Impacto de la industrialización en el desempleo: evidencia empírica para 110 países utilizando datos de panel durante 1995-2017

• Placencia, Pablo ^[1] ; Rocano, Jimmy ; Granda, Danny ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Loja

     Universidad Nacional de Loja

     Loja, Ecuador

     
• Localización: La Revista Económica: (RVE), ISSN-e 2737-6257, Vol. 8, Nº. 1, 2020 (Ejemplar dedicado a: Revista Económica vol 8 (Enero-Junio 2020)), págs. 48-56
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Impact of industrialization on unemployment: empirical evidence for 110 countries using panel data during 1995-2017
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  • español

    El objetivo de esta investigación es evaluar el impacto de la industrialización sobre la tasa de desempleo. Empleamos datos de panel con una muestra de 110 países durante 1995-2017 clasificados en países de ingreso alto (PIA), ingreso medio-alto (PIMA), ingreso medio-bajos (PIMB), e ingreso bajo. El método utilizado es el de mínimos cuadrados generalizados (GLS), el cual permite corregir de manera óptima los problemas de heterocedasticidad y auto correlación serial que normalmente se presentan en los modelos con datos de panel. Los resultados muestran que el nivel de industrialización tiene una relación negativa y estadísticamente significativa con el desempleo. En los MHIC, donde la industrialización tiene relación positiva pero no significativa con la tasa de desempleo. Este hecho en los MHIC puede ser explicado por la llamada trampa del ingreso medio. La política pública sugerida dicta que el proceso de industrialización debe ir acompañado por un gasto público en educación, salud e infraestructura adecuada, que permita obtener capital humano innovador. Esta política busca que el capital humano esté apto para las nuevas tendencias de trabajo, pero también evitar la llamada trampa del ingreso medio en las economías medianas.

  • English

    The objective of this research is to evaluate the impact of industrialization on the unemployment rate. We use panel data with a sample of 110 countries during 1995-2017 classified as high-income (HIC), upper-middle-income (PIMA), lower-middle-income (PIMB), and low-income countries. The method used is the generalized least squares (GLS) method, which allows correcting optimally the problems of heteroskedasticity and serial auto-correlation that generally occur in models with panel data. The results show that the level of industrialization has a negative and statistically significant relationship with unemployment. In the MHICs, where industrialization has a positive but not significant relationship with the unemployment rate. The so-called middle-income trap can explain this fact in MHICs. The suggested public policy dictates that the industrialization process must be accompanied by public spending on education, health, and adequate infrastructure, allowing obtaining innovative human capital. This policy seeks to make human capital suitable for new trends in work and avoid the so-called middle-income trap in medium-sized economies.