¿Por qué en un país como en el Perú con 10 soles puedes comprar un buen menú de chifa, pero en otros países no te alcanza ni para pedirte una entrada en un restaurante? #LaPobreza Una primera hipótesis es porque en el Perú, los chifas usan cualquier tipo de insumo ¿perro/gato? y/o porque contratan mano de obra barata venezolanos#Khe.
Todo esto es muy válido, pero esta hipótesis va más por el lado institucional. Por el lado de la macroeconomía y los datos agregados, este fenómeno se puede explicar mediante el efecto Penn. Este es una observación econométrica que indica que los precios en los países de mayores ingresos son más altos que en los países más pobres.
En el mapa anterior del Banco Mundial se observa el cumplimiento de este efecto, ya que los países de color celeste/azul (menos desarrollados) son más baratos para vivir que Estados Unidos; y por otro lado, el color amarillo/rojo (más desarrollados) indican que son más caros. Es decir, que países como Australia, Suecia, Noruega, Finlandia, Dinamarca, Islandia, Suiza e Israel son más caros que Estados Unidos #Khomo #LosGringosNoGananEnTodo(?). Asimismo, dentro de la región, los países más baratos son Colombia, Surinam y Nicaragua. Por último, Perú se encuentra casi al mismo nivel que Ecuador, Bolivia y Paraguay.
Se pudo obtener esta gráfica utilizando Paridad de Poder adquisitivo o PPP por sus siglas. Este consta de la necesidad de un tipo de cambio basado en una canasta representativa y no en el tipo de cambio de los mercados de divisas para arreglar el problema de que una unidad monetaria “X” no tiene el mismo poder de compra en diferentes zonas geográficas. Es decir, trata el problema de que un país es más caro que otro para poder hacer una comparación insesgada entre estos.
Una forma de entender este método es observar la diferencia entre el PBI per cápita del Perú en dólares y el PBI per cápita del Perú bajo el PPP:
Se observa que cuando los precios de un país “X” (en este caso Perú) son mucho menores que en Estados Unidos, entonces si se utiliza el tipo de cambio de los mercados de divisas entonces se subestima el nivel de vida que hay en ese país”X” #LoQueCallamosLosPobre(?). Decimos que el PBI per cápita es una variable proxy para identificar la calidad (?) de vida en un país ya que representa el poder de compra promedio de un individuo en este. Una variable proxy es una variable utilizada en lugar de la variable de interés cuando esta última no puede ser medida (como sucede con el nivel de vida) #SuelePasar #LaViejaConfiable. Aun así, este variable tiene problemas porque no mide la distribución de los ingresos, es decir, puede tener oculto un desbalance entre pocos ricos y muchos pobres. Es más, muchos economistas han fallado (?) indicado por décadas que el PBI no es una buena forma de medir la calidad de vida al no incluir bienes no mercantiles (como son la salud, externalidades, contaminación, descanso, tráfico, entre otras variables más) #SoloSeMideLaPlata(?).
Ahora que hemos observado la evidencia empírica, se tiene que formular un modelo teórico que intente explicar el efecto Penn. Uno de los modelos más conocidos es el Modelo de Ricardo–Viner–Harrod–Balassa–Samuelson–Penn–Bhagwati o para los mortales con mala memoria como yo Balassa-Samuelson. Este consiste en que el “Penn Effect” puede ser explicado por las variaciones de productividades en diferentes países en los sectores de productos transables o exportables.
Para entender este fenómeno, hay que asumir que las productividades marginales del trabajo de los sectores no transables (no exportables) de dos países son iguales a 1. Esto es un supuesto viable en muchos casos, ya que las productividades marginales de los peluqueros (bien no transable) es casi igual en Estados Unidos como en el Perú #SiempreCortanMal #OEsSoloAMí(?). En cambio, las productividades de los servicios como las telecomunicaciones (bien transable) varían por la tecnología presente en cada lugar.
PMLnt,1=PMLnt,2=1
Donde: nt,i denota el sector no transable de cada país i.
Así, bajo competencia perfecta, sabemos que las empresas contratarán hasta el punto donde el salario real (w) es igual al producto marginal del trabajo (PML). Un ejemplo es que el cocinero de un restaurante será contratado siempre y cuando produzca al menos su salario, sino solo origina pérdidas. Además, suponemos que el salario es igual en el sector transable y no transable. Este supuesto puede ser viable siempre y cuando no se pueda discriminar trabajadores entre sectores #NoALaDiscriminación. Matemáticamente:
w1=pnt,1 x PMLnt,1=ptx PMLt,1
w2=pnt,2 x PMLnt,2= ptx PMLt,2
Donde: t,i denota el sector transable de cada país.
Ahora suponemos que el país 2 es mas productivo (y, por ende, más desarrollado). A partir de ello, sabemos que su productividad es mayor en sectores transables con el exterior (PMLt,1 <PMLt,2). De esta forma, a partir de los supuestos acerca de la productividad en sectores de bienes no transables, se puede observar que pnt,1 < pnt,2. Es decir, que en países con menor productividad los productos no transables valdrán menos.
Por otro lado, ajeno a temas de productividad, una parte del efecto Penn puede estar siendo causado por políticas proteccionistas como Trump vs los chinos (como la existencia de aranceles). Esto es debido a que muchos países desarrollados suelen proteger algunas de sus industrias (como el sector agrícola) al lograr poner una cantidad alta de aranceles en los tratados de libre comercio frente a los productos de los países no desarrollados debido a su gran poder de negociación #LobbiesEverywhere.
En conclusión, el efecto Penn parece estar cumpliéndose ya que los países desarrollados suelen ser mas caros. Es por esto que muchos retirados de países con monedas mas fuertes y desarrollados suelen mudarse a países menos desarrollados para tener mejores condiciones de vida #KheTrucazo. Esto se debe a que pueden ganar poder de compra al comprar la vida de ricos (?) más insumos con la misma cantidad de dinero. Un ejemplo, son los precios de la “Big Mac” en diferentes países. En la siguiente imagen se observa que se requiere menos dólares ($2,58) en México para comprar la “Big Mac” que en Japón ($3,91) #IgualLaVasAComer #DietaKhejezo(?).
Editado por Sofía Flores
Referencias:
https://ourworldindata.org/what-are-ppps
https://en.wikipedia.org/wiki/Balassa–Samuelson_effect
https://www.economist.com/finance-and-economics/2010/10/14/an-indigestible-problem?story_id=17257797