Profesor de tiempo completo definitivo, Facultad de Economía, UNAM,
Nuestro objetivo es evaluar tres metodologías para estimar el PIB potencial y las señales etiquetadas como ciclo y brecha (de la SHCP, el Banco de México y la propia). Para lograrlo describimos sus metodologías y presentamos nuestros propios resultados. Con base en el conjunto de señales extraídas elaboramos, como principal resultado, una interpretación del desempeño de la economía entre 1922 y 2018. Al final compartimos algunas recomendaciones de política de corto y largo plazos. Nuestra principal limitación radica en la revisión de apenas tres metodologías, de las muchas descritas en la literatura, implicando una selección basada en un criterio local. Nuestro trabajo es original ya que estudiamos el periodo más largo posible, dada la disponibilidad de información; porque replicamos y presentamos variaciones a las metodologías de la SHCP y del Banco de México; y en la medida que explicitamos todas las decisiones tomadas y ponemos a disposición del lector los datos. En este sentido aplicamos la regla de oro de cualquier ciencia. Nuestra principal conclusión implica una cierta mirada respecto al desempeño microeconómico y macroeconómico observado en las décadas recientes.
Our objective is to evaluate three methodologies to estimate the potential GDP and the signals labeled as cycle and gap (of the SHCP, the Bank of Mexico and our owns). To achieve this, we describe their methodologies and present our own results. Based on the set of signals extracted, we developed, as the main result, an interpretation of the performance of the economy between 1922 and 2018. We share some short and long term policy recommendations. Our main limitation lies in the review of just three methodologies, of the many described in the literature, involving a selection based on local criteria. Our work is original since we study the longest period possible, because we replicate and present variations to the methodologies of the SHCP and the Bank of Mexico, and to the extent that we explain all the decisions made and make the data available to the reader. In this sense we apply the golden rule of any science. Our main conclusion implies a certain view regarding the microeconomic and macroeconomic performance observed in recent decades.
Es ineludible preguntarse cuánto se puede producir tomando en cuenta los recursos productivos disponibles bajo la frecuente condición de escasez material, por razones teóricas y prácticas. Tanto en la microeconomía como en la macroeconomía su respuesta constituye un punto de referencia absolutamente relevante. En la primera constituye la frontera de posibilidades de producción que, recordemos, no sólo permite distinguir entre la producción alcanzable y la no realizable en unidades físicas, sino define la producción eficiente. Y el desplazamiento de la frontera de producción depende, precisamente, de la incorporación del cambio técnico, actualmente conocido como productividad multifactorial. En la macroeconomía adoptó el nombre de producto potencial.
Desde la microeconomía trazar la frontera de posibilidades de producción puede parecer un ejercicio teórico trivial pero, como veremos más adelante, la medición del PIB potencial constituye un reto analítico y estadístico formidable, y ciertamente ineludible ya que el diseño de las políticas económicas, la política monetaria entre otras, requiere como insumo clave disponer de una o más estimaciones de su valor.
En el siguiente apartado presentamos una guía metodológica desde la subdisciplina conocida como “medi- ción en economía” (
Los científicos deben hacer una distinción entre la definición teórica de una variable, su valor observado o medido, y su verdadero valor (
“Whereas some might suppose that economic measurement is merely counting ‘what is there’, a similarly naïve view would have us think that x-ray machines merely look through our flesh to reveal bones. We don’t see a macroeconomy, nor a consumer price index. . . hence fashioning measuring instruments in economics has been, in part, a matter of developing ways of observing the economy. . . Economic observations must not only be registered but also converted into measurements, and converted in ways which serve particular theoretical or empirical or bureaucratic purposes.”
Extendiendo a
Por lo tanto, los datos son construcciones teóricas, o con otras palabras, objetos científicos, en el sentido de que representan los valores medidos de definiciones teóricas y debido a la manipulación, en el buen sentido y en el mal sentido, de instrumentos de medición para su compilación. En particular, la “medición en economía” recomienda no perder de vista la precisión de los valores observados.
“Las cuentas nacionales deberían denominarse ‘estadísticas de cuentas nacionales’ porque sin esta precisión los analistas, y los usuarios en general, pueden pensar que son tan fiables como la situación de los negocios que presentan las cuentas de las empresas, lo que no es verdad. En particular, mientras que, por razones técnicas, el PIB se suele expresar en millones de unidades de la moneda nacional, los usuarios deben ser conscientes de que el importe de esta macromagnitud está muy lejos de ser exacto cuando se expresa en millones. . . los contables nacionales han de realizar determinados ajustes al elaborar las cuentas nacionales, que, como queda reseñado más arriba, no son sino aproximaciones. Ni siquiera es posible dar una indicación cuantitativa sobre la exactitud del PIB. En realidad, las cuentas nacionales, y en particular el PIB, no son el resultado de una única gran encuesta de cuyos resultados se puedan ofrecer intervalos de confianza. Por el contrario, son el resultado de combinar datos que proceden de diversas fuentes, muchas de las cuales requieren ser ajustadas para introducirlas en la base de datos de las cuentas nacionales y que, posteriormente, vuelven a ser ajustadas con el fin de mejorar la coherencia del sistema, incluso utilizando métodos
Un punto de referencia actual es un artículo escrito por
“The resulting widespread references to slow economic growth reduce the public’s faith in the political and economic system. The low measured growth of incomes exacerbates concerns about mobility with people worrying that they and their children are ‘stuck’ at low income levels. I think it creates a pessimism that contributes to political attitudes that are against free trade and critical of our market economy more generally... The underestimation of growth also distorts Federal Reserve policy. The perception of slow real growth now supports a Federal Reserve policy of exceptionally low interest rates that is contributing to potential financial instability. Back in 1996, Fed chairman Alan Greenspan persuaded members of the Federal Open Market Committee in 1996 that the official data underestimated productivity growth so that maintaining strong demand would not cause a rise in inflation.”
El gurú de la medición en economía (
En breve, la medición en general, y en la economía en particular, está llena de riesgos y obstáculos.
“Used properly, measurement, as we’ll see, can be a good thing... (But measurement) can also distort, divert, displace, distract, and discourage. While we are bound to live in an age of measurement, we live in an age of mismeasurement, over-measurement, misleading measurement, and counter-productive measurement. . . There are things that can be measured. There are things that are worth measuring. But what can be measured is not always what is worth measuring; what gets measured may have no relationship to what we really want to know. The costs of measuring may be greater than the benefits. The things that get measured may draw effort away from the things we really care about. And measurement may provide us with distorted knowledge knowledge that seems solid but is actually deceptive.”
En lo que resta del presente documento implementaremos esta guía metodológica para entender algunas propuestas respecto a la medición del producto potencial y el ciclo económico. Asimismo, la utilizaremos para construir nuestras propias aproximaciones. De ya subrayamos que el reto es doblemente enorme en el sentido que se trata de un par de variables cuyas definiciones teóricas son discutidas todavía entre los macroeconomistas y son, estadísticamente hablando, no directamente observables.
La siguiente
El artículo 11 inciso C del
Así por ejemplo, en los
En el siguiente
PIB observado mill. pesos 2013
PIB potencial mill. pesos 2013
Ciclo económico mill. pesos 2013
Brecha del producto en por ciento Fuente: cálculos propios con base a la BIE del INEGI y los CGPE 2019.
2003
13,061,719
13,061,719
0
0.00
2004
13,573,815
13,375,200
198,615
1.48
2005
13,887,073
13,696,205
190,868
1.39
2006
14,511,307
14,024,913
486,394
3.47
2007
14,843,826
14,361,511
482,315
3.36
2008
15,013,578
14,706,188
307,390
2.09
2009
14,219,998
15,059,136
-839,138
-5.57
2010
14,947,795
15,420,555
-472,761
-3.07
2011
15,495,334
15,790,649
-295,315
-1.87
2012
16,059,724
16,169,624
-109,901
-0.68
2013
16,277,187
16,557,695
-280,508
-1.69
2014
16,733,655
16,955,080
-221,425
-1.31
2015
17,283,856
17,362,002
-78,146
-0.45
2016
17,786,911
17,778,690
8,221
0.05
2017
18,163,490
18,205,379
-41,889
-0.23
2018
18,525,881
18,642,308
-116,427
-0.62
Antes de comentar el contenido del
Ahora bien, si modificamos una sola decisión, digamos el año de referencia, arguyendo por ejemplo que la economía creció en el 2003 apenas 1.45 %, y lo sustituimos por el año 2000, año simbólico que marca el nuevo milenio y en el que el crecimiento observado fue de 4.95 %, el escenario cambiaría significativamente. El siguiente
PIB observado mill. pesos 2013
PIB potencial mill. pesos 2013
Ciclo económico mill. pesos 2013
Brecha del producto en por ciento Fuente: cálculos propios con base a la BIE del INEGI y los CGPE 2019.
2000
12,932,921
12,932,921
0
0.00
2001
12,880,622
13,243,311
-362,690
-2.74
2002
12,875,490
13,561,151
-685,661
-5.06
2003
13,061,719
13,886,619
-824,900
-5.94
2004
13,573,815
14,219,897
-646,082
-4.54
2005
13,887,073
14,561,175
-674,102
-4.63
2006
14,511,307
14,910,643
-399,336
-2.68
2007
14,843,826
15,268,499
-424,673
-2.78
2008
15,013,578
15,634,943
-621,365
-3.97
2009
14,219,998
16,010,181
-1,790,183
-11.18
2010
14,947,795
16,394,426
-1,446,631
-8.82
2011
15,495,334
16,787,892
-1,292,558
-7.70
2012
16,059,724
17,190,801
-1,131,077
-6.58
2013
16,277,187
17,603,380
-1,326,193
-7.53
2014
16,733,655
18,025,861
-1,292,207
-7.17
2015
17,283,856
18,458,482
-1,174,626
-6.36
2016
17,786,911
18,901,486
-1,114,575
-5.90
2017
18,163,490
19,355,121
-1,191,632
-6.16
2018
18,525,881
19,819,644
-1,293,764
-6.53
Visiblemente un cambio menor originó un escenario macroeconómico completamente distinto en la medida que observamos que la brecha del producto no solo es mucho mayor sino, tanto o más relevante, consistente- mente negativa. El meollo es que en el escenario base (
Una
El contenido de la gráfica anterior invita a realizar las siguientes consideraciones. El PIB potencial se obtuvo aplicando el conocido filtro de Hodrick y Prescott (filtro HP) ajustado en las colas, esto es, un algoritmo univariante diseñado para “romper” una serie de tiempo en dos partes, el componente de crecimiento (en sus propias palabras, “un componente de tendencia que varía suavemente”), y el componente cíclico. Parece que su simplicidad facilitó su incorporación como una rutina más del “software” disponible en el mercado, a diferencia de otros métodos estadísticos que requieren de una programación caso por caso, por ejemplo la descomposición propuesta por Beveridge y Nelson en 1981.
Para
De principio destacamos que la aplicación del filtro HP debería por lo menos inquietar a los macroecono- mistas teóricos, en el sentido que el PIB se entiende como un proceso estocástico, y en muchos casos como un paseo aleatorio (
Podemos adoptar la perspectiva del Banco de México para obtener el PIB potencial, el ciclo económico y la brecha del producto, a lo largo del siglo XX y lo que va del nuevo milenio. Para facilitar la lectura en el
El ejercicio mostrado constituye una variación a la metodología propuesta por el Banco de México en la medida que el filtro es sensible al tamaño de la base de datos, que dicho sea de paso y siguiendo la mejor práctica extendimos utilizando toda la información disponible proporcionada por el INEGI. Destaquemos que aplicando este instrumento de medición parecería que, en primer lugar, en el año de 1981 se observó la mayor brecha inflacionaria de la historia reciente (12 por ciento), valoración con la que muchos economistas estarían de acuerdo; en segundo lugar, que en los últimos años del periodo analizado la economía se encontraba en una brecha inflacionaria cercana a un equilibrio de largo plazo (a diferencia de la señal propuesta por la SCHP y nuestra variación, contenidas en los
Los hacedores de estadística, el INEGI mexicano o el INE español, tienen la responsabilidad de compilar variables estadísticas, por ejemplo el PIB en volumen, según una definición teórica de la macroeconomía, en este caso el nivel de producción. Para un Instituto de Estadística representaría un acto contra su propia naturaleza proponer mediciones de una variable no directamente observable, por ejemplo el PIB potencial entre otras. A propósito, se dice “no directamente observable” porque, siguiendo con nuestro ejemplo, en el caso del PIB en volumen su compilación se basa estrictamente en información originada en encuestas y censos, y en el caso de la estimación del PIB potencial se requiere, como hemos visto, la aplicación de otros tipos de métodos estadísticos, y la introducción de supuestos teóricos y empíricos clave.
Así por ejemplo, la CBO (la Congressional Budget Office) de los Estados Unidos, y no la BEA (el Bureau of Economic Analysis, la agencia responsable de la construcción de sus cuentas nacionales), estima su PIB potencial.
El contenido del siguiente
Fuente: elaboración propia con base en la BIE del INEGI.
Base 2003
Base 2008
Base 2013
Base 2013/ Base 2008
Base 2013/ Base 2003
1993
1,528,707
1,493,816
1,560,093
104.44
102.05
1994
1,733,067
1,714,318
1,781,422
103.91
102.79
1995
2,152,180
2,224,726
2,311,458
103.90
107.40
1996
2,943,822
3,002,992
3,123,168
104.00
106.09
1997
3,708,594
3,775,280
3,962,524
104.96
106.85
1998
4,456,602
4,590,271
4,810,123
104.79
107.93
1999
5,416,364
5,501,848
5,738,466
104.30
105.95
2000
6,355,260
6,426,240
6,693,683
104.16
105.33
2001
6,632,856
6,815,842
7,069,377
103.72
106.58
2002
6,971,191
7,265,385
7,455,459
102.62
106.95
2003
7,555,803
7,695,624
7,868,810
102.25
104.14
2004
8,574,823
8,693,240
8,828,367
101.55
102.96
2005
9,251,737
9,441,350
9,562,648
101.28
103.36
2006
10,379,091
10,538,115
10,630,939
100.88
102.43
2007
11,320,836
11,403,264
11,504,076
100.88
101.62
2008
12,181,256
12,256,863
12,353,845
100.79
101.42
2009
11,937,250
12,093,890
12,162,763
100.57
101.89
2010
13,071,597
13,282,061
13,366,377
100.63
102.26
2011
14,395,833
14,550,014
14,665,576
100.79
101.87
2012
15,503,426
15,626,907
15,817,755
101.22
102.03
2013
15,450,557
16,118,031
16,277,187
100.99
105.35
Los mejores datos que tenemos para estimar el nivel del PIB potencial los encontramos en la
Otra fuente de información constituye la Encuesta Mensual de Opinión Empresarial. La siguiente
Para proponer nuestra simulación, explicitemos estática como fue el caso de los ejercicios realizados por la SHCP y el Banco de México, requerimos de la participación del PIB manufacturero en el PIB total (Man/PIB en tantos por uno). Asimismo debemos tomar una decisión clave, esto es, el porcentaje de uso máximo de la capacidad de planta en las manufacturas. Considerando que entre 1994 y 2018 su valor observado máximo fue de 83.42 en el 2006, y teniendo en mente la posible generación de cuellos de botella en la economía en su conjunto y otros desequilibrios, destacadamente el ligado a la cuenta corriente de la balanza de pagos, utilizamos un 85 por ciento como su valor para determinar el PIB manufacturero potencial. Destaquemos que se trata de un valor conservador si retomamos la opinión del empresariado. En el siguiente
Man/PIB tantos por uno
Uso capacidad por ciento
Brecha por ciento Fuente: elaboración propia con base en la BIE del INEGI.
PIB
PIB Potencial
Ciclo
mill. pesos constantes a precios de 2013
1993
0.1654
10,165,571
1994
0.1632
77.25
10,667,860
10,842,509
-174,649
-1.61
1995
0.1668
76.58
9,996,721
10,179,948
-183,227
-1.80
1996
0.1709
79.50
10,673,824
10,799,987
-126,163
-1.17
1997
0.1753
80.67
11,404,645
11,512,056
-107,411
-0.93
1998
0.1804
80.33
11,993,573
12,119,228
-125,655
-1.04
1999
0.1805
79.92
12,323,822
12,465,343
-141,521
-1.14
2000
0.1832
80.67
12,932,921
13,060,185
-127,263
-0.97
2001
0.1787
78.58
12,880,622
13,068,600
-187,978
-1.44
2002
0.1745
78.83
12,875,490
13,051,259
-175,769
-1.35
2003
0.1709
79.33
13,061,719
13,221,129
-159,410
-1.21
2004
0.1699
81.58
13,573,815
13,670,413
-96,598
-0.71
2005
0.1697
82.17
13,887,073
13,968,327
-81,254
-0.58
2006
0.1700
83.42
14,511,307
14,558,129
-46,822
-0.32
2007
0.1672
79.75
14,843,826
15,007,231
-163,405
-1.09
2008
0.1630
78.92
15,013,578
15,202,261
-188,684
-1.24
2009
0.1546
76.00
14,219,998
14,480,370
-260,372
-1.80
2010
0.1600
78.17
14,947,795
15,156,832
-209,037
-1.38
2011
0.1592
79.50
15,495,334
15,666,014
-170,680
-1.09
2012
0.1597
80.33
16,059,724
16,208,717
-148,993
-0.92
2013
0.1584
79.67
16,277,187
16,449,758
-172,571
-1.05
2014
0.1602
79.83
16,733,655
16,907,141
-173,486
-1.03
2015
0.1598
80.17
17,283,856
17,450,381
-166,526
-0.95
2016
0.1577
80.67
17,786,911
17,937,598
-150,687
-0.84
2017
0.1591
81.25
18,163,490
18,296,854
-133,365
-0.73
2018
0.1586
81.33
18,525,881
18,658,300
-132,419
-0.71
Las señales extraídas son consistentes con nuestro marco teórico heterodoxo, digamos keynesiano-hicksiano- kaleckiano (
A excepción de los datos correspondientes al grado de utilización de la planta y equipo, utilizando las
1. Realizamos un análisis de regresión con la información observada entre 1994 y 2018 de, precisamente, el grado de uso de la capacidad de planta utilizada en las manufacturas, definida como la variable endógena, y el nivel y tasa de variación del PIB manufacturero y la participación del PIB manufacturero en el PIB total, definidas como las variables exógenas débiles. Así, aplicamos los coeficientes estimados para generar los datos faltantes de grado de uso del capital entre 1922 y 1993. Específicamente hablando, las variables utilizadas para el análisis de regresión fueron el grado de uso del capital (en por ciento), el nivel y la tasa de crecimiento del PIB manufacturero (en volumen y en por ciento), y la participación del PIB manufacturero en el PIB total (en tantos por uno). Las pruebas Dickey-Fuller aumentada y Phillips-Perron indicaron que el orden de integración del nivel del PIB manufacturero es I(1), y el orden de integración del resto de variables es I(0). En este sentido resultó aceptable utilizar un modelo uniecuacional y resolverlo utilizando MCO. En todos los casos la prueba t de significancia estadística individual registró valores mayores a dos. El coeficiente de determinación ascendió a 0.64. Se aplicaron las pruebas usuales para evaluar la adecuación estadística de la regresión estimada obteniendo en general resultados favorables, y destacadamente los residuales estimados se comportan como un proceso estacionario. La ecuación obtenida fue la siguiente:
La siguiente
2. Definimos la variable de referencia del estado de la economía. El contenido de la siguiente
3. Con base en el siguiente análisis de las frecuencias de la tasa de crecimiento del PIB manufacturero fijamos en cien por ciento el grado de utilización en los años en los que la variable en cuestión registró un valor superior a diez por ciento (1922-3, 1926, 1931, 1934, 1936, 1941-2, 1950-1, 1955-7, 1964, y 1979):
Fuente: elaboración propia con base en la BIE del INEGI, e
Cumulative
Cumulative
Value
Count
Percent
Count
Percent
[-30, -20)
2
2.06
2
2.06
[-20, -10)
1
1.03
3
3.09
[-10, 0)
13
13.4
16
16.49
[0, 10)
66
68.04
82
84.54
[10, 20)
13
13.4
95
97.94
[30, 40)
1
1.03
96
98.97
[40, 50)
1
1.03
97
100
Total
97
100
97
100
4. Finalmente, basados en un enfoque KISS (por “keep it sensibly simple”) fijamos, como en nuestro ejercicio basado en datos observados contenido en el
La brecha de producto obtenida es consistente con nuestra presunción teórica en el sentido que se observa que el PIB medido registra un comportamiento de acercamiento y de alejamiento respecto al PIB potencial. Cabe resaltar que, en contraste a las décadas previas a los ochenta, parece que recientemente la economía se encuentra rígidamente alejada del PIB potencial, siendo el año de 1991 el último momento en que la economía funcionó plenamente. Así, en las últimas décadas el ciclo económico ha sido amortiguado a costa de alejar a la economía de su frontera de la producción, en contraste al pasado remoto en el que se observan amplias brechas pero cada ocasión de menor tamaño con convergencia al PIB potencial.
Si bien no es posible proponer alguna medida estadística sobre la precisión del PIB observado, y mucho menos de las señales extraídas, sí es viable proponer una consideración general al respecto. En la medida que la literatura reconoce la subestimación del PIB observado podemos adelantar entonces que las mediciones del PIB potencial, según las tres metodologías revisadas, adolecen del mismo sesgo.
Debemos interpretar todos y cada uno de los ejercicios estadísticos mostrados en este documento con mucha cautela. Baste recordar que aplicando la metodología de la SHCP el traslado del año de referencia apenas del 2003 al 2000 ocasionó la generación de un escenario macroeconómico completamente distinto, o que en el caso del filtro HP cada nueva observación genera una simulación distinta. Una debilidad de nuestro enfoque basado en datos radica en la necesidad de suponer un valor relativo al uso máximo del acervo de capital para el periodo 1922-1993. En la misma dirección, Hodrick y Prescott sugirieron lo siguiente (
Desde la medición en economía debemos preguntarnos respecto a la correspondencia, débil o fuerte, entre la definición teórica y su valor medido, y respecto a la calidad de la medición, que depende del propio instrumento de medición. Adicionalmente hay que recordar que tanto el PIB potencial como el ciclo económico son variables no directamente observables, esto es, que su medición requiere en primer lugar como insumo una variable observable, en nuestro caso el PIB en volumen, el cual, dicho sea de paso, como cualquier otra medición estadística está sujeta a errores y sesgos de medición y, en segundo lugar, un instrumento de medición adicional. Al respecto nosotros revisamos tres enfoques, a saber, el de la SHCP, el del Banco de México, y el nuestro basado en datos observados y no observados.
Si bien el desempeño macroeconómico, medido por la tasa de crecimiento del PIB en volumen, ha sido decepcionante en las últimas décadas, si lo miramos utilizando la brecha del producto se torna especialmente preocupante, y más desde el ejercicio propuesto por la SHCP y el propio. Desde hace décadas la economía está significativamente alejada de su frontera de la producción lo cual constituye, simplemente, un sin sentido. Aunque la economía dispone de la capacidad para producir bienes y servicios, y atender así las necesidades de bienestar material de su población, no se la utiliza. Y sus colaterales son muchos, entre otros, desestímulo a la compra de nuevo capital, y derivadamente pérdida de competitividad, y menor creación de puestos de trabajo calificados. Así, la economía mexicana se encuentra en una espiral descendente.
Para cerrar sólo queremos subrayar que, desde cualquier hipótesis teórica, se acepta que el ciclo económico puede ser influido por las políticas, especialmente la fiscal y monetaria. Y también por otras políticas que empiezan a ganar espacio, entre otras la salarial y la distributiva (con reglas y sin reglas). En este sentido encontramos, bajo cualquiera de los escenarios revisados, espacio productivo para el ejercicio decidido de las políticas económicas y públicas en general. La viabilidad económica-social del país está en juego.
Sin fuente de financiamiento declarado para el desarrollo de la investigación.
Su definición estándar es la siguiente (
Por ejemplo, el Vice-Presidente de la Reserva Federal de San Luis (
Las leyes federales y sus reglamentos pueden encontrarse en el siguiente enlace:
Remitimos a
La
Fuente: elaboración propia con base en la BIE del INEGI.
PIB observado
PIB potencial
Ciclo económico
Brecha del producto en por ciento
Millones de pesos a precios de 2013
1921
481,763
500,747
-18,984
-3.79
1922
492,470
503,718
-11,248
-2.23
1923
509,601
506,500
3,101
0.61
1924
501,036
508,789
-7,753
-1.52
1925
533,153
510,315
22,838
4.48
1926
563,130
510,728
52,401
10.26
1927
539,748
509,909
29,839
5.85
1928
541,718
508,261
33,457
6.58
1929
522,448
506,485
15,963
3.15
1930
488,189
505,618
-17,430
-3.45
1931
505,318
506,857
-1,540
-0.3
1932
430,377
511,223
-80,846
-15.81
1933
477,482
519,723
-42,241
-8.13
1934
509,601
532,554
-22,954
-4.31
1935
548,141
549,493
-1,351
-0.25
1936
593,106
570,085
23,021
4.04
1937
612,377
593,863
18,515
3.12
1938
620,942
620,589
353
0.06
1939
655,201
650,212
4,989
0.77
1940
663,765
682,683
-18,917
-2.77
1941
728,001
718,003
9,998
1.39
1942
770,825
755,984
14,841
1.96
1943
798,659
796,539
2,120
0.27
1944
862,894
839,728
23,166
2.76
1945
890,730
885,633
5,097
0.58
1946
948,542
934,567
13,975
1.5
1947
982,801
986,894
-4,093
-0.41
1948
1,021,342
1,043,119
-21,777
-2.09
1949
1,079,154
1,103,705
-24,551
-2.22
1950
1,184,071
1,168,897
15,174
1.3
1951
1,276,142
1,238,695
37,448
3.02
1952
1,327,531
1,313,251
14,280
1.09
1953
1,331,812
1,393,091
-61,279
-4.4
1954
1,464,566
1,478,883
-14,317
-0.97
1955
1,588,753
1,570,685
18,068
1.15
1956
1,697,953
1,668,409
29,544
1.77
1957
1,826,424
1,772,148
54,276
3.06
1958
1,922,794
1,882,292
40,502
2.15
1959
1,980,589
1,999,773
-19,184
-0.96
1960
2,141,177
2,125,927
15,250
0.72
1961
2,233,661
2,261,900
-28,239
-1.25
1962
2,333,254
2,408,989
-75,735
-3.14
1963
2,509,230
2,568,209
-58,979
-2.3
1964
2,785,531
2,739,818
45,713
1.67
1965
2,956,808
2,923,484
33,324
1.14
1966
3,137,059
3,119,332
17,727
0.57
1967
3,320,731
3,327,820
-7,089
-0.21
1968
3,633,653
3,549,584
84,069
2.37
1969
3,757,874
3,785,189
-27,316
-0.72
1970
4,002,229
4,036,041
-33,812
-0.84
1971
4,152,811
4,303,271
-150,459
-3.5
1972
4,494,538
4,587,673
-93,135
-2.03
1973
4,847,859
4,888,538
-40,679
-0.83
1974
5,127,912
5,204,224
-76,312
-1.47
1975
5,422,484
5,532,681
-110,197
-1.99
1976
5,662,019
5,871,098
-209,079
-3.56
1977
5,853,998
6,215,562
-361,565
-5.82
1978
6,378,337
6,560,069
-181,732
-2.77
1979
6,996,919
6,894,997
101,922
1.48
1980
7,642,962
7,208,909
434,053
6.02
1981
8,368,150
7,491,388
876,762
11.7
1982
8,367,516
7,736,356
631,160
8.16
1983
8,002,443
7,946,503
55,940
0.7
1984
8,281,465
8,130,829
150,635
1.85
1985
8,437,038
8,298,897
138,141
1.66
1986
8,124,165
8,461,773
-337,608
-3.99
1987
8,292,364
8,631,907
-339,543
-3.93
1988
8,398,436
8,818,370
-419,934
-4.76
1989
8,705,395
9,026,840
-321,445
-3.56
1990
9,158,810
9,258,796
-99,986
-1.08
1991
9,528,606
9,512,499
16,107
0.17
1992
9,862,877
9,785,215
77,663
0.79
1993
10,165,571
10,074,367
91,205
0.91
1994
10,667,860
10,378,156
289,704
2.79
1995
9,996,721
10,695,697
-698,977
-6.54
1996
10,673,824
11,028,999
-355,175
-3.22
1997
11,404,645
11,373,083
31,562
0.28
1998
11,993,573
11,719,418
274,154
2.34
1999
12,323,822
12,059,788
264,034
2.19
2000
12,932,921
12,388,719
544,202
4.39
2001
12,880,622
12,703,378
177,244
1.4
2002
12,875,490
13,006,373
-130,883
-1.01
2003
13,061,719
13,302,084
-240,365
-1.81
2004
13,573,815
13,593,583
-19,768
-0.15
2005
13,887,073
13,881,540
5,533
0.04
2006
14,511,307
14,166,424
344,883
2.43
2007
14,843,826
14,448,761
395,065
2.73
2008
15,013,578
14,732,527
281,051
1.91
2009
14,219,998
15,025,646
-805,647
-5.36
2010
14,947,795
15,338,854
-391,060
-2.55
2011
15,495,334
15,674,832
-179,498
-1.15
2012
16,059,724
16,032,347
27,376
0.17
2013
16,277,187
16,408,374
-131,187
-0.8
2014
16,733,655
16,800,161
-66,506
-0.4
2015
17,283,856
17,203,642
80,214
0.47
2016
17,786,911
17,614,090
172,821
0.98
2017
18,163,490
18,027,576
135,914
0.75
2018
18,525,881
18,441,902
83,979
0.46
Fuente: elaboración propia con base en la BIE del INEGI, e
PIBMan/PIB Tantos por uno
Uso %
PIB
PIBPot
PIBMan
PIBManPot
Ciclo
Brecha %
Millones de pesos a precios de 2013
1921
0.0609
481,763
29,358
1922
0.0811
100
492,470
492,470
39,960
39,960
0
0
1923
0.0888
100
509,601
509,601
45,261
45,261
0
0
1924
0.0948
66.43
501,036
514,320
47,503
60,787
-13,284
-2.58
1925
0.0914
65.81
533,153
547,365
48,726
62,938
-14,211
-2.6
1926
0.0981
100
563,130
563,130
55,251
55,251
0
0
1927
0.0929
64.17
539,748
556,032
50,154
66,438
-16,284
-2.93
1928
0.0967
66.52
541,718
556,275
52,396
66,953
-14,557
-2.62
1929
0.1065
67.56
522,448
536,818
55,658
70,028
-14,369
-2.68
1930
0.1199
68.44
488,189
502,343
58,513
72,667
-14,154
-2.82
1931
0.138
100
505,318
505,318
69,726
69,726
0
0
1932
0.1175
63.35
430,377
447,654
50,561
67,839
-17,277
-3.86
1933
0.0978
64.77
477,482
492,067
46,688
61,273
-14,585
-2.96
1934
0.1368
100
509,601
509,601
69,726
69,726
0
0
1935
0.1239
67.63
548,141
565,581
67,891
85,331
-17,440
-3.08
1936
0.1317
100
593,106
593,106
78,085
78,085
0
0
1937
0.1335
69.53
612,377
630,574
81,754
99,951
-18,197
-2.89
1938
0.1356
69.44
620,942
639,806
84,201
103,065
-18,864
-2.95
1939
0.1363
69.97
655,201
674,380
89,298
108,477
-19,179
-2.84
1940
0.1416
70.28
663,765
683,447
93,987
113,669
-19,682
-2.88
1941
0.1487
100
728,001
728,001
108,258
108,258
0
0
1942
0.1603
100
770,825
770,825
123,549
123,549
0
0
1943
0.1631
72.12
798,659
821,931
130,277
153,549
-23,272
-2.83
1944
0.1626
72.44
862,894
887,213
140,267
164,586
-24,319
-2.74
1945
0.1717
73.4
890,730
914,903
152,907
177,081
-24,173
-2.64
1946
0.1644
71.79
948,542
977,231
155,966
184,655
-28,689
-2.94
1947
0.1543
70.28
982,801
1,014,566
151,684
183,448
-31,764
-3.13
1948
0.1603
72.39
1,021,342
1,049,872
163,713
192,243
-28,530
-2.72
1949
0.1651
72.95
1,079,154
1,108,590
178,188
207,624
-29,436
-2.66
1950
0.1722
100
1,184,071
1,184,071
203,877
203,877
0
0
1951
0.1775
100
1,276,142
1,276,142
226,507
226,507
0
0
1952
0.1834
74.4
1,327,531
1,362,226
243,429
278,124
-34,696
-2.55
1953
0.179
72.6
1,331,812
1,372,506
238,332
279,026
-40,694
-2.96
1954
0.1746
73.72
1,464,566
1,503,675
255,661
294,770
-39,109
-2.6
1955
0.1777
100
1,588,753
1,588,753
282,369
282,369
0
0
1956
0.1844
100
1,697,953
1,697,953
313,154
313,154
0
0
1957
0.1918
100
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1,826,424
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350,260
0
0
1958
0.1931
75.38
1,922,794
1,970,166
371,259
418,631
-47,372
-2.4
1959
0.2017
76.39
1,980,589
2,025,632
399,394
444,437
-45,043
-2.22
1960
0.2035
76.88
2,141,177
2,187,191
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481,697
-46,013
-2.1
1961
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2,284,832
457,458
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-51,171
-2.24
1962
0.2036
76.24
2,333,254
2,387,814
475,035
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-54,561
-2.28
1963
0.2072
77.53
2,509,230
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520,034
570,154
-50,119
-1.96
1964
0.2172
100
2,785,531
2,785,531
605,032
605,032
0
0
1965
0.2211
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2,956,808
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-50,916
-1.69
1966
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702,080
753,973
-51,892
-1.63
1967
0.2239
79.07
3,320,731
3,376,474
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799,149
-55,743
-1.65
1968
0.2208
79.34
3,633,653
3,690,842
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-57,189
-1.55
1969
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3,757,874
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-1.4
1970
0.2303
80.42
4,002,229
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974,347
-52,549
-1.3
1971
0.2284
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4,152,811
4,215,991
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1,011,546
-63,180
-1.5
1972
0.2292
80.9
4,494,538
4,546,789
1,030,007
1,082,258
-52,250
-1.15
1973
0.2317
81.49
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4,896,211
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1,171,764
-48,352
-0.99
1974
0.2301
80.97
5,127,912
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-58,779
-1.13
1975
0.2267
80.74
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1,294,160
-64,934
-1.18
1976
0.2267
80.97
5,662,019
5,725,938
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1,347,564
-63,919
-1.12
1977
0.2256
80.79
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1,389,766
-68,893
-1.16
1978
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6,424,206
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-45,869
-0.71
1979
0.2284
100
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6,996,919
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1,597,888
0
0
1980
0.2212
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7,642,962
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1,690,827
0
0
1981
0.2165
78.35
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8,521,826
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1,965,362
-153,676
-1.8
1982
0.2119
76.61
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1,967,147
-194,112
-2.27
1983
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-396,171
-4.72
1984
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-3.45
1985
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1,802,332
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-207,748
-2.4
1986
0.2103
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1,935,653
-227,268
-2.72
1987
0.2127
74.61
8,292,364
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1,764,053
2,009,711
-245,658
-2.88
1988
0.2168
74.16
8,398,436
8,664,625
1,821,086
2,087,275
-266,189
-3.07
1989
0.2249
77.77
8,705,395
8,887,314
1,957,791
2,139,710
-181,919
-2.05
1990
0.2284
80.09
9,158,810
9,286,909
2,091,706
2,219,806
-128,099
-1.38
1991
0.2292
85.09
9,528,606
9,526,391
2,184,285
2,182,070
2,215
0.02
1992
0.228
84.74
9,862,877
9,869,830
2,249,118
2,256,070
-6,953
-0.07
1993
0.1654
80.99
10,165,571
10,248,717
1,681,061
1,764,206
-83,146
-0.81
1994
0.1632
77.25
10,667,860
10,842,509
1,740,857
1,915,506
-174,649
-1.61
1995
0.1668
76.58
9,996,721
10,179,948
1,667,188
1,850,415
-183,227
-1.8
1996
0.1709
79.5
10,673,824
10,799,987
1,823,628
1,949,791
-126,163
-1.17
1997
0.1753
80.67
11,404,645
11,512,056
1,999,488
2,106,898
-107,411
-0.93
1998
0.1804
80.33
11,993,573
12,119,228
2,163,062
2,288,717
-125,655
-1.04
1999
0.1805
79.92
12,323,822
12,465,343
2,224,899
2,366,420
-141,521
-1.14
2000
0.1832
80.67
12,932,921
13,060,185
2,369,056
2,496,319
-127,263
-0.97
2001
0.1787
78.58
12,880,622
13,068,600
2,302,125
2,490,103
-187,978
-1.44
2002
0.1745
78.83
12,875,490
13,051,259
2,246,993
2,422,762
-175,769
-1.35
2003
0.1709
79.33
13,061,719
13,221,129
2,231,743
2,391,153
-159,410
-1.21
2004
0.1699
81.58
13,573,815
13,670,413
2,306,562
2,403,160
-96,598
-0.71
2005
0.1697
82.17
13,887,073
13,968,327
2,356,371
2,437,625
-81,254
-0.58
2006
0.17
83.42
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14,558,129
2,466,767
2,513,588
-46,822
-0.32
2007
0.1672
79.75
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15,007,231
2,482,198
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-163,405
-1.09
2008
0.163
78.92
15,013,578
15,202,261
2,447,717
2,636,400
-188,684
-1.24
2009
0.1546
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2,198,695
2,459,067
-260,372
-1.8
2010
0.16
78.17
14,947,795
15,156,832
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2,600,216
-209,037
-1.38
2011
0.1592
79.5
15,495,334
15,666,014
2,467,102
2,637,782
-170,680
-1.09
2012
0.1597
80.33
16,059,724
16,208,717
2,564,808
2,713,801
-148,993
-0.92
2013
0.1584
79.67
16,277,187
16,449,758
2,577,782
2,750,354
-172,571
-1.05
2014
0.1602
79.83
16,733,655
16,907,141
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-173,486
-1.03
2015
0.1598
80.17
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17,450,381
2,762,027
2,928,552
-166,526
-0.95
2016
0.1577
80.67
17,786,911
17,937,598
2,805,105
2,955,792
-150,687
-0.84
2017
0.1591
81.25
18,163,490
18,296,854
2,889,565
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-133,365
-0.73
2018
0.1586
81.33
18,525,881
18,658,300
2,937,292
3,069,711
-132,419
-0.71



