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LA INVERSIÓN EN INFRAESTRUCTURA PÚBLICA
Y CRECIMIENTO ECONÓMICO EN LA REGIÓN
HUANCAVELICA, PERIODO 2000 – 2018
INVESTMENT IN PUBLIC INFRASTRUCTURE AND ECONOMIC GROWTH IN
THE HUANCAVELICA REGION, PERIOD 2000 – 2018
Darwin Elviro Muñoz Estrada1
1Universidad Nacional de Huancavelica, Huancavelica, Perú. Correo electrónico: d.m.estrada16@gmail.com
ORCID https://orcid.org/0000-0003-1055-1511
Recepción: 13 setiembre de 2021
Aprobación: 09 enero de 2022
RESUMEN
El objetivo de la presente investigación fue determinar el impacto de la inversión pública en
infraestructura en el crecimiento económico de la región Huancavelica en el periodo 2000 – 2018. Se
utilizó el método de la modelación económica denominado vectores autorregresivos. Como resultado
se obtuvo que un shock en una desviación estándar en la tasa de crecimiento de la inversión produce
un efecto positivo desde el primer año hasta el cuarto año de forma sostenida, posterior a ese periodo
las innovaciones se estabilizan y se alcanza el nivel de equilibrio consecuentemente la principal fuente
de dinamismo en la tasa de crecimiento del PBI. Finalmente, se evidenció que, el 0.73 puntos de
variabilidad en la tasa de crecimiento del PBI de la región es atribuible a choques producidos en la tasa
de crecimiento de la inversión pública durante el periodo.
Palabras clave: Inversión pública, crecimiento, econometría, stock de capital.
ABSTRACT
The objective of this research was to determine the impact of public investment in infrastructure on the
economic growth of the Huancavelica region in the period 2000 - 2018. The economic modeling method
called autoregressive vectors was used. As a result, it was obtained that a shock in a standard deviation
in the investment growth rate produces a positive effect from the first year to the fourth year in a
sustained manner, after that period the innovations stabilize and the equilibrium level is reached.
consequently the main source of dynamism in the GDP growth rate. Finally, it was evidenced that the
0.73 point variability in the region's GDP growth rate is attributable to shocks produced in the growth
rate of public investment during the period.
Key words: Public investment, growth, econometrics, capital stock.
Revista Oeconomicus UNH (2022), Vol. 2, Núm. 1, pp. 14-21
ISSN: 2955-859X (En línea)
DOI: https://doi.org/10.54943/revoec.v2i1.138
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1. INTRODUCCIÓN
La inversión en infraestructura genera mayor calidad de vida y reduce la pobreza con las
diferentes alternativas de acceso que ofrece por ello se considera un rol fundamental la inversión
en infraestructura y su incidencia sobre el crecimiento y desarrollo económico (Velasco, 2017).
Es asi que el desempeño de la inversion publica en infraestrutura solo tuvo una participacion
del 2.65% del PBI, es por ello que la brecha en infraestrutura permanece alrrededor del 75%
durante el periodo 2016-2025 en relacion del PBI se tiene como resultado el sector con mayor
brecha al de trasporte seguida de energia, telecomunicaciones, agua y saniamiento
respectivamnete (Andrian, et al., 2019). En este marco de la inversion publica en la region
Huancavelica se situa en el puesto 25 por debajo de todos lo deparatementos en especifico en
el pilar infraesturtura las regiones que lideran en inversion son Lima, Tacna y Arquipa y las que
son menos competitivas son Huancavelica, Puno y Huánuco (IPE, 2019). Por ello la inversion
en infraestrutura esta relacionadao al incremento de stock de capital que repercute en el aumneto
de la productivadad manifestandose en la generacion de bienes y servicios. Es asi, que frente al
problema tan álgido de la region se propone establecer la investigacion en terminos de la
inversion en infraestrutura publica y el crecimeinto economico teniendo en cuenta las
condiciones economicas y de gestion en la region Huancavelica, por tanto es importante
conocer el shock de las inversiones y la dinamica de las innovaciones en dichas variabels de
estudio.
Los resultados a partir de la cointegración de Jhonsen (1995) indica que la inversión pública
tiene un impacto positivo sobre la inversión publica, sin emabrgo, el escaso dinamismo de la
inversion publica indica que se debe instrumentar las respectivas estrategias de impulso que
debe estar asociados a sectores sostenibles (Galindo, et al., 2020). de forma consecuente la
inversion en infraestrututa es un activo de mucha importancia para el desarrollo economico,
como conclucion se tienen que las inversiones tinen un impacto positivo sobre el producto
percapita y no hay otra forma de garantizar que con la inversion publica para llevar acabo la
inestigacion se ha utilizado el modelo VAR cointegrado (Peña, 2018).
Para Rivera & Toledo (2004) en el articulo denominado Efectos de la infraestructura publica
sobre el crecimeinto de la economia, evidencias para Chile, los efectos de la inversion publica
en infraestrutura el modelo estima la relacion a largo plazo entre estos dos varibles de estudio
la cual a sido verificada por el tesd de cointegracion de Johansen para el periodo 1975 – 2000,
como resulatdo se obtubo de que existe una relacion entre las varibles estudiadas, tambien se
afirma que los resulatdos esperados no son consistentes con la hipoteisis del crecimeinto
exogeno.
Para Noriega & Fontenla (2007) en el articulo denominado La infraestructura y el crecimiento
economico en Mexico, se ha elaborado el estudio para el conocimiento de efectos de largo plazo y
de choques en infraestructura para saber la produccion real de Mexico, el horizonte de tiempo
La inversión en infraestructura pública y crecimiento económico en la región Huancavelica, periodo 2000 – 2018
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a consider fue de 20 años, en la que se encontro que los choques ocurridos tiene efectos
positivos y significativos este ressulatdo concuerda con las teorias de creciemnto endogeno.
Esquivel & Loaiza (2018) es su investigación presentó las variables mediante modelos dinamicos
en la que se evidencia el efecto de la la inversion en infraestructura sobre el crecieminto
economico, ademas añade que el factor institucional influye de manera sisgnificativa en el
desarrollo de la inversion.De igual manera para Ortiz, Jiménez & Cruz (2018) afirmaron que el
impacto de la infraestructura en el crecimeinto economico colombiano tiene un impacto de la
infraestructura en el crecimeinto economico nacional de largo plazo es significativamente mayor
que el impacto del capital fijo privado.
Las políticas económicas estan diseñadas de acuerdo a las teorías sobre el crecimiento
económico por ello se incide en el estudio de los factotres de produccion las cuales interactuan
mediante el factor trabajo y capital buscando asi la productividad a traves de la inversion en
maquinarias, infraestrutura, tales actividades busca unicamente la mejora continua de la calidad
de vidad de las familias por medio de la oferta y demanda de los bienes y servicios las cuales se
miden mediante el Producto Bruto Interno (PBI). Con los fundamentos de los principios
Keynesianos se planteron las primeras teorias sobre el crecimento economico como es el caso
el modelo Harrod – Domar tal teoria esplica de que los factores que influyen en la velucidad de
cambio teniendo en cuenta las variables ahorro, inversion, trabajo y productividad de capital.
Por su parte Solow planteaba el creciemnto economico impulsada por el progreso tecnologico
desde la perpectiva exogena las cuales esta supeditado a los supuestos de que el crecimeinto
economico es de largo plazo, debe tener productividad marginal decrecientes, esta modelado en
en una competencia perfecta. De igual manera se plantea el creciemnto endogeno en el que se
plantea que el factor tecnologia se considera como variable endogena lo que permite el
crecimento economico de los respectivos determiandase zonas economicas. En el Perú el
control de las políticas económicas está diseñadas y ejecutadas mediante los organismo
dependientes e independientes como es el Ministerio de Economía y Finanzas, Banco Central
de Reserva. Con respecto a la región Huancavelica el PBI es de 3.3% la cual se encuentra por
debajo del promedio nacional (4.8%) sin embargo regiones con tecnología y productividad se
encuentra por debajo del 3.3% tales regiones son: Tacna, Cajamarca, Áncash, Loreto, madre de
dios, Moquegua y Pasco.
La otra variable, inversión en infraestructura pública, es el mecanismo del gasto público en
bienes de inversión las cuales están relacionadas con la mejora de la calidad de vida del presente
con el futuro, esta variable es sensible a las especulaciones y un componente muy volátil su
variabilidad afecta directamente al PBI, en particular el gasto en la inversión implica es gasto
para incrementar el stock de capital lo que debe repercutir en la capacidad productiva la cual
debe manifestarse a largo plazo, además la inversión considera la inversión neta y la inversión
en reposición de capital, en la que el primero comprende el incremento del stock de capital y la
otra remplaza el capital depreciado. Por ello, los proyectos de inversión se llevan a cabo
mediante el Sistema Nacional de Programación Multianual y Gestión de Inversiones (Invierte
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pe) implementado mediante el Decreto Legislativo N° 1252 el 01 de diciembre del año 2016.
Para el caso de la investigación se ha realizado la descripción de la Dirección de Seguimiento y
Evaluación de la Inversión Publica ya que evalúa el avance y cumplimiento del cierre de brechas
de infraestructura.
Las variables en estudio permiten apreciar la participación y la dinámica del stock de capital,
trabajo y la inversión publica en la región Huancavelica, para ello la metodología empleada en
la investigación son los vectores autorregresivos (VAR) se ha optado por el modelo por que
permite el prosnostico por ello la investigación contiene un propósito de carácter social dado
que los resultados que se obtine permite ofrecer recomendaciones desde la perspectiva de
políticas publicas.
2. METODOLOGÍA
La presenta investigación corresponde al tipo de investigación sustantiva explicativa por
describir y explicar el fenómeno estudiado (Sanchez & Reyes, 2017), este método conduce a
conocer la realidad inmediata haciendo con el uso de patrones y con el apoyo de la modelación
haciendo uso la investigación cuantitativa se evalúa las innovaciones o shocks bajo la
metodología de los vectores autorregresivos, todo ello con la especificación de la metodología
econométrica, de igual manera para la investigación se considera la investigación no
experimental de tal forma no se manipulan los dados para su respectivo estudio.
El diseño de investigación adecuado para el estudio corresponde a las series de tiempo por el
mismo que se toma como año base 2000 hasta el 2018 además de ello corresponde al análisis
cuasi experimental lo cual permite evaluar aspectos que no pueden controlar (Sanchez & Reyes,
2017) por ello el estudio comprende el analisis de datos coprendidos del año 2000 al año 2018
(pre – test) y los años posteriores que estan comprendidos del año 2018 a mas (post – test) que
serve para conocer los efectos ocurridos en el pre – test tecnicamente denominado como shocks
o innovaciones.
𝑜1 𝑜2 𝑜3 𝑜4 𝑋 𝑜5 𝑜6 𝑜7 𝑜8
Donde:
𝑜1 𝑜2 𝑜3 𝑜4: mediciones pre – test de la varible independinete
𝑋: variable independiente
𝑜5 𝑜6 𝑜7 𝑜8: mediciones post – test de la variable
La ciencia posee la característica de aplicar lo particular a lo general y extender los resultados
sean aplicables no solo a pocos casos sino a muchos casos similares (Arias, 2012). la recolección
de datos corresponde a la obtención de base de datos de las instituciones como es el Banco
Central de Reserva del Perú y el Ministerio de Economía y Finanzas para la región Huancavelica
La inversión en infraestructura pública y crecimiento económico en la región Huancavelica, periodo 2000 – 2018
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para las respectivas variables como son producto bruto interno y la inversión bruta fija pública.
Por otra parte, la contrastación de hipótesis se puede llevar a cabo con la confrontación de datos
masivos, por ello la obtención de base de datos debe ser suficiente para la respectiva aplicación
de los métodos estadísticos (Mendoza, 2014).
3. RESULTADOS
La presente pesquisa se desarrolló de acuerdo al modelo de Vectores Autorregresivos. Este
modelo tiene pues pautas que cumplir para hallar el respectivo resultado: Los respectivos datos
se ha analizado de forma logarítmica sobre el PBI y la Inversión Pública, estos datos presenta
los tipos de variaciones como son; Tendencia General, Fluctuaciones Cíclicas, Fluctuaciones
Estacionales y las Fluctuaciones Irregulares. Para aplicar la metodología VAR se debe
desestacionalizar, en consecuencia, la serie ya no presenta el componente estacional
1
. El
siguiente paso es determinar si las series presentan la raíz unitaria, para ello se aplica la prueba
de ADF en niveles con tendencia e intercepto, mediante este test se concluye que los datos
estan en niveles son, no estacionarias, es decir, la probabilidad asociada es mayor a los niveles
de significancia del 1%, 5% y 10% por lo tanto no se rechaza la Hipótesis Nula (𝐻0: Las series
presentan raíz unitaria). El desarrollo para las primeras diferencias con tendencia e intercepto
se determina para la serie analizada se constituye como estacionarias ya que el test aplicado de
ADF es menor que los niveles de significancia del 1%, 5% y 10% por lo que se rechaza la
Hipótesis Nula (𝐻0: Las series presentan raíz unitaria) por lo tanto no tenemos una serie del
PBI y Inversión Publica expresadas en logaritmos como series integradas de primer orden (I).
El siguiente paso fue determinar las estimaciones de rezagos y tendencia óptimos, sabemos que
las variables son integrados de orden (1) y para que haya una relación de largo plazo en las
variables es preciso especificar un modelo VAR la cual se denomina la Test de Cointegración,
el test aplicado y el resultado obtenido, mediante los criterios de información SC y HQ
corresponde a un rezago (P=1) además el criterio de información AIC estima como máxima
longitud de dos rezagos óptimos: por la tanto se precisa una extensión de 2 rezagos con la
finalidad de capturar mayor dinamismo en le modelo. Se tiene los resultados de las pruebas a
los residuos del modelo VAR mediante los test de Jarque – Bera la probabilidad es de 0.1330
esta probabilidad es mayor a 0.05 por lo tanto no se rechaza la Hipótesis Nula (𝐻0:Normalidad
de los residuos) por consiguiente no existe problemas de Normalidad. Se tiene la prueba de
multiplicador de Lagrange con una probabilidad de 0.6747 la prueba demuestra que es mayor a
0.05 por lo tanto no se rechaza la Hipótesis Nula (𝐻0:Ausencia de autocorrelación) por lo tanto
no hay problemas de autocorrelación. Se determina mediante Terst de White que la probabilidad
es de 0.3521 que es mayor al 0.05 por tanto no se rechaza la Hipótesis Nula
(𝐻0:Homocedasticidad en la varianza de los errores) por lo tanto se descarta problemas de
heteroscedasticidad.
1
Es necesario su tratativa ya que facilita el trabajo econométrico más aun con las series que poseen media y varianzas
constantes.
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Los resultados del Análisis de Cointegración van a mostrar la existencia o no de la correlación
a largo plazo entre las variables analizadas para ello se aplica la prueba de cointegración de
Johansen; esta prueba demuestra que no existe evidencia estadística para aceptar alguna relación
de cointegración lineal, así como en la prueba de la Traza y sobre los Valores propios; No se
puede rechazar la Hipótesis Nula (𝐻0:No existe vectores de cointegración) para un nivel de
significancia del 5%, donde se obtiene la probabilidad de 0-0835 para la prueba de la traza y de
0.904 para la prueba del máximo valor, por lo tanto se concluye que no existe una relación de
cointegración o una relación de equilibrio de largo plazo en el modelo VAR.
Especificaciones del modelo VAR en Diferencias: se detalla este modelo por el mismo hecho
de ver las series de forma estacionaria, es este contexto, las series PBI y la Inversión Pública son
series integradas de primer orden, indica que la serie estacionaria es de primer orden la cual se
ha diferenciado una sola vez: La estimación de los rezagos óptimos (VAR en diferencia) se ha
podido determinar por criterios de HQ que corresponde a un rezago (P=1) mientras el criterio
de información AIC considera como rezagos óptimos mayor a 7 de igual manera para el criterio
de SC los rezagos óptimos son 7. Con estos resultados se estima un modelo VAR considerando
como 2 los rezagos óptimos.
Resultados de las pruebas a los residuos (VAR en diferencia) en la modelación se advierte que
las series son de comportamiento normal de los residuos sin presencia de autocorrelación y
heterocedasticidad en la cual se obtuvo que el test de Jarque – Bera con una probabilidad de
0.1039 mayor a 0.05 por lo tanto se rechaza la Hipótesis Nula (𝐻0: La normalidad de los
residuos) no existe problemas de normalidad. Por otro lado, se resuelve la prueba del
Multiplicador de Lagrange con una probabilidad de 0.5466 mayor a 0.05 por consiguiente no se
rechaza la Hipótesis Nula (𝐻0:Ausencia de autocorrelación) no existe problemas de
autocorrelación. Se resuelve test de White con una probabilidad de 0.9595 la cual es mayor a
0.05 por lo tanto no se rechaza la Hipótesis Nula (𝐻0: Homocedasticidad en la varianza de los
errores) por lo tanto no existe problemas de heteroscedasticidad.
Resultados del análisis de la función impulso respuesta implica que la variable PBI produce
Shock o innovaciones en la tasa de crecimiento de la variable Inversión Pública, por lo tanto un
shock en una desviación estándar en la tasa de crecimiento de la inversión produce un efecto
positivo desde el primer semestre hasta el cuarto semestre de forma sostenida, ahora, posterior
a este suceso las innovaciones se estabilizan y se alcanza el nivel de equilibrio en la que alcanza
su variación a un valor constante alrededor del valor cero, en suma, los efectos de la tasa de
crecimiento de la inversión publica sobre la tasa de crecimiento del PBI dura aproximadamente
cuatro trimestres. El análisis de los resultados de la descomposición de la varianza en este caso
los resultados muestran que la varianza de la tasa de crecimiento del PBI en promedio aporta la
tasa de crecimiento de la inversión pública a la variabilidad de la tasa de crecimiento de la
Inversión Publica a la variabilidad de la tasa de crecimiento del PBI en promedio de 0.73 puntos
porcentuales. En consecuencia, la principal fuente de dinamismo en la tasa de crecimiento del
La inversión en infraestructura pública y crecimiento económico en la región Huancavelica, periodo 2000 – 2018
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PBI es su propia dinámica la cual incluye las otras variables en promedio esas variables externas
representan un 99.267 punto porcentual.
4. CONCLUSIONES
• Los resultados sugieren que para el periodo 2000 – 2018 la inversión pública en
infraestructura en la región Huancavelica impacto de forma positiva en el crecimiento
económico.
• Los resultados sugieren que el impacto sobre la tasa de crecimiento del PBI en la región
Huancavelica tiene una duración aproximada de cuatro trimestres esta conclusión se extrae
del análisis de la tasa de crecimiento de la variable PBI ante un impulso en la tasa de
crecimiento de la inversión pública.
• El 0.73 puntos porcentuales de variabilidad en la tasa de crecimiento del PBI corresponde
a los choques producidos en la tasa de crecimiento en la inversión publica durante el
periodo 2000 – 2018.
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