Distribución del ingreso y capital humano: un análisis de ... Ano XII Numero 53, mayo -agosto de 2007/03 Impacto...DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO Y CAPITAL HUMANO: UN ANÁLISIS DE PANEL

Distribución del ingreso y capital humano: un análisisde panel de datos 1960-2000

Javier Martínez M. y Gerald Destinobles A.1

[ 29 ]

Este artículo presenta la evidencia empírica del impacto del capital humano en la distribucióndel ingreso, para un conjunto de 106 países en el periodo de 1960 - 2000. El capital humano(educación) se mide a partir de su distribución y de su desviación estándar, es decir, de sumedida relativa y absoluta. Partiendo del modelo teórico del capital humano, desarrollado porGary Becker (1966) se estableció que a medida que varía la desigualdad de la educación y sudistribución, el impacto en la distribución del ingreso no será necesariamente negativo. Seobserva que la mejor relación entre la distribución del ingreso y la distribución de laeducación, es una relación no lineal. También se determina que antes de estudiar la relaciónentre la distribución del ingreso y de la educación, se debe enfatizar al comportamiento entrelos años promedios de escolaridad y su dispersión. ¿Por qué? Porque a partir de esta relaciónse puede comprender, de una mejor forma, la ilación que se guarda entre la distribución delingreso y el capital humano.

Distribution of the Income and Human Captal: An Analysis of Panel of Data1960-2000

This article presents the empirical evidence of the impact of the human capital in thedistribution of the income, for a set of 106 countries in the period of 1960 - 2000. Thehuman capital (education) is measure from its distribution and of its standard deviation,which means, of its relative and absolute measurement. Starting off from the theoreticalmodel of the human capital, developed by Gary Becker (1966) was settled down that asvaries the inequality of the education and its distribution, the impact in the distributionof the income will not be necessarily negative. It is observed that the best relation betweenthe distribution of the income and the distribution of the education, is a relationnonlinear. Also it is determined that before studying the relation between the distributionof the income and the education, It most be to emphasize to the behaviour between theaverage years of schooling and their dispersion. Why? Because from this relation it ispossible to be understood, in a better way, the link that keeps between the incomedistribution and the human capital.

Aportes, Revista de la Facultad de Economía, BUAP, Año XII, Número 35, Mayo - Agosto de 2007

1 Agradecemos los comentarios y sugerencias hechas por dos dictaminadores anónimos.

30 JAVIER MARTÍNEZ M. Y GERALD DESTINOBLES A.

Introducción

Desde hace tiempo, la cuestión de la distri-bución del ingreso, su desigualdad, y labúsqueda de mecanismos para reducirla,ha focalizado la atención de los economis-tas, de los medios científicos y de loshacedores de políticas en el plano social.Objetivamente hablando ¿cuál es la mag-nitud de esta cuestión? En efecto se puedenencontrar dos grandes enfoques en la lite-ratura económica:

– El primero, macroeconómico, consi-dera que una política de distribución puedereducir las desigualdades del ingreso. Par-te de la consideración de que las fuerzasque aumentan los ingresos de unos indivi-duos manteniendo constantes los ingresosde los otros –lo que se conoce como laagravación de las desigualdades– o la puestaen jaque de la teoría de Paretto, son inde-seables, por lo consiguiente recomiendapolíticas de redistribución para atenuar oreducir dichas desigualdades.

– El segundo enfoque, microeconómi-co, coloca la lupa sobre el capital humanoy considera que su afectación podrá des-empeñar un papel clave en la reducción dela desigualdad.

Este artículo inspirándose fundamen-talmente en la literatura teórica del segun-do enfoque, busca enriquecer el debate alanalizar de manera empírica el impacto delcapital humano en la distribución del in-

greso para el periodo 1960-2000, para lasregiones de Asia, América Latina, África,Países de la OCDE y en Transición; esdecir, se busca comprobar que efectiva-mente, en sintonía con la literatura teórica,la educación reduce la desigualdad, y tam-bién bajo qué condiciones se logra ello.

Para responder estas cuestiones, el artí-culo ha sido organizado de la siguientemanera: En el siguiente apartado presenta-mos de manera somera la literatura rele-vante sobre los estudios teóricos y empíri-cos entre distribución del ingreso y capitalhumano, en el apartado II se lleva a cabo unbreve análisis del modelo teórico analíticodesarrollado por Gary Becker en 1964, enla parte III se describe la descripción esta-dística y econométrica y sus resultados, ypor último, en la parte IV se presentan lasconsideraciones finales.

I. La literatura relevante

El problema de la distribución del ingresoes comúnmente formulado de la siguientemanera ¿cómo los ingresos se distribuyenentre los individuos o familias? Las unida-des de medida en la mayoría de los casosson familias, por ejemplo, los hijos depadres ricos pueden disfrutar de vidas abun-dantes incluso sin que ellos perciban algúningreso, por lo tanto, la comparación entrehogares más que entre individuos es usual-

31DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO Y CAPITAL HUMANO: UN ANÁLISIS DE PANEL DE DATOS 1960-2000

mente una manera apropiada para valorarla igualdad (o desigualdad de una socie-dad).

La igualdad del ingreso entre hogaresse mide, en la mayoría de los casos, por ladistribución del ingreso según el tamaño (onivel) del ingreso de los individuos quecomponen el hogar. Esta distribución, quese da a través de las diferentes clases deingreso, es llamada comúnmente la «parti-cipación de la distribución del ingreso».Por ejemplo, en hogares donde la familia esmás pequeña los ingresos serán mayoresque en familias donde existen más miem-bros. Así, la proporción de la distribuciónes un concepto aparentemente intuitivo dela distribución del ingreso.

Sin embargo, la distribución del ingre-so frecuentemente ha sido analizada entérminos del ingreso como la participaciónde los factores en la producción. Esto esporque la acumulación del ingreso relativomedido como participación de los factoresde producción, tales como el trabajo y elcapital, según sus contribuciones al valoragregado, son llamados «la distribuciónfuncional del ingreso». En suma, el análisisde la distribución funcional ha sido y esuno de los principales temas en desarrolloeconómico. Entre los economistas clási-cos, Ricardo clasificó el ingreso nacionalen tres categorías: a) el salario como retor-no al trabajo, b) ganancias como retorno alcapital y c) la renta como retorno al terra-teniente. Su análisis se concentró en cómoel ingreso nacional es distribuido entre lastres grandes clases de la sociedad: trabaja-dores, capitalistas y terratenientes, a travésde la distribución funcional, predijo que ladesigualdad progresará en el proceso decrecimiento económico basado en la acu-

mulación del capital en las industrias mo-dernas, por lo que progresivamente gran-des participaciones del ingreso irán a ma-nos de los terratenientes –elite tradicionalen Inglaterra– tan largo como la oferta dealimentos recaerán en la producción do-méstica. Más adelante, a mitad del sigloXIX, Marx predijo una desigualdad crecien-te en un proceso de desarrollo capitalista,reduciendo de alguna manera la importan-cia de la tierra a través de un progreso en laindustrialización. Marx analizó cómo elingreso nacional se divide entre dos cate-gorías: salarios y ganancias, y los incre-mentos relativos, predichos anteriormen-te, resultando la concentración del ingresoen manos de los capitalistas y el empobre-cimiento de los trabajadores (Hayami,2000).

En general, el tamaño de la distribucióndel ingreso es determinado por la distribu-ción entre los activos de capital y trabajo(distribución funcional) y la distribuciónde los activos a través del tamaño de loshogares por su ingreso. Ricardo discute eltema basado en el análisis de la distribu-ción funcional, bajo el supuesto de quetodos los activos como tierra y capital sonpropiedad de los terratenientes y capitalis-tas respectivamente, y los trabajadores noaportaban nada a la producción más que eltrabajo mismo. Este supuesto ha sido unaaproximación razonable en sus días. Sinembargo, la economía ha avanzado, la pro-piedad de activos en los empleados ahoraes muy significativa. Los trabajadores nosólo poseen activos tangibles, sino ade-más, activos intangibles, tales como el co-nocimiento y la experiencia, que se ampliaa través de la inversión del capital humano.Por lo tanto, los cambios en la distribución


del ingreso en el proceso de desarrolloeconómico no pueden ser juzgados sólopor la distribución funcional.

Los primeros trabajos realizados sobrela desigualdad del ingreso ante los incre-mentos de los niveles de ingreso per cápitafueron hechos por Simon Kuznets (1955).Kuznets desarrolló una importante hipóte-sis sobre la relación entre la desigualdaddel ingreso y los incrementos de los nivelesen el PIB per cápita (como una medida dedesarrollo económico), usando la expe-riencia histórica de Inglaterra y EstadosUnidos, encontró que sobre el curso delsiglo XIX, la desigualdad empezó a incre-mentarse en ambos países, pero en losinicios del siglo XX la tendencia fue rever-sible, lo que conllevó a encontrar una rela-ción no lineal, es decir, una «U» invertidaentre la producción per cápita y la des-igualdad del ingreso, conocida como la«Curva de Kuznets».

De acuerdo a los estudios teóricos,empíricos y los nuevos ejes de investiga-ción de la teoría de crecimiento endógeno,los economistas han puesto considerable-mente la atención sobre la distribución delingreso, considerando a la par (tanto delejos como de cerca) la interacción de otrosfactores correlacionados, tales como laeducación. Por lo que es tarea de esteartículo investigar los impactos de la edu-cación en la desigualdad del ingreso através de la teoría del capital humano. Elconcepto de capital humano fue desarro-llado a principios de los años sesenta porShultz (1961) y Becker (1964,1975), ana-lizaron la educación como una forma deinversión, la cual se espera incremente laproductividad de los individuos (Destino-bles, 2006, Rojas y otros, 2000); también

Mincer concluyó que la estructura de unaproducción agregada es una condición yuna consecuencia de crecimiento econó-mico,2 esto es, la actividad del capital hu-mano ayuda a la producción de nuevoconocimiento, el cual es la fuente de inno-vación y cambio tecnológico que impulsatodos los factores de producción (Mincer,1974). Una explicación aún más concretasobre la importancia del impacto de laeducación la encuentra Hogendorn (1996),donde establece que la educación de bajacalidad y pobre conduce en la mayoría delos casos a ingresos bajos, además recalcaque es el elemento más importante paraestudiar el capital humano, y que diferen-cias en la dotación de educación puedenexplicar en gran medida las brechas de losingresos per cápita entre los países desa-rrollados y menos desarrollados. Thomaset al, (2000), elaboran nuevas medidaspara la educación, tales como: el coeficien-te de Gini de educación y su dispersión,enfatizan que la mejor medida para encon-trar un patrón de una U invertida en laeducación es ocupar su desviación están-dar y los años promedio de escolaridad,además, hicieron hincapié que incremen-tos en el PNB per cápita (a precios constan-tes) se asocian negativamente con la distri-bución de la escolaridad pero positivamen-te con la educación promedio.

Hay una reducida pero creciente litera-tura sobre la desigualdad de la escolaridad,trabajos como los de Lam y Levinson(1991), Londoño (1996) y Ram (1984),

2 Si el lector está interesado en encontrar larelación entre capital humano y crecimiento econó-mico, puede consultar a Mankiw et al (1991) y JavierMartínez (2006).


donde la desviación estándar ha sido usadafrecuentemente para medir la dispersiónabsoluta de la distribución de activos; Bird-sall y Londoño (1997) investigaron el im-pacto de la distribución de activos inicialessobre la reducción de la pobreza y el creci-miento económico, encontrando una co-rrelación negativa entre la dispersión de laeducación y el crecimiento del ingresoRam (1984) usó la desviación estándar dela escolaridad para ilustrar la existencia deuna curva de educación en forma «U»invertida tipo Kuznets, donde concluyeque al incrementarse los niveles alcanza-dos de promedio escolar, la desigualdad dela educación se incrementa hasta llegar aun punto máximo de siete años de escola-ridad promedio, y posteriormente empiezaa descender.

La educación es percibida como undeterminante para el equilibrio y su expan-sión permite el bienestar económico de unpaís (Ram, 1989). Muchas investigacioneshan estudiado la relación entre la educa-ción y la desigualdad del ingreso. Aunquelas estadísticas, especificaciones y mode-los difieren entre ellos han concluido queincrementos en el promedio escolar dismi-nuyen la desigualdad del ingreso. La inves-tigación de Checchi (2001), consideró elefecto de la distribución de la educaciónsobre la distribución del ingreso, dondeencuentra evidencia directa entre desigual-dad de la educación y desigualdad delingreso, además, los años promedio deescolaridad y la desigualdad de la educa-ción parecen afectar la desigualdad delingreso y sus efectos aparentemente van endirecciones opuestas; un importante as-pecto que debe ser considerado es la natu-raleza de la covarianza entre los años pro-

medio de la educación y su desigualdad.Incluso, si el efecto parcial del nivel deescolaridad está en equilibrio, tal efectopuede ser reforzado por cambios en ladesigualdad del ingreso que están asocia-dos a la expansión de la educación.

Algunos trabajos que buscaron una re-lación entre la educación y la distribucióndel ingreso en países desarrollados, comoejemplo Estados Unidos, encontraron quela desigualdad del ingreso está correlacio-nada positivamente con la desigualdad dela escolaridad (medida como dispersiónabsoluta) y negativamente correlacionadacon el promedio en educación (Becker yChiswick,1966), por otro lado, Chiswick(1971), basado en una sección cruzada dedatos de nueve países, sugiere que la des-igualdad se incrementa con la desigualdadde la educación (medida como dispersiónabsoluta).

Los elaboradores de políticas educati-vas, usualmente, justifican que altos gastosen la educación son herramientas muy efec-tivas para reducir la desigualdad del ingre-so. Sin embargo, los estudios empíricossugieren que la relación entre la educación(como años promedio de escolaridad) y ladesigualdad del ingreso puede llegar a serambigua (De Gregorio y Lee, 2000). Exis-ten algunos estudios empíricos que haninvestigado la relación entre los años pro-medio de escolaridad y la desigualdad delingreso, (ver por ejemplo a Psacharopoulos1975, y Ram 1989) que determinaron efec-tos negativos entre la educación y la des-igualdad del ingreso.

Retomando nuevamente a Thomas etal, establecen que el capital humano es unode los pocos activos que poseen los pobres,así, incrementándolo pueden mejorar su


bienestar y eficiencia. Argumentan quepor el lado de la eficiencia, la producciónagregada y el crecimiento son afectadospor el nivel y la distribución del capitalhumano y otros activos. La distribución dela tierra generalmente se mide como unaproxy del coeficiente de Gini de tierra,pero aún manteniéndola constante, el capi-tal humano sigue teniendo altos impactossobre la desigualdad del ingreso. Y porotro lado, el trabajo de De Gregorio y Lee(2000) presenta evidencia empírica paraun grupo de países de 1960 a 1990, encon-trando que altos niveles de educación y unamejor distribución de la educación jueganun rol importante, haciendo una distribu-ción del ingreso más igualitaria. Sus resul-tados dan evidencia empírica para la curvade Kuznets, encontrando una relación nolineal entre los niveles de ingreso y sudesigualdad, con un umbral de $2700.00dólares per cápita y finalmente; analizan laevolución de la educación de forma inde-pendiente, encontrando un patrón de Uinvertida entre la dispersión de la educa-ción y los años promedio de educación.

II. Un breve análisisdel modelo teórico y analítico

El interés de los economistas por la distri-bución de la renta es tan antiguo como lapropia teoría económica. Smith, Ricardo,Mill y otros; reconocieron que muchosproblemas de considerable importanciaeconómica estaban parcialmente relacio-nados con diversos aspectos de la distribu-ción de la renta. Aunque definieron lapobreza, por ejemplo, en términos absolu-tos, reconocieron también que los «po-bres» de cada generación son fundamen-

talmente aquellos cuya renta se encuentramuy por debajo del nivel medio. Creíanque, además de la pobreza, estaban relacio-nados con la distribución de la renta, elnivel de oportunidades, el ahorro y la in-versión agregados, la distribución de lasfamilias por tamaño y la concentración delpoder económico privado (Becker, 1964).

¿Cómo se explica por qué a pesar de larápida acumulación de datos y del persis-tente, e incluso creciente, interés por algu-nos de estos problemas, como por ejemplo,la pobreza, los economistas de la pasadageneración no hayan prestado excesivaatención al estudio de la distribución per-sonal de la renta? De acuerdo a Becker(1964), no existía un planteamiento útilque integrara, en el marco general de lateoría económica, para explicar diferen-cias reales entre regiones, países y momen-tos en el tiempo, y ello a pesar de losingeniosos esfuerzos para elaborarlo. Estemodelo se enfoca en la vinculación entre lainversión en capital humano y la distribu-ción de las retribuciones y otros ingresos.

Para iniciar el análisis, tomamos laecuación siguiente

(1)

Y se puede reescribir de la siguienteforma:

(2)

Para demostrar como llegar a este re-sultado, Mincer (1974) concluyó que unadistribución simétrica de la inversión eneducación, implica una distribución asi-

∑=

+=m

jjijiii CrXY

1,,

is

j jos urYY +++= ∑ =)1log(loglog

1


métrica de la distribución de las retribucio-nes, porque se define la inversión en edu-cación mediante los años de escolarizacióny no por los costos. Si se supone, comohace Mincer, que todo el mundo es igual-mente apto, que la escolarización es laúnica inversión y que el costo del n-ésimoaño de escolarización es igual a las retribu-ciones de los individuos con n-1 años deescolarización, en este caso se puede de-mostrar que una distribución normal de laeducación implica una distribución log-normal de los costos de escolarización y,por lo tanto, una distribución log-normalde las retribuciones. La diferencia entre lasretribuciones de los individuos con n-1 y naños de escolarización sería Ys-Ys-1 = rsCs.Como se supone que rn es igual a r para todos y Cs es igual a Ys-1 , la ecuación se convier-te en Ys = (1+ r)Ys-1, por lo que:

C1=Y0C2=Y1 = Y0(1 + r)C3=Y2 = Y1(1 + r ) = Y0 (1 + r)s

Cs = Ys-1 = Y0 (1 + r)s-1

Para la propuesta de este análisis utili-zaremos la segunda expresión, por lo cualsustituyendo Y0 por C1 y aplicando logarit-mos llegamos a la ecuación 3

(3)Donde:Ys = Ganancia del individuo con S

grados de escolaridadYo =Ganancia del individuo con escola-

ridad cerorj = tasa de retorno de la j-ésima persona

ui = El efecto de variables omitidas talescomo experiencia o habilidades.

Nuestra primera aproximación al pro-blema de desigualdad y la educación esseguir el desarrollo de la ecuación 3, éstaaplica a un individuo con S años totales deescolaridad. En aplicación a esta fórmula,entonces se sigue una de dos rutas. Laprimera es usar una tasa promedio de retor-no constante para todos los años de escola-ridad y para todos los individuos. Las va-riaciones individuales en r o G0 quedan enel término de error, y así, tratándolas comovariables independientes del modelo de ry S3. La segunda ruta es permitir que la tasade retorno de educación sea una variablealeatoria para cada individuo para hacerque sea independiente de S. (Ver Chiswick1971 y Mincer 1974).

Usando una aproximación log (1 + r) =r, la ecuación 3 puede ser rescrita como:

logYs = log Y0 + rS + μi (4)

Donde r es la tasa privada de retorno ala inversión en educación. Esta ecuaciónpuede ser estimada por MCO (MínimosCuadrados Ordinarios), el término cons-tante corresponde a Y0, mientras que elcoeficiente de regresión puede ser inter-pretado como la tasa promedio4 de retornoi

s

j jos urYY +++= ∑ =)1log(loglog

1

3 Becker y Chiswick (1966), o Becker (1975). Siel supuesto de independencia es falso, hará dos efec-tos, en primer lugar, el estimador de r será sesgado,segundo en la expresión para la varianza del ladoderecho de (3), cualquier covarianza entre el productode rS y el término de error es fuertemente omitido.

4 De hecho, el estimador de r tiene un doblepromedio, principalmente los años globales de edu-


de la inversión en la educación. Tomandovarianzas de ambos lados de la ecuación 4,y eliminando la varianza y covarianza quese tiene con el término de error, la desigual-dad del ingreso puede ser explicada por laeducación (lado derecho) y puede ser ex-presada como una función de nivel deescolaridad y la tasa de retorno:

var (logYs) = var(rS) (5)

La ecuación 5 excluye las gananciasque genera el ingreso que no sea capitalhumano. Por lo tanto, esto da un efectoparcial de la distribución del ingreso. Lavariancia del logaritmo de las ganancias esuna medida particular de la desigualdaddel ingreso. También el análisis de la dis-tribución depende parcialmente de la im-portancia del término de error omitido.Aunque alguna evidencia indirecta conrespecto a esto puede ser obtenido obser-vando el R2 de las funciones de gananciasexistentes. Esto no debe ser completamen-te satisfactorio por la posible covarianzaentre incluir y excluir las variables inde-pendientes de la regresión. Dado que la r yS son dependientes en el estudio, podemosllegar a la siguiente ecuación:

var (logYs) = r2 var(S) + S2var(r) + 2rScov(r,s)(6)

Aquí, un incremento en la desigualdadde la educación var(S), conduce a altosniveles de desigualdad del ingreso, mante-niendo constante a otras variables. Si latasa de retorno (r) y el nivel de escolaridadson independientes, un incremento en elnivel de escolaridad conducirá a una distri-bución más desigual, llegando a la siguien-te ecuación:

var (logY)=r2var(S)+ S2var(r) + var(S)var(r)

(6´)

Sin embargo, como son dependientes,la covarianza entre los retornos a la educa-ción y el nivel de educación será negativo,así, un incremento en la escolaridad puedereducir la desigualdad del ingreso. Porejemplo, podemos pensar en una economíadonde mejorar el acceso a la educaciónpuede permitir a las personas con altashabilidades a ganar más ingreso que perso-nas con bajas habilidades, incluso cuandotodas ellas tengan el mismo nivel de educa-ción, en este caso, como la educación seexpande, la distribución del ingreso llega aser más desigual. Existen dos formas depensar sobre la existencia de la dependen-cia entre los niveles de escolaridad y la tasade retorno. Primero, los individuos conaltas tasas de retorno pueden sistemática-mente elegir más educación. Segundo, lastasas de retorno pueden variar para un añode escolaridad.

III. Análisis descriptivo y econométrico

Los datos se obtuvieron de la base deDeininger y Squire (1996) para el caso delcoeficiente de Gini de ingreso del periodo

cación y sobre las observaciones de los individuosque proporcionan. Por supuesto, todas las medidasempíricas de las tasas de retorno deberán envolver lasegunda forma de promedio,ya que es imposibleobservar las tasas de retorno de cada individuo.Mejor dicho, el coeficiente de regresión de S da lallamada tasa de retorno ajustada a la escolaridad,llamada rk, donde k es la proporción de las gananciaspotenciales invertidas durante la preparación.


de 1960 a 1995 para 92 países, los datos delaño 2000 fueron tomados de World Inco-me Inequality Dataset, para llegar a un totalde 429 observaciones. Para las variables deeducación y su dispersión, se construyerona partir de la base de datos de Barro y Lee(2000), el coeficiente de Gini de educaciónfue tomado de Castello y Doménech, quelo construyen a partir de los datos de Barroy Lee (2000), se obtiene un total para cadauna de las variables de educación 934observaciones para 107 países en 9 inter-valos; los niveles de ingreso per cápita sontomados de la base de datos del BancoMundial (2000) y de Earthtrends; se obtu-vieron un total de 827 observaciones en unpanel no balanceado, los países se clasifi-caron en tres grandes grupos: según elcontinente al que pertenecen, por los nive-les de ingreso y por zonas regionales. Parael primer gran grupo, las variables son:Asia, África, América Latina y países quepertenecen a la OCDE; para el segundogran grupo se clasificó en ingresos altospara aquellos países que tuvieran un ingre-so mayor o igual a $9381.00 dólares per

cápita, ingreso medio entre $9360.00 y$761.00 dólares per cápita, y por últimoingresos bajos $760.00 dólares per cápitaigual o menor. Por último, en la clasifica-ción por regiones se encuentran los paísesde Medio Oriente y Norte de África, paísesavanzados, América Latina y el Caribe,Asia del Sur, África Sub Sahariana, Asiadel Este y Pacífico, Economías en transi-ción y Europa del Este.5

Comenzando con el análisis de las va-riables, para medir la distribución del in-greso, la forma más directa y exacta es unacomparación del ingreso per cápita de loshogares a través de la población, ordenadopor niveles de ingreso. Una de estas medi-das estándar de desigualdad es el coefi-ciente de Gini,6 el cual mide la diferenciade porcentaje entre la distribución actual yuna distribución perfectamente igual, refe-rente a personas que reciben un mismo

TABLA 1COEFICIENTE DE GINI DE INGRESO POR REGIÓN Y DÉCADA

Región 1960 1970 1980 1990 2000*

Europa del Este 25.1 24.6 25 28.9 29.6Asia del Sur 36.1 33.9 35 31.9 33.9OCDE 35.0 34.8 33.2 33.7 32.2Oriente Medio y Norte de África 41.4 41.9 40.5 38 37.8Asia del Este y Pacífico 37.4 39.9 38.7 38.1 39.2África Sub Sahariana 49.9 48.2 43.5 46.9 48.9América Latina 53.2 49.1 49.7 49.3 49.9Promedio Mundial 39.73 38.91 37.94 38.11 38.79

* Datos formados a partir de: World Income Inequality Dataset. (www.wider.unu.edu/wiid/wiid.htm.)Fuente: Deininger and Squire, 1996 «A New Data Set Measuring Income Inequality», Word Bank Economic Review,

vol. 10 N. 3, Washington, DC, World Bank.

5 Esta clasificación es elaborada por el BancoMundial según los niveles de ingreso.

6 Los cálculos sobre el coeficiente de Gini estánfuera de alcance de este trabajo.


ingreso. El coeficiente de Gini varía entre0 y 1, el cero representa una igualdadperfecta y el uno representa una desigual-dad perfecta. Deininger y Squire (1996)construyeron un conjunto de coeficientesde Gini comparables entre naciones para108 países en un periodo de 30 años. Latabla 1 resume a los coeficientes de Ginientre regiones por décadas.

De la tabla 1 se observa que, AméricaLatina y África Sub Sahariana tienen lasmás amplias diferencias de desigualdaddel ingreso comparadas con el resto de lasdemás regiones, incluso con el promediomundial, que lejos de converger hacia unnivel de igualdad de ingresos, muestra unatendencia hacia una mayor divergencia ouna clara persistencia. La desigualdad paraAmérica Latina cae ligeramente en 1970,pero es reversible en los años ochenta; encontraste para el Medio Oriente y Norte deÁfrica y demás regiones, descendieronhasta los años noventa, aunque para el año2000 se presentan nuevos incrementos ensu desigualdad. Las discrepancias entre loscoeficientes de Gini regionales se caracte-rizan en grandes diferencias entre los po-bres y ricos. En los años noventa, en Amé-

rica Latina, el 5% de la población más ricarecibía el 25% del total del ingreso prome-dio, mientras que el 30% de la poblaciónmás pobre recibía solamente el 7.5%. En elSureste de Asia el 5% de la población másrica recibía solamente el 12%, mientrasque el 30% de la población más pobreobtenía 12.2%, para el caso de África fuede 24% y 10.1% respectivamente. En lospaíses desarrollados el 5% de la poblaciónmás rica recibía solo el 13% del total delingreso promedio, mientras que el 30% delprimer quintil7 obtuvo el 12.7% (IBD,1999). Estas diferencias implican que elingreso promedio para el 5% de los másricos en América Latina es 20 veces másque el del 30% de los más pobres, cuandoen Asia del Sur el 5% de los más ricos tieneun ingreso promedio ocho veces superiorque el del 30% de la población más pobre.

De acuerdo a la tabla 2 se puede descri-bir lo siguiente, en la primera columna seilustra que los países que conforman el Surde Asia tienen el coeficiente de Gini de

TABLA 2PROMEDIO DE EDUCACIÓN ALCANZADA E INDICADORES DE DESIGUALDAD

DE LA EDUCACIÓN POR REGIONES: 2000

Geduc Q3 Q1/Q5 ΔΔΔΔΔlnGeduc Prom-EducMedio Oriente y África del Norte 0.583 0.165 0.0320 -0.0730 3.931África Sub Sahariana 0.637 0.119 0.0050 -0.0440 2.430América Latina y el Caribe 0.367 0.339 0.0127 -0.0260 4.784Asia del Este y Pacífico 0.377 0.331 0.0920 -0.0680 5.558Asia del Sur 0.697 0.080 0.0100 -0.0410 2.400Países Avanzados 0.208 0.455 0.3620 0.0030 7.940Economías en Transición 0.223 0.447 0.2990 -0.0150 7.045

Fuente: Elaboración con datos de Barro y Lee (2000) y datos calculados por Castello y Doménech (2000)

7 Los quintiles son una medida que permitenobservar la distribución del ingresos en términosmedios, bajos y muy bajos de una población.


educación más elevado, es decir, es elgrupo con mayor desigualdad en la educa-ción (0.697), por el contrario los paísesavanzados tienen el coeficiente de Gini deeducación más bajo (0.208). La segundacolumna muestra el tercer quintil de laeducación, que es construido a partir delcoeficiente de Gini de educación, los paí-ses de transición y los países avanzadostienen a la población con educación enmejor proporción; en la cuarta columna sepresenta la relación entre el quintil 1 y elquintil 5, mientras Asia del Sur tiene uncoeficiente de educación mayor que ÁfricaSub Sahariana, éste tiene una mayor bre-cha entre los quintiles 1 y 5 que Asia delSur. La cuarta columna (ÄlnGeduc) indicaque todos los grupos, a excepción de lospaíses avanzados, han decrecido en la des-igualdad de la educación en los últimos 40

años; el promedio escolar es colocado en laquinta columna, e indica que en grupos conaltos promedios de educación su desigual-dad disminuye, de hecho, la correlaciónentre coeficiente de Gini de educación ylos años promedios de escolaridad es de (-0.8917). La figura 1 muestra que a mayoresniveles de educación promedio la distribu-ción de la educación tiende a disminuir, sinembargo, el coeficiente de Gini de educa-ción puede estar decreciendo por un lado yla desigualdad del ingreso puede estar cre-ciendo, disminuyendo o manteniéndoseconstante.

La tendencia históricade la desigualdad de la educación

Los índices de educación de Gini permitenver como la desigualdad de la educación

FIGURA 1GINI DE EDUCACIÓN Y LA ESCOLARIDAD PROMEDIO (1960-2000)

Fuente: Martínez (2006).

0.2

.4.6

.81

gini

de

educ

acio

n

0 5 10 15escolaridad promedio


varía a través de los países en intervalos detiempo. La primera, es que la medida dedistribución de la educación ha ido decre-ciendo a través del tiempo, por ejemplo,Argelia inició con un coeficiente de Ginialrededor de 0.8 y para el año 2000 llegó adisminuirlo alrededor de 0.4; otros ejem-plos pueden ser los de Corea, Hong Kong,Argentina, Polonia y Estados Unidos, quelograron disminuirlo pero de una maneramás lenta, no es sorprendente debido a quesus niveles de desigualdad en educaciónson relativamente bajos. En la figura 2 seobserva que Corea disminuyó de 0.52 a0.16 y Hong Kong de 0.44 a 0.25 de 1960al 2000, México disminuyó de 0.47 a 0.26para el 2000, las tendencias son muy simi-lares a las de Hong Kong, sin embargo, losniveles de desigualdad del ingreso sonampliamente diferentes (Deininger et al,1996).

La dimensión de la desigualdad de laeducación es extremadamente importantepara el bienestar y la producción, es decir,si un activo, digamos capital físico, eslibremente comerciable entre empresas enun mercado perfectamente competitivo, suproducto marginal se equilibra a través delmecanismo de mercado. Como resultadosu contribución a la producción no seráafectada por esta distribución a través deempresas o individuos. Si un activo no escompletamente comerciable, entonces, elproducto marginal del activo no será equi-librado y existirá un problema de agrega-do. En este caso, la función de producciónagregada no sólo depende del nivel prome-dio de educación sino también de su distri-bución. La distribución del ingreso estárelacionada con los años promedios deescolaridad en la población y su disper-sión. La desigualdad del ingreso se incre-

0.2

.4.6

Gin

i de

Ingr

eso

0 .2 .4 .6 .8 1Gini de educacion

Fuente: Elaboración con datos de Castello y Doménech (2000) y Deininger y Squire (1996)

FIGURA 2GINI DE INGRESO Y GINI DE EDUCACIÓN (1960-2000)


menta con la desigualdad de la educación.En contraste, para la distribución de laeducación, un incremento en la escolari-dad promedio tiene un efecto ambiguosobre la desigualdad del ingreso. La figura2 muestra que, en ciertos niveles, el coefi-ciente de Gini de ingreso está relacionadopositivamente con el coeficiente de Gini deeducación; después no existe una clararelación, sino más bien, una fuerte disper-sión entre estas dos variables. De acuerdoa lo que se ha venido analizando, pareceque la persistencia de la desigualdad delingreso no tiene una fuerte relación con ladesigualdad de la educación, esto puedeser por: 1) que los incrementos de la des-igualdad de la educación hacen más dis-perso los ingresos de los países, es decir,países con mayor educación tienen gentemás educada pero en los niveles más altos,por lo que la educación en los niveles másbajos de la población se mantiene constan-te o no se incrementa; 2) los incrementos dela educación efectivamente disminuyen ladesigualdad del ingreso como se observaen la figura 1, pero la educación no es elúnico factor que determina la disminuciónde la desigualdad del ingreso, 3) si se haceuso de los niveles de dispersión de la edu-cación con los años de escolaridad prome-dio, se contempla que los países debenalcanzar un cierto nivel de educación parapoder converger hacia niveles de baja des-igualdad de educación, esto es, muchos delos países a pesar de incrementos de laeducación a través del tiempo, no logranllegar aún a este nivel de desigualdad.

Especificación y análisis econométrico

La relación entre el nivel y la desigualdad

de la educación puede ser estudiada dediferentes maneras. Una aproximación sim-ple es estimar la regresión de la desigual-dad sobre los niveles de educación, la des-igualdad puede incrementarse, decrecer omantenerse constante ante los incrementosde los años promedio de escolaridad, estopuede aproximarse a una regresión cuadrá-tica en el nivel de escolaridad (Ram, 1990).La ecuación econométrica queda de la si-guiente forma:

(7)

Donde la variable des, es la desviaciónestándar de la desigualdad de la educación,i es el país y t es año de estudio, alfa es unaconstante, aye es el nivel promedio deescolaridad y aye2 es el nivel promedio deescolaridad al cuadrado. La escolaridad(aye) puede tomar solamente valores nonegativos, esto es obvio dado que cuandoel promedio de escolaridad es cero, ladesviación estándar también será cero. Porlo tanto, es necesario que el parámetro de áen la ecuación 7 se restringa a cero y laecuación quede de la siguiente forma:

(7’)

No es sencillo hacer una clara predic-ción sobre los cambios en la desigualdadde la educación, cuando una sociedad llegaa ser más educada y el nivel promedio deescolaridad aumenta, uno puede esperarque la desigualdad decline. Una de lasprincipales razones que se puede anticipares pensar que incrementos en la expansión

titiiji ayeayedes ,2

2,1, )()( εββα +++=

titiji ayeayedes ,2

2,1, )()( εββ ++=


23

45

6D

esvi

acio

n es

tand

ar d

e ed

ucac

ion/

Fitte

d va

lues

0 5 10 15Promedio en años de educación

Desviacion estandar de educacion Fitted values

de la educación en bajos niveles de desa-rrollo pueden ser más amplios que en altosniveles de desarrollo, por lo que puedeesperarse que la desigualdad declina mo-notónicamente con la expansión de la edu-cación. Tal patrón en educación es posibleporque, para muchos países en desarrollo,una de las metas principales es el incre-mento de la educación, o es uno de losprincipales activos para el impulso delmismo ya que es un elemento libre yuniversal de alta prioridad (Ram, 1989).Otro escenario a considerar, es la relaciónque se da entre la expansión de la educa-ción y la desigualdad de la escolaridad, queson fáciles de concebir. El nivel más sim-ple, cuando la media es igual a cero, ladispersión también debe ser igual a cero,por lo que un incremento en la media

implica un incremento en la dispersión almenos en el periodo inicial. Pero si laexpansión de la media se incrementa debi-do a una amplitud de los sectores de laeducación secundaria y terciaria en lospaíses menos desarrollados, la desigual-dad tenderá a disminuir. Tal situación pue-de ser causada por un sesgo en la educaciónterciaria o de niveles superiores, que puedeser por patrones de financiamiento públicoen educación y de otras ofertas de educa-ción llevada a cabo por los gobiernos delos países menos desarrollados.

Para demostrar que existe una curva Uinvertida de la educación en una seccióncruzada, se toman valores de la dispersiónde la educación y sus años promedio parael año 2000; al correr la regresión 7’ seencuentra una U invertida de la educación,

Des

viac

ión

esta

ndar

de

educ

ació

n/ F

itted

val

ues

FIGURA 3DESVIACIÓN ESTÁNDAR DE LA EDUCACIÓN Y LOS AÑOS PROMEDIOS DE ESCOLARIDAD

Fuente: Martínez (2006).

Desviación estandar de educación Fitted values


y ésta se puede observar en la figura 3.Nótese que a medida que el número de añospromedio de escolaridad se incrementa, ladesviación estándar se incrementa tam-bién, posteriormente llega a un punto máxi-mo y finalmente empieza a decrecer, elumbral es alcanzado con 6.8 años prome-dio de escolaridad.

Por último se presenta la ecuación (8)de la desigualdad del ingreso en función dela desigualdad de la educación, de los añospromedio de escolaridad, de los niveles deingreso del PIB per cápita y de su cuadrado

y variables dicotómicas que dividen a lospaíses en ingresos altos, medios y bajos, lavariable base son los ingresos bajos, laecuación queda determinada de la siguien-te forma y los resultados se presentan en eltabla 3, la ecuación se corrió por efectosaleatorios dado que el test de Hausmanresultó ser no significativo.

En la primera columna no se agrega lavariable del logaritmo del ingreso ni sucuadrado, el impacto de la desviación es-tándar de la educación es no significativaante la desigualdad del ingreso, mientras

tjjDtjtjtjtjttj DyyayedseGinc ,2

,4,3,2,1.0, ][loglog ξδββββα ++++++=(8)

TABLA 3REGRESIONES PARA LA DESIGUALDAD DEL INGRESO

VARIABLE DEPENDIENTE: COEFICIENTE GINI DE INGRESO

(1) (2) (3)G ingreso G ingreso G ingreso

Des. Std Educ 0.007 -0.000 -0.070(0.97) (0.02) (-1.92)*

Des. Std cuadrada 0.008(-1.95)*

Educación prom -0.011 -0.012 -0.009(3.67)** (3.75)** (-2.75)**

Lgdp 0.2546 0.113(6.36)** (3.83)**

lgdp2 -0.0162 -0.007(5.4)** (-3.94)**

I altos -0.031 -0.111(1.28) (3.80)**

I Medios 0.045 -0.019(2.52)* (0.92)

Constante 0.432 -0.267 .2273(15.24)** (1.47) (1.76)

Observaciones 414 403 403R-Cuadrada 0.31 0.38 0.32

Valores absolutos de t estadísticos entre paréntesis.* Significativo al 5%; ** Significativo al 1%Fuente: Autores


que los años promedio de educación tienenun impacto negativo y estadísticamentesignificativo, esto es, un incremento de unaño en la educación, la desigualdad delingreso disminuye en 0.011 unidades envalores absolutos; una vez que se incorpo-ra los niveles de ingreso per cápita la curvade Kuznets se cumple, el punto máximo seencuentra en los $2700 dólares (a preciosconstantes de 1995), pero la desigualdadde la educación deja de tener impactossignificativos. Una alternativa a esta regre-sión, fue agregar la dispersión de la educa-ción elevada al cuadrado sin incluir varia-bles regionales, los resultados se presentanen la columna 3, la dispersión muestra unacurva en forma de U, lo que quiere decir

que la educación tiene un menor impactoen la desigualdad del ingreso, y se encuen-tra evidencia de la curva de Kuznets con unmáximo de $2440 dólares per cápita.

Otra forma de analizar la desigualdaddel ingreso en función de la educación y sudispersión y los niveles de ingreso percápita, es a través de regresiones multiva-riantes, esto es, interacciones en todas lasvariables independientes con las variablesdicotómicas de todos los años, así, se correuna sola regresión permitiendo ver los im-pactos en cada año; de acuerdo a los resul-tados de la tabla A28, las pendientes de ladesigualdad de la educación de un año a

TABLA 4REGRESIONES DE LA DESIGUALDAD DEL INGRESO 1960-2000 PARA 88 PAÍSES, EFECTOS FIJOS

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)ginc ginc Ginc Ginc Ginc ginc Ginc

Gdp 0.000 -0.000 -0.000 0.004 -0.000(1.90) (1.62) (1.57) (1.95)** (1.89)

gdp2 -0.000 -0.000(2.58)* (2.66)**

1/gdp -1.790(1.31)

Geduc -0.188 -0.250 -0.281 -0.278 -0.015(1.88) (2.19)* (2.29)* (2.29)* (0.12)

geduc2 0.131 0.167 0.247 0.234 -0.085(1.42) (1.71) (2.20)* (2.11)* (0.59)

Aye -0.005 -0.007 -0.009(1.13) (1.39) (1.95)*

1/aye 0.091(2.82)**

Constante 0.421 0.440 0.477 0.516 0.527 0.519 0.432(39.20)** (49.90)** (19.30)** (12.07)** (11.75)** (11.67)** (14.13)**

# Obs 403 403 429 429 403 403 403# de países 88 88 92 92 88 88 88R2 0.08 0.06 0.06 0.07 0.08 0.10 0.09


8 Vease tabla en apéndice


otro fueron diferentes, lo mismo sucediópara la variable de educación y los nivelesde ingreso per cápita. En los resultados, ladispersión de la educación fue sólo signifi-cativa para 1965 y 1985, de hecho, para1965 fue positiva y en 1985 fue negativa,esto puede significar que no existe un com-portamiento lineal. El test conjunto paratodos los años resultó significativo, lo mis-mo sucedió para las demás variables, por loque no se puede descartar que la dispersiónde la educación no tenga algún impacto enla desigualdad del ingreso. La variableeducación tuvo el impacto más importanteen el año de 1965, un incremento de un añoen educación disminuye la desigualdad delingreso en 0.051 unidades, y se compruebala curva de Kuznets para ciertos años.

Un modelo alternativo

Una manera alternativa de medir los im-pactos de la desigualdad de la educación enla desigualdad del ingreso es ocupar unamedida que sea diferente a la desviaciónestándar de la educación, es decir, ocupan-do el coeficiente de Gini de educación, laecuación se muestra a continuación.

Donde ginc es Gini de ingreso, gdp es elingreso per cápita, geduc es el Gini deeducación, aye son los años promedio deescolaridad, regiones como una variabledicotómica que toma valores de 1 y 0 paralas diferentes regiones, la variable añostoma valores de 1 y 0 para los años de

estudio. Los resultados se muestran en latabla 4 y 5. Cabe recalcar que la regresiónse corre a través de efectos fijos9.

De acuerdo a la tabla anterior, en lacolumna 1, el nivel del gdp es estadística-mente no significativo, por lo tanto, serechaza que existe una relación no linealentre la desigualdad del ingreso y los nive-les de ingreso per cápita, en la columna 2 sereemplaza el cuadrado del gdp per cápitapor su inverso, resultando no significativoy negativo; en la columna 3 y 4 se reempla-zan las variables del ingreso per cápita porlas variables de educación, ante esto, losimpactos de la educación son mayores a losde los niveles del gdp per cápita, esto no essorprendente debido a la alta correlaciónentre estas variables, aunque el nivel pro-medio de escolaridad es no significativo;en la columna 5 se agrega el nivel deingreso per cápita, pero su impacto sobre ladesigualdad del ingreso es estadísticamen-te no significativo; la columna 6 muestratanto las variables del nivel de ingreso percápita como las variables de educación, yuna vez más, la curva de Kuznets se cum-ple, alcanzando un máximo en $2309 dóla-res per cápita; el impacto de la educación

es marginalmente significativo. Se puedeexpresar que un incremento de un año en laeducación disminuye en 0.009 unidades ladesigualdad del ingreso, pero guarda una

tiitititititiiji añosgionesayegeducgeducgdpgdpGinc ,,52,4,3

2,2,1, Re ξθδβββββα ++++++++=

(9)

9 Aplicando Test de Hausman resulta significati-va y la prueba acepta efectos fijos.


relación no lineal con la dispersión de laeducación, mostrando como resultado unacurva en forma de U. Nótese que los resul-tados de la columna 6 son estadísticamentesimilares a los resultados de la columna 3de la tabla 3. Por último, en la columna 7 semuestra el inverso de la educación, el im-pacto es estadísticamente significativo dadoque existe una relación no lineal entre ladesigualdad del ingreso y la educación, lavariable 1/aye parece capturar todo el po-der explicatorio de la variable de la distri-bución de la educación. Para la siguientetabla, presenta que la mayor contribuciónde la distribución de la educación se da porregiones, pero es más inestable; sólo lospaíses que conforman la OCDE muestranimpactos significativos en la desigualdadde la educación, aunque no cumple con la

hipótesis de Kuznets. En el caso de las otrasregiones ninguna es significativa y no tienenun impacto en la desigualdad del ingreso

Para el último caso, cuando la regresiónse hace a través de los años, sucede que losimpactos son significativos en los años1960, 1965 y 1980; la desigualdad de laeducación presenta una U invertida, elimpacto de la educación sobre la desigual-dad del ingreso apenas es significativopara el año 2000, la curva de Kuznets severifica sólo para el año de 198010.

Resultados

Como podemos apreciar, al regresar ladispersión de la educación y los años pro-

TABLA 5REGRESIONES DE LA DESIGUALDAD DEL INGRESO 1960-2000 POR REGIONES, EFECTOS FIJOS

OCDE NA Y MO ASS SA AEyP LAC MundialGinc ginc Ginc Ginc Ginc ginc Ginc

Gdp 0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.004(0.54) (0.01) (0.01) (0.51) (0.06) (0.83) (1.95)

gdp2 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000(1.59) (0.01) (0.06) (1.08) (0.26) (0.08) (2.66)**

Geduc -0.850 0.003 0.798 -0.445 0.002 0.214 -0.278(2.95)** (0.00) (0.71) (0.41) (0.01) (0.33) (2.29)*

geduc2 1.388 0.216 -0.460 0.470 -0.028 -0.330 0.234(3.18)** (0.01) (0.50) (0.69) (0.08) (0.43) (2.11)*

Aye -0.016 0.015 0.051 0.031 -0.007 0.004 -0.009(2.08)* (0.01) (0.82) (0.65) (0.57) (0.33) (1.95)

Constante 0.565 -0.652 0.135 0.367 0.435 0.443 0.519(6.76)** (0.01) (0.25) (0.67) (2.74)* (2.51)* (11.67)**

# Obs 128 18 48 34 52 107 403# de países 22 6 21 5 9 22 88R2 0.27 0.68 0.35 0.37 0.22 0.16 0.10


10 Vease tabla A3.


medio de escolaridad, encontramos una Uinvertida, ¿Por qué?, no es simple haceruna clara predicción. Una expansión en losaños promedios de escolaridad podría su-poner que la desigualdad de la educaciónllegara a decrecer. Una de las razones porlas que no sucede se debe principalmente,ante una expansión en la educación losincrementos son más largos en países conbajos niveles de escolaridad que en paísescon altos niveles de escolaridad, y poste-riormente la desigualdad empieza a decli-narse monotónicamente a estos incremen-tos de la expansión. Esto puede suceder,por ejemplo, para países que tienen losniveles más bajos de educación, como paí-ses de África, mientras que en los países dealto desarrollo como los de la OCDE, in-crementos en la educación, su dispersióndecrece. Al tratar de adentrarse en los nive-les alcanzados de escolaridad de los países,muchos de ellos no han logrado llegar aniveles de primaria completa, ¿Por qué estan importante para un país llegar a cubrirniveles de primaria completa? la primariacompleta desarrolla la capacidad de leer,aprender el uso de las matemáticas, adquiririnformación y hacer personas pensantes.

La educación primaria puede ser, ade-más, una entrada a todos los niveles supe-riores; se ha dicho que la educación mejoralos ingresos de los individuos. Psacharo-poulos y Patrinos (2002) estimaron que latasa promedio de retorno a nivel primariaestá sobre el 27%, otros investigadores handeterminado que lograr una población coneducación primaria completa ayuda a ma-nejar de manera óptima los recursos natu-rales y a una adaptación más rápida entecnología e innovación. Azariadis y Dra-zen (1990) fueron de los primeros en pos-

tular que habrá bajas tasas de retorno en elingreso hasta que la acumulación de capi-tal humano llegue a un nivel de 6 añospromedio de educación, a partir de ahí, lospaíses conseguirían un estado estacionarioestable. En estudio sobre democracia, Ba-rro (1996) encontró para un grupo de 100países, entre 1960 y 1995, que el impactode la democracia se eleva con la escolari-dad primaria junto con brechas mínimasentre hombres y mujeres que tienen esenivel de escolaridad.

Se puede determinar que los países conaltas dispersiones, ante incrementos de laeducación, son aquellos que no logran al-canzar a completar el nivel primario. Másadelante se reflejará como una consecuen-cia de los impactos en la desigualdad delingreso.

Una de las ventajas que establece elmodelo teórico es la correlación entre lasvariaciones de la desigualdad y los añospromedios de educación, esto permite es-tablecer que incrementos en la desigualdadde la educación conducen a incrementar ladesigualdad del ingreso, pero incrementosen los años promedio de educación condu-cen a reducirla. La propuesta de este artícu-lo se centró en observar los impactos delcapital humano en la desigualdad del in-greso, al correr la expresión 8 se observaque la dispersión no tiene ningún impactosignificativo sobre la desigualdad del in-greso, aunque los niveles promedio de edu-cación sí lo tienen; la causa puede ser unamala especificación del modelo. Al incor-porar las variables de los niveles de ingresosigue sucediendo que la dispersión de laeducación no tiene ningún impacto sobrela desigualdad del ingreso, una terceramodificación, dado que la dispersión de la


educación guarda una relación no lineal, sepuede pensar que un término cuadráticologre corregir la especificación del mode-lo, dados los resultados de la regresión seobserva que tanto la dispersión de la educa-ción como su cuadrado se volvieron signi-ficativas, encontrando una curva en formade U, es decir, altos niveles de dispersiónde la educación se tendrán altos niveles dedesigualdad del ingreso y viceversa ¿Porqué? Dado que no existe una evidenciaempírica de los resultados en este tipo deecuaciones, una de las razones que se po-dría establecer es que, a medida que seincrementa la educación, pueden existirdos efectos: el primero, el efecto total de laeducación tiende a ser mayor sobre la des-igualdad de la educación y logra disminuirla desigualdad del ingreso, y un segundoefecto, que el impacto de la dispersión de laeducación es más fuerte que el promediode educación, que logra aumentar la des-igualdad del ingreso. Otra de las razonespuede ser la omisión de variables dentro dela ecuación, que pueden contribuir a unareversión dentro de la tendencia en la des-igualdad del ingreso.

Cuando las regresiones se elaboraron através del método multivariante, se encon-tró que la dispersión tiene signos positivosy negativos para los diferentes años, ladispersión de la educación en conjuntopara los 40 años es estadísticamente signi-ficativa, aunque el resultado del signo fueambiguo; algo interesante que podemosnotar es que en 1965 la dispersión de laeducación fue positiva, esto es, para paísesque iniciaban con bajos niveles de educa-ción, la dispersión tenía un efecto positivosobre la desigualdad del ingreso, con eltranscurso de los años, la educación se

incrementó en ciertos países que lograronque los efectos de la dispersión fuerannegativos en la desigualdad del ingreso.

Los nuevos campos de investigaciónsobre la distribución de la educación, me-dida como coeficiente de Gini de educa-ción11, y la distribución del ingreso, permi-ten analizar los impactos de una variablesobre otra. Nuevamente el modelo teóricopermite, de cierta manera, ver los efectosde las variaciones del ingreso en función delas variaciones de la educación y de susaños promedio. La ecuación 9 permite verestos efectos; existe una alta correlaciónentre la distribución de la educación y losniveles promedio de educación (-0.90);incrementos en la educación logran dismi-nuir la desigualdad de la misma, pero larelación entre la desigualdad del ingreso yla distribución de la educación no es muyclara, (ver figura 2), aunque estudios re-cientes observaron que la mejor relaciónque guarda es una forma cuadrática.

La ecuación 9 se analizó de tres formas:la primera, a través de diferentes especifi-caciones del modelo, la segunda a través deregiones, y la tercera a través de seccionescruzadas en los 9 años de estudio. En losresultados de la primera forma, se encontrónuevamente que el impacto de la distribu-ción de la educación toma una forma de U,aunque para el caso de la regionalizaciónsólo se cumple para países de la OCDE; ycuando se hace un corte transversal, en lagran mayoría de los años, la U invertida síse cumple, aunque este resultado no essorprendente por tratarse de un corte trans-versal.

11 A partir de este párrafo, la dispersión de laeducación se está midiendo en valores relativos


De acuerdo a la primera forma de laecuación 9, dado que nos encontramos enel mismo dilema de la distribución de laeducación en forma de U, los comentariospueden resultar ser los mismos a los que sedieron con la dispersión de la educación,esto puede ser la alta correlación que guar-dan el coeficiente de Gini de educación ylos años promedios de educación, de he-cho, los resultados de la ecuación 9 de latabla 4 columna 6, muestran bajos impac-tos de la educación sobre la desigualdaddel ingreso, este resultado no varía si setrabaja con la dispersión de la educación ocon su distribución. Aunque, ¿cuánto sig-nifica disminuir 0.009 unidades absolutasen la desigualdad del ingreso?, y por otrolado, ¿qué tanto significa aumentar un añoen la educación? Para países como los deÁfrica, incrementar un año de educaciónpromedio lo hace cada 30 años (segúndatos de Thomas et al, 2000), mientras quepara México, poder llegar a niveles de 7.3años de educación en el 2000, le costó 30años; pero lo sorprendente es que no logródisminuir la desigualdad del ingreso, sinoal contrario, se incrementó; aunque estu-dios sobre los países de la OCDE handemostrado que también empiezan a exis-tir brechas amplias entre la distribución delingreso. Para el caso de la curva de Kuz-nets, se cumple para la ecuación 8, mos-trando que la educación tiene un efecto enlos niveles de ingreso per cápita haciendoque la desigualdad disminuya a medidaque ésta se incrementa. Es notable que laeducación tenga un efecto sobre la des-igualdad del ingreso. ¿Por qué no hayimpactos de las variables de control sobrela desigualdad del ingreso a nivel regional,excepto para los países de la OCDE?, para

hacer referencia un poco a lo que se haencontrado, se tomará como explicación laregión de América Latina. En los últimos40 años, en promedio, América Latina noha logrado disminuir su nivel de desigual-dad. Estudios hechos por la CEPAL con-cluyen que la educación no ha sido factortan impulsivo para la disminución de ladesigualdad. Ellos demuestran que el pro-blema radica en la escasez de graduadosuniversitarios; pero comparado con Asia,América Latina tiene una proporción máselevada de universitarios, y los retornos dela educación universitaria son aún máselevados que los de Asia. Uno de los pro-blemas que se identifica es la existencia deuna alta expansión de graduados universi-tarios, permitiendo que haya una grandesproporción en la distribución de la edu-cación, es decir, puede significar que Amé-rica Latina se encuentra aún en proceso deexpansión de la educación. A diferencia deAsia, América Latina no ha ampliado lasoportunidades de entrada a niveles de se-cundaria, que puede traducirse en una am-pliación de la brecha entre población uni-versitaria y población con primaria. Laclave se encuentra en que América Latinadebe reformar sus políticas educativas, paraque en cierto momento, la educación em-piece a tener un impacto significativo.

IV. Consideraciones finales

A partir de lo analizado en este trabajo,hemos notado que el papel del capital hu-mano es fundamental para el análisis delcomportamiento de la desigualdad del in-greso, la educación como medida del capi-tal humano debe venir acompañada de supropia distribución tanto absoluta como


relativa. La distribución, como notamos,juega un papel aún más importante que laeducación por sí sola, aunque éstas esténaltamente correlacionadas. Además debe-mos entender primero el comportamientode estas dos variables antes de iniciar unestudio referente sobre la desigualdad delingreso. Los resultados que tenemos acer-ca de la dispersión de la educación absolu-ta y los años promedios de educación son:

— Todos los datos indican que existeuna relación de curva en forma de Uinversa, entre los niveles de educa-ción y su dispersión, y que el punto enque dobla esta curva llega a los 7 añosde escolaridad aproximadamente. Elpatrón observado de esta curva pare-ce ser instructivo en muchos aspec-tos, en particular, da una explicaciónmás profunda de la desigualdad delingreso, porque incrementos en la des-igualdad de la educación vienen siem-pre acompañados de la expansión dela educación y para los países menosdesarrollados pueden ser una de lasmayores causas de que no exista me-joramiento en la desigualdad del in-greso de estos países.

— Los resultados sugieren que los paí-ses de bajos ingresos siguen el mismodilema que la curva de Kuznets sobrecambios en la desigualdad del ingresodurante el proceso de crecimientoeconómico. La expansión de la edu-cación es considerada una de las cla-ves para el impulso del desarrolloeconómico y también se espera quesea un importante ecualizador. Por loque parece desalentador que la ex-pansión de la educación pueda incre-mentar la desigualdad de la educa-

ción en los países menos desarrolla-dos. Aunque el problema es menosagudo que la relación entre creci-miento y desigualdad, de cierta mane-ra permite a los gobiernos de los paí-ses menos desarrollados aplicar polí-ticas educativas que motiven a am-pliar los sectores de educación secun-daria y terciaria, que relativamentedan los retornos en ingreso más equi-tativos.

— En contraste, en los países desarro-llados o avanzados, dado que ellos seencuentran del otro lado de la curva,la expansión de la educación trae con-sigo un doble beneficio, por un ladose incrementa el stock de capital y porotro la distribución de la educacióntiende a ser más equitativa. Estopuede ser atribuido al hecho de que laeducación y la tecnología tienen efec-tos opuestos sobre la desigualdad delingreso, pero que el efecto de la edu-cación es mucho mayor que el de latecnología, logrando disminuir la des-igualdad del ingreso total (Tinber-gen, 1975). Aunque esto necesaria-mente no pasa en los países menosdesarrollados.

— La forma no lineal entre la educacióny su dispersión pone en riesgo haceruna evaluación lineal, por ejemplo, sila desigualdad del ingreso se pone enfunción de los años promedio de edu-cación, puede provocar sobreestimaro subestimar el parámetro. Similar-mente pasará si sólo se corre la des-igualdad del ingreso en función de ladesigualdad de la educación, y el pa-rámetro podrá ser sobrestimado o sub-estimado del verdadero valor; de he-


cho, el ocupar una relación lineal en-tre la desigualdad del ingreso en fun-ción de ambos, puede estimar pará-metros sesgados debido a los cambiosentre la covarianza del promedio y ladispersión de la educación (Ram,1984). Por otro lado, tampoco existetodavía un modelo específico que ar-gumente una distribución de desigual-dad cuadrática.

— Se puede decir que se cumple lacurva de Kuznets, incrementos en laeducación tienen efectos en el creci-miento y estos a su vez logran dismi-nuir la desigualdad del ingreso, ma-yores estudios generan mayores in-crementos en los ingresos que a su vezlogran impulsar los niveles de desa-rrollo y disminuir la desigualdad delingreso, el punto máximo se alcanzaentre los $2200 y $2400 dólares.

— También se debe entender que ladesigualdad del ingreso no sólo estáen función de la educación, sino quetambién viene acompañada de otrasvariables como lo son, democracia,calidad institucional, recursos natu-rales, etc. Un trabajo elaborado porAlberto Chong y César Calderón(2000), demuestran que la desigual-dad del ingreso es altamente afectadapor la calidad institucional y la educa-ción puede empezar a jugar un papelsecundario, dando hincapié a nuevaslíneas de investigación.

Para finalizar este artículo, se dice quela educación reduce la desigualdad sólo sidos condiciones se cumplen. Primero, losniveles iniciales de la educación promedioalcanzada deben ser bajos, y segundo, laexpansión de la educación debe incremen-

tarse lo suficientemente rápido. Una expli-cación fuerte de estas dos condiciones pue-de resultar de las interacciones entra laoferta y demanda del capital humano, estoes, que la población elija estudiar y lasempresas creen trabajos. Cuando el nivelpromedio de escolaridad de la población esbajo, hay pocas personas con alta educa-ción que logran obtener altos ingresos, almismo tiempo, no existen incentivos parala creación de nuevos empleos para traba-jadores más calificados, donde las empre-sas restringen la curva de oferta. Sin em-bargo, cuando más y más gente educadaentra a los mercados laborales, la veloci-dad de innovación tecnológica se incre-menta, siguiendo la creación de empleosmás calificados. Un mayor número de per-sonas ganará un mayor salario y la des-igualdad empezará a decrecer. Cuando lamayoría de la fuerza laboral tiene al menoseducación primaria, los saltos en tecnolo-gía son posibles porque los trabajadoresson más calificados y pueden ahora cum-plir con tareas más sofisticadas. El alza dela productividad de los trabajadores esreflejada en sus salarios o ingresos, que dealguna manera tienden a reducir la des-igualdad del ingreso. De esta manera, po-demos replicar más una relación no linealentre la educación alcanzada y la desigual-dad del ingreso.


Acemoglu, Daron (2003) «Human Capital Policiesand the Distribution Income, A Frameworkfor Analysis and Literature Review», TreasuryWorking Paper, Jan 2003

Azariadis, Costas y Allan Drazen (1990)«Threshold Externalities in EconomicDevelopment,» The Quarterly Journal ofEconomics, MIT Press, vol. 105(2), pages501-26, Mayo

Banco Mundial, (2003) Inequality in LatinAmerica and the Caribbean Breaking withHistory? World Bank Latin American andCaribbean Studies.

Barro, Robert (1996) «Democracy And Growth,»Journal of Economic Growth, V1, 1 de Marzo,1-27.

Barro, Robert y J.W. Lee (2000) InternationalData on Educational Attainment Updates andImplications, CID working paper No 42,Center for International Development atHarvard University, Agosto

Becker, Gary y Barry Chiswick (1966) «Educationand Income Distribution», The AmericanEconomic Review, Vol. 56, No 12, Marzo,pp. 358-369

Becker, Gary (1964) Human Capital, New York:NBER, Columbia University Press.

— (1975) Human Capital: A Theoretical andEmpirical Analysis, with Special Referenceto Education, National Bureau for EconomicResearch.

Birdsall, Nancy y Juan Luis Londoño (1997)«Asset Inequality Matters: An Assessment ofthe World Bank´s Approach to PovertyReduction», American Economic Review,87(2), 32-37

Castello, Amparo, y Rafael Doménech (2002)

«Human Capital and Economic Growth: SomeNew Evidence», Economic Journal 112:C187-C200.

Centre For Educational Research and Innovation,(2003) Human Capital Investment: AnInternational Comparison, OCDE.

Checchi, Daniele (2001) «Education, Inequalityand Income Inequality», DistributionalAnalysis Research Programe, Discussionpaper No 52

Chiswisk, B.R. (1971) «Earnings Inequality andEconomic Development», Quarterly Journalof Economics, 85:21-39

Chong, Alberto y César Calderón (2000)«Insti tutional Quality and IncomeDistribution», Economic Development andCultural Change, Vol 12 #8, pp1057-1068

De Ferrantini, David, G. Perry, F. Ferreira yMichael Walton (2003) Inequality in LatinAmerican and the Caribbean Breaking withHistory, The World Bank.

De Gregorio José y Jong Wha-Lee (2000)«Education and Income Inequality, NewEvidence from Cross-Country Data», HarvardInstitute for International Development»,Discussion paper No 714

Deininger, Klaus y Pedro Olinto (1998) Assetdistribution, inequality, and growth, Workingpaper, The World Bank

Deininger y Squire (1996) «A New Data SetMeasuring Income Inequality», Word BankEconomic Review, vol. 10 N. 3, Washington,DC, World Bank.

Destinobles, André Gerald (2006) El CapitalHumano en las Teorías del CrecimientoEconómico, Editorial UACh – SPUACH.

Destinobles, André Gerald y Javier Martínez

REFERENCIAS


(2006) Distribución del ingreso, educación ycrecimiento económico en América Latina,Asia, África y países de la OCDE, Documentode trabajo # 22, UACh, EEI.

Fernandez, Raquel y Richard Rogerson (1992)«Human Capital Accumulation and IncomeDistribution», NBER, Working Paper No3994, Febrero

Hanushek, E; Y.L. Ka; y Y.K Charles, (2001)«Redistribution Through Education and otherTransfer Mechanisms», NBER, WorkingPaper 8588

Hausmann, R y Székely M. (1999) Inequality andthe Family in Latin America, Inter-AmericanDevelopment Bank, Working Paper No 393

Hayami, Yjiro (2000) Development EconomicsFrom the Poverty to the Wealth of Nations,Oxford Editorial, Second Edition.

Hogendorn. J.S (1996) Economic Development,Harper Collins College Publisher, New York.

Inter-American Development Bank Informe(IBD), (1999) «América Latina frente a laDesigualdad: Progreso Económico y Socialen América Latina.»

Kuznets, Simon (1955) «Economic Growth andIncome Inequality», American EconomicReview, Vol. 45, No 1, pp 1-28

Lam, David, y Deborah Levison (1991) «DecliningInequality in Schooling in Brazil and ItsEffects on Inequality in Earnings,» Journal ofDevelopment Economics 37: 199-225.

Li, H; L. Squire; y H.F. Zou (1998) «ExplainingInternational and Intertemporal Variations inIncome Inequality», Economic Journal, 108,pp.26-43

Litchfield, Julie (1999) Inequality: Methods andTools, Text for the World Bank´s Web Site(http://www.worldbank.org/poverty/inequal/index.htm)

Londoño, J.L. (1996) «Poverty, Inequality, andHuman Capital Development in LatinAmerica, 1950-2025» World Bank LatinAmerican and Caribbean studies, 2;Washington, DC.

López R; V. Thomas; y Y. Wang (1998)«Addressing the Education Puzzle: TheDistribution of Education and EconomicReform», Policy Research Working PaperNo 2031, The World Bank, Washington D.C.

Martínez, J. (2006) «El Papel del Capital Humanoen la Distribución del Ingreso»,Contribuciones a la Economía, ESPAÑA.EUMED, Abril.

Martínez, Javier (2006) Crecimiento económicoy capital humano: Teoría y evidencia,Documento de trabajo # 21, UACh, EEI.

Mincer, J. (1974) Schooling Experience andEarnings , National Bureau EconomicsResearch, Columbia University Press.

Morley, Samuel (2001) The Income DistributionProblem in Latin American and TheCaribbean, United Nations, CEPAL-ECLAC,Santiago de Chile.

Nehru V.; E. Swanson y A. Dubey (1993) «A newdatbase on human capital stock in developingand industrial contries: Sources, methodology,and results», Journal of DevelopmentEconomics, Vol. 46, (November 1993), pp.379-401

O´Nell, Donal (1995) «Education and IncomeGrowth: Implications for Cross-CountryInequality», Journal Of Political Economy,103(6): 1289-1301

Perroti, Roberto (1992) «Income Distribution,Polit ics and Growth», The AmericanEconomic Review, Vol. 82, No 2, (May, 1992),pp. 311-316

Psacharopoulos, George y Ana María Arriagada(1986) «The Educational Composition of theLabor Force: An International Comparison»,International Labor Review, October 1986,Vol. 125, No 5.

Psacharopoulos, George y Harry A. Patrinos(2002) «Returns to investment in education: afurther update» Policy Research WorkingPaper Series 2881, The World Bank.

Psacharopoulos, George (1975) Earnings andEducation in O.C.D.E, Paris: O.C.D.E.

Ram, Rati (1984) «Educational Expansion andSchooling Inequality: International evidenceand some implications», The Review ofEconomics and Statistics; 72(2), pp. 266-274

Ram, Rati (1989) «Level of Development andIncome Inequality: An Extension of Kuznets-Hypothesis to the World Economy», Kyklos;v. 42, n1, pp 73-79

Rojas, Mariano, H. Angulo y Leticia Velázquez(200) «Rentabilidad de la Inversión en Capital


Humano en México», Economía Mexicana,Vol. IX, No 2, pp. 113-142

Shultz, T. P. (1961) «Investment in HumanCapital», American Economic Review, Vol.51:1, (March 1961)

Székely, M. y M. Hilgert (1999) The 1990´s inLatin America: Another Decade of PersistenteInequality, Inter-American DevelopmentBank, Working Paper No 410

Word Bank Economic Review, (2000) vol. 10 N.3, Washington, DC, World Bank.

Thomas, Vinod, Yang Wang y Xibo Fan (2000)Measuring Education Inequality: GiniCoefficients of Education, World BankInstitute.

Tinbergen, Jan (1975) Income Distribution:

Analysis and Policies. Amsterdam, NorthHolland.

Datos en Internet:Banco mundial: www.worldbank.org/datasetWorld Income Inequali ty Dataset: http//

www.wider.unu.edu/wiid/wiid,htmCoeficientes de Gini de educación: (http/

w w w . w o r l d b a n k . o r g / d e v f o r u m /forum_qog3.html) (http:/ / iei .uv.es/~rdomenec/human/h_ineq.html)

Earthtrends: www.earthtrends.orgDepartamento en Investigaciones Económicas:

www.nber.orgUNESCO: www.unesco.orgNaciones Unidas: www.un.org


APÉNDICE

TABLA A1SECCIÓN CRUZADA POR REGIONES DE ESTUDIO: 2000

AYE AYE2 R2

Muestra completa a 1.4148 -0.0945N = 105 (0.3245) (0.0036) 0.981África 1.5271 -0.1095N = 31a (0.0644) (0.0087) 0.974Asia 1.4986 -0.1028N = 26a (0.7307) (0.0087) 0.981A. Latina 1.5247 -.1141N = 23a (0.9609) (0.0133) 0.986OCDEa 1.1174 0.0656N = 21 (0.0391) - (0.0037) 0.996

Los errores estándar entre paréntesis. a estadísticamente significativos al menos al 5%.Fuente: Autores.

La tabla muestra un análisis de las diferentes regiones en el año 2000, todos loscoeficientes son altamente significativos y persiste una U invertida en cada región.

TABLA A2REGRESIONES DE LA DESIGUALDAD DEL INGRESO POR AÑOS

VARIABLE DEPENDIENTE: DESIGUALDAD DEL INGRESO

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000Ginc Ginc Ginc Ginc Ginc ginc Ginc Ginc Ginc

Dse 0.022 0.127 0.006 -0.028 0.012 -0.049 -0.034 0.016 -0.000(0.48) (4.67)** (0.22) (0.83) (0.72) (2.18)* (1.55) (0.60) (0.02)

Aye -0.015 -0.051 -0.022 -0.021 -0.003 -0.005 -0.015 -0.031 -0.011(0.65) (4.09)** (1.69) (2.04)* (0.49) (0.87) (1.97) (2.14)* (1.66)

Lgdp 0.343 -0.035 0.393 0.307 0.351 0.408 0.290 0.130 0.179(1.76) (0.22) (3.00)** (2.31)* (5.20)** (6.63)** (2.51)* (0.99) (3.23)**

lgdp 2 -0.023 0.005 -0.025 -0.018 -0.023 -0.026 -0.018 -0.006 -0.012(1.58) (0.45) (2.77)** (2.08)* (5.08)** (6.72)** (2.55)* (0.73) (3.55)**

Cons -0.833 0.142 -0.989 -0.620 -0.923 -0.884 -0.463 -0.090 -0.134(1.34) (0.26) (2.24)* (1.30) (3.74)** (4.23)** (1.09) (0.20) (0.69)

# de obs 26 19 51 38 55 48 67 25 74R2 0.31 0.56 0.47 0.44 0.50 0.53 0.31 0.20 0.36

Valores absolutos de t estadísticos y robustos entre paréntesis.* Significativo al 5%; ** Significativo al 1%,Fuente: Autores.


TABLA A3REGRESIONES DE LA DESIGUALDAD DEL INGRESO SECCIÓN CRUZADA EN AÑOS.

ESTIMACIONES ROBUSTAS

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000Ginc Ginc Ginc Ginc Ginc Ginc ginc ginc Ginc

Gdp 0.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000(0.23) (0.23) (0.77) (0.65) (3.25)** (1.51) (1.00) (1.54) (0.44)

gdp2 0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000(0.21) (0.21) (0.79) (0.85) (2.94)** (1.05) (0.68) (1.68) (0.89)

Geduc 1.624 1.624 0.666 0.482 0.817 0.530 -0.264 -0.234 -0.423(5.66)** (5.66)** (1.91) (0.98) (2.17)* (1.38) (0.60) (0.35) (0.90)

Geduc2 -1.655 -1.655 -0.720 -0.532 -1.015 -0.789 -0.022 -0.055 0.055(5.05)** (5.05)** (2.02)* (1.20) (2.84)** (2.64)* (0.06) (0.09) (0.13)

Aye -0.013 -0.013 -0.015 -0.018 0.005 -0.007 -0.027 -0.035 -0.027(0.75) (0.75) (1.39) (1.70) (0.53) (0.51) (1.99) (1.52) (2.23)*

Constante 0.133 0.133 0.391 0.397 0.293 0.418 0.702 0.690 0.760(1.37) (1.37) (3.78)** (2.45)* (2.48)* (2.49)* (4.02)** (2.55)* (4.33)**

# obs 19 19 51 38 55 48 67 25 74R2 0.60 0.60 0.40 0.34 0.47 0.44 0.29 0.21 0.39

Valores absolutos de t estadísticos entre paréntesis.* Significativo al 5%; ** Significativo al 1%, Fuente: AutorFuente: Autores.

Documents

Distribución del ingreso y capital humano: un análisis de ... Ano XII Numero 53, mayo -agosto de 2007/03 Impacto...DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO Y CAPITAL HUMANO: UN ANÁLISIS DE PANEL