Hallazgos empíricos

Antes de las regresiones múltiples de MCO para los datos de 1992–93, la matriz de correlación para estas nueve variables generalmente presagia los resultados de la regresión, con algunas excepciones. Utilizando el conjunto más grande de 52 naciones sin confianza, para cada una de las otras tres variables dependientes principales, las variables independientes que resultan ser estadísticamente significativas en las regresiones MCO también tienen un valor absoluto alto en la matriz de correlación con la variable dependiente. Las dos excepciones son que la falta de aplicación de los derechos de propiedad y la carga regulatoria parecen estar fuertemente correlacionadas con el NOE, pero no así en la regresión múltiple. Pero sus relaciones con la corrupción son las correlaciones bivariadas más altas en la matriz, presagiando que la corrupción puede tener su efecto en algunas regresiones múltiples. El principal valor atípico se produce cuando aportamos confianza y el conjunto de datos se reduce a 32 países. La confianza está correlacionada negativamente con la NOE en la matriz de correlación, pero parece estar relacionada positivamente con ella en la regresión múltiple al nivel del diez por ciento.

En la regresión MCO sin la variable de confianza en la que la medida de la economía no observada es la variable dependiente y las otras siete variables son las independientes. El más significativo desde el punto de vista estadístico es el índice de corrupción, es decir, al nivel del 5 por ciento, siendo el más fuertemente correlacionado en la matriz de correlación. Se mantiene la relación positiva esperada entre estos dos (mostrada por un signo negativo). La otra variable significativa al nivel del 5 por ciento es el coeficiente de Gini. Los resultados cualitativos que se ven aquí se muestran consistentemente en otras regresiones con estas y otras variables en varias combinaciones.

Otro muestra la misma regresión pero con la variable confianza incluida como variable independiente y con el número de observaciones reducido en 20 debido a la indisponibilidad del índice de confianza para esos países. El índice de Gini sigue siendo significativo, incluso con más fuerza que en la regresión anterior. La corrupción ya no es significativa, aunque lo es casi al nivel del diez por ciento. Sin embargo, un resultado peculiar es que la confianza está relacionada positivamente con la NOE y significativamente al nivel del diez por ciento. Esto podría deberse a que el número de confianza está aumentando el capital social “vinculante” y “puente,” posiblemente en consonancia con este resultado.

Siguiendo los argumentos de McCloskey y Ziliak (1996) el tamaño de los coeficientes para estas dos variables estadísticamente significativas es lo suficientemente grande como para ser también económicamente significativo. En la regresión más grande, las presuntas relaciones ceteris paribus serían que un aumento del 10 por ciento en el coeficiente de Gini estaría asociado con un aumento del 6 por ciento en la participación del PIB en la economía no observada, mientras que un aumento del 10 por ciento en la tasa de La corrupción (cambio en el valor del índice de un punto) estaría asociada con un aumento del 4 por ciento en la participación del PIB en la economía no observada. Estas son relaciones notables económicamente, aunque hay que tener cuidado al hacer extrapolaciones como estas. 12

Sin embargo, un hallazgo de las naciones en transición no se traslada al conjunto de datos globales. Esta es la relación estadísticamente significativa entre la inflación y el tamaño de la NOE, que incluso se trasladó al crecimiento de la NOE. Una posible explicación de esto es que durante el período de observación, las economías en transición experimentaron una inflación mucho más alta que la mayoría del resto del mundo, y Ucrania alcanzó una tasa anual máxima de más del 10,000 por ciento. Esta alta inflación estuvo fuertemente relacionada con el proceso general de colapso y colapso institucional que sucedió en esos países en ese momento.

Un hallazgo de Friedman et al. (2000) no se confirma, su conclusión de que la carga tributaria se correlaciona negativamente con el tamaño de la NOE de manera significativa. La matriz de correlación muestra una correlación bivariada negativa de −0,45, pero en la regresión más grande esto se convierte en una relación débilmente positiva y estadísticamente insignificante, mientras que en la Tabla en una regresión adicional es una relación débilmente negativa pero insignificante. La probable explicación del contraste entre este hallazgo y el de Friedman et al. (2000) es que existe una fuerte relación negativa entre la carga tributaria y la desigualdad de ingresos, al menos en el conjunto de datos más amplio, como se ve en la regresión más grande. En la regresión múltiple esto domina. El factor más importante aquí es la desigualdad de ingresos, y cuando aparece en una ecuación, la significación estadística (e incluso el signo encontrado) desaparece. Por tanto, Friedman et al. (2000) excluyeron la distribución del ingreso en sus diversas estimaciones parece haber distorsionado profundamente sus hallazgos. La relación no es estadísticamente significativa en ninguna dirección en un modelo más especificado.

Luego están los resultados de la regresión MCO para el conjunto más pequeño de variables pero con el coeficiente de Gini como variable dependiente. El tamaño del NOE es estadísticamente significativo al nivel del 5 por ciento, aunque no al nivel del 1 por ciento. Aún más significativo estadísticamente, manteniéndose fuertemente en el nivel del 1 por ciento, es la carga tributaria, que está correlacionada negativamente. Parecería que estas cargas fiscales dan como resultado una redistribución de ingresos notable, o si no es así, entonces las naciones con distribuciones de ingresos más equitativas están más dispuestas a tolerar tasas impositivas más altas. Como en regresiones anteriores, la medida de la inflación tampoco se muestra tan estadísticamente significativa como ocurre con las otras variables.

En cuanto a la importancia económica, la relación de la NOE con la desigualdad de ingresos parece ser algo más débil que en el sentido contrario. Por lo tanto, un aumento del 10 por ciento en la participación de la economía no observada en el PIB solo estaría asociado con un aumento de alrededor del 2 por ciento en el coeficiente de Gini. La carga tributaria parece ser económicamente significativa, con un aumento del 20 por ciento en la carga tributaria que lleva a una disminución del 40 por ciento en el coeficiente de Gini.

Otra regresión aporta confianza a esta estimación para el conjunto de datos más pequeño de 32 países. Si bien el NOE sigue siendo una variable significativa, la tributación ahora solo es significativa al nivel del diez por ciento, y la carga regulatoria ahora se vuelve significativa al nivel del 5 por ciento, con una correlación negativa con la desigualdad. Además, nuestras variables macroeconómicas vuelven a entrar en juego de alguna manera, siendo el deflactor significativo al nivel del 10 por ciento y correlacionado positivamente con la desigualdad.

Luego, considere los resultados de confianza como la variable dependiente, que solo está disponible para el conjunto de datos de 32 observaciones. La variable más significativa es la corrupción al nivel del 1 por ciento, que tiene el signo esperado. Un resultado anómalo es que la NOE es significativa al nivel del 10 por ciento, pero con un signo positivo inesperado, volcando la relación bivariada entre estas dos variables en la matriz de correlación. Un resultado sorprendente es que la hipótesis de que la igualdad impulsaría la confianza no se sostiene por completo. El signo es el esperado, pero simplemente falta ser significativo al nivel del 10 por ciento. Por lo tanto, curiosamente, la desigualdad parece estar más directamente relacionada con la NOE que con el intermediario hipotético, el capital social medido por la confianza, aunque esto puede deberse al menor conjunto de datos disponibles con la variable confianza.

Luego considere la matriz de correlación para la variable establecida para 2000, con resultados generalmente similares en comparación con el período anterior. Hay regresiones MCO sobre el conjunto de variables completo para cada una de las principales variables dependientes, y solo se muestra una, dado que la variable límite para este período es la variable NOE. Desafortunadamente, solo hay 21 países en este conjunto de datos, confinados a la OCDE y las economías en transición.

El que probablemente sea de mayor interés tiene a NOE como variable dependiente. Los resultados son razonablemente consistentes con las estimaciones anteriores de 1992-93, pero con algunas variables adicionales significativas. Por lo tanto, la desigualdad vuelve a ser significativa al nivel del 5 por ciento con nuestro signo positivo esperado, y la confianza vuelve a ser significativa con un signo positivo y al nivel del 1 por ciento. Como antes, este último deshace el signo observado en la matriz de correlaciones. Las dos variables adicionales que son significativas son la corrupción, que está relacionada positivamente como se esperaba y al nivel de significancia del 10 por ciento, junto con la inflación, que está relacionada negativamente de manera contradictoria con la NOE y significativa al nivel del 5 por ciento, lo que contrasta fuertemente con los hallazgos solo para las economías en transición.

Para uno con el coeficiente de Gini como variable dependiente, la historia básica de la relación bidireccional entre el NOE y la desigualdad continúa manteniéndose, con el NOE positivo y significativo al nivel del 5 por ciento. Además, la influencia de la inflación es aún más fuerte y está relacionada positivamente al nivel del 1 por ciento. A diferencia del conjunto de datos anterior, la confianza es ahora una variable significativa, relacionada negativamente con la desigualdad y significativa al nivel del 1 por ciento. También se diferencia de la estimación anterior que las variables de fiscalidad y regulación ya no son significativas, aunque la fiscalidad sigue teniendo un signo negativo.

Un problema serio para estas estimaciones es la endogeneidad potencial de varias variables entre sí, con muchas posibilidades disponibles. Un esfuerzo para lidiar con esto involucró varias posibles formulaciones de ecuaciones simultáneas usando mínimos cuadrados de dos etapas. 13 Desafortunadamente, los resultados de estas estimaciones fueron en general débiles, lo que generó dudas sobre la solidez de los hallazgos.