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DESEMPLEO EN AMÉRICA LATINA: EFECTO DE LAS DECISIONES ...
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DESEMPLEO EN AMÉRICA LATINA: EFECTO DE LAS DECISIONES FISCALES DE LOS GOBIERNOS Manuela Montoya Arismendi – 201124121 Memoria de Grado – Economía Asesora: Marcela Eslava Universidad de Los Andes 2016
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DESEMPLEO EN AMÉRICA LATINA: EFECTO DE LAS DECISIONES
FISCALES DE LOS GOBIERNOS
Manuela Montoya Arismendi – 201124121
Memoria de Grado – Economía
Asesora: Marcela Eslava
Universidad de Los Andes
2016
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DESEMPLEO EN AMÉRICA LATINA: EFECTO DE LAS DECISIONES
FISCALES DE LOS GOBIERNOS
Resumen
En este documento se plantea como hipótesis que los cambios en el nivel de desempleo
pueden estar influenciados por las decisiones fiscales de los gobiernos. Se estudia la
tasa de desempleo de la región entre el 2000 – 2015, mediante la estimación de un
modelo econométrico, en el que se explica la variable de interés por variables fiscales
como el gasto del gobierno, su deuda y su ingreso por impuestos. Adicionalmente, se
tienen en cuenta variables de control, que han sido determinadas a partir de una revisión
de la teoría económica. Los resultados estadísticos demuestran que, en la región, la tasa
de desempleo depende positivamente de la deuda del gobierno y el ingreso por
impuestos: al aumentar la deuda y el ingreso (medidos como porcentaje del PIB) en un
punto porcentual, la tasa de desempleo aumenta en 0.07 y 0.117 puntos porcentuales
respectivamente. Por otro lado, el gasto se relaciona negativamente: al aumentar éste en
un punto porcentual, la tasa de desempleo cae en 0.23 puntos porcentuales. Lo anterior
puede deberse a los cambios que se generan en la demanda agregada, su efecto sobre el
producto y el de éste sobre el desempleo. Asimismo, es necesario tener en cuenta esta
información al desarrollar políticas públicas, considerando el efecto neto que puedan
generar sobre la tasa de desempleo.
Palabras clave: desempleo, gasto, deuda, ingreso, datos de panel.
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1. Introducción
En países como Colombia, “el trabajo es un derecho y una obligación social y goza, en
todas sus modalidades, de la especial protección del Estado. Toda persona tiene derecho
a un trabajo en condiciones dignas y justas” (Constitución de Colombia, Titulo II,
Capítulo 1, Artículo 25). Es lo anterior la principal motivación para la realización de
este proyecto de grado, pues a pesar de ser una obligación social, es evidente que el
trabajo no se garantiza para toda la población y que el desempleo existe, no solo en
Colombia, sino en todos los países del mundo. Adicionalmente, se quiere analizar qué
puede hacer el Estado para garantizar esa protección especial.
Para efectos cuantitativos el desempleo está medido como la relación entre la cantidad
de personas dentro de la fuerza laboral que se encuentran desempleadas y la fuerza
laboral total. De acuerdo con la teoría macroeconómica, existe una alta relación entre el
desempleo y el desempeño general de la economía: crecimientos en la producción, que
generalmente se deben a aumentos en la demanda agregada, generan caídas en la tasa de
desempleo. Es decir, el desempleo va ligado a los ciclos económicos. Esto se debe a que
cuando aumenta la producción se requiere de un incremento en la fuerza laboral que se
utiliza para generarla, haciendo que disminuya el desempleo.
De acuerdo con el informe de Panorama Laboral en América Latina y el Caribe
realizado por la Organización Internacional del Trabajo (2015), por lo menos 1.7
millones de personas quedaron desempleadas en 2015 en esta región, con un índice de
desocupación promedio de 6.7%, el mayor en cinco años. ¿Podrían los gobiernos
encaminar sus decisiones fiscales a la reducción de estas cifras? Según la teoría
económica los gobiernos sí tienen herramientas, como la política fiscal, para afectar la
demanda agregada, la distribución de recursos y la producción de bienes y servicios
(Kopcke, Tootell, & Triest, 2009). Además, de acuerdo con los resultados del análisis
planteado en este documento, efectivamente sí podrían. Luego de hacer un estudio
econométrico para la región entre los años 2000 y 2015, fue posible determinar que las
decisiones fiscales de los gobiernos latinoamericanos sí afectan la tasa de desempleo de
sus países. Al aumentar su gasto como proporción del PIB en un punto porcentual, se
produce una reducción en la tasa de desempleo de 0.23 puntos porcentuales, lo cual está
directamente relacionado con el aumento en la demanda agregada, que aumenta la
producción y a su vez la fuerza laboral requerida para sostenerla. Por otro lado, cuando
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se trata de la deuda y del ingreso por impuestos como porcentajes del PIB, la relación es
contraria y un aumento de cada uno en un punto porcentual general aumentos en la tasa
de desempleo de 0.07 y 0.117 puntos porcentuales respectivamente.
A partir de estos resultados es posible proponer bases para la realización de políticas
fiscales que favorezcan la disminución de la tasa de desempleo. Con los datos
obtenidos, se tiene evidencia estadística suficiente para prever el efecto que genera
sobre la tasa de desempleo de los países de la región un cambio en el gasto, la deuda y
los impuestos. Lo anterior es de suma importancia, países que proponen cambios en sus
políticas públicas podrán tener una mayor visión de las consecuencias. En Colombia por
ejemplo, donde se está proponiendo una reforma tributaria, será posible analizar el
efecto de ésta sobre la tasa de desempleo del país.
En el desarrollo de este documento y con el fin de responder a la pregunta propuesta, se
inicia con una revisión de la literatura existente, con lo cual se busca comprender la
relación teórica que se da entre las decisiones fiscales y la tasa de desempleo.
Asimismo, pretende entender la naturaleza de los análisis empíricos previamente
desarrollados. Posteriormente se hace una descripción de los datos y la metodología de
estimación del modelo. A continuación, se presentan los resultados y el análisis de
éstos. La quinta sección presenta algunas limitaciones y valida el modelo. Finalmente,
la última sección concluye el informe.
2. Revisión de literatura
2.1 Revisión teórica
El propósito de este documento se centra en explicar el efecto de los cambios en la
política fiscal de los países de América Latina y el Caribe sobre su tasa de desempleo.
Para realizar este análisis, es necesario exponer la teoría económica correspondiente a
cada uno de estos conceptos, con el fin de comprender la relación teórica que existe y
definir un modelo econométrico cuya estimación cumpla con el objetivo planteado.
De acuerdo con la teoría macroeconómica, el desempleo representa la proporción de
personas que no están trabajando pero que están buscando un empleo (Romer, 2006).
De esta forma, la fuerza laboral total de un país corresponde a la suma entre las
personas empleadas y el número de desempleados y, por lo tanto, la tasa de desempleo
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corresponde a la relación entre desempleados y la fuerza laboral. A partir de 1930, los
estudios macroeconómicos comenzaron a interesarse por el desempleo, con el fin de
explicar por qué era tan alto y persistente, y por qué la política monetaria no era capaz
eliminarlo. Existen dos tipos de desempleo (Wickens, 2011): el involuntario, en el cual
la persona está dispuesta a aceptar un trabajo con el salario vigente pero no hay ninguno
disponible, que es temporal y varía con los ciclos económicos. Y el friccional, que se
presenta por el flujo de trabajadores que se encuentran entre empleos y el problema de
asignar las vacantes con aquellos buscando trabajo.
Una de las razones principales del desempleo es la rigidez en los salarios. Es decir, la
incapacidad de los salarios de ajustarse para que la oferta de trabajo iguale la demanda.
La teoría económica propone que el modelo del mercado laboral alcanza su equilibrio
cuando se iguala la oferta y la demanda laboral, logrando que no haya desempleo. Sin
embargo, los salarios usualmente no son flexibles y cuando están fijos en un nivel
mayor al nivel de equilibrio del mercado, se da el desempleo. Una de las principales
causas de la rigidez de salarios es el salario mínimo, el cual afecta principalmente a la
población menos preparada y con menos experiencia, pues sitúa su salario en un nivel
mayor al de equilibrio, reduciendo la cantidad de su trabajo que las firmas demandan
(Mankiw, 2013).
Adicionalmente, es importante mencionar la relación entre el desempleo y el
desempeño general de la economía. Los trabajadores empleados son los responsables de
producir bienes y servicios, aportando así al PIB real. De acuerdo con esto, existe una
relación directa positiva entre empleados y PIB, lo que implica también una relación
inversa entre el desempleo y el PIB: aumentos en la tasa de desempleo están asociados
con caídas en el PIB real. Lo anterior es conocido como la ley de Okun, la cual
argumenta que los cambios anuales de la tasa de desempleo están estrechamente
relacionados con los cambios anuales del PIB real. Esto se ha evidenciado a través de la
historia, donde se ha encontrado que la tasa de desempleo alcanza niveles máximos en
épocas de recesión y valores mínimos en tiempos de bonanza (Mankiw, 2013).
Por otro lado, la política fiscal es en sí misma el uso del gasto e ingreso del gobierno
para influenciar la economía. Específicamente, los gobiernos utilizan la política fiscal
para promover el desarrollo sostenible y disminuir la pobreza (Horton & El-Ganainy,
2012). Entre sus componentes se encuentra la deuda del gobierno, ésta representa valor
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para la comunidad, porque se puede interpretar como una transferencia a la población
que está financiada por deuda. Gracias a esto los consumidores pueden gastar más en
bienes y servicios, este aumento en la demanda mueve la economía a un nuevo punto
de equilibrio con menos desempleo (Farmer, 2009). Sin embargo, los altos niveles de
deuda representan una restricción para el gasto y la inversión del gobierno que son
financiados a partir de ésta. Existe un estudio económico presentado por Battaglini &
Coate (2015) que permite explicar cómo el desempleo puede crecer, pero ser mitigado
por el incremento en el gasto público, el cual a su vez es financiado por deuda. Para
comprenderlo, es necesario tener en cuenta que existen dos formas generales a partir de
las cuales el gobierno puede crear empleo: indirectamente, con la reducción de
impuestos al sector privado, y directamente, con el aumento de la producción pública.
Asimismo, considera que conceptualmente hay dos tipos de acciones en la política
fiscal: acciones en las que la disminución de impuestos representa la caída en el gasto
público y acciones en las que la disminución de impuestos o el incremento en el gasto
público representa aumentos en la deuda pública. A partir de lo anterior y de un análisis
económico riguroso, los autores concluyen que la economía siempre tendrá desempleo y
dependiendo del contexto éste podrá crecer eventualmente. Para mitigar ese desempleo
adicional el gobierno puede implementar un plan fiscal financiado con deuda, el cual
requiere de reducción en los impuestos y aumento de la producción pública. Una vez el
sector privado se encuentra bien, el gobierno puede contraer su deuda al nivel mínimo
adecuado para el funcionamiento de la economía.
De acuerdo con la teoría macroeconómica, los gobiernos afectan la economía a partir de
los cambios en los niveles y tipos de impuestos, en el alcance y la composición del
gasto público y los préstamos. Para comprender lo anterior, se puede considerar una
ecuación de la contabilidad nacional que mide la producción de la economía, o Producto
Interno Bruto, a partir de la demanda agregada que corresponde a la suma del consumo
privado 𝐶, la inversión privada 𝐼, el gasto del gobierno en bienes y servicios 𝐺, y las
exportaciones netas 𝑁𝑋, cumpliendo así 𝑃𝐼𝐵 = 𝐶 + 𝐼 + 𝐺 + 𝑁𝑋. De acuerdo con esto
entonces, el gobierno afecta la actividad económica directamente a partir de cambios en
𝐺 e indirectamente a partir de cambios en impuestos que afectan 𝐶, 𝐼,𝑁𝑋. El efecto
directo tiene, a su vez, también efectos secundarios sobre estos componentes privados
del PIB: si la demanda del gobierno (vía 𝐺) estimula el PIB, el mayor ingreso a su vez
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estimula de demanda privada, dada por 𝐼 y 𝐶. Se genera así el efecto potenciador
conocido como el fenómeno de “multiplicador keynesiano”.
Habiendo establecido lo anterior, es posible aclarar que existe una fuerte relación entre
las políticas públicas, incluyendo la política fiscal, y el desempleo. Por una parte, el
gobierno busca reducir la tasa (natural) de desempleo con acciones que pretenden
mitigar el desempleo friccional. Por ejemplo, el gobierno publica información acerca de
vacantes, con el fin de asignar trabajos a los trabajadores con mayor eficiencia y
facilitar así la búsqueda de trabajo (Mankiw, 2013). Por otro lado, los programas del
gobierno también pueden aumentar la tasa de desempleo natural, este caso se presenta
especialmente con los seguros de desempleo. Lo anterior implica que los trabajadores
desempleados tienen la posibilidad de recibir una fracción de sus salarios por un periodo
determinado. A partir de esto, los desempleados tienen una menor presión para
encontrar trabajo, lo cual aumenta la cantidad de desempleo friccional y a su vez la tasa
natural (Mankiw, 2013).
Pero, el énfasis en este estudio en específicamente en los efectos de la política fiscal
sobre el desempleo de corto plazo. Estos se producen a partir de los cambios en la
demanda agregada. La política fiscal puede alterar la demanda agregada a partir de
cambios en el gasto público, que a su vez generan indirectamente cambios en la misma
dirección sobre la demanda privada (representada en el consumo y la inversión); a
través de cambios en impuestos que alteran también la demanda privada, pues al
aumentar la desincentivan; también, a través de cambios en la deuda, que genera
recursos para gasto e inversión pero crea una obligación financiera. A su vez, los
cambios en la producción están asociados a cambios en la tasa de desempleo, pues la
primera de cierta forma condiciona la cantidad de fuerza laboral que necesita la
economía para funcionar. Teniendo esto en cuenta, se esperaría que de las variables
fiscales el gasto tenga una correlación negativa con la tasa de desempleo y los
impuestos, por el contrario, tengan una correlación positiva. Para la deuda se esperaría
una relación ambigua, ya que más deuda podría implicar un mayor gasto y menos
impuestos, con lo que la tasa de desempleo bajaría; pero, también podría significar un
aumento en las restricciones para el gasto, haciendo que la tasa de desempleo aumente.
2.2 Revisión empírica
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Existen varios informes económicos recientes que explican los efectos fiscales sobre la
tasa de desempleo en diferentes grupos de países. Estos estudios presentan diferentes
resultados, por ejemplo, como explican Holden y Sparrman (2015) hay evidencias – en
las que citan a Monacelli (2010), Auerbach y Gorodnichenko (2012), y Ramey (2012) –
para argumentar que un incremento en la inversión y el gasto del gobierno lleva a una
disminución del desempleo. Para su análisis utilizan la metodología de regresión para
datos de panel para 20 países de la OCDE, incluyendo la ayuda de variables
instrumentales por la posible endogeneidad que puede presentar la política fiscal, ya que
ésta puede depender del estado de la economía. Finalmente, lo autores exponen el
resultado de su análisis: un incremento en la suma de inversiones y gastos del gobierno
(compras del gobierno) igual al 1% del PIB genera una reducción en la tasa del
desempleo de 0.3 puntos porcentuales el primer año. Aclaran que se evidencia un efecto
más fuerte en los países con tasa de cambio (frente al dólar americano) fija, y un efecto
más débil en aquellos con tasa de cambio flexible. Agregan que sus resultados son
consistentes con aquellos disponibles en la literatura.
Al revisar otro tipo de literatura, se identifican estudios que dan conclusiones sobre las
variables que se buscan estudiar en este informe. Ramey (2012) se pregunta si el
aumento en los gastos del gobierno estimula la actividad privada, al hacer su análisis
concluye que choques positivos al gasto del gobierno disminuyen la tasa de desempleo
entre 0.2 y 0.5 puntos porcentuales, también disminuyen la tasa de separación e
incrementan las vacantes y la tasa de búsqueda de empleo. Bermperoglou, Pappa y
Vella (2013) analizan los efectos de los ajustes fiscales sobre el desempleo en Japón,
Reino Unido, Canadá y Estados Unidos, concluyendo que una reducción en los gastos
del gobierno solo tiene efectos significativos sobre el desempleo en Estados Unidos y se
dan después del primer año. Por otro lado, Mayer, Moyen y Stähler (2010) argumentan
que uno de los objetivos más importantes de la política fiscal es proteger el mercado
laboral, en particular, la tasa de desempleo. Un choque temporal a los gastos del
gobierno implica la generación de incentivos para las empresas a generar empleo.
El estudio del desempleo permite comprender uno de los componentes más importantes
del desarrollo económico. De acuerdo con Ball, De Roux y Hofstetter (2011) en
Latinoamérica y el Caribe existe una alta variación entre la tasa natural de los países. Al
considerar datos del 2000 por ejemplo, México contaba con un desempleo del 5%, Chile
con el 10% y Argentina con el 15%. Adicionalmente, los autores mencionan que pocos
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economistas se han interesado por explicar esta variación y que el volumen de estudios
realizados para Estados Unidos y Europa contrasta con la escasez de literatura
disponible sobre el desempleo en Latinoamérica. Lo anterior permite argumentar la
importancia que tiene ampliar la comprensión del comportamiento de las tasas de
desempleo de los países latinoamericanos. En su estudio, los autores concluyen que una
de las principales causas del desempleo es la caída en la demanda agregada que se da
durante los periodos de recesión.
Con el fin de definir las variables de control que es necesario incluir en el modelo, vale
la pena considerar otros aspectos que pueden afectar el desempleo. Uno de ellos, es
nivel de educación, se tiene evidencia para afirmar que los empleados educados
disfrutan de tres ventajas principales: salarios más altos, mayor movilidad y mayor
estabilidad (Mincer, 1991). Otro, es el nivel de urbanización, se argumenta que la tasa
de desempleo rural es diferente a la tasa urbana y ésta última usualmente es menor
debido a que en las zonas urbanas hay mayor oferta (Aragon, et al., 2003). De acuerdo
con la OIT (2015), en América Latina y el Caribe gran parte de la población habita en el
campo, allí los mercados de trabajo funcionan de manera diferente. Las relaciones
asalariadas son menos frecuentes que en las áreas urbanas, el trabajo familiar es muy
común, los mercados de trabajo son a veces de tipo spot (es decir, se conforman para
fines y momentos específicos), el empleo depende mucho de la agricultura y la
ganadería, y la situación y condiciones del activo (tierra o propiedad agrícola) suele ser
la principal preocupación.
3. Datos y Metodología
3.1 Descripción de los datos
Para la estimación del modelo se usa una base de datos tomada del World Economic
Outlook (WEO) del Fondo Monetario Internacional (IMF). Esta base de datos es creada
durante los ejercicios semestrales que realiza el IMF, en los cuales se desarrollan
encuestas para determinar y analizar el desarrollo económico global. La base de datos
WEO contiene series de datos macroeconómicos y proyecciones del desarrollo
económico global, a nivel de países y para grupos determinados de países. Se presentan
datos específicos sobre cuentas nacionales, inflación, tasa de desempleo, balanza de
pagos, indicadores fiscales, agregados para grupos de países y precios de commodities.
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Adicionalmente, se complementa con datos tomados de las bases de datos presentadas
por el Banco Mundial.
Para este estudio, se utilizan datos anuales tomados de la base de datos WEO entre los
años 2000 y 2015 y para los países de América Latina y el Caribe, de forma individual.
Se tienen datos para un total de 32 países, de los cuales cinco tienen datos faltantes en la
tasa de desempleo, haciendo que el análisis se reduzca a 27 países. Lo anterior explica
la naturaleza panel de los datos, ya que se tiene un conjunto de datos o variables que
describen características de cada país para una serie de tiempo determinada.
A continuación se presentan las estadísticas descriptivas del desempleo para la región.
Tabla 1. Estadísticas descriptivas del desempleo
Para interpretar la información expuesta, vale la pena mencionar el significado de cada
conjunto de datos. El término Overall se refiere al conjunto de datos de desempleo
como un todo, teniendo en cuenta todos los países y años. El término Between hace
referencia al análisis de los datos entre países, considerando las variaciones de un país a
otro. Finalmente, el término Within detalla el comportamiento de los datos dentro de
cada país, teniendo en consideración sus cambios a través del tiempo.
Como puede verse entonces, el desempleo como porcentaje de la fuerza laboral tiene
una media de 8.38%, con un valor mínimo de 1.3%, un máximo de 22.45% y una
desviación estándar de 3.62 puntos porcentuales. Al estimar las estadísticas entre países
se obtiene una desviación estándar un poco menor, entre los países de América Latina y
el Caribe el valor de la desviación corresponde a 3.35 puntos porcentuales.
Adicionalmente, al analizar los datos entre años, se obtiene una desviación estándar aun
menor, lo que significa que de un año al siguiente la tasa de desempleo en los países de
esta región fluctúa cerca de 2.2 puntos porcentuales.
Por otro lado, se obtienen las estadísticas descriptivas de las variables de interés que
corresponden a las decisiones fiscales del gobierno: deuda, gasto e ingreso por
impuestos; todas calculadas como porcentaje del PIB de cada país
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Tabla 2. Estadísticas descriptivas de las variables de interés
Como se puede observar en la Tabla 2, el gasto del gobierno en la región tiene un
promedio de 27.11% y una desviación estándar de 7.24 puntos porcentuales que cae a
6.47 al comparar entre países y a 3.43 al hacerlo por país a través del tiempo. Al
analizar las estadísticas de la deuda se encuentra mayor variación, con un promedio de
55.6%, la desviación estándar general es de 32 puntos porcentuales. Al comparar entre
países la desviación baja a 28.51, lo que permite intuir que el nivel de deuda que
adquieren los países latinoamericanos no es común entre ellos, hay una alta
variabilidad. Incluso, el nivel de deuda por país a través del tiempo tiene una desviación
alta de 15.47 puntos porcentuales. El nivel de ingresos del gobierno generado por
impuestos corresponde al 17.66% del PIB nacional, con una desviación estándar de 6.67
puntos porcentuales, con un mínimo de 9.26% y un máximo de 45.19%. Al comparar
entre países la desviación cae a 4.87 puntos porcentuales. El valor del ingreso por
impuestos, al tomarse por país a lo largo del tiempo tiene una desviación de 5.01 puntos
porcentuales.
Por otro lado, es pertinente describir la relación que se puede apreciar gráficamente
entre el desempleo y las variables de interés.
05
1015
2025
10 20 30 40 50gasto
desempleo Fitted values
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Gráfico 1. Desempleo vs. Gasto
A partir del Gráfico 1 se puede inferir una relación positiva entre el gasto público y la
tasa de desempleo. De acuerdo con la teoría analizada anteriormente esto puede
deberse, por ejemplo, a los subsidios al desempleo. Cuando se aumenta el gasto en
subsidios para las personas desempleadas existe el riesgo de que éstas se sientan
cómodas en la situación de desempleo y no busquen empleo rápidamente. Por otro lado,
se puede explicar a que aumentos en la tasa de desempleo pueden incentivar el gasto
público.
Gráfico 2. Desempleo vs. Deuda
La relación entre la tasa de desempleo y la deuda como porcentaje del PIB parece tener
una tendencia positiva bien definida, a pesar de que existe una alta dispersión de los
datos. Como se mencionó anteriormente en la revisión de literatura, la deuda permite
tener recursos para el gasto y la inversión. Sin embargo, cuando la deuda del gobierno
crece a una velocidad mayor a la que éste genera ingresos, los recursos que se tienen
para el gasto y la inversión se ven limitados por las obligaciones financieras. Cuando se
alcanza ese nivel, el crecimiento de la deuda puede causar un aumento en la tasa de
desempleo.
05
1015
2025
0 50 100 150deuda
desempleo Fitted values
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Gráfico 3. Desempleo vs. Ingreso
Al interpretar el Gráfico 3, es posible identificar una tendencia positiva, a medida que
aumente el ingreso del gobierno por impuestos, como porcentaje del PIB, aumenta la
tasa de desempleo. Como se vio anteriormente, el gobierno puede afectar
indirectamente el desempeño de la economía, pues a partir de cambios en los impuestos
se alteran el consumo, la inversión privada y las exportaciones netas. Un aumento en los
impuestos crea un mayor costo al sector privado, desincentivando el consumo, la
inversión y el comercio externo. Con una caída en estas tres actividades se obtiene una
menor producción, al producir menos se necesita menos fuerza laboral y por lo tanto el
desempleo puede aumentar.
3.2 Modelo y método de estimación
Para la realización de este análisis se planteará un modelo lineal con datos panel que
busca explicar la tasa de desempleo de los países latinoamericanos. A partir de la teoría
macroeconómica, se considera pertinente incluir como variables independientes algunas
variables fiscales, que en este caso son las de interés, como el gasto 𝑔!", la deuda 𝑑!" y
los ingresos por impuestos 𝑖!". Adicionalmente, se consideran variables de control como
el crecimiento económico 𝑐!", la evolución de los salarios mínimos reales 𝑠!", el valor de
las exportaciones 𝑒𝑥𝑝!", el porcentaje de la fuerza laboral que cuenta con educación
primaria 𝑒𝑑!" y el porcentaje de población que reside en las ciudades, o población
urbana 𝑝𝑢!"
𝑈!" = 𝑓 𝑔!" ,𝑑!" , 𝑖!" , 𝑐!", 𝑠!" , 𝑒𝑥𝑝!" , 𝑒𝑑!" ,𝑝𝑢!"
05
1015
2025
10 20 30 40 50ingreso
desempleo Fitted values
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𝑈!" = 𝛽! + 𝛽!𝑔!" + 𝛽!𝑑!" + 𝛽!𝑖!" + 𝛽!𝑐!" + 𝛽!𝑠!" + 𝛽!𝑒𝑥𝑝!" + 𝛽!𝑒𝑑!" + 𝛽!𝑝𝑢!" + 𝜀!"
𝑖 = 1,2,… ,27 ∧ 𝑡 = 0,1,… , 15
Donde el subíndice i corresponde al país y el subíndice t corresponde al año.
Por la naturaleza de la base de datos, pueden existir efectos no observados que deben
considerarse en la ecuación, esto hace que el método de estimación pueda variar según
las características de los datos. En un principio, se tienen tres métodos diferentes:
1. Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO en adelante) Agregados: este método
consiste en juntar los datos de diferentes periodos y estimar una regresión por
MCO. En caso de no haber efectos constantes en el tiempo no observados, este
es el método adecuado para la estimación.
2. Efectos Aleatorios: este método se usa para la estimación de un modelo que
tiene un efecto no observado constante en el tiempo, con media cero y que no
está correlacionado con ninguna de las variables independientes. El término de
dicho efecto se incluye en el error, causando una autocorrelación entre los
errores que se corrige a través de mínimos cuadrados generalizados. Lo anterior
da como resultado un modelo transformado que finalmente se estima por MCO.
3. Efectos Fijos: en este método se debe contar con un modelo que tiene un efecto
no observado constante en el tiempo, que sí se correlaciona con alguna de las
variables explicativas. A partir de esto, se debe transformar el modelo,
diferenciando la ecuación inicial con una ecuación de promedios para eliminar
el efecto no observado y aplicar MCO al modelo resultante.
Debido a lo anterior es adecuado comenzar el análisis haciendo las tres pruebas
estadísticas que se describen a continuación, éstas permiten determinar el mejor método
de estimación del modelo:
1. Prueba de Breusch Pagan: permite comparar los métodos de estimación MCO
Agregados y Efectos Aleatorios. A partir de un estadístico de multiplicadores de
Lagrange es posible obtener la evidencia estadística necesaria para afirmar cuál
de los dos métodos es más adecuado.
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2. Efectos de las unidades de sección cruzada: con esta prueba se comparan los
métodos de estimación MCO Agregados y Efectos Fijos. Se utiliza un
estadístico F para probar la hipótesis.
3. Prueba de Hausman: se comparan los métodos Efectos Aleatorios y Efectos
Fijos. Usando un estadístico W se puede concluir cuál de los dos métodos se
prefiere estadísticamente para realizar la estimación.
Una vez se han realizado las pruebas mencionadas, se tiene el método adecuado de
estimación y se procede a estimar el modelo. Posteriormente se realiza un análisis de
resultados, especificando la significancia y los efectos de cada una de las variables
independientes sobre la dependiente.
4. Resultados y Análisis
Al estimar el modelo descrito anteriormente, se obtienen tres resultados diferentes. Los
presentados en la primera columna corresponden a la estimación hecha por el método de
efectos fijos, la segunda columna son las estimaciones realizadas con efectos aleatorios
y la tercera son los resultados de una estimación de mínimos cuadrados ordinarios
agregados.
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Tabla 3. Resultados de estimación por tres métodos
Como puede verse en la Tabla 3, los resultados son bastante robustos, pues las
estimaciones obtenidas a través de Efectos Fijos y Efectos Aleatorios son parecidas, lo
cual significa que de haber efectos no observados constantes en el tiempo, éstos están
presentes independientemente del método de estimación. Lo anterior permite que se
cumple con la intuición económica, a partir de la cual se espera que efectivamente
existan efectos no observados constantes en el tiempo, pues se tienen datos por país los
cuales tienen características, economías, gobiernos y regulaciones independientes. Sin
embargo, es pertinente realizar las tres pruebas descritas, para definir cuál de los
métodos es el apropiado para la estimación con los datos con los que se está trabajando.
Se presentan entonces los resultados
1. Prueba de Breusch Pagan: esta prueba verifica si la covarianza del término del error
en dos periodos diferentes, en este caso 𝜀!", es estadísticamente igual a cero. De ser así,
se prefiere el método de MCO Agregados sobre el de Efectos Aleatorios, pues al no
tener covarianza entre los errores es posible asumir que no hay un efecto aleatorio no
observado que los haga variar. Si de lo contrario, se acepta que la covarianza del error
es estadísticamente mayor a cero, el método adecuado entre los dos en cuestión es
efectos aleatorios. A partir de esto se plantea entonces la siguiente prueba de hipótesis
𝐻!: 𝑐𝑜𝑣(𝜀!" , 𝜀!") = 0 𝑣𝑠. 𝐻!: 𝑐𝑜𝑣(𝜀!" , 𝜀!") > 0
Y, a partir de un estadístico de prueba Multiplicador de Lagrange, que se distribuye 𝜒!
se obtienen los siguientes resultados
𝐿𝑀 = 43.19 ~ 𝜒!!
𝑃.𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 = 0.000
Con estos resultados se puede concluir que para un nivel de significancia mayor o igual
al 1% se rechaza la hipótesis nula, por lo cual el entre los dos métodos comparados se
prefiere Efectos Aleatorios.
2. Efectos de las unidades de sección cruzada: con esta prueba se busca verificar si
existe un conjunto de efectos fijos 𝑎! que afecten el modelo. Si en conjunto, estos
efectos son estadísticamente iguales a cero, entonces el modelo puede ser estimado por
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medio de MCO Agregados. De lo contrario, el método de estimación preferido entre los
dos es Efectos Fijos. Se plantea entonces la siguiente prueba de hipótesis
𝐻!:𝑎! = 𝑎! = ⋯ = 𝑎! = 0 𝑣𝑠. 𝐻!:𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠 𝑢𝑛 𝑎! ≠ 0
Luego, a partir de un estadístico de prueba F se obtienen los siguientes resultados
𝐹!",!"# = 9.94
𝑃.𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 = 0.000
A partir de lo anterior, se tiene suficiente evidencia estadística para concluir que para un
nivel de significancia mayor o igual al 1%, el método de estimación preferido entre
MCO Agregados y Efectos Fijos es el último.
Finalmente, y a partir de los resultados obtenidos en las dos pruebas anteriores se realiza
la última prueba, para definir el método correcto entre Efectos Fijos y Efectos
Aleatorios
3. Prueba de Hausman: se desea probar la relación entre los efectos no observados (que
con las dos pruebas anteriores se confirmó que sí existen) y las variables
independientes. Si esta relación o covarianza es igual a cero, entonces los efectos son
aleatorios y es este método el que se prefiere para la estimación del modelo. Si, de lo
contrario, la covarianza entre los efectos no observados y las variables independientes
es igual diferente de cero, se tiene evidencia para afirmar que los efectos son fijos y por
lo tanto, es este el método adecuado. Se tiene entonces la siguiente prueba de hipótesis
𝐻!:𝐶𝑜𝑣 𝑥!" ,𝑎! = 0 𝑣𝑠. 𝐻!:𝐶𝑜𝑣 𝑥!" ,𝑎! ≠ 0
Ahora, con un estadístico W se estiman los siguientes resultados
𝑊 = 280.23 ~ 𝜒!!
𝑃.𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 = 0.000
A partir de estos resultados, finalmente se puede concluir que es estadísticamente
adecuado estimar el modelo en estudio por medio de la metodología de Efectos Fijos.
Esto concuerda con lo esperado, ya que desde el principio se asumía que podrían existir
efectos fijos por cada país.
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Se presentan entonces nuevamente los resultados de la estimación, ahora solo por el
método de Efectos Fijos y su correspondiente interpretación. Es importante notar, sin
embargo, que para las variables de interés los resultados son muy similares si se utiliza
un método de efectos aleatorios.
Tabla 4. Resultados por Efectos Fijos
Como se puede ver en la Tabla 4, de la estimación por Efectos Fijos se obtiene un
modelo globalmente significativo para un nivel de confianza mayor o igual al 1%, con
cinco variables individualmente significativas, entre ellas las tres variables fiscales de
interés.
La primera de ellas es la deuda, la cual tiene una relación positiva con la tasa de
desempleo, al aumentar en un punto porcentual el valor de la deuda como porcentaje del
PIB, la tasa de desempleo sube 0.0742 puntos porcentuales.
Luego, se tiene el gasto, cuya relación con la tasa de desempleo es negativa. De acuerdo
con los resultados, un cambio de un punto porcentual en el gasto como porcentaje del
PIB, genera una caída de 0.23 puntos porcentuales en la tasa de desempleo. A pesar de
lo que se había visto en la gráfica estudiada en el análisis de datos, este resultado sí se
podía esperar. Como se vio en el marco teórico, un aumento en el gasto del gobierno en
bienes y servicios, genera un incremento en el PIB y para aumentar esa producción se
necesita fuerza laboral. De acuerdo con esto, este efecto negativo del gasto sobre la tasa
de desempleo es mayor a aquel efecto positivo que se pueda presentar por el gasto en
subsidios al desempleo.
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Adicionalmente, la variable de ingresos por impuestos como porcentaje del PIB tiene un
efecto positivo sobre la tasa de desempleo. Cuando la primera aumenta en un punto
porcentual, la segunda lo hace en 0.177 puntos porcentuales. Esto se debe,
presumiblemente, al efecto de un incremento en los impuestos sobre el consumo y la
inversión privada. Tal como se había descrito anteriormente, la caída en el consumo y
en la inversión generan una caída en el PIB, esto contrae la actividad económica y por
lo tanto la demanda de trabajo, aumentando así el desempleo.
Por otro lado está el crecimiento económico, cuya relación con la tasa de desempleo es
negativa. Un cambio en un punto porcentual del crecimiento genera una caída de 0.118
puntos porcentuales en la tasa de desempleo. Este comportamiento se esperaba por lo
mismo que se ha descrito anteriormente. Aumentos en la producción nacional, requieren
de aumentos en la capacidad productiva, que a su vez necesita de mayores recursos
como la fuerza laboral. Lo anterior resulta en una caída del desempleo.
Para las demás variables de control se obtuvieron resultados con los signos esperados,
lo cual apoya la especificación del modelo. De ellas, sólo el porcentaje de fuerza laboral
con educación primaria resultó ser estadísticamente significativa.
5. Limitaciones y validación del modelo
5.1 Limitaciones
El análisis realizado en este documento está limitado por varios aspectos. El primero de
ellos es la posibilidad de endogeneidad, que como se expuso en la revisión de literatura
empírica, puede deberse la relación entre las políticas fiscales de interés y el desempeño
de la economía. En caso de darse esta situación, los estimadores de los coeficientes de
las variables estarían sesgados, lo que implica que la magnitud de los mismos puede ser
menor o mayor al valor esperado de los coeficientes poblacionales. Esto significa que
los resultados obtenido no serían exactos. Para darle solución a este problema se podría
hacer la estimación a partir de variables instrumentales, las cuales son variables
altamente correlacionadas con las variables independientes, pero que no se
correlacionan con el término del error, evitando la presencia de endogeneidad.
Por otro lado, existe una gran cantidad de datos faltantes. Variables como la evolución
del salario mínimo, el porcentaje de fuerza laboral que ha cursado primaria y la misma
tasa de desempleo cuentan con un gran número de faltantes. Como se habló en la
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descripción de los datos, se tiene un total de 32 países, de los cuales no se tienen datos
en la variable de desempleo en cinco. Adicionalmente, dentro de las variables usadas en
el análisis, la evolución del salario mínimo y el porcentaje de fuerza laboral con
educación primaria son las variables que más presentan faltantes, causando que el
análisis final se haya realizado sobre 16 países. Lo anterior es importante porque al
tener datos incompletos se puede estar perdiendo exactitud en los resultados. En este
estudio se están considerando países con economías bastante diferentes, por lo cual una
mayor precisión en los datos permitiría una estimación más exacta para la región.
Finalmente, un gran limitante, es la falta de metodologías de validación del modelo para
un conjunto de datos con estructura panel. Pruebas como el test de Ramsey, que permite
verificar las formas funcionales de las variables no pueden ser ejecutadas con una
regresión de datos panel. Pruebas de valores atípicos o influyentes, que se hacen a partir
de la estimación de errores en una regresión de sección cruzada, no se puede realizar
con datos panel, ya que como se mencionó anteriormente se tiene una estructura
general, una de sección cruzada y una de serie de tiempo.
5.2 Validación del modelo
Para la validación del modelo se realizarán dos pruebas:
1. Multiplicador de Lagrange: esta prueba permite identificar si el modelo está
correctamente especificado, considerando que no haya variables omitidas o
redundantes, a partir de un análisis de independencia condicional. Para esto se estima el
modelo original, se predicen los errores y se calcula una regresión de los errores
explicados por cada una de las variables independientes. Con esto, se construye un
estadístico 𝜒!. En caso de rechazar la hipótesis nula de independencia condicional, se
tiene un modelo mal especificado.
𝑈!" = 𝛽! + 𝛽!𝑔!" + 𝛽!𝑑!" + 𝛽!𝑖!" + 𝛽!𝑐!" + 𝛽!𝑠!" + 𝛽!𝑒!" + 𝛽!𝑝𝑢!" + 𝜀!"
𝜀!" = 𝜆! + 𝜆!𝑔!" + 𝜆!𝑑!" + 𝜆!𝑖!" + 𝜆!𝑐!" + 𝜆!𝑠!" + 𝜆!𝑒!" + 𝜆!𝑝𝑢!" + 𝑤!"
𝐿𝑀 = 0 < 𝜒!!
𝑃 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 = 1
Con lo anterior, se tienen resultados que indican que estadísticamente, el modelo
considerado está bien especificado.
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2. Prueba VIF: a partir de la herramienta Stata, se hace una estimación del modelo y se
calcula el estadístico VIF, el cual permite identificar la presencia de multicolinealidad,
en caso de que su valor sea mayor o igual a 10. Al estimar el modelo en cuestión se
obtienen los siguientes resultados
Tabla 5. Resultados estadístico VIF
A partir de estos resultados, se puede concluir que no existen problemas de
multicolinealidad entre las variables independientes del modelo estimado.
6. Conclusiones
Los resultados obtenidos en el análisis expuesto en este documento, permiten concluir
que las decisiones fiscales de los gobiernos efectivamente afectan la tasa de desempleo
en los países de América Latina y el Caribe. Al mirar las variables individualmente se
tiene que el aumento del gasto del gobierno como porcentaje del PIB en un punto
porcentual, genera una disminución en la tasa de desempleo de 0.23 puntos
porcentuales. Con respecto a la deuda, se obtuvo que un aumento de ésta como
porcentaje del PIB en un punto porcentual, aumenta la tasa de desempleo en 0.07 puntos
porcentuales. Finalmente, con respecto al ingreso por impuestos, éste tiene una relación
positiva con la tasa de desempleo, su incremento como porcentaje del PIB en un punto
porcentual genera un crecimiento de 0.177 puntos porcentuales en la tasa desempleo. Es
indispensable que los gobiernos tengan en cuenta estos valores estadísticos, pues les
permitirá tener en consideración las consecuencias de los cambios en políticas públicas
que tengan que ver con las variables analizadas en este estudio.
Como ejemplo de lo anterior, es pertinente hablar del caso colombiano. Para este año, se
busca realizar una reforma tributaria que espera aumentar los ingresos por impuestos en
cuatro puntos porcentuales como porcentaje del PIB (Dinero, 2016). Ceteris paribus,
este aumento en ingreso por impuestos genera un incremento en la tasa de desempleo de
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0.708 puntos porcentuales. Sin embargo, ese aumento en ingreso por impuestos podrá
ser destinado al gasto público o al pago de deuda. Si se destina al primero, se tendría un
aumento del gasto que generaría una caída en la tasa de desempleo de 0.94 puntos
porcentuales, lo cual en conjunto con el aumento inicial por la reforma tributaria genera
una disminución neta de 0.232 puntos porcentuales en la tasa de desempleo. Si, por el
contrario, se destina a la disminución de deuda, la caída de ésta lograría un decremento
de 0.297 puntos porcentuales en la tasa de desempleo, que al sumarse al efecto de la
reforma, generan un efecto total de un aumento en la tasa de desempleo de 0.41 puntos
porcentuales. Lo anterior es algo que el gobierno colombiano debería considerar a la
hora de decidir la reforma tributaria que pondrá en práctica, con el fin de generar
consecuencias positivas al bienestar de la población.
A pesar de la diferencia que existe entre las economías latinoamericanas y del Caribe, es
posible afirmar que los gobiernos de esta región tienen unas responsabilidades claras
con sus habitantes. Entre ellas, se encuentra la disminución de la tasa de desempleo, la
garantía de un trabajo digno y remunerado que permita la cobertura de las necesidades
básicas. Como hemos visto a lo largo de este documento, el gobierno a partir de sus
decisiones fiscales sí puede afectar la tasa de desempleo y actuar en miras a su
disminución.
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