Modelizacion no lineal del desempleo con
modelos
Threshold autorregresivos
Una aplicación para el desempleo de
Montevideo-Uruguay
- Enfoques
tradicionales - Asimetría y
dinámica no lineal - Antecedentes en
Uruguay - Marco econométrico:
modelos TAR - Resultados
empíricos - Conclusiones
- Bibliografía
- Anexos
Los problemas del
mercado de
trabajo han constituido una preocupación creciente de
hacedores de política y
académicos desde comienzos de los ochenta.
El incremento sostenido del desempleo durante las
últimas décadas en las principales economías
desarrolladas, junto a la falta de consenso en torno a las
causas que explican el fenómeno, ha motivado una creciente
literatura sobre
la dinámica del mercado de
trabajo. Mas específicamente, el problema de la
asimetría del ciclo de negocios y su
efecto sobre el mercado laboral ha
recibido creciente atención, tanto desde el punto de vista
teórico como empírico.
Desde los elementos institucionales que facilitan
(dificultan) los ajustes de precios y/o
cantidades en el mercado de trabajo, el análisis de relaciones no lineales de corto
plazo en la curva de Phillips, hasta la modelización
univariante de la tasa de desempleo y sus rigideces, se encuentra
una preocupación común en el debate
internacional acerca de las implicancias tanto económicas
como sociales que resultan de las particularidades del mercado de
trabajo en sus ajustes y fluctuaciones.
El desempeño económico y su
relación con el mercado de trabajo ha fundamentado desde
entonces una multiplicidad de estudios en el intento por
determinar las causas e implicaciones de los elementos que
influyen sobre el ajuste de dicho mercado.
En términos generales se han planteado dos
interrogantes básicas.
Primero, cuáles son los determinantes del
desempleo en torno a un
valor promedio
durante largos períodos; y segundo, el comportamiento
cíclico del mercado laboral.
El porqué cambios en la demanda de
trabajo provocan grandes cambios en el empleo y solo
pequeños movimientos en el salario real, se
ha transformado en un tema fundamental para entender la
dinámica de este mercado, y plantea la cuestión
básica si es un mercado que funciona
intrínsecamente bajo características no Walrasianas, en donde el
costo del trabajo
carece de la flexibilidad necesaria para ajustarse a las
variaciones de las condiciones económicas.
Desde un punto de vista teórico, la microeconomía estándar postula que,
en un mercado de trabajo perfectamente libre, los salarios y el
empleo se
ajustan para rectificar los desequilibrios entre la oferta y la
demanda. Sin
embargo, en el mundo real se observan obstáculos que
entorpecen el ajuste de corto plazo y que apartan al mercado de
trabajo de los supuestos competitivos.
Un punto crítico que se ha transformado en el
centro del debate
académico, y que constituye una evidencia empírica
difícil de asimilar por las conceptualizaciones
teóricas tradicionales, es el comportamiento
cíclico altamente inelástico del
desempleo.
Se observa que frente a shocks de naturaleza
transitoria, la tasa de desempleo presenta una alta rigidez que
le impide un rápido ajuste una vez reinstauradas las
condiciones anteriores al shock. Este fenómeno, denominado
histéresis , ha motivado una profunda controversia en
torno a la naturaleza del
comportamiento del mercado de trabajo, enfrentando dos visiones
acerca de la explicación de los cambios de mediano y largo
plazo en el nivel de desempleo.
Por un lado, se encuentra la vertiente Estructuralista,
que se asocia a la hipótesis de la Tasa Natural de Desempleo ,
y por otro la escuela de la
Persistencia, asociada al concepto de
Histéresis.
Los autores que se afilian a la primera visión,
argumentan (desde una perspectiva macroeconómica) que el
equilibrio en
el mercado de trabajo se establece a nivel de una tasa de
desempleo estable (la tasa natural de desempleo) alrededor de la
cual pueden ocurrir variaciones cíclicas. Cambios en la
economía
real o las instituciones,
producen alteraciones estructurales en el mercado de trabajo
(movimientos en la NAIRU) y son estos cambios los que deben
explicar el comportamiento al alza del desempleo.
Para los segundos, la persistencia se explica por la
naturaleza no competitiva de las relaciones entre empresas y
trabajadores que implica que la fijación de salarios no
siempre se realice de manera eficiente.
A través de fundamentos microeconómicos,
enfatizan el carácter
no Walrasiano del mercado de trabajo e introducen rigideces y
fricciones nominales que, como resultado de limitaciones
institucionales, esclerotizan el mercado y dificultan el
ajuste.
Si bien no descartan el concepto de tasa
natural de desempleo, para los defensores de esta corriente el
equilibrio en
torno a la tasa natural es débil y es por ello que el
concepto mismo tiene escasa utilidad. Los
cambios actuales en la tasa de desempleo alteran el
comportamiento de la variable de modo tal que los choques
transitorios tienen efectos permanentes y es aquí donde
debe centrarse la atención.
Cabe destacar en este punto, que existen aspectos
teóricos y prácticos acerca de la persistencia del
desempleo que continúan actualmente no resueltos o sobre
los que no existe consenso.
La evidencia empírica de estabilidad del
desempleo en torno a un valor de
equilibrio de largo plazo ha sido fuertemente cuestionada,
fundamentalmente por el escaso sustento empírico que
presenta para algunas economías (principalmente las
europeas) mientras que, las políticas
de flexibilización aplicadas a la luz de los
diagnósticos de rigidez de la corriente persistencialista
no han generado los efectos esperados.
Blanchard (1997) ha señalad al respecto: " mucho
trabajo teórico en torno a la tasa natural de desempleo se
ha divorciado de la evidencia microeconómica, y mucha
evidencia microeconómica parece encontrarse buscando un
marco
teórico para su interpretación".
En este contexto se introduce entonces la
modelización no lineal o estado-dependiente en un intento por representar
de un modo más conveniente la evidencia empírica y
así acercar los enfoques teóricos prevalecientes a
través del testeo conjunto de ambas hipótesis:
persistencia y asimetría.
No obstante constituir los enfoques anteriores (estructuralismo y persitencialismo) los paradigmas
dominantes en torno al tema, estos modelos
tienden a ignorar efectos importantes que están presentes
en el ajuste del mercado de trabajo. Por ejemplo, existe amplia
evidencia de la asimetría dinámica del
desempleo.
Esto es, dado que el proceso de
destrucción de empleo es mas pronunciado que el proceso de
generación, el patrón de
destrucción-creación es altamente asimétrico
durante el ciclo.
Este comportamiento del desempleo más
volátil que el ciclo económico y de carácter
asimétrico, ha llevado a introducir la idea de un mercado
de trabajo sujeto a procesos de
ajuste no lineal, según el cual el grado de inercia o
velocidad de
respuesta de la serie difiere de acuerdo al estado de la
economía.
Los modelos lineales (comúnmente utilizados en el
análisis del mercado de trabajo), al no
distinguir entre estados o regímenes de la
economía, asimilan asimetría y persistencia como un
único fenómeno.
Sin embargo, se ha demostrado (Hansen 2001), que en
escenarios lineales se sobrestima la persistencia de la serie
(persistencia espúrea), cuando en realidad puede estar
sujeta (de acuerdo a ciertas condiciones de estado) a un
comportamiento asimétrico-estacionario.
Cambios tecnológicos o simples cambios de
expectativas, pueden generar complejos mecanismos de
adaptación difíciles de capturar en forma lineal
que, sin embargo, pueden representarse fácilmente una vez
que se permite la interacción (transición) entre
más de un régimen.
Los modelos de regímenes cambiantes en sus
vertientes: Markov-Switching (Hamilton 1989), Threshold
Autoregressive –TAR- (Tong 1990) o Smooth Transition
Autoregressive –STAR- (Granger y Terasvirta 1993) al
introducir explícitamente múltiples
regímenes, permiten capturar simultáneamente
persistencia y asimetría como dos fenómenos
distintos.
Es en este sentido, que al no existir consenso en torno
al tema de la dinámica del desempleo (dado que ninguno de
los enfoques teóricos ha podido dar respuesta
satisfactoria al problema en su conjunto); la modelización
no lineal al permitir analizar independientemente los elementos
más polémicos de ambas corrientes (persistencia o
estabilidad), abre un camino interesante acerca de nuevas
conclusiones sobre la caracterización del desempleo y los
efectos de política
económica resultantes.
Si la serie de desempleo es
asimétrica-estacionaria (como investigaciones
recientes así lo sugieren), entonces el comportamiento
estacionario acerca la evidencia hacia el enfoque Estructuralista
(donde la NAIRU actúa como atractor fuerte del nivel de
desempleo), mientras que el componente asimétrico confirma
el papel
atribuido por la corriente persistencialista a las limitantes
institucionales como factores que entorpecen el ajuste de corto
plazo. De este modo se logra amalgamar la inercia del desempleo
en el corto plazo, por la rigidez de factores nominales,
conjuntamente con una estabilidad global de largo plazo
determinada por factores reales.
Si se observa la evolución de la tasa de desempleo
(trimestral) de Montevideo durante los últimos veinticinco
años se constatan claramente ambos fenómenos:
persistencia y asimetría.
Durante las dos recesiones más importantes de los
últimos veinte años (la de 1982 y la
recesión actual que se inicia en 1999), la tasa de
desempleo presentó un comportamiento de crecimiento
acelerado al inicio de ambas crisis que en
conjunto significaron, un incremento promedio trimestral del
orden del 4.5% que, como contrapartida no se
acompañó por una caída del desempleo de
igual magnitud a la salida del ciclo (durante las expansiones
promedialmente, la tasa de desempleo disminuyó a una tasa
del 1.2%).
Esta asimetría en la reacción del mercado
de trabajo determinó que la tasa de desempleo pasara por
efecto de la crisis de
1982, desde niveles cercanos al 7-8% durante la década del
70 y principios del
80, a niveles del 15% durante los años 1982-1983. A partir
de entonces, la tasa de desempleo decrece lentamente hasta
alcanzar valores
cercanos al 9% en 1994. Durante la crisis de 1995 se eleva al 11%
manteniéndose estable en dicho nivel, para luego, a partir
de la recesión que se inicia en 1999, alcanzar un
máximo histórico del 19% a fines de
2002.
Dadas las implicancias sociales y económicas que
surgen de los efectos que sobre el mercado de trabajo resultan de
los cambios en el nivel de actividad, y teniendo en cuenta las
características de la economía
uruguaya, y más particularmente la vulnerabilidad que
surge de la dependencia a una región altamente inestable;
es que una adecuada caracterización del comportamiento del
mercado de trabajo resulta fundamental a los efectos de
determinar las políticas
adecuadas a aplicar, especialmente considerando las distintas
fases del ciclo como fue señalado
anteriormente.
En términos generales y dentro del contexto de la
polémica anotada al inicio de esta sección, se
responderán a través de un análisis de
series temporales tres cuestiones básicas sobre la
dinámica del desempleo y los efectos de política:
Primero: ¿Es la tasa de desempleo realmente I(1)
como lo sugiere el enfoque de la persistencia? o sigue un proceso
estado-estacionario en torno a un valor estable de largo
plazo?
Segundo: ¿Los ciclos económicos generan
efectos asimétricos sobre el desempleo de modo tal que la
modelización no lineal de la serie sea preferible a la
alternativa lineal?
Tercero: ¿Las propiedades de la serie difieren en
el ciclo determinando que las medidas de política a
aplicar en cada momento también deban diferir?
Siguiendo la línea de investigaciones
realizadas por Hansen (1997- 2001), en este trabajo se investiga
el comportamiento dinámico no lineal de la tasa de
desempleo de Montevideo dentro de un marco de modelización
no lineal "Threshold Autorregresive" (TAR) en dos
regímenes.
Para el proceso de estimación de los
parámetros se ha utilizado la metodología propuesta por Hansen,
comparándose a su vez distintos modelos de acuerdo a
diferentes estructuras
autorregresivas y variables
umbral como se sugiere en Franses y Van Dijk (2001).
El trabajo se presenta como sigue.
En la sección II y III se analizan los enfoques
tradicionales y las nuevas líneas de investigación sobre el desempleo y su
persistencia, relacionándose asimismo los aspectos
teóricos con el análisis empírico de series
temporales.
En la sección IV se presentan antecedentes para
Uruguay dentro
del contexto señalado en la sección
anterior.
En la sección V se introduce el marco
econométrico de la modelización no lineal
"Threshold Autorregresive".
En la sección VI se presenta los resultados de
las estimaciones, y en la última sección se
concluye.
La mayoría de la literatura en torno al tema
de la dinámica del desempleo puede dividirse en dos
grandes bloques.
Por un lado, la vertiente Estructuralista y la hipótesis de Tasa Natural de Desempleo; por
otro, el enfoque de la Persistencia asociado al concepto de
Histéresis.
A continuación se desarrollan ambas
corrientes.
Estructuralismo y la
hipótesis de tasa
natural de desempleo
El término tasa natural de desempleo NAIRU
(nonaccelerating inflation rate of unemployment) fue
acuñado originalmente por Milton Friedman (1968) con el
propósito de resaltar la separación de las fuerzas
reales de las monetarias en la dinámica del
desempleo.
Al ser salarios y precios
completamente flexibles en el largo plazo, cambios en la demanda agregada
(por efectos de política
monetaria) solo afectarían las variables
nominales dejando incambiadas las variables reales (como por
ejemplo, el nivel de desempleo).
En términos generales la NAIRU se define como la
tasa de desempleo de largo plazo y está determinada
únicamente por factores de oferta.
Se compone de tres tipos de desempleo:
Desempleo friccional: que existe porque los
agentes voluntariamente abandonan empleos en búsqueda de
uno mejor.
Desempleo estructural: que equivale en el largo
plazo al desempleo friccional y es el resultado del cambio
estructural por cambios en las tecnologías o cambios en
las preferencias. Ciertas industrias o
regiones declinan mientras otras se expanden y dado el tiempo que lleva
reasignar-recapacitar la mano de obra, el desempleo generado es
de largo plazo.
Desempleo clásico: ocurre cuando el
salario real se
encuentra deliberadamente por encima de aquel que "limpia"
(produce el clearing) el mercado. Se anotan por lo menos tres
grandes razones para ello: legislación,
sindicalización y, desde una perspectiva
microeconómica, prácticas administrativas que en
general tratan de incentivar el esfuerzo.
Según la visión estructuralista, al
cumplirse la hipótesis de comportamiento de que, en el
largo plazo, los agentes económicos no confunden los
cambios relativos de los generales del nivel de precios, el
equilibrio en el mercado de trabajo se establece a nivel de una
tasa de desempleo estable. En este sentido, los cambios de
mediano y largo plazo en la variable deben explicarse por
movimientos autónomos de la tasa natural de desempleo
(NAIRU) como resultado de cambios en la macroeconomía real
o en las instituciones.
Sin embargo, se argumenta que en el corto plazo pueden
existir algunos mecanismos que desvíen la tasa de
desempleo de su valor de equilibrio.
Pueden anotarse por lo menos tres razones
importantes:
Expectativas: si se asume que en el corto plazo
las expectativas de precios permanecen incambiadas, cualquier
shock de demanda generará efectos reales;no obstante, si
en el largo plazo las expectativas son adaptativas, las variables
retornarán a su equilibrio.
Información imperfecta: de acuerdo a la
teoría
de las expectativas racionales todos los individuos conocen el
modelo de
funcionamiento de la economía y usan toda la información disponible; los shocks no
tienen efectos reales porque siempre son anticipados; precios y
salarios se ajustan completa e instantáneamente. Sin
embargo, si existe información imperfecta los agentes no
pueden anticipar los shocks y se generan efectos reales de corto
plazo. En el largo plazo, sin embargo, una vez que se actualizan
las expectativas, las variables retornarán a su valor de
equilibrio.
Ajuste imperfecto de precios y salarios: como
resultado que salarios y precios se ajustan lentamente, por
ejemplo por contratos
salariales de largo plazo, los shocks de demanda tendrán
inicialmente efectos reales. Solamente cuando salarios y precios
se ajusten completamente en el largo plazo, las variables
retornarán a su valor de equilibrio.
Es conveniente recalcar en este punto, las diferencias
analíticas que sobre el enfoque estructuralista surgen del
análisis de corto plazo y el papel de la
política
monetaria, frente al análisis de largo plazo de los
fundamentos esctructurales que afectan al NAIRU y el rol de la
política laboral.
Con respecto al primer punto, la referencia a la NAIRU
tiene que ver más con el papel funcional en la
relación de Phillips y el rol de la política
monetaria en el mantenimiento
de la estabilidad de precios. En cuanto al segundo punto, el
papel de la tasa natural de desempleo importa más por los
efectos de cambios estructurales sobre el mercado de trabajo y el
componente más permanente del desempleo.
La diferencia mas significativa entre ambos enfoques,
como se verá, tiene que ver en relación a este
último punto.
Relación de Phillips y no-neutralidad
del dinero en el
corto plazo
Desde la teoría
clásica del equilibrio general no se acepta que la
política monetaria pueda influir sobre variables reales.
Sin embargo en el mundo real se observa que los cambios de
precios juegan un rol importante sobre la asignación de
recursos.
W. Phillips (1958) encontró, contrariamente a los
argumentos tradicionales clásicos (donde no puede haber
relación entre variables reales y nominales:
"dicotomía clásica") que, para el Reino Unido entre
1861 y 1913 existía una relación estable negativa
entre variación de salarios y desempleo.
Esta relación se establecía
como:
donde
a>0 y b>0, es la inflación de salarios y
Ut la tasa de desempleo.
La implicación más importante resultaba en
la posibilidad de realizar política monetaria para reducir
el desempleo en el corto plazo.
Siguiendo la misma línea, esta relación
fue posteriormente desarrollada por Phelps y Friedman bajo el
argumento que estaba mal especificada y que, como variable
independiente, debería incluirse no la inflación de
salarios nominal sino el crecimiento de salarios real dado que,
bajo el supuesto de ausencia de ilusión monetaria
(también debía incluirse las expectativas
inflacionarias) es el salario real el que determina la oferta y
la demanda de trabajo.
Surge entonces la curva de Phillips aumentada por
expectativas:
siendo, a>0 y b>0, 
la inflación de salarios, Ut
la tasa de desempleo,
la
inflación corriente y esperada respectivamente.
Se establecían dos restricciones: b>0, lo cual
implicaba que el trade off entre inflación y desempleo se
mantenía en el corto plazo; y c=1 que aseguraba que en el
largo plazo la relación de Phillips era vertical y la tasa
de desempleo coincidía con la natural sobre la base de los
fundamentos reales de la economía.
Esencialmente el trade off entre inflación y
desempleo es una afirmación acerca de los efectos de la
política monetaria. Se afirma que cuando el banco central
expande la cantidad de dinero, los
precios suben y los salarios reales caen, disminuyendo el nivel
de desempleo. Dado que la NAIRU es la tasa que equilibra el
mercado de trabajo, esta incompatibilidad se resuelve cuando las
aspiraciones salariales se realinean al alza, determinando que el
nivel de desempleo crezca hasta su nivel natural para hacer
nuevamente compatibles las expectativas de salarios y
precios.
Una vez que se asegura la estabilidad dinámica de
la relación entre desempleo corriente y desempleo natural
en el largo plazo, las implicaciones de política quedan
establecidas inequívocamente. La única alternativa
para la autoridad
monetaria resulta en ajustar la tasa de desempleo actual a un
nivel igual a la NAIRU, y de este modo mantener una tasa de
inflación estable.
La política monetaria no puede influir de modo
permanente sobre el nivel de desempleo. Sólo lo
logrará en forma temporal debido a que ésta
tenderá hacia su nivel natural de equilibrio de acuerdo a
un patrón independiente de la política
monetaria.
Entonces, si los efectos de shocks monetarios son
transitorios, la explicación de los cambios en el
desempleo de largo plazo debe radicar en factores no
monetarios.
Elementos estructurales que afectan la
NAIRU
Con relación a este segundo aspecto, la NAIRU
puede interpretarse como cimentada por el conjunto de relaciones
microeconómicas e institucionales de los mercados de
producto y
trabajo.
En términos gráficos (figura 1, panel a), en el espacio
salario real (w/p) – empleo , el equilibrio en el mercado
de trabajo (punto E) se establece en la intersección de
las curvas de oferta de trabajo (w/p)s y demanda
(w/p)d. Dado que la tasa natural de desempleo es
esencialmente un concepto de largo plazo, la demanda de trabajo
horizontal muestra la
relación de salario real consistente con las decisiones de
empleo de la firma una vez ajustados todos los factores de
producción. En este sentido, la demanda de
trabajo de las firmas se puede pensar como dependiendo (dado el
salario real) de otros factores tales como la productividad,
características de la función de
producción o factores organizativos que
afectan el modo de producción en el largo
plazo.
Sin embargo, cambios en estas relaciones por factores
tales como las transformaciones en el nivel y poder
sindical, los efectos de las políticas de libre mercado
sobre los precios o la productividad,
cambios demográficos o en la regulación (por citar
algunos de ellos) pueden afectar la tasa natural y de esta manera
explicar el incremento sostenido del desempleo que se observa en
muchas economías.
En el panel (b) de la figura 1 se muestra el efecto
de un incremento de la productividad "permaneciendo todo lo
demás constante".
Aumenta la demanda de trabajo de (w/p)d a
(w/p)d´, el empleo (1-u) se incrementa de E a
E´, y cae la tasa natural de desempleo de u* a
u*´.
Al respecto Stiglitz (1997) ha señalado: "Existe
un reconocimiento general que, si existe una tasa natural de
desempleo, debe estar cambiando en el tiempo".
Vale destacar que la mayor parte de los cuestionamientos
a este enfoque no han estado dirigidos al concepto teórico
de la tasa natural de desempleo y su papel como atractor de la
tasa de desempleo corriente, sino a la falta de poder
predictivo de la relación empírica que sustenta el
concepto: la curva de Phillips.
Algunos autores irónicamente señalan al
respecto: "La curva de Phillips ha sido siempre una
relación puramente empírica….es probable que un
argumento teórico (como la NAIRU) que descansa sobre un
fundamento no teórico (la curva de Phillips), tenga
problemas
tarde o temprano." (Galbraith 1997)
Siendo así, los esfuerzos se han dirigido a
estimar modelos de tasa natural permitiendo que varíe en
el tiempo. Surge entonces toda una generación de modelos
TV-NAIRU (Time Varying NAIRU) donde a la curva de Phillips
estándar se le adiciona una ecuación que permite
modelar los cambios en la NAIRU.
Sin embargo, la complejización en torno a la
modelización de la curva de Phillips no ha logrado abatir
la polémica en torno a la falta de sustento
empírico de esta relación y la imprecisión
en las estimaciones de la NAIRU.
Por último, y como se mencionó al inicio
de esta sección, las implicancias de corto y largo plazo
que surgen de aplicar política monetaria en el contexto de
aceptación de la curva de Phillips y el enfoque
estructuralista implica que, al representarse el desempleo como
autoequilibrado en torno a la tasa natural, cualquier
intervención sólo tendrá efectos
distorsionantes, afectando únicamente en el largo plazo el
nivel general de precios.
Como se verá, desde el punto de vista de
política, esto constituye el elemento mas polémico
que divide al estructuralismo de la corriente
persistencialista.
Figura 1. Equilibrio de largo plazo en el
mercado de trabajo.
(a) Equilibrio de largo plazo E con tasa
natural de desempleo u*
(b) Caída en la tasa natural de
desempleo de u* a u*´ por efecto de un incremento de
productividad (permaneciendo todo lo demás
constante).
Histéresis y el enfoque
de la persistencia
Para la corriente persistencialista, el crecimiento
observado del desempleo se explica por la naturaleza no
competitiva de las relaciones entre empresas y
trabajadores que implica que la fijación de salarios no se
realice de manera eficiente.
A través de fundamentos microeconómicos,
enfatizan el carácter no Walrasiano del mercado de trabajo
e introducen rigideces y fricciones nominales que, como resultado
de limitaciones institucionales, esclerotizan el mercado y
dificultan el ajuste de corto plazo.
Para los defensores de esta corriente, el equilibrio en
torno a la tasa natural es débil y por ello el concepto
mismo tiene escasa utilidad. Los
cambios actuales en la tasa de desempleo alteran el
comportamiento de la variable de modo tal que los choques
transitorios tienen efectos permanentes (histéresis) y es
aquí donde debe centrarse la atención.
Según este enfoque, la importancia reside
(más que en la tasa natural de desempleo) en la
dinámica de corto plazo y fundamentalmente en la rigidez
del proceso de convergencia. Para esta corriente, al ser el
equilibrio en el mercado de trabajo efímero, el concepto
de tasa natural es de dudosa utilidad.
En estos modelos, limitaciones institucionales,
políticas sociales, legislación, acuerdos
colectivos o sindicatos,
imponen rigideces que afectan el salario, la cantidad y la
calidad del
empleo, esclerotizando el mercado e impidiendo la
absorción de la oferta de mano de obra ante cambios en las
condiciones económicas.
Algunos modelos teóricos como "Salarios de
eficiencia",
"Modelos de contratos", o los
"Modelos de búsqueda", introducen explícitamente
fricciones al ajuste nominal en un intento por capturar la
inercia observada del desempleo.
A continuación se presentan las principales
implicancias que resultan de estos enfoques.
Según la teoría de los "Salarios de
eficiencia" la
firma no está dispuesta a reducir salarios porque existe
un costo de
productividad al hacerlo. Al no poder monitorear directamente el
esfuerzo de los trabajadores, la empresa puede
pagar salarios más altos que los que limpian el mercado
para inducir a un mayor esfuerzo.
El supuesto central de estos modelos es que hay un
beneficio además de un costo para la firma de pagar
salarios más altos. Hay varias razones por las que esto
podría darse.
Se enumeran por lo menos cuatro:
- La más simple: un salario mayor puede aumentar
el consumo de
alimentos
por parte de los trabajadores, y de ese modo originar una mejor
nutrición y mayor productividad.
Seguramente no es la razón más relevante en el
desarrollo
de una economía. - Un salario más alto puede aumentar el esfuerzo
de los trabajadores en situaciones donde la firma no puede
monitorearlos perfectamente. - Un mayor salario puede hacer visibles cualidades
ocultas del trabajador para la firma. - Un alto salario mejora la lealtad entre trabajadores,
induciendo a un mayor esfuerzo. Lo contrario produciría
represalias entre ellos haciendo descender el
mismo.
Conclusión: en el equilibrio existe desempleo.
Los trabajadores prefieren estrictamente estar empleados al
salario vigente (por encima del de equilibrio) y esforzarse, en
lugar de permanecer desempleados. No existen presiones a la baja
dado que las empresas saben que si contratan trabajadores a un
salario menor, éstos preferirán "haraganear" antes
que esforzarse. Por lo tanto, el salario no baja y el desempleo
permanece.
Por otra parte, en los "modelos de contratos" se
establece que por un acuerdo explícito o implícito
de largo plazo la firma esta impedida de reducir salarios (por
ej. un salario mínimo).
Si los trabajadores que se encuentran empleados
(insiders) tienen suficiente poder para negociar buenas
condiciones laborales; entonces, los que no se encuentran
empleados (outsiders) tendrán incentivos para
permanecer desempleados en espera de poder acceder a dichos
puestos.
Como un ejemplo en particular, más realista, se
expone el caso de un sector pequeño, no competitivo de la
economía, donde los trabajadores poseen el poder
suficiente para negociar buenas condiciones salariales frente al
resto. En este escenario, los trabajadores que ingresan por
primera vez al mercado laboral, o aquéllos que han perdido
el empleo en sectores de más altos ingresos,
estarían dispuestos a un mayor tiempo de desempleo en
procura de obtener estos puestos de mejor calidad.
Adicionalmente, si la empresa al
contratar trabajadores externos está obligada a pagar los
salarios establecidos por los insiders, y si se asume que no
existe movilidad una vez que se acepta el contrato (por ej.
por restricciones legales), entonces cuando las condiciones
económicas cambian, la empresa se
encuentra empleando trabajadores que de otra manera no lo
haría. Se introduce por lo tanto un elemento adicional de
rigidez a la creación de nuevos puestos.
Por último, en un mercado de trabajo
teóricamente sin fricciones, las empresas son indiferentes
respecto a perder sus trabajadores ya que pueden encontrar, sin
ningún costo, trabajadores idénticos dispuestos a
trabajar por el mismo salario. Del mismo modo, los trabajadores
son indiferentes respecto a perder sus trabajos.
Sin embargo, estas consideraciones no parecen ser una
buena descripción de lo que sucede en la
realidad.
Cuando los trabajadores y los empleos son altamente
heterogéneos, el mercado de trabajo se parece my poco a
uno Walrasiano. En lugar de encontrarse en un mercado
centralizado donde el empleo y el salario se determinan en la
intersección de curvas de oferta y demanda,
los trabajadores y la empresas se encuentran en mercados
descentralizados, específicos, y se embarcan en un costoso
proceso de tratar de ajustar preferencias, habilidades y
necesidades. Como este proceso no es instantáneo, resulta
en algún nivel de desempleo.
Precisamente, en los "modelos de búsqueda" se
introduce la diferenciación entre calidades de
trabajadores (heterogeneidad) de acuerdo al salario que el
desempleado esta dispuesto a aceptar (se supone que existe una
relación positiva entre salario y calidad: a mayor
salario, mayor calidad).
Esta visión obliga a pensar en un mercado de
trabajo fragmentado, por lo que el encuentro entre trabajadores y
empleos se torna en un complejo proceso de búsqueda,
pudiendo coexistir vacantes con desempleados capacitados para el
puesto.
Estos modelos ofrecen una explicación directa del
desempleo: es el producto del
proceso de búsqueda que emprenden trabajadores y empresas
en una economía compleja y cambiante. La firma no acepta
la premisa de que el desempleado que se ofrece a un salario menor
es idéntico a los actuales trabajadores de la firma.
Siendo así, pensar el mercado de trabajo como un
único mercado o como un gran número de mercado
interconectados, es cometer un error. Cada trabajo y cada
trabajador son distintos, y la información juega un rol
fundamental.
En todos estos modelos, y como consecuencia de las
limitaciones o rigideces que cada uno señala, los shocks
temporales sobre el mercado de trabajo tienden a permanecer en el
tiempo. Al no revertir el nivel de desempleo hacia su valor de
equilibrio y contrariamente al enfoque estructuralista, donde por
definición existe un valor de equilibrio que "atrae" el
desempleo corriente, se abre un amplio abanico para la
intervención.
Políticas tales como creación y
difusión de tecnología, sistemas de
capacitación que minimizen el deterioro de
las calificaciones de los desempleados que no actualizan sus
conocimientos (y por lo tanto sufren una pérdida de
capital
humano), mejora en la información del mercado para
facilitar el proceso de "matcheo" entre puestos y trabajadores
capacitados, flexibilización de costos laborales,
reforma de los sistemas de
seguro para
evitar posibles efectos de acostumbramiento de los desempleados
por largos períodos que pueden ajustar sus
estándares de vida a los niveles que proveen los seguros o
reformas impositivas; al actuar directamente sobre los factores
que (según este enfoque) esclerotizan el mercado de
trabajo, permiten aliviar los efectos de shocks negativos sobre
el mercado de trabajo.
Implicaciones para el mercado
de trabajo
Se observa que en las fases contractivas del ciclo, el
desempleo tiende a crecer rápidamente mientras que decrece
lentamente en las fases expansivas.
Si la destrucción de empleo en las faces
recesivas no se compensa con la creación en las fases
expansivas, el resultado es un proceso de ajuste lento y
altamente asimétrico. Un argumento teórico para
este hecho es que los costos de
oportunidad de la resignación son más bajos en las
recesiones que en las expansiones donde toda la capacidad
productiva es necesaria para la producción.
En años recientes se han desarrollado teorías
del mercado de trabajo que implican dinámica
asimétrica del empleo y desempleo; por ejemplo, los
modelos de búsqueda con destrucción de empleo
endógena.
En este tipo de modelos la productividad de un trabajo
especifico consta de dos componentes: un componente de
productividad global y un componente de productividad especifica.
El trabajo es
destruido si este último componente cae por debajo de
cierto umbral.
La idea central es que shocks adversos en la
productividad global de la economía afectan el componente
especifico de productividad, elevando el valor umbral de
destrucción. Una vez revertido el shock, el empleo se
recupera lentamente. (Pissarides 1994)
En cuanto al ámbito de política (tanto
fiscal como
monetaria) la respuesta asimétrica del desempleo tiene
importantes implicaciones.
Si el empleo reacciona lentamente en las fases
expansivas, entonces el efecto de un shock no anticipado de
oferta monetaria puede ser amortiguado en la medida que el
incremento de precios que produce es internalizado por los
agentes a través de la fijación de
salarios.
En cuanto a la modelización del mercado de
trabajo, la presencia de asimetrías también tiene
importantes consecuencias.
Una vez que se asocia la idea de persistencia como
resultado de un proceso de ajuste no lineal o estado-dependiente,
surgen las limitaciones de los modelos lineales. Al no distinguir
explícitamente entre estados o regímenes asimilan
asimetría y persistencia como un único
fenómeno.
No obstante, se ha demostrado que algunas propiedades de
procesos de
memoria larga
pueden ser el resultado de cambios estructurales omitidos en
procesos lineales, o que, procesos no lineales estacionarios,
pueden dar lugar (erróneamente) al ajuste satisfactorio de
modelos de memoria larga
lineales. (Franses y Dijk. 2001)
Es en este sentido que, al trabajar los enfoques
tradicionales en entornos univariantes, tenderían a
sobrestimar la persistencia de la serie, lo cual constituye en
principio una evidencia fuerte en contra de la hipótesis
de histéresis. Sin embargo el comportamiento del desempleo
no parece ser estrictamente estacionario; en principio la
asimetría observada puede ser un factor
explicativo.
La modelización no lineal se introduce entonces
como un intento por capturar estas particularidades del
comportamiento del mercado de trabajo que los modelos lineales se
ven impedidos de captar, y así evitar asumir las
posiciones extremas de histéresis o
estacionariedad.
Si la serie de desempleo es
asimétrica-estacionaria , entonces el comportamiento
estacionario acerca la evidencia hacia el enfoque Estructuralista
de estabilidad de largo plazo en el nivel de desempleo, mientras
que el componente asimétrico confirma el papel atribuido
por la corriente persistencialista a los factores institucionales
que entorpecen el ajuste de corto plazo.
Introducido el marco
teórico que sustenta las dos posiciones dominantes
sobre la dinámica del desempleo y sus efectos sobre el
mercado laboral, a continuación se desarrollan las
implicancias de uno y otro enfoque para la modelización en
términos de series temporales.
Implicaciones para la
modelización univariada
Desde el punto de vista de series temporales y a la
luz de los
enfoques anteriores, surgen toda una serie de interrogantes al
analizar el comportamiento del desempleo.
Según la hipótesis de histéresis (o
enfoque persistencialista) el desempleo corriente depende de sus
valores
pasados y los shocks temporales tienen una influencia permanente
sobre la serie.
Entonces una manera sencilla de representarlo
es:
ut=ut-1+t
donde ut es la tasa de desempleo,
ut-1 su valor rezagado y t
disturbios aleatorios.
De acuerdo a este modelo, la
mejor proyección de la variable para el próximo
período es igual a su valor corriente. De esta manera,
queda claramente establecido el efecto permanente sobre la serie
de cualquier shock transitorio. Una vez afectado el nivel de
desempleo actual (tanto en forma positiva como negativa)
permanecerá en dicho nivel.
Por el contrario, si se acepta la hipótesis
estructuralista, el desempleo corriente debe ser entendido como
un proceso estacionario en torno a su valor "natural" de largo
plazo.
Dado que este valor constituye efectivamente el nivel de
desempleo que equilibra el mercado de trabajo, y es el resultado
de los fundamentos reales de la economía, no es dable
esperar que en el largo plazo difiera sensiblemente de él
(obviamente no se excluyen cambios en la tasa de
equilibrio).
Entonces una posible representación puede
ser:
ut =
un+t
donde ut es la tasa de desempleo,
un la NAIRU y t son disturbios
aleatorios.
De acuerdo a este enfoque, se representan los
movimientos del desempleo como variaciones aleatorias alrededor
de la tasa natural. Estas variaciones aleatorias no sólo
resultan de efectos cíclicos en el mercado de trabajo por
cambios en el nivel de actividad, sino también de la
aplicación de políticas que tratan de presionar
insistentemente el nivel de desempleo a la baja. En el largo
plazo, no obstante, de acuerdo a esta perspectiva (y sobre la
base de la curva de Phillips) los efectos de política
sobre el mercado laboral serán sólo
nominales.
Esto último, constituye el axioma principal de
los modelos de tasa natural: la economía en el largo plazo
siempre está sobre su curva de oferta de trabajo y todo el
desempleo es voluntario.
Estadísticamente, como puede observarse un punto
central de los trabajos acerca de la caracterización
dinámica del desempleo gira en torno al establecimiento
del orden de integración de la serie.
Si se acepta la hipótesis de raíz
unitaria, entonces puede interpretarse como evidencia a favor de
la presencia de histéresis y por lo tanto existen
múltiples mecanismos de intervención efectiva en el
mercado de trabajo.
Por el contrario, si se rechaza, entonces la evidencia
apunta a favor del enfoque estructuralista y las medidas de
política no sólo serán distorsionantes sino
que tendrán únicamente efectos transitorios dado
que el mercado de trabajo se autoequilibra en torno a la NAIRU de
acuerdo a los fundamentos reales de la
economía.
Sin embargo, la modelización univariada (lineal)
de la tasa de desempleo presenta algunas limitaciones.
Si, de acuerdo al enfoque de la persistencia, el
desempleo puede ser adecuadamente representado por un proceso
ARIMA, entonces implica asumir que la varianza de la serie tiende
a infinito y esto no parece realista para el caso de la tasa de
desempleo, que por definición asume valores entre 0 y
1.
Por otra parte si la tasa de desempleo ha de
representarse (según la escuela
estructuralista) por un proceso ARMA, entonces surge el problema
de la falta de evidencia a favor del sustento empírico que
asegura la hipótesis NAIRU: la curva de Phillips (tanto en
su versión clásica como los nuevos modelos
TV-NAIRU).
III ASIMETRIA Y DINAMICA NO
LINEAL
Dada la falta de consenso en torno a la
caracterización dinámica del desempleo, desde
vertientes vinculadas al análisis del ciclo
económico han comenzado a ensayarse nuevas líneas
de investigación.
Si se asume que una variable x presenta un Proceso
Generador de Datos (PGD)
función
de p retardos, de innovaciones independientes e
idénticamente distribuidas (iid) y q retardos de estas
innovaciones tal que x puede representarse como
f(xt-1____xt-p; t ;
t-1___t-q) y si
además f(.) es lineal en todos sus argumentos, entonces x
se puede modelizarse como un proceso ARMA(p,q).
Si adicionalmente se asumen errores gaussianos, entonces
x puede ser reescrita como función lineal de variables
normalmente distribuidas, por lo que es normalmente distribuida y
su curso temporal es perfectamente simétrico (se asume que
x es estacionaria y por lo tanto invertible).
Por lo tanto, para que una serie pueda presentar
asimetría una condición necesaria es que f(.) sea
no lineal o que las innovaciones no sean gaussianas.
Se dice que una serie de tiempo presenta una
asimetría del tipo I si la asimetría resulta de una
función no lineal, o que presenta una asimetría del
tipo II si resulta de innovaciones no gaussianas.
Existe amplia evidencia de la presencia de
asimetría del tipo I en el desempleo dado que, por las
características inherentemente asimétricas de los
procesos de ajuste de la economía, las propiedades
estocásticas de la serie difieren según las fases
del ciclo.
Asimismo, se pueden considerar dos tipos adicionales de
asimetría: transversal y longitudinal.
De acuerdo a estas definiciones, se dice que una serie
presenta asimetría transversal (pura) si la
asimetría ocurre en una dirección ortogonal a la dirección del movimiento de
la serie. Valores por encima de la media son menos frecuentes,
pero mayores en valor absoluto, que los valores
por debajo de la media (ver figura 2, panel a).
Por otra parte, una serie con asimetría
longitudinal es asimétrica en la dirección del
movimiento de
la serie: rápidos incrementos son seguidos de lentos
declives (ver figura 2, panel b).
Dado que el desempleo es contracíclico, el primer
tipo de asimetría implica que el incremento del desempleo
por encima de su nivel de equilibrio durante las recesiones es
mayor que la caída durante las expansiones, mientras que
el segundo tipo de asimetría implica que el incremento del
desempleo durante las recesiones es más rápido que
la caída durante las expansiones.
La evidencia internacional sugiere que ambos tipos de
asimetría están presentes en el
desempleo.
Figura 2. Diagramas de
Asimetría
Para ver el
gráfico seleccione la opción "Descargar" del
menú superior
(a) Asimetría Transversal (b)
Asimetría Longitudinal
Análisis de Asimetría
En la figura 3 (paneles a, b y c ) se presentan las
tasas trimestrales de desempleo, empleo y actividad para
Montevideo durante el periodo 1978:01 – 2002:03, mientras que en
el panel d se grafica la evolución de la tendencia del producto. Las
zonas sombreadas corresponden a las fases de contracción
de la producción que corresponden a los períodos
1981:02–1984:03 y 1998:04–2002:03.
Una primera revisión gráfica parece
confirmar la presencia de ambas asimetrías.
Como se observa, el desempleo presenta un crecimiento
acelerado durante las recesiones (con cierto rezago) y una
caída amortiguada durante las expansiones.
Tomando en cuenta y en forma conjunta los
períodos de contracción señalados
anteriormente, la tasa de desempleo creció en ambos
períodos a un valor promedio trimestral del
4.5%.
Este comportamiento se explicó fundamentalmente
por la disminución de la demanda de trabajo (tasa de
empleo).
La tasa de empleo en promedio durante ambas
contracciones cayó en promedio un 0.5% trimestral,
mientras que la oferta de trabajo (tasa de actividad) no
presentó variaciones significativas.
Por otra parte, cuando se analiza el comportamiento del
desempleo durante los períodos de expansión
(nuevamente tomados en conjunto) se comprueba un comportamiento
diametralmente opuesto. Se observa una disminución
promedio trimestral del desempleo del 1.2%, que resulta de un
incremento del empleo del orden del 0.2% trimestral y de la
oferta del 0.1%.
En principio, la evidencia parecería confirmar la
presencia de un dominio del
empleo sobre la asimetría cíclica del
desempleo.
Este comportamiento se explicaría
fundamentalmente por una fuerte caída del empleo durante
las contracciones seguido de una lenta recuperación
durante las expansiones más un comportamiento
relativamente estable de la oferta de trabajo.
En el cuadro 1 se presentan los primeros momentos para
la tasa de desempleo y la tasa de crecimiento del desempleo junto
con sus respectivas funciones de
densidad
empíricas.
Como se observa por efecto de los coeficientes de
kurtosis (apuntamiento) y asimetría en ambos casos se
rechaza la hipótesis de normalidad.
En particular resulta relevante el análisis de la
asimetría.
Cualquier variable simétrica (como la normal)
tiene un sesgo igual a cero; valores de magnitud opuesta tienden
a compensarse en frecuencias similares. En contraposición,
una variable con sesgo positivo (cola hacia la derecha) implica
que valores extremos (por encima de la media) tienden a ocurrir
con frecuencia ocasional pero más que compensan los valores
más frecuentes de signo opuesto.
Si se observa el sesgo de la distribución de la tasa de desempleo y del
crecimiento del desempleo respectivamente, se constata que ambas
presentan sesgo positivo.
Para la tasa de desempleo en especial, significa que
altos valores por encima de su media (se asume una media
constante) tienden a ocurrir con menos frecuencia pero mayor
magnitud que valores por debajo de su media. Precisamente
así se definió el concepto de asimetría
transversal.
Análogamente, para el crecimiento del desempleo,
valores esporádicos de crecimiento acelarado más
que compensan altas frecuencias de caída moderada, esto
es, asimetría longitudinal o de crecimiento.
Sin embargo el coeficiente de asimetría por
definición (de media constante) presenta la
limitación de ser sensible a observaciones extremas
(outliers).
Para evitar este posible efecto, se corrió el
Test no
paramétrico de simetría "Triples" (Randles 1980)
que aplicado a la variable en niveles permite corroborar la
presencia de asimetría transversal, mientras que aplicado
a la primera diferencia de la variable permite testear
asimetría de crecimiento o longitudinal.
Los resultados del test se presentan
en el cuadro 2.
En ambos casos se rechaza la hipótesis nula de
simetría.
En un caso a favor de asimetría transversal, lo
que confirma la evidencia acerca del sesgo cíclico del
desempleo o sobre-reacción durante las recesiones, y en
otro con respecto a la velocidad de
ajuste o asimetría longitudinal a favor de un crecimiento
acelerado durante las recesiones y una desaceleración
amortiguada durante las expansiones.
Figura 3. Tasa Desempleo, Tasa Empleo, Tasa
Actividad y Tendencia PBI
(a) (b)
(c) (d)
Cuadro 1. Primeros momentos del Desempleo y
Variación del desempleo
Cuadro 2. Triples Test de
simetría
En los diagramas de
fases de la figura 4 se analiza durante los últimos 25
años el comportamiento de las principales variables del
mercado de trabajo en búsqueda de posibles atractores en
el nivel de desempleo o puntos de equilibrio y patrones
dinámicos no lineales asociados a cambios en el nivel de
actividad.
En los tres gráficos se representan los diagramas de
fase de la tasas anuales de desempleo, empleo y tasa de actividad
para Montevideo desde 1976 hasta 2002.
El análisis de los diagramas de fase permite
extraer en principio cuatro tipos de información acerca
del comportamiento de las variables.
Primero, brinda información acerca de la
presencia de ciclos en los datos.
Segundo, permite observar la presencia de puntos de
equilibrio como centros de atracción o gravedad en las
trayectorias ( estos puntos se construyen como los centros de las
elipses en los diagramas de fase).
Tercero, se puede inferir la magnitud de los ciclos de
acuerdo a la amplitud de las elipses en torno a los puntos de
atracción y por último, permite extraer
información acerca de la persistencia o fuerza de los
puntos de atracción a través de la disciplina del
ciclo ante los shocks.
De acuerdo al diagrama de
fase del desempleo correspondiente al panel (a) se observa que,
desde el año 1976 hasta el año 1981, la tasa de
desempleo convergió hacia valores de 7-8%. Desde entonces,
por efecto de la crisis de 1982, comienza un proceso de fuerte
crecimiento del desempleo que se revierte a partir del 1984 y
culmina con un comportamiento estable en torno a un valor de 8-9%
durante toda la primera mitad de la década del
90.
A partir de 1995, el nivel de desempleo "escapa" del
punto de atracción y comienza un proceso de
estabilización (con oscilaciones) en torno a un valor
promedio del 11.5%.
Desde 1999 hasta la actualidad, en el contexto de una
nueva contracción de la economía, se observa un
nuevo proceso de crecimiento explosivo del desempleo que
podrá culminar en un nuevo nivel de equilibrio dependiendo
de los efectos reales que se generen a la salida de la
crisis.
De acuerdo a los señalado, la evidencia parece
confirmar que durante el período 1976-1994 la
economía habría tenido como equilibrio una tasa de
desempleo aproximada del 8-9% y a partir del año 1995 se
habría procesado un cambio en el
mercado de trabajo elevando el nivel de desempleo de equilibrio
al 11% aproximadamente.
Si se analizan separadamente la oferta y la demanda de
trabajo pueden extraerse algunas conclusiones que permiten
aclarar este comportamiento.
Al observar la tasa de actividad se comprueba que, desde
mediados de la década del 70 (con una tasa promedio del
52.8) y hasta aproximadamente mediados de la década del
80, se generó un proceso de continuo crecimiento de la
oferta de trabajo, que se detiene y estabiliza durante el
período 1987-1994, pasando a representar la tasa de
actividad el 59.6 de la PET. A partir de entonces (año
1995) se produce un nuevo crecimiento de la oferta que, con
oscilaciones, tiende a estabilizarse en torno a un valor promedio
de 61.4.
Por el lado de la demanda, se extraen por lo menos dos
conclusiones.
Primero: durante el período 1976-2002 se
habrían producido dos cambios de nivel en el empleo de
equilibrio de la economía.
Un primer cambio se procesa a partir del año 1976
y culmina en la primera mitad de la década del 80 donde la
tasa de empleo (con oscilaciones) se estabiliza en torno a un
valor de 49.6. El segundo cambio en el empleo de equilibrio se
inicia en el bienio 1986-1987 y culmina en principio en el
año 1999, llegando la tasa de empleo a un promedio de
54.3. Aún restan procesar los efectos que sobre el nivel
de empleo resulten de la caída del nivel de actividad
desde el año 1999 .
La segunda conclusión se asocia a la fuerte
dependencia cíclica del nivel de empleo. Como se comprueba
en el diagrama de
fase, la tasa de empleo presenta un comportamiento sumamente
sensible ante cambios en el nivel de actividad que se expresan
claramente en la magnitud de las oscilaciones y la rapidez de
"escape" de los puntos de atracción durante las
contracciones de la economía.
Ahora, si se observan conjuntamente los diagramas de
oferta y
demanda de trabajo se puede extraer por lo menos dos razones
para explicar el comportamiento cíclico del
desempleo.
Primero, existe una fuerte asociación (negativa)
entre desempleo y nivel de actividad.
Esta relación contracíclica sin embargo no
es simétrica, y este grado de asimetría es
especialmente relevante en las situaciones de depresión
(como las ocurridas durante 1982 y a partir del 1999) donde se
observan fuertes oscilaciones del desempleo. Este comportamiento
se explica principalmente por la volatilidad del empleo ante
cambios en el nivel de actividad.
Este resultado permite pensar en un comportamiento
diferencial del desempleo de acuerdo a la fase del ciclo, que se
expresa fundamentalmente en la magnitud comparativamente
más amplia de las oscilaciones del desempleo durante las
recesiones que en las expansiones.
Segundo, los cambios en el nivel de desempleo de
equilibrio de la economía, no están asociados a
procesos de reasignación de recursos en
situaciones de depresión,
sino principalmente a efectos de cambios permanentes en el
mercado de trabajo en períodos de
expansión.
A partir del año 1995 el cambio en el punto de
atracción del desempleo se debe fundamentalmente a un
incremento de la oferta de trabajo que no se acompasó con
el crecimiento del empleo.
Figura 4. Diagramas de fase: Desempleo, Empleo y Tasa
de Actividad
En Uruguay pueden
encontrarse por lo menos tres estudios acerca de la
caracterización del desempleo, que fácilmente
pueden asociarse con los enfoques tradicionales.
El primer trabajo se debe a S. Rodríguez (1998)
que dentro del enfoque que denominamos persistencialista, y
siguiendo la metodología Box y Jenkins, aplica un modelo
ARIMA para la tasa trimestral de desempleo de Montevideo durante
el período 1984:01-1996:04.
A partir de la aplicación del test de
raíces unitarias regulares de Dickey–Fuller (1979) y
el test de raíces unitarias estacionales de Hylleberg et.
al. (1990), encuentra evidencia a favor de la presencia de una
raíz unitaria regular y no encuentra evidencia de
raíces unitarias de frecuencia estacional. Como se
señaló en las secciones anteriores, que la serie de
desempleo sea I(1) implica asumir que puede crecer
indefinidamente, lo cual es improbable para una variable acotada
como la tasa de desempleo.
Siguiendo el mismo enfoque, pero levantando la
restricción anterior, A. Spremolla (2001), estima un
modelo ARIMA Integrado Fraccionalmente para la tasa de desempleo
(trimestral) global y desagregada por sexos para el
período 1968-1997. Encuentra evidencia a favor de la
hipótesis de estacionariedad pero con un alto grado de
persistencia (la presencia de una raíz cercana pero menor
a la unidad).
Por último, en la línea estructuralista,
en S. Rodríguez et. al. (2001) se contrasta la
hipótesis de raíz unitaria con cambios
estructurales siguiendo la metodología Zivot y Andrews (un
quiebre estructural endógeno) y la metodología
Lumsdaine y Papell (dos quiebres endógenos). El
análisis se aplica a la tasa de desempleo (trimestral)
global y por sexo para
Montevideo durante el período 1983:04 –
2001:02.
Para ninguna de las variables consideradas se rechaza la
hipótesis nula de raíz unitaria ni tampoco se
detectan cambios estructurales significativos.
V MARCO ECONOMETRICO: MODELOS
TAR
En los modelos Threshold Autorregresive "TAR", se
propone la modelización de las series temporales bajo una
estructura
general no lineal de acuerdo a procesos simples de
regímenes lineales dependiendo del valor que toma una
variable de estado respecto a un parámetro
umbral.
yi = f 1´xi +
ei , si q £ g
(1)
yi = f 2´xi +
ei , si q > g
(2)
donde q es la variable de corte que divide los
regímenes (threshold), g el parámetro umbral y ei son
residuos iid.
Si bien son modelos relativamente sencillos de estimar,
presentan dos dificultades estadísticas.
El primer problema se relaciona con el testeo de la
hipótesis nula de linearidad contra la alternativa
TAR.
Al no estar identificado el parámetro umbral en
la hipótesis nula, el test no sigue una distribución estándar.
La segunda dificultad tiene que ver con la inferencia en
la muestra del estimador del parámetro umbral, que por no
estar identificado tampoco sigue una distribución
estándar.
A continuación se presentan los desarrollos
realizados por Hansen acerca de la estimación e inferencia
en este tipo de modelos.
Si se asume que
x = (1, yt-1, ….. , yt-p
)´
x(g ) =
( xi´.I(q £ g
) , xi´ .I(q > g ) )´ donde I(.) es una función
indicadora según la
condición q, entonces (1) y (2) pueden
reformularse en forma genérica como
yi = x(g )´f + ei (3)
donde f
= ( f
1´ f 2´ )´ es un
vector de 2(p+1) coeficientes autoregresivos.
Los parámetros de interés
son f y
g .
Dado que la ecuación (3) es no lineal en los
parámetros, un método
directo de estimación es por MC secuenciales,
condicionales a un valor dado g .
Si adicionalmente se asume que los errores son iid
N(0, s
2) entonces equivale a una estimación por
máxima verosimilitud.
Entonces, una estimación de f es
f
(g ) =
[å
n xi(g )xi(g )´]-1
[å
n xi(g )yi]
con residuos estimados condicionales
ei (g ) = yi – xi
(g
)´f
i (g
)
y varianza estimada de los residuos
s
2(g
) = 
(4)
El valor estimado de g es el que minimiza la ecuación
(4)
g = argmin
s
2(g
) (5)
El problema de minimización de la ecuación
(5) se resuelve por búsqueda directa. Si se observa que la
varianza de los residuos s 2(g ) puede tomar tantos valores como variaciones
de g se
produzcan, y estos valores corresponden a s 2(q), entonces
estimar (5) corresponde a minimizar
g = argmin
s 2(q)
donde g =
q (6)
Un problema adicional surge de la propia variable de
corte q. En los modelos SETAR (self exciting threshold
autoregressive) la variable q toma la forma q = yt-d
donde y es la variable del propio proceso autoregresivo. Sin
embargo no necesariamente q debe tomar esa forma, pudiendo ser,
digamos cualquier variable z de tal forma que q =
zt-d, entonces nos apartamos de los modelos SETAR para
integrar modelos simplemente TAR.
Ahora el tema es la determinación endógena
también del valor d, es decir el rezago de la variable de
corte. El problema se resuelve ampliando la búsqueda en
(6) de tal forma que se minimiza
(g ,d)
= argmin s
2(q,d) (7)
Inferencia
Una cuestión importante en este tipo de modelos
surge de la significación estadistica frente a la
alternativa lineal AR(p).
Es decir, la hipótesis nula relevante es
Ho: f
1 = f 2
Usualmente el estadístico estándar
utilizado para la prueba de hipótesis contra la
alternativa seria
F(g ) =
donde s
2 es la varianza estimada del modelo restringido
(lineal) y s
2(g
) la del modelo irrestricto (TAR) que minimiza
(7).
Sin embargo existe un problema que resulta que bajo la
hipótesis nula de linearidad el parámetro
umbral g no esta
identificado con lo cual la distribución asintótica
de F(g ) no
es c
2.
Hansen (1996) demuestra que la distribución en la
muestra del estadístico F(g ) puede ser aproximada por el siguiente
procedimiento
de boostraping.
Sean ut*, t= 1 …..n puntos aleatorios de
una N(0,1) y f
una estimación restringida (f 1 =
f
2) del modelo (1)-(2) con datos
observados.
Se genera la serie yt* = F(f , ut*)
usando la serie yt*, se corre primero la
regresión yt* en xt* y se obtiene la
varianza residual estimada s *2 (lineal) y luego yt*
en xt*(g
) para obtener la varianza residual condicional
mínima s
*2(g
) (según proceso de búsqueda).
Se calcula
F*(g )
= 
Hansen demuestra que F* converge débilmente en
probabilidad a
una F, por lo que la construcción de la F* por repetición
(boostraping) puede ser usada aproximadamente como una F
estándar.
Los p-values asintóticos del test se componen por
el porcentaje de F*’s en la muestra que exceden el F
observado.
Intervalos de
confianza para el parámetro umbral
En este caso la hipótesis nula que se desea
testear es Ho: g = g
o donde g o es el valor umbral efectivamente
estimado en el modelo.
El test de verosimilitud a aplicar resulta de
LR(g )
= 
donde s
2(g
o) es la varianza residual estimada que minimiza
(7) y s
2(g
) es la varianza estimada en cada valor g de la grilla.
A través de ejercicios de simulación
Hansen encuentra los siguientes valores críticos
asintóticos para el estadístico
LR(g
)
Cuadro 3. Valores críticos asintóticos
y función de densidad para
valor umbral
El intervalo de confianza para g o estaría dado
entonces por
G =
{g :
LR(g )
£ Val. Crit. LR
}
Un método
gráfico para encontrar la región G es graficar el
estadístico LR(g ) contra g y observar los valores g que cortan los valores
críticos asintóticos de LR(g ) como se observa en la
siguiente gráfica.
Sin embargo como se observa en el siguiente
gráfico, la región G puede ser discontinua, con lo cual es
conveniente redefinir la zona de confianza como
G * =
[min(g )
G ,
max(g )
G ]
Un supuesto importante que se ha asumido hasta ahora, es
que los datos son estacionarios. Sin embargo, un punto central en
este tipo de modelos implica distinguir la no estacionariedad de
la no linearidad. Resulta entonces necesario introducir el
tratamiento de ambos elementos conjuntamente.
Bajo la hipótesis de no estacionariedad, la
distribución asintótica de F(g ) no puede ser tabulada ya que
no sigue una distribución similar a la encontrada para el
caso estacionario. Hansen propone un método de boostraping
similar al caso estacionario para el testeo de la
significación estadística de la variable
threshold.
La hipótesis nula relevante es
entonces:
Ho: f = f
1 = f 2 donde f i =
(r
i a
i ) son los coeficientes autoregresivos
del
modelo que se presenta a continuación.
∆yt = r 1yt-1 +
a
1´∆*yt-1 +
etq £
g (8)
∆yt = r 2yt-1 +
a
2´∆*yt-1 + etq
> g
(9)
donde ∆*yt-1=
(∆yt-1…..∆yt-k)´
Un problema adicional que se presenta en el caso de
procesos no estacionarios, resulta de la no identificación
del orden de integración de la serie en la
hipótesis nula.
Hansen sugiere realizar el procedimiento de
boostraping imponiendo en principio la hipótesis nula de
no estacionariedad r
1=r
2=r
=0 y luego repetir el procedimiento sin restricciones
en r (lo que
equivale a realizar el procedimiento de la sección
anterior donde se asume estacionariedad). La significación
del test surge del valor mas conservador de ambos procedimientos.
El procedimiento para el caso no estacionario es como
sigue:
Primero se calcula
F(g ) =
donde s
2 es la varianza estimada del modelo doblemente
restringido (f
1 = f 2 ; r 1=r 2=0 ) y
s
2(g
) la del modelo irrestricto (TAR) que minimiza (7)
imponiendo solo la restricción r 1=r 2=0.
Luego, sean ut*, t= 1 …..n puntos
aleatorios de una N(0,1) y f la estimación restringida
(f 1
= f
2 , r =0) del modelo (8)-(9) con datos
observados.
Se genera la serie yt* = F(f ,r =0, ut*)
Se corre primero la regresión
∆yt* en ∆yt-k* y se obtiene la
varianza residual estimada s *2 (lineal) y luego yt*
en ∆yt-k*(g ) para obtener la varianza residual
condicional mínima s *2(g ) (según proceso de
búsqueda).
Entonces se calcula
F*(g )
=
Finalmente, los p-values asintóticos resultan de
pval = P(F*(g ) > F(g ))
En los modelos TAR se presentan algunas variantes
interesantes acerca del testeo del orden de integración de
las series.
La hipótesis nula relevante según modelo
(8)-(9) es:
Ho: r 1 = r 2 = 0
La hipótesis alternativa tradicional a
Ho es:
H1: r 1 <0 y r 2 < 0
Cuando se cumple Ho entonces el modelo
(1)-(2) puede re-escribirse como un modelo TAR estacionario en la
primera diferencia de la variable.
Sin embargo el escenario mas interesante en estos
modelos se presenta en la alternativa H2 de
raíces unitarias parciales.
Esto es:
H2: r 1 <0 y r 2 = 0 o
r 1 = 0
y r 2
< 0
Cuando se cumple H2, yt se
comporta como un proceso integrado en uno de los regímenes
y como un proceso estacionario en el otro.
Si la alternativa a Ho es r 1
¹
0 r
2 ¹ 0 entonces el estadístico de
Wald estándar a aplicar es:
R2T(g ) =
t12(g ) +
t22(g ) (a)
donde t1 y t2 son los valores
t-student para r
1 y r
2 del modelo (8)-(9).
Cuando la alternativa a Ho es
r 1 <0
y r 2
< 0 entonces el estadístico (a) se reformula
en:
R1T(g ) =
t12(g ).I(r 1 <0) +
t22(g ).I(r 2 <0) (b)
Siguiendo de esta manera una alternativa conservadora
que enfoca solo valores estimados de r i <0 (si r i >0, entonces
I(.)=0).
Por último para el caso de raíces
unitarias parciales Hansen recomienda observar los valores
t-student para r
1 y r
2. Si alguno de los valores "t" son
estadísticamente significativos entonces se puede tomar
como evidencia a favor de raíces unitarias
parciales.
Para determinar el grado de significación, Hansen
desarrolla por simulación
los siguientes valores críticos.
Cuadro 4. Valores críticos para el test de
raíz unitaria
Por último, para realizar inferencia en la
muestra, se aplica nuevamente boostraping en forma análoga
a los procedimientos
anteriores.
Una vez mas, la dificultad radica en la no
identificación en la hipótesis nula de raíz
unitaria, de la variable threshold.
La hipótesis nula relevante es:
Ho: r 1 = r 2 = 0
contra las alternativas H1 o
H2.
El procedimiento consiste en: estimar de (8)-(9)
RT(g
), posteriormente se genera la serie yt* =
F(f
1, f
2, r
1=r
2=0, ut*) donde ut* son
puntos aleatorios y se calcula repetidamente el
estadístico RT*(g ) restringido en r =0.
Los p-values resultan del porcentaje de
RT*(g
) que exceden el RT(g ) observado.
En la práctica, los shocks en el mercado de
trabajo tienen efectos permanentes como efectos
transitorios.
Mientras que algunas fluctuaciones cíclicas
tienen efectos temporales, cambios en algunas variables como la
productividad, tipo de
cambio, precios de insumos, impuestos o
tasas de
interés real a menudo afectan en forma
permanente.
Al asumir múltiples regímenes de acuerdo a
cambios en alguna variable permanente, se logra captar a
través del cambio de régimen los efectos de largo
plazo, mientras que la modelización univariada en cada
régimen permite captar la dinámica de corto plazo y
los efectos transitorios.
En este trabajo se aplicó a la tasa de desempleo
trimestral de Montevideo para el periodo 1978:01-2002:03,
diferentes estructuras
bi-lineares TAR(p,2) de acuerdo a diferentes variables
umbral.
Se estimaron 16 modelos para la tasa de desempleo en
niveles, utilizando como variable de corte entre regímenes
"f(.)" distintas tasas de crecimiento de la tendencia del
producto. (ver anexo I)
Con un período de retardo, se definieron como
variables umbral las siguientes tasas de crecimiento:
- una "diferencia larga"/ f(.) = log(PBIt-1)
– log(PBIt-m-1) - una "diferencia corta"/ f(.) = log(PBIt-m)
– log(PBIt-m-1)
En ambos casos se estimaron los modelos con m de 1 a
4.
En cuanto a la modelización univariada en cada
régimen se ajustaron modelos AR(1) hasta AR(4) con
idéntica estructura
autorregresiva en cada régimen.
Para la selección
del mejor modelo se utilizaron los criterios AIC y BIC que se
presentan en el cuadro 6 para las diferentes estructuras
autorregresivas y variables umbral definidas
anteriormente.
En el cuadro 7 se exponen las probabilidades de no
rechazo (p-values) de la hipótesis nula de linearidad
contra la alternativa de no linearidad Threshold autorregresiva.
La hipótesis nula de linearidad se define como:
Ho: f = f
1 = f 2
donde f
i = a
i son los coeficientes autoregresivos del modelo
correspondiente.
Como se observa, los valores que minimizan los criterios
AIC-BIC, corresponden a los modelos autorregresivos mas
parsimoniosos con variables de corte en "diferencia larga". En la
mayoría de los casos también se rechaza la
hipótesis nula de linearidad al 10%.
De acuerdo a estos resultados se decidió optar
por el modelo TAR(1,2) con la diferencia larga f(.) =
log(PBIt-1) – log(PBIt-4) como
variable umbral.
Para este modelo en particular se rechaza la
hipótesis nula de linearidad al 6%.
A continuación se presentan los resultados de la
estimación para el modelo seleccionado, mientras que en la
figura 5 se clasifican las observaciones de acuerdo a los
regímenes estimados.
Cuadro 5. Resultados estimación modelo
TAR(1,2)
Figura 5. Clasificación de observaciones por
régimen
Como se observa de acuerdo a los resultados, el modelo
clasifica las observaciones en dos regímenes claramente
diferenciados. Un régimen expansivo, con la tasa de
crecimiento del producto en tendencia (en relación a tres
trimestres anteriores y rezagada un período) creciendo mas
de un 1.2% y un régimen contractivo donde ocurre lo
contrario.
Dado que en todos los modelos las particiones fueron
similares (los valores de corte oscilan entre un mínimo de
–0.029 y un máximo de –0.001, léase
caída del producto del 2.9% y 0.1% respectivamente), se
definirán en forma genérica los regímenes
como: un primer régimen (R1) de crecimiento del desempleo
que se corresponde con períodos de caída del
producto y un segundo régimen (R2) de caída del
desempleo con crecimiento de la producción. Este efecto
resulta de la utilización del crecimiento del producto
como variable umbral dado el comportamiento contracíclico
del desempleo.
Un punto interesante que resulta de la estimación
del modelo es la significativa diferencia entre los coeficientes
autorregresivos y las constantes en ambos
regímenes.
Mientras que en los periodos de contracción de la
economía el desempleo presenta un comportamiento
dinámico dominado por una constante significativa, con un
coeficiente autorregresivo de 0.69, en los períodos de
expansión parece seguir un proceso cercano a un random
walk sin drift (la constante no es significativa). La evidencia
parece confirmar efectivamente un comportamiento claramente
diferenciado del desempleo según el estado de
la economía.
Esta asimetría se expresa fundamentalmente en un
crecimiento explosivo del desempleo durante las contracciones
(por el efecto "escalón" que genera el drift) pero con una
tendencia a la desaceleración (dado el coeficiente
autorregresivo de 0.69), mientras que, contrariamente en las
etapas de expansión, el desempleo parece mostrar un
comportamiento persistente o de lento declinio, que se expresa en
el coeficiente de autocorrelación cercano a la unidad
(0.92).
La dinámica que resulta de modelo estimado se
presenta en la siguiente figura donde entre t0 y
t1 se supone una contracción de la
economía.
Figura 6. Dinámica no lineal del
desempleo
Para ver el gráfico seleccione la
opción "Descargar" del menú
superior
Cuadro 6. Criterios de selección
de modelos AIC y BIC
Cuadro 7. Contrastación de hipótesis
Ho:lineal
Dada la significativa diferencia que se observa entre
los coeficientes autorregresivos de los procesos univariantes en
cada régimen y en particular, el coeficiente cercano a la
unidad de la autorregresión en periodos de
expansión, se aplicó un análisis de
raíces unitarias para verificar la estabilidad del modelo
a nivel global y por régimen.
Para ello se ajustó el siguiente
modelo:
Los resultados del test y la estimación se
presentan en los cuadros 8 y 9.
En la primera parte del cuadro 8 se expone nuevamente la
contrastación de la hipótesis lineal contra la
alternativa no lineal y en la parte derecha se contrasta la
hipótesis nula de raíz unitaria global (R1T) y por
regímenes (t1 para los periodos de crecimiento de
desempleo y t2 para los períodos de
caída).
Dado que para el modelo seleccionado la variable umbral
corresponde a lo que denominamos crecimiento de la tendencia del
producto en "diferencia larga", esto es log(PBIt-1)
– log(PBIt-m-1), los tests se aplicaron
utilizando únicamente esta variable como threshold y los
valores m de la tabla corresponden al parámetro que
gobierna la longitud de la diferencia.
Como se observa, salvo el primer caso (con el
crecimiento del producto rezagado un periodo como variable
umbral) en todos los demás casos se rechaza la
hipótesis nula de linearidad a favor de un proceso
threshold autorregresivo.
En cuanto a la contrastación de raíces
unitarias para el modelo seleccionado (con m=3) efectivamente se
confirman las apreciaciones realizadas anteriormente en cuanto a
la dinámica entre regímenes.
Para los periodos de crecimiento del desempleo "t1" (o
caída del producto) se rechaza la hipótesis nula de
raíz unitaria a favor de un proceso estacionario y por el
contrario en los periodos de caída del desempleo "t2" (o
crecimiento del producto) se confirma la hipótesis de
histéresis.
Para el modelo en su conjunto (R1T) también se
rechaza la raíz unitaria al 10%.
Cuadro 8. Test de raíz unitaria global y por
régimen
Cuadro 9. Estimación regresión auxiliar
TAR
Cuadro 10. Test de igualdad
conjunta de coeficientes D yt-i
Sin embargo, como se observa en los cuadros 9 y 10 no es
posible rechazar, la hipótesis nula (para los coeficientes
dinamicos auxiliares) de igualdad entre
regímenes, tanto en forma individual como
conjuntamente.
Siendo así, se decidió re-estimar el
modelo imponiendo la restricción anterior y aplicar
nuevamente los tests de linearidad y raices unitarias.
Se ajustó el siguiente modelo TAR
restringido:
El resultado de la estimación y los tests se
presentan en los cuadros 11 y 12.
Como se observa en los cuadros, si bien mejora la
performance del modelo no se producen cambios significativos en
la dirección de los resultados. En particular se verifican
mejoras sustanciales en los niveles de significación
muestrales de las pruebas de
raíz unitaria que confirman los resultados del modelo
anterior.
En todos los casos se rechaza la hipótesis de
linearidad y se confirman los resultados de estacionariedad
global del desempleo, estacionariedad en períodos de
contracción de la economía y persistencia en
períodos de crecimiento.
Cuadro 11. Estimación regresión
auxiliar modelo TAR restringido
Cuadro 12. Test de raíz unitaria global y por
régimen
Durante los períodos de expansión, donde
existe plena utilización de la capacidad de la
economía, la raíz unitaria refleja los efectos
permanentes de cambios en el mercado de trabajo que no
están asociados a las oscilaciones cíclicas del
nivel de actividad.
En particular durante el periodo 1995/99, partiendo de
un 9%, la tasa de desempleo alcanzó niveles del 11% en un
contexto general de crecimiento de la economía.
"El aumento del desempleo respondió
primordialmente al comportamiento del empleo, cuyo ritmo de
crecimiento en un principio se enlenteció
asistiéndose posteriormente a una pérdida neta de
puestos de trabajo. La recesión de 1995, de pequeña
magnitud y duración, no parece poder explicar la
diferencia del comportamiento del empleo en 1991/94 y 1996/97,
períodos de igual tasa de crecimiento anual
acumulado……La desagregación de la actividad por
sectores pone en relieve que, a
diferencia del periodo anterior, entre 1995 y 1997, el
crecimiento del comercio y de
los servicios
personales y comunales se acompaño de un leve aumento del
empleo mientras que la industria,
dinámica en términos de producto, disminuyo sus
puesto de trabajo." (Bucheli et. al. 1998)
Como fue señalado al inicio de esta
sección, cambios en variables tales como la productividad,
precios de insumos, políticas públicas o
modalidades de inserción externa pueden generar efectos
permanentes sobre el mercado de trabajo que no necesariamente se
asocian al ciclo económico y que resultan de estrategias de
reasignación u optimización de recursos en entornos
dinámicos.
En cuanto a la dinámica en los periodos de
contracción, la asimetría del desempleo se refleja
en un efecto "escalón" con tendencia amortiguada que es el
resultado fundamentalmente (como se señaló en el
análisis de fase de la sección III) de la fuerte
prociclicidad del empleo. En términos del modelo
seleccionado este fenómeno se expresa aproximadamente en
una adición de 5 puntos porcentuales al 70% de la tasa de
desempleo anterior.
Por último, y en términos de
política, se confirma la necesidad de la aplicación
de medidas diferenciales de acuerdo al estado de la
economía.
Contrariamente a lo que intuitivamente podría
esperarse, por el efecto permanente de los shocks en el mercado
de trabajo durante los periodos de expansión, del presente
análisis resulta la necesidad de aplicación de
políticas de empleo en épocas de crecimiento
económico.
Por los efectos de reasignación de recursos en
períodos de auge, el desempleo generado es de largo plazo
o estructural y medidas tales como capacitación o mejora de la
información por ejemplo, permitirían aliviar el
problema de una oferta de trabajo estructuralmente
excedentaria.
En contraposición, si bien el desempleo durante
los periodos de contracción presenta un comportamiento en
el corto plazo de crecimiento en escalón, dada la
dinámica estacionaria del desempleo, este efecto tiende a
amortiguarse paulatinamente en el tiempo y así
también los efectos de política.
Las consecuencias que sobre el nivel de desempleo
generan los cambios en el nivel de actividad (más
específicamente, en periodos de contracción)
dominan sobre cualquier tipo de medida
contracíclica.
De acuerdo a los resultados del presente estudio, la
tasa de desempleo puede ser adecuadamente modelizada como un
proceso no lineal estacionario.
Los efectos de shocks positivos y negativos sobre el
mercado de trabajo son asimétricos. En particular, los
efectos de los shocks difieren sensiblemente de acuerdo a la fase
del ciclo.
Se encuentra que los shocks recesionarios sobre el
mercado de trabajo son menos persistentes (asimetría
dinámica) pero mayores en valor absoluto (asimetría
media) que los shocks expansionarios.
Shocks positivos (que incrementan el desempleo) tienden
a tener magnitudes mayores que los shocks negativos (que
disminuyen el desempleo).
En especial, durante los periodos de expansión de
la economía, los shocks sobre el desempleo tienen efectos
de mas larga duración y menor magnitud que los shocks
durante los períodos de recesión donde el desempleo
presenta un comportamiento de crecimiento en "escalón"
pero con tendencia estacionaria.
Una conclusión clave que emerge del presente
estudio es que, dado el comportamiento asimétrico del
desempleo que resulta de la dinámica de transición
entre fases de caída y crecimiento de la economía,
la velocidad de reversión a la media de la tasa de
desempleo es muy lenta. Sin embargo no es posible rechazar la
hipótesis estructuralista de estabilidad global del
desempleo.
El no rechazo de la hipótesis de
histéresis en entornos univariantes lineales es la
consecuencia estadística de la no inclusión del
efecto asimétrico del ciclo sobre el nivel de desempleo.
En especial este efecto resulta relevante si se considera que el
79% de las observaciones del presente análisis
corresponden a periodos de crecimiento donde, de acuerdo a
nuestros resultados efectivamente no se rechaza la
hipótesis de raíz unitaria.
En este sentido resulta que, por el efecto permanente de
los shocks en el mercado de trabajo durante los periodos de
expansión, es necesario aplicar políticas activas
de empleo en épocas de crecimiento
económico y no en periodos de recesión, donde
los efectos de cualquier medida solo tendrán un
carácter transitorio.
Altissimo, Filippo; et. al. "The nonlinear dynamics of
output and unemployment in de U.S.". Departamento de
Investigacion, Banco de Italia.
(1999)
Amendola, Alessandra. "Modelling Asymmetries in
Unemployment Rate". Discussion Paper 60. Universitá degli
Studi di Salerno. (2001)
Ashworth, Paul. "Testing for asymmetry and non-linearity
in UK business cycles: some univariate evidence for GDP and
components of aggregate demand". Instituto Nacional de
Investigacion Economica y Social. Londres. (1999)
Barnhart, Cora; Dwyer, Gerald. "Nonlinearity and
business cycles". Federal Reserve Bank of Atlanta. USA.
(2000)
Ben Salem, Mélika; et. al. "Tests for unit-root
versus Threshold specification with an application to the PPP".
Universidad de
París. Francia.
(2001)
Birchenall, Javier. "Growth and unemployment (without
market frictions)". Universidad de
Chicago. USA. (2002)
Bodman, Philip. "Dynamic asymmetries in the
australian labour market". Universidad de Queensland. Australia.
(2002)
Brida, Juan Gabriel. "A two Regime Model of Inflation
and Unemployment Fluctuations". Universidad de la
República. Uruguay. (2000)
Bucheli, Marisa. "Los cambios en el empleo y el mercado
de trabajo de los años noventa". CEPAL. (1998)
Coakley, Jerry; et.al. "Evaluating the Persistence and
Structuralist Theories of Unemployment from a Nonlinear
Perspective". The MIT Press. Vol.5. Nro.3. (2001)
Eliasson, Ann. "Is the short-run Phillips Curve
Nonlinear? Empirical evidence for Australia, Sweden and de United
States". Stockholm School of Economics. Departament of Economic
Statistics. (1999)
Franses, Philip; van Dijk, Dick. "Non-linear time series
models in empirical finance". Cambridge Uniersity
Press.
Franses, Philip; van Dijk, Dick. "A Nonlinear Long
Memory Model, with an Application to US Unemployment". Erasmus
University. Rotterdam. (2001)
Franses, Philip; Clements, Michael. "On SETAR
non-linearity and forecasting". Erasmus University. Rotterdam.
(1999)
Gómez, Francisco; Usabiaga, Carlos. "Las
estimaciones de la NAIRU: una valoración de conjunto".
Estudios sobre la economía española. Universidad de
Sevilla. España.
(1999)
Gonzalo, Jesús; Wolf, Michael. "Subsampling
inference in Threshold Autoregressive Models". Departamento de
Estadística y Econometria,
Universidad Carlos III. Madrid. (2001)
Granger, Clive. "Overview of nonlinear time series
specifications in economics". Universidad de California. USA.
(1998)
Guataquí, Juan Carlos. "Estimaciones de la tasa
natural de desempleo en Colombia. Una
revisión". Universidad del Rosario. Colombia.
(2000)
Hansen, Bruce; Caner, Mehmet. "Threshold Autoregression
with a Unit Root". Econométrica. Vol.69. Nro.6.
(2001)
Hansen, Bruce. "Sample Splitting and Threshold
Estimation". Econométrica. Vol.68. Nro.3.
(2000)
Hansen, Bruce. "Testing for linearity". Universidad de
Wisconsin. USA. (1999)
Hansen, Bruce. "Inference in TAR Models". The MIT Press.
Vol.2. Nro.1. (1997)
Karanassou, Marika; et. al. "Characteristics of
unemployment dynamics: The Chain Reaction Approach". Discussion
Paper No. 127. Universidad de Londres. (2000)
Khan, Mohsin; Senhadji, Abdelhak. "Threshold Effects in
the Relationship Between Inflation and Growth". IMF Staff Papers.
Vol.48. Nro.1. (2001)
Kohns, Stephan. "Testing for asymmetry in British,
German an US unemployment data". Universidad de Bonn. Alemania.
(2001)
Mankiw, Gregory. "The inexorable and mysterious tradeoff
between inflation and unemployment". Harvard University.
Cambridge, USA. (2000)
Mitchell, William. "Non linearity in unemployment and
demand side policy for Australia, Japan and USA". Centre of Full
Employment and Equity. Australia (2002)
Montgomery, Alan; et. al. "Nonlinearity in modelling and
forecasting the U.S. unemployment rate". Graduate School of
Business, Universidad de Chicago. ()
Potter, Simon; Koop, Gary. "Dynamic asymmetries in U.S.
unemployment". Universidad de California. USA. (1998)
Rodríguez, Silvia; et.al. "La tasa de desempleo
de Montevideo: ¿raíz unitaria o cambio
estructural?" Instituto de Estadística. Universidad de la
República. Uruguay. (2001)
Rodríguez, Silvia. "Modelización y
Desestacionalización de la Tasa de Desempleo de
Montevideo". Doc. 16. 13as. Jornadas Anuales de Economía
del BCU. (1998)
Romer, David. "Advanced Macroeconomics". (Ed.
McGraw-Hill). Cáp. 10
Rothman, Philip. "Residual analysis for simple
bilinear and threshold autoregressive models with the TR test".
Departamento de Economia. Universidad de Carolina del Este. USA.
(1999)
Rothman, Philip. "Time irreversible unemployment
rates". Departamento de Economia. Universidad de Carolina del
Este. USA. (1999)
Rothman, Philip; Parker, Randall. "The current deph
of recession and unemployment rate forecasts". Departamento de
Economia. Universidad de Carolina del Este. USA.
(1998)
Schaling, Eric. "The nonlinear Phillips curve and
inflation forecast targeting. Simmetric versus asymmetric
monetary policy rules". Departamento de Economia, Universidad de
la Republica de Sud Africa.
(1998)
Sensier, Marianne; et. al. "Business cycles and the
labour market. Can Theory Fit the Facts?". Insituto de
Economía. Oxford, Inglaterra.
(1999)
Spremolla, Alessandra. "Persistencia en el Desempleo de
Uruguay". Cuadernos de Economía. Año 38, Nro.113.
(2001)
Terasvirta, Timo; et. al. "Aspects of modelling
nonlinear time series". Handbook of Econometrics. Volume IV.
Cáp.48. (1994)
Tsay, Ruey. "Testing and modeling multivariate threshold
models". Escuela de negocios,
Universidad de Chicago.
van den Berg, Gerard et. al. "The anatomy of
unemployment dynamics". Departamento de Economia, Universidad de
Amsterdam. (1999)
van Dijk, Dick; et. al. "Unit root tests and asymmetric
adjustment". Departamento de Economia, Universidad de Amsterdam.
(1999)
van Dijk, Dick; et. al. "The pace of structural change,
cyclical shocks and unemployment dynamics". Departamento de
Economia, Universidad de Amsterdam. (1997)
Veldkamp, Laura; et. al. "Learning asymmetries in real
business cycles". Universidad de Stanford. (2002)
Verbrugge, Randal. "Investigating cyclical asymmetries".
The MIT Press. Vol.2. Nro.1. (1997)
Vidiella, Antoni. "Modelizacion del tipo de interés a
corto plazo con modelos TAR: una aplicación al caso
español".
Departamento de Matemática
Económica, Financiera y Actuarial de la Universidad de
Barcelona. (2000)
Intuitivamente el test se desarrolla de la siguiente
manera.
Se toman todas las posibles combinaciones de a 3 para
las observaciones de una muestra de tamaño N
(N3).
Si la mayoría de estas combinaciones son sesgadas
hacia la derecha, entonces se infiere que esa es la verdadera
distribución de la variable.
Si se toman tres observaciones X1,
X2, X3 y se ordenan de acuerdo a sus
valores en forma ascendente, entonces si la distribución
presenta un sesgo positivo, el valor medio para los tres puntos
observados se ubicará mas cerca de los menores valores que
del mayor:
X1 X2 Media X3
Formalmente el test esta dado por:
donde
La hipótesis nula de simetría es Ho: n=0 y
se distribuye asintóticamente normal.
Gramoso, Daniel