Introducción
Uno de los desafíos más importantes para el mundo es la reducción de la pobreza. La mayoría de la población mundial vive en esas condiciones; dos terceras partes subsisten con menos de diez dólares al día y un 9.2 por ciento con 1.9 dólares o menos al día (Global Change Data Lab, 2020). Desde un enfoque macroeconómico, la pobreza se relaciona con el crecimiento económico de los países. En particular, para la Organización Internacional del Trabajo (OIT, 2018), este fenómeno se vincula con el empleo, esto es, se asume que el ingreso laboral permite a los trabajadores y sus dependientes obtener bienes y servicios necesarios para satisfacer sus necesidades. La pobreza se explicaría por el desempleo y subempleo que significa ingresos bajos e inestables y limitado a acceso a prestaciones sociales. Tan sólo en el 2017, había más de doscientos millones de personas desempleadas a nivel mundial (OIT, 2017).
Numerosos estudios han evidenciado la correlación entre empleo y pobreza (Islam, 2004; Cecchini y Uthoff, 2008; Karnani, 2011; Lavopa y Szirmai, 2012; Zizzamia, 2020) concluyendo, en general, que mayor empleo tiende a reducir la pobreza, puesto que se traduce en más fuentes de ingreso, directo e indirecto, más horas trabajadas y mayores salarios. En este contexto, el sector privado es central en la generación de empleo. Se estima que las empresas de dicho sector generan la mayor parte del empleo mundial. En 2016, 2 800 000 000 de personas estaban empleadas en este sector (el 87 por ciento del empleo total) (OIT, 2017). En cuanto a las empresas multinacionales (EMN), no se cuenta con datos sistematizados a nivel internacional. No obstante, considerando las quinientas empresas más grandes del mundo, se observa que emplearon casi treinta millones de personas en 2018 (Fortune, 2018), contribuyendo con un 30 por ciento del PIB mundial. Tan sólo en Estados Unidos, las EMN generaron 8 500 000 000 empleos directos e indirectos en 2016 (Richards y Schaefer, 2016).
De este modo, se vislumbra un vínculo entre pobreza y EMN en la economía receptora, que se materializa principalmente por el efecto de estas empresas en el empleo.
En concreto, en el escenario de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030, gobiernos nacionales reconocen que las EMN son pieza fundamental en la reducción de la pobreza al representar un mecanismo privado de crecimiento económico con poder y recursos económicos sustanciales. La contribución de las EMN en la reducción de la pobreza, independientemente de su definición a nivel país, se genera por dos razones centrales (Lodge y Wilson, 2006): primero, la creación de ingresos nuevos y más altos depende del crecimiento de la economía, y particularmente de las empresas. Para que ello suceda, se requieren nuevas empresas y consolidar a las existentes, lo que implica el acceso a mercados más grandes, al sistema financiero, a nuevas tecnologías y conocimientos, a cadenas de valor posicionadas, entre otros aspectos. Todos facilitados por las empresas multinacionales. Adicionalmente, reducir la pobreza requiere de la participación gubernamental con políticas y programas concretos. El origen principal de recursos públicos son los impuestos, y las EMN son una fuente de éstos. Segundo, la reducción de la pobreza requiere un cambio sistémico y las EMN son un motor de cambio eficiente y sostenible. Ligado a esto, el enfoque de responsabilidad social corporativa (RSC) ha llevado a que las EMN establezcan programas ligados a la solución de problemas sociales como la pobreza (Duque et al., 2012).
Empíricamente, la literatura muestra que las emn promueven la competencia en el mercado nacional y un ambiente empresarial innovador (Lascurain, 2012; Cantwell y Molero, 2003). Además, evidencia que las filiales de las empresas multinacionales pagan en promedio salarios más altos que las empresas locales y son más intensivas en capital (Van Tulder, 2008). También, De Backer et al. (2019) señalan que las filiales de EMN tienen fuertes vínculos hacia atrás y hacia adelante con empresas nacionales, incluyendo pequeñas y medianas, puesto que cerca del 60 por ciento de la producción de las EMN se incorporan a cadenas de valor nacionales, al tiempo que compran más del 60 por ciento de sus bienes intermedios a empresas dentro de la economía anfitriona. Asimismo, estudios cualitativos han identificado el papel central de las EMN en la reducción de la pobreza (Barkemeyer, 2011; Pimpa, 2013); Williams et al., 2017; Ghauri y Wang, 2017).
El papel potencial de las EMN en la reducción de la pobreza se asocia, además, con las características propias de éstas que, en comparación con las empresas nacionales, tienden a ser más grandes, más intensivas en capital, más productivas y con mayor inversión en investigación y desarrollo (I+D) (De Backer et al., 2019). En particular, las EMN-EU desempeñan un rol central en la pobreza global, al significar la mayor potencia mundial en esta dimensión. Durante 2018, dos de cada tres EMN entre las quinientas más grandes del planeta tienen como origen ese país, representando alrededor del 25 por ciento del PIB de ese grupo de empresas. En 2018, el número de EMN-EU superó los treinta y ocho mil, con presencia en noventa y ocho países de todo el mundo.
En concreto, según la BEA (2020), el empleo mundial de las EMN estadounidenses creció un 1.4 por ciento para alcanzar los cuarenta y tres millones de trabajadores en 2018, al que se le agregan los catorce millones de trabajadores empleados por Filiales en el Extranjero de Propiedad Mayoritaria (FEPM) de Estados Unidos. Asimismo, el valor agregado mundial de las EMN-EU aumentó un 6.8 por ciento, a 5 700 000 000 de dólares; mientras que el valor agregado de las FEPM creció un 4.1 por ciento hasta 1 500 000 000 de dólares. Adicionalmente, las inversiones en plantas, equipo y otros activos de las EMN, incluyendo las FEPM, significan 1 100 000 000 de dólares. Por último, los gastos mundiales en I+D del total de las EMN estadounidenses llegaron a los 439 000 000 000 de dólares. Esto muestra el potencial de las EMN-EU para la actividad económica mundial y para la reducción de la pobreza.
En este contexto, la pobreza mundial disminuyó ligeramente entre 2009 y 2018, dado que el 19.1 por ciento de la población vivía debajo de la línea nacional de pobreza en el primer año, mientras que en 2018 este porcentaje fue del 18.8 por ciento. No obstante, Slaughter (2009) demuestra que las actividades de las EMN-EU se concentran en sus matrices dentro de Estados Unidos, siendo responsables de un alto porcentaje de la mejora de la productividad de ese país, gracias a sus inversiones de capital, a la investigación y desarrollo, así como al comercio internacional, que llevan a generar empleos y una alta remuneración en esa economía, pero que puede limitar el efecto positivo en términos de pobreza en el resto del mundo.
Así, si bien las multinacionales estadounidenses toman decisiones de inversión, empleo y producción desde una perspectiva global, los beneficios parecen concentrarse en las matrices en Estados Unidos, limitando la difusión hacia otras economías. Esto plantea la interrogante sobre el efecto de las EMN en el alivio de la pobreza global. La creación directa o indirecta de empleo de las EMN-EU en las economías receptoras podría no ser suficiente para reducirla. En otras palabras, estas empresas desempeñan un doble papel en las condiciones de pobreza, siendo, al mismo tiempo, actores del problema y actores de la solución.
El objetivo de este artículo es determinar el efecto de las EMN-EU en la reducción de la pobreza en economías receptoras durante el periodo 2009-2018 para un grupo de cuarenta y cinco países para los que se dispone de información, considerando, además, la existencia o no de acuerdos de libre comercio con Estados Unidos. Para ello, se emplea la metodología de panel dinámico SYS-GMM que controla de manera robusta por heterogeneidad entre países. El documento contribuye a los estudios sobre el papel de las EMN estadounidenses en la reducción de la pobreza a nivel internacional, desde un enfoque cuantitativo, diferenciándose de los de corte cualitativo centrados en estudios de caso.
Además de esta introducción, el documento describe los efectos de las EMN en el combate de la pobreza, y los principales determinantes de la atracción de EMN y de la pobreza. Después, presenta brevemente la metodología, las variables empleadas, los principales resultados y discute sobre éstos. Por último, presenta algunas reflexiones finales.
Situación actual
Esta sección describe los efectos de las EMN sobre la pobreza, así como los principales determinantes de la atracción de este tipo de empresas y de aquélla.
Efectos de las EMN y EMN-EU en la pobreza
Contribución de las EMN en la reducción de la pobreza
Todos los países del mundo se enfrentan al problema de la pobreza. Si bien distintas dimensiones y actores influyen en los niveles de ésta, y a pesar de los recursos públicos invertidos en su alivio, persiste este problema. Una forma de combatirla es el fomento a la creación de empresas nacionales o la atracción de empresas extranjeras. De acuerdo con Dunning y Lundan (2008), las empresas extranjeras invierten en otros países en busca de nuevos recursos y oportunidades que no se encuentran en sus países de origen, o para aprovechar habilidades específicas para la empresa.
Al respecto, Bair y Gereffi (2003) señalan que los ciclos de pobreza no pueden romperse desde dentro de la economía nacional. El nivel de inversión para aumentar la productividad y el ingreso no es posible alcanzarse con las existencias de capital nacional. Por ende, la inversión productiva extranjera, a través de empresas multinacionales, es fundamental para la reducción de la pobreza (Tirimba y Munene, 2014). Lodge y Wilson (2006) establecen que las EMN son las principales instituciones con recursos y competencias para reducirla sostenidamente.
En particular, London y Hart (2004) argumentan que las estrategias de las EMN orientadas a la base de la pirámide, centradas en el mercado local a partir de socios no tradicionales, soluciones conjuntas personalizadas y la creación de capacidad local, facilitan las condiciones para reducir la pobreza nacional. En este sentido, Chelekis y Mudambi (2010) agregan que las empresas multinacionales pueden desarrollar canales de venta directa, al vincularse con microempresarios locales, para competir con empresas locales con resultados económicos y sociales positivos.
Además, para Barkemeyer (2011), las EMN pueden contribuir, a través de estrategias de RSC, a las economías en las que operan, al expandir el acceso a satisfactores básicos y promoviendo el cumplimiento de derechos humanos y laborales de los ciudadanos. Aún más, Utting (2007) establece que la RSC representa un método de promoción del voluntariado como opción al problema de la pobreza. También, Williams et al. (2017) afirman que el apoyo social de las EMN a través de la RSC contribuye al logro de objetivos económicos y sociales, entre éstos la pobreza. Indican que la mayoría de estas iniciativas abordan temas de salud, educación, empleo, entre otros.
Akwaowo y Swanson (2016) mencionan que las EMN, a través de sus inversiones, deben enfrentar la decisión sobre cómo actuar de acuerdo con las directrices de la RSC para, entre otras cosas, reducir la pobreza en los países receptores. La implementación de prácticas de RSC por parte de la EMN en el país receptor de IED ha sido benéfico en la reducción de la pobreza (Pimpa, 2013). Al respecto, De Cavia (2019) menciona que la IED que va acompañada de políticas, prácticas y estándares de RSC es un dinamizador de las economías y una potente herramienta para la reducción de la pobreza, especialmente cuando las inversiones se realizan en países en vías de desarrollo.
Además, Visser (2009: 481) afirma que “existe un poderoso argumento que identifica que la RSC en los países en vías de desarrollo está directamente vinculada con el entorno socioeconómico en el que las organizaciones empresariales operan y, sobre todo, en las prioridades de desarrollo que éstas conllevan. Eso se vincula con la reducción de la pobreza, la provisión de salud, desarrollo de infraestructuras y educación”.
En este contexto, Ghauri y Wang (2017), en un estudio de caso para economías en desarrollo, identifican que la autonomía de las subsidiarias de las EMN, las estrategias seguidas y las políticas públicas internas, en conjunto, son centrales para materializar las externalidades positivas derivadas de la operación de EMN en la dimensión de pobreza. Esto es, la efectividad de las EMN como actores en el combate de la pobreza dependen de la existencia de marcos de políticas en la economía receptora que guíe las actividades para cumplir con la agenda social del país (Williams et al., 2017).
No obstante, distintos autores, como Balza y Cardona (2015), en un estudio que analiza el rol de las empresas y sus políticas de RSC en la reducción de la pobreza, y Uharte (2014), quien construye una guía para evaluar los diferentes impactos de las prácticas empresariales de las corporaciones multinacionales, muestran que los efectos más importantes son la mercantilización de servicios públicos, pérdida de soberanía, práctica del cabildeo, corrupción, criminalización social, deterioro medioambiental y vulneración de derechos laborales. En concreto, argumentan que las grandes corporaciones tienden a privilegiar su poder como agentes estratégicos del capital, por encima de otros fines sociales. Además, Fortanier y Van Wijk (2010) sostienen que las empresas multinacionales en los países en desarrollo, si bien pueden tener impacto positivo en el empleo, también pueden impactar negativamente en el mercado de trabajo, a través de la caza furtiva de empleados talentosos de empresas nacionales.
Adicionalmente, Jenkins (2005) argumenta que los datos de la ONU muestran que la proporción de personas viviendo con menos de un dólar al día empleados por las EMN, si bien es reducida (diecinueve millones, frente a mil doscientos millones), la capacitación de los empleados se concentra en los niveles superiores, conteniendo el ingreso de la mayoría de los empleados. Además, establece que la creación de productos de base no se dirige realmente a la clase baja, sino a consumidores con ingresos altos, por lo que la escala de producción, al contener el empleo, no permite reducir la pobreza. Aún más, establece que las EMN han desplazado a proveedores locales, eliminando empleo local y, en muchos casos, llevando a extrabajadores a empleo precario.
Lo anterior es fundamental para el combate a la pobreza porque, como lo señala Pfeffermann (2001), la función de la empresa privada en el desarrollo no ha sido objeto de la debida atención por parte de la academia, gobiernos y organismos de asistencia. Por el contrario, un sector privado dinámico, aun buscando maximizar ganancias (Lodge y Wilson, 2006), genera empleo y eleva el ingreso (CEPAL, 2015), permite ofrecer bienes y servicios de mejor calidad a un menor costo, paga impuestos y promueve mejoras en la infraestructura.
Contribución de las EMN-EU en la reducción de la pobreza
Como se señaló, las EMN-EU desempeñan una función estratégica en la reducción de la pobreza global, al significar la mayor potencia económica mundial y concentrar a las empresas más grandes del planeta. En este contexto, se busca mostrar el efecto de estas empresas globales sobre la pobreza. Al respecto, Cabrera (2016), en un estudio sobre la adaptación de la responsabilidad social empresarial (RSE) de diez compañías estadounidenses en México, con base en el análisis del contenido de sus informes de responsabilidad social. Indica que los resultados muestran una institucionalización positiva respecto al enfoque tradicional filantrópico y de asistencia, institucionalización ambigua acerca del apoyo a “mipymes” y seguridad de los empleados; mientras que temas como la libertad de asociación y los derechos humanos están exentos de institucionalización, es decir, es negativa: contaminación, explotación de recursos naturales y de mano de obra.
El estudio concluye que la RSE de las EMN estadounidenses complementa las acciones del gobierno, actuando junto a éste y a la sociedad civil frente a problemáticas comunes en países en vías de desarrollo, como la educación, el hambre, la pobreza y la salud, temas formalizados de manera positiva en la RSE de estas compañías. Confirmando el argumento de Lodge y Wilson (2006) sobre la necesidad de cooperación entre las EMN con otros actores, como mecanismo para combatir la pobreza.
En contraste, las organizaciones sociales consideran que la presencia de EMN tiene impacto negativo en la reducción de la pobreza (Kolk y Van Tulder, 2006), dado que contribuyen en la creación de puestos de trabajo con salarios bajos, aumentando la desigualdad. Asimismo, conducen a la salida de empresas locales del mercado, porque no pueden competir frente a las EMN. Además, llevan al abuso de poder y cabildeo en gobiernos locales e internacionales, tratando de maximizar el valor de sus acciones. También llevan a la “americanización” de estilos de vida (consumo de carácter conspicuo que afecta la tasa de ahorro e inversión). Aún más, orientación cortoplacista que los lleva a no mantener un compromiso con el desarrollo de la comunidad; impactos medioambientales negativos (Valor y Merino, 2007), o la violación de derechos humanos o destrucción del tejido empresarial (Forstater et al., 2002).
Variables determinantes de la EMN y de la pobreza
Determinantes de las EMN. Los factores macroeconómicos aparecen como los principales incentivos para la instalación de las EMN. Los mercados y, por ende, las economías más grandes atraen una mayor cantidad de emn, debido a las economías de escala en el contexto de las inversiones que buscan mercados (Sharma y Bandara, 2010). En la bibliografía especializada, las investigaciones aluden al PIB y al tamaño del mercado (Riedl, 2010; Khachoo y Khan, 2012). Los trabajos encuentran un efecto positivo y significativo entre el tamaño del mercado y la entrada de las EMN. Es justo el crecimiento del tamaño del mercado lo que estimula una mayor atracción.
Asimismo, la apertura de mercados al comercio internacional estimula la atracción de las EMN (Kersan, 2013). Hayakawa et al. (2013) sugieren una relación negativa entre aranceles e IED. La libertad económica es una variable que caracteriza a una economía de mercado. El grado de libertad económica está asociado con el atractivo para las EMN (Jimenez et al., 2011; UNCTAD, 2013: 122). Pearson et al. (2012) utilizan el índice de grado de libertad económica del Instituto Fraser, obteniendo una relación positiva y altamente significativa; específicamente, un alto grado de libertad económica conduce a un aumento en los ingresos de EMN.
De igual manera, el costo laboral, reflejado en el nivel salarial, se considera un determinante de la entrada de las EMN. Los bajos salarios se interpretan como una ventaja para la atracción, debido a la disminución de los costos de producción (Hayawaka et al., 2013). El desarrollo de sectores industriales y las decisiones de ubicación generan un factor de decisión para la ubicación de la EMN (Du et al., 2012), al ofrecer economías de escala y de aglomeración. La infraestructura, el suministro de energía, las instalaciones de comunicaciones y el transporte (Dunning, 1999), determinan los costos de producción y transacción, lo que influye en los incentivos para atraer este tipo de empresas. Honglin (2011) establece que las mejoras en la infraestructura es un factor atrayente de las EMN.
El entorno político influye en la incertidumbre en el proceso de toma de decisiones sobre inversión. En concreto, el entorno institucional tiene un impacto en los costos de los inversores y sobre la protección de sus intereses. Entre los factores más comunes que se consideran se encuentra la corrupción. Cole y Elliot (2009) confirman que la IED es atraída a regiones con alta eficiencia gubernamental e involucradas en la lucha contra la corrupción.
Determinantes de la pobreza
Existen diversas definiciones en la bibliografía crítica sobre la pobreza, sin que exista consenso en torno a una única definición. Las visiones del fenómeno son amplias y multifactoriales. Spicker (1999) reconoce once posibles formas de identificarla, a partir de necesidad, estándar de vida, insuficiencia de recursos, carencia de seguridad básica, falta de titularidades, privación múltiple, exclusión, desigualdad, clase, dependencia y padecimiento inaceptable. En lo que existe un consenso es que la pobreza está ligada con la falta o privación de bienestar. Las visiones multidimensionales han adquirido mayor relevancia, a pesar de ello, no existe consenso en las dimensiones a evaluar y son formas de captar la realidad (Cortes, 2014).
En general, en su medición se propone una línea de bienestar, la cual identifica a la población que no cuenta con el ingreso suficiente para adquirir bienes y servicios que cubran las necesidades alimentarias y no alimentarias. Asimismo, se consideran base de la pobreza las carencias como el rezago educativo, acceso a servicios de salud, seguridad social, calidad y espacios de vivienda, acceso a servicios básicos en la vivienda y acceso a la alimentación.
Siguiendo a Tsai (2011), existen cuatro categorías de aspectos teórico-empíricos que explican la pobreza: desarrollo económico y apertura, aspectos demográficos y geográficos, características del régimen político y política social y capital humano. En este sentido, los modelos tradicionales de crecimiento económico identifican que los procesos de creación de riqueza (y con ello de un incremento en los niveles de producción y aumento salarial) son gracias a procesos de desarrollo tecnológico y de generación de capital, por medio del aumento de la inversión privada (Acemoglu y Robinson, 2012). Esto debe acompañarse de la libertad para que las inversiones fluyan a los sectores donde se crea la riqueza y se mejoren las condiciones de pobreza (Banco Mundial, 2019). Miller et al. (2020) identifican que los países con menores niveles de pobreza tienen, simultáneamente, mayor libertad económica.
Además, Urzúa y Brambila (2009) identifican otros factores que inciden directamente en la pobreza: primero, los programas sociales afectan la dinámica de la pobreza, y, particularmente, los focalizados en el combate de aquélla; segundo, identifican que los salarios mínimos reales influyen de forma indirecta en los ingresos de las familias pobres. Al mismo tiempo, establecen que la inflación repercute en la pobreza, dada la carencia de medios financieros para enfrentarla. Por último, afirman que las remesas enviadas desde el extranjero influyen en la cantidad de recursos disponibles en los hogares y, por tanto, reconocen que puede incidir en la pobreza.
Tariq y Nauman (2015) identifican que variables como experiencia, edad al cuadrado y estatus del empleo en agricultura se relacionan negativamente con la probabilidad de ser pobre. En contraste, las variables relacionadas positivamente con la probabilidad de caer en situación de pobreza son el tamaño del hogar, la edad y sexo del jefe del hogar, y las características urbanas o rurales del lugar en que habitan las personas. Biyase y Zwane (2017) agregan que la raza, nivel de educación, estado civil y estado laboral del jefe del hogar determinan la situación de pobreza en los hogares. Consideran también como factores que indicen en ésta a la tasa de dependencia (personas dependientes del hogar).
Tsai (2011) establece que el crecimiento de la población y las oportunidades de educación secundaria son predictores centrales de la reducción de la pobreza. Mientras que factores de segundo nivel corresponden a los políticos (democracia o gasto militar) y gasto social del gobierno. Asimismo, establece que la apertura comercial no afecta significativamente a la pobreza, sin embargo, por su efecto en el mercado de trabajo, especialmente en la mano de obra calificada, Ortiz et al. (2017) argumentan su efecto en las condiciones de pobreza.
Metodología y datos
La estrategia metodológica para estimar los efectos de las EMN-EU en la pobreza incluye dos etapas: primero, se considera una ecuación en la que la pobreza depende de los niveles previos de pobreza, las EMN-EU, el gasto público en educación y salud y aspectos políticos. La segunda etapa estima los determinantes de la atracción de las EMN-EU a economías receptoras, por lo que se incorporan factores económicos y políticos. Después, para establecer el efecto de estos determinantes en la pobreza, se sustituye la variable asociada con EMN-EU por la de pobreza.
Este procedimiento permite contrastar dos hipótesis. Por un lado, que la presencia de las EMN-EU contribuye en la reducción de la pobreza y, por el otro, que los factores determinantes de la atracción de estas empresas son al mismo tiempo reductores de pobreza. Para ello, y dada las características de la información, se estima un modelo de datos de panel balanceado para cuarenta y cinco países en los que se tiene presencia y disponibilidad de datos de EMN-EU (Cuadro A del Anexo). Esta metodología permite aumentar los grados de libertad y controlar por variables no observadas, por lo que considera tanto las características específicas de cada país (heterogeneidad), como los efectos temporales a través de dos variables dummies. Además, se acepta que este enfoque es adecuado cuando T>N.
Se emplea la prueba de especificación de Hausman para determinar la consideración de efectos fijos o aleatorios en el modelo. Además, como los modelos de datos de panel tienden a mostrar problemas de autocorrelación, heterocedasticidad, dependencia entre unidades de sección cruzada y multicolinealidad, se usan los tests de Pesaran, Wald, Wooldridge, Modified DW, Baltagi-Wu-LBI y el factor de inflación de varianza para probar la correcta especificación (consistencia y validez) del mismo.
Se sigue un modelo dinámico con efectos específicos a cada país e invariables en el tiempo. Este supuesto es apropiado, puesto que otros factores no incluidos en el análisis de la pobreza muestran variaciones pequeñas en el tiempo (no observables). De este modo, se considera el modelo SYS-GMM, propuesto por Blundell y Bond (1988), que incorpora tanto ecuaciones en primeras diferencias como en niveles, con la variable dependiente rezagada, y un conjunto de variables instrumentales (Bun y Windmeijer, 2007). Las primeras diferencias eliminan los efectos invariantes por país, que combinados con los niveles mejoran significativamente la precisión y reduce el sesgo por muestra pequeña (Blundell y Bond, 2000).
Sin embargo, los instrumentos adicionales pueden no ser válidos y presentarse autocorrelación. Como el uso de demasiados instrumentos puede significar un error de especificación, se emplea la opción “collapse” en stata para limitar este número. En cualquier caso, para evaluar la consistencia del estimador se usan tres pruebas de especificación: de Hansen de sobreidentificación de restricciones para probar la validez conjunta de los instrumentos; difference-in-Hansen, diferencia entre los estadísticos de Hansen del método generalizado de momentos (GMM) diferenciado y del SYS-GMM; y de autocorrelación de Arellano-Bond para determinar la existencia de autocorrelación de primer y segundo orden. Formalmente, las ecuaciones a estimar son
Donde α es la constante a estimar, i la observación individual (país), t el año, pob la pobreza, emneu las EMN-EU que operan en el i-ésimo país, gpe el gasto público en educación, gps el gasto público en salud y gob aspectos de gobernanza. Asimismo, feco son factores económicos a nivel macroeconómico, ftec factores tecnológicos, fpol factores políticos, infra aspectos de infraestructura, ε el término de error y los parámetros β 1 a β 5 los coeficientes de cada variable a estimar.
En particular, la variable pob se aproxima por el porcentaje de la población que vive por debajo de la línea nacional de pobreza; emneu se define como el valor agregado generado por las EMN-EU en millones de dólares; gpe como el gasto público en educación como proporción del pib; gps como el gasto público en salud como proporción del PIB; gob como el índice de efectividad del gobierno (IEG), que recogen aspectos de buena gobernanza. feco se aproxima por factores de localización y operación dentro de los costos laborales unitarios (clu) al relacionarse con costos de producción, y reflejar el nivel de salarios que influye directamente en los niveles de pobreza, y directamente en los costos en que incurren las empresas; el tamaño del mercado medido como el pib per cápita (pibpc), para capturar el mercado potencial generador de ingresos para las empresas; especialización productiva (indpib), entendida como factor de aglomeración, se define como la proporción del sector industrial al PIB. Aspectos político-institucionales como el régimen, estabilidad, riesgo, etc., producen incertidumbre en la toma de decisiones de las EMN, por lo que fpol se representa por el índice de democracia (idem). Adicionalmente, se incorpora la infraestructura (infra) al influir en los costos de producción y operación de las empresas. Se considera las instalaciones de comunicación, dada la disponibilidad de información, empleándose como proxy las líneas de telefonía celular (suscripciones por cada cien personas) (telcel).
Las variables se seleccionaron tras una amplia revisión de la bibliografía. La pobreza se incluye en el modelo como regresor, con un rezago para considerar la persistencia de la pobreza en el país (Coneval, 2015; Pereira y Soloaga, 2014; Canto, 2019). De igual forma, la variable emneu se incorpora con un rezago, puesto que su presencia en la economía con efectos directos, multiplicadores o tipo spillovers no se siente de manera inmediata (Wieser, 2011).
Anderson et al. (2018) señalan que el gasto público en educación y salud son ampliamente considerados en la literatura como reductores de pobreza y con mayor probabilidad de reducirla, por lo que se reconocen como pro pobres. Jindra y Vaz (2019) y Aloui (2019) hallan evidencia positiva del efecto de la gobernanza en la reducción de la pobreza, aunque con diferencias, de acuerdo con el grado de desarrollo de cada país.
Aparte, Riedl (2010) y Bayraktar y Sayek (2017) obtienen resultados significativos con efecto predominantemente negativo de los costos laborales en la IED. Khoon y Nyen (2011) establecen que el tamaño del mercado influye en las decisiones de inversión por empresas extranjeras en el largo plazo. Riedl (2010) halla que la especialización productiva en el sector industrial favorece las inversiones desde el exterior. Wahyu (2017) estima efectos significativos de la infraestructura de telecomunicaciones en la entrada de IED. Finalmente, Pinar y Stengos (2020) señalan que la democracia en la economía doméstica tiende a atraer inversiones desde fuera. La definición, fuentes de datos, signos esperados y estadísticas descriptivas de las variables se muestran en el Cuadro 1.
Dimensión | Variable | Nomenclatura | Observaciones | Fuente | Signo esperado |
Promedio | D.E. | Mín. | Máx. |
Pobreza | Pobreza | pov | Proporción de la población que vive debajo de la línea nacional de pobreza (%). | World Development Indicators (Banco Mundial) | n.a. | 18.62 | 13.63 | 0.40 | 69.60 |
Pobreza rezagada (persistencia) | Po t-1 | Proporción de la población que vive debajo de la línea nacional de pobreza (%) rezagada un periodo. | World Development Indicators (Banco Mundial) | (-) | 18.71 | 13.86 | 0.40 | 69.60 | |
EMN | Empresas Multinacionales de EU | Emnet-1 | Valor agregado de empresas de Estados Unidos en el exterior (filiales extranjeras de propiedad mayoritaria de EU) como proporción del PIB del país receptor (%), rezagado un periodo. | U.S. Bureau of Economic | (+) | 4.22 | 6.38 | 0.19 | 69.06 |
Gasto público | Gasto público en educación | gpe | Valor del gasto público en educación como proporción del PIB (%). Incluye el gasto corriente, las inversiones en capital y las transferencias de todos los órdenes de gobierno en cada país (central, regional y local). | World Development Indicators (Banco Mundial) | (-) | 4.79 | 1.33 | 1.62 | 8.56 |
Gasto público en salud | gps | Valor del gasto público en salud como proporción del PIB (%). Incluye los gastos en bienes y servicios en salud consumidos, pero excluye los gastos en capital como edificios, maquinaria, stock de vacunas, etc. | World Development Indicators (Banco Mundial) | (-) | 7.72 | 2.31 | 2.69 | 13.01 | |
Gobernanza | Índice de efectividad del gobierno | ieg | Percepción de los ciudadanos de un país respecto de la calidad de los servicios públicos y del servicio civil, y el grado de independencia de las presiones políticas, la calidad de la formulación e implementación de políticas y la credibilidad del compromiso del gobierno con esas políticas. El índice se normaliza para oscilar en un rango entre 0 (menor efectividad) y 100 (mayor efectividad). | Worldwide Governance Indicators (Banco Mundial) | (+) | 65.96 | 16.74 | 32.00 | 94.00 |
Factores económicos | Costo laboral unitario | clu | Suma de todos los pagos monetarios o en especie recibida por los empleados por la prestación de servicios laborales, así como las contribuciones gubernamentales a la seguridad social en beneficio de los trabajadores dividida por el número de empleados (dólares). | World Development Indicators (Banco Mundial) | (-) | 5.15 | 2.67 | 1.137 | 12.907 |
Tamaño de mercado | pibpc | PIB per cápita (PIB dividido por la población a mitad del año) (dólares). | World Development Indicators (Banco Mundial) | (+) | 28643.11 | 25281.21 | 1789.71 | 118823.60 | |
Infraestructura | Especialización productiva | indpib | Proporción del PIB del sector industrial al PIB total (%). | Banco Mundial | (+) | 26.39 | 7.76 | 6.48 | 47.65 |
Infraestructura de telecomunicaciones | telcel | Número de líneas de telefonía celular. Incluye suscripciones pospago y prepago activas (utilizadas durante los últimos tres meses). (Suscripciones por cada 100 personas). | Banco Mundial | (+) | 120.65 | 28.35 | 43.14 | 259.43 | |
Factores políticos | Índice de democracia | id | Mide la calidad de las democracias considerando las dimensiones de pluralismo electoral, gobierno, participación política, cultura política y libertad civil, que capturan aspectos relevantes para la democracia, sufragio universal, participación de los votantes, percepción de la protección de los derechos humanos y libertad para formar organizaciones y partidos. El rango de valores está entre 0 y 100, siendo100 la máxima calidad de la democracia. | The Economist Intelligence Unit | (+) | 73.68 | 15.54 | 29.4 | 99.3 |
n.a.: no aplica
Fuente: elaboración propia.
Por último, para verificar la robustez de los resultados, se emplean tanto un modelo de panel de datos dinámico mediante el GMM, que toma las primeras diferencias para eliminar los efectos invariables por país, como un modelo estático con la transformación de Prais-Winsten, que es una regresión de mínimos cuadrados generalizada con errores estándar correlacionados para paneles correlacionados (PCSE), considerado robusto en presencia de heterocedasticidad y autocorrelación (Greene, 2012).
Resultados y discusión
Respecto a las pruebas realizadas al modelo de efectos fijos se observa que el test BPLM rechaza la hipótesis nula en todos los casos, por lo que se acepta que existen efectos individuales (Cuadro B del Anexo). Asimismo, el test de especificación de Hausman siempre rechaza la hipótesis nula (elevados p-values, mayores al nivel convencional 0.05), por lo que las estimaciones se realizan bajo la forma de efectos fijos. Adicionalmente, las pruebas de Durbin-Watson (DW modificado) y de LBI de Baltagi-Wu rechazan la hipótesis nula que no hay correlación serial de primer orden. Además, las pruebas señalan que los datos no muestran dependencia transversal (la prueba de Pesaran no rechaza la hipótesis nula) ni multicolinealidad (VIF<10) en ninguna de las especificaciones. No obstante, hay evidencia de heterocedasticidad (las pruebas rechazan la hipótesis nula asociada con homocedasticidad).
De este modo, se sigue una metodología de paneles dinámicos (SYS-GMM). En todos los casos (muestra total y submuestras de países con y sin acuerdos de libre comercio) se observa la consistencia del estimador (Cuadros 2 y 3). Las pruebas no rechazan las hipótesis nulas de validez conjunta de los instrumentos (test de Hansen), ni de validez de los instrumentos adicionales (Diff-in-Hansen) en ninguna de las especificaciones. Igualmente, la prueba AR (2) indica que no hay evidencia de autocorrelación de segundo orden; por ende, se considera que todas las especificaciones están bien definidas y reflejan adecuadamente los efectos de las EMN de Estados Unidos sobre la pobreza en el grupo de países analizado. Además, tanto la significancia de los coeficientes como los signos se mantienen entre especificaciones.
Efectos de las EMN-EU | Determinantes de la atracción de EMN-EU | ||||||||
Variables | [1] Pobreza | [2] EMN-EU | [3] Pobreza | ||||||
pob-1 | 0.3716 | * | 0.1781 | - | - | ||||
emneu-1 | -0.0970 | ** | 0.0492 | 0.8699 | * | 0.0331 | -0.0748 | *** | 0.0410 |
gpe | -0.2000 | * | 0.0981 | - | - | ||||
gps | -0.6035 | * | 0.2216 | - | - | ||||
ieg | -1.4210 | * | 0.4572 | - | - | ||||
clu | - | 0.0168 | 0.0388 | -0.1143 | *** | 0.0629 | |||
pibpc | - | 0.1618 | * | 0.0249 | -0.5249 | * | 0.1021 | ||
indpib | - | 0.1098 | ** | 0.0563 | -1.1709 | * | 0.2843 | ||
idem | - | 0.1901 | ** | 0.1023 | -0.416 | ** | 0.2107 | ||
telcel | - | -0.0979 | 0.1251 | -0.9325 | 0.8619 | ||||
c | 6.7655 | * | 2.2844 | 0.7866 | * | 0.0604 | 2.707 | *** | 1.491 |
F1 | 126.61 | 0.0000 | 2234.64 | 0.0000 | 50.11 | 0.0000 | |||
AB AR(1) | 0.013 | 0.068 | 0.004 | ||||||
AB AR(2) | 0.348 | 0.177 | 0.894 | ||||||
Hansen Test | 0.356 | 0.492 | 0.315 | ||||||
Diff-in-Hansen Test | 0.58 | 0.728 | 0.745 | ||||||
N | 405 | 405 | 405 | ||||||
Número de instrumentos | 36 | 35 | 35 |
Errores estándar en (). *, **, y *** significativos al 1, 5 y 10 por ciento, respectivamente.
El test de Sargan/ Hansen establece como hipótesis nula que las restricciones de sobreidentificación son válidas. El test difference-in-Hansen establece la hipótesis nula de validez conjunta de un subconjunto de instrumentos. El test de autocorrelación de Arellano-Bond establece como hipótesis nula no autocorrelación en errores. 1 p-value
Fuente: Elaboración propia.
Países con acuerdo de libre comercio con Estados Unidos | Países sin acuerdo de libre comercio con Estados Unidos | |||||||||||||||||
Efectos de las EMN-EU | Determinantes de la atracción de EMNEU | Efectos de las EMN-EU | Determinantes de la atracción de EMN-EU | |||||||||||||||
[1] Pobreza | [2] EMN-EU | [3] Pobreza | [1] Pobreza | [2] EMN-EU | [3] Pobreza | |||||||||||||
pob-1 | 0.4659 | * | 0.2311 | - | - | 0.4249 | * | 0.1631 | - | - | ||||||||
emneu-1 | -0.029 | *** | 0.0162 | 0.3832 | * | 0.1902 | -0.0606 | * | 0.0275 | -0.051 | * * | 0.0265 | 0.8863 | * | 0.0401 | -0.0258 | ** | 0.0131 |
gpe | -0.3299 | * | 0.1437 | - | - | -0.4218 | * * * | 0.2343 | - | - | ||||||||
gps | -0.2948 | ** | 0.1497 | - | - | -0.7333 | * | 0.2425 | - | - | ||||||||
ieg | -0.105 | *** | 0.0577 | - | - | -1.3987 | * | 0.5116 | - | - | ||||||||
clu | - | 0.2049 | 0.2229 | 0.3182 | 0.4477 | - | 0.0232 | 0.0336 | -0.2302 | 0.2566 | ||||||||
pibpc | - | 0.4556 | * | 0.0853 | -0.1179 | * | 0.0533 | - | 0.047 | ** | 0.0244 | -0.5124 | * | 0.1708 | ||||
indpib | - | 0.3122 | * | 0.0762 | -0.599 | *** | 0.333 | - | 0.1367 | * | 0.0607 | -1.3867 | * | 0.4111 | ||||
idem | - | 3.3990 | *** | 1.8693 | -1.8278 | * | 0.8976 | - | 0.1563 | *** | 0.0892 | -0.1705 | * | 0.0841 | ||||
telcel | - | 0.7339 | *** | 0.3917 | -0.0597 | 0.6641 | - | 0.0241 | 0.0933 | -0.8591 | *** | 0.451 | ||||||
c | 1.2941 | *** | 0.6881 | 3.5107 | *** | 2.0040 | 5.0138 | * | 2.4104 | 3.4995 | * | 2.3026 | -1.2946 | ** | 0.6767 | 4.1512 | *** | 2.2798 |
F1 | 59.36 | 0.0000 | 1016.42 | 0.0000 | 460.04 | 0.0000 | 176.18 | 0.0000 | 1382.39 | 0.0000 | 81.55 | 0.0000 | ||||||
AB | 0.224 | 0.384 | 0.256 | 0.012 | 0.182 | 0.005 | ||||||||||||
AB | 0.316 | 0.396 | 0.453 | 0.527 | 0.373 | 0.401 | ||||||||||||
Hansen Test | 0.541 | 0.412 | 0.337 | 0.562 | 0.625 | 0.505 | ||||||||||||
Diff-in- Hansen Test | 0.612 | 0.437 | 0.523 | 0.835 | 0.974 | 0.731 | ||||||||||||
N | 108 | 108 | 108 | 297 | 297 | 297 | ||||||||||||
No. de instrumentos | 36 | 35 | 35 | 36 | 35 | 35 |
Errores Estándar en (). *, **, y *** significativos al 1, 5 y 10 por ciento, respectivamente.
El test de Sargan/ Hansen establece como hipótesis nula que las restricciones de sobreidentificación son válidas. El test difference-in-Hansen establece la hipótesis nula de validez conjunta de un subconjunto de instrumentos. El test de autocorrelación de Arellano-Bond establece como hipótesis nula no autocorrelación en errores.
1 p-value
Fuente: Elaboración propia.
Muestra total
Efectos de las EMN-EU en la pobreza
Los resultados de las estimaciones SYS-GMM para la muestra total se presentan en el Cuadro 2. Respecto a los efectos de las EMN-EU (columna 1) se aprecia, en general, un coeficiente estadísticamente significativo de las empresas multinacionales estadounidenses. El valor agregado por este tipo de empresas rezagado por un periodo, contribuye a reducir esta problemática social en el país extranjero donde operan. Este resultado está en línea con Cabrera (2016) y Lodge y Wilson (2006). Otras explicaciones posibles son que, si bien las empresas buscan maximizar beneficios para sus accionistas, en su actuar se generan externalidades positivas, como mayor competencia en los mercados internos o aumentos en la infraestructura pública. Asimismo, generan empleos directa e indirectamente (CEPAL, 2015) y establecen vínculos con empresas locales, acercándolas a mercados globales.
Alternativamente, pueden seguir estrategias vinculadas con la RSC, como señalan Aguilera y Guerrero (2017). Duque et al. (2012) indican que las EMN de países desarrollados trabajan de manera cercana con los stakeholders, a través de programas específicos relacionados con microfinanzas, alimentación, salud, grupos vulnerables, empleo y desarrollo productivo, que pueden contribuir en la reducción de problemas sociales. En concreto, Yiu (2014) argumenta que empresas multinacionales de origen estadounidense, como Starbucks, Body Shop, Microsoft, entre otras, siguen un claro código de conducta vinculado a problemas de pobreza relativa y trabajadores pobres, basados en disposiciones sobre condiciones laborales (Van Tulder, 2008). En consecuencia, el efecto positivo estimado se relaciona con el esfuerzo de este tipo de empresas por alcanzar objetivos sociales para hacer negocios, desde una perspectiva más ética, minimizar los impactos ambientales negativos, llamar la atención del público sobre ciertos temas, recaudar fondos y donaciones, aumentar la satisfacción laboral de los empleados, etcétera. En cualquier caso, Ake (2002) señala que las EMN proporcionan flujos de ingresos necesarios para alcanzar mayores estándares en el bienestar. Todo esto modifica las condiciones en las que se genera la pobreza, por lo que posiblemente complementen las acciones públicas de reducción de aquélla.
No obstante, se estima un efecto significativo y de signo positivo de la variable de pobreza rezagada. Esto indica que ésta tiende a persistir en el tiempo, a pesar de la implementación de políticas públicas o acciones desde los sectores privado o social para su combate. Además, este coeficiente señala la dificultad para erradicar la pobreza en este grupo de países. La persistencia se explicaría por las características de las personas o mecanismos de trampas de pobreza (Biewen, 2014), de las economías individuales. En el caso del gasto público, se tiene un efecto significativo y de signo negativo, lo que significa que el gasto en educación y salud contribuyen en la reducción de la pobreza, presumiblemente por la redistribución del ingreso en una dirección pro pobres. Esto es consistente con la idea de que la política fiscal tiene una función distributiva en este grupo de países, la mayoría perteneciente a la OCDE. Un argumento similar se halla en Anderson et al. (2018).
Aparte, se estima un coeficiente significativo y negativo para la gobernanza. Esto implica que, cuanto mayor sea la efectividad del gobierno, menor es la pobreza. Así, incrementar la calidad de las políticas públicas y la credibilidad en los gobiernos tiene retornos positivos en términos de la reducción de la pobreza. Resultados similares se encuentran en Aloui (2019). Aun más, la magnitud del coeficiente sugiere una gobernanza con orientación pro pobres que mejora la escala y eficiencia de la prestación de servicios a los pobres (Khan, 2009).
Determinantes de la atracción de EMN-EU
Respecto a los determinantes de la atracción de EMN-EU (Cuadro 2, columna 2), se observa un coeficiente significativo y signos positivos para todas las variables, excepto el costo laboral y la infraestructura. En particular, una economía de mayor tamaño, medida por el PIB per cápita, una mayor especialización en el sector industrial y un mayor índice de democracia atraen más empresas estadounidenses a operar en la economía interna.
De este modo, los países con mercados más grandes tienden a registrar una mayor dotación de recursos económicos y mayores ingresos que impulsan la demanda e incrementan la escala mínima de operación, y al final se traducen en más empresas extranjeras (Li y Yue, 2008). Igualmente, la especialización productiva industrial tiende a atraer EMN-EU, principalmente porque permite aprovechar economías de escala y de aglomeración, presentes en economías altamente especializadas, particularmente en el sector manufacturero (Pietrobelli et al., 2013); estos factores contribuyen a que las EMN se adapten más eficientemente a la economía nacional. Valores políticos como la democracia impulsan la atracción de las EMN-EU, probablemente porque representa menor incertidumbre respecto a las políticas, reformas y garantía de derechos humanos y de propiedad (Arregle et al., 2015).
Por último, se aprecia un coeficiente significativo de emneu t-1 en la atracción de nuevas EMN-EU. Esto es, la operación previa de este tipo de empresas tiende a atraer nuevas empresas de EU. Una explicación es que las empresas establecidas forman un contexto productivo que favorece la operación de nuevas empresas, ya sea por ser parte de la cadena de producción o por externalidades asociadas a la operación de las primeras (infraestructura, desarrollo de proveedores, nuevos mercados, economías de escala, de alcance y de aglomeración, mano de obra capacitada, etc.), que pueden contener los costos de transacción. Para Petronela (2015) la existencia de un ambiente empresarial, que incluye empresas extranjeras previamente establecidas, es un imán de nuevas EMN.
En contraste, el costo laboral unitario no es un factor estadísticamente significa tivo para la atracción de las EMN-EU. Un resultado similar es señalado por Konings y Murphy (2006), que no encuentran relevancia de las diferencias salariales como determinante del empleo en EMN. Una explicación plausible es que los costos laborales que pagan las EMN-EU reflejan mayores niveles de productividad. Al respecto, si bien se orientan a la búsqueda de eficiencia, los costos laborales menores en otras economías no compensan el moverse de una economía a otra. De igual manera, el coeficiente de la infraestructura, medida por líneas de telefonía celular, no es significativo, lo que es contrario al resultado de Cuervo y Genc (2015), para quienes las EMN de países desarrollados parecen basarse en infraestructuras bien establecidas en los países externos donde participan. No obstante, Kellenberg (2015) señala que la infraestructura que reduce costos de transacción del comercio internacional contiene el incentivo de las EMN para operar en países receptores. En cualquier caso, la infraestructura parece no ser una variable relevante para la atracción de las EMN-EU, lo que se aleja de los postulados de Dunning (1999) y Honglin (2011).
Efecto de los determinantes de la atracción de EMN-EU en la pobreza
Respecto al papel de los factores de atracción de las EMN-EU en la pobreza Cuadro 2, columna 3) se aprecia que todas las variables impactan significativa y positivamente en la reducción de la pobreza, salvo la infraestructura de telecomunicaciones (no significativa). Así, mercados internos más grandes, medidos por el PIB per cápita, contribuyen a la reducción de la pobreza. Wieser (2011) estima un resultado similar; mientras que Skare y Druzeta (2016) agregan que este efecto se genera independientemente del nivel inicial de desigualdad. Un ingreso per cápita mayor significa un círculo virtuoso de prosperidad y oportunidad para los países, a través de aumento de la demanda, el empleo y el crecimiento económico, lo que favorece las condiciones económicas de la sociedad.
Igualmente, la especialización productiva en el sector manufacturero es un factor crucial para la reducción de la pobreza. Lavopa y Szirmai (2012) establecen una idea similar. La pobreza está intrínsecamente ligada a la dinámica de la estructura productiva del país. Una estructura concentrada en la manufactura, que tiende a mostrar mayor productividad, se traduce en valor agregado y empleo mejor remunerado, mientras que favorece la creación de empleos en otros sectores por vínculos hacia atrás y adelante, contribuyendo así a la reducción de la pobreza. Aún más, como señala la CEPAL (2015), un sector manufacturero dinámico tiende a generar empleo, elevar el ingreso y reducir la pobreza.
Además, conforme la calidad de la democracia se fortalezca, medida por el índice de democracia, la pobreza tiende a reducirse. Meléndez y Miguel (2016) establecen que los individuos que viven en democracias encuentran mejores alternativas para satisfacer necesidades básicas. En particular, aspectos de la democracia como el estado de derecho, el control de la corrupción, la efectividad del gobierno, pluralismo electoral y libertades civiles son variables que contribuyen en el alivio de la pobreza. La democracia representa un factor positivo para la buena gobernanza, impactando en las condiciones de pobreza (Diamond, 2004). Por último, el costo laboral unitario influye en la reducción de la pobreza. Por lo tanto, el impacto en la pobreza se explicaría por un efecto redistributivo y, en menor medida, por un crecimiento del ingreso (Yusof et al., 2016), por lo que puede compensarse por un efecto de desempleo (Karakitsios y Matsaganis, 2018).
En cualquier caso, estos efectos se producen en economías mayoritariamente de ingresos altos y medios, donde las condiciones de operación de las EMN-EU son más adecuadas y el riesgo comparativamente reducido, favoreciendo no sólo su rentabilidad, sino el combate de la pobreza y su naturaleza. Adicionalmente, el contexto interno que enfrentan tanto las emn como las de pobreza es influenciado por el comercio internacional. En este sentido, la muestra total se divide en dos submuestras: economías con acuerdo comercial vigente con Estados Unidos (doce países) y economías sin acuerdo comercial (treinta y tres países). Esto permite obtener muestras más homogéneas y determinar si existen diferencias en el efecto de las EMN-EU, en función de la liberalización del comercio con Estados Unidos.
Submuestras por acuerdos de libre comercio
Las estimaciones SYS-GMM se realizan para las dos submuestras. Las estimaciones satisfacen las pruebas requeridas para la validez de los resultados, si bien con coeficientes de menor significancia, dado el menor número de observaciones. Los resultados se muestran en el Cuadro 3. En general, los resultados se mantienen para ambas submuestras, tanto en signos como en significancia.
Efectos de las EMN-EU en la pobreza
Así, la variable dependiente rezagada refuerza los niveles de pobreza. Además, el gasto público (en educación y salud) y la gobernanza, junto a la operación de empresas multinacionales estadounidenses representan mecanismos robustos de reducción de la pobreza. Debe destacarse que todos los coeficientes en el grupo de países sin acuerdos de libre comercio con Estados Unidos muestran coeficientes de mayor magnitud. En particular, se observa un coeficiente para emneu mayor para países sin este tipo de tratados comerciales. En este sentido, entre más emneu operen en la economía nacional en el periodo anterior, menor pobreza en el periodo actual en países sin acuerdo comercial con Estados Unidos. En cualquier caso, la atracción de emn significa un mecanismo robusto de combate a la pobreza.
Determinantes de la atracción de EMN-EU
Se tiene que para las dos submuestras todas las variables son significativas, excepto el costo laboral unitario. Sin embargo, los coeficientes son mayores para los países con acuerdos comerciales con Estados Unidos. En ambos casos, además de la operación previa de estas empresas, condiciones favorables vinculadas a la democracia son determinantes de atracción de nuevas EMN-EU. Para los países sin acuerdo, la operación previa de empresas estadounidenses permite crear un ambiente de negocios confiable para atraer más empresas. Para los países con acuerdo, el crecimiento en el tamaño de mercado se traduce en nuevas EMN-EU. Para el primer caso, las empresas parecen buscar más la eficiencia de mercado (reducción de costos de producción y exportación); mientras que en el segundo se orientan al mercado.
Efecto de los determinantes de la atracción de las EMN-EU en la pobreza
Igualmente, se observa que los factores que atraen a las emn estadounidenses a operar en mercados extranjeros tienen efecto positivo en la reducción de la pobreza. Se encuentra también que la participación previa de este tipo de empresas tiende reducir la pobreza en ambos grupos de países. Desde esta perspectiva, se comprueba la relevancia de la atracción de las EMN-EU como estrategia (indirecta) para reducir los niveles de pobreza. Aún más, el factor más relevante en la reducción de la pobreza son las condiciones democráticas favorables para la submuestra de economías con acuerdo comercial con Estados Unidos. Para los países sin acuerdo, la existencia de factores de aglomeración en torno al sector industrial se traduce en menores niveles de pobreza, probablemente vía el mercado laboral.
Para considerar la robustez de los resultados se estiman los efectos de las EMN-EU en la pobreza a través de una metodología GMM y PCSE. Se observa que los resultados (Cuadro C del Anexo) se mantienen (signos, magnitudes y, en menor medida, significancia). Por ende, los resultados reflejan sólidamente los efectos de las variables sobre la pobreza. Las estimaciones confirman los resultados para la muestra total de países y para las submuestras. En breve se tiene que la significancia de los coeficientes, incluido el asociado a las EMN-EU, permanece con los signos estimados mediante SYS-GMM, y mantienen rangos similares. No obstante, la significancia de los coeficientes tiende a disminuir. Esto corrobora la influencia clave de las empresas estadounidenses en la reducción de la pobreza.
Discusión
Los resultados muestran que, de manera global, la presencia de las EMN-EU son favorables a la reducción de la pobreza en los países receptores. Todas las variables estudiadas como el PIB per cápita, una mayor especialización en el sector industrial y un mayor índice de democracia atraen más empresas estadounidenses a operar en la economía nacional (UNCTAD, 2013: 122); excepto el costo laboral y la infraestructura. Este resultado contradice a Honglin (2011), quien menciona que las mejoras en la infraestructura son un factor de atracción de las EMN. También a Du et al. (2012) y Hayawaka et al. (2013), que señalan que los bajos salarios se interpretan como una ventaja para la atracción, debido a la disminución de los costos de producción.
Si bien las EMN-EU han contribuido en la reducción de la pobreza en los países, es importante mencionar que el costo ha sido considerable en términos de precarización del empleo (Jenkins, 2005), por una parte, y la mercantilización de servicios públicos, la pérdida de soberanía, la práctica del cabildeo y la corrupción, la criminalización social, el deterioro medioambiental y la vulneración de los derechos laborales, por la otra (Uharte, 2014).
También, los resultados muestran que los países con acuerdo comercial con Estados Unidos se benefician, en términos de reducción de la pobreza, por la presencia de las EMN-EU. De igual forma, los países sin acuerdo comercial con aquel país se benefician de la presencia de las EMN de esa nación. Los resultados señalan que, en general, las EMN-EU contribuyen, en mayor medida, en la reducción de la pobreza en los países sin acuerdo comercial con la Unión Americana. Esto contradice la tesis según la cual los tratados de libre comercio aumentan la desigualdad, beneficiando sólo a los más ricos. La diferencia radicaría en que las EMN-EU con acceso a acuerdos comerciales se orientan más a la exportación desde el país donde operan; mientras que las EMN-EU sin acceso a acuerdos comerciales se enfocan más al mercado interno del país donde operan.
En cualquier caso, las estimaciones señalan que la presencia de las EMN-EU favorece la reducción de la pobreza; beneficio que se alcanzaría a través de la generación de empleos. Aún más, las medidas políticas que busquen atraer dichas empresas, como el fomento del mercado interno, de la industrialización y de la democracia, sin reducir necesariamente las remuneraciones laborales, coadyuvan simultáneamente en el combate de la pobreza.
Reflexiones finales
Este artículo brinda evidencia robusta sobre el efecto de las empresas multinacionales estadounidenses en la reducción de la pobreza para un grupo de cuarenta y cinco países de ingreso alto y medio-alto durante el periodo 2009-2018. Siguiendo una metodología econométrica SYS-GMM, se confirma un efecto positivo para la muestra total y submuestras de países agrupados, de acuerdo con la existencia o no de algún tratado comercial con Estados Unidos.
En general, los resultados son consistentes con la literatura cualitativa que analiza el efecto de las empresas multinacionales en la pobreza, básicamente desde el enfoque de la responsabilidad social corporativa. Por ende, desde esta óptica, las EMN asumen un papel central en el combate de la pobreza, y en el logro de los ODS, en la medida que implementen programas de RSC que incluyan elementos ligados a los derechos humanos y laborales, compromiso con el desarrollo social local, ética y transparencia, voluntariado y, en general, un balance entre aspectos económicos, sociales y ambientales. Aún más, se encuentra que los factores empíricos de la atracción de EMN-EU a esos países influyen positivamente en la disminución de la pobreza en esos países. Esto es, todas las medidas de política pública ligadas al fomento del mercado interno, la especialización productiva en el sector manufacturero o de la democracia, no sólo atraen nuevas empresas estadounidenses, sino que combaten simultáneamente los niveles de pobreza.
De este modo, la presencia de las EMN-EU cumple un rol activo directo e indirecto en la reducción de la pobreza. En consecuencia, se les consideraría un mecanismo central, determinante de la dinámica global de la pobreza. Los recursos totales, monetarios o no, que emplean las EMN-EU en las economías donde operan, independientemente de su estatus comercial con Estados Unidos, contribuyen a romper o debilitar los ciclos de pobreza al complementar las inversiones nacionales, que influyen en el mercado laboral (directa e indirectamente), a través de externalidades positivas, como el desarrollo de proveedores, expansión de mercados para empresas locales, economías de escala, de alcance y de aglomeración, entre otros.
Así, como motores eficientes de cambio, la presencia de las EMN-EU altera las condiciones en las que se crea y persiste la pobreza. Las empresas extranjeras estadounidenses son instituciones que cuentan con recursos y competencias necesarios para complementar los mercados y, como efecto secundario, reducir sustentablemente los niveles de pobreza. En cualquier caso, se requiere siempre de esfuerzos coordinados y complementarios entre actores públicos, sociales u otros agentes del sector privado, así como organismos internacionales para diseñar e implementar estrategias que incidan directamente en la reducción de la pobreza y se legitimen los esfuerzos de su combate.