1. Introducción

Con la entrada del milenio, las principales economías latinoamericanas, México y Brasil, han incrementado su posición como receptores de inversión extranjera directa (IED) (Banco Mundial, s.f.). Este incremento no ha sido exclusivo de estas naciones, sino que Latinoamérica, como región, ha presentado una tendencia positiva, con excepción de periodos de desaceleración económica global, en la entrada de inversión procedente de otros países. Para la región, Flores (2017) menciona que, la década de los noventa fue un periodo de democratización con transiciones de dictaduras a gobiernos representativos con elecciones. Para entonces, Crivelli y Lo Brutto (2021) mencionan que, el modelo de sustitución de importaciones vio su fin, para dar paso a un nuevo regionalismo de mercado con reformas neoliberales y de libre comercio. De acuerdo con los autores, de 2004 a 2014 se hicieron avances en materia de reducción de pobreza y desigualdad. Sin embargo, para 2016, la región comenzó a enfrentar una desaceleración y retroceso en este plano y se empieza registrar un salto en los niveles de pobreza y pobreza extrema.

En este periodo, la relocalización de cadenas productivas ha sido estudiada por diversos autores en diversas regiones. Es así como, Emako, et al., (2022) generaron un modelo panel, para países en vías de desarrollo, durante el periodo de 1996 a 2019. Los autores concluyeron que, para la muestra, los determinantes de la entrada de IED son la población total, la fuerza laboral, el PIB per cápita, el capital humano, la estabilidad política, la calidad reguladora, la participación junto con la rendición de cuentas, el coeficiente de apertura, el desarrollo de las infraestructuras de transporte y comunicación, el tener salida al mar, tener un salario mínimo, y contar con más de una lengua oficial. Asimismo, en un estudio para Latinoamérica, durante el período 1990-2019, en Ayvar-Campos, et al., (2021) encontraron que, en cinco países de Latinoamérica, el promedio de años estudiados, el gasto nacional bruto, y el volumen de exportaciones e importaciones son significativas y cuentan con una relación positiva, a excepción de las importaciones, con la inversión extranjera directa para estos países. Por un lado, el primer artículo permite observar un amplio número de determinantes para una amplia base de países en desarrollo; el segundo artículo, trata aspectos socioeconómicos generales con una muestra reducida de cinco países que carece de oportunidad para la implementación de políticas públicas específicas.

Dadas las características particulares de los países de la región, en el periodo posterior a la liberación económica de los noventa, así como las limitadas conclusiones de las investigaciones, la presente investigación busca conocer ¿Cuáles son los factores que influyen en la inversión extranjera directa en los países de Latinoamérica? Con esto, se logrará identificar los determinantes de la IED en la región, así como estimar la magnitud y dirección de estos. El estudio permitirá inferir los impactos en la IED de las instituciones, la aglomeración, así como de factores de desarrollo económico, delimitando los resultados a la región latinoamericana.

Para ello, se realizó un modelo panel que pone como variable de interés las entradas netas de inversión extranjera directa para la región latinoamericana. Se consideró el periodo de 2000 a 2020, con el fin de permitir la variación de todas las variables, para los países de Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, México, Panamá y Perú, dada la disponibilidad de datos. La muestra considerada fue de 1,160 observaciones, 8 individuos para 7 indicadores dentro de 21 periodos, excepto para 2 indicadores. Considerando el tamaño de muestra grande y la presencia de heterogeneidad se estimó mediante mínimos cuadrados generalizados factibles (MCGF), dadas las pruebas estadísticas, estimado mediante efectos fijos. Los resultados permiten observar que el producto por empleado, la infraestructura y la estabilidad institucional son determinantes con altos coeficientes, superiores en magnitud a la explotación de recursos naturales. Además, se demostró que los precedentes de inversión darán una reacción en cadena que multiplicara a la misma. Dentro de la variable instituciones, la diferencia interanual del índice estandarizado de la participación y rendición de cuentas fue el indicador que presenta la mayor magnitud y la única relación negativa. Asimismo, se estimó el factor país, destacando positivamente Brasil y México, y negativamente Panamá.

La investigación se dividió en cuatro secciones. La sección de fundamentación teórica se desarrolló con el propósito de crear un marco para establecer la importancia del estudio. Posteriormente, se presento una fundamentación de las variables, en donde se presentan los factores de la inversión extranjera que diversos autores han discutido, identificado y comprobado. Se continuará con la presentación de la metodología y los resultados. Por último, se presenta la discusión de los resultados a

2. Fundamentación Teórica

Teorías de la relocalización

Weber (1909) generó un modelo para explicar la localización de las unidades de producción, incluyendo la distancia respecto a los mercados y el origen de las materias primas. Es así como, la relación geográfica entre los insumos, la ubicación de transformación y el mercado en donde se comercializarán, y dará a los tomadores de decisiones la pauta para la localización industrial.

Por su parte, Marshall (1890) introdujo el concepto de economías de aglomeración, con el cual, la localización se determina a partir de variables como la productividad, el crecimiento y la tecnología; que permiten que un grupo de empresas de un proceso productivo particular se beneficie. Según el autor, las economías de localización se usan en la empresa para minimizar costos, en función del tamaño y tipo de industria a la que se pertenece. Este tipo de economías son, según el autor, beneficiosas debido a la cercanía de empresas de la misma industria en una zona determinada. Específicamente, las empresas se favorecen del suministro local de materias primas, reduciendo los costos de transporte e importación de insumos básicos, generando una sinergia interna con otros sectores económicos.

Dunning (1981), mediante el paradigma electico, sugiere que, la posición de inversión directa internacional neta de un país está determinada por tres conjuntos de factores. El primero, es la capacidad en que las empresas poseen o pueden acceder a activos o derechos en comparación a otras. El segundo, es la condición de las empresas para poseer y hacer uso interno de activos, o vender este derecho a empresas situadas en otros países. El tercer factor, es la medida en que a las empresas les resulta rentable ubicar parte de sus instalaciones fuera de sus países. Para llegar a la inversión extranjera, deberán cumplirse estas condiciones de manera secuencial. Por ende, las ventajas y desventajas de las localizaciones particulares se tratan por separado de las ventajas de las empresas particulares (Dunning, 1988). La salida, o entrada de inversiones puede explicarse por cambios en las ventajas de producción y propiedad de empresas, en relación con entes de otras nacionalidades; así como también, la percepción de cambios en dotaciones locales en relación con las de otros países. En otras palabras, el cambio de la percepción de ventajas relativas de una empresa, con respecto a las empresas de su país de origen, o algún otro país, darán incentivos, o no, para la relocalización.

La situación para que las empresas multinacionales (EMN) consideren un atractivo para invertir en Latinoamérica, recae en el segundo y tercer factor expuesto por Dunning (1988). Asimismo, Weber (1909) y Marshall (1890) defienden que los diversos atractivos locales llevaran a una minimización de costos y aumento de producción. Es de recalcar, como grandes economías están orientando inversiones a la región, puntualmente China (Lorenzini & Pereyra, 2020). Es así, como una variable especifica no puede ser determinante de los procesos de relocalización, sino un conjunto de ellas. En la siguiente sección, se profundizará en aquellas variables que determinan la IED.

El marco institucional y los flujos de IED

La relación entre el marco institucional de los países, y la subsecuente entrada de IED ha sido comprobada por diversos autores (Daude y Stein, 2007; Peres, et al., 2018; Sabir et al., 2019; Chen y Jiang, 2021; Miranda, et al., 2022). Entre las razones por las cuales las empresas multinacionales deciden reubicarse, o expandirse a países en particular se encuentra la estabilidad política y jurídica del país receptor.

En su estudio, Daude y Stein (2007) comprueban que los países podrán aumentar su flujo de inversión extranjera mediante mejoras a su marco institucional, especialmente estableciendo políticas económicas previsibles y estables. Además, los autores argumentan que los efectos de estas mejoras crean condiciones para la mejora del aparato económico en su conjunto. Asimismo, Peres, et al. (2018) comprobaron que los indicadores clave de gobernanza, como el control de la corrupción y el Estado de derecho, desempeñan un papel extremadamente importante a la hora de atraer flujos de IED, e impulsar el desarrollo económico, tanto para las economías desarrolladas como para las economías en desarrollo. Por su parte, Sabir et al. (2019) encontraron que los indicadores de calidad institucional como el control de la corrupción, la eficacia del gobierno y la estabilidad política tienen impactos positivos y significativos sobre la entrada de IED en los países en desarrollo. Además, los autores establecen que la calidad institucional tiene un mayor impacto sobre la IED en los países desarrollados que en los países en desarrollo. Es así como, Chen y Jiang (2021) recomiendan vital optimizar el diseño institucional, acelerar el proceso de integración económica regional sostenible y aplicar activamente políticas que establezcan un concepto de «cooperación beneficiosa para todos», para atraer la participación de talentos nacionales y extranjeros.

Para un panel de 46 países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OECD) y América Latina (AL) durante el período 1996-2018, Miranda, et al., (2022) encontraron, que la calidad del gobierno tiene un efecto positivo y significativo sobre la IED para los países de la OECD y AL, y el impacto es superior en los países de la OECD en comparación con los países de AL. Es así, que los autores instan en formular políticas que apunten a optimizar la efectividad del gobierno, disminuir la corrupción, mejorar la calidad regulatoria y asegurar el Estado del derecho.

Por lo anterior, el factor institucional debe de ser considerado en los estudios que busquen comprobar determinantes de la IED. Mejorar la calidad institucional ha sido comprobada como un detonante para la atracción de empresas extranjeras, así como el desarrollo económico y social de los países.

Variables de investigación e hipótesis

Instituciones

La sólida protección de los derechos de propiedad y el respeto del Estado de Derecho se consideran factores básicos que determinan la estabilidad económica, el desarrollo del sector empresarial, así como la inversión (Fan, et al., 2009). Dentro de un contexto de inversiones internacionales, Fan, et al., (2009) afirman que el éxito comercial de la IED depende de lo bien que una empresa proteja sus derechos de propiedad y supere una serie de problemas de asimetría de la información, dado que las ultimas dan a las empresas locales una ventaja. Las instituciones exponen la estabilidad política y social de una nación. La medición del funcionamiento de las instituciones impactara en el riesgo social percibido, incentivando, o no, la entrada de IED. Es así, como la se estableció la hipótesis 1: Las instituciones sólidas influyen positivamente en la recepción de IED en los países de Latinoamérica

Antecedentes de inversión

La aglomeración de empresas puede aumentar la entrada de IED mediante las externalidades positivas esperadas (Tinoco-García y Guzmán-Anaya, 2020). Por su parte, Potter y Watts (2011) explican que, las economías de localización se usan para minimizar costos mediante del suministro local de materias primas, reduciendo los costos de transporte e importación de insumos básicos, generando una integración con otros sectores económicos. La percepción de las externalidades de la aglomeración de IED crea una red extranjera de conocimiento sobre el funcionamiento institucional local facilitando la transición de la empresa extranjera al país receptor (Zaheer, 1995). Los antecedentes de inversión pueden llegar a ser un factor esencial en la decisión de localización de las empresas. Por consiguiente, se postulo la, hipótesis 2: Los antecedentes de IED desencadenan una mayor recepción de inversión extranjera directa en los países de Latinoamérica.

Productividad

Al existir flujos de IED, la productividad es el factor que llevaría a un incremento en la inversión privada, el empleo y la producción agregada (Gómez, et al., 2020). De acuerdo con Emako, et al., (2022), las empresas multinacionales (EMN), disponiendo de tecnología avanzada, buscaran minimizar sus costos de contratación y formación ubicándose en países con altos niveles de capital humano. Así, la tercera hipótesis quedo planteada como, hipótesis 3: los países de Latinoamérica que presentan una mayor productividad, medida por la producción por empleado, son beneficiados con mayores flujos de IED.

Recursos Naturales

La abundancia de recursos naturales se considera un atractivo para la IED, en particular, para aquella orientada a aprovechar bajos costos de insumos (Emako, et. al., 2022). En el artículo de Zeeshan, et al. (2021) se demuestra la relación estadística positiva entre la inversión extranjera y los recursos naturales. Los autores mencionan que Ades y di Tella (1999), Dunning (2000), Onyeiwu y Shrestha (2004), Poelhekke (2009), Kolstad y Wiig (2012), Kolstad y Wiig (2012), Anyanwu (2012), (Akhtar, 2013), y Willebald et al. (2015) llegaron a conclusiones similares. Sin embargo, el modelo de Emako, et. al. (2022) obtuvo un coeficiente estadístico de recursos naturales igual a cero, por lo que no influían en la entrada de IED para los países de su muestra. De esta manera, se plantea hipótesis 4: Los países de América Latina con mayores recursos naturales recibirán mayores flujos de IED.

Infraestructura

De acuerdo con Ayvar-Campos, et al., (2021) el Estado es el responsable de fomentar factores como la infraestructura para estimular el crecimiento constante de la inversión, protegiendo los derechos de los ciudadanos, ya que favorecerá la generación de ventajas competitivas. Mina (2007) estudió los factores determinantes de la localización de los flujos de IED en los países del Consejo de Cooperación del Golfo (CCG), y descubrió que la calidad institucional y el desarrollo de infraestructuras pueden fomentar la IED. Sin embargo, Raeskyesa, et al. (2020) concluyeron que, para la región de la Asociación de Naciones de Asia Sudoriental (ASEAN, por sus siglas en ingles), no se encontró relación estadística entre la infraestructura y las entradas de inversión extranjera directa. Considerando a la infraestructura como un bien público común de oferta limitada, los individuos y las empresas pueden hacer uso de capital fijo sin tener que cubrir directamente los costos totales de su construcción. Por lo tanto, se postulo la hipótesis 5: Los países de la región latinoamericana con mejor infraestructura recibirán mayores flujos de ED

3. Metodología

Muestra

En un primer acercamiento con los datos, se buscó incluir a la mayor cantidad de países latinoamericanos dentro de un periodo prolongado, que permitiera que los indicadores variaran independientemente de los ciclos políticos, asimismo, se consideró el periodo de 2000 a 2020 con el objetivo de observar las tendencias que incorporaban las tecnologías desarrolladas durante el cambio de siglo. Dado que la mayoría de los países de la región carecían de estadísticas oficiales, así como continuidad temporal en la recolección de observaciones, particularmente las naciones con economías y poblaciones pequeñas, se decidió usar a los países más representativos de la región. Los países seleccionados fueron: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, México, Panamá y Perú. La suma de la población en 2022 de estos países representa el 78.41% de la población de la región (Banco Mundial, s.f.). Económicamente, el producto interno bruto nominal de estos países en el año 2022 suma 5,095.8 mil millones de USD, lo que representa 74.71% de la producción de la región (Banco Mundial, s.f.). Es así como se logra generar una muestra representativa de la región, en su conjunto, considerando las limitaciones en datos. En la Tabla 1, se muestran los indicadores bajo los cuales se evaluarán las variables, y las unidades de medición de estas.

Tomando el periodo que comprende los años 2000 a 2020, los países y los indicadores seleccionados, se procedió a la búsqueda de las observaciones. Se consideró que el tráfico marítimo de contenedores fungiera como indicador de infraestructura al considerar la interdependencia del comercio internacional y estar presente en las bases de datos consultadas, no así los datos terrestres y aéreos, y el hecho de la reciente adopción de las tecnologías de la información. Por otro lado, dos indicadores, Estado de derecho y PRC, no presentaron observaciones en el periodo de 2001. La muestra consiste en 8 individuos (países) para 7 indicadores dentro de 20 periodos, con un total de 1,160 observaciones.

Análisis Estadístico

Wooldridge (2006) señala que, cuando se trata con series de tiempo, puede presentarse un proceso de raíz unitaria, causando una regresión espuria. Es así que, para comprobar la existencia de raíz unitaria, se realizará la prueba de Dickey-Fuller Aumentada (ADF), estableciendo que las variables son datos panel. En la prueba ADF, la hipótesis nula indica la presencia de raíz unitaria. Dado lo anterior, si se llegara a presentar raíz unitaria se realizaría una transformación a diferencias inter-temporales. Lo anterior, debido a que una transformación logarítmica no sería posible en las variables con observaciones negativas.

Con el fin de comprobar la existencia de relaciones entre las variables, y con ello identificar los determinantes, el modelo funcional de los determinantes de la inversión extranjera directa será especificado de la siguiente manera:

Donde:

= inversión extranjera directa en el país i para el año t

= productividad en el país i para el año t

= extracción de recursos en el país i para el año t

= infraestructura en el país i para el año t

= instituciones en el país i para el año t

= antecedentes de inversión en el país i para el año t

= vector de parámetros

= error residual.

En la ecuación se expone que la inversión extranjera directa, del país i para el año t, está en función de la productividad, la extracción de recursos, la infraestructura, las instituciones sólidas y los antecedentes de inversión, del país i para el año t; ponderados por parámetros particulares.

Gómez, et. al. (2020) recomienda la estimación de modelos mediante la metodología de datos panel para el estudio del comportamiento de flujos comerciales e inversión. La estructura básica de los modelos panel se puede expresar de la siguiente manera:

donde β es el vector de parámetros, es un vector de k variables explicativas; i: 1, ..., n denota las unidades muéstrales, t: 1, ..., T indica los periodos, k: 1,..., K representa las covariables, y los errores aleatorios.

Para poder estimar las relaciones entre las variables, haciendo uso de los modelos de datos panel, existen diferentes tipos de modelos: El modelo de panel con efectos comunes (pooling), el modelo de panel con efectos fijos constante (within) y el modelo panel con efectos aleatorios en constante (random) (Quintana y Mendoza, 2017, citados en Ayvar-Campos, et al., 2021). El modelo de panel con efectos comunes es estimado como un modelo de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). La selección del modelo será hecha mediante la prueba de Hausman. Si se acepta la hipótesis nula, se concluye que, no hay evidencia estadística suficiente para concluir que el estimados de efectos aleatorios no es el mejor para modelar los datos de la muestra. Si se rechaza la hipótesis nula, el estimador de efectos aleatorios no es capaz de estimar consistentemente la muestra y se deberá hacer uso de otro tipo de modelo, en este caso, por efectos fijos o modelación por MCO. Para ello, se hace uso de la prueba F, de Fisher, la cual prueba los efectos individuales y/o temporales. La hipótesis nula, será que el modelo por MCO es consistente respecto al modelo de efectos fijos. Rechazándose la prueba anterior, se concluirá que no hay evidencia estadística para afirmar que un modelo mediante MCO es consistente respecto al modelo de efectos fijos, por ende, se seleccionara estimar mediante el ultimo.

Asimismo, para comprobar la robustez del modelo seleccionado se hará uso de distintas pruebas estadísticas. Primeramente, se comprobarán los supuestos clásicos: supuestos son linealidad de los parámetros, no colinealidad perfecta, media condicional cero, homocedasticidad y no correlación serial.

Por otro lado, para tamaños de muestra grandes, Wooldridge (2006) expone que, los mínimos cuadrados generalizados factibles (MCGF) son una alternativa a MCO cuando hay evidencia de heterocedasticidad. Las estimaciones de MCGF se utilizan en lugar de las de MCO debido a que los estimadores de MCGF son más eficientes y tienen estadísticos de prueba con las distribuciones t y F usuales. De acuerdo con Wooldridge (2002), esta metodología permite que la estructura de covarianza del error dentro de cada grupo (si el efecto es individual) de observaciones no tenga restricciones y, por lo tanto, es robusto frente a cualquier tipo de heteroscedasticidad dentro del grupo y correlación serial. Los estimadores generales de MCGF se basan en un proceso de estimación en dos pasos. Se estima un modelo OLS y, posteriormente, sus residuos se utilizan para estimar una matriz de covarianza de errores más general que la de efectos aleatorios.

4. Resultados

Como primer paso, se procedió a evaluar las tendencias temporales de cada una de las series mediante la prueba ADF, estableciendo que las variables son datos panel, en donde la hipótesis nula plantea que la serie no es estacionaria. La prueba arrojó los estadísticos para las series de inversión extranjera directa (-3.18), inversión extranjera directa en el periodo t-5 (-3.91), rentas por recursos naturales (-2.73), tráfico marítimo de contenedores (-3.45), PIB por empleado (-3.11), índice de Estado de derecho (-2.50) e índice de PRC (-2.62). Al nivel de significancia de 10%, las series de inversión extranjera directa, inversión extranjera directa en el periodo t-5 y tráfico marítimo de contenedores rechazan la hipótesis nula, por lo tanto, se concluye que no hay presencia de raíz unitaria. Dado que las series de rentas por recursos naturales, PIB por empleado, índice de Estado de derecho e índice de PRC, aceptaron la hipótesis nula de la prueba ADF, se procedió a transformarlas en series de diferencias.

Una vez diferenciadas las series no estacionarias, nuevamente se aplicó la prueba ADF y se rechazó la hipótesis nula, bajo un nivel de significancia de 10%. Por lo tanto, se puede concluir que las series de la muestra son estacionarias. Una vez confirmada la estacionariedad de las series, las primeras observaciones de las series en diferencia se eliminaron al diferenciarse, por lo que la observación de 2002 será la primera para obtener la diferencias para los índices de Estado de derecho y PRC. Lo anterior, conlleva que el periodo de tiempo abarcará desde 2003 hasta 2020.

Con la muestra resultante, se continuó con la estimación mediante MCO, datos panel con efectos aleatorios, y datos panel con efectos fijos. En la Tabla 2, se exponen las estimaciones por modelo.

Para poder elegir estadísticamente, entre un modelo de datos panel con efectos fijos, o aleatorios se realizó la prueba de Hausman. El resultado de la prueba fue una Chi-cuadrada de 298.9, y un p-valor menor a 1%. Se concluye que, no hay evidencia suficiente para aseverar que el modelo mediante efectos aleatorios es la mejor estimación para la muestra y, por lo tanto, se elijará el modelo mediante efectos fijos. Posteriormente, se realizó la prueba de Prueba F para efectos individuales, dando un estadístico F igual a 12.815 y un p-valor menor a 1%. Se concluye que, no hay evidencia suficiente para aseverar que el modelo mediante MCO es la mejor estimación para la muestra, por lo tanto, se elijará el modelo mediante efectos fijos.

Como parte del control de validez y robustez del modelo, se realizaron las pruebas de correlación serial y heterogeneidad. Con ellas se busco garantizar los supuestos de estimación de los modelos y coeficientes. Se realizó la prueba de Prueba de Breusch-Godfrey/Wooldridge para correlación serial en modelos panel. La prueba arrojó una Chi-cuadrada de 64.393 y un p-valor menor a 1%. Se concluye que, no hay evidencia suficiente para aseverar que no existe correlación serial en los errores idiosincráticos, bajo un nivel de confianza del 99%. Por su parte, la Prueba de Breusch-Pagan, incluyendo a los factores de cada país, arrojó un estadístico de 304.19 y un p-valor menor que 1%. Por consiguiente, no hay evidencia suficiente para aseverar que existe una varianza constante de los errores, bajo un nivel de confianza del 99%. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula y se concluye que existe heterocedasticidad. Debido a lo anterior, se procederá a estimar la muestra mediante MCGF. Dadas las pruebas de elección de modelo anteriores, se desarrollará la estimación para datos panel de efectos fijos. Las estimaciones del modelo se presentan en la Tabla 3

De acuerdo con los resultados expuestos en la Tabla 3, la bondad de ajuste del modelo de efectos fijos es alta, dada por la R-cuadrada, con un 78.11%. Bajo la prueba de significancia conjunta, el estadístico resúltate fue igual a 81.45, por lo que se rechaza la hipótesis nula de que conjuntamente los coeficientes son cero, con una confianza de 95%. Además, la Tabla 3, muestra que la prueba de significancia individual rechaza la hipótesis nula de coeficiente igual a cero, por lo que cada una de las variables es significativa.

Lo anterior conlleva que, todas las variables son significativas dentro del modelo de datos panel de efectos fijos con una metodología de MCGF. Como se muestra en la Tabla 3, los efectos fijos individuales presentan una constante de entrada neta de capital medida en miles de millones de USD a precios nominales. Entrada positiva para los países de Brasil (23.9), México (11.8), Chile (0.6), Argentina (0.4). Por otro lado, Colombia (-0.4), Perú (-2.2), Ecuador (-4.9) y Panamá (-18.8) presentan una constante negativa de entrada neta de capital.

Todo lo demás constante, con la información de la tabla 3, se puede interpretar que, por cada mil millones de USD nominales de IED, 5 años previos, se invertirán 41.2 millones de USD de IED. Asimismo, por cada incremento interanual del porcentaje de las rentas totales por los recursos naturales con respecto al PIB, existirán 205.2 millones de USD de IED en el presente. Por su parte, por cada contenedor marítimo que pueda manejarse en el territorio, la IED aumentará 3,880.5 USD nominales la entrada de IED anual. Además, un aumento interanual de 10,000 USD (medido en paridad del poder adquisitivo constante de 2011) en el PIB por trabajador resultara en un incremento de 5.6 mil millones de USD nominales. Bajo el mismo análisis, el progreso en el Estado de derecho, medido por la diferencia interanual del índice del mismo, traerá consigo un aumento de 2.5 mil millones de USD nominales en IED. Por último, se expone que el incremento interanual, en una unidad, del índice de participación y rendición de cuentas disminuirá en 13.5 mil millones de USD nominales la entrada de IED.

5. Discusión

La primera hipótesis, las instituciones sólidas influyen positivamente en la recepción de IED en los países de Latinoamérica, fue comprobada y estimada estadísticamente en el modelo con dos variables, Estado de derecho y participación junto con rendición de cuentas. Las estimaciones de los coeficientes de las variables propuestas presentaron sentidos contrarios. Dentro de un análisis marginal, se infiere que, el progreso en el Estado de derecho, medido por la diferencia interanual del índice del mismo, traerá consigo un aumento de 2.5 mil millones de USD nominales en IED. Por su cuenta, el incremento interanual, en una unidad, del índice de participación y rendición de cuentas disminuirá en 13.5 mil millones de USD nominales la entrada de IED. Las estimaciones concuerdan con Daude y Stein (2007), Fan, et al., (2009), Peres, et al., (2018), Sabir et al., (2019), Chen y Jiang (2021) y Miranda, et al., (2022). Las empresas multinacionales buscarán reducir el riesgo de inversión, por ende, se localizarán en las naciones en las cuales las instituciones, las autoridades y la población se comporten de manera predecible y estable.

Destaca el coeficiente estimado del índice de participación y rendición de cuentas, el cual presento la mayor magnitud dentro del modelo, así como el único signo negativo. Los resultados se alinean con las estimaciones de Emako, et al., (2022), en donde se presentó un coeficiente negativo, con una transformación logarítmica y menor magnitud. Es así como, existe una relación inversa entre las entradas de IED y las mejoras en el grado en que los ciudadanos de un país pueden participar en la elección de su gobierno, y cuentan con libertad de expresión, asociación y de medios de comunicación. Lo anterior, suma a los argumentos de búsqueda de estabilidad y disminución de riesgos por parte de las EMN. Al existir libertad de elección y una mejor rendición de cuentas se crea la posibilidad, y por ende la incertidumbre, de una alternancia política con el fin de contar con una mejor gobernabilidad en beneficio de los ciudadanos. Es decir, las expectativas de un régimen político estable son atractivo para las EMN en Latinoamérica.

La segunda hipótesis, los antecedentes de IED desencadenan una mayor recepción de inversión extranjera directa en los países de Latinoamérica, fue comprobada mediante la estimación del coeficiente de la variable del rezago en 5 periodos de la IED. El resultado permite inferir que, por cada mil millones de USD nominales de IED, 5 años previos, se invertirán 41.2 millones de USD de IED en el presente. Los resultados concuerdan con lo expuesto por Marshall (1890), Weber (1909), Zaheer (1995), Potter y Watts (2011), así como Tinoco-García y Guzmán-Anaya (2020). La aglomeración de empresas creará ecosistemas y cadenas productivas que permitirán la integración, expansión y reubicación de las empresas multinacionales en los países latinoamericanos.

La productividad de la mano de obra fue planteada en la hipótesis 3, en donde, los países de Latinoamérica que presentan una mayor productividad, medida por la producción por empleado, son beneficiados con mayores flujos de IED. Se confirmó estadísticamente que, ante un aumento interanual de 10,000 USD (medido en paridad del poder adquisitivo constante de 2011) en el PIB por trabajador resultara en un incremento de 5.6 mil millones de USD nominales. Las estimaciones son consistentes con lo expuesto por Gómez, et. al., (2020) y Emako, et al., (2022); la productividad individual de los trabajadores en una economía atraerá a la IED.

Para la comprobación de la cuarta hipótesis, se hizo uso de las rentas por recursos naturales como porcentaje del PIB. Se estimó que, por cada incremento interanual del porcentaje de las rentas totales por los recursos naturales con respecto al PIB, existirán 205.2 millones de USD de IED en el presente. Los resultados concuerdan con los resultados y la revisión de literatura Zeeshan, et al., (2021). La disponibilidad y uso de recursos naturales reduce costos de materia prima para la transformación en Latinoamérica.

La comprobación de la infraestructura como determinante de la IED en Latinoamérica, fue hecha mediante la cantidad de contenedores marítimos manejados. Por un lado, esta variable asume la salida al mar de los países, y por otro demuestra la capacidad de procesamiento de dichos contenedores, ya que la mercancía fue o será transportada mediante otro medio terrestre. Se estimó que, por cada contenedor marítimo que pueda manejarse en el territorio, la IED aumentará 3,880.5 USD nominales la entrada de IED anual. Los resultados concuerdan con la literatura y confirman que, ante una mayor inversión en infraestructura pública o privada, mayor será la IED captada por un país.

El modelo permitió estimar las constantes individuales que cada país posees, es decir, el nivel de IED que, cancelando todos los demás factores, un país tendrá. Estas estimaciones nos permiten observar los factores no incluidos en el modelo. Destacan la entrada positiva para los países de Brasil (23.9), México (11.8), Chile (0.6), Argentina (0.4). Estos países han sido un destino atractivo para las empresas multinacionales, por factores no considerados en un modelo agregado. Por otro lado, Colombia (-0.4), Perú (-2.2), Ecuador (-4.9) y Panamá (-18.8) presentan una constante negativa de entrada neta de capital.

6. Conclusión

La inversión extranjera directa es considerada como un detonador de crecimiento económico, dada su integración internacional, tanto a las cadenas de producción, como a las de suministro. Los gobiernos, el sector privado, así como los mercados laborales tienen incentivos para procurar su atracción. Debido a las reestructuraciones regionales y la relocalización de empresas extranjeras, se han hecho presentes los impulsos a las economías de Latinoamérica, particularmente México. Debido al impacto que la relocalización de cadenas productivas puede tener sobre las economías, en el presente se llevó a cabo un análisis exhaustivo y concluyente de los determinantes que este fenómeno pueda tener. Específicamente, se buco conocer ¿Cuáles son los factores que influyen la inversión extranjera directa en los países de Latinoamérica?

El análisis estadístico y la modelación permiten concluir que existe una relación significativa y positiva entre la inversión extranjera directa y la productividad por persona empleada, la disponibilidad de recursos naturales, la infraestructura y los antecedentes de inversión extranjera. Dentro de la variable instituciones se comprobó que existe una relación positiva y significativa entre el Estado de derecho y las entradas netas de capital, pero una relación significativa y negativa entre las entradas netas de capital y la participación y rendición de cuentas.

Se concluye que existen efectos fijos para cada país dentro de la muestra, es decir, a cada individuo se le asignó un valor constante, quitando así el intercepto del modelo en su conjunto y se estimaran pendientes compartidas a todos los individuos. Brasil, México, Argentina y Chile poseen constantes positivas. Colombia, Ecuador, Perú y Panamá poseen constantes negativas. Es así se permiten diferenciar los países por factores no incluidos en el modelo, es decir, el efecto de todas aquellas variables omitidas se agrupa, para su estimación, dentro de esta constante diferenciada.

Los resultados exponen que existe una relación directa entre inversiones internas y la entrada de inversiones externas, ya que, las mejoras entre la infraestructura darán mayores incentivos de localización de cadenas productivas. Por ello, las administraciones públicas obtendrán un doble beneficio al impulsar los proyectos de funcionalidad de un país. Por un lado, los ciudadanos dispondrán de mejores condiciones para realizar sus actividades productivas, disminuyendo barreras para el crecimiento interno. Por el otro, la existencia de medios físicos de transporte, conectividad y acceso mediante infraestructura representa un atractivo para empresas nacionales o extranjeras, dado que los costos serán inexistentes o disminuirán para el uso de estos recursos físicos.

Se considera la productividad, producto por persona empleada, como una columna de las condiciones que permiten el crecimiento y el desarrollo económico al permitir que, manteniendo los otros factores productivos constantes, se logra una mayor producción total. Este aumento de productividad se llegará a generar mediante aumentos en la tecnología y educación de la población de un país. Como la infraestructura, aumentar la educación y progreso tecnológico traerá consigo beneficios internos y atractivos externos para las empresas. Por lo anterior, estará en el mayor interés de las administraciones públicas y privadas la capacitación de la fuerza laboral, así como la adopción de tecnología especializada.

Es de recalcar el impacto de las instituciones y gobiernos en la entrada de inversión a una nación, ya que estos factores determinan la estabilidad, y por ende el riesgo, con el que cada una cuenta. Dentro de las estimaciones presentadas, el Estado de derecho presento una relación directa con los movimientos de entrada de inversión. Este indicador representa la medida en que se ejercen las leyes y se hacen valer los contratos. El resultado demuestra el interés de las empresas extranjeras de contar con ambientes jurídicos estables. Al localizarse en una jurisdicción con legislación diferente, las empresas incurren en costos de adaptación y aprendizaje para las nuevas normas e imposiciones fiscales del país receptor. Inestabilidades en la legislación, normas y garantías incrementan los costos y reducen los incentivos de localizarse en un país especifico. Por otro lado, se hizo uso el indicador de participación y rendición de cuentas, el cual permite conocer la medida en la cual los ciudadanos están al tanto de las situaciones en las que los gobiernos tienen presencia. Se encontró una relación indirecta, es decir, una ciudadanía participe desincentiva la entrada de inversión. Las expectativas de un régimen político estable son un atractivo para las EMN en Latinoamérica. Al existir libertad de elección y una mejor rendición de cuentas se crea la posibilidad, y por ende la incertidumbre, de una alternancia política.

Los resultados del presente permitirán a las administraciones públicas y privadas conocer los determinantes de la inversión extranjera. Esto representara una oportunidad para poder guiar a la población, pública y privadamente, a la búsqueda de la capacitación para el incremento de la productividad, al uso sustentable de recursos naturales, a la inversión en infraestructura, al fortalecimiento de las instituciones sólidas nacionales.

Se recomienda ampliar el tema incluyendo variables de corte comercial, como los son las barreras arancelarias y no arancelarias. Asimismo, se puede ampliar con variables financieras, como lo es la tasa de interés, real y nominal, y los tipos de cambio respecto al dólar. Dada la carencia de observaciones en la presente muestra, se insta a ampliar el número de periodos e individuos.

Bibliografía

Ayvar C., Francisco J., Navarro C., Lenin J., & Armas, E. (2021). Inversión Extranjera Directa en APEC, 1990-2019: un análisis empírico de sus determinantes. México y la cuenca del pacífico, 10(29), 23-49. Epub 25 de junio de 2021. https://doi.org/10.32870/mycp.v10i29.727

Banco Mundial (s. f.). World Bank Open Data. https://datos.bancomundial.org/ [Fecha de consulta: 04 de septiembre de 2024].

Caetano, G., & Pose, N. (2020). La debilidad de los regionalismos latinoamericanos frente a los escenarios actuales. Notas para el debate. Documento De Trabajo. https://doi.org/10.33960/issn-e.1885-9119.dt41

Castell, M. (1999). Globalización, sociedad y política en la era de la información. Análisis Político, (37), 3–17. https://revistas.unal.edu.co/index.php/anpol/article/view/79113

Chen, F., & Jiang, G. (2021). Investigating the impact of institutional quality on FDI: Are there promotional effects in economic integration regions? Sustainability, 13(20), 11309. https://doi.org/10.3390/su132011309

Crivelli, E. ., & Lo Brutto, G. (2021). La Celac más allá del regionalismo poshegemónico. Revista Iberoamericana De Estudios De Desarrollo = Iberoamerican Journal of Development Studies, 10(1), 240–257. https://doi.org/10.26754/ojs_ried/ijds.406

Daude, C., & Stein, E. (2007). The quality of institutions and foreign direct investment. Economics & Politics, 19(3), 317-344. https://doi.org/10.1111/j.1468-0343.2007.00318.x

Matías Batalla, D. (2015). ¿Debe ser revisado el paradigma ecléctico ante las nuevas reformas de hacer negocios internacionales? Boletín económico de ICE, (3060). https://www.researchgate.net/publication/275891458_Debe_ser_revisado_el_paradigma_eclectico_ante_las_nuevas_formas_de_hacer_negocios_internacionales

Denisia, V. (2010). Foreign direct investment theories: An overview of the main FDI theories. European journal of interdisciplinary studies, (3). https://ssrn.com/abstract=1804514

Dunning, J. H. (1981). Explaining the international direct investment position of countries: towards a dynamic or developmental approach. Weltwirtschaftliches Archiv, 117, 30-64. https://doi.org/10.1007/BF02696577

Dunning, J. H. (1988). The eclectic paradigm of international production: A restatement and some possible extensions. Journal of international business studies, 19(1), 1-31. https://doi.org/10.1057/palgrave.jibs.8490372

Emako, E., Nuru, S., & Menza, M. (2022). Determinants of foreign direct investments inflows into developing countries. Transnational Corporations Review, 1-14. http://dx.doi.org/10.1080/19186444.2022.2085497

Fan, J. P., Morck, R., Xu, L. C., & Yeung, B. (2009). Institutions and foreign direct investment: China versus the rest of the world. World development, 37(4), 852-865. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2008.07.016

Flores, L. (2017). Una propuesta de análisis de los estados latinoamericanos desde las políticas públicas. Polis (Santiago), 16(48), 61–79. https://doi.org/10.4067/s0718-65682017000300061

Gómez Aguirre, Regina, Windler Muñoz, Lia, & Massa Roldán, Ricardo. (2020). Determinantes de la inversión extranjera directa en América Latina: una visión desde la economía administrativa. Revista Economía y Política, (31), 47-66. https://doi.org/10.25097/rep.n31.2020.03

Khachoo, Q., & Khan, M. I. (2012). Determinants of FDI inflows to developing countries: a panel data analysis. University Library of Munich, Germany. https://www.researchgate.net/publication/263209369_Determinants_of_FDI_Inflows_to_Developing_Countries_A_Panel_Data_Analysis

Knickerbocker, G. (1973). Fibrillating parameters of direct and alternating (20 Hz) currents separately and in combination-an experimental study. IEEE Transactions on Communications, 21(9), 1015-1027. 10.1109/TCOM.1973.1091792

Lorenzini, M. E., & Pereyra Doval, G. (2020). Tendencias del orden internacional y sus efectos sobre el tablero latinoamericano. Conjuntura Austral, 11(55), 35–50. https://doi.org/10.22456/2178-8839.106944

Marshall, A. (1890). Principles of economics, by Alfred Marshall. Macmillan and Company.

Mina, W. (2007). The location determinants of FDI in the GCC countries. Journal of Multinational Financial Management, 17(4), 336-348. https://doi.org/10.1016/j.mulfin.2007.02.002

Miranda, R., Lanzilotta, B., & Leira, E. (2022). Calidad de gobierno como motor de atracción de la inversión extranjera directa en los países de América Latina y OECD. Desarrollo y Sociedad, (92), 237-271. https://doi.org/10.13043/DYS.92.7

Noroño, J. G., & Duque, Á. E. A. (2019). Integración regional como mecanismo de desarrollo sustentable latinoamericano: Punto de vista ontológico. Sapienza Organizacional, 6(11), 101-141. https://www.redalyc.org/journal/5530/553066143006/html/

Peres, M., Ameer, W., & Xu, H. (2018). The impact of institutional quality on foreign direct investment inflows: Evidence for developed and developing countries. Economic Research-Ekonomska IstRaživanja, 31(1), 626-644. https://doi.org/10.1080/1331677X.2018.1438906

Potter, A., & Watts, H. D. (2011). Evolutionary agglomeration theory: increasing returns, diminishing returns, and the industry life cycle. Journal of economic geography, 11(3), 417-455. http://www.jstor.org/stable/26162206

Raeskyesa, D. G. S., & Suryandaru, R. A. (2020). Competitiveness and FDI inflows in ASEAN member countries. International Journal of Business and Economic Sciences Applied Research. https://ssrn.com/abstract=3880406

Sabir, S., Rafique, A., & Abbas, K. (2019). Institutions and FDI: evidence from developed and developing countries. Financial Innovation, 5(1), 1-20. https://doi.org/10.1186/s40854-019-0123-7

Tinoco-García, M. J., & Guzmán-Anaya, L.. (2020). Factores Regionales de Atracción de Inversión Extranjera Directa en México. Análisis económico, 35(88), 89-117. Epub 13 de noviembre de 2020. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2448-66552020000100089

Vernon, R. (1966). "International investment and international trade in the product cycle", en Quarterly Journal of Economics, vol. 80, mayo, 190-207. https://doi.org/10.2307/1880689

Weber, A. (1909). Uber den Standort der Industrien. The Theory of Location of Industries, 1957, University of Chicago. https://escholarship.org/uc/item/1k3927t6

Wooldridge, J. M. (2002). Econometric Analysis of Cross-Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press.

Wooldridge, J. M. (2006). Introducción a la econometría. Un enfoque moderno. Ediciones Paraninfo, SA.

Zaheer, S. (1995). Overcoming the liability of foreignness. Academy of Management journal, 38(2), 341-363. https://doi.org/10.5465/256683

Zeeshan, M., Han, J., Rehman, A., Bilal, H., Farooq, N., Waseem, M., ... & Ahmad, I. (2021). Nexus between foreign direct investment, energy consumption, natural resource, and economic growth in Latin American countries. International Journal of Energy Economics and Policy, 11(1), 407-416. https://EconPapers.repec.org/RePEc:eco:journ2:2021-01-48

Notas de autor

cesario.floresvl@uanl.edu.mx

Información adicional

Páginas:: 34 – 50

Información adicional

redalyc-journal-id: 6379