Oeconomia Breves Ensayos de Economía y Finanzas

Volumen VIII, Número 2. Junio 2014

Crecimiento y Empleo Sectorial en la República Dominicana: Tendencias y Perspectivas Francisco A. Ramírez de León.......................................................................3 El Gasto Social: Un Breve Análisis para República Dominicana Fidel E. Morla Martínez...............................................................................15

Propiedades de Estimadores Con Datos de Panel Dinámicos: Un Experimento Monte Carlo para Distintos Tamaños de Muestras Alexander Medina Féliz...............................................................................26

Banco Central de la República Dominicana

Banco Central de la República Dominicana Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos.

Oeconomia Vol. VIII, No.2 Elaborado por el Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos del Banco Central de la República Dominicana. – Santo Domingo: Banco Central de la República Dominicana, 2014. 39 p. Trimestral ISSN 2304-3458

© 2014 Publicaciones del Banco Central de la República Dominicana

Esta es una publicación del Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos del Banco Central. El contenido y las opiniones de los artículos publicados en Oeconomia son de exclusiva y estrictamente responsabilidad de su o sus autores y no reflejan la opinión del Banco Central de República Dominicana. Consejo Editorial: Julio Andújar Scheker, Director Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos.

Joel Tejeda Comprés, Subgerente de Políticas Monetaria, Cambiaria y Financiera.

Comentarios y preguntas sobre esta publicación pueden ser enviados a: Banco Central de la República Dominicana Av. Dr. Pedro Henríquez Ureña esq. Calle Leopoldo Navarro Santo Domingo de Guzmán, D. N., República Dominicana Apartado Postal 1347 809-221-9119 exts 3072-73 [email protected]

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Volumen VIII, Número 2

Crecimiento y Empleo Sectorial en la República Dominicana: Tendencias y Perspectivas Por: Francisco A. Ramírez1

I. Introducción En las últimas dos décadas (1992-2012) la República Dominicana (RD) ha exhibido tasas de crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB) por encima del promedio de crecimiento de Latinoamérica. Sin embargo, de acuerdo a varios estudios sobre esta dinámica sugieren que este ha sido desbalanceado concentrándose en unos pocos sectores y poco impacto en el empleo (Abdullev y Estevao, 2013; Guzmán y Cruz, 2010). En este artículo se estudia de manera empírica los determinantes y dinámica del empleo en la RD a nivel sectorial. Específicamente, analiza la sensibilidad del crecimiento del empleo al crecimiento económico, tanto desde el punto de vista del empleo total como desde la perspectiva sectorial. El objetivo es identificar las asimetrías de la respuesta del empleo por sector al crecimiento del PIB sectorial e inferir qué se podría esperar del empleo de acuerdo a los sectores que protagonizarían el retorno a la senda de crecimiento. El estudio de la relación empleo-crecimiento a nivel sectorial ha sido poco estudiada. Bencosme (2008) estima una serie de elasticidades empleo-producto a nivel sectorial para los periodos 1991-95, 1996-99 y 2000-06. Sus resultados muestran que las elasticidades eran importantes en el primer periodo en un rango de 0.96 a 0.4, pero que caen al rango de 0.3 a -0.6 entre 2000-2006. Sin embargo, no ofrece una interpretación estructural a la caída de las elasticidades, más allá de mencionar la influencia de los quiebres observados en las series durante la crisis financiera de 2003. El presente estudio emplea la metodología de VAR Cointegrado (Juselius, 2005) para analizar la relación entre empleo y crecimiento a nivel agregado y sectorial. Las hipótesis o relaciones de largo plazo a contrastar son extraídas de un modelo estructural estándar sobre la demanda de empleo. Los principales resultados son: (1) se verifica una heterogeneidad importante de la elasticidad empleo–producto a través de los sectores en un rango que va de 1.19 a 0; (2) los sectores cuyo crecimiento ejercen mayor efecto en el empleo son electricidad-agua-gas, manufactura y hoteles-bares-restaurantes (HBR); (3) minería, sector actualmente de rápido crecimiento por su naturaleza intensiva en capital, tiene un efecto no significativo sobre el empleo; y (4) las velocidades de ajuste del empleo ante desviaciones de su tendencia de largo plazo, son División de Investigación Económica, Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos. Para preguntas y comentarios escribir a f.ramí[email protected]. 1

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relativamente lentas. En el mejor de los casos en el sector construcción los desequilibrios se corrigen a razón de 1/3 por trimestre. El resto del documento abunda sobre los aspectos metodológicos y los hallazgos. En particular, la sección 2 relata los hechos estilizados del empleo y el crecimiento económico en la RD. El modelo estructural, de donde se especifica la demanda por trabajo se explica en la sección 3. La sección 4 contiene la discusión sobre la metodología empírica empleada. Los datos y sus propiedades estadísticas son analizados en la sección 5. En la sección 6 se analizan los resultados y en la sección 7 se concluye y se sugieren líneas de trabajo sobre este tópico. II. Hechos Estilizados del Empleo y el Crecimiento En esta sección se discuten las principales tendencias y patrones del empleo a niveles agregado y sectorial, así como su vínculo con la actividad económica. Desde el punto de vista agregado, un aspecto de interés es la relación cíclica entre el crecimiento del nivel de actividad y el empleo. La Figura 1 muestra los ajustes de las tasas de crecimiento del PIB y el empleo desde el último máximo. En términos del comportamiento del empleo a través del ciclo económico, este muestra un comportamiento pro-cíclico. Sin embargo, durante la última década (2000-2013) los ciclos del crecimiento del empleo figuran ser menos pronunciados que los del PIB, pero con recuperaciones similares de aproximadamente tres trimestres de duración promedio. Figura 1. Semestres de recuperación después del mínimo crecimiento respecto al crecimiento promedio (2000-2013) PIB

Empleo

Desv. Crec. prom (%)

4 2 0 -3 -2

-2

-1

0

1

2

Semestres

3

-4 -6

Fuente: BCRD

Desde una perspectiva sectorial otros patrones pueden extraerse de la información disponible. De acuerdo a la Figura 2, durante las últimas dos décadas, los sectores con más influencia sobre el crecimiento de la economía, han sido Manufactura, Transporte y Comunicaciones, y Comercio, no obstante su contribución al empleo ha sido modesta. Los sectores más dinámicos en cuanto a generación de empleo y crecimiento han sido intermediación financiera, el sector de Energía, Gas y Agua, y Otros Servicios, siendo estos últimos asociados a la economía informal.

4

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Figura 2. Crecimiento Valor Agregado Sectorial y Empleo Sectorial (1996-2012) 12% 10%

Energía, Gas y Agua Intermediación Financiera

8%

Crecimiento del Empleo Sectorial

Minas Transporte

6%

HBR

Adm. Pública 4%

Otros Servicios Construcción

Comercio

2% Agricultura 0% 0%

2%

4%

-2%

6%

8%

10%

12%

Manufactura

Crecimiento del PIB Sectorial

-4%

Fuente: BCRD

En términos de la contribución al empleo, entre 1996 y el año 2000 todos los sectores, con la excepción de agricultura y minas, contribuyeron positivamente al crecimiento del empleo, destacándose el aporte de actividades terciarias como el comercio y las actividades informales. En contraste entre 2001-2012, la creación de empleo en sentido general fue modesta en comparación al periodo 1996-2000, lo que denota la pérdida de dinamismo de la economía. Más aun, sectores que aportaron positivamente al crecimiento del empleo pasaron al lado contrario, tal es el caso de la manufactura, que se ha visto afectada por las condiciones contractivas en los principales destinos de exportación. Figura 3. Contribución del Empleo por Sectores al Total de Empleo (1996-2000) Agricultura

-0.15%

Minas

-0.03%

Manuf.

0.51%

Constr.

0.23%

Elect., Gas y Agua

0.10%

Comercio

1.50%

HBR

0.35%

Transp y Com

0.20%

Finanzas

0.19%

Adm. Pública

0.23%

Otros -0.5%

1.66% 0.0%

0.5%

1.0%

1.5%

2.0%

Fuente: BCRD

5

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Figura 4. Contribución del Empleo por Sectores al Total de Empleo (2001-2012) 2001-2012

2009-2012 0.20% 0.36% 0.02% 0.03%

Agricultura y Ganadería Explotación de Minas y Canteras -0.26% -0.47%

Manufactura

0.15% 0.00% 0.05% 0.08%

Construcción Electricidad, Gas y Agua

0.48% 0.59%

Comercio

0.20% 0.06% 0.28% 0.18% 0.10% 0.16% 0.16% 0.26%

Hoteles, Bares y Restaurantes Transporte y Comunicaciones Intermediación Finaciera y Seguros Administración Pública y Defensa

0.94% 1.01%

Otros Servicios -1.0%

-0.5%

0.0%

0.5%

1.0%

1.5%

Fuente: BCRD

III. El Modelo La estructura formal de la cual se deriva la relación de largo plazo entre crecimiento y empleo es tomada de Hutchings y Koutparitzas (2012). La demanda de trabajo es derivada de un modelo en el cual una empresa representativa elige, en mercados competitivos, cuanto trabajo y capital demandar de tal manera maximice sus beneficios dada una función de producción tipo CES. El objetivo de la empresa es resolver el siguiente problema: ( ) Sujeto a:

( )

(

)

(

)

Donde es la función de beneficios, es el índice de precios, es la producción sectorial, es el empleo sectorial, es el acervo de capital, es el factor de cambio técnico Hick-neutral, y es el cambio técnico Harrod-Neutral. Las condiciones de primer orden nos permiten obtener la demanda de empleo: ( )

(

)

(

)

Esta relación se asume como la demanda de trabajo en el largo plazo, donde todas las fluctuaciones se disipan, por tanto se asume que . Aplicando logaritmos y reordenando se obtiene la relación de integración que se contrasta. 6

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( )

( )

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(

)

,

( )

-

Donde ( ) . El segundo término de la expresión anterior es el producto ajustado por el cambio técnico aumentador de trabajo, mientras que el tercer término es el costo unitario laboral en el largo plazo. IV. Metodología Empírica La estrategia empírica consiste en la estimación de la demanda de trabajo mediante la metodología de Johansen (1996) y Juselius (2005). En una primera etapa se especifica el modelo estadístico que mejor caracterice la distribución conjunta de los datos. En una segunda etapa, se evalúa la existencia del vector de cointegración, y en caso de hallar indicios sobre una demanda de trabajo estable, se procede a estimarla. Desde el punto de vista empírico la relación de largo plazo formulada en la sección anterior contiene las restricciones de que la elasticidad empleo-producto es unitaria y que el producto y el salario real contienen tendencia (estocástica o no) común adicional, el factor de cambio técnico Harrod-Neutral. El enfoque empírico considerado permite dejar libre el parámetro de elasticidad empleo-producto y contrastar la hipótesis de si este es igual a uno o diferente. La principal razón es la estimación a nivel sectorial de esta relación, y nos permitirá evaluar la relación empleo producto a nivel sectorial. En cuanto a la segunda restricción, se asume que el factor de expansión técnica Harrod-Neutral sea una tendencia determinística, cuya significancia también sería contrastada. La motivación para la introducción de este supuesto es la observación que durante la mayor parte de la muestra, específicamente a partir de 2003, se observa una divergencia entre la tasa de crecimiento de la productividad laboral y el salario real por hora. Considerando todos estos elementos el modelo estadístico a estimar es: ( ) Donde

*

∑

+ es el vector de variables endógenas y

es un vector de componentes

determinísticos. es el vector de cointegración sobre el cual se contrastarán las restricciones y es el vector de factores de corrección de las desviaciones de la relación de largo plazo de las variables. A través de este último se evaluarán la exogeneidad débil de las variables que explican el comportamiento del empleo sectorial. V. Datos El modelo anterior es estimado utilizando información trimestral por sector de actividad económica (mencionados en la sección 2) sobre empleo, el valor agregado y salario real para el periodo 1996-2013. 7

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El empleo sectorial es aproximado con la información disponible de la Encuesta Nacional de Fuerza de Trabajo (ENFT) elaborada por el Banco Central de la República Dominicana. Esta información se encuentra disponible en frecuencia anual entre 1997-1999 y semestral entre 20002013. La trimestralización se realiza a través del ajuste de un polinomio de segundo orden, tal que la suma de la serie de alta frecuencia coincida con la serie observada. El salario real por sector es calculado a partir de la misma fuente, la ENFT. La trimestralización considera un polinomio de segundo orden de tal manera que el salario nominal promedio coincida con la serie observada. Este salario es deflactado utilizando el Índice de Precios al Consumidor para obtener el salario real. El producto sectorial o nivel de actividad es aproximado por valor agregado sectorial, del cual está disponible en frecuencia trimestral en los registros de cuentas nacionales. Por último, todas las variables son desestacionalizadas mediante Tramo-Seats. Para estudiar la persistencia de las variables consideradas, las Tablas A1-A4, en el anexo, presentan los estadísticos computados de los contrastes de raíz unitaria Dickey Fuller Aumentado (ADF), Phillips-Perron (PP), y los contrastes de selección de orden de rezagos en base a los criterios Akaike y Schwarz. Con estas pruebas estadísticas, se indaga si la persistencia de las series (en niveles o en diferencias) muestra propiedades de un proceso integrado de orden uno, o si por el contrario evolucionan alrededor de una constante (estacionaria) o de una tendencia determinística (estacionaria sobre una tendencia). Se emplea más de una prueba debido a que la muestra de la serie es relativamente corta, así como la presencia de posibles cambios estructurales y valores atípicos que puedan influir sobre la inferencia realizada. El análisis de los resultados arroja que en el caso del empleo in-ambiguamente este presenta un comportamiento no estacionario en los sectores Construcción, Finanzas, Manufactura, Minas y Hoteles Bares y Restaurantes, cuando los contrastes son realizados incorporando tendencia y constante. El contraste PP sugiere que el empleo en el resto de los sectores debe ser modelado como variables no estacionarias, premisa que es asumida dado que este contraste errores estándar robustos, que en este caso es necesario dado la presencia de valores atípicos en la muestra estudiada. Asimismo, los contrastes sugieren que el valor agregado total y por sector se comporta como procesos no estacionarios, exceptuando el sector Finanzas. Por último, se encuentran resultados menos convincentes sobre si la naturaleza de la persistencia del salario real obedece a un componente de tendencia estocástica. En general, este comportamiento es observado en el salario real promedio de la economía, el sector agricultura, finanzas y minería. Asimismo, los contrastes ADF y PP sugieren que el salario real promedio de los sectores comercio, construcción, HBR, así como transporte y comunicaciones muestran comportamiento no estacionario.

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VI. Análisis de los Resultados Esta sección presenta y discute los resultados del análisis empírico de la relación entre el empleo y el crecimiento. En primer lugar, se indaga sobre la existencia de relaciones de cointegración a nivel agregado y sectorial Una vez explorada dichas relaciones, se procede a la estimación de los distintos modelos de corrección de error especificados en la ecuación (1). Por último, se procede a realizar una interpretación de la relación empleo-producto a la luz de las estimaciones obtenidas, tanto de la relación de largo plazo, como de la dinámica de ajuste a dicha relación. La Tabla A4 muestra los resultados del contraste de cointegración de Johansen, que se basa en determinar el rango de la matriz β, bajo determinados supuestos de los componentes determinísticos comunes a las series consideradas. Este es un contraste basado en pruebas asintóticas, por lo que la muestra limitada y la existencia de valores atípicos sugieren que los resultados deben ser interpretados con cuidado. En base al contraste de la traza se encuentra que, al 5% de significancia, hay evidencia de al menos una relación de cointegración a nivel agregado, y en todos los sectores considerados con excepción del sector comercio en el que la probabilidad mínima de cointegración es 18%. El contraste del máximo autovalor verifica estos resultados. Sin embargo, una prueba de razón de verosimilitud entre el logaritmo de la verosimilitud del VAR en niveles y el VAR en primeras diferencias en el caso del sector comercio (donde este último es interpretado como un modelo que restringido respecto a las relaciones de cointegración subyacentes) confirma la existencia de una relación de cointegración subyacente. La Tabla 1 resume los resultados de los VECM estimados a nivel sectorial y a nivel agregado. La tendencia determinística en la relación de largo plazo, cuyo coeficiente se interpreta como la tasa de crecimiento del cambio técnico Harrod–Neutral es rechazada en todos los sectores, a excepción de Manufactura y Transporte y Comunicaciones. En el primer caso, el signo negativo refleja el proceso de decaimiento del sector de manufactura principalmente desde finales del Acuerdo Multifibras en 2004 y la pérdida de relevancia del sector de Zonas Francas en la creación de empleo. Las elasticidades empleo producto estimadas distan de ser estadísticamente unitarias, a excepción del sector manufactura. Asimismo, se verifica una heterogeneidad importante de la elasticidad empleo-producto a través de los sectores en un rango que oscila entre 1.46 a 0. De tal manera que los sectores cuyo crecimiento ejerce mayor influencia sobre el crecimiento de empleo son electricidad, agua y gas, manufactura, y HBR. En el caso de la minera, sector actualmente de rápido crecimiento, por su naturaleza intensiva en capital tiene un efecto no significativo sobre el empleo. Las velocidades de ajuste del empleo ante desviaciones de su tendencia de largo plazo, son relativamente lentas. En el mejor de los casos en el sector construcción los desequilibrios se corrigen a razón de 1/3 por trimestre. 9

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Para cada uno de los sectores, así como a nivel agregado se contrastó la exogeneidad débil del valor agregado y el salario real, no pudiéndose rechazar esta premisa en ninguno de los sectores (columna 6 de la Tabla 1). Tabla 1. Elasticidades Demanda de Empleo a Nivel Sectorial y Agregado Sector Agropecuario Comercio Construcción Finanzas Manufactura Minas y Canteras HBR Electricidad, Agua y Gas Transporte y Comunicaciones Empleo Agregado

0.49 0.46 0.48 0.65 1.19 -0.94 0.74 1.46

Salario Real Sector 0.27 -0.17 -0.61 -0.23 -0.57 -2.82 0.16 0.54

0.14

0.27

0.01

13.1

-0.17

0.42

0.43

-0.05

-

10.3

-0.26

0.66

PIB Sectorial

Tendencia

Constante

Coef. Corrección

-0.02 -

9.0 9.4 8.4 6.0 2.5 10.1 5.9 0.3

-0.24 -0.18 -0.33 -0.19 -0.15 -0.05 -0.20 -0.12

LR Restricciones (p-value) 0.48 0.87 0.53 0.82 0.24 0.13 0.16 0.49

Fuente: Elaboración propia.

VII. Conclusiones El crecimiento del empleo está estrechamente vinculado a la dinámica económica en una relación que es conocida en la literatura como Ley de Okun. Sin embargo, desde una perspectiva desagregada, la relación entre empleo y crecimiento depende de la relación empleoproducto a nivel sectorial. En consecuencia la recuperación del empleo total depende de los sectores que estén impulsando el crecimiento. En ese sentido, en esta investigación se estimaron las elasticidades empleo-producto a nivel sectorial para el caso de la RD. Los resultados sugieren que la elasticidad empleo-producto varía considerablemente a través de los distintos sectores de la economía. Las elasticidades estimadas de mayor magnitud (en comparación a la elasticidad agregada) son las de los sectores de manufactura y HBR, y las menores asociadas a los sectores de minería y de transporte y comunicaciones. Adicionalmente, ante desajustes en la relación de largo plazo entre empleo y el producto, la corrección en el corto plazo es relativamente lenta a través de los distintos sectores. Estos resultados tienen implicancia directa sobre las perspectivas de crecimiento del empleo en la economía dominicana. La pérdida de dinamismo en los sectores de manufactura y turismo, debido al impacto del bajo crecimiento en las economías desarrolladas, ha sido una fuerza negativa para la creación empleo en los años recientes, debido al fuerte vínculo entre el empleo y el producto en estos sectores. Sectores pujantes como la minería tienen bajo impacto sobre la creación de empleo en el largo plazo, principalmente por su naturaleza intensiva en capital. En consecuencia, las perspectivas de crecimiento del empleo están atadas al continuo mejoramiento de las condiciones externas y al efecto derrame sobre otros sectores con incidencia menor, pero significativa sobre el empleo tales como construcción, agropecuaria y finanzas. 10

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Referencias Abdullaev, U. y M. Stevao (2013). “Growth and Employment in the Dominican Republic: Options for a Job-Rich Growth”. IMF Working Paper, WP/13/40. Bencosme, P. (2008). “Estimación de la Demanda por Trabajo en la Economía Dominicana”. Texto de Discusión 12. Unidad Asesora de Análisis Económico y Social, Ministerio de Economía, Planificación y Desarrollo. Guzmán, R. y Cruz, C. (2010). “Estudio, Salario y Seguridad Social en el Tránsito de la Crisis a la Recuperación”. Observatorio del Mercado Laboral Dominicano. Johansen, S. (1996). “Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive Models”. 2.ed. Advanced Texts in Econometrics, Oxford University Press: Oxford. Juselius, K. (2005). “The Cointegrated VAR Approach: Methodology and Applications”. Advanced Texts in Econometrics Oxford University Press.

ANEXOS Tabla A1. Contraste de Raíz Unitaria Dickey Fuller Aumentado (ADF). Constante Sector

Empleo

Valor Agregado

Constante y Tendencia Salario Real

Empleo

Valor Agregado

Salario Real

Niveles Total

-0.81

-0.89

-2.33

-2.79

-1.87

-2.97

Agricultura

-2.21

0.70

-1.44

-3.65

-3.74

-2.88

Comercio

-1.15

-0.96

-2.18

-3.29

-2.33

-3.17

Construcción

-2.22

-1.83

-2.45

-1.01

-2.04

-3.85

Finanzas

-1.74

-0.71

-0.97

-2.68

-3.87

-2.13

Manufactura

-1.66

-2.05

-3.32

-2.08

-1.12

-3.72

Minas

-2.04

-0.92

-1.41

-2.13

-2.55

-3.07

Hoteles, Bares y Restaurantes

-2.68

-4.33

-2.56

-0.77

-1.60

-2.56

Electricidad, Agua y Gas

-2.58

-2.59

-3.57

-4.44

-2.85

-3.60

Transporte y Comunicaciones

-1.76

-1.25

-2.10

-2.10

-0.14

-3.32

Primeras Diferencias Total

-5.33

-5.14

-6.08

-5.30

-5.18

-6.08

Agricultura

-4.96

-7.18

-7.30

-4.96

-7.32

-7.25

Comercio

-5.52

-6.41

-6.53

-5.48

-6.39

-6.48

Construcción

-6.44

-9.70

-6.78

-6.81

-9.75

-6.75

Finanzas

-2.42

-11.38

-8.11

-2.58

-11.32

-8.06

Manufactura

-3.11

-5.37

-6.26

-3.37

-5.75

-6.25

Minas

-8.06

-12.35

-8.91

-8.02

-12.48

-8.87

Hoteles, Bares y Restaurantes

-7.12

-2.36

-6.81

-7.85

-6.58

-6.78

Electricidad, Agua y Gas

-5.14

-4.39

-9.15

-5.19

-4.43

-9.08

Transporte y Comunicaciones

-6.70

-8.46

-8.04

-6.80

-8.55

-8.03

11

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Volumen VIII, Número 2

Tabla A2. Contraste de Raíz Unitaria Phillips-Perron (PP) Constante Sector

Constante y Tendencia

Valor Agregado

Empleo

Salario Real

Empleo

Valor Agregado

Salario Real

Niveles -1.33

-0.91

-2.20

-2.61

-2.06

-2.98

Agricultura

Total

-1.75

-0.11

-0.99

-2.73

-3.56

-2.92

Comercio

-1.55

-1.01

-1.70

-3.11

-2.25

-2.90

Construcción

-2.06

-1.84

-2.36

-1.05

-2.23

-2.97

Finanzas

-1.54

-0.60

-1.10

-1.95

-3.82

-2.55

Manufactura

-1.68

-1.88

-2.95

-1.93

-1.40

-3.32

Minas

-1.98

0.10

-1.50

-2.04

-2.25

-3.35

Hoteles, Bares y Restaurantes

-2.37

-4.07

-2.84

-0.87

-1.43

-2.83

Electricidad, Agua y Gas Transporte y Comunicaciones

-1.74

-2.32

-3.76

-2.85

-2.52

-3.70

-2.30

-1.16

-2.27

-2.22

-0.42

-3.29

Primeras Diferencias -5.31

-4.31

-5.90

-5.29

-4.35

-5.76

Agricultura

Total

-4.96

-13.01

-7.15

-4.96

-13.10

-7.10

Comercio

-5.49

-6.48

-5.83

-5.45

-6.46

-5.71

Construcción

-5.12

-9.71

-5.31

-5.27

-9.76

-5.23

Finanzas

-5.24

-12.00

-7.84

-5.23

-11.93

-7.76

Manufactura

-4.32

-10.91

-6.22

-4.50

-11.17

-6.18

Minas

-5.21

-13.71

-8.40

-5.39

-15.25

-7.84

Hoteles, Bares y Restaurantes

-5.02

-6.16

-8.30

-7.78

-7.09

-7.98

Electricidad, Agua y Gas Transporte y Comunicaciones

-4.93

-8.22

-6.89

-4.95

-8.36

-6.52

-6.70

-8.52

-7.10

-6.78

-8.60

-7.04

Tabla A3. Contraste de Selección de Orden de Rezagos, Criterios Akaike y Schwarz Criterios/

Log Likelihood

Rezagos

0

1

2

AIC 3

0

1

SBC 2

3

0

1

2

3

Sector Total

245.7

552.7

598.6

605.8

-7.4

-17.1

-18.24*

-18.2

-6.9

-16.2

-17.1*

-16.7

Agricultura

165.8

402.0

422.4

426.2

-4.4

-11.0

-11.3*

-11.1

-3.9

-10.2

-10.2*

-9.8

Comercio

166.0

438.9

458.6

465.6

-4.9

-12.9

-13.3*

-13.2

-4.8

-12.5

-12.6*

-12.2

Construcción

176.7

329.4

353.9

380.1

-5.0

-9.3

-9.8

-10.3*

-4.6

-8.6

-8.8

-9.0*

Finanzas

44.6

320.3

351.0

364.6

-0.9

-8.7

-9.3

-9.4*

-0.6

-8.0

-8.3*

-8.2

Manufactura

155.7

476.6

511.2

520.8

-4.1

-13.0

-13.7

-13.8

-3.7

-12.3

-12.8*

-12.5

Minas

-30.6

132.0

154.4

188.0

2.1

-3.5

-3.8

-4.5*

3.0

-2.0*

-1.7

-1.8

Hoteles, Bares y Restaurantes

154.1

441.0

452.7

467.7

-4.7

-13.4

-13.5

-13.7

-4.6

-13.0*

-12.8

-12.7

Electricidad, Agua y Gas

75.7

320.1

346.7

363.1

-1.6

-8.3

-8.8

-9.0

-0.9

-7.3

-7.5*

-7.5

Transporte y Comunicaciones

118.5

449.3

460.4

466.6

-3.3

-12.5

-12.5*

-12.5

-3.2

-12.1*

-11.9

-11.5

12

Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas

Volumen VIII, Número 2

Tabla A4. Contrastes de Cointegración Sectores

H0

H1

Estadístico

Valor Crítico 95%

p-value

r=0

r=1

36.06

29.80

0.01

r≤1

r=2

13.41

15.49

0.10

r≤2

r=3

0.34

3.84

0.56

r=0

r=1

34.71

29.80

0.01

r≤1

r=2

5.69

15.49

0.73

r≤2

r=3

0.00

3.84

0.96

r=0

r=1

24.50

29.80

0.18

r≤1

r=2

7.94

15.49

0.47

r≤2

r=3

1.56

3.84

0.21

r=0

r=1

36.53

29.80

0.01

r≤1

r=2

11.87

15.49

0.16

r≤2

r=3

2.08

3.84

0.15

r=0

r=1

51.96

35.19

0.00

r≤1

r=2

18.60

20.26

0.08

r≤2

r=3

4.08

9.16

0.40

r=0

r=1

32.86

29.80

0.02

r≤1

r=2

14.78

15.49

0.06

r≤2

r=3

2.32

3.84

0.13

r=0

r=1

70.90

47.86

0.00

r≤1

r=2

24.08

29.80

0.20

r≤2

r=3

8.44

15.49

0.42

r=0

r=1

46.18

42.92

0.02

r≤1

r=2

20.06

25.87

0.22

r≤2

r=3

4.47

12.52

0.67

r=0

r=1

42.76

42.92

0.05

r≤1

r=2

18.78

25.87

0.29

r≤2

r=3

6.98

12.52

0.35

r=0

r=1

37.72

35.19

0.03

r≤1

r=2

14.47

20.26

0.26

r≤2

r=3

3.80

9.16

0.44

Supuesto sobre Tendencia

(a) Contraste de la Traza Total

Agricultura

Comercio

Construcción

Finanzas

Manufactura

Minas

Hoteles, Bares y Restaurantes

Electricidad, Agua y Gas

Transporte y Comunicaciones

Tendencia Determinística en los Datos Tendencia Determinística en los Datos Tendencia Determinística en los Datos Tendencia Determinística en los Datos Sin tendencia (Constante Restringida) Tendencia Determinística en los Datos Tendencia Determinística en los Datos Tendencia Determinística en Rel. de LP Tendencia Determinística en Rel. de LP Sin tendencia (Constante Restringida)

13

Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas

Volumen VIII, Número 2

(b)Máximo Autovalor

Total

Agricultura

Comercio

Construcción

Finanzas

Manufactura

Minas

Hoteles, Bares y Restaurantes

Electricidad, Agua y Gas

Transporte y Comunicaciones

r=0

r=1

22.66

21.13

0.03

r≤1

r=2

13.07

14.26

0.08

r≤2

r=3

0.34

3.84

0.56

r=0

r=1

29.02

21.13

0.00

r≤1

r=2

5.69

14.26

0.65

r≤2

r=3

0.00

3.84

0.96

r=0

r=1

16.56

21.13

0.19

r≤1

r=2

6.38

14.26

0.57

r≤2

r=3

1.56

3.84

0.21

r=0

r=1

24.66

21.13

0.02

r≤1

r=2

9.79

14.26

0.23

r≤2

r=3

2.08

3.84

0.15

r=0

r=1

33.35

22.30

0.00

r≤1

r=2

14.53

15.89

0.08

r≤2

r=3

4.08

9.16

0.40

r=0

r=1

18.07

21.13

0.13

r≤1

r=2

12.47

14.26

0.09

r≤2

r=3

2.32

3.84

0.13

r=0

r=1

46.81

27.58

0.00

r≤1

r=2

15.64

21.13

0.25

r≤2

r=3

6.80

14.26

0.51

r=0

r=1

26.12

25.82

0.05

r≤1

r=2

15.59

19.39

0.16

r≤2

r=3

4.47

12.52

0.67

r=0

r=1

23.98

25.82

0.09

r≤1

r=2

11.80

19.39

0.43

r≤2

r=3

6.98

12.52

0.35

r=0

r=1

23.25

22.30

0.04

r≤1

r=2

10.67

15.89

0.28

r≤2

r=3

3.80

9.16

0.44

Tendencia Determinística en los Datos Tendencia Determinística en los Datos Tendencia Determinística en los Datos Tendencia Determinística en los Datos Sin tendencia (Constante Restringida) Tendencia Determinística en los Datos Tendencia Determinística en los Datos Tendencia Determinística en Rel. de LP Tendencia Determinística en Rel. de LP Sin tendencia (Constante Restringida)

14

Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas

Volumen VIII, Número 2

El Gasto Social: Un Breve Análisis para República Dominicana Por: Fidel E. Morla Martínez1

I. Introducción La principal función de la política económica es maximizar el bienestar de un país de manera equitativa y sostenible, y normalmente utiliza indicadores como la pobreza o distribución de los ingresos para su diseño y ejecución. Como expresa Spiegel (2007), “el objetivo de la política económica consiste en maximizar el bienestar social duradero de manera equitativa y sostenible”. De esto parte que la desigualdad en el ingreso es uno de los elementos que tiene un papel importante en el conjunto de bienes y servicios que últimamente son subsidiados por el sector público. El gasto público en defensa, la policía y los bomberos, las carreteras, la ayuda exterior o investigación y desarrollo pueden incrementar la función de bienestar social agregada. No obstante, desde el punto de vista de los hogares, la incidencia de algunas políticas puede no ser significativa. En ese sentido, este artículo se enfoca en el gasto público orientado a la mejora de los ingresos de los hogares y a la provisión de bienes y servicios que incrementan su función de utilidad. Así, el gasto social puede ser definido formalmente como el mecanismo por el cual el Estado influye directamente en las condiciones de vida de la población, apuntando a la mitigación de la pobreza, la disminución de la inequidad y el fomento de la inclusión social (Lizardo, 2005; Martínez et al, 2013), tratando así de corregir los desequilibrios sociales. El objetivo principal de este estudio es analizar el Gasto Social (GS) en la República Dominicana (RD), incluyendo una comparación de las elasticidades respecto al Producto Interno Bruto (PIB). También se analizarán las elasticidades de las diferentes categorías del gasto social (educación, salud, seguridad y asistencia social, vivienda y otros),2 siguiendo el estudio realizado por Ruiz (2010), para verificar la prociclicidad o no del GS. La razón principal para escoger este enfoque es que existen estudios que contemplan el efecto económico de un buen gasto social y sus resultados en términos de equidad y bienestar, pero la literatura es escasa cuando se trata de verificar el comportamiento del GS respecto al ciclo. No obstante lo anterior, se mencionarán algunos de los efectos económicos positivos de la inversión social. Este estudio se divide como sigue: la Sección 2 presenta algunos debates en torno al gasto social y su relación con la economía general, para mostrar en la Sección 3 algunos hechos estilizados

División de Estudios Fiscales, Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos. Se agradece a Estefany Mercedes del mismo Departamento por su colaboración en la elaboración de la Nota Fiscal titulada “Impacto del Gasto Social”, que sirve como punto de partida de esta investigación. Para preguntas y comentarios escribir a [email protected]. 2 El rubro “Otros” incluye los gastos en: Deporte y Recreación, Alcantarillado y Aguas Potables, Servicios Municipales y Servicios a la Comunidad. 1

15

Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas

Volumen VIII, Número 2

para la RD. La Sección 4 contiene un breve análisis estadístico de los datos, para presentar los resultados en la Sección 5. Por último, la Sección 6 presenta algunas conclusiones pertinentes. II. Discusión del tema en la Literatura Económica. En la literatura existente, el tema de gasto social ha sido bastante estudiado desde diversos enfoques. Martínez y Collinao (2010), entre otros, conceptualizan el GS de forma general, para después analizar su estructura y diversas divisiones desde una perspectiva de cuentas nacionales. Explican que el mecanismo de influencia de la política social de un gobierno es bastante amplio. Sin embargo, aunque es la política quien instaura las directrices, son las instituciones gubernamentales las encargadas de concretar los lineamientos establecidos, principalmente a través de servicios públicos, programas, proyectos y actividades, utilizando para ello las asignaciones presupuestarias que se resumen contablemente en el llamado gasto público social. Ruiz (2010) presenta otra visión del debate sobre política social y argumenta que, utilizando sus distintos instrumentos de ingresos y gastos, podrá atender a las funciones de asignación de recursos, de redistribución de la renta y de estabilización macroeconómica. La tarea de estabilización económica por parte del accionar fiscal puede ser desarrollada a través de sus habituales tareas: i) como un productor de bienes y servicios y ii) como un redistribuidor de ingresos mediante acciones de política de tipo discrecional (operación de los llamados estabilizadores fiscales automáticos). Así, luego de este análisis, Ruiz (2010) concluye que el gasto público social es de vital importancia en el proceso de estabilización, ya que permitiría fortalecer los ingresos de individuos y familias con mayores restricciones de liquidez y, por lo tanto, con mayor volatilidad en sus consumos, lo que tiene efectos amplificadores del ciclo económico. Existen estudios que analizan cómo la política afecta el gasto social. Ejemplos de ello son Potrafke (2007) y Baqir (2002). El primero utiliza un panel datos para países miembros de la OCDE que incluye cinco variables políticas: año pre-electoral, año post-electoral, composición partidista, número de socios de la coalición y si el gobierno de turno tiene mayoría en las cámaras legislativas. Este autor encuentra que sólo las últimas dos tienen un impacto significativo en el gasto social. Por otro lado, Baqir (2002) utiliza información del GS del gobierno central de cien países para analizar porqué países con niveles económicos similares pueden diferir significativamente en los niveles de inversión social. Para ello utiliza un índice de democracia, basado en el teorema del votante mediano.3 Los resultados que obtienen indican que, mientras mayor es este índice, es decir a mayor democracia, conduce a un aumento estadísticamente significativo en el gasto público para el sector social. Mostajo (2000) argumenta que aunque en Latinoamérica ha habido un crecimiento en la inversión social por parte del estado, principalmente en el combate contra la pobreza, aún falta El Teorema del votante mediano afirma que "un sistema de elección basado en la votación mayoritaria escogerá el resultado más preferido por el votante mediano". 3

16

Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas

Volumen VIII, Número 2

camino para alcanzar los estándares de vida de los países de los países desarrollados. También menciona en su estudio que existen debilidades en materia equitativa, donde la desigualdad de los ingresos se ha incrementado o mantenido en la mayoría de países latinoamericanos. En cambio, Martínez et al. (2013) analizan el tema desde otra perspectiva, es decir, a diferencia de lo que comúnmente se estudia de que el crecimiento económico provee cierto bienestar en la población, estos autores estudian el impacto económico (en términos de crecimiento y desarrollo) que tiene una buena política social, tanto pública como privada. Para el caso dominicano, se destacan los estudios de Lizardo (2005), Aristy et al. (2001) y Marcelino et al. (2012). Lizardo (2005) realiza un análisis en el que explica que el GS es el mecanismo por excelencia que tienen los gobiernos para mejorar las condiciones de vida de la población y que para RD es relativamente bajo, lo que es reflejo de la baja prioridad del gasto social en el gasto total. También encuentra que el gasto social se ha comportado de manera procíclica entre 1995 y 2005. El autor concluye que el Estado deberá aumentar el volumen de recursos destinados a los sectores sociales, en particular, educación, salud y seguridad social, tanto en el corto como en el mediano plazo. El estudio de Aristy et al. (2001) realizan un exhaustivo resumen de la evolución de las condiciones sociales dominicanas (principalmente salud y educación) y luego explican de forma detallada el comportamiento del gasto social público. Estos autores discuten también ciertas medidas para mejorar la eficiencia del gasto en salud y en educación, explicando los beneficios de dicha mejora. En la investigación de Marcelino et al. (2012) se examina el comportamiento del gasto social en relación a los ciclos económicos y electorales, teniendo en consideración el tipo de régimen y otras variables relacionadas a diversos elementos políticos y económicos de RD entre 1976 y 2010. A través de una aproximación teórica y empírica, se evalúa la incidencia estas variables en el gasto social y se encuentra que la variable democracia es la única variable significativa. Partiendo de la base de lo obtenido por estos estudios, en el presente se busca obtener las elasticidades del GS respecto al PIB. De esta manera se verificaría cómo se comporta el gasto social y sus diferentes componentes ante variaciones del producto. III. Hechos estilizados: República Dominicana dentro de Centroamérica. 3.1 Evolución del Gasto Social. Durante los últimos cuarenta años, la RD ha experimentado cambios importantes en los aspectos demográfico, económico y social. Por ejemplo, duplicó su población de poco más de cinco millones en 1975 a casi de diez millones y medio de habitantes en 2013 y pasó de ser una economía enfocada a la agricultura y manufactura, a una economía de servicios.4 Por su parte, el gasto social público también se incrementó en estas últimas cuatro décadas, al pasar de un 4.8% a un 9.0% del PIB, siendo éste último año un tope histórico. 4

En el 2012, el sector servicios representó un 62.2% del PIB versus 46.9% en 1975.

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Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas

Volumen VIII, Número 2

No obstante a este aumento significativo, el GS dominicano ha sido históricamente bajo si se compara con los demás países de la región centroamericana (Ver Tabla 1). Lizardo (2005) menciona que esta situación de baja inversión social es producto de un rezago social e institucional en relación a los avances experimentados en el ámbito económico. Las razones más importantes de esto son que, por un lado, se tiene un presupuesto caracterizado por brindar prioridad a otras áreas y, por otro lado, la asignación creciente trasferencias al sector eléctrico, así como una asignación de recursos significativa destinada al servicio de la deuda5 Adicionalmente, la sosegada implementación de las reformas institucionales necesarias para eficientizar el aparato público dificulta la entrega equitativa y oportuna de servicios sociales de calidad. Con relación a esto, Mostajo (2000) caracteriza el GS desde dos tipos de prioridades: primero está la Prioridad Macroeconómica, que se define como la inversión social como proporción del PIB y, segundo, la Prioridad Fiscal que se mide respecto al Gasto Público Total (GPT). El autor proporciona tres rangos para definir si el GS es alto, medio o bajo:   

Alto: GS/PIB > 13% PIB [60% GPT]; Medio: GS/PIB  9-13% PIB [45-60% GPT]; Bajo: GS/PIB < 9% PIB [45% GPT]. Tabla 1. Prioridad del Gasto Social: 1991-2010. Prioridad Macroeconómica

Prioridad Fiscal

1991-1995

1996-2000

2001-2005

2006-2010

1991-1995

1996-2000

2001-2005

2006-2010

CR

15.4

16.7

18.2

19.8

67.2

67.4

67.5

72.5

ES

4.6

7.6

11.1

12.2

25.8

34.8

42.1

44.0

NIC

6.7

7.4

9.6

12.1

38.5

37.5

43.4

52.3

HON

6.0

6.2

9.5

11.0

39.4

41.0

50.2

51.5

RD

4.3

5.1

6.7

8.0

38.6

37.5

40.2

45.6

GUA

4.4

5.9

7.3

7.5

35.8

44.3

51.4

52.9

CR: Costa Rica; ES: El Salvador; NIC: Nicaragua; HON: Honduras; RD: República Dominicana; GUA: Guatemala. Fuente: CEPAL y BCRD.

Como se percibe en la Tabla 1, en la RD el GS refleja una Prioridad Macroeconómica baja debido a que, durante el periodo 1991-2010, nunca llegó a exceder el 9% del producto, incluso considerándose un período más amplio, el GS como porciento del PIB sólo alcanza el rango medio de 9% en el 2013. Sin embargo, desde el punto de vista de la Prioridad Fiscal, la tendencia ha sido de constante aumento en las últimas dos décadas, y el GS como proporción del GPT pasó de uno de los más bajos en Centroamérica durante 1991-1995 (35.8%), hasta llegar a lo considerado como un gasto social medio (45.6%) entre 2006-2010.

Las transferencias al sector eléctrico en promedio fueron 6.4% y para el servicio de deuda en torno al 19.0% del GPT entre 19972012. 5

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Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas

Volumen VIII, Número 2

Figura 1. Gasto Social en la República Dominicana (1975-2013). % del PIB % de Gastos Totales 10.0

55.0

8.0

50.0 45.0

6.0

40.0 4.0

35.0

-

25.0 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013

30.0 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013

2.0

Fuente: BCRD.

En la Figura 2 se muestra el GS per cápita de RD y de algunos países centroamericanos. Entre 2000 y 2010, este indicador casi se duplica en el caso dominicano, al pasar de US$191 a US$347. Costa Rica sobresale con US$1,224 per cápita en 2010, situándose entre los más altos, no sólo de Centroamérica, sino de toda América Latina. Figura 2. Gasto Social por Habitante, US$ 2000 CR

1,224 237

SAL

383 191

RD HON GUA NIC

2010 721

347 97 184 137 183 70 157

Fuente: CEPAL

3.2 Composición del Gasto Social. La composición del gasto social dominicano no ha variado significativamente en los últimos cuarenta años. El gasto en Educación ha oscilado entre el 25.5% y 45.5% del GS en el período 1975-2013, encontrándose su valor máximo en 2013. En promedio, el gasto en educación ha representado un 32.1% del gasto social total. En cambio, el gasto dedicado al sector salud se ha mantenido fluctuando alrededor del 20.5 por ciento. La partida que si ha cambiado de forma sustancial es la correspondiente a Seguridad y Asistencia Social, la cual fue 15.6% para el periodo 1975-1984, baja a 10.2% entre 1985-1994, para luego elevarse a un 26.7% entre 2005-2013.

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Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas

Volumen VIII, Número 2

Los recursos por parte del gobierno dedicados al sector vivienda han venido reduciéndose a partir de 1995, cuando llegó a ser un 11.8% del gasto social total, a ser sólo 0.6% en 2013. Tabla 2. Composición del Gasto Social: % Gasto Social. 1975-2013 Educación Salud Seguridad y Asistencia Social Vivienda Otros Total Fuente: BCRD

1975-1984 37.1 19.6

1985-1994 27.9 20.6

1995-2004 33.9 21.9

2005-2013 29.7 19.9

1975-2013 32.1 20.5

15.6

10.2

16.0

26.7

17.1

8.3 19.5 100.0

15.0 26.2 100.0

7.1 21.1 100.0

3.2 20.5 100.0

8.4 21.8 100.0

Al observarse la composición del GS respecto al PIB, se verifica que el GS ha sido bajo. No obstante, se percibe un aumento sostenido a lo largo de todo el periodo al pasar de 4.0% entre 1975-1984 hasta 8.3% entre 2005-2013. Todas las partidas han exhibido aumentos significativos, a excepción del gasto en vivienda. Tabla 3.Composición del Gasto Social: % PIB. 1975-2013 Educación Salud Seguridad y Asistencia Social Vivienda Otros Total Fuente: BCRD

1975-1984 1.5 0.8

1985-1994 1.3 0.9

1995-2004 1.9 1.2

2005-2013 2.4 1.6

1975-2013 1.7 1.1

0.6

0.5

0.9

2.1

1.0

0.4 0.8 4.0

0.7 1.2 4.5

0.4 1.2 5.6

0.3 2.0 8.3

0.4 1.3 5.6

IV. Datos y Análisis Estadístico. Para esta investigación se utiliza información del Banco Central de la República Dominicana (BCRD) en frecuencia anual desde 1975 hasta 2013. Las variables utilizadas para el análisis son el PIB, el GPT y el Gasto Social y sus divisiones (Gasto en Educación, Salud, Seguridad y Asistencia Social, Vivienda y Otros Gastos Sociales). Todas las variables son ajustadas por el deflactor del PIB, con el fin de expresarlas a precios de 1991, y luego transformadas en logaritmos. Tabla 4. Prueba de Raíz Unitaria: DFA. Niveles C CT N GPTt 0.9949 0.0412 0.9979 GSt 0.9985 0.1572 0.9980 EDt 0.9664 0.5780 0.9778 SALt 0.8380 0.0787 0.9691 SASt 0.9141 0.6856 0.9594 VIVt 0.1019 0.2153 0.4564 OTt 0.8753 0.0706 0.9529 Yt 0.9940 0.8599 1.0000 H0: Series tienen raíz unitaria Prob < 0.05 indica rechazo de H0. Fuente: Elaboración propia. Variable

Primera Diferencia C CT N 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0016 0.0000 0.0000 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0832 0.0000 0.0000 0.0000 0.0003 0.0015 0.0000 0.0005 0.0008 0.0139 N: Ninguno; C: Constante CT: Constante y tendencia

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Es necesario destacar que, en el momento de realizar estimaciones econométricas, es de gran importancia conocer las propiedades de estacionariedad de las variables para poder prevenir falsos coeficientes sobre la relación entre éstas (Mahadeva y Robinson, 2004). Para ello, se efectúan las pruebas de raíz unitaria de Dickey y Fuller (1981), las cuales evidencian la estacionariedad de las series utilizadas en el análisis. De la Tabla 1 se constata que las variables utilizadas son estacionarias en primera diferencia, es decir, integradas de orden 1 en niveles. V. Resultados. Los principales resultados obtenidos se presentan en la Tabla 5, dónde se presentan los valores estadísticamente significativos. La primera conclusión resultante es que, para RD, el gasto social es procíclico, ya que, al tener una elasticidad positiva (1.5005), cuando el PIB exhibe crecimiento de 1%, el GS aumenta en 1.5%. Este resultado es similar al encontrado por Ruiz (2010) quien encuentra que esta elasticidad es 1.4001 para RD. Tabla 5. Elasticidad GS-PIB PIB GSt EDt SALt SASt VIVt OTt

1.5005 1.4173 1.5290 2.0100 0.6151 1.5791

Nota: >0 indica prociclicidad. 0 indica prociclicidad. 0 el sesgo es siempre negativo y nunca converge a cero aún si =0. El sesgo, en este caso, se vuelve más grande si se adicionan regresores exógenos a la ecuación. Y los estimadores de los coeficientes que acompañan a los regresores son también inconsistentes. 7

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El ̂ es una estimación consistente de

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.

III. Experimento de Montecarlo En este artículo realizaremos un experimento de Montecarlo con 1000 simulaciones, con el fin de calcular la media del estimador (̂̅ ) y su desvío estándar. Con esos datos de las simulaciones calcularemos el sesgo y la raíz del error cuadrático medio (RECM) usando los estimadores: LSDV, AB, BB y Kiviet. El RECM es la raíz cuadrada de la suma de dos cantidades no negativas: una es la varianza del estimador y la otra es el cuadrado del sesgo del estimador. (11)

√

( ̂)

(

̅ ̂)

IV. Resultados 4.1 Resultados cuando T es fijo y N aumenta Tabla 1. Resultados cuando T es fijo y N aumenta Alfa estimado Desviación Sesgo promedio Estándar Caso 1: β=0, T=10, N=20, α=0.5,β=0 LSDV 0.3121 -0.1879 0.0732 Arellano-Bond 0.3576 -0.1424 0.1237 Blundell-Bond 0.4931 -0.0069 0.1264 Kiviet 0.4932 -0.0068 0.0939 Caso 2: β=0, T=10, N=60, α=0.5, β=0 LSDV 0.3151 -0.1849 0.0428 Arellano-Bond 0.4390 -0.0610 0.0787 Blundell-Bond 0.4939 -0.0061 0.0731 Kiviet 0.4905 -0.0095 0.0540 Fuente: Generada con simulaciones Monte Carlo Estimadores

RECM 0.2017 0.1886 0.1266 0.0941 0.1898 0.0996 0.0734 0.0548

En la tabla 1 se presentan los resultados de los cuatro estimadores analizados anteriormente con un un T fijo y N aumentando. En el caso 1 se realiza un experimento Monte Carlo con N=20 y en el caso 2 se usa N=60. En ambos casos se observa que los estimadores con menor sesgo y mayor eficiencia (menor RECM) son los de Kiviet y Blundell-Bond. El estimador con mayor sesgo es el de LSDV, esto era de esperarse debido a que en modelos de paneles dinámicos como el de la ecuación (1), donde asumimos exogeneidad secuencial de las variables explicativas de la ecuación en el modelo original (no transformado) y un T pequeño, no se puede garantizar consistencia del estimador aun cuando N aumente. Dada la inconsistencia de los estimadores LSDV en el modelo dinámico (1) bajo el supuesto de exogeneidad secuencial en las variables originales, se recomienda el uso de los estimadores de Arellano-Bond, Blundell-Bond y Kiviet. El estimador de Arellano-Bond muestra un fuerte sesgo cuando N es pequeño, el cual va disipándose a medida que N es mayor.

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Además de la condición de exogeneidad secuencial de las variables explicativas en niveles, se necesitan, adicionalmente, dos condiciones de estabilidad para que los estimadores surgidos con los métodos de VI y GMM sean estables y sus varianzas sean estacionarias: 1) < | | y (2) que la esperanza matemática y la varianza en su estado estacionario coincidan con la media de la primera observación y la varianza de la primera observación, respectivamente. Si las dos condiciones de estabilidad de los estimadores no se cumplen, los estimadores no son consistentes. Como en este ejercicio asumimos que se cumplen ambos supuestos los estimadores de GMM (Arellano y Bond, Blundell) son consistentes como muestran los resultados. En Rangel (2012) se obtienen resultados similares para un aumento de N=30 a N=50, donde se evidencia la consistencia de los estimadores de Arellano y Bond y la inconsistencia de los LSDV en paneles dinámicos cuando T es fijo (pequeño) y N aumenta. 4.2 Resultados cuando N es fijo y T aumenta En la tabla 2 se analizan las propiedades de los distintos estimadores cuando la dimensión temporal aumenta de T=10 a T=40, manteniendo el N fijo en 20 y el . En la tabla 1 vimos que cuando N aumentaba en un contexto de T pequeño el estimador LSDV no variaba mucho, y reflejaba un sesgo significativo que se mantenía luego del aumento de N. En la tabla 2 se observa que al aumentar T, aún con un N pequeño, se observa que el estimador LSDV se acerca bastante al parámetro poblacional (0.4583) y asimismo registra una reducción significativa del RECM. Esto suele ocurrir debido a que en términos generales los estimadores LSDV son consistentes al aumentar la dimensión temporal. No obstante, es el estimador de Kiviet el que registra el menor sesgo y su RECM (0.0332) es el mejor en términos relativos. Tabla 2. Resultados cuando N es fijo y T aumenta Alfa estimado Desviación Sesgo RECM promedio Estándar Caso 3: β=0, T=40, N=20, α=0.5, β=0 LSDV 0.4583 -0.0417 0.0320 0.0526 Arellano-Bond 0.4535 -0.0465 0.0340 0.0576 Blundell-Bond 0.4930 -0.0070 0.0419 0.0425 Kiviet 0.4996 -0.0004 0.0332 0.0332 Caso 1: β=0, T=10, N=20, α=0.5, β=0 LSDV 0.3121 -0.1879 0.0732 0.2017 Arellano-Bond 0.3576 -0.1424 0.1237 0.1886 Blundell-Bond 0.4931 -0.0069 0.1264 0.1266 Kiviet 0.4932 -0.0068 0.0939 0.0941 Fuente: Generada con simulaciones Monte Carlo. Estimadores

Estos resultados coinciden con los de Rangel (2012) quien hace el experimento para un aumento de T=10 a T=40, con N=50 fijo. El obtiene que el estimador de Kiviet es el de menor sesgo y más eficiencia y que el estimador LSDV es consistente en ese escenario.

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4.3 Efectos del cambio de la persistencia: Resultados cuando N es pequeño y T grande9 En la tabla 3 se observa un panel con 20 observaciones en la dimensión transversal (N) y 40 en la dimensión temporal (T). En este caso lo que varía es el coeficiente autorregresivo α, que pasa de 0.2 a 0.9 entre cada uno de los casos analizados en la tabla (caso 4 y 5). En primer lugar, se advierte que cuando los estimadores de menor sesgo son el de Kiviet y Blundell-Bond, mientras que los de LSDV y Arellano-Bond presentan sesgos altos de alrededor de 20% de su media estimada. Al analizar lo sucedido cuando el parámetro pasa de 0.2 a 0.9 se observa que el estimador de menor sesgo y menor RECM es el de Kiviet. El sesgo de Nickell (diferencia entre LSDV y Kiviet) baja de 0.0323 a 0.0245, al pasar de , lo cual es esperado debido a que con un T relativamente alto el sesgo de Nickell tiende a ser bajo. Sin embargo, a medida que α aumenta el sesgo tiende a persistir.10 Tabla 3. Efectos del cambio de la persistencia Resultados cuando N es pequeño y T grande* Alfa estimado Desviación Sesgo RECM promedio Estándar Caso 4: Beta=0, T=40, N=20, alfa=0.2, β=0 LSDV 0.1676 -0.0324 0.0344 0.0473 Arellano-Bond1 0.1656 -0.0344 0.0357 0.0496 Blundell-Bond1 0.1968 -0.0032 0.0416 0.0417 Kiviet 0.1999 -0.0001 0.0355 0.0355 Caso 5: Beta=0, T=40, N=20, alfa=0.9, β=0 LSDV 0.8507 -0.0493 0.0202 0.0533 Arellano-Bond1 0.8354 -0.0646 0.0252 0.0693 Blundell-Bond1 0.9582 0.0582 0.0237 0.0628 Kiviet 0.8752 -0.0248 0.0298 0.0388 Fuente: Generada con simulaciones Monte Carlo. *Asumimos N es pequeño en relación a T. Estimadores

Un punto importante es que el estimador de Arellano-Bond es el de mayor sesgo y mayor RECM cuando , lo cual es consistente con la literatura teórica que especifica que cuando es cercano a 1 los instrumentos utilizados se vuelven débiles (que consiste en que la matriz de instrumentos a utilizar, a pesar de ser exógenos no tienen relación significativa con la variable endógena que en este caso es la diferencia finita rezagada). 4.4 Efectos del cambio de la persistencia: Resultados cuando T es pequeño y N grande11 En la tabla 4 se analizan los casos 6 (β=0, T=10, N=60, α=0.2) y caso 7 (Caso 7: β=0, T=10, N=60, α=0.9) donde el coeficiente de persistencia pasa de , pero a diferencia de la tabla 3, el T es pequeño y el N grande. En este caso se advierte que el estimador LSDV es altamente sesgado en ambos casos.

Asumimos N es pequeño en relación a T. Ver Nickell (1981). 11 Asumimos T es pequeño en relación a N. 9

10

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El estimador de AB sigue mostrando el problema de instrumentos débiles, analizado en la sección anterior. El estimador de Kiviet es el que menor sesgo y menor RECM presenta en el experimento. Tabla 4. Efectos del cambio de la persistencia Resultados cuando T es pequeño y N grande* Alfa estimado Desviación Sesgo RECM promedio Estándar Caso 6: β=0, T=10, N=60, α=0.2, β=0 LSDV 0.0626 -0.1374 0.0430 0.1440 Arellano-Bond1 0.1697 -0.0303 0.0641 0.0709 Blundell-Bond1 0.1977 -0.0023 0.0632 0.0632 Kiviet 0.1979 -0.0021 0.0504 0.0504 Caso 7: β=0, T=10, N=60, α=0.9, β=0 LSDV 0.6876 -0.2124 0.0382 0.2158 Arellano-Bond1 0.7913 -0.1087 0.0940 0.1437 Blundell-Bond1 0.9924 0.0924 0.0197 0.0945 Kiviet 0.8491 -0.0509 0.0492 0.0708 Fuente: Generada con simulaciones Monte Carlo. *Asumimos T es pequeño en relación a N. Estimadores

Se nota que el sesgo de Nickell se mantiene persistente, e incluso aumentando cuando aumenta el α, reflejando el problema de inconsistencia de los estimadores LSDV (independientemente del nivel de persistencia) cuando la dimensión temporal es pequeña. V. Caso Estudio con Tamaño Muestral N=13, T=6 En esta sección llevamos a cabo un experimento Monte Carlo usando como referencia el tamaño de la muestra y el nivel de persistencia usado por Le Fort y Budnevich (2005, pp 25-31), en su estudio de brecha del PIB para Latinoamérica. Los autores utilizan un modelo de panel dinámico del tipo de la ecuación 1 de este artículo, que incluye la variable dependiente rezagada un período y variables exógenas. La metodología utilizada por Le Fort y Budnevich (2005) es el método generalizado de momentos de Arellano- Bond en un contexto de datos de panel dinámicos que incluye a trece países de Latinoamérica (N=13) que son: Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, México, Panamá, Perú, República Dominicana, Uruguay y Venezuela. La evaluación de la metodología usada en el trabajo de la CEPAL para estimar el panel dinámico (Arellano-Bond) es comparada en esta sección con otros métodos (LSDV, BlundellBond y Kiviet), usando un experimento Monte Carlo que parte de los niveles de N, T y α del estudio citado. Utilizando nueve especificaciones diferentes Le Fort y Budnevich encuentran coeficientes de persistencia α que varían desde 0.3328 a 0.4321 (con un promedio de 0.37) todos significativos al 1% y usando T=6 y N= 13. Estos resultados muestran una robustez en ̂ independientemente de cuáles variables exógenas son utilizadas en la estimación.12

12

Ver Cuadro 4 de Le Fort y Budnevich (2005).

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Llevamos a cabo un experimento Monte Carlo con simulaciones de 1000 repeticiones, con α=0.37, N=13 y T=6 Los resultados de la tabla 5 muestran que los estimadores de Arellano-Bond y LSDV son sesgados e ineficientes para el tamaño muestral utilizado en el experimento. Los estimadores Blundell-Bond y Kiviet son los mejores estimadores en este caso. Tabla 5. Experimento Montecarlo con modelo dinámico del Ciclo del PIB con α encontrados por Le Fort y Budnevich (2005) de la CEPAL Estimadores

Alfa estimado promedio

LSDV 0.0626 Arellano-Bond 0.1697 Blundell-Bond 0.1977 Kiviet 0.1979 Fuente: Generada con simulaciones Monte Carlo.

Sesgo

Desviación Estándar

Caso 8: β=0, T=6, N=13, α=0.37 -0.1374 0.0430 -0.0303 0.0641 -0.0023 0.0632 -0.0021 0.0504

RECM

0.1440 0.0709 0.0632 0.0504

VI. Conclusiones En este artículo se estudiaron y compararon las propiedades en muestras finitas de distintos métodos de estimación e inferencia en paneles dinámicos. Los estimadores estudiados fueron el de Least Square Dummy Variable (LSDV), Arellano-Bond, Blundell-Bond y Kiviet con datos muestrales de distintas dimensiones temporales y transversales y varios grados de persistencia del modelo. Se utilizaron ejercicios tipo Monte Carlo que se usaron en la investigación de las propiedades de los estimadores. Se comparó el desempeño de los estimadores en varios contextos, uno de dimensión temporal (T) pequeña y fija con dimensión transversal (N) aumentando; otro donde el N estaba fijo y T aumentando; el tercero donde se evaluaron los efectos del cambio de la persistencia cuando N es pequeño y T grande y el cuarto se evaluó el efecto del cambio de la persistencia pero, a diferencia del tercer escenario, en el cuarto el T es pequeño y el N grande. Los resultados evidencian que en el punto 1 donde T es pequeño y fijo y N aumenta, los estimadores con mejor desempeño son los de Blundell-Bond y Kiviet, mientras que el LSDV es sesgado e inconsistente, como sugiere la teoría econométrica. En el contexto del punto 2 cuando N es fijo y T aumenta se observa que el estimador de LSDV es consistente y aumenta su eficiencia. El estimador de Kiviet es, sin embargo, el de menor sesgo y mayor eficiencia. Cuando se evaluaron las propiedades de los estimadores ante un incremento de la persistencia desde , cuando N es pequeño y T grande se advierte primeramente que cuando el los estimadores de LSDV y Arellano – Bond son los que presentan un mayor sesgo mientras que los de Kiviet y Blundell-Bond son los de menor sesgo. Cuando se pasa de a el estimador de menor sesgo y mayor eficiencia es el Kiviet en un contexto de alta persistencia y dimensión temporal grande y N pequeño. 35

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Bajo el supuesto de T pequeño y N grande se observó que el estimador LSDV es sesgado independientemente del grado de persistencia supuesto del modelo. El estimador de Kiviet es de menor sesgo y menor RECM en este caso. El estimador de Arellano-Bond resultó sesgado e ineficiente cuando la persistencia es alta, reflejando un posible problema de instrumentos débiles, descrito en la literatura teórica. En el caso estudio presentado en la sección 5 donde se llevó a cabo un experimento de Monte Carlo para analizar la propiedad de los estimadores utilizando el tamaño muestral de un documento de la CEPAL, se observa que el estimador de Arellano-Bond utilizado en ese trabajo para calcular la persistencia y los demás coeficientes exógenos de la ecuación, pudiera ser complementado con los estimadores de Blundell-Bond y de Kiviet, que son estimadores insesgados y consistentes para el tamaño de la muestra. Bibliografía Anderson, T.W y Hsiao, C. (1981). “Estimation of Dynamic models with errors components”, Journal of the American Statistical Association, 76, 598-606. Arellano, M. y Bond, S. (1991). “Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations”, The Review of Economic Studies, 58, 277-297. Ayuso, J., Pérez, D. y Saurina, J. (2002). “Are Capital Buffers Pro-Cyclical? Evidence from Spanish Panel Data”, Banco de España (Research Working Paper, No.0224). Bailey-Tapper, S.A. (2011). “Investigating the link between bank capital and economic activity: evidence on Jamaican panel data”, Money Affairs, Vol. XXIV, No.2. pp 163-188. Blanchard, O. y Katz, L. (1997). “What we know and do not know about the natural rate of unemployment”, Journal of Economic Perspectives, 11, pp.51-72. Blanchflower, D. y Oswald, A. (1996). “The wage curve”. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts. Blundell, R. y Bond, S. (2000). “Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models”, Journal of Econometrics, 87, pp.115-143. Chamberlain, G., (1992). “Comment: Sequential moment restrictions in panel data”, Journal of Business and Economic Statistics, Vol. 10, No.1, pp.20-26. Galiani, S., (1999). “Wage determination in Argentina: An econometric analysis with methodology discussion”, ITDT WP 218. Jokipii, T., y Milne, A. (2007). “The Cyclical Behavior of European Capital Buffers”, Swedish Institute for Financial Research (Report). Judson, R., y Owen, A., (1999). “Estimating dynamic panel data models: A guide for macroeconomists” Economics Letters, 79, pp.145-152.

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