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Histéresis y fluctuaciones económicas (España, 1970-1994)48
Banco de España
Banco de España
Tras un breve período de descenso en la segunda mitad de los años ochenta, la tasa de paro en España ha continuado su tendencia creciente. Sólo a partir de 1995, se observan pequeñas reducciones en la misma. En concreto, el desempleo subió hasta alcanzar el 24,2% de la población activa en 1994, una cifra que representaba casi dos veces y media la tasa de paro europea, habiéndose situado en el 23% en la actualidad. En el curso de esta evolución resulta especialmente destacable que, partiendo de una tasa de paro del 2% a principios de la década de los setenta, la expansión de los ochenta, con tasas de crecimiento del PIB y el empleo en torno al 4-5%, nunca consiguió reducir el desempleo por debajo de un suelo del 16%. Es por ello que la característica más acusada de la economía española durante las dos últimas décadas es su alta tasa de paro estructural.
Aunque existen algunas diferencias en las conclusiones de los numerosos estudios existentes sobre el mercado de trabajo español, en general tienden a compartir un mismo tema: la necesidad de considerar el papel de la persistencia -y, por consiguiente, de la propia historia de
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los shocks experimentados por la economía- para explicar tan alta tasa de desempleo estructural49. Baste considerar como ejemplo el diagnóstico sobre el paro en España contenido en los recientes trabajos de Blanchard, Jimeno et al. (1994) y Blanchard y Jimeno (1995). Mientras que en la página 19 del primer documento se dice que «... el desempleo en España es extremadamente persistente, incluso en tasas de variación»
, en la página 217 del segundo trabajo, los autores señalan que «... la evidencia para el caso español no es sólo de un alto grado de persistencia, sino de casi una raíz unitaria en el comportamiento de la tasa de paro»
, concluyendo: «No podemos identificar otras razones del aumento del paro en la década de los ochenta que no sean aquellas asociadas a los efectos de la histéresis»
.
Por esta razón, los objetivos de algunos de estos estudios se han ido desplazando desde el análisis directo de las causas del aumento del paro, hacia cuestiones más ligadas a los mecanismos de propagación de los shocks en la economía, suponiendo conocida su naturaleza. Sin embargo, la cuestión alternativa de cómo la persistencia afecta a la naturaleza de los shocks, permanece abierta. Nuestro trabajo trata sobre esta cuestión y, en este sentido, puede considerarse como una contribución a la literatura sobre la identificación de shocks desde la perspectiva de la evolución de la economía española durante el período 1970-199450.
A este respecto, conviene señalar que nos separamos de lo que ha venido constituyendo una aproximación tradicional en la mayoría de los estudios empíricos mencionados. De hecho, no procedemos a la estimación de modelos econométricos, simples y cuasi-estructurales enmarcables dentro de la línea de investigación que se deriva del libro de Layard et al. (1991). Por el contrario, optamos por la aproximación asociada al uso de Vectores Autorregresivos Estructurales (SVAR, en adelante). Siguiendo a Bean (1992), escogemos esta vía por dos razones. En primer lugar, porque existe una cierta insatisfacción en relación con los supuestos de identificación que subyacen a la estimación de ecuaciones estructurales de salarios y demanda de trabajo (véase Manning (1993)). Además, a este problema se añaden los derivados de los errores de medición asociados a la construcción de las variables exógenas en aquél tipo de modelos (por ejemplo, medidas de mistmatch, presión sindical, —119→ ratios de reemplazamiento, cuñas impositivas, etc.). Y, en segundo lugar, porque deseamos comprobar la robustez, al uso de las técnicas SVAR, de algunos de los resultados que se han obtenido a través del enfoque anterior.
Desde esta perspectiva, nuestro enfoque toma como punto de partida el influyente trabajo de Blanchard y Quah (1989) (BQ, en adelante). Éstos utilizan restricciones en el largo plazo, en lugar del corto plazo, para tratar de identificar shocks estructurales a partir de las perturbaciones de la forma reduciría de un sistema dinámico. Creemos que en la medida en que la dimensión del sistema lo permita, la identificación exclusivamente en base a restricciones de largo plazo es preferible ya que, en general, se tiende a conceder mayor fiabilidad a las mismas que a la imposición de restricciones contemporáneas. Así, por ejemplo, mientras que la mayoría de los economistas piensan que la neutralidad del dinero es un supuesto válido en el largo plazo, pocos estarían dispuestos a adoptar el mismo supuesto en el plazo, digamos, de un trimestre. En concreto, consideramos que la evolución de la demanda agregada y de la oferta y demanda de trabajo, constituyen los ingredientes fundamentales en la interpretación de la evolución del mercado laboral en nuestro país. Por ello escogemos un SVAR compuesto únicamente por tres variables: la tasa de crecimiento del output, la tasa de crecimiento del salario real, y las primeras diferencias de la tasa de paro. Con la elección de estas variables resulta posible identificar tres tipos de shocks: shocks de demanda agregada, shocks de oferta de trabajo y, finalmente, shocks de productividad (o tecnológicos/ demanda de trabajo)51.
Como es bien conocido, el modelo considerado por BQ es bivariante. En concreto, el análisis de las correlaciones dinámicas entre output y el nivel de la tasa de paro, permite identificar shocks de demanda y oferta agregadas en un contexto en el que existe una tasa de paro natural. Es decir, el supuesto subyacente a la identificación de los shocks es que el desempleo se comporta como una variable estacionaria (posiblemente alrededor de una tendencia lineal), lo cual resulta razonable en el caso de Estados Unidos, pero, probablemente, no tanto en el caso de algunas economías europeas.
Posteriormente, Gamber y Joutz (1993) (GJ, en adelante) generalizaron dicho modelo descomponiendo a su vez los shocks de oferta en shocks de productividad y shocks de oferta de trabajo. Para ello usaron —120→ un SVAR que contenía las variables utilizadas en BQ junto con la tasa de crecimiento de los salarios reales. Así, a primera vista, podría considerarse que el presente trabajo adopta el mismo enfoque. Sin embargo, como se explicará posteriormente, nuestro análisis es algo más general. De hecho, aunque en el artículo de GJ no hay un modelo teórico, el marco analítico presentado en nuestro trabajo no sólo permite englobar su modelo si la tasa de paro es una variable estacionaria, sino también considerar el caso en el que no lo sea.
Al igual que en GJ, donde se utiliza un esquema de identificación basado en una versión estocástica del modelo neoclásico de crecimiento, el supuesto de estacionariedad de la tasa de paro permite que los shocks de demanda agregada no afecten a largo plazo ni al output ni al salario real, mientras que los shocks de oferta de trabajo tampoco afectan al largo plazo de esta última variable. Por el contrario, bajo el supuesto de no estacionariedad, son los shocks de oferta de trabajo los que no afectan permanentemente al output. En ambos casos, los supuestos son suficientes para identificar los tres tipos de shocks estructurales objeto de análisis.
Naturalmente, la decisión final sobre qué esquema de identificación parece más adecuado recae directamente sobre las propiedades estocásticas de la tasa de paro. Tal como señalábamos, el supuesto de estacionariedad alrededor de una tendencia lineal (es decir, un proceso I(0)) parece adecuado para los Estados Unidos. Sin embargo, la evidencia disponible para Europa favorece la existencia de una alta persistencia (véase Alogoskoufis y Manning (1989)), e incluso de una raíz unitaria (es decir, un proceso I(1)) en países como España (véase Andrés (1993)). En este sentido, conviene apuntar que aún siendo conscientes de que estamos optando por una posición extrema al suponer que la tasa de paro es una variable I(1), también pensamos que los costes de tal hipótesis son mínimos, al menos como una aproximación válida localmente durante el período muestral analizado.
Una forma habitual de obtener que la tasa de paro tenga una raíz unitaria, de modo que todos los shocks puedan tener un efecto permanente sobre dicha variable, es adoptar el modelo de «insider-outsider» desarrollado por Blanchard y Summers (1986). Este mecanismo ha sido habitualmente invocado para explicar el desempleo en Europa. En nuestro caso, usaremos dicha interpretación, enriqueciéndola con la existencia de un efecto desmoralización o desánimo que recoja los efectos de aumentos en el desempleo sobre la tasa de participación en la población —121→ activa. Ello nos permitirá justificar cualquier grado de persistencia en la tasa de paro.
Una vez identificados los tres tipos de shocks, procedemos a cuantificar sus efectos a través de un conjunto de ejercicios habituales en la metodología SVAR. Así, por un lado, computamos las funciones de impulso respuesta (en adelante, IR), y la descomposición de la varianza del error de predicción de las variables (en adelante, VEP) ante los distintos tipos de shocks. Por otro, separamos los componentes cíclicos de los tendenciales de cada una de las variables. De esta forma, resultará posible evaluar la contribución relativa de cada shock a las fluctuaciones de cada variable del sistema, poniendo especial énfasis en aquellos subperíodos muestrales en los que han tenido lugar acontecimientos de interés especial.
En particular, y dado el objetivo del presente monográfico, haremos especial hincapié en la recesión más reciente (1991-94). señalando sus diferencias con la recesión inmediatamente anterior (1979-85). Nuestros resultados parecen indicar que los shocks de demanda agregada fueron especialmente importantes en la recesión de principios de los noventa. Sin embargo, la tasa de inflación apenas se redujo en dicho período. Una posible consecuencia de política económica que se deriva de dicha evidencia sería que las políticas desinflacionistas pueden generar costes considerables en términos de paro, si no se ven acompañadas por medidas de oferta dirigidas a corregir los mecanismos generadores de persistencia.
El trabajo se articula de la siguiente forma. En la Sección 2 presentamos un modelo teórico muy sencillo que nos ayudará a interpretar la naturaleza de los shocks estructurales que subyacen a las fluctuaciones de las variables objeto de análisis. En la Sección 3 ofrecemos un resumen de los aspectos econométricos más relevantes, en el contexto de la metodología SVAR, tanto en el proceso de identificación de los shocks como en la descomposición ciclo/tendencia de las variables. En la Sección 4 analizamos los resultados obtenidos respecto a las respuestas dinámicas de cada variable a los distintos tipos de shocks. Seguidamente, en la Sección 5, caracterizamos algunas regularidades cíclicas de la economía española derivadas del modelo estimado. En la Sección 6 se analizan las últimas dos recesiones en términos de la contribución relativa de los shocks identificados. Finalmente, la Sección 7 se dedica a presentar las conclusiones principales del trabajo.
—122→
Con el fin de interpretar los shocks estructurales que subyacen a las fluctuaciones macroeconómicas en España, presentamos a continuación un sencillo modelo que permite identificar tres tipos de shocks: shocks de demanda agregada, shocks de productividad y shocks de oferta de trabajo, respectivamente52.
El modelo contiene cinco ecuaciones de comportamiento. Las tres primeras, idénticas a las utilizadas por BQ, se describen a continuación:
y = m - p + a q
(1)
y = n + q
(2)
p = w - q
(3)
donde y, p, q, n, w y m-p denotan los logaritmos del output, nivel de precios, productividad, empleo, salarios nominales y saldos monetarios reales.
La ecuación (1) representa una función de demanda agregada que depende de los saldos monetarios reales y la productividad. Nótese que el efecto de esta última variable sobre la demanda agregada puede producirse por varios canales; por ejemplo, a través de la demanda de inversión, o a través de la demanda de consumo (vía cambios en la renta permanente), de modo que a>0. La ecuación (2) es una función de producción con rendimientos constantes a escala. Finalmente, la ecuación (3) describe la regla de fijación de precios consistente con la tecnología anterior. Con el fin de caracterizar el lado de la oferta del mercado de trabajo en este modelo, se añaden las siguientes dos ecuaciones:
l = c (w-p) - bu + t
(4)
w = w | {ne = ll-1 + (1-l) n-1}
(5)
—123→donde l es el logaritmo de la población activa, ne es el valor esperado del empleo. u(≡ l-n) es la tasa de paro y t es un factor de desplazamiento de la curva de oferta de trabajo.
La ecuación (4) representa la función de oferta de trabajo que depende de los salarios reales (w-p), la tasa de paro (u) -captando un efecto de desmoralización- y de otros factores de desplazamiento (t). Se espera, por tanto, que c>0 y b>0, reflejando el signo de este último coeficiente el efecto anteriormente mencionado. Este efecto funciona como sigue: en la medida en que disminuya la probabilidad de empleo de los parados de larga duración al aumentar el desempleo. Éstos abandonarán la búsqueda de un puesto de trabajo al considerar inútil dicha tarea. Consecuentemente, disminuirá la participación y la población activa efectiva se reducirá53.
Por último, la ecuación (5) caracteriza la regla de fijación de salarios en esta economía. Los salarios nominales se fijan con un período de adelanto, de forma que se iguale el empleo esperado a una media ponderada de la población activa y el empleo en el período anterior. Tal como previamente se indicó, los microfundamentos de esta especificación se derivan típicamente de modelos de «insider-outsider» (véase, p. ej., Blanchard y Summers (1986). De acuerdo con la expresión (5), los objetivos salariales se fijan teniendo en cuenta tanto los intereses de aquellos trabajadores que ya estaban empleados en el período anterior, n-1 (insiders), como los de los parados (outsiders), a través de la población activa preexistente, l-1. Esta sencilla parametrización permite englobar tanto el caso de histéresis parcial, cuando l≠0, como el de histéresis completa, cuando l=0.
Para completar el modelo, como es tradicional, se necesita especificar los procesos estocásticos que gobiernan la evolución de las fuentes exógenas de fluctuación en esta economía. A efectos ilustrativos, se supone que m, g y t siguen paseos aleatorios, de manera que
Δq = ∈s
(6)
Δt = ∈l
(7)
Δm = ∈d
(8)
—124→donde ∈s, ∈d y ∈1 son shocks serialmente incorrelacionados de productividad, demanda agregada y oferta de trabajo, respectivamente.
Resolviendo el sistema (1) - (8) en términos de salarios reales, output y tasa de paro se obtiene:
(9)
Δ (w - p) = ∈s
(10)
(1- pL) u = (1+b)-1{∈l + (c - a) ∈s - ∈d}
(11)
donde L es el operador de retardos, Δ = (1 - L) es el operador de primeras diferencias y r = (1+b)-1 (1+b - l). Por consiguiente, el output y los salarios reales son variables I(1), mientras que la tasa de paro es I(0), siempre que 0<p<1. Así pues, en este contexto de histéresis parcial, la persistencia en la tasa de paro es una función creciente del efecto desmoralización, a través de b, y de la influencia de los trabajadores preexistentes en la negociación salarial, a través de l.
Con el fin de destacar las restricciones de identificación a largo plazo implícitas en (9)-(11), omitimos el fechado de los shocks en (9), lo que nos permite expresar la matriz de multiplicadores a largo plazo del sistema en la siguiente forma compacta:
(12)
donde c11(1) = 1; c21(1) = 1 + c, c22(1) = 1, c31(1) = 
;
De la expresión (12) se deduce que los shocks de demanda agregada no afectan de forma permanente a los niveles del output y el salario real en esta economía. Tal como seguidamente comprobaremos, —125→ ambas circunstancias se derivan de la hipótesis de la tasa de paro natural, es decir, del hecho que la tasa de paro sea estacionaria. Por último, la identificación de los shocks de oferta de trabajo se deriva de la hipótesis de rendimientos constantes a escala impuesta sobre la producción agregada, es decir, del hecho de que la evolución a largo plazo del salario real dependa únicamente de los shocks de productividad54. Este conjunto de restricciones es idéntico al utilizado por GJ en su generalización del enfoque de BQ a través del modelo neoclásico de crecimiento, por lo que nuestro marco analítico produce una racionalización ligeramente diferente de dichas restricciones.
Resulta evidente de la interpretación dada al esquema de identificación de GJ, que la posibilidad de histéresis total se encuentra contemplada en el modelo anterior. Bajo dicha hipótesis, cuando l=0, la ecuación (5) de fijación de salarios se convierte en:
w = w |{ne = n-1}
(5')
de forma que los procesos que determinan el output, el salario real y la tasa de paro se computan fijando l=0 en (9) - (11), obteniéndose:
Δy = ∈d + (1 + a) ∈s
(9')
Δ (w - p)= ∈s
(10')
Δu = (1+b)-1 {∈l + (c - a) ∈s - ∈d}
(11')
Al igual que en el caso de histéresis parcial, el sistema anterior puede expresarse en la forma matricial compacta:
—126→
(12')
donde 
Por tanto, bajo la hipótesis de histéresis total se obtiene un esquema recursivo de identificación similar al descrito en el caso de histéresis parcial, si bien con dos diferencias: i) la tasa de paro es ahora una variable I(1), en vez de I(0) y (ii) el shock de demanda agregada, en vez del shock de oferta de trabajo, es el que ahora tiene un efecto permanente sobre el output.
Por último, antes de pasar a describir los resultados empíricos relativos a las contribuciones de los shocks a las fluctuaciones cíclicas de las tres variables analizadas, conviene familiarizar al lector con las técnicas econométricas asociadas a la metodología SVAR. A tal fin, dedicamos la siguiente sección.
Supongamos que las variables económicas que nos interesan se determinan de acuerdo el siguiente modelo vectorial autorregresivo (VAR):
G((L)ΔXt = mt + ht
(13)
donde Xt es un vector que incluye el logaritmo del salario real ((w - p)), el logaritmo del output (y) y la tasa de paro (u) - i. e. Xt = [(w-p)t, yt, ut]': G((L) (= I - G(t L - ... - G(p Lp) es una matriz de polinomios autorregresivos con raíces fuera del círculo unitario; mt es un vector de elementos determinísticos -por ejemplo, constante, tendencias y variables artificiales estacionales-; y, finalmente, ht es un vector de innovaciones tal que E(hth't) = S.
—127→Bajo los supuestos anteriores, y omitiendo los elementos determinísticos en aras a simplificar la discusión, ΔXt tiene la siguiente representación de Wold en forma de medias móviles:
ΔXt = D(L)ht
(14)
con D(L) = G((L)-1, Do = I. Naturalmente, dado que los elementos del vector de innovaciones, ht, están correlacionados contemporáneamente no pueden interpretarse directamente como shocks estructurales, ∈ t. Para poder transformar unos en otros, la metodología SVAR supone que las innovaciones pueden expresarse como combinaciones lineales de los shocks estructurales, i. e. ht = S∈t. De esta manera se pretende identificar el vector ∈t y la matriz de multiplicadores dinámicos C(L) en la siguiente representación SVAR alternativa:
ΔXt = C(L)∈t
(15)
donde C(L) = D(L)S. Por tanto, el problema de identificación se centra en encontrar una única matriz S que verifique la propiedad anterior. Una vez que se ha obtenido S, resulta inmediato recuperar ∈t a partir de ht y, a su vez, la matriz C(L) a partir de D(L). Suponiendo, sin pérdida de generalidad, que E(∈t∈t') = I, i. e. los shocks son independientes con varianza unitaria, se sigue que S = SS'. Para elegir la matriz de transformación S, nótese que Co, = S y D(1)S = C(1). Consecuentemente, se obtiene:
D(1)S D(1)' = D(1) SS' D(1)' = C(1) C(1)'
(16)
Dicha expresión es extremadamente útil ya que, bajo el supuesto de que C(1) es una matriz triangular inferior (como es el caso en nuestro modelo teórico, véase (12) y (12')), se obtiene que C(1) está unívocamente determinada por la descomposición de Cholesky de la matriz D(1) S D(1)' en el producto 
de matrices con la propiedad anterior. Por consiguiente, tomando C(1) = 
, la matriz S se computa a partir de la expresión:
S = D(1)-1
(17)
Finalmente, una vez computada S, ∈t y C(L) se obtienen unívocamente a partir de (14) y (15). La relativa simplicidad de este procedimiento —128→ de identificación se basa en la propiedad de triangularidad inferior existente en la matriz de multiplicadores a largo plazo. Conviene señalar que existen otros procedimientos en la literatura que explotan combinaciones de restricciones a corto y largo plazo, o el propio perfil de los efectos dinámicos, para identificar los shocks a partir de las perturbaciones, si bien en todos los casos el cómputo de S resulta más complicado (véase, por ejemplo, Galí (1992), Bean (1992) y Lippi y Reichlin (1994)). La simplicidad de nuestro sistema trivariante nos permite utilizar únicamente restricciones de largo plazo lo que, tal como argumentábamos en la Introducción, pensamos resulta conveniente al existir un mayor consenso sobre su validez.
Una vez que se ha discutido el proceso de identificación de los shocks, a partir de las perturbaciones de la forma reducida, procedemos a analizar en esta sección la descomposición de las variables del SVAR en sus componentes tendencial y cíclico. Este tipo de descomposición resulta clave para derivar las regularidades cíclicas de las variables objeto de estudio, así como para llevar a cabo ciertos ejercicios de simulación contrafactual que se expondrán con detalle en las secciones 5 y 6.
En un marco multivariante, existen dos estrategias a la hora de efectuar dicha descomposición. Dichos enfoques difieren de acuerdo con la frecuencia temporal en que se impongan las restricciones de identificación55.
El primer procedimiento, propuesto por BQ (1989) y King et al. (1992), define el componente permanente de una variable como aquel que recoge los efectos dinámicos, para cualquier frecuencia temporal, de aquellos shocks que tienen efecto a largo plazo sobre la misma. Es decir, una vez que se ha identificado un shock como permanente, todos sus efectos dinámicos forman parte el componente anterior. Por ejemplo, bajo las restricciones de nuestro modelo (véase la expresión (12')), el componente permanente del output vendría dado por:
(18)
—129→Esta definición, sin embargo, tiene consecuencias poco deseables para nuestro modelo. En efecto, de acuerdo con (11'), todos los shocks tienen un efecto permanente sobre la tasa de paro. Por tanto, su utilización implicaría que el componente permanente de la tasa de paro coincidiría con la propia variable. Consideramos que la ausencia ole componentes transitorios/cíclicos en esta variable es una implicación excesivamente fuerte del procedimiento anterior.
Por esta razón, con el fin de soslayar dicho problema, al tiempo que se respetan las restricciones a largo plazo, se ha elegido un segundo método de descomposición que permite la existencia de componentes cíclicos/transitorios en todas las variables del modelo. Así, de acuerdo con este procedimiento, se define ahora el componente tendencial del output como:
(19)
de forma que dicho componente esta definido por los efectos de los shocks estructurales en la frecuencia cero, en vez de en todas las frecuencias como ocurría en la definición (18). Puede demostrarse que dicho componente tendencial coincide con el que se obtiene al aplicar la conocida descomposición multivariante de Beveridge Nelson (BN) a (14), tal como se demuestra en Evans y Reichlin (1994). Así pues, en concordancia con el espíritu de dicha descomposición, los componentes tendenciales del output, salario real y tasa de paro se definen en términos de las predicciones a largo plazo de dichas variables. Finalmente, los componentes cíclicos se obtienen restando a las variables sus componentes tendenciales.
Todos los datos usados en este trabajo proceden de la Contabilidad Nacional Trimestral elaborada por el Instituto Nacional de Estadística, y del Boletín Estadístico del Banco de España. En concreto, escogemos la media trimestral de los costes laborales del sector privado (corregidos por el Deflactor Implícito del PIB) como medida del salario real, el PIB real (expresado en pesetas de 1986) como medida del output y, finalmente, la tasa de paro total como medida del desempleo. La frecuencia de los datos es trimestral y el período muestral se extiende desde 1970:1 a 1994:1.
—130→Contrastes preliminares favorecen la evidencia de un cambio en la media de las primeras diferencias de la tasa de paro a partir del primer trimestre de 1986. Por tanto, hemos procedido a corregir la variable de dicho cambio de media antes de incorporarla en el VAR56. También, como es habitual en este tipo de trabajos, procedemos a ejecutar toda una batería de contrastes de raíces unitarias sobre nuestras variables. Encontramos que no podemos rechazar que las primeras diferencias de las variables sean procesos I(0), lo cual está en consonancia con las propiedades estocásticas que se derivan de nuestro modelo teórico. Además, los contrastes de cointegración entre las variables en niveles (logaritmos) no resultaron significativos, por lo que la especificación en primeras diferencias parece adecuada. Por último, procedemos a estimar el SVAR con seis retardos incluyendo un término constante y variables dummies estacionales57 58.
Los Gráficos 1 a 3 presentan las funciones IR estimadas a partir del VAR seleccionado. Cada figura incluye tres gráficos, ordenados por shocks, en los que se representan las respuestas dinámicas de cada una de las variables del sistema. Las líneas continuas representan las estimaciones puntuales de las funciones de IR de cada variable a un shock unitario. Las líneas discontinuas representan un intervalo de confianza del 90 por 100 computado a partir de 1000 replicaciones según el método bootstrap propuesto por Runkle (1987). El eje vertical de los gráficos mide las desviaciones porcentuales de cada variable respecto a su valor inicial. El eje horizontal representa la duración de la respuesta medida en trimestres.
—131→
En el Gráfico 1 se presentan las respuestas de cada variable a un shock unitario (positivo) de demanda agregada. Como esperábamos, el output aumenta mientras que el desempleo se reduce. Incluso en presencia de histéresis completa, el patrón de estas respuestas es bastante similar al de las funciones IR presentadas por BQ. Es decir, son simétricas, con signos opuestos y presentan un perfil con una marcada «joroba», alcanzándose el máximo en torno al tercer año. Estas respuestas arrojan una perspectiva nueva e interesante a la relación existente entre los cambios en la producción y la tasa de paro, i. e. la relación conocida como la Ley de Okun. En general, esta relación es sensible al tipo de shocks que origina las fluctuaciones en ambas variables. Por ejemplo, en los máximos de las funciones IR, los coeficientes de la Ley de Okun son 2,1, 4,5 y 1,7 según se trate de shocks de demanda agregada, productividad u oferta de trabajo, respectivamente. Como era de esperar, el coeficiente de Okun para los shocks de productividad es mayor puesto que un shock de este tipo es probable que genere un fuerte incremento en la producción con un pequeño cambio en el empleo. De hecho, cuando consideramos el resultado de la combinación de todos los shocks a través del cómputo de los componentes cíclicos de ambas series (usando el procedimiento descrito en la Sección 3) estimamos un coeficiente de 1,96 (con un error estándar de 0,19), un valor no muy alejado del considerado en la mayoría de los libros de texto, en torno al 2,5.
En línea con nuestro esquema de identificación, los shocks de demanda tienen efecto permanente sobre el output y la tasa de paro. Sin embargo, una vez que el shock afecta al sistema, la transición a la nueva situación de equilibrio depende de la velocidad de ajuste en precios y, salarios; en otras palabras, de la importancia de las rigideces nominales ante distintos tipos de shocks. Así, encontramos que la respuesta de los salarios reales es negativa a corto plazo, si bien, dadas las restricciones del modelo, el efecto a largo plazo se desvanece. Interpretamos este resultado como indicativo de una mayor importancia de la rigidez en la fijación de los salarios nominales que en la fijación de precios. En general, esta interpretación concuerda con los resultados de algunos modelos teóricos de rigideces nominales (véase, por ejemplo, Blanchard (1986)) y también, en el caso particular de la economía española, con la reciente evidencia presentada por Bentolila y Jimeno (1995) a nivel regional.
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Las funciones IR de las variables ante un shock unitario de productividad aparecen representadas en el Gráfico 2. De acuerdo con nuestro esquema de identificación, éste afecta de forma permanente a todas las variables del sistema. Destaca que el desempleo aumente inicialmente aunque posteriormente se reduce de forma permanente. Este tipo de respuestas dinámicas es, de nuevo, similar a las obtenidas por GJ para la economía norteamericana. Nuevamente, la presencia de rigideces nominales puede explicar que ante un shock positivo de productividad, la respuesta de la demanda agregada no sea suficiente para equilibrar el incremento inducido en la producción, generando transitoriamente el aumento obtenido en el desempleo. En otras palabras, aunque los salarios reales aumenten tras el impacto del shock, su convergencia al nuevo (y más elevado) nivel de equilibrio se produce de una forma muy lenta. La presencia de histéresis completa explica la reducción permanente en el desempleo y el incremento paralelo en la producción, una vez que los salarios reales convergen al mayor nivel de productividad.
Las funciones IR de las variables a un shock unitario de oferta de trabajo aparecen en el Gráfico 3. Ahora, un shock positivo en la oferta de trabajo, digamos un aumento en la tasa de participación, genera una caída transitoria en el output, un aumento en el nivel de paro y una reducción en los salarios reales. Estas últimas dos respuestas son fáciles de interpretar. Sin embargo, hemos de admitir que la primera no lo es tanto. No obstante, una posible interpretación, no necesariamente garantizada por nuestro modelo teórico, sería la existencia de un importante efecto de «salario de eficiencia», que operase a corto plazo. Ante la reducción en los salarios reales se produce una reducción en el nivel de esfuerzo que, transitoriamente, reduce el nivel de producción. En lo referente a los efectos a largo plazo, de nuevo el desempleo es la única variable afectada por este tipo de shocks, como consecuencia de la importancia de los mecanismos de histéresis. El máximo de la respuesta está en torno a 3 o 4 veces el impulso inicial, y se alcanza dentro de los diez trimestres inmediatamente posteriores al shock.
—135→
Por último, los efectos a largo plazo de las funciones IR pueden utilizarse para estimar los parámetros clave del modelo, de acuerdo con las expresiones derivadas en (12'). En concreto, obtenemos las siguientes estimaciones: a=0,7, b=0.66 y c=0,5; dichos valores son consistentes con un efecto apreciable de la productividad sobre la demanda agregada, un notable efecto desánimo y una curva de oferta de trabajo elástica. Nótese que, al ser a>c, los shocks de demanda de trabajo afectan negativamente a la tasa de paro.
Los Cuadros 1 a 3 presentan la descomposición VEP de las variables en términos de los tres tipos de shocks. En el caso de la varianza del output (Cuadro 1), los shocks de demanda agregada explican entre un 40% y un 50%. Los shocks de productividad explican la mayor parte de la variabilidad restante, limitándose la aportación de los shocks de oferta de trabajo a sólo un 10%. Esta descomposición de la variabilidad del output está en línea con la obtenida por GJ para el output norteamericano. Nótese que el hecho de que los shocks de demanda agregada tengan una aportación similar a la de los shocks de productividad contradice las versiones mas extremas de las teorías del ciclo real que sitúan el énfasis en la preponderancia de los shocks tecnológicos como motor de las fluctuaciones económicas.
| Períodos hacia delante | Productividad | Demanda Agregada | Oferta de Trabajo |
| 1 | 40 (9) | 48 (8) | 12 (3) |
| 4 | 43 (9) | 47 (7) | 10 (3) |
| 8 | 36 (9) | 53 (8) | 11 (3) |
| 12 | 39 (8) | 53 (8) | 8 (2) |
| 20 | 52 (7) | 45 (7) | 3 (1) |
| 40 | 58 (7) | 40 (7) | 1 (0,5) |
Tal como sería esperable, los shocks de productividad dominan la variabilidad del salario real (Cuadro 2), con aportaciones del 60% en el corto plazo y de casi el 100% en largo plazo. Los shocks de demanda —137→ agregada, vía la presencia de rigideces nominales, explican casi un 30% durante los dos primeros años, para desaparecer posteriormente. Al igual que el caso del output, la aportación de los shocks de oferta de trabajo es pequeña.
| Períodos hacia delante | Productividad | Demanda Agregada | Oferta de Trabajo |
| 1 | 60 (8) | 27 (7) | 13 (3) |
| 4 | 70 (6) | 26 (5) | 4 (1) |
| 8 | 72 (5) | 22 (4) | 6 (2) |
| 12 | 77 (4) | 18 (3) | 5 (1) |
| 20 | 85 (3) | 11 (2) | 4 (1) |
| 40 | 94 (1) | 4 (1) | 2 (1) |
| Períodos hacia delante | Productividad | Demanda Agregada | Oferta de Trabajo |
| 1 | 17 (8) | 4 (2) | 79 (8) |
| 4 | 8 (6) | 15 (5) | 77 (8) |
| 8 | 3 (5) | 27 (7) | 70 (8) |
| 12 | 2 (3) | 37 (8) | 61 (8) |
| 20 | 6 (3) | 45 (8) | 49 (8) |
| 40 | 9 (5) | 49 (8) | 42 (8) |
Nota: Los errores estándar figuran entre paréntesis. Estos fueron calculados usando métodos bootstrap a partir de 1000 replicaciones (Runkle (1987)).
Por último, los resultados más interesantes son los relativos a la descomposición de la varianza de la tasa de paro (Cuadro 3). En el corto plazo dominan los shocks de oferta de trabajo, con una contribución cercana al 80%. En cuanto a la aportación de los shocks de demanda, si bien inicialmente es muy modesta, ésta aumenta progresivamente hasta alcanzar el 50% en el largo plazo, un valor incluso superior al de los shocks de oferta de trabajo. Finalmente, la contribución de los shocks de productividad es pequeña lo que, de nuevo, parece contradecir explicaciones de las variaciones de la tasa de paro basadas en —138→ el «sesgo tecnológico». A este respecto, conviene señalar que el hecho de los shocks de demanda jueguen un papel importante en el medio-largo plazo concuerda con los efectos «insider-outsider» que subyacen a nuestro modelo, según los cuales el paro cíclico debido a deficiencias de demanda agregada tiende a convertirse tarde o temprano, en paro estructural.
Una vez analizadas la descomposición VEP y las funciones IR derivadas de la estimación del SVAR, el siguiente paso es separar los componentes cíclico y tendencial de las variables durante el período 1970-1994. De hecho, a través del componente transitorio del output podemos obtener una cronología del ciclo económico español, un área de investigación aún no suficientemente desarrollada en nuestro país59.
Como es bien conocido en la literatura60, la identificación de los ciclos económicos a través de la evolución de las series temporales no sólo requiere disponer de un procedimiento para computar los mismos, sino también de una definición precisa de conceptos tales como recesión y expansión.
Para responder a la primera cuestión, en la Sección 3 se ha sugerido el uso de la descomposición multivariante de BN. En lo referente a la segunda, debería empezar por señalarse la ausencia de una definición oficial del concepto de fase cíclica, digamos por parte del Instituto Nacional de Estadística61. Para soslayar este problema usaremos una definición de expansión y recesión bastante simple, procediendo de la siguiente forma. En primer lugar, trataremos de aislar el componente cíclico del output por el procedimiento BN. En segundo lugar, determinaremos los máximos y mínimos locales de esta serie temporal. Finalmente; consideramos que un pico se corresponde con una máxima, y un valle con un mínimo local del ciclo. Por tanto, una expansión se define como una secuencia de incrementos absolutos entre un valle y un pico: a su vez, una recesión es una secuencia de decrementos absolutos en el —139→ comportamiento cíclico, esto es, el período comprendido entre un pico y el valle siguiente62.
El Gráfico 4 representa el mencionado componente cíclico del output y el fechado de los picos y los valles. Los primeros aparecen representados a través de líneas verticales por encima de cero, mientras que los segundos lo están con líneas por debajo.
De nuestro análisis se deduce que, desde 1970 a 1994, la economía española ha experimentado cuatro expansiones y cinco recesiones de mayor o menor amplitud e intensidad. En lo referente a los períodos expansivos, el posterior a la incorporación de España a la antigua CEE (1987-1991), aparece como el más importante. Asimismo, ésta ha sido la más prolongada desde la llegada de la democracia, reflejándose en tasas de crecimiento medio anual superiores al 4 por 100 en el empleo y el output. Respecto a las recesiones, aparecen por orden cronológico, dos recesiones especialmente relevantes. En primer lugar se encuentra el largo período recesivo comprendido entre el segundo shock petrolífero y los comienzos de 1985. Y, en segundo lugar, se aprecia la profunda recesión de inicios de los noventa. Al comparar ambas recesiones surgen dos diferencias, relacionadas tanto con su diferente amplitud, como con la severidad de las mismas. Por un lado, la recesión de los ochenta se —140→ caracteriza por una caída más prolongada, pero menos profunda, del componente cíclico del output. Por otro lado, la recesión de los noventa ha sido más corta pero también más severa en términos de la reducción del output por debajo de su nivel tendencial.
El componente cíclico del desempleo aparece en el Gráfico 7, de nuevo junto con la cronología cíclica del output. En general, el patrón cíclico del desempleo es claramente consistente con la evidencia previa relativa a la existencia de un perfil simétrico en la evolución de las funciones IR de ambas variables respecto a todos los shocks. Por tanto, los comentarios anteriores sobre la evolución cíclica del nivel de actividad también son aplicables al componente cíclico del desempleo.
En el Gráfico 6 aparece representada la evolución del componente cíclico de los salarios reales. Dicho componente, puede ser utilizado como un importante indicador del el origen de las principales fuerzas que generan el ciclo económico. Así, en los modelos teóricos donde la generación de ciclos recae fundamentalmente sobre los shocks de demanda, los salarios reales tienden a ser acíclicos (Taylor (1980)) o contracíclicos (Fisher (1977)). Por el contrario, en aquellos modelos en los que las fuentes principales de perturbación en la economía son los shocks de oferta (tecnológicos u otros) los salarios reales tienden a ser procíclicos (Kydland y Prescott (1982)).
A este respecto, los Gráficos 4 y 6 parecen indicar que, mientras que en la recesión de los ochenta los salarios reales se comportaron de forma —141→ procíclica, lo hicieron de forma contracíclica en la recesión de los noventa. Por tal motivo, consideramos esta última evidencia como un signo de que los shocks de demanda deben haber jugado un papel importante durante la última recesión. A la profundización en esta conjetura dedicamos la siguiente sección.
Hasta este momento hemos venido argumentando que una aspecto distintivo del desempleo en España es la presencia de mecanismos de histéresis, a través de los cuales la tasa de paro estructural depende fuertemente de la historia pasada del paro. Como consecuencia, hemos demostrado que tanto shocks de oferta como de demanda pueden tener un efecto permanente sobre esta variable. De hecho, cuando se considera que existe histéresis completa no es posible interpretar el componente cíclico del paro como un indicador del margen que puede ser eliminado a través del uso de políticas demanda sin generar rebrotes inflacionistas. En otras palabras, al comparar este tipo de economías con aquellas que no presentan mecanismos de histéresis tan importantes, los —142→ aumentos en el paro producto de políticas agresivas de desinflación, son muy difíciles de corregir posteriormente.
Para abordar esta cuestión, usamos el esquema de identificación propuesto para proceder a comparar el desempleo a lo largo de las dos últimas recesiones, con el fin de clarificar el papel que los shocks tuvieron en cada una de ellas. En concreto, nos concentramos en el papel jugado por los shocks para explicar la evolución de la tendencia estocástica de la tasa de paro ya que, sin duda, esta tendencia puede interpretarse como el componente estructural de la misma.
A tal efecto, presentamos los resultados derivados de la realización de distintos ejercicios de simulación contrafactual. Los Gráficos 7 y 8 muestran, para ambas recesiones, los distintos componentes tendenciales de la tasa de paro según el tipo de shock que los determine. En cada gráfico, junto a la tendencia global, aparece la evolución de las tendencias específicas que resultan de eliminar uno a uno los efectos causados por los distintos shocks. La comparación de ambos tipos de tendencia, nos permite obtener un sencillo indicador de la importancia de cada shock en el aumento del componente permanente de la tasa de paro.
En el Gráfico 7 se puede observar cómo la recesión de los ochenta supuso un fuerte incremento en el componente tendencial de la tasa de paro. Así, a partir de un valor del 10% en 1979, dicho componente aumentó progresivamente hasta alcanzar una tasa del 20% a finales de 1985. Como consecuencia de este aumento, la tasa de inflación se redujo bruscamente, pasando del 19% a niveles próximos al 8% al final de este período. Según se desprende de nuestras simulaciones, tanto los shocks de demanda agregada como los shocks de oferta de trabajo parecen haber sido los principales responsables de tal evolución. No obstante, ninguno de ellos parece dominar claramente. Hasta 1983, son los shocks de demanda agregada los que parecen haber sido más relevantes. Desde 1983 a 1985 el progresivo aumento en la tasa de participación parece haber alterado la tendencia del paro, intensificando los mecanismos de histéresis a través del mencionado efecto desánimo.
Los resultados para la recesión de los noventa, representados en el Gráfico 8, muestran algunos rasgos específicos. En primer lugar, tal como antes mencionábamos, una vez que los mecanismos de histéresis se han enraizado en la determinación de la tasa de paro, resulta muy difícil —144→ reducirla sin generar tensiones inflacionistas. Sin embargo, resulta más fácil incrementarla consiguiendo sólo beneficios marginales en la evolución de la inflación. Así, mientras el componente tendencial del desempleo aumentó 4,5 puntos porcentuales en tres años (del 17,5% al 22%), la inflación cayó menos de un 1% (del 5,5% al 4,8%). Respecto a la contribución de los shocks a la evolución del componente tendencial, parece inferirse que los shocks (negativos) de demanda agregada a un jugado un papel destacado en esta última recesión.
Sin pretender explicar con el máximo de detalle cada uno de estos episodios, pensamos que los resultados obtenidos son consistentes con las explicaciones existentes en la literatura de lo ocurrido en ambos períodos (véase, por ejemplo, Dolado y Jimeno (1995) y las referencias que incluye). En efecto, durante la recesión de la primera mitad de los ochenta, aunque la política fiscal mantuviese un tono suficientemente laxo -comenzando a sentar las bases de nuestro estado del bienestar en un contexto de consolidación democrática-, la política monetaria tuvo un carácter más restrictivo. En general, puede decirse que, durante la primera parte de la recesión, las políticas de demanda mantuvieron un tono restrictivo, garantizando un proceso de gradual desinflación (véase Blanchard, Jimeno et al. (1995)). Respecto a la evolución de la oferta de trabajo, ésta se mantuvo relativamente estable hasta comienzos de los ochenta. Posteriormente, dada la importancia del aumento de la tasa de participación femenina, se produjo un incremento sostenido de la misma hasta comienzos de los noventa. Es en este período donde el efecto desánimo se manifestó con mayor virulencia (véase Arellano y Bover (1995)). En relación a los shocks de productividad, los resultados son menos concluyentes. Al ser este shock una convolución de perturbaciones salariales, de precios y tecnológicas, cuyos movimientos resultan opuestos en algunos casos (por ejemplo, según Zabalza (1996), se producen aumentos en los costes laborales reales unitarios y desaceleración de la productividad total de los factores) no debe sorprender que nuestro marco analítico resulte algo limitado para captar la importancia de cada uno de ellos en la evolución de la tasa de paro63.
Respecto a la última recesión, el diagnóstico es algo más claro. Como consecuencia de la reunificación alemana, la política monetaria se vio obligada a adoptar un tono severo, caracterizado por altos tipos de interés reales y una peseta fuerte. El objetivo era garantizar la entrada de —145→ capitales exteriores y reducir la tasa de inflación. No obstante, aquélla no fue acompañada de un conjunto de medidas suficientemente amplio por el lado de la oferta. Una vez que los efectos positivos de tal estrategia desaparecieron en un contexto de recesión generalizaría en Europa, los shocks (negativos) de demanda se tradujeron en un aumento permanente de la tasa de paro estructural.
A modo de resumen, podemos señalar que todos los shocks tuvieron, de una forma u otra, importantes efectos sobre la subida del componente tendencial de la tasa de paro durante ambas recesiones. No obstante, los shocks de demanda agregada parecen haber jugado un papel primordial durante el último período recesivo, sin que ello se haya traducido en una mejora significativa de la tasa de inflación. Esto es así puesto que, como hemos pretendido demostrar, permitir una pequeña elevación en el desempleo corriente puede tener efectos muy adversos sobre la evolución futura de dicha variable. La presencia de importantes mecanismos de histéresis debería favorecer actitudes algo más gradualistas en la lucha contra la inflación. Todo ello siempre unido a estrategias más agresivas en la lucha contra el paro a través de reformas ligadas a la corrección de los mecanismos generadores de persistencia en el desempleo64.
En este trabajo hemos intentado evaluar las respuestas dinámicas del output, los salarios reales y la tasa de paro ante shocks de demanda agregada, productividad y oferta de trabajo durante el período 1970-1994. Para ello, hemos explotado la elevada persistencia que presenta la tasa de paro en España, habiendo utilizado un sencillo modelo de «insiders-outsiders» que nos permite identificar los shocks a través de un conjunto de restricciones sobre la matriz de multiplicadores de largo plazo del sistema. En este contexto, hemos permitido que todos los shocks puedan afectar de forma permanente a la tasa de paro. Por este motivo, ha resultado de especial interés la identificación y posterior análisis de la evolución del componente tendencial de dicha variable a lo largo de las dos últimas recesiones.
—146→A pesar de las cautelas que deben acompañar a todo ejercicio basado en un modelo tan estilizado como el nuestro, deseamos destacar los siguientes resultados. En primer lugar, el ajuste dinámico de las variables ante los shocks es consistente con las implicaciones derivadas de nuestro modelo teórico. En concreto, los shocks de demanda agregada (productividad) tienen un efecto acumulado positivo (negativo) y opuesto para el output y la tasa de paro. Los shocks en la oferta de trabajo aumentan la tasa de paro, mientras que los shocks de productividad resultan los principales determinantes de la evolución de los salarios reales. El tamaño y signo de las mencionadas respuestas puede explicarse permitiendo que: a) los shocks de productividad afecten directamente a la demanda agregada; y b) exista una curva de oferta de trabajo suficientemente elástica en la que se incorporan un efecto desánimo sobre la tasa de participación cuando el desempleo sea suficientemente elevado. En segundo lugar hemos concluido que los principales determinantes de las fluctuaciones en el output son los shocks de demanda agregada y productividad. Sin embargo, los shocks de oferta de trabajo y demanda agregada resultan ser los principales determinantes de la evolución del desempleo. Mientras los primeros explican la mayor parte de las fluctuaciones en el desempleo a corto y medio plazo, los últimos adquieren importancia respecto a su evolución a largo plazo. En tercer lugar como subproducto del análisis, hemos encontrado evidencia sobre el predominio de la inercia salarial frente a la inercia en la fijación de precios, habiendo obtenido alguna evidencia interpretable en términos de la existencia de un cierto efecto salario de eficiencia a corto plazo. En cuarto lugar, también hemos encontrado evidencia de que el comportamiento cíclico de los salarios reales se ha alterado, pasando de procíclico a contracíclico en la primera mitad de los noventa. Por último, y este es el resultado al que otorgamos mayor relevancia, de forma mucho mas concluyente que en la recesión de los ochenta, los shocks de demanda agregada parecen haber jugado un papel especialmente importante en la recesión de la década de los noventa.
Una forma simple de introducir efectos a largo plazo de los shocks de demanda agregada sobre los salarios reales es prescindir de la hipótesis de rendimientos constantes de escala. Bajo el supuesto alternativo —147→ de rendimientos decrecientes a escala en la función de producción agregada, las ecuaciones (2) y (3) del texto se convierten en:
y = an + q
(A. 1)
Y = w - q + (1 - a)n
(A. 2)
donde 0<a<1. La solución al modelo formado por las expresiones (1) - (A.1) - (A.2) - (4) y las ecuaciones (6) - (8) es la siguiente:
Δy = a∈d + (1 + aa) ∈s
(A. 3)
Δ(w - p) = {1- (1 - a)a} ∈s - (1 - a) ∈d
(A. 4)
Δu = (1 + b)-1 {∈l + {c [1 - (1 - a)a] -a} ∈s - [1 + (1 - a)c] ∈d}
(A. 5)
Si nos limitamos al uso de restricciones de largo plazo para identificar los shocks estructurales, existen dos formas alternativas de identificación. La primera consiste en imponer que los shocks de demanda de trabajo no afecte a largo plazo a los salarios reales. Es decir, fijar a = (1 - a)-1. La segunda consiste en imponer que los shocks de oferta de trabajo no afecten a largo plazo a la tasa de paro. Es decir, fijar c = a [(1 - a)a]-1. Nótese que, en ninguno de estos dos casos, la matriz de multiplicadores a largo plazo tiene carácter recursivo, tal como ocurría en los modelos contenidos en la Sección 2.
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This paper uses long-run restrictions on a three-variable system containing output growth, real wage growth and the differenced unemployment rate, to isolate three «structural» shocks which drive business cycle fluctuations in Spain during 1970-94. These shocks are interpreted as aggregate demand, labour demand and labour supply disturbances in a framework where there is unit-root persistence in the unemployment rate. Our basic finding is that disinflationary policies in an economy suffering from high persistence can become very costly in terms of unemployment, unless supply-side reforms aimed at eliminating the sources of persistence, are implemented.
London School of Economics
Tengo algunas dificultades para comentar este papel. Se utiliza una técnica, la estimación de un Vector Autorregresivo Estructural, en la que no soy experto y se estudia un país sobre el que sé menos de lo que debería. Por tanto, los autores tienen todo el derecho a ignorar los comentarios que pudiera hacer.
Fundamentalmente, los autores han tomado el vector estructural de tres ecuaciones que aparece en Gamber-Joutz (1993) y lo han aplicado a España, con un cambio crucial: suponer que la tasa de paro es estacionaria en primeras diferencias, como en un modelo de histéresis completa, en lugar de ser estacionaria en niveles. En otras palabras, el supuesto crucial es que l en la ecuación (5) es cero.
Este supuesto proporciona algunos resultados poco usuales. Por ejemplo, como se puede observar en el Cuadro 3, los efectos de los shocks de demanda agregada se refuerzan con el paso del tiempo, en lugar de desaparecer como ocurriría si l, tomara un valor estrictamente positivo.
—150→Este resultado justifica una posición optimista y, posiblemente, ha estado influenciado por la grave situación coyuntural de 1994, año en el que los autores iniciaron su trabajo y que, afortunadamente, ha dejado paso a una situación algo más favorable.
Una de las dificultades usuales en Econometría es que es difícil distinguir entre un proceso estocástico que tiene una raíz unitaria, o un paseo aleatorio, de un proceso estocástico que está cerca de serlo, pero no lo es. Pienso que es muy difícil creer que la tasa de paro no juega ningún papel en el proceso de determinación de salarios. Sería muy ilustrativo, tanto para el uso de Vectores Autorregresivos Estructurales como para el análisis de la situación española, suponer que l tiene un valor positivo pequeño, digamos 0,1, y entonces repetir el ejercicio. Mi creencia a priori es que l es positivo en lugar de ser cero. Y me gustará saber hasta qué punto los resultados de este papel dependen del supuesto bastante restrictivo de hacer l igual a cero.
Mi segundo comentario se refiere a que el modelo de Gamber-Joutz (1993) está pensado para los Estados Unidos. La principal diferencia entre los Estados Unidos y España es que el primero puede ser tratado como un país con una economía cerrada, mientras que España no. Encuentro muy difícil creer que cualquier modelo de la economía española, o de mi propio país, en años recientes pudiera representar adecuadamente la determinación de precios y de la producción sin tener en cuenta los shocks externos. Por tanto, para conseguir algo de realismo, uno necesita incorporar estos l. Para ello, yo propondría incluir una variable X, que representa la interacción entre España y el resto del mundo, como, por ejemplo, se hace en el sistema de ecuaciones siguiente:
y = m - p + blq + b2X
(1)
y = n + q
(2)
p = (1 - q) (w - q) + qX
(3)
X = b3(m - mF) + b4 (y - yF)
(4)
m = b4(p - p)2 + b5(X - X)2 + b6(y - y)2
(5)
Por otra parte, como economista que ha realizado parte de su labor profesional en un Banco Central y que ha trabajado sobre temas monetarios, —151→ pienso que el supuesto de que uno puede tratar la política monetaria como si fuera el resultado de lanzar un dado, como innovaciones a un paseo aleatorio puro, es bastante simplista. Seguramente el Banco de España y el Gobierno están tratando de alcanzar algunos objetivos. ¿Cuáles serían las diferencias en las funciones de impulso-respuesta y en las descomposiciones de la varianza si se tuviera en cuenta la existencia de tales objetivos, por ejemplo, introduciendo una función de reacción como en la ecuación (5) del sistema de ecuaciones anterior?
Soy consciente de que la extensión de un sistema pequeño de 2 o 3 ecuaciones a un sistema mayor, digamos de 4 5 ecuaciones, añadiría complejidad al ejercicio, pero aún así, no estoy seguro de cuanta confianza se puede tener en las conclusiones de política económica derivadas de un modelo que es tan simple que no puede ser una buena representación de la economía que se pretende analizar. ¿Cuánto perdemos al reducir el modelo a tres ecuaciones básicas?
Además, incluso en este modelo, la sugerencia básica de política económica, evitar una desinflación adicional, se deriva, en mi opinión, más del supuesto inicial sobre el valor nulo de l -histéresis- que de la propia estructura del modelo. Por tanto, mi principal propuesta será ver que pasaría si uno tomara un l pequeño pero positivo.
European University Institute
El artículo de Dolado y López-Salido es un interesante y detallado estudio de las causas de las fluctuaciones económicas en España durante el período 1970-1994 utilizando la metodología de los Vectores Autorregresivos Estructurales (SVAR en adelante). Los autores construyen un SVAR con datos de costes laborales medios, PIB real y tasa de paro total, e identifican tres tipos de shocks: demanda agregada, oferta de trabajo y productividad. La conclusión principal del trabajo es que los shocks de demanda agregada han sido los más importantes como fuente explicativa de la pasada recesión. Dada la naturaleza persistente del desempleo en España, los autores sugieren que las políticas de lucha contra la inflación pueden resultar muy costosas en términos de desempleo si no se eliminan previamente las causas de su persistencia.
—152→La contribución teórica más importante del artículo es la generalización de la metodología de Blanchard y Quah (1989) para el caso de desempleo no estacionario. Esta característica es fundamental para el caso de la economía española, ya que hay sobrada evidencia de la naturaleza no estacionaria del desempleo en España. Por ejemplo, Galí (1996) muestra que un shock al empleo en España genera un efecto propagación seis veces superior al efecto impacto. Por tanto, la introducción de características no estacionarias y persistentes debe ser un requisito indispensable en todo estudio aplicado que incluya al desempleo español.
La naturaleza persistente del desempleo se puede introducir en un modelo teórico a través de cuatro elementos: por el lado de la demanda, la falta de capital, en situaciones en las que las proporciones de los factores productivos no pueden ser modificadas fácilmente, y la existencia de altos costes de despido; por el lado de la oferta, una estructura de negociación colectiva del tipo «insiders-outsiders» y la existencia de efectos desanimadores del desempleo de larga duración contribuyen a la persistencia del desempleo. Los autores introducen solamente esos dos últimos, y posiblemente sería interesante que hubieran incluido también la existencia de altos costes de despido (considerados por algunos autores como una de las causas fundamentales de la persistencia del desempleo en España), en un intento de discriminar el peso de cada uno de estos factores en la persistencia del desempleo. Los autores imponen sólo la histéresis completa como factor determinante de la no estacionariedad del desempleo, y la estimación de los parámetros del SVAR revela además la presencia de un fuerte efecto desánimo en la economía española.
Un segundo elemento relacionado con la persistencia del desempleo es su determinación econométrica. Todos los análisis realizados en el artículo, y en general en todos los estudios sobre el desempleo en España, utilizan técnicas univariantes de análisis de raíces unitarias. Con estas técnicas se determina que el desempleo español tiene una raíz unitaria, y en algunos casos incluso una segunda raíz unitaria parece estar presente. Sin embargo, este estudio univariante se podría completar con un estudio multivariante de persistencia, ya que en general el análisis de raíces unitarias precede a la estimación de un sistema multivariante. Las técnicas de análisis multivariante de persistencia de Fabrizio (1995) podrían ser de gran utilidad en este contexto.
Dolado y López-Salido estiman el VAR trivariante y calculan las funciones de impulso-respuesta y la descomposición de la varianza. Las —153→ funciones de impulso-respuesta presentan el resultado esperado según el procedimiento de identificación utilizado: los shocks de demanda agregada y de productividad tienen efectos a largo plazo sobre el output. Sin embargo, la transición hasta este efecto a largo plazo no está determinada a priori por la identificación, y revela una característica importante de la economía española: las importantes rigideces presentes en las respuestas de los salarios reales a los tres shocks. La descomposición de la varianza revela también otra característica significativa de la economía española: los shocks de oferta de trabajo explican una gran parte de la varianza del desempleo. Este resultado concuerda con la fuerte expansión de la fuerza de trabajo en los años ochenta en España, debido al aumento de la participación femenina, la llegada a la edad laboral de la generación del baby boom y el fuerte proceso de destrucción de empleo en la agricultura (ver López, Ortega y Ubide (1996) para un análisis de la importancia de estos elementos en la evolución del desempleo español).
Finalmente, los autores descomponen las series en ciclo y tendencia para analizar las fluctuaciones cíclicas de la economía española. Recientemente han aparecido dos trabajos (Artis et al. (1995) y Ortega (1996)) que han analizado los «ciclos económicos clásicos» de la economía española, utilizando una metodología similar al NBER americano. Usando las series mensuales de Producción Industrial y trimestrales de PIB respectivamente, Artis et al. (1995) encuentran que la última fase expansiva de la economía española corresponde al período 1985:8:3, mientras que Ortega (1996) identifica la última fase expansiva con el período 1985:1-1992:1. Dolado y López-Salido siguen una metodología distinta, la descomposición multivariada de Beveridge y Nelson, e identifican la última fase expansiva 1987:1-1991:1. Como puede verse, tres autores dan tres definiciones distintas de la última fase expansiva de la economía española, y por tanto parece necesario resaltar la necesidad de una definición oficial del ciclo económico en España.
En conclusión, el trabajo de Dolado y López Salido se incluye en la ya larga lista de trabajos que tratan de entender las causas y la evolución del desempleo en España. Todos estos trabajos presentan un mercado laboral rígido y en constante crecimiento, dominado por una negociación salarial sindicalizada y que responde muy negativamente a políticas monetarias demasiado rígidas. Creemos que todos estos factores se deberán tener en cuenta en el momento de decidir acerca de las políticas económicas de la segunda mitad de los 90.
—154→
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Charles Bean contestó a Goodhart sobre la conveniencia o no de un modelo de mayor tamaño para analizar el tipo de cuestiones que se tratan en este trabajo, defendiendo que lo importante es la riqueza del modelo y no el número de ecuaciones. En un contexto en el que predominan los problemas de identificación (ecuaciones de salarios) y donde hay variables no observables (poder sindical, etc.), la metodología VAR parece justificable, en especial tras quince años de estimación de modelos estructurales del mercado de trabajo. Juan José Dolado apoyó esta opinión, a pesar de haberse considerado durante años seguidor de los mencionados modelos estructurales. Charles Bean apuntó sobre la ausencia en el modelo de perturbaciones sobre el mecanismo de formación de salarios (que tendrían un impacto negativo sobre el output), para poderse distinguir de los shocks sobre la oferta de trabajo, con un impacto positivo, algo que fue contestado por J. J. Dolado en el sentido de pertenecer a otro trabajo en curso, en el que se obtienen importantes efectos sobre el desempleo de la inclusión de esta variable. Xavier Salai-Martín se preguntó por el modelo teórico implícito para explicar la contraciclicidad del salario real. Un modelo de ciclo real no lo explicaría, porque la magnitud de los efectos sustitución no parecen corroborarse con la estabilidad (e incluso aumento) de los tipos de interés en el período considerado y tampoco lo haría un modelo keynesiano con rigideces de salarios nominales y caídas de precios, dado que no se han observado estas caídas. Miguel Ángel García Cestona echó de menos la distinción entre empleo fijo y temporal, algo que Dolado achacó al horizonte —155→ temporal disponible. También preguntó por la ausencia de restricciones de corto plazo, Samuel Bentolila, que cuestionó la utilidad de los modelos VAR para análisis de política. En particular, en este modelo no parecen incluirse medidas de política por el lado de la oferta. Miguel Sebastián preguntó cómo reconciliar el hecho de que en el período 1991-94 la economía española tuviera un déficit externo récord y un importante déficit público con el resultado de «insuficiencia de demanda agregada», que se obtiene en el trabajo. Dolado estaba de acuerdo en la cuestión del déficit comercial, pero no en la medida de déficit público, especialmente cuando ésta se ajustaba por ciclo. Se abrió un debate sobre las posibilidades de la política monetaria, así como el coste del proceso de desinflación, tanto a corto como a largo plazo.