Introducción al Estudio y Metodología de Dinámica de Sistemas
El estudio se centra en analizar la dinámica de las tasas de
desempleo y empleo, especialmente en el contexto de Corea del Sur.
Utiliza un modelo de dinámica de sistemas para comprender las
interacciones complejas entre varios factores que influyen en el mercado
laboral, como la tasa de crecimiento del PIB, la tasa de inflación, las
vacantes de empleo y diferentes escenarios de políticas.
Contexto:
Los investigadores tienen como objetivo proporcionar información
sobre las tendencias futuras de las tasas de desempleo y empleo en Corea
del Sur considerando el impacto de diferentes paquetes y escenarios
políticos. Analizan cómo los cambios en parámetros clave, como la
fracción de recolocación, la fracción de renuncia, la fracción de
despidos y los empleos recién creados, pueden afectar la dinámica
general del mercado laboral.
Objetivos:
*Desarrollar un modelo de dinámica de sistemas para prever las tasas
de desempleo y empleo basado en indicadores económicos clave e
intervenciones políticas.
*Analizar la sensibilidad del modelo a variaciones en parámetros
como la fracción de recolocación, el ajuste de la tasa de crecimiento
del PIB y el ajuste de la tasa de inflación.
*Evaluar la efectividad de diferentes paquetes de políticas para
influir en las tasas de desempleo y empleo en Corea del Sur.
*Proporcionar a los responsables de la formulación de políticas
información valiosa para tomar decisiones informadas sobre políticas y
medidas de intervención en el mercado laboral para mejorar los
resultados del empleo.
*Al combinar principios de física teórica con análisis económico,
los investigadores tienen como objetivo mejorar la comprensión de la
dinámica del mercado laboral y contribuir a predicciones más precisas y
recomendaciones políticas para abordar el desempleo y promover el
crecimiento del empleo en Corea del Sur.
metodología de dinámica de sistemas y por qué fue elegida para este
estudio
*Complejidad de las Interacciones: La dinámica de sistemas es
adecuada para modelar sistemas complejos con variables interconectadas y
bucles de retroalimentación. En el contexto de la predicción de las
tasas de desempleo y empleo, el mercado laboral está influenciado por
una multitud de factores como el crecimiento del PIB, la inflación, las
vacantes de empleo y las intervenciones políticas. La dinámica de
sistemas permite representar estas relaciones intrincadas de manera
dinámica y holística.
*Dependencia del Tiempo: La dinámica de las tasas de desempleo y
empleo evoluciona con el tiempo, por lo que es esencial considerar el
aspecto temporal de estas variables. Los modelos de dinámica de sistemas
incorporan retardos temporales, acumulación de efectos y mecanismos de
retroalimentación, lo que permite una representación más precisa de cómo
se desarrollan los cambios en el sistema con el tiempo.
*Análisis de Políticas: Los modelos de dinámica de sistemas son
valiosos para el análisis de políticas y la planificación de escenarios.
Al simular diferentes intervenciones políticas y sus efectos potenciales
en las tasas de desempleo y empleo, los responsables de la formulación
de políticas pueden tomar decisiones informadas basadas en las
proyecciones e insights del modelo.
*Mecanismos de Retroalimentación: La dinámica de sistemas enfatiza
el papel de los bucles de retroalimentación en la conducción del
comportamiento del sistema. Al capturar los mecanismos de
retroalimentación inherentes al mercado laboral, el modelo puede
proporcionar una comprensión más completa de cómo los cambios en un
aspecto del sistema pueden repercutir en todo el sistema, afectando los
resultados del desempleo y el empleo.
En general, la metodología de dinámica de sistemas fue elegida para
este estudio debido a su capacidad para manejar la complejidad, el
comportamiento no lineal, las dependencias temporales, las capacidades
de análisis de políticas y el énfasis en los mecanismos de
retroalimentación, todos los cuales son cruciales para predecir y
analizar con precisión la dinámica de las tasas de desempleo y empleo en
Corea del Sur.
Descripción del Modelo de Dinámica de Sistemas Utilizado
El modelo de Dinámica de Sistemas desarrollado en el estudio está
diseñado para simular la compleja interacción entre varios componentes
del mercado laboral, este modelo integra factores económicos, sociales y
técnicos para pronosticar las tasas de desempleo, aprovechando las
fortalezas de la modelación dinámica de sistemas para analizar sistemas
complejos caracterizados por comportamiento no lineal y bucles de
retroalimentación a lo largo del tiempo.
1. Componentes Clave del Modelo de Dinámica de Sistemas
a. Variables:
El modelo distingue entre dos tipos de variables: variables de stock
y de flujo.
*Variables de Stock: Estas representan cantidades medibles en un
momento particular, incluyendo buscadores de empleo, personas empleadas
y personas desempleadas dentro del mercado laboral, estas variables
están mostradas en caja en la figura.
*Variables de Flujo: Estas representan cambios a lo largo del
tiempo, incluyendo el empleo, reempleo, renuncias y despidos. Las
variables de flujo capturan las interacciones dinámicas y las
transiciones entre diferentes estados de empleo.
b. Bucles de Retroalimentación:
El modelo incorpora bucles de retroalimentación clave para simular
cómo los cambios dentro del sistema influyen en estados futuros. Hay
tanto bucles de retroalimentación positivos como negativos.
*Bucles de Retroalimentación Positiva(R1, R2, R3): Estos bucles
amplifican los cambios, como el proceso de los buscadores de empleo que
se convierten en empleados (R1), el reempleo de personas voluntariamente
desempleadas que lleva a un aumento en el empleo (R2), y el proceso de
despido que contribuye al desempleo (R3).
*Bucle de Retroalimentación Negativa: Siendo el flujo de buscadores
de empleo hacia el empleo basado en la disponibilidad de trabajos
vacantes y la demanda general en el mercado laboral.
Todos estos bucles podemos visualizarlos en la siguiente
imagen:
2. Simulación del Sistema Real
a. Diagrama de Stock y Flujo:
El diagrama de stock y flujo traduce los aspectos cualitativos del
diagrama de bucles causales en un marco cuantitativo, utilizando
ecuaciones diferenciales para modelar la dinámica de buscadores de
empleo, personas empleadas y desempleadas, este diagrama incorpora la
población económicamente activa, buscadores de empleo, empleo,
renuncias, reempleo y despidos, junto con variables auxiliares, para
representar el flujo de individuos a través de diferentes estados de
empleo.
b. Factores Externos y Calibración:
El modelo se calibra utilizando datos específicos de Corea del Sur,
incorporando factores externos como la tasa de crecimiento del PIB y la
tasa de inflación para ajustar la simulación según las condiciones
económicas del mundo real, esta calibración asegura que las predicciones
del modelo se alineen con las tendencias observadas de desempleo,
teniendo en cuenta la influencia del crecimiento económico y otros
factores macroeconómicos en las tasas de empleo.
c. Submodelos:
Los submodelos refinan la simulación al centrarse en aspectos
específicos del mercado laboral, como el flujo de buscadores de empleo
hacia el mercado laboral, la dinámica de los trabajos vacantes y el
impacto del crecimiento del PIB y la inflación en el empleo y desempleo,
estos submodelos permiten un análisis más detallado de los factores que
influyen en las tendencias de empleo y proporcionan información sobre
posibles áreas para la intervención política, por ejemplo tenemos al
submodelo mostrado en la Figura 6 (a).
Hipótesis Subyacentes al Modelo
*Dinámicas del Mercado Laboral: El comportamiento del mercado
laboral puede modelarse con precisión a través de la interacción de
varias variables de stock y flujo, incluyendo buscadores de empleo,
personas empleadas y desempleadas, esta hipótesis respalda el enfoque
del modelo en capturar las transiciones dinámicas entre diferentes
estados de empleo.
*Impacto de Indicadores Macroeconómicos: Indicadores macroeconómicos
como la tasa de crecimiento del PIB, la tasa de inflación y el número de
empleos vacantes influyen significativamente en las tasas de empleo y
desempleo, esta premisa justifica la inclusión de estos indicadores como
parámetros exógenos en el modelo.
*Sensibilidad a Cambios de Política: El modelo asume que las tasas
de desempleo son sensibles a cambios en políticas que afectan la
reempleabilidad, despidos y tasas de abandono de empleo, esta hipótesis
es crucial para explorar los efectos de varios escenarios de política en
las tasas de desempleo y empleo.
Justificación de las Estructuras del Modelo
El modelo utiliza un diagrama de stock y flujo para representar las
dinámicas del mercado laboral, basado en la hipótesis de que el mercado
laboral puede entenderse a través de la acumulación y agotamiento de
buscadores de empleo, empleados y personas desempleadas, a la par que se
incorporan bucles de retroalimentación para modelar los procesos
cíclicos dentro del mercado laboral, reflejando la hipótesis de que
acciones y reacciones dentro del mercado laboral crean patrones que
pueden influir en estados futuros de empleo y desempleo.
Ecuaciones Utilizadas
El núcleo del modelo es un conjunto de ecuaciones diferenciales que
describen la tasa de cambio a lo largo del tiempo para las variables de
stock, estas ecuaciones tienen en cuenta los flujos de entrada y salida
que afectan a los buscadores de empleo, empleados y desempleados,
reflejando las complejas interdependencias y bucles de retroalimentación
identificados en el diagrama de bucles causales.
Primera ecuación (dJ/dt): Describe la tasa de cambio de personas
buscando empleo (J). El término αA representa a las personas que entran
al mercado laboral, ya sea encontrando trabajo o saliendo de la búsqueda
(empleados o inactivos). El término −(βJE)/(τsA)indica una disminución
en la cantidad de buscadores de empleo debido a que consiguen trabajo o
son ayudados por los empleados.
Segunda ecuación (dE/dt): Explica la tasa de cambio de las personas
empleadas (E). Los términos positivos (βJE)/(τsA) y (ϵU)/(τr) se
refieren al aumento de empleados debido a la contratación de buscadores
de empleo y la recontratación de desempleados, respectivamente, los
términos negativos -(γE)/(τq) y (−δE)/(τl) corresponden a la disminución
por renuncias y despidos.
Tercera ecuación (dU/dt): Muestra la tasa de cambio de personas
desempleadas (U). El término (γE)/(τq) indica un aumento en el desempleo
debido a renuncias, −(ϵU)/(τr) una disminución por reempleo, y (δE)/(τl)
un aumento debido a despidos.
Datos de Entrada y Calibración
*Datos históricos sobre empleo, desempleo, tasa de crecimiento del
PIB, tasa de inflación y empleos vacantes de Corea del Sur se utilizan
para calibrar el modelo, esta elección se basa en la hipótesis de que
las tendencias pasadas pueden informar predicciones futuras, permitiendo
que el modelo pronostique tasas de desempleo y empleo hasta 2030.
*Se realiza un análisis de escenarios para evaluar la sensibilidad
del modelo a cambios en parámetros relacionados con políticas, como
ajustes en la fracción de reempleo o la fracción de abandono, este
enfoque se fundamenta en la hipótesis de que las intervenciones
políticas específicas pueden impactar significativamente en los
resultados de empleo.
*Influencias económicas y sociales: Se integran factores como el
crecimiento del PIB y la inflación, reflejando la influencia de
variables macroeconómicas en la dinámica del mercado laboral.
Análisis de Resultados
Escenarios Futuros y Hallazgos Clave
A través de varios escenarios proyectados hasta 2030, el modelo
analiza el impacto de diferentes políticas laborales, desde el aumento
de empleos recién creados hasta cambios en las tasas de reempleo y
renuncia, entre los hallazgos más significativos, se destaca la eficacia
de mejorar los programas de apoyo al reempleo para reducir el
desempleo.
Naturalmente los investigadores encontraron que reducir la tasa de
renuncia también juega un papel crucial en disminuir el desempleo,
resaltando la importancia de los servicios de introducción laboral y los
centros de mejora de habilidades y vocacional.
Pero lo más importante es conocer que los nuevos empleos no
generaron el efecto que otras políticas, lo que nos lleva a pensar que
para los responsables de políticas públicas, quienes pueden utilizar
estos insights para diseñar intervenciones más efectivas,
específicamente, se aloquen fondos a fomenten el reempleo y reducir el
desempleo voluntario y no necesariamente quedarse en “nuevos empleos”
sino mejores y más estables empleos.
La Promesa de Políticas Bien Dirigidas
Lo que este modelo de dinámica de sistemas revela es que
intervenciones bien dirigidas, como el apoyo aumentado al reempleo y
medidas para reducir la renuncia voluntaria, pueden tener un impacto
significativo en la reducción del desempleo y el mejoramiento de las
tasas de empleo, esto no solo es relevante para Corea del Sur sino para
cualquier país que busque estrategias efectivas para gestionar su
mercado laboral, aunque habría que adecuar el modelo podría ser este un
punto de partida, pues algunos elementos como los supuestos podrían no
aplicar para otros paises.
El uso de la Dinámica de Sistemas para modelar el desempleo en Corea
del Sur ilustra el poder de esta metodología para abordar problemas
complejos de políticas públicas, al ofrecer una visión detallada de cómo
diferentes políticas pueden influir en el mercado laboral, este enfoque
ofrece una herramienta invaluable para la planificación y toma de
decisiones basada en evidencia a medida que el mundo enfrenta desafíos
económicos cada vez más complejos, modelos como este pueden ser
cruciales para diseñar el futuro del trabajo de manera más informada y
efectiva.
Recomendaciones Basadas en el Modelo
El modelo parece que correctamente llega a conclusiones no
intuitivas, aunque más adelante en la crítica se habla de un elemento
que podría contradecir esto que inicialmente estamos asumiendo, como el
hecho de demostrar que nuevos empleos no son tan efectivos como uno
hubiera pensado, esto es realmente valioso, y como recomendación a
enfocarse en el reempleo, donde la recomendación es redirigir esfuerzos
a apoyar al recién desempleado a volver a encontrar trabajo, que lo que
es más político “más trabajos”.
Este enfoque es muy amplio, y es fácil pensar que es posible crear
políticas que si logren tener este efecto, por lo que podría ser
altamente viable aplicar las recomendaciones, aunque quizá lo más
complicado es que estas acciones no necesariamente serían las que más
apoyo político podrían recibir, de igual forma podría dejar en peor
posición a nuevos buscadores de empleo, pues ellos no recibirían el
mismo apoyo que aquellos que ya tenían un trabajo.
Crítica y Reflexiones Finales
A primera vista, el modelo presenta una base teórica sólida y una
implementación metodológica rigurosa, sin embargo, una inspección
detallada revela ciertas premisas y resultados que merecen una
consideración más profunda.
Puntos Fuertes:
*Aplicación Metodológica Rigurosa: La utilización de la dinámica de
sistemas para modelar las complejas interacciones y retroalimentaciones
en el mercado laboral es destacable, esta aproximación permite una
comprensión holística de cómo diferentes factores y políticas pueden
influir en las tasas de empleo y desempleo.
*Enfoque en la Sensibilidad de Políticas: El análisis de la
sensibilidad del modelo ante variaciones en políticas específicas es un
aporte valioso, esto proporciona insights críticos para la formulación
de políticas laborales más efectivas, especialmente en lo que respecta a
programas de apoyo al reempleo y estrategias para reducir la renuncia
voluntaria.
Áreas de Mejora:
*Tiempo de Reempleo: El estudio asume periodos fijos para el
re-empleo a partir de revisión de literatura, de una sola fuente (3 años
para hombres y 7.8 para mujeres), aplicables a cualquier persona
desempleada, independientemente de su situación, la decisión de incluir
esto podría introducir un sesgo significativo en el modelo,
especialmente al considerar las diferencias en la dinámica de reempleo
entre quienes dejan su trabajo voluntariamente y aquellos que son
despedidos.
Donde es difícil pensar que una persona que abandona su trabajo de
forma voluntaria para conseguir mejores condiciones tenga que prepararse
por el mismo tiempo que una persona que fue despedida, sin mencionar que
los tiempos podrían no reflejar lo que realmente está ocurriendo en el
mercado laboral.
La dinámica de sistemas emerge como una herramienta poderosa para
desentrañar la complejidad de sistemas interconectados, ofreciendo una
plataforma para simular y evaluar el impacto de políticas, sin embargo,
la efectividad de esta metodología depende críticamente de las
suposiciones subyacentes y de la precisión de los datos utilizados para
calibrar el modelo.
En el caso del estudio analizado, los supuestos sobre el tiempo de
reempleo destacan la importancia de fundamentar las hipótesis del modelo
en datos empíricos robustos y considerar la variabilidad en las
experiencias laborales, esto, a posteriori está significando que el
modelo es obvio en sus conclusiones, donde se encontró que reducir el
re-empleo es el elemento más importante.
El estudio ofrece una contribución valiosa al análisis del mercado
laboral mediante la dinámica de sistemas, subrayando el potencial de
intervenciones políticas enfocadas para mejorar las tasas de empleo,
esta crítica no solo enriquece el análisis presente sino que también
informa la aplicación futura de la dinámica de sistemas en la
exploración de otros problemas complejos.