D O C U M E N T O

D E T R A B A J O

Instituto de EconomíaT

ES

IS d

e M

AG

ÍST

ER

I N S T I T U T O D E E C O N O M Í A

w w w . e c o n o m i a . p u c . c l

Descentralizacion Fiscal y Desarrollo Intra-Paıs:Impacto sobre la Sigma Convergence

Nicolas Martorell.

2014

1

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA

TESIS DE GRADO

MAGISTER EN ECONOMIA

Martorell, Nielsen, Nicolás Javier

Diciembre, 2014

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHI LE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA

Descentralización Fiscal y Desarrollo Intra-país: Impacto sobre la sigma

convergence.

Nicolás Javier Martorell Nielsen.

Comisión

José Díaz

Francisco Gallego

Jeanne Lafortune

Rolf Lüders

Cassandra Sweet

Matías Tapia

José Tessada

Gert Wagner

Santiago, diciembre de 2014

PONTIFICIA UNIVERISAD CATOLICA DE CHILEINSTITUTO DE ECONOMIASegundo Semestre 2014

Descentralizacion Fiscal y Desarrollo intra-paıs:Impacto sobre la σ-convergence*

Nicolas Martorell

Resumen

En esta investigacion, postulo que la descentralizacion fiscal de gasto tiene un impacto

negativo en la dispersion de los ingresos per capita de las regiones dentro de un paıs, bajo el

supuesto de que estas tienen autonomıa para decidir e implementar inversiones en bienes

publicos. Presento un marco teorico que senala que los gobiernos centrales no pueden

implementar los optimos en bienes publicos debido a la “lejanıa” con las regiones. Al

descentralizar dichos problemas disminuyen, por lo que se genera una mejora en eficiencia

en bienes publicos, aumentando el producto per capita regional y reduciendo la dispersion

del ingreso per capita, siempre y cuando esta se encuentre por sobre su nivel de estado

estacionario. Los resultados sugieren un efecto negativo del porcentaje del gasto fiscal

ejecutado por gobiernos regionales (SGSE por sus siglas en ingles) sobre la dispersion. Sin

embargo, este podrıa no ocurrir ni unica ni necesariamente por el mecanismo de eficiencia.

Para descartar hipotesis alternativas, se ponen a prueba predicciones del marco teorico que

se derivan de la activacion del mecanismo de eficiencia. Los resultados de dichas pruebas

son satisfactorias, sugiriendo la existencia del mecanismo de eficiencia y proveyendo de

evidencia para descartar la predominancia de un mecanismo de redistribucion.

*Trabajo realizado en el Seminario de Tesis de Magister EH Clio Lab (Conicyt PIA SOC 1102), Institutode Economıa UC. Agradezco los comentarios y correcciones de Rolf Luders, Francisco Gallego y de todos losprofesores de la comision. Los comentarios de Pilar de la Barra, Ignacio Loeser, Claudio Mora y BernarditaPantoja. Por ultimo la valiosa ayuda de Jose Tomas Zemelman en la busqueda de los datos esenciales para estetrabajo, y la de Felipe Valle en la organizacion y construccion de las bases de datos que ocupo en el trabajo.Los errores y omisiones son de mi absoluta responsabilidad. email: njmartor@uc.cl

1

1. Introduccion.

El crecimiento economico es un tema ampliamente abordado y debatido por la literatura

economica. Las diferentes y desiguales experiencias a nivel mundial han motivado la investi-

gacion acerca de los determinantes y la sostenibilidad del crecimiento. Las diferencias en tasas

de crecimiento y niveles de riqueza entre paıses no han cesado a pesar de la globalizacion y el

creciente y constante intercambio comercial que se ha generado a nivel mundial, poniendo en

jaque las predicciones de la teorıa neoclasica del crecimiento economico.

A nivel mundial es posible constatar una reduccion de la dispersion de los ingresos per

capita entre grupos de paıses. Sin embargo, dicha disminucion no es general. En particular,

hay paıses que muestran una reduccion de la dispersion mas rapida y fuerte. Mas aun, una

mirada intra-paıs muestra que este fenomeno se repite: existen paıses en los que la velocidad y

la reduccion de la dispersion de los productos per capita regionales es mas rapida, dejando en

evidencia diferencias sistematicas y abriendo la puerta a preguntas que permitan dar respues-

ta a este fenomeno. Por ejemplo, la desviacion estandar de los PIB per capita a nivel estatal

de Estados Unidos entre los anos 2000 y 2010 promedia 23.69 puntos logarıtmicos, mientras

que para Chile a nivel regional esta ha promediado 43.48.

Esta diferencia no es exclusiva a estos dos paıses. En este trabajo se presentan 48 paıses

donde la dispersion del producto per capita regional presenta fuertes disparidades, encontran-

do mınimos de 12.6 (Japon, 2010) y maximos de 67.4 (Argentina, 2004) puntos logarıtmicos.

Lo anterior nos obliga a plantearnos la pregunta acerca de que es lo que provoca dichas

disparidades, considerando que estas se desarrollan a nivel intra-paıs. En este contexto es

natural pensar en una facil movilidad de factores1, lo que deberıa disminuir rapidamente la

dispersion de los PIB per capita regionales acorde a las predicciones del modelo neoclasico,

lo cual, a la luz de los datos disponibles, no es consistente en todos los paıses. La respuesta

1Este argumento tambien es sostenido por Acemoglu y Dell (2010), para argumentar que el modelo neoclasicono es suficiente para explicar los fenomenos de convergencia, debido a las evidentes diferencias en ingreso entreregiones dentro de un paıs.

2

a esta pregunta es interesante, puesto que las desigualdades regionales pueden convertirse en

diferencias de bienestar a nivel nacional.

Barro y Sala-i-Martin (1995) proponen dos conceptos de convergencia. El primero es β-

convergence, que implica una convergencia condicional en el nivel del ingreso per capita inicial.

Especıficamente, decimos que hay β-convergence si se encuentra una relacion negativa entre

el crecimiento del ingreso per capita y los niveles iniciales de este (Sala-i-Martin 1995). El

segundo hace referencia a la evolucion de la dispersion en los niveles de ingresos per capita

de las economıas: σ-convergence. Ası, decimos que existe σ-convergence cuando la dispersion

del ingreso per capita dentro de un grupo de economıas tiende a disminuir (Barro y Sala-i-

Martin 1992; Young, Higgins y Levy 2008). Ambos conceptos estan relacionados: por un lado,

una caıda en la dispersion de los PIB per capita implica la existencia de una velocidad de

convergencia positiva entre las distintas economıas, es decir, β-convergence. Por otro lado, la

existencia de β-convergence no asegura la existencia de una disminucion en la dispersion del

ingreso regional, puesto que shocks aleatorios que afecten la dispersion del ingreso -pero no la

velocidad de convergencia- pueden aumentar la dispersion del producto per capita regional.

Debido a las diferentes experiencias en lo que respecta a convergencia, es evidente que

el modelo neoclasico -que predice una convergencia absoluta de todas las economıas- no da

abasto en la explicacion de este fenomeno (Acemoglu y Dell (2010)). Ası, en esta investigacion

propongo el grado de descentralizacion estatal como una posible explicacion para

las disparidades antes descritas. En particular, quiero testear si una mayor descentra-

lizacion del gasto fiscal -usando como medida el porcentaje del gasto publico ejecutado por

regiones (SGSE por sus siglas en ingles)- permite una disminucion en la dispersion del ingreso

per capita regional, es decir, si implica la existencia de σ-convergence. La hipotesis detras de

esta idea es que la descentralizacion aumenta la velocidad de convergencia, principalmente a

traves de eficiencia en bienes publicos regionales con externalidades positivas. Esto, suponien-

do tecnologıas de produccion regionales que requieren del uso de bienes publicos en distintas

3

intensidades. Dado que la dispersion del producto per capita disminuye al aumentar la veloci-

dad de convergencia (condicional en que la dispersion inicial del producto per capita este por

sobre de la del nivel de estado estacionario), la descentralizacion estatal disminuirıa la dis-

persion del producto regional per capita. Sin embargo, es posible que la descentralizacion de

gasto no venga “sola”, sino que acompanada de transferencias que el gobierno central redis-

tribuye de las regiones mas ricas a las mas pobres. Ası, un efecto negativo de SGSE sobre la

dispersion no asegura la existencia del mecanismo de eficiencia: podrıa ser pura redistribucion.

Ademas, el mecanismo de eficiencia en bienes publicos implica una mejora en eficiencia

de la TFP regional, lo que hace migrar factores productivos hacia las regiones, aumentando

tambien por esta vıa el producto. La descentralizacion tambien podrıa mejorar las institu-

ciones locales, incentivando la innovacion, lo que tambien aumenta el producto regional. De

esta forma, el mecanismo de eficiencia activa mecanismos secundarios y complementarios que

amplıan el efecto de la descentralizacion sobre la convergencia. Por ultimo, la descentrali-

zacion, al “acercar” el gobierno a las regiones y al disminuir los Political Agency Problems,

pueden abaratar la inversion en poder de facto, haciendo a los gobiernos regionales mas vul-

nerables a la captura por parte de una elite. Esto es probable que ocurra en paıses con

instituciones extractivas (“malas”). Debido a que dichas instituciones disminuyen el creci-

miento economico y aumentan la desigualdad, la descentralizacion en ese contexto no genera

convergencia: al contrario, podrıa aumentar la desviacion estandar de los ingresos per capita

regionales.

Para identificar el efecto, estimare un panel dinamico por mınimos cuadrados en dos eta-

pas (en adelante MC2E) con efectos fijos tiempo y paıs. Con este metodo puedo controlar

por variables no observables fijas en el tiempo para cada paıs, y por shocks temporales no

observables comunes a todos los paıses. Ademas, ocupo instrumentos para la identificacion

del efecto de SGSE sobre σ-convergence. Las razones que justifican el uso de variables ins-

trumentales son las siguientes: primero, el grado de descentralizacion de gasto no es lo unico

4

que varıa entre cada paıs. Si bien es cierto que los efectos fijos controlan por diferencias sis-

tematicas -y fijas en el tiempo- de los paıses, aun es posible que existan otras variables que

afecten la descentralizacion, ası como tambien potencial endogeneidad entre la dispersion y

la descentralizacion. El no considerar esto nos lleva a la estimacion de coeficientes sesgados.

Por ultimo, la medida de descentralizacion de gasto que ocupo en este trabajo (SGSE ) no

asegura que todo el gasto descentralizado sea decidido por las regiones. De esta manera, es

muy probable que el grado de autonomıa este medido con error, lo que puede causar sesgo de

atenuacion. Como instrumentos propongo el uso de rezagos de la variable explicativa SGSE.

Dichos instrumentos seran validos en la medida que la condicion de relevancia y de exclusion

se cumplan, es decir que Cov(Xi,t, Zi,t) 6= 0 y que Cov(ui,t, Zi, t) = 0. La primera condicion la

someto a prueba presentando las primeras etapas de las regresiones. La segunda es mas difıcil

de abordar, puesto que puede existir persistencia del gasto pasado en la dispersion de hoy.

Para disminuir dicha posibilidad, controlo por efectos fijos paıs y tiempo; y ocupo rezagos

“lejanos”de SGSE. Si efectivamente existe persistencia del gasto fiscal en el tiempo es muy

probable que sea por caracterısticas propias de cada economıa que son fijas en el tiempo,

como por ejemplo instituciones, cultura, entre otras cosas; o por shocks transitorios. Al in-

cluirlos, estamos aislando gran parte de las variables que podrıan generar persistencia en el

gasto publico, eliminando esta potencial endogeneidad. Por otro lado, al usar rezagos lejanos

es poco probable que estos puedan seguir teniendo efecto sobre la dispersion en t, mas aun si

tenemos los efectos fijos antes descritos. Para apoyar la condicion de exclusion, presento el test

de sobre-identificacion de Sargan y realizo dos ejercicios de robustez: ocupo otras medidas de

descentralizacion (federalismo en subseccion 5.1 y el porcentaje del ingreso impositivo total

recaudado por regiones en sus propias jurisdicciones (SGST ) en subseccion 5.2); y realizo un

ejercicio de falsificacion (subseccion 6.3).

Los resultados bajo este metodo entregan estimadores mas limpios que los que se ob-

tendrıan por MCO y sugieren que la descentralizacion de las decisiones de gasto -al menos

medida como SGSE- tienen un efecto negativo sobre la dispersion del ingreso per capita re-

5

gional, produciendo σ-convergence. Ademas, distintas pruebas de robustez sugieren que el

mecanismo de eficiencia existe y que este predominarıa sobre un potencial efecto de redistri-

bucion.

Discusion de la Literatura

La literatura ha documentado la existencia de σ-convergence tanto inter como intra-paıs

(Barro y Sala-i-Martin (1992), Sala-i-Martin (1990 y 1996); Young, Higgins y Levy (2008);

Gallego y Konow (2011); Konow (2008); Friedman (1992)). Sin embargo -y como se discu-

tio anteriormente- existen fuertes diferencias en la evolucion y los valores de la variabilidad

del producto per capita regional para los distintos paıses.

Esto motiva preguntarse la razon de dichas fuertes -y recurrentes- disparidades. Las ex-

plicaciones mas exploradas y recurrentes en la literatura hacen referencia a las diferencias

en el crecimiento economico y la movilidad de factores (Barro y Sala-i-Martin (1995), Sala-

i-Martin (1990 y 1996)), el grado de adopcion de tecnologıas (Barro y Sala-i-Martin (1995);

otros), las diferentes instituciones locales (Acemoglu y Dell (2010), Acemoglu, Garcia-Jimeno

y Robinson (2014)) y las diferentes instituciones nacionales y polıticas economicas (Gallego y

Konow (2011); Konow (2008)). Si bien son hipotesis interesantes, las explicaciones anteriores

no agotan el entendimiento del fenomeno. Ası, en este trabajo propongo el grado de descen-

tralizacion de gasto fiscal (SGSE ) como una posible explicacion.

La evidencia empırica de descentralizacion estatal presenta resultados disimiles y contra-

dictorios. Por un lado, se han documentado mejoras en calidad/cantidad de bienes publicos

al descentralizar (Fuaguet (2004); Enikolopov y Zhuravskaya (2007); Rondinelli et al (1983);

Duflo et al (2012); Burden y Linden (2012) y Gallego (2010)). Esto muestra que la descen-

tralizacion generarıa un aumento en la velocidad de convergencia (β) y ası, ceteris paribus,

una disminucion de la dispersion del ingreso per capita regional, siempre y cuando el nivel

de dispersion inicial (σ20) este por sobre el nivel de estado estacionario. De este modo, ob-

6

servarıamos σ-convergence a traves de eficiencia en bienes publicos, es decir, a traves de la

hipotesis principal de la presente investigacion, condicional al nivel inicial de dispersion del

ingreso per capita regional.

Ademas, se ha propuesto que la descentralizacion tendrıa un impacto en los Political

Agency Problems y en Yardstick Competition2 (Bardhan (2002)). Los primeros se ven dis-

minuidos por descentralizacion, puesto que se reduce la cantidad de principales (las diversas

regiones) a uno (la poblacion regional). Nuevamente, lo que se espera es eficiencia en bienes

publicos y vıa estos un efecto en la dispersion. Por su parte, la Yardstick Competition aumenta

con descentralizacion (competencia entre gobiernos regionales), por lo que podrıa mejorar la

oferta de bienes publicos y/o aumentar la movilidad de factores. Ambos mecanismos aumen-

tan la velocidad de convergencia por lo que, ceteris paribus, tendrıan un impacto negativo en

la dispersion. Por supuesto, las premisas depende de que la dispersion inicial este por sobre

el nivel de estado estacionario. De lo contrario, debiese observarse un aumento y no una dis-

minucion de la dispersion.

Existen trabajos que enfatizan que las migraciones de trabajadores no van a arbitrar

las diferencias regionales (Shleifer et al (2013)). Sin embargo, eso no invalida el mecanismo

propuesto y sigue dejando espacio a que exista convergencia entre regiones, a traves de una

mejora en eficiencia a nivel regional por mejor inversion en bienes publicos. Ademas, esto pue-

de atraer otros factores productivos que tambien ayudan a aumentar la produccion y generar

convergencia. Por ultimo, Blanchard y Shleifer (2001) argumentan que el federalismo con cen-

tralizacion es mas beneficioso, basada en la experiencia de China y Rusia. Dicha comparacion

no es extensible al resto de la experiencias. Por ejemplo, federalismo bastante descentrali-

zados como los que se observan en EEUU, Canada o Alemania no sufren de los problemas

2Political Agency Problems hace referencia a la aplicacion del problema principal-agente a nivel polıtico.En el caso de los gobiernos centralizados, dicho problema serıa aun mas grave por la cantidad de principales(cada region por separado) a los que el agente (gobierno central) debe responder. Yardstick Competition escompetencia entre gobiernos. Bajo el supuesto de que los votantes son racionales y tienen informacion perfecta,los gobiernos regionales disminuirıan sus ındices de corrupcion y podrıan aumentar la calidad de la oferta debienes publicos.

7

descritos por Blanchard et. al (2001). La razon no es que exista un ferreo control central,

sino que existen buenas instituciones que evitan la captura por parte de elites locales. Dichas

instituciones no se encuentran en Rusia, explicando su experiencia. Esto tambien explica la

experiencia China: el fuerte control del gobierno central sobre los gobiernos regionales actua

como un “seguro” frente a la captura. El constante monitoreo que ejerce el gobierno central

chino sobre sus provincias, hacen que sea muy difıcil la captura por parte de elites locales a

pesar de que este sea un paıs con instituciones debiles. Ası, lo que diferencia las experiencias

de descentralizacion no es el grado de control y monitoreo que tiene el gobierno central sobre

sus regiones, sino que la calidad de las instituciones a nivel nacional, que evitan la captura

por parte de elites locales. Debido a la relacion documentada teorica y empıricamente entre

recursos naturales y debilidad institucional (Baragwanath (2013); Isham et al. (2005); Ross

(2001); Tsui (2010)), la proposicion de captura la someto a prueba en este trabajo ocupando

el porcentaje del ingreso nacional total que proviene de recursos naturales .

A mi saber, este es el primer trabajo que relaciona descentralizacion estatal con σ-

convergence. Por ende, es la primera investigacion que trata de identificar el efecto de la

descentralizacion estatal sobre la dispersion del PIB per capita regional, permitiendo contro-

lar por efectos fijos tiempo y paıs, ası como tambien permitir una especificacion dinamica de

este fenomeno.

El trabajo se organiza como sigue: en la seccion que sigue reviso conceptos y medidas de

descentralizacion estatal. En la seccion 3 se motiva un marco teorico y un setup empırico para

la estimacion. En la seccion 4 se presentan y describe los datos, ası como tambien la estrategia

empırica. La seccion 5 muestra los principales resultados, mientras que la seccion 6 muestra

diversos ejercicios de robustez para testear la existencia del mecanismo de eficiencia en bienes

publicos y la validez de la estrategia empırica. Por ultimo, la seccion 7 concluye.

8

2. Descentralizacion Estatal: conceptos y medidas.

Antes de describir y discutir el marco teorico, creo util discutir que se entiende por des-

centralizacion, que tipos de esta existen, y como es que la podemos medir. La subseccion 3.1

se encarga de lo primero, mientras que la 3.2 de lo segundo.

Descentralizacion estatal es un concepto un tanto ambiguo (Treisman (2006)), ya que el

grupo de paıses “descentralizados” no es robusto a cambios en la definicion del concepto.

Ademas, hay ciertas areas en las que un mismo paıs puede ser considerado descentralizado

mientras que en otras no, provocando confusion y en consecuencia una difıcil medicion de este

concepto como un todo. En esta seccion discutire que “tipos” de descentralizacion existen,

cual es la descentralizacion relevante para los efectos de este trabajo y como la voy a medir,

para luego pasar en las secciones siguientes a revisar los potenciales efectos.

2.1. Descentralizacion: distintas aristas.

El concepto de descentralizacion es difıcil de definir. Primero, porque puede tener una

interpretacion tanto dinamica como estatica, y segundo, porque hay que considerar que va-

mos a catalogar a un “sistema” completo: los sistemas estan compuestos por distintas partes

por lo que, dependiendo de como se defina o que partes del sistema estemos considerando, la

etiqueta de “centralizado” puede ir cambiando para el mismo (Treisman (2002)).

La literatura define diversas formas de descentralizacion y distintos ındices para medirla.

Treisman (2002) establece seis concepciones distintas:

i) Descentralizacion Vertical: el numero de subdivisiones gubernamentales que existen en un

paıs. Ası, un paıs que esta subdivido en Estados, Regiones, provincias y municipalidades

es mas descentralizado verticalmente que uno que solo esta subdivido en Regiones.

ii) Descentralizacion de la toma de decisiones: se enfoca en como esta distribuido el poder

para tomar decisiones polıticas entre las subdivisiones de un paıs. Un paıs descentralizado

en la toma de decisiones es uno en el cual los gobiernos subnacionales deciden y ejecutan

9

las polıticas a implementar.

iii) Descentralizacion en nombramientos: se enfoca en la forma en que los distintos puestos

de los gobiernos sub nacionales son nombrados. Con esto, un paıs es descentralizado en

nombramientos si las capas subnacionales de este pueden decidir quien esta a cargo de

que en su jurisdiccion. Desde luego, un paıs en donde un cuerpo superior elige los puestos

de un cuerpo inferior, es mas centralizado.

iv) Descentralizacion electoral: es definida como el porcentaje de cuerpos sub nacionales en

los cuales los cargos ejecutivos son elegidos por elecciones directas. Ası, existe un mayor

de grado de descentralizacion electoral a medida que se permite la eleccion de cargos

de los gobiernos sub-nacionales por voto directo de la ciudadanıa de la jurisdiccion en

cuestion.

v) Descentralizacion fiscal: se enfoca en la forma en que los ingresos por impuestos y gasto

publico es distribuido a nivel de entidades sub-nacionales. La descentralizacion a nivel

de impuestos es mayor en la medida en la que la participacion del ingreso por impuestos

sub-nacional dentro del ingreso por impuestos nacional aumenta, mientras que la descen-

tralizacion a nivel de gasto es mayor a medida que aumenta la participacion del gasto

publico subnacional en el gasto publico total nacional.

vi) Descentralizacion de personal: la forma en la que se distribuyen los recursos administra-

tivos en los distintos cuerpos de gobiernos subnacionales.

De las definiciones propuestas por Treisman (2002), se desprende que el primer concepto

se refiere a los cuerpos subnacionales dentro de cada paıs, mientras que las otras cinco se re-

fieren a como una serie de distintos atributos son distribuidos a lo largo de esas subdivisiones

gubernamentales.

Como se intuye, hay paıses cuya categorıa sera robusta al aplicarles los distintos conceptos

de descentralizacion, mientras que otros no. Por esta razon, la decision de que definicion

10

utilizar puede afectar los resultados que se quieren estimar. En la siguiente subseccion me

enfocare en la definicion a utilizar.

2.2. Midiendo la descentralizacion.

Treisman (2002) discute que es muy difıcil medir descentralizacion de toma de decisio-

nes, dada la naturaleza y las diversas definiciones de descentralizacion. Dado esto, construye

ındices de autoridad debil, residual, y capacidad de los parlamentos subnacionales para vetar

leyes3, y con ellos pretende medir la descentralizacion de la toma de decisiones. Ciertamente,

estos ındices no miden a la perfeccion la descentralizacion de la toma de decisiones, sin em-

bargo, hay alta correlacion entre estos (Treisman (2002)).

La hipotesis central de la investigacion es que la descentralizacion de gasto fiscal produce σ-

convergence. Debido a esto, los ındices de descentralizacion fiscal son los de mayor relevancia.

Ademas, a diferencia de los ındices de descentralizacion polıtica estos no son discretos, por

lo que es plausible usarlos en un panel dinamico. La variabilidad que presentan estos ındices

permiten interpretar diversos “grados” de descentralizacion y como la evolucion de estos

afectan la evolucion de la dispersion de los ingresos per capita. Ademas, su uso en conjunto

con variables de descentralizacion polıtica como los de Treisman (2002), me permiten someter

a prueba hipotesis sobre los mecanismos y los canales a traves de los cuales la descentralizacion

impacta la dispersion del producto per capita regional, ası como tambien realizar pruebas de

robustez. Estas son las razones que motivan el uso conjunto de ındices de descentralizacion

fiscal y polıtico en el presente trabajo.

3. Marco teorico y setup empırico.

La hipotesis central de este trabajo es que la descentralizacion estatal de gasto tiene un

efecto negativo en la dispersion de los productos per capita regionales. Para darle sustento a

la hipotesis, primero es necesario discutir el marco conceptual tradicional sobre el que se han

3Para un detalle de los ındices construidos y utilizados por Treisman, revisar Treisman (2002)

11

derivado las predicciones de convergencia. Luego de esto, se extiende el analisis para incluir la

descentralizacion estatal y plantear mecanismos a traves de los cuales esta tendrıa un efecto

sobre la desviacion estandar del ingreso per capita regional.

Marco Teorico: el modelo neoclasico, bienes publicos y descentralizacion estatal.

Las predicciones de convergencia descansan en el modelo neoclasico de crecimiento economi-

co de economıas cerradas (Ramsey (1928), Solow (1956), Cass (1965) y Koopmans (1965)).

Las economıas regionales pobres (con un stock de capital mas bajo), tienden a crecer mas rapi-

do que las economıas regionales ricas (que tienen stock de capital mas alto), permitiendo que,

al largo plazo, las primeras alcancen la tasa de crecimiento de las segundas. Este fenomeno se

conoce como convergencia.

En el modelo, la fuerza de convergencia esta determinada por la productividad marginal

del capital per capita. En economıas con una productividad marginal alta (economıas pobres),

existen fuertes incentivos a la acumulacion de capital. Esto produce un aumento del producto

por habitante haciendo converger a las economıas al nivel de producto per capita de estado

estacionario.

Para extender el analisis, propongo un modelo que incluye otros factores productivos. En

particular, propongo una tecnologıa que ademas de capital y trabajo necesite de uno o varios

bienes publicos cuya acumulacion produce externalidades positivas4. Debido a la naturaleza

de las externalidades, la provision por parte de privados es menor a la del optimo social. Mas

aun, si la magnitud de las externalidades o el tipo de bienes publicos que se necesitan difiere

entre regiones, este problema se agrava y no existe una solucion de mercado que determine el

nivel de inversion en estos factores productivos (Musgrave (1939); Samuelson (1954)).

4Por ejemplo, la inversion en infraestructura (caminos, puertos, aeropuertos, etc) beneficia a toda la eco-nomıa. Si esta es de uso publico, la provision privada sera menor que la optima porque no se consideran losbeneficios que se generan a los otros actores en la economıa.

12

Una solucion que permita internalizar las externalidades positivas lleva a un resultado con

provision optima de bienes publicos. Al ser factores productivos, este aumento provoca un

mayor producto per capita, lo que por ende acelera la convergencia. Este analisis es valido

en un contexto donde las tecnologıas de produccion son homogeneas. Sin embargo, a nivel

regional nos podrıamos encontrar con los siguientes problemas relativos a la provision de

bienes publicos5:

1. Todo lo demas constante, la magnitud de las externalidades positivas varıa entre ellas.

2. Todo lo demas constante, la productividad marginal es distinta entre regiones.

3. Todo lo demas constante, el mix optimo de estos difiere region a region.

La solucion conceptual a este problema implica la revelacion de las tecnologıas de produc-

cion agregadas a nivel regional. Un candidato a solucion es encargar la provision de los bienes

a un gobierno central, sin embargo, esta solucion no es optima. La “lejanıa” del gobierno

central con las regiones -por asimetrıas de informacion (Musgrave (1939); Salmuelson (1954)

y Tiebout (1956))6 o political agency problems (Bardhan (2002)), por ejemplo- no permiten

internalizar todas las externalidades, conocer la productividad marginal de los bienes y/o el

mix optimo para alcanzar eficiencia productiva por lo que la inversion sigue siendo sub-optima.

Dados los problemas anteriores, la descentralizacion de gasto a nivel local se propone como

una solucion que podrıa llevar a un resultado mas cercano al optimo social (Tiebout (1956);

Oates (1972))7, bajo el supuesto de que las regiones toman e implementan decisiones de in-

version en bienes publicos. La cercanıa del gobierno regional con la misma region llevan a

disminuir las asimetrıas de informacion o los Political Agency Problems. Esto permite que (i)

5Musgrave (1939) y Samuelson (1954) abordan el problema de los bienes publicos desde el punto de vista delconsumidor. Para ellos, el problema es la falta de un mecanismo que permita registrar las preferencias de losconsumidores por los bienes publicos para (1) poder proveer la cantidad optima y (2) poder cobrarles un precioacorde a ellas. Este analisis es analogo a un contexto de produccion, solo que en vez de consumidores tenemosregiones y en vez de preferencias tenemos tecnologıas de produccion. Ası, las diferencias en los parametros deestas tecnologıas (analogo a la diferencia en preferencias), producen diferentes cantidades y mixes de bienespublicos necesarios para alcanzar la produccion optima.

6Para estos el analisis es a nivel de consumidor. El problema es analogo al de tecnologıas de produccion.7Nuevamente, ellos hacen el analisis para consumidores con distintas preferencias.

13

una autoridad regional internalice las externalidades positivas de la provision de bienes publi-

cos especıficas a la region, (ii) se considere la productividad marginal de los bienes publicos

a nivel regional y (iii) se tome en cuenta el mix optimo de bienes publicos necesarios para la

produccion. Lo anterior desemboca en una provision y acumulacion de bienes publicos mas

cercana al optimo, lo que lleva a una mejora en eficiencia productiva.

Un gobierno central proveera la cantidad y el mix optimo de bienes de la region mas

cercana o de la region con mayor poder de negociacion (Political Agency Problems). Esto

produce ineficiencia productiva si se cumple al menos uno de los tres problemas mencionados

anteriormente. Como se adelanto, y bajo el supuesto de autonomıa de las regiones en decision

e implementacion de inversiones en bienes publicos, descentralizar el gasto disminuye estos

problemas por lo que la provision de los bienes es mas cercana al optimo, permitiendo que las

economıas regionales aumenten su producto per capita, desencadenando la convergencia. Es-

to debiese ser particularmente beneficioso para las regiones “rezagadas” de los paıses, puesto

que su nivel de inversion en bienes publicos es bajo y por ende la productividad marginal de

estos es alta. Ahora bien, dicha descentralizacion puede no venir “sola” sino que acompanada

de transferencias desde el gobierno central, de manera que las regiones tengan mas recursos

para gastar. Especıficamente, puede que al descentralizar el gasto exista una redistribucion

de recursos desde las regiones mas ricas hacia las mas pobres. Con esto, la redistribucion de

recursos se levanta como hipotesis alternativa al mecanismo de eficiencia en bienes publicos:

la descentralizacion de gasto -en el extremo- puede ser pura redistribucion desde regiones

ricas hacia regiones pobres, lo que hace que estas ultimas eleven su ingreso per capita -y por

su puesto las otras lo disminuyan- produciendo convergencia. Esta hipotesis alternativa es

mi mayor preocupacion, puesto que de cumplirse anula gran parte -por no decir todo- del

mecanismo de eficiencia propuesto.

Para distinguir ambas hipotesis es util apoyarse en una segunda implicancia que se des-

prende de la hipotesis que he planteado. Debido a que la convergencia opera vıa un mecanismo

14

de eficiencia en bienes publicos, la descentralizacion estatal ademas produce crecimiento del

producto per capita nacional, ya que este ultimo es un promedio ponderado de los ingresos

per capita regionales. Si el mecanismo de convergencia es redistribucion pura, no se deberıa

observar dicho efecto puesto que el ingreso per capita de las regiones pobres solo aumenta

por transferencias, mientras que el de las regiones ricas cae por lo mismo. Ademas, debido

a una mejora en eficiencia a nivel regional, se espera que exista una mejora en eficiencia a

nivel nacional. De esta forma, un aumento en la TFP provocado por la descentralizacion es

evidencia a favor de la hipotesis de eficiencia. Esto motiva parte de las pruebas de robustez

que se llevan acabo en la seccion 6.

La hipotesis y el mecanismo de eficiencia propuesto descansan en el supuesto de que las

regiones pueden tomar e implementar decisiones de inversion en bienes publicos. Este supuesto

es necesario para que exista dicho mecanismo, debido a que se propone que el gobierno cen-

tral por su “lejanıa” no puede elegir el nivel de inversion optimo en bienes publicos mientras

que el gobierno regional maneja mayor y mejor informacion, por lo que implementa niveles

de inversion mas cercanas al optimo. Si el gobierno regional no puede decidir, la descentra-

lizacion de gasto se transforma en un mero traspaso de ejecucion de este desde el gobierno

central al regional, cuyas partidas fueron decididas a nivel central. Claramente, esto no activa

el mecanismo propuesto.

Sin embargo, existen regımenes polıticos que otorgan un mayor nivel de autonomıa a sus

gobiernos subnacionales. En particular, el federalismo le otorga a cada gobierno subnacional

perteneciente, competencias exclusivas entre las que se encuentran diversas decisiones de gas-

to (Treisman (2002)). Bajo la hipotesis del trabajo, mayor autonomıa subnacional (i.e mayor

autonomıa en las decisiones de inversion) implica mayor eficiencia en gasto, por lo que des-

centralizar el gasto en este contexto debe activar con certeza el mecanismo de eficiencia. Aun

mas, si los paıses federales efectivamente tienen mayor autonomıa, el efecto positivo de la

descentralizacion en σ-convergence deberıa ser aun mayor.

15

A modo de resumen, presento las siguientes predicciones derivadas del modelo conceptual

expuesto:

i) La descentralizacion permite un mejor match entre oferta y demanda de bie-

nes publicos necesarios para la produccion regional. Ya sea debido a la “cercanıa”

o por la reduccion de los Political Agency Problems.

ii) Lo anterior genera un aumento en el producto per capita regional que permite a las

economıas regionales rezagadas alcanzar a las mas ricas, produciendo ası la conver-

gencia.

iii) Debido a que el producto per capita nacional es un promedio ponderado de los regionales,

un aumento en el producto regional desemboca en un aumento del producto per

capita nacional.

iv) Debido a una mejora en eficiencia en las regiones, se espera un aumento en la TFP a

nivel nacional.

Estas predicciones permiten establecer hipotesis “complementarias” a la de eficiencia. Al

mejorar la calidad de los bienes publicos a nivel regional (Fuaguet (2004); Enikolopov y Zhu-

ravskaya (2007); Rondinelli et al (1983); Duflo et al (2012); Burden y Linden (2012) y Gallego

(2010)), la descentralizacion podrıa ademas hacer caer los costos de migracion inter-regional8,

generando movilidad del trabajo y ası un aumento en la velocidad de convergencia (Barro y

Sala-i-Martin (1995); Konow (2008)). Dado que la productividad marginal tanto de capital

como de trabajo dependen de la cantidad del(los) bien(es) publico(s) en la economıa regional9,

un aumento de estos aumenta la productividad marginal de los otros dos factores incentivando

la migracion de capital y trabajo a la region. Ademas, la mejora en instituciones locales que

protegen los derechos de propiedad locales y la toma de decisiones eficiente generada por la

8En general, los paıses centralizados tienden a acumular una gran cantidad de bienes publicos en pocaszonas urbanas, lo que genera una concentracion de poblacion. Ası, gran cantidad de poblacion migra a estaszonas urbanas, motivada por la calidad de los bienes publicos presentes en ella.

9Por ejemplo, en una tecnologıa de produccion Cobb-Douglas, un aumento en g produce un aumento en lasproductividades marginales de capital y trabajo.

16

descentralizacion (Acemoglu y Dell (2010)), tambien incentivan la acumulacion y la migra-

cion de capital a regiones, ademas de la adopcion de tecnologıas mas productivas, generando

tambien un aumento en la velocidad de convergencia.

Estos mecanismos no son alternativos como en el caso de la redistribucion, sino que secun-

darios y complementarios al mecanismo de eficiencia que he propuesto. La razon es que estos

se activan despues de que el mecanismo de eficiencia se ha activado. Esto hace que separar el

efecto de estos mecanismos no sea importante, como sı lo es en el caso de la redistribucion,

ya que su existencia valida la existencia del mecanismo de eficiencia en bienes publicos. En

el peor de los casos -si es que no es posible proveer de variacion exogena creıble a las me-

didas de descentralizacion- el efecto negativo del mecanismo principal sera sistematicamente

subestimado debido a la correlacion positiva entre la descentralizacion y estos mecanismos

complementarios. En todo caso, el uso de efectos fijos (tiempo y paıs) y de variables instru-

mentales permite encontrar estimadores mas limpios, lo que ayuda en gran medida a aislar

los otros efectos.

Ahora bien, la descentralizacion y la consecuente “cercanıa” con las regiones pueden tener

consecuencias que no he expuesto en el marco teorico. La descentralizacion reubica poder de

jure desde el gobierno central hacia el gobierno regional. Sin embargo, la inversion en poder

de facto por parte de elites locales podrıa permitir la captura del gobierno regional por parte

de estas (Acemoglu y Robinson (2008)). La extension de la franquicia democratica10 hacia

los gobiernos regionales podrıa disminuir los costos de inversion en poder de facto11, gene-

10La literatura de captura de las instituciones postula que, a pesar de extender las franquicias democraticasa la poblacion, las desigualdades podrıan no disminuir, o inclusive aumentar. Acemoglu y Robinson (2008)muestran que aunque la democracia reubique el poder de jure, las elites podrıan invertir en instrumentoscostosos para aumentar su poder de facto y lograrıan “capturar el sistema polıtico”, compensando todos loscambios distributivos que, intuitivamente, debiesen emerger de una ampliacion de la democracia. Sin embargo,si el costo de esas inversiones son muy altas, la elite no las harıa y por lo tanto no habrıa tal captura. Esteanalisis es extensible a la descentralizacion, si consideramos que esta es extender la franquicia desde el gobiernocentral hacia el gobierno regional, siendo equivalente a extender la democracia desde un grupo reducido a unomayor.

11En un sistema centralizado, podemos pensar que invertir en poder de facto para influir en la toma dedecisiones nacional puede ser muy costoso para las elites locales. Por ejemplo, sobornar al gobierno centralpuede ser mas difıcil por parte de una elite local, puesto que esta compitiendo con otras elites que tienen diversos

17

rando dicha captura. Esto puede ser consecuencia directa y no deseada de la disminucion de

los Political Agancy Problems. El gobierno central (Agente) debe responder y satisfacer las

demandas de los gobiernos regionales (Principales), por lo que las elites locales tienen que

competir entre ellas para sobornar al gobierno central, lo cual encarece la captura. Al reducir

el problema a un principal (la region) y a un agente (gobierno regional), el soborno puede

ser mas barato y por ende gatillar la captura regional. Esto es de esperar en paıses con ins-

tituciones extractivas12, debido a su debilidad institucional (Acemoglu y Robinson (2001)).

Existen trabajos tanto teoricos (Tsui (2010)) como empıricos (Baragwanath (2013); Isham et

al. (2005); Ross (2001); Tsui (2010)) que senalan que paıses que dependen altamente de recur-

sos naturales tienen mayor debilidad institucional, o que paıses que con debilidad institucional

tienen problemas para desarrollar otras areas de la economıa, lo que los hace depender fuer-

temente de recursos naturales (Brunnschweiler y Bulte (2009)). De estos trabajos empıricos,

solo tres afrontan el problema de variables omitidas y de endogeneidad formalmente: ya sea

por el uso de variables instrumentales (Isham et al. (2005)), el uso de rezagos en las variables

explicativas (Ross (2001)), o la inclusion de efectos tiempo y paıs que ayudan a resolver el

problema de variables omitidas, al capturar time trends y caracterısticas fijas en el tiempo

de cada paıs (Baragwanath (2013)). Debido a esto y a la alta persistencia que presentan las

instituciones (Acemoglu y Robinson (2001); Acemoglu, Johnson y Robinson (2002)), es de

esperar que paıses que hoy dependen altamente de sus recursos naturales sigan presentando

dichas instituciones, por lo que una medida de estos puede estar relacionada con debilidad

institucional. Debido a que las instituciones extractivas disminuyen el crecimiento de largo

plazo y generan desigualdad, espero que la captura local no disminuya sino que aumente la

dispersion del ingreso per capita regional, aminorando el efecto de la descentralizacion que he

propuesto.

intereses y que claramente trataran de capturar el sistema para sı. Tambien podrıa ser que la institucionalidadcentral sea tan fuerte que la inversion de las elites locales deba ser tan grande que no tiene sentido hacerlas. Alextender la franquicia hacia las regiones podrıa ocurrir que “abaratemos” la inversion de las elites locales enpoder de facto. Por ejemplo, podemos pensar que al delegar las decisiones regionales a las regiones, sobornar algobierno regional sea mas facil, puesto que la elite local ya no estarıa compitiendo con las otras, por lo que nohay intereses contrapuestos. Otra opcion es que sea mas facil sobornar, puesto que tıpicamente los gobiernosregionales son mas chicos que los nacionales, por lo que habrıa “menos gente” que sobornar.

12Acemoglu y Robinson (2001) definen como instituciones extractivas a aquellas que no protegen los derechosde propiedad de la poblacion.

18

Basado en esta discusion teorica, pretendo someter a prueba las siguientes implicancias

empıricas:

i) Las diferencias en la dispersion de los ingresos regionales per capita entre paıses pueden

ser explicadas en parte por el grado de descentralizacion estatal.

ii) En particular, la descentralizacion de gasto tiene un impacto negativo en esta, a traves

de un mecanismo de eficiencia.

iii) Regımenes polıticos que aseguren mayor autonomıa regional (federalismo) gastan de

forma mas eficiente, puesto que tienen mayor libertad de decision de inversion regional.

Ası, la descentralizacion de gasto en paıses federales deberıa tener un impacto mayor en

la convergencia si es que efectivamente existen diferencias de autonomıa en la toma de

decisiones entre este tipo de regimen polıtico y otros.

iv) Bajo la hipotesis principal y el mecanismo de eficiencia en bienes publicos, se espera: (a)

un aumento en la TFP a nivel nacional, (b) un aumento en el ingreso per capita nacional,

y (c) un efecto al menos no-negativo en las regiones mas ricas de cada paıs. Si el efecto

es redistribucion pura, no deberıa haber efectos sobre la TFP y el ingreso per capita

nacional; mientras que deberıa haber un efecto negativo sobre el ingreso per capita de

las regiones mas ricas.

v) Un efecto positivo en la dispersion de una interaccion entre descentralizacion y alguna

medida de recursos naturales, debido a una potencial captura por parte de elites locales

en paıses con instituciones extractivas.

Para finalizar quiero rescatar la importancia del tercer punto, puesto que este puede ayudar

a descartar la predominancia de un mecanismo de redistribucion, la mayor preocupacion que

surge en este trabajo.

Setup empırico.

19

Las predicciones de convergencia absoluta del modelo neoclasico no se cumplen. Por esto,

se proponen dos conceptos de convergencia: β y σ-convergence (Barro y Sala-i-Martin (1992)).

Hablamos de β-convergence cuando existe una relacion negativa entre el crecimiento del in-

greso per capita y los niveles iniciales de este (es decir, condicional al nivel inicial de ingreso

per capita). Lo anterior obliga a encontrar un coeficiente negativo en una relacion lineal entre

la tasa de crecimiento y el nivel inicial del producto, controlando por diferencias sistematicas

entre economıas.

Para evaluar la existencia de β-convergence, Barro y Sala-i-Martin (1995) utilizan una

version log-lineal de la ecuacion de crecimiento del modelo neo-clasico definida por:

ln(yi,tyi,t−1

) = α− (1− e−β)ln(yi,t−1) + ui,t (1)

Donde yi,t es el producto per capita de la region i en el tiempo t. En la ecuacion anterior,

es claro que β-convergence implica β > 0. Valores de β mas grandes implican una llegada mas

rapida a la tasa de crecimiento de estado estacionario, por lo que este parametro se interpreta

como la velocidad de convergencia.

Por otro lado, decimos que hay σ-convergence cuando la dispersion del ingreso per capita

de las economıas va cayendo al pasar el tiempo. Si suponemos que ui,t de la ecuacion (1) tiene

media cero y varianza finita igual a σ2u y que ademas distribuye independiente a traves del

tiempo y entre todas las economıas, entonces la varianza entre economıas de ln(yit), denotada

por σ2t , evoluciona de la siguiente forma:

σ2t = (e−2β)σ2t−1 + σ2u (2)

lo que a su vez implica:

σ2t =σ2u

1− e−2β + (σ20 −σ2u

1− e−2β )e−2βt (3)

20

Esto se acerca monotonicamente al valor de estado estacionario, el cual es:

σ2 =σ2u

1− e−2β (4)

Donde β es la velocidad de convergencia, σ20 es la varianza inicial y σ2u la varianza del error

aleatorio. De estas ecuaciones se puede desprender lo siguiente:

i) β > 0 disminuye la dispersion mientras que σ2u la aumenta. De esta manera, la exis-

tencia de σ-convergence es condicion suficiente para β-convergence, pero β-

convergence es solo necesaria para σ-convergence . Un valor positivo de β no

asegura una caıda en σ2t .

ii) Siempre y cuando σ20 sea mayor que la varianza de estado estacionario, factores que au-

menten β reduciran la dispersion de los productos per capita. En caso contrario,

la dispersion aumentara.

De esta forma, factores y/o polıticas que aumentan β (es decir, que hagan que las eco-

nomıas rezagadas logren un catch up con las otras mas ricas) provocaran una disminucion en

la dispersion del PIB per capita siempre y cuando σ20 este por sobre el nivel de σ2 de estado

estacionario. Este es un resultado importante y crucial para este trabajo, debido a que permite

interpretar los resultados que obtendre en la estimacion. En particular, un efecto negativo de

la descentralizacion de gasto sobre σ podrıa sugerir que la primera tiene un impacto positivo

sobre la velocidad de convergencia y que ademas la segunda se encontraba inicialmente sobre

su nivel de estado estacionario.

En base al marco conceptual que he propuesto, existen otras fuerzas -ademas del aumento

del capital per capita- que producen convergencia de los ingresos per capita: en particular,

la acumulacion de bienes publicos como factores de produccion. En la subseccion anterior

establecı tres potenciales problemas que podrıan hacer que la provision por parte de un go-

bierno central de uno o varios bienes publicos necesarios para la produccion regional no sea

la optima. La descentralizacion a nivel regional de gasto se plantea como una posible solu-

21

cion, al atacar gran parte de los factores que producen dichos problemas. De la misma forma

en la que factores que incentivan la acumulacion de capital per capita aceleran la velocidad

de convergencia en el modelo neoclasico, factores y/o polıticas que aumenten la provision y

acumulacion de los bienes publicos tambien aceleraran la velocidad convergencia en el modelo

conceptual que he presentado. De esta forma, la descentralizacion acelera la velocidad

de convergencia debido a que permite una provision de bienes publicos necesarios para la

produccion regional que es mas cercana al optimo.

Esto, junto con las conclusiones obtenidas a partir de la ecuacion (3), permiten afirmar

que, ceteris paribus, la descentralizacion estatal disminuye la dispersion de los pro-

ductos per capita regionales, siempre y cuando la dispersion inicial de estos se encuentre

por sobre el nivel de estado estacionario. De este modo, espero encontrar una relacion negativa

entre la desviacion estandar del logaritmo natural de los productos per capita regionales y la

descentralizacion.

Sin embargo, el hallazgo empırico de dicha relacion negativa no asegura que esten operan-

do los mecanismos que he propuesto hasta ahora. La mayor preocupacion que surge es que la

descentralizacion estatal tenga efectos en la dispersion a traves de redistribucion de ingreso

desde regiones mas ricas a las mas pobres, punto que discutı en el marco conceptual.

La descentralizacion puede tener otros efectos sobre la convergencia a traves de los me-

canismos “complementarios” discutidos, pero desenredarlos del mecanismo principal no es

trascendental, ya que son mecanismos secundarios que se derivan de la activacion del meca-

nismo de eficiencia que he propuesto. Sin embargo, es necesario tenerlos en cuenta puesto que

nos permiten fundamentar cotas superiores o inferiores para el efecto de la descentralizacion:

debido a la correlacion positiva entre estos mecanismos y la descentralizacion, un efecto nega-

tivo de esta sobre la dispersion serıa una cota inferior del efecto, es decir, la descentralizacion

podrıa tener un efecto aun mas negativo sobre la dispersion del ingreso per capita regional.

22

4. Datos y Estrategia Empırica.

En esta seccion habra una breve descripcion de los datos y de la especificacion econometri-

ca. Debido a la naturaleza de la evolucion de la dispersion del ingreso per capita regional -

descrita por la ecuacion (2)- mi intencion es estimar un modelo de panel dinamico con efectos

fijos tiempo y paıs. Como se adelanto en la introduccion, omitir los efectos fijos provocaran

que los parametros esten sesgados, y por ende la relacion entre descentralizacion y dispersion

del PIB per capita regional sera muy difıcil de interpretar. En caso de existir dinamicas im-

portantes en la dispersion (que son claras segun la revision del setup empırico), no especificar

el modelo de dicha forma podrıa llevarme a encontrar correlaciones espurias13.

Datos

Para estudiar el efecto de la descentralizacion sobre el desarrollo economico intra-paıs ocu-

po un panel de datos no balanceado con 48 paıses, con observaciones que van desde el ano

2000 hasta el 2010. Estos datos los recolecte de distintas fuentes14. Lamentablemente, no hay

observaciones de todas las variables para todos los paıses. Ası, hay paıses con los que no se

cuenta informacion de ındices de descentralizacion polıtica, fiscal, o de medidas de ingreso

regional.

Como indicador de desarrollo regional ocupo el logaritmo natural del PIB per capita regio-

nal, y como medida de descentralizacion de gasto fiscal propongo usar el porcentaje del gasto

fiscal total ejecutado por las regiones (en adelante, SGSE por sus siglas en ingles). La primera

variable es usualmente utilizada en la literatura como proxy de desarrollo economico, por lo

que su uso es natural. El supuesto que hago es que las regiones son autonomas en la toma

de decisiones y en la implementacion de inversiones de bienes publicos. El uso de la SGSE

no asegura dicha autonomıa. Sin embargo, si a las regiones se les permite ejecutar gran parte

del gasto, no es ilogico pensar que alguna partida de este fue de decision propia. Ası, SGSE

13Correlacion espuria es una correlacion sin sentido entre dos variables. Es decir, la existencia de correlacionmatematica entre dos variables que no tienen ninguna conexion logica.

14Banco Mundial, Fondo Monetario Internacional, Institutos de estadısticas de diversos paıses, entre otros.

23

estarıa midiendo decisiones autonomas de inversion con error. Por esta razon, se apoyan las

estimaciones con variables de descentralizacion polıtica -una dummy que muestra si el paıs

es federal o no- que senalan evidencia de autonomıa en al menos un area; y se propone el

uso de variables instrumentales para una estimacion mas certera. Debido a los potenciales

problemas de error de medicion y endogeneidad de SGSE, se proponen como instrumentos

rezagos anteriores de estas variables. Dichos instrumentos seran validos en la medida en que

cumplan la condicion de exclusion -es decir, que solo afecten a la variable dependiente a traves

de la variable endogena- y la condicion de relevancia, esto es, que los instrumentos no esten

correlacionados debilmente con la variable endogena.

El panel posee tambien otras medidas de descentralizacion fiscal: Subnational Govern-

ment Share of Tax Revenue (SGST), que mide la descentralizacion a nivel de recaudacion

de impuesto y Vertical Transfers as Share of Subnational Government Revenue (Grants), la

cual mide la transferencia de recursos desde el gobierno central hacia el subnacional, como

porcentaje del ingreso total de los gobiernos subnacionales. Dichas variables seran utiles para

entender si el efecto de SGSE sobre la dispersion del ingreso per capita es debido al mecanis-

mo de eficiencia o por un mecanismo de redistribucion.

Como controles se ocupan el logaritmo natural del PIB per capita nacional (en adelante

log GDP) y el porcentaje de ingreso nacional que proviene de rentas de recursos naturales (en

adelante RRNN), debido a que estos estan relacionados con malas instituciones (Baragwanath

(2013); Isham et al. (2005); Ross (2001); Tsui (2010)). El primer control se agrega porque

el nivel de desarrollo puede estar correlacionado con el grado de descentralizacion de gasto

y la eleccion de regimen polıtico; mientras que el segundo porque la descentralizacion puede

estar correlacionada con la calidad institucional. Luego, se interactua la variable de recursos

naturales desviada por su media con SGSE para testear posible captura.

Estrategia Empırica

24

Usando el marco conceptual y empırico expuesto en la seccion 3, en esta seccion desarrollo

una investigacion empırica de los efectos de la descentralizacion de gasto en σ-convergence.

Las hipotesis a testear son las siguientes:

i) Las diferencias en la dispersion de los ingresos regionales per capita entre paıses pueden

ser explicadas por el grado de descentralizacion estatal. En particular, la descentralizacion

de gasto tiene un impacto negativo en esta, a traves de un mecanismo de eficiencia.

ii) Regımenes polıticos que aseguren mayor autonomıa regional (federalismo) gastan de

forma mas eficiente, puesto que tienen mayor libertad de decision de inversion regional.

Ası, la descentralizacion de gasto en paıses federales debe tener un impacto mayor en

la convergencia si es que efectivamente existen diferencias de autonomıa en la toma de

decisiones entre este tipo de regimen polıtico y otros.

iii) Un efecto positivo en la dispersion de una interaccion entre descentralizacion de gasto

y el porcentaje del producto nacional que proviene de recursos naturales, debido a una

potencial captura por parte de elites locales en paıses con instituciones extractivas.

En esta seccion describo la metodologıa empırica. En la descripcion del marco teorico de

la seccion 2, se mostro que la varianza sigue una evolucion descrita por la ecuacion (2). Ası,

propongo el siguiente modelo econometrico:

σi,t = α+ ρσi,t−1 + δDeci,t +X ′i,tβ + µi + ηt + ui,t (5)

Donde σi,t es la desviacion estandar del logaritmo natural de los PIB per capita regionales,

σi,t−1 es el rezago de la variable anterior incluida en la especificacion, Deci,t una medida de

descentralizacion (SGSE), X ′i,t un vector de controles, µi y ηt representan los efectos fijos

tiempo y paıs y ui,t es el error. Los subındices i y t denotan ano y tiempo respectivamente,

mientras que t− 1 denota el periodo inmediatamente anterior, es decir, el ano anterior al de

las variables en t. La variable de interes es Deci,t y su coeficiente δ se espera que sea negativo,

25

segun la hipotesis planteada en el trabajo.

Para estimar los efectos de la descentralizacion de gasto, estimo las siguientes ecuaciones

a traves de MC2E con efectos fijos tiempo y paıs:

σi,t = α+ ρσi,t−1 + δDeci,t +X ′i,tβ + µi + ηt + ui,t (6)

Deci,t = Z ′iπ +X ′i,tθ + φσi,t−1 + µi + ηt + ei,t (7)

Donde Z es un vector de variables instrumentales para descentralizacion de gasto (rezagos

de SGSE ), que permiten darle algun grado de variacion exogena Deci,t. Z sera un instrumento

valido para Deci,t en la medida que no este correlacionado con ui,t. Esto es, la condicion de

exclusion es que Cov(ui,t, Zi) = 0 para todas las variables en el vector Z. El test de sobre-

identificacion de Sargan es util para testear dicha condicion.

La motivacion de esta estrategia es que me permite: (i) eliminar sesgo por variables omi-

tidas persistentes que pudiesen estar correlacionadas con la decision de cuanto gastan los go-

biernos subnacionales, ası como tambien de shocks temporales comunes que tambien podrıan

afectar momentaneamente dicha decision; y (ii) hacerme cargo de la potencial endogeneidad

y error de medicion de SGSE. Propongo como instrumentos el uso de rezagos de la medida

de descentralizacion, en particular aquellos mayores o iguales a SGSEt−2. Como ademas el

nivel de desarrollo puede estar correlacionado con el grado de descentralizacion de gasto y la

eleccion de regimen polıtico, controlo por el logaritmo natural del PIB per capita nacional;

y como ademas la descentralizacion puede estar correlacionada con la calidad institucional,

controlo por ingreso nacional proveniente de recursos naturales, debido a que estos pueden

estar relacionados con calidad institucional (Baragwanath (2013); Isham et al. (2005); Ross

(2001); Tsui (2010)).

26

Existen varias preocupaciones relacionadas a los supuestos de identificacion, las cuales

abordo en la implementacion empırica de mi estrategia. En principio, asumo que los rezagos

de SGSE estan correlacionados solo con SGSEt condicional en el vector de controles. La

principal preocupacion del uso de rezagos es que estos pueden estar correlacionados con la

variable dependiente a traves de otros factores que no se estan midiendo. En este caso hay

que ser cautos, debido a que el gasto ejecutado por regiones podrıa tener persistencia en el

tiempo lo que harıa que el gasto pasado siga afectando la dispersion de hoy. Para afrontar esto,

propongo dos cosas. La primera es el uso de efectos fijos. Si efectivamente existe persistencia

del gasto fiscal en el tiempo es muy probable que sea por caracterısticas propias de cada eco-

nomıa que son fijas en el tiempo, como por ejemplo instituciones, cultura, entre otras cosas.

Al incluirlos, estamos aislando gran parte de las variables que podrıan generar persistencia

en el gasto publico, eliminando esta potencial endogeneidad. El segundo es el uso de rezagos

en tiempos mayores o iguales a t − 2: al ser rezagos mas lejanos, es poco probable que pue-

dan seguir teniendo efecto sobre la dispersion en t, mas aun si tenemos los efectos fijos antes

descritos. Ademas, proveo del test de sobre-identificacion de Sargan. Como en general este

tiene poco poder, hago los siguientes ejercicios de robustez: (i) utilizo medidas alternativas de

descentralizacion (SGST, federalismo y Grants); y (ii) realizo un ejercicio de falsificacion en

la subseccion 6.3. Los resultados principales del paper, relativos al efecto de SGSE, no se ven

alterados al implementar dichos ejercicios.

En las columnas (1)-(4) del cuadro 1, presento distintas versiones de primera etapa de

la regresion en la que busco ver el efecto de SGSEt en σt controlando solo por efectos fijos

tiempo y paıs (es decir, distintas versiones de la primera etapa de la ecuacion (1) del cuadro

2), considerando distinto numero de rezagos. Las columnas (3), (5) y (6) muestran la primera

etapa para las regresiones (1), (2) y (3) del cuadro 2 respectivamente.

*** Cuadro 1***

Los efectos fijos paıs y tiempo no se presentan en la tabla. Se ve que SGSEt−2 es el unico

significativamente distinto de cero, mientras que los otros rezagos no lo son. Una explicacion

27

plausible es la alta colinealidad que existe entre ellos. Esto puede notarse al ver la significancia

conjunta de los rezagos (los cuales tienen p-values muy bajos) y el Variance Inflation Factor

(en adelante VIF) que exhiben dichos estimadores, los cuales pueden ser encontrados en el

Anexo 115. Presento estas primeras etapas para mostrar que, conjuntamente, dichos instru-

mentos cumplen con la condicion de relevancia, necesaria para una estimacion valida de MC2E.

Otra importante fuente de preocupacion es la consistencia del estimador de ρ bajo este

metodo. En rigor, la inclusion de un rezago de la variable dependiente en la especificacion

del modelo induce un sesgo por variable dependiente rezagada debido a que existe correlacion

perfecta entre dicho rezago y el termino de error ui,t, inclusive cuando N tiende a infinito. Di-

cho sesgo produce una sub-estimacion del parametro de la persistencia en el modelo dinamico

-ademas de sesgar a todos los otros coeficientes- y solo converge a cero a medida que T tiende

infinito (Nickell (1981)). Debido a que la variable de interes de este trabajo es la descentra-

lizacion, es importante tomar esto en cuenta debido a que una mala estimacion de ρ puede

sesgar todos los resultados.

Para lidiar con este problema, se ha propuesto un estimador de Difference GMM de

Arellano y Bond (1991). Sin embargo, hay indicios que sugieren que dicho problema no es re-

levante en este caso. De hecho, las estimaciones de ρ bajo MC2E con efectos fijos paıs revelan

estimadores que no son estadısticamente distintos a los obtenidos por GMM a la Arellano y

Bond (1991). Las razones de la aparente ausencia de sesgo de variable dependiente rezagada

en este caso particular no son claras. Sin embargo, puede que esto se deba a que la forma

funcional de la dispersion esta definida de manera similar al modelo econometrico propuesto

en la ecuacion (5) (recordar la ecuacion (2) del marco empırico) y/o porque para este caso

particular, T = 10 sea lo suficientemente grande para atenuar dicho sesgo.

Dicho esto, prefiero ocupar como metodo MC2E por razones de eficiencia. En el anexo 2

se muestra una comparacion entre GMM Arellano y Bond (1991), OLS y MC2E.

15Los VIF de todas las regresiones pertinentes se encuentran en este anexo.

28

5. Resultados.

En esta seccion entrego los resultado. El resultado principal del trabajo es el del cuadro

2 en la seccion 5.1, es decir, el efecto de SGSE sobre σ-convergence. El proposito de la in-

vestigacion es la correcta estimacion de dicho efecto, por lo que las subsecciones 5.2 y 5.4;

y la seccion 6 son estimaciones para darle robustez al resultado principal. En el Apendice 3

se pueden encontrar las primeras etapas de algunas de las especificaciones presentes en esta

seccion.

Tanto la subseccion 5.2 como la 5.4 tienen por objeto empezar a dar luces de si es que el

mecanismo de descentralizacion es predominantemente redistribucion, o si el mecanismo de

eficiencia puede activarse independiente de la forma de financiamiento.

5.1. Los efectos de la descentralizacion estatal de gasto (SGSE) en σ-

convergence.

En el cuadro 2 se presentan las estimaciones por MC2E. Debido a que en la estimacion de

la primera etapa se ve que los rezagos son conjuntamente relevantes, se eligen la cantidad de

rezagos que minimiza los errores estandar. En el Apendice 1 se detalla la segunda etapa con

distintos instrumentos, para ilustrar que el uso de ellos no afecta significativamente el efecto

de SGSE.

*** Cuadro 2***

Para fines de benchmark, en el Apendice 2 se presentan las mismas estimaciones pero por

OLS con efectos fijos. Se puede observar que la significancia del efecto de SGSE depende

de la inclusion de controles. Por el contrario, la significancia de la estimacion por MC2E no

depende de la inclusion de estos, lo que le da aun mas validez por sobre la de OLS.

Todas las estimaciones muestran un coeficiente δ negativo y significativo como era espera-

do. La estimacion del parametro es robusta a la adicion de los controles. Ademas, el p-value

29

del test de Sargan no permite rechazar la nula de restricciones de sobre-identificacion validas,

dandole apoyo a los instrumentos escogidos.

En el marco teorico expuesto, propuse que la “lejanıa” del gobierno central con las re-

giones no permite internalizar todas las externalidades, conocer la productividad marginal

y/o conocer el mix optimo para alcanzar la eficiencia productiva, todo lo demas constante;

por lo que la inversion por parte del gobierno central es sub-optima. Al descentralizar estos

problemas disminuyen. Ası, y bajo el supuesto que los gobiernos regionales deciden e imple-

mentan inversiones en bienes publicos, los recursos que llegan a regiones son utilizados de

una forma mas eficiente. Esto aumenta la produccion -debido a que las tecnologıas regionales

de produccion ocupan dichos bienes- y, todo lo demas constante, disminuye la dispersion de

los ingresos per capita, siempre y cuando esta este por sobre la de nivel de estado estacionario.

El signo de δ -entonces el efecto de SGSE - podrıa estar sugiriendo la existencia de dicho

mecanismo: al traspasar el gasto desde el gobierno central al regional, cambian las decisiones

de inversion. El cambio en las decisiones permite una ejecucion mas eficiente del gasto, pues-

to que las decisiones tomadas por el gobierno central no son las optimas. De esta forma, la

descentralizacion del gasto tendrıa un efecto negativo en la dispersion, vıa una inversion en

bienes publicos mas cercana a la optima.

Notese que el supuesto necesario para la existencia del mecanismo de eficiencia es que

los gobiernos regionales deciden e implementan inversiones en bienes publicos. La medida de

descentralizacion de gasto que ocupo no asegura dicha condicion. En efecto, SGSE es una

medida de ejecucion de gasto por parte de gobiernos regionales y no una medida que indi-

que que porcentaje de gasto que se ejecuta en regiones es decidido por ellas mismas. Ası,

no se distingue que parte del gasto que se ejecuta en regiones es mandatado desde el go-

bierno central y cual fue decidido en la region. Esto me lleva a interpretar SGSE como una

variable que mide el poder de decision regional con error, lo que motiva el uso de variables

30

instrumentales. A traves de dicho metodo es que pretendo hacerme cargo de dicho problema.

En efecto, el coeficiente estimado bajo MC2E es bastante mayor en valor absoluto que el es-

timado bajo OLS, lo que ilustrarıa un sesgo de atenuacion producido por el error de medicion.

Sin embargo, aun pueden quedar ciertas dudas acerca del grado de independencia bajo el

cual las regiones ejecutan el gasto. Los sistemas polıticos federales se caracterizan por otorgar

un alto grado de autonomıa a sus gobiernos regionales en variadas materias (Treisman (2002)),

incluyendo tambien decisiones de inversion en bienes publicos. Dado esto, es de esperar que

con certeza en paıses federales opere en algun grado el mecanismo de eficiencia propuesto. Ası,

descentralizar gasto en este sistema polıtico despeja dudas acerca de si todo el gasto viene

predeterminado desde el gobierno central.

La inclusion de la interaccion de una variable dummy que indica federalismo con SGSE

busca capturar dicho efecto. Por esta razon, espero que dicho efecto sea al menos no-positivo.

*** Cuadro 3***

El cuadro 3 muestra las estimaciones incluyendo esta interaccion. Existe un nivel muy alto

de colinealidad tanto en las variables endogenas como en los mismos instrumentos. Para dis-

minuir los problemas de eficiencia, elijo un set de instrumentos que minimice el error estandar

de los estimadores. La eleccion “arbitraria” de ellos no es problema, debido a que bajo los

supuestos que ocupo en esta estrategia todos los rezagos de las endogenas son instrumentos

validos. De esta forma, la eleccion de uno u otro no impacta la consistencia de los estimadores,

pero sı la eficiencia16.

Los resultados son en lınea con lo esperado. El estimador de SGSE mantiene su signo

y no cambia significativamente, sin embargo -y como era esperable- se pierde eficiencia, lo

que es muestra de la alta colinealidad17 que tienen tanto las variables endogenas como los

16En el cuadro 18, Apendice 3, se ilustra la primera etapa de la regresion (1) del cuadro 3.17VIF de SGSE: 258.34 y VIF de Federal & SGSE: 174.35

31

instrumentos. El estimador de la interaccion Federalismo & SGSE es negativo, pero su signi-

ficancia fluctua entre el 10 % y el 5 %. Nuevamente, esto es debido a la alta colinealidad entre

las variables. Sin ir mas lejos, ambas variables son conjuntamente significativas, lo que tam-

bien es reflejo de dicha colinealidad. Lo anterior parece reforzar la existencia del mecanismo

propuesto. Mas aun, el efecto de la interaccion es mayor en valor absoluto, lo que puede ser

reflejo de la mayor autonomıa de los paıses federales. Bajo la hipotesis propuesta, a mayor

autonomıa regional debiese observarse mayor eficiencia en el gasto, lo que debiese reflejar una

disminucion mas pronunciada de la dispersion. El cuadro 3 revela que el efecto de SGSE es

casi 5 veces mas fuerte en los paıses que son federales, lo que evidencia dicho efecto de mayor

autonomıa sobre dispersion del producto per capita regional.

Los efectos de SGSE son de significancia economica moderada. Considerese la mediana

de SGSE, que es 25 %. Por ejemplo, en el panel, Chile tiene un promedio de 11,83 % de

SGSE, y una desviacion estandar del ingreso per capita regional promedio de 43 puntos

logarıtmicos. Si un shock exogeno hiciera subir a Chile a la mediana del SGSE, el efecto sobre

su desviacion estandar en promedio serıa de -0.00161*13.17 = -2.1. Entonces, 43 - 2.1 = 40.9,

lo que representa una baja del 4,88 % de su dispersion, todo lo demas constante. Sin embargo,

los efectos de largo plazo son mas altos, ya que estos estan ponderados por:

1

(1− ρ)(8)

Tomemos como valor de ρ 0.5, que esta en torno a las estimaciones de esta seccion. El

efecto de largo plazo seria: 1/0.5 = 2, 2*(-2.1) = -4.2. Entonces, el efecto de largo plazo de

llegar a la mediana en el caso de Chile es una reduccion de 9.76 % (la desviacion final promedio

queda en 38.8), lo cual no es en menor, todo lo demas constante.

Ahora bien, los efectos de la federalizacion y descentralizacion de gasto son economica-

mente muy relevantes. Consideremos el hipotetico caso en que un shock exogeno hiciera que

Chile se federalizara. En dicho caso, el efecto de SGSE en total es de al menos -0.742 (4.5

32

veces mas que sin federalizar). Ası, el efecto de llegar a la mediana en el corto plazo es de

-0.742*13.17 = -9.8, bajando la dispersion a 33.2 puntos logarıtmicos, lo que significa una baja

de la dispersion promedio de un 22.73 %. Los efectos de largo plazo, serıan -9.8*2 = -19.6. Esto

implica una baja promedio de hasta un 45.6 % de la dispersion (23.4 puntos logarıtmicos).

De hecho, el efecto de largo plazo le permitirıa a Chile cerrar la brecha con los otros paıses

de forma considerable, acercandose a la mediana de la dispersion de los ingresos per capita

regionales, que es de 23.4 puntos logarıtmicos.

Debido al uso de variables instrumentales y efectos fijos tiempo y paıs, los efectos en-

contrados en esta seccion son mas limpios que los que se econtrarıan bajo MCO, y sugieren

que la descentralizacion de gasto fiscal genera σ-covergence. Sin embargo, hasta este punto

no es claro si el mecanismo principal a traves del cual opera la caıda en la dispersion es una

mejora en eficiencia en bienes publicos -hipotesis principal de la investigacion- o si es que

ocurre predominantemente por un mecanismo de redistribucion. Las subsecciones 5.2 y 5.4;

y la seccion 6 buscan dar luces acerca de cual es el mecanismo principal a traves del cual se

produce σ-convergence.

5.2. Los efectos de la descentralizacion estatal de recoleccion de impuestos

(SGST) en σ-convergence.

En la subseccion anterior se mostro un efecto negativo de SGSE sobre la dispersion del

ingreso per capita. El argumento que planteo es la existencia de un mecanismo de eficiencia:

al tener mas y mejor informacion, los gobiernos regionales pueden tomar e implementar deci-

siones de inversion en bienes publicos mas eficientes. De esta forma, al descentralizar el gasto,

este se ejecuta mas acorde a las necesidades regionales, generando una mejora en eficiencia en

bienes publicos y por ende una disminucion en la dispersion, siempre y cuando esta este por

sobre la de nivel de estado estacionario.

Sin embargo, el signo de SGSE podrıa estar revelando otro mecanismo. La principal preo-

33

cupacion que tengo es que ese efecto negativo revele un traspaso de recursos desde regiones

mas ricas a regiones mas pobres. Por otro lado, el signo de la interaccion de federalismo

con SGSE podrıa ilustrar una fuerte demanda por redistribucion, en un contexto donde los

gobiernos subnacionales pueden ejercer fuertes presiones para que ello se lleve acabo. Esto

implicarıa un impacto negativo de SGSE y de su interaccion con federalismo en el ingreso per

capita de las regiones ricas, y uno positivo en las regiones pobres. Esta posible explicacion

sera abordada en la seccion 6.

Un ejercicio que se puede realizar para darle mas sustento a la hipotesis que postulo, es ver

los efectos que tendrıa la descentralizacion de recoleccion de impuestos sobre la dispersion del

ingreso per capita regional. Este tipo de descentralizacion implica que las regiones recaudan

los impuestos de sus jurisdicciones. Si ocupamos el mismo supuesto para SGSE (que las regio-

nes pueden decidir cuanto y en que gastar), entonces la descentralizacion de recursos debiese

tener tambien un efecto negativo. Para medirla, ocupo el porcentaje de impuestos recaudado

por regiones como porcentaje de la recaudacion impositiva nacional total (SGST).

En este contexto, que se cumpla el supuesto de autonomıa es mucho mas difıcil puesto que

no es claro si es que una vez hecha la recaudacion, los gobiernos regionales pueden disponer

de esos recursos. Dado esto, no espero un signo determinado para el efecto de este tipo de

descentralizacion. Sin embargo, en un contexto polıtico federal es logico pensar que estos

recursos recaudados pueden estar en algun grado a disposicion del gobierno regional, por lo

que espero que una interaccion de la dummy federal con SGST tenga signo negativo. Este

argumento es similar al expuesto para el efecto de la interaccion de federalismo con SGSE,

salvo que en este caso los recursos provienen de la misma region, por lo que un efecto negativo

no podrıa deberse a una redistribucion de recursos desde regiones mas ricas a mas pobres,

ni tampoco por presiones redistributivas, salvo aquellas que impliquen permitir a cada region

disponer de sus ingresos recaudados.

*** Cuadro 4 ***

34

El cuadro 4 muestra los efectos de las dos medidas de descentralizacion (gasto y recoleccion

de impuestos), junto con sus interacciones con federalismo. En cada una de estas especifica-

ciones, todas las variables -menos la variable dependiente rezagada- han sido instrumentadas

debido a su interaccion con las medidas de descentralizacion que son endogenas. Se adjunta el

p-value del test de Sargan para apoyar el uso de los instrumentos, y se reporta la significancia

conjunta debido a los problemas de colinealidad que existen tanto en la primera como en la

segunda etapa (que eleva de sobremanera los errores estandar). Lo primero a notar es que

SGSE mantiene su signo y significancia estadıstica, ademas de que los valores que toma el

estimador no son significativamente distintos de los encontrados en las otras estimaciones.

La interaccion con federalismo mantiene el signo negativo pero solo es marginalmente signi-

ficativa en la estimacion (2) del cuadro 4. Notese que en la estimacion (3) el efecto en valor

absoluto cae.

El parametro de SGST es pequeno y negativo; pero no es estadısticamente significativo.

Sin embargo, se debe tener en cuenta que la alta colinealidad, presente en la primera y segun-

da etapa, aumenta fuertemente los errores estandar, lo que nos lleva a cometer mayor error

tipo II. El efecto negativo en la dispersion del ingreso per capita va en lınea con el marco

conceptual expuesto, a pesar de que se discutio que a priori no se esperaba un signo determi-

nado para dicha variable. El signo negativo muestra que la descentralizacion de recoleccion de

impuesto de alguna forma activa el mecanismo de eficiencia. Propongo dos lecturas para este

resultado. La primera, es que la descentralizacion de recoleccion de impuestos implique que

los gobiernos subnacionales pueden disponer de una parte de estos recursos para invertirlos a

su antojo. De esta forma, SGST tambien es una proxy para la descentralizacion de la toma de

decisiones, aunque mas debil. La segunda es interpretar SGST como una proxy de capacidad

estatal local (Acemoglu, Garcıa-Jimeno y Robinson (2014)). Los paıses que descentralizan

la recoleccion de impuestos deben dotar de gran capacidad y de buenas instituciones a los

gobiernos regionales para que estos puedan realizar dicha tarea. De esta forma, es posible que

a mayor SGST se este observando una mayor capacidad estatal local, lo que implica mejores

35

instituciones regionales. Esto incentiva las inversiones y migracion de factores a regiones, dis-

minuyendo la dispersion del ingreso per capita regional. Esta segunda lectura no implica la

activacion del mecanismo de eficiencia en bienes publicos, sino que es consecuencia directa de

la fortaleza de las instituciones locales que incentivan la innovacion y la migracion de factores;

produciendo crecimiento regional y por esta vıa convergencia.

Por su lado, el efecto de la interaccion entre SGST y federalismo se esperaba que fuese

negativo. En efecto, dicha prediccion se cumple y su interpretacion es directa de la discusion

que he llevado hasta ahora: los paıses federales otorgan autonomıa a sus gobiernos subna-

cionales en al menos un area. Dado esto, es logico pensar que puedan disponer de parte de

los ingresos que se recauden dentro de cada jurisdiccion. Ası, descentralizar la recaudacion

impositiva en un contexto federal disminuye la dispersion debido a que parte de esos recursos

recaudados quedan en la region y son gastados segun las decisiones que dicha region tome,

activando ası el mecanismo de eficiencia propuesto.

5.3. Descentralizacion estatal y el problema de captura.

La variable SGSE & D.RRNN es una interaccion entre SGSE y la desviacion de RRNN con

respecto a su media. En el marco teorico discutı que al descentralizar los gobiernos locales

estan sujetos a captura de elites locales. Dicha captura podrıa ocurrir en paıses con insti-

tuciones debiles o extractivas. Dado que estas instituciones estan relacionadas con recursos

naturales (Baragwanath (2013); Isham et al. (2005); Ross (2001); Tsui (2010)), la interaccion

de estos con SGSE podrıa testear dicha captura. Debido a la persistencia de las instituciones

(Acemoglu y Robinson (2001); Acemoglu, Johnson y Robinson (2002)), es altamente probable

que en los paıses donde el ingreso nacional depende en gran medida de extraccion de recursos

naturales, esta debilidad institucional persista. Para tratar de encontrar efectos mas limpios

de dicha interaccion en la convergencia, es necesario ocupar variables instrumentales. Al igual

que con SGSE, ocupo los rezagos de la variable como instrumentos.

36

*** Cuadro 5 ***

Se ve que el efecto de la interaccion de recursos naturales con SGSE es positiva, pero

no estadısticamente significativa. Nuevamente, esto puede ser por la alta colinealidad. Tanto

SGSE como SGSE & D.RRNN son conjuntamente significativas al 1 %. Esto puede revelar el

mecanismo que se propuso en el marco teorico. Paıses con mayor debilidad institucional -cuyo

ingreso depende mayormente de recursos naturales- aumentan la dispersion al descentralizar.

Esto es esperable, puesto que en paıses con instituciones debiles la desigualdad es mayor. En

promedio, el 3.26 % del ingreso de los paıses proviene de recursos naturales. Para paıses en los

que el porcentaje de participacion de los recursos naturales es mayor, el impacto negativo de la

descentralizacion en la dispersion es menor. Mas aun, para paıses cuyo porcentaje de ingreso

proveniente de recursos naturales esta 86 puntos porcentuales por sobre el promedio, el efecto

negativo de la descentralizacion se cancela, por lo que para esos paıses aumentar la descentra-

lizacion aumenta y no disminuye la dispersion. Bajo la logica en la que propongo que RRNN

tiene una fuerte relacion con instituciones debiles, entonces paıses cuyo ingreso por recursos

naturales supera el 89 % del ingreso total, son paıses con la debilidad institucional suficiente

como para que los efectos positivos de la descentralizacion se vean cancelados, empezando a

haber efectos negativos. Hay que notar que el efecto no es estadısticamente significativo. Esto

puede ser o bien por la presencia de colinelidad, o porque RRNN no esta muy relacionado con

calidad institucional y por lo tanto no es una buena forma de someter a prueba la existencia

de captura; o bien porque el modelo esta mal especificado.

En particular me preocupan los valores de ρ obtenidos en la estimacion anterior, que son

mas bajos que los obtenidos en las estimaciones anteriores. Esto podrıa insinuar una estima-

cion sesgada hacia abajo del valor de ρ, la cual podrıa estar sesgando todos los coeficientes

encontrados. Esto motiva a hacer un chequeo de robustez, el cual consiste en volver a esti-

mar la ecuacion anterior pero por GMM a la Arellano y Bond (1991). Los resultados de esta

replicacion se ven el cuadro 6.

*** Cuadro 6 ***

37

Notamos que el estimador de ρ ahora es mas grande, aunque la diferencia no es estadıstica-

mente significativa. Sin embargo, el efecto de la captura es mayor y estadısticamente significa-

tivo al 1 %. Esto podrıa ilustrar que en este caso la estimacion por MC2E no logra identificar

bien el efecto de la captura, por un potencial sesgo abajista en ρ o por que los instrumentos

utilizados no son muy buenos. Bajo GMM los efectos de la captura son mucho mas fuertes:

seguimos viendo que a mayor dependencia de recursos naturales -entonces mayor presencia

de malas instituciones- el efecto negativo de la descentralizacion sobre la dispersion se va

atenuando. Sin embargo, ahora vemos que paıses en los que el ingreso por recursos naturales

representa mas del 20.5 % del ingreso total, los efectos negativos de la descentralizacion sobre

la dispersion se cancelan y ahora esta empieza a tener un efecto positivo sobre la dispersion,

es decir, para paıses en los que su ingreso total esta compuesto en mas del 20.5 % por ingre-

sos por recursos naturales, la descentralizacion no produce convergencia, sino que divergencia.

Tomemos nuevamente el caso de Chile. En promedio, el 15,57 % del ingreso de este paıs

provino de recursos naturales para las fechas consideradas en el panel. Ahora, llegar a la

mediana de SGSE tiene el siguiente efecto: -0.154*13.17 + 13.17*(15.57 - 3.26)*0.00891 = -

0.58, por lo que la desviacion estandar cae a 42 puntos logarıtmicos, lo que representa una

disminucion de un 1,36 %, 3,52 puntos porcentuales menos que en el caso sin captura.

El efecto de la captura bajo GMM mucho mayor en comparacion al encontrado en MC2E;

no ası para SGSE, cuyo efecto no es estadısticamente distinto bajo ambos metodos. Con todo,

el problema de la captura existe y aumenta la dispersion de los ingresos per capita regionales

-al menos en la magnitud encontrada bajo MC2E- como era esperado.

38

5.4. Los efectos de las transferencias del gobierno central como porcentaje

del ingreso total regional (Grants) en σ-convergence.

La preocupacion principal que tengo es que el efecto negativo de SGSE se deba mayormen-

te a un mecanismo de redistribucion. La subseccion 5.2 mostro que el mecanismo de eficiencia

se puede activar con el uso de recursos propios, sugiriendo que este es independiente de la

forma de financiamiento. Sin embargo, se puede ir mas alla y tratar de verificar el efecto

directo de la redistribucion sobre σ-convergence.

Para esto, propongo ver el efecto de las transferencias desde el gobierno central hacia

los regionales. La variable Grants mide que porcentaje del ingreso subnacional total son

transferencias desde el gobierno central. Con esto, se puede verificar si un aumento de las

transferencias en los ingresos regionales produce una caıda de la dispersion del producto per

capita regional.

*** Cuadro 7 ***

Los resultados son similares a los que ya he mostrado. El efecto de SGSE sobre la dis-

persion sigue siendo negativo y de una magnitud similar a la de otras estimaciones. Eso sı, el

efecto de la interaccion de SGSE con federalismo cae y pierde significancia, lo que nuevamen-

te puede ser por la colinealidad de las variables endogenas y los instrumentos. Sin embargo,

sigue siendo negativo y su efecto es mas grande que el de SGSE, siendo consistente con la

proposicion de que a mayor autonomıa, mayor eficiencia en el gasto.

Las transferencias desde el gobierno central a los regionales tienen un efecto positivo -

aunque no significativo- en la dispersion. Es decir, si la participacion de las transferencias en

ingreso regional aumenta, no hay efectos negativos sobre la dispersion. Esto es evidencia que

se suma a los resultados con SGST , sugiriendo que el efecto de SGSE no se debe principal-

mente a redistribucion de recursos, sino que al mecanismo de eficiencia propuesto. Por otro

lado, el efecto de la interaccion de Grants con federalismo sı es negativo y estadısticamente

39

significativo. Este resultado tambien se desprende directamente del marco conceptual: a mayor

autonomıa, mayor eficiencia, por lo que los recursos que llegan son gastados de forma eficien-

te. Esto es consistente con los resultados de la seccion 5.2, donde se vio que el efecto de la

interaccion entre SGST y federalismo en la dispersion es negativo, entregando mas evidencia

a favor de la supremacıa del mecanismo de eficiencia (debido a que ese gasto es financiado por

los impuestos recaudados por la misma region y no proviene de transferencias del gobierno

central); y sugiriendo que este se activa independientemente de la forma de financiamiento.

Los resultados encontrados aquı refuerzan dicha aseveracion.

Por otro lado, surge la pregunta ¿La descentralizacion de gasto tiene impacto en las trans-

ferencias? Si el efecto que se ve de SGSE es reflejo de redistribucion de recursos, se deberıa

esperar que mayor descentralizacion de gasto implique que la proporcion del ingreso regional

que proviene de transferencias aumente. Esto se puede ver en el cuadro 8.

*** Cuadro 8 ***

Vemos que aquello no ocurre. No hay una relacion estadısticamente significativa entre

SGSE y Grants. El coeficiente es positivo pero carece de significancia economica: permitir

que los gobiernos regionales ejecuten un 1 % mas del gasto fiscal, hace que las transferencias

ocupen 0.91 puntos bases mas de los ingresos regionales totales. En el extremo, un paıs que

pasa de no descentralizar su gasto en absoluto a descentralizarlo totalmente, hace que la par-

ticipacion de las transferencias dentro el ingreso total regional aumente 90 puntos base, lo

cual es economicamente insignificante.

6. Robustez, mecanismos alternativos y falsificacion.

El objetivo de este trabajo es la correcta identificacion del efecto de SGSE en σ-convergence,

y que esta sea afectada por SGSE a traves del mecanismo de eficiencia propuesto. Por es-

ta razon, es necesario hacer diversas pruebas de robustez, que permitan: (i) asegurar que el

40

parametro identificado tiene el menor sesgo posible; y (ii) descartar mecanismos alternativos

al de eficiencia en bienes publicos.

6.1. Robustez.

Hasta el minuto, he hecho el analisis suponiendo que el estimador de ρ es consistente bajo

MC2E y que no necesita de instrumentos para su correcta identificacion. Para esto me he

apoyado en una comparacion con una estimacion GMM a la Arellano y Bond (1991), que

permita la identificacion de parametros consistentes de variable dependiente rezagada en un

contexto donde T es limitado.

Sin embargo, aun pueden quedar dudas. Una estimacion inconsistente de ρ sesga y hace

inconsistente a todos los otros estimadores. En caso de estar estimando ρ de forma inconsis-

tente, existe la posibilidad de estar identificando correlaciones espurias. Nickell (1981) muestra

que el estimador de ρ bajo OLS esta sesgado hacia arriba mientras que el de OLS por efectos

fijos lo esta hacia abajo. Mi estrategia de identificacion ocupa dichos efectos, por lo que existe

el riesgo de que el parametro este subestimado.

Dado que lo central de este trabajo es encontrar el efecto de SGSE sobre σ-convergence, y

no una estimacion consistente de ρ, se propone como ejercicio de robustez una estimacion de

las especificaciones anteriores imponiendo para ρ valores mayores o iguales a 0.5. Esto, porque

si la condicion de exclusion de los instrumentos ocupados es debil, una estimacion sesgada de

ρ va a sesgar todos los otros coeficientes estimados. En el anexo 3 se puede encontrar una

estimacion del sesgo de ρ que motiva este ejercicio de robustez.

*** Cuadro 9 y 10 ***

Se ve que los resultados se mantienen. En particular, la mayor preocupacion que surgıa

es la de la cuarta especificacion debido a que en su estimacion original tenıa ρ = 0,357, lo

cual podrıa sugerir una subestimacion que podrıa haber sesgado todos los coeficientes estima-

dos. Claramente, esto no es ası ya que todos los estimadores no tienen cambios importantes,

41

ademas de que son estables en sus signos.

Esto permite afirmar que los parametros estimados son robustos a distintos valores de

ρ, por lo que inclusive una mala identificacion de este no es la responsable de los efectos

encontrados, otorgando un mayor peso a la estrategia de identificacion que he propuesto.

6.2. Mecanismos Alternativos.

El principal mecanismo alternativo que me genera mas preocupacion es la redistribucion.

Esto, porque esta explicacion invalida totalmente la hipotesis y los mecanismos que he pro-

puesto. En la seccion 5.2 se mostro que en un contexto federal, permitir a las regiones recaudar

los recursos de sus jurisdicciones tiene un efecto negativo en la dispersion del ingreso regional

per capita. Esto sugiere que el mecanismo existe y que se activa independiente de la forma de

financiamiento. Si bien el efecto anterior no puede estar midiendo redistribucion de regiones

ricas a pobres, quedan dudas acerca de si SGSE puede estar midiendo eso. Para testearlo,

me apoyare en tres predicciones derivadas del marco teorico: (i) el mecanismo propuesto im-

plica eficiencia en bienes publicos, por lo que es de esperar que haya una mejora en las TFP

regionales. Debido a que la TFP nacional es un promedio ponderado de aquellas, se espera

que exista un aumento en la TFP nacional; (ii) el ingreso per capita de las regiones mas ricas

no debiese caer, mientras que el de las mas pobres debiese aumentar; y (iii) dado que aumen-

ta la TFP nacional y debido a que el ingreso per capita nacional es un promedio ponderado

de los ingresos per capita regionales, se espera que el primero aumente con la descentralizacion.

En toda esta subseccion ocupare un panel dinamico estimado por GMM a la Arellano y

Bond (1991), siguiendo un poco el espıritu de Beck, Levine y Loayza (2000)18. Siguiendo de

cerca a dichos autores, la regresion a estimar es la siguiente:

yi,t = α+ δDeci,t +X ′i,tβ + µi + ηt + ui,t (9)

18Beck, Levine y Loayza (2000) utilizan una estrategia similar para identificar los efecto del nivel de desarrollode la intermediacion financiera en el crecimiento del PIB per capita y de la productividad.

42

donde yi,t representa la variable dependiente correspondiente, Deci,t el ındice de descen-

tralizacion a ocupar (SGSE), Xi,t, µi efectos no observados especıficos a cada paıs y ηt efectos

no observados especıficos a cada tiempo. Por ultimo, ui,t es un error aleatorio con media cero

y varianza finita.

Como el metodo a ocupar es Arellano y Bond (1991), tomamos las primeras diferencias,

por lo que la ecuacion a estimar queda:

∆yi,t = δ∆Deci,t + ∆X ′i,tβ + ∆ηt + ∆ui,t (10)

Por ultimo, para lidiar con la endogeneidad, instrumento las variables explicativas por

sus rezagos. Para que esto sea valido, no debe existir autocorrelacion de segundo orden entre

la variable dependiente y el error. Para mostrar eso, en cada regresion proveo el test Are-

llano y Bond para autocorrelacion de segundo orden (AR(2)). Para mostrar la validez de los

instrumentos, incluyo el p-value del test de Sargan.

Productividad Total de Factores y SGSE

La productividad total de factores (TFP por sus siglas en ingles) se mide como el residuo

del producto interno bruto que no puede ser explicado por capital y trabajo. Ası, en este

residuo se encuentran: institucionalidad, capital humano y por cierto los bienes publicos. De

esta manera, si efectivamente el mecanismo que se activa es una mejora en eficiencia en bienes

publicos debe aumentar la TFP nacional. Esto, porque al haber eficiencia en bienes publicos

a nivel regional mejora esa TFP, lo que hace aumentar la TFP nacional porque esta es un

promedio ponderado de las TFPs regionales.

Como se adelanto, la estimacion para testear la prediccion anterior se hara por GMM a la

Arellano y Bond (1991). Se debe incluir el ingreso per capita nacional inicial para controlar

por β-convergence, por lo que los resultados seran condicionales a esta informacion (Beck,

Levine y Loayza (2000))19.

19Beck, Levine y Loza (2000) incluyen conditioning information sets para lograr encontrar evaluar la fuerza

43

*** Cuadro 11 ***

Se ve que los coeficientes tienen el signo esperado. LogGDPt−8 es el que elegı como “in-

greso per capita inicial”. Esto, porque para los anos anteriores se cuentan con muy pocas

observaciones y por que dicho rezago nos permite una correcta especificacion del modelo20.

El signo del rezago es negativo y estadısticamente significativo, lo que es consistente con β-

convergence: este debe ser negativo si es que ha habido crecimiento del ingreso per capita.

Notese ademas que el coeficiente del rezago es estadısticamente igual al encontrado por Beck

et al (2000) (Tabla 3, ecuacion 4, pp 284).

El efecto de SGSE es positivo y estadısticamente significativo. Esto era lo que esperaba

y va en lınea con las predicciones del marco teorico: si la descentralizacion de gasto actua a

traves de un mecanismo de eficiencia en bienes publicos, entonces debe haber una mejora en

eficiencia a nivel nacional (puesto que la TFP a nivel nacional es un promedio ponderado de

las TFPs regionales). Esto se ve reflejado en el signo positivo de SGSE. Notese que tambien

he incluido el indicador de captura. En la seccion 5 discutı que si hay captura, el mecanismo

de eficiencia puede quedar anulado, puesto que las elites se quedan con rentas e inhiben la

activacion del mecanismo. El signo de SGSE & RRNN es negativo y puede estar reflejando en

cierto modo esto. Al descentralizar en un contexto de debilidad institucional, las decisiones de

gasto del gobierno regional no siempre seran invertir en los bienes publicos necesarios, puesto

que las elites exigiran rentas. Ası, habra menos recursos disponibles para invertir en los bienes

publicos, por lo que el mecanismo de eficiencia se ve disminuido.

Efectos sobre ingresos per capita regionales: ricos vs pobres

Nuevamente, utilizo la misma estrategia empırica. En este punto, espero que el efecto

de la descentralizacion en el ingreso per capita regional de la region mas rica sea al menos

de un vınculo independiente entre el desarrollo financiero y las variables de crecimiento que ellos proponen.20En particular, el uso de otros rezagos mas cercanos a t no otorgan una buena especificacion. Los test de

Sargan y AR(2) de Arellano y Bond no son satisfactorios (se rechazan las nulas), y el signo de los rezagos delos ingresos per capita son positivos, en lınea contraria a las predicciones de β-convergence y a los resultadosencontrados por Beck et al. (2000)

44

no-negativo, mientras que en el de la region mas pobre sea positivo. Reitero que incluyo el

ingreso per capita inicial (el octavo rezago para cada region), para controlar por convergencia.

Naturalmente, se esperan que los coeficientes que acompanan a los rezagos sean negativos; y

que ademas el coeficiente del rezago de la region mas pobre sea mas grande en valor absoluto

que el de la mas rica, en debido a las predicciones de β-convergence.

*** Cuadro 12 ***

En general, vemos que los resultados cumplen los signos esperados. Ademas, los resultados

van muy en lınea con modelo conceptual y con lo que discutı en el parrafo anterior. Efectiva-

mente, el octavo rezago del logaritmo natural del ingreso per capita de la region mas pobre

es mas grande en valor absoluto, tal como se desprende de las predicciones de β-convergence.

Tambien se ve que el efecto de SGSE es mas grande en la region pobre que en la region rica,

lo que era esperable. Segun el marco conceptual, los gobiernos centralizados no pueden imple-

mentar las decisiones optimas de bienes publicos para cada region, debido a la “lejanıa”. Sin

embargo, implementan inversiones considerando las necesidades de la region “mas cercana”

o con “mas peso”, la que probablemente es la mas rica. Dado esto, es de esperar que la des-

centralizacion no tenga mayores efectos puesto que el mecanismo de eficiencia no se activarıa.

En general sı se ve un efecto positivo y significativo (al 10 % en la primera ecuacion y al 5 %

en la segunda) de SGSE, lo que revela dos cosas: (i) el efecto de la redistribucion de recursos

desde esta region a las mas pobres no parece dominante, y (ii) sugiere que el mecanismo de

eficiencia se activa. Esto puede ocurrir porque al descentralizar aun hay espacios para mejoras

en eficiencia, ya que es muy difıcil que una sola region tenga el poder suficiente para obligar

al gobierno central a implementar todas las decisiones que ella decida. Otra razon es que el

crecimiento y la mejora en eficiencia de las otras regiones tenga externalidades positiva en

las regiones mas ricas, generando tambien crecimiento en estas. Sin embargo, dicho efecto

es moderado como se ve en la magnitud de SGSE. Por el contrario, en la region mas pobre

el efecto es casi el doble y la interpretacion es directa de la discusion del marco conceptual

y del parrafo anterior: la descentralizacion puede ser especialmente mas beneficiosa para las

regiones “rezagadas”, es decir, las mas pobres. Al descentralizar, las regiones rezagadas tie-

45

nen la oportunidad de alcanzar a las otras, tomando decisiones e implementando inversiones

en bienes publicos que llevan a mejoras sustantivas en eficiencia. Debido a que son regiones

“rezagadas”, la productividad marginal de los bienes publicos son mayores, lo que hace que se

crezca mas rapido. La diferencia de magnitudes de SGSE en los ingresos per capita de cada

region, sugiere la existencia de lo que he discutido hasta aquı.

Por ultimo, es interesante notar la diferencia en los signos de SGSE & RRNN entre

ambas regiones. No tengo una explicacion clara para dicha particularidad. Sin embargo, creo

poder sugerir algo. La variable SGSE & RRNN esta relacionada con calidad institucional a

nivel paıs. Esto, porque RRNN es el porcentaje del ingreso nacional que proviene de rentas

por recursos naturales, y porque he argumentado que: (i) los recursos naturales pudieron

o pueden afectar la calidad institucional de los paıses (Baragwanath (2013); Isham et al.

(2005); Ross (2001); Tsui (2010)), y (ii) las instituciones son persistentes en el tiempo, por

lo que es muy probable que paıses que hoy sigan dependiendo altamente de estos recursos

arrastren de hace anos y persistan hasta hoy con dichas instituciones. De esta forma, no es

difıcil pensar que la diferencia se debe a que las malas instituciones permiten que las regiones

ricas -que probablemente sean las mas poderosas y en donde se encuentre la elite- extraigan

rentas desde las pobres, quedandose con ellas. Esta explicacion es consistente con la literatura

de instituciones, que plantea que en ambientes donde no existen instituciones que protejan

el derecho de propiedad (y por ende existen instituciones extractivas o “debiles”) una elite

poderosa extrae rentas de toda la poblacion, disminuyendo la riqueza del resto.

Efectos sobre el ingreso per capita nacional

Los dos casos anteriores buscaban verificar la existencia de predicciones del modelo con-

ceptual expuesto, en caso de que el mecanismo de eficiencia si exista. Esto lo hice con el fin de

tratar de descartar el mecanismo alternativo de redistribucion, es decir, tratar de descartar

que SGSE genera σ-convergence a traves de redistribucion de recursos y no del mecanismo

de eficiencia que he planteado. En esta parte, trato de identificar los efectos de SGSE sobre

el ingreso per capita nacional, para encontrar mas evidencia que ayude a descartar la predo-

46

minancia del mecanismo de redistribucion. Si el mecanismo de eficiencia existe, se espera un

aumento en el ingreso per capita nacional, puesto que este es un promedio ponderado de los

ingresos per capita regionales. Si es redistribucion, el efecto deberıa ser nulo o incluso podrıa

llegar a ser negativo. Vuelvo a estimar por GMM Arellano y Bond (1991), controlando por la

convergencia.

*** Cuadro 13 ***

Los resultados se ven en el cuadro 13. Al igual que para la region mas rica y mas pobre,

SGSE tiene efectos positivos sobre el ingreso per capita nacional. Esto es directo de las predic-

ciones del marco conceptual y de la discusion llevada en esta seccion. El coeficiente del rezago

es negativo, como era esperado. Notese que tanto el efecto de SGSE como el coeficiente del

octavo rezago son valores que estan entre medio de los de los coeficientes encontrados para

la region mas rica y la mas pobre. Esto, a mi juicio, es consistente con la nocion de que el

ingreso per capita nacional es un promedio ponderado de los ingresos per capita regionales.

El efecto de la captura es negativo, pero no estadısticamente significativo. El signo del

coeficiente es esperable si es que SGSE & RRNN esta efectivamente relacionado con captu-

ra: la literatura de instituciones postula que las instituciones extractivas son daninas para el

desarrollo y el crecimiento. Eso es justamente lo que se ve. Al haber instituciones debiles, el

efecto positivo de SGSE sobre el crecimiento economico se ve disminuido, lo cual era esperable.

Con todo, la evidencia y las estimaciones presentadas en esta subseccion sugieren que

se cumplen las predicciones del modelo teorico derivadas de la activacion del mecanismo de

eficiencia. Esto, junto con la evidencia encontrada en los resultados principales (seccion 5),

sugieren la existencia del mecanismo de eficiencia propuesto y que este serıa el principal canal

a traves del cual la descentralizacion del gasto fiscal produce σ-convergence, descartando como

mecanismo principal la potencial redistribucion de recursos desde regiones mas ricas a mas

pobres.

47

6.3. Ejercicio de Falsificacion.

La hipotesis principal de este trabajo es que la descentralizacion disminuye la dispersion

de los ingresos per capita regionales vıa una mejora en eficiencia en bienes publicos regiona-

les. Al descentralizar el gasto, los gobiernos regionales invierten en bienes publicos de manera

optima debido a la “cercanıa” que tienen con las demandas regionales.

Ası, he planteado que SGSEt debe tener un efecto negativo en σt debido a la hipotesis y

al mecanismo propuesto. Dado esto, un ejercicio de falsificacion natural para darle mas fuerza

a la estrategia empırica, es ver que efectos tiene SGSEt en σt−1. Sin embargo, dicho ejercicio

no es facil. En particular, existen problemas con la condicion de exclusion de los instrumentos.

La estrategia empırica propuesta ocupa como instrumentos de SGSEt rezagos de la misma

variable de un periodo igual o mayor a t− 2. Esto, porque el rezago inmediatamente anterior

(t− 1) podrıa seguir teniendo persistencia sobre σt, violando la condicion de exclusion. Este

es el primer problema que aparece. Debido a que ahora se quiere ver los efectos de SGSEt en

σt−1, SGSEt−2 ya no es un instrumento valido. Por otro lado, todos los rezagos mayores a t−2

tampoco cumplen con dicha condicion, debido a que afectan a σt−1 a traves de SGSEt−1. Por

lo tanto, el ejercicio de falsificacion tiene que ser sobre algun σ anterior a t− 1, de tal forma

que los instrumentos utilizados no puedan afectar por otra vıa a la variable dependiente. En el

anexo 4 se muestra que dichos rezagos no pueden ser ocupados en el ejercicio de falsificacion

y que ademas los resultados principales son similares para variables pasadas.

Dicho esto, propongo ver el efecto de SGSEt en σt−2 y σt−3. Notese que en estos casos

SGSEt−1 es valido porque no tiene como afectar a σt−2. Ası, tenemos como instrumentos

validos SGSEt−1 cuando la dependiente es σt−2; y SGSEt−1 y SGSEt−2 cuando la depen-

diente es σt−3.

*** Cuadro 14 y 15 ***

48

Los resultados que muestran los cuadros 14 y 15 son satisfactorios. En el primer caso el

efecto es pequeno y no es estadısticamente distinto de cero. En el segundo el efecto es mas

grande, pero nuevamente no es distinto de cero. Ademas, notese que el p-value del test de

Sargan no permite rechazar la nula, apoyando la validez de los instrumentos.

Este ejercicio permite darle mayor fuerza a la estrategia empırica. En particular, haber

encontrado coeficientes estadısticamente significativos serıa una mala noticia ya que estarıa

encontrando correlaciones que bajo ninguna circunstancia pueden ser causales, por lo que no

serıa cierto afirmar que los estimadores que he encontrado hasta ahora son mas limpios que los

que se encuentran con MCO. Es imposible que exista causalidad entre el gasto de manana y la

convergencia de anos anteriores, puesto que el mecanismo propuesto en el marco conceptual

no se activa: la inversion en bienes publicos solo puede afectar una vez que se ha llevado a

cabo. Debido a esto, σt−2 y σt−3 solo se pueden ver afectadas por los gastos llevados en sus

periodos, como lo he establecido en la especificacion econometrica. Estos resultados tambien

ayudan a disminuir las preocupaciones acerca de uno de los problemas mas graves que se deri-

van de la mala especificacion de un panel dinamico: la identificacion de correlaciones espurias.

Haber encontrado una correlacion estadısticamente significativa en estos casos revelarıa jus-

tamente que el panel identifica dicho tipo de correlaciones, levantando serias dudas acerca

de la validez de la estrategia planteada. Con todo, los resultados encontrados permiten tener

evidencia para afirmar que la estrategia de identificacion tiene sentido y que, si bien puede

que no identifique efectos causales, elimina gran parte del sesgo proveniente por efectos fijos,

encontrando estimadores mas limpios que los que se encuentran al estimar todo por MCO.

En esta seccion trate de mostrar por diversos caminos que el mecanismo de eficiencia

propuesto en bienes publicos existe y que este se activa con la descentralizacion del gasto;

ademas de mostrar que la estrategia empırica utilizada -con todas las falencias que puede

tener el uso de rezagos de las variables endogenas como instrumentos- es valida y no se

encuentra identificando correlaciones espurias. La suma de todos los resultados encontrados

49

en esta seccion, sugieren fuertemente que tanto la hipotesis como los mecanismos que he

propuesto en este trabajo sı existen y tienen efecto sobre σ-convergence.

7. Conclusion.

En este trabajo trate de encontrar los efectos de la descentralizacion estatal de gasto sobre

el desarrollo intra-paıs. Como medida de desarrollo se ocupo la dispersion de los ingresos per

capita regionales -aproximados por el PIB per capita regional- y como de descentralizacion de

gasto SGSE. Esto se complementa con un ındice de descentralizacion polıtica, en particular

una dummy que indica si un paıs es federal o no.

El mecanismo planteado es que la descentralizacion de gasto lleva a la implementacion de

inversiones en bienes publicos mas cercanas al optimo, bajo el supuesto de que los gobiernos

regionales tienen autonomıa para decidir e implementar dichas decisiones. Esto genera una

mejora en eficiencia y aumenta el producto per capita a nivel regional, produciendo conver-

gencia siempre y cuando el nivel inicial de la dispersion del ingreso per capita regional se haya

encontrado por sobre su nivel de estado estacionario. Para verificar esto, use MC2E efectos

fijos tiempo y paıs, instrumentando por rezagos de las variables explicativas. Para mostrar

la validez de los instrumentos y de la estrategia empırica, me apoye en el test de Sargan y

realice un ejercicio de falsificacion con resultados satisfactorios.

El mecanismo propuesto implica: (i) Mejora en TFP a nivel nacional, puesto que esta

es un promedio ponderado de las regionales; (ii) aumento en el PIB per capita nacional, ya

que tambien es un promedio ponderado de los regionales. Estas predicciones se testearon si-

guiendo a Beck et al (2000), mostrando resultados que sugieren que dichas predicciones se

cumplen. Ademas, si el mecanismo de eficiencia existe y es mas fuerte que un potencial me-

canismo de redistribucion, el PIB per capita de las regiones mas ricas no debe caer, mientras

que el de las regiones mas pobres debe aumentar. Los resultados encontrados sugieren que

lo anterior no ocurre. Junto con esto, estime el efecto de SGSE sobre las transferencias del

50

gobierno central a los regionales, encontrando efectos nulos. Todos estos resultados sugieren

que el potencial mecanismo de redistribucion tiene efectos acotados, dandole mas fuerza al

mecanismo de eficiencia que planteo. Ademas, se ve que el mecanismo de eficiencia se activa

independientemente de la forma de financiamiento. Esto se desprende de los efectos negativos

sobre la dispersion que mostraron las interacciones de la dummy que indica federalismo con

la descentralizacion de recaudacion de impuestos y con la medida de transferencias.

Los resultados encontrados, junto con los ejercicios de robustez y de falsificacion, sugieren

que hay un impacto negativo y significativo de SGSE en la dispersion del ingreso regional per

capita. Sin embargo, sigue existiendo la posibilidad de que estos estimadores no revelen una

relacion causal y por lo tanto pueden estar sujetos a sesgo. Si la correlacion entre SGSE y las

otras variables que afectan la dispersion del ingreso per capita regional es positiva, entonces el

estimador estara sesgado hacia arriba y se esta sub estimando el efecto negativo de SGSE sobre

la dispersion del ingreso. Si la correlacion va en el otro sentido, entonces se esta sobrestimando

el efecto negativo sobre la dispersion. Sin embargo, debido a la existencia de los mecanismos

secundarios y complementarios que se derivan del marco conceptual, la correlacion entre estos

y SGSE es positiva, por lo que propongo que los efectos negativos encontrados son cotas

inferiores, proponiendo que el efecto negativo real es aun mayor. Entonces, queda propuesto

para para futuras investigaciones buscar una fuente de variacion exogena creıble, de modo

que permita identificar efectos causales de la descentralizacion de gasto en la dispersion del

ingreso per capita regional.

51

Referencias

Acemoglu, Daron, Simon Johnson, and James A. Robinson (2002). “Reversal of fortune:

Geography and institutions in the making of the modern world income distribution.” Quar-

terly journal of economics: 1231-1294.

Acemoglu, Daron, Simon Johnson, y James A. Robinson (2005). “Institutions as a funda-

mental cause of long-run growth.” Handbook of economic growth 1 : 385-472.

Acemoglu, Daron y Robinson, James A. (2008). “Persistence of Power, Elites and Insti-

tutions”. American Economic Review.

Acemoglu, D., Dell, M (2010). “Productivity differences Between and Within Countries.”

American Economic Journal: Macroeconomics: 2:1, 169-188.

Acemoglu, D., Garcıa-Jimeno, C., y Robinson, A (2014). “State Capacity and Economic

Development: A Network Approach.” Forthcoming.

Arellano, Manuel, and Stephen Bond (1991). “Some tests of specification for panel data:

Monte Carlo evidence and an application to employment equations.” The review of economic

studies 58.2: 277-297.

Baragwanath, Kathryn (2013). “Checks and Balances in Weakly Institutionalized Coun-

tries: Effects of Natural Resources”. EH CLIO LAB, IE PUC.

Bardhan, Pranab (2002). “Decentralization of governance and development.”Journal of

Economic perspectives: 185-205.

Barro, Robert J., y Xavier X. Sala-i-Martin (1991). “Convergence across states and re-

52

gions.” BPEA: 1:1991, 107-158.

Barro, Robert J., y Xavier X. Sala-i-Martin (1992). “Convergence.” Journal of Political

Economy : 100, 223-51.

Barro, Robert J., y Xavier X. Sala-i-Martin (1995). Economic Growth. Cambridge, MA:

MIT Press.

Levine, Ross, Norman Loayza, and Thorsten Beck (2002). “Financial intermediation and

growth: Causality and causes.” Journal of monetary Economics 46.1: 31-77.

Blanchard, Olivier; and Shleifer, Andrei (2001). “Federalism with and without political

centralization: China versus Russia”. IMF Staff Papers: vol. 48, Special Issue, 171-179.

Brunnschweiler, Christa N., and Erwin H. Bulte (2009). “Natural resources and violent

conflict: resource abundance, dependence, and the onset of civil wars.” Oxford Economic Pa-

pers 61.4: 651-674.

Burden, D. y Linden, L (2012). “The Effect of Village-Based Schools: Evidence from a

Randomized Controlled Trial in Afghanistan”. NBER.

Cass, David (1965). “Optimum growth in an aggregative model of capital accumulation.”

The Review of economic studies: 233-240.

Duflo et al (2012). “School Governance, Teacher Incentives, and Pupil-Teacher Ratios:

Experimental Evidence from Kenyan Primary Schools”. NBER.

Enikolopov, Ruben y Zhuravskaya, Ekaterina (2007). “Decentralization and political ins-

53

titutions,” Journal of Public Economics: vol. 91(11-12), 2261-2290.

Friedman, Milton. (1992). “Do old fallacies ever die?.” Journal of Economic Literature:

30, 2129-32.

Fauguet, Jean-Paul (2004). “Does decentralization increase government responsiveness to

local needs?: Evidence from Bolivia”. Journal of Public Economics: vol. 8(3-4), 867-893.

Gallego, Francisco (2010). “Historical Origins of Schooling: The Role of Democracy and

Political Decentralization”. The Review of Economics and Statistics: Vol. 92, No. 2, Pages

228-243.

Gallego, Francisco y Konow, Valentina (2011). “Regional GDP per Capita Convergence:

The Role of Financial Development and Trade Openness”.

Isham, Jonathan, et al. (2005) “The varieties of resource experience: natural resource ex-

port structures and the political economy of economic growth.” The World Bank Economic

Review 19.2: 141-174.

Jin, H. et al (2005) “Regional decentralization and fiscal incentives: Federalism, Chinese

style,” Journal of Public Economics: vol. 89(9-10), 1719-1742.

Konow, Valentina (2008) “Influencia de las Instituciones y las Polıticas Economicas so-

bre la Variabilidad del Producto Regional en Chile y su Velocidad de Convergencia.”Tesis,

Magıster en Economıa, IE-PUC.

Koopmans, T. C. (1965). “On the Concept of Optimal Economic Growth”. The Economic

Approach to Development Planning. Chicago: Rand McNally, 225?287.

54

Musgrave, Richard Abel (1939). “The voluntary exchange theory of public economy.”

Quarterly Journal of Economics: 213-237.

Nickell, Stephen (1981). “Biases in dynamic models with fixed effects.” Econometrica:

Journal of the Econometric Society : 1417-1426.

Oates, Wallace E (1972). “Fiscal federalism.”

Ramsey, Frank Plumpton (1928). “A mathematical theory of saving.” The economic jour-

nal : 543-559.

Robalino, D.A., O. F. Picazo, y A. Voetberg (2001). “Does Fiscal Decentralization Im-

prove Health Outcome? Evidence from a Cross-Country Analysis”. World Bank Country

Economics Department Series 2565. The World Bank.

Rondinelli, Dennis; Nellis, John y Shabbir Cheema, G (1983). “Decentralization in deve-

loping countries: A Review of Recent Experience”. World Bank Staff Working Papers N. 581.

Ross, Michael L (2001). “Does oil hinder democracy?.” World politics 53.03: 325-361.

Samuelson, Paul A (1954). “The pure theory of public expenditure.” The review of eco-

nomics and statistics: 387-389.

Shleifer, A., Gennaioli, N., Porta, R. y L., Lopez-de-Silanes, F. (2013). “Human capital

and regional development”. Quarterly Journal of Economics 128: 105-164.

Solow, Robert M (1956). “A contribution to the theory of economic growth.” The quar-

terly journal of economics: 65-94.

55

Tiebout, Charles M (1956). “A pure theory of local expenditures.” The journal of political

economy : 416-424.

Triesman, D (2002). “Defining and Measuring Decentralization: A global perspective,”

Unpublished.

Treisman, Daniel (2006). “Fiscal decentralization, governance, and economic performance:

a reconsideration.” Economics & Politics 18.2: 219-235.

Triesman, D. et al (2009). “Political decentralization and corruption: evidence from around

the world,” Journal of Public Economics: vol. 93(1-2), 14-34.

Tsui, Kevin K (2010). “Resource curse, political entry, and deadweight costs.” Economics

& Politics 22.3: 471-497.

Xavier X. Sala-i-Martin (1996). “Convergence.” European Economic Review : 40, 1325-52.

Young, Andrew T., Higgins, Matthew J., y Levy, Daniel (1996). “Sigma convergence ver-

sus beta convergence: evidence from the U.S county-level data.” Journal of Money, Credit

and Banking : 40(5), 1083-93.

Zhang, Z., y Zou, H (1998). “Fiscal decentralization, public spending, and economic growth

in China,” Journal of Public Economics: vol. 67(2), 221-240.

56

Tablas.

Cuadro 1: Primera Etapa para SGSE(1) (2) (3) (4) (5) (6)

VARIABLES SGSE SGSE SGSE SGSE SGSE SGSE

SGSEt−2 0.664*** 0.586*** 0.576*** 0.546*** 0.576*** 0.579***(0.0606) (0.0951) (0.101) (0.102) (0.101) (0.101)

SGSEt−3 -0.00458 0.133 0.145 0.176 0.154 0.132(0.0323) (0.123) (0.129) (0.134) (0.131) (0.132)

SGSEt−4 -0.00728 0.0182 0.0140 0.0188 0.0539(0.0918) (0.123) (0.131) (0.124) (0.126)

SGSEt−5 -0.0252 0.0124 -0.0323 -0.0471(0.0949) (0.130) (0.0968) (0.0972)

SGSEt−6 -0.0407(0.102)

Log GDP per capita PPP -1.802 -2.070(4.557) (4.551)

Rentas totales de recusros naturales (como % del PIB) 0.188(0.142)

σt−1 16.47* 20.61** 24.68** 26.84** 24.74** 22.83**(8.871) (9.802) (10.34) (10.72) (10.36) (10.44)

Constant 24.98*** -0.244 11.18* -1.827 30.19 33.01(7.088) (3.023) (5.786) (3.228) (47.67) (47.47)

Significancia Conjunta (p-value) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000Observations 222 215 206 198 206 206R-squared 0.988 0.988 0.987 0.987 0.987 0.987

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

57

Cuadro 2: MC2E efectos fijos. Variable dependiente:σt. Instrumentada: SGSEt(1) (2) (3)

VARIABLES σ σ σ

Subnational Government Share of Expenditure -0.00161*** -0.00155*** -0.00153***(0.000489) (0.000491) (0.000485)

σt−1 0.548*** 0.547*** 0.527***(0.0598) (0.0596) (0.0594)

Log GDP per capita PPP -0.0166 -0.0192(0.0260) (0.0257)

Rentas totales de recursos naturales (como % del PIB) 0.00173**(0.000814)

Constant 0.178*** 0.356 0.385(0.0231) (0.279) (0.276)

Sargan p-value 0.5286 0.4374 0.3019Stock-Yogo 39.975 36.091 36.337

Instrumentos

SGSEt−2 SGSEt−3 SGSEt−4 SGSEt−5Observations 206 206 206

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

58

Cuadro 3: MC2E efectos fijos. Variable dependiente: σt. Instrumentada: SGSEt yFed&SGSEt

(1) (2) (3)VARIABLES σ σ σ

Subnational Government Share of Expenditure -0.00168*** -0.00164*** -0.00169***(0.000511) (0.000515) (0.000497)

SGSE & Federales -0.00579* -0.00578* -0.00690**(0.00302) (0.00301) (0.00328)

σt−1 0.561*** 0.561*** 0.504***(0.0640) (0.0639) (0.0630)

Log GDP per capita PPP -0.0110 -0.00629(0.0292) (0.0283) )

Rentas totales de recursos naturales (como % del PIB) 0.00428***(0.00129)

Constant 0.408*** 0.526 0.528*(0.119) (0.327) (0.318)

Significancia conjunta (p-value) 0.0002 0.0004 0.0002Sargan p-value 0.6404 0.6454 0.1450

Observations 198 198 198

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

59

Cuadro 4: MC2E efectos fijos. Variable dependiente:σt.(1) (2) (3) (4) (5)

VARIABLES σ σ σ σ σ

Subnational Government Share of Expenditure -0.00150*** -0.00144*** -0.00134** -0.0011** -0.00131**(0.000519) (0.000552) (0.000549) (0.00056) (0.00055)

Subnational Government Share of Tax Revenue -0.000206 -0.000561 -0.000600 -0.000637 -0.00104(0.000546) (0.000904) (0.000917) (0.00091) (0.00093)

SGSE & Federales -0.00565* -0.00188 -0.00656** -0.00618*(0.00300) (0.00231) (0.0028) (0.0034)

SGST & Federales -0.00307 -0.0033 -0.0014(0.00260) (0.0026) (0.0032)

Log GDP per capita PPP -0.023 -0.019(0.0294) (0.0293)

Rentas totales de recursos naturales (como % del PIB) 0.00373**(0.0015)

σt−1 0.518*** 0.527*** 0.528*** 0.523*** 0.45***(0.0705) (0.0814) (0.0832) (0.084) (0.0865)

Constant 0.191*** 0.429*** 0.436*** 0.674* 0.745**(0.0379) (0.124) (0.148) (0.355) (0.363)

Significancia conjunta (p-value) 0.0073 0.001 0.0057 0.0093 0.0032Sargan p-value 0.9294 0.4764 0.4584 0.4044 0.3553

Observations 214 198 198 198 198

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

60

Cuadro 5: MC2E efectos fijos. Variable dependiente:σt.(1) (2) (3)

VARIABLES σ σ σ

Subnational Government Share of Expenditure -0.00196*** -0.00181** -0.00179***(0.000757) (0.000724) (0.000617)

SGSE & D.RRNN 3.54e-05 3.76e-05 2.08e-05(6.41e-05) (6.28e-05) (8.71e-05)

σt−1 0.403*** 0.401*** 0.405***(0.0692) (0.0681) (0.0669)

Log GDP per capita PPP -0.0232 -0.0226(0.0249) (0.0238)

Rentas totales de recursos naturales (como % del PIB) 0.00111(0.00292)

Constant 0.232*** 0.478* 0.466*(0.0255) (0.266) (0.251)

Significancia conjunta (p-value) 0.0003 0.001 0.004Sargan p-value 0.5961 0.324 0.6191

Observations 207 207 207

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

61

Cuadro 6: GMM Arellano y Bond (1991). Variable dependiente: σt.

(1)VARIABLES σ

σt−1 0.444***(0.0572)

Subnational Government Share of Expenditure -0.00154***(0.000475)

SGSE & D.RRNN 8.91e-05***(2.94e-05)

Log GDP per capita PPP 0.00796(0.00719)

Rentas totales de recursos naturales (como % del PIB) -0.000385(0.000978)

Significancia conjunta (p-value) 0.0001Sargan p-value 0.4066Test Arellano-Bond AR(1) (p-value) 0.000Test Arellano-Bond AR(2) (p-value) 0.6614

Observations 210Number of oid2 27

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

62

Cuadro 7: MC2E efectos fijos. Variable dependiente: σt.

(1) (2)VARIABLES σ σ

Subnational Government Share of Expenditure -0.00168*** -0.00172***(0.000499) (0.000529)

Grants 0.000229 0.000207(0.000285) (0.000264)

SGSE & Federales -0.00359(0.00332)

Grants & Federales -0.00702**(0.00305)

σt−1 0.593*** 0.469***(0.0706) (0.0719)

Constant 0.166*** 0.494***(0.0254) (0.137)

Sargan p-value 0.8702 0.6164Signifancia conjunta 0.0027 0.0002

Observations 204 211

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

63

Cuadro 8: MC2E efectos fijos. Variable dependiente: Grants.

(1)VARIABLES Grants

Subnational Government Share of Expenditure 0.00909(0.111)

Constant 14.40*(8.080)

Sargan p-value 0.5249Stock-Yogo 117.71

Observations 352

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

64

Cuadro 9: MC2E efectos fijos. Variable dependiente: σt.(1) (2) (3) (4)

VARIABLES σ σ σ σ(ρ = 0.5) (ρ = 0.6) (ρ = 0.75) (ρ = 0.85)

Subnational Government Share of Expenditure -0.00160*** -0.00160*** -0.00160*** -0.00161***(0.000490) (0.000497) (0.000519) (0.000542)

Constant 0.190*** 0.215*** 0.252*** 0.277***(0.0206) (0.0208) (0.0218) (0.0227)

Sargan p-value 0.4916 0.374 0.193 0.1121Stock-Yogo 35.776 35.776 35.776 35.776

Observations 206 206 206 206

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

65

Cuadro 10: MC2E efectos fijos. Variable dependiente: σt.(1) (2) (3) (4)

VARIABLES σ σ σ σ(ρ = 0.5) (ρ = 0.6) (ρ = 0.75) (ρ = 0.85)

Subnational Government Share of Expenditure -0.00167*** -0.00165*** -0.00163*** -0.00161***(0.000510) (0.000515) (0.000535) (0.000555)

SGSE & Federales -0.00552* -0.00507* -0.00439 -0.00394(0.00301) (0.00304) (0.00315) (0.00327)

Constant 0.412*** 0.417*** 0.425*** 0.431***(0.119) (0.120) (0.124) (0.129)

Sargan p-value 0.6185 0.530 0.3294 0.2067Signifancia conjunta 0.0003 0.0005 0.0015 0.0033

Observations 198 198 198 198

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

66

Cuadro 11: GMM Arellano y Bond (1991). Variable Dependiente: Log. Nat. TFP

(1) (2) (3)VARIABLES Log TFP Log TFP Log TFP

Subnational Government Share of Expenditure 0.0216*** 0.0106** 0.0104**(0.00559) (0.00526) (0.00497)

Rentas totales de recursos naturales (como % del PIB) 0.00755*** 0.00943**(0.00209) (0.00441)

SGSE & D.RRNN -3.40e-05(0.000129)

Log GDPt−8 -0.480*** -0.380*** -0.346***(0.0636) (0.0542) (0.0509)

Sargan p-value 0.333 0.203 0.143Arellano-Bond AR(2) 0.422 0.425 0.456

Observations 81 78 78Number of oid2 30 29 29

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Cuadro 12: GMM Arellano y Bond (1991). Variable Dependiente: Log. Nat. PIB per capitaRegion rica y Pobre

(1) (2) (3) (4)VARIABLES Log GDP Log GDP Log GDP Log GDP

(region mas rica) (region mas rica) (region mas pobre) (region mas pobre)

Subnational Government Share of Expenditure 0.0126* 0.0148** 0.0271** 0.0279**(0.00761) (0.00756) (0.0120) (0.0125)

Rentas totales de recursos naturales (como % del PIB) -0.0429 0.00664(0.0271) (0.0334)

SGSE & D.RRNN 0.000926* -0.000316(0.000517) (0.000635)

Log GDPt−8 (region mas rica) -0.377*** -0.352***(0.0991) (0.101)

Log GDPt−8 (region mas pobre) -0.757*** -0.820**(0.199) (0.358)

Sargan p-value 0.217 0.086 0.473 0.455Arellano-Bond AR(2) 0.183 0.19 0.125 0.110

Observations 55 55 55 55Number of oid2 20 20 20 20*Ecuaciones (1) y (2): Variable dependiente Log GDP region rica*Ecuaciones (3) y (4): Variable dependiente Log GDP region pobre

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

67

Cuadro 13: GMM Arellano y Bond (1991). Variable Dependiente: Log. Nat. PIB per capitanacional

(1) (2)VARIABLES Log GDP Log GDP

Subnational Government Share of Expenditure 0.0216** 0.0220***(0.0106) (0.00733)

Rentas totales de recursos naturales (como % del PIB) 0.000597(0.00713)

SGSE & D.RRNN -8.19e-05(0.000202)

Log GDPt−8 -0.669* -0.597*(0.381) (0.320)

Sargan p-value 0.992 0.681Arellano-Bond AR(2) 0.167 0.006

Observations 83 80Number of oid2 32 31

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

68

Cuadro 14: MC2E efectos fijos. Variable dependiente: σt−2(1) (2) (3) (4)

VARIABLES σt−2 σt−2 σt−2 σt−2

Subnational Government Share of Expenditure -9.94e-05 -9.76e-05 -0.000101 0.000109(0.000295) (0.000296) (0.000295) (0.000678)

SGSE & D.RRNN -8.75e-05(0.000220)

Rentas totales de recursos naturales (como % del PIB) 0.000765 0.0104(0.000630) (0.0104)

σt−3 0.576*** 0.575*** 0.576*** 0.611***(0.0665) (0.0673) (0.0670) (0.103)

Log GDP per capita PPP 0.00545 0.0147 0.0864**(0.0264) (0.0275) (0.0429)

Constant 0.104*** 0.0457 -0.0561 -0.872*(0.0165) (0.285) (0.297) (0.486)

Observations 191 191 191 191

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

69

Cuadro 15: MC2E efectos fijos. Variable dependiente: σt−3(1) (2) (3) (4)

VARIABLES σt−3 σt−3 σt−3 σt−3

Subnational Government Share of Expenditure -0.000232 -0.000236 -0.000262 -0.000453(0.000301) (0.000304) (0.000302) (0.000429)

SGSE & D.RRNN 5.31e-05(8.53e-05)

Rentas totales de recursos naturales (como % del PIB) 0.000809 -0.000593(0.000666) (0.00324)

σt−4 0.677*** 0.679*** 0.689*** 0.708***(0.0659) (0.0669) (0.0669) (0.0706)

Log GDP per capita PPP -0.00293 0.00126 0.00606(0.0262) (0.0264) (0.0267)

Constant 0.0861*** 0.118 0.0700 0.0335(0.0160) (0.283) (0.285) (0.287)

Observations 166 166 166 166

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

70

Apendices.

Apendice 1.

Cuadro 16: Segundas Etapas para σt con distintos instrumentos.

(1) (2) (3)VARIABLES σ σ σ

Subnational Government Share of Expenditure -0.00156*** -0.00161*** -0.00164***(0.000500) (0.000489) (0.000500)

σt−1 0.533*** 0.548*** 0.547***(0.0588) (0.0598) (0.0625)

Constant 0.181*** 0.178*** 0.173***(0.0239) (0.0231) (0.0237)

Sargan p-valueObservations 215 206 198

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

71

Apendice 2: OLS efectos fijos tiempo y paıs.

Cuadro 17: OLS efectos fijos. Variable dependiente:σt.(1) (2) (3) (4) (5)

VARIABLES σ σ σ σ σ

σt−1 0.615*** 0.594*** 0.536*** 0.518*** 0.514***(0.0553) (0.0557) (0.0536) (0.0539) (0.0559)

Subnational Government Share of Expenditure -0.000526 -0.000522 -0.000676* -0.000595* -0.000488(0.000382) (0.000378) (0.000358) (0.000357) (0.000361)

Log GDP per capita PPP 0.0162** 0.0129* 0.0109 0.0149(0.00769) (0.00727) (0.00728) (0.0209)

Rentas totales de recursos naturales (como % del PIB) 0.00214*** 0.000282(0.000409) (0.000983)

SGSE & D.RRNN 6.02e-05** 6.96e-05***(2.91e-05) (1.29e-05)

Constant 0.0877*** -0.0731 -0.0298 -9.83e-05 -0.0457(0.0159) (0.0779) (0.0738) (0.0746) (0.214)

Observations 237 237 237 237 237R-squared 0.983 0.984 0.986 0.986 0.987

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

72

Apendice 3: primeras etapas.

Cuadro 18: Primeras Etapas Cuadro 3: Regresion (1).Regresion (1) Regresion (1)

VARIABLES SGSE SGSE & Federales

SGSEt−2 0.573*** 0.000891(0.104) (0.0200)

SGSEt−3 0.119 0.0148(0.138) (0.0266)

SGSEt−4 0.0668 -0.0217(0.135) (0.0259)

SGSEt−5 0.0169 -0.0254(0.131) (0.0253)

SGSEt−6 -0.0839 0.0416**(0.107) (0.0206)

SGSEt−2 & Federales -0.648 -0.284**(0.581) (0.112)

SGSEt−3 & Federales 1.064 0.896***(0.666) (0.128)

SGSEt−4 & Federales -0.533 -0.365***(0.519) (0.0997)

SGSEt−5 & Federales 0.452 0.545***(0.525) (0.101)

σt−1 23.50** 0.251(10.95) (2.105)

Constant -5.616 8.842(28.07) (5.396)

Significancia Conjunta (p-value)L2 - SGSEt−6 0.000 0.4171L2 - SGSEt−5 & Federales 0.3929 0.000

Observations 198 198R-squared 0.988 1.000

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

73

Cuadro 19: Primeras Etapas Cuadro 4: Regresion (1).Regresion (1) Regresion (1)

VARIABLES SGSE SGST

SGSEt−2 0.598*** 0.176(0.0995) (0.194)

SGSEt−3 0.129 -0.0697(0.123) (0.241)

SGSEt−4 -0.00751 -0.233(0.0920) (0.180)

SGSTt−2 -0.0157 0.372***(0.0366) (0.0716)

σt−1 19.95** -60.70***(9.944) (19.42)

Constant 12.67*** 49.38***(4.343) (8.483)

Significancia Conjunta (p-value)L2 - SGSEt−4 0.000 0.3521

Observations 198 198R-squared 0.988 1.000

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

74

Cuadro 20: Primeras Etapas Cuadro 4: Regresion (2).Regresion (2) Regresion (2) Regresion (2)

VARIABLES SGSE SGST SGSE & Federales

SGSEt−2 0.596*** 0.106 0.00690(0.109) (0.146) (0.0212)

SGSEt−3 0.149 -0.0618 0.0132(0.142) (0.190) (0.0274)

SGSEt−4 0.0548 0.0558 -0.0237(0.135) (0.181) (0.0261)

SGSEt−5 0.0102 -0.103 -0.0247(0.131) (0.176) (0.0254)

SGSEt−6 -0.0637 0.0498 0.0421**(0.108) (0.144) (0.0208)

SGSTt−2 -0.0126 0.203*** -0.00798(0.0511) (0.0684) (0.00989)

SGSTt−3 -0.0613 0.0539 0.00239(0.0581) (0.0777) (0.0112)

SGSEt−2 & Federales -0.749 0.296 -0.290**(0.583) (0.779) (0.113)

SGSEt−3 & Federales 1.036 0.233 0.899***(0.665) (0.890) (0.129)

SGSEt−4 & Federales -0.464 -0.140 -0.362***(0.519) (0.695) (0.100)

SGSEt−5 & Federales 0.444 0.572 0.539***(0.526) (0.703) (0.102)

σt−1 22.15** -43.29*** -0.0372(11.06) (14.79) (2.138)

Constant -1.088 -8.081 9.354*(28.22) (37.75) (5.456)

Significancia Conjunta (p-value)L2 - SGSEt−6 0.000 0.9638 0.3741L2 - SGSTt−3 0.2739 0.0001 0.6649L2 - SGSEt−5 & Federales 0.4183 0.6325 0.0000

Observations 198 198 198R-squared 0.988 0.985 1.000

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

75

Cuadro 21: Primeras Etapas Cuadro 4: Regresion (3).Regresion (3) Regresion (3) Regresion (3) Regresion (3)

VARIABLES SGSE SGST SGSE & Federales SGST & Federales

SGSEt−2 0.584*** 0.114 0.00658 0.000360(0.108) (0.146) (0.0146) (0.0266)

SGSEt−3 0.146 -0.0675 0.00178 0.000291(0.142) (0.190) (0.0191) (0.0348)

SGSEt−4 0.0685 0.0546 -0.0102 0.00188(0.136) (0.182) (0.0183) (0.0333)

SGSEt−5 0.0278 -0.106 -0.0144 0.0238(0.132) (0.177) (0.0177) (0.0323)

SGSEt−6 -0.0948 0.0614 0.0205 -0.0270(0.110) (0.147) (0.0148) (0.0269)

SGSTt−2 -0.00869 0.199*** -0.00420 0.00529(0.0513) (0.0689) (0.00692) (0.0126)

SGSTt−3 -0.0591 0.0560 0.000624 -0.00355(0.0582) (0.0781) (0.00784) (0.0143)

SGSEt−3 & Federales 0.211 0.175 0.305*** 0.613***(0.699) (0.938) (0.0942) (0.171)

SGSEt−4 & Federales -0.218 -0.225 -0.126 -0.0391(0.595) (0.799) (0.0802) (0.146)

SGSEt−5 & Federales 0.339 0.941 0.561*** 0.458***(0.566) (0.760) (0.0763) (0.139)

SGSTt−4 & Federales 0.600 -0.264 0.585*** -0.473***(0.368) (0.495) (0.0497) (0.0904)

SGSTt−5 & Federales -0.600 -0.200 -0.458*** 0.0275(0.483) (0.648) (0.0651) (0.118)

SGSTt−6 & Federales 0.181 -0.0607 -0.00781 0.0658(0.390) (0.524) (0.0526) (0.0957)

σt−1 21.19* -45.12*** -1.453 2.005(11.21) (15.05) (1.511) (2.750)

Constant -15.04 42.14 11.61** 15.29*(33.47) (44.94) (4.512) (8.212)

Significancia Conjunta (p-value)L2 - SGSEt−6 0.000 0.9511 0.7337 0.9350L2 - SGSTt−3 0.3276 0.0001 0.7616 0.9149L3 - SGSEt−5 & Federales 0.8682 0.4786 0.0000 0.0000L4 - SGSTt−6 & Federales 0.3433 0.8588 0.0000 0.0000

Observations 198 198 198 198R-squared 0.988 0.985 1.000 1.000

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

76

Cuadro 22: Primeras Etapas Cuadro 5: Regresion (1).Regresion (1) Regresion (1)

VARIABLES SGSE SGSE & D.RRNN

SGSEt−2 0.609*** -5.108***(0.0618) (1.853)

SGSEt−3 -0.00454 0.0347(0.0318) (0.954)

SGSEt−2 & D.RRNN 0.00248 0.207***(0.00245) (0.0736)

σt−1 13.83 474.9*(9.244) (277.3)

Constant 30.69*** 638.2***(7.398) (221.9)

Significancia Conjunta (p-value)L2 - SGSEt−3 0.000 0.0130

Observations 207 207R-squared 0.989 0.962

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

77

Anexos.

Anexo 1: VIF de regresiones.

Cuadro 23: VIF primeras etapas, cuadro 1.

(1) (2) (3) (4)VARIABLES

SGSEt−2 56.455 126.74 123.31 124.34SGSEt−3 14.51 207.52 199.62 210.9SGSEt−4 103.15 179.09 195.91SGSEt−5 104.81 189.59SGSEt−6 116.33

Cuadro 24: VIF regresion MC2E cuadro 3.

(1) (2) (3) (4)VARIABLES

SGSE 228.37 228.38 228.48 307.71SGSE & Federales 181.42 2648.67 3471.51 3945.82

78

Cuadro 25: VIF regresion MC2E cuadro 4.

(1) (2) (3)VARIABLES

SGSE 213.4 251.13 254.61SGST 64.10 169.13 189.51SGSE & Federales 311.42 148.46SGST & Federales 954.18

Cuadro 26: VIF regresion MC2E cuadro 5.

(1) (2) (3)VARIABLES

SGSE 154.87 283.14 291.92SGSE & D.RRNN 23.50 24 97.22

79

Cuadro 27: VIF regresion MC2E cuadro 8.

(1) (2) (3) (4)VARIABLES

SGSE 244.86 244.86 244.86 244.86SGSE & Federales 103.3 103.3 103.3 103.3

Cuadro 28: VIF regresion MC2E cuadro 12.

(1) (2)VARIABLES

SGSE 126.09 217.27Grants 49.81 44.75SGSE & Federales 206.37Grants & Federales 177.89

80

Anexo 2: Comparacion OLS, MC2E y GMM (misma muestra).

Cuadro 29: Comparacion OLS, MC2E y GMM (misma muestra)(1) (2) (3) (4)

VARIABLES

σt−1 0.47*** 0.533*** 0.464*** 0.518***(0.0597) (0.0592) (0.1483) (0.0681)

Subnational Government Share of Expenditure -0.00161*** -0.00123**(0.000579) (0.000564)

Constant 0.063576*** 0.183***(0.0160848) (0.0262)

Sargan p-value 0.2072 0.4111Arellano-Bond AR(2) 0.2504 0.3277

Observations 212 216 212 210Number of oid2 27 27

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Comentarios:

Es claro que con la misma muestra, se estiman coeficientes de ρ similares. La ecuacion (1)

es OLS con efectos fijos tiempo y paıs. En la columna (2) estimo por MC2E con efectos

fijos tiempo y paıs para instrumentar SGSE. En las columnas (3) y (4) se instrumentan

todas las variables, ademas tambien se agregan efectos fijos tiempo para hacer ambos

metodos comparables.

Es claro que OLS es mas eficiente para ρ y que MC2E es mas eficiente para ρ y SGSE,

por lo que este es preferible. Ademas, el coeficiente de SGSE es ligeramente mas pequeno

en GMM Arellano y Bond (1991), lo que puede estar exacerbando el sesgo por error de

medicion (entonces tenemos una mayor atenuacion).

81

Anexo 3: sesgo de estimacion en ρ.

Nickell (1981), demuestra que el sesgo de la estimacion de ρ cuando N es grande y T es

pequeno se aproxima a:

− (1 + ρ)

(T − 1)

Donde T es la cantidad de periodos con los que se cuenta. Ademas, demuestra que si ρ > 0,

el sesgo es invariablemente negativo, por lo que el estimador de ρ esta subestimado. Para este

caso, y tomando como ρ = 0.5, el valor de ρ serıa:

ρ = ρ+ ρ ∗ − (1 + ρ)

(T − 1)

ρ = ρ+ ρ ∗ −(1,5

9)

ρ = 0,609

Por lo que para ejercicios de robustez, es necesario probar con valores de ρ mayores a 0.5.

82

Anexo 4: Replicacion de la estimacion del efecto de SGSE en σ-convergence

para tiempos anteriores a t.

En la subseccion 6.3 plantee que para el ejercicio de falsificacion no se puede testear el

efecto de SGSE sobre la dispersion del ingreso regional per capita inmediatamente anterior,

puesto que los instrumentos que ocuparıa afectan la dispersion inmediatamente anterior a

traves de SGSEt−1. En efecto, podemos replicar las estimaciones de la subseccion 5.1 logrando

2 conclusiones potentes:

Cuadro 30: MC2E efectos fijos. Variable dependiente: σt−1 y σt−2.(1) (2)

VARIABLES σt−1 σt−2

SGSEt−1 -0.00163***(0.000546)

σt−2 0.552***(0.0617)

SGSEt−2 -0.00169**(0.000727)

σt−3 0.542***(0.0690)

Constant 0.180*** 0.179***(0.0235) (0.0291)

Sargan p-value 0.9237 0.2913Stock-Yogo 36.576 32.108

Observations 193 176*Ecuacion (1): variable dependiente σt−1*Ecuacion (2): variable dependiente σt−2

Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

(i) los resultados son estadısticamente iguales a los de la seccion 5.1, tanto en el efecto

de SGSE y en el valor de ρ; y (ii) el test de Sargan no permite rechazar la nula de exclusion

de los instrumentos y los estadısticos de Stock-Yogo son grandes, mostrando que dichos ins-

trumentos afectan a σt−τ a traves de SGSEτ , por lo que la condicion de exclusion de dichos

instrumentos para realizar el ejercicio de falsificacion es valida.

83