Metodología

En base a la discusión previa, en los modelos básicos especificados a continuación se considera la resistencia multilateral de la migración a través del uso de variables ficticias y utilizando algunas dimensiones de los datos origen, destino y tiempo.

1. Modelo básico con variables de origen y destino y efectos fijos temporales

݈݊݉௝௞௧ ൌ ߙ ൅ ܦ௧ ൅ߚଵܺ௝௞௧ ൅ ݁௝௞௧ (2.5)

Dónde: ߙ es el intercepto, ܦ௧ es el vector de variables dicotómicas para cada

año y ܺ௝௞௧ el vector de variables independientes del modelo. El vector de

variables ficticias para cada año permite controlar las perturbaciones comunes en el tiempo a todas las provincias. Bajo la existencia de resistencia multilateral de la migración este modelo aportaría estimaciones sesgadas. La inclusión de efectos fijos tiempo permite capturar shocks temporales globales a todas las observaciones. Estos últimos permiten capturar la resistencia multilateral de la migración de potenciales destinos no incluidos en la base de datos, como por ejemplo los destinos internacionales.

2. Modelo de panel con efectos fijos monódicos de origen y de destino, y efectos fijos de tiempo

݈݊݉_௝௞௧ ൌ  ܦ_௝ ൅ ܦ_௞ ൅ ܦ_௧ ൅ߚ_ଵܺ_௝௞௧ ൅݁_௝௞௧ (2.6)

Donde ܦ௝ y ܦ௞ corresponden a las variables dicotómicas para cada provincia de

origen y destino respectivamente, ܺ௝௞௧ es el vector de variables independientes

del modelo y de nuevo ܦ௧ es el vector de efectos fijos temporales. Mayda (2010)

incluye efectos fijos de origen y de destino para controlar efectos específicos de cada origen / destino no capturado por los elementos deterministas de la utilidad. Esta es la estrategia tradicional para capturar la resistencia multilateral de la migración en estudios de sección cruzada. La estimación con variables

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ficticias para cada región permite controlar el efecto de la política migratoria que es común entre las regiones (Mayda, 2010). En el caso de estudio estas variables permitirían capturar la política migratoria permanente hacia las provincias de la Amazonía o las restricciones legales a la inmigración en Galápagos. Sin embargo, este modelo no tiene en cuenta la mayoría de los tipos de resistencia multilateral descritos anteriormente.

3. Modelo de panel con efectos fijos diádicos origen - destino

݈݊݉௝௞௧ ൌ  ܦ௝௞ ൅ ܦ௧൅ߚଵܺ௝௞௧ ൅ ݁௝௞௧ (2.7)

Dónde: ܦ௝௞ es el vector de variables dicotómicas de origen-destino. Esta

especificación es similar en naturaleza a la anterior, con la particularidad de que ahora se permite cuantificar los efectos deterministas específicos de cada par de regiones (Ortega y Peri, 2013). Esta estructura de efectos fijos captura cualquier relación bilateral específica entre ݆ y ݇, las cuales reflejan los costos fijos de migrar, aspectos geográficos y redes migratorias históricas entre pares de regiones e incluso políticas migratorias de carácter permanente. Esta estructura recoge igualmente las especificidades constantes tanto en origen como en destino. En este modelo deja de estar presente la variable distancia: en la medida en la cual permanezca constante para cada par de regiones (Karemera et al., 2000 y Ortega & Peri, 2013) presenta multicolinealidad perfecta con esta estructura de efectos fijos.

4. Modelo de panel utilizando variables de origen y efectos fijos diádicos destino-tiempo

݈݊݉_௝௞௧ ൌ ߙ ൅ܦ_௞௧൅ ܦ_௝ ൅ߚ_ଵܺ_௝௧൅ ݁_௝௞௧ (2.8)

Dónde: ܦ௞௧ es el vector de variables ficticias diádicas de destino para cada año,

mientras que ܺ௝௧es el vector de variables independientes de las regiones de

origen. Esta alternativa permite controlar todos los determinantes “pull” de la migración y especialmente la resistencia multilateral derivada de la heterogeneidad en las perspectivas futuras en las regiones de destino (Beine & Parsons, 2014). Esta estructura permite controlar las características de las políticas migratorias que son invariantes en el tiempo pero comunes para todas las provincias. Beine & Parsons (2014) utilizan efectos fijos diádicos destino- tiempo para controlar cualquier especificidad entre los potenciales destinos para

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cualquier período de tiempo. De este modo se puede controlar el sesgo en los parámetros de las variables de origen derivado la resistencia multilateral derivada de la heterogeneidad de las expectativas de cada destino. Al igual que en Beine & Parsons (2014), también se incluyen efectos fijos para cada origen. Este es el modelo preferido para capturar los parámetros asociados a las características del origen.

5. Mínimos Cuadrados Ordinarios con variables de destino con efectos fijos diádicos origen- tiempo

݈݊݉_௝௞௧ ൌ ߙ ൅ܦ_௝௧ ൅ܦ_௞൅ߚ_ଵܺ_௞௧ ൅ ݁_௝௞௧ (2.9)

Dónde: ܦ௝௧ es el vector de variables dicotómicas de origen para cada año. Esta

técnica permite controlar todos los determinantes “push” de la migración, así como la resistencia multilateral que se deriva de la heterogeneidad en las preferencias de la migración por origen. Ortega & Peri (2013) emplean estos efectos fijos diádicos origen-tiempo para controlar por cualquier especificidad en origen en cualquier período de tiempo. Este planteamiento permite eliminar el sesgo de los parámetros de destino asociados a la resistencia multilateral que se deriva de la heterogeneidad en las preferencias de la migración por origen. Bertoli et al. (2012) estiman en un modelo de sección cruzada la heterogeneidad en las preferencias por subgrupos de destino, controlándolo mediante variables ficticias para dichos subgrupos, algo que no plantea este trabajo. Este es el modelo preferido para capturar los parámetros asociados a las características de destino.

Dada la naturaleza de panel de los modelos propuestos, la estimación puede hacerse asumiendo una estructura del término de perturbación únicamente

asociada a errores idiosincráticos ݁௝௞௧ o bien puede asumirse además la

existencia de una estructura compuesta de errores individuales permanentes, correspondiente a la estructura fija del panel, es decir a cada par de regiones

[ߦ௝௞ሿ. El segundo caso representa un modelo de efectos aleatorios, el cual

supone una ganancia en la eficiencia de la estimación. Dado que en la mayoría de los casos las estructuras de efectos fijos empleadas servirán para controlar por los efectos no deseados de los modelos de efectos aleatorios, se emplea por regla general la estimación del panel asumiendo la existencia de efectos aleatorios específico para cada par de regiones.

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Una de las cuestiones que escapan al planteamiento teórico del modelo expuesto es la elección de aquellos factores deterministas que entran en la función de utilidad de los individuos. Así, los aspectos más habituales en la literatura empírica son los factores de atracción de la migración y las oportunidades de percibir ingresos en el destino (Mayda, 2010), la brecha de ingreso per cápita entre origen y destino (Ortega & Peri, 2009), la población de origen y los ingresos de los destinos (Karemera et al., 2000), los diferenciales en términos de calidad de vida (Faggian & Royuela, 2010), o el nivel de urbanización (Royuela, 2015). Dado el supuesto de normalización respecto la utilidad en origen, la componente determinista de la utilidad del modelo empírico mide el efecto de aumentar la brecha de beneficios esperados entre origen y destino. Siguiendo la literatura empírica sobre migraciones, la diferencia relativa en la componente determinista de la utilidad se la aplica a la variable que aproxima el bienestar material (Beine & Parsons, 2012, emplean el ratio del ingreso en términos logarítmicos, mientras que Ortega & Peri, 2009, analizan tanto el diferencial lineal como el logarítmico).

La atractividad se aproxima utilizando la distancia entre origen y destino, que puede determinarse no solo físicamente (distancia euclídea o distancia por carretera) o económicamente (distancia medida en términos de tiempo), sino también la que se deriva de las diferencias en términos de lenguaje, costumbres, historia, cultura, instituciones (Belot & Ederveen, 2012; Caragliu et al., 2012). Pocos son los estudios en esta línea de investigación relacionados con Ecuador y los existentes se refieren a la influencia de la migración internacional principalmente. Destacan los estudios de Gratton (2007) sobre las características de la migración de ecuatorianos a España y Estados Unidos; Bertoli et al. (2011 y 2013a), quienes analizan la influencia de la política migratoria en el cambio de dirección de la tradicional migración a Estados Unidos por España; el estudio de la relación entre migración, remesas y variables medioambientales en las comunidades rurales de Ecuador realizado por Gray (2009 y 2010); y, por último, el análisis de los efectos de la migración en la estructura familiar y fertilidad (Laurian et al., 1998).

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