EL CAPITAL HUMANO EN LAS TEORÍAS DEL CRECIMIENTO ECONÓMICO

André Gérald Destinobles

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PARTE V

UNA BREVE REVISIÓN DE ALGUNOS TRABAJOS EMPÍRICOS SOBRE CAPITAL HUMANO PRESENTADOS DESDE FINALES DE LOS AÑOS 70 HASTA LA DÉCADA DE LOS 90.

Desde la publicación en 1976 de Education and Economic Growth: New Evidence por Assaf Razin, una abundante literatura de carácter empírico ha aparecido sobre este tema, tratando de estimar el efecto tanto directo como indirecto que tiene el capital humano sobre el crecimiento económico.

En un intento de rastrear esa relación directa, y siguiendo a Dumont (1999), los trabajos –en los cuales se mide la cantidad de la educación y no la calidad- que resumiremos abajo son ordenados de la siguiente manera: de un lado, trabajos en los cuales el capital humano es aproximado como una variable flujo, y por otro lado, trabajos en los cuales el capital humano es aproximado como una variable stock.

A)          Trabajos en los cuales el capital humano es aproximado como variable flujo.

Razin (1976)

Razin (1976), partiendo de un conjunto de 11 países desarrollados, entre el período 1953-1965 y de una estimación de corte transversal de la dinámica anual del PIB per cápita, encontró que la tasa de escolarización del nivel secundaria tiene un impacto positivo sobre la tasa de crecimiento anual del PIB per cápita.

Con el fin de controlar el sesgo de causalidad entre el crecimiento y la educación, Razin se dio a la tarea de estimar un modelo de ecuaciones simultáneas; el resultado comentado arriba no se contradijo.

Hicks (1979)

Hicks en su trabajo considera una muestra de 69 países en desarrollo sobre el periodo 1960 y 1973. Encontró, a partir de una estimación de corte transversal, que tanto la tasa de alfabetización inicial como la tasa de escolarización primaria inicial tienen un efecto positivo sobre la dinámica del producto per cápita.

Weeler (1980)

Weeler en un estudio empírico, para un conjunto de 88 países sobre el período 1960-1977, estimó un modelo con ecuaciones simultáneas en el cual las variables estimadas son los porcentajes de cambios instantáneos del producto, del estado nutricional. El autor encontró que las variaciones de la tasa de alfabetización tenían un efecto positivo.

Daniel Landau (1986)

En 1986, Landau trabajó sobre una muestra de 65 países para el periodo 1960-1980 y con una estimación del crecimiento del PIB per cápita anual o en panel sobre períodos de 4 y de 7 años. El autor encontró que tanto el indicador compuesto promedio de escolarización como los gastos públicos de educación tenían un efecto positivo sobre el crecimiento del PIB per cápita. Cabe añadir que si bien es cierto que el efecto del gasto público de educación es positivo, no obstante es no significativo. Además, en ese estudio el autor probó 38 variables.

Didier Blanchet (1988)

Partiendo de una estimación de corte transversal sobre subperiodos decenales para una muestra de más de 75 países entre el periodo 1960-1980, encontró que la tasa de escolarización al principio del periodo tenía un efecto positivo sobre el crecimiento económico.

P. Romer (1989)

A partir de una muestra de 94 países para el periodo 1965-1985 y de una estimación de corte transversal de la dinámica del ingreso per cápita, encontró un efecto positivo de la tasa de alfabetización 1960.

Otani y Ernesto Villanueva (1990)

Estimaron en corte transversal que la proporción de los gastos públicos asignados a la educación eran significativos y tenía un efecto positivo sobre la tasa de crecimiento del PIB per cápita, de 55 países en desarrollo para el período 1970-1985.

En ese mismo trabajo, los autores descomponen la muestra en 3 subgrupos: países con ingreso reducido, intermedio y elevado. Encontraron que los gastos de educación son mucho más significativos para los países de ingreso intermedio y para nada para los países más ricos.

Otro estudio importante para medir el impacto del capital humano sobre la dinámica del ingreso per cápita es el de R. Barro (1991).

Robert Barro (1991)

En su trabajo retoma a 98 países sobre el periodo 1960-1985, para una estimación en corte transversal de la tasa de crecimiento del ingreso per cápita.

Ahora bien, en cuanto al capital humano, utiliza 3 índices, a saber:

2.            La tasa de escolarización primaria y secundaria iniciales, cuyos efectos son positivos

3.            La tasa de alfabetización en 1960, cuyo efecto es positivo, cuando no se incluyen otras variables en la regresión

4.            La tasa de encuadramiento (proxy inversa de la calidad del servicio escolar) cuyo efecto es negativo en el caso del nivel primario y no significativo en el caso del nivel secundario.

José De Grégorio (1991)

Las estimaciones en panel de De Grégorio sobre 5 subperiodos de 6 años y uno de 5 años derivadas del trabajo de Gregorio, para 12 países de América Latina sobre el periodo 1950-1985 arrojan los siguientes resultados:

1.            La tasa de alfabetización tiene un efecto positivo

2.            La tasa de escolarización primaria y secundaria es no significativa

3.            La tasa de escolarización en formaciones científicas y técnicas es no significativa

Barlow (1992)

En el trabajo publicado por Barlow en 1992, en el cual consideró una muestra de 85 países sobre la base 1968-1982, para una estimación en panel de la tasa de crecimiento del ingreso per cápita sobre subperiodos de 6 años, el autor encontró que el impacto del incremento de la dinámica de la escolarización secundaria rezagado de un periodo es positivo y ocasionalmente significativo.

Knight, Loayza y Villanueva (1992)

Knight y ali al referirse a una estimación en panel por subperiodos quinquenales respecto a 98 países sobre el periodo 1960-1985 prueban 3 modelos: el Modelo de Solow, el Modelo de MRW y el Modelo de MRW aumentado con variables relacionadas con la apertura.

El efecto del porcentaje de personas en edad de trabajar escolarizado en la secundaria es positivo en corte transversal y negativo en panel en el seno del Modelo de MRW.

En el seno del Modelo MRW aumentado, el efecto del porcentaje de personas en edad de trabajar escolarizado en la secundaria, también es positivo.

D. Cohen (1993)

Partiendo de una estimación en panel de la dinámica del ingreso por activo por subperiodos de 8 años por un procedimiento SUR o con efectos fijos individuales, para una muestra de 90 países sobre el periodo 1966-1987, Cohen encontró que el porcentaje de personas en edad de trabajar, escolarizados en el nivel secundaria para una especificación a la MRW tenía un efecto positivo y significativo en el caso en que no hay efecto país, y un efecto negativo y significativo en caso contrario.

P. Romer (1993)

En un estudio –inspirado de MRW- publicado en 1993, en el  cual P. Romer propone una estimación de la dinámica de crecimiento per cápita anual medio para una muestra de 76 países en desarrollo entre 1960 y 1989, observó que el porcentaje de personas en edad de trabajar escolarizadas en la secundaria  en 1960 tenía un efecto positivo.

Berthèlemy y Varoudakis (1994)

Berthèlemy y Varoudakis mostraron en 1994 que entre 1960 y 1985  –a partir de una estimación en panel para 91 países- la tasa de escolarización secundaria dentro de la población de 12 a 17 años tenía un efecto positivo sobre la dinámica del PIB per cápita y, además, era significativa.

Cabe mencionar que los autores resaltaron la presencia de puntos de ruptura en el proceso de crecimiento asociados sea con el desarrollo del sistema bancario o sea con el nivel de educación inicial.

HadjiMichael, Ghura, Muhleisen, Nord y Ucer (1994)

Según estos autores entre 1986 y 1992, la tasa de escolarización secundaria en 1970 –sobre una muestra de 39 países africanos subsahariana en corte transversal- tenía un impacto positivo sobre la tasa de crecimiento per cápita.

Birdsall, Ross y Sabot (1995)

Utilizan datos para 100 países para el periodo 1960-1985. En su trabajo, los autores estimaron en corte transversal el papel directo de la educación sobre el crecimiento del ingreso per cápita de esos países.

Equiparando la educación con la tasa de escolarización primaria en 1960 observaron que este último afecta de manera positiva al ingreso per cápita, y es significativo.

Por otra parte, equiparando la educación con la tasa de escolarización secundaria en 1960, también encontraron que afectaba positivamente al ingreso per cápita y, además, es significativo.

Cashin (1995)

Cashin, partiendo de una estimación en panel de la dinámica anual medio del ingreso per cápita sobre 3 subperiodos de 5 años y una de 3 años durante el periodo 1971-1988 para 23 países desarrollados encontró que la tasa de escolarización secundaria promedio sobre el periodo considerado era no significativa.

Ghura y HadjiMichael (1995)

En Growth in Sub-Sahara África (1995), Ghura y al se propusieron estimar con datos de panel para 29 países africanos entre 1981 y 1982 el efecto del capital humano sobre la dinámica promedio anual del ingreso per cápita sobre 6 subperiodos de 3 años.

Constataron que las tasas de escolarización primaria y secundaria tenían efectos positivos y significativos sobre el ingreso per cápita, además argumentaron que esas tasas estaban altamente correlacionadas con la esperanza de vida.

Gould y Ruffin (1995)

En Human Capital, Trade and Economic Growth (1995), Gould y Ruffin estimaron –para 98 países entre 1960 y 1988- en corte transversal el efecto que tiene el capital humano sobre el crecimiento económico del PIB.

Sus pruebas concluyeron que la tasa de alfabetización en 1960 tenía un efecto positivo sobre la tasa de crecimiento del PIB y, además, era significativo.

Por otra parte, consideraron –en el marco del Modelo MRW (1992)- que el porcentaje de personas en edad de trabajar escolarizadas en la secundaria tenían también un efecto positivo y era significativo, pero siempre y cuando se imponga la igualdad de los rendimientos con el capital físico.

Savvides (1995)

En Economic Growth in África (1995), Savvides se dió a la tarea de estimar en panel sobre el periodo 1960-1987 para 28 países africanos y 3 países de Magreb la dinámica promedio anual del ingreso per cápita por periodos de 7 años con efectos fijos individuales y temporales.

De sus resultados se puede apreciar que el efecto de la tasa de escolarización secundaria al principio del periodo es no significativo.

Nonneman y Vanhoudt (1996)

En A Further Augmentation of the Solow Model and the Empirics of Economics Growth for the OECD Countries de 1996, inscrito en la línea del trabajo de MRW (1992), Nonneman y Vanhoudt estimaron en corte transversal para 22 países de la OCDE sobre el periodo 1960-1985, el efecto que tiene el porcentaje de personas en edad de trabajar, escolarizadas en el nivel secundario sobre la tasa de crecimiento por activo.

Concluyeron diciendo que la presencia de I-D en el modelo hace que desaparezca el efecto relacionado con la educación.

B) Trabajos en los cuales el capital humano es aproximado como una variable stock.

Kyriacou G. (1991)

En el año 1991, Kyriacou G. construyó unas bases de datos de stock de capital humano y elaboró en Level and Growth Effects of Human Capital: A Cross-Country Study of the Convergence Hipótesis, un modelo teórico y empírico inspirado en una función de producción Cobb-Douglas con capital humano, en el cual contrasta y clarifica en qué medida el capital humano contribuye al crecimiento económico de las naciones.

En una primera instancia, consideró 3 muestras de países: 80, 39 y 40 sobre 2 subperiodos (1965-1985 y 1970-1985) y la siguiente función de producción Cobb-Douglas:  , con Y el nivel de output, L la fuerza de trabajo, K el stock de capital físico, H años totales de escolarización como proxy o índice del stock de capital humano.

Calculando los log-diferenciales de la ecuación anterior tenemos:

Esta ecuación expresa la tasa del PIB per cápita como una función lineal de la dinámica del conocimiento tecnológico, de la tasa de crecimiento del trabajo, del stock de capital físico y de la del capital humano.

Los resultados econométricos de las estimaciones obtenidos por Kyriacou (1991) se pueden apreciar en el cuadro 4.

El impacto del capital humano en la regresión correspondiente a la muestra de 80 países es negativo, y positivo en la correspondiente a las otras 2 muestras, pero el stock de capital humano no es significativo en ninguna de las tres estimaciones.

Los resultados obtenidos sobre las bases (1965-1985) y (1970-1985) para muestras corregidas de países más pequeños y homogéneos y con mayor número de años de escolarización son más satisfactorios.

En efecto, recordemos que hasta aquí los trabajos que se han analizado destacan un impacto positivo del capital humano sobre el crecimiento. Pero, esos resultados analizados arriba, derivados del trabajo de Kyriacou contradicen esa relación positiva entre capital humano y crecimiento económico.

Cuadro 4  Estimación del Modelo de Kyriacou (1991)

OLS Results, using growth rates, Depr.. = 8%

Dependent variable: growth of total output

Hederoskedasticity-consistent covariance matrices

Sample excludes OPEC members

- statistics in parentheses

FUENTE: Kyriacou, George A. (1991), Level and Growth Effects of Human Capital: A Cross-Country Study of the Convergence Hypothesis, Economic Research Reports, paper # 91-26, p. 10.

En opinión del autor, eso podría deberse a dos explicaciones:

1)            que los niveles del capital humano no son retomados o no figuran en la función de producción Cobb-Douglas;

2)            que no está presente la calidad de la educación en la función de producción.

En la primera explicación caben dos posibilidades:

a)            una mayor efectividad del capital humano cuando es mayor su nivel medio, es decir, hay un umbral a partir del cual la educación tiene mayor productividad;

b)            tomar el nivel inicial del stock de capital humano como un proxy del cambio tecnológico.

Esas consideraciones llevaron a Kyriacou a contrastar dos nuevas funciones de producción:

                                                   (1)

                                                   (2)

donde h refleja los años promedio de escolarización.

Observó que la elasticidad del producto no era constante y depende del nivel de h en las dos funciones de producción. Además, en vista de la ausencia de transacciones para pequeños cambios, Kyriacou consideró mejor hacer uso de ecuaciones en diferencia entre el periodo inicial y el final.

De tal manera que obtuvo resultados robustos que indican una relación positiva de la elasticidad de H con respecto a su nivel inicial, un d positivo y significativo, lo cual, efectivamente, significa que un nivel educativo inicial menor contribuye de manera negativa al crecimiento.

Cuadro 5  Nueva estimación de Kyriacou (1991).

Various formulations of the production function, OLS regressions, dpr. = 8%

Dependent variable: growth rates of total output, 1970-1985

Heteroskedasticity-consist covariance matrices

Sample excludes OPEC members

- statistics in parentheses

FUENTE: Kyriacou, George A. (1991), Level and Growth Effects of Human Capital: A Cross-Country Study of the Convergence Hypothesis, Economic Research Reports, paper # 91-26, p. 15.

Un resultado interesante de este trabajo tiene que ver con la fuerza de trabajo: sigue no significativo. Por ello, el autor consideró que el capital humano recoge parte de su efecto. O, considerar como otros (Romer, 1990, Romer y Rivera-Bátiz, 1991) que el crecimiento depende del cambio técnico y que este último, por su parte, depende del nivel inicial del capital humano.

Grosso modo, en este trabajo de Kyriacou se resalta que a partir de cierto nivel del capital humano, dicho capital humano es significativo para el crecimiento. Asimismo, que la educación incide sobre el crecimiento económico a través de su efecto sobre el progreso tecnológico.

Modelo de Benhabid y Spiegel (1994)

En este trabajo, el capital humano tiene dos grandes impactos. De un lado aparece como la fuerza potencial del crecimiento económico y, del otro, como vector de catch-up tecnológico.

Para dar cuenta de esos efectos del capital humano en su trabajo, los autores parten de la función de producción Cobb-Douglas:

                     (1)
Donde:

Y_it = nivel de producción

A_it = productividad total de los factores

K_it = capital físico

L_it = trabajo

H_it = nivel de capital humano

Al calcular los log-diferencias de la ecuación (1), se obtiene la siguiente expresión:

(2)

Dicha expresión es utilizada para distintas sub-muestras y especificaciones y en todas ellas el coeficiente de los log-diferencias de capital humano (DH) resulta negativo o no significativo.

Dados esos resultados insatisfactorios, los autores, inspirándose en las nuevas teorías del crecimiento endógeno recurrieron a la siguiente función de producción:

                                                                       (3)

Al calcular los log-diferencias tenemos la siguiente expresión:

                  (4)

en la cual, la tasa de crecimiento del PIB de (t-1) a (t) es función de la variación del capital físico, del trabajo y del cambio tecnológico o de la productividad de los factores.

Los autores, basándose en –como diría Aghion y al (2003)- una visión desarrollada por Nelson y Phelps (1966) y en la nueva teoría del crecimiento endógeno definen al crecimiento de la tecnología como la suma de dos factores: H_it (el nivel del capital humano y representa el desarrollo tecnológico que refleja la acumulación doméstica del capital humano o dicho de otra manera, refleja el efecto de una innovación doméstica). H_it, como dijimos anteriormente, es retomada de las nuevas teorías del crecimiento endógeno, en donde se estipula que los diferentes niveles de capital humano generan diferentes ritmos de acumulación tecnológica, lo que por su parte genera focos de crecimiento divergentes, y de una variable interactiva que representa el nivel de capital humano y el atraso tecnológico de un país queriendo ser líder, y captura el efecto acercamiento (el efecto cath-up), es decir, ese término interactivo representa la desviación tecnológica entre países “amplifié” por el capital humano:

        (5)

De acuerdo con Celine Kauffmann “la intuición económica detrás de esa especificación, retomada de Nelson y Phelps (1966) es la siguiente: la acumulación de tecnologías... depende de la desviación entre el nivel de saber alcanzado por el país y la frontera de conocimientos mundial, siendo la velocidad de acercamiento (catch-up) función directa del nivel de capital humano alcanzado por la economía. Así, más lejos está un país del nivel de conocimiento acumulado en el plano mundial, más fácil le será aumentar su propio stock de conocimientos, según la regla de los rendimientos decrecientes. Sin embargo, la velocidad de esa acumulación será determinada por el nivel de educación de la población, una mano de obra calificada permitiendo una absorción más rápida de las nuevas tecnologías”.

Después de algunas manifestaciones matemáticas, los autores arriban a la siguiente expresión:

           (6)

Los resultados econométricos obtenidos a partir de esta ecuación se muestran en el siguiente cuadro:

Cuadro 6. Estimación del Modelo de Benhabid y Spiegel

Retomado del trabajo de Benhabid & Spiegel (1994)

Las cantidades entre paréntesis corresponden a los errores estándar

Como podemos apreciar, para la muestra que incluye países ricos, medios y pobres (en total 78 países), de un lado, y la muestra de los países pobres del otro lado, el efecto acercamiento tecnológico es positivo y significativo; esto es, como dijimos arriba, la vía por la que el crecimiento recibe la contribución del capital humano.

En el caso de los países medios y ricos no es significativo el efecto catch-up tecnológico.

Grosso modo, de las pruebas realizadas por Benhabid y Spiegel (1992, 1994) podemos entender que el nivel de capital humano afecta el crecimiento cuando se le considera en términos de productividad y, por lo tanto, su contribución al crecimiento económico se da vía innovación del país y vía la velocidad de adopción de tecnología del resto del mundo.

Lau, Jamison, Liu y Rivkin (1993)

En Education and Economic Growth. Some Cross Sectorial Evidence from Brasil en 1993, Lau y alii llevaron a cabo una estimación para 25 estados de Brasil sobre el periodo 1970-1980. Encontraron que el número promedio de años de escolarización para la población activa incide positivamente en la tasa de crecimiento anual promedio por periodos decenales.

Además, muestran que existe un efecto de nivel en la relación entre crecimiento económico y educación que se encuentra alrededor de 3 a 4 años de escolarización.

Robert Barro (1994)

En 1994, Barro elaboró un modelo en el cual demostró, para 100 países sobre el período 1965-1990, que el número promedio de años de estudio en la secundaria y el nivel superior por sexo, medido al principio del periodo eran significativamente positivo para los hombres y significativamente negativo para las mujeres.

Asimismo, encontró que parte de los gastos públicos de educación como proporción del PIB tenía un efecto positivo y era poco significativo.

Bhalla (1995)

El trabajo de Bhalla consiste en una estimación en corte transversal del crecimiento del PIB per cápita para 90 países sobre el periodo 1973-1990. El autor encontró que el número promedio de años de escolarización al principio del periodo, era no significativo.

Bloom y Mahal (1995)

Por su lado, Bloom y Mahal (1995) estimaron en corte transversal la tasa de crecimiento per cápita para 51 países sobre los periodos: 1980-1992 y 1987-1992. Por una parte, encontraron que el número promedio de años de escolarización al principio del periodo tenía un efecto no significativo; y, por otra parte, que la proporción de los gastos públicos en educación como proporción del PIB tenía un efecto positivo y, además, era significativo.

Islam (1995)

Islam (1995), en Growth Empirics: A Panel Data Approach, estimó en panel para tres muestras respectivas de 90, 75 y 22 países el logaritmo del PIB per cápita.

Sobre el periodo 1960-1985 encontró que el número de años de estudios para los mayores de 25 años, en regresión gross-sección, era: significativo y tenía un efecto positivo para la muestra de los 98 países, tenía un efecto positivo pero no significativo para la muestra de los 75 países, y efecto negativo y no significativo para los 22 países de la OCDE.

En regresión en pooling, el autor encontró un efecto positivo pero no significativo para los 98 países; en el caso de los 75 países el efecto es negativo y no significativo, y en el caso de los 22 países de la OCDE, el efecto es similar al caso anterior.

Ahora, haciendo uso de regresión con efectos fijos, Islam encontró un efecto positivo no significativo para los 98 países, un efecto positivo no significativo para los 75 países y para los 22 países de la OCDE, un efecto negativo no significativo.

Dessus y Herrera (1996)

En 1996, Dessus y Herrera en un estudio, llevaron a cabo una estimación en panel sobre 28 países en desarrollo entre 1981 y 1991. Encontraron que el número de años de escolarización por habitante entre la población activa tenía un efecto positivo no significativo en las estimaciones de base. En ese mismo trabajo, los autores probaron un modelo de ecuaciones simultáneas y encontraron que el capital humano es débilmente significativo en la ecuación del ingreso.

Easterly y Levine (1997)

En un artículo publicado en 1997, en el cual Easterly y Levine estimaron en panel –para 96 países no petroleros entre 1960 y 1980- la tasa de crecimiento del ingreso per cápita sobre tres periodos decenales a partir de un modelo de tipo SUR. Hallaron un efecto positivo y significativo del número promedio de años de escolarización en todas las estimaciones. En ese mismo trabajo, los autores constataron que la diversidad étnica afecta de manera negativa a la acumulación de capital humano.