ESTADO DEL ARTE

Los resultados a nivel internacional sugieren que el riesgo político tiene un impacto significativo en la evolución de la inversión privada. ^{Azam, Khan e Iqbal (2012)} estudiaron la influencia del riesgo político y la incertidumbre macroeconómica sobre la evolución de la inversión extranjera directa (IED) en el Sudeste Asiático. Los autores utilizaron un modelo autorregresivo con retardos distribuidos (ARDL) que les permitió concluir que en el largo plazo tanto el riesgo político como la incertidumbre macroeconómica tienen un efecto negativo en la IED. Por su parte, ^{Bekaert et al. (2014)} crean un índice de riesgo político que proviene de la desviación de la tasa de rendimiento de los bonos estadounidenses con sus pares. Los investigadores explican que esta desviación podría provenir de cuatro factores: a) riesgo político, b) condición económica global, c) heterogeneidad de cada país y d) liquidez. Asimismo, extraen la parte de desviación que proviene del riesgo político para concluir que una reducción del 1% en este está asociada a un incremento del 12% en la IED.

^{Khan y Akbar (2013)} utilizan un modelo de datos de panel en 94 países, para el periodo 1986-2009, a fin de explicar el impacto que tiene el riesgo político en la IED. Los autores tipificaron la relación de ambas variables en cinco posibles escenarios: a) mundo, b) países con ingresos altos (PBI per cápita de US$ 12,276 o más), c) países con ingresos medios (PBI per cápita entre US$ 3,976 y US$ 12,275), d) países con ingresos bajos (PBI per cápita entre US$ 1,006 y US$ 3,975) y e) países con ingresos muy bajos (PBI per cápita de US$ 1,005 o menor). Los resultados sugieren que el riesgo político tiene un impacto negativo y significativo en la IED para todos los casos; sin embargo, tal impacto es mayor para los países de ingresos medios, y algo menor -pero todavía significativo- para aquellos con ingresos bajos y muy bajos.

A su vez, ^{Nasreen y Anwar (2014)} investigaron el impacto del riesgo político en la IED para la economía pakistaní en el periodo 1981-2012. A través de un ARDL, los autores concluyen que el riesgo político disuade las entradas de IED en Pakistán tanto en el largo como en el corto plazo. Los resultados indican además que el PIB per cápita y la infraestructura son determinantes importantes para atraer flujos de IED en el país. Sin embargo, la alta tasa de inflación y la inestabilidad del tipo de cambio se asocian negativamente con las entradas de IED en Pakistán.

^{Aysan y Veganzones (2007)} encuentran una relación directamente proporcional entre inversión privada y variables de política como la calidad de la administración pública, la estabilidad política y la rendición de cuentas. Para eso, utilizan un modelo de datos de panel para 32 países de Medio Oriente y el norte de África en el periodo 1980-1990. Los resultados sugieren que estas tres variables, en la mayoría de países, tienen una influencia positiva en la decisión de invertir en el largo plazo; no obstante, plantean que existen algunos casos en los que la relación es negativa, por lo cual concluyen que la evidencia empírica es poco consistente, pues los datos son muy volátiles en estos países.

A partir de las investigaciones referidas, se podría generalizar que el riesgo político tiene un impacto negativo en la evolución de la inversión privada. Para Perú la evidencia empírica parece ser aún no concluyente, ya que hay investigaciones que sostienen que este tipo de riesgo podría tener un impacto negativo, no significativo o incluso positivo en la inversión privada. Durante periodos de riesgo político es común que instituciones empresariales, académicos y políticos sugieran que este tiene un impacto negativo en la economía. Por ejemplo, a finales del 2017 e inicios del 2018, la Cámara de Comercio de Lima hacía un llamado para disminuir el enfrentamiento político entre el Poder Ejecutivo y Legislativo, pues ello podría reducir en algunos puntos la inversión privada, lo que terminaría impactando finalmente la evolución del crecimiento económico.

El impacto negativo del riesgo político en la inversión privada está también respaldado por ^{Mongilardi (2018)}, que sugiere que la inversión privada busca estabilidad económica y política. Si se eliminase la inestabilidad política, se combatiría también la incertidumbre y serían posibles mayores tasas de inversión privada. En otras palabras, a mayor riesgo político, los inversionistas empiezan a exigir mayores retornos, lo cual disminuye la inversión privada. Esta teoría se puede evidenciar para periodos de alto riesgo político, como la vacancia presidencial planteada por parte del Poder Legislativo al Presidente de la República a mediados de marzo del 2018. ^{Marrero (2018)} expresa al respecto: "Ante la posibilidad de la vacancia, las tasas de interés de los bonos soberanos peruanos que vencen en el 2028 saltaron de 4,78% a 4,91% entre el 6 y 16 de marzo¹, y similar tendencia se observa en el resto de bonos de diferentes plazos" (p. 2).

Cuando la coyuntura está marcada por el riesgo político, es común la opinión de que este tiene un impacto negativo en la inversión privada. De manera empírica, ^{Lipinsky et al. (2015)} evidenciaron que tanto el riesgo político como el precio del cobre son variables significativas en la explicación de la evolución de la inversión privada en el Perú; sin embargo, la primera variable tiene un impacto mayor en la inversión privada que la segunda. Para comprobar lo anterior, los economistas utilizaron un modelo de correcciones de error (MCE) para el periodo trimestral desde 1984 hasta 2013; concluyeron así que factores externos como el precio de las materias primas y factores endógenos como el riesgo político explicarían la dinámica de la inversión privada. Según sus resultados, un incremento del 10% de los precios de las materias primas aumentaría la inversión privada en un 4,8%; mientras que un incremento del 10% del riesgo político la reduciría en un 16,75%.

En una línea similar, el ^{BBVA Research (2017)}, a través de la utilización de un modelo de vectores autorregresivos (VAR), comprobó que las tensiones políticas -o el riesgo político- tienen un impacto significativo tanto en el corto como el mediano-largo plazo. La diferencia es que el corto plazo hace referencia a variables financieras como tipo de cambio, riesgo país y tasa de interés, mientras que el mediano-largo plazo remite a variables reales como la inversión privada. Los resultados indican que en el corto plazo las mayores tensiones políticas reflejan una mayor percepción sobre el riesgo país y un aumento en la tasa de interés en la moneda local, mas no existe un impacto en la evolución del tipo de cambio; mientras que en el mediano-largo plazo los resultados sugieren que las tensiones políticas afectan negativamente el desempeño de la inversión privada debido a que, en un entorno en el que el retorno de la inversión es más incierto y los costos de financiamiento probablemente sean mayores, la confianza empresarial tiende a disminuir.

Por otro lado, algunos autores afirman que el impacto que tienen variables políticas sobre las variables económicas en Perú es nulo o poco significativo, dada la estructura de la economía peruana, que se desenvuelve como primaria exportadora, lo cual da un mayor margen para que la inversión privada dependa más de factores externos que internos. Esta visión está respaldada por ^{Mendoza (2017)}, que refiere que el precio del cobre es la variable más significativa de la inversión privada, mucho más importante incluso que variables políticas como el riesgo político. Según este investigador, un aumento del precio del cobre incrementaría la inversión cuprífera, por cuanto el 60% de las exportaciones peruanas son mineras, y la mitad de estas son provenientes del cobre. La anterior dinámica aumentaría el PBI minero y, a su vez, el PBI de la economía. En consecuencia, los ingresos públicos aumentarían debido a la mayor tributación minera, con lo cual se tendría mayor presupuesto para una inversión pública. Hasta el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) se beneficiaría a causa del ingreso masivo de dólares provenientes de las exportaciones de minerales, y ello forzaría a que el BCRP compre esta moneda extranjera y aumente sus reservas internacionales.

Asimismo, ^{Mendoza y Collantes (2018)} afirman que los determinantes de la inversión privada peruana no dependen de factores endógenos como el riesgo político, sino de factores exógenos como el precio del cobre, debido a la estructura primaria exportadora del país. A partir de un modelo econométrico de vectores autorregresivos (VAR) para el periodo 1997-2017, comprueban que el precio del cobre y los términos de intercambios son variables significativas que explican la evolución de la inversión privada en el país.

Por último, es importante resaltar la postura de ^{Gallardo, Ghezzi y Segura (2018)} respecto al riesgo político: si bien plantean que este genera un impacto en las expectativas empresariales y el crecimiento económico en el corto plazo, también podría ser beneficioso en el mediano y largo plazo si trae consigo cambios estructurales políticos:

La obsesión por unas décimas adicionales de crecimiento del PBI [...] nos ha conducido, a menudo, a descuidar la construcción de institucionalidad y ciudadanía. Esto nos está pasando la factura hoy. El ruido [político] de corto plazo es justamente el precio de un crecimiento mucho mayor, y más justo, en el futuro. Eso es, precisamente, invertir en el futuro del país. (p. 12)

Datos

El riesgo político es cuantificado mensualmente, desde 1984, por el International Country Risk Guide (ICRG). Tal medición se da a través de la inclusión de doce variables políticas y sociales mencionadas en la tabla 1. Una variación de al menos una de las doce variables afectaría al riesgo político. El ICRG también califica el riesgo según el puntaje obtenido: si el puntaje total se ubica entre 0 y 20, se considera un riesgo político muy bajo; si está entre 20,1 y 30, es un riesgo bajo; de 30,1 a 40 es un riesgo moderado; de 40,1 a 50 es un riesgo alto; y cualquier puntaje por encima de 50 es considerado un muy alto riesgo político.

Modelo autorregresivo de retardos distribuidos (ARDL)

La metodología para determinar el impacto y la significancia que tiene el riesgo político en la inversión privada utiliza un modelo ARDL, ampliamente desarrollado por ^{Pesaran y Shin (1999)} y ^{Pesaran, Shin y Smith (2001)}, que permite establecer si existe cointegración entre las variables, incluso si estas son de diferente orden. Una ventaja adicional de su estimación es que permite obtener parámetros insesgados y eficientes cuando se sospecha de la presencia de problemas de endogeneidad y correlación serial. Además, es más apropiado para estimar relaciones de corto y largo plazo en muestras pequeñas.

Para encontrar una relación de cointegración entre la inversión privada, el precio de cobre (o términos de intercambio), el riesgo político, el PBI real y el tipo de cambio real, el ARDL puede ser expresado de la siguiente manera:

Donde θ _1i ., θ _2i ., θ _3i ., θ _4i ., θ _5¡ y θ _6¡ representan la dinámica de corto plazo; β ₁ , β ₂ , β ₃ , β ₄ , β ₅ y β ₆ , la relación de largo plazo; y e _t , el término de error. La hipótesis nula de no cointegración (no existe relación de largo plazo) es:

H ₀ : β ₁ , β ₂ , β ₃ , β ₄ , β ₅ y β ₆ ,= 0

La hipótesis alternativa de cointegración (existe relación de largo plazo) es:

H ₁ : β ₁ ≠ β ₂ ≠β ₃ ≠β ₄ ≠β ₅ ≠β ₆ ≠ 0

Para probar la hipótesis nula se emplea el F-estadístico, bajo los valores críticos propuestos por ^{Pesaran, Shin y Smith (2001)} para las variables I(0) e De esta forma, si el valor calculado para el F-estadístico se encuentra por encima del valor crítico del límite superior, se rechaza la hipótesis nula de no cointegración y se concluye la existencia de una relación de largo plazo. Por el contrario, si el F-estadístico se ubica por debajo del valor crítico del límite inferior, implica la ausencia de cointegración. Para realizar esta prueba, el número óptimo de lags para cada una de las variables se obtiene bajo el criterio de información Akaike (AIC).

Si se prueba la existencia de una relación de largo plazo, la relación de corto plazo se puede representar mediante un modelo de corrección de errores:

Donde β es el parámetro de velocidad de ajuste. Para confirmar la relación de largo plazo, se espera que dicho parámetro sea negativo y estadísticamente significativo. Asimismo, para asegurar la validez de los resultados de la prueba de cointegración, se aplican las pruebas de heterocedasticidad, autocorrelación y normalidad de los residuos. Finalmente, se comprueba la estabilidad de los coeficientes con el test de CUSUM.

Resultados de la prueba de raíz unitaria

A fin de comprobar que las variables sean estacionarias en niveles o en primeras diferencias, se aplicó la prueba de raíz unitaria Dickey Fuller aumentada, que admite las condiciones "sin tendencia" y "con tendencia", según el lag óptimo determinado por el criterio de información Akaike. Los resultados de dicha prueba se muestran en la tabla 2.

La variable RIESGP es estacionaria tanto en niveles como en primeras diferencias, considerando o no la tendencia. Es decir, en este caso se rechaza la hipótesis nula de raíz unitaria al nivel de significancia de 5 % y se concluye que la variable es I(0). Por el contrario, los resultados de la prueba ADF muestran que las demás variables son no estacionarias en niveles y estacionarias en primeras diferencias, con o sin tendencia, por lo que se concluye que son

Resultados de la prueba de cointegración

Debido a que las variables son de diferente orden de integración, el enfoque más apropiado para probar que existe cointegración es el ARDL. Los resultados de la prueba de cointegración propuesta por ^{Pesaran, Shin y Smith (2001)} se presentan en la tabla 3. Para aplicar esta prueba, se estimó la ecuación [3] con la estructura óptima de rezagos (4, 0, 0, 4, 1, 1) para las variables LINVP, RIESGP, COBR, LPBIR, TCR y CORR. Los resultados del F-estadístico y el t-estadístico indican que la hipótesis nula de no cointegración es rechazada. Por lo tanto, existe una relación de largo plazo entre LINVP, RIESGP, COBR, LPBIR, TCR y CORR.

Resultados del enfoque autorregresivo de retardos distribuidos (ARDL)

Los coeficientes estimados a largo y corto plazo, para cada una de las variables, se muestran en la tabla 4. Los resultados indican para Perú que, en el largo plazo, solo el precio del cobre, el PBI real y el tipo de cambio real tienen un impacto significativo en la inversión privada. En este sentido, un aumento en una unidad en el precio del cobre incrementa la inversión privada en 0,0008%, mientras que un aumento en una unidad del PBI real incrementa la inversión privada en 1,55%. Por el contrario, un incremento del tipo de cambio real la impacta negativamente, reduciéndola en 0,0089%.

Los resultados sugieren que variables como el riesgo político y la corrupción, a pesar de que muestran los signos esperados, carecen de significancia para explicar la inversión privada. Esto quiere decir que un aumento en el riesgo político y la corrupción en el país no afectaría la inversión en el largo plazo. En la tabla 4 también se observa que el coeficiente de ECT (-0,28) es negativo y estadísticamente significativo a un nivel de significancia del 1 %. Este coeficiente sugiere que la inversión privada se ajusta a una velocidad de 28% cada trimestre. En otras palabras, una distorsión del equilibrio, generada por un shock a todas las variables, se corregiría en aproximadamente 3,6 trimestres. Con ello se corrobora que existe una relación de largo plazo entre el riesgo político, el precio del cobre, el PBI real, el tipo de cambio real, la corrupción y la inversión privada peruana.

Con respecto al corto plazo, se observa que la inversión privada en Perú estaría explicada por el PBI real y sus tres rezagos. Así, un incremento del PBI real en los periodos pasados fomentaría la inversión privada en el periodo actual. Asimismo, según lo esperado, la variable dummy muestra un impacto positivo en la inversión privada. No obstante, este no es significativo, lo cual quiere decir que el régimen político, sea autoritarismo competitivo o democrático, no afecta a la inversión privada en el corto plazo. Por su parte, los resultados evidencian que el signo coeficiente del tipo de cambio real, en el corto plazo, difiere de la dinámica del largo plazo y, además, carece de significancia.

Esto es, mientras que un aumento de una unidad en el tipo de cambio real disminuye la inversión privada en el largo plazo en 0,89%, en el corto plazo no tiene efecto.

Finalmente, a pesar de que no se encontró un impacto significativo de la corrupción en el largo plazo, los resultados sugieren que en el corto plazo esta variable sí tiene una incidencia significativa a un nivel de significancia del 10%. Así, el incremento de la corrupción en una unidad generaría una disminución de la inversión privada en 0,003 %.

Adicionalmente, se realizaron las pruebas de diagnóstico. Los resultados de la tabla 4 indican que la estimación cumple con los supuestos de normalidad de los residuos, la no autocorrelación y la homocedasticidad. Finalmente, en la figura 3 se muestra la estabilidad estructural de las relaciones de corto y largo plazo para el periodo analizado, a través de la suma acumulada de cuadrados (CUSUMSQ). Dado que los gráficos de CUSUMSQ se encuentran dentro del par de líneas trazadas, se concluye que el modelo está correctamente especificado y permite estimar las relaciones de corto y largo plazo entre la inversión privada y sus determinantes.

Fuente: elaboración de los autores.

Figura 3 Prueba de estabilidad suma acumulada de cuadrados (CUSUMSQ)