“El impacto de la estructura institucional en el

crecimiento económico, 1970-2010”

Saul Roberto Quispe Aruquipa1

Resumen:

La presente investigación busca indagar sobre el efecto de la estructura institucional en el

crecimiento económico para economías desarrolladas y en desarrollo. Se construyó un

panel de datos con información quinquenal de 92 países para el periodo 1970-2010. Los

métodos de estimación fueron mínimos cuadrados ordinarios (MCO), mínimos cuadrados

generalizado (GLS) y método de momentos generalizados (GMM). Entre los resultados se

destaca que las variables institucionales políticas, como libertades civiles y derechos

políticos, afectan positivamente al crecimiento de los países desarrollados, mientras que el

efecto es limitado para economías en desarrollo. Algunas variables institucionales

económicas, como tamaño de gobierno y derechos de propiedad, tienen un efecto positivo

en países desarrollados. Para los países en desarrollo, el efecto en el crecimiento es mucho

mayor. Por tanto se cumple la hipótesis de que en economías en desarrollo las instituciones

económicas tienen mayor importancia que las políticas.

Palabras clave: Panel de datos, crecimiento económico, instituciones, derechos de

propiedad, democracia

Clasificación JEL: C23, O42, O43, K11

1 Estudiante del doctorado en Ciencias Económicas de La Universidad Autónoma Metropolitana. E-mail: saul_rqa@yahoo.es

1

Introducción

La corriente neoinstitucional considera a las instituciones como la causa fundamental del

crecimiento económico de las naciones y determinante para explicar la diferencia de

ingresos per cápita entre países. Esta hipótesis le da un carácter exógeno a las instituciones,

es decir, que son determinantes del desenvolvimiento de una economía y que no son

influenciadas por los cambios en los resultados económicos.

Para algunos neoinstitucionalistas existen cierto tipo de instituciones que permiten el

crecimiento económico. Rodrik (2005) las clasifica como “buenas instituciones” por su

papel en la eficiencia de los mercados. De entre este grupo de instituciones destacan los

derechos de propiedad, organismos reguladores, instituciones monetarias y fiscales, y

democracia. Acemoglu y Robinson (2012) explican que el crecimiento económico se

alcanza en la medida que los países que cuenten con instituciones políticas y económicas

extractivas (característico en gobiernos autocráticos) incursionen hacia instituciones

políticas y económicas inclusivas (de carácter democrático).

Una importante crítica hacia la calidad institucional es acerca de la relevancia de ciertas

instituciones en el crecimiento económico en países en desarrollo. Gerschenkron (1962)

argumenta que economías atrasadas podrían emparejarse con los países avanzados

mediante la introducción de “instituciones apropiadas” que favorezcan el crecimiento en

una etapa determinada etapa de desarrollo económico.

Un cuestionamiento importante es la relación de causalidad del ámbito de las instituciones

al de las variables económicas y la política económica misma. El debate conduce al tema de

la coevolución entre instituciones y economía. Aoki (2001), Chang (2011) y Ros (2013)

mencionan que las instituciones son resultado del desenvolvimiento económico de las

naciones. Naciones con incrementos de la riqueza producidos por un elevado crecimiento

económico pueden crear demandas para mejorar la calidad de sus instituciones.

Estudios empíricos buscaron indagar acerca de la relación de un conjunto de indicadores

institucionales sobre el crecimiento económico. Entre estos indicadores los que generaron

resultados favorables y significativos en el crecimiento y el ingreso per cápita fueron las

libertades civiles, derechos políticos y libertad económica.

2

Existe una discrepancia en cuando al efecto de la democracia y los derechos políticos. Los

trabajos, como el de Barro (1997), no alcanzan un consenso en torno al papel que la misma

juega en el crecimiento económico, poniendo de manifiesto el conflicto entre costes y

beneficios señalados por la literatura.

Los estudios también muestran el impacto negativo y significativo de las variables como la

corrupción e inestabilidad política en las regresiones de crecimiento. La evidencia pone de

manifiesto que la corrupción desalienta la inversión privada, altera el gasto del gobierno

disminuyendo los destinados a la educación, reduce la eficiencia de los gastos en inversión

pública, reduce la eficiencia los gastos en inversión pública y limita el desarrollo de

pequeñas y medianas empresas (Mauro, 1995). Mientras que la inestabilidad política está

asociada a crecimientos más lentos y menores tasas de inversión.

La presente investigación busca indagar sobre los determinantes del crecimiento económico

para economías desarrolladas y en desarrollo. La muestra abarca información quinquenal de

92 países para el periodo 1970-2010. El tamaño de esta muestra fue determinada por la

información disponible y la estrategia de utilizar un periodo razonablemente amplio para

observar la evolución de las variables institucionales.

La fuente de información comprende cuatro grupos de variables: Estructurales (Banco

Mundial, PWT), instituciones políticas (Polity IV, Freedom House), económicas (Instituto

Fraser) e informales (GROWup).

Se clasificó la muestra en dos grupos: países desarrollados y en desarrollo, de acuerdo a la

clasificación hecha por el Banco Mundial. Los métodos de estimación fueron mínimos

cuadrados ordinarios (MCO), mínimos cuadrados generalizado (GLS) y método de

momentos generalizados (GMM).

1. Hipótesis sobre la vinculación de instituciones y crecimiento económico

Las investigaciones, tanto teóricas como empíricas mostraron que existe una vinculación

entre instituciones y el crecimiento económico. Nawaz (2015) resalta el papel de las

instituciones económicas en el crecimiento. A través de un datos de panel con el método de

momentos generalizados (GMM) para una muestra de 56 países en el periodo 1981- 2010,

3

mostró que la seguridad de inversión es un determinante muy importante del crecimiento de

largo plazo de las economías, pero tiene un mayor impacto en países en desarrollo debido a

que estas economías atraen más inversión extranjera directa.

Con respecto a la importancia de las instituciones políticas, Iqbal y Daly (2014)

construyeron datos de panel con la metodología GMM para 52 países en desarrollo o

economías en transición para el periodo 1996-2010. Para los autores la democracia no

siempre tiene un efecto positivo. En economías con baja democracia, el control de la

corrupción tiene un bajo efecto en el crecimiento. Mientras que en economías con elevada

democracia, el control de la corrupción es elevado.

Aghion, et al (2004) usaron el periodo quinquenal 1975 – 2000 con una segmentación de

1975-85 y 1985-95. 1980-90 y 1990-2000 para 180 países. En un panel con efectos fijos.

Los autores mostraron que las instituciones democráticas favorecen al crecimiento en

sectores de la economía que son particularmente avanzados en términos de valor agregado

por trabajador, es decir, cercanos a la frontera tecnológica mundial.

Para Borner, et al. (2000), utilizando una estructura de regresión entre países con una

muestra de 133 países de 1960-1989, la calidad de las instituciones económicas explican

una parte sustancial del crecimiento económico y las diferencias en la inversión. La

democracia esta negativamente correlacionada con el crecimiento económico tan pronto

como uno controla la calidad de las instituciones democráticas. Un mejor ambiente

institucional agiliza la acumulación de capital, llevando a una asignación más eficiente de

capital físico y humano. Incrementa la producción y el intercambio, es decir, el desarrollo

económico.

La hipótesis general de la investigación enuncia que el marco institucional es relevante para

la explicación de la divergencia de crecimiento económico entre naciones. Existe un

proceso de coevolución y reforzamiento entre cierto tipo de instituciones con el desempeño

económico. Sin embargo, algunas instituciones informales (como la corrupción y el

compadrazgo) pueden provocar rigideces y resultados desfavorables en las economías en

desarrollo. A continuación se describen las hipótesis particulares:

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Primero, existe cierto tipo de instituciones denominadas como buenas que permiten

alcanzar un crecimiento económico en los países en desarrollo. Sin embargo, existe la

evidencia empírica que países del Asía Oriental obtuvieron resultados favorables con

instituciones de corte autoritario.

Segundo, las instituciones que tienen mayor relevancia para economías en desarrollo son

las económicas en relación a las políticas. En países desarrollados, las instituciones

políticas tienen un mayor impacto en el crecimiento económico.

Tercero, en países en desarrollo, las instituciones informales como costumbres e ideología

han formado restricciones para el funcionamiento las instituciones formales, de manera que

no se ha alcanzado un buen desempeño económico.

Finalmente, las instituciones excluyentes serán favorables cuando los gobernantes se tracen

objetivos de desarrollo y crecimiento económico para la nación.

Para validar las hipótesis se construyó un modelo de datos de panel para observar la

relación del crecimiento económico con las instituciones a través de una muestra de países

desarrollados y en desarrollo. A continuación se describirá la metodología econométrica

que se utilizó en la estimación.

2. Metodología econométrica

El siguiente apartado desarrolla la metodología econométrica de datos de panel la cual es

empleada para la estimación ecuaciones y la validación de las hipótesis.

2.1. Modelos de datos de panelSuponiendo el siguiente modelo lineal:

y¿=ηi+∑j=1

n

β0 y¿− j+β1 X¿+v i+u¿

donde para cada unidad i en el tiempo t la variable dependiente y depende de sí misma con

uno o varios retardos j y de un conjunto de variables independientes que están en la matriz

X. Además cada individuo i tiene un carácter idiosincrático no estocástico η y unos errores

idiosincráticos y otros normales ambos i.i.d.N~(0,σ)

5

Aplicar Mínimos cuadrados ordinarios (MCO) a este modelo, o Mínimos cuadrados

generalizados (GLS) de panel con efectos fijos o aleatorios provoca errores estándar de las

estimaciones de los parámetros inconsistentes porque, por construcción, el efecto

inobservable (ηi) está correlacionado con los retardos de la dependiente (y¿− j).

Para corregir este problema se podrían aplicar variables instrumentales. Anderson e Hsiao

(1981,1992) proponen utilizar retardos de la dependiente, tanto en nivel como en

diferencias. Arellano y Bond (1991) construyen un estimador basado en el Método

Generalizado de los Momentos (GMM), que utiliza variables instrumentales basadas en

retardos y diferencias de todas las variables del modelo y que está especialmente propuesto

para paneles con muchos individuos y pocos periodos. Las posibles variables

instrumentales y sus retardos las obtienen del método desarrollado por Hansen (1982).

2.2. Modelos de datos de panel dinámicos.El proceso generador de datos de un modelo de datos de panel es escrito de como:

y¿=α y¿−1+x '¿ β+μ¿+v¿ (1)

donde E [ μi ]=E [ v¿ ]=E [ μi v¿ ]=0 y ε ¿=μi+v¿. Alternativamente, la ecuación (1) puede ser

escrito como:

Δ y¿=( α−1 ) y¿−1+x '¿ β+ε¿ (2)

Tomando la primera diferencia de (2) para remover los efectos fijos que nos da

∆ y¿=α ∆ y¿−1 ∆ x '¿ β+∆ v¿ (3)

Nickell (1981) indica que la ecuación (3) es propuesta como sesgo del panel dinámico dado

que y¿−1 esta correlacionado con los términos de perturbaciones después de la

transformación. Esta transformación posee dos premisas. Primero, y¿−1 está correlacionado

con v¿−1. Cualquier variable predeterminada en X que no es estrictamente exógena llega a

ser potencialmente endógeno tal como están correlacionado a v¿−1. Sin embargo, Arellano y

Bond (1991) rugieren que el uso de las variables dependientes rezagadas en t-2 puede ser

usado como instrumentos para las ecuaciones en primeras diferencias.

6

Los estimadores GMM controlan la endogeneidad usando instrumentos internos, que son en

base a los valores rezagados de las variables explicativas. Estos modelos no permiten usar

controles para la completa endogeneidad pero para versión ligera de este. Por lo tanto, se

asume que las variables explicativas son débilmente exógenas, lo que significa que pueden

ser afectados por el presente y pasado, sino que debe estar correlacionada con futuros no

previstos del término de error. Esto produce un estimador consistente de α como N → ∞

con T como fijo. Asumiendo que los errores transitorios no son correlacionados, i. e.

E [vij v¿ ]=0 donde j≠t, que las condiciones iniciales y i 1 están predeterminadas, es decir

E [ yi 1 v¿]=0, y las variables explicativas X ¿ son levemente exógenas. Estos supuestos

implican que las restricciones pueden ser:

E [ y i ,t−s Δv¿ ]=0 parat=3 , …,T y s≥ 2 (4)

E [ X i , t−s Δ v¿ ]=0 para t=3 , …,T y s≥ 2

Tales estimaciones ya no serán sesgadas por las variables invariantes omitidas en el tiempo.

Instrumentando los regresores en las ecuaciones en primeras diferencias usando niveles de

los segundos rezagos o más, permiten a los parámetros ser estimados consistentemente.

Bond, Hoeffler y Temple (2001) muestran que los instrumentos utilizados permiten

estimaciones consistentes, incluso en presencia de errores de medición. Por otro lado,

Blundell y Bond (1998) muestran que los estimadores GMM en diferencias pueden estar

sujetos a una gran polarización de muestras finitas sesgadas, especialmente cuando el

número de períodos de tiempo es pequeño. Los autores mostraron que cuando las variables

explicativas son persistentes en el tiempo, los niveles rezagados de la variable dependiente

son instrumentos débiles en primeras diferencias. En estos casos, los problemas graves de

identificación pueden conducir a sesgos y podrían resultar en unos estimadores

diferenciados de bajo rendimiento. Para obtener una estimador GMM lineal más adecuado

para estimar modelos autorregresivos con datos de panel persistentes, consideran el

supuesto de estacionariedad adicional que es:

E ( μi ΔY i 2 )=0 y E ( μi Δ X i 2 )=0 para i=1 , …, N (5)

Este supuesto requiere una restricción de estacionariedad en las condiciones iniciales y i 1.

Esta condición se cumple si la media de la serie y i 1, mientras que diferencias entre

7

individuos, son constantes a través de períodos de tiempo 1,2, …, T para cada individuo.

Esta hipótesis produce T-2 más condiciones lineales de momentos:

E (ε ¿ Δ y¿−1 )=0 y i=1, …, N para t=3,4 , …,T (6)

Porque E (ε ¿ Δ y¿−1 )=E ( Δ y¿−1 μi )+E ( Δ y¿−1 v¿)−E ( Δ y¿−1 v¿) . Estos permiten el uso de

retardados en primeras diferencias de las series como instrumentos para ecuaciones en

niveles, como lo sugieren Arellano y Bover (1995). Este estimador con una condición

adicional de momentos se conoce comúnmente como el estimador de sistema GMM. En

otras palabras, Blundell y Bond (1998) plantean instrumentos en niveles con diferencias

mientras que Arellano y Bond (1991) instrumentos en diferencias con niveles.

La ecuación (3) magnifica los saltos en paneles no balanceados. Tomando primeras

diferencias puede resultar que y¿ se eliminen. Arellano y Bover (1995) proponen

desviaciones ortogonales. Esta sugerencia de variables contemporáneas se resta de la media

de todas las observaciones futuras disponibles para minimizar la pérdida de datos. Una

ventaja añadida de las desviaciones ortogonales es que, las observaciones sesgadas en esta

transformación podrían ser instrumentos válidos. A medida que aumenta la T, el número de

instrumentos se expande. El instrumento para y¿−1 transformado es y¿−2 naturalmente.

Para mejorar la eficiencia, Holtz-Eakin, Newey, y Rosen (1988) sugieren construir un

conjunto de instrumentos a partir del segundo rezago de la variable dependiente para cada

momento del tiempo y sustituir ceros para las observaciones faltantes. Alternativamente, la

puede ser colapsado en una sola columna como

[0y i 1

.

.

.y¿−2

]Al estimar el modelo de panel dinámico, Roodman (2009) recomienda que retrasos 2 y de

las variables endógenas pueden ser utilizados como instrumentos en la práctica.

8

2.3. Restricciones de los datos de panel dinámicosUna restricción importante del estimador, que debe corregirse con una correcta

modelización, es que no puede existir autocorrelación de segundo orden en las primeras

diferencias de los errores. Este se realiza mediante el test de Arellano-Bond. Es deseable

que las primeras diferencias estén correlacionadas en primero orden, ya que de lo contrario

estaría indicando que no existen efectos dinámicos y el estimador GMM no sería adecuado,

pero no pueden existir dichas diferencias en segundo orden. La hipótesis nula de este test es

que no existe autocorrelación por lo que un valor probabilístico menor a 0. 05 indica que se

rechaza la hipótesis nula y que sí existe dicha autocorrelación.

Otro test importante es el de Sargan el cual es una prueba de sobreidentificación. En este

modelo es conveniente que las ecuaciones estén sobreidentificadas (de hecho el estimador

GMM podría interpretarse como una combinación lineal de todas las estimaciones posibles

de un modelo sobreidentificado). En esta prueba la hipótesis nula es que las ecuaciones

están correctamente sobreidentificadas por lo que un valor probabilístico menor a 0.05

indica que la especificación es correcta.

3. Datos utilizados en el modelo empírico

En el siguiente apartado se describe la base de datos y los indicadores que se emplearán en

la estimación. La muestra abarca información quinquenal de 92 países para el periodo

1970-2010. El tamaño de esta muestra fue determinada por la información disponible y la

estrategia de utilizar un periodo razonablemente amplio para observar la evolución de las

variables institucionales.

3.1. Variables estructuralesLas variables estructurales comprenden las variables próximas que explican el crecimiento

económico de los países. El crecimiento económico está medido por la tasa de crecimiento

quinquenal del PIB a precios constantes de 20052. La fuente de información corresponde al

Banco Mundial como parte de sus indicadores del desarrollo mundial (WDI, en inglés).

2 Para el caso de datos quinquenales se utiliza la siguiente fórmula:

gt=log ( y¿¿ t )−log ( y t−1)

5¿

9

El capital físico per cápita, es el cociente del stock de capital a precios constantes del 2005

en miles de dólares y el total de personas empleadas tiene como fuente la base de datos la

Universidad de Pensilvania conocida como Penn World Tables 8.1. Comprende la

información para 167 países desde 1950 a 2011 en forma anual.

El capital humano es medido convencionalmente como el promedio poblacional total de 25

años o más de educación. La fuente de información es la base de datos Barro y Lee (2016).

3.2. Variables institucionales políticasUn de las fuentes de las variables políticas son el Polity IV a cargo del Center for System

Peace (CSP), una organización no lucrativa localizada en Virginia, EE.UU.. El CSP se

dedica a la investigación innovadora, orientada a las políticas sobre el problema de la

violencia política en el contexto estructural del sistema global y dinámica, es decir, el

análisis global de los sistemas sociales. El Centro apoya la investigación científica en

muchas áreas temáticas relacionadas con los problemas fundamentales de la violencia, tanto

en las relaciones humanas y el desarrollo social.

El proyecto Polity codifica las características de las autoridades de los estados en el sistema

mundial para fines de análisis comparativo, cuantitativo. La base de datos abarca 167 países

para el periodo 1800-2015, de manera anual. Las variables utilizadas son:

- Índice de democracia, este indicador de democracia es una escala aditiva de 0 a 10.

Es concebida como tres elementos interdependientes. Primero, la presencia de

instituciones y procesos a través del cual los ciudadanos pueden expresar

efectivamente sus preferencias acerca de los líderes y alternativas políticas.

Segundo, la existencia de restricciones institucionalizadas en el ejercicio del poder

por el ejecutivo. Tercero, la garantía de libertades civiles para todos los ciudadanos

en su vida cotidiana y en sus actos de participación política.

- Durabilidad del gobierno, medido como el número de años transcurridos desde el

último cambio de régimen. El primer año en el que una nueva (después del cambio)

política es establecida se codifica como la línea de base "año cero" (valor = 0) y

cada año siguiente añade un valor a la variable consecutivamente hasta que un

nuevo cambio de régimen o periodo de transición ocurre.

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La segunda fuente de datos es Freedom House. Esta es una organización no gubernamental

con sede en Washington DC. Conduce investigaciones y promociona la democracia, la

libertad política y los derechos humanos. Evalúa la condición de los derechos políticos y las

libertades civiles en todo el mundo. Se compone de calificaciones numéricas para 195

países y 15 territorios en el periodo 1973 – 2016 de forma anual

La información se construye a través de analistas externos que evalúan los 210 países y

territorios, utilizando una combinación de la investigación sobre el terreno, las consultas

con los contactos locales, y la información de los artículos de noticias, organizaciones no

gubernamentales, gobiernos, y una variedad de otras fuentes. El resultado representa el

consenso de los analistas, asesores y personal de Freedom House.

Las variables relevantes para la investigación son:

- Índice de derechos políticos, con un rango 1-7. El valor 1 representa que los países

disponen de la amplia gama de derechos políticos, incluyen procesos electorales,

participación política y pluralismo, funcionalidad del gobierno y cuestiones

discrecionales.

- Índice de libertades civiles, con el mismo rango. El valor 1 representa que los países

disponen de la amplia gama de libertades civiles, incluyen libertad de expresión y

creencia, derechos de asociación y organización, estado de derecho, y autonomía

personal y derecho individual.

3.3. Variables institucionales económicasLa fuente de variables institucionales económicas es el Instituto Fraser: Es un centro de

pensamiento de Canadá. Su misión es medir, estudiar, y comunicar el impacto de los

mercados competitivos y la intervención gubernamental en el bienestar de los individuos.

La información es de 1970 – 2013 para 157 países. Las variables importantes son:

- Índice de libertad económica, mide el grado de libertad económica presente en

cinco áreas principales: [1] Tamaño del gobierno; [2] sistema Legal y seguridad de

los derechos de propiedad; [3] Regulación monetaria; [4] La libertad de Comercio

Internacional; [5] Regulación. El índice es un promedio de las 5 áreas y se

encuentra en el rango del 0-10.

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- Tamaño de gobierno, indica el grado en que los países se basan el proceso político

de asignar recursos y bienes y servicios. Cuando el gasto de gobierno aumenta en

relación con el gasto de los individuos, las familias y las empresas, la toma de

decisiones gubernamentales se sustituye por la elección personal y la libertad

económica esta reducida.

- Sistema legal y derechos de propiedad, índice de rango de 0-10 donde 0

corresponde a no independencia judicial, no existencia de una estructura legal, no

protección de propiedad intelectual, interferencia militar en el estado de derecho y

no integridad en el sistema legal y viceversa. El índice consiste en los siguientes

indicadores:

Independencia judicial: la judicatura es independiente y no está sujeta a la

interferencia por el gobierno o partes en disputa.

Encuentros imparciales: una estructura legal verdadera para negocios privados

existe para disputar la legalidad de las acciones o regulaciones del gobierno.

Protección de la propiedad intelectual.

Interferencia militar en el estado de derecho y el orden político

Integridad del sistema legal.

- Regulación monetaria, de rango 0-10, donde 0 corresponde a una alta tasa de

crecimiento o una alta variación anual de la tasa de inflación.

- Libre del comercio internacional, mide una amplia variedad de sistemas de

retención que afectan el intercambio internacional: aranceles, cuotas, restricciones

administrativas, y controles sobre las tasas de cambio y los movimientos de

capitales. Con el fin de obtener un alto calificación en esta área, un país debe tener

aranceles bajos, fácil y eficiente despacho de la administración de aduanas, una

moneda de libre convertibilidad, y pocos controles en el movimiento de capital

físico y humano.

- Regulación, de rango 0-10, donde 0 es más regulado. El índice consiste en los

siguientes indicadores:

Regulaciones del mercado de crédito: corresponde al bajo porcentaje de

depósitos en banco privados.

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Regulaciones del mercado laboral: corresponde al alto impacto del salario

mínimo.

Regulaciones de negocios: corresponde al extendido uso de control de precios

en varios sectores de la economía.

3.4. Variables institucionales informalesUn de las variables informales medibles es el grupo étnico que es medido por Gegraphical

Research On War, Unified Platform (GROWup). Tiene el objetivo de proporcionar una

gestión y acceso a los datos relacionados con el conflicto. Es parte de Escuela Politécnica

Federal de Zúrich. GROWup ofrece una visualización de los patrones de asentamiento de

los grupos étnicos políticamente activos en todo el mundo desde 1946 hasta 2013. Además,

proporciona información sobre los grupos étnicos el acceso al poder de gobierno ejecutivo,

su participación en la guerra civil, unidades administrativas federales, elevación física, los

datos de luz nocturna, así como datos sobre la población y el PIB por área.

La variable grupo étnico dominante es medido como la fracción de la población

étnicamente relevante del total de la población.

4. Planteamiento del modelo econométrico

El Modelo Mankiw, Romer y Weil (1992) muestra cómo se produce una regresión de un

modelo de crecimiento que es lineal en variables observables. Asume que el producto

obedece a tres factores en una función Cobb-Douglas:

Y i ,t=K i , tα H i ,t

∅ ( A i ,t)1−α−∅

Donde K i ,t❑ denota capital físico y H i ,t

❑ denota capital humano. Capital físico y humano son

obtenidos de la siguiente ecuación de acumulación continua en el tiempo:

K ¿=sK ,i Y i ,t−δ K i ,t

y

H i ,t=sH ,i Y i ,t−δ K i , t

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Respectivamente, donde δ es la taza de depreciación, sK ,ies la taza de ahorro de capital

físico y sH ,ies la taza de ahorro de capital humano. Estas ecuaciones de acumulación

combinadas con los supuestos de parámetros implican que el valor de estado estacionario

del producto por trabajador efectivo es:

Y i , ∞E =( sk ,i

α s H, i∅

( ni+g+δ )α+∅ )1

1−α−∅

La regresión de crecimiento entre países es de la forma:

γi=g+βlog Y i ,0+ β α+∅

1−a−∅log (ni+ g+δ )−β α

1−αlogs K ,i−β ∅

1−α−∅log sH ,i−βlog A i,0+ υ,

Los autores asumen que Ai , 0 es inobservable y que g+δ son conocidos. Este supuesto

significa que la anterior ecuación es lineal en logaritmos de varias variables observables y

de esa forma sujeta a un análisis regresional estándar.

Los autores argumentan que Ai , 0 debería interpretarse no solo tecnología el cual asumen

constante entre países, sino las influencias especificas entre países sobre crecimiento como

la dotación de recursos, clima e instituciones. Asumen esas diferencias varían

aleatoriamente en el sentido de:

log Ai , 0=log A+ei

Donde e i es el shock especifico entre países independientemente distribuido de ni,sK ,iy sH ,i

sustituyendo la anterior ecuación se obtiene

γi=g−βlogY i,0+β α+ϕ

1−α−ϕlog ( n ,+g+ δ)−β α

1−α−ϕlog sH ,i+ε ,

Resumiendo la anterior ecuación en términos de crecimiento entre países

γi=g−βlogA+βlog y i,0+β α+ϕ

1−α−ϕlog (n ,+g+δ )−β α

1−α−ϕlog sK ,i−β ϕ

1−α−ϕlog H i+π Z i+ εi

La regresión canónica puede representarse como:

γi=β log y i ,0+ψ X i+π Z i+εt

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Donde γi es el crecimiento del PIB per cápita, log y i ,0 mide el logaritmo del nivel inicial del

PIB, X i contiene una constante (log(n+g+δ), tasas de ahorro de capital físico y humano. Zi

representa los determinantes del crecimiento que quedan fuera del modelo original de

Solow. Los autores explican que las variables que son parte de Zi depende del objetivo del

estudio.

Durlauf, et al (2004) proponen un modelo de datos de panel en base a la ecuación anterior:

log y i ,t=(1+ β) log y i ,t−1+ψ X i ,t +π Z i ,t+αi+μt+ε t

En esta formulación, α i es el efecto específico del país y μt es el efecto específico del

tiempo

Trabajos como Lam (2011) y Bhattacharyya (2009) han elaborado modelos de datos de

panel dinámicos para determinar qué grupo de instituciones tienen mayor o menor efecto en

el crecimiento económico. La especificación del modelo general es el siguiente:

g=α+βln y¿+γ I t+δ X t+εt

Donde g es el crecimiento promedio del PIB per cápita, ln y¿ captura el nivel inicial de

desarrollo, I t es el vector de variables institucionales y X t es el vector de variables

macroeconómicas y sociales.

Un modelo más específico es el siguiente:

Donde ui es el efecto específico de país y δi es una dummy que captura el cambio

estructural. Los autores reúnen las variables institucionales tomando la clasificación de

Rodrik (2005) y como variables macroeconómicas toman al nivel de escolaridad medido

por el promedio de años de escolaridad de la población de 25 años o más.

De acuerdo a las dos primeras hipótesis de investigación sobre el efecto de las instituciones

políticas y económicas para un conjunto de países agrupados por regiones demográficas y

por niveles de desarrollo. Se plantea el siguiente modelo a estimar:

ln yi ,t−ln y i , t−1=βo+β1 ln y i ,t−1+ψ X i ,t+π Z i ,t+αi+μi+εt +v¿

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Donde i representa el grupo de países (por regiones demográficas y nivel de desarrollo), t es

el tiempo. Las variables institucionales Xit corresponden a dos grupos: Políticas

(democracia, derechos políticos y libertades civiles) y económicas (Tamaño de gobierno,

estructura legal de los propiedad, acceso a una moneda sana, libertad para el comercio

internacional y regulación del crédito). Entre las variables determinantes del crecimiento,

Zit, se encuentran nivel de escolaridad, capital físico, productividad total de los factores,

inflación, y términos de intercambio. α i es el efecto específico del país , μi es una dummy

que captura el cambio estructural, ε t es el efecto específico del tiempo y v¿ es el término de

perturbación.

5. Estimación de los resultados

El cuadro 2 resume la información estadística de las variables empleadas en el estudio. La

primera parte del cuadro comprende la muestra de 92 países. Se puede observar que a nivel

mundial la tasa de crecimiento promedio para el periodo quinquenal de 1970 – 2010 fue de

1.9%. Los indicadores institucionales en promedio tienen una media de 5 como el índice de

democracia, tamaño de gobierno, sistema legal y derechos de propiedad.

Las dos sub muestras comprenden a 33 países desarrollados y 59 países en desarrollo. La

tasa de crecimiento promedio del PIB tiene una ligera diferencia entre ambos grupos de

países siendo mayor el de los países desarrollados (2.2%). Las instituciones políticas

(índice de democracia, derechos políticos, y libertades civiles) son más elevados para los

países desarrollados, mientras que la brecha de las instituciones económicas entre países

desarrollados y en desarrollo no es tan amplia.

Llama la atención que la durabilidad del gobierno en promedio de los países en desarrollo

(16 años) sea mucho menos al de los desarrollados (44 años). Esto puede expresarse como

una inestabilidad política en las economías en desarrollo.

En cuanto a los indicadores económicos, el capital humano medido como años de

escolaridad es el doble para los países desarrollados con respecto a los en desarrollo. El PIB

per cápita de los países desarrollados es nueve veces mayor que los en vías de desarrollo.

16

Variable Observaciones Media Desv. Estándar Mínimo MáximoMUESTRA COMPLETATasa de crecimiento PIB pc (%) 754 1.9 2.7 -11.3 14.3PIB pc 772 9,684.7 13,347.9 140.8 82,399.6Escolaridad 811 5.9 3.2 0.2 13.4Log. Capital físico pc 780 1.6 0.6 0.1 2.5Índice de democracia 804 5.3 4.2 0.0 10.0Derechos políticos 708 4.7 2.1 1.0 7.0Libertades civiles 708 4.6 1.8 1.0 7.0Durabilidad del gobierno 804 25.9 30.2 0.0 201.0Tamaño de gobierno 784 5.7 1.6 0.7 9.5Sist. Legal y der. Propiedad 691 5.6 1.9 1.1 9.6Reg. Monetaria 800 7.0 2.1 0.0 9.9Libertad del comercio int 752 6.1 2.2 0.0 10.0Grupo étnico dominante 798 0.7 0.3 0.0 1.0PAÍSES DESARROLLADOSTasa de crecimiento PIB pc (%) 268 2.2 2.2 -4.9 10.9PIB pc 276 23,135.1 14,125.6 1,967.9 82,399.6Escolaridad 294 8.7 2.3 1.9 13.4Log. Capital físico pc 294 2.1 0.3 1.2 2.5Índice de democracia 293 8.1 3.5 0.0 10.0Derechos políticos 253 6.3 1.4 1.0 7.0Libertades civiles 253 6.1 1.3 2.0 7.0Durabilidad del gobierno 293 43.5 40.0 0.0 201.0Tamaño de gobierno 288 5.1 1.5 1.2 9.5Sist. Legal y der. Propiedad 274 7.1 1.5 1.1 9.6Reg. Monetaria 293 7.9 2.0 0.0 9.9Libertad del comercio int 282 7.6 1.6 0.9 10.0Grupo étnico dominante 285 0.9 0.2 0.2 1.0PAÍSES EN DESARROLLOTasa de crecimiento PIB pc (%) 486 1.8 3.0 -11.3 14.3PIB pc 496 2,200.3 3,106.9 140.8 34,758.1Escolaridad 517 4.4 2.5 0.2 11.5Log. Capital físico pc 486 1.3 0.5 0.1 2.5Índice de democracia 511 3.7 3.7 0.0 10.0Derechos políticos 455 3.8 1.9 1.0 7.0Libertades civiles 455 3.8 1.5 1.0 7.0Durabilidad del gobierno 511 15.8 15.6 0.0 91.0Tamaño de gobierno 496 6.1 1.6 0.7 9.3Sist. Legal y der. Propiedad 417 4.7 1.5 1.1 8.5Reg. Monetaria 507 6.5 2.1 0.0 9.8Libertad del comercio int 470 5.2 2.1 0.0 10.0Grupo étnico dominante 513 0.6 0.3 0.0 1.0

Cuadro 1Estadística descriptiva

FUENTE: Elaboración propia en base a información estadística del Banco Mundial, Instituto Fraser,Polity IV, PWT y Feedrom House.

En el siguiente cuadro se observa una tabla de correlaciones de las variables del estudio

para los países desarrollados y en desarrollo.

17

PIB pc(TC)

PIB pc(-5)

Democracia

Der. políticos

Lib. civiles

D. del gobierno

T. de gobierno

Sist.Legal y der. Prop.

Reg. Monetaria

Libertad del com. int

Grupo étnico dom.

PIB pc(TC) 1.00PIB pc(-5) -0.08 1.00Democracia 0.18 0.32 1.00Der. políticos 0.14 0.40 0.83 1.00Lib. civiles 0.18 0.45 0.82 0.86 1.00D. del gobierno -0.02 0.54 0.31 0.29 0.40 1.00T. de gobierno 0.04 -0.36 -0.16 -0.22 -0.24 0.05 1.00Sist.Legal y der. Prop. 0.12 0.70 0.35 0.42 0.49 0.49 -0.19 1.00Reg. Monetaria 0.07 0.64 0.30 0.39 0.43 0.42 0.06 0.62 1.00Libertad del com. int 0.19 0.49 0.25 0.32 0.35 0.36 0.00 0.62 0.63 1.00Grupo étnico dom. 0.06 0.04 0.16 0.14 0.19 -0.11 -0.10 0.12 0.06 0.06 1.00

Cuadro 2Tabla de correlación: Países desarrollados

FUENTE: Elaboración propia en base a información estadística del Banco Mundial, Instituto Fraser,Polity IV, PWT y Feedrom House.

En el cuadro 2 se puede observar que las variables instituciones tienen una correlación

positiva con la tasa de crecimiento del PIB per cápita, a excepción de la durabilidad del

gobierno. Si bien esta correlación es menor que para los países en desarrollo, existe una

correlación elevada entre estos indicadores y el PIB per cápita rezagado tanto para países

desarrollados como en desarrollo.

Esta correlación positiva permite identificar que existe un vínculo entre instituciones y

crecimiento económico el cual puede ser bidireccional, es decir, las instituciones tengan un

efecto en el crecimiento económico y que el nivel de producto tenga un efecto en las

instituciones.

PIB pc(TC)

PIB pc(-5)

Democracia

Der. políticos

Lib. civiles

D. del gobierno

T. de gobierno

Sist.Legal y der. Prop.

Reg. Monetaria

Libertad del com. int

Grupo étnico dom.

PIB pc(TC) 1.00PIB pc(-5) 0.11 1.00Democracia 0.06 0.34 1.00Der. políticos 0.10 0.32 0.86 1.00Lib. civiles 0.08 0.34 0.76 0.86 1.00D. del gobierno 0.19 0.23 0.10 0.02 0.04 1.00T. de gobierno 0.16 0.20 0.36 0.32 0.36 -0.04 1.00Sist.Legal y der. Prop. 0.33 0.41 0.17 0.20 0.22 0.24 0.09 1.00Reg. Monetaria 0.39 0.14 0.14 0.13 0.17 0.23 0.29 0.21 1.00Libertad del com. int 0.26 0.44 0.38 0.30 0.37 0.16 0.50 0.40 0.49 1.00Grupo étnico dom. 0.24 0.27 0.22 0.28 0.30 0.06 0.19 0.13 0.18 0.18 1.00FUENTE: Elaboración propia en base a información estadística del Banco Mundial, Instituto Fraser,Polity IV, PWT y Feedrom House.

Cuadro 3Tabla de correlación: Países en desarrollo

18

6. Análisis de los resultados

Tras la revisión de la información estadística de las variables se procede a realizar una

estimación del modelo de crecimiento económico planteado en la sección anterior. Las

estimaciones se hicieron para tres grupos de países: la muestra total, países desarrollados y

países en desarrollo.

El cuadro 4 presenta los resultados de las regresiones para la muestra completa y los países

desarrollados. Para la muestra completa se realizaron cuatro regresiones con diferentes

métodos de estimación: MCO, efectos fijos, Arellano Bond y Arellano Bover. El modelo

MCO reporta un R2 bajo (0.0847) con un limitado número de variables significativas.

Existe una relación positiva de la escolaridad y la etnia dominante el crecimiento

económico.

La segunda columna arroja los resultados al asumir que los efectos individuales son fijos.

Se puede observar la durabilidad del gobierno como los derechos de propiedad tienen un

efecto positivo en el crecimiento económico. El R2 reportado (0.20) es mayor con respecto

al modelo MCO.

En la tercera columna se encuentra los resultados de la estimación por el método GMM de

Arellano – Bond. En esta estimación hay un mayor número de variables explicativas y se

tiene a la tasa de crecimiento del PIB per cápita rezagada un periodo como una variable

instrumental explicativa del modelo. Las variables institucionales tanto políticas,

económicas e informales tienen un efecto positivo en el crecimiento del PIB per cápita. Sin

embargo las restricciones de sobreestimación no son válidas de acuerdo a los resultados de

la prueba de Sargan. Además, el modelo no presenta autocorrelación.

La cuarta columna presenta los resultados de la estimación por el método de Arellano –

Bover. Al igual que el modelo Abond, existe un mayor número de variables institucionales

significativas pero persiste el problema de la no validación de las restricciones de

19

sobreestimación.

PAÍSES DESARROLLADOSVariable dependiente: Tasa de crecimiento del PIB per cápitaVariable OLS FE ABOND ABOWER OLS_1 FE_1 ABOND_1

Log PIB pc(-1) -0.7683 -6.2357 -12.8870 -6.4373 0.1594 -3.7020 -10.5973(0.1732)*** (0.9115)*** (0.8368)*** (0.7132)*** (0.4176) (1.8127)* (0.9064)***

Log. Capital físico pc 1.7113 4.7805 11.8977 4.1947 -5.4396 -2.4874(0.4208)*** (2.1291)** (2.4698)*** (1.8875)** (0.9388)*** (4.8418)

escolaridad 0.0943 0.3064 0.4297 0.1380 0.0789 0.3275 0.7752(0.0516)* (0.1076)*** (0.1066)*** (0.0785)* (0.0751) (0.2238) (0.0888)***

etnia 2.4269 -0.4023 1.1406 4.2085 0.7482 2.5746 13.9089(0.3691)*** (0.9371) (0.4669)** (1.1499)*** (0.6965) (2.5772) (7.2565)*

Durabilidad del gobierno 0.0366 0.0368 0.0323 -0.0094 0.0329(0.0111)*** (0.0112)*** (0.0097)*** (0.0041)** (0.0178)*

Tamaño de gobierno 0.4156 0.2655 0.1804 0.4711 0.6976(0.0803)*** (0.0880)*** (0.1078)* (0.1083)*** (0.0584)***

Sist. Legal y der. Propiedad 0.4020 0.2944 0.3284 0.1362 0.3301(0.1030)*** (0.0656)*** (0.1177)*** (0.1266) (0.0472)***

Reg. Monetaria 0.3257 0.1580 0.2521 0.0791(0.0712)*** (0.0932)* (0.0857)*** (0.0635)

Tc PIB per cápita (-1) -0.0578 -0.0767 -0.0475(0.0249)** (0.0227)*** (0.0273)*

Democracia 0.4012 (0.2137)*

Libertad del comercio int 0.1740 0.4246 0.5774(0.0629)*** (0.0657)*** (0.1028)***

Derechos políticos 0.2326 -0.6732(0.0834)*** (0.0802)***

Libertades civiles 0.3871 (0.1591)**

Constante 3.0886 39.8422 75.3800 37.0858 6.6856 32.7998 76.5427(0.7402)*** (5.1841)*** (4.2303)*** (3.4251)*** (2.8555)** (11.4223)*** (13.5237)***

Obs/grupos 736 675 516 638 253 253 187r2 Ajustado 0.0847 0.2098 0.2444 0.3572r2 Modelo general 0.0005 0.1139r2 entre el modelo 0.0130 0.1319r2_dentro del modelo 0.2098 0.3572Test F de significancia global 0.0000 0.0000Test F para todo µi=0 0.0000 0.0000sigma_u 6.1701 2.6132sigma_e 2.1095 1.6512rho 0.8953 0.7146Test de Sargan 0.0345 0.0214 0.6947Test AR(1) en residuos 0.2355 0 0.287Test AR(2) en residuos 0.0929 0.3073 0.6564Notas. Los errrores estándar se presentan entre parentesis

sigma_u: desviación estándar de los residuos entre grupos µisigma_e: Desviación estándar de los residuos (sobre todo el término de error) eiTest de Sargan: Ho= Las restricciones de sobreidentificación son válidas.AR (1) y AR (2): Ho= No existe autocorrelación.*** Indica el nivel de significancia del 1%** Ibid., 5%* Ibid., 10%

MUESTRA COMPLETA

Cuadro 4Regresiones dinámicas

Rho indica la proporción de los efectos conjuntos que provienen de los efectos individuales.

20

Para el caso de los países desarrollados, se realizaron tres regresiones por MCO, efectos

fijos y Arellano Bond. Las variables estructurales resultaron menos significativas que para

el caso de la muestra completa. En el cuadro 5 se presentan de igual forma los resultados

para el caso de los países en desarrollo.

En el caso de las variables institucionales políticas, la democracia no tiene un efecto en los

países desarrollados, los derechos políticos presentan una relación negativa mientras que las

libertades civiles, una positiva. Estos resultados muestran que las instituciones políticas no

presentan un fuerte efecto en el crecimiento de los países desarrollados. Para el caso de los

países en desarrollo, las instituciones políticas no tienen efecto en el crecimiento, salvo la

durabilidad del gobierno. Esta variable refleja que la permanencia de los regímenes

políticos tiene un efecto positivo en crecimiento económico.

En cuanto a las variables institucionales económicas, el tamaño de gobierno y los derechos

de propiedad son los que tienen un mayor efecto en el crecimiento económico para países

desarrollados. Para los países en desarrollo, las variables institucionales económicas tienen

un mayor efecto en el crecimiento económico, por lo que se cumple la hipótesis de que en

economías en desarrollo las instituciones económicas tienen mayor importancia que las

políticas.

En cuanto a la variable institucional informal, etnia dominante, tiene una mayor efecto

positivo en países en desarrollo que en desarrollados. Este resultado es contradictorio ya

que los países en desarrollo presentan grupos étnicos dominantes reducido a comparación

que el de los países desarrollados.

21

Variable dependiente: Tasa de crecimiento del PIB per cápita

Variable OLS FE ABOND ABOWER

Log PIB pc(-1) -0.7238 -6.9134 -14.6257 -9.6503(0.2401)*** (1.1481)*** (0.8050)*** (0.5422)***

Log. Capital físico pc 1.9316 9.1258 17.6492 15.3411(0.4958)*** (2.1864)*** (2.0343)*** (1.0707)***

escolaridad 0.0094 0.0829 0.4553 0.0995(0.0722) (0.1118) (0.0911)*** (0.0744)

Autocracia -0.0115 0.1593(0.2774) (0.4377)

Durabilidad del gobierno 0.0244 0.0401 0.0285(0.0083)*** (0.0097)*** (0.0076)***

Tamaño de gobierno 0.1843 0.4554 0.1614 (0.0919)** (0.1212)*** (0.0642)***

Reg. Monetaria 0.4056 0.3557 0.4680(0.0673)*** (0.0676)*** (0.0481)***

Derechos políticos -0.0535 (0.1845)

Libertades civiles 0.1834 (0.2226)

Sist. Legal y der. Propiedad 0.5379 0.3588 0.3129(0.1340)*** (0.0608)*** (0.0569)***

etnia 0.5109 1.1573 1.5758(1.0088) (0.4173)*** (0.3743)***

Tc PIB per cápita (-5) 0.0058 -0.0166(0.0203) (0.0157)

_cons 0.1033 32.4260 74.7640 44.4021(1.3069) (6.7996)*** (3.7789)*** (2.9850)***

N 469 403 336 396r2 0.1750 0.2489 r2_o 0.0272 r2_b 0.0100 r2_w 0.2489 sigma_u 4.1063 sigma_e 2.2289 rho 0.7724

.. 0.1049 0.06040.1376 0.00050.8932 0.3037

Notas. Los errrores estándar se presentan entre parentesis

sigma_u: desviación estándar de los residuos entre grupos µisigma_e: Desviación estándar de los residuos (sobre todo el término de error) eiTest de Sargan: Ho= Las restricciones de sobreidentificación son válidas.AR (1) y AR (2): Ho= No existe autocorrelación.*** Indica el nivel de significancia del 1%** Ibid., 5%* Ibid., 10%

Rho indica la proporción de los efectos conjuntos que provienen de los efectos individuales.

Cuadro 5REGRESIONES DINÁMICAS: PAÍSES EN DESARROLLO

22

Conclusiones

Entre los resultados encontrados se puede mencionar que las variables institucionales

políticas no presentan un fuerte efecto en el crecimiento de los países desarrollados. Para el

caso de los países en desarrollo, las instituciones políticas no tienen efecto en el

crecimiento, salvo la durabilidad del gobierno. Esta variable refleja que la permanencia de

los regímenes políticos tiene un efecto positivo en crecimiento económico.

En cuanto a las variables institucionales económicas, el tamaño de gobierno y los derechos

de propiedad son los que tienen un mayor efecto en el crecimiento económico para países

desarrollados. Para los países en desarrollo, las variables institucionales económicas tienen

un mayor efecto en el crecimiento económico, por lo que se cumple la hipótesis de que en

economías en desarrollo las instituciones económicas tienen mayor importancia que las

políticas.

En cuanto a la variable institucional informal, etnia dominante, tiene una mayor efecto

positivo en países en desarrollo que en desarrollados. Este resultado es contradictorio ya

que los países en desarrollo presentan grupos étnicos dominantes reducido a comparación

que el de los países desarrollados.

En una futura investigación se espera continuar con las estimaciones para validar la

hipótesis sobre la posible coevolución de las instituciones con el crecimiento económico.

Además, se espera comenzar el análisis de las instituciones de Latinoamérica y los países

del este del Asia tomando ciertos casos de estudio. Este análisis buscará indagar sobre las

características de la estructura institucional de este grupo de países.

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AnexosAnexo 1. Países de la muestra

25

Países desarrollados Países en desarrollo

1 Argentina 1 Albania 34 Mauritius2 Australia 2 Bangladesh 35 Mexico3 Austria 3 Benin 36 Morocco4 Bahrain 4 Bolivia 37 Namibia5 Belgium 5 Botswana 38 Nepal6 Canada 6 Brazil 39 Niger7 Chile 7 Bulgaria 40 Pakistan8 Cyprus 8 Burundi 41 Panama9 Denmark 9 Cameroon 42 Paraguay

10 Finland 10 Central African Republic 43 Peru11 France 11 China 44 Philippines12 Germany 12 Colombia 45 Romania13 Greece 13 Congo Brazzaville 46 Rwanda14 Hungary 14 Congo Kinshasa 47 Senegal15 Ireland 15 Costa Rica 48 Sierra Leone16 Israel 16 Dominican Republic 49 Singapore17 Italy 17 Ecuador 50 South Africa18 Japan 18 Egypt 51 Syria19 Korea South 19 El Salvador 52 Tanzania20 Kuwait 20 Fiji 53 Thailand21 Luxembourg 21 Gabon 54 Togo22 Netherlands 22 Ghana 55 Tunisia23 New Zealand 23 Guatemala 56 Turkey24 Norway 24 Honduras 57 Uganda25 Poland 25 India 58 Zambia26 Portugal 26 Indonesia 59 Zimbabwe27 Spain 27 Iran28 Sweden 28 Jamaica29 Trinidad and Tobago 29 Jordan30 United Kingdom 30 Kenya31 United States 31 Malawi32 Uruguay 32 Malaysia33 Venezuela 33 Mali

26