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RESUMEN
La evidencia empírica sostiene que las tecnologías tienen impactos heterogéneos dentro de las
economías. Este documento tiene como objetivo examinar el impacto de la tecnología sobre el
desempleo en América Latina. Los datos fueron tomados de la base proporcionada por el Banco
Mundial (2021) para 16 países en el período 2000 – 2018. Se utiliza un modelo de Mínimos
Cuadrados Generalizados (GLS), test de Westerlund (2007) para cointegración y el de Dimi-
trescu y Hurlin (2012) para determinar la causalidad. Los resultados sugieren que el impacto de
la Tecnología sobre la tasa de desempleo dentro de este grupo de países no es signicativo, sin
embargo, el efecto es negativo. El test de cointegración indica que existe una relación negativa
y signicativa en el largo plazo y la relación es unidireccional desde la tecnología hacia del
desempleo. La política económica de mayor intensicación de la tecnología debería ser de largo
plazo, dotando de nuevas herramientas que permitan una inclusión laboral justa y equitativa.
Abstract
Empirical evidence argues that technologies have heterogeneous impacts within economies.
This paper aims to examine the impact of technology on unemployment in Latin America. Data
were taken from the base provided by the World Bank (2021) for 16 countries in the period
2000 - 2018. A Generalized Least Squares (GLS) model, Westerlund’s (2007) test for cointe-
gration and Dimitrescu and Hurlin’s (2012) test for causality are used. The results suggest that
the impact of Technology on the unemployment rate within this group of countries is not sig-
nicant, however, the eect is negative. The cointegration test indicates that there is a negative
Fernando Yunga, Universidad Nacional de Loja, Ecuador.
luis.f.yunga@unl.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-7772-4547
Alex Miguel Cueva; Universidad Nacional de Loja
alex.cueva@unl.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-9431-9087
Jean Vivanco; Universidad Nacional de Loja
jean.vivanco@unl.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-8030-1713
Carlos Tapia Morquecho; Universidad Nacional de Loja
carlos.a.tapia.m@unl.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-3834-1308
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Publicación Semestral Julio 18, 2022
ISSN: 1390-9045
e-ISSN: 2602-8190
Nº 18 Vol. 9
https://revistas.unl.edu.ec/index.php/suracademia/index
Facultad
Jurídica, Social
y Administrativa
Impacto de la Tecnología en la tasa de desempleo: Análisis
para países Latino americanos en el periodo 2000 – 2018.
Impact of Technology on the unemployment rate: Analysis for Latin
American countries in the period 2000 – 2018.
Recibido: 2021- 06- 02 | Revisado: 2021-06-28
Aceptado: 2021- 07-14 | Publicado: 2022-07-18
Sur Academia | N° 18, Vol 9 - julio 2022| ISSN: 1390-9045 | e-ISSN: 2602-8190 |
Julio - Diciembre 2022 | https://revistas.unl.edu.ec/index.php/suracademia/index
https://doi.org/ 10.54753/suracademia.v9i18
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and signicant relationship in the long run. The relationship is unidirectional from technology
to unemployment. The economic policy of greater intensication of technology should be long
term, providing new tools that allow a fair and equitable labor inclusion.
Palabras clave
Cointegración, Datos Panel, Desempleo, TIC
Keywords
Cointegration, Data Panel, ICT, Unemployment
1. INTRODUCCIÓN
El desempleo no solo es un problema social, lo es en gran parte económico. Los individuos
que pasan a la desocupación, es decir, no llevan adelante actividad laboral alguna, no generan
ingresos para sus familias ni para el escenario económico en general, incluyendo en el lento
estancamiento y auencia del dinero en la sociedad contigua. Según datos del Banco Mundial
(2021), en los últimos años, el desempleo ha mostrado una tendencia creciente, situación que
fue totalmente agravada principalmente a raíz de los efectos de la pandemia por la Covid-19.
A nivel global, en el último año, en promedio, el porcentaje total de desempleo analizando la
población activa total ha aumentado en más de 1.1%.
Con base en lo anterior, la literatura menciona que uno de los determinantes del nivel de des-
empleo en la actualidad tiene que ver con el impacto de las nuevas Tecnologías de la Informa-
ción y la Comunicación (TIC). Según el Banco Mundial (2013) las TIC están transformando el
mundo del trabajo mediante la creación de nuevas oportunidades de empleo y el aumento de la
innovación, inclusión y globalización de los mercados laborales. Asimismo, Álvarez y Aldarete
(2019) establecen una correlación negativa entre la tasa de desempleo y nivel de inteligencia,
por lo que mayores niveles de innovación e “inteligencia” en la ciudad se corresponden con
menores tasas de desempleo.
Por otra parte, acerca del tema de la inuencia de las TIC en el nivel de desempleo de las eco-
nomías, existe un amplio debate, pues autores como Minian y Monroy (2018) alegan que, el
cambio tecnológico aumenta la productividad y la competitividad, redene los modelos de pro-
ducción y desplaza al trabajo humano en actividades que las máquinas pueden hacer de manera
más eciente, es decir, que el nivel de desempleo se ve aumentado por este desplazamiento
de la mano de obra. La idea anterior es fundamentada por una reciente investigación de la Or-
ganización Mundial del Trabajo (OIT), pues se concluye que, después de la crisis económica
mundial, la tecnología es la primera causa del aumento del desempleo en el mundo. El director
de esta Organización, José Manuel Salazar-Xirinachs sostiene que “Los robots, los ordenadores
y la automatización incrementan la productividad, pero reducen el potencial de crear empleos
del sector manufacturero. (Techcetera, 2012)
Dado el panorama actual, el mercado laboral exige trabajadores versátiles, capaces de adaptarse
y aprovechar la difusión de las TIC. Se estima, además, que el 65% de los trabajos del futuro
aún no se han inventado e incluso que los que se mantienen también están cambiando o cam-
biarán su demanda en materia de habilidades. De esta forma, el principal reto de las ciudades,
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además de intervenir para evitar nuevas desigualdades relacionadas con la “privación digital de
derechos”, pasa por la determinación de qué tipo de servicios ofrecer teniendo en cuenta tanto
las necesidades como los intereses de los ciudadanos. (Organización para la Cooperación y el
Desarrollo Económico, 2017)
De tal forma, el objetivo de la presente investigación se centra en observar y realizar un análisis
empírico del efecto de tecnología sobre la tasa de desempleo para los países que conformas en
que, de América de Sur, haciendo un matiz en base a lo resaltado en la teoría económica acer-
ca de cómo ha inuido esta tecnología dentro del desempleo de cada uno de los países y, con
base en los resultados obtenidos en el estudio. Dentro de la investigación se utilizó la estrategia
econométrica de datos panel, que incluyen datos entre los años 1990 a 2019, los cuales fueron
obtenidos de la base de datos del Banco Mundial (2021); dicha base fue trabajada utilizando
dos modelos econométricos, uno de efectos jos y otro de efectos aleatorios, además se utilizó
el test de Hausman (1978) para elegir el modelo que mejor se ajusta a los datos y, comple-
mentariamente se incluye pruebas de heterocedasticidad, autocorrelación y multicolinealidad.
Finalmente, para el modelo propuesto se procede a corregir los problemas de autocorrelación,
heterocedasticidad o de dependencia de sección cruzada por medio de un modelo de Mínimos
Cuadrados Generalizados (GLS) para obtener un modelo consistente.
En este sentido y basado en lo propuesto, la investigación pretende dar respuesta a la pregunta
¿Cómo ha sido el impacto que ha tenido la tecnología dentro de la tasa de desempleo para los
países que conformar América del Sur? Los análisis pertinentes para llegar a la respuesta se
muestran en el desarrollo de la investigación, la cual se encuentra dividida en cinco secciones:
dentro de la segunda sección se discute la literatura previa sobre el tema; la tercera sección
presenta los datos utilizados y la estrategia econométrica usada para la obtención del modelo;
en la cuarta sección se expone la discusión de resultados obtenidos y; nalmente, en la quinta
sección se muestran las conclusiones e implicaciones de política económica en relación a la
problemática propuesta.
2. REVISIÓN DE LITERATURA
La evidencia empírica presenta distintas proposiciones en las que se expone la inuencia de la
innovación tecnológica sobre el enfoque económico de los países, principalmente en el campo
laboral. Por una parte, se considera que el desarrollo tecnológico genera efectos positivos en
el sector económico, aumentando las unidades productivas obteniendo resultados económicos
crecientes y, por otra parte, el valor de la productividad de los factores que se utilizan en el pro-
ceso productivo. Sin embargo, existe la discordia y disyuntiva entre el efecto que genera este
proceso tecnológico dentro del índice desempleo.
En este sentido, Minian y Martinez (2018) en su investigación resaltan que, el cambio tecnoló-
gico aumenta la productividad y la competitividad, redene los modelos de producción y des-
plaza al trabajo humano en actividades que las máquinas pueden hacer de manera más eciente,
y en el mismo sentido estas tecnologías han logrado remplazar las tareas humanas rutinarias,
mas no las no rutinarias, en el mismo sentido, concordando de tal forma, con los resultados de
(Alderete, 2019), quien encontró que en el modelo de efectos jos a nivel ciudades la variable
Tecnología tiene signo negativo; es decir, cuanto más tecnológica es la ciudad (mejor posicio-
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nada en el ranking), mayor es la tasa de desempleo. Las ciudades ubicadas en primer lugar en
el ranking de tecnología (ciudades más tecnológicas), presentan una mayor tasa de desempleo.
No obstante, los resultados obtenidos por Álvarez y Alderete (2019), demuestran que existe una
correlación negativa entre tasa de desempleo y la tecnología medida a traves del nivel de inteli-
gencia; por lo que, mayores niveles de innovación e “inteligencia” en la ciudad se corresponden
con menores tasas de desempleo. A su vez, se observa que la tasa de desempleo promedio en el
grupo de las ciudades inteligentes es más baja que la tasa de desempleo promedio de las ciuda-
des menos inteligentes para la mayoría de los índices disponibles para la región. Este resultado
se diferencia de la investigación presentada por Orji (2016) donde sustenta que los resultados
muestran una relación positiva pero insignicante entre las TIC y la tasa de desempleo en Ni-
geria. Se revela que durante el periodo que se examina el uso de las TIC contribuyó a la tasa de
desempleo en Nigeria. EN esta investigación, el coeciente de las TIC implica que a medida
que el uso de las TIC aumenta en el 1% la tasa de desempleo también aumenta en un 0,09%.
Así mismo, resulta importante destacar que en este estudio se consideraron las variables gasto
público y PEA las cuales resultaron estadísticamente signicativas.
Por otra parte, distintos autores consideran que el desempleo obedece a otros criterios econó-
micos mas que al nivel tecnológico, determinando que el desempleo y el empleo con relación a
la tecnología dependen del horizonte temporal, así mismo, para este estudio los cambios en el
nivel de desempleo no dependen de las inversiones que se hagan en I+D ni mucho menos en la
participación creciente del cambio tecnológico. (García, 2013). Estos resultados se comparan
con los expuestos por Aguilera y Ramos (2016) los cuales muestran que los países con altos
niveles de PIB per cápita en la región aun se encuentran en una etapa de desarrollo en la que las
inversiones en Gasto Interno en ciencia y Tecnología afectan positivamente al empleo, logrando
ganancias de productividad, así mismo dado los resultados, se puede armar que promover el
desarrollo de las innovaciones podría generar impactos signicativos en la creación de empleo,
lo cual reduce la tasa de desempleo.
Por su parte Osoria (2017) obtuvo que las TIC tienen una inuencia positiva sobre el desempleo
en todas las regresiones escalonadas. La probabilidad es signicativa a un nivel de 5%. Este
resultado permite conrmar que existe una relación positiva entre el desempleo y las inversio-
nes en TIC. Por lo tanto, más inversiones en TIC tienden a tener un impacto negativo sobre
el desempleo. Por tanto, la tecnología inuye en el mercado laboral, al menos a corto plazo.
Los sectores público y privado deben unirse para crear soluciones que brinden oportunidades
para que los trabajadores desplazados y las generaciones futuras ingresen al mercado laboral.
El cambio tecnológico está afectando el mercado laboral y la desigualdad en cierta medida. A
corto plazo, parece probable que aumenten tanto la desigualdad como el desempleo, aunque las
implicaciones a largo plazo pueden ser beneciosas para toda la sociedad y reducir el desem-
pleo y la desigualdad.
¿Afectan las innovaciones tecnológicas al desempleo?, es una de los cuestionamientos que se
realizan muchos autores y que, Matuzeviciute y Buktus (2017) a través de las estimaciones,
excepto una, no sugieren que las innovaciones tecnológicas (aproximadas por familias de pa-
tentes triádicas (tfp) tiene un efecto sobre el desempleo. La tercera estimación muestra una
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correlación negativa, es decir, una mayor actividad de innovación se asocia con una menor tasa
de desempleo. Casi todas las variables de control incluidas en el modelo son estadísticamente
signicativas: IED entrante negativamente y IED saliente asociada positivamente con la tasa
de desempleo, el crecimiento económico y un índice de precios más alto, como consecuencia
del crecimiento económico, se correlacionan negativamente con la tasa de desempleo, un gasto
público más generoso sobre el desempleo parece tener un resultado negativo: aumenta el des-
empleo debido a la reducción de los costos alternativos del trabajo.
Patiño (2014) y Saez (2012) llegan a la conclusión de que existe una relación negativa entre el
progreso tecnológico y el desempleo solo se podría explicar por el dominio del efecto de capi-
talización, donde menores tasas de crecimiento de la PTF habrían desmotivado la creación de
puestos de trabajo y generado un aumento en el desempleo. Sin embargo, se encontró que, aun
en el caso extremo en que todo el progreso tecnológico hubiera operado bajo este efecto, la des-
aceleración de la PTF observada durante el periodo 1996-2000 no logra explicar los incremen-
tos en el desempleo, lo que indica que son otros factores, diferentes al progreso tecnológico, los
que explican este fenómeno.
En efecto, Berge et al. (2020) expresan que los hallazgos del estudio indican que, en general,
la implementación de tecnología disminuye la probabilidad de terminar el trabajo entre los tra-
bajadores con alrededor del 1,7 por ciento. Este hallazgo sugiere que el cambio tecnológico no
disminuirá la necesidad de empleo dentro de las empresas. Además, El hallazgo también sugie-
re que la implementación de tecnología no conduce a una gran rotación y renovación de la plan-
tilla. En cambio, sugiere que las empresas (y los trabajadores) pueden adaptarse a las nuevas
tecnologías sin la pérdida de puestos de trabajo. Finalmente, Saka y Othan (2019) en base a los
resultados se obtiene un coeciente positivo del gasto en I+D que oscila entre 0.012 y 0.034, lo
que signica que la tecnología aumenta el desempleo general. Estos hallazgos también condu-
cen a la importante inferencia de que, en las economías desarrolladas, el progreso tecnológico
hace que la creación de empleo se vea superada por la destrucción de empleo y el mecanismo de
compensación no es ecaz. En general se puede deducir de estudio que, a medida que aumentan
los gastos en I + D, aumenta el empleo de los trabajadores altamente calicados, mientras que
lo contrario es cierto para los trabajadores poco calicados en las economías avanzadas.
3. MÉTODO.
Dentro del presente trabajo de investigación se usó información extraída de la base de datos del
Banco Mundial (2021) a partir del año 2000 al 2018, la misma que fue elaborada y publicada
por la plataforma en línea del Banco Mundial (2021). Para el análisis empírico del impacto que
tiene la tecnología en el nivel de desempleo de los países de América Latina se tomó en consi-
deración como variable dependiente al desempleo total (% de la población activa total) y como
variable independiente se utilizó las importaciones de bienes de tecnologías de la información
y la comunicación (TIC) (% del total de importaciones de bienes).
Además de esto, con el n de obtener resultados más robustos se usó como variables de control
a la inversión extranjera directa, entrada neta de capital (% del PIB); el logaritmo de la indus-
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tria, valor agregado (US$ a precios actuales); el logaritmo de la formación bruta de capital (US$
a precios actuales) y, al logaritmo de la agricultura, valor agregado (US$ a precios actuales).
Estas variables son introducidas dentro del modelo planteado para las economías centroameri-
canas más representativas. La descripción de variables se encuentra en la Tabla 1.
Tabla 1
Descripción de las variables.
Nota. Esta tabla muestra el contenido referente a las variables utilizadas en el modelo de análisis, describiendo de
forma puntual su clasicación, descripción, unidad de medida. Con base en datos del Banco Mundial (2021). *
Variables en logaritmo.
La Tabla 2 muestra los estadísticos descriptivos de las variables analizadas dentro del modelo
econométrico. Para dichas variables que son el desempleo total; la importación de bienes de las
TIC; la inversión extranjera directa; la industria, valor agregado; la agricultura, valor agregado
y; la formación bruta de capital, se muestra el número de observaciones, la media, la desviación
estándar y los valores mínimos y máximos.
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La Figura 1 muestra la evolución del desempleo total dentro del período de análisis 2000-2018,
para cada de uno de los países de América Latina. Como se puede observar el país que ha re-
gistrado mayores niveles de desempleo ha sido Colombia, ubicando su índice más alto en el
año 2000 con un valor aproximado de 20.52%. La segunda economía que ha registrado uno de
los índices más altos de desempleo en el período analizado es Argentina en el año 2002 con
un valor aproximado de 19.59%. En tercer lugar, se encuentra Uruguay registrando un índice
de desempleados de 16.66% aproximadamente en el año 2003, sobre el total de la población
activa. Por su parte, Ecuador ha mantenido índice relativamente bajo en comparación con otras
economías, pues el mayor valor de desempleo se ubica en el año 2003 con un 5.66% del total
de la población activa total.
A nivel general se puede observar que los mayores índices de desempleo de todas las economías
Latino americanas se han presentado en los inicios del período analizado, es decir, en los 2000,
lo cual se debe principalmente a los procesos de ajuste macroeconómico posteriores a las crisis
asiática y rusa; y del descenso en los precios de algunos bienes primarios de exportación, como
el caso de la harina de pescado, el cobre, la carne y el café, y el alza del precio del petróleo, los
que se tradujeron en fuertes disminuciones de los términos de intercambio. Desde este punto en
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adelante, la tendencia del desempleo en la mayoría de países se ha caracterizado por un decre-
cimiento continuado hasta el año 2018, las cuales se atribuyen a las transformaciones políticas
que propiciaron, en un marco de desarrollo de las luchas sociales y sindicales, un cambio en
las políticas públicas que impactó de manera importante en la clase trabajadora. Los cambios
tuvieron una dimensión cuantitativa como cualitativa e impulsaron ciertas modicaciones es-
tructurales en las sociedades.
Figura 1
Evolución del Desempleo total para el grupo de países de Latino América.
En la Figura 2 se observa la evolución de la importación de bienes de las TIC dentro del perío-
do de análisis 2000-2018, para cada de uno de los países de Latino América. En su mayoría, la
tendencia de la compra de bienes de tecnología para todas las economías ha sido muy similar,
mostrando una línea constante a través del tiempo que ha oscilado entre valores del 4% al 15%
del porcentaje total de la importación de bienes. Un caso particular es el de la economía de Pa-
raguay, la cual ha sobrepasado los límites de importación de bienes de las TIC en comparación
con los vecinos sudamericanos; la economía guaraní registra un punto muy alto en la gráca
para el año 2006 con un valor aproximado de 31.82%, desde este punto se registra un descenso
continuado, pero que aun así supera los niveles de las demás regiones.
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En panoramas generales, la evolución de las TIC para las economías sudamericanas ha sido
baja si se compara con otras regiones como Europa y Asia, ya que su alcance no ha logrado
tener los mismos desarrollos tecnológicos, en los diferentes campos en los cuales actúa, que en
aquellos países desarrollados. Son múltiples las variables que condicionan el buen funciona-
miento de las TIC en los países subdesarrollados que hacen parte de la región de América del
Sur. Entre estos factores están: la infraestructura existente, la calidad de vida de las personas,
la desigualdad entre las regiones, la movilidad digital y las desigualdades existentes entre las
diferentes regiones de un país y entre la población, etc.
Figura 2
Evolución de las TIC para el grupo de países de América del Sur.
Metodología.
Con el objetivo de examinar la relación entre el nivel de desempleo y la tecnología para Centro-
américa, en el período 2000-2018, la estrategia econométrica está organizada en cuatro etapas.
En primera instancia, para conocer el efecto de una variable en la otra, se estimará una relación
básica de datos de panel. Para ello, primero se determinará la presencia de efectos jos o alea-
torios a través del test de Hausman (1978). Así también, se vericará la presencia de autoco-
rrelación a través de la prueba de Wooldridge (2002). En caso de encontrar los problemas antes
mencionados, se los corregirá con el modelo de Mínimos Cuadrados Generalizados (GLS). Por
lo que, su planteamiento se muestra en la ecuación 1:
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Donde, des corresponde al nivel de desempleo de la población activa, la cual está en función
de tic que representa a las importaciones de bienes de tecnología, ambas variables medidas en
porcentaje y εi,t que hace referencia al término de error. El subíndice it denota el valor del país i
en un período t, en donde, i = 1, 2, 3, . . ., 18 y t = 2000, 2001 . . . , 2018. En segunda instancia,
para determinar la relación existente entre las variables a largo plazo, se aplicará la prueba de
raíz unitaria para garantizar que las series no tengan efecto tendencial. Para ello, siguiendo a
Maddala y Wu (1999), la prueba de relación unitaria se estima utilizando las pruebas paramétri-
cas de Dickey Fuller Aumentado (1981) y la prueba de Phillips y Perron (1988), que se conocen
en la literatura de datos de panel como ADF y PP, respectivamente. Así mismo, Enders (1995)
armó que el orden de integración de la serie con la tendencia y la interceptación se puede es-
timar a partir de la ecuación 2:
En la Ecuación 2, dest es la variable en la cual se vericará la existencia de raíz unitaria, α0 es la
intersección y α1 captura el efecto de tendencia, t es el tiempo, εt es el término de error y p re-
presenta la duración del desfase. Si el parámetro λ de la Ecuación 2 es signicativo, se concluye
que el panel presenta raíz unitaria. Además, estos resultados se contrastarán con las pruebas no
paramétricas de Levine, Lin y Chu (2002), Im, Pesaran & Shin (2003) y Breitung (2002) con el
n de asegurar que la serie utilizada en las estimaciones posteriores no tengan el problema de
la raíz de la unidad. Del mismo modo, el número de rezagos se determinará a través del criterio
de información de Akaike (1974). En la tercera etapa, usamos técnicas de cointegración para
vericar existencia de un equilibrio a largo y corto plazo entre el desempleo y la tecnología. En
el caso del largo plazo, se empleará la prueba de cointegración desarrollada por Pedroni (1999),
determinada en la Ecuación 3.
Donde Desi,t representa la variable dependiente del país i en el período t. El parámetro t repre-
senta 1, 2, 3,..., n observaciones. El parámetro αi es el término constante. Los parámetros β, ω
y π son los estimadores de los regresores, mientras que ECTt−1 es el término de corrección de
errores obtenido del vector de cointegración. La longitud del rezago se representa con j y εi,t
es el término de error aleatorio. Por otro lado, para identicar la relación en el corto plazo, se
planteó un modelo de corrección de errores mediante la prueba de Westerlund (2007) que se
detalla en la Ecuación 4.
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Finalmente, considerando el modelo de Dumitrescu y Hurlin (2012) se determinará la existen-
cia y dirección de causalidad de Granger (1988) propuesta para modelos panel y la cual tiene
como base la ecuación 5.
Se destaca que, la prueba de causalidad se verica entre pares de variables y se mantiene el
supuesto de que αi es jo en el tiempo, mientras que γ Ki y β Ki son parámetros que varían en
las secciones transversales. Así también, el término Xi,t representa a la variable explicativa.
4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se aplicaron las pruebas descritas de la sección anterior y los resultados mostraron que se de-
ben utilizar modelos de efectos jos y modelos de efectos aleatorios, según se presente el caso.
Adicional a ello, se detectó que en los modelos existe la presencia de autocorrelación, heteroce-
dasticidad y dependencia de sección cruzada. Para corregir los problemas econométricos men-
cionados, se utilizó un modelo de mínimos cuadrados generalizados (GLS). La Tabla 3 muestra
los resultados del modelo GLS entre las variables del desempleo total en relación con las TIC,
generando así esta relación básica descrita en la ecuación (1).
Con base en los resultados obtenidos en la Tabla 3 se corrobora que no hay signicancia estadís-
tica entre la importación de las TIC y el desempleo total de la región de América Central en el
período descrito, es decir, la evidencia no establece que las mejoras en la estructura tecnológica
de los países centroamericanos inuyan en una disminución en los niveles de desempleo por
país. Este hallazgo puede explicarse a que el nivel de subdesarrollo de la mayoría de las econo-
mías de la región, no permite todavía llegar a esa etapa de innovación y desarrollo adecuados
en los que las inversiones en nuevas tecnologías afecten positivamente los índices de empleo,
logrando una subida de los niveles de productividad laboral y en consecuencia un descenso del
desempleo total de cada uno de los países analizados. Este resultado coincide con el que pre-
senta Alderete (2019) donde arma que siguiente modelo a nivel países que incorpora efectos
aleatorios sobre la variable tecnología, se observa que esta variable deja de ser estadísticamente
signicativa, aunque sus efectos aleatorios sí lo son.
Tabla 3
Resultados globales de la relación básica entre el desempleo y las TIC
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En la Tabla 4 se estima la relación propuesta pero esta vez incluyendo las variables de control
propuestas y los resultados también muestran relaciones insignicantes respecto a la regresión
con la variable dependiente; en este caso el valor agregado de la industria, el valor agregado
de la agricultura y la formación bruta de capital aportan signicancia al modelo lo cual puede
verse explicado por el desarrollo de la matriz productiva de los países de la región que ya viene
transformándose desde la década de los noventa pues con el aprovechamiento de la IED se pudo
lograr que muchas de las empresas creadas durante el periodo de industrialización sustitutiva
de importaciones pasaran a manos extranjeras. Paralelamente al proceso de enajenación de la
propiedad de la planta industrial, se inició un proceso de promoción de IED vinculada a la ex-
portación que permitió que la región se convirtiera en una plataforma exportadora. (Sanchez y
Martínez, 2014).
Así mismo se puede mencionar que, las variables de la industria en valor agregado, la forma-
ción bruta de capital y la agricultura en valor agregado tienen signicancia estadística al 0,1%
lo cual en este caso puede explicarse por la capacidad de las economías centroamericanas para
absorber o formar capital físico, que a su vez permita inuir directamente sobre el mercado
laboral, afectado de forma directa a la tasa de desempleo. Caso contrario, se presenta en la
investigación de (Sofowora, 2009); el que determina que las TIC y la industria ha mejorado
sustancialmente lo cual ha impactado la relación económica y social de diferentes familias con
un aumento del poder nanciero de negociación.
Hay que mencionar también que las variables en mención de cierta manera inuyen en los índi-
ces del desempleo de manera individual por lo que se puede explicar que en los países de Cen-
troamérica que no han alcanzado un índice relevante de tecnología no son los ejemplos precisos
para hacer esta relación comparación pues, son otras razones y factores quienes inciden en este
indicador socioeconómico. De tal forma, se coincide con los resultados de Azuara et al. (2019)
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quienes sustentan que para América Latina y el Caribe la tecnología no ha afectado todavía a las
ocupaciones del conocimiento (tales como personal administrativo o vendedores); es decir los
puestos de trabajo e incluso la razón productiva de los países de América del Sur poco tienen
que ver con la tecnología.
Tabla 4
Resultados globales con variables de control
Los resultados del test de cointegración de Westerlund (2007) obtenidos en la Tabla 5 muestran
que para el grupo de países que se han incluido en el panel existe una cointegración entre el des-
empleo y las importaciones de tecnología, es decir, que al contar con una relación a largo plazo,
la TIC si impactan de manera negativa en el desempleo disminuyéndolo, a nivel individual si
existe una relación de causalidad entre las variables del modelo, por lo que se armar que existe
una relación causal que va desde las TIC hacía el desempleo de los de Centroamérica especí-
camente el incremento del nivel de tecnología disminuye el nivel de desempleo, incluyendo al
mercado laboral a muchas personas que están cualicadas para este proceso de innovación, caso
contrario, aparece cuando se estudia una relación causal que vaya desde el desempleo hacia las
TIC, demostrando que no existe relación para estas concluyendo una relación unidireccional.
Así mismo, a nivel global los valores mostrados corroboran lo antes mencionado y verican el
hecho de que a nivel regional si exista una relación de causalidad entre el desempleo y las TIC;
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hecho de que a nivel regional si exista una relación de causalidad entre el desempleo y las TIC;
esto por el hecho de que tal vez para la economías de la región, mayores ujos de capital son
más aprovechados para la creación de empleos , es por esto que, el gasto público puede ser una
variable que resulte ser más provechosa dentro del análisis, puesto que esta permite aprovechar
los recursos del Estado en una inversión directa en el sector laboral como forma de generación
de nuevos emprendimientos o de impulsar los ya existentes, generando de esta forma mayores
fuentes de empleo que contribuyan a disminuir las personas desempleadas en cada país.
Por otra parte, el test de causalidad de Dimitrescu y Hurlin (2012) arroja resultados con un va-
lor p menor a 0.05 por lo que se rechaza la hipótesis nula de causalidad y se establece que las
TIC causan al desempleo y no viceversa (Anexo C), es decir existe una relación unidireccional
entre las variables de análisis, lo cual inere que a mayores niveles de transformación tecnoló-
gica en cierta medida causa que se generen cambios sobre el nivel de desempleo de la región
; asimismo, el hecho de que exista mayor desempleo no incentiva para invertir en procesos
tecnológicos para el mejoramiento productivo, lo cual podría explicarse por la razón de que los
gobiernos llevan a cabo medidas de política para atender a este problema social por medio de
la incorporación de nuevos centros de trabajo y procesos de producción modernos pero solo
temporales, que a su vez requieren una mayor tecnicación de las personas y un nivel adecuado
de capital humano para poder hacerse con los procesos, pues de lo contrario dicha tecnicación
se convierte en un catalizador del desempleo de la región y un agravante al problema.
Tabla 5
Resultados del test de Cointegración de Westerlund (2007)
5. CONCLUSIONES
Este documento tiene como objetivo examinar el impacto de la tecnología sobre el desempleo
de América Central parta el período 2000 - 2018. mediante datos de panel y mínimos cuadrados
generalizados (GLS). Los resultados de los modelos de regresión GLS global muestran que las
Importaciones en Tecnología (TIC) no resulta ser estadísticamente signicativa, al momento
que disminuir las tasas de desempleo para este grupo de países. En cambio, al momento que se
agrega las variables de control la TIC sigue sin tener un efecto signicativo dentro del modelo,
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a comparación con la IED que en un principio tienen signicancia dentro del modelo, pero al
incluir la Industria, Agricultura y FBDK pierden signicancia y estas la ganan, en concreto
estas variables si inuyen sobre el desempleo ya que en las economías incluidas el nivel de tec-
nología no es tan desarrollado como para la creación de productos a gran escala como los hacen
las multinacionales, sino más bien que se concentran en temas más internos y regionales como
exportaciones de bienes con valor agregados, especializar más sus técnicas de agricultura y
dedicar más tiempo a la Formación de Capital, que a diferencia de las economías desarrolladas
estas llevan ventaja sobre las que no lo están, que para este caso es Centroamérica.
Por otro lado, los países de Centroamérica que se incluyeron en el estudio, si poseen una
relación de cointegración entre las TIC y el desempleo lo que a largo plazo esta relación ter-
mina disminuyendo el desempleo ya sea por la absorción de mano de obra cualicada que se
encuentra en el mercado capaz de soportar el proceso de innovación que se está incurriendo, o
ya sea por la capacidad productiva que aumenta generando más plazas de empleo en diferentes
sectores forzando a que las personas que deseen estén en búsqueda constante de aumentar su
capital humano con el n de poder insertarse en cualquier área de especialización, es de suma
importancia mencionar que la relación causal solo es de forma unidireccional, que va desde
las TIC hacia el desempleo pero esto no en viceversa, comprobando así que el desempleo si es
disminuido por las importaciones de tecnología que pueda tener un país y en el mismo sentido
la forma de canalizarlas para una mejor productividad.
Finalmente, las TIC o una especialización economía si podría disminuir el desempleo siempre y
cuando este bien direccionada a la potencialización de sectores productivos que generen plazas
de empleo, pero los gobiernos centrales no ponen demasiada atención a ello por lo que divergen
entre gobiernos de turno cambiando los planes cada periodo degradando así el encadenamiento
y la sostenibilidad que se podría generar con el aprovechamiento de estas tecnologías así como
lo muestra el resultado de causalidad.
Como punto nal se recomienda que, en pro de mejorar los niveles empleo de los países cen-
troamericanos, se siga produciendo esta instauración por parte de los gobiernos de turno en el
tema de aprovechamiento de capital invertido para fortalecimiento y desarrollo de las TIC así
como también en materia de I + D, ya que, canalizando dichas inversiones se puede garantizar
un constante nivel de crecimiento de la economía, que vaya acorde con nuevos mecanismos
de la innovación y cambios dentro de la matriz productiva, resultado de nueva inversión tec-
nológica que permita una globalización interna tanto en conocimiento como en infraestructura
técnica que en el largo plazo desarrolle un nuevo ambiente laboral modernizado y con acceso
para todos los trabajadores.
Asimismo se recomienda que el marco legal que vaya de la mano con estos cambios sea cons-
tantemente regulado para que se den las condiciones necesarias para aumentar la extensión geo-
gráca de las infraestructuras de las telecomunicaciones, introducir precios más bajos para los
servicios, abordar las desigualdades, denir el papel y las responsabilidades de los organismos
reguladores y empresas y proporcionar seguridad jurídica a los posibles inversores, con el obje-
tivo de que la productividad en un nivel general sea mayor y por ende el crecimiento económico
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y social se vea reejado en mayor fuentes laborales para disminuir la tasa de desempleo.
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