Análisis de la influencia de la
Política Monetaria en materia de Inflación, sobre la Incidencia, Severidad y
Brecha de la Pobreza Monetaria y Extrema, 2012-2021
José Arceliano Palacios Mosquera[1]
https://orcid.org/0000-0002-6437-1834
Institución Educativa Manuel Agustín
Santacoloma Villa y Universidad Tecnológica del Choco
RESUMEN
La inflación se constituye en una variable macroeconómica muy importante en materia de niveles de pobreza y bienestar social. El objetivo del estudio fue analizar el efecto que tiene la política monetaria en materia de control de la inflación, sobre las tasas de incidencia, severidad y brecha de pobreza. Respecto a la metodología, se utilizó un análisis cuantitativo de los datos mediante el modelo de regresión. En base a los resultados, se encontró que existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación y las tasas de incidencia, severidad y brecha de pobreza monetaria y extrema. Asimismo, se concluyó que la variable de inflación se relaciona de forma directa y significativa (99% de confianza) con la cantidad de personas que se encuentran en situación de pobreza monetaria y pobreza extrema. Por su parte, mediante el análisis de regresión con variables rezagadas, se pudo determinar que la variable de inflación tiene efectos de largo plazo sobre la incidencia, severidad y brecha de pobreza monetaria y extrema en el período 2012-2021. En función a estos hallazgos, se resalta la importancia de alcanzar un contexto de bajos niveles de inflación y estabilidad de precios, en términos de reducción de los principales indicadores de pobreza. En este sentido, una política monetaria orientada a la reducción de la inflación tendrá un efecto directo sobre la disminución de los niveles de pobreza y el incremento en los niveles de bienestar social.
Palabras clave: política monetaria; inflación; pobreza monetaria; incidencia; severidad
Analysis of the influence of Monetary Policy on Inflation, on the Incidence, Severity and Gap of Monetary and Extreme Poverty, 2012-2021
ABSTRACT
Inflation is a very important macroeconomic variable in terms of poverty levels and social welfare. The objective of the study was to analyze the effect that monetary policy has on inflation control, on the incidence rates, severity and poverty gap. Regarding the methodology, a quantitative analysis of the data was used through the regression model. Based on the results, it was found that there is a positive and significant relationship (99% confidence) between the inflation variable and the rates of incidence, severity, and monetary and extreme poverty gap. Likewise, it was concluded that the inflation variable is directly and significantly related (99% confidence) with the number of people who are in a situation of monetary poverty and extreme poverty. On the other hand, through the regression analysis with lagged variables, it was possible to determine that the inflation variable has long-term effects on the incidence, severity and gap of monetary and extreme poverty in the period 2012-2021. Based on these findings, the importance of achieving a context of low inflation levels and price stability is highlighted, in terms of reducing the main poverty indicators. In this sense, a monetary policy aimed at reducing inflation will have a direct effect on reducing poverty levels and increasing levels of social welfare.
Keywords: monetary policy; inflation; monetary poverty; incidence; severity
Artículo recibido 15 setiembre 2023
Aceptado para publicación: 28 octubre 2023
INTRODUCCIÓN
En América Latina y el Caribe, el año 2020 se ha caracterizado por ser un período de contracción económica, incremento en los niveles de pobreza, crisis sanitaria y aumentos en las tasas de mortalidad, producto de la aparición de la pandemia COVID-19. Sin embargo, en el año 2021 se ha experimentado un proceso de recuperación en la región, que se explica en gran medida por el proceso masivo de vacunación y los programas enfocados en la mitigación de los efectos de la pandemia sobre la población más afectada por dicha situación. En contraparte, un nuevo problema ha surgido en la región de América Latina y el Caribe, la creciente inflación que se ve reflejada principalmente en el aumento de los precios de los alimentos y combustibles. En particular, a fines del año 2021 la inflación en la región (7%) casi se ha duplicado en comparación con el valor reportado (4%) en el período 2015- 2019 (Jaramillo & O'Brien, 2022).
Por su parte, los resultados del reporte del Departamento Administrativo Nacional de Estadística de Colombia para el año 2022, muestran que la variación anual del Índice de Precios al Consumidor (IPC) hasta el mes de octubre fue de 12.22%; esta variación excedió a la cifra reportada para el año 2021 (4.58%) en 7.64 puntos porcentuales. De igual forma, la variación mensual en relación al mes de setiembre del año 2022 fue equivalente a 0.72%; en este sentido, esta variación fue superior a la que se reportó para el año 2021, en donde la variación mensual fue equivalente a 0.01% (DANE, 2022).
En base a la variación mensual entre los meses de octubre y setiembre del año 2022, entre los rubros que superaron al promedio mensual a nivel nacional (0.72%), se encuentran las siguientes divisiones: Alimentos y bebidas (1.21%), el rubro de transportes (1.09%), bienes y servicios (0.9%), recreación y cultura (0.89%), el rubro de muebles y artículos para el hogar (0.77%), y el sector de restaurantes y hoteles (0.77%). En contraste, en el grupo de los rubros que reportaron una variación mensual por debajo del promedio, se encuentran los siguientes: Salud (0.7%), el rubro de bebidas alcohólicas y tabaco (0.56%), hospedaje, agua, electricidad y combustibles (0.4%), vestimenta y calzado (0.23%), información (0.05%), y el rubro educativo (-0.02%) con una variación mensual negativa (DANE, 2022).
Respecto a la variación anual del IPC (octubre 2022-2021), entre los rubros que superaron al promedio anual a nivel nacional (12.22%), se encuentran las siguientes divisiones: Alimentos y bebidas no alcohólicas (27.02%), el rubro de muebles y artículos para el hogar (16.74%), y la división de restaurantes y hoteles (16.55%). En contraste, los rubros que reportaron variaciones inferiores al promedio nacional son los siguientes: Bienes y servicios (11.48%), el rubro de transportes (10.23%), vestimenta y calzado (9.1%), la división de salud (8.45%), hospedaje, agua, electricidad y combustibles (7%), la división de bebidas alcohólicas y tabaco (7%) entre otros rubros (DANE, 2022).
En la región de América Latina y el Caribe, entre los principales factores que explican los niveles de inflación para el año 2021, se encuentran los rubros de alimentos y energía. Específicamente, estos rubros han representado aproximadamente 60% de la inflación en Colombia, 66% para la economía brasileña, 75% para el caso de Paraguay y una proporción superior a 90% en el contexto de Costa Rica. Por su parte, el peso que tienen los rubros de alimentos y energía en la canasta de consumo es equivalente a 40% para la región; y las mayores ponderaciones corresponden a los países de Perú, México y Brasil (Jaramillo & O'Brien, 2022).
En general, los efectos de la inflación sobre los hogares se materializan en la influencia sobre el ingreso disponible de los miembros del hogar. Respecto a la premisa anterior, estos efectos son mayores para el caso de los hogares más pobres y vulnerables, debido a que estos hogares dedican una gran parte de su ingreso en el consumo de alimentos y en la adquisición de otros recursos. En consecuencia, la población en situación de pobreza monetaria es la que se ve más afectada por el contexto del alza del nivel general de los precios (Jaramillo & O'Brien, 2022).
Generalmente, en base al criterio monetario, la población en estado de pobreza puede ser conceptualizado como aquella población que tienen un nivel de gasto insuficiente para poder adquirir una canasta básica de productos alimenticios y no alimenticios. Por su parte, entre los principales índices para la medición de la pobreza se encuentran los siguientes aspectos: La incidencia de la pobreza, la severidad y la brecha de la pobreza. En este sentido, el término de la incidencia de la pobreza monetaria hace referencia a la proporción de la población en situación de pobreza en relación a la población total; a su vez, la incidencia se relaciona de forma estrecha a la proporción de la población cuyo consumo está por debajo de la línea de pobreza (INEI, 2021).
En base a la premisa anterior, la línea de la pobreza monetaria se define como el costo mínimo de una canasta básica de productos y servicios alimenticios y no alimenticios, para una determinada región geográfica. Específicamente, a través de la variable de incidencia de la pobreza monetaria extrema se puede medir la proporción de la población cuyo nivel de ingreso per cápita se encuentra por debajo de la línea de pobreza monetaria extrema, para una determinada región. Asimismo, el índice de brecha o intensidad de la pobreza es la variable mediante la cual se puede medir y cuantificar la cantidad de dinero que necesita una persona pobre para salir de esa situación de pobreza y por ende, su gasto sea suficiente para adquirir una canasta básica de alimentos de bienes y servicios. De igual forma, la brecha
de la pobreza monetaria extrema mide la cantidad de dinero que requiere una persona en estado de pobreza extrema, para poder alcanzar la línea de pobreza extrema (DANE, 2020).
Por su parte, el índice de severidad de la pobreza puede definirse como un indicador de la forma en que se encuentra distribuido el gasto entre la población en estado de pobreza; en consecuencia, la severidad de la pobreza monetaria se constituye en una variable de medición de la desigualdad entre los pobres (INEI, 2021). Por otra parte, otra medición que se relaciona estrechamente con la medición del nivel de pobreza es el coeficiente de Gini, el cual hace referencia a la distancia promedio entre los niveles de ingresos y sus valores se encuentran en el rango que vas desde el valor cero hasta la unidad. En particular, el valor cero representa a la situación de igualdad absoluta, mientras que un valor equivalente a la unidad hace referencia a la situación de desigualdad absoluta (Stezano, 2021).
Respecto a la pobreza en Colombia, hasta antes del año 2019 la tendencia de las series de pobreza y pobreza extrema era decreciente; sin embargo la aparición de la pandemia COVID-19 ha generado que esta tendencia se modifique. En este sentido, la incidencia de la pobreza monetaria se incrementó de un valor de 35.7% para el año 2019 a un valor equivalente de 42.5% para el año 2020; específicamente representa un incremento de 3.5 millones de personas. De igual forma, la incidencia de la pobreza monetaria extrema se incrementó desde un valor de 9.6% para el año 2019 a un valor de 15.1% para el año 2020; en particular, este resultado significó que aproximadamente 2.7 millones de colombianos han entrado a formar parte de la población pobre extrema entre los años 2019 y 2020 (ANIF, 2022).
En este sentido, para el año 2020 cerca de 21 millones de colombianos (42.5%) se encontraban dentro de la población en estado de pobreza; por su parte, alrededor de 7.5 millones de personas (15.1%) se encontraban en situación de pobreza extrema en el país en cuestión. Según los datos correspondientes al primer trimestre del año 2021, los niveles de pobreza han sido similares a los reportados en el año
2020, debido a que los efectos de la pandemia sobre los hogares aún persisten, principalmente en materia de desempleo. Respecto a la premisa anterior, en el primer semestre del año 2021, la tasa de desempleo fue equivalente a 15.4% un valor muy cercano a la tasa de desempleo para el año 2020 (15.9%); por lo que los ingresos de los hogares colombianos aún se ven afectados por el incremento de las tasas de desempleo en el país (WFP, 2021).
En base a la problemática del incremento de los niveles de inflación y sus consecuencias sobre el bienestar social y la pobreza; el objetivo del presente estudio fue analizar el efecto que tiene la política monetaria en materia de control de la inflación, sobre las tasas de incidencia, severidad y brecha de pobreza, para el período 2012-2021.
METODOLOGÍA
En base a los datos que han sido utilizados en la presente investigación, la información requerida corresponde a las variables de inflación, tasa de Incidencia de la pobreza monetaria, severidad y brecha de pobreza. En este sentido, estos datos han sido extraídos tanto del Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas (DANE), como de las fuentes de información del Banco Mundial.
En relación a los métodos empleados en el trabajo, se utilizó un análisis cuantitativo de los datos mediante el método de regresión, con la finalidad de analizar el efecto que tiene la política monetaria en materia de control de la inflación, sobre las tasas de incidencia, severidad y brecha de pobreza, para el período 2012-2021.
RESULTADOS
En general, para realizar un análisis de tipo causal entre las variables de estudio, se requiere de la utilización del método de regresión entre las variables de Incidencia, Brecha y Severidad de la pobreza monetaria, y la inflación. En este sentido, a través de la Tabla 1 se pueden observar los resultados de los coeficientes estimados del modelo de regresión entre las dos variables anteriormente mencionadas en el período 2012-2021.
Tabla 1
Regresión de la Incidencia de la pobreza monetaria y la inflación
|
IncidPme |
Coeficiente |
S.E. |
t |
P>t |
[95% Conf. Interval] |
|
|
Inflación |
0.3100845 |
0.044042 |
7.04 |
0.000 |
0.202318 |
0.417851 |
|
Gini |
74.70859 |
27.20804 |
2.75 |
0.033 |
8.132916 |
141.2843 |
|
ingresos |
-0.0000696 |
0.000011 |
-6.21 |
0.001 |
-0.000097 |
-0.000042 |
|
Constante |
1.745258 |
16.12629 |
0.11 |
0.917 |
-37.71434 |
41.20486 |
|
Source |
SS |
df |
MS |
F (3, 6) |
38.87 |
|
|
Modelo |
58.2328214 |
3 |
19.410941 |
Prob > F |
0.0003 |
|
|
Residual |
2.99616326 |
6 |
0.4993605 |
R-squared |
0.9511 |
|
|
Total |
61.2289846 |
9 |
6.8032205 |
Adj R-squared |
0.9266 |
|
|
|
|
|
|
RMSE |
0.70665 |
|
Nota. Elaboración propia
Mediante la Tabla 1 se pudo determinar que existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación y la tasa de Incidencia de la pobreza monetaria. Respecto a la premisa anterior, una reducción en el nivel general de los precios conducirá a una disminución en la variable de Incidencia de la pobreza monetaria, para el período 2012-2021; por lo que en base a estos resultados, se resalta la importancia de alcanzar un contexto de bajos niveles de inflación y estabilidad de precios, en términos de reducción de la pobreza y desigualdad. En este sentido, una política monetaria orientada a la reducción de la inflación tendrá un efecto directo sobre la disminución de la tasa de incidencia de pobreza monetaria en una economía determinada.
De igual forma, la variable del índice de desigualdad de ingresos Gini se relaciona de forma positiva y significativa (95% de confianza) con la Incidencia de pobreza monetaria. Respecto a los resultados de los coeficientes estimados de la Tabla 1, se pudo concluir sobre la existencia de un efecto negativo y significativo (99% de confianza) de la variable de ingresos sobre la tasa de Incidencia de la pobreza monetaria.
Por otra parte, es importante no solo analizar los efectos de la inflación sobre la tasa de Incidencia de la pobreza monetaria en el corto plazo, sino que también es esencial evaluar si la variable de inflación tiene efectos de mediano y largo plazo sobre la Incidencia de pobreza monetaria. En este sentido, este tipo de análisis se puede lograr mediante la introducción de la variable de inflación rezagada uno o más períodos en el modelo de regresión actual. En relación a la premisa anterior, a través de la Tabla 2 se presentan los resultados del modelo de regresión entre la variable de inflación rezagada y la Incidencia de la pobreza monetaria para el período 2012-2021.
Tabla 2
Regresión de la Incidencia de la pobreza monetaria y la inflación rezagada
|
Incid. Pm |
(Modelo I) |
|
Incid. Pm |
(Modelo II) |
|
Incid. Pm |
(Modelo III) |
||||
|
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
|||
|
Infla-1 |
0.3016599 |
5.08 |
0.1564847 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
0.05933 |
0.002 |
0.4468351 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Gini |
44.98349 |
1.13 |
-52.30905 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
39.76135 |
0.301 |
142.276 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ingre |
-0.0000675 |
-4.49 |
-0.000104 |
Ingre |
-0.0000763 |
-10.3 |
-0.000093 |
Ingre |
-0.0000681 |
-13.3 |
-0.000080 |
|
S.E. |
0.000015 |
0.004 |
-0.000030 |
S.E. |
7.40E-06 |
0.000 |
-0.000058 |
S.E. |
5.10E-06 |
0.000 |
-0.000056 |
|
C |
18.57133 |
0.79 |
-38.82712 |
C |
44.22709 |
20.09 |
39.02123 |
C |
41.49207 |
24.06 |
37.41338 |
|
S.E. |
23.45751 |
0.459 |
75.96978 |
S.E. |
2.20156 |
0.000 |
49.43296 |
S.E. |
1.724877 |
0.000 |
45.57075 |
|
Infla-2 |
|
|
|
Infla-2 |
0.3427199 |
9.77 |
0.2597638 |
Infla-3 |
0.3350203 |
12.83 |
0.2732828 |
|
S.E. |
|
|
|
S.E. |
0.0350821 |
0.000 |
0.425676 |
S.E. |
0.0261088 |
0.000 |
0.3967577 |
|
|
F (3, 6) |
|
21.43 |
|
F (2, 7) |
|
54.16 |
|
F (2, 7) |
|
93.12 |
|
|
Prob > F |
0.0013 |
|
Prob > F |
0.0001 |
|
Prob > F |
0.0000 |
|||
|
|
R-squared |
0.9146 |
|
R-squared |
0.9393 |
|
R-squared |
0.9638 |
|||
|
|
Adj R-squared |
0.8719 |
|
Adj R-squared |
0.9220 |
|
Adj R-squared |
0.9534 |
|||
|
|
RMSE |
|
0.9334 |
|
RMSE |
|
0.72865 |
|
RMSE |
|
0.56289 |
Nota. Elaboración propia
Tal como se observa en la Tabla 2 existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos y la tasa de Incidencia de la pobreza monetaria entre los años 2012-2021. Para el caso de la variable de inflación rezagada un período, una elevación en los precios conducirá a un aumento en la variable de Incidencia de la pobreza monetaria, para el siguiente período.
De igual forma, para el caso de la variable de la inflación rezagada dos períodos, un incremento en el nivel general de los precios conducirá a un aumento en la variable de Incidencia de la pobreza monetaria de dos períodos más adelante; el mismo análisis se aplica para la variable de inflación rezagada tres períodos.
En efecto, a través de este análisis de regresión se pudo concluir que existe un efecto de largo plazo de la variable de inflación sobre la Incidencia de pobreza monetaria en el período 2012-2021. En función a los resultados anteriores, se puede postular que la implementación de una política monetaria orientada a la construcción de un contexto de bajos niveles de inflación, tendrá un efecto directo y de largo plazo sobre la disminución de la tasa de Incidencia de la pobreza monetaria.
Por su parte, mediante la Tabla 3 se pueden observar los coeficientes estimados del modelo de regresión entre la variable de inflación y la Severidad de la pobreza monetaria, para el período 2012- 2021.
Tabla 3
Regresión de la Incidencia de la pobreza monetaria extrema y la inflación
|
IncidPme |
Coeficiente |
S.E. |
t |
P>t |
[95% Conf. Interval] |
|
|
Inflación |
0.2539269 |
0.037515 |
6.77 |
0.001 |
0.162132 |
0.345722 |
|
Gini |
71.7046 |
23.17577 |
3.09 |
0.021 |
14.99554 |
128.4137 |
|
ingresos |
-0.0000476 |
9.54E-06 |
-4.99 |
0.002 |
-0.000071 |
-0.000024 |
|
Constante |
-30.29488 |
13.73635 |
-2.21 |
0.070 |
-63.9065 |
3.316752 |
|
Source |
SS |
df |
MS |
F (3, 6) |
34.42 |
|
|
Modelo |
37.410106 |
3 |
12.470035 |
Prob > F |
0.0004 |
|
|
Residual |
2.17389826 |
6 |
0.3623164 |
R-squared |
0.9451 |
|
|
Total |
39.5840043 |
9 |
4.3982227 |
Adj R-squared |
0.9176 |
|
|
|
|
|
|
RMSE |
0.60193 |
|
Nota. Elaboración propia
A través de la Tabla 3 se pudo determinar que existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación y la tasa de Incidencia de la pobreza monetaria extrema. Respecto a la premisa anterior, una reducción en el nivel general de los precios conducirá a una disminución en la variable de Incidencia de la pobreza monetaria extrema, para el período 2012-2021; por lo que estos resultados destacan la importancia de los contextos de estabilidad de precios y bajos niveles de inflación, en materia de reducción de la pobreza extrema. En consecuencia, la ejecución de una política monetaria orientada a la reducción de la inflación tendrá un efecto directo sobre la disminución de la tasa de Incidencia de la pobreza monetaria extrema.
Mediante la Tabla 4 se presentan los resultados del modelo de regresión entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos, y la Incidencia de la pobreza monetaria extrema para el período 2012-2021.
Tabla 4
Regresión de la Incidencia de la pobreza monetaria extrema y la inflación rezagada
|
Incid. Pme |
(Modelo I) |
|
Incid. Pme |
(Modelo II) |
|
Incid. Pme |
(Modelo III) |
||||
|
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
|||
|
Infla-1 |
0.2331951 |
3.90 |
0.086818 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
0.0598211 |
0.008 |
0.379572 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Gini |
53.16386 |
1.33 |
-44.9340 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
40.09049 |
0.233 |
151.261 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ingre |
-0.000042 |
-2.81 |
-0.00007 |
Ingre |
-0.000054 |
-6.58 |
-0.000074 |
Ingre |
-0.000048 |
-9.39 |
-0.000061 |
|
S.E. |
0.0000152 |
0.031 |
-5.52E-06 |
S.E. |
8.30E-06 |
0.000 |
-0.000035 |
S.E. |
5.19E-06 |
0.000 |
-0.000036 |
|
C |
-19.90285 |
-0.84 |
-77.77643 |
C |
10.66059 |
4.32 |
4.823175 |
C |
8.335918 |
4.75 |
4.189232 |
|
S.E. |
23.65168 |
0.432 |
37.97072 |
S.E. |
2.468644 |
0.003 |
16.49801 |
S.E. |
1.753634 |
0.002 |
12.4826 |
|
|
|
|
|
Infla-2 |
0.2837815 |
7.21 |
0.190761 |
Infla-3 |
0.282604 |
10.65 |
0.219837 |
|
|
|
|
|
S.E. |
0.0393382 |
0.000 |
0.376801 |
S.E. |
0.026544 |
0.000 |
0.345370 |
|
|
F (3, 6) |
|
12.9 |
|
F (2, 7) |
|
26.15 |
|
F (2, 7) |
|
56.93 |
|
|
Prob > F |
0.005 |
|
Prob > F |
0.0006 |
|
Prob > F |
0.0000 |
|||
|
|
R-squared |
0.8657 |
|
R-squared |
0.8819 |
|
R-squared |
0.9421 |
|||
|
|
Adj R-squared |
0.7986 |
|
Adj R-squared |
0.8482 |
|
Adj R-squared |
0.9255 |
|||
|
|
RMSE |
|
0.94113 |
|
RMSE |
|
0.81705 |
|
RMSE |
|
0.57227 |
Nota. Elaboración propia
Tal como se observa en la Tabla 4 existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos y la tasa de Incidencia de la pobreza monetaria extrema entre los años 2012-2021. Para el caso de la variable de inflación rezagada un período, una elevación en los precios conducirá a un aumento en la variable de Incidencia de la pobreza extrema, para el siguiente período; el mismo análisis se aplica para las variables de inflación rezagada dos y tres períodos.
En efecto, a través de este análisis de regresión se pudo concluir que existe un efecto de largo plazo de la variable de inflación sobre la Incidencia de la pobreza monetaria extrema para el período 2012- 2021. Respecto a los resultados anteriores, se puede postular que la implementación de una política monetaria orientada a la construcción de un contexto de bajos niveles de inflación, tendrá un efecto directo y de largo plazo sobre la disminución de la tasa de Incidencia de la pobreza monetaria extrema.
Mediante la Tabla 5 se presentan los resultados de los coeficientes estimados correspondientes al modelo de regresión entre la variable de inflación y la Severidad de la pobreza monetaria para el período 2012-2021.
Tabla 5
Regresión de la Severidad de la pobreza monetaria y la inflación
|
SeverPm |
Coeficiente |
S.E. |
t |
P>t |
[95% Conf. Interval] |
|
|
Inflación |
0.1527098 |
0.009174 |
16.65 |
0.000 |
0.130263 |
0.175157 |
|
Gini |
54.46352 |
5.667361 |
9.61 |
0.000 |
40.59599 |
68.33106 |
|
ingresos |
-0.0000303 |
2.33E-06 |
-13.00 |
0.000 |
-0.000036 |
-0.000025 |
|
Constante |
-21.30861 |
3.359062 |
-6.34 |
0.001 |
-29.52794 |
-13.08928 |
|
Source |
SS |
df |
MS |
F (3, 6) |
248.22 |
|
|
Modelo |
16.1340041 |
3 |
5.3780014 |
Prob > F |
0.0000 |
|
|
Residual |
0.129996828 |
6 |
0.0216661 |
R-squared |
0.9920 |
|
|
Total |
16.2640009 |
9 |
1.8071112 |
Adj R-squared |
0.9880 |
|
|
|
|
|
|
RMSE |
0.14719 |
|
Nota. Elaboración propia
A través de los resultados presentados en la Tabla 5 se pudo determinar que existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación y la Severidad de la pobreza monetaria. Respecto a la premisa anterior, una reducción en el nivel general de los precios conducirá a una disminución en la variable de Severidad de la pobreza monetaria, para el período 2012-2021; dado que la Severidad de la pobreza mide el grado de desigualdad al interior de la población pobre, la línea de pobreza se constituye en uno de los canales de transmisión de la inflación sobre esta variable. En particular, la línea de pobreza monetaria se calcula en base a una canasta de productos alimenticios y no alimenticios, y es utilizado para medir el nivel de gasto per cápita que una persona debe alcanzar para ser considerado como no pobre. Por ende, mayores niveles de inflación representan aumentos en los precios de los productos como los alimentos y a su vez incrementos en las líneas de pobreza monetaria y extrema.
En este sentido, mayores líneas de pobreza se traducen en un incremento de la proporción de la población en situación de pobreza; pero esas personas que han caído en estado de pobreza producto de una mayor línea de pobreza, tienen mayores ingresos que las personas que eran pobres antes de este incremento. En efecto, dentro de la población pobre han ingresado personas con mayores ingresos relativos, producto de una mayor línea de pobreza; por lo que aumenta el nivel de desigualdad al interior de los pobres.
Respecto a estos resultados, se resalta la importancia de alcanzar un contexto de bajos niveles de inflación y estabilidad de precios, en términos de reducción de la severidad de la pobreza o el grado de desigualdad entre los pobres. Asimismo, la ejecución de una política monetaria orientada a la reducción y control de la inflación, tendrá un efecto directo sobre la disminución de la tasa de Severidad de la pobreza monetaria.
Por su parte, la variable del índice de desigualdad de ingresos Gini se relaciona de forma positiva y significativa (99% de confianza) con la Severidad de la pobreza monetaria. En base a los resultados del modelo de regresión de la Tabla 5, se pudo concluir sobre la existencia de un efecto negativo y significativo (99% de confianza) de los ingresos sobre la Severidad de la pobreza monetaria. El mecanismo de este efecto negativo es que mayores ingresos suponen que las personas con mayores ingresos dentro de los pobres van a salir de la situación de pobreza y por ende se va a reducir el grado de desigualdad al interior de la población pobre.
Mediante la Tabla 6 se presentan los coeficientes estimados del modelo de regresión entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos, y la Severidad de la pobreza monetaria para el período 2012-2021.
Tabla 6
Regresión de la Severidad de la pobreza monetaria y la inflación rezagada
|
Sever. Pm |
(Modelo I) |
|
Sever. Pm |
(Modelo II) |
|
Sever. Pm |
(Modelo III) |
||||
|
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
|||
|
Infla-1 |
0.1460428 |
6.09 |
0.0873381 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
0.0239913 |
0.001 |
0.2047474 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Gini |
40.88056 |
2.54 |
1.538282 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
16.07834 |
0.044 |
80.22284 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ingre |
-0.0000287 |
-4.72 |
-0.000043 |
Ingre |
-0.000038 |
-9.29 |
-0.000047 |
Ingre |
-0.0000333 |
-9.70 |
-0.000041 |
|
S.E. |
6.08E-06 |
0.003 |
-0.000013 |
S.E. |
4.08E-06 |
0.000 |
-0.000028 |
S.E. |
3.43E-06 |
0.000 |
-0.000025 |
|
C |
-13.63866 |
-1.44 |
-36.84893 |
C |
9.936754 |
8.18 |
7.064783 |
C |
8.497068 |
7.33 |
5.755068 |
|
S.E. |
9.485536 |
0.201 |
9.571615 |
S.E. |
1.214557 |
0.000 |
12.80873 |
S.E. |
1.159592 |
0.000 |
11.23907 |
|
|
|
|
|
Infla-2 |
0.183014 |
9.46 |
0.1372488 |
Infla-3 |
0.1770978 |
10.09 |
0.1355932 |
|
|
|
|
|
S.E. |
0.0193541 |
0.000 |
0.2287793 |
S.E. |
0.0175523 |
0.000 |
0.2186024 |
|
|
F (3, 6) |
|
36.05 |
|
F (2, 7) |
|
46.82 |
|
F (2, 7) |
|
53.29 |
|
|
Prob > F |
0.0003 |
|
Prob > F |
0.0001 |
|
Prob > F |
0.0001 |
|||
|
|
R-squared |
0.9474 |
|
R-squared |
0.9305 |
|
R-squared |
0.9384 |
|||
|
|
Adj R-squared |
0.9212 |
|
Adj R-squared |
0.9106 |
|
Adj R-squared |
0.9208 |
|||
|
|
RMSE |
|
0.37744 |
|
RMSE |
|
0.40198 |
|
RMSE |
|
0.37841 |
Nota. Elaboración propia
Tal como se observa en la Tabla 6 existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos y la tasa de Severidad de la pobreza monetaria entre los años 2012-2021. Para el caso de la variable de inflación rezagada un período, una elevación en los precios conducirá a un aumento en la Severidad de la pobreza extrema, para el siguiente período; el mismo análisis se aplica para las variables de inflación rezagada dos y tres períodos.
En efecto, a través de este análisis de regresión se pudo concluir que existe un efecto de largo plazo de la variable de inflación sobre la Severidad de la pobreza monetaria para el período 2012-2021. Respecto a los resultados de la Tabla 6, se puede postular que la implementación de una política monetaria orientada a la construcción de un contexto de bajos niveles de inflación, tendrá un efecto directo y de largo plazo sobre la disminución de la severidad de la pobreza o el grado de desigualdad entre los pobres.
Por su parte, mediante la Tabla 7 se presentan los coeficientes estimados correspondientes al modelo de regresión entre la variable de inflación y la Severidad de la pobreza monetaria extrema para el período 2012-2021.
Tabla 7
Regresión de la Severidad de la pobreza monetaria extrema y la inflación
|
SeverPme |
Coeficiente |
S.E. |
t |
P>t |
[95% Conf. Interval] |
|
|
Inflación |
0.0981194 |
0.016964 |
5.78 |
0.001 |
0.056611 |
0.139628 |
|
Gini |
25.82168 |
10.4799 |
2.46 |
0.049 |
0.178293 |
51.46506 |
|
ingresos |
-0.0000177 |
4.31E-06 |
-4.11 |
0.006 |
-0.000028 |
-7.18E-06 |
|
Constante |
-12.90958 |
6.211466 |
-2.08 |
0.083 |
-28.10849 |
2.289328 |
|
Source |
SS |
df |
MS |
F (3, 6) |
24.14 |
|
|
Modelo |
5.36448689 |
3 |
1.7881623 |
Prob > F |
0.0010 |
|
|
Residual |
0.444513524 |
6 |
0.0740856 |
R-squared |
0.9235 |
|
|
Total |
5.80900042 |
9 |
0.6454445 |
Adj R-squared |
0.8852 |
|
|
|
|
|
|
RMSE |
0.27219 |
|
Nota. Elaboración propia
A través de los resultados presentados en la Tabla 7, se pudo determinar que existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación y la Severidad de la pobreza monetaria extrema. Respecto a la premisa anterior, una reducción en el nivel general de los precios conducirá a una disminución en la variable de Severidad de la pobreza monetaria, para el período 2012-2021; dado que la Severidad de la pobreza mide el grado de desigualdad al interior de la población pobre, la línea de pobreza se constituye en uno de los canales de transmisión de la inflación sobre la Severidad de la pobreza monetaria extrema.
En base a estos resultados, se resalta la importancia de alcanzar un contexto de bajos niveles de inflación y estabilidad de precios, en términos de reducción de la severidad de la pobreza extrema o el grado de desigualdad entre la población pobre extrema. En consecuencia, la ejecución de una política monetaria orientada a la reducción y control de la inflación, tendrá un efecto directo sobre la disminución de la Severidad de la pobreza monetaria extrema.
Por su parte, a través de la Tabla 8 se muestran los coeficientes estimados del modelo de regresión entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos y la Severidad de la pobreza monetaria extrema para el período 2012-2021.
Tabla 8
Regresión de la Severidad de la pobreza monetaria extrema y la inflación rezagada
|
Sever. Pme |
(Modelo I) |
|
Sever. Pme |
(Modelo II) |
|
Sever. Pme |
(Modelo III) |
||||
|
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
|||
|
Infla-1 |
0.0920488 |
3.90 |
0.0343427 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
0.0235832 |
0.008 |
0.1497549 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Gini |
17.84369 |
1.13 |
-20.8294 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
15.80486 |
0.302 |
56.51678 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ingre |
-0.0000163 |
-2.72 |
-0.000030 |
Ingre |
-0.0000194 |
-4.87 |
-0.000028 |
Ingre |
-0.0000167 |
-4.78 |
-0.000024 |
|
S.E. |
5.97E-06 |
0.035 |
-1.65E-06 |
S.E. |
3.98E-06 |
0.002 |
-9.96E-06 |
S.E. |
3.49E-06 |
0.002 |
-8.44E-06 |
|
C |
-8.418968 |
-0.9 |
-31.23445 |
C |
1.825531 |
1.54 |
-0.974713 |
C |
1.00193 |
0.85 |
-1.786475 |
|
S.E. |
9.324193 |
0.401 |
14.39651 |
S.E. |
1.184224 |
0.167 |
4.625775 |
S.E. |
1.179217 |
0.424 |
3.790335 |
|
|
|
|
|
Infla-2 |
0.1047502 |
5.55 |
0.060128 |
Infla-3 |
0.1013276 |
5.68 |
0.0591206 |
|
|
|
|
|
S.E. |
0.0188707 |
0.001 |
0.1493724 |
S.E. |
0.0178493 |
0.001 |
0.1435345 |
|
|
F (3, 6) |
|
12.07 |
|
F (2, 7) |
|
15.41 |
|
F (2, 7) |
|
16.11 |
|
|
Prob > F |
0.0059 |
|
Prob > F |
0.0027 |
|
Prob > F |
0.0024 |
|||
|
|
R-squared |
0.8578 |
|
R-squared |
0.8149 |
|
R-squared |
0.8216 |
|||
|
|
Adj R-squared |
0.7867 |
|
Adj R-squared |
0.7620 |
|
Adj R-squared |
0.7706 |
|||
|
|
RMSE |
|
0.37102 |
|
RMSE |
|
0.39194 |
|
RMSE |
|
0.38482 |
Nota. Elaboración propia
Tal como se observa en la Tabla 8 existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos y la tasa de Severidad de la pobreza extrema entre los años 2012-2021. Para el caso de la variable de inflación rezagada un período, una elevación en los precios conducirá a un aumento en la Severidad de la pobreza extrema, para el siguiente período; el mismo análisis se aplica para las variables de inflación rezagada dos y tres períodos. En efecto, a través de este análisis de regresión se pudo determinar que existe un efecto de largo plazo de la variable de inflación sobre la Severidad de la pobreza extrema para el período 2012-2021. Respecto a los resultados de la Tabla 8, se puede postular que la implementación de una política
monetaria orientada a la construcción de un contexto de bajos niveles de inflación, tendrá un efecto directo y de largo plazo sobre la disminución de la severidad de la pobreza extrema o el grado de desigualdad entre los pobres extremos.
Mediante la Tabla 9 se presentan los coeficientes estimados correspondientes al modelo de regresión entre la variable de inflación y la Brecha de la pobreza monetaria para el período 2012-2021.
Tabla 9
Regresión de la Brecha de la pobreza monetaria y la inflación
|
BrechPm |
Coeficiente |
S.E. |
t |
P>t |
[95% Conf. Interval] |
|
|
Inflación |
0.2015751 |
0.014683 |
13.73 |
0.000 |
0.165647 |
0.237503 |
|
Gini |
70.2677 |
9.070935 |
7.75 |
0.000 |
48.07193 |
92.46348 |
|
ingresos |
-0.0000416 |
3.73E-06 |
-11.15 |
0.000 |
-0.000051 |
-0.000033 |
|
Constante |
-22.18534 |
5.37637 |
-4.13 |
0.006 |
-35.34084 |
-9.029833 |
|
Source |
SS |
df |
MS |
F (3, 6) |
170.86 |
|
|
Modelo |
28.4509835 |
3 |
9.4836612 |
Prob > F |
0.0000 |
|
|
Residual |
0.333023665 |
6 |
0.0555039 |
R-squared |
0.9884 |
|
|
Total |
28.7840072 |
9 |
3.1982230 |
Adj R-squared |
0.9826 |
|
|
|
|
|
|
RMSE |
0.23559 |
|
Nota. Elaboración propia
A través de los resultados presentados en la Tabla 9 se pudo determinar que existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación y la Brecha de la pobreza monetaria. En relación a la premisa anterior, una reducción en el nivel general de los precios conducirá a una disminución en la Brecha de la pobreza monetaria, para el período 2012-2021; dado que la brecha de la pobreza mide la diferencia entre el ingreso de los pobres y la línea de pobreza, esta última variable se constituye en uno de los canales de transmisión de la inflación sobre esta variable.
En particular, mayores niveles de inflación representan aumentos en los precios de los productos como los alimentos y a su vez incrementos en las líneas de pobreza monetaria y extrema. Por su parte,
mayores líneas de pobreza representan un aumento en la distancia o brecha existente entre los ingresos de los pobres y la línea de pobreza; por lo que mayores niveles de inflación se asocian estrechamente con mayores tasas de brecha de la pobreza. Respecto a estos resultados, se resalta la importancia de alcanzar un contexto de bajos niveles de inflación y estabilidad de precios, en términos de reducción de la Brecha de la pobreza. En este sentido, la ejecución de una política monetaria orientada a la reducción y control de la inflación, tendrá un efecto directo sobre la disminución de la Brecha de la pobreza monetaria.
Por su parte, mediante la Tabla 10 se muestran los resultados del modelo de regresión entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos, y la Brecha de la pobreza monetaria para el período 2012-2021.
Tabla 10
Regresión de la Brecha de la pobreza monetaria y la inflación rezagada
|
Brecha Pm |
(Modelo I) |
|
Brecha Pm |
(Modelo II) |
|
Brecha Pm |
(Modelo III) |
||||
|
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
|||
|
Infla-1 |
0.193929 |
6.13 |
0.1165426 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
0.0316261 |
0.001 |
0.2713153 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Gini |
51.85429 |
2.45 |
-0.007958 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
21.19498 |
0.050 |
103.7165 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ingre |
-0.0000397 |
-4.96 |
-0.000059 |
Ingre |
-0.0000518 |
-11.1 |
-0.000062 |
Ingre |
-0.0000457 |
-13.4 |
-0.000053 |
|
S.E. |
8.01E-06 |
0.003 |
-0.000020 |
S.E. |
4.63E-06 |
0.000 |
-0.000040 |
S.E. |
3.39E-06 |
0.000 |
-0.000037 |
|
C |
-11.77849 |
-0.94 |
-42.37501 |
C |
18.10168 |
13.16 |
14.84894 |
C |
16.17957 |
14.13 |
13.47099 |
|
S.E. |
12.50414 |
0.383 |
18.81804 |
S.E. |
1.375584 |
0.000 |
21.35442 |
S.E. |
1.145456 |
0.000 |
18.88814 |
|
|
|
|
|
Infla-2 |
0.2426886 |
11.07 |
0.1908558 |
Infla-3 |
0.2359694 |
13.61 |
0.1949709 |
|
|
|
|
|
S.E. |
0.0219201 |
0.000 |
0.2945214 |
S.E. |
0.0173383 |
0.000 |
0.276968 |
|
|
F (3, 6) |
|
36.76 |
|
F (2, 7) |
|
65.93 |
|
F (2, 7) |
|
99.5 |
|
|
Prob > F |
0.0003 |
|
Prob > F |
0.0000 |
|
Prob > F |
0.0000 |
|||
|
|
R-squared |
0.9484 |
|
R-squared |
0.9496 |
|
R-squared |
0.9660 |
|||
|
|
Adj R-squared |
0.9226 |
|
Adj R-squared |
0.9352 |
|
Adj R-squared |
0.9563 |
|||
|
|
RMSE |
|
0.49755 |
|
RMSE |
|
0.45528 |
|
RMSE |
|
0.3738 |
Nota. Elaboración propia
Tal como se observa en la Tabla 10 existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos y la Brecha de la pobreza entre los años 2012- 2021. Para el caso de la variable de inflación rezagada un período, una elevación en los precios conducirá a un aumento en la brecha de la pobreza del siguiente período; el mismo análisis se aplica para las variables de inflación rezagada dos y tres períodos.
En efecto, a través de este análisis de regresión se pudo determinar que existe un efecto de largo plazo de la variable de inflación sobre la Brecha de la pobreza para el período 2012-2021. En función a los resultados de la Tabla 10, se puede postular que la implementación de una política monetaria orientada a la construcción de un contexto de bajos niveles de inflación, tendrá un efecto directo y de largo plazo sobre la disminución de la Brecha de la pobreza monetaria.
Por otra parte, mediante la Tabla 11 se presentan los coeficientes estimados del modelo de regresión entre la variable de inflación y la Brecha de la pobreza monetaria extrema para el período 2012-2021.
Tabla 11
Regresión de la Brecha de la pobreza monetaria extrema y la inflación
|
BrechPme |
Coeficiente |
S.E. |
t |
P>t |
[95% Conf. Interval] |
|
|
Inflación |
0.1369859 |
0.0180275 |
7.6 |
0.000 |
0.092874 |
0.181097 |
|
Gini |
38.51084 |
11.13699 |
3.46 |
0.014 |
11.2596 |
65.76208 |
|
ingresos |
-0.0000248 |
4.59E-06 |
-5.41 |
0.002 |
-0.000036 |
-0.000014 |
|
Constante |
-18.50505 |
6.600929 |
-2.80 |
0.031 |
-34.65694 |
-2.353159 |
|
Source |
SS |
df |
MS |
F (3, 6) |
43.08 |
|
|
Modelo |
10.8139975 |
3 |
3.6046658 |
Prob > F |
0.0002 |
|
|
Residual |
0.502003634 |
6 |
0.0836673 |
R-squared |
0.9556 |
|
|
Total |
11.3160012 |
9 |
1.2573335 |
Adj R-squared |
0.9335 |
|
|
|
|
|
|
RMSE |
0.28925 |
|
Nota. Elaboración propia
A través de los resultados presentados en la Tabla 11 se pudo determinar que existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación y la Brecha de la pobreza
extrema. En relación a la premisa anterior, una reducción en el nivel general de los precios conducirá a una disminución en la Brecha de la pobreza extrema, para el período 2012-2021; la línea de pobreza se constituye en uno de los principales canales de transmisión del efecto de la inflación sobre la Brecha de la pobreza extrema. Respecto a los resultados presentados en la Tabla 11, se destaca la importancia de alcanzar un contexto de bajos niveles de inflación y estabilidad de precios, en términos de reducción de la Brecha de la pobreza extrema. En este sentido, la ejecución de una política monetaria orientada a la reducción y control de la inflación, tendrá un efecto directo sobre la disminución de la Brecha de la pobreza extrema.
Por su parte, mediante la Tabla 12 se muestran los resultados del modelo de regresión entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos, y la Brecha de la pobreza extrema para el período 2012- 2021.
Tabla 12
Regresión de la Brecha de la pobreza monetaria extrema y la inflación rezagada
|
Brecha Pme |
(Modelo I) |
|
Brecha Pme |
(Modelo II) |
|
Brecha Pme |
(Modelo III) |
||||
|
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
|||
|
Infla-1 |
0.1270144 |
4.23 |
0.0535101 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
0.0300396 |
0.006 |
0.2005187 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Gini |
28.00012 |
1.39 |
-21.26048 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
20.13174 |
0.214 |
77.26072 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ingre |
-0.0000224 |
-2.94 |
-0.000041 |
Ingre |
-0.0000281 |
-5.81 |
-0.000039 |
Ingre |
-0.0000245 |
-6.39 |
-0.000033 |
|
S.E. |
7.61E-06 |
0.026 |
-3.77E-06 |
S.E. |
4.83E-06 |
0.001 |
-0.000016 |
S.E. |
3.84E-06 |
0.000 |
-0.000015 |
|
C |
-12.60196 |
-1.06 |
-41.66362 |
C |
3.497941 |
2.44 |
0.1041251 |
C |
2.295805 |
1.77 |
-0.769099 |
|
S.E. |
11.87687 |
0.329 |
16.45969 |
S.E. |
1.435245 |
0.045 |
6.891757 |
S.E. |
1.296149 |
0.120 |
5.36071 |
|
|
|
|
|
Infla-2 |
0.1502216 |
6.57 |
0.0961407 |
Infla-3 |
0.1471339 |
7.5 |
0.1007416 |
|
|
|
|
|
S.E. |
0.0228708 |
0.000 |
0.2043024 |
S.E. |
0.0196193 |
0.000 |
0.1935261 |
|
|
F (3, 6) |
|
14.89 |
|
F (2, 7) |
|
21.57 |
|
F (2, 7) |
|
28.12 |
|
|
Prob > F |
0.0035 |
|
Prob > F |
0.0010 |
|
Prob > F |
0.0005 |
|||
|
|
R-squared |
0.8816 |
|
R-squared |
0.8604 |
|
R-squared |
0.8893 |
|||
|
|
Adj R-squared |
0.8224 |
|
Adj R-squared |
0.8205 |
|
Adj R-squared |
0.8577 |
|||
|
|
RMSE |
|
0.47259 |
|
RMSE |
|
0.47503 |
|
RMSE |
|
0.42298 |
Nota. Elaboración propia
Tal como se observa en la Tabla 12 existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos y la Brecha de la pobreza extrema entre los años 2012-2021. Para el caso de la variable de inflación rezagada un período, una elevación en los precios conducirá a un aumento en la brecha de la pobreza extrema, para el siguiente período; el mismo análisis es aplicable para las variables de inflación rezagada dos y tres períodos.
En efecto, a través de este análisis de regresión se pudo determinar que existe un efecto de largo plazo de la variable de inflación sobre la Brecha de la pobreza extrema para el período 2012-2021. En función a los resultados de la Tabla 12, se puede postular que la implementación de una política monetaria orientada a la construcción de un contexto de bajos niveles de inflación, tendrá un efecto directo y de largo plazo sobre la disminución de la Brecha de la pobreza extrema.
Por otra parte, mediante la Tabla 13 se presentan los resultados de los coeficientes estimados del modelo de regresión entre la variable de inflación y la cantidad de personas en situación de pobreza monetaria para el período 2012-2021.
Tabla 13
Regresión de la cantidad de personas en situación de pobreza y la inflación
|
PersPm |
Coeficiente |
S.E. |
t |
P>t |
[95% Conf. Interval] |
|
|
Inflación |
184.7483 |
21.11289 |
8.75 |
0.000 |
133.0869 |
236.4096 |
|
Gini |
40861.15 |
13043.11 |
3.13 |
0.020 |
8945.798 |
72776.5 |
|
ingresos |
-0.0321651 |
0.0053701 |
-5.99 |
0.001 |
-0.0453052 |
-0.019025 |
|
Constante |
-7287.792 |
7730.692 |
-0.94 |
0.382 |
-26204.11 |
11628.53 |
|
Source |
SS |
df |
MS |
F (3, 6) |
51.61 |
|
|
Modelo |
17767941.2 |
3 |
5922647.1 |
Prob > F |
0.0001 |
|
|
Residual |
688546.877 |
6 |
114757.81 |
R-squared |
0.9627 |
|
|
Total |
18456488.1 |
9 |
2050720.9 |
Adj R-squared |
0.944 |
|
|
|
|
|
|
|
RMSE |
338.76 |
Nota. Elaboración propia
A través de los resultados presentados en la Tabla 13 se pudo determinar que existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación y la cantidad de personas en situación de pobreza monetaria. En relación a la premisa anterior, una reducción en el nivel general de los precios conducirá a una disminución en la cantidad de personas en estado de pobreza, para el período 2012-2021. En efecto, se destaca la importancia de alcanzar un contexto de bajos niveles de inflación y estabilidad de precios, en términos de reducción de la población en situación de pobreza. En este sentido, la ejecución de una política monetaria orientada a la reducción y control de la inflación, tendrá un efecto directo sobre la disminución de la cantidad de personas que se encuentran en estado de pobreza.
Por su parte, mediante la Tabla 14 se muestran los resultados del modelo de regresión entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos, y la cantidad de personas en situación de pobreza para el período 2012-2021.
Tabla 14
Regresión de la cantidad de personas en situación de pobreza y la inflación rezagada
|
Pers Pm |
(Modelo I) |
|
Pers Pm |
(Modelo II) |
|
Pers Pm |
(Modelo III) |
||||
|
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
|||
|
Infla-1 |
179.8599 |
5.72 |
102.9025 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
31.45082 |
0.001 |
256.8172 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Gini |
23096.01 |
1.10 |
-28478.77 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
21077.5 |
0.315 |
74670.79 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ingre |
-0.0309339 |
-3.88 |
-0.050428 |
Ingre |
-0.0349805 |
-8.92 |
-0.044258 |
Ingre |
-0.0301932 |
-12.0 |
-0.036110 |
|
S.E. |
0.0079668 |
0.008 |
-0.011439 |
S.E. |
0.0039236 |
0.000 |
-0.025702 |
S.E. |
0.0025025 |
0.000 |
-0.024275 |
|
C |
2769.242 |
0.22 |
-27657.68 |
C |
15895.07 |
13.62 |
13136.44 |
C |
14300.4 |
16.91 |
12300.7 |
|
S.E. |
12434.83 |
0.831 |
33196.17 |
S.E. |
1166.626 |
0.000 |
18653.7 |
S.E. |
845.6728 |
0.000 |
16300.1 |
|
|
|
|
|
Infla-2 |
199.8153 |
10.75 |
155.8562 |
Infla-3 |
195.332 |
15.26 |
165.0634 |
|
|
|
|
|
S.E. |
18.59032 |
0.000 |
243.7744 |
S.E. |
12.80061 |
0.000 |
225.6007 |
|
|
F (3, 6) |
|
23.13 |
|
F (2, 7) |
|
58.4 |
|
F (2, 7) |
|
117.67 |
|
|
Prob > F |
0.0011 |
|
Prob > F |
0.0000 |
|
Prob > F |
0.0000 |
|||
|
|
R-squared |
0.9204 |
|
R-squared |
0.9435 |
|
R-squared |
0.9711 |
|||
|
|
Adj R-squared |
0.8806 |
|
Adj R-squared |
0.9273 |
|
Adj R-squared |
0.9629 |
|||
|
|
RMSE |
|
494.8 |
|
RMSE |
|
386.12 |
|
RMSE |
|
275.97 |
Nota. Elaboración propia
Tal como se observa en la Tabla 14 existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos y la cantidad de personas en estado de pobreza entre los años 2012-2021. Para el caso de la variable de inflación rezagada un período, una elevación en los precios conducirá a un aumento en la cantidad de personas en situación de pobreza, para el siguiente período; el mismo análisis se aplica para las variables de inflación rezagada dos y tres períodos.
Por otra parte, mediante la Tabla 15 se presentan los coeficientes estimados del modelo de regresión entre la variable de inflación y la cantidad de personas en situación de pobreza extrema para el período 2012-2021.
Tabla 15
Regresión de la cantidad de personas en situación de pobreza extrema y la inflación
|
PersPme |
Coeficiente |
S.E. |
t |
P>t |
[95% Conf. Interval] |
|
|
Inflación |
134.0823 |
19.0365 |
7.04 |
0.000 |
87.50164 |
180.6629 |
|
Gini |
36281.18 |
11760.36 |
3.09 |
0.022 |
7504.616 |
65057.75 |
|
ingresos |
-0.0229307 |
0.004842 |
-4.74 |
0.003 |
-0.034779 |
-0.011083 |
|
Constante |
-17057.97 |
6970.401 |
-2.45 |
0.050 |
-34113.92 |
-2.010311 |
|
Source |
SS |
df |
MS |
F (3, 6) |
36.55 |
|
|
Modelo |
10229780.2 |
3 |
3409926.8 |
Prob > F |
0.0003 |
|
|
Residual |
559773.362 |
6 |
93295.56 |
R-squared |
0.9481 |
|
|
Total |
10789553.6 |
9 |
1198839.3 |
Adj R-squared |
0.9222 |
|
|
|
|
|
|
RMSE |
305.44 |
|
Nota. Elaboración propia
A través de los resultados presentados en la Tabla 15 se pudo determinar que existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la variable de inflación y la cantidad de personas en situación de pobreza extrema. Respecto a la aseveración anterior, una reducción en el nivel general de los precios conducirá a una disminución en la cantidad de personas en estado de pobreza extrema, para el período 2012-2021. En efecto, se destaca la importancia de alcanzar un contexto de bajos
niveles de inflación y estabilidad de precios, en términos de reducción de la población en situación de pobreza extrema. En este sentido, la ejecución de una política monetaria orientada a la reducción y control de la inflación, tendrá un efecto directo sobre la disminución de la cantidad de personas que se encuentran en estado de pobreza extrema.
Por su parte, mediante la Tabla 16 se muestran los resultados del modelo de regresión entre la variable de inflación rezagada uno, dos y tres períodos, y la cantidad de personas en situación de pobreza extrema para el período 2012-2021.
Tabla 16
Regresión de la cantidad de personas en situación de pobreza extrema y la inflación rezagada
|
Pers Pme |
(Modelo I) |
|
Pers Pme |
(Modelo II) |
|
Pers Pme |
(Modelo III) |
||||
|
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
Coeficiente |
Sig. |
Intervalo |
|||
|
Infla-1 |
123.8027 |
4.04 |
48.81802 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
30.6446 |
0.007 |
198.7873 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Gini |
26211.1 |
1.28 |
-24041.6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S.E. |
20537.19 |
0.249 |
76463.79 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ingre |
-0.0204463 |
-2.63 |
-0.039440 |
Ingre |
-0.0262613 |
-6.24 |
-0.036213 |
Ingre |
-0.0231444 |
-9.06 |
-0.029182 |
|
S.E. |
0.0077626 |
0.039 |
-0.001452 |
S.E. |
0.0042087 |
0.000 |
-0.016309 |
S.E. |
0.0025535 |
0.000 |
-0.017106 |
|
C |
-11407.19 |
-0.94 |
-41054.14 |
C |
3644.245 |
2.91 |
685.1516 |
C |
2428.106 |
2.81 |
387.6751 |
|
S.E. |
12116.07 |
0.383 |
18239.76 |
S.E. |
1251.401 |
0.023 |
6603.337 |
S.E. |
862.8986 |
0.026 |
4468.537 |
|
|
|
|
|
Infla-2 |
148.5234 |
7.45 |
101.3699 |
Infla-3 |
147.8611 |
11.32 |
116.9759 |
|
|
|
|
|
S.E. |
19.94123 |
0.000 |
195.6769 |
S.E. |
13.06135 |
0.000 |
178.7463 |
|
|
F (3, 6) |
|
13.47 |
|
F (2, 7) |
|
27.95 |
|
F (2, 7) |
|
64.53 |
|
|
Prob > F |
0.0045 |
|
Prob > F |
0.0005 |
|
Prob > F |
0.0000 |
|||
|
|
R-squared |
0.8707 |
|
R-squared |
0.8887 |
|
R-squared |
0.9486 |
|||
|
|
Adj R-squared |
0.8061 |
|
Adj R-squared |
0.8569 |
|
Adj R-squared |
0.9339 |
|||
|
|
RMSE |
|
482.11 |
|
RMSE |
|
414.18 |
|
RMSE |
|
281.59 |
Nota. Elaboración propia
Tal como se observa en la Tabla 16 existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre las variables de inflación rezagada uno, dos y tres períodos, y la cantidad de personas en estado de pobreza extrema. Para el caso de la variable de inflación rezagada un período, una elevación en los precios conducirá a un aumento en la cantidad de personas en situación de pobreza extrema, para el
siguiente período; el mismo análisis es aplicable para las variables de inflación rezagada dos y tres períodos.
En general, uno de los principales instrumentos que tienen los Bancos Centrales de los países mundiales es la tasa de interés, la cual tiene un efecto con rezago sobre las variables de tipo de cambio, expectativas de la inflación y las tasas de interés de mercado; estas variables de igual forma tienen incidencia sobre las decisiones de gasto, los precios y los niveles de inflación. Específicamente, si la variable de inflación se encuentra por debajo del rango o meta establecido, la política monetaria opera mediante la reducción de la tasa de interés. En consecuencia, la disminución en este instrumento de política conducirá a una reducción de las tasas de interés del mercado, y a un incremento del tipo de cambio y las expectativas de inflación. Este contexto genera que se incremente la demanda y el crecimiento, así como los precios y costos; y por ende aumente la inflación (Banco de la República, 2022).
En el caso contrario, si la inflación se sitúa por encima del rango meta, el Banco Central decide incrementar la tasa de interés como parte de la política monetaria; este aumento contribuye al incremento de las tasas de interés de mercado, y a la reducción del tipo de cambio y las expectativas de inflación. De igual forma, este contexto genera que se reduzca la demanda y el crecimiento, así como los precios; y en consecuencia también se reduce la inflación (Banco de la República, 2022).
Específicamente, el Banco de la República de Colombia tiene un esquema de inflación meta en un régimen de flexibilidad en el tipo de cambio; este esquema implica que las medidas de política monetaria están enfocadas en que la inflación futura se encuentre dentro del rango meta (3%) con un margen de desviación equivalente a ±1 punto porcentual. Con la finalidad de mantener a la inflación dentro del rango objetivo, el Banco de la República opera a través de la tasa de interés de referencia,
como instrumento de política monetaria que tiene efectos sobre el crecimiento y la inflación. Además, el régimen de flexibilidad del tipo de cambio, contribuye en gran medida a que el Banco de la República pueda tener una política monetaria independiente, y a la reducción de los efectos que pueden tener los shocks internacionales sobre la economía doméstica (Banco de la República, 2022).
DISCUSIÓN
Al contrastar los resultados del presente estudio con el trabajo de Zúñiga (2021) se encontraron similitudes, debido a que en este trabajo se determinó que la pobreza monetaria como variable independiente ha sido influenciada por las siguientes variables de tipo macroeconómica: Inflación, desempleo, crecimiento económico y deuda externa en la economía ecuatoriana. Específicamente, el coeficiente estimado de la variable de inflación fue equivalente a 0.27; lo que implica que un incremento de la inflación en una unidad, conducirá a un aumento en la pobreza monetaria que equivale a 0.27.
Por su parte, los hallazgos del presente estudio concuerdan/coinciden con los resultados del trabajo de León (2020), en donde se encontró que la pérdida acumulada de bienestar económico para los hogares mexicanos en situación de pobreza fue equivalente a 71% para el período 2008-2019. En efecto, la variación de los precios en términos de canasta de alimentos ha sido mayor al incremento en los salarios para el período en cuestión, por lo que el efecto neto es la existencia de una reducción en el poder adquisitivo de los hogares en situación de pobreza.
De igual forma, se pudo determinar la existencia de impactos diferenciados de la inflación de los precios de los alimentos sobre el bienestar de los hogares en estado de pobreza, entre las zonas urbanas y rurales. En particular, la pérdida de bienestar económico de los hogares mexicanos causada
por el incremento de los precios de alimentos, es mayor en las zonas urbanas que rurales, para el período 2008-2019. En base a la premisa anterior, la mayor pérdida de bienestar económico reportada en las zonas rurales se explica en gran medida porque el costo de la canasta de alimentos es mayor en las zonas rurales, a pesar de que la composición sea la misma a la canasta de las zonas rurales (León, 2020).
Al contrastar los resultados de la presente investigación con el trabajo del Banco de México (2022), se encontraron coincidencias en los hallazgos, pues en este estudio se concluyó que la inflación se constituye en una variable determinante de la pobreza, ya que la inflación causa el incremento de la tasa de pobreza. Específicamente, un aumento de la inflación equivalente a 1 punto porcentual se relaciona de forma directa con un incremento en la tasa de pobreza que equivale a 0.9%.
En base a la información anterior, dado que la variable de inflación tiene un efecto directo sobre la tasa de pobreza, se postula la premisa sobre la importancia de la consecución de un entorno de bajos niveles de inflación. De igual manera, la construcción de un contexto caracterizado por un nivel de inflación bajo y estable se relaciona de forma estrecha con una disciplina fiscal sostenida a través del tiempo y una política monetaria enfocada en la consolidación de un entorno de estabilidad en los precios. En consecuencia, mediante las medidas adecuadas y oportunas que puedan generar un ambiente de estabilidad de precios, contribuirá a disminuir los costos sociales de la inflación; asimismo, a través de este contexto se puede lograr la mejora en los niveles de bienestar de la población, especialmente la población en situación de pobreza monetaria (Banco de México, 2022).
Asimismo, los resultados de la presente investigación son similares a los hallazgos del estudio de Mahua & Pooja (2019), en donde se encontró que la inflación tiene una mayor incidencia sobre la población pobre, ya que se observó un incremento significativo en el precio de los alimentos para el
período 2005-2006. Respecto a la premisa anterior, la inflación es más perjudicial para el caso de los pobres en ese período, debido a que los alimentos representan una proporción considerable al interior de la variable de gasto total. En particular, los mayores aumentos en materia de inflación han correspondido a los siguientes productos: El pescado, huevo y la carne; en contraste, las variaciones mínimas en función a la inflación se reportaron para los casos de las bebidas, el calzado y el aceite destinado para el consumo.
Por su parte, la incidencia de la inflación sobre la población en situación de pobreza fue diferente no solo según las áreas urbanas y rurales, sino también entre los períodos 2005-2006 y 2011-2012. En base a los resultados del estudio, se postula la trascendencia e importancia de la intervención pública en materia de un esquema eficiente de distribución pública, cuya finalidad sea la minimización de la incidencia de la inflación sobre la población en estado de pobreza y la reducción de la distancia y brecha de los impactos diferenciados de la inflación entre los ricos y pobres (Mahua & Pooja, 2019).
De igual manera, los hallazgos de la presente investigación se asemejan en gran medida a los resultados del trabajo realizado en la provincia de Bengkulu en el año 2020, ya que en este trabajo se determinó que la tasa de inflación tiene un efecto significativo (90% de confianza) sobre la tasa de pobreza para el período 1992-2017. Específicamente, el coeficiente estimado de la variable de inflación fue equivalente a 0.08; por lo que un aumento de 1% en la tasa de inflación conducirá a un incremento de la tasa de pobreza que equivale a 0.08% para la provincia de Bengkulu en Indonesia (Febriani, Yefriza, Ekaputri, Sitorus, & Putri, 2020).
En efecto, lo que se desprende de los resultados es que a medida que la inflación en una región determinada se incremente, también aumentará el nivel de pobreza en la zona en cuestión, bajo el supuesto de que la pobreza se conceptualiza en términos de consumo. Por su parte, la variable de
salario real se constituye en el canal de transmisión de los efectos de la inflación sobre la pobreza; en este sentido, en contextos inflacionarios el valor real de los ingresos que recibe una persona se reduce producto de que tiene un menor nivel de poder adquisitivo. Respecto a la información anterior, los objetivos de las autoridades del gobierno de la provincia de Bengkulu requieren de un direccionamiento hacia la estabilidad en la fluctuación de los niveles de los precios, en especial los precios de la canasta básica, ya que representan una proporción importante dentro de la variable del poder adquisitivo de la población en la provincia en cuestión (Febriani, Yefriza, Ekaputri, Sitorus, & Putri, 2020)
Al contrastar los resultados de la presente investigación con el trabajo del BCRP (2022), se encontraron coincidencias en los hallazgos, pues en este estudio se concluyó que los hogares peruanos de menores niveles de gasto son más vulnerables frente a cambios en el nivel general de los precios de los alimentos, ya que destinan un mayor gasto en ese rubro. En general, los procesos inflacionarios tienden a incrementar el costo de los bienes y servicios, y por ende incide de forma directa sobre el cálculo de la línea de pobreza, debido a que esta variable se constituye en una medición de un nivel de gasto per cápita determinado que deben tener los hogares para ser considerados no pobres. Por ende, un mayor nivel de inflación se traducirá en mayores líneas de pobreza monetaria y extrema.
CONCLUSIONES
Respecto a los resultados del modelo de regresión, se encontró que existe una relación positiva y significativa (99% de confianza) entre la inflación y las variables de incidencia, severidad, brecha y cantidad de personas en situación de pobreza monetaria y extrema, para el período 2012-2021. En función a estos resultados, se resalta la importancia de alcanzar un contexto de bajos niveles de inflación y estabilidad de precios, en términos de reducción de los principales indicadores de pobreza.
En este sentido, una política monetaria orientada a la reducción de la inflación tendrá un efecto directo sobre la disminución de los niveles de pobreza y el incremento en los niveles de bienestar social.
Por su parte, mediante la inclusión de variables rezagadas en el modelo de regresión, se pudo determinar que la inflación tiene efectos de largo plazo (significancia al 99% de confianza) sobre las variables de incidencia, severidad, brecha y cantidad de personas en estado de pobreza monetaria y extrema, para el período 2012-2021. En base a los resultados anteriores, se puede postular que la implementación de una política monetaria orientada a la construcción de un contexto de bajos niveles de inflación, tendrá un efecto directo y de largo plazo sobre la reducción de los niveles de pobreza monetaria y extrema.
Generalmente, uno de los principales instrumentos que tienen los Bancos Centrales es la tasa de interés de referencia, la cual tiene un efecto sobre las tasas de interés de mercado, las expectativas de inflación y el tipo de cambio; estas variables de igual forma tienen incidencia sobre las decisiones de gasto, los precios y los niveles de inflación. En este sentido, una política monetaria orientada al control de la inflación dentro de un rango meta, significa que en contextos en donde la inflación se incrementa y se sitúa por encima del nivel objetivo, el Banco Central opera mediante el incremento de la tasa de interés de referencia como instrumento de política monetaria. En consecuencia, este aumento genera un incremento de las tasas de interés de mercado y una reducción del tipo de cambio, las expectativas de inflación, la demanda, el crecimiento, y el nivel general de los precios; es decir se reduce la inflación hasta el nivel objetivo.
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Soy JOSE ARCELIANO PALACIOS MOSQUERA, identificado con C.C 82382055, especialista en política económica, gestión pública, proyectos de desarrollo y administración de la informática educativa. Magister en gestión de la informática educativa. Doctor en educación y candidato a doctor en economía y finanzas y administración Gerencial. Laboro como rector etnoeducativo en la institución educativa Manuel Agustín Santacoloma Villa de Quibdó y en la universidad tecnológica del choco. Email: arceliano@hotmail.com. Móvil : whatsapp: 3218118898
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