Revista: Homo Economicus Volumen Nº5

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PRESENTACIÓN

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Manejo Financiero del municipio de Neiva. Entrevista a Hermeneck Alarcón Director de Renta de Neiva.

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Impacto del Sistema General de Regalías en los principales departamentos petroleros de Colombia: Arauca, Casanare, Huila y Meta en el periodo 2007-2016.

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Análisis empírico de la inflación en Colombia: una aproximación a través del método de MCO para el periodo 2005-2016.

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Relación entre el consumo de energía eléctrica y el crecimiento económico: modelo de vectores autorregresivos de cointegración (VEC).

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Probabilidad de leer un libro en Colombia.

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Análisis y seguimiento al mercado laboral del municipio de Neiva.

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Estudio del impacto del programa de jóvenes en acción en la tasa de deserción por programa en la Universidad Surcolombiana (20112016).

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Reseña del libro “ECONOMIC RULES”

Enero-Diciembre 2017; Volumen 5 Publicación anual Universidad Surcolombiana Facultad de Economía y Administración Programa de Economía Neiva-Huila revistahomoeconomicus@gmail.com siess@usco.edu.co Comité editorial y de apoyo profesores Oscar Hernán Cerquera Losada Jenny Lisseth Avendaño López Guillermo León Córdoba Nieto Jakeline Sierra Chávarro Camilo Fabiám Gómez Segura Victor Pérez Gómez Grupo de trabajo: Geraldin Yuldrey Quila Bonilla Maria Jose Trujillo Cerquera Norvi Yilena Guaraca Trujillo Elizabeth Perea Rodriguez Maria Camila Lopez Tovar Luisa Alejandra Durán Luisa Fernanda Campos Fajardo Laura Sofía Cuellar Torrecillas Stefany Alejandra Marín Muñoz William Polanía Gómez Paola Macías Daniela Bolaños Diseño y diagramación Geraldin Yuldrey Quila Bonilla La responsabilidad de los artículos Corresponde a cada uno de los autores

Universidad Surcolombiana

Facultad de Economía y Administración Programa de Economía

Rector Pedro León Reyes Gaspar

Vicerrector Académico Isabel Cristina Gutiérrez de Dussán

Vicerrector de Investigación y Proyección Social Ángela Magnolia Ríos Gallardo

Vicerrector Administrativo Edwin Alirio Trujillo Cerquera

Decano Facultad de Economía Carlos Eduardo Aguirre Rivera

Jefe Programa de Economía Oscar Hernán Cerquera Losada

Universidad Surcolombiana-Av. Pastrana Borrero Cra. 1ª Línea Gratuita Nacional: 018000 968722 Neiva- Huila, PBX: (57) (8) 8754753 NIT: 891180084-2 www.usco.edu.co

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PRESENTACIÓN La revista HOMOECONOMICUS, órgano de expresión de los estudiantes de economía, de profesores y de estudios de las ciencias económicas, fue ideada, no solamente como promotor de investigaciones académicas, de debates o como instrumento de aprendizaje sino también para que esta fuera reconocida como la primera revista del programa de Economía de la Universidad Surcolombiana creada por estudiantes de economía, para que sea evaluada por los diferentes lectores del país y del mundo. Esta edición está compuesta por ocho (8) artículos. Inicialmente se realiza una breve presentación, seguida de una entrevista sobre el “Manejo Financiero del municipio de Neiva”, el cual destaca que para el año 2016 y 2017 se superó el déficit de tesorería y las finanzas son estables como lo afirmó el director de renta de la capital huilense Hermenck Alarcón. Posteriormente se presenta un trabajo de investigación sobre “El impacto del Sistema General de Regalías (SGR) en los principales departamentos petroleros de Colombia” de ahí se infiere que con la aplicación de la ley 1530 del 2012, se disminuyeron los recursos percibidos por los departamentos productores estudiados. Después se muestra un “Análisis empírico de la inflación en Colombia” donde se demuestra que las causas de la inflación en el país, en su gran mayoría se asemejan a los diferentes postulados propuestos por las principales escuelas de pensamiento económico. Luego se presenta un estudio sobre la “Relación entre el consumo de energía eléctrica y el crecimiento económico” de manera que se observa la existencia de una relación positiva entre el consumo de energía eléctrica y la tasa de crecimiento de la economía en este caso el PIB, ambas, en termino per cápita. Además se muestra un Análisis estadístico que permite conocer cuál es la probabilidad de leer un libro en Colombia. Por otro lado, se presenta un “Análisis y seguimiento al mercado laboral del municipio de Neiva” de donde se infiere que las tendencias y niveles de la oferta y demanda laboral explican una disminución sostenida del desempleo a lo largo del período bajo análisis. También se presenta un estudio del “Impacto del programa de jóvenes en acción en la tasa de deserción por programa en la universidad Surcolombiana (20112016); al aplicar este modelo de impacto se evidencia una correlación negativa, por consiguiente la ejecución del programa de jóvenes en acción incentiva a los estudiantes por programas a seguir sus estudios superiores disminuyendo la tasa de deserción. En último lugar se presenta una Reseña del libro “ECONOMIC RULES”

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MANEJO FINANCIERO DEL MUNICIPIO DE NEIVA ENTREVISTA A HERMENECK ALARCÓN DIRECTOR DE RENTA DE NEIVA. Entrevistador: ¿Qué rol desempeña en el municipio, su profesión? HA: Buenos días, mi nombre es Hermeneck Alarcon, soy Economista de la Universidad Nacional, tengo una maestría en administración de negocios de la universidad de los andes y actualmente hago una maestría de gobierno y políticas públicas de la universidad externado. Actualmente soy el director de Renta del municipio de Neiva y mi función allí es la obtención de los recursos propios del municipio para los gastos del funcionamiento e inversión principalmente a través de la política tributaria, manejo de los impuestos y mantenimiento de la deuda del municipio, cerca del 25% de los ingresos del municipio deben de ser recaudados por la oficina de la dirección de renta por la cual soy el director.

Entrevistador: ¿Cuál es el estado general de las finanzas del municipio? HA: Neiva cuando llegamos en el 2016 tenía un déficit de caja de tesorería cerca de $13.000.000.000, pero a pesar de este déficit de caja, era algo manejable teníamos un superávit en general de todo sistema de participación del municipio, para el 2016 y 2017 a la fecha superamos ese déficit, actualmente no hay déficit de tesorería las finanzas son estables, tenemos un presupuesto de cerca $550.000.0000.000

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compuesto principalmente por el sistema de participación de regalías principalmente provenientes de hidrocarburos y los ingresos propios o ingresos de libre destinación que componen los ingresos tributarios no tributarios que se utilizan para el funcionamiento, pago de deuda, vigencias futuras, la inversión principalmente en vías. Viendo la situación financiera con esos recursos con esos recursos que nos entrega la nación (sistema de participación y regalías) más los ingresos propios que son cercanos a los $100.000.000.000 el municipio de Neiva puede cumplir sus deudas, puede cumplir con sus compromisos de gasto, puede cumplir con sus compromisos de inversión, por lo cual la calificadora FITCH este año, nos dio una calificación de ingresos estables por un crecimiento cercano al 6%, por tanto las finanzas en general del municipio, aunque no son idealmente más altas debido a la dinámica de la cuidad y el número de habitantes son lo suficiente para cubrir los gastos de funcionamiento, inversión y el sistema general de participación en educación y salud principalmente, todo está cubierto y la estabilidad está más que dicha en el municipio.

Entrevistador: ¿Cuál será el impacto de la reforma tributaria sobre los neivanos? HA: Bueno, no hay ninguna, en este momento la reforma tributaria no se ha presentado al concejo

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simplemente lo que está haciendo el municipio es una socialización de una futura propuesta de un aumento de tarifas en el impuesto predial y del impuesto de industria y comercio y adicionalmente una actualización normativa, debido a que el estatuto ya lleva más de 8 años, han pasado más de 4 reformas tributarias por encima, por el cual el procedimiento principalmente ha sido modificado y requiere pues la actualización normativa, esa es una de las razones por la cual, el procedimiento ha sido modificado y requiere pues la actualización normativa, esa es una de las razones por la cual requerimos; adicionalmente para hacer un crecimiento objetivo de los ingresos pues requeríamos o lo que piensa el municipio es que necesitamos un aumento de tarifas debido a que los aumentos graduadles no conllevan la inversión de impacto que necesita en el momento en la cuidad, es decir, si queremos a hacer un puente, necesitaremos de diez mil a quince mil millones de pesos, lo cual con los recursos actuales no se cuenta, para obtener necesitamos dos o tres años para obtenerlos de recursos propios, por lo tanto, una forma de tener esos recursos en la actualidad, seria haciendo una reforma tributaria o estatuto tributario que hagan aumento de tarifas que impacten inmediatamente la tarifa fiscal del año 2018, como en el momento no lo hemos presentado y hay concejo en la cuidad y una socialización con gremios, el impacto es ninguno por el momento se ha acordado con los gremios y con la cámara de comercio y con algunas actores importantes de la cuidad, que no van a haber ninguna aumento de tarifas en predial como inicialmente se había pedido y no va a haber un aumento en la tarifa del

impuesto de industria y comercio que es el otro impuesto importante, sino que va a haber simplemente una incorporación de predios que no están pagando predial para recaudar más impuestos vía predial, y se va a hacer una incorporación de actividades que en el momento no existen que en el 2009 no eran importantes como distribución de medicamentos, venta de celulares que no aparecen en el estatuto que deben de ser incorporados para tener más claridad a los empresarios para que paguen en las actividades correspondientes, entonces el impacto por el momento es ninguno y posiblemente a nivel fiscal no va a haber ningún impacto porque se ha definido por el momento no aumento de tarifas.

Entrevistador: ¿cuáles son las principales fuentes de ingreso del municipio y cuál ha sido su comportamiento en el último año? HA: Las dos principales fuentes de ingreso del municipio son el impuesto de industria y comercio el cual grava las actividades comerciales, industriales y de servicio del municipio y para el 2016 fueron cerca de treinta cinco mil millones de pesos lo recaudado. El segundo impuesto más importante el predial que se paga sobre la propiedad y mantenimiento de bienes y muebles lotes apartamentos en propiedad horizontal o casa en única propiedad que el ingreso fue cercano de treinta y dos mil millones de pesos al año si nos damos cuenta entre esos dos impuestos sumamos cerca de sesenta y siete mil millones de pesos estamos recaudando en estos dos impuestos casi el 70% del recudo del ingreso propio de la ciudad son los

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dos impuestos más importantes, ha venido en los últimos años creciendo constante mente en estos dos impuestos cercanos combinados en 6% anualmente. Este ha sido el comportamiento el cual ha sido para dada crisis económica un buen comportamiento en la ciudad.

Entrevistador: Según la situación de economía nacional que se está presentando, ¿se han visto afectado los ingresos del municipio? HA: La crisis nacional ha generado una disminución del presupuesto nacional a todo nivel afortunadamente en Neiva no ha tenido un mayor impacto en la crisis en el año 2016 para el año 2017 como está en curso lo que hemos observado es que ha presentado una disminución en el ingreso de industria y comercio el cual no tenemos consolidado hasta que no termine el año pero si vemos una caída en pago del impuesto de industria y comercio principalmente lo que comentan los empresarios es por el cierre de la empresas debido a que no han podido mantenerse en el mercado por la caída de la demanda esto ha hecho que por lo tanto haya menos declaraciones de industria y comercio y por tanto menos contribuyentes aportando a la ciudad el dato consolidado pues no lo tendría en el momento debido a que no hemos terminado la vigencia del año pero creemos que a pesar de eso se ha hecho una importante campaña tributaria y educación tributaria para reducir la evasión entonces la disminución del impuesto que venían pagando los legales se ha venido compensando con el aumento del recaudo vía fiscalización y correcciones de

declaraciones que están erróneas y fiscalizando las empresas que son omisas del impuesto y por ahí hemos compensado y se ha evitado la caída de los recursos, un impacto fuerte ha sido la disminución de la regalías del municipio el cual pues para el año 2015 se tenían cerca de 50 mil millones de pesos y en la actualidad no superan los siete mil millones de pesos se ha tenido una disminución de casi siete veces lo cual obviamente impacta los recursos que se usaban para infraestructura o para lo que venía destinados con esos recursos pero en general como lo que se estaba comentando las finanzas están estables a pesar de la ciada del ingreso nacional pues no hemos visto al vemos al 2016 no hubo un impacto fuerte en el 2017 esperamos que la compensación de los ingresos por la caída de industria y comercio nos lleven a tener un crecimiento estable de los ingresos de industria y comercio y predial al final del año.

Entrevistador: ¿Qué otras fuentes de financiamiento tienen contemplado el municipio para aumentar sus ingresos? HA: En este momento el municipio tiene dos proyectos grandes que se están presentando ante el concejo de la ciudad uno es el de plusvalía el cual lo que quiere hacer mediante un plan de ordenamiento territorial armonizado y más moderno es que haya un desarrollo inmobiliario más grande y desarrollo territorial en el municipio sobre el cual se pagaría un valor adicional sobre el predial el cual le llamamos plusvalía un mayor valor dado por el nuevo plan de ordenamiento territorial y el uso del suelo y mayores indicies de construcción y otros tipo de

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actividades que puedan tener los predios en la ciudad este impuesto ya existe pero se vendría a cobrar con nuevas tarifas a partir de los nuevos desarrollos inmobiliarios que hay en la ciudad esto tendría un nuevo recurso que se incorporaría principalmente para vías, asentamientos y soluciones de vivienda. El otro es el proyecto de valorización el cual no se ha presentado al concejo pero está en estudio el cual impactaría sobre nuevas obras que hubiese pago por parte de los contribuyentes que se han beneficiado por una obra en específico que sean los contribuyentes que pagasen parte o el total de esta obra que beneficia a los predios o el conjunto residencial de las personas que viven o el entorno que viven, esto son los dos proyectos grandes que se están haciendo las dos fuente de ingreso adicionales que se tendrían en el municipio como comentaba anteriormente una política que estamos haciendo es la incorporación de nuevos predios que el municipio de Neiva tiene según el institutito geográfica Agustín Codazzi un atraso de siete años en la incorporación catastral eso quiere decir que tenemos predios que no están siendo incorporados al catastro y por tanto no pagan el impuesto predial estamos haciendo un convenio junto con otros factores privados más el municipio más el instituto geográfico Agustín Codazzi para incorporar esos predios al municipio y que empiezan a tributar el impuesto predial a partir del año entrante, estamos hablando cerca de 20.000 predios que podrían generar cerca de unos 14.000 millones de ingresos adicionales de aquí al 2019 cuando termine la administración del Doctor Lara.

Entrevistador: ¿Cuál ha sido o como ha sido el comportamiento de los contribuyentes respecto a las obligaciones tributarias? HA: Desafortunadamente el comportamiento tributario no es una característica de la ciudad de Neiva pero hay una falta de educación tributaria en la ciudad, hay una alta omisión de los impuestos desafortunadamente nos es característica solo en Neiva hay una cultura del no pago en la ciudad como se genera en todo el país hay una cultura de la evasión muy alta lo cual ha hecho que los impuesto de la ciudad no correspondan con las necesidades de la ciudad, la idea es que los ingresos que se generen bien impuesto pues solventen en gran parte el funcionamiento parte de la inversión de la ciudad pero el contribuyente en Neiva está acostumbrado a que no le cobren, a que no lo fiscalicen está acostumbrado a tratar de evitar la fiscalización y el pago cambiando los teléfonos, cerrando cámaras de comercio, evitando las notificaciones por correo esta costumbre es muy generalizada en la ciudad pero dado a las culturas tributarias y campañas de educación y los programas de fiscalización y cobro masivo que hemos hecho en los últimos dos años eso ha venido cambiando hoy ya tenemos los contadores de las empresas mucho más juiciosos en el pago de la obligaciones en el cumplimiento del calendario tributario es un trabajo muy arduo son miles de contribuyentes que tenemos de educar pero digamos las empresa ya ha venido educándose los que venían siendo desjuiciados ya están cambiando y esto ha generado una

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voz a voz en el gremio empresarial y el gremio de los contadores, en el gremio ejecutivo que se deben cumplir las normas tributarias por que el no cumplimiento de ellas implica sanciones, pago de intereses a los cuales la administración del doctor Lara y en cabeza mía estamos siendo muy estrictos en el cumplimiento de la norma cualquier incumplimiento que con lleve sanciones inmediatamente hacemos cumplir y velar el estatuto tributario y le aplicamos todo el peso de las normas y eso genera sanciones

económicas a las empresas, las empresas se han venido educando y ya saben que es así y han venido siendo muy juiciosos a partir del año pasado y este año han venido contribuyendo correctamente con el municipio aun así falta mucho por hacer no han sido muy juicioso los contribuyentes pero ha venido con las campañas tributarias mejorando esa actitud y ese buen comportamiento tributario en la ciudad.

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IMPACTO DEL SISTEMA GENERAL DE REGALÍAS EN LOS PRINCIPALES DEPARTAMENTO PETROLEROS DE COLOMBIA: ARAUCA, CASANARE, HUILA Y META EN EL PERIODO 2007-2016

Norvi Yilena Guaraca Trujillo Geraldin Yuldrey Quila Bonilla Maria Jose Trujillo Cerquera

Estudiantes del Programa de Economía

INTRODUCCIÓN En el presente Trabajo de Investigación se abordó el tema sobre Regalías Petroleras en los principales departamentos productores de Colombia; como el propósito general es conocer el Impacto de la ley 1530 del 2012 sobre dichas regalías, se utilizó la aplicación de un modelo econométrico como el de “Regresión Simple”, “evaluación de impacto”, donde la variable dependiente escogida es Regalías medida en Millones, y las variables independientes como; Ley 1530 de 2012, que es una variable dicotómica que toma el valor de uno (1) cuando se aplicó la ley y toma el valor de cero (0) antes de la ley, también se seleccionaron variables de Indicadores sociales como el Índice de pobreza monetaria, Tasa de mortalidad Infantil, Cobertura en Salud, entre otros. Por otro lado, se encuentra información sobre la producción de crudo para cada departamento objetivo, además de destacar cuál es el campo más productivo para el periodo estudiado Así mismo, se encuentra disponible datos sobre los proyectos más relevantes que se financiaron con

los recursos del sistema general de regalías en el departamento del Huila, en el periodo del 2007-2016. Finalmente, se presentan los resultados de cada uno de los objetivos y se concluye que con la aplicación del Nuevo SGR los recursos asignados a cada uno de los departamentos objeto de estudio se redujeron, además de evidenciarse que con los recursos del SGR se siguen implementado para mejorar los niveles de cobertura como en el caso de salud, donde se observó una relación inversa, lo cual demuestra dicho comportamiento. JUSTIFICACIÓN “Las regalías son el producto de la explotación de los recursos naturales no renovables del país, una actividad que deja huella en el medio ambiente y que afecta las comunidades aledañas a las zonas de explotación”. (GUZMÁN FINOL, 2016) Las regalías han sido definidas como una contraprestación económica que percibe el Estado por parte de las organizaciones a quienes se les concede el derecho a explotar los recursos naturales no renovables, en

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determinado porcentaje sobre producto bruto explotado.

el

Hasta la reforma del sistema, la repartición de los recursos era considerada inequitativa en tanto que solo el 20 % de los municipios colombianos (municipios productores y regiones portuarias) tenían derecho a las regalías directas, generando una distinción con aquellos que no recibían beneficio alguno. ( Botero Ospina, Hofman Quintero, & Hernández Chitiva, 2015) Incluso, Reportes públicos de los entes de control del país, en torno al mal manejo de los recursos de las regalías en Colombia, desembocaron en un cambio sustancial en la administración de estos dineros.. Sonados casos de corrupción en las regiones que se beneficiaban directamente con estos recursos se hicieron aún más evidentes en el informe entregado por la Contraloría General de la Nación en 2012. Estos antecedentes llevaron a la revisión del Fondo Nacional de Regalías y a la creación del Sistema General de Regalías (SGR), para lo cual fue necesaria la reforma constitucional que modificó los artículos 360 y 361, y posteriormente la Ley 1530 de 2012, que lo reglamenta. El nuevo modelo contempla la redistribución de los recursos en todos los municipios y departamentos del país, con el objetivo de hacer más equitativo su manejo y retoma su control centralizado como una estrategia para ponerle freno a la corrupción, aun a sabiendas de que el esquema propuesto no corresponde al modelo de descentralización administrativa consagrado en la Carta de 1991. (Universidad Nacional de Colombia, 2013)

Con base en lo anterior, es que se decide enfocar el estudio hacia este tema, para conocer cuál ha sido el impacto de la ley en los principales departamentos productores de petróleo como son Arauca, Casanare, Huila y Meta, dado que anteriormente dichos departamentos recibían de forma directa el 80% de los recursos provenientes de las regalías, para poder financiar proyectos priorizados en los planes de desarrollo para alcanzar las metas de coberturas. OBJETIVOS Objetivo General: Conocer el impacto de la ley 1530 del 2012 en los principales departamentos petroleros de Colombia (Arauca, Casanare, Huila, Meta) para el periodo 2007-2016. Objetivos Específicos: 

Analizar las variables más relevantes que han influido en el periodo mencionado en la distribución de los recursos de las regalías, en los dichos departamentos.

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Determinar la producción de crudo de cada departamento que se estudia y a su vez conocer los campos más productivos de cada uno de ellos, para el periodo comprendido entre 20072016.



Indagar sobre los proyectos más relevantes que se financiaron con los recursos del sistema general de

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regalías en el departamento del Huila, en el periodo del 2007-2016. ESTADO DEL ARTE Según (Benavides, Carrasquilla, & Zapata, 2000) la inversión de las regalías no ha generado avances en las entidades territoriales receptoras porque las prioridades del gasto de inversión no mantienen un patrón definitivo, además explican que los sectores, como la salud y educación, los cuales presentan una mayor rentabilidad social, pierden importancia a favor de cubrir gastos como el mantenimiento de vías y otros servicios no prioritarios. Por su parte, (Arango, 2012) elaboro su tesis con el fin de determinar si la ley nacional de regalías ha permitido la correcta administración de los recursos, utilizando al Departamento del Casanare para su estudio, enfocando su análisis en los indicadores de las necesidades básicas insatisfechas (NBI) y el índice de condiciones de vida (ICV), sus principales conclusiones especifican que la utilización de los recursos ha sido aunque en los últimos años, el recaudo de regalías se ha incrementado, la inversión que han realizado las entidades territoriales, no ha generado el impacto esperado en su nivel de desarrollo, ni ha mejorado la calidad de vida de las comunidades, debido a la corrupción y al mal manejo que los dirigentes locales le han dado a estos recursos, lo cual no ha permitido que el proceso de descentralización genere desarrollo para el país, mediante la adecuada inversión de las regalías.

La investigación realizada por (Perry & Olivera, 2010) sobre el impacto de la explotación de hidrocarburos y minerales sobre el desarrollo regional y local reciente en Colombia, concluye que hay alguna evidencia de “maldición” de los recursos naturales en los Departamentos muy abundantes y dependientes del petróleo (y en un caso del petróleo y carbón), especialmente cuando la bonanza petrolera/minera llegó en una etapa temprana de escaso desarrollo institucional y de otras actividades económicas. Por el contrario, en el caso de los municipios tanto la producción de hidrocarburos y carbón, como las regalías totales percibidas, parecen haber contribuido en general a un mayor desarrollo. En contraste, las transferencias de ingresos corrientes de la Nación están asociadas con menor desarrollo, probablemente en razón a los criterios con los que se distribuyen. En todos los casos, la calidad institucional resulta clave: su efecto directo sobre crecimiento y nivel de ingreso es positivo, como también lo es su interacción con la abundancia de recursos naturales especialmente en el caso de los municipios. Finalmente, no parece haber efectos importantes de pereza fiscal en el caso de las regalías, a diferencia de lo que ocurre con las transferencias de ingresos corrientes nacionales, aunque las regalías, extrañamente, parecen reducir el nivel de inversión pública. Cabe resaltar que según la literatura económica, asigna el término de “maldición” cuando en ocasiones, los países o regiones productoras de recursos naturales no renovables terminan creciendo menos que los que no disponen de éstos recursos.

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MARCO TEÓRICO Las regalías se establecieron como un mecanismos de descentralización fiscal en el marco de la constitución Política de 1991, estableciendo que el Estado es propietario del suelo, subsuelo y de los recursos no renovables. Según el artículo 360 de la Constitución Política de Colombia de 1991, las regalías se conoce como la “contraprestación económica causada a favor del estado por la explotación de un recurso natural no renovable, sin perjuicio de cualquier otro derecho o compensación que se pacte” (CPC, 1991), de igual forma en el artículo 361 se establece que en “Los departamentos, distritos y municipios en cuyo territorio se adelanten explotaciones de recursos naturales no renovables, así como los municipios y distritos con puertos marítimos y fluviales por donde se transporten dichos recursos o productos derivados de los mismos, tendrán derecho a participar en las regalías y compensaciones, así como a ejecutar directamente estos recursos.” (CPC, 1991). Además cabe resaltar que las regalías son ingresos públicos pero carecen de naturaleza tributaria y no son imposiciones del estado (Corte Constitucional Sentencia C-748/12). De acuerdo con el antiguo sistema de regalías, en virtud de las leyes de 141 de 1994 y 756 de 2002 habían 54 maneras de invertir las regalías, pero para poder invertir libremente las regalías, se requería cumplía cuatro coberturas mínimas de educación, salud, saneamiento básico y lucha contra la mortalidad (Ley 141 de 1994), pero esta ley fue

muy rígida, la cual presidió por 20 años en donde ningún municipio alcanzó las cuatro coberturas mínimas y los que lograron dos de las coberturas, se les otorgaron proporcionalmente unos porcentajes de inversión, estipulados por la ley. Adicionalmente, es de resaltar que las regalías directas para los proyectos de los planes de desarrollo tenían énfasis en salud, educación, acueducto y alcantarillado y reducción de la mortalidad infantil. Por otro lado las regalías indirectas eran para promocionar la minería, proteger el medio ambiente, y diferentes proyectos (IDEA, 2014)

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Según el Departamento Nacional de Planeación durante el régimen o sistema anterior, las regalías se estaban concentrando en unos pocos departamentos con sus correspondientes municipios, los cuales recibían el 90% del 80% de las regalías directas, los cuales representaban tan solo representaban el 17% de la población, recibiendo el 70% del total de las regalías (DNP). Lo anterior lo podemos ver en el (Anexo A.), en donde se presenta la distribución de las regalías en el territorio nacional de Colombia durante el periodo 2002 al 2010. En donde podemos resaltar que los departamentos que más recibían dinero por concepto de regalías era los departamentos de Meta y Casanare, seguido por el departamento de Huila y Guajira. Esta concentración generaba el aumento de la inequidad en el país y la desigualdad entre las regiones, por ello se vio la necesidad de modificar el sistema de regalías. Es en el 2011 en donde se constituye el

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Sistema General de Regalías, en reemplazo del actual Fondo Nacional de Regalías y se modifican los artículos 360 y 361 de la Constitución Política. Bajo este nuevo sistema muchos de los departamentos que no son productores reciben el 80% de las regalías y el 20% lo reciben las regiones productoras. MARCO METODOLÓGICO Tipo de Estudio Como el propósito de la investigación es conocer el Impacto de la ley 1530 del 2012 en los principales departamentos petroleros de Colombia: Arauca, Casanare, Huila y Meta, para el periodo 2007-2016, se utilizara un estudio analítico; “Se considera analítico todo estudio que evalúa una presunta relación causa-efecto” (Universidad de Valéncia) Respecto a la naturaleza de los datos, se implementa la metodología cuantitativa, “se suele denominar cuantitativa a la investigación que, predominantemente, tiende a usar instrumentos de medición y comparación que proporcionan datos cuyo estudio requiere el uso de modelos matemáticos y de estadísticas” (Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacin) Es cuantitativa, en cuanto a la recolección de los datos y las variables, nos ayudaran a resolver los objetivos específicos planteados para esta investigación por medio de un modelo de evaluación de impacto desarrollado en STATA. Diseño de la Investigación: Con el fin de recolectar la información necesaria para responder a las preguntas de

investigación (cuantitativa), se tendrá en cuenta el Análisis de políticas con combinación de cortes transversales; “la combinación de cortes transversales es muy útil para evaluar el impacto de ciertos eventos o políticas” (Wooldridge , Jeffrey M., 2010) Fuentes de Información: Se utilizarán fuentes de información primarias y secundarias como; revisión de documentos: libros, revistas científicas, documentos oficiales de instituciones públicas, informes técnicos relacionados con las regalías del petróleo, Normas con enfoque en Regalías en el Huila y Colombia, datos suministrados en el DANE, DNP, SGR; entre otros. Variables: Variable dependiente: La variable dependiente que se utilizó en el modelo de evaluación de impacto es: Regalías medida en Millones Variable independiente: Ley 1530 de 2012 (variable dummy =1, después de la ley, dummy=0, antes de la ley), departamento (que toma el valor de 1 para Arauca, valor de 2 para Casanare, valor de 3 para Huila y valor de 4 para Meta), Nacimiento medida en miles, PIB medida en miles de millones, PIBpetróleo (miles de millones), Índice de pobreza monetaria (%), Población, tasa de mortalidad infantil TMI (por mil nacidos vivos), Ingreso Capital Tributarios (millones de pesos corrientes), Gastos capital (Inversión social y trasferencias de capital), Ingreso Capital Transferencia,

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cobertura en salud, categoría 1 (variable dummy=1 si el departamento corresponde a la categoría 1 y =0 cuando no pertenece a dicha categoría) , categoría 2, (variable dummy=1 si el departamento corresponde a la categoría 2 y =0 cuando no pertenece a dicha categoría), categoría 3 (variable dummy=1 si el departamento corresponde a la categoría 3 y =0 cuando no pertenece a dicha categoría) y categoría 4 (variable dummy=1 si el departamento corresponde a la categoría 4 y =0 cuando no pertenece a dicha categoría). Por lo tanto, se usará un modelo de Evaluación de impacto para conocer el impacto del SGR en los departamentos de Arauca, Casanare, Huila y Meta para el periodo objeto de estudio, con las variables anteriormente expuestas. La estimación de este modelo se realizará a través de un software econométrico llamado STATA, a partir de la creación de una base de datos con la información recolectada de cada una de las variables (dependiente e independientes). “Stata es un software de estadísticas completo e integrado que provee todo lo que necesita para el análisis de datos, gestión de datos y gráficos” (Sorftware Shop)

Población Según Tamayo y Tamayo, (1997) citado por (Tesis de Investigación), “La población se define como la totalidad del fenómeno a estudiar donde las unidades de población posee una característica común la

cual se estudia y da origen a los datos de la investigación” Para la realización de esta investigación la población objeto de estudio está conformada por los departamentos de Arauca, Casanare, Huila y Meta, con sus respectivos datos correspondientes al periodo de estudio (2007 a 2016)

RESULTADOS Los resultados se agrupan por objetivo específico y luego se obtendrán resultados generales. Objetivo general: Conocer el impacto de la ley 1530 del 2012 en los principales departamentos petroleros de Colombia (Arauca, Casanare, Huila, Meta) para el periodo 2007-2016. reg regaliasmillones pibmilesdemillones tmipormilnacidosvivos categoria3 coberturaensalud categoria4 if ley1530de2012==0 VARIABLE PARAMETRO SIGNIFICANCIA pibmilesdemillones tmipormilnacidosvivos categoria3 coberturaensalud categoria4 Constante

83.386

0.000

-35.83 662.72 -15.60 515.88 1671.13

0.051 0.001 0.056 0.002 0.089

El anterior modelo fue aplicado para los años 2007 a 2011, antes de que se aplicara la ley 1530 de 2012. Comenzando las variables escogidas explican de manera aproximada la variación de las regalías en 90.95%, y las variables son significativas a un nivel de confianza del 10%, el modelo es globalmente significativo

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al 1%, 5% y 10%. Asimismo el PIB nos muestra que un aumento adicional en un mil de millones de este se relaciona con un incremento en las regalías de 83.38 millones de pesos en los cuatro departamentos de estudio, caso contrario pasa con la tasa de mortalidad infantil donde el incremento adicional de una muerte de un niño por cada mil nacidos vivos disminuye las regalías en 35.83 millones de pesos. Cuando un departamento que pertenece a la categoría 3 ( Casanare) , comparado con otros departamentos que no pertenecen a esta categoría (1 y 2) Huila y Meta, obtendrá en promedio unas regalías superiores en 662 millones aproximadamente. En cobertura en salud por un aumento adicional de un punto porcentual en la salud se relaciona con una disminución en las regalías de 15.6 millones de pesos (esta situación puede presentarse, ya que los recursos SGR se utilizan para mejor algunos sectores como lo son el de salud, así que al ir estos aumentando su cobertura y calidad necesitaran menos recursos para ese sector en un futuro). Finalizando un departamento que sea de categoría 4 (Arauca), comparado con otros departamentos que no pertenecen a esta categoría (1, 2 y 3), obtendrá en promedio unas regalías superiores en 515 millones de pesos. Analizando la constante, nos muestra que las regalías serán de 1671.13 millones de pesos para los 4 departamentos de estudio Arauca, Casanare, Huila y Meta si no se tiene en cuenta la interacción de ninguna de las variables mencionadas. A continuación hicimos el mismo modelo econométrico para los

periodos 2012 a 2016 cuando ya se encontraba la ley 1530 de 2012 implementada, los resultados fueron los siguientes: reg regaliasmillones pibmilesdemillones tmipormilnacidosvivos categoria3 coberturaensalud categoria4 if ley1530de2012==1 VARIABLE PARAMETRO SIGNIFICANCIA pibmilesdemillones 378.58 0.001 tmipormilnacidosvivos -477.23 0.013 categoria3 3840.15 0.031 coberturaensalud 49.83 0.432 categoria4 5922.06 0.004 Constante 835.49 0.908

Las variables escogidas explican de manera aproximada la variación de las regalías en 83.68% comparada con el modelo de antes de la ley, disminuyo la bondad de ajuste, y las variables son significativas a un nivel de confianza del 10%, exceptuando la variables Tmipormilnacidosvivos y la coberturaensalud; estas pierden significancia para después de la ley es decir que no serán variables relevantes en este caso. El modelo es globalmente significativo al 1%, 5% y 10%. El PIB dice que un aumento adicional en un mil de millones de este se relaciona con un incremento en las regalías de 378.58 millones de pesos en los cuatro departamentos de estudio. Cuando un departamento que pertenece a la categoría 3 (Casanare) , comparado con otros departamentos que no pertenecen a esta categoría (1 y 2) Huila y Meta, obtendrá en promedio unas regalías superiores en 3840 millones aproximadamente. Además un departamento que sea de categoría 4 (Arauca), comparado con otros departamentos que no pertenecen a esta categoría (1, 2 y 3), obtendrá en promedio unas regalías superiores en 5922 millones de pesos.14

17

Analizando la constante, nos muestra que las regalías serán de 835.49 millones de pesos para los 4 departamentos de estudio Arauca, Casanare, Huila y Meta si no se tiene en cuenta la interacción de ninguna de las variables mencionadas. Como nos da que dos variables no son significativas, se realizó un modelo para después de implementada la ley 1530 de 2012, con variables estadísticamente significativas al 10% y se obtuvo el siguiente: reg regaliasmillones pibmilesdemillones indicedepobrezamonetaria tmipormilnacidosvivos ingresocapitaltributariosmillone if ley1530de2012==1 VARIABLE

PARAMETRO

SIGNIFICANCIA

pibmilesdemillones indicedepobrezamonetaria tmipormilnacidosvivos ingresocapitaltributariosmillone Constante

294.28 -79.29 -209.37 -38.13 10223.73

0.038 0.029 0.010 0.094 0.001

millones de pesos. Concluyendo la constante, nos muestra que las regalías serán de 10223.73 millones de pesos para los 4 departamentos de estudio Arauca, Casanare, Huila y Meta si no se tiene en cuenta la interacción de ninguna de las variables mencionadas. Por otra parte para cada departamento se obtuvieron las variables más importantes con un nivel de confianza del 10%, y que el modelo sea globalmente significativo mínimo al 10% después de implementada la ley 1530 de 2012 los resultados son los siguientes:

ARAUCA (DEPARTAMENTO 1) MODELO

El conjunto de variables escogidas explican de manera aproximada la variación de las regalías en 83.94%, y las variables son significativas a un nivel de confianza del 10%, el modelo es globalmente significativo al 1%, 5% y 10%. En principio el PIB nos muestra que un aumento adicional en un mil de millones de este se relaciona con un incremento en las regalías de 294.28 millones de pesos en los cuatro departamentos de estudio, caso contrario pasa con el índice de pobreza monetaria donde un incremento adicional en un punto porcentual disminuye las regalías en 79.29 millones de pesos. Con la tasa de mortalidad infantil muestra que el incremento adicional de una muerte de un niño por cada mil nacidos vivos disminuye las regalías en 209.37 millones de pesos. Cuando los ingresos capitales tributarios aumenta en un millón adicional se disminuyen los recursos de regalías en 38.13

reg regaliasmillones indicedepobrezamonetaria if departamento==1 & ley1530de2012==1 reg regaliasmillones tmipormilnacidosvivos if departamento==1 & ley1530de2012==1

VARIABLE

PARAMETRO

SIGNIFICANCIA

R^2

indicedepobrezamon etaria

-45.70

0.071

71.50%

tmipormilnacidosviv os

-288.03

0.073

71.12%

CASANARE (DEPARTAMENTO 2) reg regaliasmillones nacimientomiles if departamento==2 & ley1530de2012==1 reg regaliasmillones ingresocapitaltributariosmillone if departamento==2 & ley1530de2012==1

nacimientomiles

340.19

0.072

71.19%

ingresocapitaltributa riosmillone

-28.53

0.068

72.23%

HUILA (DEPARTAMENTO 3) reg regaliasmillones nacimientomiles if departamento==3 & ley1530de2012==1 reg regaliasmillones pibmilesdemillones if departamento==3 & ley1530de2012==1 reg regaliasmillones poblacion if departamento==3 & ley1530de2012==1 reg regaliasmillones tmipormilnacidosvivos if departamento==3 & ley1530de2012==1 reg regaliasmillones coberturaensalud if departamento==3 & ley1530de2012==1

nacimientomiles

-386.42

0.012

91.08%

pibmilesdemillones

684.39

0.034

82.08%

poblacion

0.0003226

0.085

68.30%

tmipormilnacidosviv os

-1611.16

0.007

93.82%

coberturaensalud

199.33

0.037

81.09%

0.043

79.24%

META (DEPARTAMENTO 4) reg regaliasmillones indicedepobrezamonetaria if departamento==4 & ley1530de2012==1 reg regaliasmillones poblacion if departamento==4 & ley1530de2012==1

indicedepobrezamon etaria

-244.48

poblacion

23.80

15 0.094

18

66.13%

Finalizando decidimos incluir la variable de la ley1530 del 2012 para mirar si las regalías habían disminuido en Arauca, Casanare, Huila y Meta después de implementarse la ley (algo que sucedió en la actualidad), el modelo arrojo los siguientes resultados: reg regaliasmillones nacimientomiles pibmilesdemillones tmipormilnacidosvivos coberturaensalud ley1530de2012 VARIABLE

nacimientomiles pibmilesdemillones tmipormilnacidosvivos coberturaensalud Ley1530de2012 Constante

PARAMETRO

SIGNIFICANCIA

-73.80

0.004

110.67 -100.05

0.000 0.016

-18.31

0.068

-27.47 4468.54

0.840 0.015

Todas las variables son estadísticamente significativas al 10%, excepto la variable de la ley 1530de2012 que no lo es, pero como queremos mirar si disminuyeron los recursos o no de las regalías la dejaremos en el modelo como una variable empíricamente significativa. Como esa es la variable que se quiere observar, efectivamente nos dice que los recursos de las regalías bajaron en 27.47 millones de pesos para los cuatro departamentos de estudio, algo que va acorde con la actualidad. El modelo es globalmente significativo al 1%, 5% y 10% y las variables seleccionadas explican de manera aproximada la variación de las regalías en 74.92.

Objetivos Específicos • Analizar las variables más 16 relevantes que han influido en el periodo mencionado en la 16 distribución de los recursos de las regalías, en los dichos departamentos reg regaliasmillones nacimientomiles pibmilesdemillones tmipormilnacidosvivos coberturaensalud VARIABLE

PARAMETRO

SIGNIFICANCIA

nacimientomiles pibmilesdemillones tmipormilnacidosvivos coberturaensalud Constante

-71.16 108.66 -95.75 -18.53 4357.20

0.001 0.000 0.006 0.060 0.012

El anterior modelo fue aplicado para todo el periodo de estudio desde 2007 al 2016, no se tiene en cuenta el impacto de la ley pues el objetivo solo busca analizar las variables más relevantes que han influido en la distribución de las regalías para todo el periodo de estudio. Comenzando las variables escogidas explican de manera aproximada la variación de las regalías en 74.89%, y las variables son significativas a un nivel de confianza del 10%, el modelo es globalmente significativo al 1%, 5% y 10%. Un aumento16 adicional de mil nacimientos se relaciona con una disminución en la regalías de 71.16 millones de pesos. Es decir que por un nacimiento las regalías se disminuyen 0.07 millones o en 70 mil pesos aproximadamente. El PIB nos muestra que un aumento adicional en un mil de millones de este se relaciona con un incremento en las regalías de 108.66 millones de pesos en los cuatro departamentos de estudio, caso contrario pasa con la tasa de mortalidad infantil donde el incremento adicional de una muerte de un niño por cada mil nacidos

19

vivos disminuye las regalías en 95.75 millones de pesos. En cobertura en salud por un aumento adicional de un punto porcentual en la salud se relaciona con una disminución en las regalías de 18.53 millones de pesos (esta situación puede presentarse, ya que los recursos SGR se utilizan para mejor algunos sectores como lo son el de salud, así que al ir estos aumentando su cobertura y calidad necesitaran menos recursos para ese sector en un futuro). Finalizando la constante, nos muestra que las regalías serán de 4357.20 millones de pesos para los 4 departamentos de estudio Arauca, Casanare, Huila y Meta si no se tiene en cuenta la interacción de ninguna de las variables mencionadas. Por otro lado se hicieron regresiones simples, siendo la variable dependiente las regalías en millones y se obtuvieron que las variables más relevantes eran: MODELO

VARIABLE

reg regaliasmillones pibmilesdemillones reg regaliasmillones indicedepobrezamonetaria reg regaliasmillones ingresocapitaltributariosmillo ne reg regaliasmillones ingresocapitaltransferencia

pibmilesdemi llones indicedepobr ezamonetaria ingresocapital tributariosmil lone ingresocapital transferencia

PARAMETR O

SIGNIFICANCI A

R^2

64.81 % 54.92 %

73.18

0.000

-36.52

0.000

6.17

0.000

42.23 %

3.11

0.002

22.13 %

Podemos notar que todas las variables son significativas a un nivel de confianza del 1%, 5% y 10%. También los cuatro modelos fueron globalmente significativos al 1%, 5% y 10%. La R^2 o bondad de ajuste, es lo que explica cada variable en su modelo la variación de las regalías. Un aumento adicional en el PIB, en los ingresos de capital tributarios y los ingresos de capital de transferencia hacen que se aumente

los recursos de regalías para los cuatro departamentos de estudio, caso contrario con lo que sucede con el índice de pobreza monetaria, donde un aumento adicional de un punto porcentual de este hace que se disminuyan las regalías en 36.52 millones de pesos. 

Determinar la producción de crudo de cada departamento que se estudia y a su vez 16 conocer los campos más productivos de cada uno de ellos, para el periodo comprendido entre 20072016

Para el periodo 2000 a 2012, se puede apreciar en el (Anexo B.), los departamentos más representativos en la extracción de petróleo crudo, los cuales son Casanare y Meta (…) Casanare presentó la mayor participación durante los primeros siete años; a partir del año 2008, Meta pasó a tener la mayor participación a nivel nacional que siguió aumentando en los siguientes años. Arauca, Huila, Santander y Putumayo han tenido una participación constante a lo largo del periodo. En este sentido, Arauca siguió ocupando el tercer puesto a nivel nacional, seguido de Santander, Huila y Putumayo. Sin embargo, el departamento de Arauca desde el año 2009 hasta el 2012P, presentó disminuciones en la extracción de este producto. (DANE) Mientras que las tasas de Crecimiento evidencian que cuatro de los seis departamentos (Casanare, Meta, Santander y Boyacá) fueron positivas durante los últimos tres años (2010,2011 y 2012), explicadas por repetidos aumentos en la producción nacional de petróleo.17 Casanare presentó tasas positivas

20

desde 2009; Meta tuvo la mayor tasa de crecimiento en los años 2004, 2008 y 2010. Por su parte, Arauca presentó las tasas más altas en los años 2002 y 2005, mientras que Huila y Putumayo han tenido tasas negativas para el año 2012P. (DANE) Por otro lado, para un periodo de estudio de la producción de petróleo de 2009 al 2016 (Ver Anexo C.), se muestra como los departamentos de Arauca, Casanare y Meta,, lideran la lista de departamentos productores de Crudo, con Producciones fiscalizadas de petróleo por campo en superficie para el año 2016 de 10.388.725, 9.166.845 y 5.372.404 5.372.404 Barriles por día calendario (BPDC) respectivamente, en contraste el departamento del Huila tiene un producción de petróleo para el año 2016 de 322.834 BPDC, producción muy inferior a los anteriores departamentos. Además, se puede observar que para los cuatro departamentos tuvieron unos periodos de auge en común en la producción de petróleo en los años 2013 al 2015 con producciones alrededor de 10.000.000 hasta 12.000000 BPDC. (Ver Anexo D.) En cuanto, a los campos más productivos para los departamentos objetivos son, Caño Limón, Pauto Sur, Tello y Castilla que pertenecen respectivamente a Arauca, Casanare, Huila y Meta en el año 2016. (Ver Anexo E.), A su vez, se puede apreciar que el Campo Caño Limón fue el único campo que permaneció durante el periodo 2009-2016 con la producción más alta, dado que para el Huila y Meta los campos que más producían petróleo en el lapso de tiempo 2009-215 fueron San Francisco y Rubiales respectivamente, y cambiando para

el año 2016 de campo más productivo a Tello y Castilla. Casanare por su parte, la producción de petróleo en los campos es muy variable pasando del campo Cupiagua para el periodo 20092010, al campo Rancho Hermoso para el periodo 2011-2012, y finalmente al campo Pauto Sur para el periodo 2013.2016. Por último, en el (Anexo F.), se puede apreciar la producción de petróleo para el año 2016 de cada uno de los campos más representativos para los departamentos estudiados, los cuales presentan unas producciones de 935.974BPDC para Meta (Campo Castilla), de 318.752 BPDC para Casanare (Campo Pauto Sur), de 18 251.157 BPDC para Arauca (Campo Caño limón) y 39.427 BPDC para Huila (Campo Tello). 

Indagar sobre los proyectos más relevantes que se financiaron con los recursos de las regalías en el departamento del Huila, en el periodo del 2007-2016.

Tras crearse el nuevo Sistema General de Regalías, el antiguo sistema se liquidó; por lo tanto se designó como liquidador del Fondo Nacional de Regalías al Director de Regalías del Departamento Nacional de Planeación, quien ejercerá sus funciones con el apoyo del DNP, además será el representante legal del Fondo Nacional de Regalías. El Sistema General de Regalías, realizó un balance de proyectos del Fondo Nacional de Regalías con corte a 30 de junio del presente año, 2017. (Ver Anexo G.). En este balance se muestra que, 1.237 proyectos del18 fondo nacional que fueron cerrados,

21

es decir con actos administrativos expedidos y 403 proyectos que aún se encuentran abiertos, dentro de los cuales, se encuentran 196 proyectos en procesos de cierre y 22 proyectos en ejecución, que aún no se han terminado a nivel nacional.

CONCLUSIONES 

Se evidencio que con la aplicación de la ley 1530 del 2012, se disminuyeron los recursos percibidos por los departamentos productores estudiados, además se puede apreciar que dichos recursos aumentaron en los departamentos que no lo eran; también se puede apreciar que los recursos del SGR se siguen utilizando para mejorar los niveles de cobertura como en el caso de salud, donde se observó una relación inversa, lo cual demuestra dicho comportamiento.



El PIB, es la variable más estadísticamente significativa para los recursos de las regalías, con una relación directamente proporcional a medida que aumenta el PIB, aumentan las regalías para los cuatro departamentos de estudio.



Se mostraron que los campos más productivos fueron Caño Limón, Pauto Sur, Tello y Castilla que pertenecen respectivamente a Arauca, Casanare, Huila y Meta en el año 2016, además de presentar unas producciones de crudo de 935.974BPDC para Meta (Campo Castilla), de 318.752 BPDC para Casanare (Campo Pauto Sur), de 251.157 BPDC para Arauca (Campo Caño limón) y 39.427 BPDC para Huila (Campo Tello), con lo que se puede 19 demostrar que a pesar de que el departamento del Huila es uno de los mayores

En el balance es de resaltar que, el departamento del Huila, presenta 47 proyectos cerrados, con fecha de acto administrativos durante los años 2014 al 2017. (Ver Anexo H). Se muestran algunos de estos proyectos), además, el departamento aún presenta 14 proyectos abiertos, los cuales no se ha terminado su ejecución o en proceso de cierre y por lo tanto no se les ha otorgado el acto administrativos. (SGR, 2017) En el (Anexo I.) se muestra algunos de los proyectos presentados por el departamento del Huila al Fondo Nacional de Regalías, los cuales fueron aprobados durante el periodo 2007 al 2011; algunos de estos proyectos ya están terminados en su totalidad y otros aún les faltan cierto porcentaje de ejecución. Por otra parte, con el nuevo Sistema General de Regalías (SGR) el departamento del Huila a presentado un sin número de proyectos. En el (Anexo J.) se pueden observar algunos de los proyectos presentados por el departamento de mayor cuantía, los cuales fueron aprobados, unos por la OCAD departamental, Centro sur y otros por la OCAD ciencia, tecnología e innovación. Con respecto a la financiación algunos proyectos presentaron financiación porcentual o total por algunos de los fondos del SGR y otros lo fueron por las asignaciones directas del departamento por parte del SGR. (Gobernación del Huila, 2012 -2016)

19

22

productores de petróleo en Colombia está muy por debajo en los niveles de producción que Meta, Casanare y Arauca. 

Según los datos consolidados desde el 2012 hasta el 2016, el departamento del Huila, tras el nuevo sistema General

de Regalías ha presentado 453 proyectos, los cuales han sido pocos al compararlo con otros departamentos que no son productores de petróleo. (Sistema General de Regalias, 2017)

ANEXOS Anexo A. Distribución de las regalías con el Antiguo Sistema de regalías

20

Fuente: (DANE)

20

23

Anexo B. Participación de los principales departamentos productores de petróleo periodo 2000-2012

Fuente: (DANE)

Anexo C. Total producción de crudo 2009-2016 Año Departamentos Arauca

2009

2011

2012

987.324

869.724

780.024

1.494.652

1.552.212

1.918.956

2.002.164

Huila

540.648

530.724

502.932

434.664

Meta

2.743.188

3.974.748

5.193.816

5.541.792

Casanare

1.136.880

2010

2013

21

2014

11.220.744 12.035.257 11.627.666 11.938.204

2015

10.762.898

10.824.148

10.388.725

11.801.464

11.983.459

9.166.845

11.280.006 11.700.313

11.433.405 11.829.746

Fuente: Elaboración propia con base en datos suministrados por (MINMINAS) y (ANH Colombia)

Anexo D. Producción de Petróleo 2009-2016

PRODUCCIÓN DE PETRÓLEO 2009-2016 14000000 12000000 10000000 8000000 6000000 4000000 2000000 0 2009

2010

2011 Arauca

2012 Casanare

2013

2014

Huila

Meta

2015

2016

2016

Fuente: Elaboración propia con base en datos suministrados por (MINMINAS) y (ANH Colombia)

24

322.834 5.372.404

Anexo E. Campos más productivos de Crudo 2009-2016 Año

Campos más productivos de Crudo

Departamentos Arauca Casanare

2009 CAÑO LIMON CUPIAGUA

2010 CAÑO LIMON CUPIAGUA

2011 CAÑO LIMON

2012 CAÑO LIMON

2013 CAÑO LIMON

RANCHO HERMOSO RANCHO HERMOSO PAUTO SUR

2014

2015

2016

CAÑO LIMON

CAÑO LIMON

CAÑO LIMON

PAUTO SUR

PAUTO SUR

PAUTO SUR

Huila

SAN FRANCISCO SAN FRANCISCO SAN FRANCISCO

SAN FRANCISCO

SAN FRANCISCO SAN FRANCISCO SAN FRANCISCO TELLO

Meta

RUBIALES

RUBIALES

RUBIALES

RUBIALES

RUBIALES

RUBIALES

RUBIALES

CASTILLA

Fuente: Elaboración propia con base en datos suministrados por (MINMINAS) y (ANH Colombia)

Anexo F. Producción de crudo para el año 2016 por Campos más productivos

PRODUCCIÓN DE CRUDO PARA EL AÑO 2016 Caño Limon

Pauto Sur

Tello

22

Castilla

935.974 251.157

318.752 39.427 2016

Fuente: Elaboración propia con base en datos suministrados por (MINMINAS) y (ANH Colombia)

11

Anexo G. Balance de proyectos del Fondo Nacional de Regalías

Fuente: Infoproject, Sistema de Gestión de Proyectos Gesproy y programación GIROS IAT, citado por (Sistema General de Regalias)

25

Anexo H. Proyecto del FNR en liquidación, con actos administrativos de cierre de proyectos expedidos con corte al mes de julio 2007, desde 2014

VIGE NCIA

SECTOR

FECHA ACTO ADMINI STRATI VO RESOL UCIÓN

EMPRESA S PÚBLICAS DE NEIVA E.S.P

2011

AGUA POTABLE Y SANEAMIEN TO BÁSICO

2016

HUILA

2009

MINAS Y ENERGÍA

2014

TESALIA

2009

VIVIENDA RURAL

2015

EMPRESA S PÚBLICAS DE NEIVA

2009

AGUA POTABLE Y SANEAMIEN TO BÁSICO

2015

Electrificaro ra del Huila

2009

ENERGÍA

2016

PITALITO

2009

EDUCACIÓN

2016

ELECTRIFI CADORA DEL HUILA

2009

MINAS Y ENERGÍA

2016

PAICOL

2009

VIVIENDA RURAL

2017

PALERMO

2008

TRANSPOR TE

2014

HUILA

2008

TRANSPOR TE

2014

CAMPOAL EGRE

2008

MINAS Y ENERGÍA

2015

FNR

NOMBRE DEL PROYECTO

EJECUTO R

336 94

CONSTRUCCION LINEA DE CONDUCCION DEL RESERVORIO POCO A POCO A LA PLANTA DE TRATAMIENTO EL RECREO EN EL MUNICIPIO DE NEIVA DEPARTAMENTO DEL HUILA

324 67 326 80 326 41 325 41 324 15 325 45 326 75 319 60 319 49 316 48

CONSTRUCCION DEL CENTRO DE GESTION Y APOYO INTEGRAL MINERO AMBIENTAL DEL NOROCCIDENTE DEL DEPARTAMENTO DEL HUILA. CONSTRUCCION DE 36 VIVIENDAS DE INTERES SOCIAL PARA FAMILIAS DAMNIFICADAS POR LA OLA INVERNAL EN VARIAS VEREDAS DEL MUNICIPIO DE TESALIA DEPARTAMENTO DEL HUILA ACTUALIZACION DE ESTUDIOS, DISEÑOS Y CONSTRUCCION DE CELDA EN EL RELLENO SANITARIO DE LOS ANGELES EN LA CIUDAD DE NEIVA, DEPARTAMENTO DE HUILA CONSTRUCCION ELECTRIFICACION RURAL VEREDAS SAN ISIDRO, EL GUAYABO, LA VEGA, VILACO, MUNICIPIO DE CAMPOALEGRE, DEPARTAMENTO DE HUILA CONSTRUCCION INSTITUCION EDUCATIVA MONTESSORI, SEGUNDA FASE MUNICIPIO DE PITALITO, DEPARTAMENTO DE HUILA. CONSTRUCCION ELECTRIFICACION RURAL VEREDAS DOS AGUAS, PANORAMA Y SAN MATEO MUNICIPIO LA PLATA DEPARTAMENTO DE HUILA CONSTRUCCION DE 40 VIVIENDAS DE INTERES SOCIAL PARA FAMILIAS DAMNIFICADAS POR LA OLA INVERAL EN VARIAS VEREDAS DEL MUNICIPIO DE PAICOL DEPARTAMENTO DEL HUILA MANTENIMIENTO ANILLO VIAL TERCIARIO AMBORCO - BETANIA DEL MUNICIPIO DE PALERMO, DEPARTAMENTO DEL HUILA. CONSTRUCCIÓN PUENTE SOBRE LA QUEBRADA BATEAS DE LA VÌA CUCARÀ - VILLAVIEJA, MUNICIPIO DE VILLAVIEJA, DEPARTAMENTO DEL HUILA. CONSTRUCCION ELECTRIFICACION RURAL VEREDA LOS ROSALES, MUNICIPIO DE CAMPO ALEGRE, DEPARTAMENTO DEL HUILA

26

316 51 316 46

318 06

319 40 314 46 317 16 316 50

316 83

CONSTRUCCION ELECTRIFICACION RURAL VEREDAS HONDITA, SAN JOSE Y SAN ISIDRO, COLOMBIA 2008 MUNICIPIO DE COLOMBIA - HUILA CONSTRUCCION ELECTRIFICACION VEREDA MESITAS, LOS CEDROS, LOS CAUCHOS Y EL SAN 2008 ROSARIO, MUNICIPIO DE SAN AGUSTIN, AGUSTÍN DEPARTAMENTO DEL HUILA MEJORAMIENTO DE LAS VIAS TARQUI - LAS NIEVES, TARQUI - EL CARMEN,RICABRISA - BUENOS AIRES, CRUCE DELICIAS-VEGON,QUITURO- ALTO TARQUI 2008 PRADERA,SAN FRANCISCO - BELGICA, DEL MUNICIPUIO DE TARQUI - DEPARTAMENTO DEL HUILA CONSTRUCCION OBRAS DE MITIGACION Y CONTROL DE FENOMENOS DE REMOCION EN MASA EROSIVOS Y TORRENCIALES EN CINCO SITIOS DE NEIVA 2008 LA SUB CUENCA DEL RIO LAS CEIBAS MUNICIPIO DE NEIVA - HUILA CONSTRUCCION ELECTRIFICACION VEREDAS ARRAYANES Y BEBERRECIO MUNICIPIO DE TERUEL TERUEL 2008 DEPARTAMENTO DEL HUILA. CONSTRUCCIÓN ELECTRIFICACIÓN VEREDA EL VILLAVIEJ GUAYABO, MUNICIPIO DE VILLAVIEJA, 2008 A DEPARTAMENTO DE HUILA. CONSTRUCCION ELECTRIFICACION RURAL LA VEREDAS PARAISO Y ALTO PENCIL, MUNICIPIO DE ARGENTIN 2008 LA ARGENTINA HUILA A HOSPITAL DEPARTA CONSTRUCCION NUEVO HOSPITAL SAN ANTONIO MENTAL DE PADUA DEL MUNICIPIO DE LA PLATA HUILA SAN 2008 SEGUNDA ETAPA. ANTONO DE PADUA - LA PLATA

MINAS Y ENERGÍA

2015

MINAS Y ENERGÍA

2015

TRANSPOR TE

2015

AGUA POTABLE Y SANEAMIEN TO BÁSICO

2015

MINAS Y ENERGÍA

2016

ENERGÍA

2016

ENERGÍA

2016

SALUD

2017

Fuente: SGR, FNR citado por (Sistema General de Regalias)

27

Anexo I. Algunos proyectos del departamento del Huila, aprobados por el FNR 2007-2011

NOMBRE DEL PROYECTO

CONSTRUCCION ELECTRIFICACION RURAL VEREDA SANTA ROSA Y CARMELO, MUNICIPIO DE EL PITAL, DEPARTAMENTO DEL HUILA CONSTRUCCION ELECTRIFICACION RURAL VEREDAS HONDA PORVENIR,CAMBERES, BUENOS AIRES Y PALMARITO, MUNICIPIO DE PITALITO DEPARTAMENTO DEL HUILA CONSTRUCCIÓN ELECTRIFICACIÓN RURAL VEREDAS QUEBRADÓN Y SAN FRANCISCO, MUNICIPIO DE IQUIRA, DEPARTAMENTO DEL HUILA CONSTRUCCIÓN DE VIVIENDA NUEVA EN SITIO PROPIO TIPO B QUE BENEFICIA A 65 FAMILIAS DE LA ZONA RURAL DEL MUNICIPIO DE TARQUI DEPARTAMENTO DEL HUILA CONSTRUCCION DE 100 VIVIENDAS DE INTERES SOCIAL PARA FAMILIAS DAMNIFICADAS POR LA OLA INVERNAL, MUNICIPIO DE TELLO DEPARTAMENTO DE HUILA CONSTRUCCION DE VIVIENDA PARA LAS FAMILIAS AFECTADAS POR LA OLA INVERNAL 2008 EN LOS CORREGIMIENTOS DE RIVERITA, AGUA CALIENTE, BAJO PEDREGAL, RIO NEGRO, LAS JUNTAS, RIO FRIO, LA ULLOA EN EL MUNICPIO DE RIVERA DEPARTAMENTO DE HUILA CONSTRUCCION DE VIVIENDA NUEVA EN SITIO PROPIO TIPO B QUE BENEFICIA A 100 FAMILIAS DE LA ZONA RURAL DEL MUNICIPIO DE OPORAPA DEPARTAMENTO DEL HUILA CONSTRUCCION DE 100 VIVIENDAS DE INTERES SOCIAL PARA FAMILIAS DAMNIFICADAS POR LA OLA INVERNAL MUNICIPIO DE BARAYA DEPARTAMENTO DE HUILA CONSTRUCCION DE 100 VIVIENDAS DE INTERES SQCIAL PARA FAMILIAS DAMNIFICADAS POR LA OLA INVERNAL EN VARIOS CORREGIMIENTOS DEL MUNICIPIO DE TERUEL DEPARTAMENTO DE HUILA

% ejecucion AÑO DE física MUNICIPI APROB infoproject O ACIÓN (30-jun2017)

PITAL

100

ENERGÍA

489.071.856

2008

ENERGÍA

418.002.269

2008

ENERGÍA

396.234.333

TARQUI 2009

VIVIENDA RURAL

719.664.950

TELLO

2009

VIVIENDA RURAL

1.078.789.776

RIVERA 2009

VIVIENDA RURAL

1.648.262.150

2009

VIVIENDA RURAL

1.189.014.624

BARAYA 2009

VIVIENDA RURAL

1.078.074.240

TERUEL 2009

VIVIENDA RURAL

1.227.264.000

PITALIT O

48

IQUIRA

100

91

90

85

98

V/R APROBADO A GIRAR

2008

100

100

SECTOR

OPORAP A

28

CONSTRUCCION DEL CENTRO DE SALUD INTEGRAL MATERNO INFANTIL DE LA ESE 66 CARMEN EMILIA OSPINA DE NEIVA DEPARTAMENTO DEL HUILA OPTIMIZACION DEL ZANJON DE LOS TIESTOS Y DISEÑO DEL SISTEMA DE ALCANTARILLADO 100 PLUVIAL DE LOS BARRIOS SURORIENTALES DE LA ZONA URBANA DEL MUNICIPIO DE PITALITO DEPARTAMENTO DEL HUILA AMPLIACION DE LA INFRAESTRUCTURA FISICA 36 DE LA INSTITUCION EDUCATIVA SAN JOSE, SEDE SAN JOSE DEL MUNICIPIO DE OPORAPA - DEPARTAMENTO DEL HUILA. CONSTRUCCION DEL PONDAJE POCO A POCO 100 PARA EL ABASTECIMIENTO COMPLEMENTARIO AL SISTEMA DE ACUEDUCTO DE LA CIUDAD DE NEIVA, DEPARTAMENTO DEL HUILA

NEIVA

2010

SALUD

2.736.000.000

2011

AGUA POTABLE Y SANEA. AMBIENTAL

7.592.404.301

HUILA

2011

EDUCACIÓN

2.100.673.968

NEIVA

2007

PITALIT O

117.608.426

Fuente: SGR, FNR citado por (Sistema General de Regalias)

Anexo J. Proyectos presentados por el departamento del Huila. Aprobados por la OCAD 2012-2016 AÑO APROBA CIÓN

PROYECTO

SECTOR

VALOR

DESARROLLO SOCIAL A TRAVES DE LA APROBACION DE LA CIENCIA Y TECNOLOGIA DEL DEPARTAMENTO DEL HUILA

CIENCIA Y TECONOLOGIA

2012 21.917.631.324

APOYO A LA FORMACION DE CAPITAL HUMANO A NIVEL DOCTORADO Y MAESTRIA EN EL HUILA

EDUCACION

2012

SUMINISTRO DE ALIMENTACION ESCOLAR EN INSTITUCIONES EDUCATIVAS OFICILAES PARA TODO EL DEPARTAMENTO DEL HUILA

EDUCACION

2012 29.209.154.701

CONSTRUCCION EDIFICIO A DEL PARQUE DE LA MUSICA JORGE VILLAMIL CORDOVEZ EN NEIVA, HUILA

CULTURA

2012 12.499.044.565

FORTALECIMIENTO DE OPORTUNIDADES PARA EL DESARROLLO DE EMPRESAS CAFETERAS SOSTENIBLES EN EL DPTO DEL HUILA

AGRICULTURA

2012 40.181.520.632

CONSTRUCCION REHABILITACION DE DISTRITOS DE RIEGO Y ELEBORACION DE ESTUDIOS Y DISEÑOS PARA PROYECTOS DE ADECUACION DE TIERRAS EN EL DPTO DEL HUIÑA

AGRICULTURA

2013 16.144.460.016

INVESTIGACION APLIACION DE CIENCIA, TECNOLOGIA E INNOVACION EN EL CULTIVO DE CAFÉ AJUSTADO A LAS CONDICIONES PARTICULARES DEL HUILA

CIENCIA Y TECONOLOGIA

2013 12.680.321.460

5.308.712.195

27

29

CONSTRUCCION CIUDADDELA RESIDENCIAL YUMA MUNICIPIO DE NEIVA HUILA

VIVIENDA

2014 21.560.654.216

CONSTRUCCION DE PUENTE VEHICULAR COLGANTE SOBRE EL RIOS CABRERA EN LIMITES ENTRE LOS MUNICIPIOSDE ALPUJARRA(TOLIMA) Y BARAYA(HUILA)

TRANSPORTE

2014

CONSTRUCCION DE PAVIMENTO FLEXIBLE DE LA VIA SAN AGUSTIN, OBANDO EN EL DPTO DEL HUILA

TRANSPORTE

2014 12.514.953.700

FORTALECIMIENTO A LA RENOVACIO Y RECONVERSION DE LA CAFICULTURA PARA EL MEJORAMIENTO DE LA PRODUCTIVIDAD DE LOS CAFETALES EN LAS REGIONES CAFETERAS DEL DPTO DEL HUILA

AGRICULTURA

2015

CONSTRUCCION PAVIMENTO FLEXIBLE VIA LA VICTORIA - SAN MARCOS EN ACEVEDO HUILA

TRANSPORTE

2015 15.999.997.406

DOTACIÓN TECNOLÓGICA A INSTITUCIONES EDUCATIVAS OFICIALES DEL DEPARTAMENTO DEL HUILA

CIENCIA Y TECONOLOGIA

2016 40.387.878.917

CONSTRUCCIÓN IV CENTENARIO SECTOR MARIA PAULA AGRUPACIONES A, B Y C NEIVA, HUILA

ADECUACIÓN Y REMODELACIÓN ARQUITECTÓNICA Y ESTRUCTURAL DEL ESTADIO DE FÚTBOL “GUILLERMO PLAZAS ALCID” DEL MUNICIPIO DE

5.712.208.563

5.299.587.295

2016 32.771.200.000

2016 28.884.386.231

Fuente: Elaboración propia con base en la información suministrada por (Gobernación del Huila, 2012 -2016)

BIBLIOGRAFÍA Botero Ospina, M. E., Hofman Quintero, J. M., & Hernández Chitiva, D. E. (2015). Revistas Universidad del Externado. Obtenido de http://revistas.uexternado.edu.co/index.php/opera/article/view/4420/5132 ANH Colombia. (s.f.). Agencia Nacional de Hidrocarburos. Obtenido de http://www.anh.gov.co/OperacionesRegalias-y-Participaciones/Sistema-Integrado-de-Operaciones/Paginas/Estadisticas-deProduccion.aspx Arango, P. J. (2012). Distribucion, Administración e Impacto de la Nueva Ley de Regalias (2002) en el Casanare. Universidad Nacional de Colombia . Benavides, J., Carrasquilla, A., & Zapata, J. (2000). Impacto de las regalias en la imversion de las entidades territoriales: Fedesarrollo. Bogota. Corte Constitucional Sentencia C-748/12. (s.f.). Corte constitucional.gov. Obtenido de http://www.corteconstitucional.gov.co/RELATORIA/2012/C-748-12.htm CPC. (1991). Constitucion Politica de Colombia.

30

DANE. (s.f.). Obtenido de https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/pib/departamentales/B_2005/Bol_dptal_2011def_ 2012pre.pdf DANE. (s.f.). DANE. Obtenido de http://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/demografia-ypoblacion/proyecciones-de-poblacion DNP. (s.f.). Banco de la Republica. Obtenido de http://www.banrep.gov.co/sites/default/files/eventos/archivos/sem_135.pdf Gobernación de Antioquia. (1 de diciembre de 2014). Instituto para el Desarrollo de Antioquia (idea). Obtenido de http://www.idea.gov.co/esco/SalaDePrensa/Publicaciones/Cartilla%20Regal%C3%ADas%20en%20Plastilina%20%20V.%201.pdf Gobernación del Huila. (2012 -2016). PROYECTOS APROBADOS POR LA OCAD. Gobernación el Huila. (s.f.). Obtenido de http://huila.gov.co/proyectos-aprobados-y-ejecutados-dpto-huila GUZMÁN FINOL, K. &. (2016). LOS GOBIERNOS DEPARTAMENTALES Y LA INVERSIÓN DE REGALÍAS EN COLOMBIA: UN ANÁLISIS DESCRIPTIVO, 2012 – 2015. Hernández Sampieri, R. (s.f.). textos depsicologia. Obtenido de http://textosdepsicologia.blogspot.com.co/2011/03/hernandez-sampieri-r-tiipos-de-estudios.html Hernandez, G. (2004). Impacto de las regalias petroleras en el departamento del Meta: Banco de la Republica . IDEA. (2014). Cartilla1: Quiero conocer el Sistema General de Regalías. Investigación, C. b. (s.f.). Obtenido de http://metodologia02.blogspot.com.co/p/operacionalizacion-devariables.html Ley 141 de 1994. (s.f.). Lopez Toro, L. (2016). Impacto de las regalias petroleras de colombia en coberturas minimas de acueducto y alcantarilado. MINMINAS. (s.f.). Ministerio de Minas y Energía. Obtenido de https://www.minminas.gov.co/produccion1 Perry, G., & Olivera, M. (2010). EL IMPACTO DEL PETRÓLEO Y LA MIERÍA EN EL DESARROLLO REGIONAL Y LOCAL EN COLOMBIA. Prada, D. O. (24 de Julio de 2011). Razón Pública. Obtenido de https://www.razonpublica.com/index.php/politica-y-gobierno-temas-27/2245-el-nuevo-sistemageneral-de-regalias.html Sampieri, R. (2011). Universidad Estatal a Distancia. Obtenido de http://www.uned.ac.cr/acontecer/adiario/sociedad/1144-roberto-hernandez-sampieri-visito-la-uned SGR. (2017). BALANCE GENERAL LIQUIDACION FNR. Sistema General de Regalias. (2017). Mapa de regalias.sgr. Obtenido de http://maparegalias.sgr.gov.co/#/proyectos/?zoom=7&center=2.4316515955258637,77.71420263671875&topLeft=6.756269288727211,-85.53097509765625&bottomRight=1.9068655961474548,-69.89743017578125&departamento=41&region=02

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Sistema General de Regalias. (s.f.). Sistema General de Regalias. Obtenido de https://www.sgr.gov.co/Qui%C3%A9nesSomos/AntiguoSistema.aspx Sorftware Shop. (s.f.). Sorftware Shop. Obtenido de http://www.softwareshop.com/in.php?prdID=392&mod=ver_producto Tesis de Investigación. (s.f.). Obtenido de http://tesisdeinvestig.blogspot.com.co/2011/06/poblacion-ymuestra-tamayo-y-tamayo.html Universidad de Valéncia. (s.f.). Obtenido de https://www.uv.es/invsalud/invsalud/disenyo-tipo-estudio.htm Universidad Nacional de Colombia. (Octubre de 2013). Agencia de noticias Unal. Obtenido de http://agenciadenoticias.unal.edu.co/uploads/media/Claves_Digital_No._59.pdf Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacin. (s.f.). Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacin. Obtenido de http://virtual.urbe.edu/tesispub/0091925/cap03.pdf Wooldridge , Jeffrey M. (2010). Introducción a la econometría Un enfoque moderno. México, D.F.: Cengage Learning Editores, S.A. de C.V.

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ANÁLISIS EMPÍRICO DE LA INFLACIÓN EN COLOMBIA: UNA APROXIMACIÓN A TRAVÉS DEL MÉTODO DE MCO PARA EL PERIODO 2005-2016 Libardo Rojas Velásquez Juan David Pulido Vargas Estudiantes del Programa de Economía

INTRODUCCIÓN Uno de los fenómenos económicos más conocidos en la actualidad es sin duda la inflación, que se considera como el aumento sostenido del nivel general precios. Con respecto a esto Bernanke y Frank (2007) consideran la inflación como la tasa a la que suben con el paso del tiempo los precios en general. En este sentido, los precios en una economía están organizados en forma de índices, como el índice de precios al consumidor (IPC), el índice de precios al productor (IPP) o el deflactor del PIB. Por lo tanto, la inflación según Dornbusch, Fischer y Startz (2008) es la tasa de cambio de estos índices de precios. Desde la época mercantilista, ha surgido el interés de comprender y explicar el crecimiento del nivel general de precios. En efecto, las diferentes escuelas de pensamiento económico, influidas por las circunstancias económicas y políticas propias de cada época, han intentado dar una explicación coherente acerca del fenómeno de la inflación; no solo con el fin entender sus causas y a conocer sus consecuencias, sino con el propósito de reorientar los esfuerzos de la política económica, la cual busca mantener y garantizar el equilibrio económico de los estados.

30 29

De acuerdo con Jurado Estrada (2005), la teoría cuantitativa atribuye el incremento en el nivel general de precios a factores exclusivamente monetarios, tal y como lo estima la ecuación de cambio de Irving Fischer y la ecuación cuantitativa de los saldos monetarios de la escuela de Cambridge; por su parte, para la teoría keynesiana la inflación tiene su origen en las desviaciones del producto de una economía con respecto a su potencial; Marx aunque no toca explícitamente el tema de la inflación, plantea que la suma total de los precios de las mercancías, la velocidad promedio del dinero y la masa monetaria utilizada en circulación, son los principales elementos que inciden en el proceso de circulación, difiriendo de esta manera de los postulados de la teoría cuantitativa; por otro lado, para el enfoque estructuralista Cepalino la inflación no es una causa en sí misma, sino que es una consecuencia de los desajustes estructurales del sistema productivo, esto haciendo referencia a la crisis inflacionaria vivida en Latinoamérica a mediados del siglo XX. A este conjunto de teorías se le puede agregar los planteamientos acerca de la curva de Phillips, la cual estima una relación negativa entre la inflación y el desempleo; sin embargo, en la realidad es muy difícil hallar evidencia empírica de

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dicha interacción, por lo tanto, es útil acudir entonces a la curva de Phillips aumentada, que se ajusta según las expectativas acerca de los precios. Así las cosas, el incremento del nivel de precios puede estar influido por factores de largo plazo, como, el exceso de dinero, las políticas inconsistentes y los déficits fiscales; o por factores de corto plazo, como, contracciones de la oferta agregada, incrementos de la demanda agregada, la tasa de interés, las expectativas y las externalidades.

esfuerzos es imposible evitar desajustes en el sistema económico. En efecto, con respecto a la inflación, en Colombia se han presentado tres brotes inflacionarios marcados durante los últimos años; el primero a finales del siglo XX debido a la crisis económica mundial, en esa época la inflación supero el 20%; la segunda durante la crisis financiera de 2008 y la tercera recientemente debido a algunos desajustes estructurales acentuados a raíz de la caída de los precios internacionales del petróleo.

De esta manera, el presente ejercicio investigativo se propone analizar empíricamente el fenómeno de la inflación en Colombia durante el periodo 2005-2016, a través de un análisis estadístico y la estimación causal de un modelo de regresión lineal por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), con el fin de identificar las principales causas del incremento sostenido en el general de precios en la economía nacional, para luego contrastar estos resultados con los soportes teóricos más importantes desarrollados en torno a esta materia.

En este contexto surge el interés de analizar empíricamente el comportamiento y las causas de la inflación en la economía colombiana, debido a que el aumento sostenido del nivel general de los precios afecta directamente el bienestar de la población. En cuanto a esto, se pueden identificar algunos efectos negativos de la inflación; por ejemplo, en lo referente a le eficiencia económica, los agentes ven reducido su beneficio debido a que el sistema de precios brinda información valiosa para la toma de las decisiones de consumo y producción; así mismo, las presiones inflacionarias crean un ambiente de incertidumbre que llevan los precios a comportarse de manera muy volátil; por su parte en lo referente el crecimiento económico, la inflación genera una disminución del poder adquisitivo reduciendo el valor real del dinero, lo que provoca que también haya un descenso en la cantidad de bienes que el público adquiere, incluso, si los agentes desearan mantener su patrón de consumo inalterado se sacrificaría la tasa de ahorro de la economía; además, para controlar la inflación se incrementan las tasas de interés para moderar la cantidad de

JUSTIFICACIÓN La principal preocupación de las autoridades, tanto políticas como económicas, es mantener la estabilidad y el equilibrio en la economía. Para ello intentan garantizar un crecimiento económico sostenido, una equitativa distribución de la renta y nivel de precios moderado. De hecho, en Colombia el principal objetivo del Banco Central es garantizar el poder adquisitivo de la moneda nacional. Sin embargo, a pesar de estos

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dinero en circulación, sin embargo esta medida desincentiva la inversión, por tanto el crecimiento económico se ve ralentizado. Por otro lado, según el Banco Central de México (2012), la inflación es considerada como uno de los impuestos más regresivos, debido a que afecta en mayor medida la población con menores ingresos que por lo general tienden a tener sus recursos en efectivo. Así las cosas, el escenario económico actual de Colombia es crítico debido al incremento del nivel general de precios desde finales de 2014. Las consecuencias se han visto sobre el propio crecimiento económico que paso de 4,9% en 2013 a 3,1% en 2015, sin contar con el pronóstico de 2,5% hecho recientemente por el Banco de la Republica para 2016. Incluso, el emisor, en su afán de conservar el poder adquisitivo de la moneda ha incrementado de manera paulatina la tasa de interés, reduciendo de esta manera el grado de inversión en la economía. Además, los consumidores han visto mermado su poder adquisitivo considerablemente. Por lo tanto, conocer las causas de la inflación en Colombia se convierte en un propósito de trascendental importancia, tanto para entender la realidad económica del país como para proponer alternativas de política económica que permitan mitigar este fenómeno, ya que estos desajustes se convierten en limitantes estructurales del desarrollo.

MARCO TEÓRICO La inflación se constituye como una de las variables más importantes en el entorno económico y con el paso del tiempo se ha convertido en una de las principales preocupaciones de la política monetaria. En este sentido, de acuerdo con Mimica (2007) la inflación es: “el incremento generalizado de los precios de los bienes y de los servicios a lo largo de un período de tiempo prolongado que produce como consecuencia un descenso del valor del dinero y, por tanto, de su poder adquisitivo” (pág. 2). Esta definición es similar a la de Bernanke y Frank (2007) que conceptualizan la inflación como la tasa a la que suben con el paso del tiempo los precios en general. En este contexto, es necesario dejar claro que la inflación no es únicamente el aumento del precio de un producto determinado, como en muchas ocasiones suele creerse, sino que la inflación hace referencia a un incremento sostenido en el tiempo del nivel general de precios. Lo anterior implica que la inflación sea una medida del aumento del promedio general de los precios de una canasta de consumo representativa. Así mismo, los aportes teóricos entorno a la inflación hacen hincapié al factor tiempo, por tanto, el aumento del promedio general de los precios debe ser permanente (sostenido) y no transitorio, como en algunos 33 casos. De esta manera, según postulados de Dornbusch, Fischer y Startz (2008), la inflación es la tasa de cambio de los precios, la cual puede expresarse de la siguiente manera:

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đ?œ‹=

đ?‘ƒđ?‘Ą − đ?‘ƒđ?‘Ąâˆ’1 đ?‘ƒđ?‘Ąâˆ’1

Donde đ?œ‹ representa la tasa de inflaciĂłn, đ?‘ƒđ?‘Ą el nivel de precios actual y đ?‘ƒđ?‘Ąâˆ’1 el nivel de precios del periodo inmediatamente anterior. De acuerdo con esto, el nivel de precios actual corresponde al nivel de precios del periodo anterior ajustado a la tasa de inflaciĂłn. đ?‘ƒđ?‘Ą = đ?‘ƒđ?‘Ąâˆ’1 + (đ?œ‹ ∗ đ?‘ƒđ?‘Ąâˆ’1 )

Ahora bien, conocer la tasa de cambio de los precios implica necesariamente desarrollar formas de medir el comportamiento de los precios a lo largo del tiempo. En efecto, el instrumento bĂĄsico empleado por los economistas para calcular la inflaciĂłn es el Ă­ndice de precios, mĂĄs especĂ­ficamente el Ă­ndice de precios al consumidor (IPC). Sin embargo, se pueden distinguir en este contexto otros Ă­ndices de precios, como por ejemplo el deflactor del PIB, el Ă­ndice de precios al productor (IPP), el deflactor de gasto de consumo personal (GCP), asĂ­ como Ă­ndices de la inflaciĂłn subyacente bĂĄsica. SegĂşn Dornbusch, Fisher y Startz (2008), “el Ă­ndice de precios al consumidor mide el costo de comprar una canasta fija de bienes y servicios que representa las compras de los consumidores urbanosâ€? (pĂĄg. 41). Mientras que para Bernanke y Frank (2007) “el IPC de un periodo cualquiera mide el coste que tiene en ese periodo una cesta normalizada de bienes y servicios en relaciĂłn con el coste que tenĂ­a esa misma cesta en un determinado aĂąo, llamado aĂąo baseâ€? (pĂĄg. 54). De esta manera el IPC es el

cociente entre el coste de la cesta de bienes y servicios del aĂąo base en el aĂąo actual y el coste de la cesta de bienes y servicios del aĂąo base en el aĂąo base. Por tanto, el IPC se constituye en uno de los instrumentos mĂĄs utilizados para calcular la inflaciĂłn, asĂ­ mismo, es necesario tener en cuenta que por lo general este indicador presenta una tendencia creciente con el paso del tiempo. AsĂ­ mismo, no se puede olvidar que la inflaciĂłn puede clasificarse de diferentes maneras segĂşn la magnitud del aumento de los precios. Por ejemplo, puede distinguirse la inflaciĂłn reptante, cunado la variaciĂłn de los precios es inferior a 10% anual; la inflaciĂłn moderada, como una inflaciĂłn de dos dĂ­gitos, pero aun baja; la alta inflaciĂłn, que es una inflaciĂłn de dos o tres dĂ­gitos pero aun controlable; y la hiperinflaciĂłn, que se da cuando los precios aumentan constantemente a un ritmo vertiginosos, en este caso se puede hablar de destrucciĂłn en el sistema de precios.

TeorĂ­as econĂłmicas acerca de la inflaciĂłn La inflaciĂłn es claramente un fenĂłmeno econĂłmico acentuado en la actualidad, sin embargo, el interĂŠs por el estudio del incremento del nivel general de los precios se originĂł aĂşn en los propios inicios de la teorĂ­a econĂłmica. De hecho, Landreth y Colander (2006) sitĂşan los primeros estudios acerca de la inflaciĂłn durante la ĂŠpoca mercantilista, cuando los

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economistas de la ĂŠpoca notaron un incremento de los precios en Europa debido a la entrada de metales preciosos provenientes del nuevo mundo. En efecto, desde entonces se han venido haciendo una serie de aportes teĂłricos y empĂ­ricos que han consolidado una teorĂ­a formal en torno a la inflaciĂłn. Las teorĂ­as econĂłmicas acerca de la inflaciĂłn han tratado de interpretar y explicar este fenĂłmeno, partiendo de las concepciones fundamentales de las distintas escuelas de pensamiento econĂłmico, las cuales han estado influidas por una serie de problemĂĄticas, intereses y circunstancias histĂłricas especĂ­ficas. En este sentido, Jurado Estrada (2005) afirma que: En el caso de la TeorĂ­a Cuantitativa y Keynesiana, sus postulados corresponden a las particularidades de paĂ­ses con un sistema de capitalismo avanzado. Por su parte Marx en su obra fundamental, El Capital, expone la Ley de la CirculaciĂłn dentro de su crĂ­tica al Capitalismo y a la EconomĂ­a PolĂ­tica y los economistas vinculados a la ComisiĂłn EconĂłmica para AmĂŠrica Latina CEPAL, desarrollaron en la dĂŠcada del 60 el Enfoque Estructuralista de la InflaciĂłn, herramienta teĂłrica que sirviĂł para interpretar el incremento acelerado de los precios acaecido en AmĂŠrica Latina a partir de los aĂąos cincuenta. (pĂĄg. 1) En este contexto, el estudio acerca de la inflaciĂłn ha sido marcado por

las caracterĂ­sticas propias de cada escuela de pensamiento.

TeorĂ­a cuantitativa Partiendo de los aportes de Jurado Estrada (2005), en la teorĂ­a cuantitativa el poder adquisitivo del dinero depende directamente de su cantidad, por lo tanto, un aumento de la cantidad de dinero en circulaciĂłn implica necesariamente un detrimento en el valor de la moneda. Esto se debe a que un incremento de la oferta monetaria conlleva tambiĂŠn a un incremento de la demanda de bienes y servicios, lo que a su vez estimula un alza en el promedio general de los precios, dando lugar a una pĂŠrdida de valor del dinero. De esta manera, se puede afirmar que el nivel de precios depende de la oferta monetaria. AsĂ­ mismo, Jurado Estrada (2005) citando a Bernham (1970) concluye que: “la teorĂ­a mĂĄs conocida sobre el valor del dinero depende de su cantidad; en su forma mĂĄs estricta esta teorĂ­a afirma que un aumento o una disminuciĂłn dada en la cantidad de dinero conduce a un alza o baja proporcional en el nivel general de los preciosâ€? (pĂĄg. 3). En este sentido, la teorĂ­a cuantitativa puede expresarse de la siguiente manera: đ?‘€ = đ??žđ?‘ƒ đ?‘œ đ?‘ƒ =

1 đ??žđ?‘€

Donde M representa la cantidad de dinero, K es un factor de proporcionalidad que permanece constante y P el nivel general de precios.

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Sin embargo, la teorĂ­a presenta deficiencias, mĂĄs especĂ­ficamente, “no explica el mecanismo mediante el cual, el aumento de M ocasiona un aumento del gasto monetario que, frente a una producciĂłn constante provoca un incremento de preciosâ€? (Jurado Estrada, 2005, pĂĄg. 3). Dichas deficiencias trataron de ser explicadas y de cierta manera remediadas por algunos autores, entre ellos Gustaf Knut Wicksell, citado por Jurado Estrada (2005) quien seĂąalĂł que el dinero fluye hacia la economĂ­a a travĂŠs de crĂŠditos bancarios, que son concedidos a las empresas con el fin de proyectos de inversiĂłn en exceso de la tasa corriente de ahorro, lo anterior desde luego significa un aumento neto en la demanda agregada cuando la oferta de bienes no presenta variaciones propiciando que los precios tiendan a subir. Ahora bien, la teorĂ­a cuantitativa presenta dos versiones o aproximaciones teĂłricas. Por un lado, la ecuaciĂłn de cambio de Irving Fisher, conocida tambiĂŠn como el “mĂŠtodo de transaccionesâ€?; la cual incluye nuevos factores, como la velocidad de circulaciĂłn del dinero, asĂ­ como el nĂşmero de operaciones. Por tanto puede expresarse asĂ­: đ?‘ƒđ?‘‡ = đ?‘€đ?‘‰

Donde se establece una conexiĂłn importante entre la oferta monetaria M, la velocidad del dinero V, el volumen de transacciones T, y el nivel de precios P. De acuerdo con esta identidad, se dice que el valor de todas las ventas es igual al valor de todas las compras. AsĂ­ mismo, se puede decir que: “el nivel de precios

serĂĄ proporcional a la oferta monetaria cuando se supone que la velocidad del dinero estĂĄ determinada por factores institucionales en el sector35 monetario (‌) y si se considera que el sector real determina el volumen de transaccionesâ€? (Jurado Estrada, 2005, pĂĄg. 5). En este sentido, el nivel de precios se expresa mediante la siguiente ecuaciĂłn: đ?‘‰ đ?‘ƒ = ( )đ?‘€ đ?‘‡

Por otro lado, la ecuaciĂłn cuantitativa de la escuela de Cambridge, conocida tambiĂŠn como “la teorĂ­a de los saldos monetariosâ€?; la cual parte de principios microeconĂłmicos para explicar que las demandas individuales de dinero pueden agregarse en una demanda macroeconĂłmica, proporcional al nivel de renta nominal, (Jurado Estrada, 2005). AsĂ­, la teorĂ­a de los saldos monetarios parte de la siguiente ecuaciĂłn: đ?‘€đ?‘‘ = đ??žđ?‘Œđ?‘ƒ

Donde đ?‘€đ?‘‘ es la demanda de dinero, K es la proporciĂłn del ingreso nominal que se desea mantener en forma de dinero y YP el nivel de renta nominal. En este contexto, si se supone que la oferta monetaria đ?‘€ đ?‘ es exĂłgena y que el mercado monetario se halla en equilibrio, como se muestra a continuaciĂłn: đ?‘€đ?‘‘ = đ?‘€ đ?‘ = đ?‘€

Se tiene que: 1 đ?‘€ ( ) = đ?‘ƒđ?‘Œ đ?‘œ đ?‘€đ?‘‰ = đ?‘ƒđ?‘Œ đ??ž

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Donde a diferencia de la ecuaciĂłn se Fisher, V es la velocidad renta del dinero. Ahora, si se diferencia y se expresa en tasas de crecimiento y suponiendo que la velocidad del dinero es constante, se obtiene que: đ?‘‘đ?‘€ đ?‘‘đ?‘‰ đ?‘‘đ?‘ƒ đ?‘‘đ?‘Œ + = + đ?‘€ đ?‘‰ đ?‘ƒ đ?‘Œ đ?‘‘đ?‘‰ = 0 đ?‘š =đ?‘?+đ?‘Ś

Por lo tanto, la tasa de crecimiento se la oferta monetaria (m) es igual a la suma de la tasa de crecimiento de la renta nacional real (y) y la tasa de crecimiento de los precios (p).

TeorĂ­a Keynesiana La teorĂ­a keynesiana nace en un escenario histĂłrico para la economĂ­a mundial, durante la crisis vivida en la dĂŠcada de los 30’s del siglo pasado. Tomado como referencia a Brand (1987), Jurado Estrada (2005) asegura que: “La TeorĂ­a General de Keynes, se funda en un discurso teĂłrico explicativo de las medidas de polĂ­tica econĂłmica que los gobiernos deben adoptar para superar las limitaciones de la teorĂ­a econĂłmica clĂĄsica, y salvar al mundo capitalista de la grave recesiĂłnâ€? (pĂĄg. 7). En este sentido, Keynes se aleja un poco de los tradicionales postulados monetaristas, priorizando supuestos relacionados con la demanda efectiva, sin embargo, este tipo de demanda se constituye como uno de los estimulantes directos del nivel general de precios. De esta manera, segĂşn aportes de Consuegra (2000) referenciado por Jurado Estrada (2005):

“La diferencia, entre la Ăłptica tradicional y la Keynesiana, radica en que en la primera se parte de la hipĂłtesis de que la masa de dinero, de manera absoluta, se traslada a la demanda, incidiendo proporcionalmente en los precios, mientras en la segunda apenas se contabiliza la parte de la masa monetaria que se convierte en demanda efectiva, al excluirse aquella parte que se sustrae de la circulaciĂłnâ€? (pĂĄg. 7)

36

AsĂ­ las cosas, segĂşn los conceptos introducidos por los keynesianos, el crecimiento de la demanda agregada crea presiones inflacionarias siempre y cuando la economĂ­a emplee plenamente los recursos disponibles; puesto en otras palabras, cuando la producciĂłn real sea igual a la producciĂłn potencial. Por tanto, es poco probable, casi que imposible que puede existir inflaciĂłn cuando hay un subutilizaciĂłn de recursos en la economĂ­a. AsĂ­ mismo, Keynes desarrolla sus aportes teĂłricos en esta materia partiendo de las experiencias inflacionarias de algunos paĂ­ses, sobre todo de Europa, en aquella ĂŠpoca, a travĂŠs de su conocido en del modelo de la brecha inflacionaria. En este modelo demanda real constituida por consumo real y inversiĂłn real, manera:

parte de que la corriente estĂĄ la demanda de la demanda de de la siguiente

đ?‘Œđ?‘Ą = đ??śđ?‘Ą + đ??źđ?‘Ą = đ?‘Œ0

Donde đ?‘Œđ?‘Ą es la demanda real corriente, đ??śđ?‘Ą el consumo real, đ??źđ?‘Ą la inversiĂłn real y đ?‘Œ0 es la producciĂłn

39

real de pleno empleo. Entonces si đ?‘Œđ?‘Ą = đ?‘Œ0 la producciĂłn real es igual a la producciĂłn potencial. El consumo real se expresa de la siguiente manera: đ??śđ?‘Ą = đ?‘Ž + đ?‘?

đ?‘Œđ?‘ƒđ?‘Ąâˆ’1 đ?‘ƒđ?‘Ą

Donde a es el autĂłnomo real, b la propensiĂłn marginal al consumo, đ?‘Œđ?‘ƒđ?‘Ąâˆ’1 el ingreso monetario del periodo anterior y đ?‘ƒđ?‘Ą el nivel de precios corriente. AdemĂĄs, se supone que la inversiĂłn real es exĂłgena. đ??źđ?‘Ą = đ??ź0

Por tanto, si se sustituye se obtiene que: đ?‘ƒđ?‘Ą đ?‘?đ?‘Œ = đ?‘ƒđ?‘Ąâˆ’1 đ?‘Œ0 − (đ?‘Ž + đ??ź0 ) [(đ?‘Ž + đ??ź0 ) + đ?‘?đ?‘Œ0 ] − đ?‘Œ0 đ?‘Œ0 − (đ?‘Ž + đ??ź0 )

En este sentido, el numerador es izquierdo se considera como la brecha inflacionaria. Cuanto mĂĄs grande sea esta brecha mayor serĂĄ la tasa de inflaciĂłn. Por lo tanto, la inflaciĂłn surge de un exceso de demanda agregada por encima de la capacidad de pleno empleo de la economĂ­a.

de

∑ đ?‘ƒđ?‘€ đ?‘‰

Donde M es la cantidad de dinero en circulaciĂłn, PM los precios de las mercancĂ­as y V la velocidad de circulaciĂłn.

đ?‘Œđ?‘ƒđ?‘Ą = đ?‘Œ0 đ?‘ƒđ?‘Ą

ConcepciĂłn marxista teorĂ­a monetaria

En este contexto, en lo anterior puede expresarse en tĂŠrminos matemĂĄticos de la siguiente manera: đ?‘€=

AdemĂĄs:

đ?‘ƒđ?‘Ą =

econĂłmico mediante la ley de circulaciĂłn, expuesta en su obra El Capital. En este sentido, Jurado Estrada (2005) tomando las ideas de Marx (1867) afirma que: “la cantidad de dinero necesaria para asegurar la circulaciĂłn de mercancĂ­as debe equivaler a la suma de los precios de todas las mercancĂ­as, divididas por el promedio de ciclos de la circulaciĂłn de una unidad monetaria del mismo signoâ€? (pĂĄg. 10).

la

Si bien es cierto, la inflaciĂłn no es un tema caracterizado dentro de los principales postulados marxistas, Marx si desarrolla una explicaciĂłn acerca del dinero dentro del sistema

De acuerdo a esto, se puede decir que para Marx, la suma total de los precios de las mercancĂ­as, la velocidad promedio de circulaciĂłn del dinero y la masa monetaria utilizada en circulaciĂłn son los principales elementos que inciden en el proceso de circulaciĂłn. Por lo tanto, segĂşn diversos aportes teĂłricos, en la ley marxista de la circulaciĂłn se invierte la hipĂłtesis de la teorĂ­a cuantitativa, porque la velocidad de circulaciĂłn y los precios de las mercancĂ­as se convierten en los determinantes del volumen de dinero en el mercado. En cuanto a esto, Consuegra (2000) afirma que: “En todo caso lo que importa de la Ley de CirculaciĂłn es la inversiĂłn que se hace del esquema: En la teorĂ­a cuantitativa la cantidad del dinero y la velocidad determinan los precios,

40

y, por lo tanto, el poder adquisitivo de la moneda. En la Ley de Marx son los precios, la cantidad de mercancías ofrecidas y el ritmo de a circulación, los que determinan la masa monetaria” (pág. 105)

Enfoque estructuralista de la inflación Debido a la inflación ocurrida en América Latina en los años 50’s del siglo XX, un grupo de economistas de la región agrupados en torno a la Comisión Económica Para América Latina y el Caribe (CEPAL) plantearon una serie de principios dirigidos a interpretar y controlar este fenómeno. En este contexto surge la concepción estructuralista de la inflación, la cual destaca las características de la estructura productiva de Latinoamérica. Estas premisas se contraponen al enfoque exclusivamente monetarista de órganos económicos internacionales como el Fondo Monetario Internacional (FMI). En este sentido, para la concepción estructuralista, “la inflación y otros desequilibrios de la economía son manifestaciones y no causas de las crisis económicas, las causas, por lo tanto, deben ubicarse en las estructuras de producción, distribución y consumo de la sociedad” (Jurado Estrada, 2005, pág. 13). Por tanto, según estos postulados, puede existir una relación positiva entre la tasa de inflación y la tasa de crecimiento económico, al menos hasta cierto punto. Entonces, para el estructuralismo la estabilidad de precios se obtendrá solo a través del

crecimiento económico. Así las cosas, las cusas de la inflación son estructurales, mientras que los aspectos monetarios son catalogados únicamente como propagadores de la inflación. Así, el fenómeno inflacionario en Latinoamérica es caracterizado en dos categorías: los factores estructurales y los mecanismos de propagación. Los factores estructurales hacen referencia a la insuficiencia en el crecimiento económico debido a la ineficiencia productiva en algunos sectores de la economía donde la demanda presenta un comportamiento inelástico. En efecto, el precario desarrollo y el tamaño de las economías latinoamericanas impiden satisfacer completamente la demanda interna, por lo que se genera una fuerte dependencia del exterior y cuando los precios internacionales se incrementan se da lugar a presiones inflacionarias en estas economías. Así mismo, las dificultades originadas en torno a la propiedad y la explotación de la tierra hacen que la oferta agrícola sea muy rígida. De hecho, Jurado Estrada (2005) afirma que: “la producción agrícola es muy inelástica respecto a los precios, el crecimiento de la población urbana en Latinoamérica y el consecuente aumento de la demanda de productos alimenticios y agrícolas no se traducen por tanto en aumentos de producción sino en aumentos de precios” (pág. 14)

41

anterior generaría una espiral inflacionaria.

Causas de la inflación Los determinantes de la inflación pueden agruparse de acuerdo al horizonte de tiempo en que estos tarden en impactar los precios. En este sentido, el Banco Central de México distingue entre determinantes de largo plazo y determinantes de corto plazo. Dentro de los determinantes de largo plazo, se pueden distinguir tres factores: o

o

o

Exceso de dinero: si las autoridades monetarias crean más dinero del que se demanda aumenta la oferta monetario se crea un exceso. Este exceso da lugar a un incremento de la demanda agregada, la cual presiona al alza sobre los precios y por ende sobre la inflación. Déficit fiscal: el déficit público se da cuando los ingresos del gobierno son superiores al gasto. Entonces, para financiar este déficit el gobierno acude a préstamos del banco central, aumentándose de esta manera la base monetaria; por tanto, habrá más dinero en la economía y de nuevo se estimula la demanda agregada la cual propicia un incremento de la inflación. Políticas inconsistentes: para el Banco de México (2012), la indexación de algún determinante de la inflación a la inflación pasada podría generar que ésta se perpetuara. Un ejemplo de lo anterior podría ocurrir si los salarios se indexarán a la inflación del año pasado y dicha inflación fuese alta. Lo

Por su parte, dentro de los determinantes de corto plazo de la inflación se pueden distinguir otros 39 tres factores: o

o

o

o

Contracción de la oferta agregada: cuando hay un descenso en la oferta debido a circunstancias de mercado, como un incremento de costos, las empresas tienden a aumentar los precios para mantener su margen de ganancia. Incremento de la demanda agregada: cuando la demanda agregada es superior a la oferta agregada se crea un ambiente de escases, lo anterior genera un incremento en los precios ya que ya que hay mucho dinero acaparando pocos bienes. Tasa de interés: un descenso en la tasa de interés incentiva la inversión y el consumo, debido a que guardar el dinero en los bancos no es la mejor opción; por lo que la cantidad de dinero disponible en la economía se ve incrementada, lo que hace que el nivel de precios aumente. Expectativas de la inflación: considerando una economía en la cual los precios y los salarios se establecen con base en las expectativas de inflación (es decir en la percepción de lo que los agentes creen que va a pasar en el futuro), una política creíble del banco central debe tener como prioridad el control de la inflación y ayudar a anclar las

42

expectativas que el pĂşblico tienen sobre la misma. En este contexto, Mimica (2007) distingue tres fuentes de inflaciĂłn, reforzando los criterios expuestos en los acĂĄpites anteriores. Para Mimica (2007) existe una inflaciĂłn de demanda o demand pull inflaciĂłn, que se da cuando la demanda general de bienes aumenta sin que el sector productivo, la oferte, se haya adaptado a este cambio; una inflaciĂłn de costos o cost push inflation, que tiene lugar cuando el costos de producciĂłn se incrementa, entonces los productores en su afĂĄn de mantener sus utilidades suben los precios; y una inflaciĂłn auto construida o build-in inflation, ligada al hecho de que los agentes prevĂŠn aumentos futuros de precios y ajustan su conducta actual a esa previsiĂłn futura, esto es lo que se conoce como expectativas sobre la inflaciĂłn. AsĂ­ mismo, en este contexto es necesario tener en cuenta como causales de inflaciĂłn a los factores externos que crean choques de oferta o de demanda. Dichos factores externos tienen un efecto de trasmisiĂłn similar a los determinantes ya descritos, debido a que generan alteraciones tanto en la oferta agregad como en la demanda agregada. Por ejemplo, un choque externo puede causar u decremento de la oferta o estimular la demanda, por tanto, los precios van a presentar un comportamiento alcista. La diferencia radica en que los factores externos no tienen su origen en el campo econĂłmico, sino que pueden ser explicados por

afectaciones naturales o polĂ­ticas o por cambios en las preferencias de los agentes en la economĂ­a.

Curva de Phillips

40

A partir de un estudio desarrollado por A.W. Phillips en 1958 acerca del comportamiento de los salarios en el Reino Unido entre 1861 y 1957 se logrĂł establecer una relaciĂłn negativa ente la tasa de inflaciĂłn en los salarios y el desempleo. En este contexto, Dornbusch, Fischer y Startz (2008) afirma que: “la curva de Phillips es una relaciĂłn inversa entre la tasa de desempleo y el ritmo a que aumentan los salarios en efectivo. Cuando mĂĄs elevada es la tasa de desempleo, menor es la tasa de inflaciĂłn salarialâ€? (pĂĄg. 120). AsĂ­, la tasa de inflaciĂłn salarial se expresa como: đ?‘”đ?‘¤ =

đ?‘Šđ?‘Ą+1 − đ?‘Šđ?‘Ą đ?‘Šđ?‘Ą

Donde đ?‘”đ?‘¤ es la tasa de inflaciĂłn de los salarios, đ?‘Šđ?‘Ą el salario del periodo actual y đ?‘Šđ?‘Ą+1 el salario de un periodo siguiente. AsĂ­ mismo, la curva simple de Phillips puede expresarse tambiĂŠn como: đ?‘”đ?‘¤ = −đ?œ–(đ?‘˘ − đ?‘˘âˆ— )

Donde đ?œ– mide la sensibilidad de los salarios al desempleo, u es la tasa de desempleo y đ?‘˘âˆ— la tasa natural de desempleo. AsĂ­, “esta ecuaciĂłn establece que los salarios bajan cuando la tasa de desempleo excede la tasa natural (‌) y suben cunado el desempleo es menor que dicha tasaâ€? (Dorbnusch, Fischer, & Startz, 2008, pĂĄg. 121).

43

Por ejemplo, suponiendo que en una economĂ­a se presente una tasa de desempleo igual a la tasa natural y un nivel de precios estable, si se produce un aumento en las reservas de dinero en una determinada magnitud, entonces los precios y los salario deberĂĄn aumentar en la misma proporciĂłn para que la economĂ­a estĂŠ de nuevo en equilibrio, sin embargo, de acuerdo con los postulados tomados a partir de la curva de Phillips es necesario que para que los salarios suban en dicha cantidad es necesario que la tasa de desempleo baje. A pesar de la importancia de este concepto teĂłrico en la economĂ­a, la realidad es que la curva sencilla de Phillips se desmoronĂł despuĂŠs de la dĂŠcada de los 60’s, porque se observĂł que los datos reales de aquellas ĂŠpocas no correspondĂ­an a la explicaciĂłn de esta teorĂ­a. Es asĂ­ como a la simple curva de Phillips se le aĂąadiĂł la inflaciĂłn esperada o anticipada. En efecto, la relaciĂłn entre inflaciĂłn y desempleo ya no dependĂ­a del nivel general de precios, sino del monto en que estos superaran las expectativas. Es decir que ahora interesaba mĂĄs el aumento de los salarios por encima de la inflaciĂłn esperada. Por lo tanto: (đ?‘”đ?‘¤ − đ?œ‹ đ?‘’ ) = −đ?œ–(đ?‘˘ − đ?‘˘âˆ— )

Donde đ?œ‹ đ?‘’ es el nivel de inflaciĂłn esperada de los precios. AdemĂĄs, de acuerdo con Dornbusch, Fischer y Startz (2008), si se mantiene la suposiciĂłn de un salario real constante, la inflaciĂłn real, đ?œ‹, es igual a la inflaciĂłn salarial. Por lo que la ecuaciĂłn de la nueva curva de Phillips aumentada con expectativas

puede expresarse de la siguiente manera: đ?œ‹ = đ?œ‹ đ?‘’ − đ?œ–(đ?‘˘ − đ?‘˘âˆ— )

ANĂ LISIS DE VARIABLES

41

AnĂĄlisis estadĂ­stico de la inflaciĂłn en Colombia La economĂ­a colombiana presentĂł un fuerte choque inflacionario a finales del siglo pasado, debido a la crisis econĂłmica mundial. A partir de entonces la inflaciĂłn se mantuvo en cifras moderadas. Fue hasta el aĂąo 2008 en el escenario de la crisis financiera global cuando la inflaciĂłn de nuevo se convirtiĂł en preocupaciĂłn para las autoridades monetarias, sin embargo, desde el aĂąo 2009 este indicador mostrĂł una tendencia decreciente. Pero debido a diversas situaciones, tanto del ĂĄmbito econĂłmico como factores externos presionaron al alza los precios desde el aĂąo 2014, tal y como puede verse en el grafico 1. Por lo tanto, la inflaciĂłn es uno de las principales problemĂĄticas que tiene que atender en la actualidad la polĂ­tica econĂłmica en Colombia. AsĂ­, mediante el presente ejercicio acadĂŠmico se identifican las principales causas de la inflaciĂłn en el paĂ­s.

44

Grafico 1. Inflación en Colombia desde 2005 a 2016

6 2

4 2004m1

2006m1

2008m1

2010m1 fecha

2012m1

2014m1

2016m1

8

Inflación Trimestral

Inflacion

6

Grafico 2. Inflación por grupos de gasto 2005-2016

2

10

15

4

Inflacion Por Grupo de Gasto

2010q3 fecha

2013q1

2015q3

5

2008q1

0

2005q3

Fuente: elaboración propia

2004m1

2008m1

2010m1 fecha

Inflación Vivienda Transporte

2012m1

2014m1

2016m1

Alimentos Vestuario

0

5

10

Inflacion Por Grupo de Gasto

-5

En este contexto, si se analiza el nivel general de precios por grupo de gasto (véase gráfico 2), se halla que para el periodo 2005-2016 en Colombia el precio de la canasta de alimentos ha sido muy volátil, incluso ha supero los niveles de los demás grupos de gasto. Por su parte, los precios del vestuario, la diversión y las comunicaciones han permanecido relativamente bajos; mientras que los precios del transporte, la educación, la salud y los correspondientes a otros grupos de gastos se han comportado de manera muy similar al promedio general.

2006m1

-10

Inflación

8

10

Inflación Mensual

En lo referente al análisis estadístico de la inflación por ciudades, según el grafico 3, dentro de las ciudades principales, la que presenta un mayor nivel general de precios durante el periodo en estudio es Barranquilla, mientras que la inflación más baja se halla en la ciudad de Cali. En cuanto a las demás ciudades, se puede observar que los precios fueron más altos en 42 Neiva y Bucaramanga, sobre todo durante el periodo de la crisis financiera mundial; los precios más bajos han tenido lugar en Manizales; mientras que Pereira se ha ubicado en torno al promedio nacional de los cambios en el IPC.

2004m1

2006m1

2008m1

2010m1 fecha

Inflación Diversión Otros Gastos

2012m1

2014m1

2016m1

Educación Comunicaciones Salud

Fuente: elaboración propia

De acuerdo con el Banco de la Republica (2016), en Colombia, “La política monetaria (…) se rige por un esquema de meta de inflación, en el

45

Grafico 3. Inflación por ciudades 2005-2016

Grafico 4. Meta y rango de inflación 2005-2016 Rango de Inflación

2

2

4

4

6

6

8

10

8

Ciudades Principales

inflacionaria hasta ubicarla de nuevo dentro de su banda deseada. Para ello, ha optado por llevar a cabo continuos incrementos de la tasa de interés, con el fin de reducir el dinero en circulación y contraer la demanda agregada, sacrificándose de esta manera el propio crecimiento económico.

10

cual el objetivo principal es alcanzar tasas bajas de inflación y buscar la estabilidad del crecimiento del producto alrededor de su tendencia de largo plazo” (pág. 4). En este sentido, en la actualidad la inflación objetivo corresponde a una tasa de cambio de los precios de 3%, con una banda que establece un límite inferior en 2% y un límite superior en 4%.

2004m1 2004m1

2006m1

2008m1

2010m1 fecha

2012m1

Inflación Cali Barranquilla

2014m1

2006m1

2008m1

2016m1

2010m1 fecha

Inflación Lim. Inferior

Bogotá D.C. Medellín Cartagena

2012m1

2014m1

2016m1

Lim. Superior

10

Meta de Inflación

2004m1

2006m1

2008m1

2010m1 fecha

Inflación Neiva Manizales

2012m1

2014m1

2016m1

Pereira Bucaramanga

Fuente: elaboración propia

Durante las épocas de alta inflación, como la del 2008 o la actual, los precios en Colombia se han alejado de su objetivo, así como también se han salido de su rango meta, aunque estuvieron dentro de estas fronteras entre 2010 y mediados de 2014, como se observa en el grafico 4. Por tal motivo, la política monetaria del emisor ha estado dirigida a recomponer la tendencia

2

0

2

4

4

6

6

8

8

10

Otras Ciudades

2004m1

2006m1

2008m1

2010m1 fecha Inflación

2012m1

2014m1

2016m1

Meta

Fuente. Elaboración propia

Determinantes de la inflación De acuerdo con la teoría económica, las variables que causan inflación pueden ser: la masa monetaria, el déficit fiscal y la tasa de interés, las cuales provocan movimientos en la oferta y demanda agregadas. Así mismo, según la teoría de la curva de

46

Phillips, el desempleo se constituye tambiĂŠn como uno de los principales determinantes de la inflaciĂłn; y trayendo a colaciĂłn la teorĂ­a keynesiana, la inflaciĂłn se originaria de la diferencia entre el PIB observado y el PIB potencial. AdemĂĄs, en este contexto, es necesario incluir los factores externos que pueden mover las curvas de oferta o demanda agregadas, tales como los fenĂłmenos naturales y las expectativas. Sin embargo, en Colombia es importante tambiĂŠn tener en cuenta el contexto externo, debido a que la economĂ­a colombiana presenta una alta dependencia internacional; por lo tanto, si se incrementan los precios en el exterior, podrĂ­a darse lugar a una inflaciĂłn importada, tal y como lo seĂąalan los aportes teĂłricos estructuralistas propuestos por la CEPAL en el siglo pasado. En efecto, desde la caĂ­da de los precios internacionales del petrĂłleo en 2014, el tipo de cambio ha aumentado notablemente, encareciendo de esta manera las importaciones; esta situaciĂłn ha gestado presiones inflacionarias en la economĂ­a durante 2015 y 2016. En este sentido, se plantean una serie de modelos economĂŠtricos, con el fin de corroborar las teorĂ­as econĂłmicas y la evidencia empĂ­rica de la inflaciĂłn y asĂ­ mismo identificar las principales causas del aumento del nivel general de precios en la economĂ­a colombiana. Debido a la dificultad para la consolidaciĂłn de datos estadĂ­sticos, es necesario el desarrollo de dos modelos: el primero tiene en cuenta variables

con periodicidad mensual, mientras que en el segundo modelo se incluyen modelos de periodicidad trimestral (Ăşnicamente debido a la falta de uniformidad en los datos obtenidos). AsĂ­ las cosas, se estima el siguiente modelo para datos de periodicidad mensual. đ??źđ?‘›đ?‘“đ?‘š = đ?›˝0 + đ?›˝1 đ??żđ?‘›đ?‘€đ?‘š + đ?›˝2 đ??źđ?‘š + đ?›˝3 đ?‘‡đ?‘&#x;đ?‘šđ?‘š + đ?›˝4 đ??ˇđ?‘’đ?‘ đ?‘š + đ?›˝5 đ??¸đ?‘šđ?‘?đ?‘š + đ?›˝6 đ??¸đ?‘Ľđ?‘?đ?‘š + đ?›˝7 đ?‘ Ăąđ?‘œđ?‘š + đ?›˝8 đ?‘ Ăąđ?‘Žđ?‘š + đ?œ‡

Donde la variable dependiente inflaciĂłn (Inf) estĂĄ en funciĂłn del logaritmo natural de la masa monetaria (LnM), la tasa de interĂŠs (I), la tasa representativa del mercado (Trm), la tasa desempleo (Des), la tasa de empleo (Emp), las expectativas sobre la inflaciĂłn (Exp), dos variables binarias (NĂąo y NĂąa) que toman valores de 1 durante las ĂŠpocas donde se presentĂł el fenĂłmeno del niĂąo o de la niĂąa respectivamente y valores de 0 cuando no se presentaron dichos fenĂłmenos. El tĂŠrmino đ?›˝0 representa el tĂŠrmino constante del modelo, el subĂ­ndice m indica que las observaciones corresponde a datos mensuales y Âľ es el error inobservable. Por su parte, se estima el siguiente modelo para datos de periodicidad trimestral. đ??źđ?‘›đ?‘“đ?‘Ą = đ?›˝0 + đ?›˝1 đ??ˇđ?‘’đ?‘“đ?‘Ą + đ?›˝2 đ?‘ƒđ??źđ??ľđ?‘Ą + đ?›˝3 đ??śđ?‘&#x;đ?‘’đ?‘Ą + đ?›˝4 đ??ľđ?‘ƒđ?‘Ą + đ?›˝5 đ??źđ?‘šđ?‘?đ?‘Ą + đ?œ‡

Donde la inflaciĂłn estĂĄ ademĂĄs explicada por la magnitud del dĂŠficit fiscal (Def), el Producto Interno Bruto (PIB), la tasa de crecimiento econĂłmico (Cre), la brecha entre el producto observado y el producto potencial en valores absolutos (BP) y

47

las importaciones (Imp). En este caso el subíndice t indica que los datos corresponden a observaciones trimestrales. Por tanto, si no se tiene en cuenta las dificultades originadas en torno a la periodicidad de los datos recolectados, se puede decir que el modelo de regresión lineal cuenta con 11 variables independientes que buscan explicar el comportamiento de la inflación en Colombia durante el periodo 20052016.

Cuadro 1. Estimación por MCO para la Inflación de periodicidad mensual Variable dependiente: Inflación mensual Variables independientes Ln de la masa monetaria Tasa de interés Tasa Representativa del mercado Desempleo Empleo Expectativas Fenómeno del niño Fenómeno de la niña Intercepto R-Cuadrado Significancia estadística del modelo

Coeficiente

Significancia estadística

0,7331

0,025

0,7168

0,000

0,0021

0,000

0,157 0,0902 0,0337 -0,2746 0,218

0,022 0,09 0,798 0,073 0,081

sobre el nivel de precios, porque un aumento de una unidad porcentual en la tasa de intervención provoca un incremento de 0,71% en la tasa de cambio de los precios; sin embargo, de acuerdo con los aportes teóricos, este resultado es contra intuitivo, debido a que cuando suben los intereses se reduce la demanda agregada desincentivando la inversión y el consumo, aumentando el ahorro de las personas; de esta manera se limita la cantidad de dinero disponible en la economía, con lo que el nivel de precios disminuye. Por lo tanto, los datos para Colombia no se ajustan a la teoría. De hecho, el Banco de la Republica de Colombia desde septiembre de 2015 ha venido incrementando la tasa de interés de intervención constantemente, tanto así que ha pasado de 4,5% a 7,75%, sin embargo el nivel de precios solo se ha reducido vagamente. Aun así, esta evidencia empírica no es suficiente para anular los supuestos teóricos.

-20,256 0,9059 0,0000

Fuente: elaboración propia

En el contexto monetario, la oferta de dinero tiene un efecto positivo sobre la inflación, porque un incremento de 1% en la masa monetaria conduce a un aumento de la inflación de 0,73%. Corroborándose de esta manera las diferentes teorías económicas que consideran la inflación como una consecuencia del exceso de dinero en la economía. Siguiendo en el contexto monetario, la tasa de interés tiene un efecto positivo

Cuadro 2. Estimación por MCO para la inflación de periodicidad trimestral Variable dependiente: Inflación trimestral Variables Significancia Coeficiente independientes estadística Déficit fiscal 0,00000387 0,414 PIB -0,0000584 0,000 Crecimiento 0,0539 0,011 económico Brecha del producto 4,1137 0,000 Importaciones 0,0000718 0,00 Intercepto 1,2219 R-Cuadrado 0,9824 Significancia estadística del 0,000 modelo

Fuente: elaboración propia

48

En el contexto fiscal, se tiene que el déficit presupuestal del gobierno (véase cuadro 2) presenta un efecto positivo sobre la tasa de inflación, porque un incremento del déficit en una unidad de miles de millones de pesos hace que el nivel del promedio general de los precios se incremente en 0,38 ∗ 10−5 puntos porcentuales. Sin embargo, la estimación para esta variable no presenta significancia estadística. Así mismo, si la variable déficit fiscal se estima en forma de logaritmo natural presenta un efecto negativo sobre la inflación, de igual modo sin ninguna significancia estadística. Por tal razón, se puede decir que el déficit fiscal no ha incidido directamente sobre la tasa de inflación en términos empíricos. Sin embargo, hay que tener en cuenta que en la actualidad el gobierno nacional central presenta un déficit presupuestal cercano al 3,6%, precisamente cuando la inflación está por encima de su rango estimado. En cuanto al comportamiento de las variables relacionadas con el sector externo, las importaciones presentan un efecto positivo sobre la inflación. Un incremento de una unidad de miles de millones de pesos en las compras externas provoca que los precios en general suban en 0,71 ∗ 10−4 puntos porcentuales. Por su parte, un aumento de 1 peso en la TRM incrementa el promedio general de los precios en 0,0021%. En efecto, antes de la crisis petrolera el promedio de la TRM se ubicaba alrededor de los $1800, en la actualidad se ubica alrededor de los $3100, un incremento de $1300.

Entonces, si se hace una sencilla multiplicación entre el incremento de la TRM y el coeficiente estimado del modelo estimado del modelo, se halla que el IPC debió incrementar en 2,73%. Esta cifra es precisamente la diferencia entre la inflación observada durante los últimos meses de 2016 y el límite superior establecido por el Banco de la República. Por lo tanto, la TRM se constituye en una de las principales causantes de la inflación en Colombia. Afirmándose entonces la hipótesis estructuralista. En lo referente al producto, según las estimaciones se halla que el PIB tiene un efecto negativo sobre los precios, porque por un aumento de una unidad de miles de millones de pesos en la renta nacional estos cambian en −0,584 ∗ 10−5 puntos porcentuales. Sin embargo, las cifras de crecimiento económico indican una relación positiva con la inflación; un aumento de 1% en el crecimiento provoca un incremento en la inflación de 0,053%.

49

Grafico 5. PIB, PIB potencial y brecha inflacionaria 2005-2016

0

2

4

6

8

Crecimiento EconĂłmico

2005q3

2008q1

2010q3 fecha crecimiento

2013q1

2015q3

Potencial

2.5 2 1.5

brechaabsoluta

3

3.5

Brecha del Producto

2005q3

2008q1

2010q3 fecha

2013q1

2015q3

Fuente: cĂĄlculos propios a travĂŠs del mĂŠtodo de Hodrick-Prescott (1980)

De acuerdo con la teorĂ­a keynesiana el producto y el crecimiento econĂłmico no provocan en si la inflaciĂłn, sino que esta es originada a partir de la brecha entre el producto potencial y el producto observado. Para ello, en el presente ejercicio investigativo se estimĂł el PIB potencial a travĂŠs del mĂŠtodo de Hodrick-Prescott; asĂ­ mismo, la brecha del producto se estimĂł por medio de la siguiente ecuaciĂłn: đ??ľđ?‘ƒ% =

đ?‘ƒđ??źđ??ľđ?‘œđ?‘?đ?‘ đ?‘’đ?‘&#x;đ?‘Łđ?‘Žđ?‘‘đ?‘œ −1 đ?‘ƒđ??źđ??ľđ?‘?đ?‘œđ?‘Ąđ?‘’đ?‘›đ?‘?đ?‘–đ?‘Žđ?‘™

En este sentido, la brecha del producto, o como lo denomina Keynes, la brecha inflacionaria, en tĂŠrminos absolutos tiene un efecto positivo sobre la inflaciĂłn; de hecho, esta variable presenta el mayor coeficiente estimado. Un aumento

de un punto porcentual en la diferencia entre PIB potencial y PIB observado da lugar a un incremento de la inflaciĂłn en 4,11%. Incluso, si se observa el grafico 1 y el grafico 5, se puede ver que la diferencia entre el producto potencial y el observado se aumentĂł notablemente en los periodos 2008-2009 y 2014-2016 y asĂ­ mismo la inflaciĂłn ha tenido sus dos picos mĂĄs altos durante estos lapsos de tiempo. Por su parte, en el periodo 2010-2013 la brecha inflacionaria fue muy baja, igual que el nivel general de precios. De manera que, segĂşn las estimaciones realizadas se pueden comprobar y afirmar los postulados keynesianos como explicaciĂłn de la inflaciĂłn en la economĂ­a colombiana. En el ĂĄmbito del mercado laboral, surge el interĂŠs de ver el comportamiento de la curva de Phillips en Colombia, que relaciona la tasa de desempleo con la inflaciĂłn de manera negativa. Sin embargo, segĂşn las estimaciones, el desempleo tiene un impacto positivo sobre el nivel de precios. AsĂ­, un aumento de 1% en la tasa de desempleo da lugar a un incremento de 0,15% en la inflaciĂłn. AquĂ­ por tanto se halla de nuevo un resultado contra intuitivo, la teorĂ­a acerca de la curva de Phillips no se cumple. Es por esta razĂłn que para validar de cierta manera la veracidad de la curva de Phillips para la economĂ­a colombiana hay que acudir a la curva de Phillips aumentada (VĂŠase grĂĄfico 6), descrita ampliamente en Dornbusch, Fischer y Startz (2008). La curva de Phillips aumentada incluye un ajuste con respecto a las expectativas, por lo que el desempleo ya no se estima con

50

10 8 6 4 2

8

10 Inflación

12 desmepleo

14

16

Fitted values

48 Curva de Phillips Aumentada

-2 -4

Cuadro 3. Estimación por MCO de la curva de Phillips Aumentada

0

2

Donde DifInfExp representa la diferencia entre la inflación real y la inflación esperada, la cual está en función de la tasa de desempleo (Des). En este sentido, los resultados de la estimación se muestran en el cuadro 3.

49

Curva de Phillips

6

𝐷𝑖𝑓𝐼𝑛𝑓𝐸𝑥𝑝𝑚 = 𝛽0 + 𝛽1 𝐷𝑒𝑠𝑚 + 𝜇

Grafico 6. Estimación de la curva de Phillips en Colombia 20052016

4

respecto a la inflación sino con respecto a la diferencia entre la inflación observada y la inflación esperada. Por tal motivo, se pudiera plantear el siguiente modelo para identificar la relación entre estas dos variables:

Variable dependiente: diferencia entre la inflación real y la inflación esperada Variables Significancia Coeficiente independientes estadística desempleo -0,3643 0,001 Intercepto 41.927 R-Cuadrado 0,083 Significancia estadística del 0,0005 modelo

Fuente: elaboración propia

La tasa de desempleo tiene un efecto negativo sobre la variable que representa la diferencia entre la inflación real y la esperada. En efecto, si el desempleo aumenta 1% la desviación de la inflación se reduce en -0,36%, tal y como lo propone la teoría de la curva de Phillips aumentada. En este mismo escenario, la tasa de empleo impacta positivamente a la inflación. Así, si el empleo en Colombia crece 1%, la tasa de inflación aumenta 0,09%.

8

10 difinfexpec

12 desmepleo

14

16

Fitted values

Fuente: elaboración propia

De igual modo, las expectativas sobre la inflación en Colombia durante el periodo 2005-2015 no se ajustan a los postulados teóricos. Se supone que si hay expectativas de que los precios aumentaran, los agentes en la economía se adelantaran a esta situación previendo dicho incremento, creándose de esta manera presiones inflacionarias. Sin embargo, de acuerdo con las estimaciones realizadas, un incremento de 1 punto porcentual en la inflación esperada solo incrementa la inflación real en 0,033%. Indudable este es un resultado aparentemente lógico; pero la estimación no presenta ninguna significancia estadística, no existe evidencia empírica para rechazar la hipótesis

51

de que la inflación esperada no afecte la inflación efectiva. Tal y como puede verse en el grafico 7, las expectativas en torno al nivel de precios no inciden mucho sobre las variaciones observadas, incluso, no es difícil concluir que la inflación esperada se va ajustando de manera rezagada a medida que la inflación real se mueve.

Grafico 7. Expectativas de inflación 2005-2015

2

4

6

8

10

Inflación y Expectativas

2004m1

2006m1

2008m1

2010m1 fecha

Inflación

2012m1

2014m1

2016m1

expectativas

Fuente: elaboración propia

Por último se analizan los efectos de las externalidades utilizando variables dicotómicas para representar sucesos naturales que según estudios han incidido directamente sobre el nivel general de precios, sobre todo en el grupo de gasto de alimentos. Así las cosas, a partir del modelo estimado, la presencia del fenómeno del niño (oleada de verano) reduce la inflación en 0,27%, sin embargo este resultado no parece lógico, pero si estima un modelo de regresión tomando esta variables como único control de la inflación su parámetro cambia de sentido, en este caso, el fenómeno del niño hace que la inflación se incremente en 0,39%. Mientras que el fenómeno de la niña

(oleada invernal) provoca un aumento de 0,21% en la tasa de cambio del IPC.

CONCLUSIONES Luego de esbozar claramente los aportes teóricos más importantes que explican las causas y el comportamiento de la inflación y de realizar algunas estimaciones econométricas, se puede decir a través de la evidencia empírica que las causas de la inflación en Colombia en su gran mayoría se asemejan a los diferentes postulados propuestos por las principales escuelas de pensamiento económico. En este sentido, se puede corroborar la tesis cuantitativa, porque los incrementos en la oferta monetaria han elevado el nivel de general de precios durante el periodo observado. Así mismo, se pudo identificar que la teoría keynesiana de la brecha inflacionaria se cumple en la economía colombiana, de esta manera, durante los periodos donde el PIB observado se ha alejado más de la capacidad potencial es cuando la inflación se ha incrementado en mayor proporción; de hecho, el parámetro estimado para la variable que tipifica esta variable resultó ser el de mayor magnitud. Se halló también evidencia empírica para sustentar las teorías estructuralistas, en este caso la inflación surge como consecuencia de los desajustes del sistema productivo nacional, más precisamente, en Colombia parte de la inflación es importada; tanto el

52

incremento del valor de las compras en el exterior como de la TRM inciden en el incremento del promedio general de los precios internos, incluso, el fuerte fenómeno inflacionario actual se debe en gran parte choques externos. Por su parte, la curva de Phillips sencilla no se cumple para Colombia, pero la influencia del desempleo sobre la inflación sigue el comportamiento esperado cuando se estima la curva de Phillips aumentada haciendo un ajuste a las expectativas de los agentes económicos. Finalmente, las externalidades también han tenido su influencia sobre los precios en general, en efecto, en las épocas donde se presentaron oleadas invernales o de verano la inflación tendió a crecer. Sin embargo, a través de los cálculos realizados se hallaron variables explicativas importantes que presentan un comportamiento contra intuitivo o que en su defecto resultan ser no significativas estadísticamente. Por ejemplo, el incremento del déficit fiscal muestra un efecto negativo sobre la inflación, mientras que un aumento de la tasa de interés da lugar un incremento del nivel general de precios; por su parte, las expectativas sobre la inflación esperada aunque muestran un efecto positivo sobre la inflación real, es resulta ser no significativo. En este contexto, los resultados obtenidos evidencian una clara realidad para economía colombiana; por tanto, la política económica deberá estar orientada a superar las dificultades en el entorno monetario, los desfases cíclicos del producto y los

desajustes estructurales que ponen la economía nacional en una posición de riesgo ante los choques externos.

BIBLIOGRAFÍA

Banco de Mexico. (2012). Inflacion: cuasas, consecuencias y medicion. Mexico D.F. BANREP. (2016). Informe sobre Inflacion. Bogotá: Equipo tecnico del Banco de la Republica de Colombia. Bernanke, B., & Frank, R. (2007). Macroeconomía. MxGraw-Hill. De Gregorio, J. (2000). Sobre los determinantes de la inflación y sus costos. Ensayos sobre politica economica del Bnaco de la Lepublica de Colombia: Revista ESPE, 27-61. Dorbnusch, R., Fischer, S., & Startz, R. (2008). Macroeconomía. McGraw-Hill. Jurado Estrada, J. A. (2005). Principales Teorías Económicas de la Inflación. Colombia . Landreth, H., & Colander, D. (2006). Historia del pensamiento economico. España: McGrawHill. Mankiw, G. (2006). Macroeconmía. España: Antoni Bosch Editor. Mimica, E. (2007). Los Efectos de la Inflación en la Evaluación de Proyectos de Inversión. Cambridge Resources International, Inc.South America. Perez, C. (2011). Potencial de crecimiento y brecha de producto: variables clave para la politica económica. Bogotá: Investigaciones económicas del Banco de Bogotá. Pisani, F. (2013). La inflacion, el caballo de Troya del neoliberalismo . Ediciones "De un Tirón". Ramírez Gallego, J. (2013). Estimación del producto potencial en Colombia: 1994-2012. Bogotá: Dirección de estudios Económicos del Departamento Nacional de Planeación. UNGRD. (2014). Plan Nacional de Contingencia ante el fenomeno del Niño 2014-2015. Bogotá: Unidad Nacional Para la Gestion del Riesgo de Desastres.

51 53

RELACIÓN ENTRE EL CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA Y EL CRECIMIENTO ECONÓMICO: MODELO DE VECTORES AUTORREGRESIVOS DE COINTEGRACIÓN (VEC) José Raúl Quintero Vásquez Adriana del Pilar Garces Collazos Estudiantes del Programa de Economía

Introducción El presente documento es una consecuencia de una investigación orientada a encontrar la relación entre el consumo de energía eléctrica per cápita y el crecimiento económico per cápita para Colombia entre los años 1971 y 2015. El modelo a utilizar es bivariado, para determinar la dinámica entre estas variables se concibe el modelo vector de corrección de error (VEC). El documento consta de seis secciones, siendo la primera de ellas la presente introducción. En la sección 2 se presenta la justificación del cual indicamos por qué se escogió el sector energético y el crecimiento económico como caso de estudio. En la sección 3, se estipula el planteamiento del problema, el cual se refiere a que en Colombia el sector energético es sub-valora, perdiendo un gran potencia para el desarrollo del crecimiento económico. La sección 4 se realiza una breve descripción del marco teórico, en donde se hace una revisión de la relación teórica entre el consumo de energía eléctrica en Colombia y el crecimiento económico bajo un modelo (VEC).En la sección 5, se describe la metodología, el modelo VEC utilizado en el presente trabajo, para de esta forma establecer la relación entre estas dos variables. En la sección 6, Los resultados y

conclusiones, con los cuales se verifica que el modelo (VEC), si explica la relación entre el consumo de energía eléctrica y el crecimiento económico. Justificación En Colombia, el sector energético, ha estado sub-valorado por el sector empresarial y por el gobierno, siendo uno de los sectores más apetecidos por los inversionistas internacionales, puede promover la innovación y generación de nuevos negocios en Colombia y por ende en todos los países del mundo, y por supuesto, ayudar al país a tener un crecimiento económico estable, es por ende, que se debe especificar si existe una relación entre estas dos variables, para que se puedan diseñar políticas que modifiquen la estructura de éste sector y obtener un resultado favorable en el crecimiento económico. Existen varias razones que justifican esta situación, en primer lugar cada país tiene un conjunto de condiciones sociales, políticas y económicas que hacen su crecimiento económico más o menos dependiente del consumo energético; diferentes historias políticas y económicas, diferentes manejos políticos e institucionales, diferentes culturas, diferentes ofertas y demandas de energía y diferentes políticas energéticas

54

(Chiou-Wei, Chen, & Zhu, 2008); (Ozturk et al., 2010)Por ejemplo, en el caso de Fiji, existe una dependencia de la energía eléctrica con el crecimiento económico del país (Narayan y Singh, 2007), Fiji es un país importador de grandes volúmenes de energía que requiere para satisfacer su demanda y producción de bienes y servicios, donde la electricidad es el principal insumo para varios sectores como la fabricación, la comunicación, la educación, el comercial, el entretenimiento y la construcción.

Planteamiento del problema El problema es el de encontrar la existencia y dirección de causalidad entre el consumo de energía eléctrica y el crecimiento económico para Colombia, por medio de dos modelos de las series de tiempo, el primero es el VAR (modelo del tipo vector autoregresivo), el segundo es el VEC (modelo de vector de corrección del error (VEC) es un modelo VAR restringido (habitualmente con sólo dos variables). Si hay relación con uno de los dos se busca caracterizar las interacciones simultáneas entre un grupo de variable las cuales van en pro de políticas energéticas en Colombia, no están encaminadas o direccionadas a aumentar el crecimiento económico, ya que este sector cuenta con algunos problemas estructurales de producción y consumo para el país, con este estudio se busca obtener una relación entre políticas energéticas beneficiosas para el crecimiento del mismo y buscar un crecimiento económico exponencial y que ayude el sector productivo del país.

En vista de que el crecimiento económico es un tema estudiado mundialmente, los trabajos que analizan desde su comienzo, generalmente identifican variables que sin importar la ubicación geográfica y nivel de desarrollo puedan coincidir entre los países. Por esta razón, se ha reconocido que algunas políticas económicas que afectan el sector energético para cambiar el nivel de producción en el largo plazo, juegan un papel importante en el crecimiento económico del país. Además, se debe tener en cuenta la apreciación que hace (Berrezueta Suárez & Encalada Serrano) en su tesis: “la producción de energía eléctrica fue entonces la prioridad para muchos países, sobre todo para las grandes potencias, ya que al aumentar las industrias y la población, aumenta la demanda de energía eléctrica; además, una de las principales características de la energía eléctrica, es que no es almacenable, es decir, se produce en cada instante la misma que se consume”. Por consiguiente, según la literatura el consumo de energía eléctrica y el crecimiento económico en si tiene una relación; donde varios estudios demuestra que el consumo energía eléctrica tiene un efecto en el crecimiento económico. Marco teórico Para obtener fundamentación teórica y estructura para determinar la relación entre el consumo de energía eléctrica per cápita y el consumo de energía eléctrica per cápita. La importancia de la relación de 53 causalidad entre el crecimiento

55

económico y el consumo de energía eléctrica, la explican autores como (Wolde-Rufael, 2006a), los cuales consideran que la electricidad y otras fuentes de energía modernas son requisitos necesarios para el desarrollo económico y social. Estos estudios plantean que para determinar la relación entre la energía eléctrica y el crecimiento económico de un país, parte principalmente del rol que la electricidad tiene y está tomando en la vida de la humanidad. La experiencia en los países desarrollados muestra que el sector eléctrico tiene un papel crucial en el desarrollo económico, no sólo como un insumo clave en el desarrollo industrial, sino también en mejorar la calidad de vida de la población (Rosenberg, 1998). Además, el aumento en el consumo de electricidad ha sido identificado como una fuente importante de la productividad y mejora en los países desarrollados. Por lo tanto, el conocimiento de la dirección de la causalidad entre el consumo de electricidad y el crecimiento económico es de vital importancia para la toma de políticas energéticas adecuadas. El debate central es si el consumo de electricidad estimula, retrasa o es neutral para el crecimiento económico. Existen cuatro puntos de vista o posibles opciones de causalidad entre el consumo de energía eléctrica y el crecimiento económico. (Odhiambo, 2009), (Payne,2010), (Ozturk et al., 010). En el marco teórico en cuanto a la utilización del modelo, se indica que en los modelos VAR, así como en la modelización univariante de series temporales, asumimos que las series temporales utilizadas son

estacionarias. Cuando efectuamos regresiones entre variables no estacionarias podemos caer en el problema de las llamadas correlaciones espurias. Ahora bien, ciertas modelizaciones entre variables no estacionarias, pero que cumplen ciertas condiciones denominadas de cointegración, no sólo no son espurias, sino que aportan gran información sobre las relaciones de equilibrio a largo plazo de las variables económicas. Pues bien, un modelo de vector de corrección del error (VEC) es un modelo VAR restringido (habitualmente con sólo dos variables) que tiene restricciones de cointegración incluidas en su especificación, por lo que se diseña para ser utilizado con series que no son estacionarias pero de las que se sabe que son cointegradas. El principio detrás de estos modelos es que existe una relación de equilibrio a largo plazo entre variables económicas y que, sin embargo, en el corto plazo puede haber desequilibrios. Con los modelos de corrección del error, una proporción del desequilibrio de un período (el error, interpretado como un alejamiento de la senda de equilibrio a largo plazo) es corregido gradualmente a través de ajustes parciales en el corto plazo. Un ejemplo puede ser útil para comprender esta idea. (Colombia, 2014) Una de las claves de los modelos VEC es determinar si las series que modelizamos son cointegradas y, si es así, determinar la ecuación de integración. Para ello utilizamos el método de Johansen. 54

56

Ilustración 1. Gráfica consumo de energía eléctrica (per-cápita).

Metodología

ELEC

En la presente investigación se utilizará unos pasos los cuales se describirán a continuación:     

Representación y análisis de las variables Prueba de raíz unitaria Análisis de cointegración Johansen para elegir el modelo Elección del mejor modelo Elaboración de la función impulso respuesta para las variables a analizar.

1,600 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 1975

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

La serie del consumo de energía muestra una tendencia creciente desde el año 1971 hasta el año 1990, de ese año en adelante muestra no tener variación y permanecer sin crecimiento o decrecimiento hasta el año 2000, de ese año hasta el año 2015, se evidencia otro crecimiento importante para esta variable.

Resultados Análisis de variables Para desarrollar la investigación de la relación entre el consumo de energía eléctrica per cápita y el crecimiento económico per cápita, se utilizan series de tiempo (Anual) desde el año 1971 hasta el 2015 para Colombia. La información utilizada fue tomada de la base de datos originados del Banco Mundial. Se escogió el crecimiento económico porque contiene la misma unidad de medida de la energía eléctrica per cápita. Esto con el fin de que se pueda realizar la relación en el modelo bivariado.

1980

Fuente: Elaboración propia

Ilustración 2.Gráfica crecimiento económico (PIB; per-cápita). PIB 8,000

7,000

6,000

5,000

4,000

3,000

2,000 1975

1980

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

Fuente: Elaboración propia La serie del Producto Interno Bruto muestra una tendencia al alza desde 1971 hasta el año 1999, donde muestra una pequeña caída, pero se recupera y continúa teniendo una

55 57

tendencia al alza exponencial hasta llegar al aĂąo 2015. A partir de la observaciĂłn de las grĂĄficas del modelo, ninguna de las series muestra ser no estacionarias, lo que es un indicador importante para desarrollar el modelo de CorrecciĂłn de Error (MCE). Se describirĂĄ cada variable por independiente:

Los resultados se muestran en la siguiente tabla:

Producto Interno Bruto Per CĂĄpita: RelaciĂłn entre el valor total de todos los bienes y servicios finales generados durante un aĂąo por la economĂ­a de una naciĂłn o estado y el nĂşmero de sus habitantes en ese aĂąo. Puede ser expresado a valores de mercado o a valores bĂĄsicos.

Como se puede apreciar, en todas las series la probabilidad cayĂł por dentro de la zona de no rechazo de đ??ť0 , por lo cual no se rechazĂł la hipĂłtesis nula de que todas las variables en niveles tienen raĂ­z unitaria.

Consumo EnergĂ­a ElĂŠctrica Per CĂĄpita: Equivalente al valor promedio de consumo per cĂĄpita de energĂ­a elĂŠctrica estimado para un determinado momento. La unidad de medida es kilovatios hora por habitante (kWh/hab.). Test de raĂ­z unitaria Para determinar si las variables tiene un orden de integraciĂłn de las mismas, se debe aplicar una herramienta formal para concluir la condiciĂłn de estacionariedad o de integraciĂłn llamado test de raĂ­z unitaria, la cual, calcula un estadĂ­stico de prueba para contrastar la existencia o no de raĂ­z unitaria de la serie en niveles, en primeras o en segundas diferencias. En primera instancia, se realizĂł el test de raĂ­z unitaria de Dickey-Fuller Aumentado y el Criterio de InformaciĂłn de Schwarz para la selecciĂłn de rezagos para las series de consumo de energĂ­a per cĂĄpita y PIB per CĂĄpita, adicionalmente se estimĂł sin intercepto ni tendencia.

Tabla 1. Pruebas de raĂ­z unitaria, series en niveles Serie PIB ELEC

Rezagos incluidos 1 0

Probabilidad 0,9996 1,0000

Rechazar đ?‘Żđ?&#x;Ž al 5% No No

Fuente: ElaboraciĂłn propia

Luego de concluir que ninguna de las series en niveles es estacionaria, se procediĂł a realizar el test de raĂ­z unitaria sobre las series en primeras diferencias. Los resultados del test de Dickey-Fuller aumentado sobre las series en primeras diferencias se muestran en la tabla 2. Como se recordarĂĄ es necesario conocer el orden de integraciĂłn de ambas variables, para saber si tienen el mismo. Tabla 2. Pruebas de raĂ­z unitaria, series en primeras diferencias Serie PIB ELEC

Rezagos incluidos 0 0

Probabilidad 0,0023 0,0000

Rechazar đ?‘Żđ?&#x;Ž al 5% Si Si

Fuente: ElaboraciĂłn propia

De ahĂ­ se abre la interesante posibilidad de utilizar la herramienta de la cointegraciĂłn, que es lo que se detalla en el siguiente apartado; ademĂĄs, se concluye entonces que al diferenciar una sola vez cada una de las series utilizadas, es decir, el PIB y el consumo de

58

Tabla 3. VAR Criterios de selección de orden

energía, ambas en términos per cápita, son integradas de orden 1.

Test de cointegración Johansen Según (Bonilla Cárdenas, 2011), uno de los hallazgos más importantes en el área de la econometría de series de tiempo es el hecho de que pueden existir variables macroeconómicas que no son estacionarias pero cuya combinación lineal sí lo es. Esto significa que dichas variables se mueven alrededor de una relación de equilibrio de largo plazo que es, por supuesto, estacionaria. En tal caso, se dice que las variables en cuestión están cointegradas, y la combinación lineal estacionaria se denomina ecuación de cointegración. La prueba de cointegración que se llevó a cabo es el Test de Johansen. Dado que la distribución asintótica del estadístico de razón de verosimilitud de dicha prueba depende del supuesto que se haga con respecto a la presencia de intercepto y tendencia determinística en la ecuación de cointegración, fue necesario especificar dicha característica previo a la implementación del Test de Johansen. Para ilustrar mejor esto, el primer paso que se debe realizar para ajustar un modelo VEC es el de determinar el número de relaciones cointegrantes. Para hacer esto, necesitamos determinar el número de rezagos para incluir en el VAR que subyace en el modelo VEC.

Lag

LogL

LR

FPE

AIC

SC

HQ

1

-199.7453

NA

118.2620*

10.44848*

10.61910*

10.50969*

2

-198.4703 2.288375

136.1717

10.58822

10.92947

10.71066

3

-196.6440 3.090723

152.7593

10.69969

11.21156

10.88335

4

-193.6486 4.761903

161.9463

10.75121

11.43370

10.99608

5

-191.9057 2.592084

183.9402

10.86696

11.72007

11.17305

Fuente: Elaboración propia

* Indica el orden de retraso seleccionado por el criterio – LR: Estadística de prueba LR modificada secuencial (each test at 5% level) – FPE: Error de predicción final – AIC: Criterio de información Akaike – SC: Criterio de información Schwarz – HQ: Criterio de información Hannan Quinn. Una vez estimado el criterio de selección de orden, se procede a estimar el test de cointegración de Johansen para saber si las series trabajadas, son series cointegradas. Tabla 4. Test de cointegración de Johansen Seleccionado (0,05 nivel *) Número de relaciones de cointegración por modelo Tendencia de datos: Ninguna Ninguna Lineal Tipo de test No Intercepto Intercepto Intercepto No Tendencia No Tendencia No Tendencia

Lineal

Cuadrática

Intercepto

Intercepto

Tendencia Tendencia

Traza

2

2

2

2

2

Max-Eig

2

2

2

2

2

Fuente: Elaboración propia

59

De acuerdo con lo anterior se puede afirmar que existe cointegraciĂłn entre las variables y podemos proceder a estimar el modelo autorregresivo de cointegraciĂłn VEC. Vector autorregresivo cointegraciĂłn

de

Como se habĂ­a mencionado anteriormente, los modelos VEC se diferencian de los VAR en que emplean variables no estacionarias, y en este sentido es capaz de captar elementos de gran importancia en el anĂĄlisis de series de tiempo econĂłmicas (Bonilla, 2011). La razĂłn principal para utilizar VEC en el presente trabajo es que, de acuerdo con la teorĂ­a brevemente expuesta en apartados anteriores, se sugiere que existe una relaciĂłn entre las variables consumo de energĂ­a elĂŠctrica y el producto interno bruto, ambos en tĂŠrminos per cĂĄpita. AsĂ­, el hecho de que se haya encontrado en los apartados anteriores que dichas variables presentan el mismo orden de integraciĂłn, y que existe una ecuaciĂłn de cointegraciĂłn entre ellas1, permite concluir que dicha relaciĂłn existe, y que es posible estimar un modelo autorregresivo de cointegraciĂłn que describa el comportamiento de dichas variables a lo largo del tiempo. El primer modelo VEC que se integrarĂĄ serĂĄ la opciĂłn 1 que se refiere: a no intercepto o tendencia en CE o VAR.

1

Ejemplo, la investigaciĂłn “La relaciĂłn entre el consumo de electricidad y el crecimiento econĂłmico empleando un modelo trivariado para Chileâ€? de Andrea Paola Galindo, presenta en el test de cointegraciĂłn de Johansen una ecuaciĂłn de

La estimaciĂłn arrojĂł los siguientes valores, los cuales se pueden apreciar en la siguiente tabla: Tabla 5. Primer modelo VEC Fuente: ElaboraciĂłn propia Eq cointegraciĂłn:

CointEq1

PPIB(-1)

1.000000

PELEC(-1)

-0.731300 (0.09429) [-7.75597]

EcuaciĂłn a largo plazo2: đ?‘ƒđ?‘ƒđ?‘–đ?‘?đ?‘Ą = 0.731300đ?‘ƒđ?‘’đ?‘™đ?‘’đ?‘?đ?‘Ą

Aun no se puede determinar si este serĂĄ el tipo de modelo final, puesto que se hace necesario hacer una validaciĂłn de este con los mismos criterios que el modelo VAR: Grafica de las raĂ­ces inversas del polinomio y la prueba de autocorrelaciĂłn serial. Es importante debido a que si el modelo no pasa ninguna de las dos pruebas serĂĄ necesario estimar otro tipo de modelo.

cointegraciĂłn se conforma por un tĂŠrmino constante y una tendencia lineal. 2 La ecuaciĂłn no presenta C debido a que el modelo se estimĂł sin intercepto o tendencia en CE o VAR.

60

Ilustración 3. Gráfica de raíces inversas del polinomio Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial 1.5

1.0

0.5

De la misma manera por medio de la prueba anterior se demuestra que el modelo es estable puesto que la probabilidad del segundo rezago es mayor a 0,05. Se podría decir que este modelo VEC es el adecuado para demostrar que existe una relación entre el PIB y el consumo de energía eléctrica, ambas, en términos per cápita.

0.0

-0.5

-1.0

-1.5 -1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Fuente: Elaboración propia En este caso, según lo demostrado en la gráfica de las raíces inversas del polinomio, se puede concluir que es un modelo estable, y que en este caso se podría estar considerando este modelo como el adecuado. Validación Se realizaron las pruebas de diagnóstico de los residuos para verificar su comportamiento como ruido blanco y se confirmó la ausencia de autocorrelación de los residuos por medio de las gráficas de los correlogramas y la prueba de autocorrelación de Pormanteau.

Función de impulso respuesta La técnica de impulso respuesta es un mecanismo descriptivo que representa la reacción de cada variable debido a shocks en las diferentes ecuaciones del sistema (Amisano & Giannini). El desarrollo de este método y su interpretación depende de la estacionariedad de los modelos distinguiéndose dos escenarios: los modelos VAR estacionarios y los modelos VAR y VECM no estacionarios. Ilustración 4. Funciones de Impulso Respuesta

Tabla 6. Prueba de autocorrelación serial Lags

Q-Stat

1 2 3 4 5 6

0.328303 3.066168 6.455046 10.62613 14.85446 16.15207

Prob. Adj Q-Stat Prob. NA* 0.8005 0.7757 0.7151 0.6719 0.8083

0.336310 3.211069 6.860630 11.47078 16.27050 17.78437

df

NA* NA* 0.7819 6 0.7385 10 0.6487 14 0.5737 18 0.7187 22

Fuente: Elaboración propia

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permite interpretar que en un cambio porcentual en el consumo de energía eléctrica va a generar un cambio en el mismo de 5,3%; a partir de cierto tiempo, la serie converge, por lo que el shock es transitorio. Igualmente sucede con la serie PIB per cápita, que después de un lapso de tiempo esta vuelve a converger y por lo tanto presentará un shock transitorio, la gráfica número 3, nos demuestra que ante un cambio en el consumo de energía eléctrica per cápita me genera un cambio en el PIB per cápita de 2,5%.

Fuente: Elaboración propia En los cuadros de la primera fila se muestra la respuesta del PIB per cápita ante shock en el residuo de la variable endógena; cuando el shock proviene del PIB per cápita, el efecto es positivo, aunque muestra que disminuye, ésta en el tiempo converge, por ende, un cambio porcentual en este mismo va a generar un cambio en el mismo 2,32% en el primer tiempo. Mientras, cuando el shock proviene del consumo de energía eléctrica per cápita, el PIB per cápita genera en ésta un cambio en 1,10%, por lo cual es significativo, y la gráfica muestra que la serie converge después de cierto tiempo, por lo que el shock es transitorio. La respuesta del consumo de energía eléctrica ante un shock en el residuo de la variable endógena se muestra en la segunda fila; al observar en las dos gráficas, donde muestra el shock que proviene de ésta misma y en el PIB per cápita, el efecto es positivo en los periodos analizados. Entonces, la gráfica número 4, nos

Conclusiones Este documento tenía como objetivo principal indagar sobre la relación existente entre el crecimiento económico de Colombia medido por el PIB y el consumo de energía eléctrica llevando a cabo un modelo VEC debido a que se emplean variables no estacionarias (en este caso ambas variables de estudio lo eran), y en este sentido ser capaces de captar elementos de gran importancia en el análisis de series de tiempo económicas. Después de aplicar adecuadamente la metodología, se obtuvo un modelo VEC estable y mediante la función de impulso respuesta se pudo observar que existe una relación positiva entre el consumo de energía eléctrica y la tasa de crecimiento de la economía en este caso el PIB, ambas, en termino per cápita. Ya que la gráfica nos demuestra que ante un cambio en el consumo de energía eléctrica en 5,3% me genera un cambio en el PIB de 2,5%, donde esta presenta un comportamiento dinámico, ya que al haber una disminución de 1,1% en el consumo de energía, en cierta parte, el PIB presenta un cambio no muy significativo, pero efectivamente

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arroja una disminución en 2,1%; donde finalmente, se evidencia que hay una relación unidireccional, ya que ésta va del consumo de energía eléctrica hacia el PIB, y además, como se mencionaba en las funciones impulso respuesta muestra que ante un shock en el consumo de energía eléctrica, la respuesta del PIB es positiva en todo el trascurso del tiempo.

en cuenta otros factores que se incluyan dentro del modelo y la explicación para que así se pueda sustentar mejor la teoría expuesta, como futuras investigaciones que podrían enfocarse en explicar qué factores causan las variaciones en el precio de los energéticos.

De acuerdo con lo anterior, los datos en si muestran un relación entre el crecimiento (PIB) y el consumo de energía eléctrica entre el periodo de 1971 – 2015. A pesar que en Colombia el sector energético durante este periodo ha ocurrido modernizaciones para vincular el uso de la energía eléctrica como motor de la actividad económica, ha tenido impactos negativos en el medio ambiente, que de alguna u otra manera afecta al crecimiento económico del país. No obstante, se ha despertado un interés por conocer el papel que tendrán las políticas energéticas en el crecimiento económico en un futuro, y por ende, se puede presentar o dirigir una política económica del país donde se reconozca el potencial de éstas sobre el crecimiento económico.

Banco

Con esto se puede decir que el trabajo cumplió con el objetivo planteado de demostrar si existía una relación entre el consumo de energía eléctrica y el crecimiento mediante un modelo autorregresivo de cointegración dando una respuesta afirmativa a esta cuestión. Pero claramente es necesario tomar

Bibliografía mundial. (s.f.). http://datos.bancomundial.or g. Obtenido de http://datos.bancomundial.o rg/indicador/EG.USE.ELEC.KH .PC Banco Mundial. (s.f.). http://datos.bancomundial.or g. Obtenido de PIB per cápita (US$ a precios constantes de 2010): http://datos.bancomundial.o rg/indicador/NY. GDP.PCAP.KD Bonilla Cárdenas, S. (2011). Estructura económica y desempleo en Colombia: un análisis VEC1. Revista Sociedad y Economía, 30. Colombia, A. P.-U. (2014). Relacion entre el consumo de electricidad y el crecimiento economico empleando un modelo triviado para Chile. Bogota D.C.

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PROBABILIDAD DE LEER UN LIBRO EN COLOMBIA Álvaro German Perdomo María Ximena Longas Estudiantes del Programa de Economía

INTRODUCCIÓN

MARCO TEÓRICO

Durante las últimas décadas se ha venido generando una notable preocupación por parte de los diferentes gobiernos, para incentivar la lectura y a partir de ahí mejorar la calidad de educación, el incentivar la lectura interesa a todos los países del mundo pero en especial a los países en vía desarrollo, esto ve reflejado a la hora de hacer políticas públicas que van dirigidas hacia incentivar la lectura.

La lectura es una de las participaciones culturales más básicas (Fernández–Blanco y Prieto– Rodríguez 2009), además de ser una actividad cultural escasamente analizada desde el punto de vista de los determinantes de la participación (Amez 2010; Gray 2003).

Son muchos los avances en cuanto a la generación de teorías y estrategias encaminadas a combatir esta problemática, grandes economistas han puesto hincapié en la importancia de este, si se quiere que los diferentes países converjan hacia un estado equitativo; teorías como las de AMARTYA SEN, en el cual plasmo la importancia del desarrollo humano como herramienta para alcanzar el estado de bienestar, dándole prioridad al capital humano frente a otros factores productivos. Siendo Colombia un país con una amplia normativa para ampliar la probabilidad de leer y a si llegar hasta las personas con más dificultad de leer un libro al menos en los ultimos 12 meses.

La literatura empírica disponible sobre estas actividades, desde la economía de la cultura, es limitada y centrada fundamentalmente en el uso de series temporales para estimar elasticidades de la demanda de libros (Billintmayer 1992; Hjorth-Andersen 2000; Prieto-Rodríguez et al. 2005; Ringstand y Loyland 2006; Palma et al. 2009). También para el caso de España existen estudios de participación en la compra de libros y publicaciones periódicas como los de Escardíbul y Villarroya (2009) y Villarroya y Escardíbul (2010). En el caso de factores que influyen tanto en la decisión de leer como en la frecuencia en la lectura destaca el realizado por Fernández–Blanco y Prieto–Rodríguez (2009). Desde la literatura teórica de la economía de la cultura el bien experiencia cultural, que se deriva de la lectura de un libro o asistir a una biblioteca, se puede caracterizar como un bien de ocio en el sentido propuesto por Becker (1965).

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Este bien los individuos lo ‘producen’ a través de una función de producción doméstica que involucra la compra de bienes en el mercado –el libro–, el tiempo dedicado a la lectura y la inversión que los individuos realizan para desarrollar y refinar sus gustos (Stigler y Becker 1977; Levy–Garboua y Montmarquette 1996). Así, los determinantes de la decisión de los individuos con respecto a su consumo/participación dependen tanto de las preferencias, mostradas en la función de utilidad, como también de la tecnología, reflejada en la función de producción doméstica.

le corresponde al Estado promover y fomentar el acceso de todos los colombianos a la cultura a través de la educación permanente y la enseñanza científica, técnica, artística y profesional en todas las etapas del proceso de creación de la identidad nacional; la Ley 98 de 1993, en la cual 62 se dictan normas para la democratización y fomento del libro colombiano, la búsqueda de mecanismos de acceso colectivo al libro y su uso más amplio como medio de difusión de la lectura, la transmisión del conocimiento y la promoción de la investigación social y científica; Decreta: 1. Integrar el Consejo Nacional del libro y la lectura así:

MARCO LEGAL Ley 1034 – 2006 Mediante la cual se crea el Día de la Lectura en los parques y establecimientos carcelarios. Se decreta la lectura en los parques en todo el territorio nacional; en los centros carcelarios el Día de Lectura se realizará el domingo de la tercera semana de abril; se crea la Comisión de Seguimiento y Reglamentación de la Ley, que estará conformado por: El Ministro del Interior y de Justicia, el Ministro de Educación o su delegado, el Ministerio de Cultura, el Director del ICFES, el Presidente de la Comisión Sexta del Senado, el Presidente de la Comisión Sexta de la Cámara de Representantes y el Director General del Club Unesco. (CONGRESO DE COLOMBIA 2006) Decreto 267 – 2002 Por el cual se integra el Consejo Nacional del Libro y la Lectura y se reglamentan sus funciones. Este Decreto tiene en cuenta el artículo 70 de la Constitución Política de Colombia, en el cual se establece que

a. El Ministro de Cultura, o el viceministro en condición de delegado, quien lo presidirá. b. El Ministro de Desarrollo Económico o su delegado. c. El Ministro de Educación Nacional o su delegado. d. El director del Departamento Nacional de Planeación o su delegado. e. El director de la Biblioteca Nacional de Colombia. f. El consejero presidencial para la política social. g. Un representante de los escritores, designado por el Presidente de la República. h. Dos (2) designados por la Cámara Colombiana del Libro. i. Un designado por el consejo nacional de bibliotecas públicas. j. El director de la Fundación para el Fomento de la Lectura, Fundalectura. k. El presidente de Asolectura. l. El presidente de la Asociación Colombiana de Editoriales Universitarias, Aseuc. (Decreto 267) 2. Se establecen las funciones del Consejo.

65

3. Se establece la periodicidad de las reuniones: un cada semestre 4. Se establece el número mínimo de participantes para las reuniones: mínimo siete 5. Los integrantes del Consejo no recibirán remuneración o reconocimiento económico 6. El Ministerio de Cultura realizará la Secretaría técnica y se estipulan las funciones de la misma 7. Se elige un representante del Consejo para el Consejo Nacional de Cultura. Este Decreto fue modificado con el Decreto 826 de 2003, con respecto a la conformación del Consejo Nacional y con respecto a la Secretaría Técnica que será ejercida por el Director de la Biblioteca Nacional de Colombia y no el Ministerio de Cultura. Decreto 133 – 2006 “Por medio del cual se adoptan los lineamientos de política pública de Fomento a la lectura para el período 2006-2016” Este Decreto se expide con base en los propósitos planteados por el Plan de Desarrollo de “Bogotá Sin indiferencia”, un compromiso social contra la pobreza y la exclusión. En este decreto se declaran los lineamientos generales de política pública para la elaboración del Plan Distrital de Fomento de la Lectura para la ciudad de Bogotá; este documento fue socializado el 26 de febrero de 2006; se señalan nueve aspectos que son desglosados en los artículos del decreto. Estos aspectos son:  Garantizar analfabetismo

atención

al

 Fortalecer las instituciones educativas para formar lectores y escritores.  Fortalecer el programa de formación de mediadores de la lectura (bibliotecarios, docentes y otros)  Estimular la lectura en espacios no convencionales: parques, hospitales,63 cárceles, entre otros  Implementar programas de lectura y escritura dirigidos a la familia y la primera infancia  Garantizar a la juventud el acceso a la lectura y escritura para su formación como lectores y escritores autónomos.  Impulsar la producción de materiales de lectura de excelente calidad. OBJETIVO GENERAL Analizar estadísticamente cuál es la probabilidad de leer en Colombia. OBJETIVO ESPECÍFICOS Estimar un modelo Logit, que nos permita conocer cuál es la probabilidad de leer en Colombia. Mirar el efecto que tienen algunas variables independientes en el tiempo de sobre la probabilidad de leer un libro en Colombia. METODOLOGÍA Para efectos de la investigación, se utilizara una metodología de análisis y comprobación mediante un modelo logit, con el uso de variables binarias, de esta manera poder decir cuál es la probabilidad de leer en Colombia. Adicionalmente se utilizaran variables de tipo social o demográfico (años, nivel de estudio, estado civil, si está estudiando, etc.) variables continuas (ingreso total); que muy posiblemente están relacionadas con

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la cantidad de libro leĂ­do en los anteriores 12 meses. Para esto se utilizara datos obtenidos del DANE en la encuesta de consumo cultural como aĂąo de estudio tomamos el aĂąo 2016, que es la base de datos que contiene todas las variables sobre cultura en Colombia. DESCRIPCIĂ“N DE DATOS Por medio del comando tab, se tabula la variable En los Ăşltimos 12 meses, ÂżleyĂł libros? (incluya libros impresos o digitales) para concluir, que sea una Dummy y de esta forma, el modelo pueda ser corrido por mĂŠtodo de Logit. Teniendo en cuenta estos valores, se observa el tamaĂąo total de la muestra, la cual cuenta con 16.674 individuos que no han leĂ­do y 10.138 que si han leĂ­do. Para una suma total de 26.812 observaciones.

đ?&#x203A;˝0 = đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x203A;˝1đ??´đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x2019; =Âż đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘ĂĄđ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x17D;Ăąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019; <. . . >?

đ?&#x203A;˝2đ??şđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x; = đ??ˇđ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;Ś đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019; 1 đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2014;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x; đ?&#x2018;Ś 0 đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;

64 đ?&#x203A;˝3đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x201D; = đ??ˇđ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;Ś đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019; 1 đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;, đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2018;

đ?&#x203A;˝4â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2019; = đ??źđ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; (đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;

đ?&#x203A;˝5đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; = đ??ˇđ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;Ś đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019; 1 đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2018;

đ?&#x203A;˝6đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2018; = đ??¸đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x153;

đ?&#x203A;˝7đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122; = đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;§đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x153;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2013; = đ??¸đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;

Variable Dependiente: sihaleido

R2:0.0688 P>chi2:0.000

Variables Coeficiente Prueba-t Independientes Age -0.0011212 0.065 Gender 0.201995 0.000

Por consecuente se toma la variable, Sihaleido, adicionalmente se toman 7 variables para tratar de explicar la variaciĂłn de la probabilidad de leer en Colombia para el aĂąo 2016, representadas en la siguiente ecuaciĂłn. đ?&#x2018;łđ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2C6;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x2022;đ?&#x2018;şđ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x2030;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;? = đ?&#x153;ˇđ?&#x;&#x17D; + đ?&#x153;ˇđ?&#x;?đ?&#x2018;¨đ?&#x2019;&#x2C6;đ?&#x2019;&#x2020; + đ?&#x153;ˇđ?&#x;?đ?&#x2018;Žđ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x201C; + đ?&#x153;ˇđ?&#x;&#x2018;đ?&#x2019;&#x201D;đ?&#x2019;&#x2022;đ?&#x2019;&#x2013;đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x161;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2C6; + đ?&#x153;ˇđ?&#x;&#x2019;đ?&#x2019;&#x2030;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x201E;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x17D;đ?&#x2019;&#x2020; + đ?&#x153;ˇđ?&#x;&#x201C;đ?&#x2019;&#x201D;đ?&#x2019;&#x152;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;? + đ?&#x153;ˇđ?&#x;&#x201D;đ?&#x2019;&#x17D;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x201C;đ?&#x2019;&#x201C;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x2026; + đ?&#x153;ˇđ?&#x;&#x2022;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x2013;đ?&#x2019;&#x201E;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x2022;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;?đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x2014;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;? + đ?? đ?&#x2019;&#x160;

studying

0.3130156

0.000

hicome

0.0032698

0.000

skin

0.5553586

0.000

married

-0.8649229

0.000

educationlevel

-0.5947205

0.000

constante

-4.100.698

0.000

Como la probabilidad del chi2 es 0.000, podemos decir que el modelo es globalmente significativo a todos los niveles de confianza, ademĂĄs el conjunto de mis variables independientes, me explican aproximadamente un 6,88% una variaciĂłn de mi variable dependiente,

67

podemos determinar por cada aĂąo de edad adicional de una persona, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses disminuye en 1.1%, tambiĂŠn si el individuo es mujer es mujer, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses aumenta en 20%, por otra parte si la persona estĂĄ estudiando, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses aumenta 31.3%, tambiĂŠn podemos ver por cada mil pesos adicionales en los ingresos totales, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses aumenta en 0.3%, con respecto a la raza del individuo si la persona no se identifica en alguna cultura, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses aumenta en 55%, con relaciĂłn al estado civil, si la persona tiene un estado civil diferente a soltero, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses disminuye en 86%, acerca del nivel de estudio, un nivel de educaciĂłn mĂĄs aumenta la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses 60%, mantenido las demĂĄs variables constantes. Ahora, para poder ver cuĂĄl es la base que tiene en cuenta el modelo usamos el comando â&#x20AC;&#x153;baselevelsâ&#x20AC;? y adicionalmente estimamos el modelo por categorĂ­as, teniendo en cuenta lo anterior, tenemos: đ?&#x2018;łđ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2C6;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x2022;đ?&#x2018;şđ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x2030;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;? = đ?&#x153;ˇđ?&#x;&#x17D; + đ?&#x153;ˇđ?&#x;?đ?&#x2018;¨đ?&#x2019;&#x2C6;đ?&#x2019;&#x2020; + đ?&#x2019;&#x160;. đ?&#x153;ˇđ?&#x;?đ?&#x2018;Žđ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x201C; + đ?&#x2019;&#x160;. đ?&#x153;ˇđ?&#x;&#x2018;đ?&#x2019;&#x201D;đ?&#x2019;&#x2022;đ?&#x2019;&#x2013;đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x161;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2C6; + đ?&#x153;ˇđ?&#x;&#x2019;đ?&#x2019;&#x2030;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x201E;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x17D;đ?&#x2019;&#x2020; + đ?&#x2019;&#x160;. đ?&#x153;ˇđ?&#x;&#x201C;đ?&#x2019;&#x201D;đ?&#x2019;&#x152;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;? + đ?&#x2019;&#x160;. đ?&#x153;ˇđ?&#x;&#x201D;đ?&#x2019;&#x17D;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x201C;đ?&#x2019;&#x201C;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x2026; + đ?&#x153;ˇđ?&#x;&#x2022;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x2013;đ?&#x2019;&#x201E;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x2022;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;?đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x2014;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;? + đ??

Este modelo interpretaciĂłn

tiene que

la

misma usamos

anteriormente; por ende no vamos a ser repetitivos con esto.

Ahora vamos a ver la probabilidad de que un individuo sea pobre pero en esta oportunidad teniendo como punto de comparaciĂłn la media, a continuaciĂłn presentamos los resultados. đ?&#x2019;&#x17D;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x201C;đ?&#x2019;&#x2C6;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2026;, đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x2022;đ?&#x2019;&#x17D;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x201D;

Expression: Pr (Sihaleido), predict (t) Age

3.350.123

mean

Gender

0.6216246 0.6971132 4.386.992 0.722475 0.0756378 4.615.881 0.3612204

mean mean mean mean mean mean 0.000 P>t

studying hicome skin married

education1-1 constante

SegĂşn esta estimaciĂłn de los efectos parciales o derivas parciales, que se usa para determinar las diferencias entre las categorĂ­as de las variables, 65 un individuo con las caracterĂ­sticas promedio de las variables, tiene una probabilidad de leer un libro de 36.12%.

68

EmpĂ­ricamente podemos decir que esta cifra se acomoda a la realidad ya que en los Ăşltimos aĂąos el gobierno ha venido implementando polĂ­ticas encaminadas incentivar la lectura a travĂŠs del ministerio de educaciĂłn, ya sea mediante la construcciĂłn y ubicaciĂłn de mĂĄs bibliotecas. En 2002 se desarrolla el documento Conpes 3.222, que pone en marcha el Plan Nacional de Lectura y Bibliotecas, cuyo objetivo fundamental es: â&#x20AC;&#x153;Hacer de Colombia un paĂ­s de lectores y mejorar sustancialmente el acceso equitativo de los colombianos a la informaciĂłn y al conocimiento mediante el fortalecimiento de las bibliotecas pĂşblicas, la promociĂłn y el fomento de la lectura, la ampliaciĂłn de los sistemas de producciĂłn y circulaciĂłn de libros y la conformaciĂłn de un sistema de informaciĂłn, evaluaciĂłn y seguimiento de la Red Nacional de Bibliotecas PĂşblicas.â&#x20AC;? El Plan propone â&#x20AC;&#x153;adelantar un trabajo interinstitucional de concertaciĂłn y articulaciĂłn, que lidere la Biblioteca Nacional a travĂŠs de la RNBP. En el ĂĄmbito especĂ­fico de la lectura, en las Ăşltimas dĂŠcadas se han dado una serie de reuniones a escala regional convocadas por el Cerlalc y la OEI que buscan convertir la lectura y la escritura en objetos de polĂ­tica pĂşblica. De estas reuniones surge el documento â&#x20AC;&#x153;Agenda de polĂ­ticas pĂşblicas de lectura y bibliotecasâ&#x20AC;?, Cartagena, 2004. TambiĂŠn en el contexto nacional se ha adelantado un trabajo de construcciĂłn de polĂ­ticas de lectura y escritura liderado principalmente por Asolectura, las bibliotecas pĂşblicas de MedellĂ­n y la Universidad de Antioquia.

presidente es incentivar a la lectura y como tal a un paĂ­s mejor educado. Aunque aĂşn queda mucho por hacer, ya que segĂşn cifras se ha disminuido la brecha de la lectura en las zonas urbanas pero en las rurales ocurre todo lo contrario, haciendo que se ampliĂŠ la brecha de desigualdad en el sector de la educaciĂłn. A continuaciĂłn, vamos a hacer el mismo procedimiento pero escribiendo en cada variable su media, esto lo hacemos para despuĂŠs poder realizar las respectivas comparaciones. đ?&#x2019;&#x17D;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x201C;đ?&#x2019;&#x2C6;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x201D;, đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x2022;(đ?&#x2018;¨đ?&#x2019;&#x2C6;đ?&#x2019;&#x2020; = đ?&#x;&#x2018;đ?&#x;&#x2018;. đ?&#x;&#x201C;đ?&#x;&#x17D;đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;&#x2018; đ?&#x2018;Žđ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x201C; = . đ?&#x;&#x201D;đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;&#x201D;đ?&#x;?đ?&#x;&#x2019;đ?&#x;&#x201D; đ?&#x2019;&#x201D;đ?&#x2019;&#x2022;đ?&#x2019;&#x2013;đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x161;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2C6; = . đ?&#x;&#x201D;đ?&#x;&#x2014;đ?&#x;&#x2022;đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;&#x2018;đ?&#x;? đ?&#x2019;&#x2030;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x201E;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x17D;đ?&#x2019;&#x2020; = đ?&#x;&#x2019;đ?&#x;&#x2018;. đ?&#x;&#x2013;đ?&#x;&#x201D;đ?&#x;&#x2014;đ?&#x;&#x2014;đ?&#x;? đ?&#x2019;&#x201D;đ?&#x2019;&#x152;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;? = . đ?&#x;&#x2022;đ?&#x;?đ?&#x;?đ?&#x;&#x2019;đ?&#x;&#x2022;đ?&#x;&#x201C; đ?&#x2019;&#x17D;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x201C;đ?&#x2019;&#x201C;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x2026; = . đ?&#x;&#x17D;đ?&#x;&#x2022;đ?&#x;&#x201C;đ?&#x;&#x201D;đ?&#x;&#x2018;đ?&#x;&#x2022;đ?&#x;&#x2013; đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x2013;đ?&#x2019;&#x201E;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x2022;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;?đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x2014;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;? = đ?&#x;&#x2019;. đ?&#x;&#x201D;đ?&#x;?đ?&#x;&#x201C;đ?&#x;&#x2013;đ?&#x;&#x2013;đ?&#x;? )

Expression: Pr (Sihaleido), predict (t) Age

3.350.123

Gender

0.6216246 0.6971132 4.386.992 0.722475 0.0756378 4.615.881 0.3612204

studying hicome skin married

education1-1 constante

0.000 P>t

Al igual que el cuadro anterior, si tenemos en cuenta las medias de las diferentes variables, la probabilidad de ser pobre es de 36.12% Ahora queremos ver el efecto individual de cada variable, y encontramos lo siguiente:

Lo que demuestra que una prioridad central de la polĂ­tica del actual

69

đ?&#x2019;&#x17D;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x201C;đ?&#x2019;&#x2C6;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x201D;, đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x161;đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x2122;(â&#x2C6;&#x2014;)đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x2022;đ?&#x2019;&#x17D;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x201D;

Variables PruebaCoeficiente Independientes t Age Gender studying hicome skin married educationlevel

-0.0002587 0.0466084 0.0722253 0.0007545 0.1281436 -0.1995725 0.1372259

0.065 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

Por cada aĂąo de edad adicional de una persona, por encima de la media, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses disminuye en 0,2%. Por parte de Genero si es mujer, por encima de la media, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses aumenta en 4%, ademĂĄs si la persona estĂĄ estudiando, por encima de la media, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses aumenta 7%, acerca de los ingresos, por cada mil pesos adicionales en los ingresos totales, por encima de la media, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses aumenta en 0.7% hablando de raza si la persona no se identifica en alguna cultura, por encima de la media, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses aumenta en 12%, y si la persona es diferente a soltero, por encima de la media, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses disminuye en 19%, y acerca del nivel de educaciĂłn, a medida que aumenta los niveles de educaciĂłn, por encima de la media, la probabilidad de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses aumenta en 13%. Tras analizar la variaciĂłn de las variables de un aĂąo a aĂąo, se ha determinado que una variable como el nivel de educaciĂłn, puede influir en la probabilidad de leer un libro en Colombia. Por tal motivo se ha

planteado un modelo en el que varía diferentes niveles de educación manteniendo todas las demås variables constantes, siendo: 1 Ninguno 2 Prescolar 3 Båsica Primaria (1°-5°) y Båsica Secundaria (6°-9°) 4 Media (10°-13°) 5 Superior (TÊcnica, Tecnológica, Universitaria - pregrado) o Posgrado (especialización, maestría, doctorado)

1 2 3 4 5

Margin

Prueba-z

0.0287482 0.0509174 0.0886226 0.1498408 0.242113

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

Para un individuo que sea hombre En esta tabla se refleja que a una persona que sea hombre, que no tenga ningún estudio tiene una probabilidad del 5% de leer un libro en los últimos 12 meses, que tenga prescolar tiene una probabilidad del 9% de leer un libro en los últimos 12 meses, si este tiene Båsica Primaria (1°-5°) y Båsica Secundaria (6°-9°) tiene una probabilidad del 16% de leer un libro en los últimos 12 meses, ademås para una persona que sea hombre, que tenga Media (10°-13°) tiene una probabilidad del 16% de leer un libro en los últimos 12 meses, en cambio ara una persona que sea hombre, que tenga Superior (TÊcnica, Tecnológica, Universitaria - pregrado) o Posgrado (especialización, maestría, doctorado) tiene una probabilidad del 38% de leer un libro en los últimos 12 meses. Adicionalmente se ha realizado un 11 anålisis en el que se toman las muestras de las personas que sea mujer y se presenta la misma

70

variación en el número de nivel de estudios. 1 2 3 4 5

Margin

Prueba-z

0.0287482 0.0509174 0.0886226 0.1498408 0.242113

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

Para un individuo que sea mujer Se visualiza en la tabla para una individuo que sea Mujer, que no tenga ningún estudio tiene una probabilidad del 6% de leer un libro en los últimos 12 meses, en cambio para una persona que sea Mujer, que tenga prescolar tiene una probabilidad del 11% de leer un libro en los últimos 12 meses y si esta persona que sea Mujer, que tenga Básica Primaria (1°-5°) y Básica Secundaria (6°-9°) tiene una probabilidad del 18% de leer un libro en los últimos 12 meses, para una persona que sea Mujer, que tenga Media (10°-13°) tiene una probabilidad del 29% de leer un libro en los últimos 12 meses, continuando para una persona que sea Mujer, que tenga Superior (Técnica, Tecnológica, Universitaria - pregrado) o Posgrado (especialización, maestría, doctorado) tiene una probabilidad del 43% de leer un libro en los últimos 12 meses. Comparando los cuadros anteriores se deduce que los individuos que son mujer tienen mayor probabilidad de leer a medida que va aumentado los niveles de educación. Adicionalmente se ha realizado un análisis en el que se toman las muestras de las personas que sea solteros o tenga otro estado civil diferente a soltero y se presenta la misma variación en el número de nivel de estudios.

1 2 3 4 5

Margin

Prueba-z

0.0287482 0.0509174 0.0886226 0.1498408 0.242113

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

Para una persona con estado civil soltero Para una persona con estado civil soltero, que no tenga ningún estudio tiene una probabilidad del 6% de leer un libro en los últimos 12 meses, continuando para una persona con estado civil soltero, que tenga prescolar tiene una probabilidad del 11% de leer un libro en los últimos 12 meses, además para una persona con estado civil soltero, que tenga Básica Primaria (1°-5°) y Básica Secundaria (6°-9°) tiene una probabilidad del 18% de leer un libro en los últimos 12 meses y para una persona con estado civil soltero, que tenga Media (10°-13°) tiene una probabilidad del 29% de leer un libro en los últimos 12 meses , finalmente para una persona con estado civil soltero, que tenga Superior (Técnica, Tecnológica, Universitaria - pregrado) o Posgrado (especialización, maestría, doctorado) tiene una probabilidad del 43% de leer un libro en los últimos 12 meses. 1 2 3 4 5

Margin

Prueba-z

0.0287482 0.0509174 0.0886226 0.1498408 0.242113

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

Para una persona con estado civil diferente a soltero Para una persona con estado civil diferente a soltero, que no tenga ningún estudio tiene una tiene una probabilidad del 2% de leer un libro

71

en los Ăşltimos 12 meses, adicionalmente para una persona con estado civil diferente a soltero, que tenga prescolar tiene una probabilidad del 5% de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses, continuando para una persona con estado civil diferente a soltero, que tenga BĂĄsica Primaria (1°-5°) y BĂĄsica Secundaria (6°-9°) tiene una probabilidad del 8% de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses y para una persona con estado civil diferente a soltero, que tenga Media (10°-13°) tiene una probabilidad del 14% de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses, finalmente para una persona con estado civil diferente a soltero, que tenga Superior (TĂŠcnica, TecnolĂłgica, Universitaria - pregrado) o Posgrado (especializaciĂłn, maestrĂ­a, doctorado) tiene una probabilidad del 24% de leer un libro en los Ăşltimos 12 meses. En conclusiĂłn una persona con estado civil soltero tienen mayor probabilidad de leer a medida que va aumentado los niveles de educaciĂłn. Finalmente, se utiliza un test para validar el modelo. Para realizar este modelo, el primer paso es usar el comando đ?&#x2019;&#x2018;đ?&#x2019;&#x201C;đ?&#x2019;&#x2020;đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x201E;đ?&#x2019;&#x2022; đ?&#x2019;&#x2018;đ?&#x2019;&#x201C;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x2018;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x192;đ?&#x2019;&#x201C;đ?&#x2019;&#x2020;, đ?&#x2019;&#x2018; a partir de esto, se genera una variable para hallar la probabilidad de leer un libro para cada observaciĂłn. Seguidamente, se hace la prueba ilustrada a continuaciĂłn.

đ?&#x2019;&#x201D;đ?&#x2019;&#x2022;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x2022; đ?&#x2019;&#x201E;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x201D;đ?&#x2019;&#x201D;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x2021;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;&#x201E;đ?&#x2019;&#x201A;đ?&#x2019;&#x2022;đ?&#x2019;&#x160;đ?&#x2019;?đ?&#x2019;?

Este modelo, demuestra que estĂĄ pronosticando con un 64.12% correctamente. En las cuales 3589 observaciones que fueron tomadas en el modelo como positivas, tuvieron resultados acertados. Por otro lado 6549, de las cuales fueron tomadas como negativas y acertaron en la predicciĂłn de este modelo. Demostrando que la sensibilidad del modelo es del 35.40%, esto quiere decir que este es el nĂşmero de veces que mi modelo predice correctamente

72

Con el fin de determinar si el modelo es un buen modelo se realiza el test de gof en un grupos de diez.

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

la probabilidad de leer un libro en Colombia y la especificidad es del 81.58% o en otras palabras es las veces que mi modelo predijo correctamente la probabilidad de leer un libro. Teniendo en cuenta este resultado, se decide usar el comando đ??żđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018; para realizar una grĂĄfica y observar en que coordenada se realiza el punto de corte y cambiarlo en la clasificaciĂłn.

estat gof, group(10) 0.00

0.25

0.50 Probability cutoff Sensitivity

0.75

1.00

logistic model for sihaleido, goodness-of-list test Specificity

(Table collapsed on quantiles of estimated probabilities)

Tras observar la grĂĄfica, se identifica un nuevo punto de corte en la coordenada 0.35, y se realiza un nuevo comando para cambiar el punto de corte con el cual se toma como media del modelo. De esta forma se refleja el aumento que se ha dado en la sensibilidad que llego a 85.34% lo cual representa un crecimiento de aproximadamente 50 puntos porcentuales, por lo tanto se traduce en un aumento de los aciertos del modelo para predecir la probabilidad de leer un libro y por su parte, la especificidad, disminuyo mĂĄs o menos en 43 puntos porcentuales, Ăłsea que el modelo predice correctamente en un 39.22% la probabilidad de leer un libro ; aunque el porcentaje de clasificaciĂłn haya disminuido hasta 56.03%

Number of observations number of group Hosmer-Lemeshow chi2(8) Prob>chi2

26812 10 154.8100 0.0000

Como se puede ver reflejado en la probabilidad del chi2 en la prueba de Hosmer - Lemeshow es inferior al intervalo de confianza de 5%, entonces, se concluye afirmando que este es un modelo con un buen ajuste, es decir que el modelo tiene una buen ajuste.

73

Parra, J. y Corzo, O. (2008). Impacto del

BIBLIOGRAFIA

Plan Nacional de Lectura y Bibliotecas Amez, L. (2010). Mapping the field of arts

(PNLB). Cuadernos de Economía, 31(87),

and Economics. Paper 16th International

115-132.

Conference on Cultural Economics, ACEI,

Cerlalc, OEI, Plan Iberoamericano de

Copenhagen. Ateca–Amestoy, V. (2008).

Lectura, “Agenda de políticas públicas de lectura”,

Bogotá,

Cerlalc,

2004.

Determining heterogeneous behavior for

Departamento Nacional de Planeación,

theater attendance. Journal of Cultural

Documento Conpes 3.222, “Lineamientos

Economics, 32 (2), 127–151. Becker, G.

del Plan Nacional de Lectura y Bibliotecas.

(1965). A theory of the allocation of time, Economic Journal 75, September 493-517 Bittllingmayer, G. (1992). The elasticity of the demand for books, resale maintenance and the Lerner index, Journal of Institutional and Theoretical Economics, 148 (4), 588-606. DANE

(2016).

Cultural

Encuesta

2016,

Diligenciamiento

y

de

Consumo

Manual Conceptos

de Básicos.

Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). Bogotá: DANE. DANE (2013). Cuentas Departamentales, Base 2014. Años 2017-2018 provisionales. Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). Bogotá: DANE. Escardíbul, O. y Villarroya, A. (2009).Who buys newspaper in Spain? An analysis of the determinants of the probability to buy newspapers

and

the

amount

spent,

International Journal of consumer, 33, 6471.

74

ANALISIS Y SEGUIMIENTO AL MERCADO LABORAL DEL MUNICIPIO DE NEIVA

OBSERVATORIO REGIONAL DE MERCADO DE TRABAJO – ORMET UNIDAD DE INVESTIGACION HUILA.

ORMET HUILA Cristian Felipe Orjuela. Camilo Fabián Gómez. Oscar Hernán Cerquera Losada.

Desde la perspectiva conceptual de la teoría económica de los mercado laboral, la población total de un territorio se clasifica por la población en edad de trabajar (PET) y la población que no está en edad de trabajar (PNET). Del primer grupo, se subdivide en la población económicamente activa (PEA) y la población económicamente intactica (PEI). La PEA a su vez, está compuesta por los ocupados y los desocupados, que permiten elaborar cálculos sobre la dinámica de empleo de un determinado espacio geográfico. Ahora bien, desde la misma teoría, los indicadores de tasa global de participación (TGP) y a la tasa de ocupación (TO) son consideradas como variables proxy de la oferta y demanda de trabajo respectivamente. Aunque a nivel nacional se han evidenciado avances en materia de mercado laboral y mejoramiento de las condiciones de los trabajadores situándose en cifras de un digito según los cálculos del DANE en los últimos meses, aún quedan brechas y

problemas por resolver especialmente a nivel departamental y municipal en donde no se da el mismo comportamiento del orden nacional, por características propias del departamento del Huila y el municipio de Neiva. Por esta razón, indicadores del mercado laboral, como la TGP, TO y TD, muestran o permiten analizar un panorama claro para poder abordar de manera más seria, técnica y responsable la situación socio-laboral de una región, y además, entender la dinámica que conlleva a dichos resultados. Por consiguiente, sirven de instrumentos a la hora de elaborar las políticas y programas encaminados al mejoramiento de la calidad de vida y bienestar de la población. Oferta laboral El gráfico 1 muestra el comportamiento de la serie trimestral de la TGP3 para el Municipio de Neiva y 13 áreas metropolitanas del país durante el período 2008-2014. Se observa que la TGP para Neiva se ha ubicado por debajo del nivel de las 13 áreas desde el cuatro trimestre de 2008, y esta diferencia se incrementa fuertemente durante el año 2014. Para el cuarto trimestre de 2014 la TGP para Neiva alcanzó un nivel del 65.6%, ubicándose por debajo de la TGP para las 13 áreas, que registró una participación de 68.6%, mientras que

3

En términos conceptuales, la tasa global de participación calcula la proporción de la población económicamente activa PEA en la población en edad de trabajar PET.

75

para el periodo del año 2’13, a TGP se ubicó en 66.7%, representando una caída del 2% entre los periodos señalados. Desde el año 2008 al 2014, la TGP para el municipio de Neiva presento un crecimiento del 1%, y un 10% para las 13 áreas metropolitanas en el mismo periodo de estudio. Al observar la participación laboral por género, se observa que para el cuarto trimestre de 2014 la TGP para los hombres de Neiva fue de 73.1%, 14 pp por encima de la tasa registrada para las mujeres (58.9%). Sin embargo, para las 13 áreas la brecha fue mucho más amplia, registrando 16 pp de diferencia de los hombres (77%) con respecto a las mujeres (61%). Grafico 1. TGP Neiva y 13 Áreas Metropolitanas. 2008 – 2014.

ha mantenido un nivel de TGP por encima del 85% durante todo el periodo bajo análisis. Le siguen el grupo de personas entre los 46 a 65 años con una tasa participación de 74% en el cuarto trimestre de 2014, nivel aproximado para el grupo de edad entre los 18 a 25 años que registra una participación de 73.3% en el mismo período, y finalmente el grupo con menor participación son las personas menores de 18 años, con una tasa de participación del 14.3%. En cuanto a las tendencias de las tasas por grupos de edad, se observa para todos los grupos de edad a excepción de los menores de 18 años, las tasas de participación se incrementan durante el período bajo análisis. Para los menores de 18 años, la TGP presenta una tendencia irregular, disminuye entre 2008 y 2009, luego se incrementa entre 2009 y 2011, y finalmente disminuye aceleradamente entre 2011 y 20144; para dicho grupo de edad, el último trimestre de 2014 presento una disminución del 11% frente al mismo periodo de 2013.

Fuente: Elaboración propia en Base a datos DANE - Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH).

El gráfico 2 permite conocer la dinámica de la tasa global de participación por los grupos de edad que componen la población en edad de trabajar. El grupo edad que registra una mayor participación es la población entre los 26 y 45 años que 4

El análisis se realiza con los promedios de las TGP por grupo de edad anual. Si se observa el gráfico 2 se presenta un fuerte

incremento desde el segundo trimestre de 2014, pero en el promedio anual, la TGP disminuye con respecto al promedio anual del 2013.

76

Grafico 2. TGP por Grupos de Edad en Neiva 2008 – 2014.

Fuente: Elaboración propia en Base a datos DANE - Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH).

Para las 13 áreas, la tasa de participación más alta corresponde a la población entre 26 y 45 años, con una tasa de 89.3% para el cuarto trimestre de 2014, seguido del grupo de edad 18 a 25 años con 75% para el mismo trimestre. Este último grupo registra un nivel muy similar con el grupo de edad entre 46 a 65 años, dado que registra una tasa de 74%. El grupo de personas más jóvenes registra la menor participación, con una tasa de 16.6% en el cuarto trimestre de 2014. Es importante notar que este, el grupo de los más jóvenes presenta un fuerte incremento de 5.4 pp en la tasa de participación durante el 2014, pasando de una TGP de 11.2 en el primer trimestre a 16.6% en el cuarto trimestre. Finalmente, todos los grupos de edad exhiben una tendencia a incrementar sostenidamente sus tasas durante todo el período bajo análisis. 5

La tasa de ocupación es un indicador directo para medir el comportamiento de la demanda laboral. La T.O. es el porcentaje

Para el municipio de Neiva y las 13 áreas metropolitanas el comportamiento de la TGP aumenta en la medida en que el nivel educativo es más alto. Para el caso de Neiva, las personas con educación superior en 2014, registran un nivel de participación del 79.6%, frente a tasas de 59.6% de la población sin educación superior. En el caso de las 13 áreas, la tasa de participación para los individuos con educación superior registra un 80% en 2014 y un 62% para los que no tienen educación superior.

Grafico 3. TGP por Nivel Educativo en Neiva. 2008 – 2014.

Fuente: Elaboración propia en Base a datos DANE - Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH).

Demanda laboral5 El gráfico 4 presenta la TO para Neiva y las 13 áreas metropolitanas, en el cual se observa una tendencia creciente, es decir, se avanzando en materia de empleabilidad. Entre el primer trimestre de 2009 y el primer trimestre de 2014 se registra un de la población ocupada como proporción de la población en edad de trabajar PET.

77

incremento de la tasa de ocupación de 4.9 % en promedio para Neiva, pasando de una TO de 52.7% a 57.6%. El incremento ha sido particularmente importante durante el 2014 llegando a niveles de ocupación del 59.5% en el cuarto trimestre de 2014, un nivel máximo para todo los seis años estudiados.

individuos entre 26 a 45 años, presentando un nivel de ocupación de 81.3% en el cuarto trimestre de 2014, seguido por el grupo de edad de 46 a 65 años con un 70.3%. Luego siguen el grupo de 18 a 25 años, los cuales tienen una tasa de 59.9% y finalmente los más jóvenes con una ocupación de 12.3%.

Sin embargo, la tasa de ocupación registra niveles inferiores a las 13 áreas para la mayoría de los trimestres bajo análisis, aunque la diferencia tiende a incrementarse en el 2014. Para las 13 áreas, el incremento de la ocupación en el 2014 fue de 3.3 pp. al pasar del 59.2% en el primer trimestre al 62.5% en el cuarto trimestre, mientras que para Neiva fue de 2 puntos.

Es importante notar la mayor tasa de ocupación de la población joven menor de 18 comparado con las 13 áreas, entre los años 2008 y 2012 registra tasas de dos dígitos para luego comenzar a descender en los dos últimos años. Sin embargo, la tendencia es contraria para las 13 áreas, dado que las tasas de ocupación para este grupo se incrementan, superando a Neiva en 2013 y 2014.

Grafico 4. Tasa de Ocupación para Neiva y 13 Áreas Metropolitanas. 2008 – 2014.

Grafico 5. Tasa de Ocupación por Grupos de Edad en Neiva. 2008 – 2014.

Fuente: Elaboración propia en Base a datos DANE - Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH).

Por grupos de edad, para Neiva y las 13 áreas, a excepción del grupo de menores de 18 años de edad, estos presentan una tendencia a incrementarse durante el período 2008-2014. En Neiva, la mayor tasa de ocupación es registrada por los

Fuente: Elaboración propia en Base a datos DANE - Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH).

Con respecto a la composición por nivel educativo de la Tasa de Ocupación, se observa que en el caso de Neiva y las 13 áreas, la mayor tasa de ocupación corresponde con el grupo con educación superior. Para

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Neiva, se observa un incremento en las tasas de ocupación en ambos grupos, sin embargo, el crecimiento de la ocupación del grupo con educación superior es más acelerado con respecto a los que no tienen6 . En el primer trimestre de 2014, se registra una diferencia de 14.4 pp entre ambos grupos, el grupo con educación superior registra una tasa de 67.4% y el grupo que no tiene es de 52.9%; así mismo, esta diferencia presenta un importante incremento en el segundo semestre de ese año, al llegar a 18 puntos porcentuales. En el trimestre oct-dic de 2011, la curva de menos de 18, presento un pico importante y que tiene relación directa con el disparo de la construcción en el Huila7 que conlleva a la absorción de mano de obra calificada y no calificada. Grafico 6. Tasa de Ocupación por Nivel Educativo en Neiva. 2008 – 2014

pertinente analizar el comportamiento que ha presentado el porcentaje de población asalariada, es decir, aquella que cuenta con un trabajo estable o un salario/honorario establecidos. El grafico 7 permite conocer dicha dinámica. En él se observa que la dinámica tiende a presentar tendencia creciente para ambas series de estudio. Cabe resaltar la brecha existente entre el porcentaje de población asalariada en Neiva y las 13 cabeceras, que para todo el periodo de análisis es superior, en el cuarto trimestre dicha brecha fue del 9.4 pp. Para Neiva, desde el primer trimestre del 2008 al cuarto trimestre de 2014, se ha presentado un incremento del 10% en la población asalariada. Cabe resaltar que la brecha entre población asalariada entre Neiva y las 13 ciudades se ha ido cerrando, ejemplo de ello para el cuarto trimestre de 2008, el diferencial era de 13.9 pp. En el mismo periodo de 2012 la brecha correspondió a 8.2 pp y la ya mencionada brecha del 2014.

Fuente: Elaboración propia en Base a datos DANE - Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH).

Dentro de la población ocupada que explican directamente la TO, es 6

Para el caso de las trece áreas el crecimiento de la ocupación para el grupo sin educación superior más importante que la tasa para el grupo con educación superior, por esto mismo la diferencia entre las TO de ambos grupos no es tan marcada como en el caso de Neiva, dado que registra niveles promedio de 16 pp. y esta brecha tiende a disminuir para el 2014.

7

http://www.portafolio.co/negocios/construccionsigue-impulsada-gracias-aumento-licencias http://www.leanconstructionenterprise.com/docu mentacion/historia-del-sector

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Grafico 7. Porcentaje de asalariados Neiva y 13 Áreas Metropolitanas. 2009 – 2014.

Grafico 8. Ocupados Informales Neiva y 13 Áreas Metropolitanas. 2008 – 2014.

Fuente: Elaboración propia en Base a datos DANE - Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH).

Fuente: Elaboración propia en Base a datos DANE Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH).

El grafico 8 registra el comportamiento que han tenido los ocupados informales dentro del total de ocupados. Nótese que el municipio de Neiva presenta mayor participación de ocupados informales que los registrados por el promedio de las 13 áreas en todo el periodo bajo análisis. Situación que contrasta de forma directa con el análisis anteriormente expuesto sobre los asalariados. De igual manera es importante resaltar que la brecha existente en términos de informales asalariados para Neiva y las 13 ciudades se ha ido cerrando en el periodo 2008 – 2014. En el primer trimestre de 2008, la brecha existente era de 7 pp., en el 2011 de 5 pp., y al se mantuvo igual para el primer trimestre de 2014.

El Desempleo Una vez realizado el análisis de la oferta y la demanda laboral, pasamos a analizar el desempleo, que da cuenta del desequilibrio cuantitativo entre la oferta y la demanda laboral. Las tendencias y niveles de la oferta y demanda laboral explican una disminución sostenida del desempleo a lo largo del período bajo análisis. Para Neiva, presentaba tasas de desempleo del 16.3% en el primer trimestre de 2009, pasa a tener niveles del 11.7% para el primer trimestre de 2014 y con una fuerte tenencia a la baja para ese año, llegando a niveles de desempleo de un dígito en el cuarto trimestre de 2014, el desempleo llego al 9.3%. Ahora bien, aunque la tasa de desempleo de Neiva es superior a la de las 13 áreas para gran parte de los períodos bajo análisis, en la gráfica 7 se observa una tendencia a la convergencia entre ambas series

80

entre el 2012 y 20148, comparado con la disparidad observada entre 2008 y 2009. Es pertinente resaltar que el primer periodo de 2008, Neiva presento una TD de 14.1% y el último periodo de estudio de 2014 cerró con una TD de 9.3%, es decir ha presentado una baja del 34%.

De igual manera, se evidencia que para cada uno de los grupos de edad, la TD presenta una tendencia a disminuir. Grafico 10. Tasa de Desempleo por Grupos de Edad en Neiva. 2008 – 2014.

Grafico 9. Tasa de Desempleo Neiva y 13 áreas Metropolitanas. 2008 – 2014.

Fuente: Elaboración propia en Base a datos DANE Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH).

Fuente: Elaboración propia en Base a datos DANE Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH).

En las series de empleabilidad por grupos de edad mostrados en el gráfico 8, para el municipio de Neiva, se observa que la población entre 18 a 25 años presenta la mayor tasa de desempleo, seguido de la población más joven, con tasas de 18.3% y 14.1% para el cuarto trimestre de 2014, respectivamente. En contraste, la población en edad de 46 a 65 años que presentan menor probabilidad de estar desempleado, con un nivel de desempleo de 5.2% en ese trimestre. 8

En el cuarto trimestre de 2014, Neiva registra una tasa de desempleo del 9.3% y las 13 áreas de 8.9%.

Las series de la tasas de desempleo por nivel educativo para Neiva y las 13 áreas en el periodo 2008–2014, presentadas en el gráfico 11 muestran cómo la población con educación superior tiene mayor probabilidad de estar desempleada que la población sin educación superior, aunque con una tendencia a la baja, la brecha entre ambas se ha incrementado9 Vale la pena aclarar que para ambos grupos, la TD ha presentado reducciones importantes, siendo la más representativa para el grupo sin educación superior, dado que para el último trimestre del año 2014 registró una TD del 8.5% frente al 10.7% presentada por la población con estudios superiores. 9

Para los cuatro trimestres de 2014 se mantiene una diferencia de 2 pp entre los grupos con y sin educación superior, la mayor registrada para todo los años bajo estudio.

81

Grafico 11. Tasa Desempleo por Nivel Educativo – Neiva. 2008 – 2014.

Fuente: Elaboración propia en Base a datos DANE Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH).

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ESTUDIO DEL IMPACTO DEL PROGRAMA DE JOVENES EN ACCIÒN EN LA TASA DE DESERCIÓN POR PROGRAMA EN LA UNIVERSIDAD SURCOLOMBIANA (2011-2016) Sergio Andres Bustos Florez Juan David Rubiano Estudiantes del Programa de Economía

INTRODUCCIÓN Con este trabajo se pretende analizar el impacto que tiene el programa de “jóvenes en acción” sobre tasa de deserción por programa de la Universidad Surcolombiana durante los periodos 2010 hasta el 2016. Se quiere estimar si el efecto del programa de “jóvenes en acción” fue en realidad positivo para disminuir la tasa de deserción de la Universidad Surcolombiana, a pesar de los inconvenientes que tienen los estudiantes para ingresar a estos beneficios del gobierno y de las políticas nuevas que impuso el programa de jóvenes en acción para poder mantener la permanencia dentro de esta misma. La deserción orienta a reflexionar y a pensar en mecanismos ya sea por parte de las universidades públicas o impulsos por medios de programas del estado, sin ser relacionado con el decreciente valor social de la educación superior. Esta deserción juega con unos de los roles y lazos en la cual en el campo educativo desarrollan: el gobierno, los estudiantes y la universidad. Actualmente hay una preocupación para poder frenar a los potenciales desertores pero no ponen el ojo sobre la universidad, Sociedad y Estado al no ofrecer las condiciones para que los jóvenes visionen o proyecten su futuro, para poder materializar sus

metas y anhelos, en un país con pocas opciones de trabajo y constantes crisis sociales y económicas. En el análisis de la deserción en el espacio universitario, se necesita involucrar factores tanto de manera externa como interna al universitario en la cual interactúan por la parte psicológica, económicas, sociológicas que son interaccionar y organizacional entre el estudianteuniversidad. Para analizar estas dimensiones se proponen modelos teóricos acerca de la deserción que ha sido objeto de interés de múltiples investigadores, destacando a Himmel (2002), Donoso y schiefelbein (2007). Las aproximaciones contemporáneas adquieren parámetros integradores y holísticos pues reconocen en la deserción un fenómeno complejo de múltiples causas, de impacto trascendente y de carácter mutable. Se define como el fenómeno de manera general como “el proceso de abandono, voluntario o forzoso, de la carrera en la que se matricula un estudiante, por la influencia de circunstancias internas o externas al universitario. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA. La deserción es uno de los principales problemas que enfrentan las

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instituciones de Educación Superior. Es un problema preocupante, debido a las repercusiones sociales, institucionales y personales que trae como consecuencia este tema. Hasta el momento no habido ningún tema concreto relacionado sobre una investigación que de una información clara y precisa de la deserción de los estudiantes de la Universidad Surcolombiana en donde se aplique un modelo de evaluación de impacto referente al programa de “jóvenes de acción” en donde se compare los efectos de este programa sobre la tasas de deserción por programas de la Universidad Surcolombiana. Actualmente se observa que en los programas de la universidad Surcolombiana inicia con un promedio de 45 estudiantes inscriptos al inicio de cada semestre; pero al ver que en el transcurso del tiempo estos estudiantes que iniciaron se van retirando de los programas; hasta tal punto, que en la ceremonia de graduación solo se observa una cantidad muy mínima; de 5 a 9 estudiantes por programa , eso demuestra que hay un problema en donde son pocos los estudiantes que completan sus estudios superiores. Los estudios revisados de investigaciones sobre la temática de la deserción identifican una variedad de causas, que van desde el abandono por la escasa formación previa, los reiterados fracasos en los exámenes finales, el origen social, la elección inadecuada de estudios, características familiares o circunstancias de la vida, problemas de organización de las diferentes unidades académicas, entre otras. Algunas universidades en Colombia como las universidades de “Caldas y la Nacional” han intentado estudiar la problemática de la deserción

estudiantil por motivos por los cuales un estudiante decide abandonar sus estudios superiores. Eran escasas hasta hace poco tiempo, y lo era, igualmente, formular posibles políticas o reformas educativas que generen un incentivo para aumentar la permanencia de los estudiantes dentro del sistema de educación superior o de la institución. A mediados del 2013 se firmó un acuerdo entre la Universidad Surcolombiana, la Gobernación del Huila y el departamento de prosperidad social en la cual implementó el programa de “jóvenes en acción”, para incentivar a los estudiantes para que sigan estudiando y culminen su carrera. OBJETIVOS OBJETIVO GENERAL. Determinar y analizar cuál ha sido el impacto del programa “jóvenes en acción” en la tasa de deserción de los programas de la universidad surcolombiana comparando el antes y el después de la ejecución del programa durante los periodos (2010 hasta el 2016.) OBJETIVOS ESPECÍFICOS. -

Estructurar y recopilar información de las tasas de deserción de los estudiantes de la universidad Surcolombiana y que estén inscritos al programa de jóvenes en acción en los años 2010 hasta 2016 en donde se pueda aplicar el modelo de evaluación de impacto de panel datos.

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-

Estimar el modelo de evaluación de impacto de panel de datos sobre las bases de datos de tasa de deserción y sobre inscriptos al programa de jóvenes en acción.

-

Analizar los estimadores del modelo de evaluación de impacto y comparar el antes y el después de la aplicación del programa de “jóvenes en acción” con la base de datos de la tasa de deserción de los programas de la universidad con la base de datos de los estudiantes inscriptos al programa durante los periodos (2010-2016).

JUSTIFICACIÓN Según datos del ministerio de educación Nacional de Colombia, a través del Sistema para la Prevención de la Deserción en Educación Superior (SPADIES, 2013), 45,3% de los estudiantes desertan de las universidades, lo que significa que, aproximadamente, uno de cada dos estudiantes que ingresan a la educación superior no finaliza sus estudios, ubicándose el periodo crítico en el que el fenómeno se presenta con mayor intensidad, en los cuatro primeros semestres de la carrera, en el cual se produce 75% de la deserción de estudiantes.

Echevarría (2005) denominan la “dimensión educacional” propia de la universidad, que exige la construcción y restauración del conocimiento. Sobre esas dificultades que devienen en la deserción “se tienen en cuanta el sobrepeso por la información que se les brinda en 82 clases, y tienen problemas con la facultad atribuida al material para estudiar, como así también a los parciales”. La investigación que hizo el Ministerio Nacional de Colombia también indica que el 59% de los estudiantes que ingresan con un puntaje bajo en las pruebas “saber 11” terminan abandonando sus estudios, en confrontación con el 38% de aquellos que vienen mejor preparados. Con este mismo estudio, la tasa más alta está en graduaciones se encuentra en el área de ciencias de la salud, con 45%. SPADIES dice que las carreras en el área de salud son las que pocas deserciones producen.

En ese periodo crítico, precisamente es de considerarse el tránsito del colegio a la universidad, en donde se reclama un trabajo articulatorio que requiere la preparación para los retos que se le imponen al estudiante que ingresa, en lo que Sposetti y

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ESTADO DEL ARTE

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MARCO REFERENCIAL MARCO TEÓRICO En las primeras investigaciones en el tema de la deserción estudiantil, se tomaron como base conceptual la teoría del suicidio de ( Durkheim, 1897), quien (Sapdy, 1970) basado en esta teoría plantea que el suicidio es el resultado de la ruptura del individuo con el sistema social por su imposibilidad de integrarse a la sociedad. La posibilidad de suicidio aumenta cuando existe una baja conciencia moral y afiliación social insuficiente. (Sapdy, 1970) sostiene que estos mismos tipos de integración afectan directamente a la retención de los alumnos en la universidad; y por otra parte se tomaron también los temas sobre los análisis costo-beneficio de la educación desde una perspectiva económica, sin embargo, estas investigaciones no pasaron de ser estudios longitudinales y cualitativos que abordaron el problema desde una perspectiva individual (integración social) y algunos factores externos que pudieran afectarla (usos alternativos del dinero invertido en educación). Inicialmente los estudios de los años 40 y 50, especialmente en USA, e impulsados por el énfasis en el logro individual, convergieron en privilegiar la interpretación de los resultados educativos a partir de, por un lado, un conjunto de factores personales o de características de los individuos, entendiendo por ello los que indicaban racionalidad, inteligencia y efectos acumulativos de desempeños exitosos, y por otro, un conjunto de factores indicativos de la adscripción a valores de superación personal en una sociedad que promovía el éxito. Las críticas,

especialmente europeas desde inicios de los 60, se hicieron oír a los efectos de ‘corregir’ esa suerte de perversión ‘eugenésica’, que conformaba el trasfondo de estas aplicaciones, donde indudablemente los privilegiados por algo no explicitado no dejaban de aparecer como triunfadores, y, los fracasados como inevitablemente condenados. Los informes de Coleman en los 60’, de Jenks y colab en 1972, los trabajos de Bowles y Gintis de los 70 y de Carnoy en los 80, en USA, de Bernstein en los 70 en UK, y de Bourdieu en Francia desde fines de los 60, conformaron ‘el escenario’ para cambio de rumbo de las investigaciones de ciencias sociales sobre los logros educacionales y sus relaciones con factores extraacadémicos e intraacadémicos. De ahí en adelante, los desarrollos en el tema de la deserción estudiantil dividieron la investigación en aquellos estudios que apuntaban a la profundización teórica del problema y los interesados en encontrar las causas del fenómeno a través de la evidencia empírica. Aunque actualmente la definición de deserción estudiantil continúa en discusión, existe consenso en precisarla como un abandono que puede ser explicado por diferentes categorías de variables: socioeconómicas, individuales, institucionales y académicas. Sin embargo, la forma de operacionalizarlas depende del punto de vista desde el cual se haga el análisis; esto es, individual, institucional y estatal o nacional. Autores como (Tinto, 1975) afirman que el estudio de la deserción en la educación superior es extremadamente complejo, ya que implica no sólo una variedad de

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perspectivas sino también una gama de diferentes tipos de abandono. Adicionalmente, sostiene que ninguna definición puede captar en su totalidad la complejidad de este fenómeno, quedando en manos de los investigadores la elección de la aproximación que mejor se ajuste a sus objetivos y al problema por investigar. Según (Braxton, Johnson, & ShawSullivan, 1997) citado por Erika Himel en su informe “Modelos de análisis de la deserción estudiantil en la educación superior” los enfoques de análisis de la deserción y retención pueden ser agrupados en cinco grandes categorías, dependiendo del énfasis que otorgan a las variables explicativas, ya sea individuales, institucionales o del medio familiar. De este modo es posible reconocer los siguientes enfoques: Psicólogos, Económicos, Sociólogos, Organizacionales y de interacciones. A estas categorías de modelos se ha incorporado en los últimos años en enfoque integrado, que recoge los anteriores en una aproximación que abarca a más de una de las líneas enunciadas. Los enfoques psicológicos de la retención estudiantil se centran en rasgos de personalidad que diferencian los alumnos que completan sus estudios de aquellos que no lo logran. Uno de los primeros modelos que surgen en la literatura es el de (Fishbein & Ajzen, 1975). Estos autores surgieren que las intenciones de una persona son el resultado de sus creencias, las que influyen sobre sus actitudes y la llevan a manifestar un comportamiento. La intención conductual de un individuo, por lo tanto, es una función de su actitud

hacia la conducta de las normas subjetivas de que dispone de ella. Estos autores, señalan que la decisión de desertar o persistir en un programa de estudios se ve influida por las conductas previas, las actitudes acerca de la deserción y/o persistencia y por normas subjetivas acerca de estas acciones llevando a la conformación de una intención conductual, la que finalmente se traduce en un comportamiento propiamente tal. Este último contribuye a una modificación de las creencias acerca de las consecuencias de su actuar y, también, de sus creencias normativas subjetivas. En cuanto a los modelos organizacionales enfocan la deserción desde las características de la institución de educación superior, en cuanto a los servicios que ofrece a los estudiantes que ingresan a ella. En este enfoque es pertinente resaltar la calidad de la docencia (Braxton, Johnson, & Shaw-Sullivan, 1997) y de las experiencias de los estudiantes en el aula. En otros casos se han incorporados los beneficios de los estudiantes en forma más comprehensiva, es decir, beneficios de salud, actividades culturales y apoyos académicos proporcionados por la organización. En cuanto al ámbito nacional se trata, se pueden destacar tres trabajos claves en el entendimiento del problema de la deserción estudiantil en el ámbito nacional. El primero, realizado por la Universidad Nacional de Colombia y el Instituto Colombiano para el Fomento de la Educación Superior –ICFES–, el cual contribuyó a la comprensión teórica y conceptual del fenómeno; el segundo, hecho por la Universidad de Antioquia, en el que se implementaron técnicas estadísticas

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adecuadas para estudiar la deserción como un problema dinámico y, el tercero, desarrollado por el Ministerio de Educación Nacional con apoyo de la Universidad de los Andes, instituciones que además de hacer un análisis del riesgo de deserción, desarrollaron el Sistema de Prevención de la Deserción en Educación Superior o SPADIES, que permite a cada institución identificar y clasificar a los estudiantes en riesgo de deserción, dado un grupo determinado de variables. Este estudio se basó en los aportes de los dos estudios antes mencionados. La deserción estudiantil universitaria una de las problemáticas principales para las instituciones, la perdida de estudiantes genera incumplimiento

de metas establecidas, pérdidas financieras, capital humano, donde se encontrara menor oferta de mano de obra calificada, que afecta los ingresos familiares y el desarrollo del aparato productivo regional del país. Los estudiantes que abandonan la educación superior se pueden clasificar como desertores, el cual está asociado con mortalidad académica y retiro forzoso. Muchos autores consideran desertores aquellos individuos que hacen partes de instituciones de educación superior “estudiantes” los cuales no continúan las actividades académicas durante tres semestres académicos de la carrera.

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MARCO CONCEPTUAL. Al juntar las definiciones de deserción dadas por (Tinto, 1975)y (Giovangnoli, 2002) se puede entender la deserción como una situación a la que se enfrenta un estudiante cuando aspira y no logra concluir su proyecto educativo, considerándose como desertor a aquel individuo que siendo estudiante de una institución de educación superior no presenta actividad académica durante dos semestres académicos consecutivos, lo cual equivale a un año de inactividad académica. En algunas investigaciones este comportamiento se denomina como “primera deserción” (first drop-out) ya que no se puede establecer si pasado este periodo el individuo retomará o no sus estudios o si decidirá iniciar otro programa académico. Esta es la definición que ha adoptado el Ministerio de Educación Nacional para la medición y seguimiento de la problemática. A partir de tal definición se pueden diferenciar dos tipos de abandono en estudiantes universitarios: uno con respecto al tiempo y otro con respecto al espacio. La deserción con respecto al tiempo se clasifica a su vez en: i) Deserción precoz: individuo que habiendo sido admitido por la institución de educación superior no se matricula. ii) Deserción temprana: individuo que abandona sus estudios en los primeros semestres del programa. iii) Deserción tardía: individuo que abandona los estudios en los últimos semestres. En el diagrama 1, se muestran los diferentes tipos de deserción de acuerdo con el momento del recorrido académico en el que se presente.

Diagrama 1: Clasificación de la deserción de acuerdo con el tiempo Fuente: (Castaño, Gallon, & Vasquez, 2007)

MARCO LEGAL MINISTERIO NACIONAL:

DE

EDUCACIÓN

En ejercicio de sus facultades legales y en especial las conferidas por la ley 80 de 1993, sus decretos reglamentarios, el decreto 2230 de 2003 y la resolución 412 de 2004.El Plan Sectorial de Desarrollo 20022006, “La Resolución Educativa”, formula tres ejes de políticas: cobertura, calidad y eficiencia. Para lograr el objetivo de ampliación de cobertura en educación superior el Gobierno ha establecido como prioridad atacar la problemática de la deserción estudiantil. No obstante, el desarrollo de investigaciones, desde la perspectiva sectorial, es insuficiente, constituyéndose en una limitante para la elaboración de políticas públicas. Particularmente, el conocimiento de las diferentes causas del abandono en educación superior se convierte en un insumo fundamental para mejorar los procesos y resultados de la formulación e implementación de políticas, estrategias y acciones, tanto al nivel de las Instituciones de Educación Superior como en el ámbito nacional.

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METODOLOGÍA. Se argumenta que el fenómeno de la deserción compromete la estabilidad de los ingresos de las Instituciones de Educación Superior y la calidad de sus procesos administrativos y académicos. Así mismo, afecta directamente las metas de cobertura y accesibilidad y se constituye en un costo social que es asumido por las familias, las Instituciones de Educación Superior y el Estado. (Resolución se encuentra al final del trabajo en Anexos).

UNIVERSIDAD “USCO” Acuerdo 046 diciembre)

SURCOLOMBIANA de

2012

(14

de

Art.4: La pérdida del cupo en el programa académico se producirá por una de las siguientes causas: a. Perder tres (3) veces un mismo curso y tener un puntaje calificado inferior a tres punto cero (3.0). b. Perder cuatro (4) veces un mismo curso. c. Perder dos (2) veces dos (2) cursos simultáneamente, siempre que éstos sean los mismos y tener un puntaje calificado inferior a tres punto cero (3.0). d. Perder tres (3) veces dos (2) cursos simultáneamente, siempre que èstos sean los mismos. e. Perder cuatro (4) cursos en un (1) mismo periodo académico y tener un puntaje calificado interior a tres punto cero (3.0). f. Perder cinco (5) o más cursos en un (1) mismo período académico.

TIPO DE INVESTIGACIÓN. El presente trabajo de investigación se soportó mediante el método mixto, porque según Johnson y Onwuegbuzie (Johnson & Onwegbuzie, 2004, pág. 17) “es el tipo de estudio donde el investigador mezcla o combina técnicas de investigación, métodos, enfoques, conceptos o lenguaje cuantitativo o cualitativo en un solo estudio”, en virtud de que ambos se entremezclan es conveniente combinarlos para obtener información que permita triangularla. La evaluación de impacto de políticas públicas, como parte del panel de datos en la que recoge observaciones de un fenómeno a lo largo del tiempo que se conoce como serie temporal. Con la evaluación de impacto yo lo que busco es saber ¿qué habría sucedido con los beneficiarios del programa jóvenes en acción, en la ausencia de la política pública? La evaluación de impacto tiene dos efectos, uno que es directo en la cual plantea si se está cumpliendo con los objetivos planteados. Y otro indirecto en la cual hace referencia a la discusión política. Se tomó cualitativamente, ya que fue necesario enfocar la recolección y el análisis de las tasas de deserción en aquellos estudiantes que no continuaron con su carrera universitaria y así se logró dar respuesta a la pregunta de investigación, conociendo los factores específicos por los cuales estos desertaron y si en realidad el programa de jóvenes acción tuvo algún efecto sobre las tasas de deserción y puede ser tomada como una política para retener a los

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estudiantes que están en alto riesgo de desertar. También se realizó cuantitativamente, porque se obtuvieron los porcentajes de deserción en cada una de los diferentes programas; y se pudo conocer, medir y examinar este fenómeno que ha venido afectando a los diferentes Programas de la universidad Surcolombiana. Se obtuvo una lista de los estudiantes que están inscriptos en el programa de jóvenes en acción para sacar un porcentaje de los estudiantes que adquieren estos beneficios. El impacto educativo y social de esta problemática servirá para tomar decisiones congruentes que ayuden a aumentar el índice de permanencia. ANÁLISIS CONTRA FACTUAL: • Tener en cuenta a la población beneficiaria del programa jóvenes en acción. • Tener a una población que no es beneficiaria al programa de jóvenes en acción. Se plantean dos tipos de población: • Población tratamiento: estudiantes de la universidad surcolombiana beneficiarios del programa jóvenes en acción • Población control: estudiantes de la universidad surcolombiana que no son beneficiarios del programa jóvenes en acción El modelo que se utilizará para poder medir la evaluación de impacto es el modelo de respuestas potenciales de Roubin (1974) que parte de la siguiente regresión: yi= β0 + βi Ti + Ei

Efectividad de política publica E[ y/ T=1] = uy1 / E[ y/ T=0] = uy0 cuando resto las diferencias de control y tratamiento me da el control del programa Uy^1 - uy^0 = efectividad del programa uy^1 = E[y/T=1] = β0 + βi + E[ y/ T= 1] uy^0 = E[y/T=0] = β0 + Ei [ y/ T= 0] uy^1 - uy^0 = β1 + Ei Es el parámetro que me indica si el programa es eficiente, me determina la evaluación del programa.

VARIABLES VARIABLE DEPENDIENTE. Lndesercion = Tasa de deserción por programa durante los periodos 20102016. VARIABLES INDEPENDIENTES.  Prueba = promedio de pruebas por programa en los periodos 2010-2016  Prog = programas de la universidad Surcolombiana.  Year = periodos tomados para el estudio del antes y después de la política del programa jóvenes en acción.  Política = es la variable dummy que se toma para diferenciar el antes y después de ejercer el programa jóvenes en acción en donde 1 es el periodo donde se aplicó y 0 es antes de aplicar el programa.

{yi,Ti ῀(0,ϭ^2)}

Ti= [1-tratamiento, 0-control]

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RESULTADOS

reg lndeserción pueba prog if year==2011

Determinar el impacto del programa jóvenes en acción respecto a la deserción de los estudiantes por programa de la universidad surcolombiana dos periodos antes 2010, 2011,2012 y el después 2014, 2015,2016.

lndeserción

coeficiente

prueba

-0.0016113

* Política=0 antes del programa y política=1 después del programa de jóvenes en acción

Prob>F

* evaluar si el programa de jóvenes en acción ha hecho que los estudiantes se incentiven más por estudiar y terminen sus estudios universitarios. * verificar variables.

diferencias

entre

las

reg lndeserción pueba prog if year==2010 lndeserción

coeficiente

prueba

0.0008283 (0.968)

prog

-0.0008053

constante

0.3049585

(0.852)

(0.055) Prob>F

0.9801

R-squared

0.0017

(0.785) 0.0032013

prog

(0.032) constante

(0.000) 0.0684

R-squared

0.2003

t statistics in parenthese

El modelo es significativo al 10%

globalmente

* R^2= las variables prueba y prog me explican en un 20.03% la variación de la variable lndesercion. * La variable prueba no es estadísticamente significativa, la variable prog es estadísticamente significativa al 10%. * En constante el promedio de la tasa de deserción es del 30.85% para el año 2011. reg lndeserción pueba prog if year==2012 lndeserción

coeficiente

prueba

-0.0026569

t statistics in parenthese

El modelo no es globalmente significativo en constante el promedio de la tasa de deserción es del 30.49% para el año 2010.

0.3085521

(0.154) prog

0.0039945

constante

0.3280783

(0.034)

(0.000) Prob>F

0.0167

R-squared

0.2891

t statistics in parenthese

93

El modelo es globalmente significativo al 5 y 10%.









R^2= las variables prueba y prog me explican en un 28.91% la variación de la variable lndesercion. La variable prueba no es estadísticamente significativa, la variable prog es estadísticamente significativa al 5 y 10%. En constante el promedio de la tasa de deserción es del 32.80% para el año 2012. reg lndeserción pueba prog if year==2014 lndeserción

coeficiente

prueba

0.0001895

xtreg lndeserción politica Randoneffects GLS regression

constante

0.0712729

0.2023

t statistics in parenthese

El modelo es globalmente significativo al 5 y 10%  R^2= las variables prueba y prog me explican en un 26.37% la variación de la variable lndesercion.



-0.2636741

0.3315926

Prob>chi2

0

R-sq (overall)

0.7346

P>z statistics in parenthese

El modelo significativo

es

globalmente



R^2= las variables prueba y prog me explican en un 73.46% la variación de la variable lndesercion.



Con la implementación de la política la tasa de deserción se disminuyó en un 26.36%



En constante el promedio de la tasa de deserción es del 33.15%.

0.0254

R-squared



politica

(0.000)

(0.000) Prob>F

coeficiente

constante

-0.0006525 (0.011)

lndeserción

(0.000)

(0.281) prog

Se observa que con la implementación del programa jóvenes en acción hubo menos deserción por programas.

La variable prueba no es estadísticamente significativa, la variable prog es estadísticamente significativa al 5 y 10%. En constante el promedio de la tasa de deserción es del 7.12% para el año 2014.

xtreg lndeserción politica prueba Randon-effects GLS regression lndeserción

coeficiente

politica

-0.2626386

prueba

-0.0001777

(0.000)

-0.805 constante

0.3330515 (0.000)

Prob>chi2

0.000

R-sq Overall

0.7347

R-sq between

0.0499

R-sq within

0.7656

P> z statistics in parenthese

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El modelo es globalmente significativo 

 

R^2= las variables prueba y prog me explican en un 74.33% la variación de la variable lndesercion. Con la implementación de la política la tasa de deserción se disminuyó en un 26.26% Los que mayor puntaje sacaron en el promedio de la prueba disminuye la tasa de deserción en un 0.017%.

semestre, haciendo que el estudiante tenga recursos económicos para sus gastos universitarios y así poder seguir con la carrera para luego culminarla. Con las reformas que se le hacen al manual de jóvenes en acción se puede observar que una buena cantidad de estudiantes por no cumplir el reglamento se pueden quedar por fuera del programa o simplemente quedar suspendidos hasta resolver el motivo de la suspensión del incentivo.

BIBLIOGRAFIA

CONCLUSIONES. Es claro que al aplicar este modelo de impacto de la tasa de deserción sobre la variable política esta va demostrar una correlación negativa en donde la ejecución del programa de jóvenes en acción incentiva a los estudiantes por programas a seguir sus estudios superiores disminuyendo la tasa de deserción. A medida que se aplique una política lo que se espera es mejorar el entorno con los resultados esperados, en este caso con el programa de jóvenes en acción que se implementó en la universidad Surcolombiana podemos observar que como resultado si sirvió el programa porque disminuyó la deserción de los estudiantes por facultad. Antes de la implementación del programa de jóvenes en acción la deserción se mantenía estable en un promedio que no disminuía, después del 2013 la tasa de deserción disminuyó, concluyendo que a los estudiantes les incentiva seguir estudiando por tener un apoyo económico que se da dos veces por

Deserción universitaria académica1

y

alfabetización

Giohanny Olave-Arias Universidad de Buenos Aires, Argentina olavearias@gmail.com Ilene Rojas-García Corporación Universitaria Regional del Caribe y Universidad Rafael Núñez, Colombia zellene7@gmail.com Mireya Cisneros-Estupiñán Universidad Tecnológica de Pereira, Colombia mireyace@utp.edu.co Elementos para la comprensión del fenómeno de la deserción universitaria en Colombia. Más allá de las mediciones Cuadernos Latinoamericanos Administración, ISSN (Versión impresa): 1900-5016 cuaderlam@unbosque.edu.co Universidad El Bosque Colombia

de

Estudio sobre causas de deserción universitaria (2008) Centro de microdatos, departamento economía, universidad de chile

de

Dialnet.

95

Retención estudiantil en la educación superior (2002) Luz elba torres Guevara Factores de deserción estudiantil universidad surcolombiana (2009)

en

la

Guillermo Sánchez Amaya, wisberto Navarro, Alejandro David García Alfaguia.org

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ECONOMIC RULES

Uno de los economistas más destacados hoy, Dani Rodrik, presenta un corto libro que llega al corazón del debate sobre el propósito y la esencia de la ciencia económica. A diferencia de las ciencias naturales, los economistas jamás encontrarán leyes que predigan con exactitud resultados. Por ende, quienes se enamoran de modelos matemáticos, convencidos que son infalibles, están equivocados. Esta es la tesis principal, de la fuerte crítica que hace el turco a un cierto grupo de economistas. Interesante para todos pero especialmente para quienes han estudiado esta profesión. (Ríos, 2016) La profesión de economista se ha transformado en una bolsa de perforación favorita luego de la crisis financiera global. Los economistas son ampliamente vilipendiados, además de la influencia ridiculizada por el público en general. Sin embargo, los servicios de estos profesionales nunca han estado en mayor demanda. Para descifrar la paradoja, se necesita comprender tanto las fortalezas como las debilidades de la economía. El autor, nos argumenta que la multiplicidad de marcos teóricos, que para los economistas son los llamados modelos, se convierte en la mayor fortaleza de la economía. Los economistas se encuentran preparados para tener diversos modelos, quizá contradictorios, del mundo en sus mentes. Esto es lo que les permite, al hacer el trabajo de manera excelente; comprender el mundo, hacer sugerencias útiles para mejorarlo, y finalmente avanzar su stock de conocimientos con el tiempo.

En conclusión, es lo que hace de la economía una ciencia, pero de carácter diferente de la ciencia de la física y/o de otras ciencias naturales, pero al fin y al cabo una ciencia. Pero el sincretismo no es un estado de ánimo cómodo, y los economistas a menudo lo alejan por la confianza y la arrogancia fuera de lugar, sobre todo cuando se enfrentan a cuestiones de política pública. Estos profesionales son propensos a modas y modas, comportándose con demasiada

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frecuencia como si su disciplina se tratara de la búsqueda del modelo que funciona siempre y en todas partes, en lugar de una cartera de modelos. Su formación les permite navegar entre diversos modelos y averiguar cuál se aplica dónde. La ideología y las preferencias políticas sustituyen frecuentemente el análisis en la elección entre modelos. Así que

Economic Rules ofrece tanto una defensa como una crítica de la economía. La forma de pensar de los economistas sobre los fenómenos sociales posee grandes ventajas. Pero la naturaleza flexible y contextual de la economía lo convierte en el talón de Aquiles en manos de practicantes torpes. ( MARCIAL PONS, 2015)

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