Revista Venezolana de Gerencia (RVG)
Año 30 No. Especial 14, 2025, 1132-1147
ISSN 1315-9984 / e-ISSN 2477-9423
Como citar: García, B. M., Polo, S. D., Guillamón, Ma. D., y Vargas, T. d. J. (2025). Sucesión en empresas familiares en el Estado de Michoacán: Un análisis de factores clave. Revista Venezolana De Gerencia, 30(Especial 14), 1132-1147. https://doi.org/10.52080/rvgluz.30.especial14.17
Desviaciones presupuestarias e inversión extranjera directa en México: Evidencia empírica
García Ortiz, Brenda Midhely*
Polo Jiménez, Sergio Demetrio**
Guillamón López, Ma. Dolores***
Vargas Vega, Teresa de Jesús****
Resumen
Los flujos de capital son una opción de financiación que los países emplean como una herramienta para fortalecer sus sectores económicos. Así, se puede definir a la Inversión Extranjera Directa como la modalidad de capital a largo plazo que se origina en un país distinto al país receptor. En este sentido, el propósito de la presente investigación se orienta en identificar los factores que explican la Inversión Extranjera Directa en México, mediante el análisis de las desviaciones presupuestarias contenidas en los informes financieros de los 32 estados de la República Mexicana en el periodo 2018-2022. A través de la aplicación de un modelo de regresión lineal, los resultados muestran una relación estadísticamente significativa de tipo negativo entre la Inversión Extranjera Directa y la desviación presupuestaria, lo que significa que el manejo en la desviación de recursos no es atractivo para los inversores en el mercado mexicano. Se concluye que la gobernanza, transparencia y el control presupuestal son cruciales para atraer la inversión extranjera en México.
Palabras clave: inversión extranjera directa; gobernanza; índice de desviación presupuestaria; transparencia.
Recibido: 13.03.25 Aceptado: 07.08.25
* Doctora en Ciencias Económico Administrativas. Profesora Investigadora del Instituto de Ciencias Económico Administrativas, Área Académica de Contaduría en la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo (UAEH), Hidalgo, México. E-mail: midhely_garcia@uaeh.edu.mx ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8197-6085
** Doctor en Contabilidad y Auditoría. Profesor Investigador del Instituto de Ciencias Económico Administrativas, Área Académica de Contaduría en la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo (UAEH), Hidalgo, México. E-mail: sjimenez@uaeh.edu.mx ORCID: http://orcid.org/0000-0002-6137-5549 .
*** Doctora en Contabilidad y Auditoría. Departamento de Contabilidad y Finanzas, Facultad de Economía y Empresa "Campus Mare Nostrum", Universidad de Murcia, Murcia, España. E-mail: mdguillamon@um.es ORCID: http://orcid.org/0000-0001-7331-5167
**** Doctora en Economía. Profesora Investigadora del Instituto de Ciencias Económico Administrativas, Área Académica de Contaduría en la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo (UAEH), Hidalgo, México. E-mail: tvvega@uaeh.edu.mx ORCID: https://orcid.org//0000-0002-6051-719
Budget deviations and Foreign Direct Investment in Mexico: Empirical evidence
Abstract
Capital flows are a financing option that countries use as a tool to strengthen their economic sectors. Thus, Foreign Direct Investment can be defined as the form of long-term capital that originates in a country other than the recipient country. In this sense, the purpose of the present research is oriented to identify the factors that explain Foreign Direct Investment in Mexico through the analysis of budget deviations contained in the financial reports of the 32 states of the Mexican Republic in the period 2018-2022. Through the application of a linear regression model, the results show a statistically significant negative relationship between Foreign Direct Investment and budget deviation, which means that the management in the deviation of resources is not attractive to investors in the Mexican market. It is concluded that governance, transparency, and budgetary control are crucial for attracting foreign investment in Mexico.
Keywords: Foreign Direct Investment; Governance; Budget deviation index; Transparency.
1. Introducción
En el marco de la teoría política, representada por Selznick (1948), se plantea que la organización es dependiente del contexto en tres aspectos fundamentales: 1. La importancia del recurso; 2. El grado de discreción de quienes controlan el recurso y 3. El control que tiene el tercero sobre el recurso, resaltando el concepto de gobernabilidad como un sistema que apoya la toma de decisiones y que ha sido utilizado ampliamente por la literatura previa.
Para Newman (2001), la gobernabilidad es un “concepto analítico” que abre la discusión sobre formas de poder y autoridad, patrones de relaciones y derechos y obligaciones que podrían tipificar una forma particular de gobierno. Este concepto también ha sido asociado con el manejo de una organización y sus recursos, sea pública o privada; Rhodes (1997) afirma que la importancia de la noción de las nuevas estrategias de manejo público en gobernabilidad se da en virtud de que la conducción es central al análisis del manejo público y conducción es un sinónimo de gobernabilidad.
El estudio de la literatura previa que analiza la gobernanza pública (Álvarez et al., 2009; Mamingi y Martin, 2018; Conde y Mendoza-Velázquez, 2019) considera que la variable de desarrollo económico afecta directamente la eficiencia en el manejo de los recursos puestos a disposición, a través de los presupuestos públicos otorgados a cada región y de los cuales se espera obtener ciertos beneficios para la población, en el caso de México, el principal problema que decanta esta situación recae en el inadecuado manejo de los recursos públicos que ha sido fuertemente criticado por las diferentes fuerzas políticas opositoras, así como el estancamiento de su desarrollo económico y social (Treviño, 2011). A su vez, el concepto de Inversión Extranjera Directa (inversión de capital por parte de una entidad o individuo extranjero en una empresa o proyecto ubicado en otro país) representa una variable que ha mostrado efectos positivos para las naciones, en virtud de su contribución a la producción y con ello a la generación de empleo y, en general, al desarrollo económico (Garcés et al., 2017).
Debido al debate teórico de los efectos que presenta la Inversión Extranjera Directa (IED), es relevante conocer los factores que influyen en la determinación de este tipo de capitales, para el caso específico de México (Elizalde, Arana y Martínez, 2020). Por lo tanto, el presente estudio tiene como propósito identificar los factores que explican la atracción de IED desde una arista del manejo presupuestal (desviación presupuestaria y transparencia), ya que es un factor que ha sido poco estudiado en la literatura de IED (Penfold y Curbelo, 2013).
Si bien existen estudios que han documentado el impacto de variables macroeconómicas como el PIB, el tipo de cambio y la apertura comercial sobre la atracción de la IED, como lo hacen Romero (2012) y Kersan-Škabić (2013), la dimensión de la eficiencia presupuestaria como determinante de atracción de IED no ha sido abordada. La presente investigación propone se orienta en identificar los factores que explican la Inversión Extranjera Directa en México y, por ende, una variable explicativa de la eficiencia presupuestaria, y analizar su relación con los flujos de IED, debido a que las desviaciones presupuestarias, entendidas como aquellas diferencias sistemáticas entre lo aprobado y lo ejercido, pueden ser interpretadas como signos de inestabilidad financiera, planeación deficiente o falta de transparencia (Ríos et al., 2016), factores que inciden directamente en la percepción de riesgo por parte de los inversionistas extranjeros.
2. Fundamentos teóricos del Presupuesto y desviación presupuestaría
En atención a la línea de investigación “La Nueva Gestión Pública” se parte de las teorías que han alimentado y buscan dar origen a esta nueva corriente, basadas en los estudios organizacionales tanto clásicos como modernos en esta, la teoría de la elección pública tiene como premisa de partida que todo el mundo tratará de buscar una ventaja en el manejo de los recursos que le sea apropiada (Sánchez, 1997).
Del mismo modo, la noción de la racionalidad económica se basa en que cada participante intentará defender sus propios intereses, además de los intereses colectivos, y el oficial de guardia (gobernante) actuará de la misma forma. Esto implica que cada empleado, cada líder de departamento buscará maximizar su interés para conseguir tantos presupuestos dentro de lo factible para su servicio y obtener el máximo beneficio alcanzable, o incluso tanto reconocimiento como sea posible. Esta asimetría de la información se puede utilizar para transferir los aumentos presupuestarios, sin embargo, no es sinónimo de una eficacia en la aplicación de los mismos (Morrissey y Udomkerdmongkol, 2012; Chakrabarti, 2001).
3. Inversión extranjera directa (IED) y el desempeño económico
Son abundantes los estudios que han utilizado la IED como una variable que muestra el desempeño económico a nivel regional, estatal o nacional, entre los que destacan aquellos que encuentran una relación significativa y positiva en ambas variables, lo que significa que aumenta la inversión (Miranda et al., 2022; Lanzilotta et al., 2022; Chen y Jiang, 2021; Hossain y Rahman, 2017; Rachdi et al., 2016; Mumtaz y Anum, 2015; Hadhav, 2012; Romero, 2012; CEPAL, 2021); por el contrario, el estudio realizado por Adedokun (2017) muestra un efecto negativo en la inversión extranjera.
El deseo de entender el constante y ascendente movimiento internacional de capital bajo la modalidad de Inversión Extranjera Directa ha llevado en las últimas décadas a la emergencia de una variedad de enfoques que intentan justificar las razones y los rumbos de estos flujos financieros (Villarreal, 2004).
Estudios previos en los países Brasil, Rusia, India, China y Sudáfrica han evidenciado que, si bien factores económicos como el tamaño del mercado y la apertura comercial son determinantes clave de la IED, la estabilidad política y el estado de derecho también desempeñan un papel fundamental en la toma de decisiones de los inversionistas (Jadhav, 2012). En este contexto, el fortalecimiento institucional y la mejora en la eficacia gubernamental se presentan como estrategias esenciales para atraer inversiones sostenibles que promuevan el desarrollo económico.
4. Eficacia gubernamental y la calidad institucional como factores explicativos de la IED
La eficacia gubernamental y la calidad institucional constituyen factores determinantes en la atracción de inversión extranjera directa (Kersan-Škabić, 2013; Tinoco-García y Guzmán-Anaya, 2020), ya que influyen en la confianza de los inversionistas y en la estabilidad del entorno económico, y esto a su vez se traduce en progreso económico (Kok y Acikgoz, 2009). Un marco regulatorio claro, la transparencia y el control de la corrupción contribuyen a reducir los costos de transacción y mejorar la competitividad de un país en el mercado global (Hegemann y Berumen, 2011).
El análisis de los trabajos realizados para conocer el efecto de los factores que explican la efectividad de la gobernanza muestra que la población total, la calidad institucional (medida por conceptos como la burocracia, el nivel de corrupción, aspectos del sector bancario, la legalidad y la protección al empleo), la estabilidad política, la calidad regulatoria, la rendición de cuentas y el estado de derecho son variables altamente significativas (El Fakiri & Cherkaoui, 2022; Conde y Mendoza, 2019; Younsi y Bechtini, 2019a; Sabir et al., 2019; Younsi y Bechtini, 2019b; Kurul y Yalta, 2017; Daude y Stein, 2007; Bénassy-Quéré et al., 2007; Gómez, 2015).
La administración de los recursos financieros ha sido un concepto para explicar la efectividad del gobierno, como lo demuestra el estudio realizado por Marcos y Laborda (2015), quienes, con el propósito de identificar los factores que explican el comportamiento en las comunidades autónomas en España en el periodo 2003-2012 con respecto a sus objetivos de estabilidad presupuestaria, encuentran que el incumplimiento de las políticas en la asignación de los recursos públicos disminuye significativamente el cumplimiento de los objetivos de desarrollo (este trabajo se encuentra directamente relacionado con la presente investigación).
Así mismo, se han desarrollado trabajos que vinculan la calidad de la gobernanza con variables relacionadas con factores macroeconómicos, como lo es el producto interno bruto, tamaño de mercado, la apertura comercial, desempeño económico, empleo (Gómez, Muñoz y Massa 2020; Álvarez et al., 2009; Mamingi y Martin, 2018; Sastoque, 2017; Ortega 2015; Cuenca 2003). De manera independiente, Malamud y Núñez (2021) y Shah y Afridi (2015) hacen énfasis en que se requiere una gobernabilidad sólida para estimular inversiones de capital externo, mientras que Mengistu y Adhikary (2011) añaden que la rendición de cuentas genera una eficacia en el gobierno y, por ende, una entrada de inversión extranjera.
De manera complementaria, Álvarez et al. (2009) y Saavedra y Flores (2017) desarrollaron índices compuestos que condensan en un solo indicador la eficacia de la gobernanza en el sector público, lo que facilita la comparación entre diferentes contextos y ofrece una visión integral del desempeño institucional. A su vez, se han empleado variables específicas para explicar la efectividad de la gobernanza, entre las que destaca la administración de los recursos financieros, como lo demuestra el trabajo realizado por Marcos y Laborda (2015), quienes evidencian que la forma en que se gestionan los recursos públicos impacta directamente en el cumplimiento de los objetivos gubernamentales.
Por otra parte, los trabajos de Miranda et al. (2022) analizan de manera empírica el impacto de la calidad de gobierno sobre los flujos de IED, considerando esta última como variable dependiente; mientras que otras investigaciones abordan la influencia que ejerce la calidad institucional o calidad de gobernanza en la inversión extranjera, entendida como un indicador de crecimiento y desarrollo social, como se observa en los artículos de Lanzilotta et al. (2022); Chen y Juang (2021); Kurul y Yalta (2017); Buchanan et al. (2012). En conjunto, estas contribuciones muestran que la solidez institucional y la eficacia gubernamental constituyen elementos clave para explicar la atracción de capital extranjero en diversos contextos económicos.
5. Consideraciones metodológicas de la investigación
Con el propósito de alcanzar los objetivos planteados en el trabajo de investigación y en virtud de que, los gobiernos estatales presentan su información hasta pasados dos a tres años, se analiza el periodo 2018 a 2022, lapso de tiempo en las que coincide la presentación del total de los informes anuales de las 32 entidades federativas. Al final, se estudia una población formada por 160 informes anuales de la cuenta pública, obteniendo de cada uno de ellos los conceptos relativos a los importes presupuestarios aprobados y los ejercidos, haciendo un total de 1,440 observaciones. El detalle de los datos analizados en función de región-año se observa en la (Tabla 1), sobre los partidos políticos gobernantes, la ideología política y región en la (Tabla 2).
Tabla 1
Descripción de la población región-año
|
Región |
Año |
||||||
|
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
Total |
||
|
Centronorte |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
25 |
|
|
Centrosur |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
15 |
|
|
Noreste |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
15 |
|
|
Noroeste |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
30 |
|
|
Occidente |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
20 |
|
|
Oriente |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
20 |
|
|
Sureste |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
20 |
|
|
Suroeste |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
15 |
|
|
Totales |
32 |
32 |
32 |
32 |
32 |
160 |
|
Nota. Elaboración propia con datos tomados de Fouquet (2008) para división de regiones.
A partir de investigaciones previas, se identifica que las etiquetas ideológicas a menudo están relacionadas con las decisiones políticas. La (Tabla 2) incluye las ideologías de los partidos utilizados en el modelo. Sin embargo, estudios relativos a etiquetas ideológicas también resaltan que las concepciones de estos términos dependen del contexto (Bobbio, 1996).
Tabla 2
Descripción de la población partidos políticos gobernantes/ideología política/región
|
Partido político gobernante |
PRI |
PAN |
PES |
PRD |
PVEM |
PMC |
MORENA |
INDEP. |
Total |
|
Región / Ideología |
Der |
Der |
Der |
Izq |
Izq |
Izq |
Izq |
Izq |
|
|
Centronorte CentroCentronorte |
11 |
14 |
25 |
||||||
|
Centrosur |
6 |
2 |
5 |
2 |
15 |
||||
|
Noreste |
6 |
4 |
5 |
15 |
|||||
|
Noroeste |
11 |
18 |
1 |
30 |
|||||
|
Occidente |
10 |
3 |
5 |
2 |
20 |
||||
|
Oriente |
12 |
5 |
3 |
20 |
|||||
|
Sureste |
9 |
6 |
3 |
2 |
20 |
||||
|
Suroeste |
9 |
3 |
1 |
2 |
15 |
||||
|
Total |
74 |
50 |
2 |
13 |
3 |
3 |
10 |
5 |
160 |
Nota. Elaboración propia con datos tomados de páginas electrónicas oficiales de los partidos políticos de México.
Las etiquetas ideológicas cambian con el tiempo y el espacio, y no están forzosamente limitadas a una dimensión del conflicto. Las posiciones y los partidos a los que están vinculadas también cambian con el tiempo y el espacio (Kitschelt y Hellemans, 1990; Nathan y Shi, 1996; Evans y Whitefield, 1998).
Con el objetivo de identificar los factores que explican la Inversión Extranjera Directa en México (entre los que se encuentran “factores institucionales y de gobernanza”) a través del análisis de las desviaciones presupuestarias y la transparencia contenidas en los informes presupuestales de los 32 estados en el periodo 2018-2022, que permita generar evidencia empírica que fortalezca el proceso de planeación presupuestal, se plantean las siguientes hipótesis:
La literatura previa analizada muestra que, hasta el momento, no se ha planteado como hipótesis de investigación la relación entre las desviaciones presupuestarias y la IED. En este sentido, el presente trabajo de investigación incluye como aporte teórico la incorporación de “desviaciones presupuestarias” como un indicador de la efectividad de la gobernanza y, por ende, como una variable predictiva en la atracción de IED; con base en ello se proponen las siguientes hipótesis.
H1: Existe una relación significativa entre la IED y la desviación presupuestaria de los recursos. H2: Existe una relación significativa entre la IED y el índice de transparencia de las finanzas públicas. H3: La fuerza política del gobernante es un factor que influye significativamente en la IED (Tabla 3).
Tabla 3
Descripción de variables
|
Variable |
Descripción de variables |
Tipo |
Cálculo |
|
LN_IED |
Inversión Extranjera Directa (Logaritmo natural) |
Dep |
In(IED) |
|
ABS_IndDP |
Valor absoluto del Índice de desviación presupuestaria |
Ind |
|Pa-Pe| |
|
RCN |
Región Económica Centro Norte |
Ind |
Toma el valor de 1 cuando la región económica es Centro Norte y 0, cuando pertenece a otro. |
|
RCS |
Región Económica Centro Sur |
Ind |
Toma el valor de 1 cuando la región económica es Centro Sur y 0, cuando pertenece a otro. |
|
RNE |
Región Económica Noreste |
Ind |
Toma el valor de 1 cuando la región económica es Noreste y 0, cuando pertenece a otro. |
|
RNO |
Región Económica Noroeste |
Ind |
Toma el valor de 1 cuando la región económica es Noroeste y 0, cuando pertenece a otro. |
|
Añoiii |
Periodo presupuestal 2020 |
Ind |
Toma el valor de 1 cuando el periodo presupuestal es 2020 y 0, cuando pertenece a otro. |
|
Añoiv |
Periodo presupuestal 2021 |
Ind |
Toma el valor de 1 cuando el periodo presupuestal es 2021 y 0, cuando pertenece a otro. |
|
Añov |
Periodo presupuestal 2022 |
Ind |
Toma el valor de 1 cuando el periodo presupuestal es 2022 y 0, cuando pertenece a otro. |
|
Index_Trans |
Índice de transparencia |
Ind |
Asume valores entre 0 y 100, donde la puntuación más alta indica mayor transparencia. |
|
IPIzq |
Ideología política de izquierda |
Ind |
Toma el valor de 1 cuando la ideología política del gobernante es de izquierda y 0, cuando pertenece a otro. |
6. Inversión extranjera directa en México, mediante el análisis de las desviaciones presupuestarias: Resultados y discusión
En este apartado se presentan los resultados obtenidos de las pruebas estadísticas y del modelo de regresión lineal centrados en la ientificacion de los factores que explican la Inversión Extranjera Directa en México
6.1. Pruebas estadísticas
Para poder determinar el procedimiento estadísticamente adecuado dentro de la investigación científica, es necesario determinar si los datos que se tienen se ajustan a una distribución normal, para lo cual, se aplica el Test de Kolmogorov-Smirnov (conocida como prueba K-S), la cual es una prueba de significación estadística que se utiliza para verificar si los datos de la muestra proceden de una distribución normal y se emplea para variables cuantitativas continuas cuando el tamaño muestral es mayor de 50 observaciones (Saldaña, et al., 2016).
La prueba de Kolmogorov-Smirnov aplicada a los residuos no estandarizados, muestra un estadístico de 0.052 y un valor de significancia de 0.200, por tanto (p_value = 0.200 > 0.05), indica la presencia de normalidad en los datos residuales. Por lo tanto, se utilizan modelos paramétricos. Los modelos paramétricos se fundamentan en suposiciones acerca de la distribución de la población de donde se extrae la muestra; el parámetro determina los datos que se recolectarán para examinar o evaluar la situación de estudio para conocer el grado de influencia que mantienen las variables independientes con respecto a otra variable llamada dependiente (Mayorga-Ponce, et al., 2022).
De igual manera, se contrastan los cuantiles observados con los cuantiles teóricos de una distribución normal, con la misma media y desviación estándar que los datos. Conforme los datos se aproximan más a una normal, más alineados se encuentran los puntos circundantes con la línea recta (Amat, 2016).
Para conocer el grado de coherencia que exhiben las variables analizadas en forma simultánea y con ello determinar si los valores de una característica cambian consistentemente conforme a los de la otra, o si; por el contrario, no hay ningún patrón que las asocie, se determina el coeficiente de correlación de Pearson, el cual es un indicador de la fuerza con que estas se vinculan (Hernández-Lalinde, et al., 2018), además de señalar la dirección de la asociación lineal entre las variables utilizadas. En la Tabla 4 se muestran los valores de las correlaciones determinadas para las variables del modelo.
Tabla 4
Correlaciones
|
|
LN_IED |
Partidos políticos de izquierda |
Partidos políticos de derecha |
Ubicación_Centronorte |
Ubicación_Noreste |
Ubicación_Centrosur |
Ubicación_Noroeste |
Indice_transparencia |
Año_ 2020 |
Año_ 2021 |
Año_ 2022 |
ABS_desviación_pres_índice |
|
|
LN_IED |
Correlación de Pearson |
1 |
0.129 |
-0.129 |
.161* |
.348** |
.357** |
0.027 |
-0.053 |
-0.004 |
-0.002 |
-0.03 |
-.243** |
|
Sig. (bilateral) |
|
0.105 |
0.105 |
0.043 |
0 |
0 |
0.739 |
0.505 |
0.965 |
0.978 |
0.712 |
0.002 |
|
|
N |
158 |
158 |
158 |
158 |
158 |
158 |
158 |
158 |
158 |
158 |
158 |
158 |
|
|
Partidos políticos de izquierda |
Correlación de Pearson |
0.129 |
1 |
-1.000** |
-.228** |
0.089 |
.245** |
-.215** |
0.019 |
-0.038 |
0 |
0.076 |
-0.082 |
|
Sig. (bilateral) |
0.105 |
|
0 |
0.004 |
0.262 |
0.002 |
0.006 |
0.816 |
0.635 |
1 |
0.342 |
0.302 |
|
|
N |
158 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
|
|
Partidos políticos de derecha |
Correlación de Pearson |
-0.129 |
-1.000** |
1 |
.228** |
-0.089 |
-.245** |
.215** |
-0.019 |
0.038 |
0 |
-0.076 |
0.082 |
|
Sig. (bilateral) |
0.105 |
0 |
|
0.004 |
0.262 |
0.002 |
0.006 |
0.816 |
0.635 |
1 |
0.342 |
0.302 |
|
|
N |
158 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
|
|
Ubicación_Centronorte |
Correlación de Pearson |
.161* |
-.228** |
.228** |
1 |
-0.138 |
-0.138 |
-.207** |
0.112 |
0 |
0 |
0 |
-0.044 |
|
Sig. (bilateral) |
0.043 |
0.004 |
0.004 |
|
0.081 |
0.081 |
0.009 |
0.158 |
1 |
1 |
1 |
0.58 |
|
|
N |
158 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
|
|
Ubicación_Noreste |
Correlación de Pearson |
.348** |
0.089 |
-0.089 |
-0.138 |
1 |
-0.103 |
-0.155 |
0.071 |
0 |
0 |
0 |
-0.132 |
|
Sig. (bilateral) |
0 |
0.262 |
0.262 |
0.081 |
|
0.193 |
0.051 |
0.37 |
1 |
1 |
1 |
0.096 |
|
|
N |
158 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
|
|
Ubicación_Centrosur |
Correlación de Pearson |
.357** |
.245** |
-.245** |
-0.138 |
-0.103 |
1 |
-0.155 |
-0.067 |
0 |
0 |
0 |
-0.078 |
|
Sig. (bilateral) |
0 |
0.002 |
0.002 |
0.081 |
0.193 |
|
0.051 |
0.401 |
1 |
1 |
1 |
0.326 |
|
|
N |
158 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
|
|
Ubicación_Noroeste |
Correlación de Pearson |
0.027 |
-.215** |
.215** |
-.207** |
-0.155 |
-0.155 |
1 |
0.031 |
0 |
0 |
0 |
-0.093 |
|
Sig. (bilateral) |
0.739 |
0.006 |
0.006 |
0.009 |
0.051 |
0.051 |
|
0.7 |
1 |
1 |
1 |
0.243 |
|
|
N |
158 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
|
|
Indice_transparencia |
Correlación de Pearson |
-0.053 |
0.019 |
-0.019 |
0.112 |
0.071 |
-0.067 |
0.031 |
1 |
-.165* |
.188* |
.301** |
-.297** |
|
Sig. (bilateral) |
0.505 |
0.816 |
0.816 |
0.158 |
0.37 |
0.401 |
0.7 |
|
0.037 |
0.017 |
0 |
0 |
|
|
N |
158 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
|
|
Año_2020 |
Correlación de Pearson |
-0.004 |
-0.038 |
0.038 |
0 |
0 |
0 |
0 |
-.165* |
1 |
-.250** |
-.250** |
.158* |
|
Sig. (bilateral) |
0.965 |
0.635 |
0.635 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0.037 |
|
0.001 |
0.001 |
0.046 |
|
|
N |
158 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
|
|
Año_2021 |
Correlación de Pearson |
-0.002 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
.188* |
-.250** |
1 |
-.250** |
-.195* |
|
Sig. (bilateral) |
0.978 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0.017 |
0.001 |
|
0.001 |
0.014 |
|
|
N |
158 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
|
|
Año_2022 |
Correlación de Pearson |
-0.03 |
0.076 |
-0.076 |
0 |
0 |
0 |
0 |
.301** |
-.250** |
-.250** |
1 |
-.386** |
|
Sig. (bilateral) |
0.712 |
0.342 |
0.342 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0.001 |
0.001 |
|
0 |
|
|
N |
158 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
|
|
ABS_desviación_pres_índice |
Correlación de Pearson |
-.243** |
-0.082 |
0.082 |
-0.044 |
-0.132 |
-0.078 |
-0.093 |
-.297** |
.158* |
-.195* |
-.386** |
1 |
|
Sig. (bilateral) |
0.002 |
0.302 |
0.302 |
0.58 |
0.096 |
0.326 |
0.243 |
0 |
0.046 |
0.014 |
0 |
|
|
|
N |
158 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
160 |
|
La interpretación de la magnitud del coeficiente de correlación de Pearson según las sugerencias de Cohen (1988), indican una correlación nula si el rango de valores es de 0.00 ≤ |XY| < 0.10; una correlación débil cuando 0.10 ≤ |XY| < 0.30; moderada sí 0.30 ≤ |XY| < 0.50 y fuerte para el rango de 0.50 ≤ |XY| < 1.00. Asume la relación existente entre X y Y, pero se aplica a cualquier par de variables.
Para cumplir con los supuestos clásicos de los modelos de regresión, se analiza la presencia de heterocedasticidad. Como parte de las pruebas estadísticas, se aplica el test de White, donde p value = 0.0526 > 0.05 (por lo tanto, se presume la ausencia de heterocedasticidad) para detectar la heterocedasticidad dentro del modelo de regresión lineal. Se puede afirmar que un modelo de regresión presenta heterocedasticidad cuando la varianza de los errores no es constante en todas las observaciones realizadas, lo cual implica el incumplimiento de una de las hipótesis básicas sobre las que se asienta el modelo de regresión lineal (Cayuela, 2010).
La prueba estadística de Durbin-Watson se aplica para detectar la presencia de autocorrelación, lo que supondría que el modelo no es óptimo y que las variables serían un estimador sesgado (Torres, 2023). El cumplimiento de los supuestos de no autocorrelación y de homocedasticidad recibe el nombre de esfericidad, que es una de las hipótesis sobre las que descansa el modelo de regresión lineal. Para evaluar la presencia de autocorrelación en los residuos, se aplicó la prueba de Durbin-Watson, obteniendo un valor de 2.051; dado que este valor es muy cercano al 2, se concluye que no hay evidencia significativa de autocorrelación en los residuos, lo que sugiere que los errores del modelo son independientes entre sí. En general, los resultados indican que el modelo de regresión presenta un ajuste moderado y cumple con el supuesto de independencia en los residuos, lo que refuerza la validez de los resultados obtenidos.
Para la detección de la multicolinealidad (la cual podría dificultar establecer los impactos de las propiedades individuales de los predictores o variables independientes en la variable dependiente del modelo), se utiliza el Factor de Inflación de la Varianza (VIF), donde: VIF = 1 significa que no hay correlación entre esta variable autónoma y otras; 1< VIF < 5 indica una correlación moderada, pero no sería imprescindible resolverla, y VIF > 5 representa niveles críticos de multicolinealidad. La Tabla 5 presenta los resultados obtenidos.
Tabla 5
Modelo de regresión lineal
|
Modelo |
Coeficientes no estandarizados |
Coeficiente estandarizados Beta |
t |
Sig |
Estadísticas de colinealidad Tolerancia |
Estadísticas de colinealidad VIF |
|
|
B |
Desv. Error |
||||||
|
(Constante) |
6.822 |
0.485 |
14.069 |
0.000 |
|||
|
Partidos políticos de izquierda |
0.295 |
0.175 |
0.113 |
1.686 |
0.094* |
0.834 |
1.199 |
|
Ubicación_Centronorte |
1.11 |
0.206 |
0.367 |
5.387 |
0.000*** |
0.804 |
1.244 |
|
Ubicación_Noreste |
1.711 |
0.243 |
0.462 |
7.052 |
0.000*** |
0.87 |
1.15 |
|
Ubicación_Centrosur |
1.653 |
0.243 |
0.447 |
6.799 |
0.000*** |
0.866 |
1.155 |
|
Ubicación_Noroeste |
0.712 |
0.19 |
0.257 |
3.745 |
0.000*** |
0.792 |
1.263 |
|
Índice de transparencia |
-0.011 |
0.006 |
-0.126 |
-1.853 |
0.066* |
0.81 |
1.234 |
|
Año_2020 |
-0.055 |
0.181 |
-0.021 |
-0.306 |
0.76 |
0.828 |
1.207 |
|
Año_2021 |
-0.091 |
0.197 |
-0.034 |
-0.461 |
0.646 |
0.699 |
1.431 |
|
Año_2022 |
-0.199 |
0.214 |
-0.073 |
-0.928 |
0.355 |
0.607 |
1.647 |
|
ABS_desviación_pres_índice |
-2.051 |
0.917 |
-0.166 |
-2.236 |
0.027** |
0.68 |
1.47 |
Significatividad *90% de confianza **95% de confianza ***99% de confianza
6.2. Modelo de regresión
Una vez verificado el cumplimiento de los conceptos de linealidad y con el propósito de conocer la relación entre la variable dependiente (Inversión Extranjera Directa) con respecto a las variables independientes o explicativas, se realiza un modelo de regresión lineal múltiple, para identificar el nexo entre la desviación presupuestaria, ideología política, índice de transparencia, región y año y así poder predecir valores basándonos en dicho modelo (Biglaiser y DeRouen, 2006), cuya expresión es la siguiente:
(Ecuación 1)
LN_IED = β0 + β1 (ABS_IndDP) + β2 (RCN) + β3 (RCS) + β4 (RNE) + β5 (RNO) + β6 (Añoiii) + β7 (Añoiv) + β8 (Añov) + β9 (Index_Trans) + β10 (IPIzq) + ɛit
Donde:
LN_IED = Inversión Extranjera Directa (Logaritmo natural); ABS_IndDP = Valor absoluto del Índice de desviación presupuestaria; RCN = Región Centro Norte; RCS = Región Centro Sur; RNE = Región Noreste; RNO = Región Noroeste; Añoiii = Periodo presupuestal 2020; Añoiv = Periodo presupuestal 2021; Añov = Periodo presupuestal 2022; Index_Trans =Índice de transparencia; IPIzq =Ideología política de izquierda; ɛit=Error
Los resultados del modelo de regresión lineal se presentan en la (Tabla 5), donde se observa una relación estadísticamente significativa de tipo negativo entre la variable predictiva de la Inversión Extranjera Directa (LN_IED) y la variable relativa a la efectividad de la gobernanza (medido por el Índice de desviación presupuestaria, donde p value = 0.027 y 95% de confianza), lo que significa que esta variable inhibe la inversión extranjera directa. Este resultado permite comprobar la hipótesis H1: Existe una relación significativa entre la IED y la desviación presupuestaria de los recursos.
Por otra parte, la significatividad de la variable índice de transparencia, donde p value = 0.066 y 90% permite aceptar la H2: Existe una relación significativa entre la IED el índice de transparencia de las finanzas públicas, sin embargo, al poseer un signo negativo, indica que la puntualidad y claridad en la presentación de informes sobre el estado de las finanzas públicas, no es un factor determinante para la atracción de inversión extranjera, contrario de lo que se pudiese pensar.
Así mismo los resultados obtenidos para la variable partidos políticos de izquierda, donde p value = 0.094 con un 90% de confianza, permiten aceptar la H3: La fuerza política del gobernante es un factor que influye significativamente en la IED, debido a que esta variable recoge el efecto del pensamiento de la colectividad que integran los partidos políticos que gobiernan. De esta forma se podría asumir que la ideología política se ocupa de decidir la asignación y gestionar el recurso público, por lo qué, mantiene un grado de significatividad al proveer de certeza a los inversores extranjeros que buscan seguridad económica.
7. Conclusiones
En virtud de que el propósito de la investigación es identificar los factores que explican la inversión extranjera directa en México a través del análisis de las desviaciones presupuestarias y transparencia contenidas en los informes presupuestales de los 32 estados en el periodo 2018-2022 para generar evidencia empírica que fortalezca el proceso de planeación presupuestal, los resultados presentados permiten concluir que:
•La transparencia en el manejo del presupuesto tiene un peso significativo al momento de elegir invertir fondos extranjeros en territorio mexicano, pues en las regiones con alto grado de Inversión Extranjera Directa, se puede apreciar un coeficiente altamente significativo, lo que indica la congruencia de incluir la desviación presupuestaria como un elemento más para medir la efectividad de la gobernanza.
•Lo relacionado a la ideología política, se muestra evidencia de que la actuación de partidos políticos de izquierda en la gobernanza propicia la Inversión Extranjera Directa. Cabe mencionar que el primer modelo consideraba la diferenciación de género al incluir la variable de gobiernos dirigidos por mujeres y los que fueron dirigidos por hombres en el ciclo que se planteó; sin embargo, la variable fue excluida al no tener relevancia para dicho modelo.
•En lo que respecta al manejo de la gobernanza en México, para lo cual dentro del presente trabajo se añadió la variable de desviación presupuestaria, se puede presumir que la atracción de inversión extranjera directa es condicionada significativamente por el índice ligado a esta variable, incluso dejando de lado el valor de transparencia, que, si bien no es significativo, indica que no es considerado para la decisión de inversión.
En definitiva, México es un país que requiere una mayor capacidad técnica dentro de las instituciones públicas que sustenten la ejecución correcta de los programas presupuestales con una planificación adecuada y un sistema robusto y estricto de seguimiento que provea un ambiente de certidumbre para alentar a los inversores extranjeros, lo que representa un desafío significativo en el contexto mexicano.
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