análisis estructural de las redes de comercio

Análisis estructural de las redes de comercio internacional desde una
perspectiva de intensidad tecnológica
Luis Eduardo Duran Torres
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Ciencias Económicas
Análisis estructural de las redes de comercio internacional desde una
perspectiva de intensidad tecnológica
Luis Eduardo Duran Torres
Trabajo de grado presentado como requisito para optar al título de:
Magister en Ciencias Económicas
Línea de Investigación:
Economía del desarrollo
A Luis Eduardo por sus consejos;
A Amalí por ayudarme en las partes más
difíciles de la travesía;
puerto;
Declaración de obra original
Yo declaro lo siguiente:
He leído el Acuerdo 035 de 2003 del Consejo Académico de la Universidad Nacional.
«Reglamento sobre propiedad intelectual» y la Normatividad Nacional relacionada al
respeto de los derechos de autor. Esta disertación representa mi trabajo original, excepto
donde he reconocido las ideas, las palabras, o materiales de otros autores.
Cuando se han presentado ideas o palabras de otros autores en esta disertación, he
realizado su respectivo reconocimiento aplicando correctamente los esquemas de citas y
referencias bibliográficas en el estilo requerido.
He obtenido el permiso del autor o editor para incluir cualquier material con derechos de
autor (por ejemplo, tablas, figuras, instrumentos de encuesta o grandes porciones de
texto).
Por último, he sometido esta disertación a la herramienta de integridad académica, definida
por la universidad.
Análisis estructural de las redes de comercio internacional desde una perspectiva
de intensidad tecnológica
El presente trabajo analiza la red de comercio internacional diferenciada por niveles
tecnológicos, y utiliza una metodología de análisis de redes para examinar sus
características estructurales. Se aplica el método de reclasificación de productos
desarrollado por Lall (2000) a los datos de exportaciones de COMTRADE, para obtener
las redes de exportación país-país para diez (10) niveles tecnológicos. Entre los principales
hallazgos, se encuentra que los países desarrollados tienen mayor importancia relativa en
las redes de mayor intensidad tecnológica, y que existen diferencias estructurales entre
las exportaciones de alta tecnología, media tecnología, y baja tecnología al comparar el
tamaño y composición del grupo de países que exportan mucho versus los países que
exportan poco en cada red.
Palabras clave: Análisis de redes, estudios empíricos de comercio internacional,
integración económica, desarrollo económico, cambio tecnológico.
Códigos JEL: D85, F14, F15, O10, O39.
X Análisis estructural de las redes de comercio internacional desde una perspectiva de
intensidad tecnológica
perspective*
This paper analyzes the international trade network differentiated by technological levels
using a network analysis methodology to understand its structural characteristics. The
product reclassification method developed by Lall (2000) is applied to COMTRADE exports
data to obtain country-to-country export networks for ten (10) technological levels. Among
the main findings, it is found that developed countries have greater relative importance in
the networks of greater technological intensity, and that structural differences exists
between high-tech, medium-tech, and low-tech exports when the size and composition of
the group of high exports countries is compared against the group of low export countries
in each network.
integration, economic development, technological change
JEL Codes: D85, F14, F15, O10, O39.
Contenido XI
1 Marco teórico ............................................................................................................. 17
2 Metodología ................................................................................................................ 21 2.1 Clasificación de intensidad tecnológica de los productos de exportación. ......... 21 2.2 Análisis de redes .................................................................................................. 23
2.2.1 Grados .............................................................................................................. 24 2.2.2 Densidad ........................................................................................................... 25 2.2.3 Fortaleza ........................................................................................................... 25 2.2.4 Coeficiente de cohesión o clusterización ......................................................... 25 2.2.5 Coeficiente de Intermediación .......................................................................... 26 2.2.6 Coeficiente de Cercanía ................................................................................... 26 2.2.7 Asortatividad - Índice de Heterogeneidad de Blau .......................................... 27
2.3 Características de Países .................................................................................... 27 2.4 Estimación de Funciones de distribución y ajuste............................................... 28 2.5 Manejo de la Base de datos ................................................................................ 30
3 Resultados ................................................................................................................. 33 3.1 Intensidad Tecnológica de las exportaciones ..................................................... 33 3.2 Resultados del Análisis de redes ......................................................................... 36
3.2.1 Densidad ........................................................................................................... 38 3.2.2 Grados .............................................................................................................. 38 3.2.3 Peso (Valor de las exportaciones) ................................................................... 42 3.2.4 Intermediación .................................................................................................. 52 3.2.5 Clusterizacion ................................................................................................... 57 3.2.6 Asortatividad ..................................................................................................... 59
4 Conclusiones ............................................................................................................. 61
Referencias bibliográficas ............................................................................................... 64
Grafica 1 Diferencias entre reportes Exportaciones-Importaciones ....................................... 30
Grafica 2 Porcentaje del valor de exportaciones de la categoría de intensidad tecnológica
para los 3 grupos de productos más importantes .................................................................... 34
Grafica 3 Composición de la intensidad Tecnológica de las Exportaciones según Nivel de
Ingresos ........................................................................................................................................ 35
Grafica 4 Composición de la intensidad tecnológica de las exportaciones según la región 36
Grafica 5 Grados de salida promedios por Nivel de Ingresos en cada red ............................ 39
Grafica 6 Distribución Weibull para 3 redes y solo 210 países ................................................ 40
Grafica 7 Distribución Log Normal para 3 redes y solo 210 países ........................................ 41
Grafica 8 Distribución Exponencial para 3 redes y solo 210 Países ....................................... 41
Grafica 9 Relación entre Exportaciones y PIB por Nivel de Ingresos (Red Total) ................. 42
Grafica 10 Distribución de las exportaciones por nivel de ingresos....................................... 44
Grafica 11 Distribución de las exportaciones por nivel de ingresos excluyendo China ....... 44
Grafica 12 Valor Promedio de lo Exportado por Nivel de Ingreso en cada Red ..................... 48
Grafica 13 Promedio de exportaciones por nivel de ingresos excluyendo China ................. 49
Grafica 14 Distribución Acumulada de Exportaciones (<3%) – Ingeniería ............................. 51
Grafica 15 Distribución Acumulada de Exportaciones (>3%) – Ingeniería ............................. 51
Grafica 16 Promedio de Coeficiente de intermediación Normalizados - Nivel de Ingresos .. 53
Grafica 17 Promedio de Coeficientes de intermediación Normalizados - Región ................. 54
Grafica 18 Ranking de Coeficientes de intermediación por Nivel Tecnológico ..................... 55
Grafica 19 Distribución acumulada C. Intermediación - OAT .................................................. 56
Grafica 20 Coeficiente de Intermediación vs Coeficiente de Cohesión – Red Total .............. 57
Grafica 21 Coeficiente de Cohesión normalizado promedio por Región ................................ 58
Contenido XIII
Tabla 1 Resumen categorías de intensidad tecnológica .......................................................... 22
Tabla 2 Linealización de Funciones de Distribución para estimación con regresión lineal . 29
Tabla 3. Códigos y porcentaje de las exportaciones según categorías de intensidad
tecnológica ................................................................................................................................... 33
Tabla 4 Resumen de resultados del análisis de redes por nivel tecnológico ......................... 37
Tabla 5 Estimación de Parámetros Distribución Weibull para los Grados de la red.............. 39
Tabla 6 Resultados de Regresión lineal Log-Log...................................................................... 43
Tabla 7 Estimaciones y ajuste de Distribución observada de exportaciones a Distribuciones
Log Normal ................................................................................................................................... 50
Tabla 8 Estimaciones y ajuste de Distribución observada de exportaciones a Distribuciones
Weibull .......................................................................................................................................... 50
Tabla 9 Comparación del Coeficiente de Intermediación promedio y Máximo por Nivel
tecnológico ................................................................................................................................... 52
Tabla 10 Estimación de Distribución Weibull - Coeficiente de Intermediación ...................... 56
Tabla 11 Mapa de calor porcentaje de las exportaciones según el nivel de ingresos ........... 59
Tabla 12 Índice de Heterogeneidad de Blau .............................................................................. 60
Introducción 15
Introducción
El comercio internacional se ha desarrollado de manera acelerada desde el final de la segunda
guerra mundial, siendo una de las características principales la globalización, creando una gran
red económica que actualmente integra a la gran mayoría de los países. Esta tendencia ha sido
posible por la relativa liberalización generalizada de las economías, y por la proliferación y
profundización de acuerdos comerciales multilaterales, que disminuyen las barreras al
comercio.
Según Rodriguez & Rodrik (1999), la profundización de la red de comercio internacional fue
impulsada por la aceptación académica e institucional de que los países con menos barreras al
comercio internacional presentan mayor desarrollo económico, a pesar de que muchos análisis
empíricos sobre esta relación presentan resultados débiles y contradictorios. Actualmente, se
reconoce que el proceso de desarrollo económico atribuido al comercio internacional está más
relacionado a un concepto amplio de competitividad que a la simple apertura económica,
permitiendo que varios países con bajos niveles de PIB per-capita presenten altas tasas de
crecimiento y procesos evidentes de desarrollo acelerado, entre los que destacan países del
continente asiático.
La competitividad a nivel país hace referencia al conjunto de factores que determinan el nivel
productivo de este (Cann, 2016), y aunque hay varios conceptos, generalmente se tiene en
cuenta el rol crítico que tienen la inversión en I+D, la capacidad de acumular capital humano y
la capacidad tecnológica, junto a características institucionales como el ambiente
macroeconómico (Irfan-ul-Haque. & Bell, 1995; Lall, 2003).
De acuerdo al trabajo de Lall, (2013) el patrón general es que se necesita de un ambiente que
propicie la aparición de industrias de alto valor agregado y, por lo tanto, de mayor intensidad
tecnológica, que puedan competir internacionalmente. De esta manera, un país competitivo
puede beneficiarse del comercio internacional generando un excedente de productos para la
16 Análisis estructural de las redes de comercio internacional desde una perspectiva
exportación que proporcione altos ingresos nacionales. Por lo anterior, se entiende que la
apertura a los mercados no es una característica suficiente para el desarrollo de los países,
aunque parece haber sido necesaria para el rápido desarrollo reciente de los países asiáticos.
En este sentido, es importante el estudio de las redes de comercio internacional desde una
perspectiva de intensidad tecnológica, e identificar las estructuras de comercio que aparecen a
medida que observamos los diferentes niveles tecnológicos implícitos en la producción de
bienes, y ubicar la importancia de los países en la red de comercio según su nivel económico.
Esta investigación busca aplicar la teoría de redes para analizar el comercio internacional
diferenciado por la intensidad tecnológica implícita en la producción de bienes. El análisis de
redes ya ha sido aplicado al estudio de la red de comercio internacional en varios trabajos como
los de Bhattacharya et al., 2008; Chaney, 2014; Shenton, 2017 (entre otros), sin embargo no
se ha utilizado la perspectiva de intensidad tecnológica para su discriminación y comparación.
Pregunta de Investigación
¿Cuáles son las características estructurales que aparecen en las redes de comercio
internacional diferenciadas desde una perspectiva de intensidad tecnológica?
Objetivo general
Analizar las redes de comercio internacional diferenciadas desde una perspectiva de intensidad
tecnológica.
• Clasificar los productos exportados por cada país dentro de la clasificación de intensidad
tecnológica de Lall (2000).
• Modelar las diferentes redes de comercio internacional de cada uno de los niveles en la
clasificación de intensidad tecnológica de Lall (2000).
• Analizar las estructuras de cada una de las redes y las diferencias entre ellas
Marco teórico 17
1 Marco teórico
El estudio del comercio internacional ha sido importante desde los inicios de la economía,
comenzando con los trabajos de Smith (1776) y Ricardo (1817) donde el beneficio generado
por el comercio entre países podía ser explicada por las ventajas comparativas1, planteando
que un país debe especializarse en la producción de aquellos bienes que le presenten un menor
costo de oportunidad en relación a la producción de otros bienes. Así, independientemente de
que un país produzca menos que otro, los dos países se verán beneficiados por el comercio
internacional debido al excedente de producción que genera la utilización eficiente de los
recursos. El principio de ventaja comparativa predice que la especialización productiva de un
país está determinada por las diferencias de la productividad del trabajo.
El modelo de Heckscher-Ohlin (Ohlin, 1935), que tiene implícito un mecanismo ricardiano,
agrega otro aspecto al análisis, al explicar que la exportaciones de los países se verán
determinadas por la disponibilidad de los factores productivos. El resultado de este modelo
pronosticaba una especialización de las exportaciones derivada de las diferencias relativas en
la dotación de factores productivos2, sin embargo, trabajos empíricos posteriores demostraron
el intenso comercio entre países que poseían más o menos las mismas cantidades relativas de
factores productivos, como se aprecia en el comercio de algunos bienes industriales entre
países desarrollados (Bowen et al., 1987; Leontief, 1953).
Las discrepancias de los resultados de los modelos de corte clásico y neoclásico con respecto
a la realidad económica, especialmente en lo que se refería a los altos flujos de comercio
intraindustrial entre países desarrollados, se debe a que estos modelos usan supuestos irreales
o incompletos que no tienen en cuenta las economías de escala, tecnologías heterogéneas y
1 La ventaja absoluta planteada por Adam Smith es un caso particular de la ventaja comparativa. 2 Simplificado en trabajo y capital.
dinámicas, y la heterogeneidad de los productos, entre otros3. Surgen entonces nuevas teorías
que buscaban incorporar estos aspectos al estudio del comercio internacional, generalmente
identificadas como Nuevas Teorías del Comercio Internacional (Krugman et al., 2012).
De acuerdo a Dosi et al. (1990), trabajos como los de Krugman (1979) ; Krugman & Venables
(1996); Grossman & Helpman (1990); y Markusen (1990) buscaron entender el comercio
internacional desde una perspectiva neoclásica pero introduciendo el cambio tecnológico como
variable endógena. La mayoría de las reflexiones neoclásicas posteriores tendrían en cuenta
las diferencias tecnológicas como un factor determinante en los niveles de exportación de un
país, aunque no siempre sería una variable endógena en los modelos.
Estos trabajos mencionados anteriormente, presentan limitaciones derivadas del carácter
‘revisionista’ de sus aportes, pues al estar fundamentadas en la teoría neoclásica y ricardiana
se basaron en el marco teórico del equilibrio general, lo cual limitaba el efecto del comercio
internacional en las variables macroeconómicas (Dosi et al., 1990). Dentro de los primeros
trabajos que se alejan del marco del equilibrio general, y que incluyen la tecnología como una
variable endógena del comercio internacional, se destaca el trabajo de Posner (1961), que
muestra que los países presentan ventajas en las exportaciones de bienes en los cuales se
halla generado alguna innovación (bien sea parcial o radical), generando un monopolio
exportador que durará hasta que otros países imiten la innovación. La duración del monopolio
naciente de la innovación dependerá de la capacidad de absorción tecnológica con la que
cuenten las firmas participantes en el mercado, bien sea mediante la réplica de la innovación o
la generación de una nueva innovación capaz de reemplazar a la otra.
El trabajo de Posner (1961) impulsó la discusión sobre la tecnología como determinante de las
exportaciones y variables macroeconómicas, debate en el cual la escuela evolucionaria del
comercio internacional juega un rol protagónico. La visión de la teoría evolucionaria de la
economía prioriza el efecto de la tecnología en el análisis del comercio internacional y el
desarrollo económico, por lo tanto, trabaja el cambio tecnológico como una variable endógena
de máxima relevancia para toda la economía.
3 En pocas palabras, no tienen en cuenta varias imperfecciones de los mercados.
Marco teórico 19
Los planteamientos principales sobre comercio internacional en de la teoría evolucionista se se
desarrollaron en los trabajos de (Dosi, 1982; Nelson & Winter, 1982; Pavitt, 1984; Soete, 1985)
que exponen fuertes argumentos en favor del factor tecnológico y las instituciones como
determinantes en la dinámica exportadora de un país, incluso siendo estos más relevantes que
los costes de producción.
Desde la perspectiva de la teoría neoclásica, la tecnología se considera un cúmulo de
conocimientos fácilmente traspasable, un conjunto de herramientas técnicas e instrucciones
que seguidas paso a paso dan el resultado esperado, subestimando la complejidad del factor
tecnológico.
En contraste, el tratamiento dado a la tecnología como variable endógena por parte del
paradigma evolucionista es más cuidadoso: se reconoce la existencia de asimetrías en el
acceso al factor tecnológico que dificultan la absorción y transmisión de tecnologías, y
considera la existencia de asimetrías de carácter externo (como las leyes de patentes
internacionales) o intrínsecas al producto, y los altos niveles inversión en I+D necesarios para
la generación de nuevo conocimiento y tecnología que implican economías de escala y la
existencia de incertidumbre en los retornos (Hermida & Xavier, 2012).
En cuanto al análisis empírico, para este trabajo se usan dos herramientas de análisis; 1)
categorías de intensidad tecnológica, que permiten diferenciar los flujos de comercio
internacional según el nivel de tecnología implícito en los procesos de producción, y 2) el
análisis de redes aplicado a la red de comercio internacional.
La primera categorización de los productos por intensidad tecnológica fue diseñada por Pavitt
(1984)4, cuyo marco teórico de referencia en el diseño fue la teoría evolucionista. Se han
presentado varios trabajos que actualizan el diseño original (Bogliacino & Pianta, 2010) y otros
diseños que tienen una finalidad parecida (cita de otras taxonomías).
En este trabajo se utiliza la categorización de tecnología diseñada por Lall (2000), que simplifica
las categorías de la Taxonomia de Pavitt, y actualiza la ubicación de varios productos usando
indicadores de la OCDE (1998) . Esta categorización se utiliza debido a que se diseñó con el
4 Esta categorización recibió el nombre de taxonomía de Pavitt.
propósito de usarlo en la base de datos COMTRADE, y es de amplio uso institucional en los
trabajos de análisis de UNSTAT, organización que se encarga de administrar la base de datos.
Por otra parte, el análisis de redes aplicado al estudio del comercio internacional está justificado
por la corriente de la economía compleja. El uso del análisis de redes permite el estudio de
patrones no lineales producido por externalidades de red, retroalimentación positiva, spillovers,
interdependencia, ‘path-dependency’ y otras características que aparecen en sistemas
complejos, y que son difíciles de estudiar con técnicas econométricas tradicionales (Arthur,
2015; Elsner et al., 2014). De esta manera, se abre la puerta a nuevas técnicas de análisis, que
no son usuales al análisis económico neoclásico, pero que dan una visión más completa del
comercio internacional.
Entre los trabajos más importantes que usan esta herramienta para el análisis del comercio
internacional están los trabajos de Fagiolo et al.(2008, 2010); Li et al. (2003), Serrano et al.
(2007), Serrano & Boguna (2003), y Smith & White (1992). La red es definida utilizando los
países como nodos, y las exportaciones o importaciones como conexiones.
Además, son de especial importancia los trabajos realizados sobre el ‘espacio de los productos’
visible en la red de exportación internacional, donde se evalúa las conexiones entre los
productos y su nivel de sofisticación, traducidos en indicadores de centralidad dentro del
espacio de productos. En estos trabajos, el desarrollo de los países se ve traducido en la
capacidad que tienen de producir bienes más sofisticados, o lo que sería lo mismo, más
centrales dentro de la red. Una característica de estos trabajos es que presentan una visión
compleja de la economía internacional: alejada de equilibrios, con interdependencias, sinergias,
entre otras características típica de la economía compleja (Hausmann & Hidalgo, 2011; C. A.
Hidalgo et al., 2007; C. A. Hidalgo & Hausmann, 2009; C. a Hidalgo & Hausmann, 2007).
Metodología 21
2 Metodología
La metodología consiste la clasificación de las exportaciones para cada combinación
exportador importador según su intensidad tecnológica, para posteriormente modelar y analizar
una red para cada categoría. Las redes modeladas son comparadas de acuerdo con sus
distribuciones y resultados promedios para identificar las diferencias y similitudes principales
entre estas. A continuación, se detalla el proceso de análisis y herramientas utilizadas.
2.1 Clasificación de intensidad tecnológica de los productos de exportación.
La información utilizada será el valor de las exportaciones bilaterales por producto recopilados
en COMTRADE. Se utiliza la clasificación SITC de 3 dígitos, y se reclasifica según el sistema
de categorización diseñado por Lall (2000) para clasificar los productos dentro de alguno de los
10 niveles de intensidad tecnológica. En la Tabla 1 se muestra las 10 categorías, con 5 niveles
principales, y 10 subniveles, con un resumen de las características principales de los productos
que pertenecen a cada categoría, y productos específicos que pertenecen a cada uno; esto
permitirá la estructuración de redes de comercio internacional diferenciadas por la intensidad
tecnológica utilizada en los productos exportados, permitiendo observar y confirmar las
diferencias a nivel estructural de las exportaciones de cada red.
Nivel Subnivel Descripción Ejemplos de productos
Productos Primarios Productos de explotación directa,
cuyo proceso productivo se basa en la
disponibilidad y capacidad de
intensivos en trabajo, aunque hay
segmentos que son intensivos en
capital y tecnología. La ventaja
competitiva en estos productos tiende
a aparecer de la disponibilidad local
de recursos naturales.
Mantequilla, queso, pescado
seco, cereales, vegetales
preservados, fruta preservadas,
azúcar, bebidas alcohólicas,
de caucho, manufacturas de
y bien difundidas, cuya tecnología
está implícita en el equipo de capital.
En su rango más bajo requiere de
habilidades simples. Los productos
son relativamente indiferenciados y
manufacturadas, hilos, telas de
hilos especiales, coberturas de
pisos, productos de viaje,
hombre de tela, ropa de mujer de
tela.
hierro, cables de acero,
Metodología 23
cubiertos, joyería, instrumentos
productos intensivos en habilidades y
tecnologías de escala en bienes de
capital y productos intermedios.
Tienden a tener tecnologías
aprendizaje.
transporte de personas,
especial, vehículos de motor
caminos, partes de vehículo.
Procesos Fibras sintéticas, alcoholes,
hogar, relojes.
infraestructuras avanzadas y altos
niveles de habilidades técnicas
2.2 Análisis de redes
Se modela las diferentes redes de exportaciones de cada una de las clasificaciones en el
programa Gephi, calculando los índices de descripción de las redes (distribución de grados,
grados promedios, componentes, nodos, probabilidad de conexiones, entre otros), se
comparan los indicadores entre las redes, y se evalúa la estructura de la red.
Los países representan nodos = (1, 2, 3 … ), que se encuentra conectados por vínculos
= (1, 2, 3 … ) que representa la existencia de exportaciones de un país i a otro país j como
una conexión = , , el peso de la conexión es el valor en dólares de la exportación. El
número de nodos se representa con la letra , y el grafo se compone del par , . Por ejemplo,
para la red Total, que incluye todas las exportaciones sin discriminar por nivel tecnológico,
=244, indicando 244 nodos que representan países o cuentas auxiliares5, es el vector que
lista cada país (USA, Japón, Colombia, etc) y es la matriz de exportaciones (USA a Japón,
Japón a USA, Japón a Colombia, etc).
Para el análisis tenemos redes, donde es cada nivel de clasificación de intensidad
tecnológica.
En este sentido, el análisis tiene dos enfoques:
• Un punto de vista holístico, dirigiendo la atención a la evaluación estructural del sistema
observado en cada red, que se desarrolla al observar la distribución de los diferentes
indicadores individuales, y el análisis de los indicadores estructurales como la densidad,
y la Asortatividad y grados promedios.
• Un punto de vista enfocado a las características individuales de los países, comparando
los indicadores de fortaleza, grados, coeficientes de intermediación, cohesión y
cercanía, y que patrones se encuentran al compararlo con características de los países,
como su nivel de ingresos.
2.2.1 Grados
Los grados ( ) representan el número conexiones que tiene el nodo i con otros nodos, que
para la red de estudio sería el número de países a los cuales exporta. El grado promedio tiene
la siguiente formula:
= =1

5 Las cuentas auxiliares hacen referencia a exportaciones cuyo destino o procedencia no son identificadas con exactitud por el país que reporta, pero son separadas por continente.
Metodología 25
2.2.2 Densidad
La densidad es un indicador de que tan conectado esta la red, evaluando cuantas conexiones
efectivas hay en la red h sobre el número total de conexiones posibles. Para grafos dirigidos
se utiliza la siguiente formula:
=
( − 1)
2.2.3 Fortaleza
La fortaleza de un nodo i se define como (), y es la suma de todas las conexiones
ponderadas por el peso o fuerza de las conexiones , que para las redes de estudio será el
volumen de exportaciones del país i al país j en cada una de las redes h.
() = ∑
2.2.4 Coeficiente de cohesión o clusterización
Mide que tan común es la conexión entre los países j conectados a un país i (vecinos6). A mayor
la magnitud del coeficiente mayor la conectividad entre los países j. El coeficiente para el
país i, se define como el número de enlaces efectivos entre los vecinos del país i sobre el
número de conexiones posibles entre los países del nodo i.
=
()(() − 1)
Donde es las conexiones entre los nodos j y k, siempre que las conexiones entre el nodo i
y los nodos j y k existan.
6 Para este trabajo, los vecinos de i son el conjunto de nodos j que tienen una conexión con el nodo i, que a términos prácticos son el conjunto de países j que exportan o importan con el país i.
2.2.5 Coeficiente de Intermediación
Busca obtener una medición de importancia del país en la red de comercio más allá del número
de conexiones, teniendo en cuenta la posición en la red; es decir países que pueden o no
exportar mucho, pero tienen una relevancia estratégica para la conectividad de la red en su
conjunto.
Sea () el numero de “caminos más cortos” entre k y j donde el i aparece, y () el número
de “caminos más cortos” entre k y j, la proporción () /() indica cuan importante es el
nodo i en conectar los nodos k y j: mientras más cercano a 1 más aparece el nodo i, y mientras
más cercano a 0 menos aparece. La medición de entreidad será el promedio para todos los
pares de nodo:
2.2.6 Coeficiente de Cercanía
Esta mide la distancia promedio desde un nodo a cada otro nodo de la red en términos de
conexiones, mostrando que tan fácil es para este nodo alcanzar cualquier otro nodo en la red.
La distancia es medida como el número de “pasos” o “saltos” que se dan en la red a través de
las conexiones para llegar de un nodo a otro, es decir si un país i exporta a j, su cercanía a ese
nodo es igual a 1, y si la conexión entre el país i al país h no existe, pero la conexión entre j y k
existe, la distancia entre i y k es igual a 2. La medición de la centralidad individual es la distancia
promedio del camino más corto7 entre el nodo y todos los demás nodos, mientras que, para la
cercanía global de la red, sería el valor de cercanía promedio de los nodos.
7 Ya que puede haber varios caminos entre un nodo u otro, el termino “el camino más corto” o “geodesico” se usa en el análisis de redes para especificar que se hace referencia al que tiene menos distancia o conexiones involucradas pudiendo haber varias “caminos” denominados “caminos más cortos”.
Metodología 27
Sea (, ) el número de conexiones del camino más corto entre i y j, el coeficiente de cercanía
del nodo i es:
2.2.7 Asortatividad - Índice de Heterogeneidad de Blau
Muchas veces la probabilidad de que una conexión exista depende de características
atribuibles a los sujetos de estudio. En estos casos la formación de grupos o comunidades en
la red estará determinada por estas características. Este patrón de conectividad por
características se conoce como asortatividad, y existen varios indicadores para su análisis
(Jackson, 2010). Se utiliza en este trabajo el índice de Heterogeneidad de Blau que mide que
tan diversos son las conexiones de los nodos con ciertas características. Sea la proporción
de conexiones pertenecientes a un grupo particular .
= 1 − ∑ 2

Este índice tiene un máximo de 1; siendo 1 la máxima diversidad y 0 menor diversidad.
2.3 Características de Países
Para enriquecer el estudio, los resultados son comparados con diferentes indicadores que
resumen varias dimensiones de importancia en el comercio internacional:
• Nivel de Ingresos: Calculado por el Banco Mundial, define cuatro niveles de ingresos
de acuerdo con el PIB per cápita de los países ajustado por tasas de cambio e inflación.
Para el 2016, el nivel de ingresos bajos corresponde a los países con un PIB per cápita
menor a, $1005 USD, los ingresos medio bajos al rango de $1006 USD a $3955 USD,
ingresos medios altos al rango de $12235 USD.
• Región: Las regiones son Norte América, Latinoamérica y el Caribe, Este de Asia y el
Pacifico, Asia del Sur, Europa y Asia Central, Medio Oriente y Norte de África, África
Subsahariana. Los países que pertenecen a esta categoría son definidos por el Banco
Mundial según criterios administrativos.
• PIB: Producto Interno Bruto en dólares nominales para el año 2016. Medido por el
Banco Mundial.
• Índice de Desarrollo Humano: Es un indicador compuesto relacionado
proporcionalmente con la Esperanza de vida, la tasa de alfabetización de adultos, la
tasa de escolarización, y el PIB per cápita. Medido y Diseñado por el Programa de las
Naciones Unidas para el Desarrollo.
• Inversión en I+D: Medido por el Banco Mundial como el porcentaje del PIB invertido en
investigación y desarrollo.
Los resultados son presentados de acuerdo con el nivel de ingreso y la región, mientras que el
Índice de Desarrollo Humano, el PIB y la Inversión en I+D son utilizados para encontrar
correlaciones con los resultados, aunque no se hace énfasis en estas relaciones. En el Anexo
VI se presente el detalle de estos indicadores para cada país.
2.4 Estimación de Funciones de distribución y ajuste
Una herramienta importante para utilizar es el estudio de las funciones de probabilidad
acumulada de los grados y otros indicadores del análisis. Este estudio se realiza para entender
ciertas características que indican la forma en que los nodos acumulan conexiones o relevancia
en la red. Una de las comparaciones más importantes es observar si la distribución de grados
sigue una distribución de Poisson o alguna Función de Libre escala (Jackson, 2011). El ajuste
a alguno de estos dos casos no siempre es perfecto, pero generalmente se ajusta relativamente
bien a alguno, permitiendo hacer suposiciones sobre la naturaleza de la red y el uso de modelos
de ajuste.
El estudio de las distribuciones de probabilidad de los indicadores de red para la red
internacional de comercio es amplio, y se sabe que, en el caso de las exportaciones, estas se
Metodología 29
ajustan relativamente bien a una función de distribución Log-Normal (Fagiolo, 2016). Sin
embargo, no se ha realizado el estudio y comparación de las distribuciones de probabilidad
para las redes según su nivel tecnológico.
Para este estudio se utilizaron regresiones lineales con el fin de estimar los mejores parámetros
de varias funciones de distribución y evaluar su ajuste a las distribuciones observadas. Esto
realiza linealizando las distribuciones mostradas a continuación en la Tabla 2.
Tabla 2
Linealización de Funciones de Distribución para estimación con regresión lineal
Distribución Función de Distribución
) = ln (
1 − )
Ley de Poder = 1 − − ln(1 − ) = ln() − ln()
Estas linealizaciones permiten la estimación por regresión lineal y medir su ajuste comparando
el mejor coeficiente R- cuadrado, de esta manera se utiliza esta técnica para comparar las
distribuciones de los diferentes indicadores de red e inferir que tipo de distribución se ajusta
más a la observada.
En el caso de la función Weibull esta puede aproximarse a otras funciones de acuerdo con los
parámetros usados y . El parámetro es un parámetro de escala que define la amplitud de
la distribución y un parámetro de forma; se puede observar que cuando tiende a 1 la función
de Weibull describe una función exponencial. En este sentido, cuando las distribuciones
observadas se ajustan a la distribución de Weibull, la observación del parámetro B permite
entender que tan grande es la desigualdad entre los países con indicadores más altos y el resto.
2.5 Manejo de la Base de datos
Se utiliza la base de datos de COMTRADE que registra la información sobre exportaciones e
importaciones suministrada por países miembros de las Naciones Unidas. Para la construcción
de la red se pueden utilizar la base de exportaciones o importaciones, sin embargo, entre las
dos hay una serie de diferencias importantes, tanto en valor como en ausencia de datos.
Estas inconsistencias provienen del hecho de que un país i que no reporto sus exportaciones
a un país j, podría aparecer como país de origen en las importaciones del país j. Un ejemplo es
Bangladesh que aparece en la base de datos de importaciones, pero está ausente en la base
de datos de exportaciones debido a que no presenta información para el año de estudio.
También ocurren inconsistencias en el valor reportado, ocasionando que las exportaciones del
país i al j, reportadas por el país i, no coinciden con las importaciones del país j provenientes
del país i, y reportadas por el país j. El 98% de diferencias se encuentran alrededor de los 10
millones de dólares (Grafica 1), sin embargo, existe casos extremos como sucede con la
relación China- Hong Kong que alcanza los 150 millones de dólares de diferencia.
Grafica 1
Diferencias entre reportes Exportaciones-Importaciones
La solución para estos dos tipos de inconsistencias es unir las bases de datos. Para aquellos
flujos que son inexistentes en la base de datos, se toma el dato de la base donde aparece sin
Metodología 31
hacer ningún cambio. Para los demás flujos que aparecen en ambas bases se toma el promedio
de los dos datos.
Otra edición realizada a la base fue el ajuste de los flujos muy pequeños. Varias relaciones
país-país registraron valores que parecieran errores administrativos, por lo tanto, se eliminaron
todos los flujos cuyo valor fuera menor a 500 dólares. La pérdida de información en cuanto a
valor de las exportaciones fue infinitesimal, pero se eliminaron el 3% de las conexiones. El
objetivo de este cambio es precisamente disminuir el ruido que estas conexiones
probablemente espurias pudieran causar.
Se utiliza la base del año 2016 debido a que las bases más actuales aun poseen varios países
sin reportes o reportes que están sujetos a revisión. La decisión de escoger el año 2016 tuvo
en cuenta el trade-off entre antigüedad, fiabilidad de los datos y vacíos en la base.
Resultados 33
3 Resultados
A continuación, se detallan los resultados del análisis; primero se presentan los resultados
generales de la clasificación de las exportaciones de acuerdo con su intensidad Tecnológica
para luego describir y comparar los resultados del análisis de redes para cada nivel de
intensidad tecnológica.
3.1 Intensidad Tecnológica de las exportaciones
Al realizar la categorización de las exportaciones encontramos que los productos primarios
representan el 13%, los intensivos en recursos el 15%, los intensivos en tecnología ligera el
14%, los intensivos en tecnología mediana el 29%, y la alta tecnología el 22%. El 7% restante
de las exportaciones no se encuentran categorizados debido a que pertenecen a códigos de
exportación especiales (cuando no se reconoce las características de lo exportado) o que no
pertenecen a una categoría, como las exportaciones de Arte o Filmografía. El detalle del valor
de las exportaciones por categoría como porcentaje del total se puede observar en la tabla 2.
Tabla 3.
Códigos y porcentaje de las exportaciones según categorías de intensidad tecnológica
Nivel de Tecnología
Categoría Nombre Categoría
Numero de Códigos
Int. En Recursos 2 Agro 35 6%
3 Otros Recursos 27 9%
Tecnología Ligera 4 Textiles 20 5%
5 Otros TL 23 9%
Tecnología Mediana
6 Automotores 5 8%
7 Procesos 22 7%
8 Ingeniería 31 14%
10 Otros AT 7 7%
En la tabla 2 se observa el detalle del número de códigos SITC rev.2 para grupos de productos
que conforman cada categoría. La variedad de productos es mayor para la categoría de
productos primarios. En la gráfica 2 se observa la participación dentro del valor total de
exportaciones por categoría para los tres (3) grupos de producto más significativos de cada
categoría: El 34% de las exportaciones de productos intensivos en recurso son derivados del
petróleo y refinados, y el 52% de los productos de alta tecnología (excluyendo electrónicos) son
productos farmacéuticos.
Grafica 2
Porcentaje del valor de exportaciones de la categoría de intensidad tecnológica para los 3 grupos de productos más importantes
Un aspecto importante es la diferencia en la composición de las exportaciones de los países
según la categoría de intensidad tecnológica. En la Grafica 2, se observa que la composición
Resultados 35
de las exportaciones cambia según su nivel de ingresos; si sumamos las exportaciones de los
países de Ingresos Bajos, el 60% se debe a exportaciones de productos primarios, mientras
que para los países de Ingresos Altos este rubro solo representa poco más del 12%. En
términos generales, la sofisticación de las exportaciones aumenta con el nivel de los ingresos.
Los países de ingresos altos representan el 65.8% de las exportaciones totales, mientras que
los países de Ingresos Medio Altos, Medio Bajos y Bajos representan el 28%, 5.8% y 0.3%
respectivamente.
Grafica 3
Composición de la intensidad Tecnológica de las Exportaciones según Nivel de Ingresos
La grafica 3 también presenta la región como una característica importante en definir la
composición de exportaciones. El Medio Oriente, Africa del Norte, y África Subsahariana se
especializa en la exportación de productos primarios y productos Intensivos en Recursos (No
Agrícolas); Latinoamérica y el Caribe se especializa en exportaciones de Tecnología Media y
productos primarios, aunque cabe resaltar que las exportaciones de mayor sofisticación se
debe en gran parte a la participación de México, doceavo mayor exportador del mundo,
mientras que el resto de países de la región tienen una proporción mayor de exportaciones
primarias, y menor de tecnología media.
Las regiones de Norte América, Este asiático y Pacífico, Europa & Asia Central, se especializan
en las exportaciones de media y alta tecnología. El sur de Asia, cuya principal economía es
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Ingresos Altos Ingresos Medio Altos Ingresos Medio Bajos Ingresos Bajos
PP Intensivos en Recursos Tecnologia Baja Tecnologia Media Tecnologia alta
India, se especializa en las exportaciones textiles y de uso intensivos de recursos no agrícolas
(OIR).
Grafica 4
Composición de la intensidad tecnológica de las exportaciones según la región
3.2 Resultados del Análisis de redes
A continuación, se presentan en la Tabla 4 los resultados estadísticos principales del análisis a
las redes de comercio internacional diferenciadas por intensidad tecnológica en 10 categorías
y la red sin diferenciar (Total). El desarrollo del cálculo se realizó con el programa de libre
acceso Gephi, siguiendo las fórmulas descritas en la metodología.
Los resultados detallados del cálculo de los Grados, Peso, Coeficiente de Intermediación,
Coeficiente de Clusterizacion, y Coeficiente de Cercanía por país se presentan en los Anexos,
junto de las distribuciones y distribuciones acumuladas de los mismos. En el Anexo C se
presenta la matriz de correlaciones de los indicadores calculados.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Europa y Asia Central
Africa Sub- Sahariana
PP Intensivo en Recursos Tec. Baja Tec. Media Tec. Alta
Resultados 37
Tabla 4
Resumen de resultados del análisis de redes por nivel tecnológico
N o
Total
1 Numero de Nodos 244 244 244 244 244 244 244 244 244 244 244
2 Número de Conexiones 21136 22634 18215 21321 23083 15896 19279 22878 20780 18193 31075
3 Densidad 0.36 0.38 0.31 0.36 0.39 0.27 0.33 0.39 0.35 0.31 0.52
4 Valor Total (miles de millones)
2271 994 1510 884 1373 1299 1111 2310 2453 1081 16450
5 Porcentaje de la red total
14% 6% 9% 5% 8% 8% 7% 14% 15% 7% 100%
6 Grados promedio 173.2 185.5 149.3 174.8 189.2 130.3 158.0 187.5 170.3 149.1 254.7
7 Desv. Estándar Grados entrada
55.7 52.7 48.0 53.7 54.4 41.7 47.2 55.5 53.1 46.6 63.6
8 Desv. Estándar Grados salida
63.2 68.3 64.2 65.0 67.5 63.0 66.8 66.9 }66.0 66.2 64.7
9 Peso Promedio 18.6 8.1 12.3 7.2 11.3 10.7 9.1 18.9 20.1 8.9 134.8
10 Desv. Estándar Peso entrada
28.8 11.5 18.6 12.6 18.1 21.3 11.9 29.2 42.1 15.4 207.3
11 Desv. Estándar Peso salida
22.0 11.0 16.9 20.5 25.4 22.0 15.1 37.4 52.1 17.5 210.9
12 Coeficiente de Intermediación
166.9 156.7 179.0 163.8 155.9 182.8 156.7 174.4 167.2 176.2 120.4
13 Desv. Estándar Intermediación
312.3 267.4 356.6 307.4 281.1 415.7 330.7 281.6 317.2 370.2 170.7
14 Coeficiente de Cohesión
0.747 0.750 0.727 0.744 0.756 0.680 0.731 0.753 0.751 0.734 0.798
15 Desv. Estándar Cohesión
0.171 0.174 0.198 0.174 0.175 0.197 0.182 0.180 0.188 0.196 0.147
16 Coeficiente de Cercanía promedio
0.615 0.626 0.597 0.620 0.637 0.576 0.606 0.636 0.620 0.601 0.697
17 Desv Estándar Cercanía 0.127 0.149 0.129 0.130 0.132 0.146 0.134 0.133 0.130 0.133 0.137
3.2.1 Densidad
De acuerdo con los resultados de la Tabla 4, podemos observar que las redes más densas,
aparte de la red Total (que incluye todas las exportaciones), son las redes de Ingeniería y
Otras Tecnologías Ligeras (0.38), seguido de cerca de la red Intensivos en Recursos
Agrícolas y de Textiles con una densidad del (0.36). Esto indica que para estas redes existe
cerca del 38% de las conexiones posibles, un porcentaje importante si se tiene en cuenta
que en la red total existe el 52% de las conexiones posibles.
3.2.2 Grados
El grado de un nodo es el número de conexiones que posee. Para la red comercial sería
el número de países al que exporta (Grados de salida) a o importa (Grados de Entrada) un
país. El grado promedio de cada red muestra, de alguna manera, que tan conectado se
encuentra la red, sin embargo, debido a que la distribución de los grados no sigue una
distribución normal, el grado promedio puede no ser la mejor manera de entender la
estructura de la red comercial. Aun así, si observamos los grados promedios de los países
diferenciados por nivel de ingresos se puede observar que hay diferencias notables en
cada red (Ver Grafica 5).
Se puede entender el grado como una medida de diversificación de los socios comerciales.
De esta manera, los países de Ingresos Altos poseen la mayor diversificación en cuanto a
socios comerciales en todas las redes, sin embargo, la diferencia aumenta o disminuye
con respecto a los otros tres grupos de países dependiendo de la intensidad tecnológica.
En productos primarios, la diferencia se acorta y los países de ingreso medio bajo poseen
mayor diversificación que los países de ingreso medio alto. La diferencia se vuelve aún
menor en la red de productos intensivos en otros recursos, cuyo grupo de productos más
significativo son los derivados del petróleo y minero energéticos.
En el anexo I, se muestra la distribución de los grados. Al observar los histogramas del
indicador, podemos notar las diferencias en la distribución de las redes; La característica
más notable es que la distribución de los grados de la red Total, que se asemeja más a
Resultados 39
una función normal con varianza muy alta, mientras el resto de las redes poseen una
distribución con cola abultada a la izquierda y una cola menos abultada a la derecha,
mostrando que hay una gran cantidad de países con pocas conexiones y pocos países con
gran cantidad de conexiones, aunque esta diferencia no es lo suficientemente aguda para
suponer la existencia de una ley de poder para la distribución de los grados en ninguna
red
Grafica 5
Grados de salida promedios por Nivel de Ingresos en cada red
En cuanto a la distribución acumulada, la red Total es la que presenta una línea más plana
indicando que los grados en esta red están distribuidos de manera mucho más uniforme
donde el 30% de los países acumulan el 50% de las conexiones, mientras la red de Autos
es la que presenta una curvatura más aguda, presentando una distribución con colas más
“pesadas” donde el 20% de los países acumula el 50% de las conexiones.
Las distribuciones observadas se aproximan a distribuciones Weibull con los siguientes
parámetros estimados.
Tabla 5
Estimación de Parámetros Distribución Weibull para los Grados de la red
Weibull
Ingresos Altos Ingresos Medio Altos Ingresos Medio Bajos Ingresos Bajos
Agro 4.588 0.995 0.963
OIR 4.313 1.076 0.982
Textil 4.532 0.905 0.980
OTL 4.630 1.003 0.971
Auto 4.128 1.045 0.982
Procesos 4.622 1.073 0.981
Ingeniería 4.378 0.881 0.984
OAT 4.300 0.814 0.986
Electrónicos 4.505 0.930 0.979
Total 4.976 0.610 0.947
Cabe anotar que este ajuste, aunque bueno, no es perfecto, y otras distribuciones
estimadas se ajustan mejor si solo tomamos en cuenta los 210 de países con menos
conexiones (se excluyen 34 países). Esto se puede observar en las Gráficas 6, 7 y 8, donde
se comparan las linealizaciones de la probabilidad acumulada observada y su
correspondiente ajuste a cada distribución estimada; mientras que la red de autos presenta
una distribución de grados Lognormal para su cola menor, la red de Productos primarios e
Intensivos en Recurso Agrícola se describe mejor por una distribución de tipo Exponencial.
Grafica 6
R² = 0.9911 PP
R² = 0.9927 Agro
R² = 0.9849 Auto
Ln (
Resultados 41
Grafica 7
Distribución Log Normal para 3 redes y solo 210 países
Grafica 8
R² = 0.9511 PP
R² = 0.9553 Agro
R² = 0.99 Auto
-3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5
Ln (
R² = 0.9942 PP
R² = 0.9959 Agro
R² = 0.9864 Auto
-10
40
90
140
190
240
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
G ra
d o
PP Agro Auto Lineal (PP) Lineal (Agro) Lineal (Auto)
3.2.3 Peso (Valor de las exportaciones)
El peso en la red es el valor de las exportaciones en dólares, con lo cual no todas las
conexiones son iguales y se consideran las conexiones con mayor peso aquellas que
posean un valor más grande. En el Anexo II.D se presentan los resultados para cada país,
y el peso acumulado de las exportaciones en cada red.
El nivel de exportaciones de un país tiene una relación proporcional al tamaño de su
economía: este es un resultado estándar de cualquier trabajo comercio internacional, y
como tal debe tenerse en cuenta. En la Gráfica 9 se puede observar que en los datos de
estudio la relación es linealizable utilizando una transformación log-log de los datos. Aun
así, la correlación entre el PIB y los indicadores de red calculados tiene una magnitud
significativamente menor sugiriendo una relación mucho más compleja (ver Anexo C).
Grafica 9
Relación entre Exportaciones y PIB por Nivel de Ingresos (Red Total)
Nota. El tamaño de los puntos indica los grados de salida.
Para tener más claro esta relación entre el PIB y las exportaciones en cada red se estimó
una regresión lineal para cada nivel tecnológico descrita por la siguiente función:
15
17
19
21
23
25
27
29
Ln E
xp o
rt ac
io n
Ingresos Altos Ingresos Bajos Ingresos Medio Altos Ingresos Medios Bajos
Resultados 43
ln() = ln() + +
Los resultados se muestran en la Tabla 6; comparando los valores de ajuste del coeficiente
R cuadrado, la relación entre estas dos variables no es tan clara en las redes individuales
como si lo es en la red Total.
Tabla 6
Total 3.02 1.058 0.88
Agro 8.01 1.13 0.72
OIR 10.3 1.24 0.75
Textiles 12.4 1.27 0.67
OTL 12.3 1.28 0.74
Auto 16.4 1.39 0.68
Procesos 7.09 1.09 0.62
Ingeniería 14.8 1.38 0.79
Electrónicos 12.18 1.25 0.68
OAT 14.2 1.3 0.73
El porcentaje del peso de las exportaciones por nivel de ingreso de los países se presenta
en la Grafica 10: En todas las redes los países de Altos Ingresos representan el mayor
porcentaje de valor de exportación, sin embargo, su importancia se ve disminuida
notablemente en la red de Textiles, seguido de Electrónicos, Otras Tecnologías Ligeras y
Productos Primarios.
Grafica 11
Distribución de las exportaciones por nivel de ingresos excluyendo China
55 .5
% 67 .4
5. 8%
1.0% 0.2% 0.5% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.3%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Ingresos Altos Ingresos Medios Altos Ingresos Medios Bajos Bajos Ingresos
57 .0
% 72 .3
4. 0%
6. 8%
1.0% 0.2% 0.5% 0.5% 0.0% 0.0% 0.1% 0.1% 0.0% 0.0% 0.3%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Ingresos Altos Ingresos Medios Altos Ingresos Medios Bajos Ingresos Bajos
Resultados 45
Es de notar que gran parte de las exportaciones en varias redes pertenecen a China, que
exportó para 2016 el 14% del valor total de exportaciones mundiales, por lo que gran parte
de las exportaciones de países de Ingresos Medios Altos son debido a la alta
representación de este país. En la Gráfica 11 se muestra el porcentaje de exportaciones
por nivel de ingresos excluyendo China: Es más claro que las exportaciones de los países
de Ingresos Altos son más importantes en las redes de Tecnología Alta y Media que en las
de Tecnología Ligera, Productos Intensivos en Recursos, y Productos Primarios.
A continuación, se describe de manera breve cuales son los países que más exportan en
cada red8 y algunas características notables referente a la composición según sus niveles
de ingresos:
• Red de Productos Primarios: En esta red, China se destaca por no ser el principal
exportador, y la diferencia entre el mayor exportador, que es USA con 6,9% de las
exportaciones, y el resto de los exportadores es mucho menor, además que países
como Arabia Saudita (6,2%), Rusia (5,7%) y Brasil (3,1%) están entre los 10
primeros exportadores a pesar de que no son protagonistas en el resto de las redes.
Países de Ingresos Bajos y Medios Bajos se encuentran más arriba de lo que
pueden estar en otras redes, algo que es entendible si tenemos en cuenta que el
principal factor de producción para esta red son la presencia de materias primas en
el país y no el capital (aunque este sigue siendo bastante importante), lo cual no
está relacionado directamente con la riqueza de un país.
• Red de productos Intensivos en Recursos Agrícolas9: Alemania es el principal
exportador de esta red con el 7,9% del total de exportaciones en la red, seguido
muy de cerca por USA (7,6%) y China (6,8%). Países que exportan altos valores
de exportaciones agrícolas como Argentina10 desaparecen del top 10, y Brasil, el
8 El detalle de este indicador se encuentra en el Anexo 2.C. 9 Cabe aclarar que la red de productos intensivos en Recursos agrícolas no es lo mismo que la red de productos del sector Agrícola, debido a que parte de los productos de este sector entran en la categoría tecnológica de productos primarios. Por esto mismo los mayores productores agrícolas para el 2016, Estados Unidos y Países Bajos, no se encuentran en los primeros puestos, aunque si en el top 10 de países exportadores en esta red. 10 Argentina es el décimo exportador de productos agrícolas para el año 2016.
cuarto exportador de este sector, es el 9no exportador en la red con solo el 3% de
las exportaciones. Otros países como Indonesia (3,5%) y Tailandia (2,6%)
aparecen como países importantes en esta red. Esto muestra que en el caso de
Brasil y Argentina, a pesar de ser productores agrícolas importantes, sus
exportaciones se basan en el rango de productos de menor intensidad tecnológica,
mientras que las exportaciones de países como Alemania se encuentran en la parte
de mayor intensidad tecnológica y mayor valor agregado.
• Red de productos Intensivos en Otros Recursos: Los mayores exportadores son
USA, China e India con el 10%, 7% y 5% de las exportaciones totales
respectivamente. Esta red es dominada por exportadores de derivados de petróleo
y otros recursos minero-energéticos. Se observa que países con fuertes
exportaciones de bienes primarios, que en general son bienes minero-energéticos,
no están entre los mayores exportadores en esta red. Esto debido a que la
intensidad tecnológica en la producción de estos bienes es mucho mayor que la
necesaria para extraer los recursos, por lo que muchos países que son grandes
exportadores de bienes primarios, como el petróleo, no son los mismos que
exportan sus derivados con mayor valor agregado, como la Gasolina. Este es el
caso de Rusia, Arabia Saudita y Kuwait que son potencias en la exportación de
bienes primarios pero su potencial en la exportación de derivados se reduce
significativamente en relación con el resto de los países. Con otros países ocurre
lo contrario, como Bélgica, es el 22do exportador de Producto Primarios pero el 4to
exportador de Productos Intensivos en Otros Recursos.
• Red de Textiles: China, país de ingresos medios altos, es el mayor exportador de
Textiles con el 35%, seguido de Italia (de Ingresos Altos) que exporta el 6%, y luego
países de Ingresos Medios Bajos como Vietnam (5,7%), India (4,2%) y Bangladesh
(4,2%) le siguen. Esta red esta dominada por países de Ingresos Medios y es la
única red donde las exportaciones de países con Ingresos Altos son menores al
50% de la red.
• Red de Otras Tecnologías Ligeras: China exporta el 25%, seguido de países de
altos Ingresos; Alemania (8,8%), USA (7,3%), Italia (4,3%), Japón (3,4%), Francia
Resultados 47
(3,3%), Corea del Sur (2,7%), Polonia (2,5%), Países Bajos (2,5%) y Taiwán
(2,4%). Cercano a estos porcentajes empiezan a aparecer países de Ingresos
Medios Altos y Medios Bajos como México (2,2%), India (1,9%), Turquía (1,5%),
Tailandia (1,3%), Vietnam (1,3%) y Malasia (1,1%), con países de Altos Ingresos
entre ellos.
• Red de Autos: Aparte de México (6.8%) y China (4,1%) que ocupan el 4to y 7to
lugar en la red, respectivamente, los 10 primeros exportadores son países de altos
ingresos: Alemania (18%), Japón (11%) y EE. UU. (9%) son los mayores
exportadores. Canadá, Corea del Sur, España, Reino Unido y Francia le siguen con
porcentajes de entre el 5% y 4%. Los 5 primeros países exportan el 50% y los 10
primeros el 70%.
• Red de Ingeniería: China (16.2%), Alemania (11.9%), EE. UU. (10.8%), Japón
(7.5%) e Italia (5%) acumulan el 51.4% de las exportaciones. Corea del Sur (4.6%),
México (3.4%), Francia (3.3%), Reino Unido (2.9%), y Países Bajos (2.4%) le
siguen. China y México son los únicos países fuera del grupo de Ingresos Altos
cuyo valor de exportaciones destacan en esta red, siendo los más cercanos
Tailandia (1.5%) e India (0.9%) en los puestos 14 y 22 respectivamente.
• Red de Procesos: Los primeros 10 exportadores acumulan el 60% de las
exportaciones: este grupo está comprendido por países de altos ingresos con
excepción de China (tercer mayor exportador con 9.9%), y está liderado por EE.UU.
(10.9%) y Alemania (10.3%). Por otro lado, el grupo de los siguientes mayores
exportadores (del 11 al 20) se compone por países de ingresos altos y medios,
destacando entre los últimos, Rusia (2.1%), India (1.6%), Tailandia (1.5%) y Brasil
(1.2%).
• Red de Electrónicos: China es el principal exportador con el 31%, seguido de
Taiwán (7%), USA (6,7%), Corea del Sur (6,3%), Hong Kong (6,2%), Japón (4,7%),
Alemania (4,4%), y Singapur (4%), todos de Ingresos Altos, y luego algunos países
de Ingresos Medios Altos como Malasia (4%) y México (3,4%), y Vietnam (2,9%)
de Ingresos Medios Bajos.
• Red de Otras Industrias de Alta Tecnología: Los primeros 15 exportadores son
países de altos ingresos, a excepción de China (5.3%) e India (1.8%), y acumulan
el 81.6% de las exportaciones totales de la red. Igual que la red de procesos, se
encuentra liderado por EE. UU. (14.6%) y Alemania (14.4%). En esta red, los países
de ingresos medios bajos no tienen una participación relevante.
Otra forma de observar estas diferencias es comparando el valor promedio de las
exportaciones por nivel de ingresos (Grafica 12); en la red de productos textiles los países
de ingresos medios altos presentan exportaciones mayores a los países de ingresos altos,
y estos últimos alcanzan un valor muy cercano al de los países de ingresos medio bajos.
También se observa que en la red de electrónicos el promedio de exportaciones de los
países medios altos superan a los países de ingresos altos, sin embargo, si se observa la
Grafica 13, es claro que mucho de esta dinámica se debe a China principalmente. Si
excluimos a China, se observa que los países de ingresos medios altos mantienen un
promedio relativamente alto, en términos de una menor diferencia con el promedio de los
países de ingresos, solo en la red de Productos Primarios y en menor medida en Otros
productos Intensivos en Recursos.
Grafica 12
Valor Promedio de lo Exportado por Nivel de Ingreso en cada Red
Resultados 49
Grafica 13
Promedio de exportaciones por nivel de ingresos excluyendo China
La distribución de las exportaciones muestra una gran acumulación de países que exportan
poco mientras muy pocos países exportan mucho, sin embargo, hay diferencias
importantes de acuerdo con el nivel tecnológico; mientras que en los Productos Primarios
el 56% de los países tienen una participación menor al 1% en la red de Autos, el 86% de
los países tienen una participación menor del 1% (Anexo A). El patrón general es que, en
la red de productos primarios y de baja tecnología, la desigualdad es menor que la red
total, mientras que en las redes de tecnología media y alta la desigualdad es mayor a la
encontrada en la red total.
Los anterior también se observa al realizar la estimación de las funciones de distribución
observadas y ajuste a distribuciones conocidas: las redes de Productos Primarios y Baja
tecnología tuvieron un ajuste mejor a distribuciones Weibull, mientras que las redes de
tecnología Media y Alta se ajustaron mejor a Distribuciones de tipo Log Normal. En la Tabla
7 y 8 se muestran las estimaciones; el ajuste a cada tipo de distribución se mide de acuerdo
con el coeficiente de ajuste R cuadrado.
0
5000
10000
15000
20000
Ingresos Bajos
Log-Normal
Total 21.599 3.391 0.978
PP 19.900 3.477 0.958
Agro 18.389 3.894 0.965
OIR 18.708 4.015 0.958
Textil 17.271 4.111 0.972
OTL 17.695 3.994 0.983
Auto 16.506 4.261 0.986
Ingeniería 18.354 3.756 0.990
Procesos 17.625 4.148 0.978
Electrónicos 17.201 3.986 0.977
OAT 16.978 4.042 0.987
Weibull
Total 23.124 2.647 0.973
PP 21.489 2.758 0.984
Agro 20.151 3.059 0.971
OIR 20.537 3.176 0.978
Textil 19.077 3.135 0.923
OTL 19.445 3.038 0.929
Auto 18.349 3.200 0.908
Ingeniería 19.990 2.841 0.925
Procesos 19.452 3.171 0.933
Electrónicos 18.912 2.972 0.887
OAT 18.726 3.035 0.908
En la gráfica 11 y 12 vemos un ejemplo de cómo se ajustan las distribuciones estimadas a
la distribución observada. Para el caso de las exportaciones de ingeniería la distribución
que más se ajusta es de tipo Lognormal. Estas distribuciones se muestran en dos graficas
para que se pueda observar las colas de manera más detallada.
Resultados 51
Grafica 14
Grafica 15
Distribución Acumulada de Exportaciones (>3%) – Ingeniería
La red total de comercio internacional sigue una distribución log-normal, lo que
corresponde a lo observado en otros trabajos (Fagiolo, 2016), sin embargo las redes de
bajo nivel tecnológico siguen una distribución diferente. Este hecho es importante si se
tiene en cuenta que las distribuciones Weibull en un proceso no homogéneo de Poisson,
modelando el efecto de un comportamiento aditivo, mientras que las distribuciones Log-
Normal modelan un efecto multiplicativo (Ortiz-Yañez & Piña-Monarrez, 2018). De esta
manera las distribuciones reflejan las diferencias estructurales en las redes a nivel de
exportaciones.
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
P ro
b ab
ili d
ad A
cu m
u la
d a
Exportaciones Normalizadas
0.86
0.88
0.9
0.92
0.94
0.96
0.98
1
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
P ro
b ab
ili d
ad A
cu m
u la
d a
Exportaciones Normalizadas
Observada Weibull Log Normal
3.2.4 Intermediación
La intermediación se refiere a cuantas veces hay que pasar por un nodo para conectar de
manera más eficiente cualquier otro par de nodos. Se puede interpretar este indicador
como una medición de la posición estratégica del País i en la red y la dependencia que
tienen otros Países j del País i para recibir bienes en la red.
Tabla 9
Comparación del Coeficiente de Intermediación promedio y Máximo por Nivel tecnológico
Indicador PP Agr o
0.5 20
120 .4
C. Intermedi
ación Máximo
Observad o
184 6.3
144 2.0
205 9.6
205 3.0
174 9.3
344 8.5
704 .3
Corr. Grados Salida
0.72 0.75 0.77 0.74 0.75 0.72 0.76 0.79 0.79 0.75 0.7 8
Corr. Peso
Exportaci ones
0.61 0.77 0.78 0.41 0.54 0.61 0.72 0.61 0.50 0.76 0.6 4
En la Tabla 9 se presentan los coeficientes de intermediación promedios para cada red y
se comparan con la densidad y el coeficiente máximo alcanzado. Se observa que a mayor
densidad menor es el coeficiente de intermediación promedio y máximo, debido a su
relación inversa con la densidad. Por otra parte, en la misma tabla se muestran la
correlación de este indicador con los grados de salida y el peso de las exportaciones. La
correlación positiva de este indicador con los grados es lógica si tenemos en cuenta que a
mayor cantidad de conexiones de un nodo i mayor es la posibilidad de estar en el camino
más corto entre dos nodos j y k.
Resultados 53
En cuanto a las diferencias por nivel de ingresos, en valores absolutos, el promedio del
coeficiente de intermediación de los países de altos ingresos es mayor que el resto. La
gráfica 15 muestra el promedio del coeficiente normalizado, llevando los coeficientes a un
rango de entre 0 y 1 en todas las redes, permitiendo comparar mejor las diferencias
disminuyendo el efecto de la densidad en el valor total. Se puede observar en el Grafico
16, que en la red Total los países tienen Coeficientes de intermediación normalizados
promedio mayor que en las demás redes, los promedios son relativamente bajos en las
redes de Productos Primarios, Otros de Alta Tecnología y Automotores; este último
resultado es importante ya que la red de automotores es la que presenta el mayor
coeficiente de intermediación individual observado, con lo cual se puede esperar que la
diferencia entre el país con mayor coeficiente y el resto sea bastante alta (Ver Anexo C).
También podemos encontrar diferencias importantes por región (Grafica 18): la región de
norte América tiene un coeficiente de intermediación promedio significativamente mayor
que el resto de las regiones. Esta región está compuesta solo por Estados Unidos, Canadá
y Bermudas, y se presenta como clave en la red no solo por la cantidad y valor de los
bienes exportados, si no por la dependencia que tienen otros países de sus exportaciones.
Grafica 16
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
Ingresos Bajos
Promedio de Coeficientes de intermediación Normalizados - Región
En la gráfica 18 se muestra los 5 países más importantes para cada red en términos de
coeficientes de intermediación y su respectiva importancia en cada red. Francia, Canadá,
Estados Unidos casi monopolizan el pódium en las redes individuales, pero se observa
una estructura diferente en la red total. En general, la razón de que estos países tengan
indicadores tan altos se debe a que entre sus destinos de comercio se encuentran
territorios pequeños y autónomos como Islas Georgias del Sur y Sandwich del Sur, países
pequeños y poco conectados como Tuvalu, territorios no autónomos como Tukelau y
Montserrat que poseen grados de salida y entrada bastante bajos (entre 18 y 30 para los
referidos). Para dar una idea representativa, si se toman los diez países con menor grado
de entre aquellos que reciben exportaciones de Colombia, y se calcula los grados
promedios de este grupo, el resultado es de 69.2 grados; este mismo ejercicio tiene un
resultado para Irlanda de 45.9 e Italia 33, mientras que para EE. UU., Francia y Canadá el
resultado es 25.5, 29.2 y 28.7, respectivamente.
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
Norte America
Africa SubSahariana
Medio Este y Norte de Africa Latinoamerica y el Caribe
Resultados 55
Grafica 18
Ranking de Coeficientes de intermediación por Nivel Tecnológico
Otro aspecto importante para destacar es como este indicador resalta la importancia
estratégica de algunos países que, teniendo o no unos niveles de exportaciones altos,
destacan por tener un coeficiente de intermediación de mayor importancia relativa. Países
Bajos en la red de Otros Productos Intensivos en Recursos, Tailandia en la red de
intensivos en Recursos Agrícolas, o Francia en la red Textiles, muestran un aspecto no
observable directamente en el volumen de las exportaciones, posiblemente relacionado a
un aspecto logístico. Por otra parte, es de notar la poca preponderancia relativa de China,
que, si bien muchas veces entra en los 10 países con mayor C. de intermediación, este
indicador no refleja su relevancia en las exportaciones mundiales siendo en la mayoría de
las redes el principal exportador; esto puede reflejar la dificultad de China de entrar
directamente a mercados que hacen parte de la esfera política de occidente.
En cuanto a la estimación de las distribuciones acumuladas estas se ajustan a una función
de distribución Weibull de parámetro de forma B que se aproxima a 3.45 y parámetro de
Escala a que se aproxima a 1.4 para todas las redes (Tabla 10). La estimación fue la mejor
de entre todas las estimadas, y se puede observar en el coeficiente de ajuste R cercano a
0.99 en la mayoría de las redes.
2
1
3
6
9
4
9
4
5
PP AGRO OIR TEXTIL OTL AUTO ING PROCESOS ELECTRO OAT TOTAL
Francia Canada EE UU Reino Unido China
Nivel tecnológico Intersección (ln a)
Pendiente (1/B)
B Estimado
R Cuadrado
PP 4.01 2.86 0.35 0.98
Agro 4.03 2.89 0.346 0.97
OIR 3.87 2.97 0.336 0.99
Textil 3.96 2.93 0.34 0.98
OTL 3.97 2.80 0.36 0.98
Auto 3.93 2.86 0.35 0.98
Ingeniería 3.96 2.93 0.34 0.99
Procesos 3.91 2.78 0.36 0.99
Electrónicos 3.80 2.98 0.336 0.99
OAT 3.78 3.03 0.33 0.99
Total 4.1 2.29 0.35 0.98
Los resultados de la distribución estimada indican que para la red Otros de Alta Tecnología,
Electrónicos, y Otros Intensivos en Recursos la diferencia entre el grupo grande de países
y los países con altos índices es más grande, si tenemos en cuenta que el valor se
acerca más a 0.
En la gráfica 19 se muestra la distribución acumulada observada y estimada del coeficiente
de intermediación para la red de productos de Otras Altas Tecnologías.
Grafica 19
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
P ro
b ab
ili d
ad A
cu m
u la
d a
Resultados 57
3.2.5 Clusterizacion
Las redes de comercio internacional poseen una densidad bastante alta comparada con
otras redes empíricas conocidas (Fagiolo, 2016), al mismo tiempo, debido a la alta
densidad, el coeficiente de cohesión es bastante alto, alcanzando un 0.79 para la red Total,
y si bien el nivel de Clusterizacion de las otras redes es menor, debido a la menor
conectividad, en ninguno caso es menor a 0.7 a excepción de la red de Automotores.
La relación positiva entre indicadores de conectividad y la cohesión es diferente a nivel
país; los coeficientes de cohesión tienen una correlación negativa con los indicadores de
grados y cercanías, que son indicadores de conectividad; esta relación se debe a que los
países con altos niveles de intermediación tienden a poseer un bajo coeficiente de
cohesión (Grafica 20).
Coeficiente de Intermediación vs Coeficiente de Cohesión – Red Total
Nota. Esta grafica muestra la relación inversa no lineal entre el coeficiente de
intermediación y el coeficiente de cohesión para la red total. Esta misma relación
se puede observar para todas las redes. Anexo C.
La fuerte relación positiva entre la intermediación y los grados, observándose al mismo
tiempo que la intermediación tiene una relación negativa entre el coeficiente de cohesión,
0
100
200
300
400
500
600
700
800
C o
ef ic
ie n
te d
e In
te rm
ed ia
ci o
Coeficiente de Cohesion
solo es posible en una red cuando los nodos con alta conectividad tienden a conectar con
nodos de poca conectividad (Jackson, 2010).
Las diferencias entre los países de alta correlación y aquellos de poca correlación es baja,
si tenemos en cuenta que, para la red total, el valor más bajo alcanzado es de 0.55 mientras
que para el resto de las redes el valor mínimo oscila entre los 0.38 y 0.44.
A nivel de regiones el índice de cohesión no presenta mayores diferencias entre regiones
o entre redes, exceptuando la región de Norteamérica que se destaca por tener el menor
indicador de cohesión promedio en todas las redes. Esto hecho se debe a que
Norteamérica solo comprende a EE. UU., Canadá y Bahamas; los dos primeros tienen el
nivel de intermediación más alto a nivel individual (Grafica 17 y 18 presentadas
anteriormente) con lo cual el nivel de cohesión es bajo.

análisis estructural de las redes de comercio

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