Analisis Mexico-China:

Preview Base de datos:

library(dplyr)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(readxl)

# Cargar datos
Mexico_China <- read_excel("Mexico-China Balanza Comercial.xlsx")

Mexico_China %>%
  head(10) %>%
  mutate(Año = as.character(Año)) %>%  # Evita que se muestre como número con coma
  kable("html", caption = "Vista previa de los primeros 10 registros de la base de datos",
        align = "c", format.args = list(big.mark = ",")) %>%
  kable_styling(full_width = FALSE, bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"))
Vista previa de los primeros 10 registros de la base de datos
Año Exportaciones (USD M) Importaciones (USD M) Balanza comercial (USD M) Tasa de crecimiento Anual Exportaciones Tasa de crecimiento Anual Importaciones
1993 44,777,000 386,442,000 -341,665,000 -0.0584005 0.2929625
1994 42,162,000 499,655,000 -457,493,000 -0.1223851 0.0418789
1995 37,002,000 520,580,000 -483,578,000 0.0344576 0.4593415
1996 38,277,000 759,704,000 -721,427,000 0.1986833 0.6419237
1997 45,882,000 1,247,376,000 -1,201,494,000 1.3097729 0.2959156
1998 105,977,000 1,616,494,000 -1,510,517,000 0.1921266 0.1884096
1999 126,338,000 1,921,057,000 -1,794,719,000 0.6114392 0.4989769
2000 203,586,000 2,879,620,000 -2,676,034,000 0.3840539 0.3985363
2001 281,774,000 4,027,253,000 -3,745,479,000 1.3207003 0.5579803
2002 653,913,000 6,274,381,000 -5,620,468,000 0.4900591 0.4982499

Introducción al Comercio México-China:

  • A continuación, se presenta un resumen de los primeros 10 registros de la base de datos que describe la evolución del comercio entre México y China durante las últimas décadas. Esta información incluye los montos anuales de exportaciones e importaciones (en USD), la balanza comercial y las tasas de crecimiento anual tanto de exportaciones como de importaciones.

  • Estos datos permiten observar las principales tendencias en el intercambio comercial bilateral, destacando períodos de expansión, desequilibrios y cambios en la dinámica económica entre ambos países.

Graficos crecimiento histórico del volumen y valor del comercio entre México y China:

# Instalar si no tienes estas librerías
# install.packages(c("tidyverse", "plotly", "ggthemes", "readxl", "scales"))

library(tidyverse)
library(plotly)
library(ggthemes)
library(readxl)
library(scales)

# Cargar datos
Mexico_China <- read_excel("Mexico-China Balanza Comercial.xlsx")  # <- CAMBIA esto por tu ruta local

# Convertir columnas numéricas si están como texto
Mexico_China <- Mexico_China %>%
  mutate(across(2:6, as.numeric))

# Crear variables limpias para usar en los gráficos
names(Mexico_China) <- c("Año", "Exportaciones", "Importaciones", "Balanza", "TC_Export", "TC_Import")

# Filtrar solo de 1993 a 2024
Mexico_China <- Mexico_China %>% filter(Año >= 1993 & Año <= 2024)

# =======================
# GRAFICO 1: Exportaciones vs Importaciones (Línea interactiva)
# =======================

p1 <- Mexico_China %>%
  pivot_longer(cols = c("Exportaciones", "Importaciones"), names_to = "Tipo", values_to = "Valor") %>%
  ggplot(aes(x = Año, y = Valor, color = Tipo)) +
  geom_line(size = 1.2) +
  geom_point() +
  scale_y_continuous(labels = label_dollar(scale = 1e-6, suffix = " M")) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "top") +
  labs(title = "Comercio México-China: Exportaciones vs Importaciones",
       subtitle = "Valores en millones de USD (1993-2024)",
       y = "Valor (USD)", x = "Año", color = "Tipo de Flujo")

ggplotly(p1)

Análisis del Comercio Bilateral México–China

  1. Crecimiento sostenido de las importaciones Desde mediados de los años 90, se observa un crecimiento exponencial en las importaciones mexicanas desde China, superando los $100 mil millones de dólares en años recientes. Este comportamiento indica una alta dependencia estructural de México hacia productos de origen chino, posiblemente debido a su competitividad en costos, manufactura y tecnología.

  2. Exportaciones con crecimiento moderado Aunque las exportaciones mexicanas a China también han crecido, su ritmo ha sido mucho más lento y estable, lo cual refleja una relación comercial asimétrica. Incluso en su punto más alto, las exportaciones no superan los $15 mil millones de USD, generando una balanza comercial persistentemente deficitaria para México.

# =======================
# GRAFICO 2: Balanza Comercial
# =======================

p2 <- Mexico_China %>%
  ggplot(aes(x = Año, y = Balanza)) +
  geom_col(fill = ifelse(Mexico_China$Balanza > 0, "forestgreen", "firebrick")) +
  geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "black") +
  scale_y_continuous(labels = label_dollar(scale = 1e-6, suffix = " M")) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Balanza Comercial México-China",
       subtitle = "Valores negativos indican déficit comercial",
       y = "USD", x = "Año")

ggplotly(p2)

Análisis de la Balanza Comercial México–China

  1. Déficit comercial persistente y creciente El gráfico muestra que México ha mantenido un déficit comercial constante con China desde 1993, y este déficit ha aumentado drásticamente en magnitud con el paso del tiempo. En los últimos años, el saldo negativo supera los -$100 mil millones de USD, evidenciando una asimetría estructural en los flujos comerciales bilaterales.

  2. Ritmo acelerado de deterioro Desde aproximadamente el año 2010, el déficit crece con una pendiente más pronunciada, lo que indica que el valor de las importaciones ha crecido mucho más rápido que el de las exportaciones. Esta tendencia puede ser el resultado de:

  • Aumento de la dependencia tecnológica e industrial hacia bienes chinos.

  • Debilidad en la inserción de productos mexicanos en el mercado chino.

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
library(scales)
library(plotly)

# Multiplicar las tasas por 100 para expresarlas en porcentaje
Mexico_China <- Mexico_China %>%
  mutate(TC_Export = TC_Export * 100,
         TC_Import = TC_Import * 100)

# Filtrar de 1993 a 2024
Mexico_China <- Mexico_China %>% filter(Año >= 1993 & Año <= 2024)

# Crear el gráfico con etiquetas en porcentaje
p3 <- Mexico_China %>%
  pivot_longer(cols = c("TC_Export", "TC_Import"),
               names_to = "Tipo",
               values_to = "Crecimiento") %>%
  ggplot(aes(x = Año, y = Crecimiento, color = Tipo)) +
  geom_line(size = 1) +
  geom_point() +
  theme_minimal() +
  scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x, "%")) +
  labs(title = "Tasa de Crecimiento Anual del Comercio México-China",
       subtitle = "Exportaciones e Importaciones (1993-2024)",
       y = "Tasa (%)", x = "Año", color = "Indicador")

# Visualizar con plotly (interactivo)
ggplotly(p3)

Análisis del Gráfico: Tasa de Crecimiento Anual México-China

  1. Alta Volatilidad Inicial (1993–2008)
  • Exportaciones y importaciones presentan tasas de crecimiento anuales muy variables, con picos que superan el 100% y caídas abruptas. Esto sugiere un periodo de ajuste e integración comercial progresiva entre México y China tras la apertura comercial y la entrada de China a la OMC en 2001.
  1. Estabilización Relativa (2009–2019)
  • A partir de la crisis de 2008–2009, las tasas muestran una tendencia más estable, oscilando entre -10% y +30%. El comercio se mantuvo en expansión, pero con menor intensidad y sin los picos extremos del periodo anterior. Las exportaciones presentan un crecimiento más errático y moderado en comparación con las importaciones, que tienden a ser más constantes y positivas.
  1. Diferencias Exportación vs. Importación
  • A lo largo del tiempo, las importaciones desde China tienden a crecer de forma más sostenida que las exportaciones mexicanas hacia ese país. Esta asimetría coincide con el creciente déficit comercial observado en tus gráficos anteriores.

Conclusión crecimiento histórico del volumen y valor del comercio

  • México ha intensificado su relación comercial con China desde los años 90, pero lo ha hecho en condiciones asimétricas: importa más de lo que exporta y, en años recientes, la tasa de crecimiento de ese comercio ha caído bruscamente. Esto es un posible punto de atención para la política comercial y la diversificación de mercados.

Tendencias en la relación comercial Mexico-China (Exportaciones)

library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)
library(lubridate)
library(reshape2)
library(kableExtra)
library(readxl)

# Cargar los datos
COMPLETO_MEX_CHINA <- read_excel("COMPLETO MEX-CHINA.xlsx")

# Convertir todas las columnas "Trade Value XXXX" a numéricas
COMPLETO_MEX_CHINA <- COMPLETO_MEX_CHINA %>%
  mutate(across(starts_with("Trade Value"), ~ as.numeric(.)))

# Transformar de formato ancho a largo
datos_largo <- COMPLETO_MEX_CHINA %>%
  select(-starts_with("Share")) %>%
  pivot_longer(
    cols = starts_with("Trade Value"),
    names_to = "Año",
    values_to = "Valor_Comercial"
  ) %>%
  mutate(
    Año = as.numeric(str_extract(Año, "\\d+")),
    Capitulo = `Chapter 4 Digit`,
    Sector_HS2 = `HS2 4 Digit`
  )

# Calcular participación anual
datos_largo <- datos_largo %>%
  group_by(Año) %>%
  mutate(Share_Anual = Valor_Comercial / sum(Valor_Comercial, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

# Evolución del comercio total
evolucion_total <- datos_largo %>%
  group_by(Año) %>%
  summarise(Valor_Total = sum(Valor_Comercial, na.rm = TRUE))

plot_evolucion <- ggplot(evolucion_total, aes(x = Año, y = Valor_Total)) +
  geom_line(color = "#2c3e50", size = 1.5) +
  geom_point(color = "#e74c3c", size = 3) +
  labs(title = "Evolución Exportaciones Total México-China",
       y = "Valor Comercial (USD)",
       x = "Año") +
  theme_minimal() +
  scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format()) +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold", size = 14))

ggplotly(plot_evolucion) %>% 
  layout(hoverlabel = list(bgcolor = "white"))

Analisis Grafico total exportaciones:

  • La relación comercial bilateral ha ganado importancia estratégica, con China consolidándose como mercado clave para exportaciones mexicanas.
# 2. Evolución de los 5 principales sectores (2014-2023) ----
top_5_sectores <- datos_largo %>%
  filter(Año == 2023) %>%  # Usar 2023 como referencia para identificar principales
  group_by(Capitulo) %>%
  summarise(Valor_Total = sum(Valor_Comercial, na.rm = TRUE)) %>%
  top_n(5, Valor_Total) %>%
  pull(Capitulo)

plot_top_evolucion <- datos_largo %>%
  filter(Capitulo %in% top_5_sectores, Año <= 2023) %>%
  group_by(Capitulo, Año) %>%
  summarise(Valor_Total = sum(Valor_Comercial, na.rm = TRUE)) %>%
  ggplot(aes(x = Año, y = Valor_Total, color = Capitulo, group = Capitulo)) +
  geom_line(size = 1.2) +
  geom_point(size = 2) +
  labs(title = "Evolución de los 5 Principales Sectores (2014-2023)",
       y = "Valor Comercial (USD)",
       x = "Año",
       color = "Sector") +
  theme_minimal() +
  scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format()) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(2014, 2023, 1)) +
  scale_color_brewer(palette = "Set1") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

ggplotly(plot_top_evolucion) %>% 
  layout(xaxis = list(tickvals = seq(2014, 2023, 1)))

Evolución de los 5 Principales Sectores (2014-2023)

  1. Dominio Tecnológico/Industrial:
  • Máquinas e Instrumentos lideran claramente las exportaciones, reflejando la demanda china de bienes de capital y tecnología mexicana.
  1. Crecimiento Acelerado en Transporte:
  • El sector de Transporte muestra la curva más pronunciada (2020-2023), indicando oportunidades en autopartes y vehículos.
  1. Estabilidad en Minerales:
  • Productos Minerales mantienen un flujo constante, pero sin crecimiento destacado
# 7. Heatmap de participación por sector y año ----
heatmap_data <- datos_largo %>%
  group_by(Capitulo, Año) %>%
  summarise(Share = sum(Share_Anual, na.rm = TRUE)) %>%
  filter(Share > 0.01)  # Solo sectores con más del 1% de participación

plot_heatmap <- ggplot(heatmap_data, aes(x = Año, y = reorder(Capitulo, Share), fill = Share)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "#e74c3c", labels = scales::percent_format()) +
  labs(title = "Evolución de Participación por Sector",
       y = "Sector",
       x = "Año",
       fill = "Participación") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.y = element_text(size = 8))

ggplotly(plot_heatmap)

Análisis del Heatmap de Participación Sectorial:

  1. Cambio Estructural:
  • Productos Minerales (tonos oscuros) dominan pero pierden participación gradualmente (40% → ~25% estimado), mientras Máquinas/Instrumentos ganan terreno (10% → +20%).
  1. Nuevos Competidores:
  • Transporte y Plásticos emergen como sectores relevantes post-2019 (rayas más oscuras), mostrando diversificación.
  1. Estancamiento Problemático:
  • Sectores tradicionales (Alimenticios, Vegetales, Pieles) mantienen baja participación (<10%), revelando poca evolución en productos primarios.
  1. Oportunidad 2022-2025:
  • Productos Químicos muestran expansión reciente, sugiriendo potencial para especializarse en manufactura química intermedia.
  1. A Destacar:
  • México está transitando de un perfil exportador primario (minerales) a uno industrial (manufacturas), pero debe acelerar la modernización de sectores tradicionales para no quedar atrapado en la dualidad minerales/tecnología.

Tendencias en la relación comercial Mexico-China (Importaciones)

# Cargar librerías necesarias
library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)
library(lubridate)
library(reshape2)
library(kableExtra)
library(readxl)

# 1. Cargar datos específicos de IMPORTACIONES desde Excel
COMPLETO_MEX_CHINA2 <- read_excel("COMPLETO MEX-CHINA.xlsx", 
                                  sheet = "Importaciones Mex-China")

# Convertir columnas Trade Value a numérico
COMPLETO_MEX_CHINA2 <- COMPLETO_MEX_CHINA2 %>%
  mutate(across(starts_with("Trade Value"), ~ as.numeric(.))) %>%
  mutate(across(starts_with("Share"), ~ as.numeric(.)))  # <--- Agregado

# 2. Preparación de datos para IMPORTACIONES
datos_largo_import <- COMPLETO_MEX_CHINA2 %>%
  select(-starts_with("Share")) %>%
  pivot_longer(
    cols = starts_with("Trade Value"),
    names_to = "Año",
    values_to = "Valor_Comercial"
  ) %>%
  mutate(
    Año = as.numeric(str_extract(Año, "\\d+")),
    Capitulo = `Chapter 4 Digit`,
    Sector_HS2 = `HS2 4 Digit`
  )

# Calcular shares anuales para IMPORTACIONES
datos_largo_import <- datos_largo_import %>%
  left_join(
    COMPLETO_MEX_CHINA2 %>%
      select(`Chapter 4 Digit`, contains("Share")) %>%
      pivot_longer(
        cols = -`Chapter 4 Digit`,
        names_to = "Año_share",
        values_to = "Share_Original"
      ) %>%
      mutate(Año = as.numeric(str_extract(Año_share, "\\d+"))),
    by = c("Capitulo" = "Chapter 4 Digit", "Año")
  )

# 3. Análisis de tendencias generales de IMPORTACIONES
evolucion_import_total <- datos_largo_import %>%
  group_by(Año) %>%
  summarise(Valor_Total = sum(Valor_Comercial, na.rm = TRUE))

plot_evolucion_import <- ggplot(evolucion_import_total, aes(x = Año, y = Valor_Total)) +
  geom_line(color = "#2c3e50", size = 1.5) +
  geom_point(color = "#e74c3c", size = 3) +
  labs(title = "Evolución de Importaciones Totales México-China",
       y = "Valor de Importación (USD)",
       x = "Año") +
  theme_minimal() +
  scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format()) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(min(evolucion_import_total$Año, na.rm = TRUE), 
                                  max(evolucion_import_total$Año, na.rm = TRUE), by = 1)) +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold", size = 14),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

ggplotly(plot_evolucion_import) %>%
  layout(hoverlabel = list(bgcolor = "white"))

Analisis Grafico total importaciones:

  • México profundizó su dependencia comercial con China. Se recomienda diversificar proveedores y fortalecer cadenas locales para reducir vulnerabilidades.
COMPLETO_MEX_CHINA2 <- read_excel("COMPLETO MEX-CHINA.xlsx", 
                                  sheet = "Importaciones Mex-China") %>%
  mutate(across(starts_with("Trade Value"), ~ as.numeric(.))) %>%
  mutate(across(starts_with("Share"), ~ as.numeric(.)))  # <- Conversión clave


# 2. Preparar datos en formato largo
datos_largo_import <- COMPLETO_MEX_CHINA2 %>%
  select(-starts_with("Share")) %>%
  pivot_longer(
    cols = starts_with("Trade Value"),
    names_to = "Año",
    values_to = "Valor_Comercial"
  ) %>%
  mutate(
    Año = as.numeric(str_extract(Año, "\\d+")),
    Capitulo = `Chapter 4 Digit`
  ) %>%
  filter(Año <= 2023)

# 3. Calcular shares anuales (CORRECCIÓN: usando los shares originales)
datos_largo_import <- datos_largo_import %>%
  left_join(
    COMPLETO_MEX_CHINA2 %>%
      select(`Chapter 4 Digit`, contains("Share")) %>%
      pivot_longer(
        cols = -`Chapter 4 Digit`,
        names_to = "Año_share",
        values_to = "Share_Original"
      ) %>%
      mutate(Año = as.numeric(str_extract(Año_share, "\\d+"))),
    by = c("Capitulo" = "Chapter 4 Digit", "Año")
  )

# 4. Identificar top 5 sectores en 2023
top_5_sectores_import <- datos_largo_import %>%
  filter(Año == 2023) %>%
  group_by(Capitulo) %>%
  summarise(Valor_Total = sum(Valor_Comercial, na.rm = TRUE)) %>%
  top_n(5, Valor_Total) %>%
  pull(Capitulo)

# 5. Gráfico de evolución
plot_top_evolucion_import <- datos_largo_import %>%
  filter(Capitulo %in% top_5_sectores_import) %>%
  group_by(Capitulo, Año) %>%
  summarise(
    Valor_Total = sum(Valor_Comercial, na.rm = TRUE),
    Share_Promedio = mean(Share_Original, na.rm = TRUE),
    .groups = 'drop'
  ) %>%
  ggplot(aes(x = Año, y = Valor_Total, color = Capitulo)) +
  geom_line(size = 1) +
  geom_point(size = 2) +
  labs(title = "Top 5 Sectores de Importación México-China (2014-2023)",
       y = "Valor (USD)",
       x = "Año") +
  scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format()) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(2014, 2023, 1)) +
  theme_minimal()

ggplotly(plot_top_evolucion_import)

Análisis de los 5 Principales Sectores de Importación (2014-2023):

  1. Dominio Tecnológico/Industrial:

  • Máquinas lideran, representando ~50% del total.

  • Productos Químicos mantienen crecimiento constante.

  1. Sectores Emergentes:

  • Transporte (vehículos/autopartes) muestra mayor dinamismo.

  • Textiles y Rieles con participación menor pero estable.

# Cargar datos específicos de IMPORTACIONES desde Excel
# Convertir columnas 'Trade Value XXXX' a numérico (para evitar errores en pivot_longer)
COMPLETO_MEX_CHINA2 <- COMPLETO_MEX_CHINA2 %>%
  mutate(across(starts_with("Trade Value"), ~ as.numeric(.)))


# Preparar datos en formato largo para IMPORTACIONES
datos_largo_import <- COMPLETO_MEX_CHINA2 %>%
  select(-starts_with("Share")) %>%
  pivot_longer(
    cols = starts_with("Trade Value"),
    names_to = "Año",
    values_to = "Valor_Comercial"
  ) %>%
  mutate(
    Año = as.numeric(str_extract(Año, "\\d+")),
    Capitulo = `Chapter 4 Digit`,
    Sector_HS2 = `HS2 4 Digit`
  ) %>%
  filter(Año <= 2023)  # Excluir 2024 si es necesario

# Calcular shares anuales para IMPORTACIONES
datos_largo_import <- datos_largo_import %>%
  group_by(Año) %>%
  mutate(Share_Anual = Valor_Comercial / sum(Valor_Comercial, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

# 7. Heatmap de participación por sector y año para IMPORTACIONES ----
heatmap_import_data <- datos_largo_import %>%
  group_by(Capitulo, Año) %>%
  summarise(Share = sum(Share_Anual, na.rm = TRUE)) %>%
  filter(Share > 0.01)  # Solo sectores con más del 1% de participación

plot_heatmap_import <- ggplot(heatmap_import_data, 
                             aes(x = Año, 
                                 y = reorder(Capitulo, Share), 
                                 fill = Share,
                                 text = paste("Sector:", Capitulo, 
                                             "<br>Año:", Año,
                                             "<br>Participación:", scales::percent(Share, accuracy = 0.1)))) +
  geom_tile(color = "white", linewidth = 0.3) +
  scale_fill_gradient(low = "white", 
                     high = "#e74c3c", 
                     labels = scales::percent_format(),
                     name = "Participación") +
  labs(title = "Participación de Sectores en IMPORTACIONES México-China (2014-2023)",
       subtitle = "Sectores con >1% participación anual",
       y = "Sector",
       x = "Año") +
  theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(
    axis.text.y = element_text(size = 8),
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
    plot.title = element_text(face = "bold", color = "#2c3e50"),
    plot.subtitle = element_text(color = "#7f8c8d"),
    panel.grid = element_blank()
  ) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(2014, 2023, 1))

# Versión interactiva con Plotly
ggplotly(plot_heatmap_import, tooltip = "text") %>%
  layout(
    margin = list(l = 100, r = 50),  # Ajustar márgenes para etiquetas
    xaxis = list(tickangle = -45),
    title = list(text = paste0("Participación de Importaciones México-China (2014-2023)"))
  )

Análisis de Participación Sectorial en Importaciones México-China

  • Máquinas acaparan ≈60% del total (equipos industriales/tecnológicos).

  • Vulnerabilidad mexicana en cadenas industriales clave.

  • Oportunidad para desarrollar proveedores locales para sectores estratégicos (plásticos, químicos).

  • Gráfico sugiere necesidad de política industrial para reducir concentración en 3 sectores (Maquinas,Rieles,Transporte).