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Investigaciones Regionales. 9 Pginas 47 a 72Seccin ARTCULOS

Disparidades econmicas territoriales en el Per:Una aproximacin emprica a partir de microdatos*M. Teresa Gallo Rivera y Rubn Garrido Yserte

RESUMEN: El principal objetivo de este trabajo es analizar, desde una aproxima-cin microeconmica, los determinantes de las disparidades territoriales en gasto percapita de los hogares peruanos para el perodo 1998-2003. En trminos generales seplantea determinar las causas y diferencias en el gasto de los hogares, analizando lainfluencia de las dimensiones socio-demogrficas, econmicas, y geogrficas, sobrelas disparidades territoriales.

Clasificacin JEL: R10, R58, C23.

Palabras clave: Economa regional, poltica de desarrollo regional, modelos de datosde panel, encuestas de hogares, convergencia.

Territorial economic disparities in Peru: An empirical approach using microdata

ABSTRACT: This paper aims to analyze the source of territorial disparities in Peru-vian familys expenditures for period 1998-2003 using a microeconomic approach.Generally speaking, the objective is to clarify the causes and differences in per inha-bitant-familiar expenditures, studying the families socio-demographic, economic andgeographic characteristics and their impacts on territorial disparities.

JEL classification: R10, R58, C23.

Key words: Regional economics, regional development policy, models with paneldata, household surveys, convergence.

* Los autores desean agradecer a los evaluadores annimos por sus valiosos y tiles comentarios a ver-siones anteriores de este trabajo. Cualquier error es responsabilidad de los autores.

Direccin de correspondencia: Facultad de Ciencias Econmicas y Empresariales. Departamento de Eco-noma Aplicada. Plaza de la Victoria 2, 28802 Alcal de Henares, Madrid. E-mail: [email protected];[email protected]

Recibido: 20 de febrero de 2006 / Aceptado: 12 de septiembre de 2006.

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1. Introduccin

La preocupacin por el problema de las disparidades territoriales y las acciones depoltica regional que se derivan no es reciente. Sin embargo, hasta hace poco suestudio no constitua un problema de poltica econmica, sino de poltica socialespecialmente en el mbito latinoamericano. En efecto, se argumentaba que, si loverdaderamente importante era resolver las inequidades entre los individuos, bas-taba con resolver los problemas de acceso a servicios bsicos y oportunidades(educacin, salud, servicios sociales, empleo, etc.) sin necesidad de contar conuna poltica regional explcita. Este argumento se reforzaba con el supuesto de queel libre movimiento de factores productivos, tecnologa e informacin llevara aque espontneamente el sistema resolviera estas disparidades en el territorio. Bajoesta premisa, no habra razones econmicas o sociales que llevaran a calificarcomo una prdida o coste social el que ciertos lugares o regiones resultaran enabandono.

Sin embargo, en los ltimos aos, han sido cada vez ms los estudios e investi-gaciones que aportan evidencia emprica a favor de la existencia de una relacinentre crecimiento econmico y disparidades territoriales, as como entre estas dis-paridades y la estabilidad de dicho crecimiento (Cuervo, 2003). Todo ello ha he-cho que las disparidades econmicas territoriales/regionales, adems de constituirun problema social y poltico, constituyan tambin una cuestin relevante de lapoltica econmica por alterar los ritmos de crecimiento econmico, as como suestabilidad.

Sin embargo, la aplicacin de las polticas regionales con nfasis localista y terri-torialista ha planteado interrogantes en torno a su eficacia, sobre todo porque en lasltimas dcadas las disparidades econmicas territoriales no se han atenuado, sinoque, por el contrario, se han mantenido o acentuado. Por todo ello, las reflexionesorientadas a abrir nuevos horizontes tanto de investigacin como de poltica en estembito, resultan pertinentes.

El anlisis de los desequilibrios territoriales en Amrica Latina en la dcada delos noventa y particularmente en el Per, muestra que no se han producido signosde convergencia, en otras palabras se habran mantenido y/o acentuado las dispari-dades territoriales, las cuales parecen disminuir en perodos de crisis econmicas.Es decir la disminucin se debera ms a la cada del crecimiento de las regionesms ricas que a polticas explcitas orientadas a incentivar el crecimiento de las re-giones ms atrasadas (convergencia depresiva o convergencia a la baja) (Silva,2003).

Para el caso peruano adems, existe evidencia de una dbil convergencia absolutaentre los departamentos para el perodo comprendido entre 1972-1981 y 1981-1996(Odar, 2002); se demuestra que se necesitaran 74 aos para reducir la brecha a la mi-tad y que existe una fuerte tendencia hacia el empobrecimiento relativo de los depar-tamentos de mayores productos per capita, y persistencia en situacin de pobreza re-lativa de los que inicialmente ya lo eran. Asimismo, se encuentra evidencia deconvergencia condicional a partir de la coexistencia de ocho regiones econmicas

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(estratificacin a la Quah) y se concluye que los factores geogrficos juegan un pa-pel relevante en el crecimiento departamental1.

Por otra parte se aprecia, aunque incipientemente, la tendencia a incorporar cadavez ms en los anlisis de convergencia regional, variables de tipo social, geogrfico,cultural e institucional as como a trabajar con unidades territoriales menores (comu-nas, departamentos, provincias, hogares, etc.) en las cuales se puede apreciar con ma-yor intensidad las disparidades territoriales existentes, que en otras circunstanciasapareceran ocultas o con mucho menor relieve (Azzoni et al., 2001; Figueroa y He-rrero, 2003; y Escobal y Torero, 2000) y que, por otra parte, pueden jugar un papelclave a la hora de explicar los fenmenos en el mbito latinoamericano donde estasdiferencias culturales, institucionales, geogrficas, etc. son mucho ms marcadas queen los estudios en los que se analiza el mbito de la Unin Europea.

Siguiendo esta lnea el presente artculo busca lograr una aproximacin microeco-nmica de los determinantes de las disparidades territoriales en gasto per capita delos hogares peruanos para el perodo comprendido entre 1998 y 2003. Se analizar lainfluencia de las dimensiones socio-demogrficas, econmicas, y geogrficas, sobrelas disparidades territoriales, a partir de una metodologa alternativa que se traduceen el uso de microdatos, y que permitir apreciar con mayor detalle los diferencialesde gasto familiar.

El artculo est dividido en 5 secciones adems de esta introduccin. En la sec-cin 2 se resume brevemente los desarrollos empricos sobre disparidades y conver-gencia a partir de microdatos e indicadores sintticos de desarrollo; a continuacin,en la seccin 3 se presenta una breve revisin de la evidencia emprica para el casoperuano. El desarrollo del modelo terico y los resultados empricos se presentan enla seccin 4. Y por ltimo, sobre la base de los resultados obtenidos se presentan en laseccin 5 algunas consideraciones y reflexiones finales.

2. Las disparidades regionales y convergencia a partir de microdatos e indicadores sintticos de desarrollo

Una nueva generacin de investigaciones a partir de microdatos e indicadores sintti-cos de desarrollo est emergiendo en el anlisis de las disparidades y convergencia

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1 Dentro de la literatura sobre crecimiento econmico podemos citar el modelo neoclsico que predice unproceso de convergencia en el sentido de que si las economas se diferenciasen solo en su relacin inicialentre capital y trabajo (con la misma tecnologa, preferencias intertemporales, etc.) las economas pobresdeberan crecer ms que las ricas hasta alcanzar todas un mismo nivel de capital per capita en estado es-tacionario, esto es lo que se denomina convergencia absoluta. Dado que las predicciones de convergenciadel modelo original se pusieron en duda, Barro y Sala-i Martin desarrollaron una mejora terica que su-puso el surgimiento del concepto de convergencia condicional, que predice que cada regin converger asu propio estado estacionario, en trminos de ingreso y produccin per capita; dentro de esta definicinse encuentran a su vez los dos conceptos tradicionales de convergencia: la -convergencia y la -conver-gencia. La -convergencia se centra en el anlisis de la dispersin de la variable elegida (p.e., renta) a lolargo del tiempo; mientras que la -convergencia se sustenta en la idea de investigar no slo si la renta deun conjunto de regiones tiende a acercarse con el tiempo, sino tambin si las regiones ms pobres podrnalcanzar en algn momento de tiempo a las ricas, producindose un efecto caza o catching up.

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econmica en Amrica Latina2. De este modo, destacan los trabajos de Azzoni et al.(1999) y Azzoni et al. (2001) para los estados brasileos; Figueroa y Herrero (2003)para las regiones chilenas; y Escobal y Torero (2000) para el caso peruano.

La ventaja principal del uso de microdatos para analizar las disparidades territo-riales y contrastar los conceptos de convergencia, es que a partir de la construccinde paneles o paneles de cohortes (pseudopaneles) se pueden captar caractersticas es-pecficas de las regiones que no es posible obtener a partir de los indicadores macrotradicionalmente utilizados (como el PIB per capita, la productividad, la tasa de em-pleo, la tasa de paro, etc.)3. Por otro lado, determinadas caractersticas inherentes alas familias pueden influir sustancialmente en el desempeo de la produccin regio-nal, tanto a partir de la provisin de inputs intermedios (fuerza laboral) como a travsde los niveles de demanda. Por lo tanto, el contraste de las disparidades y convergen-cia regional a partir de modelos de crecimiento del consumo o gasto familiar, consti-tuye una aproximacin alternativa, a partir de los fundamentos micro, y complemen-taria al estudio de las disparidades regionales con variables macroeconmicas.

Siguiendo a Azzoni et al. (2001) son varias las ventajas de utilizar microdatos:i) pueden tomarse en consideracin cambios en la composicin de la poblacin decada estado, regin, comuna, etc. que no pueden controlarse con datos agregados; ii)los efectos generacionales y de ciclo vital pueden estudiarse a partir del anlisis de lainfluencia de variables geogrficas sobre el crecimiento en la renta y la convergenciadentro de cada generacin; iii) en la medida que se dispongan de varias observacio-nes se pueden considerar efectos fijos regionales sin tener en cuenta el componentetemporal; y iv) al tomar en cuenta las diferencias entre generaciones para cada re-gin-ao, se puede analizar el efecto del capital humano en el crecimiento regional,que no puede estimarse con datos agregados.

Figueroa y Herrero (2003) utilizan un indicador compuesto de desarrollo, cons-truido a partir de tcnicas multivariantes, para analizar la evolucin del desarrollo so-cioeconmico de las comunas de Chile a partir de los modelos de convergencia parael perodo comprendido entre l980 y 19904. Obtienen que el proceso de convergenciaentre las comunas es extremadamente lento; hecho que podra estar relacionado conlas unidades territoriales de anlisis como con la variable de estudio. Por un lado, altrabajar con unidades territoriales menores es posible apreciar con mayor intensidadlas disparidades territoriales y por otro, el utilizar como variable de anlisis una va-riable compleja de desarrollo, permite una mejor discriminacin territorial, inci-


2 Esta metodologa sin embargo, resulta habitual en los estudios sobre consumo y oferta de trabajo, vaseBrowning et al., 1985 y Browning, 1994 citados por Azzoni, et al., 2001.3 Estos anlisis adolecen de ciertas limitaciones que no permiten ilustrar las caractersticas de la distribu-cin de la renta, no proporcionan informacin sobre la naturaleza de los factores que estn favoreciendo uobstaculizando los procesos de convergencia real, ni sobre su grado de solidez y sustentabilidad en eltiempo (Figueroa y Herrero, 2003). Para el caso peruano adems, el no disponer de estadsticas regionalesactualizadas, constituye una limitacin adicional en el uso de datos macroeconmicos agregados.4 Utilizan el Indicador de Desarrollo Global (IDG) sobre la base de un concepto multidimensional del de-sarrollo que integra las reas Social Bsica, Dotacin de Servicios, Social Complementaria y Econ-mica-Financiera.

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diendo todo ello en que el proceso de convergencia entre comunas sea mucho mslento que en el caso de unidades territoriales mayores.

Escobal y Torero (2000) a partir de un panel de hogares peruanos analizan la in-fluencia de variables geogrficas, infraestructura pblica y activos privados de loshogares sobre el crecimiento del consumo familiar (ver en el siguiente apartado losprincipales resultados encontrados por los autores). Probablemente la mayor novedadde la metodologa empleada resida en la combinacin de la informacin de censos yencuestas de niveles de vida para la estimacin de ecuaciones de gasto (Hentschel etal., 1998)5.

Estos antecedentes por tanto, hacen hincapi en la necesidad de implementar enmbitos territoriales menores (en nuestro caso departamentos) polticas que apoyen alas familias en el incremento de las dotaciones de capital fsico y privado (produc-tivo) en aquellos territorios ms desfavorecidos con el propsito de ofrecerles mayo-res y mejores oportunidades de desarrollo. Por ltimo, este tipo de anlisis puede per-mitirnos realizar un anlisis ms minucioso de las desigualdades espaciales, y comoconsecuencia lograr un conocimiento ms cercano del nivel de vida de la poblacin(Figueroa y Herrero, 2003).

3. Evidencia emprica sobre disparidades territoriales y convergencia regional en el Per

De acuerdo con estudios recientes sobre convergencia en Amrica Latina (Cuervo,2003), se encuentra que la mayora de casos la velocidad de los procesos de conver-gencia no slo es ms baja que la de los pases desarrollados, sino que su inestabili-dad es notoriamente mayor; adems de la evidencia de procesos de convergencia es-tratificados y fragmentados, y el predominio de la convergencia condicional en lugarde la absoluta. Tambin, existira una tendencia dominante a la contencin de los pro-cesos de convergencia, que podra estar asociada a: i) incrementos de la inestabilidaddel crecimiento ocasionando mayores disparidades territoriales; ii) a procesos de in-tegracin fragmentados que estaran generando procesos de difusin de crecimientomuy selectivos, i.e en reas de influencia ms directa de los grandes centros; iii) a laampliacin de la brecha de bienestar entre zonas urbanas y rurales debido a la aper-tura comercial y a la liberalizacin de la produccin; o iv) a un proceso de transicintecnolgica que otorgara ventajas a las regiones ms desarrolladas que habran adop-tado los nuevos esquemas de difusin tecnolgica. Estos hechos no resultan ajenos ala economa peruana (vanse los principales estudios sobre convergencia para el casoperuano en la tabla 1).


5 Hentschel et al. (1998) refirindose a la informacin recogida por los censos y encuestas de hogaresafirma que existe un trade off entre cantidad y calidad, debido a que ambas metas son costosas en trmi-nos administrativos y financieros. En general, no es posible encontrar encuestas de hogares que sean am-plias en cuanto a tamao muestral y detalladas en trminos de la informacin que registran sobre las con-diciones de vida de los hogares.

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Tabla 1. Estudios sobre convergencia regional en el Per

Autor Perodo Variables Metodologa Resultados

Gonzles de Olartey Trelles (2004)

1970-1996 PIB per capita Modelos de convergencia con y sinefectos espaciales

1970-1996: No hay convergenciacondicional.Evidencia de dependencia espacialpara el perodo 1978-1992

Silva (2003) 1970-1995 PIB per capita Modelos de convergencia Convergencia Sigma (0,60-0,70)1982-1983; y 1988-1989: Perodos decrisis; mayor convergenciaConvergencia Beta1970-1980: No convergen1980-1990: 51 aos1990-1995: No convergen1970-1995: No convergen

Odar (2002) 1960-1996 PIB per capita Modelos de convergencia; modelosumbralesTcnicas paramtricas y noparamtricas

Convergencia absoluta (dbil): 74aosEvidencia de convergencia entredepartamentos de mayores ingresos (= 0,026), antes que entredepartamentos de menores ingresos (= 0,007).Convergencia condicional a factoresgeogrficos (estratificacin),migraciones y estructura productiva.

Escobal y Torero(2000)

1972-1993 Gasto per capita de loshogares (datosprovinciales, CensosPoblacin, INEI)

Modelos de determinacin delnivel (1994) y la tasa decrecimiento del gasto per capita delos hogares (1972-1993)

Presencia de autocorrelacin espacial

1991-1994;1994-1997

Gasto per capita de loshogares (Panel dehogares, Encuestas deNiveles de Vida,CUANTO)

Idem. 1991-1994: = 0,5421994-1997: = 0,578

Fuente: Elaboracin propia.

Gonzlez de Olarte y Trelles (2004) demuestran que las consideraciones espacia-les son importantes en el crecimiento regional en el Per. Encuentran que regionescon altas tasas de crecimiento por un lado y reas con bajo crecimiento por el otro,tienden a aglomerarse en el espacio. Sin embargo, no muestran evidencia alguna a fa-vor de la convergencia condicional, demostrando con ello que los departamentos enel Per no tienen sendas de crecimiento estables en el mediano plazo. A pesar de es-tos resultados, los autores afirman que parece haber influencia de departamentos co-lindantes con factores de impulso, pero que dicho impulso parece estar contrarrestadopor otros departamentos que presentan factores de retardo; por lo que en el conjuntono parece raro que no haya convergencia condicional cuando se trabaja con todos losdepartamentos. Sugieren, por ltimo, que el gasto pblico parece jugar un papel muy

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importante para compensar las fuerzas impulsoras y retardatarias de los territorios,ms cuando se consideran regiones6 que departamentos; as un gasto pblico ms efi-ciente podra ayudar a compensar las fuerzas retardatarias y favorecer el crecimientoregional.

Silva (2003) concluye sobre la base del indicador de convergencia sigma que lasmayores disparidades regionales en Amrica Latina se presentan en Per (1970-1995) y, aunque con ciertas fluctuaciones, observa que los perodos de mayor conver-gencia coinciden con pocas de crisis acentuadas como la de los aos 1982-83 y1988-1989, en otras palabras la convergencia se asociara a un pobre desempeo eco-nmico en estos aos. Del anlisis de convergencia beta obtiene velocidades deconvergencia reducidas, y slo encuentra evidencia de convergencia para el perodo1980-1990.

Odar (2002), utilizando tcnicas de estimacin paramtricas y no paramtricas,analiza si la convergencia entre los departamentos del Per est condicionada porvariables geogrficas en el perodo comprendido entre 1960 y 1996. Concluye, bajola metodologa convencional, que existira convergencia absoluta entre los departa-mentos del Per para un perodo de 15 aos7, pero sta sera tan lenta que el desfasemediano es superior a 74 aos8. Este resultado se debera a la existencia de dos esta-dos estacionarios (dos regmenes) asociados a los niveles iniciales de ingreso. Ob-tiene que en los departamentos de menores ingresos muestran una lenta velocidad deconvergencia, poco significativa, mientras que en los departamentos de mayores in-gresos iniciales, la velocidad de convergencia sera mayor y significativa, por lo quehabra mayor evidencia respecto a convergencia entre las regiones ricas, pero decualquier forma en ambas ecuaciones faltaran variables explicativas asociadas a fac-tores geogrficos. Estima la ecuacin de convergencia condicional con dummies geo-grficas agrupadas y encuentra que no hay convergencia hacia un nico nivel de pro-ducto per capita ni polarizacin en el sentido de Quah (convivencia de dos grupos deeconomas: pobres y ricas) sino que por el contrario se muestra a favor de la estratifi-cacin, con ocho regiones econmicas convergiendo cada una a su propio estado es-tacionario9.

Escobal y Torero (2000) combinando informacin de los Censos de Poblacin yVivienda (INEI) de los aos 1972, 1981 y 1993 (a nivel provincial) y las Encuestasde Niveles de Vida (Instituto CUANTO) 1991, 1994 y 1997 (panel de hogares) es-


6 Los autores agrupan los departamentos en las macro-regiones propuestas para la regionalizacin en elPer.7 Se trabaja con el PIB per capita de 23 departamentos para los aos 1961 y el perodo 1970-1981 comomomentos iniciales y el PIB per capita 15 aos despus. 8 Se entiende como desfase mediano al nmero de aos necesarios para reducir la brecha de ingresos ala mitad.9 En la especificacin utilizada, el autor agrupa los departamentos con caractersticas estadsticas simila-res indicando la existencia de tendencias de largo plazo. Las ocho regiones econmicas encontradas son:Regin 1: Amazonas, Ancash, Hunuco y San Martn; Regin 2: Ayacucho y Apurmac; Regin 3: Are-quipa, Loreto, Madre de Dios y Pasco; Regin 4: Cajamarca, Cuzco, Huancavelica y Puno; Regin 5: Ica,Junn, La Libertad y Lambayeque; Regin 6: Lima y Tacna; Regin 7: Piura y Tumbes; Regin 8: Mo-quegua (ver ms adelante mapa 1 de la divisin poltico-administrativa).

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timan un modelo de consumo (gasto) y crecimiento del consumo a nivel provincialy por hogares respectivamente, para identificar no slo los efectos especficos de lageografa sobre el consumo, sino que a partir de tcnicas de econometra espacial,exploran la presencia de concentracin espacial. Adicionalmente analizan si las ex-ternalidades positivas generadas por las dotaciones de activos pblicos y privadoslocales, permiten a los territorios superar las limitaciones geogrficas y eventual-mente a las familias escapar de la pobreza. Entre los resultados obtenidos, los auto-res concluyen que la geografa s importa y que su influencia sobre los niveles deconsumo y diferenciales de crecimiento, vienen determinados por la desigual pro-visin en infraestructura pblica. Adems, cuando se mide la ganancia (prdida) es-perada en el consumo derivado de vivir en una zona geogrfica (costa) en lugar deotra (sierra), se encuentra que los mayores diferenciales en el gasto per capita vie-nen determinados por las mayores dotaciones de infraestructura y activos privados.Este resultado confirmara que las regiones geogrficas ms adversas, son a su vezlas que tienen menor acceso a infraestructura pblica. Por ltimo, obtienen que aunincluyendo en el modelo de crecimiento del consumo todas las variables geogrfi-cas, de infraestructura y activos privados, los residuos continan mostrando auto-correlacin espacial; esto sugiere que existen caractersticas no-observables y no-geogrficas, no consideradas y que pueden estar afectando el patrn de consumoprovincial.

En resumen, se puede apreciar que los estudios sobre convergencia regional parael Per no son abundantes, y por lo general se han realizado sobre la base del PIB percapita regional (con excepcin del trabajo de Escobal y Torero, 2000) con la limita-cin que slo se dispone de estadsticas oficiales hasta mediados de los noventa, ade-ms de los sesgos de agregacin que lleva consigo el propio indicador. Lo que nosproponemos en este artculo est ms prximo a la lnea de trabajo desarrollada porEscobal y Torero (2000), en el sentido de constatar a partir de microdatos el creci-miento de las disparidades regionales en los ltimos aos, a partir de las encuestas dehogares que suministran valiosa informacin de carcter oficial y que ha sido pocoexplotada en los estudios sobre crecimiento regional en el Per.

4. Anlisis emprico de las disparidades territoriales ycrecimiento econmico regional a partir de microdatos

4.1. El modelo, la metodologa y fuentes de datos

El anlisis convencional de convergencia no explora las externalidades espaciales ogeogrficas que podran estar condicionando el crecimiento regional. Existe eviden-cia emprica que las diferencias en los estndares de vida seran el resultado no slode las condiciones iniciales de las familias, tal como supone el modelo neoclsico,sino que tambin seran producto de las disparidades regionales en factores geogrfi-cos, infraestructura pblica y privada, entre otras, lo cual sugerira una vez ms laexistencia de convergencia condicional en lugar de absoluta.


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Para capturar dicha dinmica, utilizaremos microdatos para analizar los determi-nantes del consumo (gasto) familiar y de su tasa de crecimiento10, en funcin de va-riables que representan el capital humano, los activos pblicos y privados de las fa-milias, as como variables de localizacin geogrfica. Los gastos reflejan de manerams adecuada los niveles de vida de la poblacin; ya que incluyen los recursos prove-nientes del crdito y el ahorro que muchos hogares tienen que hacer uso para aliviarlas fluctuaciones que experimentan sus ingresos como consecuencia de la coyunturaeconmica o por aspectos relacionados al ciclo de vida. Adems el sector informal enel Per es muy importante en trminos de empleo, y se caracteriza por no llevar unacontabilidad que separe el consumo productivo del consumo privado, y adems poruna importante participacin de los familiares, lo cual imposibilita una buena estima-cin de los excedentes y por ende de los ingresos de los informales.

De este modo, se pretende capturar la influencia de las caractersticas individua-les de los hogares en la convergencia o divergencia en el consumo familiar (gasto)per capita as como el papel que desempean las variables espaciales o geogrficas.La ecuacin a estimar es la siguiente (ver modelo terico a partir de la funcin deproduccin desarrollado por Azzoni et al., 2001):

[1]

donde:Si = Constante; yit1 = ln y(t1) ; yit = ln y(t2) ln y(t1) : = Velocidad de convergencia; Geogi = Variables de localizacin geogrficaKHit = Variables de capital humano; KPubit = Variables de capital pblico y social;K Pr ivit = Variables de capital privado; Xit = Variables de control de las familias.

Tal como se ha referido antes la variable dependiente a considerar ser el gastomensual per capita del hogar. Las variables de control (caractersticas del hogar) vie-nen representadas por la edad del jefe del hogar, por el tamao del hogar y el nmerode perceptores de ingreso. Las variables representativas del capital humano son laeducacin del jefe del hogar, el nmero de horas trabajadas al mes por el jefe del ho-gar, por l(la) cnyuge y por los hijos; y el estado de salud del jefe del hogar. Las va-riables de capital pblico y capital social, vienen representadas por el nmero de ne-cesidades bsicas insatisfechas que presenta el hogar, por la disponibilidad de agua,luz elctrica, servicios higinicos y telfono fijo, y por la afiliacin de algn miembrodel hogar a algn club u organizacin11. Finalmente, las variables de capital privado,quedan expresadas a travs de la densidad del hogar, del rgimen de tenencia de la vi-

itiititititiitiit XivKKPubKHGeogySy ++++++++= 543211 Pr


10 Esta variable considera gasto en alimentos y bebidas, mantenimiento de la vivienda, transportes y co-municaciones, servicios a la vivienda; esparcimiento, diversin y servicios de cultura; bienes y serviciosde cuidados personales; vestido y calzado; gastos de transferencia; muebles y enseres; otros bienes y ser-vicios; y equipamiento del hogar.11 El capital social que posean los hogares (relaciones o redes institucionalizadas o no) puede funcionarcomo mecanismo para que los hogares reduzcan el impacto de shocks negativos sobre sus niveles de con-sumo o gasto. A este punto puede consultarse Gallo, M. y Garrido, R. (2006).

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vienda, y del valor de los bienes duraderos existentes en el hogar. Las variables de lo-calizacin geogrfica se han recogido a partir de la ubicacin del hogar bien en zonaurbana o zona rural; y a partir de dummies de cada uno de los 24 departamentos (enel modelo de datos de corte transversal) y por grandes dominios geogrficos o regio-nes amplias (en los modelos de datos de panel)12.

Los datos a utilizar provienen de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) so-bre Condiciones y niveles de vida, elaborada por el Instituto Nacional de Estadstica eInformtica (INEI)13 , para el perodo comprendido entre 1998 y 2003.

Se har uso de las tcnicas de datos de corte transversal (con los datos de la en-cuesta del ao 2003) para determinar las causas y diferencias en el consumo (gasto)de los hogares en las regiones y la tcnica de datos de panel (sub panel conformadopor 1.241 hogares panel balanceado entrevistados en el perodo 1998-2001) para laestimacin de los modelos de las tasas de crecimiento del consumo (gasto). En elanlisis descriptivo, se ha considerado, el ltimo ao disponible para el estudio, yaque lo ms interesante era observar las diferencias a escala departamental.

No pueden dejarse de mencionar algunos inconvenientes a los que hemos tenidoque hacer frente sobre todo en el tratamiento de las bases de datos, como ha sido el dela selectividad, el corto periodo del panel14, y la naturaleza de algunas variables se-leccionadas como proxys de las diversas formas de capital pblico, social, humano yprivado de las familias.

Para una mejor comprensin se presenta en el mapa 1 la divisin poltico-admi-nistrativa del Per; y en el mapa 2 la divisin segn dominios geogrficos; esta l-tima es la que se ha utilizado en el documento.

En el cuadro 1 se presentan la media y desviacin tpica de las principales varia-bles utilizadas segn dominio geogrfico para el ao 200315. En trminos generales,se observa que los valores promedio ms elevados del gasto per capita mensual delhogar se encuentran en Lima, en la costa sur y en la costa centro; por el contrario losvalores ms reducidos se encuentran en la sierra norte, sierra centro y selva. Por otro


12 Debido a la insuficiente capacidad de inferencia del sub panel sobre lo que sucede en los departamen-tos, slo se incluirn en los modelos, dummies de localizacin geogrfica por grandes regiones geogrfi-cas. A partir del 2002 las Encuestas de Hogares (ENAHO) tienen un marco muestral que permite hacerinferencias a nivel departamental. Antes de dicho ao, las inferencias pueden hacerse a nivel de regionesamplias (Lima metropolitana, costa norte, costa centro, costa sur, sierra norte, sierra centro, etc.).13 Desde el ao 1997 se hace el seguimiento de una muestra panel de hogares y personas en la EncuestaNacional de Hogares (ENAHO) del IV trimestre, pero fue recin desde el ao 1998 que se formularon laspreguntas que permitiran armar las bases de datos correspondientes a la muestra panel de personas. Noobstante en el 2002, se decidi realizar cambios en la metodologa aumentando el tamao de la muestrade hogares, a partir de entonces la encuesta tiene representatividad departamental.14 Tal como lo hizo notar uno de los evaluadores, es posible sospechar que podemos estar frente a proble-mas de selectividad al momento de restringir la muestra (panel balanceado), con lo cual se estaran gene-rando errores en la estimacin. El panel no obstante, ha permitido verificar tendencias y relaciones eco-nmicas entre las variables en el corto plazo. Una alternativa es considerar pseudopaneles a partir decohortes de departamento-edad-ao tal como lo hacen Azzoni et al. (2001) cuando se disponga de una se-rie ms larga y homognea.15 Recurdese que para el 2003 las inferencias de la muestra resultan vlidas tanto a nivel de dominiogeogrfico como de departamentos; la muestra est conformada por 18.894 hogares.

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Mapa 1. Mapa del Per, divisin poltico-administrativa

Mapa 2. Mapa del Per a nivel distrital, por dominios geogrficos


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nio ge

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coCo

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Sur

Sierra

Nort

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ntro

Sierra

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Desv.

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bles d

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ogar

(Nuevo

sSo

les)

356,21

387,9

638

6,46

621,0

843

1,35

549,59

194,5

5254

,5524

6,86

379,8

428

7,58

416,8

026

3,23

338,2

1659

,4010

36,61

Gasto

per c

apita

men

sual d

el hog

ar (Nu

evos So

les)31

6,55

278,8

933

2,90

222,6

7353

,4227

5,28

174,4

1154

,4322

6,15

221,6

726

9,33

280,4

8256

,5021

6,85

488,5

748

1,45

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tersti

cas de

l hoga

r:Se

xo de

l cabez

a de f

amilia

(Varn

=1; M

ujer=0)

0,80

0,40

0,78

0,41

0,79

0,41

0,83

0,38

0,77

0,42

0,79

0,41

0,84

0,36

0,76

0,43

Edad

del ca

beza d

e fam

ilia49

,1715,

5050,

4115,

7246

,0814

,3748

,8216

,1349

,6716

,4148

,5715,

7745,

0414

,2648

,9214

,89To

tal de

miem

bros d

el Hog

ar4,5

92,2

04,3

62,1

33,9

11,8

74,7

02,2

74,3

72,3

94,0

22,1

24,6

92,3

24,5

32,1

4Va

riable

s de C

apital

Hum

ano:

Sabe

leer y

escri

bir (ca

beza de

familia

)0,1

90,3

90,1

70,3

70,1

20,3

30,2

80,4

50,2

00,4

00,1

50,3

60,2

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00,0

80,2

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vel de

estud

ios qu

e apro

b ca

beza d

e fam

ilia(pri

maria

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s)0,4

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40,5

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90,4

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00,2

30,4

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vel de

estud

ios qu

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b ca

beza d

e fam

ilia(sec

undaria

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40,2

90,4

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vel de

estud

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e apro

b ca

beza d

e fam

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perior)

0,14

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0,41

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0,14

0,35

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das al m

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l cabez

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,84158

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,10156

,0588

,59153

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or el c

nyuge

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98,05

63,03

99,88

67,37

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180

,5180

,7280

,8291

,9583

,1395,

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,7995,

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6010

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das al m

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80,6

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vivie

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(S=1; N

o=0)

0,59

0,49

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0,44

0,83

0,38

0,59

0,49

0,46

0,50

0,48

0,50

0,47

0,50

0,81

0,39

SS.HH

conec

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la viv

ienda

(S=1; N

o=0)

0,53

0,50

0,57

0,49

0,70

0,46

0,22

0,42

0,24

0,43

0,30

0,46

0,28

0,45

0,80

0,40

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icidad

(S=1

; No=0

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10,2

90,3

20,4

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60,5

00,9

80,1

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ilidad

de tel

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(fijo) (

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o=0)

0,21

0,41

0,24

0,43

0,21

0,41

0,04

0,20

0,07

0,26

0,12

0,33

0,10

0,30

0,45

0,50

N N

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60,7

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10,7

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00,1

90,4

9NB

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viend

a inade

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(Si=1; N

o=0)

0,18

0,38

0,09

0,28

0,06

0,23

0,05

0,22

0,04

0,19

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0,45

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0,27

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Vivie

nda c

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(S=1; N

o=0)

0,07

0,25

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0,43

0,13

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0,14

0,34

0,21

0,41

0,06

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Hogar

es con

vivie

nda s

in SS

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1; No =

0)0,1

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30,1

7NB

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(S = 1

; No =

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30,1

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00,0

6NB

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(S

= 1; N

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0,01

0,11

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0,01

0,10

0,02

0,13

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0,11

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o = 0)

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0,02

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1,00

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1,00

0,00

1,00

0,00

1,00

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0,00

1,00

0,03

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e Capi

tal Pr

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11,0

51,4

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11,4

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11,9

01,4

41,8

91,4

62,3

61,7

61,5

71,0

7Viv

ienda

en pro

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(S=1;

No=0)

0,82

0,39

0,76

0,43

0,77

0,42

0,85

0,36

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0,42

0,79

0,40

0,82

0,39

0,74

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(Nuev

os Sole

s)86

9,82.3

28,6

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,994

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2.804

,972

0,62.1

73,9

1.034

,92.8

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1.252,

33.8

85,7

1.250,

52.8

80,7

1.211,

24.3

65,1

Dispo

nibilid

ad de

cocina

a gas

(S=1; N

o=0)

0,64

0,48

0,72

0,45

0,58

0,49

0,20

0,40

0,35

0,48

0,32

0,47

0,38

0,48

0,77

0,42

Dispo

nibilid

ad de

frigor

fico (S

=1; N

o=0)

0,37

0,48

0,47

0,50

0,46

0,50

0,07

0,26

0,11

0,32

0,17

0,37

0,24

0,43

0,63

0,48

Fuen

te:Ela

borac

in pr

opia.

03 Gallo 15/11/06 08:15 Pgina 58

lado, son los hogares localizados en Lima y en toda la costa donde se encuentra unmayor nivel de educacin alcanzado por el cabeza de familia; adems de Lima, es enla selva, costa norte y costa centro, donde se registran mayor cantidad de horas de tra-bajo por parte del cabeza de familia16. El indicador de necesidades bsicas insatisfe-chas muestra por su parte, que son los hogares de la selva, sierra norte y sierra centrolos que experimentan una ausencia considerable de infraestructura pblica, as comohacinamiento y dependencia econmica. Por ltimo, el mayor valor de los bienes du-rables se registra en la sierra sur, en la selva y en Lima.

En la figura 1 se muestra la evolucin del gasto mensual per capita del hogar enel perodo 1998-2003, tomando cada uno de los sub paneles y segn las cuatro gran-des regiones geogrficas para las que tiene representatividad la muestra panel. Pese aque no son comparables ambos sub paneles, llama la atencin el caso de Lima Metro-politana donde se nota un salto abrupto en los gastos de los hogares entre el 2001 y2002; se esperara que el error estadstico debido a la ampliacin de la muestra, nofuese tan fuerte cuando se comparan grandes regiones.


16 Si se calcula la productividad por hora de los jefes de hogar como la relacin entre el consumo (gasto)y las horas trabajadas, se encuentra que los ms productivos se encuentran en Lima, seguidos por aque-llos que residen en la Costa Sur, Costa Centro y Costa Norte; Sierra Sur, Selva, Sierra Centro y final-mente los menos productivos, se encontraran en la Sierra Norte.

1.42 veces

1.44 veces 1.47 veces1.55 veces

1.67 veces

1.51 veces

550

500

450

400

350

300

250

200

1501998 1999 2000 2001

Aos

2002 2003

Costa

Sierra

Selva

Lima Metrop.

Promedio

Figura 1. Gasto mensual per capita del hogar, segn dominio

En el 2003, el gasto de los hogares limeos represent 1.51 veces el promedio na-cional; con excepcin de Lima, el resto de regiones se encuentra por debajo del pro-medio nacional, y al menos en los ltimos dos aos los niveles han sido mayores enla costa, que en la sierra y stos a su vez mayores que los de la selva.

En la figura 2 se presenta para el 2003 el nivel de gasto promedio per capita delos hogares por departamentos; slo ocho de ellos se sitan por encima del promedionacional. Por otra parte, a partir de las figuras 3 y 4, se muestra que existen ligeras di-


03 Gallo 15/11/06 08:15 Pgina 59

ferencias en la edad del cabeza de familia y el tamao del hogar, segn el consumo(gasto) promedio registrado por los hogares a nivel departamental (los departamentoshan sido ordenados en el eje de las abscisas de forma descendente, en relacin con losniveles de gasto per capita del hogar). As en los departamentos con menores nivelesde consumo (gasto) residiran jefes de familia relativamente ms jvenes y familiasms numerosas.

Ntese adems que existe no slo diferenciacin geogrfica en relacin a la canti-dad de horas trabajadas por el jefe del hogar por departamento, sino que se com-prueba una correlacin positiva entre el nmero de horas y el gasto per capita del ho-


Figura 2. Gasto per capita mensual del hogar segn departamentos, 2003

Figura 3. Edad del jefe del hogar segn departamentos, 2003

500,00

450,00

400,00

350,00

300,00

250,00

200,00

150,00

100,00

50,00

0,00

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60

55

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45

40

35

30

LI

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PU

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JAM

ARCA

H

UANU

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UANC

AVEL

ICA



03 Gallo 15/11/06 08:15 Pgina 60

gar (figura 5); de este modo, los jefes de hogar que viven en los departamentos mspobres, trabajaran menos horas en relacin a los que viven en los departamentos conmayores niveles de consumo (gasto).


Figura 4. Tamao del hogar, segn departamentos 2003

Figura 5. Total horas de trabajo mensual del jefe del hogar, por departamentos 2003

6

5

4

3

2

LI

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55

50

45

40

35

30

LI

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NAS

PU

NO CA

JAM

ARCA

H

UANU

CO H

UANC

AVEL

ICA



03 Gallo 15/11/06 08:15 Pgina 61

A partir de las figuras 6 y 7, en las cuales tambin los departamentos han sido or-denados de modo descendente segn los niveles de gasto per capita de los hogares,se observa que existe una correlacin positiva para cada una de las cuatro variablesde acceso a servicios bsicos y el nivel de ingreso; mientras que existira una correla-cin negativa entre el indicador de necesidades bsicas insatisfechas y el nivel degasto del hogar.


Figura 6. Variables de capital pblico, por departamentos 2003

Figura 7. Nmero de necesidades bsicas insatisfechas, segn departamentos 2003

1,2

1

0,8

0,6

0,4

0,2

0

LIM

A Y

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ARCA

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UANU

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HUA

NCAV

ELIC

A

agua ss.hh. luz tel.

0

1

2

33

2

1

0 LI

MA

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UC

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I AM

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JAM

ARCA

H

UANU

CO H

UANC

AVEL

ICA

Por ltimo las figuras 8 y 9 muestran el comportamiento de dos variables proxydel capital privado de las familias: densidad del hogar y valor de los bienes durade-ros. De este modo, existiran patrones diferenciados de ocupacin de la vivienda se-gn departamentos; como parece lgico, la densidad aumenta a medida que nos des-



03 Gallo 15/11/06 08:15 Pgina 62

plazamos hacia la derecha de la figura 8, es decir existira mayor hacinamiento en loshogares con menores ingresos. Y por otro lado, se constata aunque ligeramente unacorrelacin positiva entre el valor de los bienes duraderos y el nivel de ingreso delhogar (figura 9).


Figura 8. Densidad del hogar (personas por habitacin), segn departamento, 2003

0

1

2

33

2

1

0 LI

MA

Y CA

LLAO

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PU

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JAM

ARCA

H

UANU

CO H

UANC

AVEL

ICA

Figura 9. Valor de los bienes duraderos del hogar, segn departamento, 20032.000

1.500

1.000

500

0

LI

MA

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CASH

SA

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Como conclusin de este anlisis puede afirmarse que existen diferenciales nota-bles no slo en las caractersticas de los hogares, sino en los activos que poseen (p-blicos, humano, y privados), segn sea el nivel de consumo (gasto) per capita de losmismos; en otras palabras, existiran mejores condiciones de vida en aquellos lugares



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en que el gasto per capita del hogar es relativamente mayor. Esta evidencia refuerza,la idea de la autoorganizacin de la economa en el espacio desarrollada por Krug-man (1999), en el sentido de que la actividad productiva y, por tanto, las condicionesde vida, tienden a aglomerarse con una lgica de causacin circular aglomerativa, alldonde ya est concentrada.

4.2. Resultados de la estimacin economtrica

En este apartado se presenta una aproximacin emprica de los determinantes delgasto per capita de los hogares en el 2003 (cuadro 2) as como aquellos que incidenen su tasa de crecimiento para el perodo 1998-2001 (cuadro 3); como se ver ambostipos de modelos permitirn extraer conclusiones relevantes17.

La columna (1) del cuadro 2 muestra los resultados de la regresin incluyendoslo la variable de localizacin urbana y tal como se ve resulta significativa; con locual aquellos hogares localizados en zonas urbanas tienen un nivel de consumo(gasto) mayor frente a los ubicados en zonas rurales. En la columna (2) se han agre-gado las caractersticas del hogar; las variables de ciclo de vida (edad y la edad alcuadrado) que capturan la dinmica del gasto a lo largo del tiempo, muestran los sig-nos esperados; por otra parte, a mayor nmero de perceptores de ingreso en el hogar,mayor es el gasto per capita del mismo; mientras que a mayor tamao de la familia,el gasto per capita del hogar es menor (por las economas de escala en la funcin deproduccin domstica).

En la columna (3) se han incluido las variables de capital pblico y capital social;todas las variables presentan el signo esperado; una mayor cobertura y acceso a servi-cios bsicos de los hogares y menor nmero de necesidades bsicas insatisfechas, secorresponden con mayores niveles de consumo (gasto) per capita del hogar; slo elacceso a agua y la variable indicativa de pertenencia a alguna asociacin (org) no re-sultaron significativas.

En la columna (4) se han incorporado dos variables representativas de los activosprivados de las familias, resultando ambas significativas; as hogares con menor n-mero de personas por habitacin, pero no necesariamente en rgimen de propiedad,registraran los mayores niveles de consumo per capita de los hogares.

Las variables de capital humano se han agregado en la columna 5, resultando sig-nificativas slo el nivel de educacin primaria del jefe del hogar, y el nmero de ho-ras al mes trabajadas por el jefe y el/la cnyuge; se podra esperar mayores niveles degasto per capita familiar en hogares cuyos jefes de familia trabajen mayor cantidadde horas al mes (as como tambin el cnyuge); pero no parece cierto que el gasto percapita se incremente al menos slo por mejorar el acceso a la educacin del jefe de


17 Los modelos de datos de corte transversal analizan la informacin de unidades individuales bajo estu-dio en un momento determinado del tiempo (dimensin estructural); sin embargo, no corrigen el pro-blema de heterogeneidad individual dando origen a estimaciones sesgadas de los parmetros. Los mode-los de datos de panel controlan la heterogeneidad individual, permiten estudiar la dinmica de ajuste delos procesos, y en la medida que se utilicen microdatos se reducen o eliminan los sesgos producto de laagregacin de datos.

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Cuadro 2. Determinantes del gasto per cpita de los hogares: 2003(Variable dependiente: Logaritmo del gasto per capita mensual del hogar)

VariablesModelos

(1) (2) (3) (4) (5) (6)Constante 5,03 * 5,05 * 5,17 * 5,24 * 5,38 * 553,256 *Localizacin geogrficaUrbano 0,702 * 0,6357763 * 0,19351 * 0,206 * 0,1611 * 0,12364 *Caractersticas hogarEdad jefe 0,0177635 * 0,0076 * 0,0073 * -0,0012 -Edad jefe ^2 -0,000163 * -0,0001 * -0,00009 * 0,0000 0,00001Miembros hogar -0,165054 * -0,1535 * -0,133 * -0,1041 * - *Perceptores ingreso 0,1529259 * 0,1053 * 0,0998 * 0,0961 * 0,09829 *Capital pblico y socialcounbi -0,083 * -0,036 * -0,0409 * -0,045 *agua 0,015 0,017 *** 0,0187 0,016sshh 0,187 * 0,183 * 0,1526 * 0,173 *luz 0,261 * 0,245 * 0,2256 * 0,184 *tfno 0,512 * 0,494 * 0,4739 * 0,444 *org 0,147 0,167 -0,0153 0,027Capital privadodensidad -0,059 * -0,0470 * -0,054 *propiedad -0,087 * -0,0377 ** -0,032 *Capital humanoJefeprim -0,1283 * -0,134 *Jefesec -0,0089 -0,030hmjefe 0,0004 * 0,000 *hmcyge 0,0003 * 0,000 *hmhijo 0,0001 0,000enfermo 0,0065 0,029 *Dummies de departamento No No No No No S

Observaciones 18.892 18.892 18.892 18.892 18.892 18.892Pseudo-R2 0,225 0,4052 0,529 0,539 0,561 0,599

Significativo al: *99%; ** 95%; *** 90%.Fuente: Elaboracin propia.

familia y por prevenir enfermedades o accidentes; en este modelo las variables de ci-clo de vida dejan de ser significativas y no presentan los signos esperados.

En la columna (6) se han incorporado dummies de departamento; los resultadosno difieren sustancialmente de los descritos anteriormente, sin embargo el grado deajuste del modelo mejora ligeramente en relacin a los modelos anteriores, con locual las variables ficticias de ubicacin geogrfica resultan importantes para explicarlos diferenciales de gasto.

El cuadro 3 muestra los resultados de las especificaciones en tasas de creci-miento, incluyendo el nivel de gasto rezagado un perodo como regresor, y usando el

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panel de hogares de 1998-2001. De manera similar, los modelos van incorporandosecuencialmente, junto a la variable dependiente rezagada, las variables de localiza-cin geogrfica, capital pblico y social, capital humano y capital privado de los ho-gares. Los modelos 3 a 7 incorporan dummies temporales; se han incluido dummiespara cada una de las regiones amplias en el modelo 7; y todos los modelos han sidoestimados con efectos fijos.

El valor del gasto rezagado en todos los modelos es alto y significativo, indicandoque existe evidencia a favor de la convergencia en gasto entre los hogares peruanos;aquellos hogares con niveles de consumo ms reducidos tenderan a crecer ms r-


Cuadro 3. Determinantes de la Tasa de Crecimiento del Gasto per cpita de los Hogares: 1998-2001

(Variable dependiente: Logaritmo del Gasto per capita Mensual del Hogar). Efectos Fijos

VariablesModelos

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)Constante 0,077 * 0,155 * 0,027 0,136 0,098 0,133 -1,444 * Ln(gaspcm_1) -0,021 * -0,022 * -0,659 * -0,641 * -0,639 * -0,637 * -0,652 *Localizacin geogrficaUrbano -0,131 *** -0,099 -0,094 -0,090 -0,087Caractersticas hogarEdad jefe -0,014 *** -0,015 *** -0,015 *** -0,010 -0,012Edad jefe ^2 0,0002 *** 0,0002 ** 0,0002 ** 0,0002 *** 0,000 **Miembros hogar 0,038 * 0,045 * 0,032 * 0,030 * 0,029 *Perceptores ingreso -0,020 *** -0,024 *** -0,022 *** -0,018 -0,019Capital pblico y socialcounbi -0,140 * -0,152 * -0,145 * -0,1477 *sshh -0,027 -0,025 -0,025 -0,0252luz -0,023 -0,023 -0,019 -0,0165tfno -0,050 -0,047 -0,052 -0,0509org 0,037 0,039 0,039 0,0363Capital privadodensidad 0,0346 * 0,0339 * 0,0348 *propiedad 0,0390 0,0440 0,0522Capital humanoJefeprim -0,136 * -0,1336 *Jefesec -0,154 * -0,1516 *hmjefe -0,0002 -0,0002 ***hmcyge 0,0001 0,0001hmhijo -0,0005 ** -0,0005 **enfermo 0,001 0,0006dhosjef -0,007 ***-0,0069 ***Dummies de tiempo No No S S S S SDummies de dominio No No No No No No SObservaciones 4.744 4.744 4.744 4.744 4.744 4.744 4.744Pseudo-R2 0,0171 0,0335 0,1796 0,1882 0,1903 0,1925 0,0344

Significativo al: *99%; **95%; ***90%.Fuente: Elaboracin propia.

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pido. En el modelo 1 se obtiene convergencia absoluta, con una velocidad de conver-gencia clsica de 0,02. En el modelo 2 se ha incorporado la variable de ubicacingeogrfica del hogar, y a pesar de que resulta significativa, se obtiene que el residiren el mbito urbano no garantiza necesariamente un crecimiento en los niveles deconsumo. Respecto a las variables de control de caractersticas del hogar, incorpora-das en el modelo 3, resultan todas significativas; los signos de las variables de ciclovital dan cuenta de la dinmica de crecimiento decreciente del gasto a lo largo deltiempo a medida que el jefe de familia avanza en edad; adems, conforme mayorsea el tamao de la familia, la tasa de crecimiento del gasto per capita del hogartiende a ser positiva; mientras que un mayor nmero de perceptores de ingreso no ga-rantiza necesariamente un crecimiento en dicho gasto.

De las variables de infraestructura pblica (modelo 4), solo result significativa lavariable proxy de pobreza; a mayor nmero de necesidades bsicas insatisfechas me-nor crecimiento en el consumo per capita del hogar; el acceso a redes pblicas deagua, alcantarillado, luz y telfono no son suficientes para asegurar el crecimiento delconsumo del hogar. La variable proxy de capital social, presenta el signo adecuado,aunque no resulta significativa estadsticamente.

En el modelo 5, en el que se han agregado las variables de capital privado, slo elnmero de personas por habitacin, resulta significativa pero no presenta el signo es-perado; una mayor densidad del hogar no se correspondera necesariamente con unmenor incremento del gasto per capita del hogar. Pese a que no result significativala variable de rgimen de propiedad de la vivienda, parecera que aquellos hogaresque logran ser propietarios de sus viviendas en el corto plazo podran experimentarmayores crecimientos en el gasto familiar per capita.

Del conjunto de variables de capital humano (modelo 6) slo resultaron significa-tivas las referidas a la educacin del cabeza de familia, al nmero de horas trabajadaspor los hijos y al estado de salud del jefe de familia. Ni la educacin primaria ni la se-cundaria del cabeza de familia parecen estar asociadas positivamente con el creci-miento del consumo del hogar; slo la participacin en el mercado de trabajo porparte del cnyuge est asociada de manera positiva al crecimiento en los niveles deconsumo per capita de los hogares. Ni la participacin en el mercado de trabajo deljefe y de los hijos parecen asegurar tampoco una dinmica de crecimiento mayor enel consumo del hogar. Adems los hogares en los que el jefe de familia ha pasado ma-yor nmero de das hospitalizado (dhosjef), experimentan menores tasas de creci-miento en el gasto per capita familiar.

Finalmente, se ha incorporado en el modelo 7, dummies de dominio y se ha elimi-nado al mismo tiempo la variable de localizacin geogrfica; los resultados no se al-teran significativamente a los encontrados anteriormente, pero el grado de ajuste delmodelo se reduce sensiblemente.

Se realiz el contraste de Breusch y Pagan para determinar si los efectos de hete-rogeneidad individual eran relevantes en el modelo completo (modelo 6); se obtuvoun valor del estadstico 2(1) igual a 73,33 por lo cual se rechaz la hiptesis de nulade que los efectos individuales no eran relevantes. Por otra parte a partir del contrastede Hausman que permite determinar qu modelo es el ms adecuado para el panelde datos que se est analizando, bien el de efectos fijos o bien el de efectos aleato-

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rios18 se obtuvo un valor del estadstico 2(22) igual a 37,79 por lo cual se rechazla hiptesis nula de que los efectos individuales no estaban correlacionados con losregresores, concluyendo que el modelo de efectos fijos era el ms adecuado para de-terminar los factores del crecimiento del gasto per capita del hogar.

El cuadro 4 muestra nuevamente los valores de los coeficientes de la variable de-pendiente rezagada obtenidos de las diferentes especificaciones de los modelos delcuadro 3, la velocidad implcita de convergencia, junto con el nmero de aos nece-sarios para alcanzar la convergencia hacia la media. El coeficiente de la variable re-zagada es elevado y significativamente distinto de cero, lo cual indica que se habraacortado la brecha del gasto per capita entre los hogares peruanos durante el perodoanalizado.

Cuadro 4. Resultados de convergencia en gasto familiar per capita 1998-2001

VariablesModelos

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)Ln (gaspcm_1) -0,021 -0,022 -0,659 -0,641 -0,639 -0,637 -0,652Aos para converg. 32,66 31,45 1,05 1,08 1,08 1,09 1,06Edad X X X X XEdad^2 X X X X XTamao familia X X X X XLoc. Geogrfica X X X X XCapital pblico X X X XCapital privado X X XCapital humano X XDummies de tiempo X X X X XDummies de dominio X


Por otro lado, cuando se controla por las variables de infraestructura pblica (mo-delo 3) se observa que aumenta la velocidad de convergencia y se reducen notable-mente los aos para alcanzar la convergencia; pero a medida que se va controlandopor el resto de activos (privados y capital humano), el nmero de aos necesariospara alcanzar la convergencia (condicional) no se reduce; con lo cual podra inferirseque las diferentes regiones han alcanzado sus respectivos estados estacionarios19 yque los niveles de desigualdad observados actualmente, seran los niveles de desi-gualdad de equilibrio.


18 Utiliza para ello una prueba 2 con la hiptesis nula de que el modelo de efectos aleatorios es el quemejor explica la relacin de la variable dependiente con las explicativas, y por tanto se tiene la hiptesisalternativa de que el mejor mtodo que se ajusta es el de efectos fijos.19 Dado que existen diferencias bien marcadas entre departamentos, tal como lo demuestran estudios an-teriores existiran distintos estados estacionarios de gasto familiar entre dominios geogrficos. A suge-rencia de uno de los evaluadores, se realiz el ejercicio de interactuar la variable rezagada con los regre-sores (edad, educacin, etc.) para capturar la heterogeneidad de la velocidad de convergencia entrehogares, pero dichas variables compuestas no resultaron significativas.

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Un aspecto importante que se deduce de los resultados de este trabajo, es la im-portancia de la secuencia de las intervenciones a la hora de planificar las medidasde poltica econmica. Se ha constatado que, en primer lugar, las medidas destinadasa dotar a los hogares de mejor infraestructura pblica, seguidas de aquellas orientadasa mejorar las dotaciones de los activos privados, permiten lograr una mayor veloci-dad de convergencia; en tercer lugar, se encontraran las polticas de mejora del capi-tal humano.

Adems los resultados demostraran que si bien es relevante considerar dentro delas polticas regionales la disminucin de las diferencias en las dotaciones de las di-versas formas de capital para lograr la convergencia, el objetivo del crecimiento sos-tenido y la mejora de las condiciones de vida se convierte en un objetivo ms priori-tario. Finalmente, cabe la posibilidad de que haya otros factores que podran incidiren el logro de una mayor velocidad de convergencia pero que quizs no estn conve-nientemente representados en el modelo20.

Es importante adems no omitir la dinmica de ajuste de los hogares frente al en-torno macro; dicha dinmica ha sido capturada en este trabajo, a travs de las dum-mies temporales resultando todas significativas estadsticamente. As el perodo1998-2001 en el cual se ha utilizado un panel de hogares que hace seguimiento aalgo ms de 1,000 hogares se caracteriza por haber estado afectado por la crisis in-ternacional y por el Fenmeno de El Nio, en el cual el PIB creci en promedio 1% alao; ello puede estar llevando a que la convergencia predicha por los modelos hayasido en realidad una convergencia depresiva (empeoramiento de las condiciones devida de los hogares ms favorecidos, antes que por el mejoramiento propiamente deaquellos ms desfavorecidos). Mientras que el perodo que va desde el 2002 a 2005,se puede considerar como un perodo de recuperacin en el que la tasa de variacindel PIB creci en promedio a 5% anual (ver figura 10).

5. Consideraciones finales

El anlisis realizado de las disparidades regionales en gasto familiar per capita a par-tir de la informacin de encuestas de hogares sigue la lnea de investigaciones recien-tes relacionadas con los fundamentos micro de las disparidades y de la convergenciaregional. Los anlisis empricos sobre convergencia entre pases y regiones utilizanhabitualmente como variable de estudio aquellas de tipo macro como el PIB per ca-pita, la productividad del trabajo, empleo, etc.; que no permite distinguir entre losefectos que sobre el crecimiento tienen las polticas macro nacionales por un lado ylas caractersticas inherentes a las propias regiones por otro. Adems la alternativa detrabajar con unidades territoriales menores, permite distinguir con mayor intensidadlas disparidades territoriales.


20 Por ejemplo algunas variables como los activos productivos de las familias (tierras con ttulo; cultivos;ganado; productos pecuarios; auto, camioneta o camin; mquina de coser, etc.) que podran indicar quela acumulacin en el tiempo o el incremento en el rendimiento de los mismos, pueda llevar a generar in-crementos sostenidos en los niveles de gasto del hogar.

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Los resultados obtenidos permiten extraer importantes conclusiones de polticaregional, sobre todo por las condiciones iniciales o de partida de la realidad pe-ruana, que como se aprecia difieren notablemente de la realidad europea. As enprimer lugar, se convierte prioritaria la satisfaccin de las necesidades bsicas delos hogares y la mejora de las diversas formas de capital privado y humano de losmismos. En segundo lugar, la concentracin de los pobres en el espacio, constitui-ra otra razn poderosa para dar mayor nfasis a las polticas territoriales/regiona-les en el Per.

Las principales conclusiones que se pueden extraer a partir de los modelos de da-tos de panel, indican que se habra acortado la brecha de consumo (gasto) entre loshogares peruanos durante el perodo 1998-2001, cuando se considera la hiptesis deconvergencia incondicional. Sin embargo, cuando se condiciona el modelo por varia-bles de ubicacin geogrfica, capital pblico, activos privados y capital humano delos hogares se observa que las desigualdades de equilibrio se habran prcticamentealcanzado. Adems se ha demostrado que la secuencia en las intervenciones resultaimportante para acelerar la velocidad de convergencia.

Los resultados obtenidos han de considerarse como una primera aproximacin dela dinmica de las disparidades territoriales en el Per sobre todo por el corto perododel panel de hogares. Tal como se ha demostrado, los componentes de infraestructurapblica y organizacionales; de activos privados de las familias y de capital humanoresultan importantes en la reduccin de las disparidades en las tasas de crecimientodel gasto familiar per capita; pero sobre todo, dichos componentes se vuelven estra-tgicos al momento de promover el crecimiento de los territorios y de dotar a las fa-milias menos favorecidas de las condiciones necesarias para escapar de la pobreza ymejorar sus condiciones de vida.


7

6

5

4

3

2

1

0

1

2

3

Panel 2

Panel 1

PIB

1998 1999 2000 2001 2002 2003 p/ 2004 p/ 2005 p/

PIB per cpita

Figura 10. Per: Variacin porcentual anual PIB real

Fuente: INEI y BCRP.

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Por lo que ms all de polticas meramente compensatorias (transferencias), lasmedidas debern orientarse a mejorar la eficiencia del sistema econmico y sobretodo a mejorar la productividad de los hogares ms desfavorecidos. Estas polticas in-cluiran las destinadas a aumentar el stock de activos de las familias (social, produc-tivo, humano, etc.); a modificar la tasa a la cual estos activos son utilizados para ge-nerar mayores ingresos; y a eliminar aquellas restricciones que afrontan los hogarespara acumular activos generadores de ingresos (restricciones de ingreso, acceso acrdito e incertidumbre).

Como lo expresara Stiglitz (2002) debemos aspirar a llegar a un punto en dondelos pobres compartan las ganancias del pas donde viven cuando ste crece, y que losricos de dicho pas compartan las penurias sociales en momentos de crisis. Y paraello hay que tomar en consideracin la diversidad de los hogares asentados en los di-ferentes territorios; y a partir de ah, la secuencia, las prioridades y las estrategias quepuedan plantearse, debern adecuarse a dicha realidad para garantizar su xito.

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