OBSERVARE
Universidade Autónoma de Lisboa
e-ISSN: 1647-7251
Vol. 13, Nº. 2 (Noviembre 2022-Abril 2023)
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CRECIMIENTO ECONÓMICO EN AMÉRICA LATINA Y EL ROL DE CHINA. UN
ANÁLISIS DESDE EL NEO ESTRUCTURALISMO LATINOAMERICANO
RAFAEL GUSTAVO MIRANDA DELGADO
rafaelgustavomd@hotmail.com
Profesor y director cofundador del Grupo de Investigaciones Sobre Estudios del Desarrollo y
Democracia (GISEDD) de la Universidad de Los Andes Venezuela (Venezuela). Postdoctorado en
Ciencias Sociales de la Universidad Central de Venezuela, Doctor en Ciencia Política y Relaciones
Internacionales Universidad Ricardo Palma de Perú, Magister en Relaciones Internacionales de la
Universidad Andina Simón Bolívar de Ecuador, Economista de la Universidad de los Andes
Venezuela. Autor de más de treinta artículos sobre América Latina publicados en Latinoamérica,
Europa, Asia y África del Norte.
ANTONIO AZUAJE
antonioaz28061@gmail.com
Investigador invitado en el Grupo de Investigaciones Sobre Estudios del Desarrollo y Democracia
(GISEDD) de la Universidad de Los Andes Venezuela (Venezuela). Economista de la Universidad
de Los Andes Venezuela, Maestría en Desarrollo Económico de la Universidad Estadual de
Campinas Brasil y MBA en Data Science and Analytics de la Universidad de São Paulo.
Resumen
El objetivo de esta investigación es analizar el rol que ha tenido la economía china en el
crecimiento económico de América Latina. La metodología utilizada consiste en un enfoque
multivariado para series de tiempo, y se obtienen relaciones de causalidades a través del
análisis de las funciones impulso respuesta. Se afirma que el crecimiento económico de China
en general ha sido positivo para la región, pero este también ha tenido efectos negativos,
como la re – primarizacion de las economías latinoamericanas. Por ello, para que América
Latina haga efectivo todo el potencial que tiene para la región el crecimiento económico chino,
debe aplicar políticas que generen un cambio estructural.
Palabras clave
Crecimiento económico; Neo–estructuralismo; América Latina; China; Economía global
Abstract
This research aims is to analyze the role that the Chinese economy has had in the economic
growth of Latin America. The methodology used consists of a multivariate approach for time
series, and causal relationships are obtained through the impulse response analysis functions.
It is stated that China's economic growth, in general, has been positive for the region but it
has also had negative effects, such as the re-primarization of Latin American economies. For
this reason, for Latin America to realize the full potential that Chinese economic growth has
for the region, it must apply policies that generate structural change.
Keywords
Economic growth; Neo–structuralism; Latin America; China; Global economy
Como citar este artículo
Delgado, Rafael Gustavo Miranda; Azuaje, Antonio (2022). Crecimiento económico en América
Latina y el rol de China. Un análisis desde el Neo-estructuralismo latinoamericano. Janus.net,
e-journal of international relations, Vol13 N2, Noviembre 2022-Abril 2023. Consultado [en
linea] en data de la ultima visita, https://doi.org/10.26619/1647-7251.13.2.3
Artículo recibido el 29 de Junio de 2022, aceptado para su publicación el 19 de Septiembre de 2022
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Un análisis desde el neo-Estructuralismo latinoamericano
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CRECIMIENTO ECONÓMICO EN AMÉRICA LATINA Y EL ROL DE
CHINA. UN ANÁLISIS DESDE EL NEO ESTRUCTURALISMO
LATINOAMERICANO
RAFAEL GUSTAVO MIRANDA DELGADO
ANTONIO AZUAJE
Introducción
El análisis del crecimiento económico consiste en identificar, dentro de la evolución
simultánea de variables, cuales son las que juegan el papel de líderes y las que se
modifican en forma rezagada. La escuela neo – estructuralista representan un esfuerzo
reflexivo que ofrece un marco teórico y analítico para comprender el crecimiento
económico, sus variables explicativas y las políticas que lo promueven.
En la contemporaneidad, uno de los fenómenos más interesantes a nivel global es la
pluralización de los centros de crecimiento económico, siendo China una de las economías
emergentes más relevantes. China ha tenido un importante crecimiento económico en
los últimos años, que adicionalmente ha podido dinamizar a toda la economía global con
su comercio, inversión y cambios en la economía política internacional.
Por ello, el objetivo de esta investigación es analizar el rol que ha tenido la economía
china en el crecimiento económico de América Latina. La metodología utilizada consiste
en un enfoque multivariado para series de tiempo. Se busca estimar vectores de
cointegración entre las variables estudiadas que signifiquen una relación estable entre
las mismas, interpretando tales relaciones como una conexión de largo plazo.
Adicionalmente, se obtienen relaciones de causalidades a través del análisis de las
funciones impulso respuesta.
La investigación se presenta en tres partes. En elementos analíticos, se reflexiona desde
el neo – estructuralismo latinoamericano sobre la influencia de la economía china en
América Latina, haciendo especial énfasis en los principales canales de influencia:
inversión, comercio y términos de intercambio. En la segunda parte, análisis descriptivo,
se busca medir las asociaciones del crecimiento económico de América Latina y el
crecimiento económico de China, escogiendo como variables explicativas del Producto
Interno Bruto (PIB) de América Latina y El Caribe al Producto Interno Bruto (PIB) per
cápita de China, la Inversión Extranjera Directa, la Formación Bruta de Capital fijo y el
índice de apertura económica. Finalmente, en análisis econométrico, se presenta el
análisis multivariado para series de tiempo para estimar el grado de asociación entre el
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PIB de Latinoamérica y El Caribe con el PIB de China, y las otras variables seleccionadas,
y se obtienen relaciones causales a través del análisis de las funciones impulso respuesta.
Elementos analíticos
Las escuelas estructuralista y neo – estructuralista latinoamericana representan un
esfuerzo reflexivo que ofrece un marco teórico, analítico y categorial, que han buscado
desde las particularidades latinoamericanas la generación de conocimiento que den
respuesta a los principales retos económicos de la región, siendo uno de los aportes más
distintivos la idea de cambio estructural.
El argumento fundamental que distingue a las escuelas estructuralista y neo –
estructuralista, es la advertencia de que el crecimiento económico no es indiferente a la
estructura económica, que hay sectores productivos que tienen mayor capacidad para
generar crecimiento económico y que el cambio estructural precede al crecimiento
económico.
Para Ocampo (2005), el crecimiento económico en los países en desarrollo está
intrínsecamente ligado a la dinámica de las estructuras productivas y a las políticas e
instituciones creadas específicamente para apoyarlas. La dinámica de las estructuras
productivas tiene un papel fundamental en las modificaciones del ritmo del crecimiento
económico, de hecho, el crecimiento económico es un proceso esencialmente
mesoeconómico, determinado por las dinámicas de las estructuras productivas. Esta
dinámica de las estructuras productivas depende de la interacción entre la innovación,
entendida como todo tipo de nuevas actividades y nuevas formas de realizar actividades
existentes, y las complementariedades, encadenamientos y redes entre empresas y
actividades productivas, y sus respectivos procesos de aprendizaje. El Estado mediante
la política económica puede afectar la estructura productiva y crear ventajas
comparativas. Pata generar crecimiento, se debe crear constantemente actividades
productivas dinámicas.
La estructura productiva se configura por los incentivos del mercado y por las políticas
que puedan tomar los países. La economía internacional tiene un rol fundamental por
las fuerzas de sus incentivos. En la contemporaneidad, una de las variables más
significativas para entender la economía mundial es la emergencia de China.
China, desde finales de la década de 1970, comenzó a aplicar estrategias de reforma y
apertura económica, impulsando durante los siguientes treinta años un crecimiento anual
promedio de 9,9 por ciento y un aumento anual del comercio internacional de 16,3 por
ciento. China superó a Japón en el 2010 como la segunda mayor economía del mundo y
reemplazó a Alemania como el mayor exportador del mundo. Desde el 2010, China ha
contribuido con casi un 1 punto porcentual al año a la tasa de crecimiento del PIB
mundial. En el 2016 China contribuyó a más del 15 por ciento del PIB mundial,
posicionándose como la segunda economía de mayor tamaño después de Estados Unidos.
También posee el mayor PIB industrial a nivel mundial con 22,5 puntos porcentuales, es
el mayor productor agrícola del mundo con un 30 por ciento del valor agregado de la
actividad agrícola mundial, es la segunda economía en términos del consumo final de los
hogares con un 9,6 por ciento. China es el principal exportador del mundo y el segundo
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en importaciones. Y en el 2018 contribuyó con el 15,8 por ciento del PIB mundial (Banco
Mundial, 2020).
El crecimiento económico chino ha sido especialmente resiliente. Por ejemplo, durante la
crisis financiera mundial del 2008, China contó con amplio espacio fiscal y abundantes
reservas de divisas. La economía China comenzó a recuperarse en el primer trimestre
del 2009, su tasa de crecimiento para este año alcanzó el 9,1 por ciento y el 10,1 por
ciento en el 2010. El fuerte crecimiento chino durante la crisis fue la fuerza impulsora
más importante para la recuperación global (Lin, 2010). Al momento de escribir este
artículo, China es el país que ha presentado una mejor recuperación luego de la crisis del
COVID – 19, y de nuevo se perfila con el potencial de motorizar el crecimiento económico
mundial.
El crecimiento económico de China desde su reforma y apertura ha tenido un significativo
impacto a nivel global, beneficiándose las economías con abundancia en recursos
naturales, como las de América Latina, vía Inversión Extranjera Directa, términos de
intercambio y comercio internacional.
En la actualidad, China es el segundo país inversor más grande en la región, y América
Latina es la segunda región receptora de Inversión Extranjera Directa (IED) china,
recibiendo alrededor del 15 por ciento de la IED total de este país. De esta IED recibida,
el 80 por ciento está concentrado en Brasil, Perú, y Argentina. China también se ha
convertido en el banquero líder en América Latina, el Banco de Desarrollo de China y el
Banco de Exportación e Importación de China han superado en la región al Banco Mundial
y al Banco Interamericano de Desarrollo. Los préstamos acumulados en el período 2005
- 2017 han alcanzado 150 mil millones de dólares (MMDD), destacando los recibidos por
Venezuela, Brasil, Ecuador y Argentina. Adicionalmente, se ha creado un conjunto
diversificado de mecanismos de cooperación como el Fondo de Infraestructura, el Fondo
Especial para la Agricultura y el Programa de Asociaciones Científico-Tecnológicas.
También cabe señalar que en América Latina se han fundado más de dos mil empresas
chinas. (Berjano, 2019; Rios, 2018; Gallagher y Myers, 2017; Chen y Li, 2017; Detsch,
2018).
La IED se ha concentrado en proyectos y adquisiciones en sectores intensivos de recursos
naturales como minería, petróleo y gas. La composición de la IED china en la región
muestra que en el periodo 2010 – 2014 casi el 90 por ciento se dirigió a recursos
naturales. En la extracción de petróleo y gas, China se encuentra entre los inversionistas
extranjeros más importantes en Argentina, Brasil, Colombia, Ecuador, Perú y Venezuela.
En minería, China ha concentrado sus inversiones en Perú y en menor medida en Brasil.
La IED china en el ámbito agrícola permanece acotada, pero muestra una tendencia
creciente y se observa la consolidación de grandes actores globales que operan en la
región, como el grupo Chongqing (GGG). Finalmente, en los últimos años las inversiones
chinas se están dirigiendo crecientemente a las telecomunicaciones, la industria
automotriz y las energías no convencionales (CEPAL, 2018).
El petrolero absorbe la mayor parte de los financiamientos chinos en América Latina, y
sus principales instrumentos para garantizar el suministro de petróleo son las inversiones
directas por empresas públicas chinas y el financiamiento de bancos públicos chinos con
contrapartida en petróleo. Seguidamente, el cobre y el hierro son los sectores con mayor
IED china de América Latina. En el caso de la soja, debido a las dificultades legales para
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la compra de la tierra, la estrategia fue adquirir dos empresas mercantiles internacionales
ya presentes en la región y que controlan la casi totalidad de la cadena de valor, para
buscar transformarlas en una gran operadora de América Latina (Gallagher, Irwin y
Koleski, 2013; Cheny Perez – Ludeña, 2014).
Adicionalmente, el proyecto más significativo a nivel mundial es el impulsado por China
denominado la iniciativa de la franja y la ruta, la cual es de importancia estratégica para
América Latina. Esta iniciativa cuenta con importantes complementariedades y espacios
de cooperación. China tiene un especial interés en garantizar el acceso a los recursos
naturales de la región, y América Latina en la atracción de IED en áreas estratégicas
como infraestructura y comunicación.
Para hacer efectivo todo el potencial que tiene la IED china para generar crecimiento en
la región, las economías de América Latina deben impulsar proyectos que permitan la
incorporación de las economías de la región a las cadenas productivas impulsadas por
China, pero no solo como proveedoras de materias primas, sino también para identificar
las actividades con el mayor valor agregado, que promuevan inversiones y alianzas
tecnológicas. De lo contrario, seguirá prevaleciendo la lógica del mercado y la
reprimarización de las economías latinoamericanas.
El ascenso de China en la economía mundial también ha afectado los términos de
intercambio, han aumentado los precios de las materias primas y los recursos
energéticos, y han reducido los precios de las manufacturas simples, lo cual ha tenido
efectos diametralmente diferentes en las subregiones latinoamericanas. América del Sur
se ha beneficiado de la alta demanda de materias primas, minerales y productos
energéticos, y la alta oferta de manufacturas, lo que ha mejorado sus términos de
intercambio. Por su parte, los países de Centroamérica han sido afectados por el
deterioro en los términos de intercambio por esta misma situación, ya que son
importadores netos de petróleo y exportadores netos de manufactura. Mientras que
México fue superado por China como segundo socio comercial de Estados Unidos,
especialmente por el desplazamiento de sus manufacturas. Las manufacturas
centroamericana tampoco han podido competir con las manufacturas chinas en el
mercado estadounidense (Berjano, 2019; Caputo, 2005; CEPAL, 2004).
Miranda (2021) advierte que los aumentos de precios de los recursos naturales producen
incentivos de re-primarizacion de las estructuras productivas, vía precios internacionales
y tipo de cambio real. El crecimiento económico queda anclado a la volatilidad de los
precios internacionales de los recursos naturales. Así púes, la abundancia de recursos
naturales, como es el caso de la generalidad de América Latina, es un argumento
adicional a favor de las políticas para el cambio estructural.
Por su parte, Palma (2005) señala que el proceso de temprana desindustrialización en
América Latina ha sido generado por los cambios en las políticas industriales y el drástico
proceso de liberalización comercial y financiera que llevaron de nuevo a las economías a
sus ventajas comparativas tradicional, a su posición ricardiana natural. Y Ocampo (2005)
resalta que el crecimiento económico de América Latina en la década del 2000 estuvo
impulsado por el aumento de los precios de las materias primas, especialmente
hidrocarburos y productos mineros, y por la entrada masiva de capital durante dos
períodos de exuberancia en los mercados financieros internacionales, entre mediados de
2004 y abril de 2006, y especialmente entre mediados de 2006 hasta mediados del 2007,
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lo cual permitió crecer con rapidez y generando simultáneamente un superávit en cuenta
corriente, pero sin cambio estructural.
Este crecimiento económico no posee las cualidades que tuvo el crecimiento durante el
periodo de desarrollo dirigido por el Estado, entre el final de la Segunda Guerra Mundial
y el año 1980, el cual estuvo impulsado por la industria manufacturera y por el aumento
de la productividad.
Por ello, Ocampo (2005) distingue entre cambio estructural profundo y cambio
estructural superficial. El primero se caracteriza por un intenso proceso de aprendizaje
y un alto grado de desarrollo de complementariedades, y por ende, por fuertes
economías de escala dinámicas de carácter microeconómico y mesoeconómico. Mientras
que el segundo, se caracteriza por un bajo nivel de aprendizaje y por un escaso
desarrollo de complementariedades productivas, como el desarrollo de enclaves
dedicados a actividades de exportación de recursos naturales.
Por ejemplo, América Latina entre el final de la Segunda Guerra Mundial y el año 1980,
creció más que la media mundial, logró el mayor crecimiento de toda la historia de la
región 5,5 por ciento anual y un 2,7 por ciento por habitante. El motor del crecimiento
económico fue el sector de industria manufacturera, la productividad también alcanzó los
niveles más altos de la historia, se estima que el PIB por trabajador aumentó al 2,7 por
ciento por año entre 1950 y 1980, y fue el periodo de mayor estabilidad económica. El
modelo de políticas económicas para el crecimiento en este periodo se caracterizó por
ser un modelo mixto que combinó la sustitución de importaciones con la promoción de
exportaciones y la integración regional, por la atención creciente en la industrialización,
la ampliación significativa de las esferas de acción del Estado en la vida económica, a
través de la creación de empresas públicas y en el desarrollo de algunos sectores
industriales (Bértola y Ocampo, 2014).
Así pues, se puede afirmar que las políticas de desarrollo productivo para el cambio
estructural han sido y son fundamentales para el crecimiento económico. Se debe
generar incentivos para canalizar las inversiones donde los beneficios de largo plazo sean
más fuertes, y cambiar la estructura de rentabilidades relativas a favor de sectores de
mayor complejidad. La diversificación y complejizacion productiva permite la
reasignación de los factores productivos a nuevas actividades, la agregación de valor a
los procesos de producción y el fomento de los encadenamientos productivos, que son
los que permiten la difusión de la tecnología, la homogenización de la productividad, y
la reducción de la desigualdad y la pobreza.
Las políticas de desarrollo productivo consisten en una particular forma de afectar a la
estructura económica, una forma selectiva, que intencionalmente busca favorecer, sobre
otras, a una particular industria. Las políticas de desarrollo productivo exitosas han
incluido la ayuda a la captación y adaptación de tecnología extranjera, la creación de
ventajas comparativas, protección de la competencia internacional, promoción de
exportaciones, coordinación y complemento de mercados financieros, promoción de las
economías de escala, regulación a la inversión extranjera directa (Chang,2012; Rodrik,
2013).
En materia comercial, si bien América del Sur presentó una estructura productiva de
complementariedad con China y presentó un superávit comercial; México y
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Centroamérica presentaron una estructura de competitividad y mantuvieron déficits
comerciales.
El comercio bilateral chino-latinoamericano en 2017 sumó 257,8 MMDD, las
exportaciones a China fueron 130,8 MMDD y las importaciones desde China, 127 MMDD.
China es el primer socio comercial de Brasil, Chile y Perú; y el segundo de la mayoría de
los países de la región. Las exportaciones a China se centran en materias primas, casi
exclusivamente energéticas y mineras, por manufacturas. El grado de dependencia chino
de las importaciones de recursos naturales desde América Latina, medido como
proporción entre importaciones netas y consumo, ya alcanza el 60 por ciento en el caso
de los principales productos básicos, como el petróleo, el cobre, hierro, y en el caso de
la soja asciende al 85 por ciento (Berjano, 2019; Rios, 2018; Rosales y Kuwayana, 2012).
América Latina es relevante para China en el suministro de diversos minerales metálicos.
Las exportaciones hacia China de minerales latinoamericanos aumento de 1.7 millones
de toneladas en el año 2000 a casi 220 millones de toneladas en el año 2015. De este
monto la contribución de Brasil fue de 192 millones de toneladas, la de Perú 11 millones
de toneladas y de Chile 10 millones de toneladas. Adicionalmente, se estima que la
demanda china por minerales seguirá en aumento, ya que está especialmente atada al
proceso de urbanización del país asiático, la cual se estima que aumentara en un 70 por
ciento para el año 2030. En materia petrolera, las exportaciones hacia China llegaron en
el 2015 a 854.000 barriles diarios, cifras correspondientes al 13 por ciento de las
exportaciones totales del continente hacia China y al 8 por ciento del consumo petrolero
chino. Cerca del 91 por ciento de esta cantidad tuvo su origen en Venezuela (CEPAL,
2018; Banco Mundial, 2016).
El crecimiento económico sostenido necesita del cambio estructural y de una
transformación productiva, que incorpore y propague el progreso tecnológico. Para ello,
el sector primario no solo debe transferir renta a otros sectores, sino que debe articular
encadenamientos productivos con el sector industrial y de servicios. Sin embargo, estas
sinergias no se dan de forma espontánea o por dinámicas del mercado, por lo que se
necesitan políticas específicas para la generación, difusión e incorporación de
conocimiento a la producción, políticas para la promoción selectiva de exportaciones,
otorgamiento de incentivos gubernamentales a quienes emprendan actividades
innovadoras, acompañamiento a la creación de empresas de alto nivel tecnológico,
completar y adecuar la infraestructura tecnológica en los sectores prioritarios menos
adelantados (CEPAL, 1995; CEPAL, 1996).
El comercio con China es persistentemente deficitario para la gran mayoría de la región,
lo cual se ha acentuado desde el 2011, especialmente en México y Centroamérica. Solo
tres países de la región registran superávit con China, Brasil, Venezuela y Chile. Se trata
de un intercambio netamente inter-industrial donde la región de América Latina exporta
de manera prácticamente exclusiva recursos naturales no procesados e importa una
amplia gama de manufactura. Existe un acentuado déficit con China en el mercado
manufacturero, ya que las exportaciones de manufactura hacia China son muy reducidas,
excepto en el caso de Costa Rica y México. Los productos más exportados hacia China
desde la región son el petróleo, hierro, cobre en distintas formas, soja, metales, madera,
azúcar (CEPAL, 2018; CEPAL, 2016).
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Como ya lo advertían los trabajos pioneros de Prebisch (1973), en América Latina existe
una asimetría entre el bajo dinamismo de la demanda de productos primarios que
exporta, en comparación con la amplia demanda de los productos industriales
importados. Lo cual lesiona los términos de intercambio y genera un desequilibrio
estructural en la balanza de pago.
Adicionalmente, China está sustituyendo la importación de bienes procesados con su
propia capacidad, lo que ha erosionado la contribución de los países latinoamericanos a
la cadena de valor. Economías como la de Bolivia, Ecuador y Uruguay prácticamente no
agregan valor a sus principales productos exportados hacia China, metales preciosos,
frutas y soja, respectivamente. En el caso de las exportaciones argentinas y brasileras
de soja y sus derivados, el porcentaje de productos exportados con algún nivel de
elaboración bajó sensiblemente del 2004 al 2014. Por su parte, el porcentaje de petróleo
refinado venezolano ha disminuido notablemente en el total de exportaciones de
productos petroleros. Solo en el caso del cobre, el porcentaje exportado de material
refinado se ha mantenido estable para Chile y Perú. (CEPAL, 2016).
El crecimiento económico sostenido necesita de un cambio estructural, de una canasta
de exportaciones variadas y que se posicionen en sectores más complejos. Las
exportaciones hacia China no cumplen con estas condiciones. Por el contrario, acentúan
la re-primarización de la economía de la región. Los productos procesados tienen una
mínima participación en la actual canasta exportadora de la región hacia China, y el
sector manufacturero se ha visto reducido en el mercado interno por la competencia
internacional, particularmente la china, Para que América Latina aproveche las
potencialidades del comercio con China, debe aplicar políticas de desarrollo productivo
que no sigan los incentivos de corto plazo del mercado.
En materia agrícola, América Latina ha aumentado significativamente su peso como
proveedor agrícola de China. La participación de la región en las importaciones chinas de
productos agrícolas pasó del 16 por ciento en el año 2000 al 27 por ciento en el año
2015. En este año, 2015, la región superó como proveedor de importaciones chinas a la
participación conjunta de Estados Unidos y Canadá que llegaron a un 26 por ciento, y fue
muy superior a las participaciones que obtuvieron otros competidores relevantes como
la asociación naciones del Asia sudoriental con 15 por ciento, y Austria y Nueva Zelandia
con 11 por ciento. Sin embargo, si bien la región en su conjunto ha aumentado su peso
como proveedor agrícola de china, el crecimiento de las exportaciones regionales ha sido
representado en casi su totalidad por un único producto básico y un solo proveedor, la
soja de Brasil (CEPAL, 2016).
Las exportaciones agrícolas hacia China tienen un importante potencial para agregar
valor. Para ello, se necesita conocer y satisfacer los requerimientos del consumidor chino,
y las exigencias regulatorias para acceder al mercado, como los requisitos sanitarios y
fitosanitarios, y los estándares de calidad. Esto puede representar una barrera de entrada
por los altos costos, sin embargo, los Estados pueden ofrecer a las industrias y empresas
esta información y acompañamiento como bien público.
También se debe resaltar, que la brecha tecnológica y de complejidad estructural entre
China y América Latina se ha venido ampliando. En el periodo 1995 – 2014, la
complejidad de la estructura económica de China se incrementó de forma significativa,
su estrategia de política industrial se concentró en inversión en nuevos sectores
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tecnológicos y áreas de mayor demanda de conocimiento como la economía digital. Esto
ha permitido reducir la brecha de productividad con las economías más avanzadas, y
desarrollar nuevas capacidades tecnológicas en áreas como internet, almacenamiento de
datos, análisis de metadatos, robótica e inteligencia artificial. Mientras que en las
principales economía de América Latina, como Brasil, México y Argentina la complejidad
de la estructura productiva quedaron rezagada, y este comportamiento se ha extendido
en el resto de los países de la región (CEPAL, 2018).
Como advierte Chang (2020), las teorías económicas y la evidencia empírica demuestran
que si bien en el corto plazo existe cierta probabilidad de que el libre comercio permita a
todos los socios maximizar su producción y sus ingresos, a largo plazo perjudica el
desarrollo económico de los socios menos desarrollados, para quienes es imposible
establecer industrias tecnológicamente avanzadas y de alta productividad si deben
competir con los productores más avanzados de los países con mayor desarrollo
económico. A largo plazo, el libre comercio entre países que transitan etapas diferentes
del desarrollo económico es perjudicial para los países menos desarrollados.
Así pues, lo que dificulta intrínsecamente el crecimiento económico sostenido de la región
no son los incentivos que generan la IED, los términos de intercambio o el comercio con
China, sino la falta de políticas de desarrollo productivo y de comercio exterior que
generen un cambio estructural con mayor diversidad y contenido tecnológico.
Adicionalmente, seguido, se busca medir las asociaciones del crecimiento económico de
América Latina y el crecimiento económico de China.
Análisis descriptivo
Para el crecimiento económico de América Latina y El Caribe se consideró como agregado
el Producto Interno Bruto (PIB) per cápita de los todos los países que conforman la
región, esto se obtuvo dividiendo el PIB por la población a mitad de año. El PIB es la
suma del valor agregado bruto de todos los productores residentes en la economía más
todos los impuestos sobre los productos, menos cualquier subsidio no incluido en el valor
de los productos. Los datos fueron obtenidos del Banco Mundial (2022) y están
expresados en dólares corrientes. Además, se aplicó logaritmo natural para mejorar
estadísticamente el modelo y observar la convergencia del crecimiento entre los países
de América Latina y El Caribe como agregado. El crecimiento económico de los países
latinoamericanos es nuestra variable para analizar o variable dependiente.
En general, los países de América Latina y El Caribe presentan una media de 4.383
millones de dólares en el periodo seleccionado (1970-2020). Este periodo está divido en
una mitad donde el PIB registro sus valores más bajos 613 millones de dólares en el año
1970 hasta los 3.760 billones en el año 2002. La segunda mitad (2002-2020) la región
ha registrado los mayores niveles de PIB, alcanzando la cifra de 10.433 billones de
dólares en el año 2014. El coeficiente de variación es de 70 por ciento, indicando que
hay un alto grado de dispersión en los que se refiere a la distribución del PIB en la región
en el periodo en estudio.
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Tabla 1. Producto Interno Bruto de Latinoamérica y El Caribe (PIB-LATAM)
Média
Desvio Padron
CV%
Minimo
Quartil 1
Mediana
Quartil 3
Maximo
4.383
3.065
70%
613
1.889
3.760
7.089
10.433
Para el crecimiento económico chino, se consideró el Producto Interno Bruto (PIB) per
cápita de China. Los datos fueron obtenidos del Banco Mundial (2021) y están expresados
en dólares corrientes, además, se aplicó el logaritmo para mejorar estadísticamente el
modelo.
En general, China presenta una media de 3.026 trillones de dólares en el periodo
seleccionado (1970-2020). Este periodo está divido en una mitad donde el PIB registro
sus valores más bajos 92.602 billones de dólares en el año 1970 hasta los 734. 547
billones en 1995. La segunda mitad (1995-2020) ha registrado los mayores niveles de
PIB de china alcanzando la cifra de 14.279 trillones de dólares en el año 2019. El
coeficiente de variación es de 144 por ciento, indicando que hay un alto grado de
dispersión en los que se refiere a la distribución del PIB en China durante el periodo en
estudio.
Tabla 2. Producto Interno Bruto de China (PIB-CHINA)
Média
Desvio Padron
CV%
Minimo
Quartil 1
Mediana
Quartil 3
Maximo
3.026.912.246.789
4.351.030.925.221
144%
92.602.973.434
217.888.223.506
734.547.898.221
4.072.324.884.836
14.279.937.467.431
La Inversión Extranjera Directa (IED) es la suma del capital social, las utilidades
reinvertidas, otras formas de capital a largo plazo y capital a corto plazo como se describe
en la balanza de pagos. Esta serie refleja el total neto, es decir, la IED neta en la
economía declarante de fuentes extranjeras menos la IED neta de la economía declarante
en el resto del mundo. Esta serie refleja las entradas netas en el informe de la economía
y se divide por el PIB. Los datos están expresados en dólares a precios corrientes. La
variable se obtuvo del Banco Mundial (2022) y es el agregado de América Latina, además,
se aplicó el logaritmo para mejorar estadísticamente el modelo.
En general, los países de América Latina y El Caribe presentan una media de 87.365
billones de dólares de IED en el periodo seleccionado (1970-2020). Este periodo está
divido en una mitad donde la IED registró sus valores más bajos 918.606 millones de
dólares en el año 1972 hasta los 30.168 billones en el año 1995. La segunda mitad
(1995-2020) la región ha registrado sus mayores niveles de IED alcanzando la cifra de
343.499 billones de dólares en el año 2013. El coeficiente de variación es de 119 por
ciento, indicando que hay un alto grado de dispersión en los que se refiere a la
distribución IED los en la región en el periodo en estudio.
Tabla 3. Inversión Extranjera Directa en Latinoamérica y El Caribe (IED)
Média
Desvio Padron
CV%
Minimo
Quartil 1
Mediana
Quartil 3
Maximo
87.365.222.156
107.594.401.387
119%
918.606.901
5.439.428.290
30.168.276.207
160.087.884.767
343.499.295.040
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La Formación Bruta de Capital Fijo incluye mejoras de terrenos, la adquisición de
instalaciones, maquinaria y equipo, y la construcción de carreteras, vías férreas y obras
conexas, incluidas escuelas, oficinas, hospitales, residencias privadas y edificios
comerciales e industriales. Los datos están en dólares estadounidenses a precios
corrientes. La variable se obtuvo del Banco Mundial (2021) para América Latina como
agregado, además, se aplicó el logaritmo para mejorar estadísticamente el modelo.
En general, los países de América Latina y El Caribe presentan una media de 469.220
billones de dólares referentes a FBC en el periodo seleccionado (1970-2020). Este periodo
está divido en una mitad donde la FBC registró sus valores más bajos 35.504 billones de
dólares en el año 1970 hasta los 365.494 billones en el año 1995. La segunda mitad
(1995-2020) la región ha registrado sus mayores niveles de IED alcanzando la cifra de
1.314 trillones de dólares en el año 2013. El coeficiente de variación es de 85 por ciento,
indicando que hay un alto grado de dispersión en los que se refiere a la distribución FBC
los en la región en el periodo en estudio.
Tabla 4. Formación Bruta de Capital en Latinoamérica y El Caribe (FBC)
Média
Desvio Padron
CV%
Minimo
Quartil 1
Mediana
Quartil 3
Maximo
469.220.807.100
400.501.398.655
85%
35.504.768.350
146.236.493.229
365.494.167.637
812.474.693.594
1.314.006.550.235
El índice de apertura económica es un indicador que mide el grado de apertura de la
economía de un país, considerando su comercio exterior en relación con su actividad
económica mundial en su conjunto, es el resultado de la suma de las importaciones de
bienes y servicios más las exportaciones de bienes y servicios, dividido por el PIB a precio
de comprador, todo ello a precios corrientes en dólares. La variable se obtuvo del Banco
Mundial (2021) para América Latina como agregado, además, se aplicó el logaritmo para
mejorar estadísticamente el modelo. Además, se aplicó el logaritmo para mejorar
estadísticamente el modelo.
En general, los países de América Latina y El Caribe presentan una media de 0,38 puntos
referentes a apertura económica en el periodo seleccionado (1970-2020). Este periodo
está divido en una mitad donde la apertura económica registró sus valores más bajos
0,27 puntos en el año 1970 hasta los 0,34 puntos en el año 1988. La segunda mitad
(1988-2020) la región ha registrado sus mayores niveles de apertura económica
alcanzando la cifra de 0,51 puntos en el año 2018. El coeficiente de variación es de 21
por ciento, indicando que hay un grado relativamente estable de dispersión en los que
se refiere a la distribución de la apertura económica en la región durante el periodo en
estudio.
Tabla 5. Apertura Económica de Latinoamérica y El Caribe (APERT-ECO)
Média
Desvio Padron
CV%
Minimo
Quartil 1
Mediana
Quartil 3
Maximo
0,38
0,08
21%
0,27
0,31
0,34
0,45
0,51
Análisis econométrico
La metodología utilizada consiste en un enfoque multivariado para series de tiempo. Se
busca estimar vectores de cointegración entre las variables estudiadas que signifiquen
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una relación estable entre las mismas, interpretando tales relaciones como una conexión
de largo plazo. La cointegración es un procedimiento multivariante adecuado para el
tratamiento de series de tiempo, considerando la posibilidad de existencia de tendencias
estocásticas en las series, porque da como resultado una ecuación relacional de
magnitudes en nivel.
Con este enfoque, será posible estimar el grado de asociación entre el PIB de
Latinoamérica y El Caribe (nuestra variable objetivo) con el PIB de China, la Inversión
Extranjera Directa en la región, la Formación Bruta de Capital en la región y por último
la Apertura Económica en la región, durante el periodo 1970-2020.
Con esta metodología también es posible estimar la dinámica de ajuste de corto plazo
resultante de variaciones en PIB de Latinoamérica y El Caribe y en las demás variables
en estudio, dejando visibles los impactos de corto y largo plazo sobre variables de interés
derivados de choques exógenos estandarizados, a través del análisis de funciones de
impulso respuesta.
Antes de aplicar los métodos de cointegración de series temporales, es fundamental
verificar ciertas características, como la homocedasticidad y estacionariedad de las
variables y su grado de integración. La verificación del patrón de heteroscedasticidad de
la serie se realizó mediante inspección gráfica de la serie en segunda diferencia (Ver
apéndice 1). Adicionalmente, los métodos de cointegración solo se pueden aplicar a
variables integradas estacionarias o de primer orden, por lo que se le aplicó la prueba de
raíz unitaria a cada una de las variables y para el modelo completo, para conocer sus
propiedades de integración (Ver apéndice 2). Finalmente, se utiliza la metodología de
Johansen (1991) para realizar una prueba para calcular el rango de la matriz II = 〖αβ
〗^´. Las pruebas de cointegración permiten verificar la relación de largo plazo entre
variables económicas. La prueba de cointegración de Johansen(1991) se ha utilizado
porque determina del número de vectores de cointegración (Ver Apéndice 3). Al cumplir
con estos elementos, se pude pasar al análisis de series de tiempo.
Para tomar la decisión de trabajar con el modelo Vectorial de Corrección de Errores (VEC-
M) antes analizamos el comportamiento de las variables a través del análisis del modelo
de Vectores Autorregresivos (VAR). Se debe resaltar que el modelo VEC-M es
desarrollado como una evolución de tal modelo VAR, por tal motivo, es indispensable
observar el comportamiento en una primera instancia a través de dicho modelo. El orden
del modelo VAR se eligió analizando el criterio de información Final Prediction Error (FPE),
a través del cual se concluyó que es de orden 2, es decir, este modelo VAR posee 2
rezagos (ver Apéndice 3).
Habiendo determinado el número de raíces unitarias y el orden del modelo VAR se aplicó
la metodología de Johansen (1991) para obtener el número de vectores de cointegración.
Teniendo en cuenta el comportamiento de las variables en estudio en el modelo VAR, y
partiendo del mismo, se tomó la decisión de trabajar con el modelo VEC-M, a través del
cual se observó una mejor adecuación de las variables a la especificación de la teoría
económica. Pudimos observar que utilizando el modelo VEC-M el resultado del máximo
autovalor fue de 3 vectores de cointegración, con una significación del 5% para todos los
modelos. Fue escogido el modelo VEC-M, con tendencias lineales iguales, dentro del
vector de cointegración, ya que el mismo se presenta como el más parsimonioso e incluye
menos rigidez que los otros modelos candidatos, por esta razón fue el elegido.
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Log(diff1() = ++ + ( +
( + ( +
( =0
= -0,55 + 0,02 + 0,11 - + +
+ =0
A través del modelo presentado se puede observar una relación estable entre las variables
estudiadas. Sin embargo, todavía no es posible definir relaciones de causalidades. Estas
relaciones son obtenidas a través del análisis de las funciones impulso respuesta que se
desarrollaran más adelante.
El modelo VEC-M cumplió con la condición de estabilidad. Las raíces del polinomio característico
y sus módulos son todas menores a la unidad. El modelo es estacionario, no tiene raíces unitarias
y por lo tanto los estimadores son consistentes (ver Apéndice 4).
El correlograma (ver Apéndice 5) muestra un buen comportamiento de las correlaciones
residuales. El análisis de la normalidad de los residuos del modelo VEC-M mostró que con un
nivel de significancia del 5% los residuos poseen una distribución normal. La normalidad de los
residuos es verificada en todas las pruebas conjuntas e individuales de asimetría y curtosis. La
normalidad de los residuos para el modelo VEC-M sólo da más seguridad para las pruebas de
hipótesis de los coeficientes, pero no es fundamental.
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Las pruebas LM (ver Apéndice 6) y Portmanteau (ver Apéndice 7) corroboran la inexistencia de
autocorrelación serial. Dado que esta especificación es la que mejor se ajusta a estos aspectos,
se decidió mantenerla y asumir que la autocorrelación residual no contemporánea está resuelta.
Finalmente, las funciones de respuesta al impulso ayudan a cuantificar cuanto un impacto sobre
una variable afecta a las demás a lo largo del tiempo. Este análisis de respuesta de impulso se
utiliza para investigar las interacciones dinámicas entre las variables endógenas y se basa en la
representación de la media móvil de Wold de un proceso VAR(p). Por otra parte, la función de
respuesta al impulso sirve para describir la reacción del sistema de ecuaciones en estudio en
función del tiempo o en función de alguna otra variable independiente que parametriza el
comportamiento dinámico del sistema (Pfaff, 2011).
A continuación, se presenta la función de respuesta al impulso de forma gráfica, a través de la
cual podemos observar cómo han influido a lo largo del periodo en estudio las variaciones o
choques de cada una de las series en estudio sobre el PIB de Latinoamérica y El Caribe, donde
las líneas rojas representan el intervalo de confianza estimado para cada una de ellas.
Un choque sobre el PIB de Latinoamérica y El Caribe determina un comportamiento sobre la serie
IED en la región que comienza en un nivel alto, con el paso de los años la influencia crece de
manera positiva hasta estabilizarse en el periodo 8, podemos observar entonces, que el PIB de
Latinoamérica y El Caribe influye positivamente y en una gran proporción sobre el crecimiento
de la IED de la región.
Grafica 1. PIB-LATAM
El impacto de un choque sobre el PIB de Latinoamérica y El Caribe determina un comportamiento
sobre la serie apertura económica en la región prácticamente inexistente, el intervalo de
confianza esta alrededor de cero, es decir que un aumento o una caída del PIB de la región no
influye de forma directa en el aumento o la caída de la apertura económica. Por otro lado, un
choque sobre el PIB de Latinoamérica y El Caribe determina un comportamiento sobre la serie
PIB de China que al comienzo de nuestra serie se encuentra en un nivel bajo, pero con el paso
del tiempo aumenta su influencia, manteniendo una tendencia creciente, indicándonos que un
aumento en PIB de la región contribuye a un aumento en el PIB de China.
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Por último, un choque sobre el PIB de Latinoamérica y El Caribe determina un comportamiento
sobre la serie formación bruta de capital de la región que comienza en un nivel alto, tiende a
disminuir con el tiempo y luego tiende a estabilizarse, podemos destacar que a lo largo de nuestra
serie en estudio se ha establecido una relación positiva pero no directamente proporcional entre
ambos indicadores, es decir grandes variaciones en el PIB de la región no tendrán la misma
proporcionalidad en un aumento o queda sobre la formación bruta de capital de la misma.
Grafica 2. PIB-CHINA
Un choque sobre el PIB de China determina un comportamiento sobre la serie PIB de
Latinoamérica y El Caribe que en un principio comienza en un nivel muy bajo, pero con
el paso de los años su influencia toma un carácter más relevante, es decir a medida que
han pasado los años en el periodo 1970-2020 el crecimiento de PIB de China ha
influenciado positivamente el crecimiento de PIB de la región.
Grafica 3. IED
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Un choque sobre IED determina un comportamiento sobre el PIB de Latinoamérica y El
Caribe que comienza en un nivel bajo, con el paso de los periodos, su influencia se vuelve
cada vez más importante, es decir que a medida que pasan los años en el periodo en
estudio, la IED ha tenido impacto positivo en el crecimiento del PIB de la región.
Grafica 4. FORMACIÓN BRUTA DE CAPITAL
Un choque sobre la formación bruta de capital de la región determina un comportamiento
sobre la serie PIB de esta que comienza en un nivel bajo, conforme pasan los periodos
su influencia comienza a aumentar, y a partir del periodo 6 tiende a estabilizarse. Es
decir, que con el paso de los años se ha establecido una influencia positiva y estable
entre ambos indicadores.
Grafica 5. APERT ECO
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Un choque sobre la apertura económica de la región determina un comportamiento
negativo sobre la serie PIB de esta, resaltando que la misma se mantiene constante a lo
largo de los años en el mismo patamar. Es decir, que a lo largo del periodo en estudio la
apertura económica de la región no ha jugado un papel determinante en lo que al
crecimiento de esta se refiere.
Seguido, se trabaja la función de descomposición de la varianza. Pfaff (2011) explica la
función de descomposición como un método basado en matrices del coeficiente de
respuesta al impulso ortogonal Ψn, donde la varianza indica en qué proporción de la
variabilidad de cada una de las variables que hacen parte del modelo planteado explican
la variabilidad de la variable en estudio.
En este caso se observa en qué proporción la variación de las variables PIB LATAM, PIB
CHINA, IED, FBC y APERT ECO explican la variabilidad de PIB LATAM en el instante en el
que nuestro modelo tiende a estabilizarse.
A continuación, se presenta la función de descomposición de la varianza del modelo:
En el instante 1, la variación de PIB LATAM se explica en su totalidad por su propia
variación. El modelo tiende a estabilizarse en el instante 18 donde la variación del PIB
Latinoamérica y El Caribe, se explica en un 82,9% por su propia variación, un 2% por la
variación del PIB de China, un 9,3% por la variación de la IED, un 4.2% por la variación
de la apertura económica y finalmente 1,7% por la variación la formación bruta de
capital.
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Conclusiones
El crecimiento económico de China tiene un impacto positivo en el crecimiento económico
de América Latina. A través del análisis de las funciones impulso respuesta se puede
afirmar que durante el periodo 1970-2020 el crecimiento de PIB de China ha influido
positivamente al crecimiento del PIB de la región, y que esta influencia ha sido mayor
con el paso de los años. Y según los resultados de la función de descomposición de la
varianza del modelo, la variación del PIB Latinoamérica y El Caribe se explica en un 2
por ciento por la variación del PIB de China.
En general, el crecimiento económico de China ha sido positivo para la región, pero este
también ha tenido efectos negativos. El principal efecto negativo es la re – primarizacion
de las economías latinoamericanas que impide el crecimiento sostenido, y que ha sido
consecuencia de la concentración de Inversión Extranjera Directa china en sectores
intensivos en recursos naturales como minería, petróleo y gas, de los aumentos de
precios de los recursos naturales y sus incentivos de corto plazo, y del comercio donde
la región exporta de manera prácticamente exclusiva recursos naturales no procesados.
Por ello, para que América Latina haga efectivo todo el potencial que tiene para la región
el crecimiento económico chino, debe aplicar políticas que generen un cambio estructural
con mayor diversidad y contenido tecnológico. Se debe generar incentivos para canalizar
las inversiones donde los beneficios de largo plazo sean más fuertes, y que permita la
reasignación de los factores productivos a actividades de mayor complejidad, y con una
mejor incorporación en las cadenas productivas globales impulsadas por China.
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Apéndice
1. Verificación del patrón de heteroscedasticidad de la serie
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El análisis grafico realizado a las variables en estudio determinó la presencia de tendencia en cada
una de ellas. Para poder continuar con el análisis es necesario eliminar a presencia de la misma,
motivo por el cual luego de la aplicación de varios artificios econométricos, se aplicó logaritmo y
segunda diferencia a las variables PIB-LATAM, PIB-CHINA y APERTURA ECONOMICA, para las
variables INVERSION EXTRANGERA DIRECTA y FORMACÍON BRUTA DE CAPITAL no fue necesario
la aplicación de una segunda diferencia para controlar esta problemática.
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Luego de aplicar logaritmo y diferencias a las series en estudio no deberíamos tener problemas de
raíz unitaria, además podemos descartar la aplicación de un modelo con tendencia determinística.
2. Prueba de raíz unitaria
Se asumió un máximo de tres raíces unitarias para cada variable utilizadas en el modelo: PIB-
LATAM, PIB-CHINA, APERTURA ECONOMICA, INVERSION EXTRANGERA DIRECTA y FORMACÍON
BRUTA DE CAPITAL. Todas las variables han sido transformadas linealmente aplicando logaritmo y
diferencias. Es muy poco probable que haya más de tres raíces en las variables económicas, de ahí
la elección. También porque la inspección gráfica no muestra una tendencia estocástica de tal
magnitud.
Las pruebas de Dickey & Pantula (1987) para tres raíces unitarias constan de tres pasos. En primer
lugar, se analiza la existencia de tres raíces unitarias. Al rechazar esta hipótesis, se prueban dos
raíces unitarias. Finalmente, un tercer paso es verificar la presencia de una sola raíz, en caso de
que se rechace la hipótesis de dos raíces unitarias.
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Mediante el uso de la función LAPPLY disponibilizado en el software R estudio podemos realizar la
prueba de raíz unitaria a todas las variables mediante el uso de un solo algoritmo.
Habiendo descartado la presencia de 3 raíces unitarias, partimos directamente a testar la presencia
de 2 raíces unitarias, donde probaremos la hipótesis de existencia de dos raíces unitarias bajo la
hipótesis alternativa de existencia de solo una. También se deben incluir los rezagos de la variable
dependiente para eliminar la correlación de los residuos, observada por el análisis del
correlograma. El número de retrasos se define por los criterios Akaike (1985) y Schwarz (1978),
con el objetivo de garantizar la elección adecuada del número de retraso.
Los modelos testados poseen a las siguientes formas estructurales:
La prueba de hipótesis individual de Dickey y Pantula (1987) para la segunda es la siguiente:
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Las estadísticas de prueba son Los valores críticos fueron
calculados por Dickey y Pantula (1987) y simulados a través del software R estudio. El criterio de
decisión define que si se rechaza la hipótesis nula.
Los valores críticos están disponibles en Dickey y Fuller (1981), de acuerdo con el modelo utilizado,
el nivel de significancia y el tamaño de la muestra. El criterio de decisión define que si: rechaza la
hipótesis nula de que el modelo tiene constante, si
Se rechaza la hipótesis nula de que el modelo tiene tendencia.
Las pruebas fueron ejecutadas inicialmente para cada una de las variables y luego para el modelo
completo, obteniéndose que el estadístico Tau1 pertenece para cada una de las series a la región
critica (los valores de cada una de las raíces son mayores en modulo), lo que quiere decir que no
tenemos raíces unitarias para cada una de las series estudiadas en log y con primera y segunda
diferencia, motivo por el cual rechazamos Ho. Nuestras series son integradas de segundo (2) orden,
es decir, poseen dos raíces unitarias y constante.
3. Cointegración
La cointegración por el procedimiento de Johansen (1991) se basa en el Teorema de
Representación de Grainger. Este teorema establece que si un grupo de variables se cointegran
entre sí, entonces el vector de cointegración tiene una representación en forma de modelo de
corrección de errores. El modelo de corrección de errores es una variación de la metodología VAR.
Mediante la aplicación de esta metodología establecemos el orden del modelo Var.
A través del software R estudio, ejecutamos el comando ‘both’ porque se está estimando un modelo
con constante y tendencia, aplicamos el análisis a nuestra base de datos sin logaritmo y diferencias
y como resultado podemos observar en la salida que siguiendo el criterio de decisión FPE tenemos
un modelo de orden 2.
Habiendo determinado el número de raíces unitarias y el orden del modelo VAR podemos aplicar
la metodología de Johansen (1991) para obtener el número de vectores de cointegración. El cálculo
del número de vectores de cointegración resulta vital para aplicar el modelo de Vectorial de
Corrección de Errores (VEC-M) presentado en el artículo, tal procedimiento fue realizado a través
del software Restudio:
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Los valores de lambda fueron 5.775979e-01, 4.949291e-01, 3.922071e-01, 1.397464e-01,
6.915117e-02, y 1.942890e-15 los cuales representan los valores de los autovalores calculados
para este sistema. Los valores críticos y la estadística de la prueba son calculados en función de
esos valores lambda.
Los valores de r =0 hasta r <= 4 representan la hipótesis nula, realizando la prueba para r<=3,
observamos que la estadística de la prueba es 7,38, menor que los valores críticos 13.75, 15.67 y
20.20; por lo tanto, no rechazamos , estamos en presencia de 3 vectores de integración.
4. Análisis de estabilidad de las raíces
Las raíces del polinomio característico y sus módulos son todas menores a la unidad (1). El
modelo es estacionario, no tiene raíces unitarias y por lo tanto los estimadores son consistentes.
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5. Residuos del modelo
No se detectó correlación serial en el modelo aplicado.
6. Prueba LM
No tenemos presencia de correlación en los rezagos hasta el rezago numero 9, p-value=0,1717
>0,05
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7. Prueba de Portmanteau
A través de la prueba de Portmanteau podemos asegurar la no presencia de correlación serial hasta
el rezago número 15, p-value= 0,5118 > 0,05.
