“Relaciones de Causalidad entre Pobreza y
Crecimiento Económico”
Laura Cayuela
Universidad de los Andes
Bogotá, D.C
Departamento de Economía
ABSTRACT
Este trabajo estudia la relación causal entre pobreza y crecimiento económico en países de América Latina (Bolivia, Paraguay, Perú, Colombia, Brasil, Venezuela y Ecuador) entre 2001 y 2011, tomando como base el trabajo de Salvador Pérez-‐ Moreno y Diane Weinhold “Dynamic médium term Granger causality between growth and poverty”. Para probar la causalidad se usa el método de causalidad de Granger con una serie de tiempo pequeña, también se usan modelos de datos panel para probar el desempeño fuera de la muestra de modelos competitivos. Bajo esta metodología, no es posible encontrar una relación causal entre pobreza y crecimiento económico.
Palabras clave: pobreza, crecimiento, causalidad.
JEL clasificación: I32, O10
1. INTRODUCCIÓN
La pobreza ha sido un tema recurrente en países en vía de desarrollo. En América Latina, gran parte de los países muestran índices altos de pobreza y desigualdad que son acompañados por un bajo desempeño económico. Según la CEPAL (2013), la reducción de la pobreza en los últimos años ha sido bastante lenta; no se muestra un cambio significativo del nivel de pobreza. Por ejemplo, si se analiza el Gráfico 1, entre los años 2011-‐2012 y 2012-‐2013 no se ve una reducción relevante del nivel de pobreza. Partiendo de esto, se sabe que la pobreza hace que no se de igualdad de oportunidades, y por lo tanto, reduce la movilidad social. Lo anterior, genera una asignación ineficiente de los recursos y reduce el crecimiento económico. Según López y Servén (2009) hay varios mecanismos que perpetúan la pobreza: “efectos de umbral”, que aparece cuando hay indivisibilidades o retornos a escala crecientes, por lo que por debajo de cierto nivel de ingreso la sociedad es demasiado pobre para costear las inversiones (tanto en capital humano como físico) o la tecnología necesaria para establecer el proceso de crecimiento. Otro mecanismo es la aversión al riesgo donde los pobres son más adversos al riesgo que los ricos ya que les duele más perder. Finalmente, las instituciones son otro mecanismo que perpetua la pobreza, pues existen arreglos institucionales que posicionan oportunidades económicas más allá del alcance de grandes segmentos de la sociedad, lo cual genera bajas tasas de crecimiento. Además, estos autores afirman no sólo, que sin crecimiento no hay reducción de pobreza, sino que la pobreza es un obstáculo para el crecimiento económico.
Fuente: Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), sobre la base de tabulaciones de las encuestas de los hogares de los respectivos países. Cifras del 2013 corresponden a una proyección.
Este trabajo se basa en el estudio hecho por Salvador Pérez-‐Moreno y Diane Weinhold “Dynamic médium term Granger causality between growth and poverty”. El cual encuentra la relación causal entre crecimiento económico y reducción de pobreza para un grupo de países en desarrollo1, entre los años 1970 y 1998 (dividen este
rango en periodos de 10 años). El objetivo del presente trabajo es encontrar la relación causal de pobreza a crecimiento económico en América Latina, para los años desde 2001 a 2011; bajo la metodología planteada por Pérez Moreno y Weinhold (2012). Es decir que, bajo la metodología usada por los autores antes mencionados, se pretende mostrar que el comportamiento de la pobreza explica el desempeño de la
1 Países de las siguientes regiones: África Subsahariana, América Latina y el Caribe, Asia del
economía en el siguiente periodo. Los países de la muestra son: Bolivia, Brasil, Colombia, Ecuador, Paraguay, Perú y Venezuela2.
Para este grupo de países, la literatura no muestra un estudio realizado bajo la metodología de Pérez Moreno y Weinhold (2012). Por lo que la contribución de este trabajo, será encontrar la relación causal entre pobreza y crecimiento económico, partiendo de la metodología de los autores mencionados para los países de la muestra. Se hará para un periodo de 10 años (de 2001 a 2011) y se espera encontrar una relación negativa y significativa entre pobreza y crecimiento económico. Es decir, que a menores niveles de pobreza, mayor nivel de crecimiento económico. El método utilizado es el de causalidad de Granger modificado3. Los datos de crecimiento
económico que se usan en el estudio son tomados de la base del Banco Mundial,
World Development Indicators y los de pobreza del BID (Banco Interamericano de Desarrollo).
Para este tema, se han hecho algunos estudios que explican la relación entre pobreza y crecimiento económico (Perry, Arias, López, Maloney, & Servén, 2006) (López & Sérven , 2009). Sin embargo, la importancia de este trabajo reside en encontrar la relación causal entre pobreza y crecimiento económico, para países con niveles altos de pobreza en América Latina en un periodo reciente. Lo anterior, tomando como base la metodología usada por Pérez Moreno y Weinhold (2012), pues no se han hecho estudios con esta metodología para el periodo ni el grupo de países especificado. La literatura muestra gran cantidad de estudios que prueban la causalidad de crecimiento económico a pobreza, y algunos afirman (por ejemplo Pérez Moreno y Weinhold (2012)) que no existe causalidad para el sentido contrario (de pobreza a crecimiento económico). Se quiso probar la causalidad de pobreza a crecimiento
2 El criterio de escogencia de estos países fue basado en el cuadro 1 del documento que se encuentra en
el anexo de este documento: CEPAL. (2013). Panorama Social de América Latina. Retrieved 7 de Marzo de 2014 from CEPAL: http://www.cepal.org/publicaciones/xml/9/51769/PanoramaSocial2013.pdf. Tomando los países con tasas de pobreza mayores al 20% mostrados en el Cuadro 1.
económico, ya que intuitivamente cuando en un país se presentan mayores niveles de pobreza también puede haber menos desarrollo; dada la falta de oportunidades y la baja productividad que esto genera.
Este trabajo se divide en cinco partes incluyendo la introducción. En la sección 2, se hace la revisión de literatura. En la sección 3, se muestran estadísticas descriptivas de los países de la muestra entre las variables de pobreza y crecimiento económico, seguido de la sección 4 en donde se expone el marco teórico; luego la sección 5, que corresponde al marco empírico. Finalmente en la sección 6, se presentan las conclusiones.
2. REVISIÓN DE LITERATURA
2.1 Crecimiento-‐Pobreza
La relación causal entre crecimiento económico y pobreza ha sido bastante estudiada. La gran mayoría de trabajos encuentran que existe una relación positiva y significativa entre el crecimiento económico y la reducción de pobreza. Esto lleva a pensar, que las políticas creadas para impulsar el crecimiento económico, son las más efectivas para reducir la pobreza. Bourguignon (2003) propone una metodología para probar si existe una relación causal entre el crecimiento económico y la pobreza. Encuentra que la mitad de los cambios generados en el nivel de pobreza pueden ser explicados por el crecimiento económico. Además, según su estudio, los resultados tienen implicaciones económicas y políticas, ya que permiten ver qué estrategias son mejores para arreglar los problemas de pobreza y crecimiento. Por el lado de lo político, el método aplicado permite ver la contribución que tienen el crecimiento económico y la distribución del ingreso en la pobreza4. Por ende, ayuda a entender qué estrategias son mejores para
4 Según Bourguignon (2003), la distribución del ingreso genera un impacto importante en la pobreza
por dos vias: “efecto distribución” (permanente redistribución del ingreso) y aumenta la elasticidad de la reducción de pobreza con el crecimiento económico (acelera la reducción de la pobreza)
reducir la pobreza. Por el lado económico, la metodología de Bourguignon permite encontrar la elasticidad de la reducción de pobreza con alta precisión en un país dado; lo que permite entender el comportamiento de la reducción de pobreza. Concluye que efectivamente hay una relación económica entre crecimiento y pobreza. Esto hace que, los gobiernos se centren en buscar políticas pro crecimiento que por medio de aumentos en el crecimiento económico logren una reducción del nivel de pobreza; lo que ayuda a mejorar el desempeño de la economía. Sin embargo, teniendo en cuenta el objetivo de este trabajo, se deberían tener en cuenta políticas que también afecten directamente la pobreza.
Por otro lado, el trabajo de Dollar y Kraay (2002) niega la existencia de una relación causal entre pobreza y crecimiento económico. Ellos se enfocan en estudiar la relación entre la parte del ingreso dado al quintil más pobre y el ingreso total promedio. Sus resultados sugieren que los factores que explican el crecimiento económico5 no tienen
un gran efecto en los ingresos del quintil más pobre de la sociedad. A partir de esto, encuentran que no hay impacto de la pobreza en el crecimiento económico; pues prueban, que la relación entre estas dos variables no cambia ni en periodos de crisis ni en periodos de calma. Esto los lleva a concluir que la relación se da, de crecimiento a pobreza. Es decir, que a mayor crecimiento económico, menores niveles de pobreza. Sin embargo explican, que el crecimiento no es el único mecanismo para reducir la pobreza; por lo que las políticas pro-‐crecimiento deberían tener un gran impacto en la reducción de pobreza. Lo anterior no va de acuerdo con el objetivo del trabajo, ya que la intención de este es mostrar que si existe una relación causal entre pobreza y crecimiento económico. Pues según la intuición económica, la pobreza es un obstáculo para el desempeño económico.
5 Según Dollar y Kraay (2002) son: tener buen estado de derecho, apertura al comercio internacional y
Ravallion y Chen (1997) también hacen un análisis de la relación causal entre el crecimiento económico y la pobreza. Ellos se centraron en los estándares de vida para comprobar si la afirmación que la pobreza no muestra grandes mejoras aún cuando estos estándares aumentan es cierta o no. No encontraron una relación negativa significativa entre las tasas de crecimiento de estándares de vida y la distribución. Por el contrario, encontraron que hay una fuerte relación entre la tasa de crecimiento promedio de los estándares de vida y la tasas de reducción de la pobreza absoluta. En consecuencia, llegaron a la conclusión que el crecimiento genera un impacto positivo en la reducción de la pobreza.
El trabajo más importante para este estudio, es el de Pérez Moreno y Weinhold (2012); pues se toma como base de este análisis. Estos autores, estudian la relación causal entre crecimiento económico y reducción de pobreza, para países en desarrollo6 desde 1970 a 1998. Llevan a cabo un estudio de la relación bidireccional,
por medio de la metodología de causalidad de Granger modificada (ya que los datos son series de periodos muy cortos), y usan datos panel para probar el desempeño de las predicciones fuera de la muestra entre diferentes modelos. Lo que significa, que los autores desarrollan una combinación entre predicciones dinámicas y fuera de la muestra para identificar la causalidad. Para el periodo 1970 a 1980 encuentran, que las predicciones sobre la pobreza son mejores cuando se incluye información pasada del crecimiento económico. Por lo que el análisis, muestra que efectivamente hay una relación unidireccional, en donde el crecimiento económico causa reducción de la pobreza en una forma de causalidad de Granger.7 Para los años 80s y 90s no
encuentran evidencia de esta relación (sólo existe para países de bajo ingreso). En general, los resultados obtenidos por estos autores, son consistentes con la mayoría de estudios en donde el crecimiento económico tiene efectivamente un impacto
6 21 países de Africa Subsahariana, 21 de América Latina y el Caribe, 6 del Sur de Asia y 4 del Este de
Asia.
7 Según Pérez Moreno y Weinhold (2012), estos resultados son consistentes únicamente cuando miden
la pobreza por la tasa de pobreza de $1 dólar por día. Lo que muestra que los resultados son sensibles ante cambios en la medida de pobreza.
positivo en la reducción de la pobreza; como por ejemplo los trabajos mencionados anteriormente. Sin embargo, cuando hacen el estudio de causalidad entre pobreza y crecimiento económico, encuentran que los resultados no son significativos. Partiendo de esto, el presente trabajo pretende encontrar (cambiando de periodo, de países y de base de datos) que sí existe una relación causal entre la pobreza y el crecimiento económico. Dado que la pobreza es un factor común entre los países de la muestra, al igual que el bajo desempeño económico.
2.2 Dos direcciones
Por otro lado, hay autores que muestran la existencia de una relación bidireccional. El trabajo más importante, es el de Lusting, Arias y Rigolini (2002). En este estudio, hacen bastante énfasis en el problema de pobreza que se presenta en América Latina desde 1990; región que presenta tasas de crecimiento menores a las del resto del mundo (excepto de África). La pregunta que se plantean es, si Ámerica Latina puede aumentar el crecimiento económico y reducir la pobreza al mismo tiempo, aún con escasos recursos fiscales. Partiendo de esto, los autores muestran la importancia de las políticas públicas, ya que estas deben ser creadas para alcanzar las dos metas (reducir la pobreza y aumentar el crecimiento económico). Además, hacen gran énfasis en mostrar la importancia que tiene el crecimiento económico en reducir la pobreza; lo cual es más difícil lograr en países con mayor nivel de desigualdad.
Para Lusting, Arias y Rigolini (2002), cuando se crean programas de reducción de pobreza, se genera un círculo virtuoso; pues aumenta el crecimiento económico y este refuerza la reducción de pobreza y desigualdad. Lo anterior, genera beneficios a largo plazo para la población total, y en consecuencia se logra un mayor crecimiento. Su contribución consiste en identificar, qué políticas económicas y sociales pueden ser efectivas para alcanzar la reducción de pobreza y aumentar el crecimiento económico. También mostraron, cómo los esfuerzos para reducir la pobreza y la desigualdad, no
sólo mejora la vida de los pobres, si no la vida de la población en general. Según la evidencia encontrada en el estudio, tanto las acciones pro-‐pobreza y las directamente enfocadas a mejorar la vida de los pobres, se complementan mutuamente; lo que aumenta la efectividad del crecimiento económico de reducir la pobreza. Como conclusión, los autores mencionan la importancia de eliminar los impedimentos que tiene la población de bajos recursos para estar activos, y con esto mejorar el potencial y la eficiencia del crecimiento económico. Esto quiere decir que, la relación entre pobreza y crecimiento económico es circular; mejoras en el crecimiento genera menor pobreza y viceversa. Con lo anterior, se puede concluir que hay evidencia empírica de una relación causal entre pobreza y crecimiento económico. Por lo que, al buscar métodos de reducción de pobreza se puede generar un aumento en el crecimiento económico. El trabajo de estos autores refuerza la motivación de este trabajo, pues muestra que es posible probar la relación entre pobreza y crecimiento económico.
2.3 Pobreza-‐Crecimiento
Finalmente, se encontraron trabajos que prueban la existencia de una relación causal entre pobreza y crecimiento económico. Sin embargo, la literatura en este área no es muy amplia. Autores como Perry, Arias, López, Maloney y Sérven (2006), muestran que el pobre desempeño de los países en desarrollo, hace que la relación entre crecimiento y pobreza sea crítica; si hay bajo crecimiento hay efectos en la desigualdad de ingreso y por lo tanto se genera más pobreza; creando una barrera al crecimiento.8Para estos autores, la relación causal entre pobreza y crecimiento
económico se hace evidente con la existencia de trampas de pobreza. Estas trampas consisten en una interacción entre pobreza y crecimiento, en donde la existencia de pobreza afecta el crecimiento económico, y al verse afectado el crecimiento
8 Perry, G. E., Arias, O. S., López, J. H., Maloney, W. F., & Servén, L. (2006). Reducción de la Pobreza y
Crecimiento: Círculos Virtuosos y Círculos Viciosos. Capítulo 6. Retrieved 7 de Marzo de 2014 from World Bank:
http://siteresources.worldbank.org/INTLACINSPANISH/Resources/Reduccion_de_la_pobreza.pdf
económico se genera un nivel mayor de pobreza; se crea un círculo vicioso que atrapa a la población pobre en un equilibrio de bajos ingresos. Por esto, los autores consideran, que si no se tiene en cuenta la relación de dos vías para crear las estrategias, los resultados serán ineficientes. Como consecuencia, proponen realizar trabajos analíticos (para cada país), que tengan en cuenta análisis tanto de pobreza como de crecimiento económico.
Además, Perry, Arias, López y Maloney (2006), encontraron evidencia empírica, en donde la existencia de pobreza impide la inversión y el crecimiento; especialmente en países en donde hay bajo desarrollo del sistema financiero. Partiendo de esto, estudiaron el caso de trampas de pobreza9 en América Latina. Encontraron, que la
región converge a un equilibrio que se encuentra entre el equilibrio de bajos ingresos y el de altos, lo que pone en duda la existencia de una trampa de pobreza. Para responder si la pobreza frena el crecimiento, los autores usaron dos canales: el primero, por medio del texto de López y Sérven (2009). Concluyeron, que los países que presentan mayores niveles de pobreza tienden a presentar menor crecimiento que aquellos con niveles bajos. El segundo, fue un estudio de una serie de canales por los cuales la pobreza podría generar un efecto negativo en el crecimiento; por ejemplo, en países con niveles altos de pobreza hay menor acumulación de capital humano (educación y Salud) y físico. También, a mayores niveles de pobreza menor innovación y mayor riesgo. Como conclusión, Perry, Arias, López, y Maloney (2006), establecen dos mensajes centrales; el primero, cambiar el enfoque del debate de crecimiento-‐pobreza de analizar los efectos que el crecimiento tiene sobre la pobreza, a pensar en la relación general de crecimiento económico y pobreza. Con lo que se cambia también el debate de que tipo de estrategias usar, si enfocarlas hacia el desarrollo o hacia la reducción de la pobreza. Y el segundo mensaje sugiere que, al considerar el crecimiento y la pobreza como un mismo problema, se generaría una
9 Se generan múltiples equilibrios, en especial, se crean dos puntos de convergencia; uno de bajo
ingreso y el otro de alto. El que un país converja al equilibrio de los pobres (bajo ingreso), afecta su crecimiento económico y la reducción de pobreza se dificulta.
mayor ganancia para los dos factores, si se implementan políticas que promuevan el crecimiento y al mismo tiempo generen un impacto directo en la reducción de pobreza.
El trabajo mencionado anteriormente basa su metodología y alguna de sus conclusiones en el trabajo de López y Sérven (2009). Este estudio, tiene como base literatura sobre trampas de pobreza y otros mecanismos de pobreza. El punto de partida del estudio es la hipótesis de que si las trampas de pobreza obstaculizan el crecimiento económico, entonces, países (ceteris paribus)10que presentan altos niveles
de pobreza crecen menos que aquellos con menor nivel. Los resultados que obtuvieron, muestran que efectivamente hay un impacto negativo significativo de la pobreza sobre el crecimiento económico.11Estos autores muestran, que el efecto que
tiene la pobreza sobre el crecimiento, se da a través de la inversión; la pobreza impide la inversión y por lo tanto obstruye el crecimiento. Este efecto es peor entre más bajo sea el nivel de desarrollo del sistema financiero de un país. El resultado del trabajo, tiene implicaciones sobre las políticas orientadas al crecimiento económico. Por lo que las estrategias deben ser creadas pensando, no sólo en que tengan un impacto en el crecimiento, si no que tengan un impacto directo en la reducción de la pobreza.
En este orden de ideas, teniendo en cuenta la literatura existente para el tema de desarrollo económico y pobreza, se realizarán las pruebas necesarias para demostrar si existe o no, una relación causal entre pobreza y crecimiento económico para los países de la muestra. Con base en la literatura, se puede predecir que es posible que la pobreza tenga un impacto directo sobre el crecimiento económico, pues otros estudios han encontrado que efectivamente existe esta relación para otras regiones y que las políticas de crecimiento deben estar enfocadas también a reducir la pobreza
10 Terminología económica para indicar que el resto de factores se mantienen constantes 11 Este efecto es puro, pues realizaron estudios para ver si la desigualdad tenía que ver con los
resultados, y encontraron que el efecto no cambia cuando se controla por desigualdad. Por lo tanto, el efecto de la pobreza sobre el crecimiento económico es directo. Con resultados robustos.
de una forma directa. Acontinuación, se plantearan estadísticas descriptivas para los países de la muestra entre pobreza y crecimiento económico.
4. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
En esta gráfica se puede ver la relación que hay entre el crecimiento económico y el crecimiento de la pobreza rezagado un periodo. Es probable que por la escases de datos y su calidad estas gráficas no muestren claramente el efecto de la variable de pobreza en el crecimiento económico. Sin embargo, se puede ver que el crecimiento de la pobreza rezagado un periodo muestra mayor volatilidad que el crecimiento económico. Por la anterior gráfica, sabemos que las regresiones por MCO, no serán concluyentes, ya que son muy pocos dato y no muestran una relación clara. Por eso se hará una comparación entre pronósticos fuera de la muestra.
-40 -40 -40 -20 -20 -20 0 0 0 20 20 20 40 40 40 -40 -40 -40 -20 -20 -20 0 0 0 20 20 20 40 40 40 -40 -40 -40 -20 -20 -20 0 0 0 20 20 20 40 40 40 2000 2000 2000 2005 2005 2005 2010 2010 2010 2000 2000 2000 2005 2005 2005 2010 2010 2010 2000 2000 2000 2005 2005 2005 2010 2010 2010 Bolivia Bolivia Bolivia Brasil Brasil Brasil Colombia Colombia Colombia Ecuador Ecuador Ecuador Paraguay Paraguay Paraguay Peru Peru Peru Venezuela Venezuela Venezuela Ggdp Ggdp Ggdp Gpov(t-1) Gpov(t-1) Gpov(t-1) YEAR YEAR YEAR
Graphs by COUNTRY
Graphs by COUNTRY Graphs by COUNTRY
Relación entre Ggdppc y Gpov(t-1)
Relación entre Ggdppc y Gpov(t-1)
Relación entre Ggdppc y Gpov(t-1)
4. MARCO TEÓRICO
Teniendo en cuenta el objetivo del trabajo, que es encontrar una relación causal entre pobreza y crecimiento económico partiendo de la metodología del trabajo de Pérez Moreno y Weinhold (2012), se plantean las siguientes ecuaciones,
𝐺𝑝𝑜𝑣!" = 𝛼+𝛽!𝑔𝑑𝑝!"+𝛽!𝐿𝑔𝑑𝑝!"!!+𝛽!𝐿𝑝𝑜𝑣!"!! +𝜀!"
𝐺𝑔𝑑𝑝!" = 𝛼+𝛽!𝑝𝑜𝑣!"+𝛽!𝐿𝑔𝑑𝑝!"!!+𝛽!𝐿𝑝𝑜𝑣!"!! +𝜀!"
Donde 𝐺𝑝𝑜𝑣 y 𝐿𝑝𝑜𝑣 son la tasa de crecimiento y el logaritmo de la pobreza respectivamente. Del mismo modo, 𝐺𝑔𝑑𝑝 y 𝐿𝑔𝑑𝑝 son la tasa de crecimiento y el logaritmo del PIB per cápita.
Partiendo de este modelo se busca estimar la causalidad de pobreza a crecimiento económico. Las limitaciones que se encuentran para este trabajo, residen en los datos de pobreza y crecimiento económico para los países de la muestra, ya que son escasos. Por ende, se hace un estudio para un periodo corto de 10 años (2002-‐2012). Una implicación de tener una base pequeña es que hace más difícil encontrar una relación causal.
El modelo planteado anteriormente, tiene una serie de supuestos y modificaciones para solucionar posibles problemas. Por ejemplo, se controla por niveles logarítmicos tanto la variable dependiente, como la independiente para eliminar problemas de variables omitidas y simultaneidad profunda. También, se plantean las variables como tasas de crecimiento, para eliminar características de las variables que puedan influenciar en el promedio de sus niveles. Un supuesto de lo anterior, es que no hay tendencia omitida no observada en las tasas de crecimiento. De lo anterior, el método usado es robusto a cambios en los supuestos, pues se tiene en cuenta la habilidad de predicción fuera de la muestra de cada modelo y no los coeficientes estimados.
Para probar la habilidad de predicción, se plantean estos cuatro modelos (tomados del texto base, con pequeñas modificaciones)12:
𝐺𝑝𝑜𝑣!! = 𝛼+𝛽!𝐺𝑝𝑜𝑣!"!!+𝛽!𝐿𝑝𝑜𝑣!"!!+𝛽!𝐺𝑔𝑑𝑝!"!!+𝛽!𝐿𝑔𝑑𝑝!"!!+𝜀!" (1)
𝐺𝑝𝑜𝑣!" = 𝛼+𝛽!𝐺𝑝𝑜𝑣!"!!+𝛽!𝐿𝑝𝑜𝑣!"!!+𝜀!" (2)
𝐺𝑔𝑑𝑝!" =𝛼+𝛽!𝐺𝑔𝑑𝑝!"!!+𝛽!𝐿𝑔𝑑𝑝!"!!+𝛽!𝐺𝑝𝑜𝑣!"!!+𝛽!𝐿𝑝𝑜𝑣!"!!+𝜀!" (3)
𝐺𝑔𝑑𝑝!" =𝛼+𝛽!𝐺𝑔𝑑𝑝!"!!+𝛽!𝐿𝑔𝑑𝑝!"!!+𝜀!" (4)
En donde las ecuaciones (1) y (3) incluyen información del pasado tanto de crecimiento como de niveles logarítmicos de las dos variables. En cambio, (2) y (4) sólo tienen información del pasado de su respectiva variable dependiente. Por lo tanto si se encuentra que las ecuaciones (1) y (3) generan mejores predicciones quiere decir que información pasada de la variable contraria es importante para explicar el comportamiento de la variable dependiente. Si por el contrario, (2) y (4) son mejores predictores, quiere decir que no hay causalidad.
Partiendo del modelo anterior, este trabajo se enfoca en probar entre las ecuaciones (3) y (4) cual tiene mayor habilidad de predecir el comportamiento del crecimiento de la pobreza. Y por lo tanto, probar si hay causalidad entre pobreza y crecimiento económico.
4. MARCO EMPÍRICO
El método de estimación que se usa en este trabajo, es el de Causalidad de Granger con ciertas modificaciones (hechas por Pérez y Weinhold (2012)). Por medio del cual, se busca probar cual de las ecuaciones ((3) o (4)) predice mejor el comportamiento del
12 En el trabajo base, estas ecuaciones tienen incluida una variable dummie que indica la región. Como
crecimiento de la pobreza. Como se mencionó en la introducción, los datos para las variables de pobreza y crecimiento económico para hacer las pruebas, se tomaron del BID y del Banco Mundial, respectivamente. Como medida de pobreza se toma la variable “Pobreza total (% de la población), con líneas de pobreza de 2.5 dólares per cápita por día)” y como medida de crecimiento económico se toma el PIB per cápita, “GDP per capita (constant 2005 US4)”.
Para hacer la prueba entre las ecuaciones, Pérez Moreno y Weinhold (2012), siguieron los trabajos de Granger y Huang (2007) y de Weinhold y Reis (2001). Donde se toma una prueba de suma de diferencias. Se consideran los errores de pronóstico 𝜂!!" =𝜂!!" de los modelos (3) y (4) donde i y t son países y periodos que no están en la muestra. La hipótesis nula es
𝐻!: 𝜂!!!" = 𝜂
!!!" (5)
Si H0 puede ser rechazada, significa que el modelo con la varianza de error de
predicción más baja debe ser considerado el mejor modelo. Para lo que se crean las siguientes variables teniendo en cuenta a Granger y Huang:
𝑆𝑈𝑀!!"= 𝜂!! +𝜂!! (6)
𝐷𝐼𝐹!!"= 𝜂!! −𝜂!! (7)
Para hacer prueba de hipótesis nula se hace una prueba sobre 𝛿 =0 de la regresión
𝑆𝑈𝑀!!"= 𝛼+𝛿𝐷𝐼𝐹𝐹!!"+𝜉! (8)
en donde se usan errores estándar “boostrap” los cuales son más robustos que los errores estándares. 13
De los resultados obtenidos no se tiene en cuenta los coeficientes estimados si no la efectividad de predicción de los modelos. Sin embargo, una de las limitaciones de la metodología es que por el periodo tan corto de datos, no se puede hacer uso de la metodología de causalidad de Granger tradicional. Como lo hacen Pérez y Weinhold (2012), se estiman los modelos en N-‐1 observaciones de sección transversal y se usan las estimaciones de los coeficientes para hacer una predicción de la variable dependiente para la unidad que no se encuentra en la muestra. Se generan N predicciones de diferentes errores para cada modelo. Luego, se prueba si los errores son estadísticamente significativos (Pérez y Weinhold, 2012).
TABLA 1
MCO modelo (3)
(1)
VARIABLES ggdp
ggdppct1 0.079
(0.229)
lgdppct1 0.246
(1.495)
gpovt1 -‐0.045
(0.047)
lpovt1 1.443
(2.723)
Constant -‐4.238
(19.236)
Observations 66
Number of country 7
Robust standard errors in parentheses
13 Pérez-‐Moreno, S., & Weinhold, D. (Octubre de 2012). Dynamics medium term Granger causality
between growth and poverty. Retrieved 26 de Febrero de 2014 from London School of Economics and Political Science: http://personal.lse.ac.uk/weinhold/Poverty_growth_draft.pdf
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
A partir de estos resultados, se puede ver que el coeficiente de la pobreza es negativo y que esto va de acuerdo a lo previsto. Es decir, que ante una disminución de la pobreza se genera un aumento en el crecimiento económico. Sin embargo, estos resultados no son significativos. Como se ha mencionado anteriormente, por la escases de datos no se tendrá en cuenta el comportamiento de los coeficientes de las variables. Más adelante se mostrará el proceso a partir de los errores de pronóstico.
TABLA 2
MCO modelo (4)
(1)
VARIABLES ggdp
ggdppct1 0.173
(0.220)
lgdppct1 0.072
(0.858)
Constant 1.604
(6.327)
Observations 77
Number of country 7
Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
En este caso para lo mismo, ninguna variable es significativa. Sin embargo, los signos son los esperados pero no son concluyentes.
Para encontrar si hay causalidad o no, se hace uso de los errores de pronóstico de cada modelo. Para eso se crean las variables (6) y (7) y se realiza la regresión (8). A partir de los resultados, se espera rechazar la hipótesis nula: 𝛿=0 , para probar que existe causalidad. Si se rechaza, se toma el modelo que tenga menor error de
pronóstico y así se puede concluir si la pobreza explica el crecimiento económico. Los resultados de la regresión (8) por MCO son,
TABLA 3
MCO modelo (8)
(1)
VARIABLES SUM
DIF 0.304
(0.338)
Constant 5.311***
(0.187)
Observations 66
Number of country 7
Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Según estos resultados el coeficiente 𝛿 es diferente de cero y positivo. Analizando los resultados, se puede ver que el coeficiente de la variable DIF es positivo, y como se explico antes la variable DIF es igual a la resta de errores de pronóstico del modelo (3) menos el (4). Sin embargo, esta variable no es significativa por lo que no se puede rechazar la hipótesis nula de que los errores de pronóstico son iguales. Por lo tanto, no se sabe que modelo explica mejor el comportamiento del crecimiento económico. Es decir, no se puede llegar a la conclusión de que efectivamente existe una causalidad entre pobreza y crecimiento económico.
Se hace uso de un par de controles para ver si los resultados son robustos y si definitivamente no se puede encontrar una relación causal entre pobreza y crecimiento económico. Para esto se plantea el siguiente modelo incluyendo la variable “índice de tasa de cambio real” tomada del Bando Mundial (itrc),
𝐺𝑔𝑑𝑝!" =𝛼+𝛽!𝐺𝑔𝑑𝑝!"!!+𝛽!𝐿𝑔𝑑𝑝!"!!+𝛽!𝐺𝑝𝑜𝑣!"!!+𝛽!𝐿𝑝𝑜𝑣!"!!+𝛽!𝐺𝑖𝑡𝑟𝑐!"!!+
𝐺𝑔𝑑𝑝!" =𝛼+𝛽!𝐺𝑔𝑑𝑝!"!!+𝛽!𝐿𝑔𝑑𝑝!"!!+𝜀!" (10)
A partir de estas ecuaciones, se hace el mismo procedimiento anterior, se encuentran los errores de pronóstico de cada modelo y a partir de las variables SUM y DIF se prueba si los errores son diferentes y en tal caso que sea así, se toma el modelo con menor pronóstico como el que mejor explica la variable dependiente.
TABLA 4
MCO modelo (9)
(1)
VARIABLES ggdp
ggdppct1 -‐0.180
(0.235)
lgdppct1 2.463
(2.642)
gpovt1 -‐0.038
(0.056)
lpovt1 5.277*
(3.036)
litrct1 0.054
(4.690)
gitcrt1 -‐0.016
(0.053)
gmet1 -‐0.016
(0.019)
lmet1 -‐0.481
(1.327)
Constant -‐21.568
(29.556)
Observations 42
Number of country 7
Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Al incluir la variable de control ITRC, cambia el signo del coeficiente de la tasa de crecimiento del PIB rezagado un periodo (se vuelve negativo), y cambia la significancia del logaritmo de la pobreza rezagado un periodo. Sin embargo, el signo
de esta última variable no es el esperado. Pero como se dijo desde el principio, el trabajo no se enfoca en analizar los coeficientes ya que por la calidad de los datos, estos no son concluyentes. Por lo que pasamos a hacer la prueba de errores de pronóstico. La hipótesis nula es
𝐻!: 𝜂!!"! = 𝜂
!!!!" (11)
Y se crean las siguientes variables,
𝑆𝑈𝑀!!,!" =𝜂!!+𝜂!"! (12) 𝐷𝐼𝐹!!.!" =𝜂!!−𝜂!"! (13)
A partir de estas variables se hace la regresión del modelo,
𝑆𝑈𝑀!!,!" =𝛼+𝛿𝐷𝐼𝐹𝐹!!,!"+𝜉! (14)
TABLA 5
MCO modelo (14)
(1)
VARIABLES SUM1
DIF1 1.000***
(0.193)
Constant 5.127***
(0.160)
Observations 77
Number of country 7
Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Analizando los resultados de la regresión anterior, se puede ver que la variable DIF es significativa al 1%, y el signo de esta variable es positivo. Lo anterior, quiere decir que
se rechaza la hipótesis nula de que los errores de pronostico de los dos modelos son iguales. Sin embargo, por ser el signo de DIF positivo se concluye que el modelo con menor error de pronóstico es el (10), es decir, el que no incluye la variable pobreza para explicar el comportamiento del crecimiento económico.
La razón por la que los resultados no son consistentes con lo esperado puede basarse en los datos usados en la parte econométrica. Pues variables como la pobreza en países en desarrollo, todavía tienen muchas falencias en la medición y hay mucha escasez de datos. Esto hace que los resultados de los coeficientes no sean significativos y que los signos no vayan de acuerdo a la teoría económica. También, influye en la comparación de modelos que se hizo partiendo de los errores de pronóstico.
5. CONCLUSIONES
La mayoría de estudios sobre crecimiento económico y pobreza, se han enfocado en probar la relación causal entre crecimiento económico y pobreza más no en el sentido contrario. Otros estudios, simplemente han encontrado evidencia empírica de que no existe tal relación. Este estudio se enfocó en probar la existencia de la relación causal entre pobreza y crecimiento económico, para un grupo de países de América Latina. Lo anterior se hizo tomando como base el trabajo de Pérez Moreno y Weinhold (2012). Se usó una metodología basada en la causalidad de Granger modificada, para una serie de tiempo pequeña y un panel de datos para hacer comparaciones fuera de la muestra entre diferentes modelos.
Los resultados para el periodo establecido (2001-‐2011) muestran que el comportamiento del crecimiento económico no es explicado por los niveles de pobreza del periodo inmediatamente anterior. Esto quiere decir, que reducciones en
los niveles de pobreza no generan un mayor crecimiento económico en el siguiente periodo. Por esto, los resultados van en contra de lo esperado, pues intuitivamente la reducción de pobreza debería generar un impacto en el crecimiento económico. Ya que al salir de la pobreza los individuos entran al mercado laboral formal, aumentan la productividad y esto a su vez aumenta el crecimiento. Hecho que no pudo ser comprobado en este estudio. Sin embargo, los resultados son consistentes con los trabajos mencionados sobre causalidad entre crecimiento económico y pobreza. Los cuales afirman que la relación es unidireccional y que la pobreza no explica el crecimiento económico. Con lo anterior, no fue posible refutar la afirmación hecha por el trabajo de Pérez Moreno y Weinhold (2012) de que la pobreza no explica el desempeño económico.
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