El impacto de las remesas sobre tres diferentes indicadores de pobreza en Guatemala

Transcripción

1 El impacto de las remesas sobre tres diferetes idicadores de pobreza e Guatemala Alfredo Cuecuecha Medoza 1 Richard H. Adams, Jr. 2 Resume: Este artículo utiliza ua ecuesta represetativa a ivel acioal para estudiar el impacto de las remesas iteracioales sobre la probabilidad de ser pobre, la severidad de la pobreza y la desigualdad etre pobres e Guatemala. Tres resultados emerge. Primero, cotrolado por selecció y edogeeidad, los hogares que recibe remesas iteracioales reduce su probabilidad de ser pobres. Segudo, cotrolado por edogeeidad y el trucamieto de datos, las remesas iteracioales reduce la severidad de la pobreza. Tercero, cotrolado por edogeeidad y el trucamieto de datos, las remesas iteracioales aumeta margialmete la desigualdad etre los pobres. Abstract: This paper uses a atioally-represetative household data set from Guatemala to aalyze how the receipt of iteratioal remittaces (from USA) affects the probability of beig poor, the severity of poverty ad the iequality amog the poor. Three fidigs emerge. First, cotrollig for selectio ad edogeeity, households receivig iteratioal remittaces have a lower probability of beig poor. Secod, cotrollig for edogeeity ad cesorig, iteratioal remittaces reduce the severity of poverty. Third, cotrollig for edogeeity ad cesorig, iteratioal remittaces icrease margially the iequality amog the poor. Palabras clave: Remesas, Guatemala, modelos co covariables edógeos. Clasificació jel: O15, O54, C34 Recepció: 24/05/2012 Aceptació: 30/09/2013 Las remesas se refiere al diero y biees que so eviados a sus hogares por idividuos que trabaja fuera de sus comuidades de orige. Actualmete, estas trasferecias de recursos costituye uo de los pricipales temas de debate e la literatura sobre el Desarrollo Ecoómico. E el 2009, las cifras oficiales de trasferecias eviadas por hogares a países e desarrollo estimaba el moto de estas e alrededor de El Colegio de Tlaxcala, A. C. alfredo.cuecuecha@coltlax.edu.mx 2 Bosto Istitute for Developig Ecoomies, Lexigto, MA adams@bide.com Se agradece los cometarios y sugerecias de dos referees aóimos. Todos los errores que existe actualmete e el artículo so resposabilidad de los autores. EcooQuatum / Vol. 11. Núm. 1 89

2 90 EcooQuatum Vol. 11. Núm. 1 mil milloes de dólares (World Bak, 2011), 3 lo cual las hace aproximadamete 50% más grades que los recursos eviados al mudo e desarrollo e la forma de ayuda fiaciera oficial. Uo de los putos debatidos e la literatura se refiere a la siguiete preguta de ivestigació: Cuál es el efecto de las remesas sobre la pobreza e países e desarrollo? El debate se ha cetrado e aalizar su impacto sobre la probabilidad de ser pobre, defiida esta probabilidad como el eveto de que u idividuo se ecuetre por debajo de la líea de pobreza o sobre el impacto que tiee las remesas sobre la fracció de hogares que so pobres. E la literatura empírica actualmete existe u coseso sobre el impacto reductor de pobreza de las remesas. Por ejemplo, Adams y Page (2005) reporta que, e promedio, u aumeto del 10% e remesas iteracioales geera ua reducció del 3.5% e la fracció de hogares que vive e pobreza e países e desarrollo. E u estudio similar hecho para países de América Latia, Acosta et al. (2008) ecuetra que las remesas iteracioales reduce la pobreza e 0.4 por cieto por cada puto que las remesas aumete su importacia como fracció del producto itero bruto. Fialmete, diversos estudios a ivel país ecuetra que las remesas reduce la pobreza (vea López-Córdova (2006); Martíez y Yag (2007) para las Filipias; Adams y Cuecuecha (2012) para Ghaa; Lokshi, Botch-Osmolovski y Gliskaya (2010) para Nepal; Adams y Cuecuecha (2010b) para Idoesia). A pesar de lo aterior, la literatura o ha aalizado hasta ahora dos aspectos muy importates para eteder los diversos aspectos que la pobreza implica. Estos elemetos so la severidad de la pobreza y la desigualdad etre pobres (Ray, 1998), los cuales se mide mediate el ídice FGT(1) y el ídice FGT(2). El FGT(1) permite aproximar la distacia a la que los hogares pobres se ubica de la líea de pobreza, lo cual e pricipio da ua primera aproximació a la severidad de esta. E otras palabras, e el cojuto de hogares pobres, u hogar co u meor FGT(1) represeta u hogar co mejor calidad de vida. El FGT(2) permite aproximar la dispersió que existe e los igresos de los hogares que so pobres, lo cual permite obteer ua estimació de la desigualdad existete etre los igresos de los pobres. Desde el puto de vista de implicacioes de política ecoómica, la severidad de la pobreza permite teer u estimado del costo aproximado que para ua ecoomía implicaría el reducir la pobreza a cero. E ese setido, ecotrar u impacto de las remesas sobre la severidad de la pobreza permitiría determiar si las remesas reduce (o aumeta) el costo para la sociedad de reducir la pobreza y, por lo tato, si mejora (o empeora) la calidad de vida de los hogares pobres. E el caso de la desigualdad etre pobres, se sabe que la desigualdad puede teer cosecuecias sobre la estabilidad social de u país. 4 E ese setido, ecotrar el im- 3 La cifra de remesas iteracioales oficiales o icluye las remesas que so eviadas a los países e desarrollo por medios iformales de los cuales o se lleva registros. 4 Hirschma y Rothschild (1973) describe el impacto de la desigualdad sobre la estabilidad social haciedo uso de u ejemplo coocido e la literatura como el Efecto Túel. Si dos líeas de autos se ve deteidas por u cogestioamieto vehicular y de proto ua de las líeas avaza más rápido que la otra, esto geera frus-

3 El impacto de las remesas sobre tres diferetes idicadores pacto de las remesas sobre la desigualdad etre pobres puede ayudar a determiar si el proceso de recepció de remesas puede geerar (o o) tesió social etre la població pobre de u país. Este artículo estudia el impacto de las remesas e Guatemala sobre tres medidas de pobreza: a) la probabilidad de ser pobre, b) la severidad de la pobreza y c) la desigualdad etre pobres. El aálisis sobre el caso de Guatemala es relevate pues, si bie se ha determiado co aterioridad para otro país cetroamericao el efecto reductor de las remesas sobre la pobreza véa Cox-Edwards y Ureta (2003) para El Salvador Guatemala recibe, como porcetaje de su PIB, casi la mitad de remesas que El Salvador recibe y además Guatemala tiee u cotexto istitucioal moetario diferete al del caso Salvadoreño. 5 Por lo mismo es importate determiar si e u cotexto istitucioal diferete y bajo motos meores agregados de evíos de remesas, estas puede desempeñar el mismo rol reductor de pobreza observado e El Salvador. Es importate efatizar que el aálisis del efecto de las remesas sobre las diversas medidas de pobreza debe hacerse co cuidado debido al problema de selecció e características o observables de acuerdo al tipo de hogar. El problema cosiste e que si las familias que recibe remesas difiere e sus características o observables e la ecuesta (tales como su motivació, su habilidad, etcétera) de las familias que o recibe remesas, u aálisis basado e ua regresió lieal simple ecotrará co error de medició el verdadero efecto de las remesas sobre cualquiera de las tres medidas de pobreza plateadas. U segudo problema que se efreta e la estimació presetada e este artículo es el trucamieto de datos que se da al utilizar medidas de pobreza que por defiició sólo aplica a hogares pobres. El trucamieto puede geerar sesgamieto e las estimacioes. El estudio preseta dos metodologías que resuelve el problema de la selecció e carcaterísticas o observables. La primera cosiste e utilizar u modelo bivariado probit para aalizar el impacto de recibir remesas sobre la probabilidad de ser pobre. Esta metodología sigue la metodología propuesta por Carrasco (2001). La seguda metodología cosiste e utilizar u modelo Tobit co variable edógea discreta para estudiar el impacto de las remesas sobre la severidad de la pobreza y la desigualdad etre pobres. Esta metodología se basa e Wooldridge (2002:533). Ambas metodologías resuelve el problema de la selecció e o observables gracias a la utilizació de variables istrumeto. Las variables istrumeto se efoca e variables que ha sido usadas e la literatura por su capacidad de predecir la emigració o las remesas. Específicamete se usa la distacia a las líeas del tre, las tasas de emigració históricas, los cambios e patroes de lluvia y los cambios e las tasas tració y malestar e aquéllos atrapados e la líea si movimieto. Que e el proceso de desarrollo alguos avace más rápido que otros geera el mismo malestar social. 5 Mietras que Guatemala recibe e remesas ua catidad similar al 10% de su PIB, El Salvador recibe remesas que equivale al 18% de su PIB; si bie, e térmios agregados, Guatemala (3.5 miles de milloes de dólares) recibe más remesas que El Salvador (3.3 miles de milloes de dólares) (IFAD, 2012). La moeda oficial de circulació e El Salvador es el dólar estadouidese.

4 92 EcooQuatum Vol. 11. Núm. 1 de creació de empleo e los países receptores (para ejemplos sobre el uso de estas variables istrumeto e su relació co la migració y las remesas véase: Woodruff y Zeteo, 2007; Haso y Woodruff, 2002; McKezie y Rapoport, 2007; Mushi, 2003; Passel, 2006; Adams y Cuecuecha, 2010a, y Adams y Cuecuecha, 2012). 6 El artículo procede e ocho seccioes. La secció Bases de datos utilizados y hechos estilizados sobre la pobreza e Guatemala, describe los datos y hechos estilizados sobre la pobreza e Guatemala. La secció U modelo empírico de pobreza y recepció de remesas, discute el modelo a implemetar para ecotrar el efecto de las remesas sobre la probabilidad de ser pobre. La secció Especificació del modelo de pobreza, describe la especificació del modelo de pobreza. La secció Estimació del modelo empírico de pobreza y recepció de remesas muestra los resultados para el modelo de pobreza. La secció Aálisis de robustez, preseta dos aálisis de robustez para el modelo de pobreza. La secció U modelo Tobit co variable edógea para estimar el impacto de las remesas sobre la severidad de la pobreza y la desigualdad etre pobres, preseta el modelo empírico que se implemeta para estudiar el impacto de las remesas sobre la severidad de la pobreza y la desigualdad etre pobres. La secció Resultados sobre el impacto de las remesas sobre la severidad de la pobreza y la desigualdad etre pobres, preseta los resultados sobre el impacto de las remesas sobre las medidas de severidad de la pobreza y desigualdad etre pobres. Por último, se preseta la coclusió del artículo. Bases de datos utilizados y hechos estilizados sobre la pobreza e Guatemala Los datos utilizados e el estudio proviee de la Ecuesta Nacioal Sobre Codicioes de Vida (ENCOVI), la cual es ua ecuesta represetativa a ivel acioal para Guatemala que hizo el Istituto Nacioal de Estadística de Guatemala durate el periodo de julio a diciembre del año 2000 (INE, 2000). 7 La ecuesta icluye 7,145 hogares rurales y urbaos. La ecuesta fue diseñada para ser represetativa tato a ivel acioal como a ivel rural y urbao. La ecuesta recaba iformació sobre diversos temas, icluyedo el igreso, el gasto, la educació, los activos fiacieros, los egocios del hogar y las remesas. 8 Es importate destacar que la ENCOVI 2000 o fue diseñada para ser u estudio de la migració o de las remesas. De hecho, recupera iformació muy limitada sobre estos dos temas. E lo coceriete a la migració, la ecuesta o recupera iformació sobre las características de los miembros del hogar que so emigrates. E lo 6 E la literatura tambié se ha utilizado como variable istrumeto los activos que las familias poseía ates de que la emigració ocurriera e el hogar (Lokshi, Botch-Osmolovsky y Gliskaya, 2007). Dicho estudio se cocetra e el aálisis del efecto de las remesas sobre la pobreza e Nepal. Los autores pudiero costruir la variable debido a que cotaba co datos pael. La ENCOVI 2000 es ua ecuesta de corte trasversal. 7 La ENCOVI 2000 se implemetó como parte del Program for the Improvemet of Surveys ad Measuremet of Livig Coditios i Lati America ad the Caribbea, el cual es fiaciado por el Baco Iteramericao de Desarrollo (BID), el Baco Mudial y la Comisió Ecoómica para América Latia y el Caribe (CEPAL). 8 Para mayores detalles sobre la ENCOVI 2000, vea World Bak (2004).

5 El impacto de las remesas sobre tres diferetes idicadores coceriete a las remesas, la ecuesta se limita a hacer tres pregutas básicas: (1) El hogar recibe remesas de la familia o de amigos? (2) Dóde vive estas persoas que le evía remesas? (3) Cuáto diero recibió su hogar durate los últimos doce meses? E este estudio, las remesas se defie y mide de la siguiete maera: cada hogar que se idetifica como receptor de ellas, iteracioales o iteras, se asume que está recibiedo exactamete la catidad de diero que la ecuesta mide. Esto implica que los hogares que tiee emigrates que o les evía recursos se cosidera e este estudio como hogares o receptores. Este supuesto se hace e virtud de que, e ecuestas de migració hechas e otros países, se ha ecotrado que alrededor de la mitad de los emigrates o evía remesas a sus hogares. 9 Dado que o se cueta co datos sobre el úmero de idividuos que evía recursos al hogar, se asume que cada hogar recibe remesas de exactamete u emigrate. Dado que la ecuesta o idetifica las características de los emigrates, i el paretesco de las persoas que les evía recursos, e uestro estudio los hogares podría estar recibiedo remesas de familiares y/o de amigos. Por esta razó, el éfasis de este estudio es sobre el efecto de las remesas y o sobre la emigració o las características de las persoas que evía el diero. Fialmete, todos los recursos que se cotabiliza e este estudio so remesas e diero, por lo que aquellos e especie queda fuera de la cotabilizació. E cosecuecia, este puto puede geerar u sesgo de subcoteo del total de hogares que recibe los mecioados flujos de efectivo, así como del total de estos. Más importate aú, puede geerar ua subestimació de los efectos que las remesas tiee sobre los hogares e Guatemala. La importacia de estos sesgos depede de la importacia que tega los recursos e especie para Guatemala. Este aspecto se cosidera fuera del alcace de este estudio dadas las limitacioes e los datos. La pobreza se mide usado la líea calculada por el Baco Mudial para el año 2000 de 3,519 quetzales por persoa al año a los precios del año Tambié e fució de dicha líea de pobreza se mide los ídices FGT (1) severidad de la pobreza- -y FGT (2) desigualdad etre pobres-. El Cuadro 1 preseta iformació que resume los resultados de la ENCOVI El Cuadro muestra que la ecuesta cotiee tres cojutos de hogares que so mutuamete exclusivos: 5,665 hogares (79.3% de todos los hogares) o recibe remesas, 975 hogares (13.6%) recibe remesas iteras (de Guatemala) y 505 hogares (7.1%) recibe remesas iteracioales (de EU). 10 Para los hogares que recibe las remesas, éstas represeta ua fracció muy importate de su igreso: 17.9% para los hogares que recibe remesas iteras y 31.2% para los hogares que recibe remesas iteracioales. El Cuadro 1 tambié muestra que el 50% de la població que o recibe remesas califica como pobre, mietras que el 61% de la població que recibe remesas iteras 9 Por ejemplo, de la Briere, Sadoulet, de Javry y Lambert (2002) ecuetra para la República Domiicaa que la mitad de todos los emigrates iteracioales de dicho país o evía remesas. 10 La ENCOVI 2000 icluye u total de 7,276 hogares, si embargo, se excluye de este aálisis 131 hogares que recibe remesas de u país diferete a los EU o que recibe remesas tato de EU como remesas iteras. Adams y Cuecuecha (2010a) muestra que excluir hogares que recibe remesas de más de u lugar o de países diferetes a EU o geera u sesgo cualitativo e el aálisis del efecto de las remesas sobre los gastos de los hogares.

6 94 EcooQuatum Vol. 11. Núm. 1 Cuadro 1 Datos promedio por tipo de hogar: Hogares receptores de remesas y hogares si remesas, Guatemala, 2000 Variable Si remesas Co remesas iteras Jefe del hogar o idígea (1=sí) 0.59 (0.49) Edad del jefe del hogar (media, años) (14.49) Jefe tiee etre 25 y 59 años (1=sí) 0.80 (0.40) Jefe tiee más de 59 años (1=sí) 0.13 (0.33) Hay iños meores a 5 años e el hogar (1=sí) 0.55 (de Guatemala) 0.66 (0.47) (17.08) 0.66 (0.47) 0.28 (0.45) Co remesas iteracioales (de EU) 0.67 (0.47) (16.06) 0.71 (0.45) 0.21 (0.41) (0.50) (0.49) (0.50) Hay iños etre 5 y 15 años de edad e el hogar (1=sí) (0.47) (0.49) (0.44) Hay miembros del hogar co educació primaria (1=sí) (0.47) (0.48) (0.48) Hay miembros del hogar co educació secudaria (1=sí) (0.46) (0.48) (0.48) Hay miembros del hogar co educació preparatoria o más (1=sí) (0.32) (0.32) (0.33) Área (0=urbaa, 1=rural) (0.49) (0.49) (0.49) Igreso promedio por persoa (icluye remesas) 6, , , e Quetzales del año 2000 (14,021.55) (10,114.86) (14,724.71) Remesas como porcetaje del igreso total (icluyedo remesas) (0) ( 22) (41) Fracció de població pobre 50% 61% 71% FGT(1) Severidad de pobreza FGT (2) Desigualdad etre pobres N 5, Notas: N = 7,145 hogares. Todos los valores so poderados; errores estádar e parétesis. Fuete: ENCOVI 2000, Istituto Nacioal de Estadística. La pobreza se mide usado la líea de pobreza calculada por el Baco Mudial para el año 2000 de 3,519 quetzales por persoa al año a los precios del año califica como pobre y que 71% de la població que recibe remesas iteracioales cae por debajo del umbral de pobreza. E cuato al ídice FGT (1), teemos que la severidad de la pobreza y su correlació co la recepció de remesas sigue el mismo orde que el descrito para el total de pobres: es más severa para la població que recibe remesas iteracioales, meos

7 El impacto de las remesas sobre tres diferetes idicadores severa para el grupo que recibe remesas iteras y es meos itesa para el grupo que o recibe remesas. Por su parte, el ídice FGT (2) muestra u ordeamieto diferete: la desigualdad etre pobres es mayor para el grupo que recibe remesas iteracioales, el grupo co el segudo ivel de desigualdad es el que o recibe remesas y el grupo co la meor desigualdad es el que recibe remesas iteras. Es importate destacar que, dado que el objetivo del artículo es determiar el efecto de las remesas sobre tres medidas de la pobreza, es fudametal determiar si existe diferecias observables etre los grupos que recibe remesas. Es evidete que de igual forma es importate determiar si existe diferecias e características observables etre hogares pobres y o pobres. E esta secció sólo mostraremos las diferecias promedio e características observables etre los hogares de acuerdo a su recepció de remesas, mietras que la relació etre la probabilidad de ser pobre y las características observables de los hogares se aalizará e la Estimació del modelo empírico de pobreza y recepció de remesas. 11 El Cuadro 1 tambié os muestra que las características observables promedio de los tres grupos difiere etre sí. Los hogares que o recibe remesas tiee mayor probabilidad de teer u jefe de hogar idígea, mietras que los hogares que recibe remesas iteracioales tiee meor probabilidad de teer u jefe idígea. Los hogares que o recibe remesas tiee u jefe de hogar más jove, mietras que los hogares co remesas iteras tiee a u jefe de hogar co mayor edad. Los hogares que o recibe remesas tiee mayor probabilidad de teer iños y iñas meores de cico años, mietras que los hogares co remesas iteracioales so los que tiee la mayor probabilidad de teer miembros etre los 5 y los 15 años de edad. La distribució de educació es prácticamete similar etre los tres grupos, pues la probabilidad de teer miembros co educació primaria, educació secudaria o educació preparatoria es muy similar etre los tres grupos. Fialmete, el grupo que o recibe remesas tiee mayor probabilidad de vivir e zoas rurales. Estos resultados debe ser tomados co precaució, pues ta sólo represeta diferecias estadísticas que puede marcar ua correlació y o ua causació pues, para determiar el efecto de las remesas, se debe realizar u estudio cuidadoso que tome e cosideració tato las características observables de los hogares como las características o observables de los hogares estudiados. 12 U modelo empírico de pobreza y recepció de remesas Para aalizar el efecto de las remesas sobre la probabilidad de ser pobre se platea el uso de u modelo bivariado probit, e el cual los hogares decide si recibir remesas 11 Por falta de espacio o se muestra diferecias promedio e características observables etre hogares pobres y o pobres. Este aálisis está dispoible por parte de los autores para aquellos lectores iteresados. 12 U aálisis de causació para cada ua de las características observables de los hogares va más allá de los fies de este artículo.

8 96 EcooQuatum Vol. 11. Núm. 1 o o y paralelamete se asume que la aturaleza decide si el hogar será pobre o o. 13 Dado que para el ecoometrista ambos evetos ocurre simultáeamete, el modelo bivariado icluye la posibilidad de que los evetos esté correlacioados. De esta forma se busca modelar la idea de que las decisioes de los hogares tambié ifluye e el riesgo de ser pobre. Esta estrategia de modelació sigue el modelo empírico plateado por Carrasco (2001) para estudiar el efecto de ua variable edógea discreta sobre ua variable discreta. 14 Sea y i ua variable aleatoria que toma el valor de uo si el hogar es pobre y cero e cualquier otro caso. Debido a que la recepció de remesas ifluye el cojuto de eleccioes que los hogares hace, la mejor maera de represetar esta variable aleatoria sigue el modelo propuesto por Carrasco (2001): yi1 = I^c 1 + B1xi + ~ 1 $ 0h si di = 1 (1) y i = ' 1 y i0 = I ^c 0 + B 0 x i + ~ 0 $ 0h si d i = 0 Dode x i represeta las características del hogar que ifluye e la probabilidad de ser pobre y ~ j represeta el error e la ecuació de elecció Sea la variable d i ua variable aleatoria que toma el valor de 1 si el hogar recibe remesas y el valor de cero e cualquier otro caso: (2) di = I^d0 + d1xi + d2 zi + f $ 0h Dode z i es ua variable istrumeto que afecta la ecuació de la recepció de las remesas pero que se excluye de la ecuació de pobreza. Se costruyero tres variables istrumeto: (1) la distacia a las estacioes de ferrocarril que existía e 1930; (2) la iteracció etre la tasa de emigració iteracioal e 2002 y los shocks o esperados de lluvia e 1990; y (3) la iteracció etre la tasa de creació de empleo e EU e 25 ciudades de EU e 1998 y la edad del jefe del hogar al cuadrado. Ua explicació para cada ua de estas variables sigue a cotiuació No se utiliza u modelo probit para modelar la probabilidad de ser pobre y se icluye e dicho modelo ua variable dicotómica idicado la recepció de remesas debido a que, al ser la recepció de remesas ua variable edógea, la estimació de dicho modelo sería sesgada. 14 Debido a que el aálisis muestra que o icluir a las remesas iteras o altera los resultados cualitativamete, se decidió cocetrarse e explicar el caso de las remesas iteracioales y la pobreza. El aálisis de las remesas iteras se restrige a aalizar la robustez de los resultados a su iclusió tal como se explica e la secció de Aálisis de Robustez. 15 Es difícil idetificar variables que sea totalmete exógeas e la ecuació de migració y recepció de remesas. E la literatura, la estrategia que se ha utilizado para lograr teer variació exógea es la utilizació de shocks ecoómicos de corto plazo. Por ejemplo, Yag (2005) usa datos pael de la crisis asiática de 1997 para aalizar cómo los shocks e tipo de cambio afectaro el valor de las remesas iteracioales recibidas por hogares filipios. La validez de los istrumetos utilizados se verificó aalizado su sigificacia cojuta y la debilidad estadística de los istrumetos. El primer aálisis se icluye e la secció Estimació del modelo empírico de pobreza y recepció de remesas de este artículo. El aálisis sobre la debilidad estadística de los istrumetos se realizó para ua versió lieal del modelo usado el método de Stock y Yogo (2004). Los resultados muestra que los istrumetos icluidos e el texto era los más fuertes estadísticamete. Vea las otas 17, 19 y 25 sobre istrumetos alterativos que se exploraro y desecharo debido a su debilidad como istrumetos.

9 El impacto de las remesas sobre tres diferetes idicadores La primera líea de ferrocarril abrió e Guatemala e El ferrocarril fue adquirido e 1908 por la Uited Fruit Compay y cotiuó operacioes hasta E dicho año, el ferrocarril fue adquirido por el gobiero de Guatemala y las codicioes de las vías del ferrocarril se deterioraro hasta que el ferrocarril suspedió operacioes e La distacia a las estacioes del ferrocarril e 1930 costituye u bue istrumeto e Guatemala debido a que dicha distacia está relacioada co los costos de migrar e el pasado y a la ecesidad de eviar migrates e el pasado 16 y, por lo tato, está asociadas al desarrollo de las redes de migrates existetes al día de hoy. Si embargo, el hecho de que las líeas del tre dejara de operar e el año de 1996 garatiza que o tega correlació co los patroes de gasto que se observa e la ecuesta ENCOVI e el año Se calculó la distacia de la capital del Departameto dode el hogar residía e el año 2000 a la estació del ferrocarril existete e 1930 más cercaa a la capital del Departameto, usado mapas del Railroad Developmet Corporatio, y posteriormete cruzado la iformació co la ENCOVI Este tipo de istrumeto ha sido usado e la literatura ates por Woodruff y Zeteo (2007) para el caso de México. Las tasas de emigració históricas ha sido usadas ates e la literatura por Haso y Woodruff (2002), McKezie y Rapoport (2007) y Adams y Cuecuecha (2010a). El argumeto aquí es que la migració e el pasado facilita la emigració hoy e día, debido a que ua mayor red de emigrates e el pasado geera más cotactos y oportuidades de trabajo para los emigrates del día de hoy. Para Guatemala se calculó la tasa de emigració iteracioal a ivel de muicipalidad usado el ceso Guatemala Si embargo, esto crea u problema potecial, pues la tasa agregada del 2002 está correlacioada co los evetos del año 2000, el año e el cual ocurre la ENCOVI. Para resolver el problema usamos la iteracció de la tasa agregada de emigració e 2002 co los shocks de lluvia o esperados e Los cambios e patroes de lluvia ha sido utilizados e la literatura ateriormete para los casos de México, Filipias y Guatemala (Mushi, 2003; Yag y Choi, 2007; Adams y Cuecuecha, 2010a). El argumeto aquí es que la lluvia está muy ligada a la producció e igreso agrícola, por lo que muy poca lluvia puede ocasioar migració hacia afuera de las zoas rurales. U problema potecial co este argumeto es que los elemetos o observados e la ecuació de gasto se ecuetre correlacioados co la lluvia o esperada e Para aseguraros de que este o es el caso, icluimos e el modelo el ivel de lluvia e Se obtuvo la iformació histórica sobre la lluvia a ivel de estació meteorológica del Istituto Nacioal de Sismología, Vulcaología, Meteorología e Hidrología de Guatemala (2009). Se procedió a calcular el cambio promedio e lluvia por mes, año a año, por muicipalidad. De esta iformació se estimó u modelo de series de tiempo co el cual el cambio e lluvia e el periodo t está asociado al cambio 16 La correlació simple etre el gasto total per cápita y la distacia a la estació de tre de 1930 más cercaa es egativa. 17 Tambié se trató de usar como istrumeto la lluvia o esperada etre 1991 y Los resultados de aálisis estadísticos muestra que los shocks o esperados de 1998 y 1999 o so válidos como istrumetos. Los shocks de 1990 a 1997 so válidos. Si embargo, al usar el shock de 1990 se reduce el míimo de utilizar istrumetos válidos pero débiles. Ua posible explicació para estos resultados es que el Huracá Mitch ocurrió e 1998 y geeró ua gra emigració a EU desde Guatemala y América Cetral.

10 98 EcooQuatum Vol. 11. Núm. 1 e lluvia e el periodo t-1. Usamos los residuales de este modelo como el shock de lluvia o esperado e La tercera variable istrumeto es la tasa de creació de empleo e 25 ciudades de EU e 1998, la cual fue obteida del US Populatio Cesus, Local Uemploymet Statistics (2008). Esta variable mide la tasa de creació de empleo e las 25 ciudades estadouideses que recibía más guatemaltecos e el año 2004, de acuerdo a ecuestas llevadas a cabo por IOM (2004). 18 Se geeró variació a ivel de la h-ésima regió de Guatemala pesado la tasa de creació de empleo e la i-ésima ciudad de EU por la fracció de guatemaltecos de la regió h-ésima que, de acuerdo a IOM (2004), trabajaba e la i-ésima ciudad de EU e Para obteer variació al ivel del hogar se iteractuó la variable co la edad del jefe del hogar al cuadrado. La razó para usar esta variable e el modelo sigue a la literatura que ha mostrado la importacia de la tasa de creació de empleo para explicar la emigració hacia EU e el caso de la emigració de mexicaos (Passel, 2006; Redo y Cuecuecha, 2010; Cuecuecha y Redo, 2012) y para explicar la recepció de remesas e el caso de Guatemala (Adams y Cuecuecha, 2010a). 19 Para uestras tres variables istrumeto se hace el supuesto de que, codicioado a las variables que represeta las características de los hogares y las características de los muicipios icluidas e uestras especificacioes, los compoetes o observables e la ecuació de pobreza está o correlacioados co las variables istrumeto. Para aseguraros de que este sea el caso, se icluye e las variables de cotrol al ivel de lluvia e El Cuadro 2 preseta la estadística descriptiva para las variables istrumeto para las ocho regioes admiistrativas de Guatemala. El Cuadro tambié os muestra estadística descriptiva para los igresos de las regioes y las fraccioes de la població que recibe remesas, así como las fraccioes de la població que so pobres por regió. El Cuadro 2 os muestra que la zoa de mayor igreso per cápita es la regió metropolitaa co 9,576.3 quetzales per cápita. La regió co el igreso per cápita más bajo es la regió Noroeste co 2, quetzales per cápita. El Cuadro tambié os muestra que la fracció de pobres parece distribuida uiformemete etre las diferetes regioes, pues el máximo es 54.9% (regió Noreste) y el míimo es 52.37% (regió Norte). De igual forma, la severidad de la pobreza es muy similar etre regioes estado el míimo de 1.21 e la regió Norte y el máximo de 1.26 e la regió Noreste. Lo mismo ocurre co la desigualdad etre pobres, pues el máximo es 7.31 (regió Noroeste) y el míimo ocurre e la regió Cetral (7.224). El Cuadro os muestra ua mayor variació e la recepció de remesas iteras, pues varía etre u 16.54% e la regió Sureste hasta u míimo de 6.24% e la regió orte. De igual forma se observa variació e la recepció de remesas iteracioales 18 Estas ciudades so: Los Ágeles, Nueva York, Miami, Treto, Washigto, Housto, Norfolk, Bosto, Chicago, Dallas, Dever, Atlata, Sa Fracisco, Charlotte, Las Vegas, Baltimore, Nashville, Phoeix, Portlad, Idiaápolis, Providece, Kasas, Motgomery, Licol y Filadelfia. 19 Tambié se trató de utilizar como istrumeto la iteracció de la edad y la tasa de creació de empleo e EU, así como la iteracció de las dummies de edad co la tasa de creació de empleo e EU. Todos éstos so istrumetos válidos, si embargo, ua vez que se icluye e el modelo se icremeta el riesgo de geerar sesgo e uestra estimació, debido a que o so istrumetos fuertes.

11 El impacto de las remesas sobre tres diferetes idicadores Cuadro 2 Promedios para igreso del hogar por persoas, recepció de remesas iteras (de Guatemala), recepció de remesas iteracioales (de EU), idicadores de pobreza y variables istrumeto por regió admiistrativa e Guatemala Regió N Igreso Per cápita por Hogar (quetzales) Fracció de pobres FGT (1) FGT (2) Hogares que recibe remesas iteras Hogares que recibe remesas iteracioales Distacia de la capital del depto. a la estació del tre e 1930 (kms) Tasa de migració iteracioal e 2002, por muicipio Residuales de lluvia e 1990 Tasa de creació de empleo e 1998, las 25 ciudades de EU que recibía más Guatemaltecos e 2004 Metropolitaa % % 6.86% % % Norte % % 1.70% % % Noreste % % 10.23% % % Sureste % % 6.95% % % Cetral % % 3.47% % % Suroeste % % 10.18% % % Noroeste % % 10.43% % % Peté % % 4.56% % % Notas: N = 7,145 hogares. Todos los valores so poderados. Notas: La tasa de creació de empleo de 1998 e 25 ciudades de EU se obtiee poderado a cada tasa de creació de empleo por la fracció de migrates guatemaltecos a dicha ciudad, e el Los datos para guatemaltecos e EU por ciudad de EU y regió de Guatemala proviee de IOM (2004). Fuetes: Igreso por Hogar Por Persoas: ENCOVI 2000; Hogares recibiedo remesas iteras o iteracioales: ENCOVI 2000; Distacia de la capital de departameto a la estació del tre e 1930, Railroad Developmet Corporatio Maps; Tasa de emigració iteracioales: Ceso de Població Guatemala 2002 ; Residuales de lluvia e 1990: Base de datos histórica de INSIVUMEH; Tasa de creació de empleo e 25 zoas metropolitaas de EU: Uited States Cesus, Local Area Uemploymet Statistics (2008) e Iteratioal Migratio Orgaizatio (2004). desde u míimo de 1.70% e la regió Norte, hasta u máximo de 10.43% e la regió Noroeste. E cuato a la relació de las variables istrumetales co la recepció de remesas, el Cuadro os muestra la complejidad del feómeo migratorio. Por ejemplo, la regió que tiee u mayor porcetaje de hogares recibiedo remesas iteras (regió Sureste) se ubica e promedio relativamete cerca a las estacioes del tre de 1930, e comparació a la regió Norte, que es la que meos remesas iteras recibe. La regió que tiee la fracció de hogares más alta recibiedo remesas (regió Noroeste) tiee la tasa de emigració e 2002, que es mayor a la de la regió que recibe meos remesas iteracioales (regió Norte). De igual forma se observa que tres de las cuatro regioes que sufriero los peores shocks de lluvia e 1990 se ecuetra detro de las cuatro regioes que mayor catidad de remesas iteracioales recibiero e el Tambié es importate destacar que e este aálisis por regioes o es posible idetificar ua clara

12 100 EcooQuatum Vol. 11. Núm. 1 relació etre el empleo e las 25 ciudades de EU que recibe más guatemaltecos y la recepció de remesas iteracioales o iteras. El Cuadro 3 os muestra las correlacioes simples etre las variables istrumeto y la recepció de remesas iteracioales. El Cuadro os muestra ua relació positiva y estadísticamete sigificativa etre la recepció de remesas y la distacia al ferrocarril, así como etre la recepció de remesas y el empleo e EU. De igual maera os muestra ua relació egativa etre la recepció de remesas y los shocks de lluvia. La relevacia cojuta de los istrumetos, si embargo, requiere probarse e el modelo estimado. Esto se lleva a cabo más adelate e el artículo de maera formal. 20 La existecia de correlació etre la decisió de recibir remesas y el eveto de estar e pobreza puede geerar tambié problemas e la matriz de variaza covariaza del sistema bivariado probit. Por esta razó, el modelo estadístico implemetado ajusta por esta posible correlació usado u sistema bivariado aparetemete o relacioado (Greee, 2012). Ua vez que se ha estimado el modelo bivariado probit, el efecto de las remesas sobre la probabilidad de ser pobre para hogares que recibe remesas se ecuetra siguiedo la estrategia empírica de Carrasco (2001), que cosiste e calcular la diferecia etre la probabilidad de ser pobre y recibir remesas P 11 y la probabilidad de o ser pobre y recibir remesas P 01: (3) ATT = P11 - P01 Siguiedo a Maddala (1983), la media y la variaza del ATT se utiliza para calcular su sigificacia. Especificació del modelo de pobreza Las variables que so comues a las ecuacioes (1) y (2) so las siguietes: Capital Humao (variables dummy para idicar si hay miembros del hogar co educació primaria, educació secudaria, educació de preparatoria o más), características del hogar (variable dummy para idicar si el jefe del hogar es o idígea, dummy para idicar si el jefe del hogar tiee etre 25 y 59 años, dummy para idicar si el jefe del hogar es mayor a los 59 años, dummy para idicar si hay iños meores a cico años e el hogar, dummy para idicar si hay iños etre 5 y 15 años de edad ), lluvia e 1999, dummy rural/urbaa, variables dummy de regió. Las razoes para icluir estas variables e ambas ecuacioes se basa e la literatura e migració y remesas. De acuerdo al modelo básico de capital humao, las variables de capital humao afectará las decisioes de migrar y remitir, pues las persoas educadas puede teer mayores posibilidades de empleo y esperar mayores igresos e los países de destio (Schultz, 1982; Todaro, 1976). 21 Las persoas educadas puede tambié teer 20 Específicamete, esto se prueba aalizado la sigificacia cojuta y los estadísticos F propuestos por Stock y Yogo (2004) y Hausma, Stock y Yogo (2005).

13 El impacto de las remesas sobre tres diferetes idicadores Cuadro 3 Correlació etre variables istrumeto y la recepció de remesas iteracioales Recepció de remesas Distacia al tre Edad al cuadrado*empleo Migració e 2002* Shocks de lluvia iteracioales e EU Recepció de remesas 1 iteracioales Distacia al tre.0338*** 1.00 Edad al cuadrado*empleo e EU.0453***.5784*** 1.00 Migració e 2002* Shocks de lluvia *** *** *** 1.00 Notas: N = 7,145 hogares. Todos los valores so poderados. ***Sigificativo al 1%. Notas: La tasa de creació de empleo de 1998 e 25 ciudades de EU se obtiee poderado a cada tasa de creació de empleo por la fracció de migrates guatemaltecos a dicha ciudad, e el Los datos para guatemaltecos e EU por ciudad de EU y regió de Guatemala proviee de IOM (2004). Fuetes: Hogares recibiedo remesas iteras o iteracioales: ENCOVI 2000; Distacia de la capital de departameto a la estació del tre e 1930, Railroad Developmet Corporatio Maps; Tasa de emigració iteracioales: Ceso de Població Guatemala 2002 ; Residuales de lluvia e 1990: Base de datos histórica de INSIVUMEH; Tasa de creació de empleo e 25 zoas metropolitaas de EU: Uited States Cesus, Local Area Uemploymet Statistics (2008) e Iteratioal Migratio Orgaizatio (2004). meores costos de emigració (Chiquiar y Haso, 2005). E la literatura se ha plateado que las características del hogar, tales como la edad del jefe del hogar y el úmero de hijos, afecta la probabilidad de migració y de recepció de remesas. E particular, alguos ivestigadores (Adams, 1993; Lipto, 1980) ha sugerido que la migració es parcialmete u acto del ciclo de vida del hogar e el cual los hogares co jefes de familia de mayor edad y iños meores a los cico años tiee mayor probabilidad de participar. E uestro modelo, las variables de capital humao y de características de los hogares se icluye como dummies para dar mayor flexibilidad al modelo. 22 El ivel de lluvia e 1999 se icluye e el modelo para asegurarse que uestros istrumetos trabaje bie e la seguda etapa de la estimació. Fialmete, dado que la residecia urbao/rural y la ubicació geográfica puede afectar las decisioes de migració se icluye e el modelo dummies para cotrolar la residecia urbao-rural y la regió de residecia (se icluye siete dummies regioales usado a la regió metropolitaa como regió omitida). 23 Tambié es importate destacar que el modelo e su cojuto se idetifica gracias a la variació existete e las variables istrumeto, las cuales se icluye e la ecuació 21 Los primeros trabajos que se hiciero sobre la relació etre el capital humao y la migració ecotraba ua relació positiva (Schultz, 1982; Todaro, 1976), trabajos más recietes e Egipto (Adams, 1991 y 1993) y México (Mora y Taylor, 2005; Taylor, 1987) ha ecotrado que los migrates o so ecesariamete seleccioados positivamete co respecto a la educació. 22 Es posible que estas características de capital humao y del hogar sea edógeas debido a que las eleccioes de migració del hogar puede afectar dichas variables. Vea las otas 24 y 26 para ua mayor explicació sobre este problema. 23 Las siete dummies de regió so (co la regió capital como categoría omitida): Norte, Noreste, Sureste, Cetral, Suroeste, Noroeste y Peté.

14 102 EcooQuatum Vol. 11. Núm. 1 de migració y remesas, pero se excluye de la ecuació de pobreza. Como se mecioó ateriormete, el modelo se estima tomado e cosideració la posible correlació etre los compoetes o observados de ambas ecuacioes. Fialmete, se toma e cosideració que el uso de variables agregadas por regió o muicipio puede geerar que los estimadores sufra de heteroscedasticidad a cosecuecia de la correlació que existe etre las observacioes a ivel de muicipio o de regió. Se resuelve el problema utilizado estimadores que agrupa los errores estádar por muicipalidad. 24 Estimació del modelo empírico de pobreza y recepció de remesas El Cuadro 4 muestra los resultados para el modelo bivariado. El Cuadro muestra que ua mayor tasa de creació de empleo e Estados Uidos geera ua mayor probabilidad de recibir remesas iteracioales e Guatemala y que ua mayor lluvia o esperada e Guatemala geera ua meor probabilidad de recibir remesas iteracioales e Guatemala. La distacia al ferrocarril resultó o ser estadísticamete sigificativa por sí sola. El Cuadro 4 tambié muestra el resultado de u test chi cuadrado que permite probar si los tres istrumetos so sigificativos globalmete. El resultado es que so sigificativos al 1%. 25 Otros resultados de el Cuadro 4 se refiere a los sigos ecotrados para las variables de cotrol dode se obtiee resultados o esperados. E el caso de la ecuació de pobreza se ecuetra que teer miembros del hogar arriba de 15 años co secudaria y preparatoria aumeta la probabilidad de ser pobre. Estos resultados demuestra la complejidad de la relació existete etre las decisioes de los hogares de ivertir e capital humao y la pobreza. 26 El Cuadro 4 tambié revela que hogares dode los jefes del hogar está e su edad productiva (25 a 59 años) o so mayores de 59 años tiee meor probabilidad de ser pobres, relativo a hogares dode el jefe del hogar se ecuetra por debajo de los 25 años. Así mismo, os muestra que hogares dode hay iños meores de 5 años y 24 Existe otros posibles problemas poteciales co la especificació ecoométrica. Primero, la estimació se hace si tomar e cosideració la existecia de remesas iteras. Esto puede geerar sesgo de especificació e el modelo. Para ateder este problema e la secció de robustez se preseta ua estrategia que verifica que el resultado pricipal de que las remesas reduce la pobreza se matiee cuado se atiede este problema. Segudo, se icluye e el modelo variables de capital humao que puede ser edógeas e u modelo de emigració. Esto puede geerar sesgo de variable edógea. Para aalizar este problema, e la secció de robustez de resultados se muestra que este factor o afecta cualitativamete los resultados. 25 Se buscó utilizar ua variable istrumeto adicioal basada e la idea de captar el costo de viajar a través de México. Esta variable se creó usado iformació sobre la distacia etre la capital de cada departameto guatemalteco a cada estado mexicao, la cual se buscó e Google Maps (2013). Esta iformació se cruzó co iformació del ceso del año 2000 (INEGI, 2000), e la cual es posible idetificar el total de guatemaltecos que vivía e México por estado para el año Esta iformació se cruza co iformació sobre el total de guatemaltecos residiedo e México proveietes de cada departameto guatemalteco de acuerdo a ua ecuesta de IOM (2002). La variable geerada, si embargo, aumeta el riesgo de geerar estimacioes sesgadas, de acuerdo al criterio de Hausma, Stock y Yogo (2005). Por esta razó se decidió o aumetar el cojuto de variables istrumeto. 26 Tambié revela la ecesidad de verificar la robustez de los resultados a la iclusió de variables de capital humao. Este aálisis es presetado e la secció de robustez.

15 El impacto de las remesas sobre tres diferetes idicadores Cuadro 4 Resultados para Probit Bivariado para la probabilidad de ser pobre y la probabilidad de recibir remesas iteracioales, regresió aparetemete o relacioada (SUR), Guatemala, 2000 Ecuació: pobreza Variable Coeficiete Error estádar Ecuació: remesas Coeficiete Error estádar Capital Humao Miembros del hogar arriba de 15 años co educació primaria (1=sí) Miembros del hogar arriba de 15 años co educació 0.714*** *** secudaria (1=sí) Miembros del hogar arriba de 15 años co preparatoria o 0.737*** * más (1=sí) Características del hogar Jefe del hogar etre 25 y 59 años de edad (1=sí) ** *** Jefe del hogar arriba de 59 años de edad (1=sí) *** *** Miembros del hogar meores a 5 años (1=sí) *** Miembros del hogar etre 5 y 15 años (1=sí) *** *** Jefe del hogar es o idígea (1=sí) 0.571*** ** Otros cotroles Lluvia e 1999* edad del jefe del hogar -3.18E E E-05** 3.96E-05 Hogar Urbao (1=sí) *** * Costate 2.333*** *** Variables istrumeto Tasa de creació de empleo e EU e 1998* Edad al N/A N/A 0.038*** cuadrado del jefe del hogar Distacia de capital de muicipio a ferrocarril e 1930 N/A N/A Residuales de lluvia* Tasa de migració iteracioal e N/A N/A *** el año 2002 Log likelihood test para Rho=0 63*** N/A N/A N/A Log likelihood for model N/A N/A N/A Wald test for model 2054*** N/A N/A N/A N 5844 N/A N/A N/A Notas: El Cuadro reporta los coeficietes para cada variable que se icluye e el modelo de probabilidad de que u hogar sea pobre y la probabilidad de que el hogar reciba remesas. El modelo tambié icluye ua dummy para áreas urbao/rural y siete dummies para las regioes de Guatemala; dichas variables se excluye para salvar espacio. La pobreza se mide usado la líea de pobreza calculada por el Baco Mudial para el año 2000 de 3,519 quetzales por persoa al año a los precios del año *** Sigificativo al ivel ** Sigificativo al ivel * Sigificativo al ivel 0.10.

16 104 EcooQuatum Vol. 11. Núm. 1 meores de 15 años tiee meor probabilidad de ser pobre relativo a hogares dode los miembros está por ecima de los 15 años. Tambié os muestra que hogares dode el jefe del hogar es idígea tiee mayor probabilidad de ser pobre y hogares que so urbaos tiee meor probabilidad de ser pobres. E el caso de la ecuació de recepció de remesas, el Cuadro os muestra que hogares que tiee miembros co educació secudaria tiee mayor probabilidad de recibir remesas, mietras que hogares que tiee miembros co educació preparatoria tiee meor probabilidad de recibir remesas. Hogares dode el jefe del hogar está por debajo de 25 años tiee mayor probabilidad de recibir remesas y hogares dode hay meores de 5 años y miembros meores a 15 años tambié tiee mayor probabilidad de recibir remesas. Estos resultados os revela patroes propios de hogares trasacioales, lo cual es de esperarse e hogares receptores de remesas. El Cuadro 4 tambié revela que si el jefe del hogar es idígea tiee mayor probabilidad de recibir remesas. Este aspecto puede revelar que los hogares idígeas tiee lazos sociales más fuertes co sus emigrates, relativo a hogares o idígeas. Fialmete, se ecuetra que mayor lluvia e 1999 aumeta la probabilidad de recibir remesas. Este resultado es importate pues permite separar los compoetes observados y predecibles de lluvia, de los iveles o esperados de lluvia. Estos resultados os idica que los iveles predecibles de lluvia puede geerar más emigrates, quizás porque ayuda a fiaciar la emigració, pero que los shocks (positivos) de lluvia geera meor ecesidad de emigració. El Cuadro 5 muestra el cálculo del ATT de las remesas sobre la probabilidad de ser pobre. El Cuadro muestra que la probabilidad de ser pobre y recibir remesas es de 7.16%, mietras que la probabilidad de ser pobre y o recibir remesas es de 50.1%. Estos cálculos so hechos para la població que recibe remesas iteracioales. El efecto promedio sobre los tratados es ua reducció de la probabilidad de ser pobre de 599%. Cuadro 5 Efecto promedio sobre los tratados (ATT) de la recepció de remesas sobre la probabilidad de que u hogar sea pobre, Guatemala, 2000 Hogares Aálisis de Robustez co remesas iteracioales Hogares co remesas iteras e iteracioales Hogares co remesas iteracioales excluyedo cotroles de capital humao Probabilidad de ser pobre 7.16% 17.15% 6.92% y recibir remesas Probabilidad de o ser 50.1% 42.68% 49.6% pobre y recibir remesas ATT (Diferecia Porcetual) -599% (-29) -148*** (-43) -616%*** (-31) Notas: Estadísticos T e parétesis. Los estadísticos se obtiee agrupado errores por muicipio. Las probabilidades usado u modelo bivariado plateado por Carrasco (2001) y presetado e el Cuadro 4. La líea de pobreza so 3,518 quetzales por persoa y por año. *** Sigificativo al ivel 0.01.

17 El impacto de las remesas sobre tres diferetes idicadores Aálisis de robustez El Cuadro 5 muestra tambié el cálculo del ATT de las remesas sobre la probabilidad de ser pobre para especificacioes alterativas. La primera de ellas se refiere e icluir e la recepció de remesas a los hogares que recibe remesas iteras. El o icluir la recepció de remesas iteras e el modelo puede geerar sesgo de especificació. Icluimos la recepció de remesas como parte del modelo para aalizar la robustez del resultado mostrado e la secció aterior. El Cuadro muestra que al icluir a hogares que recibe remesas iteras, el efecto de las remesas es reducir la probabilidad de ser pobre e 148%. Este resultado puede etederse de dos formas. Primero, el hecho de que el impacto se reduzca puede idicar que la o iclusió de las remesas iteras e el modelo iicial geeraba u sesgo hacia arriba e el efecto calculado. Segudo, tambié puede etederse e el setido de que las remesas iteras tiee u meor impacto e reducir la pobreza y por ello, al icluirlas e el modelo, el impacto geeral de las remesas se ve dismiuido. Tambié se icluye e el Cuadro ua especificació que excluye las variables de capital humao pues, como se mostró e el Cuadro 4, al icluir las variables de capital humao se obtiee sigos o esperados e la ecuació de pobreza. Esto implica que uestras estimacioes podría sufrir de sesgo de edogeeidad, si es que las variables de capital humao so edógeas, y dicha edogeeidad daña la estimació del impacto de las remesas sobre la pobreza. El Cuadro 5 muestra que, al excluir las variables de capital humao, el impacto de las remesas sobre la pobreza es de 616%. Este resultado se puede iterpretar de dos formas. Primero, idica que el sesgo de edogeeidad es subestimar el verdadero impacto de las remesas sobre la pobreza. Segudo, puede idicaros que parte del efecto reductor de pobreza de las remesas se geera a través de su impacto positivo sobre el capital humao de los hogares y, por lo tato, al excluir las variables de capital humao del modelo sobreestimamos el impacto de las remesas sobre la pobreza. U modelo Tobit co variable edógea para estimar el impacto de las remesas sobre la severidad de la pobreza y la desigualdad etre pobres E esta secció se aaliza el impacto de las remesas sobre la severidad de la pobreza y la desigualdad etre pobres. E particular se aaliza el impacto de las remesas sobre el ídice FGT (1), tambié coocido como la brecha de pobreza itesidad de la pobreza--y el ídice de pobreza FGT (2), tambié coocido como la desigualdad etre pobres: (4) FGT^1h = / ^LP - y h LP 1 i i d P (5) FGT^2h = 1 / i d P ^LP - yih c m LP 2

18 106 EcooQuatum Vol. 11. Núm. 1 Dode y i represeta el igreso del hogar i, LP represeta la líea de pobreza e LP - yi Guatemala y P es el cojuto de hogares pobres. Se defie las variables zi1 = LP 2 ^LP - yih y zi2 = c m como la cotribució del hogar i a los ídices FGT(1) y FGT(2), LP respectivamete. Se asume que dichas cotribucioes so fucioes lieales de las características de los hogares X h como se idica a cotiuació: (6) z = b + i X + u / ij j jh ih ij h Dode z ij es la cotribució al ídice FGT(j) del hogar i. A su vez u ij es el térmio de error para el hogar i e el ídice j. Para determiar el efecto de las remesas sobre los ídices FGT(j) itroducimos e la ecuació (6) la variable idicadora de recepció de remesas d i presetada e la secció U modelo empírico de pobreza y recepció de remesas : (7) zij = bj + rjdi + ijhxih + u Es importate destacar que la ecuació 7 sufre de dos importates sesgos: 1) la edogeeidad de la variable idicadora de recepció de remesas y 2) el trucamieto que tiee la ecuació (7) por el hecho de que está defiida úicamete para hogares pobres. Para resolver este problema utilizamos la metodología propuesta por Wooldridge (2002). Esta metodología cosiste e estimar u modelo Tobit co variable edógea para cotrolar el trucamieto que existe e la medició de los ídices FGT(j) y la edogeeidad de las remesas. Co esta metodología, el modelo empírico se escribe de la siguiete forma: (8) zij = max^0, bj + ijhxih + rjdi + vijh / h El modelo se complemeta co la ecuació (2) presetada e la secció U modelo empírico de pobreza y recepció de remesas del artículo. Las variables de cotrol X h y las variables istrumeto so las mismas que se presetaro e la secció Especificació del modelo de pobreza. La estimació del modelo se lleva a cabo por Máxima Verosimilitud siguiedo a Wooldridge (2002:533). / h ij Resultados sobre el impacto de las remesas sobre la severidad de la pobreza y la desigualdad etre pobres Los resultados para la estimació del modelo Tobit co variable edógea se muestra e el Cuadro 6. E la seguda columa se muestra los resultados para el ídice FGT(1), la severidad de la pobreza. Se muestra que la probabilidad de recibir remesas, codicioada a ser pobre, reduce la severidad de la pobreza. E particular, u aumeto

19 El impacto de las remesas sobre tres diferetes idicadores del 1% e la probabilidad de teer remesas, codicioada a ser pobre, reduce e.42 putos el ídice FGT(1), lo cual represeta ua reducció del 34% del ídice FGT(1) e su valor medio. Este impacto es estadísticamete sigificativo (vea el Cuadro 7). El Cuadro 6 tambié os muestra que teer miembros co educació primaria aumeta la itesidad de la pobreza, pero que teer miembros co educació secudaria y educació uiversitaria dismiuye la itesidad de la pobreza. El Cuadro tambié os muestra que la itesidad de la pobreza es mayor para hogares dode hay miembros meores de cico años y miembros etre cico y quice años. La itesidad de la po- Cuadro 6 Modelo Tobit co variable edógea para la estimació del impacto de las remesas sobre las cotribucioes del hogar (i) al Ídice FGT(1) y FGT (2) Variable Cotribucioes del hogar (i) al ídice FGT (1) (Severidad de Pobreza) Cotribucioes del hogar (i) al ídice FGT (2) (Desigualdad etre Pobres) Miembros del hogar arriba de 15 años co educació primaria (1=sí) -5.10** (1.53) 0.54*** (0.10) Miembros del hogar arriba de 15 años co educació secudaria (1=sí) 4.18** (1.75) -0.60** (0.19) Miembros del hogar arriba de 15 años co preparatoria o más (1=sí) 14.44** (4.25) -1.30*** (0.26) Jefe del hogar etre 25 y 59 años de edad (1=sí) *** (2.76) 1.19*** (0.22) Jefe del hogar arriba de 59 años de edad (1=sí) *** (2.59) 1.05*** (0.19) Miembros del hogar meores a 5 años (1=sí) 0.18 (0.94) 0.02 (0.11) Miembros del hogar etre 5 y 15 años (1=sí) -5.67** (2.39) 0.53** (0.19) Jefe del hogar es o idígea (1=sí) 10.68*** (2.14) -1.07*** (0.17) Prob. de recibir remesas codicioada a ser pobre ** (19.41) 4.93** (1.81) Costate 54.14*** (9.97) -5.40*** (0.79) Logaritmo de verosimilitud Pseudo R Wald Chi cuadrada para exogeeidad (1 grado de libertad) 3.91** 4.5** N Notas: Todas las regresioes so poderadas. El modelo tambié icluye a la lluvia e 1999, dummy para urbao/ rural, siete dummies para regioes de Guatemala, o se muestra por falta de espacio. Errores estádar etre parétesis, agrupados por muicipio y obteidos mediate bootstrappig (1,000 repeticioes). La primera etapa del modelo se muestra e el Cuadro 4.

20 108 EcooQuatum Vol. 11. Núm. 1 Cuadro 7 Impacto de u aumeto de 1% e la probabilidad de recibir remesas sobre los ídices FGT(1) y FGT(2) Variable Valor Impacto de u aumeto del 1% e la probabilidad Impacto de u aumeto del 1% e la Promedio de recibir remesas (putos del ídice) probabilidad de recibir remesas (%) FGT (1) ** -34%** FGT(2) **.28%** * Sigificativo al ivel ** Sigificativo al ivel *** Sigificativo al ivel Notas: Co base e los efectos margiales de los modelos mostrados e el Cuadro 6 y ENCOVI breza tambié se muestra que es mayor para hogares dode el jefe del hogar tiee más de 65 años y que es meor cuado el jefe de familia es o idígea. El Cuadro 6 tambié os muestra el resultado co relació al ídice FGT(2). Nos muestra que la probabilidad de recibir remesas codicioada a ser pobre aumeta el ídice FGT(2). E particular, u aumeto del 1% e la probabilidad de recibir remesas aumeta e.02 putos el ídice FGT(2), lo cual represeta u aumeto del.28% e el ídice FGT(2) y, por lo tato, e la desigualdad etre pobres (vea Cuadro 7). Fialmete, el Cuadro 6 tambié os muestra que la desigualdad etre pobres se reduce cuado hay miembros de la familia co educació primaria y se ve aumetada cuado hay miembros e la familia co educació secudaria y educació uiversitaria. La desigualdad etre pobres se ve reducida cuado hay meores de cico años y cuado hay idividuos etre los cico y los quice años. La desigualdad etre pobres se ve dismiuida cuado el jefe del hogar tiee más de 65 años y se ve aumetada cuado el jefe del hogar es o idígea. El Cuadro tambié os muestra la sigificacia cojuta de los cotroles por el trucamieto de los datos. Para el caso del FGT(1), los cotroles so sigificativos al 1%. Para el caso del FGT(2) so sigificativos al 5%. Esto demuestra que o cotrolar por el trucamieto geeraría estimacioes sesgadas. Coclusió Este artículo utiliza ua base de datos represetativa para Guatemala co el fi de aalizar el efecto de las remesas sobre diversas medidas de pobreza e Guatemala. Tres resultados resalta. Primero, la recepció de remesas reduce la probabilidad de ser pobre e Guatemala e 599%. Esto se ecuetra aalizado la probabilidad de ser pobre, codicioada a recibir remesas, cotra la probabilidad de o ser pobre, codicioado a la recepció de remesas. El segudo resultado ecuetra que las remesas reduce la severidad de la pobreza e Guatemala e 34%. Esto se ecuetra cotrolado por la edogeeidad de las remesas y el trucamieto implícito que existe al medir la pobreza. El tercer resultado ecuetra que las remesas aumeta margialmete la desigualdad etre pobres, pues el aumeto es de.28%. Este resultado tambié cotrola por la