Educación y Crecimiento Económico

Educación y Crecimiento Económico
Trabajo Final de Licenciatura en Economía
Tutor: Alberto Landro
María Lucía Kovacs
03-980095-02
D.N.I.: 27.939.169
“Educación Y Crecimiento Económico”
Universidad Católica Argentina
Índice
Sección I: Introducción………………………………………....................................... 3
Sección II: Marco Teórico……………………………………....................................... 5
Sección III: Modelo Econométrico….………………………....................................... 7
Sección IV: Resultados del Modelo..……………………….......................................10
Sección V: Calidad Educativa……………………………….......................................14
Sección VI: La Educación Argentina……………………...........................................15
Sección VII: Conclusiones…………..……………………...........................................21
Anexo I: Series Estadísticas Ingresadas en el Modelo Econométrico…………...24
Anexo II: PBI per Cápita…………………………………………...……………………...27
Anexo III: Tasa Bruta de Admisión…………………...…………………………………31
Anexo IV: Ratio Alumnos–Docentes………………….…………………………..……34
Anexo V: Gasto Público en Educación como Porcentaje del PBI……………...…36
Bibliografía………………...…………..……………………...........................................38
2
“Educación Y Crecimiento Económico”
Universidad Católica Argentina
I – Introducción
La teoría sobre el crecimiento económico considera a la educación; junto con
el capital físico, el trabajo y el progreso tecnológico, como uno de los factores
determinantes de la tasa de crecimiento de largo plazo de la economía.1
En los años cincuenta se introdujo el concepto de capital humano en la teoría
económica para describir el hecho de que el cuerpo humano podía aumentar su
capacidad productiva a base de realizar inversiones. Para niveles bajos de renta, la
mejor inversión que se puede hacer para mejorar la productividad es la inversión en
salud y alimentación. A medida que la renta per cápita crece, la inversión más
importante es la educación.
El objetivo principal del presente trabajo es determinar el rol de la educación
en el crecimiento económico de largo plazo. Para ello realizaré un análisis
econométrico considerando distintas clases de indicadores educacionales y el
impacto que tienen sobre el Producto Bruto Interno (PBI) per cápita de un grupo de
25 países para un período de 5 años, (1999-2003).
El primer indicador educacional considerado es la tasa bruta de admisión. La
misma consiste en el número de alumnos que ingresan a determinado nivel de
educación, independientemente de la edad, expresado como porcentaje de la
población en edad oficial de admisión a ese nivel.
Otro de los indicadores utilizados en este estudio es el ratio alumnos-docentes
que es el promedio de alumnos por docentes en el nivel de enseñanza especificado
en un determinado año escolar.
El tercer indicador en cuestión es el gasto público en educación como
porcentaje del PBI. Este indicador tiene en cuanta los gastos corrientes y de capital
en la educación de los gobiernos locales, regionales y nacionales, incluyendo las
municipalidades, expresado como porcentaje del PBI.
Los indicadores elegidos se pueden clasificar en dos categorías. La tasa de
admisión se clasifica como indicador de la cantidad de educación, mientras que los
otros dos indicadores se pueden clasificar como indicadores de la calidad educativa.
La razón por la cual se han elegido estas dos clases, se debe a que profundizaré mi
análisis haciendo una distinción entre cantidad y calidad de educación, midiendo su
influencia en el crecimiento del PBI per cápita.
En la siguiente sección se revisarán los fundamentos teóricos y empíricos que
consideran a la educación como factor de crecimiento económico de largo plazo.
1
Para ampliar el conocimiento sobre los determinantes de la tasa de crecimiento ver“Apuntes de
Crecimiento Económico”, Sala- i- Martin.
3
“Educación Y Crecimiento Económico”
Universidad Católica Argentina
Para ello se tendrán en cuenta estudios ya realizados sobre el tema y se resaltarán
las diferencias entre ellos.
La sección III consistirá en la especificación y explicación del modelo
econométrico,
definiendo
las
variables
independientes
y
dependientes
y
estableciendo todas las explicaciones relevantes al respecto.
Los resultados del modelo econométrico serán expuestos en la sección IV de
la investigación. Se medirá el impacto de las distintas variables en el crecimiento
económico y se analizará la significancia estadística de los resultados.
En la sección V se hará una distinción entre el efecto de las distintas clases de
indicadores educacionales, midiendo la importancia de la cantidad y calidad de
educación.
La sección VI consistirá en la ubicación la situación educacional de la
Argentina dentro del marco global y en la relación de estos resultados con el grado de
desarrollo económico.
Las conclusiones serán expuestas en la sección VII, resaltando los principales
resultados del modelo econométrico, estableciendo la situación educacional de la
Argentina y las posibles vías de acción a nivel educacional para lograr un nivel de
crecimiento económico sostenido.
4
“Educación Y Crecimiento Económico”
Universidad Católica Argentina
II - Marco Teórico
El capital humano juega diferentes roles en las distintas teorías de crecimiento
económico. En el modelo neoclásico de Robert Solow (1956) no se la asigna ningún
rol específico al capital humano en la generación de la producción. Este modelo llega
a la conclusión de que el crecimiento económico se debe a la acción exógena del
progreso tecnológico.
Sin embargo, en los modelos de crecimiento endógeno al capital humano se la
asigna un rol central. El papel que juega el capital humano en los modelos endógenos
se puede dividir en dos categorías. En el primero se amplía el concepto de capital
incluyendo al capital humano.2 La principal diferencia de este tipo de modelos con
respecto al modelo neoclásico consiste en que la tasa de crecimiento del PBI per
cápita puede ser positiva sin necesidad de tener que suponer que alguna variable
crece continua y exógenamente. La conclusión más importante de de estos modelos
es que el crecimiento sostenido se genera gracias a la acumulación de capital
humano a través de tiempo.
En el modelo de Lucas (1988) la producción y el capital humano crecen a la
misma tasa en estado estacionario. El crecimiento sostenido se genera porque
existen rendimientos constantes en la producción de capital humano.
La segunda categoría de modelos de crecimiento endógeno atribuye el
crecimiento a la existencia de un stock de capital humano que genera innovaciones
(Paul Romer 1986) o mejora la habilidad de un país para imitar y adaptar nueva
tecnología (Richard Nelson y Edmund Phelps 1966).
En el modelo de Romer el capital humano es el input clave del sector de
investigación, el cual genera nuevos productos o ideas que determinan el progreso
tecnológico. Como consecuencia, los países con mayores niveles iniciales de capital
humano experimentan una tasa de introducción de nuevos productos más alta y por
la tanto tienden a crecer más rápido.
Según el modelo de Nelson y Phelps, un stock de capital humano hace más
fácil a un país absorber los nuevos productos o ideas que se descubrieron en otro
lugar. De esta manera, un país seguidor con altos niveles de capital humano tiende a
tener tasas de crecimiento más altas porque alcanza más rápido al líder tecnológico.
En un trabajo realizado por Becker, Murphy y Tamra (1990) se asume que la
tasa de retorno del capital humano aumenta sobre cierto rango, un efecto que puede
deberse a los beneficios del derrame del capital humano. En este escenario,
2
Modelos de Hirofumi Uzawa (1965), Robert Lucas (1988), Rebelo (1991); Mankiw, Romer y Weil
(1992).
5
“Educación Y Crecimiento Económico”
Universidad Católica Argentina
aumentos en la cantidad de capital humano tienden a llevar a tasas de inversión en
capital humano y físico más altas, y por lo tanto, a un nivel más elevado de
crecimiento per cápita.
Los modelos basados en la evidencia empírica llegan a dos conclusiones, una
es que el stock inicial de capital humano importa más que el cambio en el capital
humano. La segunda conclusión es que la educación secundaria y terciaria tienen un
efecto mayor en el crecimiento que la educación primaria. Sin embargo, es importante
considerar que para acceder a la educación secundaria y terciaria es requisito
excluyente el paso previo por el nivel primario.
Robert Barro, en su trabajo “Economic Growth in a Cross Section of Countries”
(1991), llega al la conclusión que el crecimiento per cápita está relacionado
positivamente con el nivel de capital humano inicial. También relaciona estas
variables con la tasa de fertilidad y confirma la teoría de que dado un nivel de PBI per
cápita, mayor cantidad de capital humano se asocia con una tasa neta de fertilidad
menor.
Dado un nivel inicial de Producto Bruto Interno (PBI), un stock inicial de capital
humano elevado significa un ratio capital humano-físico más alto. Este nivel elevado
tiende a generar un crecimiento más alto a través de dos canales. El primero, mayor
capital humano facilita la absorción de tecnologías superiores de los países líderes.
Este canal es especialmente importante para la escolarización secundaria y terciaria.
El segundo canal consiste en que el capital humano tiende a ser más difícil de ajustar
que el capital físico. Por lo tanto, un país que comienza con un alto ratio capital
humano-capital físico tiende a crecer rápidamente ajustando la cantidad de capital
físico.
Barro mide el efecto de la asistencia a la educación secundaria y terciaria en
la educación y concluye que un año adicional de escolarización aumenta la tasa de
crecimiento en 0.44% por año. Con respecto a la medida del impacto de la educación
primaria, los resultados que obtiene no son significativos estadísticamente.
6
“Educación Y Crecimiento Económico”
Universidad Católica Argentina
III - Modelo Econométrico
El modelo planteado a continuación busca medir la relación existente entre los
indicadores educacionales y la tasa de crecimiento del Producto Bruto Interno (PBI)
per cápita. La variable dependiente o explicada es el PBI per cápita considerado para
un grupo de 25 países3 en el período transcurrido entre 1999 y el 2003.
En las investigaciones macroeconómicas se suele considerar la tasa de
crecimiento del PBI por persona y no la tasa de crecimiento del PBI agregado. La
razón es que no se considera que un país sea rico porque produce mucho, sino que
un país es rico si sus habitantes, en promedio, producen mucho.
Como variables independientes o explicativas se consideran tres indicadores
educacionales medidos para el mismo grupo de países en el mismo período de
tiempo. El primer indicador educacional considerado es la tasa bruta de admisión.
Ésta consiste en el número de alumnos que ingresan a determinado nivel de
educación, independientemente de la edad, expresado como porcentaje de la
población en edad oficial de admisión a ese nivel. Se va a tener en cuenta la tasa
bruta de admisión promedio para los niveles primario y secundario.
La razón por la cual se ha descartado la tasa de alfabetización como indicador
del stock del capital humano se debe a que presenta mediciones inconsistentes entre
los distintos países. La tasa de admisión, en cambio, no presenta este inconveniente.
Otro de los indicadores utilizados en este estudio es el ratio alumnosdocentes. Este ratio es el promedio de alumnos por docentes en el nivel de
enseñanza especificado en un determinado año escolar. Se considera el ratio
alumnos-docentes como promedio de los distintos niveles educacionales.
El tercer indicador en cuestión es el gasto público en educación como
porcentaje del PBI. Este indicador tiene en cuanta los gastos corrientes y de capital
en la educación de los gobiernos locales, regionales y nacionales, incluyendo las
municipalidades, expresado como porcentaje del PBI.
Las series de tiempo con las que se cuenta se deben analizar a través de una
estructura de “panel” ya que contamos con 25 secciones cruzadas para un período de
5 años, lo que nos da un total de 125 observaciones de panel.4
Dado que la presente investigación se realiza dentro del marco del modelo
neoclásico de crecimiento económico, el cual considera rendimientos marginales
3
El mayor número de países en el que se ha podido ensamblar los datos de las variables empleadas en el
modelo econométrico.
4
Para mayor información sobre regresión de datos “panel” ver Capítulo 28 de “Eviews 5 User´s Guide”.
7
“Educación Y Crecimiento Económico”
Universidad Católica Argentina
decrecientes, el modelo parte de la función de producción Cobb-Douglas presentada
a continuación.
Y = βX 1α X 2δ X 3γ e u
En donde,
Y = GDP = Gross Domestic Product (per cápita) = Producto Bruto Interno (per cápita)
X 1 = GER = Gross Enrolment Rate = Tasa Bruta de Admisión
X 2 = PEE = Public Expenditure on Education = Gasto Público en Educación
X 3 = PTR = Pupil - Teacher Ratio = Ratio Aulmnos - Docentes
u = Término de Perturbación Estocástico
e = Base del Logaritmo Natural
5
Para poder obtener la regresión a través del método de mínimos cuadrados
ordinarios, el modelo debe cumplir los supuestos del modelo clásico de regresión
lineal6. Si bien la ecuación planteada no es lineal, si se transforma este modelo
mediante la función logarítmica, se obtiene la siguiente expresión.
ln Y = ln β + α ln X 1 + δ ln X 2 + γ ln X 3 + u
Si se reemplaza,
ln β = C
Y = GDP
X 1 = GER
X 2 = PEE
X 3 = PTR
Se obtiene la siguiente ecuación,
5
El Término de Perturbación representa todos aquellos factores que afectan al crecimiento del PBI pero
no son considerados en el modelo en forma explícita.
6
Para mayor infamación sobre los supuestos del modelo clásico de regresión lineal véase Damodar N.
Gujarati, “Econometría”, Capítulo 3, McGraw-Hill, 1997.
8
“Educación Y Crecimiento Económico”
Universidad Católica Argentina
ln GDP = C + α ln GER + δ ln PEE + γ ln PTR + u
De esta manera, el modelo es lineal en los parámetros c , α y γ , por lo tanto
se puede analizar como un modelo de regresión lineal. Sin embargo, es importante
aclarar que el modelo no es lineal en las variables GDP, GER, PEE y PTR, aunque si
lo es en los logaritmos de éstas.
Los parámetros c , α , δ y γ son los coeficientes de regresión parcial y miden
las elasticidades parciales del PBI per cápita con respecto a cada variable explicativa.
El parámetro α mide la elasticidad parcial del PBI (GDP) con respecto a la tasa
bruta de admisión (GER), es decir que mide el cambio porcentual en el PBI per cápita
debido a la variación del 1% en la tasa bruta de admisión, manteniendo las demás
variables constantes.
De la misma manera, δ y γ , miden las elasticidades parciales del PBI per
cápita con respecto al gasto público en educación y al ratio alumnos-docentes,
respectivamente.
9
“Educación Y Crecimiento Económico”
Universidad Católica Argentina
IV - Resultados del Modelo
Dependent Variable: LOG(GDP)
Method: Panel Least Squares
Date: 03/11/06 Time: 18:00
Sample: 1999 2003
Cross-sections included: 25
Total panel (balanced) observations: 125
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-6.117932
3.448239
-1.774219
0.0785
LOG(GER)
3.440882
0.621596
5.535560
0.0000
LOG(PEE)
1.325715
0.255438
5.189973
0.0000
LOG(PTR)
-1.244421
0.350915
-3.546221
0.0006
R-squared
0.614373
Mean dependent var
7.653204
Adjusted R-squared
0.604812
S.D. dependent var
1.609090
S.E. of regression
1.011538
Akaike info criterion
2.892298
Sum squared resid
123.8083
Schwarz criterion
2.982804
F-statistic
64.25826
Prob(F-statistic)
0.000000
Log likelihood
Durbin-Watson stat
-176.7686
0.066755
Cuadro 1: Resultados obtenidos de acuerdo al modelo planteado en la sección III, generado a través de Eviews.
Fuente: Elaboración propia en base a datos obtenidos por la UNESCO y el FMI (Anexo I).
Nota 1: GDP = Gross Domestic Product = Producto Bruto Interno, variable medida en términos per cápita, U$S.
Nota 2: GER= Gross Enrolment Ratio = Tasa Bruta de Admisión, porcentaje.
Nota 3: PEE = Public Expenditure on Education = Gasto Público en Educación, porcentaje.
Nota 4: PTR = Pupil-Teacher Ratio = Ratio Alumnos-Docentes, cantidad de alumnos.
Analizando los resultados del modelo de regresión que se presentan en el
cuadro 1 podemos observar que los coeficientes de regresión α , δ y γ , analizados
en forma individual son estadísticamente significativos. En los tres casos el
estadístico t cae dentro de la zona de rechazo de la hipótesis nula, que plantea la
insignificancia estadística de cada coeficiente y los “p-values”7 de cada estadístico
son iguales a cero.
No se puede decir lo mismo del intercepto C ya que el estadístico t cae en la
aceptación de la hipótesis nula. Por lo tanto se llega a la conclusión de que el
intercepto C no es estadísticamente significativo.
7
P-Value: “Prob” en el cuadro 1, probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.
10