0 
 
 
 
 
“Capital Extranjero y Crecimiento Económico en Mercados 
Emergentes: ¿son la Ayuda Externa y la Inversión Extranjera Directa 
sustitutos?” 
 
 
Trabajo de Investigación presentado para optar el Grado Académico de Magíster 
en Economía 
 
 
Presentada por 
Micaela Chuquilín Mori 
César Salinas Depaz 
 
Asesor: Profesor Diego Winkelried Quezada 
2015 
1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Dedicamos el presente trabajo a nuestros padres 
por su amor y apoyo incondicional que nos han 
acompañado a lo largo de toda nuestra carrera 
profesional. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Agradecemos a todos nuestros profesores de la 
Maestría en Economía y en especial, al profesor 
Diego Winkelried por su orientación, 
asesoramiento y dedicación brindada a lo largo de 
todo este proceso académico. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3 
 
Resumen ejecutivo 
Esta investigación estudia las relaciones de corto y largo plazo entre la ayuda externa y la 
inversión extranjera directa sobre el crecimiento económico en mercados emergentes. 
Aplicando la estimación de Pooled Mean Group (PMG) de Pesaran, Shin & Smith (1999) a una 
base de datos de panel desbalanceado para 94 países en el periodo 1960-2012, encontramos una 
relación de largo plazo positiva y significativa entre estos dos tipos de capital extranjero y el 
crecimiento económico. Adicionalmente, implementamos pruebas de igualdad de coeficientes 
en el largo plazo para ambas medidas de capital extranjero. Los resultados muestran que ambos 
coeficientes no son estadísticamente distintos en varias especificaciones dinámicas y pruebas de 
robustez. Esto puede dar cuenta de una posible relación de sustitución entre la ayuda externa y 
la inversión extranjera directa en el largo plazo. Una consecuencia de resultado es que lo que 
realmente importa para el crecimiento económico de países en desarrollo es la cantidad total de 
capital extranjero.    
 
Abstract 
This paper studies the long-and short-run relationships between foreign aid and foreign direct 
investment on economic growth of emerging markets. Applying the Pooled Mean Group (PMG) 
estimator of Pesaran, Shin & Smith (1999) to unbalanced panel data for 94 countries over the 
period 1960-2012, we find a positive and significant long-run relationship between these two 
types of foreign capital and growth. Additionally, we implemented tests of equal coefficients in 
the long-run for both measures of foreign capital. The results show that both coefficients are not 
statistically different in various dynamic specifications and robustness checks. This may account 
for a possible substitutability relationship between foreign aid and foreign direct investment in 
the long term. A consequence of this latter finding is that what really matters for the growth of a 
developing country is the total amount of foreign capital. 
 
Clasificación JEL: F21, F35, O19, O40. 
Palabras clave: Inversión Extranjera Directa, Ayuda Externa, Crecimiento Económico, 
Estimador Pooled Mean Group. 
 
 
4 
 
Índice 
Índice de tablas .............................................................................................................................. 5 
Índice de gráficos .......................................................................................................................... 6 
Capítulo I. Introducción ................................................................................................................ 7 
Capítulo II. Marco teórico y revisión de literatura ...................................................................... 13 
1. Capital público extranjero: ayuda externa ........................................................................... 13 
2. Capital privado extranjero: inversión extranjera directa ..................................................... 15 
3. Interacción de capitales extranjeros .................................................................................... 16 
Capítulo III. Marco metodológico ............................................................................................... 18 
Capítulo IV. Resultados empíricos .............................................................................................. 21 
1. Descripción de la base de datos ........................................................................................... 21 
2. Comparación de modelos agrupados ................................................................................... 28 
3. Análisis de estimaciones ..................................................................................................... 29 
4. Prueba estadística de sustitución en el largo plazo .............................................................. 34 
5. Análisis de robustez de la prueba estadística de sustitución ............................................... 37 
Capítulo V. Conclusiones y recomendaciones ............................................................................ 39 
Bibliografía ................................................................................................................................. 41 
Nota Biográfica ........................................................................................................................... 43 
 
 
 
 
 
 
5 
 
Índice de tablas 
Tabla 1. Muestra total de países ................................................................................................. 23 
Tabla 2. Definiciones y fuentes de las variables usadas en los análisis de regresión ................. 24 
Tabla 3. Estadísticos descriptivos .............................................................................................. 25 
Tabla 4. Estadísticos descriptivos por ingreso país .................................................................... 26 
Tabla 5. Estadísticos de los países incluidos y excluidos del análisis de regresión ................... 27 
Tabla 6. Efectos de corto y largo plazo de la ayuda externa y la inversión extranjera directa 
sobre el crecimiento económico (modelo no restringido) ........................................................... 32 
Tabla 7. Efectos de corto y largo plazo del capital extranjero total sobre el crecimiento 
económico (modelo restringido) ................................................................................................. 33 
Tabla 8. Especificaciones dinámicas alternativas para el modelo sin restringir y restringido y 
prueba de homogeneidad de efectos para AID y FDI ................................................................. 36 
Tabla 9. Diferentes sub-muestras para el modelo sin restringir y restringido y prueba de 
homogeneidad de efectos para AID y FDI .................................................................................. 38 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
6 
 
Índice de gráficos 
Gráfico 1. Evolución de los flujos de capital extranjeros por sub-grupos .................................... 9 
Gráfico 2. Evolución de la ayuda externa .................................................................................. 10 
Gráfico 3. Evolución de la inversión extranjera directa ............................................................. 11 
Gráfico 4. Participación de la ayuda externa (2012) .................................................................. 12 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7 
 
Capítulo I. Introducción 
En las últimas décadas, la participación de los flujos de capital extranjero en el Producto Bruto 
Interno (PBI) ha tenido un importante crecimiento en los mercados emergentes. En promedio, 
en 1970 esta representó alrededor de 0.01 por ciento del PBI y en el 2012, 5 por ciento. En 
particular, los países del sur de Asia han experimentado este crecimiento en mayor intensidad, 
puesto que los flujos extranjeros representaron, en promedio, un 8 por ciento del PBI en el 2012 
con respecto al 0.02 por ciento en 1960, un aumento de más de 7 puntos porcentuales (ver figura 
1). 
En este contexto, y teniendo en cuenta que estos flujos se han utilizado como fuente importante 
de acumulación de capital, la pregunta acerca de la relevancia de los flujos de capitales externos 
en la promoción del crecimiento en los países en desarrollo ha generado un extenso debate. La 
mayoría de los estudios elaborados hasta ahora presentan tres principales características en 
común. 
En primer lugar, no se diferencian los efectos de corto y largo plazo de los flujos externos sobre 
el crecimiento económico, en consecuencia los resultados no aprecian la asociación real entre 
ambas variables. En segundo lugar, la mayoría de estos estudios se centra en el análisis de los 
efectos contemporáneos en el crecimiento económico, a pesar de que estos flujos estén 
orientados a inversiones de mayor plazo (por ejemplo educación e infraestructura). Finalmente, 
la gran mayoría de los estudios se han centrado en la evaluación por separado de la relación de 
la Ayuda Externa (AID) y la Inversión Extranjera Directa (FDI) con el crecimiento, en la 
medida de que ambos provienen de diferentes fuentes, público y privado respectivamente, y 
cada uno tiene diferentes comportamientos a través del tiempo y entre países. 
En ese sentido, respecto al comportamiento entre países, podemos ver en la Tabla 1 que en el 
caso de AID la participación en el PBI es claramente más concentrado en países de bajos 
ingresos que en los de ingresos medios o altos. En promedio, en el período de 1960 a 2012 
representó 11,81% de su PBI. Esto es consistente con el objetivo de las AID que considera el 
desarrollo de los países pobres. En contraste, FDI tiene una participación mayor en las 
economías de ingresos medios y altos con respecto a otros países. En el período de 1960 a 2012 
representó 4% del PBI, alrededor de 1.5 puntos porcentuales por encima de la renta más baja, 
este resultado es también coherente con la lógica de la inversión extranjera directa que tiene la 
maximización de su rentabilidad como su objetivo principal. En consecuencia, el 
comportamiento de la economía en el capital humano y el mercado financiero es relevante para 
atraer más FDI en la economía y esperamos que esté positivamente relacionado con el 
crecimiento económico. A través del tiempo, como podemos ver en las figuras 2 y 3, la 
8 
 
evolución de la AID ha sido más volátil que la FDI, independientemente del nivel de ingresos 
de la economía. 
A partir de todo lo anterior, es claro que ambos tipos de flujos tienen diferentes orígenes y no 
persiguen las mismas motivaciones. Sin embargo, si tenemos en cuenta que la AID y la FDI 
terminan orientándose a las mismas inversiones en capital humano y físico, podemos considerar 
que ambos se encuentran relacionados. De esta manera, se puede considerar que un aumento de 
cualquiera de estos flujos incrementará el producto marginal del capital (PMK) de la economía 
independientemente de cuál sea el origen del mismo. En este caso, la AID y la FDI pueden 
considerarse sustitutos.  
En este contexto, este trabajo contribuye a la discusión de los efectos de la ayuda externa y la 
inversión extranjera directa desde una perspectiva empírica y dinámica. En primer lugar, 
queremos comparar los efectos de la AID y la FDI en el PBI per cápita en el corto y largo plazo 
utilizando el estimador Pooled Mean Group (PMG) desarrollado por Pesaran, Shin & Smith 
(1999). En segundo lugar, contrastamos los efectos de largo plazo de la AID y la FDI para 
examinar la sustitución entre estas dos formas de capital externo en el crecimiento económico 
de los países en desarrollo. Finalmente hacemos pruebas robustez para garantizar la estabilidad 
de nuestros resultados. Nuestra hipótesis principal es la siguiente: existe una relación de 
sustitución entre los flujos de capital extranjero en el largo plazo. 
El resto del trabajo se organiza de la siguiente manera. El Capítulo II describe los hallazgos 
clave de la literatura sobre la eficacia de capitales externos para promover el crecimiento 
económico. El Capítulo III describe y discute los méritos del estimador PMG. El Capítulo IV 
reporta resultados empíricos y pruebas de robustez. Finalmente el Capítulo V presenta las 
conclusiones. 
 
 
 
 
 
 
 
 
9 
 
Gráfico 1. Evolución de los flujos de capital extranjeros por sub-grupos 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
10 
 
Gráfico 2. Evolución de la ayuda externa 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
11 
 
Gráfico 3. Evolución de la inversión extranjera directa 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
12 
 
Gráfico 4. Participación de la ayuda externa (2012) 
 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 
 
 
 
 
 
 
13 
 
Capítulo II. Marco teórico y revisión de literatura 
El efecto de la inversión en el crecimiento económico tiene un marco teórico ampliamente 
desarrollado que se puede dividir en tres grandes grupos: los primeros modelos de crecimiento 
post-keynesianos que enfatizaban el papel del ahorro y la inversión en la promoción del 
crecimiento (modelo Harrod Domar), los modelos neoclásicos que enfatizaron el progreso 
técnico (modelo de Solow) y los modelos de crecimiento endógeno que destacaron el papel de 
la Investigación y Desarrollo (I & D), las externalidades del capital humano (Romer-Lucas) y 
otras externalidades (Balasubramanyam, Salisu, & Sapsford, 1996). 
De esa manera podemos asumir que el crecimiento económico tiene una función general donde 
𝑌𝑡 es el PBI per cápita, 𝐾𝑡 es la acumulación de capital de la economía, 𝐺𝑡  es el tamaño del 
gobierno, 𝑋𝑀𝑡 es el comercio y 𝐴𝑡 se puede interpretar como un residuo de Solow. En 
particular, se puede considerar que 𝐾𝑡 es también una función del capital nacional (𝑁𝐾𝑡) y del 
capital internacional, que podemos desglosar en inversión extranjera directa (𝐼𝐸𝐷𝑡) y ayuda 
externa (𝐴𝐼𝐷𝑡). 
 𝑌𝑡 = 𝑓(𝐴𝑡 , 𝐾𝑡, 𝐺𝑡 , 𝑋𝑀𝑡) (1) 
 𝐾𝑡 = 𝑓(𝑁𝐾𝑡 , 𝐼𝐸𝐷𝑡, 𝐴𝐼𝐷𝑡) (2) 
Como se mencionó con anterioridad, las teorías endógenas proporcionan razones para explicar 
la relación entre la FDI y la AID en el crecimiento económico a través de I&D, las economías 
de escala y el capital humano. Sin embargo, los mecanismos de transmisión específicos no son 
necesariamente los mismos para ambos, en las siguientes secciones vamos a explorar ello con 
mayor detalle.  
1. Capital público extranjero: ayuda externa 
La ayuda externa se mide a menudo como Ayuda Oficial al Desarrollo (ODA, por siglas en 
inglés, Official Development Assistance)1 la cual tiene como objetivo promover el desarrollo de 
los países emergentes y presenta tres principales características que se describen a continuación. 
En primer lugar, la mayor parte de la ODA se orienta a financiar proyectos de infraestructura y 
programas de cooperación técnica2. En el 2012 esta representaba más del 50 por ciento del total 
de la ayuda externa recibida (ver figura 2). Por otro lado, puede ser proporcionada directamente 
                                                          
1 La ODA de los países desarrollados no es la única forma de ayuda externa. También podemos considerar otras dos 
fuentes principales: filantropía privada, que incluye obras de caridad, organización no gubernamental y la sociedad 
civil; asistencia de los países que no son miembros del CAD como los países árabes, China, India y Brasil (OECD, 
2012). 
2 La cooperación técnica incluye la formación del capital humano de los países en desarrollo a través de la 
colaboración de consultores, instructores extranjeros. 
14 
 
por los países de la OECD también conocidos como el Comité de Asistencia para el Desarrollo 
(ayuda bilateral) o por agencias oficiales, como el Banco Mundial y las Naciones Unidas (ayuda 
multilateral). Asimismo existe una tercera figura en la transferencia de las donaciones que es 
cuando las agencias actúan como mediadoras entre los donadores y los países emergentes, este 
flujo es considerado como ayuda bilateral por la OECD. Finalmente, la ODA se puede 
considerar como donación o préstamos blandos con una tasa de interés inferior al del mercado.  
En el 2012, alrededor del 90% de la ODA son consideradas como grants, en otras palabras, los 
donantes no esperan recibir su dinero de vuelta (OECD, 2012). 
A partir de todo lo anterior, la AID puede ser considerada como un flujo extranjero orientado a 
promover el crecimiento económico a través de inversión en proyectos de capital. Sin embargo, 
esto no significa que la AID no tenga ningún costo económico, aparte de las características 
descritas, también hay dos consideraciones acerca de la AID que la hace tan controversial: la 
condicionalidad y la dependencia con los países donadores. 
La condicionalidad es muy controversial por diferentes razones. En primer lugar, la ayuda que 
reciben los países emergentes suele estar condicionada a asumir ciertas reformas en su 
economía, como la liberalización de la economía y la reforma de la gobernanza. En ese sentido, 
hay un gran debate acerca de si estas reformas realmente afectan positivamente el crecimiento 
de las economías emergentes. En segundo lugar, incluso si hay buenas reformas, coexiste la 
falta de capacidad de los donantes para el seguimiento y monitoreo de los compromisos, por lo 
tanto el impacto de la responsabilidad sería limitada.  Asimismo, también hay estudios que 
consideran que la AID puede hacer más profunda la dependencia entre los países pobres y los 
países donantes, de esta manera un país puede preferir permanecer pobre para que pueda seguir 
recibiendo recursos económicos en forma de AID (OECD, 2012). 
En cuanto a los estudios empíricos que trataron de responder a la pregunta de cómo influye la 
ayuda externa en el crecimiento, no hay un consenso sobre este efecto. Más aún, podemos 
dividir estos estudios en tres grupos. Los que encuentran que la AID tiene un efecto promedio 
positivo sobre el crecimiento económico. Otros, que encuentran un efecto sólo en algunos 
países, como los que tienen buenas políticas o gobierno. Y aquellos que no encuentran un efecto 
significativo y robusto en cualquiera de ellos. 
En el primer grupo, Bearce & Tirone (2010) argumentan que la ayuda externa puede promover 
el crecimiento económico al facilitar las reformas económicas, pero sólo cuando los beneficios 
estratégicos asociados a la prestación de ayuda son pequeñas para los gobiernos donantes. La 
ayuda externa se vuelve ineficaz cuando los beneficios estratégicos son grandes, porque los 
gobiernos no pueden creíblemente valer sus condiciones para la reforma económica. Del mismo 
modo, Arndt, Jones, & Tarp (2014) se centran en los efectos acumulativos de largo plazo de la 
15 
 
ayuda en los países en desarrollo, y teniendo en cuenta la potencial endogeneidad, confirman un 
impacto positivo de la ayuda externa en el crecimiento. 
En el segundo grupo, autores como Alesina & Dollar (2000) y Burnside & Dollar (2000) 
argumentan que en promedio la AID ha tenido poco impacto en el crecimiento, pero este efecto 
es más positivo en buenos ambientes políticos. Estos resultados muestran que los flujos de 
ayuda externa condicionados por la calidad de las políticas se traducirían en un mayor 
crecimiento para las economías en desarrollo. Alvi, Mukherjee & Shukralla (2008) exploran la 
no linealidad en la relación de ayuda-crecimiento y encontraron que no siempre es cierto que 
una mejor política aumenta la eficacia de la AID. 
En el último grupo, Rajan & Subramanian (2008) no encontraron pruebas de que la ayuda 
funciona mejor en mejores ambientes de política. Estos resultados también fueron encontrados 
por Werker, Ahmed, & Cohen (2009), que utiliza las fluctuaciones del precio del petróleo para 
probar el impacto de las transferencias de los países ricos de la OPEP a sus aliados musulmanes 
más pobres. Ellos argumentan que gran parte de la AID se consume, principalmente, en forma 
de bienes de capital no importados. Así, el efecto AID en el crecimiento económico es débil y 
no estadísticamente significativo. Otra explicación del efecto probablemente ambiguo de la AID 
es que esto también puede desplazar a las inversiones privadas productivas si viene en la forma 
de transferencias de capital físico (Selaya & Sunesen, 2012)3. 
Por su parte, Minoiu & Reddy (2010)  consideran distintos tipos de ayuda para evaluar sus  
efectos sobre el crecimiento, en ese sentido diferencian dos tipos de ayuda: un componente del 
desarrollo que consiste en los gastos de promoción del crecimiento, y un componente de no 
desarrollo que consta de otros gastos. Encontraron que, en virtud de múltiples especificaciones y 
correcciones sobre posibles problemas de endogeneidad, la ayuda al desarrollo tiene un efecto 
positivo y robusto en el crecimiento a largo plazo. El otro tipo de ayuda no tiene ningún efecto 
sobre el crecimiento.  
2. Capital privado extranjero: inversión extranjera directa 
A diferencia de la AID, las FDI son básicamente las inversiones que realizan las empresas 
privadas extranjeras. De esta manera el objetivo de la misma es generar una rentabilidad para el 
sector privado extranjero. Su vínculo con el crecimiento económico se basa en la medida de que 
las FDI son importantes vehículos para la transferencia de tecnología, know-how y capacidad de 
gestión para los países en desarrollo (Balasubramanyam, Salisu & Sapsford (1996), Borensztein, 
                                                          
3 Estos autores también encontraron que la AID puede elevar la productividad marginal del capital mediante la 
financiación de insumos complementarios, tales como proyectos de infraestructura pública y la inversión de capital 
humano. 
16 
 
De Gregorio & Lee (1998) y Li & Liu (2005)) y por lo mismo se esperaría que se encuentre 
positivamente relacionada con el crecimiento económico.  
En cuanto a los estudios empíricos realizados para evaluar el efecto de FDI con el crecimiento 
económico, se tiene a Balasubramanyam, Salisu & Sapsford (1996) encuentran resultados 
significativos que apoyan la hipótesis de que la FDI es más importante para el crecimiento 
económico en países que promocionan sus exportaciones que en países que no lo hacen. Esto 
implica que el impacto de la FDI varía según los países y que la política comercial puede afectar 
a la función de la FDI en el crecimiento económico. Además, Borensztein, De Gregorio & Lee 
(1998), Bengoa & Sanchez-Robles (2003) y Xu (2000) sugieren que las diferencias en la 
capacidad de absorción tecnológica pueden explicar la variación en los efectos del crecimiento 
de la FDI entre los países. Asimismo, el nivel de capital humano determina la capacidad de 
adoptar la tecnología extranjera. Por lo tanto, se supone que la dotación de mayores de capital 
humano induce mayores tasas de crecimiento dada la cantidad de FDI. Esta hipótesis está 
apoyada por los hallazgos empíricos de Borensztein, De Gregorio & Lee (1998) quienes 
sugieren que sólo los países con un nivel mínimo de capital humano podrían obtener efectos 
positivos de la FDI sobre su crecimiento.  
Por otro lado, hay evidencia empírica de que los efectos de la FDI no son necesariamente 
ventajosos. Bende-Nabende, Ford, Santoso, & Sen (2003) encontraron que el impacto directo de 
largo plazo de la FDI en la producción es significativo y positivo para países comparativamente 
económicamente menos avanzados como Filipinas y Tailandia, pero podría ser negativo en 
países económicamente más avanzados como Japón y Taiwán. 
3. Interacción de capitales extranjeros 
En los apartados anteriores se revisaron los canales y los resultados empíricos de los efectos de 
la inversión extranjera directa y la ayuda externa sobre el crecimiento económico por separado. 
De esa manera, podemos considerar como un primer punto que la AID y la FDI no están 
relacionados, porque la primera se orienta principalmente a apoyar las inversiones del 
presupuesto y de las finanzas públicas en el capital humano, mientras que la FDI es una decisión 
del sector privado y relativamente más conectado con el capital físico (Kosack & Tobin, 2006). 
Sin embargo, si tomamos en cuenta la situación a posteriori, cuando los flujos llegan a la 
economía y considerando que ambos se terminan orientando a la inversión en capital, se podría 
esperar que incrementos de los flujos de AID o FDI redujeran el producto marginal del capital 
(PMK) de las economías. En este es el caso, la AID y la FDI tienen una relación de sustitución 
(Caselli & Feyrer, 2007). 
17 
 
Empíricamente, Benmamoun & Lehnert (2013) utilizando un panel de datos 1999 a 2006 y 
aplicando el enfoque GMM, mostraron que la AID y la FDI están positiva y significativamente 
asociadas con el crecimiento económico en las economías de bajos ingresos. Por otra parte, 
estas variables son igualmente importantes para los países que dependen en gran medida de la 
FDI. Desde una perspectiva empírica diferente, Driffield & Jones (2013) encontraron que todas 
las fuentes de capital extranjero tienen un impacto positivo y significativo sobre el crecimiento 
cuando existen instituciones fortalecidas. Más interesante es el hecho de que estos flujos de 
capital extranjero tienen una magnitud similar en sus coeficientes estimados. Esto último puede 
sugerir un efecto agrupado (o “pooling effect”) de la AID y la FDI. Con esta motivación, 
Nwaogu & Ryan (2015) construyen la variable capital total, que mide los flujos financieros 
extranjeros totales (ayuda externa, inversión extranjera directa y remesas). Sin embargo, no 
pudieron demostrar que el coeficiente estimado para esta variable sea consistente y 
significativo. Por otro lado, estos resultados no consideran que los flujos de capital extranjero 
son heterogéneos en el corto plazo y dependen de factores institucionales, imperfecciones del 
mercado de capitales, la estabilidad económica, entre otros (Borensztein, De Gregorio, & Lee 
(1998), Burnside & Dollar (2000), Azman-Saini, Law, & Ahmad (2010) y Clemens, Radelet, 
Bhavnani, & Bazzi  (2012)). Sin embargo, la noción de “pooling effect” entre AID y FDI puede 
ser válida en el largo plazo. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
18 
 
Capítulo III. Marco metodológico 
Para examinar el efecto de largo plazo del capital extranjero, es común estimar la siguiente 
regresión: 
 𝑦𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝜃
′𝑥𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡, (3) 
donde 𝑦𝑖𝑡 es la tasa de crecimiento del PBI per cápita, 𝑥𝑖𝑡 = (𝑎𝑖𝑑𝑖𝑡 , 𝑓𝑑𝑖𝑖𝑡 , 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑠𝑖𝑡), 𝜀𝑖𝑡 es el 
término de error, 𝑖 = 1, 2, … , 𝑁 denota a los países, y 𝑡 = 1, 2, … , 𝑇. 
En lugar de promediar la data por país para aislar los efectos de tendencia, nosotros estimamos 
los efectos de corto y largo plazo usando una base de datos compuesta por una muestra 
relativamente amplia de países con observaciones anuales. Nuestro método puede ser resumido 
como un modelo panel de corrección de errores, donde los efectos de corto y largo plazo son 
estimados conjuntamente en un modelo con rezagos autorregresivos distribuidos (ARDL) y 
donde se permite que los efectos de corto plazo varíen de acuerdo a cada país. 
Nosotros proponemos este método panel de corrección de errores como una alternativa al 
método tradicional de promediar las observaciones a lo largo del tiempo por las siguientes 
razones. Primero, dado que este método induce claramente a una pérdida de información, no es 
obvio que este promedio sobre un periodo de intervalo fijo efectivamente elimina las 
fluctuaciones del ciclo económico. Segundo, el promedio elimina información relevante que 
puede ser usada para estimar un modelo más flexible que permite cierta heterogeneidad a lo 
largo de países. Tercero, y más importante para nuestros propósitos, este método puede ocultar 
las relaciones dinámicas entre AID y FDI sobre el crecimiento económico, particularmente la 
presencia de efectos heterogéneos para diferentes frecuencias de tiempo. 
Para permitir esta heterogeneidad dinámica en la relación capital extranjero y crecimiento 
económico en el tiempo y a lo largo de países, considere la siguiente especificación ARDL: 
 
𝑦𝑖𝑡 = 𝜇𝑖 + 𝜏𝑡 + ∑ 𝜆𝑖𝑗𝑦𝑖𝑡−𝑗
𝑝
𝑗=1
+ ∑ 𝛿𝑖𝑗
′ 𝑥𝑖𝑡−𝑗
𝑞
𝑗=1
+ 𝜀𝑖𝑡 , (4) 
donde 𝜇𝑖 es un efecto fijo por país y 𝜏𝑡 es un efecto especifico por año. La ecuación (4) puede 
ser escrita en un formato de corrección de errores como 
 
∆𝑦𝑖𝑡 = 𝜇𝑖 + 𝜏𝑡 + 𝜙𝑖(𝑦𝑖𝑡−1 − 𝜃𝑖
′𝑥𝑖𝑡−1) + ∑ 𝜆𝑖𝑗
∗ ∆𝑦𝑖𝑡−𝑗
𝑝−1
𝑗=1
+ ∑ 𝛿𝑖𝑗
∗′∆𝑥𝑖𝑡−𝑗
𝑞−1
𝑗=1
+ 𝜀𝑖𝑡 , (5) 
donde  
19 
 
𝜙𝑖 = − (1 − ∑ 𝜆𝑖𝑗
𝑝
𝑗=1
) , 𝜃𝑖 = − (
∑ 𝛿𝑖𝑗
𝑞
𝑗=1
𝜙𝑖
) , 
𝜆𝑖𝑗
∗ = − ∑ 𝜆𝑖𝑚
𝑝
𝑚=𝑗+1
, 𝑗 = 1, 2, … , 𝑝 − 1, 
y 
𝛿𝑖𝑗
∗ = − ∑ 𝛿𝑖𝑚
𝑞
𝑚=𝑗+1
, 𝑗 = 1, 2, … , 𝑞 − 1, 
donde 𝜃𝑖 define la relación de largo plazo o de equilibrio entre 𝑦𝑖𝑡 y 𝑥𝑖𝑡. 𝜆𝑖𝑗
∗  y 𝛿𝑖𝑗
∗  son los 
coeficientes de corto plazo que relacionan el crecimiento económico con sus determinantes 𝑥𝑖𝑡. 
Finalmente, 𝜙𝑖 mide la velocidad de ajuste de 𝑦𝑖𝑡 hacia el equilibrio de largo plazo seguido por 
un cambio en 𝑥𝑖𝑡. 𝜙𝑖 < 0 asegura que el equilibrio de largo plazo existe. Como resultado, un 
negativo y significativo valor de 𝜙𝑖 se trata como una evidencia de cointegración entre 𝑦𝑖𝑡 y 𝑥𝑖𝑡. 
Lo que queda de estas correcciones es que nos enfocaremos en responder la siguiente pregunta: 
¿las recepciones de AID (o FDI) anticipan o son seguidas de un incremento en la tasa de 
crecimiento económico? Esto es, nosotros enfocaremos nuestro análisis en una causalidad a lo 
Granger (1969) en lugar de la estricta definición de causalidad que surgiría de un experimento 
aleatorio. Note que esta definición propuesta de causalidad no toma en cuenta el hecho de que 
las decisiones acerca de dónde invertir el capital extranjero también dependen de las 
expectativas del desempeño de las economías. 
La especificación ARDL en la ecuación (5) no sólo mitiga la doble causalidad contemporánea 
que puede tener el crecimiento económico sobre la AID o FDI (Borensztein, De Gregorio, & 
Lee, 1998), sino que también acomoda la persistencia de los ajustes del PBI y captura los 
potenciales ajustes dinámicos de la AID o FDI. Asimismo, el modelo permite cierta 
heterogeneidad en la relación entre crecimiento económico y AID o FDI a lo largo de los países 
porque varios parámetros en la ecuación (5) no han sido restringidos a ser los mismos. Además, 
la aproximación de panel dinámico nos permite estimar un modelo empírico que captura los 
efectos de corto y largo plazo de la AID y FDI sobre el crecimiento económico usando una base 
de datos compuesta por una muestra relativamente grande de países y observaciones anuales.  
Hay unos pocos procedimientos existentes para estimar el modelo anterior. Por un lado, los 
estimadores agrupados asumen una homogeneidad completa de los coeficientes del modelo en 
donde todos los parámetros de los interceptos y las pendientes se restringen a ser los mismos 
para todos los países. Por otro lado, el modelo de coeficientes completamente heterogéneos no 
impone ninguna restricción sobre los coeficientes y puede ser estimada para cada país por 
20 
 
separado. Este es el estimador Mean Group (MG) introducido por Pesaran & Smith (1995). Este 
enfoque consiste en estimar regresiones ARDL por separado para cada país y obtener 𝜃 y 𝜙 
como un promedio simple de los coeficientes individuales 𝜃𝑖 y 𝜙𝑖. En particular, Pesaran & 
Smith (1995) muestran que el estimador MG puede proveer estimadores consistentes del 
promedio de los parámetros de interés. 
Entre estos estimadores, el método de Efectos Fijos Dinámicos (DFE) permite que los 
interceptos difieran entre países, pero impone homogeneidad de todos los demás coeficientes y 
varianzas de errores. Alternativamente, Pesaran, Shin & Smith (1999) propusieron el estimador 
Pooled Mean Group (PMG), que restringe a que los parámetros de largo plazo sean los mismos 
para los países, pero permite que los interceptos, los coeficientes de corto plazo (incluyendo la 
velocidad de ajuste) y las varianzas de los errores difieran entre países. Si las restricciones de 
homogeneidad en el largo plazo son válidas, se sabe que los estimados por MG son ineficientes. 
En este caso, la aproximación por máxima verosimilitud de PMG propuesta por Pesaran, Shin & 
Smith (1999) produce estimadores más eficientes4. Como se muestra en Pesaran, Shin & Smith 
(1999), la validez de una restricción de homogeneidad en el largo plazo de la forma 𝜃𝑖 = 𝜃, 𝑖 =
1, 2, … , 𝑁, y por tanto la idoneidad del estimador PMG puede ser testeado con una prueba de 
Hausman estándar.  
En términos de la relación entre AID y FDI en el crecimiento económico, el estimador PMG 
representa la mejor opción en términos de consistencia y eficiencia. Este estimador es 
particularmente conveniente cuando el largo plazo está determinado por condiciones que se 
esperan sean homogéneas para los países, mientras que el ajuste de corto plazo depende de 
características particulares de los países como imperfecciones en el mercado de capitales, 
políticas monetarias y fiscales, tasa promedio de AID o FDI, precios relativos y flexibilidad de 
precios (Loayza & Ranciere (2006) y Kim & Lin (2010)). Por lo tanto, nosotros usamos la 
aproximación PMG para estimar relaciones de largo plazo que son comunes a todos los países 
mientras que permitimos heterogeneidad a nivel de país en los ajustes dinámicos. 
 
 
 
                                                          
4 La especificación ARDL subyacente prescinde de pruebas preliminares de raíz unitaria de las variables. Siempre 
que exista un único vector que defina la relación de largo plazo entre las variables involucradas, con orden de rezagos 
𝑝 y 𝑞 convenientemente elegidos, las aproximaciones de MG y PMG de una regresión ARDL proveen estimadores 
consistentes de ese vector, independientemente de si las variables que intervienen son 𝐼(1) o 𝐼(0). 
21 
 
Capítulo IV. Resultados empíricos 
1. Descripción de la base de datos 
La muestra en estudio consiste de un grupo de 94 países en desarrollo con observaciones 
anuales para el periodo de 1960-2012. Teniendo en cuenta los requisitos del procedimiento 
sobre la dimensión de series de tiempo de los datos, incluimos sólo los países que tienen al 
menos 20 observaciones consecutivas (Pesaran, Shin & Smith (1999); Loayza & Ranciere 
(2006) y Kim & Lin (2010)). La tabla 1 muestra la lista de estos 94 países que han sido 
considerados en el análisis.  
La variable dependiente es la tasa de crecimiento del PBI per cápita expresado en dólares 
internacionales usando tasas de Poder de Paridad de Compra (PPP) a dólares internacionales 
constantes del 2005 provistos por el Penn World Table. Siguiendo a estudios anteriores, 
definimos la Ayuda Externa (AID) como la suma de la Asistencia Oficial al Desarrollo Neta 
(ODA Net) y la Asistencia Oficial Neta (OA Net). ODA Net consiste en desembolsos de 
préstamos realizado bajo condiciones favorables (netos de reembolsos del principal) y 
subvenciones de las agencias oficiales de los miembros del Comité de Ayuda al Desarrollo 
(DAC), de instituciones multilaterales y por países que no son miembros del DAC. OA Net se 
refiere a los flujos de ayuda (neto de amortizaciones) de los donantes oficiales a los países más 
avanzados de Europa Central y Oriental, los países de la antigua Unión Soviética, y ciertos 
países y territorios de países en desarrollo más avanzados. Ambas variables fueron extraidas de 
la base de datos del Banco Mundial y de los Datos de Contabilidad Nacional de las naciones de 
la OECD (DAC). Nuestro modelo considera específicamente al ratio de ODA Net y OA Net 
sobre PBI (% PBI). 
La Inversión Extranjera Directa (FDI) incluye los siguientes tres componentes: capital social, 
utilidades reinvertidas y préstamos entre compañías. La data de flujos de FDI es presentada en 
términos netos (créditos de transacciones de capital menos débitos entre inversores directos y 
sus filiales en el extranjero). Disminuciones netas en activos o incrementos netos de los pasivos 
se registran como créditos, mientras que los aumentos netos en activos o disminuciones netas en 
pasivos se registran como débitos. Por lo tanto, flujos de FDI con un signo negativo indican que 
al menos uno de los tres componentes de FDI es negativo y no compensado por importes 
positivos de los componentes restantes. A esto se le llama inversión en sentido contrario o 
desinversión. En nuestro modelo esta variable es introducida como un ratio del PBI (% PBI), 
usando datos del Fondo Monetario Internacional (FMI). 
Las variables de control son el PBI per cápita inicial, que se obtiene como el logaritmo del valor 
del PBI inicial per cápita en dólares internacionales del 2005 ajustados por PPP usando la base 
22 
 
de datos del Penn World Table. El tamaño del gobierno, usando la base de datos del Banco 
Mundial de Indicadores de Desarrollo Mundial (WDI), se expresa como gasto en consumo final 
del gobierno general e incluye todos los gastos corrientes del gobierno para la compra de bienes 
y servicios (incluyendo la remuneración a los empleados). Este además incluye la mayoría de 
gastos en defensa y seguridad nacional, pero excluye los gastos militares del gobierno que 
forman parte de la formación de capital del gobierno. Finalmente, consideramos la apertura 
comercial que esta expresada como la suma de exportaciones e importaciones, obtenido de la 
base de datos del Banco Mundial de Indicadores de Desarrollo Mundial (WDI).  
Con el fin de capturar efectos proporcionales, las dos últimas variables de control se expresan 
como porcentajes del PBI. La tabla 2 presenta las definiciones y las fuentes de información de 
todas las variables usadas en este análisis. La tabla 3 presenta los estadísticos descriptivos. 
Finalmente, nuestra muestra está compuesta de países en desarrollo que son en su mayoría de 
ingresos bajos y medios de acuerdo con la Clasificación Analítica del Banco Mundial en el 
20155. En la tabla 4 se puede apreciar que las economías con ingresos bajos reciben mayores 
flujos de ayuda externa (% PBI) mientras que las economías con ingresos altos son aquellas que 
reciben mayores flujos de inversión extranjera directa (% PBI). 
A pesar de toda la heterogeneidad que se ha capturado en esta muestra, parece no existir 
diferencias significativas entre estas economías y los países en desarrollo que fueron excluidos 
del análisis debido a que presentaban pocas observaciones en la base de datos (42 países en 
total). En la tabla 5 se reportan se reportan las medias y las desviaciones estándar de las 
principales variables usadas en el análisis. La diferencia de medias y de medianas indica que el 
grupo de países incluidos en el análisis no es estadísticamente distinto del grupo de países 
excluidos de la muestra. Esto último implica que los 94 países seleccionados para el análisis son 
representativos de los países en desarrollo si condicionamos por estas variables.  
 
 
 
 
 
 
                                                          
5 Es importante señalar que esta clasificación es actualizada de forma anual por el Banco Mundial. Asimismo, este es 
relativamente estable en el tiempo para los países en desarrollo considerados en este estudio. 
23 
 
Tabla 1. Muestra total de países 
País Cod. País Cod. País Cod. 
Argentina ARG Equatorial Guinea GNQ Nepal NPL 
Antigua and Barbuda ATG Grenada GRD Oman OMN 
Burundi BDI Guatemala GTM Pakistan PAK 
Benin BEN Guyana GUY Panama PAN 
Burkina Faso BFA Honduras HND Peru PER 
Bangladesh BGD Indonesia IDN Philippines PHL 
Bahrain BHR India IND Papua New Guinea PNG 
Bahamas BHS Iran IRN Sudan SDN 
Belize BLZ Israel ISR Senegal SEN 
Bolivia BOL Jamaica JAM Singapore SGP 
Brazil BRA Jordan JOR Sierra Leone SLE 
Barbados BRB 
St. Kitts and 
Newis K El Salvador SLV 
Botswana BWA Kenya KEN Suriname SUR 
Central African Republic CAF South Korea KOR Swaziland SWZ 
Chile CHL Liberia LBR Seychelles SYC 
China CHN St. Lucia LCA Syria SYR 
Cote d'Ivoire CIV Sri Lanka LKA Chad TCD 
Cameroon CMR Lesotho LSO Togo TGO 
Republic of the Congo COG Namibia M Thailand THA 
Colombia COL Morocco MAR Tonga TON 
Comoros COM Madagascar MDG Trinidad and Tobago TTO 
Costa Rica CRI Mexico MEX Tunisia TUN 
Cyprus CYP Mali MLI Uganda UGA 
Dominica DMA Malta MLT Uruguay URY 
Dominican Republic DOM Mozambique MOZ St. Vincent and the Grenadines VCT 
Algeria DZA Mauritania MRT Venezuela VEN 
Ecuador ECU Mauritius MUS Vietnam VNM 
Egypt EGY Malawi MWI Vanuatu VUT 
Fiji FJI Malaysia MYS Dem. Rep. of the Congo ZAR 
Gabon GAB Niger NER Zambia ZMB 
Ghana GHA Nigeria NGA 
  Gambia GMB Nicaragua NIC     
Nota: De esta lista sólo 5 países son actualmente considerados como economías desarrolladas 
por el Fondo Monetario Internacional (IMF): Cyprus (desde 2001), Israel (desde 1997), South 
Korea (desde 1997), Malta (desde 2008) y Singapore (desde 1997). 
 
 
 
24 
 
Tabla 2. Definiciones y fuentes de las variables usadas en los análisis de regresión 
Variable Definición y construcción Fuente 
PBI per cápita El producto interno bruto convertido a dólares internacionales usando tasas 
de paridad de poder adquisitivo US$ constantes internacionales en 2005. 
Penn World Table. 
Tasa de crecimiento PBI 
per cápita Diferencias del logaritmo del PBI per cápita multiplicado por 100. 
Construida por los autores. 
PBI per cápita inicial Logaritmo del valor inicial del PBI per cápita en US$ 2005 PPP-ajustado. 
Quinto rezago del PBI real per cápita. 
Construida por los autores usando el Penn 
World Table. 
Apertura comercial Ratio de la sima de exportaciones e importaciones entre el PBI (%PBI). Penn World Table. 
Tamaño del gobierno Ratio del consumo del gobierno general entre el PBI (%PBI). 
World Bank national accounts data y OECD 
National Accounts data files. 
Asistencia oficial para el 
desarrollo y asistencia 
oficial netas 
La asistencia oficial al desarrollo neta (ODA Net) se compone de los 
desembolsos de los préstamos en condiciones concesionarias (netos de 
reembolsos del principal) y subvenciones de organismos oficiales de los 
miembros del Comité de Ayuda al Desarrollo (DAC), de instituciones 
multilaterales y por países que no pertenecen a la DAC. 
Development Assistance Committee of the 
Organisation for Economic Co-operation and 
Development, Development Co-operation 
Report e International Development Statistics 
database. 
 
La ayuda neta oficial (OA Net) se refiere a los flujos de ayuda (netos de 
reembolsos) de los donantes oficiales hacia los países más avanzados de 
Europa central y oriental, países de la ex Unión Soviética y ciertos países y 
territorios de países en desarrollo. 
 
Ayuda externa Ratio de la asistencia oficial para el desarrollo y asistencia oficial netas 
sobre el PBI (%PBI) 
Construida por los autores. 
Inversión extranjera 
directa 
Es la suma del capital accionario, la reinversión de las ganancias, otros 
capitales a largo plazo y capitales a corto plazo como se muestra en la 
balanza de pagos. Esta serie muestra los ingresos netos (nuevos flujos de 
inversión menos las desinversiones) en la economía declarante de los 
inversores extranjeros, y se divide entre el PBI (%PBI). 
International Monetary Fund. 
 
25 
 
Tabla 3. Estadísticos descriptivos 
  
Crecimiento del PBI 
per cápita 
 
PBI inicial per cápita 
Apertura 
comercial 
Tamaño del 
gobierno 
Ayuda 
externa Inversión extranjera directa 
Panel A: Resumen de estadísticas 
Media 1.7086 7.9634 74.0069 15.1934 6.2779 3.0442 
Desv. Est. 6.0855 1.0681 43.9022 6.8226 8.7626 6.3167 
Mín. -51.6316 5.0901 7.4916 2.0604 -2.4084 -55.2422 
Máx. 77.3557 10.4135 403.2365 70.3775 147.1683 161.8238 
Panel B: Matriz de correlaciones 
Crecimiento del PBI per 
cápita 1.0000 0.0321 0.1160 -0.0626 -0.0642 0.2016 
PBI inicial per cápita 0.0321 1.0000 0.3572 0.1935 -0.4903 0.0860 
Apertura comercial 0.1160 0.3572 1.0000 0.2342 -0.0198 0.3189 
Tamaño del gobierno -0.0626 0.1935 0.2342 1.0000 0.2325 0.0568 
Ayuda externa -0.0642 -0.4903 -0.0198 0.2325 1.0000 0.0771 
Inversión extranjera directa 0.2016 0.0860 0.3189 0.0568 0.0771 1.0000 
 
 
 
 
 
 
26 
 
Tabla 4. Estadísticos descriptivos por ingreso país 
 
Crecimiento del PBI 
per cápita 
 
PBI inicial per cápita 
Apertura 
comercial 
Tamaño del 
gobierno 
Ayuda 
externa Inversión extranjera directa 
Panel A: Ingresos bajos 
No. Países 20 20 20 20 20 20 
Media 0.3559 6.5621 49.5038 12.8247 11.8138 2.5723 
Desv. Est. 6.9515 0.3881 25.4404 5.5849 11.8134 9.1155 
Panel B: Ingresos medios bajos 
No. Países 28 28 28 28 28 28 
Media 1.7367 7.524 67.7587 14.678 6.1836 2.669 
Desv. Est. 6.1154 0.547 35.4361 7.4663 7.0364 4.4592 
Panel C: Ingresos medios altos 
No. Países 31 31 31 31 31 31 
Media 2.3959 8.5237 77.5961 15.5485 3.554 3.0857 
Desv. Est. 5.7385 0.6473 42.861 5.9358 5.7452 4.8525 
Panel D: Ingresos altos 
No. Países 15 15 15 15 15 15 
Media 3.1243 9.179 96.6863 16.3663 2.3771 5.9089 
Desv. Est. 7.5462 0.9151 67.3684 7.3668 6.5088 10.3796 
 
 
 
 
 
27 
 
Tabla 5. Estadísticos de los países incluidos y excluidos del análisis de regresión 
  Países en desarrollo incluidos Países en desarrollo excluidos Prueba de Diferencia  
Variable en el análisis en el análisis igualdad de medianas de medias 
  Media Mediana Desv. Est. Media Mediana Desv. Est. p-value   
Crecimiento del PBI per 
cápita 1.8807 1.6025 1.6419 2.0535 1.7993 2.1627 0.9699 0.1728 
        
(0.3373) 
PBI inicial per cápita 7.9194 7.9796 1.0423 8.0956 7.9252 1.1314 0.4482 0.1762 
        
(0.1987) 
Apertura comercial 72.7579 69.772 39.0599 74.935 71.6231 34.2737 0.5157 2.1771 
        
(6.9898) 
Tamaño del gobierno 15.0905 13.9897 5.1126 16.8874 17.1722 5.8422 0.0546 1.7969* 
        
(0.9923) 
Ayuda externa 6.1104 4.0835 6.0278 6.208 3.501 7.0221 0.5403 0.0976 
        
(1.1783) 
Inversión extranjera directa 3.4423 2.2298 3.7967 3.8523 3.1152 3.13 0.1764 0.4101 
                (0.6692) 
Nota: De la base de datos total, 42 países en desarrollo fueron excluidos del análisis de regresión debido a que reportaban menos de 20 
observaciones a lo largo del tiempo. Errores estándar entre paréntesis. * significativo al 10%, ** significativo al 5%, *** significativo al 
1%. 
 
 
 
28 
 
A pesar de toda la heterogeneidad que se ha capturado en esta muestra, parece no existir 
diferencias significativas entre estas economías y los países en desarrollo que fueron excluidos 
del análisis debido a que presentaban pocas observaciones en la base de datos (42 países en 
total). En la tabla 5 se reportan se reportan las medias y las desviaciones estándar de las 
principales variables usadas en el análisis. La diferencia de medias y de medianas indica que el 
grupo de países incluidos en el análisis no es estadísticamente distinto del grupo de países 
excluidos de la muestra. Esto último implica que los 94 países seleccionados para el análisis son 
representativos de los países en desarrollo si condicionamos por estas variables.  
2. Comparación de modelos agrupados 
En la tabla 6 y 7 se presentan los resultados de la estimación de los parámetros de corto y largo 
plazo considerados en el modelo de crecimiento. La tabla 6 incluye el PBI inicial per cápita, la 
apertura comercial, el tamaño del gobierno, AID y FDI. La tabla 7 presenta los resultados de 
estimación de un modelo restringido en donde la variable “Total” es la suma de AID y FDI. 
Como se aprecia, la variable Total impone que el coeficiente estimado de ambas variables de 
capital extranjero sean las mismas. Para fines comparativos, adicionalmente a la estimación 
PMG presentamos los resultados obtenidos con otros modelos agrupados como Efectos Fijos 
Estáticos (SFE), Efectos Fijos Dinámicos (DFE) y Mean Group (MG). 
Antes de analizar los resultados es importante señalar la diferencia entre estos modelos 
agrupados. La estimación por MG proporciona estimadores consistentes del promedio de los 
parámetros, sin embargo, no toma en cuenta que ciertos parámetros pueden ser los mismos para 
determinados países. En el otro extremo se encuentra el estimador agrupado tradicional SFE, en 
donde los interceptos difieren para cada país pero los coeficientes de corto y largo plazo se 
restringen a que sean los mismos. Estimadores intermedios son los modelos de PMG y DFE. El 
estimador PMG permite que los interceptos, coeficientes de corto plazo y la varianza de los 
errores sean distintos para cada país en particular, mientras que restringe que los coeficientes de 
largo plazo sean los mismos. Por esta razón no tenemos una única estimación agrupada para 
cada país en el corto plazo. Sin embargo, podemos seguir analizando el efecto promedio de 
corto plazo calculado como el promedio de los coeficientes estimados por país, como en el caso 
del estimador MG. Finalmente, el estimador DFE es más restrictivo que el PMG en el sentido 
que restringe que todos los coeficientes de pendientes y las varianzas de los errores sean los 
mismos.     
A fin de contrastar la consistencia y eficiencia de los modelos agrupados presentados, 
realizamos pruebas de homogeneidad de coeficientes en el largo plazo (prueba de Hausman). La 
última columna de las tablas 6 y 7 muestran los estadísticos de Hausman y los p-values de este 
test para el modelo no restringido y restringido, respectivamente. Ponemos a prueba la hipótesis 
29 
 
nula de que los coeficientes de largo plazo del modelo PMG son eficientes y consistentes, 
mientras que los coeficientes de largo plazo del modelo MG son solamente consistentes 
(Pesaran, Shin, & Smith, 1999). Como se puede notar en los resultados, las pruebas individuales 
y conjuntas demuestran que no existe la suficiente evidencia estadística para rechazar la 
hipótesis nula.  
Por lo tanto, es claro que la aproximación PMG es preferida porque sus estimadores son 
consistentes y eficientes comparados con otros modelos panel de corrección de errores. Sin 
embargo, estos beneficios se basan en cuatro condiciones. Primero, los residuos de las 
regresiones no tienen que estar serialmente correlacionados y las variables explicativas deberían 
ser tratadas como exógenas. Buscamos cumplir con estas condiciones mediante el uso de un 
modelo reducido e incluyendo una especificación dinámica en la ecuación (6). La segunda 
condición se refiere a que tanto los efectos específicos por país como los efectos comunes entre 
países necesitan ser considerados en las estimaciones. Por lo tanto nosotros controlamos por 
efectos fijos específicos para cada país y eliminamos los factores comunes a todos los países 
desviando las observaciones de un promedio total para cada periodo (esto es análogo a estimar 
efectos específicos por año).  
La tercera condición es la existencia de una relación de largo plazo o estabilidad dinámica. Esto 
implica que el coeficiente del modelo de corrección de errores 𝜙 sea estadísticamente negativo 
y significativo. En las tablas 6 y 7 se reportan los coeficientes estimados del modelo de 
corrección de errores y su correspondiente error estándar. Estos coeficientes caen dentro de un 
rango dinámicamente estable en los modelos PMG, MG y DFE. Finalmente, la última condición 
es que los parámetros de largo plazo sean los mismos para los países. Para probar esto, nosotros 
implementamos un test de homogeneidad de coeficientes con un test de Hausman, basándonos 
en la comparación entre los estimadores de PMG y MG. Como ya se vio anteriormente, la 
hipótesis de homogeneidad no se rechaza individual ni conjuntamente para todas las variables 
explicativas. 
3. Análisis de estimaciones 
Con respecto a los parámetros estimados, con el propósito de explorar a mayor detalle la 
relación entre AID y FDI con el crecimiento económico, consideramos dos especificaciones 
distintas. El modelo sin restringir que estima AID y FDI por separado (tabla 6), y el modelo 
restringido que impone la condición de que los efectos de AID y FDI sean los mismos 
introduciendo una nueva variable construida como la suma de estas dos variables (tabla 7). Esta 
segunda especificación puede darnos información acerca de alguna relación de sustitución entre 
AID y FDI sobre el crecimiento económico. Asimismo, presentamos ambas especificaciones 
30 
 
con las cuatro estrategias econométricas explicadas anteriormente: Efectos Fijos Estáticos 
(SFE), Efectos Fijos Dinámicos (DFE), Mean Group (MG) y Pooled Mean Group (PMG). 
En el modelo no restringido se puede notar que en el corto plazo, la relación promedio entre el 
crecimiento del PBI per cápita y las variables de AID y FDI no parecen ser significativas a lo 
largo de todos los modelos estimados. Más aún, en el PMG ambos son negativos. En el largo 
plazo, la tasa de crecimiento del PBI per cápita está negativamente relacionado con el ingreso 
inicial y el tamaño del gobierno, y positivamente relacionado con la apertura comercial. Estos 
son resultados estándares de la literatura empírica de crecimiento económico (Borensztein, De 
Gregorio & Lee (1998); Loayza & Ranciere (2006); Clemens, Radelet, Bhavnani & Bazzi 
(2012); entre otros), y son similares en todas las estrategias econométricas presentadas. 
Más importante aún, es que encontramos que la FDI está positiva y significativamente 
relacionada con el crecimiento económico en el largo plazo al 1% de significancia, con 
excepción del modelo MG. En el caso de AID encontramos que en la estimación de PMG tiene 
un efecto positivo y significativo sobre el crecimiento. En particular, la estimación por PMG 
implica que si un país tuviera un incremento de 1 punto porcentual en la participación de la 
inversión extranjera directa sobre el PBI (FDI/PBI), este estaría relacionado con un incremento 
posterior  de 0.06 puntos porcentuales en la tasa de crecimiento del PBI per cápita. Por otro 
lado, un incremento en la participación de AID sobre el PBI de 1 punto porcentual está seguido 
por un aumento de 0.07 puntos porcentuales en la tasa de crecimiento del PBI per cápita. Estos 
resultados muestran que en promedio, los efectos de AID y FDI sobre el crecimiento económico 
no son distintos en el largo plazo.  
En ese sentido, con el propósito de explorar con mayor detalle este hallazgo, estimamos un 
modelo restringido que introduce la variable Total construida como la suma de AID y FDI. Si 
esta variable se torna significativa y similar en términos de magnitudes con los coeficientes 
estimados para AID y FDI en el largo plazo, ello apuntaría a considerar una posible relación de 
sustitución entre estos dos flujos de capital extranjero.  
Para estimar el modelo restringido nosotros también tomamos en consideración como variable 
de control al PBI inicial per cápita, al tamaño de gobierno y a la apertura comercial. Los 
resultados para estas variables se mantienen y están de acorde con la literatura empírica de 
crecimiento económico. La tasa de crecimiento del PBI per cápita está negativamente 
relacionado con el ingreso inicial y el tamaño del gobierno, y positivamente relacionado con la 
apertura comercial. Más aún, encontramos que en el largo plazo, la variable Total esta positiva y 
significativamente relacionada con el crecimiento económico al 1% de significancia. 
Adicionalmente, su coeficiente estimado es similar a los coeficientes estimados de AID y FDI 
31 
 
en la tabla 6. En contraste, el coeficiente de corto plazo estimado es negativo y no significativo 
en los dos últimos modelos. 
Todo lo anterior nos lleva a concluir dos cosas. Primero, que el efecto de AID y FDI solamente 
es importante en el largo plazo y estas variables no tienen un rol considerable en el corto plazo. 
Segundo, nuestros resultados en el modelo restringido apoyan la hipótesis de una relación de 
sustitución entre los efectos promedios  de FDI y AID sobre el crecimiento, esto también se 
puede entender como un efecto “pooling” del capital extranjero. Esto significa que a pesar de la 
fuente de estas inversiones, el capital extranjero tendría un único efecto en el crecimiento de 
largo plazo. En ese sentido, es importante asegurar que esta conclusión no es sensible a distintas 
especificaciones dinámicas y sub-muestras. Por esta razón, en las secciones posteriores 
pondremos a prueba la robustez de estos resultados y comprobaremos estadísticamente si los 
coeficientes de AID y FDI son iguales estadísticamente en el largo plazo. Esto a su vez implica 
que estamos dejando que el ajuste de corto plazo de ambas variables sea distinto.   
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
32 
 
Tabla 6. Efectos de corto y largo plazo de la ayuda externa y la inversión extranjera directa sobre el crecimiento económico (modelo no restringido) 
  SFEE DFEE MGE PMGE Pruebas de Hausman 
  Coef. Error Est. Coef. Error Est. Coef. Error Est. Coef. Error Est. h-test p-value 
Coeficientes de largo plazo 
  PBI per cápita inicial -4.001*** (0.6339) -4.045*** (0.7155) -3.2082*** (1.2283) -3.5528*** (0.3389) 0.0852 0.7703 
Apertura comercial 0.0361*** (0.0093) 0.0315*** (0.0088) 0.0359 (0.0260) 0.0352*** (0.0039) 0.0009 0.9758 
Tamaño de gobierno -0.0627* (0.0325) -0.0308 (0.0308) -0.0148 (0.0743) -0.0215 (0.0195) 0.0088 0.9254 
Ayuda externa 0.0152 (0.0404) -0.002 (0.0410) 0.0667 (0.0850) 0.0683*** (0.0186) 0.0004 0.9841 
Inversión extranjera directa 0.2495*** (0.0881) 0.2554*** (0.0978) 0.0344 (0.0814) 0.0554*** (0.0221) 0.0718 0.7888 
Joint Hausman Test: 0.1976 0.9991 
Coeficiente del modelo de corrección de errores 
  Phi -1.0000 
 
-0.924*** (0.0322) -1.035*** (0.0202) -1.0059*** (0.0175) 
  Coeficientes de corto plazo 
  Δ PBI per cápita inicial 
  
-1.2315 (1.8038) 0.2622 (0.9937) 0.2144 (0.5650) 
  Δ Apertura comercial 
  
0.0291* (0.0158) 0.0197 (0.0150) 0.019 (0.0147) 
  Δ Tamaño de gobierno 
  
-0.0656 (0.0529) -0.1119* (0.0631) -0.0727 (0.0484) 
  Δ Ayuda externa 
  
0.0394 (0.0343) -0.0574 (0.0482) -0.0668 (0.0502) 
  Δ Inversión extranjera directa 
  
-0.005 (0.0279) 0.0051 (0.0414) -0.008 (0.0294) 
  Intercepto 
    
-0.4158 (1.4339) -0.1177 (0.4910) 
  
           No. Países 94 
 
94 
 
94 
 
94 
   No. Observaciones 3076 
 
2982 
 
3076 
 
3076 
   T promedio 33 
 
32 
 
33 
 
33 
   R-cuadrado ajustado 0.0847   0.4743   0.5324   0.3588       
 Notas: Errores estándar robustos entre paréntesis. SFEE = Efectos fijos estáticos; DFEE = Efectos fijos dinámicos; MGE = Mean Group; PMGE = Pooled 
Mean Group. Para el modelo DFEE la especificación dinámica es un ARDL(1,1,1,1,1,1). Para los modelos MGE y PMGE, las especificaciones individuales 
fueron elegidas con el criterio de Shwarz Bayesian con un rezago máximo de 1. Todas las estimaciones han sido controladas por efectos fijos de país y de 
tiempo. Para la prueba de Hausman, h-test = estadístico de Hausman para los coeficientes individuales y para el vector conjunto. Las pruebas individuales de 
Hausman se distribuyen asintóticamente como 𝜒2 con un grado de libertad, y el vector conjunto se distribuye asintóticamente como 𝜒2 con 5 grados de 
libertad. Bajo 𝐻0: PMGE es eficiente y consistente, y MGE es solamente consistente. Bajo 𝐻1: PMGE es inconsistente, pero MGE sigue siendo consistente. * 
significativo al 10%, ** significativo al 5%, *** significativo al 1%. 
33 
 
Tabla 7. Efectos de corto y largo plazo del capital extranjero total sobre el crecimiento económico (modelo restringido) 
  SFEE DFEE MGE PMGE Pruebas de Hausman 
  Coef. Error Est. Coef. Error Est. Coef. Error Est. Coef. Error Est. h-test p-value 
Coeficientes de largo plazo 
  PBI per cápita inicial -3.4486*** (0.5497) -3.5882*** (0.6675) -3.4795*** (1.0924) -3.4964*** (0.3430) 0.0003 0.9870 
Apertura comercial 0.0376*** (0.0106) 0.0337*** (0.0104) 0.0497** (0.0240) 0.0354*** (0.0040) 0.3635 0.5466 
Tamaño de gobierno -0.0899** (0.0438) -0.057* (0.0331) -0.0314 (0.0700) -0.0248 (0.0198) 0.0097 0.9214 
Total 0.1257*** (0.0472) 0.1064*** (0.0417) 0.127** (0.0535) 0.0639*** (0.0144) 1.4952 0.2214 
Joint Hausman Test: 1.8330 0.7664 
Coeficiente del modelo de corrección de errores 
  Phi -1.0000 
 
-0.8965*** (0.0486) -1.0174*** (0.0188) -0.9981*** (0.0173) 
  Coeficientes de corto plazo 
  Δ PBI per cápita inicial 
  
-0.6959 (1.6621) 0.4143 (0.9619) 0.1718 (0.5858) 
  Δ Apertura comercial 
  
0.0294* (0.0156) 0.0052 (0.0186) 0.0203 (0.0156) 
  Δ Tamaño de gobierno 
  
-0.0587 (0.0556) -0.0705 (0.0550) -0.0594 (0.0404) 
  Δ Total 
  
0.0373* (0.0213) -0.009 (0.0223) -0.0109 (0.0131) 
  Intercepto 
    
-0.2293 (1.1978) -0.0771 (0.4791) 
  
           No. Países 94 
 
94 
 
94 
 
94 
   No. Observaciones 3076 
 
2982 
 
3076 
 
3076 
   T promedio 33 
 
32 
 
33 
 
33 
   R-cuadrado ajustado 0.059   0.4617   0.5153   0.3759       
Notas: Errores estándar robustos entre paréntesis. SFEE = Efectos fijos estáticos; DFEE = Efectos fijos dinámicos; MGE = Mean Group; PMGE = Pooled 
Mean Group. Para el modelo DFEE la especificación dinámica es un ARDL(1,1,1,1,1). Para los modelos MGE y PMGE, las especificaciones individuales 
fueron elegidas con el criterio de Shwarz Bayesian con un rezago máximo de 1. Todas las estimaciones han sido controladas por efectos fijos de país y de 
tiempo. Para la prueba de Hausman, h-test = estadístico de Hausman para los coeficientes individuales y para el vector conjunto. Las pruebas individuales de 
Hausman se distribuyen asintóticamente como 𝜒2 con un grado de libertad, y el vector conjunto se distribuye asintóticamente como 𝜒2 con 4 grados de 
libertad. Bajo 𝐻0: PMGE es eficiente y consistente, y MGE es solamente consistente. Bajo 𝐻1: PMGE es inconsistente, pero MGE sigue siendo consistente. * 
significativo al 10%, ** significativo al 5%, *** significativo al 1%. 
34 
 
Todo lo anterior nos lleva a concluir dos cosas. Primero, que el efecto de AID y FDI solamente 
es importante en el largo plazo y estas variables no tienen un rol considerable en el corto plazo. 
Segundo, nuestros resultados en el modelo restringido apoyan la hipótesis de una relación de 
sustitución entre los efectos promedios  de FDI y AID sobre el crecimiento, esto también se 
puede entender como un efecto “pooling” del capital extranjero. Esto significa que a pesar de la 
fuente de estas inversiones, el capital extranjero tendría un único efecto en el crecimiento de 
largo plazo. En ese sentido, es importante asegurar que esta conclusión no es sensible a distintas 
especificaciones dinámicas y sub-muestras. Por esta razón, en las secciones posteriores 
pondremos a prueba la robustez de estos resultados y comprobaremos estadísticamente si los 
coeficientes de AID y FDI son iguales estadísticamente en el largo plazo. Esto a su vez implica 
que estamos dejando que el ajuste de corto plazo de ambas variables sea distinto.     
4. Prueba estadística de sustitución en el largo plazo  
Ahora tenemos que probar estadísticamente la relación de sustitución entre AID y FDI ante 
distintas especificaciones. En ese sentido necesitamos asegurar de que los coeficientes de largo 
plazo estimados para ambas variables no sean distintos ante distintas especificaciones dinámicas 
y contrastar la hipótesis nula de relación de sustituibilidad entre estos dos flujos de capital 
extranjero. 
Los resultados de las estimaciones alternativas de los efectos en el largo plazo de la AID y FDI 
sobre el crecimiento económico se presentan en la tabla 8 para el modelo restringido y sin 
restringir. Tenemos en total once diferentes estructuras de rezagos desde (1,0,0,0,0) hasta 
(2,2,2,2,2), incluyendo el criterio Schwarz Bayesian que selecciona la estructura del rezago en 
base a un análisis país por país6. La última columna presenta los p-values resultantes de la 
prueba de homogeneidad de coeficientes entre AID y FDI mediante una prueba t. 
En base a los resultados, encontramos que el signo y la significancia estadística de los 
coeficientes de largo plazo permanecen invariantes. En particular, el coeficiente de AID es 
similar al de FDI, en términos de signo y magnitud. Esto posiblemente dé cuenta de una relación 
de sustitución entre AID y FDI en el crecimiento económico. Analizando con más detalle estos 
resultados, consideremos el coeficiente de la variable Total en el modelo restringido. Como 
explicamos en secciones anteriores, esta variable se define como la suma de AID y FDI. Si 
nuestra hipótesis de una relación de sustitución entre estas dos medidas de capital extranjero es 
correcta, el coeficiente estimado de la variable Total debería ser similar en signo y magnitud a 
                                                          
6 La ventaja de usar el criterio de Schwarz Bayesian es que podemos identificar la estructura óptima de ARDL por 
país. En ese sentido podemos obtener estimadores más eficientes. Sin embargo, cuando estamos interesados en 
analizar y comparar los coeficientes de corto plazo, es recomendable imponer una estructura de rezagos común para 
todos los países. 
35 
 
los coeficientes de estas variables en el modelo no restringido. Esta última idea parece ser cierta 
para las distintas especificaciones dinámicas.  
Para contrastar formalmente que el coeficiente de AID y FDI es similar en el largo plazo, 
implementamos una prueba t de igualdad de estos coeficientes. Los estadísticos muestran que no 
podemos rechazar la hipótesis nula de que ambos coeficientes son estadísticamente iguales. Este 
último resultado puede dar cuenta de una posible relación de sustitución entre AID y FDI sobre 
el crecimiento económico en el largo plazo. 
 
 
 
 
36 
 
Tabla 8. Especificaciones dinámicas alternativas para el modelo sin restringir y restringido y 
prueba de homogeneidad de efectos para AID y FDI 
  Modelo sin restringir Modelo restringido 𝐻0: 𝜃𝐴𝐼𝐷 = 𝜃𝐹𝐷𝐼 
ARDL Ayuda Inversión extranjera Total p-value 
  externa directa     
1,0,0,0,0,0 0.0654*** 0.0699*** 0.0649*** 0.9671 
 
(0.0200) (0.0247) (0.0156) 
 1,0,0,0,1,1 0.0637*** 0.0555** 0.062*** 0.8294 
 
(0.0210) (0.0277) (0.0169) 
 1,1,1,1,1,1 0.0489** 0.0533* 0.0506*** 0.8227 
 
(0.0216) (0.0280) (0.0176) 
 SBC(1) 0.0683*** 0.0554*** 0.0639*** 0.6663 
 
(0.0186) (0.0221) (0.0144) 
 2,0,0,0,0,0 0.0573*** 0.0675*** 0.0588*** 0.8981 
 
(0.0200) (0.0232) (0.0153) 
 2,0,0,0,2,2 0.0452** 0.046 0.059*** 0.6670 
 
(0.0222) (0.0288) (0.0175) 
 2,1,1,1,2,2 0.0441* 0.0595** 0.0515*** 0.2971 
 
(0.0229) (0.0294) (0.0179) 
 1,2,2,2,1,1 0.0715*** 0.0505* 0.0559*** 0.6543 
 
(0.0233) (0.0281) (0.0183) 
 2,2,2,2,1,1 0.0707*** 0.0600** 0.0544*** 0.6923 
 
(0.0216) (0.0244) (0.0171) 
 2,2,2,2,2,2 0.0407* 0.0700*** 0.0458** 0.3584 
 
(0.0233) (0.0273) (0.0188) 
 SBC(2) 0.0872*** 0.0464** 0.0732*** 0.3727 
  (0.0184) (0.0209) (0.0142)   
Notas: Errores estándar robustos entre paréntesis. Todas las estimaciones han sido controladas 
por efectos fijos de país y de tiempo. El modelo restringido sólo considera los 5 primeros 
términos del ARDL para la especificación dinámica. SBC = selecciona el orden de rezagos de 
acuerdo con el criterio de Schwarz Bayesian con un rezago máximo definido por (x). * 
significativo al 10%, ** significativo al 5%, *** significativo al 1%. 
 
 
 
 
 
 
37 
 
5. Análisis de robustez de la prueba estadística de sustitución  
Para probar la robustez de los resultados anteriores, hemos considerado distintas sub-muestras 
de países agrupados de acuerdo a períodos de tiempo y clasificación de ingresos. Los efectos de 
largo plazo de la AID y FDI sobre el crecimiento económico para estas distintas sub-muestras se 
presentan en la tabla 9. Al igual que en la tabla 8, presentamos el modelo sin restringir y el 
modelo restringido considerando un rezago máximo de acuerdo al criterio de Schwarz 
Bayesian7.  
En el Panel A se puede apreciar los resultados para los periodos de 1960-2000, 1970-2012 y 
1980-2012. Decidimos mantener el criterio original de tener al menos 20 observaciones a lo 
largo del tiempo sugerido por estudios previos (Pesaran, Shin & Smith (1999); Loayza & 
Ranciere (2006) y Kim & Lin (2010)). Por tanto, los periodos fueron elegidos de tal forma que 
no representen una pérdida significativa de observaciones a lo largo del tiempo. Al igual que los 
resultados anteriores, AID y FDI tienen una relación positiva con el crecimiento económico en 
el largo plazo. La hipótesis de una relación de sustitución entre estos dos flujos de capital 
extranjero en el largo plazo permanece invariante. 
En el Panel B dividimos la muestra en 4 grupos diferentes de acuerdo al World Bank Analytical 
Classifications (2015): ingresos bajos, ingresos medios, ingresos bajos & ingresos medios bajos 
e ingresos medios altos & ingresos altos. Los coeficientes para AID y FDI son, como se 
esperaba, positivos y significativos para los países de ingresos bajos, ingresos medios e ingresos 
bajos & ingresos medios bajos. Estos flujos de capital extranjero no parecen tener un rol 
importante al explicar el crecimiento de países con ingresos medios altos & ingresos altos. Sin 
embargo, la magnitud de ambos coeficientes parecen ser los mismos y podemos poner a prueba 
el “pooling” de flujos de capital extranjeros usando una prueba t como en los análisis 
anteriores. No podemos rechazar la hipótesis nula de que ambos flujos tengan un impacto de 
largo plazo similar en el crecimiento económico. Estos resultados sugieren que nuestra hipótesis 
de una relación de sustitución entre AID y FDI se mantiene incluso cuando subdividimos la 
muestra de acuerdo al ingreso.  
 
 
 
 
                                                          
7 Los resultados para otras estructuras de rezagos son similares a los presentados en esta tabla. 
38 
 
Tabla 9. Diferentes sub-muestras para el modelo sin restringir y restringido y prueba de homogeneidad de efectos para AID y FDI 
  Modelo sin restringir Modelo restringido 𝐻0: 𝜃𝐴𝐼𝐷  = 𝜃𝐹𝐷𝐼     
Muestra Ayuda Inversión extranjera Total p-value No. Países T promedio 
 
externa directa 
    Panel A. Sub-muestra de países de acuerdo al horizonte temporal 
1960-2000 0.1015*** 0.1069*** 0.101*** 0.9279 93 24 
 
(0.0242) (0.0282) (0.018) 
   1970-2012 0.0634*** 0.0628*** 0.0654*** 0.9853 94 31 
 
(0.0188) (0.0219) (0.0144) 
   1980-2012 0.0793*** 0.0483** 0.0657*** 0.5675 93 23 
 
(0.0189) (0.0208) (0.014) 
   Panel B. Sub-muestra de países por ingreso 
Ingresos bajos 0.1159*** 0.1695*** 0.0719*** 0.8385 20 32 
 
(0.0299) (0.0562) (0.0226) 
   Ingresos medios 0.0583** 0.0473* 0.0652*** 0.8658 59 32 
 
(0.0279) (0.0277) (0.0201) 
   Ingresos bajos e 0.0992*** 0.1314*** 0.0804*** 0.6971 48 33 
ingresos medios bajos (0.0207) (0.0316) (0.0163) 
   Ingresos medios altos 0.0352 0.0256 0.0381 0.3702 46 32 
e ingresos altos (0.0477) (0.0293) (0.0241)       
Notas: Errores estándar robustos entre paréntesis. Todas las estimaciones han sido controladas por efectos fijos de país y de 
tiempo. Todas las estimaciones consideran el orden de rezago de acuerdo al criterio de Schwarz Bayesian con un rezago como 
máximo. * significativo al 10%, ** significativo al 5%, *** significativo al 1%. 
39 
 
Capítulo V. Conclusiones y recomendaciones 
Los estudios previos de crecimiento económico evalúan el impacto de AID y FDI de forma 
independiente y no examinan el comportamiento de estas variables de forma conjunta. Más aún, 
estos estudios no toman en cuenta el hecho de que los proyectos que son financiados por estos 
flujos de capital extranjero pueden tardar cierto tiempo en influir el crecimiento económico. 
Este estudio contribuye a esta literatura en dos aspectos. Primero, aplicando el estimador Pooled 
Mean Group (PMG) desarrollado por Pesaran, Shin & Smith (1999) estimamos las relaciones de 
corto y largo plazo entre AID y FDI sobre el crecimiento económico. También tomamos en 
cuenta el hecho de que puede existir una relación endógena entre las principales variables del 
modelo estimando una forma reducida (Borensztein, De Gregorio, & Lee, 1998). Segundo, 
proporcionamos pruebas empíricas para investigar una posible relación de sustitución entre 
estos dos flujos de capital extranjero en el largo plazo dejando que el ajuste en el corto plazo 
pueda ser distinto para ambas variables. 
Nuestros resultados empíricos muestran que tanto AID como FDI tienen contribuyen 
significativamente en el largo plazo al crecimiento económico de países en desarrollo. Además, 
estas variables parecen no tener algún efecto en el corto plazo. Esto último puede explicar el 
hecho de que diversos estudios no han encontrado un efecto claro de estas variables sobre el 
crecimiento económico y que estos son más importantes en el largo plazo. En particular, los 
resultados muestran que si un país en desarrollo tiene un incremento de 1 punto porcentual en la 
participación de FDI en el PBI (% PBI), este está asociado con un incremento posterior de 0.06 
puntos porcentuales en el crecimiento del PBI per cápita. En la misma línea, un incremento de 1 
punto porcentual en la participación de AID en el PBI (% PBI) precede a un incremento de 0.07 
puntos porcentuales en el crecimiento económico. 
Dado que los coeficientes estimados para ambas variables no parecen ser distintos en cuanto a 
su magnitud, podemos pensar en una forma de evaluar el comportamiento agregado de ambos 
flujos de ayuda externa (“pooling”). Probamos si esta idea es consistente en el largo plazo 
mediante una prueba t para distintas especificaciones dinámicas. La hipótesis nula de que ambos 
efectos son similares en el largo plazo no puede ser rechazada y por tanto, existe evidencia 
estadística de que ambos flujos de capital extranjero son sustitutos. Este hallazgo fue puesto a 
prueba bajo distintas pruebas de robustez que incluyen diferentes especificaciones dinámicas y 
sub-muestras que agrupan los países de acuerdo a su ingreso y horizonte temporal. Los 
resultados para la prueba de robustez permanecen invariantes. 
Una consecuencia de estos resultados es que lo que realmente importa para el crecimiento de los 
países en desarrollo es la cantidad total de capital extranjero. Esta idea se basa en que los 
diferentes componentes del capital extranjero Total puedan tener cierto grado de sustitución 
40 
 
entre ellos. Note que en este estudio solamente hemos considerado dos flujos de capital 
extranjero sugeridos por la literatura. Sin embargo, estudios posteriores pueden tomar el hecho 
de que las remesas también son una importante fuente de capital extranjero para los países en 
desarrollo, sobre todo en las últimas décadas. Además, estos estudios deberían explorar con 
mayor detalle las posibles explicaciones detrás del hecho de que el efecto de AID y FDI sobre el 
crecimiento económico sea el mismo en el largo plazo. Finalmente, una limitación de este 
estudio es que no hemos considerado el hecho de que las decisiones acerca de dónde invertir el 
capital extranjero también dependen de la expectativa que tienen los agentes acerca del 
desempeño económico de los países.    
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
41 
 
Bibliografía 
Alesina, A., & Dollar, D. (2000). Who gives foreign aid to whom and why? Journal of 
Economic Growth, 5(1), 33-63. 
Alvi, E., Mukherjee, D., & Shukralla, E. K. (2008). Aid, policies, and growth in Developing 
Countries: a new look at the empirics. Southern Economic Journal, 74(3), 693-706. 
Arndt, C., Jones, S., & Tarp, F. (2014). Assessing Foreign Aid's long run contribution to growth 
and development. World Development, xx(xx), xxx-xxx. 
Azman-Saini, W. N., Law, S. H., & Ahmad, A. H. (2010). FDI and economic growth: new 
evidence on the role of financial markets. Economics Letters, 107(2), 211-213. 
Balasubramanyam, V. N., Salisu, M., & Sapsford, D. (1996). Foreign Direct Investment and 
growth in EP and is countries. The Economic Journal, 106(434), 92-105. 
Bearce, D. H., & Tirone, D. C. (2010). Foreign Aid effectiveness and the strategic goals of 
donor governments. The Journal of Politics, 72(3), 837-851. 
Bende-Nabende, A., Ford, J. L., Santoso, B., & Sen, S. (2003). The interaction between FDI, 
output and the spillover variables: co-integration and VAR analyses for APEC, 1965-
1999. Applied Economics Letters, 10(3), 165-172. 
Bengoa, M., & Sanchez-Robles, B. (2003). Foreign direct investment, economic freedom and 
growth: new evidence from Latin America. European Journal of Political Economy, 
19(3), 529-545. 
Benmamoun, M., & Lehnert, K. (2013). Financing growth: comparing the effects of FDI, ODA, 
and international remittances. Journal of Economic Development, 38(2), 43-65. 
Borensztein, E., De Gregorio, J., & Lee, J. W. (1998). How does foreign direct investment 
affect economic growth? Journal of International Economics, 45(1), 115-135. 
Bourguignon, F., & Sundberg, M. (2007). Aid effectiveness: opening the Black Box. The 
American Economic Review, 97(2), 316-321. 
Burnside, C., & Dollar, D. (2000). Aid, policies, and growth. The American Economic Review, 
90(4), 847-868. 
Caselli, F., & Feyrer, J. (2007). The marginal product of capital. The Quarterly Journal of 
Economics, 122(2), 535-568. 
Clemens, M. A., Radelet, S., Bhavnani, R. R., & Bazzi, S. (2012). Counting chickens when the 
hatch: timing and the effects of aid on growth. The Economic Journal, 122(561), 590-
617. 
de Mello, L. R. (1999). Foreign Direct Investment-Led growth: evidence from time series and 
panel data. Oxford Economic Papers, 51(1), 133-151. 
42 
 
Driffield, N., & Jones, C. (2013). Impact of FDI, ODA and Migrant Remittances on Economic 
Growth in Developing Countries: a Systems Approach. European Journal of 
Development Research, 25(1), 173-196. 
Granger, C. W. (1969). Investigating causal relations by econometrics models and Cross-
spectral methods. Econometrica, 37(3), 424-438. 
Kim, D. H., & Lin, S. C. (2010). Dynamic relationship between inflation and financial 
development. Macroeconomics Dynamics, 14(3), 343-364. 
Kosack, S., & Tobin, J. (2006). Funding self-sustaining development: the role of Aid, FDI and 
Government in economic success. International Organization, 60(1), 205-243. 
Li, X., & Liu, X. (2005). Foreign direct investment and economic growth: an increasingly 
endogenous relationship. World Development, 33(3), 393-407. 
Loayza, N. V., & Ranciere, R. (2006). Financial development, financial fragility, and growth. 
Journal of Money, Credit, and Banking, 38(4), 1051-1076. 
Minoiu, C., & Reddy, S. G. (2010). Development aid and economic growth: a positive long-run 
relation. The Quarterly Review of Economics and Finance, 50(1), 27-39. 
Nwaogu, U. G., & Ryan, M. J. (2015). FDI, Foreign Aid, Remittance and Economic Growth in 
Developing Countries. Review of Development Economics, 19(1), 100-115. 
OECD. (2012). From Aid to Development: The Global Fight against Poverty. OECD 
Publishing. 
Pesaran, M. H., & Smith, R. (1995). Estimating long-run relationships from dynamic 
heterogeneous panels. Journal of Econometrics, 68(1), 79-113. 
Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. (1999). Pooled Mean Group estimation of dynamic 
heterogeneous panels. Journal of the American Statistical Association, 94(446), 621-
634. 
Rajan, R. G., & Subramanian, A. (2008). Aid and growth: what does the cross-country evidence 
really show? The Review of Economics and Statistics, 90(4), 643-665. 
Selaya, P., & Sunesen, E. R. (2012). Does foreign aid increase foreign direct investment? World 
Development, 40(11), 2155-2176. 
Werker, E., Ahmed, F. Z., & Cohen, C. (2009). How is foreign aid spent? Evidence from a 
natural experiment. American Economic Journal: Macroeconomics, 1(2), 225-244. 
Xu, B. (2000). Multinational enterprises, technology diffusion, and host country productivity 
growth. Journal of Development Economics, 62(2), 477-493. 
 
 
 
43 
 
Nota Biográfica 
 
Micaela Chuquilín Mori 
Nació en Lima, el 31 de mayo de 1991. Bachiller en economía por la Universidad del Pacífico. 
Cuenta con mención en Teoría Económica y con estudios de regulación en el Banco Central de 
Reserva del Perú.  
Tiene más de un año de experiencia en gestión pública en el Ministerio de Educación y un año 
en el sector privado. Actualmente se desempeña como Analista en Asociaciones Público-
Privadas en la Dirección de Planificación de Inversiones del Ministerio de Educación.  
 
César Saturnino Salinas Depaz 
Nació en la ciudad de Huaraz, departamento de Ancash, el 29 de mayo de 1991. Bachiller en 
Economía por la Universidad del Pacífico con mención en Teoría Económica.  
Tiene más de dos años de experiencia como investigador asistente y cuatro años en docencia. Se 
ha desempeñado como jefe de prácticas en el programa de pre-grado y post-grado de la carrera 
de Economía en la Universidad del Pacífico. Actualmente ocupa el cargo de Asistente de 
Investigación del Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico.