Infraestructure & Trade- Network Analysis

A continuación se muestra un breve análisis de datos destinado a la Actividad XXX: Impacto de la infraestructura en la eficacia de la integración comercial de América Latina y el Caribe del plan de trabajo 2018 del Sistema Económico Latinoamericano y del Caribe (SELA).

Este reporte incluye una descripción de los datos bilaterales (o díacicos) de comercio internacional, así como tambien de aquellas variables (diácias o monádicas) que condicionan estos vínculos según la literatura. Posteriormente, se presentarán los principales hechos estilizados identificados hasta el momento en el curso de la investigación, haciendo uso del análisis de redes como recurso principal.

Este documento está respaldado por códigos en lenguaje R, que pueden ser estudiados con el siguiente material: http://r4ds.had.co.nz/ Para fundamentos de R http://www.kateto.net/wp-content/uploads/2016/04/Sunbelt%202016%20R%20Network%20Visualization%20Handout.pdf Para fundamentos del Network Analisys en R

1. Datos utilizados

1.1 Base de datos de comercio internacional UNCOMTRADE (via: Center for international development of Harvard University)

Esta base de datos diácica recoge los flujos comerciales entre países según año, país de origen, país de destino y código del producto (en este caso según su clasificación SITC 4 dígitos). A la fecha del 21 de mayo de 2018, los datos correspondientes a la clasificación SITC rev 2 se encuentran disponibles para el período 1962-2016.

A los fines de este este análisis preliminar, se han agregado los flujos comerciales según país de origen, destino y año, pero no se descarta la posibilidad de análizar el impacto de la infraestructura sobre el comercio de productos específicos o grupos de estos (SITC rev 2 a 2 ó 1 dígitos, HS 92 a 2 ó 1 dígitos y Broad Economic Categories -BEC- a 1 dígito). Esta base de datos fue seleccionada para la sección de hechos estilizados acerca del comercio internacional, mas no será empleada para el análisis de gravedad presentado en esta investigación ya que lo mas correcto desde el punto de vista metodológico es emplear bases de datos con información acerca del comercio interno de los países (BACI del CEPII, versión TradeProd (1980-2006)). Estas bases de datos serán presentadas en secciones posteriores.

## # A tibble: 6 x 4
##    year origin dest  export_val
##   <dbl> <chr>  <chr>      <dbl>
## 1  1990 ABW    BRB         2213
## 2  1990 ABW    CHN            0
## 3  1990 ABW    DEU        67450
## 4  1990 ABW    DMA        31315
## 5  1990 ABW    DNK         8514
## 6  1990 ABW    ESP       223721

Link de descarga de UNCOMTRADE vía CID: https://intl-atlas-downloads.s3.amazonaws.com/index.html.

1.2 Base de datos Gravity del CEPII

Esta base de datos diacica, empleada típcamente en la estimación de modelos de gravedad, incluye datos de la distancia entre socios comerciales, coincidencia lingüistica, vínculos coloniales, contiguidad geográfica, tratados comerciales, entre otros; y, variables cómo la población, PIB, Pib per cápita y otros determinantes de la oferta y la demanda de los socios comerciales.

##   origin dest year iso2_o iso2_d contig
## 1    ABW  AFG 1990     AW     AF      0
## 2    ABW  AFG 1991     AW     AF      0
## 3    ABW  AFG 1992     AW     AF      0
## 4    ABW  AFG 1993     AW     AF      0
## 5    ABW  AFG 1994     AW     AF      0
## 6    ABW  AFG 1995     AW     AF      0
## 7    ABW  AFG 1996     AW     AF      0
## 8    ABW  AFG 1997     AW     AF      0
## 9    ABW  AFG 1998     AW     AF      0

Los datos están disponibles para el período 1948-2015, y son períodicamente actualizados por el CEPII. Link de descarga de Gravity database by CEPII: http://www.cepii.fr/CEPII/en/bdd_modele/presentation.asp?id=8

1.2.1 Datos de Tratados Comerciales Regionales (RTA) de Beyreuth University

Esta base de datos diácica, de la autoría de Mario Larch de Beyreuth University (GER), recoge información de la WTO acerca de tratados comerciales bilaterales o multilaterales entre 280 países durante el periodo 1960-2016. La base de datos tiene dummys que identifican los acuerdos según si son PTA, FTA, RTA, CU o PS y dummys específicas para cada tratado existente entre pares de países o grupos de países (registrados por la WTO). En este ejercicio, seleccionamos las variables que identifican al tipo de acuerdo y aquellas que identifican individualmente los tratados EU, ASEAN (AFTA), MERCOSUR, CAN y EACM (Central American common market). En aras de ser prácticos, esta base de datos fue concatenada con la base de datos gravity del cepii, y luce de la siguiente forma.

##       year origin dest rta cu fta eia ps cuandeia ftaandeia eux eum eu
## 40368 1995    AUT  BEL   1  1   0   1  0        1         0   1   1  1
## 40369 1996    AUT  BEL   1  1   0   1  0        1         0   1   1  1
## 40370 1997    AUT  BEL   1  1   0   1  0        1         0   1   1  1
## 40371 1998    AUT  BEL   1  1   0   1  0        1         0   1   1  1
## 40372 1999    AUT  BEL   1  1   0   1  0        1         0   1   1  1
## 40373 2000    AUT  BEL   1  1   0   1  0        1         0   1   1  1
## 40374 2001    AUT  BEL   1  1   0   1  0        1         0   1   1  1
## 40375 2002    AUT  BEL   1  1   0   1  0        1         0   1   1  1
## 40376 2003    AUT  BEL   1  1   0   1  0        1         0   1   1  1
##       aftax aftam afta cacm can mercosurgx mercosurgm mercosurg
## 40368     0     0    0    0   0          0          0         0
## 40369     0     0    0    0   0          0          0         0
## 40370     0     0    0    0   0          0          0         0
## 40371     0     0    0    0   0          0          0         0
## 40372     0     0    0    0   0          0          0         0
## 40373     0     0    0    0   0          0          0         0
## 40374     0     0    0    0   0          0          0         0
## 40375     0     0    0    0   0          0          0         0
## 40376     0     0    0    0   0          0          0         0

Los datos están disponibles para el período 1950-2015, y son períodicamente actualizados por Beyreuth University. Link de descarga de Mario Larch’s Regional Trade Agreements Database: http://www.ewf.uni-bayreuth.de/en/research/RTA-data/index.html

1.2.2 Datos de Tratados de Integración económica del Kellog institute for International Studies

Esta es otra base de datos díacica útil para el estudio de la integración económica entre pares de países, también construida a partir de la información registrada por la WTO. Esta base de datos se diferencia de la anterior por contar con una variable categorica del “nivel de integración” para cada par de países a lo largo de un período de 63 años. Jeffrey Bergstrand, el autor de esta base de datos, califica jerárquicamente los tratados de integración económica entre dos países como Sin Acuerdo (0), Acuerdo Preferencial no Recíproco (1), Acuerdo Preferencial Recíproco (2), Zona de Libre Comercio (3), Unión Aduanera (4), Mercado Común (5) e Integración Económica (6). La base de datos luce de la siguiente manera y actualmente registra información para 159 países durante el período 1950-2012:

##       year origin dest EIA EIA_n ISOPAIR IDEX IDIM
## 97042 1990    BOL  COL   2   PTA  BOLCOL   23   40
## 97043 1991    BOL  COL   2   PTA  BOLCOL   23   40
## 97044 1992    BOL  COL   2   PTA  BOLCOL   23   40
## 97045 1993    BOL  COL   3   FTA  BOLCOL   23   40
## 97046 1994    BOL  COL   3   FTA  BOLCOL   23   40
## 97047 1995    BOL  COL   4    CU  BOLCOL   23   40
## 97048 1996    BOL  COL   4    CU  BOLCOL   23   40
## 97049 1997    BOL  COL   4    CU  BOLCOL   23   40
## 97050 1998    BOL  COL   4    CU  BOLCOL   23   40

El hecho de que esta sea una base de datos diácica, facilita que su información sea estudiada mediante el análisis de redes. Uno de los determinantes mas importantes del comercio internacional es la existencia de acuerdos de integración económica entre países, cuya frecuencia, extensión y complejidad ha incrementado con el paso de los años. Para observar como ha evolucionado el total de tratados de integración económica entre pares de países en la región, presentamos los cambios cuatrianuales en la red de tratados de integración económica de América Latina y el Caribe durante el período 1992-2012. Cada nodo está identificado por colores en función del acuerdo de integración económica de mayor jerárquia (según la escala de Bergstrand y Baier) al que pertenece cada uno, mientras que cada enlace tiene un color distinto en función de la jerarquía de cualquier tipo de acuerdo de integración existente entre dos países. Para evaluar la cantidad de acuerdos a la que está suscrito cada país, el tamaño de los nodos es proporcional a la cantidad de enlaces de cada país.

Cada nodo es un país, el color de los nodos corresponde al acuerdo de integración económica de mayor jerárquia al que cada país pertenezca durante la fecha de esta publicación (excepto Venezuela), el color de los enlaces identifica al tipo de acuerdo de integración entre pares de países y el tamaño de los nodos corresponde a la cantidad de acuerdos que sostuvo cada país cada periodo.

Se aprecia que al principio de la década de los 90 los países América del Sur habían logrado establecer Acuerdos de Alcance Parcial (PTA) de manera unilateral, mientras que por otro lado los países del Caribe habían alcanzado formar una Unión Aduanera (CU), bajo la organización Caricom. En el año 1996 se observan el establecimiento de acuerdos de alcance parcial entre Colombia y Venezuela y los países del Caricom. En el año 2000 se observa la consolidación de un Tratado de Libre Comercio entre República Dominicana y los países del Caricom, y en 2004 se observa que Costa Rica hace lo mismo.

En el año 2008 se comienzan a observar mayores niveles de integración económica tras la formación de múltiples tratados de libre comercio entre países latinoaméricanos y centroamericanos, enrobusteciéndose este patrón para el año 2012. Para el último año disponible en esta base de datos, los países con mayor cantidad de acuerdos comerciales (reflejada en el tamaño de cada nodo) son Colombia (con 25 acuerdos), Venezuela (con 23 acuerdos) y Costa Rica (con 20 acuerdos).

Analizando con mayor detalle esta red de acuerdos de integración económica, se observa que Colombia cuenta con 11 tratados de Libre Comercio en América del Sur, 2 vínculos de Unión Aduanera con los países de la Comunidad Andina y 12 Acuerdos de Alcance Parcial con naciones del Caribe principalmente. Por su parte, Venezuela cuenta con 6 Tratados de Libre Comercio con naciones de Sur América, 3 enlaces como contraparte en la Unión Aduanera MERCOSUR y 13 acuerdos de Alcance Parcial con Naciones del Caribe.

En esta oportunidad el análisis de redes muestra como ambas naciones parecen adaptar su agenda de negociación bilateral a su posición geográfica: Se vínculan primordialmente con los países de Sur América y el Caribe, mas no con centroamérica. Con Costa Rica, el tercer país con mas vínculos, sucede algo similar: de sus 19 Tratados de Libre Comercio en ALC, solo 1 se dirige a Sur América (Chile), mientras que los demás se dirigen a sus vecinos en Centroamérica y el Caribe.

Este fue un análisis regional de la integración económica que puede ampliarse para observar la apertura comercial en términos diplomáticos de cada uno de los países. En el siguiente gráfico se muestran la evolución en el tiempo de la cantidad de acuerdos de integración económica de cada país de ALC a nivel intra-regional y extra-regional durante el período 1951-2012.

Esta visualización no distingue los tipos de EIA a los que un país se encuentra suscrito

Si bien el objetivo del proyecto “impacto de la infraestructura en la integración” no es estudiar la evolución de las relaciones comerciales entre América Latina y el Mundo, es aconsejable que se use esta base de datos a futuro para tal fin.

Link de descarga : https://kellogg.nd.edu/nsf-kellogg-institute-data-base-economic-integration-agreements

1.3 Base de datos del Índice Global de Infraestructura (Donabauer et al, 2015)

Donabauer et al 2015 desarrolla un índice de infraestructura nacional para 165 países que recoge estadísticas respecto a la infraestructura de transporte, financiera, energética y de tecnologíoas de la información y comunicación (ICT). Esta base de datos cubre el período 1990-2010.

En la investigación en la que se emplea por primera vez este indicador, Donaubauer et al (2015) busca aislar el impacto marginal de la infraestructura sobre el comercio, y entre sus hallazgos destacan: 1. La infraestructura del país importador tiende a ser mas importante que la infraestructura del exportador. 2. La infraestructra del país importador tiene un mayor efecto sobre el comercio de bienes de consumo entre países en la parte media-alta de la distribución de ingresos por habitante (3000 - 37000 USD). c. El efecto de la infraestrucutra sobre las exportaciones tiende a ser mayor para países de menor ingreso por habitante.

Estas conclusiones son derivadas de varios modelos de gravedad en los que se busca controlar la endogeneidad entre la infraestructura y el comercio, ya que es posible que una fuerte relación comercial entre un par de países conduzca sus los líderes y opinión pública a demandar el desarrollo de infraestructura en al menos uno de los dos paises. Las estrategias adoptadas para controlar este sesgo fueron las siguientes: 1. Prueba de exogeneidad de Wooldridge (2002). 2. Excluir aquellos flujos entre pares de países que representaran el 20% de las importaciones totales del importador. 3.Rezagar el índice de inrfaestructura 4 años. 4. Instrumentar el índice de infraestructura con fraccionalización política y nivel de check and balance.

Entre otras invetigaciones acerca de cómo la infraestructura reduce los costos transaccionales asociados al comercio exterior se encuentran Limão y Venables(2001); Vijil y Wagner (2012) y Fracois y Manchin (2013). Donabahuer el al 2015 reseña que las mismas destacan: According to Limão and Venables (2001: 451), the “analysis of African trade flows indicates that their relatively low level is largely due to poor infrastructure.” Likewise, Vijil and Wagner (2012), Portugal-Perez and Wilson (2012) as well as Francois and Manchin (2013) find that infrastructure is associated positively with the export performance of developing countries

1.3.1 ¿Quiénes han desarrollado mas infraestructura?

A nivel general, el nivel de infraestructura total de los países se encuentra correlacionado con el nivel de desarrollo económico de los mismos. Una vistazo a la distribución del nivel de infraestructura en el mundo para los años 2000 y 2008, muestra cómo norteamérica, europa occidental, los países escandinavos y Australia ostentan los mayores niveles de infraestructura total en el mundo, sin cambios importantes a lo largo del tiempo.

## # A tibble: 6 x 7
##   iso3_r  year inf_transport inf_communication inf_energy inf_finance
##   <chr>  <dbl>         <dbl>             <dbl>      <dbl>       <dbl>
## 1 AFG     1990        -0.488                NA         NA          NA
## 2 AFG     1991        -0.853                NA         NA          NA
## 3 AFG     1992        -0.861                NA         NA          NA
## 4 AFG     1993        -0.822                NA         NA          NA
## 5 AFG     1994        -0.770                NA         NA          NA
## 6 AFG     1995        -0.765                NA         NA          NA
## # ... with 1 more variable: inf_total <dbl>

## 191 codes from your data successfully matched countries in the map
## 0 codes from your data failed to match with a country code in the map
## 52 codes from the map weren't represented in your data

## 191 codes from your data successfully matched countries in the map
## 0 codes from your data failed to match with a country code in the map
## 52 codes from the map weren't represented in your data

En esta visualización no pueden ser comparados niveles de infraestructuras de años diferentes, ya que los colores se ajustan a distribuciones diferentes en cada año.

1.3.2 Disponibilidad de datos de infraestructura en ALC

Al observar parcialmente la base de datos, llama la atención la gran cantidad de missing values que pudieran acotar la extensión de nuestra investigación, por lo que procedimos a examinar visualmente cada uno de los indicadores disponibles. Los indicadores mas completos son el de infraestructura de transporte y el de infraestructura total, derivado por Donabahuer et al. (2015) a partir de los otros cuatro indicadores. Tal y como se observa, la mayoría de los países del Caribe (y Belice), tienen serios problemas de disponibilidad de datos. Por esa razón, la muestra analizada en este estudio contará con 24 países de la región, que representan el X porciento del comercio total de América Latina y el Caribe en el año X.

Los datos cuentan con observaciones anuales para el período 1990-2010. Y pueden ser suministrados por el autor previa solicitud vía correo electrónico.

Referencias usadas para esta sección: 1. Donabauhuer, Mayer & Nunnenkamp 2016. A New Global Index for Infrastructure: Construction, Rankings and Applications. The World Economy. 2. Donabauhuer, Glas & Mayer 2016. Infrastructure and Trade: A Gravity Analysis for Major Trade Categories Using a New Index of Infrastructure. Kiel Institue.

1.4 Consolidación de datos:

Para el análisis descriptivo del comercio que será presentado a continuación se juntarán las bases de datos descritas anteriormente.

En primer lugar se juntan los datos del UNCOMTRADE (vía Harvard CID) con los datos de gravedad del Cepii, lo que resultará en una base de datos que cubre el período 1990-2015 y un total de 248 países (incluyendo algunos que no existen en la actualidad). En la base de datos de comercio bilateral del CID de Harvard existen flujos de exportación iguales a cero, lo que seguramente se debe a su manera de compatibilizar los datos de exportaciones e importaciones de la data original de UNCOMTRADE. Estos flujos de exportación también fueron removidos. Posteriormente, se anexaron los datos de Regional Trade Agreements de Larch (Beyreuth University) y de Economic Integration Agreements de Bergstrand y Baier (Kellog Institute). La primera cubre el periodo (1990-2010) y 280 países, y la segunda cubre (1990-2012) y 195 países. A estos datos finalmente se le anexan los indicadores infraestructura total e infraestructura de transporte de Donabahuer et al (2015), que se extienden para el período 1990-2010) y 194 países.

Para mantener la integridad de la base de datos y evaluar la evolución del comercio mundial y regional a partir de los tratados de integración económica y el desarrollo de la infraestructura nacional, se limitará la muestra total al período 1990-2010 y 190 países, los cuales son aquellos que aparecen al menos un año (en común) en cada una de las 4 bases de datos consultadas.

Sin embargo, modificando esta configuración se puede evaluar la evolución del comercio hasta tiempos mas recientes, pero prescindiendo de detalles en las dimensiones mencionadas.

2. Diseño y análisis de redes

El análisis de redes ha demostrado ser una herramienta muy útil para analizar los patrones comerciales globales, ya que sus herramientas cuantitativas y gráficas facilitan la comprensión de cómo las relaciones entre cualquier par de países, no solo dependen de la distancia entre estos y el tamaño de sus economías, sino que pueden ser afectadas por el entorno (las carácterísticas de los n-2 paises restantes y las relaciones entre estos).

En ese sentido, serán evaluados diferentes patrones de integración comercial y su interacción con el nivel de infraestructura de transporte de los países de la muestra, para así proveer nuevas perspectivas de cómo el estado actual de la integración comercial de ALC pudiera, o no, estar condicionado por los acervos infraestructurales de los países de la región.

En primer lugar, se plantea un análisis preliminar de la red de comercio global, la red de comercio latinoamericana y caribeña y la red de comercio europea. En este análisis se muestran el nivel de conectividad de cada red (a nivel no ponderado ó unweighted), los patrones de agrupamiento comercial de distintos grupos de países y, finalmente, la tendencia a conectarse de distintos países con características comunes entre si.

Posteriormente, se procederá a analizar redes de estos tres grupos de países que tomen en cuenta criterios mas avanzados de vínculacion comercial. El primero de estos es el análisis de redes ponderadas por la magnitud de los flujos comerciales bilaterales (weighted), y los subsecuentes partirán de distintos indicadores de vinculación comercial que serán explicados mas adelante.

2.1 RED DE COMERCIO MUNDIAL 2007

##   [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [15] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [29] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [43] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [57] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [71] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [85] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [99] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [113] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [127] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [141] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

A continuación, presentamos la red de comercio mundial unweigthed del año 2007, la cual cuenta con 149 países (ya que fue limitada a aquellos países con data de infraestructura de transporte), identificados según el continente al que pertenecen (África, América, Asia, Europa y Oceanía).

Se muestran: 149 países en 149 nodos, cuyo tamaño está en función del índice de infraestructura total. Cada enlace representa la existencia de un vínculo de exportador-importador, con una flecha indicando la dirección y color rojo o negro según la existencia de contiguidad geográfica entre ellos. Los colores de los vértices dependen del continente al que pertenezcan. Colores: América~ Rojo, Asia ~ Amarillo, Europa~Azúl Acero, África~Violet, Oceanía~Coral.

Esta red se muestra netamente con un propósito introductorio. A partir ella no se pueden extraer conclusiones acerca de la regionalización del comercio, o siquiera acerca de que tan central es el rol de ciertos países. Lo único que se puede percibir en este denso entramado de enlaces, es que existe una alta conectividad entre paises en términos discretos (sin tomar en cuenta el volúmen de las exportaciones), lo que precisamente causa que la red sea intelegible.

¿Qué países tienen mas socios comerciales?

Esta noción acerca de la alta conectividad de la red de comercio mundial (que es una muy buena proxy de globalización si se analiza longitudinalmente) se ve corroborada en algunas herramientas del análisis de redes que son aplicables al estudio del comercio internacional. Las métricas del análisis de redes pueden ser extraídas, en su gran mayoría, de la matriz de adyacencia. Esta es una matriz binaria $ A$ cuyos elementos toman valor 1 cuando los objetos representados por las columnas $ (1,2,3…n) $ estan vínculados a los representados por las filas $ (1,2,3…m)$, y 0 cuando sucede lo opuesto.

En el caso particular del comercio, las filas $ (1,2,3…m)$ de la matriz representan al país exportador y las columnas $ (1,2,3…n) $ representan al país importador, por lo que, por ejemplo, \(A_{1,2}=1\) implicaría que las exportaciones del país 1 al país 2 son mayores que 0.

\[ A_{m,n} = \begin{pmatrix} A_{1,1} & A_{1,2} & \cdots & A_{1,n} \\ A_{2,1} & A_{2,2} & \cdots & A_{2,n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ A_{m,1} & A_{m,2} & \cdots & A_{m,n} \end{pmatrix} \]

A partir de esta matriz se pueden extraer datos cómo la cantidad de socios importadores o exportadores de cada país, que país está conectado a países mas importantes, entre otros. Las métricas que recogen esta información son llamadas medidas de Centralidad.

La primera de estas es la centralidad in-degree de cada nodo, que en redes unweighted es tan solo la suma de los enlaces que cada nodo recibe, o la cantidad de países que exportan al nodo en cuestión. Partiendo de la estructura de la matriz de adyacencia, sería igual a la suma de todos los valores de cada columna \[ C_{D_in}= \sum_{i=1}^{n} A_{i,(1,2,3...m)} \].

Análogamente, se puede medir extraer la cantidad de socios importadores de cada país a partir de la centralidad out-degree de cada nodo, que es la cantidad de enlaces que parten de este, o en términos matriciales, la suma de los elementos de cada fila \[ C_{D_out}= \sum_{i=1}^{m} A_{(1,2,3...n),i} \].

En ambos, se aprecia los países tienden a presentar una mayor centralidad out-degree en relación a la centralidad in-degree, es decir: obviando el volúmen de los vínculos comerciales, la mayoríad de los países está bastante conectados con el exterior en términos de exportaciones, pero son mas selectivos al elegir los países de los que importarán sus bienes.

¿Qué países comercian más?

Benedictis et al (2014) reseña mediante el análisis de redes de la base de datos BACI del CEPII, que el 25 % del comercio mundial en el año 2007 estuvo compuesto 32 flujos bilaterales que involucraron a un grupo de 17 países. En este caso, realizaremos lo propio con la base de datos de Harvard CID, tomando en cuenta la reducción de la muestra como consecuencia de la consolidación de diferentes fuentes de datos.

El gráfico muestra extractos de red de comercio mundial del año 2007 que recogen el 10, 25, 50 y 75 por ciento del comercio total respectivamente

Se observa cómo el 25% del comercio en nuestra muestra está representado por 27 enlaces entre 14 paises. Poniendo esto en perspectiva, esto equivale a afirmar que el 25% del comercio se dá entre paises que acumularon el 69.3539496% del producto interno bruto mundial en 2007.

Esta equivalencia de: rol sobre el comercio mundial y rol sobre el producto interno bruto mundial, será resumida en el siguiente cuadro:

Red	Número de países	Número de enlaces	Porcentaje del Pib Mundial
Red del 10% del comercio mundial	5	5	36.669519
Red del 25% del comercio mundial	14	27	69.3539496
Red del 50% del comercio mundial	39	131	91.1212765
Red del 75% del comercio mundial	72	520	97.8831937

En atención a esto, se muestran medidas de centralidad ponderadas, lo que deja atrás el análisis de cuantos socios tiene cada país y gira el enfoque hacia cuanto importa o exporta cada país. Esta medidas son llamadas centralidad in-stength y centralidad out-strenght, y pueden ser calculadas en su versión normalizada o en porcentajes. La versión normalizada de estos indicadores muestra las exportaciones (o importaciones) bilaterales promedio de cada país, mientras que sus versiones en porcentaje muestran cuanto representan sus exportaciones o importaciones totales del comercio mundial.

Examinando qué tan sesgada está de la demanda mundial de comercio (si grupos de países importan significativamente mas que otros), observamos que la centralidad in-strength normalizada (las importaciones promedio de cada país) y la centralidad in-strength en porcentajes (las importaciones de cada país en función de las importaciones mundiales) se distribuyen con un kurtosis de signo negativo, ante la existencia de países que importan significativamente mas que el resto.

\[ C_{S,in}^N = \sum_{n\!=m}^{N} \frac{W_{n,m}}{ C_{D_in}} \]

\[ C_{S,in}^P = \sum_{n\!=m}^{N} \frac{W_{n,m}}{\sum_{n}\sum_{m}W_{n,m}}\ \]

El mismo patrón se repite al examinar el out-strenght normalizado y el out-strength en porcentajes: Existen unos pocos países que exportan siginificativamente mas que la mayoría.

\[ C_{S,out}^N = \sum_{n!=m}^{N} \frac{W_{n,m}}{ C_{D_out}} \]

\[ C_{S,out}^P = \sum_{n!=m}^{N} \frac{W_{n,m}}{\sum_{n}\sum_{m}W_{n,m}}\ \]

Medidadas globales de centralidad

La posición de los países en la red de comercio global, no sólo depende de la cantidad de países a la que estén vinculados ni a la intensidad de los flujos comerciales con estos (en caso de que sea ponderada), sinó que es crucialmente determinada por qué tan conectados se encuentran los países a los que estos están conectados. Aquellos países bien conectados a países centrales, cómo Estados Unidos o China, estarán en el centro, mientras que países bien conectados a la periferia, se ubicaran en esta zona. Para ello están las medidas de centralidad global, entre las que se encuentra closeness centrality entre las mas importantes.

Esta medida muestra el inverso de la distancia topológica promedio del nodo en cuestión hacia todos los demás. Si esta distancia es elevada, la closeness centrality será baja, y se acercará a 1 a medida que el nodo se vaya reduciendo su distancia con todos los demás. En redes dirigidas como esta, la métrica se puede calcular en modo all-degree/in-degree/out-degree y all-strength/in-strength/out-strength.

\[ C_{C,in}^N = \frac{N-1}{\sum_{m!=n}D_{n,m}}\ \] \[ C_{C,out}^N = \frac{N-1}{\sum_{m!=n}D_{n,m}}\ \]

En los paquetes de análisis de redes disponibles en CRAN, como igraph y tnet, es posible calcular la closeness centrality /in-degree/out-degree y all-strength. Esta última es el inverso de la cantidad de pasos (medidos como flujos de comercio bilateral promedio) a la que se encuentra cada país de sus (n-1) potenciales socios comerciales.

Por último se encuentra la eigenvector centrality o centralidad de autovectores, la cual para un nodo determinado, depende de la eigenvector centrality del resto de sus vecinos. No es la centralidad del nodo la que importa, sino la de aquellos nodos que estan directa o indirectamente conectados a el. Si bien suena como un argumento circular, no lo es. Métodos de algebra matricial según los cuales se llevan a cabo estos cálculos, estan disponibles en Beneditis y Nenci (2014). Esta métrica puede ser calculada en sus formas all-degree/in-degree/out-degree y all-strength/in-strength/out-strength, pero siguiendo los comandos disponibles en el paquete igraph, sólo se presentarán la eigen-vector centrality all-degree y la all-strength.

Relación entre medidas de centralidad e infraestructura (cálculos propios).

Tras presentar las anteriores medidas de centralidad, vale la pena preguntarse ¿Existe alguna relación positiva entre al menos una de ellas y el índice de infraestructura de cada país? A continuación presentamos dos gráficas que resumen esta relación para las medidas de centralidad locales y globales, respectivamente. En ellas se observa que no existe tal relación: existen países con poca infraestructura que tienen alta centralidad, y viceversa. Sin embargo, gracias a que el tamaño de cada etiqueta es proporcional al PIB per cápita de cada país, podemos observar que, como reseñamos anteriormente, mientras mayor pib per cápita, mayor infraestructura: Mientras mayor es la infraestrucutra, las etiquetas son mas grandes.

Sin embargo, es pertinente recordar que la muestra según la cual se calcularon estas medidas de centralidad ha pasado por un proceso de consolidación que pudo haber comprometido el tamaño de la misma y por códigos de programación que no han sido peer revieewd.

A continuación corroboramos la relación entre infraestructura y medidas de centralidad del CEPII, decargados desde la base de datos NETWORK TRADE. http://www.cepii.fr/cepii/en/bdd_modele/presentation.asp?id=27

Relación entre medidas de centralidad e infraestructura (cálculos CEPII).

¿Qué tan conectado está el mundo? Análisis de Densidad y de distancia promedio

La pregunta que encabeza esta sección, puede responderse con el cálculo de cuánto representa la cantidad de enlaces existentes de la cantidad de enlaces posible, conocida como densidad de la red. Mientras mas cercana a 1 sea esta métrica, mas interconectada se encuentra la red.

Otra métrica que puede prescribir el nivel de conectividad de la red, es la máxima distancia (cantidad de pasos) existente entre todos los nodos que no están conectados, llamada diámetro; y la distancia promedio entre todos los nodos que no estan conectados, llamada average path lenght.

Estos estadísticos facilitan el análisis de la red como un todo, pero existen otros indicadores y tipos de análisis que facilitan ver la conectividad entre grupos de nodos que comparten, o no, ciertas carácterísticas en común. En ese sentido, existe la métrica de Assortativity, que muestra qué tanto tienden a vincularse directamente aquellos nodos (o paises) que comparten ciertas carácterísticas en común. En este ejercio se imponen como característica común 1)el percentil de infraestructura total correspondiente a cada país y 2) la región o continente al que pertenecen. De haber un alto nivel de Assortativity por infraestructura, que incluso sea mayor al nivel de Assortativity regional, se podría afirmar que aquellos países con infraestructura “similar”, tienden a comerciar mas entre sí.

La métrica de assortativity es el coeficiente de correlación de pearson entre las categorias a las que pertenece cada nodo (identificadas numéricamente) de aquellos nodos que tienen conexión directa entre sí. Tal y como muestra el gráfico anterior, llamado Distribución de conectividad según nivel de infraestructura aleatorio, esta correlación tiende a ser negativa en 1000 redes diferentes con el mismo número de nodos y enlaces y la misma cantidad de integrantes en cada grupo de infraestructura, lo que indica que aquellos nodos con un nivel de infraestructura en común están menos conectados entre ellos que aquellos nodos con niveles de infraestructura diferentes. Específicamente, la red de comercio mundial, tiene un nivel de assortativity bajo -0.0789586, bastante alejado de la media de la distribución.

A continuación, se presenta un cuadro resumen en el que se muestran los valores de los estadísticos descritas anteriormente:

Cuadro resumen del comercio mundial 1 2007

Indicador	Valor	Observaciones
Número de países	149
Número de enlaces	1.785410^{4}
Densidad de la red de comercio mundial	0.8096318
Diametro de la red de comercio mundial	2
Distancia promedio en la red de comercio mundial	1.1903682
País con mas socios importadores	ARE, 148
País con menos socios importadores	BTN, 41
País con mas socios exportadores	AUT, 148
País con min socios exportadores	BTN, 54
Mayores importaciones bilaterales promedio	USA, 1.691745910^{4}
Mayores exportaciones bilaterales promedio	DEU, 1.12201710^{4}
Mayores importaciones totales(% imp total)	USA, 0.1491931
Mayores exportaciones totales(% exp total)	CHN, 0.1053573
Mínima distancia entre distancia total (importando)	AUT, 0.0067568
Mínima distancia entre distancia total (exportando)	ARE, 0.0067568
Mínima distancia entre distancia total (general)	CHN, 0.0068465
Mejor conectado a países conectados (degree)	GBR, 1
Mejor conectado a países conectados (strength)	USA, 1
Assortativity según nivel de infraestructura	-0.0789586

¿Qué sucede a lo interno de cada continente?

América Latina y el Caribe 2007

Tras examinar la conectividad y la assortativity de la red de comercio mundial, repetiremos el mismo ejercicio sobre la red de comercio de América Latina y el Caribe en busca de patrones mas ilustrativos.

Se muestran: 403 vínculos comerciales entre 21 países de ALC, índice de infraestructura total como tamaño de los vértices, color del enlace según contiguidad geográfica y color de vértice según continente o mecanismo de integración latinoamericano. Colores: Alianza del Pacífico~Rojo, Mercosur~Azul, Comunidad Andina~Verde, SICA~Naranja, Caricom~Gris.

En resumidas cuentas, la gráfica completa de la red comercial de ALC es intelegible dada su alta conectividad. Según los criterios de conectividad seleccionados, no pareciera haber grupos de países que estén mas conectados entre sí (la mayoría tiene 20 socios comerciales out-degree e in-degree). En consecuencia, se repiten el signo negativo en la métrica de assortativity, lo que indica que el nivel de infraestructura no es determinante de los enlaces directos en esta red.

A continuación, presentamos un cuadro donde resumimos los hechos estilizados encontrados.

Cuadro resumen de la red de comercio en ALC 1 2007

Indicador	Valor	Observaciones
Número de países	21
Número de enlaces	403
Densidad de la red comercial	0.9595238
Diametro de la red comercial	2
Distancia promedio en la red de comercio alc	1.0404762
País con mas socios importadores	ARG, 20
País con menos socios importadores	GUY, 16
País con mas socios exportadores	BRA, 20
País con menos socios exportadores	BOL, 17
Conectividad según mecanismos	-0.0385385
Conectividad según nivel de infraestructura	-0.0455583

Europa 2007

Entre las motivaciones de este ensayo está vislumbrar si la infraestructura explica (en parte) la diferencia entre los logros de la Unión Europea en materia integración comercial y los de América Latina y el Caribe. Para ello, se extiende el análisis anterior al comercio en el continente europeo.

Se muestra: 1122 vínculos comerciales existentes entre 34 países del continente europeo, índice de infraestructura global como tamaño de los vértices, color del enlace según contiguidad geográfica y color de vértice según continente o mecanismo de integración latinoamericano.

De esta red comercial, sólo destaca que tiene un nivel de conectividad mayor que las dos presentadas anteriormente, ya que casi todos los países que la integran tienen el máximo número de conexiones comerciales posibles dentro de la red. A parte de ello, la assortativity sigue siendo negativa, y destaca que la distribución aleatoria de esta medida tiene una dispersión menor a las demás simulaciones regionales. Al evaluar el out.degree e in.degree de cada país, destaca que es el máximo para la mayoría de los países de la región, lo que implica que la densidad de esta red es cercana a uno. De allí viene que, al distribuir los niveles de infraestructura aleatoriamente entre las 1000 redes simuladas, siempre se produzca el mismo nivel de assortativity.

## ALB AUT BEL BGR BIH BLR CHE CZE DEU DNK ESP EST FIN FRA GBR GRC HRV HUN 
##  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33 
## IRL ITA LTU LUX LVA MDA MKD NLD NOR POL PRT RUS SVK SVN SWE UKR 
##  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33

## ALB AUT BEL BGR BIH BLR CHE CZE DEU DNK ESP EST FIN FRA GBR GRC HRV HUN 
##  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33 
## IRL ITA LTU LUX LVA MDA MKD NLD NOR POL PRT RUS SVK SVN SWE UKR 
##  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33  33

Cuadro resumen de la red de comercio en Europa 1 2007

Indicador	Valor	Observaciones
Número de países	34
Número de enlaces	1122
Densidad de la red comercial	1
Diametro de la red comercial	1
Distancia promedio en la red de comercio	1
País con mas socios importadores	ALB, 33
País con menos socios importadores	ALB, 33
País con mas socios exportadores	ALB, 33
País con menos socios exportadores	ALB, 33
Conectividad según nivel de infraestructura	-0.030303

Concluyendo el apartado número 1

Evolución de la interconectividad de las redes

Las redes de comercio del Mundo, Europa y América Latina y el Caribe han incrementado paulatinamente su conectividad con el pasar de los años. A continuación presentamos esta métrica para el periodo (1990-2010). En primer lugar, se observa que la relación entre la densidad de las redes comerciales y la infraestructura promedio de la red es prácticamente nula. En segundo lugar, se observa que la densidad promedio de la red ALC es mayor a la de las muestras de Europa y el Mundo, pero esto se debe a que la densidad depende del tamaño de la muestra: las redes mas pequeñas se conectan mas fácilmente que las grandes. A pesar de ello, llama la atención que la red de América Latina y el Caribe no experimenta un incremento paulatino como en el caso de la red de comercio europea y la red de comercio mundial, sino que mas bien disminuye de 0.9761905 en 1990 a 0.9547619 en 2010, con una trayectoria bastante volátil.

La ruta a seguir

Esta sección sirvió para presentar algunas de las métricas del análisis de redes que serán usadas para corroborar nuestra hipótesis, y también, para evaluar la conectividad de las tres muestras geográficas usadas en este estudio.

Sin embargo, el criterio de vinculación comercial sobre el que reposa la estructura de estas redes, es insuficiente para evaluar la intensidad con la que el comercio tiende a concentrase geográficamente. En ese sentido, continuaremos en la busqueda de alternativas.

1. Flujos comerciales ponderados.
2. Flujos comerciales discretos, filtradros según las 2 mayores exportaciones de cada país.
3. Aparición de enlaces por encima de algún Threshold de integración comercial bilateral.
4. Índice de introversión (bilateral) (undirected graph)
5. Comercio total (undirected graph)

Otra perspectiva del comercio

Al haber 186 países en nuestra base de datos, la misma cuenta con 34.596 intercambios bilaterales cada año. Es por ello que para contar con una visualización funcional de la red, es necesario controlar la cantidad de enlaces que aparece en la misma.

En ese sentido, se filtrarán los datos según dos criterios (flexibles y modificables según lo amerite el análisis):

1. Se escogerá cómo año de análisis el 2007, para el que disponemos de datos de infraestructura, datos de comercio y “datos de gravedad”.
2. Se hará un ranking de las exportaciones de cada país según el país de destino, y dejarán en la red los dos mayores importadores de cada país. Ello implica que el número de países al que un país exporta estará fijado y el número de países de los que el país importa no, por lo que cualquier diferencia entre la conectividad de los nodos refleja su potencial importador ceteris paribus.

Gráfico 1. Red comercial global

Se muestran: 186 países, dos mayores exportaciones de cada país, índice de infraestructura global como tamaño de los vértices, color del enlace según contiguidad geográfica y color de vértice según continente o mecanismo de integración latinoamericano.Colores: Américas~ Vinotinto, Alianza del Pacífico~Rojo, Mercosur~Azul, Comunidad Andina~Verde, SICA~Naranja, Caricom~Gris, ASEAN ~ Amarillo, Asia~blanco, Europa~Azúl acero, África~Violet, Oceanía~Coral.

Se observa que en el año 2007 varios de los países exportaban hacia socios ubicados dentro de la misma región geográfica. Incorporando la figura de los mecanismos de integración latinoaméricanos en el análisis, destaca la fuerte conectividad comercial entre los países del SICA y los del MERCOSUR. Evaluando visualmente el rol de la infraestructura en la conectividad de cada nodo (su tendencia a ser el principal importador varios países), se constata cierta asociación positiva. Aquellos países con alta infraestructura cómo Estados Unidos, Japón, Alemania, Gran Bretaña, etc. son importantes agentes en la demanda global.

El nivel de assortativity de la red de comercio mundial según subregiones es de 0.2840995, y se encuentra entre los más altos entre aquellos de las simulaciones realizadas.

##       0%      25%      50%      75%     100% 
## 2.970877 4.089699 4.558694 5.778664 8.466280

Por otro lado, el nivel de assortativity calculado en función de quintiles de infraestructura total es de 0.0556087, que aún siendo positivo, es menor al obtenido partiendo del criterio anterior.

Lo anterior avala el hecho de que la cercanía geográfica es mas importante que la infraestructura total, la cual podría considerarse poco relevante desde el punto de vista inter-continental.

Cuadro resumen de la red de comercio Mundial 2

Indicador	Valor	Observaciones
Número de países	149
Número de enlaces	298
País con mas socios importadores	AFG, 2
País con menos socios importadores	AFG, 2
País con mas socios exportadores	USA, 54
País con menos socios exportadores	AFG, 0
Densidad de la red comercial	0.0135135
Diametro de la red comercial	6
Distancia promedio en la red de comercio	2.6239612
Conectividad según subregión	0.2840995
Conectividad según nivel de infraestructura	0.0556087

2.2 Red de Comercio ALC según ranking de importadores globales

A continuación se presenta la red de comercio latinoamericana y caribeña según los mismos criterios que el gráfico 1.

Se observa que para los países de la región es poco común encontrar sus mayores importadores dentro de la región, con las excepciones de Brasil, que es el mayor importador de Argentina, Bolivia y Uruguay, y Venezuela, que está entre los mayores importadores de Colombia, Barbados y Pánama. Posiblemente se trate de exportaciones de crudos y sus derivados en el caso de Colombia y Barbados, así como de re-exportaciones en el caso e Panama

Gráfico 2. Red comercial ALC

Se muestran: dos mayores exportaciones de cada país, índice de infraestructura global como tamaño de los vértices, color del enlace según contiguidad geográfica y color de vértice según continente o mecanismo de integración latinoamericano. Colores: Alianza del Pacífico~Rojo, Mercosur~Azul, Comunidad Andina~Verde, SICA~Naranja, Caricom~Gris.

Gráfico 2.1 Red comercial Europea

Si comparamos la red de comercio latinoamericana de 2007 con su par en el continente Europeo, observamos en esta última una mayor densidad (cantidad de enlaces entre cantidad de enlaces posibles). En esta red existe un sólo país (Malta) cuyos mayores importadores no pertenecen al continente Europeo y se evidencia, además, el importante rol de la demanda Alemana para el resto de los países de la región.

Comunidades o clusters en la red de comercio Europea

Cuadro resumen de la red de comercio europea 2

Indicador	Valor	Observaciones
Número de países	34
Número de enlaces	61
País con mas socios importadores	ALB, 2
País con menos socios importadores	RUS, 0
País con mas socios exportadores	DEU, 22
País con menos socios exportadores	ALB, 0
Densidad de la red comercial	0.0543672
Diametro de la red comercial	5
Distancia promedio en la red de comercio	1.8507463
Conectividad según nivel de infraestructura	0.2733289

2.3 Red de comercio ALC según ranking de importadores locales

Ante los bajos patrones de conectividad mostrados en la gráfica dos, se explora qué tan conectados estarían los países de la región al excluir el volúmen de las exportaciones hacia el resto del mundo, esto con el fin de identificar patrones comerciales intra-mecanismo.

Gráfico 3. Red comercial ALC 2

Se muestra: dos mayores exportaciones de cada país, índice de infraestructura global como tamaño de los vértices, color del enlace según contiguidad geográfica y color de vértice según continente o mecanismo de integración latinoamericano

Al observar los mayores importadores de ALC para cada país, se observa el importante rol de la contiguidad geográfica (identificada por el color rojo del enlace) como determinante de la demanda de importaciones en la región, el cual no era tan evidente en la red de comercio europea. Es cierto que quizás este fenómeno tienda a ser natural, pero es conveniente indagar acerca de el rol de la infraestructura regional en el comercio mas allá de países vecinos.

Adicionalmente, y quizás endógeno a la variable de continguidad geográfica, se observa un patrón de preferencias comerciales intra-mecanismo, del cual vale la pena destacar el rol de Brasil en el Mercosur y la conectividad del tríangulo norte de centroamerica, conformado por Guatemala, Honduras y el Salvador (este triángulo presenta una estructura de “Complete Thriad”, ya que tiene la mayor cantidad de conexiones posibles en su estructura).

Comunidades o clusters en la red de comercio ALC

Cuadro resumen de la red de comercio ALC 3

Indicador	Valor	Observaciones
Número de países	21
Número de enlaces	42
País con mas socios importadores	ARG, 2
País con menos socios importadores	ARG, 2
País con mas socios exportadores	BRA, 5
País con menos socios exportadores	BOL, 0
Densidad de la red comercial	0.1
Diametro de la red comercial	7
Distancia promedio en la red de comercio	2.8662791
Conectividad según nivel de infraestructura	0.0421053
Conectividad segúb mecanismo de integración	0.4797554