Capital Humano y Crecimiento Económico en Venezuela (1950-2002)

Alexander Martinez Pichardo y Malvi Sarmiento Tortolero

 

ANÁLISIS EMPÍRICO

INTRODUCCIÓN

Los modelos presentados en este capitulo son utilizados para medir la evolución del producto interno bruto en Venezuela considerando la inclusión del stock de capital humano en los tres niveles de la educación en Venezuela, éstos se encuentran basados en simplificaciones econométricas de la teoría neoclásica del crecimiento económico. Es importante aclarar que no todos los modelos estimados en esta investigación siguen las bases de una función de producción neoclásica, puesto que entre las variables explicatorias estará presente la Formación Bruta de Capital Fijo para algunos casos, y como se sabe ésta variable no entra en una función de producción neoclásica, debido a que no representa un factor de producción, se sabe que el stock de capital fijo es la variable por excelencia en una función de producción y la formación bruta de capital fijo representa el flujo de la misma, es decir, la tasa de crecimiento del stock de capital fijo.
Para las estimaciones econométricas se utilizó una metodología moderna, la cual gira en torno al análisis de cointegración, y al mecanismo de corrección de errores (MCE), método propuesto por primera vez por Sargan (1984) y posteriormente desarrollado por Engle y Granger (1987) .

El método de cointegración tiene como propósito determinar si una regresión de variables en niveles, que no son estacionarias, generan un error que se comporta de manera estacionaria. Esto se debe a que la evolución temporal de las variables es, en gran medida común, o que las tendencias de las variables se compensan exactamente para dar una combinación lineal estacionaria. Por esto se dice, que al tratar series cointegradas, se esta refiriendo claramente a una relación que tiene un comportamiento estable en el Largo plazo (ver e.g. Gujarati, 2003).
Existen varias alternativas para determinar la presencia de relaciones a largo plazo entre las variables, entre estas se encuentran: el mecanismo de corrección de errores de Engle y Granger (1987), Johansen (1988).
El procedimiento de Engle y Granger (1987) que se utilizará en esta investigación, consiste en una estimación de dos pasos donde la técnica de cointegración es estimada en una relación estática. El primer paso consiste en que si dos series son no estacionarias en sus niveles, pero si lo son en sus primeras diferencias, se dice que la serie es integrada de tipo 1 (I(1)). Al realizar la estimación con variables de este tipo por el usual método de MCO, generalmente para series de periodos largos, los resultados econométricos pueden arrojar buenos indicadores (R2 altos, buena significancia de los parámetros, etc), aunque a priori se supusiera que no existe ninguna relación entre las variables, en este caso se estaría tratando de regresiones de tipo espurias. El mejor indicador practico para detectar posibles regresiones espurias en esta etapa, lo propuso Granger y Newbold donde plantean que si el coeficiente “d” de Durbin-Watson es mas bajo que el R2 (R2>d) entonces se sospecharía de posibles regresiones espurias.
En base a esto Engle y Granger (1987) plantean que a pesar de las posibles sospechas espurias de las regresiones, si se logra comprobar que los errores de estimación de los modelos con variables de tipo I(1) en niveles, tienen un comportamiento estacionario, se dice que las variables tienen tendencias estocásticas pero que su combinación lineal, es decir los errores de estimación, son I(0) es decir estacionarias, por lo que ambas variables pueden estar cointegradas, esto se puede traducir en que las variables presentan una relación de equilibrio a largo plazo.
La segunda etapa de estimación, sugiere que es posible obtener una especificación dinámica de corto plazo, que sea compatible con la relación de equilibrio en el largo plazo. Para esto, se emplea el mecanismo de corrección de errores, el cual representa una aproximación más común de las situaciones donde se desea incorporar la teoría económica del largo plazo con los desequilibrios en el corto plazo. Las estimaciones en esta etapa se llevan a cabo utilizando las variables en su primera diferencia, adicional a ello se introduce una nueva variable, los residuos del modelo estimado en niveles, o mejor llamado “error de equilibrio”, estadísticamente lo que se pretende explicar es que los errores estimados en niveles, corrigen los desequilibrios que pudieran ocurrir en la primera etapa de estimación, estas pruebas funcionan independientemente una de la otra, por lo tanto si el coeficiente estimado de los residuos se acerca al valor uno, se corrobora la existencia de cointegración en esta etapa, puesto que los ajustes de las series son mas rápidos ante cambios estructurales y se pueden llegar a observar mejor en una especificación de corto plazo, ya que, el largo plazo no captura de forma precisa los cambios que pudieran causarse sobre las series en el corto plazo.
Los modelos utilizados en este trabajo son de tipo exponencial pero pueden transformarse en un modelo lineal mediante el cambio de variable, es decir, trabajando a cada variable en su logaritmo. Esta modificación tiene la ventaja de que los parámetros de las variables son aproximaciones de las elasticidades y además permite evitar el problema de la heterocedasticidad y la no estacionariedad de la variables en estudio.
Las variables utilizadas en la estimación son las siguientes: como indicador de crecimiento económico se tomo el producto interno bruto (PIB) real así como el producto interno bruto real no petrolero (PIBNP) , como indicadores de acumulación de capital bruto fijo, se tomo el stock de capital bruto total real (K) y no petrolero real (KNP) así como la formación bruta de capital fijo total real (I) y la no petrolera real (INP), como indicadores de la fuerza laboral se utilizo la población económicamente activa (PEA) y sus PROXIS como lo son la población total (PT) y la población ocupada total (PO) además de la población ocupada en el sector no petrolero (PONP), y por ultimo como indicador de capital humano se utilizaron las series de stock de capital humano para la educación primaria, secundaria y superior (HPRI, HSE, HSU1 Y HSU2 respectivamente) construidas en esta misma investigación.
En tales variables se observo una clara tendencia creciente a lo largo del tiempo, lo cual refleja la no estacionariedad de las variables objeto de análisis, esto se debe a la existencia de raíces unitarias (no estacionariedad) en la estructura estocástica de las mismas.
Las ecuaciones a utilizar parten en un primer intento de una función de producción neoclásica, en un segundo paso se planteara una ecuación mas informal donde se incluye la formación bruta de capital fijo, en tanto que la estructura de las mismas queda de la siguiente manera:
LPIB = f (LK, LT, LHT)
LPIBNP = f (LKNP, LT, LHT)
LPIB = f (LI, LT, LHT)
LPIBNP = f (LINP, LT, LHT)
Donde:
LPIB: representa el logaritmo del PIB real
LPIBNP: representa el logaritmo del PIB real no petrolero
LK: representa el logaritmo de K real
LKNP: representa el logaritmo del KNP real
LI: representa el logaritmo de la I real
LINP: representa el logaritmo de la I no petrolera real
LHT: representa el logaritmo del stock de capital humano agregado y en sus tres derivaciones: primaria, secundaria y superior .
Desde el punto de vista de la teoría económica se espera que tanto K, I, T y H presenten elasticidades mayores que cero, puesto que ante incrementos en los niveles de inversión, stock de capital fijo, fuerza laboral y el stock de capital humano, los niveles de producto (PIB) serán mayores y por ende su tasa de crecimiento.
 

	Web eumed.net

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