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Ana María Villamar Gavilanes1
Desigualdad y crecimiento económico en
Ecuador, ¿se cumple la hipótesis de Kuznets?
Fecha de aprobación: 25 de mayo, 2021
ISSN 1390-7778 (Versión Impresa)
ISSN 2528-8148 (Versión Electrónica)
Volumen 10, Número 2, Julio-Diciembre 2021
Revista Cientíca
1Economista y Máster en Análisis Económico. Investigador Independiente. Guayaquil-Ecuador. anavillamarg2016@gmail.com. https://
orcid.org/0000-0001-7890-1587
Resumen
La hipótesis de Kuznets sugiere que, un au-
mento de la renta personal incrementa la
desigualdad en el corto plazo, pero la disminuye
en el largo plazo, conforme la fuerza laboral
vaya migrando entre sectores económicos con
diferentes niveles de productividad. Esta idea
fue ampliamente aceptada por muchos años,
con pocos estudios que la corroboraran. Sin
embargo, conforme las técnicas estadísticas
se perlaban y se ampliaba el acceso a datos
estadísticos de calidad, se fueron sumando
evidencias a favor y en contra de la hipótesis,
generándose un debate inacabado. El presente
artículo profundiza en la hipótesis de Kuznets,
planteándose como objetivo comprobar si
ésta se cumple en Ecuador para el período
comprendido entre 2003 y 2018. Para esto, se
formuló un modelo de regresión polinomial,
realizándose dos estimaciones con él. La
primera estimación se la realizó usando las
variables coeciente de Gini y PIB per cápita
expresado en logaritmo neperiano; y, la
segunda, entre la participación en el ingreso
y el PIB per cápita expresado en logaritmos.
Fecha de recepción: 24 de noviembre, 2020
YACHANA
Abstract
The Kuznets hypothesis suggests that,
an increase in personal income increases
inequality in the short term, but decreases it in
the long term, as the labor force is migrating
between economic sectors with different levels
of productivity. This idea was widely accepted
for many years, with few studies to corroborate
it. However, according to statistical techniques,
access to quality statistical data was being
outlined and expanded, evidence for and
against the hypothesis was added, generating
an unnished debate. This paper delves into
Si bien es cierto, el modelo cumple con
los supuestos establecidos por la hipótesis
de Kuznets y presenta, en su generalidad,
signicancia estadística, pero una valoración
individual de los parámetros permite concluir
que la hipótesis de Kuznets no se cumple para
Ecuador.
Palabras clave: Desigualdad social, Creci-
miento Económico, Análisis económico.
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the Kuznets hypothesis, setting itself the objective of verifying if this is fullled in Ecuador for the
period between 2003 and 2018. For this, a polynomial regression model was formulated, making two
estimates with it. The rst estimate is made using the variables Gini coefcient and GDP per capita
expressed in natural logarithm; and, second, between the participation in income and the GDP per capita
expressed in logarithms. Although it is true, the model complies with the assumptions established by the
Kuznets hypothesis and presents, in its generality, statistical signicance, but an individual evaluation of
the parameters allows to conclude that the Kuznets hypothesis is not fullled for Ecuador.
Key words: Social inequality, Economic Growth, Economic Analysis
Introducción
La desigualdad económica es un problema
estructural y multidimensional que implica
diferencias sustanciales en la percepción del
ingreso y la calidad de vida en una sociedad.
La Agencia de la ONU para los Refugiados
(ACNUR Comité Español, 2018), dene a
la desigualdad económica como “la dife-
rencia que existe en la distribución de
bienes, ingresos y rentas en el seno de un
grupo, una sociedad, un país o entre países”
(p. 1). Esas diferencias en el ingreso se
asocian también a aumentos en los índices
de pobreza y marginalidad, por lo que re-
sulta importante ampliar el estudio de la
desigualdad económica, sus determinantes y
las relaciones que tiene con otras variables
macroeconómicas.
Los primeros estudios para entender a la
desigualdad datan de la década del cin-
cuenta, siendo Kuznets (1955) pionero
en explicar la existencia de una relación
entre desigualdad e ingresos. La que llegó
a llamarse hipótesis de Kuznets, sostiene
que, un aumento en la renta de la población
incrementa la desigualdad en el corto
plazo, pero la disminuye en el largo plazo,
por lo que la relación entre desigualdad y
crecimiento económico tomaría la forma de
una U invertida.
La lógica argumentativa que sostiene a
la hipótesis de Kuznets es explicada por
Sánchez (2006):
En una primera fase A de crecimiento
económico aumentaría la desigualdad
en la distribución del ingreso, pero
habría transferencias de mano de obra
de sectores rurales y agrícolas de baja
productividad hacia sectores urbanos
e industriales de alta productividad en
una fase B, con lo cual se ampliaría el
mercado a los productos primarios,
la desigualdad se estabilizaría por un
tiempo, y luego se reduciría. (p. 13).
Es decir, en las primeras etapas de desa-
rrollo, la diferencia en salarios entre un
sector productivo a otro tiende a acentuarse,
aumentando la desigualdad económica; sin
embargo, conforme el factor trabajo vaya
migrando de un sector a otro (motivados
por mejores rentas), la desigualdad irá dis-
minuyendo, cumpliéndose entonces con
la hipótesis de Kuznets y mostrando una
relación de U invertida entre desigualdad y
crecimiento económico en el largo plazo.
El trabajo de Kuznets fue ampliamente
aceptado y poco cuestionado por décadas,
en buena parte por la falta de datos con
los que se pudieran hacer comparaciones.
Sin embargo, conforme aumentaban la
disponibilidad de datos y se perlaban las
técnicas estadísticas, se empezaron a acu-
mular evidencias en contra de la teoría de la
U invertida. Así, por ejemplo, los estudios
realizados sobre los países latinoamericanos
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señalan que la U invertida no se cumple
en algunos de ellos; y que, los modelos
correlacionales no necesariamente arrojan
resultados favorables (Ayala, 2016; Expósito
et al., 2017; Navarrete, 2016).
Ram (1988), por ejemplo, encontró evi-
dencia que sostiene que la U invertida
de Kuznets se ajustaba bien cuando se
usaban datos combinados entre países en
desarrollo y desarrollados; sin embargo, la
signicancia del modelo caía fuertemente
cuando la muestra se reducía sólo a los
países en desarrollo. Asimismo, el autor
halló diferencias signicativas en el uso de
determinadas medidas de desigualdad que
podrían afectar a los resultados del modelo.
Según el autor “el empleo de medidas de
desigualdad de base estrecha (como la
participación en los ingresos del 20% más
pobre) probablemente también contribuya
a inferencias favorables a la hipótesis” (p.
1374).
Algo similar proponen Martínez et al. (2016)
al intentar dar una respuesta a la pregunta
sobre si sigue vigente la curva de Kuznets.
Según los autores, la curva de Kuznets está
vigente al día de hoy en muchos países; pero
sus resultados tienden a ser sensibles en la
medida de la variable que se use para medir
a la desigualdad.
Kravis citado en Sánchez (2006), por su
parte, mostró que en la primera fase de
crecimiento, la desigualdad aumentaba,
tal como lo había sostenido Kuznets; sin
embargo, luego de alcanzado el punto crítico,
la tendencia subsiguiente no era clara, por lo
que no podía armarse el cumplimiento de
la U invertida.
Ayaviri et al. (2018) estimó econométri-
camente la relación entre coeciente de
Gini y PIB per cápita para los países de la
Comunidad Andina de Naciones (CAN). Su
estudio demostró que en Bolivia, Colombia
y Perú la hipótesis de Kuznets se cumplía
a cabalidad; mientras que, para Ecuador, la
evidencia resultaba no signicativa, por lo
que la U invertida no se cumplía.
Poco a poco se fue acumulando evidencia
tanto a favor como en contra de la hipótesis
de Kuznets, lo que devino en un debate que
no ha sido saldado aún (Campos-Vásquez y
Monroy-Gómez-Franco, 2016; Gallo, 2003).
Con base en esta realidad, el presente artículo
se propuso profundizar en el análisis de la
relación entre desigualdad y crecimiento
económico, proponiéndose como objetivo
principal de la investigación comprobar si la
hipótesis de Kuznets se cumple en Ecuador
para el período comprendido entre el 2003
y el 2018.
La formulación del problema de inves-
tigación se traduce en la pregunta: ¿Se
cumple la hipótesis de Kuznets para
Ecuador? Ahora bien, dado que a priori
Ayaviri et al. (2018) encontró evidencia de
que la hipótesis de Kuznets no se cumple en
Ecuador, este resultado se constituye en el
punto de partida del presente estudio.
La estimación econométrica formulada
se basó en el modelo propuesto por
Ayaviri et al. (2018) y por Martínez et al.
(2016); mientras que, la selección de las
variables representativas de desigualdad y
crecimiento económico se fundamentaron
en los aportes de Ram (1988), realizándose
dos estimaciones econométricas: la prime-
ra usó como medida de desigualdad al
coeciente de Gini y como medida de
crecimiento económico al PIB per cápita
real en su forma logarítmica; y, la segunda
usó la participación en el ingreso del 20%
peor remunerado y la participación en el
ingreso del 20% mejor remunerado como
medidas de desigualdad, siendo el logaritmo
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neperiano del PIB per cápita la variable que
representa al crecimiento económico.
Ahora bien, indagando sobre los fundamen-
tos teóricos de la desigualdad económica,
Sen (2001) señala que ésta posee una
naturaleza dual, pues su medición puede
hacerse tanto desde un enfoque positivo
como desde un enfoque normativo. Desde
el enfoque positivo, la desigualdad se
mide objetivamente, usando estadísticos
de dispersión de la renta como la varianza
o el índice de Gini; mientras que, desde el
enfoque normativo, la desigualdad se mide a
través del bienestar social.
Para este estudio, se sigue la línea positivista
de la desigualdad usando, a favor de la in-
vestigación la hipótesis de Kuznets, el uso
de indicadores objetivos para representar a la
desigualdad económica y medir con mayor
precisión el impacto que aumentos sobre la
renta tiene sobre ésta. Entre los indicadores
más usados para representar a la desigualdad
están: el coeciente de Gini, la participación
en el ingreso, el índice de Theil, la curva de
Lorenz, entre otros.
La curva de Lorenz es una variación de la
función de distribución de los ingresos en una
economía, donde se muestra la distribución
relativa de una variable, en este caso, del
ingreso. Así “la curva de Lorenz representa
el porcentaje acumulado de ingreso recibido
por un determinado grupo de población
ordenado en forma ascendente de acuerdo a
la cuantía de su ingreso” (Brenes, 2020, p.
106).
Por su parte, el coeciente de Gini se ha
convertido en el indicador más usado para
representar a la desigualdad. Este índice
mide el área entre la curva de Lorenz y la
línea de equidistribución; por tanto, mide
el grado de desigualdad de una variable en
una distribución. El coeciente de Gini toma
valores entre 0 y 1, donde 0 corresponde
a un estado de equidad absoluta y 1 a un
estado de inequidad absoluta. El índice fue
formulado por Corrado Gini en 1912, quién
usó la Ecuación 1 para calcularlo:
Ecuación 1:
“Donde Δ representa la media aritmética
de las n(n-1) diferencias absolutas de las
observaciones y 2μ es el valor máximo que
asume Δ cuando un individuo concentra todo
el ingreso” (Medina y Ayaviri, 2017, p. 29).
Otro indicador ampliamente usado es el
índice de desigualdad de ingresos, que
“requiere que todos los ingresos sean or-
denados según su tamaño de menor a
mayor” (Medina y Ayaviri, 2017, p. 31).
De esta manera se obtiene la proporción de
individuos de la población que se ubica en
determinado grupo dado su nivel de ingresos.
Así, los que se encuentren en el primer decil
corresponderán al 10% de los individuos con
ingresos más bajos; los que se encuentren en
el segundo decil corresponderán al siguiente
10% con ingresos más bajos; hasta llegar
al 10% de individuos con los ingresos más
altos.
El índice de Theil, al igual que el coeciente de
Gini, es también un índice de concentración
del ingreso. Este indicador se dene como
una medida de desigualdad del ingreso que
mide “la diferencia entre la entropía que se
deriva de la situación de igualdad perfecta
y la calculada para la distribución empírica”
(Medina y Ayaviri, 2017, p. 30). Es decir, el
índice de Theil mide el nivel de desorden
generado por el hecho de que los ingresos
no se distribuyen de manera igualitaria. Para
calcular este índice, se usan las ecuaciones
2 y 3.
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Ecuación 2:
En donde T se calcula a través de la Ecuación
3:
Ecuación 3:
Así, cuando t = 0, se armaría que existe un
estado de perfecta igualdad; y, cuando t = 1,
se armaría que existe un estado de perfecta
desigualdad.
De estos indicadores, se usarán para la for-
mulación del modelo, tanto el coeciente
de Gini como el índice de desigualdad en el
ingreso o participación en el ingreso.
Material y método
Para comprobar si la hipótesis de Kuznets se
cumple en Ecuador, esto es, que aumentos en
la renta per cápita incrementan la desigualdad
en el corto plazo y la disminuyen en el largo
plazo, se utilizó un modelo de regresión
polinomial de dos variables, basado en la
propuesta de Ayaviri et al. (2018), Ahluwalia
(1976) y de Martínez et al. (2016).
Así pues, con el n de que la hipótesis de
la U invertida se cumpla, el modelo de
regresión lineal se ajustó a la forma de una
función cuadrática de tipo Y= β0+B1X+B2X2;
convirtiéndose entonces, en una regresión
polinomial; o, mejor dicho, en un modelo
de regresión múltiple reejada de tipo
(ecuación 4).
Ecuación 4:
A priori, se espera que el signo del estimador
β1 sea positivo, denotando una relación
directa entre desigualdad y crecimiento en
el corto plazo; mientras que, β2 deberá ser
negativo para cumplir con la relación inversa
entre las variables en el largo plazo.
La regresión polinomial propuesta para este
estudio tomó la fórmula que se presenta en
la ecuación 5.
Ecuación 5:
Donde:
• DES es la variable de desigualdad
que, para la primera estimación, fue
representada por el Coeciente de
Gini; mientras que, para la segunda fue
sustituida por la participación en el in-
greso del 20% peor remunerado de la
población y del 20% mejor remunerado;
• lnPIB representa los valores del PIB
per cápita ecuatoriano medido en dó-
lares a precios constantes del 2010
y transformados a su expresión de
logaritmo neperiano;
• b0b1b2 son los estimadores; y, mt cons-
tituye el error.
Los datos utilizados en la estimación corres-
ponden al período comprendido entre los
años 2003 al 2018 y fueron tomados de
CEPALSTAT (2019) y el Banco Mundial
(2020c). La decisión de trabajar el PIB per
cápita en su forma logarítmica se fundamenta
en Gujarati y Porter (2009), quienes señalan
que “la transformación logarítmica se em-
plea para reducir la heteroscedasticidad,
así como la asimetría” (p. 166). Asimismo,
Ayaviri et al. (2018) sostienen que “los
supuestos del Modelo Lineal Clásico (MLC)
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se cumplen más a menudo en modelos que
aplican logaritmos a la variable endógena,
que en los modelos que no aplican ninguna
transformación” (p. 13).
Resultados
El Coeciente de Gini y el PIB
per cápita.
El PIB per cápita ha crecido a una tasa
promedio del 2% en el período comprendido
entre el 2003 y el 2018, con una media
alcanzada de 4776,50 dólares para dicho
período; mientras que, el coeciente de Gini
ha bajado, pasando de 0,534 en 2003 a 0,454
en 2018. La evolución de ambas variables se
muestra en la gura 1.
La gura 1 muestra que, mientras la renta
personal se eleva, la desigualdad disminuye.
Sin embargo, no establece si la hipótesis de
Kuznets está maniesta en el tiempo. Por
otro lado, la gura 2 muestra la relación
entre PIB per cápita y Coeciente de Gini,
observándose una posible relación inversa
entre las variables, pero no la existencia de
una U invertida.
La estimación econométrica del modelo,
usando como variable de desigualdad al
Coeciente de Gini, se observa en la Tabla 1.
De acuerdo con los resultados, los estimadores
cumplen con los signos pronosticados por
la hipótesis de Kuznets, siendo el primero
positivo y el segundo negativo; es decir, la
desigualdad aumenta en las primeras etapas
de crecimiento y disminuye en las siguientes.
Además, el modelo resultó estadísticamente
signicativo (la probabilidad del estadístico
F es menor que el nivel de signicancia de
0,05), con una bondad de ajuste cercano
al 88%, por lo que se puede concluir que
el crecimiento económico explicaría en
buena medida a la desigualdad en Ecuador.
Figura 1. Evolución coeciente de Gini y PIB per cápita.
Nota: La gura muestra la evolución del coeciente de Gini y del PIB per cápita a
través del tiempo. Fuente: CEPALSTAT (2019) y el Banco Mundial (2020a, 2020b
y 2020c).
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Figura 2. Diagrama de dispersión entre coeciente de Gini y PIB per
cápita.
Nota: La gura muestra la relación entre el coeciente de Gini y la renta
per cápita. Fuente: CEPALSTAT (2019) y el Banco Mundial (2020a,
2020b,2020c).
Tabla 1. Estimación modelo polinomial: Coeciente de Gini y PIB per cápita
Coecientes Estadístico t Probabilidad
C -0.447060 -0.017443 0.9863
(lnPIB) 0.534753 0.088094 0.9311
(lnPIB)2 -0.050137 -0.139510 0.8912
Coeciente de determinación (R2) 0.877462
Estadístico F 46.54472
Prob(Estadístico F) 0.000001
Nota: Los valores de la probabilidad se contrastaron a un nivel de signicancia del 5%.
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Sin embargo, un análisis individual de
los estimadores permite observar que és-
tos carecen de signicancia estadística,
por lo que resulta difícil interpretar si las
estimaciones son favorables a la hipótesis
de Kuznets en un sentido estadísticamente
signicativo.
La participación en el ingreso y
el PIB per cápita.
Si se analiza la participación en el ingreso de
la población, se puede observar que el 4,1%
del ingreso total promedio llegó a las manos
del 20% de la población peor remunerada
entre el 2003 y el 2018; mientras que, para
ese mismo período, el 54% del ingreso total
promedio se concentró en el 20% de la
población mejor remunerada.
Ahora bien, si se tiene en cuenta que la renta
per cápita creció a una tasa promedio del 2%
durante el período analizado, la diferencia
entre la participación en el ingreso del
20% peor remunerado y el del 20% mejor
remunerado debería haber disminuido
en el período; así pues, mientras en el
2003 la diferencia entre rentas alcanzaba
los 55 puntos porcentuales, al 2018 ésta
representaba los 46 puntos porcentuales.
Esta caída del diferencial se debe a una
disminución de 8 puntos porcentuales de la
participación en el ingreso del 20% mejor
remunerado entre el 2003 y el 2018; y, a
un aumento de 13 puntos porcentuales de
la participación del 20% peor remunerado
en el mismo período. La gura 3 muestra la
evolución de la participación en el ingreso
en el tiempo, incorporándose una línea de
tendencia para cada variable.
Por otro lado, la gura 4 muestra el diagrama
de dispersión de la participación en el
ingreso y la renta per cápita, mostrándose,
en el caso de la participación del 20% peor
Figura 3. Participación en el ingreso del 20% peor y el 20% mejor remunerado.
Nota: La gura muestra la evolución de los indicadores de la participación del ingreso
del 20% por remunerado y del 20% mejor remunerado y su tendencia a través del
tiempo. Fuente: Banco Mundial (2020a); Banco Mundial (2020b).
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remunerado, una relación de tipo directa, es
decir, conforme sube la renta, aumenta la
participación en el ingreso del primer quintil
de la población.
Por el contrario, en el caso de la participación
del 20% mejor remunerado, se observa
una relación inversa; es decir, conforme
sube la renta, disminuye la participación
del último quintil en el ingreso. Así pues,
conforme aumenta la renta de la población,
la desigualdad iría disminuyendo, pues el
quintil más pobre estará aumentando su
renta, mientras que el más rico, la estará
disminuyendo.
Nótese que, a diferencia de la estimación
realizada con el coeciente de Gini, se
esperaría que, en la regresión de la parti-
cipación en el ingreso del 20% peor
remunerado, los signos de los parámetros
sean distintos de los esperados, pues,
conforme aumenta la renta per cápita,
la participación en el ingreso tenderá a
caer en el corto plazo (signo negativo) y
a incrementarse en el largo plazo (signo
positivo). En el caso de la participación en
el ingreso del 20% mejor remunerado, los
signos serán los esperados, pues la renta
tiende a acumularse más en este grupo
durante las primeras etapas de crecimiento y
a disminuir en las subsiguientes.
Las estimaciones obtenidas se muestran en
la Tabla 2.
Como se observa en la Tabla 2, los
coecientes de ambas regresiones coinciden
lo predicho por la hipótesis de Kuznets;
es decir, conforme aumenta la renta, la
participación en el ingreso del 20% peor
remunerado disminuye, aumentando a
posteriori; mientras que, en el quintil de
ingresos más alto, sucede todo lo contrario.
Asimismo, se observa que el modelo tiene
signicancia estadística, con un 89% de
Figura 4. Grácas de dispersión para la participación en el ingreso y el PIB per cápita
Nota: Las guras muestran la relación entre la participación del ingreso del 20% peor
remunerado y del 20% mejor remunerado con la renta per cápita. Fuente: Banco Mundial
(2020a); Banco Mundial (2020b).
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ajuste para el primer quintil y del 87% para
el último quintil. Sin embargo, tal como
sucede en la regresión con el coeciente
de Gini, los estimadores del modelo no son
estadísticamente signicativos; por lo que,
no se puede interpretar si las estimaciones
son favorables a la hipótesis de Kuznets.
Discusión
Los datos analizados apuntan a aumentos
en la renta per cápita y a disminuciones de
las brechas de desigualdad; sin embargo,
las estimaciones econométricas realizadas,
tanto con el coeciente de Gini como con
la participación en el ingreso como medidas
de desigualdad, presentaron ausencia de
signicancia estadística; en otras palabras,
no existe suciente evidencia para compro-
bar que la hipótesis de Kuznets se cumple
en Ecuador; o lo que es lo mismo, los
incrementos en la renta personal de los ecua-
torianos no están asociados a los cambios en
la desigualdad económica de la población;
tal como Ayaviri et al. (2018) lo había
previsto.
Es preciso considerar que la literatura eco-
nómica que analiza la hipótesis de Kuznets
es prolífera, pero aún no existe, entre ella,
un consenso sobre determinados aspectos
econométricos que pueden afectar los re-
sultados, versando la discusión sobre: la
representatividad de las variables y la cali-
dad, el tratamiento y la temporalidad de
los datos. No obstante, si se encuentra, en
la generalidad, cierto acuerdo en cuanto al
modelo a usar para comprobar la existencia
de la U invertida de Kuznets.
Ahora bien, si se aduce que el período de
análisis de 16 años (desde 2003 a 2018)
fue insuciente para estimar la posibilidad
de la existencia de una U invertida entre
Tabla 2. Estimaciones modelo polinomial: Participación en el ingreso y PIB per
cápita
PING20P Coecientes Estadístico t Probabilidad
C 111.9936 0.295300 0.7724
(lnPIB) -30.75065 -0.342347 0.7376
(lnPIB)2 2.126562 0.399893 0.6957
Coeciente de determinación (R2) 0.899796
Estadístico F 58.36798
Prob(Estadístico F) 0.000000
PING20P Coecientes Estadístico t Probabilidad
C 137.1700 0.058288 0.9544
(lnPIB) 8.182376 0.014681 0.9885
(lnPIB)2 -2.131236 -0.064588 0.9495
Coeciente de determinación (R2) 0.870901
Estadístico F 43.84897
Prob(Estadístico F) 0.000002
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desigualdad y crecimiento; entonces, se
debe indicar que el estudio de Ayaviri et
al. (2018) comprendió un total de 26 años
(desde 1989 a 2014); y, sin embargo, los
resultados apuntan hacia la misma dirección:
la hipótesis de Kuznets no se cumple para
Ecuador.
Por otro lado, no se puede alegar que la
calidad de los datos haya afectado a los
resultados nales; pues, si bien es cierto
que a Ecuador aún le falta mejorar sus
estadísticas nacionales, la data recopilada se
obtuvo, también, de fuentes internacionales.
En cuanto al tratamiento de los datos,
éstos fueron trabajados, de acuerdo con
las recomendaciones de varios artículos,
en su forma logarítmica para disminuir la
heteroscedasticidad y la asimetría.
Asimismo, las variables usadas para repre-
sentar a la desigualdad y al crecimiento
económico se han utilizado antes en otros
estudios con modelos similares, en donde los
resultados fueron favorables para sostener
que la hipótesis de Kuznets sí se cumple para
la muestra de países seleccionada. Por tanto,
con base en la información obtenida, se
puede sostener que la hipótesis de Kuznets
simplemente no se cumple en Ecuador.
Conclusiones
¿De qué depende la desigualdad en el
Ecuador? Para contestar a esta pregunta, val-
dría la pena volver sobre este artículo a la
primera línea de su introducción, en donde
se sostiene que ‘la desigualdad económica es
un problema estructural y multidimensional’;
por tanto, aunque existan aumentos en la
renta de las personas, no necesariamente
existirá una reducción de la desigualdad en
la población, pues ésta depende de muchas
otras variables aquí no exploradas.
Pero, además, hay que considerar que, parte
de la desigualdad económica se explicaría
por la estructura productiva y laboral de un
país. Así pues, de acuerdo con la hipótesis
de Kuznets, la transición de la fuerza laboral
de sectores de baja productividad (como
el agrícola) hacia sectores mayormente
productivos (como el industrial), derivarían
en una disminución de las brechas de
desigualdad. Sin embargo, hay que tener
presente que buena parte de la estructura
económica del Ecuador se focaliza aún en
el sector primario; y esto ha sido así por
muchos años; es decir, la transición de
un sector con baja renta a uno con mayor
renta se ha efectuado de manera lenta en
el país, por lo que aún se registran grandes
diferencias salariales que no han podido ser
saldadas.
Este artículo destaca, además, la necesidad
de mejorar los indicadores de desigualdad
económica de carácter positivo y de generar
modelos más robustos que incorporen otras
variables representativas de crecimiento
económico, teniendo presente la idea origi-
nal de la hipótesis de Kuznets. Además, es
importante acotar que se requieren nuevas
investigaciones que aborden las causas de
la desigualdad en Ecuador y que expliquen
porque razón la hipótesis de Kuznets no
se cumple para la economía ecuatoriana,
cuando sí lo hace para otros países de la
región como Perú, Colombia o Chile.
En n, el tema de la relación entre desigual-
dad y crecimiento económico aún tiene
mucha tela por cortar; y, es posible que,
con mejores modelos, con variables más
perladas a la realidad y con un mejor tra-
tamiento de los datos, se puedan llegar a
conclusiones distintas a las presentadas en
este trabajo.
Desigualdad y crecimiento económico en Ecuador, ¿se
cumple la hipótesis de Kuznets?
Villamar, A.
YACHANA Revista Cientíca, vol. 10, núm. 2 (julio-diciembre de 2021), pp. 114-128
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Para citar este artículo utilice el siguiente formato:
Villamar, A. (2021, julio/diciembre). Desigualdad y crecimiento económico en Ecuador, ¿se cumple la
hipótesis de Kuznets?. Yachana Revista Cientíca, 10(2), 114-128.
Desigualdad y crecimiento económico en Ecuador, ¿se
cumple la hipótesis de Kuznets?
Villamar, A.
Tabla A1. Data básica
Date Coeciente
de Gini
Participación en el
ingreso del 20% peor
remunerado
Participación en
el ingreso del 20%
mejor remunerado
PIB per
cápita
2003 0,534 3,3 58,0 3865,05
2004 0,539 3,2 58,3 4112,67
2005 0,531 3,2 57,5 4258,42
2006 0,522 3,7 56,9 4372,09
2007 0,533 3,5 58,0 4393,72
2008 0,497 3,8 54,6 4596,15
2009 0,484 4,1 53,5 4547,51
2010 0,487 4,2 53,9 4633,59
2011 0,459 4,4 51,0 4921,85
2012 0,461 4,3 51,1 5122,18
2013 0,469 4,5 52,2 5295,68
2014 0,450 4,8 50,6 5412,13
2015 0,460 4,6 51,3 5330,54
2016 0,450 4,7 50,5 5176,06
2017 0,447 4,7 50,1 5205,76
2018 0,454 4,6 51,0 5180,60
Anexos
YACHANA Revista Cientíca, vol. 10, núm. 2 (julio-diciembre de 2021), pp. 114-128
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Desigualdad y crecimiento económico en Ecuador, ¿se
cumple la hipótesis de Kuznets?
Villamar, A.
Anexo B: Estimaciones econométricas
Tabla B1. Estimación econométrica entre Gini y PIB per cápita
Dependent Variable: GINI
Method: Least Squares
Date: 11/21/20 Time: 19:54
Sample: 2003 2018
Included observations: 16
Variable Coefcient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.447060 25.62985 -0.017443 0.9863
(LNPIB) 0.534753 6.070229 0.088094 0.9311
(LNPIB)2-0.050137 0.359378 -0.139510 0.8912
R-squared 0.877462 Mean dependent var 0.486063
Adjusted R-squared 0.858610 S.D. dependent var 0.034857
S.E. of regression 0.013107 Akaike info criterion -5.664009
Sum squared resid 0.002233 Schwarz criterion -5.519149
Log likelihood 48.31207 Hannan-Quinn criter. -5.656591
F-statistic 46.54472 Durbin-Watson stat 1.242634
Prob(F-statistic) 0.000001
Tabla B2. Estimación econométrica entre Participación en el ingreso del 20% peor
remunerado y PIB per cápita
Dependent Variable: PING20P
Method: Least Squares
Date: 11/22/20 Time: 22:42
Sample: 2003 2018
Included observations: 16
Variable Coefcient Std. Error t-Statistic Prob.
C 111.9936 379.2529 0.295300 0.7724
(LNPIB) -30.75065 89.82305 -0.342347 0.7376
(LNPIB)2 2.126562 5.317825 0.399893 0.6957
R-squared 0.899796 Mean dependent var 4.100000
Adjusted R-squared 0.884381 S.D. dependent var 0.570380
S.E. of regression 0.193946 Akaike info criterion -0.275118
Sum squared resid 0.488993 Schwarz criterion -0.130258
Log likelihood 5.200947 Hannan-Quinn criter. -0.267700
F-statistic 58.36798 Durbin-Watson stat 1.489011
Prob(F-statistic) 0.000000
YACHANA Revista Cientíca, vol. 10, núm. 2 (julio-diciembre de 2021), pp. 114-128
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Tabla B3. Estimación econométrica entre Participación en el ingreso del 20% mejor
remunerado y PIB per cápita
Dependent Variable: PING20M
Method: Least Squares
Date: 11/22/20 Time: 22:46
Sample: 2003 2018
Included observations: 16
Variable Coefcient Std. Error t-Statistic Prob.
C 137.1700 2353.295 0.058288 0.9544
(LNPIB) 8.182376 557.3592 0.014681 0.9885
(LNPIB)2 -2.131236 32.99753 -0.064588 0.9495
R-squared 0.870901 Mean dependent var 53.65625
Adjusted R-squared 0.851040 S.D. dependent var 3.118112
S.E. of regression 1.203447 Akaike info criterion 3.375618
Sum squared resid 18.82771 Schwarz criterion 3.520479
Log likelihood -24.00495 Hannan-Quinn criter. 3.383036
F-statistic 43.84897 Durbin-Watson stat 1.297545
Prob(F-statistic) 0.000002
YACHANA Revista Cientíca, vol. 10, núm. 2 (julio-diciembre de 2021), pp. 114-128
Desigualdad y crecimiento económico en Ecuador, ¿se
cumple la hipótesis de Kuznets?
Villamar, A.
