Nota técnica: "Crecer y distribuir: el discreto encanto del ciclo progresista en Uruguay"

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1 Nota técnica: "Crecer y distribuir: el discreto encanto del ciclo progresista en Uruguay" 1. Variables Tabla A.1. Variables: definición y fuente Variable Indicador Fuente Ingreso per capita PBI real per capita (precios constantes, Penn World Table (PWT) en U$S 2011) Desigualdad de ingresos Índice de Gini World Income Inequality Database (WIID) Índice de Gini Uruguay (sin FONASA) IECON-FCEA-UdelaR Tasa anual de crec. poblacional Penn World Table Población log(nt)-log(nt-1) Educación Indice de capital humano Penn World Table Tasa de inversión Formación Bruta de Capital fijo/pbi Penn World Table Presencia del Estado en la Gasto Publico/PBI Penn World Table economía Coef, de apertura económica (Exportaciones+Importaciones)/PBI Penn World Table Índice de democracia Polity2 Polity IV Project 2. Ingreso per capita: países donantes, ponderaciones, predictores (Experimento A). Tabla A.2. Países donantes y ponderaciones. Ingreso per capita (Experimento A) Paises Ponderaciones Argentina Australia 0 Bolivia Brazil 0 Canada 0 Chile 0 Colombia 0 Costa Rica 0 Dominican Republic 0 Ecuador 0 El Salvador Guatemala 0 Honduras 0 Jamaica Mexico 0 New Zealand 0 Nicaragua 0 Panama 0 Paraguay 0.24 Peru 0 United States Venezuela 0 1

2 Tabla A.3. Predictores. Ingreso per capita (Experimento A) Predictores Uruguay Uruguay sintetico Log Ingreso per capita Log Ingreso per capita Log Ingreso per capita Log Ingreso per capita Log Ingreso per capita Tasa de crec. poblacional Índice Capital Humano Tasa de inversión Coef, de apertura económica Índice de democracia RMSPE *Predictores que no indican año se incluyen como promedio *RMSPE (root mean squared prediction error) es una medida de bondad de ajuste entre Uruguay y su control sintético en el periodo pre Desigualdad de ingresos: países donantes, ponderaciones y predictores (Experimento A). Tabla A.4. Países donantes y ponderaciones. Ingreso per capita (Experimento A) Paises Ponderador Argentina 0 Australia Bolivia 0 Brazil 0 Colombia 0 Costa Rica Dominican Republic 0 Ecuador 0 El Salvador 0 Guatemala 0 Honduras 0 Mexico 0 New Zealand 0 Panama 0 Peru 0.06 United States 0 2

3 Tabla A.5. Predictores. Desigualdad de ingresos (Experimento A) Predictores Uruguay Uruguay sintetico Gini Gini Gini Ingreso per capita Índice de capital humano Gasto Publico/PBI Coef. de apertura Índice de democracia RMSPE *Predictores que no indican año se incluyen como promedio *RMSPE (root mean squared prediction error) es una medida de bondad de ajuste entre Uruguay y su control sintético en el periodo pre Análisis de sensibilidad 4.1 Cambios en el pool de países "donantes" El análisis que se reporta en el artículo se basa en un pool de países latinoamericanos y productores de carne (Experimento A) como potenciales controles (22 países para el caso de ingreso per capita y 16 países para el caso del Índice de Gini). Se analizó en qué medida los resultados son sensibles a ampliar el pool de donantes a todos los países del mundo para los que se dispone de información en los periodos respectivos (Experimento B) Ingreso per capita Se consideraron un total de 96 países para los que se dispone de información de ingreso per capita para el periodo e información de todos los predictores en al menos un año del periodo pre En este caso, el "Uruguay sintético" queda conformado por Argentina (38.7%), Reino Unido (17.1%), Haiti (14%), Mauricio (23.3%), Noruega (2.7%). La Figura A.1 muestra la evolución del ingreso real per capita antes y después de 2005 para Uruguay y para el "Uruguay sintético" construido de esta manera. Los resultados no varían sustancialmente. También se reporta el listado completo de países, los ponderadores y el valor de los predictores. 3

4 Figura A.1 Ingreso per capita (Experimento B) Log PBI real per capita/$ Uruguay URY Control sintetico Tabla A.6. Países donantes y ponderaciones. Ingreso per capita (Experimento B) Paises Ponderacion Argentina Australia 0 Austria 0 Burundi 0 Belgium 0 Benin 0 Burkina Faso 0 Bangladesh 0 Bolivia 0 Brazil 0 Botswana 0 Central African Republic 0 Canada 0 Switzerland 0 Chile 0 China 0 Ivory Coast 0 Cameroon 0 Congo 0 Colombia 0 Costa Rica 0 Cyprus 0 Denmark 0 Dominican Republic 0 Algeria 0 Ecuador 0 Egypt 0 Spain 0 Ethiopia 0 Finland 0 Fiji 0 France 0 Gabon 0 United Kingdom Ghana 0 Gambia 0 Greece 0 Guatemala 0 Honduras 0 Haiti Indonesia 0 India 0 Ireland 0 Iran 0 Israel 0 Italy 0 Jamaica 0 Jordan 0 Japan 0 Kenya 0 Korea South 0 4

5 Sri Lanka 0 Lesotho 0 Luxembourg 0 Morocco 0 Madagascar 0 Mexico 0 Mali 0 Mozambique 0 Mauritania 0 Mauritius Malawi 0 Malaysia 0 Namibia 0 Niger 0 Nigeria 0 Nicaragua 0 Netherlands 0 Norway Nepal 0 New Zealand 0 Pakistan 0 Panama 0 Peru 0 Philippines 0 Portugal 0 Paraguay 0 Rwanda 0 Senegal 0 Singapore 0 El Salvador 0 Sweden 0 Syria 0 Togo 0 Thailand 0 Trinidad and Tobago 0 Tunisia 0 Turkey 0 Taiwan 0 Tanzania 0 Uganda 0 United States 0 Venezuela South Africa 0 Zambia 0 Zimbabwe 0 Tabla A.7. Predictores. Ingreso per capita (Experimento B) Uruguay Uruguay Sintetico Log Ingreso per capita Log Ingreso per capita Log Ingreso per capita Log Ingreso per capita Log Ingreso per capita Tasa de crec. poblacional Índice Capital Humano Tasa de inversión Coef, de apertura económica Índice de democracia RMSPE *Predictores que no indican año se incluyen como promedio *RMSPE (root mean squared prediction error) es una medida de bondad de ajuste entre Uruguay y su control sintético en el periodo pre

6 4.1.2 Desigualdad de ingresos Se consideraron un total de 35 países para los que se dispone de información del Índice de Gini para el periodo e información de todos los predictores en al menos un año del periodo pre En este caso, el "Uruguay sintético" esta conformado por Argentina (10.6%), Bolivia (8.3%), Colombia (5.4%), Costa Rica (21%), Reino Unido (18.8%), Indonesia (15.6%), Perú (20.3%). La Figura A.2 muestra la evolución del ingreso real per capita antes y después de 2005 para Uruguay y para el "Uruguay sintético" construido de esta manera. También se reporta el listado completo de países, los ponderadores y el valor de los predictores. Se observa una caída diferencial de la desigualdad en Uruguay respecto a "Uruguay sintético", aunque es menos evidente que en el experimento A. Figura A.2 Índice de Gini (Experimento B) Desigualdad de ingresos/coef. Gini Uruguay URY Control sintetico Tabla A.8. Países donantes y ponderaciones. Indice de Gini (Experimento B) Paises Ponderadores Argentina Australia 0 Austria 0 Belgium 0 Bolivia Brazil 0 Switzerland 0 Colombia Costa Rica 0.21 Cyprus 0 Denmark 0 6

7 Dominican Republic 0 Ecuador 0 Spain 0 Finland 0 France 0 United Kingdom Greece 0 Guatemala 0 Honduras 0 Indonesia Ireland 0 Italy 0 Mexico 0 Malaysia 0 Niger 0 Netherlands 0 Norway 0 New Zealand 0 Panama 0 Peru Portugal 0 El Salvador 0 Sweden 0 United States 0 Tabla A.9. Predictores. Indice de Gini (Experimento B) Predictores Uruguay Uruguay sintetico Gini Gini Gini Ingreso per capita Índice de capital humano Gasto Publico/PBI Coef. de apertura Índice de democracia RMSPE *Predictores que no indican año se incluyen como promedio *RMSPE (root mean squared prediction error) es una medida de bondad de ajuste entre Uruguay y su control sintético en el periodo pre Desigualdad de ingresos sin cuotas FONASA (Experimento A) Existe un debate respecto a la conveniencia de incluir las cuotas de salud FONASA en el vector de ingresos personales. En el caso de hogares con niños la inclusión del FONASA da lugar a cambios significativos en el ingreso. Por ello, el IECON calcula regularmente el Índice de Gini sin imputar FONASA. Se ha mostrado que la evolución del Índice de Gini con y sin FONASA es similar, aunque el nivel del índice es menor en el primer caso. No habiendo certeza respecto a como la base de datos WIID armoniza la información de este tipo de prestaciones, se repitió el análisis pero utilizando para el caso de Uruguay la serie del índice de Gini sin FONASA del IECON. Los resultados no cambian. La caída diferencial de la desigualdad en Uruguay respecto a su control sintético se verifica aun excluyendo el FONASA. 7

8 Figura A.3 Desigualdad de ingresos (sin FONASA). Experimento A Desigualdad de ingresos/coef. Gini Uruguay URY Control sintetico Tabla A.10. Países donantes y ponderadores. Índice de Gini. Ingresos sin FONASA para Uruguay (Experimento A) Argentina 0 Australia Bolivia 0 Brazil 0 Colombia 0 Costa Rica Dominican Republic 0 Ecuador 0 El Salvador 0 Guatemala 0 Honduras 0 Mexico 0 New Zealand 0 Panama 0 Peru 0.1 United States 0 8

9 Tabla A.11. Predictores. Índice de Gini. Ingresos sin FONASA para Uruguay (Experimento A) Predictores Uruguay Uruguay Sintetico Gini Gini Gini Ingreso per capita Índice de capital humano Gasto Publico/PBI Coef. de apertura Índice de democracia RMSPE *Predictores que no indican año se incluyen como promedio *RMSPE (root mean squared prediction error) es una medida de bondad de ajuste entre Uruguay y su control sintético en el periodo pre Rezagos de variables de resultado Las estimaciones originales incluyeron rezagos de las variables de resultado (ingreso per capita e Índice de Gini) para años específicos del periodo pre-intervención. Una practica extendida aunque no consensuada en las aplicaciones del método de control sintético es incluir como predictores todos los valores de las variables de resultado en el periodo preintervención. Estimaciones adicionales adoptando este segundo criterio no reportan cambios respecto a las originales. Cabe notar que la inclusión de todos los rezagos de la variable de resultado puede mejorar la bondad de ajuste en el periodo pre-intervención pero a costa de eliminar el beneficio de incluir el resto de los predictores. 4.4 Pruebas de placebo El método de control sintético no permite determinar la significación estadística de las diferencias encontradas. Un procedimiento habitual es realizar pruebas de placebo. Una variante de estas pruebas consiste en comparar la diferencia post-tratamiento en las variables de resultado (ingreso per capita e índice de Gini en nuestro caso) de cada uno de los países del grupo donante respecto a su propio control sintético. Se hace la ficción de que el FA gobernó estos países después de Si la diferencia encontrada para Uruguay respecto a su control sintético es mayor que la observada para la mayoría de los placebos esto sugeriría que el efecto encontrado es significativo. Dado que obviamente el FA no gobernó otros países, encontrar mayores efectos en alguno de los placebos minaría la credibilidad del resultado original. Cabe notar que las pruebas de placebo tampoco son concluyentes. En principio cada placebo debería tener una buena bondad de ajuste (bajo RMSPE) entre el país ficticiamente tratado y su control sintético. Las figuras A4-A7 reportan nuestras pruebas de placebo en ambos experimentos tanto para el ingreso per capita como el índice de Gini. En líneas generales, los efectos encontrados para Uruguay son en ambos casos mayores (mayor crecimiento del ingreso 9

10 per capita y mayor reducción de la desigualdad) que los registrados para la mayoría de los placebos, aunque los resultados son más claros para el caso del ingreso per capita. En el caso del índice de Gini la bondad de ajuste de los placebos en el periodo preintervención fue en general sensiblemente peor a la de Uruguay. Por ello, nos vimos obligados a admitir la inclusión de placebos con un RMSPE hasta 2.5 veces mayor al de Uruguay. Figura A.4 Pruebas de placebo para ingreso per capita. Experimento A (excluye países con RMSPE>1.2 veces el de Uruguay) Brecha log PBI real per capita

11 Figura A.5 Pruebas de placebo para ingreso per capita. Experimento B (excluye países con RMSPE>1.2 veces el de Uruguay) Figura A.6 Pruebas de placebo para Índice de Gini. Experimento A (excluye países con RMSPE>2.5 veces el de Uruguay) Diferencia Coef. Gini/p.p Brecha log PBI real per capita

12 Figura A.7 Pruebas de placebo para Índice de Gini. Experimento B (excluye países con RMSPE>2.5 veces el de Uruguay) Diferencia Coef. Gini/p.p Referencias Abadie, A., Diamond, A., and J. Hainmueller Comparative Politics and the Synthetic Control Method. American Journal of Political Science (Forthcoming 2014). Alberto Abadie & Alexis Diamond & Jens Hainmueller, "SYNTH: Stata module to implement Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies," Statistical Software Components S457334, Boston College Department of Economics, revised 28 Jan Abadie, A., Diamond, A., and J. Hainmueller Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California's Tobacco Control Program. Journal of the American Statistical Association 105(490): Abadie, A. and Gardeazabal, J Economic Costs of Conflict: A Case Study of the Basque Country. American Economic Review 93(1):