https://doi.org/10.35290/re.v4n2.2023.875
La inversión pública en México: ¿efecto crowding in o
crowding out?
Public investment in Mexico: crowding in or crowding out effect?
Fecha de recepción: 2023-03-07 • Fecha de aceptación: 2023-05-05 • Fecha de publicación: 2023-06-10
Juan Alberto Gracia Jasso1
Universidad Autónoma de Tamaulipas, México
alberto.jaso94@gmail.com
https://orcid.org/0009-0005-8885-7926
César Iván Mellado Ibarra2
Universidad Autónoma de Tamaulipas, México
cmellado@uat.edu.mx
https://orcid.org/0000-0003-1389-1618
Yesenia Sánchez Tovar3
Universidad Autónoma de Tamaulipas, México
yesanchez@docentes.uat.edu.mx
https://orcid.org/0000-0002-4299-191X
Resumen
La relación entre inversión pública y privada en los países emergentes es un tema
relevante, ya que ayuda a entender de una mejor forma el rol del Gobierno en el
crecimiento económico. El objetivo del presente estudio es analizar la relación entre la
inversión pública y privada de México e identificar si existe un efecto crowding in o
crowding out en el país. Los efectos crowding in y crowding out se pueden identificar a
través de un análisis de series temporales; para ello se emplearon datos sobre la
inversión y gasto primario en México durante el periodo de 1993-2021, aunado a
pruebas de cointegración y un análisis de regresión lineal. Como parte de las
conclusiones se ha identificado que en México se da un efecto de complementariedad
entre ambas variables, verificando el rol protagónico del Gobierno en la atracción de
inversión privada para el país.
.
Palabras Clave: crecimiento económico, política económica, inversión pública,
inversión, gasto primario
Abstract
The relationship between public and private investment in emerging countries is a
relevant topic, as it helps to better understand the role of government in economic
growth. The objective of this study is to analyze the relationship between public and
private investment in Mexico and to identify whether there is a crowding in or crowding
out effect in the country. The crowding in and crowding out effects can be identified
through a time series analysis; for this purpose, data on investment and primary
expenditure in Mexico during the period 1993-2021 were used, together with
cointegration tests and a linear regression analysis. As part of the conclusions, it has
been identified that in Mexico there is a complementarity effect between both variables,
verifying the leading role of the government in attracting private investment to the
country.
Keywords: economic growth, economic policy, public investment, investment, primary
spending
Introducción
La inversión es uno de los principales catalizadores para generar un crecimiento
económico debido a que a través del capital que entra en un territorio, este puede
ampliar su capacidad para producir bienes y servicios; sin embargo, estos recursos
pueden tener su origen, tanto en el gobierno, como en el sector privado (Caballero y
López, 2012; Gutiérrez, 2017). La intervención del Gobierno en la economía ha sido
una de las estrategias de países emergentes para asegurar el desarrollo económico por
medio de la aplicación de política fiscales que tienen como objetivo incentivar el gasto
en el sector privado (Pachay y Tubay, 2021).
La importancia de las políticas fiscales se encuentra en su capacidad para promover el
consumo de ciertos bienes y, de esa manera, moderar las fluctuaciones en la economía;
por ejemplo, la autoridad fiscal puede disminuir los impuestos y de esa forma incentivar
el gasto privado. De esta manera, la inversión también puede ser promovida a través de
la política fiscal de un país, y se espera que exista una relación entre las inversiones
pública y privada (Ahmed & Miller, 2000; Onyebuchi & Ubaka, 2023).
En México, a partir de la crisis de 1982, la política económica se ha caracterizado por
una creciente apertura ante el comercio internacional y en una intervención del
Gobierno cada vez más limitada para asegurar un libre desarrollo de los mercados,
principalmente en dos sentidos: i) la reducción del gasto público como proporción del
producto interno bruto, y ii) la reducción del déficit público (Huerta y Chávez, 2003).
La calibración de la intervención del Gobierno en la economía es un proceso complejo;
sin embargo, una manera de entender la dinámica entre los sectores privado y público es
con la identificación de efecto de complementariedad o remplazo entre la inversión que
realizan ambos (Ahmed & Miller, 2000; Onyebuchi & Ubaka, 2023).
Es así como para México se plantea la siguiente pregunta: ¿Cuál es la relación entre la
inversión pública y privada en México? Y se proponen como objetivos de esta
investigación analizar la relación entre la inversión pública y privada de México e
identificar si existe un efecto crowding in o crowding out en el país.
Este documento se estructura de la siguiente manera: en la siguiente sección se presenta
la descripción de los efectos crowding in y crowding out; después se presenta la
descripción de la metodología que se ha empleado para el análisis de la información; en
la siguiente sección se describen los resultados del análisis de los datos, y, finalmente,
se presentan las conclusiones del análisis.
1.1 Evolución de la inversión privada en México
Como resultado de la crisis internacional de 1929, algunos países de América Latina
impulsaron un modelo de crecimiento económico basado en el mercado interno; la idea
era promover la industrialización del país, en especial en el sector manufacturero, para
sustituir las importaciones de bienes de consumo. Este modelo proponía la participación
del Estado como director y promotor del desarrollo económico, a través de la creación
de condiciones favorables para la expansión de la actividad económica, mediante
cambios en la política fiscal, monetaria y cambiaria (Guzmán, 2022; Paredes, 2023).
Después del modelo de industrialización, en los periodos posteriores se logró un gran
crecimiento económico. Esto debido a las condiciones determinadas anteriormente, las
cuales, en la década de los años ‘70, provocaron un auge en la economía mexicana,
periodo que se conoce como desarrollo estabilizador por el alto crecimiento económico
con baja inflación, y la estabilidad en el tipo de cambio (Rodríguez et al., 2022;
Castañeda y López, 2023).
Durante este periodo se le dio un peso significativo a la estabilidad macroeconómica
como condición indispensable para el logro de un desarrollo económico, entonces
definido como crecimiento económico mediante el impulso de la actividad
manufacturera, siendo el eje central de la estrategia de desarrollo la creación de una
base empresarial, por lo que el Estado desarrolló una serie de políticas que buscaron
incrementar la inversión en el sector industrial (Ortiz, 1970; Ros, 2008).
Sobre el crecimiento económico de México en dicho periodo, entre 1958 y 1970, el PIB
industrial creció a una tasa anual promedio de 8.4% real, superior al PIB total que creció
un 6.7%, y la participación del sector industrial dentro del PIB aumentó del 27.7% al
34.4% mientras que el coeficiente de inversión pasó del 16.5% al 20.9% (Caballero y
López, 2012). La debacle de la economía por el colapso del mercado internacional del
petróleo en 1982 condujo al gobierno mexicano a instrumentar reformas que
modificaron la pauta de desarrollo económico basada en la sustitución de importaciones
y la injerencia del sector público en la actividad productiva: estas buscaron posicionar al
sector privado como eje rector de la expansión económica (García y Guevara 2018).
Debido a las condiciones que se generaron con la apertura comercial dada a mediados
de la década de los años ‘80, la inversión comenzó a considerarse como el motor de una
economía nacional, la cual pasó de ser un sistema económico cerrado a ser uno de los
más grandes mercados con mayor cooperación internacional en América (Caballero y
López, 2012).
La estrategia económica del Gobierno de México se alinea con el Tratado de Libre
Comercio de América del Norte para asegurar el funcionamiento del motor económico
del país, por el lado de la demanda, en la exportación de productos manufacturados, y
por el lado de la oferta, en la inversión privada incluyendo la extranjera. La gráfica que
se presenta en la Figura 1 muestra que la inversión privada ha mostrado una tendencia
creciente a lo largo de las últimas décadas.
Figura 1
Comportamiento de la Inversión Privada en México de 1993 al 2021
Nota. Elaboración propia con datos del Banco de Información Económica (BIE)
1.2 Los efectos crowding in y crowding out
En la teoría económica el efecto crowding out hace referencia al impacto adverso que la
expansión del gasto del sector público puede ejercer sobre el gasto privado, sea
mediante el freno de su impulso inicial o incluso al provocar su contracción, y es
posible que incrementos en el gasto público de consumo e inversión conlleven a
decrementos en el gasto del sector privado, esto es, el gasto público desplaza o crowds
out al gasto privado (Onyebuchi & Ubaka, 2023). Como contraste, en países
desarrollados el consumo público y privado son complementos, mientras que en
aquellos en países en vías de desarrollo son sustitutos (Castillo y Herrera, 2005).
El efecto crowding out se relaciona con la sustitución de la inversión privada como
resultado de la expansión del gasto público; dicho efecto se da en un contexto donde el
objetivo de la política económica es fomentar la expansión económica, y ocurre cuando
se utiliza una política fiscal expansiva ligada con una política monetaria restrictiva
(Furceri y Sousa, 2011; Onyebuchi & Ubaka, 2023).
Existen algunos avances en el estudio de los efectos de la inversión pública sobre la
inversión privada en países emergentes como el de Lean & Tan (2011) para Malasia,
quienes reportan un efecto crowding in de la inversión pública a la inversión privada. Al
estudiar el caso de México, Oladipo (2007) sugiere que la inversión pública contribuye
a mejorar los efectos de la inversión privada sobre el crecimiento. En este sentido
ambos tipos de inversiones se complementan.
Los estudios que hablan sobre los efectos crowding in y crowding out buscan la
complementariedad o desplazamiento de diferentes tipos de inversión, este tipo de
análisis es relevante para la evaluación del efecto de ciertas políticas públicas, y se han
llevado a cabo en distintos países en desarrollo o bloques de países emergentes. Los
hallazgos de dicha literatura muestran que la inversión pública desplaza a la privada en
algunos países (Onyebuchi & Ubaka, 2023; Pamba, 2022; Rodríguez-Benavides y
López-Herrera, 2014), por lo que a través de este trabajo se busca identificar cuál de
estos efectos está presente en la economía mexicana, planteándose las siguientes
hipótesis:
H1: la inversión pública y privada presentan un efecto de complementariedad (crowding
in)
H2: la inversión pública y privada presentan un efecto de desplazamiento (crowding
out).
Metodología
El estudio considera fuentes de datos secundarias para analizar la relación entre la
inversión pública y la inversión privada en México; dichas fuentes son: el Banco de
Información Económica del Instituto Nacional de Geografía y Estadística, y el Sistema
de Información Económica del Banco de México. Los datos empleados son de tipo
temporal con un periodo de 28 años, partiendo de 1993 hasta el 2021. En este punto, los
ejercicios estadísticos se centran en el crecimiento económico, en la inversión privada y
la inversión pública.
La técnica que se empleó para llevar a cabo un análisis de regresión de series
temporales, de manera que se pueda apreciar la relación de las variables a través de
todos los periodos analizados. En primera instancia se debe de demostrar que el
comportamiento de una variable a través del tiempo es estacionario, por lo que se
realizan las pruebas ADF y KPPS; después se lleva a cabo una prueba de cointegración,
para demostrar que la relación entre las variables tampoco es espuria. Por último, se
lleva a cabo una regresión por mínimos cuadrados ordinarios, en la que se detalla la
naturaleza de la relación entre las variables, y se puede hacer el contraste de hipótesis. A
continuación, se describen cada una de las pruebas realizadas con más detenimiento, y
los resultados del análisis de regresión.
2.1 Test de estacionariedad: ADF y KPPS
Los modelos de regresión con datos de series temporales ofrecen algunas veces
resultados espurios, o de dudoso valor, en el sentido de que los resultados parecen, a
primera vista, buenos, pero una investigación más detenida revela que resultan
sospechosos (Gujarati & Porter, 2022). Para comprender este concepto, es correcto
introducir el significado de series temporales estacionarias, la cual es considerada de
esta manera si su media y su varianza son constantes a lo largo del tiempo (Gujarati &
Porter, 2022).
Esto hace que la covarianza entre los dos periodos temporales dependa únicamente de la
distancia, o retardo, entre los dos periodos, y no del momento del tiempo para que se
calcule la covarianza (Gujarati & Porter, 2022). Si una serie no cumple con
estacionariedad se considerará espuria y los resultados obtenidos en un ejercicio
estadístico realizado con esa serie serán erróneos; en otras palabras, espurios. La prueba
de raíz unitaria Dickey-Fuller aumentado (ADF) y la prueba Kwatkowski, Philips,
Schmidt y Shin (KPSS) se utilizan frecuentemente para diagnosticar si una serie
temporal cumple con el supuesto de estacionariedad.
La primera prueba fue desarrollada por Dickey y Fuller cuando el término del error (u)
no está correlacionado, la cual se conoce como prueba Dickey-Fuller aumentada (ADF).
Esta prueba implica “aumentar” las ecuaciones mediante la adición de los valores
rezagados de la variable dependiente (Gujarati & Porter, 2022). El objetivo de la prueba
es averiguar si la serie temporal cuenta o no con una raíz unitaria, si el P valor de la
prueba resulta no ser significativo la serie cuenta con una raíz unitaria y no cumple el
supuesto de estacionariedad, caso contrario, si el P valor es significativo la serie no
cuenta con una raíz unitaria y sí se cumple el supuesto de estacionariedad.
La segunda prueba fue desarrollada por Kwatkowski, Philips, Schmidt y Shin (KPSS), y
analiza la hipótesis de estacionariedad en torno a nivel asumiendo que la serie es la
suma de un paseo aleatorio y un componente estacionario (López, 2022). A diferencia
de la prueba ADF, la hipótesis nula de la KPSS señala que el proceso de la serie es
estacionario, mientras que la hipótesis alternativa señala que se presenta una raíz
unitaria. La eficacia del análisis de estacionariedad en las series temporales resulta en la
creación óptima de modelos estadísticos que aporten a la literatura económica y en el
estudio de las variables que tienen una relación en el largo plazo y no solo en el corto
plazo.
2.2 Test de cointegración de Engle-Granger
La conclusión de que una regresión puede ser espuria sugiere que todas las regresiones
de series temporales lo son (Gujarati & Porter, 2022). Pero, si esto fuese correcto no
habría razón de hacer uso de este tipo de bases de datos. El hecho de que las variables
no sean estacionarias de manera individual no significa que no lo sean en forma
conjunta; este es el principio de la cointegración.
La cointegración supone que existe una relación estable o de equilibrio en el largo
plazo entre dos variables. En el lenguaje de la teoría, una regresión estable en el largo
plazo se conoce como regresión cointegrante, y el parámetro de pendiente β como
parámetro cointegrante. El concepto puede extenderse a un modelo de regresión que
contenga k regresoras, en cuyo caso se tendrán k parámetros cointegrantes (Gujarati &
Porter, 2022).
La prueba de Engle-Granger (EG) es utilizada comúnmente para averiguar si existe
cointegración entre dos variables, dicha prueba se basa en un método relativamente
sencillo, la estimación de una regresión para obtener sus residuos y utilizar la prueba
ADF para averiguar si estos presentan o no estacionariedad. El contraste de dicha
prueba es el mismo que el de la prueba ADF, si el P valor resulta no ser significativo la
regresión cuenta con una raíz unitaria y no es cointegrante; por el contrario, si el P valor
es significativo la regresión no cuenta con una raíz unitaria y sí es cointegrante.
Lo interesante de las series de tiempo es que pueden mostrar resultados espurios de
forma individual, pero pueden mostrar resultados totalmente correctos de forma
conjunta; por ejemplo, si una serie temporal es estacionaria, se puede decir que es I (0),
pero si a la serie se le hace uso de una diferencia para convertirla en estacionaria es I
(1), es decir, contiene una tendencia estocástica. Si se hace el uso de dos variables que
de forma individual son I (1) en un ejercicio lineal, esa combinación elimina su
tendencia estocástica y las convierte en estacionarias, haciendo que se cumpla la
relación en el largo plazo.
2.3 Test de cointegración de Johansen
Según Johansen (1988) la mayor parte de las series temporales no son estacionarias y
las técnicas convencionales de Mínimos Cuadrados Ordinarios se basan en datos con
medias que no son constantes en el tiempo, por lo que se producen resultados espurios.
Sin embargo, es posible que las series presenten un grado de cointegración si alguna
combinación lineal de las series llega a ser estacionaria. Es decir, la serie puede
deambular, pero en el largo plazo hay fuerzas económicas que tienden a empujarlas a un
equilibrio. Por lo tanto, las series cointegradas no están muy lejos de otras series debido
a que están enlazadas en el largo plazo.
La prueba de cointegración de Johansen, se ha convertido en un método muy popular
para probar la existencia de una relación en el largo plazo en las variables de orden cero
y orden uno; I (0) y I (1). Para la prueba de Johansen es necesario analizar las series
previamente con las pruebas KPSS y ADF para averiguar si presentan o no raíces
unitarias. Si las series presentan raíces unitarias se deben colocar en un vector
autorregresivo para probar la existencia de una o más combinaciones lineales o vectores
de cointegración entre ellas.
Para resolver el ejercicio de Johansen se necesita elaborar la prueba del estadístico traza,
cuyas hipótesis están definidas por el número de rangos, R=0: no existen vectores de
cointegración; R=1: existe al menos un vector de cointegración, y R=2: existen al
menos dos vectores de cointegración. Si el valor P del estadístico de traza resulta ser
significativo en los rangos mayores a cero, se demuestra que existe una relación de
largo plazo entre las series temporales, por otro lado, si los estadísticos no resultan ser
significativos en los rangos mayores a cero, se demuestra que no existe una
cointegración entre las series.
Resultados
Para poder llevar a cabo el análisis de regresión que permita identificar la relación entre
la inversión privada, la inversión pública y el producto interno bruto, se debe de
considerar la normalidad en la distribución de los datos, de manera que las pruebas
estadísticas que se realicen sobre los parámetros estimados tengan validez. En la Tabla
1 se presentan los estadísticos descriptivos de las tres variables, asimismo se considera
la asimetría y curtosis de los datos. Como se puede observar la distribución de los datos
no muestra problemas de asimetría ni curtosis, ya que para el primer caso el valor
absoluto de dicho indicador es menor que 0.5 y para la curtosis se aproxima a 1
(Gujarati & Porter, 2022).
Tabla 1
Estadísticos Descriptivos
Observaciones: 21
Variable
Media
Mediana
Desviación
Asimetría
Curtosis
Inv. Privada
84.79
87.29
17.71
-0.3168
-.89395
PIB
0.001217
0.001499
0.0074345
0.3236
-1.0372
Inv. Pública
0.003059
0.002566
0.0022697
0.3748
-1.2161
En la Tabla 2 se presenta la matriz de correlaciones, por lo que se puede apreciar que la
inversión privada en méxico tiene una relación positiva con la inversión pública; sin
embargo, se ha encontrado una correlación negativa entre ambos tipos de inversión con
el PIB. En análisis posteriores se mostrará con más detalle la relación de estas variables
a través del tiempo.
Tabla 2
Matríz de Correlaciones
Inv. Privada
Inv. Pública
PIB
Inv. Privada
1
0.8989
-0.681
Inv. Pública
1
-0.7402
PIB
1
Después de realizar el análisis de regresión lineal se pudo observar, como se presenta en
la Tabla 3, que el gasto primario, que representa la inversión pública, presenta una
relación positiva y significativa con la inversión privada, lo cual indica que en México
existe un efecto crowding in de complementariedad entre ambos tipos de inversión. La
producción se agregó teniendo el propósito de detectar el efecto acelerador, así como
evitar el posible sesgo de variables no consideradas (Gutiérrez, 2017). El R2 de la
regresión es de 0.8897 lo que significa que el modelo es capaz de explicar un 89% de la
inversión, aunado a ello, el estadístico F muestra que el modelo tiene un buen ajuste.
Tabla 3
Análisis de Regresión de la Inversión Privada en Función del Crecimiento Económico y el
Gasto Primario
Variable dependiente: Ln_Inversión
Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios
Número de observaciones: 29
Variables
Coeficientes
Error
t
Valor P
Constante
4.8881
1.4956
3.268
0.0034 ***
Ln_ Producción
-0.408
0.223
-1.83
0.0803*
Ln_ Inversión (1)
0.4689
0.1344
3.489
0.0020***
Ln_ Gasto Primario
0.4985
0.1743
2.86
0.0089***
Ln_ Producción (1)
-0.1963
0.3311
-0.5929
0.5529
R2
0.8897
R2 ajustado
0.8706
F (Valor P)
46.4225 (0.0000***)
Nota: el indicador (1) representa una variable con rezago.
En la Tabla 4 se presentan los resultados del análisis de cointegración entre la inversión privada, la
producción y el gasto primario (inversión pública), ya que de probarse que existe cointegración
entre las variables se estaría mostrando un efecto de crowding in y de lo contrario sería un efecto
crowding out. Los resultados de la prueba de engle-granger muestran que hay evidencia de
cointegración, lo que confirma que existe el efecto crowding in entre ambos tipos de inversión
(Gujarati & Porter, 2022).
Tabla 4
Prueba de Cointegración de Engle-Granger
Variable dependiente: Inversión Privada
Variables independientes: Producción y Gasto Primario
Valor Estimado
Estadístico
Valor P
-0.82022
-4.86569
0.01345
Existe evidencia de una relación cointegrante si la hipótesis de existencia de raíz
unitaria no se rechaza para las variables individuales y la hipótesis de existencia de
raíz unitaria se rechaza para los residuos
En caso de que la ecuación estimada no presente cointegración se considerará que es
una ecuación espuria.
En la Tabla 5 se muestra la prueba de cointegración de Johansen, en la que en cada uno de los
rangos se prueba si existen vectores cointegrados, los 4 rangos que se han incluido han mostrado
un estadístico de traza significativo, por lo que se toma como evidencia de la cointegración de las
variables (Mata, 2018).
Tabla 5
Prueba de Cointegración de Johansen
Variable dependiente: Inversión Privada
Variables independientes: Producción y Gasto Primario
Prueba de Johansen con constante no restringida en primera diferencia (una orden de retardo)
Rango
Eigenvalue
Estadístico Traza
Estadístico Lmáx.
0
1.0000
1000.0 (0.0000)
1000.0 (0.0000)
1
1.0000
1015.5 (0.0000)
954.46 (0.0000)
2
0.7045
61.038 (0.0000)
32.920 (0.0004)
3
0.5059
28.118 (0.0003)
19.036 (0.0068)
4
0.2856
9.0817 (0.0026)
9.0817 (.0026)
Las hipótesis para la prueba de la Traza están definidas por el número de rangos, R=0: no existen vectores de
cointegración; R=1: existe al menos un vector de cointegración; R=2: existen al menos dos vectores de cointegración;
R=3: existen al menos tres vectores de cointegración, y; R=4: existen al menos cuatro vectores de cointegración Las
reglas de decisión se toman en base a la significancia del estadístico Traza obtenido.
Si en la ecuación no existen vectores de cointegración se considerará que es una ecuación espuria.
En la Figura 2 se muestra de manera gráfica el resultado de las pruebas CUSUM y CUSUM al
cuadrado, que ayudan a identificar cambios no aleatorios en las series temporales y problemas de
estabilidad en ellas mismas, al no presentar valores fuera de las bandas de color rojo se puede
concluir que las series temporales de las variables incluidas no muestran este tipo de problemas
(Loría, 2007).
Figura 2
Gráficos Estructurales de la Prueba CUSUM y CUSUM al Cuadrado de la Ecuación 1
1.4
Gráfico CUSUM al cuadrado con intervalo de confianza 95%
15
Gráfico CUSUM con intervalo de confianza 95%
1.2
10
1
5
0.8
0.6
0
0.4
0.2 -5
0
-10
-0.2
-0.4 -15
1995
2000
2005
2010
2015
2020
2025 1995
2000
2005
2010
2015
2020
2025
Observación
Observación
Por último, la Tabla 6 muestra un resumen del contraste de las hipótesis planteadas en
esta investigación. Como se ha podido constatar con el análisis de regresión existe un
efecto positivo y significativo de la inversión pública (expresada como gasto primario)
sobre la inversión privada, además de que existe cointegración entre las variables, lo
que significa que hay un efecto crowding in en México y no uno crowding out, por lo
que H1 se acepta y H2 se rechaza.
Tabla 6
Resumen del Contraste de Hipótesis
Hipótesis
Resultado del parámetro
de Gasto Primario en la
Regresión.
Resultado de la Prueba
de Cointegración
Contraste
H1: la inversión pública y privada
presentan un efecto de complementariedad
(Crowding In).
Se acepta
Parámetro de Gasto
primario positivo y
significativo
Existe Cointegración de
las variables
H2: la inversión pública presenta un efecto
de desplazamiento con relación a la
inversión privada (Crowding Out).
Se rechaza
Conclusiones
Por medio de esta investigación se ha desarrollado un análisis de la relación entre las
inversiones pública y privada en México; en primera instancia mediante las pruebas de
estacionalidad y cointegración se pudo verificar que ambas variables tienen un
comportamiento estacionario y están cointegradas; es decir, permite sospechar que
existe una relación entre ambas variables y que a largo plazo estas convergen en un
equilibrio (Gujarati & Porter, 2022; Castillo y Herrera, 2005).
Los resultados de este trabajo son consistentes con la metodología que han empleado
otros trabajos sobre el análisis de series temporales, siendo un análisis robusto que
permite controlar los efectos aleatorios de las variables a través del tiempo. Asimismo,
se ha encontrado que la relación entre el gasto primario y la inversión privada tienen
una relación positiva, lo que contrasta con otros trabajos de investigación en los que se
ha encontrado que el gasto privado y el público muestran una tendencia inversamente
prorporcional (Castillo y Herrera, 2005).
Aunado a ello, el efecto de crowding in encontrado en el presente análisis complementa
otros estudios, como el de Rodríguez-Benavides y López-Herrera (2014) en el cual se
estudió el incremento en la producción de las entidades federativas de México como
resultado de un incremento en la actividad económica, al analizar la relación entre
inversión y gasto primario. Además, se ha encontrado que la actividad económica de
México se fortalece con este último, por lo que se tiene una visión más clara de cómo la
intervención del gobierno puede apoyar el desarrollo regional en el país.
La evidencia que ha permitido llegar a dicha conclusión es la siguiente:
i) El modelo de MCO indica que el gasto primario, variable que se usó para
medir la inversión pública, presenta una relación positiva y significante con la
inversión privada, lo cual indica que en el caso de México se presenta un
fenómeno de complementariedad crowding in.
ii) La prueba de cointegración de Engle y Granger muestra que existe una
cointegración entre las variables, lo cual es evidencia de que existe un equilibrio
a largo plazo entre ambas variables, confirmando el efecto crowding in.
Por lo tanto, con los hallazgos obtenidos en el presente trabajo, concluimos que el
Gobierno deberá diseñar estrategias que permitan que el gasto publico permita a la
inversión privada tener un rol cada vez más independiente, sin entrar en intervenciones
o regulaciones que entorpezcan su desarrollo, ya que debe permitir que cada región del
país promueva su propio desarrollo para que el efecto en ambas variables pueda
observarse en mayor medida en su producción a largo plazo (Onyebuchi & Ubaka,
2023; Rodríguez-Benavides y López-Herrera 2014).
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Sánchez Tovar
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