Este estudio se ha basado en previos trabajos teóricos y empíricos, a fin de proporcionar un marco analítico para el análisis de la variación en tasas de crecimiento económico en una muestra grande de países durante las últimas dos décadas del siglo XX. Debemos ahora recapitular nuestros principales resultados, y resumir las conclusiones que se derivan de ellos:

 1) La convergencia condicional está presente en los datos para 1980-99, y parece ser un aspecto fundamental del proceso de crecimiento económico. Ceteris paribus, la tasa de crecimiento en un país tenderá a decrecer a medida que aumenta su ingreso per cápita, aunque el efecto es bastante lento. No obstante, este factor debe ser tomado en cuenta en cualquier análisis empírico del crecimiento económico.

 2) Un ritmo elevado de crecimiento demográfico (fertilidad alta) tiene efectos negativos para el crecimiento económico. La tendencia mundial en décadas recientes ha sido en la dirección de fertilidad decreciente, pero ésta sigue siendo elevada en muchos países sub-desarrollados. Una continuación de esta tendencia justificaría algún grado de optimismo respecto de las perspectivas de crecimiento en países de bajos ingresos. Los países que mantengan elevadas tasas de crecimiento poblacional, sin embargo, estarán en desventaja en términos de crecimiento en ingresos per cápita.

 3) La inversión en capital físico es importante, y un país que ahorra/invierte un alto porcentaje de su PIB crecerá más rápidamente que aquellos que ahorran/invierten poco.

 4) El capital humano también es importante, y aquí también se puede mejorar mucho. En 1995 el promedio mundial de la medición de Barro y Lee sobre cobertura educacional—"promedio de años de escolaridad para la población adulta (15 años o más)"—fue de sólo 6 años de escolaridad por adulto, con una mediana de 5.82 años. En otras palabras, en la mitad de los países estudiados el adulto promedio no ha completado la educación primaria. Mejoras significativas en este campo podrían impulsar el crecimiento en ingresos per cápita en los países sub-desarrollados en el futuro cercano, y deberían ser una prioridad para los planes de desarrollo.

 Por último, aunque estas variables explican una buena proporción de la variación observada en tasas de crecimiento, una porción significativa de esta variación (más de 20 %) permanece inexplicada. Parte de esto, sin duda, se debe a errores de medición, y otra parte se debe a factores específicos de cada país. Ningún modelo general podrá explicar el 100 % de la variación observada durante un determinado período muestral, aunque probablemente existen muchos otros factores sistemáticos que deben ser explorados. Aún hay mucho trabajo por hacer en este campo.

Nota: Todas las regresiones fueron estimadas por mínimos cuadrados ordinarios. Números entre corchetes son estadísticos t de los coeficientes estimados. Puesto que las regresiones 4, 6 y 7 muestran evidencia de heteroscedasticidad, los estadísticos t fueron estimados usando la corrección de White (1980).

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(Los datos básicos para este estudio están contenidos en una hoja Excel, disponible a solicitud del interesado a la dirección: jhcole[arroba]ufm.edu.gt .)

(a) Fuentes

 1) Variables económicas y demográficas: World Development Indicators, 2001 (versión CD-ROM). Esta fuente reporta datos para 207 países, aunque la cobertura para algunos es limitada. Para este estudio, la muestra básica se limita a países con cifras disponibles para PIB real per cápita en los años 1980 y 1999 (permitiendo así el cálculo de la tasa promedio de crecimiento económico durante ese periodo muestral). Esta muestra luego se reduce a los 106 países para los que se dispone de los datos necesarios para el cálculo de las Regresiones 1 y/o 6.

2) Nivel Educacional: Barro y Lee (2001), base de datos obtenida del sitio:
http://www2.cid.harvard.edu/ciddata/barrolee/Appendix.xls.

 3) Índice de Libertad Económica: James Gwartney y Robert Lawson, "Chain-linked Adjusted Summary Index," Madrid Meeting of Economic Freedom Network (Oct 2002). Base de datos proporcionada por el Profesor Lawson.

 4) Variables Geográficas: Gallup, Sachs y Mellinger (1999), base de datos obtenida del sitio: http://www2.cid.harvard.edu/ciddata/geodata.csv.

 (b) Definiciones de las Variables

Para cada país, se ha hecho un esfuerzo por obtener cifras para la mayor cantidad posible de las siguientes variables:

 GDP1980 = PIB per cápita, ajustado por PPA, en dólares internacionales, 1980.

 GROWTH8099 = tasa anual promedio de crecimiento del PIB real per cápita, 1980-99. Esta es la variable dependiente para el análisis de regresión.

 INV = Inversión/PIB (Formación Bruta de Capital Fijo como % del PIB), promedio para 1980-99.

 FERTIL = Tasa de Fertilidad Total (nacimientos por mujer), promedio para 1980-99.

(Se ha hecho un esfuerzo por calcular estos promedios usando todos los valores anuales durante el período muestral. Sin embargo, para algunos países hay valores faltantes para algunos años. En cada caso, el promedio fue calculado usando todos los valores anuales disponibles durante el período muestral.)

POPGROWTH = tasa anual promedio de crecimiento en la población total, 1980-99, basado en cifras de población total para 1980 y 1999.

SCH15 = Promedio de años de escolaridad para la población total (15 años o más), 1980 y 1995.

FEMSCH15 = Promedio de años de escolaridad para la población femenina (15 años o más), 1980 y 1995.

EFW [año] = Economic Freedom of the World Index, un número que varía de 1 (poca libertad) a 10 (mucha libertad), para los años 1980, 1985, 1990, 1995 y 2000.

TROPICAR = proporción (0 a 1) del territorio de un país localizado en áreas tropicales (definidas como regiones localizadas entre 23.5 grados de latitud Norte y 23.5 grados de latitud Sur).

POP100KM = proporción (0 a 1) de la población de un país que vive a menos de 100 kilómetros de la costa del mar.

AIRDIST = distancia (aérea) mínima, en kilómetros, del país a una de las tres regiones centrales de la economía mundial (definidas como Nueva York, Rotterdam o Tokio).

[4]Easton y Walker (1997), trabajando con niveles de ingreso, y Dawson (1998), trabajando con tasas de crecimiento, usaron una versión anterior del índice EFW para ampliar los resultados de Mankiw, Romer y Weil (1992). Ambos estudios confirmaron que la adición de una medida de libertad económica incrementa el poder explicativo del modelo neo-clásico.

INV = 10.79 + 1.647 EFW + 1.246 DEFW

(3.868) (3.371) (2.129)

R² ajustada = 0.120 N = 92 Prueba de White = 6.422 (p = 0.267)

Aunque los coeficientes estimados son ambos positivos y significativos, el poder explicativo de esta regresión es muy bajo.