Los determinantes de los flujos de la inversión extranjera directa por sectores en Colombia y en América Latina
María Clemencia Monroy Hernández
200923708
Memoria de Grado
Asesor: Hernán Vallejo
Facultad de Economía
Universidad de los Andes
Resumen
El presente estudio busca analizar cómo cambian los determinantes de los flujos de inversión extranjera directa (IED) en los distintos sectores de la economía colombiana entre el 2000 y el 2013, dentro del contexto latinoamericano. Se analizarán los flujos de IED en Colombia en las principales ramas de la actividad económica, de acuerdo a la división utilizada por el Banco de la República, empleando determinantes de la situación macroeconómica. Igualmente, se analizarán los determinantes macroeconómicos e institucionales de la IED en los sectores de recursos naturales, manufacturas y servicios en América Latina. A partir de lo anterior, se pretende contribuir a la comprensión de los determinantes de los flujos de IED en los distintos sectores de la economía.1
Palabras clave: inversión extranjera directa, macroeconomía, sectores economía colombiana, América
Latina
1 La autora del documento agradece los comentarios de Juan Pablo Cote y Jorge Rueda para la elaboración de los
Índice
1. Introducción………..4
2. Revisión de literatura………6
3. Marco teórico………7
4. Marco empírico……….9
4.1 Colombia………11
a. Análisis de datos………...11
b. Modelo………..14
c. Resultados……….15
4.1 América Latina………...19
a. Análisis de datos ………...19
b. Modelo………..21
c. Resultados……….22
5. Conclusiones……….……26
6. Bibliografía………...29
1. Introducción
El tema de la presente investigación es la inversión extranjera directa (IED) en Colombia y en América Latina. La pregunta para desarrollar es ¿cuáles son los determinantes de los flujos de IED en los distintos sectores de la economía colombiana entre el 2000 y el 2013, teniendo en cuenta el contexto latinoamericano? Se pretende realizar un aporte a la comprensión de la entrada de flujos de IED en Colombia, como una fuente fundamental de financiación. Teniendo en cuenta que se trata de un fenómeno relacionado con el sector externo, se puede lograr una mejor perspectiva de la situación en Colombia al analizar los determinantes en su contexto regional, América Latina.
Para desarrollar la pregunta se propone estudiar los flujos de la IED en Colombia según el sector receptor y analizar de acuerdo con los resultados estadísticos, si los determinantes se comportan de manera distinta. Igualmente, se analizarán los determinantes para la IED en Latinoamérica según los sectores que la reciben. De esta forma, se espera lograr una mejor explicación de las proporciones de IED que recibe cada sector.
El estudio de la IED en Colombia resulta relevante debido a que en los últimos años ha tenido un aumento significativo y desde el 2004 ha superado el 4% del PIB (Garavito et al., 2012). Es de resaltar el rápido crecimiento que ha tenido la IED pues “ha aumentado más de nueve veces en los últimos diez años” (Procolombia, 2015).
Gráfica 1. IED en Colombia (US$ millones, flujos anuales) (Garavito et al. (2), 2012).
Como se puede observar en la gráfica 1, la IED en Colombia tuvo una magnitud muy baja a lo largo de los años 70 y 80 y sólo a partir del proceso de apertura económica de los años 90, los flujos empezaron a
aumentar. Desde el año 2005 se observa que los flujos alcanzan un nivel mayor que se mantiene en los años posteriores.
A nivel sectorial, para el año 2013 en Colombia el 46.7% de la IED se concentró en el sector de minería y petróleo, y el restante 53.3% se dirigió “principalmente a la industria manufacturera (15,9%), transporte y comunicaciones (10,4%) y comercio, restaurantes y hoteles (9,4%), entre otros” (Proexport, 2014). Algunos autores han encontrado que la destinación de IED a través de los años ha cambiado, ya que al final de la década de los 90 la mayoría se destinaba al sector de servicios y posteriormente aumentó la proporción en recursos naturales (Cárdenas y Olivera, 2007). En los tres primeros trimestres de 2014 los sectores de petróleo y minas recibieron el 45,7% de la IED (Procolombia, 2015), por lo cual se puede argumentar que casi la mitad de los flujos se concentran en estas ramas.
Igualmente, se deben tener en cuenta los recientes cambios de la IED en la actualidad colombiana. Por ejemplo, en datos de IED del 2015 se observan aumentos en sectores distintos al petróleo (Portafolio, 2015). En el mismo sentido, se puede ver que la fuerte caída en la recepción de flujos en minería y petróleo explica “la disminución el 4,8% en la recepción de IED a tercer trimestre de 2014” (Procolombia, 2015), mientras que los otros sectores muestran una tasa de crecimiento del 5,6%. Incluso, la Asociación Nacional de Instituciones Financieras (ANIF) ha realizado proyecciones sobre el sector de minería en las que prevé una desaceleración en el sector, lo cual generaría una disminución de la IED que llega al país (Clavijo et al, 2014). Lo anterior, muestra que resulta provechoso tener una mejor comprensión de cómo se reparte la IED que recibe un país como Colombia, pues a pesar de que actualmente predomina la IED en el sector minero y petrolero, es necesario estudiar los flujos en los distintos sectores.
En el contexto latinoamericano, es importante resaltar que Colombia es el cuarto país receptor de inversión en América Latina, después de Brasil, México y Chile (CEPAL, 2013). Para el año 2012 recibió alrededor de 11 mil millones de dólares, mostrando un aumento entre el 2011 y 2012. Igualmente, en términos de rentabilidad media2, Colombia ocupa el tercer lugar en Latinoamérica con un aumento moderado entre los periodos 2006-2011 y 2012-2013, mientras que otros países han tenido disminuciones como Brasil, Perú y Chile (CEPAL, 2013). Comparativamente, en la región Colombia ha tenido un buen desempeño y representa un destino atractivo de inversión.
Es importante realizar una división por sectores ya que los estudios a nivel macro de la IED se concentran generalmente en los flujos agregados de inversión, sin distinguir entre los sectores económicos, mientras que estudios como el de Wheeler y Mody (1992) muestran que las decisiones de inversión pueden tener distintos determinantes según el sector (Walsh y Yu, 2010).
Adicionalmente, analizar los determinantes de los flujos de la IED por sectores permite observar cuáles sectores son más sensibles a cambios en las variables macroeconómicas o a cambios de política económica, como lo puede ser la política tributaria. De esta manera se pueden comprender mejor los cambios en los flujos de IED en nuestro país, tomando en cuenta que las dinámicas pueden ser distintas dependiendo de las industrias.
2. Revisión de literatura
En la literatura internacional, se encuentran algunos análisis de los flujos de IED por sectores. Walsh y Yu (2010) analizan en un estudio del Fondo Monetario Internacional, los determinantes de la IED en un grupo de países, desde un enfoque sectorial e institucional. Los datos incluyen 27 países desarrollados y en desarrollo, de distintas regiones como Europa, América Latina y Asia. Analizan variables macroeconómicas y luego variables cualitativas para ver cómo cambian según datos del sector primario, secundario y terciario. En sus resultados encuentran diferencias por sectores, por ejemplo, que en el sector primario la conexión es débil con la estabilidad macroeconómica y el nivel de desarrollo. Por su parte, en el sector secundario una mayor profundización financiera y un mercado laboral más flexible, atrae más IED y en el sector terciario, una mejor infraestructura aumenta los flujos de IED.
En el trabajo de Amaya y Rowland (2004), se encuentra que se atraen más flujos de IED si se trata de economías más grandes y abiertas con altas tasas de crecimiento. Igualmente, tienen un efecto la política fiscal, los niveles de deuda y los ciclos económicos.
A nivel nacional, se encuentra el estudio de Garavito et al. (2012) en el cual se estudian los determinantes de la IED a nivel de firma, comparando las características de las empresas que reciben IED y las que no. Se encuentra que “la probabilidad de que una empresa tenga IED disminuye para empresas localizadas fuera de Bogotá, en sectores económicos diferentes al petróleo y en empresas pequeñas y medianas” (Garavito et al., 2012). Asimismo, está el estudio de Vallejo y Aguilar (2004), en el que se exploran los determinantes de la IED, en particular los acuerdos preferenciales de comercio, teniendo en cuenta variables económicas e institucionales de distintos países.
En el estudio de la CEPAL (2013) encontramos también un panorama de la IED en Latinoamérica. Hay un análisis detallado por países, resaltando las operaciones más significativas. Cabe destacar que se puede hablar de una relativa estabilidad en la distribución por sectores, ya que “casi la mitad de la IED total está formada por reinversión de utilidades, que no cambia de sector” (CEPAL, 2013). Si bien los inversionistas se concentran en los sectores en donde el país de origen tienen ventajas comparativas, las cuales cambian lentamente, se encuentra que la IED puede aumentar o disminuir en algunos sectores debido a la entrada o salida de una empresa o modificaciones regulatorias (CEPAL, 2013). Esto nos sugiere que tanto los actores privados como públicos, pueden influir en la distribución de la IED.
3. Marco teórico
En esta sección se mira principalmente qué tipo de modelos son estimados y cuáles son los determinantes que los autores incluyen como variables explicativas en sus modelos, las cuales se relacionan con la variable dependiente de IED. Se pueden identificar tres corrientes en los estudios sobre los determinantes de la IED: el análisis a nivel macroeconómico, a nivel de industria o firma y las encuestas a empresarios (Garavito et al., 2012).
A nivel macroeconómico se han usado modelos de gravedad, pero tienen limitaciones. Como lo señalan Garavito et al. (2012), Blonigen y Piger (2011) “encuentran que las variables que tienen una mayor
probabilidad de inclusión son aquellas relacionadas con los modelos gravitacionales, como el tamaño de la economía tanto del país de origen como del país receptor y su distancia geográfica” (Garavito et al.,
2012). Éste es utilizado por autores como Levy-Yeyati et al. (2002), quienes analizan el efecto de los ciclos económicos de los países desarrollados en las inversiones en países en desarrollo. De acuerdo con Vallejo y Aguilar (2004), estos modelos han permitido identificar los determinantes de la IED, sin embargo, no son claros los microfundamentos del modelo. En este estudio se aplican “técnicas de panel, con el fin de identificar, tan claramente como sea posible, los efectos estáticos y dinámicos de los
diferentes determinantes de los flujos de entrada de IED …” (Vallejo y Aguilar, 2004).
En el estudio de Walsh y Yu (2010) la variable dependiente utilizada son los flujos de IED como proporción PIB. En primer lugar, se prueba una regresión observando cómo se afectan los flujos de los sectores primario, secundario y terciario según distintas variables macroeconómicas que incluyen la apertura; el logaritmo de la tasa de cambio multilateral; la inflación de 3 años; el crecimiento del PIB real y el logaritmo del PIB per cápita. Luego se controlan las variables macroeconómicas y se mira el efecto de variables institucionales y cualitativas como la flexibilidad del mercado laboral; la calidad de
infraestructura; la independencia judicial; la eficiencia del sistema legal; la profundización financiera y el número de matriculados en educación. A manera de resumen, se observa en la tabla 1, algunas de las variables utilizadas como determinantes en tres estudios de los consultados:
Tabla 1. Determinantes de la IED de acuerdo a la revisión de literatura
A nivel latinoamericano, los determinantes de la IED han sido analizados por Mogrovejo, J. (2005) y por
Ormeño y Zambrano (2012). Éstos últimos realizan una estimación por medio del análisis de panel de
datos, usando efectos aleatorios. De manera similar, en el otro estudio se utiliza como técnica de modelación econométrica la de datos panel “por las características de las bases de datos y las ventajas homogenizadoras que implican los resultados de los mismos en las interpretaciones económicas” (Mogrovejo, 2005). Debido a la existencia de heterocedasticidad se estima con el método de Mínimos Cuadrados Generalizados.
En el trabajo de Amaya y Rowland, podemos ver que se realiza un análisis de panel de datos y de sección cruzada para el año 2000. Con el análisis de panel de datos se buscaba analizar las variables que conducen los flujos de IED a los países emergentes, teniendo en cuenta las propiedades de series de tiempo. Se hace referencia a un enfoque dinámico de páneles con el Método de Momentos Generalizados (GMM) basado en la metodología Arellano- Bond. Este método de estimación también es utilizado por Walsh y Yu (2010). En este se utiliza una estimación dinámica con diferencias rezagadas para obtener resultados más precisos. Una desventaja del método es que puede no tener buenas propiedades para muestras finitas si los niveles rezagados de las series tienen una correlación débil con primeras diferencias (Amaya y Rowland, 2004).
Se debe estar consciente de las limitaciones del modelo. En primer lugar, se reconoce que en la literatura revisada se encuentran diversos tipos de determinantes, que al combinarse de distinta manera podrían cambiar los resultados. En segundo lugar, pueden existir cambios en empresas específicas que no se capturan muy bien con el análisis de determinantes, por ejemplo la venta de una compañía a extranjeros debido a dinámicas internas de organización de la empresa, lo cual igualmente afecta los flujos de inversión por sector.
4. Marco Empírico
Para responder la pregunta de investigación se propone el análisis a nivel macroeconómico de los datos de los flujos de IED que llega a Colombia y a América Latina. Se estima un modelo econométrico en el que se toma como variable dependiente la IED que es recibida por el sector específico como proporción del PIB y como variables independientes, los determinantes de la IED. En cuanto a las variables independientes, se propone una división similar a la de Walsh y Yu (2010), en la que se toman en cuenta factores macroeconómicos e institucionales. El análisis de Colombia será hecho con respecto a las variables macroeconómicas, y el de América Latina, será inicialmente con las variables macroeconómicas y posteriormente se incluirán las variables institucionales en el modelo. Al analizar la IED sectorial tanto en Colombia como en América Latina, se puede tener una mayor comprensión del fenómeno, pues se puede aislar el efecto que tienen los determinantes en cada sector.
El análisis se centra en variables de la economía receptora de la IED y no la de origen, ya que se quiere saber cuáles son las variables estructurales que pueden resultar significativas para explicar la distribución sectorial de la IED. Se podría pensar que al tratarse de variables internas hay un cierto margen de maniobra a través de políticas públicas, mientras que al analizar modelos donde los determinantes se refieren al país de destino, no podrá influirse sino que son datos externos.
Para analizar los flujos de IED en Colombia en cada rama de la actividad económica, se propone un análisis de regresiones simples por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) para la proporción de inversión en el sector frente al PIB. Para los datos de América Latina, se propone un análisis de panel de datos utilizando datos de distintos países en un periodo determinado. Se tomarán en cuenta efectos fijos, ya que como lo sostienen Walsh y Yu (2010), es razonable esperar que las estimaciones tengan efectos fijos por países, ya que hay variables que se quedan por fuera de la especificación y que varían muy poco en el periodo de análisis, como lo son el régimen político y la distancia al país de origen. De esta manera, se podrán obtener coeficientes que muestren cuál es el efecto de cada determinante en el flujo de IED que
llega al sector específico. Así, se podrá ver si el determinante es significativo estadísticamente, con una prueba de relevancia, y valorar el signo y magnitud, en caso de ser significativo. A partir de esto, se podrá comparar el comportamiento de los determinantes de la IED en los sectores de las industrias. Un método alternativo, que podría complementar las regresiones de panel de datos, es el Método de Momentos Generalizados (GMM) según la metodología Arellano-Bond.
En cuanto a los determinantes de la IED elegidos como variables independientes en los modelos se encuentran en primer lugar, las variables macroeconómicas: inversión como proporción del PIB, apertura comercial, crecimiento del PIB, inflación, PIB per cápita y el índice de tasa de cambio. En segundo lugar, las variables institucionales son carga tributaria, eficiencia en el mercado laboral, desarrollo del mercado financiero, infraestructura y protección al inversionista. Las variables explicativas fueron elegidas teniendo en cuenta la literatura revisada. En seguida se profundiza en las variables independientes macroeconómicas.
La inversión total como proporción del PIB muestra la importancia relativa que tiene la IED con respecto a la actividad económica del país e indica el nivel de concentración o clustering de la IED. Se calcula como el stock total de IED en todos los sectores como proporción del PIB. Se ha identificado en estudios que las firmas extranjeras tienden a ubicarse dónde ya otras han invertido, debido a conexiones entre los proyectos o a que la concentración de IED es señal de un buen ambiente de negocios (Walsh y Yu, 2010). Esto quiere decir que al aumentar la proporción de IED con respecto al PIB, podrían aumentar los flujos de IED que llegan a un sector determinado de la economía, la cual es la variable dependiente. En el documento de López y Niembro (2012) también se señala la importancia de las economías de aglomeración, lo cual se relaciona con las firmas intensivas en conocimiento y el nivel de información disponible al tomar una decisión de invertir.
La apertura es la suma de exportaciones e importaciones medida como proporción del PIB. Es decir que se calcula de manera macroeconómica. Nos muestra el grado de internacionalización de la economía y la importancia que tiene el comercio exterior. Podría pensarse que la apertura tiene un efecto positivo sobre la IED que llega a un sector de la economía, puesto que de acuerdo con López y Niembro (2012), una economía abierta tiene mayores atractivos para la inversión que una proteccionista y en este sentido tienden haber mayor número de tratados de libre comercio y tratados bilaterales de inversión. Igualmente, los procesos de apertura económica tienden a ir conectados con aumentos en la IED, como se vio en Colombia en los 90.
El PIB per cápita da información sobre el tamaño del mercado en el país, por su parte el crecimiento del PIB per cápita sobre su potencial de crecimiento. De acuerdo con Steiner y Geidión (1995) en Colombia es importante la política macroeconómica en las decisiones de inversión incluyendo: crecimiento económico aceptable y sostenido, y un nivel de inflación tolerable y estable (Garavito et al., 2012). Mogrovejo (2005) encuentra que a nivel Latinoamericano, el tamaño del mercado es uno de los principales determinantes, junto con otros como la apertura comercial y el riesgo país.
La inflación nos muestra las fluctuaciones del nivel general de precios e indica la confiabilidad que se puede tener en el Banco Central sobre el manejo de la política macroeconómica. Un índice de tasa de cambio real se entiende como “un precio relativo que compara el valor de una canasta de bienes en dos países diferentes” (Banco de la República). Se puede considerar que estas variables dan información sobre la estabilidad macroeconómica, al estar relacionadas con la política monetaria y cambiaria. Encuestas a inversionistas han mostrado que la estabilidad política y macroeconómica es una de las preocupaciones clave para los potenciales inversionistas extranjeros (Walsh y Yu, 2010). Se ha encontrado igualmente, que la estabilidad económica es especialmente importante cuando se trata de países en desarrollo (López y Niembro, 2012).
En cuanto al riesgo país, se utilizará el índice EMBI+ (Emerging Markets Bond Index), del Banco J.P. Morgan, el cual proporciona datos de riesgo país para países emergentes. Este da una pauta de exposición de la inversión en una economía, “es decir, es un indicador de la rentabilidad a exigir a las distintas alternativas de inversión”( Díaz, S. et al., 2008). Se va a tomar en cuenta ya que se considera un indicador relevante a la hora de decidir las inversiones y que cuando es elevado “tiene un importante impacto en las economías puesto que retrae la inversión”( Díaz, S. et al., 2008). Se debe tener en cuenta que “El EMBI Plus (EMBI+) es un índice transparente que representa las oportunidades disponibles para los
inversores”(Díaz, S. et al., 2008). Al estudiar los determinantes de IED, algunos autores han encontrado que se pueden diferenciar factores globales y locales, y encuentran que cada vez es mayor el efecto de factores globales, como lo es el riesgo país (Albuquerque et al., 2005).
Si bien las variables independientes macroeconómicas explicadas anteriormente no cambian por sector, en el caso de Colombia se incluirá una variable que sí cambia según el sector, la cuál es el crecimiento del PIB sectorial3. Lo anterior debido a que es importante tener presente variables que den cuenta de las
3 En la sección 4.1.b. se amplia la explicación de esta variable. Para la sección de América Latina no se encontraron
dinámicas de cada sector. En este sentido, el estudio de Garavito et al. (2012) a nivel de firma incluye variables propias del sector como variables explicativas, como lo es la rentabilidad sectorial y la intensidad en capital.
A continuación, se presenta el análisis de datos, las regresiones estimadas y los resultados obtenidos para la IED en Colombia y en América Latina.
4.1 Colombia
a. Análisis de datos
Al analizar los datos de la IED en Colombia, se pueden identificar algunas tendencias. Se analizarán los datos del Banco de la República de flujos de IED en Colombia según actividad económica, la cual se encuentra disponible de forma trimestral. Los sectores en los cuales se divide la información son: (i) agricultura, caza, silvicultura y pesca, (ii) minas y canteras (incluye carbón), (iii) manufacturas, (iv) electricidad, gas y agua, (v) construcción, (vi) comercio, restaurantes y hoteles, (vii) transportes, almacenamiento y comunicaciones, (viii) servicios financieros y empresariales, (ix) servicios comunales, y (x) sector petrolero.
Gráfica 2. Variaciones en los flujos de IED como proporción del PIB
En primer lugar, se puede observar en la gráfica 2, que la IED total representa alrededor del 0,05% del PIB y se puede identificar una leve tendencia al aumento entre el 2000 y el 2014. Se observa una disminución entre el 2009 y 2011, la cual podría atribuirse a los efectos de la crisis financiera internacional. El sector de petróleo es el que tiene una mayor proporción, y en algunos años incluso ha
-‐0,05 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25
20001 20003 20011 20013 20021 20023 20031 20033 20041 20043 20051 20053 20061 20063 20071 20073 20081 20083 20091 20093 20101 20103 20111 20113 20121 20123 20131 20133 20141 20143
IED
co
m
o
p
ro
p
or
ci
ón
d
el
PIB
Año y trimestre
superado a la IED que llega al resto de sectores, como se ve en el segundo trimestre del 2007, el cuarto trimestre del 2010 y el segundo trimestre del 2012.
Al analizar los flujos de la IED por sectores en Colombia en millones de dólares, podemos ver que los distintos sectores muestran niveles de volatilidad variados, sin embargo, la mayoría presentan una tendencia al aumento. El sector petrolero empieza a crecer de forma superior a los otros sectores a partir del 2004, creando una brecha con la proporción de IED que reciben los otros sectores que aún se mantiene. Lo anterior se refleja en la gráfica 3 a continuación, en donde el sector de petróleos sobresale desde el 2006 como aquel con la mayor proporción. En éste se identifica un aumento en la rentabilidad y mejores condiciones para los inversionistas, como un régimen fiscal y contractual más favorable (Garavito et al.(2), 2012).
Igualmente, se observa en la IED de manufacturas un pico pronunciado en el 2005, el cual se evidencia también en la gráfica 2 para los datos del sector no petrolero y la IED total. Lo anterior se atribuye a la compra de Bavaria S.A. por parte de SABMiller, la cual generó un aumento de mas del 2000% en el sector (MINCIT, 2006). Lo anterior se puede entender como un evento atípico por la venta de la sociedad. El sector de transportes también muestra un aumento en el cuarto trimestre de 2005, el mismo trimestre del pico de manufacturas y posteriormente se estabiliza, llegando a su nivel más bajo en el cuarto trimestre del 2010.
El sector de minas y canteras se destaca como el sector con las proporciones más altas después del petrolero, e incluso se puede observar que lo supera durante el año 2009. Cabe resaltar también que en el cuarto trimestre del año 2009 disminuye notablemente la IED en el sector de electricidad, gas y agua, siendo el dato más bajo en toda la serie estimada para todos los sectores. Este flujo negativo se debe en particular a las “empresas prestadoras de servicios públicos, debido a los elevados montos de reembolsos de capital efectuados en el último trimestre del año” (Banco de la República, 2010). En el año 2011 se ve un aumento significativo en el sector de comercio, restaurantes y hoteles (turis), en especial en el segundo trimestre. Los sectores de construcción y servicios comunales se mantuvieron con una proporción casi constantes durante todo el periodo.
Gráfica 3. Variaciones en los flujos de IED como proporción del PIB en Colombia por sectores
b. Modelo
Se realizaron regresiones simples con el método de MCO4 para datos trimestrales entre el 2000 y el 2014. Como variable dependiente se tomó la proporción de los flujos de IED por sector con respecto al PIB, utilizando los datos del Banco de la República de la serie de flujos de IED analizados en la sección anterior. Como variables independientes se usaron las variables macroeconómicas de inversión como proporción del PIB (stockied), apertura5 (apertura), crecimiento del PIB (crecim), inflación (inflación), PIB per cápita (ingreso), índice de tasa de cambio (tcambio) y EMBI+ (embi). Las anteriores variables fueron calculadas a partir de las estadísticas del Banco de la República, utilizando los datos de activos de inversión directa usados en el cálculo de la posición de inversión internacional, datos de sector externo sobre exportaciones e importaciones, variación trimestral del PIB, PIB trimestral, e Índice de tipo de
4 En la sección de Colombia no se empleó un método de panel de datos como en la de América Latina, ya que las variables
explicativas toman los mismos valores para todos los sectores, a excepción del crecimiento del PIB sectorial, al tratarse de datos a nivel macroeconómico para Colombia; Mientras que para la sección de América Latina el panel está determinado por país y año, por lo cual las variables macroeconómicas son distintas para cada país así no cambien por sector.
5 Para el cálculo de la apertura se sumaron exportaciones totales en millones de dólares FOB más importaciones totales de
acuerdo a datos de DIAN-DANE, divido PIB a precios corrientes (serie desestacionalizada en millones de dólares).
-‐0,04 -‐0,02 0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 0,16
20001 20003 20011 20013 20021 20023 20031 20033 20041 20043 20051 20053 20061 20063 20071 20073 20081 20083 20091 20093 20101 20103 20111 20113 20121 20123 20131 20133 20141 20143
IED
co
m
o
p
ro
p
or
ci
ón
d
el
PIB
Año y trimestre
petrol agro minca manufacture elec
cambio real efectivo (FMI). Del Departamento Nacional de Planeación se obtuvieron las variaciones porcentuales del IPC para la inflación. Para riesgo país (embi) se utilizaron los datos del promedio trimestral del EMBI+ Colombia Government Bond Spread, obtenido de la base de datos Global
Financial.
También se utilizó una variable de crecimiento sectorial, la cual mide el aumento de la producción en cada uno de los sectores de la economía colombiana siguiendo la misma división en sectores que presenta la IED en los datos del Banco de la República. Para lo anterior se utilizaron los datos de variaciones porcentuales desestacionalizadas del PIB a precios corrientes de las grandes ramas de la actividad económica del Banco de la República. La inclusión de esta variable es importante al tratarse de un análisis sectorial ya que permite tomar en cuenta las dinámicas propias de cada sector. Es decir, que se controlará para cada sector el crecimiento del sector respectivo, ya que inicialmente se puede pensar que éste tiene un gran peso en las decisiones de inversión.
Para cada uno de los sectores se realizaron cuatro especificaciones del modelo (1) sin la variable de crecimiento del PIB (crecim), (2) controlando por crecimiento del PIB, y dos controlando por los efectos fijos de año, (3) con crecimiento y (4) sin la variable de crecimiento del PIB. Se controló con la variable de crecimiento del PIB debido a que el modelo ya incluye el crecimiento del sector específico, el cual es el que va a recibir la inversión. Se controlan los efectos fijos de año, ya que podría haber algún año que genere un efecto específico. A continuación, se muestra la especificación de los modelos para cada sector, utilizando como ejemplo el sector de agricultura, caza, silvicultura y pesca.
𝑎𝑔𝑟𝑜=𝛽!+𝛽!𝑐𝑟𝑒𝑎𝑔𝑟𝑜+𝛽!𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑖𝑒𝑑+𝛽!𝑎𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎+𝛽!𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛+𝛽!𝑡𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜+𝛽!𝑒𝑚𝑏𝑖+𝑢 (1) 𝑎𝑔𝑟𝑜=𝛽!+𝛽!𝑐𝑟𝑒𝑎𝑔𝑟𝑜+𝛽!𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑖𝑒𝑑+𝛽!𝑎𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎+𝛽!𝑐𝑟𝑒𝑐𝑖𝑚+𝛽!𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛+𝛽!𝑡𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜+𝛽!𝑒𝑚𝑏𝑖+𝑢 (2)
𝑎𝑔𝑟𝑜=𝛽!+𝛽!𝑐𝑟𝑒𝑎𝑔𝑟𝑜+𝛽!𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑖𝑒𝑑+𝛽!𝑎𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎+𝛽!𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛+𝛽!𝑡𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜+𝛽!𝑒𝑚𝑏𝑖+𝛽!2001+𝛽!2002 +𝛽!2003+𝛽!"2004+𝛽!!2005+𝛽!"2006+𝛽!"2007+𝛽!"2008+𝛽!"2009+𝛽!"2010+𝛽!"2011 +𝛽!"2012+𝛽!"2013+𝛽!"2014+𝑢 (3)
𝑎𝑔𝑟𝑜=𝛽!+𝛽!𝑐𝑟𝑒𝑎𝑔𝑟𝑜+𝛽!𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑖𝑒𝑑+𝛽!𝑎𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎+𝛽!𝑐𝑟𝑒𝑐𝑖𝑚+𝛽!𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛+𝛽!𝑡𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜+𝛽!𝑒𝑚𝑏𝑖+𝛽!2001
+𝛽!2002+𝛽!"2003+𝛽!!2004+𝛽!"2005+𝛽!"2006+𝛽!"2007+𝛽!"2008+𝛽!"2009+𝛽!"2010 +𝛽!"2011+𝛽!"2012+𝛽!"2013+𝛽!"2014+𝑢 (4)
c. Resultados
Al probar las regresiones se observa que sólo algunos determinantes son significativos para explicar los cambios en la proporción de IED que llega a los distintos sectores de la economía colombiana. La tabla 2
muestra los estimadores que resultaron ser estadísticamente significativos para la proporción de IED en el sector de petróleos y fuera de éste. Se utilizaron dos especificaciones, una regresión simple, y una que controla efectos fijos de años. Puede observarse que tanto el sector de petróleo, como el resto de la economía, se ve afectado por el PIB per cápita (ingreso). El efecto es positivo para el sector de petróleo, lo cual es robusto al ser significativo con un 𝛼 =0,01 en las dos especificaciones. Esto podría deberse a que en la última década el sector petrolero en Colombia se ha expandido, y a la vez ha habido un ritmo sostenido de aumento en el PIB per cápita colombiano. Es uno de los sectores más dinámicos y se considera que ha aportado al crecimiento de la economía colombiana pues “por cada peso de valor
agregado generado por el sector de servicios petroleros, la economía genera 1,3 pesos por el mismo
concepto” (Olivera , M. et al., 2011). De acuerdo a la regresión de MCO, el ingreso tiene un impacto negativo sobre los sectores distintos al petróleo. Sin embargo, se debe tener en cuenta que el ajuste del modelo aumentó con la especificación de efectos fijos de año, con un R2=0,76 como se ve en la tabla 10 en los Anexos, y en esta última el ingreso no es significativo para el sector no petrolero, lo cual hace dudar que efectivamente haya un impacto negativo.
Igualmente, se encuentra que el stock de IED no afecta el sector de petróleo, pero sí el resto de manera negativa. Esto podría sugerir que el efecto de la aglomeración de la IED no se observa cuando se agrupan todos los sectores restantes.
Tabla 2. Determinantes de la IED del sector de petróleos y el resto6
(de arriba abajo los números son: coeficiente obtenido, error estándar robusto y valor p)
En la tabla 3, se pueden observar los resultados para los datos desagregados en los distintos sectores. En primer lugar, se debe decir que al incluir la variable de crecimiento del PIB se pudo observar que aumentaba el ajuste del modelo, como se observa en la tabla 1 en los Anexos para el sector de agricultura.
Sin embargo, aumentaban los errores estándar, lo cual indica que el modelo pierde eficiencia7. Las variables significativas cambiaban cuando se incluían los efectos fijos, pero al incluir o no la variable de crecimiento no mostraban muchos cambios, en especial en los dos casos con los efectos fijos. Por lo anterior, en la tabla 3 se incluyen tres regresiones: con crecimiento del PIB, sin crecimiento del PIB y con efectos fijos de año, si bien en los Anexos se pueden observar los resultados de las 4 especificaciones.
En cuanto a la variable independiente de inversión como proporción del PIB (stockied), se encuentra que tiene un efecto positivo sobre el sector de agricultura con un coeficiente de 0,0012, significativo con un 𝛼=0,1. Lo anterior muestra que a medida que aumenta la inversión como proporción del PIB, aumenta la proporción que se destina a al sector de agricultura como proporción del PIB. La variable fue significativa también para los sectores de minería, manufacturas y transporte, pero con un signo negativo. Para el sector transporte fue la única variable significativa, con una significancia alta pues el p-valor es de 0. Para mineria también resulta significativa al 99%. Lo anterior nos muestra que en el sector de agricultura es en el único en el que se evidencian los efectos de la aglomeración de la IED, dado que fue en el único sector en el que la variable de inversión como proporción del PIB tuvo un signo positivo, ya que en los otros sectores mencionados el sentido parece ser el contrario.
A pesar de que se pensó que la variable de crecimiento del PIB sectorial iba a ser un determinante en la explicación de la variable dependiente de proporción de IED en cada sector con respecto al PIB, se encontró que ésta sólo fue significativa para el sector de construcción. Los resultados muestran que un aumento de 1% en el PIB sectorial lleva a que la proporción de IED del sector aumente en 0,00006. La regresión en la que fue significativa la variable muestra un ajuste adecuado de 0,67.
En cuanto a la variable de apertura, llama la atención que está tiene un efecto positivo en el sector comercio, restaurantes y hoteles. Este resultado es robusto ya que aparece en los dos primeros tipos de especificación y muestra una significancia estadística con un 𝛼=0,01. Es decir, que a medida que ha aumentado la apertura de la economía colombiana , se observa un aumento en la proporción de la IED en éste sector con respecto al PIB. Sugiere que los mayores vínculos con el sector externo debido al aumento de exportaciones e importaciones beneficia este sector. La variable apertura también fue significativa para agricultura, electricidad, gas y agua y servicios comunales, con un efecto positivo, y para minas y
7 Cuando se probó la correlación entre la variable de crecimiento del PIB con las variables de crecimiento del PIB de cada sector se encontró que para algunas había una correlación alta, como en el sector de manufacturas y turismo, lo cual pudo aumentar la multicolinealidad y los errores estándar.
canteras con un efecto negativo. Sin embargo, en estos el resultado es menos robusto al aparecer sólo en una de las especificaciones.
Los aumentos en inflación parecen tener un efecto negativo en la IED de minería, ya que esta mostró un coeficiente significativo y negativo en las primeras dos regresiones. La inflación también resultó ser significativa y negativa para agricultura, aunque el resultado sea menos robusto. El signo es el esperado, ya que aumentos en la inflación muestran un deterioro en la estabilidad macroeconómica desincentivando la proporción de IED que llega al sector.
Tabla 3. Determinantes de la IED según sectores en Colombia
(de arriba abajo los números son: coeficiente obtenido, error estándar robusto y valor p)8
La variable de PIB per cápita (ingreso) es la que fue significativa en el mayor número de sectores. Se pudo ver una relación positiva con manufacturas, electricidad, gas y agua, construcción, comercio, restaurantes y hoteles, transportes, almacenamiento y comunicaciones, servicios financieros y empresariales y servicios comunales. Cabe mencionar que el coeficiente es muy robusto para el sector de construcción, ya que fue significativo en las tres especificaciones y además el p-valor tomó un valor de 0. El coeficiente de ingreso sólo fue negativo para minas y canteras. Lo anterior nos muestra que a pesar de que al estudiar todos los sectores no petroleros agregados, el efecto del PIB per cápita parecía ser negativo, al estudiar los sectores por separado, se encontró que en la mayoría de estos tiene un efecto positivo. La distorsión se puede deber a que al estudiar los sectores no petroleros, minas y canteras mantiene la mayor proporción durante el periodo, como se observa en la gráfica 3, por lo cual su efecto negativo pudo predominar sobre el efecto positivo de los otros sectores.
Por último, cabe destacar que el riesgo país fue significativo sólo para dos sectores, electricidad, gas y agua y servicios financieros y empresariales, con un ajuste no tan alto de cerca de 0,2. El signo fue positivo, lo cual no concuerda con el signo esperado negativo. Se esperaba un signo negativo, pues al disminuir el índice, muestra que es menos riesgoso invertir en ese país. Sin embargo, se debe tener presente que en algunos casos se puede tener mayores rendimientos para compensar por el mayor riesgo (Casallas, 2011). El riesgo país se muestra significativo en el sector de electricidad seguramente debido a la estrecha conexión con el sistema financiero que tiene este sector. En Colombia hay un Mercado de Energía Mayorista donde se compra y vende energía en bloques, en un mercado de corto plazo y un mercado de largo plazo con contratos de carácter financiero (CIER, 2012). Al resultar significativo, nos sugiere que el indicador de riesgo país puede considerarse un determinante de la IED cuando se relaciona con las operaciones del mercado financiero y no para todos los tipos de IED.
4.2.América Latina
a. Análisis de datos
Para el contexto latinoamericano, se analizarán los ingresos de IED por sector de destino entre los años 2006-2013 para América Latina y el Caribe, disponibles en el documento de la CEPAL (2013). En esta base de datos, la división sectorial se realiza de forma general en recursos naturales, manufacturas y servicios. Se seleccionaron 17 países: Argentina, Belice, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Honduras, México, Nicaragua, Panamá, Paraguay, República Dominicana y Uruguay.
Al analizar los flujos de IED en los 17 países latinoamericanos, se pueden identificar distintas tendencias. En años como el 2008, 2009 y 2010, Brasil se posiciona como el país que recibe los flujos de IED más cuantiosos en los sectores de recursos naturales y manufacturas. Sin embargo, en el sector de servicios, predomina México para los años 2007, 2008 y 2009. En el 2011 y el 2012, Brasil sigue manteniéndose como el país que recibe más flujos de IED en el sector de manufacturas, y en el 2013 en el sector de recursos naturales. En el 2011 y el 2012 Chile es el país que recibe más IED en recursos naturales. En el sector de servicios vemos que México predominó entre el 2007 y 2009, y Brasil del 2011 al 2013. Igualmente, Colombia tuvo los mayores flujos en recursos naturales para el año 2006.
En cuanto a los valores mínimos, los menores flujos son aquellos principalmente de países de Centro América, lo cual puede estar relacionado el tamaño relativamente menor de la economía de estos países. Por ejemplo, El Salvador tuvo los menores flujos en recursos naturales para el 2011 y el 2013, en
manufacturas en el 2012 y en servicios en el 2013. Panamá muestra los menores flujos de IED en recursos naturales para el 2006, 2008 y 2009. Belice es uno de los países que menos recibe IED en el sector de servicios, pues tuvo los menores flujos en 2007, 2009, 2011 y 2012. De igual manera, en manufacturas Belice tuvo los menores flujos para 2008, 2011 y 2013.
En cuanto a la situación de la IED en América Latina, se debe tener en cuenta que existen algunas diferencias en cuanto a la composición sectorial de acuerdo con el World Investment Report. Aunque el sector de servicios es el que tiene la mayor proporción de IED en la región, es más importante en Centro América y el Caribe, que en Sur América. La preeminencia de este sector se atribuye a las privatizaciones y disminución de restricciones en la últimas dos décadas. El sector manufacturero es el segundo mayor receptor de IED en la región, siendo más importante para Centro América que para Sur América, excepto para Brasil. En México y Brasil se concentra la IED en manufacturas, y esta es impulsada por distintas estrategias frente a la IED, mientras que en México la estrategia se orienta a las exportaciones buscando la eficiencia (efficiency-seeking), en Brasil esta orientada al mercado doméstico (market-seeking)9. Lo anterior nos muestra que pueden haber fuertes relaciones entre la IED y la estrategia de comercio internacional. Igualmente, se debe tener en cuenta que el sector primario es relativamente más importante en Sur América, mientras que es marginal en las otras subregiones (UNCTAD, 2014).
En cuanto a las variables independientes macroeconómicas, llama la atención que los países con mayor proporción de IED en el PIB son Belice y Panamá. Al ver la apertura comercial, Panamá predomina como el país con la mayor y Brasil con la menor. En cuanto a crecimiento del PIB, sobresalen Paraguay y Panamá. Chile se posiciona como el país con mayor PIB per cápita a través de los periodos. Al observar las variables independientes institucionales de competitividad, sobresale Argentina como un país con una alta carga tributaria al tener el mayor promedio. Chile tiene la mayor eficiencia del mercado laboral y Panamá del sistema financiero. En protección al inversionista, se destaca Colombia con un puntaje alto.
b. Modelo
Para analizar los determinantes de la IED en América Latina, se utilizaron datos anuales entre el 2006 y el 2013. Como variable dependiente se obtuvo la proporción con respecto al PIB de IED que llega a los sectores de recursos naturales, manufacturas y servicios, utilizando los datos de ingresos de IED por
9 Un ejemplo es la industria de automóviles. Brasil es el séptimo productor de carros en el mundo y tiene el cuarto mercado más grande de carros. La mayoría de productores son ensambladoras multinacionales y la producción tiene al mercado interno como principal destino. Como contraste, la producción de carros en México se orienta a la exportación teniendo a Estados Unidos como su mercado de principal destino (UNCTAD, 2014).
sector de destino de la CEPAL, a los cuales se hizo referencia en la sección anterior. Para los determinantes, se utilizaron variables explicativas macroeconómicas e institucionales. Como variables macroeconómicas, se tomarán en cuenta las mismas utilizadas en el análisis para Colombia: inversión como proporción del PIB, apertura comercial, crecimiento del PIB, inflación, PIB per cápita y el índice de tasa de cambio. Estos datos fueron obtenidos de la base de datos del Banco Mundial utilizando las variables de inversión extranjera directa, comercio como porcentaje del PIB, porcentaje de crecimiento anual del PIB, inflación como porcentaje del deflactor del PIB, PIB per cápita a precios constantes del 2005 y el índice de tasa de cambio real efectivo.
Por su parte, las variables cualitativas e institucionales son tomadas del Global Competitiveness Index
Historical Data Set del Foro Económico Mundial. Estas incluyen: carga tributaria (tributo), eficiencia en
el mercado laboral (mlaboral), desarrollo del mercado financiero (sisfin), infraestructura (infraest) y protección al inversionista (protied). La carga tributaria se calcula como el porcentaje de impuestos sobre ganancias, la eficiencia en el mercado laboral es un índice que toma en cuenta la flexibilidad y el uso eficiente del talento, el desarrollo del mercado financiero toma en cuenta su eficiencia y confianza, infraestructura toma en cuenta la calidad en general del transporte, telecomunicaciones y energía y la protección al inversionista toma en cuenta la facilidad de invertir basándose en tres criterios: transparencia de las transacciones, responsabilidad por transacciones en beneficio propio y facilidad de demandar a administradores (WEForum).
Se realizó un análisis de datos panel controlando (1) efectos fijos de país, (2) efectos fijos de año y (3) efectos fijos de país y año, lo cual se observa en las respectivas ecuaciones (6), (7) y (8) a continuación. Al realizar el análisis con tres especificaciones del modelo, se pueden comparar resultados de manera que se identifiquen los determinantes significativos con mayor robustez. Se controlaron los efectos fijos de país ya que al realizar la prueba de contraste de significancia, se obtuvo p-valor de 0 para los tres sectores. Lo anterior implica que se debe rechazar la hipótesis nula, y que por lo tanto se prefiere utilzar efectos fijos frente a pooled OLS. Adicionalmente se hicieron estimaciones a partir del método de momentos generalizados de Arellano Bond. Las especificaciones del modelo utilizado se muestran a continuación utilizando como ejemplo el sector de recursos naturales:
𝑟𝑒𝑐𝑛𝑎𝑡!"=𝛽!+𝛽!𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑖𝑒𝑑!"+𝛽!𝑎𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎!"+𝛽!𝑐𝑟𝑒𝑐𝑖𝑚!"+𝛽!𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛!"+𝛽!𝑡𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜!"+𝜂!+𝑣!" (5)10 𝑟𝑒𝑐𝑛𝑎𝑡!" =𝛽!+𝛽!𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑖𝑒𝑑!"+𝛽!𝑎𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎!"+𝛽!𝑐𝑟𝑒𝑐𝑖𝑚!"+𝛽!𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛!"+𝛽!𝑡𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜!"+𝑣!" (6)
𝑟𝑒𝑐𝑛𝑎𝑡!"=𝛽!+𝛽!𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑖𝑒𝑑!"+𝑎𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎!"+𝛽!𝑐𝑟𝑒𝑐𝑖𝑚!"+𝛽!𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛!"+𝛽!𝑡𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜!"+𝛽!2007+𝛽!2008+
𝛽!2009+𝛽!2010+𝛽!"2011+𝛽!!2012+𝛽!"2013+𝜂!+𝑣!" (7)
𝑟𝑒𝑐𝑛𝑎𝑡!" =𝛽!+𝛽!𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑖𝑒𝑑!"+𝛽!𝑎𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎!"+𝛽!𝑐𝑟𝑒𝑐𝑖𝑚!"+𝛽!𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛!"+𝛽!𝑡𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜!"+𝛽!2007+𝛽!2008 +𝛽!2009+𝛽!2010+𝛽!"2011+𝛽!!2012+𝛽!"2013+𝑣!" (8)
c. Resultados
Los resultados obtenidos al analizar los determinantes macroeconómicos en la IED de América Latina se pueden observar en la tabla 4 a continuación, la cual incluye sólo las variables explicativas que resultaron significativas11. Se puede ver que la variable de IED como proporción del PIB resultó estadísticamente significativa en la mayoría de las regresiones. Se puede afirmar que es un determinante de la proporción de la IED en América Latina que llega al sector de recursos naturales, con un coeficiente de aproximadamente 0,0035, siendo significativo al 90% en las tres especificaciones. En servicios también resulta un determinante significativo, con un efecto que se acerca mucho al anterior (al controlar EF de país y año es menor, y en las otras dos mayor).
Tabla 4. Determinantes macroeconómicos de la IED según sectores en América Latina (de arriba abajo los números son: coeficiente obtenido, error estándar robusto y valor p)12
11 En los anexos se pueden observar las regresiones con todas las variables explicativas. 12 Ver tablas 12, 13 y 14 en los Anexos para las salidas de las regresiones
La proporción de IED que llega al sector de manufacturas no muestra ser explicada por los determinantes incluidos en los modelos. Únicamente dio significativa la variable inflación al controlar los efectos fijos de años, con un coeficiente de 0,00092, sin embargo se encuentra sólo en una especificación por lo que no es muy robusto. Lo anterior parece indicar que la proporción que llega a manufacturas no está determinada por los determinantes macroeconómicos incluidos, a excepción de la inflación, sino que puede ser afectada por otro tipo de variables o coyunturas.
Como se puede observar en la tabla 12 (Anexos), para recursos naturales, el modelo que controla efectos fijos de país y año es el que presenta el mejor ajuste con un R2 de 0,52 y por lo tanto los resultados más confiables. En el sector de recursos naturales vemos que cuando se controlaron los efectos fijos de país fue significativa la variable de tasa de cambio con signo negativo, que en el modelo que controla efectos fijos de país y año tiene un coeficiente de -0,00053. Lo anterior indica que la IED en el sector primario aumenta su proporción cuando está más depreciada la tasa de cambio. Walsh y Yu (2010) encuentran este efecto en manufacturas y no en recursos naturales, y consideran que una posible explicación es que hayan salarios más bajos que atraen la inversión, los cuales se asocian a una tasa de cambio más débil. Podría también considerarse que en el sector de recursos naturales se encuentra mano de obra menos cara, en especial en subsectores como el agropecuario.
Igualmente, en las dos especificaciones en las que se controlaron los efectos fijos de año se encuentra que la apertura es una variable significativa con signo negativo. Lo anterior quiere decir que al aumentar la proporción de exportaciones e importaciones del PIB en una unidad, la proporción que representa la IED en recursos naturales disminuye en 0,0003. Lo anterior podría explicarse con que al aumentar las importaciones de productos agropecuarios, disminuye la importancia de la agricultura y por lo tanto de la IED que llega a este sector. Sin embargo, se debe recordar que el sector de recursos naturales tiene sus particularidades en cada país. Por su parte, en el sector de servicios, la apertura muestra un efecto positivo, aunque se puede decir que el resultado es menos robusto. Walsh y Yu (2010) también encuentran esta diferencia de signos, en donde la apertura tiene un efecto negativo para recursos naturales y positivo para servicios. Para el sector de servicios la explicación no es muy clara, sin embargo una posibilidad es que la apertura al comercio este correlacionada con la liberalización que genera mayor dinamismo en el sector de servicios (Walsh y Yu, 2010).
En el sector servicios, al controlar los efectos de país y año se encuentra que la inflación tiene un efecto negativo y el PIB per cápita un efecto positivo, los cuales son los signos esperados. El PIB per cápita
también fue significativo en una de las estimaciones de recursos naturales, pero con un signo negativo. Podría hacerse una conexión con el efecto negativo que se encontró para el caso de Colombia para el sector de minas y canteras.
El modelo con las variables macroeconómicas fue estimado con una cuarta especificación utilizando la metodología de Arellano Bond del MMG13. Al correr el modelo se encontró que para el sector de
servicios naturales era significativa la variable de stockied al 99% con un efecto positivo. El coeficiente daba un valor de 0,0107 con un error estándar de 0,0039. Sin embargo, para los sectores de manufacturas y servicios, ningún determinante se mostró significativo.
Ahora, habiendo visto los resultados de los determinantes macroeconómicos para la proporción de IED que llega a cada uno de los tres sectores de la economía, se pasará a analizar los resultados al incluir las variables institucionales. Como se puede ver en la tabla 5, al controlar por variables institucionales, algunas de estas resultan significativas y se observan algunos cambios en las variables macroeconómicas. Se analizará en primer lugar los cambios en las variables macroeconómicas y luego las institucionales.
La variable de proporción de inversión en el PIB (stockied) fue significativa para todas las estimaciones con un signo positivo. Lo anterior confirma lo encontrado por Walsh y Yu (2010), pues el stock de IED tiene un efecto de aglomeración que parece ser el único determinante que muestra una relación importante con los flujos de IED en los distintos sectores. Los resultados obtenidos muestran que en América Latina sí se identifica el efecto de aglomeración en los tres sectores. Se puede decir que el efecto es mayor para recursos naturales, ya que al controlar los efectos fijos de país, en las dos estimaciones el coeficiente fue el mayor con 0,0038.
En el sector de recursos naturales, con efectos fijos de país, la variable de tasa de cambio dejó de ser significativa, y ahora aparece la variable ingreso con un efecto positivo. Con efectos fijos de año se mantuvo el ingreso, aunque ahora el signo es negativo, y la apertura dejó de ser significativa. La apertura también deja de ser significativa para la tercera estimación y la tasa de cambio se mantiene con su efecto negativo. Esto sugiere que la apertura y el ingreso como determinante de la proporción de IED en recursos naturales no es un resultado robusto, sin embargo el stock de IED y la tasa de cambio sí.
Tabla 5. Determinantes macroeconómicos e institucionales de la IED según sectores en América Latina (de arriba abajo los números son: coeficiente obtenido, error estándar robusto y valor p)14
En cuanto al sector de manufacturas, en primer lugar se debe anotar que en las regresiones se encontraron más variables significativas, tanto macroeconómicas como institucionales. En la segunda regresión, la cuál tuvo el mayor ajuste, ahora es significativa la variable ingreso con un signo positivo, y la variable crecimiento con un signo negativo. En la tercera regresión aparece la variable de tasa de cambio con un signo negativo. Para servicios, en la primera regresión ahora es significativa la variable de ingreso con un signo positivo y en la tercera inflación con un signo negativo.
Ahora, pasando a las variables institucionales, se observa que en recursos naturales, la variable tributo es significativa en las primeras dos especificaciones, pero debido a que el signo no es igual, la información no es concluyente. Al controlar efectos fijos de año se encuentra que la infraestructura tiene un efecto positivo, con una significancia del 99%.
Para la proporción de IED en manufacturas, llama la atención que la variable de sistema financiero resultó significativa en dos estimaciones, cuando se controló por efector fijos de país, con un signo positivo, el cual es el signo esperado dado que se parte de la hipótesis de que un sistema financiero mas eficiente atrae la IED. La influencia del sistema financiero en el sector secundario es un resultado que también encuentran Walsh y Yu (2010), pues no aparece como determinante significativo en los otros sectores. En la segunda estimación, la cual tuvo el mayor ajuste para manufacturas, se encuentra que también son significativos la infraestructura con signo negativo y la protección al inversionista. Esta última variable fue significativa al 95% e indica que la facilidad en las transacciones y la administración de la IED, afecta más a la IED recibida por el sector de manufacturas. Sólo dio significativa en esa estimación, lo cual sugiere que su relevancia no es muy alta en los otros sectores cuando se controlan las variables incluidas.
Para el sector de servicios se encontró que para las tres especificaciones son significativas las variables de tributos e infraestructura. La variable tributo presenta un signo positivo al controlar los efectos fijos de país, sin embargo el signo cambia al controlarse los efectos fijos de año. La infraestructura tiene un signo negativo en las tres, el cual en principio es contra-intuitivo, ya que se tiende a pensar que mejoras en infraestructura atraen la IED. En el estudio de Walsh y Yu (2010) la infraestructura también es uno de los determinantes para la IED en el sector de servicios, sin embargo el signo es positivo. No obstante, podría tratar de explicarse este efecto sobre la proporción de IED debido a que la carencia en infraestructura sea lo que atraiga firmas en el sector de servicios que promuevan o se relacionen el mejoramiento de esta. La variable de eficiencia en el mercado laboral no fue significativa en ninguna de las estimaciones, lo cuál sugiere que las proporciones que llegan a cada sector son independientes de cambios en las condiciones del mercado laboral.
5.Conclusiones
En conclusión se puede decir que es provechoso estudiar la proporción de los flujos de IED según el sector económico receptor ya que los determinantes de la IED pueden cambiar. Al realizar el análisis desde el enfoque macroeconómico de la IED, es útil observar los datos agregados pues nos muestran las tendencias generales, sin embargo al analizar cada sector se puede encontrar más fácilmente la explicación de los cambios según la dinámica de las ramas de la actividad económica.
Para el análisis de los datos de Colombia, se encontró que los aumentos en el PIB per cápita incrementan la proporción de IED con respecto al PIB que es recibida por el sector petrolero, mientras que disminuye
la proporción de los otros sectores. Sin embargo, al observar los datos desagregados por sectores, se vio que el efecto también es positivo en la mayoría, a excepción de minas y canteras en cual prevaleció al estudiar juntos los sectores no petroleros.
Se puede decir que el efecto de aglomeración de la variable de inversión como proporción del PIB no es evidente, ya que mostró un efecto negativo en los sectores no petroleros, a excepción de la agricultura. Una limitación del modelo es que la variable de stockied correspondía a la proporción IED total del PIB, por lo que es posible que el efecto de aglomeración pueda evidenciarse si se usaran datos de cada sector, sin embargo no se encontraron disponibles.
Llaman la atención igualmente algunos resultados. El sector de la construcción fue el único que tuvo como determinante el crecimiento del sector, lo cual parece indicar que esta variable no es tan importante explicando la proporción que se destina al resto de sectores. En el sector de comercio, restaurantes y hoteles fue muy significativa la apertura, lo cual sugiere un efecto positivo sobre el turismo cuando hay mayor comercio internacional. Igualmente el EMBI sólo resultó ser significativo cuando el sector tiene fuertes vínculos con los mercados financieros.
En cuanto al análisis realizado para América Latina, se pueden hacer las siguientes anotaciones. En primer lugar, llama la atención que los efectos de aglomeración se ven en recursos naturales, manufacturas y servicios, al encontrarse un efecto positivo de la proporción de IED en el PIB en la mayoría de estimaciones. Se pudo ver que al estudiar el efecto de la apertura, no se puede generalizar para los sectores, ya que esta mostró un efecto negativo para recursos naturales y positivo para el sector secundario. En el sector de recursos naturales, los determinantes principales son la proporción de IED del PIB de manera positiva y la tasa de cambio de forma negativa.
Al incluir sólo las variables macroeconómicas, el sector de manufacturas mostró muy poca relación con éstas, pero al complementar el modelo con las variables institucionales se encontraron más determinantes. Esto sugiere que la proporción en manufacturas se explica de manera más acertada cuando se controla con las variables institucionales. Resulta robusto el efecto positivo de un sistema financiero eficiente sobre la proporción de IED que se destina a manufacturas.
Se puede decir respecto a la carga tributaria, que aunque la variable tributo mostró ser significativa en varias regresiones, los cambios de signos dependiendo de la especificación muestran que no son
resultados robustos. Por ende no se podría diferenciar una política tributaria según el sector, pues se debería profundizar en su relación con la repartición de los flujos de IED según el sector en otros estudios.
Igualmente se deben tener en cuenta limitaciones del modelo. En primer lugar, para Colombia se utiliza la división en subsectores, sin embargo, para esta misma no se encontraron datos para varios países en América Latina, sino para los tres sectores más amplios. Lo anterior se debe a que los diferentes países no dividen de igual manera las ramas de la actividad económica y no se encontraron bases de datos que agregaran los de varios países en subsectores. En segundo lugar, los datos institucionales sólo fueron utilizados para la sección de América Latina por disponibilidad de datos que permitieran las estimaciones planteadas. No obstante, se considera que se debe profundizar en el impacto de estas variables en la IED en Colombia.
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