Determinantes
macroeconómicos de los flujos migratorios peruanos
PLANCK BARAHONA U.
Departamento de Industria y Negocios,
Universidad de Atacama
Planck.barahona@uda.cl
ERNESTO VERES F.
Departamento Economía Aplicada, Universidad
de Valencia
Resumen. El objetivo de este trabajo es determinar las variables asociadas
al peso que la inmigración peruana tiene en el conjunto de la inmigración total
en Chile para el período 2005-2014. La hipótesis de inicio es que el flujo
migratorio peruano tiene un componente de carácter económico. Los resultados
pusieron de manifiesto que un incremento en el Índice de Desarrollo Humano
(IDH) a favor de Chile aumenta el flujo migratorio. Por otro lado, un mayor
presupuesto en educación a favor de Chile disminuye el flujo migratorio de
ciudadanos peruanos. Contrariamente a lo esperado, con un aumento en un punto
porcentual en el PIB per cápita a favor de Chile, la migración peruana
disminuye en 0,61 puntos porcentuales.
Palabras clave: flujo migratorio;
índice de desarrollo humano; PIB per cápita; peso relativo.
Macroeconomic determinants of Peruvian migration
flows
Abstract. The objective of this paper is to determine the variables associated
with the weight that Peruvian immigration has in the total immigration in Chile
for the period 2005-2014. The initial hypothesis is that the Peruvian migratory
flow has a social and economic component. The results showed that an increase
in the Human Development Index (HDI) in favor of Chile increases the migratory
flow. On the other hand, a larger education budget in favor of Chile decreases
the migratory flow of Peruvian citizens.
Keywords: migration; human development Index; GDP
per capita: relative weight.
Siglas usadas
IDH Índice de Desarrollo Humano
INEI Instituto Nacional de Estadística
e Informática
OCDE Organización para la Cooperación y
el Desarrollo Económicos
PIB producto interno bruto real.
PNUD Programa de las Naciones Unidas para
el Desarrollo
T. D. tasa de desempleo
T. Inf. tasa de inflación
Introducción
La evidencia
internacional ha puesto de manifiesto que los flujos migratorios están
estrechamente relacionados con situaciones de carácter económico, generadas principalmente
por las diferencias salariales entre países. Desde la perspectiva de la escuela
neoclásica, el origen de la migración internacional tiene un carácter económico,
y las causas tendrían que buscarse en las diferencias del bienestar social de
los países. Esta teoría hace hincapié en la elección de racionalidad económica
en la que el individuo espera mejorar su bienestar individual. Este enfoque
toma en cuenta variables como la incertidumbre de los ingresos y la carencia
relativa (pobreza). En este sentido, la evidencia internacional ha encontrado
que las migraciones se producen desde los países menos desarrollados a países
cuya estabilidad económica y social proporciona al individuo una mejor calidad
de vida. Sin embargo, los estudiosos en el tema migratorio aducen que las
razones que motivan a los individuos a abandonar sus países de origen son
diversas y complejas, y no existe unanimidad en su explicación (Arango, 2000).
El concepto y la explicación del fenómeno migratorio han sido
objeto de estudio a lo largo de distintas épocas de la historia. La escuela clásica,
cuyos mayores exponentes han sido Smith (1958, p. 80) y Malthus (1951, p. 500), explica el origen de la migración como una
necesidad para el desarrollo económico de las naciones, a través de la movilidad
de los factores productivos, como parte de la elección libre de las personas a
movilizarse a otros territorios, y motivada por mayores expectativas económicas.
John Stuart (1978) fue más allá y defendió el hecho de que la emigración de
ciudadanos pertenecientes a naciones colonialista podría favorecer su
influencia de conquista de nuevos territorios. En cuanto a la escuela austríaca,
Hayek (1997, p. 50) sostuvo la importancia de la movilidad de los individuos en
el proceso de desarrollo de las naciones. La movilidad enriquece las culturas,
dijo. Por otro lado, Ravenstein (1885, p. 170) sostuvo, entre sus postulados,
que países represivos y cuya estabilidad económica y social no brinda a los
individuos un mejor bienestar motivan flujos migratorios. Una teoría más
reciente hace alusión al hecho de que los procesos migratorios se deben a la
necesidad de los países más desarrollados de contratar mano de obra más barata
y de menor cualificación y dispuesta a hacer labores que los trabajadores del
países de origen no estarían dispuestos a realizar (Piore, 1979, p. 150).
En el caso particular de Chile, y desde el retorno a la democracia
en el año 1990, la migración
internacional ha pasado de alrededor de 83.000 migrantes en 1982 a 411.000
migrantes en 2014, estimación basada en solicitudes de visas. Este fenómeno
habla de un país que ha visto un crecimiento importante de su componente
migratorio, del 0,7% registrado en 1982 al 2,3% en el año 2014 (DEM, 2014).
Sin embargo, los datos del Censo 2017 encontraron que la tasa neta de inmigrantes es 745.774 individuos. De acuerdo con el Censo
del mismo año, el 81% de los inmigrantes internacionales que declararon residir
en Chile son de los siguientes países: Perú (25,2%), Colombia (14,1%),
Venezuela (11,1%), Bolivia (9,9%), Argentina (8,9%), Haití (8,4%) y Ecuador
(3,7%).
Según
las cifras anteriores, todo parece indicar que el aumento de la población
extranjera en Chile guarda una relación con la necesidad de los migrantes de
encontrar una mayor estabilidad económica. En este sentido, y en orden
cronológico, los estudios internacionales han reforzado la evidencia empírica respecto
de la importancia de los determinantes económicos (bajos salarios) a la hora de
migrar (Borjas, 1999, p. 600; Castro, 2010, p. 66; López, 2011, p. 86). Otros
estudios han encontrado cómo la diferencia entre indicadores macroeconómicos
tales como el PIB per cápita y la tasa de desempleo incentivan los flujos
migratorios desde los países más pobres hacia los países que ostentan mejores
indicadores macroeconómicos (Moreno & López, 2004, p. 4; Figueroa et
al., 2012, p. 836). Con el objetivo de ampliar otras razones de los flujos
migratorios, los investigadores han incorporado variables que tiene que ver con
indicadores de desarrollo humano e índices de gobernanza. En esta línea, los
autores Algado y Ruiz (2009, p. 156) y Casado, Molina y Oyarzun (2003, p. 10)
analizaron a lo largo del período 1990-2009, y para un conjunto de países de América
Latina, Europa, África y Asia, la importancia del Índice de Desarrollo Humano
(IDH) como un incentivo a migrar. Los resultados encontraron una correlación positiva
entre la tasa de migración y su correspondiente clasificación de desarrollo
humano. A mayor índice en la escala de 0 a 1 (o estado de desarrollo), mayor es
la tasa de migración de los países emisores. Por otro lado, la inestabilidad política
parece tener un efecto significativo en los flujos migratorios. Los resultados,
por lo tanto, ponen de manifiesto el bienestar de los países receptores y su
estabilidad, como un incentivo a migrar. Otro indicador que ha despertado
interés en la literatura económica es la desigualdad de los países de origen,
medida a través del índice de Gini y los flujos migratorios. Así lo estimó un
estudio llevado a cabo por Groizard (2008, p. 20) para un conjunto de países no
pertenecientes a la OCDE. Los resultados pusieron de manifiesto que las
diferencias de ingreso entre el país de origen y el de destino son un elemento
causal de primer orden de las migraciones. Por otro lado, se encontró que las
diferencias en el poder de compra de los salarios es un determinante importante
de las migraciones incluso cuando las diferencias salariales están expresadas
en unidades PPC. Es decir, cuanto menor es el poder adquisitivo en el país de
origen, mayor es la tasa de migración (Karemera, Orguledo, & Davis, 2000, p. 1746).
Con
el propósito de ampliar las causas del flujo migratorio de los países de mayor
desarrollo a los de menor desarrollo, los autores Ayvar y Armas (2013, p. 32) determinaron, a partir de
distintas variable macroeconómicas, los factores asociados a la migración mexicana
hacia los Estados Unidos. El estudio incluyó a la población de 113 municipios Estado
de Michoacán con algún grado de pobreza o marginación en el año 2010. Como
variable dependiente, se utilizó el número de viviendas con migrantes que
reciben remesas. Como variables independientes, se utilizaron viviendas
particulares habitadas con agua fuera de la vivienda, viviendas particulares
habitadas sin energía eléctrica, viviendas particulares habitadas que no tienen
drenaje, viviendas particulares habitadas con piso de tierra, población de 15
años y más analfabeta, población que sobrevive con dos salarios mínimos,
población sin derecho a servicios de salud y población económicamente activa desocupada.
Los resultados pusieron de manifiesto que las variables viviendas sin
electricidad, viviendas con piso de tierra y nivel de escolaridad son factores
que incentivan a los individuos a migrar hacia los Estados Unidos. Por otro
lado, se encontró que a mayor nivel educativo disminuye el deseo de las
personas a migrar de su país de origen. Las variables de empleo confirman el
argumento de que, a menor empleo y menores ingresos, las personas que habitan
en Michoacán deciden abandonar sus municipios para buscar mejores ingresos que
brinden los elementos básicos de subsistencia a sus familias. En conclusión,
los resultados de la investigación son consistentes con la teoría económica
tradicional en el sentido de que la migración está estrechamente relacionada
con las condiciones de vida de las familias del país de origen (Docquier & Marfouk,
2004, p. 30).
El objetivo de este trabajo es determinar
los factores económicos asociados a la migración peruana a Chile en el período
2005-2014. El estudio espera ser un aporte en el sentido de profundizar en las
variables relacionadas con indicadores de desarrollo humano. Como variable
endógena, se ha utilizado el porcentaje de peruanos a los que se concede
permiso de permanencia definitiva respecto del total de visas concedidas. Como
variables exógenas de ambos países, el Índice de Desarrollo Humano (IDH), el
gasto en educación, el PIB per cápita en poder de paridad de compra, la tasa de
desempleo, el índice de Gini y la tasa de inflación.
La tabla 1 muestra un resumen de
los principales incentivos de salida y entrada de los flujos migratorios.
Tabla 1
Síntesis de los
principales incentivos de salida y entrada de los flujos migratorios.
|
Incentivos
de salida |
Incentivos
de entrada |
|
Factores económicos Pobreza / bajos salarios Impuestos altos Alto desempleo Superpoblación Factores no económicos Discriminación Servicios de salud deplorables Guerra u opresión Corrupción Crímenes Servicio militar obligatorio Desastres naturales Hambruna |
Factores económicos Demanda de trabajo Salarios altos Generosos beneficios de bienestar / alto IDH Buenos sistemas sanitarios y educativos Fuerte crecimiento económico Tecnología Bajo costo de vida Factores no económicos Familia y amigos / redes Derechos y libertades individuales Derechos de propiedad La ley y el orden |
Fuente: elaboración
propia sobre la base de Bansak, Simpson y Zavodny (2015); traducción libre de
los autores.
1. Caracterización
de la migración peruana a Chile
La migración
peruana ha tenido una presencia histórica en Chile, y las razones tienen un
componente social y político. De acuerdo con una investigación realizada por
Santander (2006, p. 191), se estimó que, entre 1980 y 1996, más de medio millón
de peruanos migraron fuera del país en busca de seguridad y de oportunidad
laboral. Respecto a Chile, en los últimos 10 años ha habido una importante
presencia de migrantes peruanos (figura 1).
Cantidad de inmigrantes internacionales
Nota
746.465 personas censadas.
Fuente: elaboración propia sobre la base de los resultados del Censo
2017.
En relación con la masa de migrantes latinoamericanos, a los
ciudadanos peruanos se les ha otorgado una mayor cantidad de permisos de permanencia
definitiva en el período de estudio (2005-2014), lo que muestra la importancia
relativa respecto del total de extranjeros en Chile. En la figura 2 se observa
la tendencia creciente de los permisos concedidos.
Figura 2
Cantidad permisos otorgados, 2005-2014
Fuente: elaboración
propia sobre la base de DEM (2014).
De acuerdo con los censos de los distintos años, la migración
peruana ha tenido una tendencia histórica creciente (tabla 2). En un reciente
informe del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) del Perú
(2016, p. 20), del total de la migración peruana al exterior en la últimas
décadas, un 34,4% prefirió como destino Chile. En la historia más reciente, la
migración peruana ha tenido tres fases de gran relevancia. La primera de ellas
en el período 1970-1979, marcado por los gobiernos militares tanto de Velasco,
en la primera mitad, como de Morales Bermúdez, en la segunda. Una cantidad
importantes de peruanos emigraron a países europeos. Canadá y los Estados
Unidos se tornaron en destinos de muchos profesionales y trabajadores
especializados. La segunda fase, 1980-1992, es una época marcada por la vuelta
a la democracia, el inicio del terrorismo y una crisis económica severa. En
este período, la clase media adquirió un rol protagónico en el flujo
migratorio. Los países europeos recibieron refugiados políticos y trabajadores
calificados y no calificados. Por último, la tercera fase va de 1992 a la
actualidad. Este es un período de ofensiva militar de Sendero Luminoso y de la
crisis asiática, lo que generó un nuevo flujo migratorio de peruanos a
distintos lugares del mundo, en especial por su cercanía geográfica.
Tabla 2
Migración
peruana, 1854-2017
|
Año |
Cantidad de migrantes |
Censo (año) |
|
|
1854 |
599 |
Censo
1854 |
|
|
1865 |
571 |
Censo
1865 |
|
|
1875 |
802 |
Censo
1875 |
|
|
1885 |
34.901 |
Censo
1885 |
|
|
1895 |
15.999 |
Censo
1895 |
|
|
1907 |
27.140 |
Censo
1907 |
|
|
1920 |
12.991 |
Censo
1920 |
|
|
1930 |
6.223 |
Censo
1930 |
|
|
1940 |
3.893 |
Censo
1940 |
|
|
1952 |
4.432 |
Censo
1952 |
|
|
1960 |
3.583 |
Censo
1960 |
|
|
1970 |
3.930 |
Censo
1970 |
|
|
1982 |
4.308 |
Censo
1982 |
|
|
1992 |
7.649 |
Censo
1992 |
|
|
2002 |
37.860 |
Censo
2002 |
|
|
2012 |
103.624 |
Censo
2012 |
|
|
2013 |
117.925 |
Casen
2013 |
|
|
2015 |
130.361 |
Casen
2015 |
|
|
2017 |
187.612 |
Censo
2017 |
|
Fuente: elaboración
propia sobre la base de los anuarios de los censos de cada año.
Por otra parte, en la figura 3 podemos visualizar gráficamente la
tendencia del flujo migratorio.
Figura 3
Migración
peruana, 1884-2017
Fuente. elaboración
propia sobre la base de los censos de cada año.
2. Migración y
tendencia de las principales variables macroeconómicas, 2005-2014
Las variables
macroeconómicas son indicadores que sirven para comprender la realidad
económica de un país en relación con sus pares. El Índice de Desarrollo Humano
(IDH), elaborado por el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo
(PNUD), y el PIB per cápita son indicadores sintéticos que sirven para
determinar el progreso de los países. En específico, el IDH sirve de guía para
determinar el nivel de desarrollo en tres dimensiones: salud, escolaridad e
ingreso. El IDH tienen valores entre 0 y 1; a medida que se acerca a 1, mayor
es el desarrollo del país, de manera que se clasifica a cada lugar en un grupo
correspondiente según su nivel de desarrollo. En este contexto, la figura 4
muestra la tendencia del IDH para Chile y el Perú. Se puede observar,
comparativamente, que el promedio del IDH en el período de estudio es de 0,81 y
0,71 respectivamente, lo que clasifica a Chile con un «alto desarrollo humano» y
al Perú con un «medio desarrollo humano». Cabe señalar que parece existir un vínculo
entre el IDH y los flujos migratorios.
Figura 4
Fuente: elaboración propia sobre la
base de PNUD (2018).
Igualmente, la educación ha aparecido como uno de los factores más
importantes en el desarrollo socioeconómico de los países. El capital humano es
fuente de desarrollo e impacta de manera positiva en una mejora en la calidad
de vida de las personas. En particular, se ha encontrado una relación positiva
entre educación e ingreso. Es decir, más escolaridad implica una mayor tasa de
retorno, lo que a su vez mejora la calidad del empleo (Rosenzweig, 1990, p. 39;
Pardo, 2006, p. 20; Baier, Dwyer, & Tamura, 2006, p. 23; Vásquez, Castillo,
& Lera, 2015, p. 327). En la figura 5, se puede observar la tendencia del
gasto público en educación destinado por ambos países.
Figura 5
Tendencia del gasto
en educación, 2005-2014
Fuente: Banco Mundial (2018).
Por otro lado, el PIB per cápita es un indicador usado para estimar
la riqueza económica de un país y comúnmente utilizado como variable proxy
del salario. Se observa, en el caso de Chile, una tendencia creciente del PIB
per cápita. En la figura 6, se puede observar que, en 2005, el PIB per cápita fue
de US$ 17.077 anuales; y 10 años después, de US$ 22.195 anuales.
Figura 6
Tendencia del
PIB per cápita, 2005-2014
Fuente: Banco Mundial (2018). PIB
per cápita en poder de paridad de compra (PPC).
3. Metodología
Base de datos y selección de las variables
Para la
realización de este trabajo de investigación, se hará uso de la base de datos
proporcionada por la Sección de Estudios del Departamento de Extranjería y
Migración del Ministerio del Interior 2005-2014 (DEM), pues es el único informe
actualizado que nos ha proporcionado información detallada sobre las
solicitudes de permanencia definitiva. Insistimos en el hecho de que no se ha
podido ampliar la base de datos debido a que el DEM no ha actualizado su base
de datos de las migraciones regulares. Para las distintas variables macroeconómicas,
se han empleado datos del Banco Mundial (2018) y datos del PNUD (2018). Como
variable endógena, se utilizó el porcentaje de peruanos a los que se concede el
permiso de permanencia definitiva respecto del total de permisos concedidos. Se
ha considerado esta variable porque refleja de mejor manera la inmigración con perspectivas
de asentamiento definitivo en el país. Se entenderá como «migración» aquella
población que llega a un país o región diferente de su lugar de origen para
establecerse definitivamente (Castles, 2000, p. 20). Por tanto, el modelo
intenta explicar la evolución del peso relativo de los permisos concedidos a
los peruanos en relación con el conjunto de permisos concedidos por Chile a los
extranjeros. Para ello, se ha considerado una muestra de 19 países[1].
Como variables exógenas, se han utilizado, para Chile y el Perú, el Índice de
desarrollo Humano (IDH), el PIB per cápita en poder de paridad de compra (PIB
real), la tasa de desempleo, la tasa de inflación y el gasto en educación como
porcentaje del PIB. Se seguirá el trabajo empírico de Ríos y Rueda (2005, pp. 1-45)
transformando las variables en ratio, esto es: ratio IDH Chile-Perú, ratio PIB
per cápita Chile-Perú, ratio gasto educación Chile-Perú, ratio tasa desempleo Chile-Perú,
ratio tasa de inflación Chile-Perú, ratio Gini Chile-Perú.
Un primer análisis descriptivo nos permite examinar el comportamiento
de las variables (tabla 3). Se observa una tendencia creciente de la concesión
de permisos de permanencia definitiva. En cuanto a los principales indicadores
macroeconómicos, se puede constatar cómo, en ambos países, tanto el PIB per
capita como en Índice de Desarrollo Humano han mejorado a lo largo del tiempo.
Sin embargo, a pesar del crecimiento sostenido de ambas naciones, el índice de Gini
no ha logrado disminuir. En la tabla 3, se presenta una descripción detallada
de las variables en análisis.
Tabla 3
Estadística descriptiva
|
|
Mínimo |
Máximo |
Media |
Desviación estándar |
|
Permisos permanencia definitiva |
4.295,00 |
11.021,00 |
7.762,9000 |
2.188,98990 |
|
Índice de Desarrollo Humano (Perú) |
0,69 |
0,74 |
0,7152 |
0,01659 |
|
Índice de Desarrollo Humano (Chile) |
0,80 |
0,85 |
0,8191 |
0,01705 |
|
PIBpc Perú |
7.595,00 |
11.547,00 |
9.726,7000 |
1.377,06911 |
|
PIBpc Chile |
17.007,00 |
22.195,00 |
19.644,9000 |
1.773,87852 |
|
Gasto en educación Perú |
2,63 |
3,69 |
2,9570 |
,33253 |
|
Gasto en educación Chile |
3,02 |
4,72 |
3,9070 |
,57542 |
|
Tasa de desempleo Perú |
5,90 |
9,70 |
7,4200 |
1,09626 |
|
Tasa de desempleo Chile |
3,60 |
8,80 |
5,5000 |
1,76761 |
|
Gini Perú |
0,44 |
0,57 |
0,4750 |
0,04062 |
|
Gini Chile |
0,47 |
0,54 |
0,5120 |
0,02394 |
|
Inflación Perú |
1,53 |
5,79 |
2,8716 |
1,28312 |
|
Inflación Chile |
3,01 |
8,72 |
4,3301 |
2,02024 |
Nota
N=10.
Fuente: elaboración
propia sobre la base de SPSS.
En la tabla 4, se observa la descripción de las principales
variables en estudio.
Tabla 4
Descripción de
las variables, 2005-2014.
|
Teoría |
Variables |
Descripción
|
Valores
de los países |
|
Teoría de la carencia relativa |
Índice de Desarrollo Humano (IDH) |
El IDH es un indicador del
desarrollo humano de un país, elaborado por el Programa de las Naciones
Unidas para el Desarrollo (PNUD). Es un indicador compuesto que mide el
avance promedio de un país en función de tres dimensiones básicas de la
población: vida larga y saludable, acceso a los conocimientos y nivel de vida
digno. Se mide en la escala de 0 a 1: alto desarrollo humano, con niveles
superiores a 0,80; medio desarrollo humano, con niveles entre 0,50 y 0,80; bajo
desarrollo humano, con una valoración inferior a 0,50. Es un indicador social
sintético que ofrece una visión holística del desarrollo y el bienestar. |
Según el informe del PNUD (2018),
el IDH en el período en estudio es de 0,71 en el (medio desarrollo humano) y de
0,81 en Chile (alto desarrollo humano). |
|
Teoría neoclásica |
PIB per cápita en PPC |
Es la relación que hay entre el
PIB real y la cantidad de habitantes de un país. Es un indicador comúnmente
usado para estimar la riqueza económica de un país (variable proxy del
salario). |
El PIB per cápita PPC promedio del
Perú es de 9.726,5 y el de Chile es de 19.644. Fuente: Banco Mundial (2018). |
|
Teoría económica de la migración |
Gasto en educación como % del PIB |
El gasto público en educación como
porcentaje del PIB comprende el gasto público total (corriente y de capital)
en educación expresado como porcentaje del producto interno bruto (PIB) en un
año determinado. Incluye el gasto del Gobierno en instituciones educativas
(públicas y privadas), administración educativa y subsidios o transferencias
para entidades privadas (estudiantes/hogares y otras entidades privadas). |
El promedio de gasto en educación
de Chile es de un 3,9% y el de Perú, de un 2,9%. Fuente: Banco Mundial (2018). |
Elaboración
propia.
Matriz de correlación de Pearson
El coeficiente
de correlación lineal de Pearson es un índice estadístico que nos permite medir
la fuerza de la relación lineal entre dos variables. Cuanto más cercanos al 0
sean los valores, indican una mayor debilidad de la relación o incluso ausencia
de correlación entre las dos variables. Cuando se trata de dos variables,
definiremos la correlación de Pearson como:
Donde
-
Análisis de la matriz de correlación de Pearson
Luego de
efectuado el análisis de la matriz de correlación, podemos observar la magnitud
de los coeficientes (tabla 5) de las principales relaciones obtenidas de los
resultados del análisis econométrico de la tabla 3. Consistente con la
evidencia internacional, se puede observar una relación positiva entre la ratio
IDH Chile_Perú y la variable endógena. Es decir que, a mayor diferencia del IDH
a favor de Chile, aumenta el flujo migratorio (Vázquez et al., 2015, p. 330).
Respecto de la ratio PIB per cápita Chile_Perú, se encontró que, una mayor
diferencia entre el PIB per cápita de Chile y el Perú, aumenta el flujo
migratorio. Por otro lado, se observa una relación inversamente proporcional
entre la ratio educación y la variable endógena; es decir, un aumento en el
presupuesto destinado a la educación a favor de Chile disminuye el peso
relativo a migrar. Todo parece indicar que, a pesar de que Chile tiene en
promedio un punto porcentual más en gasto en educación respecto del Perú, no es
un factor determinante en la migración peruana (tabla 3). Cabe señalar que los
signos de los coeficientes de correlación están indicando solo una influencia
negativa o positiva sobre la variable endógena; cuando el signo de la
correlación es positivo, entonces se dice que, a mayor diferencia de la
variable en el país de destino (Chile), mayor es la migración; con signo
contrario, el flujo es menor. En todas las relaciones, no se detectó
significancia estadística.
Matriz
de correlación de Pearson de las variables en análisis, 2005-2014
|
|
Permisos
(%) |
Ratio
IDH_Chile_Perú |
Ratio
PIB_Chile_Perú |
Ratio
Educación Chile_Educación _Perú |
|
Permisos
(%) |
1,000 |
0,493 |
0,335 |
-0,597 |
|
Ratio
IDH_Chile_Perú |
0,493 |
1,000 |
0,405 |
0,121 |
|
Ratio
PIB_Chile_Perú |
0,335 |
0,405 |
1,000 |
-0,568 |
|
Ratio
Educación_Chile-Perú |
-0,597 |
0,121 |
-0,568 |
1,000 |
Notas
No se detectó significancia estadística.
N=10.
Fuente: elaboración propia sobre la base de resultados de SPSS.
En la segunda etapa, se estimará un
modelo de regresión lineal múltiple, con introducción de variables «por pasos».
Formalmente, el modelo general de regresión se expresa de la siguiente forma:
donde πt es el porcentaje de peruanos a los que se
concede el permiso de permanencia definitiva con respecto al total de persmisos
concedidos. Los valores estandarizados de los coeficientes,
-
Resultados modelo econométrico
En esta sección,
se ha estimado un modelo de regresión lineal múltiple con la introducción de
variables «por pasos» como método de estimación para lograr un buen ajuste. En
la tabla 6, se pueden observar los resúmenes de modelos propuestos. Luego de
aceptados los supuestos de partida, aceptamos el modelo 6. Obsérvese que el
modelo presenta un coeficiente de determinación de un 77%, lo que se podría
considerar un buen ajuste. Es decir, las ratio de las variables estarían
explicando el 77% de los permisos otorgados a los migrantes peruanos. El
porcentaje restante no podría ser explicado por el modelo. Por otro lado, el
valor el estadístico Durbin-Watson (1,67) no está demasiado lejos de 2, lo que estaría
indicando que los problemas de autocorrelación no son relevantes. Se puede
observar una buena significancia de las tres variables explicativas. Respecto
de la interpretación del negativo del coeficiente del PIB, se puede decir que,
a mayor diferencia entre los PIB de Chile y el Perú a favor de Chile, disminuye
el peso relativo de los permisos dados a peruanos, como si se retrajeran estos a
migrar a Chile. En términos de interpretación de los coeficientes, se puede
decir que, con un aumento en un punto porcentual de la ratio PIB per capita, la
migración peruana disminuye en 0,61 puntos porcentuales. ¿Será porque cuando se
incrementa el PIB de Chile la afluencia de otras nacionalidades es más intensa,
haciendo que el peso relativo de peruanos disminuya? El signo positivo de la
ratio IDH significa que un incremento de esta variable a favor de Chile aumenta
el flujo migratorio. En términos de interpretación de los coeficientes, con un
aumento en un punto porcentual en la ratio IDH, el flujo migratorio aumenta en
0,68 puntos porcentuales. Por otro lado, un aumento en el presupuesto en
educación a favor de Chile en un punto porcentual disminuye el flujo migratorio
en 1,05 puntos porcentuales. Podría estar sucediendo que el efecto o la
influencia de otras nacionalidades disminuya el peso relativo de las visas
concedidas a los ciudadanos peruanos.
Tabla 6
Modelo de regresión
múltiple con introducción de variables «por pasos», 2005-2014.
|
Modelo |
Coeficientes
no estandarizados |
Coeficientes
estandarizados |
significancia |
|
Modelo 1 |
|
|
|
|
Constante |
-1.486.091,794 |
|
0,488 |
|
Ratio PIB (Chile-Perú) |
-13.165,962 |
-0,486 |
0,768 |
|
Ratio IDH (Chile-Perú) |
112.924,089 |
0,325 |
0,471 |
|
Ratio T. D. (Chile-Perú) |
-9.695,721 |
-1,006 |
0,325 |
|
Ratio Gini (Chile-Perú) |
-15.201,490 |
0,441 |
0,277 |
|
Ratio T. Inf. (Chile-Perú) |
1.837,791 |
0,588 |
0,314 |
|
Ratio Gasto Ed. (Chile-Perú) |
-7.132,026 |
-0,410 |
0,566 |
|
Modelo
2 |
|
|
|
|
Constante |
-2.050.112,442 |
|
0,022*** |
|
Ratio IDH (Chile-Perú) |
14.237,774 |
0,415 |
0,146 |
|
Ratio T. D. (Chile-Perú) |
-10.787,156 |
-1,120 |
0,154 |
|
Ratio Gini (Chile-Perú) |
-15.171,362 |
-0,440 |
0,176 |
|
Ratio T. Inf. (Chile-Perú) |
1.862,047 |
0,596 |
0,206 |
|
Ratio Gasto Ed. (Chile-Perú) |
-4.740,838 |
-0,273 |
0,516 |
|
Modelo
3 |
|
|
|
|
Constante |
-1.847.155,304 |
|
0,007** |
|
Ratio IDH (Chile-Perú) |
135.434,089 |
0,389 |
0,120 |
|
Ratio T. D. (Chile-Perú) |
-7.678,419 |
-0,797 |
0,097*** |
|
Ratio Gini (Chile-Perú) |
-13.351,474 |
-0,387 |
0,161 |
|
Ratio T. Inf. (Chile-Perú) |
1.444,412 |
0,462 |
0,202 |
|
Modelo
4 |
|
|
|
|
Constante |
-1.508.003,221 |
|
0,005* |
|
Ratio IDH (Chile-Perú) |
79.711,256 |
0,229 |
0,277 |
|
Ratio T. D. (Chile-Perú) |
-3.090,500 |
-0,321 |
0,210 |
|
Ratio Gini (Chile-Perú) |
-7.568,727 |
-0,220 |
0,366 |
|
Modelo
5 |
|
|
|
|
Constante |
-1.362.424,614 |
|
0,003** |
|
Ratio IDH (Chile-Perú) |
59.961,906 |
0,172 |
0,372 |
|
Ratio T. D. (Chile-Perú) |
-1.873,631 |
-0,194 |
0,328 |
|
Modelo
6 |
|
|
|
|
(Constante) |
-1.534,445 |
|
0,006* |
|
Ratio IDH_Chile_Perú |
1.568,225 |
0,868 |
0,004* |
|
Ratio PIB_Chile_Perú |
-85,048 |
-0,613 |
0,040** |
|
Educación Chile_Perú |
-35,891 |
-1,05 |
0,003** |
|
R cuadrado |
0,850 |
|
|
|
R cuadrado
ajustado |
0,77 |
|
|
|
Error
estándar de estimación |
5,3874 |
|
|
|
Durbin-Watson |
1,67 |
|
|
Nota
Significancia
estadística *p<1%, p**<5%, p***<10%.
Fuente: elaboración
propia sobre la base de resultados de SPSS.
Formalmente, el
modelo estimado tiene la forma siguiente:
4. Conclusiones
Con el
propósito de contextualizar el presente estudio sobre la migración peruana en
territorio chileno, la mirada global del fenómeno migratorio arroja una cifra
de 258 millones de personas migrantes durante el año 2018. De este total, la
Organización Internacional de Migraciones (IOM por sus siglas en inglés) ha
determinado que 150,3 millones de personas corresponden a flujos por razones
laborales; 4,8 millones son estudiantes migrantes; 25,4 millones corresponden a
refugiados registrados; 36,1 millones son niños; y 124,8 millones son mujeres
(IOM, 2018, p. 9). En este sentido, la evidencia internacional ha puesto de
manifiesto que los flujos migratorios se producen con mayor fuerza desde países
cuyas economías no han logrado resolver los problemas de diferencias salariales
y pobreza, a países cuya estabilidad económica y política ha logrado
proporcionar a los individuos una mejora en el bienestar individual. La
migración peruana coincidió con la vuelta a la democracia en Chile, es decir, a
partir de la década de 1990. La mejora de la estabilidad económica a lo largo
de las siguientes décadas ha hecho que se intensifiquen los incentivos a migrar
para los ciudadanos peruanos. Muestra de ello es el aumento en la concesión de
permisos de permanencia definitiva, donde Chile es el primer destino migratorio.
La pregunta que resta por hacer es: ¿qué factores de carácter macroeconómico podrían
estar motivando a los ciudadanos peruanos a migrar?
El objetivo de este trabajo ha sido determinar las variables
asociadas al peso que la inmigración peruana tiene en el conjunto de la
inmigración total en Chile para el período 2005-2014. Se ha considerado como
variable endógena el porcentaje de peruanos a los que se concede permiso de
permanencia definitiva respecto del total de permisos concedidos. Como
variables exógenas, se han considerado las principales variables
macroeconómicas como indicadores de desarrollo y bienestar, esto es: Índice de Desarrollo
Humano (IDH), PIB per cápita, gasto en educación como porcentaje del PIB, índice
de Gini, tasa de desempleo y tasa de inflación.
En un primer análisis descriptivo entre ambos países, se pudo
observar la tendencia de las principales variables macroeconómicas. En el
último informe del PNUD (2018, p. 10), se clasificó a Chile dentro de los
países con un «muy alto desarrollo humano» y al Perú dentro de los países con
un «alto desarrollo humano». El mismo análisis puso de manifiesto el
aumento que ha logrado Chile en su ingreso per cápita.
Respecto al análisis de correlación de Pearson, se pudo observar que,
a mayor diferencia entre el Índice de Desarrollo Humanos a favor de Chile,
aumenta el flujo migratorio de los ciudadanos peruanos. Es decir, todo parece
indicar que la decisión de migrar guarda relación con la búsqueda de una mejor
calidad de vida de los individuos. De manera consistente con la evidencia
internacional, a mayor diferencia entre el PIB per cápita de Chile y el del Perú,
aumenta el flujo migratorio. Recordemos que se ha considerado el PIB per cápita
como una variable proxy del salario de un individuo. Contrariamente a lo
esperado, se observa una asociación inversamente proporcional entre la ratio
educación y la variable endógena, es decir, a un mayor presupuesto destinado a
la educación a favor de Chile, menor es el flujo migratorio. Aunque este
resultado escapa a la lógica, creemos que puede verse influido por el peso
relativo de las demás nacionalidades. Recordemos que un análisis de correlación
entre variables es una primera aproximación del fenómeno que se está
analizando.
En una segunda fase del estudio, los resultados pusieron de
manifiesto la importancia de la prosperidad del país receptor, medida a través
del Índice de Desarrollo Humano, en la decisión de los individuos de migrar. De
manera consistente con la evidencia internacional, el signo positivo del
coeficiente mostró que un incremento de esta variable a favor de Chile aumenta
el flujo migratorio. Contrariamente a lo esperado, un incremento del PIB per cápita
de Chile y un aumento de recursos a la educación no parecen ser variables decisivas
al considerar solicitar visas de permanencia definitiva. Una razón económica
podría estar sustentada en el hecho de que el PIB per cápita no esté reflejando
la realidad del ingreso promedio de la población chilena, lo que podría estar
desincentivando el flujo migratorio. E igual ocurre con el costo que supone el gasto
de bolsillo en la educación.
Limitaciones
del trabajo
Las
limitaciones del trabajo tienen que ver con el acceso a microdatos, lo cual
permitiría entender con mayor profundidad las razones de los flujos migratorios.
Otra de las limitaciones es la inexistencia de una actualización de la base de
datos del DEM (Departamento de Extranjería y Migraciones), lo que ha limitado
la ampliación del período en análisis. Por otro lado, sorprende que algunas relaciones
obtuvieran el signo contrario al esperado. Esta distorsión puede deberse a la
poca cantidad de información de la que se dispone.
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[1] Bolivia, Colombia,
Argentina, Ecuador, China, España, Brasil, Estados Unidos, Venezuela, Uruguay,
Cuba, México, República Dominicana, Francia, Paraguay, Alemania, Corea del Sur,
Italia y el Reino Unido.