METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 1.11. Clase y tipo de investigación
El tipo de investigación fue aplicado, toda vez que está diseñada para resolver problemas prácticos del mundo moderno, en lugar de adquirir conocimiento, a través de la utilización de información previamente conceptualizada; en este sentido, se hace claro que el tipo de investigación aplicado se trata de la confirmación de la teoría planteada por otros sobre la base de la evidencia empírica (Sierra, 2005). El objetivo de la investigación aplicada es determinar en qué sector o tipo de gasto, se requiere reforzar con el fin de lograr disminuir los índices de pobreza de las viviendas; o determinar qué es lo que ha sucedido en una provincia que le ha permitido menguar los niveles de pobreza. En tal sentido, esta investigación se encuadra a este tipo, debido a que existe teoría base sobre cada una de las variables, pero requiere mayor análisis a profundidad de ambas.
El nivel requerido para esta investigación fue el explicativo (Hernandez Sampieri et al., 2010), puesto que la idea fundamental del nivel explicativo es la de establecer valores numéricos claros, acerca de la relación entre dos variables; donde la dirección de causa
efecto esta previamente establecida a través de la teoría en la que se sientan las bases del análisis (Marschak, 1974).
Así mismo el diseño de la investigación fue transeccional, no experimental (Thomas, 2010), pues la base de datos con la que se trabajó fue tomada del periodo 2011 y el 2019;
y de otro lado , los datos obtenidos no fueron manipulados, ni se tuvo injerencia al momento de recopilar la información.
1.12. Métodos de investigación 1.12.1. Método universal
En el presente trabajo se utilizó como método universal el funcionalista, el mismo que consiste en entender a la sociedad es un sistema de partes interconectadas que trabajan juntas en armonía para mantener un estado de equilibrio y equilibrio social para el todo. Es decir, comprender como el gasto público incide en los niveles de pobreza, los mismos que entre sus dimensiones per se, se encuentran interconectados (Marschak, 1974). Esto indica que la realidad se puede entender como una realización muy extensa sobre todas las variables que intervienen en la sociedad. Como parte de la búsqueda de conocimiento, los sujetos son capaces de reducir esta amplitud a través de supuestos razonables (criterios científicos ex ante) para simplificar esta realidad y poder otorgar ciertas relaciones a un determinado grupo de variables que se pretenden estudiar más en específico.
1.12.2. Método general
En la investigación el método que se empleó fue el método deductivo, el método radica que las verdades particulares contenidas en verdades universales se vuelven explícitas. Hernandez Sampieri et al. (2010), precisan que es el proceso de razonamiento a partir de una o más declaraciones (premisas) para llegar a una
conclusión lógica cierta. El razonamiento deductivo va en la misma dirección que el de los condicionales y vincula las premisas con las conclusiones. En este sentido, esto concuerda con el análisis funcional, pues toma como premisa para los supuestos razonables al conocimiento derivado de las ciencias económicas y a través de las predicciones teóricas impuestas en esta, se procede a su contraste.
1.12.3. Método específico
En el desarrollo de la investigación se utilizó el método de investigación estadística, la misma que consiste en utilizar escalas de medición que se refieren a las formas en que las variables / números se definen y categorizan (Sánchez & Reyes, 2006). Cada escala de medición tiene ciertas propiedades que a su vez determinan la idoneidad para el uso de ciertos análisis estadísticos y de esta forma demostrar que, el gasto público (primera variable) incide sobre la segunda (pobreza). Esto implica la utilización de pruebas de contraste estadístico tales como análisis de regresión, con el cual se establece la representación de las hipótesis en términos de estadísticos determinados, con lo cual se puede establecer numéricamente la relación causal entre las dos variables (Arias Odon, 2012).
1.13. Población y muestra
1.13.1. Ubicación geográfica de las provincias investigadas
Concepción está ubicada en la región Junín, en el Valle del Mantaro, al noroeste de Huancayo (22 km) y sus coordenadas son 11°55′07″S 75°18′46″O. Es conocida como la “Ciudad dos veces heroica”.
Chupaca está ubicada en la región Junín, en el Valle del Mantaro a 297 km de Lima y a 8km de Huancayo; sus coordenadas son 12°03′43″S 75°17′14″O. Es conocida como la “Ciudad Heroica”.
1.13.2. Población y muestra
La población de investigación fueron los pobladores de las provincias de Concepción y Chupaca, el análisis de esta investigación se desarrolló con base de datos secundaria, pertenecientes a la encuesta nacional de hogares (ENAHO) del INEI, realizada para los años 2011 y 2019. Por ende, se podría afirmar que la máxima autoridad en recopilación de información nacional, fue el referente para esta investigación quienes realizaron un trabajo de muestreo censal, con menor error permitido. En este sentido, la población es aproximada a través de los datos oficiales para el año 2017 los cuales son 55591 y 52988 para Concepción y Chupaca respectivamente.
Ahora bien, en lo que respecta a la muestra de la investigación se trabajó con un total de 654 participantes en las encuestas de hogares para cada año aproximadamente, por lo que se puede prever un aproximado de 335 pobladores de Concepción y 319 pobladores de Chupaca, agrupados en 216 datos representativos respecto de cada provincia seleccionada en el periodo de tiempo 2011-2019.
1.14. Técnicas e instrumentos de recolección de datos 1.14.1. Fuentes de información
Base de datos secundaria obtenida del Ministerio de Economía y Finanzas y del INEI- Enaho 2011 - 2019. En este sentido se hizo una recopilación a través de las fuentes gubernamentales más confiables en el país. Ahora bien, en términos de los criterios de validación y confiabilidad de la información recopilada, estas se realizan cuando se hace uso de información de fuente primaria, puesto que cuando la información es recopilada de manera directa, hay la posibilidad de no obtener esta de
manera precisa, ya sea porque el sujeto en estudio no pueda responder ante la ignorancia o el sesgo de información que considere. No obstante, en el caso de la información del INEI, máxima autoridad en el manejo de información estadística del país, esta cuestión ha sido trabajada previamente antes de su publicación vía los medios físicos y virtuales correspondientes, mientras que el MEF hace una recopilación contable exigida por la Ley de Transparencia de los datos gubernamentales, por lo que estos datos son informativos y al ser publicados por esta institución se contemplan como fidedignos, además de ser considerados los datos “oficiales”.
En este sentido, la idea de la aplicación de pruebas de confiabilidad y validación carece de sentido, en cuanto la confiabilidad denota la medición de precisión, pero al tratarse de los datos oficiales, estos datos son claramente precisos (Hernandez Sampieri et al., 2010). En el caso de la validación, que denota una correcta apreciación teórica y práctica de los componentes constituyentes de la medición de las variables, esta no es necesaria dado que los datos son informativos. Esto quiere decir que se recopila información por ley, y por tanto con consideración legal sobre su difusión, por lo que esta no es optativa (es decir, una opinión de los hacedores de política) sino que es declarativa (información de la cual los agentes correspondientes tienen responsabilidad legal y obligación de presentar) (Hernandez Sampieri et al., 2010).
1.14.2. Instrumentos para recolectar datos
El instrumento requerido para esta investigación fue la ficha de registro documental, la cual está representada por un conjunto de hojas de cálculo Excel, donde se consignó todos los datos obtenidos de la base de las instituciones en referencia.
1.14.3. Procesamiento de datos
Los datos se organizaron inicialmente en una hoja de cálculo Excel;
posteriormente fueron trabajados para su análisis descriptivo, según se convenga (Excel o SPSS), mientras que, para el análisis estadístico inferencial se trabajó con el paquete estadístico Stata donde se hizo la regresión de las variables y las dimensiones de investigación a fin de determinar los efectos de una de las variables sobre la otra, pudiendo finalmente contrastar las hipótesis de la investigación.
1.15. Técnicas de procesamiento y análisis de datos
1.15.1. Propuesta de análisis e interpretación de datos procesados
La investigación fue sustentada bajo el análisis matemático establecido, donde la estimación realizada fue de tipo econométrico del modelo MCO con correcciones de heterocedasticidad y problemas de endogeneidad (es decir se usó un GMM con variables instrumentales), para poder así estimar el efecto del gasto público en la pobreza de las provincias de Chupaca y Concepción:
i) Se determinó el conjunto de variables que explican el modelo, tomando como base de datos la encuesta nacional de hogares del INEI (pobreza) realizados entre los años 2011 y 2019; así como el gasto de gobierno de las provincias investigadas en el mismo rango de periodos.
ii) Se estimó la probabilidad y el nivel de efecto de la variable dependiente (Pobreza) sobre la variable independiente (Gasto Público).
iii) Se halló las betas las cuales estiman el efecto de las dimensiones o indicadores del gasto público en la pobreza.
iv) Los resultados encontrados fueron analizados y descritos de acuerdo a los conceptos y las reglas de la estadística y la econometría.
v) Así mismo, se hizo una contrastación de los antecedentes de esta investigación y las bases teóricas encontradas con los resultados de la investigación.
vi) Finalmente se describe los resultados de manera cuantitativa de nuestro análisis econométrico y la relación en específico del gasto público y la pobreza en las provincias de investigación.
CAPÍTULO IV
ANÁLISIS DE RESULTADOS 1.16. Análisis descriptivo
En este apartado, se planteó el análisis descriptivo de las dos variables de investigación, comenzando por la variable gasto gubernamental.
Tabla 6
Gasto de gobierno de las provincias de Chupaca y Concepción entre el 2011 - 2019
Fuente: Consulta amigable MEF Elaboración Propia
Concepción Chupaca
PIM Gasto Avance PIM Gasto Avance
2011 57717857 32965793 64.77 30609383 21714773 69.32 2012 71017724 45606018 69.29 40317158 29708838 76.06 2013 76670352 47599271 65.04 37659951 28894735 72.5 2014 103087460 68103226 70.54 39595715 34590992 86.1 2015 84119695 67007306 78.12 50563177 32843416 63.05 2016 87941594 55642922 66.82 63711700 45376648 73.42 2017 100229292 66044886 70.92 63115816 48557676 75.94 2018 80061341 55354192 73.10 55777431 47158789 83.32 2019 66069789 48246623 76.54 47920253 37683269 79.85 Promedio 80768344 54063359 70.57 47696731 36281015 75.51
En lo correspondiente al gasto del gobierno de las provincias de Concepción y Chupaca, se tuvo en promedio 80 millones de soles anuales para Concepción y cerca de 48 millones de soles para Chupaca en el concepto denominado PIM, que es el presupuesto aprobado para estas provincias. Ahora bien, una cuestión es el presupuesto aprobado, mientras que otro muy distinto es el gasto realizado efectivamente por los encargados de política provincial y distrital. Es así que en el caso de Concepción se tiene un promedio de 54 millones de soles anuales de gasto efectivo y 36 millones de soles en el caso de Chupaca; lo cual indica, en promedio, un avance presupuestal de 70.5% para Concepción y 75.5% para Chupaca anualmente. Así mismo, tanto Chupaca y Concepción tienen diferencias presupuestales, pues en promedio a Chupaca se le da la mitad del presupuesto de la provincia de Concepción, no obstante, a nivel de avance presupuestal, es Chupaca quien en promedio ha aprovechado mejor su presupuesto, pues tiene 5% más de avance presupuestal.
Ahora bien, esta información se puede desagregar aún más, detallando los gastos en las categorías presupuestales más altas en los diversos distritos que se encuentran dentro de las provincias de Concepción y Chupaca, en el gasto publico agrario, en el periodo 2011-2019, el promedio de todos los distritos es de 210 mil soles, mientras que, el distrito de San José de Quero tuvo un gasto de 1.51 millones de soles, siendo este el nivel más alto del total de los distritos, seguido por Matahuasi y Yanacancha con 808 y 813 mil soles; en el gasto público de prevención y protección social, el promedio de todos los distritos es de 99 mil soles, mientras que, la provincia de Concepción se tuvo un gasto de 737 mil soles, siendo este el nivel más alto del total de los distritos y es seguido por Chupaca con 385 mil soles; en el gasto público de educación y cultura, el promedio de todos los distritos es de 476 mil soles, mientras que, Aco tuvo un gasto de 1.51 millones de soles, siendo este el nivel más alto del total de los distritos, seguido por Concepción, Cochas, Chambará,
Tabla 7
Gasto público especifico por distrito de las provincias de Chupaca y Concepción, periodo 2011 - 2019. (Nuevos soles)
Distrito UBIGEO GP. agrario GP. de prevención y protección social
GP. de educación y cultura
GP. de salud y saneamiento
GP. de Transporte
GP. de vivienda y desarrollo urbano
Concepcion 120201 321481.6 737709.9 1414031 109023 2994688 712460.8
Aco 120202 16141.5 18437.5 1510552 15596.25 755117.3 17458.5
Andamarca 120203 162695.9 24191.25 80208.44 9661 3370211 70005.22
Comas 120204 8272.667 8353 94127.5 24000 78275.33 92172
Cochas 120205 53150 37895 1340323 18008 183038.5 25000
Chambará 120206 249192.7 51761.75 1372903 79682.17 468547.6 258804.5
Heroinas Toledo 120207 318006.5 9863 464465.5 52470 123478.6 145711.6
Manzanares 120208 15243 12780.86 617324.5 2894 228101.3 58069.86
Mariscal Castilla 120209 7815 104531 0 40753.33 3648789 35478.67
Matahuasi 120210 808184.4 118556.3 621401 23909.67 199581.7 204617.2
Mito 120211 24333.33 12122 80144.25 8394.8 522569.6 32288
Nueve de Julio 120212 9000 54293.75 376994.3 11453.8 174106.5 74228.6
Orcotuna 120213 26658.86 32505.86 115258 19575.67 316210.3 36032.67
Santa rosa de Ocopa 120214 225374.4 78274.83 272151.1 17042.57 357350 38702.25
San Jose de Quero 120215 1513108 8902.2 50637.4 14527.33 42832.5 482749.5
Chupaca 120901 153249.4 385572.2 1087337 26985.67 6723070 1044466
Ahuac 120902 33392.6 32761.83 31450.17 11900.2 634117.3 17732.67
Chongos Bajo 120903 31148 20468.75 43677.67 12492.33 153306.8 186030.2
Huachac 120904 19436.2 41256.5 518291.9 37687.33 366239.3 76907.43
Huamancaca Chico 120905 124500.8 22188.5 51293.5 6326 429640.3 88001.33
San Juan de Iscos 120906 18751.57 4255.6 139008 18813.5 1435417 23463.13
San Juan de Jarpa 120907 98770.4 22000 97159 18872.8 228588.8 210451.8
Tres de Diciembre 120908 49116 7006.33 135867.8 6211 801339.6 204340.6
Yanacancha 120909 813887.4 27836.6 1359148 14314.83 778224.1 427319.4
Total 209696.1 99871.21 476720.7 25457.99 947945.8 223844.5
Yanacancha y Chupaca, con valores superiores al millón de soles; en el gasto público de salud y saneamiento, el promedio de todos los distritos es de 25 mil soles, mientras que, Concepción tuvo un gasto de 109 mil soles, siendo este el nivel más alto del total de los distritos, seguido por Chambará que gastó 79 mil soles; en gasto público de transporte, el promedio de todos los distritos es de 947 mil soles, mientras que, la provincia de Chupaca tuvo un gasto de 6.72 millones soles, siendo este el nivel más alto del total de los distritos, seguido por Mariscal Castilla, Andamarca y Concepción, con niveles de 3.64, 3.37 y 3 millones de soles; y en gasto público de vivienda y desarrollo urbano, el promedio de todos los distritos es de 223 mil soles, mientras que, la provincia de Chupaca tuvo un gasto de 1.044 millones de soles, siendo este el nivel más alto del total de los distritos, seguido por Concepción y San José de Quero, con valores de 712 y 482 mil soles.
Tabla 8
Porcentaje de pobreza en las provincias de Chupaca y Concepción 2011 - 2019
Concepción Chupaca
NBI Monetaria NBI Monetaria
2011 13.54% 37.50% 31.25% 15.63%
2012 10.56% 52.36% 25.00% 25.00%
2013 20.00% 47.68% 56.25% 37.50%
2014 20.24% 30.06% 37.50% 10.94%
2015 20.95% 31.78% 18.97% 17.41%
2016 24.94% 32.85% 27.01% 14.06%
2017 11.07% 27.26% 19.96% 13.57%
2018 19.58% 30.91% 15.11% 13.39%
2019 14.11% 25.78% 16.25% 28.27%
Promedio 17.31% 34.04% 25.47% 18.23%
Fuente: ENAHO / Elaboración Propia
Para poder establecer la pobreza se hizo uso del indicador de pobreza de los individuos registrados en el ENAHO de cada uno de los distritos representativos (por su tamaño). En relación a Concepción se muestra una caída sostenida de la pobreza en el periodo estudiado con picos de 52% hasta llegar a 25% en pobreza monetaria, mientras
que, en pobreza no monetaria (enfoque NBI), se tiene picos de 25% hasta valores de 14%.
Respecto a Chupaca, se pasó de 37% hacia niveles cercanos a 13% en pobreza monetaria y en el caso de pobreza no monetaria (enfoque NBI) se pasa de 56% hasta niveles de 15%.
En este sentido, se puede denotar una caída sostenida del nivel de pobreza en ambas provincias. Sin embargo, en términos del manejo correspondiente a la reducción de la pobreza, parece ser que Concepción ha tenido un mejor desempeño en el combate de este fenómeno con respecto a su vecino Chupaca; no obstante, no es tan diferido, siendo posiblemente la única diferencia el presupuesto invertido (monto de gasto publico) en cada provincia.
1.17. Análisis econométrico
Dada la información del apartado anterior se realizó el análisis econométrico para poder establecer de esta manera la causalidad entre los dos fenómenos. Para ello se utilizó un modelo MCO corregido con heterocedasticidad y problemas de endogeneidad (es decir se usó un GMM con variables instrumentales). Esto indica que se hace necesario el uso de variables instrumentales para poder especificar el modelo de una manera tal que no se tengan posibles problemas en lo que corresponde a endogeneidad. Esto a saber que, para el detalle correspondiente al gasto dividido por tipo de gasto, se tiene endogeneidad desde que todos los gastos devienen de una misma cuenta. Es así que, el indicador de gasto público fue detallada a través del valor devengado proporcionado por el MEF, en particular gracias a la consulta amigable de las cuentas de gasto de las provincias y distritos tanto de Chupaca y Concepción. Ahora bien, en lo que respecta a los instrumentos a utilizar se hizo uso de los PIM y avance presupuestal, dado que usualmente el gasto devengado tiene cierta relación con el presupuesto programado desde el MEF, mientras que este presupuesto no es presentado como informativa en lo que respecta la reducción de la pobreza, sino que
tiene múltiples fines, por lo que cumple la condición de exogeneidad (estar relacionado con la variable independiente y ser exógeno con los errores de estimación).
Hipótesis general
En primer lugar, se realiza el contraste de hipótesis general de la investigación, la cual se denota a través de los siguientes pasos para la prueba de hipótesis:
• Paso 1: Definir la Hipótesis estadística H0 y H1
H1. “El gasto público tiene un efecto negativo en la pobreza de las provincias de Chupaca y Concepción, durante el periodo 2011 - 2019.” (H1: t≠0)
H0. “El gasto público no tiene un efecto negativo en la pobreza de las provincias de Chupaca y Concepción, durante el periodo 2011 - 2019. (H0: t=0)
• Paso 2: Elegir un nivel de significancia y el estadístico de prueba
El nivel de significancia utilizado para esta hipótesis es de 𝛼 = 0.05. Para la correlación de variables se establece que se hizo uso de la correlación mediante el estadístico z, el cual denotó el valor de la correlación mediante la siguiente tabla:
Tabla 9
Interpretación del punto crítico z:
Coeficiente de correlación Interpretación Mayor a 1.96 Correlación significativa Menor a 1.96 Correlación nula o inexistente Fuente: Hernández, et al. (2010)
• Paso 3: Cálculo del estadístico de prueba
Se tiene el resultado de la correlación en la siguiente tabla:
Tabla 10
Análisis de regresión pobreza y gasto público Robust
Coef. Std. Err. Z P>|z| [95%
Conf.
Interval]
gasto_t -
0.7383343 0.2471044 -2.99 0.003 -1.22265
- 0.2540185 Dummy
localidad (0=Concepcion,
1=Chupaca) -6208765 3999471 -1.55 0.121
-
1.40E+07 1630056 /b0 2.79E+07 3455254 8.07 0 2.11E+07 3.47E+07 Instruments for equation 1: av_1 av_2 av_3 av_4 av_5 av_6 av_t pim_1 pim_2 pim_3 pim_4 pim_5 pim_6 pim_t _cons
• Paso 4: Regla de decisión
Las reglas de decisión se detallan en la parte de técnicas de procesamiento de datos, estas derivan en la obtención de un nivel de significancia al 5% como mínimo, esto implica que, al realizarse las pruebas estadísticas, los p – valores de las pruebas z no deben de superar el valor de 0.05 para poder aceptar la hipótesis alterna de relación entre las variables a estudiar, mientras que si se supera el valor a 0.05 se acepta la hipótesis nula.
Adicional a ello se espera que los valores sean superiores al valor máximo que se establece como “correlación nula” el cual es equivalente a 1.96.
• Paso 5: Toma de decisión
Se compara en un principio el parámetro estimado con respecto al valor crítico, es decir, con z_nulo = 1.96, de forma tal que z_c >z_nulo, para el presente caso se tiene que:
|-2.99|>1.96, por lo que se detalla una relación no nula. También, se compara el nivel de
significancia de la prueba y la significancia teórica (pc < pt), en este caso, 0.003 < 0.05;
entonces se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna.
• Paso 6: Conclusión estadística
Con nivel de significación α =0,05 se demuestra que el gasto público tiene un efecto negativo en la pobreza de las provincias de Chupaca y Concepción, durante el periodo 2011 - 2019.
Hipótesis específicas
De la misma manera se pueden comprobar las hipótesis específicas a través de un análisis de regresión con el objetivo de ver como se afectan con el análisis multivariado.
Así como en el caso de la hipótesis general, se realiza el contraste de hipótesis general de la investigación, la cual se denota a través de los siguientes pasos para la prueba de hipótesis específica de cada uno de los tipos de gasto realizado:
• Paso 1: Definir la Hipótesis estadística H0 y H1
H1. “El gasto público en alguno de los sectores tiene un efecto negativo en la pobreza de las provincias de Chupaca y Concepción, durante el periodo 2011 - 2019.” (H1: t≠0)
H0. “El gasto público en alguno de los sectores no tiene un efecto negativo en la pobreza de las provincias de Chupaca y Concepción, durante el periodo 2011 - 2019. (H0:
t=0)
Lo que se acaba de plantear es una forma de abreviación de todas las hipótesis específicas, teniendo en cuenta que los sectores de gasto público están denotados como:
➢ Gasto público agrario: gasto_1