DOI: 10.54753/rve.v10i1.1297
Vol.10-N°1, Enero - Junio 2022
p-ISSN:2602-8204 | e-ISSN 2737-6257
Efecto de la inversión extranjera directa en el consumo de energía
renovable para 18 países de América Latina
Effect of foreign direct investment on renewable energy consumption for 18 La-
tin American countries.
Edwin Jiménez
1
| Jessica Guamán
1
1
Carrera de Economía, Universidad Nacional de
Loja, Loja, Ecuador
Correspondencia
Bryan Rivera, Carrera de Economía, Universidad
Nacional de Loja, Loja, Ecuador
Email: edwin.e.jimenez@unl.edu.ec
Agradecimientos
Club de Investigación de Economía (CIE)
Fecha de recepción
Enero 2022
Fecha de aceptación
Junio 2022
Dirección
Bloque 100. Ciudad Universitaria Guillermo
Falconí. Código Postal: 110150, Loja, Ecuador
RESUMEN
La presente investigación evalúa la relación entre la inversión extranjera directa y consu-
mo de energía renovable en 18 países de América Latina durante el periodo de 1990-2015.
Se aplicó un modelo econométrico de Mínimos Cuadrados Generalizados (GLS) con datos
panel, una prueba de Westerlum (2007) para determinar si existe cointegración en el largo
plazo, y también una prueba de Granger (1969) para establecer causalidad entre las varia-
bles. Los principales resultados, demuestran que la Inversión Extranjera Directa (IED) tiene
un efecto positivo en el consumo de energía renovable a nivel de América Latina, Países
de Ingresos Medios Altos (PIMA) y Países de Ingresos Medios Bajos (PIMB). Sin embargo,
los Países de Ingresos Altos (PIA) tienen un efecto negativo y estadísticamente no signifi-
cativo. Las pruebas de cointegración de Westerlund (2007), demostraron la existencia de
vectores de cointegración en el largo plazo entre la inversión extranjera directa y el con-
sumo de energía renovable. Las pruebas de causalidad de Dumitrescu-Hurlin demostraron
que existe causalidad bidireccional para los 18 países de América Latina y PIA. Las implica-
ciones deben estar orientadas al tema de los impuestos sobre la IED para atraer empresas
internacionales a países donde es casi nula para lograr aumentar el consumo de energía
renovable.
Palabras clave: Energía renovable. Inversión extranjera directa. Datos panel.
Códigos JEL: Q42; E22; O54; C23.
ABSTRACT
This research evaluates the relationship between foreign direct investment and renewa-
ble energy consumption in 18 Latin American countries during the period 1990-2015. A
Generalized Least Squares (GLS) econometric model was applied with panel data, a Wes-
terlum (2007) test to determine if there is long-term cointegration, and a Granger (1969)
test to establish causality between the variables. The main results show that Foreign Di-
rect Investment (FDI) has a positive effect on the consumption of renewable energy at the
level of Latin America, Upper Middle Income Countries (PIMA) and Low Middle Income
Countries (LMIC). However, High Income Countries (HICs) have a negative and statistically
insignificant effect. Westerlund’s (2007) cointegration tests demonstrated the existence of
long-term cointegration vectors between foreign direct investment and renewable energy
consumption. The Dumitrescu-Hurlin causality tests showed that there is bidirectional cau-
sality for the 18 Latin American countries and PIAs. The implications must be oriented to
the issue of taxes on FDI to attract international companies to countries where it is almost
nil in order to increase the consumption of renewable energy.
Keywords: Renewable energy. Foreign direct investment. Dashboard data.
JEL codes: Q42; E22; O54; C23.
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1 | INTRODUCCIÓN
En los últimos años, la IED en el consumo de energía renovable
está en proceso de implementación, debido a las preocupaciones
por el cambio climático y los problemas que causa la energía fósil.
En este sentido, España es uno de los países que ha protagoniza-
do la apuesta por las energías renovables. De hecho, en la década
de 2000, su consumo de energía renovable aumentó en 120,8 %;
frente a 76,8 % del conjunto de la Unión Europea (UE). En cambio,
en la región de Latinoamérica la mayoría de los montos que las em-
presas extranjeras invierten en energías renovables no se registra
IED. Esto se debe porque en este sector casi todas las inversiones
se ejecutan bajo la modalidad de financiamiento de proyectos, en
la que solo una pequeña parte de la inversión se financia con capi-
tal de la empresa (entre el 10 % y el 20 %) y el resto se cubre con
préstamos bancarios (Robles y Rodríguez, 2018). Eso se debe prin-
cipalmente, porque las naciones latinoamericanas están en proceso
de industrialización, donde no centralizan los recursos para aumen-
tar el consumo de energía renovable, sino se enfocan en temas más
socioeconómicos.
La presente investigación se basa en la hipótesis de Halo que
considera que la IED tiene un efecto positivo sobre el medio am-
biente, es decir que la IED ayuda a reducir las emisiones de CO2.
La hipótesis en la que se basa el trabajo es, un aumento de la inver-
sión extranjera directa influye de manera positiva en la el consumo
de energía renovable. En este contexto, existen diversos estudios
que capturan la relación entre el consumo de energía renovable y la
inversión extranjera directa, un claro ejemplo se refleja en la inves-
tigación de Doytch y Narayan, (2016) donde indicaron que la pre-
sencia de empresas extranjeras en cualquier sector puede actuar
como catalizador para mejorar el consumo de energía renovable de
las empresas nacionales. Además, existe evidencia de que ciertas
industrias y países, las empresas extranjeras también cumplen con
altos estándares ambientales y contribuyen a impulsar el consumo
de energía renovable (Eskeland y Harrison, 2003).
El vínculo entre energía renovable y las entradas de IED dan
un efecto negativo entre estas variables, debido a que las empresas
extranjeras se enfocan en sectores distintos a el consumo de ener-
gía renovable. Para cumplir con el objetivo de investigación que se
basa en evaluar la relación entre la inversión extranjera directa y
consumo de energía renovable en América Latina, empleando da-
tos de panel en el período 1990-2015. Los datos que se utilizaran
son de la base del World Development Indicators (WDI) elaborada
por el Banco Mundial (2020). Se utilizarán solo 18 países por la falta
de datos, ya que, no existen para todos los países de América Lati-
na y no están actualizados hasta los últimos años. La metodología
que se aplicará para comprobar la hipótesis es el modelo de GLS, la
prueba de Westerlund y Edgerton, (2007) para determinar si existe
cointegración en el largo plazo y la prueba de Granger (1969), para
establecer si existe causalidad unidireccional o bidireccional entre
las variables.
Los resultados más relevantes podemos concluir que, en el mo-
delo GLS la inversión extranjera directa tiene un efecto positivo en
el consumo de energía renovable a nivel de América Latina, PIMA y
PIMB. Sin embargo, los PIA tienen un efecto negativo y estadística-
mente no significativo. Las pruebas de cointegración de Westerlund
y Edgerton (2007) demostraron la existencia de vectores de cointe-
gración en el largo plazo entre la inversión extranjera directa y el
consumo de energía renovable, por lo tanto, el consumo de ener-
gía renovable influye en la inversión extranjera directa en el largo
plazo. Las pruebas de causalidad de Granger (1969), demostraron
que existe causalidad bidireccional para los 18 países de América
Latina y PIA. Mientras que, para los PIMA Y PIMB no existe cau-
salidad. Este trabajo investigativo tiene como aporte contribuir con
nueva evidencia empírica, dado que, en la región de América Latina
las investigaciones acerca de este tema son escasas. Además, los re-
sultados de la investigación son similares a los resultados obtenidos
por (Keeley y Ikeda, 2017; Mielnik y Goldemberg, 2002; Salim et al.,
2017; Sarkodie et al., 2020).
El presente trabajo investigativo está estructurado en cinco
secciones. La primera sección se encuentra la introducción, la se-
gunda sección presenta una revisión de la literatura basada en in-
vestigaciones empíricas realizadas en España. En la sección tres se
describe la metodología aplicada. La cuarta sección discute los re-
sultados con la evidencia empírica, además se describe el aporte de
autor. Por último, la quinta sección presenta las conclusiones y las
implicaciones políticas de la investigación.
2 | REVISIÓN DE LITERATURA
Recientemente, los estudios comenzaron a centrarse en la re-
lación entre la IEF y el consumo de energía renovable (Khan et al.,
2014). En este sentido, la revisión de literatura está clasificada en
tres partes: la primera hace referencia a la teoría en la que se basa
la investigación, la segunda los diversos estudios que existen sobre
la relación de las variables mencionadas anteriormente y tercero la
brecha en la literatura científica.
En este contexto, la presente investigación toma como refe-
rencia la Hipótesis de Halo de Contaminación, que considera a la
inversión extranjera directa tiene un efecto positivo sobre el medio
ambiente, es decir, la IED ayuda a aumentar el consumo de energía
renovable (Fadly, 2019; Rafindadi et al., 2018). Asimismo, supone
que una empresa proveniente de países desarrollados dispone de
tecnología más avanzada y de alguna manera más limpia y menos
dañina para el medio ambiente. Mert Bölük, 2016, Paramati et al.,
2017, Zhang y Zhou, 2016, validaron la hipótesis del halo de conta-
minación; es decir, la IED y las energías renovables son favorables
al medio ambiente en los países del G20 y G21 países del anexo de
Kioto, respectivamente. En otro estudio realizado por Albulescu et
al., 2019, Neves et al., 2020, sostienen que la Hipótesis de Halo de
contaminación es efectiva en los países europeos por la eficacia de
las políticas para aumentar el consumo de energía renovable.
Por otra parte, se presentan los estudios que varios investiga-
dores han encontrado una relación positiva entre la inversión ex-
tranjera directa y el consumo de energía renovable. En un estudio
realizado por Keeley y Ikeda, 2017, Mielnik y Goldemberg, 2002, Sa-
lim et al., 2017, Sarkodie et al., 2020, encontraron una relación po-
sitiva entre la inversión extranjera directa y el consumo de energía
renovable, es decir, a medida que aumenta la IED en 1 % el consumo
de energía renovable también aumenta, la razón de esto se debe al
uso de tecnologías modernas que traen a economías en vías de de-
sarrollo. Anwar et al., (2021), Doytch y Narayan, (2016), Lee, (2013),
concluyeron en sus estudios que la IED ayuda de manera positiva
y significativa a incrementar el consumo de energía renovable, pero
este efecto puede variar en magnitud e importancia según el sector
donde se destine la IED. En este sentido, la afluencia que tiene las
entradas de IED en los países subdesarrollados y en vías de desa-
rrollo ayuda en las prácticas que ayudan a aumentar el consumo de
energía renovable para disminuir los efectos del cambio climático
(Adams, 2008; Hanif et al., 2019; Sarkodie y Strezov, 2019).
Alam et al., 2015, Jiang et al., 2015, Keeley y Ikeda, 2017, seña-
laron que la razón principal para que los países extranjeros inviertan
en energía renovable se debe a las políticas de apoyo encaminadas
a las energías renovables. Al mismo tiempo, Ibrahiem, 2015, Qam-
ruzzaman Jianguo, 2020, Yilanci et al., 2019, manifestaron que las
variables inversión extranjera directa y el consumo de energía reno-
vable se encuentran cointegradas en Rusia, China y Sudáfrica, dan-
do como resultado que las dos variables se mueven en conjunto
en el largo plazo. Er y Col, (2018), (Teixeira et al., 2017) Cai y Me-
negaki, (2019), Forte (2017), indicaron que el consumo de energía
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renovable está determinado por las entradas de IED, el desarrollo fi-
nanciero y los gastos de investigación y desarrollo a largo plazo son
significativos para aumentar el consumo de energía renovable.
En segundo lugar, se encuentran las investigaciones con efecto
negativo entre la inversión extranjera directa y el consumo de ener-
gía renovable como es el caso de (Herrerias et al., 2013) examinaron
el vínculo entre renovables producciones de energía, entradas de
IED y apertura comercial para los BRICS países y Turquía mediante
técnicas de datos de panel. De acuerdo a los hallazgos, Adom et al.,
2019, Muhammad y Khan, 2019, Sirin, 2017, Teixeira et al., 2017,
Xu et al., 2021, encontraron que estas variables se cointegran a lar-
go plazo y la afluencia de la IED es negativa en la producción de
energía renovable. En otros estudios realizados por Bersalli et al.,
(2020), concluyeron que relación entre la IED y el consumo de ener-
gía renovable es negativa, porque las empresas que invierten en los
países nacionales no solo se enfocan en el consumo de energía re-
novable, sino en otros sectores. Además, Koengkan et al., (2019),
Washburn y Romero, (2019), Zafar et al., (2020), mencionaron que
el resultado negativo entre IED y consumo de energía renovable en
América Latina se debe principalmente porque los incentivos fisca-
les son insuficientes para asegurar el despliegue de tecnologías de
energía renovable.
Teniendo en cuenta, la relación entre el PIB y el consumo de
energía renovable, Azam et al., (2015); Ji y Zhang, (2019); Nguyen
y Kakinaka, (2019); Wang y Wang, (2020), mencionaron que el PIB
tiene una relación significativa con el consumo de energía renovable
en el largo plazo, ya que, se produce una modesta desaceleración en
el crecimiento del PIB per cápita. Por otro lado, Dogan et al., (2020);
Fan y Hao, (2020); Smolović et al., (2020), indicaron que el PIB per
cápita no produce un cambio significativo en el corto plazo por la
falta de tecnología y políticas en los países en vías de desarrollo.
Por último, la brecha que existe en la literatura sobre el tema
de investigación se muestra en el periodo establecido y en la región,
dado que, en Latinoamérica los estudios sobre la inversión extran-
jera directa y el consumo de energía renovable son escasos, ya que,
la mayoría de investigaciones se centran en el continente asiático
o en China específicamente. Es por este motivo, que el aporte que
se brindará es la innovación de los datos, la metodología emplea-
da y sobre todo el lugar estudio. Además, este estudio servirá para
referencia en futuras investigaciones.
3 | DATOS Y METODOLOGÍA
3.1 | Datos
Para la presente investigación, se utilizarán los datos de la ba-
se del World Development Indicator (WDI) elaborado por el Banco
Mundial (2020). El estudio se basa para los países de Latinoamérica
en el periodo 1990 al 2015. Tomando en cuenta la evidencia empí-
rica, como variable dependiente se utilizará el consumo de energía
renovable y como variable independiente la inversión extranjera di-
recta, adicionalmente, se incorporan variables de control que son el
PIB per cápita y consumo de energía no renovable para aumentar
una mayor robustez al modelo econométrico y también, estas varia-
bles son utilizadas en la evidencia empírica expuesta en la revisión
de literatura. Para facilitar la estabilidad y facilidad de la interpreta-
ción de los resultados, los datos se los transformarán en logaritmos.
En la Tabla 1, se detallan las variables que se usarán en la investiga-
ción.
Tabla 1. Descripción de las variables
Tipo de Variable Variable Símbolo Descripción Unidad de Medida Fuente
Dependiente Consumo
de energía
renovable
CER La energía renovable es ener-
gía que se deriva de proce-
sos naturales que se reponen
constantemente.
% consumo total
de energía, escala
logarítmica.
WDI
(2020)
Independiente Inversión
Extranjera
Directa
IED MEs la suma del capital accio-
nario, la reinversión de las ga-
nancias, otras formas de ca-
pital a largo plazo y capital a
corto plazo, tal como se des-
cribe en la balanza de pagos.
% del PIB WDI
(2020)
Control PIB per cápita lPIB El PIB per cápita es el produc-
to interno bruto dividido por
la población de mitad de año.
Precios constantes
del 2010, escala lo-
garítmica.
WDI
(2020)
Control Consumo de
energía no
renovable
CENR El uso de energía se refiere
al consumo de energía pri-
maria antes de la transforma-
ción en otros combustibles fi-
nales.
kg de equivalente
de petróleo per cá-
pita, escala logarít-
mica.
WDI
(2020)
3.2 | Metodología
Para la resolución de cada objetivo específico en la presente
investigación se empleará una metodología econométrica detallada
de la siguiente manera: Primero, para el objetivo 2 se estima la re-
gresión base entre la IED y el consumo de energía renovable. La
relación que se presenta se detalla en la ecuación (1).
l og (C E R )
i ,t
= f (l og (I E D )
i ,t
) (1)
Donde, el logaritmo del consumo de energía renovable
l og (C E R ) está en función del logaritmo de la inversión extranje-
ra directa l og (I E D ), la i representa el número de países de Lati-
noamérica (i = 1, 2, 3, . . . .,15), mientras que t significa el número de
años o el período de análisis (t = 1990, 1991, . . . , 2015). A partir de
la ecuación 1 se deriva el modelo Mínimos Cuadrados Ordinarios
(MCO) y se plantea la ecuación (2):
l og (C E R )
i ,t
= β
0
+β
1
l og (I E D )
i ,t
+β
2
l og (P I Bp)
i ,t
+β
3
l og (C E N R )
i ,t
+ε
i ,t
(2)
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En donde, P I B pi , t representa el producto interno bruto divi-
dido para la población, C E N R mide el efecto del consumo de ener-
gía no renovable sobre la producción y εi , t es el término de error.
Después, se aplica el test de Hausman (1978) permite determinar el
efecto que se debe usar entre fijos y aleatorios, para después estima
las pruebas de Wooldridge, (2002) y de Breusch y Pagan (1980) que
muestran si existe algún problema de autocorrelación y heterosce-
dasticidad en las variables. Posteriormente, se aplica pruebas de raíz
unitaria de Im et al., (2003) y Breitung (2000) siendo sus abreviatu-
ras IPS y LLC que determinan el nivel de integración de las variables.
Utilizando el modelo propuesto por Enders et al., (2002) se plantea
la ecuación (3).
l og (C E R )
i ,t
= α
0
+ λ
1
(I E D )
i ,t −1
+
p
Õ
i =2
β
i j
(I E D )
i ,t −1
+ ε
i ,t
(3)
Donde, α
0
representa la intersección, λ
1
denota la tendencia;
ε
i ,t
captura el término error y p es la longitud del desfase. Cabe re-
calcar, que el “v al o r p” es menor a 0, 05 se concluye que la serie no
es estacionaria, en caso contrario si es mayor a 0, 05 la serie es es-
tacionaria. Más adelante, se aplicarán test de primeras diferencias
con la finalidad que los estimadores no se encuentren sesgados y
evitar problemas al momento de correr el modelo.
Después de estimar las pruebas de raíces unitarias, se procede
a realizar la relación a largo plazo entre las variables del modelo, pa-
ra esto se utiliza dos pruebas de cointegración. La primera se basa
en la prueba de Westerlund (2007), la cual se realiza por medio de
siete estadísticos, teniendo en cuenta que la hipótesis nula es que
no existe cointegración. Además, la metodología de cointegración
fue tomada en cuenta por trabajos hechos por Fan y Hao (2020);
Yilanci et al., (2019), en estudios similares relacionados con la va-
riable independiente consumo de energía renovable. Los paquetes
econométricos aplicados de cointegración fueron desarrollados por
(Persyn, 2008). En la ecuación (4) se detalla:
l og (C E R )
i ,t
= α
0
+β
1
l og (I E D )
i ,t
+
k i
Õ
k =−k t
log(C E R
i ,t
)+l og (I E D )
i ,t −k
+ε
i ,t
(4)
Donde, l o g C E R
(
i , t ), es el logaritmo del consumo de ener-
gía renovable para cada país i (i = 1, .. ., 18) en el período t (t =
1990, . ., 2015); El l o g I E D ( (i , t ) constituye la variable independien-
te del modelo cointegrado con pendientes β
1
. Finalmente, para dar
cumplimiento al objetivo específico 3 se utilizará la prueba de Gran-
ger (1988) realizada por Dumitrescu y Hurlin (2012) en un modelo
econométrico de datos panel y para evidenciar la existencia de cau-
salidad entre la variable dependiente e independiente. En este sen-
tido, la prueba de Granger (1988) fue aplicada en estudios similares
realizados por Khan et al., (2021); Khribich et al., (2021); Qamruzza-
man y Jianguo (2020). Además, se utilizaron los paquetes economé-
tricos del programa STATA 14 realizados por Lopez y Weber (2017).
A continuación, se presenta la ecuación (5) de causalidad.
l og (C E R )
i ,t
= α
i
+
k
Õ
k =1
γ
k
i
l og (C E R
i ,t −k
) +
k
Õ
k =1
β
k
i
(x
i ,t −k
) + ε
i ,t
(5)
Donde, β
i
= β
i
(1). . .β
k
i
y α
i
son fijos en el tiempo. x
i ,t −k
repre-
senta las variables independientes del modelo econométrico.γ
k
i
y β
k
i
denotan el modelo autorregresivo y el coeficiente de correlación.
ε
i ,t
representa el término de error.
4 | DISCUSIÓN Y RESULTADOS
En la Tabla 2 se exponen los resultados de la regresión GLS para
América Latina y por grupos de países clasificados por el nivel de in-
greso per cápita en el periodo 1990-2015. La variable dependiente
es el consumo de energía renovable y las variables independientes
son el consumo de energía no renovable y el PIB per cápita. El mo-
delo GLS fue empleado debido a los problemas de autocorrelación y
heteroscedasticidad que presenta el modelo básico. Los resultados,
indican que el impacto del consumo de energía no renovable y el
PIB per cápita es heterogéneo entre los grupos de países. La elasti-
cidad de cambio de la IED con respecto a la energía renovable oscila
entre 0,14 y 0,26 para los países clasificados por el nivel de ingresos
y de 0,18 para todos los países. La elasticidad de cambio de la IED
con respecto a la energía renovable oscila entre -0,74 y -0,98 para
los países clasificados por el nivel de ingresos y de -0,922 para todo
el panel. La elasticidad de cambio de la IED con respecto al PIB per
cápita oscila entre -0,19 y -0,54 para los países clasificados por el
nivel de ingresos y de -0,66 para todos los países.
Tomando en cuenta los valores analizados, se puede determi-
nar que el impacto de la IED en el consumo de energía renovable es
positivo para los países de ingresos medios altos, países de ingresos
medios bajos y el panel de datos. Los resultados encontrados son si-
milares con las investigaciones de Keeley y Ikeda, (2017); Mielnik y
Goldemberg (2002); Salim et al., (2017); Sarkodie et al., (2020), en-
contraron que la relación entre la inversión extranjera directa y el
consumo de energía renovable es positiva, es decir, a medida que
aumenta la IED en 1 % el consumo de energía renovable también
aumenta, la razón de esto se debe al uso de tecnologías modernas
que traen a economías en vías de desarrollo. En contraste, autores
como por Bersalli, Menanteau y Methni (2020), indican que relación
entre la IED y el consumo de energía renovable es negativa, dado
que, las empresas que invierten en los países nacionales no solo se
enfocan en el consumo de energía renovable, sino en otros sectores.
Tabla 2. Modelo GLS con variables de control
VARIABLES AL PIA PIMA PIMB
IED
0,18*** -0,12 0,14* 0,26***
(4,44) (-1,39) (2,07) (3,31)
CENR
-0,92*** -0,95*** -0,96*** -0,74***
(-161,98) (-24,12) (-143,05) (-37,76)
lPIB
-0,67*** 0,26 -0,55*** -0,19***
(-7,74) (0,94) (-5,97) (-9,67)
Constante
112,6***** 94,21*** 112,7*** 323,0***
(58,05) (14,29) (48,78) (13,78)
Observaciones 468 78 260 130
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Posteriormente, se procedió a aplicar la prueba de homogenei-
dad de Pesaran Yamagata (2008) que se presenta en la Tabla 3 expo-
ne los resultados. Esta prueba parte con la hipótesis nula que hace
referencia a que hay homogeneidad en la pendiente. Los resultados
muestran que no hay homogeneidad de la pendiente en el panel
de datos. En este sentido, se reporta la prueba simple y ajustada
con sus respectivas probabilidades, las cuales son estadísticamen-
te significativas al 0,05 %. Esta prueba de homogeneidad también
fue aplicada en estudios realizados por Yilanci et al., (2019), donde
encontraron que no hay cointegración en las variables analizadas.
Tabla 3. Prueba de homogeneidad de Pesaran Yamagata (2008)
Pruebas Valor Valor p
∆
15,16 0,00
∆
adj
16,93 0,00
H
0
: los coeficientes de la pendiente son homogéneos
Después, de la aplicación de la prueba de homogeneidad se rea-
lizaron pruebas de dependencia en las secciones transversales para
lograr resultados consistentes. Las pruebas utilizadas fueron desarro-
lladas por Pesaran (2014 y 2015), donde los resultados demuestran
que se deben aplicar pruebas de segunda generación. Posteriormen-
te, se aplicaron pruebas de segunda generación de raíz unitaria para
ver si la serie temporal es estacionaria, para esto se implementó las
pruebas de Breitung (2000) y Pesaran (2003). Más adelante, se pro-
cedió a correr la prueba de cointegración a largo plazo de Westerlund
(2007), donde se puede determinar en la Tabla 3, que no existe coin-
tegración por parte de los 18 países de América Latina. En los PIA
es incierto si existe cointegración. Para los PIMA hay cointegración
en al menos un país de todo el panel de datos, lo que significa que
existe una relación de equilibrio de largo plazo, es decir, las variables
se mueven de manera conjunta y simultánea en el tiempo.
Por último, para los PIMB es incierto si existe cointegración, da-
do que, los estadísticos reflejan en la misma medida que existe y no
existe cointegración a largo plazo. A partir de los resultados, Cheng.,
et al (2021); Khan y Muhammad (2019); Rose et al., (2017); Adom et
al., (2019); Sirin (2017), evidencian que el CER y la IED se cointegran
a largo plazo, dado que ambas variables se mueven en el tiempo. Por
otra parte, Washburn y Romero (2019); Qin et al., (2020) indicaron
resultados distintos a los encontrados, debido a que las variables no
se cointegran en el tiempo, se debe por el número de países aplicados
y por el métodología.
Tabla 4. Resultados de la prueba de cointegración en el largo plazo Westerlund (2007)
Grupos Estadísticos Valor Valor Z Valor P
18 países
Gt -2,95 -3,07 0,00
Ga -20,61 -5,37 0,00
Pt -14,62 -6,47 0,00
Pa -21,27 -8,54 0,00
Gt -2,54 -0,37 0,36
Países de Ingresos Ga -19,13 -1,81 0,04
Altos Pt -4,63 -1,11 0,13
Pa -18,57 -2,72 0,00
Gt -3,23 -3,38 0,00
Países de Ingresos Ga -19,84 -3,64 0,00
Medios Altos Pt -11,21 -5,18 0,00
Pa -19,88 -5,65 0,00
Gt -2,64 -0,76 0,23
Países de Ingresos Ga -23,05 -3,63 0,00
Medios Bajos Pt -5,06 -0,38 0,35
Pa -16,69 -2,83 0,00
En Tabla 5 se reportan los resultados de la prueba de causali-
dad de Dumitrescu-Hurlin para América Latina y grupos de países
clasificados por el nivel de ingresos. Para los 18 países de América
Latina, el consumo de energía renovable y la inversión extranjera di-
recta existe causalidad unidireccional. Para los PIA, el consumo de
energía renovable y el consumo de energía renovable tienen una
causalidad bidireccional. Para los PIMA, no existe causalidad en las
variables. Por último, para los PIMB es igual que los PIMA no hay
causalidad entre las variables.
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Tabla 5. Resultados de la prueba de causalidad de panel Dumitrescu-Hurlin
Clasificación Variables CER IED CENR PIB
18 países
CER - 2,28(0,02) 0,52(0,60) -1,27(0,20)
IED -0,00(0,99) -
CENR 0,50(0,62) -
PIB 0,70(0,48) -
CER - 0,07(0,94) 3,20(0,00) -0,65(0,51)
Países de Ingresos IED 1,20(0,23) -
Altos CENR 2,21(0,03) -
PIB 0,32(0,74) -
CER - -1,69(0,09) 0,00(0,99) -0,90(0,37)
Países de Ingresos IED -0,62(0,53) -
Medios Altos CENR -1,35(0,18) -
PIB 1,20(0,23) -
CER - -1,98(0,04) -1,49(0,13) -0,63(0,53)
Países de Ingresos IED -0,06(0,95) –
Medios Bajos CENR 1,15(0,25) -
PIB -0,62(0,53) -
Los resultados asociados para los 18 países de América Lati-
na y para los PIA son similares al estudio realizado por Fan y Hao
(2019), donde encuentran que existe causalidad entre el consumo
de energía renovable, el PIB per cápita y la inversión extranjera di-
recta en China. Mientras, que Qamruzzaman y Jianguo (2020), refle-
jan en una investigación realizada para 94 países de todo el mundo,
donde, los resultados encontrados demuestran la existencia de cau-
salidad entre el consumo de energía renovable, el PIB per cápita y
la inversión extranjera directa.
5 | CONCLUSIONES
El bajo consumo de energía renovable es un problema que es-
tá presente en la mayoría de los países que integran América Latina.
Esto se produce por los bajos niveles de inversión extranjera directa,
por los altos costos de la maquinaria e insumos que se necesitan pa-
ra construir las plantas de energía alternativa. También se debe, por
alto riesgo país que presentan los países latinoamericanos y por las
políticas que son escasas a contribuir al sector de energía renova-
ble. En este sentido, la presente investigación analiza el efecto de la
inversión extranjera directa en el consumo de energía renovable en
18 países de América Latina, clasificados a través del método Atlas
(2018), durante el periodo1990-2015.
Tomando en cuenta los resultados más relevantes podemos
concluir que, en el modelo GLS la inversión extranjera directa tie-
ne un efecto positivo en el consumo de energía renovable a nivel
de América Latina, PIMA y PIMB. Sin embargo, los PIA tienen un
efecto negativo y estadísticamente no significativo. Haciendo refe-
rencia a la hipótesis que se planteó al principio de la investigación
se puede evidenciar que se cumple para tanto para los 18 países de
América Latina como para PIMA y PIMB. Esto se debe, al momento
de aumentar la inversión extranjera directa aporta de manera signifi-
cativa al consumo de energía renovable a través de talento humano
o tecnologías. Por otro lado, la prueba de cointegración de Wester-
lund (2007), demostraron la existencia de vectores de cointegración
en el largo plazo entre la inversión extranjera directa y el consumo
de energía renovable, por lo tanto, el consumo de energía renovable
influye en la inversión extranjera directa en el largo plazo.
Las pruebas de causalidad de Dumitrescu-Hurlin demostraron
que existe causalidad bidireccional para los 18 países de América La-
tina y PIA. Mientras que, para los PIMA Y PIMB no existe causalidad.
En cuanto, a las limitaciones para la investigación fueron los datos,
ya que, no existen para todos los países de América Latina y no es-
tán actualizados hasta los últimos años. Sin embargo, es necesario
realizar más trabajos investigativos siguiendo esta línea de investi-
gación utilizando nuevos métodos econométricos como datos de
series de tiempo para estudiar y cuantificar los posibles efectos po-
sitivos y negativos de la inversión extranjera directa en el consumo
de energía renovable. Se recomienda a los responsables de políticas
orientarlas al tema de los impuestos sobre la inversión extranjera di-
recta para atraer empresas internacionales a países donde esta es
casi nula para lograr aumentar el consumo de energía renovable y
ayude a dinamizar la economía de los países de América Latina.
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