UNA COMPARACIÓN DEL USO DE REMESAS: URBANO VS. RURAL, NAYARIT 200-2004

Distribución de las erogaciones financieras en los hogares con remesas.

A partir de las erogaciones financieras que realizan los hogares trataremos de ver de qué manera los hogares invierten productivamente  sus remesas como parte de sus ingresos considerando algunas características descritas anteriormente. 

          Como podemos observar en el cuadro no 5.22 los cambios que se presentan de 2000 a 2004 en las dos regiones estudiadas han sido considerables. Para el medio urbano la variable ahorro aumenta considerablemente  de  38.7%  en 2000 pasa a 73.5% en 2004, en el medio rural el cambio que se presenta es mínimo pues de 56.3% en 2000 incrementa tan solo a 56.9 en 2004. En el medio rural el cambio es mayor respecto a compra de maquinaria de tener cero participación en 2000 pasa a 6.3% en 2004. También es necesario señalar que en el medio urbano tanto la compra de maquinaria como la compra de casas y terrenos presentan un incremento.

En general en 2004 se tuvo un considerable aumento en lo que se refiere a erogaciones financieras.  Esto es muy importante sobre todo si consideramos que en los hogares que no reciben remesas (Cuadro 21 de anexos) de 2000 a 2004 se tiene un decremento tanto a nivel urbano como rural.

Con la finalidad de identificar el uso que se hace de las remesas, como parte del ingreso, se analiza la forma en que se distribuyen las erogaciones financieras de acuerdo a distintas características que fueron descritas en la primer parte de  este capítulo.

Respecto al sexo, se tiene que en el 2000 son los hombres los que ahorran, en el medio urbano el 100% de los que ahorran son hombres, mientras que en el medio rural el 72.6% son hombres y el resto 27.4% son mujeres.  Para el año 2004 tanto en el medio urbano como rural  son los hombres quienes gastan en compra de casas y terrenos así como de maquinaria, en el medio urbano son las mujeres quienes ahorran más 51.7% mientras que de los ahorradores solo 48.3% son hombres, con respecto al ahorro en el medio rural son los hombres que representan el 56.3% mientras que las mujeres son el 43.7% (ver cuadros anexos no. 22 y 23).

En cuanto a  nivel de escolaridad tenemos que, de los que ahorran 37.4% tienen educación primaria, y 62.6% nivel bachillerato esto en cuanto al año 2000 y al medio urbano; a nivel rural de los que ahorran el 26.4% no tienen ninguna escolaridad, 63.8% tienen primaria y 9.8% secundaria. Para el año 2004, en el medio urbano, de los que ahorran el 52.9% tienen primaria , el resto se distribuye en secundaria, bachillerato y profesional, el 100% de los que compran maquinaria  y los que compran casas y terrenos tiene bachillerato; para el medio rural el mayor porcentaje de los que ahorran el 60.1% tiene secundaria. El 100% de los que compran maquinaria tienen primaria y el 100% de los que compran casas y terrenos tiene secundaria (ver anexo cuadro no. 24 y 25)

          De acuerdo con la clase de hogar en el año 2000 se tiene que el 100%  de los que ahorran viven en un hogar nuclear,  para el medio rural de los que ahorran 18.4% viven en hogares unipersonales, 64.4% viven en hogares nucleares y por último se cuenta con un 17% de hogares ampliados.

Considerando la variable estado civil se tiene que el 100% son no unidos, en el medio urbano,  el año 2000.  En el medio rural  de los que ahorran el 65.9% son unidos y 34.1% de  no unido.  Para 2004 respecto al ahorro tanto para el medio urbano como para el medio rural los unidos son quienes tienen un mayor porcentaje con respecto a los no unidos. El 100% de quienes compran maquinaria y  casas y terrenos están unidos  tanto en el medio rural como en el urbano.

             Por último tenemos el ciclo de vida, para el año  2000 y el medio urbano se tiene que de los hogares que ahorran el 63.2% tiene un ciclo de vida avanzado igual que en el medio rural donde predomina con un 91%. Para el año 2004 en el medio urbano quienes más ahorran son los que presentan  un ciclo de vida joven, también los que compran maquinaria, casas y terrenos tienen un ciclo de vida joven. Lo contrario sucede en el medio rural pues en lo que se refiere a compras de maquinaria, de casas y terrenos y el ahorro, son los hogares con un ciclo de vida avanzado los que invierten en estos rubros,   contrario al medio urbano (Ver anexo cuadro 30 y 31).
          A manera de conclusión podemos decir que las características sociodemográficas y económicas de  los hogares  pueden influir de manera distinta en la utilización de las remesas, ya que, como se observa con los resultados obtenidos al indagar sobre estas, el comportamiento sobre el consumo y las erogaciones financieras se distribuye de manera diferenciada de acuerdo con la variable considerada. En este sentido a continuación se realizará nuestro dispositivo de prueba con el objetivo de ver cuáles son las variables que  determinan, con una mayor probabilidad, el uso de remesas en la actividad productiva.

Modelo de Regresión de Respuesta Cualitativa para Estimar la Probabilidad de Realizar Inversión Productiva en el Estado de Nayarit, a Partir de una Serie de Variables Explicativas

En los modelos de respuesta cualitativa, la variable dependiente puede ser de naturaleza cualitativa, y asume valores de 0 y 1, dependiendo si se tiene la característica de relevancia o si no se tiene, mientras que las variables independientes pueden ser cuantitativas,  cualitativas, o una mezcla de las dos.

Este tipo de modelos, a diferencia del Modelo Lineal de Probabilidad (MLP), eliminan el problema de que las probabilidades estimadas pueden exceder los valores límites de 0 y 11 , al establecer límites que impiden el cálculo de valores mayores que 1 o  menores que 0.
         
          Debido a lo anterior, se hace necesario un modelo cuyos valores estimados de probabilidad permanezcan siempre entre 0 y 1, y que se acerque a los extremos mencionados con tasas de crecimiento proporcionalmente menores tanto si Xi se hace muy grande o muy pequeño, lo que es posible utilizando la Función de Distribución Acumulativa (FDA) Logística, la cual ha sido utilizada históricamente para representar los valores de respuesta 0-1, dando lugar al Modelo Logit, cuya forma clásica de curva en forma de S modificada se observa en la figura siguiente:

Debido a lo anterior y si se expresa un MLP a partir de la siguiente función:

                       Pi=E(Y=1/Xi)=β1+β2Xi   ………………………(5.1)

Para limitar los valores estimados entre 0 y 1, utilizando la siguiente función de distribución logística: 
                       Pi=E(Y=1/Xi)= ……………………(5.2)

y suponiendo Zi=β1+β2Xi  la ecuación anterior se puede simplificar como:
                          Pi=      …………………………….…(5.3)
En donde β1 y β2  son los coeficientes estimados.
X es la variable independiente.
e es la base de los logaritmos naturales (2.718281828).
Según el Modelo Logit, la probabilidad de que ocurra el evento señalado por la existencia de la característica, es decir, el valor 1, está dada por  (5.3), mientras que el valor de Z resulta de la combinación lineal:

Z=β1+ β2X1+ β3X2+…+ βiXi
Por su parte, la no ocurrencia del evento se estima a partir del complemento de 1.

Como se ha señalado anteriormente, un modelo Logit tiene como finalidad analizar la relación que existe entre una variable dependiente dicotómica, y un conjunto de variables explicativas con atributos cuantitativos y cualitativos asociados a la variable a explicar, identificadas como potenciales variables regresoras a partir del marco teórico en el que se basa la investigación.

Debido a lo anterior, en esta parte de la investigación se ha estimado un modelo que, teniendo como variable a explicar (dependiente) la inversión productiva de los hogares del estado de Nayarit, y como variables regresoras el área de residencia, si recibe remesas de los Estados Unidos, la escolaridad, el sexo y el estado civil del jefe de hogar, lo que hacen un total de cinco variables para ser consideradas en el modelo.

Un primer acercamiento a las variables explicativas permite prever la manera como se relacionan con la variable a explicar. De esta manera, se espera una relación positiva entre recibir remesas y la inversión productiva, pues diversos trabajos consignan una relación directa entre estas variables  por parte de los individuos que los reciben.

Las restantes cuatro variables se refieren a características sociodemográficas del jefe del hogar: se espera encontrar una relación positiva en el caso de que el jefe sea  unido, hombre y que tenga mayor escolaridad en relación con los que tienen solo niveles básicos de escolaridad. Es decir, a  mayor nivel de escolaridad se asocia un nivel de inversión productiva mayor. En el mismo sentido, se debe hacer mención de trabajos como el de Mendoza y Díaz (2008), quienes encontraron que los hombres jóvenes menores de 50 años y con niveles bajos de escolaridad presentan una mayor probabilidad de invertir productivamente las remesas, aunque aclara que tal situación se presenta principalmente en las áreas urbanas.

 Por su parte, Conway y Cohen (1998) encuentran en un estudio realizado en el Caribe, que cuando los receptores son mujeres, o individuos de edad avanzada, el uso de las remesas está asociado a cubrir las necesidades básicas de la familia, mientras que mejores condiciones de vida como mayores ingresos y mayores niveles de escolaridad permiten que, además de cubrir las necesidades básicas de los miembros del hogar, se destine un mayor porcentaje al ahorro, a la compra de maquinaria, terrenos y casas, así como al establecimiento de pequeños negocios (inversión productiva).

Por último, cabe hacer la aclaración de que para construir la variable de Inversión Productiva, se incluyeron los casos en los que se hizo compra de maquinaria, casas y terrenos, ahorro, o que se gastó más del 50% del ingreso en servicios de salud y educación, pues algunos estudios relacionan estos últimos dos aspectos con inversión productiva en capital humano, susceptible de reportar beneficios adicionales a los miembros del hogar en el futuro (Gupta, et al, 2007). En el caso de que hubiera existido cualquiera de los aspectos anteriores, se asignó el valor 1, y 0 a los hogares que no mostraban ninguno de ellos.

De esta manera, se corrió un modelo Logit en el cual se agruparon las variables para definir estratos a partir de los cuales se habrá de establecer la comparación entre cada una de las variables explicativas y la variable dependiente. En cada una de las variables se definió el grupo de comparación, habiendo sido el primero de aquellos en los que se ha estratificado la variable, y se identificó con un asterisco para presentar los resultados en el cuadro No. 5.23. La base  de datos fue la ENIGH-2000 y 2004, y el programa utilizado para correr el modelo fue el SPSS-12.

• Resultados del Modelo Logit

Una vez estimado el modelo, se tiene que éste se especifica como sigue:

Z = β1+ β2 (Área de residencia) + β3 (Remesas) + β4 (Sexo) + β5 (Estado civil) + β6 (Escolaridad)

          Como el coeficiente R2 en este tipo de modelos no tiene el sentido que en los modelos lineales presenta, la bondad de ajuste en el modelo Logit se determina a partir de la cuenta R2, la que se estima a partir del número de predicciones correctas/ número total de observaciones. En ésta, y considerando un punto de corte en 0.50, aquellos casos con una probabilidad mayor a este valor se clasifican como si fuera 1, y si la probabilidad es menor al valor mencionado, los casos se clasifican como 0. En teoría, si todos los valores observados 0 y 1 son predichos por el modelo de manera correcta, se tiene una cuenta R2 de 100%. No obstante lo anterior, frecuentemente los valores 0 y 1 observados se estiman en la categoría opuesta a la que pertenecen, lo que afecta negativamente la confiabilidad en el poder predictivo del modelo. Para el caso que nos ocupa, este indicador se ubica en 62%, para el año 2000  y 62%  para el 2004, lo que nos permite considerarlos como de una aceptable capacidad predictiva. Se tiene que mencionar que el número de casos para el modelo estimado para el año 2000 fue de 212 mientras que para 2004 tenemos 387 casos.

Una vez obtenidos los coeficientes del modelo, del cuadro No. 5.23 podemos observar  primeramente que en el periodo 2000-2004 la inversión productiva en el estado de Nayarit presentó un incremento. Esta primera observación se desprende del coeficiente β1 estimado. El intercepto se deslizó desde -1.122  hasta 0.231,  aunque habrá que considerarse el nivel de significancia que es algo alto. Lo anterior permite apreciar que la inversión productiva es un poco más factible para el año 2004.  Lo que puede estar reflejando la crisis que en lo general vive el campo en el estado, y la tercerización de la economía local, a partir de un crecimiento de las actividades de comercio y servicios en la entidad. Lo anterior, sólo considerando el comportamiento de β1,  más hace falta observar el efecto combinado del resto de variables explicativas sobre el comportamiento de la probabilidad de invertir productivamente, que es la variable a explicar en el modelo.

En cuanto a los coeficientes asociados a los distintos estratos en los que se han dividido cada una de las variables explicativas, se puede adelantar que un coeficiente positivo implica que, si todas las demás variables permanecen constantes, la probabilidad de participación del estrato en cuestión en la inversión productiva está asociada con una mayor probabilidad de la que muestra el grupo testigo, en la proporción en que lo establece el coeficiente. Por el contrario, se asocia un signo negativo en una disminución proporcional de la probabilidad asociada con la inversión productiva, de parte del grupo en comparación, con respecto a la probabilidad mostrada por el grupo testigo.

De esta manera, se observa cómo una de las variables principales de nuestro modelo  la variable “remesas”  presenta un aumento  en la probabilidad estimada del grupo en comparación, en el año 2000, mientras que para el año 2004 esto se revierte. Por lo que podemos rescatar que recibir remesas parece ser un factor que favorece la inversión productiva de los hogares principalmente en el año 2004.  

  Respecto al sexo, la mujer parece invertir más que los hombres, en lo que se refiere al área de residencia rural para el año 2000  y más aún para el 2004. Por otra parte si observamos la variable área de residencia se tiene que en 2000 en el medio rural pareciera favorecer la inversión productiva mientras que para 2004 el medio urbano parece tener este papel.

Por último, la variable nivel de escolaridad observa un comportamiento tal y como se  había sido establecido en la parte introspectiva: mayores niveles de escolaridad parecen asociados a mayores probabilidades de realizar inversión productiva.

Teniendo el modelo:

Z = β1+ β2 (Área de residencia) + β3 (Remesas) + β4 (Sexo) + β5 (Estado civil) +   β6 (Escolaridad)

Para estimar la probabilidad asociada a hogares que presentan ciertas características, se calcula el valor Z asociado, para estimar luego la probabilidad, a partir de sustituir el valor calculado de Z con el modelo anterior, en la fórmula 5.3, utilizando los coeficientes de las categorías relevantes, tomados del cuadro No. 5.23.

Debido a lo anterior, y de acuerdo al análisis previo de cada una de las categorías en las que se han dividido cada una de las variables explicativas, se calcula el valor Z considerando como características el hecho de ser un individuo del sexo masculino, perteneciente a un hogar del área rural, con escolaridad del jefe del hogar de nivel preparatoria o más, unido y con recepción de remesas. Tales características se han seleccionado pues  responden a lo que en lo general prevalece en el estado de Nayarit.

Lo anterior se realiza, primeramente considerando que los hogares son del área rural y  no reciben remesas, para luego considerar que si las reciben,  de igual forma se considera que tengan la características de remesas cuando no reciben y cuando si reciben en el área es urbana, con esto se pretende apreciar el efecto de la característica anterior, en la probabilidad de realizar inversión productiva, dado que todas las características anteriormente mencionadas permanecen constantes, solo se opera un cambio en la recepción de recursos procedentes de los Estados Unidos y en el área de residencia.

Una vez establecido lo anterior,  se calcula el valor Z y Pi, de la siguiente manera:

Año 2000 
Área rural sin remesas
 Z= -1.122 +0.791(2) +0.273(2) +0.067(1) + 0.656(1) + 0.175 (3) = 2.254, sustituido en la ecuación 5.3 tenemos que P=0.9049 ó 90.5%.

Año 2000
Área rural con remesas
Z=-1.122 +0.791(2) +0.273(1) +0.067(1) + 0.656(1) + 0.175 (3) =  1.981 sustituido en la ecuación 5.3 tenemos que P= 0.8788 ó 87.9%.

Año 2000:
Área urbana sin remesas
Z=-1.122 +0.791(1) +0.273(2) +0.067(1) + 0.656(1) + 0.175 (3)  = 1.463, sustituido en la ecuación  5.3 tenemos que  P= 0.8119 ó 81.2%.

Año 2000:
Área urbana con remesas
Z=-1.122 +0.791(1) +0.273(1) +0.067(1) + 0.656(1) + 0.175 (3)   = 1.19, sustituido en la ecuación 5.3 tenemos que P = 0.7667 ó 76.7%.

Una vez estimado lo anterior para el año 2000 se procede a capturar el efecto de las remesas en el nivel de inversión productiva, se estiman las probabilidades, pero ahora para el año 2004.

Año 2004:
Área rural sin remesas
 Z= 0.231 – 0.122(2) – 0.705(2) +0.939(1) -1.099(1) + 1.253(3) = 2.176, sustituido en la ecuación  5.3 tenemos que P= 0.8981  ó 89.81%.

Año 2004:
Área rural con remesas
Z= 0.231 – 0.122(2) – 0.705(1) +0.939(1) -1.099(1) + 1.253(3) = 2.881, sustituido en la ecuación 5.3, tenemos que P= 0.9469 ó 94.7%.
                            
Año 2004:
Área urbana sin remesas
Z= 0.231 – 0.122(1) – 0.705(2) +0.939(1) -1.099(1) + 1.253(3) = 2.299, sustituido en la ecuación 5.3, tenemos que P = 0.9088 ó 90.1%.

Año 2004:
Área urbana con remesas
Z= 0.231 – 0.122(1) – 0.705(1) +0.939(1) -1.099(1) + 1.253(3) = 3.003, sustituido en la ecuación 5.3, tenemos que P = 0.9527 ó 95.3%.

Dichas probabilidades se resumen en el cuadro siguiente:

La información del cuadro No. 5.24 permite apreciar el efecto de que en un hogar se reciben remesas, ya sea en el área  urbana  o rural.

Podemos observar que en ambas áreas de residencia en el año 2000 parece desincentivar la inversión productiva el recibir remesas pues se nota una disminución notable en los hogares que reciben transferencias. La probabilidad de inversión en el área urbana para el año mencionado en un hogar que no recibe remesas presenta un 81.2% de probabilidad de inversión mientras que en un hogar con remesas dicha probabilidad disminuye a 76.7%, cabe aclarar que como se mencionó al inicio de este apartado las otras variables permanecen constantes. Por otro lado en el año 2004 sucede lo contrario pues en un hogar que no recibe remesas se tiene una probabilidad menor que en un hogar que sí las recibe, esto tanto en el área urbana como rural, por lo que recibir remesas parece ser un factor relevante para realizar inversión productiva con respecto a los hogares  no receptores  sobre todo en el área  urbana pues se presenta un incremento en el porcentaje de 5.2% mientras que en el área rural hubo  un incremento de 4.9.

También observamos como del año 2000 a 2004 la probabilidad de invertir productivamente aumenta significativamente tanto en hogares con remesas como sin remesas, aunque para el área rural parece no existir ningún cambio pues prácticamente se mantiene en 90% en los hogares que no reciben transferencias, más bien se presenta un decremento en los porcentajes de un 0.3%. En los hogares que reciben remesas el incremento en la probabilidad de invertir productivamente, de los hogares residentes en el área rural es menor que en el área urbana pues tan solo hay un aumento de 6%, mientras que para esta última es de alrededor de 18%. Lo anterior pudiera deberse al recrudecimiento de la crisis económica, pues para el año que nos ocupa se vivió el periodo más álgido de ésta ocasionando que los individuos buscaran, principalmente por cuenta propia, distintas opciones para hacerse vivir, recordemos  que muchos hogares invierten en pequeñas empresas familiares para poder subsistir y la afluencia de los denominados “changarros” aumentó.

Los resultados anteriores, aunque pudieran estar reflejando el efecto de variables que no son capturadas por el modelo,  permiten ver claramente el efecto de recibir remesas en la posibilidad de que los hogares realicen inversión productiva de recursos, principalmente en el área urbana y  el año 2004 lo que llama la atención si tenemos en consideración que el número de  hogares receptores para este periodo disminuye considerablemente.