Dependent Variable: GPT

VARIABLES ECONOMICAS Y POLÍTICO INSTITUCIONALES
APLICADAS AL ANÁLISIS DE LA EVOLUCION Y DESEMPEÑO DEL
GASTO PUBLICO SUBNACIONAL ARGENTINO
Director del Estudio:
ERNESTO REZK
Equipo de Trabajo:
MARIA CECILIA AVRAMOVICH
SILVANA TOLEDO
ORNELA FABBRO
Instituto de Economía y Finanzas
Facultad de Ciencias Económicas
Universidad Nacional de Córdoba
[email protected]
VERSION PRELIMINAR PARA SER PRESENTADA EN EL XIX SEMINARIO REGIONAL
DE POLITICA FISCAL, ILPES, CEPAL, ENERO DE 2007
EL DIRECTOR DEL ESTUDIO AGRADECERA EL ENVIO DE COMENTARIOS Y
OBSERVACIONES A LA DIRECCION DE MAIL CITADA
VARIABLES ECONOMICAS Y POLÍTICO INSTITUCIONALES APLICADAS AL
ANÁLISIS DE LA EVOLUCION Y DESEMPEÑO DEL GASTO PUBLICO
SUBNACIONAL ARGENTINO
Director del Estudio:
ERNESTO REZK
Equipo de Investigación:
MARIA CECILIA AVRAMOVICH
SILVANA TOLEDO
ORNELA FABBRO
Instituto de Economía y Finanzas
Facultad de Ciencias Económicas
Universidad Nacional de Córdoba
[email protected]
El análisis econométrico mediante el enfoque de datos de panel con efectos fijos,
realizado para el período 1993-2004, tuvo el objetivo de mostrar que el nivel del gasto
público de las provincias argentinas estaba influido por variables económicas y de tipo
fiscal y por variables político-institucionales tales como el signo político del gobierno
subnacional, la posibilidad de reelección de los gobernadores provinciales, la existencia de
bicameralidad y los límites constitucionales y legales al gasto público, al endeudamiento y
al uso del crédito.
Mientras que en el caso de variables tales como el esfuerzo fiscal, la suficiencia
financiera y el nivel de endeudamiento y de transferencias recibidas, los coeficientes de
regresión estimados mostraron ser significativamente diferentes de 0, las variables de tipo
institucional no presentaron resultados concluyentes salvo en el caso de identificación
política del gobierno provincial con el nacional y posibilidad de reelección del gobernador.
Los resultados obtenidos permiten explicar con mayor fundamento la mecánica y
desempeño fiscal de los gobiernos subnacionales de países federales con fuerte
descentralización de funciones gasto, a la vez que brindan también conclusiones con fuertes
implicancias de política económica.
Palabras claves: gasto público subnacional, respondabilidad, autonomía y suficiencia
financiera, variables político-institucionales, datos de panel con efectos fijos.
Clasificación JEL: H 72
VARIABLES ECONOMICAS Y POLÍTICO INSTITUCIONALES APLICADAS AL
ANÁLISIS DE LA EVOLUCION Y DESEMPEÑO DEL GASTO PUBLICO
SUBNACIONAL ARGENTINO
Director del Estudio:
ERNESTO REZK
Equipo de Investigación:
MARIA CECILIA AVRAMOVICH
SILVANA TOLEDO
ORNELA FABBRO
Instituto de Economía y Finanzas
Facultad de Ciencias Económicas
Universidad Nacional de Córdoba
[email protected]
1.
INTRODUCCION
La Constitución de la República Argentina establece para el país un sistema
político-institucional federal con tres niveles de gobierno, a saber: el nacional, el provincial
incluyendo 23 provincias y la Ciudad Autónoma de Buenos Aires y el municipal con
alrededor de 1100 gobiernos locales, entre municipios, comunas y comisiones municipales.
Aún cuando el marco constitucional propició siempre una relación fiscal
interjurisdiccional del tipo de la que R. Bird (1996) denominara de FINANZAS
FEDERALES, por cuanto la Constitución de 1853 y sus posteriores modificaciones
aseguraron amplios poderes fiscales y de gasto a los gobiernos subnacionales (provinciales
y municipales), mientras que al mismo tiempo responsabilizó a las provincias por el
resguardo de la autonomía de los municipios, la realidad de la relación entre el Gobierno
Nacional y las provincias –y la contundencia de la evidencia estadística- muestran que la
Argentina se comporta como una de las federaciones más centralizadas del mundo, que los
gobiernos locales son el eslabón más débil del sistema federal fiscal y que las relaciones
fiscales interjurisdiccionales están más apropiadamente representadas por una RELACION
DE AGENCIA, en la que el Gobierno Nacional es el Principal y las Provincias los
Agentes1.
En el análisis de los factores que hicieron posible la consolidación de esta situación,
Rezk, Capello y Ponce (1997) señalaron la marcada concentración de la recaudación
tributaria en manos del Gobierno Nacional, la que a su vez refleja como se materializó –vía
el Régimen de Coparticipación de Impuestos principalmente2- la efectiva distribución de
atribuciones fiscales en el país. Baste al respecto mencionar que, a la fecha, el Gobierno
1
2
Esta misma situación se reproduce a su vez entre las provincias y los municipios de su jurisdicción.
También juega en este sentido la renuencia de hecho del nivel subnacional a utilizar ciertas bases tributarias.
Nacional, las provincias y las municipalidades son responsables por aproximadamente el
80%, 16% y 4% respectivamente de la Recaudación Tributaria Total.
Por el lado del Gasto, y como resultado de un marcado proceso de descentralización
iniciado en los 90, las erogaciones provinciales superan en este momento el 40% del Gasto
Público correspondiente a todos los niveles de gobierno, siendo los gobiernos de provincia
argentinos responsables por casi la casi totalidad del Gasto en Educación3 y en Salud y por
una parte substancial del Gasto en Vivienda, Bienestar Social y el de carácter económico.
Sin embargo, y como se mencionara, el proceso de descentralización no solo distó de ser
devolutivo para basarse fundamentalmente en transferencias de carácter condicionado (los
diversos fondos específicos representaron en 2003 más del 35% del total de las
transferencias del Gobierno Nacional a las Provincias), sino que no cumplió tampoco con lo
prescripto por la reforma constitucional de 1994 en cuanto a que las transferencias de
competencias, servicios o funciones a las provincias o a la ciudad de Buenos Aires deberían
contar con la respectiva asignación de recursos4, aprobada por el Congreso Nacional y por
el gobierno subnacional interesado.
Finalmente, la actual distribución secundaria de los recursos impositivos
coparticipados, cuyos coeficientes por provincia fueron fijados arbitrariamente por la Ley
23548 (del año 1988) sobre la base de los coeficientes en ese año y resultantes de las
diversas modificaciones del régimen de coparticipación5, y la renuencia de las provincias a
profundizar el uso de sus fuentes tributarias propias, causa que si bien en el promedio
subnacional los recursos tributarios propios oscilan entre el 45% y el 50% -según el añoen la mayoría de las provincias las transferencias nacionales (por coparticipación o fondos
específicos) representaron en 2003 entre el 75% y el 95% de sus recursos totales6. Un
efecto no deseado de esta situación es la escasa respondabilidad (accountability) del nivel
de gobierno que ejecuta el gasto en razón del no cumplimiento del principio de autonomía
financiera, sobre el que la literatura tradicionalmente apoya la fortaleza de la primera y
también, en el caso de muchas provincias, el no cumplimiento del principio de suficiencia
financiera.
En esta línea de pensamiento, el objetivo principal del presente estudio es verificar
empíricamente, para las 23 provincias argentinas y la ciudad autónoma de Buenos Aires, la
afirmación de que el nivel de gasto público provincial está estrechamente relacionado con
los diferentes grados de autonomía y suficiencia financiera existentes, aún cuando el
carácter de la relación dependerá de la categoría de gasto provincial que se esté analizando.
3
Excepto por los correspondientes a la educación universitaria.
Debe enfatizarse que este mandato, en su espíritu, busca garantizar que las cesiones de servicios a las
provincias vaya acompañada por los recursos suficientes para su efectiva prestación, lo que no ocurrió por
ejemplo cuando se transfirió al nivel subnacional la responsabilidad del servicio educativo.
5
Se encuentra pendiente aún, no obstante que su plazo era el 31 de Diciembre de 1996, el establecimiento del
nuevo Régimen de Coparticipación por el Congreso Nacional dispuesto en la reforma constitucional de 1994
el que, entre otros requerimientos, deberá ser motivo de una Ley Convenio entre la Nación y las Provincias y
deberá garantizar la automaticidad en la remisión de los fondos.
6
Se menciona a título ilustrativo, y como casos extremos, la total dependencia de las finanzas públicas de las
provincias de Formosa, La Rioja, Catamarca, Santiago del Estero y Jujuy respecto de las transferencias
nacionales.
4
Esta misma hipótesis se analizará en relación al impacto del producto bruto geográfico y
del stock de deuda pública sobre el gasto, sugiriéndose también diferentes reacciones de
éste último según el tipo de gasto público.
Al recoger asimismo la preocupación planteada en la literatura vinculada más
relevante, en cuanto a que las disposiciones constitucionales y las situaciones políticoinstitucionales propias del momento y de las diversas unidades gubernamentales no son
neutras respecto del nivel de gasto público, se verificará el argumento con variables
dummies que representarán las siguientes hipótesis: posibilidad constitucional de que los
gobiernos provinciales puedan ser reelectos y que ejerzan esta opción política, impacto
sobre el gasto de gobiernos provinciales que respondan al mismo signo político que el
gobierno nacional, facultad de las legislaturas provinciales de modificar el proyecto de
presupuesto enviado por el poder ejecutivo, límites constitucionales sobre el gasto público,
el endeudamiento y el uso del crédito (vis-a-vis la no existencia de límites) y bicameralidad
versus unicameralidad.
Los resultados del análisis empírico no solamente serán valiosos en cuanto a que
permitirán explicar con mayor fundamento y solvencia la mecánica del gasto y del
desempeño fiscal de los gobiernos subnacionales en Argentina, sino que abrirá el camino a
conclusiones con fuertes implicancias para la formulación de política económica, sobre la
base del aporte combinado de variables fiscales de control y de variables que reflejen
restricciones constitucionales y político-institucionales.
En cuanto a la estructura del Estudio, la Sección II presenta una breve revisión de
recientes artículos de la literatura vinculados al tema; la sección III desarrolla la
metodología econométrica utilizada, la sección IV presenta las estimaciones econométricas
con datos de panel y la sección V concluye.
II.
BREVE REVISION DE LA LITERATURA RECIENTE
En un interesante estudio econométrico sobre 105 municipalidades españolas de
más de 50.000 habitantes, Bosch y Suárez-Pandiello (1995) trataron de probar un conjunto
de siete hipótesis respecto al comportamiento político y financiero de los gobiernos locales
en relación a su gasto público. Los autores encontraron resultados estadísticamente
diferentes de cero para las hipótesis de los municipios financiados en gran parte con
contribuciones individuales visibles tendían a gastar menos, mientras que aquellos
municipios más endeudados (con importantes montos por intereses) o gobernados por
partidos políticos que no habían alcanzado una mayoría absoluta gastaban relativamente
más que el resto. No encontraron sin embargo resultados satisfactorios para las hipótesis
que vinculaban de alguna forma al nivel del gasto con el esfuerzo fiscal de los municipios,
con el signo ideológico de la autoridad municipal, con la participación electoral y con la
concordancia política entre el gobierno municipal y el regional y el central.
En un artículo presentado por Persson y Tabellini (2004), destinado a analizar el
impacto de las reglas electorales y de las formas de gobierno sobre el tamaño y la
composición de gasto público, los autores consideraron información correspondiente a 80
democracias7 para el período 1990-98, aunque reportan además resultados para un
subconjunto de 60 democracias para las cuales encontraron datos para un período mayor.
Los resultados obtenidos llevaron a los autores a concluir que los regímenes
presidencialistas inducían un menor tamaño de gobierno (menor gasto público) que las
democracias parlamentarias a la vez que las elecciones en las que se elegía mayoría y
minoría resultaban a su vez en gobiernos más pequeños y en menores programas de gastos
de bienestar social que las elecciones basadas en el régimen de representación proporcional.
En un artículo sobre el tema de esta investigación, Bercoff y Nougués (2005)
analizaron la incidencia de determinadas disposiciones constitucionales y las posibles
vinculaciones entre un conjunto de variables institucionales y el gasto público de las
provincias argentinas en el período 1991-2001. Entre las principales conclusiones de su
análisis empírico, los autores resaltaron las siguientes: un diseño presupuestario estricto (las
legislaturas provinciales no podían aumentar el nivel de gasto propuesto por el ejecutivo)
constituía un mecanismo eficaz para moderar el nivel de gasto; mientras que la posibilidad
de reelección del gobernador no mostró ningún impacto sobre el gasto, si lo tuvo el signo
político del gobernador respectivo: a mismo signo político que el gobierno central, los
gobiernos provinciales encaraban más efectivamente la reducción del monto de gasto. Esta
última conclusión se extendió a las provincias con legislaturas bicamerales, en las que
ambas cámaras funcionaban con un sistema de pesos y contrapesos. En relación al impacto
de las variables fiscales, Bercoff y Nougués encontraron una fuerte relación negativa entre
el nivel de respondabilidad y el de gasto: a mayor porcentaje de recursos propios, menores
niveles de gasto corriente per cápita y respecto del producto bruto geográfico.
Fridrij (2006) analizó a su vez el comportamiento del gasto público provincial
argentino en dos períodos: 1963-2001 y 1984-2001 en respuesta a variables de control y
presupuestarias, agregando además variables institucionales que resultaban de diversas
modificaciones constitucionales que tuvieron lugar en los períodos mencionados. Respecto
de las variables de control y presupuestarias, el ejercicio empírico realizado por Fridrij le
permitió concluir que el gasto público se incrementaba en respuesta a un mejor desempeño
económico (crecimiento del producto bruto geográfico) y a un mayor grado de apertura
económica de las provincias, mientras que una independencia fiscal creciente y el
crecimiento de la población tendían a disminuir el gasto. Respecto de las variables
institucionales, Fridrij encontró evidencia econométrica firme de que la posibilidad de
reelección del gobernador tendía a incrementar el gasto público8, mientras que la
bicameralidad y un idéntico signo político de la provincia con el gobierno central tendían a
disminuirlo. Finalmente, Fridrij reconoció la escasa o nula relevancia estadística de
7
Para la definición de gobierno democrático, los autores recurrieron a los Indices Gastil de derechos políticos
y libertades civiles que varían de 1 a 7. Incluyeron aquellos países en que el promedio de los dos conceptos
mencionados no superaba 5.
8
Nótese que esta conclusión es opuesta a la evidencia a la que arribaron Bercoff y Nougués (2005) y similar a
la obtenida en el presente trabajo.
diversas variables institucionales representando modificaciones constitucionales y legales y
que imponían límites tanto al gasto como al endeudamiento y uso del crédito.
III.
EL ANÁLISIS ECONOMETRICO CON DATOS DE PANEL
Como ya se adelantara, la evaluación empírica del impacto de las variables fiscales
y de desempeño político institucional sobre el Gasto Público Provincial se realizó
utilizando el enfoque econométrico de datos de panel, ya que ello permite analizar el
comportamiento de los 24 gobiernos subnacionales argentinos (unidades de sección
cruzada) durante el período que va de 1993 a 2004 (análisis de series temporales).
La estructura básica del análisis se basó un modelo de regresión de la siguiente
forma:
(1)
y i t =  i + B´ x i t +  i t
en la que y engloba las variables dependientes correspondientes a las 23 jurisdicciones
provinciales y a la ciudad de Buenos Aires y x a los K regresores utilizados. Con respecto
al efecto individual representado por  se probaron dos alternativas: la primera consistente
en considerarlo constante a lo largo de todo el período analizado, pero específico para la
respectiva unidad de gobierno subnacional (efectos fijos) y la segunda, en la que se tomó el
mismo  para todas las provincias9. En el modelo de efectos fijos, con  específicos para
cada provincia, las diferencias entre unidades se pueden captar como diferencias en el
término constante y se interpretan como un desplazamiento paramétrico de la función de
regresión.
La decisión de privilegiar la variante de efectos fijos en relación a un solo término
constante para todas las provincias (pooled estimation) se basó en el resultado del ratio F
que precisamente determina la significatividad de los efectos de grupo mediante el
contraste de la hipótesis nula de que todos los términos constantes son iguales10.
Aun cuando el método de efectos fijos incluye el caso en el que el (o los regresores)
tienen diferentes pendientes para cada una de las unidades de sección cruzada, se consideró
acá que las pendientes de las funciones (estimaciones del regresor o de regresores) son
iguales para las 24 jurisdicciones. El programa econométrico utilizado fue el Eviews 4.0
que calcula los términos constantes y los regresores mediante un modelo de mínimos
cuadrados de variables ficticias en el que la ecuación (1) se convierte en:
(2)
9
y i = i i + X i  +  i
Greene (2000) destaca que en este caso se pueden obtener, por medio de mínimos cuadrados ordinarios,
estimaciones consistentes tanto de  como de los coeficientes de regresión.
10
Greene (2000) resalta que bajo la hipótesis nula, el estimador eficiente coincide con mínimos cuadrados
agrupados.
donde i es ahora una matriz de variables dummies de orden i x i; el mismo programa fue
utilizado para corregir la existencia de autocorrelación en las perturbaciones aleatorias.
Cabe finalmente mencionar que la no utilización del modelo de componentes de
error, o de efectos aleatorios, se basó en primer lugar en que éste supone que las unidades
de sección cruzada representan una muestra aleatoria extraída de una población mucho
mayor, mientras que en el presente trabajo se incluyen las 24 provincias (o sea el total de la
población)11.
El detalle y definición de las variables utilizadas, cuyas respectivas series para el
período 1993-2004 se agregan en el Anexo Estadístico, se mencionan a continuación y
fueron obtenidas o elaboradas a partir de los datos de la Dirección Nacional de
Coordinación con las Provincias (www.mecon.gov.ar/hacienda):
PBP: Producto Bruto Geográfico
GPT: Gasto Público Total
GC: Gasto Público Corriente
GCO: Gasto Público de Consumo
GCAP: Gasto Publico de Capital
GA: Gasto Público Administrativo
GS: Gasto Público Social
GE: Gasto Público Económico
DP: Stock de Deuda Pública Provincial
IT: Ingresos Totales
ITT: Ingresos Tributarios Totales
ITP: Ingresos Tributarios Propios
ITN: Ingresos Tributarios de Origen Nacional
TRANSF: Transferencias Corrientes Recibidas
Las series mencionadas están expresadas en pesos per cápita anuales, a precios
constantes de 2004 y fueron elaboradas para cada una de las 24 provincias argentinas. A
partir de las series mencionadas, se computaron además las siguientes dos variables de
desempeño fiscal:
PARTTRIB: Mide el grado de autonomía financiera de cada provincia (como proxy de su
grado de respondabilidad) y es un porcentaje que resulta del cociente entre
Ingresos Tributarios Propios e Ingresos Tributarios Totales.
SUFIN:
Mide el grado de suficiencia financiera de cada provincia a partir de la serie
de Ingresos Tributarios Totales anuales.
SUFIN1:
Mide el grado de suficiencia financiera de cada provincia a partir de la serie
de Ingresos Totales anuales.
y las siguientes series que indican relaciones con el Gasto Total Provincial el Producto
Bruto Geográfico respectivamente:
11
Se hicieron sin embargo, con fines de verificación, estimaciones con el método de efectos aleatorios y los
resultados no fueron satisfactorios.
GC_GPT:
Gasto Corriente como proporción del Gasto Total Provincial.
GCAP_GPT: Gasto de Capital como proporción del Gasto Total Provincial.
GA_GPT:
Gasto Administrativo como proporción del Gasto Total Provincial.
GS_GPT:
Gasto Social como proporción del Gasto Total Provincial.
GC_GPT:
Gasto Corriente como proporción del Gasto Total Provincial.
GE_GPT:
Gasto Económico como proporción del Gasto Total Provincial.
GPT_PBP: Gasto Provincial Total como proporción del Producto Bruto Geográfico.
GC_PBP:
Gasto Corriente como proporción del Producto Bruto Geográfico.
GCAP_PBP: Gasto de Capital como proporción del Producto Bruto Geográfico.
Se utilizaron también las siguientes variables dummies con el fin de evaluar si las
disposiciones constitucionales o el desempeño institucional de las provincias causaba algún
impacto sobre las distintas categorías de gasto público subnacional:
D1: Signo político de la provincia: asume el valor 1 si el gobernador corresponde al mismo
partido político que el Presidente de la Nación y 0 en el caso contrario12.
D2: Posibilidad constitucional de reelección del gobernador: asume el valor 1 cuando en la
constitución provincial se prevé la reelección y 0 en el caso contrario.
D3: Posibilidad de que el gobernador ejerza la facultad de reelección: asume el valor 1 en
el cuarto año de mandato luego de cual puede haber reelección y 0 en los años en que
no puede ejercerse la facultad de reelección.
D4: Posibilidad de que el gobernador ejerza la facultad de reelección: asume el valor 1 en
el tercer y cuarto años de mandato luego de cual puede haber reelección y 0 en los
años en que no puede ejercerse la facultad de reelección.
D5: Reelección del gobernador: asume el valor 1 en el primer año de mandato, posterior a
su reelección y 0 en caso contrario.
Se midió además el impacto de disposiciones constitucionales o de desempeño
institucional sobre el gasto subnacional mediante las siguientes variables dummies,
utilizadas por Fridrij (2006) para el caso argentino:
D6: Modificación del Proyecto de Presupuesto: asume el valor 1 cuando la legislatura de
la respectiva provincia puede modificar el proyecto, sin restricciones y 0 en el caso
contrario.
D7: Modificación del Proyecto de Presupuesto: asume el valor 1 cuando la legislatura de
la respectiva provincia puede aumentar el gasto pero no el déficit y 0 en el caso
contrario.
D8: Endeudamiento: asume valor 1 si hay límite constitucional y 0 en caso contrario.
D9: Gasto público: asume valor 1 si hay límite constitucional y 0 en caso contrario.
D10: Destino o uso del crédito: asume valor 1 si hay límite constitucional y 0 en caso
contrario.
D11: Gasto Público: asume valor 1 si no hay límite constitucional y 0 en caso contrario.
12
Esta variable fue utilizada por J. Bercoff y J. Nougues (2005, op. cit), quienes la tomaron a su vez de M.
Jones et al (1999).
Finalmente, se consideró la siguiente variable dummy, utilizada también por Bercoff y
Nougués (2005) en el caso argentino, sobre la base de los argumentos recogidos por la
literatura (Tsebelis, 1995) respecto a que el sistema bicameral introduce un mecanismo de
frenos y contrapesos entre las respectivas cámaras legislativas:
D12: Bicameralidad: asume valor 1 si la provincia tiene dos cámaras legislativas y 0 en el
caso contrario.
IV.
ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS
Las Tablas del Anexo Estadístico del presente Estudio muestran los resultados
obtenidos mediante las estimaciones econométricas de la ecuación (2) de la sección
precedente, con el modelo de datos de panel con efecto fijos. Por otro lado, los Cuadros
siguientes presentan resultados que adelantan importantes conclusiones preliminares
respecto del impacto de las variables utilizadas sobre el desempeño del gasto público en el
nivel subnacional argentino.
El Cuadro N 1, que incluye al Gasto Total como variable dependiente, muestra el
sorprendente resultado de que un incremento del Producto Bruto Geográfico induce una
disminución en el nivel de Gasto resultado que, como se verá, se reproduce en el resto de
las estimaciones. Si bien este rasgo merece un análisis más profundo, podría tentativamente
argumentarse, por un lado, que un incremento del producto estaría disminuyendo la
necesidad de la provisión de ciertos bienes públicos13 y, por el otro y quizás con más
fundamento, que el producto bruto geográfico estaría impactando al gasto vía variables
fiscales como el esfuerzo fiscal (mayor recaudación de recursos propios derivados del
incremento del producto) y la suficiencia financiera.
En base a los resultados del Cuadro N 1, cuatro variables fiscales impactan
positivamente sobre el Gasto Total: el mayor esfuerzo fiscal de la jurisdicción
(PARTTRIB), las transferencias recibidas del Gobierno Central (TRANSF), el éxito de las
provincias en su meta de la suficiencia financiera (SUFIN) y el endeudamiento público
(DP), en este último caso tanto por la obligación generada de pago de intereses como por el
destino de los fondos captados por el sector público provincial.
Es interesante resaltar que, salvo por dos casos, las estimaciones econométricas de
los coeficientes de las variables constitucionales y político-institucionales no resultaron
significativamente diferentes de 0. Las dos excepciones resultaron el signo político del
gobierno provincial (D1) y él ejercicio de la posibilidad de reelección (D3); en este sentido,
el signo negativo y la significación estadística de D1 corroboraron la hipótesis de Jones et
al (1999), mencionada por Bercoff y Nougués (2005), en cuanto a la mayor influencia del
gobierno central sobre gobernadores provinciales de su propio partido para implementar
políticas de reducción del gasto. El signo positivo y significación de D3 indicaron
claramente un incremento del gasto (político?) en el cuarto y último año de mandato del
13
Un ejemplo de ello es la tendencia de la población a enviar a sus hijos a establecimientos educativos
primarios y secundarios privados, cuando las condiciones económicas lo permiten.
gobernador que intentó su reelección14, acompañando en general los hallazgos de Fridrij
(2006).
CUADRO N 1
VARIABLE DEPENDIENTE GPT
Variable
PBP
PARTTRIB
DP
SUFIN
TRANSF
D1
D3
AR(1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
-0.032700
1.618326
1.233370
1.185929
0.784352
-0.126007
0.125228
0.360151
0.978253
0.975012
0.240004
301.8296
0.000000
0.013732 -2.381260
0.824996
1.961617
0.298909
4.126240
0.073634
16.10583
0.133271
5.885377
0.045741 -2.754802
0.040859
3.064905
0.065328
5.512930
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.0182
0.0511
0.0001
0.0000
0.0000
0.0064
0.0025
0.0000
2.425935
1.518292
11.98118
2.247812
Fuente: Tabla 1 del Anexo Estadístico.
Si bien de los resultados del Cuadro N 2, que muestra el impacto de las diferentes
variables sobre el Gasto Corriente provincial, se infieren conclusiones casi similares a las
marcadas en el caso anterior, dos rasgos merecen ser enfatizados: el coeficiente del
esfuerzo fiscal (PARTTRIB), aunque solamente significativo para intervalos de confianza
del 80%, presentó un signo negativo con la implicancia de que a mayor esfuerzo fiscal
propio mayor es la respondabilidad y menores los fondos destinados a gastos corrientes15.
El otro aspecto a destacar es el mayor impacto positivo de la variable
endeudamiento sobre el Gasto Corriente, que respondió a un comportamiento distorsivo
clásico de los gobiernos provinciales argentinos: la recurrencia al endeudamiento para el
pago de sueldos y salarios cuando el ciclo económico disminuía los ingresos tributarios o
cuando se incrementó el empleo público por incorporaciones o efectivizaciones de personal
temporario16
CUADRO N 2
14
Este resultado difirió por ejemplo del obtenido por Bercoff y Nougués (2005), quienes además de encontrar
estimaciones no significativamente diferentes de 0 suponían coeficientes negativos; es decir, si el gobernador
contaba con posibilidades de reelección tendría más disciplina fiscal para no entorpecer financieramente su
próximo mandato.
15
Es conocido en este sentido que por algunas de las partidas de Gastos Corrientes, como por ejemplo Bienes
y Servicios no Personales, es por donde se canalizan gastos cuya razonabilidad y urgencia es al menos
discutible, o que responden al comúnmente denominado gasto político.
16
Un ejemplo más grave de esta situación fue la práctica de diversas provincias de emitir bonos públicos
colocados compulsivamente entre su personal como pago de salarios, títulos que fueran luego canalizados
hacia el mercado vía las compras en el comercio y que generalmente terminan su ciclo por una medida de
rescate o bail out del gobierno central.
VARIABLE DEPENDIENTE GC
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Variable
PARTTRIB
DP
SUFIN
TRANSF
D1
D3
AR(1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-0.872670
1.825826
0.808274
0.528596
-0.106415
0.102688
0.554578
0.978405
0.975305
0.192933
315.6369
0.000000
0.676503 -1.289973
0.244277
7.474396
0.055497
14.56427
0.120000
4.404967
0.037311 -2.852132
0.029783
3.447836
0.057837
9.588589
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
Prob.
0.1985
0.0000
0.0000
0.0000
0.0048
0.0007
0.0000
2.035216
1.227732
7.779664
1.794010
Fuente: Tabla 7 del Anexo Estadístico.
El análisis realizado para el Gasto Corriente es prácticamente aplicable al caso del
Gasto Provincial de Consumo (Cuadro N 3), salvo por el hecho que la variable esfuerzo
fiscal (PARTTRIB) resultó ahora ligeramente más significativa que en caso anterior y que
el impacto sobre el gasto de la posibilidad de reelección del gobernador se dio con la
variante D4 (el gasto de consumo aumentó en los dos últimos años de mandato). El
resultado es lógico si se considera que tanto la respondabilidad del gobierno como sus
prácticas de carácter político son más visibles respecto de los Gastos de Consumo, que solo
engloban Remuneraciones y Contrataciones.
CUADRO N 3
Variable
VARIABLE DEPENDIENTE GCO
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
PARTTRIB
DP
SUFIN
TRANSF
D1
D4
AR(1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-0.018925
0.034764
0.011552
0.008476
-0.002423
0.001607
0.537625
0.927967
0.917628
0.003852
89.74891
0.000000
0.013514 -1.400437
0.004979
6.982488
0.001106
10.44417
0.002381
3.560320
0.000747 -3.243371
0.000673
2.388560
0.063810
8.425359
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
Prob.
0.1629
0.0000
0.0000
0.0005
0.0014
0.0178
0.0000
0.038923
0.013422
0.003102
1.956635
Fuente: Tabla 9 del Anexo Estadístico.
Al analizar los resultados del Cuadro N 4 (variable dependiente Gastos de Capital),
cuatro rasgos merecen ser expuestos. En primer lugar, la nula incidencia sobre este tipo de
gasto de las variables constitucionales y político institucionales; en segundo lugar, la
significación estadística y signo positivo de la variable esfuerzo fiscal (PARTTRIB), que
indicó que a mayor recaudación de tributos propios crece el monto destinado a gastos de
capital; en tercer lugar, la relevancia estadística y el signo negativo de la variable
endeudamiento, cuyo significado se deriva de lo mencionado en los casos anteriores: los
gobiernos provinciales no destinan el endeudamiento a la formación de capital y, por
razones similares, la escasa incidencia de las transferencias (TRANSF) en la inversión
pública, ya que las primeras se destinan mayoritariamente y usualmente a gastos corrientes
de carácter social.
CUADRO N 4
Variable
VARIABLE DEPENDIENTE GCAP
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
PBP
PARTTRIB
DP
SUFIN
TRANSF
AR(1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-0.023033
2.424315
-0.500866
0.325368
0.165999
0.411793
0.796795
0.768733
0.184434
28.39438
0.000000
0.010745 -2.143682
0.637028
3.805663
0.231782 -2.160932
0.054501
5.969994
0.105683
1.570733
0.071152
5.787541
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
Prob.
0.0332
0.0002
0.0318
0.0000
0.1178
0.0000
0.390719
0.383516
7.143310
2.063878
Fuente: Tabla 12 del Anexo Estadístico.
Se observa asimismo que cuando se analiza el impacto de las variables sobre el
gasto público provincial tomando la Clasificación Funcional del mismo, Cuadros N 5 a 7
siguientes, los resultados econométricos replican en general los correspondientes a los de
los Cuadros N 2 a 4 precedentes.
CUADRO N 5
Variable
PBP
SUFIN
TRANSF
D1
D4
AR(1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
VARIABLE DEPENDIENTE GA
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
-0.010409
0.342296
0.255582
-0.027169
0.034024
0.403570
0.975107
0.971669
0.071871
283.6557
0.000000
0.004027 -2.584716
0.019544
17.51418
0.043250
5.909413
0.013766 -1.973642
0.012766
2.665225
0.072360
5.577217
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
Fuente: Tabla 14 del Anexo Estadístico.
CUADRO N 6
VARIABLE DEPENDIENTE GS
Prob.
0.0104
0.0000
0.0000
0.0497
0.0083
0.0000
0.638771
0.426998
1.084754
1.926385
Variable
PBP
DP
SUFIN
TRANSF
D1
D3
AR(1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
-0.013917
0.351262
0.545919
0.376932
-0.059712
0.063433
0.379676
0.968695
0.964201
0.133967
215.5743
0.000000
0.007533 -1.847467
0.166133
2.114344
0.040109
13.61078
0.074680
5.047311
0.025702 -2.323245
0.022586
2.808462
0.056482
6.722071
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.0661
0.0357
0.0000
0.0000
0.0211
0.0054
0.0000
1.180970
0.708052
3.750967
2.328373
Fuente: Tabla 16 del Anexo Estadístico.
CUADRO N 7
Variable
PARTTRIB
DP
SUFIN
TRANSF
AR(1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
VARIABLE DEPENDIENTE GE
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
1.100748
-0.253481
0.213252
0.110197
0.257324
0.849818
0.829889
0.147809
42.64162
0.000000
0.478150
2.302095
0.175421 -1.444989
0.039003
5.467612
0.075108
1.467185
0.069228
3.717034
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
Prob.
0.0223
0.1499
0.0000
0.1438
0.0003
0.328700
0.358373
4.609844
2.003348
Fuente: Tabla 18 del Anexo Estadístico.
V.
CONCLUSIONES
La versión preliminar del Estudio permitió obtener conclusiones que ayudan a
comprender la mecánica y comportamiento del gasto público subnacional argentino, cuyos
resultados son también aplicables a otros países federales con una fuerte descentralización
del gasto, e inclusive a países unitarios en los que los gobiernos locales son electos.
El análisis empírico, realizado con la técnica econométrica de datos de panel con
efectos fijos para el período 1993-2004, consideró el impacto de variables económicas,
presupuestarias y político institucionales sobre el nivel de gasto público provincial total y
su clasificación funcional y permitió obtener las siguientes conclusiones preliminares:
1. Curiosamente, y contrario a lo generalmente supuesto, el producto bruto geográfico
y el gasto público provincial están inversamente relacionados, posiblemente por una
menor demanda de bienes públicos a ciertos niveles de producto (efecto
deseconomía de escala), o porque el efecto del producto bruto geográfico está mejor
representado por medio de las variables presupuestarias.
2. Mientras que un mayor esfuerzo fiscal de las provincias induce un mayor gasto
público total, la mayor participación de los recursos propios en el total reduce el
gasto corriente, de consumo y administrativo y aumenta el gasto de capital (mayor
respondabilidad). Es decir, ante mayor esfuerzo fiscal propio, es más visible el
destino que el gobierno provincial da a los fondos.
3. Un mayor grado de suficiencia financiera, medida como la evolución de los
recursos tributarios de las provincias, induce un aumento de gasto público total y el
mismo efecto producen las transferencias recibidas del nivel nacional, en este
último caso salvo respecto del gasto de capital.
4. Un aumento en el stock de deuda pública aumenta el gasto público total, el
corriente, el de consumo y el administrativo y reduce el gasto de capital y el gasto
económico. Ello no solo se deriva del mayor peso de la carga financiera (pago de
intereses) sino que es también una clara evidencia del destino que los gobiernos
provinciales argentinos dan a su uso del crédito.
5. No se encontraron claras evidencias del impacto de las variables político
institucionales sobre el nivel de gasto público (límites al gasto y al endeudamiento y
bicameralidad) excepto en los siguientes dos casos: cuando el gobierno provincial
es de signo político similar al nacional el gasto tiende a disminuir, mientras que el
ejercicio de la facultad de reelección por parte del gobernador tiende a aumentar
substancialmente el gasto público.
BIBLIOGRAFIA:
BERCOFF J. J. y NOUGUES J. P. (2005), “Las Constituciones y el Gasto Público: El caso
de las provincias argentinas”, 41 Reunión Anual de la Asociación Argentina de Economía
Política, La Plata.
BIRD R. (1996), “Federal Finances”, Seminario Internacional de Federalismo Fiscal,
Universidad Nacional de Córdoba.
BOSCH N. and SUAREZ-PANDIELLO J. (1995), “Seven Hypotheses About Public
Choice and Local Spending”, Public Finance, Vol. 1.
FRIDRIJ D. A. (2006), “Constituciones y Desempeño Fiscal. Lecciones del Caso
Argentino. Evidencias a partir de Datos de Panel”, 41 Reunión Anual de la Asociación
Argentina de Economía Política, Salta.
GREENE W. H. (2000), “Econometric Analysis”, 4th Edition, Prentice-Hall, Englewoods
Cliffs, N.J.
GUJARATI D. M. (2003), “Econometría”, McGraw-Hill Interamericana, México.
JONES M., SANGUINETTI P. y TOMMASSI M. (1999), “Politics, Institutions and Fiscal
Performance in Federal Systems: An Analysis of Argentine Provinces”, en Fiscal
Institutions and Fiscal Performances, Poterba J. and Von Hagen J. Eds., National Bureau of
Economic Research, chapter 6.
PERSSON T. and TABELLINI G. (2004), “Constitutional Rules and Fiscal Policy
Outcomes”, American Economic Review.
REZK E., CAPELLO M. y PONCE C. (1997), “La Economía Política del Federalismo
Fiscal en Argentina”, Ediciones Eudecor, Córdoba, Argentina
TSEBELIS G. (1995), “La toma de decisiones en los sistemas políticos: actores de veto en
el Presidencialismo, Parlamentarismo, Multicameralismo y Multipartidismo”, en “La nueva
política: racionalidad e instituciones”, Saeigh, Sebastián y Tommassi Eds., Eudeba,
Buenos Aires.
ANEXO ESTADISTICO
TABLA 1: ARGENTINA, GASTO PROVINCIAL TOTAL
Dependent Variable: GPT?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 15 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
TRANSF?
D1?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.032700
1.618326
1.233370
1.185929
0.784352
-0.126007
0.125228
0.360151
0.013732
0.824996
0.298909
0.073634
0.133271
0.045741
0.040859
0.065328
-2.381260
1.961617
4.126240
16.10583
5.885377
-2.754802
3.064905
5.512930
0.0182
0.0511
0.0001
0.0000
0.0000
0.0064
0.0025
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-0.460993
-0.095107
-0.113245
0.773254
-0.646988
-0.383346
-0.159132
-0.211430
-0.134269
0.016933
0.264732
0.273112
-0.040115
-0.054500
1.562777
-0.067474
-0.188145
-0.080958
-0.109554
2.955411
-0.345167
-0.399338
1.370973
-0.213376
0.978253
0.975012
0.240004
301.8296
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
2.425935
1.518292
11.98118
2.247812
TABLA 2: ARGENTINA, GASTO PROVINCIAL TOTAL
Dependent Variable: GPT?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 13 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
D1?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.032603
1.692472
1.264277
1.151621
-0.117531
0.118396
0.527537
0.015212
0.901495
0.325714
0.079009
0.049222
0.039741
0.060450
-2.143338
1.877406
3.881552
14.57582
-2.387761
2.979199
8.726810
0.0332
0.0619
0.0001
0.0000
0.0178
0.0032
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-0.460380
-0.028683
-0.029472
0.888427
-0.649203
-0.332910
-0.086394
-0.148447
-0.031770
0.159082
0.445725
1.273581
-0.011046
0.055893
1.708106
-0.009168
-0.130301
-0.036412
-0.066863
3.551367
-0.293138
-0.314576
1.846387
-0.151159
0.975521
0.972007
0.254026
277.6305
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
2.425935
1.518292
13.48662
2.284289
TABLA 3: ARGENTINA, GASTO PROVINCIAL TOTAL
Dependent Variable: GPT?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 16 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
DP?
SUFIN1?
D1?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.037781
1.503884
0.943357
-0.130657
0.158616
0.406839
0.014591
0.306469
0.061229
0.048664
0.042731
0.062156
-2.589389
4.907127
15.40712
-2.684853
3.711979
6.545415
0.0103
0.0000
0.0000
0.0078
0.0003
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.597685
0.408427
0.369186
0.699887
1.265704
0.485298
0.277380
0.528612
0.277743
0.422950
0.867956
0.578584
0.593672
0.458887
0.786429
0.442522
0.316664
0.663361
0.402910
1.493078
0.532375
0.080159
1.253955
0.348543
0.975438
0.972046
0.253848
287.5819
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
2.425935
1.518292
13.53219
2.285266
TABLA 4: ARGENTINA, GASTO PROVINCIAL TOTAL
Dependent Variable: GPT?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 13 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
DP?
SUFIN?
TRANSF?
D1?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.027622
1.168715
1.171238
0.785398
-0.119923
0.125858
0.355099
0.013487
0.298901
0.073036
0.133809
0.045920
0.041240
0.065675
-2.048075
3.910043
16.03652
5.869539
-2.611547
3.051845
5.406899
0.0418
0.0001
0.0000
0.0000
0.0097
0.0026
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.363355
0.045333
0.093692
1.077893
0.705459
0.211136
0.018681
0.214605
-0.040806
0.197184
0.613624
0.362321
0.508276
0.230039
2.121495
0.325370
0.114964
0.142182
0.192790
3.201045
0.239700
-0.208018
1.657874
0.113164
0.977845
0.974664
0.241669
307.4778
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
2.425935
1.518292
12.20646
2.238858
TABLA 5: ARGENTINA, GASTO PROVINCIAL TOTAL
Dependent Variable: GPT?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 15 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
TRANSF?
D1?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
1.252416
1.327058
1.121806
0.790942
-0.132546
0.127888
0.362074
0.821341
0.299975
0.068672
0.134659
0.046139
0.041278
0.065304
1.524843
4.423893
16.33560
5.873686
-2.872749
3.098172
5.544469
0.1288
0.0000
0.0000
0.0000
0.0045
0.0022
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-0.510979
-0.163985
-0.125262
0.435969
-1.257124
-0.513073
-0.201707
-0.251840
-0.116989
-0.004912
0.105369
0.091726
-0.162990
-0.127800
1.299464
-0.224174
-0.218400
-0.236865
-0.270236
2.485887
-0.445469
-0.359296
0.983007
-0.243486
0.977648
0.974440
0.242737
304.7187
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
2.425935
1.518292
12.31451
2.244359
TABLA 6: ARGENTINA, GASTO CORRIENTE PROVINCIAL
Dependent Variable: GC?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 10 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
PARTTRIB?
DP?
TRANSF?
D1?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
0.056851
-1.608167
3.453099
0.398689
-0.180272
0.060946
0.597766
0.015470
0.970968
0.303396
0.172217
0.051716
0.040852
0.051366
3.674844
-1.656250
11.38149
2.315040
-3.485797
1.491868
11.63735
0.0003
0.0992
0.0000
0.0216
0.0006
0.1372
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
1.398240
1.574923
1.117571
1.092793
1.061158
1.051775
0.885314
1.381330
1.180062
1.177051
1.817676
1.926357
1.016921
0.912461
2.439325
0.997352
1.057264
1.621027
0.731720
3.655054
1.273050
1.141949
3.651982
0.949293
0.957395
0.951279
0.270994
156.5506
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
2.035216
1.227732
15.34851
1.862461
TABLA 7: ARGENTINA, GASTO CORRIENTE PROVINCIAL
Dependent Variable: GC?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 23 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
TRANSF?
D1?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.872670
1.825826
0.808274
0.528596
-0.106415
0.102688
0.554578
0.676503
0.244277
0.055497
0.120000
0.037311
0.029783
0.057837
-1.289973
7.474396
14.56427
4.404967
-2.852132
3.447836
9.588589
0.1985
0.0000
0.0000
0.0000
0.0048
0.0007
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.774345
0.241669
0.253975
0.754291
0.987024
0.489863
0.206324
0.476364
0.092086
0.392409
0.557237
0.696431
0.637549
0.293618
1.884277
0.459409
0.306509
0.242880
0.067029
2.322501
0.568411
0.076180
1.790086
0.285531
0.978405
0.975305
0.192933
315.6369
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
2.035216
1.227732
7.779664
1.794010
TABLA 8: ARGENTINA, GASTO CORRIENTE PROVINCIAL
Dependent Variable: GC?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 21 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
DP?
SUFIN?
TRANSF?
D1?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
1.871781
0.809799
0.528851
-0.109506
0.102473
0.555891
0.242889
0.055618
0.120245
0.037321
0.029812
0.057267
7.706331
14.55997
4.398111
-2.934198
3.437306
9.706957
0.0000
0.0000
0.0000
0.0037
0.0007
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.307751
0.157461
0.138953
0.548330
0.181802
0.153577
0.106301
0.237834
0.043832
0.290860
0.352040
0.632186
0.325981
0.126893
1.543672
0.228516
0.133313
0.106480
-0.115922
2.141192
0.237805
-0.026355
1.600077
0.099726
0.978231
0.975225
0.193247
325.4034
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
2.035216
1.227732
7.842336
1.785609
TABLA 9: ARGENTINA, GASTO PROVINCIAL DE CONSUMO
Dependent Variable: GCO?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 13 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
TRANSF?
D1?
D4?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.018925
0.034764
0.011552
0.008476
-0.002423
0.001607
0.537625
0.013514
0.004979
0.001106
0.002381
0.000747
0.000673
0.063810
-1.400437
6.982488
10.44417
3.560320
-3.243371
2.388560
8.425359
0.1629
0.0000
0.0000
0.0005
0.0014
0.0178
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.037375
0.002458
0.016998
0.018815
0.040539
0.037238
0.014090
0.019545
0.001051
0.015268
0.017806
0.002468
0.027852
0.021198
0.027247
0.015491
0.021056
0.023286
0.007610
0.020626
0.029915
0.011855
0.021641
0.020381
0.927967
0.917628
0.003852
89.74891
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.038923
0.013422
0.003102
1.956635
TABLA 10: ARGENTINA, GASTO PROVINCIAL DE CONSUMO
Dependent Variable: GCO?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 13 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
D1?
D4?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.019691
0.034525
0.011182
-0.002237
0.001411
0.589122
0.013918
0.005125
0.001137
0.000763
0.000679
0.060043
-1.414793
6.736073
9.835721
-2.931699
2.077478
9.811733
0.1586
0.0000
0.0000
0.0037
0.0390
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.037943
0.003612
0.018072
0.020575
0.041739
0.038291
0.015015
0.020458
0.002681
0.017065
0.020215
0.013679
0.028288
0.022781
0.029633
0.016730
0.022164
0.024807
0.008541
0.026846
0.030801
0.012909
0.027130
0.021263
0.923845
0.913328
0.003952
87.84564
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.038923
0.013422
0.003279
1.957282
TABLA 11: ARGENTINA, GASTO PROVINCIAL DE CAPITAL
Dependent Variable: GCAP?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 6 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.023883
2.447928
-0.515339
0.327846
0.454197
0.010873
0.644715
0.233946
0.054779
0.069923
-2.196446
3.796918
-2.202808
5.984844
6.495672
0.0291
0.0002
0.0287
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-1.257990
-0.357400
-0.339817
-0.012483
-1.820157
-0.897209
-0.355006
-0.689944
-0.188716
-0.363087
-0.271183
-0.154150
-0.719243
-0.342107
-0.305047
-0.562011
-0.492890
-0.430681
-0.210902
0.752773
-0.943564
-0.458792
-0.322435
-0.492409
0.794715
0.767473
0.184935
29.17285
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.390719
0.383516
7.216411
2.068221
TABLA 12: ARGENTINA, GASTO PROVINCIAL DE CAPITAL
Dependent Variable: GCAP?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 8 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
TRANSF?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.023033
2.424315
-0.500866
0.325368
0.165999
0.411793
0.010745
0.637028
0.231782
0.054501
0.105683
0.071152
-2.143682
3.805663
-2.160932
5.969994
1.570733
5.787541
0.0332
0.0002
0.0318
0.0000
0.1178
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-1.253964
-0.372208
-0.352206
-0.034902
-1.830344
-0.906549
-0.367149
-0.699486
-0.202970
-0.393671
-0.303910
-0.370009
-0.727119
-0.364584
-0.327529
-0.576766
-0.503118
-0.453517
-0.219353
0.634548
-0.954227
-0.473964
-0.416533
-0.503332
0.796795
0.768733
0.184434
28.39438
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.390719
0.383516
7.143310
2.063878
TABLA 13: ARGENTINA, GASTO PROVINCIAL DE CAPITAL
Dependent Variable: GCAP?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 6 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
2.181597
-0.449855
0.280972
0.446271
0.639193
0.234236
0.051018
0.070544
3.413047
-1.920518
5.507331
6.326151
0.0008
0.0561
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-1.297953
-0.412188
-0.350988
-0.258477
-2.271048
-0.995420
-0.389168
-0.724437
-0.179149
-0.382008
-0.389982
-0.281426
-0.816915
-0.397419
-0.496313
-0.676023
-0.517132
-0.545625
-0.329488
0.402914
-1.021218
-0.433429
-0.606687
-0.516602
0.789977
0.763229
0.186615
29.53382
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.390719
0.383516
7.382970
2.064650
TABLA 14: ARGENTINA, GASTO ADMINISTRATIVO PROVINCIAL
Dependent Variable: GA?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 14 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
SUFIN?
TRANSF?
D1?
D4?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.010409
0.342296
0.255582
-0.027169
0.034024
0.403570
0.004027
0.019544
0.043250
0.013766
0.012766
0.072360
-2.584716
17.51418
5.909413
-1.973642
2.665225
5.577217
0.0104
0.0000
0.0000
0.0497
0.0083
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.070339
0.036441
0.084870
0.200442
0.047855
0.100503
-0.022190
0.011345
0.042242
0.055517
-0.022368
0.316475
0.152916
0.012885
0.488875
0.148569
0.052861
0.071433
-0.044849
0.458080
0.081359
-0.084858
0.653017
0.161190
0.975107
0.971669
0.071871
283.6557
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.638771
0.426998
1.084754
1.926385
TABLA 15: ARGENTINA, GASTO SOCIAL PROVINCIAL
Dependent Variable: GS?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 10 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
DP?
TRANSF?
EPUBL?
D1?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
0.024842
1.436318
0.283261
0.005025
-0.107494
0.041731
0.467143
0.010284
0.204274
0.108625
0.002977
0.035143
0.029655
0.054064
2.415551
7.031342
2.607697
1.688079
-3.058712
1.407194
8.640469
0.0166
0.0000
0.0098
0.0929
0.0025
0.1609
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.303753
0.648204
0.355199
0.403576
0.297954
0.229103
0.302759
0.454139
0.323508
0.323804
0.892832
0.553774
0.177861
0.199445
0.891187
0.189340
0.295220
0.747040
0.307542
1.856931
0.329225
0.414342
1.724375
0.191142
0.941349
0.932930
0.183370
111.8155
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
1.180970
0.708052
7.027522
2.097129
TABLA 16: ARGENTINA, GASTO SOCIAL PROVINCIAL
Dependent Variable: GS?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 12 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
DP?
SUFIN?
TRANSF?
D1?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.013917
0.351262
0.545919
0.376932
-0.059712
0.063433
0.379676
0.007533
0.166133
0.040109
0.074680
0.025702
0.022586
0.056482
-1.847467
2.114344
13.61078
5.047311
-2.323245
2.808462
6.722071
0.0661
0.0357
0.0000
0.0000
0.0211
0.0054
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.291633
0.150087
0.050378
0.575669
0.889979
0.175911
0.110684
0.207045
-0.046911
0.091141
0.425831
0.145177
0.252645
0.062989
1.069736
0.216245
0.074054
0.110389
0.237269
1.467965
0.208423
-0.030464
0.912103
0.030346
0.968695
0.964201
0.133967
215.5743
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
1.180970
0.708052
3.750967
2.328373
TABLA 17: ARGENTINA, GASTO ECONOMICO PROVINCIAL
Dependent Variable: GE?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 6 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
DP?
SUFIN?
TRANSF?
D1?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
0.001843
-0.306829
0.200390
0.107657
-0.020913
0.007575
0.234850
0.008043
0.178704
0.042505
0.075141
0.027517
0.027097
0.072349
0.229173
-1.716970
4.714526
1.432725
-0.759995
0.279556
3.246072
0.8190
0.0875
0.0000
0.1534
0.4481
0.7801
0.0014
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-0.105339
-0.159187
-0.064999
0.141658
-0.264314
-0.154610
-0.118610
-0.066888
-0.037249
0.015914
0.162400
-0.187561
0.018867
0.115567
0.351572
-0.106816
-0.059003
-0.082665
-0.019086
0.962592
-0.143297
-0.122673
-0.145715
-0.104463
0.846567
0.824544
0.150114
38.43871
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.328700
0.358373
4.709634
1.963974
TABLA 18: ARGENTINA, GASTO ECONOMICO PROVINCIAL
Dependent Variable: GE?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 6 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
TRANSF?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
1.100748
-0.253481
0.213252
0.110197
0.257324
0.478150
0.175421
0.039003
0.075108
0.069228
2.302095
-1.444989
5.467612
1.467185
3.717034
0.0223
0.1499
0.0000
0.1438
0.0003
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-0.703063
-0.297300
-0.229998
-0.105968
-1.257310
-0.594389
-0.265720
-0.399517
-0.140374
-0.139030
-0.121097
-0.293184
-0.393304
-0.109601
-0.054152
-0.401010
-0.293303
-0.282907
-0.262897
0.734370
-0.582265
-0.282628
-0.393085
-0.348935
0.849818
0.829889
0.147809
42.64162
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.328700
0.358373
4.609844
2.003348
TABLA 19: ARGENTINA, GASTO ECONOMICO PROVINCIAL
Dependent Variable: GE?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 7 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
1.102103
-0.265290
0.210907
0.265265
0.481364
0.176271
0.039189
0.070213
2.289541
-1.505016
5.381786
3.778016
0.0230
0.1338
0.0000
0.0002
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-0.698673
-0.283795
-0.217754
-0.087651
-1.250971
-0.585860
-0.254984
-0.388690
-0.121812
-0.114470
-0.094706
-0.145139
-0.386809
-0.091590
-0.032785
-0.386017
-0.281911
-0.258836
-0.254890
0.805620
-0.572109
-0.267738
-0.312028
-0.339076
0.848294
0.828973
0.148207
43.90531
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.328700
0.358373
4.656623
1.981258
TABLA 20: ARGENTINA, GASTO CORRIENTE COMO PROPORCION
DEL GASTO PROVINCIAL TOTAL
Dependent Variable: GC_GPT?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 9 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
D10?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
0.004691
-0.208977
0.260022
-0.064911
-0.049798
0.341113
0.002627
0.157494
0.057581
0.013532
0.039546
0.069663
1.785802
-1.326891
4.515774
-4.796666
-1.259248
4.896632
0.0756
0.1860
0.0000
0.0000
0.2093
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
1.024595
1.013440
0.921663
0.811951
1.037593
0.985938
0.945916
0.968111
0.932865
0.962609
0.889483
0.971635
0.943476
0.873691
0.892671
0.951964
0.934267
0.972403
0.736829
0.871114
1.009351
0.956451
1.018187
0.918839
0.671661
0.626319
0.046601
14.81319
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.850666
0.076233
0.456046
1.947322
TABLA 21: ARGENTINA, GASTO DE CAPITAL COMO PROPORCION
DEL GASTO PROVINCIAL TOTAL
Dependent Variable: GCAP_GPT?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 8 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
PARTTRIB?
DP?
SUFIN?
D10?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.004691
0.208976
-0.260021
0.064911
0.049798
0.341113
0.002627
0.157494
0.057581
0.013532
0.039546
0.069663
-1.785793
1.326881
-4.515756
4.796669
1.259243
4.896631
0.0756
0.1860
0.0000
0.0000
0.2093
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
-0.024595
-0.013439
0.078337
0.188049
-0.037593
0.014062
0.054084
0.031889
0.067135
0.037391
0.110517
0.028365
0.056524
0.126309
0.107330
0.048036
0.065733
0.027597
0.263172
0.128887
-0.009351
0.043549
-0.018187
0.081161
0.671661
0.626319
0.046601
14.81319
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.149334
0.076233
0.456046
1.947321
TABLA 22: ARGENTINA, GASTO SOCIAL COMO PROPORCION
DEL GASTO PROVINCIAL TOTAL
Dependent Variable: GS_GPT?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 7 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
PARTTRIB?
DP?
EPUBL?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.001876
-0.194262
-0.102879
-0.000978
0.267492
0.001431
0.090612
0.030083
0.000453
0.064048
-1.311093
-2.143881
-3.419861
-2.160717
4.176406
0.1913
0.0332
0.0008
0.0318
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.702626
0.623134
0.544515
0.615503
1.052613
0.638524
0.608886
0.633511
0.541754
0.544900
0.635780
0.576954
0.591764
0.516065
0.661330
0.615586
0.562192
0.588245
0.675068
0.628360
0.655864
0.580022
0.647883
0.532141
0.870337
0.853131
0.027710
50.58211
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.496677
0.072306
0.162016
2.029922
TABLA 23: ARGENTINA, GASTO ECONOMICO COMO PROPORCION
DEL GASTO PROVINCIAL TOTAL
Dependent Variable: GE_GPT?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 8 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBP?
DP?
D9?
D10?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
0.002636
-0.109581
-0.064138
0.044980
0.209801
0.001830
0.039144
0.028144
0.028266
0.067451
1.441039
-2.799421
-2.278921
1.591313
3.110430
0.1511
0.0056
0.0237
0.1130
0.0021
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.042978
0.046949
0.105178
0.136875
-0.028030
0.031920
0.132596
0.100285
0.107886
0.140578
0.172916
0.073061
0.146265
0.207256
0.147877
0.071289
0.101881
0.114597
0.146600
0.197196
0.044755
0.100882
0.071105
0.071327
0.695566
0.655167
0.037339
17.21750
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.119436
0.063585
0.294173
2.010286
TABLA 25: ARGENTINA, GASTO ECONOMICO COMO PROPORCION
DEL GASTO PROVINCIAL TOTAL
Dependent Variable: GE_GPT?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 6 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
DP?
SUFIN?
D9?
D10?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
-0.169521
0.031102
-0.057577
0.035451
0.197928
0.042107
0.009461
0.027317
0.027528
0.066849
-4.025940
3.287223
-2.107710
1.287831
2.960805
0.0001
0.0012
0.0362
0.1992
0.0034
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.040380
0.012265
0.078869
0.139923
0.010472
0.027440
0.106407
0.078392
0.076270
0.116605
0.138221
0.039383
0.140789
0.194139
0.144789
0.061793
0.083429
0.069900
0.134570
0.164624
0.034665
0.065460
0.013522
0.054528
0.707353
0.668518
0.036609
18.21443
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.119436
0.063585
0.282783
1.992429
TABLA 26: ARGENTINA, GASTO CORRIENTE COMO PROPORCION
DEL PRODUCTO BRUTO GEOGRAFICO
Dependent Variable: GC_PBP?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 10 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
DP?
SUFIN?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
0.485870
0.031850
0.012118
0.676471
0.046879
0.010197
0.005379
0.049202
10.36444
3.123545
2.252617
13.74894
0.0000
0.0020
0.0253
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.064258
0.133926
0.232010
0.011417
-0.029150
0.041903
0.162019
0.120756
0.439460
0.258327
0.092564
0.208045
0.046763
0.110169
0.090465
0.031477
0.141958
0.041714
0.045126
0.085792
0.070611
0.328841
0.040794
0.136565
0.945772
0.938866
0.037055
136.9425
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.243149
0.149868
0.291095
1.754838
TABLA 27: ARGENTINA, GASTO CORRIENTE COMO PROPORCION
DEL PRODUCTO BRUTO GEOGRAFICO
Dependent Variable: GC_PBP?
Method: Pooled Least Squares
Sample: 1994 2004
Included observations: 11
Number of cross-sections used: 24
Total panel (balanced) observations: 240
Convergence achieved after 10 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
DP?
SUFIN?
D3?
AR(1)
Fixed Effects
_1--C
_2--C
_3--C
_4--C
_5--C
_6--C
_7--C
_8--C
_9--C
_10--C
_11--C
_12--C
_13--C
_14--C
_15--C
_16--C
_17--C
_18--C
_19--C
_20--C
_21--C
_22--C
_23--C
_24--C
0.485870
0.031850
0.012118
0.676471
0.046879
0.010197
0.005379
0.049202
10.36444
3.123545
2.252617
13.74894
0.0000
0.0020
0.0253
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.064258
0.133926
0.232010
0.011417
-0.029150
0.041903
0.162019
0.120756
0.439460
0.258327
0.092564
0.208045
0.046763
0.110169
0.090465
0.031477
0.141958
0.041714
0.045126
0.085792
0.070611
0.328841
0.040794
0.136565
0.945772
0.938866
0.037055
136.9425
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.243149
0.149868
0.291095
1.754838