DOI: 10.54753/rve.v10i1.1296
Vol.10-N°1, Enero - Junio 2022
p-ISSN:2602-8204 | e-ISSN 2737-6257
Efecto causal del sistema financiero privado en el deterioro ambien-
tal: Evidencia empírica para 100 países agrupados por ingresos
Causal effect of the private financial system on environmental degradation: Em-
pirical evidence for 100 countries grouped by income.
Viviana Álvarez
1
| Johanna Alvarado-Espejo
2
1
Carrera de Economía, Universidad Nacional de
Loja, Loja, Ecuador
Correspondencia
Viviana Álvarez, Carrera de Economía, Universidad
Nacional de Loja, Loja, Ecuador
Email: viviana.alvarez@unl.edu.ec
Agradecimientos
Club de Investigación de Economía (CIE)
Fecha de recepción
Enero 2021
Fecha de aceptación
Junio 2021
Dirección
Bloque 100. Ciudad Universitaria Guillermo
Falconí. Código Postal: 110150, Loja, Ecuador
RESUMEN
El objetivo de la presente investigación es examinar el vínculo causal entre el sistema fi-
nanciero privado y la huella ecológica. Se utilizaron datos de panel para 100 países para
el periodo 1980 – 2017. Se empleó la técnica de cointegración de Westerlund (2007) y
la prueba de causalidad de Dumitrescu Hurlin (2012) para examinar la relación entre las
variables. Los principales resultados indican que el sistema financiero privado aumenta la
degradación ambiental a nivel global, en los países de ingresos medios altos y en los países
de ingresos medios bajos. Así también, los resultados manifiestan que existe una relación
de equilibrio a corto y largo plazo entre las variables. La prueba de causalidad indica que la
huella ecológica y el sistema financiero privado, tienen una relación bidireccional. Esto es
significativo a nivel global y en los países de ingresos altos. Por otra parte, existe una cau-
salidad unidireccional del sistema financiero privado a la huella ecológica en los países de
ingresos medios altos. Una posible implicación política derivada de la investigación, es que
las instituciones financieras deberían centrarse en ofertar créditos con tasas preferenciales
que motiven la inversión en proyectos amigables con el medio ambiente.
Palabras clave: Sistema financiero privado; Degradación ambiental; Inversión extranjera;
Urbanización; Panel de datos.
Códigos JEL: O16. Q53. F21. O18. C23.
ABSTRACT
The objective of the present research is to examine the causal link between the priva-
te financial system and the ecological footprint. Panel data for 100 countries were used
for the period 1980 - 2017. Westerlund’s (2007) cointegration technique and Dumitrescu
Hurlin’s (2012) causality test were employed to examine the relationship between the va-
riables. The main results indicate that the private financial system increases environmental
degradation globally, in upper middle-income countries and in lower middle-income coun-
tries. The results also show that there is a short- and long-term equilibrium relationship
between the variables. The causality test indicates that the ecological footprint and the
private financial system have a bidirectional relationship. This is significant at the global
level and in high-income countries. On the other hand, there is a unidirectional causality
from the private financial system to the ecological footprint in upper middle-income coun-
tries. A possible policy implication derived from the research is that financial institutions
should focus on offering credits with preferential rates that motivate investment in envi-
ronmentally friendly projects.
Keywords: Private financial system; Environmental degradation; Foreign investment; Ur-
banization; Panel data.
JEL codes: O16. Q53. F21. O18. C23.
100
Álvarez V. & Alvarado-Espejo J.
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1 | INTRODUCCIÓN
El agotamiento de los recursos naturales necesarios para satis-
facer la demanda humana es un tema importante y de constante
preocupación para los investigadores. A nivel mundial, la población
ha excedido la biocapacidad de la Tierra. En 2016, fue necesario
2,71 hectáreas globales por persona, para producir los recursos na-
turales que consume la población, esta cifra incremento a 2,77 hec-
táreas globales por persona para 2017 (Global Footprint Network,
2020). De acuerdo con el Banco Mundial (2019) entre 60 y 70 % de
los ecosistemas en el mundo se están deteriorando de forma acele-
rada. Esto se debe a que la demanda de los bienes y servicios, que
proporcionan los ecosistemas, excede lo que los mismos pueden re-
generar, evidenciándose claramente que se necesita un cambio en
el sistema de desarrollo actual por uno más sostenible. Asimismo, se
debe mencionar que las emisiones de dióxido de carbono, son las
principales responsables del deterioro ambiental. De acuerdo con
Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNU-
MA, 2020) los países en desarrollo han incrementado las emisiones
de dióxido de carbono, mientras que, los países ricos las han mante-
nido estables.
Desde 2010 el crecimiento de las emisiones en el mundo ha
tenido un crecimieneto promedio anual de 1,4 %; sin embargo, en
el 2019 incrementó a 2,6 %, por el aumento de incendios forestales
(PNUMA, 2020). En este sentido, según datos de la Organización de
las Naciones Unidas (ONU, 2019) evidencian que la contaminación
del aire es uno de los principales factores de riesgo de mortalidad
prematura, generando un estimado de pérdidas monetarias a nivel
mundial de 5,1 billones de dólares, lo que representa 6,6 % de la pro-
ducción económica mundial. Por otra parte, de acuerdo con Ahmed
et al. (2021) y Saud et al. (2020) el desarrollo financiero y el creci-
miento productivo, debido a que provoca aumentos en la demanda
de energía, tierras de cultivo, entre otras variables. Lo anterior pro-
duce un mayor consumo de los recursos naturales del planeta. Sin
embargo, se debe considerar que los países y las regiones del mun-
do tiene un perfil ecológico diferente.
Distintas investigaciones, se han enfocado en estudiar la rela-
ción entre el desarrollo financiero y la degradación ambiental debido
a que es un tema controversial, puesto que numerosas investigacio-
nes determinaron que el desarrollo financiero mantiene una relación
positiva con la degradación ambiental (Nathaniel Adeleye, 2020; Za-
karia Bibi, 2019; Baloch et al., 2019; Shujah-ur-Rahman et al., 2019).
Mientras que otros estudios manifiestan que el desarrollo financiero
juega un papel fundamental para reducir el deterioro progresivo del
medio ambiente (Dogan et al., 2019; Aluko Obalade, 2020; Lv Li,
2021). Por otra parte, también existen otras variables socio demo-
gráficas y económicas como la urbanización e inversión extranjera
directa, que pueden afectar a la huella ecológica. Sin embargo, su
efecto puede ser positivo o negativo, de acuerdo con la concien-
cia ambiental de cada país (Charfeddine Mrabet, 2017; Zafar et al.,
2020; Yu, 2020; Hao et al., 2020; Marques Caetano., 2020).
En este contexto, el objetivo de la investigación es evaluar el
efecto del sistema financiero privado en el deterioro ambiental. La
investigación cubre el periodo 1980 – 2017, para 100 países agru-
pados por ingresos. Se utilizaron técnicas de cointegración y causa-
lidad, para estimar el equilibrio a corto y largo plazo entre las varia-
bles, además se determinó la causalidad entre las variables, a través
del modelo de Westerlund (2007) y el modelo propuesto por Dumi-
trescu Hurlin (2012), respectivamente. Se pretende validar la hipó-
tesis de que un incremento del sistema financiero privado implicara
una menor huella ecológica. Este estudio se diferencia de otras in-
vestigaciones, debido a que utiliza la huella ecológica como medida
de la degradación ambiental y por la actualización en el periodo de
estudio. Los principales resultados muestran que el sistema finan-
ciero privado tiene un efecto positivo en la huella ecológica, debido
a la significancia encontrada a nivel global, en los países de ingresos
medios altos y en los países de ingresos medios bajos. No obstante,
se debe tener en cuenta que en los resultados obtenidos la contribu-
ción del sistema financiero privado es débil, lo que concuerda con
las investigaciones desarrolladas por Charfeddine Kahia (2019) y
Abokyi et al. (2019).
Asimismo, se evidencia que existe relación a corto y largo plazo
entre las variables a nivel global y en los diferentes grupos de paí-
ses clasificados de acuerdo a su nivel de ingreso (Nasir et al. 2019;
Fang et al. 2020). Finalmente, al estimar la causalidad se muestra
que existe una relación causal bidireccional entre la huella ecológi-
ca y el sistema financiero privado a nivel global y en los países de
ingresos altos. Es decir que las variaciones del sistema financiero
privado provocan cambios en la huella ecológica y viceversa. Este
resultado es consistente con los resultados obtenidos en estudios
similares (Usman et al. 2020; Abban Hasan, 2020). Por otra parte,
en los países de ingresos medios altos existe una relación causal
unidireccional, lo cual concuerda con las investigaciones de Destek
Sarkodie (2019) y Umar et al. (2020). Esta investigación contribuye
al debate con nueva evidencia empírica sobre la relación que tiene
la degradación ambiental y el sistema financiero privado, a más de
incluir la inversión extranjera directa y la urbanización.
Este documento estará estructurado de la siguiente manera.
Luego de la introducción, la segunda sección comprende una revi-
sión de la investigación empírica previa. La tercera sección describe
los datos utilizados y propone una estrategia econométrica. En la
cuarta sección, discutimos los resultados encontrados con la eviden-
cia empírica. La quinta y última sección presenta las conclusiones y
las implicaciones políticas de la investigación.
2 | REVISIÓN DE LITERATURA
El deterioro ambiental empezó a tomar gran relevancia desde
la década de 1970, tiempo en el que la humanidad había sobrepa-
sado la biocapacidad del planeta. La curva de Kuznets (1955) evi-
denció una relación entre desigualdad y crecimiento económico, en
la que gráficamente se observa la relación en forma de U invertida.
Está hipótesis posteriormente se empleó en el tema del medio am-
biente. Entre los estudios que más destacan se encuentran los reali-
zados por Panayotou (1977) que utilizó por primera vez el término
Curva Ambiental de Kuznets (CAK). Consecuentemente, está teo-
ría fue estudiada más ampliamente por Grossman y Krueger (1995)
quienes probaron que el crecimiento económico tiene una fase ini-
cial de deterioro ambiental, hasta llegar a un punto de inflexión en
el que empezara la fase de mejora.
Consecuentemente, otros estudiosos del tema manifestaron
CAK tenía debilidades y omitía variables. Así pues, autores como
Arrow et al., (1996) empezaron a considerar otros factores como la
innovación tecnológica que es necesaria para un ambiente más sos-
tenible. En este sentido, diversos estudios a lo largo del tiempo han
vinculado la degradación ambiental con múltiples variables sociales
y económicas. En las investigación se utilizaron las emisiones de dió-
xido de carbono y la huella ecológica como medidas representativas
de la degradación. Varios estudios consideraron que los países que
tienen un desarrollo financiero más avanzado tendrán una mayor
calidad ambiental (Dasgupta et al. 2001; Tamazian et al. 2009).
En este sentido, la evidencia empírica se e, en la primera se con-
sideran los estudios que relacionan el sistema financiero privado y la
degradación ambiental, en los estudios se evidenciará la existencia
de una relación positiva y negativa entre las variables (Khan et al.,
2019; Shen et al., 2021; Shahbaz et al., 2016; Aluko Obalade, 2020;
Destek Sarkodie, 2019). En la segunda parte, se analizarán los estu-
dios que integren variables que expliquen la degradación ambiental
como la inversión extranjera directa (IED) y la urbanización (Char-
feddine Mrabet, 2017; Ahmed et al., 2020; Yilanci, 2020).
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Diversos estudios empíricos mostraron que el sector financie-
ro aumenta la degradación ambiental, debido a que no toma en
cuenta la sostenibilidad ambiental al momento de realizar sus inver-
siones, contribuyendo a que se establezcan industrias con procesos
prejudiciales para el medio ambiente (Ahmed et al., 2021; Saud et
al., 2020). En este sentido, otros investigadores plantearon que de-
penderá del nivel económico y la calidad institucional con la que
cuenten los países (Zameer et al., 2020; Acheampong, 2019; Abid,
2017). Por otro parte, Nasir et al., (2019) y Fang et al., (2020) apli-
caron técnicas de cointegración que establecieron que existe una
relación positiva y significativa entre el desarrollo financiero y la de-
gradación ambiental a largo y corto plazo.
Por otra parte, diversas investigaciones mostraron que el de-
sarrollo financiero disminuye la degradación ambiental, al estimular
el uso de tecnología amigable por parte de las industrias (Usman et
al., 2020; Zhao et al., 2019). Por lo cual, de acuerdo con Nasreen
et al. (2017) es necesario un sistema estable y consolidado, así mis-
mo, diversos estudios encontraron que existe una relación a largo
plazo entre las variables (Nasir et al., 2021). Sin embargo, otros in-
vestigadores como Charfeddine Kahia (2019) y Abokyi et al. (2019)
establecieron que la contribución del desarrollo financiero en la ca-
lidad ambiental para algunos países, es débil o nula. Esta situación
resulta debido a las situaciones heterogéneas que existen si compa-
ramos un país con otro (Huang Zhao, 2018; Khan et al., 2019; Khan
et al., 2017).
La segunda sección se centra en estudios que integran otras
variables que explican la degradación ambiental. Los estudios em-
píricos establecieron que existe una relación positiva entre la IED
y las emisiones de dióxido de carbono tanto en el largo como en el
corto plazo (Salahuddin et al., 2018; Nasir et al., 2019), Sin embargo,
otros estudios manifestaron que la IED reduce la degradación am-
biental, al brindarles la oportunidad de innovar sus procesos (Seker
et al., 2015; Zafar et al., 2019; Zafar et al., 2020). Aunque, un estudio
realizado por Doytch (2020) manifestó que el impacto de la IED de-
penderá del nivel de desarrollo que tengan los países de análisis. Por
otro lado, investigadores mostraron que la urbanización contribuye
a mitigar la degradación ambiental (Nathaniel Khan, 2020; Danish
et al., 2020; Arshad Ansari et al., 2020). Esto sucederá si variables
como el capital humano, crecimiento económico juegan un papel
moderador (Danish Wang, 2019; Ahmed et al., 2020). No obstante,
algunos estudios empíricos manifestaron que la urbanización provo-
ca una mayor degradación ambiental en países emergentes, puesto
que no cuentan con sistemas planificados, infringiendo en mayores
presiones ambientales (Yasmeen et al., 2020; Ulucak et al., 2020;
Luo et al., 2018).
Finalmente, con base en los estudios expuestos se puede evi-
denciar que la relación entre el desarrollo financiero y el deterioro
ambiental, aún es controversial. Debido a que la degradación am-
biental se puede medir normalmente a través de dos variables, las
emisiones de dióxido de carbono y la huella ecológica. No obstante,
la huella ecológica es una variable más integral. Además, de que los
periodos de estudios no son los más actualizados. De esta manera,
se evidencia la falta de investigaciones en las que se utiliza la huella
ecológica para medir el deterioro ambiental.
3 | DATOS Y METODOLOGÍA
3.1 | Datos
Los datos para la presente investigación se obtendrán del Glo-
bal Footprint Network (2020) y del World Development Indicators
del Banco Mundial (2020) con el objetivo de evaluar la relación cau-
sal entre el sistema financiero privado y el deterioro ambiental. La
variable dependiente es el deterioro ambiental medido a través del
logaritmo de la huella ecológica per cápita. Esta variable es una me-
dida integral, para determinar la situación ambiental. La variable in-
dependiente es el sistema financiero privado medido con el crédito
interno al sector privado en porcentaje del PIB. Esta variable per-
mite conocer el volumen de fondos canalizados al sector privado,
lo que representa una ventaja. Así mismo, como variables de con-
trol se encuentran la inversión extranjera directa y la urbanización
que dan robustez al modelo y son utilizadas como factores deter-
minantes en el deterioro ambiental en estudios desarrollados por
Nathaniel Khan (2020) y Zafar et al. (2020). La descripción de estas
variables se encuentra en la Tabla 1.
Tabla 1. Descripción de las variables
Variable Sigla Definición Escala Fuente
Huella
ecológica
HEpc Mide cuánta naturaleza tenemos y cuánta naturaleza
usamos. Está medida en hectáreas globales.
Logarítmica Global Footprint
Network
Crédito
interno
al sector
privado
FP Se refiere a los recursos financieros proporcionados
al sector privado, tales como préstamos, compras
de valores no patrimoniales y créditos comerciales y
otras cuentas por cobrar, que establecen un derecho
de reembolso. Está medida en porcentaje del PIB.
Porcentaje World Develop-
ment Indicators
Urbanización Urb Se refiere a las personas que viven en áreas urbanas.
Está medida en porcentaje total de la población.
Porcentaje World Develop-
ment Indicators
Inversión
extranjera
directa
IED Constituye la entrada neta de inversiones para obte-
ner un control de gestión duradero de una empresa
que funciona en un país que no es el del inversionis-
ta. Está medida en porcentaje del PIB.
Porcentaje World Develop-
ment Indicators
Consecuentemente, en la Tabla 2 se muestran los estadísticos
descriptivos de las variables de estudio. Estos datos evidencian que
la huella ecológica tiene una mayor variabilidad entre países que a
lo largo del tiempo. La desviación estándar entre países es 0,72 y
dentro de los países es 0,19. De manera similar, el sistema financie-
ro privado (FP) es más estable entre países que a lo largo del tiempo,
la FP entre es de aproximadamente 36,94 y dentro es de 20,64. En
cambio, la urbanización presenta una mayor estabilidad en el tiem-
po que entre países, la urbanización entre es de 6,63 y dentro es de
13,62. Por otra parte, la IED presenta una mayor variabilidad entre
países que a lo largo del tiempo, siendo entre países aproximada-
mente 22,99 y dentro de aproximadamente 5,49.
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Tabla 2. Estadísticos descriptivos de las variables de estudio
Variable Media Desviación
estándar
Mínimo Máximo Observaciones
Log(HEpc)
General 0,862704 0,74546 -0,82098 5,11799 N=3800
Entre 0,72368 -0,57739 2,4212 n=100
Dentro 0,19262 0,10027 5,45365 T=3800
FP
General 48,48341 42,1539 1,54227 253,262 N=3800
Entre 36,9356 4,40933 173,0238 n=100
Dentro 20,6399 -38,16654 158,1696 T=38
Urb
General 3,738094 15,1302 -55,23406 449,0828 N=3800
Entre 6,62768 -4,32302 49,7496 n=100
Dentro 13,6171 -57,14677 403,0713 T=38
IED
General 53,96874 23,5324 4,339 99,078 N=3800
Entre 22,9954 8,12653 96,89992 n=100
Dentro 5,4896 22,17482 75,65614 T=38
La Figura 1 muestra la correlación entre la huella ecológica per
cápita y el sistema financiero privado para los 100 países y de acuer-
do al nivel de ingresos. Se puede observar una correlación positiva
tanto para los 100 países como de acuerdo al nivel de ingresos, es
decir que a medida que aumenta el sistema financiero privado la
huella ecologica se incrementa, con excepción de los países de in-
gresos bajos, donde no se evidencia correlación.
Figura 1. Correlación entre la huella ecológica per cápita y el sistema financiero privado, 1980 - 2017
3.2 | Metodología
En el presente estudio con la finalidad de evaluar la relación
entre el sistema financiero privado y el deterioro ambiental, se em-
pleó la metodología de cointegración y causalidad, que ha sido uti-
lizada en estudios similares realizados por Nasir et al., (2019), Fang
et al., (2020) que están relacionados con la degradación ambiental.
En este sentido, la metodología se dividirá en tres partes La primera
parte comprenderá la estimación de un modelo de regresión básico
de datos de panel. Donde la variable dependiente es la degrada-
ción ambiental representada por la huella ecológica, mientras que
la variable independiente es el sistema financiero privado represen-
tado por el crédito interno al sector privado del país i = 1, . . . ,100,
durante t = 1980, . . ., 2017. De este modo, la primera parte de la
metodología econométrica permitió examinar la asociación y direc-
ción correlacional entre las variables. A continuación, la Ecuación 1
se establece el modelo básico de datos de panel.
l og (H E
i ,t
) = (β
0
+ β
1
) + β
1
F P
i ,t
+ µ
i ,t
(1)
Donde l o g (H E
i ,t
) representa el logaritmo de la huella ecoló-
gica, F P
i ,t
representa el sistema financiero privado, así mismo los
parámetros β
0
+ δ1 capturan la variabilidad temporal en las seccio-
nes transversales, mientras que el parámetro µ
i ,t
representa el error
estocástico. También, se determinó mediante la prueba de Hausman
(1978) la elección entre efectos fijos y aleatorios. Además, median-
te la prueba de Wooldridge (2002) y la prueba del multiplicador de
Lagrange de Breusch Pagan (1980) se determinó la presencia de au-
tocorrelación y heterocedasticidad, respectivamente. Consecuente-
mente, con la finalidad de corregir los problemas antes mencionados
se utilizó un modelo de mínimos cuadrados generalizados (GLS). En
este sentido, se agregaron variables de control al modelo básico pa-
ra una mayor robustez del mismo, esto se muestra en la Ecuación
2.
l og (H E
i ,t
) = (β
0
+ β
1
) + β
1
F P
i ,t
+ Z
i ,t
+ µ
i ,t
(2)
La Ecuación 2 muestra el modelo básico de datos de panel con
las respectivas variables de control, donde, Z
i t
contiene las varia-
bles de control; inversión extranjera directa y urbanización. Segui-
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damente, se procedió a realizar diversas pruebas como la propues-
ta por Pesaran Yamagata (2008) para determinar si los parámetros
cumplen con la condición de homogeneidad. Así mismo, para deter-
minar si existe dependencia en las secciones transversales se utili-
zararon las pruebas de Pesaran (2004) y Pesaran (2015), mediante
las cuales se determinó que se deben emplear pruebas de segunda
generación. Consecuentemente, se usaron pruebas de raíz unitarias
sugeridas por Pesaran (2003) y Breitung (2000) con la finalidad de
determinar que las variables sean estacionarias.
Posteriormente, se llevó a cabo la prueba de cointegración de
Westerlund (2007) que se basa en la corrección de errores para de-
terminar si existe equilibrio en el corto y largo plazo. La prueba men-
cionada fue desarrollada en el programa de Stata por Persyn (2008).
Finalmente, se determinó la existencia y dirección de causalidad ti-
po Granger (1988) para modelos de datos de panel, para esto se
consideró el modelo propuesto por Dumitrescu Hurlin (2012) que
fue utilizado en estudios similares por Usman et al., (2020) Abban
Hasan (2020), Destek Sarkodie (2019). Es preciso mencionar que
el paquete estadístico para medir la causalidad fue desarrollado en
el programa de Stata por Lopez Weber (2017).
l og (H E
i ,t
) = (α + Σ
k
k =1
γ
k
i
l og l o g (H E
i ,t −k
) + Σ
k
k =1
+ β
k
i
X
i ,t −k
+ ε
i ,t
(3)
Donde x
i ,t −k
representa las variables independientes que se
usan en este estudio, así mismo, se supone que β
i
= β
i
(1)
.. . β
(k )
i
y
α
i
son fijos en el tiempo, por otro lado, γ
k
i
y β
k
i
representan el pará-
metro autoregresivo y el coeficiente de regresión respectivamente,
los mismos que varían entre las secciones transversales.
4 | RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La presente investigación examina la relación entre la huella
ecológica y el sistema financiero privado. En la Tabla 2 se muestra
los resultados de la regresión de mínimos cuadrados generalizados
(GLS) para 100 países y por grupos de países durante 1980 – 2017.
Se puede evidenciar que el sistema financiero privado tiene un efec-
to positivo en la huella ecológica y es significativo a nivel global,
en los países de ingresos medios altos y en los países de ingresos
medios bajos. Estudios desarrollados por Ahmed et al. (2021), Saud
et al. (2020), Zameer et al. (2020) encontraron resultados similares,
puesto que, establecieron que el sistema financiero aumenta la de-
gradación ambiental, al contribuir a que se desarrollen actividades
económicas que perjudican el ambiente aumentando su huella eco-
lógica. Esto se explica, debido a que el sistema financiero privado
se encuentra en un nivel de desarrollo diferente en cada país. El
desarrollo financiero proporciona mayores fuentes de financiamien-
to, que provocan un mayor consumo por parte de las personas, es-
pecialmente en recursos básicos importantes como electrodomésti-
cos, automóviles, entre otros.
Tabla 3. Modelo GLS con variables de control
Variable HE GLOBAL PIA PIMA PIMB PIB
Sistema
Financiero
Privado
0.00077*** -0.00016 0.00062** 0.0014** -0.00006
(4.98) (-0.79) (2.80) (3.01) (-0.04)
IED 0.000012 -0.000042 0.0015 0.00085 0.000104
(0.09) (-0.30) (1.38) (1.04) (0.21)
Urbanización 0.0224*** 0.0098*** 0.0085*** 0.0136*** 0.00260
(35.51) (8.87) (8.62) (14.93) (1.24)
Constant -0.427*** 0.969*** 0.261*** -0.354*** 0.0235
(-12.17) (11.35) (4.37) (-9.39) (0.29)
Observations 3800 1292 1026 912 570
Note: t statistics in parentheses * p <0.05, ** p <0.01, *** p <0.001
En este sentido, las empresas utilizan el financiamiento para
promover la expansión a escala de sus actividades, generando pro-
blemas en el ambiente. Esto se debe, a que los electrodomésticos,
entre otros productos, incrementan la demanda de energía. No obs-
tante, se debe tener en cuenta que en los resultados obtenidos su
contribución es débil, lo que concuerda con las investigaciones de-
sarrolladas por Charfeddine Kahia (2019) Abokyi et al. (2019). Con-
tradiciendo, a Usman et al. (2020), Zhao et al. (2019), Nasreen et al.
(2017) que manifestaron que el desarrollo financiero tiene un efecto
negativo en la huella ecológica, debido a que, para sus inversiones,
tienen en cuenta al medio ambiente. Puesto que, impulsan activi-
dades de investigación y desarrollo (I + D) que permitan desarrollar
bienes y servicios amigables con el ambiente.
Por otra parte, en la Tabla 3 se muestran los resultados de la
prueba de la homogeneidad de la pendiente de Pesaran Yamagata
(2008), donde se rechaza la hipótesis nula que plantea que los co-
eficientes de la pendiente son homogéneos. Así mismo, se realizó
la prueba de dependencia trasversal de Pesaran (2004) y Pesaran
(2015). En la cual de acuerdo con los resultados se rechaza la hipó-
tesis nula que plantea la existencia de dependencia transversal en
las variables analizadas, lo que significa que para analizar la estacio-
nalidad de las variables se debe utilizar pruebas de segunda genera-
ción. Consecuentemente, se efectuaron las pruebas de raíz unitaria
de Pesaran (2003) y Breitung (2000). Revelando que las variables
no son estacionarias, debido a lo cual se aplica primeras diferencias,
con la finalidad de que se vuelvan estacionarias.
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Efecto causal del sistema financiero privado en el deterioro ambiental
Vol.10-N°1, Enero - Junio 2022
p-ISSN:2602-8204 | e-ISSN 2737-6257
Tabla 4. Prueba de la homogeneidad de la pendiente de Pesaran y Yamagata (2008)
Pruebas Valor P - valor
77,286 0,00
adj 82,934 0,00
H0 = Los coeficientes de la pendiente son homogéneos
Posteriormente, en la Tabla 4 se muestra los resultados de la
prueba de cointegración de Westerlund (2007), para el panel com-
pleto y por grupos de países. En los resultados se puede observar
para los 100 países, que los cuatro estadísticos plantean la existen-
cia de cointegración entre las variables, puesto que,su probabilidad
es menor a 0,05. En este sentido, se establece que existe relación a
corto y largo plazo entre las variables a nivel global y en los diferen-
tes grupos de países clasificados de acuerdo a su nivel de ingreso.
En este sentido, estos resultados concuerdan con los obtenidos por
Nasir et al., (2019) y Fang et al., (2020) que manifiestan que existe
un movimiento conjunto entre las series a través del tiempo.
Tabla 5. Resultados de la prueba de cointegración de Westerlund (2007)
Clasificación Estadístico Valor Z - Valor P - valor
100 Países
Gt -5,426 -38,228 0,00
Ga -46,023 -51,301 0,00
Pt -44,243 -26,923 0,00
Pa -55,985 -78,73 0,00
Países de ingresos altos (PIA)
Gt -5,222 -20.806 0,00
Ga -43,237 -27.471 0,00
Pt -29,551 -20.070 0,00
Pa -43.799 -34.015 0,00
Países de ingresos medios altos (PIMA)
Gt -5.301 -19.053 0,00
Ga -44.757 -25.668 0,00
Pt -28.236 -20.101 0,00
Pa -47.380 -33.427 0,00
Países de ingresos medios bajos (PIMB)
Gt -5.554 -19.510 0,00
Ga -47.637 -26.321 0,00
Pt -36.335 -30.266 0,00
Pa -73.006 -52.532 0,00
Países de ingresos bajos (PIB)
Gt -5.910 -17.140 0,00
Ga -52.032 -23.368 0,00
Pt -6.175 2.338 0,99
Pa -47.844 -25.216 0,00
Los cambios en la utilización de los recursos financieros por
parte de las empresas, tienen un papel importante en el deterio-
ro ambiental. En el largo plazo, el desarrollo del sistema financiero
privado es evidente. Puesto que, genera crecimiento económico, al
conceder fuentes de financiamiento para las distintas actividades
productivas. No obstante, estas actividades aumentan la huella eco-
lógica. Esto se debe a que las políticas de estas entidades no están
alineadas con la sostenibilidad ambiental. Sin embargo, se puede
incentivar a que realicen inversión ambiental con cambios en las re-
gulaciones, competencias, entre otras. De acuerdo, con la CEPAL
(2018) se debe reforzar el financiamiento privado para apoyar la in-
versión ambiental, especialmente en las PYMES que son las que más
se encuentran rezagadas en este ámbito.
Finalmente, en la Tabla 5 se muestran los resultados de la prue-
ba de causalidad de panel de Dumitrescu Hurlin (2012) para las va-
riables de estudio. Los resultados que se obtuvieron evidencian que
entre la huella ecológica y el sistema financiero privado existe una
relación bidireccional. Es decir que las variaciones en la huella ecoló-
gica provocan cambios en el sistema financiero privado y viceversa,
debido a su significancia en los 100 países y en los PIA. Estos resulta-
dos son similares con a los obtenidos por Usman et al. (2020), Abban
Hasan (2020). Por otra parte, en los países de ingresos medios altos
existe una relación causal unidireccional. Es decir, las variaciones
del sistema financiero privado provocan cambios en la huella ecoló-
gica, lo cual concuerda con las investigaciones de Destek Sarkodie
(2019) y Umar et al. (2020).
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Tabla 6. Resultados de la prueba de causalidad de panel de Dumitrescu –Hurlin
Clasificación Variables HE SFP IED Urb
100 Países
∆H E - 3,71
(0,000)
1,6592
(0,0971)
-0,38
(0,703)
∆S F P 4,25
(0,000)
- 0,300
(0,7641)
0,46
(0,6434)
∆I E D -0,098
(0,922)
0,30
(0,764)
- -4,55
(0,0000)
∆U r b 1,45
(0,148)
0,46
(0,643)
-3,07
(0,0021)
-
Países de ingresos altos (PIA)
∆H E - 2.33
(0,020)
0.17
(0,8685)
-0.09
(0,927)
∆S F P 5.39
(0,000)
- 1,126
(0,2600)
1,25
(0,2118)
∆I E D 0,47
(0,639)
1,13
(0,260)
- -2,59
(0,009)
∆U r b 3,23
(0,001)
1,25
(0,212)
-2,42
(0,0152)
-
Países de ingresos medios altos (PIMA)
∆H E - 3,64
(0,000)
-0,64
(0,521)
-1,46
(0,145)
∆S F P 1,97
(0,049)
- 1,301
(0,1931)
-0,97
(0,3307)
∆I E D -0,51
(0,612)
1,30
(0,193)
- -1,71
(0,086)
∆U r b -0,24
(0,813)
-0,97
(0,331)
-1,69
(0,0901)
-
Países de ingresos medios bajos (PIMB)
∆H E - -0,45
(0,653)
1,84
(0,0659)
1,82
(0,069)
∆S F P -0,12 (0,91) - -0,961
(0,336)
0,36
(0,7223)
∆I E D 0,66
(0,507)
-0,96
(0,336)
- -2,91
(0,004)
∆U r b 0,56
(0,574)
0,355
(0,722)
-1,23
(0,2179)
-
Países de ingresos bajos (PIB)
∆H E - 1,77
(0,077)
2,57
(0,010)
-1,19
(0,233)
∆S F P 0,38
(0,701)
- -1,450
(0,1468)
0,17
(0,8643)
∆I E D -1,12
(0,263)
-1,45
(0,147)
- -1,87
(0,061)
∆U r b -1,52
(0.129)
0,17
(0,864)
-0,46
(0,6473)
-
H0 = Los coeficientes de la pendiente son homogéneos
Además, se muestra la relación causal de la huella ecológica
con las variables de control. Se evidencia que existe una relación
causal unidireccional entre la huella ecológica y la inversión extran-
jera directa, los resultados muestran que es estadísticamente signi-
ficativa en los países de ingresos bajos. En contraste, Shahbaz et al.
(2015) y Tiba, S. Belaid, F (2020) afirman que la relación causal en-
tre las variables es bidireccional entre las variables. Esto debido a
que una mejora en la huella ecológica conducirá a un aumento de la
inversión extranjera directa y viceversa. Además, se encuentra que
existe una relación causal unidireccional entre la urbanización con
la huella ecológica. La misma que es significativa en los países de
ingresos altos. Muhammad (2020) afirma que la urbanización pro-
mueve la degradación del medio ambiente. Esto debido a que se
genera una mayor demanda de recursos para cubrir las necesidades
de la población urbana.
5 | CONCLUSIONES E IMPLICACIO-
NES DE POLÍTICA
Esta investigación aborda el deterioro ambiental, que es uno
de los problemas de constante preocupación para la sociedad, co-
mo para distintas entidades gubernamentales. El objetivo de esta
investigación es examinar la relación entre el sistema financiero pri-
vado y la huella ecológica, con datos de panel para 100 países duran-
te 1980-2017. La metodología que se utilizó fue la de cointegración
de Westerlund (2007), para determinar el equilibrio a largo y a corto
plazo. Y la prueba de causalidad tipo Granger (1988) para establecer
la existencia y dirección de causalidad entre pares de variables. Los
resultados muestran que el sistema financiero privado tiene un efec-
to un efecto positivo en la huella ecológico, debido a la significancia
encontrada a nivel global, y en los PIMA y PIMB. No obstante, su
contribución es débil. Por otra parte, se determinó la existencia de
una relación a corto y largo plazo entre las variables, cuyos resulta-
dos fueron significativos a nivel global y en los diferentes grupos de
países clasificados de acuerdo a su nivel de ingreso.
Posteriormente, mediante la prueba de causalidad se muestra
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la existencia causalidad bidireccional que va desde la huella ecológi-
ca al sistema financiero privado, cuyos resultados son significativos
a nivel global y en los PIA. En cambio, en los PIMA existe una rela-
ción causal unidireccional, es decir, que las variaciones del sistema fi-
nanciero privado provocan cambios en la huella ecológica. En lo que
concierne a la inversión extranjera directa y urbanizació, se encon-
tró la existencia de una relación causal unidireccional. Esta relación
va desde la inversión extranjera directa hacia la huella ecológica y
desde la urbanización hacia la huella ecológica, los resultados son
consistentes únicamente en los PIB y PIA, respectivamente.
En definitiva, estos resultados sugieren que los problemas de
deterioro ambiental no se resuelven cuando se incrementan los cré-
ditos internos al sector privado. Las implicaciones de política deben
estar destinadas a disminuir la huella ecológica, a través de políti-
cas centradas a ofertar créditos con un bajo tipo de interés, con la
finalidad de motivar a las empresas a invertir en proyectos amiga-
bles con el medio ambiente. Estos proyectos de inversión podrían
estar enfocados en la eficiencia energética o energías renovables.
Los mismos que promoverán una disminución en la huella ecológica
en el largo plazo. También, se puede aplicar incentivos fiscales que
desalienten las inversiones en proyectos contaminantes. Además,
en la zona urbana debería fomentarse la utilización de tecnologías
sostenibles y la provisión de infraestructuras que disminuyan el im-
pacto ambiental. Una limitación que presentó el desarrollo de esta
investigación es la falta de datos para una muestra mayor de países.
En lo que respecta a investigaciones futuras podrían incorporar la
institucionalidad como una variable de control.
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