ANÁLISIS DE LA RELACIÓN CRECIMIENTO ECONÓMICO Y

INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

ESCUELA SUPERIOR DE ECONOMÍA SECCIÓN DE ESTUDIOS DE POSGRADO

E INVESTIGACIÓN

ANÁLISIS DE LA RELACIÓN CRECIMIENTO ECONÓMICO Y DESIGUALDAD

EN MÉXICO (1994-2006)

T E S I S

QUE PARA OBTENER EL GRADO DE:

MAESTRO EN CIENCIAS ECONÓMICAS (DESARROLLO ECONÓMICO)

P R E S E N T A :

CESAR GUSTAVO IRIARTE RIVAS

MÉXICO D.F. MARZO DE 2011

Agradecimientos

No bastarían las páginas para demostrar agradecimiento a todas y cada una de las personas que durante el camino me han ayudado a salir adelante pese a las adversidades. Sin embargo, es menester hacer especial mención de las siguientes:

A los profesores Gerardo Ángeles Castro y Genaro Aguilar Gutiérrez quienes me brindaron consejos sobre el documento. En especial les agradezco aquellas sesiones enriquecedoras donde discutimos sobre el tema que ahora presento como tesis. Al final, las críticas más duras fueron las que más sirvieron.

A Jesús Eduardo García Rivas, quién más que un primo es mi hermano; gracias por el apoyo a lo largo de la investigación, sin él este documento hubiera tardado mucho tiempo en tomar forma.

A mis tíos Eduardo García Hernández y Norma Isabel Rivas Calvillo quienes confiaron en mí y me dieron la oportunidad de seguir estudiando, a ellos les debo prácticamente todo. No fue nada fácil, pero precisamente eso es lo que lo hace valer la pena.

A Luis Arturo Díaz Almaraz, José Ángel Tenorio Martínez y Gabriel Rodríguez Quirván quienes más que amigos son mis hermanos, a ellos les agradezco haber confiado en mí y en ellos mismos y mientras sigamos unidos vendrán más proyectos importantes.

A Inés Santiago Sánchez quien sin importar las circunstancias ha creído en mí y me ha brindado su amistad incondicional, ella tiene un lugar especial en mi corazón.

A Héctor Gervacio Jiménez y Mario Alberto Reyes Domínguez, mis amigos de quienes recibí un apoyo incondicional en el trabajo para que pudiera terminar la tesis. Adicionalmente, Héctor me hizo comentarios muy acertados al documento los cuales incorporé al final.

Por último, a Octavio Iriarte Dorantes (Q.E.P.D) y Silvia Rivas Calvillo (Q.E.P.D) por el simple hecho de haberme dado la vida y enseñarme a nunca darme por vencido y que dondequiera que estén sé que estarían orgullosos de mí.

Espero que no me haya faltado nadie, de lo contrario ruego me disculpe, no fue intencional.

Índice

ABREVIATURAS ......................................................................................................................... III

GLOSARIO ................................................................................................................................... IV

ÍNDICE DE FIGURAS, TABLAS Y GRÁFICAS ............................................................................. VI

RESUMEN .................................................................................................................................... IX

ABSTRACT ................................................................................................................................... X

INTRODUCCIÓN .......................................................................................................................... XI

CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO SOBRE LA RELACIÓN CRECIMIENTO ECONÓMICO Y DESIGUALDAD ............................................................................................................................. 1

1.1 LA HIPÓTESIS DE LA U INVERTIDA DE SIMON KUZNETS ............................................................... 1

1.2 EL DEBATE SOBRE LA VALIDEZ TEÓRICA-EMPÍRICA DE LA HIPÓTESIS DE LA U INVERTIDA ................ 4

1.2.1 Enfoque crecimiento económico-desigualdad ........................................................... 5

1.2.2 Enfoque desigualdad-crecimiento económico ........................................................... 7

1.3 MECANISMOS DE TRANSMISIÓN DE LA RELACIÓN DESIGUALDAD-CRECIMIENTO ............................ 11

1.3.1 La educación y la distribución del ingreso en una sociedad .................................. 14

1.3.2 Apertura comercial y distribución del ingreso ......................................................... 16

1.3.2.1 Teoría Hecksher-Ohlin ...................................................................................................... 16

1.3.2.2 Teoría Stolper-Samuelson ................................................................................................ 18

CAPÍTULO 2. ANÁLISIS DE LA DESIGUALDAD DEL INGRESO: CONCEPTO Y MEDICIÓN ... 20

2.1 DEL PROCESO DE DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO A LA DESIGUALDAD ............................................ 20

2.2 ACERCA DE LA NOCIÓN DE DESIGUALDAD ............................................................................... 24

2.3 LA MEDICIÓN DE LA DESIGUALDAD DEL INGRESO ...................................................................... 29

2.4 LA TEMPORALIDAD DE LA INFORMACIÓN PARA EL ANÁLISIS DE LA DESIGUALDAD ......................... 31

CAPÍTULO 3. EVIDENCIA EMPÍRICA DE LA RELACIÓN CRECIMIENTO Y DESIGUALDAD ... 34

3.1 INFORMACIÓN DISPONIBLE PARA EL ANÁLISIS DE LA RELACIÓN CRECIMIENTO- DESIGUALDAD POR ENTIDADES DE LA REPÚBLICA MEXICANA ...................................................................................... 34

3.1.1 Coeficiente de Gini .................................................................................................... 35

3.1.2 Producto interno bruto .............................................................................................. 36

3.1.3 Inversión extranjera directa ...................................................................................... 36

3.1.4 Proporción de la población matriculada por nivel de instrucción (Básico, medio superior y superior) ............................................................................................................ 37

3.1.5 Indicador de desigualdad regional ........................................................................... 38

3.2 ANÁLISIS DE LAS VARIABLES EN ESTUDIO ................................................................................ 38

3.2.1 Evolución de las variables ........................................................................................ 38

II

3.2.2 Comparativo entre entidades federativas ................................................................. 43

3.2.3 Gráficas de relación entre variables ......................................................................... 49

3.3 EL MODELO .......................................................................................................................... 86

3.4 ESTIMACIONES E INTERPRETACIÓN ......................................................................................... 87

3.4.1 Relación crecimiento económico-desigualdad ........................................................ 87

3.4.2 Relación desigualdad-crecimiento económico ........................................................ 90

3.4.3 Desigualdad interregional ......................................................................................... 96

CONCLUSIONES ........................................................................................................................ 99

APÉNDICE 1. GRÁFICAS DE LA RELACIÓN ENTRE EL CRECIMIENTO ECONÓMICO Y DESIGUALDAD POR ENTIDAD FEDERATIVA. ........................................................................ 102

APÉNDICE 2. GRÁFICAS DE LA RELACIÓN ENTRE IED Y DESIGUALDAD POR ENTIDAD FEDERATIVA. ........................................................................................................................... 106

APÉNDICE 3. GRÁFICAS DE LA RELACIÓN ENTRE PEB Y DESIGUALDAD POR ENTIDAD FEDERATIVA. ........................................................................................................................... 111

APÉNDICE 4. GRÁFICAS DE LA RELACIÓN ENTRE PEMS Y DESIGUALDAD POR ENTIDAD FEDERATIVA. ........................................................................................................................... 116

APÉNDICE 5. GRÁFICAS DE LA RELACIÓN ENTRE PES Y DESIGUALDAD POR ENTIDAD FEDERATIVA. ........................................................................................................................... 121

REFERENCIAS ......................................................................................................................... 126

III

Abreviaturas

BIE: Banco de Información Económica CDM: Ciudad de México CMNs: Corporaciones multinacionales CONAPO: Consejo Nacional de Población Dlrs: Dólares EA: Efectos aleatorios EF: Efectos fijos ENIGH: Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto en los Hogares ID: Índice de desigualdad INEGI: Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática IED: Inversión extranjera directa IEDPC: Inversión extranjera directa per cápita LNPIB: Logaritmo natural del producto interno bruto LNPIBPC: Logaritmo natural del producto interno bruto per cápita MCO: Mínimos cuadrados ordinarios ML: Multiplicador de Lagrange MOC: Mano de obra calificada MONC: Mano de Obra No Calificada OCE: Crecimiento económico PEB: Población de educación básica PEMS: Población de educación media superior PES: Población de educación superior PIB: Producto interno bruto PIBPC: Producto interno bruto per cápita RNIE: Registro Nacional de Inversión Extranjera SEP: Secretaría de Educación Pública SMOC: Salario de mano de obra calificada SMONC: Salario de la mano de obra no calificada TLCAN: Tratado de Libre Comercio de América del Norte

IV

Glosario

Altruismo intergeneracional. Un escenario donde los individuos que viven finitamente ahorran una cantidad importante de su ingreso para que las generaciones venideras no vean afectado su nivel general de consumo.

Bootstrapping: Es un método de remuestreo propuesto por Bradley Efron en 1979. Se utiliza para aproximar la distribución en el muestreo de un estadístico. Se usa frecuentemente para aproximar el sesgo o la varianza de un estadístico, así como para construir intervalos de confianza o realizar contrastes de hipótesis sobre parámetros de interés.

Cambio estructural: Proceso estratégico que persigue propiciar un conjunto de transformaciones en la estructura económica y en la participación social, a través de cambios de fondo que corrijan desequilibrios estructurales fundamentales del aparato productivo y distributivo.

Capital humano: Se refiere a una inversión con beneficios futuros en educación y capacitación para los individuos y la sociedad; es una inversión que eleva la calidad y la productividad laboral incrementando los niveles de ingresos futuros.

Crecimiento económico: Se refiere al incremento porcentual del producto interno bruto de una economía en un período de tiempo.

Economía agrícola: Se aplica originalmente en los principios de la economía a la producción de las cosechas y del ganado, una disciplina conocida como agronomía. Agronomía era una rama de la economía que se ocupó específicamente de uso de la tierra.

Eficiencia económica: La propiedad que tiene una asignación de recursos de maximizar el excedente total recibido por todos los miembros de la sociedad.

Externalidades: Se califica como un beneficio o un costo que no refleja su precio real en el mercado.

Generaciones traslapadas: Es un supuesto de un modelo, en donde la población se renueva, en lugar de existir un número fijo de hogares con horizontes temporales finitos, nacen continuamente nuevos individuos, que vienen a sustituir a los que van naciendo.

Heteroscedasticidad: Se dice que un modelo de regresión lineal presenta heteroscedasticidad cuando la varianza de las perturbaciones no es constante a lo largo de las observaciones.

Ingreso medio sectorial: Ingreso total del sector dividido entre el total de la población empleada en dicho sector.

V

Medida de desigualdad: Es una regla que asigna un grado de desigualdad a cada distribución posible de la riqueza nacional. En otras palabras, se toma cada distribución de la renta y se le asigna un valor que puede concebirse como la desigualdad de esa distribución.

Mercado de factores: Es una red de contratos, acuerdos de fijación de precios y entendimientos que determinan los precios de cada uno de los factores de producción.

Mínimos cuadrados ordinarios: Consiste en minimizar la suma de los errores (elevados al cuadrado) que se tendrían, suponiendo distintos valores posibles para los parámetros, al estimar los valores de la variable endógena a partir de los de las variables exógenas en cada una de las observaciones muestrales, usando el modelo propuesto, y comparar esos valores con los que realmente tomó la variable endógena. Los parámetros que lograran ese mínimo, el de las suma de los errores cuadráticos, se acepta que son los que estamos buscando, de acuerdo con criterios estadísticos.

No convexidad tecnológica: Se refiere a una economía que no se comporta de acuerdo a los supuestos bajo los que se rige una economía neoclásica.

Rendimientos decrecientes: En un sistema de producción con insumos fijos y variables (por ejemplo el tamaño y la mano de obra de fábrica), más allá de cierto punto, cada unidad adicional de la variable de entrada de los rendimientos cada vez menos salida.

Skill premium: La remuneración que se obtiene por invertir en capital humano, lo que indica renunciar a ingresos presentes por obtener ingresos futuros.

Sociedad Industrializada: Es un tipo de sociedad que se caracteriza por el industrialismo o sea el resultado de la revolución industrial.

Trampa de pobreza: Condición que se auto-perpetúa cuando la economía, atrapada en un círculo vicioso, padece de un subdesarrollo persistente.

Ventaja comparativa: Es la que disfruta un país sobre otro en la elaboración de un producto cuando éste se puede producir a menor costo, en términos de otros bienes y en comparación con su coste en el otro estado.

VI

Índice de figuras, tablas y gráficas

Figuras Figura 1. Curva de Kuznets 2 Figura 2. Relación crecimiento-desigualdad 5 Figura 3. Teoría Hecksher-Ohlin 17 Figura 4. Esquema del proceso de distribución 21

Tablas Tabla 1. Nivel constante de la variable y desigualdad creciente 25 Tabla 2. Nivel constante de la variable y desigualdad decreciente 25 Tabla 3. Nivel creciente de la variable y desigualdad constante 25 Tabla 4. Nivel de la variable y grado de desigualdad creciente 26 Tabla 5. Nivel de la variable creciente y desigualdad decreciente 26 Tabla 6. Nivel decreciente de la variable y desigualdad constante 27 Tabla 7. Estimación para comprobar la hipótesis de Kuznets 89 Tabla 8. Estimación del efecto del crecimiento sobre la desigualdad 89 Tabla 9. Estimación del efecto de la desigualdad sobre el crecimiento 90 Tabla 10. Estimación del efecto de la apertura comercial y la educación

sobre la desigualdad 92

Tabla 11. Estimación conjunta efectos de LNPIBPC, IEDPC y PEB sobre desigualdad

93

Tabla 12. Estimación conjunta efectos de LNPIBPC, IEDPC y PEMS sobre la desigualdad

94

Tabla 13. Estimación conjunta efectos de LNPIBPC,IEDPC y PES sobre desigualdad

95

Tabla 14. Estimaciones del efecto del crecimiento económico, apertura comercial y educación sobre la desigualdad regional

97

Gráficas Gráfica 1. Evolución del coeficiente de Gini promedio para las 32

entidades federativas. 39

Gráfica 2. Tasa de Variación del PIB y PIBPC base 1993 a precios constantes

40

Gráfica 3. Tasa de variación de la IED y la IEDPC en millones de dólares 41 Gráfica 4. Tasa de variación de la población matriculada por nivel de

estudios 42

VII

Gráfica 5. Desviación estándar del índice de desigualdad regional 43 Gráfica 6. Coeficiente de Gini promedio 1994-2006 44 Gráfica 7. Producto interno bruto por entidad federativa 1994-2006 45 Gráfica 8. Tasa de crecimiento del producto interno bruto por entidad

federativa 45

Gráfica 9. Inversión extranjera directa acumulada por entidad federativa 1994-2006

46

Gráfica 10. Porcentaje de la población matriculada en educación básica promedio 1994-2004

47

Gráfica 11. Porcentaje de la población matriculada en educación media superior promedio 1994-2006

48

Gráfica 12. Porcentaje de la población matriculada en educación superior promedio 1994-2006

49

Gráfica 13. Relación entre desigualdad y crecimiento en México 50 Gráfica 14. Relación entre desigualdad y crecimiento en Baja California 51 Gráfica 15. Relación entre desigualdad y crecimiento en Guerrero 51 Gráfica 16. Relación entre desigualdad y crecimiento en el Estado de

México 52

Gráfica 17. Relación entre desigualdad y crecimiento en Aguascalientes 53 Gráfica 18. Relación entre desigualdad y crecimiento en el Distrito Federal 53 Gráfica 19. Relación entre desigualdad y crecimiento en Hidalgo 54 Gráfica 20. Relación entre desigualdad y crecimiento en Chiapas 55 Gráfica 21. Relación entre desigualdad y crecimiento en Guanajuato 55 Gráfica 22. Relación entre desigualdad y crecimiento en Puebla 56 Gráfica 23. Relación entre desigualdad y crecimiento en Morelos 57 Gráfica 24. Relación entre IED y desigualdad en México 58 Gráfica 25. Relación entre IED y desigualdad en Querétaro 59 Gráfica 26. Relación entre IED y desigualdad en Tabasco 59 Gráfica 27. Relación entre IED y desigualdad en Veracruz 60 Gráfica 28. Relación entre IED y desigualdad en Colima 61 Gráfica 29. Relación entre IED y desigualdad en el Distrito Federal 61 Gráfica 30. Relación entre IED y desigualdad en Guanajuato 62 Gráfica 31. Relación entre IED y desigualdad en Campeche 63 Gráfica 32. Relación entre IED y desigualdad en Jalisco 63 Gráfica 33. Relación entre IED y desigualdad en Michoacán 64

VIII

Gráfica 34. Relación entre población matriculada en educación básica y Desigualdad

65

Gráfica 35. Relación entre PEB y desigualdad en Aguascalientes 66 Gráfica 36. Relación entre PEB y desigualdad en Chiapas 66 Gráfica 37. Relación entre PEB y desigualdad en el Distrito Federal 67 Gráfica 38. Relación entre PEB y desigualdad en Tabasco 68 Gráfica 39. Relación entre PEB y desigualdad en Veracruz 68 Gráfica 40. Relación entre PEB y desigualdad en Zacatecas 69 Gráfica 41. Relación entre PEB y desigualdad en Guerrero 70 Gráfica 42. Relación entre PEB y desigualdad en Morelos 70 Gráfica 43. Relación entre PEB y desigualdad en Sinaloa 71 Gráfica 44. Relación entre población matriculada en educación media

superior y desigualdad 72

Gráfica 45. Relación entre PEMS y desigualdad en Baja California 73 Gráfica 46. Relación entre PEMS y desigualdad en Quintana Roo 73 Gráfica 47. Relación entre PEMS y desigualdad en Sonora 74 Gráfica 48. Relación entre PEMS y desigualdad en Aguascalientes 75 Gráfica 49. Relación entre PEMS y desigualdad en Guanajuato 75 Gráfica 50. Relación entre PEMS y desigualdad en el Estado de México 76 Gráfica 51. Relación entre PEMS y desigualdad en Campeche 77 Gráfica 52. Relación entre PEMS y desigualdad en Morelos 77 Gráfica 53. Relación entre PEMS y desigualdad en Nuevo León 78 Gráfica 54. Relación entre población matriculada en educación superior

y desigualdad 79

Gráfica 55. Relación entre PES y desigualdad en Baja California 80 Gráfica 56. Relación entre PES y desigualdad en Baja California Sur 80 Gráfica 57. Relación entre PES y desigualdad en Chiapas 81 Gráfica 58. Relación entre PES y desigualdad en Aguascalientes 82 Gráfica 59. Relación entre PES y desigualdad en el Distrito Federal 82 Gráfica 60. Relación entre PES y desigualdad en Guanajuato 83 Gráfica 61. Relación entre PES y desigualdad en Durango 84 Gráfica 62. Relación entre PES y desigualdad en Michoacán 84 Gráfica 63. Relación entre PES y desigualdad en Morelos 85

IX

Resumen

Esta investigación se propone mostrar la naturaleza de la relación crecimiento económico-desigualdad, por entidades del país en el periodo 1994-2006, ponderando el cumplimiento o no de la hipótesis de Kuznets y cuantificar el impacto que sobre los niveles de desigualdad tienen la apertura comercial y la escolaridad de la población.

Respecto a la hipótesis de Kuznets para México, el análisis gráfico arrojó una curva en forma de U invertida, pero el análisis econométrico no confirmó esta relación, los coeficientes no resultaron estadísticamente significativos ni tuvieron el signo negativo esperado que confirmaría que la ecuación a través de la curva alcanza un máximo.

En cuanto a los factores que determinan la desigualdad, se concluye que los flujos de IEDPC no mostraron ser determinantes en el abatimiento de la desigualdad pues en la mayoría de las estimaciones mostraron coeficientes positivos aunque no significativos estadísticamente. El análisis gráfico mostró que los flujos de IEDPC se van hacia las entidades que tienen mayor nivel de ingreso per cápita, este hecho genera polarización entre ellas.

La variable más robusta y consistente de este estudio fue la PEMS que tanto en el análisis gráfico, como en estimaciones demostró ser una variable que contribuye a abatir la desigualdad y la desigualdad interregional.

X

Abstract

This research aims at showing the nature of the relationship between economic growth and income inequality for each one of the Mexican states in the period 1994-2006, weighting the fulfillment of the inverted U Kuznets hypothesis, and quantifying the impact that over the level of inequality has openness and schooling.

With regard to the Kuznets hypothesis, the relationship between economic growth and income inequality depicts an inverted U curve, but this result could not be confirmed because the coefficients of the estimated equation were not statistically significant neither they had the expected negative sign that would confirm the inverted U curve.

Regarding openness and schooling it was found that flows of foreign direct investment (FDI) did not show to be determinant in lowering inequality, this because the coefficients of the estimated equation were not statistically significant. The graphic analysis shows that FDI tend to flow to those states that have the highest level of per capita income, this fact generates polarization.

And last but not least, the most robust variable of this research was schooling in the high school level, this because the coefficients of the estimated equation were statistically significant and the relationship between high school level schooling and income inequality depicted a negative slope curve. Hence, high school level schooling is a determinant in lowering income and interstates inequality.

XI

Introducción

El debate de la relación entre crecimiento económico y desigualdad comienza con la formulación de la hipótesis de Simon Kuznets en 1955, un planteamiento que establecía un proceso de cambio estructural de largo plazo de la agricultura a la industria.

Kuznets estableció que se puede suponer una onda larga en la inequidad que caracteriza la estructura secular del ingreso: ampliándose en las fases tempranas del crecimiento económico, cuando tiene lugar la transición rápida desde la sociedad agrícola a la industrial; posteriormente, se estabiliza durante un cierto lapso y disminuye en las fases posteriores (Fujii, 1993). La hipótesis establecida por Kuznets se plantea relacionando el crecimiento económico con el nivel de desigualdad a través del tiempo, gráficamente dicha relación toma la forma de una U invertida.

Numerosos estudios se han dado a la tarea de estudiar la hipótesis de la U invertida, al respecto Alberto Alesina y Dani Rodrik, (1994) observan que mientras más desigual sea la distribución de la riqueza, menor será la tasa de crecimiento económico, que se puede expresar mediante una curva de pendiente negativa; Torsten Persson y Guido Tabellini, (1994) concluyen que la desigualdad en la distribución del ingreso es dañina para el crecimiento económico porque lleva a políticas que no protegen los derechos de propiedad y no permiten la apropiación completa de los retornos a la inversión; George Clarke (1995) indica que bajo un amplio rango de supuestos y dentro del contexto de regresiones de datos de corte transversal, la desigualdad inicial está negativamente correlacionada con el crecimiento. Por ello, un mejoramiento en la distribución del ingreso puede incrementar el crecimiento económico futuro esperado ya que los datos usados en su estudio siguen una relación en forma de U invertida, pero en palabras de autor, la causa de esta relación no está clara; Finalmente, los resultados del estudio de Kristin Forbes (2000), demuestran que no hay relación negativa entre desigualdad y crecimiento, de hecho sugieren que en el corto y mediano plazo un crecimiento en el nivel de desigualdad tiene relación positiva con el crecimiento económico subsecuente. De forma general, su estudio demuestra que existe una relación positiva entre desigualdad y crecimiento económico.

La naturaleza de la relación entre crecimiento económico y desigualdad en la distribución del ingreso como demuestran diversos autores no es determinística. En algunas naciones, a medida que crece el PIB por habitante, la desigualdad disminuye; en países como México esa relación es compleja, cumpliéndose en ciertas circunstancias la hipótesis de Kuznets y dejándose de cumplir en otros.

XII

Sin embargo, ¿en qué medida algunos mecanismos económicos e institucionales tales como la educación y la apertura comercial influyen para la disminución de la desigualdad?

Esta investigación propone mostrar la naturaleza de la relación crecimiento económico-desigualdad, por entidades federativas del país en el periodo 1994-2006, ya que hasta el momento son pocos o nulos los estudios sobre esta relación a este nivel en México, ponderando el cumplimiento o no de la hipótesis de Kuznets y cuantificar el impacto que sobre los niveles de desigualdad tienen la apertura comercial y la escolaridad de la población.

Lo anterior, permite plantear la siguiente hipótesis de trabajo: La desigualdad en la distribución del ingreso puede reducirse a través de mecanismos económicos e institucionales. En particular, la apertura comercial y la educación formal de la población inciden positivamente abatiendo la desigualdad con que se distribuye el ingreso en México.

Esta investigación se encuentra organizada de la siguiente forma. En el capítulo 1 se hace una exposición del argumento de Simon Kuznets en torno a la relación crecimiento económico y desigualdad, se hace una revisión de los estudios que han abordado esta relación diferenciando entre dos enfoques: la relación crecimiento económico-desigualdad y la relación desigualdad-crecimiento económico, este último enfoque analiza como la desigualdad impacta al crecimiento económico a través de fenómenos sociales y económicos como son el nivel educativo, las instituciones, el crecimiento poblacional y la apertura comercial. Finalmente, se analiza el planteamiento teórico de dos factores clave en la determinación de la desigualdad en un país, la educación y la apertura comercial.

En el segundo capítulo describe primeramente un esquema de distribución del ingreso en una sociedad, esto ayuda a entender como interactúan los factores que determinan dicha distribución. Posteriormente se analizan algunos conceptos que deben ser considerados cuando se hace un análisis de la distribución del ingreso. Asimismo, se analizan los coeficientes de desigualdad, es decir, distintos índices que se utilizan en la literatura para medir la forma en como se distribuye el ingreso en un país, además se analiza que cumplan ciertos criterios mínimos para ser considerados “buenos medidores” de desigualdad. Por último se argumenta que la temporalidad de la información obtenida para analizar la desigualdad implica diferentes resultados ya que las estimaciones con datos de series de tiempo podrían representar un análisis más certero de la situación de la desigualdad en un país. Cabe mencionar que, uno de los problemas del estudio de la desigualdad y el crecimiento económico es la falta de información o baja calidad de la misma.

XIII

En un tercer capítulo se describen las variables utilizadas para este análisis, se hace una descripción del origen de la información y de las diversas transformaciones para tener los datos más acertados, posteriormente se analiza como han evolucionado estas variables, se hace un comparativo entre entidades en torno a su situación respecto de cada una de las variables y se analiza la relación gráfica de estas variables por entidades. De la misma manera, se describe el modelo utilizado para estimar la relación crecimiento económico-desigualdad y el impacto que tienen sobre la desigualdad y la desigualdad regional, la educación y la apertura comercial y se hace una interpretación de los resultados obtenidos de las regresiones.

Por último, se presentan las conclusiones derivadas de esta investigación.

1

Capítulo 1. Marco teórico sobre la relación crecimiento económico y desigualdad

1.1 La hipótesis de la U invertida de Simon Kuznets

Con el desarrollo de la economía capitalista de mercado, a raíz de la llamada revolución industrial, las actividades económicas de las sociedades comenzaron a ser más dinámicas y a crecer a ritmos nunca antes conocidos. Las tasas de crecimiento económico que se registraron pasaron de un comportamiento casi constante a uno exponencial, siendo dichas tasas las más altas encontradas en cualquier periodo de la humanidad1

La primera justificación teórica para la relación sistemática entre desigualdad e ingreso fue el modelo basado en migración propuesto por Kuznets derivado de su observación a los datos históricos (Deninger y Squire, 1998). Kuznets estableció que se puede suponer una onda larga en la inequidad que caracteriza la estructura secular del ingreso: ampliándose en las fases tempranas del crecimiento económico, cuando tiene lugar la transición rápida desde la sociedad preindustrial a la civilización industrial; posteriormente, se estabiliza durante un cierto lapso, y finalmente, se estrecha en las fases posteriores (Fujii, 1993).

. El crecimiento económico ha sido un fenómeno generalizado en el siglo XX, pero también la distribución del ingreso entre países se ha ampliado. En 1820, la distribución era en razón de 4:1, en 1900 10:1, en 1950 16:1 en 1973 20:1 y en 1992 de 22:1 (Maddison, 1995). A pesar del rápido crecimiento económico que experimentaron muchos países, Simon Kuznets (1955) planteó una interrogante: ¿La desigualdad en la distribución del ingreso aumenta o disminuye en el curso del crecimiento económico de un país?

Cuando se habla de las etapas tempranas de desarrollo en una sociedad, se habla de una economía agrícola donde predomina la mano de obra no calificada, por lo que la distribución del ingreso es más o menos equitativa. Sin embargo, una transición hacia una sociedad industrializada ocasionará un incremento en la desigualdad. El crecimiento sucede cuando hay un movimiento de la mano de obra empleada en el sector rural hacia el sector urbano. De esta forma, desde que el primer trabajador del sector rural migra al urbano, la desigualdad se incrementa y cuando el último trabajador rural se cambia, la desigualdad volverá a disminuir. Entre estos extremos, la relación entre desigualdad e ingreso promedio seguirá una U invertida (Bruno et al, 1996). (Figura 1).

1 Estamos hablando de un periodo de crecimiento del ingreso real que comienza aproximadamente en 1820 y llega a su punto máximo en 1973.

2

En las etapas tempranas de desarrollo, potenciado por la movilidad del sector agrícola al industrial, tiene que existir un proceso de familiarización y capacitación2

Simon Kuznets (1955) establece que la reducción en la desigualdad del ingreso en los países desarrollados es relativamente reciente y probablemente no era una característica de las etapas tempranas de su crecimiento, ya que la entonces escasa evidencia empírica sugería la presencia de incremento en la desigualdad en las etapas tempranas de crecimiento económico, especialmente en los países

. Bajo este contexto, la mayoría de las innovaciones tecnológicas tienden a incrementar la desigualdad ya que pocas personas tienen oportunidad de acceder a ingresos elevados del sector tecnológicamente avanzado en los inicios de dicha movilidad, a medida que más personas ingresan al sector industrial la desigualdad se incrementa de forma simultánea con el incremento del ingreso per cápita. Sin embargo, conforme más personas se benefician de las técnicas avanzadas, la desigualdad disminuirá. Este proceso igualitario sucede porque relativamente pocas personas se quedan en el sector agrícola y los que se encontraban en los estratos bajos de ingreso en el sector industrial igualan a los que se encontraban en los estratos altos (Barro, 2000).

2 Se refiere a que debe existir un proceso de familiarización de la mano de obra con los nuevos procesos y herramientas derivadas de la innovación tecnológica.

CE

ID

Figura 1 Curva de Kuznets

Representación gráfica de la “hipótesis dela U invertida de Simon Kuznets”, el eje horizontal mide la tasa de crecimiento económico (CE) y el eje vertical mide el índice de desigualdad (ID)

Fuente: Elaboración propia

3

desarrollados donde el surgimiento de un nuevo sistema industrializado tuvo efectos muy importantes y de largo plazo sobre instituciones económicas y sociales pre-industrializadas. Entonces, si el diferencial del ingreso per cápita incrementa, o si la distribución del ingreso es más desigual para el sector no agrícola que para el agrícola, o si ambas condiciones están presentes, el incremento relativo del sector no agrícola trae como consecuencia una marcada desigualdad en la distribución del ingreso a lo largo del país.

Las propiedades generales de este proceso de cambio se pueden analizar suponiendo una economía dividida en dos sectores con índices i=1,2. Se denota con 𝑥(𝑡) la fracción del total de la población en el sector 1 (urbanizado/industrial/avanzado) en el momento t; [1 − 𝑥(𝑡)] es por lo tanto la fracción del total de la población en el sector 2 (rural/tradicional/atrasado). De acuerdo al análisis de Kuznets, el incremento en 𝑥(𝑡) a lo largo del tiempo es sinónimo de desarrollo económico (Anand y Kanbur, 1993a).

Si se denota con y al ingreso, la distribución acumulada en el sector i puede representarse de forma general como 𝐹𝑖(𝑦,𝑥(𝑡), 𝑡), y su función de densidad del ingreso asociada como 𝑓𝑖(𝑦, 𝑥(𝑡), 𝑡). La distribución del ingreso nacional acumulada 𝐹𝑖(𝑦,𝑥(𝑡), 𝑡), está entonces dada por:

𝐹�𝑦,𝑥(𝑡)� = 𝑥(𝑡)𝐹1(𝑦) + [1− 𝑥(𝑡)]𝐹2(𝑦,𝑥(𝑡), 𝑡) (1)

De la forma como se ha representado la ecuación (1) es una simple identidad. Lo que la convierte en una teoría, de la cual se pueden derivar estimaciones, es la imposición de restricciones sobre F1 y F2. En la versión más sencilla del proceso de Kuznets se supone que F1 y F2

𝐹�𝑦,𝑥(𝑡)� = 𝑥(𝑡)𝐹1(𝑦) + [1− 𝑥(𝑡)]𝐹2(𝑦), (2)

son independientes de x y t. Po lo tanto, F y su función de densidad pueden ser planteados de la siguiente manera:

𝑓�𝑦, 𝑥(𝑡)� = 𝑥(𝑡)𝑓1(𝑦) + [1− 𝑥(𝑡)]𝑓2(𝑦) (3)

En este modelo, la distribución entre sectores es invariable con el tiempo, lo que implica que el ingreso medio sectorial y el nivel de desigualdad permanecen constantes. De hecho, se esperaría un incremento en el ingreso medio del sector urbano en relación con el ingreso medio rural, por lo menos en las etapas tempranas de desarrollo. El supuesto de que F1 y F2

El argumento central del cambio en la distribución de 𝐹(𝑦,𝑥) conforme x cambia, está dado por:

son independientes de x, implica un proceso de migración de un porcentaje representativo de la población del sector rural al sector urbano.

4

𝜕𝐹(𝑦,𝑥)𝜕𝑥

= 𝐹1(𝑦)− 𝐹2(𝑦) (4)

Se pueden derivar algunas conclusiones generales de (4):

𝐹1(𝑦) ≦ 𝐹2(𝑦) 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑡𝑜𝑑𝑜 𝑦

Lo que implica:

𝜕𝐹(𝑦,𝑥)𝜕𝑥

≦ 0 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑡𝑜𝑑𝑜 𝑦 (5)

Si ahora denotamos el ingreso medio con 𝜇𝑖 y el valor del índice de desigualdad con 𝐼𝑖. El hecho estilizado del desarrollo económico puede ser entonces representado como las dos condiciones de Kuznets:

𝜇1 > 𝜇2 𝑦 𝐼1 > 𝐼2 (6)

El ingreso medio 𝜇 para toda la economía es simplemente:

𝜇 = 𝑥𝜇1 + (1− 𝑥)𝜇2 (7)

Bajo las condiciones de (5) el ingreso nacional per cápita incrementa con x

𝜕𝜇𝜕𝑥

= 𝜇1 − 𝜇2 > 0 (8)

1.2 El debate sobre la validez teórica-empírica de la hipótesis de la U invertida

En su estudio, Simon Kuznets (1955) analiza los efectos que tiene el crecimiento económico sobre la distribución del ingreso en un país. A su vez dicho crecimiento está determinado por la transición de una sociedad pre-industrializada a una industrializada. Sin embargo, los estudios posteriores se han enfocado no sólo a esta perspectiva, sino que también se enfocan al análisis de la forma en como la distribución del ingreso afecta el crecimiento económico (desigualdad-crecimiento). La figura 2 ilustra la relación de causalidad.

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1.2.1 Enfoque crecimiento económico-desigualdad

En 1988, Rati Ram analiza la relación entre desarrollo económico y desigualdad del ingreso, utilizando datos internacionales comparables de desigualdad, producto interno bruto per cápita (dlrs) y tres índices diferentes de desigualdad.

Con el único propósito de comprobar la hipótesis de la U invertida de Kuznets, Ram (1988) estima una ecuación de desigualdad con términos lineales y cuadráticos de la forma siguiente:

𝑌𝐼𝑁𝑄 = 𝑎0 + 𝑎1𝑙𝑛𝑌 + 𝑎2(𝑙𝑛𝑌)2 + 𝑢 (9)

Donde:

YINQ. Es el índice de desigualdad (Gini, porcentaje del ingreso del 20% más pobre [BOT 20] y porcentaje del ingreso del 40% más pobre [BOT40])

Y. Producto interno bruto per cápita y es una proxy de desarrollo económico ln. Es el logaritmo natural de la variable u. Es el término de error estocástico El análisis de Ram (1988) arroja resultados gráficos que soportan la hipótesis de Kuznets para 32 países en desarrollo; las estimaciones mediante la ecuación planteada para los 32 países arrojan coeficientes estadísticos significativos.

Desigualdad Crecimiento económico

Figura 2 Relación crecimiento-desigualdad

La primera relación causal parte del análisis de Kuznets y su observación a los datos históricos. En la segunda relación se analizan los efectos de la desigualdad sobre el crecimiento económico a través de diversos factores o mecanismos inherentes al país en estudio.

Fuente: Elaboración propia

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En 1992 George Clarke argumenta que la evidencia empírica soporta la afirmación de que la desigualdad está relacionada negativamente con el crecimiento económico a largo plazo. Para comprobar esto introduce variables dummy para mejorar los estimadores por falta de calidad en la información concerniente a la desigualdad, se introducen variables dummy para indicar que un país es socialista, africano o latinoamericano.

De la misma forma, realiza estimación en mínimos cuadrados ordinarios (MCO) en dos etapas para corregir problemas de heteroscedasticidad presentes en la estimación por MCO.

Los resultados indican que bajo un amplio rango de supuestos en el contexto de regresiones de datos de corte transversal, la desigualdad inicial está negativamente correlacionada con el crecimiento. Por ello, un mejoramiento en la distribución del ingreso puede incrementar el crecimiento económico futuro esperado ya que los datos usados en su estudio siguen una relación en forma de U invertida, pero en palabras del autor, la causa de esta relación no está clara.

Anand y Kanbur (1993b) construyen un modelo matemático para representar hipótesis de la U invertida. El modelo introduce cinco formas funcionales distintas para comparar empíricamente la hipótesis e introducen una variable dummy para diferenciar a los países socialistas. Los resultados son consistentes con la hipótesis de Kuznets; sin embargo, también exponen que los datos utilizados presentan diferencias en cuanto a su calidad, esto por la heterogeneidad de la información.

En un estudio enfocado a Latinoamérica, Furquim y García (2001) evalúan la relación entre crecimiento económico y desigualdad para el periodo de 1970-1995. En su estudio, hacen la diferencia entre tres líneas principales de trabajo: modelos de política económica, modelos de mercados de crédito imperfectos y modelos de disturbios sociales y eficiencia económica. América Latina es la región que presenta las más altas tasas de desigualdad en el mundo. La gran desigualdad del ingreso está asociada a la distribución de la educación en la región. Los habitantes ricos de cada país también son los más educados ya que tienen la oportunidad de graduarse de la preparatoria y universidad. De esta forma, en América Latina la distribución de la educación sigue el mismo patrón que la distribución del ingreso, diferencias del ingreso pueden ser ampliamente explicadas por diferencias en la educación. Este estudio comprueba la hipótesis de la U invertida de Kuznets.

En el año 2004, Ananya Ghosh encuentra que más que la transformación del proceso industrial, algunas estructuras características de los países

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en desarrollo tienden a afectar la distribución del ingreso de manera significativa. Un punto importante que emerge de su análisis es que la existencia de un sector informal juega un papel determinante en cómo se dan los movimientos intersectoriales. Las pruebas empíricas más comunes para la existencia de la curva de Kuznets implican una prueba de datos de corte transversal con el ingreso como variable dependiente y el PIB per cápita y su cuadrado como variables independientes. De esta manera, la desigualdad expuesta por Kuznets es conducida por un tipo particular de cambio estructural. Es importante examinar la naturaleza del cambio estructural en una economía cuando uno está viendo los cambios en la distribución del ingreso. Este autor considera que para los países latinoamericanos (excepto para Costa Rica) la distribución del ingreso se hizo más desigual en la década de los ochentas y que la crisis de la deuda tuvo un impacto significativo en la distribución del ingreso. En este estudio se argumenta que para entender la naturaleza de cambio en la distribución del ingreso en los países en desarrollo, se debe identificar claramente la naturaleza exacta del cambio estructural experimentado por estas economías; en particular el sector informal no ha sido considerado dentro del estudio de los países en desarrollo, donde se deben enfocar en la naturaleza de los cambios per cápita. Los principales resultados de su regresión revelan que la transformación estructural per se no parece afectar el ingreso, el resultado más importante es que una transición de la agricultura a la industria no afecta la distribución del ingreso en ningún país. Para los países latinoamericanos, en particular, más que el cambio estructural son otros factores los que afectan la distribución del ingreso.

1.2.2 Enfoque desigualdad-crecimiento económico

El estudio del segundo enfoque (desigualdad-crecimiento) requiere la introducción de mecanismos de transmisión que nos ayudan a explicar como la desigualdad en el ingreso afecta el crecimiento económico. Los siguientes estudios abordan este enfoque.

En 1993, Oded Galor y Joseph Zeira publican un estudio donde tratan de explorar la posible relación entre distribución y crecimiento a través de la inversión en capital humano bajo un escenario de mercados de crédito imperfectos. Su estudio desarrolla un modelo de equilibrio de una pequeña economía abierta de generaciones traslapadas y altruismo intergeneracional. Bajo este contexto, en un primer periodo, los individuos, pueden invertir en capital humano y adquirir especialización o no invertir y trabajar. En el segundo periodo, ellos pueden trabajar como especializados o no especializados de acuerdo a su nivel educacional, consumir y heredar a sus descendientes. De esta forma, la herencia de cada individuo determina su propensión a invertir en capital humano. Los dos grandes supuestos a los que está sujeto este estudio son que el mercado

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de crédito es imperfecto porque la tasa de interés para los prestadores es mayor que para los prestatarios; el segundo supuesto es que la inversión en capital humano es indivisible, es decir, hay una no convexidad tecnológica.

De esta manera, el nivel de ingreso de largo plazo está positivamente relacionado con el número inicial de individuos que heredan una buena fortuna; una economía que es incialmente rica, y la riqueza está distribuida entre muchos termina rica, una economía que es inicialmente rica, pero que no tiene una distribución de la riqueza entre muchos termina pobre en el largo plazo. Una descripción más sencilla para estos resultados sería que un país tiene mejores expectativas de crecimiento si tiene una clase media mayor.

De esta manera, se comprueba que la desigualdad del ingreso guarda una relación negativa con el crecimiento económico.

En 1994, Alberto Alesina y Dani Rodrik, analizan la relación entre economía y política, centrándose en como la configuración inicial de los recursos da forma a la lucha política por redistribuir la riqueza y como ésta afecta el crecimiento económico a largo plazo.

El factor clave en el modelo es que los individuos difieren en su dotación relativa de factores. Se distingue entre un factor acumulativo llamado capital y uno no acumulativo llamado trabajo. El crecimiento está dado por la expansión de la acumulación de capital, que a su vez, esta dado por el ahorro de los individuos ya que los servicios gubernamentales son productivos, un impuesto pequeño a capital beneficia a todos, diferencias en la tenencia de los factores implica que los individuos difieren en su tasa ideal de impuesto, de esta forma mientras mas bajo sea el porcentaje de su salario, más alto será su impuesto ideal y más baja su tasa de crecimiento económico. Mientras más equitativa sea la distribución del ingreso en la economía, mejor será la dotación de capital del votante medio, consecuentemente, mientras más bajo sea el equilibrio de nivel de capital, mayor será el crecimiento de la economía. Los resultados teóricos más importantes son que la desigualdad en la distribución del ingreso está inversamente relacionada con el crecimiento económico subsecuente.

Alesina y Rodrik (1994), utilizan un modelo simple de crecimiento endógeno con el factor trabajo y capital como los factores más importantes de la producción, para el propósito del estudio, se le atribuye un papel participativo al gobierno, por lo que las políticas redistributivas interactuarán con las políticas de crecimiento económico.

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Los impuestos a capital juegan dos papeles importantes en el modelo, primero y más directamente, afecta el retorno neto a los poseedores de capital y por lo tanto, alterará el incentivo para acumular.

La relación entre distribución y crecimiento está dada por las políticas redistributivas, en sociedades más desiguales la sociedad pide mejor distribución, sin embargo, las políticas redistributivas reducen el crecimiento por introducir distorsiones en la economía. De ahí que este modelo le atribuye un papel constructivo al gobierno en la economía, por lo tanto las políticas redistributivas interactuarán con las políticas que fomentan crecimiento económico.

Los resultados del estudio empírico demuestran que la desigualdad en el ingreso está negativamente correlacionada con crecimiento económico subsecuente, de esta forma, los países que han experimentado reformas agrarias después de la segunda guerra mundial y por lo tanto reducido la desigualdad en la tenencia de la tierra debieron experimentar crecimiento económico mayor que países sin reforma agraria. La conclusión de este estudio es que mientras más desigual sea la distribución de la riqueza menor será la tasa de crecimiento económico, que se puede expresar mediante una curva de pendiente negativa.

En el año de 1994, Torsten y Tabellini, presentan un modelo de generaciones traslapadas con crecimiento poblacional constante, donde los individuos no altruistas viven por dos periodos, todos los individuos tienen las mismas preferencias. También maneja un modelo de políticas redistributivas, toma de aquellos quienes han ganado más del promedio para darle a los que han ganado menos que el promedio. La tasa de consumo, en los dos periodos es una función solamente de precios intertemporales y es independiente de la riqueza. Todos los individuos tienen la misma tasa de ahorro por lo que individuos con mayores habilidades acumularán más capital. De esta forma, los resultados teóricos más importantes son que la desigualdad en la distribución del ingreso es dañina para el crecimiento económico porque lleva a políticas que no protegen los derechos de propiedad y no permiten la apropiación completa de los retornos a la inversión.

El principal problema que enfrentan los estudiosos de la relación crecimiento desigualdad es la falta de calidad en la información para los estudios. Al respecto, Deininger y Squire (1998) construyen una base de datos homogénea para muchos países. De la misma manera incursionan en el estudio de esta relación mediante la introducción de la variable distribución de la tierra como una proxy de la distribución del ingreso.

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La introducción de esta variable se da porque afirman que el ingreso no es un determinante robusto de crecimiento futuro, sin embargo, la desigualdad en la distribución de activos como proxy de la distribución del ingreso tiene un efecto significativo en el crecimiento económico subsecuente.

Una relación negativa entre crecimiento y desigualdad puede surgir si la inversión en capital humano o físico es baja y tiene que ser financiada a través de crédito. Una segunda manera en que la desigualdad puede afectar el crecimiento económico futuro es a través de canales políticos.

De esta manera, Deininger y Squire encuentran que la distribución inicial de la tierra es importante para los pobres ya que el coeficiente de regresión es significativo y consistente, pero no para los ricos cuyo ingreso no es significativamente afectado por esta variable. De la misma manera, encuentran que la inversión es significativa para todos los individuos de los quintiles estudiados. Esto sugiere que en términos relativos y de acuerdo con las condiciones iniciales, los pobres se pueden beneficiar en buena medida de la inversión agregada, lo que gráficamente se puede representar mediante una curva de pendiente negativa.

Por último, no se puede asegurar un efecto consistente de la escolaridad o de otras variables sobre el crecimiento económico para quintiles específicos de la población. Variables de política no muestran un efecto significativo sobre los pobres, las políticas de crecimiento no son, por lo menos en un término medio, consistentes con la meta de disminución de la pobreza.

Ali e Ibrahim (1999) contribuyen al debate analizando un modelo simple de pobreza crecimiento y distribución. En el corto plazo el modelo también cuenta con el efecto sobre el crecimiento de shocks, conflictos sociales y la capacidad de la sociedad para manejarlos. En un horizonte de largo plazo se asume que la distribución es endógena para el crecimiento a través de la curva de Kuznets. Adoptan la postura de que la hipótesis de Kuznets está hecha para describir una transformación de largo plazo en la cual no sólo las estructuras de producción cambian, sino también lo hacen las instituciones.

El lado en que se encuentran las economías tiene implicaciones importantes para la reducción de la pobreza. Esta contribución del modelo junto con las ecuaciones de crecimiento, permiten interacciones dinámicas entre crecimiento y distribución.

En este estudio se estima un modelo de crecimiento endógeno para un panel de 62 países en desarrollo sobre un promedio de seis periodos: 1970 -74, 1975- 79, 1980-84, 1985-89, 1990-92, 1993-96. Dado el énfasis del efecto de la distribución del ingreso sobre crecimiento, la variable pivote en el modelo es el coeficiente de

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Gini. Los resultados para las seis versiones de la regresión sugieren que la desigualdad es negativa y está robustamente asociada con el crecimiento dando forma a una curva de pendiente negativa.

En el año 2000, Kristin Forbes estima una función de crecimiento como una función de desigualdad inicial, ingreso, capital humano, distorsiones de mercado y variables dummy para países y periodos similar al utilizado en la mayoría de los estudios. Utiliza datos de panel para reducir la omisión de variables. Los resultados de su estudio demuestran que no hay relación negativa entre desigualdad y crecimiento, de hecho sugieren que en el corto y mediano plazo un incremento en el nivel de desigualdad tiene relación positiva con el crecimiento económico subsecuente. Como un todo, su estudio demuestra que existe una relación positiva entre desigualdad y crecimiento económico.

Finalmente, en el 2007 Hatipoglu argumenta que a pesar de los diversos estudios que se han hecho en torno a la relación distribución del ingreso y crecimiento económico, la relación entre estas dos variables sigue siendo una incógnita en cuanto a su signo. En su estudio hace una conexión entre las teorías existentes y los resultados empíricos importantes; también considera el efecto de los patrones de demanda sobre el crecimiento y desigualdad, por último considera los resultados empíricos más relevantes sobre el incremento en la desigualdad del salario.

En los estudios de este tipo, las imperfecciones del mercado de capitales causan ineficiencias e incrementan las existentes. La falta de un mercado crediticio desarrollado impide que los individuos de ingresos más bajos no tengan acceso a la inversión en capital humano. Por último, argumenta que la mayoría de las veces el crecimiento económico está acompañado por un mejora en la distribución del ingreso, un ejemplo visible es la economía de la posguerra.

1.3 Mecanismos de transmisión de la relación desigualdad-crecimiento

Simon Kuznets (1955), hace mención de que al menos dos grupos de fuerzas intervienen en la determinación de la desigualdad en la distribución del ingreso antes de impuestos y excluyendo las contribuciones del gobierno en el largo plazo en países en desarrollo. El primer grupo, se relaciona con la concentración de ahorro en los grupos de ingresos más altos, el segundo recae en la estructura industrial de la distribución del ingreso, donde un potenciador de crecimiento en los países desarrollados es el cambio de agricultura a la industria. En este sentido, un factor que incide en la acumulación del ahorro en los grupos de ingresos más altos es la intervención legislativa y decisiones políticas; estas pueden estar orientadas a limitar la acumulación de riqueza a través de impuestos y otras

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políticas. Otros factores que Kuznets considera menos obvios y que intervienen en la acumulación de ahorro de la riqueza para los individuos de ingresos mas elevados, son:

1. Demográficos. En los países desarrollados de ese entonces, había tasas diferentes de crecimiento entre la población rica y pobre, existiendo control de natalidad en el primero.

2. La naturaleza dinámica de la economía con libertad de oportunidad individual. Que se refiere a la actitud emprendedora de los individuos, es decir, que contrario a lo que se podría pensar, los individuos que gozan de una fortuna monetaria no siempre se debe a herencia, sino a su actitud emprendedora que les permitió hacerse de esa fortuna.

Al respecto, William Easterly (2007) argumenta que la especificación de los mecanismos de la desigualdad es útil porque nos permite analizar la hipótesis de la desigualdad y compararla con otros determinantes del desarrollo económico que se han propuesto en la literatura. La escolaridad y las instituciones3

Jaime Ros (2004), establece que son muchos los estudios que concluyen que la distribución del ingreso afecta el crecimiento económico. En este sentido, se pueden analizar una serie de factores que se derivan de la distribución del ingreso y que influyen sobre el crecimiento económico, estos factores se dan a través de dos mecanismos:

se han propuesto como determinantes centrales del desarrollo económico que dependen de factores exógenos inherentes al país en estudio.

1. Aquellos que involucran canales sociopolíticos junto con mecanismos económicos y que afectan el crecimiento mediante su influencia sobre la acumulación de capital físico y la productividad.

2. Aquellos que esencialmente se basan en mecanismos económicos que afectan el crecimiento de los factores (capital, habilidades y trabajo) y por lo tanto, las tasas de capital y profundización en las habilidades.

Los siguientes enfoques tienen en común el hecho de que la conexión entre desigualdad y crecimiento está determinada por factores sociopolíticos que afectan la tasa impositiva y como consecuencia la tasa de inversión.

Mecanismos sociopolíticos

3 No son las instituciones per se, sino el papel que juegan las instituciones en la distribución del ingreso en una sociedad.

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1. Enfoque de la política fiscal. La distribución del ingreso afecta el crecimiento a través de sus efectos sobre los impuestos y el gasto de gobierno. La idea principal es que en regímenes democráticos la desigualdad genera presiones para redistribuir.

2. Un segundo enfoque estudia los efectos de la desigualdad en la inestabilidad sociopolítica, la desigualdad crea incentivos fuertes para que los diferentes grupos sociales se involucren en actividades lucrativas que provocan disturbios sociales que generan inseguridad en la propiedad privada. La incertidumbre resultante sobre la distribución de los recursos, incluyendo la posibilidad de expropiación, reducen las tasas de acumulación y crecimiento. En este enfoque lo que realmente importa es la desigualdad en la distribución relativa del ingreso y el poder político.

3. Un tercer enfoque afirma que la desigualdad lleva a la polarización, la cual pone en riesgo un consenso de reforma política y la seguridad de los derechos de propiedad y contractuales. Es así como bajo condiciones de gran desigualdad, esta reduce la estabilidad de las decisiones del gobierno, debilitando el consenso social.

Un primer enfoque enfatiza la conexión entre distribución del ingreso e inversión en educación, se involucran dos mecanismos aquí:

Mecanismos económicos

1. En el primer mecanismo, la existencia de restricciones crediticias no permiten a los pobres acceder a una cantidad óptima de inversión; menor desigualdad conlleva un efecto positivo sobre la inversión en capital humano.

2. En el segundo mecanismo hay un efecto de distribución de activos. Existen rendimientos decrecientes de la educación, lo que implica que el producto marginal de la inversión en capital humano de los pobres sea relativamente alta; menor desigualdad en la distribución del capital humano tiene un efecto positivo de distribución de activos sobre la eficiencia.

Un segundo enfoque relaciona la desigualdad con la tasa de fertilidad y crecimiento poblacional ya que las tasas de fertilidad tienden a caer conforme crece el ingreso per cápita. Si la tasa de fertilidad y el ingreso están inversamente relacionados, la tasa de fertilidad entre grupos de bajo ingreso tenderá a ser más alta que la de grupos de ingreso elevado. Para un ingreso per cápita promedio, la mayor desigualdad del ingreso tiende a reducir las tasas de fertilidad entre los pobres en una proporción mayor a lo que incrementarían para los ricos. La tasa de fertilidad y el crecimiento estarán positivamente influenciados por la desigualdad para un nivel dado de ingreso per cápita.

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Por último, la desigualdad puede impactar negativamente el crecimiento reduciendo el tamaño del mercado doméstico para las industrias con rendimientos decrecientes. Se argumenta que una precondición inicial para la industrialización es tener una cantidad limitada de desigualdad; el ingreso debe estar distribuido de la forma más igualitaria posible para materializar una mayor demanda para un amplio rango de manufacturas, las cuales se pueden complementar y expandirse de manera conjunta.

Derivado de la revisión a la literatura que se acaba de hacer, en este estudio se proponen como dos factores que inciden de manera significativa sobre la desigualdad en México, a la educación y a la apertura comercial, a continuación se detalla la importancia que cada uno de estos factores tiene sobre la desigualdad en un país.

1.3.1 La educación y la distribución del ingreso en una sociedad

La importancia del impacto que tiene la escolaridad sobre el ingreso personal y como mecanismo para redistribuir el ingreso en una economía es un tema discutido con frecuencia. El argumento central es que un mayor nivel de escolaridad conlleva una retribución mayor ya que el crecimiento en el desempeño productivo es más prolongado en trabajos que exigen un mayor grado de complejidad y que por ende, requieren un nivel más elevado de habilidades; y es menos pronunciado y prolongado en trabajos manuales. Por lo tanto, los individuos más capacitados y más educados tienden a tener un crecimiento más rápido y prolongado que otros en la ejecución de la misma labor (Mincer, 1958).

Un mayor nivel de escolaridad implica que un individuo invierta en su educación, esto significa renunciar a un ingreso presente en el mercado laboral. Sin embargo, el individuo no sólo está renunciando a dicho ingreso, sino que también tiene que cubrir costos de capacitación. Este costo adicional naturalmente amplía las diferencias compensatorias en las ganancias, particularmente en los niveles elevados de educación donde se espera que dichos costos se compensen (Mincer, 1958).

De esta forma, si un porcentaje importante de la sociedad invierte en educación, habrá un incremento en la oferta de mano de obra calificada ocasionando aumentos en la tasa de cambio técnico, lo cual, a su vez, incrementa la demanda relativa de mano de obra calificada para introducir la nueva tecnología en la producción. Este fenómeno incentiva la inversión educativa, por lo que la economía entra en un círculo virtuoso. Alternativamente, una trampa de poco crecimiento es posible donde el salario relativo bajo, un stock pequeño de capital humano y lento crecimiento, generan pocos incentivos para invertir en educación. (Eicher y García-Peñalosa, 2000)

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La decisión de invertir o no en educación por parte de un individuo estará determinada por la distribución del ingreso en un país y por la facilidad para acceder a financiamiento que le permita cubrir los costos de capacitación y el ingreso no percibido. Cuando hay restricciones financieras, derivadas de las imperfecciones del mercado que impiden a los pobres hacer inversiones productivas en educación, se perpetúa un proceso de crecimiento bajo y desigual. De esta forma, mientras más desigual sea la distribución inicial (y por lo tanto mayor el número de pobres que típicamente tienen restricciones financieras) más severo será este efecto. Como consecuencia, la desigualdad en la distribución de la riqueza puede impactar de forma negativa el crecimiento (Bruno et al., 1996).

Es así como la imperfección del mercado, aunado a externalidades débiles son factores determinantes del acceso a la educación por parte de los individuos. Cuando los mercados de capital son altamente imperfectos y la tecnología de producción exhibe rendimientos decrecientes de capital, la desigualdad en la distribución de la riqueza impacta negativamente al crecimiento económico. La redistribución de los ricos hacia los que están pobremente dotados de capital físico y humano genera oportunidades de inversión que, por consiguiente, fomentan el crecimiento económico. Bajo este entorno los préstamos, por concepto de crédito bancario, suelen ser caros particularmente en países en desarrollo, por lo que la riqueza familiar se convierte en un determinante importante del tamaño de la inversión (Aghion et al, 1999).

A manera de conclusión, Eicher y García-Peñalosa (2000) argumentan que la educación genera al menos tres equilibrios en la economía:

1. Costos educativos suficientemente bajos (altos) en conjunto con marcadas (débiles) externalidades educativas y altas (baja) productividad por la investigación, generan un equilibrio (trampa de pobreza) que es único, estable y con elevado (bajo) crecimiento económico.

2. Externalidades educativas suficientemente marcadas (débiles) y bajo (alto) grado de sustitución entre mano de obra calificada y no calificada, generan equilibrios múltiples que exhiben desigualdad monotónica decreciente (creciente).

3. Valores intermedios para la externalidad y para la elasticidad de sustitución entre mano de obra implican desigualdad inicial decreciente a lo largo de la senda de desarrollo, pero finalmente se presenta desigualdad creciente a medida que la acumulación de capital humano y el crecimiento económico incrementan.

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1.3.2 Apertura comercial y distribución del ingreso

Otro de los factores importantes en la determinación de la distribución del ingreso es la apertura comercial llamada por algunos autores como globalización, bajo este contexto, los países (desarrollados y en desarrollo) llevan a cabo transacciones comerciales; sin embargo, la naturaleza de sus condiciones los hace tomar sendas diferentes de crecimiento y frecuentemente se genera desigualdad en los países en desarrollo.

1.3.2.1 Teoría Hecksher-Ohlin

El argumento de que el comercio es responsable del incremento de la desigualdad salarial se deriva en gran parte de la teoría Heckscher-Ohlin. De acuerdo a esta teoría, los países se especializan en la producción de aquellos bienes que emplean intensivamente factores de producción que tienen en abundancia. Los países en desarrollo que tienen abundante mano de obra no calificada y poca mano de obra calificada, exportarán bienes de poco valor agregado; los países desarrollados cuya situación es opuesta, exportarán bienes de alto valor agregado.

Ante el proceso de apertura comercial, la economía basada en mano de obra calificada experimentará un incremento en el precio de los bienes de alto valor agregado y por tanto un incremento en la demanda de mano de obra calificada. De forma similar, la economía basada en mano de obra no calificada experimentará un incremento en la demanda de bienes de poco valor agregado. Si los salarios son flexibles, este incremento en la demanda ocasiona un aumento en el skill premium4

De esta forma, la desigualdad salarial se incrementa en el país desarrollado; alternativamente, si el salario de la mano de obra no calificada en el mercado laboral es de alguna forma rígido, la disminución en la demanda relativa de mano de obra no calificada se manifestará como un incremento en el desempleo (Aghion et al., 1999).

en el país desarrollado y disminuirá el skill premium del país en desarrollo.

Para ilustrar lo anterior, consideremos un modelo simple de Heckscher-Ohlin (HO) con dos países (desarrollado y en desarrollo), dos factores (mano de obra

4 De acuerdo a Van Zanden (2004), este concepto se refiere a la remuneración que se obtiene por invertir en capital humano, lo que implica renunciar a ingresos presentes por obtener ingresos futuros. Esta remuneración estará determinada en el largo plazo por: (1) Los costos de capacitación, (2) la tasa de interés que relaciona los ingresos futuros más elevados (que se refiere a la tasa por acceder a un crédito educativo en el mercado) y (3) el ingreso futuro esperado después de concluir el periodo de capacitación que incluye la posibilidad de que esto suceda y el número de años que gozará de esta mayor remuneración.

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calificada y no calificada) y dos bienes (agrícola y de capital). El país desarrollado tiene relativamente una mayor oferta de mano de obra calificada, dándole ventaja comparativa en bienes de capital. La apertura comercial en el país desarrollado incrementa la producción de bienes de capital y reduce la producción de bienes agrícolas; lo anterior ocasiona un incremento de la demanda de mano de obra calificada en relación a la mano de obra no calificada; al mismo tiempo incrementa el precio de los bienes de capital en relación a los bienes agrícolas y el salario de la mano de obra calificada en relación a la mano de obra no calificada. En el país en desarrollo el efecto es exactamente opuesto (Wood y Ridao-Cano, 1996).

La figura 3 es una representación gráfica de este modelo, en ella el eje vertical mide el salario relativo de la mano de obra calificada (SMOC) y no calificada (SMONC) y el eje horizontal mide el número de trabajadores calificados (MOC) en relación con el número de trabajadores no calificados (MONC).

En una economía cerrada, la curva de demanda de mano de obra calificada será la línea dd, y los salarios estarán determinados por la intersección con la curva de oferta (que se asume por el momento completamente inelástica), cuya posición depende en la dotación de mano de obra calificada y no calificada.

Figura 3 Figura 3 Teoría Hecksher-Ohlin

d

d

D

D

w1

w1*

w2*

w2

B S2 S1

S1 S2

MOC/MONC

SMO

C/SM

ON

C

Fuente: Wood y Ridao-Cano, 1996

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De esta forma, en un país en desarrollo con oferta S1 el salario relativo de la mano de obra calificada será w1

La curva que representa una economía abierta es la línea DD, que tiene tres segmentos distintos: el segmento horizontal cubre el rango de oferta de una economía diversificada en su producción

.

5

Por lo tanto, en una economía en desarrollo (a la izquierda de B) la apertura comercial reduce la demanda relativa de mano de obra calificada y su salario relativo (de w

y los segmentos de pendiente negativa comprenden una economía especializada en la producción de un solo bien (bienes de capital a la derecha y agrícolas a la izquierda).

1 a w1*), mientras que en un país desarrollado (a la derecha de B), la apertura incrementa la demanda relativa y el salario de la mano de obra calificada (de w2 a w2

1.3.2.2 Teoría Stolper-Samuelson

*).

En la tesis neoliberal de la apertura de mercados, es decir, un libre flujo de mercancías e inversiones, propicia una mejor distribución del ingreso por dos razones principales: primero, incrementa las exportaciones, empleo y valor agregado; segundo, facilita la operación de las fuerzas del mercado y el mecanismo de precios que permiten a los recursos ser distribuidos más eficientemente. Las políticas recomendadas por la tesis neoliberal para alcanzar las metas descritas son la liberalización comercial, inversión en el mercado laboral, privatización y disciplina fiscal (Ángeles, 2006a).

La apertura de la cuenta de capitales acompañada de la liberalización de los mercados de capitales y el proceso de privatización, generarán las condiciones para el ingreso de grandes flujos de capitales extranjeros; se espera que incremente la eficiencia por la transferencia de tecnología. De esta forma, se espera que el estímulo a las exportaciones incrementen su oferta y la inversión en el sector comercio. Adicionalmente, la inversión extranjera directa emerge como una fuente de financiamiento, mientras el porcentaje crédito bancario tiende a caer, este patrón abre la posibilidad de distribuir más recursos tanto al gobierno como al sector privado.

La liberalización intenta reducir distorsiones del mercado, para bajar los costos laborales y para impulsar la competitividad y el empleo que impactan positivamente el crecimiento económico. Se espera que en condiciones de liberalización, el mercado de trabajo se ajuste al principio de ventaja comparativa. El mercado de trabajo está ligado a la liberalización comercial y de la cuenta

5 Es decir, una economía que produce tanto bienes de capital como agrícolas

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de capitales porque también estimula la producción, que a su vez incrementa el empleo y el salario en el sector que exporta y por lo tanto una redistribución del ingreso.

Al liberalizarse el mercado, las empresas estatales se privatizarán y en conjunto con la entrada de IED provocará una serie de fusiones y adquisiciones empresariales a través de las fronteras creando posiciones dominantes y mercados oligopólicos (corporaciones multinacionales o CMNs). Este fenómeno debilita el poder de mercado de las pequeñas y medianas empresas del país subdesarrollado resultando en un deterioro de la industria doméstica y la concentración del capital.

La posibilidad de atraer nueva inversión o de retener CMNs puede resultar en la implementación de políticas de incentivos fiscales y reducción de impuestos por parte del gobierno en cuestión. Este hecho tiene dos consecuencias negativas relevantes: primera, las políticas diseñadas específicamente para beneficiar a las CMNs puede repercutir en la base impositiva, restringiendo el gasto social y redistributivo; segunda, el trato preferencial impositivo y otros incentivos para captar flujos de IED puede afectar la competitividad de la industria local creando distorsiones que afectan la inversión doméstica.

De esta forma, los argumentos críticos de la IED señalan que el creciente poder de negociación de las CMNs, la posibilidad de captar o retener la inversión extranjera y la erosión de la política macroeconómica nacional, que puede ser causada por acciones de las CMNs, son factores que adversamente pueden afectar la distribución del ingreso (Ángeles y Ortiz, 2010).

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Capítulo 2. Análisis de la desigualdad del ingreso: concepto y medición

2.1 Del proceso de distribución del ingreso a la desigualdad

Una confusión frecuente en el análisis teórico-empírico de la desigualdad se presenta entre lo que podríamos llamar desigualdad estructural y desigualdad de mercado. La desigualdad estructural refleja eventos históricos tales como conquistas, colonizaciones, esclavitud y distribución de la tierra por parte del estado, esto crea una sociedad elitista. Las fuerzas del mercado también ocasionan desigualdad, pero justo porque el éxito en el libre mercado es tan desigual entre los diferentes individuos, ciudades, regiones, empresas e industrias. En teoría, sólo la desigualdad estructural es inequívocamente negativa para el desarrollo subsecuente; la desigualdad de mercado tiene efectos ambiguos ya que puede tener algunos de los efectos adversos mencionados, pero si se elimina podría desincentivar el mercado (Easterly, 2007). En este estudio, lo que interesa analizar es la desigualdad del ingreso bajo un contexto de mercado.

Para entender como se origina la desigualdad de mercado, se utilizará el análisis hecho por Samuel Morley (2000) sobre un modelo esquemático del proceso de distribución donde se analizan los factores (también conocidos como mecanismos de transmisión) que distribuyen el ingreso en una sociedad con el paso del tiempo.

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La figura 4 presenta un esquema de los elementos que influyen sobre la distribución del ingreso en un momento dado y en el tiempo. El componente clave del modelo es una abstracción denominada mercado de factores que se define como una red de contratos, acuerdos de fijación de precios y entendimientos que determinan los precios de cada uno de los factores de producción. El modelo considera cuatro factores: capital físico, mano de obra calificada, mano de obra no calificada y tierra.

Figura 4 Esquema del proceso de distribución

Acervo de activos, t (1)

Mercado de factores, t (2)

Factores de demanda, t Reformas

Estrategias de crecimiento Política macroeconómica

(3)

Distribución de activos, t

(4)

Precios de factores, relativos, t

(5)

Gobierno (6)

Factores del lado de la oferta, t Educación, Inversión, Migración,

Capacitación, Experiencia

(7)

Distribución primaria del ingreso, t

(8)

Distribución familiar, t

(9)

Período de tiempo t

Período de tiempo t+1

Acervo de activos, t+1 (10)

Mercado de factores, t+1 (11)

Factores de demanda, t+1 (12)

Distribución de activos, t+1 (13)

Precios de factores, t+1 (14)

Factores del lado de la oferta, t+1

(15)

Distribución primaria del ingreso, t+1

(16)

Acervo de activos, t+2 (17)

Fuente: Samuel Morley (2000)

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Los precios son determinados en los mercados de factores por la interacción entre la oferta de cada factor y la demanda de servicios de factores; de esta forma, los mercados se equilibran a un precio en que alguien está dispuesto a usar la oferta disponible de cada factor. Este conjunto de precios de equilibrio de mercado determina el precio relativo de la mano de obra calificada y no calificada y la tasa de retorno del capital y la tierra.

En el corto plazo, la oferta de factores es fija porque cada factor es un acervo que produce un flujo de servicios. Este análisis fracciona el tiempo en periodos suficientemente breves para que se puedan considerar los acervos como constantes. En cada uno de estos periodos, un acervo fijo de factores queda determinado por decisiones de inversión previas y un conjunto de curvas de demanda de factores (flecha de la casilla 1 a la 2).

El crecimiento económico y la política macroeconómica expansionista incrementan la demanda de cada factor, incrementando su precio (flecha de la casilla 3 a la 2).De esta forma, los precios de los factores relativos dependen de la naturaleza del proceso de crecimiento ya que si dicho proceso está encabezado por sectores que emplean en su mayoría mano de obra calificada, la brecha salarial se ampliará. Por otro lado, si el proceso de crecimiento está encabezado por sectores que emplean en su mayoría mano de obra no calificada, la brecha salarial disminuirá. La combinación del acervo de activos y de los factores de demanda produce el conjunto de precios de factores de corto plazo señalado en el diagrama (flechas de las casillas 1 y 3 a la 2 y de la casilla 2 a la 5).

La dinámica de este proceso viene de los factores del lado de la oferta (casilla 7) ya que la inversión incrementa el acervo de capital físico, el sistema educativo produce graduados que ingresan a la fuerza laboral y modifican la oferta de mano de obra calificada y no calificada, la capacitación y la experiencia también contribuyen a la acumulación de capital humano6

Hasta ahora se ha analizado el proceso mediante el cual se establece la valoración de los factores de producción; sin embargo, la distribución de la

. Por ultimo, la migración cambia la posición de las curvas de oferta de factores y puede afectar la mano de obra calificada y no calificada.

6 El concepto capital humano se refiere a una inversión con beneficios futuros en educación y capacitación para los individuos y la sociedad; es una inversión que eleva la calidad y la productividad laboral incrementando los niveles de ingresos futuros (Bracho y Carrillo, 1994). Esta teoría fue desarrollada a mediados del siglo XX y se inscribe en la perspectiva del análisis microeconómico. Por lo tanto, parte del supuesto de que los sujetos son entidades individuales con capacidad de decidir racionalmente en el mercado (Chiswick, 2003). De esta forma, el término acumulación de capital humano se refiere a un porcentaje creciente de la fuerza laboral con estudios superiores a lo largo del tiempo. Este acontecimiento se puede apreciar mediante la flecha que va de la casilla 7 a la 10.

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propiedad de esos factores determina la distribución de la renta primaria, puesto que es el propietario el que recibe el pago por los servicios de los factores. Por lo tanto, en el corto plazo, la distribución primaria está determinada por los precios de los factores provenientes del mercado de factores y por el patrón de la propiedad de los factores de producción (flechas de las casillas 4 y 5 a la casilla 8).

Debido a que los efectos de la inversión son visibles a largo plazo, son los cambios provenientes del lado de la demanda los que explican los cambios observados en la distribución primaria. Sin embargo, las adiciones a los acervos de capital físico, educación, jubilaciones y otros, hacen que los acervos de activos varíen con el tiempo (flecha de la casilla 7 a la 10) De forma simultánea, los factores del lado de la demanda estarán cambiando; por lo tanto, en el tiempo, los precios relativos reflejan cambios en la oferta y la demanda.

La retroalimentación dinámica entre los precios de los factores y las variaciones de la oferta de factores mediante la inversión (representada por la flecha de la casilla 5 a la 7) es otra característica importante del proceso de distribución ya que representa el hecho de que los precios relativos, o retorno de capital determinados en el mercado de factores afectan las decisiones de inversión y educación, al aumentar la tasa de retorno del capital físico, aumenta la inversión.

De la misma forma, al incrementarse la brecha salarial entre mano de obra calificada y no calificada se incrementa la demanda de educación media y superior, esto ocasiona un aumento en la oferta de mano de obra calificada en el largo plazo que reducirá la brecha salarial. Este fenómeno se debe a la función dual del ingreso en el sistema de mercado ya que el ingreso relativo determina la distribución en cada momento, y a su vez, es el incentivo que ocasiona un cambio en el comportamiento de los agentes económicos.

Un aspecto fundamental que determina la inversión en capital humano es la capacidad de las familias para financiar el costo educativo, esta restricción financiera depende de la distribución del ingreso familiar y el nivel socioeconómico (flecha de la casilla 9 a la 7).

El papel del gobierno dentro de este esquema distributivo es el de proveer educación ya sea gratuita o a un precio óptimo (flecha de la casilla 6 a la 7); asimismo, establece el salario mínimo que incide en los precios de los factores relativos y el empleo (flecha de la casilla 6 a la 5); administra programas de transferencia, que inciden sobre la distribución primaria y la distribución familiar o personal (flechas de la casilla 6 a la 9). Por último, el gobierno influye en la distribución del ingreso mediante la política macroeconómica (flecha de la casilla 6 a la 3).

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2.2 Acerca de la noción de desigualdad

De acuerdo con Cortés y Rubalcava (1982), en la distribución del ingreso se trata de encontrar aquella forma de repartición que asegure el máximo de bienestar para la sociedad, o bien, que garantice su desarrollo futuro sobre la base del sacrificio del consumo presente; Sin embargo, la técnica estadística que habitualmente se usa para estudiar la desigualdad social ha llevado a privilegiar explícita, o a veces implícitamente, el criterio de igualdad democrática: a todos les debe corresponder la misma cantidad.

La mayoría de los coeficientes estadísticos utilizados para la desigualdad utilizan como criterio la norma democrática, por lo tanto, cuando se emplean estos coeficientes para la medición de un aspecto en particular sin analizar el grado de aplicación al problema en estudio, se acepta implícitamente la validez de ese patrón (Cortés y Rubalcava, 1982).

En este sentido, hay tres ideas que aparecen casi siempre estrechamente relacionadas a la noción de desigualdad: nivel de la variable, cambio en el grado (o nivel) de la concentración y forma de la desigualdad (Cortés y Rubalcava, 1982).

Desde el punto de vista estadístico, la concentración tiene que ver con la manera en como se reparte el total de una variable (por ejemplo “Y”) entre un conjunto de observaciones o unidades (por ejemplo “n”). Al monto total de la variable Y se le denomina “nivel de la variable”.

La diferenciación entre el nivel (que se puede captar a través de una medida de tendencia central) y su repartición (es decir, el grado de la desigualdad) resulta ser importante porque nos proporciona elementos clave para interpretar con precisión los resultados que arrojan las medidas estadísticas ya que podríamos llegar a sostener que cuando el nivel de la variable se concentra en un periodo determinado, los ricos tienen más y los pobres menos, lo cual puede ser o no una aseveración correcta, pero no es posible basarla en la pura evidencia que nos proporciona el aumento en el nivel de desigualdad. De acuerdo con lo anterior, se define el cambio en el nivel de desigualdad como las variaciones que experimentan a través del tiempo los niveles de concentración de una variable.

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Tabla 1 Nivel constante de la variable y desigualdad creciente

Tiempo 1 Tiempo 2

Unidad Valor de la variable Unidad Valor de la

variable 1 5 1 1 2 10 2 10 3 100 3 104

115 115 Fuente: Cortés y Rubalcava (1982)

Tabla 2 Nivel constante de la variable y desigualdad decreciente

Tiempo 1 Tiempo 2


variable 1 5 1 7 2 10 2 10 3 100 3 98


En las dos tablas anteriores el nivel de la variable se mantiene constante y lo que se modifica es el cambio en el grado de desigualdad. De esta forma, cuando la desigualdad aumenta la brecha entre ricos y pobres aumenta (tabla 1) y cuando la desigualdad disminuye, la brecha también (tabla 2).

Estos resultados nos indican que la única forma en como se pueden alterar los niveles de desigualdad en la repartición de un total constante es a través de redistribuciones que se observan en cambios de las cantidades de las diferentes observaciones.

Tabla 3 Nivel creciente de la variable y desigualdad constante

Tiempo 1 Tiempo 2


variable 1 5 1 10 2 10 2 20 3 100 3 200


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En la tabla 3 se aprecia que las observaciones se modificaron en la misma proporción por lo que la desigualdad permanece constante y lo que se incrementa es el nivel de la variable. En este caso, aunque la variación proporcional haya sido idéntica para todas las observaciones, quien tenía en un principio una mayor proporción del nivel de la variable recibió un mayor incremento en términos absolutos.

Tabla 4 Nivel de la variable y grado de desigualdad creciente

Tiempo 1 Tiempo 2


variable 1 5 1 7 (3) 2 10 2 20 (20) 3 100 3 203 (207)

115 230 (230) Fuente: Cortés y Rubalcava (1982)

Tabla 5 Nivel de la variable creciente y desigualdad decreciente

Tiempo 1 Tiempo 2


variable 1 5 1 15 (9) 2 10 2 20 (10) 3 100 3 195 (99)

115

230 (118)

Fuente: Cortés y Rubalcava (1982)

En las tablas 4 y 5 el nivel de la variable se ha duplicado, en la tabla 4 la desigualdad se incrementó y en la tabla 5 disminuyó.

Las variaciones señaladas en la tabla 4 permiten sostener que para ambos casos7

77 Es decir, tanto para los números que están entre paréntesis y los que no están en ellos.

la distribución se concentró. En la primera columna sólo la segunda observación se modificó en la misma proporción del nivel de la variable, la primera observación se modificó en una proporción menor y la tercera en una proporción mayor. Los números entre paréntesis reflejan una situación similar, sólo que en este caso la variación de la primera observación fue negativa.

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Los resultados anteriores permiten afirmar que si aumentan simultáneamente el nivel de la variable y su grado de concentración, la mayor desigualdad no necesariamente significa un empobrecimiento de los pobres y una mejoría de los ricos. El incremento en el nivel y grado de desigualdad puede ser compatible con un alza de las cantidades en manos de todos o en una caída de los montos percibidos por los más pobres.

En la tabla 5 se puede apreciar que al duplicarse el nivel de la variable, la cantidad de la primera observación se ha triplicado, la segunda observación presentó la misma variación que el nivel de la variable y la tercera observación incrementó, pero en menor cuantía. Para el caso de los valores entre paréntesis, sólo la segunda observación experimentó una variación proporcional idéntica a la del nivel de la variable, la primera observación se incrementó, pero en menor cuantía y la tercera sufrió una variación negativa. En conjunto, estas variaciones reflejaron una disminución de la desigualdad.

Los resultados anteriores permiten afirmar que cuando el total de una variable aumenta y la desigualdad disminuye, todas las observaciones se incrementan. En este caso, quien tenía en un principio una mayor proporción del nivel de la variable recibió un menor incremento en términos relativos.

Tabla 6 Nivel decreciente de la variable y desigualdad constante

Tiempo 1 Tiempo 2


variable 1 5 1 2.5 2 10 2 5.0 3 100 3 50.0

115 57.5 Fuente: Cortés y Rubalcava (1982)

Para el caso de la tabla 6, se observa que el nivel de la variable registró una variación negativa por lo que ahora es 50% menor. A pesar de que la desigualdad permaneció constante esto no significa que nada haya cambiado; por el contrario, todas las observaciones resintieron la disminución del nivel de la variable en la misma proporción. En términos absolutos quien perdió más fue la tercera observación.

Estas tablas clasifican las distintas combinaciones posibles de la desigualdad y el nivel de la variable, esto nos permite identificar la situación de la desigualdad en una sociedad ya que existen análisis de desigualdad social en los que al realizar las mediciones correspondientes y hallar, por ejemplo, que ha tenido un lugar un

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proceso de concentración, se sostiene que se han producido transferencias de los pobres hacia los ricos; o que al constatar que la desigualdad ha disminuido se afirme que la transferencia se dio de forma inversa. Aseveraciones como ésas sólo pueden formularse válidamente en el caso de que el total de la variable repartida se haya mantenido constante. La variación en el grado de desigualdad dependerá tanto de la manera como se distribuya el aumento (o disminución), como de las transferencias, si es que las hubo (Cortés y Rubalcava, 1982).

En palabras de Cortés y Rubalcava (1982), lo que interesa destacar es que a partir de la noción forma de la desigualdad surgen interrogantes que dirigen el análisis a una dimensión del problema que no se agota con el simple estudio de la variación experimentada por el grado de desigualdad.

A manera de resumen, en los estudios de desigualdad se entrelazan varias dimensiones:

1. El nivel global que alcanza el total de la variable y sus modificaciones en el tiempo. Para dar cuenta de ellas, desde el punto de vista estadístico se debe recurrir al uso de la medida de tendencia central más apropiada al tipo de problema que se trata, de esta manera se establece si el nivel de la variable es constante, creciente o decreciente.

2. El grado (o nivel) de desigualdad existente en una distribución de frecuencias y sus variaciones temporales. Para capturar el nivel de desigualdad (es decir la forma como se reparte un total entre un conjunto de observaciones o casos) se construyen una serie de indicadores estadísticos para tener una idea de cuán próximo se encuentra el valor calculado al que representa la situación de concentración máxima o al que simboliza la equidistribución y para disponer de evidencia que permita sostener si el grado de desigualdad aumentó o disminuyó en el periodo estudiado.

3. Otra de las cuestiones que es materia de preocupación en los estudios de desigualdad es la de llegar a conocer quiénes han sido los beneficiados. Sin embargo, esta inquietud resulta aún muy vaga para orientar el camino del análisis estadístico. Este interés podría entenderse dinámicamente en dos sentidos distintos: ¿quiénes han resultado perjudicados o beneficiados por la distribución?, tanto en términos absolutos como relativos.

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2.3 La medición de la desigualdad del ingreso

A continuación se analizan algunas técnicas para la medición de la desigualdad, considerando los criterios que deben cumplir los “buenos” indicadores de desigualdad ya que no es una tarea sencilla. Según Debraj Ray (2006) es necesario considerar que todo buen indicador de desigualdad debe cumplir con los siguientes principios:

1. Principio de anonimato. Las permutaciones de renta entre personas no deberían ser importantes para juzgar la desigualdad. Formalmente, significa que siempre podemos presentar nuestra distribución de la renta de tal manera que y1<y2<…< yn´

2. Principio de la población. La clonación de toda la población (y de su renta) no debería alterar la desigualdad. En términos más formales, si comparamos una distribución de la renta entre otra población de 2n personas en la que el reparto de la renta se repita dos veces, no debería existir ninguna diferencia de desigualdad entre las dos distribuciones de la renta. El principio de la población es una forma de decir que su tamaño no importa: lo único que importa son las proporciones de la población que perciben diferentes niveles de renta.

.

3. Principio de la renta relativa. De la misma manera que los porcentajes de la población son importantes y los valores absolutos no lo son, es posible afirmar que sólo deben importar las rentas relativas, no así sus niveles absolutos. Si se obtiene una distribución de la renta a partir de otra aumentando o reduciendo la renta de todo el mundo en el mismo porcentaje, la desigualdad debe ser la misma en las dos distribuciones. Los niveles de renta, en y por sí mismos, no significan nada en lo que se refiere a la medición de la desigualdad.

4. El principio de Dalton. Este criterio formulado por Dalton es fundamental para elaborar medidas de la desigualdad. Sea (y1,y2,…,yn) una distribución de la renta y consideremos dos rentas, la yi y la yj, tales que yi<yj

Para definir formalmente una medida de desigualdad, se puede decir que es una regla que asigna un grado de desigualdad a cada distribución posible de la riqueza nacional. En otras palabras, se toma cada distribución de la renta y se le asigna un valor que puede concebirse como la desigualdad de esa distribución (Debraj, 2006).

. Una transferencia de la renta de la persona que no es más rica a la que no es más pobre se denomina intransferencia regresiva. El principio de Dalton establece que si es posible conseguir una distribución de la renta a partir de otra realizando una serie de transferencias regresivas, la distribución final debe considerarse más desigual que la inicial.

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La manera más fácil para medir la desigualdad es dividiendo la población en quintiles, del más pobre al más rico y detallar los niveles o proporciones de ingreso acumulados para cada nivel (Haughton y Khandker, 2009).

A menudo se utilizan las siguientes medidas (completas) de la desigualdad (Debraj, 2006):

1. El recorrido. Este valor viene dado por la diferencia entre las rentas de las personas más ricas y las rentas de las más pobres, dividida por la media para obtener una cifra que sea independiente de las unidades en las que se mida la renta. Así, el recorrido R viene dado por

𝑅 = 1𝜇

(𝑦𝑚 − 𝑦1) (10)

2. Los índices de Kuznets. Simon Kuznets introdujo estos índices en su estudio pionero de la distribución de la renta de los países desarrollados y en vías de desarrollo. Estos índices se refieren al porcentaje de la renta que obtiene el 20 o el 40% más pobre de la población o el 10% más rico, en términos más generales, al cociente entre el porcentaje de la renta que obtiene el x% más rico y el que obtiene el y% más pobre donde x e y representan cifras como 10, 20 o 40. Los índices son esencialmente segmentos de la curva de Lorenz y, al igual que el recorrido, son útiles en las situaciones en las que no dispone de datos detallados sobre la distribución de la renta.

3. La desviación absoluta media. Ésta es la primera medida que tiene en cuenta toda la distribución de la renta. La idea es sencilla: la desigualdad es proporcional a la distancia con respecto a la renta media. Basta, pues, con tomar todas las distancias en valor absoluto de la renta con respecto a la renta media, sumarlas y dividir por la renta total para expresar la desviación media en porcentaje de la renta total.

𝑀 = 1𝜇𝑛∑ 𝑛𝑗�𝑦𝑗−𝜇�𝑚𝑖=𝑗 (11)

4. El coeficiente de variación. Una manera de evitar la insensibilidad de la desviación absoluta media es dar más peso a las mayores desviaciones de la media. Una conocida media estadística que hace precisamente eso es la desviación típica (véase el apéndice 2) que eleva el cuadrado todas las desviaciones con respecto a la media.

5. El coeficiente de Gini. El método de Gini parte de una base que es totalmente diferente de las medidas como M y C. En lugar de tomar las desviaciones con respecto a la renta media, toma la diferencia entre todos

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los pares de renta y simplemente suma las diferencias (absolutas). Es como si la desigualdad fuera la suma de todas las comparaciones posibles de desigualdad entre pares de personas. Simbólicamente, el coeficiente de Gini viene dado por:

𝐺 = 12𝑛2𝜇

∑ ∑ 𝑛𝑗𝑛𝑘�𝑦𝑗 − 𝑦𝑘�𝑚𝑘=1

𝑚𝑗=1 (12)

La doble sumatoria significa que primero sumamos todas las ks, manteniendo constantes todas las j y a continuación sumamos todas las j.

El coeficiente de Gini satisface los cuatro principios mencionados y, por lo tanto, es coherente con el criterio de Lorenz. También, es deseable que la medida de la desigualdad cubra los siguientes criterios (Haughton y Khandker, 2009):

1. Fácil descomposición. La desigualdad se puede descomponer por grupos de población, fuentes de ingreso o en otras dimensiones.

2. Pruebas estadísticas. Debe ser posible hacer pruebas de significancia para los cambios del índice a través del tiempo. Lo cual ya no representa tanto problema debido a que los intervalos de confianza pueden ser generados usando técnicas estadísticas de bootstrapping.

2.4 La temporalidad de la información para el análisis de la desigualdad

Uno de los aspectos más importantes para el análisis de la desigualdad, es la temporalidad de la información y el tratamiento que se le debe dar a esta. Las estimaciones se hacen utilizando datos de corte transversal, datos de panel, y en menor medida, series de tiempo. Debido a la falta de información o la dudosa calidad de la existente, no se ha llegado a un consenso sobre cual de los métodos de estimación es el más adecuado para el análisis.

Al respecto Atkinson y Brandolini (2002), argumentan que un asunto fundamental, en el análisis de los cambios intertemporales en la desigualdad del ingreso tiene que ver con elegir entre abordar el enfoque de “tendencias” o el de “episodios”. Se utiliza el término “tendencias” para denotar un cambio promedio de largo plazo. Sin embargo, la distribución del ingreso se caracteriza por un comportamiento irregular por periodos pequeños y una aceleración drástica (ya sea como una distribución equitativa o inequitativa), por lo que la búsqueda de una tendencia puede arrojarnos resultados no confiables y, en su caso, resulta mejor emplear el término “episodios”, es decir, el momento en que la desigualdad cayó o se incrementó.

Las comparaciones de desigualdad entre países usando datos de corte transversal exigen que los datos cumplan más requisitos que los datos de series

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de tiempo. Mientras las diferencias entre países (medidas de desigualdad, importancia de los componentes del ingreso, ajustes por participación en el ingreso, calidad de los datos sobre desigualdad y la metodología de las encuestas) sean constantes a lo largo del tiempo, no representarán problema alguno en su estimación. Las características específicas de cada país afectarán las estimaciones con datos de corte transversal, mientras que serán irrelevantes para el caso de series de tiempo. Por otra parte, si la calidad de los datos cambia a lo largo del tiempo, si los componentes del ingreso -que son menos (o más)- publicados reflejan cambios significativos, tanto los datos de series de tiempo como de corte transversal se verán afectados (Gottschalk y Smeeding, 1997).

En este mismo sentido, Lundberg y Squire (1998), afirman que hay muchos problemas cuando se utilizan datos de corte transversal. Primero, está el problema de la selección de la muestra, el número de observaciones varían por país, por región y por nivel de ingreso. Segundo, hay una gran cantidad de información sin registrar entre los países, es importante conocer estas variaciones para aislar el efecto de la relación crecimiento y desigualdad. Lo anterior se lleva a cabo de mejor manera con datos longitudinales: observaciones repetidas de cada país a lo largo del tiempo.

Como el análisis de movimientos de largo plazo es todavía un campo de investigación no explorado, ya que las opiniones difieren en cuanto a si se debe hacer el estudio como una secuencia de episodios en lugar de una tendencia (Atkinson y Brandolini., 2002). En este sentido, se observa lo siguiente:

1. Primero, la elección de tendencia depende crucialmente del periodo inicial y final ya que los movimientos de largo plazo de la desigualdad pueden ser malinterpretados por la heterogeneidad en las bases de datos.

2. Segundo, una tendencia aparentemente común, entre países puede denotar patrones muy diferentes en periodos de cambio menores.

De forma específica, se deben considerar los siguientes aspectos:

1. Información delimitada sobre tendencia. En muchos países, las encuestas de ingresos sólo están disponibles para un lapso reducido de tiempo. Al disponer de información de dos periodos se pueden calcular las variaciones entre ellos, pero esto nos puede arrojar un resultado erróneo del comportamiento de esta variable, por lo que se corre un gran riesgo al tomar un número reducido de años para extrapolar tendencias de largo plazo.

2. Efectos de ciclos económicos. Debido a las variaciones cíclicas en la desigualdad, las tendencias basadas en datos de corte transversal

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pueden generar una interpretación errónea por el comportamiento pro-cíclico o contra-cíclico que pueda presentar la desigualdad. Por otro lado, analizar el comportamiento de la desigualdad durante un periodo de largo plazo provee una medida más satisfactoria.

3. La “mezcla” de bases de datos y definiciones. Algunos análisis de tendencia tienen fuentes combinadas con definiciones de desigualdad diferentes y bases de datos heterogéneas a través del tiempo, por lo que existe incertidumbre sobre la confiabilidad de la información.

Otro aspecto que se debe considerar es que entre países, datos de series de tiempo consistentes no necesariamente existen o hay series basadas en fuentes diversas y con definiciones no diferentes. Los coeficientes de Gini son publicados para un rango de países, pero no hay un consenso sobre la definición en que se fundamenta su cálculo. Por ejemplo, las series se pueden referir al ingreso antes de impuestos o al ingreso disponible. La significancia de tales diferencias depende de las circunstancias de cada país. Las fuentes y los métodos varían en cuanto a calidad entre países (Atkinson y Brandolini, 2001).

En su estudio, Atkinson y Brandolini (2001) argumentan que la experiencia obtenida del análisis de tres países sirve para resaltar dos puntos clave: primero, asegurar la consistencia a lo largo del tiempo requiere cuidado considerable y especial atención a las fuentes; segundo, considerar un rango más amplio de evidencia, como algunas bases de datos alternativas, nos permiten contar una base de datos más enriquecida.

Aunque analizar la relación crecimiento-desigualdad mediante datos de series de tiempo conlleva una selección exhaustiva de la información para tener la certeza sobre su veracidad, Atkinson (1981) afirma que este tipo de información resulta ser la más adecuada ya que las oportunidades se reflejan mejor en la renta a lo largo del ciclo vital que en la renta en cualquier período determinado. En un momento cualquiera existen individuos cuya renta corriente es reducida, pero aumentará más adelante (por ejemplo, estudiantes o aprendices), o que han tenido rentas más elevadas en el pasado (por ejemplo, jubilados). La renta a lo largo del ciclo vital, por el mismo razonamiento empleado anteriormente, estará menos desigualmente distribuida que la renta corriente en general.

En este estudio y debido a que no se cuenta con información de series de tiempo de las variables en estudio, se procede a estimar un modelo de datos de panel para los periodos 1994, 1996, 1998, 2000, 2002 y 2004 por entidad federativa.

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Capítulo 3. Evidencia empírica de la relación crecimiento y desigualdad

3.1 Información disponible para el análisis de la relación crecimiento- desigualdad por entidades de la república mexicana

La gran mayoría de los estudios sobre desigualdad tienen como fuente principal la información de encuestas aplicadas en hogares, pues estas encuestas cubren un amplio rango de fuentes de ingreso de los individuos y familias. En México, esta base de datos se conoce como Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto de los Hogares (ENIGH).

Desde su implementación esta encuesta se centra en atender las demandas de información sobre la distribución del ingreso y el gasto de los hogares, planteadas por diversos usuarios de la administración pública nacional y del medio académico para construir algunos indicadores básicos en la instrumentación de la política económica y social en las investigaciones sobre los niveles de vida de la población (INEGI, 1984-2006).

De forma específica, la ENIGH genera información sobre:

1. La estructura del ingreso corriente de los hogares según la fuente de donde provenga;

2. La estructura del gasto corriente de los hogares en la adquisición de bienes de consumo final (duraderos y no duraderos) así como las transferencias a otras unidades;

3. El valor de los bienes y servicios que autoconsumen los hogares, así como del pago en especie y los regalos recibidos;

4. La estructura de las percepciones; 5. La estructura de las percepciones financieras y de capital; 6. La estructura de las erogaciones financieras y de capital; 7. Las características socio-demográficas de los miembros del hogar; 8. La condición de actividad y las características ocupacionales de los

miembros del hogar de 12 años y más; 9. Las características de infraestructura de la vivienda y de equipamiento del

hogar.

La metodología para realizar las encuestas de los años 1984, 1989, 1992, 1994, 1996, 1998, 2000, 2002, 2004 y 2005, no ha sufrido alteraciones drásticas. En esencia el marco conceptual ha sido el mismo en el transcurso de los años en que se han realizado las encuestas; además de que los objetivos específicos no han sufrido cambios, ya que se continúa evaluando los mismos criterios, lo que ha cambiado es el tamaño de la muestra, es decir el número de viviendas, el número de habitantes, la condición de actividad y las características ocupacionales de los

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miembros del hogar, el valor de los bienes y servicios que autoconsumen los hogares, la estructura del ingreso y del gasto, han ido transformándose de acuerdo a como crece la población y a como se han ido transformando las condiciones de vida y desarrollo que el mismo sistema demanda.

Para analizar los impactos de los mecanismos de transmisión sobre la desigualdad y por ende el crecimiento económico en México y por entidades, se utilizarán cuatro variables: el coeficiente de Gini, que es la medida de desigualdad que cumple con los principios mencionados en el capítulo anterior; el producto interno bruto, que mide el crecimiento económico; el porcentaje de la población matriculada por nivel de estudio (básico, medio superior y superior) que nos permite analizar los efectos de la educación sobre la desigualdad; y la inversión extranjera directa, que nos permite medir los efectos de la apertura comercial sobre la desigualdad.

3.1.1 Coeficiente de Gini

Se tomó la base de datos de coeficientes de Gini por entidad de la república construida por Genaro Aguilar (2009) basándose en la ENIGH 1984, 1992, 1994, 1996, 1998, 2000, 2002, 2004 y 2005.

Genaro Aguilar (2009) observó que en los archivos de ingresos de las personas los datos estaban presentados de forma que cada tipo de ingreso ocupaba un registro. Una persona podía tener tres o cuatro registros en caso de que tuviera tres o cuatro fuentes de ingreso. De esta forma, a partir del archivo de ingreso original, eliminó los ingresos eventuales, calculó el ingreso corriente total por persona y sumó los ingresos de todas las personas con ingreso de cada familia, generando un nuevo archivo que contenía el ingreso total de la familia; posteriormente mezcló este nuevo archivo con el de las características de la familia para obtener el número de integrantes de la familia, después de esto calculó el ingreso familiar per cápita.

Esta información la llevó para el archivo que contenía los datos de las personas y las cruzó con los registros individuales, creó un nuevo archivo con ingreso de las personas, ingreso familiar per cápita, factor de expansión (que indica a cuántas personas, por el diseño muestral, representa cada registro de la encuesta). A partir de estos archivos calculó el coeficiente de Gini.

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3.1.2 Producto interno bruto

La base de datos del Producto interno bruto por entidad federativa, fue tomada del Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI), el periodo que se contempla en esta base de datos es a partir del año 1994 hasta el año 2007 y la unidad de medida es en miles de pesos.

Es necesario destacar que para el cálculo de las cifras anuales del periodo 1993-2003 del PIB por entidad federativa se utilizaron para el sector productor de bienes, los precios del año base 1993 en tanto que para la mayoría de los servicios se utilizó el método de deflactación de los valores corrientes utilizando para ellos índices de precios apropiados (INEGI, 2010).

Para calcular el producto interno bruto per cápita sólo se dividió el PIB por entidad entre la población por entidad (población a mitad de año según cifras de CONAPO), conforme a lo siguiente:

𝑃𝐼𝐵𝑃𝐶 = 𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑃𝑜𝑏 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 (13)

Además, se generaron las variables logaritmo natural del producto interno bruto (LNPIB) y el logaritmo natural del producto interno bruto per cápita (LNPIBPC).

3.1.3 Inversión extranjera directa

La información de inversión extranjera directa (IED) por entidades en millones de dólares se obtuvo del Banco de Información Económica (BIE) del Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI).

La IED se integra con movimientos de inversión notificados al Registro Nacional de Inversión Extranjera (RNIE) y materializados en el año de referencia, más importaciones de activo fijo por parte de maquiladoras. A partir de 1999, se incluye además los conceptos de nuevas inversiones fuera del capital social, reinversión de utilidades y cuentas entre compañías que se han notificado al RNIE.

La información geográfica de la inversión extranjera directa (IED) se refiere a la entidad federativa donde se ubica el domicilio del representante legal o de la oficina administrativa de cada empresa (único dato que proporcionan los inversionistas extranjeros cuando notifican al RNIE sus movimientos de inversión), y no necesariamente a la entidad federativa donde se realizan las inversiones. Esta misma situación se observa en la clasificación por entidad federativa de las importaciones de activo fijo por parte de sociedades maquiladoras con IED.

Asimismo, se construyó la IED per cápita, para su cálculo se emplean cifras poblacionales de CONAPO conforme a lo siguiente:

𝐼𝐸𝐷𝑃𝐶 = 𝐼𝐸𝐷 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑃𝑜𝑏 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 (14)

37

3.1.4 Proporción de la población matriculada por nivel de instrucción (Básico, medio superior y superior)

Derivado del estudio de Robert Barro (2000), donde utiliza datos de años de escolaridad para varios países para analizar los efectos de la educación sobre la desigualdad, en este estudio se propone un indicador de la proporción de población matriculada en tres niveles de estudio: básico, medio superior y superior.

Para construir este indicador se utilizó el anexo estadístico del sexto informe de gobierno de Vicente Fox que contiene el número de miles de personas matriculadas por nivel de estudio para el periodo 1990-2007.

Se eligió esta base de datos porque contiene cifras de acuerdo a cuatro niveles, (básico, medio superior, superior y capacitación para el trabajo) que son suficientes para el alcance de este estudio, a diferencia de la base de datos de la Secretaría de Educación Pública (SEP) que comprende nueve niveles de estudio (Preescolar, primaria, secundaria, profesional técnico, bachillerato, normal licenciatura, posgrado y capacitación para el trabajo). Asimismo, para efectos de este estudio sólo se consideran los niveles básico, medio superior y superior.

De la misma forma, esta base de datos en comparación con el anexo estadístico del cuarto informe de gobierno de Felipe Calderón, comprende un mayor número de datos desagregados para el periodo 1990-2007.

Como la base de datos elegida contenía un periodo quinquenal (1990-1995) y considerando que la tasa anual de matriculación es más o menos constante, basado en la metodología propuesta por Cárdenas et al. (2002), se calcularon los años entre 1990 y 1995 con un promedio geométrico (r) dado por:

𝑟 = �𝑉95𝑉90�

1𝑛−1 (15)

Donde:

V95.- Valor del año 1995 V90.- Valor del año 1990 n.- número de periodos

A partir del promedio geométrico se interpolaron los valores de los años 1991-1994 con la siguiente fórmula:

𝑉𝑡 = 𝑉𝑡−1 × 𝑟 (16)

Donde:

𝑉𝑡.- Valor del año t a calcular 𝑉𝑡−1.- Valor del periodo anterior

38

Los valores obtenidos para el año 1994 se incorporaron a la base de datos de matrícula por nivel de estudio, obteniendo una base para el periodo 1994-2006.

Para calcular la proporción de la población estatal de matriculados por nivel de estudio, primero se dividió la base de datos de población obtenida de CONAPO entre mil para homogeneizar la base de matrícula y de población y se calcularon las proporciones.

3.1.5 Indicador de desigualdad regional

Para evaluar la evolución de la distribución del ingreso entre regiones, se utiliza un índice de desigualdad regional derivado del trabajo de Ángeles y Ortiz (2010) que a su vez emplea el PIB per cápita, el cual se define a continuación:

𝑰𝑖𝑡 = 𝒀𝐷𝐹𝑡 − 𝒀𝑖𝑡 (17)

Donde

I Es la desigualdad regional del ingreso, i. Es la entidad federativa, t. El periodo de tiempo, 𝒀𝑖𝑡. Es el log del PIB per cápita para cada entidad federativa en el periodo t, 𝒀𝐷𝐹𝑡. Es el logaritmo del PIB per cápita de la Ciudad de México (CDM) en el

periodo t; la CDM es la entidad con el ingreso per cápita más alto de la muestra durante el periodo de tiempo analizado.

El índice se representa estrictamente en números positivos porque toma como entidad o país de referencia al que tiene el ingreso per cápita más alto, por consiguiente sólo existirá un elemento de la muestra con diferencia igual a cero y éste elemento de diferencia es la CDM.

3.2 Análisis de las variables en estudio

Para tener una panorámica general del comportamiento de las variables analizadas, a continuación se analiza su evolución en el periodo estudiado (1994-2006), se hace una comparación entre entidades y un análisis gráfico previo a la regresión econométrica para concluir sobre las relaciones de causalidad que pudieran existir.

3.2.1 Evolución de las variables

En la gráfica 1, se observa que en los años de estudio (1984-2005), el coeficiente de Gini calculado por Aguilar (2009) en promedio muestra una tendencia a la baja. Se aprecia un pronunciado incremento alrededor del periodo de 1992 a 1996 que podría explicarse por la crisis por la que atravesó el país durante esa época, posteriormente se aprecia otro incremento aunque de menor magnitud alrededor

39

del periodo de 2001 a 2003, donde se registró otra crisis que tuvo sus orígenes en el extranjero y repercutió en nuestro país. Lo anterior permite concluir que en los periodos de crisis la desigualdad tendió a incrementarse. También se observa que la tendencia del coeficiente de Gini fue negativa sin que se pueda afirmar, hasta el momento, que determinó esta tendencia.

En lo que respecta al crecimiento económico, en la gráfica 2 se aprecia que tanto el producto interno bruto como el producto interno bruto per cápita muestran una tendencia similar creciente después del periodo de 1994, con una ligera caída en el periodo 2000-2001 y luego una recuperación a finales del año 2002. En general, la tendencia del Producto Interno Bruto ha sido creciente.

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

1984 1989 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2005

Gráfica 1Evolución del coeficiente de Gini promedio

para las 32 entidades federativas

Fuente: Elaboración propia con datos de Aguiar (2009)

40

En la gráfica 3, se muestra la tendencia decreciente de la inversión extranjera directa y de la inversión extranjera directa per cápita. Se puede apreciar que estas variables tuvieron una caída drástica en un periodo posterior a la crisis, se recuperaron a mitad del año 1998 y volvieron a caer a mediados de 1999, a partir de este año la tendencia se ha mantenido más o menos constante siguiendo una trayectoria de pendiente negativa.

-8.0

-6.0

-4.0

-2.0

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Gráfica 2Tasa de variación del PIB y PIBPC base 1993

a precios constantesPIB

PIBPC

Fuente: Elaboración propia con datos de INEGI

41

La gráfica 4, muestra la tasa de variación de la población matriculada por nivel de estudios. Se aprecia que la tasa de la población en educación básica tiene una tendencia casi constante con pendiente positiva; para el caso de la educación media superior, la trayectoria tiende a ser cíclica siendo el año 2000 donde se registra una menor tasa de variación. El porcentaje de la población en educación superior muestra una tendencia decreciente a partir del año 1998; es importante señalar que de acuerdo a la teoría, la educación media superior y superior permitirían elevar las tasas de cambio técnico por lo que un porcentaje elevado de la población en estos niveles significaría un abatimiento de la desigualdad; sin embargo, la regresión econométrica permitirá ver cual es la relación entre educación y desigualdad y, en su caso, cual de estos tres niveles tiene un mayor impacto sobre su abatimiento.

-200.0

0.0

200.0

400.0

600.0

800.0

1,000.0

1,200.0

1,400.0

1,600.0

1,800.0

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Gráfica 3Tasa de variación de la IED y la IEDPC en millones de dólares

IED

IEDPC


42

Por último, la gráfica 5 muestra la desviación estándar del índice de desigualdad regional, se aprecia que esta variable muestra una tendencia creciente lo que indicaría un incremento de la desigualdad del ingreso entre regiones durante el periodo de estudio.

-2.0

-1.0

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Gráfica 4Tasa de variación de la población matriculada

por nivel de estudios

PEB

PEMS

PES

Fuente: Elaboración propia con datos del sexto informe de gobierno de Vicente Fox

43

3.2.2 Comparativo entre entidades federativas

En este apartado se hace una comparación entre entidades para sacar algunas conclusiones sobre la posible relación entre las variables.

En la gráfica 6 se visualiza el coeficiente de Gini por entidades para el periodo 1994-2006. En esta gráfica se aprecia que la entidad con el coeficiente más elevado es Tabasco y la entidad con el coeficiente más bajo es Morelos, en el caso del Distrito Federal, este se sitúa entre las entidades con un coeficiente relativamente bajo.

0.41

0.42

0.42

0.43

0.43

0.44

0.44

0.45

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Gráfica 5Desviación estándar del índice de desigualdad regional


44

La gráfica 7, muestra un comparativo del Producto Interno Bruto acumulado por entidad federativa para el periodo 1994-2006, en ella se aprecia que el Distrito Federal es la entidad con el ingreso más alto seguido del Estado de México, Nuevo León y Jalisco, en conjunto estas cuatro entidades representan el 45.6% del producto interno bruto total. Sin embargo, al comparar este dato con la gráfica 8 donde se aprecia la tasa de crecimiento del PIB, el Distrito Federal pasa a ser una de las entidades con menor crecimiento económico, Jalisco y el Estado de México pasan a situarse en la mitad del comparativo y sólo Nuevo León permanece en una posición relativamente elevada de crecimiento económico.

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

Taba

sco

Méx

ico

Zaca

teca

sM

icho

acán

Yuca

tán

Agua

scal

ient

esG

uerr

ero

Oax

aca

Chih

uahu

aCh

iapa

sVe

racr

uzQ

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taro

Cam

pech

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lima

Coah

uila

Baja

Cal

iforn

iaN

uevo

Leó

nQ

uint

ana

Roo

San

Luis

Pot

osí

Sono

raBa

ja C

alifo

rnia

Sur

Jalis

coTa

mau

lipas

Sina

loa

Nay

arit

Hid

algo

Dist

rito

Fede

ral

Pueb

laTl

axca

laG

uana

juat

oDu

rang

oM

orel

os

Gráfica 6Coeficiente de Gini promedio 1994-2006

Fuente: Elaboración propia con datos de Aguilar (2009)

45

0

500,000,000

1,000,000,000

1,500,000,000

2,000,000,000

2,500,000,000

3,000,000,000

3,500,000,000

4,000,000,000

4,500,000,000

DIST

RITO

FED

ERAL

MÉX

ICO

NU

EVO

LEÓ

NJA

LISC

OCH

IUAH

UA

VERA

CRU

ZG

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AULI

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ORA

MIC

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PO

TOSÍ

CHIA

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ARO

GU

ERRE

ROO

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LOS

HID

ALG

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UIN

TAN

ARO

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GO

TABA

SCO

AGU

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LIEN

TES

CAM

PECH

EZA

CATE

CAS

NAY

ARIT

BAJA

CAL

IFO

RNIA

SU

RCO

LIM

ATL

AXCA

LA

Gráfica 7Producto interno bruto por entidad federativa 1994-2006


0.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

AGU

ASCA

LIEN

TES

QU

ERET

ARO

BAJA

CAL

IFO

RNIA

COAH

UIL

A

BAJA

CAL

IFO

RNIA

SU

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CHIU

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QU

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NAR

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NU

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LEÓ

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GUAN

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TAM

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PAS

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LA

SON

ORA

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TÁN

TLAX

CALA

SAN

LUIS

PO

TOSÍ

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ICO

DURA

NGO

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S

COLI

MA

MO

RELO

S

JALI

SCO

CHIA

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HOAC

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CAM

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E

SIN

ALO

A

HIDA

LGO

VERA

CRU

Z

TABA

SCO

NAY

ARIT

DIST

RITO

FED

ERAL

OAX

ACA

GUER

RERO

Gráfica 8Tasa de crecimiento del Producto interno bruto por entidad

federativa


46

La gráfica 9, contiene el comparativo de flujo acumulado de IED por entidad federativa, en ella se observa que el Distrito Federal, Estado de México, Nuevo Léon y Jalisco están entre las 6 entidades con mayor flujo de IED, lo anterior permite concluir que la IED fluye hacia las entidades con mayor ingreso y no hacia las que presentan una tasa elevada de crecimiento económico señalada en la gráfica 8.

Las gráficas 10, 11 y 12 contienen el porcentaje de la población matriculada en los niveles básico, medio superior y superior promedio para el periodo 1994-2006.

Se aprecia que las entidades con mayor nivel de PIB (Distrito Federal, Nuevo León, Estado de México y Jalisco) también están entre las entidades con menor porcentaje de población en educación básica; por otro lado, las entidades con un relativo nivel del PIB bajo (Chiapas, Guerrero, Oaxaca y Tabasco) tienen porcentajes elevados de población matriculada en educación básica (Gráfica 10).

0.00

20,000.00

40,000.00

60,000.00

80,000.00

100,000.00

120,000.00

140,000.00

160,000.00

DIST

RITO

FED

ERAL

NU

EVO

LEÓ

N

MÉX

ICO

COLI

MA

BAJA

CALI

FORN

IA

JALI

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PAS

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FORN

IA S

UR

MIC

HOAC

ÁN

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SAN

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PO

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TLAX

CALA

GUER

RERO

CHIU

AHU

A

HIDA

LGO

CAM

PECH

E

COAH

UIL

A

OAX

ACA

Gráfica 9Inversión extranjera directa acumulada por entidad federativa

1994-2006


47

Para el caso de la educación media superior (gráfica 11), sólo el Distrito Federal tiene un porcentaje elevado de su población matriculada, Nuevo Léon, Jalisco y el Estado de México tienen un porcentaje relativamente bajo de su población matriculada en este nivel respecto a los demás estados. En el caso de los estados con nivel bajo de PIB, Tabasco y Tlaxcala se sitúan como estados que tienen un porcentaje elevado, respecto a las demás entidades, de su población matriculada en este nivel.

0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00

CHIA

PAS

GUER

RERO

OAX

ACA

TABA

SCO

HIDA

LGO

SAN

LUIS

PO

TOSÍ

PUEB

LA

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HOAC

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TLAX

CALA

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E

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NAR

OO

COLI

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JALI

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VERA

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CALI

FORN

IA S

UR

MO

RELO

S

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ALO

A

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COAH

UIL

A

BAJA

CALI

FORN

IA

CHIU

AHU

A

SON

ORA

TAM

AULI

PAS

NU

EVO

LEÓ

N

DIST

RITO

FED

ERAL

Gráfica 10Porcentaje de la población matriculada en educación básica

promedio 1994-2006


48

En lo que respecta a la educación superior (gráfica 12), se observa en que el Distrito Federal y Nuevo León, que tienen niveles elevados de PIB, tienen porcentajes elevados de su población matriculada en este nivel respecto de los demás estados. Según la teoría, en países (en este caso estados) con facilidades para acceder a créditos educativos la posibilidad de que los individuos accedan a niveles educativos elevados, se incrementa. Los estados que tienen ingreso per cápita elevado también son los que captan mayores flujos de IED, esto significaría que sus mercados son eficientes o que hay marcadas externalidades.

Los estados con niveles bajos de PIB como Chiapas y Oaxaca se sitúan con porcentajes bajos de su población matriculada en este nivel.

0.00

0.50

1.00

1.50

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5.00

DIST

RITO

FED

ERAL

TABA

SCO

SIN

ALO

A

BAJA

CALI

FORN

IA S

UR

SON

ORA

NAY

ARIT

TLAX

CALA

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S

DURA

NGO

CAM

PECH

E

COLI

MA

YUCA

TÁN

AGU

ASCA

LIEN

TES

HIDA

LGO

VERA

CRU

Z

NU

EVO

LEÓ

N

QU

INTA

NAR

OO

COAH

UIL

A

TAM

AULI

PAS

QU

ERET

ARO

GUER

RERO

PUEB

LA

BAJA

CALI

FORN

IA

OAX

ACA

CHIU

AHU

A

JALI

SCO

CHIA

PAS

SAN

LUIS

PO

TOSÍ

MÉX

ICO

ZACA

TECA

S

GUAN

AJU

ATO

MIC

HOAC

ÁN

Gráfica 11Porcentaje de la población matriculada en educación media superior

promedio 1994-2006


49

Lo anterior permite concluir que las entidades con mayor nivel de ingreso también tienen porcentajes elevados, respecto de las demás entidades, de su población en educación media superior y superior, esto indicaría que el nivel de PIB estatal determina el acceso de la población a niveles elevados de educación. Asimismo, no necesariamente las entidades con mayor crecimiento económico tienen porcentajes elevados de su población matriculados en niveles educativos elevados.

3.2.3 Gráficas de relación entre variables

Antes del ejercicio econométrico es importante analizar la relación gráfica entre las variables de estudio para sacar conclusiones previas, en esta sección se comprobará gráficamente la hipótesis de la U invertida y se analizará la relación gráfica de la IED y educación sobre la desigualdad. Conviene señalar que se presentan las gráficas más significativas para las entidades federativas y el resto se pueden consultar en los respectivos apéndices.

Primero, a partir de los datos de coeficientes de desigualdad y la tasa de crecimiento del PIB podemos graficar la relación entre crecimiento económico y desigualdad para ver si se cumple la hipótesis de la U invertida.

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

3.50

4.00

4.50

5.00

DIST

RITO

FED

ERAL

NU

EVO

LEÓ

N

TAM

AULI

PAS

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ORA

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ALO

A

COAH

UIL

A

NAY

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LA

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LIEN

TES

CAM

PECH

E

TABA

SCO

BAJA

CALI

FORN

IA S

UR

JALI

SCO

BAJA

CALI

FORN

IA

QU

ERET

ARO

YUCA

TÁN

CHIU

AHU

A

MO

RELO

S

TLAX

CALA

DURA

NGO

SAN

LUIS

PO

TOSÍ

GUER

RERO

HIDA

LGO

ZACA

TECA

S

MIC

HOAC

ÁN

MÉX

ICO

VERA

CRU

Z

OAX

ACA

GUAN

AJU

ATO

CHIA

PAS

QU

INTA

NAR

OO

Gráfica 12Porcentaje de la población matriculada en educación superior

promedio 1994-2006


50

De manera general, la gráfica 13 muestra esta relación para México, se ha añadido una línea de tendencia polinómica de segundo orden que permite ver la forma de la curva, se aprecia que la relación entre estas dos variables forma una U invertida lo que indicaría cierta consistencia con el argumento teórico. Sin embargo, hay que recordar que sólo se cuenta con información para seis periodos8

y la hipótesis de Kuznets se construye con información de largo plazo que explica la transición de una sociedad preindustrializada a una industrializada, por lo que no se puede afirmar que la hipótesis se cumple.

De forma particular, se aprecia que la relación entre crecimiento económico y desigualdad de los 14 estados siguientes forman una U invertida: Baja california, Durango, Guerrero, Estado de México, Nayarit, Nuevo León, Oaxaca, Querétaro, Quintana Roo, San Luis Potosí, Tabasco, Tamaulipas, Veracruz y Yucatán; a continuación las gráficas 14, 15 y 16 muestran esta relación para Baja California, Guerrero y Estado de México.

8 Esto porque se tomaron los valores del coeficiente de Gini de los años 1994, 1996, 1998, 2000, 2002, 2004 y los mismos años para la tasa de variación del PIBPC, lo anterior para tener una gráfica con periodos homogéneos.

0.542

0.544

0.546

0.548

0.55

0.552

0.554

0.556

0.558

-1.0000 0.0000 1.0000 2.0000 3.0000 4.0000 5.0000

GINI

TVPIB

Gráfica 13Relación entre desigualdad y crecimiento en México

Fuente: Elaboración propia con datos de Aguilar (2009) e INEGI

51

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

-8.00 -6.00 -4.00 -2.00 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00

GINI

TVPIB

Gráfica 14Relación entre desigualdad y crecimiento en

Baja California


0.58

0.58

0.58

0.58

0.58

0.58

0.59

0.59

0.59

0.59

0.59

0.59

-2.00 -1.50 -1.00 -0.50 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50

GINI

TVPIB


Guerrero


52

Por otro lado, en 10 casos la relación es de una U: Aguascalientes, Baja California Sur, Campeche, Colima, Chihuahua, Distrito Federal, Hidalgo, Jalisco, Michoacán y Sonora. Las gráficas 17, 18 y 19 muestran esta relación para Aguascalientes, Distrito Federal e Hidalgo, respectivamente.

0.612

0.614

0.616

0.618

0.62

0.622

0.624

-4.00 -3.00 -2.00 -1.00 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00

GINI

TVPIB

Gráfica 16Relación entre desigualdad y crecimiento en el

Estado de México


53

0.56

0.57

0.58

0.59

0.60

0.61

0.62

0.63

0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00

GINI

TVPIB


Aguascalientes


0.53

0.53

0.53

0.53

0.54

0.54

0.54

0.54

0.54

0.55

0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00

GINI

TVPIB

Gráfica 18Relación entre desigualdad y crecimiento en el

Distrito Federal


54

En 4 casos la relación es negativa (Chiapas, Guanajuato, Tlaxcala y Zacatecas). Las gráficas 20 y 21 muestran esta relación para Chiapas y Guanajuato respectivamente.

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

-2.00 -1.00 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00

GINI

TVPIB


Hidalgo


55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

-1.50 -1.00 -0.50 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00

GINI

TVPIB


Chiapas


0.44

0.45

0.46

0.47

0.48

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

0.0000 1.0000 2.0000 3.0000 4.0000 5.0000 6.0000 7.0000 8.0000 9.0000

GINI

TVPIB


Guanajuato


56

En el caso de Puebla la relación es positiva, la gráfica 22 muestra esta relación

Por último, en 3 estados (Coahuila, Morelos y Sinaloa) la relación no es clara. La gráfica 23 muestra esta relación para Morelos.

0.46

0.47

0.48

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

-4.0000 -2.0000 0.0000 2.0000 4.0000 6.0000 8.0000

GINI

TVPIB


Puebla


57

El periodo estudiado contempla los efectos de dos fenómenos importantes en nuestro país, el primero es la crisis por la que se atravesó en 1994 y 1995 y que tuvo efectos severos sobre la economía mexicana que pudieran el algún momento desvirtuar los resultados. El segundo, es la apertura comercial, a raíz de la firma del Tratado de Libre Comercio de América del Norte (TLCAN) y que también tuvo efectos importantes sobre el nivel general de desigualdad, incrementándola (Ángeles, 2007). Conviene mencionar que el resto de las gráficas de esta relación se pueden consultar en el apéndice 1.

Segundo, a partir de los datos de IED y del coeficiente de Gini se puede construir una gráfica con el único objeto de ver si la IED contribuye a abatir la desigualdad. La gráfica 24 presenta esta relación, se añadió una línea de tendencia lineal para ver cual es la relación, se aprecia que la IED tiene una relación de pendiente negativa con la desigualdad, esto permite concluir que la IED abate la desigualdad.

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

-3.00 -2.00 -1.00 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00

GINI

TVPIB


Morelos


58

De forma particular, se observa que en 14 casos la relación es negativa: Aguascalientes, Baja California, Baja California Sur, Chiapas, Coahuila, Durango, Guerrero, Nayarit, Nuevo León, Oaxaca, Puebla, Querétaro, Tabasco y Veracruz, lo que indicaría que la IED contribuyó al abatimiento de la desigualdad. Las gráficas 25, 26 y 27 presentan esta relación para Querétaro, Tabasco y Veracruz, respectivamente.

0.54

0.545

0.55

0.555

0.56

0.565

0.57

0.575

0 100 200 300 400 500 600 700 800

GINI

IED

Gráfica 24Relación entre IED y desigualdad en México

Series1

Lineal (Series1)


59

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0 50 100 150 200 250 300

GINI

IED

Gráfica 25Relación entre IED y desigualdad en Querétaro


0.54

0.56

0.58

0.6

0.62

0.64

0.66

0 20 40 60 80 100 120 140 160

GINI

IED

Gráfica 26Relación entre IED y desigualdad en Tabasco


60

En 8 casos (Colima, Chihuahua, Distrito Federal, Guanajuato, Hidalgo, México, Sinaloa y Tamaulipas) la relación es positiva lo que indicaría que la IED contribuye a incrementar la desigualdad. Las gráficas 28, 29 y 30 presentan esta relación para Colima, Distrito Federal y Guanajuato, respectivamente.

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180

GINI

IED

Gráfica 27Relación entre IED y desigualdad en Veracruz


61

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0.59

0 200 400 600 800 1000 1200

GINI

IED

Gráfica 28Relación entre IED y desigualdad en Colima


0.52

0.525

0.53

0.535

0.54

0.545

0.55

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000

GINI

IED

Gráfica 29Relación entre IED y desigualdad en el Distrito Federal


62

En los 10 casos restantes (Campeche, Jalisco, Michoacán, Morelos, Quintana Roo, San Luis Potosí, Sonora, Tlaxcala, Yucatán y Zacatecas) la relación no es clara. Las gráficas 31, 32 y 33 presentan esta situación para Campeche, Jalisco y Michoacán.

0.44

0.45

0.46

0.47

0.48

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

0.54

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180

GINI

IED

Gráfica 30Relación entre IED y desigualdad en Guanajuato


63

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0 10 20 30 40 50 60 70 80

GINI

IED

Gráfica 31Relación entre IED y desigualdad en Campeche


0.53

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0 200 400 600 800 1000 1200 1400

GINI

IED

Gráfica 32Relación entre IED y desigualdad en Jalisco


64

De acuerdo con las teorías de Hecksher-Ohlin y Stolper-Samuelson, la apertura comercial tendría dos efectos de corto y de largo plazo. En el corto plazo, la desigualdad tendería a incrementarse por la rigidez de los salarios en el mercado laboral del país subdesarrollado, posteriormente y ante el incremento de la mano de obra calificada y la consiguiente capacitación de la mano de obra del país en estudio, esta desigualdad tendería a disminuir ya que el incremento de la oferta de mano de obra calificada provocaría una nivelación de los salarios. Gráficamente esta condición se cumple de manera general, sin embargo, los efectos a nivel entidad son diversos donde se aprecia que las entidades con mayor nivel de ingreso, la relación entre la desigualdad y la apertura comercial (medida a través de los flujos de IED) es directa e indica que la IED fluye hacia las entidades con mayor nivel de ingreso, sin importar si su crecimiento económico es elevado. Conviene mencionar que el resto de las gráficas de esta relación se pueden consultar en el apéndice 2.

Tercero, con los datos del porcentaje de la población por nivel de estudios (básico, medio superior y superior) y el coeficiente de Gini, se construye una gráfica con el objetivo de ver si la educación contribuye a abatir la desigualdad y en su caso ver si los tres niveles reflejan la misma relación.

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0.62

0.62

-5 0 5 10 15 20 25 30 35

GINI

IED

Gráfica 33Relación entre IED y desigualdad en Michoacán


65

La gráfica 34, presenta la relación entre población matriculada en educación básica y desigualdad para México, se agregó una línea de tendencia para ver el sentido de la relación. Se aprecia que el porcentaje de la población en educación básica presenta una relación positiva con la desigualdad, es importante señalar que no es correcto concluir que a mayor porcentaje de población en educación básica mayor será la desigualdad, sino que la educación básica no es el nivel que puede contribuir a su abatimiento.

De forma particular, se observa que en 7 casos: Aguascalientes, Chiapas, Distrito Federal, Guanajuato, Estado de México, Oaxaca y Tamaulipas la relación tienen pendiente negativa, lo que indicaría que la educación básica posiblemente contribuye al abatimiento de la desigualdad en estas entidades. Las gráficas 35, 36 y 37 presentan esta situación para Aguascalientes, Chiapas y Distrito Federal, respectivamente.

0.5400

0.5450

0.5500

0.5550

0.5600

0.5650

0.5700

0.5750

0.2400 0.2420 0.2440 0.2460 0.2480 0.2500 0.2520

GINI

PEB

Gráfica 34Relación entre población matriculada en educación básica

y desigualdad

Series1

Lineal (Series1)

Fuente: Elaboración propia con datos de Aguilar (2009) y el sexto informe de gobierno de Vicente Fox

66

0.56

0.57

0.58

0.59

0.60

0.61

0.62

0.63

0.24 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.26

GINI

PEB

Gráfica 35Relación entre PEB y desigualdad en Aguascalientes


0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.27 0.27 0.28 0.28 0.29 0.29 0.30 0.30

GINI

PEB

Gráfica 36Relación entre PEB y desigualdad en Chiapas


67

En 18 casos: Baja California, Baja California Sur, Coahuila, Colima, Chihuahua, Hidalgo, Jalisco, Michoacán, Nayarit, Nuevo León, Puebla, Querétaro, Quintana Roo, San Luis Potosí, Sonora, Tabasco, Veracruz y Zacatecas, la relación es positiva lo que indicaría que la educación básica no contribuye al abatimiento de la desigualdad. Las gráficas 38, 39 y 40 presentan esta relación directa para Tabasco, Veracruz y Zacatecas, respectivamente.

0.52

0.53

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.20 0.21 0.21 0.22 0.22 0.23

GINI

PEB

Gráfica 37Relación entre PEB y desigualdad en el Distrito Federal


68

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.60

0.61

0.62

0.63

0.64

0.65

0.66

0.27 0.27 0.27 0.27 0.27 0.28 0.28 0.28

GINI

PEB

Gráfica 38Relación entre PEB y desigualdad en Tabasco


0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.60

0.61

0.62

0.23 0.23 0.23 0.24 0.24 0.24 0.24 0.24 0.24 0.24

GINI

PEB

Gráfica 39Relación entre PEB y desigualdad en Veracruz


69

Por último, en 7 casos (Campeche, Durango, Guerrero, Morelos, Sinaloa, Tlaxcala y Yucatán) la relación no es clara. Por ejemplo, las gráficas 41, 42 y 43, contienen esta relación para Guerrero, Morelos y Sinaloa, respectivamente.

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0.62

0.25 0.25 0.25 0.26 0.26 0.26 0.26 0.26 0.27 0.27

GINI

PEB

Gráfica 40Relación entre PEB y desigualdad en Zacatecas


70

0.58

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0.28 0.28 0.28 0.28 0.28 0.29 0.29

GINI

PEB

Gráfica 41Relación entre PEB y desigualdad en Guerrero


0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.2300 0.2320 0.2340 0.2360 0.2380 0.2400 0.2420 0.2440

GINI

PEB

Gráfica 42Relación entre PEB y desigualdad en Morelos


71

En general la educación básica no fue un factor que contribuyera a abatir la desigualdad en México en el periodo de estudio. Sin embargo, en los estados con menores niveles de ingreso, la educación básica es un factor que si contribuye a abatir la desigualdad, en el caso de las entidades con nivel de ingreso elevado, la educación no contribuye favorablemente a abatir la desigualdad, un caso especial es el Distrito Federal, donde la educación básica presenta una relación inversa con la desigualdad. Cabe mencionar, que el resto de las gráficas de esta relación se pueden consultar en el apéndice 3.

La gráfica 44, presenta la relación entre población matriculada en educación media superior y desigualdad para México, se agregó una línea de tendencia para ver el sentido de la relación. Se aprecia que el porcentaje de la población en educación media superior presenta una relación negativa con la desigualdad, lo que indicaría que este nivel de estudios contribuye a su abatimiento.

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.23 0.23 0.23 0.23 0.24 0.24 0.24 0.24 0.24

GINI

PEB

Gráfica 43Relación entre PEB y desigualdad en Sinaloa


72

De forma particular, se observa que en 18 casos: Baja California, Chiapas, Coahuila, Colima, Chihuahua, Guerrero, Hidalgo, Nayarit, Oaxaca, Puebla, Querétaro, Quintana Roo, San Luis Potosí, Sonora, Tabasco, Tamaulipas, Veracruz y Zacatecas, presentan un relación negativa lo que indicaría que la educación media superior contribuye al abatimiento de la desigualdad y que sería consistente con la teoría. Por ejemplo, las gráficas 45, 46 y 47 muestran esta relación para Baja California, Quintana Roo y Sonora, respectivamente.

0.54

0.545

0.55

0.555

0.56

0.565

0.57

0.575

0.0000 0.0050 0.0100 0.0150 0.0200 0.0250 0.0300 0.0350 0.0400

GINI

PEMS

Gráfica 44Relación entre población matriculada en educación media superior y

desigualdad

Series1

Lineal (Series1)


73

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035

GINI

PEMS

Gráfica 45Relación entre PEMS y desigualdad en Baja California


0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04

GINI

PEMS

Gráfica 46Relación entre PEMS y desigualdad en Quintana Roo


74

En 6 casos: Aguascalientes, Guanajuato, México, Michoacán, Tlaxcala y Yucatán la relación es positiva lo que indicaría que en estos casos este nivel no contribuye al abatimiento de la desigualdad. Las gráficas 48, 49 y 50 muestran esta relación directa para Aguascalientes, Guanajuato y Estado de México, respectivamente.

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.04 0.04 0.04 0.04 0.04 0.04

GINI

PEMS

Gráfica 47Relación entre PEMS y desigualdad en Sonora


75

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0.63

0.00 0.01 0.01 0.02 0.02 0.03 0.03 0.04 0.04

GINI

PEMS

Gráfica 48Relación entre PEMS y desigualdad en Aguascalientes


0.44

0.45

0.46

0.47

0.48

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

0.54

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035

GINI

PEMS

Gráfica 49Relación entre PEMS y desigualdad en Guanajuato


76

Por último, en 8 casos (Baja California Sur, Campeche, Distrito Federal, Durango, Jalisco, Morelos, Nuevo León y Sinaloa) la relación no es clara. Por ejemplo, las gráficas 51, 52 y 53 presentan esta relación para Campeche, Morelos y Nuevo León.

0.58

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0.62

0.62

0.63

0.63

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035

GINI

PEMS

Gráfica 50Relación entre PEMS y desigualdad en el Estado de México


77

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04

GINI

PEMS

Gráfica 51Relación entre PEMS y desigualdad en Campeche


0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045

GINI

PEMS

Gráfica 52Relación entre PEMS y desigualdad en Morelos


78

En general se observa que la población en educación media superior tiene una relación inversa con la desigualdad, esto indica que ante las condiciones económicas de México, la capacitación de la mano de obra no calificada contribuye a abatir la desigualdad, generando mejores condiciones económicas para quienes acceden a este nivel educativo. Conviene mencionar, que el resto de las gráficas de esta relación se pueden consultar en el apéndice 4.

La gráfica 54, presenta la relación entre población matriculada en educación superior y desigualdad para México, se agregó una línea de tendencia para ver el sentido de la relación. Se aprecia que el porcentaje de la población en educación superior presenta una relación negativa con la desigualdad, lo que indicaría que este nivel de estudios contribuye a su abatimiento.

0.54

0.545

0.55

0.555

0.56

0.565

0.57

0.575

0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03

GINI

PEMS

Gráfica 53Relación entre PEMS y desigualdad en Nuevo León


79

De forma particular, se observa que en 16 casos: Baja California, Baja California Sur, Chiapas, Coahuila, Chihuahua, Guerrero, Hidalgo, Nuevo León, Oaxaca, Puebla, Querétaro, Quintana Roo, San Luis Potosí, Sonora, Tabasco y Veracruz, presentan una relación negativa lo que es consistente con la teoría. Las gráficas 55, 56 y 57 presentan esta relación inversa para Baja California, Baja California Sur y Chiapas respectivamente.

0.54

0.545

0.55

0.555

0.56

0.565

0.57

0.575

0.0000 0.0050 0.0100 0.0150 0.0200 0.0250

GINI

PES

Gráfica 54Relación entre población matriculada en educación superior y

desigualdad

Series1

Lineal (Series1)


80

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025

GINI

PES

Gráfica 55Relación entre PES y desigualdad en Baja California


0.52

0.52

0.53

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035

GINI

PES

Gráfica 56Relación entre PES y desigualdad en Baja California Sur


81

En 8 casos (Aguascalientes, Campeche, Colima, Distrito Federal, Guanajuato, Jalisco, Estado de México y Yucatán) la relación es positiva contrario a la teoría. Como ejemplos de esta relación las gráficas 58, 59 y 60 presentan esta relación para Aguascalientes, Distrito Federal y Guanajuato respectivamente.

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0 0.002 0.004 0.006 0.008 0.01 0.012 0.014 0.016

GINI

PES

Gráfica 57Relación entre PES y desigualdad en Chiapas


82

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0.63

0.00 0.01 0.01 0.02 0.02 0.03 0.03

GINI

PES

Gráfica 58Relación entre PES y desigualdad en Aguascalientes


0.52

0.525

0.53

0.535

0.54

0.545

0.55

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05

GINI

PES

Gráfica 59Relación entre PES y desigualdad en el Distrito Federal


83

Por último, en 8 casos (Durango, Michoacán, Morelos, Nayarit, Sinaloa, Tamaulipas, Tlaxcala y Zacatecas) la relación no es clara. Para ver este efecto, se presentan las gráficas 61, 62 y 63 que contienen esta relación para Durango, Michoacán y Morelos respectivamente.

0.44

0.45

0.46

0.47

0.48

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

0.54

0 0.002 0.004 0.006 0.008 0.01 0.012 0.014 0.016 0.018

GINI

PES

Gráfica 60Relación entre PES y desigualdad en Guanajuato


84

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0 0.002 0.004 0.006 0.008 0.01 0.012 0.014 0.016 0.018 0.02

GINI

PES

Gráfica 61Relación entre PES y desigualdad en Durango


0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0.62

0.62

0 0.002 0.004 0.006 0.008 0.01 0.012 0.014 0.016 0.018 0.02

GINI

PES

Gráfica 62Relación entre PES y desigualdad en Michoacán


85

Después de analizar gráficamente la relación entre las distintas variables, se concluye primero, que no es posible afirmar que la hipótesis de la U invertida se cumple gráficamente para México en el periodo de estudio, pues en su análisis, Kuznets plantea un cambio estructural de una sociedad agrícola a una industrializada y este proceso como tal implica una transición de muy largo plazo que implicaría más años de los que aquí se analizan. Segundo, la IED como medidor de apertura comercial nos indica que de forma general contribuye a abatir la desigualdad, pero en específico, la IED no refleja el mismo comportamiento. Tercero, el indicador de educación es el más significativo ya que contribuye a abatir la desigualdad. Sin embargo, y consistente con la teoría, sólo la educación en los niveles medio superior y superior tienen este efecto abatidor, la educación básica contribuye a abatir la desigualdad, pero sólo en aquellos estados donde el nivel de ingreso es bajo.

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025

GINI

PES

Gráfica 63Relación entre PES y desigualdad en Morelos


86

3.3 El modelo

Para analizar la relación entre educación, apertura comercial con la desigualdad y el crecimiento económico, se utiliza la metodología propuesta por Ángeles (2006a) y Ángeles y Ortiz (2010), el análisis se hace mediante regresiones con datos de panel utilizando el software econométrico Limdep.

El modelo planteado es de la siguiente forma:

𝑌 = 𝛼𝑖𝑡 + 𝛽1𝐼𝐸𝐷𝑃𝐶𝑖𝑡 + 𝛽2𝑃𝐸𝑀𝑆𝑖𝑡 + 𝛽3𝑃𝐸𝑆𝑖𝑡 + 𝛽4𝑃𝐸𝐵𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (18)

Donde:

Y. Es la variable endógena y puede ser tanto el crecimiento económico, de desigualdad o desigualdad regional

IEDPC. Es la IED per cápita y es una variable explicativa PEB. Es la población matriculada en educación básica y es una variable

explicativa PEMS. Es la población matriculada en educación media superior y es una

variable explicativa PES. Es la población matriculada en educación superior y es una variable

explicativa U. Representa los residuos y asume que satisface los supuestos de

ruido blanco

Los subíndices t e i indican el año y la entidad, respectivamente. 𝛼𝑖𝑡 es la ordenada al origen y captura los efectos específicos de cada entidad y periodo y varía para cada uno de ellos dependiendo del modelo utilizado, asimismo 𝛽 es un parámetro por estimar.

Se procede a realizar una regresión estándar de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) asumiendo que 𝛼𝑖𝑡 = 𝛼, este método tradicional tiene dos debilidades importantes: primero asume que el intercepto es el mismo para entidades y periodos; y segundo no controla por efectos específicos. Para confirmar si el supuesto del método de MCO es factible se aplica la prueba del multiplicador de Lagrange (ML), esta prueba se basa en los residuos de la regresión de MCO; bajo la hipótesis nula de que 𝛼𝑖𝑡 = 𝛼 la prueba se distribuye como una 𝜒2, con un grado de libertad. De esta forma, si la hipótesis nula se rechaza, entonces se procede a estimar la ecuación de arriba mediante dos métodos de panel que toman en cuenta la naturaleza específica de las entidades y periodos.

Los métodos de panel a estimar son el de efectos fijos (EF) y el de efectos aleatorios (EA). El primero (EF) permite variaciones en el intercepto mediante la

87

incorporación de variables dummy y de esta forma se toman en cuenta los efectos específicos de entidades y periodos. El segundo (EA) captura las diferencias entre de entidades y periodos a través de un termino de error 𝜔𝑖𝑡compuesto descrito como 𝜔𝑖𝑡 = 𝜀𝑖 + 𝑣𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 donde 𝜀𝑖 es el término inobservable que representa el componente del error específico de entidades, asimismo vt es un término inobservable que representa el componente del error específico de periodos y uit

De esta forma, para poder elegir entre el método de EF y EA se aplica la prueba de Hausman. La hipótesis nula de esta prueba es que los regresores y el error aleatorio específico, no observable, no están correlacionados; si el estadístico de la prueba (basado en una distribución asintótica 𝜒2) rechaza la hipótesis nula entonces el estimador de EA está sesgado y el estimador de EF es más apropiado.

es el componente del error estimado de series de series de tiempo y de series de corte transversal. El método de EA asume que 𝜀𝑖 no está correlacionado con ninguna variable explicativa en la ecuación.

Cada modelo para plantear la relación entre las variables explicativas (IEDPC, PEB, PEMS, PES) con la variable endógena se plantea mediante 5 diferentes métodos que son:

1. MCO sin dummies para regiones 2. MCO con dummies para regiones 3. EA con el componente de error específico de regiones 4. EF con dummies para regiones y periodos 5. EA con los componentes de error específico para regiones y periodos

En cada modelo se presentan las pruebas correspondientes de Hausman y de Breusch y Pagan para elegir el método adecuado, aunque estas pruebas arrojan cual de todos es el mejor método de estimación y de ahí su interpretación, se tomarán en cuenta los coeficientes de las demás estimaciones para analizar la robustez del indicador. Los resultados se presentan en el siguiente apartado

3.4 Estimaciones e interpretación

3.4.1 Relación crecimiento económico-desigualdad

Con la finalidad de comprobar la existencia de la curva de Kuznets en México para el periodo en estudio, se realizó un ejercicio econométrico basado en la ecuación (9) del planteamiento de Ram Rati (1988)9

9 Ver apartado 1.2.1

. Conviene señalar, que la función cuadrática de la ecuación en Y puede ser graficado como una parábola, esto

88

permite probar dos patrones diferentes de la relación crecimiento económico-desigualdad; si el signo del coeficiente 𝛽 del término cuadrático es negativo (𝛽 < 0), el coeficiente sugerirá que la ecuación a través de la curva alcanza un máximo, en el caso contrario donde (𝛽 > 0) el coeficiente sugeriría que la ecuación a través de la curva alcanza un mínimo y se formaría una curva en forma de U. Bajo las circunstancias de (𝛽 < 0) la desigualdad de ingreso se incrementa en las etapas tempranas de crecimiento económico, alcanza un máximo y luego disminuye con un nivel mayor de producto per cápita, consistente con la hipótesis de la U invertida (Ángeles, 2006b).

La tabla 7, muestra los coeficientes de esta estimación. En el modelo planteado, la prueba ML tiene un valor 𝜌 de (0.000) por lo que rechaza la hipótesis nula de que 𝛼𝑖𝑡 = 𝛼. Al explorar cual de los métodos que toman en cuenta variaciones en los coeficientes es más apropiado, se encuentra que la prueba de Hausman acepta la hipótesis nula de que el regresor y el error aleatorio específico no observable no están correlacionados (un valor 𝜌 de 0.3512 para variaciones en regiones y 0.8823 para variaciones en regiones y periodos), por lo que se concluye que el método EA es el apropiado y un r2

Para efecto de analizar las pruebas del multiplicador de Lagrange y de Hausman para las ecuaciones subsecuentes estimadas, se empleará el criterio que recién se acaba de describir en el párrafo anterior. Esto, permite seleccionar el método más adecuado entre EF y EA. Adicionalmente, para considerar que los coeficientes de las estimaciones son robustos, los valores 𝜌 de las estimaciones tienen que ser estadísticamente significativos y los signos de las cinco ecuaciones estimadas tienen que ser consistentes. Este es el criterio que se tomará en cuenta para el resto de las ecuaciones estimadas

de 0.65 para variaciones en regiones y 0.67 para variaciones en regiones y periodos.

Los coeficientes que arrojó la estimación de la tabla 7 permiten ver que los 𝛽 estimados para el término lineal son negativos; sin embargo, también se aprecia que los coeficientes no son estadísticamente significativos al 5% ya que el valor 𝜌 es de 0.2398 para variaciones en regiones y 0.2600 para variaciones en regiones y periodos.

En el caso del término cuadrático los coeficientes son positivos; sin embargo, los coeficientes no son estadísticamente significativos al 5% ya que los valores 𝜌 son de 0.5314 para variaciones en regiones y 0.6853 para variaciones en regiones y periodos. Lo anterior no permite afirmar que la relación entre estas dos variables forma una curva en forma de U invertida ni tampoco que existió una relación entre estas dos variables.

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Tabla 7 Estimación para comprobar la Hipótesis de Kuznets

Variaciones en regiones Variaciones en regiones y periodos MCO EF EA EF EA

LNPIBPC -0.1547 -0.2008 -0.1628 -0.8133E-01 -0.1558 (0.0708) (0.3573) (0.2398) (0.7316) (0.2600) LNPIBPC 0.2702E-01 2 0.2604E-01 0.2671E-01 0.1708E-01 0.2598E-01 (0.1000) (0.5314) (0.3145) (0.6853) (0.3267) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.3512) (0.8823) R 0.03 2 0.65 0.67 * Estadísticamente significativo al 5% Valores ρ entre paréntesis La variable dependiente es el coeficiente de Gini Fuente: Elaboración propia con datos de Aguilar (2009), CONAPO e INEGI

Para analizar cual fue el posible sentido que tomó la relación entre estas dos variables, se estima una ecuación con el efecto del crecimiento económico sobre la desigualdad, la tabla 8 contiene los resultados de dicha estimación.

Tabla 8 Estimación del efecto del crecimiento sobre la desigualdad


LNPIBPC -0.1462E-01 -0.658E-01 -0.2422E-01 0.1149E-01 -0.2098E-01 (0.0719) (0.0424) (0.0999) (0.8509) (0.1630) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.1464) (0.5831) R 0.01 2 0.65 0.67 * Estadísticamente significativo al 5% Valores ρ entre paréntesis La variable dependiente es el coeficiente de Gini Fuente: Elaboración propia con datos de Aguilar (2009), CONAPO e INEGI

En la estimación de la tabla 8, en la estimación la prueba ML rechaza la hipótesis nula de que 𝛼𝑖𝑡 = 𝛼. Se aprecia que según la prueba de Hausman, el método más adecuado es el EA, al respecto se observa que los valores de los coeficientes de EA para variaciones en regiones y para variaciones en regiones y periodos no son estadísticamente significativos al 5%. De la misma manera, se observa que cuatro estimaciones arrojaron signo negativo y la restante signo positivo. Lo anterior no permite concluir que existió una relación entre crecimiento económico y desigualdad (por lo menos en ese sentido).

90

3.4.2 Relación desigualdad-crecimiento económico

Para ver la relación posible entre desigualdad y crecimiento económico, se procedió a estimar la ecuación de la tabla 8 de forma inversa, en esta la variable dependiente es el LNPIBPC y la variable independiente es el coeficiente de Gini.

En la estimación de la tabla 8, la prueba ML rechaza la hipótesis nula de que 𝛼𝑖𝑡 = 𝛼. Se aprecia que según la prueba de Hausman el método EA es el adecuado, de los cinco coeficientes estimados, tres tienen signo negativo y los restantes tienen signo positivo, además, ninguno de los coeficientes es estadísticamente significativo al 5%. Lo anterior no permite concluir que la desigualdad haya tenido algún efecto sobre el crecimiento económico.

Tabla 9 Estimación del efecto de la desigualdad sobre el crecimiento


GINI -1.1587 -0.3884* -0.3994* 0.2001E-01 0.6254 (0.0719) (0.0424) (0.0348) (0.8509) (0.9530) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.5481) (0.0544) R 0.01 2 0.97 0.99 * Estadísticamente significativo al 5% Valores ρ entre paréntesis La variable dependiente es el LNPIBPC Fuente: Elaboración propia con datos de Aguilar (2009), CONAPO e INEGI

De acuerdo a la teoría, el enfoque desigualdad-crecimiento económico estudia esta relación a través de factores que inciden sobre la desigualdad, por lo que es importante estudiar estos factores para entender como se da este mecanismo. Lo anterior, permite entrar al análisis del impacto que tuvieron los factores que se expusieron como los más relevantes en el apartado 1.3 de este estudio (educación y apertura comercial), las tablas subsecuentes contienen los resultados de las estimaciones.

Respecto a los factores que determinan la desigualdad, la tabla 10 muestra los coeficientes de la relación entre apertura comercial y educación sobre la desigualdad. En las cinco estimaciones, la prueba ML rechaza la hipótesis nula de que 𝛼𝑖𝑡 = 𝛼. Asimismo, la prueba de Hausman acepta la hipótesis nula de que el regresor y el error aleatorio específico no observable no están correlacionados para los cuatro casos.

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Respecto a los coeficientes de las estimaciones:

Primero, Se observa que tres de los cinco coeficientes de la estimación del efecto de la IEDPC sobre la desigualdad presentan signo negativo, los coeficientes del método EA son opuestos, además ninguno mostró significancia estadística. Lo anterior no permite concluir sobre la relación entre los flujos de IEDPC y la desigualdad.

Segundo, se observa que cuatro de los cinco coeficientes de la estimación del efecto de la PEB sobre la desigualdad presentan signo positivo y el restante signo negativo, sólo el coeficiente de la estimación MCO es estadísticamente significativo al 5%, los restantes cuatro no presentaron significancia estadística.

Tercero, se observa que todos los coeficientes de las estimaciones del efecto de la PEMS sobre la desigualdad presentan signo negativo, asimismo cuatro de los cinco coeficientes presentan significancia estadística. Lo anterior permite concluir que la variable PEMS si tuvo un impacto sobre la desigualdad en el periodo de estudio y que por cada persona que ingresa al nivel medio superior, la desigualdad disminuye en una proporción de 1.9 puntos para variaciones en regiones y 1.7 para variaciones en regiones y periodos. Este resultado además es consistente con el análisis gráfico del apartado 3.2.3 de este estudio.

Cuarto, respecto a la estimación del efecto de la PES sobre la desigualdad, se observa que cuatro de los cinco coeficientes tienen signo negativo y el restante tiene signo positivo; asimismo, se observa que los cuatro coeficientes de signo negativo también son estadísticamente significativos al 5%. Lo anterior permite concluir que en el periodo de estudio la PES si afectó la desigualdad, por cada persona que ingresaba a este nivel de estudio, la desigualdad disminuía en una proporción de 1.6 para variaciones en regiones y 1.3 para variaciones en regiones y periodos. Además estos resultados son consistentes con el análisis gráfico del apartado 3.2.3 de este estudio.

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Tabla 10 Estimaciones del efecto de la apertura comercial y la educación sobre la desigualdad

Variaciones en regiones Variaciones en regiones y periodos

MCO EF EA EF EA

IEDPC -4.4802 -2.8473 -3.4986 12.6511 0.3468 (0.6979) (0.8745) (0.8124) (0.4997) (0.9812) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.9497) (0.2852) R 0.00 2 0.64 0.67 PEB 0.4211* 0.3598 0.3980 -0.5830 0.2003 (0.0203) (0.4007) (0.1529) (0.2560) (0.694) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.9061) (0.0636) R 0.28E-01 2 0.64 0.67 PEMS -1.6511* -2.0533* -1.9258* -0.9157 -1.6928* (0.0024) (0.0031) (0.0013) (0.4655) (0.0182) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.7007) (0.4490) R 0.47E-01 2 0.66 0.67 PES -1.0087* -1.9636* -1.5742* 0.2539 -1.3481* (0.0361) (0.0090) (0.0093) (0.8812) (0.0454) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.3684) (0.3038) R 0.22E-01 2 0.66 0.67 * Estadísticamente significativo al 5% Valores ρ entre paréntesis La variable dependiente es el coeficiente de Gini Fuente: Elaboración propia con datos de Aguilar (2009), CONAPO, INEGI y el sexto informe de gobierno de Vicente Fox

A continuación se estima una ecuación de los efectos conjuntos de la IEDPC y educación a través de los tres niveles educativos (básica, medio superior y superior) para ver que tan robustos resultan ser estos estimadores de forma conjunta.

En la ecuación estimada de la tabla 11, la prueba ML rechaza la hipótesis nula de que 𝛼𝑖𝑡 = 𝛼. Al explorar cual de los métodos que toman en cuenta variaciones en los coeficientes es más apropiado, se encuentra que la prueba de Hausman acepta la hipótesis nula de que el regresor y el error aleatorio específico no observable no están correlacionados, por lo que se concluye que el método EA es el apropiado.

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Respecto a los coeficientes de la variable LNPIBPC, cuatro de los cinco coeficientes presentan signo negativo, el restante presenta signo positivo, ninguno de los coeficientes fue estadísticamente significativo al 5%, esto significa que estos coeficientes no son robustos y que no es posible concluir sobre el sentido de la relación entre crecimiento económico y desigualdad.

Para el caso de la variable IEDPC, los coeficientes de las cinco estimaciones presentan signo positivo, pero ninguno de ellos es estadísticamente significativo al 5%.

Por último, tres de los coeficientes de la variable PEB presentan signo positivo y los restantes signo negativo, además ninguno de ellos resultó ser estadísticamente significativo.

Tabla 11 Estimación conjunta efectos de LNPIBPC, IEDPC y PEB sobre desigualdad


MCO EF EA EF EA LNPIBPC -0.3745E-02 -0.6683E-01 -0.2026E-01 0.2446E-01 -0.1911E-01 (0.7586) (0.0601) (0.2896) (0.6943) (0.3855) IEDPC 7.0550 7.8549 6.5460 8.9318 8.7072 (0.5789) (0.6813) (0.6797) (0.6404) (0.6014) PEB 0.40098 0.9510E-01 0.2038 -0.5744 -0.5590E-01 (0.1311) (0.8407) (0.5786) (0.2818) (0.8887) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.4779) (0.5130) R 0.029 2 0.65 0.67 * Estadísticamente significativo al 5% Valores ρ entre paréntesis Fuente: Elaboración propia con datos de Aguilar (2009), CONAPO, INEGI y el sexto informe de gobierno de Vicente Fox

En la ecuación estimada de la tabla 12, la prueba ML rechaza la hipótesis nula de que 𝛼𝑖𝑡 = 𝛼. Al explorar cual de los métodos que toman en cuenta variaciones en los coeficientes es más apropiado, se encuentra que la prueba de Hausman acepta la hipótesis nula de que el regresor y el error aleatorio específico no observable no están correlacionados. Por lo que se concluye que el método EA es el apropiado.

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En cuatro casos los coeficientes de la variable LNPIBPC presentan signo negativo, el restante es positivo, sin embargo, ninguno de ellos resultó ser estadísticamente significativo al 5%.

Respecto a la variable IEDPC, todos los coeficientes presentaron signo positivo, pero nuevamente ninguno de ellos fue estadísticamente significativo.

Por último, todos los coeficientes de la variable PEMS presentan signo negativo, asimismo cuatro de ellos son estadísticamente significativos. Lo anterior demuestra consistencia con los coeficientes que arrojó esta variable en la tabla 10 y el análisis gráfico, es decir, esta variable demuestra ser congruente con lo establecido teóricamente. En esta estimación, por cada persona adicional matriculado en el nivel medio superior, la desigualdad disminuye en una proporción de 1.8 puntos para variaciones en regiones y 1.7 puntos para variaciones en regiones y periodos.

Tabla 12 Estimación conjunta efectos de LNPIBPC, IEDPC y PEMS sobre desigualdad

Variaciones en regiones Variaciones en regiones y

periodos MCO EF EA EF EA

LNPIBPC -0.9822E-02 -0.1034E-01 -0.8131E-02 0.1598E-01 -0.8270E-02 (0.2836) (0.8101) (0.6340) (0.7956) (0.6299) IEDPC 12.1432 1.1991 5.3505 9.0334 5.6154 (0.3411) (0.9482) (0.7283) (0.6513) (0.7170) PEMS -1.5976* -1.9152* -1.8304* -0.7475 -1.7476* (0.0072) (0.0340) (0.0061) (0.5785) (0.0129) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.9600) (0.7650) R 0.05 2 0.66 0.67 * Estadísticamente significativo al 5% Valores ρ entre paréntesis Fuente: Elaboración propia con datos de Aguilar (2009), CONAPO, INEGI y el sexto informe de gobierno de Vicente Fox

En la ecuación estimada de la tabla 13, la prueba ML rechaza la hipótesis nula de que 𝛼𝑖𝑡 = 𝛼. Al explorar cual de los métodos que toman en cuenta variaciones en los coeficientes es más apropiado se encuentra que la prueba de Hausman acepta

95

la hipótesis nula de que el regresor y el error aleatorio específico no observable no están correlacionados por lo que se concluye que el método EA es el apropiado.

Se observa que para el caso de los coeficientes de la variable LCPIBPC, cuatro de ellos presentan signo negativo, sin embargo, ninguno es estadísticamente significativo al 5%.

Por otra parte, todos los coeficientes de la variable IEDPC presentaron signo positivo, per nuevamente ninguno de ellos fue estadísticamente significativo al 5%.

Por último, cuatro de los cinco coeficientes de la variable PES presentan signo negativo, sin embargo, sólo dos valores son estadísticamente significativos al 5% que son los coeficientes del método EA, lo anterior nos indica que esta variable al ser estimada en conjunto con la IEDPC y el LNPIBPC pierde robustez, sin embargo, aún se puede concluir que esta variable tuvo relación inversa con la desigualdad.

Tabla 13 Estimación conjunta efectos de LNPIBPC, IEDPC y PES sobre desigualdad


MCO EF EA EF EA LNPIBPC -0.8476E-02 -0.1483E-01 -0.5393E-02 0.1251E-01 -0.5811E-02 (0.4112) (0.7448) (0.7734) (0.8387) (0.7569) IEDPC 12.8900 12.0761 13.3295 12.6603 13.1303 (0.3431) (0.5160) (0.4049) (0.5025) (0.4122) PES -0.9852 -1.8676 -1.6813* 0.2156 -1.6071 (0.1288) (0.0826) (0.0320) (0.8996) (0.0456) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.8445) (0.6684) R 0.02 2 0.66 0.67 * Estadísticamente significativo al 5% Valores ρ entre paréntesis Fuente: Elaboración propia con datos de Aguilar (2009), CONAPO, INEGI y el sexto informe de gobierno de Vicente Fox

Las estimaciones anteriores permiten ver que la educación en los niveles medio superior y superior fue un factor que contribuyó de forma importante a abatir la desigualdad en el periodo de estudio. Esto implica que mayor cobertura educativa en estos niveles influyó la trayectoria de pendiente negativa que mostró la desigualdad en el periodo. Por otro lado, los flujos de IEDPC no mostraron ser influyentes para abatir al desigualdad esto se debió a que la IED fluyó hacia los

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estados con mayores niveles de ingreso per cápita, incluso en estos estados contribuyo a que incrementara.

De acuerdo, al planteamiento teórico, ante un incremento en el porcentaje de población en educación media superior y superior, que se traduce como un incremento en la oferta de mano de obra calificada el nivel general de salarios tiende a bajar, este último es el efecto negativo que tiene la educación sobre la desigualdad.

3.4.3 Desigualdad interregional

Para ver los efectos de la educación y la apertura comercial sobre la desigualdad interregional se procedió a estimar una ecuación de los efectos de la educación y la apertura comercial sobre esta variable, los resultados se presentan en la tabla 14.

En las ecuaciones estimadas de la tabla 14, la prueba ML rechaza la hipótesis nula de que 𝛼𝑖𝑡 = 𝛼 para las cuatro ecuaciones estimadas.

Al explorar cual de los métodos que toman en cuenta variaciones en los coeficientes es más apropiado para el caso de las variables IEDPC, PEB, y PES se encuentra que la prueba de Hausman rechaza la hipótesis nula de que el regresor y el error aleatorio específico no observable no están correlacionados por lo que se concluye que el método EF es el más apropiado.

Para la variable PEMS, se encuentra que la prueba de Hausman rechaza la hipótesis nula de que el regresor y el error aleatorio específico no observable no están correlacionados para variaciones en regiones (0.0517), pero la acepta para el caso de variaciones en regiones y periodos (0.5422) por lo que se concluye que para variaciones en regiones el método EF es el apropiado y para variaciones en regiones y periodos el método EA es el apropiado.

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Tabla 14 Estimaciones del efecto del crecimiento económico, apertura comercial y educación sobre

la desigualdad regional


MCO EF EA EF EA IEDPC -579.4854 21.3986 12.6665 7.3434 1.4042 (0.0000) (0.4368) (0.6426) (0.7667) (0.9543) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.0037) (0.0698) R 0.17 2 0.98 0.99 PEB 15.8484 -0.9612 -0.1776E-01 -1.5134 -0.4754 (0.0000) (0.1407) (0.9776) (0.0244) (0.4576) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.0000) (0.0000) R 0.50 2 0.98 0.99 PEMS -21.3493 -2.2716 -2.4368 -2.1387 -2.5102 (0.0000) (0.0333) (0.0210) (0.1954) (0.1007) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.0517) (0.5422) R 0.10 2 0.98 0.99 PES -33.2150 -0.3582 -0.9807 0.1244 -1.8123 (0.0000) (0.7581) (0.3947) (0.9557) (0.3554) ML (0.0000) (0.0000) Hausman (0.000019) (0.0736) R 0.31 2 0.98 0.99 * Estadísticamente significativo al 5% Valores ρ entre paréntesis Fuente: Elaboración propia con datos de Aguilar (2009), CONAPO, INEGI y el sexto informe de gobierno de Vicente Fox

Para el caso de la variable IEDPC, se observa que sólo en un caso el coeficiente estimado arrojó un valor negativo, los cuatro coeficiente restantes presentan signo positivo, sin embargo, ninguno de los coeficientes fue estadísticamente significativo. Debido a la variabilidad de los signos y la falta de robustez de los coeficientes de las estimaciones, no se puede concluir sobre la posible relación entre los flujos de IEDPC y la desigualdad interregional.

Para el caso del coeficiente de la variable PEB, se observa que de las cinco estimaciones cuatro coeficientes presentan signo negativo y uno presenta signo positivo, sin embargo, cuatro de estos no son estadísticamente significativos

98

y el otro coeficiente que presenta significancia corresponde a la estimación de variaciones en regiones y periodos (0.0244) con el método EF con un coeficiente de -1.5134. Lo anterior no es suficientemente robusto para concluir que la PEB contribuyó a abatir la desigualdad interregional.

Para el caso de la variable PEMS los coeficientes de las estimaciones resultaron negativo en los cinco casos, se observa que tres de los cinco coeficientes son estadísticamente significativos, lo que convierte a esta variable en la más robusta de este estudio ya que en las regresiones de las tablas 10 y 12 siempre mostró significancia estadística y por ello se concluye que la educación media superior fue la variable que contribuyó de mejor manera a abatir la desigualdad en el periodo de estudio (1994-2006). En el caso de esta estimación en específico, esta variable contribuye a abatir la desigualdad interregional incluso el coeficiente que arrojó esta estimación resultó mayor que el de la estimación de las tablas 10 y 12, lo que indicaría que la educación media superior no sólo contribuye a abatir la desigualdad, sino que también contribuye a abatir la desigualdad entre entidades.

Por último, la variable PES presenta coeficientes negativos en cuatro de las cinco estimaciones, sin embargo, ninguno resultó estadísticamente significativo, esto indica que esta variable no resultó tan robusta en cuanto a abatir la desigualdad entre regiones en México.

99

Conclusiones

A partir del planteamiento de Simon Kuznets en 1955 sobre la relación entre crecimiento económico y desigualdad se construye en esta investigación; analizando como ha evolucionado este argumento hasta nuestros días y como han cambiado los enfoques con que se estudia esta relación.

Kuznets planteó que durante el proceso de cambio estructural de una economía agrícola a una industrializada, la relación entre desigualdad y crecimiento económico, gráficamente forman una U invertida; para que este proceso tenga lugar, se requiere de un periodo de muy largo plazo. Para el caso de esta investigación el periodo en estudio fue de 1994-2006, sin embargo, durante este periodo no tuvo lugar ningún proceso de cambio de una economía agrícola a una industrializada, pero tuvo lugar un proceso de apertura comercial. Este hecho, fue motivación suficiente para probar si bajo estas condiciones de cambio, se cumplía o no la hipótesis de Kuznets.

Al respecto, el análisis gráfico arrojó una curva en forma de U invertida, pero el análisis econométrico no confirmó esta relación en virtud de que los coeficientes no resultaron estadísticamente significativos, ni tuvieron el signo negativo esperado que confirmaría que la ecuación a través de la curva alcanza un máximo. Ante la falta de robustez de la ecuación anterior, se procedió a estimar una ecuación del efecto del crecimiento económico sobre la desigualdad donde los coeficientes negativos sugerirían que la relación entre estas dos variables formó una curva de pendiente negativa, sin embargo, los coeficientes no resultaron ser estadísticamente significativos.

De la misma manera se estimó la relación desigualdad-crecimiento económico, donde nuevamente los coeficientes presentaron signos negativos, pero no fueron estadísticamente significativos. De lo anterior se puede concluir que contrario a lo que plantea la teoría, la desigualdad no es un factor que incida sobre el crecimiento económico.

Derivado de la revisión a la literatura, se concluyó que los factores más importantes en la determinación de la distribución del ingreso en México son: la educación y la apertura comercial.

La importancia del factor educación reside en el hecho de que la inversión en este factor permite a los individuos acceder a mayores niveles de ingreso; este fenómeno genera una disminución de la desigualdad del ingreso en el largo plazo. Sin embargo, para que la proporción de individuos en educación superior sea

100

elevada, se necesita un mercado perfectamente competitivo o externalidades suficientemente fuertes.

En cuanto al segundo factor, la inminente globalización económica mundial acentúa las disparidades entre países, derivadas de la mano de obra que abunde en cada país ya que en los inicios de la apertura comercial, la demanda de mano de obra calificada incrementa por la introducción de nueva tecnología para producir, este fenómeno provoca un incremento en la demanda de educación superior en el corto plazo y consecuentemente un incremento en la oferta de mano de obra.

En este sentido, con el análisis cuantitativo se concluyó que los flujos de IEDPC no mostraron ser determinantes en el abatimiento de la desigualdad pues en la mayoría de las estimaciones mostraron coeficientes positivos aunque no significativos estadísticamente. El análisis gráfico mostró que los flujos de IEDPC se van hacia las entidades que tienen mayor nivel de ingreso per cápita, este hecho genera polarización entre las entidades. Sería conveniente que se implementen políticas para encaminar los flujos de IED hacia todas las entidades de forma equitativa a través de inversión gubernamental en infraestructura en general que permita hacer más eficientes los mercados locales, pues esta es una de las características de las entidades hacia las que fluye la mayor cantidad de IED.

Respecto a la educación como factor que contribuye a abatir la desigualdad, se encontró que la educación básica no es la mejor herramienta en esta labor, la educación básica, de acuerdo al análisis gráfico, contribuye a abatir la desigualdad en las entidades donde el nivel de ingreso per cápita es bajo, pero en las demás el efecto es opuesto ya que los coeficientes de las estimaciones resultaron positivos aunque no significativos.

La variable más robusta y consistente de este estudio fue la PEMS que tanto en el análisis gráfico, como en estimaciones demostró ser una variable que contribuye a abatir la desigualdad y la desigualdad interregional. De acuerdo a estos resultados lo conveniente es impulsar el incremento y permanencia de la matricula en este nivel de estudios a través de becas suficientemente representativas para evitar la deserción escolar y de inversión en infraestructura y tecnología que a largo plazo permita que el incremento de la oferta de mano de obra calificada se equilibre con la demanda de la misma.

La variable PES tiene un efecto similar al de la variable PEMS, sin embargo, esta variable no resultó ser tan significativa en algunas regresiones, ni tampoco arrojó

101

la pendiente esperada en el análisis gráfico ya que en algunos casos esta variable lejos de abatir la desigualdad, ante la imperfección de los mercados de crédito para la educación, quien logra culminar sus estudios superiores acceden a un ingreso mucho mayor que aquellos que sólo cuentan con educación en los niveles básico y medio superior. La recomendación sería abatir esas imperfecciones de mercado a través de becas para ampliar la cobertura educativa en el nivel superior.

102

Apéndice 1. Gráficas de la relación entre el crecimiento económico y desigualdad por entidad federativa.10

10 Elaboradas con datos de Aguilar (2009), INEGI y CONAPO

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

-4.00 -2.00 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00

GINI

TVPIB

BCS

F El b ió

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

-2.00 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00

GINI

TVPIB

Campeche

0.54

0.54

0.55

0.55

0.55

0.55

0.55

0.56

0.56

0.56

0.56

-5.00 0.00 5.00 10.00 15.00

GINI

TVPIB

Coahuila

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0.00 2.00 4.00 6.00 8.00

GINI

TVPIB

Chihuahua

103

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.00 2.00 4.00 6.00 8.00

GINI

TVPIB

Durango

0.53

0.535

0.54

0.545

0.55

0.555

0.56

-2.00 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00

GINI

TVPIB

Jalisco

0.585

0.59

0.595

0.6

0.605

0.61

0.615

0.62

-2.0000 0.0000 2.0000 4.0000 6.0000

GINI

TVPIB

Michoacán

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

-4.00 -2.00 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00

GINI

TVPIB

Nayarit

0.54

0.545

0.55

0.555

0.56

0.565

0.57

0.0000 2.0000 4.0000 6.0000

GINI

TVPIB

NL

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

-2.0000 0.0000 2.0000 4.0000 6.0000

GINI

TVPIB

Oaxaca

104

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.00 2.00 4.00 6.00 8.00

GINI

TVPIB

Queretaro

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

-4.00 -2.00 0.00 2.00 4.00 6.00

GINI

TVPIB

QR

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

-2.00 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00

GINI

TVPIB

SLP

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

-5.00 0.00 5.00 10.00

GINI

TVPIB

Sinaloa

0.525

0.53

0.535

0.54

0.545

0.55

0.555

0.56

0.565

0.57

-10.00 -5.00 0.00 5.00 10.00

GINI

TVPIB

Sonora

0.550.560.570.580.59

0.60.610.620.630.640.650.66

-4.00 -2.00 0.00 2.00 4.00 6.00

GINI

TVPIB

Tabasco

105

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.00 2.00 4.00 6.00 8.00

GINI

TVPIB

Tamaulipas

0.48

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

-5.0000 0.0000 5.0000 10.0000

GINI

TVPIB

Tlaxcala

0.560.570.570.580.580.590.590.600.600.610.61

-2.00 0.00 2.00 4.00 6.00

GINI

TVPIB

Veracruz

0.560.570.570.580.580.590.590.600.600.610.61

-2.00 0.00 2.00 4.00 6.00

GINI

TVPIB

Yucatán

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0.62

-5.0000 0.0000 5.0000 10.0000

TVPIB

Zacatecas

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0.59

0.59

0.0000 5.0000 10.0000 15.0000

GINI

TVPIB

Colima

106

Apéndice 2. Gráficas de la relación entre IED y desigualdad por entidad federativa.11

11 Elaboradas con datos de Aguilar (2009), INEGI y CONAPO

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0.63

-100 0 100 200 300

GINI

IED

Aguascalientes

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0 200 400 600 800 1000 1200

GINI

IED

Baja California

0.52

0.52

0.53

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0 100 200 300

GINI

IED

Baja California Sur

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0 100 200 300 400

GINI

IED

Chiapas

107

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0 5 10 15

GINI

IED

Coahuila

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

-50 0 50 100 150

GINI

IED

Chihuahua

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0 20 40 60 80 100

GINI

IED

Durango

0.58

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0 10 20 30

GINI

IED

Guerrero

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

-20 0 20 40 60 80

GINI

IED

Hidalgo

0.58

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0.62

0.62

0.63

0.63

0 1000 2000 3000 4000

GINI

IED

México

108

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0 50 100 150 200 250

GINI

IED

Morelos

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0 20 40 60 80

GINI

IED

Nayarit

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0 500 1000 1500 2000 2500

GINI

IED

Nuevo León

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

-1 0 1 2 3 4 5

GINI

lIED

Oaxaca

0.46

0.47

0.48

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

0 200 400 600 800

GINI

IED

Puebla

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0 50 100 150

GINI

IED

Quintana Roo

109

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0 100 200 300 400

GINI

IED

San Luis Potosí

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0 20 40 60

GINI

IED

Sinaloa

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0 100 200 300 400 500

GINI

IED

Sonora

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0 200 400 600

GINI

IED

Tamaulipas

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

-50 0 50 100 150

GINI

IED

Tlaxcala

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0 20 40 60

GINI

IED

Yucatán

110

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0.62

0 5 10 15

GINI

IED

Zacatecas

111

Apéndice 3. Gráficas de la relación entre PEB y desigualdad por entidad federativa.12

12 Elaboradas con datos de Aguilar (2009), el sexto informe de gobierno de Vicente Fox y CONAPO

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.60

0.22 0.23 0.23 0.24

GINI

PEB

Baja California

0.52

0.52

0.53

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.22 0.23 0.24 0.25

GINI

PEB

Baja California Sur

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.23 0.24 0.25 0.26

PEB

PEB

Campeche

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.24

GINI

PEB

Coahuila

112

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0.59

0.22 0.23 0.24 0.25 0.26

GINI

PEB

Colima

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.60

0.61

0.62

0.22 0.22 0.22 0.23 0.23

PEB

PEB

Chihuahua

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.24 0.25 0.25 0.26 0.26

GINI

PEB

Durango

0.44

0.45

0.46

0.47

0.48

0.49

0.50

0.51

0.52

0.53

0.54

0.25 0.25 0.26 0.26

GINI

PEB

Guanajuato

0.49

0.50

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.26 0.26 0.27 0.27

GINI

PEB

Hidalgo

0.53

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.22 0.23 0.24 0.25 0.26

GINI

PEB

Jalisco

113

0.580.580.590.590.600.600.610.610.620.620.630.63

0.23 0.23 0.24 0.24 0.25

GINI

PEB

México

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0.62

0.62

0.25 0.25 0.25 0.25 0.26

GINI

PEB

Michoacán

F El b ió i

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.23 0.24 0.25 0.26

GINI

PEB

Nayarit

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.20 0.21 0.21 0.22 0.22 0.23

GINI

PEB

Nuevo León

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.60

0.61

0.62

0.27 0.27 0.28 0.28 0.29

GINI

PEB

Oaxaca

0.46

0.47

0.48

0.49

0.50

0.51

0.52

0.53

0.25 0.26 0.26 0.26 0.26

GINI

PEB

Puebla

114

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.60

0.61

0.62

0.25 0.26 0.26 0.27 0.27

GINI

PEB

Querétaro

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.22 0.23 0.24 0.25 0.26

GINI

PEB

Quintana Roo

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.60

0.61

0.26 0.26 0.26 0.26 0.27

GINI

PEB

San Luis Potosí

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.22 0.23 0.23 0.24

GINI

PEB

Sonora

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.21 0.21 0.21 0.21 0.22 0.22

GINI

PEB

Tamaulipas

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.24 0.25 0.25 0.26 0.26

GINI

PEB

Tlaxcala

115

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0.23 0.24 0.24 0.25 0.25

GINI

PEB

Yucatán

116

Apéndice 4. Gráficas de la relación entre PEMS y desigualdad por entidad federativa.13


0.520.520.530.530.540.540.550.550.560.560.570.57

0.03 0.04 0.04 0.04 0.04 0.04

GINI

PEMS

Baja California Sur

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Chiapas

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Coahuila

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0.59

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Colima

117

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Chihuahua

0.52

0.525

0.53

0.535

0.54

0.545

0.55

0.045 0.046 0.047 0.048 0.049

GINI

PEMS

Distrito Federal

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Durango

0.58

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Guerrero

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05

GINI

PEMS

Hidalgo

0.53

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Jalisco

118

0.585

0.59

0.595

0.6

0.605

0.61

0.615

0.62

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03

GINI

PEMS

Michoacán

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.032 0.034 0.036 0.038 0.04

GINI

PEMS

Nayarit

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Oaxaca

0.46

0.47

0.48

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Puebla

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Querétaro

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

San Luis Potosí

119

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.04 0.04 0.04 0.04 0.04 0.04

GINI

PEMS

Sinaloa

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0.63

0.64

0.65

0.66

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05

GINI

PEMS

Tabasco

0.53

0.535

0.54

0.545

0.55

0.555

0.56

0.565

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Tamaulipas

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.03 0.03 0.03 0.03 0.04 0.04 0.04

GINI

PEMS

Tlaxcala

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Veracruz

0.58

0.585

0.59

0.595

0.6

0.605

0.61

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Yucatán

120

0.58

0.585

0.59

0.595

0.6

0.605

0.61

0.615

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PEMS

Zacatecas

121

Apéndice 5. Gráficas de la relación entre PES y desigualdad por entidad federativa.14


0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03

GINI

PES

Campeche

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03

GINI

PES

Coahuila

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.58

0.59

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03

GINI

PES

Colima

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025

GINI

PES

Chihuahua

122

0.58

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0 0.005 0.01 0.015 0.02

GINI

PES

Guerrero

F El b ió i

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025

GINI

PES

Hidalgo

0.53

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025

GINI

PES

Jalisco

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0.63

0.64

0 0.005 0.01 0.015 0.02

GINI

PES

México

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03

GINI

PES

Nayarit

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0.027 0.028 0.029 0.03 0.031 0.032 0.033

GINI

PES

Nuevo León

123

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0.63

0 0.005 0.01 0.015 0.02

GINI

PES

Oaxaca

0.46

0.47

0.48

0.49

0.5

0.51

0.52

0.53

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03

GINI

PES

Puebla

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025

GINI

PES

Querétaro

0.53

0.54

0.54

0.55

0.55

0.56

0.56

0.57

0.57

0.58

0 0.005 0.01 0.015

GINI

PES

Quintana Roo

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025

GINI

PES

San Luis Potosí

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03

GINI

PES

Sinaloa

124

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PES

Sonora

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0.63

0.64

0.65

0.66

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03

GINI

PES

Tabasco

0.53

0.535

0.54

0.545

0.55

0.555

0.56

0.565

0 0.01 0.02 0.03 0.04

GINI

PES

Tamaulipas

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025

GINI

PES

Tlaxcala

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

0.61

0.62

0 0.005 0.01 0.015 0.02

GINI

PES

Veracruz

0.58

0.585

0.59

0.595

0.6

0.605

0.61

0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03

GINI

PES

Yucatán

125

0.58

0.59

0.59

0.60

0.60

0.61

0.61

0.62

0 0.005 0.01 0.015 0.02

GINI

PES

Zacatecas

126

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ANÁLISIS DE LA RELACIÓN CRECIMIENTO ECONÓMICO Y