Intel “inside”: Midiendo su impacto de largo plazo en el desarrollo de Costa Rica usando un Método de Control Sintético
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
¿Cuál ha sido el efecto causal de Intel en el desarrollo económico de Costa Rica? O más bien ¿Cuál hubiese sido el desarrollo de Costa Rica si Intel no hubiese abierto operaciones en el país? Responder a la primera pregunta y a su escenario contrafactual son los principales objetivos de este estudio. A pesar de que Intel tiene más de veinte años de operar en Costa Rica, no se ha cuantificado su impacto sobre el PIB per cápita real mediante un control sintético. En los últimos años, se han publicado varios estudios sugiriendo un efecto positivo de Intel en la economía doméstica, pero ninguno ha diseñado un escenario contrafactual con el cual comparar dicha operación. Cualitativamente, se tiene conocimiento de que la empresa ha aportado una larga lista de beneficios positivos al país, tanto directos como indirectos. Cuantitativamente, a través de un control sintético, se determina que con Intel el crecimiento promedio anual del PIB per cápita real de Costa Rica aumentó en promedio de 1,3% a 2,6% anualmente durante el periodo 1998-2018, más que duplicando el crecimiento en comparación con una Costa Rica contrafactual que no hubiese recibido la inversión de Intel
##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.downloads##
Detalles del artículo
Sección
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Cómo citar
Referencias
Abadie, A. & Gardeazabal, J. (2003). the economic costs of conflict: A case study of the Basque Country, American economic review, 93 (1), pp. 113-132.
Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J (2010). Synthetic control methods for comparative case studies: Estimating the e-ect of California’s tobacco control program, Journal of the American statistical Association, 105 (490), pp. 493-505.
Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2015). Comparative politics and the synthetic control method, American Journal of Political Science, 59 (2), pp. 495-510.
Abadie, A. (2019). Using synthetic controls: Feasibility, data requirements, and methodological aspects, Journal of Economic Literature.
Abarca, A., & Ramírez, S. (2018). A farewell to arms: #e long run developmental e-ects of Costa Rica’s army abolishment’,
Observatory of Development at the University of Costa Rica, Working Paper. Disponible en: http://odd.ucr.ac.cr/sites/default/"les/Papers/A-farewell-to-arms.pdf [Accesado el 9 de enero, 2019].
Akerlof, G.A. (1970). #e Market for “Lemons”: Quality Uncertainty and the Market Mechanism, "e Quarterly Journal of Economics, 84 (3), pp. 488-500.
Banco Mundial. (2006). #e impact of Intel in Costa Rica. Nine years a%er the decision to invest. Investing in Development Series.
Barro, R., & Lee, J.W., (2013). A New Data Set of Educational Attainment in the World, 1950-2010, Journal of Development Economics, 104, pp. 184-198. Disponible en: http://www.barrolee.com/ [Accesado el 25 de febrero, 2020].
Ben-Michael, E., Feller, A., & Rothstein, J. (2018). #e Augmented Synthetic Control Method’, arXiv preprint arXiv: 1811.04170.
Billmeier, A., & Nannicini, T. (2013). Assessing economic liberalization episodes: A synthetic control approach’, Review of Economics and Statistics, 95 (3), pp. 983-001.
Card, D. (1990). #e impact of the Mariel boatli% on the Miami labor market, ILR Review, 43 (2), pp. 245-257.
Card, D., & Krueger, A.B. (1994). Minimum wages and employment: A case study of the fast food industry in New Jersey and Pennsylvania, National Bureau of Economic Research, no. w4509.
Holland, P.W. (1986). Statistics and Causal Inference, Journal of the American Statistical Association, 81 (396), pp. 945-960.
International Monetary Fund. (2020). World Economic Outlook Database, October 2019. Disponible en: https://www.imf.org/external/pubs/%/weo/2019/02/weodata/index.aspx [Accesado el 25 de febrero, 2020]
Kaul, A., Klößner, S., Pfeifer, G. & Schieler, M. (2018). Synthetic control methods: Never use all pre-intervention outcomes together with covariates, Working Paper. Disponible en: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/83790/1/MPRA_paper_83790. pdf [Accesado el 25 de marzo, 2020]
Kellogg, M., Mogstad, M., Pouliot, G., & Torgovitsky, A. (2019). Combining Matching and Synthetic Controls to Trade o- Biases from Extrapolation and Interpolation, National Bureau of Economic Research, no. w26624.
Larrain, F., Lopez-Calva, L.F & Rodriguez-Clare, A. (2000). Intel: A Case Study of Foreign Direct Investment in Central America, Center for International Development at Harvard University, CID Working Paper, no. 58.
Maddison Project Database., (2018), ‘Rebasing Maddison: new income comparisons and the shape of long-run economic development, Maddison Project Working Paper, no. 10. Disponible en: www.ggdc.net/maddison [Accesado el 25 de febrero, 2020]
Minard, S., & Waddell, G.R. (2019). Dispersion-Weighted Syntehtic Controls, Working Paper.
Monge-González, R. & Zolezzi, S. (2012). Insertion of Costa Rica in global value chains: A case study, IDB Working Paper Series, no. IDB-WP-373.
MOxLAD. (s.f.). Base de Datos de Historia Económica de América Latina Montevideo-Oxford, Disponible en:
https://www.lac.ox.ac.uk/research-projects/moxlad-database [Accesado el 25 de febrero, 2020]
Neyman, J.S. (1990). On the Application of Probability #eory to Agricultural Experiments, Statistical Inference, 5 (4), pp. 465-480.
Rubin, D.B. (1974). Estimating Causal E-ects of Treatment in Randomized and Nonrandomized Studies, Journal of Educational Psychology, 66 (5), pp. 688-701.
Spar, D. (1998). Attracting high technology investment: Intel’s Costa Rican plant, "e World Bank & Foreign Investment Advisory Service, Occasional Paper, no. 11.
Spence, M. (1973). Job Market Signaling, "e Quarterly Journal of Economics, 87 (3), pp. 355-374.
World Bank. (s.f.). World Bank Open Data. Disponible en: https://data.worldbank.org/topic/education [Accesado el 25 de febrero, 2020]