Impacto del Crecimiento Económico en el Desempleo, análisis de datos panel de las Economías Latinoamericanas

 

Impact of Economic Growth on Unemployment, panel data analysis of Latin American Economies

 

Impacto do crescimento econômico sobre o desemprego, análise de dados em painel das economias latino-americanas

 

        

 

 

  

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: dcastillo2@utmachala.edu.ec

 

 

Ciencias Económicas y Empresariales             

Artículo de Investigación

                                                                         

*Recibido: 30 de diciembre de 2022 *Aceptado: 24 de enero de 2022 * Publicado: 04 de febrero de 2022

 

 

 

         I.            Universidad Técnica de Machala, Machala, Ecuador.

       II.            Universidad Técnica de Machala, Machala, Ecuador.

     III.            Magister en Gerencia y Administración Empresarial Agropecuaria, Magister en Gestión de Proyectos, Master Universitario en Dirección y Asesoramiento Financiero, Ingeniero Acuacultor, Economista Agropecuaria,  Universidad Técnica de Machala, Machala, Ecuador.

Resumen

El desempleo es uno de los indicadores macroeconómicos que mayor preocupación genera en la sociedad, dado su estrecha relación con el bienestar, este indicador muestra el estado de macro estabilidad de la economía nacional, por lo tanto, si esta variable tienen índices altos, se puede concluir que el país en cuestión tiene problemas económicos y sociales. El desempleo puede ser controlado por un alto nivel de producción y un aumento de los beneficios, de esta manera, se incrementan las oportunidades de empleo al igual que el nivel de vida, en este contexto el presente proyecto de investigación tiene como objetivo determinar el efecto del crecimiento económico o Tasa de crecimiento del Producto Interno Bruto real (PIB real) en la tasa de desempleo en las economías latinoamericanas durante el periodo 2016 a 2019, se ha considerado otras variables como el Coeficiente de Gini, Gasto público, Importaciones, Exportaciones, Inversión Extranjera Directa (IED), Deuda pública e Ingreso Nacional Bruto (INB) que conjuntamente con la Tasa de crecimiento económico del PIB real explican la tasa de desempleo utilizando una estimación del modelo de efectos fijos, aplicando el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) para lo cual, los datos de las variables se fueron obtenidos del Banco Mundial (BM) y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), se utilizó la metodología de datos de panel en programa estadístico STATA 14. Los resultados muestran que las variables IED y Deuda pública no son significativas, mientras que INB no presenta el signo esperado, determinantes como el Gasto público y Tasa de crecimiento del PIB real son importantes dentro del modelo de estimación, debido a que inciden en la significancia estadística del resto de variables explicativas, el modelo final ajustado señala que el Coeficiente de Gini y las Importaciones ocasionan un incremento del desempleo, por otra parte, el Gasto público, Exportaciones y Tasa de crecimiento del PIB real generan un decrecimiento del desempleo. Las politicas públicas deben estar direccionadas fundamentalmente al crecimiento de la economia, a mayor producción mayores oportunidades de empleo, de igual manera deben implementarse las medidas necesarias que permitan reducir la desigualdad en el ingreso y la importaciones, de esta manera se reduciría significativamente la tasa de desempleo en los países de Latinonamérica.

Palabras Clave: Crecimiento económico; desempleo; desigualdad; gasto público; Coeficiente de Gini.

 

 

Abstract

The unemployment is one of the macroeconomic indicators of greatest concern in society, given its close relationship with welfare, this indicator shows the state of macro-stability of the national economy, therefore, whether this variable has high indices, it can be concluded that the country in question has economic and social problems. The unemployment can be controlled by a high level of production and increased profits, thus increasing employment opportunities as well as living standards, in this context the present research project aims to determine the effect of economic growth or Real Gross Domestic Product (real GDP) growth rate on the unemployment rate in the Latin American economies during the period 2016 to 2019, other variables have been considered as the Gini Coefficient, Public Expenditure, Imports, Exports, Foreign Direct Investment (FDI), Public Debt and Gross National Income (GNI) which together with the Economic Growth Rate of Real GDP explain the unemployment rate using an estimate of the fixed effects model, using the Ordinary Least Squares (BM) method, for which variable data were obtained from the World Bank (WB) and the Economic Commission for Latin America and the Caribbean (ECLAC), the panel data methodology was used in the STATA 14 statistical program. The results show that the FDI and public debt variables are not significant, while GNI does not present the expected sign, determinants such as public expenditure and real GDP growth rate are important within the estimation model, because they affect the statistical significance of the other explanatory variables, the final adjusted model notes that the Gini Coefficient and Imports cause an increase in unemployment, on the other hand, the public expenditure, exports and real GDP growth rate generate a decrease in unemployment. Public policies must be geared primarily to economic growth, higher output, greater employment opportunities, the necessary measures must also be implemented to reduce inequality in income and imports, this would significantly reduce the unemployment rate in the Latin American countries

Keywords: Economic growth; unemployment; inequality; public spending; Gini coefficient.

 

Resumo

O desemprego é um dos indicadores macroeconômicos que gera maior preocupação na sociedade, dada sua estreita relação com o bem-estar, esse indicador mostra o estado de macroestabilidade da economia nacional, portanto, se esta variável apresentar taxas elevadas, pode-se concluir que o país em questão tem problemas econômicos e sociais. O desemprego pode ser controlado por um alto nível de produção e um aumento nos lucros, desta forma, as oportunidades de emprego são aumentadas assim como o padrão de vida, neste contexto o presente projeto de pesquisa visa determinar o efeito do crescimento econômico ou taxa de crescimento do Produto Interno Bruto real (PIB real) na taxa de desemprego nas economias latino-americanas durante o período de 2016 a 2019, outras variáveis ​​foram consideradas como o Coeficiente de Gini, gastos públicos, Importações, Exportações, Investimento Estrangeiro Direto (IED), dívida pública e o Rendimento Nacional Bruto (RNB) que juntamente com a taxa de crescimento económico do PIB real explicam a taxa de desemprego utilizando uma estimativa do modelo de efeitos fixos, aplicando o método dos Mínimos Quadrados Ordinários (OLS ) para o qual foram obtidos os dados das variáveis do Banco Mundial (BM) e da Comissão Econômica para a América Latina e Ca ribe (CEPAL), foi utilizada a metodologia de dados em painel no programa estatístico STATA 14. Os resultados mostram que as variáveis ​​IDE e Dívida Pública não são significativas, enquanto o RNB não apresenta o sinal esperado, determinantes como Despesa Pública e Taxa de crescimento do PIB real são importantes dentro do modelo de estimação, pois afetam a significância estatística do restante das variáveis ​​explicativas, o modelo final ajustado indica que o Coeficiente de Gini e as Importações causam um aumento do desemprego, por outro lado, o gasto público, As exportações e a taxa de crescimento do PIB real geram uma diminuição do desemprego. As políticas públicas devem ser direcionadas fundamentalmente para o crescimento da economia, quanto maior a produção, maiores as oportunidades de emprego, da mesma forma que as medidas necessárias devem ser implementadas para reduzir a desigualdade de renda e importações, desta forma a taxa de desemprego seria reduzir significativamente o desemprego nos países da América Latina.

Palavras-chave: Crescimento econômico; desemprego; desigualdade; gasto público; Coeficiente de Gini.

 

Introducción

El presente trabajo se refiere al tema impacto del crecimiento económico en el desempleo, análisis de datos de panel de las economías latinoamericanas, utilizando diferentes fuentes de investigación, y diversas variables que ayuden a mejorar nuestro modelo.

La tasa de desempleo en América Latina ha caído drásticamente. Desde un punto de vista teórico tradicional, será el resultado de reformas destinadas a flexibilizar el mercado laboral. Por otro lado, la visión pos-keynesiana apoyaría que la caída de la tasa de desempleo se debe al aumento de la acumulación de capital.

Los resultados del panel de datos sugieren que la acumulación de capital es la variable que explica mayormente el desempeño del desempleo. La recomendación de política de esta evidencia es mantener en crecimiento la inversión a través de instrumentos que estimulen la demanda efectiva (García & Cruz, 2017).

Los desempleados constituyen un grupo heterogéneo y existen importantes diferencias individuales en sus respuestas al desempleo. La falta de trabajo se ha convertido en un gran problema para los ciudadanos.

La actual crisis económica ha tenido un impacto muy negativo sobre el empleo (un fuerte aumento del número de parados), y ha producido un paro de larga duración en sectores no afectados anteriormente por este fenómeno (Arribas & Javier, 2012)

En las últimas décadas, la investigación sobre innovación y crecimiento económico ha despertado un gran interés en la academia. El vínculo que los une no es accidental, depende de los factores y decisiones que tienen una influencia combinada a largo plazo en el desarrollo económico. La importancia de la innovación en la sociedad contemporánea radica en que constituye una estrategia global para incrementar la productividad, aumentando así el nivel de bienestar (German-Soto, Soto Rubio, & Gutiérrez Flores, 2021).

Marco Teórico

Okun (1962) encontró una relación estadística negativa entre el comportamiento del producto y el desempleo, específicamente sus resultados empíricos mostraron que un incremento de 1% del producto causaba una disminución de 0,3 puntos porcentuales en la tasa  de  desempleo,  en  el  caso  de  Estados  Unidos (Maldonado, Guamán, Salcedo, & Sotomayor, 2021).

Con el objetivo de determinar la relación entre el crecimiento económico y desempleo en Ecuador, los autores antes mencionados estiman mediante la utilizacion de mínimos cuadrados ordinarios la ecuación de primeras diferencias de Okun en la que incluyen una función indicadora para capturar los coeficientes de asimetría, los datos de las variables fueron recabados durante el periodo 2004 a 2019, los resultados de la investigación les permiten concluir que existe una relación inversa significativa entre crecimiento y desempleo, por lo tanto,  una caída de un punto porcentual del PIB  causa un aumento de 0,63 puntos en la tasa de desempleo.

Kalu, Achike, Ogbo, & Ukpere (2020) examinan la relacion entre el crecimiento económico y el desempleo, utilizando series temporales anualizadas que abarcan desde 1981 hasta 2017, emplean un modelo autorregresivo de retardo distribuido en su forma básica, la prueba de límites y la representación de corrección de errores como enfoque de estimación, concluyen que existe una relación inversa entre las variables de estudio y abogan por un aumento del gasto de capital del gobierno, debido a que teóricamente y en la práctica que crea nuevos puestos de trabajo, sostienen que este gasto debería destinarse a los sectores productivos reales y básicos que crearían oportunidades de empleo, de esta manera el crecimiento de la economía estimula la reducción del desempleo, de tal forma que un aumento del 1% del crecimiento económico, permite un decrecimiento del desempleo de 0,47%.

De igual manera, la incidencia del crecimiento económico en el desempleo ha sido estudiada por Fouzia, Ruqia, & Adnan (2020) en cuya investigación utilizan datos de 1976 a 2017 mediante el test ADF (Augmented Dickey Fuller) determinan la estacionariedad de las variables, las mismas que se vuelven estacionarias en primeras diferencias, para el análisis de las mismas emplean un modelo autorregresivo de retardos distribuidos (ARDL), los resultados ilustran el impacto inverso del crecimiento económico en el desempleo, por lo tanto, ante un incremento de un punto porcentual del crecimiento económico el desempleo se reduce en 0,50%.

Así mismo, con el objetivo de analizar el efecto del crecimiento económico sobre el desempleo a nivel mundial Guarnizo & Jumbo (2019) utilizan datos de panel para el periodo 1980 a 2016 emplean el modelo econométrico de Okun (1962), con la finalidad de observar el comportamiento de la tasa de desempleo, variable dependiente, ante variaciones del crecimiento económico, la prueba de Hausman (1978) verifica la utilización de estimadores de efectos fijos, por lo tanto, concluyen que ante un incremento del 1% del crecimiento económico, el desempleo decrece en 0,65 puntos porcentuales.

Por otra parte, con la finalidad de investigar la relación entre el crecimiento económico y el desempleo en los países de Europa del Este, para el periodo de 1992-2014, Soylu, Çakmak, & Okur (2018) emplean la metodología de datos de panel, examinando esta relacion en el contexto de la Ley de Okun, las pruebas de raíz unitaria reflejan que las variables son estacionarias en primeras diferencias, concluyen que existe una relacion negativa entre las varaibles, es decir, un aumento del 1% en el PIB reducirá la tasa de desempleo en un 0,08%.

A partir de esta revisión de literatura, es adecuada la realización del presente proyecto de investigación, el cual busca determinar la relación entre el crecimiento económico o PIB real y la tasa de desempleo. Por tal motivo, se utilizó un análisis de Datos de Panel de las economías latinoamericanas como Ecuador, Argentina, Chile, Colombia y Brasil durante el periodo 2016 a 2019.

Las revisiones teóricas indican que el crecimiento económico es una variable relevante en la explicación del desempleo. Además de la variable crecimiento económico, se consideró pertinente utilizar variables de control o determinantes como el Coeficiente de Gini, Gasto público, Importaciones, Exportaciones, Inversión Extranjera Directa (IED), Deuda pública e Ingreso Nacional Bruto (INB) las mismas que son sustentadas teoricamente a continuación y conjuntamente con el crecimiento económico determinado por la Tasa de crecimiento del PIB real explican la Tasa de desempleo.

Coeficiente de Gini

El coeficiente de Gini es una medida de desigualdad basada en el cálculo del área de la curva de Lorenz. Esta no es más que una forma gráfica de mostrar la distribución de una variable en una población y compararla con la distribución uniforme o de igualdad. Tomada del área de la economía, dicha curva fue desarrollada por Mark O. Lorenz para representar las desigualdades en los ingresos de los hogares (personas, grupos, etc.) en cierta región (Sen, 1997).

Salazar (2010) en su investigación determina la relación existente entre el Índice de Gini y el desempleo, señalando una relación directa entre ambas variables, sostiene que en la economía colombiana los años que incrementa en Índice de Gini guardan relación con el incremento del desempleo. Estas aseveraciones son similares a las encontradas por Sotomayor, Merklen, & García (2017) en cuya investigación concluyen que la desigualdad de ingresos y la inestabilidad laboral conllevan a que, a menudo, el rendimiento de trabajo sea insuficiente, acarreando otras consecuencias como la pobreza o precariedad.

Importaciones y Exportaciones

Las exportaciones e importaciones de bienes y servicios son determinantes relevantes, principalmente para economías en vías de desarrollo, Doménech & Taguas (1997) sostienen que ciertos países latinoamericanos experimentaron un conjunto de transformaciones al comienzo de la década de los noventa con importantes implicaciones sobre el comportamiento de la economía y los indicadores sociales, esto debido a que se inició el proceso de apertura comercial, acompañado de la liberalización de las importaciones y la implementación de nuevas estrategias de promoción a las exportaciones, siendo éstas el motor de crecimiento durante los ochenta e inclusive hasta la actualidad desempeñan un papel preponderante en las economías, puesto que, las exportaciones se relacionan directamente con el empleo de mano de obra.

Tomić (2018) utiliza la variable exportaciones para medir el efecto de la misma sobre el desempleo, los resultados exponen que un aumento de un punto porcentual en las exportaciones, la tasa de desempleo decrece en 0,08%.

Los resultados de la investigación descriptiva realizada por Carhuapuma & Guillén (2020) concluye que del total de encuestados un 11% y 20% consideran que perdieron su empleo a consecuencia de las importaciones. Así mismo, Vásconez & Chico (2019) afirman que países que imponen reglas a las importaciones experimentan reducciones en las tasas de desempleo. En concordancia con esta teoría el efecto que ocasionan las exportaciones en la tasa de desempleo es negativo, mientras que las importaciones inciden de manera directa, es decir, aumentan del desempleo.

Inversión Extranjera Directa (IED)

La IED es una variable económica importante para las economías, ha permitido que el país que la adquiere, se beneficie de ella, destinándola a sectores para un mejor desarrollo de los mismos, o invertirlo en proyectos que aporten a la calidad de vida de la sociedad y a favorecer el incremento las plazas de empleo (Martínez, 2020). La IED es una de las variables externas que aportan al desarrollo económico de un país, por esta razón Espín, Córdova, & López (2016) en su investigación buscan establecer la el efecto de la IED en el desempleo, concluyen que el sector de comercio, un incremento de un punto porcentual de la IED provoca un incremento del empleo del 7% aproximadamente, por lo tanto, las cifras de desempleo se reducen en esa misma proporción.

Deuda pública

La deuda pública se refiere a aquellas operaciones de crédito público que originan, de manera directa o indirecta, obligaciones para la nación con prestamistas no residentes. Se considera deuda directa si proviene de contratos suscritos u obligaciones emitidas por la República, e indirecta si está conformada por compromisos contratados directamente por los institutos autónomos o empresas del Estado, los altos niveles de deuda pública y privada, junto con el desempleo, principalmente juvenil y de larga duración (Álvarez, Álvarez, & Álvarez, 2017).

Los problemas que acarrea la deuda pública son contracción económica, disminución del ingreso, elevadas tasas de inflación y desempleo, tensiones políticas y desajustes sociales (Contreras, 1988). Por tal motivo, Tomić (2018) utiliza en su investigación la variable deuda pública para medir su incidencia en la tasa de desempleo, concluye que ante un aumento del 1% de la deuda pública el desempleo incrementa en 0,17%.

Gasto Público

El desempleo es un fenómeno estructural y un problema crónico que repercute en el desarrollo social y económico (García & Cruz, 2017). El gasto público es una determinante para reducir el desempleo en el largo plazo, por ello, los encargados de diseñar políticas económicas en el país, deben tener en cuenta el gasto público como un instrumento para disminuir el desempleo, no solo debe aplicarse como gasto corriente, sino también como inversión pública el Estado puede utilizar el gasto público a manera de incentivos para generar nuevos emprendimientos o para impulsar los existentes, con lo cual se podría generar mayor empleo (Jumbo & Ponce, 2019). A partir de estos preceptos, se puede apreciar la existencia de una relación inversa entre el gasto público y la tasa de desempleo.

Ingreso Nacional Bruto (INB)

El INB es una variable de estudio importante puesto que al incluir el PIB y las rentas nacionales en extranjero, menos las rentas de residentes extranjeros en la economía, se engloba todos los ingresos generados unicamente por el país Fuente especificada no válida.. En este contexto, García (2000) sostiene que el INB es un indicador de crecimiento en una economía, por lo tanto, es pertienente la utilización de esta determinante para la reducción de problemas socioeconómicos como el desempleo y la probreza, a prori se espera una relación negativa entre el INB y cada problemática.

A continuación se exhiben la especificación del modelo, la descripción de las variables, la estimación de los resultados aplicando la metodología de datos de panel y la evaluación y conclusión de los mismos.

 

Metodología

Para determinar el efecto del crecimiento económico o Tasa de crecimiento del Producto Interno Bruto real (PIB real) en la tasa de desempleo en las economías latinoamericanas durante el periodo 2016 a 2019, se realiza una investigacion de tipo teórica- aplicada, de carácter analítico – sintético. Considerado otras variables como el Coeficiente de Gini, Gasto público, Importaciones, Exportaciones, Inversión Extranjera Directa (IED), Deuda pública e Ingreso Nacional Bruto (INB) que conjuntamente con la Tasa de crecimiento económico del PIB real explican la tasa de desempleo utilizando una estimación del modelo de efectos fijos, aplicando el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), utilizando la metodología de datos de panel en programa estadístico STATA 14. 

Especificación

Tipo de modelo: Panel corto (balanceado)

 

 

 

Estimación

La estimación del modelo empleando todas las variables explicativas y utilizando estimadores de efectos fijos se muestran en la Tabla 2. La estimación presenta variables no significativas en la explicación de la tasa de desempleo. Por lo tanto, para correr un nuevo modelo se descartan variables como IED (lIED) y Deuda pública (lDeudaPública).

Tabla 2. Modelo de efectos fijos utilizando todas las variables explicativas
Fixed-effects (within) regression Group variable: id   R-sq: within    = 0.9099 between = 0.1495 overall   = 0.1488   corr(u_i, Xb)     = -0.9831					Number of obs Number of groups   Obs per groups:              min              avg             max   F (8, 7) Prob > F		=        20 =          5     =          4 =       4.0 =          4   =     8.84 = 0.0047
TasaDesempleo	Coef.	Std. Err.		t	P>|z|	[95% Conf. Interval]
Giniporcentaje lGastopúblico lImportaciones lExportaciones Tasapibreal lIED lDeudaPública lINB _cons	.6340897   4.973449    -10.44644   5.749975   .1409319   -.0644027   -1.168566   2.472307   -59.83225	.1223195     .952187     2.343098    2.034937     .0454712     .1552613    1.300796    .8337806     13.81911		5.18   5.22   -4.46   2.83   3.10   -0.41   0.90 2.97   -4.33	0.001 0.001 0.003 0.026 0.017 0.691 0.399 0.021 0.003	.34485     2.721885    -15.98699   .9381133    .0334096    -.4315373     -4.24446    .5007287    -92.50926	.9233293 7.225014 -4.905897 10.56184 .2484541 .302732 1.907329 4.443884 -27.15524
sigma_u sigma_e rho	15.3781 .22906977 .99977816	(fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0: F(4, 7) = 12.07			Prob > F = 0.0029
Fuente: Elaboración propia

 

 

 

En el nuevo modelo, presente en la Tabla 3 todas las variables se vuelven significativas. Sin embargo, acorde a la teoría económica se procedió a descartar aquellas variables que no presentan el signo esperado en la explicación de la tasa de desempleo. En primera instancia se descartó el INB (lINB) y se volvió a correr un nuevo modelo. A pesar que las variables Importaciones (lImportaciones) y Exportaciones (lExportaciones) no presentan el signo esperado se las mantiene en el modelo, debido a que según la teoría revisada estas variables son relevantes en la explicación de la tasa de desempleo.

 

Tabla 3. Modelo de efectos fijos con todas las variables explicativas
Fixed-effects (within) regression Group variable: id   R-sq: within    = 0.8995                                         between = 0.1866                                         overall   = 0.1858                                           corr(u_i, Xb)     = -0.9786					Number of obs Number of groups   Obs per groups:              min              avg             max   F (6, 9) Prob > F		=        20 =          5     =          4 =       4.0 =          4   =     13,42 = 0.005
TasaDesempleo	Coef.	Std. Err.		t	P>|z|	[95% Conf. Interval]
Giniporcentaje lGastopúblico lImportaciones lExportaciones Tasapibreal lINB _cons	.6274379   4.462808   -10.93896   5.653749   .1365081   2.165851   -56.16461	.1136456     .6555874     1.947469    1.579724     .0417238     .7026625     11.89323		5.52   6.81   -5.62   3.58   3.27   3.08   -4.72	0.000 0.000 0.000 0.006 0.010 0.013 0.399	.3703536    2.979766     -15.34445   2.080166    .0421223    .576318    -83.06897	.8845221 5.94585 -6.533483 9.227332 .2308938 3.755384 -29.26025
sigma_u sigma_e rho	13.38771 .21340566 .99974597	(fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0: F(4, 9) = 22.72			Prob > F = 0.0001
Fuente: Elaboración propia

 

 

La Tabla 4 exhibe el modelo omitiendo la variable INB (lINB). Se evidencia que la variable crecimiento económico (Tasapibreal) se vuelve no significativa, esta determinante al igual que el Gasto público (lGastopúblico) no presentan el signo esperado, por tal razón, se procedió a omitirlas en la corrida de un nuevo modelo.

Tabla 4. Modelo de efectos fijos omitiendo INB
Fixed-effects (within) regression Group variable: id   R-sq: within    = 0.7933                                         between = 0.0846                                         overall   = 0.0854                                           corr(u_i, Xb)     = -0.9674					Number of obs Number of groups   Obs per groups:              min              avg             max   F (5,10) Prob > F		=        20 =          5     =          4 =       4.0 =          4   =     7.68 = 0.0033
TasaDesempleo	Coef.	Std. Err.		t	P>|z|	[95% Conf. Interval]
Giniporcentaje lGastopúblico lImportaciones lExportaciones Tasapibreal _cons	.5173031 3.909152   -10.41354   6.413488   .1205781   -29.47122	.1467395     .8575938     2.63874    2.122391     .0563148     11.08792		3.53   4.56   -3.95   3.02   2.14   -2.66	0.005 0.001 0.003    0.013     0.058    0.024	.190347    1.998314     -16.29302   1.684506    -.0048991    -54.17664	.8442592 5.81999- -4.534057 11.14247 .2460552 -4.765801
sigma_u sigma_e rho	11.498849 .29026994 .99936318	(fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0: F(4, 0) = 14.01			Prob > F = 0.0004
Fuente: Elaboración propia

 

 

En la Tabla 5 se presentan los resultados del modelo omitiendo las variables crecimiento económico (Tasapibreal) y Gasto público (lGastopúblico). Los resultados dejan evidencia que las variables Coeficiente de Gini (Giniporcentaje), Importaciones (lImportaciones) y Exportaciones (lExportaciones) a pesar de mostrar el signo esperado, se vuelven no significativas. Por este motivo, se considera que las variables crecimiento económico y Gasto público son importantes dentro del modelo de estimación que explica la tasa de desempleo. Bajo esta premisa, se volvió a correr un nuevo modelo en el que se incluya las variables antes mencionadas.

Tabla 5. Modelo de efectos fijos omitiendo la Tasa de crecimiento del PIB y el Gasto público
Fixed-effects (within) regression Group variable: id   R-sq: within    = 0.3639                                         between = 0.0068                                         overall   = 0.0086                                           corr(u_i, Xb)     = -0.5882					Number of obs Number of groups   Obs per groups:              min              avg             max   F (3,12) Prob > F		=        20 =          5     =          4 =       4.0 =          4   =     2.29 = 0.1306
TasaDesempleo	Coef.	Std. Err.		t	P>|z|	[95% Conf. Interval]
Giniporcentaje lImportaciones lExportaciones _cons	.4205438   -4.305768   4.639255    -15.85866	.2282429     3.130854    3.25172     14.09588		1.84   -1.38   1.43   -1.13	0.090    0.194    0.179    0.283	-.0767549    -11.12731 -2.445634    -46.57094	.9178424 2.515776 11.72414 14.85363
sigma_u sigma_e rho	3.7281394 .46489147  .9846885	(fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0: F(4, 12) = 11.39			Prob > F = 0.0005
Fuente: Elaboración propia

 

 

La Tabla 6 presenta los mismos resultados que la Tabla 4. Se consideró pertinente mantener en el modelo las variables crecimiento económico (Tasapibreal) y Gasto público (lGastopúblico) debido a que son importantes en la estimación de la tasa de desempleo y brindan soporte a las demás variables explicativas.

 

 

 

 

Posteriormente a determinar el modelo óptimo en la explicación de la tasa de desempleo aplicando efectos fijos, se corrió un modelo de efectos aleatorios (Tabla 7) en el que se utilizó las mismas variables del modelo óptimo, esto se hizo para seguidamente aplicar el test de Hauman (1978) y de esta manera proceder a elegir el mejor estimador.

 

 

 

 

En la Tabla 8 se muestra el resultado del Test de Hausman (1978) el mismo que presenta un valor menor al 5%. El objetivo de la prueba de Hausman es determinar el mejor estimador, entre efectos fijos y aleatorios, si el valor de la probabilidad del test es menor a 0,05 se acepta la hipótesis nula y se procede a elegir efectos fijos (Yusra, y otros, 2019). Por lo tanto, en el presente proyecto de investigación, se procedió a elegir efectos fijos.

 

 

Tabla 8. Test de Hausman
	--- Coefficients ---
	(b)	(B)	(b-B)	Sqrt(V_b-V_B)
	fe	re	Difference	S.E.
Giniporcentaje lGastopúbl~o lImportaci~s lExportaci~s TasaPibreal	5173031     3.909152 -10.41354  6.413488 .1205781	2643093  -.3606443 7.612216 -6.186609 -.1206754	.2529938        4.269796  -18.02575 12.6001  .2412535	.1390033 .8492261 2.38326 1.651603 -
	b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
Test:  Ho:  difference in coefficients not systematic
	chi2(4) =	(b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
	=	73.07
	Prob>chi2 =	0.0000
	(V_b-V_B is not positive definite)
Fuente: Elaboración propia

 

 

Posteriormente, al modelo final aplicando efectos fijos, se le aplicaron pruebas de autocorrelación serial de Wooldridge (1991) “la cual se utiliza para determinar si los datos presentan autocorrelación en todos los paneles (Guarnizo & Jumbo, 2019, p. 55)”.  Y además se aplicó una prueba de heteroscedasticidad. Las Tablas 9 y 10 muestran los resultados de autocorrelación y heteroscedasticidad, en ambos casos los valores son menores a 0.05. Por lo tanto, es evidente que el modelo final presenta estos problemas.

 

 

 

 

 

Para corregir los problemas de autocorrelación serial y heteroscedasticidad de tal forma que se pueda encontrar el modelo final ajustado, se emplearon estimadores de Errores Estándar Corregidos para Panel o Panel Corrected Standard Errors (PCSE) cuyo comando es xtpcse, se utilizó este estimador debido a que como lo establece Beck & Katz (1995) los PCSE son más precisos que los Mínimos Cuadrados Generalizados Factibles o Feasible Generalizad Least Squares (FGLS) cuyo comando es xtgls. La Tabla 11 muestra los resultados del modelo final ajustado, todas las variables son significativas y su signo corresponde a la teoría. Los coeficientes de las variables Coeficiente de Gini (Giniporcentaje) e Importaciones (lImportaciones) denotan que ante un incremento de un punto porcentual la tasa de desempleo incrementa en 0,26% y 7,60%. Mientras que los coeficientes de las variables Gasto público (lGastopúblico), Exportaciones (lExportaciones) y crecimiento económico (Tasapibreal) dejan evidencia que ante un incremento del 1% la tasa de desempleo se reduce en 0,36%, 6,17% y 0,11% en ese orden respectivamente.

 

 

 

 

 

Resultados

Los problemas de autocorrelación serial y heteroscedasticidad se presentan con frecuencia cuando se desarrolla trabajos investigativos con datos de panel. Estos problemas surgen debido a que los errores dentro de cada unidad se correlacionan temporalmente (correlación

Serial), a su vez la distribución idéntica de los errores es violada cuando la varianza no es constante (heteroscedasticidad) (Arrieta, 2018). Luego de corregir estos problemas se obtiene que el modelo final ajustado es adecuado, debido a que el coeficiente de la variable crecimiento económico (Tasapibreal) pasó de 0.1205781 (efectos fijos) a -0.1199992 (estimadores PCSE, modelo final ajustado) es decir, la variable crecimiento económico presenta el signo esperado y además se vuelve significativa, así mismo el coeficiente de la variable Gasto público (lGastopúblico) en logaritmos, pasó de 3.909152 a -0.3602263 es decir, se encuentra el signo esperado y además es significativa, por lo tanto, se comprueba que mantener ambas variables en el modelo de explicación de la tasa de desempleo resulta relevante, de igual forma el coeficiente de la variable Coeficiente de Gini (Giniporcentaje) pasó de 0.5173031 a 0.2639641, la variable Importaciones (lImportaciones) en logaritmos pasó de -10.41354 a 7.606595 es decir, el signo pasa a ser el esperado por la teoría, la variable Exportaciones (lExportaciones) en logaritmos pasa de 6.413488 a -6.179863. Mantener las variables Importaciones y Exportaciones permitió que, en el modelo final ajustado, estas determinantes tomen el signo esperado. Se puede evidenciar que en el modelo final ajustado todas las determinantes son estadísticamente significativas y además pasan a tener el signo esperado.

 

Conclusión

Considerando las discrepancias existentes entre las diferentes economías latinoamericanas estudiadas, se concluye que el modelo de efectos fijos manifiesta la presencia de variables que no varían en el tiempo, es decir, variables latentes. Variables como Coeficiente de Gini la cual representa la desigualdad en el ingreso e Importaciones incrementan la tasa de desempleo, esta última en mayor proporción. De igual manera variables como el Gasto público, Exportaciones y crecimiento económico contribuyen a disminuir la tasa de desempleo. Por lo tanto, las políticas públicas empleadas por los gobiernos deben estar direccionados a obtener altos niveles de producción de tal forma que se incrementen las oportunidades de empleo, así mismo se deben tomar medidas que permiten reducir la desigualdad y la importación de productos. La presente investigación deja evidencia que la clave para la reducción del desempleo en las economías latinoamericanas se encuentra en el crecimiento de la economía.

 

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