impactados bajo este escenario.
En el cuadro 11, se comparan los resultados en términos de producción total, PIB y empleos de los distintos escenarios. Adicional, estos resultados se comparan con el impacto en la economía mexicana de la detracción de fondos realizada para la obtención del escenario base de partida. La comparación, en términos absolutos, de sus resultados con los obtenidos en cada uno de los escenarios, permite una primera evaluación de los resultados de los escenarios, ya que con la reinversión se pretende obtener un mejor resultado, en términos de las variables analizadas, que los obtenidos con la colocación actual del montante de los fondos.
Al detraer los fondos y generar un escenario base de análisis, se observa una reducción en términos de la producción de 9.71%, en términos de PIB de 9.77% y en empleos de 13.49%. La simulación de los escenarios muestra que el mejor resultado en términos de producción se obtuvo en el escenario 4, con una mejora en un punto porcentual sobre el escenario base. Sin embargo, en términos de PIB los mejores resultados se encuentran en el escenario 1, con una mejora de casi tres puntos porcentuales. De nuevo, el escenario 1 arroja los mejores resultados en términos de empleo, con una variación neta de casi un cuatro por ciento.
Cuadro 8.
Vector de impacto inicial (millones de pesos)
Fuente: Elaboración propia con información de la CONSAR (2012)
Cuadro 9.
Escenario de partida sin fondos de pensiones (millones de pesos)
Fuente: Elaboración propia.
Cuadro 10.
Vector de impacto Inversión de los fondos por escenario de simulación (millones de pesos)
Fuente: Elaboración propia con información de la CONSAR (2012)
Cuadro 11.
Comparativo de resultados por escenario (porcentaje)
Fuente: Elaboración propia
Al redistribuir los fondos de pensiones sobre el vector de la situación inicial donde se detraen los fondos (vector Z sin fondos), se obtiene un nuevo vector que contiene el impacto positivo de los fondos que serán invertidos, de acuerdo con cada escenario (vector de Z más el impacto positivo planteado en el cuadro 10 en cada uno de los escenarios establecidos); y, al aplicar la metodología de multiplicadores se obtiene el nuevo vector (vector Y por escenarios), que muestra el impacto que genera la redistribución de los fondos. En el cuadro 12, se observa el aumento que se generó en la producción de las cuentas endógenas y, en la columna de variación, el porcentaje de aumento sobre las cuentas de la economía al redistribuir los fondos de pensiones.
Es posible observar que en el escenario 1, la producción total presenta una variación de 10.43%, mostrando 43 sectores un porcentaje de variación por encima del dato de referencia. El resto de sectores se encuentra por debajo, siendo S18 con un 10.16% y S43 con 10.05% los más próximos al valor de referencia. Los sectores que se encuentran en los extremos superiores son S51 con 66.53%, S52 con 62.68%, S62 con 62.92%, S76 con 62.65% y S77 con 62.67%, atribuible a que fueron los sectores que recibieron la inyección del montante económico. Los sectores que se encuentran en los extremos inferiores son S8 con 0.70%, S11 y S12 con 0.54%, S13 con 2.43% y S59 2.54%, lo que puede deberse a los vínculos intersectoriales de estos sectores (S11, S13, S8 y S59 han sido clasificados como sectores impulsores y S12 como sector independiente).
En el escenario 4, la producción total muestra una variación de 10.75%, mejorando por arriba del total 45 sectores, mientras que el resto se ubica por debajo de este valor. Los sectores más próximos a la variación total son S70, con una variación de 10.74% y S79, con 10.70. Al analizar los extremos, los sectores que se encuentran en extremo superior son S1 con 18.04%, S2 con 20.20%, S3 con 17.63%, S5 con 19.19%, S14 con 17.02% y S44 con 18.99%. Los sectores que presentan variaciones en el extremo inferior corresponden a S8 con 0.68%; S12, 0.52% y S59 con 2.58%.
Cuadro 12.
Escenario: Inversión de los fondos por escenario (millones de pesos, porcentaje)
Fuente: Elaboración propia
Para poder identificar qué sucede con las familias, se realiza una desagregación de los ingresos y gastos de los hogares, lo que permitirá verificar qué proporción de su ingreso proviene del trabajo y cuánto de este es destinado a las cuentas de capital. En los cuadros 13 y 14, será posible observar dicha desagregación.
En el cuadro 13, se muestra que para el decil I, siendo el que representa a la población más pobre, su principal fuente de ingreso proviene de las transferencias realizadas por las sociedades cuando realizan la distribución de su excedente bruto generado en la economía, representando el 67.33%, su segunda fuente principal de ingreso es lo transferido por el gobierno con un 20.69%. Para el caso del decil X, que es el de mayor ingreso, se presenta un 32.46% del ingreso proveniente de su trabajo, un 63.31 % de las sociedades y finalmente, se observa que el gobierno realiza solo el 3.13% del ingreso como transferencia. Los sectores que menor asistencia necesitan por parte del gobierno corresponden a los hogares que se encuentran entre los deciles de ingreso VII al X, por lo que se podría pensar en una reducción del gasto de gobierno en programas asistenciales, al mejorar las condiciones económicas del país.
Cuadro 13.
Desagregación del ingreso de los hogares (millones de pesos)
Fuente: Elaboración propia
Cuadro 14.
Desagregación del gasto de los hogares (porcentaje, millones de pesos)
Fuente: Elaboración propia
En el cuadro 14, se observa que los hogares que se encuentran en los deciles I al VIII, destinan en promedio el 85.12% de su ingreso en gastos relacionado con el consumo, mientras que los deciles de mayor ingreso (IX y X) solo destinan en promedio un 70.56%. Por otro lado, los hogares que se encuentran en el decil X aportan un 17.56% de su ingreso al ahorro, mientras que los que se encuentran entre los deciles VI al IX solo aportan en promedio el 6.69% de su ingreso al ahorro. Esta desagregación de los gastos realizados por los hogares, permite verificar que al mejorar el ingreso de estos últimos, es posible acrecentar la proporción que se destine al ahorro.
Hasta este punto del análisis, ha sido posible simular el efecto del redireccionamiento de los fondos registrados en las AFORES, en términos de PIB, producción y empleo. Por tanto, es necesario identificar los rendimientos que genera la inversión en los sectores productivos, a través de los índices de actividad económica de la Bolsa Mexicana de Valores y S&P Dow Jones (S&P/ BMV), los cuales han sido englobados en siete indicadores: 1) S&P/BMV Extractiva, que contempla la minería y agricultura; 2) S&P/BMV Transforma, considera industria manufacturera, electricidad, gas y agua; 3) S&P/BMV Construye, contempla al sector de la Construcción; 4) S&P/BMV Comercio, incluye casas comerciales y distribuidores; 5) S&P/BMV Enlace, implica infraestructura y transporte; 6) S&P/BMV Servicios, servicios financieros; 7) S&P/BMV Servicios comerciales, comercio y prestación de servicios (BMV, 2015). La información generada es para el periodo de 2008 a 2017, debido a la disponibilidad de datos. Sin embargo, estos indicadores muestran cómo se han comportado los sectores en términos de rendimientos financieros proporcionando un marco de referencia.
En el cuadro 15, es posible observar el histórico de los rendimientos generados por sector, el indicador que muestra rendimientos más altos es el de S&P/BMV Extractiva (21.50%), seguido del S&P/BMV Servicios (20.30%), seguidos de S&P/BMV Transforma (16.99%). El indicador que mostró rendimientos negativos, es el que corresponde a la construcción con -4.93%. Por tanto, redireccionar los fondos de las AFORES en los escenarios planteados se vuelve una propuesta viable, ya que se verifica de acuerdo con el análisis desarrollado que los sectores en los que se tienen variaciones por encima del total, en términos de producción y empleo (escenarios 1 y 4), son aquellos que, de acuerdo con el índice, han mostrado en promedio rendimientos más altos.
Cuadro 15.
Índices de actividad económica S&P/BMV 2008-2017.
Fuente: Elaboración propia con información de (S&P Dow Jones, 2018)
Conclusiones
La utilización de un modelo lineal ha permitido el diseño y evaluación de escenarios alternativos para la inversión de los fondos registrados por las AFORES, y dicho diseño está basado en un análisis de la estructura productiva del país. Los resultados obtenidos apuntan hacia la conveniencia de invertir los montos registrados, en el escenario 1, que son sectores identificados como clave, dada su capacidad para promover el crecimiento económico y la generación de empleo. Así como también en el escenario 4, que contempla aquellos que tienen una elevada capacidad para generar empleo.
Por lo anterior, el objetivo de la investigación se cumplió; si bien, los resultados obtenidos deben ser interpretados teniendo en cuenta las limitaciones del estudio: la imposibilidad de asignar la totalidad de los recursos registrados en las AFORES, por lo que se están planteando diversas alternativas relativas a la base de datos (inclusión de cuentas financieras). Las limitaciones propias del modelo lineal que podrán ser superadas mediante el uso de modelos no lineales más complejos y, para los cuales, el desarrollo previo de los modelos lineales supone un paso indispensable.