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