Investigación Económica
Universidad Nacional Autónoma de México
karinanp@economia.unam.mx
ISSN (Versión impresa): 0185-1667
MÉXICO
2006
Nélida Lamelas Castellanos / Eva Aguayo Lorenzo / María Teresa Cancelo Márquez
REDUCCIÓN DE LA MORTALIDAD INFANTIL: MODELIZACIÓN ECONOMÉTRICA
PARA CENTROAMÉRICA Y SUDAMÉRICA, 1970-2000
Investigación Económica,
abril-junio, año/vol. LXV, número 256
Universidad Nacional Autónoma de México
Distrito Federal, México
pp. 131-148
Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal
Universidad Autónoma del Estado de México
http://redalyc.uaemex.mx
Investigación Económica, vol. LXV, 256, abril-junio, 2006, pp. 131-148
Reducción de la mortalidad infantil:
modelización econométrica para Centroamérica
y Sudamérica, 1970-2000
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*
Manuscrito recibido en abril de 2004; aceptado en septiembre de 2005.
*
Facultad de Ciencias Económicas y empresariales, Campus Norte, Universidad de Santiago de
Compostela, <eanela@usc.es>, <eaguayo@usc.es>, <mcancelo@usc.es>, respectivamente. Las
autoras agradecen los comentarios de dos dictaminadores anónimos.
131
I
NTRODUCCIÓN
El Fondo de Naciones Unidas para la Infancia (
UNICEF
) en su importante
trabajo de atención al estado de bienestar de la infancia, ha establecido como
método comúnmente aceptado para medir el nivel y los cambios que se
suceden en el mismo, la utilización de la tasa de mortalidad de los menores de
cinco años (
TMM
5) como el principal indicador de este tipo de progreso.
Esta selección responde a los siguientes criterios: es un indicador que
tiene en cuenta los resultados finales del proceso de desarrollo humano en lugar
de considerar sus factores intermedios, es un indicador que sintetiza en un
resultado la participación de diversos factores como la salud nutricional, los
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ingresos familiares, la utilización de la atención médica materno-infantil, la
seguridad del medio ambiente infantil, entre otros; y además representa –tal
como señala esta institución– de forma más adecuada, aunque imperfecta,
el estado de salud de la mayoría de la población infantil (
UNICEF
, 2000).
Por tales razones, las diferentes publicaciones anuales de El estado mundial
de la infancia presentan una posición de los países de acuerdo al orden descen-
dente de las tasas de mortalidad de los menores de cinco años. Además
se destaca, en relación al ritmo de progreso de la medición del desarrollo
humano, que:
La utilización combinada de la
TMM
5 y su tasa de reducción, junto con la tasa de crecimiento del
PIB
per cápita, permiten obtener un cuadro representativo de los avances logrados por cualquier país
o región, durante un período de tiempo, en la satisfacción de las necesidades humanas más básicas
(
UNICEF
, 2002, p. 115).
Y, posteriormente se afirma que “[…] en un estudio sobre 49 países realizado
por el
UNICEF
se puede comprobar que los países que alcanzaron el mayor
crecimiento anual entre 1990 y 2000 fueron los que en 1980 tuvieron tasas
bajas de mortalidad infantil y de pobreza […] mientras que las economías
que retrocedieron en ese decenio fueron las que en 1980 comenzaron a
tener tasas altas de mortalidad infantil, de pobreza por bajos ingresos, o de
ambas" (
UNICEF
, 2003, p. 22), todo lo cual parece confirmar que el desarrollo
humano puede promover el crecimiento económico.
Considerando estos aspectos, nuestro trabajo se propone atender a
una vertiente no menos importante que aquella relación ya señalada entre
la
TMM
5 y un indicador económico; por lo que analizamos la incidencia
que pueden ejercer sobre la reducción de la tasa de mortalidad infantil de
menores de un año (
TMI
), dos indicadores sociales: el porcentaje de pobla-
ción femenina con un determinado nivel de escolarización y el porcentaje
de población urbana. Para ello estudiamos en un modelo econométrico el
comportamiento de estos indicadores en Centroamérica y Sudamérica, en
16 países seleccionados de ambas áreas, para el período 1970-2000.
Aunque en los últimos años han sido muy reconocidos los beneficios
sociales de la educación en general, sobre los cuales Wolfe y Haveman (2000)
nos ofrecen una importante selección de trabajos; enfatizamos en la educación
M
OR TALIDAD
INFANTIL
:
MODELIZACIÓN
ECONOMÉTRICA
133
femenina porque, como desde hace más de una década han puntualizado
Caldwell (1979), Schultz (1989), Behrman (1990), Aycaguer, Silva y Durán,
(1990), King e Hill (1991), Winkler y Guedes (1994) entre otros, cada vez
encontramos mayores evidencias acerca de la necesidad de priorizar este
proceso de escolarización, para el logro del incremento del bienestar social.
Al respecto el Informe Anual 2003 de
UNICEF
reconoce que:
[…] Esa brecha de género en la educación no solamente es una afrenta contra la dignidad y los
derechos de las niñas; sino que también obstaculiza el desarrollo nacional. Las inversiones en edu-
cación de las niñas obtienen un rendimiento demostrado, ya que habilitan a las niñas para alcanzar
su potencial y sus derechos, durante la infancia y también más adelante, cuando se convierten en
mujeres adultas. Como madres, pueden asegurar el bienestar de sus hijos. La productividad económica
de sus sociedades se multiplica. El crecimiento de la población se reduce. La pobreza disminuye.
(
UNICEF
, 2003a, p. 17.)
Es precisamente el indicador educación materna el que se considera una
de las variables más influyentes en el riesgo de mortalidad entre los menores
de un año; porque con independencia de las diferentes posiciones que se
suscitan acerca de si este indicador puede o no ser representativo del estatus
socioeconómico, –Caldwell (1978, p. 408), Desai y Alva (1998, p. 71)– un gran
número de autores coinciden en que resulta decisivo en su disminución.
Tal afirmación se basa en la relevancia de la instrucción para adquirir
conocimientos sanitarios elementales sobre las necesidades nutricionales e
higiénicas, lo que se manifiesta en una doble vertiente: preventiva, al ayudar
a fomentar los hábitos de higiene social; y curativa, al inducir a la población a
utilizar mejor los servicios de salud. El peso fundamental de la educación
femenina descansa en su vínculo más estrecho con los cuidados infantiles.
Diferentes trabajos que estudian las tendencias actuales de la mortalidad
infantil en los países en desarrollo –con especial énfasis en los latinoameri-
canos– reconocen que los factores socioeconómicos pueden desempeñar
un papel tan determinante o más en su explicación, que el aumento de los
recursos destinados a la propia atención sanitaria, toda vez que estos recursos
han arribado a un determinado nivel.
Hill y Pebley (1989), ante el más lento descenso de la mortalidad infantil
que se verifica en los países en desarrollo a partir de los ochenta, destacan
aquellas líneas de análisis que valoran por una parte los recortes en los gastos
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gubernamentales en servicios sociales, a los que obliga el necesario ajuste
estructural y por otra parte, la efectividad de los programas de salud que
implementan los gobiernos y las organizaciones institucionales. Romero
y Landmann (2000) analizan la asociación entre la crisis económica y la
mortalidad infantil.
Dentro del conjunto de trabajos que explican los determinantes de la
mortalidad infantil, centramos nuestra atención en aquellos que aplican
técnicas econométricas para valorar el impacto que ejercen la educación y
el contexto: la variable explicada.
A partir de la selección bibliográfica realizada, enfatizamos en dos aspec-
tos. En primer lugar, identificamos en ellos los indicadores educacionales
más frecuentemente utilizados como variables explicativas de la mortalidad
infantil. Éstos fueron:
• Las tasas brutas de matriculación, según género y niveles de enseñanza. Subbarao y
Raney (1993), Barro y Sala-i-Martin (1995), Desai y Alva (1998) y Mc Mahon (1999).
• Los años de escolarización según género. Wolfe y Behr man (1982), Lamelas y
Cancelo (2003), Alves y Belluzo (2005).
• El número total de individuos o el porcentaje de población sin estudios o con
estudios completos, según género y niveles de enseñanza. Haines y Avery (1982),
Pinto (1995), Desai y Alva (1998), Rutsein (2000), Lamelas y Cancelo (2003).
En segundo lugar, destacamos en líneas generales las técnicas econométricas
en ellos empleadas y los resultados obtenidos.
Wolfe y Berhman (1982), Haines y Avery (1982) y Alves y Belluzzo (2005),
basándose en datos procedentes de encuestas, presentan modelos probit en
los que la variable explicada es la probabilidad de mortalidad infantil.
Cabe destacar la utilización de modelos de datos de panel que permiten
analizar conjuntamente a varios países a lo largo de un determinado período,
como los modelos de Barro y Sala-i-Martín (1995) o la modelización de
datos de panel con efectos fijos de Alves y Belluzo (2005), para los muni-
cipios de Brasil en el período 1970-2000 y el de Desai y Alva (1998) para
distintos clusters en 22 países.
Finalmente, en cuanto al método de estimación utilizado encontramos
que la mayoría de los trabajos analizados en nuestra revisión bibliográfica
utilizan el método de mínimos cuadrados ordinarios (
MCO
).
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OR TALIDAD
INFANTIL
:
MODELIZACIÓN
ECONOMÉTRICA
135
En términos de resultados de las estimaciones efectuadas, encontramos
el signo negativo y estadísticamente significativo del parámetro de la variable
educación sobre la mortalidad infantil. Para Desai y Alva (1998), entre los
22 países analizados, la educación primaria tiene un efecto estadísticamente
significativo en 11 países y la educación secundaria en 14 países. Alves y
Belluzo (2005), en la versión dinámica de su modelo, o Haines y Avery (1982)
en su análisis de Costa Rica, obtienen bajos valores para los estadísticos t
debido a problemas de multicolinealidad.
C
ENTROAMÉRICA
Y
S
UDAMÉRICA
:
INDICADORES
SOCIALES
SELECCIONADOS
, 1970-2000
En esta sección presentamos una panorámica comparativa de la evolución de
la tasa de mortalidad infantil, el porcentaje de población urbana y el porcentaje
de población femenina, según los niveles de educación en estas dos áreas.
En 1970 la media de la tasa de mortalidad infantil en Centroamérica
era de 93.8 defunciones por mil nacidos vivos, mientras que la media de
Sudamérica en esa fecha alcanzaba la cifra de 78.5 fallecidos por mil naci-
dos vivos. En el 2000 las reducciones en estas cifras fueron considerables:
Centroamérica logró alcanzar 31.2, lo que constituía la tercera parte de los
valores que poseía en 1970, y Sudamérica lograba 28.7, que representaba
mucho menos de la mitad del valor de 1970. Como puede apreciarse la
brecha que existe en este indicador entre las dos áreas en el 2000 es muy
reducida.
En el conjunto de estos 16 países latinoamericanos, la peor situación en
este indicador correspondía en 1970 a Honduras, Perú, Nicaragua y Bolivia por
ese orden, todos con cifras superiores a 109 defunciones, y los niveles más
bajos los ostentaban Uruguay, Panamá y Venezuela, quienes no sobrepasaban
las 49. Treinta años después las mejores posiciones correspondían a Chile,
Costa Rica y Uruguay con cifras inferiores a 15, mientras que Bolivia, Guate-
mala, Honduras, Perú y Nicaragua permanecían con valores superiores a 38,
seguidos de Panamá y Brasil con valores de 35 y 34, respectivamente, todos
ellos por encima de la media de Centroamérica que resulta la más elevada.
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Este análisis de conjunto revela también que tres de los países que se
mantienen con las mayores tasas de mortalidad infantil en el transcurso de
las tres últimas décadas –Honduras, Bolivia y Nicaragua– son los mismos
países que mantienen los más bajos niveles de producto interno bruto (
PIB
)
per cápita en este período (
CEPAL
-
BADEINSO
y
CEPAL
, 2003).
Las gráficas que presentamos a continuación muestran el comporta-
miento de la
TMI
por países en cada área.
0
2 0
4 0
6 0
8 0
10 0
12 0
14 0
1
2
3
4
5
6
1 9 70
20 0 0
1 . C o s ta R i ca
2 . Gu atema la
3 . H o n d ur as
4 . Ni car agu a
5 . Pan a má
6 . El Sa lv ad o r
G
RÁFICA
2
Tasa de mortalidad infantil en Sudamérica, 1970 y 2000
(por mil nacidos vivos)
G
RÁFICA
1
Tasa de mortalidad infantil en Centroamérica, 1970 y 2000
(por mil nacidos vivos)
0
20
40
60
80
100
120
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1970
2000
1. Argentina
2. Bolivia
3. Brasil
4. Chile
5. Colombia
6. Ecuador
7. Paraguay
8. Perú
9. Uruguay1
10. Venezuela
Fuente:
CIHI
(1997) y
UNICEF
(2001).
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INFANTIL
:
MODELIZACIÓN
ECONOMÉTRICA
137
América Latina en las tres últimas décadas del siglo XX ha continuado
avanzando en su proceso de urbanización. Las estimaciones de la Comisión
económica para América Latina (
CEPAL
) nos indican el paso de 57 % de su
población en zonas urbanas en 1970 a 75 % en el 2000, lo cual se enmarca
dentro de la tendencia actual de la progresiva reducción del crecimiento
relativo de la población total, con un acentuado crecimiento continuo de
la población urbana.
Sin embargo, aunque precisamente se reconoce este avance, las caracte-
rísticas del proceso de urbanización latinoamericano en la actualidad difie-
ren del que se desarrollara hasta la década de los setenta, en el cual el alto
crecimiento demográfico urbano se debía principalmente a las altas tasas de
fecundidad y a los procesos migratorios campo-ciudad. Estas circunstancias
cambiaron en el decenio de los ochenta y de los noventa fundamentalmente,
a partir de la reducción del éxodo rural y también del descenso en las tasas de
fecundidad, no obstante a lo cual se mantuvo el aumento del peso relativo
de la población urbana (Pinto, 2002).
Sin adentrarnos en el estudio de las nuevas tendencias demográficas que
se observan, nos interesa en torno a ellas, realizar dos reflexiones:
Primero, que “[…] el crecimiento de las ciudades latinoamericanas ha
sido acaparado principalmente por las grandes capitales, que sin políticas de
planeamiento y diseño urbano, ostentan amplios cinturones marginales
de pobreza. De hecho, América Latina es la región de mayor concentración de
pobreza urbana en el mundo, aún cuando esta sea más prevalente en las
zonas rurales."(Vicherat, 2002, p. 1.)
Segundo, que el término población urbana no representa una situación
homogénea para el conjunto de países latinoamericanos. Por una parte las
fuentes estadísticas destacan que el criterio de su identificación como tal varía
según el país que aporta la información. Las divergencias al respecto aparecen
claramente detalladas en
CEPAL
-
BADEINSO
donde se recoge el concepto por
cada país; y por otra parte, lo que resulta muy importante, es que las posibi-
lidades al alcance de los diferentes asentamientos urbanos son insuficientes
y muy diferentes entre las naciones ya que “[…] aún cuando las condiciones
varían de país en país, las oportunidades generadas por la urbanización del
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continente se ven seriamente amenazadas por la creciente precarización de
sus condiciones de vida, sobre todo si a esto agregamos el progresivo declive
del gasto público en salud y educación que afecta por igual a la mayoría de los
países para el período 1996-2001". (Vicherat, 2002, p. 1.)
No obstante tales circunstancias, para desarrollar nuestro análisis valo-
ramos la evolución del porcentaje de población urbana en Centroamérica y
Sudamérica ya que consideramos que éste puede constituir una variable proxy
de aspectos relacionados con mejores condiciones de los hogares como una
mayor facilidad en cuanto a cercanía y utilización de los servicios de salud
y de instrucción, y mejor acceso a la información, en comparación con la
situación de los hogares rurales.
La información del Boletín Demográfico No. 63 de la
CEPAL
, indica que
de los países seleccionados Uruguay, Argentina, Chile y Venezuela superaban
tanto la cifra de 57 % de población urbana que poseía Latinoamérica en 1970,
así como la de 75 % que poseía en el 2000. Sin embargo, Bolivia, Honduras
y Guatemala son los países que han experimentado un mayor crecimiento en
su porcentaje de población urbana en el período 1970-2000. La evolución
de este indicador en cada país se aprecia en las gráficas siguientes.
G
RÁFICA
3
Población urbana en Centroamérica, 1970 y 2000
(porcentaje de la población total)
1970
2000
1. Costa Rica
2. Guatemala
3. Honduras
4. Nicaragua
5. Panamá
6. El Salvador
25
30
35
40
45
50
55
60
1
2
3
4
5
6
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:
MODELIZACIÓN
ECONOMÉTRICA
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G
RÁFICA
4
Población urbana en Sudamérica, 1970 y 2000
(porcentaje de la población total)
Fuente:
CELADE
-
CEPAL
(1999 y 2003).
Con relación a los niveles de estudios alcanzados por la población femenina
atendemos a la estructura de cuatro niveles expuesta en la tabla 1.
Al iniciarse la década de los setenta, cuatro del conjunto de 16 países
latinoamericanos evaluados tenían más de 50% de su población femenina
mayor de 15 años en condiciones de no escolarización (
PNEF
), destacando
Guatemala con 69%. Precisamente las peores condiciones al respecto se
localizaban en Centroamérica, ya que en Sudamérica, con la única excep-
ción de Bolivia, todos los países poseían cifras inferiores a 40%. De igual
manera los niveles inferiores también correspondían a esa última área con
Argentina, Chile y Uruguay por debajo de 12%.
Consecuentemente el menor porcentaje de población femenina con
estudios superiores al nivel secundario (
PPSF
) coincidía en esa fecha en los
países con mayor
PNEF
, Guatemala, El Salvador y Honduras; y en Sudamérica
se encontraban en Colombia y Brasil.
Entre 1970 y el 2000 los mayores esfuerzos por reducir el porcentaje de
PNEF
en el área de Centroamérica fueron logrados por Honduras, Panamá
y El Salvador que consiguieron su disminución prácticamente a la mitad de
1970
2000
1. Argentina
2. Bolivia
3. Brasil
4. Chile
5. Colombia
6. Ecuador
7. Paraguay
8. Perú
9. Uruguay
10. Venezuela
30
40
50
60
70
80
90
100
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6
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sus cifras iniciales. En el área sudamericana destacaron Venezuela, Uruguay
y Paraguay por los valores obtenidos.
En el 2000 los países centroamericanos mejor situados en cuanto al
indicador
PPSF
fueron Panamá y Costa Rica pero partían de las posiciones
más favorables en 1970. Resultan sorprendentes los resultados alcanzados
en cuanto a su incremento por El Salvador y Honduras que multiplicaron
por 23 y 11.8, respectivamente, sus valores de 1970. En el área sudameri-
cana recaen los mayores esfuerzos en Colombia, Ecuador y Brasil, los que
multiplicaron por 13, 12 y 7.5 veces las cifras de 1970.
T
ABLA
1
Centroamérica y Sudamérica, 1970 y 2000
Porcentaje según niveles de estudios alcanzados
en la población femenina de 15 años o más
No
escolarizada
(
PNEF
)
Con estudios
primarios
(
PEPF
)
Con estudios
secundarios
(
PESF
)
Con estudios
superiores
(
PPSF
)
1970 2000 1970 2000 1970 2000 1970 2000
Centroamérica
Costa Rica 17.0 10.4 69.7 55.0 10.6 18.3 2.7 16.2
Guatemala 69.1 44.4 26.0 39.3 4.5 13.0 0.4 3.4
Honduras 52.3 23.6 42.6 59.4 4.8 12.2 0.4 4.7
Nicaragua 48.3 28.7 39.8 42.2 8.3 21.3 3.6 7.8
Panamá
20.9 10.2 55.1 36.1 21.0 33.6 3.0 20.1
(El) Salvador 53.8 28.4 38.2 48.1 7.6 14.1 0.4 9.4
Sudamérica
Argentina
8.0 3.9 69.7 44.5 18.9 31.2 3.2 20.4
Bolivia
51.7 34.3 21.9 41.2 23.5 12.2 2.9 12.3
Brasil
39.9 14.7 45.6 67.1 13.3 7.6 1.0 7.5
Chile
10.3 7.6 57.8 43.3 29.1 36.5 2.7 12.6
Colombia 31.0 15.9 57.2 43.1 11.1 31.8 0.7 9.2
Ecuador
35.3 16.2 53.3 43.5 10.1 25.9 1.2 14.4
Paraguay
19.3 7.3 66.9 61.8 12.5 22.9 1.2 8.0
Perú
38.4 16.5 41.2 31.1 17.3 31.0 3.2 21.2
Uruguay
11.5 4.1 60.5 43.6 21.5 36.7 6.5 15.6
Venezuela 35.1 10.5 52.4 41.2 10.2 34.6 2.3 13.7
Fuente: Barro y Lee, Base de datos.
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INFANTIL
:
MODELIZACIÓN
ECONOMÉTRICA
141
M
ODELOS
ECONOMÉTRICOS
Los modelos econométricos que presentamos tienen por objetivo analizar
la incidencia que ejercen los indicadores del contexto social sobre la tasa de
mortalidad infantil. Para ello realizamos dos regresiones, la primera que estudia
una muestra de seis países de Centroamérica: Costa Rica (
CR
), Guatemala (
GU
),
Honduras (
HO
), Nicaragua (
NI
), Panamá (
PAN
) y El Salvador (
SA
); y la segunda
para 10 países de Sudamérica: Argentina (
AR
), Bolivia (
BO
), Brasil (
BR
), Chile
(
CH
), Colombia (
CO
), Ecuador (
EC
), Paraguay (
PA
), Perú (
PE
), Uruguay (
UR
)
y Venezuela (
VE
), para el período 1970-2000.
Los datos y las variables del modelo
Las cifras referidas a nuestra variable explicada, la tasa de mortalidad infantil
(
TMI
), han sido conformadas en base a la información que al respecto ofrece
CIHI
(1997) y
UNICEF
(2001), y su definición se corresponde igualmente con
estas fuentes, que la identifican como la probabilidad de muerte entre el
nacimiento y un año de edad, expresada como el número de defunciones
por debajo de un año de edad, por 1 000 nacidos vivos anualmente.
En la selección de las variables explicativas, partimos de reconocer la
importancia que poseen los indicadores del contexto social en general, y
dentro de éstos los indicadores de educación junto a otras condiciones de
bienestar del entorno, para estudiar la problemática que nos ocupa. Los
modelos econométricos explicados anteriormente, y las aportaciones que
con otros enfoques realizan Behrman y Wolfe (1987), González, Gálvez y
Jaramillo (1998), Guisán, Aguayo y Expósito (2001) y Lleras-Muney (2002),
demuestran la necesidad de utilizar estas variables.
Con relación a la educación femenina, seguimos la división que aparece
expuesta en la tabla 1. Atendiendo a la evolución de esos cuatro indicadores
educacionales para el conjunto de países centroamericanos y sudamericanos,
consideramos que ese indicador no debe ser tratado de forma homogénea
en las regresiones econométricas.
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Para recoger las diferencias que se aprecian entre ambas regiones selec-
cionamos, en el primer caso, el porcentaje de población femenina de más
de 15 años que no se encuentra escolarizada (
PNEF
) y en el segundo caso, el
porcentaje de población femenina de igual edad que ha alcanzado estudios
superiores, o posteriores a los secundarios (
PPSF
). Así, en la regresión reali-
zada para Centroamérica utilizamos el indicador denominado
PNEF
y en la
regresión realizada para Sudamérica el indicador denominado
PPSF
.
Ello nos permite analizar el efecto de la educación teniendo en cuenta
dos posiciones extremas dentro de las misma, que por lo demás, reflejan
satisfactoriamente las características del grupo de países al cual se asocian;
es decir, Centroamérica con los mayores porcentajes de mujeres no escola-
rizadas y Sudamérica con los mayores porcentajes de mujeres con estudios
superiores.
En cuanto al segundo grupo de indicadores, utilizamos en ambas
regresiones el indicador que se refiere al porcentaje de población urbana
con relación a la población total, siguiendo el criterio que al respecto hemos
explicado anteriormente.
Las dificultades en disponer de amplias series estadísticas homogéneas
para esos años, y para todos los países, de indicadores como el acceso a
las condiciones sanitarias, al agua potable, el porcentaje de población por
médico, entre otros, no nos permite conformar un vector conjunto de estos
aspectos.
Los datos del indicador elegido proceden de la información de la
CEPAL
-
CELADE
, (1999, 2003) y las definiciones correspondientes a las dos variables
explicativas coinciden con sus fuentes ya mencionadas.
La especificación de los modelos
Teniendo en cuenta las características de la información seleccionada, y las
técnicas de estimación econométricas utilizadas en los modelos a los que nos
hemos referido con anterioridad, consideramos la conveniencia de trabajar
con un modelo de datos de panel con efectos fijos que permite reconocer
la heterogeneidad presente en el grupo de países de cada región.
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:
MODELIZACIÓN
ECONOMÉTRICA
143
Como señala Baltagi (2001), los datos de panel añaden un volumen
mayor de información a la muestra, mayor variabilidad en la misma, reducen
los problemas de multicolinealidad y proporcionan más grados de libertad
y eficiencia en la estimación.
Concretamente, planteamos dos modelos de datos de panel para seis
países de Centroamérica y diez países de Sudamérica, para el período 1970-
2000. Para captar los elementos diferenciadores intrínsecos a cada país, como
es nuestro caso, introducimos efectos fijos.
Las estimaciones fueron realizadas por el método de mínimos cuadrados
ordinarios y se muestran en los anexos I y II.
Como primer paso, realizamos los contrastes de homogeneidad o esta-
bilidad de los parámetros para poder trabajar con un modelo de datos de
panel.
La homogeneidad de los coeficientes angulares fue comprobada me-
diante la aplicación del test de estabilidad muestral basado en la Distribución
F-Snedecor a las dos regresiones. En ambos casos ésta fue aceptada para
el nivel de significación de 1%. Por el contrario, se rechazó la homogenei-
dad de la ordenada en el origen en las dos regresiones realizadas, lo que
nos confirmó que considerar diferente ordenada en el origen resultaba la
especificación más adecuada en ambos casos.
Comparación de los resultados obtenidos
1ª Regresión
Relación entre
TMI
,
PNEF
y
PURB
Centroamérica, 1970-2000
.
TMI
. = .
0i
+ 1.58
PNEF
. – 2.66
PURB
.
(3.44) (3.36)
R
2
= 0.93
Número de observaciones: 24
144
N
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L
AMELAS
C
ASTELLANOS
, E
VA
A
GUAYO
L
ORENZO
Y
M
ARÍA
T
ERESA
C
ANCELO
M
ÁRQUEZ
2ª Regresión
Relación entre
TMI
,
PPSF
y
PURB
Sudamérica, 1970-2000
.
TMI
. = ß
0i
– 1.89
PPSF
. – 1.62
PURB
.
(2.83) (3.85)
R
2
= 0.91
Número de observaciones: 40
En las regresiones realizadas se aprecia una muy elevada bondad de ajuste
y todas las variables explicativas ejercen un impacto estadísticamente signifi-
cativo. Los signos de los coeficientes estimados son los esperados, ya que
los coeficientes de la variable que se refiere a la urbanización en ambos casos
resultan negativos, al igual que el coeficiente de la variable referida a los
altos niveles educacionales. El coeficiente estimado de la variable población
femenina no escolarizada resulta positivo, pues su comportamiento indica
una relación directamente proporcional con el de la variable dependiente.
El mayor impacto de la variable
PURB
sobre la mortalidad infantil lo
encontramos en la primera regresión, ya que el incremento de 1% de esta
variable provocaría una reducción de 2.66% en la
TMI
, mientras que en la
segunda regresión la reducción sólo sería de 1.66%.
En la regresión aplicada para Sudamérica observamos que el incremento
de 1% de la población femenina con estudios posteriores a los secundarios
lograría reducir la
TMI
en 1.89% y en la regresión aplicada para Centroamérica
se aprecia que de lograrse una reducción de 1% en la población femenina
no escolarizada, favoreceríamos la disminución de la tasa de mortalidad
infantil en 1.58%.
C
ONCLUSIONES
1. La tasa de mortalidad infantil constituye uno de los principales indicadores consi-
derados tanto en el análisis del estado de bienestar de la infancia como en el de la
sociedad en general.
M
OR TALIDAD
INFANTIL
:
MODELIZACIÓN
ECONOMÉTRICA
145
2. La evolución de este ind icador tanto en Centroamérica como en Sudamérica
en las tres décadas comprendidas entre 1970-2000 ha mostrado una tendencia
a su disminución. La primera de estas áreas, con un nivel medio superior a 93.8
defunciones por mil nacidos vivos al inicio del período, lograba aproximarse con
una cifra de 31.2 al nivel medio alcanzado por Sudamérica, de 28.7, en el 2000.
Sin embargo la brecha que les separa a ambas de la media correspondientes a los
países de Norteamérica, con una cifra de 12.7, continúa siendo elevada.
3. Los modelos econométricos que analizamos expresan el impacto sobre la
TMI
de las
variables porcentaje de población femenina no escolarizada y porcentaje de población
urbana para Centroamérica y de las variables porcentaje de población femenina
con estudios superiores a los secundarios y porcentaje de población urbana para
Sudamérica.
4. Los resultados obtenidos confirman el positivo efecto de la urbanización en la
reducción de la
TMI
para ambos casos, siendo éste mayor allí donde el entorno
social resulta más débil.
5. Se demuestra además el efecto positivo sobre esa reducción del porcentaje de pobla-
ción femenina con los más altos niveles de educación, y por el contrario, la expansión
de la no escolarización incide en igual sentido en la tasa de mortalidad infantil.
B
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146
N
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L
AMELAS
C
ASTELLANOS
, E
VA
A
GUAYO
L
ORENZO
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M
ARÍA
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ERESA
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ANCELO
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L
AMELAS
C
ASTELLANOS
, E
VA
A
GUAYO
L
ORENZO
Y
M
ARÍA
T
ERESA
C
ANCELO
M
ÁRQUEZ
A
NEXO
I
R
EGRESIÓN
1
Relación entre mortalidad infantil, población femenina
no escolarizada y población urbana, Centroamérica
Pooled
L S
//Dependent Variable is
TM I
.
Sample: 1970 1970 1980 1980 1990 1990 2000 2000
Included observations: 4
Total panel observations: 24
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PNEF
.
1.587320
0.461262
3.441253
0.0034
PURB
.
–2.668299
0.792143 –3.368455
0.0039
CR
-C
133.3824
40.58886
3.286182
0.0047
GU
-C
84.88164
52.68198
1.611208
0.1267
HO
-C
115.1927
46.10991
2.498220
0.0238
NI
-C
149.2496
56.79533
2.627850
0.0183
PAN
-C
151.5061
47.43649
3.193872
0.0056
SA
-C
132.5641
52.33021
2.533224
0.0221
R-squared
0.929755 Mean dependent var
58.70833
Adjusted R-squared
0.899022 S.D. dependent var
31.61656
S.E. of regression
10.04679
Sum squared resid
1 615.008
F-statistic
30.25330
Prob(F-statistic)
0.000000
R
EGRESIÓN
2
Relación entre mortalidad infantil, población femenina
con estudios superiores y población urbana, Sudamérica
Pooled
L S
//Dependent Variable is
TM I
.
Sample: 1970 1970 1980 1980 1990 1990 2000 2000
Included observations: 4
Total panel observations: 40
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PPSF
.
–1.891319
0.667396 –2.833877
0.0084
PURB
.
–1.621872
0.421209 –3.850515
0.0006
AR
-C
190.1972
30.04536
6.330335
0.0000
BO
-C
180.4345
18.38376
9.814885
0.0000
BR
-C
185.3256
27.21856
6.808795
0.0000
CH
-C
179.6374
30.09833
5.968349
0.0000
CO
-C
165.0746
25.73121
6.415345
0.0000
EC
-C
157.8933
17.98225
8.780508
0.0000
PA
-C
132.2589
17.59569
7.516550
0.0000
PE
-C
207.8480
22.43655
9.263811
0.0000
UR
-C
191.4216
31.94648
5.991945
0.0000
VE
-C
182.9885
29.94166
6.111501
0.0000
R-squared
0.911521 Mean dependent var
52.17500
Adjusted R-squared
0.876762 S.D. dependent var
28.35479
S.E. of regression
9.954030 Sum squared resid
2 774.316
Log likelihood
402.4098
F-statistic
26.22369
Prob(F-statistic)
0.000000