2023_Fernandez_Garcia.pdf desarrollo de ejemplos

libro de Fernando garcia

1. FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES

Carrera de International Business


EFECTO DEL COMERCIO EXTERIOR EN EL
CRECIMIENTO ECONÓMICO DEL PERÚ DURANTE
EL PERIODO 2012-2022


Tesis para optar el Título Profesional de Licenciado en
International Business


MIURA MASSIEL FERNÁNDEZ GARCÍA
(0000-0002-9151-7034)


Asesor:
PhD. Frida Rosa Coaquira Nina
(0000-0001-6531-595X)

Lima - Perú
2023

2. 7%
INDICE DE SIMILITUD
3%
FUENTES DE INTERNET
1%
PUBLICACIONES
5%
TRABAJOS DEL
ESTUDIANTE
1 1%
2 1%
3 <1%
4 <1%
5 <1%
6 <1%
7 <1%
8 <1%
FERNANDEZ GARCIA
INFORME DE ORIGINALIDAD
FUENTES PRIMARIAS
Submitted to Universidad San Ignacio de
Loyola
Trabajo del estudiante
www.centrorisorse.org
Fuente de Internet
Submitted to Middle East College of
Information Technology
Trabajo del estudiante
journalbusinesses.com
Fuente de Internet
Submitted to City University
Trabajo del estudiante
dspace.uazuay.edu.ec
Fuente de Internet
www.coursehero.com
Fuente de Internet
Submitted to University of Roma Tor Vergata
Trabajo del estudiante

3. 9 <1%
10 <1%
11 <1%
12 <1%
13 <1%
14 <1%
15 <1%
16 <1%
17 <1%
18 <1%
Submitted to Polytechnic of Namibia
Trabajo del estudiante
Submitted to Maastricht University
Trabajo del estudiante
Submitted to Daytona Beach Community
College
Trabajo del estudiante
Submitted to Universidad de Alcalá
Trabajo del estudiante
Submitted to 87826
Trabajo del estudiante
Submitted to Grand Canyon University
Trabajo del estudiante
www.cram.com
Fuente de Internet
Submitted to International School of
Management, Inc.
Trabajo del estudiante
hdl.handle.net
Fuente de Internet
Leonardo Raffo López, Edwin A. Hernández
García, Víctor A. Díaz España. "La Alianza del
Pacífico y los efectos potenciales del Acuerdo
Transpacífico de Cooperación Económica sin

4. 19 <1%
20 <1%
21 <1%
22 <1%
23 <1%
24 <1%
25 <1%
26 <1%
27 <1%
28 <1%
Estados Unidos", Revista Finanzas y Política
Económica, 2018
Publicación
Submitted to Pontificia Universidad Catolica
del Ecuador - PUCE
Trabajo del estudiante
Submitted to University of South Australia
Trabajo del estudiante
Submitted to University of Exeter
Trabajo del estudiante
www.atlantis-press.com
Fuente de Internet
Submitted to Higher Education Commission
Pakistan
Trabajo del estudiante
repository.unp.ac.id
Fuente de Internet
Submitted to Pennsylvania State System of
Higher Education
Trabajo del estudiante
www.engr.sjsu.edu
Fuente de Internet
www.grin.com
Fuente de Internet
azdok.org
Fuente de Internet

5. Excluir citas Activo
Excluir bibliografía Activo
Excluir coincidencias< 1%

6. I








Dedicatoria

Dedico la presente investigación a mi familia. Principalmente a mi madre Gladys, quien me
ha alentado a lo largo de toda mi vida con ternura y compresión, siendo padre, madre y
ejemplo indiscutible para sus hijos. A mi difunto padre Edgar, quien desde el cielo ha sido y
será siempre mi guía y ejemplo para seguir en el ámbito profesional y humano. A mi
hermano André, por su cariño, comprensión y bondad que siempre lo ha caracterizado. A mis
tíos Roxana y Francisco, quienes con su ejemplo y sus sabias palabras me motivaron a
formarme como profesional. A mis primos Melina y Lucho, y a mis queridos sobrinos Alexa
y Salvador, quienes con cariño me han brindado la mano y las puertas de su corazón a lo
largo de mi carrera profesional hasta el día de hoy. A mi querida familia materna, pues mis
tíos Jorge y María, y mis primos Tania y Arturo fueron pieza clave en mi desarrollo personal
desde la etapa de mi niñez, hasta el día de hoy que me voy formando como profesional y ser
humano. Y, sobre todo, a mis amados abuelos, quienes desde el cielo cuidan cada uno de mis
pasos. Mi abuela Herminia, quien fue una segunda madre para mí y me brindó los momentos
más dulces de mi niñez y adolescencia; y mis abuelos Graciela y Juan, quienes siempre
estuvieron para mí en la adversidad y en mis momentos de júbilo. Gracias a cada uno de
ustedes por su amor incondicional, su paciencia, y su apoyo, es por ello por lo que les dedico
el esfuerzo de mi trabajo.

7. II










Agradecimiento

Quiero agradecer a mi Alma Mater, la universidad San Ignacio de Loyola, que me ha visto
crecer y ha sido la responsable de mi desarrollo profesional por casi más de cinco largos
años, que se resumen en sonrisas, lágrimas, y éxitos académicos. A mi asesora de tesis, la
PhD. Frida Coaquira, por su enorme amabilidad y profesionalismo a lo largo de la realización
de mi presente investigación, pues fueron largas las horas nocturnas revisando juntas cada
punto de mi tesis. Igualmente, quiero agradecer al Dr. Rafael Castillo, quien, en su calidad
humana y profesional, me ha brindado su enorme apoyo desde los inicios de mi etapa
universitaria, hasta mi proceso de titulación. Agradezco también a mi madre, la Dra. Gladys
García, quien ha sido mi guía no solo como madre, sino también como profesional, pues en
más de una ocasión me brindó su opinión critica, y se sentó conmigo a discutir los hallazgos
de mi investigación. Asimismo, quiero agradecer a todos aquellos maestros y profesionales
que se detuvieron a leer mi investigación dentro y fuera de mi casa de estudios.
Redactar estas líneas de agradecimiento me llena el corazón de anhelo y emoción, ya que es
compartir con cada persona mencionada, un pequeño fragmento de mi orgullo y esfuerzo.
Mi más sincero agradecimiento a cada uno de ustedes.

8. III


Resumen

Las exportaciones e importaciones son de vital relevancia para la economía de un país, y
su dinamismo sirve como indicador para determinar el crecimiento económico del mismo,
evidenciado por el nivel de desarrollo, liberación e inserción comercial. Como consecuencia a la
importancia de lo señalado, el objetivo de la presente investigación fue determinar el efecto del
comercio exterior en el crecimiento económico del Perú durante el periodo 2012-2022, que
considera las etapas pre, durante y post COVID-19. De este modo, la variable independiente para
el estudio fue el comercio exterior, representado por las importaciones y exportaciones; y la
variable dependiente el crecimiento económico, representado por el producto bruto interno del
Perú. Para la investigación se desarrolló un estudio cuantitativo, no experimental, longitudinal y
con datos en series de tiempo trimestrales desde el primer trimestre del 2012 al cuarto trimestre
del 2022, con datos recolectados del BCRP. Asimismo, para el análisis de datos se elaboró un
modelo para estimar el efecto de las variables del comercio exterior en el crecimiento económico,
representado por el producto bruto interno, haciendo uso de una regresión lineal múltiple con
Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), y las pruebas respectivas para darle validez y
consistencia a las deducciones obtenidas. Finalmente, los resultados mostraron un modelo de
regresión que explica el comportamiento de las variables, evidenciando que las exportaciones
incrementaron el PBI en 1.343180 millones de dólares, que representan el crecimiento económico
del país durante el periodo 2012-2022. De esta manera, quedó demostrado que el comercio
exterior a través de las exportaciones originó un efecto positivo y significativo en el crecimiento
económico del Perú, en el estadio de tiempo analizado.

Palabras clave: Comercio exterior, crecimiento económico, PBI, exportaciones e
importaciones.

9. IV


Abstract

Exports and imports are of vital relevance to a country's economy, and their dynamism serves as an
indicator to determine its economic growth, evidenced by the level of development, liberalization, and
commercial insertion. Because of the importance of the above, the objective of this research was to
determine the effect of foreign trade on the economic growth of Peru during the period 2012-2022,
which considers the pre, during and post COVID-19 stages. Thus, the independent variable for the
study was foreign trade, represented by imports and exports; and the dependent variable is economic
growth, represented by the gross domestic product of Peru. For the research, a quantitative, non-
experimental, longitudinal study was developed with data in quarterly time series from the first
quarter of 2012 to the fourth quarter of 2022, with data collected from the BCRP. Likewise, for data
analysis, a model was developed to estimate the effect of foreign trade variables on economic growth,
represented by the gross domestic product, using multiple linear regression with Ordinary Least
Squares (OLS), and the respective tests to give validity and consistency to the deductions obtained.
Finally, the results showed a regression model that explains the behavior of the variables, showing
that exports increased GDP by 1.343180 million dollars, which represents the economic growth of the
country during the period 2012-2022. Finally, it was demonstrated that foreign trade through exports
caused a positive and significant effect on the economic growth of Peru, in the time period analyzed.

Keywords: Foreign trade, economic growth, GDP, exports and imports.

10. V


Tabla de contenido
INTRODUCCIÓN 1
CAPÍTULO 1 2
1.1. Problema de Investigación 2
1.1.1. Planteamiento del Problema 2
1.1.2. Formulación del Problema 8
1.1.3. Justificación de la Investigación 8
1.2. Marco Referencial 10
1.2.1. Antecedentes 10
1.2.2. Marco Teórico 18
1.3. Objetivos e Hipótesis 32
1.3.1. Objetivos 32
1.3.2. Hipótesis 33
CAPÍTULO 2 34
2.1. Método 34
2.1.1. Tipo de Investigación 34
2.1.2. Diseño de Investigación 35
2.1.3. Variables 35
2.1.4. Muestra 39
2.1.5. Instrumentos de Investigación 39
2.1.6. Procedimientos de Recolección de Datos 39
CAPÍTULO 3 50
3.1. Resultados 50
3.1.1. Presentación de Resultados 50
3.1.2. Discusión 64
3.1.3. Conclusiones 69
3.1.4. Recomendaciones 70
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 73
ANEXOS 80

11. VI


Índice de tablas

Tabla 1 Investigación que explican el modelo teórico ............................................................. 32
Tabla 2 Matriz de conceptualización de variables .................................................................. 36
Tabla 3 Matriz de operacionalización de variables ................................................................. 37
Tabla 4 Interpretación de rangos de valores de correlación ................................................... 43
Tabla 5 Resultados de análisis estadístico descriptivo ............................................................ 53
Tabla 6 Matriz de correlación ................................................................................................. 53
Tabla 7 Análisis de estacionariedad ........................................................................................ 58
Tabla 8 Test de causalidad de Granger / exogeneidad de bloque prueba de Wald ................. 59
Tabla 9 Resultado del 1er modelo de mínimos cuadrados ordinarios .................................... 59
Tabla 10 Resultados del 2do modelo de mínimos cuadrados ordinarios (modelo final) ........ 60
Tabla 11 Test de homocedasticidad del modelo de mínimos cuadrados ordinarios final ....... 63
Tabla 12 Test de forma funcional del modelo de mínimos cuadrados ordinarios final .......... 64
Tabla 13 Matriz de consistencia .............................................................................................. 80
Tabla 14 Base de datos .............................................................................................................. 1

12. VII



Índice de figuras
Figura 1 Tasa de crecimiento del PBI 2012-2022 (variación porcentual) ................................ 3
Figura 2 Volumen de las exportaciones 2012-2022 (variación porcentual) ............................. 6
Figura 3 Volumen de las importaciones 2012-2022 (variación porcentual) ............................. 6
Figura 4 Gráfico de frecuencia de línea de la variable PBI – Periodo T112-T422 ................ 50
Figura 5 Gráfico de frecuencia de línea de la variable exportaciones totales – Periodo T112-
T422 ......................................................................................................................................... 51
Figura 6 Gráfico de frecuencia de línea de la variable importaciones totales – Periodo T112-
T422 ......................................................................................................................................... 52
Figura 7 Análisis de autocorrelación de L. Jung Box – PBIJung Box – PBI .......................... 54
Figura 8 Análisis de autocorrelación de L. Jung Box – Exportaciones totales ....................... 55
Figura 9 Análisis de autocorrelación de L. Jung Box – Importaciones totales ....................... 56
Figura 10 Gráfico de estacionariedad – PBI ........................................................................... 57
Figura 11 Gráfico de estacionariedad – Exportaciones totales .............................................. 57
Figura 12 Gráfico de estacionariedad – Importaciones totales .............................................. 58
Figura 13 Análisis de autocorrelación de L. Jung Box – Modelo MCO final ......................... 62
Figura 14 Test de normalidad del modelo de mínimos cuadrados ordinarios final ................ 63

13. 1


Introducción
El Comercio exterior es una variable que juega un papel crucial en el crecimiento
económico y el desarrollo de todo país. Para el caso del Perú, un país con diversidad de
recursos naturales y un creciente aumento de emprendimientos, las exportaciones e
importaciones son dimensiones relevantes, pues se encuentran en constante crecimiento y
decrecimiento, generando un impacto directo en el crecimiento económico del país. Por ese
motivo, la presente investigación se enfocó en estudiar el comercio exterior, representado por
las dimensiones exportaciones e importaciones, y el efecto que originó en el crecimiento
económico del país — representado por el PBI peruano — en el periodo del 2012 al 2022,
pues estos años abarcan los periodos de prepandemia, pandemia y postpandemia, intervalos
en los cuales el crecimiento económico presentó marcadas fluctuaciones.
En el capítulo 1, se trató el problema de investigación, presentando su planteamiento,
formulación y justificación. Además, se hizo referencia a investigaciones académicas tanto
internacionales como nacionales que sirvieron como antecedentes relevantes. Asimismo, se
establecieron los objetivos del estudio, tanto el general como los específicos.
En el capítulo 2, se definió detalladamente la metodología utilizada en la
investigación, incluyendo el tipo de enfoque y diseño de investigación, así como las variables
e instrumentos considerados. Asimismo, se describió la muestra de investigación
seleccionada y se explicó el instrumento empleado para obtener los resultados necesarios.
En el capítulo 3, se presentó la interpretación de los resultados obtenidos a través del
modelo econométrico, brindando una discusión centrada en los hallazgos de la investigación.
2. Adicionalmente, se elaboraron conclusiones y recomendaciones derivadas del análisis del
problema de investigación, proporcionando una visión integral sobre el tema en cuestión.

14. 2


Capítulo 1
1.1. Problema de Investigación
1.1.1. Planteamiento del Problema
Como consecuencia de la pandemia por el COVID-19, el mundo, y sobre todo los
países emergentes, han tenido un incremento de la inflación y la deuda externa, que aunado a
los ingresos desiguales, han dado lugar a una realidad muy preocupante, conforme lo
establece el Banco Mundial, ya que las consecuencias de dichos problemas se ven reflejados
en la desaceleración del crecimiento que alcanzó la economía mundial, siendo esta un 5.5%
en el año 2021, un 4.1% al 2022 y un 3.2% que se espera para el 2023 (World Bank Group,
2022).
La Organización de las Naciones Unidas (2022) estableció que, a pesar de haberse
evidenciado un repunte en el año 2021, la recuperación económica mundial está perdiendo
fuerza y las proyecciones a dos años apuntan a ligeros descensos con “un panorama difícil”,
mostrando así, que la pandemia habría agudizado la pobreza, así como la desigualdad social y
económica.
En el Perú, existe una marcada inestabilidad del crecimiento económico entre el año
2019 y el año 2022, es así que el producto bruto interno ha tenido un aumento de 2,2% en el
año 2019, una disminución de 11% al año 2020, una recuperación de 13,6% para el año 2021,
y una disminución de 2,7% al año 2022 (figura 1), a pesar de que la proyección indicaba que
al 2022, el crecimiento alcanzaría un 3.5%, este no alcanzó lo proyectado y se situó lejos del
13% que se logró en 2021. Según datos oficiales, al 2021 se habría logrado que el PBI llegara
a los 551 millones y al 2022 se alcanzó solo 566 millones, a pesar de que la proyección era de
572 millones a más (figura 2) (BCRP, 2023a; Ministerio de Economía y Finanzas, 2022).

15. 3


Producto bruto interno y otros indicadores - PBI (variación porcentual)
15


10


5


0
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

-5


-10


-15
Figura 1 Tasa de crecimiento del PBI 2012-2022 (variación porcentual)

Tasa de crecimiento del PBI 2012-2022 (variación porcentual)

Nota. Esta información fue rescatada de una página informativa del BCRP (2023).


La figura 1 muestra que el comportamiento inestable de la economía nacional viene
ocurriendo desde años pasados, siendo el punto de inicio del análisis del estudio el año 2012.
El crecimiento económico mundial viene atravesando un proceso fluctuante durante
años, con periodos en donde se ve incrementos y otros donde se aprecia desaceleración, es así
como, se discierne que el crecimiento económico se encontraría sufriendo una desaceleración
entre el periodo prepandémico, pandémico y ahora durante la post pandemia, que, sin llegar a
tener signo negativo, es considerable.
En tiempos de pandemia el estado de las economías de América Latina – ya sea
crecimiento o decrecimiento – dependía de las condiciones en que se encontraban las
diferentes variables financieras exógenas y endógenas, siendo el comercio exterior una de las
principales variables influyentes, a través de la exportación e importación de los productos

16. 4


con mayor demanda en el mercado internacional. De acuerdo con los reportes económicos,
durante los primeros trimestres con pandemia, el crecimiento económico de países de
América Latina mantuvo su auge, decreciendo a mediados del 2020, debido a las
restricciones por la coyuntura internacional, que tuvo efectos negativos en el comercio
exterior y en otros factores como la inflación y la reducción de estímulos fiscales (BCRP,
2022).
La economía nacional, se encuentra impulsada por el comercio exterior y la inversión
privada, es decir, que si estás variables crecen o decrecen, originan un efecto en el
crecimiento económico nacional.
El estudio se enfocó en el comercio exterior, representado por las exportaciones e
importaciones, y el efecto que originó en el crecimiento económico del país, a propósito del
evidente movimiento discontinuo del PBI del Perú.
El volumen de las exportaciones durante el año 2019 disminuyó en 0,7% en
comparación con el año 2018, explicado por la reducción en los envíos de productos
tradicionales (-4,6%), mientras que los embarques de productos no tradicionales aumentaron
(9,8%). Asimismo, el volumen total importado disminuyó 0,5% como resultado de las
menores compras de materias primas, productos intermedios (-3,8%), y bienes de consumo (-
0,3%); mientras que la importación de bienes de capital aumentó (5,3%) (INEI, 2020).
En el 2020 las exportaciones peruanas se situaron en U$S 39 100 millones, cifra que
representó una caída anual de -15.7% debido a la crisis sanitaria mundial producida por el
Covid- 19, siendo el mayor retroceso comparado con los dos periodos de crisis anteriores
(Crisis Financiera Internacional del 2009 y Crisis de Deuda Soberana del 2015), este
retroceso se inició en marzo 2020 y se profundizó en abril del mismo año afectando a todos
los sectores tradicionales y no tradicionales, a excepción de la agroindustria, el único que se
mantuvo resiliente (Centro de Investigación de Economía y Negocios Globales, 2021). En

17. 5


cuanto a las importaciones, estas registraron una fuerte caída en 2020, hasta llegar a un
mínimo de US$ 2 402 millones en julio, un 11.2% menos que en el mismo mes de 2019;
mientras que en todo el 2020 sumaron US$ 36 782 millones, un 13.5% menos que en 2019
(COMEX Perú, 2022).
Al 2021, las exportaciones en Perú crecieron un 42.05% respecto al año anterior. Las
ventas al exterior representan el 27.95% del PIB, por lo que se encuentra en el puesto 81 de
191 países del ranking de exportaciones respecto al PIB (Datosmacro, 2022a). En cuanto a las
importaciones en Perú, crecieron un 35.84% respecto al año anterior. Las compras al exterior
representan el 22.52% del PIB (Datosmacro, 2022b).
Ya en el año 2022, se evidenció que las exportaciones totales registraron un valor de
US$ 63 193 millones, un 3.7% más con respecto a 2021. Del total de nuestros envíos al
mundo, el 71% fueron del rubro tradicional, mientras que el 29% restante corresponden al no
tradicional (COMEX Perú, 2023a). En cuanto a las importaciones, se registró un valor de
US$ 60 313 millones para el año 2022, un 17.8% más respecto de lo registrado en 2021, que
era el monto más elevado que se había registrado (COMEX Perú, 2023b).

18. 6


Variación porcentual de Exportaciones Totales 2012-2022
50

40

30

20

10

0
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
-10

-20
Variación porcentual de Importaciones Totales 2012-2022
40

30

20

10

0
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
-10

-20
Figura 2 Volumen de las exportaciones 2012-2022 (variación porcentual)
Volumen de las exportaciones 2012-2022 (variación porcentual)
Nota. Esta información fue rescatada de una página informativa de INEI, COMEX y Datos macro en diferentes
periodos de tiempo de acuerdo con la información citada líneas arriba.

Figura 3 Volumen de las importaciones 2012-2022 (variación porcentual)
Volumen de las importaciones 2012-2022 (variación porcentual)
Nota. Esta información fue rescatada de una página informativa de INEI, COMEX y Datos macro en diferentes
periodos de tiempo de acuerdo con la información citada líneas arriba.

19. 7


Tras el análisis de la evolución del crecimiento económico del Perú y del comercio
exterior a través de las exportaciones e importaciones totales en el país, se puede manifestar
lo que viene ocurriendo entre el crecimiento económico del Perú y el comercio exterior.
Se parte de la idea que la desaceleración económica viene ocurriendo a nivel mundial,
originando efectos en las economías en desarrollo como la peruana, expresado a través de sus
relaciones comerciales, que se manifiestan por medio del comercio exterior (exportaciones e
importaciones) y otros indicadores económicos. Es así como la desaceleración del
crecimiento económico se orientaría por el plan de ahorro que se estaría generando a nivel
externo e interno, es decir, por temas de crisis financiera en el mundo, se estaría produciendo
la reducción del consumo de bienes a través de las exportaciones y las importaciones (Banco
Mundial, 2022). Es de conocimiento general que la crisis económica en países avanzados
viene desde el año 2008 logrando expandirse hasta Europa, por lo cual una de las soluciones
implementadas para frenar el problema fue la reducción de gastos, incluyendo la disminución
de las importaciones desde Perú; asimismo, el Perú se encuentra atravesando crisis financiera
por la coyuntura política, que también genera que las exportaciones no crezcan como se tiene
proyectado, toda esta realidad generaría que la economía caiga en desaceleración y
crecimiento inconstante.
De este modo, se explica que las exportaciones e importaciones causan un efecto en el
crecimiento económico de diferentes países en diferentes maneras, de acuerdo con el periodo
evaluado. El estudio de Arias et al. (2019) mostró que existía relación directa entre la
apertura comercial (a partir de la exportación e importación) y el crecimiento económico del
Ecuador, por otro lado, Ramos (2018) indicó que los flujos comerciales (exportaciones e
importaciones) contribuyeron positivamente al crecimiento económico de México en el largo
plazo. En la misma línea, Albiman y Suleiman (2016) determinaron que el crecimiento
económico se ve afectado, según el período de tiempo, por el choque de la inversión interna,

20. 8


la importación y la exportación. Finalmente, Guzmán et al. (2022), establecieron que las
variables que influyeron en el crecimiento económico de Chile, Perú y Ecuador durante el
periodo de 1990 al 2020 fueron las exportaciones y las importaciones, incidiendo de manera
significativa en el crecimiento económico de forma diferente para cada país. Es decir, existe
evidencia científica de que las exportaciones e importaciones generan un efecto en el
crecimiento económico de un país, que puede variar de acuerdo con el periodo evaluado.
Es así como, la investigación buscó determinar el efecto del comercio exterior –
compuesto por las exportaciones y las importaciones – en el crecimiento económico del país,
dado por el producto bruto interno del Perú durante el periodo 2012-2022.
1.1.2. Formulación del Problema
Problema general

¿Cuál es el efecto del comercio exterior en el crecimiento económico del Perú durante
el periodo 2012-2022?
Para medir el comercio exterior es indispensable tener series de tiempo que muestren
la evolución de exportaciones e importaciones, de acuerdo a Durán y Álvarez (2011), lo que
lleva a que estos indicadores puedan ser evaluados a través de los problemas específicos del
estudio.
Problemas específicos

¿Cuál es el efecto de las exportaciones totales en el crecimiento económico del Perú
durante el periodo 2012-2022?
¿Cuál es el efecto de las importaciones totales en el producto bruto interno del Perú
durante el periodo 2012-2022?
1.1.3 Justificación de la Investigación
Justificación práctica

El comercio exterior es una actividad humana dinámica y compleja que forma un

21. 9


conjunto de relaciones económicas entre regiones naturales y político-económicas diversas,
de recursos y necesidades complementarias, y está representada por las exportaciones e
importaciones, que conforman un importante porcentaje del PBI nacional. Partiendo de esta
idea, en el estudio se ha considerado a las exportaciones e importaciones como factores que
causan un efecto en el crecimiento económico del Perú, representado por el PBI nacional, por
lo que, con los resultados de la investigación se buscó cuantificar y determinar las
características de este efecto en el periodo del 2012 al 2022 – periodo que abarca la
prepandemia, pandemia y post- pandemia– , ofreciendo sugerencias finales para alentar el
crecimiento de las exportaciones, y así contribuyan a estabilizar el crecimiento del PBI
nacional, y por ende, colaboren con un crecimiento sostenido de la economía nacional. Del
mismo modo, la actual investigación tiene el propósito de ayudar a futuras investigaciones
que analicen el panorama del crecimiento económico en base a las importaciones y
exportaciones, en el periodo de la pandemia, ya que este evento ha dejado una huella
histórica significativa en la economía peruana y en la del mundo.
Justificación teórica

La justificación teórica parte de la finalidad del estudio, que se orienta a generar
reflexión y debate académico sobre el conocimiento relacionado con el crecimiento
económico del país, a través del PBI y el efecto que origina el comercio exterior en esta
variable macroeconómica, asimismo, se confrontó el conocimiento que ya se encontraba en
anteriores estudios y en teorías relacionadas sobre crecimiento económico y comercio
exterior, con lo que se logró contrastar los resultados logrados y se aportó con más
conocimiento y epistemología sobre el tema que fue discutido en el presente estudio. A partir
del conocimiento encontrado y contrastado podrá generarse una propuesta para contribuir a
mejorar los niveles de crecimiento económico del país a través del comercio exterior, que
podrá ser considerada en estudios futuros.

22. 10


Justificación metodológica

Esta investigación contribuirá con el desarrollo de investigaciones futuras, que
analicen el mismo contexto problemático relacionado con el crecimiento económico y el
comercio exterior. Estos estudios futuros podrán considerar el modelo teórico, el método
científico y el tipo de regresión lineal aplicado para alcanzar los resultados, ya que la
metodología empleada ayuda a comprender como se comportan las variables importaciones,
exportaciones y crecimiento económico en un intervalo de tiempo determinado –el que sea de
interés para el estudio en cuestión–, siendo de utilidad para investigadores, estudiantes y
entidades gubernamentales que deseen realizar estudios posteriores vinculados a estas
variables.

1.2. Marco Referencial
1.2.1. Antecedentes
Antecedentes Internacionales

Torres y Campuzano (2021), analizaron el impacto de la balanza comercial desde las
exportaciones e importaciones dentro del crecimiento económico ecuatoriano, durante el
período 1990 hasta 2019, a través de un modelo de regresión logarítmica, apoyado de un
proceso metodológico que tuvo un enfoque cuantitativo con alcance descriptivo de corte
transversal. Los principales resultados establecieron que ambas variables generan un impacto
favorable dentro del crecimiento económico del Ecuador, siendo, además, las importaciones
las que presentaron mayor efecto. La información que es más resaltante del estudio es el
resultado del modelo estadístico, que muestra que, por cada 1% que se aumenten las
importaciones en el país, generará un crecimiento en la economía de 0,4545%; en cambio, por
cada 1% que se acrecienten las exportaciones, el PIB del Ecuador se verá favorecido con un
alza del 0,3977%.
Valdez et al. (2021) realizaron un estudio con la finalidad de elaborar un análisis

23. 11


sobre el crecimiento económico del Ecuador a partir del año 2005 hasta el año 2018,
consideraron el PIB en función de cuatro nuevas variables independientes que fueron:
población, formación bruta de capital fijo, balanza comercial e inflación. Esta investigación
se ajusta al enfoque cuantitativo de carácter descriptivo, dentro de la introducción se anexa los
antecedentes del trabajo por medio de una revisión bibliográfica que permite explicar la parte
teórica de las variables seleccionadas.
Los datos de la muestra son de 14 años, los cuales fueron obtenidos en las bases de
datos del Banco Central del Ecuador y con los que se efectuó un modelo econométrico que
cumplía con los supuestos y que permitió conocer la incidencia de cada una de las variables
exógenas dentro del crecimiento económico del Ecuador. Como se expuso mediante el
modelo econométrico y resultados, las variables exógenas usadas para el análisis muestran
una estrecha relación con el producto interno bruto del país en el periodo del año 2005 hasta
el año 2018, de manera que gran parte de su crecimiento en este lapso de tiempo fue a
consecuencia de la variación de dichas variables, que en su mayoría, presentaron cifras o
índices beneficiosos para la estabilidad y crecimiento de la economía, es por ello que, resulta
útil la sugerencia de prestar más atención a dichos pilares y contribuir a su desarrollo para
que originen el incremento del PIB y mejora de la situación económica. En esta investigación
es rescatable el efecto que producía la balanza comercial en el PBI de Ecuador, al coeficiente
de la Balanza Comercial (BalCom) fue 554.66, que se interpreta como cada dólar que ingrese
dentro de dicha variable, también existirá un aumento de $554.66 dólares al PIB, lo preferible
sería tener una balanza comercial positiva, donde la producción ecuatoriana se expanda a los
mercados internacionales y exista menor importación.
Chamba et al. (2021) realizaron un estudio con el objetivo de analizar la incidencia de
las variables determinantes dentro de la economía ecuatoriana desde la función de producción
de Cobb-Douglas, que sirvió como medio para establecer la fuerza explicativa que tienen el

24. 12


crecimiento económico ecuatoriano y las elasticidades de sus componentes. Se emplearon
métodos de la investigación científica como la revisión bibliográfica, el análisis de
contenidos y analítico-sintético. La muestra seleccionada para el análisis considera18 años
que comprometen dos periodos presidenciales, desde el 2002 al 2019. La metodología
empleada permitió la construcción de un modelo econométrico con la función de producción
Cobb-Douglas. Los resultados muestran que las variables fuerza laboral (FL) y formación
bruta de capital fijo (FBKF) tienen una alta elasticidad dentro del modelo, es decir, explican
el crecimiento del PIB al sumar sus elasticidades parciales, la bondad de ajuste de 99,95%
confirma que hay una fuerte relación explicativa de las variables seleccionadas con el PIB.
Las exportaciones presentan un gran aporte para las economías analizadas en la discusión;
dentro del contexto ecuatoriano esta variable también es considerada de significación para el
PIB, aunque su contribución es leve, en comparación con las demás variables dentro del
periodo de estudio. Esta investigación sirve como referente a futuras investigaciones donde se
analice el comportamiento de las exportaciones, para así poder tener un panorama de un
rubro importante en la economía local e internacional. Por otro lado, las importaciones no
tuvieron el peso esperado para explicar al crecimiento económico (PIB) e incluso su
presencia en el conjunto de las demás variables independientes generaba problemas al
momento de validar el modelo, es por ello que se procedió a retirarla, obteniendo un MCO
adecuado. En conclusión, el estudio presentó hallazgos significativos, tales como el pequeño
aporte del sector productivo y la no relevancia de las importaciones en el PBI de Ecuador.
Según el modelo MCO las variables de mayor aportación al PIB ecuatoriano son la FL, la
FBKF y las exportaciones. Lo rescatable de este estudio para la investigación es que, una de
las variables que más impacta en el crecimiento económico del Ecuador son las exportaciones
(0.0692397), asimismo, la variable importaciones no estaría influyendo en el crecimiento
económico del Ecuador.

25. 13


Feijoo et al. (2020) realizaron un trabajo investigativo exploratorio sobre la Balanza
Comercial y Producto Interno Bruto en Ecuador en el período 2000 – 2017, consideraron los
datos estadísticos del Banco Central del Ecuador. Para tal efecto, se realizó una revisión de
diferentes fuentes bibliográficas científicas utilizando el modelo econométrico de Mínimos
Cuadrados Ordinarios (regresión lineal) a través del software GRETL, el cual permitió
examinar la correlación existente entre la balanza comercial y el producto interno bruto. Los
hallazgos de la investigación mostraron que el comercio exterior no fue significativo para el
crecimiento del producto interno bruto en la economía ecuatoriana durante el tiempo que se
estudió, asimismo, se determinó que la balanza comercial posee una alta relevancia para la
economía del país. Se concluyó que, al dinamizar las exportaciones e importaciones, ambas
influyen en el producto interno bruto, acorde a las exigencias del mercado internacional. De
este estudio se rescata que la balanza comercial representa un valor de 0,1484-que es un valor
disminuido y aumentará favoreciendo al PBI ecuatoriano si es que se reduciría las
importaciones, ya se ha demostrado que Ecuador al ser un país dolarizado y no imprimir
dinero necesita exportar más e importar menos para que el dinero se mantenga dentro del país
y no tener una balanza comercial con tendencia negativa.
Cancelo y Vázquez (2020) realizaron un estudio de revisión de distintas
investigaciones que analizan el impacto de las exportaciones sobre el PIB, analizaron el
sector exterior en Galicia en el periodo 2002-2019, así como la evolución de otras variables
que intervienen en los modelos econométricos planteados, basados en dos enfoques: la
función de producción Cobb-Douglas ampliada y los modelos dinámicos enfocados en el
impacto de las exportaciones sobre el PIB gallego. En primer lugar, se estimó un modelo
econométrico de crecimiento a través de las exportaciones partiendo de la función de Cobb
Douglas. En segundo lugar, se propusieron distintos modelos dinámicos con los que se
analizó el efecto de las exportaciones sobre el PIB en la economía de Galicia. Se trabajó con

26. 14


series temporales, y se contrastó la cointegración de dichas series para determinar la relación
entre las mismas, para ello se llevó a cabo la prueba de Dickey Fuller Aumentada (ADF) a las
variables, obteniendo como resultado que dichas series son estacionarias. Los resultados de
este trabajo constataron la relevancia que las exportaciones tienen en el crecimiento
económico, particularmente en el gallego. En este estudio se han estimado distintos modelos
dinámicos en los que se comprueba la importancia que las exportaciones tienen en el corto
plazo sobre el PIB. Las variables empleo, exportaciones, FBCF resultan tener un impacto
positivo y significativo en la explicación del PIB gallego, y las importaciones un efecto
negativo. Lo rescatable es que manifestaron que, las exportaciones son una de las variables
claves para la recuperación económica, cuyo papel en la crisis económica es muy relevante, y
su influencia sobre el PIB, tal y como se ve en los resultados de los modelos econométricos
presentados en este trabajo, asimismo, la importación es una variable que influye de forma
negativa y debe mantenerse controlada.
Mahmood y Munir (2018) realizaron un estudio con el propósito de investigar si
existe una asociación unidireccional o bidireccional entre las exportaciones agrícolas y
crecimiento económico en Pakistán. La variable dependiente de la investigación fue el
crecimiento del PBI de Pakistán y las variables independientes de la investigación fueron la
formación bruta de capital (miles de millones de dólares), inflación, la tasa de participación
de la fuerza laboral (% de popularidad), la exportación agrícola marcial cruda (% de
mercadería exportadas) y el índice de precios al consumidor. La muestra estuvo constituida
por los datos de la serie de tiempo basados en 45 observaciones anuales para el período de
tiempo de 1970-2014, obtenidos de una fuente secundaria conocida como World
development indicator 2016. El modelo del estudio utilizó las herramientas de estimación
econométrica más confiables, prueba de raíz unitaria de Dickey-Fuller aumentada,
cointegración de Johansen y las pruebas de causalidad de Engle- Granger. Los resultados a

27. 15


los que llegaron establecieron que, la formación bruta de capital afecta directamente el ritmo
de crecimiento económico, por lo que el signo de su coeficiente es positivo, mientras que el
aumento de la tasa de inflación después de un cierto punto de ruptura resulta peligroso para el
crecimiento económico, por lo que el signo negativo de su coeficiente es negativo, estando
este resultado de acuerdo con las expectativas teóricas, en lo que se refiere a la variable
independiente más importante que es exportación agrícola, según la ecuación normalizada de
largo plazo, su coeficiente t ratio es estadísticamente insignificante, entonces, las
exportaciones agrícolas no contribuyen al crecimiento del producto interno bruto. Esta
investigación concluyó que las exportaciones agrícolas de Pakistán tienen resultados
positivos pero insignificante asociación con el crecimiento del producto interno bruto, debido
a que, la materia prima y exportaciones primarias de productos agrícolas no pueden competir
en los mercados internacionales debido al cierre de concursos, menor calidad y precio más
caro, en consecuencia, las exportaciones agrícolas de Pakistán no puede contribuir
significativamente al crecimiento económico nacional. Se rescata del estudio que cuando los
ingresos por exportaciones son menores su contribución con el crecimiento económico de un
país será menor también.
Ramos (2018), realizó un estudio con la finalidad de cuantificar el impacto del
comercio exterior expresado en las exportaciones e importaciones (variables independientes)
sobre el Producto Interno Bruto (PIB) de México (variable dependiente), analizando la
dinámica estocástica de corto y largo plazo para el periodo de 1980-2018. Para lograr este
objetivo, se aplicó una metodología de cointegración por medio de un Modelo de Corrección
de Error (MCE) a partir de un Modelo Autorregresivo de Rezagos Distribuidos (ARD). Se
utilizó también la metodología de Johansen para reforzar los hallazgos. Los resultados
indican que los flujos comerciales (exportaciones e importaciones) contribuyeron
positivamente al crecimiento económico de México en el largo plazo, mientras que en el

28. 16


corto plazo se muestra lo contrario.
Además, el trabajo presentó un diagnóstico estadístico sobre la evolución del
comercio y la relación entre los tratados más relevantes en el contexto mexicano, por último,
se señalan diversas alternativas para promover y fortalecer la economía mexicana en materia
comercial. De este estudio se rescata que en el largo plazo al aumentar 1% de las
exportaciones, su impacto en el PIB será de un aumento de 50.76%, asimismo, ante un
aumento del 1% de las importaciones, el PIB incrementará un 47.59%.
Antecedentes Nacionales

Guzmán et al. (2022) realizaron una investigación con la finalidad de identificar las
determinantes que inciden de manera significativa en el crecimiento económico de un país. El
Producto Interno Bruto (PIB) es uno de los indicadores macroeconómicos más importantes
que determina el nivel de riqueza de una nación, por ende, la investigación tuvo como
propósito analizar qué variables influyeron en el incremento en la cantidad de bienes y
servicios de Chile, Perú y Ecuador durante el periodo de 1990 al 2020. La variable
dependiente fue el crecimiento económico a través del producto bruto interno (PBI) y las
variables independientes fueron las exportaciones, las importaciones, la fuerza laboral y la
inversión (Formación Bruta de Capital Fijo). Para tal fin, se utilizan datos de serie de tiempo
desde 1990 al 2020, una metodología de estadística descriptiva, se aplica un modelo
econométrico de forma funcional logarítmica. La elección de las variables se basó en la
revisión de la literatura de artículos científicos, la información de las bases de datos se obtuvo
de organismos financieros. Los resultados reflejaron que en el Ecuador las exportaciones,
importaciones, la fuerza laboral e inversión influyen de manera significativa en el
crecimiento económico, mientras que en Perú las variables fuerza laboral e inversión
impactan favorablemente en el PIB. Del mismo modo, en Chile la exportación e inversión
aportan significativamente en el Producto interno Bruto. Es así que se concluyó que las

29. 17


variables que incidían de manera significativa en el crecimiento económico para cada país
son diferentes, siendo la inversión la única en común. De este antecedente se rescata que el
crecimiento del 1% de la exportación ocasiona un crecimiento de la economía de
0.0639985%, mientras que el incremento del 1% de las importaciones genera una
disminución del crecimiento económico de 0,0824832%.
Alca et al. (2021) realizaron un estudio con el objetivo de determinar la influencia de
las exportaciones en el crecimiento económico del Perú en tiempos de COVID 19, periodo
2010 – 2020, la variable dependiente fue el crecimiento económico a través del PBI y las
variables independientes fueron las exportaciones totales, exportaciones de productos
tradicionales y exportaciones de productos no tradicionales; respecto de la metodología, la
investigación fue explicativa y de enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental y
longitudinal. Asimismo, se utilizó un modelo econométrico de Mínimos Cuadros Ordinarios
(MCO), con el uso de una regresión econométrica. Se utilizó información secundaria e
histórica para la realización la investigación y se recurrió a información procesada por el
Banco Central de Reserva del Perú e Instituto Nacional de Estadística e Informática,
utilizando datos del primer trimestre del 2010 al segundo trimestre del 2020. De ese modo se
llegó a determinar que si existe una influencia positiva – directa por parte de las
exportaciones hacía el crecimiento económico. Además, se llegó a comprobar que las
exportaciones de productos no tradicionales tienen mayor influencia sobre el crecimiento
económico. Se concluyó que la disminución en las exportaciones se vio afectada por la
pandemia del COVID 19 el cual influyó de manera negativa en el crecimiento económico. De
este estudio se rescata que las exportaciones totales explican el aumento o disminución del
crecimiento económico.
Valenzuela et al. (2019), realizaron un estudio con la finalidad de determinar el
impacto de las exportaciones sobre el crecimiento económico del Perú, durante el periodo

30. 18


1980-2018. A pesar de todos los cuestionamientos a un modelo de exportación hacia afuera,
las exportaciones han sido cada vez más importantes en la formación y en el impulso de la
producción interna. La variable dependiente fue el crecimiento económico a través del
producto bruto interno y las variables independientes fueron las exportaciones totales,
exportaciones tradicionales y exportaciones no tradicionales. En ese sentido, se tomaron los
datos en dólares americanos sobre dichas variables publicados en la web del Banco Central
de Reserva del Perú, durante el periodo 1980-2018, se analizó su evolución y realizó una
regresión para medir el efecto de las variables independientes en la dependiente. La
conclusión conllevó a confirmar el impacto significativo de las exportaciones sobre la
producción interna, que se ha reforzado en las últimas tres décadas por la política comercial
aplicado en nuestros países. Lo rescatable de este estudio es que por cada US $ que han
variado las exportaciones, el PBI de Perú ha variado, en promedio, en US$ 4.01, con una
seguridad del 99 %.
1.2.2. Marco Teórico
Definición del Crecimiento económico
El crecimiento económico se define como la variación porcentual del Producto
Interno Bruto que experimenta una economía en un periodo de tiempo determinado. Es así
como los principales factores para determinar el crecimiento son la acumulación de capital y
la productividad de los factores. (Instituto Peruano de Economía, 2013)
El crecimiento económico es el incremento de la renta nacional y está dado por el
aumento de las plazas de trabajo por metro cuadrado, el valor de los bienes y servicios
producidos por una economía, y la renta. Asimismo, el crecimiento económico es medido en
porcentaje de aumento del PBI (Producto bruto Interno), motivo por el cual su estudio es
importante, ya que es uno de los factores correlacionados con el bienestar económico y social
de un país. (Gillen et al., 2015)

31. 19


Definición del PBI

El Producto Bruto Interno se define como el valor total de los bienes y servicios
generados en el territorio económico durante un período de tiempo, que generalmente es un
año, libre de duplicaciones. Es decir, es el Valor Bruto de Producción menos el valor de los
bienes y servicios (consumo intermedio) que ingresa nuevamente al proceso productivo para
ser trasformado en otros bienes (INEI, 2000).
El Ministerio de Economía y Finanzas (2022), definió que el PIB es el valor
monetario de los bienes y servicios finales producidos por una economía en un período
determinado. Asimismo, estableció que producto se refiere a valor agregado, interno se
refiere a que es la producción dentro de las fronteras de una economía y bruto se refiere a que
no se contabiliza la variación de inventarios ni las depreciaciones o apreciaciones de capital.
Por otro lado, Chamba et al. (2021) también desglosaron el termino PBI, por lo que,
consideraron la noción de producto, que se refiere a la noción de valor agregado, en tanto que
interno hace referencia a que la actividad es llevada a cabo dentro de las fronteras de un
determinado territorio, sin importar la residencia de los factores productivos. Asimismo,
precisaron que bruto indica la consideración de la inversión de reposición del desgaste de los
bienes de capital, así como también la inversión destinada a incrementar el stock de capital de
la economía.
Asimismo, el INEI (2000) establece que el PBI se puede definir como el valor
añadido en el proceso de producción que mide la retribución de los factores de producción
que intervienen en dicho proceso. Es así como, en el campo del análisis macroeconómico y
de la comprensión de la realidad económica, se concibe al Producto Bruto Interno (PBI) como
el indicador más completo e importante de la economía por su capacidad de sintetizar,
representar y explicar el comportamiento de la economía. La capacidad de síntesis señalada
explica porque en el Producto Bruto Interno se concentra en una gama importante de

32. 20


conceptos macroeconómicos que definen el desenvolvimiento o características de los
diferentes componentes que constituyen el sistema económico, quedando claro que a través
del PBI se puede medir el crecimiento económico de un país.
Principales teorías relacionadas al Crecimiento económico

i) La teoría del crecimiento económico
Esta teoría explica la relación entre el crecimiento de la economía y el PBI, haciendo
referencia al comportamiento del producto potencial o del producto de largo plazo. De este
modo cuando se habla del crecimiento económico se refiere al incremento del producto
potencial (Jiménez, 2012).
Thomas Robert Malthus (1978) sugiere, que el crecimiento económico es friccionado
por el comportamiento por el crecimiento exponencial de la población, así como también por
el exceso de ahorros y el escaso consumo; por ello que el autor plantea que se debe impulsar
el incremento de la demanda, no mediante el aumento de la inversión, sino incrementando la
oferta. Asimismo, el autor plantea que el constante incremento de la población es un factor
que genera rendimientos decrecientes debido a que la tierra es un recurso finito y la
producción de alimentos hace que se precipite el estado estacionario. Es así como, el modelo
de Malthus no considera relevante la incorporación de mejoras a nivel técnico en la
agricultura; sin embargo, considera al salario de subsistencia es el factor regulador más
relevante para aquella brecha existente entre el comportamiento demográfico y la producción
de alimentos (como se citó en Enríquez, 2016).
David Ricardo (1817) sugiere que el crecimiento económico es estimulado con el
incremento del capital y el progreso técnico de la producción, sobre todo, en las tierras poco
fértiles. De este modo, el autor plantea que es el avance tecnológico el factor que condiciona
determinantemente el excedente de producción y la tasa de beneficio del capital, siempre y
cuando los salarios se mantengan a niveles de subsistencia. Asimismo, para Ricardo, la falta

33. 21


de inversión es un factor que fricciona el crecimiento económico, ya que el estado
estacionario se originaria a partir de rendimientos decrecientes debido a la utilización
intensiva de capital y mano de obra en una tierra que cada vez más reducirá su calidad y
fertilidad (como se citó en Enríquez, 2016).
Conceptualización sobre comercio exterior
El comercio exterior se debe considerar como el nexo económico entre producción,
consumo e inversión; al abastecer al consumidor final con géneros, se convierte en la última
fase del proceso productivo. Partiendo del ámbito geográfico, el comercio se divide en
comercio interior y exterior (Lafuente, 2010).
La definición de comercio exterior incluye al intercambio, transacciones, ventas
(exportación) o compras (importación) de bienes, bienes intermedios, materias primas,
productos finales, o servicios entre dos o más países, o entre regiones y bloques. Regulado por
normas establecidas por instituciones internacionales o por los tratados bilaterales o
multilaterales, al llegar a un mutuo acuerdo. Hablar del concepto de comercio exterior,
engloba muchos sectores y áreas a la importación y exportación (Reino Aduanero, 2020).
El denominado comercio internacional o comercio exterior consiste en un intercambio
ordinario, generalmente de productos a cambio de dinero, con la característica diferencial de
que para poder realizar el intercambio se ha de atravesar una “frontera”. Como frontera se
conoce tradicionalmente la aduana, límite geográfico a través del cual cada estado pretende
controlar o dificultar la entrada o salida de productos (Bustillo, 2000).
Durán y Álvarez (2011), establecen que, para medir el comercio exterior es
indispensable tener series que muestren la evolución de exportaciones e importaciones, así
como también su descomposición.
Al comercio exterior puede considerarse como una técnica de economía exterior,
denominada sector exterior; abarca el conjunto de relaciones de intercambio de bienes y

34. 22


servicios comerciales de un país (residentes) con socios extranjeros (no residentes) mediante
ventas (exportaciones) o compras (importaciones) que originan créditos y obligaciones en
divisas y euros, relación que implica obligatoriedad jurídica nacional e internacional
(Lafuente, 2010).
El comercio interior abarca el conjunto de actividades mercantiles llevado a cabo a
escala interna o nacional, realizado entre vendedores y compradores asentados dentro de las
fronteras político-económicas de un país determinado, lo cual conlleva una circulación
monetaria y una obligatoriedad jurídica nacionales. Ha de calificarse de circulación mercantil
exterior la de una economía nacional que, por regla, excede la frontera estatal. A través de ese
proceso extraterritorial, la división nacional del trabajo se va ampliando y desemboca en la
economía mundial (Bustillo, 2001).
El objetivo principal del comercio exterior es satisfacer la demanda de los
consumidores aprovechando las ventajas comparativas que tiene cada país. El comercio
exterior engloba las exportaciones y las importaciones en los países (Roldán, 2017).
Las exportaciones son el conjunto de bienes y servicios vendidos por un país en
territorio extranjero para su utilización. Una exportación es todo bien y/o servicio legítimo que
el país productor o emisor (el exportador) envíe como mercancía a un tercero (importador),
para su compra o utilización (Bustillo, 2001). En consecuencia, la exportación mide la
cantidad de bienes o servicios que son vendidos al exterior del país de origen.
El papel de las exportaciones en la producción de un país es esencial. Un país puede
generar producción a nivel nacional y venderla en su propio territorio, pero también puede
buscar compradores fuera de sus fronteras (Montes, 2015).
Las importaciones son el conjunto de bienes y servicios comprados por un país en
territorio extranjero para su utilización en territorio nacional. Una importación es básicamente
todo bien y/o servicio legítimo que un país (llamado ‘importador’) compra a otro país

35. 23


(exportador) para su utilización (Bustillo, 2001). Es decir, la exportación mide la cantidad de
bienes o servicios que otro país compra desde el país de origen. Esta acción comercial tiene
como objetivo de adquirir productos que hay en el extranjero que no se encuentran en el
territorio nacional, o en el caso de que haya, los precios sean superiores que en el país
extranjero (Kiziryan, 2015).
Teorías sobre comercio exterior (exportaciones e importaciones)

i) Modelo tradicional de Heckscher-Ohlin (HO)

Este modelo fue desarrollado por los suizos Eli Heckscher y Bertil Ohlin en 1977,
denominado también “Teoría neoclásica del comercio internacional”, la cual considera los
siguientes supuestos:
a) Dos países “A” y “B” poseen dos bienes “X” y “Y”, y dos factores productivos
“L” y “K”, (los cuales representan el trabajo y el capital de manera respectiva).
b) Se asume que los bienes son perfectamente móviles para ambos países, ya que
no hay costes de transporte ni impedimentos al comercio. Asimismo, los factores
productivos se trasladan sin costes implicados entre ambas industrias dentro de
cada país; sin embargo, no hay movilidad entre ambos países.
c) Las funciones de producción son iguales en ambos países para cada bien y
presentan rendimientos constantes a escala, así como también productos marginales
decrecientes para ambos factores. Asimismo, la tecnología es conocida y se integra
sin costes a los procesos productivos.
d) Los factores productivos son de idéntica calidad en ambos países y se utilizan
con distintas intensidades en la producción de ambos bienes. Del mismo modo,
las intensidades factoriales son las mismas para ambos bienes,
independientemente del precio de los factores.

36. 24


e) Hay competencia perfecta en los mercados de bienes y de factores productivos
que se reflejan a los precios de equilibrio.
f) En cuanto a la demanda, se supone que la preferencia de los agentes es
idénticas y homotéticas, es decir que, si se tienen los mismos precios de los
bienes en ambos países, se consumirán los dos bienes en la misma proporción,
independientemente del nivel de renta.
A partir de estos supuestos, el teorema de Heckscher-Ohlin deduce que un país
exporta el bien que hace uso intensivo de su factor abundante e importa el bien que hace uso
intensivo de su factor escaso. Esto se debe a que un país en el que un factor es abundante
podría producir el bien que utiliza más intensivamente a un menor precio relativo en términos
de otro bien, por lo que tendería a exportarlo. Es así que, si el país A es relativamente
abundante en capital, y el bien “X” usa intensivamente el factor capital, este país exportaría el
bien “X” e importaría el bien “Y” del país B, que usa intensamente el factor de trabajo. En
otras palabras, un país tiende a exportar el bien que requiere intensivamente el factor que
posee más abundante (Capital o Trabajo) (Villarreal et al., 2020).
Según Oros (2015), el modelo H-O es un modelo que combina los temas de la ventaja
comparativa y especialización de un país a partir de su dotación factorial. Este modelo es
considerado como un caso particular de la teoría neoclásica, ya que pone énfasis en los
aspectos determinantes de la oferta, particularmente, y en la diferencia en las dotaciones de
factores productivos como la causa del comercio internacional.
De este modelo se han deducido hasta tres ideas fundamentales, que se explican a
continuación:
a) El teorema de la igualdad de precio de los factores que hace referencia a que el
libre comercio genera como resultados que los precios se igualen, a nivel de precios
de los bienes y a nivel del precio de los factores de producción, ambos entre los

37. 25


países que forman parte de la relación internacional, es así como, el comercio
internacional, sirve como herramienta para reducir los costos.
b) El teorema de Stolper-Samuelson, que manifiesta que, el precio relativo de
los bienes incrementa cuando aumenta el costo del factor que se usa de forma
intensiva al momento de producirlos, originando que el otro factor disminuya su
precio para generar equilibrio.
c) El teorema de Rybczynski, que establece que, cuando los precios de los bienes
producidos se mantienen estables, un incremento del factor de producción origina
también que la producción del bien aumente de forma equitativa, generando
reducción total de la producción de otro bien (Pimentel, 2015).
Oros (2015) explica que, el modelo H-O, además de los supuestos básicos de la teoría
neoclásica mencionados anteriormente, tiene los siguientes supuestos:
1. Dos países utilizan como factores de producción de bienes: trabajo (L) y
capital (K). Los niveles iniciales de cada factor en ambos países son fijos y
relativamente diferentes en cada país.
2. La tecnología es idéntica en ambos países, por tanto, las funciones de
producción son internacionalmente idénticas pero diferentes para cada
producto. Las funciones de producción tienen: i) rendimientos positivos y
decrecientes para cada factor y, ii) rendimientos constantes a escala.
3. Dos únicos bienes producidos intensivos en un factor determinado y con
intensidades factoriales diferentes, independientemente de los precios relativos
de los factores.
4. La estructura de la demanda de los dos bienes es idéntica en ambos países,
es decir, la proporción en que se consumen es el mismo a cualquier precio
relativo dado e independiente del nivel de ingresos. (p. 52)

38. 26


El modelo de Heckscher-Ohlin, manifiesta que el comercio internacional aumenta
desde la abundancia de factores que se usan para la producción que tengan los países, este
hecho origina que los mismos presenten ventajas comparativas, entonces, en un país A el
factor geográfico o capital es abundante, mientras en un país B el factor abundante podría ser
la fuerza laboral, es entonces que al momento de producir un bien se tomaran en cuenta ambos
factores, y estos países aprovecharan sus ventajas originando una relación comercial entre el
país A y B, como una especie de relación complementaria, entonces, este modelo establece
que, los países exportan los bienes que produzcan con mayor facilidad e intensidad en
relación con la dotación que tiene de sus factores productivos, originando una producción
abundante (Krugman y Obstfeld, 2006).
Desde esta perspectiva, cada economía se va a especializar en la producción de los
bienes que requieran aquellos factores que abundan en ese país, es por estos factores que se
tiene de forma diferenciada que se tienen diferentes costos relativos al producirse bienes de
exportación. Entonces, cuando se realice el intercambio internacional, se hará un intercambio
también de factores usados en la producción, siendo así, cada país va a adquirir en un país del
exterior el factor que abunde por tema de costos y ahorro de capital en el proceso productivo.
Tras aplicar este razonamiento, a largo plazo se logrará que los factores abundantes y los
precios se equiparen, entonces, el modelo de H-O, establece que, un país va exportar por
excelencia el producto que se genera con los factores que tiene en abundancia, y va a
importar el aquel producto que no puede producir por elevados costos al no tener los factores
de su producción en abundancia (Buendía, 2013).
En el modelo Heckscher-Ohlin todos los sectores usan todos los factores de
producción, aunque en proporciones diferentes. El modelo Heckscher-Ohlin representaría los
equilibrios de largo plazo, cuando el capital puede moverse entre sectores. El teorema de
Stolper - Samuelson establece que, en el caso de dos bienes y dos factores (a veces, capital y

39. 27


trabajo, otras, tierra y trabajo) el incremento del precio relativo de un bien aumentará la
remuneración real del factor que se utiliza intensivamente en la producción de dicho bien y
reducirá la remuneración real del otro factor. Las variaciones reales de las remuneraciones
factoriales no revisten ambigüedad, ya que aumentan o caen en relación a todos los bienes. A
su vez, como se deriva en el apéndice matemático, la variación del precio de cada bien es un
promedio de las variaciones de las remuneraciones factoriales ponderadas por las
participaciones de cada factor en el costo de producción de cada bien. Además, el rango de
variación de los precios de los bienes estará acotada por el rango de variación de los precios
de los factores (Keifman y Herrero, 2006).
ii) Modelo Ricardo Viner (RV)

El modelo de Ricardo Viner es aquel que explica que una economía realiza la
producción de sus bienes considerando factores de producción, tales como capital y trabajo,
tomando en cuenta que el mercado es meramente competitivo. Este modelo establece que uno
de los factores debe ser estable, de forma consecutiva es el capital, el mismo es
completamente inmóvil. El segundo factor, que es la mano de obra, se supone que es libre y
sin costo (o coste, como se emplea mayoritariamente en España) móvil entre las dos
industrias. Debido a que el capital está inmóvil, se podría suponer que el capital en las dos
industrias es diferente o diferenciado, y por lo tanto no es sustituible en la producción. Bajo
esta interpretación, tiene sentido imaginar que existen realmente tres factores de producción:
mano de obra, capital específico en la industria uno y capital específico en la industria dos
(García, 1998).
Según este modelo, se considera que existen factores específicos, es decir, no todos
los factores pueden utilizarse indistintamente en cualquier sector como lo supone el
planteamiento neoclásico convencional. Es así como se distingue entre factores productivos
que pueden desplazarse entre sectores y factores específicos, o lo que es lo mismo factores

40. 28


cuyas características hacen que solo puedan ser empleados en cierto tipo de producción. La
diferenciación entre un tipo de factor es compleja, además depende del tiempo necesario para
desplazar un factor de un sector a otro (Fernández et al., 2014).
Como para-Ricardo el trabajo era el que dotaba de valor a los bienes, el ahorro en
mano de obra significa la posibilidad de producir artículos con un mayor valor. Esta es su
idea fundamental, la especialización en la producción del bien que el país puede producir
mejor, provoca un beneficio general para el país y para el mundo. Esta idea puede
generalizarse utilizando los llamados coeficientes técnicos. Dichos coeficientes indican el
tiempo de trabajo necesario para producir un cierto bien. Dígase que se tiene dos bienes en la
economía, x e y, y dos países A y B. Entonces, se puede decir que un país tiene ventaja
comparativa (absoluta) en la producción del bien x sí:

… (5)

Donde a, es la cantidad de trabajo requerido para producir el bien “x” en el país A; b,
la cantidad de trabajo necesario para producir el bien “y” en el país B, y así.
En el modelo Ricardo Viner, el trabajo es el factor utilizado por todos los sectores,
pero cada sector tiene un factor específico, el capital. Suele interpretarse que el modelo
Ricardo-Viner representa equilibrios de corto plazo, por lo tanto, el capital no puede moverse
entre sectores. El modelo típico incluye dos sectores y tres factores, a saber, el trabajo que se
emplea en la producción de ambos bienes, y dos capitales que son específicos de cada sector
(L = L1 +L2, K1 y K2) (Keifman y Herrero, 2006).
El modelo Ricardo Viner (RV) propone un marco para analizar los efectos de las
fricciones en materia de movilidad. Según este modelo, los trabajadores de los sectores que
compiten con las importaciones y que no tienen fácil migrar a los sectores en crecimiento (es
decir, son factores vinculados a un sector específico), pueden salir perdiendo con las reformas
comerciales. En cambio, los trabajadores del sector exportador salen ganando, con

41. 29


independencia de su nivel de cualificación (Organización Mundial del Comercio, 2018).
Según el modelo Ricardo-Viner, aquellos que trabajan en un sector con desventaja
comparativa tienden a oponerse al libre comercio mientras que el hecho de trabajar en un
sector con ventaja comparativa no es determinante de estas actitudes. Según este modelo, los
trabajadores son un factor específico (o no móvil), por lo que, los factores específicos del
sector importador se perjudican con la liberalización del comercio, mientras que los factores
específicos del sector exportador se benefician. De este modo, las preferencias de los
individuos dependen de sí están empleados en un sector exportador o importador. Las
personas que trabajan en sectores de desventaja comparativa son menos propensas a apoyar al
libre comercio (Melgar, 2013).
Teoría de crecimiento económico y comercio exterior usadas para argumentar los
resultados
i) Ley de Thirwall

En 1979, Thirlwall argumentó que la experiencia para ese momento demostraba que
en el período de la posguerra diferentes países se presentaron una tasa de crecimiento
aproximadamente igual al crecimiento del volumen de las exportaciones dividido por la
elasticidad ingreso de la demanda de importaciones, relación que el autor denomina la regla
simple de crecimiento, más conocida como la regla simple de la ley de Thirlwall. Este índice
define la tasa de crecimiento restringida por la balanza de pagos, bajo el supuesto de que
existe equilibrio en la cuenta corriente y que los términos reales de intercambio permanecen
constantes. Según el autor, el hecho de que la tasa de crecimiento de diferentes países
desarrollados se aproxime a este índice parece sugerir que los flujos de capital modifican muy
poco la tasa de crecimiento consistente con el equilibrio en la cuenta corriente, y que los
precios relativos juegan un papel poco importante en el ajuste de la balanza de pagos y en la
reducción de la restricción de la balanza de pagos sobre el crecimiento. De esto se deduce que

42. 30


la labor de ajuste de las importaciones y exportaciones entre sí para conservar el equilibrio en
la balanza de pagos la cumple principalmente el ingreso real (Thirlwall, 2001).
Sin embargo, existe la posibilidad de que en algunos países no se cumplan uno o
varios de los supuestos. El propio Thirlwall estudió el caso en el que los flujos de capital
tienen un efecto notable sobre la tasa de crecimiento, desviándola de la estimada por la regla
simple. Este es el caso de los países en desarrollo donde la tasa de crecimiento ha sido
diferente de la existente en los países desarrollados. De acuerdo con el autor esto puede ser
explicado por el hecho de que en ellos existen desequilibrios de cuenta corriente
compensados con flujos de capital, lo que permite que estos países crezcan más rápido o más
lento que de otra manera. En estos casos la tasa de crecimiento está restringida por el
crecimiento de los flujos de capital; por esta razón la regla simple podría no ser un buen
estimador del crecimiento de largo plazo.
ii) Modelo de gravedad aplicado al comercio internacional

El modelo de gravedad como una herramienta metodológica que permite medir los
flujos comerciales entre países. Su nombre radica en la ley de la gravedad de Newton, que
afirma que la fuerza de atracción de dos cuerpos es directamente proporcional al producto de
sus masas e inversamente proporcional al cuadrado de la distancia que los separa. El primero
en utilizar este procedimiento fue Jan Tinbergen, con el propósito de establecer los
determinantes de los flujos comerciales entre países. Krugman, analizando este modelo,
establece que existe «una fuerte relación empírica entre el tamaño económico de un país y el
volumen de sus importaciones y exportaciones (Krugman y Obstfeld, 2006).
El modelo de gravedad, o gravitacional, es utilizado actualmente por la literatura
económica para evaluar y cuantificar el impacto que tiene el comercio exterior entre dos
países. Su nombre se toma con base en la ley gravitacional formulada por Isaac Newton en
1687, la que establece que la fuerza de atracción de la gravedad entre dos objetos es

43. 31


proporcional al producto de sus masas y disminuye con la distancia que los separa. En el caso
del comercio entre dos países cualesquiera es, permaneciendo todo lo demás constante,
proporcional al producto de sus PIB y disminuye con la distancia (Krugman y Obstfeld,
2006).
El razonamiento de este modelo es que cuando mayor es el tamaño de la masa (PIB),
mayor comercio tendrá los países, en tanto que, si hay mayor distancia, existirán mayores
costos de transporte y, por tanto, menor flujo comercial. La ecuación gravitacional también
puede ser concebida como una representación de las fuerzas de oferta y demanda que
influyen en el comercio si tenemos en cuenta un país como origen de las exportaciones,
entonces, (medido a través del PIB) representa la cantidad de bienes y servicios que puede
ofrecer a todos los consumidores; asimismo, (renta o producto de un país destino) representa
la demanda potencial para dichos bienes y servicios del punto geográfico. Por último, la
distancia se entiende como una aproximación a los costos asociados al comercio, los cuales
se incrementan con la separación física.
Modelo teórico

El modelo teórico fue formado a partir de la investigación de Torres y Campuzano
(2021), tomando en cuenta la variable explicada, que es crecimiento económico nacional – la
cual representada por el PBI— y un grupo de variables explicativas conformado por las
exportaciones e importaciones.

44. 32


Tabla 1 Investigación que explican el modelo teórico
Investigación que explican el modelo teórico


Antecedentes Modelo Variables



Torres y

&#3627408525;&#3627408527;&#3627408512;?????? = &#3627408525;&#3627408527;??????&#3627409359; + ??????&#3627409360;&#3627408525;&#3627408527;&#3627408511;&#3627409360;??????

Donde:
Campuzano + ??????&#3627409361;&#3627408525;&#3627408527;&#3627408511;&#3627409361;?????? Y = PIB, expresado en dólares actuales
(2021) + ???????????? X2 = Factor exportaciones, expresado en dólares
actuales
X3 = Factor importaciones, expresado en
dólares actuales
U = Perturbación estocástica

La ecuación resultante fue la siguiente:

&#3627408525;&#3627408527;&#3627408512;?????? = &#3627408525;&#3627408527;??????&#3627409359; + ??????&#3627409360;&#3627408525;&#3627408527;&#3627408511;&#3627409360;?????? + ??????&#3627409361;&#3627408525;&#3627408527;&#3627408511;&#3627409361;?????? + ???????????? … (1)

Donde:

Y = PBI real, representado en millones de dólares americanos

X2 = Exportaciones totales, expresado en millones de dólares americanos
X3 = Importaciones totales, expresado en millones de dólares americanos
?????? = Perturbaciones estocásticas Resultando:
&#3627408525;&#3627408527;?????????????????? = ??????&#3627409358; + ??????&#3627409359;&#3627408525;&#3627408527;????????????&#3627408529;&#3627408528;&#3627408531;&#3627408533;??????????????????&#3627408528;&#3627408527;??????&#3627408532;&#3627408533;&#3627408528;&#3627408533;??????&#3627408525;??????&#3627408532; + ??????&#3627409360;&#3627408525;&#3627408527;??????&#3627408526;&#3627408529;&#3627408528;&#3627408531;&#3627408533;??????????????????&#3627408528;&#3627408527;??????&#3627408532;&#3627408533;&#3627408528;&#3627408533;??????&#3627408525;??????&#3627408532;

+ ?????? … (&#3627409360;)


1.3. Objetivos e Hipótesis
1.3.1. Objetivos
Objetivo general

Determinar el efecto del comercio exterior en el crecimiento económico del Perú
durante el periodo 2012-2022.
Objetivos específicos
Determinar el efecto que causan las exportaciones totales en el crecimiento

45. 33


económico del Perú durante el periodo 2012-2022.
Determinar el impacto que causan las importaciones totales en el crecimiento
económico del Perú durante el periodo 2012-2022.
1.3.2. Hipótesis
Hipótesis general

El comercio exterior causa un efecto significativo en el crecimiento económico del
Perú durante el periodo 2012-2021.
Hipótesis específicas
Las exportaciones totales causan un efecto significativo en el crecimiento económico
del Perú durante el periodo 2012-2022.
Las importaciones totales causan un efecto significativo en el crecimiento económico
del Perú durante el periodo 2012-2022.

46. 34


Capítulo 2

2.1. Método
2.1.1. Tipo de Investigación
La presente investigación tuvo como propósito determinar el efecto del comercio
exterior en el producto bruto interno del Perú durante el periodo 2012-2022, para poder
cumplir con dicho objetivo se realizó un análisis de las variables de la investigación
acudiendo a datos cuantitativos, los mismos que formaron parte de una muestra seleccionada
de fuentes confiables, este análisis fue de tipo estadístico. Partiendo de esta descripción el
enfoque de la investigación científica que se desarrolló fue cuantitativo (Hernández y
Mendoza, 2018).
Larios et al. (2016) definen que como parte del análisis cuantitativo se aplican
métodos de la econometría, por medio de los cuales se explican causalidades entre variables,
tomando en cuenta un marco teórico establecido, que debe ser comprobado por medio del
análisis de datos en periodos de tiempo o de forma transversal, los mismos que son incluidos
en el análisis.
La investigación cuenta con 11 antecedentes entre internacionales y nacionales. La
mayoría de estudios citados en antecedentes han utilizado una metodología cuantitativa, y
algunos otros realizaron estudios mixtos; sin embargo, los resultados son disimiles y no
consideran las consecuencias producidas por la pandemia a causa del COVID extendida en el
mundo, que se mostraron desde el año 2020 hasta la actualidad, además, a nivel nacional, son
escasos, por lo que se consideró que era pertinente volver a realizar un estudio cuantitativo en
el periodo 2012-2022 para confrontar los resultados previos encontrados y llegar a
conclusiones válidas. El enfoque cuantitativo ayudará a profundizar el contexto mediante
puntuaciones numéricas.

47. 35


2.1.2. Diseño de Investigación
El nivel de investigación tuvo un nivel explicativo y un diseño no experimental. Para
Hernández et al. (2014) la investigación explicativa es aquella que busca encontrar la relación
causal entre variables, ya que plantea que no sólo se debe describir o acercarse a un
problema, sino que se debe encontrar las causas de este. Asimismo, establece que la
investigación no experimental tiene como característica principal el no presentar
manipulación o manejo de las variables de la investigación, pues solo se realiza una
observación del comportamiento de las variables de la investigación dentro del fenómeno
investigado, sin modificar la realidad observada, es decir, en su ambiente natural.
Existen dos clases de diseño no experimental, el transversal y el longitudinal. El que
se tomó en consideración para el estudio fue el longitudinal, puesto que se estudiaron los
datos de acuerdo con la muestra de la investigación en un periodo de tiempo que comprende
los años 2012 -2022, estos mismos datos, según Larios et al. (2016), se manejaron por medio
de un modelo de series temporales, dado que los datos recolectados presentaron continuidad
en el tiempo durante diez años, en series trimestrales.


2.1.3. Variables
Conceptualización de variables

En el estudio, el PBI real es la dimensión que representa a la variable dependiente
Crecimiento económico y la variable independiente es el Comercio Exterior, la cual está
representada por las dimensiones siguientes: Exportaciones e Importaciones totales.

48. 36


Tabla 2Matriz de conceptualización de variables
Matriz de conceptualización de variables

N
o
Variable Dimensiones Definición conceptual
1
Crecimiento
Económico
PBI Real
El PIB hace referencia la totalidad de los
bienes y servicios que fueron producidos en
determinado periodo de tiempo, estos
mismos bienes y servicios son los finales,
para ser PBI real se debe considerar este
valor a precios constantes (Observatorio
Económico Social UNR, 2015).

2






Comercio
exterior
Exportaciones
totales
Las exportaciones totales están compuestas por
todo bien y/o servicio legítimo que el país
productor o emisor (el exportador) envíe como
mercancía a un tercero (importador), para su
compra o utilización (Montes, 2015).
Importaciones
totales
Las importaciones totales son el conjunto de
bienes y servicios comprados por un país en
territorio extranjero para su utilización en
territorio nacional. Junto con las
exportaciones, son una herramienta
imprescindible de contabilidad nacional
(Montes, 2015).

49. Operacionalización de variables

Tabla 3Matriz de operacionalización de variables

Matriz de operacionalización de variables
N° Nombre de
variable
Definición operacional Dimensión Nombre corto
de dimensión
Características
1
Crecimiento
económico
El INEI (2018), establece que,
en el campo del análisis
macroeconómico y de la
comprensión de la realidad
económica, el Producto Bruto
Interno (PBI) es el indicador
más completo e importante de
la economía por su capacidad
de sintetizar, representar y
explicar el comportamiento de
la economía, y por ende su
crecimiento.
PBI Real PBIR
Tipo de variable: Dependiente/De intervalos
de escala
Unidad de medida: Millones de soles del
2007
Frecuencia original de los datos: Trimestral
Fuente de los datos: BCRP
Enlace web:
https://estadisticas.bcrp.gob.pe/estadisticas/se
ries/trimestrales/resultados/PN37692AQ/html
/2012-1/2021-4/
2
Comercio
exterior
Al comercio exterior se
considera como una técnica de
economía exterior,
denominada sector exterior;
abarca el conjunto de
relaciones de intercambio de
bienes y servicios comerciales
de un país (residentes) con
socios extranjeros (no
residentes) mediante ventas
(exportaciones) o compras
Exportaciones
totales
XT
Tipo de variable: Independiente/ De
intervalos de escala
Unidad de medida: Valores FOB Millones de
soles
Frecuencia original de los datos: Trimestral
Fuente de los datos: BCRP
Enlace web:
https://estadisticas.bcrp.gob.pe/estadisticas/se
ries/trimestrales/resultados/PN39070BQ/html

50. 38


(importaciones) que originan
créditos y obligaciones en
divisas y euros, relación que
implica obligatoriedad jurídica
nacional e internacional
(Lafuente, 2012).

Importaciones
totales

IT

Tipo de variable: Independiente/ De
intervalos de escala
Unidad de medida: Millones de sóles
Frecuencia original de los datos: Trimestral
Fuente de los datos: BCRP
Enlace web:
https://estadisticas.bcrp.gob.pe/estadisticas/se
ries/trimestrales/resultados/PN39220BQ/html
Nota. Se elaboró a partir de la información obtenida de las siguientes fuentes: En el caso de los datos de la variable Crecimiento económico (1) se obtuvieron
de BCRP (2021). En el caso de los datos de la variable Exportación Totales (2) se obtuvieron de (BCRP, 2023c). En el caso de los datos de la variable
Importaciones Totales (3) se obtuvieron de (BCRP, 2023d).

51. 39


2.1.4. Muestra
En el caso de estudios econométricos longitudinales, el análisis estadístico se realiza
con una base de datos en un periodo de tiempo determinado, de acuerdo a una o más variables
que forman parte del estudio. Cada variable tendría una medida definida. El conjunto de datos
es obtenido mediante la observación (Jargowsky y Yang, 2005).
La variable dependiente está representada por el crecimiento económico y sus
dimensiones es el PBI real y la variable independiente es el comercio exterior y sus
dimensiones son las exportaciones e importaciones totales. Se recopilaron 40 datos de tipo
trimestral por cada variable a investigar, de acuerdo con el periodo del estudio desde el primer
trimestre 2012 al cuarto trimestre 2022.
2.1.5. Instrumentos de Investigación
La investigación tiene como propósito “Determinar el efecto del comercio exterior en
el crecimiento económico del Perú durante el periodo 2012-2022”, en un periodo de tiempo
longitudinal, desde el primer trimestre del 2012 al cuarto trimestre del 2022, siendo todas las
variables expresadas en datos macroeconómicos que fueron recolectados de fuentes
secundarias, por lo que, se requirió de un instrumento que contribuya a recolectar la
información cuantitativa de la fuente secundaria ya escogida (BCRP), es así que se usó como
técnica a la observación y como instrumento a una ficha de observación donde se
recolectaron los datos desde las bases de datos del BCRP, se recolectaron los datos en un solo
día, el 05 de junio de 2023.
2.1.6. Procedimientos de Recolección de Datos
Los datos se extrajeron del banco de datos de una institución pública que maneja
información en periodos mensuales, trimestrales y anuales, sobre indicadores económicos,
como el PBI y las exportaciones e importaciones, considerando que la información debe ser
recolectada de fuentes confiables, al ser un punto importante para el desarrollo del estudio

52. 40


(Malhotra y Birks, 2008).
La fuente secundaria de donde se extrajeron los datos fue el BCRP, por lo que la
información utilizada viene de una fuente secundaria confiable.
Plan de análisis

Una vez obtenidos los datos que formaron parte del análisis, se trasladaron al
programa estadístico Eviews, donde se realizó el análisis descriptivo e inferencial. Con el
análisis descriptivo se evidenciaron resultados estadísticos descriptivos, tales como gráficos,
histogramas, diagramas y tablas, y otras medidas como: la media, moda, desviación estándar,
correlaciones, entre otras. A continuación, se explica de manera conceptual las herramientas
usadas para presentar cada uno de los resultados antes mencionados:
Series de tiempo: Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones sobre
valores que toma una variable (cuantitativa) en diferentes momentos del tiempo,
ordenados cronológicamente y, espaciados entre sí de manera uniforme (semanal,
mensual, trimestral, semestral, etc.), así los datos usualmente son dependientes entre sí.
El objetivo de una serie de tiempo es pronosticar una variable de interés en base a su
análisis anterior (en el pasado) (Larios et al., 2016). Se utilizan series temporales para
hacer, por ejemplo: proyecciones del empleo y desempleo, beneficios netos mensuales de
una entidad bancaria.
Diagrama de dispersión: Son gráficos que muestran relaciones entre dos
conjuntos de datos. De tal manera que cuando se trata de una correlación muestra la
fuerza de relación entre dos variables, y si es de regresión se incluye una línea de
ajuste. En general ayuda a identificar problemas o causas relacionadas con algún tipo
de análisis que se está realizando (Hernández, 2012).
Media: Es una medida de tendencia central, también conocida como promedio,

53. 41


que permite resumir una gran cantidad de datos y a la vez comparar respecto a otros
conjuntos de datos. Se calcula sumando todos los valores observados de una variable
cuantitativa entre el total de observaciones (Hernández, 2012).
Desviación estándar: Es una medida de dispersión, que permite conocer que tan
dispersos están los datos respecto a la media. Cuanto más dispersos se dice que hay
mayor heterogeneidad en los datos y cuando menos dispersos se dice que hay mayor
homogeneidad en los datos. La desviación estándar es siempre mayor o igual a cero
(Hernández, 2012).
Coeficiente de asimetría: Es una medida que indica el nivel de simetría que tiene
un conjunto de datos respecto a la media. Indica si la distribución de los datos es
asimétrica negativa (los datos se concentran a la izquierda de la distribución), simétrica o
asimétrica positiva (los datos se concentran a la derecha de la distribución) (Hernández,
2012).
Coeficiente de curtosis: También conocida como coeficiente de apuntamiento es
una medida de la forma de la distribución de los datos: forma que mide cuán puntiaguda o
achatada está una curva o distribución. Si los datos están muy concentrados hacia la
media, la distribución es leptocúrtica (curtosis mayor a 0). Si los datos están muy
dispersos, la distribución es platicúrtica (curtosis menor a 0). El comportamiento normal
exige que la curtosis sea igual a 0 (distribución mesocúrtica) (Hernández, 2012).

54. 42


Test de normalidad de Jarque-Bera: Es una prueba de bondad de ajuste para
comprobar si en una muestra de datos la distribución de los residuos o errores tienen
asimetría y curtosis de una distribución normal (Pedrosa et al., 2014).
La condicional es la siguiente:

Donde:

&#3627408454;&#3627408470;: &#3627408477;-v&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466;????????????&#3627408464;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408464;&#3627408482;&#3627408473;&#3627408462;&#3627408465;&#3627408476; < &#3627409148;→&#3627408453;&#3627408466;&#3627408464;ℎ&#3627408462;&#3627408487;&#3627408462;&#3627408479; ??????0

Tomando en cuenta que:

??????0: ???????????? = 0→&#3627408482;&#3627408470;~&#3627408449; (??????; ?????? 2) ∴ Existe normalidad de errores

??????1: ???????????? ≠ 0→&#3627408482;&#3627408470;≁&#3627408449; (??????; ?????? 2) ∴ No existe normalidad de errores
Entonces, los valores que puede tomar el p-valué serían los siguiente:
&#3627408477;-&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466; ≤ 0.5 = &#3627408449;&#3627408476; &#3627408466;&#3627408485;&#3627408470;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408466; &#3627408475;&#3627408476;&#3627408479;&#3627408474;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408470;&#3627408465;&#3627408462;&#3627408465; &#3627408466;&#3627408475; &#3627408473;&#3627408462; &#3627408480;&#3627408466;&#3627408479;&#3627408470;&#3627408466;

&#3627408477;-&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466; > 0.5 = &#3627408440;&#3627408485;&#3627408470;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408466; &#3627408475;&#3627408476;&#3627408479;&#3627408474;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408470;&#3627408465;&#3627408462;&#3627408465; &#3627408466;&#3627408475; &#3627408473;&#3627408462; &#3627408480;&#3627408466;&#3627408479;&#3627408470;e

Matriz de covarianzas: Es una matriz rectangular que recoge las varianzas en la
diagonal principal y las covarianzas en los elementos de fuera de la diagonal principal.
Mide la covariación conjunta de dos variables: Si es positiva significa que a valores altos
de una de las variables hay una mayor tendencia a encontrar valores altos de la otra
variable y a valores bajos de una de las variables correspondientemente valores bajos de
la otra variable (Costa et al., 2008).
Matriz de correlaciones: Muestra los niveles de correlación de Pearson, que
miden el grado de relación lineal entre cada par de variables. Toma valores entre 1 y -1,
si el valor es positivo indica que la relación que entre las variables es positiva o directa y
quiere decir que, si una variable se incrementa la otra también, si el valor es negativo
indica que la relación que entre las variables es negativa o indirecta y quiere decir que si
una variable se incrementa la otra disminuye. Para la investigación se utilizó la siguiente

55. 43


tabla para interpretar los valores de la correlación (Martínez et al., 2016).
Tabla 4Interpretación de rangos de valores de correlación

Interpretación de rangos de valores de correlación
Rangos Tipo de
correlación r = 1 Correlación positiva
perfecta
0,8 < r < 1 Correlación positiva muy alta
0,6 < r < 0,8 Correlación positiva alta
0,4 < r < 0,6 Correlación positiva moderada
0,2 < r < 0,4 Correlación positiva baja
0 < r < 0,2 Correlación positiva muy baja
r = 0 Correlación nula
0 < r < - 0,2 Correlación negativa muy baja
- 0,4 < r < - 0,6 Correlación negativa moderada
- 0,6 < r < - 0,8 Correlación negativa alta
- 0,8 < r < - 1 Correlación negativa muy alta
r = -1 Correlación negativa perfecta
Nota. Información recogida de Martínez et al. (2016).

Previo al análisis inferencial para obtener el modelo MCO, se aplicaron pruebas
estadísticas a cada variable del estudio. A continuación, se explica de manera conceptual cada
una de las pruebas estadísticas utilizadas.
Estacionariedad: El objetivo de evaluar la estacionariedad de una serie de tiempo
es entender su evolución y comportamiento excluyendo los efectos estacionales que
pueden presentar. Hacer esto permite entender de manera más clara el comportamiento de
largo plazo de una serie de tiempo y si estructuralmente ha presentado cambios. Por
ejemplo, se conoce que ciertas ramas agrícolas contratan más gente en meses de cosecha
o siembra, pero cabe preguntarse si en ausencia de este efecto estacional el empleo está
estructuralmente creciendo o no (Gujarati y Porter, 2008).
Para interpretar la prueba de estacionariedad se debe considerar las siguientes
hipótesis:
H0: La variable no es estacionaria.

56. 44



Ha: La variable es estacionaria.

Para validar la hipótesis nuela el valor p (prob.) de la prueba debe ser mayor que 0.05,
entonces, no existiría estacionariedad en las variables que se están analizando.
Análisis del correlograma (auto correlación):

El análisis del correlograma es una herramienta clave para explorar la
interdependencia de los valores de observación, también puede utilizarse como una
herramienta para identificar el modelo y estimar los pedidos de sus componentes (Gujarati y
Porter, 2008).
Para interpretar la prueba de Ljung-Box se debe considerar las siguientes hipótesis:
H0: Los residuos se distribuyen de forma independiente.
Ha: Los residuos no se distribuyen de forma independiente; exhiben correlación
serial.
Lo ideal es no rechazar la hipótesis nula, para eso el valor p (prob.) de la prueba debe
ser mayor que 0.05, ya que significa que los residuos del modelo de series de tiempo son
independientes, entonces, no existiría un problema de autocorrelación en las variables que se
están analizando.
Test de causalidad de granger: Granger, en el año 1969 fue el primero en
proponer un test de causalidad, bajo el criterio de que el futuro no puede afectar al
pasado sino, en cualquier caso, podría ser al revés. De esta forma si una variable
retardada está correlacionada con valores futuros de otra variable se dice que una
variable es causa de la otra “según Granger”. Decir que, sólo por eso, existe causalidad
no es correcto ya que, es posible que una variable retardada se correlacione espuriamente
con otra variable sólo porque es un indicador adelantado y no porque exista
verdaderamente causalidad (sobre todo si son series temporales no estacionarias) pero

57. 45


esta es una limitación que debe suplirse con la razón y la literatura y, en cualquier caso,
lo que sí puede decirse es lo contrario, si no existe dicha correlación entonces la variable
retardada NO CAUSA a la otra. De hecho, la hipótesis nula de los test, la que se
contrasta y en ocasiones podrá refutarse, es que NO existe dicha correlación. Lo que
quiere decir que las alternativas que realmente se pueden probar con el test son: Ho: que
no exista dicha causalidad o, alternativamente, Ha: que no sabemos si no existe dicha
causalidad (Anderson et al., 2017). En este sentido podemos decir que la causalidad en el
sentido de Granger es una condición necesaria pero no suficiente para la existencia de
verdadera causalidad.
La condicional es la siguiente:

&#3627408454;&#3627408470;: &#3627408477;-&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466;&#3627408481;&#3627409149;&#3627408470;&#3627408464;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408464;&#3627408482;&#3627408473;&#3627408462;&#3627408465;&#3627408476; < &#3627409148; = &#3627408453;&#3627408466;&#3627408464;ℎ&#3627408462;&#3627408487;&#3627408462;&#3627408479; ??????0

Entonces, los valores que puede tomar el p-valué serían los siguiente:

&#3627408477;-&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466; ≤ 0.05 = &#3627408447;&#3627408462; &#3627408483;&#3627408462;&#3627408479;&#3627408470;&#3627408462;&#3627408463;&#3627408473;&#3627408466; &#3627408459; &#3627408464;&#3627408462;&#3627408482;&#3627408480;&#3627408462; &#3627408462; &#3627408473;&#3627408462; &#3627408483;&#3627408462;&#3627408479;&#3627408470;&#3627408462;&#3627408463;&#3627408473;&#3627408466; &#3627408460;

&#3627408477;-&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466; > 0.05 = &#3627408447;&#3627408462; &#3627408483;&#3627408462;&#3627408479;&#3627408470;&#3627408462;&#3627408463;&#3627408473;&#3627408466; &#3627408459; &#3627408475;&#3627408476; &#3627408464;&#3627408462;&#3627408482;&#3627408480;&#3627408462; &#3627408462; &#3627408473;&#3627408462; &#3627408483;&#3627408462;&#3627408479;&#3627408470;&#3627408462;&#3627408463;&#3627408473;&#3627408466; &#3627408460;

Finalmente, se aplicó el análisis inferencial, con el que se obtuvo resultados que
permitieron la validación de las hipótesis y conclusiones pertinentes (Wackerly, Mendenhall
y Scheaffer, 2008).
Para realizar el análisis de los datos inferencial se hizo uso de un modelo
econométrico de regresión múltiple, de acuerdo con estudios que ya habían puesto en práctica
este tipo de modelo para el análisis de variables similares, como los de Torres y Campuzano
(2021) y Guzmán et al. (2022).
El modelo de regresión lineal que se usa describe el comportamiento de un conjunto
de datos de cada variable independiente en relación con la variable dependiente, que se
expresa en una función matemática (Everitt y Skrondal, 2010). Este tipo de modelo explica de
forma lineal lo que ocurre con los datos analizados (Lohr, 2009), entonces, usando este tipo

58. 46


de regresión se conoció el comportamiento de la variable producto bruto interno y si este se
encontraba relacionado con la variable comercio exterior, que cuenta con varias dimensiones
y al ser más de una las variables predictoras, sería una regresión lineal múltiple (Anderson et
al., 2017) (Gujarati y Porter, 2008).
Finalmente, tras la obtención de la ecuación resultante con el uso de la regresión
lineal múltiple, se analizó el modelo final con otras pruebas estadísticas necesarias. Las cuales
son mencionadas a continuación:
Test de significancia individual: Por medio de este test se podrá apreciar si las
variables son aceptadas en el modelo escogido (Álvarez, 2014), de acuerdo al resultado
obtenido del test las condicionantes son las siguientes:
Donde:

&#3627408454;&#3627408470;: &#3627408477;-&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466;&#3627408481;&#3627409149;&#3627408470;&#3627408464;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408464;&#3627408482;&#3627408473;&#3627408462;&#3627408465;&#3627408476; ≤ &#3627409148; = &#3627408453;&#3627408466;&#3627408464;ℎ&#3627408462;&#3627408487;&#3627408462;&#3627408479; ??????0

Entonces, los valores que puede tomar el p-valué serían los siguiente:

&#3627408477;&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466; ≤ 0.05 = &#3627408440;&#3627408480; &#3627408480;&#3627408470;&#3627408468;&#3627408475;&#3627408470;&#3627408467;&#3627408470;&#3627408464;&#3627408462;&#3627408481;&#3627408470;&#3627408483;&#3627408476; &#3627408466;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408462;&#3627408465;í&#3627408480;&#3627408481;&#3627408470;&#3627408464;&#3627408462;&#3627408474;&#3627408466;&#3627408475;&#3627408481;&#3627408466;

&#3627408477;&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466; > 0.05 = &#3627408449;&#3627408476; &#3627408466;&#3627408480; &#3627408480;&#3627408470;&#3627408468;&#3627408475;&#3627408470;&#3627408467;&#3627408470;&#3627408464;&#3627408462;&#3627408481;&#3627408470;&#3627408483;&#3627408476; &#3627408466;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408462;&#3627408465;í&#3627408480;&#3627408481;&#3627408470;&#3627408464;&#3627408462;&#3627408474;&#3627408466;&#3627408475;&#3627408481;&#3627408466;


Test de significancia global: Por medio de este test se podrá apreciar de forma
global si las variables son significativas en el modelo escogido, es decir si los parámetros
serian significativo o no (Everitt y Skrondal, 2010), de acuerdo al resultado obtenido del
test, las condicionantes son las siguientes:
Donde:

&#3627408454;&#3627408470;: &#3627408477;-&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466;&#3627408481;&#3627409149;&#3627408470;&#3627408464;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408464;&#3627408482;&#3627408473;&#3627408462;&#3627408465;&#3627408476; < &#3627409148; = &#3627408453;&#3627408466;&#3627408464;ℎ&#3627408462;&#3627408487;&#3627408462;&#3627408479; ??????0

Entonces, los valores que puede tomar el p-valué serían los siguiente:

&#3627408477;&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466; ≤ 0.05 = &#3627408455;&#3627408476;&#3627408465;&#3627408476;&#3627408480; &#3627408473;&#3627408476;&#3627408480; &#3627408477;&#3627408462;&#3627408479;á&#3627408474;&#3627408466;&#3627408481;&#3627408479;&#3627408476;&#3627408480; &#3627408480;&#3627408476;&#3627408475; &#3627408480;&#3627408470;&#3627408468;&#3627408475;&#3627408470;&#3627408467;&#3627408470;&#3627408464;&#3627408462;&#3627408481;&#3627408470;&#3627408483;&#3627408476;&#3627408480; &#3627408466;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408462;&#3627408465;í&#3627408480;&#3627408481;&#3627408470;&#3627408464;&#3627408462;&#3627408474;&#3627408466;&#3627408475;&#3627408481;&#3627408466;

&#3627408477;&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466; > 0.05 = &#3627408455;&#3627408476;&#3627408465;&#3627408476;&#3627408480; &#3627408473;&#3627408476;&#3627408480; &#3627408477;&#3627408462;&#3627408479;á&#3627408474;&#3627408466;&#3627408481;&#3627408479;&#3627408476;&#3627408480; no &#3627408480;&#3627408476;&#3627408475; &#3627408480;&#3627408470;&#3627408468;&#3627408475;&#3627408470;&#3627408467;&#3627408470;&#3627408464;&#3627408462;&#3627408481;&#3627408470;&#3627408483;&#3627408476;&#3627408480; &#3627408466;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408462;&#3627408465;í&#3627408480;&#3627408481;&#3627408470;&#3627408464;&#3627408462;&#3627408474;&#3627408466;&#3627408475;&#3627408481;&#3627408466;

59. 47


Test de bondad de ajuste: A partir de este test se determina el R cuadrado y
el R cuadrado ajustado, con la finalidad de establecer cuál fue el ajuste del modelo,
tomando en cuenta que el modelo debe tomar un buen nivel de ajuste (Everitt y
Skrondal, 2010). El valor permitido para la investigación es 0.5 como R2.
Existe un intervalo de valores que puede adquirir el coeficiente resultados, y es
que el r cuadrado puede encontrase entre 0 y 1, es decir: 0 ≤ &#3627408453;
2
≤ 1.
Entonces, las condicionantes son las siguiente:

&#3627408454;&#3627408470;: &#3627408453;
2
= 1 = &#3627408448;&#3627408476;&#3627408465;&#3627408466;&#3627408473;&#3627408476; &#3627408464;&#3627408476;&#3627408475; &#3627408477;&#3627408466;&#3627408479;&#3627408467;&#3627408466;&#3627408464;&#3627408481;&#3627408476; &#3627408462;&#3627408471;&#3627408482;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408466;

&#3627408454;&#3627408470;: 0.8 ≤ &#3627408453;
2
= &#3627408448;&#3627408476;&#3627408465;&#3627408466;&#3627408473;&#3627408476; &#3627408464;&#3627408476;&#3627408475; &#3627408474;&#3627408482;&#3627408486; &#3627408463;&#3627408482;&#3627408466;&#3627408475; &#3627408462;&#3627408471;&#3627408482;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408466;

&#3627408454;&#3627408470;: 0.5 ≤ &#3627408453;
2
< 0.8 = &#3627408448;&#3627408476;&#3627408465;&#3627408466;&#3627408473;&#3627408476; &#3627408464;&#3627408476;&#3627408475; &#3627408463;&#3627408482;&#3627408466;&#3627408475; &#3627408462;&#3627408471;&#3627408482;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408466;

&#3627408454;&#3627408470;: 0 < &#3627408453;
2
≤ 0.5 = &#3627408448;&#3627408476;&#3627408465;&#3627408466;&#3627408473;&#3627408476; &#3627408464;&#3627408476;&#3627408475; &#3627408474;&#3627408462;&#3627408473; &#3627408462;&#3627408471;&#3627408482;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408466;
&#3627408454;&#3627408470;: &#3627408453;
2
= 0 = &#3627408448;&#3627408476;&#3627408465;&#3627408466;&#3627408473;&#3627408476; &#3627408464;&#3627408476;&#3627408475; &#3627408477;é&#3627408480;&#3627408470;&#3627408474;&#3627408476; &#3627408462;&#3627408471;&#3627408482;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408466;

Test de auto correlación: Para determinar la auto correlación del modelo
utilizado se ocupó el Test de auto correlación de Durbin Watson.
Siendo la condicionantes las siguientes:

H0: Sin correlación residual (p = 0)

H1: Correlación residual positiva (p > 0)

Test de Durbin Watson: El Test de Durbin-Watson permite evaluar si existe
autocorrelación en una Regresión lineal, sea simple o múltiple. Con ello se pretende ver
si los valores presentan algún tipo de dependencia en cuanto al orden de obtención. De
ser así, se estaría incumpliendo una de las condiciones del modelo y cuando se incumplen
las condiciones de un modelo de Regresión lineal (normalidad, homogeneidad de
varianzas, independencia de los datos) las estimaciones de los parámetros del modelo (los
coeficientes del modelo) no tienen los criterios de calidad que se suponen (Everitt y

60. 48


Skrondal, 2010).
Para este test se tienen que realizar la siguiente prueba de
hipótesis: H0: No existe autocorrelación
H1: Existe autocorrelación

Donde el valor del estadístico d es:
1.640741. La regla de decisión es el
siguiente:


• Si 0 ≤ d < dL → Se rechaza H0
• Si dL < d < dU → Test no concluyente
• Si dU < d < Si 4 – dU → No existe autocorrelación de primer orden
• Si 4 – dU < d < Si 4 – dL → Test no concluyente
• Si 4 – dL < d ≤ 4 → No se tiene suficientes evidencias significativas para
rechazar H0

Test de heterocedasticidad: La heterocedasticidad medirá si existe varianza del
error estándar, para determinar si es constante o no, y si es que existen problemas de
heterocedasticidad, o si los estimadores se encontrarían sesgados (Everitt y Skrondal,
2010).
La condicional es la siguiente:

&#3627408454;&#3627408470;: &#3627408477;-&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466;&#3627408441;&#3627408464;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408464;&#3627408482;&#3627408473;&#3627408462;&#3627408465;&#3627408476; ≤ &#3627409148; = &#3627408453;&#3627408466;&#3627408464;ℎ&#3627408462;&#3627408487;&#3627408462;&#3627408479; ??????0

??????0: ?????? (&#3627408482;&#3627408470;) = ?????? 2 = Existe homoscedasticidad de errores

??????1: ?????? (&#3627408482;&#3627408470;) ≠ ?????? 2 = No Existe heteroscedasticidad de errores

Test de normalidad: Del mismo al MCO se le aplicó un test de normalidad de

61. 49


Jarque Bera, bajo el mismo razonamiento usado antes.
La condicional es la siguiente:

Donde:

&#3627408454;&#3627408470;: &#3627408477;-v&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466;????????????&#3627408464;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408464;&#3627408482;&#3627408473;&#3627408462;&#3627408465;&#3627408476; < &#3627409148;→&#3627408453;&#3627408466;&#3627408464;ℎ&#3627408462;&#3627408487;&#3627408462;&#3627408479; ??????0

Tomando en cuenta que:

??????0: ???????????? = 0→&#3627408482;&#3627408470;~&#3627408449;(??????;?????? 2 ) ∴ Existe normalidad de errores

??????1: ???????????? ≠ 0→&#3627408482;&#3627408470;≁&#3627408449;(??????;?????? 2 ) ∴ No existe normalidad de errores
Entonces, los valores que puede tomar el p-valué serían los
siguiente:
&#3627408477;-&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466; ≤ 0.5 = &#3627408449;&#3627408476; &#3627408466;&#3627408485;&#3627408470;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408466; &#3627408475;&#3627408476;&#3627408479;&#3627408474;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408470;&#3627408465;&#3627408462;&#3627408465; &#3627408466;&#3627408475; &#3627408473;&#3627408462; &#3627408480;&#3627408466;&#3627408479;&#3627408470;&#3627408466;

&#3627408477;-&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466; > 0.5 = &#3627408440;&#3627408485;&#3627408470;&#3627408480;&#3627408481;&#3627408466; &#3627408475;&#3627408476;&#3627408479;&#3627408474;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408470;&#3627408465;&#3627408462;&#3627408465; &#3627408466;&#3627408475; &#3627408473;&#3627408462; &#3627408480;&#3627408466;&#3627408479;&#3627408470;e

Prueba RESET o Test de RAMSEY: Se usa en econometría para ver si nuestro
modelo está bien especificado o no. Por tanto, sirve para detectar errores de especificación
ocasionados por varios motivos, como pueden ser la omisión de variables independientes, la
posible existencia de correlación entre las variables en independientes o bien, porque la forma
funcional de las variables independientes no es la apropiada (Everitt y Skrondal, 2010).
El mayor nivel de significancia a tomar en cuenta en esta prueba es el valor de 0,05. La
condicional es la siguiente:
&#3627408477;-&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466; ≤ 0.05 = El modelo está no bien especificado (H0)

&#3627408477;-&#3627408483;&#3627408462;&#3627408473;&#3627408482;&#3627408466; > 0.05 = El modelo está bien especificado (H1)

62. 50


Capítulo 3
3.1. Resultados
3.1.1. Presentación de Resultados
En esta sección se muestran los resultados de las variables dependiente (PBI nacional)
e independiente (comercio exterior: exportación e importación) a través de las herramientas
mencionadas en el plan de análisis.
Los datos considerados para las figuras que se presentan a continuación son
presentados de forma trimestral, desde el primer trimestre del año 2012 al cuarto trimestre del
año 2022 (T112-T422).
Gráficos de dispersión

Figura 4 Gráfico de frecuencia de línea de la variable PBI – Periodo T112-T422

Gráfico de frecuencia de línea de la variable PBI – Periodo T112-T422

Nota. La información fue recolectada de fuentes secundarias. En el caso de los datos de la variable PBI se
tomado de Total Importaciones, por BCRP, 2023b.

En la figura 4 se aprecia un gráfico de frecuencia de línea de la variable producto
bruto interno, agrupando los datos por intervalos, dándonos una idea de la distribución de los
datos de PBI durante el periodo 1T12 – 4T22. Esta variable muestra tendencia hacia arriba,

63. 51


sin embargo, el periodo T220 se evidencia un baja considerable y resaltante del valor del PBI
total en el país.
Figura 5 Gráfico de frecuencia de línea de la variable exportaciones totales – Periodo T112-
T422
Gráfico de frecuencia de línea de la variable exportaciones totales – Periodo T112-T422
















Nota. La información fue recolectada de fuentes secundarias. En el caso de los datos de la variable
Exportación Totales se obtuvieron de Exportaciones Totales, por BCRP, 2023c.

En la figura 5 se aprecia un gráfico de frecuencia de línea de la variable exportaciones
totales del Perú, agrupando los datos por intervalos, dándonos una idea de la distribución de
los datos de las exportaciones totales durante el periodo T112 – T421. Esta variable muestra
tendencia irregular, es decir la variación de los datos durante el periodo T112 – T421 fue
aleatoria e impredecible, sin embargo, el periodo T220 se evidencia un baja considerable y
resaltante del valor de las exportaciones totales en el país.

64. 52


Figura 6 Gráfico de frecuencia de línea de la variable importaciones totales – Periodo
T112-T422
Gráfico de frecuencia de línea de la variable importaciones totales – Periodo T112-T422

Nota. La información fue recolectada de fuentes secundarias. En el caso de los datos de la variable
Importaciones Totales se obtuvieron de Importaciones Totales, por BCRP, 2023d.

En la figura 6 se aprecia un gráfico de frecuencia de línea de la variable importaciones
totales del Perú, agrupando los datos por intervalos, dándonos una idea de la distribución de
los datos de las importaciones totales durante el periodo T112 – T421. Esta variable muestra
tendencia irregular, es decir la variación de los datos durante el periodo T112 – T421 fue
aleatoria e impredecible, sin embargo, el periodo T220 se evidencia un baja considerable y
resaltante del valor de las importaciones totales en el país.

65. 53


Análisis descriptivo de la base de datos

Tabla 5Resultados de análisis estadístico descriptivo

Resultados de análisis estadístico descriptivo

PBI XT IT
Mean 53152.23 11728.64 10461.77
Median 52631.80 11419.65 10300.05
Maximum 65578.08 18372.76 15297.71
Minimum 40998.37 6770.855 6797.432
Std. Dev. 5308.780 2664.073 1728.032
Skewness 0.071895 0.629802 1.138791
Kurtosis 2.662000 2.981450 4.557297
Jarque-Bera 0.247352 2.909404 13.95634
Probability (nivel de
significancia)
0.883666 0.233470 0.000932
Sum 2338698. 516060.0 460318.0
Sum Sq. Dev. 1.21E+09 3.05E+08 1.28E+08
Observations 44 44 44

Se observa que las variables PBI (0. 883666) y exportaciones totales (0. 233470)
cumplen con la hipótesis de que los errores siguen una distribución normal de acuerdo con el
resultado de la prueba Jarque-Bera a un nivel de significancia del 5% mientras que la variable
importaciones totales (0. 000932) no cumplen con esta hipótesis, es decir, no siguen una
distribución normal.
Análisis de correlación

Tabla 6Matriz de correlación

Matriz de correlación

PBI XT IT
PBI 1.000 0.7175 0.7890
XT 0.7175 1.0000 0.8657
IT 0.7890 0.8657 1.0000

Se observa que el PBI tiene una correlación positiva alta con las exportaciones y las
importaciones.

66. 54


Análisis del correlograma (auto correlación)
Figura 7 Análisis de autocorrelación de L. Jung Box – PBIJung Box – PBI

Análisis de autocorrelación de L. Jung Box – PBI

El valor p (prob) de la prueba aplicada al PBI, hasta el rezago 20, es menor que 0.05
(prob=0.000), lo que significa que los residuos del modelo de series de tiempo no son
independientes, entonces, se rechaza la hipótesis nula para todos los estadísticos calculados,
por lo que existe un problema de autocorrelación en esta variable.

67. 55


Figura 8 Análisis de autocorrelación de L. Jung Box – Exportaciones totales

Análisis de autocorrelación de L. Jung Box – Exportaciones totales


El valor p (prob) de la prueba aplicada a la variable exportaciones totales, hasta el
rezago 20, es menor que 0.05 (prob<0.05), lo que significa que los residuos del modelo de
series de tiempo no son independientes, entonces, se rechaza la hipótesis nula para todos los
estadísticos calculados, por lo que existe un problema de autocorrelación en esta variable.

68. Figura 9 Análisis de autocorrelación de L. Jung Box – Importaciones totales

Análisis de autocorrelación de L. Jung Box – Importaciones totales

El valor p (prob) de la prueba aplicada a la variable importaciones totales, hasta el
rezago 20, es menor que 0.05 (prob<0.05), lo que significa que los residuos del modelo de
series de tiempo no son independientes, entonces, se rechaza la hipótesis nula para todos los
estadísticos calculados, por lo que existe un problema de autocorrelación en esta variable.
Análisis de estacionariedad

Primero se realizó el análisis gráfico de cada una de las variables con la finalidad de
identificar si alguna de las variables podría ser estacionario o no, para lograrlo, se identificó
que la media y la varianza de la serie no cambian con el tiempo y tampoco siguen una
tendencia.

69. Figura 10 Gráfico de estacionariedad – PBI

Gráfico de estacionariedad – PBI
Nota. La información fue recolectada de fuentes secundarias. En el caso de los datos de la variable PBI se
obtuvieron de PBI, por BCRP, 2023b.

Figura 11 Gráfico de estacionariedad – Exportaciones totales

Gráfico de estacionariedad – Exportaciones totales
Nota. La información fue recolectada de fuentes secundarias. En el caso de los datos de la variable
Exportación Totales se obtuvieron de (BCRP, 2023c).

70. Figura 12 Gráfico de estacionariedad – Importaciones totales

Gráfico de estacionariedad – Importaciones totales
Nota. La información fue recolectada de fuentes secundarias. En el caso de los datos de la variable
Importaciones Totales se obtuvieron de Importaciones Totales, por BCRP, 2023d.

En el caso de los gráficos presentados por cada variable se puede apreciar que las
variables podrían ser no estacionarias. Para tener una mejor evidencia de esto a continuación
se muestra las pruebas de raíz unitaria.
Tabla 7Análisis de estacionariedad

Análisis de estacionariedad


Prueba de raíz unitaria para estacionariedad de las series en nivel y en primeras diferencias *
* Se consideró intercepto, intercepto y tendencia y sin tendencia ni intercepto
** Significativo con un nivel de significancia del 5%

71. Se observa que a un nivel de significancia del 5% y haciendo una prueba de raíz
unitaria de DF aumentado (ADF) en nivel las variables PBI, las exportaciones e
importaciones totales no son estacionarias. Asimismo, haciendo esta misma prueba en primera
diferencia todas las variables son estacionarias (resaltadas en color verde).
Test de causalidad de Granger

Tabla 8Test de causalidad de Granger / exogeneidad de bloque prueba de Wald
Test de causalidad de Granger / exogeneidad de bloque prueba de Wald

Dependent variable: PBI
Excluded Chi-sq df Prob.

XT 2.077107 2 0.3540
IT 0.711492 2 0.7007
All 7.816144 4 0.0986

En base a esta prueba se puede afirmar que las variables exportaciones e
importaciones totales (0.0003) no explican el PBI.
1er Modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios
Tabla 9Resultado del 1er modelo de mínimos cuadrados ordinarios
Resultado del 1er modelo de mínimos cuadrados ordinarios

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C

2542962.9

3219.110

10.27427

0.0000
IT 0.422836 0.585278 0.722454 0.4741
XT 1.334735 0.379637 3.515822 0.0011

R-squared

0.627197

Mean dependent var

53152.23
Adjusted R-squared 0.609011 S.D. dependent var 5308.780
S.E. of regression 3319.531 Akaike info criterion 19.11878
Sum squared resid 4.52E+08 Schwarz criterion 19.24043
Log likelihood -417.6132 Hannan-Quinn criter. 19.16389
F-statistic 34.48882 Durbin-Watson stat 0.859839
Prob(F-statistic) 0.000000

72. El coeficiente R
2
ajustado es bueno, pero según el valor de Durbin Watson el modelo
presenta problemas de autocorrelación.
2do Modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios

Con el fin de eliminar la autocorrelación y optimizar el modelo se incluyó a la
variable autorregresiva del PBI y se excluyó la variable importaciones cuyo coeficiente no es
significativo, quedando finalmente el modelo siguiente:

Tabla 10Resultados del 2do modelo de mínimos cuadrados ordinarios (modelo final)
Resultados del 2do modelo de mínimos cuadrados ordinarios (modelo final)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C

25942.62

4737.372

5.476164

0.0000
PBI (-1) 0.221062 0.107358 2.059106 0.0460
XT 1.343180 0.199532 5.731667 0.0000

R-squared

0.712474

Mean dependent var

53373.26
Adjusted R-squared 0.698098 S.D. dependent var 5162.700
S.E. of regression 2836.677 Akaike info criterion 18.80587
Sum squared resid 3.22E+08 Schwarz criterion 18.92874
Log likelihood -401.3262 Hannan-Quinn criter. 18.85118
F-statistic 49.55899 Durbin-Watson stat 1.637672
Prob(F-statistic) 0.000000



El coeficiente R
2
ajustado es robusto y según el valor de Durbin Watson el modelo no
presenta problemas de autocorrelación.
Por tanto, el modelo final sería el siguiente:
PBIt = 25942.62 + 0.221062 * PBIt-1 + 1.343180 * XTt
La interpretación correspondiente es la siguiente:

• Por cada unidad de incremento en el PBI del año anterior el PBI del año

73. actual se incrementa en 0.221062 millones de dólares y la exportación se mantiene
constante.
• Por cada unidad de incremento en las exportaciones el PBI se incrementa en
1.343180 millones de dólares manteniendo el PBI del año anterior constante.
• Si la variable exportaciones totales fuese cero, el PBI seria 25942.62 millones de
dólares.
Test del modelo MCO

a) Test de significancia individual y global

De acuerdo con los resultados obtenidos todos los coeficientes de las variables
elegidas son estadísticamente significativas a un nivel de significancia del 5%, puesto que
ningún p-valor (prob) excede el valor de 0.05.
b) Test de coeficiente de determinación

El coeficiente de determinación del modelo resultante debe tener un valor que se
encuentre lo más cercano a 1 para representa un mejor ajuste, entonces, de acuerdo con el R
2

obtenido en la tabla 12, el modelo tiene un buen ajuste y el modelo sería viable, pues el valor
está cerca de 0,8 (R
2
=0.75), es decir al 75% y la correlación entre las variables sería alta.
c) Test de autocorrelación

Para determinar la auto correlación se utilizó el Test de auto correlación de L.Jung
Box.

74. Figura 13 Análisis de autocorrelación de L. Jung Box – Modelo MCO final

Análisis de autocorrelación de L. Jung Box – Modelo MCO final
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob*




Se aprecia en la figura 23 que hasta el rezago 10 el modelo final calculado no
tendría problema de autocorrelación, puesto que, el nivel de significancia (prob) estaría
por encima del valor de 0.05.
Prueba de autocorrelación con Durbin Watson

Los valores de dL y dU se obtiene de la tabla con la cantidad de regresores el tamaño
de muestra, en este caso son 2 regresores y el tamaño de muestra es 44, por tanto, los valores
son:
dL =1.245 y dU =1.424

En base a esto se puede afirmar que no existe autocorrelación de primer orden.




1 0.145 0.145 0.9736 0.324
2 0.247 0.230 3.8445 0.146
3 -0.101 -0.175 4.3393 0.227
4 0.296 0.307 8.7009 0.069
5 -0.062 -0.118 8.8992 0.113
6 0.125 0.014 9.7150 0.137
7 -0.156 -0.072 11.031 0.137
8 0.106 0.019 11.654 0.167
9 -0.237 -0.188 14.848 0.095
10 -0.123 -0.175 15.731 0.108
11 -0.325 -0.134 22.121 0.023
12 0.153 0.231 23.586 0.023
13 -0.136 -0.066 24.784 0.025
14 0.097 0.082 25.406 0.031
15 -0.246 -0.097 29.592 0.013
16 0.071 -0.045 29.950 0.018
17 -0.087 0.068 30.514 0.023
18 0.080 -0.107 31.008 0.029
19 -0.192 -0.115 33.974 0.019
20 0.104 0.014 34.890 0.021

75. d) Test de homocedasticidad

Tabla 11Test de homocedasticidad del modelo de mínimos cuadrados ordinarios final
Test de homocedasticidad del modelo de mínimos cuadrados ordinarios final

F-statistic 1.883153 Prob. F (2,40) 0.1653
Obs*R-squared 3.700362 Prob. Chi-Square (2) 0.1572
Scaled explained SS 2.079224 Prob. Chi-Square (2) 0.3536

De acuerdo con el valor de la probabilidad asociada al R
2
calculado, que es 15,72%
(Prob. Chi-Square (2) = 0.7186) y es mayor a 5% (0.05), entonces, no se rechaza la hipótesis
de que existe homocedasticidad por lo que no se tiene un problema de homocedasticidad a
este nivel de significancia.
e) Test de normalidad
Figura 14 Test de normalidad del modelo de mínimos cuadrados ordinarios final

Test de normalidad del modelo de mínimos cuadrados ordinarios final


De acuerdo con el p-valor de la prueba Jarque-Bera, se puede afirmar que los residuos
siguen de una distribución normal.

76. f) Test de Forma Funcional

Tabla 12Test de forma funcional del modelo de mínimos cuadrados ordinarios final
Test de forma funcional del modelo de mínimos cuadrados ordinarios final

Value Df Probability

t-statistic 2.366330 39 0.0230
F-statistic 5.599518 (1, 39) 0.0230
Likelihood ratio 5.768940 1 0.0163

La probabilidad asociada al F estadístico de la prueba de Ramsey RESET es igual a
2.30% (prob. = 0.0230), es decir el valor es mayor a 0.05 (p>5%), por lo que se rechaza la
hipótesis nula, entonces, el modelo está bien especificado. Es decir que las variables cumplen
con el objetivo de explicar bien el modelo.

3.1.2. Discusión
Quedó determinado que, el comercio exterior causa un efecto significativo y positivo,
solo considerando a su dimensión exportaciones, más no refleja que las importaciones afecten
el producto bruto interno del Perú durante el periodo 2012-20202. De forma similar, el
estudio de Arias et al. (2019), determinó que existe una relación directa proporcional entre la
apertura comercial a través del comercio internacional y el crecimiento económico del
Ecuador. Del mismo modo, el estudio de Ramos (2018), estableció que, el comercio exterior
impactó en el crecimiento económico de México representado por el PBI en el periodo 1980-
2018. De este modo, se aprecia que las investigaciones previas manifiestan la existencia de
una relación de impacto o efecto por parte del comercio exterior hacía el producto bruto
interno. Este resultado se puede sustentar con lo que manifiesta la teoría del crecimiento, que
explica Thomas Malthus, que plantea que el crecimiento económico se debe a un aumento
exponencial de la oferta y la demanda de los bienes y servicios al interior y exterior del país,

77. en relación con otros factores, como producción, tecnología, factores culturales o políticos,
es decir, para que el crecimiento económico de un país continúe incrementado, se debe
identificar y cuidar el desarrollo de aquellos factores que determinan o afectan al crecimiento
económico evidenciado a través del PBI. En este estudio se pretendía identificar si el
comercio exterior afectaba al crecimiento económico de Perú, para relacionar la
desaceleración económica del país con la forma en que se están desarrollando las
exportaciones e importaciones totales.
Por otro lado, de los resultados se pudo evidenciar que la dimensión exportaciones
totales genera un impacto significativo y además positivo en el producto bruto interno del
Perú durante el periodo 2012-2022, puesto que, por cada unidad de incremento en las
exportaciones el PBI que representa el crecimiento económico, se incrementa en 1.343180
millones de dólares manteniendo el PBI del año anterior constante. En cuanto a los resultados
que forman parte del Estado del Arte a nivel internacional, estos son similares a los de Torres
y Campuzano (2021), que establecieron que las exportaciones totales de Ecuador causaron un
impacto favorable en crecimiento económico durante el periodo 1990 – 2019, representado el
PBI, con un efecto bastante amplio, tal es así que, por cada 1% que se acrecienten las
exportaciones, el PIB del Ecuador se verá favorecido con un alza del 0,3977%. Del mismo
modo, el estudio de Valdez et al. (2021) manifestó que las exportaciones originan un efecto
positivo en el crecimiento económico del Ecuador en el periodo 2005-2018. Por otro lado, el
estudio de Chamba et al. (2021) también determinó que las exportaciones totales originaron
un gran aporte (0.0692397) al crecimiento económico de Ecuador entre el periodo 2018 –
2019, y de forma similar el estudio de Ramos (2018) concluye un efecto significativo y
positivo por parte de las exportaciones totales en el crecimiento económico de México,
evidenciando que en el largo plazo al aumentar 1% de las exportaciones, su impacto en el
crecimiento económico representado por el PIB será de un aumento de .5076%. En cuanto a

78. resultados nacionales similares a los de la investigación se puede mencionar a Guzmán et al.
(2022) que estableció que el crecimiento del 1% de la exportación ocasiona un crecimiento de
la economía de 0,0639985%, y muy similar a este estudio a nivel nacional, el estudio de Alca
et al. (2021), mostró que las exportaciones totales explican el aumento o disminución del
crecimiento económico y el estudio de Valenzuela et al. (2019) determinó que, por cada dólar
que han variado las exportaciones, el PBI de Perú ha variado, en promedio, en US$ 4.01.
Finalmente, de los resultados se pudo determinar que la dimensión importaciones no
causa efecto significativo en el producto bruto interno del Perú durante el periodo 2012-2022.
Los resultados de estudios similares muestran que no hay efectos por parte de las
importaciones totales en el producto bruto interno; sin embargo, en el estudio de Torrez y
Campuzano, los autores concluyen que si bien ambas variables (exportaciones e
importaciones) generan un impacto favorable dentro del crecimiento económico del Ecuador,
son las importaciones las que presentaron mayor efecto, pues estas favorecen con una
diferencia de 0,0568% por cada 1% aumenten en comparación a las exportaciones, pues para
el caso ecuatoriano, la economía se ve propensa a consumir y comprar en el extranjero, lo que
se puede explicar por la mejora de los ingresos de los ecuatorianos producto de la
dolarización y del fuerte componente estatal de empleo que promovió desde el 2008 .
Asimismo, estudios diferentes señalan que es importante mantener controlada la dimensión
importaciones totales para no perjudicar al producto bruto interno del país. Entre estos
estudios diferentes se tiene a Valdez et al. (2021), que manifestó que las importaciones deben
mantenerse en menor cantidad puesto que influyen en el PBI de Ecuador. También se cita a
Feijoo et al. (2020), quien manifestó que las importaciones totales deben ser generadas en
menor cantidad para evitar la tendencia de la balanza comercial como negativa, perjudicando
al PBI de Ecuador. Por otro lado, el estudio de Cancelo y Vázquez (2020), mostró que las
importaciones totales de Galicia impactan de forma negativa y significativa en el crecimiento

79. económico representado por el PBI gallego y es una dimensión que debe manifestarse de
forma controlada. Finalmente, el estudio de Guzmán et al. (2022) manifiesta que el
incremento del 1% de las importaciones genera una disminución del crecimiento económico
de -0,0824832%, es decir, existe un efecto negativo por parte de las importaciones totales de
Perú en su crecimiento económico en el periodo 1990 – 2020. Es importante lo que se aprecia
en este resultado y su discusión, puesto que, según la mayoría de los resultados previos se
evidencia que las importaciones deberían producir un efecto significativo pero negativo en el
producto bruto interno de un país, sin embargo, en el Perú, en el periodo 2012 – 2022, no
existió efecto por parte de las importaciones totales en el crecimiento económico
representado por el PBI. Asimismo, es importante señalar que las importaciones no son del
todo negativas para la economía, ya que estas permiten el flujo de dinero a nivel internacional
y son parte importante de nuestra economía, ya que importamos aquellos productos y
servicios que no producimos. Asimismo, las importaciones son relevantes para el proceso de
producción de muchas empresas peruanas que requieren maquinaria y materiales
especializados.
Por otro lado, es importante tener en cuenta a la Ley de Thirlwall para interpretar los
resultados obtenidos en la presente investigación, pues esta establece que el crecimiento
económico depende de la balanza comercial, considerando que la exportación debe ser mayor
que las importaciones y estás ultimas deben mantenerse controladas. En cuanto a las
exportaciones, si se aprecia el incremento que manifiesta la citada ley, sin embargo, en lo que
respecta a las importaciones, no estaría cumpliendo la ley, ya que, si bien estas también
estarían incrementando, no están originando un efecto negativo. Por el contrario, no están
generando ningún efecto.
Por último, el impacto positivo del comercio exterior en el producto bruto interno del
país determinado con los resultados de la investigación explica los hechos ocurridos en el

80. contexto del COVID-19, es decir, obedecen al contexto desarrollado en tiempos de pandemia
en relación con el comercio exterior. El Estado de Emergencia Nacional (ENN) establecido
mediante el Decreto Supremo No. 044- 2020-PCM, mencionaba las restricciones
relacionadas con el cierre de las fronteras, sin embargo, estas limitaciones solo eran para el
transito humano, más no para el transito comercial internacional, es decir, podía seguirse
llevando a cabo el transporte de carga a nivel internacional, siendo las entidades estatales
pertinentes las que debían garantizar que el flujo de comercio exterior continúen su ritmo a
pesar de la pandemia. Cuando comenzó el confinamiento mundial, la Organismo Mundial de
Aduanas (OMA), buscó generar mejores prácticas en cuanto al comercio exterior y emitió
recomendaciones para poder lidiar con los impactos que se asomaba por los efectos de la
pandemia en contra del flujo comercial internacional. Este organismo elaboró un documento
de recomendaciones donde sugería que medidas podían ser implementadas, tomando como
base diferentes reportes de los países miembros, resaltando las mejores prácticas a
considerarse, entre ellas, facilitar el movimiento de las fronteras para el traslado de bienes
esenciales, que se continúe con la cadena de suministro y las medidas de protección del
personal. El Perú no fue ajeno a estás sugerencias y se consideraron diferentes disposiciones
para lograr que la cadena logística internacional se restablezca y fortalezca, se buscó evitar
mayores impactos negativos en los aspectos logísticos, operativos y económicos de los
diferentes actores intervinientes en la cadena logística internacional, lo que permitió que el
Perú continúe siendo parte del comercio internacional. Entre las medidas consideradas a nivel
nacional estuvieron la priorización del flujo de los bienes de primera necesidad, protección de
derechos de los operadores de comercio exterior, digitalización del proceso y no
obligatoriedad de documentos físicos y medidas de reactivación (Guadalupe, 2021). Todas
estas medidas tomadas permitieron que el comercio exterior continuara su flujo regular en el
Perú y se pudieran seguir realizando las exportaciones e importaciones con normalidad, y,

81. por ende, estas actividades comerciales siguieron contribuyendo con el PBI nacional.
3.1.3. Conclusiones
Se determinó que el comercio exterior causa un impacto significativo en el producto
bruto interno del Perú durante el periodo 2012-2022 a través de su dimensión exportaciones
totales, en cumplimiento con la Ley de la gravedad y la Ley de Thirlwall, que explican que a
mayor nivel de exportaciones en el país mayor será su crecimiento económico. En el Perú, el
comercio exterior causa un impacto considerable en el producto bruto interno puesto que
representa el crecimiento de la economía nacional y genera mayor acceso a los mercados
internacionales, lo cual es un punto fundamental para las economías de menor tamaño.
Asimismo, este genera acceso a productos a menores precios y con mayor calidad, así como
también, mayores oportunidades laborales para la población nacional. Es así que, el comercio
exterior influyo positivamente, ya que, en pandemia, las exportaciones contribuyeron a que el
PBI nacional no decaiga de forma considerable.
Se determinó que, las exportaciones totales causan un efecto positivo y significativo
en el crecimiento económico del Perú durante el periodo 2012-2021, ya que, por cada unidad
de incremento en las exportaciones el PBI se incrementa en 1.343180 millones de dólares
manteniendo el PBI del año anterior constante. También se rescata que, si la variable
exportaciones totales fuesen cero, el PBI seria 25 942.62 millones de dólares, por lo que
estaría por debajo del valor del PBI anual obtenido hasta el año 2022, el cual supera los 197
000 millones de dólares. Por lo que queda evidenciado el efecto de las exportaciones totales
en el producto bruto interno del Perú, y por lo tanto en el crecimiento económico del mismo.
Asimismo, las exportaciones deberían tener una tendencia constante para contribuir a que el
crecimiento económico también sea constante. Es así que, las exportaciones son un factor que
impulsa la economía nacional y genera oportunidades de crecimiento sostenible, pues, el
incremento de las exportaciones conlleva al crecimiento de la economía nacional y es por eso

82. que su desaceleración repentina origina efecto negativo y poco favorable al crecimiento
económico nacional.
Se determinó que, las importaciones totales no originan ningún efecto en el producto
bruto interno del Perú durante el periodo 2012-2021. Esto se debería a que esta dimensión del
comercio exterior estaría en incremento elevado, por lo que no estaría cumpliendo con los
planteamientos teóricos que establecen que el efecto de las importaciones totales debería ser
negativo y su cantidad debería ser controlada para no perjudicar al PBI nacional. En cuanto a
la importación, se debe considerar que se realiza para adquirir los bienes y servicios que no se
producen al interior del país, ya sea por falta de insumos o por falta de tecnología, situación
que se produce muy a menudo en el Perú, por falta de industrialización de productos que el
peruano necesita adquirir, lo que origina que tiene el consumidor tenga que buscar en el
exterior el producto para importarlo y poder tenerlos y usarlo.
3.1.4. Recomendaciones
Se recomienda usar la dimensión “apertura comercial” para la variable “comercio
exterior” en estudios posteriores que busquen analizar el impacto de esta última en el
Crecimiento económico, ya que el coeficiente de apertura comercial hace referencia a las
facilidades de que posee un país para realizar transacciones con otros mercados a nivel
global, es decir, donde los productos locales pueden salir del país y ser comercializados
internacionalmente con el menor grado de interferencia posible. Es así que, este índice mide
el grado de apertura que posee la económica de un país, considerando el comercio exterior en
relación con la actividad económica global. Del mismo modo, esta dimensión también se
puede utilizar para calcular la diferencia existente entre la actividad económica orientada al
comercio exterior y la actividad económica dedicada al mercado interno. (Carvajal, 2022)
El producto bruto interno del país se encuentra en una desaceleración significativa, por
lo que es importante que se consideren los factores que influyen en el PBI nacional, los

83. mismos que fueron determinados en este estudio y que guardan relación con el comercio
exterior, tales como la exportación e importación, ya que, estas variables independientes
estudiadas serían factores influyentes que podrían tomarse en cuenta para luchar contra la
desaceleración del crecimiento económico del país, y podrían ser herramientas para las
instituciones gubernamentales, tales como el BCRP y el mismo Ministerio de Economía y
Finanzas. Entonces, deben implementarse una serie de reformas orientas a reducir los costos
comerciales que hasta ahora han impedido un mayor comercio, de esta manera, los
empresarios podrán incrementar su nivel de participación en el comercio exterior y al mismo
tiempo incrementar sus ganancias, causando un efecto directo en el PBI nacional. Se
recomienda además a ADUANAS y demás entidades pertinentes, que continúen
desarrollando, mejora y adaptación de las medidas consideradas para el fortalecimiento de la
cadena logística internacional en pandemia, como priorización del flujo de los bienes de
primera necesidad, protección de derechos de los operadores de comercio exterior,
digitalización del proceso y no obligatoriedad de documentos físicos y medidas de
reactivación, sin importar que la pandemia ya está llegando a su fin, para lograr que el flujo
del comercio exterior siga constante y así pueda seguir contribuyendo con el PBI nacional.
Se deben tomar en cuenta políticas públicas y estrategias dirigidas hacía las empresas
exportadoras para que incrementen sus niveles de exportación, dentro de estas estrategias se
debe enseñar a identificar la oferta, es decir, es necesario que se identifique perfectamente
dónde está la necesidad que se pretende satisfacer y cómo se realizará. Asimismo, se debe
aprender a analizar mercados, que conlleva a tener una base datos que proporcionen la
información necesaria que oriente la manera de cómo realizar las exportaciones y demás
transacciones relacionadas. Finalmente, se debe optimizar los costos y generar una mejor
imagen corporativa, si los niveles de exportación incrementan de forma constante, el PBI
nacional también incrementará de forma proporcional. Este estudio considera además que se

84. debe realizar investigaciones para determinar aquellos productos que se exportaron desde
Perú a pesar de encontrarse vigente el confinamiento, puesto que estos productos deben ser
considerados como fundamentales para el flujo comercial internacional que se desarrolla
desde el Perú, debiendo ponerse mayor énfasis en las medidas de fortalecimiento de cadena
logística internacional con relación a estos productos, para continuar con la contribución
positiva de las exportaciones en el PBI nacional.
El Ministerio de Comercio Exterior y Turismo con el apoyo de Aduanas, deben
controlar el nivel de las importaciones que se realizan a nivel nacional, para que se respete el
nivel de crecimiento proporcional que se necesita de las importaciones y no se llegué a
perjudicar el incremento del PBI nacional. En cuanto al empresario que realiza las
importaciones, debe considerar que tiene que definir sus objetivos, es decir, debe tener pleno
conocimiento de los productos que va a importar, asimismo, debe tener especial
consideración de sus proveedores confiables y económicos, en la misma línea, el importador
debe usar una estrategia comercial y cuidar la calidad de los productos que importa y de los
servicios que recibe de proveedores extranjeros.
Se recomienda que se realicen otros estudios econométricos y también estudios
cualitativos, donde se analicen las medidas desarrolladas por el Perú en pandemia sobre el
fortalecimiento de la cadena logística internacional, para evaluar su funcionamiento y
eficacia, de esa forma podrían ser tomadas en cuenta para futuros desenlaces similares a los
ocurridos tras el confinamiento mundial por COVID-19 y en general para mejorar el flujo de
comercio exterior.

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92. Anexos
Anexo 1. Matriz de consistencia

Tabla 13Matriz de consistencia

Matriz de consistencia
Problemas Objetivos Hipótesis Variables Metodología
Problema General Objetivo General Hipótesis General Variable dependiente Tipo de investigación
¿Cuál es el efecto del Determinar el efecto del El comercio exterior causa un Producto Bruto Interno del Explicativo, con enfoque
comercio exterior en el comercio exterior en el efecto significativo en el Perú cuantitativo
producto bruto interno del
Perú durante el periodo 2012-
producto bruto interno del
Perú durante el periodo 2012-
producto bruto interno del Perú
durante el periodo 2012-2022.

2022?


Problemas Específicos
¿Cuál es el efecto de las
exportaciones totales en el
producto bruto interno del Perú
durante el periodo 2012- 2022?


¿Cuál es el efecto de las
importaciones totales en el
producto bruto interno del Perú
durante el periodo 2012- 2022?
2022.


Objetivos específicos
Determinar el efecto que
causan las exportaciones
totales en el producto bruto
interno del Perú durante el
periodo 2012-2022.


Determinar el efecto que
causan las importaciones
totales en el producto bruto
interno del Perú durante el
periodo 2012-2022.


Hipótesis Específicas
Las exportaciones totales
causan un efecto significativo
en el producto bruto interno del
Perú durante el periodo 2012-
2022.


Las importaciones totales
causan un efecto significativo
en el producto bruto interno del
Perú entre los años durante el
periodo 2012-2022.
Dimensiones
1. PBI real

Variable independiente
Comercio Exterior


Dimensiones
1. Exportaciones
totales (XT)
2. Importaciones
totales (IT)
Diseño de la investigación
Diseño no experimental longitudinal
en series de tiempo.
Población y Muestra
Muestra estará constituida por 40
periodos de tiempo, desde el primer
trimestre de 2012 hasta el cuarto
trimestres del 2022.


Instrumento
Revisión de fuentes secundarias,
entonces, se recolectarían datos del
BCRP en periodos trimestrales.

93. Anexo 2 Base de datos

Tabla 14 Base de datos
Base de datos
Periodo
Producto bruto
interno (millones de
soles constantes de
2007) - PBI Global
Exportaciones por grupo
de productos - valores
FOB (millones US$) -
Total Exportaciones
Importaciones según
uso o destino económico -
valores FOB (millones
US$) - Total
Importaciones
T112 $43,648.09 $12,019.15 $9,523.57
T212 $47,223.40 $10,816.28 $9,972.78
T312 $49,080.21 $12,259.83 $10,989.43
T412 $53,371.32 $12,315.35 $10,527.81
T113 $49,045.53 $10,508.44 $10,393.68
T213 $51,243.74 $10,120.86 $10,513.50
T313 $49,937.59 $11,263.94 $11,128.73
T413 $52,375.37 $10,967.40 $10,315.92
T114 $48,024.38 $9,779.74 $10,184.39
T214 $51,145.94 $9,491.41 $10,362.49
T314 $51,724.70 $10,364.01 $10,582.32
T414 $52,043.32 $9,897.53 $9,908.59
T115 $46,230.90 $8,147.82 $9,252.56
T215 $48,686.20 $8,282.93 $9,343.85
T315 $48,004.60 $8,639.13 $9,419.07
T415 $49,274.51 $9,344.48 $9,310.95
T116 $44,309.20 $7,753.81 $8,380.03
T216 $49,362.83 $8,366.40 $8,398.38
T316 $50,202.58 $9,875.06 $9,106.05
T416 $52,034.66 $11,086.47 $9,239.57
T117 $49,708.39 $10,173.40 $8,990.65
T217 $53,350.55 $10,556.24 $9,212.35
T317 $55,167.82 $11,908.29 $10,019.70
T417 $57,717.07 $12,783.67 $10,495.01
T118 $53,549.17 $11,951.11 $10,037.47
T218 $58,130.39 $12,592.77 $10,502.55
T318 $56,513.99 $12,042.24 $10,760.37
T418 $58,725.73 $12,480.36 $10,565.19
T119 $53,606.37 $11,212.79 $9,975.59
T219 $58,878.60 $11,575.37 $10,213.61
T319 $58,853.57 $12,137.21 $10,542.32
T419 $61,180.70 $13,055.09 $10,369.65
T120 $51,885.13 $10,280.41 $9,161.73
T220 $40,998.37 $6,770.85 $6,797.43
T320 $52,888.23 $11,707.19 $8,465.56
T420 $59,983.55 $14,146.85 $10,284.17

94. T121 $54,066.04 $13,648.26 $10,880.85
T221 $56,227.30 $14,564.56 $11,975.68
T321 $55,765.44 $16,565.25 $12,451.54
T421 $59,743.85 $18,372.76 $13,009.32
T122 $56,305.15 $16,863.68 $13,997.00
T222 $61,505.81 $16,337.14 $14,416.91
T322 $61,399.87 $16,480.98 $15,042.00
T422 $65,578.08 $16,553.56 $15,297.71

Nota: La información fue recolectada de fuentes secundarias. Los datos de las tres variables se obtuvieron del
(BCRP,2023)