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Transferencias fiscales a provincias y convergencia en crecimiento y bienestar regional

Capello1, M., A. Figueras2, S. Freille3 y P. Moncarz45

Palabras Claves: Provincias, Transferencias, Convergencia Clasificación JEL: H77 - State and Local Government; Intergovernmental Relations

Abstract

A pesar de la existencia en Argentina desde hace varias décadas de un sistema de

transferencias fiscales fuertemente redistributivo entre provincias, y de que uno de sus

objetivos haya sido el logro de un grado de desarrollo similar entre jurisdicciones, no se ha

observado un proceso de convergencia económica entre las provincias pobres y las ricas.

Así lo atestiguan numerosos trabajos empíricos (Utrera y Koroch (1998 y 2000), Garrido,

Marina y Sotelsek (2002), Marina (2001), Figueras, Arrufat y de la Mata (2004) y Figueras,

Arrufat y Regis (2003).

No obstante, es probable que el sistema de transferencias redistributivas, aún con las

deficiencias existentes, haya logrado acortar las distancias existentes entre provincias en

aquellos indicadores que son afectados por el gasto provincial que dichas transferencias

ayudan a financiar: mortalidad infantil, niveles educativos de la población, déficit habitacional,

seguridad pública, etc. Intentar comprobar estas especulaciones constituye el principal

objetivo de este trabajo.

Las mayores transferencias a provincias normalmente devienen en mayor gasto público per

capita en las mismas, lo cual nada dice sobre su eficacia o efectividad para cumplir sus

objetivos. En consecuencia, este trabajo apuntará a verificar la efectividad del gasto

provincial evaluando directamente el comportamiento de aquellos indicadores que se supone

después de varios años de transferencias redistributivas deberían mostrar un impacto

favorable. Para ello de realizarán estimaciones econométricas para verificar el impacto de

1 FCE (UNC), FACEA (UCC) y IERAL de Fundación Mediterránea. 2 FCE – UNC 3 FCE – UNC 4 FCE – UNC 5 Se agradece la colaboración del Lic. Marcos Cohen Arazi y Lic. Gustavo Diarte, del DEF (FCE-UNC) y IERAL.

las transferencias nacionales sobre la evolución de dichos indicadores en el largo plazo, en

un período de al menos tres décadas.

Se intentará verificar también si existió convergencia o aproximación entre provincias

respecto a indicadores de salud, educación, vivienda, seguridad y otros, aún cuando se

conoce, como se adelantó, que no existió convergencia en crecimiento económico.

Transferencias fiscales a provincias y convergencia en

variables económicas y sociales

I. Introducción La economía argentina ha presentado históricamente una dualidad espacial: Litoral versus Interior. Esta conformación dual, que aún hoy perdura, nace en los mismos tiempos coloniales. La introducción del ferrocarril, después de 1870, originó en la economía argentina una fuerza centrípeta en torno al nodo litoraleño de Buenos Aires, que fue más poderosa que el pasado centrifugismo del Interior (operante durante los tiempos de la Organización Nacional). Esta dualidad, con centro de atracción en Buenos Aires, en vez de atenuarse se cristalizó de modo definitivo durante la implementación de la estrategia de sustitución de importaciones (una economía cerrada basada en el "mercadointernismo") entre las décadas de 1940 y 1980. Es, entonces, cuando se define en verdad, y decisivamente, un desarrollo concentrado en el Área que se ha llamado en algunos trabajos Frente Industrial del Litoral (FIL). En tales ensayos, se analiza la relación de dependencia funcional de las Economías Regionales del Interior (ERI) con el Frente Industrial del Litoral (FIL). Diversos factores contribuyeron a esa centralización (y dependencia funcional). Es muy importante destacar que toda la exploración analítica efectuada por los diversos autores hasta los años 90 se aplicaba sobre un escenario totalmente distinto al de hoy. Aquélla es una realidad que, en buena medida, nos es ya extraña. La internacionalización de los mercados, impulsada por el ritmo de la innovación tecnológica, torna aceleradamente en desactualizados nuestros análisis pasados. El mismo Mercosur genera un efecto espacial innegable. Se modifican las localizaciones óptimas preexistentes, pudiéndose generar cambios importantes de radicación al alterarse los incentivos. Dando lugar, por ende, a áreas receptoras y a áreas abandonadas.

Esto nos conduce al debate del polémico tema de la convergencia. En cuanto a este debatido fenómeno de la convergencia (o al menos de la evolución) en cuanto a las economías regionales ha tenido sus cultores en el caso argentino. Hace un par de décadas, los pocos trabajos sobre el particular tema regional eran resultado del esfuerzo de contados académico, como Alejandro Rofman y el dúo Nuñez Miñana-Porto, pero desde los años 80 esto ha revertido. Primero, en el plano de las finanzas públicas, con las señeras publicaciones de Alberto Porto sobre el tema de la coparticipación federal, y más recientemente con los trabajos de M. Capello & C. Ponce y Miguel Asensio (Premio Anual de la FACPCE 1995/96, sobre el Federalismo Fiscal); sin olvidar, por supuesto, la flamante publicación de la laboriosa Comisión Asesora del CPCE de Córdoba titulada "Coparticipación Federal de Impuestos" (CPCE, Córdoba, julio 1999). Es también interesante la publicación anual del Instituto de Investigaciones de la Bolsa de Comercio de Córdoba ("Balance de la Economía Argentina"), dirigido por Raúl Hermida. En su edición de 1998, en su segunda parte, y en especial en su Capítulo 9, constituye un destacable aporte al debate regional y a la evidencia empírica de la convergencia (o divergencia) entre provincias. Con respecto a estudios previos sobre la convergencia en indicadores de bienestar, como los que se intenta probar en este trabajo, se tiene la publicación de Guido Porto, "Las Economías Regionales en la Argentina" (Premio Arcor 1995), y que tuviera por antecedente un ensayo del mismo autor en la Reunión Anual de la AAEP de 1994. Tanto en este trabajo como en el que se

desarrolla a continuación, se encuentran evidencias de convergencia en variables que denotan directa o indirectamente grados de bienestar, como son las relacionadas con los niveles educativos de la población, la salud de la misma y la situación en materia de vivienda, entre otras. El trabajo se organiza de la siguiente manera: Primero se repasan rápidamente los resultados de estudios anteriores en materia de convergencia entre provincias argentinas. Luego se comenta sobre las posibilidades de la perfomance a largo plazo de las regiones, para paso seguido reflexionar brevemente sobre las economías regionales de Argentina. Posteriormente se plantean las hipótesis de convergencia en indicadores de bienestar entre las provincias argentinas, procediendo a su estimación. Se cierra con algunas reflexiones respecto a los resultados encontrados. II. Estudios de convergencia en provincias de Argentina

Este tema ha sido explorado por varios investigadores como G. Porto (en trabajos de 1994 y 1996), Willington (en 1998), Utrera y Koroch (en 1998), y recientemente Adriana Marina (en 1999, publicado en 2001).En estos trabajos se avanzó en lo atinente a convergencia beta y sigma, así como sobre las variables que afectan los “estados estacionarios”. Para un rápido vistazo presentamos el cuadro siguiente.

Cuadro 1 Antecedentes

En Willington (1998), se llega a la conclusión (basada empíricamente) que las variables fundamentales que definen los distintos “estados estacionarios” resultan ser el nivel inicial de producto y el stock de capital humano preexistente. En Utrera & Koroch(1998), se apunta que las cifras y evidencia que han trabajado indican un efecto positivo sobre el nivel de los “estados estacionarios” tanto de la educación como de la inversión pública; y un efecto negativo del gasto público corriente.

Autor Período Analizado

Convergencia Beta absoluta

Convergencia Beta condicionada

Convergencia Sigma

G. Porto(1994) 1953-1980 Se rechaza Se rechaza No calculada

G.Porto (1995 y 1996) PBG pc.

1980-1988 Se rechaza Se rechaza Se rechaza (aumenta sigma)

G.Porto(1995 y 1996) PBI pc.

1980-1988 No se rechaza No se rechaza (condicionada por infraestructura)

Se rechaza

Utrera y Koroch(1998)

1953-1994 Se rechaza No se rechaza No muestra tendencia definida

Adriana Marina (2001)

Diferentes subperíodos desde 1985 hasta 1994

Se rechaza (tanto para producto pc como para producto por trabajador)

Se acepta para producto pc 1959/94 y 1983/94. Se acepta también para producto por ocupado

No calculada

En cuanto hace a la convergencia (o su contracara, la persistencia de las desigualdades entre provincias, e incluso de divergencia en su evolución), en Willington se señala que “cada provincia converge a su propio estado estacionario y a una velocidad diferente del resto”. A su vez, la hipótesis de convergencia absoluta del PBGpc se rechaza tanto en Porto, como en Utrera & Koroch y en Adriana Marina(2001); pero se acepta una convergencia condicional “una vez que se mantiene constante el nivel de alfabetismo” (Utrera & Koroch, 98). A similar conclusión llega Marina, aunque con matices de acuerdo a los subperíodos de análisis (p.ej. se acepta una convergencia condicional para el período 1959-1994 y se rechaza para otros), señalándose que los condicionantes (en especial, la alfabetización para el período 1959-1994 y 1983-1994) corrigen de modo definido la “velocidad de convergencia”.

En Utrera & Koroch, se lee que el coeficiente Beta de 0.03 (y significativo

estadísticamente) con la condicionalidad del nivel de alfabetismo, constituye evidencia en contra de los modelos de crecimiento endógeno y a favor del neoclásico; y, de acuerdo a los resultados, las provincias argentinas convergerían a diferentes estados estacionarios, reduciendo las brechas que las separan de éstos a una tasa de aproximadamente el 3% anual y, como ya dijimos, las diferencias en el nivel de educación afectarían en forma favorable el nivel de dichos “estados estacionarios”.

En Russo & Ceña Delgado (2000), basándose en la Convergencia Sigma y otros

indicadores (Indice de Theil, Coeficiente de Gini y Coeficiente de Williamson), trabajando el período 1970-1995 (y subperíodos) llegan a la conclusión que, considerando el conjunto total de provincias, la divergencia ha aumentado en ese lapso, especialmente en el período 1980-1989. A su vez, cuando separan las provincias por niveles de ingreso per capita, perciben una convergencia dentro de cada grupo hacia valores de 0.40. Entendiéndose esto como un elemento que “reforzaría la hipótesis de diferencias de tipo estructural” (op.cit. 159).

Ahora bien, para evaluar el desempeño estructural de las economías

provinciales es preciso analizar las principales divisiones de la actividad productiva, con referencia especifica a cada una de ellas. En principio, el resultado esperable según la teoría neoclásica sería observar una evolución convergente en productividades (aquí aproximadas por los valores per cápita) para la totalidad de la actividad productiva y para cada una de las ramas de actividad, en virtud de los supuestos de partida del modelo: libre movilidad de los factores, igualación de los rendimientos esperados y de la existencia de rendimientos decrecientes de los factores. Según ello, se podría esperar que estos supuestos fueran más adecuados para sectores como la Industria manufacturera (GD3), la construcción (GD5) y los servicios gubernamentales y personales (GD9) por lo que a priori se esperaría, con mayor probabilidad, observar en ellos convergencia de productividades. En el otro extremo, las actividades primarias como la agricultura, ganadería y pesca (GD1) y minería (GD2), muy dependientes de factores específicos, fijos (no móviles), se presentarían como los sectores más propensos a experimentar diferencias persistentes en productividades entre provincias. Este análisis fue acometido en un trabajo, Figueras, Arrufat, De la Mata y Alvarez (2004), a partir de los datos, previo “filtro” por el método de HP, arribando a los resultados siguientes. En cuanto a variables pc, no se rechaza la hipótesis nula de convergencia a excepción de las GD4 y GD5. Es de señalar que en el trabajo previo sobre series sin filtrar (Figueras, Arrufat y Regis, 2003), contrario a lo esperado, se “aceptaba” la hipótesis de convergencia en todos los casos (PBGpc y productividad en GD). En lo que atañe a las velocidades de convergencia, merece señalarse la GD3 con 24.1% y GD2 con 20.6% de reducción de la brecha por período. En cuanto al R2 ajustado se destaca la mejora en las series filtradas para todos los casos, a excepción del PBGpc y de la GD5. Respecto a las variables condicionantes del crecimiento, recapitulando debemos decir que el trabajo a partir de series filtradas (purificadas de la influencia del ciclo) no representó un cambio sustancial en la determinación de las variables condicionantes del crecimiento, respecto a los resultados ya obtenidos a partir de datos crudos

(Figueras, Arrufat y Regis, 2003), y contrariamente a nuestra presunción, que era obtener variables significativas y con los signos “esperados”. III. La perfomance regional probable en el largo plazo

En un trabajo anterior (Figueras, Arrufat y Regis, 2003), expuesto en el marco de la AAEP, se llegaba a la conclusión de que la llamada hipótesis de convergencia absoluta para el Producto Bruto Geográfico por habitante (PBGpc) estaba ausente en el proceso económico argentino (según los datos trabajados)(6). En cambio, no se rechazaba la hipótesis de convergencia condicionada. Proceso éste que no implica en definitiva la aproximación entre los ingresos por habitante de las distintas provincias, pero sí al menos la presencia de indicios que señalan que cada provincia recorre su propio camino hacia un equilibrio de largo plazo (o de utilización eficiente de sus factores).

Pero como estas investigaciones se basaban en datos “en bruto”, la inquietud que

nos aquejaba era si los resultados se alterarían en presencia de series filtradas de sus variaciones cíclicas (tan bruscas en la economía argentina). Así acometimos otro trabajo (Figueras, Arrufat, de la Mata y Álvarez, 2004), utilizando datos corregidos a partir del filtro de Hodrick–Prescott para eliminar, o, al menos suavizar, las fluctuaciones cíclicas. Se obtuvieron conclusiones muy similares a las anteriores: rechazo de la convergencia absoluta y “aceptación” de la hipótesis de convergencia condicionada .

En consideración a la crítica de Danny Quah, quien señala como equivocado el

estudio de la características dinámicas de un sistema económico si se aplica la metodología por nosotros utilizada, sosteniendo además, en su ya famosa crítica a los trabajos de Barro y Sala-i-Martin, la posibilidad de una convergencia pero no hacia un único nivel de ingreso sino hacia dos niveles opuestos (uno alto y otro bajo, polarizando espacialmente la sociedad), se procedió a investigar esta posibilidad “bimodal”, siguiendo el esquema propuesto por el mismo Quah (1993), en Arrufat, Figueras, Blanco y De la Mata (2005).

Pasamos así al estudio de la distribución regional del ingreso per capita en términos

dinámicos (por vía de su distribución de probabilidad en la transición temporal de un momento del tiempo a otro), siguiendo como dijimos la línea sostenida por Quah, la cual consiste básicamente en:

ordenar las regiones en categorías (respecto a un valor considerado base, en general el

valor de la media del ingreso) tanto para un momento inicial como para un momento final;

calcular las probabilidades que surgen del cuadro de doble entrada resultante del paso anterior; en otras palabras aplicar las denominadas cadenas de Markov.

En rigor, en este tema y herramental nos precedieron al menos dos trabajos

relevantes para el caso argentino: el de Utrera y Koroch (2000) (en “Regional Convergence in Argentina: Empirical Evidence”), que analiza la evolución de los PBG per cápita entre los años 1961-1994; y el de Garrido, Marina, Sotelsek (2002) (en “Dinámica de la distribución del producto a través de las provincias Argentinas”), que trabaja el fenómeno para el período 1970-1995.

De acuerdo a nuestra investigación mencionada (Arrufat, Figueras, Blanco y De la Mata,2005), los resultados empíricos sugieren que no todos los estratos definidos resultan ser estados accesibles y comunicados (en otras palabras, si una provincia inicialmente es 6 Nuestra labor abarca el período 1980-1998, y para las series de PBG se utilizó como fuentes datos de CFI (a precios de 1993)y para población los datos provienen de INDEC.

rica no culminará siendo pobre) sino que se da la presencia de estados o niveles recurrentes. De allí que puede decirse que, sobre la base de la experiencia histórica del periodo 1986 a 1998, no surge evidencia de convergencia, apuntando, por el contrario, a la existencia de dos estados finales ubicados en los extremos de la distribución (en la categoría más pobre; y en la más rica), y cuyas participaciones de población fueron analizadas (dando por resultado que se concentraría en el cuarto estrato, el más próspero, el 71% de la población; y en el primero, el más pobre, el 29% restante). Se produciría así una clara polarización económica en el espacio geográfico argentino, contrariamente a la idea de “aproximación” en los niveles de ingreso que el supuesto general de la teoría (rendimientos decrecientes del capital) predice. IV. Breves reflexiones sobre las economías regionales de Argentina

Según hemos visto en los acápites anteriores, los datos sugieren la ausencia de un

proceso de convergencia. Es decir que, en Argentina, a pesar de la existencia, desde décadas atrás, de un sistema de transferencias fiscales fuertemente redistributivo entre provincias, y con intenciones “equiparadoras”, no se observa un definido proceso de convergencia económica entre las regiones pobres y las ricas. Los intentos de encontrar principios explicativos a esta pregunta vienen constituyendo desde tiempo atrás un objetivo principal de nuestras investigaciones.

En trabajos anteriores, se ha concluido en que precisamente la existencia de ese sistema de transferencias fiscales fuertemente redistributivas, tal como funciona en Argentina, puede generar varios fenómenos negativos.

De acuerdo a una primera aproximación empírica efectuada en Capello y Figueras (2006) y Capello, Figueras, Grión y Moncarz (2008), en las provincias argentinas pueden visualizarse ciertos rasgos que parecen denotar un comportamiento “no benevolente” en el uso de las transferencias federales por parte de los gobiernos provinciales, en el sentido de que son afectadas excesivamente a la contratación del factor productivo trabajo. Esto acontece en contraposición a lo que postula el modelo tradicional de gobiernos benevolentes, que ante tal situación predice no sólo una suba del gasto sino también una baja en la presión impositiva legal en los gobiernos que reciben transferencias. En todo caso, en los gobiernos provinciales receptores parece existir una disminución de “facto” en la presión impositiva efectiva, posiblemente debido a la presencia de menores incentivos para recaudar eficientemente los impuestos locales.

Según hemos señalado, en Argentina no se observa un proceso de convergencia económica diferencial entre Regiones por el cual las provincias más rezagadas hayan acortado sus diferencias económicas con las provincias más avanzadas, a pesar de la presencia constante de voluminosas transferencias fiscales redistributivas (Figueras, Arrufat y Regis, 2003; Arrufat, Figueras et alter, 2004)

características económicas se comportan como “baumolianos” por causas institucionales” (legales o sindicales, por ejemplo) (para ampliar Cfr. Llach, en Villanueva, 1988).

Recuérdese que la pregunta que nos hacemos con vistas a la economía espacial, y para la cual ensayamos respuesta, es por qué no se dio la convergencia en el nivel económico de las distintas regiones.

Veamos un simple planteo conceptual. Digamos sencillamente que el precio se conforma por componentes: salario (W), insumos (MP), beneficio (B) transporte (CT) y costos fiscales (CF). Si suponemos razonablemente que:

a) el grueso de la demanda se localiza en el centro porteño (o se embarca allí para su destino final);

b) los empresarios pretenden el mismo beneficio cualquiera sea su localización. Entonces tendremos que:

P=W+MP+B+CT+CF

De donde, llegamos a que:

B= P - (W+NP+CT+CF)

Es obvio que si la producción desde Jujuy a Buenos Aires debe afrontar un costo de transporte, para mantener idéntico beneficio que una planta localizada directamente en el Gran Buenos Aires deberá existir una compensación en otro rubro, en general salario (o costo fiscal). Si esta compensación no se da, se opera la concentración en el núcleo de demanda (para el caso, el nudo litoraleño).

Aquí aparece la presencia de un mercado de trabajo “baumoliano” nacional, que era posible de sostener por el área que se apropiaba del “excedente” (que operaba como Centro, en el lenguaje de Samir Amin) vía precios relativos (o, si se quiere, en lenguaje de la CEPAL, “términos de intercambio”, aunque internos) pero no era posible de soportar económicamente por la región que lo cedía: el Interior.

Digamos antes de continuar que en lo conceptual, desde hace años venimos

distinguiendo dos territorios sobre el mapa de la República Argentina: la franja industrial del litoral (que llamamos FIL) que va desde La Plata hasta Rosario; y el resto de las regiones del interior (que llamamos ERI, Economías Regionales del Interior) (Figueras, 1991, a y b; Díaz Cafferata & Figueras, 1999)

Al penalizarse al sector agrario (sector de exportables en el cual, se supone, las

economías regionales del interior se especializan), como lógica consecuencia el desempleo creció en las ERI (incluyendo la propia pampa húmeda). Ante la presión social, el Estado aplica la política fiscal (cuya demanda principal se dirige al sector doméstico); y, como estrategia dentro de la misma expande el empleo público en las ERI (Cfr. A. Porto, 1985). Todo esto perjudica los "precios relativos regionales" con vistas a una expansión de su sector de transables.

En la realidad, cierto es que se cumple que el salario en las ERI es menor que el

salario en el FIL (WERI WFIL) pero sin un diferencial salarial suficiente; (y con una sustancial expansión del empleo estatal.) Por otro lado, tenemos que el ingreso por habitante en las ERI es menor que el ingreso per capita en el FIL (YERI < YFIL). Además, el empleo público respecto de la PEA crece en las ERI más que en el FIL (Porto, 1985).

Es decir que el diferencial de salarios necesario para compensar mayores costos no

se presentó por la operatoria de este mercado laboral, que hemos catalogado como

“baumoliano”, siguiendo a Llach, 1988 (en Villanueva, 1988). Reiteremos entonces que este diferencial no ha existido (al menos en grado suficiente) por:

a) la presencia de un mercado laboral "integrado" a nivel nacional (esto es, con

remuneraciones similares), con los salarios de los empleados públicos nacionales como correa de transmisión, en el cual no se paga la labor por productividad (Figueras, 1992);

b) la generación por el Estado Provincial de una demanda laboral con productividad marginal negativa, pero que fija un precio de reserva del factor por encima de lo soportable económicamente, dado el desarrollo de las fuerzas productivas de la Región. En el trabajo Fiscal transfers, public sector wage premium and the effects on private

wages, Capello, Figueras, Freille y Moncaz demuestran, usando una Ecuación de Mincer, que el sector público paga un premio salarial con respecto al sector privado. En el caso de las provincias argentinas, dicho premio es mayor mientras mayores sean las transferencias recibidas, lo cual resulta particularmente notable en el caso de los trabajadores de baja calificación.

La ausencia de estos salarios diferenciales (sustituidos por "salarios

institucionales", o de convenio nacional por sector), principal mecanismo compensador de costos mayores en otros rubros, determinó que los inversores potenciales se tornaran cada vez más reticentes a aplicar capital en áreas espacialmente periféricas, impidiendo, de tal modo, la convergencia que la teoría hacía prever(7).

En Figueras 1991, con un sencillo planteo microeconómico se observan los efectos

espaciales de concentración en los núcleos a priori más prósperos que genera la presencia de salarios idénticos en regiones con diferencias de productividad (tal situación ha sido testeada empíricamente, para los Estados Unidos, en Kaufman & Foran, 1971). V. Estimación de convergencia en variables económicas y sociales en provincias

La discusión sobre convergencia regional se enriquece al analizar cuáles son los determinantes últimos de la convergencia, resaltándose el rol complementario de las políticas de los gobiernos. En este sentido, normalmente ha quedado pendiente el estudio de la convergencia de los niveles de “bienestar”, medido por indicadores alternativos al producto per cápita. Ello por cuanto es posible que el nivel de ingreso no sea un indicador adecuado para la medición del bienestar, dado que no refleja la posibilidad de acceder a conocimientos, a un conjunto mínimo de bienes y servicios, al desarrollo humano, etc.

Guido Porto (1994) investiga la convergencia de producto per cápita para el período

1953-1980, pero también de “bienestar”, medido por indicadores como analfabestismo, mortalidad bruta e infantil, nivel de desarrollo, hogares con necesidades básicas insatisfechas, etc. El autor observa un fuerte proceso de convergencia en dichos indicadores alternativos de “bienestar” disponibles.

En este trabajo se estima si existió un proceso de convergencia en variables que

pueden ser directamente influenciadas por el gasto provincial, dado que se trata de

7 Si abandonamos el planteo neoclásico y analizamos desde el marco conceptual del marxismo podemos decir, brevísimamente, que pese a su presencia, no juega la mecánica del Ejercito Industrial de Reserva sostenido por Marx; con lo cual no operarían, para el crecimiento hacia "estadios superiores", las leyes de acumulación del modo capitalista.

variables que dependen, entre otros factores, de servicios de competencia subnacional: educación, salud y vivienda.

Con ese fin, y de acuerdo a la disponibilidad de datos existentes, se consideraron

distintas especificaciones econométricas para probar las hipótesis de convergencia. La principal fuente de información relevada para todas las provincias argentinas -de manera uniforme- es la que se origina en los Censos Nacionales de Población y Vivienda.

En la literatura sobre convergencia económica se ha dado lugar a un gran debate acerca de las diferentes limitaciones propias de los métodos que más popularidad han alcanzado. Inicialmente, los trabajos utilizaron datos de corte transversal en dos momentos en el tiempo y a partir de ellos se realizaba una estimación simple procurando probar la existencia de una relación negativa entre el nivel inicial de la variable (en particular se trataba del PIB per cápita). Una crítica que suele hacerse a este enfoque, es que la utilización de una regresión de corte transversal está basada en datos de momentos puntuales en el tiempo, que puede no ser suficiente para probar un proceso dinámico de convergencia.

Así mismo, surgieron sucesivas críticas a la forma de especificar la relación de convergencia, pues conllevaba el inconveniente evidenciado en que los resultados estaban seriamente influidos por la selección de los periodos de análisis.

Con el desarrollo del concepto de convergencia beta condicionada se planteó la posibilidad que las regiones tuvieran un proceso de convergencia, pero que cada una tuviera un estado estacionario diferente (en la práctica a través de la incorporación de otras variables en la especificación). En muestras relativamente pequeñas la incorporación de variables de control y ficticias para lograr una especificación más realista del problema era muy dificultosa. El problema de la pérdida importante de grados de libertad no podía ser solucionado a través de la ampliación de la muestra, al menos en su dimensión transversal. Es decir, si las regiones bajo estudio ya estaban determinadas por el problema que se estaba abordando, incluir otras para tener una muestra mayor hubiera traído consigo nuevos inconvenientes.

De esta manera, el uso de la técnica de datos de panel surgió como una alternativa interesante. Combinar muestras de corte transversal (por ejemplo información de diferentes provincias) con la noción de serie de tiempo, permitió incrementar de manera importante la cantidad de elementos incluidos en la muestra, lo que ayudó a obtener resultados estadísticos más robustos.

Uno de los principales inconvenientes que esta innovación trajo consigo fue la

dificultad de conciliar el sentido intuitivo de las hipótesis de convergencia como estaban definidas originalmente con las nuevas especificaciones, más complejas para ser interpretadas.

En el presente trabajo se realizaron diversas estimaciones para diferentes variables

proxy de bienestar, tanto desde la tradición de los análisis de sección cruzada considerando dos puntos en el tiempo, como a través del uso de la técnica de datos de panel. En este último caso, permitiendo la existencia de efectos fijos por provincia y por año. Esto implica suponer que las diferencias no explicadas por las variables regresoras se manifiestan en un efecto fijo durante todo el período de análisis. La incorporación de estos elementos está sugerida por basta literatura empírica sobre convergencia en crecimiento económico.

A continuación se detallan las especificaciones utilizadas, en las que a las variables de bienestar consideradas genéricamente las representamos con la letra Y.

a. Regresión cross-section con datos censales

0 0 0, , , ,ln lni t i i iY Y IC

0, , :i tY tasa de crecimiento promedio anual de la variable Y entre los censos del año “t” y

del año “0”, para la provincia i. 0, :iY valor de la variable Y en el censo del año “0”, para la provincia i.

0, :iIC ingreso por coparticipación (per capita en $ de 2001), en el año “0” para la provincia i.

Así especificada, la anterior ecuación se corresponde con la idea de convergencia beta condicionada. Se la estima, también, sin incluir a ICi,0 como variable independiente, dando lugar a la prueba de la hipótesis de la convergencia beta absoluta. b. Regresión panel-data con datos censales

1 1 1, , , , ,ln lni t t i t i t t i i tY Y IC u

1, , :i t tY

tasa de crecimiento promedio anual de la variable Y entre el censo del año “t” y el

censo anterior (t-1), para la provincia i. 1, :i tY

valor de la variable Y en el censo anterior (t-1), para la provincia i.

1, :i tIC

ingresos por coparticipación (per capita en $ de 2001), en el año del censo anterior (t-1), para la provincia i.

:t efecto fijo para año t. :iu efecto fijo para provincia i.

La anterior ecuación se corresponde con la idea de convergencia beta condicionada. Se la estima, también, sin incluir a ICi,0 como variable independiente, dando lugar a la prueba de la hipótesis de la convergencia beta absoluta. c. Regresión panel-data con datos anuales

, , , , ,ln lni t t j i t j i t j t i i tY Y IC u

, , :i t t jY

tasa de crecimiento promedio anual de la variable Y entre los años “t” y “t-j”, para la provincia i.

, :i t jY

valor de la variable Y en el año “t-j”, para la provincia i.

1, :i tIC

ingresos por coparticipación (per capita en $ de 2001), en el año “t-j”, para la provincia i.

:t efecto fijo para año t. :iu efecto fijo para provincia i.

Se realizan 10 regresiones, con j=1 hasta j=10.

Así especificada, la anterior ecuación se corresponde con la idea de convergencia beta condicionada. Se la estima, también, sin incluir a ICi,0 como variable independiente, dando lugar a la prueba de la hipótesis de la convergencia beta absoluta.

Resultados sobre la base de información censal

En todos los casos, se excluye de la estimación a los registros correspondientes a Ciudad Autónoma de Buenos Aires y a Tierra del Fuego, dado que dichos distritos presentan características muy diferentes de las del resto de las provincias.

A continuación se presentan los resultados propios de las especificaciones mencionadas en los incisos a y b. A través del uso del signo asterisco se señala la significatividad estadística que cada estimador evidencia. Así, el valor de probabilidad asociado al estadístico t de Student correspondiente a la estimación se representará como sigue: *** significativo al 1%, ** al 5% y * al 10%. Cuando el coeficiente no esté acompañado de signo asterisco alguno, se tratará de un estimador que acerca del cual no puede probarse que sea estadísticamente diferente de cero. Dada la heterogeneidad de los datos utilizados, el análisis de la convergencia se restringirá a cada variable en particular y no al conjunto. Educación

En primera instancia, se presenta la estimación para la variable Escolarización primaria, que se define como el porcentaje de población entre 5 y 12 años (en edad escolar) que efectivamente asiste a la escuela. Como puede apreciarse en la siguiente tabla, la hipótesis de convergencia beta se mantiene para todos los periodos analizados. El coeficiente representativo de la influencia de la coparticipación sobre la variable considerada resulta no significativo en la mayoría de los casos, y de valor muy reducido en el caso contrario. No puede probarse que los envíos de fondos de coparticipación tengan un efecto sobre la escolarización primaria, aunque el signo de tal relación sería positivo. La estimación de datos de panel da por resultado un coeficiente de mayor valor absoluto. Escolarización Primaria Coeficiente Beta condicional Año de comparación Año base 1980 1991 2001

1970 -0.0548*** -0.0346*** -0.0288*** 1980 -0.0424*** -0.0387*** 1991 -0.0532***

Coeficiente Coparticipación Año de comparación Año base 1980 1991 2001

1970 0.0022 0.0009** 0.0002 1980 -0.0007 -0.0001 1991 -0.0000

Estimación con especificación de datos de panel Coeficiente Beta condicional -0.0770*** Coeficiente Coparticipación -0.0012

Escolarización primaria. Periodo 1970-1980

Escolarización Primaria Coeficiente Beta absoluto Año de comparación Año base 1980 1991 2001

1970 -0.0543*** -0.0344*** -0.0287*** 1980 -0.0440*** -0.0390*** 1991 -0.0531***

Estimación con especificación de datos de panel Coeficiente Beta absoluto -0.0772***

0,000

0,002

0,004

0,006

0,008

0,010

0,012

0,014

0,016

0,018

4,30 4,35 4,40 4,45 4,50 4,55

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0-19

70

ln año 1970


0,0000,0010,0020,0030,0040,0050,0060,0070,0080,0090,010

4,30 4,35 4,40 4,45 4,50 4,55

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ln año 1970


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0,008

4,30 4,35 4,40 4,45 4,50 4,55

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70

ln año 1970


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0,007

4,40 4,45 4,50 4,55 4,60

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ln año 1980


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4,40 4,45 4,50 4,55 4,60

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ln año 1980


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0,003

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0,005

0,006

4,46 4,48 4,50 4,52 4,54 4,56 4,58 4,60Varia

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200

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91

ln año 1991

En el caso de la Escolarización secundaria, construida como el porcentaje de matriculados en las instituciones de enseñanza media en relación al total de la población se obtienen resultados favorables en relación con las hipótesis planteadas. El coeficiente beta negativo y significativo en todas las estimaciones sugiere que existe una relación inversa entre el nivel inicial de la variable y su crecimiento. Las provincias cuyo nivel de escolarización es menor en un momento dado ven crecer el mismo a tasas más altas en los años sucesivos. En este caso, se obtiene evidencia de una mayor influencia de la coparticipación. A mayor nivel de transferencias recibidas por coparticipación en el año base, mayor es la tasa de crecimiento de la variable considerada en los años siguientes. La estimación de datos de panel da por resultado un coeficiente de mayor valor absoluto.

Escolarización secundaria Coeficiente Beta condicional Año de comparación Año base 1980 1991 2001

1970 -0.0616*** -0.0440*** -0.0332*** 1980 -0.0433** -0.0359*** 1991 -0.0290***


1970 0.0227*** 0.0119*** 0.0064** 1980 0.0078 0.0030 1991 -0.0029


Escolarización Secundaria. Periodo 1980-1970

0,000

0,010

0,020

0,030

0,040

0,050

0,060

0,070

0,080

-3,90 -3,70 -3,50 -3,30 -3,10 -2,90 -2,70 -2,50

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ln año 1970


0,000

0,010

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0,030

0,040

0,050

0,060

0,070

-3,90 -3,70 -3,50 -3,30 -3,10 -2,90 -2,70 -2,50

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199

1-19

70

ln 1970


Escolarización secundaria Coeficiente Beta absoluto Año de comparación Año base 1980 1991 2001

1970 -0.0729*** -0.0499*** -0.0364*** 1980 -0.0398** -0.0345*** 1991 -0.0310***


0,000

0,005

0,010

0,015

0,020

0,025

0,030

0,035

0,040

-3,90 -3,70 -3,50 -3,30 -3,10 -2,90 -2,70 -2,50Va

riaci

ón 2

001-

1970

ln año 1970


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0,030

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0,050

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-3,70 -3,50 -3,30 -3,10 -2,90 -2,70 -2,50

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ln año 1980


-0,005

0,000

0,005

0,010

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0,020

0,025

0,030

-3,70 -3,50 -3,30 -3,10 -2,90 -2,70 -2,50

Varia

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80

ln año 1980


-0,035

-0,030

-0,025

-0,020

-0,015

-0,010

-0,005

0,000-2,90 -2,80 -2,70 -2,60 -2,50 -2,40 -2,30

Varia

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1-19

91ln año 1991

En el caso del Analfabetismo, definido como el porcentaje de población incapaz de leer y escribir, el coeficiente beta resulta no significativo en algunos casos, y de signo contrario al esperado en los otros. Un coeficiente de signo positivo, en este caso, implica que las provincias con mayor nivel de analfabetismo en el año base tienen una variación mayor en el futuro. Dado que las tasas de analfabetismo de todas las provincias se reducen en el tiempo, este resultado significa que aquellas con niveles más altos en origen lo reducen a menor tasa (en valor absoluto). Puede resultar un poco confuso por el sentido opuesto que tienen las variables (analfabetismo es algo negativo socialmente mientras que la escolarización tiene un sentido inverso).

Por otro lado, el coeficiente asociado a la influencia de las transferencias por coparticipación también muestra un sentido coherente con lo esperado. A mayores transferencias en el año base menor es la variación en el analfabetismo -en puntos porcentuales-, o alternativamente la reducción es mayor en valor absoluto. Al realizar la estimación de datos de panel el resultado cambia de signo y se determina un coeficiente de mayor validez estadística. Analfabetismo Coeficiente Beta condicional Año de comparación Año base 1980 1991 2001

1970 -0.0030 0.0012 0.0023 1980 0.0055** 0.0055*** 1991 0.0056***


1970 -0.0077* -0.0069*** -0.0058*** 1980 -0.0039 -0.0040** 1991 -0.0030*

Estimación con especificación de datos de panel Coeficiente Beta condicional -0.0658*** Coeficiente Coparticipación 0.0021

Tasa de analfabetismo. Periodo 1980-1970

Analfabetismo Coeficiente Beta absoluto Año de comparación Año base 1980 1991 2001

1970 -0.0029 0.0013 0.0024 1980 0.0051** 0.0051** 1991 0.0051***


-0,040

-0,035

-0,030

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-0,015

-0,010

-0,005

0,0000,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50

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0-19

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ln año 1970


-0,045

-0,040

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-0,030

-0,025

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-0,010

-0,005

0,0000,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50

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70

ln año 1970


-0,045

-0,040

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0,0000,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50

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ln año 1970


-0,060

-0,050

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0,0000,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50

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ln año 1980


-0,050

-0,045

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-0,005

0,0000,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50

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ln año 1980


-0,050

-0,045

-0,040

-0,035

-0,030

-0,025

-0,020

-0,015

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-0,005

0,0000,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00

Varia

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200

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91

ln año 1991

Necesidades Básicas Insatisfechas

En el caso de Necesidades Básicas Insatisfechas8, debe tenerse presente que esta variable contiene información de múltiples dimensiones, incluidas algunas de las consideradas individualmente en otros apartados. En este caso no se prueba la existencia de convergencia del tipo beta. Las provincias con mayor porcentaje de hogares con NBI en el año base lo reducen menos en los años siguientes. La coparticipación presenta un coeficiente con el signo esperado.

Como en el caso analizado previamente, la estimación de panel (que incluye transversalmente a los diferentes censos) ofrece una explicación diferente. Desde esa

8 Que se define como el porcentaje de hogares que presenta alguna de las siguientes carencias: Hacinamiento -más de tres personas por cuarto-, una vivienda de tipo inconveniente (pieza de inquilinato, vivienda precaria u otro tipo, lo que excluye casa, departamento y rancho), hogares que no tienen retrete, hogares que tienen al menos un niño en edad escolar (6 a 12 años) que no asiste a la escuela, hogares que tienen cuatro o más personas por miembro ocupado, cuyo jefe no hubiese completado el tercer grado de escolaridad primaria.

perspectiva existiría convergencia, lo cual señala diferencias importantes entre períodos. La estimación condicionada presenta resultados más significativos que la correspondiente a la convergencia beta absoluta. Necesidades Básicas Insatisfechas Coeficiente Beta condicional Año de comparación Año base 1991 2001

1980 0.0082** 0.0061*** 1991 0.0041

Coeficiente Coparticipación Año de comparación Año base 1991 2001

1980 -0.0061 -0.0115*** 1991 -0.0125***


Necesidades Básicas Insatisfechas. Periodo 1991-1980

-0,060

-0,050

-0,040

-0,030

-0,020

-0,010

0,000-1,80 -1,60 -1,40 -1,20 -1,00 -0,80 -0,60 -0,40 -0,20 0,00

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ln año 1980


-0,040

-0,035

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-0,010

-0,005

0,000-1,80 -1,60 -1,40 -1,20 -1,00 -0,80 -0,60 -0,40 -0,20 0,00

Varia

cion

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80

ln año 1980


Necesidades Básicas Insatisfechas Coeficiente Beta absoluto Año de comparación Año base 1991 2001

1980 0.0063 0.0027 1991 -0.0007


-0,045

-0,040

-0,035

-0,030

-0,025

-0,020

-0,015

-0,010

-0,005

0,000-2,50 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00

Varia

cion

200

1-19

91

ln año 1991

Salud – Esperanza de vida al nacer

Tomando como variable a la Esperanza de vida al nacer, se obtienen coeficientes beta de signo negativo de acuerdo a lo esperado. Las provincias de mayor esperanza de vida al origen muestran un crecimiento menor en la misma con el correr de los años, favoreciendo que las provincias se aproximen entre sí en términos de esta variable. No se encuentra evidencia suficiente para probar que la coparticipación tenga un efecto positivo sobre este indicador, aunque el signo coincide con el esperado. La estimación de panel determina un coeficiente de convergencia de mayor valor absoluto y se mantiene la no significatividad del coeficiente estimado para las transferencias del sistema de coparticipación.

Esperanza de vida Coeficiente Beta condicional Año de comparación Año base 1991 2001

1980 -0.0379*** -0.0209*** 1991 -0.0064


1980 0.0003 0.0004 1991 0.0003


Esperanza de vida al nacer. Periodo 1991-1980

Esperanza de vida Coeficiente Beta absoluto Año de comparación Año base 1991 2001

1980 -0.0397*** -0.0234*** 1991 -0.0097


0,000

0,001

0,002

0,003

0,004

0,005

0,006

0,007

4,14 4,16 4,18 4,20 4,22 4,24 4,26 4,28Va

riaci

on 1

991-

1980

ln año 1980


0,000

0,001

0,002

0,003

0,004

0,005

0,006

0,007

4,14 4,16 4,18 4,20 4,22 4,24 4,26 4,28

Varia

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ln año 1980


0,000

0,001

0,002

0,003

0,004

0,005

0,006

0,007

4,22 4,23 4,24 4,25 4,26 4,27 4,28 4,29 4,30

Varia

cion

200

1-19

91

ln año 1991

Salud – Mortalidad Materna

En el caso de la variable Mortalidad materna, se confirma la hipótesis de convergencia beta para los periodos considerados, tanto en las regresiones simples como en la estimación de panel. En el caso del coeficiente correspondiente a las transferencias de coparticipación, se obtienen estimaciones no significativas en la mayoría de los casos y de signo opuesto al esperado. Mortalidad materna Coeficiente Beta condicional Año de comparación

Mortalidad Materna Coeficiente Beta absoluto Año de comparación Año base 1991 2001

1980 -0.0518* -0.0190** 1991 -0.0367**


Año base 1991 2001 1980 -0.0544** -0.0195** 1991 -0.0466**


1980 0.0668** 0.0147 1991 0.0244


Mortalidad Materna. Periodo 1991-1980

-0,150

-0,100

-0,050

0,000

0,050

0,100

0,150

0,200

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00

Varia

cion

199

1-19

80

ln año 1980


-0,100

-0,080

-0,060

-0,040

-0,020

0,000

0,020

0,040

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00

Varia

cion

200

1-19

80

ln año 1980


-0,200

-0,150

-0,100

-0,050

0,000

0,050

0,100

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50

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cion

200

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91

ln año 1991

Salud – Mortalidad Infantil

Al considerar la Mortalidad infantil se consiguen coeficientes beta de signo negativo implicando que las provincias que tienen un mayor nivel en el año base logran reducirlo más en los años siguientes, en promedio. Respecto de la coparticipación, el resultado es ambiguo y la significatividad es baja o nula. Al realizarse la estimación de panel, se refuerza la prueba de la convergencia beta, al tiempo que no se agregan pruebas favorables respecto de la influencia de las transferencias de coparticipación. Mortalidad Infantil Coeficiente Beta condicional Año de comparación Año base 1991 2001

1980 -0.0240** -0.0145* 1991 -0.0311*


1980 -0.0117* -0.0014 1991 0.0111


Mortalidad Infantil. Periodo 1991-1980

Mortalidad Infantil Coeficiente Beta absoluto Año de comparación Año base 1991 2001

1980 -0.0285** -0.0150* 1991 -0.0273*


-0,070

-0,060

-0,050

-0,040

-0,030

-0,020

-0,010

0,000

2,70 2,90 3,10 3,30 3,50 3,70 3,90 4,10

Varia

cion

199

1-19

80

ln año 1980


-0,060

-0,050

-0,040

-0,030

-0,020

-0,010

0,000

2,70 2,90 3,10 3,30 3,50 3,70 3,90 4,10

Varia

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200

1-19

80

ln año 1980


-0,080

-0,070

-0,060

-0,050

-0,040

-0,030

-0,020

-0,010

0,000

0,010

0,020

0,030

2,70 2,80 2,90 3,00 3,10 3,20 3,30 3,40 3,50 3,60

Varia

cion

200

1-19

91

ln año 1991

Vivienda – Vivienda inconveniente

Si se considera la variable Vivienda inconveniente, construida como el porcentaje de viviendas que no constituyen un hábitat apropiado9, las pruebas correspondientes a los diferentes periodos ofrecen resultados contradictorios, probándose la hipótesis beta solo para el periodo 1980-1991. La estimación del coeficiente correspondiente a la coparticipación también ofrece un resultado ambiguo. En el caso de la estimación de datos de panel el coeficiente beta respalda la hipótesis de convergencia beta y sugiere que la coparticipación ayuda a reducir la proporción de viviendas de tipo inconveniente. Vivienda inconveniente Coeficiente Beta condicional Año de comparación Año base 1991 2001

1980 -0.0453*** 0.0044 1991 0.0612***


1980 0.0313*** -0.0093 1991 -0.0723***


Vivienda inconveniente. Periodo 1991-1980

-0,160

-0,140

-0,120

-0,100

-0,080

-0,060

-0,040

-0,020

0,000-3,30 -3,10 -2,90 -2,70 -2,50 -2,30 -2,10 -1,90 -1,70 -1,50

Varia

cion

199

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80

ln año 1980

9 Como por ejemplo: casillas, piezas en inquilinatos, piezas en hotel o pensión, locales no construidos para ser habitados y/o viviendas móviles

Vivienda inconveniente Coeficiente Beta absoluto Año de comparación Año base 1991 2001

1980 -0.0459*** 0.0045 1991 0.0079



-0,090

-0,080

-0,070

-0,060

-0,050

-0,040

-0,030

-0,020

-0,010

0,000-3,30 -3,10 -2,90 -2,70 -2,50 -2,30 -2,10 -1,90 -1,70 -1,50

Varia

cion

200

1-19

80

ln año 1980


-0,100

-0,080

-0,060

-0,040

-0,020

0,000

0,020

0,040

0,060

0,080

0,100

0,120

-4,00 -3,80 -3,60 -3,40 -3,20 -3,00 -2,80 -2,60 -2,40 -2,20 -2,00

Varia

cion

200

1-19

91

ln año 1991

Vivienda – Propietarios

Cuando se considera la variable Propietarios, concebida como el porcentaje de hogares habitados por sus propietarios, se respalda la hipótesis de convergencia beta para todos los periodos considerados. No se encuentra evidencia fuerte para el coeficiente asociado a la coparticipación, aunque para el periodo 1991-2001 se obtiene el signo esperado y cierta significatividad. Propietarios Coeficiente Beta condicional Año de comparación Año base 1991 2001

1980 -0.0708*** -0.0420*** 1991 -0.0197*


1980 -0.0004 0.0009 1991 0.0028*

Estimación con especificación de datos de panel Coeficiente Beta condicional -0.0835***

Propietarios Coeficiente Beta absoluto Año de comparación Año base 1991 2001

1980 -0.0706*** -0.0424*** 1991 -0.0198*


Coeficiente Coparticipación 0.0042

Propietarios. Periodo 1991-1980

-0,010

-0,005

0,000

0,005

0,010

0,015

0,020

0,025

0,030

0,035

0,040

-0,80 -0,70 -0,60 -0,50 -0,40 -0,30 -0,20

Varia

cion

199

1-19

80

ln año 1980


0,000

0,005

0,010

0,015

0,020

0,025

0,030

-0,80 -0,70 -0,60 -0,50 -0,40 -0,30 -0,20

Varia

cion

200

1-19

80

ln año 1980


0,000

0,005

0,010

0,015

0,020

0,025

-0,55 -0,50 -0,45 -0,40 -0,35 -0,30 -0,25

Varia

cion

200

1-19

91

ln año 1991

Vivienda – Hacinamiento

En el caso de la variable Hacinamiento por cuarto10 se encuentra evidencia contradictoria en los diferentes periodos considerados, siendo favorable a la hipótesis de convergencia beta en 1980-1991. El coeficiente correspondiente a la coparticipación no resulta estadísticamente significativo, aunque tiene el signo esperado, a mayor coparticipación en el año base habría menos hacinamiento en los años siguientes. Al realizar la estimación de datos de panel se respalda la hipótesis de convergencia beta para los períodos considerados conjuntamente, y se obtiene evidencia en sentido opuesto al esperado en el caso de la coparticipación. Hacinamiento por cuarto Coeficiente Beta condicional Año de comparación Año base 1991 2001

1980 -0.0127** -0.0030 1991 0.0118*


1980 -0.0009 -0.0067 1991 -0.0051

Estimación con especificación de datos de panel Coeficiente Beta condicional -0.0628** Coeficiente Coparticipación 0.0368**

Hacinamiento por cuarto. Periodo 1991-1980

-0,045

-0,040

-0,035

-0,030

-0,025

-0,020

-0,015

-0,010

-0,005

0,000

0,005

0,010

-3,00 -2,80 -2,60 -2,40 -2,20 -2,00 -1,80 -1,60 -1,40 -1,20 -1,00

Varia

cion

199

1-19

80

ln año 1980

10 Considera con hacinamiento a los hogares con más de 3 personas por cuarto.

Hacinamiento por cuarto Coeficiente Beta absoluto Año de comparación Año base 1991 2001

1980 -0.0128** -0.0039 1991 0.0103

Estimación con especificación de datos de panel Coeficiente Beta absoluto -0.0566*


-0,060

-0,050

-0,040

-0,030

-0,020

-0,010

0,000-3,00 -2,80 -2,60 -2,40 -2,20 -2,00 -1,80 -1,60 -1,40 -1,20 -1,00

Varia

cion

200

1-19

80

ln año 1980


-0,080

-0,070

-0,060

-0,050

-0,040

-0,030

-0,020

-0,010

0,000-3,30 -3,10 -2,90 -2,70 -2,50 -2,30 -2,10 -1,90 -1,70 -1,50

Varia

cion

200

1-19

91

ln año 1991

Resultados sobre la base de información anual

A continuación se presentan los resultados correspondientes a las especificaciones mencionadas en c, en las que se busca mejorar la estimación propuesta a través de la inclusión de una cantidad mayor de datos (entre 400 y 600) que en el caso de la información censal (menor a 100 en las estimaciones de panel con datos censales). La dificultad que se presenta es que no se tienen tantas variables como en el análisis precedente.

En el caso de la Mortalidad materna se obtienen coeficientes negativos para todas las estimaciones realizadas, según el rezago considerado. Por construcción, si la hipótesis de convergencia es cierta, a mayor distancia en el año base que se considera para la comparación menor es el valor absoluto del coeficiente beta. Si se toma como período base el de 10 años atrás, asimilando al análisis precedente (aunque ampliando la cantidad de registros), se obtiene un coeficiente asociado a la coparticipación del signo esperado, aunque no significativo. A mayores transferencias de coparticipación, mayor es la reducción de la mortalidad materna en los años siguientes. Cuando se consideran otros rezagos, la relación de las transferencias de coparticipación con este indicador de salud es ambigua.

Mortalidad materna

Año base Coeficiente

Beta condicional

Coeficiente Coparticipación

t-1 -1.3082*** 0.0762 t-2 -0.5335*** 0.0423 t-3 -0.3323*** 0.0181 t-4 -0.2554*** 0.0473 t-5 -0.1935*** -0.0276 t-6 -0.1764*** 0.0086 t-7 -0.1452*** 0.0201 t-8 -0.1390*** 0.0614 t-9 -0.1358*** -0.0560 t-10 -0.1053*** -0.0654 En el caso de la Mortalidad infantil, las conclusiones son análogas al caso anterior en lo que respecta al coeficiente que prueba la convergencia, mientras que se mantiene la ambigüedad en relación al coeficiente correspondiente a la coparticipación. Mortalidad infantil

Año base Coeficiente

Beta condicional

Coeficiente Coparticipación

t-1 -0.5355*** 0.0162 t-2 -0.3137*** 0.0055 t-3 -0.2424*** 0.0050 t-4 -0.2010*** 0.0139** t-5 -0.1756*** 0.0118* t-6 -0.1575*** 0.0161* t-7 -0.1370*** 0.0156** t-8 -0.1216*** 0.0115* t-9 -0.1096*** 0.0108* t-10 -0.1042*** 0.0057 VI. Reflexiones finales

Al contrario que en los estudios sobre convergencia en producción per capita entre provincias, cuando la estimación se realiza en términos de convergencia en ciertas variables que denotan o están relacionadas con los niveles de bienestar de la población (indicadores de nivel educativo, situación sanitaria, de vivienda, etc.), sí pueden encontrarse casos de convergencia entre jurisdicciones subnacionales.

La hipótesis de convergencia se cumple en la mayoría de las estimaciones de corte

transversal, y en todas las de datos de panel. No obstante, en contadas ocasiones se cumple que el nivel de la coparticipación per capita colabora en apuntalar el mencionado proceso de convergencia en indicadores sobre educación, salud y vivienda. Similares conclusiones su obtienen cuando se utilizan datos anuales para algunas de las variables analizadas. Un resumen de resultados puede observarse en Cuadro 2.

Se concluye, entonces, que si bien no se ha observado un proceso de acercamiento

en los niveles de producción por habitante entre provincias argentinas en el tiempo, al menos se ha visualizado convergencia con respecto a una serie de variables proxy del bienestar de la población en las jurisdicciones subnacionales en las últimas décadas. Sin embargo, de acuerdo con los resultados obtenidos en las pruebas econométricas no se puede asegurar que el sistema de transferencias fiscales existente en el país haya colaborado en tal proceso de acercamiento en los niveles educativos, de salud o calidad de la vivienda, entre los habitantes de las provincias argentinas.

Mortalidad Materna

Año base Coeficiente Beta absoluto

t-1 -1.3077*** t-2 -0.5337*** t-3 -0.3321*** t-4 -0.2550*** t-5 -0.1943*** t-6 -0.1762*** t-7 -0.1447*** t-8 -0.1373*** t-9 -0.1370*** t-10 -0.1070***

Mortalidad Infantil

Año base Coeficiente Beta absoluto

t-1 -0.5342*** t-2 -0.3133*** t-3 -0.2417*** t-4 -0.1989*** t-5 -0.1738*** t-6 -0.1554*** t-7 -0.1348*** t-8 -0.1199*** t-9 -0.1080*** t-10 -0.1033***

Cuadro 2

Resumen de Resultados – Convergencia en Bienestar

Cross-section con datos censales Panel-data con datos censales Periodo: 1980-2001 Beta Delta Coparticipación Beta Delta Coparticipación

Variable Cond /Abs Signo esperado

Significa- tividad

Signo esperado

Significa- tividad

Signo esperado

Significa- tividad

Signo esperado

Significa- tividad

Escolarización primaria Condicional SI 1% NO NO SI 1% NO NO Absoluta SI 1% SI 1% Escolarización secundaria Condicional SI 1% SI NO SI 1% NO NO Absoluta SI 1% SI 1% Analfabetismo Condicional NO 1% SI 5% SI 1% NO NO Absoluta NO 5% SI 1% Necesidades Básicas Condicional NO 1% SI 1% SI 1% SI NO Insatisfechas Absoluta NO NO SI 1% Esperanza de vida Condicional SI 1% SI NO SI 1% NO NO Absoluta SI 1% SI 1% Mortalidad materna Condicional SI 5% NO NO SI 1% NO NO Absoluta SI 5% SI 1% Mortalidad infantil Condicional SI 10% SI NO SI 1% NO NO Absoluta SI 10% SI 1% Vivienda inconveniente Condicional NO NO SI NO SI 1% SI NO Absoluta NO NO SI 1% Propietario de vivienda Condicional SI 1% SI NO SI 1% SI NO Absoluta SI 1% SI 1% Hacinamiento Condicional SI NO SI NO SI 5% NO 5% Absoluta SI NO SI 10%

Panel-data con datos anuales Periodo: 1980-2007 Beta Delta Coparticipación

Variable Cond /Abs Signo esperado

Significa- tividad

Signo esperado

Significa- tividad

Mortalidad materna Condicional SI 1% SI NO Absoluta SI 1% Mortalidad infantil Condicional SI 1% NO NO Absoluta SI 1%

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