Revista de Ciencias de Revista de Ciencias de
Administración y EconomíaAdministración y Economía
Retos, 13(26), 2023 Revista de Ciencias de la Administración y Economía
ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618
www.retos.ups.edu.ec
octubre 2023-marzo 2024
pp.309-323
https://doi.org/10.17163/ret.n26.2023.08
Comercio y crecimiento económico inclusivo: China y América
Latina (2004-2021)
Trade and inclusive economic growth: China and
Latin America (2004-2021)
Harold D. Angulo-Bustinza
Profesor e investigador en la Universidad Continental del Perú, Perú
hangulo@continental.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-1360-4378
Jenny Paola Lis-Gutiérrez
Profesora e investigadora en la Fundación Universitaria Konrad Lorenz, Colombia
jenny.lis@konradlorenz.edu.co
https://orcid.org/0000-0002-1438-7619
Recibido: 27/06/23 Revisado: 05/08/23 Aprobado: 31/08/23 Publicado: 01/10/23
Resumen: China se ha consolidado como una potencia global y su crecimiento ha sido notable. La influencia económica china en América
Latina ha aumentado significativamente y el país es uno de los aliados comerciales más relevantes de la región. Por lo tanto, la relación
comercial entre América Latina y China es estratégico. En este contexto, el estudio tiene como propósito analizar la relación entre el comercio
internacional con China y el crecimiento económico inclusivo en América Latina entre 2004 y 2021, utilizando datos de 13 países de la región
(Uruguay, Perú, Paraguay, Panamá, México, El Salvador, Ecuador, Costa Rica, Colombia, Chile, Brasil, Bolivia y Argentina). Nuestra investiga-
ción es de naturaleza cuantitativa, su diseño es no experimental y su alcance es correlacional. El modelo econométrico utilizado empleó datos
de panel y el estimador Newey-West para tener en cuenta la autocorrelación de primer orden en el error. Los resultados indican una relación
estadísticamente significativa y negativa entre las exportaciones latinoamericanas hacia China, lo cual tiene un impacto del 10 % en el creci-
miento económico inclusivo. De manera similar, las importaciones desde China hacia América Latina muestran una relación estadísticamente
significativa y negativa del 5 % con el crecimiento económico inclusivo. No se identificó evidencia que respalde una relación entre la inversión
extranjera directa (IED) china en los países latinoamericanos y el crecimiento económico inclusivo.
Palabras clave: comercio internacional, inversión extranjera directa, datos de panel, crecimiento económico inclusivo, estimador Newey-West,
América Latina, China, estimador Newey-West.
Abstract: China has consolidated itself as a global economic power, and its growth has been remarkable. China’s economic influence in Latin
America has significantly increased, and the country has become one of the region’s most important and relevant trade partners. Therefore, the
trade relations between Latin America and China are considered “strategic.” In this context, the purpose of this study is to analyze the relationship
between international trade with China and inclusive economic growth in Latin America from 2004 to 2021, using data from 13 countries in the
region (Uruguay, Peru, Paraguay, Panama, Mexico, El Salvador, Ecuador, Costa Rica, Colombia, Chile, Brazil, Bolivia, and Argentina). Our research
is quantitative in nature, with a non-experimental design and a correlational scope. The econometric model used panel data and the Newey-West
estimator to account for first-order autocorrelation in the error. The results indicate a statistically significant and negative relationship between
Latin American exports to China, which has a 10% impact on inclusive economic growth. Similarly, imports from China to Latin America show a
statistically significant and negative relationship of 5% with inclusive economic growth. However, no discernible evidence was found to support
a relationship between China’s foreign direct investment (FDI) in Latin American countries and inclusive economic growth.
Keywords: international trade, foreign direct investment, panel data, inclusive economic growth, Newey-West estimator, Latin America, China,
Newey-West estimator.
Cómo citar: Angulo-Bustinza, H. y Lis-Gutiérrez, J. P. (2023). Comercio y crecimiento económico inclusi-
vo: China y América Latina (2004-2021). Retos Revista de Ciencias de la Administración y Economía, 13(26), 309-323.
https://doi.org/10.17163/ret.n26.2023.08
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310 Harold D. Angulo-Bustinza y Jenny Paola Lis-Gutiérrez
Introducción
China y su crecimiento han tenido un impacto
signicativo a nivel mundial. De 1990 a 2010,
China alcanzó una tasa promedio de crecimiento
anual del PIB de 10 % (Banco Mundial, 2022).
Actualmente, China es la segunda economía más
grande del mundo, solo detrás de Estados Unidos
(International Monetary Fund, 2022). El ingreso
de China a la Organización Mundial de Comercio
(OMC) en 2001 marcó un momento crucial en la
dinámica del comercio global, y le dio forma al co-
mercio internacional (TCI). Desde entonces, China
ha asumido un papel central, aprovechando su
potencial como centro de manufactura dentro
de las cadenas globales de valor, lo que llevó a
un aumento importante de sus exportaciones
mundiales y a establecerse como el favorito desde
2010 (Nicita y Razo, 2021).
Según el Banco Mundial (2023a), China ganó
el título de mayor exportador y segundo im-
portador del mundo hasta 2019. En 2021, China
contribuyó al 15,07 % de las exportaciones a ni
-
vel mundial, lo que equivale a la impresionante
suma de US$3 363 835 millones y representó el
11,90 % de las importaciones mundiales, con un
total de US$2 688 634 millones (OMC, 2022). En
cuanto a la inversión extranjera directa (IED),
China ocupa el segundo lugar en el mundo en
cuanto a receptores, atrayendo una suma de
181 000 millones de dólares en 2021, lo que reeja
un notable aumento del 21 %. Además, ocupa
el cuarto lugar entre las principales fuentes de
IED en general, a pesar de experimentar una
disminución del 6 %, con una contribución de
145 000 millones de dólares estadounidenses.
(UNCTAD, 2022). Xi Jinping dio a conocer en
octubre de 2013 la principal estrategia de coo-
peración económica e internacional de China,
la Iniciativa de la Franja y la Ruta (BRI, por
su sigla en inglés), que abarca cinco objetivos
principales: coordinación política, conectividad
espacial, comercio libre de barreras, integración
económica y vínculos entre personas (The Green
Finance and Development Center, 2023). Hasta
marzo de 2022, la BRI ha logrado acuerdos de
cooperación con 32 organizaciones y 146 países,
y las inversiones de China en países aliados
a la BRI han acumulado desde 2013 a 2021 la
asombrosa cifra de 890 000 millones de dólares.
La inuencia económica de China en Amé-
rica Latina ha crecido signicativamente (Feng
y Zeng, 2021). Los socios tradicionales de la
región, como Estados Unidos y Europa, aho-
ra compiten con China por inversiones en esta
área (Zanabria, 2015; Lopes-Alfonso et al., 2021).
El Ministerio de Comercio de la República Po-
pular China (2022a) reportó un aumento del
41,1 % en el comercio entre China y América
Latina en 2021, que ascendió a US$451 590 mi-
llones. Las exportaciones chinas aumentaron un
52 %, alcanzando US$229 010 millones anuales,
mientras que las importaciones chinas crecieron
US$222 580 millones, lo que signica un aumen-
to anual del 31,4%. Brasil, México, Chile, Perú
y Colombia son los cinco principales socios co-
merciales de China en la región (Ministerio de
Comercio de la República Popular China, 2022a).
La relación comercial entre China y América
Latina es estratégica. China depende en gran
medida de los recursos naturales esenciales,
como, por ejemplo, la soja, el mineral de hierro
y el petróleo, recursos que abundan en Améri-
ca Latina. Además, América Latina sirve como
un importante mercado de consumo de bienes
chinos, en particular productos manufactura-
dos (Lopes-Alfonso et al., 2021). En 2020, las
exportaciones desde América Latina a China
incluyeron materias primas y minerales, con
valores de US$101 284 796 y US$46 836 546, res-
pectivamente (World Integrated Trade Solution,
2023). Las principales importaciones de China
procedentes de América Latina fueron bienes de
capital y maquinaria, por un total de 97 112 863
dólares estadounidenses, y equipo eléctrico por
un valor de 90 063 973 estadounidenses.
Kakwani y Pernia (2000) introdujeron el con-
cepto de crecimiento económico inclusivo (CEI),
con el n de garantizar que el progreso económico
benecie a todos los miembros de la sociedad,
particularmente a los menos privilegiados. Wang
et al. (2020) sostienen que la exclusión social se
produce cuando las personas no pueden parti-
cipar en actividades especícas, lo que restringe
sus oportunidades y las priva de las habilidades
necesarias para el éxito. Para mitigar la exclusión
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social, la inclusión se esfuerza en reducir las dis-
paridades y erradicar la pobreza, fomentando
el progreso con oportunidades equitativas para
todos los miembros de la sociedad (Kuss et al.,
2021; Saher et al., 2022).
Samuelson y Nordhaus (2009) dicen que un
crecimiento económico sostenido es crucial para
el éxito a largo plazo de una nación, mientras
que Stiglitz (2016) sostiene que una desigualdad
económica puede impedir ese crecimiento. Es
importante señalar que en los países de bajos
ingresos, tanto el crecimiento económico como
la distribución equitativa de los recursos son
fundamentales para aumentar los ingresos de
las personas de bajos recursos (UNDP, 2020). Sin
embargo, los benecios del avance económico no
siempre se distribuyen de forma uniforme, como
se evidencia en América Latina, donde la expan-
sión continua entre 1990 y 2000 no logró mejorar
la desigualdad de ingresos (Jalles y Mello, 2019).
Liu et al. (2022) y Topuz (2022) también hablan
de la diferencia de ingresos y el crecimiento eco-
nómico. Estos autores subrayan que los diferen-
tes niveles de riqueza entre los países conducen
a resultados diferentes. En los países con bajos
ingresos, la desigualdad tiene poco efecto en la
redistribución, mientras que en los países de-
sarrollados si existe una diferencia importante
(Kraveishvili y Gogorishvili, 2022). Del mismo
modo, el impacto de la diferencia en las tasas de
ahorro es menos pronunciado en los países de
bajos ingresos en comparación con los de altos
ingresos. Una investigación reciente profundiza
en el papel de los ecosistemas empresariales en
el fomento del crecimiento inclusivo ambiental
y social, como lo ejemplican Yoruk et al. (2022).
Stojkoski et al. (2023) también han incorporado
datos comerciales junto con solicitudes de paten-
tes para formular modelos que aumenten de for-
ma efectiva y sustancial la capacidad explicativa
de las mediciones de la complejidad económica
en relación con las diferencias globales en el creci-
miento verde inclusivo. Su investigación subraya
que las mediciones de la complejidad basadas en
datos de patentes y comercio pueden pronosticar
el desarrollo económico y la desigualdad de la
riqueza. Los países que obtienen puntuaciones
altas en las tres categorías podrían presentar in-
tensidades de emisión más bajas.
La investigación realizada por Ofori et al. (2023)
resulta pertinente para la inversión extranjera di-
recta. Este estudio aborda tres temas clave relacio-
nados con el crecimiento verde inclusivo (CVI) en
África subsahariana (ASS). En primer lugar, utiliza
datos macro para analizar la inuencia de la IED y
la libertad económica de CVI en 20 países del ASS.
Los resultados indican que, de manera aislada, la
IED carece de un impacto estadísticamente signi-
cativo en la promoción de la CVI. En segundo
lugar, se explora la interacción entre la libertad
económica y la IED en el fomento de la CVI, reve-
lando que el marco económico “moderadamente
libre” del ASS produce un impacto negativo de
la IED en la CVI. Por último, el estudio identica
un umbral crítico de libertad económica del 66,2
% (moderadamente libre) que es necesario para
que la IED fomente efectivamente la CVI. Este
informe ofrece buenas ideas para promover un
crecimiento verde inclusivo en la región al sub-
rayar las inversiones necesarias para alinear la
estructura económica del ASS con la IED.
En los últimos años ha habido un aumento en
la investigación sobre la interacción entre el TCI y
el crecimiento económico inclusivo (CEI), como lo
observan Angulo-Bustinza et al. (2022) y Sadullaev
(2023). Sin embargo, todavía existe una brecha en
la investigación sobre cómo el CEI, particularmen-
te con China, puede contribuir a promover el CEI,
dentro de los países en vías de desarrollo.
Además, la utilización de datos de panel para
estudiar el crecimiento económico inclusivo es un
tema recurrente. Angulo-Bustinza et al. (2023), uti
-
lizando un enfoque cuantitativo no experimental,
identican los determinantes del crecimiento eco-
nómico inclusivo en América Latina. Utilizaron un
modelo de datos de panel para evaluar el impacto
de diversas variables sobre el crecimiento econó-
mico inclusivo en 14 países de América Latina en
un período de 25 años (1995-2019), y los resultados
indican que el gasto público y el comercio exterior
tienen una inuencia positiva sobre el crecimiento
económico inclusivo, mientras que la inación, el
desempleo y las crisis tienen efectos negativos. Por
su parte, Yang et al. (2023) utilizan diversos métodos
estadísticos, incluyendo “el estimador dinámico
lineal GMM-IV del panel, la regresión lineal de
errores estándar corregidos para panel (PCSE) y
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el estimador de correlación contemporánea”. Con
el n de investigar la importancia del crecimiento
inclusivo y la libertad económica en el desarrollo
nanciero, este estudio analiza la conexión entre
la gestión nanciera efectiva y las condiciones so-
cioeconómicas que propician la innovación tecno-
lógica y el crecimiento económico a largo plazo. El
análisis cubre desde 2009 hasta 2017, abarcando 72
naciones clasicadas como menos desarrolladas
nancieramente. Los hallazgos destacan cómo el
crecimiento inclusivo refuerza la libertad econó-
mica, fomentando el desarrollo nanciero general.
El objetivo de este estudio es explorar la rela-
ción entre el TCI con China y el CEI en América
Latina de 2004 a 2021. La medición del CEI se basa
en el proxy sugerido por Anand et al. (2013) y Ao-
yagi y Ganelli (2015), y los datos del panel abarcan
13 países de América Latina (AL). Las estimaciones
se calculan utilizando errores estándar robustos de
New-West, considerando la presencia de autoco-
rrelación de primer orden en el término de error.
Método
Esta investigación tiene un enfoque cuan-
titativo, utilizando un diseño longitudinal no
experimental y enfocándose en el análisis co-
rrelacional. Para recopilar los datos necesarios,
recurrimos a fuentes como COMTRADE (2023),
el Ministerio de Comercio de la República Po-
pular China (2006, 2015, 2022b) y el Banco Mun-
dial (2022, 2023a, 2023b). Toda la información
utilizada en este estudio es de acceso público.
En la tabla 1 se presentan las variables que com-
prenden: i) el crecimiento del PIB real per cápita:
variación de la desigualdad neta, ii) la inversión
de China en América Latina y el Caribe, iii) las
exportaciones de América Latina y el Caribe a
China, y iv) las importaciones de China a Amé-
rica Latina y el Caribe.
Para nuestro análisis, recopilamos datos que
abarcan desde 2004 hasta 2021, cubriendo un
total de 13 países (Uruguay, Perú, Paraguay,
Panamá, México, El Salvador, Ecuador, Costa
Rica, Colombia, Chile, Brasil, Bolivia y Argen-
tina). Este amplio conjunto de datos constituye
la base para llevar a cabo el modelo de datos de
panel, como se explica en las secciones 2.1 y 2.2.
Se realizaron análisis correlativos y econométri-
cos utilizando la versión de prueba Stata 14.0
(StataCorp, 2015).
Tabla 1
Operacionalización de variables
Variable Símbolo Indicador Unidad de
medida Origen
CEI CEI Crecimiento del PIB real per cápita
- variación de la desigualdad neta Porcentaje Cálculo propio del Banco Mundial
(2023b) y Solt (2020)
Inversión
extranjera
directa
IED La inversión de China en AL
Millones de
dólares
Ministerio de Comercio de la Repúbli-
ca Popular China (2006, 2015, 2022b)
Exportar CAD Exportaciones de AL a China COMTRADE (2023)
Importar IMP Importación de China a AL
Nota. La muestra incluye 13 países (ver gura 1): Uruguay, Perú, Paraguay, Panamá, México, El Salvador, Ecuador,
Costa Rica, Colombia, Chile, Brasil, Bolivia y Argentina. El período es 2004-2021.
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Figura 1
Países incluidos en el estudio
Nota. Elaboración propia con Philcarto (Waniez, 2023).
Especificación del modelo
En la investigación empírica, los investigado-
res se benecian de los datos de panel. En primer
lugar, fomenta una comprensión más profunda de
la dinámica subyacente al permitir la evaluación
de los impactos individuales y especícos en el
tiempo. La utilización de datos de panel también
mejora el poder estadístico al proporcionar un ta-
maño de muestra más grande y mitigar el impacto
del sesgo variable omitido. Además, los datos de
los paneles facilitan el análisis de las alteraciones
en las dimensiones transversales y de series tempo-
rales, ofreciendo así nuevas perspectivas cruciales
sobre las relaciones bajo escrutinio. El estimador de
Newey-West utilizado en este estudio es positivo
debido a su autocorrelación potencial en el término
de error. Este aspecto garantiza estimaciones de
parámetros robustas y precisas. En consecuencia,
esta corrección aumenta la credibilidad y la exacti-
tud de las inferencias estadísticas derivadas de los
datos, al abordar las preocupaciones relacionadas
con la correlación en serie y producir errores es-
tándar exactos.
La investigación se fundamenta en el modelo
teórico:
CEIi, t=F(FDIi, t, EXPi, t, IMPi, t) (1)
F es una función lineal y estática, “i” repre-
senta los países, y “t” los años del horizonte. La
ecuación indica que el CEI en América Latina está
relacionado con la inversión extranjera directa
(IED, considerada como la variable de control), la
exportación a China (EXP) y la importación desde
ese país (IMP) (Tabla 2). Se utilizó el siguiente
modelo econométrico para probarlo:
CEIi, t=α+β1Log(FDIi, t)+β2Log(EXPi, t)+
β3Log(IMPi, t)+ei, t (2)
β1>0, β2>0, β3>0
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“e” corresponde al error; la introducción del lo-
garitmo buscaba reducir el rango.
Metodología de datos del panel
La característica de la especicación (2), un
modelo agrupado, es que asume la misma inter-
sección (α) para todos los países, y su estimación
por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) es
factible. Además, para capturar el carácter indi-
vidual de cada país, se especica un modelo de
efectos aleatorios:
CEIi, t=α+ui+β1Log(FDIi, t)+β2Log(EXPi, t)
+β3Log(IMPi, t)+ei, t (3)
Donde ui representa la interceptación por país.
Como alternativa, podrán jarse diferencias,
especicando:
CEIi, t=vi+β1Log(FDIi, t)+β2Log(EXPi, t)
+β3Log(IMPi, t)+ei, t (4)
Esto se denomina modelo de efectos jos y
vi es una variable dicotómica correspondiente
a cada país.
La elección entre las especicaciones (2), (3)
y (4) consiste en lo siguiente:
1.
Aplique la prueba de Breusch-Pagan para
efectos aleatorios bajo las siguientes hi-
pótesis:
H0: seleccione el modelo agrupado.
H1: seleccione el modelo de efectos aleatorios.
Si se acepta H0, el proceso termina aquí.
2. Preguntar si los datos corresponden a
todos los individuos de la población o si
solo se utiliza una muestra representativa.
En el caso de la segunda respuesta, debe
estimarse un modelo de impacto jo.
3. Utilizar la prueba de Hausman para de-
terminar el modelo adecuado, ya sean
efectos aleatorios o efectos jos, sobre la
base de la hipótesis dada:
H0: “seleccionar el modelo de efectos jos”.
H1: “seleccionar el modelo de efectos aleatorios”.
Luego se valida la estimación elegida con
los criterios estadísticos (normalidad de erro-
res, signicancia individual y articular) y eco-
nométricos (bajo grado de multicolinealidad,
no correlación y homoscedasticidad). Después,
el modelo es interpretable.
Resultados
Resultados descriptivos
Según Silveira (2017), la inversión china en
América Latina se centra principalmente en
concesiones de servicios públicos como energía,
telecomunicaciones y transporte. Además, inclu-
ye inversiones directas como nanciamiento de
empresas, construcción de redes viales y ferrovia-
rias y extracción de recursos minerales. De igual
forma, Nedopil (2022) observa que 20 países de
América Latina y el Caribe están participando en
la iniciativa BRI, lo que hace que América Latina
y el Caribe se convierta en uno de los destinos de
más rápido crecimiento para la IED china. La IED
china en AL ha aumentado signicativamente en
los últimos años de US$16 656,51 millones en 2020
a US$26 158,51 millones en 2021. El Ministerio de
Comercio de la República Popular China (2022b)
informó que los principales países receptores
de IED eran las Islas Caimán, las Islas Vírgenes
Británicas, Perú y Argentina.
Las empresas chinas que operan en AL
han rmado nuevos contratos por un valor de
US$19 980 millones en 2021, lo que resultó en
US$7970 millones en ventas. Según la gura
2, Asia es la región que recibe las mayores en-
tradas de IED de China, con un valor total de
US$128 000 millones en 2021, y LA es la segunda.
Perú fue el país latinoamericano con las mayo-
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res entradas de IED de China en 2021, como se
muestra en la gura 3. En la tabla 2 se presentan
los principales tipos de productos importados
y exportados entre 13 países de América Latina
y el Caribe y China, lo que revela que la región
importa principalmente productos no tradicio-
nales de China, mientras que los productos tra-
dicionales se exportan a China.
Tabla 2
Principales tipos de productos de exportación e importación de los países de América Latina con China (13 países)
País Importaciones Exportaciones
1 2 1 2
Argentina Activos de capital Maquinaria y electricidad Materias primas Verduras
Bolivia Activos de capital Maquinaria y electricidad Materias primas Minerales
Brasil Activos de capital Maquinaria y electricidad Materias primas Verduras
Chile Bienes de consumo Maquinaria y electricidad Bienes intermedios Metales
Colombia Maquinaria y electricidad Activos de capital Materias primas Combustible
Costa Rica Bienes de consumo Maquinaria y electricidad Maquinaria y electricidad Activos de capital
Ecuador Activos de capital Maquinaria y electricidad Materias primas Animal
El Salvador Bienes de consumo Maquinaria y electricidad Bienes intermedios Productos
alimenticios
México Activos de capital Maquinaria y electricidad Materias primas Minerales
Panamá Bienes de consumo Textiles y ropa Materias primas Bienes intermedios
Paraguay Maquinaria y electricidad Activos de capital Bienes intermedios Materias primas
Perú Activos de capital Maquinaria y electricidad Materias primas Minerales
Uruguay Bienes de consumo Activos de capital Materias primas Animal
Nota. Basado en datos de World Integrated Trade Solution (2023).
Figura 2
Flujos de IED de China hacia el exterior por regiones del mundo, 2004-2021 (excluida Asia, miles de millones
de dólares estadounidenses)
Nota. Basado en datos del Ministerio de Comercio de la República Popular China (2006, 2015, 2022b).
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Figura 3
Flujos de IED de China hacia el exterior distribuidos por países de América Latina 2004-2021 (en millones
de dólares).
Nota. Basado en datos del Ministerio de Comercio de la República Popular China (2006, 2015, 2022b).
A partir de 2021, América Latina y el Caribe
han estado en el foco debido a los niveles más
altos de desigualdad a nivel mundial, como lo
indicó el Programa de las Naciones Unidas para el
Desarrollo (PNUD). Cerezo y Landa (2020) incluso
consideran a América Latina como la región más
desigual del mundo. El índice GINI que va de 0
(igualdad perfecta) a 1 (desigualdad perfecta),
sirve para medir la desigualdad, según informó
la CEPAL (2021). Los países latinoamericanos pre-
sentan las puntuaciones más altas del índice GINI,
como lo destacaron Drobotya et al. (2021). En la -
gura 4 se puede observar que América Latina tiene
el índice GINI más alto entre otras regiones como
África y Asia. Por el contrario, América del Norte,
Oceanía y Europa mantienen índices de GINI por
debajo de 0,60, lo que indica su éxito a la hora de
mantener niveles más bajos de desigualdad.
La figura 5 muestra las alteraciones en la
distribución del ingreso y el PIB nacional per
cápita entre el 1 % y 10 % de la población que
se encuentra en la parte superior y 50 % de la
población en la parte inferior en las economías
más grandes de América Latina entre 2004 y 2021.
A pesar del crecimiento económico dentro de
este período, la distribución del ingreso se ha
mantenido sesgada hacia el 1 % y el 10 % de la
sociedad. Durante el período de 2004 a 2021, Chile
y Colombia experimentaron las reducciones más
importantes del ingreso dentro del 1 % del grupo
de mayores ingresos, disminuyendo del 24,3 %
al 22,9 % y del 19,2 % al 17,8 %, respectivamente.
Por el contrario, Perú y México experimentaron
una expansión en la concentración del ingreso,
pasando de 25,6 % a 28,1 % y de 16,6 % a 26,8 %,
respectivamente. Mientras tanto, Brasil y Argenti-
na experimentaron mejoras, con el 50 % más bajo
de la distribución del ingreso creciendo del 9,0 %
al 9,2 % y del 11,8 % al 13,2 %, respectivamente,
entre 2004 y 2021.
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Figura 4
Índice GINI en el mundo (2004-2021)
Nota. Elaboración propia basada en la Base de Datos Mundial de la Desigualdad (2023).
Figura 5
Ingreso per cápita, 1 % superior, 10 % superior y 50 % inferior en América Latina (2004-2021)
Nota. Elaboración propia basada en la Base de Datos Mundial sobre la Desigualdad (2022).
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Sin embargo, a pesar de la importancia de la
tecnología de la información y las comunicaciones
para el CEI, como han mencionado muchos auto-
res, las teorías del crecimiento tanto tradicionales
como endógenas han encontrado desafíos para
asignar los recursos de forma eciente, fomentar
mejoras tecnológicas y obtener benecios comer-
ciales de economías de mayor escala (Kang et al.,
2017). Huang et al. (2022) explican que el impacto
de la TCI sobre la desigualdad de ingresos depende
de la etapa de desarrollo de cada país, aspecto que
se correlaciona con el modelo estándar de Hecks-
cher-Ohlin (HO). Esta relación se invierte en los
países desarrollados. Los autores arman que “hay
pruebas que indican que el comercio disminuye la
desigualdad de ingresos en los países de ingresos
medios y altos, pero carece de signicancia esta-
dística en la desigualdad de ingresos en los países
con bajos ingresos” (Huang et al., 2022, s/p).
Resultados del modelo
La prueba Breusch-Pagan para efectos aleato-
rios sirve como una metodología estadística para
determinar si es necesario un modelo de efectos
aleatorios o si basta con un modelo agrupado
más simple. Esta prueba consiste en comparar
la varianza de los términos de error para cada
unidad de panel dentro de un modelo de efec-
tos aleatorios con la de un modelo agrupado. Si
estas varianzas muestran similitud, entonces se
considera apropiado un modelo agrupado. Por
el contrario, las varianzas dispares signican la
necesidad de un modelo de efectos aleatorios.
En el contexto actual, el valor p de 0,10 implica
que las varianzas del término de error no muestran
una diferencia signicativa entre las unidades de
panel. Este resultado sugiere que la elección de
un modelo de efectos aleatorios podría no estar
justicada. En consecuencia, se puede utilizar un
modelo agrupado para evaluar la interrelación
entre la CEI en AL e IED en TCI con China en el
período comprendido entre 2004 y 2021.
La normalidad de los errores se analizó con la
prueba de Jarque-Bera, cuya hipótesis es:
H0: “los errores siguen aproximadamente una
distribución normal”
H
1
: “los errores no siguen aproximadamente una
distribución normal”
Con un valor de probabilidad de 0,26 (signi-
cancia mayor al 5 %), los errores en el modelo
estimado son normales, por lo que las pruebas
estadísticas posteriores son válidas. Se utilizó la
prueba t para analizar la signicancia estadística
individual de los parámetros:
H0: “α=0, βi=0 (i=1, 2, 3)”
H1: “α ≠ 0, βi ≠ 0 (i=1, 2, 3)”
El valor de probabilidad asociado a cada esti-
mador muestra que solo la importación de China
(0,03<5%) es una variable estadísticamente sig-
nicativa. Mientras tanto, la bondad de ajuste se
analizó con la prueba F.
H0: “β1=β2=β3=0”
H1: “al menos un βi ≠ 0 (i=1, 2, 3)”
Se concluye que todas las variables son sig-
nicativas para el ajuste de la CEI, dado que su
valor de probabilidad (0,00) es menor al 5 %.
En cuanto a los criterios econométricos, se
midió el grado de multicolinealidad con el factor
de inación de varianza (FIV):
FIVj=1/(1-R2j) (j=1, 2, 3)
Donde R
2j
representa la bondad de ajuste entre
la variable explicativa j-ésima del modelo y el
resto. La tabla 3 indica que la multicolinealidad
del modelo es de bajo grado (FIV<5).
Tabla 3
FIV por variable y valor medio
IED EXP IMP
FIV 1,18 1,10 1,07
Media 1,12
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319
El segundo supuesto econométrico validado
es la homoscedasticidad, con la prueba de White
y sus hipótesis:
H0: “los errores son homoscedásticos”
H1: “los errores son heteroscedásticos”
Con un valor de probabilidad de 0,35 (mayor
al 5 %), se acepta H0, por lo que el modelo satis-
face el supuesto de homoscedasticidad.
1 Este estimador está diseñado para corregir posibles sesgos que pueden surgir en el análisis de datos de panel debido a la
autocorrelación, que ocurre cuando las observaciones en un período se correlacionan con observaciones en períodos de
tiempo adyacentes.
Finalmente, se utilizó la prueba de Dur-
bin-Watson para validar la hipótesis de no au-
tocorrelación, cuyas hipótesis son:
H
0
: “el modelo no tiene autocorrelación de
primer orden”
H
1
: “el modelo tiene autocorrelación de primer
orden”. Con un estadístico de Durbin-Watson de
0,07, entre 0 y el límite inferior de la prueba (1,68),
se rechaza H0. Finalmente, se utilizó el estimador
de Newey-West para interpretar al modelo (ver
tabla 4).1 En la tabla 4 se muestran los parámetros
estimados para tres modelos diferentes utilizados
en el análisis.
Tabla 4
Parámetros estimados
Variable Newey-West Efectos fijos Efectos aleatorios
Constante 8,30***
(1,11)
12,58***
2,54
8,62***
1,53
IED -0,12
0,09
-0,06
0,11
-0,11
0,10
EXP -0,21*
0,12
0,01*
0,42
-0,20
0,14
IMP -0,36**
0,15
-1,12**
0,45
-0,41**
0,19
Información adicional
Nº de observaciones 155
Criterio de ajuste (R2) 8,70% 9,20%
Nota: * signicativo al 10 %, ** signicativo al 5 %, *** signicativo al 1 %.
Los modelos de efectos jos y aleatorios solo se
muestran como no interpretables ni comparables.
En resumen, el análisis nos lleva a concluir que
el IET con China ejerció una inuencia adversa
notable y estadísticamente signicativa sobre el
crecimiento económico inclusivo (CEI) de Améri-
ca Latina en el periodo 2004-2021. Cada escalada
del 1 % en las exportaciones latinoamericanas a
China se correlacionó con una caída del 0,21 %
en el CEI de la región (β2); simultáneamente, los
aumentos en las importaciones chinas a Améri-
ca Latina resultaron en una reducción más pro-
nunciada del 0,36 % en el CEI de la región (β3).
Sin embargo, no hay pruebas sucientes para
demostrar una correlación signicativa entre la
CEI china y la IED china (β1=-0.12). Es pertinente
reconocer que la capacidad estimada del modelo
solo representa el 8,70 % de la variabilidad obser-
vada en la CEI de América Latina en el periodo
2004-2021. A pesar de esta limitación, el modelo
proporciona valiosas perspectivas sobre las inte-
rrelaciones entre las variables de estudio.
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320 Harold D. Angulo-Bustinza y Jenny Paola Lis-Gutiérrez
Discusión y conclusiones
La inversión china ha experimentado un marca-
do repunte en América Latina en los últimos años,
especialmente en sectores como la energía, las te-
lecomunicaciones, el transporte y la extracción de
recursos minerales. La Iniciativa de la Franja y la
Ruta (BRI, por sus siglas en inglés) ha sido fun-
damental para impulsar este ujo de inversión, y
Perú se perla como el principal beneciario de la
inversión extranjera directa (IED) china dentro de
la región. Sin embargo, sigue siendo notable que
numerosos países de la región sigan importando
productos no tradicionales de China y exportando
simultáneamente productos tradicionales.
El objetivo principal de este estudio es exami-
nar la correlación entre el comercio internacional
con China (TCI) y el crecimiento económico inclu-
sivo (CEI) en América Latina durante el período
2004-2021. Los investigadores utilizaron datos
de panel que abarcaban 13 países de la región y
utilizaron el estimador de Newey-West, acom-
pañado de sólidos errores estándar para abordar
la autocorrelación de primer orden inherente al
término de error.
Nuestros hallazgos revelan una correlación
adversa signicativa entre las exportaciones la-
tinoamericanas a China y el CEI, con un nivel de
signicancia del 10 %. Además, surge una corre-
lación adversa estadísticamente signicativa entre
las importaciones de China a América Latina y
el CEI, que alcanza un nivel de signicancia del
5 %. Estos resultados coinciden con investiga-
ciones realizadas por Kang y Martínez-Vázquez
(2021), así como por Osabohien et al. (2021), que
concluyeron que la libertad de comercio tiene
un impacto perjudicial en el crecimiento inclu-
sivo. Osabohien et al. (2021) informaron de una
reducción del 1,91 % en el crecimiento inclusivo
atribuible a la libertad del comercio.
Esta asociación negativa podría atribuirse a
diversos factores y mecanismos que interactúan
entre sí. A continuación, explicamos algunas po-
sibles razones detrás de esta relación negativa:
•
Competencia desigual: China es una eco-
nomía altamente competitiva y productiva
capaz de producir bienes a costos relativa-
mente bajos. Como resultado, las impor-
taciones chinas a América Latina pueden
competir desfavorablemente con los pro-
ductos locales en términos de precio y ca-
lidad. Esto podría afectar a las empresas y
sectores locales, especialmente a los que no
son competitivos en el mercado transnacio-
nal, lo que llevaría a una disminución de
la producción y el empleo en esos sectores.
•
Especialización productiva: muchos paí-
ses latinoamericanos exportan productos
primarios y materias primas, como recur-
sos naturales, alimentos y productos agrí-
colas. Estos bienes suelen estar sujetos a
uctuaciones de precios en los mercados
internacionales y pueden ser vulnerables a
problemas económicos externos. Si las ex-
portaciones latinoamericanas se concentran
en esos productos, la dependencia de China
como socio comercial podría aumentar la
vulnerabilidad económica de la región.
•
Impacto en el empleo: las importaciones
baratas de China pueden afectar negati-
vamente a ciertos sectores manufactureros
locales en América Latina, lo que resulta
en pérdidas de empleos en esas industrias.
Esto podría tener un efecto perjudicial en
la distribución del ingreso y aumentar la
desigualdad económica en la región.
• Impacto en la balanza comercial: si el valor
de las importaciones de China excede signi-
cativamente el valor de las exportaciones a
China, podría conducir a un décit comercial
en la región. Los décits comerciales prolon-
gados pueden tener efectos adversos en la
economía, como la reducción de las reservas
internacionales y la necesidad de nanciar el
décit mediante préstamos externos.
•
Dependencia de la demanda china: si las
economías de algunos países dependen de la
demanda china para sus exportaciones, cual-
quier desaceleración económica en China
podría afectar negativamente las exportacio-
nes y el crecimiento económico en la región.
•
Desafíos para la industrialización: si las
importaciones baratas de China reempla-
zan la producción local en industrias clave,
podría obstaculizar la industrialización y el
desarrollo económico en AL.
Comercio y crecimiento económico inclusivo: China y América Latina (2004-2021)
Retos, 13(26),309-323
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321
Diferentes trabajos de investigación han explo-
rado la interrelación entre la apertura comercial
y el crecimiento económico, la reducción de la
pobreza y el crecimiento inclusivo dentro de las
naciones en desarrollo. Onakoya et al. (2019) des-
cubrieron que los países que dependen en gran
medida de las importaciones experimentaron
efectos adversos en el crecimiento económico y el
alivio de la pobreza debido a la apertura comer-
cial. Por el contrario, Kang et al. (2017) estable-
cieron una correlación positiva y sustancial entre
el TCI y el crecimiento inclusivo. Sin embargo,
Adeleye et al. (2021) concluyeron que el impacto
de la liberación del comercio en el crecimiento
inclusivo es estadísticamente insignicante. Los
altos niveles de desigualdad en América Latina y
el Caribe pueden acentuar la inuencia perjudi-
cial que tiene el TCI con China en el crecimiento
económico inclusivo de la región. Evidentemente,
América Latina tiene las tasas mundiales más
altas de desigualdad. Fosu y Gafa (2022) plantean
que la desigualdad puede impedir el crecimiento
económico en el contexto latinoamericano.
De acuerdo con nuestros hallazgos, no existe
una relación perceptible entre la inversión extran-
jera directa (IED) de China en AL y el crecimiento
económico inclusivo (CEI). Este resultado reeja
las observaciones de Ofori et al. (2023), que sos-
tienen que a falta de otros factores, el impacto de
la IED en la promoción de un crecimiento verde
inclusivo es estadísticamente insignicante. Este
resultado contrasta con los hallazgos de Kang y
Martínez-Vázquez (2021), que observaron un efec-
to positivo de la IED en el crecimiento inclusivo
dentro de los países que cuentan con una infraes-
tructura bien establecida y sectores manufactureros
considerables. Además, Onakoya et al. (2019) reve-
laron una correlación positiva y estadísticamente
signicativa entre la inversión extranjera directa
y el Índice de Desarrollo Humano. Cabe señalar
que a pesar de la creciente auencia de inversión
extranjera directa (IED) de China en sectores como
la energía, las telecomunicaciones, el transporte y
la extracción de recursos minerales, muchos países
latinoamericanos persisten en importar productos
no tradicionales de China, mientras que a la vez
exportan productos tradicionales.
Una limitante de este estudio es que los esti-
madores no se interpretan como un impacto ya
que el modelo no determina si las variables in-
dependientes preceden a la CEI o si existen otras
variables que expliquen la relación encontrada.
Por lo tanto, los autores recomiendan analizar el
tipo de bienes comercializados para identicar la
canasta que favorece a la CEI en América Latina
en el marco metodológico. Otra limitante se ree-
re a la disponibilidad de datos. Para este estudio
solo fue posible incluir información hasta 2021.
Una posible ampliación del estudio requerirá la
incorporación de datos de los años siguientes.
Es necesario realizar más investigaciones em-
píricas para explorar la relación entre la IED y la
CEI en los países en vías de desarrollo utilizando
datos a nivel macro y micro, al tiempo que se
consideran los efectos distributivos del comer-
cio, haciendo hincapié en el género. Además, se
deberían examinar las políticas y estrategias para
disminuir el impacto negativo del comercio en la
desigualdad de ingresos y promover más CEI. En
el futuro, una línea de investigación podría medir
el impacto del comercio internacional con China
en el CEI por el tipo de ujo, por ejemplo, bienes
de capital, insumos y otros. Se puede estudiar la
relación entre las variables, incluso diferenciando
el país con el que se mantiene un acuerdo comer-
cial, lo cual daría una idea de los beneciados y
perjudicados en el tratado.
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