la relación entre la apertura de mercados y la distribución del...
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El proyecto se resume en dos principales trabajos el primero es ‘la relación entre la
apertura de mercado y la distribución del ingreso: evidencia en México en la era del
liberalismo económico’ que se describe a partir de la pagina 1 de este resumen, y el
segundo es ‘la relación de la inversión extranjera directa con el crecimiento y la
desigualdad del ingreso: un análisis regional para México’ que se describe a partir de la
pagina 21 de este resumen.
La relación entre la apertura de mercados y la distribución del ingreso: evidencia
en México en la era del liberalismo económico
Resumen
Mediante un análisis econométrico de series de tiempos para el periodo 1970-1999 y la
aplicación de una novedosa base de datos que contiene estimadores de distribución de
ingreso entre hogares, este artículo demuestra que las importaciones y la IED tienen una
correlación positiva y robusta con la desigualdad del ingreso. Por el contrario, la educación
terciaria esta asociada con mejoras en la distribución. La relación de la inversión de
portafolio y los niveles de ingreso con el indicador de desigualdad no es robusta o
estadísticamente significativa.
1. Introducción.
De acuerdo a la teoría neoclásica, la apertura comercial y la liberalización de la
cuenta de capitales permite una mejor distribución del ingreso porque mediante estas
políticas se facilita la operación de los mercados y del mecanismo de precios,
adicionalmente se acelera el crecimiento vía la expansión de las exportaciones lo cual
permite recursos adicionales para la distribución. El modelo que explica los efectos
distributivos de la apertura económica es el teorema de Estolper-Samuelson. Este
modelo neoclásico de dos factores (mano de obra y capital) indica que, con base en el
principio de ventajas comparativas, la demanda y por consiguiente el costo del factor
abundante (mano de obra no calificada en países en desarrollo) se incrementará con la
liberalización económica, lo cual lleva a una reducción de la desigualdad.
Sin embargo existe evidencia empírica que demuestra el incremento de la
desigualdad en un amplio número de países, tanto desarrollados (Gottschalk y
Smeeding 2000) como en vías de desarrollo (Flemming y Micklewright 2000, Arbache
et al. 2004), durante los periodos en que estos países han implementado o intensificado
políticas de apertura económica.
México no es ajeno a esta tendencia, diferentes estudios han documentado un
deterioro en la distribución del ingreso en las dos últimas décadas (Cortez 2001, Ros y
Bouillon 2002). Sin embargo la mayoría de los estudios se sustentan en encuestas de
ingreso y gasto (ENIGH) procesadas por el Instituto Nacional de Estadística, Geografía
e Informática (INEGI), con limitada disponibilidad de periodos, o con estadísticas de
coeficientes Gini obtenidas de fuentes de datos como el estudio de ingreso de
Luxemburgo (LIS) o como la base de datos de desigualdad en el ingreso mundial
(WIID) de la Universidad de las Naciones Unidas. Por otra parte, para el caso de
México no se han realizado estudios con series de tiempos continuas que contengan
suficientes observaciones para sustentar la confiabilidad estadística. Este tipo de análisis
permitiría evaluar la evolución de la desigualdad en el tiempo y su relación con
variables exógenos que han jugado un papel preponderante en la era de apertura
económica.
El presente estudio utiliza una novedosa base de datos, compuesta de
indicadores estimados de desigualdad de ingresos en los hogares, propuesta por
Galbraith y Kum (2003). Para el caso de México se cuenta con una serie de tiempos
continua de 30 observaciones, que abarca el periodo entre 1970 y 1999. Con esta base
de datos se aplican modelos econométricos bajo diferentes especificaciones (MCO,
modelos dinámicos y primeras diferencias y ecuaciones con términos autorregresivos)
para determinar la relación de la desigualdad con variables de comercio (exportaciones
e importaciones) y variables de inversión (extranjera directa y de portafolio), además de
utilizar variables de control, tales como educación y PIB per cápita. A través de cada
una de las especificaciones se obtienen diferentes ecuaciones y se aplican diversas
pruebas econometritas, con la finalidad de obtener coeficientes robustos, de largo plazo
y consistentes.
Los resultados indican que las variables que están asociadas con cambios
adversos en la distribución del ingreso son las importaciones y la IED, siendo la primera
la que ejerce un mayor efecto. En lo que respecta a las exportaciones y a la inversión de
portafolio, no hay evidencia estadística de que estas variables tengan una relación
sistemática con la desigualdad. La educación, representada por la matricula de
educación terciaria, esta asociada con mejoras en la distribución del ingreso. En este
estudio no se encuentra una relación lineal sistemática entre el PIB per cápita y la
desigualdad, sin embargo en un estudio previo (Angeles-Castro 2006) se encontró que
la relación entre estas dos variables es cuadrática y se comporta como una U durante el
periodo de estudio.
El estudio se estructura de la siguiente manera: la sección 2 presenta las bases
teóricas en las que se sustenta el liberalismo de mercado, las expectativas implícitas y el
proceso de apertura económica en México. La sección 3 presenta la descripción y un
análisis previo de la base de datos. En la sección 4 se plantea un análisis econométrico
de series de tiempos bajo diferentes especificaciones. Finalmente, en la sección 5 se
presentan reflexiones conclusivas y políticas implicadas.
2. Liberalismo de mercado: proceso, teoría y expectativas
Del proteccionismo a la apertura económica Durante largos periodos en el siglo XX, las teorías proteccionistas se popularizaron y
fueron bastante influyentes. En las décadas de los cincuentas, sesentas y setentas un
amplio número de países en desarrollo, implementaron políticas de industrialización
basadas en un grado limitado de apertura económica con el fin de proteger el desarrollo
de la industria domestica. Estas políticas, conocidas como ‘substitución de
importaciones’ (ISI), tuvieron su soporte teórico en la teoría estructuralista,1 la cual
sostiene que en un entorno económico proteccionista y mediante políticas de
industrialización se debe incrementar la elasticidad ingreso de las exportaciones (ε) y
reducir la elasticidad ingreso de las importaciones (π) para mejorar los términos
comerciales de un país. De esta forma es posible reducir o eliminar las restricciones de
una cuenta corriente deficitaria en el crecimiento económico.
A mediados de los setentas, el modelo ISI mostraba síntomas de agotamiento, las
economías que adoptaron con firmeza políticas proteccionistas enfrentaban fuga de
capitales, severos déficits fiscales y comerciales, altos márgenes de endeudamiento,
inflación, y bajos niveles de crecimiento. Para principios de los ochentas, el modelo ISI
1 Una reseña de las teorías de sustitución de importaciones aparece en Henry Bruton ‘Import
Substitution’, en Holis Chenery and T.N. Srinivasan, eds., Handbook of Development Economics, Vol. 2
(Amsterdam: North Holand, 1989), 1601-44.
había alcanzado sus límites y creó una severa crisis económica en un amplio número de
países en desarrollo, especialmente en Latinoamérica, la cual se prolongo durante el
resto de la década. La debacle económica de 1982, conocida como la crisis de la deuda,
jugo un papel importante para el replanteamiento de políticas de desarrollo, crecimiento
y distribución de ingresos, debido a que las políticas proteccionistas ya no se
consideraban sostenibles.
Durante los ochentas, los economistas involucrados en políticas de desarrollo,
comenzaron a recomendar estrategias basadas en reformas orientadas a la apertura de
mercados. Incluso economistas de la Comisión Económica para América Latina y el
Caribe (CEPAL), en años anteriores un organismo multilateral promotor de políticas
proteccionistas, empezó a favorecer estrategias de apertura económica (Edwards, 1993,
1359). Adicionalmente, instituciones financieras multilaterales, especialmente el Fondo
Monetario Internacional (FMI) y el Banco Mundial, de manera rutinaria solicitaron a los
países en desarrollo con problemas financieros, el llevar acabo reformas orientadas a la
apertura económica, como condición para el otorgamiento de asistencia financiera. Esta
condicionalidad influyó en gran medida para la puesta en marcha de los procesos de
liberalización económica en muchos países a mediados y finales de los ochentas. John
Williamson llamó ‘el Consenso de Washington’ al conjunto de reformas económicas
que los organismos financieros multilaterales consideraron adecuados para los países
afectados por la crisis de la deuda. Este paquete de reformas, el cual puede resumirse
como liberalización de mercados, desregulación, privatización y disciplina fiscal,2 se
convirtió en un pilar fundamental de la política económica internacional y rápidamente
adquirió popularidad a nivel mundial entre los hacedores de políticas.
Sustentos teóricos del liberalismo económico La tesis neoliberal sostiene que tiene los soportes teóricos para ofrecer a los
países mejoras en la distribución del ingreso por dos principales razones. La primera es
que estimula la expansión de mercados y la demanda mediante el impulso a las
exportaciones, sustentada en el principio de ventajas comparativas, lo cual fomenta el
empleo y el crecimiento. Adicionalmente facilita la importación de insumos y bienes de
capital en términos más favorables, permitiendo la modernización tecnológica, una
mayor productividad, el crecimiento de la oferta y la expansión del producto. El
comercio se balancea mediante la implementación de un tipo de cambio flexible. De
esta forma, un mayor crecimiento económico, sin restricciones en la balanza de pagos,
provee recursos adicionales que facilitan la distribución de ingresos. La segunda es que
facilita la operación de los mercados y el mecanismo de precios y por ende permite la
distribución de recursos más eficientemente.
La piedra angular del modelo es la apertura comercial y el pilar teórico de esta
política es la teoría neoclásica (Corden 1993). En particular, el fundamento teórico que
soporta los efectos distributivos es el teorema de Stolper-Samuelson (FitzGerald 1996,
32). En base a los lineamientos de este modelo neoclásico de dos factores, la
liberalización del comercio exterior incrementa el uso del factor abundante y barato,
porque las exportaciones e importaciones se ajustan de acuerdo al principio ortodoxo de
ventajas comparativas, mientras que el factor escaso y caro se utiliza menos. Este
mecanismo incrementa el ingreso del factor que, en términos relativos, se usa más en el
sector exportador, y que es también más abundante. Convencionalmente se asume que
2 Los components del ‘Consenso de Washington’ se pueden consultar en John Williamson ‘What
Washington Means by Policy Reform’, en John Williamson, eds., Latin American Adjustment: How
Much Has Happened? (Washington DC: Institute for International Economics, 1990), 7-20.
este factor es la mano de obra no calificada en los países en desarrollo, por la misma
razón la distribución del ingreso tiende a mejorar.
La apertura de la cuenta de capitales, implementada en conjunto con procesos de
privatización, tiene como propósito crear las condiciones para la captación de amplios
flujos de capitales del exterior. Con este proceso también se espera un impulso a la
eficiencia por la transferencia de tecnología que acompaña a los flujos de IED. En el
modelo neoliberal, se espera que los flujos de capital complementen el ahorro interno y
a su vez emerjan como una fuente de financiamiento, y por lo tanto impulsen la
inversión y el crecimiento. La apertura comercial incentiva la oferta porque permite la
importación de insumos y tecnología en mejores términos, y estimula la demanda
mediante el acceso a mercados en el exterior, de esta forma se crean los incentivos para
mayores flujos de capital al sector de exportación. Por lo tanto, la apertura comercial y
de la cuenta de capitales se complementan y ambas están encaminadas hacia un
crecimiento lidereado por el comercio. Se espera que los flujos de capitales tengan un
efecto distributivo por que las inversiones se canalizan mayormente a la producción de
bienes en el sector exportador, los cuales emplean principalmente el factor abundante y
barato de la economía.
Reforma y apertura económica en México La crisis de la deuda en 1982 marco el fin del modelo ISI y de la predominancia de
políticas proteccionistas en México. La contracción de la economía y la inflación de tres
dígitos dieron la pauta para la implementación de ajustes macroeconómicos, y la
condicionalidad del FMI fue determinante para la puesta en marcha de políticas
liberales y reformas estructurales. Adicionalmente, la influencia de grupos tecnocráticos
y de comunidades epistémicas en el gobierno aceleró la implementación de un nuevo
modelo económico.
En 1985 el gobierno eliminó algunos permisos a las importaciones y redujo el
número de categorías de tarifas. En 1987 se extendió la eliminación de tarifas a las
importaciones y se redujo la dispersión de las mismas. En este año se implementó
también un programa de estabilización encaminado a disminuir la inflación, el cual fue
un acuerdo entre el gobierno y los principales actores sociales y económicos, las
mayores acciones del acuerdo fueron la implementación de un tipo de cambio fijo, el
no permitir incrementos en los salarios mínimos mas haya de la meta de inflación, y la
restricción a la expansión de precios por parte de los empresarios. Entre 1988 y 1990 se
liberalizó el sistema financiero, se reformó el régimen de inversión extranjera directa
(IED), se eliminaron algunas restricciones a la inversión de portafolio y se abrió el
mercado de valores y el mercado de divisas al los inversionistas extranjeros. En este
periodo también se logro un acuerdo con los bancos acreedores extranjeros para
renegociar la deuda. El proceso de privatización de empresas del estado, que inició en
1982, se intensificó entre 1988 y 1994. Las negociaciones para establecer un tratado de
libre comercio en América del Norte (TLCAN) iniciaron en 1990 y el tratado tomo
vigencia en 1994.
Estas medidas tuvieron éxito en lo que respecta al combate a la inflación, sin
embargo, la liberalización comercial combinada con un tipo de cambio sobrevaluado
propicio un mayor crecimiento de las importaciones con respecto a las exportaciones.
Para financiar el alto déficit en cuenta corriente que se había creado, el gobierno
mantuvo una política de altas tasas de interés para atraer flujos de capital. Entre 1989 y
1993 se registró una rápida expansión de los flujos de capital, para 1993 la cifra anual
había ascendido a 33.3 mil millones de dólares y el 87 por ciento de estos flujos
correspondían a inversión de portafolio, lo cual le daba un carácter de volatilidad al
capital. Durante 1994 se presentaron una serie de acontecimientos sociopolíticos
desfavorables en México que crearon incertidumbre en los mercados financieros. La
combinación de volatilidad macroeconómica, incertidumbre financiera e inestabilidad
sociopolítica, causaron consecuencias adversas, principalmente una salida masiva de
capitales, que culminaron en la crisis financiera de 1994/1995.
El colapso financiero no fue un factor que alentara un viraje en las políticas de
liberalización económica y apertura comercial, por el contrario, estas se mantuvieron, y
además se intensificaron las medidas ortodoxas por lograr un ajuste macroeconómico.
Adicionalmente, se adoptó una política de tipo de cambio flotante que permitió lograr
un superávit comercial en el corto plazo.
3. Análisis de la base datos
Selección de variables y fuentes Las variables a utilizar en este estudio están encaminadas a probar si la apertura
comercial y el flujo de inversiones han mejorado la distribución del ingreso en México,
de acuerdo a las expectativas ortodoxas y neoclásicas. La información se compone de
tres grupos de variables.
El primero grupo engloba estadísticas de comercio e inversión, en particular estas
son exportaciones, importaciones, IED e inversión de portafolio, expresadas como
porcentaje del PIB. La fuente es la base de datos ‘World Development Indicators’
(WDI) (2007) producida por el Banco Mundial.
El segundo grupo involucra variables que se utilizan como control para aislar el
efecto de las variables de mercados en la desigualdad. Una teoría alternativa a la teoría
neoclásica, que explica un posible deterioro de la distribución de ingresos como
resultado de la apertura económica, es la teoría del comercio detonante de mano de obra
calificada. De acuerdo a sus postulados, una mayor apertura en los mercados en países
desarrollados acelera los flujos de tecnología del exterior debido al incremento de las
importaciones y la IED. Robins (1996) encuentra que la diferencia salarial entre mano
de obra calificada y no calificada tiende a ampliarse en una muestra de países en
desarrollo, en periodos de apertura económica. También muestra que hay una fuerte
correlación positiva entre la demanda de mano de obra calificada y las importaciones de
tecnología. Contrario a la teoría ortodoxa, Robins argumenta que la liberalización
comercial puede llegar a ampliar la dispersión salarial en lugar de reducirla, porque una
mayor apertura permite y estimula la importación de capital físico con niveles
tecnológicos mayores a los existentes localmente; lo cual incrementa, en términos
relativos, la demanda de mano de obra calificada.
Utilizando encuestas de ingreso y gasto, Arbache et al. (2004) encuentran que la
tasa de retorno de la educación en Brasil, tiende a subir en los periodos de post-
liberalización, aunque este incremento es significativo solo para educación terciaria.
Angeles (2007) obtiene resultados similares, es decir un incremento en la tasa de retorno
de la educación terciaria post-liberalización, para el caso de México.
Dado que la evidencia empírica demuestra que los incrementos en la tasa de retorno
de la educación terciaria es un factor que tiende a presentarse en países en desarrollo en
periodos de apertura económica, y el cual puede incrementar la desigualdad, en este
estudio incluimos la matricula en educación terciaria como una variable de control. La
fuente es una compilación de observaciones de UNESCO (2003) y (2007). Esta variable
se calcula dividendo el total de alumnos inscritos en educación terciaria, sin importar la
edad, entre el total de la población del grupo de edad que oficialmente corresponde al
nivel educativo indicado, y multiplicando el resultado por cien. La educación terciaria
corresponde a algún tipo de nivel educativo posterior a la educación media superior o
bachillerato.
Como se comento previamente, de acuerdo la teoría ortodoxa la apertura económica
incrementa las exportaciones y el flujo de inversiones, y por ende se espera un mayor
crecimiento económico resultante de este proceso, de esta manera la expansión
adicional del producto genera recursos excedentes que facilitan la redistribución. Bajo
esta lógica, en este estudio incluimos el PIB per cápita como variable de control, para
aislar el efecto de variables de mercado del efecto que pudiera causar los diferentes
niveles del producto en la distribución del ingreso. Se expresa a precios constantes de
2000 y la fuente es (WDI) del Banco Mundial (2007)
El tercer grupo comprende la variable de desigualdad. Las fuentes de indicadores de
distribución de ingresos, disponibles en la literatura, tienen las siguientes características:
La base de datos de Deininger y Squire (D & S) (1996) y WIID de la Universidad de las
Naciones Unidas (2007) en su versión 2.0, son compilaciones importantes de
coeficientes Gini, sin embargo sufren de amplia heterogeneidad, aun y cuando se
seleccionan las observaciones de ‘alta calidad’, y su cobertura es dispersa. El LIS
(2008) ensambla observaciones que son más armonizadas que las dos bases previas,
porque obtiene información de encuestas de ingreso y gasto estandarizadas, pero su
cobertura esta restringida a solo 29 países. Para el caso de México, LIS ofrece solo 8
observaciones discontinuas que impiden hacer un análisis de series de tiempo. La base
UTIP-UNIDO, de la Universidad de Texas (2005), calcula desigualdad salarial en la
industria manufacturera, tiene amplia cobertura y muestra evidencia de consistencia,
porque se obtiene de información homogénea y continua. Pero su debilidad es que no es
un indicador que se obtiene de una muestra de la totalidad de la población, si no que se
restringe a salarios en la industria manufacturera.
La desigualdad de ingresos en hogares estimada (EHII), construida por Galbraith
y Kum (2003), esta encaminada a llenar los espacios y corregir lo que ellos consideran
errores en la base de D & S. La construcción del EHII toma como referencia la
información de D & S y de UTIP-UNIDO y obtiene la cobertura de la segunda base de
datos con medidas estimadas de la desigualdad de ingresos en hogares. También toma
como variables explicativas la participación de la industria manufacturera en el
producto nacional, el nivel de PIB per cápita y el tamaño de la población.
Galbraith y Kum, (2003) enfatizan dos ventajas del EHII: primero, tiene la amplia
cobertura de UTIP-UNIDO, inclusive para países en desarrollo, los cuales no son bien
representados en D & S. Segundo, toma la confiabilidad de UTIP-UNIDO con los
ajustes respectivos para cada país en base ala participación del sector manufacturero en
el PIB.
Para el caso de México, el EHII ofrece observaciones continuas de 1970 a 1999, lo
cual hace factible un análisis de serie de tiempos, que estaría restringido con las otras
bases debido a su poca cobertura y falta de continuidad. Esta ventaja aunada a la
consistencia de la base, nos hace seleccionar al EHII como la fuente de información
para este estudio. Adicionalmente, el EHII es una base de datos relativamente reciente
que permite obtener nuevos resultados en el tema de estudio.
Tendencias de los datos A continuación se presenta de manera grafica la evolución de las variables de
comercio e inversión como porcentaje del PIB, además de educación, crecimiento y
desigualdad, para el periodo 1970-1999.
La Figura 1 muestra una expansión de las exportaciones a lo largo del periodo en
estudio, en 1970 las exportaciones representaban el 7.75 por ciento del PIB y para 1999
esta cifra había ascendido a 30.7. Los dos principales repuntes inician en 1982 y en
1995, los cuales se dan principalmente por la depreciación de la moneda.
La evolución de las importaciones se aprecia en la Figura 2. En 1970, estas
representaban el 9.65 por ciento del PIB y para 1999 la cifra fue de 32.36. Entre 1970 y
1987 la tendencia permaneció relativamente estable, el repunte inició en 1988 y la
tendencia a la alza se reforzó en 1995. En general las importaciones tienden a ser
mayores que las exportaciones, solo se presenta superávit comercial en los años de
severo ajuste cambiario devaluatorio, es decir 1982 y 1995, y algunos años posteriores a
estos.
Figura 1. Exportaciones como porcentaje del PIB
Exportaciones/PIB
0
5
10
15
20
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9
Años
EH
II
Figura 2. Importaciones como porcentaje del PIB
Importaciones/PIB
0
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20
25
30
35
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9
Años
EH
II
Las tendencias de la IED y de la inversión de portafolio se muestran en las
Figura 3 y 4 respectivamente. La IED pasa de 0.88 a 2.85 puntos porcentuales con
respecto del PIB a lo largo del periodo. Entre 1970 y 1993 las variaciones son
moderadas, es hasta 1994 cuando se da un notorio incremento en los flujos. En lo que
respecta a la inversión de portafolio, se aprecia que esta presenta amplios niveles de
volatilidad pero con una tendencia a la alza. A lo largo del periodo crece de -0.04 a 1.97
puntos porcentuales en relación al PIB, y sus mayores flujos se dan entre 1990 y 1999.
Las variables de control, matricula en educación terciaria y PIB per cápita, se
muestran en las Figuras 5 y 6 respectivamente. La matricula en educación terciara
presenta una tendencia a la alza, se incrementa de 5.41 a 18.07 entre 1970 y 1999,
aunque tiene una caída entre 1988 y 1995. Aunque el PIB per cápita presenta un
estancamiento entre 1982 y 1996, a lo largo de todo el periodo muestra un incremento
de 3,576 USD a 5,647 USD.
Figura 3. IED como porcentaje del
PIB
IED/PIB
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
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70
19
71
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99
Años
EH
II
Figura 4. Inversión de portafolio como porcentaje del PIB
Inversión de portafolio/PIB
-1.00
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
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Años
Inv
ers
ión
de
po
rta
foli
o
Figura 5. Matricula en educación
terciaria
Matricula en educación terciaria
0.00
5.00
10.00
15.00
20.00
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70
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Años
EH
II
Figura 6. PIB per cápita a precios de 2000
PIB per capita (precios de 2000)
0.00
1,000.00
2,000.00
3,000.00
4,000.00
5,000.00
6,000.00
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98
Años
PIB
El indicador EHII de desigualdad se presenta en la Figura 7. Entre 1970 y 1985
muestra algunas oscilaciones pero en general se mantiene estable, a partir de 1986 inicia
una tendencia de crecimiento y esta se acelera entre 1992 y 1995. En los años
posteriores el EHII muestra evidencias de una ligera caída en la desigualdad. A lo largo
de todo el periodo el índice de desigualdad se eleva de 42.14 a 45.20
Figura 7. Indicador EHII de
desigualdad
Indicador EHII de desigualdad
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
Años
EH
II
Las variables de comercio parecen responder a las políticas de apertura económica
porque incrementan sus cantidades durante los años en los que estas políticas se aplican,
cabe reiterar que las importaciones tienen mayor respuesta a la apertura porque
presentan mayores crecimientos. Tanto las exportaciones como las importaciones
muestran fuertes despuntes en 1995. Las variables de inversión no muestran
incrementos después de la apertura comercial, más bien, estas parecen responder a la
desregulación financiera y liberalización de capitales porque inician incrementos
substanciales después de 1990, es importante reiterar que la IED retarda su expansión
hasta 1994 fecha en que entra en vigor el TLCAN. El indicador de desigualdad inicia
una tendencia a la alza en 1985, año en que se implementan las primeras políticas de
apertura comercial, y su expansión coincide en varios periodos con la expansión de las
variables de comercio y de inversión, por lo tanto, de manera preliminar se puede
apreciar una correlación positiva entre la desigualdad y el comercio y la inversión.
El PIB per cápita muestra crecimientos substanciales previos a la crisis de la
deuda, en cambio durante el periodo de apertura económica presenta un estancamiento,
solo a partir de 1996 tiene síntomas de recuperación. De manera preliminar podemos
comentar que no hay una correlación positiva entre los niveles de ingreso y la apertura
económica, ni tampoco se percibe algún tipo de correlación entre desigualdad y niveles
de ingreso. Finalmente, la matricula en educación terciaria muestra incrementos
substanciales hasta 1987, es decir principalmente entre los periodos de proteccionismo y
transición, posteriormente entre 1988 y 1995 cae ligeramente para después retomar el
crecimiento. Bajo esta tendencia no es posible observar de manera preliminar algún tipo
de correlación entre el indicador de desigualdad y la educación terciaria.
En la siguiente sección se lleva a cabo un análisis econométrico para evaluar con
mayor precisión la correlación entre la variable de desigualdad y las variables
explicativas.
4. Análisis econométrico
El estudio econométrico comienza llevando a cabo una serie de regresiones
utilizando el siguiente modelo y aplicando el método de mínimos cuadrados ordinarios
(MCO):
EHII = α + β(Xt) + ut
Ec. 1
Donde EHII es el indicador de desigualdad, X es un vector que puede incluir
variables de comercio o de inversión, el subíndice t representa los años, y α y β son los
parámetros por estimarse. Los resultados se muestran en la Tabla 1.
Tabla 1. Efectos del comercio y la inversión en la desigualdad
1 2 3 4 5 6
EXPPIB 0.146
(0.000)
IMPPIB 0.177
(0.000)
IEDPIB 1.532
(0.000)
IPPIB 0.728
(0.000)
PIBpc 0.001
(0.014)
MET 0.155
(0.064)
R2
0.548 0.799 0.736 0.408 0.196 0.118
DW 0.298 0.581 0.704 1.123 0.219 0.159
Variable dependiente: EHII
Valores de probabilidad en paréntesis
DW: estadístico de la prueba Durbin-Watson
En las columnas de la 1 a la 4 de la Tabla 1 es posible observar, en el mismo orden,
que las exportaciones (EXPPIB), las importaciones, (IMPPIB), la inversión extranjera
directa (IEDPIB) y la inversión de portafolio (IPPIB), todas expresadas en proporción
del PIB, tienen una relación positiva con la desigualdad económica, porque sus
respectivos coeficientes son estadísticamente significativos al 1 por ciento de
confiabilidad y tienen signo positivo. Estos números sugieren que el incremento en el
comercio y la inversión, durante el periodo de estudio, esta asociado con un deterioro en
la distribución del ingreso. Los resultados confirman las tendencias preliminares que
fueron presentadas gráficamente en la Sección 3. Las importaciones y la IED tienen un
mayor nivel de ajuste con la desigualdad, lo cual se observa mediante una R2 superior a
0.70, mientras que las exportaciones y la inversión de portafolio tienen menores niveles
de ajuste. En el análisis preliminar de la sección 3 no se percibió con claridad una
correlación entre la desigualdad y las variables de control. Sin embargo, en las
columnas 5 y 6 se observa que el coeficiente del nivel de ingreso (PIBpc), expresado en
PIB per cápita, y el de la matricula en educación terciaria respectivamente, son
positivos. Así mismo, el primero es estadísticamente significativo al 5 por ciento y el
segundo al 10 por ciento de confiabilidad, aunque cabe aclarar que los niveles de ajuste
son bajos.
En la Tabla 2 se agregan las variables de control a las variables de comercio e
inversión para determinar si estas últimas conservan sus signos y niveles de
significancia estadística y de esta forma probar su robustez.
Tabla 2. Efectos del comercio y la inversión en la desigualdad agregando variables de
control
1 2 3 4 5
EXPPIB 0.234 0.017
(0.000) (0.707)
IMPPIB 0.210 0.114
(0.000) (0.003)
IEDPIB 1.725 0.684
(0.000) (0.020)
IPPIB 0.646 0.211
(0.002) (0.025)
PIBpc 0.002 0.001 0.001 0.000 0.000
(0.000) (0.150) (0.170) (0.736) (0.572)
MET -0.638 -0.245 -0.233 0.046 -0.200
(0.000) (0.004) (0.026) (0.789) (0.071)
R2
0.808 0.876 0.793 0.458 0.924
DW 0.723 1.066 1.146 1.060 1.775
Variable dependiente: EHII
Valores de probabilidad en paréntesis
DW: estadístico de la prueba Durbin-Watson
En las columnas de la 1 a la 4 de la Tabla 2 se observa que los coeficientes de las
variables de comercio e inversión mantienen signos positivos y niveles de significancia
estadística del 1 por ciento una vez que se agregan las variables de educación y nivel de
ingreso a cada regresión. Estos resultados muestran que las exportaciones, las
importaciones, la IED y la inversión de portafolio tienden a incrementar la desigualdad,
aun y cuando se controlan los efectos de la educación terciara y los efectos de los
niveles de ingreso. Es interesante observar que el coeficiente del nivel de ingreso,
aunque mantiene signo positivo en las columnas de la 1 a la 4, es solo estadísticamente
significativo a niveles de confiabilidad convencionales en la ecuación de exportaciones
en la columna 1. Por otra parte, el coeficiente de educación terciara cambia a signo
negativo en las ecuaciones de la 1 a la 3 y es estadísticamente significativo a niveles de
confiabilidad convencionales. Solo en la ecuación 4, que incluye la inversión de
portafolio, el signo del coeficiente de educación terciaria permanece positivo pero no es
estadísticamente significativo. Es decir, una vez que se combinan variables de comercio
e inversión con proxys de ingreso y educación, los resultados sugieren que la relación
entre la desigualdad y el nivele de ingreso no es clara o robusta por las variaciones en
los niveles de significancia estadística. Así mismo, la relación entre educación terciara y
desigualdad tampoco muestra signos de robustez por sus variaciones en la dirección del
efecto, sin embargo los resultados sugieren que el incremento en la educación terciara
puede reducir la desigualdad si esta se combina con políticas de apertura comercial y de
IED. El nivel de ajuste en las ecuaciones de la 1 a la 3, oscila alrededor de 0.80 para el
caso de exportaciones, importaciones e IED, solo la ecuación con inversión de
portafolio en la columna 4 presenta un nivel de ajuste menor.
Un segundo ejercicio para explorar el nivel de robustez se presenta en la columna 5,
en esta regresión se incluyen todas las variables de comercio e inversión además de las
variables de control. Se confirma que las importaciones, la IED y la inversión de
portafolio incrementan la desigualdad. En esta regresión no hay evidencia de que las
exportaciones tengan un efecto adverso porque su coeficiente no es estadísticamente
significativo. En lo que respecta al coeficiente del nivel de ingreso, se confirma el
argumento de que no hay una relación linealmente sistemática entre el ingreso y la
desigualdad. Por ultimo, a un nivel de 10 por ciento de significancia estadística, los
resultados en la columna 5 refuerzan el argumento de que bajo condiciones de apertura
económica, la educación terciara tiene una relación inversa con la desigualdad.
Antes de realizar comentarios adicionales respecto a los resultados es necesario
recalcar dos puntos. Primero, la estimación de modelos econométricos con datos no
estacionarios puede llevar a regresiones con poco valor practico porque la media µ y la
varianza σ2 de las series pueden cambiar en el tiempo y por lo tanto no es posible
generalizar los resultados en el largo plazo. Por otra parte, si la serie de tiempos tiene
una raíz unitaria, su primera diferencia puede ser estacionaria, es decir la serie de
tiempos original es I(1). Una serie es integrada de orden d o I(d) si después de ser
diferenciada d veces se convierte en estacionaria. Aunque combinaciones lineales de
series I(1) pueden producir otra serie I(1), hay casos especiales en que sus
combinaciones pueden cancelar la tendencia estocástica de las variables y generar una
serie I(0). Cunado tal combinación existe, se dice que las series están cointegradas, y
sus parámetros son interpretados como parámetros de largo plazo.
Para determinar el orden de integración de cada serie, los hacemos vía la prueba
Dickey-Fuller aumentada de estacionaridad (DFA).3 La naturaleza del proceso de raíz
unitaria puede tener tres formas, por lo tanto la prueba DFA se estima bajo tres hipótesis
nulas diferentes como se muestra a continuación:
Yt es una caminata aleatoria:
∆Yt = δYt-1 + ut (2)
Yt es una caminata aleatoria con intercepto: ∆Yt = β1 + δYt-1 + ut
(3)
Yt es una caminata aleatoria con intercepto
alrededor de una tendencia estocástica: ∆Yt = β1 + β2t
+ δYt-1 + ut (4)
donde Yt puede ser cualquier variable
La prueba se aplica en niveles y primeras diferencias utilizando cada una de las
ecuaciones anteriores con el objeto de determinar si las variables son I(0) o I(1). En
cada caso se aplica un rezago. Para probar la cointegración entre las series se
aplica la prueba Engle-Granger aumentada (EGA).4 En este caso las tres formas
descritas en las ecuaciones de la (2) ala (4) son aplicadas en las diferentes
representaciones de la ecuación (1). La prueba de cointegración se aplica en niveles y
con un rezago para determinar si los residuos son I(0). Los resultados de la pruebas de
raíz unitaria y cointegración se comentan a continuación.
Cuando se aplican las ecuaciones (3), con intercepto, y (4), con intercepto y
tendencia estocástica, en la prueba de estacionaridad DFA ninguna de las variables es
I(0), y cuando se aplica la ecuación (2), sin intercepto y tendencia estocástica, solo la
serie de importaciones es I(0) al 10 por ciento de significancia estadística. Al
transformar las series en primeras diferencias, todas excepto la variable de educación
3 La prueba DFA empieza con Yt = ρYt-1 + ut. Por razones teóricas es manipulada para obtener Yt – Yt-1 =
ρYt-1 – Yt-1 + ut = (ρ - 1)Yt-1 + ut. Lo cual puede ser escrito alternativamente como ∆Yt = δYt-1 + ut. Bajo la
hipótesis nula δ = 0 (ρ = 1); es decir, hay raíz unitaria – la serie de tiempos no es estacionaria – el valor
estimado de t del coeficiente de Yt-1 en (12) sigue el estadístico τ. 4 Para ejecutar la prueba EGA, es necesario estimar una regresión y aplicar la prueba DFA en los residuos
obtenidos. Aunque la prueba EGA se comporta conforme al estadístico τ, Los valores críticos de la
prueba DFA no son apropiados; por lo tanto se requieren los valores críticos de Engle-Granger.
terciaria son I(1) a niveles de significancia estadística de 1 y 5 por ciento, y aplicando la
ecuación (2). La serie de educación terciaria es estacionaria cuando se transforma en
segundas diferencias. Las combinaciones lineales de todas las ecuaciones presentadas
en las Tablas 1 y 2 son I(0), a niveles de significancia estadística convencionales,
cuando se aplica la ecuación (2) en la prueba EGA en los residuos de cada regresión.
Los resultados de las pruebas DFA y EGA son consistentes y nos permiten considerar a
las ecuaciones de las Tablas 1 y 2 como ecuaciones con series cointegradas, y sus
parámetros pueden ser interpretados como parámetros de largo plazo.
El segundo punto a considerar en los resultados de las regresiones es que el
estadístico de la prueba Durbin-Watson revela la existencia de autocorrelación en los
residuos, en todas las regresiones, excepto en la que se presenta en la columna 5 de la
Tabla 2, la cual incluye todas las variables consideradas en el estudio. La existencia de
autocorrelación tiene las siguientes consecuencias: puede sobreestimar el valor de R2,
subestima el valor de los errores estándar, y amplia la dimensión de los intervalos de
confianza, por lo que las pruebas de significancia t y F pierden precisión.
Para probar la posibilidad de que la existencia de autocorrelación pueda ser el
resultado de una especificación no adecuada de las ecuaciones, procedemos a agregar
una variable dependiente rezagada. Por otra parte, la incorporación de una variable
dependiente rezagada introduce simultaneidad, debido a la presencia de correlación
entre ut y EHIIt-1 Para tratar el problema de simultaneidad utilizamos el método de
mínimos cuadrados de dos pasos (MCDP) en las ecuaciones que presentan problemas
de autocorrelación, y se agregan primeras diferencias de las variables explicativas como
variables instrumentales. Después de realizar este procedimiento observamos que la
autocorrelación no se corrige en ninguno de los casos y las variables, aunque mantienen
su signo, pierden significancia estadística.
Por lo tanto, el único modelo sin evidencia de autocorrelación y que a su vez
contiene series cointegradas es el que se presenta en la columna 5 de la Tabla 2. Esto
sugiere que la desigualdad en México puede ser explicada en el largo plazo y con mayor
precisión cuando se consideran variables de comercio e inversión, además de variables
de control. Cuando algunas de estas variables se omiten, la especificación del modelo
no es adecuada y la explicación de la desigualdad pierde confiabilidad.
Para probar la estabilidad de los parámetros se aplican las pruebas CUSUM y
CUSUM de cuadrados. En lo que respecta a la ecuación de la columna 5 en la Tabla 2,
no hay evidencia de inestabilidad en los parámetros, lo cual reafirma la confiabilidad del
modelo cuando se incorpora la totalidad de las variables en estudio. Por el contrario, en
resto de las ecuaciones, que contienen variables de comercio e inversión por separado,
con o sin variables de control, se observa evidencia de inestabilidad en los parámetros.
A continuación procedemos a comentar los resultados del modelo que involucra la
totalidad de las series. La columna 1 de la Tabla 3 muestra las variaciones porcentuales
o diferencias, según sea el caso, entre 1985, año en que inicia de manera sistemática la
apertura económica, y 1999. En términos de porcentaje del PIB, observamos que las
exportaciones e importaciones crecen 15.33 y 22.03 puntos respectivamente, así mismo
La IED y la inversión de portafolio crecen 1.77 y 2.22 puntos respectivamente. El PIB
se incrementa en 12.03 por ciento y la matricula en educación terciaria aumenta 2.16
puntos. La columna 2 reproduce los resultados de la columna 5 en la Tabla 2, que
involucra la regresión con la totalidad de variables, y la columna 3 muestra la variación
requerida en cada variable para variar un punto el indicador de desigualdad EHII. Un
incremento de 8.77 puntos en el indicador de importaciones incrementa la desigualdad
en 1 punto, por lo que entre 1985 y 1999 el incremento en las importaciones esta
asociado con un incremento de 2.5 puntos en la desigualdad (columna 4).5 Bajo esta
misma lógica la IED y la inversión de portafolio están asociadas con incrementos de
1.21 y 0.47 puntos en la desigualdad respectivamente, en el periodo mencionado. Por el
contrario, el incremento de la matricula en educación terciaria esta asociado con una
disminución de 0.43 puntos en la desigualdad. Las exportaciones no tienen algún efecto
en la desigualdad porque su coeficiente no es estadísticamente significativo, de igual
forma el nivel de ingreso y la desigualdad no tiene una relación sistemática.
Tabla 3. Magnitud del efecto de las variables exógenas en el indicador de desigualdad
Dif./var. % Resultados Cambio para Var. asociada
Variable 99 vs 85 de regresión variar 1 pto. a EHII entre
(1) (2) el EHII (3) 85 y 99 (4)
EXPPIB 15.33 0.017
(0.707)
IMPPIB 22.03 0.114 8.77 2.51
(0.003)
IEDPIB 1.77 0.684 1.46 1.21
(0.020)
IPPIB 2.22 0.211 4.73 0.47
(0.025)
PIBpc 12.03% 0.000
(0.572)
MET 2.16 -0.200 -5.01 -0.43
(0.071)
Variable dependiente: EHII
Valores de probabilidad en paréntesis
A continuación presentamos dos especificaciones econométricas adicionales para
determinar si las variables de comercio e inversión, de manera individual y solo
acompañadas por variables de control, pueden estar correlacionadas con la variable de
desigualdad sin tener afectaciones de autocorrelación. La primera especificación
transforma las variables a primeras diferencias, esta transformación además de
posibilitar la eliminación de autocorrelación, permite que las variables de la ecuación
sean series estacionarias. Los resultados se presentan en la Tabla 4.
Tabla 4. Ecuaciones en primeras diferencias
5 Este numero se obtiene dividiendo 22.03, la diferencia del indicador de importaciones entre 1985 y
1999, y 8.77, la variación requerida en el indicador de importaciones para alterar en un punto el indicador
de desigualdad.
1 2 3 4 5
D(EXPPIB) 0.108 0.064
(0.037) (0.256)
D(IMPPIB) 0.119 0.045
(0.031) (0.469)
D(IEDPIB) 0.558 0.356
(0.012) (0.149)
D(IPPIB) -0.116 -0.050
(0.151) (0.530)
D(PIBpc) 0.001 0.000 0.000 -0.001 0.000
(0.458) (0.418) (0.356) (0.357) (0.722)
D(MET) -0.226 -0.062 -0.001 -0.006 -0.188
(0.228) (0.677) (0.994) (0.967) (0.300)
R2
0.163 0.172 0.224 0.084 0.334
DW 2.159 2.070 1.932 1.547 1.973
Variable dependiente: D(EHII)
Valores de probabilidad en paréntesis
DW: estadístico de la prueba Durbin-Watson
Las ecuaciones en primeras diferencias indican que las exportaciones, las
importaciones y la IED tienen una relación positiva con la desigualdad, así mismo la
prueba Durban-Watson en las ecuaciones que comprenden estas variables (columnas 1 a
la 3) indica que no existe evidencia de autocorrelación. Por otra parte, la inversión de
portafolio no muestra evidencias de influir en la desigualdad por que no es
estadísticamente significativa, y la prueba Durban-Watson sugiere que la
autocorrelación persiste (columna 4). Bajo esta especificación, las variables de comercio
y la de IED, acompañadas de variables de control, tienen capacidad para explicar la
desigualdad de forma individual, es decir sin tener que incluirlas todas en una misma
regresión, aunque cabe hacer mención que el grado de ajuste es muy bajo. Es importante
también mencionar que en la regresión que incorpora todas las variables (columna 5),
aunque se elimina el problema de autocorrelación, ninguno de los coeficientes es
estadísticamente significativo y el grado de ajuste permanece bajo.
La segunda especificación agrega a cada modelo de regresión un termino
autoregresivo de primer orden AR(1). El coeficiente asociado con este término es el
estimador de la correlación serial de los residuos. Esta especificación, además de reducir
el problema de autocorrelación, permite que los estimadores de los coeficientes y sus
respectivos errores estándar sean estadísticamente más confiables. Los resultados se
presentan en la Tabla 5.
Tabla 5. Ecuaciones con un termino autoregresivo de primer grado AR(1)
1 2 3 4 5
EXPPIB 0.139 0.061
(0.069) (0.246)
IMPPIB 0.201 0.110
(0.000) (0.017)
IEDPIB 0.529 0.550
(0.023) (0.065)
IPPIB -0.136 0.073
(0.086) (0.452)
PIBpc 0.001 0.000 -0.001 -0.001 0.001
(0.399) (0.921) (0.246) (0.184) (0.317)
MET -0.388 -0.189 -0.136 -0.196 -0.340
(0.102) (0.146) (0.441) (0.272) (0.030)
AR(1) 0.858 0.568 0.967 0.999 0.362
(0.000) (0.007) (0.000) (0.000) (0.121)
R2
0.902 0.910 0.909 0.899 0.934
DW 2.169 1.836 2.133 1.842 1.961
Variable dependiente: EHII
Valores de probabilidad en paréntesis
DW: estadístico de la prueba Durbin-Watson
De la Tabla 5 observamos que en ninguna de las regresiones hay evidencia de
autocorrelación y el grado de ajuste es substancialmente mayor al de las ecuaciones en
primeras diferencias. También observamos que los coeficientes de las variables de
comercio e IED, en las ecuaciones donde se incluyen estas variables de manera
individual (columnas 1 a 3), son estadísticamente significativos y tienen signo positivo.
Es importante resaltar que el coeficiente asociado a la inversión de portafolio es
significativo pero negativo (columna 4), este resultado se opone a los obtenidos en las
regresiones anteriores. La ecuación de la columna 5, donde se involucran todas las
variables, muestra que los coeficientes asociados a las exportaciones y a la inversión de
portafolio no se mantienen significativos. Por el contrario, los coeficientes de las
importaciones y la IED se mantienen estadísticamente significativos además de
conservar su signo positivo, esto indica que las variables de exportaciones e IED son
más robustas y tienen mayor capacidad para explicar la desigualdad. El coeficiente
asociado a la educación terciara es significativo y negativo, lo cual es consistente con
los resultados de la columna 5 en la Tabla 2. Por ultimo, la regresión muestra que no
hay una relación sistemática entre el nivel de ingresos y la desigualdad, siendo esto
consistente con resultados previos.
5. Conclusiones
Las regresiones en primeras diferencias reportan una relación positiva entre el
comercio y la desigualdad y entre la IED y la desigualdad. Sin embargo, cuando todas
las variables explicativas se incluyen en una sola regresión, a manera de ejercicio para
probar su robustez, observamos que la relación se desvanece, cabe destacar que el
coeficiente de la inversión de portafolio no es significativo en ningún caso. Aunque la
ecuación en primeras diferencias elimina problemas de autocorrelación y permite
obtener ecuaciones cointegradas, no proporciona evidencias sólidas sobre la relación
entre las variables explicativas y la desigualdad.
Cunado se utiliza la especificación que agrega una variable AR(1) se observa que las
variables mas robustas son las importaciones y la IED, las cuales tienen una relación
positiva con la desigualdad, mientras que el coeficiente de educación terciara indica que
un incremento en la matricula de este nivel educativo esta asociado con mejoras en la
distribución del ingreso.
Cuando se utiliza la especificación en MCO, aunque se obtienen ecuaciones
cointegradas de largo plazo, se percibe evidencia de autocorrelación. Sin embargo, este
problema se corrige al incluir todas las variables explicativas en una misma regresión.
Bajo esta especificación, las variables robustas son las importaciones, la IED y la
inversión de portafolio, todas con una relación positiva con la desigualdad, mientras que
la educación terciara presenta una relación inversa con la variable endógena. Cabe hacer
mención que el coeficiente de la inversión de portafolio muestra que esta variable esta
asociada con variaciones mínimas en la desigualdad.
La especificación que incorpora el término autoregresivo y la especificación en MCO
arrojan resultados consistentes, lo cual permite obtener conclusiones más sólidas.
Conforme a los resultados de ambas especificaciones se presentan las siguientes
reflexiones.
En base al principio de ventajas comparativas y de acuerdo al teorema de Stolper-
Samuelosn, con la apertura económica se espera que la expansión de las exportaciones
intensifique el uso del factor abundante -mano de obra no calificada, por lo tanto se
espera una mejora en la distribución del ingreso debido a un incremento del precio de
este factor. Adicionalmente, el incremento de las exportaciones mejora las condiciones
de la cuenta corriente de la balanza de pagos, lo cual propicia mayores posibilidades de
crecimiento (Thirlwall 2006, 66-78) y permite obtener recursos excedentes para la
redistribución. Sin embargo de los resultados observamos que los coeficientes de las
exportaciones no son estadísticamente significativos lo cual sugiere que este variable no
ha tenido la suficiente influencia para contribuir a una reducción de la desigualdad. Lo
anterior obedece a dos causas principales. La primera es que las importaciones crecieron
mas rápido que las exportaciones entre 1985 y 1999,6 generando esto un déficit en
cuenta corriente y una caída en el crecimiento económico.7 La segunda es el hecho de
que las exportaciones de productos primarios con intensidad en mano de obra,
provenientes de pequeños productores o de PyMEs, crecieron solo marginalmente,
mientras que un crecimiento substancial de las exportaciones se dio en productos
industrializados, con sesgo hacia mano de obra calificada y vía corporaciones
multinacionales (INEGI 2008).
El coeficiente de las importaciones es robusto y positivo, es decir un incremento de
las importaciones esta asociado con un mayor deterioro de la distribución del ingreso.
De acuerdo a la especificación de MCO, el incremento de las importaciones entre 1985
y 1999 esta asociado a un alza en el indicador de desigualdad de 2.51 puntos. A través
de la apertura comercial el role de las importaciones es propiciar acceso a los insumos
de la producción en mejores términos y de esta forma volver mas competitivas las
exportaciones. Sin embargo, en México como en otros países latinoamericanos la rápida
6 En este periodo las exportaciones crecieron 306 por ciento y las importaciones 444 por ciento, el déficit
en cuenta corriente se corregía vía devaluaciones pero no mediante cambios estructurales. Para una mayor
discusión de las afectaciones en el crecimiento y en la distribución del ingreso por un incremento del
déficit en cuenta corriente véase (Agosin y Ffrench-Davis 1995) 7 Pacheco-López (2005) muestra que la elasticidad ingreso de las importaciones (π) creció mas rápido que
las exportaciones en México entre 1986 y 1998, y mediante una aplicación del modelo de crecimiento
restringido a la balanza de pagos demuestra que este comportamiento del comercio exterior influyó en
una reducción del crecimiento económico en México con respecto a años anteriores. Moreno-Brid (1998)
obtiene resultados similares.
apertura comercial derivo en un crecimiento acelerado de las importaciones (Agosin y
Ffrench-Davis 1995), lo cual, como se comentó previamente, incremento el déficit en
cuenta corriente y restringió el crecimiento económico. Adicionalmente, la entrada
masiva de importaciones deterioro a la industria domestica y ocasionó perdidas de
empleos, que no fueron compensados con el incremento de las exportaciones, menor al
de las importaciones.8
De acuerdo a la teoría estándar, la IED fluye en base al principio de ventajas
comparativas y contribuye a fortalecer el sector de exportación orientado hacia la
producción con intensidad de mano de obra. Sin embargo, las regresiones demuestran
que la IED tiene una relación positiva y robusta con la desigualdad. El crecimiento de la
IED esta asociado con un incremento del indicador de desigualdad de 1.21 puntos, en el
periodo de apertura económica, de acuerdo a la ecuación que utiliza MCO. Algunas
explicaciones heterodoxas de los efectos de la IED en la desigualdad, mencionadas en la
literatura, y que no son consideradas en la teoría ortodoxa se comentan a continuación:
Los incentivos fiscales para atraer IED debilita la captación impositiva y reduce la
posibilidad de ejercer gasto redistributivo, adicionalmente este trato preferencial pone
en desventaja a las firmas domesticas afectando al crecimiento y a la creación de
empleos (Easterly 1993, Bailey et al. 1998, 296). Por otra parte el notorio incremento de
adquisiciones y fusiones corporativas a nivel mundial (UNCTD 2000), tiende a crear posiciones dominantes, concentración de capital y mercados oligopólicos, lo cual
debilita a las PyMEs y el poder de negociación del sector laboral, y crea desequilibrio
entre los actores económicos (Held et al. 1999, 278-280). La disponibilidad de mano de obra
calificada, la dotación de infraestructura y algunas razones geográficas como la distancia con
respecto a los principales mercados y el acceso a proveedores de insumos son factores que
determinan los flujos de IED de manera selectiva (Redding y Venables 2004, Ma 2006). En este
sentido, si regiones carentes de infraestructura y mano de obra calificada o regiones con
desventajas geográficas tienen menos posibilidades de captar IED y si asumimos que la IED
estimula el desarrollo, entonces los flujos selectivos de IED tienden a causar mayor disparidad
económica entre regiones.
La inversión de portafolio no es considerada de manera determinante como un factor
redistributivo en el modelo neoliberal. Por el contrario, algunos autores apuntan que la inherente
volatilidad de este tipo de inversión ha sido un detonante de crisis económicas en algunas
economías emergentes que previamente liberalizaron el flujo de capitales (Higgott 2000,
Higgott y Phillips 2000). Adicionalmente, la selectividad para acceder a inversiones de
portafolio permite que solo algunos estratos socioeconómicos se beneficien de la rentabilidad de
este tipo de inversión. En general la relación entre la inversión de portafolio y la desigualdad es
percibida como inversa, sin embargo los resultados de este estudio indican que el efecto de la
inversión de portafolio no ha sido lo suficientemente fuerte o robusto en México como para
alterar de manera sistemática la desigualdad.
La relación entre educación y desigualdad de ingresos es interpretada de diferentes formas en
la literatura. Utilizando un panel de datos de países De Gregorio y Lee (2002) encuentran una
relación cuadrática entre ambas variables. Ellos indican que a bajos niveles de escolaridad su
expansión crea desigualdad educativa y por ende un crecimiento en la desigualdad del ingreso,
mientras que a altos niveles de escolaridad la relación se invierte. Por otra parte, Chong y
Calderon (2000) y Angeles-Castro (2006a) encuentran una relación negativa utilizando paneles
de datos de países. Cabe aclarar que estos estudios utilizan diferentes composiciones de panel y
diferentes variables de educación. Mediante el uso de series de tiempos, este estudio encuentra
8 En contraste, las nuevas economías industrializadas de Asia del Este liberalizaron sus economías
gradualmente con énfasis en el crecimiento a las exportaciones. El resultado fue un creciente superávit en
cuenta corriente, crecimiento económico, creación de empleos y reducción de la desigualdad. Para una
comparación de los procesos de apertura económica entre Asia y Latinoamérica véase (Algosin y
Ffrench-Davis 1995).
una relación inversa entre educación terciaria y la variable endógena, De acuerdo a la
especificación de MCO, el incremento de 2.16 puntos en la matricula en educación
terciaria, entre 1985 y 1999, esta asociado a un caída en el indicador de desigualdad de
0.43 puntos. Si consideramos que la matricula en educación terciaria en México es aun
baja, comparada con países desarrollados, existe un amplio potencial para reducir la
desigualdad mediante el énfasis en educación profesional.9
En ninguna de las especificaciones se encuentra una relación lineal entre los niveles
de ingreso y la desigualdad, en estudios previos se ha demostrado que esta relación
tiende a ser no lineal o cíclica. Angeles-Castro (2006) muestra que los niveles de
ingreso y la desigualdad, en una muestra de países incluyendo México, tienden a seguir
una relación en forma de U en el periodo 1970-1998, donde la desigualdad decrece
inicialmente con el crecimiento, alcanza un mínimo, y posteriormente incrementa.
Las políticas que los resultados implican son: para reducir el efecto adverso de las
importaciones se requiere reducir la elasticidad ingreso de estas, mediante políticas de
industrialización estratégica y substitución de importaciones, con el fin de reducir el
gasto en importaciones y mejorar la cuenta corriente, y de esta forma liberar el
crecimiento económico para obtener mayores recursos para la redistribución.10
Para
socializar el flujo de la IED se requiere alcanzar acuerdos multilaterales y crear
organismos supranacionales que dicten y vigilen el cumplimiento de códigos de
conducta y normas sociopolíticas para que sean acatadas por los inversionistas y por las
corporaciones multinacionales.11
Una reducción de la desigualdad vía exportaciones es
posible mediante el fomento de exportaciones de bienes primarios y manufacturas con
intensidad de mano de obra, con el fin de incrementar la demanda y el costo de la mano
de obra no calificada. Sin embargo es importante complementar esta política con
industrialización gradual y estratégica en el largo plazo para consolidar un crecimiento
sostenido. Para lograr un mayor incremento del costo de la mano de obra no calificada
es preciso reducir su oferta a través del fomento a la educación terciaria. Angeles-Castro
(2007) muestra que los estratos poblacionales de menor ingreso son quienes cuentan
con los menores niveles de escolaridad y el crecimiento de esta es más lento con
respecto a estratos económicos de mayor ingreso. En este sentido es importante facilitar
el acceso a la educación profesional a los sectores económicos más vulnerables.
9 En 1999 el valor del índice de la matricula bruta en educación terciaria en países desarrollados fue, en
promedio, 47.17, mientras que en México fue 18.07 (Banco Mundial, WDI, 2007). 10
A través de aplicaciones de modelos de crecimiento restringido por la balanza de pagos, Thirlwall
(2006, 572-83) ilustra como una alta elasticidad de ingreso de las importaciones (π) y un déficit en la
cuenta corriente pueden reducir las posibilidades de crecimiento. 11 En este sentido, el Global Compact, emitido por las Naciones Unidas en julio de 2001, ha dado
importantes avances. Es una iniciativa puramente voluntaria que contiene nueve principios bajo tres
lineamientos: derechos humanos, empleo y medio ambiente. En general intenta promover actividades
responsables entre las compañías multilaterales firmantes del acuerdo (Naciones Unidas, Global Compact
2006). Sin embargo es necesario crear mecanismos multilaterales adicionales que ejerciten la operación
de instrumentos regulatorios y de supervisión, de manera tal que el flujo de IED y la operación de
corporaciones sea egalitaria.
La relación de la inversión extranjera directa con el crecimiento y la
desigualdad del ingreso: un análisis regional para México
Resumen
Mediante un análisis descriptivo y cuantitativo utilizando datos de panel, este estudio
de muestra que la inversión extranjera directa (IED) en México tiende a fluir hacia
las regiones con alto poder adquisitivo, con mayor tamaño de mercado y que se
encuentran cerca de grandes mercados, como el del Valle de México y el de los
Estados Unidos. Hay evidencia de que la IED esta asociada con mayor crecimiento
económico pero la magnitud de la relación es pequeña y los resultados no son del
todo robustos. Adicionalmente, el estudio demuestra que los flujos de IED tienden a
incrementar la desigualad económica entre las entidades federativas pero, mejoran la
distribución del ingreso dentro de ellas.
1. La visión teórica de la influencia de la IED en la distribución del ingreso y el
crecimiento económico
1.1. La IED como factor redistributivo y detonante de crecimiento en países en
desarrollo.
En este apartado inicialmente planteamos los argumentos neoliberales y su principal
sustento teórico -la teoría liberal. Este cuerpo de literatura vislumbra a los flujos de
inversión extranjera directa como una ventaja para el crecimiento y la distribución
del ingreso. Adicionalmente planteamos un modelo de crecimiento restringido por la
balanza de pagos considerando flujos de capital. En este tipo de modelos, los flujos
de deuda o de inversión volátil, balancean el déficit de la cuenta corriente y liberan
el crecimiento económico en el corto plazo, pero no pueden asegurar un crecimiento
sostenido, no así los flujos de IED que además de liberar el crecimiento económico,
representan una fuente de financiamiento con mayor sustentabilidad.
1.1.1. Postulados ortodoxos.
De acuerdo a la perspectiva liberal la relación de interdependencia entre países
desarrollados y en vías de desarrollo, mediante comercio, flujos de inversión, y
división del empleo, no solo no afecta a los últimos, sino que tiende a favorecerlos.
En particular, a través de los flujos de inversión, las economías menos desarrolladas
adquieren mayores posibilidades de acceso a mercados internacionales, además de
capital y tecnologías. Adicionalmente los flujos de inversión contribuyen a la
formación de capital (Gilpin, 1987: 266-267). Un vez que las economías en
desarrollo identifican los beneficios de los flujos de inversión, mejoran su eficiencia
para atraer mas capitales, por lo que la inversión extranjera crea un cambio de
actitud en las instituciones y en el sector productivo.
En la teoría liberal, la apertura de mercados, entendida como libre flujo de
mercancías e inversiones, propicia una mejor distribución de ingresos por dos
razones principales. La primera es que impulsa las exportaciones, el empleo y el
crecimiento económico; por consiguiente permite la captación de recursos
adicionales que facilitan la distribución del ingreso. La segunda es que facilita la
operación de mercados y el mecanismo de precios, lo cual permite que los recursos
se distribuyan con mayor eficiencia.
La política angular de la teoría liberal es la apertura comercial (Corden 1993). En lo
que respecta a crecimiento económico, la apertura comercial permite el acceso a
bienes de capital importados en términos más favorables, lo cual impulsa la
modernización tecnológica, la productividad y por ende el crecimiento. Esta política
también se asume como un impulso a las exportaciones y como la base para
proporcionar crecimiento dirigido por las exportaciones. A su vez el balance
comercial se da mediante un tipo de cambio flexible. El fundamento teórico que
soporta el efecto distributivo del comercio es el teorema de Stolper-Samuelson
(FitzGerald 1996, 32). En este modelo neoclásico de dos factores -capital y empleo-
la liberación del comercio exterior incrementa la demanda del factor abundante y de
bajo costo, por que las exportaciones y las importaciones se ajustan de acuerdo al
principio ortodoxo de ventajas comparativas. En contraste, el factor escaso y caro se
utiliza menos. Como resultado, este mecanismo incrementa el retorno del factor que
se utiliza más en el sector de exportación y que es a su vez más abundante.
Convencionalmente se asume que este factor es la mano de obra no calificada en
países en desarrollo, en consecuencia su tasa de retorno se incrementa vía salarios y
la distribución del ingreso mejora.
En la teoría ortodoxa, la apertura comercial y la apertura de los flujos de capital son
dos políticas que se complementan porque con la liberación de las inversiones se
esperan amplios flujos de capital del extranjero, los cuales vienen acompañados de
transferencias de tecnología, habilidades organizacionales, y mejoras en la eficiencia
y la productividad.
Adicionalmente, se espera que los flujos de capital movilicen el ahorro externo, que
complementa el ahorro interno y detona más inversiones y mayor crecimiento
(Griffith-Jones 1996, 27). A su vez, la inversión extranjera emerge como una fuente
de financiamiento, lo cual permite que caiga la proporción del crédito bancario. Este
patrón abre la posibilidad de asignar más recursos tanto al gasto público como al
gasto privado.
En este sentido, amplios flujos de inversiones foráneas estimulan la expansión de las
exportaciones, al volverlas más competitivas, y eventualmente generan más
crecimiento.
En la teoría ortodoxa, el efecto distributivo de la inversión extranjera se logra
mediante el flujo de capital, que de acuerdo al principio de ventajas comparativas, se
dirige principalmente hacia la producción de bienes exportables. Como se comento
previamente, la producción de estos bienes emplea mayormente el factor abundante
y barato, el cual se asume que es la mano de obra no calificada en países en
desarrollo.
1.1.2. El modelo Neoliberal.
En Latinoamérica y México después de la crisis de la deuda de 1982 y con el
colapso del modelo de substitución de importaciones, basado principalmente en
cambios estructurales mediante políticas proteccionistas, los modelos de apertura
económica, sustentados en teorías ortodoxas liberales, cobraron relevancia. Incluso
los teóricos de la Comisión Económica para América Latina (CEPAL), en un tiempo
los más entusiastas promotores de políticas proteccionistas, comenzaron a favorecer
estrategias de apertura económica (Edwards 1993, 1359). Adicionalmente, las
instituciones financieras multilaterales, como el Banco Mundial y el Fondo
Monetario Internacional, condicionaron a países en desarrollo la entrega de
asistencia financiera a la implementación de políticas de a apertura económica.
Jhon Williamson (1990) etiquetó como ‘el Consenso de Washington’ al paquete de
reformas que las instituciones financieras multilaterales y organismos oficiales de
Washington consideraron como apropiadas para los países afectados por la crisis de
la deuda. Las estrategias de este modelo económico de corte neoliberal pueden ser
resumidas como liberación económica, desregulación de mercados, privatización y
disciplina fiscal. Este modelo tomo vital importancia en el sub-continente
latinoamericano donde se aplicaron reformas estructurales orientadas a la apertura
de mercados con profundidad y de manera acelerada.
Una de las políticas implementadas fue la apertura de la cuenta de capitales, la cual
se acompaño de la liberación del mercado de capitales y de procesos de
privatización de empresas públicas. Estas acciones tenían como meta principal
lograr la captación de amplios flujos de inversión extranjera directa y de portafolio
en los países afectados por la crisis, y de esta forma reducir sus niveles de
endeudamiento y mejorar su crecimiento económico y distribución del ingreso.
1.1.3. Modelo de crecimiento restringido por la balanza de pagos
Este modelo fue desarrollado por primera vez por Thirlwall (1979) y pretende
explicar la diferencia de tasas de crecimiento entre países. Se sustenta en la idea de
que países en desarrollo, caracterizados por tener baja elasticidad de ingreso de sus
exportaciones y alta elasticidad ingreso de sus importaciones, tienden a crecer con
tasas menores que los países desarrollados, los cuales tienen características
comerciales opuestas. El modelo demuestra que un país con alta propensión a
importar y con baja elasticidad ingreso de las importaciones, tiende a caer en déficit
comercial, lo cual restringe su crecimiento. El déficit comercial puede ser
balanceado con deuda o con inversión de portafolio. La primera no es sostenible en
el largo plazo y la segunda crea volatilidad y riesgos de crisis financieras. Otra
forma de compensar un déficit comercial es incurriendo en procesos de devaluación
de la moneda local; sin embargo este proceso genera inflación, además de que el
efecto de la devaluación en la cuenta corriente se diluye en el corto plazo. La IED,
por el contrario, no tiene altos niveles de volatilidad como la inversión de portafolio
y no acelera la inflación como lo pudiera hacer un proceso devaluatorio;
adicionalmente no desestabiliza a la macroeconomía y no diluye el gasto público
mediante el pago de intereses como lo pudiera hacer la contratación de deuda. En
este sentido, la IED representa una mejor opción para balancear el déficit de cuenta
corriente y de esta forma puede contribuir a eliminar las restricciones al crecimiento.
1.2. La IED como factor de polarización económica
En esta sección se muestran una serie de argumentos que se encuentran en la
literatura crítica de los flujos de IED, los cuales enfatizan que los flujos de inversión
hacia países en desarrollo pueden llegar a causar desigualdad económica.
En este sentido se argumenta que la privatización de empresas estatales y la
liberación de la IED estimulan una serie de fusiones y adquisiciones empresariales a
través de fronteras, lo cual crea posiciones dominantes y mercados oligopólicos.
Esta practica, paradójicamente, es opuesta a uno de los postulados básicos de la
teoría liberal –mercados competitivos. Adicionalmente, la posibilidad de la
existencia de este comportamiento económico, decrece el poder de mercado de las
pequeñas y medianas empresas (PyMEs) y conlleva al deterioro de la industria
domestica y a la concentración de capital.12
Así mismo, la habilidad de
Corporaciones Multinacionales (CMNs) para organizar producción
transnacionalmente o de cambiar sus bases de producción para obtener beneficios de
zonas de bajos salarios, incrementa el poder corporativo en relación al poder laboral
y ejerce una presión a la baja en salarios y condiciones laborales.13
Por otra parte, la carrera para atraer nueva inversión o para retener CMNs puede
resultar en paquetes de subsidios, presión a la baja en impuestos corporativos e
impuestos a los ingresos, y en general en incentivos fiscales y reducción de
impuestos. Esta tendencia tiene dos consecuencias adversas relevantes. Primera, las
políticas diseñadas específicamente para servir a intereses de CMNs pude repercutir
en una evaporación de la base impositiva que finalmente restringe el gasto social y
redistributivo (Bailey et al. 1998, 296). Segunda, el trato preferencial impositivo y
otros incentivos para inducir el flujo de IED puede colocar a la industria local en
desventaja y puede también causar una distorsión que afecte a la inversión
domestica. Tales diferencias y distorsiones entre el retorno al capital domestico y
foráneo pueden tener un fuerte efecto negativo en le crecimiento, el empleo y la
redistribución del ingreso.
Por otra parte, la operación de las CMNs puede llegar a impactar de diferentes
maneras en la efectividad de la política económica gubernamental y en el manejo
macroeconómico. Held et al. (1999, 276-7) en particular resalta dos formas.
Primera, la efectividad de la política monetaria nacional puede verse comprometida
cuando la CMNs adquieren créditos en el extranjero cuando la tasa de interés
domestica es alta, o viceversa, pueden tomar ventaja de una tasa de interés
domestica baja para financiar proyectos en el extranjero. Segundo, la CMNs
también pueden jugar un papel determinante en la política cambiaria. En este
sentido, aunque los especuladores son quienes normalmente inician un ataque
especulativo sobre una moneda local, las CMNs e inversionistas institucionales
pueden abandonar dicha moneda simplemente como una medida de precaución; no
obstante, la presión que ejercen sobre el tipo de cambio puede ser de consecuencias
adversas e irreversibles. Por lo tanto, si la política cambiaria y monetaria de un país
están orientadas a estabilizar la macroeconomía y a eficientar los ingresos, para
posteriormente emprender acciones redistributivas y facilitar una mejor asignación
de recursos, entonces la erosión y debilitamiento de las políticas gubernamentales
puede poner en riesgo la distribución del ingreso.
En términos generales, los argumentos críticos de la IED señalan que el creciente
poder de negociación de las CMNs, la carrera para traer o retener inversión
extranjera, y la erosión de la política macroeconómica nacional, que puede ser
causada por acciones de las CMNs, son factores que adversamente pueden afectar
la distribución del ingreso.
Visiones alternativas, encaminadas a estudiar los determinantes de la IED, sostienen
que aspectos geográficos influyen en los flujos de inversión. Al respecto Redding y
Venables (2004) señalan que las firmas no necesariamente mueven sus inversiones a
zonas caracterizadas por bajos salarios, como pudiera sugerir las teorías liberales,
por el contrario las firmas pueden preferir regiones con mejores accesos a mercados
y proveedores. Adicionalmente, ellos muestran que las características geográficas y
12
Una discusión sobre la expansión y retos de fusiones y adquisiciones transfronterizas se puede ver
en United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD), World Investment Report
(2000, 15-28). 13
Una elaboración acerca del balance de poder entre el capital y la mano de obra se puede ver en
Held et al. (1999, 278-280).
la manera en que influyen en la movilidad de firmas y plantas contribuyen a explicar
variaciones en ingresos per capitas a través de países y regiones. En este mismo
sentido, Ma (2006) muestra que la concentración de firmas extranjeras en regiones
con mejores accesos a mercados internacionales y proveedores de insumos
intermedios es significativa para explicar la desigualdad de salarios a través de las
regiones en China.
Adicionalmente, factores socioeconómicos y demográficos influyen en los flujos de
inversiones; al respecto, las firmas pueden preferir mover su producción a regiones
con mejor infraestructura y mayor oferta de mano de obra calificada. Por lo tanto, si
asumimos que la IED impulsa el crecimiento económico, esta selectividad de los
flujos de inversión puede contribuir a incrementar la desigualdad económica dentro
y entre países (Addison y Almas 2003).
Otro cuerpo de literatura crítica de la IED argumenta que la inversión con sesgos
relativos de tecnología incrementa la dispersión salarial en los países receptores (Wu
2001. Adicionalmente, se señala que las firmas foráneas pagan salarios más altos
que las firmas domesticas a trabajadores con características equivalentes, esta
aseveración se sostiene incluso después de agregar controles de firmas y
trabajadores en los análisis estadísticos. Lo anterior resulta de una mayor
productividad de las firmas extranjeras y se concluye que estas variaciones salariales
contribuyen a explicar la creciente desigualdad del ingreso en países que han
liberalisado el comercio y desregulado los flujos de IED (Girma et al. 2001, Martins
2004).
Por consiguiente la diversidad geográfica, socioeconómica y demográfica a través
de regiones y países receptores de IED se perciben como factores que pueden hacer
selectivos los flujos de inversión y por lo tanto propiciar desigualdad económica.
Adicionalmente la existencia de un premium salarial en las firmas foráneas y el
hecho de que la IED puede tener sesgos tecnológicos son factores que también
pueden alterar la distribución del ingreso dentro y entre países.
2. Análisis preliminar de la información
2.1. Indicadores utilizados
Con el fin de evaluar la relación de la IED en el crecimiento económico y la
distribución del ingreso intra e inter regional en México, usamos principalmente
cuatro tipos de indicadores por entidad federativa, durante el periodo 1996-2006. La
primera es la IED, expresada en millones de dólares, se integra con los montos
notificados al registro nacional de inversiones extranjeras del gobierno mexicano, la
fuente es el Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática, INEGI
(2008). También se utiliza la IED per capita, para su cálculo se emplean cifras
poblacionales del Consejo Nacional de Población (CONAPO) (2008). La segunda
comprende indicadores de crecimiento económico y nivel de ingreso expresados
mediante el PIB en miles de pesos a precios de 1993 y el PIB per cápita;
adicionalmente se incluyen ambos indicadores en su forma logarítmica. El PIB se
obtiene de INEGI (2008) y el PIB per cápita se obtiene mediante cálculos propios
agregando información poblacional de CONAPO (2008).
El tercer indicador es para evaluar la evolución de la distribución del ingreso entre
regiones, en este caso se utiliza un índice de desigualdad regional que a su vez
emplea el PIB per cápita, el cual se define a continuación:
Iit = yDFt - yit (1)
Donde I es la desigualdad regional del ingreso, i es la entidad federativa, t el periodo
de tiempo, yit es el log del PIB per cápita para cada entidad federativa en el periodo
t, finalmente yDFt es el log del PIB per cápita de la Ciudad de México (CDM) en el
periodo t; la CDM es la entidad con el ingreso per capita más alto de la muestra
durante el periodo de tiempo analizado. Este índice fue utilizado por primera vez
por Chatterji (1992) para determinar la tendencia de la diferencia de ingresos en una
muestra de países, más recientemente ha sido utilizado por Rodríguez-Oreggia y
Costa-i-Font (2002) para evaluar la desigualdad regional en México, producto de la
inversión publica. El índice se representa estrictamente en números positivos porque
toma como entidad o país de referencia al que tiene el ingreso per cápita más alto,
por consiguiente solo existirá un elemento de la muestra con diferencia igual a cero
y este es el elemento de referencia, la CDM en nuestro ejemplo.
La cuarta variable que se incorpora en el análisis es el coeficiente de Gini y este se
emplea para medir la desigualdad intra-regional del ingreso. Se incorporan dos bases
de datos, la primera se obtiene mediante cálculos propios siguiendo el
procedimiento sugerido por Yao (1999), la muestra abarca cuatro periodos (1994,
1998, 2002 y 2006). La segunda se obtiene de Aguilar (2008), en este caso la
muestra comprende seis periodos (1994, 1996, 1998, 2000, 2002 y 2004). En ambos
casos la fuente de información es la Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto de los
hogares (ENIGH) construida por INEGI y publicada cada dos años.14
2.2. Evolución de los indicadores
En esta sección mostramos de manera descriptiva la evolución de los indicadores
mencionados previamente. La Figura 1 presenta la tendencia histórica de la IED, en
ella se observa un notorio crecimiento entre 1994 y 2001, pasando de 10,646.9 a
29,528.1 millones de dólares, posteriormente los flujos de IED decrecen pero
permanecen mayores que los registrados en los periodos iniciales.
Figura 1. IED total (millones de dolares)
0
10,000
20,000
30,000
40,000
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
Periodo
IED
Fuente: Cálculos propios con cifras de INEGI (2008)
La Tabla A1 en el Apéndice presenta los flujos de IED, en orden descendente, por
entidad federativa. De ella se puede apreciar que los estados con mayor captación de
14 El ENIGH se publicó por primera vez en 1984, posteriormente se publicó hasta 1989 y a partir de
1992 se ha publicado cada dos años, a excepción de 2004, 2005 y 2006 que se construyó de manera
consecutiva.
inversión son Ciudad de México, Nuevo León, Estado de México, Baja California
Norte y Chihuahua en ese orden. En su totalidad estos cinco estados captan el 84.0
por ciento de los flujos de IED a territorio nacional en el periodo. La Ciudad de
México es por mucho la entidad con mayor captación de inversión, concentrando el
58.4 por ciento de los flujos; sin embargo, su tendencia es a la baja pues en 1994
captó el 71.4 por ciento mientras que en 2005 y 2006 la proporción se redujo a 44.4
y 53.5 por ciento respectivamente. Por el contrario, los estados con menor captación
de inversión, en orden descendente son Michoacán, Campeche, Zacatecas, Chiapas
y Oaxaca, en su totalidad reciben solo el 0.25 por ciento del flujo de inversión a
nivel nacional.15
Estos datos son consistentes con los argumentos que hacen hincapié en las
condiciones geográficas y socioeconómicas como determinantes de IED. De los
cinco estados con mayor flujo de inversión, dos de ellos (Ciudad de México y
Estado de México) forman parte del gran mercado que representa la zona urbana del
Valle de México, mientras que los tres restantes son estados norfronterizos por lo
que tienen un mejor posicionamiento con respecto al mercado de los Estados
Unidos. Adicionalmente, la Ciudad de México y Nuevo León son los dos estados
con mayor ingreso per cápita a nivel nacional. En contraste, los cinco estados con
menor flujo de IED no tienen una posición relativamente cercana a los mercados de
Estados Unidos o del Valle de México y tres de ellos (Michoacán, Oaxaca y
Chiapas) se encuentran dentro de las cinco entidades federativas con menor ingreso
per cápita a nivel nacional. Es decir, en México la IED tiende a desplazarse hacia
regiones con cercanía a grandes mercados y con un mayor poder adquisitivo.
En lo que respecta a crecimiento económico, la figura 2 muestra que este, tanto en
términos de PIB como PIB per cápita, ha sido inestable y en general relativamente
lento para una economía emergente. Entre 1994 y 2006 el crecimiento real anual
promedio del PIB y PIB per cápita fue de 3.35 y 1.67 por ciento respectivamente.
Figura 2. Crecimiento economico del PIB y PIB per capita
-10.00
-5.00
0.00
5.00
10.00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
PIB PIB per capita
Fuente: Cálculos propios con cifras de INEGI (2008)
La Tabla A2, muestra el PIB y su crecimiento anual promedio por entidad entre
1994 y 2006, en ella se puede observar que entidades con amplios flujos de IED
15
Cuando se realiza este ejercicio pero considerando IED per cápita los resultados son muy similares.
Las entidades con mayor captación de IED por persona son Ciudad de México, Nuevo León, Baja
California Norte, Baja California Sur y Chihuahua en ese orden. Es decir, solo se excluye el Estado
de México y entra Baja California Sur, quedando cuatro estados norfronterizos y uno del Valle de
México. Por otra parte, los estados con menor captación de IED por persona en orden descendente
son Hidalgo, Zacatecas, Veracruz, Michoacan y Oaxaca, solo se excluyen dos estados, Chiapas y
Campeche y entran Veracruz e Hidalgo, de cualquier forma, los estados de la nueva lista no tienen
colindancia con mercados mayores como el de Estados Unidos o el del Valle de México.
como Nuevo León, Baja California Norte y Chihuahua, se encuentran dentro de las
diez entidades con mayor crecimiento económico a nivel nacional. Sin embargo,
también se aprecia que la Ciudad de México, la entidad que capta más IED a nivel
nacional, es la segunda entidad con el crecimiento económico anual promedio más
bajo en el periodo. Hasta esta etapa del análisis se ha encontrado cierta evidencia de
que la IED tiende a fluir hacia regiones con mayores facilidades de acceso a grandes
mercados y con mayor poder adquisitivo. Por otra parte, el análisis preliminar no
muestra evidencia clara de que la IED tienda a fluir hacia regiones con mayor
crecimiento económico, o bien, de que la IED este asociada con mayores niveles de
crecimiento.
En la Figura 3 se observa que la desviación estándar del índice de desigualdad
regional (I) tiende a incrementarse en el periodo, lo cual es evidencia de una
creciente desigualdad de ingreso entre regiones en México. Por otra parte, la Figura
4 muestra que el promedio de coeficientes de Gini por entidad federativa ha caído
desde 1998 y esto es evidencia de que la desigualdad intra regional tiende a
disminuir. En general la desigualdad a nivel nacional ha caído desde 1998, como lo
muestran los coeficientes de Gini a nivel nacional en la Figura 5. Esto indica que la
disminución de la desigualdad intra regional ha tenido un mayor peso que el
incremento de la desigualdad inter regional dando como resultado una mejora, en
general, de la distribución del ingreso a nivel nacional en los últimos años.
Figura 3. Desviacion estandar del indice de desigualdad
regional (I)
0
2,000
4,000
6,000
8,000
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
Periodo
Des.
Est
.
Fuente: Cálculos propios con cifras de INEGI (2008) y CONAPO (2008)
Figura 4. Promedio de los coeficientes de Gini por estado
0.440
0.460
0.480
0.500
0.520
0.540
1994 1998 2002 2006
Periodo
Pro
med
io
Fuente: Cálculos propios con cifras de ENIGH de INEGI (varios años)
Figura 5. coeficiente de Gini a nivel nacional
0.42
0.44
0.46
0.48
0.5
1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006
Periodo
Gin
i
Fuente: Cálculos propios con cifras de ENIGH de INEGI (varios años)
2.3. Gráficas de correlación
Por último, en esta sección se presentan gráficas de correlación entre la IED per
cápita y el crecimiento económico y la desigualdad intra e inter regional. Se utilizan
cifras per cápita de la IED con el fin de ponderar el peso de la población por entidad.
De esta forma, una entidad con poca población, que aparentemente recibe poca
inversión bruta, puede tener, en términos relativos, altos niveles de IED per capita
una vez que se pondera por el tamaño de la población, un ejemplo práctico es el
caso de Aguascalientes.
La Figura 6 muestra la relación entre la IED per cápita y el PIB per cápita, en ella se
aprecia cierta correlación positiva entre ambas variables. Adicionalmente, en la
Figura 7 se observa que la relación entre la IED per cápita y el crecimiento del PIB
no es del todo clara o sistemática. Este análisis gráfico de correlación corrobora las
observaciones previas en el sentido de que la IED tiende a fluir hacia donde hay
mayores ingresos per capita, es decir mayor poder adquisitivo, y en el sentido de
que no hay evidencia clara de que la IED tienda a fluir hacia las entidades donde hay
mayor crecimiento económico.
Figura 6. Relación entre la IED per cápita y el PIB per
cápita
010,00020,000
30,00040,00050,000
-50
0 0
50
0
1,0
00
1,5
00
2,0
00
2,5
00
IED per cápita
PIB
per
cáp
ita
Fuente: Cálculos propios con cifras de INEGI (2008) y CONAPO (2008)
Figura 7. Relación entre la IED per cápita y el
crecimiento del PIB
-15-10-505
1015
-500 0 500 1000 1500 2000 2500
IED per cápita
Cre
cim
ien
to
Fuente: Cálculos propios con cifras de INEGI (2008) y CONAPO (2008)
En la Figura 8 se presenta la relación entre la IED per cápita y el índice de
desigualdad regional. En este caso se toma como variable exógena la diferencia de
la IED entre regiones tomando como referencia la Ciudad de México. De esta forma
se puede apreciar si la diferencia del flujo de IED per cápita entre regiones tiene
alguna relación con la diferencia del ingreso per cápita entre las mismas. De manera
preliminar se puede observar una ligera tendencia positiva en la relación, lo cual
refleja que una mayor diferencia de flujos de inversión entre regiones esta asociada
con una mayor desigualdad de ingresos inter regional.
Figura 8. Relación entre la variación de la IED per
cápita con respecto al DF y el índice de desigualdad
regional (I)
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
-500 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000
Variaciones de la IED per cápita
(I)
Fuente: Cálculos propios con cifras de INEGI (2008) y CONAPO (2008)
La relación entre la IED y el coeficiente de Gini se muestran en las Figuras 9 y 10.
En la primera, la base de datos de coeficientes de Gini es la obtenida mediante
cálculos propios y la segunda es la obtenida de Aguilar (2008), estas bases de datos
se describieron previamente. En ambos casos se observa una relación lineal, aunque
no es claro si la relación tiene una tendencia inversa o positiva. Luego entonces,
mediante este análisis preliminar, no es posible aun determinar, de manera clara, si
la IED aumenta o disminuye la desigualdad intra regional.
Figura 9. Relación entre la IED per cápita y el coeficiente de
Gini (método de Yao, 1999)
0.000
0.200
0.400
0.600
0.800
-500 0 500 1000 1500 2000
IED per cápita
Gin
i
Fuente: Cálculos propios con cifras de INEGI (2008), CONAPO (2008) y ENIGH de INEGI
(varios años)
Figura 10. Relación entre la IED per cápita y el coeficiente de
Gini (Aguilar 2008)
0.000
0.200
0.400
0.600
0.800
-500 0 500 1000 1500 2000
IED per cápita
Gin
i
Fuente: La IED per cápita se obtiene mediante cálculos propios con cifras de INEGI (2008)
y CONAPO (2008). Las cifras de GIN se obtienen de Aguilar (2008).
3. Análisis paramétrico
En este apartado realizamos un análisis paramétrico de la relación de la IED per
capita con el crecimiento económico y la desigualdad del ingreso dentro y entre
regiones, el análisis se hace mediante técnicas de datos de panel utilizando el
software econométrico Limdep.
El modelo general es de la siguiente forma:
Y = αit + βFDIpcit + uit (2)
Donde Y es la variable endógena y puede ser un indicador de crecimiento
económico o de desigualdad regional, FDIpc es la inversión extranjera directa per
cápita y es a su vez la variable explicativa, los subíndices t e i indican año y país
respectivamente, uit representa los residuos y se asume que satisface los supuestos
de ruido blanco, αit es la ordenada al origen, captura los efectos específicos para
cada entidad y periodo y puede variar para cada uno de ellos, dependiendo del tipo
de modelo a utilizar, finalmente β es un parámetro por estimar.
El proceso de estimación empieza con una regresión estándar de mínimos cuadrados
ordinarios (MCO) asumiendo que αit = α, este método tradicional, en particular,
tiene las siguientes debilidades: asume que el intercepto es el mismo para regiones y
periodos y no controla por efectos específicos. Para confirmar si el supuesto del
método de MCO es factible se aplica la prueba del multiplicador de Lagrange (ML)
de Breusch y Pagan (1980). Esta prueba se basa en los residuos de la regresión de
MCO. Bajo la hipótesis nula de que αit = α la prueba se distribuye como una χ2 con
un grado de libertad (Greene 2003). Si la hipótesis nula se rechaza se procede
entonces a estimar la Ecuación 2 mediante dos métodos de panel que toman en
cuenta la naturaleza especifica de las regiones y los periodos.
El primero es el método de efectos fijos (EF), este permite variaciones en el
intercepto mediante la incorporación de variables dummy y de estas forma se puede
tomar en cuenta los efectos específicos de países y periodos. El segundo es el
método de efectos aleatorios (EA), en el cual las diferencias a través de regiones y
periodos se capturan mediante un término compuesto del error ωit que se describe
como ωit = εi + vt + uit donde εi es un termino inobservable que representa el
componente del error especifico de regiones, vt es también un termino inobservable
pero que en su caso representa el componente del error especifico de periodos, y uit
es el componente del error combinado de series de tiempo y series de corte
transversal. El método de EA asume que εi no esta correlacionada con ninguna
variable explicativa en la ecuación.
Para poder elegir entre el método de EF y el de EA se aplica la prueba de
especificación Hausman (1978). La hipótesis nula de esta prueba es que los
regresores y el error aleatorio específico, no observable, no están correlacionados. Si
el estadístico de la prueba, basado en una distribución asintótica χ2, rechaza la
hipótesis nula entonces el estimador de EA esta sesgado y el estimador de EF es más
apropiado.
Cada modelo que plantea la relación de la IED con variables de crecimiento y
desigualdad se estima mediante cinco diferentes métodos, que son MCO, EF con
dummies para regiones, EA con el componente de error específico de regiones, EF
con dummies para regiones y periodos, y EA con los componentes de error
específico para regiones y periodos. Adicionalmente, en cada modelo se presentan
las pruebas correspondientes de Hausman (1978) y de Breusch y Pagan (1980) para
elegir el método adecuado. Los resultados se presentan a continuación:
La Tabla 1 muestra la relación de la IED per cápita (IEDpc) con el crecimiento
económico y los niveles de ingreso, para tales fines utilizamos como variables
exógenas a el PIB y PIB per capita (PIBpc) y los logaritmos de ambas variables.
En los cuatro modelos, cada uno con diferente variable explicativa, la prueba ML
rechaza la hipótesis nula de que αit = α. Al explorar cual de los métodos que toman
en cuenta variaciones en los coeficientes es más apropiado, encontramos que en los
cuatro modelos la prueba Hausman rechaza la hipótesis nula de que el regresor y el
error aleatorio específico no observable no están correlacionados. Al ser este un
fuerte supuesto en el método de EA, entonces concluimos que el método de EF es
más apropiado. Esta conclusión aplica tanto para las regresiones que toman en
cuenta la naturaleza específica de las regiones como para las que toman en cuenta
variaciones en los coeficientes de las regiones y los periodos. Cabe aclarar que las
dos regresiones en logaritmos, aunque satisfacen las pruebas ML y Hausman, no
tienen coeficientes significativos cuando se aplican los métodos que capturan
variaciones en regiones y periodos.
La primera y la segunda ecuación, que utilizan el PIB y el PIBpc como variables
endógenas, se interpretan en base al modelo estimado mediante EF con variaciones
en regiones y periodos por satisfacer las respectivas pruebas y por tener coeficientes
significativos. La primera ecuación revela que una variación de un dólar en la IEDpc
esta asociada de manera directa con una variación aproximada de 20.37 millones de
pesos en el PIB. De igual forma, la segunda ecuación ilustra que una variación de un
dólar en la IEDpc esta directamente asociada con un cambio de 2.22 pesos en el
PIBpc. Estos resultados son consistentes con los que se mostraron en el análisis
preliminar y son robustos por que en los cinco métodos de estimación se obtienen
coeficientes positivos y estadísticamente significativos al uno por ciento. Con esto
se confirma que la IED fluye en mayor medida hacia regiones con mayor ingreso
per capita. Una explicación de esta tendencia es porque en estas regiones se puede
acceder a mercados con mayor poder adquisitivo, hay mayor oferta de mano de obra
calificada y tiende a existir mayor dotación de infraestructura. De igual forma se
confirma que la IED tiende a concentrarse en las regiones que ostentan el mayor PIB
y esto se puede explicar porque en estas regiones existe mayor potencial de
mercado.
Las dos últimas ecuaciones, las cuales contienen variables endógenas en logaritmos,
también tienen coeficientes positivos, aunque estos no son significativos en los
modelos que consideran variaciones en regiones y periodos, como se comentó
previamente. Esto se puede interpretar como que los flujos de IEDpc están
asociados con mayor crecimiento económico, pero la relación no es del todo
robusta. Para interpretar la magnitud de la relación tomamos los coeficientes de las
estimaciones del método EF con variaciones en regiones, porque son consistentes
con las dos pruebas presentadas y a su vez son estadísticamente significativos. Una
variación de mil dólares en el flujo de la IEDpc está asociada con crecimientos de
0.3 por ciento y de 0.2 por ciento del PIB y del PIBpc respectivamente, es decir la
magnitud de la relación es pequeña.
Tabla 1. Relación de la IED con niveles de ingreso y crecimiento económico
Variaciones en Variaciones en
Variable regiones regiones y periodos
Endógena MCO EF EA EF EA
PIB 180,196.93 29,764.12 31,946.34 20,365.73 22,880.93
(0.000) * (0.000) * (0.000) * (0.000) * (0.000) *
ML (0.000) * (0.000) *
Hausman (0.000) * (0.000) *
PIBpc 19.574 4.125 4.513 2.223 2.508
(0.000) * (0.000) * (0.000) * (0.000) * (0.000) *
ML (0.000) * (0.000) *
Hausman (0.000) * (0.000) *
LPIB 0.00188 0.00028 0.00030 0.00002 0.00003
(0.000) * (0.000) * (0.000) * (0.308) (0.181)
ML (0.000) * (0.000) *
Hausman (0.001) * (0.000) *
LPIBpc 0.00109 0.00017 0.00019 0.00002 0.00003
(0.000) * (0.000) * (0.000) * (0.165) (0.051)
ML (0.000) * (0.000) *
Hausman (0.000) * (0.000) * Notas: la variable exógena es IED per cápita. Valores ρ en paréntesis. * Estadísticamente
significativo al 1 por ciento.
El análisis paramétrico de la desigualdad de ingresos inter regional se presenta en la
Tabla 2. La ecuación muestra la relación que tiene la variable endógena I con la
diferencia de IEDpc de cada entidad en relación a la Ciudad de México. Las cinco
estimaciones presentan signos positivos y solo la estimación de EF con variaciones
en regiones y estados no es significativa. Esto confirma que entre más amplia es la
diferencia de flujos de inversión en los estados con respecto a la capital, más amplia
es la diferencia de ingresos entre las regiones y la capital. En otras palabras, la IED
tiene una relación directa con la desigualdad regional.
Para interpretar la magnitud de la relación utilizamos la ecuación estimada con EA y
variaciones en regiones y periodos. En este caso no tomamos la estimación de EF
por que el coeficiente no es significativo, como se comentó previamente, y por que
el estadístico de la prueba Hausman tiene un valor p de 0.917, lo cual no permite
rechazar la hipótesis nula de que el regresor y el error aleatorio específico no
observable, no están correlacionados. Una variación de mil dólares en la diferencia
de flujo de la IEDpc entre el DF y las entidades está asociada con crecimientos de
0.3 por ciento en la desigualdad de ingreso inter regional. Es decir, la magnitud de la
relación no es fuerte pero si es una relación robusta de acuerdo a la homogeneidad
de los resultados mostrados en las estimaciones de la Tabla 2.
Tabla 2. Relación de la diferencia de IED per cápita por estado en relación a la
CDM y el índice de desigualdad regional (I)
Variaciones en Variaciones en
Variable regiones regiones y periodos
Endógena MCO EF EA EF EA
I 0.00019 * 0.00002 * 0.00002 * 0.00002 0.00002 *
(0.000) (0.000) (0.000) (0.165) (0.002)
ML (0.000) (0.000)
Hausman (0.000) (0.917) Notas: la variable exógena es la diferencia de IED per cápita por estado en relación a la CDM.
Valores ρ en paréntesis. * Estadísticamente significativo al 1 por ciento.
Por ultimo, el análisis paramétrico de la relación entre la IEDpc y la desigualdad
intra regional, medida a través de los coeficientes de Gini por entidad federativa, se
presenta en la Tabla 3. La primera ecuación utiliza la base de datos de coeficientes
de Gini de Aguilar (2008), la cual utiliza seis periodos, entre 1994 y 2004, y 32
entidades federativas, para un total de 192 observaciones. En las cinco estimaciones
se obtiene un signo negativo de los coeficientes, sin embargo ninguno de estos
coeficientes es estadísticamente significativo. Esto sugiere que hay una relación
negativa entre la IED y la desigualdad, es decir a mayores flujos de IED la
desigualdad dentro de las regiones es menor; sin embargo, esta relación no es
robusta ni sistemática. Este resultado confirma la falta de claridad en la tendencia de
la relación entre estas dos variables que se aprecia en la Figura 10
La segunda ecuación emplea la base de datos de coeficientes de Gini obtenidos
mediante cálculos propios por el método de Yao (1999). Aunque en esta base de
datos el número de periodos y observaciones utilizadas es menor, el horizonte de
tiempo es más largo con respecto a la base de datos anterior, puesto que este se
extiende de 1994 a 2006. Al igual que en las estimaciones de la primera ecuación,
en este caso los coeficientes de las cinco estimaciones presentan signo negativo. Sin
embargo, los resultados son más robustos porque tres de las cinco estimaciones
tienen coeficientes estadísticamente significativos. Para interpretar la magnitud de la
relación utilizamos la estimación mediante el método de EA con variaciones en
regiones y periodos, porque cuenta con un coeficiente significativo y porque la
prueba Hausman no rechaza la hipótesis nula. Una incremento de mil dólares en el
flujo de IED per cápita en un estado, esta asociado con una reducción del coeficiente
de Gini en 0.042 unidades. La interpretación de este resultado es que en el largo
plazo y posterior a 2004 los coeficientes de Gini en los estados continuaron su
tendencia a la baja, mientras que la IED mantuvo niveles relativamente estables, lo
cual permitió que la relación inversa entre ambas variables se volviera mas sólida.
Relación entre la IED per cápita y el coeficiente de Gini
Variaciones en Variaciones en
Variable regiones regiones y periodos
Endógena MCO EF EA EF EA
Gini
(Aguilar 2008) -0.00002 -0.00001 -0.00001 0.00000 -0.00001
(0.284) (0.562) (0.451) (0.927) (0.634)
ML (0.000) (0.000)
Hausman (0.882) (0.365)
Gini
(Yao 1999) -0.00003 -0.00010 * -0.00005 ** -0.00006 -0.00004 ¥
(0.121) (0.008) (0.034) (0.106) (0.082)
ML (0.000) (0.000)
Hausman (0.089) (0.533) Notas: la variable exógena es IED per cápita. Valores ρ en paréntesis. * Estadísticamente
significativo al 1 por ciento. ** Estadísticamente significativo al 5 por ciento. ¥
Estadísticamente significativo al 10 por ciento
4. Conclusiones
Mediante un análisis descriptivo y un análisis de datos de panel para el periodo
comprendido entre 1994 y 2006 se demuestra que la IED tiende a fluir hacia las
regiones que tienen mayor ingreso per cápita y las que tienen un PIB más alto. Este
resultado no es consistente con los supuestos ortodoxos expresados en la tesis liberal
y que forman el sustento de las políticas neoliberales, porque se demuestra que la
IED no tiende a fluir hacia las regiones con menores ingresos para aprovechar la
ventaja comparativa que ofrece la mano de obra no calificada y abundante. Por el
contrario la IED tiende a fluir hacia regiones con ingresos per cápita mayores, con
más potencial de mercado y con mejores niveles de desarrollo. Esta tendencia es
consistente con argumentos que sostienen que la IED esta determinada por la oferta
de mano de obra calificada, la cercanía a mercados mayores, la disponibilidad de
infraestructura y en general mejores niveles de desarrollo.
También se observa que la IED esta asociada con el crecimiento del PIB y el PIB
per cápita. En este caso, el resultado si es consistente con los postulados liberales
que sostienen que los flujos de inversión estimulan el crecimiento económico.
Adicionalmente, el resultado es consistente con el modelo de crecimiento
restringido por la balanza de pagos, es decir la IED libera las restricciones al
crecimiento que pudieran resultar de los déficits en cuenta corriente. Sin embargo,
cabe aclarar que la relación entre la IED y el crecimiento no es del todo robusta por
que algunas de las estimaciones realizadas en el análisis paramétrico no son
significativas. Adicionalmente, la magnitud de la relación es pequeña.
En el análisis se demuestra que los flujos de inversión están asociados con un
incremento de la desigualdad entre regiones. Por el contrario, la IED esta asociada
con una reducción de la desigualdad dentro de regiones, y hay evidencia de que esta
tendencia se consolida en el largo plazo. En otras palabras, las entidades que reciben
altas cantidades de IED se benefician de ellas reduciendo su desigualdad de ingreso
interna pero amplían su diferencia en cuestión de ingresos per cápita con respecto a
las entidades que reciben menores flujos per cápita de inversión.
Las políticas implicadas en este estudio se comentan como sigue: en las regiones
marginadas se requiere mejorar la infraestructura e impulsar el desarrollo para atraer
la inversión, así mismo es importante que en estas zonas se creen estímulos y
programas que propicien los flujos de IED. De esta forma se pueden reducir las
diferencias de flujos de inversión entre regiones, propiciar crecimientos más
homogéneos y reducir la desigualdad inter regional. Así mismo, en la medida en que
una entidad poco beneficiada con los flujos de inversión, comience a captar
mayoreos cantidades de IED, no solo reducirá sus diferencias de ingreso per cápita
con otras entidades, sino que también reducirá su desigualdad interna.
Para que la IED logre una mayor asociación con el crecimiento es importante que
esta fluya de forma tal que pueda crear cadenas productivas con la industria
domestica, para que complemente e impulse la producción y no para que expulse a
la inversión existente. Para lograr esto es importante identificar los sectores donde
se requiere inversión complementaria y crear programas de incentivos para
captación de inversión en estos sectores.
Para que la IED consolide su efecto redistributivo, se deben crear incentivos,
mecanismos y condiciones para que esta fluya hacia las regiones y sectores con
abundancia en mano de obra no calificada. Así mismo, la IED debe canalizarse
hacia procesos productivos con alta intensidad de este factor. De esta forma se logra
una mayor ocupación de la mano de obra no calificada y se eleva su costo, lo cual
repercute en un incremento en sus ingresos vía salarios. Esta política no es
aconsejable en el largo plazo porque no promueve la industrialización ni la
capacitación de la mano de obra, por lo que debe complementarse gradualmente con
políticas para atraer inversión con mayor intensidad de capital.
Apéndice
Tabla A1. Flujos de IED por entidad federativa
Estado 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Total
CDM 7,602.9 4,486.4 4,777.0 6,643.8 4,000.6 6,297.6 8,930.8 21,826.6 15,985.9 10,282.1 13,186.1 9,690.4 10,235.1 123,945.3
NLN 937.4 704.5 358.4 2,371.4 672.9 1,540.4 2,364.7 2,043.0 2,069.9 1,277.7 1,160.8 4,825.5 1,590.2 21,916.8
MEX 340.5 611.2 412.1 290.4 747.0 1,409.5 496.2 811.5 734.4 695.1 3,493.4 800.1 1,320.6 12,162.0
BCN 227.1 538.1 427.7 679.4 726.2 1,168.6 984.2 860.3 949.1 785.0 957.7 1,099.7 931.1 10,334.2
CHI 308.4 528.7 536.7 504.0 620.0 605.8 1,081.0 765.6 632.6 726.4 808.2 1,484.7 1,475.9 10,078.0
JCO 64.3 114.4 185.6 202.5 362.1 539.5 1,195.8 462.6 257.3 295.6 515.8 1,238.1 619.6 6,053.2
TAM 362.4 393.7 334.3 283.7 345.7 462.1 488.7 353.9 324.5 336.6 233.3 375.0 502.6 4,796.5
PUE 29.9 25.9 39.2 379.3 37.9 204.5 549.1 461.5 480.9 954.9 724.3 407.3 386.1 4,680.8
SON 107.1 155.4 108.3 159.7 171.1 214.7 416.6 180.0 194.8 123.6 252.8 235.3 286.0 2,605.4
COA 102.3 120.4 147.6 114.4 134.6 224.9 307.5 189.3 190.9 115.3 168.5 147.1 303.9 2,266.7
QUE 141.1 42.0 69.8 73.2 125.1 138.9 161.8 198.4 252.9 51.4 118.2 44.3 153.0 1,570.1
BCS 8.3 20.9 34.6 42.5 46.8 99.5 80.9 155.1 242.3 118.5 140.5 313.5 216.1 1,519.5
GTO 27.4 6.3 9.8 41.0 10.6 144.3 74.4 264.6 161.9 236.7 40.7 295.9 -86.6 1,227.0
SLP 14.8 135.3 89.1 1.1 6.1 208.1 290.0 188.2 10.1 78.4 56.9 125.1 -11.6 1,191.6
MOR 19.4 67.6 51.2 27.4 60.8 148.0 67.4 31.2 106.7 41.2 211.8 -56.4 311.0 1,087.3
QRO 38.6 24.6 25.5 129.2 43.8 98.7 97.1 122.9 13.1 53.2 80.6 152.4 203.6 1,083.3
AGU 28.5 27.1 34.8 18.1 69.1 91.2 81.9 103.7 -14.1 30.8 237.4 101.4 111.2 921.1
DGO 21.5 41.0 20.2 75.2 61.9 24.5 38.0 40.2 80.2 167.2 14.8 19.4 107.5 711.6
VER 10.2 29.0 10.4 3.7 38.2 -73.1 24.3 120.8 165.8 44.0 18.2 191.4 40.0 622.9
NYT 5.6 2.0 3.6 7.6 6.1 28.1 44.8 38.2 19.9 89.6 66.9 104.4 145.7 562.5
SIN 46.2 94.1 28.7 36.0 13.6 41.4 12.2 63.0 22.9 22.2 54.9 20.1 38.5 493.8
YUC 48.1 19.8 48.6 14.2 31.0 41.3 55.5 138.3 3.3 30.5 16.7 -2.1 26.3 471.5
TAB 0.6 1.2 0.0 7.6 0.4 52.9 38.9 8.6 75.7 25.2 150.9 34.9 45.1 442.0
TLA 19.3 11.2 7.3 3.9 8.8 44.8 4.4 13.2 -17.2 28.6 136.5 65.3 9.4 335.5
GRO 7.1 62.6 9.6 4.5 2.6 34.2 10.7 18.3 15.4 54.8 24.7 28.0 31.4 303.9
COL 102.9 3.0 4.0 3.5 4.1 4.3 9.5 2.9 -4.7 11.9 6.9 11.2 64.2 223.7
HGO 0.1 48.3 60.2 2.4 7.6 0.7 -8.4 76.5 4.9 1.7 0.6 -3.7 10.4 201.3
MCN 8.5 48.8 1.2 4.0 4.3 6.3 29.1 7.7 11.8 -11.7 -1.5 59.8 28.9 197.2
CPE 2.1 0.5 0.0 1.8 0.1 4.7 11.4 -21.4 72.4 13.9 47.7 11.5 9.8 154.5
ZAC 13.8 12.2 11.1 13.6 13.6 11.1 12.3 5.5 4.8 0.1 4.9 3.7 15.4 122.1
CHS 0.4 0.4 1.0 0.4 0.4 4.3 2.2 -0.5 2.2 1.4 12.0 1.4 0.8 26.4
OAX 0.1 -2.0 0.3 6.1 0.4 1.1 -0.5 -1.6 4.5 0.5 2.0 4.8 7.5 23.2
Total 10,646.9 8,374.6 7,847.9 12,145.6 8,373.5 13,822.9 17,952.5 29,528.1 23,055.1 16,682.4 22,943.2 21,829.5 19,128.7 212,330.9 Fuente: Cálculos propios con información de INEGI (2008)
Tabla A2. PIB y crecimiento económico anual promedio por entidad federativa
Crecimiento
Estado 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Anual
AGU 12,231,148 11,849,158 12,964,455 14,017,592 14,879,652 15,422,063 17,379,943 17,990,532 18,575,599 19,009,211 19,655,803 20,320,718 22,377,765 6.91
QUE 17,543,352 17,011,895 18,471,989 20,720,549 22,593,654 23,677,980 25,379,930 25,403,952 26,106,731 26,218,884 27,642,745 28,755,955 30,710,529 6.25
BCN 34,661,341 32,736,291 35,316,230 39,658,611 41,446,064 44,843,842 49,695,749 48,121,945 47,040,063 48,331,491 52,627,287 55,073,639 58,232,629 5.67
COA 34,900,322 34,674,654 38,548,480 41,796,066 44,176,815 45,547,379 47,589,416 47,329,229 50,021,435 51,904,749 55,075,799 55,899,284 58,385,293 5.61
BCS 6,363,069 6,324,954 6,890,054 7,169,884 7,218,890 7,466,766 7,991,067 8,296,670 8,342,353 8,854,383 9,209,048 9,737,727 10,466,067 5.37
CHI 47,869,331 44,789,564 48,336,760 52,109,000 56,158,501 59,858,813 66,662,053 64,194,559 64,347,751 66,914,298 69,673,443 74,311,642 77,922,807 5.23
QRO 15,544,326 14,779,986 15,798,823 17,505,022 18,656,961 18,521,526 19,556,595 20,680,948 20,902,720 22,071,342 24,066,662 24,651,052 25,251,925 5.20
NLN 78,156,160 73,109,978 76,675,538 83,685,803 89,659,354 94,709,888 101,900,374 101,749,351 105,007,831 108,030,789 115,094,797 118,945,214 126,005,891 5.10
GTO 40,679,335 39,170,110 42,752,964 45,265,432 48,243,149 49,034,309 52,654,119 53,114,721 55,712,033 57,298,086 60,726,148 59,550,880 63,256,582 4.63
TAM 34,648,523 32,703,735 34,564,068 36,488,785 39,392,211 41,845,214 44,971,338 43,829,013 45,403,228 48,009,518 51,816,136 53,307,041 53,660,149 4.57
SON 32,424,060 31,769,399 32,846,523 34,975,297 37,132,658 38,667,816 41,473,855 41,808,649 39,918,866 41,035,854 44,008,814 46,003,233 49,880,154 4.49
PUE 39,212,207 36,006,457 39,218,126 42,614,582 45,899,365 49,733,852 51,878,101 52,440,757 51,789,486 53,368,545 53,612,134 57,077,362 60,242,264 4.47
YUC 15,945,716 14,967,752 15,691,594 16,576,074 17,471,438 18,298,358 19,850,850 20,330,323 20,305,889 20,786,788 22,028,970 23,126,763 23,905,325 4.16
TLA 6,128,809 5,911,068 6,419,042 6,978,644 7,174,920 7,484,239 7,982,424 8,204,025 8,019,761 8,207,336 8,754,969 8,591,603 9,037,957 3.96
SLP 21,883,462 19,450,344 20,641,776 21,914,833 23,269,596 23,931,559 25,379,805 25,402,682 25,614,340 26,816,234 29,009,383 30,175,334 31,837,761 3.79
MEX 124,695,330 113,653,382 122,964,486 133,809,484 140,059,488 145,274,327 155,323,294 157,059,357 155,547,247 155,744,407 162,122,754 169,614,605 179,995,950 3.70
DGO 15,697,509 15,098,133 15,853,028 16,271,355 17,616,652 17,580,676 17,936,577 18,624,954 18,911,401 20,069,588 21,367,519 21,564,262 22,540,101 3.63
ZAC 9,823,746 9,925,335 9,912,948 10,043,509 10,967,881 10,749,192 11,162,431 11,497,004 12,558,597 12,970,474 13,296,467 12,861,135 13,664,077 3.26
COL 6,677,019 6,420,097 6,974,802 7,211,838 7,599,616 8,058,738 8,221,120 7,936,874 8,148,133 8,119,721 8,480,154 8,702,706 9,250,365 3.21
MOR 17,576,202 15,868,569 16,442,653 17,244,049 18,393,677 19,312,674 20,252,175 20,960,379 20,780,359 21,647,213 22,328,865 23,728,865 24,227,548 3.15
JCO 78,432,706 72,254,406 75,531,416 80,212,544 86,371,980 90,029,131 94,957,097 95,357,595 95,672,581 95,431,052 100,187,668 102,395,899 105,868,073 2.91
CHS 21,480,509 21,423,329 21,641,397 22,643,158 23,711,975 24,322,080 25,296,965 25,657,678 26,438,496 26,883,285 28,196,635 27,951,275 28,752,131 2.82
MCN 28,707,113 28,139,186 29,060,747 32,083,900 32,119,859 34,238,313 34,653,284 34,212,018 33,967,225 34,992,450 36,664,704 36,316,198 37,735,095 2.62
CPE 14,171,371 13,673,890 14,340,052 14,771,494 15,129,980 14,759,419 15,960,205 16,714,587 16,901,618 18,208,566 18,617,388 18,388,040 18,334,904 2.45
SIN 26,943,064 26,191,165 26,623,659 27,318,531 28,006,941 28,123,934 30,463,477 31,047,618 30,662,841 30,823,739 32,720,664 33,312,383 34,679,991 2.39
HGO 17,981,146 15,896,509 17,307,836 18,249,321 19,669,753 20,137,324 20,982,870 20,562,808 20,453,496 20,540,638 21,642,815 21,975,220 22,629,063 2.15
VER 55,649,210 54,398,800 55,277,849 57,099,729 58,358,397 58,524,293 60,856,192 60,584,003 60,695,985 61,951,128 65,068,906 66,712,528 69,875,317 2.13
TAB 15,368,852 15,311,803 15,441,928 16,108,259 16,164,313 16,555,805 17,369,708 17,476,237 17,155,826 17,370,859 18,026,329 18,446,670 19,194,318 2.07
NYT 7,774,913 7,004,368 7,184,100 7,274,460 7,792,590 8,092,457 8,263,604 8,541,124 8,351,673 8,011,590 8,503,102 8,707,163 9,471,734 1.82
OAX 19,871,523 19,000,156 19,374,540 19,465,754 20,243,652 20,905,243 21,913,561 22,190,856 21,920,516 22,066,117 22,728,393 23,339,232 24,107,810 1.78
CDM 284,644,326 260,843,580 269,365,159 287,474,479 296,152,634 305,406,146 327,780,835 323,781,924 327,419,925 321,434,229 322,158,904 328,646,952 343,587,732 1.73
GRO 22,449,339 21,394,709 21,642,523 21,986,028 22,853,857 23,561,131 24,188,080 24,336,581 24,098,327 24,327,426 25,012,900 25,336,417 26,081,422 1.35
Total 1,206,135,039 1,131,752,762 1,190,075,545 1,270,744,066 1,334,586,473 1,384,674,487 1,475,927,094 1,475,438,953 1,486,792,332 1,507,449,990 1,570,126,305 1,613,526,997 1,691,168,729 3.35 Fuente: Cálculos propios con información de INEGI (2008)