2-7-2015

Alternativas de políticas para superar la pobreza y

la desigualdad

Nicolás Moya Montero - Javier Scavia UNIVERSIDAD TÉCNICO FEDERICO SANTA MARÍA

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Resumen Ejecutivo

El presente estudio muestra diferentes políticas que sirven para superar la pobreza y la

desigualdad en el mundo con el fin de desentrañar cuáles de ellas son más efectivas.

Para ello se indaga en la historia de los países que en el presente año 2015 se encuentran

en los primeros lugares del Ranking de superación de pobreza y de desigualdad, para

luego estudiar qué factores son los más adecuados para explicar una política global. Así,

de esta forma, se estudian siete países y diez factores para identificar las mejores políti-

cas que posteriormente se contrastarán con el Gini, indicador que mide el nivel de de-

sigualdad en la distribución de los ingresos y la línea de pobreza nacional, aunque no

existe una base de datos extensiva de estas variables. De todas maneras el estudio se

basa en los datos públicos del Banco Mundial y se filtra reiteradas veces para de esta

forma depurar los datos y tener una regresión confiable, la que en este estudio, resultó

ser no coherente y con un 15% de error muestral.

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Contenido Tabla de ilustraciones .................................................................................................................... 4

Introducción .................................................................................................................................. 5

Objetivos ....................................................................................................................................... 6

Objetivo General ...................................................................................................................... 6

Objetivos Específicos ................................................................................................................ 6

Capítulo 1 ...................................................................................................................................... 7

Países que han superado la pobreza........................................................................................ 7

Taiwán ................................................................................................................................... 8

Irlanda ................................................................................................................................. 10

Francia ................................................................................................................................. 13

Tailandia .............................................................................................................................. 16

Países que han superado la desigualdad ............................................................................... 19

Suecia .................................................................................................................................. 20

Noruega ............................................................................................................................... 22

República Checa .................................................................................................................. 24

Capítulo 2 .................................................................................................................................... 26

Referencia literaria ................................................................................................................. 26

De la estructura impositiva ................................................................................................ 27

De la empleabilidad y el salario mínimo ............................................................................ 29

Del gasto de gobierno ......................................................................................................... 32

De los índices utilizados y su relación ................................................................................ 34

Otros aspectos relevantes .................................................................................................. 36

Capítulo 3 .................................................................................................................................... 39

Datos y regresiones ................................................................................................................ 39

Análisis de datos ................................................................................................................. 41

De las correlaciones ............................................................................................................ 47

De las regresiones ............................................................................................................... 48

Capítulo 4 .................................................................................................................................... 52

Resultados, conclusiones y observaciones ............................................................................ 52

Resultados ........................................................................................................................... 52

Conclusiones ....................................................................................................................... 54

Observaciones..................................................................................................................... 56

Bibliografía .................................................................................................................................. 57

Anexos ......................................................................................................................................... 60

1 Gráficos ................................................................................................................................ 60

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1.1 Gráfico serie de tiempo GDPxC .................................................................................... 60

1.2 Gráfico serie de tiempo Crecimiento ........................................................................... 61

1.3 Gráfico serie de tiempo Inflación ................................................................................. 62

1.4 Gráfico serie de tiempo Tasa de interés ...................................................................... 63

1.5 Gráfico serie de tiempo Tasa de desempleo ............................................................... 64

1.6 Gráfico serie de tiempo Impuesto a las empresas ...................................................... 65

1.7 Gráfico serie de tiempo Ingreso por impuestos .......................................................... 66

1.8 Gráfico serie de tiempo Gasto gobierno ...................................................................... 67

1.9 Gráfico serie de tiempo Gasto público en salud .......................................................... 68

1.10 Gráfico serie de tiempo Gasto público en educación ................................................ 69

2 Correlaciones ....................................................................................................................... 70

2.1 PIB per cápita ................................................................................................................ 70

2.2 Crecimiento ................................................................................................................... 70

2.3 Inflación ........................................................................................................................ 70

2.4 Tasa de interés .............................................................................................................. 71

2.5 Desempleo .................................................................................................................... 71

2.6 Impuesto a las empresas .............................................................................................. 71

2.7 Ingresos por impuestos ................................................................................................ 72

2.8 Gasto de gobierno ........................................................................................................ 72

2.9 Gasto público en salud ................................................................................................. 72

2.10 Gasto de gobierno en educación ............................................................................... 73

3 Regresiones ................................................................................................................ 74

3.1 PIB per cápita Vs Gini ......................................................................................... 74

3.2 Crecimiento vs Gini ............................................................................................. 76

3.3 Inflación vs Gini .................................................................................................. 78

3.4 Tasa de interés vs Gini ......................................................................................... 80

3.5 Desempleo vs Gini ............................................................................................... 82

3.6 Impuesto a las empresas vs Gini .......................................................................... 84

3.7 Ingresos por impuestos Vs Gini ........................................................................... 86

3.8 Gasto de gobierno vs Gini .................................................................................... 88

3.9 Gasto público en salud vs Gini ............................................................................. 90

3.10 Gasto público en educación vs Gini .................................................................... 92

3.11 Regresión conjunta ............................................................................................ 94

3.12 Regresión conjunta modificada .......................................................................... 96

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Tabla de ilustraciones

Gráfico 1: PIB Taiwán en los años ................................................................................................................ 9 Gráfico 2: Gasto Gobierno Taiwán ............................................................................................................. 10 Gráfico 3: Cambios en los impuestos en Irlanda ......................................................................................... 11 Gráfico 4: PIB Irlanda en años .................................................................................................................... 12 Gráfico 5: Gasto de gobierno Irlanda ......................................................................................................... 13 Gráfico 6: Gasto gobierno Francia 2008 ..................................................................................................... 14 Gráfico 7: PIB Francia en años .................................................................................................................... 15 Gráfico 8: Pobreza en Tailandia .................................................................................................................. 17 Gráfico 9: Gasto público Tailandia ............................................................................................................. 17 Gráfico 10: PIB Tailandia en los años ......................................................................................................... 18 Gráfico 11: Gasto público Suecia ................................................................................................................ 21 Gráfico 12: PIB Suecia en los años .............................................................................................................. 21 Gráfico 13: Gasto público Noruega ............................................................................................................ 23 Gráfico 14: GDP Noruega en los años......................................................................................................... 23 Gráfico 15: GDP República Checa en los años ............................................................................................ 25 Gráfico 16: Gasto gobierno República Checa ............................................................................................. 25 Gráfico 17 Dispersión Gini vs GDP per cápita ............................................................................................. 41 Gráfico 18 Dispersión Gini vs Crecimiento .................................................................................................. 42 Gráfico 19 Dispersión Gini vs Inflación ....................................................................................................... 42 Gráfico 20 Dispersión Gini vs Tasa de interés ............................................................................................. 43 Gráfico 21 Dispersión Gini vs Tasa de desempleo ...................................................................................... 43 Gráfico 22 Dispersión Gini vs Impuesto de las empresas............................................................................ 44 Gráfico 23 Dispersión Gini vs Ingreso por impuesto ................................................................................... 44 Gráfico 24 Dispersión Gini vs Gasto de gobierno ........................................................................................ 45 Gráfico 25 Dispersión Gini vs Gasto en salud ............................................................................................. 46 Gráfico 26 Dispersión Gini vs Gasto en educación ...................................................................................... 46

Tabla 1: Regresiones individuales, fuente: elaboración propia. ................................................................. 48 Tabla 2: Regresión conjunta, fuente: elaboración propia. ......................................................................... 49

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Introducción

En el mundo actualmente, la pobreza y la desigualdad se han convertido en protagonis-

tas de la política, como tema central de los gobiernos para conseguir votos o bien como

objetivo filantrópico y responsable. La pobreza es un tema que preocupa al mundo en-

tero, es por esto que existen distintas organizaciones y entes privados mundiales que

luchan por acabar con este problema, como el Banco Mundial, la UNESCO, FMI, etc. La

desigualdad es un término más actual, y es propaganda de los gobiernos en demostrar

que se puede distribuir los ingresos de forma pareja y justa. Estos problemas se abordan

y miden de distintas formas.

En primer lugar, la desigualdad se mide por medio del Gini, coeficiente propuesto por el

italiano Corrado Gini en 1912, el que por medio de un ajuste de la curva de Lorenz mide

la distribución de los ingresos al juntarlos por medio de deciles económicos de la pobla-

ción y entrega un valor de 0 a 1, siendo 0 un país perfectamente equitativo y 1 aquel

país que tiene toda la riqueza concentrada en un solo habitante. Al momento de com-

parar distintos países, se utiliza este índice y el subtítulo que recibe es Gini relativo, pues

realmente no indica la con veracidad como han cambiado los valores de un año a otro

en un país. Para esto se utiliza el Gini absoluto, el cual mide la variación real de un año

a otro, puesto que un país puede mostrar en dos periodos un mismo Gini relativo, pero

en términos reales, la economía sufrió grandes cambios.

Por otra parte, para medir pobreza existen varios indicadores, pero primero, es impor-

tante tener en claro que es la pobreza. La pobreza es el término utilizado para describir

a un individuo o grupo de ellos que son incapaces de satisfacer necesidades básicas de

alimentación, techumbre y vestimenta, a partir de esta base, cada país dictamina dife-

rentes valores con los que miden sus índices, pero en términos globales, cuando una

persona recibe menos de 1,25 dólares diarios, ajustados por paridad de poder de com-

pra, se habla de pobreza extrema y cae en riesgo vital. Por otra parte, existe la pobreza

relativa, que está presente en países desarrollados, y mide la incapacidad, en términos

monetarios o tecnológicos, de participar normalmente en la población. Para medir en-

tonces estos valores de pobreza se puede usar la línea de extrema pobreza, (puede sub-

dividirse en urbana y rural), la línea de pobreza nacional (porcentaje entre el 40% y el

60% del salario mínimo según UNESCO) o el Índice de Desarrollo Humano, el que, por

varios factores (principalmente los tres nombrados para pobreza, pero incluyendo sa-

lud) describe de 0 a 1 el nivel de bienestar que se vive en el país.

Estos indicadores permiten, entonces comparar a los países en términos cualitativos y

no necesariamente cuantitativos, ya que no son porcentajes y la realidad difiere para

cada país. De todas maneras, los hacedores de políticas tienen presentes estos números

para decidir y fabricar programas, que en algunos casos son efectivos y otros fracasan.

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Objetivos

Objetivo General

Determinar una política global para superar la pobreza y la desigualdad, a través de la

revisión de la historia de los países y contrastarla con regresiones que respalden las de-

cisiones, para así entonces mostrar un mecanismo viable y responsable para que los

problemas de esta índole se reduzcan en el mundo.

Objetivos Específicos

Encontrar factores claves, mediante la revisión de la historia de los países exito-

sos en combatir este problema para luego estudiar su impacto en las políticas a

realizar.

Validar factores claves, por medio de la revisión de la literatura de estudios an-

teriores para así generar nuevas ideas y nuevas políticas.

Proponer nuevas políticas, por medio de regresiones lineales que muestren re-

sultados coherentes, para crear conocimiento y fomentar nuevos estudios.

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Capítulo 1

Países que han superado la pobreza

Competente con el estudio, es interesante revisar aquellas economías que han logrado

sobreponerse a la realidad del mundo, esto es, haber reducido su índice de pobreza a

un dígito entero en los últimos años. Para esto, se revisó el ranking de los países con sus

índices de pobreza, y dentro de los que caben en esta definición se encuentran 19 países.

Así, desde el menor hasta al mayor de ellos, cuatro candidatos escogidos son desarro-

llados a continuación explicando su historia económica, para comprender el con-texto

en el que se enfrasca, como también en una mirada desde las políticas ejercidas, pri-

mordialmente, en el período post-guerra (1945) ya que mayormente, antes de esta era,

varios países sufrieron serias secuelas económicas, de forma directa como indirecta. De

esta forma, entonces, Taiwán, Irlanda, Francia y Tailandia son los candidatos de estudio,

donde todos ellos presentan grandes índices de crecimiento y altos niveles de gasto fis-

cal durante el desarrollo del tiempo. Cabe destacar que tres de estos países son conoci-

dos también por sus “milagros económicos”, definición descrita por altos índices de cre-

cimiento e industrialización en plazos extremada-mente cortos, es el caso de Taiwán,

Tailandia e Irlanda.

Para definir de forma clara y objetiva por qué no se escogieron otros países de los top

19, es primero esencial definir un término para la pobreza y luego lo que se considera

exitoso.

Por pobreza, definido por la UNESCO1, se entiende como tal a la situación en la que un

individuo u hogar (dependiendo de la unidad de estudio) no posee los recursos econó-

micos suficientes para satisfacer sus necesidades básicas necesarias, como tener un ho-

gar, alimentación y vestimenta. Más allá de esto se enclaustra la extrema pobreza, que

significa que un individuo gana menos de 1,25 USD diarios en poder de paridad de com-

pra. Ahora bien, se utiliza también el término “pobreza relativa” a la descripción de una

unidad incapacitada de desenvolverse satisfactoriamente acorde a la sociedad en la que

se enfrasca. Esto pasa a ser muy relevante cuando se estudian países con ingresos altos

o medios altos (definidos por el banco mundial) y también cuando la descripción de po-

breza nacional es un tanto ambigua. Para solucionar la ambigüedad, se recomienda cal-

cular como línea de pobreza al 40-60% del ingreso medio. Es el caso de la inconformidad

de la definición por la cual se escoge descartar algunos países como Malasia, quien en

el ranking antes nombrado figura con un 3,8%2 de índice de pobreza, ocupando el se-

gundo lugar junto con Tunesia. La definición de pobreza nacional en Malasia recae en

los individuos con ingresos inferiores a 860RM (moneda local), pero utilizando la des-

cripción de la UNESCO, este número debería ser 2.500RM, dejando en pobreza al 40%

1 En el documento In Work Poverty de Eurostat se indica esta afirmación. 2 Obtenido de Index mundi, lugar donde se muestra el ranking de los países por PR.

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de la población3. Así entonces, continuando con este criterio, Tunisia, Lituania, Monte-

negro y otros más no toleran filtro aplicado. Aquí es importante señalar que en el caso

de Taiwán, el índice de pobreza no está indicado por sobre el ingreso medio, sino que

bajo el concepto de consumo medio, y además, sobre un 60% de este, por lo que es más

cercano a representar la realidad del país y mucho más estricto.

Taiwán

Taiwán es una pequeña isla ubicada en la región de Japón, su historia de guerras y dis-

tintos gobiernos la hace pasar por distintas etapas de éxito y fracaso. Empezando con el

régimen japonés en 1985, Taiwán comenzó a proliferar una gran cantidad de políticas

que lo ayudarían a ir a la par con el crecimiento y bienestar de Japón, muy por encima

de China. Desde la construcción de un sistema de trenes que recorría lo largo de la isla,

hasta políticas restrictivas de salarios y uso de suelo, como eliminación de salarios altos

(compensando a aquellos que poseían estos salarios con bonos) o el confiscar el 20% de

las tierras no utilizables del lugar, utilizándolas para, principalmente, la producción de

caña de azúcar. En ese entonces, este era el principal producto de exportación de Tai-

wán, seguido por arroz y por el té. Estos eran los principales ingresos de la isla, ya que

no se había invertido en educación u otras herramientas que permitan a la localidad dar

un salto tecnológico. Producto del cambio económico, Taiwán comenzó a prosperar y

rápidamente se mejoraron normas y leyes para la protección social, así como las leyes

de propiedad y de sanidad, mejorando drásticamente la calidad de vida de los ciudada-

nos. Esto, trajo consigo, un incremento en el valor de las tierras, produciendo los prime-

ros grandes problemas de desigualdad en la región.

Posterior a esta época, comenzaron grandes guerras desde 1945 entre Japón y China,

produciendo grandes pérdidas para la agricultura. Sin poder levantar la economía ex-

portadora de bienes de suelo, Taiwán caía lentamente en un abismo económico, hasta

que en 1949, en un programa de ayuda de Estados Unidos, se asentaron tropas militares

que ayudarían a proteger la región. A la vez, el gobierno de EE.UU. ayudaría a producir

las primeras reformas agrarias del sector, comprando gran parte de los terrenos de al-

gunos granjeros a sobreprecio. Los granjeros de entonces debían vender los terrenos

pues además se les impuso un máximo de tierras posibles a tener, lo que ante el incen-

tivo de vender a un precio mayor con bonos del estado, mostraba ser una idea tentativa.

Los terrenos adquiridos de esta forma por el gobierno taiwanés fueron entonces redis-

tribuidos, logran-do así emparejar la situación de desigualdad que sufría el país. Pero

posterior a la guerra, con grandes barre-ras de entrada a productos agrícolas de Taiwán,

la economía volvió a estar inestable, es ahí cuando se opta por cambiar el esquema.

3 De la página Malasyianinsider, en el artículo Is Malaysia’s poverty really low? Queda en evidencia el fiasco, con datos reales y comparados con los del banco mundial.

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Durante los años 50, Taiwán comenzó una dura política de desarrollo industrial, en el

que:

1. Se implementó un incentivo a las ISIS basado en precios proteccionistas e incen-

tivo a los inversores extranjeros a manufacturar en el país.

2. Bajos salarios y una no muy rígida legislación laboral, haciendo más atractivo el

invertir.

3. Campañas pro pyme para acompañadas con becas de estudio hacia el extranjero

y un completo plan de estudio y especialización para los locales.

Estos puntos lograron hacer un cambio en la forma de vivir en los taiwaneses, ya no se

explotaban las tierras como medio de sustento económico, sino que se desarrollaron

industrias altamente especializadas y de gran calidad. Tras conseguir un alto nivel de

industrialización, el país pasó a una segunda etapa en la que se enfocó en una política

que promocionara las exportaciones de productos manufacturados. Para esto se pro-

movieron zonas francas y algunas ventajas tarifarias en las que se suprimían los impues-

tos casi hasta un 100% en algunos casos por un período máximo de tiempo (5 años ge-

neral-mente). Producto de esto, hoy Taiwán posee un alto nivel de especialización en la

manufactura de productos computacionales con empresas como ASUS y Gigabyte, como

un gran avance en estudios de biotecnología.

Gráfico 1: PIB Taiwán en los años

Fuente: Trading economics

Gracias a la ardua labor de los gobiernos anteriores y con una mirada muy a largo plazo,

este país en el presente posee el índice de pobreza más bajo de todo el mundo, tan solo

1,16%4 de un total de 157 países estudiados. A pesar de ello, está lejos de ser de los

países más ricos del mundo, pues posee un PIB de cerca de USD 4905 mil millones en

PPP (Paridad de poder de compra) con una población de 236 millones de habitantes.

4 Obtenido de Index mundi. 5 Obtenido de Trading economics, gráfico de 1990-2013. 6 Obtenido de Pro Chile: Guía país Taiwán 2014.

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Como se puede apreciar en el gráfico 1, desde que Taiwán se abre al mercado como

exportador de tecnología, su PIB se incrementa a un ritmo muy acelerado, logrando un

salto de casi un 10.000% de crecimiento en los últimos 30 años. Esto es mero resultado

del trabajo de tantos años de políticas firmes y gobiernos comprometidos. A pesar de

ello, la principal razón por la cual los niveles de pobreza de Taiwán son los más bajos,

siendo que los salarios promedio del país tienden a ser competitivos en precio, es

porque el estado gasta casi en forma pareja un 38% en educación y bienestar social, lo

que incrementa el valor de la ciudadanía.

Gráfico 2: Gasto Gobierno Taiwán

Fuente: Gobierno de Tailandia

Irlanda

Irlanda es un país isla ubicado en Europa, adyacente al Reino Unido, con una historia del

último siglo llena de fracasos que finalmente, culminaron en uno de los éxitos más ines-

perado de la modernidad.

Comenzando en la década de los 40, Irlanda era un país netamente exportador basado

en su agricultura. Serias reformas agrarias se implementaron en ese entonces para em-

pujar el crecimiento del país con el fin de volverse competitivo como los países aledaños

y pertenecientes a la región europea. Principalmente se impulsó la creación de empre-

sas nacionales que no se basasen total o parcialmente en la agricultura. Entrando en

1950, las políticas establecidas por los gobiernos de turno se centraron en cerrar la eco-

nomía, con algunas otras políticas proteccionistas que desembocaron en una grave mi-

gración de capital extranjero, lo que redujo aún más el crecimiento del país, a ritmos

fuera de lo convencional para lo que lo hacía el resto de Europa. Fue ahí entonces donde

se cambió absolutamente el esquema, pasando de una economía cerrada a una total-

mente liberal, incluso, eximiendo el pago de impuestos a empresas exportadoras.

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A mediados de los 60, Irlanda termina a todos los acuerdos unilaterales y logra firmar

un acuerdo con el Reino Unido, lo que culmina en unos años más tarde (19737) formar

parte de la Unión Europa (en ese entonces, mercado común europeo), lo que gatilla un

gran atractivo para países fuera de esta comunidad, Estados Unidos entre ellos, a nego-

ciar con esta isla que además, tiene como lengua local el inglés. Esto provoca un alza en

el nivel de crecimiento de Irlanda tal como lo hacían en ese entonces los demás países

integrantes del M.C.E. Pero, aún los problemas internos, principalmente la calidad de

vida de los habitantes, seguía en índices críticos.

Entre 1970 y mediados de 1980, los gobiernos se preocuparon de impulsar el gasto fiscal

para solventar los problemas que aquejaban a la sociedad. Para esto aumentaron la

deuda externa, contrataron más empleados públicos e incrementaron los salarios en

general. Pero este gasto no fue bien manejado, provocando que la deuda externa fuese

de un 125%8 del PIB de entonces. Para cumplir con los pagos comprometidos, las tarifas

impositivas llegaron a ser de hasta un 80% para las personas naturales y un 50% para las

empresas9. Como resultado, la tasa de desempleo se elevó a un 17% y el valor de la

moneda local se devaluó fuertemente.

Gráfico 3: Cambios en los impuestos en Irlanda

Fuente: Tax Payers Network

Ya en 1980 se toman cartas en el asunto, y acuerdos para negociar la deuda externa

fueron concebidos, de forma tal, que los acreedores se vieron comprometidos con la

causa. Para ello, Irlanda se comprometió a reducir de manera significativa su gasto de

7 Breve historia de la Unión Europea. 8 Toda la información es principalmente obtenida de Tax Payers Network, en su publicación Ireland’s Economic Progress. 9 Toda la información es principalmente obtenida de Tax Payers Network, en su publicación Ireland’s Economic Progress.

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gobierno, enfocando mayormente sus esfuerzos en pagar la deuda, pasando por un pe-

ríodo de malestar social por unos años. No sólo se comprimió el desembolso fiscal, tam-

bién lo hicieron las tasas impositivas como se puede apreciar en el gráfico 2. Como re-

sultado de este tremendo esfuerzo, la economía de Irlanda despegó, ya que tenía as-

pectos competitivos tentadores para la inversión local y extranjera, lo que inicia el “Mi-

lagro de Irlanda”, por lo que se le concede el título de “El tigre celta”.

La clave del éxito de Irlanda en un plazo tan corto se debe principalmente a su historia

de fracasos y éxitos, inculcando en generaciones futuras (las que hoy gobiernan) un

aprendizaje rico en experiencia. La estabilidad política y social, así como hoy, la deuda

externa controlada son resultado de ello. Gracias a que en su debido momento, se invir-

tió cuantiosamente en educación, principalmente en el área tecnológica, formó traba-

jadores altamente especializados y eficientes, lo que ya es parte de un atractivo para la

inversión local y extranjera. Esto, complementado con altos índices de productividad y

una economía con los impuestos corporativos y a las personas más bajas del mundo,

hace que Irlanda sea país objetivo para la FDI (Inversión directa extranjera). Añadiendo

que es un país base para el ingreso a la Unión Europea para países externos a esta co-

munidad, Irlanda logra el milagro económico.

Gráfico 4: PIB Irlanda en años

Fuente: Trading economics

Así es como resultado, el PIB de Irlanda en PPP es de USD 217 miles de millones, con un

record en el año 2008 de USD 262 miles de millones como se puede ver en el gráfico 4.

El incremento desde 1990 al año 2013 es de casi 4.500% (USD 48,4 miles de millones en

1990). Con una población de casi 4,6 millones de habitantes, Irlanda tiene hoy un índice

de pobreza de 5,5%10, esto debido a que el estado irlandés invierte con un foco a futuro

en sus ciudadanos, explicando poco más de un tercio de su gasto en programas de pro-

tección social (39,7%), 26,6% en salud y 16,4% en educación, tal y como puede apre-

ciarse en el gráfico 5. Esta estructura permite que la sociedad se encuentre dentro de

los primeros 5 puestos de los países con menos pobreza del mundo.

10 Obtenido de Index mundi.

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Gráfico 5: Gasto de gobierno Irlanda

Fuente: Public Policy, Irlanda

Francia

Francia, una de los países más influyentes de la historia moderna, es también propulsor

de una de las economías con menores rezagos en su crecimiento respecto de la pobreza.

Uno de los miembros originales de la Unión Europea, es también uno de los países que

más riesgo corría al formar parte de esta comunidad. Su historia económica es rica en

políticas, desde reformas agrarias pre-revolución francesa, hasta políticas fascistas con-

temporáneas. Para el caso de estudio, es más importante revisar los hitos en este ámbito

desde la post-guerra, que es donde suceden los cambios más importantes en este país,

que lo logran consagrar como una de las economías más poderosas del mundo.

Desde el fin de la segunda guerra mundial, gran parte de los países europeos involucra-

dos en este conflicto, sufrieron grandes pérdidas en infra-estructura y en vidas, lo que

causó serios problemas para reincorporar la economía a ritmos previos. Pero, justa-

mente, es en esta época donde se observan fuertes alzas en la tasa de natalidad en el

mundo, hecho conocido como el baby-boom11, lo que significaría más adelante mayor

disponibilidad de mano de obra nacional, pero a futuro traería consecuencias preocu-

pantes para el futuro de los países que experimentaron este fenómeno.

Dentro de los hechos más notorios de la post-guerra en Francia, es que en el año 1946,

mayo 28, se firma el tratado de Blum-Byrnes12, documento firmado entre Estados Uni-

dos y Francia, en el que el primero exenta parte de la deuda (más de 2 billones de dólares

de ese entonces) a cambio de algunos acuerdos comerciales, entre ellos, la libre publi-

cación de películas provenientes de Estados Unidos. Este hecho aliviana tremenda-

mente la situación de Francia, ya que, no sólo se exime de un pago que podría haber

11 Definición de explosión de natalidad por Wikipedia. 12 Definición de Blum-Byrnes Agreement por Wikipedia.

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provocado una crisis, sino que además lo beneficia en términos de intercambio con el

país firmante.

Desde 1945 (fin de la segunda guerra mundial) hasta 1973 (crisis del petróleo), el mundo

se encuentra en la época conocida como “la edad de oro del capitalismo” o “Trente Glo-

rieuses”13, en la que destacan treinta años de pleno auge de este sistema económico.

De forma casi irónica, en sus comienzos, el régimen a cargo del estado francés era sim-

patizante de ideas comunistas y socialistas, lo que lleva a un período de nacionalización

estratégica de sectores fundamentales para el pleno desarrollo económico. La tónica de

la nacionalización de 3 sectores (energía, transporte y comunicación) era dirigir las com-

pañías más que administrarlas, lo que se conoce como “Dirigismo”14, movimiento que

busca la planificación entre el estado y el privado, a lo cual, estos cuerpos industriales

eran fundamentales. La planificación, más allá del control y regulación por parte del es-

tado por sobre el privado, permitieron que Francia prosperará y creciera a ritmos muy

elevados por treinta años, entregándole gran parte de la riqueza que hoy en día posee.

Pero, a finales de la época de oro, acercándose a la crisis del petróleo, el dirigismo se

llevó un poco más al extremo al intentar controlar al sector bancario y otras industrias,

lo que llevó en su momento a cambiar el esquema y convertirse en una economía liberal,

privatizando las empresas una vez ya nacionalizadas, aunque esto no se realizó de forma

absoluta, ya que aún en el presente el estado posee participación en estas empresas.

Gráfico 6: Gasto gobierno Francia 2008

Fuente: OECD, elaboración propia.

13 Definición de Trente Glorieuses por Wikipedia. 14 Definición de Dirigismo por Wikipedia.

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Tras la crisis del petróleo, varios gobiernos de transición tomaron el poder, cada uno

implementando diversas formas de administrar, gobiernos socialistas, comunistas, capi-

talistas y liberalistas ocuparon su lugar, cada uno agregando y restando políticas ante-

riores, pero como gran hito, se implementaron leyes de protección social, puesto a que

se tuvo conciencia del problema que gatillaría, (1) el baby boom y (2) el incremento en

los años de estudio de la población, lo que haría que en el futuro se requeriría de mayo-

res esfuerzos para mantener a la población. Además se llevaron a cabo fuertes reformas

educacionales y en el área de salud, lo que mejoró considerablemente el bienestar de la

sociedad. En estos tres sectores, el gobierno francés desembolsa cerca de un 67% de su

gasto total, siendo parejo el gasto en educación y salud, pero un 41,4%15 en protección

social, como se puede apreciar en el gráfico 6.

Francia al año 2013 reporta una población de 66 millones de habitantes y un PIB de USD

2,816 Billones (PPP), producto de sus fuertes políticas previas de crecimiento y de pro-

tección social, lo llevan en la actualidad a poseer un índice de pobreza de 6,2%17. En el

gráfico 7 se ilustra el comportamiento del PIB de Francia en PPP desde 1990 a 2013, que

muestran el resultado de su impulso económico, duplicando su ingreso desde 1990.

Gráfico 7: PIB Francia en años

Fuente: Trading economics

Es importante destacar que el modelo de dirigismo francés se ha implementado en

forma no tan rigurosa, pero muy basada en su origen, en algunos economías que hoy

ostentan ser las nuevas economías desarrolladas, es el caso de los 4 tigres de Asia, que

son Taiwán, Singapur, Hong Kong y Corea del Sur.

15 Obtenido del reporte de la OECD de la comparación de la situación de Francia versus el común de la organización. 16 Obtenido del Banco mundial. 17 Obtenido de Index mundi.

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Tailandia

Tailandia, un país del sudeste asiática, es uno de los “nuevos milagros económicos” de

la zona. Denominado de esa forma por presentar un incremento sustancialmente im-

portante en su PIB en los últimos años, principalmente en los últimos 10, que a pesar de

todo pronóstico y juicio macroeconómico por causa de su gran inestabilidad económica,

ha logrado levantarse airoso.

Desde 1945, Post Guerra, antes del comienzo de la Guerra Fría entre el capitalismo de

Estados Unidos y el socialismo de la URSS, el país se encontraba en aprietos económicos,

puesto que durante la segunda guerra mundial participó como aliado de los japoneses,

teniendo que pagar como tributo 1,5 toneladas de arroz a países del oeste sin costo

alguno. Esto provocó que el gobierno de entonces tuviese que designar un cuerpo esta-

tal que se encargase de velar por el cumplimiento de esto. Para levantar su economía

entonces, un gobierno militar, que recientemente había derrocado al gobierno anterior

a través de un golpe, fue en busca de Estados Unidos, pidiendo ayuda tanto económica

como militar en varias ocasiones, tratando de mejorar la productividad de los trabaja-

dores y la infraestructura del país. El objetivo fue entonces, hasta 1977, el simple hecho

de crecer económicamente, a lo cual, se buscó formar ISIs con el fin de desarrollar el

comercio. Posterior a ese año, la mirada al crecimiento no deja de ser prioridad pero es

entonces cuando se comienza a mirar el bienestar social, y comienzan a implementarse

las primeras metas para superar la pobreza.

Tras una serie de fracasos políticos para mantener el orden, durante la guerra de Viet-

nam es cuando explota la encrucijada mayor del momento, Tailandia se encuentra con-

textualmente en la guerra fría, rodeada de tres países comunistas y apoyado económi-

camente por Estados Unidos. Las exportaciones del país cayeron drásticamente en el

momento, por lo cual, una de las medidas tomadas entonces fue depre-ciar la moneda

local para incentivar las exportaciones, lo cual se llevó acabo en tres etapas. El resultado

fue eficiente respecto al objetivo de gobierno de entonces, que era prosperar en creci-

miento, pero gatilló más adelante un incremento en la deuda externa que lo dejó en una

situación muy precaria. Para solucionar dicha situación, se cambió el foco de las ISI por

una de economía centrada en la exportación, además el estado le concedió facultades

al banco estatal que terminaron en producir activos tóxicos que en 1997 estallaron, re-

duciendo la confiabilidad de las instituciones. Acompañado de la crisis asiática y de una

fuerte época de inestabilidad política (que aparente-mente aún no culmina), provocaron

que el FMI le diese un préstamo rescate, junto con otras instituciones. Gracias a ello,

lentamente la economía se restableció, pero nuevamente la inestabilidad política im-

pactó la sociedad. Tras varios períodos cortos de tranquilidad y catástrofe, incluyendo

el tsunami del año 2004, el aluvión del 2007 y el golpe militar del 2014, el crecimiento

del país muestra indicios de estabilidad y aún de prosperidad, otorgando un panorama

futuro de bienestar. Sin embargo, durante todo este tramo de tiempo, los esfuerzos fue-

ron enfocados en crecimiento económico, gobiernos que quieren llegar al poder y que-

darse, y afortunadamente, en combatir la pobreza, a lo cual, tuvo bastante éxito. Si bien,

P á g i n a 17 | 97

Tailandia no posee un ingreso país alto (se encuentra en el segmento medio alto según

la definición del banco mundial18) ni un alto índice de desarrollo humano, si ha sido efi-

ciente en la lucha contra la pobreza.

Gráfico 8: Pobreza en Tailandia

Fuente: Indexmundi

Desde 1988 hasta 2011, el índice de pobreza ha caído de un 43,8% a 8,95%, mostrando

el éxito de su programa, basado en atención médica, cuidado de la tercera edad (más

bien, los más ancianos), transferencias a los más pobres y educación hasta los 15 años.

Gráfico 9: Gasto público Tailandia

Fuente: Gobierno de Tailandia, Elaboración propia

18 Obtenido del Banco mundial.

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El principal motor económico de Tailandia está en salarios competitivos en servicios y

en la industria tecnológica, específicamente computacional, y en la fabricación de auto-

móviles, a pesar de que en los últimos años, varias compañías extranjeras han comen-

zado a migrar a otras localidades, como Vietnam que ofrecen servicios por menores cos-

tos.

En el gráfico 9 se muestra el gasto total del gobierno (2011) donde se aprecia que los

tres cuerpos más importantes son Servicio público, referente al pago de los administra-

dores del estado, Asuntos económicos, destinado a conservación de los recursos natu-

rales del país y otros aspectos importantes para el medio ambiente, y Educación, que se

enfoca la enseñanza de la población.

Gráfico 10: PIB Tailandia en los años

Fuente: Index Mundi

Con 67 millones de habitantes19 y un producto interno bruto de USD 383.000 millones

PPP20, ha crecido su economía a ritmos sostenidos, casi de un 7% anual, ha cultivado

4.500% su PIB en los últimos 20 años, como se puede observar en el gráfico 9.

19 Obtenido de Index mundi. 20Obtenido de Index mundi.

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Países que han superado la desigualdad

Al igual que en el caso anterior, es de interés el analizar y comprender las diversas his-

torias económicas y políticas implementadas por los países para sobreponerse a la de-

sigualdad, algo que hoy muchos países tienen como objetivo. Sin embargo, muy pocos

países han logrado mantener su estándar dado que no es fácil realizar políticas referente

a esto, sobre todo, debido a que mucho de lo que hoy se sabe de políticas para superar

la mala distribución de los ingresos o riquezas, poco se conocía entonces y varios inten-

tos culminaron en simple desvíos hacia no cumplir la meta. Referente a la desigualdad y

los problemas que acarrea y las adversidades que enfrente aun país al tratar de comba-

tirlas es algo que se tratará en el siguiente capítulo.

El criterio para seleccionar los países a investigar se basa nuevamente en revisar el ran-

king de los países, pero ahora ordenados por su coeficiente GINI. Este es un índice que

mide el nivel de distribución de los ingresos o riquezas de un sector, (no necesaria y

única-mente tiene que ser un país) y tiene más de 100 años que se utiliza para designar

políticas o esfuerzos económicos. Este número tiene un rango de 0 a 1, indicando que 0

es un país (para el caso de este estudio) homogéneo, en el cual todos los miembros de

éste perciben los mismo ingresos. Al contrario, el extremo en 1 indica que un país tiene

concentrado todos los ingresos en un solo habitante. Malamente hoy se interpreta al

multiplicarlo por 100 como un porcentaje, pues no mide proporción de inequidad en la

distribución, si no que pondera un número que sirve para ordenar comparativamente la

situación que vive una economía respecto de otra o de sí misma (horizontal o vertical-

mente). Cuando se estima el GINI para comparar distintos países, se utiliza el GINI rela-

tivo, que a partir de grupos de ingresos, divididos homogéneamente, obtiene un prome-

dio ponderado por medio de la curva de Lorenz. Pero cuando se quiere hacer un catastro

vertical en el tiempo de un mismo país, entonces es importante utilizar el GINI abso-

luto21, el que se obtiene al multiplicar el GINI relativo con el ingreso promedio del pe-

ríodo. Este es importante tener presente al momento de revisar los datos a través del

tiempo, pues probablemente se vea tentado a afirmar que el Gini no cambió en alguna

ocasión por lo cual la desigualdad sigue igual, pero es muy probable que no. El G. Abso-

luto ayuda a entender (no mide) cómo el crecimiento afecta a la distribución. Ahora

bien, bajo el criterio de G. Relativo, por orden de aparición, se escogieron los tres países

con menor GINI de un total de 14122 indexados de la lista de la CIA en The World Fact-

Book, que posean una claro historia económica que contribuya a la investigación.

21 Descripción de Gini absoluto y relativo tomada de una entrevista a la economista Claudia Sanhueza de la tercera, en “La engañosa manera de medir la desigualdad de ingresos”. 22 Obtenido de la CIA, en su página web The World Factbook, en la que se enlista por rankig los países por su GINI.

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Suecia

Suecia es uno de los países más ricos del mundo y a pesar de ello, es uno de los más

justos en la distribución de los ingresos y riquezas. A pesar de ello es mencionado porque

según la OECD, los países ricos participantes de esta organización suelen tener un GINI

cercano 0,3123 mientras que Suecia sólo tiene 0,2424.

La historia económica de Suecia, para el caso de estudio, comienza durante la primera

guerra mundial, en la que éste país no participa, a lo cual le permite tomar ventaja y

dedicarse al comercio. La demanda externa aumentó notable-mente en los países en

conflicto, por lo que durante algunos años Suecia presentó grandes tasas de crecimiento

pero que no estaba basado y sustentado por nuevas y mejores técnicas de producción,

si no que más bien de tanteo, por lo que cuando se las materias primas incrementaron

su valor se produjeron problemas internos de producción y deuda llevando a una alta

inflación, además, con el fin de la guerra nuevos tratados circulaban en la región,

abriendo más el mercado al reducir las barreras comerciales, causando una baja en la

competitividad del país sueco y un acumulamiento de stock producido, restringiendo los

ingresos. Tras esto, se desarrollaron nuevas técnicas productivas que mejoraron sustan-

cialmente la economía, lo que los estabilizó hasta la gran depresión, que tarde los arre-

metió en el año 31. Con sus éxitos y fracasos, Suecia decida cambiar el esquema y da un

paso a un nuevo modelo económico, denominado como “El modelo sueco”, basado en

el modelo Keynesiano, principalmente busca que el gobierno controle los ciclos econó-

micos, interviniendo convenientemente e invirtiendo en sectores más acomplejados,

pero con una ambición detrás, lograr una distribución pareja de los ingresos y las rique-

zas. Esto se vio bien recibido junto con el comienzo de la segunda guerra mundial, donde

nuevamente Suecia no forma parte de esta. Esto presenta una gran oportunidad y ven-

taja en la que sus trabajadores y capitales físicos no sufren daño y pueden producir en

forma óptima. Durante los próximos 40 años la economía de Suecia crece sustancial-

mente, pero gracias a su enfoque a la distribución equitativa, los hace de forma pareja,

estructurado en torno a una tasa impositiva de las más altas del mundo. Se desarrollaron

fuertemente los rubros de la ingeniería y también el sector público, al que migra gran

parte de la fuerza laboral por algunos periodos de tiempo.

No todas las eras doradas son eternas, con la crisis del petróleo, Suecia cayó lentamente

en una seguidilla de malas decisiones que culminaron con la formación de activos tóxi-

cos, en una burbuja que finalmente terminó por empeorar la situación en la que se en-

contraba. Pero, con la inmersión en la Unión Europea en 1995, logró crecer a ratios po-

sitivos nuevamente son ciertas reformas que hicieron, primordial-mente, controlar el

gasto público máximo. A pesar de ello, el estado de Suecia es uno de los más ambiciosos

23 Obtenido de un documento de “The economist” nombrado “The new model” referido al modelo de mipuestos de Suecia. 24 Obtenido del mismo documento recién nombrado.

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al tener un gran desembolso público en sectores como la educación, salud y programas

de protección infantil.

Gráfico 11: Gasto público Suecia

Fuente: OECD

En el gráfico 11 se muestran los principales ítems en los que el estado desembolsa sus

ingresos, con un 41% en protección social, un 13% en educación y salud, se preocupa de

que existe un bienestar social y acorde a su esfuerzo, tiene uno de los menores GINI del

mundo (según el banco mundial). Para poder descargar esta estructura de gasto, Suecia

basa su recaudación de impuesto, a diferencia de casi todo el mundo, literalmente, en

un impuesto no progresivo, sino más bien estacionario, siendo de los más altos del

mundo. Esta característica la comparte con Dinamarca, país que se encuentra también

dentro de los países más ricos del mundo y con mayor distribución de ingresos, muy

distinto del caso de Estados Unidos, con un sistema muy progresivo en la imposición,

que no está cerca de ser un país equitativo.

Tiene una población de 9,59 millones de habitantes y un PIB de 579 miles millones, que

desde 1990 se incrementó de una base de 244 miles de millones, tal y es visible en el

gráfico 12.

Gráfico 12: PIB Suecia en los años

Fuente: Trading economics

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Este esquema muestra lo inestable que ha sido el crecimiento de Suecia, y la importancia

que ha tenido el formar parte de la Unión Europea para estabilizar su crecimiento.

Noruega

Noruega ha sido uno de los países caso de estudios más interesantes del último tiempo,

ya que su sistema político económico post-guerra basado principalmente en un modelo

socialista democrático, sentó las fundaciones para crear un país equitativo. Nacionalizó

varias compañías estratégicas, así como lo hizo Francia en algún momento, para contro-

lar y regular los mercados y las tasas de desempleo, así como a la vez, los ingresos per-

cibidos por sus trabajadores. Una de los impuestos al salario más alto de en ese enton-

ces, que buscaba poder redistribuir lo que no podía controlar. Una campaña sólida y

mantenida por muchos años hasta que en 1969 se encuentra petróleo y gas. Con el ha-

llazgo de yacimientos enormes, se pasó a un modelo político que pudiese aprovechar y

explotar de mejor manera este descubrimiento, por lo cual, el modelo socialista se cam-

bió por uno capitalista, aunque no 100% liberal, aún monitoreado por el estado con par-

ticipación en algunos casos dominando a la compañía por medio de las acciones. Esto se

condice con sus raíces que quedaron bien plasmadas en la ideología de los noruegos,

pues aún no son totalmente promotores del capitalismo. Incluso cuando la Unión Euro-

pea los invitó a formar parte de este grupo económico lo rechazaron en un principio,

tardando algunos años en volver a considerar la oferta.

Tras el gran boom del petróleo después de su crisis en 1973, Noruega comienza a crecer

a pasos agigantados, pero comienzan a formarse por primera vez el cuestionamiento del

qué hacer cuando este se agote. Recién entonces notaron que gran parte de su estruc-

tura económica dependía de éste commodity, y que sus esfuerzos en los últimos años

habían sido destinados a crear mejores formas de explotar, gastando capital humano y

horas de reflexión en torno al petróleo. Tras esto, se realizaron serias reformas agrarias

y laborales, para incentivar el desarrollo y la investigación para la mejora de la estruc-

tura capital del país y aperturas comerciales con la UE, aunque su ciudadanía rechazase

formar parte de esta.

La composición de los impuestos del país es variada, y presente un modelo progresivo

en la recaudación hacia los más ricos, pero además posee impuestos específicos a bienes

como el alcohol y los automóviles, y también impuestos al valor adquirido IVA o VAT en

inglés. Esta base de impuestos, que es extremadamente alta en comparación a países

de la OECD, junto con una planeación y control del estado por sobre el privado, permiten

que Noruega sea de los países con menor GINI de forma sostenida en el tiempo. En

efecto, un 38% la recaudación fiscal es gastado en protección social, mientras que un

13% en educación y un 17% en salud, invierte gran parte del ingreso público en sus ciu-

dadanos, como se puede observar en el gráfico 13.

P á g i n a 23 | 97

Gráfico 13: Gasto público Noruega

Fuente: OECD

Tiene una población de 5 millones de habitantes, una Isla de gran tamaño para una po-

blación tan pequeña, en efecto, es de los países con menor densidad de habitantes del

mundo. Su Producto interno bruto equivale a 512 USD mil millones, que desde 1990 se

incrementó en casi 5 veces con 117 USD miles de millones. El gráfico 14 señala la forma

en que noruega crece en lo últimos años, que demuestran lo concreto de sus políticas.

Lo más interesante es que pasó de ser uno de los países más pobres de Europa a uno de

los más ricos sin olvidarse de sus ciudadanos en el camino, entregándole un gran bie-

nestar y equidad para una integración total.

Gráfico 14: GDP Noruega en los años

Fuente: Trading economics

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República Checa

República Checa es uno de los países sorpresa respecto de su alto nivel de industrializa-

ción. Si bien, tuvo una época de plena prosperidad en 1919, al formar parte del “Acuerdo

de Munich25” su economía se transformó en un desastre que perduró por muchos años.

En 1989, diciembre, ocurre el hecho histórico catalogado como “The Velvet Revolu-

tion26” o revolución de la gente, que comienza como una manifestación pacífica de es-

tudiantes y ciudadanos en contra del régimen comunista, que culminó por adhesión y

persistencia en el fin del gobierno. Este hecho abrió la puerta a que se dieran reformas

y nuevos compromisos de gobierno, así como se presentaron también oportunidades

que llevarían a un gran éxito. El FMI intercedió en la economía Checoslovaca (en ese

entonces) a través de préstamos y ciertas políticas a implementar, como el incentivar la

inversión extranjera directa. Con el fin de la URSS, la república debía buscar aliados y

acuerdos en el oeste, con la Europa ya desarrollada, depreciando su moneda y consi-

guiendo aliados estratégicos, destaca en primer lugar Estados Unidos quien sustentó

parte del desarrollo del país.

Una de las políticas más asombrosas jamás antes implementadas es el sistema de tickets

de privatización. Cada ciudadano tuvo acceso a comprar un libro con cupones que le

permitirían invertir como acciones en cualquiera de las compañías públicas, las que du-

rante la era comunista, estaban casi en un 100% bajo el poder del estado. La campaña

fue un éxito y culminó por dar pie al país con la mayor soberanía privada gobernada por

la ciudadanía. Todo parecía marchar hasta 1997, cuando comenzaron los problemas po-

líticos, y luego los económicos que afectaban al mundo. Luego de implantar normas y

leyes que ayudasen a reestructurar la economía por el momento, como reducir el gasto

público para pagar la deuda externa, y tres años consecutivos de crecimiento negativo,

se vendieron empresas al extranjero con la esperanza de que esto fuese suficiente para

reincorporar el crecimiento. Además de la venta al extranjero, se nacionalizaron algunos

bancos y se reestructuraron industrias y programas para ir a la par con el modelo de la

comunidad europea. Así, logra unirse a este grupo y su PIB se eleva rápidamente, incluso

durante la gran crisis moderna del 2008, la R. Checa no fue severamente perjudicada

como muchos otros países de la comunidad y del mundo si lo fueron, principalmente

porque el banco checo se centró en reducir al máximo la deuda externa años anteriores.

De todo esto, al momento en que la Republica Checa se divorcia del comunismo ya había

indicios de una equidad en los ingresos, dado que no había una economía muy rica como

para que existan grandes distorsiones. Esta estructura se trató de mantener con el

tiempo, siendo eficaz, pero no del todo, en el año 2006 se implementó un impuesto a la

renta parecido al de Dinamarca y de Suecia, compuesto por una tasa plana que afecta a

gran parte de la población de forma pareja. En términos reales no hubo un gran cambio

en los impuestos totales y percibidos por los ciudadanos27. Aun así, la redistribución es

25 Definición de “The Munich Agreement” en Wikipedia. 26 Definición de “The Velvet Revolution” en Wikipedia. 27 Obtenido del PDF llamado “Gini Growing Inequalities’ impacts”.

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efectiva, y junto con la posición de acciones de las empresas que quedan posterior al

remate extranjero, permite que haya un gran índice de igualdad, muy por sobre la media

de los países de la OECD.

La República Checa es un país con 10,5 millones de habitantes y un PIB de 20928 miles

de millones USD, incrementándose casi en un 5.000% desde 1990 como se puede ver en

el gráfico 15.

Gráfico 15: GDP República Checa en los años

Fuente: Trading economics

El gasto de gobierno está compuesto por 31,7% en protección social, 11,4% en educa-

ción y 18,1% en salud, lo que indica que el gasto público, respecto de los países ante-

riormente mostrados se encuentra muy por debajo para la redistribución.

Gráfico 16: Gasto gobierno República Checa

Fuente: OECD

28 Obtenido de Trading economics.

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Capítulo 2

Referencia literaria

En la actualidad, uno de los problemas más populares y comunes de los gobiernos es

erradicar la pobreza y crecer con igualdad, algo que ha sido tópico de varios economistas

y estudiosos, tratando de descifrar la fórmula correcta para combatir esta situación.

Tanto países como organizaciones han intentado superar esta realidad, planteando

como agenda principal el reducir o alivianar esto. Para ello, se han implementado diver-

sos métodos, algunos con resultados extraordinarios, otros con derroches sin entender

porque no han logrado superar. Mirando y tomando como ejemplo a países que tienen

índices muy bajos, respecto del resto del mundo, en pobreza y desigualdad, algunas na-

ciones y comunidades han intentado copiar esquemas sin tener mayores logros o sim-

plemente, fracasando.

En este marco, se han hecho diversos estudios teóricos y empíricos para entender cómo

mejorar las tasas de pobreza y de inequidad. Es así, que en este capítulo, se nombrarán

algunas ideas propuestas que tratan de explicar cómo ciertas variables pueden reducir

o aumentar el índice de pobreza o de desigualdad, permitiendo atisbar algunas variables

para que en el siguiente capítulo se estudien en forma de hipótesis. Referente a esto, se

utilizarán 4 casos o estudios, abordan distintas métricas y metodología que principal-

mente son (i) estructura impositiva, (ii) empleabilidad y salario mínimo, (iii) gasto de

gobierno (evocado a en qué aspectos y sectores de éste permiten mejorar la situación

base) y (iv) otros aspectos relevantes.

Esta literatura está basada en reportes y papers de Science Direct, IMF, OECD y Banco

Mundial principalmente desde el 2008 hasta la actualidad y fue segmentada en estas

cinco temática por tener metodologías no tradicionales y plantear soluciones alternati-

vas a las convencionales, además de justamente cuestionar las políticas tradicionales.

P á g i n a 27 | 97

De la estructura impositiva

Para comenzar, desde ya hace muchos años, gran cantidad de países utiliza un sistema

de impuestos progresivo a la renta de las personas y uno generalmente alto para las

empresas con el fin de recaudar mayores ingresos fiscales y poder de esa forma redis-

tribuir y asignar bonificaciones a los más pobres y así lidiar contra la desigualdad. Pero

al respecto, no hay certeza de que la idea funcione, numerosos estudios se han realizado

a lo largo del tiempo para entender de mejor manera esta relación (desde Alesina and

Rodrick29 hasta Loukas Karabarbounis30). Países como Suecia, tienen una figura mucho

más ligera que, por ejemplo, Estados Unidos, y aun así, es de los países más justos, en

distribución de ingresos, del mundo. Otros países que siguen el modelo Sueco han lo-

grado mejorar en los últimos años sus coeficientes Gini calculados por el Banco Mundial.

En un estudio realizado por la Universidad de Ioannina, en Grecia, a mediados del 2014,

probaron un pensamiento inverso y único: ¿Cómo afecta la desigualdad en la distribu-

ción de los ingresos de un país en las decisiones de la estructura impositiva? También se

cuestionaron si el resultado de lo anterior es dependiente del tipo de gobierno, su de-

mocracia, o qué tan apegado sea a este pensamiento31. Para ello, contrastaron un mo-

delo teórico desarrollado por los estudiosos (a partir del modelo de Persson y Tobellini32)

y los datos empíricos a través de una regresión mostrada en el mismo documento. Con

esto, lograron identificar y demostrar que países con mayores índices de desigualdad

tenían estructuras impositivas al capital excesivamente alto respecto de países más

equitativos, y que la carga al trabajo no era efectiva. Esto además, gatillaba desincentivo

a la inversión extranjera y reducía también el crecimiento al mermar las posibles ganan-

cias de una empresa, lo que evita que ciertas compañías se instalen por no querer tribu-

tar niveles muy altos.

El estudio anterior es interesante del punto de vista político (de partidos políticos) pues

demuestra que existe una estrategia de juego de poder con respecto de los impuestos.

Esto dado que, como se señala en dicho documento, es independiente del tipo de de-

mocracia o su efectividad. Además, el contraste de menor crecimiento golpea muy duro

a aquellos que piensan que para que un país crezca con igualdad y mejor distribución

hay que aumentar los impuestos a los más ricos y a las empresas, ya que esto reduce el

crecimiento, ergo, el ingreso general del país. Este trade off es bien conocido e incluso,

29 De un paper publicado en 1994 en Oxford señala la relación entre países con altos niveles de inequi-dad y sus altos índices de tasación. 30En su documento “Óptimo capital e impuestos progresivos al trabajo con decisiones de escolaridad endógenas y transferencias intergeneracional” en el que muestra la relación entre los movimientos polí-ticos, sociales y educacionales a través de los impuestos y los votos. 31 El planteamiento viene del documento “Desigualdad de ingresos y estructura de impuestos: Evidencia de países en desarrollo y desarrollados” realizado en la Universidad de Ioannina en Grecia, este texto fue proporcionado por Science direct. 32 Este modelo se encuentra desarrollado en la publicación de estos autores llamada “Reglas electorales y el gasto de gobierno en una democracia parlamentaria”, y explica cómo actúa el gobierno durante las elecciones y las políticas que anuncia.

P á g i n a 28 | 97

en la OECD, es observado como algo inherente de una política de impuestos33. Casi la

totalidad de los países de la OECD tiene una estructura impositiva progresiva al trabajo

y también existe el IVA. La razón por la cual usar este tipo de impuesto es que ayuda a

ajustar la balanza, puesto a que permite al gobierno recaudar fondos y centrar sus es-

fuerzos entonces en otros aspectos más relevantes, generalmente, combatir la pobreza

y la desigualdad como males sociales. A cambio de esto, se está dispuesto a tener me-

nores tasas de crecimiento a las que tendría sin esta tasa, la combinación de cuánto

sacrificar y cuánto cobrar es algo dependiente de cada caso.

Revisando, entonces, el capítulo anterior, con países como Taiwán, que en su momento

redujo casi a 0 los impuestos a las empresas durante cierto tiempo (en la segunda fase

de su historia), creció más rápido de lo esperado, y en conjunto con otras políticas lo-

graron frenar el crecimiento desequilibrado normal de las economías que presentan un

boom económico.

A todo lo anterior, es atractivo, entonces, el comprender qué otras políticas existen o

qué alternativas tiene. En el paper publicado en el año 2012 por Denvil Duncan y Klara

Sabirianova, llamado: “Inequidades desiguales: ¿Los impuestos progresivos reducen la

desigualdad de ingresos?”, responden justamente a esta interrogante. Analizando una

gran base de datos, desde 1981 hasta el año 2005 en varios países, logran demostrar (el

procedimiento completo está descrito en el paper34) que los impuestos progresivos lo-

gran reducir la desigualdad de ingresos, y que existe el trade off nombrado anterior-

mente entre implementar esta estructura de impuestos y percibir tasas de crecimientos

atenuadas. Pero aún más interesante es que logran demostrar que le eficiencia de esta

política depende netamente de la capacidad que tienen los gobiernos de recaudar los

impuestos. Esto se refiere a que países donde la evasión de impuestos es relativamente

sencilla y común, la efectividad de los impuestos progresivos se ve degradada. Esto su-

cede más a menudo en países en vías de desarrollo que en países ya desarrollados, dado

que estos últimos tienen gobiernos más comprometidos y con mayor firmeza en las de-

cisiones. La corrupción y la evasión de impuestos hacen que los impuestos progresivos

tengan menor impacto en su eficiencia, pero a la vez reducen el trade off de crecimiento

ya que de otra forma, con menor evasión el gobierno recauda más pero hay menos in-

centivo a la producción y a la inversión. Mirado del otro punto de vista, al evadir los

impuestos, quienes hacen esto, sienten menos la carga tributaria, entonces están más

dispuestos a invertir y producir. Esto tiene tremendas implicancias, puesto a que tasas

planas podrían, eventualmente, y dependiendo del país, disminuir los problemas de dis-

tribución sin sacrificar a niveles que lo haría por medio de políticas progresivas en los

impuestos a la renta (principalmente).

33 Del cómo los impuestos pueden reducir la desigualdad de la OECD. 34 Este estudio señala con detallada descripción el cómo afecta una política de impuestos progresivos al desarrollo de una economía equitativa.

P á g i n a 29 | 97

De la empleabilidad y el salario mínimo

En este tema, existen varias relaciones que podrían ser nombradas, como que el salario

mínimo combate la pobreza, y que este mecanismo además produce desempleo (teoría

clásica). Por otro lado, que los salarios de reserva y los seguros de cesantías deberían ser

progresivos para otorgar mayor tiempo de búsqueda a empleados con mejores califica-

ciones laborales (Bertil Holmlund35), lo que evitaría que estos profesionales ocupen

puestos de trabajos para los que están sobre calificados y de esa manera mantener más

tiempo desempleados (y a veces, cerrando toda posibilidad) de que otros accedan a tra-

bajos menores.

En 1997 David Neumark y William Wascher, en su publicación “¿Los salarios mínimos

combaten la pobreza?36”, revisaron empíricamente que sucedía tras promover un sala-

rio mínimo para responder al primer enunciado. Tras analizar los datos obtenidos, y ha-

cer el ejercicio empírico no obtuvieron un resultado concluyente de la pregunta. Esto se

debe a que encontraron una disparidad como consecuencia y el efecto neto no es signi-

ficativo ni asertivo. Primero, hallaron que los salarios mínimos tienen una probabilidad

de sacar a familias de la pobreza, sobre todos a aquellos que se encontraban bajo la

línea de la pobreza. En segundo lugar, descubrieron que, a pesar de que es pequeño,

existe un empuje a aumentar la tasa de desempleo (puede ser muy bajo) pero esto,

incrementa la probabilidad de que otras familias, sobre todos las más cercanas al mar-

gen de la pobreza) caigan en esta situación. El efecto neto es desconocido, hay tenden-

cias, tal y como dice su documento, de que ayuda un poco más a sacar familias de la

pobreza, pero esto dependerá de cada país y la situación política-social y económica que

viva. Además, un alza significativa de este salario podría ser contraproducente, aumen-

tando los índices de desempleo y pobreza, dado que no sólo se destruirían puestos de

trabajos, si no que se incentivarían nuevos trabajadores que percibían menores salarios

a realizar trabajos más esforzados en vista de que ha reducido la capacidad laboral (los

puestos de trabajo no son reemplazados en su totalidad).

Uno de los factores que se menciona bastante en la teoría clásica que dice relación al

salario mínimo es la productividad, este término muestra la relación que existe en el

valor total agregado con el total de horas de trabajo37. De este enunciado, se desprende

que a mayor productividad del país mayores salarios reales se pagan ya que los costos

de producir no crecen en la misma relación, o más bien, en el corto plazo, los salarios

promedio son equivalentes a la productividad marginal. Por esta razón, se menciona en

los modelos clásicos que aumentar el salario mínimo puede provocar un incremento en

el costo de la mano de obra y desincentivar a la firma a contratar. Por lo cual, tener la

35 En su estudio analiza al seguro de cesantía desde 1970 y su evolución, y halla diversas alternativas que podría mejorar la búsqueda de trabajo de los cesantes sin distorsionar puestos de trabajo inferiores. 36 Este estudio está detallado y muestra la evidencia, más no obtiene una conclusión definitiva que per-mita discriminar si es mejor o no, además, no incorpora el juicio moral o los valores sociales a los que aspira un trabajador hoy en día. 37 Zvinkly y Vabalas, 2008, descripción de productividad

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prudencia de aumentar los salarios reales a medida que aumenta la productividad es

una buena solución para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos, teniendo en

cuenta siempre la inflación ya que en la realidad, puede que los salarios hayan subido,

pero por términos de inflación se hayan “efectivamente” reducido. Al respecto existen

algunos documentos que mencionan este hecho y lo explican a cabalidad de forma em-

pírica38 39, pero no logran una conjetura que determine la veracidad de este efecto. A

pesar de esto, si se menciona que los sectores de mayores ingresos crecen más rápido

que los menores en términos porcentuales, lo que apunta a que existe una disconformi-

dad con lo propuesto, ya que no crecen de la misma forma, existe tendencia a que haya

desigualdad a costa de aumentar los ingresos de los más acaudalados y no así con aque-

llos que se encuentran en una situación más desfavorable, por lo que, de tomar en

cuenta el salario mínimo como política para sobreponerse a la pobreza o la desigualdad,

es críticamente necesario reformar las bases educacionales para que hayan mejoras en

la productividad de los individuos que se encuentran en el tramo inferior de la distribu-

ción de los ingresos.

En otro aspecto, el estudio de Rubens Penha y David Turchick, llamado “Equilibrio en la

correlación desempleo-desigualdad”, del año 2011, señala que las tasas de desempleo

promueven la desigualdad, en una regresión que muestra la correlación entre la tasa de

desempleo y el coeficiente Gini de los países40, y afirma que existe una relación positiva

de estos factores, pero la interpretación del porqué depende del aspecto político-tec-

nológico en el que se encuentra el país. La afirmación anterior se basa en los modelos

de fricción laboral de Burdett y Mortensen41, y posteriormente de Bontemps42, en la que

identifican una fuerte relación entre estos aspectos, y además, que los seguros de ce-

santía bajos también producen inequidad.

Entendiendo entonces ambas partes: (i) Salarios mínimos no necesariamente combaten

la pobreza y pueden incluso agravar la situación, y (ii) Tasas de desempleos altas pueden

explicar altos niveles de desigualdad; se puede apreciar que una política que mire un

lado de estas dos partes desequilibra nuevamente la balanza de reducir la pobreza o

reducir la brecha de ingresos.

Nombrado anteriormente en este apartado, se mencionó que la existencia de seguros

de cesantía más elevados y prolongados para quienes lo requieren o ameritan (por sus

capacidades técnicas y laborales) puede reducir tanto pobreza como desigualdad. Lo

primero por evitar que se ocupen puestos de trabajos de manera poco efectiva por fric-

ción en la búsqueda de trabajo, y lo segundo, debido a lo primero, al evitar que suceda

esto, se evita también que aumente la tasa de desempleo, y por ende, que aumente la

38 Un escrito en el diario “Democracy” llamado “Minimum Wage: Catching up to productivity” relata lo sucedido desde 1960 hasta la actualidad en USA. 39Caso empírico: “Wages and Labour Productivity in Indian Manufacturing” en la India 40 El documento tiene la explicación completa del procedimiento que se basa en la utilización de series de tiempo. 41 Indica que la oferta salarial de los empleadores es dispareja debido a tres factores esenciales. 42 Es el modelo anterior pero ajustado con variables sociales y de otras categorías étnicas.

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desigualdad. Claro que esto también tiene su controversia, no existen resultados empí-

ricos de que un seguro de cesantía más largo o más generoso en términos de dinero

cumpla con lo prometido, es más, podría, eventualmente, incrementar los períodos de

cesantía de manera innecesaria generando tasas flotantes de desempleo no represen-

tativas de lo que en realidad ocurre, ya que muchos no quieren trabajar pero encuentran

trabajo. Esta es una hipótesis sostenida y no una aseveración, por lo cual, sopesar y re-

velar cuál es la afirmación correcta, no es posible. Sin embargo, el gobierno de los Esta-

dos Unidos, recientemente decidió probar esta alternativa, siendo respaldado por varios

economistas y repudiada por otros más.

Caso empírico: Un estudio43 realizado en la Universidad de Cape Town en Sudáfrica re-

vela que la efectividad de los salarios mínimos para luchar contra la pobreza, dependen

netamente de la efectividad que se tiene para enfocarse en los pobres. Sin embargo, a

pesar de que los salarios mínimos muestran pequeños efectos sobre los pobres (en

forma positiva) si provoca desempleo que afecta a los más pobres. Agrega que no es una

herramienta viable en el país debido a que existe un pobre desempeño en el foco y se-

lección, y que además, genera precios adversos que genera más pobreza (debido a fric-

ciones empresariales).

43 El estudio se llama Salarios mínimos y hogar de los pobres: equilibrio general Macro y Micro simula-ción en Sudáfrica” e investiga y prueba como los salarios mínimos afectan a la situación de la pobreza y la desigualdad del país.

P á g i n a 32 | 97

Del gasto de gobierno

Del capítulo anterior se desprende que un alto gasto de gobierno dirigido a protección

social, o bienestar de la sociedad permite tener índices bajos de pobreza y de desigual-

dad. Cada país ha implementado diversas políticas para alcanzar el éxito en su postura,

algunas han tardado más que otros, pero en fin, son ejemplares para el estudio. La pro-

tección social es generalmente tarea del ministerio de planificación, desarrollo o del in-

terior, en el que se busca proteger a los más desvalidos, ya sea tercera edad, niños en

calidad de riesgo social o bien ciudadanos en pobreza o en peligro de caer en esta. Claro

está por qué una alta asignación del ingreso del estado en este sector beneficia directa-

mente a la meta de reducir la pobreza y la desigualdad, más no se debe olvidar que le

efectividad que tenga el gobierno en trabajar sobre el objetivo, como en el caso de los

salarios mínimos y los seguros de cesantía progresivos, es fundamental para que esto

tenga efecto., Hay otros dos sectores que son interesantes de estudiar: La educación y

la salud. La salud, pues se requiere tener trabajadores saludables para producir, y para

no caer en problemas de la externalidad de la enfermedad44. Con tasas de mortandad

elevadas o de riesgo de padecer alguna enfermedad, la capacidad de un país de producir

se ve ofuscada por esto. Por otro lado, el gasto en educación es vital para el desarrollo

de un país, pues estos requieren especializarse y poseer conocimientos técnicos avan-

zados con tal de poder producir nuevas tecnologías y mejorar la situación del país.

Partiendo con la educación, del texto “El impacto del gasto público en educación en ca-

pital humano, crecimiento y pobreza en Tanzania y Zambia: un acercamiento al equili-

brio general”45, publicado por Hong-Sang Jung y Erik Thorbecke, del FMI, indican que el

gasto en educación es una muy buena herramienta para combatir la pobreza, pero sólo

si está bien destinado el gasto. En los países nombrados, se hizo una micro simulación y

se revisó posteriormente de forma empírica como el gasto en esta materia afectaba a

los índices de pobreza. Notaron que estos países tenían trabajadores pobres pero con

educación superior a la que necesitaban para los trabajos que desempeñaban. Este fe-

nómeno ocurre principalmente por falta de recursos para que haya más puestos de tra-

bajo y para que haya un mayor crecimiento. Por esto, el desembolso fiscal debe ser

acompañado por una inversión para crear puestos de trabajo. Esto permite también ele-

var el ingreso país y de esa forma empezar a dar vuelta la rueda. Del capítulo primero,

el caso de Taiwán muestra claramente que el gasto de gobierno realizado de esta forma

tiene resultados muy positivos. Claro que se debe tener conocimiento del cómo y todo

un plan de acción, pues, no se trata de derrochar ni gastar pensando que el sólo hecho

44 Está ocurre cuando un ciudadano no se vacuna y cae enfermo, su enfermedad produce un mal social al enfermar a otros trabajadores. 45 Este es un archivo de 6 capítulos en el que se estudia cómo mejorar la situación base de un país pobre por medio del gasto público en educación y la relevancia de esta acción.

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de hacerlo mejorará la situación, es muy probable de que si no se toma en cuenta, se

caiga en la trampa de la pobreza46.

El gasto en salud también es importante, sobre todo para los tramos más pobres de la

sociedad. Si un ciudadano cae en alguna situación que acompleje su salud, no sólo lo

privará de la posibilidad de trabajar y percibir ingresos, sino que además, es que lo más

probable es que contraiga una deuda que no podrá pagar con su nivel de ingresos (y

esto suponiendo que tiene accesos a préstamos). Si el gobierno no interviene en este

hecho, entonces gran parte de la sociedad se encontrará molesta y con serios riesgos de

caer en pobreza y en desgracia. Es importante observar también que la enfermedad de

uno puede desencadenar enfermedades en otros, como un efecto dominó, tal y como

sucede en países de África. Los gobiernos deben, por esta razón, tomar cartas en el

asunto y dar salud a quienes no puedan adquirirla por sus propios métodos. Sistemas

públicos gratuitos que destacan están el de Francia, Bélgica y algunos otros países Eu-

ropeos. Pero en el resto del mundo, la salud pública deja mucho que desear. En el caso

de Estados Unidos, que tiene una dura tasación a la renta de las personas, la calidad de

la institución pública médica está muy mal valorada, pues reciben una pésima atención.

¿Pero qué tiene que ver la salud con la pobreza, y sobre todo la desigualdad? La relación

no es directa, pero si implica un esfuerzo financiero alto para familias pobres, lo que

significa mayor empobrecimiento de la población. En otro aspecto, los países necesitan

contar con trabajadores capacitados y saludables para de ésta forma poder crecer y

desarrollarse de forma plena.

46 Es un fenómeno en el que un país invierte en capital pero experimenta pequeños crecimientos que finalmente no logran llevarlo fuera de la pobreza, principalmente porque los niveles de inversión en ca-pital no son los adecuados.

P á g i n a 34 | 97

De los índices utilizados y su relación

Los índices escogidos son muy conocidos y muy utilizados por los economistas y otras

personas para poder explicar por qué hacer tal o tal política, o pronosticar ciertos even-

tos futuros en base a los indicadores, pero la verdad es que muchas veces estos números

se ven sobreexplotados, sobre todo el IDH, el cual muchas no se analiza de forma co-

rrecta. Por ejemplo, está el caso de España, país que en el año 2013 tenía un índice de

desarrollo humano de 0,8747, un valor muy elevado y parecido a la realidad de lo que se

vive en sus países colindantes. Pero en la realidad, tiene tasas de desempleo muy eleva-

das, lo que contrasta con la libertad y desarrollo que manifiesta este índice en forma

negativa. Al respecto, Amartya Sen, en una entrevista a la BBC48 indica que en su mo-

mento, se le pidió, en conjunto con otras personas (entre ellos Joseph Stiglitz) diseñasen

un indicador único para medir la realidad de los países europeos, a lo que concluyeron

que esto no es posible. En efecto, de tomar un valor que mida tantas variables ajenas

entre cada uno, la medición resultaría ser bastante ineficiente y pobre en resultados.

Por esta razón, se puede ver que España tiene un elevado IDH pero una situación en el

presente que afecta seriamente el bienestar y la libertad de sus ciudadanos (ya que en

el IDH no se considera el desempleo, los efectos de esto podría verse reflejado en un

plazo más largo).

Lo anterior se menciona para tener presente que al momento de llegar a una conclusión,

es importante entender que aún que haya una gran representatividad o respaldo en lo

que se está informando, el indicador es bueno para algunas cosas, pero no se debe ge-

neralizar.

Por otra parte, el Gini es un indicador que muestra, por medio de la curva de Lorenz, la

distribución de los ingresos de un país o lo que se mida, pero es muy importante tener

presente que este número se ve muchas veces subestimado por las fronteras que exis-

ten al tratar de acceder a los más ricos y los más pobres, como resulta evidente en las

muestras en Latinoamérica. Esto se hace significativamente importante en este tipo de

países, pues el subestimar una política por no considerar los errores posibles de la me-

dición del Gini, puede perjudicar tremendamente a uno de los lados que se está tratando

de regular al implementar una política. Un estudio realizado por la facultad de economía

de la Universidad de Chile49 deja en evidencia que la medición en este país está muy por

debajo de lo que en realidad se muestra, y no precisamente por medir el Gini, si no que

al mostrar y medir por esfuerzos propios la participación economía que tienen distintas

porcentajes de la población.

Ya entendido el alcance de los medidores, es importante e interesante el revisar si existe

una relación entre ambos factores, al respecto ha habido algunas publicaciones pasadas

47 Obtenido de datosmacro.com 48 En esta entrevista Amartya se habla de que el IDH es más que un número. 49 Este estudio se llama La parte del león y señala la grave situación de distribución de ingresos y rique-zas que existe en el país.

P á g i n a 35 | 97

que señalan justamente que la desigualdad y el bajo nivel de desarrollo de los países

están estrechamente relacionados. En un paper publicado en la Universidad de Califor-

nia Berkley50, tratan justamente este tema, y concluyen que certeramente, los países

que se ven afectados por índices elevados de mala distribución, se encuentran estanca-

dos o demorados en su desarrollo, incluso, decayendo en su nivel de desarrollo humano.

La publicación es bastante metódica y clara en su explicación, y la conclusión es muy

preocupante, pues muestra que estos países tienen serios problemas contra cíclicos, es

decir, los esfuerzos de abandonar la pobreza se ven socavados o absorbidos por la de-

sigualdad, lo que significa que las políticas para mejorar la situación base de los más

pobres y llevar al país a un desarrollo más próspero, implica que los niveles de desigual-

dad aumentarán. Esto puede ser causa de mala planificación o destinación de fondos

para el correcto ejercicio de una política que realmente quiere acabar con este asunto.

Visto este mismo problema del otro, lado, es decir, cuando una política busca reducir

los índices de desigualdad, no necesariamente genera pobreza o un menor nivel de

desarrollo en el corto plazo, pero significa que si no se tiene cuidado de hacia dónde se

nivela, (se acorta la brecha entre ricos y pobres por arriba o por abajo) la situación podría

verse aún más perjudicada.

Finalmente, en forma menor e independiente, una persona51 realizó por su cuenta rela-

ciones entre el IDH y el Gini en el mundo, como resultado, muestra la en un mapa mun-

dial por diferencias de tonos los resultados, indicando que existen países que muestran

solemnemente lo descrito en los párrafos anteriores, países muy inequitativos tienen

muy bajos índices de desarrollo humano, a la vez, países muy equitativos se encuentran

muy desarrollados, como Finlandia. También existe países fuera de esta norma (como

era de esperarse), como son el caso de Chile y Estados Unidos entre otros, son países

con altas cifras de IDH pero con serios problemas de distribución.

50 El paper es llamado “La inequidad produce bajo desarrollo: Análisis comprensivo de la relación” y se basa en estudios anteriores (Sokoloff y Engerman) para contrastarlos con nuevos datos y pensamientos. 51 En su blog, incita a que la gente haga sus propios estudios para comprender de mejor forma lo que sucede.

P á g i n a 36 | 97

Otros aspectos relevantes

En este apartado se estudian otras causas que pueden mejorar la situación de pobreza

y/o desigualdad de un país. Dado que las posibilidades son numerosas, en el caso de

este estudio estarán enmarcadas en el contexto de estudios relativamente nuevos res-

paldados con alguna organización, que además sea reciente y finalmente, que aporte

alguna información relevante y demuestre que merece la pena su comprensión.

Para comenzar, existe un plan denominado “microfinanciamiento”, el que consiste a

grandes rasgos en préstamos de montos muy pequeños para personas en calidad de

pobreza para iniciar un negocio local (no sólo se hace entrega de dinero si no que se

dispone de asesorías y ayuda general para conducir su negocio) y de esta forma pueda

salvamentar a su familia. El programa se ha implementado por años y principalmente

en África, pero no existen estudios concluyentes de si en realidad el programa ha ayu-

dado a la gente del continente pues muchos de los que alguna vez tomaron el microcré-

dito tuvieron éxito pero abandonaron su puesto de trabajo sin causas aparentes, o sim-

plemente murieron dada la situación cotidiana que se vive en los lugares más pobres de

los países africanos. En efecto, este crédito es tomado principalmente por mujeres para

lograr dar de comer a sus hijos, y estas tienen una tasa de mortandad abismal. Fuera de

esta tragedia, el microfinanciamiento se ha expandido a lo largo del planeta, incenti-

vando nuevas campañas gubernamentales y no gubernamentales, como es el caso de

Malasia y el banco BBVA respectivamente. Cabe destacar, por sobre todo, el caso de

Taiwán, país que incentivo los emprendimientos tecnológicos durante muchos años, cul-

tivó a estas empresas y logró desarrollar industrias muy competitivas en el mundo, de

hecho, Taiwán es el país con más nuevas patentes en el mundo en el año 201452.

Malasia implementó un plan pro pyme hace algunos años y se basó en financiamientos

pequeños para emprendedores. El emprendimiento ha sido tomado como vía de eva-

cuación de la pobreza desde ya hace muchos años, como caso destacado está el de los

cuatro tigres del oriente, países que experimentaron un crecimiento económico “mila-

groso” (señalado así por ser sorprendente y no esperado) y sostenido. El plan era cen-

trarse en desarrollar tecnologías que pudiesen llevar al país a un nivel de desarrollo ma-

yor. Esta es una política que no sólo requiere de préstamos de dinero, sino que a la vez

necesita esfuerzos en educación y en políticas monetarias como bajar la tasa de interés

nominal o controlar la inflación. En este contexto, el documento nombrado “Emprendi-

miento social y efectividad organizacional: ¿la tendencia para superar la pobreza?53”

hace un estudio de la literatura y situación de Malasia en los años y logra identificar una

relación entre el emprendimiento y la reducción de los índices de pobreza urbana. Esta-

blece además que en partes del mundo con situación económica parecida a la del país

se puede utilizar esta política para superar la pobreza, y con razón, pues Malasia es de

52 Dato obtenido de le embajada de Taiwán en Nicaragua en una nota de prensa. 53 Este archivo fue mostrado durante una conferencia de negocios en Tailandia y logra incentivar a los gobiernos a apoyar los emprendimientos.

P á g i n a 37 | 97

los países que ha logrado reducir cuantiosamente los índices de pobreza (incluso con la

línea de pobreza elevada a lo que es recomendado por la UNESCO).

El párrafo anterior muestra como el microfinanciamiento para potenciar los emprendi-

mientos logra abatir en cierto grado a la pobreza urbana, pero no habla de la rural, que

sin duda es de las mayores y más difíciles de erradicar. En este aspecto ha sido mucho

más difícil evaluar pues la pobreza rural es difícil de medir, requiere de tremendos es-

fuerzos para llegar a lugares recónditos y de compleja accesibilidad. Existen comunida-

des muy remotas y con claros índices de pobreza, sobre todo en África, Asia y Sudamé-

rica. Estos países muestran altos índices de población rural principalmente por ser eco-

nomías de materias primas o basadas en la agricultura. A pesar de esta dificultad, existen

iniciativas, por mencionar una, como la del Banco BBVA que trata de incentivar a las

familias rurales a emprender y mejorar su calidad de vida. Las políticas de microfinan-

ciamiento y de apoyo a los emprendimientos han logrado mitigar la pobreza rural, tal

como se señala en el escrito llamado: “El florecimiento de los emprendimientos”, esto

se logra al desplazar a esta población hacia la urbana, pero, como fue dicho reciente-

mente en el texto, es difícil de identificar el impacto real. En México sin embargo, se

llevó a cabo un estudio que trata de comprender cómo el plan implementado en 1992

(se hizo un seguimiento histórico de la pobreza y desigualdad del país) afectó a la situa-

ción de pobreza del país, y más aún, cómo afectó a la inclusión de comunidades y cómo

se desarrolló con crecimientos justos. El texto tiene por nombre “Crecimiento con equi-

dad para México: Pobreza, desigualdad y crecimiento económico (1992-2008)”54, y en

su metodología se separa la pobreza rural de la urbana y encuentra que los índices de

pobreza son muchísimo más severos en la población rural que en la urbana, pero que es

mucho menor el porcentaje que esta población representa del total del país. A pesar de

esto, el plan muestra claros indicios de crecer con igualdad y reducir la pobreza en los

años, pero que aún queda mucho por combatir.

El caso de México también es emblemático, pues abre otra ventana de estudio, la co-

rrupción. La corrupción es una acción que logra mermar los esfuerzos de los gobiernos

para cumplir cualquier plan o agenda de estado, y afecta fuertemente a la pobreza y la

desigualdad. No sólo la corrupción hace esto, la evasión también, como fue explicado

anteriormente, esta gatilla que el estado recaude menos y por ello tenga menores in-

gresos con los que pueda trabajar, haciendo menos efectiva su redistribución, sumado

a esto, quienes evaden acumulan riquezas por percibir mayores ingresos de los que de-

berían.

Otro factor que genera desigualdad y pobreza, y por ende, realizar políticas para reducir

este mal puede mejorar la situación del país enormemente, es la delincuencia que existe

en la sociedad de un país. En un apartado de la OECD se señala que uno de los problemas

graves que genera la pobreza es que crea pobreza y mantiene la desigualdad en índices

54 De Science direct, este documento muestra claramente y de forma muy bien explicada cómo se llevó a cabo el estudio y hace referencia a muchos autores.

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que son desfavorables. ¿Cómo la delincuencia genera pobreza?55 En términos sencillos

y resumidos, porque arrastra familias hacia la delincuencia, existen estadísticas que se-

ñalan que un niño en situación de riesgo, que tiene un modelo de delincuencia en su

hogar, adopta este principio, y que se transmite dentro de una micro sociedad. Es im-

portante destacar que el caso no es al revés, es decir, la pobreza no genera delincuencia,

pero si se puede atribuir un aspecto social a la desigualdad. Este término se lleva por

medio de la diferencia social, lo que genera que parte de la población que vive en estado

de pobreza o que tiene menores ingresos percibe y siente rencor hace los más ricos,

este es un fenómeno psico-social en el que la sociedad está dispuesta a ceder parte de

sus ingresos con tal de castigar a la que creen como algo “injusto”. En un escrito de

Oxford (llamado Jelous of the Joneses: conspicuos consumption, inequality and crime56),

se señala la correlación entre desigualdad y niveles de delincuencia de un país es estre-

cha y positiva.

De los párrafos anteriores se desprende que los estados deben también velar por la se-

guridad social, altos índices de evasión, corrupción y delincuencia llevan a índices de

pobreza y desigualdad más adversos, mientras que mayores incentivos al emprendi-

miento y generación de nuevas tecnologías potencian a una economía a disminuir estos

índices.

55 De una noticia de la OECD en un diario chileno. Se puede revisar un fragmento de esta noticia en el sitio web Atacamaviva. 56 Este paper fue hallado en el sitio web the atlanic y logra levantar el supuesto a través del consumo conspicuo en vez del ingreso de forma directa.

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Capítulo 3

Datos y regresiones

Del estudio realizado previamente, se desprenden ciertas variables que son de interés

para analizar y entender cómo afectan decisiones de políticas en estas variables sobre

la pobreza y la desigualdad. Principalmente para esto se trabaja con una base de datos

del banco mundial, revisando los últimos 20 años (desde 1991 hasta 2012) de las varia-

bles a definir por consideración de lo mencionado en los capítulos 1 y 2, éstas variables

son:

Gini: definido entre 0 y 1, representa el nivel de desigualdad de los países, esta

será la variable dependiente de las regresiones.

PIB per cápita (nombrado GDPxC): indica el ingreso del país dividido de forma

uniforme entre todos los integrantes del país. Este valor servirá para identificar

aquellos países que se encuentran en distintos segmentos económicos según el

mismo banco mundial.

Crecimiento (nombrado Growth): indica el porcentaje de crecimiento año a año

de los ingresos del país.

Inflación (nombrado Inflation): la inflación es un elemento no mencionado en los

capítulos uno y dos pero es interesante al momento de revisar su efecto en la

economía de los países.

Tasa de interés (nombrado Interest rate): al igual que la inflación, sirve para con-

siderar los mismos aspectos.

Tasa de desempleo (nombrado Unemployment): otra variable a considerar para

estimar los efectos de la economía.

Impuesto a las empresas (nombrado Business rate): porcentaje que las empresas

deben pagar por sus utilidades.

Ingreso por impuesto (nombrado Tax revenue): recaudación total del gobierno

por medio de impuestos.

Gasto de gobierno (nombrado Expenditure): representa el gasto de gobierno de

cada país respecto del ingreso de dicho país.

Gasto en salud (nombrado Health %): representa el porcentaje de la estructura

de gasto de gobierno que se destina a salud.

Gasto en educación (nombrado Education %): misma descripción que gasto en

salud, pero destinado a educación.

Estas variables se recolectaron desde la página oficial del banco mundial y se analizaron

a partir de la base de datos pública que ésta tiene. Esta contiene los datos desde 1991

hasta 2012 y con 243 países. La base de datos original tiene años anteriores, pero estos

se filtran primeramente por la base de datos del Gini, la cual es la más crítica por tener

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menos datos que cualquier otra. Posteriormente, se procedió a eliminar aquellos países

que tienen menos de 10 datos por el intervalo de estudio, ya que se considera que desde

10 datos por los 22 años, al menos haya una frecuencia de estudio de este indicador

cada dos años para tener alguna relevancia.

A partir de lo anterior se construyó una base de datos con 22 años de estudio y 36 países

para estudiar, lo que podría traer problemas al momento de realizar los estudios numé-

ricos pertinentes y las regresiones. En efecto, la base de datos del banco mundial es de

las más completas, entre las que destacan de la base de datos del FMI y la CIA en su

página “The world fact book”, pero aun así carece de información completa para muchos

de esos países respecto del Gini, no así de los otros índices, aunque hay más de algún

dato que es 0 o nulo. Trabajar con 36 países como muestra de la población, significa

trabajar con un error tolerado del 15% el que no es un buen indicador dado que existe

mucha cabida para el error, pero dada la naturaleza porcentual de los datos, y que de-

pendiendo las características regionales existe gran divergencia de datos, no parece ser

tan alarmante, aunque se prefiere en otra instancia poder reducir este índice. Por otra

parte, no hay una clarificación de cómo se obtuvieron estos datos ni cómo se calcularon,

ya que la procedencia de estos datos puede poseer sesgos o puede menospreciar valo-

res reales por factibilidad de información. Sin embargo esta base de datos, nuevamente,

es la más completa.

Por efectos de filtrado, resultan 36 países, de los cuales no hay países africanos, los más

pobres no tienen información relevante, por lo cual, por alcance de datos, no se puede

hacer una regresión de alcance mundial para explicar cómo estos factores afectan a la

pobreza, lo que implica que para este estudio se limitará netamente a explicar la relación

entre el Gini y las diferentes políticas aplicables por medio de regresiones lineales.

Para analizar los datos en primera instancia se realizan regresiones para verificar la li-

nealidad de los datos, ya que son series de tiempo, se consideran los problemas de au-

tocorrelación que estos puedan tener, incluso si se hace un corte transversal podría exis-

tir. Esto se respalda con gráficos de dispersión de datos para tener un entendimiento

visual de los datos y las posibles correlaciones.

Los datos de las regresiones se toman en base al año 2010 por ser el año con más datos

para analizar. Esto es posible debido a que las muestras son homogéneas y mayormente

lineales en su comportamiento o de itinerancia reiterada como se puede observar en los

gráficos anexos 1 al 10 (cabe destacar que en algunos casos los gráficos muestran gran

dispersión, lo que se debe que en algunos años la información es nula o 0).

Nota: Otra forma de determinar una política de progreso en relación a la pobreza sería

utilizar el índice de desarrollo humano, el cual, varía entre 0 y 1 y mientras más cercano

a 1 sea, existe un mejor nivel de “bien vivir” en la sociedad. Éste lo determina el Pro-

grama de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) y su mayor contribuyente fue

Amrtya Sen, con lo que se le consagró el premio nobel en economía el año 1998. Nuevos

indicadores se han creado a partir del IDH, está también el IDH ajustado por pobreza

P á g i n a 41 | 97

que tiene un factor ponderador del nivel de pobreza del país. Para efectos de este estu-

dio no es posible realizar regresiones con estos datos debido a nuevamente la falta de

datos anuales que permitan trabajar de forma responsable. La base de datos del PNUD

tiene disparidad de intervalos de tiempo, a veces promedios, con lo que no es posible

hacer un acercamiento a la realidad, además, es mucho más actual que la base de dato

del banco mundial con los otros factores (desde 2010).

Análisis de datos

De los análisis realizados primero se observan los gráficos de dispersión, los que permi-

ten entender cómo se agrupan los datos según cuadrantes divididos por las medianas

poblacionales, los resultados son los siguientes:

GDP per cápita:

Gráfico 17: Dispersión Gini vs GDP per cápita

Fuente: elaboración propia.

En el gráfico 17, se puede apreciar la dispersión existente de la confrontación de los

datos, notoriamente existe gran dispersión de datos con lo que inicialmente no se puede

obtener una observación concluyente pero en conjunto con la regresión final puede

darse alguna intuición.

P á g i n a 42 | 97

Crecimiento:

Gráfico 18: Dispersión Gini vs Crecimiento

Fuente: elaboración propia.

Como se puede observar en el gráfico 18, los datos se encuentran agrupados en forma

de campana, lo que es señal de que existe un nivel de crecimiento que aumenta la de-

sigualdad de la población, algo así como la “trampa de la pobreza” pero a nivel de de-

sigualdad. Esto es sólo un análisis gráfico y no una aseveración.

Inflación:

Gráfico 19: Dispersión Gini vs Inflación

Fuente: elaboración propia.

Nuevamente, tal como en el gráfico 18, en el gráfico 19 se puede observar una agrupa-

ción de datos más pronunciada que anteriormente de forma de campana, pero en esta

P á g i n a 43 | 97

ocasión, la inflación es un dato mucho más disperso al pasar los años por lo cual no se

puede formar una opinión sólida.

Tasa de interés:

Gráfico 20: Dispersión Gini vs Tasa de interés

Fuente: elaboración propia.

En el gráfico 20, la dispersión es absoluta, a lo cual no se puede dar una idea de lo que

sucede con este dato.

Tasa de desempleo:

Gráfico 21: Dispersión Gini vs Tasa de desempleo

Fuente: elaboración propia.

Del gráfico 21, no hay rastros de una forma que pueda dar interpretación de una idea

que aporte para el estudio.

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Impuesto a las empresas:

Gráfico 22: Dispersión Gini vs Impuesto de las empresas

Fuente: elaboración propia.

En el gráfico 22, se concentran altamente los datos en la mediana, lo que indica que las

características tributarias de los países se encuentran entre el 20% y el 60%, pero los

resultados varían en toda la gama del Gini, por lo cual, no hay una inferencia de que este

dato por sí solo ayude a mejorar la distribución de los ingresos en un país.

Ingreso por impuesto:

Gráfico 23: Dispersión Gini vs Ingreso por impuesto

Fuente: elaboración propia.

Del gráfico 23, no se obtienen grandes conjeturas, ya que hay gran divergencia de datos,

pero si se pueden observar patrones, diagonales descendentes y ascendentes se pueden

trazar para unir los puntos que se ven muy alineados, lo que indica que podrían haber

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niveles de efectividad de las políticas, pero no es algo que se puede aseverar con una

simple observación.

Gasto de gobierno:

Gráfico 24: Dispersión Gini vs Gasto de gobierno

Fuente: elaboración propia.

Por el momento, el gráfico 24 muestra señales de que existe una correlación negativa

entre el gasto del gobierno y el Gini, lo que implicaría que a medida que se aumenta el

gasto de gobierno (en porcentaje del PIB del país) más se reduce la diferencia entre los

pobres y ricos. Esto tiene implicancias críticas, ya que de ser cierto, a medida que el

gasto de gobierno es mayor, tendiendo a ser el 100% del PIB del país, implicaría que se

alcanza el grado mínimo del Gini, o, el mejor estado posible de desigualdad. Ahora bien,

es importante destacar que en el cuadrante 4 (mayor gasto de gobierno, menor Gini)

sólo hay países europeos y moderadamente ricos según la definición del banco mun-

dial57. Por otro lado los países sudamericanos y asiáticos se encuentran en el segundo

cuadrante (Alto Gini, bajo Gasto de gobierno), lo que indica que existen factores regio-

nales o de otra índole (corrupción, idiosincrasia, factores políticos, por nombrar algunos)

que puede explicar este fenómeno.

57 Países moderadamente ricos son aquellos que tienen un INB per cápita en dólares del 2008 obtenido por el método Atlas (suavización del tipo de cambio por un factor) entre $4.000 USD a $12.000 USD apro-ximadamente.

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Gasto en salud:

Gráfico 25: Dispersión Gini vs Gasto en salud

Fuente: elaboración propia.

El gasto en salud es un dato interesante a estudiar dado que en la estructura de gasto

de países desarrollados existe un alto porcentaje de gasto público en este sector y suelen

tener bajos índices Gini. En el gráfico 25 se observa justamente esto, los países europeos

con bajos índices Gini tienen un alto gasto público en salud, no así en los países ameri-

canos, quienes parecen tener una gran dispersión de datos, a lo largo del gasto en salud

se observa que todos tienen un alto índice Gini. Pero no existe una conjetura a la que

atenerse dado que hay gran dispersión de datos.

Gasto en educación

Gráfico 26: Dispersión Gini vs Gasto en educación

Fuente: elaboración propia.

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En el gráfico 26, se observan las mismas características que en el gasto de gobierno, a

mayor destinación de los fondos públicos en educación, se observa que se tienen me-

jores resultados al momento de combatir la desigualdad, lo que tiene sentido al revisar

la literatura anteriormente mostrada en los capítulos 1 y 2. Si es importante el destacar

que tiene forma de reloj de arena, por lo que no habrá una correlación negativa muy

significante, en otro estudio, se encomienda aumentar el tamaño muestral para ver si

existe una mejor incidencia de los datos.

De las correlaciones

Tras haber realizado el estudio gráfico, es importante revisar el estudio de las correla-

ciones de cada una de las variables en forma independiente con el Factor Gini para en-

tender cómo es la relación de los datos. Para esto, todos los datos que se encuentren

entre -0,5 y 0,5 no son tomados en cuenta en sus correlaciones como significativas a lo

cual, sólo el Gasto de gobierno y el Gasto público en educación resultan tener factores

negativos y menores a -0,5 (-0,75 y -0,615 respectivamente por análisis propio, ver

anexos tablas de correlación). Los datos que muestran tener correlación cercana a 0 son:

Tasa de interés, Inflación, Impuesto a las empresas y Gasto público en salud. Sólo un

factor muestra tener correlación positiva, el factor crecimiento, pero como fue expli-

cado anteriormente, el comportamiento tipo campana puede explicar esto (0,309).

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De las regresiones

Las regresiones se realizaron una a una, como variable dependiente el Gini e indepen-

diente las otras variables anteriormente nombradas, luego de esto, se realiza una regre-

sión con todas las variables tratando de explicar el Gini.

A continuación se muestran dos tablas, Tabla 1, que resume los resultados de las regre-

siones independientes y Tabla 2 que resume los resultados de la regresión global.

Regresiones individuales:

R R²

R² Ajustado

Significan-cia

Durbin y Watson

Beta F

GDPxC 0,279 0,078 0,047 0,12 1,782 -1,592 2,535

Crecimiento 0,309 0,095 0,065 0,086 1,993 1,777 3,157

Inflación 0,00 0,00 0,00 0,987 1,712 -0,016 0,00

Tasa interés 0,091 0,008 -0,025 0,622 1,684 0,498 0,248

Desempleo 0,322 0,104 0,074 0,072 1,660 -1,866 3,481

Imp. Empresa 0,059 0,004 -0,030 0,747 1,767 0,326 0,106

Ingreso por imp. 0,308 0,095 0,059 0,118 1,850 -1,617 2,616

Gasto de gobierno 0,750 0,562 0,544 0,000 1,550 -5,662 32,053

Gasto salud 0,012 0,00 -0,33 0,950 1,712 0,063 0,004

Gasto educación 0,615 0,378 0,347 0,002 2,198 -3,488 12,168 Tabla 1: Regresiones individuales, fuente: elaboración propia.

De la tabla 1 se desprende que ninguna variable por sí sola es aceptable para describir

el Gini de un país, pero si el Gasto de gobierno y el Gasto público en educación muestran

los mayores índices de R2, lo que era de esperarse del análisis anterior de gráficos de

dispersión y correlaciones, ya que son los que muestran una mayor convergencia de

datos y mayor orden. Sin embargo no cumplen con tener un R2 igual o superior a 0,9.

Se aprecia de igual forma que todos los valores de Durbin y Watson58 están entre 1,5 y

2,5, por lo que no hay problemas de autocorrelación, tal y como era de esperarse de

datos lineales, pero si se observa que existe problemas de varianza con datos que tienen

gran dispersión como en la inflación (que presenta la peor explicación de los datos), la

tasa de interés, el impuesto a la empresa y el gasto de gobierno en salud, esto debido a

que para esos casos el F calculado es inferior a F de la regresión, con lo que no se rechaza

la hipótesis nula, que en esta caso indica que el valor Beta=0.

58 La prueba de Durbin y Watson se utiliza para ver si de los valores residuales están correlacionados se-rialmente. Oscila entre 0 y 4, siendo 2 el dígito que indica que son independientes, aunque entre 1,5 y 2,5 se acepta que los datos son independientes. Mientras el valor sea más cercano a 0 existe autocorre-lación negativa y más cercano a 4 autocorrelación positiva.

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Regresión conjunta:

Variable Beta Significancia

Constante ,252 ,136 GDPxC 8,427E-7 ,817

Crecimiento 1,107 ,170 Inflación ,126 ,831

Tasa interés ,104 ,708 Desempleo ,211 ,545

Imp. Empresa ,227 ,098

Ingreso por imp. ,665 ,321

Gasto de gobierno -,911 ,013 Gasto salud 2,981 ,058

Gasto educación -,352 ,151 Tabla 2: Regresión conjunta, fuente: elaboración propia.

De la regresión anterior se desprende una ecuación con R2 0,88 lo que es muy acepta-

ble59, a pesar de que se debe tener en consideración que el tamaño muestral implica un

15% de error o distancia del intervalo de confianza, lo que es aceptable al considerar la

naturaleza de los datos, que fluctúan normalmente con un porcentaje cercano a esto,

sobre todo el Gini. De todas maneras siempre se espera y quiere tener el menor error

posible. Con este resultado la ecuación resultante termina siendo explicada sólo por el

gasto de gobierno en términos porcentuales del PIB del país (al revisar las significancias

de las betas al 5%), de forma tal que a medida que aumenta este porcentaje más se

disminuye la brecha social. La expresión toma forma de:

Gini = -0,911 x Gasto de gobierno

Esta ecuación, al revisar lo anterior tiene una intuición lógica, al considerar tanto los

resultados independientes de este capítulo y los otros dos anteriores de literatura e his-

toria económica-política, aquellos gobiernos que se han preocupado fuertemente en la

cuestión social, por el mecanismo que sea, y han hecho tremendos esfuerzos a nivel de

gasto de gobierno, obtiene mejores resultados. Cada país tiene diferentes culturas, ideo-

logías y aspiraciones, por lo que tiene sentido que el gasto de gobierno debe ser una de

las principales vetas del combate de la desigualdad, la estrategia de cada país, en cam-

bio, difiere dependiendo de sus factores internos.

59 El valor R2 es el porcentaje de la explicación o representatividad de los datos a través de la ecuación a través de las varianzas presentadas por las variables independientes. El R2 ajustado toma en cuenta a la vez el tamaño del conjunto de datos.

R R2 R2 Ajustado F Durbin y Wat-son

0,938 0,880 0,731 5,894 2,367

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A pesar de esto, al observar valor de F de la regresión, 5,894 que es mayor al calculado

5,3, no se rechaza la hipótesis nula de que la regresión es invalida, por lo cual, se debe

hacer una nueva regresión, esta vez, se analizará sin el factor inflación que tiene inde-

pendientemente el peor valor de R y no explica en lo absoluta a este factor.

Regresión conjunta versión 2:

Variable Beta Significancia

Constante 0,250 ,115

GDPxC 5,148E-7 ,868

Crecimiento 1,128 ,135

Tasa interés 0,089 0,725

Desempleo 0,212 0,519

Imp. Empresa 0,227 0,079

Ingreso por imp. 0,714 0,231

Gasto de gobierno -0,926 0,007

Gasto salud 3,087 0,029

Gasto educación -0,359 0,118 Tabla 3: Regresión conjunta modificada, fuente: elaboración propia.

Al realizar una nueva regresión sin el valor de la inflación, se obtiene el mismo R2, casi el

mismo valor de Durbin y Watson, pero ahora hay dos diferencias notables: (i) F de la

regresión 7,318 es menor a F calculado 9, por lo que existe una regresión lineal para

explicar la variable independiente a través de los factores dependientes, y (ii) la fórmula

resultante de esta operación ahora resulta (al descartar bajo el criterio de 5% de signifi-

cancia):

Gini = 3,087 x Gasto Salud – 0,926 x Gasto de Gobierno

Este resultado es algo confuso, debido a que implica que el gobierno al preocuparse de

la salud de sus ciudadanos, destinando fondos, empeora la situación del país y en mayor

medida que si gasta en algo distinto. Explicado de otra forma, mientras más alto sea el

nivel de gasto de gobierno en relación al PIB, es decir, mayor preocupación del estado

por subsidiar los problemas de la ciudadanía, mejores resultados se obtienen respecto

de la desigualdad. Pero a la vez, si de este gasto se destina una fuente mayor a la debida

en salud, se desprotegen ciertos aspectos más relevantes y se empeora la situación de

distribución de ingresos, puesto que aquellos que tienen enfermedades “reciben” ma-

yores ingresos por una mayor destinación de fondos.

De todas maneras no hace un sentido lógico que sea tan drástico el beta del gasto pú-

blico en salud, esto puede deberse a que a lo mejor existe un óptimo de inversión que

se encuentra en forma cuadrática para explicar el resultado de mejor manera.

R R2 R2 Ajustado F Durbin y Watson

0,938 0,880 0,760 7,318 2,363

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Se encomienda fuertemente el tener presente el error de la regresión, dada la falta de

data y el desconocimiento de la procedencia de esta, puede haber errores no captados

por este estudio, el tamaño de muestra con 5% de error es 149 países.

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Capítulo 4

Resultados, conclusiones y observaciones

Resultados

Al observar la historia de los países que hoy son ejemplos a seguir por efecto de sus

políticas aplicadas a vencer la pobreza y la desigualdad, es posible observar que todos

esos países realizaron políticas drásticas que tuvieron un alto costo y una gran incerti-

dumbre en su proceso, pero fueron destinadas de forma correcta, contingente a la reali-

dad de sus países y de la sociedad que gobiernan. Esta más que claro que si Irlanda hu-

biese seguido el modelo de Tailandia para combatir la pobreza, probablemente hubiese

seguido con una deuda externa tan alta que lo tendría hoy con índices muy diferentes a

los que posee. Cada país tiene recursos, personas e ideologías diferentes que deben ser

tomadas en cuenta al momento de decidir una política. A pesar de esto, si tienen en

común que tuvieron gobiernos responsables y comprometidos. Cada uno de ellos (a ex-

cepción de Tailandia60) tuvo un gobierno que se dedicó a lo largo del tiempo a cumplir

sus metas sin desviarse, esto es crucial y fundamental, puesto que de no ser así, cual-

quier decisión se ve opacada en el corto plazo. Las políticas de pobreza y desigualdad

son de largo plazo y debe tenerse cautela en el cómo se desarrollan.

Al observar los gráficos de dispersión, se ve claramente como los países Latinoamerica-

nos se encuentran por encima de la media del Gini y que sus índices generales son siem-

pre ineficientes. En este continente existen altos índices de corrupción y son países prin-

cipalmente exportadores de materias primas. Los gobiernos no planifican a futuro, y

menos lo hacen con participación del ente privado, dado que para los ciudadanos eso

es mal visto. Pero en contra parte, están los países europeos, que se concentran bajo la

mediana del Gini, mostrando que son países desarrollados, en los que existe una plani-

ficación conjunta del sector público y el privado, y no sólo eso, sino que también de los

demás países pertenecientes al continente. Por otro lado, están los países asiáticos, que

se encuentran al centro, países híbridos en una realidad entre América y Europa. Mu-

chos de ellos eran países exportadores de materias primas, principalmente agrícolas,

pero después de reformas y políticas de largo plazo, hoy son potencias exportadoras de

tecnologías y otros bienes, se preocupan por los países que tienen a su alrededor y son

preocupados y serios al momento de tomar una decisión, lo que los pone en una transi-

ción desde América hacia la realidad que se vive en Europa.

De los factores en los que una política debe incidir, la inflación y la tasa de interés son

los factores que menos inciden por medio de este estudio. Por parte de la inflación, se

60 Aunque Tailandia tuvo varios problemas gubernamentales, nunca se perdió el foco y se trabajó siem-pre en la misma línea.

P á g i n a 53 | 97

puede observar casi una curva entre el 3% y el 12% algo así como la “trampa de la infla-

ción” que indicaría que existe un nivel de inflación que desata el peor nivel de desigual-

dad del país, pero la inflación como tal, es un factor con muchas variables y es muy fluc-

tuante año a año, por lo que no se puede formar una opinión respaldada de este indica-

dor. Parecido a este factor es el crecimiento, que puede observarse un comportamiento

similar, de trampa, en el que se hay un tramo en el que el crecimiento gatilla desigual-

dad, pero también es un factor muy oscilante y dependiente de muchos factores. Tal y

como lo indica la literatura, el crecimiento permite abrir nuevas oportunidades que

puede desembocar en menores niveles de pobreza y de desigualdad, pero si el beneficio

conseguido por este crecimiento lo recibe una parte de la población, la política expan-

siva de PIB no sólo se ve opacada por este hecho, sino que además la contrarresta. Esto

trae una intuición, que al revisar el gráfico 18, señala que puede existir un nivel de cre-

cimiento que no sea percibido por toda la población, pero después de algún porcentaje

(no necesariamente es el que aparece en el gráfico ya que no tiene respaldo numérico

en la regresión realizada en el capítulo 3), comienza a mejorar la situación.

La tasa de interés es un término muy estático, pero desempeña múltiples papeles, sus

reacciones desembocan en varios otros factores, desempleo, inflación, inversión, PIB, es

tan variada que no puede determinarse de forma concreta que es lo mejor por realizar,

pues esto dependerá de cada país.

Los factores que tienen un mejor resultado, como política global, es el gasto de gobierno

como parte del PIB y el gasto en educación. El gasto de gobierno, como se observa en

los países estudiados, es fundamental, ya que las políticas son impulsadas por el estado,

y en el análisis gráfico se puede observar claramente una relación inversa, a medida que

el gasto de gobierno representa una mayor parte del ingreso del país, mejor es el desem-

peño de la distribución de ingresos. El sentido lógico que tiene esto, al contrastar los

resultados con la literatura, es que a medida que el gobierno se convierte en el mayor

participante de la economía, ya sea por planificación conjunta o por el hecho de ser el

único productor o benefactor, los integrantes del país reciben cada vez más ingresos de

forma equitativa, ya que los fondos se destinan de forma grupal por sector. Para esto se

requiere un gobierno serio, responsable y comprometido, como se puede observar en

el gráfico 24, los países latinoamericanos se encuentran con el peor % de gasto de go-

bierno en relación al PIB y a la vez, con los peores índices Gini, por el contrario, los países

europeos se encuentran en el cuadrante opuesto.

Una realidad muy parecida, se ve al revisar el gasto público en educación. Esto es una

realidad conjunta, ya que es la base para que cualquier país se desarrolle. Será necesario

el adquirir conocimiento cívico, para que la población entienda de mejor manera las

políticas y decisiones que toman sus gobiernos, para poder apreciar y diferenciar lo que

es de corto plazo y lo necesario para el largo plazo. Pero una de las líneas que se revisa

en la literatura, es que se requiere altos grados de especialización para desarrollar nue-

vas tecnologías, crear nuevos puestos de trabajos y volverse más competitivos. Al revisar

los casos de los países asiáticos, esto se aprecia fácilmente, pero en los países europeos,

P á g i n a 54 | 97

como en Francia, toma mayor protagonismo. Además, es necesario un alto nivel de co-

nocimiento para poder volverse más productivo, tanto para los modelos clásicos, como

para los estudios empíricos. A medida que mejora la educación de los integrantes de un

país, mejoran sus condiciones laborales, sus salarios, su calidad de vida, bienestar, se

reduce la pobreza y se compite por un mejor desempeño en la distribución de ingresos.

Al observar a países ricos, como Suiza, su productividad es muy elevada, y se ve tremen-

damente compensada con sus salarios, los que son muy elevados y muy equitativos.

Finalmente, la construcción de un modelo económico a través de ciertos factores para

protegeré una política se ve restringida por la base de datos que se obtenga. En el caso

de este estudio, la regresión tiene un resultado inesperado y que probablemente no

tenga sentido, puesto a que existen muchas variables exógenas y falta de datos que

puede sesgar el resultado final. La regresión obtenida cumple con lo básico, R2 cercano

a 1, F de Fisher indica que existe una regresión entre la variable Gini y el resto de las

variables y por D-W se observa que no hay dependencia de los datos aunque se

inclina levemente hacia una autocorrelación positiva. Sin embargo, el tamaño muestral

es muy pequeño y se requiere de más datos para disminuir el error. Por esto, no es

recomendado utilizar esta regresión para tomar decisiones. Cabe destacar que el reali-

zar un estudio segmentado por región (continente), sin embargo, puede tener mejores

resultados que los obtenidos en este trabajo. En cualquier caso, es mejor realizar varias

regresiones por separado, marcando distintas áreas, puesto a que cada una de estas

tiene distintas sociedades, pero dentro de ellas muestran indicios de que existen ten-

dencias o al menos, hay similitudes que podrían desembocar en una política represen-

tativa.

Conclusiones

Del estudio realizado, se despliegan las siguientes conclusiones:

Los gobiernos comprometidos y con visión de largo plazo tienen éxito en sus po-

líticas de superación de pobreza y desigualdad.

Existen incontables formas de sobrellevar este tema, no hay una forma absoluta.

Cada región difiere en sus comportamientos sociales y cívicos, no se puede dar

con una política que resuelva de forma igual diferentes fuentes de problemas.

Los factores económicos que tienen muchas variantes, o que afectan (o se ven

afectados por) otras variables no tienen una incidencia global como política de

superación.

Un gobierno que protagonista de la economía del país, que es responsable de la

mayor parte del PIB, tiene mejores resultados, siempre y cuando la corrupción

sea baja o el compromiso con la sociedad sea alta y loable.

La educación es un factor clave para mejorar la situación base de cualquier país,

es necesaria para aumentar la productividad, la competitividad y el desarrollo,

pero no está claro en qué nivel se encuentra el óptimo.

P á g i n a 55 | 97

Los países americanos se encuentran en los peores lugares del ranking (sin con-

siderar a los africanos), los asiáticos se encuentran en transición y los europeos

son países que han logrado establecerse con buenos indicadores de distribución

de ingresos y bajos de pobreza.

La regresión resulta ser explicativa del Gini con la siguiente fórmula:

Gini = 3,087 x Gasto Salud – 0,926 x Gasto de Gobierno, pero tiene un N

muestral muy bajo, por lo que no se recomienda usarla para tomar decisiones,

sin embargo, permite atisbar pequeñas conclusiones que pueden ser de utilidad

para otros estudios.

Dentro del estudio hubo ciertas limitaciones que serán indicadas a continuación.

El estudio se vio limitado por recursos, que primeramente, corresponden a acce-

sibilidad de data, la que fue adquirida por un organismo ajeno a la investigación.

Este factor fue muy restrictivo puesto a que al ser externo, la información no se

puede trabajar ni verificar. Se recomienda elaborar una base de datos de tantos

países como se recomienda por tamaño muestral representativo de modo de

desarrollar una matriz representativa y verificable.

Puesto a que cada país desarrolla su propio índice de pobreza, y que las princi-

pales fuentes de información no poseen datos suficientes para poder construir

una tabla representativa, se hace imposible el desarrollar el apartado de po-

breza. Es preferible el unificar esfuerzos, al elaborar una tabla para el apartado

anterior, es interesante agregar la información necesaria para estudiar a cabo la

implicancia de estos factores.

Al tratar con series de tiempo y con muchos datos, los que deben ser depurados

y filtrados para que se acomoden a la investigación, el factor tiempo se hace muy

limitante, sobre todo si la variable pobreza (sea cual sea el factor a utilizar para

medirlo) como variable dependiente se toma en cuenta. Para prevenir o mejorar

esta situación, el agregar a un investigador más para desarrollar el tema a pro-

fundidad es una solución plausible.

El utilizar un número, como es el caso del IDH para explicar varios aspectos de

calidad de vida, a veces se ve sobrepasado y no estima correctamente lo que

sucede en un país, el utilizar más variables dependientes para explicar la pobreza

podría entregar mejores resultados.

P á g i n a 56 | 97

Observaciones

En reiteradas ocasiones se ha mencionado que se necesita de una base de datos mayor

para tener representatividad de los resultados, más aún, se recomienda el separar las

bases por regiones para obtener resultados más coherentes y no sólo aquellos que sean

representativos. En el caso de este estudio, se obtuvo una regresión representativa pero

no coherente.

El IDH, IDHp y la línea de pobreza mundial elevada (2 dólares por día) y la nacional (de-

finida por cada país), son buenos indicadores de nivel de bienestar y pobreza, la base de

datos del PUND es bastante clara, pero permite sólo hacer un estudio transversal y no

longitudinal contra los años, por lo que las características principales de estas variables

no es observable, es decir, no se puede determinar si son normales, lineales, en forma

de serie, etc., para tomar una posición y defender una idea.

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http://www.taipeitimes.com/News/editorials/archives/2004/12/24/2003216537

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http://www.offnews.info/downloads/milagro_irlandes.pdf

OECD Observer. (s.f.). Obtenido de

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Rodrick, A. &. (s.f.). Obtenido de Relación impuestos y desigualdad:

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Siauliu Universitetas. (s.f.). Evaluating of the relationship between wages and labour

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http://www.su.lt/bylos/mokslo_leidiniai/soc_tyrimai/2013_30/tamasauskiene_stankai

tyte.pdf

Tailandia, Programa de reducción de la pobreza. (s.f.). Obtenido de ADB Institue:

http://www.adbi.org/files/2012.10.23.cpp.sess2.8.thailand.poverty.reduction.prog.pdf

Taipei times. (s.f.). Obtenido de Medición de la pobreza en Taiwán:

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Tobellini, P. Y. (s.f.). Reglas elecotrales y y estructura de impuestos: evidencia de países en

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Comprehensive analysesof the relationship. Obtenido de

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World bank. (s.f.). Banco Mundial. Obtenido de http://datos.bancomundial.org/

P á g i n a 60 | 97

Anexos

1 Gráficos

1.1 Gráfico serie de tiempo GDPxC

1: Serie de tiempo GDPxC

Fuente: elaboración propia.

$-

$5.000,00

$10.000,00

$15.000,00

$20.000,00

$25.000,00

$30.000,00

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

GDPxC

Argentina ARG Armenia ARM Bulgaria BGR Belarus BLR Bolivia BOLBrazil BRA Chile CHL Colombia COL Costa Rica CRI Dominican Republic DOMEcuador ECU Estonia EST Georgia GEO Honduras HND Hungary HUNKazakhstan KAZ Kyrgyz Republic KGZ Lithuania LTU Latvia LVA Moldova MDAMexico MEX Panama PAN Peru PER Poland POL Paraguay PRYRomania ROU Russian Federation RUS El Salvador SLV Serbia SRB Slovak Republic SVK

P á g i n a 61 | 97

1.2 Gráfico serie de tiempo Crecimiento

2: Serie de tiempo Crecimiento

Fuente: elaboración propia.

-50,00%

-40,00%

-30,00%

-20,00%

-10,00%

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Crecimiento

Argentina ARG Armenia ARM Bulgaria BGR Belarus BLRBolivia BOL Brazil BRA Chile CHL Colombia COLCosta Rica CRI Dominican Republic DOM Ecuador ECU Estonia ESTGeorgia GEO Honduras HND Hungary HUN Kazakhstan KAZKyrgyz Republic KGZ Lithuania LTU Latvia LVA Moldova MDAMexico MEX Panama PAN Peru PER Poland POLParaguay PRY Romania ROU Russian Federation RUS El Salvador SLVSerbia SRB Slovak Republic SVK Slovenia SVN Thailand THATurkey TUR Ukraine UKR Uruguay URY Venezuela, RB VEN

P á g i n a 62 | 97

1.3 Gráfico serie de tiempo Inflación

3: Serie de tiempo Inflación

Fuente: elaboración propia.

(200,0)

-

200,0

400,0

600,0

800,0

1.000,0

1.200,0

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Inflación

Argentina ARG Bulgaria BGR Bolivia BOL Chile CHLColombia COL Costa Rica CRI Dominican Republic DOM Ecuador ECUEstonia EST Honduras HND Hungary HUN Kyrgyz Republic KGZLithuania LTU Latvia LVA Moldova MDA Mexico MEXPanama PAN Peru PER Poland POL Paraguay PRYRomania ROU El Salvador SLV Serbia SRB Slovak Republic SVK

P á g i n a 63 | 97

1.4 Gráfico serie de tiempo Tasa de interés

4: Serie de tiempo Tasa de interés

Fuente: elaboración propia.

-150%

-100%

-50%

0%

50%

100%

150%

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Tasa de interes

Argentina ARG Armenia ARM Bulgaria BGR Belarus BLR Bolivia BOLBrazil BRA Chile CHL Colombia COL Costa Rica CRI Dominican Republic DOMEcuador ECU Estonia EST Georgia GEO Honduras HND Hungary HUNKazakhstan KAZ Kyrgyz Republic KGZ Lithuania LTU Latvia LVA Moldova MDAMexico MEX Panama PAN Peru PER Poland POL Paraguay PRYRomania ROU Russian Federation RUS El Salvador SLV Serbia SRB Slovak Republic SVKSlovenia SVN Thailand THA Turkey TUR Ukraine UKR Uruguay URY

P á g i n a 64 | 97

1.5 Gráfico serie de tiempo Tasa de desempleo

5: Serie de tiempo Tasa de desempleo

Fuente: elaboración propia.

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

25,00%

30,00%

35,00%

40,00%

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Tasa de desempleo

Argentina ARG Armenia ARM Bulgaria BGR Belarus BLR Bolivia BOLBrazil BRA Chile CHL Colombia COL Costa Rica CRI Dominican Republic DOMEcuador ECU Estonia EST Georgia GEO Honduras HND Hungary HUNKazakhstan KAZ Kyrgyz Republic KGZ Lithuania LTU Latvia LVA Moldova MDAMexico MEX Panama PAN Peru PER Poland POL Paraguay PRYRomania ROU Russian Federation RUS El Salvador SLV Serbia SRB Slovak Republic SVK

P á g i n a 65 | 97

1.6 Gráfico serie de tiempo Impuesto a las empresas

6: Serie de tiempo Impuesto a las empresas

Fuente: elaboración propia

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

140%

160%

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Impuesto a las empresas

Argentina Armenia Bulgaria Belarus Bolivia BrazilChile Colombia Costa Rica Dominican Republic Ecuador EstoniaGeorgia Honduras Hungary Kazakhstan Kyrgyz Republic LithuaniaLatvia Moldova Mexico Panama Peru PolandParaguay Romania Russian Federation El Salvador Serbia Slovak RepublicSlovenia Thailand Turkey Ukraine Uruguay Venezuela, RB

P á g i n a 66 | 97

1.7 Gráfico serie de tiempo Ingreso por impuestos

7: Serie de tiempo Ingreso por impuestos

Fuente: elaboración propia.

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

25,00%

30,00%

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Ingreso por impuestos

Argentina ARG Armenia ARM Bulgaria BGR Belarus BLR Bolivia BOLBrazil BRA Chile CHL Colombia COL Costa Rica CRI Dominican Republic DOMEcuador ECU Estonia EST Georgia GEO Honduras HND Hungary HUNKazakhstan KAZ Kyrgyz Republic KGZ Lithuania LTU Latvia LVA Moldova MDAMexico MEX Panama PAN Peru PER Poland POL Paraguay PRYRomania ROU Russian Federation RUS El Salvador SLV Serbia SRB Slovak Republic SVK

P á g i n a 67 | 97

1.8 Gráfico serie de tiempo Gasto gobierno

8: Serie de tiempo Gasto gobierno

Fuente: elaboración propia.

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Gasto gobierno

Argentina ARG Armenia ARM Bulgaria BGR Belarus BLR Bolivia BOLBrazil BRA Chile CHL Colombia COL Costa Rica CRI Dominican Republic DOMEcuador ECU Estonia EST Georgia GEO Honduras HND Hungary HUNKazakhstan KAZ Kyrgyz Republic KGZ Lithuania LTU Latvia LVA Moldova MDAMexico MEX Panama PAN Peru PER Poland POL Paraguay PRYRomania ROU Russian Federation RUS El Salvador SLV Serbia SRB Slovak Republic SVKSlovenia SVN Thailand THA Turkey TUR Ukraine UKR Uruguay URY

P á g i n a 68 | 97

1.9 Gráfico serie de tiempo Gasto público en salud

9: Serie de tiempo Gasto público en salud

Fuente: elaboración propia.

0,00%

2,00%

4,00%

6,00%

8,00%

10,00%

12,00%

14,00%

16,00%

18,00%

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Gasto público en salud

Argentina ARG Armenia ARM Bulgaria BGR Belarus BLR Bolivia BOLBrazil BRA Chile CHL Colombia COL Costa Rica CRI Dominican Republic DOMEcuador ECU Estonia EST Georgia GEO Honduras HND Hungary HUNKazakhstan KAZ Kyrgyz Republic KGZ Lithuania LTU Latvia LVA Moldova MDAMexico MEX Panama PAN Peru PER Poland POL Paraguay PRYRomania ROU Russian Federation RUS El Salvador SLV Serbia SRB Slovak Republic SVK

P á g i n a 69 | 97

1.10 Gráfico serie de tiempo Gasto público en educación

10: Serie de tiempo Gasto público en educación

Fuente: elaboración propia.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Gasto público en educación

Argentina ARG Armenia ARM Bulgaria BGR Belarus BLR Bolivia BOLBrazil BRA Chile CHL Colombia COL Costa Rica CRI Dominican Republic DOMEcuador ECU Estonia EST Georgia GEO Honduras HND Hungary HUNKazakhstan KAZ Kyrgyz Republic KGZ Lithuania LTU Latvia LVA Moldova MDAMexico MEX Panama PAN Peru PER Poland POL Paraguay PRYRomania ROU Russian Federation RUS El Salvador SLV Serbia SRB Slovak Republic SVK

P á g i n a 70 | 97

2 Correlaciones En el presente apartado se muestran las tablas de correlaciones generadas en SPSS Statistic 19.

2.1 PIB per cápita

Gini GDPxC

Gini Correlación de Pearson 1 -,279

Sig. (bilateral) ,122

N 32 32

GDPxC Correlación de Pearson -,279 1

Sig. (bilateral) ,122

N 32 36

2.2 Crecimiento

Gini Growth

Gini Correlación de Pearson 1 ,309

Sig. (bilateral) ,086

N 32 32

Growth Correlación de Pearson ,309 1

Sig. (bilateral) ,086

N 32 36

2.3 Inflación

Gini Inflation

Gini Correlación de Pearson 1 -,003

Sig. (bilateral) ,987

N 32 32

Inflation Correlación de Pearson -,003 1

Sig. (bilateral) ,987

N 32 36

P á g i n a 71 | 97

2.4 Tasa de interés

Gini Interest_Rate

Gini Correlación de Pearson 1 ,091

Sig. (bilateral) ,622

N 32 32

Interest_Rate Correlación de Pearson ,091 1

Sig. (bilateral) ,622

N 32 36

2.5 Desempleo

Gini Unemplyoment

Gini Correlación de Pearson 1 -,322

Sig. (bilateral) ,072

N 32 32

Unemplyoment Correlación de Pearson -,322 1

Sig. (bilateral) ,072

N 32 36

2.6 Impuesto a las empresas

Gini Business_Tax

Gini Correlación de Pearson 1 ,059

Sig. (bilateral) ,747

N 32 32

Business_Tax Correlación de Pearson ,059 1

Sig. (bilateral) ,747

N 32 36

P á g i n a 72 | 97

2.7 Ingresos por impuestos

Gini Tax_Revenue

Gini Correlación de Pearson 1 -,308

Sig. (bilateral) ,118

N 32 27

Tax_Revenue Correlación de Pearson -,308 1

Sig. (bilateral) ,118

N 27 29

2.8 Gasto de gobierno

Gini Expenditure

Gini Correlación de Pearson 1 -,750**

Sig. (bilateral) ,000

N 32 27

Expenditure Correlación de Pearson -,750** 1

Sig. (bilateral) ,000

N 27 29

2.9 Gasto público en salud

Health

Gini Correlación de Pearson 1 ,012

Sig. (bilateral) ,950

N 32 32

Health Correlación de Pearson ,012 1

Sig. (bilateral) ,950

N 32 36

P á g i n a 73 | 97

2.10 Gasto de gobierno en educación

Gini Education

Gini Correlación de Pearson 1 -,615**

Sig. (bilateral) ,002

N 32 22

Education Correlación de Pearson -,615** 1

Sig. (bilateral) ,002

N 22 24

P á g i n a 74 | 97

3 Regresiones En este punto se muestran las regresiones realizadas con SPSS Statistic 19.

3.1 PIB per cápita Vs Gini

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables intro-

ducidas

Variables elimi-

nadas Método

1 GDPxCa . Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: Gini

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado co-

rregida

Error típ. de la

estimación

1 ,279a ,078 ,047 ,09325

Resumen del modelob

Modelo

Estadísticos de cambio

Durbin-Watson

Cambio en R

cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio en

F

1 ,078 2,535 1 30 ,122 1,782

a. Variables predictoras: (Constante), GDPxC

b. Variable dependiente: Gini

ANOVAb

Modelo

Suma de cua-

drados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión ,022 1 ,022 2,535 ,122a

Residual ,261 30 ,009

Total ,283 31

a. Variables predictoras: (Constante), GDPxC

b. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 75 | 97

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

B Error típ.

1 (Constante) ,433 ,032

GDPxC -4,788E-6 ,000

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes tipi-

ficados

t Sig.

Estadísticos de colinealidad

Beta Tolerancia FIV

1 (Constante) 13,633 ,000

GDPxC -,279 -1,592 ,122 1,000 1,000

a. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 76 | 97

3.2 Crecimiento vs Gini

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables intro-

ducidas

Variables elimi-

nadas Método

1 Growtha . Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: Gini

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado co-

rregida

Error típ. de la

estimación

1 ,309a ,095 ,065 ,09237

Resumen del modelob

Modelo

Estadísticos de cambio

Durbin-Watson

Cambio en R

cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio en

F

1 ,095 3,157 1 30 ,086 1,993

a. Variables predictoras: (Constante), Growth

b. Variable dependiente: Gini

ANOVAb

Modelo

Suma de cua-

drados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión ,027 1 ,027 3,157 ,086a

Residual ,256 30 ,009

Total ,283 31

a. Variables predictoras: (Constante), Growth

b. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 77 | 97

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

B Error típ.

1 (Constante) ,359 ,024

Growth ,948 ,534

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes tipi-

ficados

t Sig.

Estadísticos de colinealidad

Beta Tolerancia FIV

1 (Constante) 15,169 ,000

Growth ,309 1,777 ,086 1,000 1,000

a. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 78 | 97

3.3 Inflación vs Gini

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables intro-

ducidas

Variables elimi-

nadas Método

1 Inflationa . Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: Gini

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado co-

rregida

Error típ. de la

estimación

1 ,003a ,000 -,033 ,09711

Resumen del modelob

Modelo

Estadísticos de cambio

Durbin-Watson

Cambio en R

cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio en

F

1 ,000 ,000 1 30 ,987 1,712

a. Variables predictoras: (Constante), Inflation

b. Variable dependiente: Gini

ANOVAb

Modelo

Suma de cua-

drados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión ,000 1 ,000 ,000 ,987a

Residual ,283 30 ,009

Total ,283 31

a. Variables predictoras: (Constante), Inflation

b. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 79 | 97

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

B Error típ.

1 (Constante) ,390 ,028

Inflation -,006 ,357

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes tipi-

ficados

t Sig.

Estadísticos de colinealidad

Beta Tolerancia FIV

1 (Constante) 14,178 ,000

Inflation -,003 -,016 ,987 1,000 1,000

a. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 80 | 97

3.4 Tasa de interés vs Gini

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables intro-

ducidas

Variables elimi-

nadas Método

1 Interest_Rate . Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: Gini

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado co-

rregida

Error típ. de la

estimación

1 ,091a ,008 -,025 ,09671

Resumen del modelob

Modelo

Estadísticos de cambio

Durbin-Watson

Cambio en R

cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio en

F

1 ,008 ,248 1 30 ,622 1,684

a. Variables predictoras: (Constante), Interest_Rate

b. Variable dependiente: Gini

ANOVAb

Modelo

Suma de cua-

drados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión ,002 1 ,002 ,248 ,622a

Residual ,281 30 ,009

Total ,283 31

a. Variables predictoras: (Constante), Interest_Rate

b. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 81 | 97

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

B Error típ.

1 (Constante) ,383 ,022

Interest_Rate ,142 ,285

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes tipi-

ficados

t Sig.

Estadísticos de colinealidad

Beta Tolerancia FIV

1 (Constante) 17,047 ,000

Interest_Rate ,091 ,498 ,622 1,000 1,000

a. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 82 | 97

3.5 Desempleo vs Gini

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables intro-

ducidas

Variables elimi-

nadas Método

1 Unemplyoment . Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: Gini

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado co-

rregida

Error típ. de la

estimación

1 ,322a ,104 ,074 ,09192

Resumen del modelob

Modelo

Estadísticos de cambio

Durbin-Watson

Cambio en R

cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio en

F

1 ,104 3,481 1 30 ,072 1,660

a. Variables predictoras: (Constante), Unemplyoment

b. Variable dependiente: Gini

ANOVAb

Modelo

Suma de cua-

drados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión ,029 1 ,029 3,481 ,072a

Residual ,253 30 ,008

Total ,283 31

a. Variables predictoras: (Constante), Unemplyoment

b. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 83 | 97

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

B Error típ.

1 (Constante) ,451 ,037

Unemplyoment -,632 ,339

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes tipi-

ficados

t Sig.

Estadísticos de colinealidad

Beta Tolerancia FIV

1 (Constante) 12,327 ,000

Unemplyoment -,322 -1,866 ,072 1,000 1,000

a. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 84 | 97

3.6 Impuesto a las empresas vs Gini

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables intro-

ducidas

Variables elimi-

nadas Método

1 Business_Tax . Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: Gini

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado co-

rregida

Error típ. de la

estimación

1 ,059a ,004 -,030 ,09694

Resumen del modelob

Modelo

Estadísticos de cambio

Durbin-Watson

Cambio en R

cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio en

F

1 ,004 ,106 1 30 ,747 1,767

a. Variables predictoras: (Constante), Business_Tax

b. Variable dependiente: Gini

ANOVAb

Modelo

Suma de cua-

drados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión ,001 1 ,001 ,106 ,747a

Residual ,282 30 ,009

Total ,283 31

a. Variables predictoras: (Constante), Business_Tax

b. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 85 | 97

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

B Error típ.

1 (Constante) ,376 ,046

Business_Tax ,032 ,098

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes tipi-

ficados

t Sig.

Estadísticos de colinealidad

Beta Tolerancia FIV

1 (Constante) 8,137 ,000

Business_Tax ,059 ,326 ,747 1,000 1,000

a. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 86 | 97

3.7 Ingresos por impuestos Vs Gini

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables intro-

ducidas

Variables elimi-

nadas Método

1 Tax_Revenue . Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: Gini

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado co-

rregida

Error típ. de la

estimación

1 ,308a ,095 ,059 ,09173

Resumen del modelob

Modelo

Estadísticos de cambio

Durbin-Watson

Cambio en R

cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio en

F

1 ,095 2,616 1 25 ,118 1,850

a. Variables predictoras: (Constante), Tax_Revenue

b. Variable dependiente: Gini

ANOVAb

Modelo

Suma de cua-

drados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión ,022 1 ,022 2,616 ,118a

Residual ,210 25 ,008

Total ,232 26

a. Variables predictoras: (Constante), Tax_Revenue

b. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 87 | 97

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

B Error típ.

1 (Constante) ,530 ,095

Tax_Revenue -,926 ,572

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes tipi-

ficados

t Sig.

Estadísticos de colinealidad

Beta Tolerancia FIV

1 (Constante) 5,603 ,000

Tax_Revenue -,308 -1,617 ,118 1,000 1,000

a. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 88 | 97

3.8 Gasto de gobierno vs Gini

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables intro-

ducidas

Variables elimi-

nadas Método

1 Expenditurea . Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: Gini

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado co-

rregida

Error típ. de la

estimación

1 ,750a ,562 ,544 ,06382

Resumen del modelob

Modelo

Estadísticos de cambio

Durbin-Watson

Cambio en R

cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio en

F

1 ,562 32,053 1 25 ,000 1,550

a. Variables predictoras: (Constante), Expenditure

b. Variable dependiente: Gini

ANOVAb

Modelo

Suma de cua-

drados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión ,131 1 ,131 32,053 ,000a

Residual ,102 25 ,004

Total ,232 26

a. Variables predictoras: (Constante), Expenditure

b. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 89 | 97

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

B Error típ.

1 (Constante) ,621 ,044

Expenditure -,813 ,144

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes tipi-

ficados

t Sig.

Estadísticos de colinealidad

Beta Tolerancia FIV

1 (Constante) 14,025 ,000

Expenditure -,750 -5,662 ,000 1,000 1,000

a. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 90 | 97

3.9 Gasto público en salud vs Gini

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables intro-

ducidas

Variables elimi-

nadas Método

1 Healtha . Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: Gini

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado co-

rregida

Error típ. de la

estimación

1 ,012a ,000 -,033 ,09710

Resumen del modelob

Modelo

Estadísticos de cambio

Durbin-Watson

Cambio en R

cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio en

F

1 ,000 ,004 1 30 ,950 1,712

a. Variables predictoras: (Constante), Health

b. Variable dependiente: Gini

ANOVAb

Modelo

Suma de cua-

drados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión ,000 1 ,000 ,004 ,950a

Residual ,283 30 ,009

Total ,283 31

a. Variables predictoras: (Constante), Health

b. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 91 | 97

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

B Error típ.

1 (Constante) ,385 ,070

Health ,059 ,935

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes tipi-

ficados

t Sig.

Estadísticos de colinealidad

Beta Tolerancia FIV

1 (Constante) 5,527 ,000

Health ,012 ,063 ,950 1,000 1,000

a. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 92 | 97

3.10 Gasto público en educación vs Gini

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables intro-

ducidas

Variables elimi-

nadas Método

1 Educationa . Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: Gini

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado co-

rregida

Error típ. de la

estimación

1 ,615a ,378 ,347 ,07897

Resumen del modelob

Modelo

Estadísticos de cambio

Durbin-Watson

Cambio en R

cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio en

F

1 ,378 12,168 1 20 ,002 2,198

a. Variables predictoras: (Constante), Education

b. Variable dependiente: Gini

ANOVAb

Modelo

Suma de cua-

drados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión ,076 1 ,076 12,168 ,002a

Residual ,125 20 ,006

Total ,201 21

a. Variables predictoras: (Constante), Education

b. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 93 | 97

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

B Error típ.

1 (Constante) ,505 ,035

Education -,516 ,148

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes tipi-

ficados

t Sig.

Estadísticos de colinealidad

Beta Tolerancia FIV

1 (Constante) 14,358 ,000

Education -,615 -3,488 ,002 1,000 1,000

a. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 94 | 97

3.11 Regresión conjunta

Estadísticos descriptivos

Media

Desviación tí-

pica N

Gini ,3855 ,10029 19

GDPxC $9.947813E3 $6.2866752E3 19

Growth ,0219 ,02910 19

Inflation ,0365 ,03310 19

Interest_Rate ,0605 ,05785 19

Unemplyoment ,1026 ,05246 19

Business_Tax ,4087 ,12112 19

Tax_Revenue ,1570 ,03131 19

Expenditure ,2970 ,09648 19

Health ,0737 ,01946 19

Education ,2205 ,12088 19

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables intro-

ducidas

Variables elimi-

nadas Método

1 Education, Infla-

tion, Inter-

est_Rate, Busi-

ness_Tax,

Growth, Un-

emplyoment,

Tax_Revenue,

GDPxC, Health,

Expenditure

. Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: Gini

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado co-

rregida

Error típ. de la

estimación

1 ,938a ,880 ,731 ,05201

P á g i n a 95 | 97

Resumen del modelob

Modelo

Estadísticos de cambio

Durbin-Watson

Cambio en R

cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio en

F

1 ,880 5,894 10 8 ,010 2,367

a. Variables predictoras: (Constante), Education, Inflation, Interest_Rate, Business_Tax, Growth, Unemplyoment,

Tax_Revenue, GDPxC, Health, Expenditure

b. Variable dependiente: Gini

ANOVAb

Modelo

Suma de cua-

drados gl

Media cuadrá-

tica F Sig.

1 Regresión ,159 10 ,016 5,894 ,010a

Residual ,022 8 ,003

Total ,181 18

a. Variables predictoras: (Constante), Education, Inflation, Interest_Rate, Business_Tax, Growth,

Unemplyoment, Tax_Revenue, GDPxC, Health, Expenditure

b. Variable dependiente: Gini

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

Coeficientes ti-

pificados

t Sig. B Error típ. Beta

1 (Constante) ,252 ,152 1,658 ,136

GDPxC 8,427E-7 ,000 ,053 ,239 ,817

Growth 1,107 ,733 ,321 1,509 ,170

Inflation ,126 ,572 ,041 ,220 ,831

Interest_Rate ,104 ,267 ,060 ,388 ,708

Unemplyoment ,211 ,334 ,110 ,632 ,545

Business_Tax ,227 ,121 ,275 1,874 ,098

Tax_Revenue ,665 ,628 ,208 1,058 ,321

Expenditure -,911 ,287 -,877 -3,173 ,013

Health 2,981 1,348 ,578 2,213 ,058

Education -,352 ,221 -,424 -1,589 ,151

a. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 96 | 97

3.12 Regresión conjunta modificada

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables intro-

ducidas

Variables elimi-

nadas Método

1 Education, In-

terest_Rate,

Business_Tax,

Growth,

GDPxC,

Tax_Revenue,

Unemplyoment,

Health, Ex-

penditure

. Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: Gini

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado

R cuadrado co-

rregida

Error típ. de la

estimación Durbin-Watson

1 ,938a ,880 ,760 ,04918 2,363

a. Variables predictoras: (Constante), Education, Interest_Rate, Business_Tax, Growth,

GDPxC, Tax_Revenue, Unemplyoment, Health, Expenditure

b. Variable dependiente: Gini

ANOVAb

Modelo

Suma de cua-

drados gl

Media cuadrá-

tica F Sig.

1 Regresión ,159 9 ,018 7,318 ,003a

Residual ,022 9 ,002

Total ,181 18

a. Variables predictoras: (Constante), Education, Interest_Rate, Business_Tax, Growth, GDPxC,

Tax_Revenue, Unemplyoment, Health, Expenditure

b. Variable dependiente: Gini

P á g i n a 97 | 97

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

Coeficientes ti-

pificados

t Sig. B Error típ. Beta

1 (Constante) ,250 ,143 1,746 ,115

GDPxC 5,148E-7 ,000 ,032 ,170 ,868

Interest_Rate ,089 ,244 ,051 ,363 ,725

Growth 1,128 ,687 ,327 1,642 ,135

Tax_Revenue ,714 ,556 ,223 1,284 ,231

Unemplyoment ,212 ,316 ,111 ,671 ,519

Business_Tax ,227 ,115 ,274 1,979 ,079

Expenditure -,926 ,264 -,891 -3,507 ,007

Health 3,087 1,190 ,599 2,594 ,029

Education -,359 ,207 -,433 -1,731 ,118

a. Variable dependiente: Gini