Competitividad y crecimiento económico: análisis de causalidad de Granger y selección de variables con técnicas de Machine Learning

Abstract

Existen pocas investigaciones empíricas que estudian la relación entre el crecimiento económico y los índices de competitividad y, más aún, que evalúen si estos índices poseen la solidez metodológica suficiente para establecer dichas relaciones. El presente estudio busca abonar a esta literatura mediante una revisión al Índice de Competitividad Internacional (ICI) publicado por el Instituto Mexicano para la Competitividad (IMCO). Con datos anuales para 43 países durante el periodo 2001-2017, un análisis de causalidad de Granger en panel revela que existe una relación causal bidireccional entre el crecimiento económico y la competitividad. En suma, esta relación se mantiene tras reducir de 126 a 34 el número de indicadores que conforman el ICI, a través de tres técnicas de Machine Learning (ML): regresión LASSO, selección hacia adelante y selección hacia atrás. Por último, se encuentra que estas relaciones presentan matices si se clasifica a los países según su nivel de desarrollo. Con estos resultados, la discusión se enfoca en la relación que guarda la competitividad con el crecimiento económico dadas las diferencias estructurales entre países, y la utilidad práctica de los índices que presentan retos metodológicos y de infraestructura estadística.