12 de febrero de 2026
Inversión tecnológica y PIB: evidencia para Brasil y Corea del Sur (2000–2020)
Vinicius Vono Peruzzi; Wagner dos Anjos Carvalho
Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción.
Este estudio analizó los impactos de las exportaciones de dispositivos microelectrónicos y de la inversión en tecnología sobre el crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB) en naciones emergentes, a través de un análisis comparativo entre Brasil y Corea del Sur de 2000 a 2020. Los objetivos fueron cuantificar el efecto de las exportaciones de microelectrónicos en el PIB, investigar el impacto de la inversión en tecnología en estas exportaciones, analizar las tendencias de las variables e investigar las relaciones de precedencia temporal vía Causalidad de Granger. La finalidad fue comparar los resultados para subsidiar políticas públicas y decisiones estratégicas, partiendo de la premisa de que la interconexión entre exportaciones de alta tecnología, Investigación y Desarrollo (I+D) y crecimiento económico es un vector relevante para el desarrollo (IEDI, 2018).
La relevancia del tema proviene del papel central de la industria de la microelectrónica en la economía global, cuyos componentes impulsan la innovación en sectores como el automotriz, las telecomunicaciones y la salud digital (Mendez, 2021). Comprender cómo la capacidad de una nación para producir y exportar estos bienes se correlaciona con su crecimiento económico y la inversión en I+D es crucial para políticas de desarrollo sostenible. Para economías como la de Brasil, el fortalecimiento en este mercado puede representar una oportunidad de ascenso económico (Camboim, 2015). Corea del Sur fue elegida como contrapunto por su éxito en la transición hacia una potencia tecnológica, impulsada por políticas de innovación exitosas (Zammataro, 2008).
La literatura económica sugiere una relación positiva entre las exportaciones de alta tecnología y el crecimiento económico, identificando la inversión en tecnología como un factor clave (Silva, J. A., 2021). Sin embargo, la especificidad de esta relación en países emergentes carece de una exploración detallada. Mientras que los estudios se centran en economías desarrolladas, queda una brecha en la investigación sobre cómo esta dinámica se manifiesta en economías con particularidades estructurales como Brasil. Factores como la infraestructura, el capital humano y la eficacia de las políticas de incentivo ejercen influencia, pero su interacción no se comprende completamente (Leutwiler, 2019). Esta investigación se justifica por la necesidad de proporcionar evidencia empírica que respalde las políticas públicas en Brasil, contrastando su trayectoria con el modelo surcoreano.
La pregunta central de la investigación fue: ¿cuál es la naturaleza y la fuerza de la correlación y la precedencia temporal entre las exportaciones de dispositivos microelectrónicos, el crecimiento del PIB y la inversión en tecnología en Brasil y Corea del Sur? Para responderla, se formularon dos hipótesis: (H1) las exportaciones de dispositivos microelectrónicos ejercen un efecto positivo y estadísticamente significativo sobre el crecimiento del PIB; y (H2) la inversión en tecnología tiene un efecto positivo y significativo tanto sobre las exportaciones de dispositivos microelectrónicos como sobre el crecimiento del PIB.
La investigación fue un estudio cuantitativo, observacional y exploratorio-descriptivo, que empleó técnicas econométricas de análisis de series temporales. El enfoque permitió un análisis objetivo con herramientas como pruebas de estacionariedad, modelos de regresión y el análisis de causalidad de Granger. Esta última prueba fue particularmente relevante para determinar la dirección de las relaciones de influencia entre las variables (Coelho, 2021; Silva et al., 2025).
La muestra se definió intencionalmente para incluir a Brasil y Corea del Sur. El período de análisis fue de 2000 a 2020, un intervalo de 21 observaciones anuales, limitado por la indisponibilidad de datos consistentes de I+D para Brasil antes de 2000 (Augusto et al., 2013). Los datos secundarios se recopilaron de la UN Comtrade Database y del World Bank Group (UN COMTRADE DATABASE, 2023; WORLD BANK GROUP, 2023). La variable dependiente (Y) fue la tasa de crecimiento anual del PIB. Las variables independientes fueron la Inversión en Tecnología (X1), representada por el gasto en I+D como porcentaje del PIB, y las Exportaciones de Microelectrónica (X2), utilizando como proxy el valor total de las exportaciones anuales de Circuitos Integrados (código HS 8542).
El tratamiento de los datos se realizó en Python (Fávero y Belfiore, 2017), involucrando consolidación y armonización (Fávero, 2013). La variable de Exportaciones de Microelectrónica se sometió a una transformación logarítmica para estabilizar la varianza (Wagner & Callegari-Jacques, 1998). El análisis de estacionariedad con la Prueba de Dickey-Fuller Aumentada (ADF) fue una etapa crítica para evitar resultados espurios (Silveira et al., 2022). La aplicación de la prueba ADF, con un nivel de significancia del 5%, determinó las transformaciones necesarias (primera o segunda diferencia) para garantizar que todas las series utilizadas en la modelización fueran estacionarias (I(0)).
El análisis inferencial, aplicado a las series estacionarias, se estructuró en dos métodos. Primero, se estimaron Modelos de Regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) para cada país, para cuantificar la fuerza y la dirección de la relación entre las variables y probar las hipótesis H1 y H2 (Silva, 2002). Segundo, se aplicó la Prueba de Causalidad de Granger, que evalúa si los valores pasados de una variable (X) poseen capacidad predictiva sobre los valores futuros de otra (Y) (Diniz et al., 2009). La prueba se realizó de forma bivariada en ambos sentidos (ej: I+D → PIB) para determinar la dirección de la influencia; el rechazo de la hipótesis nula (p-valor ≤ 0,05) indica que X “causa” Y en el sentido de Granger (Almeida, 2011; Neves, 2018).
El análisis de los resultados revela disparidades estructurales entre las dinámicas de innovación de Brasil y Corea del Sur. En el período de 2000 a 2020, Corea del Sur demostró una alta densidad de graduados en áreas STEM, mientras que Brasil se centró en la expansión generalista de la educación superior. La Inversión Extranjera Directa (IED) en Corea del Sur se centró en la integración a cadenas de valor de alta tecnología, mientras que en Brasil se orientó a materias primas y al mercado interno. La tasa de registro de patentes surcoreana es una de las más altas del mundo, lo que refleja una conversión eficiente de la inversión en I+D, indicador en el que Brasil presenta un rendimiento inferior. Este contexto es crucial para interpretar la asimetría encontrada en las pruebas.
El análisis de estacionariedad (Prueba ADF) fue la primera etapa en revelar diferencias. Para Brasil, las series de Inversión en I+D y de Exportaciones de Microelectrónica (log) resultaron estacionarias a nivel (I(0)), mientras que el crecimiento del PIB fue integrado de orden uno (I(1)), necesitando la primera diferencia. En contraste, para Corea del Sur, tanto el PIB como el I+D fueron I(1). La diferencia más notable estuvo en la serie de exportaciones de microelectrónica, que resultó integrada de orden dos (I(2)). Este alto orden de integración indica que el desempeño de las exportaciones surcoreanas en el sector está caracterizado por un proceso con un elevado grado de persistencia y sujeto a choques estructurales, reflejando una trayectoria de crecimiento acelerado no observada en Brasil. La evolución de la inversión en I+D (% del PIB) ya anticipaba esta divergencia, con Brasil oscilando en torno al 1-1,4%, mientras que Corea del Sur saltó del 2,1% en 2000 al 4,8% en 2020.
El núcleo del descubrimiento de este estudio reside en los resultados de la Prueba de Causalidad de Granger. Para Brasil, los resultados indicaron una causalidad unidireccional: el crecimiento del PIB “causa”,
Se concluye que el objetivo se alcanzó, preservando los hallazgos y la contribución práctica delineada.
Referencias:
Almeida, G. L. Impactos de los shocks en la política monetaria y el tipo de cambio en Brasil: un modelo de autorregresión vectorial estructural aumentado por factores dinámicos. 2011. 60 f. Tesis (Maestría en Economía Internacional; Políticas Públicas) – Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2011.
Augusto, C. A.; Souza, J. P. de; Dellagnelo, E. H. L.; Cario, S. A. F. Investigación Cualitativa: rigor metodológico en el tratamiento de la teoría de los costos de transacción en artículos presentados en los congresos de la Sober (2007-2011). R. Bras. Eco. de Emp, Piracicaba-SP, v. 51, n. 4, p. 745-764, 2013.
Camboim, G. F. 2015. Capacidades de Innovación de Empresas del Segmento Microelectrónico Brasileño. Trabajo de Conclusión de Curso de Grado. Departamento de Ciencias Administrativas, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil.
Coelho, R. S. Relación de causalidad en el sentido de Granger entre desarrollo financiero, comercio exterior y crecimiento económico: Análisis del caso brasileño. 2021. 44 f. Monografía (Grado en Finanzas) – Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2021.
Cunha. [S. l.]: Repositorio Digital da Escola Superior de Guerra (ESG), 2021. Disponible en: https://repositorio. esg. br/handle/123456789/2051.
Diniz, M. B.; Oliveira Junior, J. N.; Trompieri Neto, N.; Diniz, M. J. T., “Causas de la deforestación de la Amazonía: una aplicación de la prueba de causalidad de Granger sobre las principales fuentes de deforestación en los municipios de la Amazonía Legal brasileña,” Nova Economia, vol. 19, no. 1, pp. 121–151, 2009, doi: 10.1590/S0103-63512009000100006.
Fávero, L. P. L. Datos en panel en contabilidad y finanzas: teoría y aplicación. Contabilidade Vista & Revista, Vitória-ES, v. 10, n. 1, p. 131-156, ene./mar. 2013.
Fávero, L. P.; Belfiore, P. 2017. Manual de Análisis de Datos – Estadística y Modelado Multivariante con Excel®, SPSS® y Stata®. 1ed. Elsevier Editora, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
IEDI. 2018. Industria y el Brasil del Futuro. Informe Técnico. Instituto de Estudios para el Desarrollo Industrial, São Paulo, São Paulo, Brasil.
Leutwiler, J. El Proceso de Desindustrialización y la Inserción Brasileña en las Cadenas Globales de Valor. Aurora, Marília, v.12, n.2, p. 25-44, Jul./Dic., 2019.
Mayrink, Raquel de Assis. Políticas de Ciencia, Tecnología e Innovación en Brasil y en la OCDE: Un enfoque comparado. Contribuidor: Pedro Luiz Cavalcante. 2025. Tesis (Doctorado) – Escola Nacional de Administração Pública (Enap), [S. l.], 2025.
Mendez, L. M. C. Recuperación de la investigación y desarrollo de microchips: un análisis de los esfuerzos brasileños desde la perspectiva del poder global. Orientador: Guilherme Lopes da Cunha. [S. l.]: Repositorio Digital da Escola Superior de Guerra (ESG), 2021.
Neves, J. A. B. Modelo de ecuaciones estructurales: una introducción aplicada. Brasília, DF: Escola Nacional de Administração Pública (Enap), 2018. 81 p. (Colección Metodologías de Investigación).
Santos, G. T. Análisis fundamentalista y aplicación de técnicas econométricas para la predicción de series temporales financieras. 2023. 78 f. Trabajo de Conclusión de Curso (Grado en Estadística) – Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista (Unesp), Presidente Prudente, 2023.
Silva, J. A. Crecimiento económico e innovación en Brasil, China y Corea del Sur. Revista de Desenvolvimento Econômico – RDE, Salvador, BA, v. 3, n. 50, p. 37-58, dic. 2021.
Silva, M. A. Z. M. e. Comparación entre los estimadores de mínimos cuadrados ordinarios y mínimos desvíos absolutos en modelos de regresión lineal simple -: una aplicación en la energía en la agricultura. 2002. viii, 64 f. Tesis (doctorado) – Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências Agronômicas, 2002.
Silva, T. R.; Clericuzi, A. Z.; Carvalho, J. N., “MODELADO DE SERIES TEMPORALES UTILIZANDO ARIMA: PREDICCIÓN FUTURA DEL PIB BRASILEÑO,” International Contemporary Management Review, vol. 6, no. 2, p. e385, ago. 2025, doi: 10.54033/icmrv6n2-045.
Silveira, A. G.; Mattos, V. L. D.; Nakamura, L. R.; Amaral, M. C.; Konrath, A. C.; Bornia, A. C., “Análisis del Valor p Determinado por la Estadística τ en la Aplicación de la Prueba de Dickey-Fuller Aumentada,” Trends in Computational and Applied Mathematics, vol. 23, no. 2, pp. 283–298, jun. 2022, doi: 10.5540/tcam.2022.023.02.00283.
UNITED NATIONS. UN Comtrade Database. [S. l.]: United Nations Statistics Division, [20–]. Disponible en: https://comtrade. un. org/.
Wagner, M. B.; Callegari-Jacques, S. M. Medidas de asociación en estudios epidemiológicos: riesgo relativo y odds ratio. Jornal de Pediatria, Rio de Janeiro, v. 74, n. 3, p. 247-251, 1998.
WORLD BANK GROUP. World Bank Open Data. Washington, D. C.: World Bank Group, [20–]. Disponible en: https://data. worldbank. org/.
Zammataro, Cynthia
Resumen ejecutivo del Trabajo de Conclusión de Curso de Especialización en Data Science y Analytics del MBA USP/Esalq
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