Modelo gravitacional de comercio para México — v2 En preparación

01Por qué una v2

Para tomar las preguntas que la v1 de este paper contestó a medias y contestarlas mejor. La v1 explica cerca del 90 % de la variación en el comercio bilateral, pero lo hace con cuatro decisiones que hoy haría distintas: muestra de un solo año, MCO sobre logaritmos (que tira en silencio las observaciones con comercio cero), una especificación que mete tamaño económico e ingreso per cápita en la misma ecuación, y errores estándar no robustos a heterocedasticidad ni clustering por par de países.

La v2 no es un paper distinto. Es el mismo paper, escrito con las herramientas que la literatura estandarizó en los veinte años posteriores a Tinbergen — y con el pipeline de datos que ahora sí sé montar.

02Lo que cambia en la metodología

Panel, no corte transversal

Datos anuales 1995–2024, balanceado donde se pueda, con 60–150 socios según cobertura. Pasar de un solo año a panel es lo que permite identificar cambios en el tiempo y absorber heterogeneidad no observada que la v1 estaba obligada a ignorar.

PPML en lugar de MCO sobre logaritmos

Cambio MCO por PPML — Poisson Pseudo-Maximum Likelihood, siguiendo a Santos Silva y Tenreyro (2006), The Log of Gravity. Hay dos razones que ya no son ignorables: el log de cero no existe (la v1 tira en silencio cada observación con comercio nulo), y MCO sobre logaritmos sesga los coeficientes cuando hay heterocedasticidad. PPML resuelve ambos problemas nativamente y es el estimador estándar para gravedad desde hace casi veinte años.

Identificación: efectos fijos en dos dimensiones

Efectos fijos por socio-año absorben los términos de resistencia multilateral de Anderson y van Wincoop (2003) — el término que toda especificación moderna de gravedad tiene que manejar para estimar consistentemente. Efectos fijos por par de países absorben todo lo que es invariante en el tiempo dentro de la relación bilateral: distancia, frontera, idioma común, lazos coloniales. Los coeficientes de esas covariables invariantes se recuperan en una segunda etapa de corte transversal, à la Head y Mayer (2014).

La especificación tentativa, en código:

library(fixest)

# PPML con efectos fijos por socio-año y por par bilateral.
# Errores estándar agrupados al nivel de par.
mod <- fepois(
  comercio ~ frontera + tlc_ij + wto_ij + log(dist) |
    iso_socio^anio + par_id,
  data    = panel,
  cluster = ~par_id
)

etable(mod, fitstat = ~ . + pr2)

03Los datos

Cuatro fuentes, todas con acceso programático. El pipeline entero es reproducible desde un solo script.

• UN Comtrade. Flujos bilaterales de comercio anuales en USD. México como reportero, todos los socios con cobertura, sumando exportaciones e importaciones para reflejar la v1.
• Banco Mundial — WDI. PIB, población, PIB per cápita, tipo de cambio real. Por API.
• CEPII. Distancia geodésica, contigüidad, lengua oficial común, lazos coloniales, religión común. Los datasets GeoDist + Gravity son la referencia estándar para los controles de gravedad.
• FRED (Reserva Federal de St. Louis). Precio mensual del WTI, agregado a anual con varianza intra-anual — manteniendo el encuadre de la v1 como proxy de costos de transporte, pero correctamente indexado.

El lado de la ingesta, con UN Comtrade como ejemplo:

import comtradeapicall as cta

trade = cta.getFinalData(
    typeCode='C', freqCode='A',
    clCode='HS', period='1995,2024',
    reporterCode='484',          # México
    partnerCode='all',
    flowCode='X,M'               # exportaciones + importaciones
)

El código vive de momento en un repositorio privado; pasará a GitHub cuando la primera estimación esté en condiciones de ser leída.

04Estado actual

• Ingesta de UN Comtrade — listo. 1995–2024, 220 socios.
• Ingesta de WDI + CEPII GeoDist/Gravity — listo.
• Limpieza y armado del panel — en curso. Conciliación de códigos ISO, reconstrucción de series largas.
• Especificación base PPML — borrador escrito, primera corrida pendiente.
• Sensibilidad: PPML vs. MCO sobre logs, estructuras de efectos fijos alternativas.
• Replicación de las predicciones de comercio COVID de la v1 contra los datos realizados 2020–2024.
• Texto, tablas y figuras finales.

05Lo que sigue

Si la limpieza no me sorprende, las primeras estimaciones deberían salir en el verano de 2026. La meta no es solo confirmar los hallazgos de la v1 con métodos más limpios — es contestar dos preguntas que la v1 no estaba en condiciones de hacer. Primera, cuánto del colapso comercial del COVID fue caída de PIB versus disrupción de cadenas de suministro (que en una gravedad estándar parecería ruido). Segunda, si el coeficiente de TLC ha cambiado en signo o magnitud después de la transición al T-MEC. Cuando aterricen los resultados, esta entrada se actualiza o crece una entrada compañera con las conclusiones.

Mientras tanto, este cuaderno queda abierto. Notas y ramas muertas incluidas — para eso es un cuaderno.

Referencias

1. Anderson, J. & van Wincoop, E. (2003). Gravity with Gravitas: A Solution to the Border Puzzle. American Economic Review, 93(1).
2. Head, K. & Mayer, T. (2014). Gravity Equations: Workhorse, Toolkit, and Cookbook. Handbook of International Economics, vol. 4.
3. Santos Silva, J. & Tenreyro, S. (2006). The Log of Gravity. Review of Economics and Statistics, 88(4).
4. Yotov, Y., Piermartini, R., Monteiro, J.-A. & Larch, M. (2016). An Advanced Guide to Trade Policy Analysis: The Structural Gravity Model. WTO & UNCTAD.