UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS ESCUELA PROFESIONAL DE ECONOMÍA “GASTO PÚBLICO Y POBREZA MONETARIA DEL PERÚ, PERIODO 2010 - 2019” TESIS PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE ECONOMISTA AUTORES MARVIN BECKER SANCHEZ MAYURIN ISABEL DUSANI GALVEZ CHINCHAY ASESOR: Mg. JAIME RAÚL CÓRDOVA MONTEJO LÍNEA DE INVESTIGACIÓN: ECONOMÍA GENERAL Callao, 2024 PERÚ 6 HOJA DE REFERENCIA DEL JURADO Y APROBACIÓN  Presidente: Dr. Coronado Arrilucea Pablo Mario  Secretario: Dr. Moncada Salcedo Luis Enrrique  Vocal: Dr. Lopez Salvatierra Edgar  Suplente: Mg. Villa Morocho Eduardo ASESOR: Mg. JAIME RAÚL, CÓRDOVA MONTEJO N° de Libro: 01 N° de Folio: 328 N° de Acta: 19/ 24 Fecha de aprobación: 06 abril del 2024 3 FACULTAD INFORMACIÓN BÁSICA Facultad de Ciencias Económicas UNIDAD DE INVESTIGACIÓN Escuela de Economía TÍTULO Gasto público y pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 – 2019 AUTORES/ CÓDIGO ORCID/ DNI Marvin Becker Sanchez Mayurin / 0009-0009-3465-5156 / 72571534 Isabel Dusani Galvez Chinchay / 0009-0004-1050-9879 / 78292016 ASESOR/ CÓDIGO ORCID/ DNI Mg. Jaime Raúl, Córdova Montejo / 0000-0002-7338-9622 / 25665798 LUGAR DE EJECUCIÓN Lima UNIDAD DE ANÁLISIS Economía peruana TIPO/ENFOQUE/DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Básica / Cuantitativo / No experimental - Longitudinal TEMA OCDE 5.02.01 - Economía 3 4 5 DEDICATORIA A mi amada familia, con gratitud infinita por su apoyo, amor incondicional y comprensión a lo largo de mi viaje académico en la universidad. Cada uno ha sido mi fuente de inspiración, motivación y fortaleza. Marvin Becker Sanchez Mayurin A mi familia que siempre cree en mí y es mi fuente de apoyo, amor e inspiración. Isabel Dusani Galvez Chinchay 5 AGRADECIMIENTOS A mis padres, por su incansable sacrificio y dedicación por brindarme la oportunidad de recibir educación y llegar a ser un profesional. Marvin Becker Sanchez Mayurin A mi hermana y madre por su apoyo y guía constante en la vida. Isabel Dusani Galvez Chinchay 6 ÍNDICE DE CONTENIDO Pág. HOJA DE REFERENCIA DEL JURADO Y APROBACIÓN ............................... 4 DEDICATORIA .................................................................................................. 5 AGRADECIMIENTOS ....................................................................................... 6 ÍNDICE DE CONTENIDO .................................................................................. 7 ÍNDICE DE TABLAS ....................................................................................... 10 ÍNDICE DE FIGURAS ..................................................................................... 11 RESUMEN ...................................................................................................... 12 ABSTRACT ..................................................................................................... 13 INTRODUCCIÓN ............................................................................................ 14 I. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ................................................... 16 1.1. Descripción de la realidad problemática ....................................... 16 1.2. Formulación del problema ............................................................ 18 1.2.1. Problema general ............................................................ 18 1.2.2. Problemas específicos ..................................................... 18 1.3. Objetivos ...................................................................................... 18 1.3.1. Objetivos General ............................................................ 18 1.3.2. Objetivos Específicos ...................................................... 18 1.4. Justificación ................................................................................. 18 1.5. Delimitantes de la investigación ................................................... 19 1.5.1. Delimitante teórica ........................................................... 19 1.5.2. Delimitante temporal ........................................................ 19 1.5.3. Delimitante espacial ........................................................ 19 II. MARCO TEÓRICO ............................................................................... 20 2.1. Antecedentes ............................................................................... 20 A. Antecedente Internacionales ........................................... 20 7 B. Antecedentes Nacionales ................................................ 21 2.2. Bases teóricas .............................................................................. 23 2.2.1. Gasto público .................................................................. 23 A. Definición ................................................................ 23 B. Dimensiones ........................................................... 23 C. Indicadores ............................................................. 23 2.2.2. Pobreza monetaria .......................................................... 24 A. Definición ................................................................ 24 B. Dimensiones ........................................................... 24 C. Indicadores ............................................................. 24 2.3. Marco conceptual ......................................................................... 24 2.4. Definición de términos básicos ..................................................... 30 III. HIPÓTESIS Y VARIABLES .................................................................. 33 3.1. Hipótesis ...................................................................................... 33 3.1.1. Hipótesis General ............................................................ 33 3.1.2. Hipótesis Especificas ....................................................... 33 3.2. Definición de variables ................................................................. 33 3.3. Operacionalización de variables .................................................. 33 IV. METODOLOGÍA ................................................................................... 35 4.1. Diseño metodológico .................................................................... 35 4.1.1 Tipo de investigación ....................................................... 35 4.1.2 Diseño de investigación ................................................... 35 4.2. Método de investigación .............................................................. 35 4.3. Población y muestra ..................................................................... 35 4.4. Lugar de estudio y periodo desarrollado ...................................... 36 4.5. Técnicas e instrumentos para la recolección de la información .... 36 8 4.5.1. Técnicas .......................................................................... 36 4.5.2. Instrumentos .................................................................... 36 4.6. Análisis y procesamiento de datos ............................................... 36 4.7. Aspectos éticos en investigación ................................................. 37 V. RESULTADOS ..................................................................................... 39 5.1. Resultados descriptivos ............................................................... 39 5.2. Resultados inferenciales .............................................................. 48 VI. DISCUSIÓN DE RESULTADOS ........................................................... 59 6 1. Contrastación y demostración de las hipótesis con los resultados59 6.2. Contrastación de los resultados con otros estudios similares....... 60 6.3. Responsabilidad ética de acuerdo a los reglamentos vigentes .... 62 VII. CONCLUSIONES ................................................................................. 64 VIII. RECOMENDACIONES......................................................................... 65 IX. REFERENCIAS BILBIOGRÁFICAS ..................................................... 66 X. ANEXOS ............................................................................................... 73 Anexo1. Matriz de operacionalización ............................................................. 73 Anexo 2. Matriz de consistencia ...................................................................... 74 Anexo3. Base de datos ................................................................................... 75 9 ÍNDICE DE TABLAS Pág. Tabla 1 Matriz de operacionalización de variables .......................................... 34 Tabla 2 Estadísticos descriptivos de la variable Ln (Educación) ...................... 41 Tabla 3 Estadísticas descriptivas de la variable Ln (Salud) ............................. 44 Tabla 4 Estadísticas descriptivas de la variable Ln (Pobreza monetaria) ........ 47 Tabla 5 Modelo de datos apilados ................................................................... 48 Tabla 6 Modelo de efectos fijos ....................................................................... 48 Tabla 7 Prueba de efectos fijos ....................................................................... 49 Tabla 8 Modelo de efectos aleatorios .............................................................. 49 Tabla 9 Prueba de Hausman ........................................................................... 49 Tabla 10 Prueba de estacionariedad en niveles de Ln (Educación) ................ 50 Tabla 11 Prueba de estacionariedad en primera diferencia del Ln (Educación) . ......................................................................................................................50 Tabla 12 Prueba de estacionariedad en niveles de Ln (Salud) ........................ 51 Tabla 13 Prueba de estacionariedad en primera diferencia de Ln (Salud) ...... 51 Tabla 14 Prueba de estacionariedad en niveles de Ln (Pobreza monetaria) . 51 Tabla 15 Prueba de estacionariedad en primera diferencia de Ln (Pobreza monetaria) ....................................................................................................... 52 Tabla 16 Prueba de cointegración ................................................................... 52 Tabla 17 Prueba de heteroscedasticidad......................................................... 53 Tabla 18 Efectos transversales del modelo ..................................................... 54 Tabla 19 Modelo estimado para cada Región ................................................. 55 Tabla 20 Modelo econométrico ....................................................................... 56 Tabla 21 Prueba de hipótesis específica 1 ...................................................... 57 Tabla 22 Prueba de hipótesis específica 2 ...................................................... 58 10 ÍNDICE DE FIGURAS Pág. Figura 1 Comportamiento del logaritmo del gasto en educación por región... 40 Figura 2 Comportamiento del logaritmo del gasto en salud por región ........... 43 Figura 3 Comportamiento del logaritmo de la pobreza monetaria por región. 46 Figura 4 Normalidad de los errores ................................................................. 53 11 RESUMEN La investigación tuvo como objetivo determinar el impacto del gasto público sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 - 2019. La investigación realizada fue de tipo básica, nivel explicativo, de diseño no experimental y de corte transversal. Para la obtención de datos se utilizó la técnica documental y, como instrumento la ficha documental, que fue aplicada a 250 datos de los años 2010 – 2019 de las series anuales del gasto público y pobreza monetaria en las regiones del Perú. Con los datos recogidos se elaboró la base de datos en Excel y se procesaron usando el software Eviews versión 12 lo cual permitió realizar la estadística descriptiva e inferencial de la investigación. Además, de realizarse un análisis econométrico para obtener el modelo óptimo. La principal conclusión a la que hemos arribado fue que existe una impacto significativo e inverso del gasto público sobre la pobreza monetaria. Palabras clave: Gasto público, pobreza monetaria 12 ABSTRACT The objective of the research was to determine the impact of public spending on monetary poverty in Peru, period 2010 - 2019. The research carried out was basic, explanatory level, non-experimental and cross-sectional in design. To obtain data, the documentary technique was used and, as an instrument, the documentary record, which was applied to 250 data from the years 2010 - 2019 from the annual series of public spending and monetary poverty in the regions of Peru. With the data collected, the database was created in Excel and processed using the Eviews version 12 software, which allowed the descriptive and inferential statistics of the research to be carried out. In addition, an econometric analysis is carried out to obtain the optimal model. The main conclusion we have reached was that there is a significant and inverse impact of public spending on monetary poverty. Keywords: Public spending, monetary poverty 13 INTRODUCCIÓN Esta investigación tuvo por objetivo determinar el impacto del gasto público sobre pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 - 2019. Para llevar a cabo la investigación hemos utilizado el método hipotético deductivo a través de la técnica documental, que consiste en la recopilación de datos de los indicadores de las variables utilizando como fuente de información las publicaciones del Ministerio de Economía y Finanzas y del Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social. Con esta información, se elaboró una base de datos que permitió realizar la estadística descriptiva e inferencial de la investigación y las pruebas de hipótesis correspondientes. Los resultados de la investigación los presentamos en nueve capítulos. El primer capítulo corresponde al planteamiento del problema que incluye la descripción de la realidad problemática, la formulación del problema, los objetivos, la justificación y las delimitantes de la investigación. El segundo capítulo contiene el marco teórico que está integrado por los antecedentes internacionales y nacionales, las bases teóricas, el marco conceptual y la definición de términos básicos. El tercer capítulo presenta las variables y las hipótesis, así como su operacionalización. El cuarto capítulo está dedicado a la metodología del estudio que comprende el diseño metodológico, el método de investigación, la población, la muestra, el lugar y periodo de estudio desarrollado, las técnicas e instrumentos de recolección de información, el análisis y procesamiento de datos y los aspectos éticos de la investigación. El quinto capítulo está referido a los resultados descriptivos e inferenciales de la investigación. El sexto capítulo discute los resultados de la investigación con otros resultados y señala la responsabilidad ética del investigador. El séptimo capitulo presenta las conclusiones que se deducen de las hipótesis señaladas. El noveno capitulo contiene las referencias que ha sido utilizadas como fuente para la investigación. 14 La tesis se complementa con los anexos correspondientes. No podemos terminar esta introducción, sin agradecer a todas las personas que de una forma u otra contribuyeron para que esta investigación fuera concluida, especialmente a los docentes de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional del Callao, quienes brindaron sus enseñanzas y conocimientos de la mejor manera posible. 15 I. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1.1. Descripción de la realidad problemática Para entender mejor la realidad problemática se definieron las variables gasto público y pobreza monetaria. De acuerdo con López (2019), “el gasto público es la cuantía monetaria total que desembolsa el sector público para desarrollar sus actividades” (p. 1). Asimismo, tomando en cuenta al Instituto de Estadística e Informática (INEI, 2022), la pobreza monetaria se define como “(..) las personas residentes en hogares particulares, cuyo gasto per cápita valorizado monetariamente, no supera el umbral de la línea de pobreza” (párr. 1). A nivel internacional, según Murray (2020) "La implementación de mejores prácticas en materia de gasto público puede desempeñar un papel decisivo para ayudar a los países a avanzar (...)” (p. 3). Murray (2020) afirma que: El gasto público tiene un enorme impacto y suele representar entre el 15% y el 30% del PBI. Por lo tanto, los proyectos en los que los gobiernos deciden gastar el dinero y con quienes lo invierten pueden marcar importantes diferencias (...) (p. 3). Asimismo, Podestá (2020) afirma que: El gasto público promedio de 16 países latinoamericanos a nivel del gobierno central muestra una tendencia creciente en el período considerado, ya que pasó del 17,8% del PIB en 2000 al 20,7% del PIB en 2018, aunque en ese último año se aprecia una reducción frente al valor de 2017, que refleja el proceso de consolidación fiscal llevado a cabo en los países (p. 15). Por otra parte, la pobreza sigue siendo un problema no resuelto, según el Banco Mundial (BM, 2018), “(…) entre 1990 y 2015, la tasa de pobreza extrema en el mundo bajó, en promedio, un punto porcentual por 16 año —de casi el 36 % al 10 %—, pero solo disminuyó un punto porcentual entre 2013 y 2015” (p. 1). La tasa de pobreza está disminuyendo, pero cada vez más lento. Eliminar la pobreza del mundo es un gran desafío para los gobiernos y organizaciones que participan activamente como la ONU. A nivel nacional, el INEI (2023) señala que “el valor de la línea de pobreza total para el año 2022, es de 415 soles per cápita mensual” (p. 51). Según el Instituto Peruano de Economía (IPE, 2023), “La pobreza en el Perú se redujo en 2021 a 25.9%, luego de haber alcanzado una tasa de 30.1% en 2020 como resultado del impacto de la COVID-19 sobre la actividad económica y el mercado laboral” (párr. 1). Según La Sociedad del Comercio Exterior (ComexPeru,2022) El nivel de Gobierno nacional ha marcado un récord histórico del gasto público en 2021. Este se explica, principalmente, por el avance en los sectores de Economía y finanzas, con un monto devengado de S/ 25,190 millones y una ejecución del 89.7%, Desarrollo e inclusión social (S/ 12,873 millones; 98.3%), Interior (S/ 12,816 millones; 97%), Transportes y comunicaciones (S/ 12,425 millones; 86.8%) y Salud (S/ 12,081 millones; 89.2%) (p. 9). A pesar del significativo gasto público que el Perú ha venido realizando en los últimos años, no se ha observado una correspondiente mejora en el bienestar de su población. Esto se refleja en la falta de reducción significativa de los índices de pobreza en la región. A pesar de las cuantiosas inversiones y recursos destinados a diferentes sectores, como la educación y la salud, la pobreza persiste en niveles preocupantes, lo que sugiere la necesidad de Perú. En ese contexto, nos hemos propuesto a investigar la influencia existente del gasto público sobre pobreza monetaria del Perú, en el periodo 2010-2019. 17 1.2. Formulación del problema 1.2.1. Problema general ¿Cuál es el impacto del gasto público sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 - 2019? 1.2.2. Problemas específicos 1. ¿Cuál es el impacto del gasto público en el sector educación sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 - 2019? 2. ¿Cuál es el impacto gasto público en el sector salud sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 - 2019? 1.3. Objetivos 1.3.1. Objetivos General Determinar el impacto del gasto público sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 - 2019. 1.3.2. Objetivos Específicos 1. Determinar el impacto del gasto público en el sector educación sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 – 2019. 2. Determinar el impacto del gasto público en el sector salud sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 - 2019. 1.4. Justificación La investigación tiene una justificación práctica porque los resultados pueden ser usados para proporcionar información concreta y accionable que pueda guiar la asignación de recursos y la formulación de políticas públicas efectivas. Además, el estudio servirá para identificar las áreas prioritarias para inversiones gubernamentales, lo que permitirá optimizar el uso de los recursos limitados y mejorar el impacto en la reducción de la pobreza en el Perú. Esta investigación no solo ofrecerá una visión retrospectiva valiosa, sino que también tendrá aplicaciones prácticas al proporcionar orientación para la toma de decisiones políticas a fin de abordar la pobreza de manera más efectiva en el futuro beneficiando a las regiones del Perú con mayores niveles de pobreza. El estudio es viable debido a su relevancia social y potencial impacto en la formulación de políticas públicas, lo cual permite identificar tendencias y patrones que 18 contribuirán a la comprensión de la eficacia de las intervenciones gubernamentales. Asimismo, se justifica teóricamente ya que será útil para evidenciar la influencia del gasto público en la reducción de la pobreza monetaria, la importancia de analizar el contexto regional y temporal específico. Asimismo, el estudio servirá para contribuir a la toma de decisiones políticas, la validación de políticas anteriores y el enfoque multidisciplinario que puede proporcionar una comprensión integral de la dinámica entre el gasto público y la pobreza en el Perú durante la última década. Por otro lado, la investigación amplia el conocimiento teórico y beneficiaría a futuros investigadores que quieran profundizar en el tema. También, posee justificación social ya que esta investigación será útil porque evidenciará cómo las políticas de gasto público pueden afectar la pobreza, sino que también proporcionará información crítica para la toma de decisiones de las autoridades locales y nacionales. El estudio servirá para comprender la relación entre el gasto público y la pobreza de las regiones del país, y se podrán diseñar políticas más efectivas y enfocadas en la reducción de la pobreza, beneficiando así las condiciones de vida de la población y contribuyendo al bienestar social del Perú. 1.5. Delimitantes de la investigación 1.5.1. Delimitante teórica La investigación se refirió a dos variables: gasto público y pobreza monetaria. Para la primera variable, la investigación contó con la teoría del gasto público de Adam Smith, teoría del gasto público redistributivo. Y, para la segunda variable, el estudio contó con la teoría del método de líneas de pobreza y el método de indicadores Foster, Greer y Thorbecke (FGT). Además, el estudio estuvo delimitado por el gasto en salud, educación y la pobreza monetaria. 1.5.2. Delimitante temporal El estudio tuvo como delimitante temporal el periodo 2010 - 2019. 1.5.3. Delimitante espacial Para esta tesis, el espacio estudiado fue Perú. 19 II. MARCO TEÓRICO 2.1. Antecedentes A. Antecedente Internacionales Yusoff et al. (2023), en su artículo, se propusieron “investigar el papel del gasto público en desarrollo en el alivio de la pobreza en Malasia” (p. 45), en una investigación explicativa, de diseño no experimental y de corte longitudinal, utilizando la técnica documental, y como instrumento la ficha documental que fue aplicada al país de Malasia en el periodo 1970 a 2019, llegando a la conclusión que un incremento en la inversión en desarrollo tiene un impacto insignificante en la pobreza, mientras que las disminuciones en dicha inversión tienen un efecto significativo en la reducción de la pobreza a largo plazo. Beltrán y Rozo (2021), en su tesis, se propusieron “analizar el efecto del Gasto Público Social (GPS) sobre la pobreza monetaria para 15 países de América Latina en el periodo comprendido del 2000 al 2018” (p. 5), en una investigación explicativa, de diseño no experimental y de corte longitudinal, utilizando la técnica documental y, como instrumento la ficha documental que fue aplicada a 15 países de América Latina en el periodo 2000 - 2018, llegando a la conclusión que las variables salud, vivienda, protección social y educación contribuyen significativamente a la reducción de la pobreza. Rodríguez et al. (2020), en su artículo, se propusieron “analizar la relación existente entre el gasto público social y la pobreza en los países de América Latina, en el período 2000-2017” (p. 12), en una investigación correlacional, de diseño no experimental y de corte longitudinal, utilizando el la técnica documental y, como instrumento la ficha documental que fue aplicado a los países de América Latina durante el período 2000 al 2017, llegando a la conclusión que bajo el método de mínimos cuadrados ordinarios, se comprobó que las variables del gasto público social y el PIB per cápita están relacionadas tanto de manera directa como indirecta. Portillo et al. (2019), en su artículo, se propusieron “analizar el comportamiento de los montos erogados por los 18 Ayuntamientos del 20 Estado de Sinaloa en el periodo 2010 al 2015 (…) y su relación con el indicador de pobreza mostrado por el CONEVAL” (p. 17), en una investigación correlacional, de diseño no experimental y de corte longitudinal, utilizando la técnica de la encuesta y, como instrumento el cuestionario que fue aplicado a 112 habitantes Sinaloense, llegando a la conclusión que la relación de los montos erogados con la reducción del indicador de pobreza no ha sido efectivo, y en algunos casos ha empeorado. Emeka (2020), en su tesis, se propuso “examinar los efectos del gasto público en el crecimiento económico y la reducción de la pobreza en Nigeria entre 1981 - 2015” (p. 3), en una investigación explicativa, de diseño no experimental y de corte longitudinal, utilizando la técnica documental y, como instrumento la ficha de análisis documental que fue aplicado al país de Nigeria en el periodo 1981 – 2015, llegando a la conclusión que los resultados de los dos modelos usados confirman que el gasto público tiene un impacto en el crecimiento económico, aunque este impacto no alcanza significancia estadística. B. Antecedentes Nacionales Vásquez et al. (2022), en su tesis, se propusieron “comprobar cómo el gasto público incide en la pobreza monetaria del departamento de Huánuco,2008-2019” (p. 17), en una investigación explicativa, de diseño no experimental y de corte longitudinal, utilizando la técnica documental y, como instrumento la ficha documental que fue aplicada al periodo 2008- 2019, llegando a la conclusión que el gasto público impacta en la pobreza monetaria en el departamento de Huánuco. Además, se demostró que tanto el gasto corriente como el gasto de capital tienen un impacto directo en la reducción de la pobreza monetaria en el mismo departamento durante el período de 2008 a 2019. Gallardo (2022), en su tesis, se propuso “determinar si el incremento del Gasto público ha impactado en la pobreza monetaria en el Perú, periodo 2006 – 2021” (p. 3), en una investigación explicativa, de diseño no experimental y de corte longitudinal, utilizando la técnica 21 documental y, como instrumento la ficha documental que fue aplicado a los años 2006-2021, llegando a la conclusión que el aumento del gasto público en general tiene un impacto en la pobreza monetaria. Un aumento del gasto público enfocado en los sectores de Educación y Salud influyen en la pobreza monetaria. Aparicio (2021), en su tesis, se propuso “determinar el impacto del gasto público en la pobreza de la región Cusco, periodo 2008-2018” (p. 10), en una investigación explicativa, de diseño no experimental y de corte longitudinal, utilizando la técnica documental y, como instrumento la ficha de análisis documental que fue aplicada a los años 2008-2018, llegado a la conclusión que el gasto público impacta en la pobreza de la región Cusco, asimismo el gasto en educación impacta en el analfabetismo y por ende en la pobreza monetaria. Rodriguez y Llanos (2020), en su tesis, se propusieron “determinar si la inversión pública influye en los índices de la pobreza monetaria en la región Loreto para el periodo 2014 -2018” (p. 13), en una investigación explicativa, de diseño no experimental y de corte longitudinal, utilizando la técnica documental y, como instrumento la ficha documental que fue aplicada para los años 2014-2018, llegando a la conclusión la inversión pública influye de forma negativa en la pobreza monetaria lo que implica que cuando una de las variables aumenta, la otra disminuye en proporciones similares. Esto indica una alta influencia de la inversión pública en la reducción de la pobreza monetaria. Quiroz (2020), en su artículo, se propuso “analizar el impacto del gasto en inversión pública sobre la reducción de la pobreza monetaria en el Perú para el periodo 2000-2018” (p. 5), en una investigación explicativa, de diseño no experimental y de corte longitudinal, utilizando la técnica documental y, como instrumento la ficha documental que fue aplicada al periodo 2000-2018, llegando a la conclusión que la gestión de la inversión pública en el Perú durante el período de estudio ha impactado en la disminución de la pobreza monetaria. 22 2.2. Bases teóricas 2.2.1. Gasto público A. Definición Según el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF, 2022), el gasto público es: (…) el conjunto de erogaciones que, por concepto de gastos corrientes, gastos de capital y servicio de deuda, realizan las Entidades con cargo a los créditos presupuestarios respectivos, para ser orientados a la atención de la prestación de los servicios públicos (párr. 1). De acuerdo con López (2019), “el gasto público es la cuantía monetaria total que desembolsa el sector público para desarrollar sus actividades” (p. 1). Citando a Pérez y Merino (2019), el gasto público: (…) alude al desembolso económico que realiza una Administración pública. El Estado destina dinero para la compra de bienes, la contratación y la prestación de servicios y la concesión de subsidios, por ejemplo. El dinero involucrado en estas transacciones forma parte del gasto público (párr. 5). En nuestra investigación hemos utilizado la definición del López (2019). B. Dimensiones De acuerdo con el COMEX Perú (2022), “en el Perú los sectores que gastan más porcentaje de su presupuesto son educación y salud” (p. 10). Para nuestra investigación hemos utilizado la propuesta por COMEX Perú (2022). C. Indicadores Para medir el gasto público en educación hemos utilizado los siguientes indicadores: presupuesto ejecutado en educación. Para medir el gasto público en salud hemos utilizado los siguientes 23 indicadores: presupuesto ejecutado en salud. 2.2.2. Pobreza monetaria A. Definición Según el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI, 2022), la pobreza monetaria se define como “(..) las personas residentes en hogares particulares, cuyo gasto per cápita valorizado monetariamente, no supera el umbral de la línea de pobreza” (p. 9). Tomando en cuenta al MEF (2023), “la pobreza es una condición en la cual una o más personas tienen un nivel de bienestar inferior al mínimo socialmente aceptado” (párr. 1). De acuerdo con Bonfiglio et al. (2019), es la condición en la que los “(…) hogares/personas cuyos ingresos no superan el umbral del ingreso monetario necesario para adquirir en el mercado el valor de una canasta de bienes y servicios básicos (Canasta Básica Total - CBT)” (p. 66). En nuestra investigación hemos utilizado la definición del INEI (2022). B. Dimensiones De acuerdo con el INEI (2022) la pobreza monetaria se puede dimensionar en pobreza absoluta (p. 9). Para nuestra investigación hemos utilizado la propuesta del INEI (2022). C. Indicadores Para medir la pobreza monetaria hemos utilizado como indicador: tasa de pobreza monetaria. 2.3. Marco conceptual Teoría del gasto público de Adam Smith El gasto público desempeña un papel crucial en la sociedad y se reconocen áreas específicas donde su intervención es esencial. En su obra "La Riqueza de las Naciones", Adam Smith presentó diversas categorías de gasto público, que incluían defensa, justicia, 24 infraestructuras e instituciones públicas, así como los gastos relacionados con el gobierno. En lo que respecta a la defensa, Smith argumentó que: “(…) a medida que una nación prospera, el gasto en defensa debe incrementarse debido a los avances en tecnología militar, como la pólvora y las armas de fuego, lo que aumenta los costos necesarios para mantener la seguridad” (Smith, 1776, p. 741). En cuanto a la justicia, Smith (1776) sostenía que: (…) a medida que la riqueza de una sociedad crece, la necesidad de un sistema judicial eficiente para proteger la propiedad y resolver disputas legales también aumenta. Con un mayor número de personas poseyendo propiedades y mayores tensiones económicas, se vuelve esencial contar con un sistema de justicia sólido. Además, sorprendentemente, Adam Smith abogó por la educación y la cultura como áreas en las que el Estado debería intervenir. Reconoció la importancia del estudio de la ciencia y la filosofía y propuso que el Estado proporcionara acceso a la educación para personas de diversos estratos sociales, asegurando que los profesores fueran competentes y de alta calidad (p. 742). En cuanto a la cultura, Smith (1776) argumentó que: (…) el Estado debería promover y permitir la celebración de eventos públicos y actividades culturales, como pintura, poesía, música y teatro, ya que fomentaban la felicidad y el buen humor en la sociedad, contrarrestando la superstición y el fanatismo. En resumen, Adam Smith defendía que el gasto público debía enfocarse en áreas esenciales como la defensa y la justicia, pero también abogaba por la inversión estatal en educación y cultura. Estas opiniones de Smith sobre el gasto público y su apoyo a la educación y la cultura contrastan con algunas posturas actuales que se autodenominan "neoliberales", pero que no reflejan fielmente las ideas del pensador del siglo XVIII (p. 743). 25 Teoría del gasto público redistributivo Con respecto a esta teoría Stiglitz (1999) señala que: (…) el gasto público puede ser utilizado como una herramienta para reducir la pobreza monetaria al redistribuir los recursos de manera más equitativa. A través de programas de asistencia social, subsidios y transferencias directas, el gobierno puede ayudar a los individuos y familias con ingresos bajos a mejorar su situación financiera (p. 89). Asimismo, Stiglitz (1999) con respecto a la teoría del gasto redistributivo afirma que: (…) se centra en cómo el gobierno puede utilizar el gasto público y las políticas fiscales para abordar la desigualdad económica. Las economías deben estar compuestas por un sistema de impuestos progresivos en el que las personas con ingresos más altos contribuyan proporcionalmente más al financiamiento del gasto público. Además, los programas de asistencia social, la inversión en educación y capacitación, y políticas laborales juegan un rol importante ya que protegen los derechos de los trabajadores y promuevan salarios justos. El objetivo principal es reducir la desigualdad económica y garantizar que los beneficios del crecimiento económico se compartan de manera más equitativa en la sociedad. El gasto público puede ser una herramienta efectiva para mejorar la equidad y la calidad de vida de los sectores más desfavorecidos de la sociedad (p. 90). Según Stiglitz (1999), en las economías: (…) se debe tener en cuenta que el gasto público debe de considerar la buena redistribución de la riqueza y la reducción de la desigualdad, promoviendo políticas fiscales progresivas y programas que brinden apoyo a quienes más lo necesitan. Esto implica una perspectiva más equitativa y justa de cómo el gobierno puede utilizar sus recursos para mejorar la vida de todos los 26 ciudadanos, en especial de aquellos en situación de desventaja económica (p. 90). Teoría de la pobreza monetaria: Método de línea de pobreza Según el MEF (2022), el método de la línea de pobreza: (…) centra su atención en la dimensión económica de la pobreza y utiliza el ingreso o el gasto de consumo como medidas del bienestar. Al determinar los niveles de pobreza, se compara el valor per cápita de ingreso o gasto en el hogar con el valor de una canasta mínima denominada línea de pobreza (párr. 6). El MEF (2022), también señala que “(…) es un método para determinar la pobreza coyuntural basada en el poder adquisitivo de los hogares (…). Cuando se utiliza el método (…) se incorpora el valor de todos los bienes y servicios que consume el hogar (…)” (párr. 7). Según el MEF (2022), en cuanto a la utilización del gasto de consumo: (…) tiene la ventaja de que es el mejor indicador para medir el bienestar, porque se refiere a lo que realmente consume un hogar y no a lo que potencialmente puede consumir (…). Otro aspecto favorable es que el consumo es una variable más estable que el ingreso, lo que permite una mejor medición de la tendencia del nivel de pobreza (párr. 8). El MEF (2022), también afirma que existen dos tipos de línea de pobreza: Para el caso de la Línea de Pobreza Extrema se toma una norma nutricional de consumo de calorías diarias. Se cuantifica el valor mensual de este consumo bajo una canasta de bienes alimenticios (CBA) (…). Y, Para el caso de la línea de Pobreza Total se ubica una población de referencia, la cual debe tener como gasto total per cápita mensual (GTPC) aproximadamente el mismo valor de la canasta de consumo alimenticio, es decir: CBA=GTPC. La línea de pobreza total (LPT) se calcula como el valor de la canasta per cápita mensual multiplicada por la inversa del coeficiente de ENGEL (CE) de la población de referencia, es decir: LPT = CBA x CE-1 (párr. 9). 27 Asimismo, el MEF (2022) enfatiza que “con los datos de la ENAHO (Encuesta Nacional de Hogares), el INEI construye tres canastas mínimas alimentarias, una para cada región natural. Ellas aseguran el consumo de 2318 Kilo calorías diarias per cápita” (párr. 10). Además, el MEF (2022) afirma que “(…) se definió una población de referencia equivalente al 30% (…). En la costa, se consideró a los hogares ubicados entre los percentiles 11 al 40; en la sierra del 42 al 71 y en la selva del 27 al 56” (párr. 11). Finalmente, el MEF (2022) asevera que: Se considera pobre a aquel hogar cuyo gasto per cápita sea inferior a la línea de pobreza y se considera pobre extremo a aquel hogar cuyo gasto per cápita sea inferior a la línea de pobreza extrema. Este método se complementa con los indicadores de Foster, Greer y Thorbecke (FGT) (párr. 12). Método de los indicadores Foster, Greer y Thorbecke (FGT) De acuerdo con el MEF (2022) Foster, Greer y Thorbecke en 1984 proponen “(…) una ecuación que contiene el indicador de la “aversión a la desigualdad” (…), que muestra la importancia que se le asigna a los más pobres en comparación con los que están cerca de la línea de pobreza” (párr. 13). La fórmula para utilizar este método es la siguiente: 𝑞 1 𝑍 − 𝑌 𝛼 Donde: 𝑃𝛼 = ∑ ( 𝑁 𝑡−1 𝑍 ) 𝑑𝑜𝑛𝑑𝑒 𝛼 ≥ 0 Z: es la línea de Pobreza Yi: es el gasto o ingreso per cápita del hogar donde proviene el individuo n: es el número total de personas q: es el número total de personas cuyo ingreso o gasto per cápita está por debajo de la línea de pobreza. 28 Método del enfoque de pobreza El INEI (2023) en cuanto a la pobreza monetaria afirma que “(…) no considera las otras dimensiones no monetarias de la pobreza, como desnutrición, necesidades básicas insatisfechas, exclusión social, capacidades, entre otras. (…) se incluye, (…) el autosuministro y autoconsumo, el pago en especie y las donaciones públicas y privadas” (p. 9). También, el INEI (2023) en cuanto a la pobreza objetiva asevera que se denomina así porque “(…) el estándar con el que se mide la pobreza (…) se deduce de un conjunto de procedimientos, los cuales determinan si un individuo se encuentra o no debajo del umbral que lo clasifica como pobre o no pobre” (p.9). Igualmente, el INEI (2023) afirma que en relación a la pobreza absoluta “(…) mide respecto a un valor de la línea que no depende de la distribución relativa del bienestar de los hogares (como sería una línea de pobreza basada en la mitad de la mediana del gasto o del ingreso)” (p. 9). Método del indicador de bienestar seleccionado Citando al INEI (2023) “uno de los componentes en la medición de la pobreza es el indicador de bienestar. Para la medición de la pobreza por el método de la Línea de Pobreza, [se] (…) seleccionó al gasto como el indicador del bienestar” (p.11). El INEI (2023) asevera que: (…) se consideran todas las fuentes del gasto, sea el gasto monetario, como las diversas formas de adquisición de bienes y servicios que no implican un pago monetario de parte de los hogares. Este último grupo, incluye en primer lugar, el autoconsumo y el autosuministro, así como los pagos en especie que provienen de las propias actividades económicas de los hogares y también los elementos del gasto recibidos por transferencias ya sea de otros hogares o por parte de organismos 29 públicos y privados (p.11). En relación a lo mencionado, el INEI (2023) señala que “(…) se ha excluido los gastos en salud y educación pública, por falta de precios adecuados para valorar dichos servicios consumidos (…). También se ha excluido la imputación por el consumo de agua de río o acequia (…)” (p. 11). Asimismo, el INEI (2023) asevera que “en las imputaciones de los alquileres, se utilizaron estimaciones de regresiones hedonísticas con el fin de evaluar las imputaciones realizadas por los propios entrevistados y se encontró que existía una buena calidad de la información en su conjunto” (p. 11). 2.4. Definición de términos básicos Planeamiento. A través de la planeación, una persona u organización se fija alguna meta y estipula qué pasos debería seguir para llegar hasta ella. En este proceso, que puede tener una duración muy variable dependiendo del caso, se consideran diversas cuestiones, como ser los recursos con los que se cuenta y la influencia de situaciones externas (Pérez & Gardey, 2021, párr. 2). Educación. “(…) es el proceso de socialización de los individuos: al educarse, una persona asimila y aprende conocimientos. La educación también implica una concienciación cultural y conductual, donde las nuevas generaciones adquieren los modos de ser de generaciones anteriores” (Pérez & Gardey, 2023, párr. 1). Salud. “(…) es la condición de todo ser vivo que goza de un absoluto bienestar tanto a nivel físico como a nivel mental y social” (Pérez & Merino, 2023). Transporte. “(…) se trata de un conjunto de elementos que tienen el objetivo de desplazar personas u objetos” (Pérez, 2023, párr. 2). Pobreza absoluta. “La pobreza absoluta hace referencia a una medida de pobreza en la que las personas se encuentran por debajo de un umbral mínimo de recursos establecido, en base a unos criterios uniformes” (Coll, 2020, párr. 1). 30 Pobreza relativa. “La pobreza relativa hace referencia a una medida de pobreza en la que las personas se encuentran por debajo de un umbral relativo de pobreza” (Coll, 2020, párr. 1). Pobreza. “(…) es la condición caracterizada por una privación severa de necesidades humanas básicas” (Cool, 2020, párr. 1). Devengado. (…) es un derecho contraído que aún no ha sido cobrado, o una obligación adquirida que aún no ha sido abonada. El principio de lo devengado, por su parte, establece que el ingreso o el gasto surgen en el instante del compromiso, incrementando o reduciendo en ese momento el patrimonio a fines contables (Pérez & Gardey, 2021, párr. 4). Presupuesto. (…) hace referencia a la cantidad de dinero que se necesita para hacer frente a cierto número de gastos necesarios para acometer un proyecto. De tal manera, se puede definir como una cifra anticipada que estima el coste que va a suponer la realización de dicho objetivo (Sánchez & Coll, 2020, párr. 1). Inversión. “Una inversión es una actividad que consiste en dedicar recursos con el objetivo de obtener un beneficio de cualquier tipo” (López, 2021, párr. 1). Consumo. “El consumo es la acción de utilizar y/o gastar un producto, un bien o un servicio para atender necesidades humanas tanto primarias como secundarias (…)” (Montes, 2020, párr. 1). Población. “La población es el conjunto de personas o animales de la misma especie que se encuentran en un momento y lugar determinado” (Westreicher, 2020, párr. 1). Bienestar. La noción de bienestar hace referencia al conjunto de aquellas cosas que se necesitan para vivir bien. Dinero para satisfacer las necesidades materiales, salud, tiempo para el ocio y relaciones afectivas sanas son algunas de las cuestiones que hacen al bienestar de una persona (Pérez & Gardey, 2022, párr. 1). Línea de pobreza. (…) refiere al nivel de ingresos que, en un determinado país, se necesitan para no ser pobre. Quienes obtienen ingresos inferiores a los que marca la línea de pobreza son pobres; aquellos que logran 31 ingresos superiores, en cambio, no lo son (Pérez & Merino, 2020, párr. 5). Ingreso. “Un ingreso es toda aquella ganancia que se recibe por la venta de un bien o servicio, que generalmente se hace efectiva mediante un cobro monetario” (Gil, 2020, párr. 1). 32 III. HIPÓTESIS Y VARIABLES 3.1. Hipótesis 3.1.1. Hipótesis General El gasto público impacta de manera inversa sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 - 2019. 3.1.2. Hipótesis Especificas 1. El gasto público del sector educación impacta de manera inversa sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 – 2019. 2. El gasto público del sector salud impacta de manera inversa sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 – 2019. 3.2. Definición de variables Gasto público. Según López (2019), “el gasto público es la cuantía monetaria total que desembolsa el sector público para desarrollar sus actividades” (p. 1). Pobreza monetaria. Según el INEI (2022), la pobreza monetaria se define como “(..) las personas residentes en hogares particulares, cuyo gasto per cápita valorizado monetariamente, no supera el umbral de la línea de pobreza” (p. 9). 3.3. Operacionalización de variables Gasto público. Para operacionalizar esta variable, la hemos desagregado en las siguientes dimensiones: gasto público en el sector educación y gasto público en el sector salud. Para medir el gasto público en el sector educación hemos utilizado como indicadores: presupuesto ejecutado en educación. Para medir el gasto público en el sector salud hemos utilizado como indicadores: presupuesto ejecutado en salud. Pobreza monetaria. Para operacionalizar esta variable, la hemos desagregado en las siguientes dimensiones: pobreza absoluta y pobreza objetiva. Para medir la pobreza absoluta hemos utilizado como indicadores: la tasa de pobreza monetaria. Para medir la pobreza objetiva hemos utilizado como indicadores: la tasa de pobreza. 33 Tabla 1 Matriz de operacionalización de variables Variables de estudio Definición conceptual Definición operacional Según el MEF (2022), el Dimensiones Indicadores Método Técnica Variable independiente: Gasto público Variable dependiente: Pobreza monetaria gasto público es “(..) el conjunto de erogaciones que, por concepto de gastos corrientes, gastos de capital y servicio de deuda, realizan las Entidades con cargo a los créditos presupuestarios respectivos, para ser orientados a la atención de la prestación de los servicios públicos” (p. 1). Según el INEI (2022), la pobreza monetaria se define como “(..) las personas residentes en hogares particulares, cuyo gasto per cápita valorizado monetariamente, no supera el umbral de la línea de pobreza” (p. 9). De acuerdo con el COMEX Perú (2022), en el Perú los sectores que gastan más porcentaje de su presupuesto son educación y salud (p. 10). De acuerdo con el INEI (2022) la pobreza monetaria se puede dimensionar en pobreza absoluta (p. 9). Sector Educación Sector Salud Pobreza absoluta Pobreza objetiva Presupuesto ejecutado en Educación Presupuesto ejecutado en salud Tasa de pobreza monetaria Tasa de pobreza Hipotético Deductivo Documental 34 IV. METODOLOGÍA 4.1. Diseño metodológico 4.1.1 Tipo de investigación El tipo de investigación fue básica, “también llamada investigación pura, en este tipo de investigación no se resuelve ningún problema inmediato, más bien, sirven de base teórica para otros tipos de investigación. Se pueden plantear tesis con alcances exploratorios, descriptivos o hasta correlaciones” (Arias & Covinos, 2021, p. 68). En efecto, en la investigación no se trata de resolver un problema inmediato, si no establecer y ampliar el conocimiento teórico. 4.1.2 Diseño de investigación El tipo de investigación fue el no experimental porque “(…) los sujetos del estudio son evaluados en su contexto natural sin alterar ninguna situación; asimismo, no se manipulan las variables de estudio” (Arias & Covinos, 2021, p. 78). También fue una investigación longitudinal, ya que, “(…) estudia las características de las variables en un proceso de cambio, en este caso no se deben manipular las variables, solamente observar el proceso a lo largo de los periodos o el tiempo” (Arias & Covinos, 2021, p. 79). En efecto, en la investigación no se han manipulado las variables. 4.2. Método de investigación El método que se utilizó en la investigación consta de un enfoque cuantitativo porque “los esfuerzos investigativos sitúan su interés principal en la explicación, la predicción y el control de la realidad. (..) prioriza análisis de causa - efecto” (Arroyo, 2020, p. 74). 4.3. Población y muestra La población es un conjunto infinito o finito de sujetos con características similares o comunes entre si (Arias & Covinos, 2021, p. 35 113). Por ende, la población para la investigación estuvo constituida por los datos del Perú. Asimismo, “la muestra es un subgrupo considerado como una parte representativa de la población o el universo, los datos recolectados serán obtenidos de la muestra y la población se perfila desde la situación problemática de la investigación” (Arias & Covinos, 2021, p. 118). Por ello, la muestra para la investigación estuvo conformada por los datos anuales de la Pobreza Monetaria y del Gasto Público en las regiones del Perú por lo que la muestra está compuesta por 247 datos del 2010 - 2019. 4.4. Lugar de estudio y periodo desarrollado El estudio tuvo como lugar de estudio el Perú para el periodo 2010 – 2019. 4.5. Técnicas e instrumentos para la recolección de la información 4.5.1. Técnicas La técnica que se usó es el análisis documental porque es “un proceso (…) que se realiza para obtener datos del contenido de dicho documento;(…) los documentos deben ser fuentes primarias y principales que facultan al investigador obtener datos y le permitan presentar sus resultados para concluir el estudio” (Arias & Covinos, 2020, p. 99). 4.5.2. Instrumentos El instrumento que se utilizó es la ficha documental, ya que, la ficha documental “permite recolectar datos e información de las fuentes que se están consultando, las fichas se elaboran y diseñan teniendo en cuenta la información que se desea obtener para el estudio; es decir, no existe un modelo estable” (Arias & Covinos, 2020, p. 100). 4.6. Análisis y procesamiento de datos Para realizar la investigación se hizo uso de datos panel del gasto público y de la pobreza monetaria. Según Gujarati y Porter (2010) “en los datos panel, la misma unidad de corte trasversal (una familia, una empresa o un estado) se estudia a lo 36 largo del tiempo. En resumen, en los datos panel está la dimensión del espacio y la del tiempo” (p. 591). “Los datos panel resultan más adecuados para estudiar la dinámica de cambio” (Gujarati y Porter, 2010, p. 592). Para analizar los datos primero se recolectó los datos del portal de consulta amigable del MEF y del MIDIS. Segundo, se organizó los datos en Excel para que luego sean ingresados al programa Eviews. Tercero, se realizó un análisis descriptivo de las variables de investigación. Cuarto, se realizó un análisis econométrico el cual empieza por la estimación del modelo de datos panel fijos y aleatorios. Luego, se eligió el modelo óptimo mediante la prueba de Haussmann. Quinto, se realizaron las pruebas respectivas a la base de datos; es decir la prueba de estacionariedad, cointegración, multicolinealidad, heteroscedasticidad, normalidad y autocorrelación. Finalmente se estimó el modelo óptimo. Yit=α + β1Xit + β2Xit + Wit Donde: Yit: Pobreza monetaria de la i-ésima región en el tiempo t. Xit: Gasto público del sector educación de la i-ésima región en el tiempo t. Xit: Gasto público del sector salud de la i-ésima región en el tiempo t. Wit: Término de error de la i-ésima región para en el tiempo t 4.7. Aspectos éticos en investigación Los aspectos éticos de investigación para la elaboración de este estudio se basaron en el Código de Ética de Investigación de la Universidad Nacional del Callao, el cual fue emitido mediante la resolución del Consejo Universitario N° 260-2019-CU el 03 de junio de 2019. Para la investigación, se respetaron con los siguientes artículos según el Código de Investigación de la Universidad, que se detalla continuación: ARTÍCULO 6º.- En la investigación llevada a cabo en la UNAC, se protege la dignidad de las personas, así como la confidencialidad y privacidad de aquellos involucrados en el desarrollo del estudio. Además, se garantiza el consentimiento informado y notificado para el uso de la 37 información con multas de investigación. ARTÍCULO 7º.- La investigación realizada en la UNAC no causa daño a la naturaleza ni a la biodiversidad. Se respeta la integridad de los elementos y la diversidad biótica, abiótica, genética, étnica, cultural y social. ARTÍCULO 8º.- Los valores éticos fundamentales del investigador en la UNAC incluyen la honestidad, la integridad, el profesionalismo, la transparencia, la objetividad, la igualdad, el compromiso, la confidencialidad, la independencia, la diligencia y la dedicación. 38 V. RESULTADOS Para poder analizar los resultados de la investigación se dividió el análisis en resultados descriptivos y resultados inferenciales. 5.1. Resultados descriptivos 5.1.1 Gasto público A. Sector educación Primeramente, se analiza el comportamiento que tuvo el logaritmo del gasto en educación en el periodo de estudio, el cual se observa en la figura 1. En la figura 1 se aprecia que el logaritmo del gasto en educación de las regiones 1, 6, 11, 12, 13, 14, 16, 20 y 22 tienen una evolución semejante ya que el gasto en educación se incrementa constantemente a lo largo del periodo estudiado. Mientras que las regiones 2, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 15, 17, 18, 19, 21, 23, 24, 25 también tienen una tendencia creciente, pero con caídas en diferentes años y luego continúa creciendo. El incremento en el gasto educativo sugiere un compromiso con el desarrollo y la mejora de la calidad de la educación, lo que puede tener efectos positivos en el crecimiento económico a largo plazo. Una fuerza laboral más educada y calificada tiende a ser más productiva y competitiva, lo que puede impulsar la innovación, el emprendimiento y el desarrollo económico en general en estas regiones. Además, las fluctuaciones del gasto en educación reflejan cambios en la demanda de educación o en la capacidad financiera de las regiones para financiar programas educativos. En cualquier caso, la tendencia general al alza sugiere un compromiso continuo con la inversión en capital humano, aunque con variaciones en la intensidad del gasto a lo largo del tiempo. 39 Figura 1 Comportamiento del logaritmo del gasto en educación por región 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 18.8 20.8 20.6 20.4 20.2 20.0 19.8 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 18.8 20.6 20.4 20.2 20.0 19.8 19.6 19.4 20.6 20.4 20.2 20.0 19.8 Amazonas (1) 10 12 14 16 18 Cajamarca (6) 10 12 14 16 18 Ica (11) 10 12 14 16 18 Loreto (16) 10 12 14 16 18 Puno (21) 10 12 14 16 18 20.4 20.2 20.0 19.8 19.6 20.6 20.4 20.2 20.0 19.8 19.6 20.4 20.2 20.0 19.8 19.6 18.8 18.4 18.0 17.6 20.2 20.0 19.8 19.6 19.4 19.2 Áncash (2) 10 12 14 16 18 Cusco (7) 10 12 14 16 18 Junín (12) 10 12 14 16 18 Madre de Dios (17) 10 12 14 16 18 San Martín (22) 10 12 14 16 18 20.0 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 19.6 19.4 19.2 19.0 18.8 20.6 20.4 20.2 20.0 19.8 19.6 19.0 18.8 18.6 18.4 18.2 19.0 18.9 18.8 18.7 18.6 18.5 Apurímac (3) 10 12 14 16 18 Callao (8) 10 12 14 16 18 La Libertad (13) 10 12 14 16 18 Moquegua (18) 10 12 14 16 18 Tacna (23) 10 12 14 16 18 20.2 20.0 19.8 19.6 19.4 19.2 20.0 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 20.0 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 19.2 19.0 18.8 18.6 19.0 18.8 18.6 18.4 18.2 Arequipa (4) 10 12 14 16 18 Huancavelica (9) 10 12 14 16 18 Lambayeque (14) 10 12 14 16 18 Pasco (19) 10 12 14 16 18 Tumbes (24) 10 12 14 16 18 20.2 20.0 19.8 19.6 19.4 19.2 20.0 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 20.0 19.8 19.6 19.4 19.2 20.6 20.4 20.2 20.0 19.8 19.6 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 18.8 Ayacucho (5) 10 12 14 16 18 Huánuco (10) 10 12 14 16 18 Lima (15) 10 12 14 16 18 Piura (20) 10 12 14 16 18 Ucayali (25) 10 12 14 16 18 40 Asimismo, se analizan los estadísticos descriptivos del logaritmo del gasto en educación los cuales se muestran en la tabla 2. Tabla 2 Estadísticos descriptivos de la variable Ln (Educación) Región Media Máximo Mínimo Amazonas (1) 19.32002 19.75194 18.90261 Ancash (2) 20.05521 20.34925 19.61242 Apurímac (3) 19.41429 19.82711 19.06572 Arequipa (4) 19.68316 20.03705 19.33609 Ayacucho (5) 19.75164 20.09491 19.35756 Cajamarca (6) 20.24755 20.65752 19.87599 Callao (8) 19.22701 19.41362 18.95307 Cusco (7) 20.05925 20.40391 19.74685 Huancavelica (9) 19.49691 19.81384 19.11968 Huánuco (10) 19.60613 19.94986 19.16603 Ica (11) 19.31470 19.67100 18.95225 Junín (12) 19.95614 20.30028 19.62993 La Libertad (13) 20.06864 20.46546 19.70260 Lambayeque (14) 19.50803 19.86129 19.09307 Lima (15) 19.64315 19.95224 19.37068 Loreto (16) 19.99626 20.48760 19.52302 Madre de Dios (17) 18.27949 18.73789 17.75866 Moquegua (18) 18.60901 18.91507 18.30387 Pasco (19) 18.86455 19.13989 18.62549 Piura (20) 20.11148 20.46307 19.76573 Puno (21) 20.14242 20.48764 19.80994 San Martín (22) 19.62899 20.10092 19.20868 Tacna (23) 18.74016 18.99086 18.52552 Tumbes (24) 18.67939 18.88799 18.27770 Ucayali (25) 19.19038 19.61324 18.85370 Total 19.50376 20.65752 17.75866 En la tabla número 2 se puede observar que la media aritmética del gasto en el sector educación de las regiones 1, 3, 8, 9, 11, 17, 23, 24 y 25 han sido menores que el promedio del gasto en el sector educación de las 25 regiones. Por otro lado, la región Cajamarca (6) realizó el mayor gasto público en el sector educación que el promedio y la región Madre de Dios (17) realizó el menor gasto público en el sector educación que el promedio. 41 B. Sector salud Luego se analiza el comportamiento que tuvo el logaritmo del gasto en salud en el periodo de estudio, el cual se observa en la figura 2. En la figura 2 se aprecia que el logaritmo del gasto en salud de las regiones 4 y 16, tienen una evolución semejante ya que el gasto en salud se incrementa constantemente a lo largo del periodo estudiado. Mientras que las regiones 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 y 25 también tienen una tendencia creciente, pero estas comienzan creciendo para luego disminuir y luego seguir creciendo. Estas variaciones indican cambios en las prioridades de gasto o en la disponibilidad de recursos en diferentes momentos del período estudiado. Por ejemplo, las caídas en el gasto generalmente se debieron restricciones presupuestarias temporales o a cambios en la asignación de fondos hacia otras áreas prioritarias. Por otro lado, los períodos de crecimiento reflejan decisiones políticas o económicas que impulsan una mayor inversión en salud. En conjunto, estas tendencias sugieren un compromiso general con el fortalecimiento de los sistemas de salud en todas las regiones, aunque con variaciones en la consistencia y la intensidad del gasto a lo largo del tiempo. Además, la observación de patrones consistentes de gasto en salud y en aumento en varias regiones del Perú sugiere que el sector salud es de suma importancia para el desarrollo y bienestar de la población en todo el país. Tanto el crecimiento constante en el gasto en salud en algunas regiones como las fluctuaciones observadas en otras indican una atención continua y un compromiso con la mejora de los servicios de salud y el acceso a la atención médica. 42 Figura 2 Comportamiento del logaritmo del gasto en salud por región 18.8 18.6 18.4 18.2 18.0 17.8 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 18.8 18.6 19.6 19.2 18.8 18.4 18.0 20.0 19.6 19.2 18.8 18.4 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 18.8 Amazonas (1) 10 12 14 16 18 Cajamarca (6) 10 12 14 16 18 Ica (11) 10 12 14 16 18 Loreto (16) 10 12 14 16 18 Puno (21) 10 12 14 16 18 19.6 19.4 19.2 19.0 18.8 18.6 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 18.8 20.0 19.6 19.2 18.8 18.4 18.2 18.0 17.8 17.6 17.4 17.2 20.0 19.6 19.2 18.8 18.4 18.0 Ancash (2) 10 12 14 16 18 Cusco (7) 10 12 14 16 18 Junín (12) 10 12 14 16 18 Madre de Dios (17) 10 12 14 16 18 San Martín (22) 10 12 14 16 18 19.2 19.0 18.8 18.6 18.4 18.2 19.6 19.4 19.2 19.0 18.8 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 18.8 18.8 18.4 18.0 17.6 17.2 19.2 18.8 18.4 18.0 17.6 Apurímac (3) 10 12 14 16 18 Callao (8) 10 12 14 16 18 La Libertad (13) 10 12 14 16 18 Moquegua (18) 10 12 14 16 18 Tacna (23) 10 12 14 16 18 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 18.8 19.2 19.0 18.8 18.6 18.4 18.2 18.0 19.4 19.2 19.0 18.8 18.6 19.0 18.5 18.0 17.5 18.5 18.4 18.3 18.2 18.1 18.0 Arequipa (4) 10 12 14 16 18 Huancavelica (9) 10 12 14 16 18 Lambayeque (14) 10 12 14 16 18 Pasco (19) 10 12 14 16 18 Tumbes (24) 10 12 14 16 18 20.0 19.6 19.2 18.8 18.4 19.6 19.2 18.8 18.4 18.0 19.8 19.6 19.4 19.2 19.0 18.8 20.0 19.6 19.2 18.8 18.4 19.5 19.0 18.5 18.0 Ayacucho (5) 10 12 14 16 18 Huánuco (10) 10 12 14 16 18 Lima (15) 10 12 14 16 18 Piura (20) 10 12 14 16 18 Ucayali (25) 10 12 14 16 18 43 De igual forma se observan los estadísticos descriptivos de la variable Ln (Salud). Tabla 3 Estadísticas descriptivas de la variable Ln (Salud) Región Media Máximo Mínimo Amazonas (1) 18.43475 18.77838 17.83587 Áncash (2) 19.14240 19.51741 18.64649 Apurímac (3) 18.86692 19.18205 18.34996 Arequipa (4) 19.39871 19.79190 18.96523 Ayacucho (5) 19.21240 19.61931 18.58554 Cajamarca (6) 19.30741 19.65709 18.79729 Callao (8) 19.26761 19.46987 18.92318 Cusco (7) 19.34448 19.66796 18.85147 Huancavelica (9) 18.72917 19.03700 18.16703 Huánuco (10) 18.99374 19.46068 18.37987 Ica (11) 18.96904 19.31666 18.35489 Junín (12) 19.48967 19.83902 18.73554 La Libertad (13) 19.41820 19.73406 18.91947 Lambayeque (14) 19.06611 19.33465 18.64284 Lima (15) 19.36749 19.60715 18.90498 Loreto (16) 19.25816 19.66570 18.62783 Madre de Dios (17) 17.80584 18.14770 17.30907 Moquegua (18) 18.15408 18.62541 17.46189 Pasco (19) 18.22190 18.89838 17.56752 Piura (20) 19.34806 19.80713 18.75582 Puno (21) 19.28193 19.67939 18.88569 San Martín (22) 19.07926 19.60285 18.25951 Tacna (23) 18.44108 19.03271 17.95976 Tumbes (24) 18.21468 18.40246 18.01890 Ucayali (25) 18.71343 19.44279 18.05217 Total 18.94106 19.83902 17.30907 En la tabla número 3 se puede observar que la media aritmética del gasto en el sector salud de las regiones 1, 3, 9, 17, 18, 19, 23, 24 y 25 han sido menores que el promedio del gasto en el sector salud de las 25 regiones. Por otro lado, la región Junín (12) realizó el mayor gasto público en el sector salud que el 44 promedio y la región Madre de Dios (17) realizó el menor gasto público en el sector salud que el promedio. 5.1.2 Pobreza monetaria A. Pobreza absoluta Asimismo, se analiza el comportamiento que tuvo el logaritmo de la pobreza monetaria en el periodo de estudio, el cual se observa en la figura 3. En la figura 3 se aprecia que el logaritmo de la pobreza monetaria de las regiones 1, 2, 3, 4, 9, 11, 12, 13, 14, 16, 18, 20, 21, 22 y 24 tienen una evolución semejante ya que la pobreza monetaria empieza disminuyendo, luego se incrementa y continúa disminuyendo para luego volver a incrementarse a lo largo del periodo estudiado. Mientras que las regiones 5, 6, 8, 10, 19 y 23, empiezan incrementándose para luego tender a disminuir en el periodo de estudio. Por ello, para aquellas regiones donde la pobreza muestra una tendencia inicial de disminución seguida de un aumento posterior, esto indica un ciclo económico caracterizado por periodos de crecimiento seguidos de contracción, lo que afecta la capacidad de las familias para mantenerse por encima del umbral de pobreza. Por otro lado, en las regiones donde la pobreza tiende a incrementarse al principio y luego disminuir, esto refleja políticas o programas de desarrollo económico y social que han tenido efectos positivos en la reducción de la pobreza durante el periodo estudiado. Sin embargo, la persistencia de la pobreza y su fluctuación sugieren la necesidad de políticas públicas que aborden las causas subyacentes de la pobreza y promuevan un desarrollo económico más inclusivo y sostenible en todas las regiones del país. 45 Figura 3 Comportamiento del logaritmo de la pobreza monetaria por región 4.0 3.8 3.6 3.4 4.1 4.0 3.9 3.8 3.7 Amazonas (1) 10 12 14 16 18 Cajamarca (6) 3.4 3.2 3.0 2.8 3.8 3.6 3.4 3.2 3.0 Áncash (2) 10 12 14 16 18 Callao (7) 4.2 4.0 3.8 3.6 3.4 3.2 3.0 2.8 2.6 2.4 Apurímac (3) 10 12 14 16 18 Cusco (8) 2.8 2.6 2.4 2.2 2.0 1.8 1.6 4.2 4.0 3.8 Arequipa (4) 10 12 14 16 18 Huancavelica (9) 4.0 3.9 3.8 3.7 3.6 3.5 4.2 4.0 3.8 3.6 3.4 Ayacucho (5) 10 12 14 16 18 Huánuco (10) 3.6 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 4.0 3.8 3.6 3.4 3.9 3.8 3.7 3.6 3.5 3.4 10 12 14 16 18 Loreto (16) 10 12 14 16 18 Puno (21) 10 12 14 16 18 3.4 3.2 3.0 2.8 2.4 2.0 1.6 1.2 0.8 3.8 3.6 3.4 3.2 3.0 10 12 14 16 18 Madre de Dios (17) 10 12 14 16 18 San Martín (22) 10 12 14 16 18 3.5 3.4 3.3 3.2 3.1 3.0 2.8 2.6 2.4 2.2 2.0 2.9 2.8 2.7 2.6 2.5 2.4 12 14 16 18 La Libertad (13) 10 12 14 16 18 Moquegua (18) 10 12 14 16 18 Tacna (23) 10 12 14 16 18 3.6 4.0 3.6 3.2 2.8 2.4 2.0 3.9 3.8 3.7 3.6 3.5 3.4 3.0 2.8 2.6 2.4 2.2 10 12 14 16 18 Lambayeque (14) 10 12 14 16 18 Pasco (19) 10 12 14 16 18 Tumbes (24) 10 12 14 16 18 3.2 10 12 14 16 18 Lima (15) 2.8 2.7 2.6 2.5 2.4 10 12 14 16 18 Piura (20) 3.8 3.6 3.4 3.2 3.0 10 12 14 16 18 Ucayali (25) 3.2 3.0 2.8 2.6 2.4 2.2 10 12 14 16 18 46 10 12 14 16 18 2.8 10 12 14 16 18 2.2 10 Ica (11) Junín (12) A su vez, las regiones 7, 15 y 17 comienzan disminuyendo y luego tienen a aumentar en el periodo estudiado. Tabla 4 Estadísticas descriptivas de la variable Ln (Pobreza monetaria) Región Media Máximo Mínimo Amazonas (1) 3.721729 3.937691 3.417727 Áncash (2) 3.148558 3.310543 2.862201 Apurímac (3) 3.740458 4.127134 3.370738 Arequipa (4) 2.204713 2.610070 1.791759 Ayacucho (5) 3.781165 3.964615 3.572346 Cajamarca (6) 3.895857 4.021774 3.637586 Callao (8) 2.693609 2.985682 2.360854 Cusco (7) 3.147112 3.754199 2.867899 Huancavelica (9) 3.837985 4.143135 3.608212 Huánuco (10) 3.655111 4.001864 3.380995 Ica (11) 1.713031 2.517696 1.098612 Junín (12) 3.052999 3.346389 2.862201 La Libertad (13) 3.279541 3.446808 3.034953 Lambayeque (14) 3.015641 3.642836 2.322388 Lima (15) 2.594777 2.785011 2.406945 Loreto (16) 3.630771 3.908015 3.471966 Madre de Dios (17) 1.614026 2.219203 0.875469 Moquegua (18) 2.287863 2.660260 2.054124 Pasco (19) 3.638425 3.841601 3.411148 Piura (20) 3.451319 3.790985 3.186353 Puno (21) 3.584300 3.883624 3.478158 San Martín (22) 3.336730 3.608212 3.157000 Tacna (23) 2.609231 2.809403 2.459589 Tumbes (24) 2.583749 2.980619 2.388763 Ucayali (25) 2.596492 3.077312 2.360854 Total 3.077211 4.143135 0.875469 En la tabla número 4 se puede observar que la media aritmética de la pobreza monetaria de las regiones 4, 8, 11, 14, 15, 17, 18, 23, 24 y 25 ha sido menor que el promedio de la pobreza monetaria de las 25 regiones. Esto nos indica que dichas regiones han tenido un nivel de pobreza monetaria menor al resto. Por otro lado, la región Huancavelica (9) tiene un mayor nivel de pobreza 47 monetaria que el promedio y la región Madre de Dios (17) tiene el menor nivel de pobreza monetaria que el promedio. 5.2. Resultados inferenciales A. Criterios para la aceptación o rechazo de la hipótesis nula Para el análisis inferencial primero se estima el modelo de efectos apilados, el cual se puede ver en la tabla 5. Modelo de datos apilados Tabla 5 Modelo de datos apilados Variable dependiente: Ln (Pobreza monetaria) Variable Coeficiente Error estándar t- estadístico Probabilidad C -3.591217 1.217351 -2.950025 0.0035 Ln (Educación) 1.422324 0.126718 11.22434 0.0000 Ln (Salud) -1.112963 0.132710 -8.386425 0.0000 R2 0.357985 Media muestral de V.D 3.077211 R2 ajustado 0.352722 Desv. típica muestral de V. D 0.688609 E.S de regresión 0.554010 Criterio de inf. de Akaike 1.668804 Suma de R.C 74.89026 Criterio de Schwarz 1.711428 Log. verosimilitud -203.0973 Criterio de Hannan-Quinn 1.685965 Estadístico F 68.02661 Estad. de Durbin-Watson 0.253886 Probabilidad F 0.000000 Luego se estima el modelo de efectos fijos el cual figura en la tabla 5 para poder elegir el modelo más óptimo entre el modelo de efectos apilados y el modelo de efectos fijos Modelo de efectos fijos Tabla 6 Modelo de efectos fijos Variable dependiente: Ln (Pobreza monetaria) Variable Coeficiente Error estándar t- estadístico Probabilidad C 12.36009 0.965482 12.80198 0.0000 Ln (Educación) -0.248717 0.088337 -2.815552 0.0053 Ln (Salud) -0.234039 0.068532 -3.415007 0.0008 R2 0.934013 Media muestral de V.D 3.077211 R2 ajustado 0.926215 Desv. típica muestral de V. D 0.688609 E.S de regresión 0.187050 Criterio de inf. de Akaike -0.412024 Suma de R.C 7.697256 Criterio de Schwarz -0.028407 Log. verosimilitud 77.88495 Criterio de Hannan-Quinn -0.257577 Estadístico F 119.7695 Estad. de Durbin-Watson 1.252178 Probabilidad F 12.36009 48 Posteriormente se escoge el modelo más óptimo mediante la prueba de efectos fijos, la cual se observa en la tabla 6. Tabla 7 Prueba de efectos fijos Prueba de efectos Estadístico Grados de libertad. Probabilidad F de sección transversal 80.020182 (24,220) 0.0000 Chi cuadrado de sección transversal 561.964488 24 0.0000 En la tabla 7 se aprecia un p-valor es menor a 0.05, entonces se rechaza la hipótesis nula la cual afirma que el modelo de efectos apilados es el más óptimo y se acepta la hipótesis alternativa la cual menciona que el modelo de efectos fijos es el más óptimo. Por ende, elegimos al modelo de efectos fijos como el más óptimo. Luego se calcula el modelo de efectos aleatorios, el cual se puede visualizar en la tabla 8. Modelo de efectos aleatorios Tabla 8 Modelo de efectos aleatorios Variable dependiente: Ln (Pobreza monetaria) Variable Coeficiente Error estándar t- estadístico Probabilidad C 10.75418 0.933596 11.51910 0.0000 Ln (Educación) -0.104059 0.085366 -1.218978 0.2240 Ln (Salud) -0.298451 0.067496 -4.421763 0.0000 R2 0.256661 Media muestral de V.D 0.379114 R2 ajustado 0.250568 Desv. típica muestral de V. D 0.232578 E.S de regresión 0.201500 Suma de res. cuadrados 9.906969 Estadístico F 42.12421 Estad. de Durbin-Watson 0.967569 Probabilidad F 0.000000 Finalmente se escoge el modelo más óptimo entre modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios mediante la prueba de Hausman el cual se muestra en la tabla 9. Tabla 9 Prueba de Hausman Resumen de la prueba Estadístico de Chi Cuadrado Grados de libertad de Chi Cuadrado Probabilidad Sección transversal aleatoria 40.856116 2 0.0000 49 En la tabla 9 mediante el test de Hausman se elige entre el método de efectos fijos y efectos aleatorios, como el p-valor es menor a 0.05 entonces se rechaza la H0 la cual señala que el modelo de efectos aleatorios es el más adecuado y se acepta la H1 la cual afirma lo contrario, por lo cual el método de efectos aleatorios es el método adecuado. Prueba de estacionariedad Ahora se prueba la estacionariedad de las variables Ln (Educación), Ln (Salud) y Ln (Pobreza Monetaria). Prueba para la variable educación Tabla 10 Prueba de estacionariedad en niveles de Ln (Educación) Método Estadístico Probabilidad Secciones transversales Observaciones Levin, Lin y Chu t* -2.57012 0.0051 25 200 Im, Pesaran y Shin W-stat 3.17486 0.9993 25 200 ADF Chi cuadrado de Fisher 17.3399 1.0000 25 200 PP Chi Cuadrado de Fisher 14.6103 1.0000 25 225 En la tabla 10, al analizar los p-valor de la prueba de estacionariedad en niveles de la variable Ln (Educación) se puede observar que son mayores a 0.05, lo cual indica que la serie es no estacionaria. Por ende, se procede a probar la estacionariedad de la variable en primera diferencia. Tabla 11 Prueba de estacionariedad en primera diferencia del Ln (Educación) Método Estadístico Probabilidad Sección transversal Observaciones Levin, Lin y Chu t* -10.2327 0.0000 25 175 Im, Pesaran y Shin W-stat -5.23129 0.0000 25 175 ADF Chi Cuadrado de Fisher 126.699 0.0000 25 175 PP Chi Cuadrado de Fisher 294.554 0.0000 25 200 En la tabla 11, al analizar los p-valor de la prueba de estacionariedad en primera diferencia de la variable Ln (Educación) se puede observar que son menores a 0.05, lo cual indica que la serie es 50 estacionaria y por ende es integrada de orden 1, es decir I (1). Prueba para la variable salud Tabla 12 Prueba de estacionariedad en niveles de Ln (Salud) Método Estadístico Probabilidad Sección transversal Observaciones Levin, Lin y Chu t* -9.67769 0.0000 25 200 Im, Pesaran y Shin W-stat -1.58231 0.0568 25 200 ADF Chi Cuadrado de Fisher 70.3098 0.0306 25 200 PP Chi Cuadrado de Fisher 124.888 0.0000 25 225 En la tabla 12, al analizar los p-valor de la prueba de estacionariedad en niveles de la variable Ln (Salud) se puede observar que son mayores a 0.05, lo cual indica que la serie es no estacionaria. Por ende, se procede a probar la estacionariedad de la variable en primera diferencia. Tabla 13 Prueba de estacionariedad en primera diferencia de Ln (Salud) Método Estadístico Probabilidad Sección transversal Observaciones Levin, Lin y Chu t* -8.49761 0.0000 25 175 Im, Pesaran y Shin W-stat -2.29027 0.0110 25 175 ADF Chi Cuadrado de Fisher 77.3737 0.0078 25 175 PP Chi Cuadrado de Fisher 154.347 0.0000 25 200 En la tabla 13, al analizar los p-valor de la prueba de estacionariedad en primera diferencia de la variable Ln (Salud) se puede observar que son menores a 0.05, lo cual indica que la serie es estacionaria y por ende es integrada de orden 1, es decir I (1). Prueba para la variable pobreza monetaria Tabla 14 Prueba de estacionariedad en niveles de Ln (Pobreza monetaria) Método Estadístico Probabilidad Sección transversal Observaciones Levin, Lin y Chu t* -3.89273 0.0000 25 197 Im, Pesaran y Shin W-stat 0.72419 0.7655 25 197 ADF Chi Cuadrado de Fisher 49.9015 0.4773 25 197 PP Chi Cuadrado de Fisher 108.443 0.0000 25 222 51 En la tabla 14, al analizar los p-valor de la prueba de estacionariedad en niveles de la variable Ln (Pobreza monetaria) se puede observar que son mayores a 0.05, lo cual indica que la serie es no estacionaria. Por ende, se procede a probar la estacionariedad de la variable en primera diferencia. Tabla 15 Prueba de estacionariedad en primera diferencia de Ln (Pobreza monetaria) Método Estadístico Probabilidad Sección transversal Observaciones Levin, Lin y Chu t* -2.62524 0.0043 24 168 Im, Pesaran y Shin W-stat -1.99901 0.0228 24 168 ADF Chi Cuadrado de Fisher 74.2202 0.0090 24 168 PP Chi Cuadrado de Fisher 222.926 0.0000 24 192 En la tabla 15, al analizar los p-valor de la prueba de estacionariedad en primera diferencia de la variable Ln (Pobreza monetaria) se puede observar que son menores a 0.05, lo cual indica que la serie es estacionaria y por ende es integrada de orden 1, es decir I(1). Prueba de cointegración Tabla 16 Prueba de cointegración Método Estadístico Probabilidad Sección transversal Observaciones Levin, Lin y Chu t* -4.28866 0.0000 24 168 Im, Pesaran y Shin W-stat -2.83977 0.0023 24 168 ADF Chi Cuadrado de Fisher 85.8796 0.0006 24 168 PP Chi Cuadrado de Fisher 245.336 0.0000 24 192 En la tabla 16 sobre la prueba de cointegración se puede apreciar que el p-valor sale a nuestro favor, ya que al realizarse el test nos arroja un p- valor menor al 0.05, por lo cual se diría que se rechaza la hipótesis nula de no estacionariedad de los errores y se acepta la hipótesis alternativa la cual afirma que los errores son estacionarios. Entonces como los errores son estacionarios, las series estas cointegradas. 52 Prueba de heteroscedasticidad Tabla 17 Prueba de heteroscedasticidad Método Gados de libertad Valor Probabilidad Bartlett 3 2.788957 0.4253 Levene (3, 243) 0.830765 0.4781 Brown-Forsythe (3, 243) 0.291519 0.8315 En la tabla 17 se aprecia la prueba de heteroscedasticidad de los residuos en la que podemos ver que el p -valor de las pruebas de Bartlentt, Levene y Brown- Forsythe son mayores a 0.05, por ende, se acepta la hipótesis nula la cual afirma que los residuos son homocedásticos y se rechaza la hipótesis alternativa la cual señala que los residuos no heterocedásticos, por lo cual diríamos que existe presencia de homocedasticidad. Prueba de normalidad Figura 4 Normalidad de los errores 40 30 20 10 0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 La figura 4, muestra la prueba de normalidad la cual indica que el p-valor es menor a 0.05, por lo cual se diría que los residuos no siguen una distribución normal, pero de acuerdo a la teoría del límite central nos indica que al trabajar con muestras mayores a 100 la distribución tiende a ser una distribución normal. En este caso se está trabajando con 247 observaciones, por lo cual diríamos que la distribución de los residuos tiende a ser normal, tal y como se aprecia en la figura. 53 Series: Residuos estandarizados Muestra 2010 2019 Observaciones 247 Desviación estandar 0.176889 Media -7.16e-18 Mediana -0.002221 Maximo 0.756382 Minimo -0.847975 Skewness 0.031521 Kurtosis 7.308357 Jarque-Bera 191.0742 Probabilidad 0.000000 Efectos de la parte transversal del modelo En la tabla 18 y 19, se muestran los efectos de la parte transversal de cada modelo. Es decir, los efectos de la parte transversal de las 25 regiones considerados para el análisis econométrico. Tabla 18 Efectos transversales del modelo Región Efecto Amazonas (1) 0.481312 Áncash (2) 0.256613 Apurímac (3) 0.624631 Arequipa (4) -0.719781 Ayacucho (5) 0.830099 Cajamarca (6) 1.09037 Cusco (7) 0.303467 Callao (8) -0.406673 Huancavelica (9) 0.710469 Huánuco (10) 0.616682 Ica (11) -1.403665 Junín (12) 0.217688 La Libertad (13) 0.455486 Lambayeque (14) -0.030252 Lima (15) -0.346974 Loreto (16) 0.751256 Madre de Dios (17) -2.032378 Moquegua (18) -1.195082 Pasco (19) 0.23491 Piura (20) 0.621501 Puno (21) 0.746701 San Martín (22) 0.323999 Tacna (23) -0.773926 Tumbes (24) -0.867509 Ucayali (25) -0.610946 54 Tabla 19 Modelo estimado para cada Región Modelo estimado para todas las Regiones: Ln (Pobreza monetaria) = 12.36009 - 0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Amazonas (1) Ln (Pobreza monetaria) = 12.841402 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Áncash (2) Ln (Pobreza monetaria) = 12.616703 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Apurímac (3) Ln (Pobreza monetaria) = 12.984721 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Arequipa (4) Ln (Pobreza monetaria) = 11.640309 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Ayacucho (5) Ln (Pobreza monetaria) = 13.190189 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Cajamarca (6) Ln (Pobreza monetaria) = 13.450460 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Callao (8) Ln (Pobreza monetaria) = 12.663557 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Cusco (7) Ln (Pobreza monetaria) = 11.953417 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Huancavelica (9) Ln (Pobreza monetaria) = 13.070559 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Huánuco (10) Ln (Pobreza monetaria) = 12.976772 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Ica (11) Ln (Pobreza monetaria) = 10.956425 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Junín (12) Ln (Pobreza monetaria) = 12.577778 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) La Libertad (13) Ln (Pobreza monetaria) = 12.815576 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Lambayeque (14) Ln (Pobreza monetaria) = 12.329838 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Lima (15) Ln (Pobreza monetaria) = 12.013116 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Loreto (16) Ln (Pobreza monetaria) = 13.111346 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Madre de Dios (17) Ln (Pobreza monetaria) = 10.327712 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Moquegua (18) Ln (Pobreza monetaria) = 11.165008 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Pasco (19) Ln (Pobreza monetaria) = 12.595000 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Piura (20) Ln (Pobreza monetaria) = 12.981591 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Puno (21) Ln (Pobreza monetaria) = 13.106791 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) San Martín (22) Ln (Pobreza monetaria) = 12.684089 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Tacna (23) Ln (Pobreza monetaria) = 11.586164 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Tumbes (24) Ln (Pobreza monetaria) = 11.492582 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) Ucayali (25) Ln (Pobreza monetaria) = 11.749144 -0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) 55 B. Hipótesis específica 1 Para probar las hipótesis específicas primero se representa el modelo econométrico propuesto. El modelo propuesto es: Yit=αi + β1Xit + β2Xit + Wit Donde: Yit: Logaritmo de la pobreza monetaria para la región i en el tiempo t. Xit: Logaritmo del gasto público en el sector educación para la región i en el tiempo t. Xit: Logaritmo del gasto público en el sector salud para la región i en el tiempo t. wit: Término de error para la región i en el tiempo t. Asimismo, las hipótesis a testear son las siguientes H0: El gasto público del sector educación no impacta de manera inversa sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 – 2019. H1: El gasto público del sector educación impacta de manera inversa sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 – 2019. Tabla 20 Modelo econométrico Variable dependiente: Ln (Pobreza monetaria) Variable Coeficiente Error estándar t- estadístico Probabilidad C 12.36009 0.965482 12.80198 0.0000 Ln (Educación) -0.248717 0.088337 -2.815552 0.0053 Ln (Salud) -0.234039 0.068532 -3.415007 0.0008 R2 0.934013 Media muestral de V.D 3.077211 R2 ajustado 0.926215 Desv. típica muestral de V. D 0.688609 E.S de regresión 0.187050 Criterio de inf. de Akaike -0.412024 Suma de R.C 7.697256 Criterio de Schwarz -0.028407 Log. verosimilitud 77.88495 Criterio de Hannan-Quinn -0.257577 Estadístico F 119.7695 Estad. de Durbin-Watson 1.252178 Probabilidad F 12.36009 De donde sale la siguiente ecuación: Ln (Pobreza monetaria) = 12.36009 - 0.248717 Ln (Educación) - 0.234039 Ln (Salud) 56 Tabla 21 Prueba de hipótesis específica 1 Hipótesis P – valor y el nivel de significancia Conclusión H0: β1=0, H1: β1 ≠ 0 p-valor = 0.0053 < 0.05 -> β1 ≠ 0 x1it influye positivamente en el Ln (Pobreza monetaria) con 5%de significancia. Por lo tanto, del modelo seleccionado el cual es el modelo logarítmico de efectos fijos que relaciona la pobreza monetaria con el gasto en el sector salud y el gasto en el sector educación de las regiones. En la tabla 20, el intercepto 12.36 nos indica que el nivel de pobreza cuando el gasto en el sector educación y el gasto en el sector salud son mínimos es 12.36. Dicho intercepto cambia si vamos a evaluar el modelo por región. El coeficiente del gasto en el sector educación -0.22487 nos indica que hay una relación inversa entre la pobreza monetaria y el gasto en educación, lo cual significa que si el gasto en educación aumenta en 1% entonces la pobreza monetaria disminuye en 0.2487%. Dicho coeficiente se mantiene constante si se evalúa el modelo por región. Asimismo, al observar el p-valor de la tabla 21 se puede observar que es menor al 5% por lo tanto se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa la cual asevera que el gasto público en el sector educación si impacta obre la pobreza monetaria. C. Hipótesis específica 2 Las hipótesis a testear son las siguientes: H0: El gasto público del sector salud impacta de manera inversa sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 – 2019. H1: El gasto público del sector salud impacta de manera inversa sobre la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 – 2019. 57 Tabla 22 Prueba de hipótesis específica 2 Hipótesis P – valor y el nivel de significancia Conclusión H0: β2=0, H1: β2 ≠ 0 p-valor=0.0008 < 0.05 -> β2 ≠ 0 x2it influye positivamente en el Ln (Pobreza monetaria) con 5% de significancia. El coeficiente del gasto en el sector salud -0.2340 nos indica que hay una relación inversa entre la pobreza monetaria y el gasto de salud, lo cual significa que cuando el gasto en salud aumenta en 1% entonces la pobreza monetaria disminuye en 0.2340%. Dicho coeficiente se mantiene constante si se evalúa el modelo por región. De igual manera al visualizar el p-valor de la tabla 22 se puede observar que es menor al 5% por lo tanto se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa la cual asevera que el gasto público en el sector salud si impacta obre la pobreza monetaria. D. Hipótesis general Probaremos mediante el R2 y la prueba F la hipótesis general R2: 0.934013 Esto significa que el 93.40% de las variaciones del Ln (Pobreza monetaria) son explicadas por las variables explicativas de la investigación. Donde: H0: β1 = β2 = 0 H1: β1 ≠ β24 ≠ 0 Ahora, aplicando la prueba F, donde F= 119.7695. Luego como F=119.7695 > F (2, 247) = 3.087 se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa, lo que significa que las variables explicativas del modelo en conjunto explican las variaciones del Ln (Pobreza monetaria). . 58 VI. DISCUSIÓN DE RESULTADOS 6.1. Contrastación y demostración de las hipótesis con los resultados Contrastación para la hipótesis general: La hipótesis general de la investigación es que el gasto público impacta de manera inversa en la pobreza monetaria del Perú en el periodo 2010 - 2019. Utilizando el coeficiente de determinación R2 y la prueba F para probar la hipótesis, se encontró que el valor de R2 es 0.934013, indicando que el 93.40% de las variaciones en el Ln(Pobreza monetaria) se explican por las variables investigadas. Y al aplicar la prueba F con un valor de 119.7695, y al compararlo con el valor crítico F (2, 247) = 3.087, encontramos que 119.7695 > 3.087. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula en favor de la hipótesis alternativa. Esto indica que, en conjunto, las variables explicativas del modelo tienen un impacto significativo en las variaciones del Ln (Pobreza monetaria). Lo cual sugiere que hay un impacto del gasto público en la pobreza monetaria. Contrastación para la hipótesis especifica 1: La hipótesis especifica 1 es que el gasto público en el sector educación impacta de manera inversa en la pobreza monetaria del Perú en el periodo 2010-2019. Para probar está hipótesis se utilizó el p-valor asociado a la prueba del coeficiente del Ln(Educación) que es 0.0053, y este valor es menor que el nivel de significancia comúnmente utilizado de 0.05. Cuando el p-valor es menor que el nivel de significancia, generalmente se rechaza la hipótesis nula. Por lo tanto, se concluye que existe evidencia estadística para afirmar que el Ln(Educación) tiene un efecto significativo y diferente de cero en el Ln(Pobreza monetaria) con un nivel de significancia del 5%. En otras palabras, se interpreta que el Ln(Educación) impacta de manera inversa en el Ln(Pobreza monetaria) con un 5% de significancia. 59 Contrastación para la hipótesis especifica 2: La hipótesis especifica 2 es que el gasto público en el sector salud impacta de manera inversa en la pobreza monetaria del Perú en el periodo 2010 - 2019. Para probar está hipótesis se utilizó el p-valor asociado a la prueba del coeficiente del Ln(Salud) que es 0.0008, y este valor es menor que el nivel de significancia comúnmente utilizado de 0.05. Cuando el p-valor es menor que el nivel de significancia, generalmente se rechaza la hipótesis nula. Por lo tanto, se concluye que existe evidencia estadística para afirmar que el Ln(Salud) tiene un efecto significativo y diferente de cero en el Ln(Pobreza monetaria) con un nivel de significancia del 5%. En otras palabras, se interpreta que el Ln(Salud) impacta de manera inversa en el Ln(Pobreza monetaria) con un 5% de significancia. 6.2. Contrastación de los resultados con otros estudios similares Para el objetivo general se ha determinado el impacto del gasto público en la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 – 2019 al 5% de significancia. Y se ha encontrado que en 93.40% de las variaciones del Ln(Pobreza Monetaria) son explicadas por las variaciones del Ln(Educación) y Ln(Salud). Los resultados guardan concordancia con los de Gallardo (2022), quien afirma que el aumento del gasto público en general tiene una influencia negativa en la pobreza monetaria. Asimismo lo encontrado guarda similitud con lo de Aparicio (2021), quién determinó el impacto del Gasto Público en la Pobreza de la Región Cusco, periodo 2008 - 2018; ya que, el coeficiente -0.17 precisa, si aumenta el Gasto Total en la Región en 1%, la Pobreza de la Región Cusco disminuirá en 0.17%. Asimismo, se pudo observar que lo encontrado guarda coherencia con la teoría del gasto público de Adam Smith. Smith (1776), sostenía que el gasto realizado por el gobierno contribuye al aumento de la producción disminuyendo así la pobreza monetaria. De igual manera lo encontrado guarda relación con la teoría del gasto redistributivo de Stiglitz (1999), quien afirma que, el gasto público puede ser utilizado como una herramienta para 60 reducir la pobreza monetaria al redistribuir los recursos de manera más equitativa. En efecto, se encontró que el gasto de gobierno disminuye la pobreza monetaria. Para el objetivo especifico 1 se ha determminado el impacto del gasto público en el sector educación en la pobreza monetaria del Perú, periodo 2010 – 2019 al 5% de significancia. Y se ha demostrado que el coeficiente del gasto en el sector educación -0.22487, lo cual nos indica que hay una relación inversa entre la pobreza monetaria y el gasto en educación, y también significa que si el gasto en educación aumenta en 1% entonces la pobreza monetaria disminuye en 0.2487%. De la misma forma, los resultados son similares a los encontrados en el trabajo de Beltrán y Rozo (2021), quienes aseveran que la variable educación contribuye significativamente a la reducción de la pobreza, cada vez que esta aumenta el gasto en educación 1% la pobreza disminuye en 2.08 puntos porcentuales. De igual manera lo encontrado guarda concordancia con lo mencionado por Adam Smith. Smith (1776), abogaba por la inversión estatal en educación y cultura, lo cual impacta en la pobreza. Para el objetivo 2 se ha determminado el impacto del gasto público en el sector salud en la pobreza monetaria en el Perú, periodo 2010 – 2019 al 5% de significancia. Y se ha demostrado que el coeficiente del gasto en el sector salud es -0.2487, lo cual nos indica que hay una relacion inversa entre la pobreza monetaria y el gasto en educación, y también significa que si el gasto en salud aumenta en 1%, entonces, la pobreza monetaria disminuye en -0.2487%. De la misma forma, los resultados son similares a los encontrados en el trabajo de Gallardo (2022) llegando a la conclusión que el aumento del gasto público enfocado en los sectores de Educación y Salud influye negativamente en la pobreza monetaria. De igual manera,Smith (1776), nos dice que el gasto en salud por parte del gobierno contribuye a disminuir la pobreza monetaria, por ende, los resultados guardan concordancia con la teoría. 61 6.3. Responsabilidad ética de acuerdo a los reglamentos vigentes En la realización de la investigación, se han adoptado los principios éticos delineados por la Universidad Nacional del Callao (UNAC) con el objetivo de garantizar la integridad y la calidad en los procesos investigativos. La filosofía institucional de asegurar los procesos de investigación se erige como una estrategia fundamental para fomentar la cultura de calidad en la comunidad Unacina, alineándose con los estándares de licenciamiento y acreditación institucional. La orientación de las líneas de investigación hacia la formación profesional, como establecido en el Artículo 6°, refleja el compromiso de las Facultades con el desarrollo académico, mientras que la participación activa de estudiantes egresados y graduados en proyectos de investigación fortalece la dimensión práctica y aplicada de la investigaci