Impacto de la inversión extranjera directa en la economia chilena 2013

ESTUDIO DE MEDICIÓN DEL

IMPACTO DE LA INVERSIÓN

EXTRANJERA DIRECTA EN LA

ECONOMÍA CHILENA Informe Final

30 de julio de 2013

Jefe Estudio: Marcelo Villena, Ph.D. [email protected]

Documento preparado para:

CONTENIDO

1. INTRODUCCIÓN .......................................................................................................................................... 1

2. LA LEGISLACIÓN Y LA INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA (IED) EN CHILE ................................................... 5

2.1. El DL 600 o Estatuto de la Inversión Extranjera ................................................................................... 5

2.2. Capitulo XIV ......................................................................................................................................... 6

2.3. Algunas Consideraciones ..................................................................................................................... 8

3. HISTORIA, MOTIVACIÓN ECONÓMICA Y EVOLUCIÓN DE LA IED EN CHILE .............................................. 10

3.1. Período Previo al DL 600 .................................................................................................................... 10

3.2. Período de 1974-1980 ....................................................................................................................... 11

3.3. Década de 1990 ................................................................................................................................. 12

3.4. Década 2000 ...................................................................................................................................... 15

3.5. Década 2010 ...................................................................................................................................... 26

4. REVISIÓN DE LA LITERATURA .................................................................................................................... 33

4.1. Los impactos de la IED a nivel macro ................................................................................................. 33

4.2. La IED y los spillovers tecnológicos .................................................................................................... 38

4.3. Cuadro Resumen de Papers seleccionados ....................................................................................... 43

5. DESCRIPCIÓN DE LAS BASES DE DATOS UTILIZADAS ................................................................................ 57

6. SOBRE LA DEFINICIÓN, DATA Y EVOLUCIÓN DE DISTINTAS VARIABLES DE LA INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA (IED) EN CHILE .................................................................................................................................... 64

6.1. IED Como Crédito Total Asociado a Mecanismos .............................................................................. 64

6.2. IED como Inversión Extranjera Directa según UNCTAD ..................................................................... 68

6.3. Principales diferencias entre ambas variables ................................................................................... 70

7. METODOLOGÍA GENERAL ......................................................................................................................... 72

8. RESULTADOS DEL ESTUDIO ....................................................................................................................... 74

8.1. Perspectiva Macroeconómica ........................................................................................................... 74

8.2. Perspectiva Microeconómica ............................................................................................................ 94

8.2.1. Metodología de Estimación ........................................................................................................ 98

8.2.2. Data y variables utilizadas ........................................................................................................ 103

8.2.3. Resultados: Hechos Estilizados de la Inversión Extranjera Directa en Chile ............................. 105

8.2.4. Conclusiones enfoque mIcroeconómico................................................................................... 124

8.3. Análisis Matriz Insumo-Producto ..................................................................................................... 126

8.3.1. Resultados Esperados ............................................................................................................... 128

8.3.2. Impacto directo de los multiplicadores productivos e impacto indirecto de los encadenamientos de los sectores económicos ...................................................................................... 129

8.3.3. Impactos directos: Multiplicadores .......................................................................................... 129

8.3.4. Impacto Indirecto: Encadenamientos ....................................................................................... 134

8.3.5. Efecto sobre la producción de una rama específica, dado un incremento unitario en todos los sectores de la demanda final .................................................................................................................. 164

8.3.6. Proyección de la demanda final de los diferentes sectores productivos ................................. 168

8.3.7. Efecto y Multiplicadores de empleo e ingreso sectorial ........................................................... 176

9. PRINCIPALES CONCLUSIONES ................................................................................................................. 179

ANEXOS .......................................................................................................................................................... 185

GRÁFICOS

Gráfico 1. Flujo de IED mundial por grupos de economía (millones de USD) .................................................... 1

Gráfico 2. Flujo de IED y prorrateo por sector, 1980-2011 (millones de USD de 2010) ................................... 29

Gráfico 3. Flujo de IED en Chile (1974-2012) (millones de USD) ...................................................................... 32

Gráfico 4. Créditos asociados a cada mecanismo de IED (1980-2011) ............................................................. 65

Gráfico 5. Crédito Total Mecanismos (Millones de dólares corrientes) ........................................................... 66

Gráfico 6. Flujos de IED por actividad económica (1980-2011) (millones de USD de 2010). ........................... 67

Gráfico 7. Total IED (créditos totales) por actividad económica, periodo 1980-2011 ..................................... 68

Gráfico 8. IED -UNCTAD- (Millones de US$ corrientes) .................................................................................... 69

Gráfico 9. Stock IED -UNCTAD (Millones de US$ corrientes) ............................................................................ 70

Gráfico 10. Flujo de IED según las dos metodologías propuestas (1980-2011) (millones de USD de 2010) .... 71

Gráfico 23. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en la agricultura .................................................. 145

Gráfico 24. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en la Minería ....................................................... 147

Gráfico 25. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en la Industria Manufacturera ............................ 149

Gráfico 26. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en el Sector EGA ................................................. 151

Gráfico 27. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en el Sector EGA ................................................. 153

Gráfico 28. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en el Sector Comercio ......................................... 155

Gráfico 29. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en el Sector Comercio ......................................... 157

Gráfico 30. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en el Sector Financiero ....................................... 159

Gráfico 31. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en el Sector Servicios .......................................... 161

Gráfico 32. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Adelante ....................................................................... 163

TABLAS

Tabla 1. Desagregación Por Actividad ELE1 y ELE2 Armonizadas* ................................................................... 60

Tabla 2. Desagregación por Tamaño ELE1 y ELE2 Armonizadas* ..................................................................... 61

Tabla 3. Desagregación por Actividad panel de Datos* ................................................................................... 62

Tabla 4. Desagregación por Tamaño Panel de Datos ....................................................................................... 62

Tabla 5. Máximos Multiplicadores Directos Hacia Atrás Adelante ................................................................. 131

Tabla 6. Máximos Multiplicadores Directo Hacia Adelante ........................................................................... 132

Tabla 7. Multiplicadores Directos Hacia Atrás y Adelante Sectores Agregados ............................................. 133

Tabla 8. Máximos Encadenamiento Hacia Atrás (BLj)..................................................................................... 135

Tabla 9. Máximos Multiplicadores Encadenamiento Hacia Adelante (FLi) ..................................................... 137

Tabla 10. Encadenamientos Economía Agregada........................................................................................... 140

Tabla 11. Resumen impactos economía nacional completa .......................................................................... 141

Tabla 12. Resumen impactos economía nacional agregada ........................................................................... 143

Tabla 13. Variación demanda final ante un 1% de aumento en el sector ...................................................... 164

Tabla 14. Variación de la producción del sector i ........................................................................................... 165

Tabla 15. Requerimientos de Empleo Economía Agregada ............................................................................ 166

Tabla 16. Efectos Inducidos Sectoriales .......................................................................................................... 167

Tabla 17. Aumento de un 1% en la FBCF de Pesca Extractiva ........................................................................ 169

Tabla 18. Aumento de un 1% en la FBCF de Elaboración y conservación de carne ....................................... 169

Tabla 19. Aumento de un 1% en la FBCF de Elaboración de harina y aceite de pescado .............................. 170

Tabla 20. Aumento de un 1% en la FBCF de Distribución de electricidad ...................................................... 171

Tabla 21. Aumento de un 1% en la FBCF de Industrias básicas de metales no ferrosos ................................ 171

Tabla 22. Aumento de un 1% en la FBCF de Actividades de apoyo a la agricultura y ganadería ................... 172

Tabla 23. Aumento de un 1% en la FBCF de Transporte por tuberías (gasoductos y oleoductos) ................. 173

Tabla 24. Resumen Impactos.......................................................................................................................... 174

Tabla 25. Multiplicadores de Ingreso y Empleo en la Economía Agregada .................................................... 177

“Estudio de Medición del Impacto de la Inversión Extranjera Directa en la Economía Chilena”

Informe Final

SCL ECONOMETRICS S.A. Economía Aplicada, Regulación & Estrategia Av. Pedro de Valdivia 555 oficina 210, Providencia, Santiago, Chile • Fono + 56 (2) 2223 3253

www.scl-econometrics.cl • [email protected]

1

1. INTRODUCCIÓN

El incremento sostenido de los flujos de inversión extranjera directa (IED) ha sido una de las

características más destacadas de la economía mundial en las últimas décadas, ver figura 1. Esto

en parte debido a que hoy en día, los hacedores de política pública, le otorgan a la IED un rol clave

en el desarrollo de sus economías. De esta forma, un gran número de países han facilitado e

incentivado la llegada de inversionistas extranjeros mediante la simplificación de sus políticas de

inversión e incluso el otorgamiento de franquisias tributarias. Una hipótesis sobre la razón por la

cual las economías han incentivado (aceptado) la llegada de empresas y capitales extranjeros,

además de los flujos de dineros frescos que acarrea, es la posibilidad de que las empresas locales

tengan acceso a nuevas tecnologías y mercados, y en definitiva puedan aprender nuevas y más

efectivas formas de producir.

Gráfico 1. Flujo de IED mundial por grupos de economía (millones de USD)

a Europa sudoriental y Comunidad de Estados Independientes.

Fuente: Cepal (2010)

Así, la IED no solamente involucra una participación significativa en las acciones de una firma

doméstica o el control por parte de la firma extranjera, sino que también considera la inversión en

activos tangibles e intangibles, incluyendo de este modo la inversión en infraestructura o acuerdos


Informe Final



2

tales como franquicias, joint ventures y cooperación en investigación y desarrollo entre países y

firmas. Así, principalmente para las economías en vías de desarrollo, la IED es una fuente

importante de acumulación de capital físico, y de transferencia y difusión tecnológica, ya que

promueve el uso de nuevas tecnologías por parte de las empresas de la economía receptora de la

inversión y, al mismo tiempo puede generar incrementos en la productividad del factor trabajo, a

través de la capacitación en actividades especializadas, y la adquisición de habilidades específicas.

Además se debe considerar el alcance que tenga el efecto desbordamiento (spillovers) sobre las

empresas domésticas y sobre la productividad de los factores del país receptor. Todo esto podría

generar rendimientos crecientes en la producción agregada del país, y mejorar los niveles de

ingreso medio de las personas.

De este modo, el aporte de la IED al crecimiento económico de un país viene dado a través de

diversas fuentes, entre las que se pueden considerar el acceso a capital para financiar proyectos

de inversión, su aporte a acceder nuevos mercados y redes de distribución a nivel internacional, su

aporte a la absorción y transferencia de tecnología y buenas prácticas, su aporte en aumentar el

capital humano y físico y su aporte a la generación de actividad económica y empleo propia de los

procesos de inversión.

Es así como en las últimas décadas, se han desarrollado una amplia gama de estudios que intentan

medir el impacto de la IED, tanto su egecto directo, como el indirecto (spillovers), ver Lall (1974),

De Mello (1997), Lipsey (2002), Görg y Greenaway (2004), Smeets (2008), Lahiri (2008) por

distintas revisiones de la eviencia empírica sob re IED desarrollada a travás de las últimas décadas.

Según cifras de la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD),

durante el periodo 1978-2011 el flujo de IED en nuestro país creció a una tasa anual promedio

cercana al 28% en términos reales, mientras que a nivel mundial dicha cifra alcanzó el 15%. Los

flujos de IED en nuestro país han mantenido un sostenido crecimiento a partir del año 2002,

pasando de US$2.550 millones en dicho periodo a US$17.299 el año 2011.


Informe Final



3

Según este mismo organismo, Chile será el segundo destino para la IED en la región durante 2012,

superando a México, y solo por debajo de Brasil, con montos ingresados por US$26.400 millones,

según proyecciones del informe Global Investment Trends Monitor. Así, los flujos de IED en Chile

serían un 52,7% superiores respecto al 2011, posicionando al país como la séptima economía con

mayor crecimiento de su IED a nivel mundial.

A pesar de los importante que tradicionalmente ha sido para la economía chilena la IED, como

veremos en el capítulo de revisión de la literatura, existen muy pocos estudios que midan

cuantitativamente el impacto de la inversión extranjera directa para una serie de variables claves

de la economía chilena, como son el PIB, el empleo, la productividad, la transferencia tecnológica,

por mencionar algunos.

En este contexto, el objetivo de la presente consultoría es determinar y medir rigurosamente el

real aporte que ha tenido en los últimos treinta años la IED sobre diversas dimensiones de la

economía chilena, y poder así potenciar la acción de promoción y atracción de IED que lleva a cabo

el CIE a nivel internacional. Específicamente, se mide la real contribución de la IED sobre:

• El crecimiento económico;

• la formación bruta de capital fijo;

• el desarrollo de capital humano;

• la productividad de los factores de producción;

• el esfuerzo en inversión en investigación, desarrollo e innovación;

• la transferencia y absorción de nuevas tecnologías;

• la generación de nuevos y mejores empleos;

• el desarrollo de las industrias en las que se ha materializado esta inversión;

• la profundización de los encadenamientos productivos positivos;

• el crecimiento y diversificación de las exportaciones; y

• la capacidad de internacionalización de las empresas chilenas.


Informe Final



4

Para lograr los objetivos planteados, se desarrollaron una serie de modelos económicos usando la

econometría en los ámbitos macroeconómico y a nivel de firma, además de modelos estructurales

del tipo Input-Ouputs para medir los distintos encadenamientos de la IED.

Específicamente, se estimaron modelos macroeconómicos (series de tiempo) y microeconómicos

(corte transversal y panel de datos). La data utilizada corresponde a información macroeconómica

recolectada para el periodo 1980-2011 proporcionada por el Comité de Inversiones Extranjeras, el

Banco Central de Chile, la UNCTAD, CEPAL y el Banco Mundial, entre otras fuentes, y la microdata

obtenida de la Encuesta ELE del Ministerio de Economía. Además, se desarrolló un análisis Input-

Output, que permite simular las repercusiones en la producción de diferentes sectores de la

economía nacional que tendría un aumento porcentual de la demanda final neta de importaciones

en distintas industrias y sectores de la economía nacional, generado por el incremento de la

inversión extranjera en dicho sector.

El presente documento consta de ocho secciones, además de la presente introducción:

i. El marco legal de la IED en Chile

ii. Historia, motivación económica y evolución de la IED en Chile

iii. Una revisión de la literatura sobre el impacto de la IED para diferentes variables.

iv. Un capítulo con el detalle de la data utilizada y las bases de datos construidas.

v. Sobre la definición, data y evolución de distintas variables de la IED en Chile

vi. La presentación del marco metodológico general del estudio.

vii. Los resultados del estudio, dividido en a) evidencia macroeconómica, b) a nivel de firma, y

finalmente c) considerando la Matriz Insumo Producto de la economía Chilena.

viii. Finalmente, las principales conclusiones del estudio son presentadas.


Informe Final



5

2. LA LEGISLACIÓN Y LA INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA (IED) EN CHILE

La normativa contempla dos cuerpos principales, el Decreto Ley 600 de 1974 y el Capítulo XIV del

compendio de normas de cambios internacionales del Banco Central.

Para todos los efectos, el Comité de Inversiones Extranjeras (CIE) será el único organismo

autorizado, en representación del Estado de Chile, para aceptar el ingreso de capitales del exterior

acogidos al presente decreto ley y para establecer los términos y condiciones de los respectivos

contratos.

2.1. El DL 600 o Estatuto de la Inversión Extranjera

Los principios rectores del D.L. 600 se establecen en la No Discriminación de la Inversión y en la No

Discrecionalidad en los procedimientos. Se aplica a las personas naturales y jurídicas extranjeras, y

las chilenas con residencia y domicilio en el exterior, que transfieran capitales extranjeros a Chile y

que celebren un contrato de inversión extranjera.

De esta forma, dichos principios rectores generan derechos para el inversionista extranjero, tales

como la suscripción de un contrato de Ley con el Estado de Chile y la factibilidad de repatriación

de capital después de un año que se haya realizado la inversión. También permite derivar las

remesas de los beneficios inmediatamente producidos, junto con el libre acceso a los sectores

productivos y a los mercados de divisas.

Esta normativa permite al inversor la elección del régimen tributario que este desea que le sea

aplicable (bastante utilizado en los primeros años de funcionamiento de la normativa) y la

posibilidad de tener una cuenta corriente en el exterior en el caso de inversiones superiores a 50

millones de dólares.

El D.L. 600 es una ley flexible y sencilla de fácil de interpretar, que permite que las inversiones

sean monetarias o no lo sean (tales como Bienes físicos, en todas sus formas o estados o


Informe Final



6

Tecnología en sus diversas formas cuando sea susceptible de ser capitalizada). El procedimiento de

solicitud de la Inversión a pesar de ser simple debe tener en cuenta que el mínimo a invertir es de

1 millón de US$ y que la solicitud deberá tramitarse con un formulario oficial.

Al ser un Contrato-Ley entre el Estado de Chile y el inversionista extranjero, le da a este último la

posibilidad de planificar sus inversiones por tres etapas. En efecto, existe un plazo de tres años en

cualquier tipo de inversión y de 8 años en las inversiones mineras u otras que lo requieran.

Además, dicho contrato como tiene fuerza de ley de la república, no puede ser derogada más que

por acuerdo entre las partes.

2.2. Capitulo XIV

Establece las normas aplicables a los créditos, depósitos, inversiones y aportes de capital

provenientes del exterior.

La normativa es aplicable para operaciones de cambio en créditos, depósitos, inversiones y

aportes de capital, provenientes del exterior, mayores a US$10.000, pero no aplica para las

instituciones bancarias establecidas en el país que realicen operaciones bancarias de este tipo. Las

operaciones implicadas son las siguientes:

1. Créditos: mutuos; líneas de crédito; descuentos o redescuentos de documentos, créditos y

sobregiros en cuentas corrientes bancarias o mercantiles, colocación en el exterior de

bonos convertibles o no, pagaderos en moneda extranjera ($ o UF),

2. Depósitos: entrega de divisas provenientes del exterior, o el producto de su liquidación en

el país, a otra, domiciliada o residente en Chile, quien se hace dueña de ellas a título

de depósito y se obliga a restituirlas en un momento distinto al de la entrega.

3. Inversiones

4. Aportes de Capital

5. Divisas provenientes del Exterior


Informe Final



7

6. Disposición de Fondos: uso de fondos en divisas de que dispone

A diferencia del D.L.600, en el cual se permite la inversión mediante aportaciones no dinerarias, el

sistema previsto en el Capítulo XIV sólo es aplicable a las inversiones en aportaciones monetarias.

El sistema previsto en este Capítulo, permite que en el caso de inversiones en divisas o en moneda

extranjera de poca cantidad, sea posible utilizar dicha vía. Dicha normativa se aplica a dos tipos de

operaciones, operaciones de Créditos Externos y a las operaciones de Aportes de Capital que no

sean créditos.

En el caso de que el inversionista desee reexportar las aportaciones invertidas al exterior, la

tramitación de la solicitud correspondiente ante el Banco Central de Chile es la condición para que

el inversionista pueda realizar dicha acción. La solicitud se deriva por medio de un Banco o casa de

Cambio, previamente a la liquidación del importe de la inversión correspondiente y es el medio

por el cual el inversionista extranjero ingresa en el Mercado Cambiado Formal, el cual es el único

sistema autorizado para la formalización de las inversiones extranjeras.

Transcurrido un año desde la liquidación de la inversión, el inversionista podrá reexportar el

capital invertido. Dicha re exportación también deberá hacerse mediante el cambio de la moneda

nacional.

A diferencia del D.L. 600 el Capítulo XIV no establece un sistema garantizado de la inversión dado

que se trata en la práctica de una norma de control de cambios y sólo aplicable a inversiones

dinerarias, ni tampoco permite la negociación, con el Estado de Chile, respecto al sistema

tributario a elegir.


Informe Final



8

2.3. Algunas Consideraciones

Chile posee una buena posición en el concierto financiero mundial, en donde por ejemplo, el éxito

en la colocación de bonos en dólares y en pesos en los últimos años demuestra la valoración del

país ratifica la confianza de los inversionistas y agentes financieros en el país. Junto con ello, los

niveles crecientes y sostenidos de inversión en los últimos períodos (en especial en el último año

2012) muestran que existe interés en invertir en el país, a pesar de las desventajas históricas tales

como el aislamiento geográfico y la distancia a los principales mercados y el tamaño del mercado

nacional en el concierto mundial.

Dada esta situación, es necesario disponer en el país de un estatuto jurídico de la inversión

extranjera que promueva el ingreso de capitales al país, pero también que se vinculen a servicios e

inversiones relacionadas estándares ambientales y nuevos procesos productivos e

industrialización que incentiven el uso de energías limpias y renovables, además de la difusión de

sistemas de innovación empresarial y compromiso con la responsabilidad social empresarial.

Deseable es también fomentar el acceso de nuevos modelos de educación, calificación y

capacitación del recurso humano nacional

Esto conlleva el rediseño de las condiciones de invariabilidad tributaria, dado que el considerar las

externalidades ambientales en la depreciación del capital natural del país, implica que la carga

tributaria debe ser más exigente con los inversionistas, además de que en general existen

compromisos ambientales de los inversionistas extranjeros con organizaciones internacionales. De

la misma manera, aquellas inversiones que se inserten en comunas con bajos niveles de desarrollo

humano, debe sugerírseles que acepten un gravamen destinado a la capacitación de los habitantes

de dichas comunas, aparte de comprometer a los inversionistas en actividades de responsabilidad

social mucho más profundas, innovadoras y proactivas que las existentes en la actualidad. El


Informe Final



9

monto del gravamen debería ser inversamente proporcional a los niveles de impacto de las

actividades de responsabilidad social llevadas a cabo por los inversionistas.

Un rediseño al DL 600 no implica una derogación de dicho instrumento, lo cual crearía

incertidumbre en el concierto mundial, porque las modificaciones al decreto deben establecer

claramente que, más allá de los cambios que puedan existir en la normativa, se van a respetar las

reglas del juego de los inversionistas. Además, dichas garantías ya está explicitadas tanto en la

Constitución como en los Acuerdos de Promoción y Protección de Inversiones y en los capítulos

relativos a inversiones de los TLC suscritos por el país.

Finalmente, dado que toda norma puede ser modificada y como de hecho, el DL 600 lo ha sido en

varias oportunidades desde su promulgación, cualquier alteración debe ser analizada por medio

de un panel técnico, pero que considere la participación amplia de los sectores involucrados a

través de los mecanismos existentes, dado que las modificaciones pudieran ser aplicadas solo

ciertos sectores productivos. Esto debido a que existirán diferentes intereses sectoriales respecto

a la mantención de invariabilidades legales, reglamentarias y administrativas, debido a los

beneficios que su sector produce en la economía nacional, y que de alguna manera compensan la

carga tributaria que se pretendería modificar.


Informe Final



10

3. HISTORIA, MOTIVACIÓN ECONÓMICA Y EVOLUCIÓN DE LA IED EN CHILE

A continuación se presenta una reseña con los principales hitos asociados a los flujos de IED en

Chile.

3.1. Período Previo al DL 600

En el siglo XX, durante los años treinta y cuarenta, la mayor parte de las inversiones extranjeras

provenían de Estados Unidos, y en menor medida del Reino Unido. Las empresas estadounidenses

se dedicaban en especial a la minería y las británicas a los servicios (ferrocarriles, electricidad y

teléfonos) (Banco Central de Chile, 1956). Posteriormente, durante el período1954-1958, se

introdujeron cambios en la regulación de la IED, lo que significó el mantenimiento de la minería

como principal foco de atracción para las empresas extranjeras y un incremento significativo de las

inversiones manufactureras.

El primer Estatuto de Inversión Extranjera en Chile fue el DFL 437, promulgado el 2 de febrero de

1954. Durante estos treinta años ha habido significativos cambios en los grados de receptividad

del país frente a la inversión foránea que, entre otras cosas, se han traducido en distintas

legislaciones al respecto. Producto de lo anterior, los flujos hacia el país han tenido un

comportamiento bastante irregular durante el período.

El segundo estatuto fue el DFL 258 de 1960 que ampliaba la calificación de las actividades a las

cuales podían acceder los inversionistas extranjeros, incorporando el sector pesquero y

actividades que fueran "consideradas de interés para la economía nacional". Además le confería

exclusivas facultades discriminatorias al Presidente de la República para aprobar o rechazar las

franquicias establecidas en la legislación, las cuales se otorgaban por un plazo de diez años y en

casos calificados este plazo podía extenderse hasta un máximo de veinte años.


Informe Final



11

Se constató que entre 1959 y 1970, los ingresos de capital se concentraron en el sector minero

(58.8%), la industria manufacturera (38,8%) (principalmente fabricación de papel, sustancias y

productos químicos derivados del petróleo) y en medida mucho menor en los servicios (1.5%).

Durante este período, predominaron las empresas de Estados Unidos (43.3%) y Canadá (26.2%)

(CORFO, 1972; ODEPLAN, 1972).

A finales de los años sesenta se inicia una serie de profundas reformas que modifican

sustancialmente el panorama económico chileno, destacando la nacionalización de la gran minería

del cobre y la reforma agraria. Los cambios se aceleraron con la llegada al poder de la coalición

política Unidad Popular, en donde se profundizó la presencia del Estado en la economía y se limitó

el campo de acción para los agentes privados.

Después del golpe militar de 1973, las autoridades modificaron drásticamente la política

económica, aplicando un modelo de orientación neoliberal, caracterizado por una disminución

radical de la acción del sector público en la economía y fuertes transformaciones en el ámbito

fiscal, laboral, financiero, de las relaciones económicas con el exterior (liberalización financiera y

de las importaciones, y fomento de las exportaciones) y de la propiedad de los medios de

producción (French-Davis, 1999; Foxley, 1980, citados por la CEPAL, 2000).

3.2. Período de 1974-1980

En 1974 se promulgó el DL 600 que regula las condiciones de ingreso, capitalización y remesas de

capitales de las inversiones provenientes del exterior. El siguiente año se aprueba el DL 1089 de

1975, denominado Régimen especial de los hidrocarburos, en donde se establecen las

responsabilidades y atribuciones de la Empresa Nacional de Petróleos en la suscripción de

contratos de operación con contratistas para realizar actividades correspondientes a las labores de

exploración y explotación de hidrocarburos, las cuales fueron modificadas por el DL 18.482 del 28

de diciembre de 1985. En éste se establece la existencia de un "contrato especial de operación" y

se le dan mayores atribuciones a la Comisión Nacional de Energía.


Informe Final



12

Como reacción a la caída de 14% del PIB en 1982, las autoridades adoptaron una política

económica más pragmática, principalmente en cuanto al tipo de cambio, intentando incentivar la

inversión privada, para lo cual se creó, entre otros instrumentos, el mecanismo de conversión de

deuda en capital, descrito en los capítulos XVIII y XIX del Compendio de Normas de Cambios

Internacionales del Banco Central de Chile.

A finales de 1985 apareció el DL 18.474, que introduce modificaciones al DL 600de manera de

corregir algunas deficiencias del Estatuto respecto de inversiones en sectores de exportación y en

la definición de la base tributaria de las empresas. Sin embargo, estas nuevas disposiciones lo

alejaron de la no discriminación entre los nacionales y los extranjeros.

Entre 1985 y 1990, período en que estuvo en vigencia el Capítulo XIX, dicho mecanismo generó

cerca del 80% del total de la IED en el país y los inversionistas que lo utilizaron se vieron

beneficiados por un subsidio implícito, a través de descuentos, estimado en un 46% del valor de

las inversiones, al que no tuvieron acceso aquellos que se acogieron al DL 600 (Ffrench-Davis, 1990

citado por la CEPAL, 2000).

De manera paralela, en la segunda mitad de los años ochenta se reactivaron los flujos de IED

canalizados a través del mecanismo tradicional (DL 600), los que se destinaron sobre todo hacia

nuevos proyectos extractivos mineros. Entre 1985 y 1990, este sector concentró el54%de los

ingresos del DL 600. En igual período, las inversiones provenientes de Norteamérica (Estados

Unidos y Canadá) fueron las mayoritarias, siendo responsables de 42% del total.

3.3. Década de 1990

A comienzos de la década de 1990, se consolidó el clima para la inversión extranjera debido

principalmente a la existencia de positivos indicadores macroeconómicos de la economía chilena,

junto con el restablecimiento del sistema democrático. Se atrajeron recursos financieros a nuevos

sectores (agroindustria, celulosa y papel) de inversionistas poco comunes en el ámbito


Informe Final



13

latinoamericano (Nueva Zelandia, Australia, Arabia Saudita, etc.); y las inversiones hacia las

actividades tradicionales, en particular la minería, encontraron condiciones apropiadas para iniciar

un ciclo de grandes inversiones que se extendió durante prácticamente todos los años noventa.

Una parte muy significativa de las primeras inversiones en este período de auge fueron destinadas

al desarrollo de nuevos proyectos, sobre todo en sectores vinculados a la extracción y

transformación de recursos naturales para la exportación. Hacia finales de la década de 1990, la

masiva llegada de IED hacia actividades de servicios comenzó a definir un renovado patrón de la

presencia de las empresas transnacionales en la economía chilena.

Otro factor que incentivó el impulso inicial para el crecimiento de los ingresos de IED fue el éxito

del programa de conversión de deuda externa (Capítulo XIX). Este mecanismo estuvo vigente

entre 1985 y 1990 y posibilitó que se generara cerca del 80% del total de la IED en el país, debido a

que los inversionistas que lo utilizaron se vieron beneficiados por un subsidio implícito, a través de

descuentos, estimado en un 46% del valor de las inversiones, al que no tuvieron acceso aquellos

que se acogieron al DL 600 (Ffrench-Davis, 1990). Esto contribuyó a crear un clima favorable entre

los inversionistas extranjeros y despertar su interés en Chile, aunque la progresiva y rápida

recuperación de la economía hizo subir el precio de los papeles de deuda externa chilena y

disminuir la rentabilidad de este mecanismo (Calderón y Griffith-Jones, 1995). Así, a partir de 1992

no se realizaron nuevas operaciones.

Durante la primera parte de la década de 1990 los flujos alcanzaron un promedio anual de 1 500

millones de dólares, para luego llegar a casi 5 500 millones entre 1996 y 2000, período en el cual el

DL600 se constituyó en el principal mecanismo de ingreso de la IED al país, concentrando cerca del

90% de los flujos. Influyeron en este desempeño la estabilidad del marco regulatorio, la rápida y

sostenida recuperación de la economía junto con la maduración de algunas actividades

exportadoras.


Informe Final



14

En relación a la minería, el cual fue el sector que concentró mayor interés para los inversionistas

extranjeros, entre 1990 y 1995 se realizaron buena parte de las inversiones que permitieron hacer

productivos estos yacimientos mineros, concentrando el 58% de los flujos totales de IED. Por otro

lado, en este período las manufacturas representaron el 15% del flujo total de IED, estando

vinculadas a la industria de transformación de recursos naturales (agroindustria, alimentos, y

papel y celulosa). Igualmente en este período se inició también un sostenido repunte de las

inversiones destinadas a las actividades de servicios, especialmente en el sector financiero y de las

telecomunicaciones. Como consecuencia de lo anterior, en el período 1996-2000, la minería, a

pesar de que la minería mantuvo los grandes volúmenes de inversión, perdió protagonismo

relativo en favor de los servicios, básicamente energía, telecomunicaciones y banca.

Dada las fusiones y adquisiciones de empresas privadas nacionales por parte de compañías

extranjeras (particularmente energéticas) y la privatización de algunos activos estatales en el área

de las empresas sanitarias que se manifestaron en el período 1996-2000, los servicios atrajeron

64% de los flujos de IED, en especial en las áreas de electricidad, gas y agua (27% del total) y el

sector financiero (20%). Asimismo, como resultado de esta dinámica y a diferencia de los años

anteriores, en un porcentaje importante, las inversiones directas recientes correspondieron a

transferencias de propiedad y no contribuyeron a la ampliación de la capacidad productiva del

país. Además, el sector manufacturero concentró poco más del 10% de los ingresos de IED.

También cabe señalar que en la primera parte de la década (entre 1990 y 1995), el 40% de los

flujos de IED ingresados al país mediante el DL 600 tuvieron como origen los Estados Unidos (de

los cuales cerca del 66% fueron destinados a proyectos mineros) y otro 22% provino de empresas

canadienses, principalmente mineras. A través de este período, sobresalían también las

inversiones procedentes de Sudáfrica, Japón y el Reino Unido, las cuales formaban parte de los

consorcios que se habían constituido para llevar a cabo alguno de estos grandes proyectos

extractivos de uso muy intensivo de capital.


Informe Final



15

El origen geográfico y destino sectorial de la IED comenzó a presentar una menor concentración

durante la segunda parte de los años noventa, lo cual se reflejó a través del ingreso de empresas

europeas (preferentemente españolas) a los sectores de servicios. Ello unido a una creciente

diversificación de las inversiones estadounidenses, las cuales se destinaron en poco más del 20% a

proyectos mineros, y cerca del 61% a actividades de servicios (finanzas, energía y

telecomunicaciones). Debe hacerse notar que España llegó a ser responsable del 30% de los

ingresos de IED entre 1996 y 2000, constituyéndose en el principal inversionista en el país, en

particular en el sector energético (Calderón, 1999).

Las alteraciones producidas en el período 1996 y 2000, en términos de volúmenes de inversión,

modalidades de ingreso, sectores de destino y principales países inversionistas provocaron

cambios en la distribución de las firmas en el medio local. En efecto, de las 20 mayores firmas

chilenas, en nueve de ellas existe una presencia mayoritaria de inversión extranjera directa, del

resto dos son estatales y nueve privadas locales. Entre las extranjeras destaca el rápido ascenso de

las empresas de servicios, particularmente las de energía eléctrica y telecomunicaciones. Por otro

lado, para las principales empresas exportadoras, la presencia de firmas extranjeras es mucho más

significativa. Entre los 20 exportadores más grandes (con ventas externas superiores a los 100

millones de dólares), 14 son compañías foráneas, 9 de ellas empresas mineras.

3.4. Década 2000

En el sector eléctrico, se registraron importantes adquisiciones en el período, con la participación

de Endesa España y AES Corporation.

Los flujos de IED en 2000 alcanzaron los 3 676 millones de dólares, lo que representó una

disminución del 60% con respecto a 1999, reduciendo la participación del país en los flujos totales

a la ALADI de casi un 10% en el período 1995-1999 a un 5.5% en 2000. Por otra parte, aunque la

caída de 2000 se explica parcialmente por el efecto en la base de comparación de fuertes

operaciones de Endesa España en 1999, el año 2000 tampoco estuvo exento de operaciones


Informe Final



16

especiales, por lo que la caída de la IED en Chile en 2000 es también reflejo de fenómenos de más

largo plazo en este país.

La evolución reciente de la IED en Chile también presenta interrogantes importantes respecto de

la fortaleza de las fuentes de inversión directa en el futuro (véase un análisis más extenso de la IED

en Chile en el capítulo II de este informe). A pesar de un par de adquisiciones muy cuantiosas de

empresas de servicios a fines de año, en Chile la IED en 2000 estuvo claramente por debajo del

promedio del quinquenio anterior. En efecto, aunque no todos fueron registrados en el 2000, los

flujos generados por la adquisición por parte de AES Corporation en diciembre de 2000 de más de

un 95% del conglomerado eléctrico chileno Gener, con un desembolso en Chile de más de 840

millones de dólares, y la adquisición en este mismo mes por parte de Telecom Italia de más de un

30% de la empresa de telecomunicaciones ENTEL, por más de 900 millones de dólares,

equivalieron a casi la mitad de los flujos de IED registrados en todo el año en Chile.

En este contexto, surgen dudas respecto de las fuentes de atracción de IED en los años venideros

(Moguillansky, 1999). La minería, que fue el sector más destacado en términos de atracción de IED

en los noventa, ha terminado ya su ciclo de inversiones más fuertes, las privatizaciones más

importantes en Chile se realizaron tempranamente en los años ochenta y, como en Argentina, la

propiedad en las industrias principales de servicios ya se encuentra altamente transnacionalizada.

Recogiendo esta inquietud respecto de las fuentes futuras de IED, e incorporando ciertos criterios

de selectividad novedosos desde la perspectiva de Chile, en 2000 se apreciaron incipientes

esfuerzos por parte de las autoridades por atraer nuevas inversiones en sectores con mayor nivel

de sofisticación tecnológica.

Los flujos de IED en el 2001 crecieron levemente, donde los ingresos de IED se acercaron a los

flujos percibidos a mediados de la década de 1990, alcanzando los 4.602 MMUS$, monto que se

acercó a los flujos de IED percibidos a mediados de la década de 1990.


Informe Final



17

La situación política y económica estable, junto con el viraje hacia una mayor apertura en la

cuenta de capitales por parte del actual gobierno seguían siendo las características del país que

hacían que se atrajeran capitales tanto en materia de adquisición de empresas privadas como en

nuevas inversiones seguían siendo. Contribuían también a este efecto los esfuerzos de las

autoridades por legislar una mayor protección hacia los accionistas minoritarios en la normativa

de la oferta pública de adquisición de acciones (OPA) y la visión de los inversionistas de un país

puente para otras inversiones en Sudamérica.

Las fusiones y adquisiciones en Chile alcanzaron en el 2001 los 3.300 millones de dólares,

destacándose las transacciones en el sector energético, con la venta de Gasandes a la

transnacional francesa TotalFinaelf; en el sector eléctrico, con la compra de CGE por parte de

Pennsylvania Power and Light (PP&L-PPL), y en el sector manufacturero, con la adquisición del

30% de las acciones de la Compañía Cervecería Unidas por parte de la empresa estadounidense

Anheuser-Busch.

Por otra parte, el programa de concesiones de infraestructura impulsado por el Ministerio de

Obras Públicas ha seguido atrayendo inversiones en carreteras. A esta altura ya se evidenciaba la

culminación del proceso de reestructuración de los mercados, la escasez de nichos relevantes en

propiedad de capitales chilenos y la necesidad de competir en nuevos mercados, factores que

influyeron en el gobierno para atraer inversiones a nuevos sectores productivos y desarrollara una

política a favor de la IED en alta tecnología (programa de atracción de inversiones de alta

tecnología).

En el caso de las privatizaciones, el año 2001 marca un punto muy bajo dentro del proceso que

tomó impulso a comienzos de la década de 1990, dada la culminación del fenómeno de

enajenación de activos públicos donde destaca la discusión en relación a la privatización sólo en el

sector minero.


Informe Final



18

En el 2002, el ingreso de IED bajó abruptamente a medida que llegó a su término el ciclo de los

megaproyectos mineros y se redujo el número de adquisiciones en servicios, aunque seguía siendo

el país de mayor estabilidad macroeconómica en Sudamérica. Los flujos alcanzaron un total de

1.603 millones de dólares, lo que significa una caída del 64% con respecto a 2001.

Los principales sectores beneficiados ese año fueron minería, electricidad, agua y gas, y los

servicios financieros. Por otra parte, según datos oficiales relativos al primer semestre de 2002,

los Estados Unidos volvieron a ser, después de varios años de predominio de las inversiones

españolas, el principal origen de las inversiones, con una participación de 30% en el total.

Ese año existieron limitadas operaciones de compra, donde destacó la adquisición de 35.4% de las

acciones del Banco Santiago (que estaban en poder del Banco Central) por parte del Banco

Santander Central Hispano (BSCH). Esta adquisición implicó un desembolso de aproximadamente

680 millones de dólares, con lo cual el BSCH pasó a controlar 80% del Banco Santiago, iniciándose

además, el proceso de fusión entre ambas entidades, lo cual se insertaba en el contexto de la

agresiva política de penetración de la banca española en América Latina.

También sobresale la compra de la Compañía Minera Disputada de Las Condes S.A., propiedad

hasta ese momento de la Exxon Mobil (Estados Unidos), por parte de la Anglo American

(Sudáfrica), en un monto cercano a 1 300 millones de dólares.20 Ello eleva sustancialmente la

magnitud de las operaciones de la Anglo American en Chile, al sumarse esta adquisición a la

propiedad de las minas Mantos Blancos, Moly-Cop Chile y de 44% de María Inés de Collahuasi.

Los gobiernos de Argentina y Chile firmaron el tratado minero ese año, relacionado al proyecto

Pascua Lama, ubicado en la frontera entre ambos países, y cuya puesta en marcha exigirá una

inversión de 1.500 millones de dólares.

Frente al debilitamiento general de los flujos de IED, las autoridades chilenas intentaron

diferenciar al país de las naciones vecinas actualmente en crisis y mantenerse como foco de


Informe Final



19

atracción para los capitales extranjeros, implementando diversas fórmulas, tales como el

programa de atracción de inversiones de alta tecnología, el avance en la promulgación de las leyes

de Oferta Pública de Acciones, la eliminación de trabas para el ingreso de capitales, y la promoción

de Chile en el exterior.

Los flujos netos de IED en el 2003 registraron un importante repunte de 58%, después de haber

caído en un 55% en el año anterior, aunque si bien dicho incremento es significativo, el nivel de las

entradas, del orden de 3.000 millones de dólares, sólo llega al 55% del promedio anual registrado

durante el quinquenio 1995- 1999.

Ya desde el 2002 se habían firmado tratados de libre comercio con Estados Unidos, la Unión

Europea y los países de la Asociación Europea de Libre Comercio (AELC). Asimismo, en el 2003 se

suscribieron convenios para evitar la doble tributación con España y el Reino Unido, mientras que

a principios de 2004 se aprobó el tratado de libre comercio con Corea del Sur. Pese a que Chile

exhibe una imagen positiva hacia el exterior, fue el país de la región, aparte de Argentina, en el

que más retrocedieron los flujos netos de IED en el 2002, de las cuales, parte significativa

asumieron la forma de fusiones y adquisiciones.

En Chile, dos sectores de la economía han sido importantes polos de atracción para la IED: el

sector primario, de interés para empresas transnacionales que buscan materias primas, y el de los

servicios, hacia el que se dirigen empresas que despliegan una estrategia de búsqueda de

mercados locales y regionales (CEPAL 2000). Aun teniendo en cuenta las diferencias metodológicas

entre el Banco Central (que entrega datos de IED a nivel agregado) y el Comité de Inversiones

Extranjeras (que clasifica la IED según país de origen y sector de destino, pero considerando sólo a

aquella que entra bajo las normas del DL600), es posible explicar la fuerte reducción que

registraron las entradas de IED en el 2003 debido a fuertes caídas tanto en el sector primario, que

venía de un importante crecimiento en el año anterior, como en el de servicios, que ha continuado

con la caída de los años previos.


Informe Final



20

Bajo este contexto, el sector servicios fue el principal receptor de IED en el 2003, con un 51% del

total de ingresos, mientras que el sector primario representaba casi un tercio del total. Las

empresas transnacionales tuvieron un alto costo de ingreso al país (dado por activos relativamente

costosos), así como en el sector del comercio minorista, donde los agentes locales tienen una

importante presencia.

En cuanto a los principales países inversionistas, en ese año predominaron Estados Unidos y

España, con participaciones de 25% y 24% de los flujos totales en el período 1996-2003,

respectivamente. Por último, en ese período los cinco principales países inversionistas originaron

el 78% de los flujos de IED.

Durante el 2004, la IED en Chile alcanzó 7.600 millones de dólares, el valor más alto desde 1999, y

que supera el promedio del segundo quinquenio de la década de 1990.

Entre las principales operaciones que explican esta cifra, figuran el aumento de capital de 2.100

millones de dólares realizado por Enersis en el 2003 (registrado a efectos contables en el 2004) y la

adquisición por parte de Telefónica Móviles (España) de la filial de telefonía inalámbrica de

Telefónica CTC, por 1.250 millones de dólares. Los principales sectores hacia los que se dirige la

IED son el primario (minería), y los servicios (telecomunicaciones y electricidad y gas), en tanto que

los mayores inversionistas son Estados Unidos y Canadá. Se destaca el proyecto minero Spence,

propiedad de BHP Billiton, que contempla una inversión de 990 millones de dólares. En el sector

de la energía, AES Gener, la segunda generadora del país tras Endesa, invertirá 210 millones de

dólares en una central de ciclo combinado a gas natural, cuyos 394 MW de potencia permitirán

hacer frente al incremento de la demanda energética chilena.

Una de las principales novedades del sector minero en el 2004 fue la aprobación, por parte del

consorcio angloaustraliano BHP Billiton, que opera el mineral de la Escondida, del proyecto

cuprífero a cielo abierto Spence, al norte de Antofagasta. La iniciativa contempla una inversión de

990 millones de dólares; el inicio de la explotación está planificado para fines del 2006 y se estima


Informe Final



21

que sus costos estarán entre los más bajos de la industria. Las inversiones en Chile por parte de

BHP Billiton confirman la intención de posicionar a esta empresa como una de las más grandes

productoras de cobre a escala mundial. La compañía informó que invertirá 870 millones de dólares

para procesar el mineral de baja ley de Escondida, cuya propiedad comparte con Rio Tinto. El

aprovechamiento de este mineral, hasta ahora un residuo, permitirá aumentar la capacidad de

producción de Escondida a 180.000 toneladas por año.

En el área de centros de servicios compartidos, la firma Británica-holandesa Unilever comenzó a

operar en Chile su centro de servicios compartidos para la región, en el que centraliza los informes

financieros de todas las filiales regionales, excepto la de Brasil. La competitividad del país, el

adecuado ambiente de negocios y el bajo nivel de riesgo fueron determinantes de esta opción

entre otras 12 posibles localizaciones.

En este período comenzaron a aparecer problemas regulatorios que desincentivaban la inversión

en ampliación, mantención y modernización de los sistemas de energía y que se vieron ahondados

por factores climáticos y macroeconómicos. Por este motivo, la apertura del sector eléctrico al

capital extranjero no tuvo como consecuencia una expansión de la capacidad de generación que

evitara los problemas de saturación.

En el 2005, Chile siguió siendo un destino privilegiado de la IED, que respondió favorablemente a

la estabilidad y dinamismo de su economía. Se recibieron ingresos de IED por 7.208 millones de

dólares, que representa un alza del 0,5% respecto del año anterior. Una gran parte de las entradas

registradas corresponde a reinversiones. Los principales sectores de destino de IED fueron la

minería, el transporte y las comunicaciones y la energía eléctrica. Las concesiones de proyectos de

infraestructura (autopistas, aeropuertos, puertos, etc.) han generado grandes ingresos de IED, en

donde en el período entre 2000 y 2006, el Ministerio de Obras Públicas de Chile logró atraer un

total de 7.000 millones de dólares en inversiones en 50 concesiones para la construcción y

operación de proyectos de infraestructura (Chile Investment Review, febrero de 2006, p. 8).


Informe Final



22

En el 2005, los diferentes proyectos concesionados invirtieron cerca de 1.000 millones de dólares

(Chile Investment Review, febrero de 2006, p. 8). En energía eléctrica se destacaron las inversiones

llevadas a cabo por la empresa australiana Pacific Hydro. Esta compañía comenzó la construcción

de la central hidroeléctrica La Higuera, de 155 MW, avaluada en 270 millones de dólares. . Cabe

mencionar que las inversiones en Chile en el período 2001-2005 oscilaron en torno al 6,1% del PIB.

En el subsector de las telecomunicaciones, Endesa vendió su filial de telefonía móvil Smartcom a la

compañía mexicana América Móvil, por un monto de 472 millones de dólares. Con esta operación,

una de las dos empresas más grandes de esta rama de actividad en América Latina entra al

mercado chileno, ampliamente dominado por la española Telefónica (la otra líder regional) y por

Entel. A su vez, TELMEX obtuvo una concesión para operar el servicio de bucle local inalámbrico en

el país.

Las inversiones a mediano plazo se concentraron (además del subsector de la energía eléctrica) en

el de la minería, sobre todo en el del cobre, gracias a nuevas posibilidades en materia de inversión

que abrió el acuerdo de libre comercio con China, segundo socio comercial de Chile. Cabe

mencionar el acuerdo entre la minera china Minmetals y la estatal Codelco, según el cual la

compañía china pagará 2.000 millones de dólares a Codelco para conseguir abastecimiento de

cobre a largo plazo. La empresa chilena, por su parte, dió a Minmetals la opción de adquirir una

participación minoritaria en la sociedad que tendrá a su cargo la explotación del yacimiento Gaby

en el caso de que decidiera iniciarla. Chile logró una buena posición como destino de inversiones

vinculadas a los “nuevos servicios” (CEPAL, 2005c).

La Asociación Chilena de Centros de Llamadas espera triplicar los ingresos y el empleo en la

actividad en el 2008. Asimismo, aspira a unificar a los sectores público y privado, para transformar

al país en uno de los líderes mundiales en este negocio, como India y Costa Rica (Cinver, 2005). En

2005 se destacó la compra, por parte de la empresa india Tata Consultancy, de Comicrom, una


Informe Final



23

empresa de contratación externa de procesos empresariales por un monto de 23 millones de

dólares.

En lo que se refiere al aspecto fiscal, en Chile se instituyó en 2005 un impuesto específico a la

actividad minera, aunque la nueva ley asegura el mantenimiento del régimen de invariabilidad

impositiva por períodos definidos para las empresas de mayor tamaño que operan de acuerdo con

el decreto ley 600 y establece la invariabilidad del impuesto mencionado para los inversionistas

que suscriban nuevos contratos de inversión extranjera relativos a proyectos mineros por un valor

mínimo de 50 millones de dólares (Comité de Inversiones Extranjeras, ver

www.foreigninvestment.cl). Asimismo, mediante la ley del Fondo de Innovación para la

Competitividad, el gobierno se comprometió a dedicar una parte de los recursos recaudados a

dicho fondo.

Durante el 2006 Chile recibió US$ 8.053 millones, un 16% más que en el año anterior, siendo el

mayor receptor en América del Sur de IED, después de Brasil (18.800 millones), superando en un

40% el promedio anual de inversiones recibidas a partir del 2002. A nivel sectorial, el aumento de

las inversiones mineras en 2006 tiene un marcado componente de reinversión.

Dichas reinversiones han aumentado constantemente desde 1999 y corresponden a una gran

parte de los ingresos de IED en el país. Los principales sectores de destino de la IED en 2006 fueron

los rubros de electricidad, gas y agua, seguidos de la minería, el transporte y las comunicaciones

(CIE, 2006).En cuanto al origen, los principales países inversionistas en términos de ingresos brutos

de IED fueron Canadá (54%), Estados Unidos (11%) y Australia (6%), lo que refleja la marcada

influencia canadiense en la compra del 92% de Transelec. Esto a su vez revela la importancia del

sector de electricidad y de Canadá como país inversionista, pero no debería influenciar en forma

significativa las corrientes netas de inversión hacia Chile, en las que probablemente haya

predominado la minería.


Informe Final



24

En el 2007 la IED en Chile fue de 14.457millones de dólares, la cual aumentó en términos

absolutos 7.100 millones de dólares, en relación al año anterior. La mayor parte del alza de la IED

recibida corresponde de forma bastante equitativa, entre participaciones en capital, reinversión

de utilidades y otro capital (que incluye endeudamiento). Debe señalarse que se excluyen de las

estadísticas sobre el destino sectorial de la IED algunos tipos de reinversiones, lo que llevaría a una

subestimación importante de las inversiones en recursos naturales, ya que se estima que la mayor

parte de las reinversiones de utilidades en Chile se destinan a la minería.

Chile fue el destino de dos de las principales adquisiciones del sector bancario en el año. Primero,

la alianza estratégica de Banco de Chile con Citigroup y segundo la compra de Banco del Desarrollo

por la canadiense Bank of Nova Scotia (Scotiabank), la cual en tanto, adquirió el control de Banco

del Desarrollo, reforzando sus actividades en Chile en el segmento de préstamos a consumidores

de medianos ingresos y micro y pequeñas empresas. Ese mismo año, antes de las fuertes pérdidas

por la crisis en el mercado de hipotecas de Estados Unidos, Citigroup realizó una alianza

estratégica con Banco de Chile.

En Chile, además de las inversiones estrictamente en minería, BHP ha invertido en el suministro de

energía (con plantas de regasificación de gas natural licuado GNL) y agua en sus operaciones. Por

otro lado, la estrategia de Anglo American, que en América Latina produce metales básicos,

carbón y metales ferrosos, consiste en ser la empresa con mayor valor agregado en el ramo de los

metales básicos. Anticipando un déficit en la oferta de cobre en la próxima década, procura

aprovechar las oportunidades de expansión relativas a este mineral, al zinc y al níquel. Esta visión

ha motivado proyectos en Chile tales como Los Bronces.

Otras empresas españolas se han destacado en el sector de autopistas. Abertis compró a otra

española, ACS, en enero de 2008, sus participaciones en Autopista Central y Rutas del Pacífico en

Chile, por un monto de aproximadamente 1.030 millones de dólares.


Informe Final



25

En el 2008 Chile, la mayor parte del crecimiento de la IED es atribuible a la minería, destacándose

la compra, por parte del grupo japonés Marubeni, del 30% de la mina La Esperanza, de la chilena

Antofagasta Minerals, en 1.300 millones de dólares.

La caída del precio del cobre impactó fuertemente en el sector minero (cayó un 12% en relación al

año anterior), en donde en el último trimestre de 2008 se debieron postergar o suspender

proyectos por 12.000 millones de dólares (La Tercera, 2009a). Uno de los casos más importantes

es el de BHP Billiton, que postergó su proyecto de expansión por 6.700 millones de dólares en La

Escondida, el mayor yacimiento privado de Chile (Business Latin America, 2009).

Los altos precios del petróleo y la creciente preocupación por el medio ambiente han despertado

gran interés en las energías renovables, lo cual se graficó con la compra de la chilena Etanol del

Pacífico Sur por la estadounidense Energy Quest.

El potencial de la región en el sector de la energía eólica se ha materializado en importantes

inversiones, destacándose los anuncios de inversión en Chile por parte de la española Enhol, que

prevé invertir 1.000 millones de dólares en el parque eólico Talinay, y la empresa conjunta de la

irlandesa Mainstream Renewable Power y la chilena Andes Energy, dos compañías que tienen

previsto invertir 1.300 millones de dólares en la construcción de parques eólicos (Business Latin

America, 2008g, y El Mercurio, 2008). Esta inversión se une a la realizada por la española Endesa

en 2007 para la construcción del parque eólico El Canela, proyecto que sigue en proceso de

expansión.

En el sector telecomunicaciones, Telefónica adquirió las acciones restantes de su subsidiaria en

Chile por 1.500 millones de dólares.

El proceso de expansión y consolidación de los supermercados continuó en 2008, donde la

adquisición de D&S por parte del líder mundial de la industria, la estadounidense Wal-Mart.


Informe Final



26

Chile fue el segundo mayor receptor de la región en 2009, al recibir 12.702 millones de dólares por

concepto de IED, un 16% menos que en 2008. A pesar de la caída, esta cifra es el segundo mayor

flujo de IED recibido por el país, lo que fue un buen resultado si se consideran las condiciones

económicas y la incertidumbre que imperó en 2009. Si bien Chile solo cuenta con estadísticas

parciales sobre el origen de la IED y su destino sectorial, sobre la base de estas estadísticas y de

otras fuentes de información se estima que la mayor parte de la IED se dirigió al sector de

servicios, donde se destaca la compra de la cadena chilena de supermercados Distribución y

Servicio S.A (D&S) por parte de la estadounidense Wal-Mart en unos 2.000 millones de dólares.

La IED en minería, una de las principales actividades receptoras, tuvo una caída importante del

57% a consecuencia de los bajos precios del cobre prevalecientes en la mayor parte de 2009. Aun

así, algunas empresas se esforzaron por mantener una parte de su inversión y prepararse para una

mejoría de las condiciones económicas en el futuro. Cabe destacar que el número de proyectos de

IED anunciados en el área de energías alternativas y renovables ha seguido aumentando y pasó de

7 en 2008 a 11 en 2009. Este proceso estuvo liderado por grandes empresas como Enel (Italia),

Endesa (España) y GDF Suez (Francia).

Chile, tuvo una relación IED/PIB de alrededor del 8%, concentrando además cerca del 23% destino

de las fusiones y adquisiciones de la región.

3.5. Década 2010

En el 2010, la recuperación de los flujos de IED en este año se evidenció por el incremento del 17%

en relación al año anterior y alcanzó los 15.095 millones de dólares, liderado por nuevos aportes

de capital de las empresas transnacionales.

En un contexto temporal más amplio, la IED no fue particularmente afectada durante la crisis

global y los montos muestran una tendencia al alza en comparación con el primer quinquenio de la

década. Es así que el promedio de ingreso de IED para 2000-2005 fue 5.000 millones de dólares,


Informe Final



27

mientras que a partir de 2007 ha superado los 12.000 millones de dólares por año. Los principales

países inversionistas han sido históricamente los Estados Unidos, el Canadá y España, a los que

corresponde casi el 60% de la IED entre 2001 y 2010. Durante 2010 el mayor inversionista fue los

Estados Unidos (19%), seguido del Reino Unido (12%), el Canadá (11%) y España (8%).

Por su parte, las estadísticas de destino sectorial muestran que los más importantes en 2010

fueron los servicios, con un 53% y la minería, con un 41% del total, mientras que la industria

manufacturera solo recibió el 2%5. Esta distribución confirma el posicionamiento histórico de los

flujos de IED en el país, concentrados en la minería y los servicios. Entre los anuncios importantes

sobre fusiones y adquisiciones se destaca la anunciada por LAN Chile y TAM Airlines (del Brasil),

que podría generar el mayor grupo aéreo de la región.

Uno de los cambios legislativos importantes en 2010 en Chile fue la aprobación de una nueva

regalía minera, que implica un cambio en el régimen tributario al cual se acogen las empresas

transnacionales. El nuevo régimen eleva la tasa que pagan las empresas mineras a un rango

variable entre un 4% y un 9% de la renta imponible operacional entre 2010 y 2012, que se

calculará de acuerdo al margen operacional del contribuyente. A partir de 2013 se aplicará el

régimen pactado en el contrato original por el plazo que reste hasta su vencimiento y luego se

agregarán seis años de invariabilidad con una tasa que va del 5% al 14%. La mayoría de las

transnacionales en el área de la minería se han acogido a este nuevo régimen.

Entre las operaciones más importantes destaca la creación de LATAM Airlines mediante la fusión

de la chilena LAN con la brasileña TAM, lo que dio lugar al mayor grupo aéreo de la región.

Esta operación supone un intercambio de acciones valorado en 3.425 millones de dólares

mediante el cual los accionistas de LAN tendrán el 71% de la nueva compañía fusionada y los de

TAM el 29%.


Informe Final



28

Sin embargo, las regulaciones del sector y sus posibles efectos sobre la competencia llevaron a la

Fiscalía Nacional Económica de Chile a condicionar la fusión y acordar la implementación de

ciertas mejoras para los pasajeros mediante programas de viajero frecuente, reducción de precios

e ingreso de nuevos operadores en ciertas rutas.

Las corrientes de IED en Chile aumentaron un 15%, alcanzando un récord histórico de 17.299

millones de dólares, durante el 2011. Esto confirma el atractivo que tiene para las empresas

transnacionales el país, que se ha convertido en una de las economías de América del Sur con

mayor presencia de capitales extranjeros. El destino de las inversiones directas se concentró

fundamentalmente en el sector de servicios, con un 33% del total de la IED, y en el sector

primario, con el 61% del total. En el primero destacan los servicios financieros y la electricidad,

mientras que en el segundo predomina la minería del cobre. La industria manufacturera, en tanto,

apenas fue destino del 5% de la IED.

En minería metálica cabe resaltar nuevas operaciones y proyectos de expansión de varias

empresas transnacionales, como la australiana BHP Billiton y la estadounidense Freeport-

McMoRan.

También hay que señalar acerca del sector minero la adquisición por parte del grupo japonés

Mitsubishi del 25% de Anglo American Sur por más de 5.000 millones de dólares8. Por su parte, el

grupo Sumitomo adquirió el 45% de Minera Quadra Chile por cerca de 700 millones de dólares.

Estos casos ilustran el rol que tienen varios consorcios japoneses en el financiamiento de las

actividades mineras en Chile, asegurando el acceso a los recursos mineros como insumo para otras

actividades. En el sector de servicios se destacan la compra de Chilquinta Energía por parte de la

empresa estadounidense Sempra Energy y de Autopista Central por parte de la canadiense Alberta

Investment Management Corporation (AIMCo), operaciones valoradas en más de 700 millones de

dólares cada una.


Informe Final



29

Finalmente, y a manera de resumen de la siguiente revisión, se presentan los flujos de IED en

monto y sector para el periodo 1980-2011. Además, en el Gráfico 2 se presentan los flujos de la

IED (según estadísticas del UNCTAD), y los principales hitos asociados discutidos en la revisión

desarrollada en esta sección.

Gráfico 2. Flujo de IED y prorrateo por sector, 1980-2011 (millones de USD de 2010)

Panel A. Flujos de Inversión Extranjera Directa en Chile y su Porcentaje del PIB


Informe Final



30

Panel B. Porcentajes sectoriales por década


Informe Final



31

Panel C. Porcentajes sectoriales por año

Fuente: Elaboración propia basada en datos del CIE, Banco Central de Chile y UNCTAD


Informe Final



32

Gráfico 3. Flujo de IED en Chile (1974-2012) (millones de USD)

Fuente: Elaboración propia con datos de UNCTAD


Informe Final



33

4. REVISIÓN DE LA LITERATURA

En el presente capítulo se lleva a cabo una completa revisión de la literatura sobre los impactos de

la IED, presentándose sus fundamentos teóricos y evidencia empírica. Al final del capítulo se

presenta una tabla resumen con los principales artículos estudiados.

4.1. Los impactos de la IED a nivel macro

Los modelos neoclásicos de crecimiento, así como los modelos de crecimiento endógeno,

constituyen la base teórica para la mayoría de los trabajos empíricos sobre la relación IED-

crecimiento económico. Esta relación ha sido estudiada, en general, desde cuatro perspectivas: (i)

los factores determinantes del crecimiento, (ii) los factores determinantes de la IED, (iii) el papel

de las empresas multinacionales en los países receptores, y (iv) la causalidad entre las dos

variables (Chowdhury y Mavrotas, 2006).

En los modelos neoclásicos la IED tiene efectos únicamente de corto plazo, debido a que el

producto de la economía en el largo plazo únicamente puede ser afectado por los avances

tecnológicos y el crecimiento de la fuerza de trabajo. Además, en el largo plazo, dados los

rendimientos marginales decrecientes del capital físico, la economía del país receptor podría

converger a la tasa de crecimiento de estado estacionario. Ello equivaldría a una situación en la

cual nunca se hubiese realizado la IED, con lo que no habría algún efecto permanente sobre el

crecimiento de la economía (De Mello, 1997).

En el marco de los modelos endógenos, la influencia de la IED sobre el crecimiento se puede

visualizar a través de tres canales: en primer lugar, la IED aumenta la acumulación de capital en el

país receptor mediante la introducción de nuevos insumos y tecnologías; en segundo lugar,

aumenta el nivel de conocimientos y habilidades en el país receptor a través de la capacitación

laboral y gerencial; en tercer lugar, la inversión extranjera directa aumenta la competencia en la

industria de los países receptores mediante la superación de las barreras de entrada y la reducción


Informe Final



34

del poder de mercado de las empresas que compiten actualmente (Blomstrom et al, 1996;

Borensztein et al 1998, De Mello, 1997).

En este contexto, muchos estudios empíricos han tratado de explicar la relación entre la IED y el

crecimiento a nivel macroeconómico (Ver Ozturk, 2007). En la mayoría de estos estudios, la IED

tiene un efecto positivo sobre el crecimiento. Así, Alfaro et al. (2001), Lensink y Morrissey (2001),

Campos y Kinoshita (2002), Basu et al. (2003), Hermes y Lensink (2003), Nath (2004), Maki y

Somwaru (2004), Li y Liu (2005), Hansen y Rand (2006), Lensink y Morrissey (2006), Ghatak y

Halicioglu (2007) , Apergis et al. (2008), Batten y Vo (2009) y Alfaro et al. (2010), entre otros, han

encontrado efectos positivos de la IED sobre el crecimiento.

En general, en la literatura empírica a nivel macro, el impacto de la IED sobre el crecimiento

económico está fuertemente influenciada por las características propias de cada país, dado que la

capacidad de cada uno para aprovechar las externalidades de la IED podría estar limitada por las

condiciones locales, tales como el desarrollo de los mercados financieros o el nivel educacional de

la fuerza laboral (ver Alfaro et al, 2006 y Hsiao y Hsiao, 2006).

Así por ejemplo, Hermes y Lensink (2003), de Durham (2004) y Alfaro et al. (2004) coinciden en

que los países con mejores sistemas financieros y mejores sistemas de regulación de estos

mercados pueden aprovechar de manera más eficiente las externalidades generadas por la IED, y

así lograr una tasa de crecimiento económico más alta. Estos estudios sostienen que los países no

sólo necesitan un sistema bancario sólido, sino también un adecuado funcionamiento del mercado

financiero, para permitir a los inversores a obtener un crédito para iniciar un nuevo negocio, o

ampliar uno ya existente. Además, Borensztein, De Gregorio y Lee (1998) y Xu (2000) muestran

que la IED aporta tecnología, lo que se traduce en un mayor crecimiento sólo cuando el país

anfitrión posee un umbral mínimo de capital humano.

En términos de algunos casos de estudios regionales particulares, Sukar et al (2007) indican que el

efecto de la IED sobre el crecimiento económico de los países subsaharianos es positivo pero


Informe Final



35

estadísticamente no significativo en el nivel del 5%. De acuerdo a los autores, los resultados no

deben sorprender, dado que los flujos de IED se concentran en determinados países de África,

principalmente en los sectores primarios de la economía, particularmente en los sectores minería

y energía. Álvarez et al (2009) analizaron el impacto de la IED sobre el crecimiento económico para

el caso de Latinoamérica, hallando que la IED impulsa tanto la formación de capital como el

crecimiento económico, todo medido en términos per cápita, confirmando que un modelo de

crecimiento endógeno es adecuado para la explicación del fenómeno en la muestra analizada.

Srinivasan et al. (2011) investigaron la relación causal entre la IED y el crecimiento económico de

Bangladesh, India, Maldivas, Nepal, Pakistán y Sri Lanka, encontrando evidencia de relación de

largo plazo para todos los países. Finalmente, Acaravci y Ozturk (2012) investigan la relación causal

entre el crecimiento económico, la exportación y la IED en diez países europeos en transición

(Bulgaria, República Checa, Estonia, Hungría, Letonia, Lituania, Polonia, Rumania, Eslovaquia y

Eslovenia). Los resultados ponen de manifiesto que existe una relación causal entre la IED, las

exportaciones y el crecimiento económico en cuatro de los diez países considerados. Finalmente,

en un estudio reciente Tekin (2012) encuentra una relación positiva entre el crecimiento

económico y la inversión extranjera directa en un grupo importante de países que reciben IED.

En términos de evidencia de países particulares, Ray (2012), a través de la estimación de modelos

OLS con series de tiempo desde 1990 a 2011, encontró una relación positiva de largo plazo entre

la IED y el PIB en India. No obstante se encontró causalidad unidireccional desde el crecimiento

hacia la IED, por lo que la IED no ha contribuido en forma importante al crecimiento en ese país.

Sekmen (2007) encontró igualmente para Turquía una causalidad unidireccional desde el PIB hacia

IED a través del test de Granger. Finalmente, Díaz y Cruz (2005) estiman un modelo estructural

para seis sectores agregados de actividad económica para México para el periodo 1970-2003,

encontrando un efecto positivo significativo.

La influencia de la IED en los mercados de trabajo también se ha estudiado ampliamente en los

últimos años. Estos estudios no sólo han tenido un carácter estrictamente teórico, sino también


Informe Final



36

empírico. A pesar de esto, aún existe una amplia controversia sobre como interactúan los flujos de

IED con variables como el empleo y salario. Los diferentes modelos teóricos y las investigaciones

empíricas de diferentes países y/o períodos muestran resultados a menudo contradictorios. Estos

resultados apuntan a que los efectos de la IED en los mercados del trabajo pueden cambiar de un

país a otro. Así, estos efectos pueden depender de las características de los países y las formas

específicas de inversión. Por ejemplo, en principio, se acepta que los efectos positivos en el

empleo suelen ser mucho mayor si la IED tiene la forma de un proyecto nuevo (greenfield project).

Por otro lado, cuando la afluencia de capital extranjero tiene la forma de compras de las empresas

públicas, por lo general se asume que puede tener un efecto pequeño o incluso negativo en el

empleo.

Grinols (1991) construye modelos con diferentes hipótesis que afectan los costos de oportunidad

relativos del trabajo doméstico con el fin de evaluar las consecuencias del aumento de capital

extranjero para una economía con el desempleo. Sus modelos sugieren que el capital extranjero

trae beneficios sociales significativos si los costos de oportunidad de la mano de obra son lo

suficientemente bajos en relación con los salarios percibidos por los trabajadores empleados por

los nuevos capitales extranjeros.

Bailey y Driffield (2007) investigan los efectos del comercio, la IED y el desarrollo tecnológico en la

demanda de trabajadores calificados y no calificados en el Reino Unido, sobre una base de datos

de panel, a nivel de firmas pequeñas. Sus resultados sugieren que tanto el comercio como la

inversión extranjera directa benefician a los trabajadores más calificados. Sin embargo, la IED

presenta efectos negativos sobre la demanda de mano de obra no calificada en el Reino Unido.

Aktar y Ozturk (2009) aplican la metodología VAR para investigar diversas interrelaciones entre la

IED, las exportaciones, el desempleo y el producto interno bruto para los años 2000-2007 en

Turquía. Su investigación mostró que en el período analizado, la inversión extranjera directa no

tenía ninguna contribución para reducir la tasa de desempleo en Turquía. Este resultado es


Informe Final



37

confirmado por Hisarciklılar et al, (2013), quienes basándose en modelos de panel dinámico para

Turquía en el mismo período, encuentran una relación negativa entre la inversión extranjera y el

empleo. Estos resultados se atribuyen a que las empresas transnacionales presentes en Turquía

estaban cambiando de industrias de baja tecnología a industrias de mediana y alta tecnología en el

sector manufacturero.

Siendo China, uno de los receptores más importantes del mundo de IED, podemos pensar que el

mercado laboral chino se ha beneficiado considerablemente de las entradas de capital extranjero.

Karlsson et al (2009) analizan los flujos de IED y el crecimiento del empleo en China sobre una base

de datos a nivel de firmas, para el período 1998-2004. Los resultados de la investigación muestran

que la IED tiene efectos positivos sobre el empleo, a partir de la creación de empleo dentro de las

empresas extranjeras, así como también efectos positivos indirectos de la IED sobre el empleo en

las empresas nacionales.

Finalmente, Balasubramanyam et al. (1996) y la UNCTAD (2011) sugieren que los efectos positivos

de la IED dependen de la apertura al comercio. La IED puede ampliar el acceso a los mercados de

exportación, cuando las empresas transnacionales funcionan como canales para la distribución de

mercancías entre países. Del mismo modo, Nair-Reichert y Weinhold (2000), utilizando un método

de estimación de panel de datos fijos y aleatorios (para permitir la heterogeneidad en la relación

causal), encontraron evidencia débil de que la eficacia de la IED en el aumento de la tasa de

crecimiento futuro, aunque heterogéneo entre los países, es mayor para las economías más

abiertas.

En general, la evidencia empírica sobre la relación causal entre la IED y el comercio internacional

es igualmente mixta, con resultados que van desde la causalidad unidireccional, la causalidad

bidireccional, o incluso ninguna relación de causalidad (Pramadhani et al, 2007). Así por ejemplo,

Pacheco-López (2005) encuentra una relación causal de doble vía entre la IED y las exportaciones y

la IED y las importaciones para México mediante una prueba de causalidad de Granger. Liu et al


Informe Final



38

(2001) llega a igual conclusión para el caso de China, con una metodología similar. Finalmente, en

términos más generales, podemos mencionar a Pei y Esch (2004) evalúan a nivel macro el impacto

de la IED en países en desarrollo, en términos de comercio, empleo y balanza de pagos,

encontrando un efecto positivo sobre las condiciones económicas en los países en desarrollo

receptores.

4.2. La IED y los spillovers tecnológicos

La IED ha sido considerada por muchos autores como una vía a través de la cual los países

obtienen importantes beneficios. De entre ellos, se ha destacado su papel de canal de acceso a

nuevas tecnologías y procesos de producción (externalidades tecnológicas), sobre todo, aunque no

exclusivamente, para los países menos desarrollados. Diversos estudios han intentado cuantificar

este aporte.

De acuerdo a Crespo y Velázquez (2006) cabe encontrar tres tipos de estudios en función del

grado de desagregación empleado para realizar el análisis de determinación de spillovers

tecnológicos: microeconómicos, sectoriales y macroeconómicos, que a su vez definen el concepto

de externalidad tecnológica de forma distinta, como se describe en la Figura 1. En efecto, desde

una óptica microeconómica, los spillovers se producen entre empresas y, por tanto, los que tienen

su origen en las multinacionales se producirán entre las filiales de éstas en los países receptores y

el resto de sus empresas locales.


Informe Final



39

Figura 1. Definiciones de los spillovers tecnológicos transmitidos por las multinacionales

Fuente: Crespo y Velázquez (2006)

De acuerdo a los autores, desde una óptica microeconómica los spillovers se producen entre

empresas y, por tanto, los que tienen su origen en las multinacionales se producirán entre las

filiales de éstas en los países receptores y el resto de sus empresas locales. Habitualmente, se

considera sólo la influencia sobre las del propio sector dentro del país (spillovers interempresas

intrasectoriales) aunque también podría darse el caso con unidades productivas de otra actividad

económica (spillovers interempresas intersectoriales). Así, en estos estudios se pretende averiguar

si la presencia de empresas con participación extranjera ha supuesto variaciones significativas en

la productividad de las locales. Una segunda aproximación, que utiliza datos más agregados, sería

la sectorial. En este caso, se pueden captar dos tipos de externalidades tecnológicas:

intrasectoriales e intersectoriales, según se haga depender a la productividad sectorial de la

presencia de multinacionales en el propio o en el resto de sectores de actividad. Finalmente, una


Informe Final



40

tercera aproximación a este fenómeno se realiza con datos macroeconómicos a nivel de país

(spillovers internacionales). Así, simplemente se pretende contrastar si la presencia de capital

foráneo en una economía ha contribuido al crecimiento de su productividad.

Hymer (1976) sugiere que los beneficios de transferencia de tecnología incluyen, entre otras

cosas, los beneficios directos de la adopción del producto, proceso e innovaciones organizativas

que posee la empresa matriz (y que desarrolla en el país receptor), y los efectos secundarios

indirectos sobre el resto de la economía (dado por los efectos multiplicadores).

Aunque los economistas están de acuerdo en cuanto a los beneficios directos de la transferencia

de tecnología en las empresas de los países receptores, la medición de los efectos indirectos es

más dificultosa. Como resultado de ello, la evidencia es mixta. Por ejemplo, Blomstorm et al

(2000), tanto en estudios de casos agregados y específicos, no encontraron un consenso

significativo sobre la magnitud de los efectos secundarios. Harris y Robinson (2004) concluyen que

los efectos indirectos entre las industrias manufactureras del Reino Unido pueden ser con la

misma probabilidad, tanto negativos como positivos. Los autores señalan además que existía una

clara evidencia de un efecto global beneficioso en la industria manufacturera del Reino Unido

resultante de los vínculos con la oferta de la IED.

Por el contrario, Krugman (1998) argumenta que la transferencia del control de interno a las

empresas extranjeras no siempre puede ser positiva para los países receptores de IED, debido al

problema de selección adversa. La IED realizada en una situación de crisis implica que se puede

transferir la propiedad de las empresas nacionales a empresas extranjeras que son menos

eficientes. Esta preocupación es particularmente importante para los países en desarrollo, donde

como parte de la privatización, las empresas estatales se venden a empresas extranjeras

simplemente porque las empresas extranjeras tienen más fondos disponibles que los nacionales.

Crespo y Velázquez (2006) realizan una revisión de trabajos que han tratado de encontrar efectos

de los spillovers tecnológicos sobre el crecimiento de la productividad del trabajo o total de los


Informe Final



41

factores. Al respecto señalan que, independientemente del nivel al que se trabaje —empresa,

sector o país— los resultados son mixtos, no existiendo conclusiones claras en relación a este

impacto. Sin embargo, se apunta en dos direcciones de interés: el papel jugado por la capacidad

de absorción de la tecnología y los problemas de multicolinealidad entre la variable que mide los

spillovers tecnológicos y otras incluidas en las estimaciones que pueden dificultar la búsqueda de

ese impacto.

Aitken y Harrison (1999) utilizaron un panel de más de 4.000 empresas venezolanas entre 1976 y

1989, identificando dos efectos de la IED sobre las empresas. En primer lugar, encontraron que el

aumento de la participación de capital extranjero está correlacionado con el aumento en la

productividad de plantas con menos de 50 empleados, lo que sugiere que estas plantas se

benefician de las ventajas productivas de los propietarios extranjeros. En segundo lugar, hallaron

que los aumentos en la propiedad extranjera afectan negativamente a la productividad de las

empresas de propiedad nacional en la misma industria. Estos resultados pueden ser explicados, a

juicio de los autores, por la tendencia de las multinacionales a invertir en los sectores más

productivos. La evidencia encontrada sugiere que el efecto neto de la IED en la economía es

bastante pequeña.

En Chile, Álvarez (2002) estimó el impacto sobre la productividad de la IED y la presencia de

spillovers en más de 7.000 firmas manufactureras. A través de un análisis de panel de datos para el

periodo 1990-1996, encontró que las firmas extranjeras presentan niveles de productividad

superiores al de las firmas domésticas, y la participación de la IED efectivamente contribuye a que

las firmas alcancen niveles de productividad más altos. Sin embargo, el impacto cuantitativo

encontrado es más bien bajo. En términos de las potenciales externalidades hacia el resto de las

firmas, los resultados confirman la existencia de éstas en el nivel de productividad, pero no parece

haber un efecto significativo sobre su tasa de crecimiento.


Informe Final



42

Hale y Long (2006) en un estudio para el Banco Mundial de 1500 firmas en cinco ciudades chinas,

encontraron evidencia de efectos secundarios positivos para las empresas tecnológicamente más

avanzadas, pero ningún efecto, o efectos secundarios negativos incluso para las empresas

relativamente pequeñas. A partir de esto, llegan a la conclusión de que un mercado laboral que

funcione bien facilita el contagio de IED mediante la creación de externalidades de red entre los

trabajadores altamente calificados.

Liu (2008) analizó el efecto de los spillovers en un panel de más de 17 mil empresas

manufactureras chinas. Las estimaciones llevadas a cabo muestran que un aumento en la IED en la

industria reduce el nivel de productividad a corto plazo, pero eleva la tasa de crecimiento de la

productividad de largo plazo de las empresas nacionales. Ahora, cuando no hace distinción entre

niveles o tasas, el efecto estimado de los spillovers sigue siendo negativo. El autor igualmente

explora a través de qué canales se traspasan estas externalidades, encontrando que los

encadenamientos hacia atrás son estadísticamente el canal más importante a través del cual los

spillovers tecnológicos se traspasan a las firmas nacionales.

En India, Dua et al (2011) exploran los efectos de los spillovers tecnológicos hacia las firmas

domésticas en un cluster en particular. Los resultados que obtienen son interesantes: mientras

que en algunos clusters se registran beneficios originados por las empresas foráneas, el patrón

más común es que el impacto más fuerte en las empresas domésticas vienen dado por la

presencia de empresas foráneas externas al cluster en una misma región.


Informe Final



43

4.3. Cuadro Resumen de Papers seleccionados

Autor(es) Año Título Variable(s) evaluada(s)

Muestra Periodo Metodología Efectos de la IED

Aitken y Harrison

1999 Do Domestic Firms Benefit from Direct Foreign Investment? Evidence from Venezuela

Productividad - Spillovers

+ 4.000 empresas venezolanas

1976-1999 Estimación econométrica mediante modelos de datos de panel.

El aumento de la participación de capital extranjero:

• Está correlacionado con el aumento en la productividad de plantas con menos de 50 empleados

• Afectan negativamente a la productividad de las empresas de propiedad nacional en la misma industria.

La evidencia encontrada sugiere que el efecto neto de la IED en la economía es bastante pequeño.

Akoorie y Salcedo-Claramunt

2010 The Impact of Foreign Direct Investment on Local Industry In Chile


Estudio cualitativo con empresas chilenas de los sectores con mayor IED.

2010 Estudio de casos Las filiales extranjeras establecen múltiples tipos de vínculos con otras empresas, y las filiales que han establecido un nivel de vínculos por sobre el promedio, en términos de cantidad y calidad, también han establecido vínculos de Responsabilidad Social Empresarial por sobre el promedio.

Akpolat e Inancli

2011 Does Foreign Direct Investment Matter?: The Case of Turkey

Crecimiento económico

Estadísticas macroeconómicas de Turquía

1998-2010 Estimación econométrica de series de tiempo (cointegración)

No se encuentra una relación entre crecimiento e IED en Turquía para el periodo estudiado.

Alfaro 2003 Foreign Direct Investment and Growth: Does the Sector Matter?


47 países 1981-1999 Estimación econométrica mediante modelos de datos de panel, para

La IED ejerce un efecto ambiguo sobre el crecimiento. En el sector primario tiende a tener un efecto negativo sobre el crecimiento, mientras que la inversión en la industria


Informe Final



44

la IED en su totalidad y por sector.

manufacturera es positiva. La evidencia en el sector de servicios es ambiguo.

Alfaro et al 2004 FDI and economic growth: the role of local financial markets


Diferentes muestras: 39 países diversos; 41 países desarrollados; 49 países en vías de desarrollo

Tres periodos: 1981-1997; 197-1997; 1970-1995

Estimación econométrica mediante modelos de datos de panel.

Positivo. Los resultados demuestran una relación positiva entre crecimiento e IED cuando se considera un indicador del desarrollo de los mercados financieros. Los países con mercados financieros desarrollados se benefician en forma importante de la IED.

Alvarez et al 2009 Inversión Extranjera Directa y Crecimiento Económico en

Latinoamérica


14 países latinoamericanos

1996-2003 Ecuaciones simultáneas resueltas utilizando análisis

de datos panel de efectos fijos.

Positivo. La IED impulsa tanto la acumulación de Capital Privado per cápita como el incremento del Ingreso per cápita.

Álvarez, R. 2002 Inversión Extranjera Directa En Chile Y Su Impacto Sobre La

Productividad

Productividad de las empresas (nivel y tasa de crecimiento)

Empresas chilenas, data obtenida de la Encuesta Nacional Industrial Anual (ENIA) (Entre 4.500 y 5.400 empresas por periodo)

1990-1996 Estimación econométrica mediante un modelo de datos de panel logarítmico para los niveles de productividad, y un modelo de tasas de crecimiento, corregido por sesgo de selección (Heckman).

Efecto positivo pero de escasa magnitud de la IED sobre niveles y tasa de crecimiento de la productividad en firmas extranjeras.

Efecto positivo pero de escasa magnitud de la IED sobre niveles de productividad en firmas domésticas, sin efecto significativo en la tasa de crecimiento de la productividad en estas firmas.

Athukorala 2003 The Impact of Foreign Direct Investment for Economic Growth: A Case Study in Sri Lanka


Sri Lanka. 1959-2002 Series de tiempo. Los resultados no aportan evidencia suficiente para establecer una relación entre IED y crecimiento en Sri Lanka.

Bacic et al. 2005 The effects of FDI on Crecimiento 11 países en 1994-2002 Estimación La IED no es significativa al explicar el


Informe Final



45

recipient countries in Central and Eastern Europe.

económico transición, de Europa Central y Oriental

econométrica mediante modelos de datos de panel.

crecimiento económico en los países estudiados, dado que no ha contribuido en forma importante en la formación de capital, dado que se trata de inversiones “brownfield” (utilización de infraestructura existente) y esencialmente en el sector servicios.

Baracaldo et al 2005 Crecimiento económico y flujos de inversión extranjera directa


92 países 1990-2001 Estimación econométrica mediante modelo de datos de panel Arellano-Bond (MGM)

La IED tiene efectos positivos sobre el crecimiento económico, independiente del grado de desarrollo de las economías, su ubicación geográfica u otras consideraciones propias a cada economía. El grado de formación bruta de capital, infraestructura y capital humano, y los niveles de comercio exterior de cada economía, son esenciales para lograr tasas de crecimiento mayores y estables en el tiempo, además de reforzar los efectos que tiene la IED sobre el crecimiento.

El principal canal a través del cual la IED promueve mayores tasas de crecimiento económico es mediante la provisión de infraestructura.

Bengoa

2000 “Inversión directa extranjera y crecimiento económico:

una explicación empírica con datos de panel en países en desarrollo”


18 países latinoamericanos

1972-1997 Estimación econométrica mediante un modelo de datos de panel.

Positivo y significativo sólo cuando existe un umbral de desarrollo mínimo asociado a la “capacidad social”

Bode et al 2009 Spatial Effects of Foreign Direct


Estados de USA 1977-2003 Estimación econométrica

Las firmas con capitales extranjeros generan externalidades positivas, al contrario de las


Informe Final



46

Investment in US States

mediante modelo de datos de panel Arellano-Bond (MGM)

firmas domésticas, que generan externalidades negativas.

La proximidad espacial genera externalidades Marshallianas dentro de los estados en forma significativa, más que entre estados.

Borensztein et al

1998 How does foreign direct investment affect economic growth?


69 países en vías de desarrollo

1970-1989 Estimación econométrica mediante modelo de datos de panel

El efecto de la IED sobre el crecimiento económico depende del nivel de capital humano disponible en la economía receptora. Existe una fuerte interacción positiva entre la IED y el nivel educativo alcanzado. La misma interacción no es significativo en el caso de la inversión interna. Los resultados sugieren que los efectos beneficiosos sobre el crecimiento de la IED se generan a través de una mayor eficiencia en lugar de limitarse a un aumento de la acumulación de capital.

Carkovic y Levine

2002 Does Foreign Direct Investment Accelerate Economic Growth


72 países 1960-1995 Estimación econométrica mediante modelo de datos de panel Arellano-Bond (MGM)

La IED no ejerce una influencia por si sola sobre el crecimiento económico; los resultados del estudio son inconsistentes con la opinión de que la IED ejerce un impacto positivo en el crecimiento, que es independiente de los factores determinantes del crecimiento.

Cuadra y Florian 2003 Inversión Extranjera Directa, Crecimiento Económico Y Spillovers en los Países Menos Desarrollados Miembros del APEC


8 países menos desarrollados del APEC.

1980-2000 Estimación econométrica mediante modelo de datos de panel.

La IED causa un impacto positivo sobre la tasa de crecimiento de los países menos desarrollados y que este impacto depende, en gran medida, del stock de capital humano existente en el país receptor. Este efecto es significativo a partir de la década de los noventa.

Dua et al 2011 Foreign Direct Investment and


Data proveniente de “Annual Survey

2000-2007 Estimación econométrica

En algunos clusters se registran beneficios originados por las empresas foráneas, el


Informe Final



47

Technology Spillover: An Evaluation across Different Clusters in India

of Industries” de la India

mediante modelo de datos de panel (MCO en pool de datos, efectos fijos y MGM)

patrón más común es que el impacto más fuerte en las empresas domésticas vienen dado por la presencia de empresas foráneas externas al cluster en una misma región.

FEDESARROLLO 2007 Impacto de la Inversión Extranjera en Colombia: Situación Actual y Perspectivas


i. Panel de datos de 140 países en vías de desarrollo.

ii. Información de empresas colombianas.

1960-2000

2002-2007

i. Estimación econométrica mediante modelo de datos de panel.

ii. Modelo de Equilibrio General Computable (MEGC)

Los resultados sugieren, con un nivel de confianza del 90%, que un aumento en la IED per cápita tiene un impacto positivo sobre la tasa de crecimiento del PIB per cápita. El número de años promedio de educación de la población también tiene un impacto positivo.

La contribución que ha tenido la IED sobre la economía colombiana ha sido positiva. El ejercicio de simulación realizado muestra que la IED contribuyó con alrededor de 1 punto porcentual de crecimiento promedio anual durante el período 2002 – 2007.

Liu, Z 2008 Foreign direct investment and technology spillovers: Theory and evidence


Más de 17.000 empresas manufactureras de China


Las estimaciones muestran que un aumento en la IED en la industria reduce el nivel de productividad a corto plazo, pero eleva la tasa de crecimiento de la productividad de largo plazo de las empresas nacionales.

Cuando no se hace distinción entre niveles o tasas, el efecto estimado de los spillovers sigue siendo negativo.

Nair-Reichert y Weinhold

2000 Causality Tests for Cross-Country Panels: New Look at FDI and Economic Growth in Developing Countries


24 países en vías de desarrollo

1971-1995 Estimación econométrica mediante modelo de datos de panel mixto (MFR)

Este estudio concluye que los resultados de la estimación MFR de la relación causal entre la IED y el crecimiento difieren sustancialmente de los resultados de los estudios tradicionales de datos de panel. Las estimaciones de causalidad del análisis MFR permiten capturar


Informe Final



48

la heterogeneidad que existe de país a país.

Navarrete, S. y Sossdor, F.

2008 Inversión extranjera directa y spillovers tecnológicos en Chile

Productividad de las empresas

Empresas chilenas, data obtenida de la Encuesta Nacional Industrial Anual (ENIA)

1979-1998 Estimación econométrica mediante un modelo de datos de panel estático, y otro dinámico.

Los spillovers horizontales son positivos, pero con una

difusión tecnológica sectorial negativa

La IED en el país fuerza la competencia en los sectores en los cuales se localiza

A medida que aumenta la participación extranjera, es mayor el impacto de la IED sectorial en la productividad de las firmas domésticas.

En cuanto a la capacidad de absorción tecnológica, se halla una convergencia de las plantas hacia la frontera del sector, pero ésta no se halla condicionada a los spillovers horizontales.

Al agregar la presencia de spillovers verticales, la difusión tecnológica horizontal se vuelve no significativa y negligible, mientras que la difusión vertical es positiva y significativa. Tal resultado indicaría que los canales verticales son el medio de traspaso tecnológico relevante en desmedro del canal horizontal.

Omoniyi y Omobitan

2011 The Impact of Foreign Direct Investment on Economic Growth in Nigeria

Crecimiento Económico

Estadísticas macroeconómicas de Nigeria

1976-2006 Estimación econométrica mediante mínimos cuadrados en dos etapas (ecuaciones simultáneas).

Encuentran una relación negativa entre IED y crecimiento económico. Esta relación negativa podría ser resultado de los bajos flujos de IED invertidos en la economía local, el que no ha sido capaz de ejercer un impacto suficiente que ayude a mejorar el crecimiento.

Ray 2012 Impact of Foreign Direct Investment on Economic Growth in


Estadísticas macroeconómicas de India

1990-2011 Estimación econométrica de series de tiempo

Se encontró una relación positiva de largo plazo entre crecimiento económico e IED. Se encontró causalidad unidireccional desde el


Informe Final



49

India: A Cointegration Analysis

(cointegración) crecimiento hacia la IED.

La IED no ha contribuido en forma importante al crecimiento

Sekmen 2007 Cointegration and Causality among Foreign Direct Investment in Tourism Sector, GDP, and Exchange Rate Volatility in Turkey


Estadísticas macroeconómicas de Turquía

1980-2005 Estimación econométrica de series de tiempo (cointegración)

Las series de PIB e IED cointegran, y se encontró causalidad unidireccional en la relación PIB-IED (en ese sentido).

Smarzynska 2002 Does Foreign Direct Investment Increase

the Productivity of Domestic Firms?


Entre 20.000 y 21.000 empresas en Lituania


Se encontró que un aumento de un 10% en la presencia de empresas multinacionales en un determinado sector genera un 0,38% de incremento en la producción de las firmas domésticas en esa industria.

Suanes 2011 Inversión extranjera directa, crecimiento y

desigualdad en América Latina


18 países de América Latina


Se obtienen dos resultados principales: En primer lugar, la IED está positivamente correlacionada con el crecimiento económico; en segundo lugar, se comprueba la existencia de una relación positiva entre la desigualdad de ingresos y la IED, lo que implica que si bien la IED contribuye con el crecimiento económico deteriora la relación de ingresos de la población.

Sukar et al 2007 The Effects of Foreign Direct Investment on Economic Growth: The Case of Sub-Sahara Africa


12 países de África sub-Sahariana

1975-1999 Estimación econométrica mediante modelo de datos de panel de efectos fijos.

El efecto de la IED sobre el crecimiento económico de los países subsaharianos es positivo pero estadísticamente no significativo en el nivel del 5%


Informe Final



50

Bibliografía Consultada

Acaravci, Ali, and Ilhan Ozturk (2012) "Foreign Direct Investment, Export and Economic Growth: Empirical Evidence from New EU Countries." Romanian Journal of Economic Forecasting, vol. 52.

Aitken, B. y Harrison, A. (1999) “Do Domestic Firms Benefit from Direct Foreign Investment? Evidence from Venezuela”. American Economic Review, 89 (3), 605-618.

Akoorie, M. y Salcedo-Claramunt, C. (2010) “The Impact of Foreign Direct Investment on Local Industry in Chile”. Suma de Negocios Vol. 1 N° 2, 7-23.

Aktar, I. and L. Ozturk, (2009) “Can Unemployment be Cured by Economic Growth and Foreign Direct Investment in Turkey?”, International Research Journal of Finance and Economics, 27.

Alfaro, L; Chanda, A; Kalemli-Ozcan, S; y Sayek, S. (2004) “FDI and Economic Growth, The Role of Local Financial Markets,” Journal of International Economics 64, 113-134.

Alfaro, L; Chanda, A; Kalemli-Ozcan, S; y Sayek, S. (2006) “How Does Foreign Direct Investment Promote Economic Growth? Exploring the Effects of Financial Markets on Linkages”. Harvard Business School, Working Paper.

Alfaro, L., (2003) “Foreign Direct Investment and Growth: Does the Sector Matter?.” Harvard Business School. http://www.people.hbs.edu/lalfaro/fdisectorial.pdf

Álvarez, A.; Barraza, S. y Legato, A. (2009) “Inversión Extranjera Directa y Crecimiento Económico en Latinoamérica”. Información Tecnológica, Vol. 20(6), 115-124.

Álvarez, R. (2002) “Inversión Extranjera Directa En Chile y Su Impacto Sobre La Productividad”, Departamento de Economía Universidad de Chile.

Apergis, N., Lyroudi, K., Vamvakidis, A., (2008) “The relationship between foreign direct investment and economic growth: evidence from transition countries”, Transition Studies Review, 15(1): 37-51.

Athukorala, W. (2003) “The Impact of Foreign Direct Investment for Economic Growth: A Case Study in Sri Lanka”. 9th International conference on Sri Lanka Studies, 28th – 30th November 2003, Matara, Sri Lanka.

Bacic, K., Racic, K., and Ahec-Sonje, A. (2005) “The Effects of FDI on Recipient Countries in Central and Eastern Europe”. Hamburg Institute of International Economics, http://hrcak.srce.hr/file/28901

Bailey, D. and N. Driffield (2007) “Industrial Policy, FDI and Employment: Still Missing a Strategy”, Journal of Industry, Competition and Trade, 7 (3-4).

Balasubramanyam, V. N., M. Salisu, and D. Sapsford (1999) “Foreign Direct Investment as an Engine of Growth”. Journal of International Trade and Economic Development, 8: 27-40.


Informe Final



51

Balasubramanyam, V. N., M. Slaisu & D. Dapsoford (1996) “Foreign Direct Investment in EP and IS Countries”, Economic Journal, 106, 92-105.

Balcerzak, A. P. Y Żurek, M. (2011) “Foreign Direct Investment and Unemployment: VAR Analysis for Poland in the Years 1995-2009”, European Research Studies, Vol. XIV, Issue (1).

Baracaldo, D.; Garzón, P. y Vásquez, H. (2005) “Crecimiento económico y flujos de inversión extranjera directa”. Universidad Externado de Colombia, Series Documentos de Trabajo UEC N° 002222.

Barro, R. y X. Sala-i-Martin (1997) “Technology Diffusion, Convergence, and Growth”, Journal of Economic Growth, 1-26.

Basu, P., and Guariglia, A., (2005) “Foreign Direct Investment, Inequality and Growth”. Research Paper Series 2005/41, The University of Nottingham.

Basu, P., Chakraborty, C., Reagle, D., 2003. Liberalization, FDI, and Growth in Developing Countries: A Panel Cointegration Approach. Economic Inquiry, 4: 510–516.

Batten, J.A., Vo, Xuan V., 2009. An analysis of the relationship between foreign direct investment and economic growth. Applied Economics, 41(13), pp.1621-1641.

Bazzoni, S., Giani, G., and Nicolas F., (2002) “The FDI-Growth Nexus in the Mediterranean Economies, Regional Development: Reality or Myth” Selected Papers from ERF’s Ninth Annual Conference. http://www.erf.org.eg/CMS/uploads/pdf/1185355551_T-B_Nicolas.pdf

Blomostrom, M., R. Lipsey, & M. Zejan (1992) “What Explains Growth in Developing Countries?”, NBER Working Paper No. 4132.

Bode, E.; Nunnenkamp, P. y Waldkirch, A. (2009) “Spatial Effects of Foreign Direct Investment in US States”, Kiel Institute for the World Economy, Working Paper No. 1535.

Borensztein, De Gregorio y Lee (1998), “How does foreign direct investment affect economic growth?”, Journal of International Economics, 45 (1998) 115–135.

Campos, N.F., Kinoshita, Y. (2002), “Foreign Direct Investment as Technology Transferred: Some Panel Evidence from the Transition Economies. William Davidson Working Paper Number 438.

CEPAL, Inversión Extranjera en Amercia Latina y el Caribe, 2000-2011. Serie anual que publica la Unidad de Inversiones y Estrategias Empresariales del organismo.

Chowdhury, Abdur, and George Mavrotas (2006) "FDI and growth: what causes what?." The World Economy 29.1: 9-19.

Crespo, J. y Velázquez, J. (2006) Externalidades Tecnológicas de la Inversión Extranjera Directa. Medición y Efectos, Los Intangibles de la Internacionalización Empresarial, Mayo-Junio 2006. N.º 830, 55-70 p.


Informe Final



52

De Mello, L.R. Jr. (1997), “Foreign Direct Investment in Developing Countries and Growth: A Selective Survey”, The Journal of Development Studies, 34(1), 115-135.

Díaz, E y Cruz, L. (2005) “El impacto de la inversión extranjera directa en el empleo sectorial en México: un análisis prospectivo”, Análisis Económico, Núm. 44, vol. XX.

Dickey D.A. and Fuller W.A, (1979), “Distributions of the estimators for autoregressive time series with a unit root”, Journal of American Statistical Association, 74: 427- 431.

Dritsaki, Melina, Chaido Dritsaki, and Antonios Adamopoulos (2004) "A Causal Relationship between Trade, Foreign Direct Investment and Economic Growth in Greece." American Journal of applied sciences 1.3: 230.

Dua, P., Goldar, B. y Behera, S. (2011) “Foreign Direct Investment and Technology Spillover: An Evaluation across Different Clusters in India”, Centre for Development Economics, Department of Economics, Delhi School of Economics, Working Paper No. 200.

FEDESARROLLO (2007) “Impacto de la Inversión Extranjera en Colombia: Situación Actual y Perspectivas”, Proyecto elaborado por FEDESARROLLO para PROEXPORT, http://www.fedesarrollo.org.co/wp-content/uploads/2011/08/Impacto-de-la-inversi%C3%B3n-extranjera-en-Colombia-Informe-Final-Proexport-Dic-de-2007-_Impreso_.pdf

Findlay, R. (1978), “Relative Backwardness, Direct Foreign Investment, and Transfer of Technology: A Simple Dynamic Model”, Quarterly Journal of Economics, (92), 1-16.

Ghatak, A., Halicioglu, F. (2007) “Foreign direct investment and economic growth: some evidence from across the World” Global Business and Economics Review, 9(4), pp.381–94.

Görg, H. y Greenaway, D. (2004) “Much Ado About Nothing? Do Domestic Firms Really Benefit from Foreign Direct Investment?". World Bank Research Observer, Oxford University Press, vol. 19(2), pp 171-197.

Grinols E.L. (1991), “Unemployment and Foreign Capital: The Relative Opportunity Costs of Domestic Labour and Welfare”, Economica, 58 (1).

Hale, G. y C. Long (2006), “What Determines Technology Spillovers of Foreign Direct Investment: Evidence from China”, Center (Discussion Paper No. 934).

Harris, R. y C. Robinson (2004), “Productivity Impacts and Spillovers from Foreign Ownership in the United Kingdom”, National Institute Economic Review, No. 187.

Hermes, N., Lensink, R. (2003) “Foreign direct Investment, Financial Development and Economic Growth”, The Journal of Development Studies, 40(1), pp.142–163.


Informe Final



53

Hisarciklilar, Mehtap, Karakas, Derya and Asici, Ahmet Atil, Can FDI Be a Panacea for Unemployment?: The Turkish Case (February 15, 2013). Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1725779 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1725779

Hsiao, Frank S.T., Hsiao, Mei-Chu W. (2006)“FDI, exports, and GDP in East and Southeast Asia—Panel data versus time-series causality analyses”. Journal of Asian Economics, 17(6), pp.1082-1106.

Hymer, S. (1976), The International Operations of National Firms: A Study of Direct Foreign Investment, Cambridge, Mass: MIT Press.

Karlsson, S. and N. Lundin, F. Sjöholm, P. He (2009) “Foreign Firms and Chinese Employment”, World Economy, 32(1).

Krugman, P. (1998), “Fire Sale FDI”, Working paper, Massachusetts Institute of Technology.

Lahiri, S. (2008) “Foreign Direct Investment: an Overview of Issues". Editorial en International Review of Economics and Finance, Volume 18, number 1.

Lall, S. (1974) “Less Developed Countries and Private Foreign Investment: A Review Article”, World Development, 2(4), 43-48.

Lensink, R., Morrissey, O. (2001) “Foreign Direct Investment: Flows, Volatility and Growth in Developing Countries”, SOM research report 01E16, Groningen: SOM Research School, University of Groningen.

Lensink, R., Morrissey, O. (2006) “Foreign Direct Investment: Flows, Volatility, and the Impact on Growth” Review of International Economics, 14(3), pp.478–493.

Li, Xiaoying, Liu, X. (2005) Foreign Direct Investment and Economic Growth: An Increasingly Endogenous Relationship, World Development 33(3), pp.393–407.

Lipsey, R. E. (2002) “Home And Host Country Effects of FDI”, NBER Working Paper Series Nº9293, http://www.nber.org/papers/w9293

Liu, X., Burridge, P. and Sinclair, P.J.N., (2002) “Relationships between economic growth, foreign direct investment and trade: Evidence from China”. Applied Economics No. 34, pp. 1433-1440.

Liu, Z. (2008) “Foreign direct investment and technology spillovers: Theory and evidence”, Journal of Development Economics 85 (2008) 176–193.

Loungani, P. y A. Razin (2001) “How Beneficial is Foreign Direct Investment for Developing Countries?”, Finance and Development, 38(2), 1-7.

Lucas, R. (1988) “On the Mechanics of Economic Development”, Journal of Economic Development, 22(3), 3-42.


Informe Final



54

Makki, S., Somwaru, A., (2004) “Impact of Foreign Direct Investment and Trade on Economic Growth: Evidence from Developing Countries”. American Journal of Agricultural Economics, 86(3), pp.795–801.

Nair-Reichert, U. & D. Weinhold (2000), “Causality Tests for Cross-Country Panels: New Look FDI and Economic Growth in Developing Countries”, Paper prepared for presentation at the ASSA, Boston.

Narayan, P.K., (2005), “The saving and investment nexus for China: Evidence from cointegration tests”. Applied Economics, 37: 1979–1990.

Nyatepe-Coo, A., (1998) “Foreign Direct Investment and Economic Growth in Selected LDCs, 1963-1992”, Handbook on the Globalization of the World Economy Chapter 4 edited by Amnon Levy-Livermore, pp. 87-100, Edward Elgar Publishing Inc., Massachusetts, 1998.

Omoniyi, B. y Omobitan, O. (2011) “The Impact of Foreign Direct Investment on Economic Growth in Nigeria”. International Research Journal of Finance and Economics. Issue (73), 122-132.

Omran, M., and Bolbol, A., (2003) “Foreign Direct Investment, Financial Development and Economic Growth: Evidence from Arab Countries”. Rev. Middle East Econ. Fin., December 2003, Vol. 1, No. 3, 231–249

Ozturk, I. (2007) “Foreign Direct Investment - Growth Nexus: A Review of The Recent Literature“, International Journal of Applied Econometrics and Quantitative Studies, 4(2), pp.79-98.

Ozturk, I., Acaravci, I. (2010) “FDI, Trade And Growth In Turkey: Evidence From ARDL Bounds Testing Approach”, Argumenta Oeconomica, 25(2), pp.95-115.

Pacheco-López, P. (2005)“Foreign Direct Investment, Exports and Imports in Mexico”, The World Economy, Vol. 28, Issue 8, p. 1157–1172

Pei N. and K. Esch (2004) “The Impact of FDI on Developing Countries”, China & World Economy, 12(6).

Pelinescu, E. y Raduslescu, M. (2009) “The Impact of Foreign Direct Investment on the Economic Growth and Countries’ Export Potential”, Romanian Journal of Economic Forecasting (4) 153-169.

Pelinescu, E. y Raduslescu, M. (2009) The Impact of Foreign Direct Investment on the Economic Growth and Countries’ Export Potential. Romanian Journal of Economic Forecasting (4) 153-169.

Ray, S. (2012) “Impact of Foreign Direct Investment on Economic Growth in India: A Co integration Analysis”. Advances in Information Technology and Management (AITM) 187 Vol. 2, No. 1, 2012.

Ray, S. (2012) Impact of Foreign Direct Investment on Economic Growth in India: A Co integration Analysis. Advances in Information Technology and Management (AITM) 187 Vol. 2, No. 1, 2012.

Rodrick, D. (1999) “The New Global Economy and Developing Countries: Making Openness Work”, Policy Essay No. 4, Overseas Development Council, Washington D.C.


Informe Final



55

Romer, P. (1999) “Endogenous Technological Change”, Journal of Political Economy, 98, 71-102.

Saltz, I. (1992). “The Negative Correlation between Foreign Direct Investment and Economic Growth in the Third World: Theory and Evidence,” Rivista Internazionale di Scienze Economiche e Commerciali Vol. 39, pp. 617-633, July.

Saltz, I. (1992). “The Negative Correlation between Foreign Direct Investment and Economic Growth in the Third World: Theory and Evidence,” Rivista Internazionale di Scienze Economiche e Commerciali Vol. 39, pp. 617-633, July.

Sekmen, F. (2007) “Cointegration and Causality among Foreign Direct Investment in Tourism Sector, GDP, and Exchange Rate Volatility in Turkey”, The Empirical Economics Letters, 6(1): (January 2007)

Sjoholm, F., (1999) “Technology gap, competition, and spillovers from FDI: evidence from establishment data”. Journal of Development Studies, 36 (1), 53–73.

Smarzynska, B. (2002) Does Foreign Direct Investment Increase the Productivity of Domestic Firms?, The World Bank Development Research Group, Policy Research Working Paper 2923.

Smeets, R. (2008) “Collecting the pieces of the FDI knowledge spillovers puzzle", World Bank Research Observer.

Soto, M., (2000) “Capital Flows and Growth in Developing Countries: Recent Empirical Evidence”, N° 160, OCDE Development Centre Working Papers.

Srinivasan, P., M. Kalaivani.,and P.Ibrahim (2011) “An empirical investigation of foreign direct investment and economic growth in SAARC nations”, Journal of Asia Business Studies 5: 232-48.

Suanes, M. (2011) “Inversión extranjera directa, crecimiento y desigualdad en América Latina”, Departamento de Economía Aplicada, Universidad Autónoma de Barcelona. http://dep-economia-aplicada.uab.cat/secretaria/trebrecerca/MSuanes.pdf

Sukar,A., Seid, H., Abdulhamid, S.A. (2007) “The Effects of Foreign Direct Investment on Economic Growth: The Case of Sub-Sahara Africa”. Southwestern Economic Review, Vol 34.

Sun, H. (2011) “Co-Integration Study of Relationship between Foreign Direct Investment and Economic Growth”, International Business Research Vol. 4, No. 4

Tekin, R. B. (2012) “Economic growth, exports and foreign direct investment in Least Developed Countries: A panel Granger causality analysis”, Economic Modelling 29: 868-78.

UNCTAD (1999) “Foreign Direct Investment in Africa: Performance and Potential”, United Nations, Geneva, UNCTAD/IIT/Misc.15.

UNCTAD (2011) “World Development Report, United Nations Conference on Trade and Development”, New York. http://unctad.org/en/docs/tdr2011_en.pdf

http://dep-economia-aplicada.uab.cat/secretaria/trebrecerca/MSuanes.pdf�

http://dep-economia-aplicada.uab.cat/secretaria/trebrecerca/MSuanes.pdf�


Informe Final



56

Zhang, K. H. (2001) “How Does Foreign Direct Investment Affect Economic Growth?”, Economics of Transition, 9(3), 679-693.

Žilinskė, A (2010) “Negative and Positive Effects of Foreign Direct Investment”. Economics and Management: 2010. 15, 332-336.


Informe Final



57

5. DESCRIPCIÓN DE LAS BASES DE DATOS UTILIZADAS

En la presente sección se describirán las bases de datos utilizadas para el presente estudio. Es

importante destacar, en primer lugar, el esfuerzo realizado para construir una base de datos

unificada que permitiera retroalimentar la gran diversidad de modelos que la presente evaluación

requería. Adicionalmente, insistir en las dificultades con las cuales se debió convivir, para no tan

solo tener acceso a las variables requeridas, sino que también construir una serie lo

suficientemente larga, dado el carácter de serie de tiempo de una gran mayoría de los modelos. En

definitiva para la mayoría de las variables se logró crear una serie unificada desde el año 1975 al

año 2011.

A continuación se presentarán brevemente las fuentes de datos utilizadas, junto con las

principales variables extraídas. Posteriormente, en la siguiente sección del informe, se presentará

un análisis detallado de la principal variable del presente estudio, la Inversión Extranjera Directa

(IED).

(i) Banco Central de Chile (BCCh)

Las bases de datos y publicaciones del BCCh fueron fundamentales para armar la base de datos

para el presente estudio. Las fuentes fueron principalmente tres: (i) las Cuentas Nacionales de

Chile (en todos los años requeridos); (ii) la primera y segunda versión de los Indicadores

Económicos y Sociales Regionales de Chile; y (iii) las bases de datos estadísticos presentes en su

página web (www.bcentral.cl).

A partir de estas tres fuentes se construyeron las series de Producto Interno Bruto (PIB), PIB

desagregado por actividad económica, formación bruta de capital fijo (fbkf), fbkf desagregado por

actividad económica, stock de capital bruto, stock de capital neto, exportaciones, importaciones,


Informe Final



58

tipo de cambio nominal, inflación, tcr, precio del cobre, precio del petróleo, estadísticas relativas a

educación, ocupados, fuerza de trabajo, desocupados, entre otras.

Junto con esto el BCCh proporcionó de manera directa para el presente estudio las cifras de

desagregación histórica de capital para los créditos, débitos y saldos referidos a la IED relativa a

Capítulo XIV y Ex Capítulo XIX. Esta información fue entregada anualizada y desagregada por

sector económico desde el año 1997. Esta variable, por ser relativa a IED, será discutida en detalle

en la próxima sección del presente informe.

(ii) Bases de Datos del CIE

Tal como se discutió anteriormente en la Sección 3, conocer IED materializada que entró al país

durante el periodo de estudio acogiéndose al DL600 era fundamental para armar la variable de IED

a utilizar para la estimación de los modelos econométricos. Las bases de datos del CIE

proporcionaron esta información anual tanto a nivel agregado como por actividad económica y

región de destino.

Esta variable será discutida en detalle en la próxima sección del presente informe.

(iii) Bases de Datos del UNCTAD

Dadas las complejidades para construir una medida unificada de la serie de Inversión Extranjera

Directa como variable para el presente estudio a partir de la información entregada por el Banco

Central de Chile (CXIV y Ex CXIX) y por el CIE (DL600) se utilizó paralelamente la variable de Foreign

Direct Investment flows y anual y Foreign Direct Investment stocks publicada por el UNCTAD en su

página web (http://www.unctad.org/). Esto con el objetivo de testear la consistencia de los

modelos econométricos con dos variables de IED.

Al igual que la variable de IED anteriormente descrita, esta variable y sus relaciones, serán

discutidas en detalle en la próxima sección del presente informe.


Informe Final



59

(iv) Banco Mundial

Las Bases de datos del Banco Mundial fueron principalmente utilizadas para construir variables

relativas al GDP de Estados Unidos.

(v) Dirección de Presupuesto (DIPRES)

Se utilizaron las Estadísticas de Finanzas Públicas publicadas en la página de la DIPRES para

construir las series de gasto público en educación (http://www.dipres.gob.cl/572/propertyvalue-

15407.html)

(vi) Bases de Datos del Centro de Microdatos del Instituto de Economía de la Universidad de

Chile

Se utilizaron las Encuestas de Ocupación y Desocupación para construir la variable horas promedio

trabajadas en Chile para todo el periodo de análisis.

(vii) Encuesta Longitudinal de Empresas (ELE) del Ministerio de Economía.

Se utilizó principalmente la encuesta ELE del año 2009 para estimar los modelos econométricos

referidos a los objetivos de resultados del esfuerzo en inversión en investigación, desarrollo e

innovación, y la transferencia y absorción de nuevas tecnologías. Las principales variables

utilizadas de esta base de datos fueron el porcentaje de propiedad extranjera (como proxy de IED),

la realización de formación o capacitación del personal en I&D (como proxy de esfuerzo en I&D), la

adquisición de máquinas, equipos y/o softwares para la introducción de nuevos servicios (como

proxy de transferencia y absorción de nuevas tecnologías), ventas, número de trabajadores, entre

otras.

A continuación se presenta una breve estadística descriptiva de esta Encuesta por ser importante

para la comprensión posterior de los modelos microeconómicos.


Informe Final



60

La Encuesta Longitudinal de Empresas (ELE) ha sido elaborada en conjunto por el Instituto

Nacional de Estadísticas y la División de Estudios del Ministerio de Economía. Su objetivo es la

caracterización de las empresas del país según tamaño y actividad económica, de forma de poder

identificar los determinantes del desarrollo empresarial.

La encuesta ELE es la primera en su tipo en Chile, presentando significancia estadística tanto en

términos de tamaño, como de actividad económica. Hasta el momento se han desarrollado 2

encuestas de este tipo, denominadas ELE1 y ELE 2 para los años 2007 y 2009, a continuación se

presenta su nivel de desagregación para ambas:

Tabla 1. Desagregación Por Actividad ELE1 y ELE2 Armonizadas*

Código Glosa de la Actividad 2007 (%)

2009 (%)

A Agricultura, ganadería, caza y silvicultura 11.5 11.2

C Explotación de minas y cantera (Mediana y Grandes) 0.7 0.6

D Industrias Manufactureras 11.1 10.9

E Suministro de Electricidad, Gas y Agua 0.3 0.1

F Construcción 8.9 8.8

G Comercio al por mayor y menor, reparación de vehículos 34.8 35.5

H Hoteles y restaurantes 4.4 4.7

I Transporte, almacenamiento y comunicaciones 9.7 10.3

K Actividades inmobiliarias, empresariales y de alquiler 2.6 0.3

J Intermediación financiera 12.6 13.6

O Otras actividades comunitarias, sociales y personales de tipo de servicio. 3.5 3.5

* Valores obtenidos al armonizar las bases de datos y corregir por factor de expansión basado en ventas


Informe Final



61

Tabla 2. Desagregación por Tamaño ELE1 y ELE2 Armonizadas*

Código Tamaño Rango Ventas anuales 2007 (%) 2009 (%)

1 Microempresa 800-2.400 UF de ventas anuales 46.9 46.8

2 Pequeña 1 2.401-5.000 UF de ventas anuales 21.6 21.3

3 Pequeña 2 5.000-25.000 UF de ventas anuales 22.3 22.9

4 Mediana 25.001-100.000 UF de ventas anuales 6.4 6.3

5 Grande ventas anuales superiores a 100.001 UF 2.8 2.7

* Valores obtenidos al armonizar las bases de datos y corregir por factor de expansión basado en ventas

Cabe señalar que en la ELE no fueron considerados sólo los sectores Defensa, Enseñanza y Salud,

los que en total representan menos del 5% de las empresas del país. En otras palabras, la ELE

aborda más del 95% de las empresas activas y formales de Chile. Como primera diferencia entre la

ELE1 y ELE2, tenemos que la ELE2 incluye el sector pesca, mientras que la ELE1 no. Por otro lado, la

ELE2 restringe la muestra a microempresas con ventas superiores a las 800UF mientras que la ELE1

no lo hacía.

La representatividad de la muestra es:

a. Nacional según actividad económica (Categoría de tabulación a 1 dígito de la clasificación

CIIU Rev. 3)

b. Nacional según tamaño (6 estratos de tamaño)

c. Nacional según actividad económica y tamaño, simultáneamente.

El método de selección de la muestra es:

a. Inclusión forzosa en el caso de las empresas grandes.

b. Para las empresas no grandes, la selección fue sistemática, utilizando como variable

auxiliar la ubicación geográfica de la empresa.


Informe Final



62

Finalmente, las dos versiones de la ELE poseen 2650 observaciones a nivel de panel, que contienen

información de los cuatro años (2006-2009) para las mismas firmas. En las tablas 3 y 4 apreciamos

que la distribución de firmas por actividad y tamaño se mantiene en el panel de datos.

Tabla 3. Desagregación por Actividad panel de Datos*

Código Glosa de la Actividad %

A Agricultura, ganadería, caza y silvicultura 8.6

C Explotación de minas y cantera (Mediana y Grandes) 0.7

D Industrias Manufactureras 11.4

E Suministro de Electricidad, Gas y Agua 0.2

F Construcción 7.9

G Comercio al por mayor y menor, reparación de vehículos 39.1

H Hoteles y restaurantes 4.7

I Transporte, almacenamiento y comunicaciones 9.1

K Actividades inmobiliarias, empresariales y de alquiler 0.6

J Intermediación financiera 13.1

O Otras actividades comunitarias, sociales y personales de tipo de servicio.

4.7

* Valores obtenidos al corregir por factor de expansión basado en ventas

Tabla 4. Desagregación por Tamaño Panel de Datos

Código Tamaño Rango Ventas anuales %

1 Microempresa 800-2.400 UF de ventas anuales 48.6

2 Pequeña 1 2.401-5.000 UF de ventas anuales 18.6

3 Pequeña 2 5.000-25.000 UF de ventas anuales 21.7

4 Mediana 25.001-100.000 UF de ventas anuales 7.3

5 Grande ventas anuales superiores a 100.001 UF 3.9

* Valores obtenidos al corregir por factor de expansión basado en ventas


Informe Final



63

(viii) Instituto Nacional de Estadística (INE)

Junto con todas las fuentes de datos y variables descritas fueron utilizadas también las bases de

datos estadísticos de la página web del INE (www.ine.cl).

A partir de todas las variables obtenidas de las fuentes antes descritas se construyeron dos bases

de datos, una para los modelos macroeconómicos (series de tiempo) y otra para los modelos

microeconómicos.

Para los modelos de serie de tiempo, la metodología consistió en agregar todas las variables en

una base de datos común desde el año 1975 hasta el 2010 en pesos corrientes de cada año

(algunas variables no se tenían para toda la serie por lo cual se incorporaban para los años

disponibles), luego se llevaban a dólares nominales por el tipo de cambio respectivo (esto solo

para las variables en pesos, las variables que ya se tenían en dólares corrientes – como el IED– se

incorporaban en este punto a la base). Finalmente, con el deflactor del PIB de Estados Unidos, se

llevaron todas las variables nominales a millones de dólares del año 2010. Este fue el año base con

el que se trabajaron las variables nominales.

Para los modelos microeconómicos básicamente se trabajó con la ELE correspondiente al año

2009 antes descrita en detalle.


Informe Final



64

6. SOBRE LA DEFINICIÓN, DATA Y EVOLUCIÓN DE DISTINTAS VARIABLES DE LA INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA (IED) EN CHILE

En la presente sección se describe de manera detallada como se construyeron las variables que

serán utilizadas como IED para el presente estudio, tanto a nivel agregado como sectorial.

Las variables a utilizar serán dos, IED como Crédito Total Mecanismos e IED como Inversión

Extranjera Directa según UNCTAD. A continuación, se analiza en detalle cada una de estas

variables por separado y luego en conjunto, destacando sus principales diferencias. De igual

forma, se analiza gráficamente la evolución de cada variable.

6.1. IED Como Crédito Total Asociado a Mecanismos

Esta variable fue construida como la sumatoria de los créditos asociados a cada una de las formas

que puede tomar las Inversión Extranjera Directa en Chile, es decir, a través del DL600, el Capítulo

XIV y del Ex Capítulo XIX.

Es importante destacar que estas cifras están construidas para los aportes de capital, en todas sus

formas, excepto los créditos asociados y los fondos de inversión. Es decir, no contiene valores

correspondientes a los fondos de inversión, no incluye los créditos asociados y por ende, no

incluye las amortizaciones en los débitos.

A continuación se presenta un gráfico con los créditos asociados a cada mecanismo de IED. Los

valores y la desagregación se encuentran en el Anexo 1.


Informe Final



65

Gráfico 4. Créditos asociados a cada mecanismo de IED (1980-2011)

Se puede observar como hasta el año 2003 los flujos de IED ingresaban principalmente al país a

través del DL600, tendencia que se tendió a revertir a partir de ese año, donde comenzó a tomar

fuerza el CXIV.

El siguiente gráfico muestra la tendencia de la variable definitiva construida según esta

metodología, la cual como ya se mencionó corresponde a la sumatoria de los créditos asociados a

cada una de las formas que puede tomar las Inversión Extranjera Directa en Chile, es decir, a

través del DL600, el Capítulo XIV y del ex Capítulo XIX.


Informe Final



66

Gráfico 5. Crédito Total Mecanismos (Millones de dólares corrientes)

Se puede observar como los peaks de la IED en Chile según esta metodología de cálculo, fueron

similares y se dieron en los años 1999 y 2008, con cifras cercanas a los US$ 10.000 millones

nominales de cada año.

La principal ventaja de utilizar esta variables es que permite desagregar por actividad económica,

lo cual permite hacer, posteriormente, análisis sectoriales para cada una de las variables que así lo

permitan, es decir cuando se disponga de variables sectoriales para las otras variables que

alimentan los modelos econométricos.

Si bien para la serie de DL600 se tenía desagregación por actividad económica para todo el periodo

de análisis, no ocurre lo mismo para el CXIV y el CXIX, para los cuales solo se tiene datos

desagregados por esta variable a partir de 1997. Dado que los flujos ingresados vía CXIV

comienzan a ser importantes solo a partir del año 2003 y, con el objeto de tener la serie completa

desagregada por actividad, se procedió a prorratear el CXIV y XIX los años anteriores a 1997 de

manera proporcional a la distribución por actividad conocida del DL600, sin incorporar en este


Informe Final



67

prorrateo al sector minero, pues se sabe de antemano que los flujos de IED ingresados por CXIV y

XIX no se dirigieron a este sector previo al año 1997. Es decir, se asume para los años anteriores a

1997 que los flujos ingresados vía CXIV y XIX tenían los mismos destinos proporcionales por

actividad que los ingresados vía DL600 sin incorporar el sector minero.

El gráfico de abajo muestra la tendencia de la variable construida bajo esta metodología para cada

uno de los sectores económicos del país.

Gráfico 6. Flujos de IED por actividad económica (1980-2011) (millones de USD de 2010).

Adicionalmente, el siguiente gráfico indica el total de IED, según la metodología propuesta, por

actividad económica para el periodo 1980-2011.


Informe Final



68

Gráfico 7. Total IED (créditos totales) por actividad económica, periodo 1980-2011

6.2. IED COMO INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA SEGÚN UNCTAD

Esta variable de IED fue construida en base a los flujos anuales de IED que publica la página oficial

del UNCTAD para Chile.

A continuación se presenta un gráfico donde se puede observar la tendencia de IED para Chile

durante el periodo 1974-2011. Al igual que con la variable de IED anterior podemos observar que

la entrada de flujos provenientes del extranjero comienza principalmente a mediados de la década

de los ‘90.


Informe Final



69

Gráfico 8. IED -UNCTAD- (Millones de US$ corrientes)

Adicionalmente, en base a la información provista por el UNCTAD, se construyó una variable de

stock de IED en Chile, la cual principalmente será utilizada en los modelos de crecimiento

económico.

A continuación se presenta un gráfico donde se puede observar la tendencia de los stock de IED en

Chile durante el periodo 1980-2011.


Informe Final



70

Gráfico 9. Stock IED -UNCTAD (Millones de US$ corrientes)

Es importante destacar que la presente estrategia no permite la desagregación por sectores

económicos, pues UNCTAD no tiene ese nivel de desagregación, por lo cual presenta una primera

desventaja en relación a la variable anteriormente descrita.

6.3. PRINCIPALES DIFERENCIAS ENTRE AMBAS VARIABLES

Finalmente, se presenta el siguiente gráfico con las series de ambas variables de IED, en el cual se

puede apreciar que las trayectorias son bastante similares hasta el año 2004 donde la IED según

UNCTAD comienza a ser mayor en términos absolutos (pero manteniendo las mismas tendencias

relativas) que la variable de IED como Crédito total mecanismos.

La principal diferencia que explica esto es que, tal como se comentó anteriormente, la variable de

crédito no considera la reinversión de utilidades.


Informe Final



71

Gráfico 10. Flujo de IED según las dos metodologías propuestas (1980-2011) (millones de USD de 2010)

En conclusión, si bien la variable clave para el presente estudio será la IED como Crédito total

mecanismos (principalmente por ser de construcción propia y contar con una serie de ventajas ya

mencionadas), se utilizará también la IED según UNCTAD para de esta manera testear la robustez

de las estimaciones y modelos econométricos desarrollados.


Informe Final



72

7. METODOLOGÍA GENERAL

Debido a la gran diversidad de variables sobre las cuales se debió medir impacto en el presente

estudio, en la siguiente sección se describe brevemente la estrategia a seguir en cada una de

éstas. Luego, en la siguiente sección en cada variable específica se profundiza la ecuación y

metodología específica.

En términos generales, las metodologías desarrolladas para evaluar el impacto de los objetivos de

resultados fueron 3: (i) macroeconometría de series de tiempo; (ii) microeconometría de corte

transversal; y panel de datos y (iii) metodología de Matriz Insumo Producto (MIP).

A continuación, para tener mayor claridad en el análisis a presentar en la siguiente sección, se

agrupan los objetivos de resultados a evaluar en cada una de las metodologías presentadas. Es

importante destacar que algunas variables serán evaluadas por más de una metodología, por

ejemplo, crecimiento de las exportaciones será evaluado bajo la mirada macro y microeconómica.

(i) Estrategia macroeconómica (series de tiempo):

• El PIB

• Exportaciones,

• Empleo,

(ii) Estrategia microeconómica (corte transversal):

• La productividad de los factores de producción,

• El crecimiento y diversificación de las exportaciones,

• El esfuerzo en inversión en investigación, desarrollo e innovación,

• La transferencia y absorción de nuevas tecnologías,

• La capacidad de internacionalización de las empresas chilenas.


Informe Final



73

(iii) Medición de impacto a través de MIP:

• La profundización de los encadenamientos productivos positivos,

• El desarrollo de las industrias en las que se ha materializado esta inversión.


Informe Final



74

8. RESULTADOS DEL ESTUDIO

En esta sección analizamos por separado cada uno de los objetivos de resultados agrupados según

las estrategias propuestas en el punto anterior. En los casos en que los datos lo permitan se

realizan análisis a nivel sectorial para cada objetivo. En importante señalar que no se pudo hacer

análisis a nivel regional pues las variables de IED provistas por el Banco Central no tenían este nivel

de desagregación. También se tuvo este problema con otras variables que alimentaban los

modelos econométricos, por lo cual se insta desde ya como recomendación a trabajar en este

sentido para un futuro estudio.

8.1. Perspectiva Macroeconómica


características más destacadas de la economía mundial en las últimas décadas, especialmente a

partir de los años 90s. Esto en parte debido a que los hacedores de política pública comenzaron

paulatinamente a otorgarle a la IED un rol clave en el desarrollo de sus economías. Incluso

economías históricamente más cerradas a la inversión extranjera, como China, India, Brasil, y

algunos países de Europa Oriental, han visto importantes avances en materia de fomento a la IED.

Es así como hoy en día, un gran número de países han facilitado e incentivado la llegada de

inversionistas extranjeros mediante la simplificación de sus políticas de inversión e incluso el

otorgamiento de franquicias tributarias. Una hipótesis sobre la razón por la cual las economías ven

con buenos ojos la llegada de empresas y capitales extranjeros, además de los flujos de dineros

frescos que acarrea, es la posibilidad de que las empresas locales tengan acceso a nuevas

tecnologías y mercados, y en definitiva puedan aprender nuevas y más efectivas formas de

producir. Es así como la relación entre la IED y distintas variables macroeconómicas, como el

crecimiento económico, ha sido un tema de investigación económica desde hace ya varios años.


Informe Final



75

Uno de los primeros países en reconocer los beneficios de la IED como parte de una política más

amplia de desarrollo económico, fue Chile, hace ya casi 40 años. Es así como en 1974 se promulgó

en el país el DL 600, que regulaba las condiciones de ingreso, capitalización y remesas de capitales

de las inversiones provenientes del exterior. La principal característica de este decreto fue que se

consagraba el principio de la no-discriminación respecto de los nacionales, además de ampliar la

definición de inversión extranjera y lo que constituía el capital aportado. Este decreto sigue

vigente hoy en día a pesar de que existen otros mecanismos que regulan la IED en el país, como el

capítulo XIV, que establece las normas aplicables a los créditos, depósitos, inversiones y aportes

de capital provenientes del exterior . A pesar de esta rica historia en materia de inversión

extranjera, no son muchos los estudios que analizan el impacto de la IED en la economía nacional.

El objetivo del presente trabajo es comenzar a llenar este gap, analizando el impacto de la IED en

el crecimiento, nivel de exportaciones y empleo. Para llevar a cabo esta tarea, se desarrollan

modelos macroeconómicos de series de tiempo, que analizan la causalidad y cointegración de la

IED con estas importantes variables económicas.

METODOLOGÍA MACRO

En esta sección se presentan las formas funcionales a utilizar para cada una de las tres relaciones en análisis.

Además se presenta la metodología genérica de causalidad y cointegración utilizada.

(i) La IED y el crecimiento económico

Para el caso específico del PIB se seguirá el enfoque de función de producción, desagregando el capital en

Inversión extranjera directa y capital nacional (tal cómo se indica en la ecuación 1).

(1)

Luego, la ecuación a estimar será una clásica Cobb-Douglas, controlando por otras variables explicativas

utilizadas en la literatura que afectan el crecimiento económico de un país. Donde y es Producto Interno

Bruto (PIB), IED es el stock de capital extranjero, KN es el stock de capital (menos el stock de capital

extranjero), y LC es el empleo (corregido por tasa de ocupación y horas trabajadas.


Informe Final



76

(ii) La IED y el crecimiento de las exportaciones

Dado que el impacto de la IED sobre las exportaciones debe ser medido específicamente en los sectores

transables, se realiza la desagregación para estos sectores específicos, ajustando dos ecuaciones, una para el

sector transable sin minería (sector silvoagropecuario-pesca y sector manufacturas) y una segunda para el

sector minería. Las formas funcionales de cada una de estas ecuaciones se presentan a continuación:

(1) t 0 1 t 2 t

3 t t

lnExpTranSinMin = β + β lnUSGDP + β lnTCR + β lnIEDTranSinMin + μ

Donde, la variable del lado izquierdo corresponde a las exportaciones del sector transable (sin minería) en el

periodo t y las variables del lado derecho corresponden a el PIB de Estados Unidos en el periodo t, el Tipo de

Cambio Real y la Inversión Extranjera Directa para el sector transable (sin minería) en el periodo t.

(2) t 0 1 t 2 t tlnExpMin(Ton) = β + β lnStockIEDMineria + β + μX

Donde, la variable de lado izquierdo corresponde a las toneladas de cobre exportadas en el periodo t y las

variables de lado derecho al stock de capital extranjero para el sector de minería en el periodo t y X a otras

variables de control.

(iii) La IED y el empleo

El modelo a estimar para la variable empleo (número de ocupados) será la siguiente:

(3) t 0 1 t 2 t 3 t tlnY = β + β ln IED + β ln PIB + β ln Ind_Rem μ+

Donde Yt es el número de ocupados en el periodo t (para captar el impacto en nuevos empleos), IED es la

variable que refleja la IED en el tiempo t, PIBt corresponde al producto interno bruto, Ind_Remt corresponde

al Índice de remuneraciones reales en el periodo t y µt es el error aleatorio. Es importante destacar que el

modelo presentado corresponde a una curva de demanda por trabajo clásica y ampliamente desarrollada en


Informe Final



77

la literatura, donde la variable que se incorpora aparte de los determinantes de precio (índice de

remuneraciones reales) e ingreso (PIB) es la que queremos testear para el presente estudio (IED).

Todos los modelos se estiman en logaritmos naturales, principalmente con el objetivo de poder interpretar

los coeficientes que acompañan a las variables explicativas como elasticidades.

MODELOS ARDL (AUTOREGRESSIVE DISTRIBUTED LAG MODELS)

El presente estudio, dada su naturaleza de series de tiempo, debe revisar la existencia de una relación causal

de largo plazo entre las variables analizadas. Es ya conocido y discutido ampliamente en la literatura el

posible carácter espúreo que podrían presentar estas estimaciones, dada la tendencia creciente de las series

analizadas. Por este motivo, el presente análisis, utiliza el test de cointegración desarrollado por Pesaran

(1997), Pesaran y Shin (1999) y Pesaran et al. (2001), el cual se encuentra dentro de las técnicas más

utilizadas y en la frontera del estado del arte en materia de cointregración en la actualidad.

Este método se ha vuelto muy popular en la actualidad principalmente por tener algunas ventajas en

relación a otros test de cointegración como Engle y Granger (1987), Johansen (1988), y Johansen y Juselius

(1990). En primer lugar la metodología de ADRL puede ser aplicada aun cuando los regresores no sean

integrados del mismo orden, es decir puede ser aplicada cuando los regresores son I(1) y/o I(0). Otra ventaja

es que los test antes mencionados requerían de muestras muy amplias para poder ser aplicados, mientras

que por su parte el método de ADRL puede ser aplicado para testear la presencia de cointegración en

muestras más pequeñas.

Finalmente, el método de ARDL permite que las variables tengan distintos números de rezagos, lo cual no es

posible con los procedimientos tradicionales; y, adicionalmente, su aplicación es más simple solo utilizando

una ecuación, mientras que los métodos convencionales de cointegración estimaban relaciones de largo

plazo a través de una metodología más compleja de sistemas de ecuaciones.

En términos simples, la metodología de ADRL para detectar la presencia de una relación de largo plazo entre

las variables (cointegración) se implementa en dos pasos (Pesaran et al., 2001). Si bien el test se aplicará a

todos los modelos estimados en el presente estudio, para efectos de exponer la metodología se utilizará la

relación entre las variables de PIB e Inversión Extranjera Directa (IED).


Informe Final



78

El primer paso consiste en investigar la existencia de una relación de largo plazo entre las variables de la

ecuación que estamos estimando. El modelo de ARDL para una especificación estándar lineal en logaritmos

entre el PIB, la IED, el Stock de Capital y el Trabajo es la siguiente:

(4) ΔPIBt = β0 + Σ βiΔPIBt-i + ΣγjΔIEDt-j + ΣδkΔxt-k + θ0PIBt-1 + θ1IEDt-1 + θ2xt-1 + et

Donde,

PIB es el producto interno bruto, IED es la inversión extranjera directa y X son las variables de Stock de

Capital (sin considerar el stock de IED) y la variable de Trabajo (corregida según lo anteriormente discutido).

Adicionalmente, et y Δ son el error ruido blanco y el operador de primeras diferencias, respectivamente.

El método de ARDL estima (m+1)n regresiones para obtener el número óptimo de rezagos para cada

variable, donde m es el máximo número de rezagos a ser usados y n corresponde al número de variables en

la ecuación. El número óptimo de rezagos es elegido en base a los criterios de Akaike (AIC) y Schwarz (SBC).

Para efectos del presente estudio esto fue sistematizado con un comando en STATA (varsoc).

En definitiva, el test corresponde a un test F conjunto o test de Wald donde la hipótesis nula de no

cointegración es: H0: θ0 = θ1 = θ2 = 0; versus la hipótesis alternativa de H1: θ0 ≠ θ1 ≠ θ2 ≠ 0, es decir que

alguno de los coeficientes es distinto de 0 (existe cointegración y por tanto una relación de largo plazo entre

las varaibles).

Dos sets de valores críticos reportados en Pesaran et al. (2001) permiten hacer la siguiente clasificación: (i) si

el estadístico F calculado se encuentra por encima del nivel superior de la banda entonces se rechaza la

hipótesis nula y la serie cointegra; (ii) Si el estadístico F calculado es menor que el valor más alto de los

valores críticos no se puede rechazar la hipótesis nula de no cointegración; (iii) Finalmente, si el estadístico F

está entre las dos cotas entonces no es posible hacer inferencia sin saber el orden de integración de cada

uno de los regresores. Por este motivo para el presente estudio, antes de aplicar el test de DRL, se aplica el

test de Dickey-Fuller aumentado (test de raíz unitaria) a cada una de las variables de los modelos estimados.

Finalmente, si la serie cointegra, el segundo paso consiste en estimar los modelos de largo y corto plazo

presentados en las ecuaciones (5) y (6):


Informe Final



79

(5) PIBt = α0 + α1IEDt + α2Xt + vt

Así como también el usual modelo con corrección de errores (ECM):

(6) ΔPIBt = β0 + Σ βiΔPIBt-i + ΣγjΔIEDt-j + ΣδkΔXt-k + φzt-1 + et

Donde, zt-1 = (a0 - a1IEDt-1 - a2Xt-1), y las a's son las estimaciones OLS de los α's estimados en (5).

Es posible notar que podemos “extraer” los coeficientes de largo plazo del modelo con corrección de errores

(5). Si se mira la ecuación (4) se puede notar que en el equilibrio de largo plazo ΔPIB t = 0, ΔIEDt = ΔXt = 0, y se

puede observar que los coeficientes de largo plazo de la IED y X son -(θ0 / θ1) y -(θ0 / θ2) respectivamente.

Finalmente, dado que el ARDL revisa la presencia de una relación de largo plazo, es decir cointegración, pero

no indica la dirección de la causalidad, en el presente estudio se aplica, adicionalmente, el test estándar de

causalidad de Granger (1988).

De acuerdo con la definición de causalidad de Granger, una variable exógena x es causa de otra variable

endógena y si la inclusión de los valores pasados de x contribuyen a reducir de forma significativa la varianza

del error de predicción de y. En términos prácticos, el test de causalidad de Granger se realiza regresando la

variable y respecto de su propio valor retardado k períodos y los valores también retardados de la variable x,

de forma que si los retardos de la variable x son conjuntamente significativos a la hora de predecir el valor

de y es posible afirmar que existe evidencia de que la variable x causa y en el sentido de Granger.

RESULTADOS MACRO

Debido a que los modelos que se presentan son diferentes para cada una de las variables a medir, los

resultados se presentan de forma separada para cada una de éstas.

(i) La IED y el crecimiento económico

A continuación se presentan los resultados de los modelos estimados.

En primer lugar se presentan los resultados para la ecuación de crecimiento con el enfoque de función de

producción propuesto en la descripción del modelo econométrico (Modelo 1).


Informe Final



80

VARIABLES

Modelo 1

ln_PIB

ln_stock_K 0.878***

(0.0909)

ln_L_corr 0.982***

(0.285)

Constante -11.98***

(2.464)

Observaciones 25

R cuadrado 0.988

Errores estándar en paréntesis

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Se puede observar como la ecuación estimada cumple con la identidad de cuentas nacionales para el cálculo

del crecimiento del país. Se observa como ambas variables, tanto el stock de capital (ln_stock_K) como el

trabajo corregido (ln_L_corr) son significativas y con los signos esperados. Junto con esto el R2 es cercano al

99%.

Ahora bien, la segunda parte del ejercicio consiste en estimar el modelo desagregando las IED del stock de

capital, tal como lo revisamos en la presentación del modelo teórico.

Los resultados de la estimación se presentan a continuación (modelo 2), destacando el signo positivo y

significativo de la variable de IED (ln_stock_ied_unctad), lo cual comprueba el impacto positivo que tendría

la Inversión Extranjera Directa (IED) en el crecimiento del país durante el periodo analizado.


Informe Final



81

VARIABLES

Modelo 2

ln_PIB

ln_stock_K_sin_UNCTAD 0.653***

(0.0851)

ln_stock_ied_unctad 0.223***

(0.0458)

ln_L_corr 0.900***

(0.269)

Constante -10.41***

(2.423)

Observaciones 25

R cuadrado 0.990


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Ahora bien, finalmente se presentan los resultados del modelo con la especificación final, el cual incorpora

las variables de lado derecho adicionales de control para la variable de crecimiento económico (modelo 3).


Informe Final



82

Modelo 3

VARIABLES ln_PIB

ln_stock_K_sin_UNCTAD 0.183

(0.115)

ln_stock_ied_unctad 0.277***

(0.0343)

ln_L_corr 1.309***

(0.275)

d_democracia 0.111**

(0.0470)

ln_tcr -0.656***

(0.188)

ln_p_cobre 0.179***

(0.0328)

Constante -8.212***

(2.131)

Observaciones 25

R cuadrado 0.996


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Estos resultados confirman que: La inversión extranjera directa ha tenido un impacto positivo en el

crecimiento económico de Chile entre los años 1974- 2010.


Informe Final



83

Adicionalmente, dado que se está trabajando con elasticidades, revisando los valores de los coeficientes es

posible extraer conclusiones en relación a cómo afecta “un peso” de capital doméstico versus “un peso” de

capital extranjero (IED). Los resultados señalan que, en términos de impacto al crecimiento económico del

país, ha tenido una magnitud mayor la IED en prácticamente un 50% (0,28 versus 0,18). Es importante

destacar que este hecho está más que fundamentado en la literatura y se sustenta principalmente en los

modelos de crecimiento endógeno, los cuales argumentan que la entrada de capitales extranjeros traería

consigo una serie de externalidades positivas para el país adicionalmente a los flujos monetarios

propiamente tales.

Luego, debemos realizar el test de cointegración para comprobar que las variables analizadas presentan una

relación estable en el largo plazo, es decir poder estar seguros que la regresión no presentó un buen ajuste

debido a su naturaleza espúrea.

Para esto, tal como se mencionó anteriormente, se desarrolló la metodología de ADRL. En primer lugar, en

el Anexo 1 se reportan los test de raíz unitaria a las variables utilizadas en los modelos, en los cuales es

posible observar que coexisten variables I(1) e I(0) por lo cual aplica la metodología elegida.

A continuación, se reportan los resultados de los modelos ARDL, los cuales indican que los 3 modelos

propuestos cointegran, es decir exhiben una relación de largo plazo entre las variables descritas. Esto es

posible de observar en los resultados de los test F, cuya significancia estadística se reporta siguiendo a

Narayan (2005).

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3

F-statistics 3.47** 5.01*** 3.66**

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Luego, se reportan los resultados de los test de estabilidad de los parámetros (CUSUM cuadrado). El test de

CUSUM cuadrado está basado en los llamados residuos recursivos al cuadrado. Si la gráfica de CUSUM se

mantiene entre los rangos del 5% de confianza, entonces se dice que los coeficientes estimados son

estables.


Informe Final



84

A continuación, se presentan los resultados del test de CUSUM cuadrado, los cuales comprueban la

estabilidad de los parámetros.

Test de CUSUM Cuadrado: Modelos 1, 2 y 3, respectivamente.

CU

SU

M s

quar

ed

periodo

CUSUM squared

2000 2011

0

1

CU

SU

M s

quar

ed

periodo

CUSUM squared

1998 2011

0

1

CU

SU

M s

quar

ed

periodo

CUSUM squared

2003 2011

0

1

Finalmente, se debe revisar si la relación de causalidad es de IED hacia crecimiento o de crecimiento hacia

IED. Para esto se utilizó el test de causalidad de Granger.


Informe Final



85

Los resultados indican que la causalidad iría en ambas direcciones, es decir, en ambos casos podemos

rechazar la hipótesis nula que no existe una relación de Granger-causalidad.

No hay que olvidar que este ejercicio es solo una primera aproximación, pues está limitado por el bajo

número de observaciones.

(ii) La IED y el crecimiento de las exportaciones

A continuación se presentan los resultados obtenidos para los primeros modelos econométricos propuestos.

Una primera regresión ajustada fue para el sector transable sin minería, es decir sector silvoagropecuario-

pesca y sector manufacturas. Los resultados para esa estimación se presentan a continuación:

VARIABLES ln_export_sin_cobre

ln_IED_sec_trans_sin_cobre 0.114*

(0.0559)

ln_tcr -0.498**

(0.189)

ln_gdpusa 2.431***

(0.156)

Constante -28.61***

(2.222)


Informe Final



86

Observaciones 32

R cuadrado 0.951


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Se puede observar en los resultados de la regresión como, desagregando el sector transable sin minería, la

variable de IED se hace significativa en la vecindad del 5%, lo cual estaría reportando que la IED tiene un

efecto positivo y significativo sobre las exportaciones del sector transable silvoagropecuario-pesca y

manufacturas. En términos de magnitudes, se puede observar que un aumento de un 1% en la IED

correspondiente a estos sectores (medida en términos de créditos totales) aumenta las exportaciones en un

0.05% aproximadamente.





el Anexo 1 se reportan los test de raíz unitaria a las variables utilizadas en los modelos.

A continuación, se reportan los resultados del modelo ARDL el cual indica que existe cointegración, es decir

que existe una relación de largo plazo entre las variables descritas. Esto es posible de observar en los

resultados de los test F, cuya significancia estadística se reporta siguiendo a Narayan (2005).

F statistic 4.96***

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1




Informe Final



87

Test de Cusum Cuadrado.

CU

SU

M s

quar

ed

periodo

CUSUM squared

1993 2011

0

1

Finalmente, se debe revisar si la relación de causalidad es de IED hacia exportaciones en el sector estudiado

o vice-versa.

Los resultados indican que la causalidad iría en ambas direcciones, es decir, en ambos casos podemos

rechazar la hipótesis nula que no existe una relación de Granger-causalidad.

El siguiente ejercicio corresponde a analizar el impacto de la IED en el sector minero. Los resultados

obtenidos para la regresión presentada en la metodología se adjuntan a continuación:


Informe Final



88

VARIABLES ln_prod_cobre_vol

ln_stock_mineria_dl600 0.404***

(0.0186)

Constant 4.918***

(0.139)

Observations 32

R-squared 0.940

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Se puede observar como la variable de IED se hace positiva y estadísticamente significativa al 1% para el

modelo estimado. Esto estaría indicando que en el periodo de análisis la IED ha tenido un impacto positivo y

significativo en las exportaciones mineras y especialmente de cobre en el país.



resultados de los test F en la última fila de la tabla reportada, cuya significancia estadística se reporta

siguiendo a Narayan (2005).

F statistic 6.31***

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1




Informe Final



89

Test de CUSUM Cuadrado.

CU

SU

M s

quar

ed

periodo

CUSUM squared

1991 2011

0

1

Finalmente, se debe revisar si la relación de causalidad es del stock de IED hacia producción de cobre.

Los resultados no indican una causalidad claramente definida entre ambas variables.

(iii) La IED y el empleo

A continuación se presentan los resultados obtenidos para los modelos econométricos propuestos en el

punto anterior. En primer lugar se revisarán los resultados para la variable empleo (número de ocupados).


Informe Final



90

VARIABLES ln_ocupados

ln_PIB 0.576***

-0.0886

ln_ind_rem -0.644***

-0.096

ln_ied_unctad 0.0735***

-0.021

Constante 2.169***

-0.763

Observaciones 33

R cuadrado 0.94


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Las variables y sus signos son los esperados para una curva de demanda por trabajo de estas características,

el precio (índice de remuneraciones) es negativo y significativo, lo cual por ley de demanda explica que a

mayor precio menor demanda por trabajo. Junto con esto, el ingreso (PIB) es positivo y significativo como

indica la teoría económica, es decir, a mayor ingreso mayor demanda por el bien (trabajo en este caso en

particular).

Luego, la variable que requiere toda la atención, la IED, tiene signo positivo y es estadísticamente

significativa al 1%, reflejando el impacto positivo que ha tenido la IED en la creación de nuevos empleos en

el periodo de estudio.


Informe Final



91

En términos de magnitudes, dado que el coeficiente puede ser estimado como una elasticidad, se puede

observar que, en promedio un aumento del 1% en la IED aumenta la creación de nuevos empleos (como

número de ocupados) en aproximadamente un 0.07% en el país.





el Anexo 1 se reportan los test de raíz unitaria a las variables utilizadas en los modelos.



resultados de los test F, cuya significancia estadística se reporta siguiendo a Narayan (2005).

F statistic 29.23***

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1




Informe Final



92

Test de Cusum Cuadrado.

CU

SU

M s

quar

ed

periodo

CUSUM squared

2003 2009

0

1

Finalmente, se debe revisar si la relación de causalidad es de IED hacia empleo o de empleo hacia IED. Para

esto se utilizó el test de causalidad de Granger.

Los resultados indican que la causalidad iría de IED hacia empleo.

Adicionalmente, se repite el mismo test con la tasa de desempleo. Los resultados, tal como se esperaba se

encuentra en la misma dirección de causalidad.


Informe Final



93

CONCLUSIONES MACRO

En términos de conclusiones, el principal resultado obtenido fue el impacto positivo y significativo de la IED

en el crecimiento económico del país (PIB), donde se concluye que la inversión extranjera directa ha tenido

un impacto positivo en el crecimiento económico de Chile entre los años 1975-2011.

Adicionalmente, la evaluación arrojó resultados de impacto positivo de la IED sobre las variables de,

población ocupada y crecimiento de las exportaciones (medido para el sector transable excluyendo minería

y para el sector minero de forma aislada).

En términos de causalidad, para el crecimiento y exportaciones los resultados indican que la causalidad iría

en ambas direcciones. Mientras que para el empleo la relación de causalidad es de IED hacia empleo.


Informe Final



94

8.2. Perspectiva Microeconómica


características más destacadas de la economía mundial en las últimas décadas. Esto en parte

debido a que hoy en día, los hacedores de política pública, le otorgan a la IED un rol clave para el

desarrollo de sus economías. De esta forma, un gran número de países han facilitado e

incentivado la llegada de inversionistas extranjeros mediante la simplificación de sus políticas de

inversión e incluso el otorgamiento de incentivos tributarios. Una hipótesis sobre la razón por la

cual las economías han incentivado (aceptado) la llegada de empresas y capitales extranjeros,

además de los flujos de dineros frescos que acarrea, es la posibilidad de que las empresas locales

tengan acceso a nuevas tecnologías y mercados, y en definitiva puedan aprender nuevas y más

efectivas formas de producir. Es así como en las últimas décadas, se han desarrollado una amplia

gama de estudios que intentan medir este efecto indirecto (spillovers) de las firmas con IED sobre

por ejemplo, la productividad de las firmas domésticas. Los resultados empíricos obtenidos han

sido mixtos y no concluyentes respecto a la existencia de difusión tecnológica y aumentos de

productividad en la economía.

Por ejemplo, en el conocido paper de Aitken y Harrison (1999), basado en la evidencia de

empresas de Venezuela para el período 1976 y 1989, se mantiene que la IED tiene dos efectos

sobre las empresas locales. Primeramente, la IED esta correlacionada con aumentos en la

productividad de las firmas que la reciben. El segundo, afecta negativamente la productividad de

las empresas domesticas del mismo sector, producto de la mayor competencia. La suma de estos

dos resultados, hace a los autores concluir que el beneficio de la IED es pequeño, y es

internalizado completamente por las empresas extranjeras, por lo cual concluyen que no hay

evidencia de spillovers tecnológicos. Por otro lado, Hale y Long (2006) en un papera nivel de firmas

sobre la economía China, estudian si la presencia de empresas extranjeras produce spillovers

tecnológicos en las firmas domesticas que operan en la misma ciudad e industria, reportando

spillovers positivos para aquellas empresas más avanzadas tecnológicamente y ningún spillover o,


Informe Final



95

a veces hasta negativo, para aquellas empresas menos tecnológicas. Por otro lado, Gäorg y Strobl

(2002), en un análisis a nivel de firmas para el sector manufacturero de Ghana para el período

1991 y 1997, encontraron que las firmas con controladores extranjeros, tienen un mayor

crecimiento productivo que otras empresas domésticas, sugiriendo que éstos traen consigo

conocimiento que no se tiene a nivel doméstico. Más cercano a la realidad chilena, Atallah (2006)

indaga sobre la existencia de una relación entre IED y la productividad de las empresas

manufactureras en Colombia para el período 1995-2000. Los resultados obtenidos indican que i)

los encadenamientos hacia atrás que las empresas extranjeras establecen con proveedores de

insumos en Colombia son un importante canal de difusión de spillovers de productividad, ii) los

encadenamientos hacia delante que las empresas extranjeras crean con clientes locales no

parecen tener ningún efecto en la productividad de los últimos. iii) los efectos positivos de la IED

en los sectores mismos en los que la IED se ubica parecen estar asociados a los efectos

competencia que ésta genera, y parecen disminuir entre mayor sea el grado de apertura al

comercio exterior. Finalmente, en una revisión exhaustiva de estudios econométricos, Gorg y

Greenaway (2004) dan el panorama general de los hallazgos: de 22 estudios de panel en términos

de firma, doce no encuentran evidencia de spillovers de productividad, siete encuentran evidencia

de externalidades negativas y solamente tres encuentran evidencia positiva.

A pesar de la importancia de la inversión extranjera directa (IED) en Chile, existen muy pocos

estudios a nivel de firma, que analicen su impacto en la economía o sus spillovers en términos de

transferencia tecnológica y/o productividad.

Entre los pocos estudios, destaca Álvarez (2002) quien utilizando un panel de más de 7000 firmas

manufactureras chilenas entre 1990 y 1996, analiza empíricamente el impacto de la Inversión

Extranjera Directa sobre la productividad de las firmas. Álvarez encuentra que las firmas

extranjeras presentan niveles de productividad bastante superior al de las firmas domésticas y la

participación de la IED efectivamente contribuye a que las firmas alcancen niveles de


Informe Final



96

productividad más altos. Incluso, en el mediano plazo afecta su tasa de crecimiento. Sin embargo,

su impacto cuantitativo pareciera ser de escasa magnitud.

Álvarez y López (2006) en un estudio a nivel de firmas, analiza la productividad de las firmas

exportadoras, encontrando una fuerte evidencia de que tanto las plantas domesticas que exportan

como las extranjeras que exportan aumentan la productividad de los proveedores locales.

Recientemente, Fernandes y Paunov (2012) analizan el impacto de la IED en servicios sobre el

crecimiento de la productividad de plantas manufactureras en Chile en el período 1992 y 2004,

encontrando un efecto positivo de la IED en servicios sobre el crecimiento de la productividad en

las firmas que usan con mayor intensidad los servicios bajo análisis.

En este contexto, en la presente sección analizaremos si la inversión extranjera directa (IED)

impacta positivamente sobre las siguientes variables:

1) La productividad total de factores

2) El esfuerzo en inversión en investigación, desarrollo e innovación,

3) Transferencia y absorción de nuevas tecnologías

4) El crecimiento de las exportaciones

5) La capacidad de internacionalización de las empresas.

Para la prueba de estas hipótesis utilizaremos la encuesta periódica de firmas “Encuesta

Longitudinal de Empresas” (ELE), la cual ha sido elaborada en conjunto por el Instituto Nacional de

Estadísticas y la División de Estudios del Ministerio de Economía. Es importante destacar que la

encuesta ELE considera representatividad estadística tanto en términos de tamaño, como de

actividad económica.


Informe Final



97

Como hemos visto anteriormente en el informe, la manera más común de estimar las

externalidades positivas (spillovers) de la inversión extranjera directa (IED) a nivel agregado es:

(1)

donde yji es la variable dependiente sobre la cual la IED puede impactar, por ejemplo a través de

una externalidad postiva cuando . Xit es un conjunto de otras variables de control, y γ

pueden ser efectos fijos para capturar los efectos no observados de los sectores analizados, y εit

es el error aleatorio.

Sin embargo, cuando analizamos el impacto de la IED a nivel microeconométrico, a nivel de firma,

el problema de sesgo de selección puede aflorar. Suponga que la inversión extranjera no

necesariamente apunta a nuevos proyectos, sino que a proyectos y firmas locales ya existentes. En

tal caso, las firmas extranjeras podrían escoger invertir en firmas domésticas que ya eran, ex

antes, más productivas, contrario a lo que necesitaríamos para una evaluación de impacto

adecuada. Idealmente, para una evaluación sería necesario que la inversión extranjera se realizara

aleatoriamente del universo de firmas y proyectos, de forma que la diferencia entre el

performance de las firmas locales con y sin IED corresponda necesariamente a la externalidad

provocada por la IED1

Un sesgo de selección surge principalmente de la ausencia de aleatoriedad muestral, o selección

muestral no aleatoria. Por lo tanto, la estimación de modelos estructurales cuando la muestra

usada para la estimación no es seleccionada de manera aleatoria, conlleva a resultados y

conclusiones que no describen como se esperaría las características de la población en general,

sino tan solo las características de un determinado grupo poblacional, sin importar el tamaño de la

muestra usada. Originalmente el tema de sesgos de selección tan sólo fue estudiado para modelos

.

1 Por un análisis similar ver Hale, G y Long, C (2007) Are there Productivity Spillovers from Foreign Direct Investment in China?, mimeo, Federal Reserve Bank of San Francisco.


Informe Final



98

con variable dependiente continua, pero en la actualidad también es posible analizar el sesgo de

selección para modelos con variable dependiente discreta2

De igual forma, para la PTF estimamos un modelo para el período 2008-2009 y otra utilizando el

panel, siguiendo una metodología similar a Álvarez (2002) y Fernandes y Paunov (2012), primero

en términos de considerar la presencia sectorial de la IED, y segundo en términos de la estimación

de la PTF usando Levinsohn y Petrin (2003), y regresionando estos resultados con respecto a

distintas variables usando OLS.

.

La estructura de la sección es la siguiente: primero se discuten las estrategias metodológicas,

posteriormente se presentan las bases de datos usadas y la construcción específica de las

variables. A continuación, se desarrollan una serie de hechos estilizados de la inversión extranjera

directa en Chile, relacionados con: la productividad total de factores, el esfuerzo en inversión en

investigación, desarrollo e innovación, transferencia y absorción de nuevas tecnologías, el

crecimiento de las exportaciones, la capacidad de internacionalización de las empresas.

Finalmente, se presenta un resumen de la evidencia encontrada para Chile y las principales

conclusiones del análisis.

8.2.1. METODOLOGÍA DE ESTIMACIÓN

8.2.1.1. SOBRE EL SESGO DE SELECCIÓN

Para eliminar el problema de sesgo de selección utilizamos la metodología propuesta por

Heckman. Para especificar el modelo hacemos uso de dos ecuaciones, una ecuación de interés que

corresponde a la ecuación que se busca estimar, de la que buscamos extraer conclusiones, y una

ecuación de selección o participación (regresión auxiliar) que corresponde a un modelo de

elección discreta (Probit o Logit), que mide la probabilidad de estar en la muestra, en esta última

ecuación se pueden incluir las variables independientes de la ecuación de interés y a su vez esta 2 El problema de sesgos de selección fue introducido en la econometría moderna por el economista (y premio Nobel) James Heckman, con su trabajo Sample selection bias as a especification error: Heckman J (1979) Sample selection bias as a specification error, Econometrica, 47, pp. 153-61.


Informe Final



99

ecuación deberá contener al menos una variable continua que sea determinante en el proceso de

pertenecer o no a la muestra pero que a su vez no resulte relevante para determinar la variable

dependiente, lo anterior con el fin de no caer en problemas de identificación.

Por ejemplo para describir el comportamiento de una firma en materia de investigación y

desarrollo, se supone un modelo Tobit generalizado (ver Heckman 1979) con dos ecuaciones: la

primera ecuación modela la decisión de la firma por comprometerse en actividades de

investigación, y la segunda determina la magnitud de esta inversión. Se asume que existe una

variable de esfuerzo latente en innovación para la firma i dada por la ecuación:

(2)

Donde es un vector de variables explicativas, el vector de coeficientes asociado y un

término de error. En nuestro caso, una de las variables del vector será la IED. La variable

representa algún criterio de decisión, tal como el valor presente esperado de los beneficios por

llevar a cabo la inversión en investigación. Se observa que la firma invierte en innovación si es

positivo o mayor que algún umbral constante, ya sea de naturaleza global o específico a la

industria (esto ya que puede contener variables categóricas por industria).

Luego se asume que una intensidad de gasto observada en I&D para la firma i, la cual queda

determinada por una segunda ecuación:

(3)


Informe Final



100

Donde el gasto actual en Innovación de la firma i cuando esta realiza gasto en innovación

(o sea cuando es mayor que el umbral mínimo), donde es un vector de variables

explicativas, el correspondiente vector de coeficientes y es un error que resume

determinantes omitidos y otras fuentes de heterogeneidad no observada. Nuevamente, en

nuestro caso, una de las variables del vector será la IED. Finalmente, ya que se observa

solamente cuando , es necesario especificar su distribución conjunta con el objeto de

obtener un modelo estimable. Se asume entonces que, los errores de las ecuaciones (1) y (2)

tienen distribución conjunta normal de la siguiente forma:

(4)

Donde y son los errores estándares de y , y es el coeficiente de correlación. La

primera ecuación es de hecho una ecuación probit la cual no es completamente identificable y

solamente es posible estimar el vector lo cual es equivalente a normalizar el error

estándar . Este modelo se puede estimar por máxima verosimilitud o bien por el método de

dos etapas.

8.2.1.2. EL MODELO BÁSICO DE PTF Y LOS PROBLEMAS DE ENDOGENEIDAD

Como sabemos, la medición de la productividad total de factores se basa en una función de

producción Cobb-Douglas estándar, que define el nivel del producto o valor agregado (Y) como

una función de la productividad total de factores (A) y de los factores capital o stock de capital (K)

y trabajo o empleo (L) de la planta i en el año t:

(5) Yit = AitKitα1Lit

α2


Informe Final



101

Cuando se estima la productividad a nivel de planta, tal como señala Levinsohn y Petrin (2003), se

debe considerar explícitamente la endogeneidad de los factores productivos. Así, aplicando

logaritmo natural a (1), tenemos3

(6) yit = Ait + α1lit + α2kit +eit

:

El problema de endogeneidad se origina porque la productividad, que no es observada por el

econometrista, sí es observada por la firma. En tal caso, el término de error tiene dos

componentes, un error aleatorio ηit que no está correlacionado con la elección de insumos. El otro

componente, ωit, representa la productividad de la firma, que está correlacionada con l y k. Tal

correlación entre el término de error y las variables explicativas genera que una estimación por

MCO de (2) llevará a estimadores segados de los parámetros y, por consiguiente, de la PTF.

Así, la función de producción se puede expresar como:

yit =Ait +α1lit + α2kit +ωit + ηit

Olley y Pakes (1996) introdujeron un procedimiento para solucionar este problema. Considere un

insumo intermedio que depende de las variables estado de las firma, k y ω, tal que: mit = m(kit ,

ωit). Bajo el supuesto de que m es una función monotónica creciente en w, ésta puede expresarse

como una función de observables:

ωit =ω(kit ,mit )

Reemplazando (4) en (3) y expresando φit =Ait +α2kit +ω(kit ,mit ):

(7) yit = α1lit + φit (kit ,mit )+ηit

3 Todas las variables expresadas en logaritmos.


Informe Final



102

En la primera etapa del procedimiento, utilizando un polinomio de tercer orden en k y m como

una aproximación de la función φ, el parámetro del factor trabajo en (5) es estimado

consistentemente.

En la segunda etapa, se identifica el parámetro del capital. Primero, considere el valor estimado de

φ, dado por φ’ = y’it - α’1 lit. Para cualquier valor de α*2, se puede computar una predicción para la

productividad no observada:

ω’it = φ’it - α*2 kit

Finalmente, el coeficiente estimado del capital, α’2, es aquel que soluciona:

min ΣiΣt (yit -α’1 lit - α*2 kit –E[ωt/ωt-1 ])2,

donde, E[ωt/ωt-1 ]=λ’0+ λ’1 ω’t-1+λ’1 ω’ 2t-1+λ’1 ω’2

t-1

Una vez estimados los parámetros de la función de producción, nuestra medida de productividad

total de factores (en logaritmo), se obtiene como:

(8) log PTFit = yit - α’1 lit - α’2 kit

Petrin et al. (2004) desarrollan una rutina en el software econométrico Stata para estimar la

función de producción, eliminando la endogeneidad, y de esta forma pudiendo obtener de manera

correcta medidas de la productividad total de factores. Coincidentemente, ellos usan data

manufacturera chilena 1987-1997 para ejemplificar su rutina, considerando el consumo energético

como variable proxy y diferenciando el input de trabajo entre mano de obra calificada (White

collar) y no calificada (blue collar). Alternativamente es posible utilizar los materiales como input

adicional.


Informe Final



103

Siguiendo, Atallah (2006) y Álvarez (2002) para examinar si la presencia de IED en la economía

local afecta el nivel de productividad de las empresas, se supone que la productividad es función

de la presencia de IED en el propio sector. En particular, se asume:

(9)

Donde,

(10)

8.2.2. DATA Y VARIABLES UTILIZADAS

Como ya vimos anteriormente, la Encuesta Longitudinal de Empresas (ELE) ha sido elaborada en

conjunto por el Instituto Nacional de Estadísticas y la División de Estudios del Ministerio de

Economía. Su objetivo es la caracterización de las empresas del país según tamaño y actividad

económica, de forma de poder identificar los determinantes del desarrollo empresarial.

Para el presente análisis usaremos primeramente la encuesta ELE2 que como vimos considera

data 2009. Posteriormente, se utiliza el panel de alrededor de 2650 firmas para el período 2006-

2009, tomando en cuenta la ELE1 y ELE2.

Para la variable dependiente, utilizaremos la pregunta a6_2, que pregunta por el % de propiedad

privada extranjera que mantiene la firma. Usaremos en el análisis las variables FDI2009 y D_FDI

que representan el porcentaje de propiedad extranjera y la cantidad de las ventas del año que

pertenecen los dueños foráneos, respectivamente. Como proxy del esfuerzo en inversión en

investigación y desarrollo, utilizamos la variable ID2009, equivalente a la pregunta f1_3, contrata

personas o servicios de I+D para trabajar dentro o fuera de la empresa. Para el análisis de la

transferencia y absorción de nuevas tecnologías, creamos la variable TTECH2009, que utiliza la

pregunta f1_7, ha adquirido máquinas, equipos y/o softwares para la introducción de nuevos


Informe Final



104

procesos. Para analizar el crecimiento de las exportaciones usamos las variables

porc_exporta2009 y Exports2009, que se definen como: Porcentaje de las ventas del año 2009

destinadas a exportación directa (pregunta d7_porcen) y el total de ingreso productos de

exportaciones (que multiplica la pregunta d7_porcen con c3_44: Total ingresos de explotación $

Dic 2009) respectivamente. Finalmente, para medir el impacto de la IED en la capacidad de

internacionalización de las empresas chilenas usamos las variables filiales y num_filiales, que se

basan en las preguntas: a10 Posee su empresa filiales en el extranjero? y a10_151 Cuantas

empresas filiales en el extranjero? respectivamente.

Para el caso de la productividad total de factores (PTF), calibramos la ecuación (5), que define el

nivel del producto o valor agregado (Y) como una función de la productividad total de factores (A)

y de los factores capital o stock de capital (K) y trabajo o empleo (L) de la planta i en el año t. Para

la PTF estimamos un modelo para el período 2008-2009 y otra utilizando el panel, siguiendo una

metodología similar a Álvarez (2002) y Fernandes y Paunov (2012), primero en términos de

considerar la presencia sectorial de la IED, y segundo en términos de la estimación de la PTF

usando Levinsohn y Petrin (2003), y regresionando estos resultados con respecto a distintas

variables usando OLS.

Como medida de output por empresa, se utilizaron las preguntas: p27_2, Ventas anuales 2007

(M$) y p81_10, Gastos totales (M$) para el año 2007. De esta forma, podemos usar como medida

las ventas totales o el valor agregado que equivale a la resta de dichas variables. Finalmente

utilizamos como medida de output las ventas totales: p27_2 dada la gran cantidad de variables

outputs negativas cuando usamos el valor agregado. Para el año 2006 se utilizó la variable p27_1,

Ventas anuales 2006 (M$). Para el año 2009 (ELE2) las variables c3_44 y c3_45 dieron cuenta del

Total Ingresos y Costos a DIC 2009 respectivamente. Análogamente, c3_30 y c3_31 dieron cuenta

del Total Ingresos y Costos a DIC 2008 respectivamente.

En cuanto al trabajo, la medida más básica consiste en el número de ocupados por empresa.

Específicamente, se consideró como medida de trabajo para el año 2007 la variable p102 de la


Informe Final



105

encuesta, que se define como: total trabajadores jornada completa. Para el año 2006, a la medida

anterior se le restó la variable p86_5, que se define como: Total trabajadores contratados año

2007. De esta forma obtenemos una proxy del número neto de trabajadores para el año 2006. En

cuanto a los trabajadores totales no calificados, White collars, se estimaron sumando los valores

de las preguntas p103_1_3_1 y p103_1_3_2, que dan cuenta de los trabajadores calificados

hombres y mujeres respectivamente. Se asumió que el porcentaje de trabajadores capacitados es

el mismo para el año 2006. Para modelar el trabajo el año 2009 (ELE2) se utilizó la variable h8_42,

Total trabajadores, mientras que h8_41 que representa el Total de Trabajadores no calificados al

año 2009, nos permite calcular el porcentaje de nuestra proxy de White collars, mano de obra

calificada. Para calcular el trabajo el año 2008, consideramos la variable h4_8 que representan el

Total de trabajadores contratados al año 2009.

En orden a cuantificar los consumos de energía y materiales, se utilizaron las variables p81_1 y

p81_7 que dan cuenta de los gastos (M$) en materia prima, insumos y materiales para

transformación; y los gasto (M$) en energía respectivamente. Dado que estos datos se encuentran

sólo para el año 2007, se supuso que se mantuvo igual proporción del gasto con respecto a las

ventas anuales el año 2007. Para los años 2008 y 2009 utilizamos las variables: c4_61 Compra de

materias primas a DIC 2009 y c4_63 Gasto en Energía y comunicaciones a DIC 2009.

Finalmente, la medida básica de capital es el stock de capital por empresa. Como medida de

capital para el año 2007 se utilizó la variable p82_10, que captura Valor del Patrimonio en (M$).

Para el año 2006, a la cantidad anterior se restó la variable p48_9, que mide el total de inversiones

realizadas en el año 2007 (M$). De esta forma obtenemos una proxy del capital por empresa para

el año 2006. De manera similar, para el año 2009 la proxy de capital era c2_28 y la Inversión Total

b14_8.

8.2.3. RESULTADOS: HECHOS ESTILIZADOS DE LA INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA EN CHILE


Informe Final



106

Para cada hipótesis, estudiaremos la correlación entre la variable y la inversión extranjera directa

(IED), presentaremos el resultado de un probit, viendo si la propiedad extranjera de la inversión

impacta los resultados. Finalmente se presenta un análisis de máxima verisimilitud de dos

ecuaciones simultáneas que corrigen por el potencial sesgo de selección.


Informe Final



107

8.2.3.1. LA INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA AFECTA POSITIVAMENTE LA PRODUCTIVIDAD TOTAL DE FACTORES

La hipótesis de este hecho estilizado apunta a que los capitales extranjeros frecuentemente vienen

acompañados con buenas prácticas empresariales que les permiten a las empresas receptoras

mejorar su productividad4

Primero, y tal como discutimos en la sección anterior, a través de una función de producción

Cobb-Douglas, estimamos la productividad total de factores, a continuación se presenta la

regresión. Vemos que tanto estadística como económicamente, la regresión se comporta de

acuerdo a lo esperado, con los coeficientes significativos y un R2 ajustado de 48% bastante

aceptable para un modelo de sección transversal.

.

El residuo lo denominamos TFP2009, el cual es equivalente al logaritmo natural de la

productividad total de factores.

Podemos apreciar de los gráficos y la matriz de correlación de que efectivamente en nuestro caso

existe una fuerte relación entre productividad total de factores y la inversión extranjera directa.

4 Por evidencia empírica en esta dirección ver Hale, G y Long, C (2007) que analizan el caso de China.


Informe Final



108

De hecho en promedio la productividad total de factores para aquellas empresas que poseen

capital extranjero es casi el doble de aquellas que no lo poseen.

La correlación alcanza un 73%, considerando el logaritmo natural de la productividad total de

factores y el logaritmo natural de las ventas por el porcentaje de propiedad extranjera, esta última

utilizada como proxy de la importancia monetaria del capital extranjero.

Con el propósito de controlar por endogeneidad creamos la variable D_TFP2009, que distingue

con un 1 a las firmas que superan el promedio de productividad de la economía, y con un 0 a las

que no. Cuando analizamos el probit para calcular la probabilidad de tener una productividad

“alta”, tenemos que la inversión extranjera contribuye positivamente a la productividad, no así su

orientación exportadora.


Informe Final



109

Cuando corregimos por endogeneidad utilizando el método de Heckman, obtenemos que la

inversión extranjera, al igual que la orientación exportadora, contribuyen positivamente a la

productividad total de factores. El modelo de ecuaciones simultáneas es bastante robusto con la

mayoría de sus variables significativas al 5%.


Informe Final



110

Cuando analizamos la estimación de la productividad corrigiendo por endogenidad usando el

procedimiento Levinsohn y Petrin, tenemos que las variables capital y trabajo son significativas

como era de esperarse.

Wald test of constant returns to scale: Chi2 = 0.43 (p = 0.5125). lnK .0955131 .01371 6.97 0.000 .068642 .1223842 lnL .8635448 .0563001 15.34 0.000 .7531986 .973891 lnY Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

max = 6 avg = 6.0 Obs per group: min = 6Time variable (t): jGroup variable (i): ID_ELE Number of groups = 2650Dependent variable represents value added. Number of obs = 4999

Levinsohn-Petrin productivity estimator

Por otro lado, cuando el residuo de la regresión anterior, logaritmo natural de la productividad

(lnTFP), es regresionado con el logaritmo natural de la IED (como proporción de las ventas totales),

tenemos que la IED explica un 16% de la productividad, alcanzando una elasticidad de 0,32%.

_cons 1.454198 .0628976 23.12 0.000 1.330884 1.577513 lnVTAS_FDI .3223865 .0116019 27.79 0.000 .2996403 .3451326 lnTFPA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 25604.3391 4030 6.35343401 Root MSE = 2.3093 Adj R-squared = 0.1606 Residual 21486.551 4029 5.33297369 R-squared = 0.1608 Model 4117.78809 1 4117.78809 Prob > F = 0.0000 F( 1, 4029) = 772.14 Source SS df MS Number of obs = 4031

Cuando realizamos igual ejercicio, pero ahora con las tasas de crecimiento, encontramos similar

conclusión: la inversión extranjera directa impacta positiva y significativamente al crecimiento de

la productividad total de factores, aunque con muy poco poder predictivo.


Informe Final



111

_cons -.7944722 .0284414 -27.93 0.000 -.8502513 -.7386932 D1. .0652219 .0138313 4.72 0.000 .0380959 .0923478 lnVTAS_FDI D.lnTFPA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]


Cuando realizamos el mismo análisis, pero esta vez considerando el tamaño de las firmas, tenemos

que la IED impacta más en las empresas de mayor tamaño aun cuando impacta positiva y

significativamente a la PTF.

REGRESIÓN DE LA IED SOBRE LA PTF PARA EMPRESAS PEQUEÑAS



. reg lnTFPA lnVTAS_FDI [iw= FE__Ventas] if tamaño4!=4

REGRESIÓN DE LA IED SOBRE LA PTF PARA EMPRESAS GRANDES



. reg lnTFPA lnVTAS_FDI [iw= FE__Ventas]if tamaño4==4


Informe Final



112

Cuando analizamos la regresión del crecimiento de la PTF explicado por el crecimiento de la IED,

para empresas pequeñas y grandes, encontramos que el impacto es estadísticamente significativo,

pero negativo en el caso de las empresas grandes. Este signo puede ser explicado por el

complicado período el cual examinamos donde la crisis mundial disminuyó fuertemente la

demanda externa para algunas empresas grandes.

REGRESIÓN DE LA IED SOBRE EL CRECIMIENTO PTF PARA EMPRESAS PEQUEÑAS

_cons -1.223093 .0362386 -33.75 0.000 -1.294197 -1.151989 D1. .1937004 .0193804 9.99 0.000 .155674 .2317268 lnVTAS_FDI D.lnTFPA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]


. reg d.lnTFPA d.lnVTAS_FDI [iw= FE__Ventas] if tamaño4!=4

REGRESIÓN DE LA IED SOBRE EL CRECIMIENTO PTF PARA EMPRESAS GRANDES

_cons -.1765044 .0359313 -4.91 0.000 -.2470319 -.1059768 D1. -.095341 .0157408 -6.06 0.000 -.1262378 -.0644443 lnVTAS_FDI D.lnTFPA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 704.058149 826 .852370641 Root MSE = .90392 Adj R-squared = 0.0414 Residual 674.082766 825 .817070019 R-squared = 0.0426 Model 29.9753835 1 29.9753835 Prob > F = 0.0000 F( 1, 825) = 36.69 Source SS df MS Number of obs = 827

. reg d.lnTFPA d.lnVTAS_FDI [iw= FE__Ventas] if tamaño4==4

Cuando analizamos sectorialmente el impacto de la IED en la PTF, tenemos que este es siempre

positivo. En el siguiente gráfico, vemos como la variable lnTFPA_fdi_sector es siempre mayor que

lnTFPA_non_fdi_sector, para todos los sectores.


Informe Final



113

01

23

45

mean of lnTFPA_fdi_agri mean of lnTFPA_non_fdi_agrimean of lnTFPA_fdi_mine mean of lnTFPA_non_fdi_minemean of lnTFPA_fdi_manu mean of lnTFPA_non_fdi_manumean of lnTFPA_fdi_egas mean of lnTFPA_non_fdi_egasmean of lnTFPA_fdi_const mean of lnTFPA_non_fdi_constmean of lnTFPA_fdi_comer mean of lnTFPA_non_fdi_comermean of lnTFPA_fdi_transp mean of lnTFPA_non_fdi_transpmean of lnTFPA_fdi_fin mean of lnTFPA_non_fdi_fin

Cuando analizamos el impacto del crecimiento de la IED sectorial en el crecimiento de la PTF

sectorial, la evidencia no es tan clara. A continuación se presentan las tablas de resultados:

DlnTFPA_no~i 39 661.370492 -.6920501 1.245887 -3.180093 4.303458DlnTFPA_fd~i 102 1411.10069 -.544519 1.028157 -7.277673 1.820558 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize DlnTFPA_fdi_agri DlnTFPA_non_fdi_agri [iw=fe_venta]

lnTFPA_non~i 105 2526.89056 1.667759 1.193877 -4.118564 9.370267lnTFPA_fdi~i 215 4059.20567 2.22256 1.370581 -2.960617 10.4924 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize lnTFPA_fdi_agri lnTFPA_non_fdi_agri [iw=fe_venta]


Informe Final



114

DlnTFPA_no~e 23 73.7236335 -.1914695 1.073666 -1.677028 2.574283DlnTFPA_fd~e 78 181.117955 -.2291533 1.797211 -7.153995 6.897196 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize DlnTFPA_fdi_mine DlnTFPA_non_fdi_mine [iw=fe_venta]

lnTFPA_non~e 70 271.650438 2.567956 1.251187 -2.877231 6.502035lnTFPA_fdi~e 170 466.305637 3.540768 1.725792 -.8767662 8.809457 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize lnTFPA_fdi_mine lnTFPA_non_fdi_mine [iw=fe_venta]

DlnTFPA_no~u 100 1065.58821 -.0843365 .856994 -1.121543 6.560827DlnTFPA_fd~u 292 2670.77707 -.2498275 .698618 -7.179756 6.901486 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize DlnTFPA_fdi_manu DlnTFPA_non_fdi_manu [iw=fe_venta]

lnTFPA_non~u 307 7525.17998 2.194412 .921211 -.7234466 8.11322lnTFPA_fdi~u 640 9911.76803 2.85104 1.036273 -1.942568 10.06763 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize lnTFPA_fdi_manu lnTFPA_non_fdi_manu [iw=fe_venta]

DlnTFPA_no~s 30 41.1155356 .1008549 1.593684 -1.539656 6.996786DlnTFPA_fd~s 89 119.100439 -.3862192 1.342153 -7.50696 1.010874 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize DlnTFPA_fdi_egas DlnTFPA_non_fdi_egas [iw=fe_venta]

lnTFPA_non~s 57 79.1276559 4.181811 1.905097 -2.112139 10.05129lnTFPA_fdi~s 164 221.226549 4.635963 1.896074 -4.740378 10.03497 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize lnTFPA_fdi_egas lnTFPA_non_fdi_egas [iw=fe_venta]

DlnTFPA_no~t 72 780.911174 -.624778 1.049469 -6.101214 6.016555DlnTFPA_fd~t 165 1635.41065 -.048414 1.851056 -8.064511 6.381834 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize DlnTFPA_fdi_const DlnTFPA_non_fdi_const [iw=fe_venta]

lnTFPA_non~t 228 4818.92326 1.934092 1.005853 -3.860615 9.551017lnTFPA_fdi~t 394 5460.72257 2.513041 1.382846 -3.698424 9.482256 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize lnTFPA_fdi_const lnTFPA_non_fdi_const [iw=fe_venta]


Informe Final



115

DlnTFPA_no~r 118 1646.5448 -.2074837 .6803074 -2.391519 6.57315DlnTFPA_fd~r 317 3269.03651 -.126846 .7481084 -6.826284 2.475524 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize DlnTFPA_fdi_comer DlnTFPA_non_fdi_comer [iw=fe_venta]

lnTFPA_non~r 471 17952.297 2.597342 1.040235 -1.666721 10.97739lnTFPA_fdi~r 809 19855.1118 3.026825 1.312647 -3.011731 11.15227 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize lnTFPA_fdi_comer lnTFPA_non_fdi_comer [iw=fe_venta]

DlnTFPA_no~p 51 570.883442 -.325651 .4244215 -1.654351 .2716024DlnTFPA_fd~p 160 1321.25504 -.0458374 .7498247 -7.486826 6.825157 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize DlnTFPA_fdi_transp DlnTFPA_non_fdi_transp [iw=fe_venta]

lnTFPA_non~p 181 3492.2482 2.341148 .8678262 -1.016664 6.572117lnTFPA_fdi~p 365 4573.91544 2.863054 .9925271 -3.007673 7.808042 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize lnTFPA_fdi_transp lnTFPA_non_fdi_transp [iw=fe_venta]

DlnTFPA_no~n 35 137.257264 .5627708 1.429578 -1.688752 2.910907DlnTFPA_fd~n 110 370.374987 -.1111363 .5225251 -2.136747 3.972443 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize DlnTFPA_fdi_fin DlnTFPA_non_fdi_fin [iw=fe_venta]

lnTFPA_non~n 73 372.861575 3.753059 1.545973 -1.564146 9.53618lnTFPA_fdi~n 207 750.657222 4.028851 1.381478 -1.967153 11.22493 Variable Obs Weight Mean Std. Dev. Min Max

. summarize lnTFPA_fdi_fin lnTFPA_non_fdi_fin [iw=fe_venta]

Finalmente, cuando analizamos las ecuaciones (11) y (12), es decir la productividad como función

de la presencia de IED en el propio sector, tenemos:

_cons 2.733851 .2695286 10.14 0.000 2.203762 3.26394 FDIY1 .0000555 .0000373 1.49 0.138 -.0000179 .0001289 lnVTAS_FDI .2222168 .033497 6.63 0.000 .1563373 .2880963 lnTFPA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]



Informe Final



116

Vemos que la variable FDIY1 que representa la ecuación (12) no es estadísticamente significativa

en términos de la PTF, pero si lo es la IED. En otras palabras, no se aprecia un spillover del sector a

la productividad de las firmas.

8.2.3.2. LA INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA AFECTA POSITIVAMENTE A LA INVERSIÓN EN INVESTIGACIÓN, DESARROLLO E INNOVACIÓN

Similar al caso anterior, la hipótesis de este hecho estilizado apunta a que los capitales extranjeros

frecuentemente vienen acompañados con la práctica de investigar y crear conocimiento, lo que

eventualmente aumenta la inversión en I+D de las empresas receptoras de inversión extranjera.

Podemos de la matriz de correlación de que existe una relación entre I+D y la inversión extranjera

directa, pero no tan fuerte como en el caso de la PTF, alcanzando sólo un 8% de correlación.

Cuando analizamos el probit nos encontramos que la inversión extranjera falla en explicar, de

manera significativa, a las empresas que realizan I+D.


Informe Final



117

Sin embargo, cuando corregimos por endogeneidad utilizando el método de Heckman, obtenemos

que la inversión extranjera SI contribuye positivamente a la productividad total de factores.

8.2.3.3. LA INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA AFECTA POSITIVAMENTE A LA TRANSFERENCIA Y ABSORCIÓN DE NUEVAS TECNOLOGÍAS

En este caso, podemos apreciar de la matriz de correlación de que existe una relación negativa

entre transferencia y absorción de nuevas tecnologías y la inversión extranjera directa.


Informe Final



118

Esta relación se confirma en el análisis de las regresiones probit y sistema Heckman,

presentándose la inversión extranjera como una variable significativa pero con un efecto negativo

en la inversión de nuevas tecnologías. Es importante destacar que la capacidad de pronóstico del

modelo probit es bajísimo, con un R2 ajustado inferior al 1%.


Informe Final



119

8.2.3.4. LA INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA AFECTA POSITIVAMENTE A LAS EXPORTACIONES

La hipótesis de este hecho estilizado apunta a que los capitales extranjeros utilizarían a Chile como

“trampolín”, exportando desde el país sus productos. Las firmas extranjeras aprovecharían la

estabilidad macroeconómica del país, su apertura y la fortaleza de sus instituciones para invertir y

aprovechar de exportar desde el país a toda la región.

Podemos apreciar de los gráficos y matriz de correlación de que existe una fuerte relación entre

las exportaciones (logaritmo de los montos en pesos chilenos) y la inversión extranjera directa

(logaritmo de las ventas por el porcentaje de propiedad extranjera). La correlación alcanza un

73%, considerando el logaritmo natural de las exportaciones y el logaritmo natural de las ventas

por el porcentaje de propiedad extranjera, esta última utilizada como proxy de la importancia

monetaria del capital extranjero.


Informe Final



120

Nuestro modelo probit confirma lo anterior, con el logaritmo de las ventas por el porcentaje de

propiedad extranjera como una variable significativa a la hora de explicar la probabilidad de

exportar. Es necesario señalar eso si que el poder predictivo del modelo es muy bajo, con un R2

ajustado inferior al 4%.

Cuando corregimos por endogeneidad utilizando el método de Heckman, confirmamos que la

inversión extranjera SI contribuyen positivamente a la probabilidad de exportar y a la intensidad

de las exportaciones por firmas.


Informe Final



121

8.2.3.5. LA INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA AFECTA POSITIVAMENTE A LA CAPACIDAD DE INTERNACIONALIZACIÓN DE LAS EMPRESAS

Similar al anterior, la hipótesis de este hecho estilizado apunta a que los capitales extranjeros

utilizarían a Chile como “trampolín” para controlar sus operaciones en la región. Podemos apreciar

de los gráficos y matriz de correlación de que existe una leve relación entre la capacidad de

internacionalización de las empresas (medida como el número de filiales en el extranjero) y la

inversión extranjera directa.


Informe Final



122

La correlación alcanza sólo un 15%, considerando el logaritmo natural del número de filiales en el extranjero y el logaritmo natural de las ventas por el porcentaje de propiedad extranjera, esta última utilizada como proxy de la importancia monetaria del capital extranjero.

Nuestro modelo probit confirma lo anterior, con el logaritmo de las ventas por el porcentaje de

propiedad extranjera como una variable significativa a la hora de explicar la probabilidad de tener

filiales en el exterior. El poder predictivo del modelo es bastante aceptable, con un R2 ajustado de

casi 28%.


Informe Final



123

Cuando corregimos por endogeneidad nos encontramos con que la inversión extranjera no es

significativa a la hora de explicar el número de filiales en el extranjero de las empresas locales, por

lo que no se confirma el hecho estilizado en estudio.


Informe Final



124

8.2.4. CONCLUSIONES ENFOQUE MICROECONÓMICO

Utilizando la encuesta ELE2 desarrollada por el Ministerio de Economía, analizamos el impacto de

la inversión extranjera directa con una serie de variables económicas de interés. Para contar con

resultados insesgados utilizamos un modelo de dos etapas a la Heckman que nos permite

controlar el problema de no aletoriedad de la muestra. Variables como tamaño, orientación

exportadora, intensidad en el uso del capital (K/L), capital humano avanzado, y sectores

específicos, entre otras, para cada modelo se planteó una ecuación binaria de participación, y otra

de intensidad para la variable de interés. La mayoría de los modelos generaron muy buenos

ajustes con la mayoría de las variables antes mencionadas como significativas. En resumen:

Impacto Inversión Extranjera Directa Coeficiente

1) La productividad total de factores + significativa al 1% .0019828


+ significativa al 1% .0039789


- significativa al 1% -.0072898

4) El crecimiento de las exportaciones + significativa al 1% .7741374


No significativa


Informe Final



125

Referencias

• Aitken, B. y Harrison, A. (1999), “Do Domestic Firms Benefit from Foreign Direct

Investment?: Evidence from Venezuela”, American Economic Review, 89(3), June, pp. 605-

18.

• Álvarez, R. (2002) “Inversión extranjera directa en Chile y su impacto sobre la

productividad", mimeo, Universidad de Chile.

• Álvarez, R. y López, R. (2006). “Is Exporting a Source of Productivity Spillovers?", CAEPR

Working Paper No. 2006-012.

• Atallah, S. (2006) “Revaluando la trasmisión de spillovers de la IED: un estudio de

productividad para Colombia". Revista Desarrollo y Sociedad No 57, primer semestre de

2006, PP. 163-213.

• Fernandes, A. and Paunov, C. (2012) “Foreign direct investment in services and

manufacturing productivity: Evidence for Chile”, Journal of Development Economics, Vol

97, Issue 2, pp. 305–321

• Görg, H. and Greenaway, D. (2004). “Much ado about nothing? Do domestic firms really

benefit from foreign direct investment?”, World Bank Research Observer, 19:171-97.

• GÄorg, H. y Strobl, E. (2002). \Spillovers from foreign firms through worker mobility: An

empirical investigation". The University of Nottingham, Research Paper 2002/13.

• Hale, G y Long, C (2007) Are there Productivity Spillovers from Foreign Direct Investment

in China?, mimeo, Federal Reserve Bank of San Francisco

• Heckman J (1979) Sample selection bias as a specification error, Econometrica, 47, pp.

153-61.

• Levinsohn, J. y A. Petrin (2003a), “Estimating Production Functions Using Inputs to Control

for Unobservables”, Review of Economic Studies, 70 (3): 317-341.


Informe Final



126

• Petrin, A., B. P. Poi y J. Levinsohn (2004): “Production Function Estimation in Stata Using

Inputs to Control for Unobservables”. En Stata Journal 4 (2): 113-12

8.3. Análisis Matriz Insumo-Producto 5

El análisis del impacto de la Inversión Extranjera en la economía global se llevó a cabo mediante el

uso de la Matriz de Insumo Producto Nacional elaborada por el Banco Central de Chile, con año

base 2009. En ella se presentan las interrelaciones de compra de insumos y venta de productos

entre los 111 sectores de la economía nacional, además del pago retribuido al factor trabajo, el

excedente bruto de explotación, los impuestos netos al producto y el valor agregado de cada

sector, y la demanda final neta de importaciones de cada uno de los sectores.

La Matriz Insumo Producto (MIP) para la economía nacional, se erige sobre la base de una

definición y determinación de las actividades características y no características de los sectores

económicos definidos. La MIP, como modelo, es una mejor representación de la realidad

económica específica, y es base material para las políticas económicas. Las relaciones entre los

sectores y sujetos económicos, en términos de consumo intermedio, utilización final, y valor

agregado, en la MIP, permiten fijar metas y hacer proyecciones, así como permite evitar la

duplicidad de la medición de la producción con el método del valor agregado.

Este análisis se inicia con Leontief6

5 El Marco Metodológico se encuentra detallado en el Anexo 2.

(1936)y se ha profundizado a lo largo de la segunda parte del

siglo XX y relaciona la teoría neoclásica del equilibrio general con las interdependencias

cuantitativas de los sectores de la economía durante un período de tiempo determinado. De esta

manera, el modelo de análisis input output es asumido para cuantificar las relaciones de

producción sobre la base estructural de la economía, en un período de tiempo dado, valorada a

precios básicos. Esto es, la cantidad recibida por el productor de los compradores de una unidad

6 LEONTIEF, W. W. (1936): "Quantitative Input-Output Relations in the Economic System of the United States", Review of Economics and Statistics, XVIII, núm. 3, pp. 105-125, agosto de 1936.


Informe Final



127

del bien o servicio producido, menos los impuestos pagados, más los subsidios recibidos por la

venta realizada. No se incluyen los cargos por transporte involucrados separadamente del

productor.

El enfoque del modelo de insumo producto y sus implicaciones en la economía global, utiliza la

información referida al consumo intermedio desplegado por las actividades sectoriales en las

industrias asociadas, además del valor agregado generado en dichos procesos. La combinación de

estos insumos debe satisfacer a la demanda neta final en cada industria, asumiéndose que los

productores no realizan ninguna actividad productiva secundaria, es decir solo realizan su

elaboración característica de un solo tipo de bien o servicio.

Por medio de dicho análisis, se estimaron las repercusiones en la producción de diferentes ramas

de la economía nacional como resultado de un aumento porcentual unitario de la demanda final

neta de importaciones en distintas industrias y sectores de la economía nacional, generado por el

incremento de la inversión extranjera en dicho sector. También se obtuvo información relativa al

impacto indirecto e inducido provocado por la variación unitaria en la demanda final neta de

importaciones frente a los requerimientos de una industria o de las compras de un sector

determinado, y el efecto de dicho requerimiento sobre el empleo en dicha industria y en la

economía global, todo ello dado por un shock exógeno debido a una inyección de flujo de

inversión extranjera.

Esto permitiría ratificar lo que en teoría es esperado en relación a la IED, referido a la entrega de

beneficios directos e indirectos para el país receptor de dicha inversión, ya sea por la transferencia

de recursos que permite su utilización en diferentes proyectos, por el aumento de oportunidades

de empleo y sus efectos en el empleo, por la mejora de la balanza de pagos y por la transferencia

de tecnología con sus correspondientes efectos sobre la productividad.

Específicamente, se utilizó una aproximación referida a considerar el efecto de la inversión

extranjera sobre un componente de la demanda final neta de importaciones, la cual es la


Informe Final



128

Formación Bruta de Capital Fijo (FBKF), el cual está referido a la inversión de capital en los

diferentes sectores industriales. A continuación presentamos una reseña metodológica respecto a

la utilización de la MIP en el análisis de impacto llevado a cabo.

Para un mayor detalle metodológico de la MIP y de referencias bibliográficas ver anexo 2.

8.3.1. RESULTADOS ESPERADOS

A partir de la presentación del modelo de insumo-producto, lo que se pretende medir es el

impacto de una variación de alguna componente de la demanda final sobre la malla productiva.

Tales impactos se traducen en cambios sobre la producción bruta de los sectores económicos,

requeridos para satisfacer esa variación de la componente proyectada de la demanda final.

Previamente, recordemos el significado de las matrices con que se trabajará, exponiéndose a

continuación la forma de cálculo de los impactos.

Matriz de Leontief, es equivalente al multiplicador keynesiano. Multiplica al vector de producción

y. Cada elemento de la matriz representa la cantidad de producción que debería realizar el sector i

para satisfacer ceteris paribus una unidad de demanda final neta de importaciones del producto j.

Matriz de Demanda Final, registra las transacciones referentes a la utilización final de los

productos, es decir, su consumo por parte de los hogares C, el sector publico G, la formación bruta

de capital fijo (FBKF o inversión I), la variación de existencias Z y las exportaciones E.

Matriz de Valor agregado: describe las formas de pago a los factores productivos por su

participación en el proceso de transformación. En sus columnas se muestra el aporte de cada

actividad económica al valor agregado.

De esta manera, dada la estructura productiva nacional, se realizaron los siguientes análisis que

dan cuenta de los resultados esperados de esta sección.


Informe Final



129

• Impacto directo de los multiplicadores productivos e impacto indirecto de los

encadenamientos de los sectores económicos.

• Efecto sobre la producción de una rama específica, dado un incremento unitario en todos

los sectores de la demanda final.

• Proyección de la demanda final de los diferentes sectores productivos.

• Multiplicadores de empleo e ingreso sectorial

8.3.2. IMPACTO DIRECTO DE LOS MULTIPLICADORES PRODUCTIVOS E IMPACTO INDIRECTO DE LOS ENCADENAMIENTOS DE LOS SECTORES ECONÓMICOS

Los multiplicadores permiten medir los efectos directos totales sobre cada producto, el empleo y

el valor agregado, dado el aumento de una unidad de producción de una industria en particular.

Existen 2 tipos, los multiplicadores directos hacia atrás y hacia adelante, respectivamente.

Para reconocer los impactos indirectos de cambios en la demanda final sobre la producción global,

es necesario estimar los efectos de encadenamiento que se asocia a cada uno de los productos

incluidos en la demanda final neta de importaciones. En el análisis se deben considerar los

vectores de encadenamientos hacia atrás y hacia adelante.

A continuación describimos y estimamos ambos tipos de impactos.

8.3.3. IMPACTOS DIRECTOS: MULTIPLICADORES

Los multiplicadores definidos por Chenery, H. B. & Watanabe, T. (1958) y citados por Schuschny

(2005) se denominan directos, y corresponden a los multiplicadores directos hacia atrás y hacia

adelante. Estos multiplicadores sólo registran en una primera instancia las relaciones de

producción y distribución entre las ramas, sin considerar las subsiguientes etapas de compras

intermedias, que se deben efectuar para abastecer los shocks exógenos de la demanda final.

El multiplicador directo hacia atrás mide la capacidad de un sector de arrastrar directamente a

otros logados a él por su demanda de bienes de consumo intermedio, incentivando las actividades


Informe Final



130

de dichos sectores. El multiplicador directo hacia adelante, y mide la capacidad de un sector de

estimular a otros, en virtud de tener su capacidad de oferta.

De esta manera, se han definido cuatro tipologías sectoriales relacionadas al destino de la

producción de los sectores y a la relación con otros sectores de compra o venta de producción o

insumos, respectivamente, de acuerdo a los valores de ambos tipos de multiplicadores. Dichas

categorías se presentan a continuación, de acuerdo a Schuschny (2005):

1. No manufactureras / Destino intermedio: son sectores que venden a otros, cantidades

sustantivas de su producción, y por eso poseen altos multiplicadores hacia delante y bajos

hacia atrás; corresponden a sectores de producción primaria intermedia.

2. Manufactureras / Destino intermedio: son sectores que compran cantidades sustantivas

de insumos, y venden su producción a otros sectores. Por esta razón, poseen altos

multiplicadores hacia atrás y adelante. Desde el punto de vista de la articulación interna

de la malla productiva, son los sectores más interesantes, ya que son responsables

propagar cualquier aumento de la demanda final.

3. Manufactureras / Destino final: Se trata de sectores que compran a otras cantidades

sustantivas de insumos, pero que la mayor parte de su producción se dirige a la demanda

final. Poseen altos multiplicadores hacia atrás y bajos hacia adelante.

4. No manufactureras / Destino final: No compran significativamente a los demás sectores,

por eso son considerados producción primaria, ni les venden sus insumos. Su producción

se dirige, primordialmente, a abastecer la demanda final. Son sectores de bajos

multiplicadores directos tanto hacia atrás como adelante.

Con esa información, procedemos a estimar los multiplicadores directos de la economía nacional,

de acuerdo a la matriz de coeficientes técnicos entregados por el Banco Central. Existen dos tipos

de multiplicadores: Directos hacia atrás y Directos hacia delante.

Impacto Directo: Estimación de Multiplicadores Directos


Informe Final



131

Dada la matriz de coeficientes técnicos (A), los 5 mayores efectos multiplicadores en la economía

completa desagregada, se presenta en la tabla siguiente. Debe considerarse que debido a la

capacidad de arrastre de dichos sectores sobre otros relacionados a éstos, se altera la demanda de

bienes de consumo intermedio.

Tabla 5. Máximos Multiplicadores Directos Hacia Atrás Adelante

Nº Sector Sector DBLj DFLi Tipología

19 Elaboración y conservación de carne 0,822 0,225 Manufacturera/Destino Final

11 Acuicultura 0,804 1,262 Manufacturera/Destino Intermedio

20 Elaboración de harina y aceite de pescado 0,792 0,424 Manufacturera/Destino Final

67 Distribución de electricidad 0,759 0,609 Manufacturera/Destino Intermedio

57 Industrias básicas de metales no ferrosos 0,739 0,423 Manufacturera/Destino Final

Fuente: Elaboración Propia

Los sectores que poseen una mayor capacidad de arrastre son de diferentes sectores,

preferentemente de la industria manufacturera (Elaboración y conservación de carne; Industrias

básicas de metales no ferrosos y Elaboración de harina y aceite de pescado). Preferentemente

pertenecen al sector manufacturero con destino final o intermedio de su producción.

Esto implica, estos sectores demandan importantes cantidades de insumos a otras ramas de la

economía para efectuar sus procesos productivos, provocando un fuerte impulso de arrastre a los

sectores que le compran. En el caso de los sectores con destino final, dirigen la mayor parte de su

producción a la demanda final, a diferencia de los sectores con destino intermedio, los cuales

poseen una mayor articulación interna del tejido productivo que difunden cualquier aumento de la

demanda final.

Estos sectores explican un gran porcentaje de las compras intermedias del sector, en relación a la

producción efectiva, donde por ejemplo, el sector Elaboración y conservación de carne posee más

del 82% de las compras totales y Acuicultura un poco más del 80%. De esta manera, se arrastra

fuertemente a los sectores relacionados a éstos por medio de la demanda de bienes de consumo

intermedio.


Informe Final



132

Del mismo modo, los 5 sectores con los mayores efectos multiplicadores hacia adelante, dados por

la capacidad del sector de estimular a otros en relación a su capacidad de oferta, se presentan en

la tabla siguiente:

Tabla 6. Máximos Multiplicadores Directo Hacia Adelante

Nº Sector Sector DFLi DBLj Tipología

11 Acuicultura 1,262 0,804 Manufacturera/Destino Intermedio

13 Extracción de carbón 1,230 0,328 No Manufacturera/Destino Intermedio

9 Actividades de apoyo a la agricultura y ganadería 0,999 0,274 No Manufacturera/Destino Intermedio

73 Actividades especializadas de construcción 1,000 0,471 Manufacturera/Destino Intermedio

83 Transporte por tuberías (gasoductos y oleoductos) 0,997 0,238 No Manufacturera/Destino Intermedio


Se aprecia que los sectores que poseen una mayor capacidad de estímulo en la economía

corresponden al sector primario de la economía, tales como de Acuicultura, Extracción de carbón y

Actividades de apoyo a la agricultura y ganadería.

De los sectores presentados en la tabla, Acuicultura y Actividades especializadas de construcción

pertenecen a la tipología Manufacturera con Destino Intermedio de su producción (ya descrito

anteriormente), mientras que el resto pertenece al tipo No Manufacturera con Destino

Intermedio, quienes le venden a otros sectores importantes cantidades de su producción primaria

intermedia. De esta manera, los sectores Extracción de carbón, Actividades de apoyo a la

agricultura y ganadería, y Transporte por tuberías (gasoductos y oleoductos) poseen altos

encadenamientos hacia adelante y bajos hacia atrás.

Multiplicadores Economía Agregada

Consideremos ahora la economía agregada en los 9 sectores estándar utilizados en cuentas

nacionales. Las estimaciones se presentan en la siguiente tabla.


Informe Final



133

Tabla 7. Multiplicadores Directos Hacia Atrás y Adelante Sectores Agregados

Valor Multiplicador

Agricultura Minería Industria

Manufacturera EGA Construcción Comercio Transporte Financiero Servicios

Hacia Atrás (BLj) 0,4979 0,3503 0,5112 0,5060 0,4112 0,4952 0,3942 0,2640 0,2526

Hacia Adelante (FLi)

0,7233 0,1622 0,4539 0,7937 0,1377 0,3520 0,4768 0,5183 0,3605

Tipología Manuf./Des

t. Intermedio

No Manuf./Dest. Final

Manuf./Dest. Intermedio

Manuf./Dest. Interm

edio

Manuf./Dest. Final

Manuf./Dest. Final

No Manuf./Des

t. Intermedio

No Manuf./D

est. Intermed

io

No Manuf./Dest. Final


En relación a los sectores agregados, la Industria Manufacturera, EGA, Agricultura y Comercio son

aquellos que poseen los mayores multiplicadores directos hacia atrás, lo que implica en el caso de

Industria Manufacturera que por cada peso de producción efectiva del sector, $0,511 se destinan

a compras intermedias. En el caso de EGA, $0,506 se derivan a los insumos intermedios por cada

peso de producción efectiva sectorial, Agricultura tiene $0,498 y Comercio $0,495.

En el caso de los multiplicadores hacia adelante, los mayores valores se obtienen en EGA y

Agricultura, sectores que influyen en resto dada su capacidad de oferta, debido a que destinan un

porcentaje importante de sus ventas al consumo intermedio de otros sectores. En ese sentido,

EGA por cada peso de sus ventas totales destina $0,794 a vender a otros sectores que lo destinan

al consumo intermedio, mientras que Agricultura destina $0,723. Cuando el multiplicador es

mayor que 1 en algún sector, ello implica que existen variaciones negativas en las existencias de

dicho sector.

De esta manera, los sectores de Industria Manufacturera, EGA, Agricultura son clasificados como

Manufactureros con Destino Intermedio de la producción, señalados como los que propagan en el

resto de la economía los efectos de un aumento de la demanda final, dado que compran


Informe Final



134

importantes cantidades de insumos, vendiendo su producción a otros sectores. Su característica es

que poseen altos multiplicadores hacia adelante y hacia atrás.

Minería y Servicios se clasifican como No Manufacturera con Destino Final, dado que poseen bajos

multiplicadores hacia delante y bajos hacia atrás. Estos sectores no compran ni venden

significativamente a otros sectores cantidades significativas de insumos o de su producción.

Los sectores de Comercio y Construcción clasifican como tipología Manufacturera con Destino

Final, dado que poseen bajos multiplicadores hacia adelante y altos hacia atrás, con lo que

compran a otros sectores significativas cantidades de insumos, aunque su producción la dirigen

hacia la demanda final.

8.3.4. IMPACTO INDIRECTO: ENCADENAMIENTOS

En esta sección se considera la evaluación de los impactos indirectos e inducidos de un shock

externo en la demanda final neta de importaciones. Los encadenamientos son de dos tipos, siendo

los primeros aquellos que determinan el efecto agregado sobre la producción de todos los

sectores de la economía dado un shock externo en la demanda neta final, con lo que se estima, en

parte, la dependencia del sector en relación al resto de la economía.

El segundo tipo de encadenamiento determina el crecimiento esperado de la producción de un

sector en particular, si la demanda final neta de importaciones de todos los sectores se incrementa

en una unidad. El primer tipo de encadenamiento se denomina hacia atrás y el segundo tipo se

denomina hacia adelante.

La participación relativa de cada sector en la demanda neta final de importaciones, cuantificada a

través de la ponderación de los distintos sectores determina el encadenamiento total de la

economía.


Informe Final



135

Impacto Indirecto: Estimación de Encadenamientos

Presentamos a continuación las estimaciones estructurales de la economía nacional y simulaciones

de da variaciones de la producción o la demanda final neta de importaciones en algunos sectores

productivos relevantes, de acuerdo a lo que se aprecia en las estimaciones de los multiplicadores y

encadenamientos.

Los cinco sectores con mayores valores de los multiplicadores de encadenamiento hacia atrás, se

presentan en la tabla siguiente, mostrando además las medidas de dispersión y la clasificación en

la tipología de identificación de sectores económicos claves, de acuerdo a Schuschny (2005).

Tabla 8. Máximos Encadenamiento Hacia Atrás (BLj)

Nº Sector ValorBLj Poder de Dispersión

Coeficiente de Variación

Bj

Identificación Tipo A

Identificación Tipo B

Sensibilidad de

Dispersión

Coeficiente de Variación

Fi

19 Elaboración y conservación de

carne

2,786 1,581 4,398 Sectores clave Sectores Impulsores

0,868 7,694

21 Elaboración y conservación de

pescados y mariscos


0,725 8,667

11 Acuicultura 2,663 1,511 5,097 Sectores con arrastre

concentrado

Sectores clave 1,174 7,040

7 Cría de aves de corral


0,827 7,844

20 Elaboración de harina y aceite

de pescado

2,447 1,388 4,999 Sectores con arrastre

concentrado

Sectores Impulsores

0,863 7,597

- Promedio Todos los Sectores

1,762 1,000 6,540 - - 1,000 -


Los sectores de la industria manufacturera (Elaboración y conservación de carne, Elaboración y

conservación de pescados y mariscos, y Elaboración de harina y aceite de pescado), de Ganadería

(Cría de aves de corral)y Pesca (Acuicultura)son los que tienen una mayor dependencia en relación


Informe Final



136

al resto de la economía, contribuyendo a arrastrar al resto de los sectores, dado que poseen un

alto uso de insumos que son demandados de otros sectores de la economía.

De esta forma, se incentiva el crecimiento de la inversión desde el producto final realizado por

dichos sectores, hacia los sectores que les entregan dichos insumos y materias primas semi

procesadas que son utilizadas en el proceso productivo.

Además, el grupo que se muestra en la tabla anterior en relación a los demás, poseen un valor

relativamente grande del poder de dispersión (superior al promedio), lo que indica que ellos

tienen una influencia importante sobre el resto de los sectores en la demanda final neta de

importaciones. Con esto, es esperado que este grupo sea dependiente en gran medida del resto

de los sectores, lo cual es aún más evidente cuando el coeficiente de variación sea relativamente

bajo, en relación a los demás. Dado lo anterior, se considera a este tipo de sectores como un

“sector clave o Tipo A” que llevaría, en el caso de un aumento de la demanda final de sus

productos, a un incremento relativamente apreciable de la demanda final de los demás sectores.

En cuanto a la clasificación de tipo B, a excepción de Acuicultura, los sectores corresponden a

impulsores o de fuerte arrastre de la economía, con bajos encadenamientos hacia delante y altos

hacia atrás. De esta forma, tienen un consumo intermedio elevado y venden su producción para

satisfacer la demanda final, por lo que pertenecen a la etapa final del proceso productivo.

Al igual que en los encadenamientos hacia atrás, presentamos ahora las estimaciones para los

cinco sectores con mayores valores de los multiplicadores de encadenamiento hacia adelante, las

medidas de dispersión y la clasificación en la tipología de identificación de sectores económicos

claves, de acuerdo a Schuschny (2005).


Informe Final



137

Tabla 9. Máximos Multiplicadores Encadenamiento Hacia Adelante (FLi)

Nº Sector ValorFLi Sensibilidad de

Dispersión

Coeficiente de

Variación Fi



Poder de Dispersión

Coeficiente de

Variación Bj

75 Comercio mayorista

6,728 3,818 2,245 Sectores clave Sectores con arrastre

concentrado

1,013 6,191

101 Otras actividades de servicios a

empresas

5,324 3,021 2,498 Sectores estratégicos

Sector bajo arrastre y

concentrado

0,835 7,461

98 Actividades de servicios jurídicos,

contables e investigación y

desarrollo



concentrado

0,781 8,107

92 Intermediación financiera



concentrado

0,737 8,311

65 Generación de electricidad



concentrado

0,945 8,294

- Promedio Todos los Sectores

1,762 1,000 7,665 - - 1,000 -


Los sectores que poseen un mayor encadenamiento hacia adelante, son preferentemente del área

de servicios, identificados como sectores estratégicos, lo que implica que poseen baja demanda de

insumos, pero abastecen sustantivamente de insumos a otros sectores, por lo que en el caso de

existir shocks de demanda, podrían generarse cuellos de botella productivos.

En el caso del comercio mayorista, sector con altos encadenamientos hacia atrás y adelante, se le

considera como sector clave (Tipo B), dado que es un sector de tránsito obligado de los flujos

intersectoriales, ya que posee fuertes demandantes y oferentes. Ello implica que posee una fuerte

dinámica intersectorial en cuanto a la compra y venta de insumos o productos.


Informe Final



138

Todos los sectores presentados en la tabla anterior son sensibles a variaciones dadas por shocks

productivos, dado que el indicador de la sensibilidad de la dispersión es mayor a 1, con lo que el

estímulo potencial es mayor al promedio.

Según la tipología A, todos los sectores, a excepción de mayoristas, son de bajo arrastre y

concentrado, dados por bajos poder de dispersión y altos coeficientes de variación. De esta

manera, los sectores no arrastran a otros sectores, dado que no son grandes demandantes de

insumos.

Debe hacerse notar que las metodologías mencionadas para identificar los sectores clave,

conforman una aproximación al problema, por lo que deben ser complementadas con estudios de

casos. Esto en atención a la diversidad de objetivos que caracteriza el fenómeno del desarrollo

económico, lo cual evita que un número reducido de sectores permita cumplir de forma

simultánea con la totalidad de los objetivos.

De manera agregada, se presentan los promedios ponderados de ambos tipos de

encadenamientos, que reflejan la importancia relativa de cada sector, en la demanda final neta de

importaciones (en el caso de los encadenamientos hacia atrás) o en los insumos primarios (en el

caso de los encadenamientos hacia adelante). Los encadenamientos totales son los siguientes:

• Encadenamiento Total Hacia Atrás: 1,90

• Encadenamiento Total Hacia Adelante: 1,59

Esto implica que la economía en su totalidad de producción doméstica se expande en 0,9 puntos

en promedio, como efecto agregado al incrementarse la demanda final neta de importaciones de

algún sector.

Además, la producción de todos los sectores en cuanto a la provisión de insumos primarios crece

en promedio 0,59 puntos al crecer unitariamente la demanda final neta de importaciones.


Informe Final



139

Encadenamientos Economía Agregada

Consideremos ahora la economía agregada en los 9 sectores estándar utilizados en cuentas

nacionales.


Informe Final



140

Tabla 10. Encadenamientos Economía Agregada

Actividad Agregada

Agricultura Minería Industria


Encadenamiento Hacia Atrás

1,907 1,592 1,903 1,964 1,719 1,806 1,647 1,394 1,907

Encadenamiento Hacia Adelante

1,581 1,228 2,430 2,004 1,130 1,577 1,688 1,403 1,581

Poder de Dispersión

1,119 0,934 1,117 1,152 1,009 1,060 0,967 0,818 0,823

Coeficiente de Variación Bj

1,870 2,009 1,866 2,401 1,662 1,718 2,093 2,298 2,373


Sectores con arrastre concentrado


concentrado

Sectores con arrastre

concentrado


Sectores clave

Sectores clave


concentrado


concentrado


concentrado

Sensibilidad de Dispersión

0,9279 0,7210 1,4260 1,1762 0,6634 0,9256 0,9909 0,8236 1,3456

Coeficiente de Variación Fi

4,935 6,281 2,786 3,768 6,269 4,203 3,832 4,613 2,321


Sectores Impulsores

Sectores Independientes

Sectores clave Sectores

clave Sectores

Impulsores Sectores

Impulsores Sectores

Independientes Sectores

Independientes Sectores

estratégicos


Los sectores que poseen un mayor encadenamiento hacia atrás, son EGA, Industria Manufacturera

y Agricultura, los cuales son identificados como sectores con arrastre concentrado en el tipo A, lo

que implica que sólo influencian a algunos sectores específicos de la economía y no difunden sus

efectos de manera extensiva.

Los sectores que poseen un mayor encadenamiento hacia adelante, son preferentemente la

Industria Manufacturera, EGA y Servicios, identificados como sectores claves (los dos primeros) y

estratégicos en el tipo B. Ello que implica que los sectores de la Industria Manufacturera y EGA

tiene importante influencia sobre el resto de los sectores, lo que se manifiesta en el caso del

aumento de la demanda final de sus productos, lo que genera que también se incremente la

demanda final de los demás sectores. En el caso de Servicios, ello implica que tiene una baja

demanda de insumos, pero que entrega su producción para satisfacer la demanda intermedia, por

lo que puede representar un factor crítico frente a sorpresivos shocks de demanda.


Informe Final



141

Resumen Impactos

Tabla 11. Resumen impactos economía nacional completa

Tipo de Impacto

Sector Valor

Coeficiente Impacto

Tipología Identificación Tipo A Identificación

Tipo B

Directo Hacia Atrás

Elaboración y conservación de

carne 0,822

Manufacturera/Destino Final


Impulsores

Directo Hacia Adelante

Acuicultura 1,262 Manufacturera/Destino

Intermedio Sectores con arrastre

concentrado Sectores clave

Indirecto Hacia Atrás

Elaboración y conservación de

carne 2,786

Manufacturera/Destino Final


Impulsores

Indirecto Hacia

Adelante Comercio mayorista 6,728

Manufacturera/Destino Intermedio


Sectores clave


Al considerar los impactos directos a todos los sectores de la economía nacional, se aprecia que el

mayor impacto directo hacia atrás lo tiene el sector Elaboración y conservación de carne, el cual

destina por cada peso de su producción efectiva, $0,822 a compras intermedias. Corresponde a un

sector manufacturero que vende la mayor parte de su producción a la demanda final y es un

sector clave el cual, en el caso de aumentar la demanda final de sus productos, llevaría a un

incremento significativo de la demanda final de los demás sectores. Además es un sector impulsor

o de fuerte arrastre, ya que posee un consumo intermedio elevado (ya que destina $0,822 a

compras intermedias por cada peso de producción efectiva) y sus productos abastecen la

demanda final.

Por su parte, Acuicultura destina por cada peso de sus ventas, $1,262 para ventas para consumo

intermedio de otros sectores. Dado que el valor es mayor a 1, ello muestra que la variación de las

existencias es negativa, con lo que la demanda final del sector disminuye, por lo que la fracción de

las ventas es mayor a las ventas totales. Es un sector manufacturero que destina sus productos


Informe Final



142

preferentemente para el consumo intermedio de otros sectores y difunde su efecto en pocos

sectores y es sector clave ya que es un sector de paso obligado para los flujos intersectoriales con

los que se relaciona.

Al considerar los impactos indirectos, se aprecia que sector Elaboración y conservación de carne

posee el mayor impacto indirecto hacia atrás, es decir, el mayor efecto agregado sobre la

producción del resto de los sectores. De esta forma, la producción de todos los otros sectores

crece en casi 3 unidades al variar la demanda final neta de importaciones del sector Elaboración y

conservación de carne en una unidad. Ello muestra su fuerte contribución al resto de la economía,

a la cual tiende a arrastrar ya que hace un alto uso de insumos provenientes de otros sectores de

la economía.

Por su parte, el sector Comercio mayorista presenta el mayor impacto indirecto hacia adelante, lo

que revela que este sector es el más afectado cuando varía de manera unitaria la demanda final

neta de importaciones del resto de los sectores de la economía. Bajo esas condiciones, su

producción crece en casi 7 unidades. Tal como acuicultura, es un sector manufacturero que

destina sus productos preferentemente para el consumo intermedio de otros sectores y difunde

su efecto en pocos sectores.

Si se considera la economía agregada el resumen de los impactos se presenta en la tabla siguiente.


Informe Final



143

Tabla 12. Resumen impactos economía nacional agregada

Tipo de Impacto Sector Valor Coeficiente

Impacto Tipología Identificación Tipo A


Directo Hacia Atrás

Industria Manufacturera 0,5112


Sectores con arrastre concentrado Sectores clave

Directo Hacia Adelante

EGA 0,7937 Manuf./Dest. Intermedio


Indirecto Hacia Atrás

EGA 1,964 Manuf./Dest. Intermedio


Indirecto Hacia Adelante

Industria Manufacturera 2,430




En este caso, dos sectores concentran los mayores impactos directos e indirectos, en sus dos

categorías consideradas. Industria Manufacturera posee el mayor impacto directo hacia atrás, lo

que implica que destina por cada peso de su producción efectiva, $0,5112 a compras intermedias,

destinando su producción preferentemente a sectores bien acotados que la utilizan como

consumo intermedio, lo que hace al sector paso obligado en los flujos de intercambio. A su vez,

este mismo sector, incrementa su producción en 2,4 unidades cuando se altera de manera unitaria

la demanda final neta de importaciones del resto de los sectores.

El sector EGA posee el mayor impacto directo hacia adelante, destinando por cada peso de sus

ventas, $0,7937 para ventas para consumo intermedio de otros sectores, lo cuales también son

bien específicos. Además este sector, provoca que la producción del resto de los sectores se

incremente en casi 2 unidades cuando se incrementa unitariamente su demanda final neta de

importaciones.


Informe Final



144

Presentamos a continuación la difusión del efecto del encadenamiento hacia atrás y hacia

adelante en todos los sectores. En el caso del encadenamiento hacia atrás, refleja el incremento

en la producción doméstica de todos los sectores de la economía, debido a la expansión unitaria

de la demanda final en un sector en particular. En nuestro caso, se considera el efecto en los

diferentes sectores del aumento unitario de la demanda final en el componente inversión (o

Formación Bruta de Capital Fijo), asociada a la inyección de Inversión Extranjera.

En el caso de los encadenamientos hacia adelante, refleja el aumento en la producción de un

sector específico, si la demanda final neta de importaciones de todos los sectores aumenta en una

unidad. Se presenta para todos los sectores agregados el efecto de la expansión unitaria sectorial.

A continuación, el siguiente gráfico presenta para la Agricultura los efectos en los otros sectores

de los encadenamientos hacia atrás y hacia adelante.


Informe Final



145

Gráfico 11. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en la agricultura

1,25%

0,02%

0,28%

0,04%0,01%

0,09%0,06% 0,06%

0,09%

0,00%

0,20%

0,40%

0,60%

0,80%

1,00%

1,20%

1,40%


Este sector posee un alto encadenamiento hacia atrás en relación a los otros sectores, por lo que

demanda insumos intermedios de dichos sectores, de los cuales es dependiente de manera


Informe Final



146

importante, por lo que si su demanda de insumos aumenta de manera significativa, entonces

provocará un incremento importante en la demanda final de esos sectores.

En efecto, en el sector Agricultura, al producirse un incremento unitario en su demanda final neta

de importaciones, se genera un efecto en su propia demanda de 0,25%. Ese impulso provoca que

se demanden productos de los otros sectores, en donde el mayor efecto de arrastre de la

producción de los otros sectores se ve en la industria manufacturera, con un crecimiento del

0,28% de su demanda. Es decir, este sector demanda insumos de la industria manufacturera para

utilizarlos en sus procesos productivos. El resto de los sectores los efectos son menores al 0,1%.

El encadenamiento hacia adelante es bajo, e implica que al variar la demanda final neta de

importaciones de todos los sectores de manera unitaria, la producción de agricultura cambia en

1,6 unidades, lo que implica un aumento en su producción propia de esa magnitud, que genera la

demanda de los productos agrícolas de en la economía.

Su oferta de productos está destinada a satisfacer preferentemente la demanda final del

mercado y como se señaló anteriormente, al ser su consumo intermedio de insumos

elevado (posee un alto encadenamiento hacia atrás), constituye un sector impulsor de la

economía.

En el caso de la minería, el siguiente gráfico presenta los efectos en los otros sectores de

los encadenamientos hacia atrás y hacia adelante.


Informe Final



147

Gráfico 12. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en la Minería

0,02%

1,12%

0,11% 0,11%

0,01%

0,05% 0,05%0,02%

0,12%

0,00%

0,20%

0,40%

0,60%

0,80%

1,00%

1,20%


El encadenamiento hacia atrás es bajo y manifiesta su mayor efecto de arrastre de la

producción de insumos de otros sectores para la utilización en sus procesos productivos,


Informe Final



148

en el sector Servicios (0,12%), EGA e Industria manufacturera, con un crecimiento del

0,11% de la demanda en ambos sectores.

El encadenamiento hacia adelante es bajo e implica que al variar la demanda final neta de

importaciones de todos los sectores de manera unitaria, la producción de minería cambia

en 1,2 unidades, lo que implica para satisfacer la demanda productos mineros de la

economía agregada, se produce un aumento de esa magnitud en el sector.

En resumen, este es un sector de bajo arrastre y concentrado ya que demanda pocos

insumos intermedios de pocos sectores para sus procesos productivos, además de ser un

sector independiente, ya que su producción satisface preferentemente la demanda final.

Esto se ve en su bajo encadenamiento hacia atrás y hacia adelante.

En el caso de la industria manufacturera, el siguiente gráfico presenta los efectos en los

otros sectores de los encadenamientos hacia atrás y hacia adelante.


Informe Final



149

Gráfico 13. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en la Industria Manufacturera

0,19%

0,04%

1,25%

0,07%

0,01%

0,07% 0,08%

0,03%

0,16%

0,00%

0,20%

0,40%

0,60%

0,80%

1,00%

1,20%

1,40%


En el caso de la Industria Manufacturera, el encadenamiento hacia atrás es alto y los mayores

efectos del encadenamiento hacia atrás se ven en Agricultura (0,19%) y en Servicios (0,16%), lo


Informe Final



150

que implica que el sector manufacturero demanda insumos principalmente de esos sectores para

su utilización intermedia.

El encadenamiento hacia adelante es alto, e implica que al variar la demanda final neta de

importaciones de todos los sectores de manera unitaria, la producción manufacturera cambia en

2,4 unidades, satisfaciendo de esa manera la demanda generada de los productos manufacturados

en la economía agregada.

Resumiendo, la industria Manufacturera es un sector de arrastre concentrado, dado que demanda

una cantidad alta de insumos intermedios de sectores específicos, además de ser un sector clave,

ya que su producción satisface significativamente la demanda intermedia de otros sectores.

En el caso del sector EGA, el siguiente gráfico presenta los efectos en los otros sectores de los

encadenamientos hacia atrás y hacia adelante.


Informe Final



151

Gráfico 14. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en el Sector EGA

0,02% 0,01%

0,14%

1,61%

0,02% 0,04% 0,04% 0,02%0,07%

0,00%

0,20%

0,40%

0,60%

0,80%

1,00%

1,20%

1,40%

1,60%

1,80%


En este sector, de alto encadenamiento hacia atrás, los mayores efectos del encadenamiento

hacia atrás se ven en la Industria Manufacturera (0,14%), lo que implica que el sector


Informe Final



152

manufacturero demanda insumos principalmente del sector manufacturero para su utilización

intermedia.

El encadenamiento hacia adelante también es alto e implica que al variar la demanda final neta de

importaciones de todos los sectores de manera unitaria, la producción del sector EGA cambia en

2,0 unidades, por lo que el aumento en su producción propia de esa magnitud, satisface la

demanda generada del sector en la economía.

En resumen, el sector de Electricidad, Gas y Agua (EGA) es también un sector de arrastre

concentrado, además de ser un sector clave, ya que consume una cantidad alta de insumos

intermedios provenientes de otros sectores y su producción satisface significativamente la

demanda intermedia. Es decir, es un sector fuertemente demandante y oferente, de transito

obligado de insumos intermedios y productos en los flujos intersectoriales.


Informe Final



153

Gráfico 15. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en el Sector EGA

0,04%0,02%

0,29%

0,03%

1,01%

0,09%

0,05% 0,05%

0,14%

0,00%

0,20%

0,40%

0,60%

0,80%

1,00%

1,20%


En este sector, los mayores efectos del encadenamiento hacia atrás (el cual es alto) se ven en la

Industria Manufacturera (0,29%) y Servicios (0,14%), lo que implica que el sector manufacturero

demanda insumos principalmente de dichos sectores para su utilización intermedia.


Informe Final



154

El encadenamiento hacia adelante es bajo en relación a los otros sectores de la economía e implica

que al variar la demanda final neta de importaciones de todos los sectores de manera unitaria, la

producción del sector Construcción cambia en 1,13 unidades, satisfaciendo de esa manera la

demanda de los productos del sector en la economía agregada.

De esta forma, el sector Construcción es un sector clave, ya que si aumenta la demanda final de

sus productos, provocará un incremento en la demanda de los productos de los otros sectores. Así

mismo, es un sector impulsor, dado sus alto encadenamiento hacia atrás y bajo hacia adelante,

pero que consume una cantidad elevada de insumos intermedios y su oferta satisface la demanda

final.


Informe Final



155

Gráfico 16. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en el Sector Comercio

0,03%0,01%

0,15%

0,05%0,02%

1,10%

0,14%

0,06%

0,25%

0,00%

0,20%

0,40%

0,60%

0,80%

1,00%

1,20%


El encadenamiento hacia atrás es alto en el sector Comercio, y los mayores efectos del

encadenamiento hacia atrás se ven en Servicios (0,25%), la Industria Manufacturera (0,15%) y


Informe Final



156

Transporte (0,14%), lo que implica que el sector comercio demanda insumos principalmente de

dichos sectores para su utilización intermedia.


importaciones de todos los sectores de manera unitaria, la producción de Comercio cambia en


demanda de los productos del comercio en la economía agregada.

En resumen, es un sector clave, ya que si aumenta la demanda final de sus productos, provocará

un incremento en la demanda de los productos de los otros sectores. Así mismo, es un sector

impulsor de fuerte arrastre en la economía, dado que posee una demanda alta de insumos

intermedios y sus productos satisfacen la demanda final.


Informe Final



157

Gráfico 17. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en el Sector Comercio

0,02% 0,01%

0,10%

0,03%0,01%

0,08%

1,20%

0,04%

0,16%

0,00%

0,20%

0,40%

0,60%

0,80%

1,00%

1,20%

1,40%


En este sector, los mayores efectos del encadenamiento hacia atrás (el cual es bajo)se ven en la

Industria Manufacturera (0,10%) y Servicios (0,16%), lo que implica que el sector manufacturero


Informe Final



158

demanda insumos principalmente de dichos sectores para su utilización intermedia, aunque en

una cantidad poco significativa.


importaciones de todos los sectores de manera unitaria, la producción de Transporte cambia en

1,69 unidades, satisfaciendo de esa manera la demanda de los productos del sector generada en la

economía agregada.

El sector Transporte es un sector de bajo arrastre y concentrado, ya que solo demanda insumos de

pocos sectores específicos, lo que provocará sólo un incremento en la demanda de los productos

de los otros sectores. Así mismo, es un sector independiente dado que consume una cantidad baja

de insumos intermedios y sus productos satisfacen la demanda final. De esta forma, este sector no

provoca un efecto significativo en arrastrar a los otros sectores de la economía, ni tampoco es

influenciado por las variaciones en la demanda final de los otros sectores.


Informe Final



159

Gráfico 18. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en el Sector Financiero

0,01% 0,00%0,04%

0,02% 0,01% 0,02% 0,04%

1,09%

0,16%

0,00%

0,20%

0,40%

0,60%

0,80%

1,00%

1,20%


En este sector, los mayores efectos del encadenamiento hacia atrás se ven preferentemente en

Servicios (0,16%), lo que implica que el sector Financiero demanda insumos principalmente de

dicho sector para su utilización intermedia, aunque en una cantidad poco significativa.


Informe Final



160




demanda de los productos del sector en la economía agregada.

El sector de Establecimientos Financieros es también al igual que Transporte un sector de bajo

arrastre y concentrado e independiente, ya que solo demanda insumos de pocos sectores

específicos, consumiendo una cantidad baja de insumos intermedios y sus productos satisfacen la

demanda final.


Informe Final



161

Gráfico 19. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Atrás en el Sector Servicios

0,01% 0,00%0,04%

0,02% 0,01% 0,02% 0,04%

1,09%

0,16%

0,00%

0,20%

0,40%

0,60%

0,80%

1,00%

1,20%


En este sector, los efectos del encadenamiento hacia atrás son bajos, y se ven preferentemente en

la Industria Manufacturera (0,06%), lo que implica que como se esperaba, el sector Financiero

demanda insumos para su utilización intermedia en una cantidad poco significativa, lo cual se

refleja en el bajo encadenamiento hacia atrás.


Informe Final



162

El encadenamiento hacia adelante es alto, e implica que al variar la demanda final neta de


1,58 unidades, satisfaciendo de esa manera la demanda generada de los productos del sector

servicios en la economía agregada.

El sector Servicios, un sector de bajo arrastre y concentrado e independiente, ya que solo

demanda insumos de pocos sectores específicos, pero es un sector estratégico que posee una baja

demanda de insumos pero que satisface significativamente la demanda de insumos de otros

sectores.

Finalmente, presentamos en relación al encadenamiento hacia adelante, el siguiente gráfico que

resume los efectos en todos los sectores, dado un aumento unitario de la IE en la Formación Bruta

de Capital Fijo en cada sector.


Informe Final



163

Gráfico 20. Efecto Sectorial Encadenamiento Hacia Adelante

1,58%

1,23%

2,43%

2,00%

1,13%

1,58%

1,69%

1,40%

2,29%

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%


Sus efectos ya fueron mencionados en los párrafos anteriores correspondientes a cada sector, por

lo que se aprecia que los efectos más altos se relacionan con aquellos sectores que poseen los

mayores encadenamientos con otros sectores, a los cuales destinan su demanda como insumos

intermedios. Por ejemplo, el sector manufacturero y servicios.


Informe Final



164

8.3.5. EFECTO SOBRE LA PRODUCCIÓN DE UNA RAMA ESPECÍFICA, DADO UN INCREMENTO UNITARIO EN TODOS LOS SECTORES DE LA DEMANDA FINAL

Usando el hecho del incremento total sobre la producción doméstica, reflejada por el

encadenamiento hacia atrás, si agregamos los sectores de la economía en 9 grandes grupos que

aglutinen a los 111 sectores originales, el cambio provocado en la demanda final neta de

importaciones ocurrida por una expansión del 1% en la producción de cada agregado se presenta

en la tabla siguiente.

Tabla 13. Variación demanda final ante un 1% de aumento en el sector

Sector Agricultura Minería

Industria


Agricultura, Ganadería, Pesca y

Silvicultura

1,23% 0,04% 0,07% 0,11% 0,02% 0,19% 0,06% 0,25% 0,06%

Minería 0,00% 1,04% 0,01% 0,09% 0,01% 0,05% 0,04% 0,08% 0,06%

Industria Manufacturera

0,51% 0,33% 1,26% 0,57% 0,07% 0,77% 0,36% 0,64% 0,50%

Electricidad, Gas y Agua

0,00% 0,01% 0,01% 1,36% 0,02% 0,02% 0,02% 0,03% 0,02%

Construcción 0,00% 0,02% 0,03% 0,03% 1,00% 0,07% 0,02% 0,07% 0,04%

Comercio 0,02% 0,01% 0,02% 0,07% 0,02% 1,11% 0,06% 0,12% 0,09%

Transporte, Almacenamiento y

Comunicaciones

0,00% 0,01% 0,02% 0,10% 0,04% 0,13% 1,22% 0,15% 0,12%

Establecimientos Financieros, Seguros y

Bienes

0,00% 0,00% 0,00% 0,01% 0,00% 0,01% 0,01% 1,13% 0,04%

Servicios Comunales, Sociales y Personales

0,01% 0,01% 0,03% 0,12% 0,09% 0,15% 0,06% 0,26% 1,17%


Se aprecia que la demanda final neta más afectada por el incremento en la producción es el sector

de Electricidad, Gas y Agua, dado que por cada aumento unitario porcentual en la producción del

sector, se produce un incremento de 0,36% en la demanda final neta, sin considerar el 1% de

impulso inicial.


Informe Final



165

La Industria Manufacturera tiene un crecimiento de 0,26% en la demanda final neta, mientras que

los sectores de Agricultura-Ganadería-Pesca-Silvicultura, Transporte-Almacenamiento-

Comunicaciones y Servicios Comunales, Sociales y Personales tienen un incremento de 0,23%,

0,22% y 0,17%, respectivamente. Minería y Construcción prácticamente no reaccionan de manera

adicional ante el impulso de la demanda propia.

Considerando los encadenamientos hacia adelante, es posible estimar en los sectores agregados

cuánto debería crecer la producción de un sector i determinado, si la demanda final neta de todos

los sectores se incrementa en una unidad.

Tabla 14. Variación de la producción del sector i

N° Sector Valor

1 Agricultura, Ganadería, Pesca y Silvicultura 1,77

2 Minería 1,47

3 Industria Manufacturera 1,46

4 EGA 2,45

5 Construcción 1,27

6 Comercio 2,50

7 Transporte, Almacenamiento y Comunicaciones 1,85

8 Establecimientos Financieros, Seguros y Bienes 2,74

9 Servicios Comunales, Sociales y Personales 2,09


Dado el encadenamiento hacia adelante, el aumento de 1 unidad de inversión extranjera en todos

los sectores para la Formación Bruta de Capital Fijo, como componente de la demanda final neta

de importaciones, provoca los mayores impactos en el sector agregado de Establecimientos

Financieros, Seguros y Bienes, con un incremento de 2,74 unidades, seguido de Servicios

Comunales, Sociales y Personales, con 2,09 unidades. A pesar de lo anterior, se señala que el

sector financiero presenta ciertas particularidades en el análisis, referidas a que su producción

bruta solo afecta al encadenamiento hacia atrás (Venegas 1994, citado por Schuschny, 2005), por

lo que no se consideró en el análisis.


Informe Final



166

De esta manera, para los otros sectores, el sector de Comercio se ve impactado en un crecimiento

de 2,50 unidades de su producción, generados por el incremento unitario de la demanda final neta

de importaciones de todos los otros sectores, lo que implica que una mayor oferta de insumos por

parte del sector financiero implicará a un crecimiento de la demanda de estos.

Estimación de Impactos en el Empleo

Se presenta a continuación los efectos en los requerimientos directos, indirectos e indirectos a sí

mismo de empleo, por cada $1000 de valor agregado generado en cada industria considerada.

Desde el punto de vista de la economía agregada, la siguiente tabla presenta los requerimientos

directos, indirectos e inducidos de empleo de los 9 sectores considerados.

Tabla 15. Requerimientos de Empleo Economía Agregada

Requerimientos Empleo Agricultura Minería Industria

Manufacturera

EGA Construcción Comercio Transporte Financiero Servicios

Directos 457 135 373 106 506 546 366 374 522

Indirectos 301 64 243 37 360 388 165 112 137

Indirectos a sí misma

113 16 94 65 4 52 72 35 74

Totales 871 216 710 209 869 985 603 521 732


Se aprecia que el sector que más demanda empleo frente a idéntico shock de valor agregado es el

Comercio (985) seguido de Agricultura (871) y Construcción (869). Dicha tendencia se repite en los

requerimientos hacia otras industrias o requerimientos indirectos, pero en los indirectos así

mismo, Agricultura es la que posee una mayor demanda (113), seguido de la Industria

Manufacturera.


Informe Final



167

En relación a los efectos inducidos en el empleo, los efectos sectoriales son diversos de acuerdo a

la metodología que se utilice, lo cual se refleja en la siguiente tabla.

Tabla 16. Efectos Inducidos Sectoriales

Metodología Agricultura Minería Industria Manufacturera

EGA Construcción

Comercio Transporte Financiero Servicios Remuneraciones

Consumo Endógeno-Miyasawa

8,34 4,83 6,86 4,32 8,96 9,76 6,68 7,61 9,92 18,51

Valor Agregado

2,67 3,09 2,34 2,15 3,23 3,19 2,78 2,33 2,55 -


De acuerdo a la metodología que endogeniza al consumo y a la de Miyasawa, los sectores que

tienen mayores efectos inducidos son Servicios Comunales, Sociales y Personales, Comercio y

Construcción. Su interpretación es que por cada peso de unidad de consumo realizada por el

sector Servicios, asociada a la contratación adicional de mano de obra, requerida por el

incremento de la demanda final, se generan $9,92 en la economía. En el caso de Comercio se

genera $9,76 y en construcción $8,96. Por el contrario, los sectores que manifiestan menores

efectos inducidos ante la endogenización del consumo y contratación de mano de obra adicional

son Transporte ($6,68), Minería ($4,83), y EGA ($4,32).

De acuerdo a la metodología del valor agregado, los sectores con mayores efectos inducidos son

Construcción ($3,23), Comercio ($3,19) y Minería ($3,09), manteniéndose en el caso de los dos

primeros los primeros rankings en relación a las metodologías anteriores. El caso de Minería es

difuso en cuanto a la posición en el ranking en ambas metodologías. Los sectores con menores

efectos inducidos son Industria Manufacturera ($2,34), Establecimientos Financieros, Seguros y

Bienes ($2,33) y EGA (2,15). En el caso de este último sector, en todas las metodologías clasifica

como el de menor efecto inducido.


Informe Final



168

Debe considerarse que como se incorporó al consumo dentro de la matriz de Leontief, las

relaciones existentes ya no son estrictamente técnicas y además se asume que el comportamiento

de los consumidores es constante, de la misma forma que la distribución del ingreso y su

propensión al ahorro. De esta forma, se asume que la función de consumo es lineal en los

coeficientes, con una propensión al consumo constante realizado sólo por los individuos con

empleo.

8.3.6. PROYECCIÓN DE LA DEMANDA FINAL DE LOS DIFERENTES SECTORES PRODUCTIVOS

Habiéndose ya estimado los sectores que poseían los mayores multiplicadores directos, se

procedió a estimar el impacto de la variación del componente Formación Bruta de Capital Fijo

sobre el complejo productivo. Esto se expresa en modificaciones de la producción bruta de los

sectores económicos, cambios que son necesarios para satisfacer la variación de la Formación

Bruta de Capital Fijo proyectado de la demanda final.

A continuación se presenta el impacto de la variación del 1% en la demanda final neta de

importaciones, sobre una selección de los sectores con los mayores valores de los multiplicadores

y encadenamientos. Debe hacerse notar que dos importantes sectores, tales como Acuicultura y

Extracción de Carbón poseen importantes variaciones de existencias negativas que implican que la

demanda final sea negativa, por lo que no serán considerados en el presente análisis.


Informe Final



169

Pesca Extractiva

Tabla 17. Aumento de un 1% en la FBCF de Pesca Extractiva

Sector Cambio en la Demanda

Pesca extractiva 0,38%

Elaboración de combustibles 0,05%

Comercio mayorista 0,03%

Intermediación financiera 0,01%

Actividades de almacenamiento, depósito y agencias de transporte 0,01%


Este sector perteneciente a la producción primaria intermedia vende importantes cantidades de

su producción a otros sectores, por lo que posee altos encadenamientos hacia adelante y bajos

hacia atrás. Se evaluó como alternativa a la acuicultura en lo referido al impacto sobre la demanda

final, dado el aumento del 1% de formación bruta de capital fijo impulsado por la inversión

extranjera en el sector pesca extractiva. Luego, se produce un aumento del mismo sector del

0,38%, el mayor de todos los considerados. Los sectores que le siguen tienen expansiones

menores al 0,1%, tales como Elaboración de combustibles (0,05%), Comercio mayorista (0,03%),

Intermediación financiera y Actividades de almacenamiento, depósito y agencias de transporte

con un 0,01% cada una, respectivamente.

Elaboración y conservación de carne

Tabla 18. Aumento de un 1% en la FBCF de Elaboración y conservación de carne


Elaboración y conservación de carne 0,13%

Cría de aves de corral 0,03%

Cría de cerdos 0,03%

Elaboración de alimentos para animales 0,03%

Cría de ganado bovino 0,02%



Informe Final



170

En lo referido a la demanda final, dado el aumento del 1% de formación bruta de capital fijo

impulsado por la inversión extranjera en el sector Elaboración y conservación de carne, se produce

un aumento del mismo sector del 0,13%.

Los sectores que le siguen en cuanto a las mayores variaciones entre todos los sectores, tienen

expansiones menores al 0,1%, tales como Cría de aves de corral, Cría de cerdos y Elaboración de

alimentos para animales con un 0,03% cada una, respectivamente. El sector Elaboración y

conservación de carne posee un alto encadenamientos hacia atrás, por lo que contribuye a

arrastrar a otros sectores (como los señalados), dado que posee un alto uso de insumos que son

demandados de otros sectores de la economía.

Elaboración de harina y aceite de pescado

Tabla 19. Aumento de un 1% en la FBCF de Elaboración de harina y aceite de pescado


Elaboración de harina y aceite de pescado 0,007%

Pesca extractiva 0,003%

Acuicultura 0,001%

Elaboración y conservación de pescados y mariscos 0,001%



Otro sector que posee un alto efecto multiplicador directo hacia atrás, así como un alto

encadenamiento hacia atrás, como es la Elaboración de harina y aceite de pescado, experimenta

un incremento marginal del 0,007%, dado por un aumento de un 1% en la FBCF del sector (el cual

se asume proviene de la inyección de inversión extranjera).

Se aprecia que las variaciones del propio sector y de los que son arrastrados son marginales, lo

que implica que a pesar de ser un sector con alto poder de arrastre, la variación de la demanda

final no es suficiente para provocar un efecto significativo en los sectores arrastrados.


Informe Final



171

Distribución de electricidad

Tabla 20. Aumento de un 1% en la FBCF de Distribución de electricidad


Distribución de electricidad 0,53%

Generación de electricidad 0,43%


Transmisión de electricidad 0,03%

Fabricación de celulosa 0,02%


El sector de distribución de electricidad con un alto multiplicador de encadenamiento hacia atrás y

con destino intermedio de su producción, posee una expansión del 0,53% de su demanda,

condicionado al incremento de un 1% en la FBCF del sector, la cual se supone proviene de la

inyección de inversión extranjera. Este sector arrastra a la vez a otros sectores industriales, tales

como Generación de electricidad, la cual posee un aumento de su demanda del 0,43%. Los

sectores arrastrados tales como Elaboración de combustibles, Transmisión de electricidad y

Fabricación de celulosa poseen crecimientos menores de la demanda frente al aumento de la

inversión extranjera en el sector, del orden del 0,02 a 0,03%.

Industrias básicas de metales no ferrosos

Tabla 21. Aumento de un 1% en la FBCF de Industrias básicas de metales no ferrosos


Industrias básicas de metales no ferrosos 0,66%

Minería del cobre 0,28%



Actividades de servicios jurídicos, contables e investigación y desarrollo 0,02%



Informe Final



172

Esta industria tiene un crecimiento del 0,66% dado por la inyección de capital extranjero en la

FBCF sectorial (que generó un 1% de aumento de su demanda final), lo que implica además que

los sectores arrastrados tales como Minería del cobre y Comercio mayorista posean incrementos

de 0,28 y 0,11%, respectivamente. Por su parte, los sectores de Generación de electricidad y

Actividades de servicios jurídicos, contables e investigación y desarrollo, experimentan

crecimientos del orden de 0,04 y 0,02%, respectivamente.

Actividades de apoyo a la agricultura y ganadería

Tabla 22. Aumento de un 1% en la FBCF de Actividades de apoyo a la agricultura y ganadería


Actividades de apoyo a la agricultura y ganadería 78,8%




Comercio automotriz 1,5%


El sector de Actividades de apoyo a la agricultura y ganadería posee un alto multiplicador directo

hacia adelante con destino intermedio de la producción, con lo que poseen una mayor capacidad

de estímulo en la economía. El sector es fuertemente influenciado por el alza del 1% de la

demanda final neta de importaciones de FBCF, dado que se provoca una expansión del 78% del

sector. Así mismo, los sectores arrastrados que poseen mayores expansiones en sus respectivas

demandas son Intermediación financiera (6,9%), Comercio mayorista (4,3%) Elaboración de

combustibles (3,6%) y Comercio automotriz (1,5%).


Informe Final



173

Transporte por tuberías (gasoductos y oleoductos)

Tabla 23. Aumento de un 1% en la FBCF de Transporte por tuberías (gasoductos y oleoductos)


Transporte por tuberías (gasoductos y oleoductos) 37,9%

Distribución de electricidad 0,7%



Actividades de servicios jurídicos, contables e investigación y desarrollo 0,3%


Este sector con un alto multiplicador de encadenamiento hacia adelante y con destino intermedio

de su producción, posee una expansión del 37,9% de su demanda, condicionado al incremento de

un 1% en la FBCF del sector, la cual se supone proviene de la inyección de inversión extranjera.

Este sector arrastra a la vez a otros sectores industriales, tales como Distribución y Generación de

electricidad, la cual posee un aumento de su demanda del 0,7 y 0,6%, respectivamente. Otros

sectores arrastrados son Intermediación Financiera, la cual expande su demanda en un 0,5% y

Actividades de servicios jurídicos, contables e investigación y desarrollo con un 0,3% de

crecimiento frente al aumento de la inversión extranjera en el sector, del orden del 0,02 a 0,03%.

Finalmente, la metodología estándar utilizada para la evaluar el impacto de un shock externo en la

economía, a través de la matriz de insumo producto nacional del 2009, es factible adaptarla a

cualquier fuente de información o sistema de cuentas nacionales de otros países. Ello a pesar de

que pueden existir modificaciones a la misma, o al manejo de los datos y supuestos que se han

utilizado.

La MIP posibilita la comprensión y el análisis de los diferentes flujos que existen en la economía

nacional, permitiendo establecer que sectores económicos generaran mayores interacciones


Informe Final



174

dinámicas en cuanto a involucrar a otros sectores en los procesos productivos. Además, la MIP

puede ser empleada además como base de datos para modelos de equilibrio-general computables

(CGE).

A continuación se presenta un cuadro resumen con los impactos encontrados.

Tabla 24. Resumen Impactos

Impacto Multiplicador Directo Hacia Atrás

Multiplicador Directo Hacia Adelante



Efectos Inducidos Demanda de Empleo

Mayores Agricultura

0,95

EGA

0,79

EGA

1,96


2,43

Comercio

3,23

8,96

Comercio

985


0,51

Agricultura

0,72

Agricultura

1,91

Servicios

2,29

Construcción

3,19

9,76

Agricultura

871

EGA

0,51

Establecimientos Financieros

0,50


1,90

EGA

2,00

Servicios/Minería Construcción

869

Menores Minería

0,35

Comercio

0,35

Minería

1,59


1,40

EGA

2,15

4,32

Financiero

521


0,26

Minería

0,16

Servicios

1,40

Minería

1,23

Minería/ Financiero

Minería

216

Servicios

0,25

Construcción

0,14


1,39

Construcción

1,13

Transporte / Ind. Manufacturera

EGA

209


Se presenta el resumen de los impactos estimados con la MIP, mencionándose el sector y debajo

del nombre del sector, el valor del impacto estimado. Estos resultados dan cuenta de la utilización

de la MIP en la estimación del impacto de la IE en los aspectos de profundización de los

encadenamientos productivos positivos y en el desarrollo de las industrias o sectores en los que se

ha materializado la inversión.

En el caso de los impactos directos, cuantificados a través de los multiplicadores, los sectores de

Agricultura, Industria Manufacturera y EGA son los que poseen una mayor demanda de insumos


Informe Final



175

intermedios de otros sectores. Ello a su vez estimula la actividad de dichos sectores, generando un

efecto dinámico en la economía nacional que desarrolla al resto de las industrias y se denomina

efecto multiplicador directo hacia atrás.

También como efecto directo, los sectores que más estimulan al resto de la economía, en virtud

de su capacidad de oferta son EGA, Agricultura y Establecimientos Financieros. Esto está dado por

la ponderación de sus ventas a otros sectores que las utilizan como consumo intermedio, en

relación a la totalidad de su producción vendida. Este estímulo hacia otros sectores se denomina

efecto multiplicador directo hacia adelante.

Luego, dado un aumento de la IE como componente del consumo sectorial, se genera un efecto en

la economía equivalente al valor del multiplicador en cada sector, tanto hacia adelante como

atrás.

En relación a los impactos indirectos, dado un aporte de IE en un sector, como componente del

consumo sectorial de la FBCF, el aumento total en la producción de dicho sector debido a este

cambio, genera mayores impactos en los sectores de EGA, Agricultura y Establecimientos

Financieros. Es decir, la producción de todos los sectores de la economía aumenta más cuando el

aporte de IE llega a los sectores mencionados como de mayor impacto. Dicho efecto se denomina

encadenamiento hacia atrás y se lee como por cada peso de IE en el sector, se aumenta el valor

del encadenamiento en la producción del resto de los sectores.

Otro tipo de impacto indirecto es cuando el aporte de IE llega a todos los sectores de la economía,

medido a través de una expansión unitaria en cada sector. El impacto en la producción de un

sector específico es lo que se denomina encadenamiento hacia adelante, y muestra la expansión

de la producción sectorial ante el aumento unitario de IE en la FBCF de todos los sectores de la

economía. Los sectores más impactados son Industria Manufacturera, Servicios y EGA, quienes por

cada peso de IE en todos los sectores, aumentan el valor del encadenamiento en su producción.


Informe Final



176

Otro tipo de impacto que se estimó con la MIP fue el de impactos inducidos, los cuales se

estimaron mediante 3 metodologías diferentes, que arrojaron resultados similares en al menos

dos de los tres mayores impactos y en el menor de todos los sectores. En efecto, los mayores

efectos inducidos, aquellos generados por el consumo de los individuos u hogares, dado el pago o

retribución por su trabajo, es más fuerte en el sector de Comercio y Construcción. Esto implica que

el efecto de los salarios en el consumo se difunde con mayor fuerza en dichos sectores. Sin

embargo, existen efectos disímiles en las metodologías en el sector Minería y Servicios, por lo cual

la conclusión debe realizarse sobre la base de los sectores coincidentes en cuanto al mayor y

menor impacto el cual fue el sector EGA.

En lo referido a los requerimientos de empleo, los sectores que más sensible a demandar empleo

son Comercio, Agricultura y Construcción, tanto en los directos como indirectos hacia otros

sectores. Esto implica que dada la IE en el sector y en el valor agregado generado por la

producción, se influenciará la demanda de empleo necesaria para que se satisfaga la demanda de

productos correspondientes.

8.3.7. EFECTO Y MULTIPLICADORES DE EMPLEO E INGRESO SECTORIAL

Se estimó el efecto y multiplicador tanto del ingreso, como del empleo, los cuales capturan el

impacto de los cambios de la demanda final neta de importaciones, sobre el nivel de ingreso

familiar y empleo por sectores, respectivamente.

Si consideramos la economía agregada, el efecto y multiplicador sobre el ingreso salarial y empleo,

dado un cambio unitario en la demanda final neta de importaciones del producto j se presenta en

la tabla siguiente.


Informe Final



177

Tabla 25. Multiplicadores de Ingreso y Empleo en la Economía Agregada

Sector

Agricultura,

Ganadería, Pesca

y Silvicultu

ra

Minería Industria

Manufacturera Electricidad, Gas y Agua

Construcción Comercio Transporte,

Almacenamiento y Comunicaciones

Establecimientos Financieros,

Seguros y Bienes

Servicios Comunales, Sociales y

Personales

Efecto Ingreso

0,6 0,8 0,6 0,3 2,2 1,2 0,6 0,7 1,3

Multiplicador

Ingreso

3,3 9,7 6,0 7,2 8,6 4,7 4,7 3,1 3,6

Efecto Empleo

101 33 64 21 164 131 63 92 74

Multiplicador

Empleo

2,4 15,3 5,7 11,3 9,0 4,0 4,0 2,5 3,9


El impacto sobre el ingreso salarial, dado un cambio unitario en la demanda final neta de

importaciones del producto j se interpreta como por cada punto que aumenta la demanda final de

un sector, el ingreso salarial de las familias de dicho sector incrementa en tantos puntos como

señale el indicador. En nuestro caso, Construcción, Servicios y Comercio son los sectores más

sensibles.

El incremento en el ingreso salarial de toda la economía, como resultado de un cambio de la

demanda final neta de importaciones, tal que produce un incremento unitario en el ingreso

salarial del sector –j ésimo, es liderado por los sectores de Minería y Construcción.


Informe Final



178

El impacto sobre el nivel de empleo, originado por un cambio unitario en la demanda final neta de

importaciones del producto de sector j ésimo implica que por cada US$ 1 millón que aumenta la

demanda final (en nuestro caso, de inversión extranjera), se crean tantos empleos como señale el

valor del efecto sectorial. Los sectores de Construcción y Comercio son los más sensibles en esta

área.

El incremento total del empleo, como resultado de un cambio de la demanda final neta de

importaciones, que da lugar a la creación de una unidad adicional de empleo en el sector –j, se

interpreta como por cada empleo que se crea en el sector j, se crean empleos en la economía total

equivalentes al valor del indicador sectorial obtenido. Luego, la lectura a realizar es que los

sectores de la Minería, EGA y Construcción son aquellos que más contribuyen a la creación de

empleos en la economía agregada.

Notar que esta metodología es diferente a la estimación de los efectos inducidos en el la

endogeneización del valor agregado generada en las industrias, la cual estimaba requerimientos

de empelo sectorial, a diferencia de los multiplicadores, los cuales estimaba el efecto total de

empleo en la economía, dada la variación de la demanda final.


Informe Final



179

9. PRINCIPALES CONCLUSIONES

En el presente estudio se evaluó el impacto de la Inversión Extranjera Directa (IED) sobre 11

objetivos de resultados mediante diversas metodologías, las cuales se agruparon en tres grandes

ámbitos: (i) Metodología macroeconométrica de series de tiempo; (ii) Metodología

microeconométrica de corte transversal; y (iii) Metodología de Matriz Insumo Producto (MIP).

Los principales resultados para los objetivos de resultados evaluados en cada estrategia

metodológica se resumen a continuación.

Para la primera metodología (macroeconométrica) el principal resultado obtenido fue el impacto

positivo y significativo de la IED en el crecimiento económico del país (PIB), donde se concluye que

la inversión extranjera directa ha tenido un impacto positivo en el crecimiento económico de Chile

entre los años 1975-2011.

Adicionalmente, la evaluación arrojó resultados de impacto positivo de la IED sobre las variables

de, población ocupada y crecimiento de las exportaciones (medido para el sector transable

excluyendo minería y para el sector minero de forma aislada).

En términos de causalidad, para el crecimiento y exportaciones los resultados indican que la

causalidad iría en ambas direcciones. Mientras que para el empleo la relación de causalidad es de

IED hacia empleo.

Específicamente, el siguiente cuadro resume los efectos encontrados sobre las diferentes variables

de resultado analizadas según esta estrategia, mostrando además sus magnitudes, que como se

recordará del análisis corresponde a las elasticidades.


Informe Final



180

Objetivo de Resultado Variable utilizada

Impacto Inversión Extranjera Directa

Coeficiente

1) Crecimiento Económico PIB Positivo / Significativo 0.223

2) Exportaciones Exportaciones totales (minería) Positivo / Significativo 0.404

Exportaciones totales (Sector transable sin minería) Positivo / Significativo 0.114

3) Empleo Población ocupada Positivo / Significativo 0.0735

El segundo enfoque metodológico del presente estudio consistió en el análisis microeconométrico,

en el cual, utilizando la encuesta ELE2 desarrollada por el Ministerio de Economía, analizamos el

impacto de la inversión extranjera directa con una serie de variables económicas de interés. Para

contar con resultados insesgados utilizamos un modelo de dos etapas a la Heckman que nos

permite controlar el problema de no aletoriedad de la muestra. Variables como tamaño,

orientación exportadora, intensidad en el uso del capital (K/L), capital humano avanzado, y

sectores específicos, entre otras, para cada modelo se planteó una ecuación binaria de

participación, y otra de intensidad para la variable de interés. La mayoría de los modelos

generaron muy buenos ajustes con la mayoría de las variables antes mencionadas como

significativas. En resumen:

Impacto Inversión Extranjera Directa Coeficiente

1) La productividad total de factores + significativa al 1% .0019828


+ significativa al 1% .0039789


- significativa al 1% .0072898

4) El crecimiento de las exportaciones + significativa al 1% .7741374


No significativa


Informe Final



181

Finalmente, la última estrategia metodológica consistió en utilizar una Matriz de Insumo Producto

(MIP) para revisar los impactos de la IED en los aspectos de profundización de los

encadenamientos productivos positivos y en el desarrollo de las industrias o sectores en los que se

ha materializado la inversión.

En el siguiente cuadro se presentan los principales resultados obtenidos con este enfoque

metodológico.

Impacto Multiplicador Directo Hacia

Atrás

Multiplicador Directo Hacia

Adelante



Demanda de Empleo

Mayores Agricultura EGA EGA Industria Manufacturera

Comercio

0,95 0,79 1,96 2,43 985


Agricultura Agricultura Servicios Agricultura

0,51 0,72 1,91 2,29 871

EGA Establecimientos Financieros


EGA Construcción

0,51 0,50 1,90 2,00 869

Menores Minería Comercio Minería Establecimientos Financieros

Financiero

0,35 0,35 1,59 1,40 521


Minería Servicios Minería Minería

0,26 0,16 1,40 1,23 216

Servicios Construcción Establecimientos Financieros

Construcción EGA

0,25 0,14 1,39 1,13 209

En el caso de los impactos directos, cuantificados a través de los multiplicadores, los sectores de

Agricultura, Industria Manufacturera y EGA son los que poseen una mayor demanda de insumos

intermedios de otros sectores. Ello a su vez estimula la actividad de dichos sectores, generando un

efecto dinámico en la economía nacional que desarrolla al resto de las industrias.


Informe Final



182

También como efecto directo, los sectores que más estimulan al resto de la economía, en virtud

de su capacidad de oferta son EGA, Agricultura y Establecimientos Financieros. Esto está dado por

la ponderación de sus ventas a otros sectores que las utilizan como consumo intermedio, en

relación a la totalidad de su producción vendida.

En relación a los impactos indirectos, dado un aporte de IED en un sector, como componente del

consumo sectorial de la FBCF, el aumento total en la producción de dicho sector debido a este

cambio, genera mayores impactos en los sectores de EGA, Agricultura y Establecimientos

Financieros.

El impacto en la producción de un sector específico es lo que se denomina encadenamiento hacia

adelante, y muestra la expansión de la producción sectorial ante el aumento unitario de IED en la

FBKF de todos los sectores de la economía. Los sectores más impactados son Industria

Manufacturera, Servicios y EGA, quienes por cada peso de IED en todos los sectores, aumentan el

valor del encadenamiento en su producción.

En lo referido a los requerimientos de empleo, los sectores que más sensible a demandar empleo

son Comercio, Agricultura y Construcción, tanto en los directos como indirectos hacia otros

sectores. Esto implica que dada la IED en el sector y en el valor agregado generado por la

producción, se influenciará la demanda de empleo necesaria para que se satisfaga la demanda de

productos correspondientes.

Junto con ello, a través de la metodología de los multiplicadores de empleo e ingreso, se estimó

que el impacto sobre el ingreso salarial, dado un cambio unitario en la demanda final neta de

importaciones. Los mayores efectos son en los sectores de Construcción, Servicios y Comercio. Es

decir, por cada unidad que aumenta la demanda final de Construcción, el ingreso salarial de las

familias de dicho sector incrementa en 2,2 unidades.


Informe Final



183

En lo que respecta a la economía completa, el incremento en el ingreso salarial de los hogares es

liderado por los sectores de Minería y Construcción. Es decir, si la demanda final de Construcción

aumenta en una unidad, el salario promedio de la económica completa aumenta en 8,6 unidades.

En lo referido al empleo, el impacto sobre el nivel de empleo, originado por un cambio unitario en

la demanda final neta de importaciones que conlleva a su vez que por cada US$ 1 millón que

aumenta la demanda final (en nuestro caso, de inversión extranjera), se crean más empleos en los

sectores de Construcción y Comercio. Por ejemplo, por cada millón adicional de inversión

extranjera, como componente de la demanda final de la Construcción, se crean 164 empleos en el

sector.

El incremento total del empleo en la economía completa, dada la variación de la demanda final, la

cual crea una unidad adicional de empleo sectorial, implica que los sectores de la Minería, EGA y

Construcción son aquellos que más contribuyen a la creación de empleos en la economía

agregada. Por ejemplo, por cada empelo que se crea en Minería, se crean 15 empleos en la

economía completa.

Debe señalarse que la metodología utilizada es diferente a la estimación de los efectos inducidos

en el la endogeneización del valor agregado generada en las industrias, la cual estimaba

requerimientos de empelo sectorial, a diferencia de los multiplicadores, los cuales estimaba el

efecto total de empleo en la economía, dada la variación de la demanda final. En general los

resultados del estudio apuntan a un impacto significativo de la IED en distintas varables

económicas relevantes para el país. Vimos como además la IED ha cambiado a través del tiempo,

con distintos énfasis sectoriales y de aquí con distintos impactos marginales, tanto directos como

indirectos. Por otro lado, la IED se ha diversicado fuertemente en cuanto a su origen. En términos

de su magnitud total, efecto directo, los records de los años 90s han sido superados en el nuevo

milenio, alcanzando magnitudes inesperadas: “Chile fue el segundo destino para la IED en la

región durante 2012, superando a México, y solo por debajo de Brasil, con montos ingresados por

US$26.400 millones, según proyecciones del informe Global Investment Trends Monitor. Así, los


Informe Final



184

flujos de IED en Chile serían un 52,7% superiores respecto al 2011, posicionando al país como la

séptima economía con mayor crecimiento de su IED a nivel mundial.

¿Cuál ha sido la receta de este éxito que ha perdurado a través del tiempo?, en nuestra opinión, los

principios explícitos en los que se ha basado la nueva legislación de IED y el CIE: “Los principios

rectores del D.L. 600 se establecen en la No Discriminación de la Inversión y en la No

Discrecionalidad en los procedimientos. Se aplica a las personas naturales y jurídicas extranjeras, y

las chilenas con residencia y domicilio en el exterior, que transfieran capitales extranjeros a Chile y

que celebren un contrato de inversión extranjera.” Las claves han sido entonces tener reglas claras

y no discriminatorias, dejando al mercado como principal orientador de las inversiones, y no

escogiendo sectores o inversores determinados. En este contexto, como señala el dicho “si no esta

malo para qué cambiralo” (“If it ain't broke, don't fix it”), nuestra recomendación es continuar la

tarea como se ha venido realizando.


Informe Final



185

ANEXOS

Anexo 1. Inversión Extranjera Directa: Desagregación Histórica Participaciones de Capital.

Anexo 2. Metodología Análisis Matriz Insumo-Producto

Anexo 3. Código del programa Stata para la evaluación macroeconómica.

Anexo 4. Ecuaciones Definitivas Metodología Macroeconómica.

Anexo 5. Código del programa Stata para la evaluación microeconómica.

ANEXO 1. Inversión Extranjera Directa: Desagregación Histórica Participaciones de Capital, Cifras en Millones de Dólares.

Período Total Mecanismos Capítulo XIV Capítulo XIX DL 600

Crédito Débito Saldo Crédito Débito Saldo Crédito Débito Saldo Crédito Débito Saldo

1980 261.4 21.3 240.1 58.5 20.8 37.7 - - - 202.9 0.5 202.4

1981 419.6 5.3 414.3 71.6 1.2 70.4 - - - 348.0 4.1 343.9

1982 433.2 3.8 429.4 55.5 3.6 51.9 - - - 377.7 0.2 377.5

1983 182.8 14.8 168.0 8.8 3.2 5.6 - - - 174.0 11.6 162.4

1984 153.3 11.9 141.4 11.0 2.6 8.4 - - - 142.3 9.3 133.0

1985 164.8 14.8 150.0 5.6 6.4 - 0.8 30.0 - 30.0 129.2 8.4 120.8

1986 379.4 17.3 362.1 6.8 1.5 5.3 198.9 - 198.9 173.7 15.8 157.9

1987 961.0 64.6 896.4 14.5 0.8 13.7 660.9 - 660.9 285.6 63.8 221.8

1988 1,105.8 127.4 978.4 17.5 4.3 13.2 792.2 - 792.2 296.1 123.1 173.0

1989 1,552.9 259.4 1,293.5 16.2 5.7 10.5 1,104.4 - 1,104.4 432.3 253.7 178.6

1990 608.5 36.8 571.7 35.4 0.4 35.0 338.6 - 338.6 234.5 36.4 198.1

1991 627.3 94.9 532.3 98.1 2.0 96.1 18.3 58.5 - 40.2 510.9 34.4 476.4

1992 756.1 94.2 661.8 157.8 1.1 156.7 - 31.5 - 31.5 598.3 61.6 536.6

1993 1,048.7 228.1 820.6 204.2 0.9 203.3 - 54.9 - 54.9 844.5 172.3 672.2

1994 1,919.2 163.1 1,756.1 410.2 10.1 400.1 - 103.6 - 103.6 1,509.0 49.4 1,459.6

1995 2,173.9 511.6 1,662.3 409.5 3.5 406.0 - 213.9 - 213.9 1,764.4 294.2 1,470.2

1996 4,350.3 319.3 4,031.0 441.6 30.2 411.4 - 82.0 - 82.0 3,908.7 207.1 3,701.6

1997 4,701.9 314.9 4,387.0 920.7 20.6 900.1 - 23.9 - 23.9 3,781.2 270.4 3,510.8

1998 4,899.6 695.8 4,203.9 539.3 323.9 215.4 - 315.6 - 315.6 4,360.3 56.3 4,304.1

1999 9,276.4 253.7 9,022.6 645.9 48.2 597.7 - 30.4 - 30.4 8,630.5 175.1 8,455.3

2000 3,215.8 451.0 2,764.7 653.7 78.6 575.1 - - - 2,562.1 372.4 2,189.6

2001 5,036.6 1,094.5 3,942.0 737.5 282.2 455.3 - 160.0 - 160.0 4,299.1 652.3 3,646.7

2002 3,344.5 1,768.4 1,576.1 1,020.5 39.0 981.5 - 49.7 - 49.7 2,324.0 1,679.7 644.3

2003 2,291.4 451.2 1,840.2 1,235.4 16.0 1,219.4 - 89.1 - 89.1 1,056.0 346.1 709.9

2004 5,164.5 3,633.8 1,530.7 1,140.2 461.7 678.5 - 18.3 - 18.3 4,024.3 3,153.8 870.5

2005 3,179.2 2,378.6 800.6 1,545.4 293.7 1,251.7 - 88.9 - 88.9 1,633.8 1,996.0 - 362.2

2006 4,436.5 2,353.8 2,082.6 2,374.1 94.4 2,279.7 - 275.6 - 275.6 2,062.4 1,983.8 78.5

2007 6,978.7 3,900.3 3,078.4 5,682.7 875.3 4,807.4 - 2,445.4 - 2,445.4 1,296.0 579.6 716.4

2008 9,855.7 2,105.4 7,750.3 5,371.2 1,487.7 3,883.5 - 47.9 - 47.9 4,484.6 569.8 3,914.7

2009 5,351.1 2,539.2 2,811.8 2,787.7 2,088.5 699.3 - 0.5 - 0.5 2,563.3 450.3 2,113.1

2010 8,156.9 2,949.3 5,207.5 5,496.5 1,906.1 3,590.4 - - - 2,660.3 1,043.2 1,617.1

2011 8,054.8 2,548.8 5,506.0 5,104.2 1,585.4 3,518.8 - - - 2,950.6 963.4 1,987.2

Fuente: BCCh y CIE.

ANEXO 2. Metodología Análisis Matriz Insumo-Producto

Modelo MIP

Una tabla de insumo producto se estructura sobre las relaciones de producción entre los diferentes sectores e industrias existentes

en la economía sobre la base estructural con respecto a la producción, considerando el flujo de bienes y servicios entre los distintos

sectores de la economía nacional, y los usos de sus productos y las importaciones, durante un período de tiempo, generalmente un

año valorada a precios básicos. Esto es, el monto a cobrar por el productor por la cantidad vendida del bien o servicio producido,

menos los impuestos indirectos a las ventas, más los subsidios recibidos por la venta realizada. No se incluyen los cargos por

transporte involucrados separadamente del productor. Ese método es una adaptación de la teoría neoclásica del equilibrio general

al estudio empírico de la interdependencia cuantitativa entre las actividades económicas interrelacionadas.

Es importante considerar que las compras de bienes y servicios por parte del productor de un sector no deberían ser iguales al uso o

consumo que de ellas se hagan, ya que una parte de las compras corrientes podrían almacenarse como stock para usos futuros. Por

otro lado, debe considerarse que el consumo presente podría ser mayor que las compras actuales de insumos o al valor del stock

almacenado, que fue comprado anteriormente para ser usado en la producción del período actual. Esta distinción entre compras y

consumo es importante para balancear las tablas.

Técnicamente, está compuesta por cuatro sub - matrices: (OT) Oferta Total, (DI) Demanda Intermedia, (VA) Valor Agregado y (DF)

Demanda Final.

Insumo Producto General

Matriz de Oferta Total

Matriz de Demanda

Intermedia

Matriz de Demanda Final

Matriz de Valor Agregado

Fuente: Elaboración Propia, basado en Schuschny (2005)

De esta forma, la matriz de Oferta Total muestra la disponibilidad de bienes y servicios, tanto de origen importado como doméstico

que serán utilizados en la demanda intermedia y final. Luego, al agregar las matrices de Demanda Intermedia y Valor Agregado, se

establece por columna la estructura de costos del bien i que, junto a las importaciones del mismo, equivalen a su oferta total. Por

fila, la matriz agregada de Demanda Intermedia describe los flujos de circulación intersectorial de productos entre las distintas

actividades, exhibiendo la utilización intermedia de los bienes y servicios en el sistema productivo. La matriz de Demanda Final

registra las transacciones referidas a la utilización final del bien j por parte de los hogares, el sector público, la formación bruta de

capital fijo o inversión, la variación de las existencias y las exportaciones. De esta manera, la suma total de la fila i debe ser igual a la

suma total de la columna j, si i=j.

El modelo parte de algunos supuestos:

i. Se supone que cada insumo es suministrado por un sólo sector de producción (hipótesis de homogeneidad sectorial). Esto

implica que se emplea un sólo método de producción, por lo tanto, no es posible la sustitución entre insumos intermedios,

a la vez que cada sector tiene una sola producción primaria; es decir que no hay producción conjunta.

ii. Con la finalidad de homogeneizar la medición de los agregados, se introduce la hipótesis de invarianza de precios relativos.

iii. Los insumos comprados por cada sector son solamente una función del nivel de producción de ese sector, por lo tanto, la

cantidad de insumos varía en la misma proporción que la producción, es decir que se asume una hipótesis de

proporcionalidad estricta, con lo que la composición de los productos dentro de cada sector es fija.

En general, el modelo considera dos grandes macrosectores, siendo estos el sector transable o básico y el sector no transable (o

residencial), existiendo un estrecho vínculo entre ambos, a través del mecanismo generador de impactos multiplicadores de los

sectores transables. Luego, el crecimiento económico quedará explicado por los impactos multiplicadores de la demanda, cuyo

impulsor serán las exportaciones, las que provocarán un incremento de la demanda de insumos necesarios para satisfacer la

producción de los sectores básicos.

Conjuntamente, las rentas generadas en este proceso impulsarán la demanda interna, incentivándose la producción de otros

sectores de la economía que se interrelacionan con los anteriores. Por lo tanto, existe una cierta similitud con el multiplicador

keynesiano aplicado al sector exterior en economía regional. Existen, por tanto, varias vías generadoras de impactos multiplicadores,

los que conforman los impactos directos, indirectos e inducidos.

Los impactos directos corresponden a las compras de inputs necesarios para realizar la producción de bienes y servicios que deberán

satisfacer la demanda exterior. Los insumos dependen de las características técnicas del proceso productivo y del grado de

abastecimiento interno de dichos inputs (o, en sentido inverso, del volumen de importaciones de inputs).

Los impactos indirectos de los inputs necesarios indirectamente para la producción de los sectores básicos dependen igualmente de

los factores mencionados en el punto anterior. Corresponden a todos los requerimientos que se generan como accesorios.

Los impactos inducidos se generan a través del incremento de las rentas que las exportaciones generan en los productores de

sectores básicos. A su vez estas rentas provocarán un crecimiento del consumo, que hará crecer a los sectores que generaron el

impulso inicial. Este factor, a su vez, dependerá, entre otros, de las preferencias de los consumidores de la región (propensión al

consumo, desagregada sectorialmente) y la distribución de la renta. También son función del volumen del consumo regional que es

abastecido por producción regional. Obviamente, aquí se encuentra el componente «keynesiano» del multiplicador de base

económica citado anteriormente.

Usos de la MIP en la determinación de impactos

El enfoque del modelo de insumo producto y sus implicaciones en la economía global, utiliza la información referida al consumo

intermedio desplegado por las actividades sectoriales en las industrias asociadas, además del valor agregado generado en dichos

procesos. La combinación de estos insumos debe satisfacer a la demanda neta final en cada industria, asumiéndose que los

productores no realizan ninguna actividad productiva secundaria, es decir solo realizan su elaboración característica de un solo tipo

de bien o servicio.

De esta forma la relación que se establece entre los agentes de la economía queda resumida en la siguiente tabla:

Matriz de Insumo Producto Genérica de la Economía Nacional

Industria Actividad

Industria 1 Industria 2 ….. Industria n Demanda Neta

Final Total Producción

Actividad 1 F11 F12 …. F1n Y1 X1 Actividad 2 F21 F22 …. F2n Y2 X2

: :

: :

: :

: :

: :

: :

: :

Actividad n Fn Fn …. Fn Yn Xn Valor Agregado VA1 VA2 VAn

Total Producción X1 X2 Xn


Donde Fij es el valor del consumo intermedio de la actividad i en la industria j, VAi es el valor agregado creado en la industria i, Xj es la

producción total asociado a la industria j y la demanda neta final para la actividad i se denota por Yi. Esto muestra la

interdependencia entre las diferentes actividades y sus industrias asociadas, en relación a la producción y sus usos.

Es decir, si fijamos un sector, leyendo verticalmente, cada columna nos dice cuántos insumos les compra ese sector a los demás. Por

ejemplo, la Industria 2 debe utilizar insumos de otros sectores y compra al sector 3 (F32), 4 (F42) y n (Fn2). Horizontalmente, cada fila

nos dice cuánto vende cada sector a los demás. Por ejemplo, la producción de la Actividad 1 es vendida de la siguiente forma F12 a la

industria 2, F15 a la industria 5 y F1n a la industria n.

El análisis de la matriz de insumo producto asume el supuesto de funciones de producción con coeficientes lineales fijos,

relacionados a los insumos utilizados por cada industria en su respectiva producción. Es decir, por cada unidad de producción de una

respectiva industria, se requiere una cantidad fija de insumo asociado.

Para ello, la matriz del 2009 entregada por el Banco Central entrega los coeficientes de insumo producto, equivalentes a dividir el

consumo intermedio entre las industrias por el total de la producción respectiva. La misma operación se realiza con el valor

agregado producido por cada industria sobre el total producido. Ello se refleja en la siguiente tabla:

Matriz Genérica de Coeficientes Técnicos

Industria 1 Industria 2 … Industria n Actividad 1 a11 a12 …. a1n Actividad 2 a21 a22 …. a2n

: :

: :

: :

: :

: :

Actividad n an1 an2 …. ann

Valor Agregado va1 va2 … van


Esto es, en términos matemáticos representado de la siguiente forma:

j

jj

j

ijij

XVA

va

XF

a

=

=

La interpretación de tales coeficientes señala que por cada unidad de producto generado por la industria j, se requieren aij unidades

de producción de la industria i. En términos generales, para las n industrias existentes en una economía y n productos asociados, el

sistema de ecuaciones que representa el equilibrio se escribe de la siguiente forma:

nnnnnnn

nn

nn

XYXaXaXa

XYXaXaXaXYXaXaXa

=++++

=++++=++++

2211

222222121

111212111

Expresado en términos matriciales, las expresiones anteriores se condensan en:

XYAX =+

La matriz A representa los coeficientes de insumo producto. La solución al problema implica resolver en forma simultánea el sistema

matricial formado, lo que permite encontrar el nivel de producción necesario de las diferentes industrias, para satisfacer la demanda

neta final planteada. Matemáticamente, el vector de producción X en el sistema de ecuaciones anteriores, queda determinado como

sigue:

( ) YAIX 1−−=

En este caso I representa la matriz identidad, mientras que la expresión ( ) 1−− AI es la inversa de Leontief que representa la cadena

de interacciones generadas en la economía, equivalentes a los efectos indirectos e inducidos. Esta situación implica que un primer

golpe exógeno genera una posterior reacción en la economía global, en diferentes magnitudes dependiendo cual sea la actividad.

Dicho golpe exógeno se traduce en un incremento en la demanda neta final, producto de por ejemplo, un incremento en la

formación de fija de capital o en la inversión sectorial. Por lo tanto, es posible calcular que nivel de producción se requeriría para

satisfacer un nivel de demanda especificado o en cuanto debería modificarse la producción para alterar en una magnitud

determinada dicha demanda.

La matriz inversa (I-A)-1 es fundamental para el análisis input-output, ya que muestra el impacto de un aumento exógeno de la

demanda final neta de importaciones en todos los sectores económicos definidos. Con este tipo de matriz es posible profundizar en

la interdependencia tecnológica del sistema productivo e indagar en la generación de la demanda de consumo final que es parte de

la demanda final neta en todo el sistema. Entonces es posible calcular lo que los niveles de producción requerirían para satisfacer

diferentes niveles de la demanda final neta y por lo tanto establecer los niveles de producción necesarios para satisfacer la demanda

final neta.

La suma de columna de la inversa puede ser interpretada como el encadenamiento hacia atrás o al multiplicador del producto que

refleja el incremento total sobre la producción doméstica debido a un cambio unitario en la demanda final neta de importaciones

del sector j. Es equivalente al efecto agregado sobre la producción de todos los sectores, debido al cambio señalado, con lo que se

cuantifica en parte, la dependencia del sector j en relación al resto de la economía.

La suma de fila de la inversa puede ser interpretada como el encadenamiento hacia adelante o multiplicador de la demanda,

representando un aumento de la producción del sector i si la demanda final neta de importaciones de todos los sectores se

incrementa en una unidad. Es equivalente a cuantificar la manera en que el sector i es impactado por el incremento unitario de la

demanda final de todos los sectores, con lo que se mide, al menos en parte, la dependencia que tienen todos los sectores con el

sector i.

Los coeficientes técnicos representados por la matriz A muestran el tipo y cantidad de insumos diferentes que cada industria

necesita para producir una unidad de su producto, pero no indica nada acerca de los efectos indirectos. Un ciclo de requerimientos

de insumos requiere de otro ciclo de insumos, lo que a su vez requiere de nuevo otro ciclo, y así sucesivamente. Esta cadena de

interacciones va hasta el infinito. Sin embargo, la suma de todas estas reacciones de cadena se determina a partir del valor de la

inversa de Leontief.

De manera simplificada, la cadena de interacciones puede representarse en el siguiente esquema:

Los efectos directos iniciales resultan en requerimientos de insumos directos, los cuales a su vez requieren de una cadena de

insumos indirectos. La suma de los insumos, directos e indirectos corresponden a los impactos indirectos.

En las reacciones en cadena, el impacto exógeno primero se supone que se inicia por un aumento exógeno de la demanda final neta,

como un aumento de la demanda de exportaciones, o un aumento en la formación de capital fijo. Este supuesto se hace

principalmente en aras de la simplicidad de exposición. Las posibilidades resultantes pueden ser un aumento de la producción

interna de los consumos intermedios de sustituir importaciones, un aumento de los impuestos indirectos, un cambio en la

tecnología representada por los cambios en las estructuras de entrada, etc.

La cadena de los efectos indirectos e inducidos, en donde se representa una expansión en la demanda neta final de cualquier

actividad, se calcula de la siguiente forma.

Efectos indirectos

Incremento inicial en la demanda

Etapa 1 Etapa

2 Etapa

3 Etapa

4 …..

Etapa n

Impacto Indirecto

Total

neta final

Expresión AF A2F A3F A4F …... AnF Actividad 1 0 Actividad 2 X

: :

: :

: : : : : : :

Actividad n 0


La lógica subyacente indica que a continuación del primer impacto directo, el cual genera un incremento en la demanda neta final,

se produce un diferencial en la producción. Ello es necesario para alcanzar la expansión en el producto que satisfaga la demanda

final. Luego, en la siguiente etapa, se debe generar un crecimiento en la producción destinado a cumplir con los requerimientos de la

etapa anterior, lo cual se prolonga en los n estadios siguientes.

El efecto indirecto e inducido final entonces puede determinarse mediante la sumatoria de todos los efectos registrados en las

etapas señaladas y para cada actividad definida. Esto equivale a sumar, en términos matriciales la siguiente expresión:

FAFAFAAFIinducidoeindirectoEfecto n+++++= ...32

El cálculo de dicho efecto implica una serie infinita, es equivalente a calcular la matriz inversa de Leontief ( ) 1−− AI definida

anteriormente. Los impactos sectoriales iniciales (F), los podemos representar por un vector de n filas, señalando el golpe exógeno

sobre la demanda neta final.

De esta manera, el efecto indirecto puede estimarse a través de los encadenamientos hacia atrás y hacia adelante del producto de

cada sector, lo cual describiremos y estimaremos más adelante.

En relación a los efectos inducidos, se utilizó el ingreso como referencia, de forma de determinar todos los efectos que se producen

sobre el empleo por vía de la renta, incluyendo el consumo intermedio. Ello implica que los recursos totales de la economía son

iguales a los empleos, por lo que se utiliza el sistema de ecuaciones anteriores, más una fila y columna adicional, para determinar los

efectos indirectos.

Es decir, los efectos inducidos están dados por la endogeneización del consumo y mano de obra adicional, por lo que para su cálculo

se debe utilizar la Matriz de Leontief tipo II

De esta manera, se debe agregar la fila del valor agregado que considera los excedentes brutos de explotación, las remuneraciones o

los impuestos, lo que resulta en la siguiente expresión:

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) 1111,11,11,11,1,122,12,111,11,1

1.1.222111

2221,21,2222222212121

1111,11,1112121211111

++++++++++++++++

++

++

++

+=++++++++++=+++++++++

+=+++++++++

+=+++++++++

nnnnnnnnnnnnnnnnnn

nnnnnnnnnnnnnnnnn

nnnnnn

nnnnnn

MXKXiaXiaXiaXiaMXKXiaXiaXiaXia

MXKXiaXiaXiaXiaMXKXiaXiaXiaXia

En este caso, Xn+1 es el consumo privado realizado por los hogares residentes y Ki es la demanda final residual de productos de cada

actividad, incluyendo el consumo de los turistas, es decir, la demanda final menos el consumo privado de los residentes. En términos

matriciales, lo anterior equivale a:

( ) MXKXAA md +=++

Operando de la misma forma que en el caso anterior, es posible determinar los efectos indirectos e inducidos de forma separada,

por lo que restando dichos valores de los obtenidos anteriormente, se podrá determinar el aporte de cada uno de ellos al total.

Impacto Directo: Multiplicadores

a) Directos hacia atrás: Se puede calcular como la proporción de las compras intermedias de un sector, en relación a su

producción efectiva, o lo que es equivalente a la suma de la columna de la matriz de coeficientes técnicos:

b) Directos hacia delante: Este indicador se mide como la fracción de sus ventas para consumo intermedio, sobre sus ventas

totales. Es decir, de la matriz de Insumo producto, dividir cada elemento de la fila (Xij) por el valor bruto de la producción (Xi).

Impacto Indirecto: Encadenamientos

a) Encadenamiento hacia atrás: determina el efecto agregado sobre la producción de todos los sectores de la economía dado un

shock externo en la demanda neta final, con lo que se estima, en parte, la dependencia del sector en relación al resto de la

economía.

Asumiendo que la demanda final neta de importaciones del sector j se expande en una unidad, manteniendo el resto de los sectores

constante, ceteris paribus. Entonces el vector Y(j) será un vector columna con ceros en todas las filas, excepto en la j-ésima fila en

que valdrá 1. El impacto del cambio será:

Esto equivale a la Matriz de Leontief multiplicada por el vector que representa la variación en la demanda final del sector j.

: Es la variación en el sector j - ésimo de la demanda final. EI incremento total sobre la producción doméstica es BLj

El vector de 1 multiplica a la matriz de Leontief y se multiplica por el vector de variación de la demanda final del sector j.

De manera de normalizar la medida del encadenamiento y hacerlo comparable entre todos los sectores, se utiliza el indicador

denominado “Poder de Dispersión Sectorial” (Rasmussen, 1963, citado por Schuschny, 2005), el cual estima en términos relativos, el

estímulo potencial sobre la economía toda, dado un aumento unitario en la demanda final neta de importaciones del sector j. Su

expresión es la siguiente:

Esto equivale a la medida del estímulo promedio del sector j hacia el resto, condicionado al aumento unitario de su demanda final

neta de importaciones, sobre la medida promedio de los estímulos sobre toda la economía, resultante de un incremento unitario de

la demanda final de todos los sectores.

De forma de evaluar la dispersión de los impactos producidos por un sector en la economía, se utilizan los coeficientes de variación,

que estiman la ponderación uniforme de la industria j sobre el sistema productivo.

Si un sector j compra insumos de unos pocos sectores de la economía se espera que tenga un valor alto del coeficiente de variación,

en relación al resto de los sectores. Por el contrario, mientras más bajo sea su valor, mayor será el impacto de la variación en la

producción, debido a que se dispersa entre muchos sectores, con lo cual la concentración disminuye.

b) Encadenamiento hacia adelante: cuando un sector j produce un producto Xj que es a su vez utilizado como insumo por otro

sector j+k. Luego, el producto generado por el sector j+k es un insumo de un sector j+k+p. Finalmente, el producto

generado por este último es a su vez un insumo del sector j.

Asumiendo que la demanda final neta de importaciones de todos los sectores crece unitariamente con lo que

Cada fila de este vector resultante es la suma de todos los coeficientes de Leontief de esa fila, es decir que:

El vector de 1 multiplica a la matriz de Leontief, donde igualmente bij es el elemento ij de la matriz de Leontief ). Cada

valor de (o sea la suma de la fila i de la matriz de Leontief) nos indica cuánto debería crecer (o caer) la producción del sector i, si

la demanda final neta de importaciones de todos los sectores se incrementa (o cae) en una unidad.

O sea, que mide la forma en que el sector i, se ve afectado por la expansión unitaria de la demanda final de todos los sectores y por

eso mide la dependencia que todos los sectores, tienen con el sector i-ésimo.

Implícitamente, se supone que una mayor oferta de insumos, inducirá a un aumento de la demanda por ellos. Por esta razón, las

presiones de los eslabonamientos hacia delante se vinculan, fundamentalmente, con las estrategias de ampliación y diversificación

de los mercados del producto en consideración.

En términos relativos, el estímulo potencial de un crecimiento unitario de toda la economía, sobre la demanda final neta de

importaciones del sector i se mide a través de la sensibilidad de la dispersión.

El índice mide que tan sensible es un sector, a variaciones de la demanda, entregando información útil, para saber cuál sector es más

sensible a alteraciones dadas por shocks en términos de producción, empleo e ingresos, por ejemplo. Si el indicador es mayor a 1,

entonces estímulo potencial es mayor al promedio y viceversa.

De manera de ver en qué medida el sistema productivo, influye sobre la industria i, se estima el coeficiente de variación.

De manera similar al caso del encadenamiento hacia atrás, un valor alto del indicador implica que el sector i, vende insumos a unas

pocas industrias en la economía. Lo contrario ocurre en el caso de valores pequeños de indicador, caso en el cual varias industrias

demandaran los insumos del sector i.

c) Encadenamiento total: Considera la participación relativa de cada sector en la demanda neta final de importaciones, a

través de la ponderación de los distintos sectores

Luego, el encadenamiento total hacia atrás es:

es la participación del sector j en la demanda neta final de importaciones

En resumen, la suma total de cada columna j se multiplica por su participación relativa en la demanda neta final de importaciones.

Del mismo modo, el encadenamiento total hacia adelante es:

es la participación del sector i en los insumos primarios totales.

En resumen, la suma total de cada fila i se multiplica por su participación relativa en los insumos primarios totales (demanda final).

Efectos y multiplicadores de ingreso

Los efectos y multiplicadores de ingreso, capturan el impacto de los cambios de la demanda final neta de importaciones, sobre el

ingreso obtenido por las familias, por proveer sus servicios de trabajo al proceso de producción. El vector de efectos-ingreso para los

sectores puede definirse como:

donde Si representa el salario pagado al factor trabajo del sector i y Xi representa el nivel de producción del sector i. Dicho indicador

mide el impacto sobre el ingreso salarial, originado por un cambio unitario en la demanda final neta de importaciones del producto

de sector.

Por otro lado, el vector de multiplicadores de ingreso es:

donde y

Esta expresión da cuenta del incremento en el ingreso salarial de toda la economía, como resultado de un cambio de la demanda

final neta de importaciones, tal que produce un incremento unitario en el ingreso salarial del sector -ésimo.

Efectos y multiplicadores de empleo

Los efectos y multiplicadores del empleo, capturan el impacto de los cambios de la demandafinal neta de importaciones, sobre el

nivel de empleo por sectores. El vector de efectos empleo paralos sectores se puede definir como:

donde es el nivel de empleo del sector , es decir, su número de empleados (equivalente de tiempo completo). Esto significa que el

cuociente es empleo del sector por cada $ de su producto, y suele denominarse como el coeficiente de requerimientos directos de

empleo. Este coeficiente mide el impacto sobre el nivel de empleo, originado por un cambio unitario en la demanda final neta de

importaciones del producto de sector.

Así, también se puede definir el vector de multiplicadores de empleo como:

donde y

que representa el incremento total del empleo, como resultado de un cambio de la demanda final neta de importaciones, que da

lugar a la creación de una unidad adicional de empleo en el sector -ésimo.

Referencias

BULMER-THOMAS, V. 1982. Input-output Analysis in Developing Countries: Sources, Methods, and Applications. New York: Wiley. LEONTIEF, W. W. (1952): "Some Basic Problems of Structural Analysis", The Review of Economics and Statistics, vol. 34, núm. 1, 1952, pp. 1-9.

LEONTIEF, W. (1953): Studies in the Structure of the American Economy, Oxford University Press, New York, 1953.

LEONTIEF, W. (195 7): "Input-Output Analysis", en Enciclopedia Internacional de las Ciencias Sociales, Aguilar, vol. 6,1957, pp. 70-78.

LEONTIEF, V. (1963): "La Balance de l'Economie Nationale de !'U.R.S.S.;Analyse Méthodologique des Travaux de la Direction Centrale des Statistiques",Etudes Economiques, núm. 145, París, 1963, (Original ruso en 1925).

LEONTIEF, W. (1970): Análisis Económico Input-Output, Gustavo Gili,Barcelona, 1970.

LEONTIEF, W. y STROUT, A. (1970): "Análisis Input-Output Multirregional", en LEONTIEF (1970; pp. 31 7-356).

MILLER, R. E. y P. C. BLAIR (1985), Input-0utput Analysis: Foundations and Extensions. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, Inc.

PAN, X. Y S. KRAINES (2001), ‘Environmental Input-Output Models for Life-Cycle Analysis’, Environmental and Resource Economics 20, 61–72

ANEXO 3. Tests de Raíz Unitaria a las variables utilizadas en los modelos econométricos (Dickey-Fuller Aumentado)

Niveles 1era Diferencia

Variables Constante Constante y Trend Constante Constante y Trend

PIB 2.647 0.838 (*) -2.676 (*) -3.255

Stock K (*) 2.844 0.101 (**) -2.900 (**) -3.472

Stock IED (*) 2.755 -0.118 (***) -4.833 (***) -6.886

Trabajo (L Corregido) -0.416 -1.957 (***) -6.061 (***) -5.957

FBKF 1.663 -0.224 (***) -4.507 (***) -4.967

IED (Flujo) 0.087 -2.011 (***) -7.003 (***) -7.268

Ocupados 1.274 -1.514 (***) -5.445 (***) -5.664

Indice de Remuneraciones -1.499 -1.714 (**) -3.366 (*) -3.305

Producción Cu (Tons) 0.198 -1.634 (***) -4.389 (***) -4.272

Stock IED Minera (DL600) 2.302 -0.886 (***) -5.632 (***) -7.280

Exportaciones (Excluido sector minero) 1.517 -0.857 (***) -5.301 (***) -5.825

PIB USA 0.316 -1.976 (***) -4.207 (***) -4.140

TCR -2.07 -1.582 (***) -3.883 (**) -3.814

IED Sector Transable (Excluido sector minero) (**) -3.360 (***) -4.977 (***) -9.409 (***) -9.226

Nota: La hipótesis nula es que la serie es no estacionaria, o que tiene raiz unitaria. El rechazo de la hipótesis nula se realizó en base a los valores críticos de Mackinnon (1996). En la tabla se reportan los estadísticos, donde *, ** y ***, indican el rechazo de la hipótesis nula de no estacionariedad al 1%, 5% and 10% de significancia estadística respectivamente.

Impacto de la inversión extranjera directa en la economia chilena 2013

Services

Transcript of Impacto de la inversión extranjera directa en la economia chilena 2013