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Capital humano y crecimiento económico en Venezuela (1950-2002) (página 3)



Partes: 1, 2, 3

Tabla D.3

Autocorrelación de los Logaritmos de las Variables en Primera Diferencia

VARIABLES

PERIODO

REZAGOS

1

2

3

4

5

DLPIB

1951-2002

0,14452

0,05282

0,16241

-0,05913

0,09005

DLPIBP

1951-2002

0,05324

-0,12245

0,15310

-0,14675

0,09521

DLPIBNP

1951-2002

0,31381

0,20221

0,14326

0,06865

0,13028

DLK

1951-2002

0,92136

0,79604

0,67068

0,55553

0,44027

DLKNP

1951-2002

0,92378

0,82451

0,72670

0,63330

0,54176

DLI

1951-2002

0,30645

-0,04478

-0,08499

-0,03156

0,17852

DLINP

1951-2002

0,36618

-0,03827

-0,09144

-0,01788

0,18445

DLPT

1951-2002

0,65721

0,76231

0,63567

0,61376

0,53646

DLPEA

1951-2002

0,02107

0,15250

0,22162

0,29935

0,05849

DLPO

1951-2002

-0,24644

0,01118

0,15009

-0,09686

-0,14316

DLPONP

1951-2002

-0,11309

0,07391

-0,03798

0,012052

-0,45295

DLHPRI

1951-2002

0,94912

0,91450

0,86596

0,79789

0,73475

DLHSE

1951-2002

0,95398

0,89468

0,82102

0,72045

0,61357

DLHSU(1)

1951-2002

0,51501

0,51597

0,44636

0,37903

0,31314

DLHSU(2)

1951-2002

0,75097

0,73176

0,59254

0,49248

0,45498

Tabla D.4

Test Dickey-Fuller Aumentado para las Diferencias de los Logaritmos de las Variables

CON TENDENCIA

VARIABLES

PERIODO

DF

ADF(1)

ADF(2)

ADF(3)

ADF(4)

DLPIB*

1953-2002

-6,5345

-5,1369

DLPIBP*

1953-2002

-6,4119

-5,4255

DLPIBNP**

1953-2002

-5,6422

-4,3626

DLK

1955-2002

-1,4443

-2,8277

-2,0849

-2,4178

DLKNP

1955-2002

-1,3687

-2,8217

-2,2107

-2,4723

DLI*

1953-2002

-4,9110

-4,8025

DLINP*

1953-2002

-4,8708

-4,9763

DLPT*

1953-2002

-8,9749

-4,1582

DLPEA*

1953-2002

-7,7522

-4,9510

DLPO*

1953-2002

-8,7082

-5,5616

DLPONP

1953-2002

-7,4910

-4,6494

DLHPRI**

1956-2002

-3,8132

-3,5267

-3,5965

-4,1239

-4,2146

DLHSE***

1956-2002

-3,3161

-3,1661

-3,1384

-3,6415

-3,6447

DLHSU(1)

1955-2002

-4,1906

-2,6576

-1,9793

-1,7025

HSU(2)

1955-2002

-2,3112

-1,9547

-1,5970

-1,5947

 

SIN TENDENCIA

VARIABLES

PERIODO

DF

ADF(1)

ADF(2)

ADF(3)

ADF(4)

PIB

1953-2002

-5,6969

-4,1701

PIBP

1953-2002

-6,3447

-5,2900

PIBNP

1953-2002

-4,6689

-3,3684

DLK

1955-2002

-1,3744

-2,1492

-1,6535

-1,7974

DLKNP

1955-2002

-0,96439

-1,6162

-1,1956

-1,3378

DLI

1953-2002

-4,8423

-4,6782

DLINP

1953-2002

-4,7310

-4,7319

DLPT

1953-2002

-2,9731

-0,8329

DLPEA

1953-2002

-6,7710

-4,0384

DLPO

1953-2002

-8,8112

-5,6237

DLPONP

1953-2002

-7,5680

-4,6976

DLHPRI

1956-2002

-0,6921

-0,42785

-0,57276

-1,0221

-1,0600

DLHSE

1956-2002

-0,97448

-1,1544

-1,3786

-2,1225

-2,1480

DLHSU(1)

1955-2002

-4,1176

-2,7667

-2,2495

-2,1038

DLHSU(2)

1955-2002

-2,6002

-2,4734

-2,3613

-2,3118

El número de prórrogas incluidos en la tabla D.2 son aquellos para los cuales se acepta la suposición nula que indica la presencia de raíces unitarias, mientras que los aplazamientos mostrados en la tabla D.4 indican que se rechaza la suposición nula de presencia de raíces unitarias, por lo tanto las variables presentan estacionariedad.

Cabe señalar, que una vez realizado el estudio de la estacionariedad de las variables, se vendrá en la siguiente unidad a presentar los modelos a evaluar y sus respectivas deducciones. Como todas las variables comparadas presentan al menos una raíz unitaria, se transitarán los modelos y razonablemente se les aplicara una prueba de raíz unitaria a los términos de movimiento con la finalidad de determinar si tales variables económicas tienen una dependencia de equilibrio estable en el largo plazo.

Debido al aspecto de un gran número de variables en este estudio, los modelos que se mostraran a permanencia tratan de abarcar todas las posibles permutaciones que se pueden hacer, sin salirse, claro está, de los axiomas económicos, para captar los bienes esperados por cada variable.

En este trabajo se corrieron un total de 200 simulaciones para internar solo aquellos modelos que nos asienten a elevación económica y empírica validar o rebatir la teoría económica plasmada en este estudio.

Del efecto se obtuvieron un total de 88 modelos que pasaron la aprobación económica y estadística, estos serán presentados a continuación de una forma resumida para evitar prolongar exagerado el contenido de estas páginas, el número de permutaciones se debe a que el estudio se realizó en base a la estimación del PIB agregado y el no petrolero, y adicional a esto se utilizaron todas las variables que pudieran servir de PROXY a la fuerza laboral.

IV.2.1.- ESTIMACIONES PARA EL PIB Y PIBNP

Ecuaciones:

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Resultados Empíricos

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IV.2.2.- ESTIMACIONES PARA EL PIB Y PIBNP INCLUYENDO EL CAPITAL HUMANO AGREGADO (HT).

Ecuaciones:

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Resultados Empíricos

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IV.2.3.- ESTIMACIONES PARA EL PIB Y EL PIBNP CON EL COMPONENTE DE CAPITAL HUMANO (HPRI)

Ecuaciones:

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Resultados Empíricos

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IV.2.4.- ESTIMACIONES PARA EL PIB Y EL PIBNP CON EL COMPONENTE DE CAPITAL HUMANO (HSE)

Ecuaciones:

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Resultados Empíricos

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IV.2.5.- ESTIMACIONES PARA EL PIB CON EL COMPONENTE DE CAPITAL HUMANO (HSU1)

Ecuaciones:

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Resultados Empíricos

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IV.2.6.- ESTIMACIONES PARA EL PIBNP CON EL COMPONENTE DE CAPITAL HUMANO (HSU1)

Ecuaciones:

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Resultados Empíricos

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IV.2.7.- ESTIMACIONES PARA EL PIB CON EL COMPONENTE DE CAPITAL HUMANO (HSU2)(DATOS CORREGIDOS)

Ecuaciones:

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Resultados Empíricos

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IV.2.8.- ESTIMACIONES PARA EL PIBNP CON EL COMPONENTE DE CAPITAL HUMANO (HSU2)(DATOS CORREGIDOS)

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IV.2.9.- ESTIMACIONES PARA EL PIB Y EL PIBNP COMBINANDO LOS COMPONENTES DE CAPITAL HUMANO (HPRI, HSE Y HSU1)

Ecuaciones:

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Resultados Empíricos

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IV.2.10.- ESTIMACIONES PARA EL PIB Y EL PIBNP COMBINANDO LOS COMPONENTES DE CAPITAL HUMANO (HPRI, Y HSU2)

Ecuaciones:

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Resultados Empíricos

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IV.2.11.- ESTIMACIONES PARA EL PIB Y EL PIBNP COMBINANDO LOS COMPONENTES DE CAPITAL HUMANO (HSE Y HSU1)

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IV.2.12.- ESTIMACIONES PARA EL PIB Y EL PIBNP COMBINANDO LOS COMPONENTES DE CAPITAL HUMANO (HSE Y HSU2)

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IV.2.13.- ESTIMACIONES PARA EL PIB Y EL PIBNP CON LOS COMPONENTES DE CAPITAL HUMANO (HPRI, HSE, HSU1 Y HSU2)

Ecuaciones:

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Resultados Empíricos

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Teniendo estas deducciones presentadas anteriormente se puede analizar lo siguiente:

Las evaluaciones del PIB y PIBNP en función de sus componentes de producción básicos son autorizados económica y estadísticamente, esto quiere decir que tanto la reserva de capital físico, la formación bruta de capital fijo y la potencia laboral despliegan una elasticidad positiva con respecto al ingreso, es decir, se estipula que los niveles de ingreso están efectivamente relacionado de forma significativa con sus factores de producción básicos y la formación bruta de capital físico. Igualmente no fue permisible acertar un vector de cointegración que relacionara un equilibrio estable entre las variables en el largo plazo, este efecto se puede ver en los bajos valores del DF y el ADF para los residuales de las estimaciones. Puesto que en principio se pueden prestar atención que todos los R2 arrojados fueron altos, pero el coeficiente de correlación "d" Durbin-Watson en todos los casos fue muy bajo, es decir se formaron regresiones adulteradas, ya que las variables se alejan mucho entre sí, al transcurrir el tiempo.

En las siguientes estimaciones se contuvieron los componentes de capital humano en sus tres niveles. Las estimaciones se innovaron en fases puesto que se aspiró manifestar de forma detallada el impacto, tanto individual como se ha acumulado, de las variables construidas con respecto a los niveles de ingreso. De esta forma se comprobó prácticamente que el impacto del capital humano en conjunto (HT) que simboliza la sumatoria de HPRI, HSE, HSU, sobre el crecimiento ha sido significativo económica y estadísticamente, pero no se alcanzó certidumbre de la presencia de una medida estable en el largo plazo entre las variables, puesto que no se encontró un vector de cointegración, al tener carencia en esta primera etapa de estimación, para variables consideradas, debido al alto R2 y al bajo Durbin-Watson, adicional a esto los DF y ADF para los residuales fueron muy bajos lo que alega que no consta cointegración en los modelos estimados utilizando las variables en niveles.

Sensatamente se estimaron los efectos individuales de cada componente del capital humano construido. Por ejemplo los modelos estimados para el PIB y PIBNP incluyendo HPRI, demostraron que la escolaridad en la educación primaria presenta un claro efecto positivo sobre los niveles de ingreso, tanto económico como estadístico a nivel individual, pero a pesar de arrojar un R2 formidablemente alto, el Durbin-Watson(CRDW) no lo destaco en ninguno de los casos, formando de este modo la desconfianza de repercusión adulterada, esta sospecha es corroborada si se presta atención a los valores de los test DF y ADF de los residuales, al no pasar la tentativa se consigue verificar que tampoco se localizó un vector de cointegración que manifestara el equilibrio estable en el largo plazo entre la acumulación de capital humano para la escolaridad primaria y los niveles del producto. Con estos resultados parciales se puede perfeccionar que los insuficientes alentadores resultados obtenidos se comprometen especialmente a la apariencia de gran monto de ruido característico de los datos económicos en Venezuela, formal a la figura de los distintos cambios estructurales por los cuales ha transcurrido el país.

También las estimaciones realizadas incluyendo el capital humano en la educación secundaria (HSE), arrojan resultados semejantes a los arrojados con HPRI. Pero de igual forma no fue permisible encontrar evidencia de un efecto a largo plazo de la escolaridad en el nivel secundario sobre los niveles de ingreso nacional.

Es demostrativo demarcar que el nivel secundario de la educación en Venezuela ha sido el motor clave del mejora intelectual de la fuerza laboral, lo que implica que su aporte al crecimiento es considerado con más excelencia que la misma educación primaria, puesto que éste nivel ha expreso en los últimos 50 años el orden de capital humano en gran parte de la fuerza laboral.

IV.3.- MODELO DE CORRECCIÓN DE ERRORES ENGLE Y GRANGER

Sabemos notoriamente que la contribución más significativa a nivel empírico de la teoría neoclásica, es contrastar las conjeturas en el largo plazo. Debido a que en la sección uno, no se pudo evidenciar efectos a largo plazo entre las variables de estudio, en esta componente se procurará buscar la evidencia que explique la objetividad de una auténtica relación de equilibrio estable entre las variables, mediante las pruebas de cointegración relacionadas al hábito de corrección de errores adaptado a la metodología planteada por Engle y Granger (1987).

Para ello se seleccionarán los modelos más importantes de la sección 1 que interesarán para el análisis que se quiere presentar a continuación y se estimarán de nuevo pero ahora en sus primeras diferencias como lo estipulan Engle y Granger. Es trascendente acotar que el modelo de corrección de errores es aplicable para aquellas variables que son estacionarias en sus primeras diferencias, ya que los modelos deben contener variables 0 para poder ser estimados, es decir el proceso de diferenciación elimina las tendencias presentes en las series, de este modo se elimina el problema de la regresión adulterada. Como los modelos son en primera diferencia, se supone que todas las variables deben ser estacionarias a este nivel. Con esto se quiere especificar que dicha metodología no podrá ser aplicada para las reservas de capital físico y la reserva de capital humano para la educación superior, puesto que existe sospecha de que estas variables posiblemente sean del tipo 2, si se incluyen en sus primeras diferencias se estarían estimando modelos con variables (0) y (1), lo cual sería absurdo para una práctica econométrica.

IV.3.1.- ESTIMACIONES EN PRIMERAS DIFERENCIAS DEL LOGARITMO DEL PIB

Ecuaciones:

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Resultados Empíricos

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IV.3.2.- ESTIMACIONES EN PRIMERAS DIFERENCIAS DEL LOGARITMO DEL PIBNP

Ecuaciones:

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Resultados Empíricos

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Las deducciones de las evaluaciones anteriores, destellan que positivamente se pudo comprobar la existencia de cointegración en esta segunda etapa del estudio econométrico, puesto que se homologo la existencia de vectores de cointegración entre las variables para las especificaciones de corto plazo.

Sobre la base de lo anterior se tiene que el impacto agregado del almacenamiento de capital humano (HT) sobre la tasa crecimiento del PIB, es positivo y significativo a nivel económico y estadístico, además de presentar una relación de equilibrio estable en el corto plazo, esto se refleja en el alto valor de la "d" de Durbin-Watson mayor que el R2, de esta forma se verifica la ausencia de una posible regresión contrahecha, adicionalmente los coeficientes estimados para la variable de los residuales "error de equilibrio" son negativos en todos los casos y cercanos al valor uno, y al ser explicativos se corrobora la existencia de cointegración en esta segunda etapa, esto se convierte a que los cambios sobre las variables estudiadas encuentran su ajuste en un periodo promedio de 2 años. Adicional a esto la prueba DF y ADF sobre los términos de perturbación de las ecuaciones estimadas en primera diferencia, reflejan altos valores que permiten rechazar la hipótesis de efectividad de raíz unitaria, y se corroboran al mismo tiempo los resultados de cointegración obtenidos.

Las deducciones para HPRI y HSE son providenciales, existe evidencia de cointegración entre las variables en los modelos de corrección de errores, es decir la relación de equilibrio es estable para una especificación de corto plazo, debido a que los modelos arrojaron R2 relativamente aceptables, Durbin-Watson altos, y los parámetros son validados económicamente y significativos a nivel estadístico, además el coeficiente del "error de equilibrio" es negativo, cercano a uno y significativo, lo que permite corroborar la existencia de cointegración en esta etapa.

De esta manera se experimenta que la escolaridad primaria y secundaria exhibe una relación positiva y significativa sobre los niveles de ingreso y su tasa de crecimiento en Venezuela. En tanto este resultado indicar que estos niveles de escolaridad han concluido, de manera significativa en los últimos 50 años los niveles de capital humano existentes en la población.

Esto nos aprueba afinar que el aporte de los depósitos de capital humano construidos en este compromiso sobre la tasa de crecimiento económico en Venezuela se ve claramente más claro en una especificación econométrica de corto plazo, puesto que los patrones estimados en niveles, es decir, especificaciones de largo plazo, no son aptos de capturar los cambios a nivel estructural por los que transcurre la variable en el corto plazo.

CAPÍTULO V

Conclusiones y perspectivas

Venezuela en la década de los años 50 tenía una estabilidad prestigiosa en los principales indicadores macroeconómicos, su tasa de crecimiento de PIB era de 9% aproximadamente interanual, hasta el 1960 se mantuvo. Así que para este año Venezuela contó con un ingreso equivalente al 80% aproximadamente al de los Estados Unidos.

Lamentablemente esto fue decayendo para la época de los 60 y 70 y ha venido en descenso hasta la actualidad. Esto debido a los cambiaos presente en este periodo y han estado afectando la tasa de crecimiento de la economía disminuyéndola constantemente.

La educación es uno de los factores más significativos en la acumulación del capital humano, y estado sufriendo altibajos en Venezuela, esta misma ha venido creciendo a tasas cada vez menores, empezando en 1950 con un crecimiento aproximadamente del 12% y llegando al año 2002 con una tasa de alrededor del 4%, observándose una disminución considerable del 8% aproximadamente durante las últimas cinco décadas. En la década de 1950 se registró un incremento sustancial en el stock de educación primaria y secundaria, más no así en la educación superior, lo que concuerda con el auge que atravesaba la economía en esa época. Consecuentemente a comienzos de la década de los años 70 comienza el descenso en la tasa de escolaridad realizada en todos los niveles, manteniéndose más o menos estable hasta los tiempos actuales.

Hay que destacar que el interés por la educación, es uno, o sino el más significativo ingrediente para el desarrollo del capital humano, este en los últimos años ha aumentado en gran forma en las economías más desarrolladas del mundo, esto ocurre debido a la gran importancia que emplea la educación en el sector del crecimiento económico, por tal motivo en este trabajo se midió la evolución del ingreso en Venezuela y su tasa de crecimiento, incluyendo en los modelos estimados el stock de capital humano construidos para los niveles de la educación primaria, secundaria y superior.

De esta manera se pudo verificar empíricamente que no existe una relación de equilibrio estable en el largo plazo entre los variables ingreso y stock de capital humano, al menos para la primera etapa del mecanismo, más si se evidencio en la segunda etapa de la estimación. Como punto final las conclusiones arrojadas en esta investigación expresaron lo siguiente:

剓e verifico empíricamente que el stock de capital humano construido para los niveles de educación primaria y secundaria culminados, contribuyeron de forma significativa al crecimiento económico en Venezuela durante el periodo 1950-2002.

剓e tiene que los resultados obtenidos parecen indicar que los niveles primarios y secundarios de la educación en Venezuela determinaron de forma importante para los últimos 50 años los niveles de capital humano presente en la población, y a pesar de los resultados obtenidos para la educación superior se concluye que no existe un clara evidencia de cuál ha sido la participación de este nivel educativo, como capital humano, sobre el crecimiento económico en Venezuela.

剅n la siguiente tabla se observara los resultados arrojados del Stock de capital humano para la educación primaria, secundaria y superior

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Fuente de datos y metodología

Para la elaboración de este estudio se utilizaron datos con una periodicidad anual, específicamente el periodo comprendido entre 1950 y 2002. Es preciso indicar, que una de las principales razones por la cuales se consideró como año inicial 1950, es que la gran mayoría de los indicadores macroeconómicos en Venezuela, utilizados para realizar las estimaciones, empiezan a publicarse de forma oficial por las distintas fuentes en 1950. La finalidad es descartar los posibles errores que se puedan cometer al emitir juicios de los resultados obtenidos por concepto del uso incorrecto de los datos, por otro lado la escogencia del año 2002 como límite final del periodo, implicó que hasta la fecha de finalización de este trabajo todos los datos utilizados son oficiales.

Las principales Fuentes estadísticas consultadas que permitieron obtener las series de datos, fueron:

剅l Ministerio de Educación (ME), como ente principal emisor de toda la información estadística referente al sector educativo en Venezuela desde 1870. El mismo permitió obtener por medio de sus publicaciones periódicas Memoria y Cuenta y las Estadísticas Educacionales, las fuentes primarias para llevar a cabo la construcción de los stocks de capital humano.

剌a Oficina de Planificación del sector Universitario (OPSU) es el ente gubernamental encargado de emitir los informes estadísticos referente a matrículas y egresos del sector universitario en Venezuela desde 1970.

剅l Instituto Nacional de Estadística (INE) cuyo antiguo nombre fue Oficina Central de Estadística e Informática (OCEI), se encontraron disponibles los datos censales utilizados en la investigación desde 1950.

剅l Banco Central de Venezuela (BCV), como lo son el Informe Económico y otros boletines impresos entre los cuales se encuentran las Series Estadísticas de los Últimos Cincuenta Años coordinada por Ignacio Antivero, y Las estadísticas Socio-laborales de Venezuela 1936-1990 coordinada por Héctor Valecillos.

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Autor:

Becerra Carlos.

Rangel Bertyimar.

Reyes Luis.

Rollins Yanethsy.

Taly Renia.

Enviado por:

Profesor:

MSc. Ing. Iván Turmero

Monografias.com

República Bolivariana de Venezuela.

Universidad Nacional Experimental Politécnica.

"Antonio José de Sucre"

Vicerrectorado Puerto Ordaz.

Departamento de Ingeniería Industrial.

Cátedra: Ingeniería Financiera

CIUDAD GUAYANA, MAYO DEL 2015

Partes: 1, 2, 3
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