1. El enfoque de ^{Hall (1988)}

Se asume una función de producción Cobb-Douglas con rendimientos constantes a escala:

(1)

donde Q es la función de producción y Θ denota el progreso tecnológico. Los índices de tiempo e industria se eliminaron por simplicidad. Los insumos utilizados en el proceso de producción son trabajo L, materiales M, y capital K. Siguiendo a ^{Siotis (2003)}, el insumo de capital, que se deprecia con el tiempo, se elige antes de que se realice la demanda, mientras que el trabajo y los materiales se obtienen en mercados de factores competitivos una vez realizada la demanda. Los costos marginales c se pueden expresar como:

(2)

donde w, p_M y r representan los precios del trabajo, los materiales y el capital, respectivamente. ΔQ − θ Q representa el incremento en la producción generado por un aumento en los insumos en ausencia de progreso tecnológico, donde θ es la tasa del progreso tecnológico neutral de Hicks.¹⁴ Dividiendo la ecuación (2) entre Q y reordenando se tiene:

(3)

en la que p representa el precio de mercado del producto. Bajo el supuesto de competencia perfecta en los mercados de factores, las participaciones del trabajo, del material y del capital en la producción, valuadas a costos marginales, miden la elasticidad de la producción con respecto a los insumos, y, bajo rendimientos constantes a escala, estas participaciones suman uno. Por lo tanto, se puede obtener la siguiente expresión:

(4)

Multiplicando la ecuación (4) por ΔK/K y sustituyéndola en la ecuación (3), se obtiene:

(5)

Asimismo, si la participación del trabajo en el ingreso total es s^L = wL/pQ, la participación del material en el ingreso total es s^M = p_MM/pQ,al tiempo que q = log(Q/K), l = log(L/K), y m = log(M/K), se obtiene entonces la siguiente ecuación:

( 6 )

donde p/c es el precio sobre costos marginales. Esta ecuación sugiere que si p/c es igual a 1 (i. e., que existe competencia perfecta), entonces la diferencia logarítmica del valor de la razón producción-capital es equivalente a la diferencia logarítmica de la razón trabajo-valor de capital ponderada por la participación del trabajo en los ingresos más la diferencia logarítmica de la razón valor de los materiales-valor del capital ponderada por la participación del material en los ingresos más la tasa de progreso tecnológico. Finalmente, si se asume que el Índice de Lerner es igual a

la ecuación (7) puede expresarse como:

(7)

El lado izquierdo de la ecuación (7) representa el residual de Solow (la parte del crecimiento del producto no explicada por el crecimiento de los insumos), mientras que el lado derecho está formado por el Índice de Lerner δ multiplicado por el incremento en el producto más (1 − δ ) multiplicado por la tasa de progreso tecnológico, ϑ.

Considerando el tiempo t, y j, un subíndice de industrias, ϑ puede expresarse como:

(8)

donde ϑ _j denota el componente de progreso tecnológico neutral a la Hicks, ϑ _j representa un choque de productividad específico en el tiempo común a todas las industrias, d_j denota variables (dummies) de industria y d_t , variables (dummies) de tiempo. Se asume que u_jt es un error de medición no correlacionado serialmente con una media cero en la ecuación en niveles, lo que implica que Δu_jt sigue un proceso MA(1). Al sustituir la ecuación (8) en la (7), la ecuación final a estimarse es:

(9)

La ecuación (9) muestra que, bajo competencia perfecta (δ = 0), el residual de Solow, la parte del crecimiento del producto que no se explica por el crecimiento en los insumos, es entonces idéntica a la tasa no conocida del progreso técnico.

Siguiendo a ^{Bottasso y Sembenelli (2001)}, bajo rendimientos variables a escala, las participaciones del trabajo, del material y del capital en la producción, valuadas a costos marginales, son iguales a 1 + γ :

(10)

donde γ ≥0.

Por lo tanto, la ecuación (5) se convierte en:

(11)

la que, después de considerar los subíndices t y j, se convierte en:

(12)

Finalmente, la ecuación (12) también puede expresarse como:

(13)

Una preocupación econométrica que debe considerarse al estimar las ecuaciones (6) y (9) -las ecuaciones (12) y (13) en el caso de rendimientos variables a escala- es la correlación potencial que podría surgir entre la elección de los insumos L, M y K, y los choques no observados de productividad.¹⁵ Con el fin de hacer frente a esta correlación (i. e., lidiar con este problema de endogeneidad), que podría llevar a estimaciones de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) sesgados e inconsistentes, las ecuaciones (6) y (9) -ecuaciones (12) y (13) en el caso de rendimientos variables a escala- deben estimarse utilizando un enfoque de variables instrumentales (IV, por sus siglas en inglés) como el GMM, el cual fue desarrollado por ^{Arellano y Bond (1991)}. Este método estima los parámetros desconocidos directamente de las condiciones de momento (condiciones en términos de expectativas que se derivan directamente de la teoría económica), que son impuestas por el modelo.¹⁶ Esta técnica econométrica elige un estimador para los parámetros desconocidos de tal forma que el vector de las condiciones de momento muestra sea lo más cercano posible a cero, en el sentido de que se minimiza una forma cuadrática de las condiciones de momento muestra (véase ^{Verbeek, 2004}). La solución a este problema resulta ser un estimador del tipo GMM, el cual es consistente y asintomáticamente eficiente.¹⁷ En particular, siguiendo a ^{Arellano y Bover (1995)}, así como a ^{Blundell y Bond (1998)} , las ecuaciones (6) y (9) -ecuaciones (12) y (13) en el caso de rendimientos variables a escala- se estiman mediante GMM.¹⁸ Consistente con este enfoque, se seleccionó como instrumentos en la ecuación (9) valores rezagados de la diferencia logarítmica de la razón producción-capital fechados del periodo t − 2 y más recientes.¹⁹ En la ecuación (6), se seleccionaron como instrumentos valores rezagados de la participación del trabajo en el ingreso total, la participación del material en el ingreso total, trabajo y materiales fechados del periodo t − 2 y anteriores. La ecuación (12) incluye, además, instrumentos para la variable de capital correpondientes a los mismos periodos.

2. Hipótesis por comprobar

Este artículo tiene dos objetivos principales: i) verificar si los MPCM entre industrias disminuyeron una vez que comenzó el TLCAN, y ii) investigar si este efecto sobre los MPCM se debió al TLCAN o a otros factores macro o microeconómicos que tuvieron lugar en el periodo bajo análisis.

En el primer ejercicio, se estima la ecuación (9) para comparar el MPCM de 1994 con el MPCM de cada uno de los años posteriores a la implementación del TLCAN. La hipótesis nula por probarse es MPCM ₁₉₉₄ > MPCM_t mientras que la hipótesis alternativa es MPCM ₁₉₉₄ ≤ MPCM_t . En este caso, el análisis toma en consideración la sensibilidad de cada industria a la rapidez con que se reducen los aranceles bajo el TLCAN (lo cual se explica en la sección III).

En el segundo ejercicio, el estudio asume que el TLCAN tuvo un impacto asimétrico en las industrias de la muestra como en el estudio de ^{Botasso y Sembenelli (2001)}, con el fin de controlar por el hecho de que cambios en el poder de mercado también podrían depender de otras variables macro o microeconómicas que no tienen nada que ver con la reforma. Este supuesto permite dividir la muestra en industrias que con mayor probabilidad fueron afectadas por el TLCAN, en industrias moderadamente sensibles a esta reforma y en industrias no sensibles. El criterio empleado para dividir la muestra en estas categorías es el nivel inicial del arancel (también se explica en la sección III). Las empresas altamente sensibles son las que tienen el nivel más alto de aranceles. Las ecuaciones (6) y (12), bajo el supuesto de rendimientos constantes a escala y rendimientos variables a escala, respectivamente, se estiman para cada subgrupo de industrias, lo que permitirá recobrar los márgenes de beneficios. En consecuencia, si se observa una caída significativa en el poder de mercado sólo de aquellas industrias que a priori se esperaba que se vieran más afectadas por el TLCAN de acuerdo con su nivel de arancel (las industrias altamente sensibles), entonces este resultado es interpretado como evidencia de que el TLCAN, y no otro factor macro o microeconómico, tuvo un impacto sobre los MPCM.

1. Los datos

Los datos provienen de la Encuesta Industrial Anual del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), basados en la Clasificación Mexicana de Actividades y Productos (CMAP),²⁰ y cubren el periodo 1994-2003.²¹ La encuesta es un panel balanceado de 205 industrias del sector manufacturero mexicano, que está desagregado a un nivel de seis dígitos. Dos de las industrias, las editoriales de periódicos y revistas, así como las editoriales de libros, se eliminaron del panel, dado que estaban exentas de impuestos desde antes del TLCAN. Dos industrias más, el procesamiento del tabaco y la producción de cigarros, también se eliminaron, dado que su fracción arancelaria inicial era más alta (50%) que la del resto de las industrias en la muestra (20, 15 y 10%).²² Finalmente, 17 industrias se descartaron debido a inconsistencias en los datos. La eliminación de 21 industrias llevó entonces a un panel de 184 industrias y a 1 840 observaciones años-industria en total. Esta encuesta cubre temas como el empleo, los salarios, los costos de operación, los costos de mantenimiento y de reparación, algunos otros costos, el valor de la producción, las ventas, las exportaciones, los inventarios, las tasas de concentración y los activos fijos. El trabajo se mide con el número de trabajadores en cada industria. Los sueldos incluyen los salarios, las prestaciones sociales, las compensaciones y los préstamos. El valor de los materiales es igual a la suma del valor de las materias primas, el combustible y los contenedores. El valor del acervo de capital es igual a la suma del valor de la maquinaria y el equipo, los edificios, la tierra, el equipo de transporte y otros activos fijos. Los salarios, el valor de los materiales, el valor del acervo de capital y el valor de producción están expresados en miles de pesos. El valor del acervo de capital se deflacta usando un índice de formación de capital del INEGI que considera el 2003 como año base; mientras que los salarios, el valor de los materiales y el valor de producción se deflactan usando un índice de precios al productor también del INEGI y con 2003 como año base.

Los datos sobre aranceles provienen del documento “Tratado de Libre Comercio de América del Norte”, donde uno puede encontrar la fracción arancelaria para cada industria mexicana antes de la implementación del TLCAN y el calendario de desgravación asignado a cada una de ellas. El Cuadro 1 muestra el calendario de desgravación que siguió la industria manufacturera mexicana bajo el TLCAN. Los bienes textiles siguen el mismo calendario de desgravación que se describe en el Cuadro 1, excepto para un grupo de textiles, a saber los clasificados como B6. El calendario de desgravación para este grupo específico de textiles se muestra en el Cuadro 2. Ambos Cuadros muestran que las fracciones arancelarias en 1993 oscilaban entre 5 y 20% en el sector manufacturero, pero para 1999, en el caso de los textiles clasificados como B6, y para 2003, en el resto de la industria manufacturera, los aranceles llegaron a 0%.

Fuente: Secretaría de Economía, “Eliminación arancelaria”, Tratado de Libre Comercio de América del Norte.

^a Los productos clasificados como A experimentaron una eliminación inmediata de aranceles una vez que el TLCAN se implementó; a los productos clasificados como B se les asignó un calendario de desgravación de cinco años (los aranceles se redujeron en igual proporción a lo largo de los cinco años siguientes tras la implementación del TLCAN); mientras que a los productos clasificados como C se les asignó un calendario de desgravación de 10 años (los aranceles se redujeron en igual proporción a lo largo de los 10 años siguientes). A los textiles se les clasificó como A, B6 o C. A y B permanecen como antes, mientras que a los bienes clasificados como B6 se les asignó un calendario de desgravación de seis años.

Cuadro 1 Calendario de desgravación^a 

Fuente: Secretaría de Economía, “Eliminación arancelaria”, Tratado de Libre Comercio de América del Norte.

^a En el primer año, los aranceles experimentaron una reducción igual, en términos porcentuales, a la tasa base (si la tasa base arancelaria es 20%, la eliminación del arancel en el primer año es 20%); en los siguientes cinco años, el arancel se redujo en igual proporción a lo largo del periodo restante, con lo que los textiles llegaron a ser libres de impuestos en 1999.

Cuadro 2 Calendario de desgravación para textiles clasificados como B6^a 

La información sobre aranceles que se encuentra en el documento antes mencionado, nos permite dividir la muestra de la siguiente manera. Se divide primero en tres grupos tomando en cuenta el tiempo (años) que le tomó a cada industria eliminar sus aranceles: grupo A, compuesto por las industrias que eliminaron aranceles inmediatamente; grupo B, compuesto por las industrias que eliminaron aranceles en cinco años; y grupo C, compuesto por las industrias que eliminaron aranceles en 10 años.²³ Dada esta categorización, el análisis sobre el impacto del TLCAN en los MPCM manufactureros entre industrias sólo se enfoca en las que pertenecen a los grupos B (las que liberalizaron en cinco años) y C (las que liberalizaron en 10 años). En el primer análisis empírico se hace uso de estas dos submuestras. Las industrias en el grupo A no se consideraron en el análisis, dado que las pruebas placebo que se realizaron no produjeron resultados estadísticamente significativos (véanse los Cuadros 3 y 4).

^a Errores estándar robustos entre corchetes: *** p < 0.01; ** p < 0.05; * p < 0.1.

^b Valor p entre paréntesis.

Cuadro 4 Prueba placebo 2: Industrias del grupo A. Liberalización inmediata^{a, b} 

Las industrias en los grupos B y C se subdividieron entonces de acuerdo con el nivel inicial de aranceles (antes de que se implementara el TLCAN) en cada industria. Las industrias con el nivel más alto de aranceles (aquéllas con un arancel de 20%) se clasificaron como industrias altamente sensibles. Las industrias con un nivel medio de aranceles (aquéllas con un arancel de 15%) se clasificaron como moderadamente sensibles, mientras que aquéllas con el nivel arancelario más bajo (con un arancel de 10%), se clasificaron como industrias no sensibles. Esta subdivisión de industrias por sensibilidad alta, moderada y nula, se emplea en el segundo análisis empírico (véase la siguiente subsección), y se enfoca en separar el efecto del TLCAN sobre los MPCM de otros efectos macro o microeconómicos que tuvieron lugar en el mismo periodo. El Cuadro 5 proporciona un resumen de algunas estadísticas de los datos empleados en este artículo.

Fuente: INEGI y el documento Tratado de Libre Comercio de América del Norte

^a Todas las variables con excepción del número de empleados y los aranceles se expresan en miles de pesos nominales.

Cuadro 5 Compendio estadístico de los datos (toda la muestra)  

En general, la clasificación de la muestra en industrias que liberalizaron en cinco y 10 años y luego, dentro de estas submuestras, en industrias con sensibilidad alta, media y nula al nivel inicial de sus aranceles permite un mayor grado de flexibilidad en el análisis. La primera clasificación da cuenta de la sensibilidad de cada grupo de industrias a la velocidad con la que se reducen sus aranceles bajo el TLCAN, mientras que la segunda da cuenta de la sensibilidad de cada grupo de industrias al nivel inicial de sus aranceles antes de ser eliminados.

2. Descripción de variables

En esta sección se describen las variables empleadas en la estimación de las ecuaciones (9) (primer ejercicio empírico) y (12) (segundo ejercicio empírico).

Para mayor facilidad, la ecuación 9 se reproduce a continuación:

en la que ∆qjt-sjtL∆ljt- sjtM∆mjt representa la diferencia logarítmica del residual de Solow y se obtiene como un residual a partir de las regresiones, por efectos fijos, de la diferencia logarítmica de la razón valor de la producción-capital sobre la participación del trabajo, sjtL=wL/pQ, multiplicada por la diferencia logarítmica de la razón trabajo-valor del capital, y, sobre la participación del material, sjtM=pMM/pQ, multiplicada por la diferencia logarítmica de la razón valor de materiales-capital; Δq_jt es la diferencia logarítmica de la razón valor de la producción-capital, y su coeficiente es el índice de Lerner, que puede transformarse con el fin de obtener el MPCM correspondiente.

La ecuación (12) también se muestra en esta subsección:

en la que Δq_jt representa la diferencia logarítmica de la razón valor de la producción-capital; sjtL=wL/pQ es la participación del trabajo en el total de los ingresos y es igual al valor del trabajo sobre el valor de la producción; Δl_jt es la diferencia logarítmica de la razón trabajo-valor de capital; sjtM=pMM/pQ,es la participación del material en los ingresos totales y es igual al valor de los materiales sobre el valor de producción; Δm _jt ,es la diferencia logarítmica de la razón valor de los materiales-capital; Δk_jt es la diferencia logarítmica del valor del capital; ϑ _jt denota el progreso tecnológico y se describe en la subsección 1 de la sección II.

La ecuación (6) no se presenta en esta subsección dado que representa el caso de rendimientos constantes a escala, y es similar a la ecuación (12), cuando la diferencia logarítmica del valor del capital es igual a cero.

3. Resultados

a) Primer ejercicio empírico. Este primer ejercicio verifica si los MPCM entre industrias disminuyeron una vez que comenzó la segunda ronda de liberalización comercial en México. Toma en consideración la sensibilidad de cada industria a la rapidez con que se redujeron los aranceles, y al mismo tiempo, se enfoca en la dinámica de los márgenes de beneficio tras la implementación del TLCAN, en lugar de asumir que la competencia es estática como hicieron estudios previos. Por lo tanto, la ecuación (9) se transforma en:²⁴

(14)

Esta ecuación muestra que la diferencia logarítmica del residual de Solow se estima sobre la diferencia logarítmica de la razón valor de la produccióncapital, cuyo coeficiente δ da una medida del Índice de Lerner para 1994, y sobre términos interactuados que se integran por variables dummies de tiempo, correspondiendo a todos y cada uno de los años del periodo analizado, multiplicado por la diferencia logarítmica de la razón valor de la producción-capital. El coeficiente β de cada término interactuado muestra qué tanto difiere el Índice de Lerner de un año específico de lo que era en 1994.

La ecuación (14) se estima mediante el GMM en sistema para lidiar con problemas de endogeneidad como se menciona en la subsección 1 de la sección II. Dado que el GMM en sistema combina ecuaciones en primeras diferencias con ecuaciones en niveles, los instrumentos para el primer tipo de ecuaciones son los niveles rezagados de los regresores, mientras que los instrumentos para el segundo tipo de ecuaciones son las primeras diferencias de estas mismas variables explicativas. Los resultados obtenidos de estimar la ecuación (14) para el grupo de industrias que liberalizaron en cinco años y para el grupo de industrias que liberalizaron en 10 años se presentan en el Cuadro 6.

^a Errores estándar robustos entre corchetes: *** p < 0.01; ** p < 0.05; * p < 0.1.

^b Valor p entre paréntesis.

Cuadro 6 Industrias que liberalizaron en cinco y 10 años 

Los indicadores de tiempo se excluyen de ambas especificaciones (la primera estimación toma en consideración a las industrias que liberalizaron en cinco años, mientras que la segunda estimación, a las que liberalizaron en 10 años) dado que, en una primera estimación que sí contenía dummies de tiempo, la hipótesis nula de la prueba de significancia conjunta de estos coeficientes (los coeficientes estimados son iguales a cero) no se rechazó. El Cuadro 6, sin embargo, sí presenta dos pruebas de diagnóstico: la prueba de Hansen y la de Arellano-Bond de no autocorrelación de primer o segundo orden en los residuales en primeras diferencias. La prueba de Hansen (estimador en dos etapas) muestra que la hipótesis nula para la exogeneidad de los instrumentos no se rechaza en ninguna de las dos estimaciones. Tampoco se rechaza las pruebas de Arellano-Bond de no autocorrelación de primer y segundo orden en los residuales en primeras diferencias.

En relación con la interpretación de los coeficientes, los resultados muestran que los MPCM disminuyeron inmediatamente una vez que comenzó la segunda ronda de liberalización comercial en México. Sin embargo, en años subsecuentes, no surgió ningún patrón claro para los márgenes de beneficios. Las gráficas 1 y 2 muestran la evolución de los MPCM para las industrias que se liberalizaron en cinco años y las que lo hicieron en 10, respectivamente.

Gráfica 1 Evolución de los MPCM (1994-2003). 

Gráfica 2 Evolución de los MPCM (1994-2003). 

b) Segundo ejercicio empírico. Con este ejercicio se investiga si el cambio en el poder de mercado observado en la sección previa se debió exclusivamente al TLCAN o también a otros factores macro o microeconómicos. Siguiendo a ^{Bottasso y Sembenelli (2001)}, este ejercicio asume que el TLCAN tiene un efecto asimétrico en las industrias de la muestra. Este supuesto nos permite dividir la muestra en industrias que eran más proclives a verse afectadas por el TLCAN, en industrias moderadamente sensibles a esta reforma, y en industrias no sensibles. En este sentido, las industrias clasificadas en el ejercicio previo de acuerdo con la rapidez con que se eliminan los aranceles (cinco o 10 años) ahora se categorizan de acuerdo con su nivel inicial de sus aranceles. Las industrias altamente sensibles son aquéllas con el nivel más alto de aranceles. Los subgrupos de industrias que resultaron de esta segunda categorización son los siguientes: industrias que liberalizaron en cinco años y son altamente sensibles, moderadamente sensibles o no sensibles; y las que liberalizaron en 10 años y son altamente sensibles, moderadamente sensibles o no sensibles.

Las ecuaciones (6) y (12) (el supuesto de rendimientos constantes a escala y el de rendimientos variables a escala, respectivamente) se estiman para cada subgrupo de industrias con el objetivo de recuperar los márgenes de beneficios y verificar si el margen de beneficio del periodo 1995-1997 es más alto que el del periodo 1998-2003; y si el margen de beneficio del periodo 1995-1998 es más alto que el del periodo 1999-2003.²⁵ Para analizar esta situación, se presenta en los resultados una prueba de constancia para los parámetros de los márgenes de beneficios. En consecuencia, si se observa una caída significativa en la medida del poder de mercado de aquellas industrias que a priori se esperaba que fueran más afectadas por el acuerdo comercial según su nivel inicial de aranceles (las empresas altamente sensibles), entonces esta caída puede interpretarse como evidencia de que el TLCAN sí tuvo un efecto en los MPCM.

Las columnas 1 y 3 de los Cuadros 7 al 11 (8, 9 y 10) presentan los resultados de estimar la ecuación (6), que considera el supuesto de rendimientos constantes a escala. Las columnas 2 y 4 de los mismos Cuadros presentan los resultados de estimar la ecuación (12), que considera el supuesto de rendimientos variables a escala. Respecto a las especificaciones que consideran rendimientos variables a escala, los resultados muestran que los rendimientos no son estadísticamente significativos en ninguna de las estimaciones, así que, en este segundo ejercicio, sólo se interpretan los resultados que consideran rendimientos de escala constante (la primera y tercera columna de cada Cuadro).²⁶

^a Errores estándar robustos entre corchetes: *** p < 0.01; ** p < 0.05; * p < 0.1. ^b Valor p entre paréntesis.

Cuadro 7 Industrias altamente sensibles. Liberalización en cinco años 

^a Errores estándar robustos entre corchetes: *** p < 0.01; ** p < 0.05; * p < 0.1. b Valor p entre paréntesis.

Cuadro 8 Industrias moderadamente sensibles. Liberalización en cinco años 

^a Errores estándar robustos entre corchetes: *** p < 0.01; ** p < 0.05; * p < 0.1. ^b Valor p entre paréntesis.

Cuadro 9 Industrias altamente sensibles. Liberalización en 10 años 

^a Errores estándar robustos entre corchetes: *** p < 0.01; ** p < 0.05; * p < 0.1. ^b Valor p entre paréntesis.

Cuadro 10 Industrias moderadamente sensibles. Liberalización en 10 años 

^a Errores estándar robustos entre corchetes: *** p < 0.01; ** p < 0.05; * p < 0.1. b Valor p entre paréntesis.

Cuadro 11 Industrias no sensibles. Liberalización en 10 años 

Los Cuadros que van del 7 al 11 muestran una prueba para la hipótesis nula conjunta de que todos los coeficientes de los dummies de tiempo son iguales a cero. En cada especificación se rechaza la hipótesis nula, lo que significa que los indicadores de tiempo en cada modelo son significativos conjuntamente.

En los Cuadros mencionados también se muestran, para cada especificación, las pruebas de Hansen y de Arellano-Bond de no autocorrelación de primer o segundo orden en los residuales en primeras diferencias. Los resultados muestran que no se rechaza la hipótesis nula de exogeneidad de los instrumentos empleados en la prueba de Hansen; al tiempo que tampoco se rechaza la hipótesis nula de no autocorrelación de primer o segundo orden en los residuales en las primeras diferencias en las pruebas de Arellano-Bond.

En relación con los coeficientes de la medida de poder de mercado, los resultados muestran que, en el caso de las industrias altamente sensibles que liberalizaron en cinco años (Cuadro 7), los MPCM disminuyeron durante el periodo analizado: las estimaciones oscilan entre 62.4 y 63.7% en el primer subperiodo analizado; mientras que oscilan entre 21.7 y 39.3% en el segundo subperiodo. Sin embargo, la prueba de constancia presentada en el Cuadro 7 muestra que la caída en los márgenes de beneficio es sólo estadísticamente significativa cuando se consideran en la estimación los subperiodos 1995-1997 y 1998-2003 (primera columna), pero no cuando se analizan los subperiodos 1995-1998 y 1999-2003 (tercera columna).

En el caso de las industrias moderadamente sensibles que liberalizaron en cinco años (Cuadro 8), los resultados también muestran que los MPCM disminuyeron durante el periodo analizado (las estimaciones oscilan entre 55.4 y 61.1% en los primeros subperiodos, y entre 21.2 y 24.6% en el segundo grupo de subperiodos), pero de acuerdo con la prueba de constancia presentada, la caída en los márgenes de beneficio no es estadísticamente significativa en ninguna de las dos especificaciones consideradas (columna 1 o 3). No se presentan resultados para las industrias no sensibles que liberalizaron en cinco años debido a que no fue posible obtener resultados consistentes.

En general, el análisis para las industrias que liberalizaron en cinco años muestran que los resultados para las industrias altamente sensibles no son robustos a una selección diferente de subperiodos para la estimación y, por lo tanto, no se puede concluir que existe evidencia que demuestre que el TLCAN sí tuvo un impacto en los MPCM de este grupo de industrias.

Respecto a las industrias altamente sensibles que liberalizaron en 10 años, los resultados en el Cuadro 9 (columnas 1 y 3) muestran que los MPCM sí disminuyeron durante el periodo analizado (las estimaciones de los márgenes de beneficio oscilan entre 29.1 y 93.4% en los primeros subperiodos, y entre 2.2 y 53% en el segundo grupo de subperiodos), y, de acuerdo con la prueba de constancia que se presentó, la caída fue estadísticamente significativa independiente del grupo de subperiodos elegido.

Para el caso de las industrias moderadamente sensibles que liberalizaron en 10 años (columnas 1 y 3 del Cuadro 10), los MPCM también disminuyeron durante el periodo analizado (la estimaciones de los márgenes de beneficio oscilaron entre 13.2 y 19.8% en los primeros subperiodos, y entre 6.6 y 7.8% en el segundo grupo de subperiodos), pero la prueba de constancia que se presentó muestra que la caída no fue estadísticamente significativa cuando se consideraron los subperiodos 1995-1997 y 1998-2003, o los subperiodos 1995-1998 y 1999-2003.

Por último, para el caso de las industrias no sensibles que liberalizaron en 10 años (columnas 1 y 3 del Cuadro 11), los resultados fueron similares a los de las industrias moderadamente sensibles. Los coeficientes estimados de los MPCM oscilaron entre 38.7 y 44.6% en los primeros subperiodos, y entre 33.8 y 40.3% en el segundo grupo de subperiodos, pero la caída no fue estadísticamente significativa, como se puede observar con la prueba de constancia que se presentó.

En general, los resultados para el grupo de industrias que liberalizaron en 10 años muestran evidencia de que el TLCAN sí tuvo un efecto en los MPCM. El coeficiente en la prueba de constancia para las industrias altamente sensibles fue negativo y estadísticamente significativo, sin importar el grupo de subperiodos seleccionados, mientras que, en el caso de las industrias moderadamente sensibles y no sensibles, ese mismo coeficiente fue negativo aunque no estadísticamente significativo.²⁷