La libertad como generador de bienestar PDF

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Trabajo econométrico que busca evaluar si la libertad tiene efecto en la riqueza de las personas....

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En búsqueda del crecimiento económico: la libertad como generador de riqueza Juan Felipe Aristizábal R. Santiago Hernández H. Jose Miguel Andrade M. Universidad de Los Andes

Resumen La libertad económica ha sido debatida por siglos, en cuanto algunos pensadores consideran que la intervención del Estado puede ser fundamental en el progreso de un país. Este trabajo busca medir el efecto de la libertad sobre el crecimiento económico; supone que un país más libre permite que su sociedad sea más rica. Para ello, se construye un modelo econométrico de regresión múltiple lineal para comprobar dicha hipótesis. Entre otros, los resultados muestran una correlación positiva entre libertad y PIB per cápita. Así mismo, se encuentra que los niveles de desigualdad, que a menudo se derivan de sociedades libres porque los resultados no se restringen, no tienen significancia estadística en la predicción de la riqueza de las personas. A pesar de esto, este estudio se enfocará mayoritariamente en demostrar la deseabilidad de la libertad.

Palabras clave: libertad económica, crecimiento, riqueza. Códigos JEL: O47, P1

Tabla de contenidos RESUMEN ................................................................................................................................................... 1 INTRODUCCIÓN: LA LIBERTAD COMO IMPULSO DEL DESARROLLO INDIVIDUAL ....... 3 REVISIÓN DE LITERATURA:................................................................................................................ 3 HIGHLIGHTS OF THE 2019 INDEX OF ECONOMIC FREEDOM: .................................................................... 3 CAPITALISM AND FREEDOM & FREE TO CHOOSE: .................................................................................... 4 BASES DE DATOS ..................................................................................................................................... 5 VARIABLES TENIDAS EN CUENTA.............................................................................................................. 5 DESCRIPCIÓN DE VARIABLES .................................................................................................................... 6 MODELO EMPÍRICO ............................................................................................................................... 6 PLANTEAMIENTO DEL MODELO ................................................................................................................ 6 ESTIMACIÓN DEL MODELO ........................................................................................................................ 8 Modelo 1: Lin-Lin ................................................................................................................................. 8 Modelo 2: Lin-Log/Lin-Lin ................................................................................................................... 9 Modelo 3: Log-Lin/Log-Log ................................................................................................................. 9 ANÁLISIS DE RESULTADOS ............................................................................................................... 10 INTERPRETACIÓN DE COEFICIENTES: ...................................................................................................... 10 CAUSALIDAD Y ENDOGENEIDAD ............................................................................................................ 11 CONCLUSIONES ..................................................................................................................................... 12 ANEXOS .................................................................................................................................................... 13 DO-FILE .................................................................................................................................................... 16 REFERENCIAS ........................................................................................................................................ 18

Introducción: la libertad como impulso del desarrollo individual La libertad, sin duda alguna, es un estado social por el cual toda persona con al menos un mínimo grado de sentido ético debería luchar. Tal y como lo dijo Descartes, la libertad es la capacidad del ser humano para ejercer la fuerza de voluntad, y, solo mediante ella, se puede decidir llevar de manera calma y serena los peores escenarios de la vida, en lugar de dejarse llevar y quebrarse; es la virtud de “mantener la voluntad de aceptar lo que venga con tranquilidad, o dejarse destruir por lo que sea que la vida presente” (Solano, 2016). Teniendo en cuenta la trascendencia de este concepto, este trabajo supone que el ser libre permite que el individuo se desarrolle en su máxima expresión, pues no solo tiene el poder de luchar por lo que quiere, sino también la necesidad de servirle a una comunidad de la cual depende el fruto de su trabajo. Por ello, mediante los instrumentos que brinda la econometría, esta investigación busca evaluar la influencia de la libertad sobre la riqueza de las personas, y verificar la hipótesis de que la libertad económica hace que el ingreso de la gente sea más alto. Por lo tanto, la pregunta de investigación es: ¿que un país sea más libre lleva a que su sociedad sea más rica? El carácter moral de esta cuestión se debe a que la riqueza es un medio para conseguir el bienestar. Es decir, si bien esta no es una medida directa de bienestar, está comprobado que la gente más rica tiende a ser más feliz (Senik, 2014). Por ello, es necesario buscar evidencia que le sustente a los hacedores de política si construir un Estado que fomente el libre desarrollo económico es beneficioso. El modelo de regresión lineal es capaz de predecir si, manteniendo todos los factores constantes, la libertad tiene influencia en el producto per cápita. Revisión de literatura: Highlights of the 2019 Index of Economic Freedom: En primer lugar, conforme a la literatura que relaciona el grado de libertad económica de un país con sus niveles de ingreso, se va a tomar el articulo Highlights of the 2019 Index of Economic Freedom'. Este trabajo es un análisis del índice anual de libertad económica, el cual se mide de acuerdo con 12 criterios. Basado en la puntuación de cada país en cada criterio, se otorga un puntaje global a cada territorio. Conforme a dicho puntaje global, Heritage Foundation divide los países en 5 grupos: libres, mayormente libres, moderadamente libres, mayormente regulados y reprimidos. Con ello, el objetivo del artículo es resaltar las relaciones existentes entre la libertad económica y los niveles de ingreso, crecimiento, pobreza, nivel de vida, entre otros. Dada la hipótesis de este trabajo, resulta importante resaltar los resultados que plantea el artículo con respecto a la relación entre libertad e ingreso. El estudio muestra que las personas de los países clasificados como libres o mayormente libres, en promedio gozan de un ingreso más de dos veces mayor al del ciudadano promedio en términos globales y seis veces mayor al del ciudadano promedio en países clasificados como mayormente regulados o

reprimidos (Heritage Foundation, 2020). De manera análoga, el estudio afirma que los países que han venido ganando libertad económica durante los últimos veinticinco años han tenido un crecimiento del PIB mayor a los que han venido perdiendo libertad económica en este mismo periodo de tiempo (ver Anexo 1). Del mismo modo, muestra que desde el año 1995, el grado de libertad económica promedio ha mostrado variaciones positivas, similares al PIB per cápita promedio global (ver Anexo 2). Así mismo, expone el ingreso per cápita promedio de los 5 grupos que definen el grado de libertad de los países, mostrando que el promedio siempre es mayor a medida que incrementa la categoría en términos de libertad tanto para el promedio mundial como para el promedio por región (ver Anexo 3). La investigación mencionada concluye que hay una fuerte relación entre libertad económica y prosperidad. Específicamente, se resalta que, con base en los índices elaborados hasta 2019, los países en donde se incentivan sistemas de mercados competitivos a través del respeto a la propiedad privada, la libre asignación de recursos y el libre comercio, tienden a tener sociedades más prósperas. En este orden de ideas, en el contexto de este trabajo, el artículo contribuye a soportar la hipótesis de que la libertad económica conlleva a mayores niveles de riqueza general para las personas. Capitalism and Freedom & Free to Choose: Por otra parte, los trabajos académicos en los que se basa este artículo son Free to Choose y Capitalism and Freedom, de Milton Friedman. El objetivo de estos libros es bastante similar, dado que ambos se complementan. Capitalism and Freedom busca brindar un marco teórico con respecto al capitalismo competitivo y explicar las razones estructurales por las cuales es deseable optar por un sistema en donde el mercado sea quien se encargue de la asignación de recursos en una economía bajo reglas de juego claras. Contrasta evidencia histórica de políticas intervencionistas y libertarias, concluyendo que los países se han desempeñado mejor en aquellos periodos en donde han decidido adoptar políticas de libertad. Es por lo anterior que dicho trabajo contribuye, desde la parte teórica e histórica, a la motivación de abordar la hipótesis de este texto y brindar argumentos en favor de esta. El objetivo de Free to Choose, es tomar la filosofía de capitalismo y libertad enfocada a temas mucho más concretos y basada en información más reciente; busca resaltar los problemas que trae la intervención del Estado en términos de poderes de mercado, recesiones, fallas del sistema educativo, protección al trabajador y al consumidor, y los beneficios que puede traer el capitalismo competitivo con relación a estos aspectos. Al igual que Capitalism and Freedom, el libro aporta argumentos mucho más específicos conforme a por qué la libertad genera un ambiente propicio para que los individuos se desempeñen mejor.

Bases de datos Se tomará información de cuatro bases de datos diferentes para plantear efectivamente un modelo empírico que busque dar respuesta a la pregunta de investigación. Todas las bases escogidas fueron de corte transversal. Específicamente, representan datos anuales del año 2019 para excluir las distorsiones de la pandemia sobre las variables. Se utilizó la base de datos Freedom Index 2019, disponible en la página de la Heritage Foundation. La base contiene los puntajes del índice de libertad económica para más de 180 países, así como el PIB per cápita de estos. También contiene el puntaje de todos los criterios utilizados para obtener el índice de libertad económica. Es importante resaltar que todos los datos de la base son anuales y corresponden al año 2019 (corte transversal). También se usó la base de datos Productivity Per Hour Worked, disponible en la página Our World in Data, de la Universidad de Oxford. La base contiene información del PIB promedio producido en cada hora trabajada de 190 países desde el año 1950 hasta 2020, donde se escogieron los datos específicamente para el año 2019. Se escogió esta base ya que el PIB por hora representa uno de los principales indicadores para calcular productividad, variable relevante para la producción agregada de un país. Análogamente, se utilizó la base Gini Index, disponible en la misma página web. Esta base contiene el coeficiente de Gini para más de 180 países desde al año 1991 a 2019, donde se escogieron los datos para 2019. Se escogió la base dado que tiene una muestra de países bastante grande y mide el principal indicador de desigualdad, factor importante a la hora de medir los efectos que puede tener la distribución de recursos en el ingreso de una economía. Finalmente, se tomó la base 2019 Global Innovation Index disponible en la página web Global Innovation Index. Esta contiene el puntaje de 129 países en el Índice mundial de innovación para el año 2019. Se eligió dicha base porque contiene el principal indicador de medición de innovación; este es el que cobija a más países y el más avalado por universidades de prestigio. Variables tenidas en cuenta Como se entiende a partir de lo mencionado al principio del presente texto, se ha elegido al PIB per cápita como la variable dependiente en el modelo, pues es un indicador adecuado para determinar el nivel de riqueza de una población. Por ende, podrá brindar información acerca de su bienestar (Senik, 2014). Del mismo modo, según lo previamente mencionado, el objetivo de este trabajo es analizar la incidencia de la libertad en un país sobre el ingreso de la gente. Para lograrlo, se utilizará una variable explicativa de libertad en el modelo (FreedomIndex). Sin embargo, el PIB per cápita depende de una multiplicidad de variables distintas a la libertad, las cuales no se pueden obviar en el modelo. De este modo, para reducir la

probabilidad de caer en errores de simplificación y sesgos, se deben incluir variables de control. Basados en teoría macroeconómica, este trabajo toma como variables de control la innovación, el Coeficiente de Gini, el PIB real y la productividad de los trabajadores del país. Descripción de variables En primer lugar, el PIB per cápita (GDPperCapitaPPP), que es la variable dependiente del modelo, hace referencia al valor total de todos los bienes y servicios finales generados durante un año por la economía de un país dividido por el número de sus habitantes, ajustado a Paridad del Poder Adquisitivo (PPP). En otros términos, representa el ingreso promedio de la población. Esto sigue el objetivo del trabajo debido a que el nivel de riqueza y el bienestar están estrechamente relacionados. Por otro lado, la libertad (FreedomIndex), que es la variable explicativa por observar del modelo, se mide por medio de un índice construido por The Heritage Foundation. Este índice recoge información de una gran cantidad de variables con el fin de asignar un puntaje de 0 a 100 para cada país, donde los puntajes cercanos a 0 representan poca libertad y los cercanos a 100 muestran lo contrario. En este índice, por ejemplo, Corea del Norte tiene un puntaje asignado de 5.2, mientras que Singapur tiene uno de 89.7. Las variables consideradas por The Heritage Foundation a la hora de construir este índice se muestran en el Anexo 4. Esta variedad demuestra que el índice es insesgado, pues este se construye precisamente para evitar problemas de multicolinealidad sin tener que excluir variables, por lo que es correcto utilizarlo en el modelo que se presentará posteriormente. Finalmente, y como ya se expuso, en el modelo se tendrán en cuenta cuatro variables de control, las cuales son: innovación (Innovation), índice de Gini (GINI), PIB (GDP) y la productividad de la gente (Productivity). Para fines explicativos, resulta fundamental mencionar que las variables de productividad y PIB están en valores monetarios reales, mientras que el coeficiente de Gini y la innovación están representados en índices. Modelo empírico Planteamiento del modelo Teniendo en cuenta las variables explicadas anteriormente, se plantea el siguiente modelo: 𝑙𝑛(𝐺𝐷𝑃𝑝𝑒𝑟𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑃𝑃𝑃) / =/ 𝛽! + 𝛽" 𝐹𝑟𝑒𝑒𝑑𝑜𝑚𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥/ + / 𝛽# 𝐼𝑛𝑛𝑜𝑣𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 + /𝛽$ 𝐺𝑖𝑛𝑖/ + /𝛽% 𝑙𝑛(𝐺𝐷𝑃)/ + /𝛽& 𝑙𝑛(𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦) /+ /𝜀/ El modelo planteado contiene la variable explicativa y las variables de control expuestas anteriormente. No obstante, tal y como ya se comentó, hay diferencias en la manera en la que las variables

están representadas. En este caso en particular, los datos sobre productividad, PIB y PIB per cápita están en sus valores correspondientes. Sin embargo, la libertad, el coeficiente de Gini y la innovación están representados en índices. Como consecuencia, se tuvo que llevar a cabo un proceso de transformación de variable por medio del uso del logaritmo natural aplicado a las variables cuyos datos no están expresados en índices, es decir, a GDPperCapitaPPP, GDP y Productivity. Consecuentemente, se considera que el modelo construido es el mejor posible ya que hace que las variables queden en condición de “igualdad”, eliminando la heterogeneidad existente en la manera en la que están representadas. En otros términos, la ventaja de haber aplicado el logaritmo natural a ciertas variables del modelo es que el análisis comparativo entre cada una de ellas se puede llevar a cabo con mayor facilidad. Empero, este procedimiento implica que la interpretación de las variables debe cambiar. En este sentido, las interpretaciones de las variables a las que se les aplicó el logaritmo se deben hacer en puntos porcentuales, mientras que en las variables en índices se debe hacer en unidades. Sin embargo, cuando se trata de cambios en unidades en un índice, se puede interpretar de manera similar a un porcentaje. Indicios de incumplimiento de supuestos Antes de realizar la estimación del modelo, cabe mencionar que es necesario entender el comportamiento de las variables, para poder tener una idea del proceso a seguir en caso de que se incumpla el supuesto de homoscedasticidad y no colinealidad. El Gráfico 5 (ver Anexo 5) muestra la dispersión de cada variable explicativa con respecto a la variable independiente (PIB per cápita). A simple vista, las variables dan indicios de que existe heteroscedasticidad, pues las observaciones se alejan de la línea de tendencia en diferentes proporciones dentro de los valores de la variable, en especial en los casos de GDP e Innovation. Esto puede deberse a que, en la medida que un país crezca en términos de tecnología, puede permitir mayores tasas de natalidad, reduciendo el PIB per cápita. Así mismo, en la medida que el producto nacional sea más bajo, la discrepancia entre sus habitantes puede ser drástica. Es decir, puede haber países que produzcan poco y su gente sea pobre, o países que produzcan poco con sociedades ricas (ej. Singapur, Noruega, entre otros). Por lo tanto, es necesario hacer una prueba de hipótesis para concluir si existe heteroscedasticidad en el modelo presentado. Pairwise correlations Variables (1) Freedom Index (2) Innovation Index (3) Gini Coefficient (4) Real GDP (USD) (5) GDP per worked~r

(1) (2) (3) 1.000 0.722*** 1.000 -0.406*** -0.505*** 1.000 -0.082 0.297** -0.005 0.648*** 0.768*** -0.507*** *** p...