Impacto de las medidas no arancelarias técnicas: un análisis gravitacional de las exportaciones peruanas entre 2012-2016

• Autor: Quicaña Oriundo, Juan Enrique
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/177197
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/17352
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Exportaciones--Perú--Siglo XXI; Comercio internacional--Perú--Siglo XXI; Aranceles de aduana--Perú--Siglo XXI; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01

En los últimos años los distintos socios comerciales de nuestro país han reducido gradualmente sus barreras arancelarias a nuestras exportaciones como parte de los acuerdos multilaterales y regionales comerciales. En contraste, las medidas de carácter no arancelario, en especial las de tipo técnico, se han incrementado fuertemente durante el mismo período de tiempo, causando dudas acerca de su verdadero efecto sobre nuestras exportaciones. Por ello, el presente trabajo de investigación tiene como objetivo principal estudiar el impacto de la imposición de medidas no arancelarias (MNAs) de carácter técnico por parte de los principales socios comerciales peruanos sobre las exportaciones de nuestro país, considerando bienes con datos desagregados a seis dígitos (HS-6) entre los años 2012-2016. En particular, se pretende estudiar los efectos de las MNAs técnicas, en conjunto y desagregadas en sus tres categorías, sobre las exportaciones totales y desagregadas por sectores de productos según el sistema armonizado (HS) durante el mencionado quinquenio. Para ello, se hace uso de la ecuación de gravedad como herramienta empírica, la cual será adaptada según la metodología planteada por UNCTAD (2012), Theie (2014), Kang y Ramizo (2017) y Disdier et al. (2008). Dichos estudios recomiendan dos tipos de mediciones para capturar los efectos de las MNAs técnicas. El método de estimación a ser usado es el llamado Pseudo-Poisson Maximum Likelihood (PPML) introducido por Santos Silva y Tenreyro (2006).