INNOVA Research Journal, ISSN 2477-9024  
(
Mayo-Agosto 2020). Vol. 5, No.2 pp. 51-66  
DOI: https://doi.org/10.33890/innova.v5.n2.2020.1205  
URL: http://revistas.uide.edu.ec/index.php/innova/index  
Correo: innova@uide.edu.ec  
El secreto financiero como factor de la inversión directa extranjera  
Financial secrecy as a factor of the foreign direct investment  
Fernando Javier Moreno-Brieva  
https://orcid.org/0000-0002-0588-7267  
Universidad Complutense de Madrid, España  
Daniel Disyorque Peñaherrera-Patiño  
https://orcid.org/0000-0001-9216-8561  
Universidad de Guayaquil, Ecuador  
Autor por correspondencia: fernmo01@ucm.es; daniel.penaherrerapa@ug.edu.ec  
Fecha de recepción: 20 de septiembre de 2019 – Fecha de aceptación: 16 de febrero de 2020  
Resumen  
Debido a los escándalos de corrupción relativos a las cuentas offshore de personas vinculadas al  
ámbito público y privado, que han sido descubiertos en los últimos años, esta investigación  
pretende comprobar la capacidad predictiva de una metodología alternativa a la clasificación que  
divide a las jurisdicciones en paraísos fiscales o no y que notoriamente no ha resultado ser eficaz.  
Específicamente, se ha analizado si el Índice del Secreto Financiero (ISF), que se calcula cada dos  
años, resulta ser un factor determinante sobre la Inversión Directa Extranjera (IDE) neta de entrada  
positiva. El método con el cual se ha trabajado es una regresión lineal múltiple, que permite  
efectuar análisis a nivel global, de jurisdicciones desarrolladas y emergentes, en el período  
posterior a la crisis económica mundial (2011- 2015). La principal conclusión obtenida del estudio  
es que existe una relación positiva y significativa entre el valor del ISF y la IDE de entrada neta  
positiva, solo a escala mundial.  
Palabras Clave: secreto financiero; inversión directa extranjera; jurisdicciones; paraísos  
fiscales; derrame  
Abstract:  
Due to the scandals of corruption related to the offshore accounts of different people linked to the  
public and private sphere, which have been discovered in recent years, this research aims to verify  
the predictive capacity of an alternative methodology to the classification that divides jurisdictions  
into tax havens or not, that notoriously has not been effective. Specifically, it has been analyzed  
whether the Financial Secrecy Index (FSI), which is calculated every two years, turns out to be a  
determinant factor on Foreign Direct Investment (FDI) of positive net inflows. The method with  
which it has worked has been a multiple linear regression at global level, and from developed and  
emerging jurisdictions (separately), in the period after the global economic crisis (2011-2015). The  
main conclusion obtained from the study is that there is a positive and significant relationship  
between the value of the FSI and the positive net inflows FDI, only on a global scale.  
Key words: financial secrecy; foreign direct investment; jurisdictions; tax havens; spillover  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
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Introducción  
Junto al desarrollo tecnológico que se ha dado fundamentalmente a lo largo del siglo XX  
y que continúa hasta la fecha, la economía mundial ha avanzado hacia una mayor interacción  
entre países. Aunque tales cambios hayan podido beneficiar a una parte de la población, la  
desigualdad en todas sus formas de expresión ha seguido afianzándose en el contexto global.  
En ese proceso, la IDE ha jugado un papel fundamental, debido a que es una fuente de  
transferencia tecnológica y una forma de aprendizaje para las comunidades locales, que puede  
beneficiarse del aumento de flujos de capitales por medio de nuevos proyectos de inversión.  
Atendiendo a estos aspectos, la IDE debe relacionarse con la economía institucional,  
asentada en teorías que incluyen las formas de administración de distintas organizaciones, las  
normas y tradiciones de cada país.  
La Red de Justicia Tributaria (RJT) o Tax Justice Network (2016) declaró que entre  
US$21 y US$32 billones de beneficios financieros privados no se gravan o son levemente  
gravados en jurisdicciones secretas (economías o países); y que el mundo offshore va en contra  
de la eficiencia de los mercados.  
La misma organización manifiesta que, el Índice del Secreto Financiero (ISF) o Financial  
Secrecy Index, que fue creado en 2009, es una alternativa más cuantitativa y compleja, una  
metodología que permite catalogar a las jurisdicciones más allá de la clasificación dicotómica  
que tiene en cuenta si las economías son paraísos fiscales o no. En dicha línea, cabe plantearse  
qué poder explicativo tiene el ISF y si dicho índice influye o no sobre la IDE neta de entrada  
positiva, que es una fuente que puede generar acertados efectos de derrame (spillover) en los  
países receptores de la inversión.  
El presente trabajo se estructura en 4 pasos: primero, la revisión de la literatura que está  
conformada por la evolución de la IDE y sus componentes, una visión general del ISF  
comparada con la clasificación tradicional de paraísos fiscales que es efectuada por la OCDE;  
segundo, la metodología utilizada; y, tercero, los resultados de la regresión lineal múltiple, que  
determina los niveles de influencia del ISF sobre la IDE neta de entrada positiva a escala global,  
diferenciándose entre economías avanzadas y emergentes de acuerdo a la clasificación del Fondo  
Monetario Internacional (2016).  
Se esclarece, que el estudio está enfocado en el período de recuperación de la economía  
mundial, específicamente desde 2011 hasta 2015. Esta situación es consecuente con el hecho que  
el ISF está incorporando poco a poco a más economías y solo es calculado cada dos años. Por  
tales razones, este estudio de carácter exploratorio, solo se efectúa con una regresión lineal  
múltiple y toma como referencia el índice del año 2015, sin producir problemas mayores, que  
1
ocurrirían en caso de considerar un mayor período de tiempo .  
1
A lo largo del texto, y después de haber realizado la revisión de la literatura, se usará indistintamente el término  
economía o jurisdicción, y no el más habitual de país porque no todos los territorios tienen dicha categoría.  
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Revisión de la literatura  
Inversión directa extranjera  
De acuerdo con Ragazzi (1973), la IDE es la cantidad de dinero invertido por personas  
residentes, que viven en un país sobre una empresa extranjera en la cual ellos tienen un control  
efectivo. Para complementar dicha definición, la OECD (2008) define que, “un inversor  
residente en otro país debe poseer la propiedad directa o indirecta de al menos un 10% del poder  
de voto de una empresa que reside en una economía, que debe tener un inversor residente en otro  
país”. Por su parte, el FMI (2009) define que es “una categoría de la inversión transfronteriza  
relacionada con el hecho de que un inversionista residente en una economía ejerce el control o un  
grado significativo de influencia sobre la gestión de una empresa que es residente en otra  
economía”.  
Dunning (2000) señala que las multinacionales invierten en otro país por las siguientes 4  
razones fundamentales: satisfacer a mercados extranjeros (búsqueda de mercados); acceder a  
recursos naturales o mano de obra no capacitada (búsqueda de recursos); promover una división  
de trabajo más eficiente (búsqueda de eficiencia); y, proteger o aumentar la ventaja específica  
llamada de “propiedad” así como reducir los competidores mediante la búsqueda de activos  
estratégicos (la propiedad está relacionada con las ventajas competitivas, a través del capital,  
conocimiento, reputación, etc.).Por otro lado, Gastanaga, Nugent y Pashamova (1998) también  
se apoyan en la teoría ecléctica de Dunning (1988) al manifestar que la ventaja de la “propiedad”  
depende tanto de las características de la empresa como de su negocio, mientras que la ventaja de  
“
ubicación” obedece a las políticas del país anfitrión y de sus instituciones; en tal sentido, los  
autores proporcionan ejemplos relativos a la depreciación de la divisa del país anfitrión, sobre los  
derechos aduaneros, el grado de honestidad de la aplicación de la legislación y el grado de  
corrupción. Por su parte, la ventaja de la “internalización”, también se relaciona con las políticas  
del país anfitrión y sus instituciones, lo que puede permitir elegir entre distintas estrategias como  
licenciar en otro país o efectuar IDE.  
Ragazzi (1973) manifiesta que hasta la década de 1960, la IDE fue tratada como una  
modalidad para internacionalizar los flujos de capital, respondiendo a la variación de las tasas de  
retorno del capital. A su vez, hasta la primera guerra mundial, la IDE fue restringida a la  
extracción de minerales en los países menos desarrollados, habiéndose contraído su valor neto en  
el período de entreguerras por la depresión económica, y aumentado significativamente después  
de la segunda guerra mundial hasta mediados de los años sesenta, gracias a la interdependencia  
entre los mercados financieros de los países desarrollados.  
Por otro lado, conviene aclarar que algunas de las diferencias entre inversión de  
portafolio y la IDE son que la primera actividad es hecha generalmente por inversores  
individuales para obtener ganancias gracias a las diferencias en las tasas de retorno y a las  
eficiencias de los mercados de capitales extranjeros (Ragazzi, 1973); mientras que la segunda  
actividad es efectuada por corporaciones, que tienen como principal objetivo el crecimiento de su  
organización. Kingleberger (1965) fortalece lo anterior al expresar que la IDE es más cercana a  
la teoría de la organización industrial, que a la teoría de movimientos internacionales de capital.  
Por su parte, Hymer (1960) añade que las principales causas de operaciones internacionales son  
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dos: eliminar a los competidores en condiciones de competencia imperfecta, y obtener retornos a  
través de algunas habilidades, que las compañías tienen en otro (s) país (es). A este respecto,  
Hymer (1960) establece que la IDE puede tener una dirección opuesta a la teoría de movimientos  
de capitales a nivel internacional, debido a que puede darse que una corporación preferirá operar  
en una país con bajas tasas de interés, para solicitar dinero y obtener el control del mercado; o  
bien un inversor preferirá invertir en un país con altas tasas de interés para lograr retornos  
rápidos.  
Aliber (1970) dice que la baja valoración de una divisa puede estimular a las compañías a  
explotar sus ventajas en dicho país, a través de la IDE y obtener beneficios gracias a los menores  
costos de producción. No obstante, Ragazzi (1973) no está de acuerdo, debido a que la evidencia  
en Estados Unidos y algunos países de Europa en el período de las post guerras muestra lo  
contrario. En relación al tema mencionado, se debe incorporar que los ejemplos de Ragazzi  
(
1973) fueron sólo entre países desarrollados, ubicados en el hemisferio norte. A su vez, él  
expresa que una mayor tasa arancelaria en un país anfitrión, incentiva a las compañías  
multinacionales a producir en tal país más que a exportar hacia el resto del mundo; sin embargo,  
para poder realizar tal afirmación sería necesaria la inclusión de variables complementarias como  
el tamaño del mercado y las economías de escala que se pueden lograr con la instalación de una  
subsidiaria.  
Por su parte, Koo (1961) establece que la IDE produce un efecto de derrame (spillover),  
con beneficios a largo plazo. En relación a tal efecto, dentro de la teoría de la cadena de valor  
global se señala que es esencial la capacidad de absorción de un país para alcanzar los niveles de  
otros más avanzados (catching up) (Mudambi, 2008). Para el caso de América Latina, De la Cruz  
y Núñez Mora (2006) manifiestan específicamente que la IDE es uno de los principales medios  
para acceder a la innovación tecnológica y consecuentemente al crecimiento económico. En la  
misma línea, el modelo de Akamatsu explicado por Oizumi y Muñoz Pérez (2014) establece que  
después de la primera etapa, en que un país subdesarrollado adopta un sistema que alienta las  
importaciones desde países avanzados; en la segunda etapa, la introducción de nuevas  
tecnologías a través de la IDE resulta ser sustancial, debido a que la escala de producción es  
incrementada, los costos disminuyen y, consecuentemente los precios son más competitivos.  
Con todo lo anterior, cabe aceptar que es diversa la cantidad de determinantes de la IDE.  
Para Ragazzi (1973) uno es el tamaño de la economía; para Aliber (1970) el riesgo de  
intercambio de divisas; para Orr (1975) y Baldwin (1979) las restricciones comerciales; para  
Aharoni (1966) y Reuber, Croellet, Emersen y Gallias-Harmono (1973) los sistemas tributarios  
alternativos; para Riedel (1975) Juhl (1979) y Agarwal (1980) las diferencias de las tasas  
salariales; para Graham (1978) la rivalidad del mercado; para Vernon (1986) las asimetrías de la  
información; y para Agarwal (1980) el riesgo político. Una investigación de Tsai (1994) incluyó  
el tamaño del mercado, el PIB per cápita y el crecimiento del PIB per cápita, la balanza  
comercial per cápita, y la tasa salarial por hora en la manufactura. Hines (1995) estudió la  
influencia de los cambios en la legislación sobre la IDE en Estados Unidos desde 1977 hasta  
1
982. En dicha investigación, se utilizó un indicador relativo al soborno (como índice de  
corrupción) y el porcentaje de cambio del PIB. Como resultado de lo analizado, determinó que la  
IDE de salida desde Estados Unidos creció más rápido en los países menos corruptos.  
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Por su lado, Chor-Yiu y Wing-Fai (2001) se concentraron en la IDE de entrada, usando  
un modelo de datos de panel con las siguientes variables: tasa de retorno de la IDE, tasa de  
intercambio, y la política gubernamental. Ellos concluyeron que las políticas gubernamentales  
son altamente importantes para la IDE de entrada.  
Globerman y Shapiro (2002) estudiaron el efecto de las instituciones gubernamentales  
sobre la IDE desde 1995 hasta 1997. Los resultados expresaron que dicha variable es un  
importante determinante de la IDE (de entrada y salida). En tal investigación, los determinantes  
estudiados fueron el PIB real, el Índice de Desarrollo Humano, el PIB per cápita, el índice de  
educación (primaria, secundaria, terciaria), el índice de esperanza de vida al nacer, el índice de  
gobernanza, el índice del estado de derecho (ejecución de contratos, derechos de propiedad, robo  
y crimen, etc.), el índice de inestabilidad política y de violencia, el índice de carga regulatoria, el  
índice de efectividad gubernamental, el índice de corrupción, el índice de voz y responsabilidad,  
y el índice de sostenibilidad ambiental.  
A su vez, Brunetti y Weder (1998) utilizaron un conjunto de variables institucionales  
como la inestabilidad gubernamental (tales como el número de revoluciones, número de golpes  
de Estado, número de protestas por año, probabilidad de que la oposición tome el poder), la  
violencia política (asesinatos, huelgas, disturbios, ataques armados, muertes de violencia política,  
ejecuciones políticas, bajas de guerra, cambio social violento, terrorismo), la incertidumbre  
política (desviación estándar de la prima del mercado negro en divisas, desviación estándar de la  
inflación, coeficiente de variación de las distorsiones del tipo de cambio real, cambios en la  
constitución, cambios en el marco institucional), e incertidumbre de aplicación (falta de  
fiabilidad del poder judicial, burocracia y trámites burocráticos; grado en que las transacciones  
comerciales implican corrupción o pagos cuestionables, grado en que los ciudadanos de un país  
están dispuestos a aceptar las instituciones establecidas para formular y aplicar las leyes y  
resolver litigios; nivel institucional en que las personas esperan algún soborno para otorgar  
licencias, controles de cambio, tasación fiscal, protección política o préstamos; baja calidad de la  
burocracia).  
En el estudio de Brunetti y Weder (1998), que también incorpora las variables  
mencionadas anteriormente, sólo fueron significativas el número de revoluciones; número de  
ejecuciones políticas, número de causales de guerras, los cambios sociales violentos; el  
terrorismo; el número de cambios en la constitución; la volatilidad de la distorsión del tipo de  
cambio real; la volatilidad de la prima del mercado negro sobre las divisas; el nivel institucional  
en el que el pueblo espera algún soborno para otorgar licencias, controles de cambio, tasación de  
impuestos, protección de políticas o préstamos; y el estado de derecho.  
Por su parte, Busse y Hefeker (2007) concluyeron que la estabilidad gubernamental, los  
conflictos internos y externos, la corrupción y las tensiones étnicas, el orden y las leyes, la  
responsabilidad democrática del gobierno, y la calidad de la burocracia son determinantes  
altamente significativas de la IDE de entrada. Se destaca que estos investigadores utilizaron  
como variables de control el INB per cápita ppa, la tasa de crecimiento del INB, el ratio de las  
importaciones y exportaciones sobre el PIB; y el deflactor del PIB.  
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Tras la recopilación cuantitativa referida a la IDE neta de entrada, cabe afirmar que las  
primeras diez jurisdicciones con más inversión promedio de tal tipo desde 2011 a 2015  
(considerando como base el año 2011) fueron logradas por 8 avanzadas y 2 en desarrollo, como  
se muestra en la Tabla 1.  
Tabla 1  
Jurisdicciones con más promedio de IDE real neta de entrada (2011-15)  
IDE neta de entrada (2011-15)  
Posición  
Jurisdicción  
Clasificación  
(
constante US$ Millones)  
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Estados Unidos  
China  
Avanzado  
En desarrollo  
Avanzado  
Avanzado  
Avanzado  
En desarrollo  
Avanzado  
Avanzado  
Avanzado  
Avanzado  
263,567  
257,087  
215,576  
104,260  
77,795  
75,149  
60,746  
54,884  
54,147  
51,186  
Países Bajos  
Hong Kong SAR, China  
Irlanda  
Brasil  
Singapur  
Alemania  
Canadá  
1
0
Australia  
Fuente: World Bank (2016)  
Elaboración Propia  
Índice del secreto financiero en relación a los paraísos fiscales  
El ISF fue creado por la Tax Justice Network en 2009. Se publica con carácter bianual  
con el objetivo de cambiar la clasificación binaria de paraísos fiscales y otros (Cobham &  
Janský, 2015), que además tiene la característica de no poseer una fecha fija para que las  
jurisdicciones pasen a ser catalogadas por la OCDE (que es el organismo referente en esta  
materia), como economías comprometidas a mejorar la transparencia y en “establecer el  
intercambio efectivo de información en asuntos tributarios” (OECD, 2017). Uno de los aspectos  
a destacar es que cubre otros temas, tales como, los flujos financieros ilícitos o la fuga de  
capitales, etc. (Tax Justice Network, 2016). Además, las variables consideradas para dicho índice  
tienen el objetivo de conocer a los proveedores del secreto financiero, que albergan activos  
robados.  
Otras diferencias entre la metodología de la Tax Justice Network con la OCDE son: que  
la primera pondera globalmente a las exportaciones de los servicios financieros mientras que la  
segunda no; la primera incluye en su índice tanto a países como a territorios jurisdiccionales de  
ellos por igual, donde las economías avanzadas están en las primeras posiciones con más secreto  
financiero, como se puede observar en la Tabla 2 (en que 6 son avanzadas y 4 en desarrollo);  
mientras que según la OCDE al año 2017 no hay paraísos fiscales, porque todas las  
jurisdicciones están haciendo un gran esfuerzo en mejorar hacia la transparencia o ya no están en  
la lista (Anexo 2), y dónde el denominador común con el informe de la misma organización en el  
año 2000 (Anexo 3), es que prácticamente las pequeñas jurisdicciones situadas en ultramar o  
territorios en posiciones comerciales claves son las que aún están más atrasadas en sus prácticas  
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de cooperación tributaria y como escudos de algunas economías avanzadas a las que muchas  
pertenecen, como por ejemplo Nueva Zelanda, Países Bajos, Reino Unido y Estados Unidos  
(OECD, 2000, 2017).  
Tabla 2  
Jurisdicciones con más ISF 2015  
Posición  
Jurisdicción  
Clasificación  
ISF (2015)  
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Suiza  
Hong Kong  
Estados Unidos  
Singapur  
Islas Caimanes  
Luxemburgo  
Líbano  
Avanzado  
Avanzado  
Avanzado  
Avanzado  
En desarrollo  
Avanzado  
En desarrollo  
Avanzado  
En desarrollo  
En desarrollo  
1,466.1  
1,259.4  
1,254.7  
1,147.1  
1,013.1  
816.9  
760.2  
701.8  
471.3  
440.7  
Alemania  
Bahrain  
Emiratos Árabes Unidos  
1
0
Fuente: Tax Justice Network (2016)  
Elaboración propia  
La metodología del ISF considera datos cualitativos acerca de cuatro aspectos, con un  
puntaje de “0” (si la jurisdicción es perfectamente transparente) a “100” (si la jurisdicción es  
completamente secreta u opaca):  
a. Conocimiento de la propiedad beneficiaria (secreto bancario, registro fiduciario y de  
fundaciones, propiedad de la empresa registrada),  
b. Aspectos clave de la regulación de la transparencia empresarial (propiedad de las  
empresas públicas, cuentas de las empresas públicas, informes país por país),  
c. Eficiencia de impuestos y regulación financiera (intercambio de información apta,  
eficiencia de la administración tributaria, impedimento de la evasión fiscal, medios  
legales dañinos);  
d. Normas y cooperación internacional (lucha contra el lavado de dinero, intercambio  
automático de información, tratados bilaterales, compromisos de transparencia  
internacional, cooperación judicial internacional)  
Además, el ISF considera datos cuantitativos para crear una ponderación a escala global  
para cada economía (Tax Justice Network, 2016). En esta sección se sigue esa aproximación  
metodológica haciendo uso primeramente de los datos disponibles públicamente acerca del  
comercio de servicios financieros internacionales. En caso de ausencia de información de una  
jurisdicción, o si ésta fuese extraña, la Tax Justice Network extrapola los datos usando la  
metodología del FMI desde: datos de activos referidos a la posición de la inversión internacional  
filtrada; datos referidos a pasivos basados en datos de activos no declarados (Tax Justice  
Network, 2016).  
A continuación, se usa el nivel total de las exportaciones de servicios financieros para las  
2
22 jurisdicciones donde son efectuadas y se obtienen las exportaciones de cada una de las 102  
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jurisdicciones de las que se pudieron obtener datos (directamente o con extrapolación) (Tax  
Justice Network, 2016).  
Posteriormente la ponderación a escala global es obtenida desde la siguiente fórmula:  
퐸푥푝. 푑푒 푆푒푟푣. 퐹ꢀ푛푎푛푐ꢀ푒푟표푠  
푃표푛푑. 푎 퐸푠푐푎푙푎 퐺푙표푏푎푙 =  
푖
푆푢푚푎 퐸푥푝. 푀푢푛푑ꢀ푎푙푒푠 푑푒 푆푒푟푣. 퐹ꢀ푛푎푛푐ꢀ푒푟표푠  
[Ecuación 1]  
Siendo: 푃표푛푑. 푎 퐸푠푐푎푙푎 퐺푙표푏푎푙 = Ponderación a Escala Global del país i;  
푖
퐸푥푝. 푑푒 푆푒푟푣. 퐹ꢀ푛푎푛푐ꢀ푒푟표푠= Exportaciones de Servicios Financieros;  
퐸푥푝. 푀푢푛푑ꢀ푎푙푒푠 푑푒 푆푒푟푣. 퐹ꢀ푛푎푛푐ꢀ푒푟표푠= Suma de Exportaciones Mundiales de Servicios  
Financieros.  
Finalmente, se combina la puntuación del secreto con la ponderación a escala global con  
el fin de obtener ISF (Tax Justice Network, 2016). La fórmula usada en el índice (que se presenta  
a continuación) está determinada porque la variación de la ponderación a escala global es mucho  
mayor que el puntaje del secreto, por ende, se busca otorgarle un peso similar:  
3
푖
ꢂ
퐼푆퐹2015ꢁ = 푃푡푎푗푒 푑푒푙 푆푒푐푟푒푡표 ∗ √푃표푛푑. 푎 퐸푠푐푎푙푎 퐺푙표푏푎푙  
푖
[Ecuación 2]  
Siendo: 퐼푆퐹2015ꢁ= Índice del Secreto Financiero del año 2015 del país i; 푃푡푎푗푒 푑푒푙 푆푒푐푟푒푡표 =  
푖
Puntaje del Secreto del país i; 푃표푛푑. 푎 퐸푠푐푎푙푎 퐺푙표푏푎푙 = Ponderación a Escala Global del país i  
푖
Metodología  
Para esta investigación se ha hecho uso del método de regresión lineal múltiple, con el fin  
de determinar la influencia del ISF y de otras variables de control sobre el promedio de la IDE  
real neta de entrada positiva desde el año 2011 hasta 2015, que, a su vez, tras ser sometida al  
histograma (que arrojo que tal variable no se asemejaba a una curva normal), se procedió a  
utilizarla como variable dependiente a través de su logaritmo natural (con la denotación L_IDE).  
La selección de las variables independientes de control, se soportan en la literatura  
existente, considerando la media aritmética para el período mencionado. Se esclarece que dichas  
variables también fueron sometidas a un histograma para saber si se asemejaban a una curva  
normal. En los casos que no ocurrieron, se aplicó logaritmo natural, para lograr un acercamiento  
a la curva deseada. En consecuencia, las variables elegidas fueron:  
a. PIB real con base en el año 2011 (tamaño de la economía) a través de su logaritmo  
natural, detonado con la sigla L_PIB_r.  
b. PIB real per cápita ppa con base en el año 2011 (nivel de riqueza de las personas) por  
medio de su logaritmo natural, denotado con la sigla L_PIB_r_pc.  
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c. Crecimiento del PIB per cápita (cambios relativos de la economía), denotado con la sigla  
C_PIB_pc.  
Cabe hacer notar, que la variable independiente orientada al ISF fue sólo la  
correspondiente al año 2015, debido a que es realizada cada dos años y está aún en evolución en  
relación al número de países que incorpora. Debido a que su distribución no se asemejaba a una  
curva normal, se utilizó una escala por medio de su logaritmo natural, con la denotación L_ISF.  
De las 102 jurisdicciones incorporadas en el ISF, para las 10 que tenían una “puntuación  
del secreto” con rangos, fue necesario calcular la media del mismo y obtener una puntuación  
exacta (Bolivia, República Dominicana, Gambia, Maldivas, Montenegro, Paraguay, Taiwán,  
2
Tanzania y Venezuela ).  
De acuerdo a los datos del Banco Mundial, las economías que no poseían IDE real neta  
de entrada positiva fueron descartadas, debido a la imposibilidad de trabajar con ellas aplicando  
logaritmo natural. A su vez, las que no poseían cifras de 4 de los 5 años analizados fueron  
eliminadas de esta investigación, con el objetivo de mantener la representatividad de la  
3
información. Por tal razón, el estudio sólo ha terminado incluyendo a 79 jurisdicciones .  
La fórmula para el modelo a escala mundial de la regresión lineal múltiple ha sido la  
siguiente:  
퐿_퐼퐷퐸 = 훽 + 훽 (퐶_푃퐼퐵_푝푐 ) + 훽 (퐿_푃퐼퐵_푟 ) + 훽 (퐿_푃퐼퐵_푟_푝푐 ) + 훽 (퐿_퐼푆퐹 ) + 휀  
ṫ
0
1
ṫ
2
ṫ
3
ṫ
4
ꢃ
[Ecuación 3]  
0
Si: t = 2015, ṫ = media aritmética del período 2011-15, β = Intercepto, β1-4 = Coeficientes de las  
variables independientes, ε = Error aleatorio.  
Como el estudio también ha involucrado por separado a jurisdicciones avanzadas y en  
desarrollo, se ha agregado una variable “dummy”, con la denotación “J”, y Ƴ que es la  
0
diferencia entre ambos tipos de jurisdicciones, manteniendo las demás siglas iguales. Por ende, la  
fórmula para tales modelos ha sido:  
퐿_퐼퐷퐸 = 훽 + 훽 (퐶_푃퐼퐵_푝푐 ) + 훽 (퐿_푃퐼퐵_푟 ) + 훽 (퐿_푃퐼퐵_푟_푝푐 ) + 훽 (퐿_퐼푆퐹 ) + 훾 (퐽) + 휀  
ṫ
0
1
ṫ
2
ṫ
3
ṫ
4
ꢃ
0
[
Ecuación 4]  
La siguiente Tabla de definiciones muestra la sigla de cada variable, con su significado y  
la fuente de proveniencia.  
2
Nauru no fue incluido por no estar disponible su “ponderación a escala global”.  
Anexo 1  
3
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Tabla 3  
Tabla de definiciones  
Significado  
Sigla  
Fuente  
L_IDE  
ṫ
Logaritmo natural del promedio de la inversión directa extranjera  
real neta de entrada positiva del período 2011-2015  
Banco Mundial  
L_PIB_r  
ṫ
Logaritmo natural del promedio del PIB real con base en el año  
Banco Mundial  
Banco Mundial  
Banco Mundial  
2
011, para el período 2011-2015  
L_PIB_r_pc  
ṫ
Logaritmo natural del promedio del PIB real per cápita ppa con  
base en el año 2011, para el período 2011-2015  
Crecimiento promedio del PIB per cápita en el período 2011-2015  
C_PIB_pc  
L_ISF  
ṫ
t
Logaritmo natural del Índice del Secreto Financiero del año 2015 Tax Justice Network (Red de  
Justicia Fiscal)  
J
Jurisdicciones (Avanzadas y En Desarrollo)  
Fuente: elaboración propia  
Fondo Monetario  
Internacional  
Sin perjuicio de lo anterior, en caso que una variable de control en el modelo global no  
haya sido significativa, al menos con un 90% de confiabilidad, dicha variable ha sido retirada del  
modelo a escala global.  
Resultados  
Índice del secreto financiero sobre la inversión directa extranjera neta de entrada positiva  
Antes de analizar las regresiones lineales múltiples expuestas, se presenta en la Tabla 4  
en el que se observa el coeficiente de correlación entre las distintas variables independientes. En  
él se presta atención, que todas ellas no presentan problemas de colinealidad, porque sus  
coeficientes de correlación son bajas.  
Esto quiere decir, que debido a que el número de economías consideradas han sido sólo  
7
9, por las razones que más arriba se expusieron, se ha determinado que el PIB influye casi  
exclusivamente sobre la IDE neta de entrada positiva, lo que se verá si se mantiene la situación  
cuando se unen las otras variables de control, que están sustentadas por la literatura, al  
considerarse que el PIB per cápita y el ISF alrededor de la mitad de las veces también influyen  
sobre la variable dependiente.  
Tabla 4  
Coeficiente de correlación entre las distintas variables  
Variables Independientes  
C_PIB_pc  
L_PIB_r  
L_PIB_r_pc  
L_ISF  
C_PIB_pc  
ṫ
L_PIB_r  
ṫ
L_PIB_r_pc  
ṫ
L_ISF  
t
ṫ
1
ṫ
0.1150  
-0.1624  
0.0985  
1
ṫ
0.4555  
0.3619  
1
t
0.2374  
1
Fuente: World Bank (2016), Tax Justice Network (2016)  
Elaboración propia  
Como se puede observar en el modelo A, que está a escala mundial en la Tabla 5, debido  
a que la variable de control referida al crecimiento económico en el período de recuperación  
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económica no resultó ser significativa, se procedió a descartarla para el modelo B, dando como  
resultado para el último modelo, que el ISF junto con las otras variables independientes restantes  
se mantuvieron significativas, con una probabilidad de error del 1%. En relación a la proporción  
de la variación total, que determina la IDE neta de entrada en cada modelo, se puede observar  
que ha resultado en ambos casos bastante cercana a 1.  
Tabla 5  
Resultados de la regresión lineal múltiple a escala mundial en el período 2011-15  
V. Dependiente = Logaritmo natural de la IDE  
neta de entrada positiva  
Modelo A  
Modelo B  
Error  
Est.  
Error  
Est.  
Variables Independientes  
Coef.  
Coef.  
C_PIB_pc  
L_PIB_r  
L_PIB_r_pc  
L_ISF  
ṫ
0,0346876  
0,71846***  
0,36124***  
0,38005***  
2,01056*  
0,05424  
ṫ
0,04547  
0,12431  
0,1077  
0,72378*** 0,04452  
0,34139*** 0,1199  
0,38594*** 0,10688  
ṫ
t
Constante  
1,20503  
-1,92169  
1,19227  
Prob > F  
0
0
R (cuadrado)  
0,8716  
79  
0,8709  
79  
Número de Observaciones  
Para * = P<0.1  
** = P<0.05 *** = P<0.01  
Fuente: World Bank (2016), Tax Justice Network (2016)  
Elaboración propia  
En la Tabla 6, donde se muestran dos modelos para las jurisdicciones avanzadas, se  
observa en el Modelo C del mismo modo que en el Modelo A, que el crecimiento económico no  
fue una variable independiente significativa, al igual como en esta ocasión ocurrió con el nivel de  
ingreso per cápita. A pesar de este suceso, esta última variable fue dejada para el Modelo D, con  
el fin de mantener el procedimiento usado en la Tabla 5.  
Se destaca adicionalmente, que el ISF sólo logra un nivel significativo con una  
probabilidad de error del 10%, manteniendo una relevancia importante el tamaño de cada  
economía. Por su parte, la proporción de la dispersión total que revela la IDE neta de entrada en  
los modelos de la Tabla 6 aumentó, en comparación a los que están a escala mundial.  
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Tabla 6  
Resultados de la regresión lineal múltiple a nivel de jurisdicciones avanzadas en el período 2011-15  
V. Dependiente = Logaritmo natural de la  
IDE neta de entrada positiva  
Modelo C  
Modelo D  
Coef.  
Error Est.  
Variables Independientes  
Coef.  
0,00003  
Error Est.  
C_PIB_pc  
L_PIB_r  
L_PIB_r_pc  
L_ISF  
ṫ
0,144029  
ṫ
0,60497*** 0,152593  
0,60496*** 0,134153  
ṫ
0,84377  
0,45673*  
Sí  
0,697405  
0,256427  
0,84372  
0,45676*  
Sí  
0,645658  
0,226229  
t
Jurisdicción Avanzada (dummy)  
Constante  
-4,28835  
8,991984  
-4,28746  
7,967498  
Prob >F  
0
0
R (cuadrado)  
0,6653  
34  
0,6653  
34  
Número de Observaciones  
Para * = P<0.1  
** = P<0.05 *** = P<0.01  
Fuente: World Bank (2016), Tax Justice Network (2016)  
Elaboración propia  
En la Tabla 7, donde se presentan dos modelos para las jurisdicciones en desarrollo, se  
observa que en ambos casos el ISF no es significativo y sólo la variable de control referida al  
tamaño de la economía lo es para determinar la IDE neta de entrada. A su vez, el peso de la  
variación total, que explica la variable dependiente es más baja, que en los modelos que están a  
nivel mundial y a una escala, que comprende sólo las jurisdicciones avanzadas.  
Tabla 7  
Resultados de la regresión lineal múltiple a nivel de jurisdicciones en desarrollo en el período  
2
011-15  
V. Dependiente= Logaritmo natural de la  
IDE neta de entrada positiva  
Modelo E  
Modelo F  
Coef.  
Variables Independientes  
Coef.  
Error Est.  
0,0542  
Error Est.  
C_PIB_pc  
L_PIB_r  
L_PIB_r_pc  
L_ISF  
ṫ
0,46836  
0,75006***  
0,09476  
0,17251  
No  
ṫ
0,04578  
0,12359  
0,1348  
0,76629***  
0,07886  
0,16453  
No  
0,41619  
0,12183  
1,13407  
ṫ
t
Jurisdicción Avanzada (dummy)  
Constante  
0,59175  
1,28885  
0,47865  
1,27822  
Prob > F  
0
0
R (cuadrado)  
0,9215  
45  
0,92  
45  
Número de Observaciones  
Para * = P<0.1  
** = P<0.05 *** = P<0.01  
Fuente: World Bank (2016), Tax Justice Network (2016)  
Elaboración propia  
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Discusión  
De acuerdo con los resultados obtenidos en esta investigación, se ha observado que a  
mayor ISF, mayor es la IDE neta de entrada positiva a escala mundial, con una confiabilidad del  
9
9%. Si bien se esperaba que la misma situación se repitiera en las jurisdicciones avanzadas, los  
modelos mostraron que la confiabilidad sólo fue del 90%, debido a la influencia del PIB real.  
Estos resultados revelan que hay un incentivo a invertir en jurisdicciones con más secreto  
financiero que, por lo general, son las que poseen ingresos al menos de nivel medio a escala  
global. Esto es coincidente con lo defendido por la Tax Justice Network (2016), al mencionar  
que los países Africanos desde los años 70 del siglo XX han sufrido fugas de capitales por  
alrededor de 1 billón de dólares, equivalentes a cinco veces la deuda externa combinada de todo  
el continente, y que seguramente van a economías avanzadas que poseen un mayor nivel de  
secreto financiero.  
Se resalta que Brasil y China, son dos de los diez países con más IDE neta de entrada en  
el período analizado. No obstante, están fuera de ese grupo para el caso del ISF de 2015. Por otro  
lado, también conviene aclarar que el surgimiento y desarrollo del ISF permite ir más allá de la  
evasión tributaria, debido a que incluye el peso de las jurisdicciones a nivel mundial, el blanqueo  
de capitales y la posible financiación con fines terroristas, que son parte de la desestabilización  
de algunos países y de migraciones desde territorios en conflicto, que provocan controversia en  
los países europeos y en Estados Unidos.  
Finalmente, de acuerdo a lo expresado por Cobham y Janský (2015), el ISF ha abierto  
una línea de investigación orientada a la geografía política y económica, siendo importante  
reseñar la necesidad de que todas las personas (adineradas o pobres, con poder o no, famosos o  
no) y todas las compañías (pequeñas o grandes, situadas en uno o más países) deban participar de  
forma transparente en el mercado mundial. Por tal razón, de acuerdo con la Tax Justice Network,  
las jurisdicciones avanzadas deben marcar el camino, porque ellas son las que poseen los  
mayores niveles de flujos comerciales y de capitales en el mundo.  
Conclusiones  
La presente investigación, de tipo exploratoria, recorre algunos postulados teóricos, que  
se encuentran en la literatura económica relativa a la IDE, tales como aquellos que afirman que  
la IDE es llevada a cabo principalmente por empresas foráneas, que desean establecerse a largo  
plazo en una economía, que generan valor y empleo, que interactúan con las distintas  
instituciones locales, permitiendo el complemento de la cultura local con la que posee la  
corporación, beneficiando con nuevos conocimientos a los colaboradores de la compañía y,  
consecuentemente, a la población local.  
Este trabajo empírico da cuenta, a través del estudio que comprende los años de  
recuperación económica a nivel mundial, que involucra el período 2011 - 2015, que el ISF es un  
indicador que, junto al PIB real, al PIB real per cápita y al crecimiento del PIB per cápita (de  
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forma no significativa), influye de manera directamente proporcional sobre la IDE neta de  
entrada positiva.  
Se destaca, que estos resultados son obtenidos del análisis a nivel global, tras observar la  
magnitud total del ISF, debido a que al dividir las jurisdicciones se visualiza que dicha variable  
es significativa solo en las clasificadas como avanzadas y con un nivel de confiabilidad del 90%.  
Esto permite recomendar la realización del mismo estudio, pero aplicando técnicas  
econométricas más avanzadas, cuando estén disponibles más ISF, con una mayor cantidad de  
jurisdicciones, para que los resultados sean más concluyentes.  
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Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
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INNOVA Research Journal 2020, Vol 5, No. 2, pp. 51-66  
Anexo 1: Jurisdicciones presentes en el estudio  
Antigua and Barbuda, Australia, Austria, Bahamas, Bahréin, Barbados, Bélgica, Belice, Bolivia,  
Botsuana, Brasil, Brunei Darussalam, Canadá, Chile, China, Costa Rica, República Checa,  
Dinamarca, Dominica, República Dominicana, Estonia, Finlandia, Francia, Gambia, Alemania,  
Ghana, Granada, Guatemala, Hong Kong, Hungría, Islandia, India, Irlanda, Israel, Italia, Japón,  
Corea del Sur, Letonia, Líbano, Liberia, Luxemburgo, Macao SAR, Macedonia, Malasia,  
Maldivas, Islas Marshall, Mauricio, México, Montenegro, Países Bajos, Nueva Zelanda,  
Noruega, Panamá, Paraguay, Filipinas, Polonia, Portugal, Federación Rusa, Samoa, Arabia  
Saudita, Seychelles, Singapur, Eslovaquia, Eslovenia, Sudáfrica, España, San Cristóbal y Nieves,  
Santa Lucia, San. Vicente y las Granadinas, Suecia, Suiza, Tanzania, Turquía, Emiratos Árabes  
Unidos, Reino Unido, Estados Unidos, Uruguay, Vanuatu.  
Anexo 2: Jurisdicciones comprometidas a mejorar su transparencia y al establecimiento de  
intercambio efectivo de información en materia tributaria al año 2017.  
Andorra, Anguilla (1), Antigua and Barbuda, Aruba (2), Bahamas, Bahréin, Belice, Bermuda (1),  
Islas Vírgenes Británicas (1), Islas Caimanes (1), Islas Cook (3), Chipre, Dominica, Gibraltar (1),  
Granada, Guernsey (4), Isla de Man (4), Jersey (4), Liberia, Liechtenstein, Malta, Islas Marshall,  
Mauricio, Mónaco, Montserrat(1), Nauru, Antillas Holandesas (2), Niue, Panamá, Samoa, San  
Marino, Seychelles, St. San Cristóbal y Nieves, St. Lucía, St. Vicente y las Granadinas, Islas  
Turcas y Caicos (1), Islas Vírgenes de US (5), Vanuatu.  
Anexo 3: Paraísos fiscales según informe de la OECD del año 2000.  
Andorra, Anguila (1), Antigua y Barbuda, Aruba (2), Bahamas, Bahréin, Barbados, Belice, Islas  
Vírgenes Británicas, Islas Cook, Dominica, Gibraltar, Granada, Guernsey, Isla de Man, Jersey,  
Liberia, Liechtenstein, Maldivas, Islas Marshall, Mónaco, Montserrat, Nauru, Antillas  
Holandesas, Niue, Panamá, Samoa, Seychelles, St. Lucía, San Cristóbal y Nieves, San Vicente y  
las Granadinas, Tonga, Islas Turcas y Caicos, Islas Vírgenes de US, Vanuatu.  
(
(
(
(
(
1)  
2)  
3)  
4)  
5)  
Territorio de ultramar de Reino Unido  
Territorio de los Países Bajos  
Territorio de libre asociación con Nueva Zelanda  
Dependiente de la Corona Británica  
Territorio externo de Estados Unidos  
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