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Why doesn’t capital flow from rich to poor countries? An empirical investigation 
¿Por qué no fluye capital de los países ricos a los pobres? Una investigación empírica 
Resumen 
Examinamos el papel empírico de diferentes explicaciones para la falta de flujos de capital de países 
ricos a países pobres, la "paradoja de Lucas". Las explicaciones teóricas incluyen diferencias en los 
fundamentos entre países e imperfecciones del mercado de capitales. Mostramos que durante 1970-
2000 la baja calidad institucional es la principal explicación. Por ejemplo, mejorar la calidad 
institucional de Perú al nivel de Australia, implica cuadriplicar la inversión extranjera. Estudios recientes 
enfatizan el rol de las instituciones para lograr mayores niveles de ingresos, pero guardan silencio sobre 
los mecanismos específicos. Nuestros resultados indican que la inversión extranjera podría ser un canal 
a través del cual las instituciones afectan el desarrollo a largo plazo. 
1. Introducción 
La teoría neoclásica estándar predice que el capital debería fluir de los países ricos a los pobres. Bajo 
los supuestos usuales de países que producen los mismos bienes con los mismos retornos constantes 
a la tecnología de producción a escala utilizando capital y trabajo como factores de producción, las 
diferencias en el ingreso per cápita reflejan diferencias en el capital per cápita. Por lo tanto, si se 
permitiera que el capital fluyera libremente, las nuevas inversiones se producirían solo en la economía 
más pobre, y esto continuaría siendo cierto hasta que el rendimiento de las inversiones se igualara en 
todos los países. Sin embargo, en su ejemplo ahora clásico, Lucas (1990) compara Estados Unidos e 
India en 1988 y demuestra que, si el modelo neoclásico fuera cierto, el producto marginal del capital 
en India debería ser unas 58 veces mayor que el de Estados Unidos. diferenciales de retorno, todo el 
capital debería fluir de los EE. UU. a la India. En la práctica, no observamos tales flujos. Lucas cuestiona 
la validez de los supuestos que dan lugar a estas diferencias en el producto marginal del capital y 
pregunta qué supuestos deberían reemplazarlos. Según Lucas, esta es la cuestión central del desarrollo 
económico. 
El trabajo de Lucas ha generado una extensa literatura teórica. Los investigadores, incluido el propio 
Lucas, muestran que con ligeras modificaciones de la teoría neoclásica estándar, la "Paradoja" 
desaparece. Estas explicaciones teóricas de la “paradoja de Lucas” se pueden agrupar en dos 
categorías. El primer grupo incluye diferencias en los fundamentos que afectan la estructura de 
producción de la economía, como las diferencias tecnológicas, los factores de producción faltantes, las 
políticas gubernamentales y la estructura institucional.1 El segundo grupo de explicaciones se centra 
en las imperfecciones del mercado internacional de capitales, principalmente el riesgo soberano. e 
información asimétrica. Aunque el capital tiene un alto rendimiento en los países en desarrollo, no va 
allí debido a las fallas del mercado.2 Según Lucas, las fallas del mercado internacional de capitales, o el 
"riesgo político", como él dice, no pueden explicar la falta de flujos antes de 1945, ya que durante ese 
tiempo, la mayor parte del "tercer mundo" estuvo sujeto a los arreglos legales europeos impuestos por 
el colonialismo. Por lo tanto, los inversionistas en los países desarrollados, como el Reino Unido, 
podrían esperar que los contratos se cumplan de la misma manera tanto en el Reino Unido como en la 
India.3 
1 Ver King y Rebelo (1993), Razin y Yuen (1994), Gomme (1993) y Tornell y Velasco (1992). Lucas encuentra que tener en 
cuenta las diferencias en la calidad del capital humano entre países reduce significativamente las diferencias de rendimiento 
y considerar el papel de las externalidades del capital humano elimina las diferencias de rendimiento. Sin embargo, sus 
cálculos asumen que las externalidades del stock de capital humano del país se acumulan en su totalidad a los productores 
dentro del país, es decir, todos los derrames de conocimiento son locales. Este supuesto está en desacuerdo con la evidencia 
de derrames de conocimiento internacional cuantitativamente significativos; ver Helpman (2004). 
3 Antes de 1945, las potencias imperiales europeas otorgaron derechos comerciales a las empresas monopolistas, una 
acción que creó flujos unidireccionales. En teoría, una gran economía exportadora de capital puede limitar los flujos de 
capital para impulsar las tasas de interés en una dirección favorable. Gordon y Bovenberg (1996) señalan que hay poca 
evidencia de que los países grandes restrinjan los flujos de capital con este propósito. 
Sin embargo, las instituciones británicas en India no necesariamente tienen la misma calidad que las 
instituciones británicas en Estados Unidos y Australia. Como lo muestran Acemoglu, Johnson y 
Robinson (2001, 2002), si las enfermedades desalentaban los asentamientos europeos o si la extracción 
de excedentes era más beneficiosa, los colonizadores europeos establecían una estructura institucional 
donde la protección de los derechos de propiedad era débil. 
Nuestro objetivo en este trabajo es investigar el papel de las diferentes explicaciones teóricas de la 
falta de flujos de capital de los países ricos a los países pobres en un marco empírico sistemático.4 
Mostramos que durante el período 1970-2000 la baja calidad institucional es la principal explicación 
de la "paradoja de Lucas". Las estimaciones de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) muestran que 
mejorar la calidad de las instituciones al nivel del Reino Unido desde el de Turquía implica un aumento 
del 60% en la inversión extranjera. Las estimaciones de la variable instrumental (IV) implican un efecto 
aún mayor: mejorar la calidad institucional del Perú al nivel de Australia, implica cuadriplicar la 
inversión extranjera.5 
4 Obstfeld (1995) sostiene que el enfoque más directo sería comparar la tasa de rendimiento del capital en diferentes 
países. Desafortunadamente, es difícil encontrar medidas internacionalmente comparables de las devoluciones de capital 
después de impuestos. 
5 Tanto Turquía como Perú se encuentran en el percentil 25 inferior en la distribución del índice de instituciones, mientras 
que Australia y el Reino Unido están en el percentil 75 superior. 
Un excelente ejemplo del papel de la calidad institucional en la atracción de capital extranjero es la 
decisión de Intel de ubicarse en Costa Rica en 1996.6 En la etapa final del proceso de decisión, la lista 
corta incluyó a México y Costa Rica. Los dos países tienen un PIB per cápita similar en dólares 
estadounidenses (cerca de $ 3000 en ese momento), aunque México es un país mucho más grande. 
Ambos países tienen niveles similares de tasas de alfabetización de adultos. Sin embargo, dado el 
tamaño total de la inversión de Intel en relación con el tamaño de la economía, una preocupación 
importante en el proceso de decisión fue la disponibilidad absoluta de ingenieros y graduados 
técnicamente capacitados, lo que favoreció a México. Por lo tanto, no se puede argumentar que el 
capital humano fue un tema determinante en la elección final de Intel. En cambio, la estabilidad de 
Costa Rica y los menores niveles de corrupción inclinaron la balanza a favor del país. Como señaló Spar 
(1998), la oferta de México de hacer "excepciones" a las reglas existentes para Intel solo en contraste 
con el enfoque de Costa Rica de hacer que cualquier concesión hecha a Intel esté disponible para todos 
los demás inversionistas fue una razón importante en la decisión final. Otro ejemplo es el reciente auge 
de la inversión extranjera directa (IED) en Turquía. Este boom es similar al que observaron Portugal y 
Grecia tras su incorporación a la UE. Turquía se convirtió en un país de adhesión oficial el 3 de octubre 
de 2005 y comenzó las negociaciones de entrada.En un artículo reciente, Champion y von Reppert-
Bismarck (2005), argumentan que estas negociaciones oficiales de entrada obligarían a Turquía a 
parecerse más a los "países de la UE" en su sector bancario, su ley antimonopolio, su regulación y sus 
políticas, que a su vez atraerá inversión extranjera. Turquía ha llevado a cabo importantes reformas 
institucionales y cambios constitucionales en los dos últimos años, incluida la ley de IED de 2003 que 
recorta los procedimientos oficiales de 15 a 3 para los inversores extranjeros. Empresas 
multinacionales como Metro AG, PSA Peugeot Citroen, Vodafone PLC y France Telekom están 
aumentando su IED en Turquía, argumentando que la protección de los inversores y el clima general 
de inversión mejoraron considerablemente como resultado de estas reformas. Como resultado, los 
flujos de IED se han disparado desde un promedio de bastante menos de $ 1 mil millones en la década 
de 1990 a $ 2,6 mil millones el año pasado y más de $ 5 mil millones proyectados para 2005. 
La “paradoja de Lucas” está relacionada con los principales “rompecabezas” de la macroeconomía y 
las finanzas internacionales.7 Estos incluyen la alta correlación entre el ahorro y la inversión en los 
países de la OCDE (el rompecabezas Feldstein-Horioka); la falta de inversión extranjera por parte de 
los residentes del país de origen (el rompecabezas del sesgo interno); y las bajas correlaciones del 
crecimiento del consumo entre países (el rompecabezas del riesgo compartido). Todos estos enigmas 
se derivan de la falta de flujos internacionales de capital, más específicamente, la falta de tenencias de 
acciones internacionales. Sin embargo, la literatura empírica sobre estos temas es extremadamente 
escasa y no está de acuerdo. En particular, todavía no sabemos qué es más importante para explicar la 
“paradoja de Lucas”: ¿los fundamentos o las fallas del mercado? Algunos investigadores proporcionan 
evidencia histórica indirecta de que la escolaridad, los recursos naturales y los factores demográficos 
son las razones de la inversión europea en el "nuevo mundo" .8 La literatura empírica sobre los 
determinantes de los flujos de capital se ha centrado en el papel de los factores externos (empuje) y 
factores internos (de atracción). Los investigadores encuentran que los factores externos, en su 
mayoría tasas de interés bajas en las naciones desarrolladas, en particular en los EE. UU., Jugaron un 
papel importante en la contabilización de la renovación de préstamos externos a los países en 
desarrollo en la década de 1990.9 La literatura presta especial atención a los determinantes de IED y 
muestra que el tamaño del gobierno, la estabilidad política y la apertura juegan un papel importante.10 
En términos de los determinantes de los flujos bilaterales de capital y la deuda externa, algunos 
estudios encuentran apoyo para teorías que enfatizan las imperfecciones en los mercados crediticios 
internacionales.11 Sin embargo, estos documentos no prestó especial atención al papel de las 
instituciones en la configuración de los flujos internacionales de capital a largo plazo.12 
8 En el contexto de la inversión británica en el extranjero antes de la Primera Guerra Mundial, O’Rourke y Williamson (1999) 
encuentran que el capital británico persiguió a los emigrantes europeos, donde ambos buscaban tierras y recursos naturales 
baratos. Clemens y Williamson (2004), utilizando datos sobre la inversión británica en 34 países durante el siglo XIX, 
muestran que dos tercios de las exportaciones de capital británico se destinaron al nuevo mundo con escasez de mano de 
obra y solo alrededor de una cuarta parte se destinó a la abundante mano de obra de Asia y África. por razones similares. 
12 Utilizando datos a nivel de empresa, Stulz (2005) y Doidge, Karolyi y Stulz (2004) muestran que las instituciones del país 
en el que se encuentra una empresa afectan la forma en que los inversores reciben un rendimiento de invertir en la 
empresa. Específicamente, muestran que casi toda la variación en las calificaciones de gobernabilidad entre empresas en 
países menos desarrollados es atribuible a las características del país. La implicación de su trabajo es que las instituciones 
débiles a nivel de país pueden explicar la falta de flujos hacia países donde el producto marginal físico del capital es el más 
alto, un corolario sobre el que proporcionamos evidencia sistemática. 
Nuestro artículo también está relacionado con el trabajo reciente sobre desarrollo económico que 
enfatiza el papel de las instituciones para lograr niveles más altos de ingresos.13 Sin embargo, hay poca 
evidencia sistemática sobre los mecanismos específicos. Nuestros resultados muestran que la calidad 
institucional moldeó los flujos de capital internacional en los últimos treinta años, lo que a su vez 
implica que la inversión extranjera puede ser uno de los eslabones perdidos a través de los cuales las 
instituciones afectan el desarrollo a largo plazo.14 
14 Klein (2005) muestra que el efecto de la liberalización de la cuenta de capital sobre el crecimiento depende del desarrollo 
institucional de un país. 
El resto del artículo está organizado de la siguiente manera. La sección 2 revisa el modelo neoclásico 
estándar y presenta las principales implicaciones empíricas en términos de movimientos de capital. La 
sección 3 investiga el papel de las diferentes explicaciones teóricas de la “paradoja de Lucas” en un 
marco de regresión entre países. Concluye la sección 4. 
2. Cuestiones conceptuales 
Suponga una pequeña economía abierta donde la producción se produce utilizando capital K y trabajo 
L a través de una función de producción de CobbDouglas, 
 
donde Y denota producción y A denota la productividad total de los factores (PTF). Los agentes pueden 
pedir prestado y prestar capital a nivel internacional. Si todos los países comparten una tecnología 
común, la movilidad perfecta del capital implica la convergencia instantánea de los rendimientos del 
capital. Por tanto, para los países i y j,
 
donde f (.) es la función de producción neta de depreciación en términos per cápita y k denota capital 
per cápita. La disminución de los rendimientos del capital implica que, en el proceso de transición, los 
recursos fluirán de países con abundancia de capital (rendimientos bajos) a países con escasez de 
capital (rendimientos altos). Aunque se usa ampliamente en la literatura sobre el crecimiento, el 
modelo neoclásico con PTF constante tiene implicaciones contrafácticas para las tasas de rendimiento, 
ya que parece que no fluye suficiente capital a los países con escasez de capital y las tasas de interés 
implícitas no parecen converger. Como se explicó en la introducción, las explicaciones teóricas de este 
patrón paradójico se pueden agrupar como diferencias en los fundamentos entre países versus 
imperfecciones del mercado de capitales internacional. Investigamos cada grupo en detalle a 
continuación. 
2.1 Fundamentos 
Factores faltantes de producción 
Una de las explicaciones de la falta de flujos de capital de los países ricos a los pobres es la existencia 
de otros factores, como el capital humano y la tierra, que afectan positivamente los rendimientos del 
capital, pero generalmente son ignorados por el enfoque neoclásico convencional. Por ejemplo, si el 
capital humano afecta positivamente el rendimiento del capital, tiende a fluir menos capital a países 
con menor dotación de capital humano. Por tanto, si la función de producción está dada por
 
donde Zt denota otro factor que afecta el proceso de producción, entonces (2) tergiversa los flujos de 
capital implícitos. Por tanto, para los países i y j, el verdadero rendimiento es
 
Políticas gubernamentales 
Las políticas gubernamentales pueden ser otro impedimento para los flujos y la convergencia de los 
retornos. Por ejemplo, las diferencias entre países en las políticas fiscales gubernamentalespueden 
dar lugar a diferencias sustanciales en las relaciones capital-trabajo. La inflación puede funcionar como 
un impuesto y disminuir el rendimiento del capital. Además, el gobierno puede limitar explícitamente 
los flujos de capital imponiendo controles de capital. Podemos modelar el efecto de estas políticas 
gubernamentales distorsionantes asumiendo que los gobiernos gravan el rendimiento del capital a una 
tasa τ, que difiere entre países. Por lo tanto, para los países i y j, el verdadero rendimiento es
 
Estructura institucional y productividad total de los factores 
Las instituciones son las reglas del juego en una sociedad. Consisten en restricciones informales 
(tradiciones, costumbres) y reglas formales (reglas, leyes, constituciones). Dan forma a la estructura de 
una economía. North (1994) define las instituciones como las limitaciones ideadas por el hombre que 
estructuran la interacción política, económica y social. Existe una distinción importante entre políticas 
e instituciones. Las políticas son elecciones tomadas dentro de una estructura política y social, es decir, 
dentro de un conjunto de instituciones. 
Se entiende que las instituciones afectan el desempeño económico a través de su efecto en las 
decisiones de inversión al proteger los derechos de propiedad de los empresarios contra el gobierno y 
otros segmentos de la sociedad y evitar que las élites bloqueen la adopción de nuevas tecnologías. En 
general, los derechos de propiedad débiles debido a instituciones deficientes pueden conducir a la falta 
de capacidad productiva o la incertidumbre de los retornos en una economía. Por tanto, las debilidades 
institucionales crean una brecha entre los rendimientos esperados y los rendimientos ex post. Los 
modelamos como diferencias en el parámetro At, que captura las diferencias en la eficiencia general 
en la producción entre países. Al definir el parámetro At, no podemos diferenciar entre el efecto de las 
instituciones sobre las oportunidades de inversión y el de la PTF (es decir, At definido como la 
estructura de incentivos que permite innovaciones versus At definido como el índice de productividad). 
De hecho, como sostiene Prescott (1998), el uso eficiente de la tecnología existente o la resistencia a 
la adopción de otras nuevas depende de los “arreglos” que emplea una sociedad. Eichengreen (2003) 
sostiene que las relaciones capital-trabajo entre países pueden diferir debido a diferencias en el 
contexto cultural y / o capacidad tecnológica. Aunque la tecnología está disponible para todos los 
países, puede haber barreras para la adopción de las tecnologías existentes, o diferencias en el uso 
eficiente de la misma tecnología. 15,16, 
Por lo tanto, para los países i y j, el verdadero retorno está dado por 
 
16 Kalemli-Ozcan, Reshef, Sorensen y Yosha (2003) muestran que el capital fluye hacia estados de alta productividad dentro 
de los EE. UU., Donde existe una estructura institucional común. Este resultado es consistente con la predicción de un 
modelo neoclásico con diferencias de PTF. 
2.2 Imperfecciones del mercado de capitales internacional 
Informacion asimétrica 
Los problemas de información asimétrica, intrínsecos a los mercados de capitales, pueden ser ex ante 
(selección adversa), provisionales (riesgo moral) o ex post (verificación estatal costosa). En general, 
bajo información asimétrica, las principales implicaciones del modelo neoclásico sobre los flujos de 
capital tienden a no sostenerse. En un modelo con riesgo moral, por ejemplo, donde los prestamistas 
no pueden monitorear inversión, la inversión per cápita de los países pobres depende positivamente 
de la riqueza per cápita. Alternativamente, si los inversores extranjeros tienen una desventaja en 
términos de información del mercado interno, tienden a invertir menos. 
Riesgo soberano 
El riesgo soberano se define como cualquier situación en la que un soberano incumple los contratos 
de préstamo con extranjeros, se apodera de activos extranjeros ubicados dentro de sus fronteras o 
impide que los residentes nacionales cumplan plenamente sus obligaciones con los contratos 
extranjeros.17 El problema se deriva del hecho de que los incentivos de pago para los deudores pueden 
difieren de lo que hay en un contrato entre dos naciones porque la capacidad de un tribunal para 
obligar a una entidad soberana a cumplir es extremadamente limitada. 
17 Lucas analiza el poder monopolístico y los controles de capital, es decir, las políticas gubernamentales distorsionantes 
bajo las imperfecciones del mercado de capitales, ya que combina imperfecciones del mercado de capitales nacional e 
internacional. Siguiendo a Obstfeld y Rogoff (1995), consideramos las imperfecciones del mercado de capitales 
internacional solo aquellas relacionadas con problemas de aplicación soberana o aquellas basadas en asimetrías de 
información. Ponemos todas las distorsiones internas bajo los fundamentos ya que afectan la productividad del capital. 
Lucas, citando el ejemplo específico de India, descarta el riesgo soberano como explicación de la falta 
de flujos de países ricos a países pobres. Sostiene que los inversionistas en India enfrentaron las mismas 
reglas y regulaciones que los inversionistas en el Reino Unido. Sin embargo, como sostienen Reinhart 
y Rogoff (2004), las numerosas rebeliones en India mientras una colonia británica indican que el riesgo 
ex ante percibido de expropiación era mayor. que el ex post. Reinhart y Rogoff (2004) enfatizan la 
relación entre el riesgo soberano y los incumplimientos históricos y concluyen que el riesgo soberano 
debe ser la explicación de la “paradoja de Lucas”. Argumentan lo siguiente: “[E] l hecho de que tantos 
países pobres no paguen sus deudas, que se canalicen tan pocos fondos a través del capital social y 
que los préstamos privados en general aumenten más que proporcionalmente con la riqueza, todos 
apoyan firmemente la opinión de que El riesgo político es la razón principal por la que no vemos más 
flujos de capital hacia los países en desarrollo. Si las imperfecciones del mercado crediticio disminuyen 
con el tiempo debido a mejores instituciones, las externalidades del capital humano u otros elementos 
de la "nueva teoría del crecimiento" pueden llegar a desempeñar un papel más importante ". Este 
argumento es totalmente coherente con nuestro resultado, ya que los incumplimientos históricos son 
indicadores de la mala calidad de las primeras instituciones.18 
18 De hecho, simpatizamos con la opinión de que las instituciones pueden tener en cuenta tanto los fundamentos débiles 
como las imperfecciones del mercado de capitales, ya que instituciones históricamente débiles podrían ser responsables 
del riesgo soberano histórico y actual y de la alta probabilidad de incumplimiento. 
3. Instituciones y la “paradoja de Lucas”: estimaciones de OLS 
3.1 Datos y estadísticas descriptivas 
Flujos de capital 
Las Estadísticas Financieras Internacionales (IFS) emitidas por el Fondo Monetario Internacional (FMI) 
son la fuente de datos estándar para las entradas anuales de capital. Aunque existen otras fuentes de 
datos, el FMI, IFS proporciona los datos más completos y comparables sobre los flujos de capital 
internacionales.19 Las principales categorías de entradas de capital son la inversión extranjera directa 
(IED), la inversión de cartera en acciones y las entradas de deuda. Los datos de IED incluyen inversiones 
totalmente nuevas (construcción de nuevas fábricas), capital social, ganancias reinvertidas, otro capital 
y derivados financieros asociados con varias transacciones entre empresas afiliadas. La inversión de 
capital de cartera incluye acciones, participaciones en acciones y documentos similares que 
generalmente denotan propiedad de capital. Cuando un inversor extranjero compra valores de una 
empresa local sin una participación de control, la inversión se considera una inversiónde cartera. La 
IED es participación accionaria que otorga una participación de control.20 En el análisis de regresión, 
no distinguimos entre accionistas minoritarios y mayoritarios, ya que esta distinción no es importante 
para nuestro análisis. Además, debido a la falta de datos de cartera (algunos países tienden a no recibir 
flujos de cartera, en parte debido a la falta de mercados de valores en funcionamiento), preferimos 
utilizar los flujos totales de acciones extranjeras en el análisis, que es la suma de las entradas de capital 
extranjero directo y inversión de capital de cartera. 
20 El FMI clasifica una inversión como directa si un inversionista extranjero posee al menos el 10 por ciento del capital social 
de una empresa local, mientras que las compras de capital restantes se clasifican como inversión de capital de cartera. 
Recientemente, la mayor parte de la IED se ha realizado en forma de fusiones y adquisiciones en lugar de inversiones 
nuevas. 
Las entradas de deuda incluyen bonos, obligaciones, pagarés e instrumentos de deuda negociables o 
del mercado monetario. Preferimos abstraer la mayor parte de nuestro análisis de los flujos de deuda, 
ya que tienden a ser moldeados por decisiones gubernamentales en mayor medida que los flujos de 
capital.21 A nosotros, por otro lado, nos gustaría capturar las decisiones del mercado.22 Idealmente, 
nos gustaría utilizar todos los flujos de capital privado y abstraer la parte pública de los flujos de deuda. 
Sin embargo, estos datos no están disponibles. Los datos del FMI, IFS incluyen emisores públicos y 
privados y tenedores de títulos de deuda. Aunque los datos están divididos por autoridades 
monetarias, gobierno general, bancos y otros sectores, lamentablemente esta información no está 
disponible para la mayoría de los países durante largos períodos de tiempo. Además, es difícil dividir 
los datos disponibles por acreedor y deudor público / privado. 23 
21Hasta mediados de 1970, después del cierre de los mercados internacionales en la década de 1930, los flujos de deuda 
hacia la mayoría de los países en desarrollo estaban generalmente restringidos a organizaciones internacionales / 
préstamos de gobierno a gobierno. A fines de la década de 1970, los bancos reemplazaron a los gobiernos de los países 
industriales como prestamistas para los países en desarrollo. Después de 1982, tras la crisis de la deuda, los acreedores 
oficiales volvieron a dominar los préstamos a los países en desarrollo. 
22 En muchos países, los préstamos bancarios generalmente se han intermediado a través de sistemas financieros mal 
regulados, por lo que no responden a los incentivos del mercado. Véase Henry y Lorentzen (2003) y Obstfeld y Taylor (2004). 
Por otro lado, uno podría temer que excluir las entradas de deuda reducirá totalmente las medidas de 
entradas de capital para países con un desarrollo limitado del mercado de valores y / o para países que 
reciben bajos niveles de IED, lo que a su vez podría sesgar nuestros resultados. Sostenemos que el 
papel de los flujos de capital total (directos y de cartera) para los países en desarrollo no es pequeño 
en absoluto. Para los países en desarrollo, las entradas medias de IED per cápita crecieron un 6,2% 
durante los últimos treinta años y se convirtieron en la principal fuente de capital privado durante la 
década de los noventa. Las entradas medias de acciones de cartera per cápita crecieron un 9,3%. Las 
entradas medias de deuda per cápita crecieron solo un 3,3%. No obstante, examinamos el papel de las 
entradas de deuda en nuestra sección de robustez. 
Otro tema sobre el FMI, los datos de los flujos de capital IFS, está relacionado con la importancia de los 
efectos de valoración. Como observa Obstfeld (2004), "una deficiencia cada vez más grave de la medida 
estándar de cuenta corriente es que no incorpora efectos de valoración potencialmente grandes". El 
IFS informa las transacciones de la balanza de pagos como flujos de capital y deuda. La literatura 
reciente llama la atención sobre el papel significativo de las ganancias y pérdidas de capital, los 
incumplimientos, las fluctuaciones de precios y tipos de cambio, es decir, sobre los efectos de la 
valoración, como un mecanismo de ajuste financiero internacional24. Kraay, Loayza, Serven y Ventura 
(2000, 2005) (KLSV) y Lane y Milesi-Ferretti (1999, 2001) (LM) construyen estimaciones de activos y 
pasivos externos y sus subcomponentes para diferentes países en las décadas de 1970, 1980 y 1990, 
prestando especial atención a estos efectos de valoración, proporcionando así una mejor "dispositivo 
de seguimiento" de la posición externa de un país. Estos autores realizan un trabajo meticuloso de 
limpieza de los datos existentes. LM estima las existencias de acciones de cartera e inversión extranjera 
directa con base en los datos de flujo de IFS del FMI. Para estimar las existencias de IED, los autores 
acumulan flujos y ajustan los efectos de las variaciones del tipo de cambio. Para las acciones de renta 
variable de cartera, se ajustan a los cambios en el valor en dólares estadounidenses de fin de año del 
mercado de valores nacional. KLSV argumenta en contra de la valoración de las acciones utilizando los 
precios del mercado de valores manteniendo que el capital cotizado en el mercado de valores y los 
precios de las acciones correspondientes, especialmente en los países en desarrollo, no son 
representativos del stock de capital de un país. En cambio, utilizan el precio de los bienes de inversión 
en moneda local, que es el deflactor de la inversión. También se ajustan a las variaciones del tipo de 
cambio, como en el conjunto de datos LM. Tanto los conjuntos de datos de KLSV como de LM son de 
mayor calidad ya que los respectivos autores ponen sumo cuidado en limpiar los datos básicos de IFS, 
verificando las fuentes de los países individuales, etc. 
23 La base de datos de Finanzas para el Desarrollo Global del Banco Mundial, que se centra en el lado del pasivo, divide los 
datos de la deuda por el tipo de acreedor (oficial y privado), pero no por el tipo de deudor. Estos datos están disponibles 
solo para países en desarrollo. Como señalan Lane y Milesi-Ferretti (2001), para los países en desarrollo existen 
discrepancias entre los flujos de préstamos informados en las Estadísticas de la balanza de pagos del FMI y los cambios en 
los saldos de la deuda externa según lo informado por la Base de datos de financiación del desarrollo global del Banco 
Mundial. Después de la crisis de la deuda de la década de 1980, hay una serie de problemas de medición relacionados con 
diferentes metodologías para registrar los impagos, la reprogramación, la condonación de la deuda y las reducciones. 
24Obstfeld (2004) compara dos casos. En un caso, las empresas con capital en manos de extranjeros pagan dividendos. En 
el segundo caso, las empresas con capital en manos de extranjeros retienen las ganancias. En el primer caso, el pago de 
dividendos aparecería en la cuenta corriente como una importación de servicio (ingreso neto de factores). En el segundo 
caso, el precio del mercado de valores de una empresa aumentaría, pero no habría ningún registro en la balanza de pagos 
con el método de contabilidad actual. 
Usamos datos de entradas de capital de estas tres fuentes diferentes en nuestro análisis empírico. 
Calculamos las entradas anuales de inversión de capital directa y de cartera a partir de las acciones en 
los conjuntos de datos de KLSV y LM como el cambio anual en el stock de activos extranjeros sobre 
capital nacional. Las entradas de inversión directa del FMI (en las que se basan los datos de KLSV y LM) 
incluyen las ganancias reinvertidas de empresas de propiedad extranjera, mientras que los datos sobre 
las entradas de inversiones de capital de cartera no lo hacen. Como señala KLSV, los cambios en la 
valoración de las acciones en el mercado de valores reflejarán estasganancias reinvertidas, mientras 
que los cambios en la valoración del deflactor de inversiones no lo harán. Por lo tanto, el procedimiento 
KLSV subestimará los derechos sobre la inversión de capital de cartera. Creemos que la debilidad de 
los datos del mercado de valores para los países en desarrollo es una preocupación mayor y, por lo 
tanto, utilizamos los datos de KLSV en la mayor parte de nuestro análisis. 
El cuadro 1 muestra estadísticas descriptivas de 81 países durante 1970-2000 a partir de los datos del 
FMI; 58 países entre 1970-1997 a partir de los datos de KLSV; y 56 países entre 1970-1998 a partir de 
los datos de LM. Estos países constituyen nuestras muestras "base" para cada conjunto de datos. Los 
países de la muestra "base" se seleccionan de los datos disponibles para nuestras variables de interés, 
que son 98, 61 y 60 países en cada conjunto de datos respectivamente, ya que los países de la muestra 
"base" son aquellos en los que hay datos disponibles para todas las principales variables explicativas. 
En todas nuestras regresiones, la variable dependiente son las entradas de inversión en acciones 
directas y de cartera per cápita, promediadas durante el período de muestra relevante. Creemos que 
las medidas per cápita están más en línea con la literatura teórica.25 Usamos las entradas promedio 
para capturar los efectos a largo plazo de las diversas explicaciones de la “paradoja de Lucas”. 
Las entradas promedio de inversión directa y de cartera en acciones per cápita tienen una media de 
117,34 con una desviación estándar de 170,29 para la muestra del FMI; 38,57 con una desviación 
estándar de 59,27 para la muestra KLSV; y 202,29 con una desviación estándar de 322 para la muestra 
LM. Observe que los datos del FMI y LM están en dólares estadounidenses constantes de 1996 y los 
datos de KLSV están en dólares estadounidenses constantes de 1990. Los tres conjuntos de datos 
muestran una gran cantidad de variación, donde algunos países reciben 1000 veces más flujos que 
otros. Las variables explicativas también muestran una variación igualmente grande, que explicar en 
detalle a continuación. 
25 Además, un histograma reveló que esta medida tiene una distribución más normal que las otras medidas potenciales. 
"Lucas Paradox" y los fundamentos 
El gráfico 1 muestra las entradas de inversión directa y de cartera en acciones de 23 países 
desarrollados y 75 países en desarrollo durante 1970–2000. La diferencia entre los dos es una clara 
demostración de los flujos norte-norte, o la "paradoja de Lucas". Usamos el logaritmo del PIB per cápita 
(PPP) en 1970 en el lado derecho de cada regresión para capturar la "Paradoja de Lucas", en otras 
palabras, la significación positiva de esta variable demuestra la presencia de la "Paradoja". Luego 
incluimos las otras variables explicativas. Analizamos cuál hace que el logaritmo del PIB per cápita en 
1970 sea insignificante cuando se incluye, proporcionando así una explicación para la “paradoja de 
Lucas” 26. 
26 Nótese que al incluir las otras variables explicativas, la insignificancia del logaritmo del PIB per cápita en 1970 es la 
condición suficiente para que la “Paradoja” desaparezca. Todo lo demás en igualdad de condiciones, la teoría neoclásica 
implica una relación negativa entre el stock de capital inicial (o la producción inicial) y las entradas futuras solo si los países 
se encuentran en el mismo nivel de desarrollo tecnológico. Lamentablemente, los datos no nos permiten controlar las 
diferencias tecnológicas entre países, salvo la adición del residuo de Solow como control adicional. Consulte el apéndice D 
para ver un ejercicio relacionado. 
Para capturar los fundamentos utilizamos el logaritmo de los años promedio de escolaridad total y la 
calidad institucional promedio, donde ambas variables se promedian durante el período de muestra 
relevante. La medición de la calidad institucional es una tarea desafiante. Como argumentan Acemoglu, 
Johnson y Robinson (2001), existe un "grupo de instituciones", que incluyen restricciones a la 
expropiación del gobierno, poder judicial independiente, aplicación de los derechos de propiedad e 
instituciones que brindan igualdad de derechos y garantizan las libertades civiles, que es importante 
fomentar inversión y crecimiento. Por lo tanto, construimos un índice compuesto anual utilizando las 
variables de la Guía Internacional de Riesgo País (ICRG) del Grupo PRS.27 El índice compuesto es la 
suma de los índices de perfil de inversión, estabilidad del gobierno, conflicto interno, conflicto externo, 
no corrupción, no política militarizada, protección contra tensiones religiosas, ley y orden, protección 
contra tensiones étnicas, responsabilidad democrática y calidad burocrática. Este índice toma valores 
de 0 a 10 para cada país, donde una puntuación más alta significa un riesgo menor.28 
27 Los datos de la Guía Internacional de Riesgo País (ICRG) no se basan en encuestas de opinión de ningún tipo. El modelo 
ICRG para pronosticar el riesgo financiero, económico y político fue creado en 1980 por los editores de "International 
Reports", un boletín semanal sobre finanzas y economía internacionales. Los editores crearon un modelo estadístico para 
calcular los riesgos país, que luego se convirtió en un sistema integral que permite medir y comparar varios tipos de riesgos 
económicos y políticos a nivel de país. En 1992, ICRG (su editor y analistas) pasó de "Informes internacionales" a "El Grupo 
PRS". Ahora, el personal profesional de "The PRS Group" asigna puntajes para cada categoría a cada país. 
28 La clasificación ICRG anterior (1982-1995) incluía el riesgo de repudio de los contratos por parte del gobierno y el riesgo 
de expropiación, ambos utilizados por Acemoglu, Johnson y Robinson (2001). Después de 1995, estas variables se informan 
en la categoría de perfil de inversión del ICRG. 
Los trabajos teóricos muestran que los bajos niveles de capital humano y las instituciones débiles 
reducen la productividad del capital. Por tanto, esperamos que estas variables sean positivamente 
significativas. Como se muestra en el cuadro 1, el PIB per cápita (PPA) en 1970, la calidad institucional 
promedio y los años promedio de escolaridad muestran una gran variación. El PIB per cápita en 1970 
varía entre 500 dólares estadounidenses PPA a 23.000 dólares estadounidenses PPA; y el país más 
educado tiene 11 años de escolaridad en comparación con 0 en el país menos educado. Para la variable 
de calidad institucional tenemos países con instituciones fuertes en el percentil 75 de la distribución 
como Reino Unido y Dinamarca y también países con instituciones débiles en el percentil 25 de la 
distribución como Turquía y México. Debido a que nuestras muestras están compuestas por países 
ricos y pobres, existe una gran variación en todas estas variables explicativas, lo que a su vez nos 
permite probar varias explicaciones detrás de la “paradoja de Lucas” en un entorno de país cruzado. 
También utilizamos una variable adicional, las restricciones a la movilidad del capital, como medida de 
la restricción explícita de un gobierno a la libre movilidad del capital. Esta medida es el promedio de 
cuatro variables ficticias construidas por el FMI: acuerdos cambiarios, restricciones de pago sobre 
transacciones corrientes y sobre transacciones de capital, y requisitos de repatriación para los ingresos 
de exportación, donde cada variable ficticia toma un valor de 1 si existe la restricción. Estas 
restricciones varían entre 0 y 1, como se muestra en la tabla 1 y esperamos que esta variable sea 
negativamente significativa. Dado que muchos países liberalizaron sus cuentas de capital durante el 
período de nuestra muestra, también ejecutamos nuestras regresiones entre países para cada década 
de nuestra muestra, como se muestra en el apéndice D. Este ejercicio capturará la naturaleza 
cambiante de las restricciones a la variablede movilidad de capital. 
Imperfecciones del mercado de capitales internacional 
Es difícil obtener la información adecuada (desde el punto de vista de la inversión) sobre un país sin 
visitarlo y, por lo tanto, la distancia a la que se encuentra ese país podría ser una preocupación. Los 
gestores de carteras y los banqueros de inversión, que asesoran a sus clientes sobre la inversión en 
China, por ejemplo, se publicitan señalando la frecuencia con la que visitan el país. Como señaló Adam 
Smith, “en el comercio interior, su capital nunca está tanto tiempo fuera de su vista como lo está con 
frecuencia en el comercio exterior de consumo. Puede conocer mejor el carácter y la situación de las 
personas en las que confía, y si llegara a ser engañado, conoce mejor las leyes del país del que debe 
buscar reparación ”29. Recientemente se ha utilizado la distancia como sustituto de la Fallos del 
mercado internacional de capitales, principalmente información asimétrica. Analizar las 
participaciones en acciones de una gran Coval y Moskowitz (1999, 2001) muestran que los 
administradores de fondos obtienen rendimientos sustancialmente anormales en inversiones 
geográficamente próximas (a 100 kilómetros de la sede de un fondo). Los autores interpretan los 
resultados como administradores de fondos que aprovechan las ventajas informativas en su selección 
de acciones cercanas. Portes y Rey (2005) utilizan una interpretación similar de la distancia en el 
contexto de los flujos de capital bilaterales a la de Wei y Wu (2002) al analizar los determinantes de la 
IED bilateral y los préstamos bancarios. 
Construimos una variable similar llamada “lejanía”, que es el promedio ponderado de las distancias 
desde la ciudad capital de un país en particular a las ciudades capitales de los otros países, usando las 
participaciones del PIB de los otros países como ponderaciones. Construimos esta variable siguiendo a 
KalemliOzcan, Sorensen y Yosha (2003). Usamos el software Arcview para obtener la latitud y longitud 
de cada ciudad capital y calcular la gran distancia del arco entre cada par. Las ponderaciones del PIB 
capturan la relación positiva entre el volumen comercial y el PIB. Esta variable es diferente de la 
"distancia desde el ecuador" y la distancia promedio, por lo que no es un proxy de la geografía. Es un 
sustituto de la "lejanía" y, por lo tanto, captura las fricciones de información. Por ejemplo, un país como 
el Congo, que está más cerca del ecuador, estará más lejos de otros países si solo miramos la distancia 
promedio. Va a estar aún más lejos según nuestra medida debido a las ponderaciones del PIB. Según 
nuestra medida, un país como EE. UU. Será uno de los países menos remotos.30 La Tabla 1 muestra 
que el país más desfavorecido en términos de esta variable es 3 veces más distante que el país menos 
desfavorecido. Esperamos que la variable de lejanía sea negativamente significativa. La Tabla 2 muestra 
estadísticas descriptivas para las variables de control adicionales que se utilizan en el análisis de 
robustez. 
3.2 Correlaciones 
En la tabla 3, mostramos la matriz de correlaciones entre los regresores. En general, la mayoría de las 
correlaciones están por debajo de 0,50, con la clara excepción del PIB, las instituciones y la escolaridad. 
El logaritmo del PIB per cápita y la calidad institucional están altamente correlacionados en las tres 
muestras, al igual que el logaritmo del PIB per cápita y la escolaridad logarítmica. Dado que el punto 
principal de nuestro análisis es averiguar cuál de las variables explicativas elimina la “paradoja de 
Lucas”, es muy importante observar el papel de cada variable de una en una y también en un marco 
de regresión múltiple dadas las altas correlaciones . También realizamos simulaciones de Monte Carlo 
y otras pruebas para demostrar que nuestros resultados no son falsos debido a variables altamente 
correlacionadas. La Tabla 4 muestra las correlaciones entre las principales variables explicativas y las 
variables de control adicionales que se utilizan en el análisis de robustez. 
30 Denotando la distancia desde la ciudad capital del país i a la ciudad capital del país j por dij, la distancia del país i se 
define como donde gdpt es el PIB (total) de toda la muestra del año t, y T es el longitud de la 
muestra. Para el Congo: la distancia media (sin los pesos) es de 6600 kms (ocupa el puesto 35 en una muestra de 60, donde 
1 es el más lejano) y la distancia es de 9000 kms (ocupa el puesto 16 en una muestra de 60, donde 1 es el más distante). 
Para EE. UU.: La distancia promedio (sin los pesos) es 8700 kms (ocupa el puesto 28 en una muestra de 60, donde 1 es el 
más lejano) y la distancia es 6400 kms (ocupa el puesto 45 en una muestra de 60, donde 1 es el más distante ). 
3.3 Regresiones de OLS 
Especificación y resultados 
Realizamos regresiones MCO entre países. La razón principal de esto es que la mayoría de nuestras 
variables explicativas están cambiando lentamente con el tiempo. La Figura 2 traza la evolución de cada 
componente de nuestro índice compuesto de calidad institucional, promediado para los 58 países en 
nuestra muestra “base” para los datos de KLSV. Está claro que casi no hay variación temporal en el 
índice de calidad institucional durante nuestro período de muestra. La Figura 3 traza la evolución de 
cada componente solo para los países pobres de la misma muestra, que son los países en desarrollo y 
de mercados emergentes. Podemos ver fácilmente que las mejoras en los índices de conflicto externo, 
conflicto interno, estabilidad del gobierno y, en cierta medida, el perfil de inversión se debe a las 
mejoras en los países en desarrollo31. 
El Cuadro 5 presenta regresiones por MCO de las entradas promedio de inversión directa y de cartera 
en acciones per cápita en logaritmo del PIB per cápita en 1970 y la calidad institucional promedio, 
utilizando los datos de flujos cápita del FMI e IFS. Las regresiones lineales son para la ecuación, 
 
donde F es la entrada promedio de inversiones directas y de capital de cartera per cápita (entradas de 
capital per cápita), µ es una constante, Yi es el logaritmo del PIB per cápita en 1970, Ii es la calidad 
institucional promedio y εi es un término de error aleatorio. Los coeficientes de interés son α y β, el 
efecto del logaritmo del PIB per cápita y la calidad institucional sobre las entradas de inversión directa 
y de capital de cartera per cápita, respectivamente. 
31 La mejora en la estabilidad del gobierno y los componentes de conflicto interno para los países en desarrollo durante la década de 
1990 captura los cambios políticos en América Latina y Asia, en particular en Guatemala y El Salvador, donde terminaron las guerras 
civiles, y en India, donde la estabilidad del gobierno mejoró después la violencia en la década de 1980. 
Tenemos 98 países, denotados como la muestra del “mundo entero” y 81 países como la muestra 
“base”. Las muestras del “mundo entero” tienen estadísticas descriptivas similares.32 Nuestras 
variables explicativas adicionales solo están disponibles para la muestra "base". Ambas muestras están 
compuestas por economías pobres y ricas, pequeñas y grandes abiertas.33 Observe que, dado que 
tanto las entradas de capital como el logaritmo del PIB están en términos per cápita, ya estamos 
controlando los efectos del tamaño. Nuestro principal resultado es que la calidad institucional es la 
variable que explica la “paradoja de Lucas”. La columna (1) demuestra que el capital fluye hacia los 
países ricos, la "paradoja de Lucas". En la columna (2) agregamos nuestro índice de calidad 
institucional. Tras esta adición, vemos que la "paradoja de Lucas" desaparece. La calidad institucional 
es la variable “preferida” por los datos. Este resultado puede no ser sorprendente desde un punto de 
vista econométrico, ya que la investigación reciente sobre instituciones y desarrollo muestra que estasdos variables son altamente colineales porque el componente históricamente determinado de las 
instituciones es un muy buen predictor del ingreso en 1970.34 Sin embargo, nuestro índice de 
instituciones es significativo. al 1%, mientras que el logaritmo del PIB per cápita no lo es. Las columnas 
(3) y (4) repiten el mismo ejercicio para la muestra "base". El impacto de las instituciones sobre las 
entradas de capital en nuestra muestra “base” es bastante similar al de la muestra del “mundo entero”. 
32Para la muestra de 98 países de todo el mundo a partir de los datos del FMI: la media y la desviación estándar de las 
entradas son 103,9 y 158,4; la media y la desviación estándar del PIB per cápita son 5,9 y 4,5; la media y la desviación 
estándar de las instituciones son 6,8 y 1,4. Para la muestra del “mundo entero” de 61 países a partir de los datos de KLSV: 
la media y la desviación estándar de las entradas son 38,0 y 58,37; la media y la desviación estándar del PIB per cápita son 
5,12 y 4,02; la media y la desviación estándar de las instituciones son 6,9 y 1,6. Para la muestra de 60 países del “mundo 
entero” a partir de los datos de ML: la media y la desviación estándar de las entradas son 193,0 y 313,3; la media y la 
desviación estándar del PIB per cápita son 6,7 y 5,3; la media y la desviación estándar para las instituciones son 7.1 y 1.5. 
Como se muestra en la columna (5), el índice de instituciones por sí solo puede explicar el 52% de la 
variación entre países en las entradas de inversiones directas y de capital de cartera per cápita. Es muy 
sorprendente que el logaritmo del PIB per cápita no tenga un poder explicativo adicional, lo que puede 
verse comparando las columnas (4) y (5). 
El R2 parcial es 0.0 para el logaritmo del PIB per cápita, mientras que es 0.13 para el índice de 
instituciones como se ve al comparar las columnas (3) y (4). Para tener una idea de la magnitud del 
efecto de la calidad institucional en las entradas de inversión directa y de capital de cartera per cápita, 
consideremos dos países como Guyana e Italia: si pasamos del percentil 25 (Guyana) al percentil 75 
(Italia) en la distribución del índice de instituciones, con base en los resultados mostrados en la columna 
(4), tenemos 187,54 dólares más de entradas per cápita durante el período de la muestra en promedio. 
Esto representa un aumento del 60% en las entradas per cápita sobre la media muestral, que es de 
117,34 dólares, por lo que tiene bastante efecto. 
La Tabla 6 investiga el papel de las otras explicaciones propuestas para la "paradoja de Lucas", tanto 
para el mundo entero como para las muestras "base". Observe que la muestra de "todo el mundo" 
cambia para cada variable debido a la disponibilidad de datos. En la columna (1), agregamos el 
logaritmo de años de escolaridad promedio, que resulta ser insignificante.35 En la columna (2), 
agregamos logaritmo de distancia, que también resulta ser insignificante. 
35 Repetimos el análisis utilizando años promedio de educación superior en lugar de la escolaridad total como medida del 
capital humano y obtenemos resultados similares. 
La columna (3) analiza el papel de las restricciones a la movilidad del capital, que entra en negativo y 
significativo al nivel del 1%. Sin embargo, el logaritmo del PIB per cápita también sigue siendo positivo 
y significativo y, por lo tanto, las restricciones a la movilidad del capital no pueden explicar la 
"paradoja". Las columnas (4) - (6) repiten el mismo ejercicio para la muestra “base”, obteniendo 
resultados similares. La columna (7) ejecuta la regresión múltiple, donde la “Paradoja” desaparece 
debido a la inclusión del índice de instituciones. Solo en las regresiones donde el índice de instituciones 
se incluye por sí solo (como se muestra en el cuadro 5) o junto con las otras variables explicativas, el 
logaritmo del PIB per cápita se vuelve insignificante. Las restricciones a la movilidad del capital también 
son un determinante importante, pero no pueden explicar la "paradoja". La variable de calidad 
institucional es robusta a la inclusión de las otras variables explicativas y siempre es significativa al nivel 
del 1%. Se podría argumentar que el PIB basado en PPA es más alto en los países pobres que reciben 
bajos niveles de entradas, un problema que provocará un sesgo a la baja en el PIB per cápita 
logarítmico. La columna (8) ejecuta la misma regresión utilizando el logaritmo del PIB per cápita 
(dólares constantes de 1996) en 1970 en lugar de la medida basada en la PPA utilizada en las columnas 
anteriores y muestra que no es así. El coeficiente estimado sobre el logaritmo del PIB per cápita es un 
poco más alto pero aún insignificante y el coeficiente estimado sobre la calidad institucional es muy 
similar36. Los resultados también son económicamente significativos como antes. Con base en los 
resultados mostrados en la columna (7), si pasamos del percentil 25 (Filipinas) al percentil 75 (España) 
en la distribución del índice de instituciones, tenemos 163,32 dólares más de entradas per cápita 
durante el período de la muestra en promedio. Esto representa un aumento del 40% en las entradas 
per cápita sobre la media muestral, que es de 117,34 dólares. 
La Tabla 7 repite el mismo ejercicio utilizando datos de entradas de capital de KLSV. Como se mencionó, 
estos datos son mejores medidas de los flujos de capital. La columna (1) demuestra la “paradoja de 
Lucas” para la muestra del “mundo entero”. La columna (2) muestra nuestro principal resultado de que 
la “paradoja de Lucas” desaparece con la adición de calidad institucional. Las columnas (3) y (4) 
demuestran el mismo resultado para la muestra “base” para la que están disponibles todas las 
principales variables explicativas. Como antes, los coeficientes estimados son muy similares en ambas 
muestras. La columna (4) también muestra un R2 parcial de 0.16 para el índice de calidad institucional. 
Las columnas (5) - (7) agregan las otras explicaciones propuestas para la "Paradoja". Tanto los años 
logarítmicos de escolaridad como las restricciones a la movilidad del capital son significativas al 1% con 
el signo correcto. Sin embargo, el logaritmo del PIB per cápita sigue siendo significativo en estas 
especificaciones, es decir, estas otras posibles explicaciones no pueden explicar la "paradoja". Como 
antes, en la regresión múltiple de la columna (8) la calidad institucional es la principal explicación de 
las entradas de capital en los últimos treinta años y el logaritmo del PIB per cápita se vuelve 
insignificante. La columna (9) repite la columna (8) utilizando el logaritmo del PIB per cápita (dólares 
constantes de 1996) en lugar del logaritmo del PIB per cápita de la PPA, obteniendo un resultado 
similar. 
Para tener una idea de la magnitud del efecto de la calidad institucional en las entradas de inversión 
directa y de capital de cartera, realizaremos el siguiente ejercicio: con base en los resultados que se 
muestran en la columna (4), si pasamos del percentil 25 (Siria) al percentil 75 (Reino Unido) en la 
distribución del índice de instituciones tenemos 77,30 dólares más entradas per cápita durante el 
período de la muestra en promedio. Esto representa un aumento del 100% en las entradas per cápita 
sobre la media muestral, que es de 38,57 dólares. Los resultados mostrados en la columna (8) implican 
un aumento del 70% sobre la media muestral (un aumento de 65,67 dólares). Estos resultados implican 
un efecto significativamente grande de la calidad institucional sobre la inversión extranjera. 
La Tabla 8 reporta el resultado de las mismas especificaciones utilizando los datos LM, obteniendo 
resultados similares. 
¿Los resultados están impulsados por la multicolinealidad? 
Uno podría preocuparse de que los resultados sean espurios debido a la alta correlación entre el PIB 
per cápita y las instituciones. Dado el marco de regresión múltiple, estamos capturandoel efecto 
directo de la calidad institucional sobre las entradas de capital. El PIB per cápita también depende de 
la calidad institucional, lo que genera un efecto indirecto. Dada la alta correlación entre ellos, es posible 
que no podamos identificar los efectos individuales. Realizamos una serie de pruebas para demostrar 
que, de hecho, estamos capturando el efecto independiente de las instituciones y que la 
multicolinealidad no está impulsando nuestros resultados. 
El panel A del gráfico 4 traza los residuos de la regresión de las entradas promedio de inversión directa 
y de capital de cartera per cápita sobre la calidad institucional promedio frente a los residuos de la 
regresión del PIB per cápita logarítmico en 1970 sobre la calidad institucional promedio. El teorema de 
Frisch-Waugh dice que el coeficiente de esta regresión es exactamente el mismo que el del PIB per 
cápita en la regresión múltiple. Por lo tanto, la pendiente de la línea ajustada es 0.14 como se muestra 
en la columna (4) del cuadro 5. De manera similar, el Panel B de la misma figura traza los residuos de 
la regresión de las entradas promedio de inversiones directas y de capital de cartera per cápita en 
logaritmos del PIB per cápita en 1970 frente a los residuos de la regresión de instituciones sobre el 
logaritmo del PIB per cápita en 1970. Según el teorema de Frish-Waugh, la pendiente de la línea 
ajustada es 0,75, como se muestra en la columna (4) del cuadro 5.37. El componente exógeno del 
logaritmo del PIB per cápita no puede explicar la variación entre países en las entradas de capital per 
cápita, pero el componente exógeno del índice de instituciones sí puede. Lo que también se desprende 
de las cifras es que la fuerte relación positiva entre el índice de calidad institucional y las entradas de 
capital per cápita evidentemente no se deben a valores atípicos específicos. Las economías 
recientemente "abiertas" como los países del este de Asia, por ejemplo, podrían ser un grupo de 
valores atípicos que impulsan los resultados. En el gráfico se desprende claramente que nuestros 
resultados no están impulsados por episodios de liberalización de la cuenta de capital, sino más bien 
por países que, ceteris paribus, tienen niveles muy altos de calidad institucional, como Dinamarca, 
Suecia, Países Bajos, Noruega y Reino Unido. El gráfico 5 se repite el mismo ejercicio para nuestra 
muestra de “base” de datos KLSV “preferida”. Las pendientes de las líneas ajustadas en los paneles A y 
B corresponden a los coeficientes de la columna (4) de la tabla 7. 
 
37 El teorema de Frisch-Waugh se puede mostrar de la siguiente manera: Para establecer la correlación condicional para la 
variable de interés, que es la calidad institucional, y dada la regresión principal, Fi = µ + α log Yi + βIi + εi, ejecutamos Ii = λ0 
+ λ1 log Yi + ²i y Fi = γ0 + γ1 log Yi + νi, luego ejecutamos νi = ζ + θ²i + ω. Según el teorema de Frish-Waugh θ = β. 
 
Otra forma de pensar en el ejercicio anterior es la siguiente. Está claro que el PIB per cápita y el índice 
de instituciones tienen un componente común y cada uno puede escribirse como una función lineal 
del otro y un término de error. Argumentamos que el componente "específico de la variable" del índice 
de instituciones, definido como el residuo de la regresión de la calidad institucional promedio sobre el 
logaritmo del PIB per cápita en 1970, tiene el poder explicativo y el componente "específico de la 
variable" del PIB se define como el residuo de la regresión de logaritmo del PIB per cápita en 1970 
sobre la calidad institucional promedio, no tiene ningún poder explicativo.38 
El Apéndice C informa los resultados de tres ejercicios de simulación diferentes, que son diferentes 
pruebas de diagnóstico de regresión y se realizan utilizando la muestra “base” de KLSV de 58 países. 
Se trata de simulaciones de Monte Carlo, ejercicio de perturbación basado en Beaton, Rubin y Barone 
(1976) y cálculo de un índice de condición como en Belsley (1991). Todo esto muestra que nuestros 
resultados no son espurios debido a variables altamente correlacionadas.39 Además, ninguna de 
nuestras regresiones de robustez muestra grandes cambios de signo y magnitud, que son indicadores 
típicos de multicolinealidad. 
4. Instituciones y la “paradoja de Lucas”: IV Estimaciones 
Es posible que las entradas de capital afecten la calidad institucional de un país. Más entradas pueden 
generar incentivos para reformar y crear un entorno favorable para los inversores.40 Además, la 
mayoría de las medidas de calidad institucional se construyen ex-post, y los analistas pueden haber 
tenido un sesgo natural en "asignar" mejores instituciones a países con mayores entradas de capital. 
Otra fuente de endogeneidad puede provenir de la posibilidad de que tanto las entradas como la 
calidad institucional estén determinadas por un tercer factor omitido. Creemos que el extenso análisis 
de robustez que se realiza en el apéndice D muestra que este no es el caso. 
38 Al ejecutar una regresión de las entradas de capital promedio per cápita sobre la calidad institucional promedio y el 
"componente específico de la variable" del logaritmo del PIB per cápita en 1970, que es el residuo de la regresión del 
logaritmo del PIB per cápita en 1970 sobre la calidad institucional promedio, confirmamos que este El componente 
independiente del logaritmo del PIB per cápita en 1970 no tiene ningún efecto. Cuando realizamos una regresión de las 
entradas de capital promedio per cápita sobre el logaritmo del PIB per cápita en 1970 y el componente "específico de la 
variable" de la calidad institucional promedio, que es el residuo de la regresión de la calidad institucional promedio sobre 
el logaritmo del PIB per cápita en 1970, encontramos que el componente independiente del índice de instituciones tiene 
claramente el poder explicativo y esto es exactamente lo que impulsa nuestros resultados. Según el teorema de Frish-
Waugh, los coeficientes de los componentes "específicos de la variable" son los mismos que en la regresión múltiple. 
Como primer corte, el cuadro 9 hace una regresión de las entradas de capital promedio durante 1985-
1997 sobre la calidad institucional en 1984 y el logaritmo del PIB per cápita en 1984. Existe un efecto 
positivo y significativo de las instituciones de la muestra previa en los 13 años posteriores de entradas 
de capital per cápita . El coeficiente que se informa en la columna (2) es más alto que el que se informa 
en la columna (4) del cuadro 7 como se esperaba. La calidad institucional puede explicar el 59% de la 
variación. Logaritmo del PIB per cápita no tiene ningún poder explicativo adicional, donde el R2 parcial 
es 0.0. 
Nuestro segundo enfoque consiste en ejecutar regresiones IV utilizando instrumentos que no están 
sujetos a causalidad inversa y pueden explicar la variación institucional. La Porta, Lopez-de-Silanes, 
Shleifer y Vishny (1997, 1998) enfatizan la importancia de los orígenes legales en las instituciones 
actuales. Examinan las leyes que rigen la protección de los inversores, la aplicación de estas leyes y el 
grado de concentración de la propiedad de las empresas en todos los países. Descubren que países con 
diferentes antecedentes legales ofrecen diferentes tipos de protección legal a sus inversores. Las reglas 
legales de la mayoría de los países, ya sea a través del colonialismo, la conquista o el préstamo directo, 
se remontan a uno de los cuatro sistemas legales europeos distintos: derecho consuetudinario inglés, 
derecho civil francés, derecho civil alemán y derecho civil escandinavo. Muestran que los países cuyas 
normas legales se originan en la tradición del derecho consuetudinario ofrecen la mayor protección a 
los inversores. En lo que respecta a la aplicación de la ley, el derecho civil alemán y los países de 
derecho civil escandinavo sobresalen. Los países de derecho civil francés ofrecen tantola protección 
legal más débil como la peor aplicación. Estas variables de origen legal se han adoptado cada vez más 
como determinantes exógenos de la calidad institucional en la literatura sobre crecimiento económico. 
En contraste, Acemoglu, Johnson y Robinson (2001, 2002) enfatizan las condiciones en las colonias. 
Argumentan que no es la identidad del colonizador o el origen legal lo que importa, sino si los 
colonialistas europeos podrían establecerse con seguridad en un lugar en particular. Si el asentamiento 
europeo fue desalentado por enfermedades o donde la extracción de excedentes fue beneficiosa a 
través de una población urbanizada y próspera, los europeos establecieron peores instituciones. Así, 
argumentan que las tasas históricas de mortalidad de los colonos europeos son instrumentos válidos 
para las instituciones actuales de las antiguas colonias. También afirman que el origen legal es un 
instrumento débil para la calidad institucional, en particular para las instituciones que protegen los 
derechos de propiedad. Afirman que es difícil argumentar que los orígenes legales no tienen ningún 
efecto directo sobre las variables de resultado relevantes, como los niveles de ingresos. Destacan que 
los instrumentos exitosos deben ser teóricamente excluibles del modelo empírico utilizados por el 
econometrista y realizar pruebas de sobreidentificación no son suficientes. Como resultado, utilizamos 
el logaritmo de las tasas de mortalidad de los colonos europeos como un instrumento para las 
instituciones, que es un instrumento excluible como se muestra a continuación. 
 La Tabla 10 presenta los resultados de las regresiones de mínimos cuadrados de dos etapas en el panel 
A, las regresiones asociadas de la primera etapa en el panel B y la contraparte de MCO en el panel C. 
Solo tenemos 34 países, ya que solo 34 de nuestra muestra “base” de 58 países son las antiguas 
colonias donde tenemos disponibles los datos de mortalidad de los colonos de troncos. Como se 
muestra en la columna (1), la calidad institucional promedio tiene un efecto causal en las entradas 
promedio de inversión directa y de capital de cartera per cápita, donde la calidad institucional 
promedio está instrumentada por el logaritmo de la mortalidad de los colonos europeos. La regresión 
de la primera etapa muestra el efecto significativo del logaritmo de la mortalidad de los colonos en la 
calidad institucional con un R2 de 0.39.41 El coeficiente estimado es mayor que la contraparte de MCO 
que se muestra en el panel C y también mayor que el reportado en la tabla 9, ya que IV La regresión 
corrige tanto la endogeneidad como el sesgo de atenuación causado por el error de medición en el 
índice de instituciones. De hecho, los resultados sugieren que el error de medición en el índice de 
instituciones es una preocupación más seria que la causalidad inversa. La columna (2) agrega el 
logaritmo del PIB per cápita en 1970 como un control adicional. Los resultados cualitativos son los 
mismos. Por supuesto, los coeficientes estimados son mucho más altos aquí dada la colinealidad entre 
el registro de la mortalidad de los colonos europeos y el registro del PIB per cápita. 
Para tener una idea de la magnitud del efecto de la calidad institucional sobre las entradas de inversión 
directa y de capital de cartera, realizaremos el siguiente ejercicio: Con base en los resultados mostrados 
en la columna (1), si pasamos del percentil 25 (Perú ) al percentil 75 (Australia) en la distribución del 
índice de instituciones tenemos 78,58 dólares más entradas per cápita durante el período muestral en 
promedio. Esto representa un aumento de casi 5 veces en las entradas per cápita sobre la media 
muestral, que es de 15,76 dólares. Dado el efecto causal, estos resultados implican un efecto 
impresionantemente grande de la calidad institucional sobre la inversión extranjera. Observe que el 
efecto cuantitativo obtenido de la regresión IV es mucho mayor que el obtenido de la regresión OLS 
debido al sesgo de atenuación en la regresión OLS. 
La Tabla 11 reporta los resultados de las pruebas de validez y excluibilidad del instrumento, siguiendo 
a Acemoglu, Johnson y Robinson (2001). Instrumentar la calidad institucional promedio con otros 
instrumentos. Origen legal británico e idioma inglés — la columna (1) muestra que el logaritmo de la 
mortalidad de los colonos europeos es excluible de la regresión principal. Las pruebas de 
sobreidentificación también muestran que los instrumentos son válidos. Usamos la prueba de 
sobreidentificación de Hansen (prueba J) para verificar la hipótesis nula de si los instrumentos para las 
instituciones que elegimos son válidos. Los valores de p para la prueba de sobreidentificación se 
informan en el panel C. No podemos rechazar la hipótesis de que nuestros instrumentos son 
apropiados ya que todos los valores de p superan con creces el nivel de significancia convencional del 
5%. 
5. Conclusión 
Nuestro objetivo en este trabajo ha sido analizar empíricamente el papel de diferentes explicaciones 
teóricas detrás de la falta de flujos de capital de los países ricos a los pobres. Realizamos un estudio 
empírico sistemático para evaluar el papel de las explicaciones alternativas detrás de la “paradoja de 
Lucas”, que incluyen diferencias en los fundamentos y las imperfecciones del mercado de capitales. 
Nuestra evidencia empírica muestra que para el período 1970-2000, la calidad institucional es la 
principal variable causal que explica la "paradoja de Lucas". 
Nuestros hallazgos también generan implicaciones para los patrones de los flujos internacionales 
durante el último siglo. Obstfeld y Taylor (2004) caracterizan cuatro períodos diferentes en términos 
de la evolución en "forma de U" de la movilidad del capital. Un repunte en la movilidad del capital se 
produjo entre 1880 y 1914 durante el período Gold Standard. Antes de 1914, los movimientos de 
capital eran libres y los flujos alcanzaron niveles sin precedentes. Los mercados financieros 
internacionales se rompieron durante la Primera Guerra Mundial. En la década de 1920, los 
responsables políticos de todo el mundo intentaron reconstruir los mercados financieros 
internacionales. Gran Bretaña volvió al patrón oro en 1925 y abrí el camino hacia la restauración del 
patrón oro internacional durante un breve período. La movilidad del capital aumentó entre 1925 y 
1930. Cuando la economía mundial se hundió en la depresión en la década de 1930, también lo hicieron 
los mercados internacionales de capital. La Segunda Guerra Mundial fue seguida por un período de 
limitada movilidad de capital. Los flujos de capital comenzaron a aumentar a partir de la década de 
1960 y se expandieron aún más en la década de 1970 después de la desaparición del sistema de Bretton 
Woods. En términos de la “paradoja de Lucas”, Obstfeld y Taylor (2004) argumentan que el capital 
estaba algo sesgado hacia los países ricos en el primer boom del mercado de capitales global en antes 
de 1914, pero lo es aún más hoy. Si la “paradoja de Lucas” caracterizó en cierta medida el mercado de 
capitales global anterior a 1914, y si hoy persiste en la medida en que los países más pobres reciben 
incluso menos flujos que durante el auge anterior a 1914, ¿cuál es la explicación? Sostenemos que se 
trata de diferencias en la calidad institucional entre los países ricos y pobres. 
La “paradoja de Lucas” ha recibido mucha atención ya que las diferentes explicaciones detrás del 
rompecabezas tienen respuestas políticas diferentes y, a veces, opuestas. Nuestros resultados sugieren 
que las políticas destinadas a fortalecer la protección de los derechos de propiedad, reducir la 
corrupción, aumentar la estabilidad del gobierno, la calidad burocrática y el orden público deberían 
estar en la parte superior de la lista de formuladores de políticas que buscan aumentar las entradas de 
capital a los países pobres. Estudiosrecientes enfatizan el rol de las instituciones en el logro de mayores 
niveles de ingresos, pero guardan silencio sobre los mecanismos específicos. Nuestros resultados 
indican que la inversión extranjera podría ser un canal a través del cual las instituciones afectan el 
desarrollo a largo plazo.