Recordemos a Mankiw

En la introducción de su libro Macroeconomía el Prof. Greg Mankiw plantea las siguientes preguntas:

• ¿Por qué las rentas han experimentado un rápido crecimiento en los últimos cien años en algunos países mientras que otros siguen sumidos en la pobreza?
• ¿Por qué algunos países tienen tasas de inflación elevadas mientras que otros mantienen estables los precios?
• ¿Por qué todos los países experimentan recesiones y depresiones?
• ¿Cómo pueden reducir los gobiernos su frecuencia y su gravedad? (si es que pueden)

Las consecuencias de las recesiones

En una recesión, una contracción de la actividad económica, es común que se observen aumentos en el desempleo. Una pérdida de puestos de trabajo tiene como consecuencia ultima un deterioro en las condiciones de vida de los hogares. Especialmente, aquellos cuya principal o única fuente de ingreso es el laboral.

¿Qué es el desempleo? ¿Cuales son su causas? ¿pueden los Gobiernos incidir en el desempleo?

Definiciones, la fuerza laboral

“La fuerza laboral está compuesta por personas de 15 años o más que suministran mano de obra para la producción de bienes y servicios durante un período específico. Incluye a las personas que actualmente están empleadas y a las personas que están desempleadas pero que buscan trabajo, así como a las que buscan empleo por primera vez” (Banco Mundial, nd)

La fuerza laboral

“Sin embargo, no todos los que trabajan están incluidos. A menudo se omiten a los trabajadores no remunerados, los trabajadores familiares y los estudiantes, y algunos países no cuentan a los miembros de las fuerzas armadas. El tamaño de la fuerza laboral tiende a variar durante el año a medida que entran y salen trabajadores estacionales.” (Banco Mundial, nd)

La población civil no institucional

En este caso en concreto, vamos a considerar la población civil no institucional. Serán excluidos del grupo al personal de las fuerzas armadas, a los privados de libertad y recluidos en centros psiquiátricos.

Este conjunto de población puede ser dividido en dos, población activa e inactiva.

• Población activa: aquellos que están trabajando o buscando trabajo.
• Población inactiva: aquellos que ni trabajan ni buscan trabajo.

Algunos datos

[1] 51.927

Los desempleados

Se considerará desempleado a todos aquellos individuos que estén buscando trabajo pero no lo consiguen. La definición operativa incluye muchos detalles dependiendo del país y la legislación.

Las particularidades de la medición del desempleo

VenEconomía, 2009

Las particularidades de la medición del desempleo

VenEconomía, 2009

La tasa de desempleo

[1] 5.307

Tasas

1. De actividad \(\frac{Activos}{PCN}\)
2. De Empleo \(\frac{Ocupados}{PA}\)
3. De Desempleo \(\frac{Desocupados}{PA}\)

Está última es a la cual más atención le vamos a dar.

Bibliografía recomendada

En esta unidad el libro de José de Gregorio será la principal referencia:

1. Cap 21. La oferta agregada y la curva de Phillips. 608 de 781 del pdf, 588 del libro.
2. Cap 22. Oferta, demanda agregada y las políticas macroeconómicas. pág 634/781 del pdf, 613 del libro.

Al principio, vamos a emplear una versión simplificada del mercado laboral, usaremos los CAPs 7 y 8 del Blanchard. EL Mercado de Trabajo y la Curva de Phillips, la tasa natural de desempleo y la inflación.

El desempleo y el producto

El mercado laboral de Blanchard

Este modelo cuenta con dos piezas, dos partes:

1. La ecuación de los salarios
2. La ecuación de los precios

Advertencia, se trata de un modelo. No es una descripción detallada de la realidad.

La determinación de los salarios

\[ W = P^e F(u,z) \]

Dónde:

1. \(P^e\) es el nivel esperado de precios.
2. \(u\) es la tasa de desempleo
3. \(z\) son todos los demás factores que inciden en la fijación de los salarios, seguros de desempleo, medico, pensiones, etc.

La ecuación de los precios

En primer lugar hablemos de la función de producción

\[ Y = Af(k,l) \]

En este punto establecemos el primer supuesto notoriamente poco realista: HAY UN SOLO FACTOR DE PRODUCCIÓN, el TRABAJO.

Función de producción simplificada

\[ Y = AN\]

Dónde:

1. \(A\) es la “productividad del trabajo” y \(A=1\)
2. \(N\) es la unidad de trabajo, puede ser medida en horas o cantidad de trabajadores.

La función mark-up

¿Cuál es el costo de contratar un trabajador adicional?

\(W\), en este modelo el único costo de producción es el laboral.

Si recuerdan sus cursos de Micro y Principios, los precios de mercado se hacen iguales a los costos. Por lo tanto, los beneficios son 0.

Sin embargo vamos a dejar abierta la posibilidad de que ese no sea el caso.

La ecuación de los precios

\[ P = (1 + m)W \]

Dónde:

1. \(m\) es el “margen” de ganancias sobre los costos.
2. \(P\) son los precios.

El salario real y el margen

Un poco de álgebra para llegar hasta acá:

\[ \frac{W}{P} = \frac{1}{1+m} \]

Vizualizando

Blanchard, 2016

Un poco de historia

En 1958, el economista A.W. Phillips publicó un estudio sobre el mercado laboral británico con datos desde 1861 y 1957. Observó que existía una relación inversa entre la tasa de desempleo y los cambios en los salarios nominales: cuando el desempleo era bajo, el crecimiento de los salarios era alto; cuando el desempleo era alto, el crecimiento de los salarios era bajo.

Un poco de historia

Para 1960, los economistas Paul Samuelson y Robert Solow popularizaron esta idea al aplicarla a los niveles de precios en lugar de solo a los salarios. La resultante “Curva de Phillips” sugería que los responsables de la política económica podían elegir un punto específico en la curva; es decir, aceptar un poco más de inflación a cambio de un menor desempleo.

La curva de Phillips, BRA, COL y VEN

Deduciendo la curva de Phillips a partir del modelo de mercado laboral

1. \(W = Pf(u,z)\)
2. \(P = (1 + m)W\)
3. \(F(u,z) = 1 - \alpha u + z\)

¡Al pizarrón!

A dónde llegaremos

1. \(P = P^e(1+m)(1-\alpha u +z)\)
2. \(\pi = \pi ^e+ (m+z) - \alpha u\)

¿De los precios a la inflación?

De nuevo al pizarrón

La curva de Phillips

\[\pi = \pi^e + (m+z) - \alpha u\]

Esta será nuestra primera versión de la curva, tendremos más dependiendo de la perspectiva del análisis.

La tasa natural de desempleo

Supongamos que \(\pi - \pi ^e = 0\) ¿Cuál sería la tasa de desempleo?

La tasa natural de desempleo

\[ u_n = \frac{m+z}{\alpha} \]

Una nueva versión, una relación entre brechas

\[ \pi _t - \pi _{t-1}= -\alpha (u_t - un) \] Dónde:

1. El miembro izquierdo es la aceleración de la inflación.
2. El miembro derecho es la brecha de la inflación.

Vamos a hacernos preguntas

1. ¿Qué pasa si la tasa efectiva de desempleo está por encima de la natural?
2. ¿Qué pasa si está por debajo?

Brecha de inflación y desempleo

\(\pi _t - {\pi^e}_t =- \alpha (u_t-u_n)\) o \(\pi _t - {\pi}_{t-1} =- \alpha (u_t-u_n)\)

Implicaciones:

• Si la tasa \(u_t\) efectiva está por de la natural, la inflación se “desacelera”
• Si la tasa \(u_t\) efectiva es menor que la natural, la inflación se “acelera”

Brecha de inflación = 0

Primero un poco de historia:

• En la década de los setenta Milton Friedman y Edmund Phelps pusieron en duda la existencia de una relación entre la inflación y el desempleo.

• Ambos ganarían el Nobel de economía varias décadas despues.

La cuestión es simple “la política económica que pretende explotar el aparente trade of entre inflación y el desempleo, hace que dicho trade of deje de existir”

Contraste empírico

Blanchard, 2016

La ecuación 8.7

Es la curva de Phillips ajustada para los datos entre 1970 y 2014.

\[ \pi_t - \pi_{t-1} = 3\% - 0.5u_t \]

Venezuela

dta_ven_pc <- dta_3 %>% 
  filter(iso3c == "VEN") %>% 
  select(year, tasa_desempleo, inflacion) %>% 
  mutate(log_inf = log(inflacion, exp(1))) %>% 
  mutate(acc_pi = log_inf - lag(log_inf)) %>% 
  slice(-1)

pc_ven <- lm(acc_pi ~ tasa_desempleo, data = dta_ven_pc)

dta_ven_pc <- dta_ven_pc %>% 
  mutate(predict = predict(pc_ven))

Call:
lm(formula = acc_pi ~ tasa_desempleo, data = dta_ven_pc)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.5417 -0.5878  0.0749  0.6013  5.2456 

Coefficients:
               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)     0.21971    0.66716   0.329    0.744
tasa_desempleo -0.01737    0.07154  -0.243    0.810

Residual standard error: 1.435 on 32 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.001838,  Adjusted R-squared:  -0.02935 
F-statistic: 0.05893 on 1 and 32 DF,  p-value: 0.8097

Brasil

dta_bra_pc <- dta_3 %>% 
  filter(iso3c == "BRA") %>% 
  select(year, tasa_desempleo, inflacion) %>% 
  mutate(log_inf = log(inflacion, exp(1))) %>% 
  mutate(acc_pi = log_inf - lag(log_inf)) %>% 
  slice(-1)

pc_bra <- lm(acc_pi ~ tasa_desempleo, data = dta_bra_pc)


dta_bra_pc <- dta_bra_pc %>% 
  mutate(predict = predict(pc_bra))

Call:
lm(formula = acc_pi ~ tasa_desempleo, data = dta_bra_pc)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.9299 -0.2351  0.1511  0.3689  1.0856 

Coefficients:
               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)    -0.60875    0.56415  -1.079    0.289
tasa_desempleo  0.05180    0.05903   0.878    0.387

Residual standard error: 0.7314 on 32 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.0235,    Adjusted R-squared:  -0.007017 
F-statistic:  0.77 on 1 and 32 DF,  p-value: 0.3867

Colombia

dta_col_pc <- dta_3 %>% 
  filter(iso3c == "COL") %>% 
  select(year, tasa_desempleo, inflacion) %>% 
  mutate(log_inf = log(inflacion, exp(1))) %>% 
  mutate(acc_pi = log_inf - lag(log_inf)) %>% 
  slice(-1)

pc_col <- lm(acc_pi ~ tasa_desempleo, data = dta_col_pc)


dta_col_pc <- dta_col_pc %>% 
  mutate(predict = predict(pc_col))

Call:
lm(formula = acc_pi ~ tasa_desempleo, data = dta_col_pc)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-1.62111 -0.11213 -0.04316  0.16839  1.69063 

Coefficients:
                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)    -0.131841   0.387357  -0.340    0.736
tasa_desempleo  0.007368   0.032581   0.226    0.823

Residual standard error: 0.5841 on 32 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.001596,  Adjusted R-squared:  -0.0296 
F-statistic: 0.05114 on 1 and 32 DF,  p-value: 0.8225

Algunos hechos estilizados

En el caso de USA está última formulación parece explicar razonablemente bien los datos observados desde 1970. De hecho, es empleada con el fin de cumplir el doble mandato de la FED, bajo desempleo y baja inflación.

Según todo lo estudiado hasta ahora, si la curva de Phillips es tradicional es cierta, no sería posible.

Algunos hechos estilizados

• Los datos de diversos países indica que hay heterogeneidad o “cross sectional heterogeneity” de esta relación.

• También, la CP en su ultima forma planteada parece no ajustarse apropiadamente a los datos dependiendo del período de estudio o país.

La tasa natural es una característica de cada país

Cada país tiene una tasa natural de desempleo distinta dependiendo de diversos factores:

• El nivel de competitividad del mercado \(m\)

• Las rigideces del mercado laboral \(z\)

La tasa natural puede cambiar en el tiempo

• En el largo plazo es posible observar cambios en la tasa natural de desempleo.

• Esta tasa también es denomina como la tasa de “pleno empleo” y es un tópico de interés en la teoría del crecimiento.

• En este contexto, está relacionada con el concepto de PIB potencial. Aquel al que se puede alcanzar empleando plenamente los factores.