Gasto social y crecimiento económico en
américa latina.
Periodo 1990-2016
Willian
David Herrera Aguas
Facultad
Latinoamericana de Ciencias Sociales
Ecuador
- Quito
RESUMEN
La presente
investigación analiza la relación bidireccional entre el gasto público social y
sus diferentes categorías (salud, educación y seguridad social) con el
crecimiento del Producto Interno Bruto para países de América Latina durante el
período 1990-2016. Con la finalidad de verificar le hipótesis de
bidireccionalidad, se aplicó la metodología de vectores autorregresivos para
datos de panel (PVAR) con efectos fijos. Los resultados obtenidos muestran que
existe doble causalidad entre el gasto social total, los tipos de gasto social
y el PIB, lo que pone en evidencia que no es suficiente aumentar el PIB
(desarrollo económico), sino que también es necesario mejorar el contexto y el
bienestar social de la población (desarrollo humano). Sin embargo, el gasto social
tuvo un impacto positivo en el PIB, mientras que éste afectó de forma negativa
al gasto público social en los períodos subsiguientes.
Numero de
clasificación JEL:E62, N16, H53, C23
Palabras
Claves: bidireccionalidad; gasto público social;
producto interno bruto; PVAR.
Social spending and economic growth in Latin America.
Period 1990-2016
ABSTRACT
This
research analyzes the bidirectional relationship between public social spending
and its different categories (health, education and social security) with the
growth of Gross Domestic Product for Latin American countries during the period
1990-2016. In order to verify the bidirectional hypothesis, the autoregressive
vector methodology for panel data (PVAR) with fixed effects was applied. The results
obtained show that there is a double causality between total social spending,
types of social spending and GDP, which shows that it is not enough to increase
GDP (economic development), but that it is also necessary to improve the
context and the social welfare of the population (human development). However,
social spending had a positive impact on GDP, while it negatively affected
public social spending in subsequent periods.
JEL
classification number:E62, N16, H53, C23
Keywords:
bidirectionality; social public spending; gross domestic product; PVAR.
Artículo recibido:
25 febrero 2022
Aceptado para publicación: 10 marzo 2022
Correspondencia: davis_12her@hotmail.es
Conflictos de Interés: Ninguna que declarar
1. INTRODUCCIÓN
Desde la última década del siglo XX, los
gobiernos de los países en desarrollo han aumentado significativamente su
contribución al gasto social en educación, salud y seguridad social (Landau,
1983), (Giorgio y Ceroni, 2000), (Beraldo, Montolio y Turati, 2009), (Mercan y
Sezer, 2014). En América
Latina, se evidencian avances sociales significativos acompañados por tasas de
crecimiento económico sostenidas. Los países de la región, en las últimas décadas, han
alternado de forma diferente, etapas de mayor o menor intervención estatal, de
mayor o menor apertura hacia el comercio exterior, con altibajos en la
obtención de ingresos, fugas de capitales, con períodos de expansión rápida
seguidos de períodos con fuerte contracción en la inversión pública. Todo un
mosaico de políticas y estilos de desarrollo, que a su vez generan desiguales
impactos económicos y sociales.
Sin
embargo, a pesar de las profundas transformaciones estructurales e
institucionales producidas en la región, que buscaron revertir los efectos
negativos generados por la contracción económica de los años 80, los países de
la región con mayor o menor éxito han intentado consolidar un modelo de
desarrollo económico y social, tomando como referente, los procesos ocurridos
en países industrializados. Es por ello que, en países de América Latina,
después de la década de los 90, se ha evidenciado una tendencia al incremento
del gasto social, donde los gobiernos de la región han buscado contrarrestar
los efectos de una etapa de austeridad fiscal a la que estuvieron expuestas
varias naciones (Tromben 2016). A raíz de eso, los gobiernos han fortalecido
sus políticas públicas y le han dado otra perspectiva al rol que ocupan las
instituciones estatales ante las complicaciones sociales. Estas medidas han
estado enfocadas en la lucha contra la pobreza, la desigualdad o la corrupción,
el fortalecimiento de la democracia y de las libertades civiles. Entre ellas se
destacan, un cambio de enfoque hacia la inclusión social y el fortalecimiento
del Estado como provisor de servicios sociales. A pesar de los esfuerzos
realizados, la mayoría de los autores coinciden en la insuficiente efectividad
de las políticas sociales en la región, con altos índices de desempleo, la
falta de protección social, de acceso a la educación, de viviendas dignas e
igualdad de oportunidades. Como resultado de ello, la región latinoamericana
sigue siendo la más inequitativa del planeta (CEPAL 2010) (Martin–Mayoral et
al. (2012).
Con la crisis de
2008, los países latinoamericanos también respondieron de manera diferente
respecto a los países desarrollados. Esta crisis no se originó en América
Latina, lo que nos indica que los países de la región fueron afectados por un
fenómeno externo, no interno. Al igual que Estados Unidos, muchos países de
América Latina utilizaron el estímulo fiscal a través de un mayor gasto
gubernamental para mitigar los efectos la crisis. Gracias a las reformas que
implementaron en la década de 1990, que obligaron a los gobiernos a ser más
responsables fiscalmente, muchos países latinoamericanos tuvieron más espacio
para maniobrar e implementar políticas fiscales contra cíclicas (Blanco 2010).
En crisis anteriores, algunos países latinoamericanos no tuvieron la capacidad
de aplicar estas políticas y más bien tuvieron que disminuir el gasto público
durante los períodos de recesión económica.
Dos preguntas
recurrentes han sido planteadas en los estudios empíricos: cuál ha sido la
contribución del gasto social para lograr un crecimiento económico sostenible
en el largo plazo y cuáles son los determinantes del gasto social y en
particular, cómo impacta el crecimiento económico sobre ese gasto.
Respecto
a la primera pregunta, los estudios que han analizado los efectos del gasto
social en el crecimiento económico han llegado a resultados contradictorios,
encontrando efectos positivos (Schultz (1961), Psacharopoulos (1985), Baum y
Lin (1993), Bellettini and Ceroni (2000), Beraldo, Montolio y Turati (2009));
efectos negativos (Landau (1983), Barro (1989), Fic y Ghate (2005));
finalmente, otros autores como Baum y Lin (1993) encuentran resultados
positivos y negativos, mientras que McDonnell y Miller (2010) no encuentran
efectos directos, pero si indirectos, a través de la inversión.
Por
tipos de gastos, diferentes autores han constatado los efectos positivos de la
educación y, la salud sobre el
crecimiento económico (Barro 1991) (Baum y Lin 1993) (Devarajan, Swaroop y Zou
1996), Foster y Rosenzweig (1996), (Miller y Russek 1997), (Al-Yousif 2008),
(Mercan y Sezer 2014), Schultz (1961), Psacharopoulos (1985), Foster y Rosenzweig
(1996). Bellettini y Ceroni (2000) y Fic
y Ghate (2005) encuentran que el gasto en educación contribuye a la formación
de capital humano. Lucas (1998) afirma que la capacidad instaurada en el
capital humano se da a través de dos fuentes: la educación formal y el
aprendizaje por la práctica (en inglés learning
by doing) y que las diferencias entre las tasas de crecimiento de los
países se deben a las diferentes tasas de acumulación del capital humano de las
economías a través del tiempo. Barro (1991) analizó el efecto de las tasas de
matriculación de los niveles primario y secundario sobre una muestra de 98
países, encontrando una relación positiva con el crecimiento promedio del PIB
per cápita para el período 1960-1985. Danziger et al. (1981), Aaron (1982),
Atkinson (1987) y Feldstein y Liebman (2002), Feldstein y Liebman (2002), entre
otros, han encontrado efectos negativos del gasto en la seguridad social sobre
el crecimiento económico.
Algunos estudios
además hacen énfasis en la heterogeneidad de experiencias de crecimiento y
muestran que los efectos de las políticas e instituciones son diferentes entre
un país y otro, de acuerdo con sus contextos históricos, políticos y
estructurales (Rodrick, 2007) (Hausmann,
Rodrik y Velasco 2008). De allí, que se puede afirmar que América Latina es una
región diversa que requiere de modelos ajustados a sus particularidades y
condiciones, que ayuden a sus países a salir de manera sostenida, de la difícil
situación económica y social en la que se encuentran.
Existen multitud
de trabajos que han analizado los determinantes del gasto social (Brown y
Hunter (1999), Snyder y Yackovlev (2000), Kaufman y Segura-Ubiergo (2001),
Avelino, Brown y Hunter (2005), Wibbels (2006), Lora y Olivera (2007), Huber,
Mustillo y Stephens (2008), Lora (2009), Martín-Mayoral y Navernegg (2015),
teniendo en cuenta variables económicas, demográficas, políticas e
institucionales. Los primeros estudios realizados en la década de 1970 sobre
los determinantes del gasto social estuvieron enfocados en los países
industrializados que buscaban la ampliación del estado de bienestar en sus
naciones. Sin embargo, un creciente número de investigaciones se han enfocado
en países en desarrollo, con la finalidad de encontrar modelos que logren
explicar sus particularidades[1].
Entre de los
determinantes económicos del gasto social agregado y sus categorías de
educación, salud y seguridad social, analizados por los autores antes
mencionados, se han incluido, el crecimiento económico, el PIB, la renta per
cápita, las inversiones extranjeras, la balanza comercial, el endeudamiento
público, entre otras variables. A su vez, otros autores como Diamond (1989),
Snyder (2000) y Gonzalez y Niepelt (2008), Mayoral, Espinosa y Nabernegg
(2012), se han enfocado en factores demográficos; Lindert (1996) y Kittel y
Obinger (2003, también se han analizado factores políticos; Garrett (1998) y
Boix (1998) analizan el efecto la orientación ideológica del gobierno sobre el
gasto social.
Normalmente los
estudios han tratado de responder estas dos preguntas por separado, sin
embargo, el presente trabajo se centrará en resaltar que existe una
correspondencia bidireccional entre el gasto social y el crecimiento económico,
buscando encontrar conexiones entre ambas variables que permitan generar
recomendaciones de política económica eficaces, que contribuyan al crecimiento
económico, al bienestar de la población y la sostenibilidad del desarrollo
económico y social de América Latina.
Ante esta
problemática, la presente investigación busca analizar la relación
bidireccional entre el gasto social, sus componentes y el crecimiento económico
en América Latina para el período 1990-2016, es decir, como los gastos sociales
determinan y son determinados por el crecimiento económico. Para ello se
utilizarán modelos de panel de Vectores Autorregresivos (PVAR).
2. MATERIALES Y MÉTODOS
2.1
Revisión de la
literatura empírica
Existe una gran
cantidad de estudios que han analizado la relación entre gasto social y
crecimiento económico desde diferentes enfoques. Algunos tratan el tema de
manera descriptiva, otros utilizan metodologías econométricas que permiten
estimar el efecto del gasto social sobre el crecimiento económico y viceversa,
pero pocas veces se ha analizado la doble causalidad entre ambas variables.
En este sentido,
los estudios relacionados al gasto social y crecimiento económico han tratado
de responder a preguntas como: ¿el alto gasto social financiado por los
impuestos reduce el crecimiento económico? Un análisis económico simple podría
sugerir que los altos impuestos y los generosos pagos de asistencia social,
reducen los incentivos para trabajar y ahorrar tanto para quienes pagan
impuestos como para quienes reciben beneficios relacionados con los ingresos.
Sin embargo, el proceso puede no ser tan simple. Como argumenta Lindert[2]
(2004), una mayor carga impositiva para financiar el gasto social no se
correlaciona negativamente ni con el nivel del PIB per cápita ni con su
crecimiento (James 2007).
Para América
Latina, el estudio de Mostajo (2000) mide y evalúa los efectos del gasto social
de los gobiernos sobre la equidad distributiva, a través de una serie de indicadores
como el impacto redistributivo o la focalización e incidencia, focalizándose en
tres áreas interrelacionadas. La primera parte, evalúa la evolución del gasto
social en términos de su nivel y tendencia, prioridades otorgadas, factores
determinantes de su comportamiento, así como también, a través de la
caracterización de su comportamiento procíclico. La segunda, se centra en el
tema de la distribución de ingresos, diferenciando entre áreas urbanas y
rurales, evaluando la posición relativa de los pobres dentro de dicha
distribución. Finalmente, se aborda al gasto social desde la perspectiva de su
impacto redistributivo, eficiencia distributiva y grado de progresividad, por
medio de la comparación de la distribución del gasto social por quintiles, realizando
una comparativa entre el quintil más bajo y alto. Los países comprendidos en el
estudio son Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Jamaica,
México y Perú, países que representan al 81% de la población, el 90% del PIB
agregado y el 88% del comercio internacional de la región latinoamericana. Como
una de las principales conclusiones, la autora menciona que los factores
determinantes de la evolución del gasto social están correlacionados con nivel
de focalización y eficiencia del gasto del país; es decir, el desempeño
económico es más importante en países de gasto social alto (más del 13% del
PIB: Argentina, Chile y Costa Rica).
Arjona, Ladaique y
Pearson (2003) realizan un estudio utilizando técnicas econométricas de datos
de panel para los países de la OCDE (por sus siglas en inglés- Organización
para la Cooperación y el Desarrollo Económicos), los hallazgos encuentran
evidencia a favor de la proposición de que un mayor gasto social reduce el
crecimiento. Por su parte, Hassan (2004) analiza el impacto de los componentes
del gasto social (educación, salud) sobre el crecimiento del PIB per cápita de
Sudan, estimando una ecuación lineal a través de métodos GMM. Encuentra que el
aumento de gasto social mejora el crecimiento del PIB per cápita.
A su vez, Benos
(2009) estudia si una reasignación de los componentes del gasto público y los
ingresos puede mejorar el crecimiento económico utilizando datos sobre 14
países de la UE durante 1990-2006. Para ello estima un modelo de crecimiento
endógeno linealizado, a través de diferentes técnicas econométricas de datos de
panel (MCO, datos de panel con efectos fijos para controlar el sesgo que se
produce por variables omitidas específicas de cada país constantes en el tiempo
y el GMM de Arellano-Bond (1991) para controlar la doble causalidad entre ambas
variables). Entre los resultados obtenidos, encuentra que los gastos del
gobierno en actividades de mejora del capital humano y protección social no
tienen un efecto significativo sobre el crecimiento económico.
En el estudio de
Pinilla, Jiménez y Montero (2013), utiliza un panel de datos entre 1989 y 2009,
para 17 países de América Latina, bajo modelos de regresión Mínimos Cuadrados
Ordinarios combinados no lineales y Mínimos Cuadrados Generalizados de efectos
fijos y variables. Su estudio evidencia la correlación entre el Gasto Primario
del Gobierno Central (GPGC), que incluye de manera especial al gasto social y
el nivel de producción per cápita en las últimas dos décadas. Su principal
conclusión es que el incremento del GPGC en el período de estudio, ha tenido un
impacto positivo, aunque limitado en el crecimiento del PIB.
Por su lado,
Letelier (2016) examina los efectos del gasto público en el crecimiento
económico utilizando un modelo GMM (Generalized Method of Moments), con un
panel de 53 economías, 30 desarrolladas y 23 en desarrollo, para el periodo de
1975-201. Encuentra que los gastos en infraestructura y los gastos en
protección social reducen el crecimiento económico.
Cammeraat (2020)
estudia cómo los diferentes esquemas de gasto social se relacionan con la
pobreza, la desigualdad y el crecimiento económico. Primero, encuentra que el
gasto social público total está relacionado negativamente con la pobreza y la
desigualdad, pero no con el crecimiento del PIB. Por lo tanto, los resultados
no apoyan un compromiso entre reducir pobreza y desigualdad a través del gasto
público social total, por un lado, y el crecimiento del PIB, por otro. Este
resultado se suma a un número creciente de estudios que rechazan la existencia
de un equilibrio entre equidad e ineficiencia a un macro nivel. También se
evidencia las diferencias sustanciales entre los efectos de varios tipos de
gasto social. Estas diferencias permiten a los responsables de la formulación de
políticas lograr una mejor orientación y, por lo tanto, aumentar la eficacia de
la reducción de la pobreza y la desigualdad, sin efectos perjudiciales sobre el
crecimiento del PIB.
Cammeraat (2020),
también plantea la relación que existe entre los diferentes esquemas del gasto
social con la pobreza, la desigualdad y el crecimiento económico en medida del
PIB, donde el principal aporte es presentar relaciones mediante los esquemas
del gasto social: “vejez y sobrevivientes”, “incapacidad”, “salud”, “familia”,
“desempleo y mercado laboral activo políticas” y “vivienda y otros”. La
metodología utilizada es una regresión OLS[3] y 2SLS[4], usando un panel de datos de
22 estados pertenecientes a la Unión Europea, durante el periodo 1990 hasta
2015. Los resultados obtenidos describieron que el gasto social total se
relaciona negativamente con la desigualdad y la pobreza, no obstante, no
presenta una relación positiva con el crecimiento del PIB. En la aplicación de
las regresiones, el modelo OLS, utiliza como variables explicativas los valores
rezagados de las variables de gasto (t-1), dado a que los niveles del gasto
social dependen del crecimiento y específicamente de la pobreza y la
desigualdad. Por otra parte, en el modelo 2SLS se utiliza la variable gasto
social con valores rezagados (t-2); a partir de esta especificación se utiliza
un análisis de efectos fijos con estimaciones de datos de panel para de 32
países miembros de la (OCDE).
Por otro lado,
existen estudios que han analizado la otra dirección de causalidad, donde PIB o
el crecimiento explican el gasto social.
Avella (2009), utiliza pruebas de causalidad
de Granger (1969) y Sims (1972) y de exogeneidad débil para Colombia, para
comprobar queel PIB real por habitante afecta de forma positiva al gasto
social. Las descripciones históricas sugieren que las dos series en
consideración evolucionan conjuntamente a lo largo del tiempo.
Tromben (2016)
estudia el comportamiento del gasto social ante el ciclo económico en el
contexto de la política fiscal en América Latina a partir de un panel de datos
anuales (1990-2014) de 18 países de la región. La prociclicidad de la política
fiscal, del gasto público y del gasto social se analiza a través de la
estimación de cinco ecuaciones con las que se intenta reflejar la relación
entre la política fiscal y el ciclo económico. Para ello se estimaron
regresiones de panel con efectos fijos con el modelo de mínimos cuadrados
ordinarios (MCO) con variable instrumental (precio de los productos básicos) y
método generalizado de momentos (GMM); con el último modelo se busca resolver
el problema de endogeneidad de las variables. Los resultados obtenidos muestran
que el gasto social describe un comportamiento procíclico estadísticamente
significativo. Sin embargo, a pesar del sesgo procíclico de políticas fiscales,
los países han logrado de alguna manera proteger el gasto social frente al
ciclo económico, pues comprenden que el gasto social se encarga de garantizar
la presencia de ciclos dinámicos de crecimiento económico.
Las investigaciones
previamente mencionadas, ponen en evidencia la presencia de doble
direccionalidad entre ambas variables, lo que implica la necesidad de realizar
análisis unidireccionales que tengan en cuenta esta fuente de endogeneidad o
bien realizar análisis que tengan en cuenta las dos direcciones de
causalidad.
Entre los trabajos
que han empleado esta segunda estrategia, se pueden mencionar a Díaz-Fuentes y
Revuelta (2011), quienes aplican análisis de cointegración para analizar la
relación bidireccional entre gasto público (donde se incluye al gasto social) y
crecimiento económico para 19 economías de América Latina, durante el periodo
1960 - 2008. Estos autores se basan en el marco teórico desarrollado por Wagner[5] y
Keynes[6] para
sostener ambos lados de causalidad, el gasto social en función del crecimiento
económico y el crecimiento económico en función del gasto social
respectivamente. Las principales conclusiones son que, durante el período de
análisis, el crecimiento económico ha estado acompañado por un crecimiento del
gasto público y social, cumpliéndose así la ley de Wagner. Por otro lado,
encuentra que el gasto social favorece el crecimiento económico a largo plazo
sobre todo a partir de 1980, después de superar las limitaciones del Consenso
de Washington, a la vez que reduce la desigualdad y la pobreza. Sin embargo,
estos autores analizan por separado ambas direcciones y no de forma conjunta.
Martin-Mayoral y
Villavicencio (2019), pretenden verificar la existencia de doble causalidad
entre el gasto social (educación, salud, seguridad social, vivienda y otros) y
la desigualdad (índice de Gini) en países de América Latina para el período
1990-2013, mediante el uso de modelos de vectores autorregresivos para datos de
panel (Panel VAR), lo que permite analizar de forma conjunta a través de un
sistema de ecuaciones ambas direcciones de causalidad. El estudio aplica un
modelo Generalizado de Momentos (GMM) para indagar la existencia de una doble
causalidad entre el gasto social y la desigualdad de ingresos. El estudio tuvo
dos especificaciones: la primera, donde solo se considera las variables de
interés (gasto social y desigualdad), en este caso, el modelo no permite
asegurar que existe una relación simultánea entre la desigualdad y el gasto
social. Por otro lado, en una segunda especificación, se incluyen variables de
control (democracia, población y el PIB per cápita), mostrando que el gasto
social disminuye la desigualdad y que la desigualdad influye de manera positiva
en el gasto social, lo que demuestra la existencia de una doble causalidad.
En conclusión, las
ideas y los trabajos presentados previamente, muestran que el gasto público y
el crecimiento económico tienen una estrecha relación. No obstante, la mayoría
de los estudios se han ocupado de una sola dirección de causalidad, usando
métodos de regresión y de corrección de errores para establecer una relación a
largo plazo entre el gasto social y el crecimiento económico. Algunos trabajos
han analizado la posible endogeneidad entre las variables que forman parte del
análisis y en concreto para corregir el problema causado por la endogeneidad
generada por la causalidad reversa entre ambas variables. A este problema en la
literatura se le denomina simultaneidad (Espasa 1973), esto es, cuando las
variables explicativas estén determinadas de forma conjunta con la variable
dependiente.
En el presente
estudio, se pretende examinar la doble causalidad de las variables mencionadas
de forma simultánea. Las variables de estudio son el crecimiento económico (
),
gasto social (
),
y su relación con otras variables de control (
).
Estas variables pueden estas relacionadas por medio de funciones de enlace que
permitan establecer su comportamiento una en función de la otra, es decir:
Se trata de un
sistema de ecuaciones, donde las relaciones se dan de forma simultánea; es
decir, existe una correspondencia que conecta a las funciones de enlace 
y 
.
Para su estimación
se utilizará el método de vectores autorregresivos para paneles de datos (Panel
VAR o PVAR) introducido por Holtz-Eakin, Newet y Rose (1988) y posteriormente
formalizado para su aplicación empírica por Abrigo y Love (2016). El método
consiste en estimaciones de datos de panel dinámicos, que permiten el análisis de
un sistema de relaciones dinámicas, que son modeladas como un sistema de
decisiones que se determinan simultáneamente para las dos variables endógenas
que están siendo analizadas (gasto social y crecimiento económico). De esta
manera, al tener series de tiempo para cada variable, se podrá identificar las
posibles relaciones de causalidad existentes, lo que permite controlar estas
problemáticas y analizar el impacto de choques exógenos al sistema en modelos
más extensos. Adicionalmente, se puede incluir dentro del modelo variables
exógenas relacionadas al contexto político o social del crecimiento económico y
del gasto social que permitan aislar sus efectos sobre las dos variables de
interés y de esa forma identificar claramente la relación entre ellas.
2.2 modelo vectorial autorregresivo
para datos panel (Modelo Panel VAR -PVAR-)
De acuerdo con
Canova y Ciccarelli (2013), los modelos VAR (Vectores Autoregresivos) para
series de tiempo y Panel VAR para paneles de datos, están bien establecidos en
los trabajos empíricos de macroeconomía aplicada. Estos métodos, son utilizados
como un enfoque alternativo para tratar con economías interdependientes,
tomando en consideración que todas las variables se tratan como endógenas e
interdependientes, tanto en un sentido dinámico como estático, aunque en
algunos casos también podrían incluirse variables exógenas. La formulación
general de un modelo VAR parte de la consideración de un vector 
de 
de variables endógenas, que representa una
serie temporal. El modelo VAR para esta vector es:
donde 
es un polinomio en el operador de rezago y el
término de error es asumido independiente e idénticamente distribuido (
).
Lütkepohl (2004)
brinda una definición básica más general de un modelo VAR de orden p 
que captura las interacciones dinámicas para
un conjunto de K variables (series de tiempo) 
,
a través de la siguiente ecuación:
donde los 
son matrices de coeficientes (
)
y 
son los términos de error inobservables y
aleatorios, que, por lo general, se suponen que son un proceso de ruido blanco
independiente de media cero con matriz de covarianza 
definida positiva invariante en el tiempo. En
otras palabras, los son vectores estocásticos independientes con 
.
Una variación
característica de (1),
utilizada principalmente en análisis de economía, permite que el vector des 
variables sean una función lineal de 
,
un conjunto de variables predeterminadas o exógenas, en cuyo caso el modelo VAR
se convierte en un VARX con la siguiente expresión (de primer orden):
Sin embargo, el
VAR es un método que únicamente permite analizar la simultaneidad entre
variables que representan a un único individuo.
El panel VAR
(PVAR), introduce en el análisis la dimensión transversal, con el objetivo de
estimar la relación de variables en el tiempo y conjuntamente entre individuos.
En otras palabras, el modelo PVAR, combina el enfoque VAR tradicional que trata
todas las variables del sistema como endógenas con el enfoque de datos de
panel, que permite controlar la heterogeneidad individual no observada
(Omojolaibi y Egwaikhide, 2014). Según (Koop y Korobilis 2014), el PVAR es un
método más flexible que los modelos de regresión convencionales, ya que permite
analizar todo tipo de interdependencias dinámicas o estáticas entre individuos
(países o regiones) y captar la existencia de heterogeneidad en los
coeficientes de las variables de los diferentes países. El PVAR hace posible
modelar explícitamente una variable endógena de interés (por ejemplo, la
i-ésima variable macroeconómica para el j-ésimo país) que dependa de varios
rezagos de: i) la propia variable endógena; ii) otras variables macroeconómicas
de ese país; y iii) las variables macroeconómicas de todos los demás N-1
países. Con el PVAR además se pueden implementar proyecciones futuras de estas
relaciones (análisis impulso respuesta).
Por otro lado, el
modelo PVAR permite resolver los problemas que poseen otros métodos de
estimación convencionales, como es el de endogeneidad provocada por la
simultaneidad de variables[7],
ausencia de estacionariedad de las diversas series examinadas y los vinculados
con los efectos fijos individuales. Las anteriores consideraciones, han sido
observadas en los estudios empíricos sobre la demanda laboral por Hamermesh
(1999, 2000), y que constituyen referentes de su aplicación.
Por otro lado, el
procedimiento estándar de estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO),
ecuación por ecuación para modelos VAR, no proporciona estimaciones insesgadas
para los modelos PVAR. No obstante, Love y Zicchino (2006) hacen referencia a
múltiples trabajos que han utilizado el método GMM introducido por Anderson y
Hsiao (1982). Según Arellano y Bund (1991), este método de variables
instrumentales surge como un método alternativo para aislar el sesgo por
simultaneidad o endogeneidad existente en los modelos a estimar. En el caso de
paneles dinámicos, los estimadores de Anderson y Hsiao (1982), Holtz-Eakin et
al. (1988), Arellano y Bond (1991), Arellano y Bover (1995) y Blundell y Bond
(1998), utilizan una aproximación de variables instrumentales, estimando los
parámetros mediante GMM, lo que resuelve el problema de endogeneidad tanto de
la variable dependiente rezagada como de los demás regresores endógenos que se
considere en el modelo.
El primer modelo
de PVAR fue presentado por Holtz-Eakin, Newet y Rose (1988). Su artículo,
consideraba la estimación y prueba de coeficientes de autorregresión del vector
en datos de panel, aplicado para analizar las relaciones dinámicas entre salarios
y horas trabajadas en dos muestras de hombres estadounidenses. Abrigo y Love
(2016) utilizan el modelo GMM de primera generación de Anderson y Hsiao (1982)
para controlar el sesgo de Nickell[8].
Los modelos PVAR
se caracterizan por tener la misma estructura que los modelos VAR, en el
sentido de que se supone que todas las variables son endógenas e
interdependientes, pero se agrega una dimensión de sección transversal a la
representación, por ejemplo, países, empresas, sectores, etc. Bajo esta
perspectiva, se piensa en como una versión apilada de secciones (o
paneles) 
,
el vector de variables para cada unidad 
,
es decir, 
.
Como ya se había mencionado, el índice 
es genérico y podría indicar países, sectores,
mercados o combinaciones de ellos (Love y Zicchino 2006, Abrigo y Love 2016,
Villavicencio 2016). Entonces un modelo PVAR para cada una de las variables
dependientes 
de orden 
puede ser expresado como:
donde 
es un vector de de perturbaciones aleatorias, generalmente
denominado residuos o errores, inherentes al ajuste de modelos lineales; 
es el vector que recoge los efectos fijos de
las variables dependientes no recogidos por los componentes autorregresivos.
Además, 
correspondería a las variables independientes
o exógenas (variables de control), de dimensión 
;
las matrices 
y 
representan los parámetros a estimar, de
dimensiones 
y ,
respectivamente (Abrigo y Love 2016).
Sin embargo, es
posible que los efectos fijos estén correlacionados con los regresores debido a
la variable dependiente rezagada, por lo que (Arellano y Bover 1995, Villavicencio
2016), Love y Zicchino (2006) recomiendan utilizar el método de Helmert (1880),
que consiste en transformar las variables originales restándole la media de las
observaciones futuras con el objetivo de eliminar los efectos fijos de cada
individuo. Este procedimiento preserva la homocedasticidad y no induce a
correlación serial (Iakova, et al., 2014).
El número de
retardos que será utilizado para la estimación del modelo panel VAR, se
encuentra basado en el trabajo de Simões, Duarte y Sousa (2015) quienes
utilizan el criterio de información de Akaike AIC (Akaike 1973)[9].
Dado el bajo número de años disponibles, se procedió a realizar estimaciones
con el mínimo orden de rezago posible (1, 2, 3 dependiendo del AIC).
En esencia, luego
de adoptar la estrategia de Abrigo y Love (2016), el modelo PVAR que será
desarrollado en el presente trabajo requiere de una estimación de los
parámetros, haciendo uso del modelo en primeras diferencias[10] (Gravier-Rymaszewska 2012,
Melguizo 2015, Villavicencio 2016) (tomando en consideración la similitud de
este método con la transformación de Helmert).
Después de
determinar el número de rezagos a través del criterio de información de Akaike
(1973), a continuación, se debe comprobar la estacionariedad[11] de
los datos; para ello se hará uso del test de raíces unitarias para datos de
panel de Philipps-Peron (PP) (Melguizo 2015, Tsay 2005). La causalidad
existente entre las variables de estudio será evaluada mediante el test de
causalidad de Granger (1969), con la adaptación respectiva para el caso de
modelos PVAR. Se incluirán variables de control (exógenas) que ayuden a captar
mejor el comportamiento de las variables de interés.
3.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Tendencia
del gasto social y el crecimiento económico en América Latina
A partir de un
análisis inicial del PIB entre los años 1990 a 2016 identifica cuatro
subperíodos para caracterizar el crecimiento económico en América Latina. El
primer subperíodo que va de 1990 a 1997, corresponde a la recuperación
económica experimentada en la región después de los años 80, donde el PIB
promedio creció 3.3% por año. El segundo subperíodo, de 1998 a 2003, está
caracterizado por la inestabilidad, influenciada principalmente por las crisis
financieras rusas y asiáticas que empujaron a la economía mundial a una
recesión de la que América Latina solo se recuperó en 2003. Durante este
período se produce un grave deterioro de los términos de intercambio que afectó
a la región entre 1998 y 2002 y se tradujo en una pérdida acumulada del 14,8%
en el caso de los países no petroleros y del 3,4% si se incluyen los países
exportadores netos de petróleo. (CEPAL 2004). El tercer subperíodo, de 2004 a
2008, donde el PIB creció 4.9% anualmente y coincide con la aceleración de la
caída en la tasa de pobreza. Finalmente, de 2009 a la fecha, la región enfrenta
la desaceleración del crecimiento de la economía china y el fin de los altos
precios de los productos básicos. En este último período, el PIB ha crecido a
una tasa del 2,8% anual.
Respecto al gasto
social según la CEPAL (2008), ha tenido un importante crecimiento en su peso
como proporción del PIB entre en el período 1990- 2008. El promedio (simple)
del gasto social pasó del 9,5% del PIB entre 1990-1991 a 14, 2% del PIB entre
2007-2008.
Para el año 2008 (septiembre),
se genera una de las mayores recesiones económicas que marcaron al planeta
entero, causada por las principales entidades financieras de los países
desarrollados y que terminó contagiando al resto del mundo. En 2009, al igual
que en la mayoría de los países del mundo, el Producto Interno Bruto (PIB)
latinoamericano experimentó una contracción cercana al 2%. Tanto la caída en
ingresos por exportaciones como la baja en las remesas o el turismo afectaron
el ritmo de crecimiento de la economía regional, en un ambiente de menor
confianza de empresarios y consumidores. A pesar de ese bache, los efectos de
la crisis en América Latina y el Caribe fueron mucho menores de lo que muchos
temían y el retroceso en los índices de pobreza fue leve. (Moreno 2011)
Mas adelante, se
presenta una caída del PIB en el 2014, con una reducción en el PIB per cápita
de la región del 4,0% entre 2014 y 2019, el menor crecimiento para las
economías de América Latina y el Caribe en las últimas siete décadas. CEPAL
(2019) señala que la desaceleración en la demanda interna estuvo acompañada por
una baja demanda agregada externa y mercados financieros internacionales más
frágiles. A este contexto se suman las crecientes demandas sociales y las
presiones por reducir la desigualdad y aumentar la inclusión social.
Una de las
principales razones para sortear las diferentes crisis económicas fue la
capacidad, aunque no homogénea, de los gobiernos de la región para adoptar
programas contra cíclicos que limitaron los efectos sociales de la recesión e
incluyeron aumentos en gasto público o bajas en las tasas de interés. (Moreno
2011)
Evolución
del gasto por funciones
En la presente
investigación se analiza por separado los gastos realizados en tres sectores
del gobierno: salud, educación y protección o seguridad social; a su vez para
no perder información importante se implementa el sector vivienda y otros que
serán los grupos restantes del gasto social.
Gráfico No. 1: Gasto social por funciones 2000-2016
Fuente: CEPAL
Elaboración:
El autor
El Gráfico No. 1
presenta la evolución del gasto social per cápita (a precios constantes del
2010 en USD) por categorías en el período 2000- 2016 y, el PIB per cápita de
América Latina. Las tendencias recientes para el año 2015 en referencia al
gasto social, muestran que a pesar de las oscilaciones que ha sufrido el ciclo
económico desde la crisis financiera internacional de 2008 y 2009, hasta 2013
hubo un aumento de los recursos disponibles para el financiamiento de servicios
sociales. El sector de protección social para el año 2016 de América Latina
representó el 42,37% del total del gasto social, seguido del 31,75% en
educación, 18,36% en salud y 7,52% en vivienda y otros. La tendencia que
presenta el gasto social y sus diferentes categorías mantiene similitud en el
periodo de estudio; el sector de vivienda es el que menor crecimiento ha
tenido, sin embargo, cabe destacar que cada sector del gasto social mantuvo una
idéntica tendencia con respecto al PIB, en función al Gráfico No. 1 con
respecto al PIB per cápita.
Gráfico No. 2: Gasto social por sectores
por país como % del PIB (seleccionados de América Latina) año 1990
Elaboración:
El autor
Gráfico
No. 3: Gasto
social por sectores por país como % del PIB (seleccionados de América Latina) año 2016
Fuente: CEPAL
Elaboración:
El autor
En el Gráfico No.
2 y Gráfico No. 3, se presentan los distintos sectores o grupos del gasto
social en América Latina para los años 1990 y 2016 respectivamente, tomando en
cuenta una muestra de países representativos. Se observa que el país con mayor
contribución en el gasto social en el año de 1990 fue Chile, con un gasto
social del 11,7% del PIB, mientras al 2016 fue Brasil, donde se ha producido un
crecimiento importante del gasto social como porcentaje del PIB (cerca del 17%
del PIB), donde destacan los sectores de protección social y salud.
También se observa
que la brecha o distancia que mantienen los países Latinoamericanos entre ellos
es significativa. De acuerdo con Mostajo (2000) durante el período post reforma
y como proporción del PIB, los recursos destinados para fines sociales del
grupo medio fueron 65% de los correspondientes al grupo alto, mientras que del
grupo de países con gasto bajo solamente equivalieron un 35%. Tras el análisis
descriptiva a continuación, se presentan los principales resultados de la
estimación del modelo econométrico, mismo que se sustenta en la metodología
PVAR.
Estimación del
Modelo Econométrico
En este apartado
se analizará la doble causalidad entre crecimiento económico y gasto social de
17 países latinoamericanos, a nivel agregado y sus tres subcategorías (salud,
educación y seguridad social). Para ello, se aplicará el modelo de vectores
autoregresivos para datos de panel (PVAR).
Tabla No 1: Variables y fuentes de datos
Elaboración: El
autor
Nota: *
Incluye el gasto en: vivienda y servicios comunitarios, salud, educación y
protección social
Para la
realización de este análisis se contó con las variables de la Tabla No. 1 para
cada uno de los países de América Latina[12], los datos fueron tomados
de distintas fuentes de información oficiales de organismos multilaterales como
fueron: CEPALSTAT (CEPAL), Databank (Banco Mundial) e información estadística
del Fondo Monetario Internacional. La frecuencia fue anual y el rango de las
observaciones que se utilizó fue en el período 1990 hasta 2016.
RESULTADOS
Previo al
desarrollo y evaluación empírica se realizaron las pruebas de retardos óptimos
a través de criterios de información de Akaike y Schwarz; en los cuatro modelos
(gasto social y sus 3 categorías) el número de retardos óptimos fue de dos
(véase Anexo 1 los resultados). A continuación, se realizaron las pruebas de
raíz unitaria de Fisher (Choi, 2001) para datos de panel para comprobar el
orden de integración para el panel de datos, encontrando que las series son estacionarias
en primera diferencia y por tanto integradas de orden uno (I(1)) (véase Anexo
No. 2).
Modelo 1: Relación bidireccional entre el PIB y el gasto social
A continuación, se
analiza el sistema de ecuaciones dinámicas de forma simultánea a través de un
panel VAR (PVAR). Para ello se asume que los coeficientes de gasto público
social y de PIB son comunes en toda la muestra de países y, que la
heterogeneidad individual sistemática es capturada por efectos fijos
individuales.
En el Cuadro No. 1
se presentan los resultados que abalan la hipótesis de bidireccionalidad entre
el PIB y el Gasto Público social (ambas variables en logaritmos) controlando
por el vector de variables exógenas. Los resultados muestran una relación
bidireccional entre el Gasto Público social y el PIB en t-1.
En primer lugar,
un mayor gasto social afecta positivamente al PIB del siguiente año. Estos
resultados de incidencia del gasto social en el PIB coinciden con los
desarrollos empíricos presentados por Schultz (1961), Psacharopoulos (1985),
Baum y Lin (1993), Bellettini and Ceroni (2000), Beraldo, Montolio y Turati
(2009).
Sin embargo, un
mayor PIB en t-1 afecta de forma negativa al Gasto Público social en el período
t, es decir, el esfuerzo que realizan los países en gasto social disminuye a
medida que crece el PIB, resultados relativamente similares a los encontrados
por Tromben (2016). Esto puede deberse a varios factores, por ejemplo, la
prociclicidad de la política fiscal, puede generar aumentos en otros rubros
distintos al gasto social como el gasto corriente (sueldos y salarios) o
inversiones de capital ante un incremento del PIB.
Cuadro No. 1: PVAR PIB y Gasto Social
Nota: Std. Err. en
paréntesis * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.001
Adicionalmente,
con respecto a las variables de control (exógenas) se observa que la variable
exportaciones tiene un efecto positivo y significativo estadísticamente sobre
el PIB y, el gasto social. Por otro lado, la variable deuda externa tiene un
efecto negativo y estadísticamente significativo sobre el PIB y el gasto
social.
Modelo 1: Test de causalidad de Granger
A pesar de que en
el Cuadro No. 1 se observa que ambas variables tienen un efecto futuro sobre la
otra, nos interesa confirmar si los valores pasados de una variable, son útiles
para predecir los valores de la otra variable, condicionada a los valores rezagados
de esta variable, es decir, si PIB "causa en el sentido de Granger"
al Gasto Social y viceversa (Granger 1969). A continuación, se presenta un test
de causalidad de Granger
Cuadro No. 2: Test de causalidad de Granger, PIB y gasto social
El Cuadro No. 2
presenta la prueba de causalidad de Granger sobre los coeficientes con dos
rezagos de PIB y gasto público social. En los resultados se observa un
p-valor=0,000, por lo que en todos los casos se puede rechazar la hipótesis
nula, es decir, se encuentra que el PIB causa en el sentido de Granger al gasto
social y, el gasto social causa al PIB en los países de América Latina, lo que
reafirma la existencia de una relación bidireccional entre las variables, como
se observó en los resultados del PVAR.
Modelo
1: Impulso- respuesta y descomposición de
la varianza
A continuación, se
presentan las funciones de impulso-respuesta y la descomposición de la varianza
que permiten comprobar la estabilidad del sistema PVAR y visualizar los efectos
de un shock sobre cada una de las variables endógenas en la trayectoria de
ajuste de la otra variable. Las descomposiciones de la varianza del error miden
la contribución de cada perturbación a la varianza del error previsto.
Gráfico No. 4: Análisis impulso- respuesta PIB y gasto social
Elaboración:
El autor, procesado en Stata 15
Cuadro No. 3: Descomposición de la varianza PIB y gasto social
Elaboración:
El autor, procesado en Stata 15
El Gráfico No. 4
presenta los resultados de la función impulso- respuesta (IRF, por sus siglas
en inglés), donde los intervalos de confianza de IRF se calculan utilizando 200
extracciones de Monte Carlo de la distribución del modelo VAR de panel de forma
reducida ajustado (Abrigo y Love, 2016). Los resultados sugieren que el gasto
social tiene un impacto significativo sobre el PIB y viceversa (los intervalos
de confianza no incluyen la línea cero en el gráfico). El efecto del PIB sobre
el Gasto Social (grafico 4 abajo a la izquierda), parece agotarse en el primer
período, mientras que el efecto del Gasto social sobre el PIB (gráfico 4 arriba
a la derecha) es no lineal, positivo en el primer período y pasa a ser negativo
en el segundo y tercer períodos para luego converger al equilibrio a partir de
entonces, al acercarse a cero.
Al
realizar la descomposición de la varianza del error de predicción (FEVD) de
Cholesky[13] el
Cuadro No. 3 muestra que, la mayor parte de la variación del error previsto en
los 10 períodos siguientes se atribuye a las innovaciones de la otra variable
sobre la del escenario central, es decir, el efecto cruzado entre ambas
variables es significativo. Las fluctuaciones del PIB explican la variación del
Gasto público social en casi un 65% el primer año, y ese efecto se va atenuando
para los años subsiguientes (al período 10) hasta alcanza a explicar el 28% de
su variación. Por otro lado, las innovaciones del gasto público social sobre la
evolución del PIB son mucho más fuertes, explicando cada vez más hasta alcanzar
a explicar un 63% de su variación en el período 10.
Modelo 2: Relación
bidireccional entre el PIB y el gasto salud
El Cuadro No. 4
presenta los resultados de bidireccionalidad entre el PIB y el Gasto Público en
salud (ambos en logaritmos) junto con otras variables exógenas. Se encontró una
relación bidireccional entre el Gasto Público en el sectorial de salud y el
PIB. El gasto en salud en t-2 afecta de forma negativa al PIB en el período t,
por otro lado, el PIB en t-1 y t-2 afecta al gasto público en salud de forma
positiva en el período t. Este resultado negativo se relaciona con la
generación de costos asociados a la salud en el corto plazo y que tardan varios
años en tener un efecto positivo sobre el PIB (Hernández y Poullier, 2007). Por
otro lado, el efecto del crecimiento sobre el gasto en el sector salud se debe
según (Hernández y Poullier, 2007) a la sinergia entre salud y crecimiento
involucra al sistema como un componente mediador, generador de empleo y de
servicios complejos, cuya dinámica medida supera al promedio de la economía y
permea a otras ramas directamente y a través de las externalidades positivas y
a su arrastre económico.
Cuadro
No. 4: PVAR
PIB y Gasto Salud
Nota: Std. Err. en
paréntesis * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.001
Adicionalmente,
con respecto a las variables de control (exógenas) se observa que las variables
inflación y exportaciones tienen un efecto positivo y significativo
estadísticamente sobre el PIB y, el gasto social en el sector salud. Por otro
lado, la variable deuda externa tiene un efecto negativo y estadísticamente
significativo sobre el PIB y el gasto en salud.
Modelo
2: Causalidad de Granger
Cuadro No. 5: Test de
causalidad de Granger PIB y gasto social en salud
Como se presenta
en el Cuadro No. 5 el p-valor=0.000 en todos los casos, con lo cual se puede
rechazar la hipótesis nula y, en consecuencia, el PIB causa al gasto en salud y
viceversa.
Modelo
2: Impulso- respuesta y descomposición de
la varianza
Gráfico No. 5: Impulso respuesta PIB y gasto en salud
Cuadro No. 6: Descomposición de la varianza PIB y gasto social en salud
Elaboración:
El autor, procesado en Stata 15
El Gráfico No. 5
presenta los resultados de la función impulso- respuesta los resultados
sugieren que el gasto social en salud tiene un impacto significativo sobre el
PIB y viceversa, corroborando la existencia de un efecto bidireccional entre
las variables.
Al realizar el
análisis impulso respuesta utilizando la descomposición de la varianza del
error de predicción (FEVD) de Cholesky, el Cuadro No. 6 presenta que parte de
la variación del error previsto en los 10 períodos siguientes se atribuye a las
innovaciones de la otra variable sobre la del escenario central, es decir, el
efecto cruzado entre ambas variables es significativo. Por un lado, las
fluctuaciones del PIB afectan a partir del primer año a la variación del gasto
público en salud en casi un 62%, pese a ello, para los años subsiguientes y al
finalizar el período de simulación (año 10) este efecto se va reduciendo hasta
alcanzar a explicar el 16% de su variación al décimo año, mientras que el 84%
se explica por propias innovaciones pasadas del gasto en salud, lo que
demuestra la fuerte inercia de este gasto en el tiempo. Por otro lado, las
innovaciones del gasto público social en salud sobre la evolución del PIB van
incrementando su efecto hasta llegar a explicar un 73% de su variación de forma
en el período 10.
Modelo 3: Relación bidireccional entre el PIB y el gasto en educación
El Cuadro No. 7
presenta la hipótesis de bidireccionalidad entre el PIB y el Gasto Público en
el sector de educación y otras variables exógenas. Sobre el modelo planteado en
el PVAR se encontró una relación bidireccional entre el Gasto Público en
educación y el PIB. El gasto en educación en t-1 y t-2 es estadísticamente
significativo y afecta al PIB del período t, sin embargo, en t-1 el gasto en
educación afecta al PIB de forma positiva y, en t-2 afecta de forma negativa.
Los efectos intertemporales considerando t-2 normalmente se pueden dar por la
forma de financiamiento del gasto público al sector, al ser en parte
desarrollos de gran inversión en capital humano e infraestructura en t-2 puede
generar presiones a las cuentas fiscales para posibles marcos de consolidación
(Morduchowicz, 2014).
Por otro lado, el
PIB en t-2 afecta al gasto público en educación de forma positiva y
significativa en el período t. Los resultados del gasto público en educación
que incide sobre el PIB coinciden con los presentados por Bellettini y Ceroni
(2000) y Fic y Ghate (2005).
Cuadro
No. 7: PVAR
PIB y Gasto en Educación
Nota: Std. Err. en
paréntesis * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.001
En cuanto a las
variables exógenas se observa que las exportaciones afectan de forma positiva
tanto al PIB como al gasto en educación. Por otro lado, la inflación incide de
forma positiva en el gasto en educación y, la deuda externa afecta de forma
negativa al PIB, lo mencionado sobre la base de las variables estadísticamente
significativas.
Modelo
3: Causalidad de Granger
Cuadro
No. 8: Test
de causalidad de Granger PIB y gasto social en educación
Como se presenta
en el Cuadro No. 8 el p-valor es igual 0.000 en todos los casos, con lo cual se
puede demostrar lo encontrado en el PVAR donde, el PIB causa en el sentido de
Granger al gasto en educación y viceversa, es decir, existe bidireccionalidad entre
las dos variables.
Modelo
3: Impulso- respuesta y descomposición de
la varianza
Gráfico No. 6: Impulso
respuesta PIB y gasto en educación
Cuadro No. 9: Descomposición de la varianza PIB y gasto social en
educación
Elaboración:
El autor, procesado en Stata 15
El Gráfico No. 6
presenta los resultados de la función impulso- respuesta, los resultados
muestran que el gasto social en educación tiene un impacto significativo sobre
el PIB y, viceversa, corroborando la existencia de un efecto bidireccional entre
las variables. El efecto del PIB sobre
el gasto social en educación (Gráfico No. 6 abajo a la izquierda) y, el efecto
del Gasto social en educación sobre el PIB (Gráfico No. 6 arriba a la derecha)
en ambos casos, parece ser no lineal. Para el primer caso con efectos negativos
hasta el período tres aproximadamente y posterior a ello pasa a ser positivo.
Por otro lado, en el segundo caso se observa un efecto positivo hasta el
período dos, y pasa a ser negativo en el segundo hasta el quinto períodos para
luego converger al equilibrio a partir de entonces al acercarse a cero.
Al realizar el
análisis impulso respuesta utilizando la descomposición de la varianza del
error de predicción (FEVD) de Cholesky, el Cuadro No. 9 presenta que, por un
lado, las fluctuaciones del PIB afectan a partir del primer año a la variación
del gasto público en salud en casi un 40%, pese a ello, para los años
subsiguientes y al finalizar el período de simulación (año 10) alcanza a
explicar el 34% de su variación, mientras que el 66% se explica por propias
innovaciones del gasto en educación. Por otro lado, las innovaciones del gasto
público social en educación sobre la evolución del PIB van incrementando a lo
largo de los años, llegando a explicar casi un 49% de su variación de forma
persistente al final del período de la simulación.
Modelo 4: Relación
bidireccional entre el PIB y el gasto en protección social
En el Cuadro No.
10 se puede observar la hipótesis de bidireccionalidad entre el PIB y el Gasto
Público en protección social (las dos variables en logaritmos) y otras
variables exógenas. Sobre el modelo planteado en el PVAR se encontró una
relación bidireccional entre el Gasto Público en protección social y el PIB. El
gasto en protección social en t-1 y t-2 es significativo (p- valor=0.000), en
este caso la variable afecta de forma positiva el PIB en el período t, esto
debido a los efectos de inversión en sistemas de pensiones que permitan reducir
los niveles de pobreza y generen efectos sobre el PIB per cápita (Ocampo y
Gómez, 2017). A su vez, el PIB en t-1
afecta de manera negativa al gasto en protección social en el período t, esto
puede darse por lo mencionado sobre el gasto social total, dada la
prociclicidad y los destinos del gasto público.
Cuadro No. 10: PVAR PIB y Gasto en Protección Social
Nota: Std. Err. en
paréntesis * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.001
Modelo
4: Causalidad de Granger
Cuadro No. 11: Test de causalidad de Granger PIB y gasto protección social
En el Cuadro No.
11 se presenta la prueba de causalidad de Granger para datos de panel sobre el
sustento del PVAR, el p-valor es igual 0.000 en todos los casos, de tal modo
que, el PIB causa en el sentido de Granger al gasto en protección social y
viceversa, es decir, existe bidireccionalidad entre las dos variables.
Modelo
4: Impulso- respuesta y descomposición de
la varianza
Gráfico No. 7: Impulso respuesta PIB y protección social
Cuadro No. 12: Descomposición de la varianza PIB y gasto en protección
social
Elaboración:
El autor, procesado en Stata 15
El Gráfico No. 7
presenta los resultados de la función impulso- respuesta, se encuentra que el
gasto social en protección social tiene un impacto significativo sobre el PIB y
viceversa, corroborando la existencia de un efecto bidireccional entre las
variables. Los mayores impactos se dan
los primeros años y luego los sistemas se estabilizan tendiendo al cero.
Al
realizar el análisis impulso respuesta utilizando la descomposición de la
varianza del error de predicción (FEVD) de Cholesky el Cuadro No. 12 presenta
que, por un lado, las fluctuaciones del PIB afectan a partir del primer año a
la variación del gasto público en protección social en aproximadamente un 68%,
pese a ello, para los años subsiguientes y al finalizar el período de
simulación (año 10) alcanza a explicar el 58% de su variación y, el 42% se
explica por propias innovaciones del gasto en protección social. Por otro lado,
las innovaciones del gasto público social en protección social sobre la
evolución del PIB explican un 24% de su variación de forma persistente al final
del período de la simulación.
4.
CONSIDERACIONES FINALES
La presente
investigación ha tenido como objetivo analizar la relación bidireccional entre
el gasto público social y sus componentes con el Producto Interno Bruto para
países de América Latina durante el período 1990-2016. Se plantea como
hipótesis que en América Latina durante el periodo 1990 –2016, el gasto social
ha tenido un impacto positivo en el crecimiento económico. Además, el
crecimiento económico ha contribuido a mejorar el presupuesto en gasto social,
principalmente a través de la educación y la salud. Estos resultados validan
las hipótesis de Wagner y de Keynes respecto a la relación entre ambas
variables.
Con la finalidad
de verificar le hipótesis de bidireccionalidad, se aplicó la metodología de
vectores autorregresivos para datos de panel (PVAR) con efectos fijos. A partir
de los resultados obtenidos, se obtuvieron los siguientes resultados:
§ El
crecimiento económico en América Latina ha mantenido una tendencia creciente en
el periodo 1990 – 2016, aunque con dos quiebres importantes al año 2010 y 2014.
§ El
gasto social durante el periodo 1990 – 2016, presenta una tendencia creciente
más detallada que el PIB (crecimiento económico), su aporte principal, según lo
revisado en secciones anteriores, son las políticas y normas que realzan el
Gasto de Salud y Seguridad social en América Latina.
§ Con
los modelos PVAR planteados, se encontró que en el período 1990- 2016 para los
países de América Latina (17 países seleccionados) existió bidireccionalidad
entre el gasto social y el PIB. Al investigar el gasto social en salud,
educación y protección social, se observó que los tres tipos de gasto también
tuvieron una relación bidireccional con el PIB.
§ Los
resultados confirman la hipótesis planteada que en América Latina durante el
periodo 1990 – 2016, el gasto social (incluye el gasto en: vivienda y servicios
comunitarios, salud, educación y protección social) tuvo un impacto positivo en
el PIB, no obstante, un mayor PIB de forma negativa al gasto público social en
los períodos subsiguientes.
Al analizar por sectores
del gasto, se encontró que:
1)
El gasto en salud afecta
de forma negativa al PIB dos períodos más tarde mientras que el PIB afecta al
gasto público en salud de los siguientes períodos de forma positiva. Este
resultado negativo se relaciona con la generación de costos asociados a la salud
en el corto plazo y que tardan varios años en tener un efecto positivo sobre el
PIB (Hernández y Poullier, 2007). Por otro lado, el efecto del crecimiento
sobre el gasto en el sector salud se debe a que la sinergia entre salud y
crecimiento involucra al sistema como un componente mediador, generador de
empleo y de servicios complejos, cuya dinámica medida supera al promedio de la
economía.
2)
El gasto en educación
afecta de forma positiva al PIB del siguiente período, pero de forma negativa
dos períodos más adelante, mientras que el PIB afecta al gasto público en
educación de forma positiva en el período t-2. Los efectos intertemporales
considerando t-2 normalmente se pueden dar por la forma de financiamiento del
gasto público al sector, al ser en parte desarrollos de gran inversión en
capital humano e infraestructura 2 puede generar presiones a las cuentas
fiscales para posibles marcos de consolidación hasta de corto plazo
(Morduchowicz, 2014). Por otro lado, los
resultados del gasto público en educación que incide sobre el PIB coinciden con
los presentados por Bellettini y Ceroni (2000) y Fic y Ghate (2005).
3)
El gasto en protección social en t-1 y t-2
afecta de forma positiva el PIB en el período t, por otro lado, el PIB en t-1
afecta de manera negativa al gasto en protección social en el período t. El
primer efecto positivo, se debe a una óptima inversión en sistemas de pensiones
que permitan reducir los niveles de pobreza y generen efectos sobre el PIB per
cápita (Ocampo y Gómez, 2017). A su vez,
el PIB en t-1 afecta de manera negativa al gasto en protección social en el
período t, lo cual puede por la prociclicidad de la política fiscal en América
Latina y, los destinos del gasto público.
5. LISTA DE REFERENCIAS
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