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Capítulo III. Mëtodos y Modelos

de las variables instrumentales excluidas utilizando pruebas de significación conjunta para las regresiones de la primera etapa y la validez de las restricciones de exclusión mediante la prueba J de Hansen (véase Davidson y MacKinnon 2004 para obtener una descripción de estas pruebas). Las variables instrumentales excluidas eran predictoras altamente significantes de todas las variables endógenas que aparecen a la derecha en la regresión de cultivos anuales, lo mismo que para la mayoría de las variables endógenas en la regresión de cultivos perennes. En ambas regresiones, la prueba J de Hansen no rechazó las restricciones de exclusión. En consecuencia, tenemos la confianza de que los modelos reducidos son válidos. Se realizaron las pruebas de Hausman que comparan las versiones reducidas de los modelos MCO e IV y estas no rechazaron el modelo MCO en las regresiones para los cultivos anuales y perennes. Por lo tanto, se prefiere el modelo MCO por ser el más eficiente en ambos casos, aunque informamos sobre los resultados de ambos modelos a fin de examinar la robusteza de los resultados. También calculamos el modelo en su versión reducida [ecuación (5)] e informamos sobre los resultados.

proporcionando así valiosa información sobre a qué tipos de hogares deberían dirigirse cierto tipo de programas y políticas para tener la mayor incidencia posible. En todos los modelos, pusimos a prueba la colinealidad múltiple y determinamos que la misma no constituye un serio problema (factores de inflación de la varianza < 10, y casi todos < 5) en todas las regresiones, salvo para el modelo con términos de interacción utilizado para estimar la ecuación (8). En ese modelo, el valor máximo del factor de inflación de la varianza era de 10,3. Debido a que se utilizó un muestreo aleatorio estratificado, se corrigieron todos los parámetros para la estratificación del muestreo y las ponderaciones de las muestras. Los errores estándar calculados son robustos en cuanto a la heterocedasticidad y la aglomeración (no- independencia) de las observaciones de diferentes lotes para el mismo hogar.

Para las ecuaciones (1) y (5), transformamos la variable dependiente y las variables explicativas continuas sin censura utilizando logaritmos, a fin de reducir los problemas con la no linealidad y los valores atípicos, mejorando así la robusteza de los resultados de la regresión (Muk-herjee, White y Wuyts 1998). No nos fue posible emplear esta transformación logarítmica para el ingreso per cápita en la ecuación (8), debido a los valores negativos del ingreso neto para algunos hogares36. Para investigar la robusteza de las estimaciones en la ecuación (8) con respecto a las preocupaciones por los valores atípicos en el ingreso per cápita estimado, calculamos el modelo utilizando una regresión de medias (con los errores estándar estimados por “bootstrapping”) además de usar las estimaciones por MCO y por IV, según lo descrito previamente. Calculamos dos especificaciones alternativas de la ecuación (8), con y sin términos de interacción. El modelo con términos de interacción investiga las interacciones entre las variables de los conglomerados de medios de vida y las variables de política más significativas en el modelo sin interacciones, 36 El ingreso familiar es neto de los costos de producción, las transferencias fuera del hogar y las ganancias o pérdidas en ganado y, en consecuencia, puede ser negativo.

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Políticas de desarrollo rural y uso sostenible de la tierra en las zonas de ladera de Honduras  
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