Tec Student Journal of Social Sciences

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TEC STUDENT JOURNAL OF SOCIAL SCIENCES

Biannual publication School of Social Sciences & Government Tecnológico de Monterrey

Advisory Board: Shaye S. Worthman & Rogelio Leal Cover Design and Editing: Karla J. Valencia

Tec Student Journal of Social Sciences (TSJSS) is a peer-reviewed academic journal dedicated to the publication of original and unpublished works of undergraduate students on topics concerning the area of social sciences. The objective of the journal is to promote and disseminate reflections on national and international affairs as well as to encourage and develop student engagement in academic research. The content of the articles is the sole responsibility of the authors. Partial or total reproduction is authorized as long as the source is cited. TSJSS © 2020 February - June 2020, Volume 1, Special Issue: Primer Día de Investigación Tecnológico de Monterrey Atlixcáyotl 5718, Reserva Territorial Atlixcáyotl Puebla, Puebla, Mexico, 72453 +52.222.303.2000 puebla.lri@gmail.com https://tecsj.wordpress.com

TABLE OF CONTENTS Presentation ....................................................................................................................................... vii

Modelo de Riesgos para el Otorgamiento de Crédito a PYMES en México .................................... 11 Kevin Miguel Figueroa Arronte

Factors that Determine the Signature of Free Trade Agreements: A Gravitational Model Study .... 29 Jorge Alejandro Jiménez Gerónimo

La Felicidad de los Países ................................................................................................................. 45 José Armando Rivas Vega

Facing the Global Challenge of Modern Slavery: How to Apply the International Instruments to Prevent Forced Labour from Spreading and Existing ....................................................................... 67 Mariana Osorio Álvarez

Gender Inequality and its Relation to Economic Growth and Human Development ....................... 83 Meigan Díaz Corona

La Inconstitucionalidad de la Ley de Seguridad Interior .................................................................. 97 Mariana Osorio Álvarez

El Internet De las Cosas, ¿Sinónimo de Progreso Económico? ...................................................... 115 César Jesús Vega Medina

¿Cómo se afecta la Economía de México con la Repatriación de Migrantes que radicaban en Estados Unidos de América? ........................................................................................................................ 129 Ana Yomira López Hernández

Presentation This first issue of the Tec Student Journal of Social Sciences opens the series of our publications in which we aim to disseminate student research. The quality of the published works was ensured by a peer-review process, as well as by the advisory board. This first issue is a compilation of selected student research presented at the inaugural Student Research Day of the School of Social Sciences & Governments of Tecnológico de Monterrey’s South Region. The digital format takes advantage of modern communication technologies that provide the opportunity to publish works in a friendly manner, under a criterion of environmental sustainability and in an efficient management system. This facilitates free access for authors and visitors, thus contributing to the dissemination of published works. We are convinced that writing is essential to make the broadcasting of knowledge effective. Therefore, our goal is to encourage students to develop academic, reading, revision, and research skills. Certainly, the creation of the Tec Student Journal of Social Sciences is a step in constantly improving the growing research activities of the Tecnológico de Monterrey. We hope that this medium of dissemination will be the trigger for an important flow of quality articles produced by students and so that the broader academic community can benefit from the conducted investigations.

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Presentación En este primer número del Tec Student Journal of Social Sciences se inaugura la primera serie de nuestras publicaciones en donde se pretende difundir los trabajos de investigación de los estudiantes. La calidad de los trabajos publicados fue asegurada por un proceso de revisión por pares, así como por la mesa consultiva. Este primer número es una compilación de los trabajos seleccionados de investigación presentados en la inauguración del Día de Investigación Académica de la Escuela de Ciencias Sociales y Gobierno de la Región Sur del Tecnológico de Monterrey. El formato digital aprovecha las ventajas de la comunicación moderna brindando la oportunidad de publicar trabajos en un formato amigable, bajo un criterio de sustentabilidad ambiental y en un sistema de gestión eficiente. Esto facilita el libre acceso de autores y visitantes, contribuyendo de esta forma a la difusión de los trabajos publicados. Estamos convencidos de que la escritura es esencial para hacer efectiva la difusión del conocimiento. Por ello, nuestro objetivo es impulsar a los estudiantes a desarrollar habilidades académicas, de lectura, revisión y de investigación. Sin duda, la creación del Tec Student Journal of Social Sciences es un paso más en la mejora constante de la creciente actividad de investigación del Tecnológico de Monterrey. Esperamos que este medio de difusión sea el detonante de un flujo importante de artículos de calidad producidos por estudiantes y que la comunidad académica en general pueda beneficiarse de las investigaciones realizadas.

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Modelo de Riesgos para el Otorgamiento de Crédito a PYMES en México Figueroa Arronte, Kevin Miguel B.A. Economics Abstract The purpose of this work is to find the variables that determine the behavior of credit payments of Mexican Small and Medium Enterprises (SME) in order to measure the risk of each one of them. Debt market has grown significantly during the last years, firms require funding in order to maintain or increase their growth. In most credits in Mexico an intermediate is part of the process, most frequently a banking institution, which provides capital for the firms after measuring the credit risk of the firm. Traditional risk models make the credit process slow and tedious; this makes that lack if credit is one of the main reasons SME die. In order to create a model that allows to make to process faster for the SME and do not compromise the accuracy of risks for the lender institution a logit and a probit model were created with a set of variables that can be obtained easily with no need of long processes. Data used came from a sample of 118 SME which got a credit in a Crowdfunding platform. Results were significative at 95% confidence; the model was tested with a 75% accuracy. Additionally, marginal effects were obtained from each variable and the proportion in which clients can be distributed with rigid payment policies without increasing risk. Key words: SME, risk analysis, credit score, crowdfunding Resumen En el presente trabajo se busca hallar los determinantes para un modelo que mida la probabilidad que existe de que las Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES) de México incumplan en el pago de créditos que se le han otorgado. El mercado de deuda ha crecido de manera muy importante en los últimos tiempos, las empresas requieren de financiamiento para poder mantener o acelerar su crecimiento. En la mayor parte de los créditos que se otorgan en México se encuentra un intermediario bancario que provee el capital para las empresas tras haber realizado un análisis de riesgo. Debido al tipo de modelos que se acostumbra a utilizar en el sector bancario para medir el riesgo que representan las empresas, el proceso para la obtención del crédito se entorpece al grado que la falta de financiamiento es un determinante clave en la muerte de las PYMES. Para generar un modelo que permita agilizar el proceso de crédito para las PYMES sin que se incurriera en un riesgo elevado se utilizaron los modelos logit y probit con un conjunto de variables que se pueden obtener con facilidad sin incurrir en largos procesos. Los datos utilizados provinieron de una muestra de 118 PYMES las cuales han tenido créditos en una plataforma Crowdfunding. Se obtuvieron resultados significativos a un 95% de confianza y un modelo que logró predecir de manera adecuada el 75% de las observaciones. Adicionalmente se obtuvieron los efectos marginales de cada una de las variables y la proporción en la que pueden estar distribuidos sus

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clientes con políticas rígidas de pago sin elevar su riesgo. Palabras clave: PYME, análisis de riesgo, score crediticio, crowdfunding

Modelo de Riesgos para el Otorgamiento de Crédito a PYMES en México

Introducción

Importancia de las PYMES En la actualidad las Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES) desempeñan un papel fundamental en el desarrollo y crecimiento de las economías del mundo, especialmente en las economías en vías de desarrollo. Existen diversas formas con las que los países y las instituciones suelen diferenciar a las PYMES, en el sector bancario se realiza con base en el monto de crédito con el que disponen, algunos bancos centrales como BANXICO utilizan el Tamaño de Empresa Calculado (TEC) que está en función del número de empleados y el importe de ventas anuales. Sin embargo, el Banco Mundial establece el siguiente criterio para su identificación. Se deben cumplir al menos dos de los tres criterios que se muestran en la Tabla 1.1 Estos parámetros ubican a una gran mayoría de las empresas a nivel mundial en la categoría de PYME. Se estima que las pymes representan alrededor del 95% de las empresas registradas en todo el mundo. Para el caso (Fenton & Padilla, 2012) de las economías emergentes la distribución habitual coloca a las PYMES y microempresas de estos países con un 99% del total. Debido al porcentaje tan alto que representan este tipo de empresas no es de extrañar que su contribución a diversas variables económicas sea de suma importancia. Concretamente las PYMES concentran una gran parte tanto de la producción como de los empleos generados. En los 30 países de mayor ingreso pertenecientes a la Organización para

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La Tabla 1 se encuentra en la sección de anexos.

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la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), las PYMES generan más de dos tercios del empleo formal. (IFC, 2009)

Gráfico 1

(Fuente: elaboración propia con datos del IFC) Para el caso de México se pueden corroborar la importancia del sector PYME analizando los resultados de la Encuesta Nacional sobre Productividad y Competitividad de las Micro, Pequeñas y Medianas Empresas (ENAPROCE), en los que destacaron la importancia que tienen las PYMES en nuestro país, pues de las 4,230,745 unidades económicas en operación, el 99.8% pertenecen a la categoría de PYMES que representan alrededor del 52% del PIB y, además, generan el 72% de los empleos. (INEGI, 2016) Financiamiento a PYMES Como cualquier empresa, las PYMES requieren de financiamiento ya sea para iniciar, crecer o consolidarse. Su mercado de crédito está conformado por instituciones financieras que otorgan fondos a personas físicas con actividad empresarial o bien personas morales, para que cubran sus necesidades de liquidez, pago de proveedores, capital de trabajo o activo fijo, por mencionar algunas. Sin embargo, las PYMES se ven seriamente afectadas en materia de financiamiento, siendo ésta la principal causa por la cual la mayoría fracasa. (Santaella, 2015)

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Hoy en día los principales actores dentro del mercado de financiamiento a PYMES son los bancos, pues concentran 76.5% del financiamiento otorgado, seguido por proveedores con el 31.7%, familiares y amigos 8.7%, instrucciones financieras no bancarias el 5.8% y por último 3.9% obtienen su financiamiento por otro medio de acuerdo con datos obtenidos en la Encuesta Nacional de Financiamiento de las Empresas (ENAFIN) (INEGI, 2017). La falta de acceso a créditos para las PYMES radica principalmente en la falta de información con que cuentan los bancos para evaluar el riesgo. Existe gran falta de incertidumbre sobre temas relacionados con los ingresos, las tendencias de su crecimiento, y la falta de estados financieros, en general existen dificultades para cumplir con una serie de requisitos (Behena, Reyes, & Fernández, 2017). De acuerdo con la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) existen ocho factores que entorpecen el proceso de financiamiento dentro de los cuales existen dos que son relevantes para fines de este ensayo. En primer lugar, existen asimetrías de la información, para ello los bancos suelen ofrecer productos complementarios al crédito como cuentas de cheques y de nómina con el fin de monitorear las operaciones de los clientes además los bancos suelen solicitar comprobar una serie de variables que son difíciles de medir si las PYMES deciden maquillar alguna información. Aunado a esto una gran mayoría de instituciones bancarias solicitan al sujeto crediticio una garantía con el fin de cubrirse en el caso de incumplimiento, garantía que muchas PYMES suelen tener dificultades en cumplir. (Fenton & Padilla, 2012) Es un hecho que no se puede solicitar a los bancos aligerar sus requerimientos de créditos si esto conlleva un incremento en el total de su cartera vencida. De acuerdo con datos de CNBV a noviembre de 2018 el sector bancario se comportaba como se muestra en la Tabla 2.2 El propósito de este trabajo es el de desarrollar un modelo de medición de riesgo el cual agilice el proceso crediticio para las pequeñas y medianas empresas de México el cual se base en variables que no requieran de estados financieros ni se requiera de un colateral físico y que además no afecte sustancialmente la morosidad de los bancos.

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La Tabla 2 se encuentra en anexos.

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Modelo de Riesgos para el Otorgamiento de Créditos a PYMES en México

Construcción del Modelo Para la construcción del modelo es importante definir qué se intenta medir. El riesgo crediticio se puede definir como la probabilidad que existe de que un deudor pueda incumplir con sus obligaciones de pago con alguna entidad financiera, aplica para el pago tanto del capital original que se otorgó como crédito como los intereses generados del mismo. Existen diferentes modelos con los que se puede medir el riesgo, como el método de las 4 Cs, modelos de score crediticio basados en el historial de préstamos anteriores los cuales son generados por Sociedades de Información Crediticia (SIC), métodos de probabilidad líneas, modelos logit/probit y redes neuronales (Vargas & Mostajo, 2014) . Para el presente trabajo se utilizarán los modelos logit y probit para estimar la probabilidad de que una PYME se retrase en sus pagos de crédito basado en información que se puede obtener sin necesidad de que una empresa presente estados financieros. Metodología Se obtuvieron datos provenientes de la base de préstamos históricos que ha tenido una plataforma de Crowdfunding en el estado de Jalisco la cual por cuestiones de privacidad no será mencionada. Sin embargo, cabe resaltar que a lo largo de su historia ha recibido más de 400 solicitudes de préstamo. La muestra utilizada se compone de 118 observaciones lo cual representa al total de empresas que han sido aprobadas por la plataforma y cuentan con los menos 2 pagos realizados desde que se les otorgó. Las empresas provienen de 2 estados de la República Mexicana Jalisco y Nuevo León. Tras una revisión exhaustiva de literatura de trabajos en los que se ha buscado saber los determinantes que impactan en el riesgo de crédito tanto a nivel general de consumo como en el crédito PYME se concluyó con la elección de las variables presentadas en la Tabla 3. Justificación de variables •

Sector: De acuerdo con el cuarto informe de estudios sectoriales y análisis de rentabilidad por sector la variable de identificación sectorial tiene un impacto directo en el riesgo que las empresas puedan tener según la actividad a la cual se dediquen. Hacer la distinción sectorial es relevante debido a la existencia de variables tanto a nivel macroeconómico

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como microeconómico que repercuten de diferente manera en las empresas. (Universidad Privada de Bolivia). •

Años de operación: Se considera la vida que ha tenido la empresa debido a que existe un dato en el que entre el 75% y 80% de las PYMES en México no supera los 2 años de vida, por lo que no sería capaz de cumplir con sus obligaciones financieras. Mayores años de operación suponen una mejor estabilidad en las empresas. (Vargas & Mostajo, 2014)

•

Historial crediticio: Según Hand & Hanley (1997) los credit scoring se definen como procedimientos estadísticos utilizados para clasificar a aquellos solicitantes de un crédito e inclusive para clasificar a los clientes actuales de una entidad crediticia; ello con el fin de emitir un concepto según el tipo de riesgo “bueno o malo”. (Bonza & Benavides, 2014)

•

Score del Aval: La CONDUSEF define al aval de una empresa como aquella persona que esta dispuesta a tomar responsabilidad por una empresa en caso de que ésta falle en alguna obligación. Para ser aval se debe haber sido sujeto de crédito anteriormente por lo cual se cuenta con una calificación en SIC (para el caso de México es el Buró de Crédito) la cual refleja el comportamiento que se ha tenido pagando créditos anteriores. Entre mayor sea la calificación del aval más certeza se tiene en que liquidará cualquier deuda que pueda existir.

•

Aplacamiento: Mide el grado de endeudamiento que presenta una empresa, niveles elevados en este indicador reflejan altos niveles de deuda por lo que incrementarla aún más otorgando un crédito adicional no representa la mejor alternativa.

(Bonza &

Benavides, 2014) •

Resultado: las utilidades que logra generar una empresa a lo largo de un periodo de tiempo, a medida que las utilidades se incrementan, es más probable que una empresa cuente con los recursos suficientes para liquidar sus deudas. (Bonza & Benavides, 2014)

•

Proporción de clientes de gobierno, petróleo y construcción: Para el año 2016 los retrasos a proveedores del gobierno, tanto a nivel estatal como municipal a PYMES, ascendieron a $120,000 millones afectando sus procesos productivos y liquidez. Por su parte la deuda que tuvo en el mismo año PEMEX hacia las pequeñas y medianas empresas alcanzo los $147,000 millones. (Alvarado, 2016) Si una empresa se ve comprometida por el incumplimiento de pago de clientes en magnitudes elevadas como suelen ser las compras

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tanto de gobierno, sector petrolero y construcción se espera una incapacidad para saldar crÊditos que tengan vigentes. •

Ratios saldos bancarios: Los indicadores de liquidez son un factor importante para tomar en consideraciĂłn al momento de medir el riesgo de impago. “Miden la capacidad que tienen las empresas para cancelar sus obligaciones de corto plazo. Mecanismo para establecer la facilidad o dificultad que presenta una compaùía para pagar sus pasivos corrientes con el producto de convertir a efectivo sus activos corrientesâ€? (Anaya, 2011). Con el fin de incluir el factor liquidez al modelo se optĂł por aĂąadir la ratio final de pago y ratio promedio de pago los cuales representan los saldos finales y promedios de las empresas en el Ăşltimo aĂąo dividido entre el monto mensual previsto a pagar por las empresas.

El modelo final que se busca alcanzar se expresa de la siguiente manera: Pr(đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘ đ?‘œ) = đ?›˝0 + đ?›˝1 đ?‘ đ?‘’đ?‘?đ?‘Ąđ?‘œđ?‘&#x; + đ?›˝2 đ?‘ŽĂąđ?‘œđ?‘ đ?‘œđ?‘? + đ?›˝3 đ?‘?đ?‘˘đ?‘&#x;đ?‘œđ?‘Žđ?‘Ąđ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘ đ?‘œđ?‘ + đ?›˝4 đ?‘ đ?‘?đ?‘œđ?‘&#x;đ?‘’ + đ?›˝5 đ?‘Žđ?‘?đ?‘Žđ?‘™đ?‘“đ?‘–đ?‘ đ?‘? + đ?›˝6 đ?‘&#x;đ?‘’đ?‘ đ?‘˘đ?‘™đ?‘Ąđ?‘Žđ?‘‘đ?‘œ + đ?›˝7 đ??śđ?‘™đ?‘–đ?‘’đ?‘›đ?‘Ąđ?‘’đ?‘ đ?‘‹ + đ?›˝8 đ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘“đ?‘–đ?‘›đ?‘Žđ?‘™ + đ?›˝9 đ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘?đ?‘&#x;đ?‘œđ?‘š + đ?›˝10 đ?‘šđ?‘Žđ?‘Ľđ?‘?đ?‘˘đ?‘&#x;đ?‘œ

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Tabla 3 Resumen de variables. Variable

Sector

Etiqueta

𝑠𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟

Descripción

Variable categórica para determinar el sector en el que opera

Efecto esperado

(-)

cada empresa. 0 = industria 1 = comercio 2 = servicios Años de operación Atrasos en Buró

𝑎ñ𝑜𝑠𝑜𝑝 𝑏𝑢𝑟𝑜𝑎𝑡𝑟𝑎𝑠𝑜𝑠

Número de años que ha operado la empresa.

(-)

Número de atrasos que la empresa ha tenido en buró de

(+)

crédito Score de aval

𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒

Calificación obtenida en Buró de Crédito por la empresa

(-)

registrada como aval de la empresa. Apalancamiento

𝑎𝑝𝑎𝑙𝑓𝑖𝑠𝑐

Pasivo fiscal/ Capital fiscal

(+)

Utilidades

𝑟𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜

Resultado del último ejercicio fiscal.

(-)

Proporción de

𝐶𝑙𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠𝑋

Sumatoria de los clientes pertenecientes a alguna de las 3

(+)

clientes de gobierno,

categorías como porcentaje del total de clientes.

construcción y petróleo

Ratio final de pago

𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙

Saldo final promedio mensual en las cuentas de los últimos 12

(-)

meses divididos entre el monto a pagar cada mes Ratio promedio de

𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑝𝑟𝑜𝑚

pago Crédito Máximo otorgado en Buró

Saldo promedio en las cuentas de los últimos 12 meses dividido

(-)

entre el monto a pagar cada mes. 𝑚𝑎𝑥𝑏𝑢𝑟𝑜

Mayor crédito que la empresa tenga registrada en su historial

(-)

crediticio

Resultados Modelo El modelo se estimó en el programa STATA, utilizando los métodos logit y probit. A continuación, se muestran los resultados obtenidos.

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Tabla 4. Modelos LOGIT y PROBIT Logit Chi2 = 37.77 Prob <chi2 =.0001 Pseudo R2 = .3000 Atraso

Coeficiente Error estándar robustecido

Sector 1 2 buroatrasos score apalfisc resultado ratiofinal ratioprom maxburo añosop ClientesX C

-1.455363 -0.2031455 0.2092983 -0.031336 -0.0298075 -2.29E-07 -0.0674428 0.004198 3.50E-07 -0.0105583 3.975939 21.89551

0.7730427 0.5794485 0.2683224 0.0086287 0.0189511 7.90E-08 0.029415 0.0010021 1.01E-07 0.0329045 1.736446 5.925013

Probit Chi2 = 48.79 Prob <chi2 =.0000 Pseudo R2=.3022 Valor- Atraso Coeficiente Error estándar ValorP robustecido P Sector 0.060 1 -0.8284439 0.4309842 0.0550 0.726 2 -0.1085118 0.3357570 0.7470 0.435 buroatrasos 0.1201943 0.1579598 0.4470 0.000 score -0.0186305 0.0048042 0.0000 0.116 apalfisc -0.0178430 0.0099854 0.0740 0.004 resultado -1.41E-07 4.77E-08 0.0030 0.022 ratiofinal -0.0410004 0.0170524 0.0160 0.000 ratioprom 0.002492 0.0004778 0.0000 0.001 maxburo 2.08e-07 5.84E-08 0.0000 0.748 añosop -0.0078739 0.0202277 0.6970 0.022 ClientesX 2.372416 1.02537 0.0210 0.000 C 13.03308 3.299313 0.0000

Ambos modelos coinciden en el efecto y significancia de las variables. El score del aval, las utilidades fiscales de último periodo, los ratios finales y promedio, el crédito máximo otorgado y el porcentaje de clientes con políticas de pago rígidas resultan significativas para el modelo. Las variables sector, número de atrasos en Buró, apalancamiento y años de operación se conservan en el modelo por el sustento teórico planteado en la justificación de las variables y debido a que la prueba chi refleja que en su conjunto todas las variables son distintas de 0. La interpretación de los coeficientes en los modelos probit y logit no resulta útil para entender los efectos exactos sobre la probabilidad de atraso de las empresas, por lo cual se utilizó la función de márgenes en STATA para obtener los efectos que tiene sobre la probabilidad un cambio en cada variable. Los resultados se muestran en la Tabla 5. 3 Como se esperaba a priori, el sector, los años de operación, el score del aval, las utilidades la ratio final de pago y el máximo crédito otorgado tienen un efecto negativo sobre la probabilidad de atraso mientras que el número de atrasos en Buró y la proporción de clientes 3

La Tabla 5 se encuentra en la sección de anexos.

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de gobierno, construcción y petroleros tienen un efecto positivo. Las magnitudes se presentan en la Tabla 5. La primera columna, tanto para logit como para probit muestra la probabilidad de incumplimiento para una empresa con todas las variables en la media de la muestra, la cual es de aproximadamente 60%. Por su parte la segunda y tercera columna muestran el efecto marginal promedio y el efecto marginal en el promedio, respectivamente. Para obtener el cambio los puntos porcentuales sobre la probabilidad de atraso se debe multiplicar el valor presentado en estas columnas por 100. Por ejemplo, el cambio promedio sobre la probabilidad genera un cambio de 1 punto en el score del aval es de .5 puntos porcentuales menos, y el cambio cuando todas las variables se encuentran en las medias que genera un cambio de 1 punto en el score del aval es de .7 puntos porcentuales menos según la estimación logit. La misma interpretación se realiza con los valores de probit. Tabla 6. Pruebas de hipótesis de efecto al 95%de confianza Variable

Efecto obtenido

Efecto esperado

Prueba de hipótesis

Sector

(-)

(-)

✓ No se rechaza

Años de operación

(-)

(-)

**

Atrasos en Buró

(+)

(+)

**

Score de aval

(-)

(-)

✓ No se rechaza

Apalancamiento

(-)

(+)

**

Utilidades

(-)

(-)

✓ No se rechaza

Proporción de clientes de gobierno, construcción y petróleo

(+)

(+)

✓ No se rechaza

Ratio final de pago

(-)

(-)

✓ No se rechaza

Ratio promedio de pago

(+)

(-)

✗

Crédito Máximo otorgado en Buró

(-)

(-)

✓ No se rechaza

Se rechaza

** Los efectos marginales no son significativos al 95% de confianza

Hipótesis La Tabla 6 muestra las pruebas en cuanto a las hipótesis de los signos que a priori se esperaban obtener en las variables. Se puede apreciar que únicamente la variable que representa la ratio promedio de pago no se comportó de la manera que se pensaba, 3 variables no tenían un efecto marginal significativo al 95% y el resto de las variables reflejaron el comportamiento esperado tanto en logit como en probit.

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Modelo de Riesgos para el Otorgamiento de CrĂŠditos a PYMES en MĂŠxico

AdemĂĄs de los efectos que presentan las variables, es importante establecer ciertos parĂĄmetros para las variables. Concretamente, para medir la liquidez apropiada se busca establecer quĂŠ nivel de ratio final de pago deben presentar las empresas si se desea que la probabilidad de impago no rebase el 25%. Para ello se plantea la hipĂłtesis: đ??ť0 : đ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘“đ?‘–đ?‘›đ?‘Žđ?‘™ ≤ 25 đ?‘Ś Pr(đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘ đ?‘œ) ≤ .25 Para probar si las empresas pueden resistir el que su ratio de pago sea igual a o menor a 25 sin que su probabilidad de atraso rebase el 25% se utiliza la funciĂłn “marginsâ€? en STATA. El GrĂĄfico 24 muestra la probabilidad de atraso para cada nivel de ratio final, en el se puede apreciar que la probabilidad de atraso de 25% corresponde a un nivel de ratio final de 40 por lo cual se rechaza la hipĂłtesis planteada. Se realiza el mismo anĂĄlisis para la variable de ratio promedio de pago. Planteamos: đ??ť0 : đ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘?đ?‘&#x;đ?‘œđ?‘š ≤ 25 đ?‘Ś Pr(đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘ đ?‘œ) ≤ .25 La hipĂłtesis se rechaza debido al comportamiento atĂ­pico que presenta la variable. El grĂĄfico 25 muestra el comportamiento que se tiene con la variable ratiopromedio desde 0 hasta 500 en intervalos de 10. En ĂŠl se muestra como la probabilidad mĂ­nima de incumplimiento con una ratio promedio igual a cero es de 56% y a partir de ese punto la probabilidad se incrementa. Conclusiones El propĂłsito de este trabajo era el de establecer un modelo que reflejara la probabilidad de que las PYMES en MĂŠxico tuvieran retrasos en los pagos de sus crĂŠditos sin las complicaciones que genera la realizaciĂłn de estados financieros y el hecho de poseer alguna clase de garantĂ­a. La importancia de lo anterior radica en el impacto que generan las PYMES en las economĂ­as del mundo, el cual se acrecienta aĂşn mĂĄs en aquellas economĂ­as en vĂ­as de desarrollo como es el caso de MĂŠxico. Para ello se estimaron los parĂĄmetros para los modelos logit y probit con una muestra de 118 PYMES obtenida de una plataforma de Crowdfunding que se muestran a continuaciĂłn:

4 5

GrĂĄfica 2 se muestra en la secciĂłn de anexos GrĂĄfico 2 se muestra en la secciĂłn de anexos

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Figueroa Arronte •

ln (

đ?‘? 1−đ?‘?

) = 21.9 − 1.45đ?‘ đ?‘’đ?‘?đ?‘Ąđ?‘œđ?‘&#x;1 − .20đ?‘ đ?‘’đ?‘?đ?‘Ąđ?‘œđ?‘&#x;2 − .01đ?‘ŽĂąđ?‘œđ?‘ đ?‘œđ?‘? + .21đ?‘?đ?‘˘đ?‘&#x;đ?‘œđ?‘Žđ?‘Ąđ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘ đ?‘œđ?‘ − .03đ?‘ đ?‘?đ?‘œđ?‘&#x;đ?‘’ −

.03đ?‘Žđ?‘?đ?‘Žđ?‘™đ?‘“đ?‘–đ?‘ đ?‘? − 2.29đ??¸(−07)đ?‘&#x;đ?‘’đ?‘ đ?‘˘đ?‘™đ?‘Ąđ?‘Žđ?‘‘đ?‘œ + 3.98đ??śđ?‘™đ?‘–đ?‘’đ?‘›đ?‘Ąđ?‘’đ?‘ đ?‘‹ − .06đ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘“đ?‘–đ?‘›đ?‘Žđ?‘™ + .004đ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘?đ?‘&#x;đ?‘œđ?‘š + 3.5đ??¸(−07)đ?‘šđ?‘Žđ?‘Ľđ?‘?đ?‘˘đ?‘&#x;đ?‘œ •

Z = 13.03 − .82đ?‘ đ?‘’đ?‘?đ?‘Ąđ?‘œđ?‘&#x;1 − .10đ?‘ đ?‘’đ?‘?đ?‘Ąđ?‘œđ?‘&#x;2 − .007đ?‘ŽĂąđ?‘œđ?‘ đ?‘œđ?‘? + .12đ?‘?đ?‘˘đ?‘&#x;đ?‘œđ?‘Žđ?‘Ąđ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘ đ?‘œđ?‘ − .01đ?‘ đ?‘?đ?‘œđ?‘&#x;đ?‘’ − .02đ?‘Žđ?‘?đ?‘Žđ?‘™đ?‘“đ?‘–đ?‘ đ?‘? − 1.41đ??¸(−07)đ?‘&#x;đ?‘’đ?‘ đ?‘˘đ?‘™đ?‘Ąđ?‘Žđ?‘‘đ?‘œ + 2.37đ??śđ?‘™đ?‘–đ?‘’đ?‘›đ?‘Ąđ?‘’đ?‘ đ?‘‹ − .04đ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘“đ?‘–đ?‘›đ?‘Žđ?‘™ + .002đ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘?đ?‘&#x;đ?‘œđ?‘š + 2.08đ??¸(−07)đ?‘šđ?‘Žđ?‘Ľđ?‘?đ?‘˘đ?‘&#x;đ?‘œ

La funciĂłn “estat classificationâ€? en STATA revelĂł que sĂ­ que considera 50% el punto de inflexiĂłn entre tener o no tener impago los modelos logit y probit predicen de manera acertada 75.21% y 74.36% de las observaciones obtenidas. Por lo tanto, es un modelo que se ajusta de manera correcta a la realidad observada en los datos. Es importante destacar que, tras una revisiĂłn de literatura, Ăşnicamente la variable de ratio promedio de pago no resultĂł con el efecto negativo sobre la probabilidad que se esperaba antes de correr el modelo. La razĂłn se puede deber al hecho de que una empresa que mantiene mayor parte de su liquidez en el banco en vez de tenerla en alguna clase de invasiĂłn posee menor cantidad de activos productivos que les ayuden a generar ganancias y con ellas liquidar sus deudas. Se demostrĂł que el resto de las variables contempladas en el modelo se comportan de la manera en que marca la teorĂ­a. Finalmente se encontrĂł la proporciĂłn aproximada que una empresa puede tener si se busca mantener una seguridad del 75% en los pagos. El presente trabajo mostrĂł que es posible medir el riesgo de atraso que presentan las empresas en MĂŠxico de una forma mĂĄs dinĂĄmica que permita agilizar el proceso de crĂŠdito en los bancos con una eficiencia similar la cual no incremente sustancialmente su porcentaje de cartera vencida. Si bien, existen el promedio de morosidad los bancos se encuentran en 6.4% existen bancos con 22% de morosidad lo cual no difiere significativamente del 25% de error que muestran los modelos obtenidos. Para futuros trabajos serĂ­a de gran importancia replicar el modelo utilizando una base de datos de clientes bancarios que contenga una muestra mayor que las 118 que se utilizaron para el presente trabajo.

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Modelo de Riesgos para el Otorgamiento de Créditos a PYMES en México

ANEXOS

Tabla 1. Clasificación de empresas Tamaño de empresa

Empleados

Activos

Ventas anuales

Micro

<10

< US $100,000

< US $100,000

Pequeña

<50

< US $3,000,000

< US $3,000,000

Mediana

<300

< US $15,000,000

< US $15,000,000

(Fuente elaboración propia con datos de Banco Mundial)

Tabla 2. Morosidad del sistema bancario IMOR (%) MIN

0.0

MAX

21.9

MEDIA

6.4

DESVEST

5.7

(Fuente: elaboración propia con datos de CNBV)

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Figueroa Arronte

Tabla 0. Estadística descriptiva de las variables. |

Observaciones

Media

Desviación estándar

Mínimo

Máximo

Sector

118

1.213675

.8692948

0

2

Años de operación

118

8.794872

7.648009

1

52

Atrasos en Buró

118

.444444

.9864989

0

6

Score de aval

118

683.6581

32.83689

595

734

Apalancamiento

118

.2656687

13.56822

-128.046

37.82031

Utilidades

118

1324766

4908020

-5972301

33691177

Proporción de clientes de gobierno, construcción y petróleo

118

.0822105

. 2123229

0

1

Ratio final de pago

118

10.14237

31.62324

.1042166

329.9901

Ratio promedio de pago

118

24.65993

148.921

.2811955

1585.667

Crédito Máximo otorgado en Buró

118

2669804

5196886

0

40801000

(Fuente elaboración propia)

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Tabla 5. Efectos marginales

Logit Probabilidad Efecto en las marginal medias promedio (valor P) (valor P) Atraso 0.6089427 (.000) Sector 1 -.2365997 (.040) Sector 2 -.0326619 (.724) buroatrasos .0335087 (.428) score -.0050165 (.000) apalfisc -.0047722 (.105) resultado -3.66e-08 (.002) ratiofinal -.0107976 (.018) ratioprom .000672 (.000) maxburo 5.60e-08 (.000) añosop -.0016904 (.749) ClientesX .6365487 (.015)

Efecto marginal en las medias (valor P)

Probabilidad en las medias (valor P) 0.6018592 (.000)

-.3475615 (.041) -.0443628 (.721) .0498405 (.435) -.0074615 (.000) -.0070981 (.118) -5.45e-08 (.003) -.0160603 (.029) .0009996 (.000) 8.33e-08 (.000) -.0025143 (.749) .946796 (.017)

Probit Efecto Efecto marginal en marginal las medias (Valor promedio P) (Valor P)

-0.2261309 (.042) -0.0291478 (.745) 0.032252 (.441) -.0049992 (.000) -.0047878 (.067) -3.78e-08 (.002) -.0110017 (.014) .0006518 (.000) 5.58e-.08 (.000) -0.0021128 (.698) .6365947 (.015)

-.3205755 (.042) -.0394783 (.744) .046379 (.447) -0.0071889 (.000) -.006885 (.075) -5.44e-08 (.003) -.0158207 (.021) .00093743 (.000) 8.02e-08 (.000) -.0030383 (.698) .915437 (.017)

(Fuente: elaboración propia)

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Figueroa Arronte

Grรกfico 2

(Fuente: elaboraciรณn propia) Grรกfico 3

(Fuente: elaboraciรณn propia)

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Referencias bibliográficas Alvarado, L. (15 de Marzo de 2016). Problemática del pago a proveedores en México. Ruiz Healy Times. BANXICO. (2017). Indicadores Básicos de Créditos a las Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES). Ciudad de México. Obtenido de banxico.org. Behena, L., Reyes, A., & Fernández, A. (2017). El crowdfunding en México, una alternativa real de financiamiento e inversión para la mujer emprendedora. Obtenido de Dialnet: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6054214 Bonza, G., & Benavides, J. (Mayo de 2014). Colegio de Estudios Superiores de Administracion . Obtenido de Determinantes para la medición del riesgo de crédito en microempresas del sector comercio en Colombia: https://repository.cesa.edu.co/bitstream/handle/10726/823/TMF366.pdf?sequence=2 &isAllowed=y Fenton, R., & Padilla, R. (Febrero de 2012). Financiamiento de la banca comerciala micro pequeñas y medianas empresas de México. Obtenido de repositorio.cepal.org: https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/4919/S1200095_es.pdf?sequen ce=1&isAllowed=y IFC. (2009). Guia informativa de banca PYME. Obtenido de worldbank.org: http://siteresources.worldbank.org/EXTFINANCIALSECTOR/Resources/2828841279136526582/FINAL_SPANISH.pdf INEGI. (2016). Encuesta Nacional sobre Productividad y Competitividad de las Micro, Pequeñas y Medianas Empresas. Ciudad de México. INEGI. (Agosto de 2017). Encuesta Nacional de Financiamiento de las Empresas. Obtenido de inegi.org: https://www.inegi.org.mx/programas/enafin/2015/default.html Universidad Privada de Bolivia. (s.f.). ESTUDIOS SECTORIALES Y ANÁLISIS DE RENTABILIDAD POR SECTOR ECONÓMICO. Bolivia. Vargas, A., & Mostajo, S. (17 de Noviembre de 2014). MEDICIÓN DEL RIESGO CREDITICIO MEDIANTE LA APLICACIÓN DE MÉTODOS BASADOS EN CALIFICACIONES INTERNAS. Obtenido de Scielo: http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S251844312014000200002

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Factors that Determine the Signature of Free Trade Agreements: A Gravitational Model Study Jiménez Gerónimo, Jorge Alejandro B.A. Economics Abstract Free trade agreements have been trending in the world since the end of World War II, with the signature of the General Agreement on Tariffs and Trade (GATT). There are economic and political causes for this situation, and the main hypothesis is that free trade increases social welfare of the countries. Gravity models, first studied in 1954, propose an empirical form of explaining the trade volume between countries, and it normally considers the signature of Free Trade Agreements (FTAs). Moreover, gravity models are based on the universal gravitational law. They have the premise that the bigger the size of the countries in terms of Gross Domestic Product (GDP), and the less distance between them, the more trade volume that they will have. In this document, however, the model will be modified to explain the main reasons behind the existence of FTAs, through econometric models of qualitative response, called logit and probit. The main results show that the membership of World Trade Organization (WTO) doesn’t have an impact on FTAs. However, religion, distance and language will make an impact on the probability of having an FTA. It is shown that it will happen if the GDP size of the countries is similar. Further research must include political variables that influence in this situation. Key words: Gravity model, Free Trade Agreements, International Trade

Resumen Los tratados de libre comercio en el mundo han sido tendencia desde finales de la Segunda Guerra Mundial, con la firma del Acuerdo General de Aranceles y Comercio. Hay causas económicas y políticas detrás de esta situación, y la hipótesis principal es que el libre comercio incrementa el bienestar social en los países que lo promueven. Los modelos de gravedad, estudiados por primera vez en 1954, proponen una manera empírica de explicar el volumen de comercio entre los países, y normalmente incluyen la firma de Tratados de Libre Comercio entre sus variables explicativas. Los modelos de gravedad están basados en la ley de gravitación universal. Su premisa principal es que, mientras más grandes los países y menor la distancia entre ellos, mayor es el volumen comercial que tendrán. En este documento, sin embargo, el modelo se modificará para poder explicar las principales razones detrás de la existencia de tratados de libre comercio, mediante modelos econométricos de respuesta cualitativa llamados logit y probit. Los resultados principales muestran que la pertenencia a la Organización Mundial del Comercio (OMC) no tiene impacto en los mismos. Sin embargo, la religión, la distancia y el idioma impactan significativamente en la probabilidad de tener un Tratado. Se muestra que este se firmará si el tamaño de los países es similar. Investigaciones posteriores deben incluir variables políticas que tienen una influencia en este fenómeno. Palabras clave: Modelo de gravedad, Tratados de Libre Comercio, Comercio Internacional

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JimĂŠnez GerĂłnimo

Factors that Determine the Signature of Free Trade Agreements: A Gravitational Model Study Introduction

Trade has been an important topic of discussion around the world since the classical economists started to research on this discipline. Since the models of David Ricardo and Heckscher-Ohlin, the reasons that motivate countries to exchange goods have been studied.

The main points that they establish are the comparative advantages, the different endowments countries have, the efficiency, the transaction costs, and other reasons that, altogether, help explaining why countries among them should trade. And this topic has gained relevance since the second half of the last century.

Special transaction costs, tariffs, have been part of the studies of trade. It is well-known that when tariffs exist, the cost of an imported product increases and general welfare falls. Due to this situation, most Nations in the world have started to sign regional trade agreements where they commit to reduce the tariffs they charge. This happened especially after the signature of the General Agreement on Tariffs and Trade (GATT), in 1947. At that time, the additional price could be even 100% of the value of the imported product. Since then, the tariffs have considerably decreased, reaching low levels of approximately 4% (WTO, 2019).

Moreover, in that year the regional trade agreements were almost zero. Currently, as it can be seen on Graph 1 (found in the annexes), the cumulative number of active Regional Trade Agreements reaches almost 300 agreements. Even though this could be beneficial for most economies, empirical evidence shows that, in some cases, FTAs can have negative effects on their social welfare. And, it seems that, in most situations (as we can see in Mexico), treaties are signed due to political reasons rather than economic ones.

World Trade Organization ideology says that not only free trade is worthy, but also that it creates gains of trade. Nonetheless, this has not been fully demonstrated. That’s why, in this

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Factors that Determine the Signature of Free Trade Agreements: A Gravitational Model Study

project, the main question is: what are the main reasons that impact on the signature of Free Trade Agreements? It is also wondered that if countries are similar in size, they will sign Free Trade Agreements. Additional to those questions, the relationship between the probability of signing FTAs and the distance between the implicated countries, is researched.

Literature review The gravity model, gravity equation or gravitational model is an “empirical analysis of the trade patternsâ€? (LĂłpez & MuĂąoz, 2008) and it is based on the idea of the gravitational law that Newton proposed on the 18th century. It says that the gravity (attraction) force between two objects is directly proportional to the size of them, and indirectly proportional to the distance among both. With this idea in mind, Walter Isard (1954) thought about how the equation could be applicated to the trade flux that existed between two Nations. He proposed that trade size could be directly proportional to the size of the two implicated countries, and indirectly proportional to the distance between them. Thus, the basic gravity equation for trade is the following:

đ?‘‹+đ?‘€ =đ??´

đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ?‘– ∗ đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ?‘— đ?‘‘đ?‘–đ?‘—

Where A is a constant of “gravity�, GDP represents the gross domestic product of the Nations, and d represents the distance between those nations. Taking logarithms of the equation, the following expression results, in order to make it easier to estimate by econometric tools:

ln(đ?‘‡đ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘‘đ?‘’đ?‘–đ?‘— ) = đ?›ź0 + đ?›ź1 ln (đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ?‘– ) + đ?›ź2 ln (đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ?‘— ) + đ?›ź3 ln (đ?‘‘đ?‘–đ?‘— ) + đ?‘˘đ?‘–

The gravity model resulted to be significant and very close to reality. That it explained very well the trade volume, was the main reason of this model becoming attractive to economists. Diverse studies and researches started to use it as a base for studying the trade size and its

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Jiménez Gerónimo

relationship with other variables. One of the main advantages of the model is that additional variables could be added, such as common language, culture, free trade agreements, etc. Additionally, it can be used “for checking trade deviation or creation of the free trade agreements and preferential trade agreements” (López & Muñoz, 2008).

Free Trade Agreements (FTA) are contracts signed among two or more countries which impose less trade restrictions between them. These can include, not exhaustively, the reduction or elimination of tariffs, national treatment of their products, the elimination of quotas, and, more recently, they have clauses about intellectual property, controversies, wages, price of factors of production, etc. (Candiel & Lozano, 2008). The reasons behind the signature of FTAs are economic and politic. The economic reasons include the hypothesis that free trade is “one of the main pillars of the trading and economic development of a country” (Gómez, 2013). Besides, free trade makes possible the specialization and explode the advantages that countries have about others, as different countries have different assets to exploit. Politically, globalization and international pressure “drive a country toward the willingness to enter into the globalized scope of international trade” (Gómez, 2013). Egger and Larch (2008) found out that “the fact that two countries had an FTA made more probable the signature of other countries signing an FTA in a lapse of 5 years”. Internationally, nations don’t want to lose their advantages in terms on trade, and this is one of the main reasons of the existence of FTAs. Furthermore, it is convenient and strategic to have those agreements, as they increase the competitiveness of national products around the world.

The effects of Free Trade Agreements on international trade has been studied using the gravitational model. Some important results are the following: •

In an ex ante study of an FTA between Colombia and the United States, Cárdenas & García (2004) found out that the treaty would increase trade by 40%, while not having it would decrease trade by 58%.

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Factors that Determine the Signature of Free Trade Agreements: A Gravitational Model Study

•

Montenegro & Soloaga (2006) researched on the effect of the North America Free Trade Agreement (NAFTA) in Mexico’s trade volume, and the results indicated that it didn’t favor Mexico. Moreover, in the same way, Martínez-Zarzozo (2003) discovered that NAFTA and CARICOM (Caribbean Community) produced negative results in trade volume along time.

•

Krugman (1991) asseverates that “the purely economic analysis of free trade areas suggests that, in principle, formation of such areas might hurt rather than help the world economy”. In his paper “The Move Toward Free Trade Zones”, he concludes that free trade is good, and even natural, but only when it doesn’t affect the rest of the Nations by imposing excessive tariffs to their products. Furthermore, when natural trade is reduced due to free trade, a trade deviation is produced instead of creating it.

•

Finally, Martínez – Zarzozo (2003) analyzed the effect of the European Union in trade volume, and the results were positive for the trade agreement effect on trade.

In general, FTAs produced ambiguous results in different countries and in different years, depending on their level of integration and other variables that impact on trade, including the geopolitical and social context. However, the investigations are based on trade volume, instead on the reasons leading to signing FTAs, which is a relevant topic, given that evidence shows that they might be harmful, and it can decrease welfare of the Nations. Furthermore, it is more probable for international political and social context to have more significance on trade than economic variables (World Bank, 2019)

Model variables and specification

In this project, and accordingly to the literature review considered before, the main variables that will be used to analyze their effect on the probability of signing an FTA are the following: •

Free Trade Agreement. This will be a dummy variable (Y in the model), taking a value of 1 when two countries have any kind of trade agreement between them, and zero if that is not the case. The definition of trade agreement will be the same as used in the literature

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Jiménez Gerónimo

review. In this case, the information about the existence of these contracts will be obtained from the official data of the World Trade Organization In the following variables, the observations were taken as follows: the countries, weighted by their population, were written down in a datasheet. Then, 382 pairs of countries (a significant sample at 95% confidence level, with a sample error of 5%) were chosen from the database. Finally, the relationships among them were determined. •

GDPA and GDPB: The GDP is defined as the “production of final goods and services within a country in a determined period of time” (Bernanke, 2007). In this paper, GDPA will correspond to the bigger country of the pair, and GDPB will be assigned to the other country. The GDPs will be obtained by getting the GDP data of 2016 from World Bank. It’ll be expressed in millions of nominal dollars, in terms of Purchasing Power Parity.

•

GDP Ratio: In one of the proposed models, it will be considered that similar countries are more probable to have trade agreements between them. The causes might be cooperation, WTO recommendations, and the distance among them. The GDP ratio will be obtained by dividing GDPA by GDPB

•

Language: Language is the main form of communication between people. If the language of two countries is the same, it will be more probable for them to share a trade agreement, as communication and dialogue is easier between parts. If the language both parties speak is the same, then this variable will take a variable of 1. The data that will be used will be obtained for the official languages’ countries have, as they are established in their laws or in statistics.

•

Religion: Religion is the combination of beliefs and faith people have. If two nations have the same religion, their culture might be similar, thus making it more probable the signature of agreements. For this research project, the main religions that will be used are Christianism (Catholicism, orthodox, and protestant), Islamism, Buddhism, Hinduism, Folklore and Irreligious. The data will be obtained by different “Adherents” data bases. If both countries have the same religion, then this variable will take a value of 1, and 0 elsewhere.

•

Distance: The further away the countries are, the less probable they will share a trade agreement, according with the main results of the gravitational model. In this case, the distance will be measured in kilometers, and between the capitals of the States.

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Factors that Determine the Signature of Free Trade Agreements: A Gravitational Model Study

•

WTO membership: Finally, being a member of the World Trade Organization might be a factor in borders’ opening. If the two countries of the combination are members of WTO, this variable will take a value of 1, and 0 elsewhere. This will be obtained from the official WTO data at 2016.

The summary statistics of the variables are the following:

Chart 1: Descriptive statistics Variable

Observations Mean

Std. Dev.

Min

Max

Y

382

0.41

.49

0

1

GDPA

382

7506193

8173121

12300

2.33 x 107

GDPB

382

794331

1516703

225.1483

1.94 x 107

GDP ratio

382

217.67

1455.9

1

24254

Language

382

.12

.32

0

1

Religion

382

.36

.48

0

1

Distance

382

7323.96

4430.457

153

19808

WTO membership

382

.856

.35

0

1

Obtained from: Own Elaboration with data from World Bank (2019), Adherents (2019)

The chosen models were two: a logit and a probit. Logit and probit are qualitative response models, meaning that the dependent variable is not totally stochastic anymore, but it takes specific values. In this case, Y only takes two: 1, when there exists a free trade agreement, and 0 elsewhere. In probit and logit, the coefficients are used to obtain indirectly, the variables impact on the probability of having a contract between parties. In the case of the logit model, the models 1 and 2 are the following: đ?‘ƒ [1] đ??ż ( ) = đ?›ź0 + đ?›ź1 ln(đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ??´ ) + đ?›ź2 ln (đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ??ľ ) + đ?›ź3 đ??żđ?‘Žđ?‘›đ?‘”đ?‘˘đ?‘Žđ?‘”đ?‘’đ?‘–đ?‘— + đ?›ź4 đ?‘…đ?‘’đ?‘™đ?‘–đ?‘”đ?‘–đ?‘œđ?‘›đ?‘–đ?‘— 1−đ?‘ƒ + đ?›ź5 ln (đ??ˇđ?‘–đ?‘ đ?‘Ąđ?‘Žđ?‘›đ?‘?đ?‘’đ?‘–đ?‘— ) + đ?›ź6 đ?‘Šđ?‘‡đ?‘‚đ?‘šđ?‘– + đ?‘˘đ?‘– [2] đ??ż (

đ?‘ƒ ) = đ?›ź0 + đ?›ź1 đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ?‘…đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘– + đ?›ź2 đ??żđ?‘Žđ?‘›đ?‘”đ?‘˘đ?‘Žđ?‘”đ?‘’đ?‘– + đ?›ź3 đ?‘…đ?‘’đ?‘™đ?‘–đ?‘”đ?‘–đ?‘œđ?‘›đ?‘– + đ?›ź4 đ??ˇđ?‘–đ?‘ đ?‘Ąđ?‘Žđ?‘›đ?‘?đ?‘’đ?‘œ 1−đ?‘ƒ + đ?›ź5 đ?‘Šđ?‘‡đ?‘‚đ?‘šđ?‘– + đ?‘˘đ?‘–

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JimĂŠnez GerĂłnimo

đ?‘ƒ

Where đ??ż (1−đ?‘ƒ) indicates the natural logarithm of the “odds ratioâ€?, this is, the probability of an event happening divided by the probability of it not occurring.

In the case of the probit model, the equations 3 and 4 are the next: [3] đ??ź ′ = đ?›ź0 + đ?›ź1 ln(đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ??´ ) + đ?›ź2 ln (đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ??ľ ) + đ?›ź3 đ??żđ?‘Žđ?‘›đ?‘”đ?‘˘đ?‘Žđ?‘”đ?‘’đ?‘–đ?‘— + đ?›ź4 đ?‘…đ?‘’đ?‘™đ?‘–đ?‘”đ?‘–đ?‘œđ?‘›đ?‘–đ?‘— + đ?›ź5 ln (đ??ˇđ?‘–đ?‘ đ?‘Ąđ?‘Žđ?‘›đ?‘?đ?‘’đ?‘–đ?‘— ) + đ?›ź6 đ?‘Šđ?‘‡đ?‘‚đ?‘šđ?‘– + đ?‘˘đ?‘– [4] đ??źÂ´ = đ?›ź0 + đ?›ź1 đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ?‘…đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘– + đ?›ź2 đ??żđ?‘Žđ?‘›đ?‘”đ?‘˘đ?‘Žđ?‘”đ?‘’đ?‘– + đ?›ź3 đ?‘…đ?‘’đ?‘™đ?‘–đ?‘”đ?‘–đ?‘œđ?‘›đ?‘– + đ?›ź4 đ??ˇđ?‘–đ?‘ đ?‘Ąđ?‘Žđ?‘›đ?‘?đ?‘’đ?‘œ + đ?›ź5 đ?‘Šđ?‘‡đ?‘‚đ?‘šđ?‘– + đ?‘˘đ?‘– Where I’ indicates the estimated point at which the probability of the event happening.

The main difference in both models is the probability distribution function they use for estimating the equations of the model. In logit, a logistic distribution function is used, as it uses the odds ratio for estimating the model. Probit uses a normal cumulative distribution function, as it uses the “probability of Y=1 when all the variables take one specific value�.

These methods were chosen as they ensure that the possible estimated values of the dependent variable are in the interval from 0 to 1. Furthermore, as the coefficients are not linear, they cannot be estimated by ordinary least squares method, but by maximum likelihood estimators. Those are asymptotically consistent, which means that in large enough samples, the variance and the coefficients won’t be biased, as is the case in this project. When running the model, it will be checked and corrected for heteroskedasticity and multicollinearity.

The hypothesis is that, in both cases (logit and probit), the GDP Ratio coefficient will be negative. This, because the lower the difference between countries, the more likely to sign an agreement. The signs of Distance. Language, Religion and WTO membership are expected to be positive, as it was explained before. The hypothesis is that all of them are significant, but the existence of other variables (difficult to measure, as political context, 36

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ideology, people’s perception of free trade‌) may reduce the level of significance of the model. Furthermore, a greater GDP might cause higher probability of being in an FTA, because countries may want to trade with other parts of the world as they need more products.

Results and discussion

The results of the logit and probit models were the following

Chart 2: Results of the regressions Variable

Model Logit 1

ln(GDPa)

-0.1967**

-0.1162**

(0.8753)

(0.0526)

0.3238 ***

0.1948***

(0.0743)

(0.0429)

ln(GDPb)

GDP Ratio

Language

Religion

WTOm

Constant PseudoR2

Model Probit 3 Model Probit 4

-0.0013*

-0.007*

(0.0008)

(0.0004)

0.9581***

1.1564***

0.5765***

0.7247***

(0.3690)

(0.3490)

(0.2219)

(0.2147)

0.3860

0.2305**

0.2348

0.3251**

(0.2463)

(0.2305)

(0.1512)

(0.1439)

-0.0249

-0.0052

-0.0262

-0.0077

(0.3242)

(0.3035)

(0.198)

(0.1889)

Distance

ln (Distance)

Model Logit 2

-0.00005*

-0.00003*

(0.00003)

(0.00002)

-0.5733 ***

-0.3421***

(0.3242)

(0.0911)

3.2934*

-0.1730

1.9335*

-0.1185

(1.81)

(0.3532)

(1.0748)

(0.2191)

0.127

0.082

0.127

0.081

*Significant at 10% ** Significant at 5% *** Significant at 1% Obtained from: Own Elaboration

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As it can be seen, both methods (logit and probit) yield similar results in terms of the significant variables and the significance of the models. In the case of the original model, GDPa, GDPb, Language and Distance were significant at the 5% level. Surprisingly, the coefficient of GDPa is negative, which means that, the bigger one of the countries is, the less probable it is to sign an FTA. In the case of GDPb, Language, and Distance, the coefficients were the expected ones. This was not the case with WTO membership, that doesn’t significantly affect the probability of signing an FTA. And even more, the four models were consistent with a negative coefficient in this variable, meaning that entering the WTO slightly reduced the probability of an FTA. This might be because of the WTO conditions of entry, that will be retaken further in this document.

In the case of models 2 and 4, related with the ratio of the GDPs, the significant coefficients were Language and Religion, with the expected results. However, if a regression is run with the logarithms of the ratio and the distance, the results are significant. This is due to the rules đ??şđ??ˇđ?‘ƒ

of logarithms: ln (đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ??´) = ln(đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ??´ ) − ln (đ??şđ??ˇđ?‘ƒđ??ľ ). This is the same as the models 1 and 3. đ??ľ

This supports the hypothesis that, the more the countries are similar in size, the more probable to signing an FTA between them.

For complementing the regression results, a margins analysis will be made. The margins analysis is made by calculating the probability of Y = 1 (it is, the probability of a situation happening) in different conditions of the explanatory variables. For it, the logit results of models 1 and 2* (the one with logarithms in GDP Ratio and distance) will be used, as the probit results are similar enough. Model 2 will not be taken in account, given that its goodness of fit is lower than model 1.

In this first margin analysis, how the probability of having an FTA with another country decreases while the GDPa increases, ceteris paribus, is shown in graph 1. By other way, how the probability of having a trade agreement increases while GDPb increases is shown in graph 2. In graph 3, by the other way, when the countries have the same GDP (log of the ratios =

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0), the probability of having a trade agreement is, in average, 57%, which decreases to an average of 9.9% when the country A is 20,000 times bigger than country B.

In graph 4, additionally, it can be seen the combined effect of two countries sharing a religion and a language. When language or religion are not shared, the probability of sharing an FTA is approximately 34% in average. When they only share religion or language, it increases in average to 52%. The more significant effect is when both characteristics are shared: when language and religion are common to both countries, the probability of an FTA between them is more than 70%.

Finally, graph 5 presents how the average probability of having an FTA decreases while the distance between the two Nations increases. And the difference is significant: being next to each other is translated into a probability of 83%. This is reduced to 50% when the distance is 3000 km, and almost 30% when that distance is 13000km.

Conclusion

The signature of FTAs around the world has been a trend and an object of discussion in the last decades. At those years, the General Agreement on Tariffs and Trade, which became the World Trade Organization, was created to promote competitive, fair, free trade. By eliminating tariffs and other kind of trade obstacles welfare could be increased in the countries with a Regional Trade Agreement. This, by guaranteeing specialization of the Nations on the production of goods and services which is more efficient for them. This economic reason is not fully proofed empirically. Because of that, diverse studies have been made for showing the effect of FTAs in the trade volume between countries. One of the main ways on doing that is using the gravity model.

In this document, by using a modified gravity model, it has not been studied the impact of FTAs on trade volume, but the main reasons that lead two countries to sign an FTA between them. It was clear that the signing of FTAs has causes more related with the general international context and countries pressures. This, since the economic variables used in the

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model only explained less than 13% of the dependent variable. Even if in logit and probit models the goodness of fit is normally low (around 50%), the gotten results were little explanatory. Answering one of the main research questions, it was found out that similar countries are more probable to sign FTAs. This is important to know, as the larger the countries and the more different in terms of size, the more improbable it is to have free trade. Moreover, the distance is significant, and following Paul Krugman’s theory (1991), this is due to natural trade that occurs in countries that are near. Furthermore, variables such as language and religion have a positive impact in trade agreements when they are common in the signing Nations. The more surprising result was the null impact of being a member of WTO in signing Regional Trade Agreements. And this is mainly because the entry to WTO normally means reducing tariffs and promoting a more freely trade. Indeed, the trade conditions that the global organization reinforces are non-discrimination trade, national treatment of goods and services, and negotiations where tariffs are reduced. As almost all the countries in the world are part of WTO, in a way that it makes WTO a “World Free Trade Agreement”, more FTAs are not necessary when countries are part of this Organization.

The results of this document might be used for economists to understand the reasons behind free trade agreements, and how political variables are intrinsically related to the signing of them. Of course, decision-takers must be aware of this situation, because, in some cases, trade agreements deviate trade instead of creating it, reducing social welfare and affecting their own citizens. Even with international pressures towards globalization, further and deeper studies should be made to reduce the risks of signing inconvenient Regional Trade Agreements. Finally, the variables that must be used in other studies must include political, social and international context variables, as democratic contexts, warzones, and others.

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Annexes

Graph 1: Evolution of Regional Trade Agreements in the world. Obtained from: WTO, 2019

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Graph 2: Probabilities of trade agreements related with the size of country A. Reference: Own elaboration.

Graph 3. Probabilities of trade agreements related with the size of country B. Reference: Own elaboration.

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Graph 4. Margins of the log of the ratios of GDPs. Reference: Own elaboration.

Graph 5. Probability of having trade agreements when religion and language are common. Reference: Own elaboration. Tec Student Journal of Social Sciences, Vol. 1, Special Issue, pp. 29-45

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Graph 6. Probability of having trade agreements with respect to the distance. Reference: Own elaboration.

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La Felicidad de los Países Rivas Vega, José Armando B.A. Financial Management Abstract Happiness has always played an important role in the life of human beings, basically because humans are on a constant pursuit of well-being and full sensation of enjoying life. In recent years it has not only been emphasized this pursuit through different lifestyles promoted by XXI century and its phenomena. But also, it has been extended to the political agenda, where countries are seeking to measure the success that they have to reach the perception of happiness by their population, through public politics and other political resources. However, happiness is subjective, due to the fact that is in the mind of individuals. In this project, by using two regression models, it is concluded that the happiness of a country is explained by both exogenous variables, such as GDP, Corruption Perception, and endogenous variables, such as Freedom Decision Making and Social Support. Discovering that the previous ones play a decisive role, in the moment, to determine and compare happiness between developed countries and those underdeveloped. Establishing that happiness is not only a function of progress from a nation and that social, ecological, cultural and other factors exist and help to determine and measure the concept. Keywords: Happiness, Well-being- Government, Society. Resumen La felicidad siempre ha jugado un papel importante dentro de la vida de los individuos, esto es básicamente porque el ser humano está en constante búsqueda de bienestar y una sensación plena de disfrutar de la vida. En los últimos años no solo se ha enfatizado esta búsqueda a través de los distintos estilos de vida que promueve el siglo XXI y sus fenómenos. Sino que también, se ha ampliado hasta la agenda política, donde los países buscan medir el éxito que tienen para hacer llegar o conseguir la percepción de felicidad por parte de sus habitantes, a través de políticas públicas y otros recursos políticos. Sin embargo, la felicidad se considera subjetiva, debido a que esta se encuentra en la mente de cada individuo. En este trabajo, mediante el planteamiento de dos modelos de regresión, se llega a la conclusión de que la felicidad de un país se explica tanto por variables exógenas, como el Producto Interno Bruto y la Percepción de Corrupción, como por variables endógenas, como la Libertad en la Toma de Decisiones y el Apoyo Social. Descubriendo que estas últimas juegan un papel muy decisivo al momento de determinar y comparar la felicidad entre países desarrollados y aquellos en vías de desarrollo, estableciendo que la felicidad no está simplemente en función del progreso de una nación y existen factores sociales, ecológicos, culturales, entre otros que ayudan a determinar o medir dicho concepto. Palabras clave: Felicidad, Bienestar, Gobierno, Sociedad.

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Rivas Vega

La Felicidad de los Países

Introducción La felicidad siempre ha jugado un papel importante dentro de la vida de los individuos, esto es básicamente porque el ser humano está en constante búsqueda de bienestar y una sensación plena de disfrutar de la vida. En los últimos años no solo se ha enfatizado esta búsqueda a través de los distintos estilos de vida que promueve el siglo XXI y sus fenómenos. Sino que también, se ha ampliado hasta la agenda política, donde los países buscan medir el éxito que tienen para hacer llegar o conseguir la percepción de felicidad por parte de sus habitantes, a través de políticas públicas y otros recursos políticos. Pero ¿qué es la felicidad?, la Real Academia Española la define como “Estado de grata satisfacción espiritual y física” o una definición más apropiada para nuestro proyecto como es “persona, situación, objeto o conjunto de ellos que contribuyen a hacer feliz”. (2019) Es así como en este proyecto se abordará el tema de índice de felicidad de los países. Donde la principal interrogante será la siguiente: ¿Cuáles son las principales causas o variables que contribuyen a que un país sea feliz? La importancia de este tema surge, como se mencionó previamente, de la necesidad política de saber en qué medida los habitantes de un país cuenta con un conjunto de factores o variables que les produce un estado de satisfacción o bienestar pleno, que se traduce en felicidad. Mediante la evaluación de este, los gobiernos obtienen un punto de partida para otorgar a la población las condiciones necesarias para poder ser “feliz”. De igual forma, hoy en día nos encontramos en un entorno en constante cambio debido a las distintas tendencias que la globalización promueve y/o causa. Generando así, un medio en el cual la felicidad se ha dejado de lado desde el punto de vista social, propiciando estilos de vida enfocados a cumplir con la satisfacción de los demás y no de uno mismo, después de todo se debe recordar que la felicidad está en la mente, es decir, es subjetiva. Por lo tanto, la identificación de aquellos factores que nos brindan felicidad podría desencadenar que nosotros mismo contribuyamos a que los demás lo sean de igual manera, puesto que no es solo una tarea del gobierno sino de la población en general.

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El primer intento formal de una evaluación de la felicidad orientada a las políticas públicas tuvo lugar en Bután en 1972, cuando el rey Jigme Singye decidió que la manera más apropiada de evaluar la calidad y el progreso social era mediante un índice denominado por él mismo como Felicidad Nacional Bruta (FNB) De acuerdo con este estudio, la felicidad refleja la creación de condiciones que les permite a las personas alcanzar un mayor bienestar de manera sostenible. He aquí que “la felicidad debe ser percibida como un bien público y el progreso no debe ser visto exclusivamente a través de aspectos económicos, sino que también a través de perspectivas espirituales, sociales, culturales y ecológicas” (Ura, Alkire, Zangmo y Wangdi, 2012: p. 7). A partir de ese momento, organizaciones como: The New Economics Foundation, la Asamblea General de las Organización de las Naciones Unidas y compañías enfocadas al tema de bienestar global, como Gallup y Healthways , han hecho este tipo de análisis y evaluación mediante el Índice de Planeta Feliz, Reporte de la Felicidad Mundial y el Índice de Bienestar Global, respectivamente (este último se realizó en conjunto por las dos compañías, Gallup y Healthways) Estos índices pretenden medir el grado de bienestar de los habitantes de un país, cada uno desde su propio enfoque específico. El primero, en qué medida los habitantes disfrutan de vidas largas, felices y ambientalmente sostenibles. El segundo, Reporte de la Felicidad Mundial, va encaminado a ser incluido como guía de las políticas públicas y los objetivos de desarrollo sostenible, mejor conocidos como ODS. Mientras que el último, incluye aspectos que van más allá de la salud física de las personas, tales como la productividad, costos de la salud y el compromiso de los empleados. Después de haber establecido los distintos índices y los enfoques de estos, se puede plantear una segunda hipótesis que es: ¿Cuál es el factor diferenciador entre los países con índice de felicidad elevados de aquellos con un índice bajo? A simple vista se podría deducir que aquellos países en desarrollo tienen todo para ser los más felices del mundo, pero el Reporte de la Felicidad Mundial ha expuesto que países desarrollados se han visto superados por países en vías de desarrollo en el ranking. Como ejemplo tenemos a Costa Rica, que ocupa el puesto 12 en el periodo 2016-2018 con un índice

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7.167, superando a países como Bélgica, Inglaterra y Alemania. Igualmente, Israel, México, Chile y Guatemala figuran entre los 30 países más felices del mundo en el mismo periodo. Por lo cual, no podemos tomar por hecho que el desarrollo explica por completo la felicidad de un país, sino que existen factores ajenos a este que contribuyen en gran medida a la grata satisfacción espiritual y física de los habitantes de un país.

Ranking de Felicidad / Fuente: https://worldhappiness.report/assets/images/fig-2.7.png

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Composición índice mundial de felicidad / Fuente: https://freebalance.com Datos Para la elaboración del proyecto, “La felicidad de los países”, se empleó la base de datos del último Reporte de la Felicidad Mundial, publicado en marzo del 2019. Este reporte es publicado por la Red de Soluciones de Desarrollo Sostenible de la Organización de las Naciones Unidas en conjunto con la Fundación Ernesto Illy. Los datos se encuentran disponibles en la página oficial del Reporte de la Felicidad Mundial. Entre las variables más destacadas que se emplean para realizar este índice se encuentran: •

Felicidad (IF): Es la respuesta nacional promedio a la pregunta de evaluación de vida. Se le denomina en algunas ocasiones como escalera debido a la formulación de la pregunta en inglés “Please imagine a Ladder, with steps numbered from 0 at the bottom to 10 at the top…” Donde lo más alto de la escalera representa la mejor vida para uno, y el fondo representa la peor situación de esta. También es conocida como Escalera de Vida de Cantril o simplemente Escalera de la vida.

•

PIB Per capita (LogPIBPerCapita): Esta se toma en cuenta con la paridad de poder adquisitivo (PPP) a nivel contante del precio internacional del dólar en 2011 del 14

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de noviembre, la actualización del 2018 del World Development Indicators (WDI). El PIB Per Capita aún no está disponible a diciembre del 2018. Se extendió la serie de tiempo del PIB Per Capita del 2017 al 2018 usando el pronóstico del crecimiento real del PIB de cada país en 2018 por primera vez desde la perspectiva económica •

Percepción de Corrupción (PCorrup): La medida es el promedio nacional de las respuestas a las dos preguntas de la encuesta de Gallup World Pull “¿Está la corrupción esparcida en el gobierno, o no?” o “¿Está la corrupción esparcida los negocios, o no? La percepción promedio es la media de las dos preguntas de 0-o-1.

•

Esperanza de vida saludable (EVS): Las esperanzas de una vida sana al nacimiento esta basada en los datos extraídos del repositorio de datos del Observatorio Mundial de la Salud de la Organización Mundial de la Salud. Debido a la disponibilidad de los datos se usa interpolación y extrapolación.

•

Apoyo Social (AS): (Tener con quien contar en tiempos difíciles) Es la respuesta nacional promedio a las respuestas binarias (ya sea 0 o 1) a la pregunta del Gallup World Poll “Si estuvieras pasando por tiempos difíciles, ¿tienes familiares o amigos con los que puedes contar que te puedan ayudar siempre que lo necesites, o no?

•

Libertad para la toma de decisiones de vida (LTD): es el promedio nacional de las respuestas a la pregunta Gallup World Pull “¿Estas satisfecho o insatisfecho con tu libertad para escoger lo que quieres hacer con tu vida?”

•

Generosidad (G): Es el residuo de la regresión media nacional de la pregunta del Gallup World Pull “¿has donado dinero a la caridad en el mes pasado? Sobre el PIB Per Capita.

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Summary Statistic Variable País Año IF Log PIB Per Capita P Corrup EVS AS LTD G

Obs

Mean 0 136 136 127 129 132 136 136 126

2018 5.502134 9.250394 0.7317442 64.67083 0.8105441 0.7845349 -0.029086

Std. Dev

Min

0 2018 1.103461 2.694303 1.186589 6.541033 0.1865745 0.0965629 6.728247 48.2 0.1163321 0.4847152 0.1178209 0.3735355 0.1563553 -0.3363845

Max 2018 7.858107 11.45393 0.9520144 76.8 0.984489 0.969898 0.4993778

Summary Statistic. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial.

Metodología Para la especificación del primer modelo se tomó a consideración variables que estuvieran relacionadas con factores de carácter gubernamental y/o productivo. Esto debido a que, en la investigación previa a la elaboración de este proyecto, se identificó que tanto el Reporte de la Felicidad Mundial como el Índice de Planeta Feliz hacen uso de variables como Producto Interno Bruto y Percepción de la Corrupción, calificando de esta manera el desempeño del gobierno en ciertas tareas, como la transparencia y justicia en los cargos públicos, así como la oferta de más y mejores productos y servicios. Por consiguiente, el modelo estará conformado por el logaritmo del Producto Interno Bruto Per Capita de cada país, la Percepción de Corrupción que los habitantes tienen y una tercera variable que debería estar estrechamente relacionada a la producción de una nación como lo es la Esperanza de Vida Saludable. Por lo cual el modelo queda establecido de la siguiente manera. IF = β1 + β2LogPIBPerCapita + β3PCorrup + β4EVS Siendo IF nuestra variable dependiente, que en este caso es la felicidad, y β1 el índice de felicidad promedio de un país cuando las demás variables son cero. Sin embargo, se debe recordar que los factores exógenos y de desarrollo no son suficientes para explicar la felicidad que perciben los habitantes de un país. La felicidad debe ser

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percibida como un bien público y debe ser vista desde otras perspectivas como la social, cultural y ecología, no solo en términos económicos, tomando en cuenta que la felicidad es subjetiva, es decir, se encuentra en la mente de cada persona. Es por eso por lo que el Índice de Bienestar Global incorpora percepciones de los individuos respecto a su propio bienestar. Acorde a lo anterior, en el segundo modelo se han incorporado tres variables que podríamos considerar endógenas y subjetivas, las cuales son Apoyo Social, Libertad en la Toma de Decisiones de vida y generosidad, con el propósito de darle lugar a aquellos factores que se dejan de lado al enfrascarse en la perspectiva económica y que de igual manera deben verse relacionados con la felicidad. Como consecuencia el segundo modelo queda expresado de la siguiente manera IF = β1 + β2LogPIBPerCapita + β3PCorrup + β4EVS + β5AS + β6LTD + β7G

Resultados Mediante el software STATA, se realizó la regresión correspondiente para el primer modelo, el cual contiene las variables relacionadas con gobierno y productividad, se obtuvieron los siguientes resultados.

Regresión Primer Modelo Source

SS

df

MS

Model Residual

97.0326481 47.7180521

3 115

32.344216 0.414939584

Total

144.7507

118

1.22670085

Std. Err. 0.0987903 0.3421815 0.0173585 0.7108038

t 4.3 -3.96 2.65 -0.52

IF Coef LogPIBPerCapita 0.4245506 PCorrup -1.353853 EVS 0.0459877 _cons -0.3692806

Number of obs = F (3,115) = Prob > F = R - squared = Adj R - squared = Root MS = P>|t| 0.000 0.000 0.009 0.604

119 77.95 0.0000 0.6703 0.6617 0.64416

[ 95% Conf. Interval] 0.2288661 0.6202352 -2.031649 -0.6760573 0.0116039 0.0803715 -1.777246 1.038685

Resultados Primera Regresión. Elaboración propia datos del Reporte de la Felicidad Mundial

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La Felicidad de los Países

Como se observa en la imagen, el modelo obtuvo un R cuadrada del 67.03%, lo cual quiere decir que es el porcentaje en el cual las variables seleccionadas explican a la variable dependiente, que en este caso es la felicidad. En cuanto a la significancia estadística, los factores Producto Interno Bruto, Percepción de Corrupción y Esperanza de una Vida Saludable son estadísticamente diferentes a cero, por lo cual son significativas estadísticamente. Esto lo podemos saber debido a su valor t mayor en valor absoluto a 2 y a su p value menor a .05. Por otro lado, nuestro intercepto o β1 no nos indica algo significativo en este caso al tener un valor negativo. Las variables obtuvieron los coeficientes esperados, en el caso de Producto Interno Bruto y Esperanza de Vida Saludable son positivos ya que, a mayor producción y calidad de vida, mayor felicidad según el supuesto planteado desde el punto de vista económico. Por cada aumento en una unidad en el Logaritmo del Producto Interno Bruto, nuestro Índice de Felicidad aumenta en .042, y por cada aumento en un año en Esperanza de Vida Saludable nuestro aumento en Felicidad será de .045. Por otro lado, en el caso de Percepción de Corrupción, tiene un impacto negativo en la variable regresada, disminuyéndola en 1.35 por cada punto que aumenta la percepción de la corrupción. (La interpretación para el caso particular de β2, β3 y β4 se hace bajo el supuesto de que todas las demás variables se mantienen constantes)

En el caso del segundo modelo, se realizó de igual forma la regresión mediante el software STATA con las variables explicativas o factores previamente empleados en el primer modelo. A diferencia del anterior, se hace uso de variables de percepción, porqué como ya se ha mencionado, la felicidad es un bien público y debe ser visto desde otras perspectivas que no sean solo la económica. Es por esto, que se incorporan las variables explicativas Apoyo Social, Libertad en la Toma de Decisiones y Generosidad. El resultado es el siguiente:

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Regresión Segundo Modelo Source

SS

df

MS

Model Residual

105.394873 38.9994827

6 111

17.5658121 0.35134669

Total

144.3943557

117

1.23413979

IF LogPIBPerCapita PCorrup EVS AS LTD G _cons

Coef 0.2932486 -1.039494 0.0262236 2.539909 1.465873 0.0773995 -1.310947

Std. Err. 0.1047885 0.3606354 0.0165867 0.816869 0.5711047 0.4082159 0.8048666

t 2.80 -2.88 1.58 3.11 2.57 0.19 -1.63

Number of obs = F (6,111) = Prob > F = R - squared = Adj R - squared = Root MS =

118 50.00 0.0000 0.7299 0.7153 0.59275

P>|t| [ 95% Conf. Interval] 0.006 0.0856031 0.500894 0.005 -1.754117 -0.3248712 0.117 -0.006644 0.0590912 0.002 0.9212283 4.158589 0.012 0.3341911 2.597555 0.850 -0.7315076 0.8863066 0.106 -2.905844 0.2839498

Regresión Segundo Modelo. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial.

Se puede observar que R-squared aumentó, esto debido a que se aumentaron el número de variables que explican la regresada, lo que en verdad importa es que R-squared ajustada tuvo un cambio positivo de .0536 en relación con el modelo pasado. Esto quiere decir que las variables que han sido añadidas realmente explican la variable independiente y son factores de la felicidad para los residentes de una nación. En cuanto a la significancia de las variables se puede notar que en este modelo la Esperanza de Vida Saludable no tiene significancia, al igual que la variable Generosidad, por lo cual son estadísticamente iguales a 0. Para las demás regresoras, se observa que son estadísticamente significativas y son, por lo tanto, estadísticamente diferentes a 0, esto por su p-value menor a .05 y su valor te mayor a 2 en valor absoluto. La interpretación de este modelo se realiza de la siguiente forma (La interpretación de cada beta se realiza bajo el supuesto de que las demás betas son constantes). •

β2: Aumento de .29 en el Índice de Felicidad cuando aumenta en una unidad el logaritmo de PIB Per Capita.

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•

β3: Disminución en el Índice de Felicidad de 1.03 cuando aumenta en una unidad la Percepción de Corrupción.

•

Β4: Cambio en IF cuando se incrementa en un año la Esperanza de Vida Saludable

•

Β5: Cambio de IF en 2.53 cuando se tiene Apoyo Social.

•

Β6: Incremento en el Índice de Felicidad de un país cuando los habitantes perciben Libertad en la Toma de Decisiones

•

Β7: Cambio del Índice de Felicidad de .07 cuando los residentes de un país son altruistas.

Para ambos modelos se realizaron pruebas para descartar problemas de multicolinealidad, heterocedasticidad y autocorrelación. Para el primer caso, la prueba realizada VIF indicó que ambos modelos no cuentan con problemas de estrecha correlación entre las variables. Para el segundo caso, las pruebas realizadas indicaron que ambos modelos tienen problemas de heterocedasticidad. Y para el último, las pruebas revelaron que ninguno de nuestros modelos sufría de autocorrelación. Para solucionar el segundo problema no se llevó a cabo ninguna modificación a los modelos planteados, ya que las variables seleccionadas se consideran de alta importancia para la explicación de la Felicidad de los habitantes de una nación. En su lugar, se realizó la regresión en STATA con la función “robust”, la cual eliminó los problemas de heterocedasticidad presentes en los modelos. (Para más información acerca de las pruebas realizadas para multicolinealidad, heterocedasticidad y autocorrelación, así como de la solución de este problema consulte los anexos de este documento.)

Conclusión Como desenlace de la investigación, los resultados obtenidos se asemejan a los de estudios realizados por instituciones y organizaciones reconocidas internacionalmente, como lo son la Red de Soluciones de Desarrollo Sostenible de la Organización de las Naciones Unidas, la Fundación Illy y las instituciones Gallup y Healthways. Lo anterior en cuanto a que la Felicidad o Bienestar de un País está en función tanto de variables exógenas como endógenas.

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En cuanto a las variables exógenas, se concluyó que la oferta de más y mejores productos y servicios, así como la transparencia en el gobierno y los negocios de un país como la esperanza de una vida saludable, relacionada con el acceso a servicios de salud por parte del gobierno, son determinantes al momento de explicar la Felicidad de una nación. No obstante, dicho concepto no está únicamente explicado por aquellos factores de perspectiva económica, sino que perspectivas sociales, ecológicas, culturales, entre otras están de igual manera involucradas y son relevantes Por otro lado, las variables endógenas, es decir aquellas que son de percepción de cada uno de los individuos de un país y que esta mayormente relacionadas a la dinámica social dentro de las fronteras de este, están de igual manera involucradas en la felicidad que es percibida por los habitantes. Variables como Apoyo Social, Generosidad y Libertad en la Toma de Decisiones son determinantes al momento de medir la felicidad, esto queda claramente reflejado en el hecho de que países en vías de desarrollo superan en el ranking del Reporte de la Felicidad Mundial a países desarrollados, esto se debe en gran medida a estas variables que hemos denominado de dinámica social, estableciéndolas como diferenciador, contestando así la segunda interrogante de este proyecto. Es por esto por lo que las políticas públicas de un país no deben ir únicamente enfocadas a la perspectiva económica, sino que se deben tomar en cuenta factores sociales, culturales, ecológicos y espirituales. Todo esto con el objetivo de que gobierno y sociedad trabajen en conjunto para un mayor progreso y felicidad. Anexos Pruebas para el primer modelo.

Multicolinealidad Variable EVS LogPIBPerCapita Pcorrup Mean VIF

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VIF 4.00 3.99 1.11 3.04

1/VIF 0.249792 0.250343 0.897662

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Prueba VIF Primer Modelo. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial. Se realizó la prueba VIF para descartar problemas de multicolinealidad, como se puede observar en la tabla, los valores VIF de las variables empleadas en la primera regresión están por debajo de 5, si existiera un problema de correlación entre las variables los valores VIF ascenderían a 10 o más. Para descartar el problema de heterocedasticidad, se realizaron 3 diferentes pruebas, en las cuales la hipótesis nula es que existe homocedasticidad. Los resultados fueron los siguientes: chi2 (1) Prob > chi2

= =

4.92 0.0265

chi2 (9) Prob > chi2

= =

30.52 0.0004

Source Heterocedasticidad Skewness Kurtosis Total

chi2 30.52 11.36 0.83 42.71

df

p 9 3 1

0.004 0.010 0.3615

Pruebas heterocedasticidad. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial. La probabilidad de ambas pruebas es menor a .05, rechazando así la hipótesis nula a un nivel de confianza del 95%, dando como resultado un problema de heterocedasticidad Variable chi2 df LogPIBPerCapita 6.31 Pcorrup 0.53 EVS 8.44 Simultaneous 11.41 # Valores p no ajustados

1 1 1 3

p 0.0120 # 0.4662 # 0.0037 # 0.0097

Prueba mtest primer modelo. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial. Con la tercera prueba, se testea variable por variable para identificar cuál o cuáles causan el problema de heterocedasticidad, en este caso Producto Interno Bruto y Esperanza de Vida Saludable tienen este problema. Tec Student Journal of Social Sciences, Vol. 1, Special Issue, pp. 47-65

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Las pruebas de autocorrelación (runtest residuos y Durbin-Watson) revelaron los siguientes resultados:

Primer Modelo N (residuos <= .1039365753531456) = 60 N (residuos > .1039365753531456) = 59 obs = 119 N (runs) = 57 z = -.64 Prob > | z | = .52 Durbin-Watson d-statistic( 4, 119) = 1.970984

Pruebas autocorrelación primer modelo. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial. El valor Durbin-Watson obtenido es muy cercano a dos por lo tanto se descarta autocorrelación. Para la tercera prueba de Breusch and Godfrey se obtuvieron los siguientes resultados:

Primer Modelo lags (p) 1

chi2 df Prob > chi2 0.006 1 0.9394 Ho: No serial Correlation

Tercer prueba primer modelo. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial. (La prueba fue realizada con el modelo sin corrección de homocedasticidad debido a que no se puede realizar esta prueba después del comando “robust”)

Pruebas segundo modelo.

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Multicolinealidad Variable LogPIBPerCapita Pcorrup EVS AS LTD G Mean VIF

VIF 5.20 4.25 3.30 1.53 1.46 1.35 2.85

1/VIF 0.192309 0.235534 0.302966 0.651851 0.68465 0.743161

Prueba VIF Segundo Modelo. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial. Para el segundo modelo de regresión, la prueba de multicolinealidad VIF obtuvo valores por debajo de 2 para las nuevas variables incluidas en el modelo, aquellas que vienen de la percepción de las personas, y para las variables previamente empleadas se observan cambios en sus valores, a pesar de esto, ninguna supera el valor de 10, por lo tanto, tampoco se tiene presente el problema de multicolinealidad en el segundo modelo. En cuanto a heterocedasticidad se obtuvieron los siguientes resultados: chi2 (1) Prob > chi2

= =

10.29 0.0013

chi2 (27) Prob > chi2

= =

55.42 0.0010

Source Heterocedasticidad Skewness Kurtosis Total

chi2 55.42 6.05 3.11 64.57

df 27 6 1 34

p 0.0010 0.4176 0.0780 0.0012

Pruebas heterocedasticidad segundo modelo. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial. De igual manera, el segundo modelo tiene valores p por debajo de .05, rechazando la hipótesis nula. Por lo tanto, el modelo presenta problema de heterocedasticidad.

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Variable chi2 df LogPIBPerCapita 9.78 Pcorrup 0.67 EVS 17.48 AS 24.06 LTD 0.81 G 0.03 Simultaneous 44.68 # Valores p no ajustados

1 1 1 1 1 1 6

p 0.0018 # 0.4141 # 0.0000 # 0.0000 # 0.3680 # 0.8731 # 0.0000

Prueba mtest segundo modelo. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial. Las variables que están causando este problema son Apoyo Social, Esperanza de vida y Producto Interno Bruto nuevamente. En cuanto a autocorrelación para el segundo modelo se obtuvieron los siguientes resultados:

Segundo modelo N (residuos2 <= .0440851114690304) = 59 N (residuos2 > .0440851114690304) = 59 obs = 118 N (runs) = 53 z = -1.29 Prob > | z | = .2 Durbin-Watson d-statistic( 7, 118) = 1.792592

Pruebas autocorrelación segundo modelo. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial.

Segundo Modelo lags (p) 1

chi2 df Prob > chi2 0.907 1 0.3409 Ho: No serial Correlation

Tercer prueba segundo modelo. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial. De igual manera nuestro valor de Durbin -Watson es cercano a 2 y nuestro tercer test da una probabilidad mayor a .05 por lo tanto no se rechaza la hipótesis nula de no tener autocorrelación.

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Resultados corrección Heterocedasticidad

Regresión Primer Modelo Number of obs F (3,115) Prob > F R - squared Root MS

IF LogPIBPerCapita PCorrup EVS _cons

Coef 0.4245506 -1.353853 0.0459877 -0.3692806

Robust Std. Err. 0.1179173 0.4113473 0.0205151 0.8731131

t

P>|t|

3.60 -3.29 2.24 -0.42

0.000 0.001 0.027 0.673

= = = = =

119 120.21 0.0000 0.6703 0.64416

[ 95% Conf. Interval] 0.1909791 -2.168653 0.0053514 -2.09875

0.6581222 -0.539053 0.0866241 1.360188

Corrección Heterocedasticidad Primer Modelo. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial.

Regresión Segundo Modelo Number of obs F (6,111) Prob > F R - squared Root MS

IF LogPIBPerCapita PCorrup EVS AS LTD G _cons

Coef 0.2932486 -1.039494 0.0262236 2.539909 1.465873 0.0773995 -1.310947

Robust Std. Err. 0.1228264 0.4185993 0.0197887 0.9110248 0.5123167 0.4307311 0.8868711

t

P>|t| 2.39 -2.48 1.33 2.79 2.86 0.18 -1.48

= = = = =

118 88.07 0.0000 0.7299 0.59275

[ 95% Conf. Interval]

0.019 0.0498599 0.5366373 0.015 -1.868977 -0.2100118 0.188 -0.012989 0.0654363 0.006 0.7346522 4.345165 0.005 0.4506836 2.481063 0.858 -0.7761229 0.9309219 0.142 -3.068341 0.4464472

Corrección Heterocedasticidad Primer Modelo. Elaboración propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial. Graficas de Fitted values e Índice de Felicidad.

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Rivas Vega

IF YSombrero Primer Modelo. Elaboraciรณn propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial

IF YSombrero Segundo Modelo. Elaboraciรณn propia con datos del Reporte de la Felicidad Mundial

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Referencias Chacón F. (2015). Índices de Felicidad y Bienestar. Observatorio del Desarrollo de la Universidad de Costa Rica. Costa Rica. Helliwell, J., Layard, R., & Sachs, J. (2019). World Happiness Report 2019, New York: Sustainable Development Solutions Network. IMCO staff. (2016). ¿Cuál es el país más feliz del mundo? vía NEF. 25 de abril 2019, de Instituto Mexicano para la Competitividad Sitio web: https://imco.org.mx/competitividad/cual-es-el-pais-mas-feliz-del-mundo-via-wef/ IMCO staff. (S.F). ¿Cómo se mide la felicidad? 29 de abril 2019, de Instituto Mexicano para la Competitividad Sitio web: https://imco.org.mx/articulo_es/como_se_mide_la_felicidad/ Oxa Gerónimo, Alcides Valentín, Arancibia Romero, Cristina, & Campero Encinas, Sergio. (2014). Economía de la Felicidad: evidencia empírica para Latinoamérica. Revista Perspectivas, (34), 159-180. Recuperado en 22 de abril de 2019, de http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S199437332014000200004&lng=es&tlng=pt. Real Academia Española. (2019). Felicidad. En Diccionario de la lengua española (22.a ed.). Recuperado de https://dle.rae.es/?id=Hj4JtKk Veenhoven, R. (2009). Medidas de la Felicidad Nacional Bruta. Psychosocial Intervention, 18(3), 279–299. https://doi.org/10.5093/in2009v18n3a8

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Facing the Global Challenge of Modern Slavery: How to Apply the International Instruments to Prevent Forced Labour from Spreading and Existing Osorio Álvarez, Mariana B.A. Law Abstract The present research analyzes the difficulties in the interpretation and application of legal instruments to fight human trafficking in the international landscape and presents the challenge of their current application in the case of forced labor in Libya. Using a socio-legal research methodology which bridges law, sociology and economics, the research examines the legal concept of forced labor in different legal instruments and the way how legislation is determining the scope of protection. It assesses the economic scenario because of the high illicit profits that traffickers receive when converting an illegal act into a millionaire market. Finally, it analyzes whether these instruments have effectivity and effectiveness. Results suggested that the legal instruments that currently exist are ambiguous and insufficient, since the concepts utilized do not precisely define the scope of protection to be given to the victim, much less the level of sanction applied to the operators. In addition, human trafficking has a disproportionate impact on the economic system in the world that encourages others to join the network of modern slavery inasmuch as it is something lucrative and tempting. The case of Libya is an explicit example of the lack of effectivity and effectiveness of the treated legal instruments since stopping the problem has become a challenge that surpasses the capabilities of a country which cries out for international support and, unfortunately, is insufficient and poor. International organizations should improve the scope of protection of the victim and promote the existence of a sanction applied to the traffickers. Key words: Human trafficking, Slavery, Forced Labor, Libya, Human Rights. Resumen La presente investigación analiza las dificultades en la interpretación y aplicación de instrumentos legales para combatir la trata de personas en el panorama internacional y presenta el desafío de su aplicación actual en el caso del trabajo forzoso en Libia. Utilizando una metodología de investigación socio-legal que une el derecho, la sociología y la economía, la investigación examina el concepto legal del trabajo forzoso en diferentes instrumentos legales y la forma en que la legislación determina el alcance de la protección. Evalúa el escenario económico debido a las altas ganancias ilícitas que reciben los traficantes al convertir un acto ilegal en un mercado millonario. Finalmente, analiza si estos instrumentos tienen efectividad y eficacia.

67

Osorio Álvarez Los resultados sugirieron que los instrumentos legales que existen actualmente son ambiguos e insuficientes, ya que los conceptos utilizados no definen con precisión el alcance de la protección a la víctima, y mucho menos el nivel de sanción aplicado a los operadores. Además, la trata de personas tiene un impacto desproporcionado en el sistema económico del mundo que alienta a otros a unirse a la red de esclavitud moderna en la medida en que es algo lucrativo y tentador. El caso de Libia es un ejemplo explícito de la falta de efectividad y eficacia de los instrumentos legales tratados, ya que detener el problema se ha convertido en un desafío que supera las capacidades de un país que pide apoyo internacional y, desafortunadamente, es insuficiente y pobre. Las organizaciones internacionales deberían mejorar el alcance de la protección de la víctima y promover la existencia de una sanción aplicada a los traficantes. Palabras clave: Trata de Personas, Esclavitud, Trabajo Forzoso, Libia, Derechos Humanos

Facing the Global Challenge of Modern Slavery: How to Apply the International Instruments to Prevent Forced Labour from Spreading and Existing

Introduction Human trafficking is a term that refers to any practice of enslavement or context of people in slave-like conditions.6 In general, human trafficking is an issue that is not just affecting one country. It affects the world and it has been seen as the new way of slavery in the twentieth century because it provokes a violation of human rights and it also affects families and nations. Unfortunately, this phenomenon has been extended in societies because people are no longer acting consistently with human rights and they do not believe in people’s equality. According to article 3 of the Protocol to Prevent, Suppress and Punish Trafficking in Persons Especially Women and Children, human trafficking is to receipt persons in an illegal way by using force or any other form of coercion taking advantage of a position of vulnerability for the purpose of exploitation.7 However, it is important to clarify that human trafficking is a general problem and one of the branches of this is slavery. For that reason,

6

U.S. (2018). Department of State. What is Modern Slavery? U.S. Department of State, www.state.gov/j/tip/what/ 7 Article 3 of the Protocol to Prevent, Suppress and Punish Trafficking in Persons Especially Women and Children, supplementing the United Nations Convention against Transnational Organized Crime.

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Facing the Global Challenge of Modern Slavery

according to article 1 of the Slavery Convention, it is a status or condition in which a person is under the control of another for exploitation without any possibility of freedom.8 Once the definition of human trafficking is determined, it is possible to establish many contemporary forms of slavery because this is a global and dynamic phenomenon9 that is looking for new ways to recruit people to exploit; such as, traditional slavery,10 debt bondage,11 serfdom,12 sale of children and worst forms of child labor,13 commercial sexual exploitation of children,14 forced or early marriage, the sale of wives and widow inheritance,15 sexual slavery16 trafficking persons for sexual exploitation and forced labor.17 Finally, and for the purpose of this research, the definition of forced labor has to be considered as “work that is exacted under coercion, force, penalty, threats, intimidation and the denial of freedom”.18 But, focus on forced labor is because in 2016, it represents 62.5% of people who are under some type of modern slavery in the international landscape. Furthermore, there were 5.4 victims of modern slavery for every 1,000 people in 2016.19 Moreover, this kind of “work” generated illicit profits estimated on 150 billion dollars,

8

Article 1 of the Slavery Convention. United Nations. (2018). The Human Faces of Modern Slavery, at 7. United Nations Voluntary Trust Fund on Contemporary Forms of Slavery, www.ohchr.org/Documents/Issues/Slavery/UNVTCFS/UNSlaveryFund.pdf 10 Which refers to individuals who were born inside of this context and are sentenced to live in that status for their entire life. Id. at 6. 11 Which is related with the work of an enslaved person trying to repay loans, but a complete settlement is almost impossible to achieve because their work does not generate any payment –or a very little one. For that reason, in most cases, the next generation will still have to pay the debt. United Nations. (2018). The United Nations Voluntary Trust Fund on Contemporary Forms of Slavery, Office of the United Nations High Commissioner for Human Rights, http://www.ohchr.org/Documents/Publications/UNVFSPublicationsen.pdf 12 It is a servile labor originated by law, custom or agreement and it becomes a form of slavery when the laborer does not have the ability to change his status. Id. 13 It includes situations characterized by slavery, sexual exploitation, illicit activities and hazardous work by children which harm their health and safety. Id. 14 Refers to children used in prostitution, sex tourism and pornography. United Nations, supra note 4, at 7.; and, United Nations, supra note 6, at 14. 15 It refers to persons which are married without valid consent or free decision and because of the payment from third parties. United Nations, supra note 4, at 7 16 It is probably the most common one. It is takes place in times of armed conflicts or belligerent occupation without profits to the operators. United Nations, supra note 4, at 7.; and, United Nations, supra note 6, at 14. 17 In addition to the characteristics of sexual slavery, “traffickers confiscate victims’ passports, withhold wages, and force victims to work against their will. In other cases, individuals are trafficked and exploited for the purpose of removing their organs”. United Nations supra note 10. 18 United Nations, supra note 4, at 6.; and, United Nations, supra note 6, at 12. 19 Internacional Labour Organization, et al. (2018)`. Global Estimates of Modern Slavery, Forced Labour and Forced Marriage, at 5. International Labour Organization, http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/--dcomm/documents/publication/wcms_575479.pdf 9

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Osorio Álvarez

situation that provokes an unfair competition landscape for industries and businesses, causing states to lose billions in tax incomes and social security contributions.20 This general overview allows to identify the difficulties in the interpretation and application of legal instruments to fight against forced labor all over the world in order to stop traffickers from committing abuses of human rights. Hence, the main question on the phenomenon is how to apply the international legal instruments to prevent forced labor from spreading and existing. This research analyzes the challenge of current application of legal instruments in the international landscape to fight against traffickers of forced labor slaves. It examines the legal concept of forced labor in different legal instruments and the way how legislation is determining the scope of protection. It assesses the economic scenario because of the high illicit profits that traffickers receive when converting an illegal act into a millionaire market. Finally, it analyzes whether these instruments have effectivity and effectiveness. Modern slavery focus on forced labor Convention No. 29 of the International Labour Organization (OIL) defines forced labor as “all work or service which is exacted from any person under the menace of any penalty and for which the said person has not offered himself voluntarily”.21 In another words, this is all work carried out under threat and without the express consent of the worker. However, it is important to point out that it differs from slavery by not exercising any attributes of the property rights22 on individuals, at least in theory; since in practice there may be certain cases that end up combining the general slavery with forced labor.23 However, this is not the only source that defines the compulsory labor, the Convention No. 105 of the ILO establishes that every State part of this Convention may not use forced labor…

20

Internacional Labour Organization. (2018). Brief on the Protocol to the Forced Labour Convention, International Labour Organization, http://www.ilo.org/global/topics/forcedlabour/publications/WCMS_321414/lang--en/index.htm 21 Convention No. 29 of the International Labour Organization. 22 As the article 1 of the Slavery Convention indicates. 23 The case of Libya –presented as a report by CNN and discussed in the third section of this article– is an example of the combination of both figures because it begins as a slavery in the form of slave trafficking (defined by article 1 of the Slavery Convention) to pass into forced labor of the slave sold.

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‌(a) as a means of political coercion or education or as a punishment for holding or expressing political views or views ideologically opposed to the established political, social or economic system; (b) as a method of mobilizing and using labor for purposes of economic development; (c) as a means of labor discipline; (d) as a punishment for having participated in strikes; (e) as a means of racial, social, national or religious discrimination.24

Therefore, establishing that there is no reason justifying forced labor between individuals in any State part of the Convention. So, it is possible to say that both Convention No. 29 and No. 105 complement each other in the concept and in the delimitation of the term. These could be the only instruments that provide a definition focused on forced labor within its articles because, although there are other instruments prohibiting the act internationally, the articles refer to the prohibition of slavery in all its forms and none use the term specifically. Another document to analyze is the International Covenant on Civil and Political Rights which expresses that slavery is forbidden in all its variations and adds a literal prohibition of forced labor. However, it does not define the term, and it only presents the acts that shall not be considered as such.25 Now, in the article 4 of the Universal Declaration of Human Rights slavery in all its forms is prohibited so, considering that forced labor is a branch of slavery, the use of term is not necessary since the generality of the ban directly affects the peculiarity which is discussed here. In whatever way, it is worth to point out that generality is not a good approach to legislate the fact since it can lead to confusion and lack of application. In addition, the European Convention on Human Rights establishes a similar definition by the one exposed in the previous two instruments regarding to the characteristics of the types of tasks that are not considered as forced labor. Again, in the American Convention on Human Rights,26 there is no definition of the concept. The execution of such acts is prohibited. Just as the previous instruments, with a similar list of actions that are not considered part of the modality, differing only by their way

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Article 1 of the Convention No. 105 of the International Labour Organization. Article 8 of the International Covenant on Civil and Political Rights. 26 Article 9 of the American Convention on Human Rights it points out the specific context of this phenomenon. 25

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of writing rather than its content itself. In the same vein, the African Charter on Human and Peoples Rights does not offer a precise definition of forced labor; however, it determines the express prohibition of acts of slavery in any variant.27 Nevertheless, it is interesting to point out other legislation that covers the prohibition of forced labor which is the International Convention on the Suppression and Punishment of the Crime of Apartheid where it is determined, as in other regulations, the prohibition of exercising such acts. But in this case, with a particular focus to the racial theme. 28 Also, complementing the previous instruments, the Recommended Principles and Guidelines on Human Rights and Human Trafficking29 settles the utmost importance to focus actions to determine who the victims of modern slavery to establish sufficient legal action are. Although, once more, we find ourselves in a legal ambiguity that does not establish the peculiarity of forced labor. In fact, this one is totally contrary by stipulating the ban of the act from the most general part: modern slavery. After this analyze, it is possible to say that there is not a full definition of the concept of forced labor since the essential requirements that determine an act as such are not covered within any article into the international regulation. Its flimsy regulation is causing legal uncertainty in order to root out the growing phenomenon by giving to traffickers the feasibility of breaking the rule and exercise acts contrary to law leading to the ineffective and ineffectiveness of them. Illicit profits derived from forced labor Forced labor is considered to be an act contrary to law. It is a phenomenon which, despite being prohibited and loosely regulated, presents high rates of exercise in an international level. During the last analysis prepared by the International Labour 27

In addition, it is important to mention that the prohibition of forced labor is complemented, by interpretation of the article 5 and 6 of the African Charter on Human and Peoples Rights. 28 See Article 2. Also, it should be noted that this is limited to acts directly related to Apartheid that “was a political and a legal system that maintained the differences of the various racial groups by aiming at their separate development. The term apartheid has subsequently been associated with the racial segregation policy implemented by the South African National party’s government during the years 1948-1994.7 Ultimately, the apartheid policy resulted in over 14,500 civilians being killed and many more affected.” Lingaas, C. (2015). The Crime against Humanity of Apartheid in a Post-Apartheid World, 2 OSLO REVIEW. 86, 88. 29 “A failure to identify a trafficked person correctly is likely to result in a further denial of that person’s rights. States are therefore under an obligation to ensure that such identification can and does take place”. Guideline 2 of the Recommended Principles and Guidelines on Human Rights and Human Trafficking.

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Organization in 2014 exposed that “[t]he total illicit profits produced in 1 year by trafficked forced labourers were estimated at US$32 billion”.30 This allow us to understand that the exercise of such acts is truly lucrative for traffickers, as well as, for people who act as intermediaries31 and receive a profit for their work. The strongest earnings are obtained in the agricultural sector where the work of people is numerous and necessary.32 This activity carried out by the “[v]ictims of forced labour exploitation […], generate[s] an estimated US$ 51 billion in profits per year”.33 Note that the problem is alarming due to the high demand that exists in the world by getting workers, in low poor working conditions and without social security, as well as the large amounts of money flowing as a result. If we delve into the topic focusing on countries and their profits, “[i]t is estimated that the total illegal profits […] amount to US$150.2 billion per year. More than one third of the profits […] are made in forced labour exploitation”,34 allowing us to glimpse a little encouraging picture full of irregularities. Earnings obtained are sufficient to turn the Act into an ambitious and tempting business because traffickers and "employers" get many benefits with the exerted labor exploitation as they reduce the costs and the contributions that are made to the State35 by the work being done. Regardless of how, given that there is a high profit level and entering this money not cleanly, we need to specify how the gains of this type of work in the economic system have been declared. Laundering money or legitimizing of illicit profits system is the "exit door" of traffickers at the time to "declare" the dividends obtained from the fact; since with this, these "businessmen" or traffickers may continue their illegal work and its exploitation against human rights.

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International Labour Office (ILO). (2014). PROFITS AND POVERTY: The economics of forced labour 9. Brokers, moneylenders or criminal networks. Id. 32 “[t]he agriculture, forestry and fishing sector, according to the ILO, employs an estimated 1.3 billion workers worldwide, or half of the world's labour force […] In many countries, agricultural work is largely informal, and legal protection of workers is weak”. Id. at 18 and 19. 33 Id. at 15. 34 Id. at 13. 35 International Labour Office (ILO). (2014). PROFITS AND POVERTY: The economics of forced labour. (1st ed). 31

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This is a behavior that affect both the internal financial economic system of the States as the entire society by presenting two significant threats in the existence of these facts: favoring the underlying criminal activity and causing a factor of destabilization of the international financial system.36 In consequence, this type of activity triggers a damage to the financial and social system by obtaining “economic power using the substantial gains from criminal activities constitutes an obstacle to freedom, equality, access and participation in the market",37 since it causes unfair competition and a full social imbalance as it incites the phenomenon to continue increasing. How to apply the international instruments to prevent forced labor from spreading and existing It is depicted within everyday practice that there is currently a weak regulation and legal application in the international scene with regard to the conventions, declarations and treaties that exist or contemplate some mechanisms to combat the forced labor. This, as a result of two concepts that are not being considered, both in the legislation of the instruments and in their implementation. The first of these is effectivity,38 which accordingly, a law should expressly and specifically include the factor that is damaging the society in order to regulate it and stop it holistically. Therefore, the OIL conventions and other international instruments joined efforts to establish, among its articles, directly or indirectly, forced labor. However, as already stated, the existing regulation is incomplete in the scope of protection given by the articles in question, because certain instruments are weak and incomplete39 or in others the specific conceptualization is totally absent. Once determined that planned regulation is not legally sufficient, the main discussion would be if the existing and ambiguous articles are indeed effective in practice. The effectiveness means an “outward impact of (primary and secondary) rules, institutions, and 36

Armienta Hernández, G. et al. supra note, at 31. Id. at 32. 38 “[A]n inward process whereby facts are integrated into rules, institutions, and narratives as a condition of the operation of law and thus a condition of valid legal reasoning”. d'Aspremont, J. (2014). "Effectivity" in International Law: Self-Empowerment against Epistemological Claustrophobia, ASIL Proceedings 1, 1. 39 the Convention No. 105 of the ILO, the International Covenant on civil rights and Politicians, the European Convention on human rights, the American Convention on human rights and the African Charter of human rights and of the peoples. 37

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narratives of international law on all international actors and law-appliers”.40 Therefore, knowing what its practical reach should be, the answer would be no. Unfortunately classifying the phenomenon, ambiguously, in an international instrument has not been sufficient when putting it into practice, because it seems a simple dead letter. The bad combination of the two previous concepts have alarming consequences in the world. Just in 2016 alone, it represented 62.5% of people who are under some type of modern slavery in the international landscape. Furthermore, there were 5.4 victims of modern slavery for every 1,000 people in 2016.41 Unfortunately, the problem is increasing because of the ambiguous classification that exists in international law. Only in Africa, there were 7.6 victims for every 1,000 people in the African region representing the highest prevalence of this phenomenon over the world.42 Also, the percentage of victims exploited outside their country of residence by form of forced labor is 23%.43 Additionally, the problem worsens because the migration rate is on the rise, and this group of people is the most vulnerable to forced labor inasmuch as irregular migrants,44 since traffickers take advantage of their illegal states in foreign countries. The scope of this problematic phenomena represents 44% of migrants that are found internally or across borders.45 In particular, a clear example that exposes this phenomenon is the case of Libya, where migrants from different parts of Africa have been victims of modern slavery, because they have been used in secret auctions as objects of trade for acts of labor exploitation. The video which unveiled the problems within the Libyan country exhibits young men who are auctioned to exercise activities as agricultural workers. Moreover, some of the testimonies of migrants who managed to survive and escape from such violation regime include the case of a man named Victory who was sold at a secret auction46 and his testimony of living under 40 “In that sense, one way to see effectiveness is to equate it with the general state of a rule, institution, or narrative in terms of compliance”. Id. 41 Internacional Labour Organization, et al., supra note 14. 42 Id. at 26. 43 Id. at 30. 44 They “may be subjected to kidnap and ransom demands, extortion, physical violence, sexual abuse, and trafficking in persons”. Id. 45 Internacional Labour Organization, supra note 15, at 1. 46 “[A]s a day labourer by his smugglers, who told him that the profit made from the transactions would serve to reduce his debt. But after weeks of being forced to work, Victory was told the money he'd been bought for wasn't enough. He was returned to his smugglers, only to be re-sold several more times. The smugglers also demanded ransom payments from Victory's family before eventually releasing him”. Elbagir, N. (2017). et al., People for sale. Where lives are auctioned for $400, CNN.

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this modern slavery demonstrates the convergence of the essential elements of slavery and its modalities. We found the act of slave trade47 as trigger and direct cause of forced labour, serving for the latter –as a whole– the characteristics marked by legal instruments and the doctrine: (a) work or service provided under threat; (b) without the consent of the "worker" and (c) without the possibility of being released. As a result, the slave trade transforms the fact into debt bondage.48 Through this example, it is possible to notice that the phenomenon becomes complicated, because it can mutate within the same genre as time passes; however, the key to what happened is, largely, forced labor, since Libya has become a site where getting a "worker" is simple and for uncomplicated labor due to the vulnerability of exploited people, which acquiring them by any slavery variant results a tempting offer. Now, once an example of the ambiguity that has the legal articles concerning the facts that occur in reality has been established, we should focus attention to the analysis of how prohibition is executed inasmuch as it has poor application and it is out of reach. Just for the case of Libya there is a Government that is neither able nor self-sufficient for taking precise action that solve the problem of forced labor. However, it is heading their actions to arrest the vulnerable group, that is to say, the migrants. The type of measure that the Libyan Government officials themselves have chosen to follow is vain and weak. Since measure a "practical solution" to attempt to eradicate migration and not forced labor per se exposes no application of the legal instruments relating to the problematic. A provision that was created and, unfortunately, disappeared was The Working Group on Contemporary Forms of Slavery (established in 1974).49 However, in 2007 it came to a closure to lead out to the Special Rapporteur on Contemporary Forms of Slavery which presented a final report in 2014 on the situation that was occurring. But, unfortunately, the

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Referred to in article 1 (2) of the Slavery Convention. As noted previously, is a type of modern slavery related with the work of an enslaved person trying to repay loans, but a complete settlement is almost impossible to achieve because their work does not generate any payment –or a very little one. For that reason, in most cases, the next generation will still have to pay the debt. United Nations, supra note 13. 49 This “was set up to review and monitor developments in slavery, the slave trade, the slavery-like practices of apartheid and colonialism, human trafficking and exploitation of the prostitution of others. It consists of five expert members of the Sub-Commission on the Promotion and Protection of Human Rights and hosts annual public sessions”. United Nations, supra note 6, at 17. 48

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scene did not improve, quite the opposite. The nonexistent legal implementation of instruments caused that this phenomenon kept on a rise in a serious way. On the other hand, the International Organization for Migration (IOM) determined "T: that trafficking networks are becoming stronger, more organized and better equipped",50 recognizing that the problem is in the regulatory standards of the crossing of immigrants51 and not on the actions of traffickers. In fact, the number of cases that have been investigated and prosecuted by the justice around the world are scarce of the almost 16 million victims of forced labour only 1,038 cases were processed in 2016.

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In addition, cases of convictions

to traffickers were of 439 during the same year.53 These reasons lead us to return to the same point: there is no real application as set forth in articles regulatory of the phenomenon to stop exploitation by operators of such organized system. On the contrary, even with all the instruments and organizations that are in place, rather than diminishing forced labor, it continues growing gradually and alarmingly since, even though we talk about an off-shoot of slavery, it is a problem in itself which occurs and must be cared, as its current scope is damaging communities and countries either economic and social aspects. Conclusion To conclude, forced labor is a phenomenon that outrages the person when using it for lucrative purposes and, to say the least, it is clear that international law have not been able to handle it and its application is almost impossible. The legal instruments that currently exist, as there were analyzed, are too general, ambiguous and insufficient, since the concept that manages does not precisely define the act or the scope of protection to be given to the victim, 50 Personal translation from: CNN, Libia inicia investigación sobre subastas de esclavos tras reporte de CNN, CNN Español, Nov. 18, 2017. 51 CNN, ONU le pide a Libia tomar "acción urgente" sobre la esclavitud humana, CNN Español, Dec. 01, 2017. 52 To be more precisely: in Africa occured 1,251 prosecutions, 1,119 convictions and the identification of 18,296 victims; in East Asia and the Pacific occured 2,137 prosecutions, 1,953 convictions and the identification of 9,989 victims; in Europe occured 2,703 prosecutions, 1,673 convictions, and the identification of 11,416 victims; in the Near East occured 996 prosecutions, 1,187 convictions, and the identification of 3,292 victims; in South and Central Asia occured 6,297 prosecutions, 2,193 convictions, and the identification of 14,706 victims; and, finally in the Western Hemisphere occured 1,513 prosecutions, 946 convictions, and the identification of 8,821 victims. Human Rights First. (2018). Human Trafficking by the Numbers. Human Rights First. American ideals. Universal values, http://www.humanrightsfirst.org/sites/default/files/TraffickingbytheNumbers.pdf 53 Id.

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much less the level of sanction applied to operators. Because the practice of such terrible acts continues to grow and does not seem to stop, quite the opposite. In addition, if that is not enough, the fact has a disproportionate impact into the economic system in the world that encourages others to join the network of modern slavery to gain the same benefits of operators of the crime, inasmuch as it is something lucrative and tempting. Analyzing the case of Libya we can find an explicit example of the lack of effectivity and effectiveness of the treated legal instruments since stopping the problem has become a challenge that surpasses the capabilities of a country that is suffering and which cries out for international support that, unfortunately, is insufficient and poor. So, the real challenge, that the international scenario has, is to implement full standards and sufficient actions to prevent the spread of the phenomenon and, in turn, allow a definitive halt to dealers and buyers. Based on that, the best way to promote respect for the dignity of people is recognizing and projecting that all humans are capable and thinking individuals so, considering them as inferior people would arise misfortunes and injuries to dignity. Reason for which the path that international law –along with the national law– should follow is to stop "looking the other way" when such atrocities are committed because they cause harm to others, and having this attitude constitutes a way of encouraging traffickers to continue committing violations that create mistrust in society about the legal security they can have on individuals. So what needs to be done is questioning why organizations and countries of all economic levels do not do enough and concrete actions to stop the problem?, what other interests are at stake to avert attention from the problem inasmuch as, of what avail is the existence of actors (governmental and non-governmental) for the defense of human rights if they do not have the ability to become actively involved in the eradication of the problem from the legal angle? This must be through an analysis from the most objective and wellreasoned point of view regardless conditions or characteristics of the humans.

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References Armienta Hernández, G. et al. (2015). El lavado de dinero en el siglo XXI, una visión desde los instrumentos jurídicos internacionales, la doctrina y las leyes en América Latina y España, 29. BBC Mundo. (s.f.). Estos son los 10 países del mundo con más inmigrantes. BBC MUNDO. CNN. (2017). Libia inicia investigación sobre subastas de esclavos tras reporte de CNN, CNN Español. CNN. (2017). ONU le pide a Libia tomar "acción urgente" sobre la esclavitud humana, CNN Español. d'Aspremont, J. (2014). "Effectivity" in International Law: Self-Empowerment against Epistemological Claustrophobia, ASIL Proceedings 1, 1. Dugard, J. (2018). Convención para la Internacional sobre la Represión y el Castigo del crimen de Apartheid. United Nations Audiovisual Library of International Law, http://legal.un.org/avl/pdf/ha/cspca/cspca_s.pdf Elbagir, N. et al. (2017). People for sale. Where lives are auctioned for $400, CNN. Human Rights First. (2018) Human Trafficking by the Numbers. Human Rights First. American ideals. Universal values, http://www.humanrightsfirst.org/sites/default/files/TraffickingbytheNumbers.pdf IMCO. (2018). Las mayores economías del mundo en 2017 vía Banco Mundial. Instituto Mexicano para la Competitividad A.C., http://imco.org.mx/temas/las-mayoreseconomias-del-mundo-en-2017-via-banco-mundial/ International Labour Office (ILO). (2014). PROFITS AND POVERTY: The economics of forced labour, 9. Internacional Labour Organization. (2018). Brief on the Protocol to the Forced Labour Convention, International Labour Organization,

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http://www.ilo.org/global/topics/forced-labour/publications/WCMS_321414/lang-en/index.htm Internacional Labour Organization, et al. (2018). Global Estimates of Modern Slavery, Forced Labour and Forced Marriage, at 5. International Labour Organization, http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/--dcomm/documents/publication/wcms_575479.pdf Lingaas, C. (2015). The Crime against Humanity of Apartheid in a Post-Apartheid World, 2 OSLO REVIEW. 86, 88. OECD. (2018). La migraciรณn Mundial en cifras. United Nations, Department of Economic and Social Affairs Population Division, https://www.oecd.org/els/mig/SPANISH.pdf U.S. Department of State. (2018). What is Modern Slavery? U.S. Department of State, www.state.gov/j/tip/what/ United Nations. (2018). The Human Faces of Modern Slavery, at 7. United Nations Voluntary Trust Fund on Contemporary Forms of Slavery, www.ohchr.org/Documents/Issues/Slavery/UNVTCFS/UNSlaveryFund.pdf United Nations. (2018). The United Nations Voluntary Trust Fund on Contemporary Forms of Slavery, Office of the United Nations High Commissioner for Human Rights, http://www.ohchr.org/Documents/Publications/UNVFSPublicationsen.pdf

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International Legislation African Charter on Human and Peoples Rights, 1981. American Convention on Human Rights, 1969. Convention No. 29 of the International Labour Organization, 1930. Convention No. 105 of the International Labour Organization, 1957. International Convention on the Suppression and Punishment of the Crime of Apartheid, 1973. International Covenant on Civil and Political Rights, 1966. Protocol to Prevent, Suppress and Punish Trafficking in Persons Especially Women and Children, supplementing the United Nations Convention against Transnational Organized Crime, 2000. Recommended Principles and Guidelines on Human Rights and Human Trafficking, 2002. Slavery Convention, 1926. Universal Declaration of Human Rights, 1948.

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Gender Inequality and its Relation to Economic Growth and Human Development Díaz Corona, Meigan B.A. International Relations Abstract Taking into account that women make up more than half of the population and that there is still a lack of understanding of why gender equality is important for economic and social development, the present study helps to understand the disparities that women face around the world and examines the following question: How does gender inequality impact economic growth and human development? To answer this, the study explores what kind of relation gender inequality (GII) has with the GDP per capita and the Human Development Index of 157 countries. In other words, this research evaluates if there exists a negative or positive correlation between these indexes. The results demonstrate a negative correlation. That is to say, the majority of countries with high levels of gender inequality have low levels of human development and economic growth. The study takes into consideration that correlation does not imply causation, so it considers other reasons why gender inequality hampers human development and economic growth rather than only considering the quantitative results of the correlation. The study concludes stating that gender equality should be a priority in policy and decision-making, not only because inequality has a negative correlation to economic growth and human development, but also because it ends up holding back half of the world population and half of its potential. Keywords: Gender equality, development, growth, economy Resumen Tomando en cuenta que las mujeres representan más de la mitad de la población y que aún no se comprende por qué la igualdad de género es importante para el desarrollo económico y social, el presente estudio ayuda a comprender las disparidades que enfrentan las mujeres en todo el mundo y examina la siguiente pregunta: ¿Cómo impacta la desigualdad de género en el crecimiento económico y el desarrollo humano? Para responder a esto, el estudio explora qué tipo de relación tiene la desigualdad de género (Gender Inequality Index) con el PIB per cápita y el Índice de Desarrollo Humano de 157 países. En otras palabras, esta investigación evalúa si existe una correlación negativa o positiva entre estos índices. Los resultados demuestran una correlación negativa. Es decir, la mayoría de los países con altos niveles de desigualdad de género tienen bajos niveles de desarrollo humano y crecimiento económico. El estudio toma en consideración que la correlación no implica causalidad, por lo que considera otras razones por las cuales la desigualdad de género obstaculiza el desarrollo humano y el crecimiento económico en lugar de solo considerar los resultados cuantitativos de la correlación. El estudio concluye afirmando que la igualdad de género debe ser una prioridad en las políticas y la toma de decisiones, no solo porque la desigualdad tiene una correlación negativa con el crecimiento económico y el

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desarrollo humano, sino también porque termina reteniendo a la mitad de la población mundial y la mitad de su población. potencial. Palabras clave: Igualdad de género, desarrollo, crecimiento, economía

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Introduction According to the United Nations Entity for Gender Equality and the Empowerment of Women, (2017) gender equality means that women and men have equal rights, responsibilities and opportunities. Although gender equality has increased in several countries, globally none has fully achieved it yet. Therefore, women still have fewer opportunities than men in diverse fields. To illustrate, only 24% of parliamentarians in the world are female (UNPFA, 2018) and women have less labor force participation than men, since the rate for women is of the 49% compared to a 75% for men (International Labor Organization, 2018). These statistics demonstrate that, in a global level, humanity still has a long way to follow to achieve a balance between the sexes. However, many key stakeholders in the private and public sector have not done enough to reduce the disparities that women face. Therefore, it is essential to answer the following questions: what is the importance of achieving gender equality? and why should it be of our concern? The answer is not a simple one, but first it must be stated that women make up more than the 49% of the population (World Bank, 2017). Not the 17%, not the 20% and not the 30%; women make up half of the population. If half of the population is paid less, left without a job and without equal opportunities, then half of the world is being left behind and so is its potential (United Nations, 2018). Several international organizations state that achieving gender equality would have beneficial effects for the states in economic and social terms. For instance, the International 84

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Monetary Fund (2016) declared that having more women in the labor force “could mitigate the impact of a shrinking workforce” (p.5). Additionally, a study carried out by the World Bank in 2007 with data from 1997 determined that the countries that had less poverty were also the ones that had less gender inequality. To summarize, gender inequality is holding back the world´s potential in social and economic matters. It is because of this and the reasons mentioned above that gender equality is important and should be of government´s, enterprises´ and people´s concern. However, the importance of gender equality is often overlooked and a rooted genderbased discrimination still exists throughout the world. That is why this research helps to understand the disparities that women face in a global scale and the impact that this inequality has on the economic growth and human development of countries. This research suggests as well actions that could be considered to reduce inequalities and empower women. In synthesis, the purpose of this research is to comprehend the current situation of gender inequality on areas such as labor force, health and education and to examine the impact that gender inequality has had on countries around the globe by analyzing whether there has existed a relation between human development, economic growth and gender inequality. Gender Inequality In the labor force According to the International Labor Organization (2018), labor force refers to a person that is employed or looking for employment actively. As it was stated in the introduction, globally, women have a lower rate in labour force participation with a difference of 26 percentage points. In order to understand why this participation is lower, it is important to highlight the challenges that surround women and make it more difficult for them to work. These challenges can be found in almost every sphere of a women´s life, whether it is the infrastructure or cultural beliefs, all of them contribute to this issue. To illustrate, some of the most persistent challenges, pointed by the International Labor Organization (2018), are work-family balance, gender roles, lack of transport, lack of affordable care and social beliefs. As a matter of fact, “there are still many people who believe it is unacceptable for a

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woman to have a paid job outside the home: 20% of men and 14% of women globally, to be exact” (International Labor Organization, 2018, paragraph 5). These social structures keep women from working. Even if there are people that believe women do not want to work paid jobs and prefer taking care of their families, a recent study carried out by the ILO and Gallup (2018) found out that “a staggering 70% of women – regardless of their employment status – prefer to work in paid jobs” (p. 5). Once the reasons of why women do not participate as actively as men in the labour force has been highlighted, it is of paramount importance to go deeper in the matter of gender inequality that women face in this area. Therefore, one of the ways in which inequality is expressed the most in labour is regarding the pay. In fact, acording to the United Nations (2018), on average a woman in the labour market still makes “24% less than men globally” (Paragraph 10). This issue is known as the gender wage gap, which in the words of the American Association of University Women (2017) is defined as: “the gap between what men and women are paid” (paragraph 1). Gender wage gap is influenced by several factors; some of them are quite similar to the reasons of why women´s participation in the labour force is complicated. Although wage gaps may seem to be a local problem in certain communities, the reality is that it is an issue that happens across the globe. As a matter of fact, the World Economic Forum (2015) stated that it will take approximately 81 years to close the gender gap in the world. Regarding the effects of the gender wage gap one of them is the exacerbation of inequalities and poverty, since failure to pay women equally reduces their ability to achieve economic stability and makes it harder for them to have social mobility and better conditions. To illustrate, the Institute for Women´s Policy Research (2017) mentions that “if women were paid the same as men, for instance, the poverty rate among working women would decrease from 8.0% to 3.8%” (paragraph 8). It is important to recognize that gender wage gaps affect women in many other ways, such as retirement and economic growth. In health

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Gender Inequality and its Relation to Economic Growth and Human Development

Gender inequalities are not limited to the labor force, in fact, they are also visible in the field of health. According to the European Partnership for Improving Health and Wellbeing (2014) the socially constructed roles of men and women produce gender- based differences in mortality and healthy life years. An example of this is that women are often more vulnerable than men to mistreatment, violence or abuse due to structures in their societies, which makes them prone to diseases or death. More specifically, the World Health Organization (1990) determines that health inequality or disparity involves the “differences in health which are not only unnecessary and avoidable but, in addition, are considered unfair and unjust” (p.7). As it was mentioned above, gender inequality in health is usually related to societal and cultural norms. As an example, it can be mentioned that in several societies’ women should not insist on their partners to use condoms. This may cause higher risks of contracting a sexually transmitted disease or to have an unwanted pregnancy. Unwanted pregnancies represent a health issue that deeply affects women, specially teenagers. Since, according to the World Health Organization (2009) adolescents that face unwanted pregnancies are more prone to face complications that lead to death. (p.17) As a matter of fact, women from all ages, not only teenagers, around the world die because of unhealthy practices related to giving birth. One of them is the complications of an unsafe abortion. In fact, “some 68,000 women die of unsafe abortion annually, making it one of the leading causes of maternal mortality (13%). Of the women who survive unsafe abortion, 5 million will suffer long- term health complications” (Haddad, 2009, p.15). This health complications derived from prejudices towards women to abortion and other practices also have an impact on the public health system, since the hospitalization of women, especially in public hospitals, represents a cost to the state. Too, it deters development since pregnancy usually keeps adolescent girls from continuing with their education, and it is interesting to add that the gender pay gap, that is to say, inequalities in the labor force also affect women´s health. As the European Partnership for Improving Health and Wellbeing (2014) states, the gender pays gap and the pension gap put women in risk of poverty and social exclusion, which at the same time creates barriers to health services. In education

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Gender inequality is also observed in the field of education. As a matter of fact, “despite progress, more girls than boys still remain out of school and 16 million girls will never set foot in a classroom” (UNESCO, 2018, p. 3). This is also related to the socially constructed beliefs about women; since, in most socities if families have to choose between sending a boy or a girl to school, the boy is usually preferred. This is because women have been associated with roles related to their homes like taking care of family, doing housework, among others. An additional reason of why education is often an obstacle for women is because of early marriage and teenage pregnancy, which make women stop considering their education as a priority. All of this contributes to the fact that the state of girls in education is lower than men. In fact, according to UNESCO (2018) in 2009 there were around 35 million girls that did not go to school, compared to 31 million boys that were absent. This represents a difference of 4 million women, women that will keep them from participating in formal jobs and having an income. Finally, it is also essential to mention that gender inequality is not only seen in the access to education, but that it also prevails inside the classroom due to the fact that the educational curricula may reinforce gender stereotypes and perpetuate discrimination, violence and inequalities towards women. Gender Inequality and Economic Growth So far, this project has examined the different dimensions of gender inequality, analyzing areas such as labor, health and education. Also, the impact that these inequalities cause on women´s life’s has been studied. Now, it is necessary to understand with more detail how these inequalities impact economic growth, human development and, more broadly speaking, the impact they have on the economy and the state. To understand this, first, it is fundamental to underscore that economic growth can be measured with the GDP per capita, since it represents the increase in the production of services and goods in a determined period of time divided by the total population. Higher economic growth makes businesses have higher profits, which may cause a growth in stock prices, higher incomes and more consumption. For this reason, according to Amadeo (2008), a high economic growth is very appealling for states, businesses and individuals (Paragraph 2).

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Women are considered to be key contributors to the economy and its growth, since they work as producers of food, caretakers of children, entrepreneurs, among others. It is elemental to underscore that women represent “40 percent of the global labor force and more than half the world’s university students” (p. 3).Too, when women participate in the labor forcé, productivity increases and their skills and talents are used more fully. Furthermore, educating women and including them on the workforce has positive effects for economic growth. In fact, according to the World Bank (2016) “for every 1% increase in

the

population of girls educated, a country’s GDP increases by 3%” (paragraph 2). Also, when girls are educated, economies improve because they have abilities required for a skilled workforce. Having considered this, it is clear that women contribute to the economy in many ways, but now it is time to investigate if there exists a correlation between gender inequality and economic growth in global scale. In order to discover this, the project measures economic growth with the GDP per capita and measures gender inequality with the Gender Inequality Index. The gender inequality index measures gender inequalities in three important aspects of human development: reproductive health, measured by maternal mortality ratio and adolescent birth rates; empowerment, measured by proportion of parliamentary seats occupied by females and proportion of adult females and males aged 25 years and older with at least some secondary education; and economic status, expressed as labour market participation and measured by labour force participation rate of female and male populations (UNDP, 2018, paragraph 1). Having considered the variables to measure economic growth and gender inequality, this project compares the data of 157 countries of the year 2016 from all over the world to see if they demonstrate an existing correlation between both factors. As a result of the analysis, the following outcome is found:

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DĂ­az Corona

GDPPC AND GII (2016) Correlation

100000 GDPPC 2016

0,2

0,4

0,6

0,8

Gender Inequality Index

Prepared by the author based on information supplied by the United Nations Development Program and the World Bank

As it is observed in the graph, with the majority of the countries there exists a negative correlation between both variables. The exact correlation value is of -0,677247498, that is to say that the countries with high levels of gender inequality (index close to one), have also a low GDP Per Capita. This data analysis demonstrates that there is a relationship between these two variables, but this cannot be considered to be a causal conclusion. While it is true that there exists a correlation, it is not possible to state that that higher gender inequality causes lower GDP per capita just by considering this results. So far it is only possible to identify that there exists a correlation between both variables that is worth exploring more empirically. Gender Inequality and Human Development Having studied gender inequality and its correlation with the economy and economic growth, it is important to see if there exists a correlation between gender inequality and human development. However, before investigating if there is a relationship between both variables, it is necessary to state that human development is considered to be “about expanding the richness of human life, rather than simply the richness of the economy in which human beings live� (UNDP, 2018, Paragraph 1). It is measured with the Human Development Index (HDI),

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a tool that considers life expectancy, education, and income per capita. For this project the HDI is used as the variable that represents human development and the Gender inequality Index illustrates gender inequality. In this project the already mentioned variables of 157

Human Development Index

countries is analyzed and the results are demonstrated in the following graph.

HDI and GII (2016) Correlation

0, 9

0, 8 HDI 2016

0, 7 0, 0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

Prepared by the author based on information supplied by the United Nations Development Program

It is viable to observe that, as it happens with gender inequality and the economic growth, gender inequality and human development have a clear and very high negative correlation. The exact value is of -0,891017569. That is to say that the majority of countries that have a high human development have low levels of gender inequality, and countries with high levels of gender inequality have a low human development. These results demonstrate that there exists an evident relation between gender inequality and human development. However, as it is with the relation between gender inequality and economic growth, these results cannot demonstrate a causal conclusion. This relation can be explained with the fact that gender equality can have positive effects on women lives, improving their life span, among other positive benefits. As a matter of fact, “each additional year of girls’ education lowers infant mortality by 5-10%�, and the amount of families in poverty also decreases when women have equal opportunities to access education because educated women usually have fewer children and do not get married very young, which can prevent health risks that young mothers face (Futures without violence, 2016, paragraph 5).

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Gender equality: a wise decision Once the relation between gender inequality and economic growth and human development has been tackled, it is important to highlight that that gender inequality does not only represents an issue for women, but it does for development, economic growth, the state and its citizens. Therefore, the state and the population should stand up for equality, since, this represents a very wise decision for economical and, especially, for human reasons. In fact, according to the United Nations (n.d.) “Investing in education programmes for girls and increasing the age at which they marry can return $5 for every dollar spent” (p. 2). Also, gender equality can promote more peaceful societies in which people have an equal access to health education and labor. Therefore, governments need to speed up their actions to achieve gender equality. One way of doing so is to first guarantee that equality is protected in national legal frameworks, since “as of 2014, 143 countries have guaranteed equality between men and women in their constitutions but 52 have yet to take this step” (United Nations, n.d., p.1). Furthermore, states should develop gender responsive economic plans with measures to reduce gender wage gaps. Too, it is of paramount importance to develop initiatives to educate women on issues such as their rights and financial education. In other words, women need to be in the center of policymaking and social structures that divide and cause inequalities for women should be tackled. A clear example of how to achieve this would be by improving health care for women, especially when it comes to unintended pregnancy and the liberalization of abortion laws.

Conclusions In conclusion, the present research has demonstrated that gender inequality has an evident impact on economic growth and human development. As it was observed in the graphs, there exists a negative correlation between the three variables (human development, economic growth and gender inequality). That is to say that the majority of countries that have high levels of gender inequality have low levels of human development and economic growth. Considering that correlation does not imply causation, this research has also highlighted

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important inputs that International Organizations have made to backup the fact that gender inequality hampers economic growth and human development. To illustrate, it was mentioned that discrimination towards women, especially in labor could increase the number of women in poverty. This is because wage gaps can exacerbate inequalities that reduce women´s ability to achieve economic stability. Also, pension gaps, mainly as a result of domestic work that is unpaid, puts women in risk of poverty. As it was previously underscored “if women were paid the same as men, for instance, the poverty rate among working women would decrease from 8.0% to 3.8%” (Women´s Policy Research, 2017: paragraph 8). Additionally, in the field of education women face many disparities, which also hampers social development and economic growth. Is is important to keep in mind that according to the World Bank (2016) “for every 1% increase in the population of girls educated, a country’s GDP increases by 3%” (paragraph 2). To summarize, gender inequality hampers economic growth and human development. The negative correlations discovered, as well as the investigation made, allows this research to conclude that gender inequality keeps societies from living with equal accesses to health, education and labor opportunities, which ends up holding back half of the world population and half of its potential. This generates, as well, negative implications for the economy because there is less working force, the costs of dealing with diseases of women related and not related to mortality are very high, among many other reasons. Therefore, for states, enterprises and for the population in general, gender equality should be prioritized because only with equality it will be possible to know what the full economic potential of states is, and humans will live better regardless of their genders.

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Sources American Association of University Women. (2017). The simple truth about the gender pay gap. Retrieved from: https://www.aauw.org/research/the-simple-truth-about-thegender-pay-gap/ European Partnership for Improving Health Equity and Wellbeing. (2014) The impact of gender inequality on health. Retrieved from: https://eurohealthnet.eu/media/newsreleases/impact- gender-inequality-health Futures Without Violence Organization. (2016). 5 Reasons why women´s equality benefits everyone. Retrieved from: https://www.futureswithoutviolence.org/5-reasons-whywomens- equality-benefits-everyone/ Haddad, L. (2009). Unsafe Abortion: Unnecessary Maternal Mortality. Obstetrics and Gynecology. P.15-16. Retrieved from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2709326/ International Monetary Fund. (2018). Gender and Economics. Retrieved from: http://www.imf.org/external/themes/gender/ International Labor Organization. (2018). The gender gap in employment: What´s holding women back? Retrieved from: https://www.ilo.org/infostories/enGB/Stories/Employment/barriers-women#global-gap The World Bank. (2017). Population, Female (%of total). Retrieved from: https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.TOTL.FE.ZS United Nations Entity for Gender Equality and the Empowerment of Women. (2017). Gender Equality Glossary. Retrieved from: https://trainingcentre.unwomen.org/mod/glossary/ United Nations Development Program. (2018). Gender Inequality Index. Retrieved from: http://hdr.undp.org/en/content/gender-inequality-index-gii United Nations. (2018). GenderEquality: Why does it matter. Retrievedfrom: https://www.un.org/sustainabledevelopment/wpcontent/uploads/2016/08/5_Why-it- Matters_GenderEquality_2p.pdf Whitehead, M. (1990). The concepts and principles of equity and health. World Health Organization World Health Organization. (2009). Women and Health. Retrieved from: http://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/44168/9789241563857_eng.pdf;jses sionid=764B083B0F5186A069B193CB49C41489?sequence=1.ar/flacso/optativas/e quity_and_health.pdf World Economic Forum. (2015). The Global Gender Gap Report. Retrieved from: https://www.weforum.org/reports/the-global-gender-gap-report-2017

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Gender Inequality and its Relation to Economic Growth and Human Development

Women´s Insitute for Policy Research. (2017). The Impact of Equal Pay in Poverty and the Economy. Retrieved from: https://iwpr.org/public

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La Inconstitucionalidad de la Ley de Seguridad Interior Osorio Álvarez, Mariana B.A. Law Abstract The article analyzes the unconstitutionality of the Internal Security Law, with the purpose of demonstrating the possible violation of Human Rights that could derive from its application considering the context of the Mexican State and the numerous recommendations that national and international organizations have made regarding the actions of the authorities federals - including the Armed Forces. The analysis exposes, through an internal approach sociological-legal comparative law methodology, that said norm was a regulatory framework that had a considerable impact on the promotion, protection and respect of Human Rights promoted by the June 10 reform. 2011. In the end, the controversial Law was able to represent more Human Rights violations (enforced disappearances, illegal arrests, violation of the principle of presumption of innocence, among others) for Mexican society and raised a warning of the danger that not protecting and respecting would imply Human Rights that has been overlooked for the creation of a National Guard where a different path in the legislative process should have been considered to ensure a change in security Keywords: State, Human Rights, Security Resumen El artículo analiza la inconstitucionalidad de la Ley de Seguridad Interior teniendo como propósito demostrar la posible violación a Derechos Humanos que pudo derivar de su aplicación considerando el contexto del Estado Mexicano y las numerosas recomendaciones que han realizado organismos nacionales e internacionales respecto al actuar de las autoridades federales –entre ellas las Fuerzas Armadas–. El análisis expone, a través de una metodología de derecho comparado sociológico – jurídico de enfoque interno, que dicha norma era un marco regulatorio que impactaba considerablemente en la promoción, la protección y el respeto de los Derechos Humanos promovidos por la reforma del 10 de junio de 2011. Al final, la controvertida Ley pudo representar más violaciones a Derechos Humanos (desapariciones forzadas, detenciones ilegales, violación del principio de presunción de inocencia, entre otros) para la sociedad mexicana y planteaba una advertencia del peligro que implicaría no proteger y respetar los Derechos Humanos que ha pasado por alto para la creación de una Guardia Nacional donde debió considerarse un camino diferente en el proceso legislativo para asegurar un cambio en materia de seguridad. Palabras clave: Estado, Derechos Humanos, Seguridad, Inconstitucionalidad

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La Inconstitucionalidad de la Ley de Seguridad Interior

Introducción La inconstitucionalidad de una norma radica en la contrariedad de esta a la Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos (CPEUM). En la Carta Magna, la supremacía constitucional y, por tanto, la sumisión de toda norma infra constitucional está recogida en el artículo 129 constitucional.54 La Ley de Seguridad Interior (LSI) promulgada surgió en un contexto determinado y pretendía potenciar una amenaza para los Derechos Humanos (DDHH), pues tenía entre sus líneas la contravención a lo propuesto con la reforma del 10 de junio de 2011. Sin embargo, resulta importante destacar que la llamada seguridad interior descrita en el artículo 2o. del ordenamiento no se encontraba fundamentada para su legislación en la Carta Magna y, por ende, ocasionaba problemas desde su forma hasta su fondo. Es precisamente en tal apartado del ordenamiento que se identificaron lagunas legales, ambigüedades jurídicas y una amplia discrecionalidad para las autoridades involucradas que provocaban un desequilibrio jurídico y un riesgo potencial para la seguridad jurídica y la legalidad constitucional. Es por ello que, el presente análisis expondrá, a lo largo de sus líneas, que la controvertida Ley permitía más violaciones a DDHH (desapariciones forzadas, detenciones ilegales, violación del principio de presunción de inocencia, entre otros) y planteaba una advertencia del peligro que implicaría no proteger y respetar los DDHH, misma que fue analizada por la Suprema Corte de Justicia de la Nación (SCJN) declarándola inconstitucional por transgresiones a Derechos Humanos que más tarde se ignorarían para la creación de la llamada Guardia Nacional. La Ley de Seguridad Interior Pertinencia de la norma Desde el sexenio de Vicente Fox, la inseguridad y la violencia se encontraban en índices alarmantes en nuestro país. Sin embargo, fue en el sexenio de Felipe Calderón que se 54

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Artículo 129 de la Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos.

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dio la declaración de combate contra el narcotráfico el 10 de diciembre de 2006 y con ella se inició una ola de violencia mayor que en décadas anteriores, pues se sacó a las Fuerzas Armadas de los cuarteles para “combatir” al crimen organizado encomendándoles tareas propias de la Seguridad Pública con el detalle de estar sin un marco regulatorio, sin supervisión civil y, mucho menos, con objetivos definidos.55 Empero, esta acción del Ejecutivo en turno –del 2006 al 2011–, según la Base de Eventos CIDE-PPD trajo como resultado que en “el 84% de los 3327 combates registrados entre diciembre de 2006 y noviembre de 2011 […] fueron las fuerzas públicas las que detonaron el combate; en contraste sólo en el 7% fueron pasivas. En el restante 9% de los casos, la información existente no permitió establecer el detonante del combate”. 56 Aunado a que el actuar de los elementos incrementaba su “letalidad” por medio del uso desmedido de la fuerza. Un ejemplo de ello son los eventos de letalidad perfecta (ELP)57 que durante el mismo periodo representaron “el 37% de los combates, pero explican el 86.1% de los muertos. Esto es: de los 3,413 ‘presuntos delincuentes’ que murieron en manos de las fuerzas públicas durante el periodo registrado, 2,936 murieron en eventos de letalidad perfecta”,58 además, los índices crecieron paulatinamente con el paso de los años pues de tener 19 ELP en 2008 para 2011 se convirtieron en 149.59 Asimismo, el General Salvador Cienfuegos salió en defensa de sus elementos y exigió que la tropa volviera a los cuarteles, a menos que existiese una cobertura legal que legitimara ese estado de excepción en el que viven los mexicanos desde hace una década60 provocando que el Congreso comenzara la elaboración de una ley que otorgase un marco regulatorio, pero, éste sólo regulaba la protección a las consecuencias del actuar negligente y fuera de la ley de las Fuerzas Armadas. Antecedentes históricos

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Ídem. Redacción AN. (2017). La guerra de Felipe Calderón sólo aumentó la violencia: CIDE. Aristegui Noticias. Obtenido de https://aristeguinoticias.com/3101/mexico/la-guerra-de-felipe-calderon-solo-aumento-la-violencia-cide/; Véase http://www.politicadedrogas.org/PPD/index.php/site/doctos.html 57 Aquélla que se da cuando no existen heridos, sólo muertos. Ídem. 58 Ídem. 59 Ídem. 60 Carrasco Araizaga, J. (2016). Fuerzas Armadas: Un golpe silencioso. Proceso. Obtenido de: https://www.proceso.com.mx/466974/fuerzas-armadas-golpe-silencioso 56

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Previo a la aprobación de la LSI, específicamente en febrero de 2017, la Comisión Nacional de Derechos Humanos (CNDH) emitió recomendaciones al presidente de la Mesa Directiva de la Cámara de Senadores de la LXIII Legislatura del Congreso las cuales, claramente, no se tomaron en consideración durante la elaboración. Entre éstas es posible mencionar: 1) utilizar como punto de partida el reconocimiento y respeto de la dignidad de las personas; 2) mantener el esquema de competencias y atribuciones marcado por el artículo 21 constitucional; 3) clarificar las diferencias entre Seguridad Pública, Seguridad Nacional y seguridad interior; 4) respeto al principio de legalidad; 5) evitar la afectación de otros derechos fundamentales como la libertad de expresión y manifestación; 6) contemplar mecanismos de control institucional bien definidos; 7) fortalecer especialización de seguridad; 8) definir los ámbitos de aplicación de seguridad interior; 9) evitar la participación de las Fuerzas Armadas en la prevención e investigación del delito y 10) no caer en el supuesto de permanencia de las Fuerzas Armadas en tareas de seguridad.61 Las recomendaciones anteriores derivaron de ver que, a lo largo de los años, el Estado Mexicano se ha caracterizado por la reiterada transgresión a DDHH reflejada en las constantes recomendaciones emitidas por los organismos tanto nacionales como internacionales. De acuerdo al Centro de Investigación para el Desarrollo (CIDAC) del 2006 al 2015 el gobierno recibió 548 recomendaciones por violaciones a derechos humanos, principalmente por tortura y tratos crueles.62 La mayor parte de dichas recomendaciones son el resultado de que las autoridades (tanto militares como civiles) se han visto involucradas en violaciones a DDHH a través de las desapariciones forzadas, los homicidios o la tortura.

61 Cfr. Comisión Nacional de los Derechos Humanos. (27 de febrero de 2017). Algunas consideraciones ante las propuestas legislativas que se han formulado para la eventual emisión de una Ley de Seguridad Interior en México. Obtenido de Scribd: https://es.scribd.com/document/340544971/Recomendaciones-de-la-CNDH-a-la-Ley-de-SeguridadInterior#from_embed 62 Redacción Sin Embargo. (18 de octubre de 2015). México: 548 recomendaciones por violaciones a DDHH en 9 años, la mayoría por tortura. Sin Embargo. Obtenido de http://www.sinembargo.mx/18-10-2015/1518861

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Sólo por mencionar algunos casos de los más controvertidos y conocidos están: el caso de Tlatelolco (1968)63, Aguas Blancas (1995)64 o Ayotzinapa (2014)65. Hechos que denotan una clara falta de diligencia por parte de las autoridades. La CNDH a través del Ombudsman en turno ha señalado que el 2017 ha roto el récord de recomendaciones por violaciones graves a DDHH por un contexto de violencia, ilegalidad, impunidad y corrupción. Tan grave ha sido la situación que en el informe de actividades 2017 de la CNDH “en nueve recomendaciones se acreditó la existencia de tortura; en nueve la de tratos crueles, inhumanos y degradantes; en nueve la privación ilegal de la vida y en seis la desaparición forzada o involuntaria de personas”;66 siendo destacable que las autoridades más señaladas fueron la Policía Federal y la Secretaría de la Defensa Nacional (SEDENA).67 Empero, los legisladores no tomaron en consideración el tema puesto que la Ley obtuvo la aprobación requerida para convertirse en norma68 y, posteriormente tuvo que declararse inconstitucional por la SCJN.69 Seguridad y otros conceptos El ordenamiento planteaba como prioridad la preservación de la seguridad interior la cual no se contempla en nuestro máximo ordenamiento jurídico. En la CPEUM se mencionan otros tipos de seguridad, la jurídica,70 la pública, la nacional, la internacional71 y la 63

El 02 de octubre de 1968 cerca de 8, 000 estudiantes se reunieron en la Plaza de las Tres Culturas donde el Ejército los rodeó, eran miembros del Estado Mayor Presidencial. La versión oficial dijo que los estudiantes buscaban hacer un mitin ese día y algunos estudiantes fueron armados para poder justificar la coartada del Estado y la represión. Las víctimas fueron estudiantes y civiles. Cfr. Moctezuma Barragán, P. (2008). El movimiento de 1968. Alegatos, p. 330 64 Recomendación 104/95 del 14 de agosto de 1995 de la Comisión Nacional de Derechos Humanos donde se acreditó que el 28 de junio del mismo año, 17 personas de la Organización Campesina de la Sierra del Sur resultaron muertas, intencionalmente, por la Policía Judicial Estatal y la Policía Motorizada. Cfr. Comisión Nacional de Derechos Humanos. (1995). Recomendación 104/1995. México: CNDH. 65 Según el informe proporcionado por el Grupo Interdisciplinario de Expertos Independientes (GIEI), se identifica a la policía municipal de Iguala y de Cocula como los agresores directos de los sitios en donde fueron detenidos y desaparecidos los normalistas. Además, existió la presencia de agentes del Ejército, la Policía Federal y la Policía Ministerial. Cfr. Grupo Interdisciplinario de Expertos Independientes. (2015). Informe Ayotzinapa. Investigación y primeras conclusiones de las desapariciones y homicidios de los normalistas de Ayotzinapa. México: Marra Servicios Publicitarios. 66 Rosas, T., & Saldaña, I. (24 de enero de 2018). CNDH rompe récord en recomendaciones por violaciones a derechos humanos. Excélsior. 67 Cfr. Ídem. 68 Cfr. Comisión Nacional de los Derechos Humanos. (27 de febrero de 2017). Algunas consideraciones… op. cit.; página 8, 22 – 27 http://www.cndh.org.mx/sites/all/doc/Acciones/Acc_Inc_2018_LSI.pdf 69 Cfr. Peralta, M. (13 de noviembre de 2018). “Ley de Seguridad Interior es inconstitucional: ministro Cossío”. Periódico El Universal. 70 Es la “garantía de promover, en el orden jurídico la justicia y la igualdad en libertad, sin congelar el ordenamiento y procurando que éste responda a la realidad social en cada momento”. Ribó Durán, L. “Dic. De Derecho” Bosch, Casa Ed. Barcelona 1991, p. 210 apud Reyes Vera, R., op. cit., p. 95. 71 Se puede entender como una rama que deriva de las relaciones internacionales y que se enfoca a toda amenaza, uso y control de la fuerza militar mediante la exploración de las condiciones que permiten su aparición y todas las políticas

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social.72 Sin embargo, para este análisis hay que distinguir entre: pública, nacional y su relación con la interior. La Seguridad Pública es el mecanismo que integra la esencia del bienestar social y protege tres valores principalmente: 1) la vida y la integridad de la persona; 2) los derechos y las libertades de las personas; y 3) el orden y la paz públicos.73 La CPEUM la define como “la prevención de los delitos; la investigación y persecución para hacerla efectiva, así como la sanción de las infracciones administrativas, en los términos de la ley, en las respectivas competencias que esta Constitución señala” donde se puntualiza a la institución facultada para su ejercicio y protección en el país.74 La Seguridad Nacional está relacionada con la anterior; su diferencia radica en el grado de manifestación del fenómeno criminal. Aquí debe presentarse un riesgo para la integridad, la estabilidad, la permanencia del Estado, el orden constitucional y las instituciones democráticas, apoyado en el grado en que representen un obstáculo para contrarrestar la delincuencia organizada75 y que se fundamenta en la CPEUM, artículo 89 fracción VI y 73 fracción XXIX-M. El término seguridad interior no cuenta con un concepto dictado por la doctrina pero es un criterio que ha sido tomado en consideración dentro del Programa para la Seguridad Nacional 2014 – 2018 donde se estableció como la “condición que proporciona el Estado mexicano para salvaguardar la seguridad de sus ciudadanos y el desarrollo nacional, mediante el mantenimiento del Estado de Derecho y la gobernabilidad democrática en todo el territorio nacional”.76 Complementándose con el Programa Sectorial de Defensa Nacional 2013 – 2018

disponibles para prevenirlo. Cfr. Velásquez, S. (2007). La seguridad internacional: vino viejo en botellas nuevas. Revista de ciencia política. P. 67. 72 Es “la protección que una sociedad proporciona a los individuos y los hogares para asegurar el acceso a la asistencia médica y garantizar la seguridad del ingreso, en particular en caso de vejez, desempleo, enfermedad, invalidez, accidentes del trabajo, maternidad o pérdida del sostén de familia”. Organización Internacional del Trabajo. (s.f.). Hechos concretos sobre la seguridad social. Obtenido de Organización Internacional del Trabajo: http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/--dgreports/---dcomm/documents/publication/wcms_067592.pdf 73

Cfr. González Fernández, J. A. (2002). La Seguridad Pública en México. En P. J. Peñaloza, & M. A. Garza Salinas, Los desafíos de la Seguridad Pública en México (págs. 125-135). México: Instituto de Investigaciones Jurídicas UNAM 74

Artículo 21 de la CPEUM Párrafo 9. Secretaría de Gobernación; Centro de Investigación y Seguridad Nacional. (2014). Seguridad Nacional y Seguridad Pública. Obtenido de Centro de Investigación y Seguridad Nacional: http://www.cisen.gob.mx/snPrincipiosTema1.html 76 Diario Oficial de la Federación. (30 de Abril de 2014). Programa para la Seguridad Nacional 2014-2018. Obtenido de Diario Oficial de la Federación: http://www.dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5342824&fecha=30/04/2014 75

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que la definió como “la condición necesaria que proporciona el Estado para el desarrollo de la nación, mediante el mantenimiento del estado de Derecho”.77 Los partidos políticos a cargo de la iniciativa indicaron que era una vertiente de la Seguridad Nacional que buscaba preservar la integridad, estabilidad y permanencia del Estado; así como la integridad tanto física como patrimonial de los mexicanos siempre en pleno goce y respeto de los derechos humanos.78 La seguridad como límite al ejercicio de los derechos fundamentales La seguridad es una tarea y un fin del Estado. Por tanto, se considera un principio constitucionalmente protegido que suele colisionar con otros derechos fundamentales ya que éstos no son derechos absolutos ni ilimitados. Robert Alexy señala que pueden ser restringidos puesto que es posible su delimitación o limitación de acuerdo con la Ley Fundamental de Bonn,79 esto para permitir la creación de una estructura social que favorezca el libre desarrollo de la personalidad y el ejercicio de tales derechos. Álvaro Sedano señala que el límite de un derecho fundamental es negar la garantía ius fundamental, mientras priva de protección constitucional una conducta determinada que permita el ejercicio del poder público sobre dicha persona, siempre considerando que esta limitación sea necesaria, proporcional y general.80 La LSI limitaba ambiguamente en la esfera de sus derechos fundamentales a los ciudadanos en caso de riesgos y/o amenazas que pusieran en peligro la Seguridad Nacional,81 por lo que permitía malinterpretaciones de las condiciones de limitación. Por tal motivo, la limitación propuesta no cumplía con las características de proporcionalidad al no identificar los tipos de casos que pueden requerir un despliegue de Fuerzas Armadas y no era necesaria dada la existencia previa de una Ley de Seguridad Pública y de Seguridad Nacional que cubren –a criterio de esta perspectiva– la protección de la ciudadanía, las cuales, con los antecedentes, requieren más un mejoramiento que la 77

Diario Oficial de la Federación. (13 de Diciembre de 2013). Programa Sectorial de Defensa Nacional 2013-2018. Obtenido de Diario Oficial de la Federación: http://dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5326566&fecha=13/12/2013 78 Cfr. David, J. (2017). Análisis de Iniciativas para la Ley de Seguridad Interior. México: México Evalúa., p. 4. 79 Cfr. Alexy, R. (2008). Teoría de los derechos fundamentales (2da ed.). (C. B. Pulido, Trad.) Madrid: Centro de Estudios Políticos y Constitucionales, p. 239. 80 Cfr. Sedano Lorenzo, Á. (2016). Limitación y delimitación de la libertad de expresión del personal militar en activo en España. Razón Crítica, pág. 33 81 Cfr. Artículo 2 de la Ley de Seguridad Interior.

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creación de otra ley. La generalidad era el único de los supuestos que cumplía la LSI al no especificar un grupo determinado sobre el cual se aplicara. Análisis de forma Respecto de la creación y el articulado que componía la LSI es posible decir que hubo una conculcación al principio de legalidad y al derecho de seguridad jurídica plasmado en los artículos 14 y 16 constitucional dado que el Congreso de la Unión había transgredido y sobreactuado fuera de sus facultades ya que, el artículo 73 constitucional vigente, no tiene ninguna fracción que lo facultase expresamente para su creación. Si no es suficiente la especificación anterior, en la fracción XXIII está facultado para emitir específicamente leyes en materia de “Seguridad Pública”; cuestión que complica aún más aludir a la interpretación de las fracciones puesto que aquí se señala expresamente el tipo de seguridad que puede analizar, legislar y regular. Además, en la fracción XXIX-M nuevamente se manifiesta de forma textual el mismo alcance, pero ahora para la “Seguridad Nacional”. Asimismo, si se quiere invocar la fracción XXXI como interpretación para su actuar, por inferencia se puede asegurar que las dos fracciones anteriores resultarían inútiles y redundantes por reiterar tipos de seguridad que ya se aludieron en otros artículos y que bien podrían estipularse como una seguridad en general. Aunado a ello, el artículo 90 de la Carta Magna limita al Congreso dentro de su “facultad implícita” ya que restringe su legislar en casos donde la CPEUM exprese la necesidad de crear una Ley. Se respalda en la resolución de la acción de inconstitucionalidad 26/200682 donde señala que la facultad del Congreso no es absoluta porque para determinar quién se encuentra facultado es necesario definir el alcance a través de criterios que ponderen la racionalidad y razonabilidad. Análisis de fondo En la LSI existió una transgresión múltiple a derechos fundamentales como: la Seguridad Pública; el acceso a la información pública con relación al principio de máxima publicidad: la protección de datos personales; la consulta previa de las comunidades

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Acción de Inconstitucionalidad, 26/2006 (Suprema Corte de Justicia de la Nación 2006), p. 155

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indígenas; libertad de expresión; libertad de asociación; principio de inmediatez en la puesta a disposición; principio de legalidad; principio pro persona; y principio de progresividad.83 Donde, específicamente, la ley les impactaba con la transgresión a los artículos 1o., 14 y 16 constitucional mediante sus numerales 2o., 3o., 4o. fracciones I, II, III, IV y X, 6o., 7o., 8o., 9o., 10, 11, 15, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 24, 26, 27, 30, 31 y el Tercero, Cuarto y Quinto Transitorio de la LSI. Los artículos 2o., 3o., 4o. fracciones II, III y X eran deficientes en cuanto a la regulación que planteaban por la ambigüedad en la redacción. Del mismo modo, no se encontraban debidamente determinados y descritos en la norma los tipos de riesgos y amenazas que se consideraban una afectación directa a la seguridad interior. Tampoco estaban encausados los principios; mucho menos, se identificó el parámetro de las autoridades para el uso legítimo de la fuerza. En pocas palabras, no existían criterios de actuación que permitieran al individuo conocer las consecuencias y los alcances de sus acciones. Cuestión que contravenía los numerales 14 y 16 constitucional así como 1o., 2o., 7(1), 9o. y 29 de la Convención Americana de Derechos Humanos (CADH). Los artículos 4o. fracciones I y IV, 6o., 10, 11, 16, 17, 18, 20, 21, 26, Cuarto y Quinto Transitorio establecían un punto fundamental en la controversia: las Fuerzas Armadas estaban facultadas para realizar actividades de Seguridad Pública sin mediar una solicitud de apoyo (por autoridades civiles).84 Cuestión que impactaba directamente en los artículos 1o., 2o., 7(1), 9o. y 29 de la CADH y 2o., 5o. y 9o. del Pacto Internacional de Derechos Civiles y Políticos (PIDCP). Por otro lado, el numeral 8o. no establecía los indicadores para determinar en qué momento una reunión u asociación se consideraban político-electoral, lo que contravenía los artículos 6o. y 9o. constitucional. Mientras que los artículos 9o., 30 y 31 referían a una violación del 6o. y 21 constitucional por un exceso de “transparencia” y acceso a la 83

Cfr. Ibídem, p. 3.

84 EJÉRCITO, FUERZA AÉREA Y ARMADA. SI BIEN PUEDEN PARTICIPAR EN ACCIONES CIVILES EN FAVOR DE LA SEGURIDAD

PÚBLICA, EN SITUACIONES EN QUE NO SE REQUIERA SUSPENDER LAS GARANTÍAS, ELLO DEBE OBEDECER A LA SOLICITUD EXPRESA DE LAS AUTORIDADES CIVILES A LAS QUE DEBERÁN ESTAR SUJETOS, CON ESTRICTO ACATAMIENTO A LA CONSTITUCIÓN Y A LAS LEYES. Jurisprudencia P./J. 36/2000 (9a.) publicada en el Semanario Judicial de la Federación y su Gaceta, Novena Época, abril de 2000, Tomo XI, p. 552; EJÉRCITO, ARMADA Y FUERZA AÉREA. SU PARTICIPACIÓN EN AUXILIO DE LAS AUTORIDADES CIVILES ES CONSTITUCIONAL (INTERPRETACIÓN DEL ARTÍCULO 129 DE LA CONSTITUCIÓN).

Jurisprudencia P./J. 38/2000 (9a.) publicada en el Semanario Judicial de la Federación y su Gaceta, Novena Época, abril de 2000, Tomo XI, p. 549.

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información al no delimitar los parámetros de las actividades de inteligencia y requerir que los organismos o individuos que fuesen “supervisados” entregasen toda la información que “ayudara” a la conservación de la seguridad interior. Sin embargo, el legislador olvidó la protección de datos personales, indispensables en situaciones delicadas como víctimas de delitos y violaciones a DDHH.85 Asimismo, estaba la violación al primer y tercer párrafo del artículo 29 constitucional86 al posibilitar la suspensión de ciertos derechos fundamentales en caso de decretarse peligro de “seguridad interior” por quien encabezara el Poder Ejecutivo en turno dentro de los numerales 6o., 12, 14, 16, 22 y 26 de la LSI. Es decir, el Ejecutivo quedaba facultado para decidir sin que el Congreso interviniera y las autoridades federales tenían el poder de actuar sin necesidad de la declaratoria del peligro, cuestiones contrarias al principio de legalidad y al principio pro-persona.87 Es destacable que el primer revés al ordenamiento fue el otorgamiento del amparo indirecto 124/201888 al considerarse violatorio el contenido de la Ley de Seguridad Interior (principalmente respecto a las Fuerzas Armadas) que en este apartado se desglosa y fundamenta. Declaración de Inconstitucionalidad y la Guardia Nacional El 15 de noviembre de 2018 –un año después de su entrada en vigor– la ley se declaró inconstitucional por la SCJN.89 Dentro de los fundamentos para la decisión se encontró que se estaba invadiendo una facultad exclusiva del Ejecutivo vulnerando la división de poderes y la supremacía constitucional al justificar su disposición aprovechando otras fracciones del articulado de la Carta Magna que no otorgaban la facultad expresa necesaria. Asimismo, el ministro Cossío señaló que “la condición de colaboración de las Fuerzas Armadas en tiempos 85 Este tipo de actuar contraviene lo estipulado en el Caso Myrna Mack Chang vs Guatemala del 25 de noviembre de 2003 (Fondo, Reparaciones y Costas) en su párrafo 284. 86 Cfr. Artículo 29 de la CPEUM. 87 Véase EJÉRCITO, FUERZA AÉREA Y ARMADA. PUEDEN ACTUAR ACATANDO ÓRDENES DEL PRESIDENTE, CON ESTRICTO RESPETO A LAS GARANTÍAS INDIVIDUALES, CUANDO SIN LLEGARSE A SITUACIONES QUE REQUIERAN LA SUSPENSIÓN DE AQUÉLLAS, HAGAN TEMER, FUNDADAMENTE, QUE DE NO ENFRENTARSE DE INMEDIATO SERÍA INMINENTE CAER EN CONDICIONES GRAVES QUE OBLIGARÍAN A DECRETARLA. Jurisprudencia P./J. 37/2000 (9a.) publicada en el Semanario Judicial de la Federación y su Gaceta, Novena Época, abril de 2000, Tomo XI, p. 551. 88 Véase Amparo indirecto, 124/2018 (Juzgado Octavo de Distrito en Materia Administrativa en la CDMX 12 de abril de 2018); Guevara Bermúdez, J. A. (16 de mayo de 2018). El amparo 124/2018: inconstitucionalidad de la Ley de seguridad interior. Nexos. 89 Con nueve votos a favor y sólo uno en contra. Cfr. Hernández, L. (15 de noviembre de 2018)., op. cit.

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de paz no tiene cabida en el orden constitucional”,90 pues a pesar de la existencia de jurisprudencia91 se especifica que el actuar de las Fuerzas Armadas debe limitarse estrictamente a sus deberes constitucionales y de reglamentación, sin transgredir los derechos fundamentales. Aunado a lo anterior, cabe resaltar que el proceso de aprobación fue apresurado y atropellado, sin tener un análisis de fondo que contemplara las recomendaciones de la CNDH y de los organismos internacionales.92 La declaración de inconstitucionalidad, por ende, fue aplaudida por la ONU-DH y la calificó como “un poderoso mensaje en contra de la militarización de la política de seguridad [que] confirma el papel clave del Poder Judicial como un ente independiente capaz de garantizar los derechos humanos”. 93 Sin embargo, contrario a esto, actualmente se encuentra en vías de implementación un nuevo proyecto que, de manera similar, pone en peligro la protección, el respeto y la promoción de los derechos humanos: la creación de la Guardia Nacional.94 A manera de conclusión La Ley de Seguridad Interior tenía como intención preservar la seguridad del país y la paz entre sus habitantes. Sin embargo, de acuerdo al análisis aquí planteado, es posible afirmar que en realidad fue un instrumento amenazante para los Derechos Humanos y que tenía entre sus líneas la transgresión a lo propuesto con la reforma del 10 de junio de 2011. Esto, al contravenir en la búsqueda de la igualdad y la seguridad, así como el combate a un sistema de impunidad y corrupción. Así pues, es precisamente en el fondo y la forma del 90

Peralta, M. (13 de noviembre de 2018), op. cit.

91 EJÉRCITO, FUERZA AÉREA Y ARMADA. SI BIEN PUEDEN PARTICIPAR EN ACCIONES CIVILES EN FAVOR DE LA SEGURIDAD

PÚBLICA, EN SITUACIONES EN QUE NO SE REQUIERA SUSPENDER LAS GARANTÍAS, ELLO DEBE OBEDECER A LA SOLICITUD EXPRESA DE LAS AUTORIDADES CIVILES A LAS QUE DEBERÁN ESTAR SUJETOS , CON ESTRICTO ACATAMIENTO A LA CONSTITUCIÓN Y A LAS LEYES. Jurisprudencia P./J. 36/2000 (9a.) publicada en el Semanario Judicial de la Federación y su Gaceta, Novena Época, abril de 2000, Tomo XI, p. 552; EJÉRCITO, ARMADA Y FUERZA AÉREA. SU PARTICIPACIÓN EN AUXILIO DE LAS AUTORIDADES CIVILES ES CONSTITUCIONAL (INTERPRETACIÓN DEL ARTÍCULO 129 DE LA CONSTITUCIÓN).

Jurisprudencia P./J. 38/2000 (9a.) publicada en el Semanario Judicial de la Federación y su Gaceta, Novena Época, abril de 2000, Tomo XI, p. 549.; EJÉRCITO, FUERZA AÉREA Y ARMADA. PUEDEN ACTUAR ACATANDO ÓRDENES DEL PRESIDENTE, CON ESTRICTO RESPETO A LAS GARANTÍAS INDIVIDUALES, CUANDO SIN LLEGARSE A SITUACIONES QUE REQUIERAN LA SUSPENSIÓN DE AQUÉLLAS, HAGAN TEMER, FUNDADAMENTE, QUE DE NO ENFRENTARSE DE INMEDIATO SERÍA INMINENTE CAER EN CONDICIONES GRAVES QUE OBLIGARÍAN A DECRETARLA . Jurisprudencia P./J. 37/2000 (9a.) publicada en el Semanario Judicial de la Federación y su Gaceta, Novena Época, abril de 2000, Tomo XI, p. 551. 92 Arturo Ángel. (15 de noviembre de 2018), op. cit. 93 Redacción Animal Política. (16 de noviembre de 2018). ONU-DH celebra decisión de la SCJN sobre la inconstitucionalidad de la Ley de Seguridad. Obtenido de Animal Política 94 Cámara de Diputados. (21 de noviembre de 2018). Que reforma diversas disposiciones de la Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos, suscrita por diputados integrantes del Grupo Parlamentario de Morena. Obtenido de Gaceta Parlamentaria; Forbes. (2018). Esta es la iniciativa de Morena para crear la Guardia Nacional. Forbes México.

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articulado del ordenamiento en donde se identificaron lagunas legales, ambigüedades jurídicas y una amplia discrecionalidad para las autoridades involucradas que provocaba un desequilibrio jurídico y un riesgo potencial para la seguridad jurídica y la legalidad constitucional que, afortunadamente, se detuvo por la decisión del Pleno de la SCJN. Desgraciadamente, este análisis y el que otros organismos e instituciones han planteado respecto a la constitucionalidad y el respeto de los DDHH en México no han sido suficientes, pues aun cuando la acción de inconstitucionalidad promovida contra la LSI obtuvo una respuesta positiva, el Ejecutivo en curso ha implementado una iniciativa que puede permitir las mismas consecuencias que la reciente Ley abrogada. El Congreso estableció un precedente en el cual permite que las autoridades federales, específicamente las Fuerzas Armadas, amplíen su facultad de ejercicio en busca de una supuesta seguridad interior que no se termina de definir. Sin embargo, el gobierno debió considerar un camino diferente en el proceso legislativo para asegurar un cambio en materia de seguridad. La creación de un ordenamiento de este tipo no servirá dentro de un sistema con instituciones e infraestructuras deficientes y/o violadoras de DDHH como ha sucedido hasta ahora. La creación de la Guardia Nacional resultará en un peligro potencial ante los antecedentes enlistados ya que se encuentra bajo un tenor muy similar al de la LSI, con la diferencia de que al tratarse de una norma constitucional no podrá impugnarse a través de los medios de control constitucional. Por lo que, queda en manos del gobierno en curso determinar hasta dónde van a permitir el ingreso de las Fuerzas Armadas en actividades que son materia de seguridad pública y cómo evitarán incurrir en más conculcaciones a DDHH como en los últimos años.

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El Internet De las Cosas, ¿Sinónimo de Progreso Económico? Vega Medina, César Jesús B.A. Economics Abstract The internet of things, for its acronym in English (IoT), has been a network that is achieving unprecedented results, we are talking about probably the first evolution of the internet in all of history since its creation, with an opening impact that promises more than he is currently achieving. Due to the great performance that the IoT provides, its activities and purposes can be related to the economic growth of the countries that implement it, since it provides a great opportunity for automation and efficiency in the processes in which it is implemented, since with the current data, has seen a significant improvement in sectors such as: energy, health and industrial. In summary, the IoT is the system that promises to exponentially improve the quality of life, social improvement and ultimately the economic progress of countries, because with new technologies, its correct use can return to a more connected, efficient and the most important thing is that it becomes a more communicated environment, enveloping the world in a type of "neural network" that practically makes it an atmosphere with billions of connected devices and interacting with each other, with companies and industrial sectors capable of improving production, sales and more efficient and meaningful work for greater structural and economic development. Our results give us a notion that what is said is partially correct, it is significant, but like everything in the economy, there will always be external factors that will bias our results. Key words: Internet of Things (IoT), Economic Development, Internet, Productivity. Resumen El internet de las cosas, por sus siglas en inglés (IoT), ha sido una red que está logrando resultados sin precedentes, estamos hablando de probablemente la primera evolución del internet en toda la historia desde su creación, con un impacto de apertura que promete más de lo que actualmente se encuentra logrando. Debido al gran desempeño que el IoT provee, se pueden relacionar sus actividades y fines con el crecimiento económico de los países que lo implementan, puesto que otorga una gran oportunidad de automatización y de eficacia en los procesos en los cuales es implementado, pues con los actuales datos, se ha visto una mejora significativa en sectores como: energéticos, de salud e industriales. En resumen, el IoT es el sistema que promete mejorar exponencialmente la calidad de vida, la mejora social y en definitiva el progreso económico de los países, pues con las nuevas tecnologías, su correcta utilización puede volver a un mundo más conectado, más eficiente y lo más importante es que se vuelve un ambiente más comunicado, envolviendo al mundo en un tipo “red neuronal” que prácticamente la hace una atmosfera con billones de dispositivos conectados e interactuando entre sí, con empresas y sectores industriales capaces de mejorar las producciones, ventas y labores más eficientes y

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significativas para un mayor desarrollo estructural y económico. Nuestros resultados nos dan una noción de que lo dicho es parcialmente correcto, es significativo, pero como todo en la economía, siempre existirán factores externos que sesgarán nuestros resultados. Palabras clave: Internet de las Cosas, Desarrollo Económico, Internet, Productividad

El Internet De las Cosas, ¿Sinónimo de Progreso Económico?

Introducción A lo largo de los últimos años, el internet ha sido parte fundamental del crecimiento en la globalización, la forma de ver las cosas y sobre todo de la comunicación de todos los seres humanos. Cada vez más son los usuarios que conectados de diferentes maneras al internet, desde dispositivos móviles, tabletas, relojes inteligentes y un sinfín de artefactos que tienen acceso al internet, lo que ha provocado que cada vez más seamos capaces de acceder a una cantidad increíblemente grande de información pero al mismo tiempo, el internet recaba una gran cantidad de información sobre nosotros, debido a que nuestros artefactos electrónicos se han vuelto una parte importante en nuestro día a día (Telefónica, 2011). El internet de las cosas, por sus siglas en inglés (IoT), es la manera en la que todos los artefactos de uso cotidiano tienen la condición de tener un acceso directo a internet, con lo cual son capaces de hacer monitoreos, control y almacenamiento de datos y conocedores de acciones que son capaces de hacer por sí mismos (Evans, 2011), tales como medir la temperatura, detectar movimientos, monitorear signos vitales, así como un sinfín de actividades a realizar mediante la utilización de sensores y de conectividad a internet (Mercado, 2016), con lo que se vuelven útiles para aprender de nosotros, entonces posteriormente automatizar tareas y procesos que prometen una mayor eficiencia en cualquier tipo de actividades. La implementación del IoT tiene un vasto número de aplicaciones, las cuales pueden ser en el sector salud, agrícola, ganadero, empresarial e industrial, abriendo una gran brecha que marca un antes y un después de la manera en la que vivimos y coexistimos con un sinfín de redes conectadas entre sí, ya que el internet por sí

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mismo y su naturaleza, ha sido una herramienta que le ha permitido al ser humano acceder a un vasto universo de contenido e información a la que nadie se habría imaginado que podría llegar a ser. Con la introducción de los móviles inteligentes, las personas fueron adoptando la idea de tener un aparato personal, cuyo alcance es infinito, pues son completamente capaces de acceder a un sinfín de contenido y realizar una serie de tareas que por sí mismo, el humano no podría realizar de manera tan sencilla, pero ¿Será el IoT un factor detonante del progreso económico? Según los datos de Cisco Internet Business Solutions Group (IBSG), con la gran cantidad de conexiones que existen alrededor del mundo, podemos imaginar un estilo de “red neuronal” que se ha formado alrededor del globo, por lo cual no nos es difícil pensar que, a nuestros recientes hábitos de interconexión, será sumamente integrado el uso del IoT alrededor del mundo, pues se estima que para el 2020, aproximadamente existan 50 billones de dispositivos conectados a la red (Alcaraz, 2011), con lo cual, todo se vuelve un flujo constante de información de cada uno de los individuos conectados en todo el mundo, que en la actualidad ya son la gran mayoría. A continuación, podemos ver un mapa que mide la cantidad de dispositivos que actualmente se encuentran conectados a la red: Mapa de concentración de dispositivos conectados a internet

Fuente: Shodan, 2011

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Es de notarse que los puntos de color rojo muestran una mayor concentración de dispositivos conectados, que como que puede observar, tienden más en la zona de América del norte y partes de Europa. Es muy importante recalcar las ventajas en cuanto a la eficiencia y automatización que la IoT nos ofrece por el acceso a la red, por lo cual, se realizan tareas de diferente índole en una manera más rápida, automatizada y eficiente al mismo tiempo, por lo que el sector industrial ha sido en mayor parte beneficiado debido a que cada vez más, es mejor y más sencillo proveer de instrucciones a máquinas, robots, y personal de las industrias para un trabajo mayormente significativo y eficiente, con lo cual se está haciendo un potencial aumento en la productividad, lo cual, no sería difícil pensar que nos llevará a aquellos países que decidan abordar el barco del IoT al progreso económico. Los países que lideran la aplicación del IoT en su población y sectores económicos y tecnológicos son: Suiza, Dinamarca, Reino Unido y Corea. (Mercado, 2016), Podemos corroborar esta información con la siguiente imagen, la cual muestra la concentración de habitantes por país que se encuentran conectados y con acceso a internet:

Fuente: Banco Mundial 2011

Donde Bajo la clave: DNK, CHE, GBR y KOR se encuentran Dinamarca, Suiza, Gran Bretaña y la República de Corea respectivamente. Se ha decidido centrarse en esos países debido a que más del 80% de su población se encuentra activa con alguna conexión a internet.

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Para el estudio a realizar en cuestión, es importante resaltar que la velocidad de conexión a internet juega un papel importante dentro de la aplicación del IoT, debido a que quiere decir que se cuenta con una mayor infraestructura en el país con lo cual se hace más eficiente dicho fin del IoT. Como podemos ver en la siguiente imagen, se muestra la velocidad de conexión a internet, cabe destacar la importancia de dicho mapa e indicador, pues nos dota de relaciones que pueden ser cruciales al momento de evaluar su importancia en el desarrollo del IoT, pues una mayor velocidad en la conectividad potencialmente resulta en un desarrollo más rápido y veloz hacia un IoT más efectivo e incluyente dentro de las sociedades de esos países con mayor infraestructura. Mapa de medición en velocidad de conexión a internet mundial

Fuente:Shodan 2011

Los países resaltados con color verde más intenso son aquellos con la conectividad a internet más rápida y de nuevo logramos ver a los cuatro países antes mencionados con los tonos más vibrantes, con lo que los hacen nodos importantes para el correcto funcionamiento del IoT, lo que nos lleva a preguntarnos, ¿El IoT será factor importante para el progreso económico de los países que apuestan por esta tecnología? Para contestar a la pregunta anterior, nos hemos dado a la tarea de generar un modelo de regresión en el programa estadístico “STATA” por medio de mínimos cuadrados ordinarios, posteriormente realizando pruebas de multicolinealidad, heterocedasticidad y autocorrelación para saber si es que nuestras variables presentan ese problema, bajo un

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modelo que pretende explicar si el crecimiento económico tiene como factores el internet, infraestructura tecnológica y su relación con la disminución del desempleo por una mayor actividad económica y por ende el crecimiento en el PIB de los países. Para ello se ha tomado una muestra de 31 países de todo el mundo, donde colocamos en contraste variables como: población con acceso a internet, desempleo total e importaciones de Tecnologías de la información y comunión, pues son variables que potencialmente podrían describir el modelo que planeamos proponer. Cabe destacar que todos los datos han sido obtenidos del Banco Mundial para homogenizar los resultados de búsqueda.

Datos y mediciones Crecimiento económico: El deseo de querer encontrar un resultado positivo a nuestra hipótesis, por clave del crecimiento económico, el cual está presente dentro de todos los países del mundo, con distintas variaciones dependiendo del desarrollo del país, pero potencialmente, llevan un crecimiento a final de cuentas, aunque contrario a la teoría, en el presente se conoce que existen efectos de rendimientos decrecientes (Benito, 2017), en las economías alrededor del mundo. PIB: Producto Interno Bruto, funcionará como la base para poder partir en el efecto de tener un crecimiento significativo en dicha variable PAI: Personas con Acceso a Internet, es importante incluirla dentro del modelo debido a que su medición nos permite conocer cuantas personas tienen, en un inicio, la disposición dentro de hogares o dispositivos para poder enlazar una conexión a internet que les permita disfrutar de los beneficios del IoT. DT: Desempleo Total será utilizado como un referente que indique, si es que se cumple el supuesto si el IoT aporta al crecimiento, se espera de esa variable disminuya debido a que el desempleo debería de disminuir, aunque existen varias disyuntivas al momento del análisis, pues por el impacto y automatización de las cosas, cada vez se vuelve más obsoleta

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la mano de obra para las tareas o empleos a realizar, pues han sido remplazadas por artefactos y sistemas más inteligentes y automatizados (Evans, 2011). ITIC: Importaciones de productos en Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC`s), tiene una potencial importancia desde el aspecto en que, un país que consume una mayor cantidad de productos relacionados con las TIC`s, tiene una mayor capacidad de infraestructura y consecuentemente, una mayor y mejor utilización y aprovechamiento del IoT. Con la información considerada, planteamos el modelo que intensivamente, podrá analizar y enfocar en resultados la hipótesis al problema planteado.

Escribimos el modelo como se muestra a continuación:

𝑌 = 𝛽1 + 𝛽2𝑝𝑎𝑖 + 𝛽3𝑑𝑡 + 𝛽4𝑖𝑡𝑖𝑐 𝑫𝒐𝒏𝒅𝒆:

𝑌 =Crecimiento económico del país

𝑝𝑎𝑖 = 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑎𝑐𝑐𝑒𝑠𝑜 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑒𝑡 𝑒𝑛 % 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛

𝑑𝑡 = 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑝𝑙𝑒𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑛 % 𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙

𝑖𝑡𝑖𝑐 = 𝐼𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑇𝐼𝐶`𝑠 𝑒𝑛 % 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜𝑠 𝑦 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜𝑠 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑃𝑎í𝑠

Importamos nuestra base de datos en el programa estadístico para poder analizar los puntos clave y poder conocer los resultados del modelo descrito en la parte superior. Al momento de correr la regresión con el comando robust incluido, obtenemos los siguientes resultados en la Tabla 1. Tec Student Journal of Social Sciences, Vol. 1, Special Issue, pp. 115-128

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Tabla 1: Estadística Descriptiva de las variables Variable Personas con Acceso a Internet Desempleo total Importación total de TIC`s Constante

Coef. -.027945 .0139817 .0621328 4.700682

Std. Error .0106182 .0477842 .0250498 .9072416

t -2.63 0.29 2.48 5.18

P>ItI 0.014 0.772 0.020 0.000

Notas:1) Se usaron 31 Obs. 2) Todas las variables de las observaciones están expresados en porcentaje Fuente: Elaboración propia con datos del Banco Mundial 2017

Los datos obtenidos arrojan números que nos proporcionan de importante información, pues se han obtenido dos variables y nuestra constante que se muestran significativas, lo cual es un avance importante desde el punto de vista en que el modelo realmente está siendo explicado por las variables inmersas. Existen puntos importantes a destacar dentro de estos resultados, puesto que se encuentra un signo negativo en la variable “pai”, que explícitamente nos dice que por cada cambio porcentual en el porcentaje de las personas con acceso a internet, el Producto Interno Bruto disminuirá en

promedio -.027945%, hecho que nos hace reflexionar sobre los

rendimientos decrecientes y la teoría del crecimiento económico, puesto que a países desarrollados, el crecimiento económico no crece a un ritmo mayormente acelerado, mientras que los países en desarrollo crecen a un ritmo más veloz, pues en algún momento las teorías de convergencia (Financiero,2014), surgirán efectos que no son necesariamente Pareto eficientes dentro de la teoría que se tenía, donde siempre se mostraban crecimientos económicos constantes (Benito, 2017). La variable de Desempleo total no muestra un nivel de significancia dentro del modelo, por lo que es una variable que puede ser removida sin afectarlo en gran modo, pero sin lugar a dudas, es una variable que podría estar inmersa debido a su interacción con el crecimiento económico y movimientos económicos que apuntan que a mayor crecimiento, el empleo disminuye, recordemos también, que en esta ocasión el IoT genera un mercado productivo donde cada vez es menos requerida la mano de obra para los aspectos industriales y económicos, pues están siendo sustituidos por aparatos con conexión a internet que realizan actividades en manera más veloz y eficiente.

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Las Importaciones en TIC`s, como teníamos en el supuesto, presenta una significancia dentro del modelo, puesto que a cada cambio porcentual en la importación de TIC`s. el PIB del país incrementará aproximadamente en .0621328%. Lo cual guarda un sentido bastante causal, pues un país que importa mayor cantidad de productos y servicios de TIC`S, es un país que cuenta con una infraestructura más preparada y eficiente para su aplicación e inmersión en el IoT. Test de Multicolinealidad Se ha aplicado al modelo una prueba de multicolinealidad, la cual nos ayudará a descartar dicho problema y su presencia en las variables, pues estaríamos tomando en cuenta que las variables tienen una alta relación entre ellas o si realmente están aportando al modelo en sí. Tabla 2: Test de Multicolinealidad Variable Producto Interno Bruto Personas con Acceso a Internet Desempleo Total Importación de TIC`s

VIF 1.50 1.26 1.14 1.39

Notas: 1) VIF=Variance Inflation Factor Fuente: Elaboración propia con datos de STATA

Con la prueba de multicolinealidad, nos centraremos en el Factor de Inflación de la Varianza, por sus siglas en inglés (VIF), como indicador suficiente de multicolinealidad presente o nula. En este caso, se puede observar que ningún VIF supera el valor 10 para ninguna variable, por lo que no presenciamos casos de multicolinealidad en el modelo, arrojando que está siendo explicado y no ha problemas dentro de las variables que contiene el mismo.

Prueba de heterocedasticidad De la misma manera, esperamos no contar con problemas de heterocedasticidad y para descartar posibles cuestiones dentro del modelo, realizamos una prueba de

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heterocedasticidad bajo el comando “imtest, white”, de donde obtenemos los siguientes resultados:

Donde

satisfactoriamente

se

muestra

que

no

tenemos

problemas

de

heterocedasticidad dentro de nuestro modelo, es otra manera de decir que la varianza de nuestros errores es constante, basándonos principalmente en el valor: →Prob > chi2 = 0.2022

Este valor ha arrojado nuestro software estadístico, podemos notar que es un valor relativamente alto, por lo cual no rechazamos la hipótesis nula, otra manera de decir que nuestro modelo presenta homocedasticidad. Para observar de manera más grafica esta prueba, a continuación, se muestra el gráfico resultante de dicho indicador: Gráfico de prueba de heterocedasticidad

Fuente: Elaboración propia con dados de STATA

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Como resultado final, no encontramos un patrón evidente dentro del gráfico que nos pueda arrojar signos de heterocedasticidad dentro de nuestro modelo. Por lo cual podemos seguir con la siguiente prueba que se realizara, la prueba de autocorrelación. Autocorrelación Para poder realizar esta prueba de autocorrelación, comenzamos asignando algunos aportes a nuestro programa estadístico para un correcto uso de los valores de la variable estimada, en donde, si llegase a existir autocorrelación, tendríamos que estimar la matriz sigma y ajustar para autocorrelación, con mínimos cuadrados generalizados. Problemas de tener autocorrelación • • •

La distribución de las betas es menos pronunciada, con intervalos de confianza aún mayores Con autocorrelación, no vamos a rechazar la hipótesis Nula Tendremos el mismo problema que con heteroscedasticidad

Siguiendo con el procedimiento, lo que se tiene en consideración es que la hipótesis nula sea: No existencia de correlación lineal. Para lo cual introducimos los siguientes comandos en el siguiente orden: 1. 2. 3. 4. 5.

runtest pib predict ysombrero predict residuos, residuals brow pib ysombrero residuos runtest residuos

Una vez ingresados los comandos, el programa estadístico utilizado nos arroja un valor: Prob>|z| = .36 Valor con el cual se toma la decisión de no rechazar la hipótesis nula, por lo cual se demuestra que, dentro de nuestro modelo, no se encuentran problemas de autocorrelación, valor suficiente para no dar continuidad con algún otro apoyo en algún indicador.

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Conclusión Los datos obtenidos han arrojado satisfactoriamente las bases necesarias para poder potencialmente decir que nuestro modelo describe la situación planteada en la hipótesis, en efecto existe una relación entre la aplicación del IoT y el crecimiento económico de los países que deciden adoptar e invertir en este sistema a través de las confecciones y redes con acceso a internet y el desarrollo tecnológico infraestructural que apuestan por este sistema. Con la suma de más acciones para instalaciones de tecnologías IoT, las sociedades crecerán y mejorarán con un sistema que con el paso del tiempo se volverá un aspecto común de nuestro día a día. Sin embargo, el modelo puede seguir siendo expuesto a nuevos cambios donde se agreguen variables que puedan aportar valor y significancia, pero por lo precoz de la información disponible en este momento, nos limitamos de alguna manera a generar un modelo aún más sólido.

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Tec Student Journal of Social Sciences, Vol. 1, Special Issue, pp. 115-128

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Vega Medina

World Bank. (2017). PIB crecimiento anual %. 2019, de World Bank Sitio web: https://datos.bancomundial.org/indicador/NY.GDP.MKTP.KD.ZG

World Bank. (2017). Personas con acceso a internet. 2019, de World Bank Sitio web: https://datos.bancomundial.org/indicador/IT.NET.USER.ZS

128

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¿Cómo se afecta la Economía de México con la Repatriación de Migrantes que radicaban en Estados Unidos de América? López Hernández, Ana Yomira B.A. Financial Management Abstract Many Mexican communities are affected by the emigration of their population due to the search for new opportunities; people leave their land, to find where to generate a better quality of life and help their families out of poverty. At the time of leaving, many families are left homeless in the expectation that they will achieve their trip to the country to which they are headed (In the case of this article, the United States). People who succeed do not always remain on the other side forever, many are deported, and their reintegration has economic, social and cultural consequences. This article tries to explain by means of a linear regression econometric model the relationship that exists between the Mexican economy and the repatriation of migrants who resided in the United States. There are research articles that relate economic variables to social variables, to determine how the latter influence the country's economy. Among the most relevant that the article presents are: Remittances and development in Latin America. (Canales, A., 2008). A relationship in search of theory; and Remittances: a cointegration analysis for the case of Mexico (Lenins, J.C., Venegas, F & Zamora A.I., 2014). These articles serve as a consultation and consideration for the variables presented in the model of this article. The objective of this model is that, with the results, solutions or support can be proposed for people suffering from this social phenomenon. And that it has a use to analyze other social phenomena that unfold after these migratory events are generated. Key words: GDP, remittances, repatriation, migration, migration, multiple regression. Resumen Muchas comunidades mexicanas se ven afectadas por la emigración de su población debido a la búsqueda de nuevas oportunidades; las personas dejan su tierra, para encontrar dónde generar una mejor calidad de vida y ayudar a sus familias a salir de la pobreza. A la hora de marcharse, muchas familias quedan desamparadas a la expectativa de que logren su viaje al país al que se dirigen (En el caso de este artículo Estados Unidos). Las personas que lo logran no siempre permanecen del otro lado para siempre, muchas son deportadas y su reinserción tiene consecuencias económicas, sociales y culturales.

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López Hernández

Este artículo pretende explicar mediante un modelo econométrico de regresión lineal la relación que existe entre la economía mexicana y la repatriación de migrantes que radicaban en Estados Unidos. Existen artículos de investigación que relacionan variables económicas con variables sociales, para determinar cómo influyen estas últimas a la economía del país. Dentro de las más relevantes que presenta el artículo son: Remesas y desarrollo en América Latina. (Canales, A., 2008). Una relación en busca de teoría; y Remesas: un análisis de cointegración para el caso de México (Lenins, J.C., Venegas, F & Zamora A.I., 2014). Estos artículos sirven de consulta y consideración para las variables que presenta el modelo de este artículo. El objetivo de este modelo es que, con los resultados, se pueden proponer soluciones o apoyo a las personas que sufren este fenómeno social. Y que tenga un uso para analizar otros fenómenos sociales que se desenvuelven después de que se generan estos eventos migratorios. Palabras clave: PIB, remesas, repatriación, migración, migración, regresión múltiple.

¿Cómo se afecta la Economía de México con la Repatriación de Migrantes que radicaban en Estados Unidos de América?

Introducción Durante la administración de Barack Obama, se realizaron 2.8 millones de repatriaciones hacia México. De los cuales, hay una clasificación de 3 tipos de repatriaciones según su carácter: 1) el carácter involuntario en el regreso de un importante número de mexicanos, 2) la heterogeneidad de perfiles migratorios (voluntarios), y 3) el énfasis antinmigrante de las acciones y el discurso público de las últimas administraciones esta (Jacobo, M & Cárdenas, 2018). El corredor de México-EE. UU. es el más importante en el mundo, con más de 12 millones de migrantes. Una de las principales razones por la que las personas emigran, es debido a la búsqueda de una calidad de vida mejor y diferente. Siendo así que muchos jóvenes de comunidades marginadas o rurales parten con un sueño de encontrar mejores oportunidades en otros países. De acuerdo con las estimaciones del Pew Research Center en 2016, la población mexicana sin documentos en EE. UU. representa 51% del total de quienes radican en ese país, estas personas por lo general envían lo que ganan en Estados Unidos, a México,

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¿Cómo se afecta la Economía de México con la Repatriación de Migrantes que radicaban en E.E.U.U.?

lo que es conocido como: remesas. Según el Anuario de Migración y Remesas 2016, para 2015 México recibió 25,689 millones de dólares en remesas (Fundación BBVA Bancomer, Consejo Nacional de Población, A.C., 2016) lo que muchos investigadores de ciencias sociales consideran que influyen en la economía del país, por lo cual este documento, busca explicar, la economía del país, con: las remesas, la migración y la repatriación de mexicanos que radicaban en Estados Unidos. Debido a la relación teórica que diversos autores asumen tiene que las personas que enviaban remesas, ahora ya no lo hagan y, por otro lado, regresen a condiciones sociales desfavorables. Según datos del gobierno federal, ha disminuido la repatriación de mexicanos en más del 70% para 2017. Aun así, existe un registro de 166 986 casos de Repatriación en 2017. Los migrantes repatriados, en gran parte padece condiciones precarias de empleo, en este sentido, 27.1% labora en el sector informal y 77.1% carece de acceso a servicio de salud por el trabajo. El análisis del tema será realizado a través de un modelo regresión lineal múltiple por el método de mínimos cuadrados. Se pretende identificar las variables importantes a determinar, para saber ¿Cómo se afecta la economía de México con la repatriación de migrantes que radicaban en Estados Unidos de América? Alejandro I. Canales Cerón (2008) en su artículo: Remesas y desarrollo en América Latina. Una relación en busca de teoría menciona que los autores Adams, Richard y Page (2005) hablan sobre cómo se afecta el PIB, por la participación de remesas y como afecta en la reducción de la pobreza tanto en países ricos, como en países pobres. Mostrando datos como: “un incremento del 10% en la participación de las remesas sobre el PIB de cada país, implicaría la reducción del nivel de pobreza entre un 0.04% (países pobres) y un 0.5% (países ricos)”. Por su parte Ramón A. Castillo (Investigador de El Colegio de la Frontera Norte) en su artículo Remesas: un análisis de cointegración para el caso de México analiza la cointegración entre la relación de largo plazo entre las remesas, el PIB de Estados Unidos, el PIB de México y el tipo de cambio real. Elabora un modelo econométrico tomando en cuenta factores económicos que influyen en el número de envíos familiares a México. Esto lo realiza por medio de un MCE (Modelo de corrección de errores). Realiza pruebas de raíz unitaria para comprobar que las series no sean estacionarias, sacando las elasticidades por medio de logaritmos de las variables de remesas, PIBmex, PIBusa Y del tipo de cambio real.

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López Hernández

Posteriormente realiza una regresión para poder identificar los niveles de significancia de las variables, las cuales todas resultan estadísticamente significativas. Así mismo, obtiene los signos de sus variables siendo el PIBmex, tipo de cambio y la constante negativos. Después realiza una prueba estocástica de los residuales, la cual arroja residuales estacionarios, lo comprueba con una prueba de cointegración sugerida por Johansen, con la cual obtiene una ecuación (2) que esta mencionada posteriormente. Por último, en los resultados que presenta, encuentra con base a las pruebas de estabilidad y residuales, que la especificación estimada es estable y robusta; la ecuación que él plantea al final de su artículo, “reproduce valores de pronóstico muy cercanos a los valores observados” (Castillo, A., 2001).

*Fig. 1. Gráfica que representa los resultados obtenidos de los pronósticos con el modelo de la serie de tiempo de 1990, expresado a continuación, comparados con los valores observados. Se observa un comportamiento similar. Siendo que, él encuentra una relación de las variables con respecto a las remesas que arroja la ecuación siguiente: LREMESAS= -1.078 + 2.7LPIBUSA-.96LPIBMEX-.20LTCR. La cual, es similar a la primera ecuación que él plantea para poder representar las elasticidades a largo plazo.

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(2)

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ÂżCĂłmo se afecta la EconomĂ­a de MĂŠxico con la RepatriaciĂłn de Migrantes que radicaban en E.E.U.U.?

∆đ??żđ?‘…đ??¸đ?‘€đ??¸đ?‘†đ??´đ?‘†đ?‘Ą = đ?›˝0 + đ?›˝1 đ??żđ?‘…đ??¸đ?‘€đ??¸đ?‘†đ??´đ?‘†đ?‘Ąâˆ’1 + đ?›˝2 đ??żđ?‘…đ??¸đ?‘€đ??¸đ?‘†đ??´đ?‘†đ?‘Ąâˆ’2 + đ?›˝3 đ??żđ?‘ƒđ??źđ??ľđ??¸đ??¸đ?‘ˆđ?‘ˆđ?‘Ąâˆ’1 + đ?›˝4 đ??żđ?‘ƒđ??źđ??ľđ?‘€đ??¸đ?‘‹đ?‘Ąâˆ’1 + đ?›˝5 đ??żđ?‘‡đ??śđ?‘…đ?‘Ąâˆ’1 + đ?›˝6 đ??żđ?‘‡đ??śđ?‘…đ?‘Ąâˆ’3 + đ?›˝7 đ??ˇđ??ś1 + đ?›˝8 đ??ˇđ??ś4 + đ?›˝9 đ??ˇđ?‘ˆđ?‘€91 + đ?›˝10 đ??ˇđ?‘ˆđ?‘€984 + đ?œ€đ?‘Ą

Con base a las variables que ĂŠl utiliza en su modelo (cambiando aquellas que no estĂĄn relacionadas, por ejemplo, el utiliza variables dummy para trabajar con series de tiempo), estĂĄ la observaciĂłn de que sĂ­ existe relaciĂłn entre las remesas y el PIB de los paĂ­ses involucrados en el fenĂłmeno de migraciĂłn. Por lo cual, es de gran utilidad lo que comprueba este modelo y se utiliza como base para las variables a utilizar en el modelo que se presenta para este artĂ­culo. El cual, serĂĄ demostrado en un modelo de regresiĂłn mĂşltiple mediante el mĂŠtodo de mĂ­nimos cuadrados.

Un anĂĄlisis economĂŠtrico basado en teorĂ­a InformaciĂłn Todos los datos fueron obtenidos del BoletĂ­n de estadĂ­sticas migratorias INEGI2010, reportes de la CONAPO sobre migraciĂłn y del Sistema de InformaciĂłn EconĂłmica BANXICO. Variables PIB 2010 estructura porcentual, Ă?ndice de intensidad migratoria 2010 por entidad federativa, Porcentaje de Eventos de repatriaciĂłn de mexicanos desde Estados Unidos, segĂşn entidad federativa de origen y sexo, 2010 e Ingreso por remesas por entidad federativa. La selecciĂłn de variables fue resultado de analizar diferentes artĂ­culos sobre la relaciĂłn de la migraciĂłn y las remesas con el PIB, con los cuales, se llegĂł a la conclusiĂłn de que ambos afectan este, aunque en ningĂşn modelo es concreto que tanto lo afectan. En un modelo que se analizĂł, se realiza una regresiĂłn sobre las remesas siendo el PIB una variable dependiente. Por otro lado, un artĂ­culo teĂłrico sobre la relaciĂłn habla sobre la importancia en el desarrollo econĂłmico de los paĂ­ses pobres con la entrada de remesas a estos, siendo que estas ayudaban a mejorar las situaciones de pobreza tanto en paĂ­ses ricos como en los pobres, pero no podĂ­an ser utilizadas para programas de desarrollo. Por Ăşltimo, la variable de retorno se seleccionĂł

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López Hernández

por ser la variable que se intenta demostrar en el modelo; es decir, que efectivamente hay un efecto en la economía del país que se repatríen los migrantes.

Metodología La metodología seleccionada para realizar este modelo econométrico fue regresión lineal múltiple. Esta decisión fue tomada con base a los datos seleccionados. Al inicio, se encontraron datos sobre migración y repatriación en 2017 del país, sin embargo, el modelo requería de al menos 30 observaciones para definir que la cantidad de datos era considerable para que funcionara la regresión con variables y observaciones suficientes, por lo cual, se procedió a buscar los datos por entidad federativa, y no datos por país o por años. La segunda razón fue que, ya que las series de tiempo serían más complicadas de analizar debido a la falta de información, de igual forma, la selección de datos fue por entidad federativa. Se encontró que el anuario de estadísticas de la INEGI presentaba mayor información específica por entidad federativa de 2010. Se concluyó, el uso de esta información por la precisión de los datos y por ser los datos más recientes que existen sobre el Índice migratorio por entidad federativa. Posteriormente se buscaron las otras variables en función del año en el que tenía los datos de índice de migratorio: PIB 2010 estructura porcentual por entidad federativa, datos encontrados como descargables de la página de INEGI; Porcentaje de Eventos de repatriación de mexicanos desde Estados Unidos, según entidad federativa de origen y sexo, 2010, obtenido del Boletín mensual de estadísticas migratorias 2010, del cual se calculó el porcentaje con base al total de eventos; y por último el Ingreso por remesas por entidad federativa, datos encontrados en el Sistema de Información Económica de BANXICO, del cual se calculó el porcentaje anual por entidad federativa ya que la información estaba dada en trimestres y se realizó un cálculo anual para 2010. El método de regresión lineal múltiple toma una variable dependiente y pretende establecer una relación contra variables independientes “El análisis de regresión lineal múltiple, a diferencia del simple, se aproxima más a situaciones de análisis real puesto que los fenómenos, hechos y procesos sociales, por definición, son complejos y, en consecuencia, deben ser explicados en la medida de lo posible por la serie de variables que, directa e indirectamente, participan en su concreción” (MJ Rodríguez-Jaume, 2001). En el modelo que

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aquí se presenta, la variable dependiente es el PIB 2010 estructura porcentual por entidad federativa, y las independientes: Índice de intensidad migratoria 2010 por entidad federativa (migración), Porcentaje de Eventos de repatriación de mexicanos desde Estados Unidos, según entidad federativa de origen y sexo, 2010 (repatriación), e Ingreso por remesas por entidad federativa (remesas). *Anexos: Tabla 1 Una resolución con fundamentos estadísticos (Resultados) Modelo 1: Pib2010= +0.0466087 - 0.0179681 mig+ 0.1604541repat + 0.4183157rem **Anexo Tabla 2 •

Si todas las variables son constantes, y aumentamos en 1 unidad la migración. El PIB, disminuirá en: 0.0179681

•

Si todas las variables son constantes, y aumentamos en 1 unidad la repatriación. (Considerando

hipotéticamente

que

esta

variable

fuera

estadísticamente

significativa). El PIB, aumentará en: 0.01604541 •

Si todas las variables son constantes, y aumentamos en 1 unidad las remesas. (Considerando

hipotéticamente

que

esta

variable

fuera

estadísticamente

significativa). El PIB, aumentará en: .0466087 •

Si todas las variables son cero, entonces el PIB será igual a 0.0466087

El valor de la R cuadrada ajustada presenta que el modelo explica la variación en el PIB en solo 0.2744, lo que estadísticamente se considera bajo. Sin embargo, esto es considerable debido a que teóricamente el PIB no está afectado en su totalidad por las variables

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LĂłpez HernĂĄndez

consideradas para el modelo, por ejemplo, en 2010, el 2.09% del PIB fueron remesas recibidas (ExpansiĂłn, 2010). Por otro lado, despuĂŠs de realizar una prueba de multicolinealidad, se encuentra que no hay ningĂşn problema de este factor. Por lo cual se procede a no eliminar ninguna variable, aunque dos de estas no resultaron estadĂ­sticamente significativas. La decisiĂłn se tomĂł en base a correr nuevamente una regresiĂłn, pero cambiando la variable dependiente, en vez de utilizar el PIB, se utiliza la variables de remesas como variable dependiente; y migraciĂłn, repatriaciĂłn y PIB como independientes. cuyos resultados se mostrarĂĄn a continuaciĂłn: Modelo 2: rem2010= -0.004323+ 0.0036205mig + 0.8357214repat + 0.0845857pib

**Anexo Tabla 3 Lo que dio como resultado lo siguiente: •

Si todas las variables son constantes, y aumentamos en 1 unidad la migraciĂłn. (Considerando hipotĂŠticamente que esta variable fuera estadĂ­sticamente significativa) Las remesas, aumentarĂĄn en: 0.002691

•

Si todas las variables son constantes, y aumentamos en 1 unidad la repatriaciĂłn. Las remesas, aumentarĂĄn en: 0.1004032

•

Si todas las variables son constantes, y aumentamos en 1 unidad el PIB. (Considerando hipotĂŠticamente que esta variable fuera estadĂ­sticamente significativa) Las remesas, aumentarĂĄn en: 0.0869661

•

Si todas las variables son cero, (Considerando hipotĂŠticamente que esta variable fuera estadĂ­sticamente significativa) entonces las remesas serĂĄn igual a -0.0043231

R cuadrada (đ?‘šđ?&#x;? )=

0.8204

R cuadrada ajustada (đ?‘šđ?&#x;? adj.) =

0.8012

Promedio VIF=

136

1.56

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En este segundo modelo presentado, El valor de la R cuadrada ajustada presenta que el modelo explica la variación en las remesas en solo 0.8012. De igual forma que en el modelo anterior, es un nivel bajo. Por otro lado, y conforme al test de multicolinealidad, no se encuentra que el modelo esté afectado por este factor. Por esta razón, tampoco se elimina ninguna variable.

Posteriormente se realiza una estimación tipo White de la matriz de varianzas y covarianzas para ajustar el modelo y eliminar posibles problemas de heteroscedasticidad. Lo que da como resultado: En la primera prueba (white): •

Prob > chi2=

0.0609

Lo que significa que no se rechaza la hipótesis nula para este test, y hay homocedasticidad. En la segunda prueba (het test): •

Prob > chi2= 0.0088

Lo que significa que se rechaza la hipótesis nula para este test, y hay heteroscedasticidad.

Para comprobar el problema de heteroscedasticidad dando la diferencia de resultados, se realiza una gráfica. La cual arroja resultados de heteroscedasticidad, esto es debido a que los puntos de la gráfica tienen forma de cono, es decir los valores se acumulan más al inicio y al final tienen una mayor dispersión, en vez de que tengan un comportamiento relativamente constante los residuales conforme sus valores. **Anexo Gráfica 1 Al encontrar problemas de heteroscedasticidad, se procede a ajustar las variables del modelo, dando como resultado: Modelo 3:

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López Hernández

rem2010= -0.004323+ 0.8357214mig + 0.0036205repat + 0.0869661pib Y= rem2010 (remesas) Variables Betas Coeficientes(X)

Desviaciones pSignificancia al Significancia al Estándar Value 5% 1%

mig

β2

0.8357214

0.0781629 0.096

Estadísticamente Estadísticamente no significativo no significativo

repat

β3

0.0036205

0.0021005

0

Estadísticamente Estadísticamente significativo significativo

pib

β4

0.0869661

0.1018276 0.275

Estadísticamente Estadísticamente no significativo no significativo

const

β1

-0.0043231

0.0037052 0.253

Estadísticamente Estadísticamente no significativo no significativo

En esta tabla se muestran los resultados calculados en el programa STATA, para poder medir el nivel de significancia mediante el test P de las variables del modelo al 5% y 1% de confianza.

•

Si todas las variables son constantes, y aumentamos en 1 unidad la migración. (Considerando hipotéticamente que esta variable fuera estadísticamente significativa) Las remesas, aumentarán en: 0.8357214.

•

Si todas las variables son constantes, y aumentamos en 1 unidad la repatriación. Las remesas, aumentarán en: 0.0036205

•

Si todas las variables son constantes, y aumentamos en 1 unidad el PIB. (Considerando hipotéticamente que esta variable fuera estadísticamente significativa) Las remesas, aumentarán en: 0.0869661

•

Si todas las variables son cero, (Considerando hipotéticamente que esta variable fuera estadísticamente significativa) entonces las remesas serán igual a -0.0043231

Este modelo implica un ajuste en las variables eliminando problemas de heteroscedasticidad y comprobando que no tiene problemas de multicolinealidad.

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Por último, se realiza un test de corridas (run test), para determinar si existe autocorrelación entre los errores del modelo. Los resultados obtenidos fueron los siguientes: Prob |z| = 0.07. → No se rechaza la hipótesis nula (H0). H0= No hay problemas de autocorrelación serial al 5% de confianza. Al no existir autocorrelación entre los errores del modelo, no hay modificación de las variables utilizadas. Considerando este modelo, como el modelo final. El hecho de que se encuentre un nivel de significancia al 5% y al 1% entre remesas y repatriación, favorece a resolver la pregunta planteada en este artículo, ya que hay una relación entre las personas que envían remesas y cuando estas son repatriadas. En este caso, si las otras variables son constantes y aumentamos en 1 unidad los eventos de repatriación, las remesas aumentarán en 0.1004032. Y esto es importante debido a que como se menciona en el modelo anterior las remesas forman parte del PIB (2.09%, EN 2010). Y teóricamente las remesas están vinculadas con los fenómenos de migración, lo cual, se explicaba también en el modelo anterior que es estadísticamente significativo para el PIB.

Conclusión Después de una investigación teórica, muchos modelos se habían realizado para determinar la relación entre la migración y el PIB, o las remesas y el PIB, pero no se encontró ningún artículo que hablara sobre la relación de la repatriación de migrantes mexicanos en Estados Unidos con el PIB. Por lo cual, con base a los artículos que se estudiaron para poder realizar este trabajo se generó la observación sobre la relación de las variables presentadas en este modelo para poder desarrollar la pregunta inicial, ¿Cómo se afecta la economía de México con la repatriación de migrantes que radicaban en Estados Unidos de América? Entonces, mediante un modelo de regresión lineal múltiple, se consideró utilizar el PIB para representar la economía de cada entidad federativa, contando así con 32 observaciones para esta variable (dependiente), y de igual forma 32 observaciones (c/u) para las otras variables (independientes): migración, remesas, y la variable más importante, repatriación. Se encontró

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López Hernández

entonces, que el PIB, se ve afectado por la migración ya que es estadísticamente significativo al 5% y al 1%, comprobado por el P test. Pero este modelo no presentaba resultados donde la repatriación fuera estadísticamente significante para el PIB (es decir no lo afecta de una forma tan directa). Por lo anterior, se generó un nuevo modelo considerando la teoría analizada y los resultados del primer modelo, utilizando las mismas variables. El segundo modelo, presenta una regresión donde la variable dependiente es ahora la variable de remesas y las variables independientes son: el PIB, repatriación y migración. El resultado arrojó que la repatriación es estadísticamente muy significativa con las remesas lo cual fue un resultado favorable para responder la pregunta planteada en el artículo. El hecho de que el resultado arrojara significancia estadística tanto al 5% como al 1% y sin problemas de multicolinealidad, quiere decir que la repatriación afecta de forma positiva (según los resultados), a las remesas por entidad federativa en el 2010. Por otro lado, se esperaba que la relación fuera negativa, debido a que, si regresan más mexicanos, menos remesas son enviadas, por otro lado, explicando el resultado obtenido, esta variable que dio positiva puede ser debido a que, si se regresan familiares y algunos dejan familia en Estados Unidos, estos podrían tener que aumentar su productividad, aumentando sus ganancias enviando más dinero a México. Sin embargo, es solo una suposición del por qué. Se vincula la relación de remesas con repatriación con las otras variables, de la siguiente manera: “Si la repatriación afecta a las remesas (estas se derivan del fenómeno migratorio), según el contexto teórico las remesas afectan al PIB y, recordando que la migración resultó estadísticamente significativa para el PIB, entonces, se considera que también están relacionados.” Este punto de vista puede ser visto como una cadena. Por último, el encontrar que hay una vinculación entre la repatriación de migrantes mexicanos y la economía del país, también permite abordar otras afectaciones que podría tener este fenómeno como: sociales, culturales o de educación, entre otros temas que afectan a la sociedad en retorno a México y como afecta el tipo de repatriación que tengan, ya sea voluntaria o forzada. Así mismo, esta información puede ser utilizada más adelante para determinar, ante la problemática existente de reinserción laboral que afecta a los mexicanos repatriados, que tipo de medidas utilizar para ayudarlos a encontrar mejores oportunidades y que no vivan

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solamente de lo que ganaron en Estados Unidos, sino que lo sepan reinvertir, tengan una educación financiera mejoren su calidad de vida y produzcan ganancia con su trabajo y aporten a la economía mexicana de forma efectiva. Con los resultados de este modelo, se propone la creación de programas estatales, de apoyo a migrantes repatriados, que tengan como finalidad apoyar la reinserción social, cultural y principalmente educativa-laboral, para que, con lo que aprendieron a trabajar en Estados Unidos puedan desarrollarse en el país y mejorar su calidad de vida, con la experiencia que ya obtuvieron en otro país y en otro trabajo. Anexos: Tabla 1: pib

mig

repat

rem

0.01060486

2.49 0.00866882 0.01379664

0.02983212

1.56 0.02294638 0.01633301

0.00770996

0.7327 0.00082043 0.00158401

0.05253258

0.5192 0.00256144 0.00258429

0.03413727

0.9955 0.00957662 0.01098436

0.00571279

2.3102 0.00640572 0.00805104

0.01888112

0.7854 0.04136869 0.02696482

0.02910986

1.7196 0.02829087 0.01867462

0.17048789

0.5373 0.04808979 0.04690596

0.01179371

2.5395 0.01660245

0.017795

0.0360336

3.8909 0.07379152 0.07686628

0.01476342

2.5841 0.07625706 0.09300334

0.01437415

2.8187 0.02725095 0.05639731

0.06447506

2.2616 0.05999344 0.03358598

0.08547794

0.9087 0.05221537 0.08240608

0.02297645

3.8684

0.1072351 0.10066251

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López Hernández

0.012192

2.3556 0.01875261 0.02604501

0.00681323

3.37 0.01750599 0.01583737

0.07142946

0.64444 0.00937844

0.0133301

0.01589206

2.4544

0.0829185 0.06085928

0.03274489

1.9837 0.06339022

0.02002475

2.2564 0.01444803 0.01664171

0.01359695

0.5311 0.00166856 0.00407456

0.01877019

2.6638 0.02167631

0.02178417

1.2671 0.04266858 0.02207202

0.03006479

1.4121 0.03558308 0.01370735

0.03658008

0.4494

0.0059156

0.03122928

1.4019

0.0200035 0.01888374

0.00618781

1.7614 0.00803379 0.01213488

0.05003682

1.4419 0.04941313 0.05808506

0.0136667

0.6273 0.00357578 0.00528977

0.01008407

4.4216 0.02299326 0.02730544

0.0643649

0.0295472

0.0052264

Datos obtenidos de INEGI, CONAPO, gob.mx Y BANXICO Tabla 2 Y= rem2010 (remesas) Desviaciones pSignificancia al Significancia al Variables Betas Coeficientes(X) Estándar Value 5% 1% mig

β2

0.0036205

Estadísticamente Estadísticamente 0.002691 0.189 no significativo no significativo Estadísticamente Estadísticamente 0 significativo significativo

repat

β3

0.8357214

0.1004032

pib

β4

0.0869661

Estadísticamente Estadísticamente 0.0845857 0.313 no significativo no significativo

-0.0043231

Estadísticamente Estadísticamente 0.0060155 0.478 no significativo no significativo

const

142

β1

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¿Cómo se afecta la Economía de México con la Repatriación de Migrantes que radicaban en E.E.U.U.?

En esta tabla se muestran los resultados calculados en el programa STATA, para poder medir el nivel de significancia mediante el test P de las variables del modelo al 5% y 1%.

Tabla 3 Y= PIB Variables Betas Coeficientes(X) Mig

Repat

β2

β3

-0.0179681

0.1604541

Desviaciones pEstándar Value

Significancia al 5%

Significancia al 1%

0.005055

Estadísticamente 0.001 significativo

Estadísticamente significativo

0.4093324

No estadísticamente 0.698 significativo

No estadísticamente significativo No estadísticamente significativo Estadísticamente significativo

Rem

β4

0.4183157

0.4068657

No estadísticamente 0.313 significativo

Const

β1

0.0466087

0.0099842

Estadísticamente 0 significativo

En esta tabla se muestran los resultados calculados en el programa STATA, para poder medir el nivel de significancia mediante el test P de las variables del modelo al 5% y 1%.

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Lรณpez Hernรกndez

Grรกfico 1

Este grรกfico presenta una prueba de heteroscedasticidad, conforme a los residuales con sus valores obtenido de los cรกlculos realizados en el programa STATA.

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¿Cómo se afecta la Economía de México con la Repatriación de Migrantes que radicaban en E.E.U.U.?

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TEC STUDENT JOURNAL OF SOCIAL SCIENCES

School of Social Sciences & Government Tecnológico de Monterrey Puebla, Mexico

February - June 2020 Volume 1 Special Issue: Primer Día de Investigación TSJSS © 2020

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