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Economía del sector publico

• Trabajo Practico numero - Grupo - César Ciappa 98514/ - Sofia Czemerys 90785/
  • Franco Vázquez 100628/ - Martin Bilbao 98225/
  • Matías Sánchez 100332/ - Diez Francisco 98733/

Punto 1. A partir de las distintas explicaciones teóricas del crecimiento del gasto público se propone, utilizando la base de datos adjunta, realizar regresiones del gasto público (% sobre PBI) utilizando una o más de las variables aportadas, conformar e interpretar los distintos modelos empíricos, sus coeficientes estimados y el nivel de significatividad de los mismos. Utilice variables expresadas en logaritmos y como variable dependiente el porcentaje del gasto público total sobre el PBI. Modelo 1

ln ( gastopbi ) = α + β 1 ln ( pbicte )

Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Ln PBI Cte 0,552 0,083 6,650 0,000 0,382 0, Cons -13,406 1,859 -7,210 0,000 -17,209 -9, A partir de la regresión del logaritmo del gasto público como porcentaje del PBI en el logaritmo del PBI a precios constantes de 1990, vemos que la variable explicativa propuesta es significativa para explicar el logaritmo del cociente Gasto/PBI, para cualquier nivel de significatividad. Frente a un aumento de un 1% del PBI a precios constantes, el gasto público como porcentaje del PBI aumentaría en promedio y manteniendo todo lo demás constante 0,55%. Modelo 2

ln ( gastopbi )= α + β 1 ln ( poblacion )

Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Ln Población 1,405 0,202 6,940 0,000 0,991 1, Cons -25,592 3,538 -7,230 0,000 -32,828 -18,

Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Ln PBI Cte 0,212 0,131 1.62 0,119 -0,058 0, Ln Gini -1,240 0,359 -3,450 0,002 -1,981 -0, Ln Pobreza 0,314 0,109 2,870 0,008 0,088 0, Rez. Pobreza -0,012 0,003 -4,430 0,000 -0,018 -0, Cons -7,442 2,496 -2,980 0,006 -12,594 -2, En esta regresión podemos ver, a diferencia de los modelos anteriores, que la variable del logaritmo del PBI constante no es significativa para explicar el ratio Gasto/PBI. Por otro lado, el logaritmo del índice de Gini y la variable que representa la tasa de pobreza (tanto de forma contemporánea como con un rezago) son significativas para todos los niveles de significatividad habituales. Mirando los datos obtenidos, uno podría pensar que ante un aumento de un 1% del coeficiente de Gini el gasto público como porcentaje del PBI caería 1,24% en promedio y manteniendo todo lo demás constante. Esa conclusión sería curiosa ya que uno tendería a pensar que, en la realidad, esa relación se comporta de forma inversa. Podríamos pensar que los sucesivos gobiernos, en su afán por intentar reducir la desigualdad de ingresos (reducir el coeficiente de Gini), pudieron haber aumentado el gasto en busca de tal objetivo, no reducirlo como lo sugiere el razonamiento previo. Lo que puede estar sucediendo entonces es que en los años en los que el gasto público como porcentaje del PBI fue menor, la desigualdad fue mayor, por ende, el índice de Gini fue mayor y obtenemos estos valores en la regresión. Otra forma de pensarlo sería corriendo la regresión al revés; es decir, regresando el índice de Gini en el cociente Gasto/PBI. En ese caso, el coeficiente estimado sería también negativo y el razonamiento sería más intuitivo: que, al aumentar el gasto público, la desigualdad de ingresos tiende a caer. Por otro lado, con los datos obtenidos vemos que cuando el logaritmo de la tasa de pobreza aumenta en un 1%, el gasto público como porcentaje del PBI, en promedio y manteniendo todo lo de demás constante, aumentaría 0,32%. De todos modos, para poder obtener buenas conclusiones deberíamos evaluar la causalidad entre las variables para poder llegar a una conclusión robusta. Modelo 5

ln ( gastopbi ) = α + β 1 ln ( pbicte ) + β 2 ln ( apertura ) + β 3 ln( indiceexpo )

Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval] Ln PBI Cte 0,609 0,148 4,120 0,000 0,306 0, Ln apertura -0,272 0,052 -5,250 0,000 -0,379 -0, Ln índice expo. 0,132 0,106 1,250 0,223 -0,085 0, Cons -14,425 2,804 -5,140 0,000 -20,179 -8, Lo que hacemos con este modelo es intentar evaluar la hipótesis de gustos relacionada a la apertura de la economía. Esta teoría sugiere que, en casos donde el porcentaje de apertura es mayor, los ciudadanos tendrán preferencias por un mayor gasto público en forma de programas públicos como seguros. Analizando la regresión vemos que el logaritmo del índice de apertura es significativo a todos los niveles de significatividad para analizar variaciones en el gasto público como porcentaje de PBI, mientras que el índice de exportaciones no es significativo para los niveles normales trabajados. Frente a un aumento en un 1% del índice de apertura el gasto público como porcentaje del PBI caería en promedio y manteniendo todo lo demás constante un 0,27%. Con estos resultados podemos concluir que la hipótesis no se cumple, sino que la relación va en sentido contrario. Sin embargo, esto también puede deberse a la ideología de los gobernantes del momento, ya que es posible que un gobierno que ideológicamente esté de acuerdo con una mayor apertura de la economía con respecto al mundo, también desee un Estado no tan grande. Es decir, que los años en los cuales el grado de apertura es mayor estén acompañados con un Estado de tamaño más pequeño. Modelo 6

ln ( gastopbi ) = α + β 1 ln ( pbicte ) + β 2 ln ( wpubwpri )

Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval] Ln PBI Cte. 0,648 0,097 6,650 0,000 0,447 0, Ln W pub/wpri -0,056 0,244 -0,230 0,821 -0,558 0, Cons -15,556 2,163 -7,190 0,000 -20,011 -11, Para analizar la hipótesis de la enfermedad de costos de Baumol regresamos el gasto público como porcentaje del PBI contra la relación de salarios del sector público y del sector privado (suponiendo que esto representa los precios relativos de los bienes y servicios de cada sector). Podemos ver que la relación de salarios no es significativa para ninguno de los niveles habituales.

gen lgini = ln(gini) gen lpobreza = ln(pobreza) *Modelo 1 reg lgasto_pbi lpbi_cte *Modelo 2 reg lgasto_pbi lpob *Modelo 3 reg lgasto_pbi lpbi_cte lpbi_corr lw_srpu *Modelo 4 reg lgasto_pbi lpbi_cte lgini lpobreza L.pobreza *Modelo 5 reg lgasto_pbi lpbi_cte lapertura lindice_expo *Modelo 6 reg lgasto_pbi lpbi_cte lwpub_wpri *Modelo 7 reg lgasto_pbi L.lgasto_pbi L2.gasto_pbi lpbi_cte lpob Punto 2. Utilizando los datos adjuntos, realice una regresión lineal para los años 2006-2020 del gasto público per cápita contra las distintas variables de la base de datos. Describa los resultados más relevantes, mencione las principales limitaciones del análisis y posibles extensiones

Coef. Std. Err. t P > |t| [95% Coef. Interval] reca_gasto -0,706448 15,309490 -0,050 0,963 -30,712490 29, Gasto rezagado -1.61E-07 4.09E-08 -3,920 0,000 -2.41E-07 -8.04E- Deuda 3.00E-08 3.54E-08 0,850 0,396 -3.93E-08 9.94E- Remuneración promedio 0,002582 0,000044 59,180 0,000 0,002497 0, Bicameralidad -3,741915 5,933187 -0,630 0,528 -15,370750 7, Partido gobernante 0,491855 1,442651 0,340 0,733 -2,335689 3, Tamaño distrito -0,042665 0,168639 -0,250 0,800 -0,373191 0, Recaudacion 7.85E-08 5.24E-08 1,500 0,135 -2.43E-08 1.81E- d_reeleccion 3,956322 8,594036 0,460 0,645 -12,887680 20, Cons -2,427546 9,727203 -0,250 0,803 -21,492510 16, A partir de esta regresión podemos ver que, para los años 2006-2020, el gasto público per cápita es afectado significativamente por el gasto provincial del año anterior y por la remuneración promedio bruta privada mensual. Ante el aumento de una unidad del gasto rezagado, el gasto per cápita disminuye 1.61 unidades. Si el cambio es en la remuneración promedio, este mismo aumenta .003 unidades. Las restantes variables no explican, bajo ninguno de los niveles habituales de significatividad, el gasto publico per cápita. Incluir estas variables redundantes en la regresión muestra una limitación del análisis ya que pueden generar multicolinealidad, es decir, relaciones lineales entre las variables explicativas. Do: gen gastopc= gasto/poblacion encode provincia, gen (provincia2) xtset provincia2 ano xtreg gastopc reca_gasto gasto_rezagado deuda remuneracion bicameralidad partido_gobernante tamano_distrito recaudación d_reeleccion