Impacto de las variables educativas del nivel secundario sobre el PBI en la Costa, Sierra y Selva del Perú: 2001 2014

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(1)UNIVERSIDAD SAN IGNACIO DE LOYOLA. FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES Economía y Negocios Internacionales. “Impacto de las variables educativas del nivel secundario sobre el PBI en la Costa, Sierra y Selva del Perú: 2001-2014”. Tesis para optar el título profesional de licenciado en: Economía y Negocios Internacionales. Maria Alejandra Guanira Orrego. Asesor: Mg. Urbina Padilla, Dante A. Lima- Perú 2017.

(2) Índice Introducción ........................................................................................................ 5 Capítulo I. Problema de Investigación.............................................................. 7 1.1. Planteamiento del problema..................................................................... 7 1.1.1 1.2. Importancia de la educación como actividad económica ................ 7. Formulación del Problema .................................................................... 9. a. Problema General ................................................................................. 9 b. Problemas Específicos .......................................................................... 9 1.3. Justificación de la investigación .......................................................... 10. Capítulo II.. Marco Referencial ..................................................................... 12. 2.1 Antecedentes .......................................................................................... 12 2.2 Marco Teórico ......................................................................................... 15 Capítulo III. Objetivos e hipótesis ..................................................................... 19 3.1. Objetivos. ............................................................................................ 19. i.. Objetivo General ................................................................................. 19. ii.. Objetivos específicos .......................................................................... 19. 3.2. Hipótesis.............................................................................................. 19. i.. Hipótesis General ................................................................................ 19. ii.. Hipótesis Específicos .......................................................................... 19. Capítulo IV. Método .......................................................................................... 21 4.1. Tipo y diseño de investigación ............................................................ 21. 4.1.1. Tipo de investigación. ................................................................... 21. 4.1.2 Variables ........................................................................................... 21 4. 2. Procedimiento de recolección de datos ................................................ 28 4.3. Plan de análisis ...................................................................................... 29 Capítulo V. Resultados ..................................................................................... 30 5.1 Presentación de resultados ..................................................................... 30 5.2. Discusión................................................................................................ 43 Capítulo VI. Conclusiones ................................................................................ 50 Capítulo VII. Recomendaciones ....................................................................... 54 Bibliografía ....................................................................................................... 57 Anexo 1 ............................................................................................................ 59. 2.

(3) Resumen Esta tesis tiene como propósito evaluar el impacto que posee la educación mediante ciertas variables educativas sobre la economía, específicamente, en el Perú. Para ello, se ha considerado que la educación básica en los niveles de primaria y secundaria forman parte fundamental del desarrollo del ser humano, siendo el nivel secundario de mucha importancia, ya que es la puerta para incorporarse al ámbito laboral en el futuro de la persona, y, a la larga crear un desarrollo económico directo, por ello es que se evaluará solamente este último nivel. Las variables educativas que fueron tomadas en cuenta para esta investigación son gasto público por alumno a nivel secundario, tasa de analfabetismo en el nivel secundario, tasa de ausentismo en el nivel secundario y nivel de educación alcanzado en la población de 15 años a más; y los datos de todas estas variables se agruparon dependiendo de la ubicación geográfica, quedando así la data dividida en Costa, Sierra y Selva. Palabras claves: Educación, recursos humanos, crecimiento económico. Abstract This thesis aims to evaluate the behavior and impact of education on the economy, specifically in Peru. For this, it has been considered that basic education at the primary and secondary levels are fundamental part of the development of the human being, being the secondary level of great importance, since it is the door to be incorporated into the workplace in the future of the person, which is why the latter level will be evaluated only. The educational variables that were taken into account for this research are public expenditure per pupil at secondary level, illiteracy rate at the secondary level, absenteeism rate at the secondary level and level of education reached in the population aged 15 years and over; And all these variables were grouped the data depending on the geographical location, thus leaving the data divided into Coast, mountain range and jungle. Key words: Education, human resources, economic growth. 3.

(4) “La educación y la cultura son servicios caros, pero más caros son la ignorancia y la incultura”. (Savater, 2012). 4.

(5) Introducción La educación es parte del desarrollo del ser humano que tiene que ser respetada como un derecho, ya que es la fuente principal para desplegar sus habilidades y así afrontar las oportunidades laborales. Además, la persona es un elemento importante en la sociedad y que participa activamente en el desarrollo económico del país, quien a mayor educación tiene, puede tener una mayor contribución al desarrollo. En ese contexto podemos considerar que la educación está fundamentada en el nivel primario y secundario, por lo cual es esencial que los gobiernos mantengan presupuestos acordes con las necesidades, de esta manera no solo se hará frente a un problema que es el bajo nivel de educación, sino también se podrá combatir la pobreza y la exclusión social. En el Perú, los estándares de calidad en educación están muy por debajo del promedio de Latinoamérica, siendo uno de los pocos países que brinda solo 5 años de educación secundaria, frente a otros que ofrecen 6 o 7 años como en los países desarrollados. Asimismo, si comparamos la educación entre los diferentes departamentos del Perú agrupándolos en Costa, Sierra y Selva hayamos que las diferencias en todo aspecto presentan grandes brechas diferenciales a ser mejoradas. La educación debe ser vista como una inversión muy rentable de mediano y largo plazo, por ello si es que no se emplean reformas que permitan a la persona desenvolverse en un ámbito escolar estable y sólido, no se podrá llegar a ser competitivo en el mercado laboral, no pudiendo, así, cubrir la demanda laboral. Por ello, en esta tesis nos centraremos en analizar la relación entre el crecimiento económico, representado en el PBI, y las variables educativas tales como tasa del gasto público por alumno en el nivel secundario, el nivel de educación alcanzado de la población de 15 años a más con educación secundaria y la tasa de analfabetismo y ausentismo escolar en personas mayores a 15 años, para todos los casos se ha tomado solo los datos del nivel secundario, en los departamentos del Perú.. 5.

(6) Asimismo, para tener un mejor análisis han sido agrupados mediante departamentos de la Costa, de la Sierra y de la Selva. Esta investigación estará dividida de la siguiente manera: El capítulo I hará una introducción al tema viendo la importancia de los recursos humanos como parte de la economía. En el capítulo II se nombrarán algunos antecedentes, así como teorías que respaldan las hipótesis planteadas. En el capítulo III se darán en específico cuales son las hipótesis y objetivos de esta tesis. En el capítulo IV se planteará el método a desarrollarse. En el capítulo V se mostrarán los resultados diferentes test estadísticos que contrastarán la hipótesis junto con la discusión de resultados. Capítulo VI dará a conocer las conclusiones y recomendaciones de esta tesis. Finalmente, estará la bibliografía.. 6.

(7) Capítulo I.. Problema de Investigación. 1.1. Planteamiento del problema 1.1.1 Importancia de la educación como actividad económica a.. Importancia de los recursos humanos en el Perú. La educación forma parte importante de un país ya que es el cimiento de su potencial humano, el cual en el Perú está siendo afectado por los altos índices de pobreza y el deterioro de la calidad y equidad educativa. Asimismo, es de vital importancia poner mayor énfasis en este sector, ya que esto permitirá alcanzar mayores niveles de bienestar social y desarrollo, y como consecuencia elevará el nivel cultural para la innovación e integración de nuevas tecnologías. Además, la educación es fuente fundamental para bajar los índices de desigualdad, corrupción, violencia y atraso; trayendo como objetivo una posibilidad de prosperidad y mayor democracia, inserción en un mundo globalizado que cada vez es más competente en cuanto a tecnología y conocimiento. Sin embargo, si vemos el panorama peruano, podemos percibir que aún existen un grupo de personas que no pueden acceder a la educación básica, es decir primaria y secundaria, no solo porque tienen problemas para asistir a ella por las distancias y poca accesibilidad desde sus hogares hasta los centros educativos, sino también porque estudian en condiciones precarias y con grave deterioro en cuanto a infraestructura, como es la realidad de muchas centros educativos de la Sierra y Selva principalmente, y por tanto donde no se logra desarrollar del todo sus capacidades ni habilidades fundamentales para desenvolverse en el día a día comparado con un centro educativo que si cumple con lo mínimo y optimo requerido; por tanto, en un futuro, es muy probable que sea un generador de problemas de inserción laboral.. 7.

(8) Otro gran factor, es que la educación en el Perú todavía no está descentralizada,. es. decir. que. la. educación. en. cuanto. a. infraestructura, malla curricular, entre otros aspectos sigue siendo mejor en Lima que en las demás provincias del Perú. A pesar del plan puesto en marcha en el 2003 para llevar a cabo la descentralización, este todavía en la actualidad aún no se ve reflejado debido a la enorme brecha existente en cuestiones de calidad y eficiencia entre Lima y los demás departamentos del Perú. Asimismo, esta brecha se acrecienta si comparamos las regiones naturales del Perú, habiendo en gran mayoría una mejor educación en la Costa, seguido de la Sierra y terminando por la Selva; esto se debe a que sobretodo en la Sierra y Selva el nivel de infraestructura es precario y la falta de profesores de alto nivel crea desigualdades sociales que, a la larga, impactan en el ámbito laboral y, finalmente, en el crecimiento económico. A parte de los problemas evidentes percibidos, existe uno que es una gran variable para determinar el avance o retroceso de la educación en los departamentos del Perú, que es la gestión del presupuesto en educación por parte de los gobiernos regionales y locales, ya que prácticamente la mitad del presupuesto es devuelvo al tesoro público cada año. Por ello, es indispensable que los puestos ocupados para la gestión sean por personas más profesionales que tengan capacidad de gestión. Por otro lado, existe un problema con el nivel de formación alcanzado por los docentes ya que se puede apreciar, más en las zonas rurales, que no cuentan con accesibilidad a la tecnología necesaria, que permita un mayor desarrollo cognitivo, y en la preparación de sus clases. Además, debido a la falta de acceso a internet no les permite acceder al sistema interconectado, que donde se ingresa la matricula, asistencia y notas de los alumnos.. 8.

(9) Si bien es cierto esta tesis se enfoca en el nivel secundaria como enfoque hacia la inserción laboral, no quiere decir que la educación primaria es 100% eficaz pero en gran medida es un poco mejor debido a que se cuenta con mayor asistencia de alumnos y mayor conciencia de los padres porque al menos sus hijos sepan leer y escribir. El gran reto peruano es atacar todos los frentes que existen para lograr un equilibrio y así poder seguir avanzando en la misión de elevar el nivel de recursos humanos que permita a su vez incrementar el crecimiento económico. Asimismo, es primordial entender que se debe tomar acción desde ahora para que lo resultados se vean reflejados en el mediano plazo.. 1.2. Formulación del Problema. a.. Problema General ¿Cuál es el impacto de las variables educativas del nivel secundario. en relación con el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú en el periodo de 2001-2014? b.. Problemas Específicos 1. ¿Tiene la tasa del gasto público por alumno en educación secundaria algún efecto sobre el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú? 2. ¿Cuál es el efecto de la tasa de analfabetismo de la población mayor a 15 años en el crecimiento económico de la Costa, Sierra y Selva del Perú? 3. ¿Qué incidencia tiene la tasa bruta de asistencia escolar en la educación secundaria sobre el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú?. 9.

(10) 4. ¿Qué impacto tiene el nivel de educación alcanzado de la población de 15 años a más con educación secundaria sobre el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú?. 1.3. Justificación de la investigación. La importancia de este análisis radica en que nos permitirá tener una visión más amplia de la relación que tiene las variables educativas tales como tasa del gasto público por alumno, tasa de analfabetismo, tasa de asistencia y tasa de nivel de educación de la población mayor a 15 años, todos divididos por Costa, Sierra y Selva y enfatizada en la educación básica regular, ya que ella se volverá el pilar para brindar al mercado jóvenes preparados que afrontarán el reto del mercado laboral. Por ello, es de suma importancia, que el nivel secundario brinde al estudiante herramientas básicas al nivel cognitivo que le permita tener más oportunidades en su futuro. Si se logra tener un mejor manejo del sistema educativo, esto beneficiará el crecimiento económico del país, debido a que se contará con profesionales altamente calificados. Sin embargo, es necesario que se tomen en cuenta otras variables que no se analizarán en este trabajo de investigación tales como entorno familiar, ambiente en las instituciones educativas, deserción escolar, entre otras; ya que estas serán parte fundamental para que el estudiante pueda competir en su día a día y además, porque influyen fuertemente en la formación del individuo. La relevancia que le daremos al trabajo será en trabajar las variables no como un solo bloque, sino que serán divididas en las tres regiones naturales del Perú, Costa, Sierra y Selva, para que, de esta manera, se pueda obtener una información más veraz y específica de las variables.. 10.

(11) Asimismo, si lo vemos a nivel teórico se podrá tener un alcance sobre la economía de la educación, ya que en nuestro país no tenemos muchas investigaciones al respecto, lo cual será un avance que ayudará a que se realicen posteriores investigaciones sobre este tema y/o relacionados.. 11.

(12) Capítulo II. Marco Referencial 2.1 Antecedentes Se han realizado diversos aportes sobre economía de la educación y su impacto en el crecimiento económico, no solo en nuestro país sino también en toda América Latina; es importante resaltar los estudios realizados en este lado del continente, debido a que a comparación de los demás continentes, falta todavía por implementar estrategias para poder obtener mejoras en la educación que contribuya al desarrollo económico. La afirmación que la educación tiene un impacto en el crecimiento económico se realizaron el siglo XVII con William Petty (1899) y Richard Cantillon (1955) donde afirmaban que existe un efecto positivo entre educación sobre crecimiento económico, ya que permite incrementar los niveles de conocimiento en la población y que este aumenta la productividad, que finalmente, impacta en el crecimiento económico. Otro aporte adicional es el realizado por Lucas (1988) donde afirma que “la producción y el capital humano crecen a la misma tasa en estado estacionario.. El. crecimiento. sostenido. se. genera. porque. existen. rendimientos constantes en la producción de capital humano”. En baso a lo expuesto anteriormente por Petty y Cantillon y Lucas, se han realizado diversos estudios. Uno de ellos es el presentado por Marco Terrones y Cesar Calderón (1993) denominado “Educación, Capital Humano y Crecimiento Económico: el caso de América Latina”, en el cual afirma:. “En cuanto a la educación secundaria y superior, deben reorientarse los programas hacia la preparación de individuos capaces de realizar actividades productivas y de investigación; a la vez, se debe reducir el sesgo humanista y de conocimiento general. Esta reorientación en ningún sentido implica la eliminación de la educación humanista; ésta, aunque no tiene un efecto inmediato en el potencial productivo de una nación, tiene efectos importantes de largo plazo, al formar parte del llamado capital-conocimiento. En este caso, el gasto del gobierno en educación secundaria y superior debe. 12.

(13) complementar al gasto del sector privado. Por otro lado, la política educativa debe también estimular la matrícula en educación secundaria y superior. Esto reduciría los problemas distributivos, y a través de ello consolidaría el proceso de crecimiento económico. Finalmente, la política educativa en América Latina debe orientarse a mejorar la calidad de la educación impartida. Se deben reducir los ratios profesor/alumno de los distintos niveles educativos, y establecer programas de reentrenamiento, capacitación y de incentivos al magisterio. Este esfuerzo debe complementarse con el mejoramiento de la infraestructura y el equipamiento de los centros escolares y universidades. Si bien es cierto la educación influye en el crecimiento económico, quedan todavía abiertos a la discusión una serie de temas para poder lograr diseñar una mejora al sistema educativo que sirva más a las necesidades de cada país en la región.”. (pág. 79). Por ello, los países con mayores niveles iniciales de recursos humanos experimentan una tasa de introducción de nuevos productos más alta y por tanto tienden a crecer más rápido. En base a esto, Nelson y Phelps (1966) afirma que: “un stock de recursos humanos hace más fácil a un país absorber los nuevos productos o ideas que se descubrieron en otro lugar. De esta manera, un país seguidor con altos niveles de recursos humanos tiende a tener tasas de crecimiento más altas porque alcanza más rápido al líder tecnológico.”. Si analizamos otro estudio realizado por Roberto Barro (1991), con su tesis “Economic Growth in a Cross Section Countries”, afirma que: “[…] el crecimiento per cápita tiene una relación positiva con el nivel de fuerza laboral inicial; y que además está relacionado con variables como tasa de fertilidad, comprobando así que a mayor cantidad de recursos humanos es menor la tasa de neta de fertilidad. Asimismo, se comprueba que a mayores recursos humanos calificados se facilita la absorción de tecnologías superiores de los países desarrollados […]”. “[…] mide el efecto del grado de asistencia a la educación secundaria y superior, concluyendo que un año adicional de escolaridad aumenta de la tasa de crecimiento en 0.44% por año. […]”. Por ello es importante que la educación que se imparte en las escuelas no solo sea de calidad sino también que se especializada según las. 13.

(14) capacidades para que de esta manera se pueda implementar y crear nuevas tecnologías. Asimismo, un informe del FMI denominado “La educación de los niños en los países pobres” escrito por Ayre L. Hillman y Eva Jenkner, determino que no solo es importante la cantidad de años de estudio sino la calidad de los mismos, por ello se hace hincapié en la importancia de la infraestructura de los colegios, el nivel de educación de los maestros y el alcance de tecnologías que puedan estar disponibles para los alumnos. Es por ello que Boyer y Caroli (1993), en su análisis de la formación, en torno a la educación y el puesto de trabajo, como determinante del crecimiento económico afirma que: “[…] por un lado, el sistema educativo y de formación debe ser eficiente, proporcionando conocimientos que sean requeridos por el sistema productivo, con una formación reconocida en el mercado de trabajo y donde las empresas estén envueltas tanto en el diseño de la currícula como colaborando en su financiación. Por otro lado, respecto al sistema productivo, indican que debe existir lo que los autores denominan un "nexo salario-trabajo" cooperativo, es decir, una organización del trabajo cooperativa con la integración de los trabajadores en el proceso de decisión y una valoración de sus cualificaciones (a nivel de promociones y salarios). Por ello, cuanto más cooperativo sea el nexo salario-trabajo y más eficiente sea el sistema educativo, más efectivo será el nexo conocimientos-trabajo, fomentándose, en consecuencia, el crecimiento económico.”. En consecuencia, para probar su teoría realizaron un análisis empírico entre el 1950 y 1984 para países como Japón, Alemania, Gran Bretaña, Estados Unidos y Francia, donde encontraron que los “dos primeros países, cuentan con un mejor funcionamiento del nexo conocimientos-trabajo ya que son los que han experimentado mayores crecimientos de la productividad, una vez excluidos los efectos producidos por aumentos de la demanda agregada, debido a que tienen un mayor grado de integración de los trabajadores con los procesos de producción y dirección, un mayor grado de adecuación entre el contenido de las calificaciones y las necesidades de las empresas y una menor reticencia, por parte de éstas, a pagar por la formación. Estados 14.

(15) Unidos y Gran Bretaña estarían en un nivel inferior de crecimiento de la productividad, al carecer de dichas características institucionales.” Asimismo, una investigación realizada por O’Neill (1995) encontró que: “[…] la educación contribuye al crecimiento económico, expresado en el PBI, un 58% en países desarrollados y 64% en países en vías de desarrollo […]”.. De igual forma Ergen (1999) planteó que: “[…] Un ejemplo de ello es Turquía ya que incremento de 1 año más en la educación ocasiono un aumento de 0.21% en la tasa de crecimiento del PBI. […] ”.. 2.2 Marco Teórico En esta sección analizaremos algunas teorías que exponen la importancia de contar con recursos humanos calificados para el desarrollo de la economía de un país. a) El capital humano y el crecimiento económico (Becker, Murphy y Tamura) En 1990, Becker, Murphy y Tamura proponen con su artículo “El capital humano, la fertilidad y el crecimiento económico” que la “tasa de retorno del capital humano aumenta sobre cierto rango, siendo este un efecto que puede deberse a los beneficios del derrame del capital humano. En tal sentido, aumentos de cantidad del capital humano tienden a llevar a tasas de inversión en capital humano y físico más altas, y, por tanto, a un nivel más elevado de crecimiento per cápita.” Entonces podemos ver que, según esta teoría planteada por estos autores, el stock de capital humano es sumamente importante para poder empezar con el crecimiento económico del país, además la educación secundaria y superior tiene un impacto fuerte en el 15.

(16) crecimiento económico a comparación de la educación primaria; sin embargo, esta última toma una parte importante por ser requisito de la educación superior. Asimismo, la educación forma parte importante para que los individuos tengan un mejor desarrollo en el mediano y largo plazo, esto es lo propuesto por Mincer (1958), Schultz (1961) y Becker (1964), en que afirmaban que “la educación como una inversión que realizan los individuos en el mediano y largo plazo; y la cual, les permite aumentar su dotación de capital humano. Esta inversión acrecienta su productividad y, en el marco neoclásico de mercados competitivos en el que se desarrolla esta teoría, sus ingresos futuros. Así, se establece una relación causal entre educación, productividad e ingresos, de forma que un aumento de la educación producirá un mayor nivel de renta y por tanto un mayor crecimiento económico” (Becker, 1964) b) Teoría Endógena del Crecimiento Económico (Romer) En 1986, Paul Romer establece en su Teoría Endógena del Crecimiento Económico, que contribuyen positivamente y de manera significativa. al. crecimiento. económico,. el. capital. humano,. conocimiento e innovación. Por otro lado, si lo vemos en una economía basada en la innovación la educación contribuyen positivamente a aumentar el crecimiento económico. Por tanto “el capital humano es el input clave del sector de investigación, el cual genera nuevos productos o ideas que determinan el progreso tecnológico” (Romer, 1986). Además, esta teoría incluye al capital de trabajo como factor de producción, es decir que, si las empresas tienen mano de obra calificada, ya que las personas han detectado que. es. necesario. generar. conocimientos. adicionales;. esto. incrementará la productividad de las empresas, y por tanto, la contribución de estas generará desarrollo económico. 16.

(17) La clave para un desarrollo autosostenido, según esta teoría, debe existir inversión en capital humano, financiamiento, transparencia sobre la información de los mercados, existencia de liquidez garantizada y regulación institucional. Por ello, esta teoría indica que los países industrializados tienen mayor indicio de progreso tecnológico, debido a que los agentes económicos invierten y mantienen estas tecnologías por incitación del Estado, por ello es la importancia de tener mano de obra calificada que sostenga estas inversiones y el soporte de políticas económicas y estrategias comerciales creadas y reguladas por el Estado para el bienestar económico. A diferencia del modelo neoclásico en el que solo se tenía injerencia sobre el nivel de ingreso, en este modelo endógeno también influye, aparte de lo mencionado por los neoclásicos, también aumenta los niveles de crecimiento. c) Desarrollo y Libertad (Amartya Sen) En el 2000, Amartya Sen define en su obra Desarrollo y Libertad que el desarrollo de un país va más allá de los números y el incremento del PBI, sino también implica el desarrollo humano que tiene como determinantes como instituciones sociales y humanos derechos políticos y sociales. Además, estas libertades están basadas en una sociedad donde se pueda expresar libremente para poder obtener un desarrollo integral, asimismo el Estado juega un rol fundamental al incluir estas necesidades físicas, emocionales e intelectuales dentro de los planes de desarrollo. Sin embargo, para encontrar desarrollo es necesario eliminar las principales fuentes de privatización de libertar que son la pobreza y la tiranía, la escasez de oportunidades económicas y las privatizaciones sociales sistemáticas, el abandono en que se puede encontrar los servicios públicos y la intolerancia o el exceso de intervención de los Estados represivos.. 17.

(18) Asimismo, se plantea que existen dos razones para el proceso de desarrollo: -. La razón de la evaluación: Evaluar el progreso en base al aumento que se haya o no experimentado según las libertades de los individuos.. -. La razón de la eficacia: depende totalmente de la libre agencia de los individuos.. La razón de evaluación se determina dependiendo del entorno en que viva el individuo y como la sociedad influye en el mismo, de esta manera se puede evaluar si efectivamente hubo un desarrollo económico o no. La razón de la eficiencia se centra en “examinar las conexiones entre los diferentes tipos de libertad que se refuerzan mutuamente” (Sen, 2000, p.10). Además, se hace una diferencia entre riqueza y desarrollo en el cual se llega a la conclusión que la riqueza no es el fin máximo del ser humano, sino que por lo contrario es un instrumento para por alcanzar el desarrollo de cada individuo. Asimismo, define que existen limitantes de la libertad como es la pobreza y la tiranía, la escasez de oportunidades económicas, y las privaciones sociales sistemáticas, el abandono en que pueda encontrarse los servicios públicos y la intolerancia o el exceso de intervención de los estados represivos. Sin embargo, la pobreza es la que más agudiza el desarrollo de un individuo ya que no solo tiene un sueldo bajo sino también no cuenta con las necesidades básicas tales como salud, educación, agua y desagüe.. 18.

(19) Capítulo III. Objetivos e hipótesis 3.1. Objetivos.. i.. Objetivo General Determinar el efecto de las variables educativas del nivel secundario y. su relación con el crecimiento económico en el periodo de 2001-2014 de la Costa, Sierra y Selva del Perú. ii.. Objetivos específicos -. Analizar si la tasa del gasto público por alumno en educación secundaria tiene un efecto en el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú.. -. Determinar el efecto del analfabetismo en el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú.. -. Analizar el efecto de la tasa bruta de asistencia escolar con educación secundaria sobre el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú.. -. Determinar el impacto tiene el nivel de educación alcanzado de la población de 15 años a más con educación secundaria sobre el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú.. 3.2. Hipótesis.. i.. Hipótesis General -. Las variables educativas del nivel secundario tienen un efecto significativo sobre el crecimiento económico de la Costa, Sierra y Selva del Perú en el periodo de 2001-2014. ii.. Hipótesis Específicos -. La tasa del gasto público por alumno en educación secundaria tiene un efecto positivo en el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú. 19.

(20) -. El analfabetismo tiene un efecto inverso en el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú.. -. El efecto de la tasa bruta de asistencia escolar con educación secundaria es directo sobre el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú.. -. El impacto que tiene el nivel de educación alcanzado de la población de 15 años a más con educación secundaria es directo en el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú.. 20.

(21) Capítulo IV. Método 4.1. Tipo y diseño de investigación. 4.1.1 Tipo de investigación. El tipo de Investigación es explicativa y analítica consiste en un análisis del impacto de variables educativas del nivel secundario en el crecimiento económico en el corto plazo de la Costa, Sierra y Selva del Perú para los periodos anuales desde 2001 al 2014. 4.1.2 Variables Las variables para este modelo se dividen de la siguiente manera: Variables Dependientes: PIB = Tasa del PIB real en millones de soles constantes de 2007 de la Costa, Sierra y Selva (porcentaje) Variables independientes: Gasto_alum = Tasa del gasto público por alumno en educación básica regular - nivel secundaria de la Costa, Sierra y Selva (Porcentaje) Tasa_analf = Tasa de analfabetismo de la población de 15 y más años de la Costa, Sierra y Selva (Porcentaje) Tasa_asist = Tasa bruta de asistencia escolar con educación secundaria de la Costa, Sierra y Selva (Porcentaje) Tasa_nivel_educ = Población mayor a 15 años con al menos educación secundaria de la Costa, Sierra y Selva (Porcentaje). 21.

(22) Siendo el modelo de data panel el siguiente: .(𝑃𝐵𝐼𝑖𝑡 ) = 𝛼𝑖𝑦 + 𝑏1 (𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜_𝑝𝑜𝑟_𝑎𝑙𝑢𝑚𝑛𝑜𝑖𝑡 ) + 𝑏2 (𝑇𝑎𝑠𝑎_𝑎𝑛𝑎𝑙𝑓𝑖𝑡 ) + 𝑏3 (𝑇𝑎𝑠𝑎_𝑎𝑠𝑖𝑡𝑖𝑡 ) + 𝑏4 (𝑇𝑎𝑠𝑎_𝑛𝑖𝑣𝑒𝑙_𝑒𝑑𝑢𝑐𝑖𝑡 ) + 𝑈𝑖𝑡 𝑖 = 1,2,3 𝑡 = 2001, … , 2014 Dónde: 𝑖 = a la cantidad de regiones, en este caso Costa, Sierra y Selva (corte transversal) 𝑡 = a la dimensión de tiempo A continuación, se dará una explicación breve sobre cada variable: 4.1.2.1 Tasa del gasto público por alumno en educación secundaria El gasto público en educación, en términos de PBI, en los primeros 12 años desde que ha empezado este siglo, no ha tenido una variación significativa, ya que se incrementó de 2.6% en el 2000 a 2.9% en el 2012. Sin embargo, si se ve en términos de gasto público total, en realidad ha tenido una disminución de 3.4%, siendo en el 2012 tan solo 13.5%. Entonces, a pesar del ligero aumento del gasto como porcentaje del PBI, esta inversión en educación ha tenido una disminución significativa en lo que va del siglo hasta el 2012.. 22.

(23) Gráfico 1: Tasa del Gasto Público en educación secundaria. Perú: Porcentaje de gasto público en educación tanto en PBI y gasto público total (2000-2012) 16.9. 15.5. 15.6. 15.7. 2.6. 2.7. 2.8. 2000. 2002. 2004. 14.3. 14.3. 13.5. 2.6. 2.7. 2.9. 2.9. 2006. 2008. 2010. 2012. Como porcentaje del gasto público. Como porcentaje del PBI. Elaboración propia. Fuente: INEI. El gasto por estudiante se refleja en el nivel secundario, con 2,326 nuevos soles corrientes en el 2012; seguido por el gasto en primaria, por 1,923 nuevos soles corrientes, y este seguido a su vez, por el correspondiente en el nivel inicial, con 1,854 nuevos soles corrientes El gasto público en Educación Básica, ha aumentado constantemente; en el nivel secundario la cifra desde el año 2000 hasta el 2012 aumentó en 310%, en el primario en 343% y en inicial 348% (INEI, 2012).. 4.1.2.2 Tasa de analfabetismo Se entiende como esa incapacidad del ser humano para realizar actividades básicas como leer y escribir debido a la falta de educación Según los resultados de la Encuesta Nacional de Hogares de 2012, el 6,2% de la población de 15 y más años de edad no sabía leer ni escribir, comparado respecto al año anterior se ha reducido en 0,9 punto porcentual. De acuerdo con el área de residencia, el analfabetismo afecta en mayor proporción a la población del área rural. Así, mientras que en el área urbana incidió en el 3,3% de la población, en el área rural lo hizo en el 15,9%, es decir, cerca de cinco veces más. Por regiones naturales, la región de la Sierra con 11,2% representa la tasa más elevada de analfabetismo, tres veces 23.

(24) más que los analfabetos residentes de la región Costa (3,2%) y casi dos veces mayor que los de la Selva (7,2%). Gráfico 2: Tasa de analfabetismo. Tasa de analfabetismo 45. 10.7. 10.6. 10.8 10.1. 40 35 30. 23.3. 23.8. 24.4. 22.7. 9.6. 21.7. 9.2. 20.7. 8.5 19.7. 25. 8.2 19.5. 7.6. 7.4. 18.3. 18.3. 7.1 6.2 17.4. 20. 15.9. 15 10. 5.4. 5.3. 5.4. 5.3. 5.2. 5.1. 4.6. 4.5. 4.2. 4. 4. 3.3. 2001. 2002. 2003. 2004. 2005. 2006. 2007. 2008. 2009. 2010. 2011. 2012. 5 0 Urbana. Rural. Total. Elaboración propia. Fuente: INEI. 4.1.2.3 Tasa de asistencia escolar en educación secundaria La variable que se analiza es una tasa neta de asistencia que según el INEI denota a la asistencia de la población en edad normativa al nivel o grado de estudios que le corresponde a la edad. En el periodo comprendido entre el 2002 al 2014, la tasa neta de asistencia escolar obtuvo un incremento de 13.8 puntos porcentuales terminando en el 2014 con 82,3%. Asimismo, si examinamos según el área de residencia, obtenemos que en el ámbito urbano existe una mayor asistencia a educación secundaria con 86,3%, mientras que el rural solo alcanza el 73.3%. Por otro lado, si lo analizamos según ámbito geográfico, se obtiene que en la Costa es mayor la asistencia que en la Sierra y Selva, siendo 84.5%, 82.3% y 72.7% respectivamente.. 24.

(25) Gráfico 3: Tasa de Asistencia Escolar. Tasa de asistencia escolar neta total 90 80. 68.5. 70.8. 69.6. 70.6. 2002. 2003. 2004. 2005. 79.6. 80.3. 74.2. 78.5. 82.3. 75.5. 77.5. 81. 75.4. 2006. 2007. 2008. 2009. 2010. 2011. 2012. 2013. 2014. 70 60 50 40 30. 20 10 0 Tasa de Asistencia escolar total neta Elaboración propia. Fuente: INEI. 4.1.2.4 Tasa del nivel de educación alcanzado por la población de 15 años a más Esta variable hace referencia a la población mayor a 15 años con al menos educación secundaria expresados en porcentajes, siendo en el 2014 el 5,7% de la población que no llego a obtener ningún nivel de educación, el 27% logro educación primaria y el 37.8% estudió algún año de educación secundaria, esto es en base al resultado obtenido de la Encuesta Nacional de Hogares del año 2014. Asimismo, si lo comparamos con el lugar de residencia, la zona urbana obtuvo niveles más altos que los rurales. En zonas urbanas el 41.2% pudo estudiar educación secundaria, mientras que en la zona rural solo fue 25,5%. Cabe mencionar que en la zona rural existe mayor población con nivel primario (53.2%) que con nivel secundario (25,2%).. 25.

(26) Gráfico 4: Nivel de educación. Tasa de nivel educación alcanzado por la población de 15 años a más (%) 45.0 44.4. 44.5. 44.0 43.7. 44.0 43.5. 43.0. 43.0. 43.8. 43.7 43.3. 43.2. 43.7 43.4. 43.6. 43.8. 43.1. 42.8. 42.5 42.0 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Tasa de nivel educación alcanzado por la población de 15 años a más (%) Elaboración propia. Fuente: INEI. 4.1.2.5 Crecimiento económico Es la variación del PBI, es decir, como se incrementa la producción de bienes y servicios de una economía en un determinado periodo. Esta variable está en términos reales y anualizados desde el 2001 hasta el 2014, y para este caso ha sido dividida por las 3 regiones naturales del Perú, siendo la distribución de la siguiente manera: el PBI de la Costa está comprendida por los departamentos de Tumbes, Piura, Lambayeque, La Libertad, Ancash, Lima, Callao, Ica, Arequipa, Moquegua y Tacna; el PBI de la Sierra comprende los departamentos de Cajamarca, Huánuco, Pasco, Junín, Huancavelica, Ayacucho, Apurímac, Cuzco y Puno; y El PBI de la Selva comprende los departamentos de Amazonas, San Martin, Loreto, Ucayali y Madre de Dios. Según el INEI, en el 2014, el Producto Bruto Interno de 14 departamentos del Perú se incrementaron por encima del promedio nacional que fue de 2,4%. Los 3 departamentos que más destacaron fueron Junín con 11,8%, San Martín con 6,4% y Tacna con 5,7%. Si analizamos por qué tuvieron mayor incremento, fue debido a que en Junín la empresa Minera Chinalco inicio sus operaciones en este año, 26.

(27) y así participó con el 85,6% de la producción de cobre de este departamento. Por otro lado, los departamentos que presentaron disminuciones fueron Madre de Dios, Áncash y Moquegua con -13,5%, -12,2% y 2,6% respectivamente. La disminución del PBI de Madre de Dios se explica principalmente por la menor extracción de oro, menor producción de energía térmica y de agua. Si analizamos la serie de la variable PBI Costa desde el 2001 al 2014, podemos observar que se tuvo un incremento del 21,23% entre estos años. Asimismo, si analizamos las variables PBI Sierra y PBI Selva se obtuvo un crecimiento de 19,64% y 21,24% respectivamente. Gráfico 5: Crecimiento Económico por Región Natural del Perú. PBI de la Costa (porcentaje) 18.1. 400,000. 15.5. 350,000 300,000. 250,000 200,000 150,000 100,000 50,000 3.9. 5.1. 4.4. 4.1 4.2. 4.7. 5.6. 7.8. 6.8. 6.2 6.3. 7.3. 0 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 PBI COSTA Elaboración propia. Fuente: INEI. 27.

(28) PBI de la Sierra (porcentaje) 100,000 90,000 80,000 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0. 18.9 14.7. 4.1. 7.4. 6.6. 6.0. 5.3. 4.7. 4.3. 7.0. 6.2. 5.6. 5.0. 4.4. 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 PBI SIERRA Elaboración propia. Fuente: INEI. PBI de la Selva (porcentaje) 30,000. 20.4. 25,000. 15.9. 20,000 15,000 10,000 5,000. 4.4. 4.0 4.2. 4.6. 5.1. 6.6. 5.8. 5.3. 4.8. 5.7. 6.2. 7.0. 0 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 PBI SELVA Elaboración propia. Fuente: INEI. 4. 2. Procedimiento de recolección de datos Los datos se obtuvieron básicamente del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) sobre la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) y del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) de las estadísticas históricas recopiladas. Además, solo se han tomados datos en términos corrientes, es decir que se harán comparaciones para cada año y agrupados los departamentos por Costa, Sierra y Selva según lo estipulado por INEI.. 28.

(29) Debido a la limitación de la data solo se ha obtenido de los años 2001 al 2014 y en términos anuales para poder homogeneizar el modelo y así poder ejecutarlo. 4.3. Plan de análisis La metodología que se usará es datos de panel donde se combina cortes trasversales con varios periodos de tiempo, es decir que para este caso se hará la combinación de las variables de educación anualizadas desde el 2001 hasta el 2014 divididos entre Costa, Sierra y Selva; esto radica en el objetivo de lograr más datos, ya que cuando se realizó la búsqueda de datos se encontró una limitación en ellos, en consecuencia se tuvieron que homogeneizarlos tomando solo en cuenta los años antes mencionados. La idea de aplicar datos de panel es poder encerrar la heterogeneidad no observable, es decir que se realiza un análisis más dinámico, ya que se incorpora una dimensión temporal de los datos como son los efectos individuales específicos y los efectos temporales. Como el objetivo de este análisis es ver como las variables educativas divididas por las regiones naturales del Perú, en Costa, Sierra y Selva, impactan en el crecimiento económico; se hará un análisis con efectos fijos, que tiene como objetivo plantear que el efecto fijo individual, es decir de cada variable, está correlacionado con las variables independientes; si lo ponemos en concreto para este modelo que desarrollará más adelante, se puede decir que las diferencias del crecimiento económico de Costa, Sierra y Selva estarán correlacionadas con las variables educativas independientes (tasa del gasto público por alumno, tasa de asistencia, tasa de alfabetización y tasa de nivel de educación.. 29.

(30) Capítulo V. Resultados 5.1 Presentación de resultados Esta investigación tiene como objetivo explicar relación entre el PBI y una serie de variables relacionadas con la educación a partir de panel de datos de las tres regiones del Perú (Costa, Sierra y Selva) tomadas en los años 2001 al 2014. Se aplicará el modelo en el programa Eviews, donde en primera instancia presentaremos el gráfico de secciones cruzadas en el cual se denota el comportamiento de las variables divididas en Costa, Sierra y Selva, y donde se observa una tendencia positiva con un alza en el 2012 para todos los casos.. Gráfico 6: Secciones Cruzadas por cada región. 30.

(31) Gráfico 7: Evolución de las medias de la variable PBI. Ahora, se realizará contrastes para saber si existe igualdad en sus medias y/o varianzas, con el fin de determinar si hay homocedasticidad en cada una de sus variables. En la variable PBI, obtenemos que los valores p-value son menores a 0.05, por tanto, se rechaza la hipótesis de igualdad de medias e igual de varianzas para este caso1.. 1. Para las demás variables ver Anexo 1. 31.

(32) Cuadro 5.1: Test igualdad de medias. Cuadro 5.2: Test igualdad de varianzas. 32.

(33) Si consideramos un panel con coeficientes constantes obtenemos: Cuadro 5.3: Resultados del modelo con coeficientes constantes. El modelo con coeficientes constantes sería el siguiente: PBIit = -28.06933 – 1.048631 (Tasa_gasto_por_alumnoit) + 0.034540 (Tasa_de_analfabetismoit) + 0.353117 (Tasa_de_asistenciait) + 0.130498 (Tasa_de_nivel_de_educaciit). Los resultados muestran una significancia individual en tasa de asistencia con un p-value de 0.000, por otro lado, la variable tasa de nivel de educación secundario en personas mayores de 15 años es menor del nivel de significancia de 0.05, por lo cual se tratar de una variable que si es significativa para el modelo. Por otro lado, tasa de analfabetismo donde el pvalue es mayor a 0.05, que rechaza la hipótesis nula. En el caso de la tasa del gasto público por alumno si es significativo para el modelo por lo cual denota que la inversión en el corto plazo puede significar una disminución en el PBI, por ello es de suma importancia que el gasto público por alumno se realice en el corto plazo para poder ver un efecto importante que colabore con el crecimiento económico en el largo plazo.. 33.

(34) Asimismo, el indicador Durbin- Watson cae en la zona de indecisión. Por ello, se incorporará un AR (1) al modelo para poder obtener si los residuos están autocorrelacionados. Si verificamos en el siguiente cuadro donde se aplica lo mencionado anteriormente, se puede apreciar que el indicador de Durbin-Watson es 2.01, por tanto, podemos concluir que se ha corregido el error de autocorrelación. Además, el R2 ahora es más bajo con 93.3%.. Cuadro 5.4: Resultados del modelo sin autocorrelación. 34.

(35) El modelo sin autocorrelación sería el siguiente: PBIit = -6.42 – 0.518691(Tasa_gasto_por_alumnoit) + 3.06 (Tasa_de_analfabetismoit) + 1.42(Tasa_de_asistenciait) – 5.50 (Tasa_de_nivel_de_educaciit) + 1.91 * Uit-1 + εit. Por otro lado, para poder determinar si existe un problema de heterocedasticidad entre las secciones cruzadas, se aplica un test de igualdad de varianzas en los residuos del modelo (RESID), y se obtiene que no existe heterocedasticidad entre secciones cruzadas debido a que se rechaza la hipótesis nula de igualdad de varianzas (homocedasticidad) por tener los p-values mayores a 0.05. Cuadro 5.5: Test de igualdad de varianzas de los residuos. Ahora se aplicará el modelo general de efectos fijos, donde se sabe que los residuos se muestran de esta manera: 𝑈𝑖𝑡 = 𝑢𝑖 + 𝑣𝑡 + 𝑤𝑖𝑡 Siendo 𝑤𝑖𝑡 , variable aleatoria y 𝑢𝑖 (efectos de sección cruzada) y 𝑣𝑡 (efectos de tiempo) deterministas.. 35.

(36) Aplicando datos de panel con efectos fijos de secciones cruzadas (efectos regiones) y efectos fijos de tiempo, obtenemos un Durbin-Watson (1.73) cercano a 2 lo que denota que hay autocorrelación positiva de orden uno. Por el lado de la significancia individual se puede apreciar que ahora las variables significativas son el gasto en educación y la tasa de nivel de educación en el nivel secundario para la población mayor a 15 años de la costa, sierra y selva. Las demás variables tienen un p-value mayor a 0.05.. Cuadro 5.6: Resultados del modelo con efectos fijos de secciones cruzadas y efectos fijos de tiempo. 36.

(37) Para ver si existe autocorrelación de orden 2, aplicamos el correlograma y muestra que si existe autocorrelación en las variables. Gráfico 8: Correlograma. A continuación, podemos observar los efectos que tienen los coeficientes de intercepto para cada una de las regiones del Perú, Costa Sierra y Selva, al sumar el efecto estimado de la región al coeficiente de C que denota el valor medio de todas las contantes de corte transversal. Por consiguiente, obtenemos, que la costa tiene un efecto positivo de 3.365408, mientras que la sierra (-1.069864) y selva (-2.295544) tienen un efecto inverso. Cuadro 5.7: Efectos fijos por región. Por otro lado, si analizamos los efectos fijos por tiempo, se puede observar que entre el 2001 al 2008 se tiene un efecto inverso sobre el PBI, mientras que desde el 2009 al 2014 ha influido positivamente, con ciertas caídas en algunos años. Sin embargo, esto también va de la mano con el constante crecimiento económico que ha venido experimentando el país, por tanto, estas variables han aportado positivamente a este desarrollo.. 37.

(38) Cuadro 5.8: Efectos fijos por tiempo. Después, para calcular la redundancia de los efectos fijos se aplicó el test de máxima verosimilitud, donde se observa que los p-values son menores que 0.05, por tanto, los efectos fijos de las regiones y de tiempo son diferentes. Cuadro 5.9: Test de máxima verosimilitud. 38.

(39) Asimismo, se aplicó el test de Jarque-Bera para ver la normalidad de los residuos; y se obtuvo que el p-value es menor a 0.05 por tanto estos no se distribuyen normalmente. Gráfico 9: Test de Jarque-Bera. Ahora se aplicará el modelo general de efectos aleatorios, donde los residuos se presentan de esta manera: 𝑈𝑖𝑡 = 𝑢𝑖 + 𝑣𝑡 + 𝑤𝑖𝑡 Siendo todas las variables ( 𝑢𝑖 , 𝑣𝑡 , 𝑤𝑖𝑡 ) aleatorias. Como. este. modelo. tiene. 4. variables. dependientes. y 1. variable. independiente, pero tan solo 3 secciones se ha visto conveniente separarlos para poder correr el modelo.. 39.

(40) Y se obtuvo los siguientes resultados: Cuadro 5.10: Resultados del modelo de efectos aleatorios con la tasa de analfabetismo y la tasa de asistencia. Cuadro 5.11: Resultados del modelo de efectos aleatorios con el nivel de educación y el gasto público. 40.

(41) En los cuadros 5.18 y 5.19 donde está representada la estimación del modelo de panel de datos con efectos aleatorios, se muestra todas las variables son significativas. Sin embargo, en el cuadro 5.18 y 5.19 se muestran un R2 alto 0.738 y 0.875 respectivamente. Sin embargo, para el cuadro 5.18 existe una sospecha que hay una autocorrelación positiva ya que el indicado Durbin-Watson es de 1.23 y para el cuadro 5.19 caería en la zona de indecisión con 0.385. Ahora se aplicará el Test de Hausman para comparar los modelos de efectos fijos y efectos aleatorios donde se determinará si ambos métodos no presentan diferencias en sus estimadores. Cuadro 5.12: Test de Hausman. 41.

(42) Cuadro 5.13: Test de Hausman. Después de aplicar el test de Hausman determinada en los cuadros, donde se llega a la conclusión que el X2 tiene un p-value menor a 0.05, por lo cual se rechaza la hipótesis nula y se determina que si existe diferencia entre los coeficientes del modelo con efectos fijos y con efectos aleatorios. Por lo tanto, se concluye que el mejor modelo para ser utilizado es aquel con efectos fijos, ya que es probable que el modelo de efectos aleatorios esté relacionado con una o más regresoras. En conclusión, después de aplicar todos los test correspondientes se sabe que el mejor modelo de data panel es el de efectos fijos.. 42.

(43) Siendo el modelo con efectos fijos el que se muestra a continuación: PBIit = 1.791669 + 0.112700 * (Tasa_Gasto_por_alumnoit) – 0.003552 * (Tasa_de_analfabetismoit)+ 0.002260 * (Tasa_de_asistenciait) + 0.047787*(Tasa_de_nivel_de_educaciit) + εit. Asimismo, este modelo no presenta heterocedasticidad, pero sí tiene autocorrelación positiva de orden 1 y en orden 2 también existe autocorrelación, según lo visto en el correlograma. Sin embargo, para corregir esta autocorrelación se aplicó un AR (1), logrando corregirlo. Además, sí tiene problema de normalidad en los residuos.. 5.2. Discusión Según los datos obtenidos en esta investigación se puede concluir, según el modelo de datos agrupados, el de efectos fijos y el de efectos aleatorios, que las variables como, gasto público por alumno y tasa de nivel de educación alcanzado de la población de 15 años a más con educación secundaria ambas analizas para la Costa, Sierra y Selva del Perú si tienen efecto sobre el PBI total; mientras que la variable tasa de asistencia escolar con educación secundaria y la tasa de analfabetismo también aplicado en la Costa, Sierra y Selva del Perú no tiene relación en la variación del PBI. Además, se aplicó el Test de Haussman que denota que el modelo de datos de panel con efectos fijos tiene un mayor ajuste para explicar el modelo propuesto. Igualmente, obtenemos un Durbin-Watson (1.7) cercano a 2 lo que denota que hay autocorrelación positiva de orden uno, y después de aplicar el correlograma se obtuvo que también existe autocorrelación de orden 2. Por otro lado, se aplicó el test de Jarque-Bera para ver la normalidad de los residuos; y se obtuvo que el p-value es menor a 0.05, por tanto, estos no se distribuyen normalmente.. 43.

(44) Por tanto, se acepta la hipótesis general que menciona que las variables educativas si tienen un efecto significativo en el PBI, ya que en su mayoría los p-value son mayores a 0.05. Por ello, si analizamos las teorías económicas en contraste con el modelo determinado con esta tesis podemos decir que guarda relación entre ambos, ya que se corrobora que a mayor inversión en recurso humano conlleva a un mayor crecimiento económico. Si vemos un enfoque general de la educación en el Perú, dividido para la Costa, Sierra y Selva, podemos apreciar que la Costa es la que está mejor posicionada, donde Moquegua es la mejor región que presenta rendimientos crecientes en comprensión lectora y matemática, seguido por Tacna; el retroceso al segundo lugar de este último se explica debido a que ha caído los índices de asistencia escolar de todos los niveles y de toda la población con educación secundaria (INCORE, 2015). En cuanto a la Sierra, el departamento que logro mejor avance es Huancavelica, esta es una población que presenta pobreza, diversidad cultural y dispersión en cuanto a la distancia de viviendas, por lo cual es necesario que se dé una educación de calidad que no solo permita salir adelante a la persona como tal, sino también a su familia y su comunidad; es por ello que gracias al esfuerzo del gobierno regional se ha podido lograr incrementar el número de personas que al menos cuenta con educación secundaria. En la selva la realidad de la educación está aún por debajo de los resultados obtenidos en la sierra y aún más de la costa, debido a la poco infraestructura y así como también la falta de conexiones eléctricas, agua y desagüe, es el caso más crítico es el de Loreto, que según el Índice de Competitividad presentado por el Instituto Peruano de Economía (IPE), ocupa el último puesto en el pilar de educación debido a la baja asistencia escolar secundaria, poco acceso a internet en los colegios y bajo rendimiento en compresión lectora y matemáticas. Esto denota que los gobiernos regionales no están destinando los suficientes recursos a este sector de educación.. 44.

(45) Gráfico 10: Ranking de regiones según el nivel de educación. Fuente: Instituto Peruano de Economía (IPE). Según lo citado por William Petty (1833) y Richard Cantillon (1955) asevera que existe “un efecto positivo entre educación sobre crecimiento económico, ya que permite incrementar los niveles de conocimiento en la población y que este a su vez, aumenta la productividad, que finalmente, impacta en el crecimiento económico” que ha sido comprobado con este modelo. Asimismo, Romer (1986) demuestra que el recurso humano forma parte de los factores principales para poder generar crecimiento económico; por otro lado, demuestra que lo primordial es que los agentes económicos den movimiento a la economía interna para que pueda generar desarrollo. A su vez, Nelson y Phelps (1966) señalaba que “un stock de recurso humano hace más fácil a un país absorber los nuevos productos o ideas que se descubrieron en otro lugar. De esta manera, un país seguidor con altos niveles de recursos humanos tiende a tener tasas de crecimiento más altas porque alcanza más rápido al líder tecnológico”. Ahora, analicemos los efectos particulares de las variables sobre las secciones del modelo.. 45.

(46) En ellos podemos observar que el efecto del gasto público por alumno en educación secundaria en el Costa, Sierra y Selva respecto al PBI es de 0.112700, siendo esta variable estadísticamente significativa según el modelo de efectos fijos, es decir que se acepta la hipótesis especifica donde se afirma que el gasto público tiene efecto positivo sobre el crecimiento económico. Por otro lado, se comprobó que la tasa de analfabetismo tiene un efecto de - 0.003552 sobre el PBI, que representa el crecimiento económico, es decir que un aumento de 1% en la tasa de analfabetismo disminuye en -0.003552 el PBI, lo cual se acepta la hipótesis de que tiene un efecto inverso estas variables. A pesar de que esta variable no se significativa en el modelo, vamos a hondar un poco más en ella. De acuerdo, a lo dicho por Nelson y Phelps (1966) que para poder adquirir nuevas tecnologías que apoyen al desarrollo, se necesita personal calificado para ese trabajo. Asimismo, Terrones y Calderón (1993). en su documento “Educación,. Capital Humano y Crecimiento Económico: el caso de América Latina”, halla que la política educativa debe también estimular la matrícula en educación secundaria y superior, de esa manera se reducirá los índices de analfabetismo, asimismo para que la oferta hacia los individuos sea más atractiva se debe impartir educación de calidad, donde se debe reducir los ratios profesor alumno de los distintos niveles educativos, y este esfuerzo debe complementarse con el mejoramiento de la infraestructura y el equipamiento, y así esto influenciara en estimular el crecimiento económico. Asimismo, según un informe del FMI denominado “La educación de los niños en los países pobres” escrito por Ayre L. Hillman y Eva Jenkner donde se analiza el crecimiento económico y la educación se determinó la importancia de la infraestructura de los colegios, el nivel de educación de los maestros y el alcance de tecnologías que puedan estar disponibles para los alumnos.. 46.

(47) Si observamos la tasa de analfabetismo en la población de 15 años a más en la Costa, Sierra y Selva del Perú en el 2014 se obtuvo a nivel global que el 6.3% de la población no sabe ni leer ni escribir, siendo el 15.7% proveniente de la zona rural a comparación de la urbana que solo fue el 3,7%. La zona de la Sierra representa la más elevada en cuanto a esta tasa con 11,3%, siendo el triple de la Costa que tiene 3,3% y un poco menos del doble de la Selva (7,5%). Asimismo, si lo analizamos entre hombre y mujeres, la brecha que existe es de 6,5%; siendo para hombre solo 3,1% y para mujeres el 9,6%, esto denota que existe aún una cultura machista en el Perú de que las mujeres solo deben dedicarse desde pequeñas a las tareas de la casa y que para ello no es necesario los estudios, y esto se ve reflejado en las estadísticas donde el 54,3% de las mujeres entre 40 a más son iletradas, a comparación de los hombres que solo es 15.8%. (INEI, 2014) El efecto que no resulta significativo es el de la tasa bruta de asistencia escolar con educación secundaria en la Costa, Sierra y Selva del Perú sobre el crecimiento económico, ya que tiene una relación positiva de 0.02260, por lo tanto, se acepta la hipótesis propuesta de que tiene una relación positiva estas dos variables. Si observamos las estadísticas presentadas por el INEI, refleja que la mayor tasa de asistencia está en la zona urbana (86,3%) a comparación de la zona rural (73,6%) en el 2014, siendo una brecha de 12,7 puntos porcentuales; además si lo analizamos por región, se muestra que la Costa (85,7%) tiene un mayor porcentaje de asistencia que la Sierra (81,6%) y Selva (73,7%) en el mismo periodo; por estas cifras es de suma importancia seguir elevando el porcentaje de asistencia a la educación secundaria sobre todo en las zonas rurales de la Sierra y Selva, ya que esto establecerá mejores oportunidades para estos jóvenes debido a que tendrán la libertad de elegir y además podrán salir de fuentes de privatización como es la pobreza, las accesibilidad, entre otros, tal como es lo expuesto por Amartya Sen (2000), esto finalmente desencadenará que si estos jóvenes están más preparados para afrontar un ambiente laboral, entonces generará 47.

(48) desarrollo para la empresa y al fin al cabo brindara un desarrollo económico al país. Otra variable que es significativa es que la tasa de nivel de educación alcanzado de la población de 15 años a más con educación secundaria, el efecto que tiene esta variable sobre el PBI es de 0.047787, por lo cual se dice que, si el PBI se incrementa en 1%, el nivel de educación alcanzado por la población aumentará en 0.047787, por lo cual se acepta la hipótesis planteada, esto hace referencia a que si más personas terminan su etapa secundaria, tendrán mejores conocimientos y mayores oportunidades para poder afrontar la vida laboral, es por ello que Boyer y Carolli (1993) propone que las empresas tengan una participación en el momento de realizar la malla curricular para los colegios que cuenten con servicios de educación secundaria. Y esto converge con la tasa de asistencia escolar, ya que no solo es importante que transiten por un aula y culminen el grado, sino también que su asistencia al centro educativo sea regular. Por ello, lo propuesto por Barro (1991) es que cuando “mide del efecto del grado de asistencia a la educación secundaria y superior, termina concluyendo que un año adicional de escolaridad aumenta de la tasa de crecimiento en 0.44% por año”. Con esto se concluye que es importante que la educación para el desarrollo del ser humano y que esta no solo sea de calidad sino también que se especializada según las capacidades para que de esta manera se pueda implementar y crear nuevas tecnologías. Si revisamos el INEI, en su Encuesta Nacional de Hogares, nos muestra que, en el 2014, el 37,8% alcanzó algún nivel de educación secundaria, manteniendo los niveles educativos de años anteriores. En cambio, cuando lo comparamos por sexo, los hombres obtuvieron niveles más altos que las mujeres, siendo los primeros 43 de cada 100 los que obtuvieron niveles de educación secundaria, mientras que las mujeres son 33 de cada 100. Si lo vemos desde el área de residencia, la zona urbana (41,2%) tiene índices de educación secundaria más elevados que la rural (25,2%), manteniendo en promedio los resultados obtenidos los años anteriores. Si obtenemos los años de estudio por departamento los más altos se presentan en Lima (11,1 48.

(49) años), seguido por el Callao (10,8 años), Ica (10,7 años) y Arequipa (10,5 años). De otro lado, los departamentos con promedio de años de estudio más bajos son: Huancavelica (7,4 años), Cajamarca (7,7 años), Amazonas (7,8 años) y Huánuco (7,9 años), entre los principales. (INEI, 2014).. 49.

(50) Capítulo VI. Conclusiones Para el desarrollo del ser humano es necesaria una educación de calidad, que brinde las herramientas fundamentales para potenciar sus capacidades, ya que esto permitirá que mejore su expectativa futura laboral. Asimismo, un país con los recursos humanos lo suficientemente capacitado permitirá importar nueva tecnología en los diferentes sectores y que estos puedan ser asumidos por una mano de obra calificada.. En el presente trabajo se planteó la hipótesis general donde se establece que las variables educativas del nivel secundario tienen un efecto significativo sobre el crecimiento económico de la Costa, Sierra y Selva del Perú en el periodo de 2001-2014, por lo cual se concluyó que las variables del modelo, gasto público por alumno y tasa de nivel de educación alcanzado de la población de 15 años a más con educación secundaria todas analizas para la Costa, Sierra y Selva del Perú son relevantes, siendo las variables tasa de asistencia escolar con educación secundaria y tasa de analfabetismo no significativas. Además, por el test de Haussman se concluye que el mejor modelo para ser utilizado es el cuál se aplican efectos fijos, ya que es probable que el modelo de efectos aleatorios esté relacionado con una o más regresoras.. Si analizamos los efectos fijos por tiempo, se puede observar que entre el 2001 al 2008 se tiene un efecto inverso sobre el PBI, mientras que desde el 2009 al 2014 ha influido positivamente, siendo el último año mencionado el más relevante. Esto también va de la mano con el constante crecimiento económico que ha venido experimentando el país, por tanto, estas variables han aportado positivamente a este desarrollo. Sin embargo, en el último periodo, es decir 2009 al 2014, han ocurrido ciertas caídas, pero que rápidamente se han estabilizado.. 50.

(51) En la hipótesis específica donde se establece que la tasa del gasto público por alumno en educación secundaria tiene un efecto positivo en el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú, concluimos que si tiene un efecto positivo de 0.112700. Por ello, es de suma importancia que los gobiernos regionales determinen un presupuesto determinado y alto para la educación. Se sabe que existen carencias más en las zonas rurales que en urbanas, empezando por los maestros, ya que en el Perú existen más de 2 millones de alumnos en educación básica regular pero tan solo aproximadamente 470 mil profesores, y de los cuales el 75% se encuentra en zonas urbanas y tan solo el 25% en zonas rurales, y esto se debe más que todo a las difíciles condiciones que se presentan en estas últimas tanto como infraestructura del centro educativo, poca conectividad al mundo globalizado (internet), entre otros, y además se le suma el bajo sueldo que reciben los maestros, lo que dificulta las personas opten por esta profesión. La hipótesis específica donde se determina que el analfabetismo tiene un efecto inverso en el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú, donde concluimos que se acepta esta hipótesis, ya que el efecto negativo en 0.003552 sobre el PBI, sin embargo no es significativo para el modelo, pero es una variable importante para medir el avance de la educación en el país, ya que, a más personas con más conocimientos, podremos tener mayor crecimiento económico. Por otro lado, tenemos la hipótesis especifica que el efecto de la tasa bruta de asistencia escolar con educación secundaria es directo sobre el crecimiento económico en la Costa, Sierra y Selva del Perú, refleja que se tiene una relación positiva de 0.002260, por lo tanto, se acepta la hipótesis propuesta de que tiene una relación positiva esta variable. Por ello, no solo es importante que se eleve la asistencia de los alumnos a las aulas de clase y sobretodo en educación secundaria, sino también, es importante que estos alumnos vean una oportunidad laboral y profesional el de ser profesores, ya que sin ellos no funcionaría el sistema educativo y además que los jóvenes mantengan una asistencia constante a sus salones de clase en nivel. 51.