TRANSFERENCIAS DISCRECIONALES A LOS GOBIERNOS SUBNACIONALES: UN ANÁLISIS PARA ARGENTINA CON DATOS DE PANEL

Transcripción

1 TRANSFERENCIAS DISCRECIONALES A LOS GOBIERNOS SUBNACIONALES: UN ANÁLISIS PARA ARGENTINA CON DATOS DE PANEL ERNESTO REZK GINETTE LAFIT VANINA RICCA Instituto de Economía y Finanzas Facultad de Ciencias Económicas Universidad Nacional de Córdoba, Argentina VERSION PRELIMINAR PARA SER PRESENTADA EN EL XXIII SEMINARIO REGIONAL DE POLITICA FISCAL, CEPAL, SANTIAGO DE CHILE, 18 AL 21 DE ENERO DE 2011

2 Estructura del Trabajo Objetivos Una referencia al marco teórico Hechos estilizados Modelo de Datos de Panel: Estimación y Resultados Conclusiones 2

3 Objetivos Evaluar el comportamiento de los recursos fiscales provinciales totales y el desempeño de las transferencias corrientes discrecionales nacionales a partir de los 90. Identificar las variables económicas, fiscales y políticas que expliquen la creciente participación de las transferencias corrientes no automáticas en la financiación provincial argentina. Establecer el impacto de las transferencias corrientes sobre el grado de respondabilidad de los gobiernos subnacionales y su impacto negativo sobre la solidez del federalismo fiscal. 3

4 Marco Teórico $ Caso 1: Transferencias no condicionadas Y 1 Y 0 Y 0 c U 1 Y 2 a b U 0 U 1 0 Q 0 Q 1 P 0 P 0 Q 4

5 Caso 2: Transferencias condicionadas $ Y 1 Y 0 Y 0 Y 2 a b U U 0 0 Q a Q 0 Q 1 P 0 P 0 Q 5

6 Caso 3: Transferencias condicionadas sujetas a cofinanciacion (matching grants) 6

7 Hechos Estilizados Argentina: Composición porcentual de los ingresos provinciales Brasil: Composición porcentual de los ingresos estaduales Ingresos de Origen Nacional Ingresos de Origen Propio Transferencias Corrientes Ingresos Tributarios Propios Transferencias Constitucionales Transferencias Voluntarias Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Dirección de Coordinación Fiscal con las Provincias, Secretaria de Programación Económica y Comisión Económica para América Latina (CEPAL). Fuente: Elaboración propia en base a datos del Ministerio de Hacienda de Brasil y del Instituto Brasilero de Geografía y Estadística. 7

8 Argentina: Participación porcentual de los ingresos por provincia Periodo Periodo CABA Buenos Aires Catamarca Córdoba Corrientes Chaco Chubut Entre Ríos Formosa Jujuy La Pam pa La Rioja M endoza M isiones Neuquén Río Negro Salta San Juan San Luis Santa Cruz Santa Fe Santiago del Estero Tucumán Tierra del Fuego Transferencias Corrientes Ingresos de Origen Nacional Ingresos Propios Provincias CABA Buenos Aires Catamarca Córdoba Corrientes Chaco Chubut Entre Ríos Formosa Jujuy La Pampa La Rioja Mendoza Misiones Neuquén Río Negro Salta San Juan San Luis Santa Cruz Santa Fe Santiago del Estero Tucumán Tierra del Fuego Transferencias Corrientes Ingresos de Origen Nacional Ingresos Propios Provincias Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Dirección de Coordinación Fiscal con las Provincias, Secretaria de Programación Económica y Comisión Económica para América Latina (CEPAL). 8

9 Brasil: Participación porcentual de los ingresos estaduales Periodo Periodo AC AL AM AP BA CE DF ES GO MA MG MS MT PA PB PE PI PR RJ RN RO RR RS SC SE SP TO Ingresos Tributarios Propios Transferencias Constitucionales Transferencias Voluntarias AC AL AM AP BA CE DF ES GO MA MG MS MT PA PB PE PI PR RJ RN RO RR RS SC SE SP TO Ingresos Tributarios Propios Transferencias Constitucionales Transferencias Voluntarias Fuente: Elaboración propia en base a datos del Ministerio de Hacienda de Brasil y del Instituto Brasilero de Geografía y Estadística. 9

10 Stgo. del Estero Form osa Chaco Salta C o rrie n te s Misiones Jujuy Tucum an San Juan Catamarca Entre Ríos La Rioja Mendoza Buenos Aires Córdoba Río Negro Santa Fe La Pampa San Luis Chubut Neuquén Santa Cruz Tierra del Fuego CABA Form osa S tgo. del Estero Chaco M isiones Corrientes Tucum án Jujuy S an Juan Salta La Rioja E ntre Ríos Río Negro Buenos A ires M endoza Córdoba Santa Fe San Luis La P am pa Catam arca Chubut Neuquén Tierra del Fuego CABA Santa Cruz Argentina: Ingresos provinciales per capita (En miles de pesos de 1999) Periodo Periodo Ingresos Propios Ingresos de Origen Nacional Transferencias Corrientes Ingresos Propios Ingresos de Origen Nacional Transferencias Corrientes Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Dirección de Coordinación Fiscal con las Provincias, Secretaria de Programación Económica y Comisión Económica para América Latina (CEPAL). 10

11 Brasil: Ingresos estaduales per capita (En miles de reales de 1999) Periodo Periodo ES GO MS MT BA MA DF MG MT PE AL PB AC CE SP AP SC PI SE AM PR RO RR RS RJ RN TO GO ES PA MS MA BA MT MG PE AL PB DF CE AC AP SP PI SC AM RO SE PR RS RR RJ RN TO Ingresos Tributarios Propios Transferencias Constitucionales Transferencias Voluntarias Ingresos Tributarios Propios Transferencias Constitucionales Transferencias Voluntarias Fuente: Elaboración propia en base a datos del Ministerio de Hacienda de Brasil y del Instituto Brasilero de Geografía y Estadística. 11

12 Argentina: Participación de los Ingresos en el Gasto Corriente Provincial (En porcentajes) Período Período Provincias IOP 1 ION 2 Tr. Ctes. IOP 1 ION 2 Tr. Ctes. Buenos Aires 51.02% 46.48% 1.18% 48.40% 39.56% 8.17% CABA 94.11% 7.51% 0.65% 97.69% 12.42% 2.52% Catamarca 7.18% 84.04% 1.94% 9.98% 94.53% 3.12% Chaco 12.61% 83.87% 3.10% 11.60% 88.51% 11.13% Chubut 12.50% 60.98% 7.29% 24.16% 48.70% 2.77% Córdoba 40.22% 56.46% 1.44% 31.33% 61.56% 10.59% Corrientes 11.42% 84.81% 5.48% 12.46% 98.10% 5.89% Entre Ríos 28.07% 71.03% 2.46% 22.89% 73.79% 9.45% Formosa 4.77% 88.93% 4.69% 6.37% % 7.27% Jujuy 8.90% 70.45% 6.67% 9.77% 81.64% 14.05% La Pampa 23.58% 73.23% 6.61% 25.27% 78.78% 10.17% La Rioja 4.60% 59.58% 43.59% 6.95% 79.87% 28.56% Mendoza 32.10% 51.67% 1.06% 30.28% 55.79% 4.07% Misiones 15.67% 76.66% 7.76% 23.61% 90.71% 13.48% Neuquén 17.03% 36.98% 5.27% 22.91% 29.17% 2.26% Río Negro 19.32% 56.39% 3.85% 22.78% 64.71% 3.51% Salta 15.86% 73.82% 5.42% 25.05% 92.74% 5.25% San Juan 12.87% 75.31% 5.43% 18.15% % 4.62% San Luis 27.34% % 2.94% 35.90% % 9.84% Santa Cruz 12.26% 55.32% 10.24% 20.72% 47.98% 16.21% Santa Fe 39.52% 59.13% 1.78% 36.70% 69.82% 8.75% Stgo. del Estero 11.73% 93.02% 4.27% 12.84% % 11.52% Tierra del Fuego 19.78% 51.87% 15.71% 1.94% 53.70% 20.29% Tucuman 4.14% 77.34% 18.52% 5.80% 79.63% 25.15% Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Dirección de Coordinación Fiscal con las Provincias, Secretaria de Programación Económica y Comisión 12 Económica para América Latina (CEPAL).

13 Brasil: Participación de los Ingresos en el Gasto Corriente estadual (En porcentajes) Período Período ITP 1 Tr. Const. Tr. Vol. ITP 1 Tr. Const. Tr. Vol. Acre 18.9% 78.9% 8.3% 27.5% 70.6% 6.4% Alagoas 44.6% 48.1% 7.2% 49.2% 48.3% 2.8% Amazonas 73.5% 26.8% 2.9% 73.8% 26.2% 1.5% Amapá 18.7% 94.9% 2.9% 23.1% 81.6% 2.6% Bahía 64.1% 29.5% 3.5% 63.2% 26.6% 1.3% Ceará 59.8% 35.1% 6.3% 56.1% 34.2% 1.9% Distrito Federal 36.7% 2.2% 1.6% 78.8% 5.3% 0.8% Espírito Santo 81.1% 19.5% 1.3% 94.4% 17.7% 0.5% Goias 74.0% 20.5% 3.2% 75.5% 20.0% 1.2% Maranhao 37.7% 61.9% 5.2% 47.2% 57.9% 2.4% Minas Gerais 68.2% 4.1% 0.7% 78.5% 16.4% 0.2% Mato Grosso do Sul 62.4% 18.7% 3.0% 76.3% 21.1% 2.0% Mato Grosso 62.8% 88.0% 15.6% 71.6% 23.9% 5.1% Para 62.8% 88.0% 15.6% 60.0% 40.3% 1.5% Paraíba 47.1% 44.9% 7.7% 49.5% 47.8% 3.3% Pernambuco 57.4% 29.3% 2.3% 59.0% 15.8% 1.5% Fuente: Elaboración propia en base a datos del Ministerio de Hacienda de Brasil y del Instituto Brasilero de Geografía y Estadística. 13

14 (Continuación) Brasil: Participación de los Ingresos en el Gasto Corriente estadual (En porcentajes) Período Período ITP 1 Tr. Const. Tr. Vol. ITP 1 Tr. Const. Tr. Vol. Piaui 37.8% 92.7% 18.3% 39.3% 90.4% 6.0% Paraná 56.8% 9.7% 1.3% 81.0% 19.4% 1.2% Río de Janeiro 63.6% 6.3% 0.7% 61.6% 6.1% 0.5% Río Grande do Norte 48.3% 38.6% 7.8% 55.3% 39.0% 2.6% Rondonia 47.7% 126.5% 7.2% 61.2% 35.8% 6.4% Roraíma 23.7% 105.8% 10.1% 26.5% 260.3% 3.4% Río Grande do Sul 67.8% 4.2% 0.4% 78.8% 6.2% 0.1% Santa Catarina 74.7% 17.2% 2.2% 80.1% 19.2% 1.3% Sergipe 39.8% 319.6% 39.9% 43.0% 47.5% 11.8% Sao Paulo 85.9% 1.6% 0.2% 82.6% 9.9% 0.1% Tocantins 42.9% 91.6% 14.3% 41.9% 85.5% 6.6% Fuente: Elaboración propia en base a datos del Ministerio de Hacienda de Brasil y del Instituto Brasilero de Geografía y Estadística. 14

15 Argentina: Participación relativa del gasto provincial por finalidad (En porcentajes) 100% 80% 60% 40% 20% 0% Gasto en Salud y Asistencia Social Gasto en Educación, Ciencia y Técnica Gasto en Trabajo Gasto en Vivienda y Urbanismo Gasto en Seguridad Social Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Dirección de Coordinación Fiscal con las Provincias, Secretaria de Programación Económica y Comisión Económica para América Latina (CEPAL). 15

16 Argentina: Participación relativa del gasto provincial por finalidad (En porcentajes) Periodo Periodo % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 100% 80% 60% 40% 20% 0% Tierra del Fuego Buenos Aires Catamarca Cordoba Corrientes Chaco Chubut Entre Ríos Form osa Jujuy La Pam pa La Rioja M endoza M isiones Neuquén Río Negro Salta San Juan San Luis Santa Cruz Santa Fe Sgo. del Estero Tucum an Tierra del Fuego CABA Buenos Aires Catamarca Cordoba Corrientes Chaco Chubut Entre Ríos Formosa Jujuy La Pam pa La Rioja M endoza M isiones Neuquén Río Negro Salta San Juan San Luis Santa Cruz Santa Fe Sgo. del Estero Tucuman CABA Gasto en Salud y Asistencia Social Gasto en Educación, Ciencia y Técnica Gasto en Trabajo Gasto en Salud y Asistencia Social Gasto en Educación, Ciencia y Técnica Gasto en Trabajo Gasto en Vivienda y Urbanismo Gasto en Seguridad Social Gasto en Vivienda y Urbanismo Gasto en Seguridad Social Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Dirección de Coordinación Fiscal con las Provincias, Secretaria de Programación Económica y Comisión Económica para América Latina (CEPAL). 16

17 MODELO DE DATOS DE PANEL: ESTIMACION Y RESULTADOS (1) Yit = β1i + β2x2it + β3x3it + β4x4it + β5x5it + β6x6it + β7x7it + β8x8it + X9it + X10it + X11it + X12it + X13it + X14it + X15it + X16it + X17it + μit en la que: Yit representa las Transferencias Corrientes Nacionales a las provincias. β1i es la ordenada al origen de cada jurisdicción provincial. μit representa la perturbación aleatoria, sujeta a los clásicos supuestos de E(μit) N(0, σ2). 17

18 Definición de variables y signo esperado Variables Signo Esperado X2it: Ingresos de origen nacional. - X3it: Ingresos de origen provincial. - X4it: Inversa del producto bruto geográfico + X5it: Cantidad de Empleados Públicos. + X6it: Resultado Financiero. - X7it: Alineación o afinidad política con el gobierno nacional. + X8it: Gasto Corriente Provincial. + X9it: Gasto de Capital Provincial. + X10it: Gasto Provincial en Salud y Asistencia Social. + X11it: Gasto Provincial en Educación, Ciencia y Técnica. + X12it: Gasto Provincial en Trabajo. + X13it: Gasto Provincial en Vivienda y Urbanismo. + X14it: Gasto Provincial en Seguridad Social. + X15it: Resultado Financiero Rezagado en un período. - X16it: Resultado Financiero Rezagado en dos períodos. - X17it: Población Provincial. + 18

19 A partir de la ecuación (1), se estimaron ocho especificaciones alternativas del modelo utilizando variables expresadas en valores per capita y en niveles: Especificación (2): variables per capita, gasto corriente y de capital, resultado financiero contemporáneo. Especificación (2.1): variables per capita, gasto corriente y de capital, resultado financiero contemporáneo y rezagado. Especificación (4): variables en niveles, gasto corriente y de capital, resultado financiero contemporáneo. Especificación (4.1): variables en niveles, gasto corriente y de capital resultado financiero contemporáneo y rezagado. Las especificaciones (3), (3.1), (5) y (5.1) son similares a la (2), (2.1), (4) y (4.1) respectivamente, difiriendo solo en la utilización del gasto provincial por finalidad.. 19

20 Para establecer la medida en que la obtención de transferencias discrecionales por parte de los gobiernos provinciales implicó entrar en compromisos o negociaciones con el gobierno nacional correspondiente, se estimaron econométricamente las especificaciones para el período y los subperiodos de tiempo que cubre el Estudio: desde 1993 a 1999 y desde 2003 a : Presidencia de Carlos Menen : Presidencia de Néstor Kirchner : Presidencia de Cristina Fernández. 20

21 Las series utilizadas en las estimaciones se elaboraron a partir de datos de la Dirección de Coordinación Fiscal con las Provincias y de la Secretaria de Programación Económica, para el período Se utilizó el Índice de Precios al Consumidor (1999 = 100) para llevar las series a valores constantes. Se utilizó el test de Wald para detectar la heterocedasticidad. Se usó el test de Wooldridge con el fin de establecer si las variables especificadas se encontraban autocorrelacionadas. Se recurrió a la Prueba de Breusch y Pagan para detectar la posible existencia de correlación contemporánea. Se utilizó el test de Hausman para evaluar la calidad estadística de las estimaciones econométricas alternativas: modelos con efectos fijos o con efectos aleatorios. 21

22 Cuadro resumen: signo de las variables estimadas Signo Esperado Modelo 2 Efectos Aleatorios ( ) Modelo 4 Efectos Aleatorios ( ) Modelo 2 Efectos Fijos ( ) Modelo2.1 Efectos Aleatorios ( ) Variables per cápita Variables en niveles Variables per cápita Variables per cápita Ingresos de origen nacional. - - Ingresos de origen provincial Inversa del Producto Bruto Geográfico + + Cantidad de Empleados Públicos. + + Resultado Financiero Gasto Corriente Provincial Gasto de Capital Provincial Alineación o afinidad política con el gobierno nacional. Resultado Financiero Rezagado en un período. Resultado Financiero Rezagado en dos períodos Población Provincial. + - Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Dirección de Coordinación Fiscal con las Provincias, Secretaria de Programación Económica y Comisión Económica para América Latina (CEPAL). 22

23 Listado de variables Cuadro resumen: signo de las variables estimadas Signo Esperado MODELO 3 Efectos Aleatorios ( ) Variables per cápita MODELO 3 Efectos Fijos ( ) Variables per cápita Ingresos de origen nacional Ingresos de origen provincial Inversa del Producto Bruto Geográfico + - MODELO 3.1 Efectos Fijos ( ) Variables per cápita MODELO 5.1 Efectos Fijos ( Variables en niveles MODELO 3 Efectos Aleatorios ( ) Variables per cápita Cantidad de Empleados Públicos Resultado Financiero. - - Alineación o afinidad política con el gobierno nacional. Resultado Financiero Rezagado en un período. Resultado Financiero Rezagado en dos períodos Gasto Provincial en Salud y Asistencia Social. Gasto Provincial en Educación, Ciencia y Técnica Gasto Provincial en Trabajo. + + Gasto Provincial en Vivienda y Urbanismo. + + Gasto Provincial en Seguridad Social. + Población Provincial + + Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Dirección de Coordinación Fiscal con las Provincias, Secretaria de Programación Económica y Comisión Económica para América Latina (CEPAL). 23

24 Conclusiones En el período aumentó sostenidamente la participación relativa de las transferencias corrientes discrecionales en el total de recursos provinciales argentino, mientras que disminuyó la participación de los ingresos propios. Este rasgo se acentuó en el subperíodo en el que se privilegió este mecanismo de financiación subnacional. Por el contrario los estados brasileños incrementaron, en el período , la participación porcentual de los ingresos propios y redujeron su dependencia de las transferencias voluntarias desde la Unión. Los resultados del modelo de datos de panel, para el período completo , muestran que las estimaciones con variables en valores per cápita, y con efectos aleatorios resultaron estadísticamente más eficientes que las de variables en niveles y con efectos fijos. Asimismo, los resultados fueron más concluyentes cuando se utilizaron el gasto corriente y el de capital. 24

25 Conclusiones Los coeficientes estimados de las variables ingresos de origen propio e ingresos de origen nacional permitieron inferir que a mayor grado de autonomía financiera y de responsabilidad, las transferencias corrientes perdían importancia en la financiación subnacional argentina. La mayor incidencia de empleados públicos per cápita y del gasto corriente, así como una mayor alineación política con el gobierno nacional explicarían el crecimiento de incidencia porcentual de las transferencias corrientes en muchas provincias argentinas. Una de las especificaciones propuestas, estimadas en variables en niveles, evidenció un posible rasgo de equidad de las transferencias, medido a partir de la variable explicativa inversa del producto bruto geográfico. El intento de medir el impacto devolutivo (o de economías de escala) de las transferencias, vía la población provincial, no arrojó en general resultados significativos. 25

26 Conclusiones El modelo de datos de panel con efectos fijos, para el subperíodo , arrojó resultados más concluyentes. Los coeficientes de las variables resultado financiero (superávit) contemporáneo y rezagado resultaron significativos y con el signo correcto. En el subperíodo , los gobiernos provinciales dieron un fuerte impulso a su nivel de gastos y buscaron alcanzar la suficiencia financiera vía las transferencias discrecionales. El rol que tomó la variable gastos provinciales en trabajo, en el subperíodo , se explica por la gran cantidad de programas nacionales tendientes a fomentar el empleo y el acceso a los mercados formales de trabajo, a cuyas transferencias generalmente se accede bajo la modalidad matching grant. 26

27 Bibliografía ASOCIACIÓN ARGENTINA DE PRESUPUESTO Y ADMINISTRACIÓN FINANCIERA PÚBLICA (ASAP) (2010): Transferencias a provincias y municipios incluidas en el presupuesto de la Administración Nacional 2010 Inicial. AMARAL FILHO J. (2008): Federalismo e recentralização fiscal-financeira no Brasil. 41º Jornadas Internacionales de Finanzas Públicas, Córdoba, Argentina. AMORIM NETO O. y A. GOMES SIMONASSI (2008): The Political Economy of Intergovernmental Fiscal Transfers is Brazil ( ). 41º Jornadas Internacionales de Finanzas Públicas, Córdoba, Argentina. BROWN C.V. and P. M. JACKSON (1983), Public Sector Economics, Martin Robertson, Oxford, U.K. DA COSTA NUNES R. y S. PERES PERES NUNES (2000): Revenue Sharing: A problem of Federalism in Brazil. Brazilian Journal of Political Economy, Vol. 20, Nº 4 (80), October-December/2000. GUJARATI D. N. (2004), Econometría, Mc Graw Hill, México. MINISTERIO DE HACIENDA SECRETARÍA DE LA RENTA FEDERAL COORDINACIÓN-GENERAL DE POLÍTICA TRIBUTARIA (2002): Sistema y Administración Tributaria en Brasil Una Visión General. PORTO A. (2002), Microeconomía y Federalismo Fiscal, Editorial de la Universidad Nacional de La Plata, La Plata, Argentina. REZK E., LAFIT G. y RICCA V. (2010), Coparticipación Federal de Impuestos en Argentina y Propuesta de Arreglos Fiscales Interjurisdiccionales (en Coparticipación Argentina y Financiación Autonómica Española: Un Estudio de Federalismo Fiscal Comparado, Rezk, Pedraja, Suárez Pandiello Editores), en prensa. STEVENS J. B. (1993), The Economics of Collective Choice, Westview Press Inc., USA. 27

28 Fin de la presentación

29 Anexo: Resultados Estimaciones

30 Resultados estimación modelo de Datos de Panel, Período ION IOP Inv_PBG EP Res_Fin Gas_Corr Gas_Cap al_gob Pob Constante Modelo de Efectos Aleatorios ( ) Modelo de Efectos Aleatorios ( ) Miles de pesos per capita de 1999 Miles de pesos de (-3.61) (-5.29) (-0.46) (0.16) (4.41) (7.56) (2.03) (0.73) (0.42) Rho_ar = Sigma_u = Rho_fov = theta = (1.24) (-5.83) 1.47e+08 (5.32) (2.41) (16.36) (13.45) (-2.58) (-0.08) (-10.84) (-6.98) Sigma_u = Sigma_e = Rho =

31 Resultados estimación modelo de Datos de Panel, Período Modelo de Efectos Aleatorios ( ) Modelo de Efectos Fijos ( ) Miles de pesos per capita de 1999 Miles de pesos de 1999 ION (-2.38) (3.25) IOP (-1.42) (2.74) Inv_PBG (-1.77) 6.94e+07 (4.51) EP (2.19) (3.78) Res_Fin (0.99) (2.59) al_gob (0.24) (0.89) Pob (8.00) Gas_San (2.65) (2.25) Gas_Edu (-2.38) (-7.20) Gas_Trab (0.72) (-3.08) Gas_VyU (1.50) (6.49) Gas_SS (-0.83) (0.19) LRes_Fin (2.44) L2Res_Fin (2.93) Constante (2.30) (-11.72) Rho_ar = Sigma_u = Sigma_e = Rho_fov = theta =

32 Resultados estimación modelo de Datos de Panel, Período Modelo de Efectos Fijos ( ) Modelo de Efectos Aleatorios ( ) ION IOP Inv_PBG EP Res_Fin Gas_Corr Gas_Cap al_gob Pob Constante Miles de pesos per capita de 1999 Miles de pesos per capita de (-1.4) (-2.43) (-1.01) (0.81) (2.99) (1.68) (1.53) (1.00) (1.73) (-0.51) (-2.39) (0.61) (0.09) (2.14) (4.07) (3.26) (1.53) (-0.48) Rho_ar = Sigma_u = Rho_fov = theta =

33 Resultados estimación modelo de Datos de Panel, Período Modelo de Efectos Fijos ( ) Modelo de Efectos Fijos ( ) Modelo de Efectos Aleatorios ( ) Miles de pesos de per capita de 1999 Miles de pesos de 1999 Miles de pesos de 1999 ION (-0.20) (-0.18) (-4.77) IOP (-0.78) (-2.66) (-1.07) Inv_PBG (-4.17) -3.06E+07 (-1.73) 1.41E+08 (-2.34) EP (-1.12) (-2.31) (-0.13) Res_Fin (-1.22) (-3.81) (-0.88) al_gob (-1.66) (-1.42) (-0.73) Pob (-1.88) (-1.70) Gas_San (-1.16) (-0.31) (-1.52) Gas_Edu (-2.48) (-0.18) (-0.82) Gas_Trab (-4.81) (-5.51) (-1.87) Gas_VyU (-4.18) (-2.59) (-0.81) Gas_SS (-4.82) (-2.78) (-0.87) LRes_Fin (-1.89) (-0.054) (-2.13) L2Res_Fin (-2.28) (-4.35) (-5.95) Constante (-0.41) (-2.42) (-2.45) Sigma_u = Sigma_e = Rho =