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FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
Carrera de International Business
“IMPLICANCIA DEL TLC PERÚ – CHINA EN LA
ECONOMÍA PERUANA DURANTE EL AÑO 2001 AL
2018”
Trabajo de Investigación para optar el Grado Académico de
Bachiller en International Business
BRESLY ANTUANETTE MALLQUI FLORIÁN
ANA PAULA ZAHYRA RONCAL CORNEJO
Lima – Perú
2020
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RESUMEN
La presente investigación analizó la implicancia del TLC Perú – China en la economía peruana
durante el año 2001 al 2018, haciendo énfasis en la comparativa de la situación previa y la
contemporánea de este acuerdo comercial; debido a que, en el año 2019 comenzó la
renegociación de dicho tratado. Asimismo, se evaluó y midió la relación de largo plazo entre
las variables macroeconómicas: exportaciones, importaciones e inversión directa extranjera
con relación al Producto Bruto Interno del Perú. Se utilizó el método de series de tiempo,
aplicando un tipo de investigación cuantitativa y un diseño no experimental, haciendo uso de
la data proporcionada por el BCRP y ADEX brindando datos trimestrales de las variables antes
mencionadas. El modelo utilizado para analizar los 68 datos trimestrales fue de Mínimos
Cuadrados Ordinarios (MCO), lo que permitió obtener la estacionalidad de las series, la
relación de largo plazo en el modelo y detectar si existe uno o más quiebres estructurales en
el modelo planteado. Finalmente, la investigación comprobó la existencia de una relación de
largo plazo positiva entre las exportaciones, importaciones e inversión directa extranjera con
el crecimiento económico del Perú, tras la firma del TLC Perú – China.
PALABRAS CLAVE: TLC Perú-China, crecimiento económico, series de tiempo.
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SUMMARY
The present investigation analyzed the implication of the Peru-China FTA in the Peruvian
economy during the year 2001 to 2018, emphasizing the comparison of the previous and
contemporary situation of this trade agreement; Because, in 2019, the renegotiation of said
treaty began. Likewise, the long-term relationship between the macroeconomic variables was
evaluated and measured: exports, imports and foreign direct investments in relation to the
Gross Domestic Product of Peru. The time series method was used, applying a type of
quantitative research and a non-experimental design, making use of the data requested by the
BCRP and ADEX, providing quarterly data on the variables previously determined. The model
used to analyze the 68 quarterly data was Ordinary Least Squares (OLS), which can obtain the
seasonality of the series, the long-term relationship in the model and detect if there are one or
more structural breaks in the proposed model. Finally, the investigation verified the existence
of a positive long-term relationship between exports, imports and direct investments with the
economic growth of Peru, after the signing of the Peru-China FTA.
KEY WORDS: Peru-China FTA, economic growth, time series.
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INDICE
Introducción. ................................................................................................................................. 5
Método. ........................................................................................................................................ 6
Tipo y diseño de investigación. ....................................................................................................... 6
Tipo de investigación. .......................................................................................................... 6
Diseño de investigación. ..................................................................................................... 6
Variables. ...................................................................................................................................... 6
Instrumentos de investigación. ...................................................................................................... 7
Procedimientos. ............................................................................................................................ 8
Plan de análisis. ............................................................................................................................. 8
Presentación de resultados. ........................................................................................................... 9
Análisis de datos. ......................................................................................................................... 14
Discusión. .................................................................................................................................... 16
Conclusiones. .............................................................................................................................. 17
Recomendaciones........................................................................................................................ 18
Referencias. ................................................................................................................................ 19
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Introducción.
La presente investigación se enfocó en estudiar y analizar el impacto que ha tenido,
antes y después de la implementacion del TLC Perú – China, del cual se tiene conocimiento
por el Diario Oficial El Peruano que el TLC Perú – China fue suscrito el 19 de septiembre del
2009, entrando en vigencia el 01 de marzo del 2010 en la economía peruana.
El motivo por el cual realizamos esta investigación fue para precisar que el TLC Perú
– China no ha impactado de forma negativa en la economía peruana y poder evaluar asi, el
efecto generado en nuestro país. Todo ello con la finalidad de fomentar el desarrollo y
crecimiento de nuestro país. Como bien se sabe, China es considerado una potencia mundial
y en los últimos años ha presentado la mayor participación del mercado de exportación
peruano representando el 28%, esto debido a que, los productos pesqueros y mineros tienen
alta demanda en China representado el 47% y 42% respectivamente de las exportaciones en
los años 2018 – 2019.
Es por ello, que la investigación determinó mediante las exportaciones, importaciones
e inversión directa extranjera como ha sido el impacto en el crecimiento económico peruano,
siendo expresado por el producto bruto interno (PBI). De tal manera, se buscó identificar la
existencia de una relación a largo plazo entre las variables y medir si existe un quiebre
estructural por parte del TLC Perú - China en el año 2010.
Se considera el año 2001 como inicio de la investigación debido a que el Perú entra en
un periodo de crecimiento gracias al buen manejo de la política económica junto al contexto
internacional, lo que dio como resultado, a los factores decisivos para seguir mejorando el
desarrollo y crecimiento del país. Además, según el Diario El Comercio, "a partir del 2001 la
economía continuó el ciclo expansivo hasta el 2012 en la que se consolidó el ‘boom’ de la
exportación de productos tradicionales y no tradicionales, así como también, expansión de la
inversión privada". Es por ello, el periodo analizado en la investigación fue a partir del año 2001
hasta el año 2018, teniendo en consideración que el TLC Perú – China entró en vigencia en el
año 2010, con la finalidad de observar si tuvo un impacto positivo o, por el contrario, ha
afectado de forma negativa en la economía peruana.
Para finalizar, en este estudio de investigación se aplicó el método de series de tiempo
de las variables objeto de estudio (exportaciones, importaciones e inversión directa extranjera),
considerando los parametros del modelo mediante Minimos Cuadrados Ordinarios (MCO), y
determinando el nivel de relacion de las variables independientes con la dependiente, para lo
cual se utilizaron datos obtenidos del BCRP y ADEX.
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Método.
Para esta investigación se aplicó el método de series de tiempo o también llamado
método de series temporales. Larios-Meoño et al. (2016) menciona: “Cuando las
observaciones o datos de las variables corresponden a un periodo determinado” (p. 29). En
este caso, se utilizó este método debido a que nuestro periodo de tiempo estudiado fue del
2001 al 2018 en la que fueron analizados por periodos trimestrales.
Según Reyes (2007) menciona que “la aplicacion de estos métodos tiene dos
propósitos: comprender las fuerzas de influencia en los datos y descubrir la estructura que
produjo los datos observados” (p. 2). Por lo tanto, la data correspondiente fue estudiada
mediante un análisis cuantitativo y se probó si las hipótesis planteadas se aceptaron o se
rechazaron.
Tipo y diseño de investigación.
Tipo de investigación.
El tipo de investigación seleccionado para este trabajo de investigación es del tipo
cuantitativa, que es básicamente la aplicación de la econometría que trata de explicar las
relaciones de causalidad con base a un marco teórico a ser comprobado y a su vez medir el
grado de relación que existe entre dos o más variables.
Diseño de investigación.
El diseño empleado en este trabajo de investigación es del tipo correlacional y la
información básica a utilizar será los registros de las transacciones comerciales expresadas
en valor FOB (exportaciones) y en valor CIF (importaciones), obtenidas por medio de ADEX.
Variables.
La investigación consideró las variables relacionadas a la teoría de economía abierta;
por lo tanto, se elaboró una tabla especificando sus características:
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Tabla 1
Matriz de variables
Variable Tipo Nombre Definición nominal Frecuencia
PBI Dependiente Producto bruto
interno
Representa el valor monetario de
la producción de bienes y servicios
de demanda final de Perú
Trimestral
X Independiente Exportaciones
Perú – China
Representa las exportaciones de
los productos tradicionales en
valor FOB
Trimestral
M Independiente Importaciones
Perú – China
Representa el transporte legítimo
de bienes y servicios del
extranjero, los cuales son
adquiridos por un país.
Trimestral
TCRB Independiente Tipo de Cambio
Bilateral
Es el valor de una moneda que se
calcula utilizado datos de dos
países.
Trimestral
TCRB Independiente Tipo de Cambio
Multilateral
Es el valor de una moneda relativo
a los bienes y servicios de una
economía con relación a un grupo
de países
Trimestral
ID Independiente Inversión Directa
Extranjera
Es el valor que representa el
dinero de los empresarios
extranjeros en la economía del
Perú
Trimestral
Nota: Elaboración propia
Instrumentos de investigación.
Para la recolección de infomación se utilizaron los datos proporcionados por el BCRP
y ADEX, los cuales fueron digitados en un Excel para ser posteriormente estimados en el
programa Eviews donde se determinó los estadísticos descriptivos para analizar la normalidad
de dicha serie.
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Procedimientos.
Para procesar la información recopilada, se utlizaron los artículos proporcionados por
el BCRP, ADEX, artículos científicos, entre otras instituciones de consulta, con la finalidad de
analizar el posible impacto del TLC Perú – China en base a los indicadores macroeconómicos
del Perú.
Asimismo, en base al objetivo de demostrar el impacto del TLC Perú – China en la
estabilidad económica que presentó el Perú durante el 2001, se realizó una búsqueda de
información mediante las plataformas académicas, como Proquest, SciELO, Redalyc, Google
Scholar, entre otras, para la recolección de antecedentes de investigación relacionados al
impacto del TLC con China y sus efectos en las economías de los países latinoamericanos.
Finalmente, se recolectó datos trimestrales de las series (PBI, X, M, TCR e INV) desde el año
2001 al 2018.
Plan de análisis.
Para el análisis de la investigación se procedió a analizar los estadísticos descriptivos
de las variables para posteriormente estimar y analizar el modelo econométrico (MCO), el cual
tuvo un test de apoyo para responder todas las hipótesis de la investigación.
1. Análisis de estadísticos descriptivos:
En el análisis de los estadísticos descriptivos se determinó la normalidad de las series
mediante el uso del test de Jarque Bera.
2. Análisis de series individuales:
Se realizaron los test de Dickey Fuller Aumentado y test de Granger para determinar el orden
de integración de las series planteadas.
3. Análisis del modelo econométrico MCO:
En la estimación del modelo econométrico (MCO), se analizaron los test de significancia
individual, significancia global, bondad de ajuste, Durbin Watson, test autocorrelación y test de
Heterocedasticidad.
4. Análisis de Quiebre estructural:
El test Cusum y Chow donde se evaluarán los posibles quiebres estructurales existentes
durante el 2001 al 2018.
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Finalmente, se respondieron todas las hipótesis de la investigación en base a los test
realizados anteriormente.
Presentación de resultados.
En la investigación se presentaron los contextos del modelo planteado mediante los resultados
del análisis de los datos recolectados y estimados en el programa econométrico Eviews.
Los siguientes resultados fueron realizados teniendo en cuenta el libro de Investigación
en Economía y Negocios de la Universidad San Ignacio de Loyola (Larios, Gonzales & Álvarez,
2016).
Tabla 2
Análisis de los Estadísticos descriptivos
PBI XPC MPC TCM TCB ID
Std. Dev. 15350.08 945765.7 87283.29 3.742134 10.98439 32182.47
Jarque-Bera 7.394488 4.413292 7.385013 0.44255 5.053175 7.348822
Probability 0.024792 0.110069 0.024909 0.801496 0.079931 0.025364
LPBI LXPC LMPC LTCM LTCB LID
Std. Dev. 0.516922 1.051309 0.438272 0.037876 0.107089 0.787228
Jarque-Bera 7.528886 7.561714 10.12873 0.809038 4.516529 6.793334
Probability 0.023181 0.022803 0.006318 0.667298 0.104532 0.033485
Nota: Elaboración propia
Analizando los estadísticos descriptivos de las series planteadas en el plan de análisis,
se determinó que las series en su nivel presentaban dispersión (según su desviación
estándar); por tal motivo, se aplicó un logaritmo a todas las series para disminuir dicha
dispersión y de esta manera poder analizar la prueba de hipótesis del test de Jarque Bera,
indicando que las series LPBI, LXPC, LMPC y LID no siguen una distribución normal debido a
que, la probabilidad asociado a su estadístico de Jarque Bera es menor al nivel de significancia
de 5%.
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Sin embargo, al analizar la prueba de hipótesis para las series LTCM y LTCB se
comprobó que presentaban una distribución normal; puesto que, la probabilidad asociada a
sus estadísticos de Jarque Bera fue mayor al nivel de significancia de 5%.
Tabla 3
Análisis de estacionariedad de Dickey Fuller Aumentado
Level 1er Dif. 2da Dif. Orden
Integración Lag P-Valor Lag P-Valor Lag P-Valor
LPBI 1 0.9992 0 0.0000 3 0.0000 I(1)
LXPC 1 0.3711 0 0.0001 4 0.0000 I(1)
LMPC 0 0.9575 0 0.0000 1 0.0000 I(1)
LTCM 0 0.5762 0 0.0000 4 0.0000 I(1)
LTCB 1 0.3605 0 0.0000 0 0.0000 I(1)
LID 1 0.9993 0 0.0021 0 0.0000 I(1)
Nota: Elaboración propia
Al analizar los resultados del test de Dickey Fuller Aumentado (ADF) se observó que
todas las series no se integran en su nivel; es decir, las probabilidades asociadas al estadístico
presentaron valores mayores al nivel de significancia de 5%, indicando la existencia de raíz
unitaria.
Por lo tanto, se aplicó la primera diferencia a todas las series donde se pudo observar
valores menores al nivel de significancia de 5%, indicando que no existe raíz unitaria en las
series y que son estacionarias. Asimismo, se determinó que todas las series integran en su
primera diferencia; es decir, son de orden uno.
Tabla 4
Análisis de causalidad de Granger
Nota: Elaboración propia
Rezago Óptimo
LPBI LXPC 1
LPBI LMPC 2
LPBI LID 1
LXPC LMPC 8
LXPC LID 1
LMPC LID 1
LTCM LTCB 1
LTCB LID 1
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Los resultados obtenidos del análisis de la causalidad de Granger nos indicaron que
las relaciones de causalidad a largo plazo tienen como rezagos óptimos el primero, segundo
y octavo, siendo las relaciones de LPBI-LXPC, LPBI-LID, LXPC-LID, LMPC-LID, LTCM-LTCB
y LTCB-LID en su primer rezago. De igual manera, la relación LPBI-LMPC en su segundo
rezago y finalmente, LXPC-LMPC en su octavo rezago.
Tabla 5
Análisis del Modelo MCO
Method: Least Squares
Sample: 2001Q1 2018Q4
Dependent Variable: LPBI
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LXPC 0.115564 0.011787 9.804083 0.0000
LMPC 0.047388 0.029239 1.620734 0.1098
LTCB -1.098803 0.098891 -11.1113 0.0000
LTCM 0.548053 0.182875 2.996869 0.0038
LID 0.369501 0.014988 24.6529 0.0000
C 6.85681 0.531418 12.90286 0.0000
R-squared 0.997707 F-statistic 5744.235
Adjusted R-squared 0.997534 Prob(F-statistic) 0.0000
Nota: Elaboración propia
Según la prueba de hipótesis del test de significancia individual del modelo
econométrico (MCO), nos indicó que los parámetros (coeficientes) de todas las variables
excepto la variable LMPC fueron estadísticamente significativos; debido a que, presentan
probabilidades menores al nivel de significancia de 5%.
Por otro lado, según la prueba de hipótesis del test de significancia global del modelo
econométrico (MCO), se comprobó que todos los parámetros en conjunto son
estadísticamente significativos, debido a que la probabilidad asociada al estadístico F es
menor al nivel de significancia de 5%.
De acuerdo con el análisis de la bondad de ajuste del modelo se observó que el valor
de R-squared es de 0.9977 (99.77%), lo que indica el porcentaje de precisión de la estimación.
Asimismo, el valor que presenta el R-Squared Ajustado es 99.75% siendo valores óptimos
para una estimación del modelo y por lo tanto tiene un porcentaje de éxito alto.
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De tal manera, se confirmó el tipo de relación que presentan las variables
independientes según el signo de los coeficientes estimados; es decir, las variables de
exportación e importación entre Perú y China, presentan una relación directa con el
crecimiento económico del Perú. Además, se identifica una relación directa por parte del tipo
de cambio multilateral y la inversión directa extranjera en el crecimiento económico del Perú.
Cabe resaltar que, la variable tipo de cambio bilateral presenta una relación inversa
con el crecimiento económico; ya que, el coeficiente tiene signo negativo.
Tabla 6
Supuesto del modelo MCO
Test Utilidad P-valor Prueba Hipótesis Problema
Jarque Bera Normalidad 0.1581 > 0.05 No
Durbin-Watson Auto correlación 1.2504 > |2| Si
Breusch-Godfrey Auto correlación 0.0196 > 0.05 Si
ARCH Heterocedasticidad 0.0345 > 0.05 Si
Nota: Elaboración propia
De acuerdo con el análisis de los errores del modelo, se determinó mediante el test de
Jarque Bera y su prueba de hipótesis que la probabilidad del estadístico presentó un valor
mayor al nivel de significancia de 5%; por lo tanto, los modelos del error siguen una distribución
normal.
Por otra parte, el estadístico de Durbin Watson estimado en el modelo econométrico
(MCO) indicó que, al presentar un valor lejano a dos, tiene tendencia a presentar problemas
de auto correlación de primer orden. Asimismo, el test de Breusch-Godfrey indicó mediante su
prueba de hipótesis que al presentar un valor menor al nivel de significancia de 5%, existe
problemas de auto correlación de segundo orden.
Finalmente, de acuerdo al test de ARCH, que expresa si los errores del modelo
presentan problemas de Heterocedasticidad, se pudo observar que la probabilidad asociada
al estadístico presentó un valor menor al nivel de significancia de 5%, indicando problemas de
Heterocedasticidad en los errores.
Por tal motivo, se realizó la corrección de los errores implementando un MA (1) según
el análisis del Correlograma del modelo econométrico (MCO), dando como resultado la
estimación del modelo ARMA:
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Tabla 7
Análisis del Modelo ARMA
Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH)
Sample: 2001Q1 2018Q4
Dependent Variable: LPBI
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 6.830121 0.810636 8.425636 0
LXPC 0.08343 0.012366 6.746871 0
LMPC 0.059431 0.026192 2.269041 0.0266
LTCB -1.161512 0.12406 -9.362528 0
LTCM 0.611423 0.208166 2.937194 0.0046
LID 0.399658 0.018788 21.272 0
MA(1) 0.571657 0.120941 4.726736 0
SIGMASQ 0.000502 7.46E-05 6.72242 0
R-squared 0.998096 F-statistic 4791.78
Adjusted R-squared 0.997887 Prob(F-statistic) 0
Nota: Elaboración propia
Según la prueba de hipótesis del test de significancia individual del modelo ARMA nos
indicó que los parámetros (coeficientes) de todas las variables fueron estadísticamente
significativos; debido a que, presentaron probabilidades menores al nivel de significancia de
5%.
Por otro lado, según la prueba de hipótesis del test de significancia global del modelo
ARMA, se pudo comprobar que, todos los parámetros conjuntamente son estadísticamente
significativos; ya que, la probabilidad asociada al estadístico F fue menor al nivel de
significancia de 5%.
De acuerdo con el análisis de la bondad de ajuste del modelo ARMA se observó que
el valor de R-squared es de 0.9981 (99.81%), lo que indicó el porcentaje de precisión de la
estimación. Asimismo, el R-Squared Ajustado presentó un valor de 99.79%, siendo valores
óptimos para una estimación del modelo.
De tal manera, se confirmó el tipo de relación que presentan las variables independientes
según el signo de los coeficientes estimados; es decir, las variables de exportación e
importación entre Perú y China presentaron una relación directa con el crecimiento económico
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del Perú. Además, se identificó una relación directa por parte del tipo de cambio multilateral y
la inversión directa extranjera en el crecimiento económico del Perú.
Cabe resaltar que, la variable tipo de cambio bilateral presentó una relación inversa
con el crecimiento económico; ya que el coeficiente tiene signo negativo.
Tabla 8
Supuesto modelo ARMA
Test Utilidad P-valor Prueba Hipótesis Problema
Jarque Bera Normalidad 0.2308 > 0.05 No
Durbin-Watson Auto correlación 1.7939 > |2| No
ARCH Heterocedasticidad 0.4644 > 0.05 No
Nota: Elaboración propia
De acuerdo con el análisis de los errores del modelo se pudo determinar mediante el
test de Jarque Bera y su prueba de hipótesis que, la probabilidad del estadístico presentó un
valor mayor al nivel de significancia de 5%; por lo tanto, los modelos del error siguen una
distribución normal.
Por otra parte, el estadístico de Durbin Watson estimado en el modelo econométrico
(MCO) indica que al presentar un valor cercano al dos tiene tendencia a no presentar
problemas de auto correlación de primer orden.
Asimismo, el test de ARCH, que sirve para demostrar si los errores del modelo
presentan problemas de Heterocedasticidad, indicó que la probabilidad asociada al estadístico
presentaba un valor mayor al nivel de significancia de 5% indicando que los errores tienen un
comportamiento homocedastico.
Finalmente, el modelo de la investigación estuvo representada por la siguiente
ecuación lineal múltiple:
LPBI = 6.8301207+ 0.0834303* LXPC + 0.0594313* LMPC - 1.1615123* LTCB + 0.6114226*
LTCM + 0.3996585* LID + [MA (1) = 0.5716573, uncond, estsmpl = "2001Q1 2018Q4"
Análisis de datos.
Para comenzar, se realizó un análisis individual de las series planteadas en la investigación,
mediante los estadísticos descriptivos, el test de Dickey Fuller Aumentado (AFD) y la
causalidad de Granger.
El primer análisis nos proporcionó estadísticos donde se pudo observar que si existían
problemas de dispersión entre los datos de cada serie (desviación estándar), los cuales
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pudieron ser corregidos mediante la aplicación del logaritmo a las series. Asimismo, las series
fueron evaluadas con la prueba de hipótesis del test de Jarque Bera, donde se determinaron
si las series siguen una distribución normal o no.
El segundo análisis individual fue el Dickey Fuller Aumentado (ADF), donde se
determinó si las series presentaban raíz unitaria o no; por lo tanto, según la prueba de hipótesis
del test se determinó el orden de integración de acuerdo a su nivel, primera diferencia o
segunda diferencia.
El tercer análisis individual fue la causalidad de Granger, el cual sirve para identificar
el rezago óptimo donde las variables presentan una relación causal a largo plazo.
Luego de realizar los análisis individuales de las series se planteó la siguiente ecuación
lineal múltiple:
PBI = C + XPC + MPC + TCB + TCM + ID + u
Donde:
XPC: Exportaciones Perú - China
MPC: Importaciones Perú - China
TCB: Tipo de cambio real – Bilateral
TCM: Tipo de cambio real – Multilateral
ID: Inversión Directa Extranjera
u: Error
En consecuencia, se estimó un modelo econométrico de Mínimos Cuadrados
Ordinarios (MCO), donde se analizaron los test de significancia individual y global, los cuales
sirven para identificar si los parámetros de las series son estadísticamente significativas.
Por otro lado, se analizó la bondad de ajuste del modelo econométrico (MCO) mediante
el R-Squared y el R-squared Ajustado. Además, se pudo comprobar el tipo de relación que
presentaban las variables independientes con la variable dependiente (PBI) según los signos
de los coeficientes que acompañan cada serie. Para comprobar que el modelo está
correctamente estimado y no existen problemas en los errores, se aplicaron los test de los
supuestos del modelo econométrico (MCO), donde:
- Según la prueba de hipótesis del test de Jarque Bera, la probabilidad asociada al
estadístico debe ser mayor al nivel de significancia de 5% para que los errores del
modelo sigan una distribución normal.
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- Según la prueba de hipótesis del estadístico de Durbin Watson indicó que los valores
cercanos a dos, no presentan auto correlación de primer orden. Asimismo, el test de
Breusch Godfrey indicó mediante la significancia de 5%, si el modelo presentó auto
correlación de orden dos o superior.
- Según la prueba de hipótesis del test de ARCH, la probabilidad asociada al estadístico
debe ser mayor al nivel de significancia del 5%, para que los errores sean
homocedasticos.
Discusión.
Se contrasta lo dicho por Min (2017) en relación al incremento progresivo en las exportaciones
que favoreció principalmente al sector minero, dando como consecuencia, una gran dinámica
en la economia tras el efecto del TLC Perú – China. Asimismo, el aporte de Ríos (2015) sobre
que el TCRbil promedio Perú – China se está reduciendo, esto se comprueba con el efecto de
las importaciones y la reducción de la balanza comercial negativa tras dicho acuerdo.
Otro punto interesante con relación a los resultados es lo investigado por Villegas
Trommer, C. (2015) sobre los efectos del TLC de Chile y China, donde existe una relación
positiva entre el arancel, el volumen y valor importación por China desde Chile; estos
resultados concuerdan con el comportamiento que tiene China con las economías de los
países latinoamericanos.
Se comprueba al igual que la investigación de Gómez et al. (2017) que, en los primeros
años de vigencia del TLC, existió un impacto negativo en las exportaciones; sin embargo, para
algunos productos particulares como las uvas peruanas generó un impacto positivo, logrando
posicionar el producto dentro del mercado y por lo tanto generar competitividad entre los
productores del país.
Se confirma lo mencionado en la investigación de Torres (2010) que, después de la
implementación del TLC Peru – China, el cual fue negociado de manera apresurada, Perú tuvo
que renunciar a los mecanismos de protección implementados por la OMC, lo cual afectó a
algunos productos sensibles tales como: textiles, calzado, confecciones, entre otros, a causa
de la liberación de aranceles.
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Conclusiones.
De acuerdo a los resultados presentados se concluye acerca de la hipótesis general
que, el TLC Perú–China favoreció el crecimiento económico del Perú y sus factores
macroeconómicos durante el año 2001 al 2018; debido a que, la mayoría de las variables
independientes presentan una relación positiva con el crecimiento económico del Perú (PBI) y
que la estimación del modelo econométrico (MCO) presenta una bondad de ajuste del 99.80%.
Por otro lado, se determinó que no todas las variables presentan causalidad de Granger
en el largo plazo, por lo tanto, se descartó un modelo VAR para la estimación de los datos de
la investigación.
Según las hipótesis específicas de la investigación se concluye que el incremento de
una unidad de las exportaciones de Perú – China genera un incremento de 0.083% en el
crecimiento económico del Perú, identificando una relación directa entre ambas variables.
Asimismo, se señala que al incremento de una unidad de las importaciones de Perú –
China esta genera un incremento de 0.059 % en el crecimiento económico del Perú (PBI),
identificando una relación directa entre ambas variables.
Por otro lado, se identificó que el incremento de una unidad en el tipo de cambio
bilateral genera una disminución de 1.162% en el crecimiento económico del Perú (PBI). Caso
contrario del incremento de una unidad en el tipo de cambio multilateral genera un incremento
de 0.611% en el crecimiento económico del Perú (PBI).
A su vez, según la hipótesis de la inversión directa extranjera se concluyó que, al
incremento de una unidad en dicha variable genera un aumento de 0.400% en el crecimiento
económico del Perú (PBI), presentando entonces una relación directa entre sí.
Por último, se puede concluir que las series presentan parámetros estadísticamente
significativos y que el factor con mayor impacto en el crecimiento económico fue el tipo de
cambio multilateral seguido de la inversión directa extranjera. Cabe resaltar que, las
exportaciones tienen un mayor impacto que las importaciones a dicho país.
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Recomendaciones.
1. Se recomienda diversificar e impulsar las exportaciones de productos no tradicionales, ya
que como se ha visto en la investigación, China representa 42% del sector minero y su
principal producto de importación es el cobre.
2. Incrementar las relaciones y negocios con China mediante una agresiva política haciendo
que la inversión directa extranjera sea mayor. De igual forma con las inversiones, se
recomienda lograr incrementar las exportaciones y minimizar las importaciones.
3. Se recomienda generar más estudios posteriores a la entrada de vigencia de los TLC, de
esta manera se podrá conocer los beneficios así como también, los principales retos que
estos enfrentan en los mercados para que se puedan tomar futuras decisiones acerca de
la economía del país.
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