Procesos de ajuste dinámico en la determinación de la tasa de paro

Procesos de ajuste dinámico en la determinación de la
tasa de paro en España
Inma Rico
Department d'Economia i d'Història Econòmica
Universitat Autònoma de Barcelona
Hector Sala
Departament d’Economia Aplicada
Universitat Autònoma de Barcelona
Versión MUY INCOMPLETA (15 de abril); en
preparación para las VI Jornadas de Economía Laboral
Resumen
En este trabajo tomamos una perspectiva macroeconómica para
analizar el comportamiento de la tasa de paro española a lo largo de
las últimas décadas. Una de las explicaciones más aceptadas del alto
nivel que ha mantenido en los últimos 25 años es que también resulta
elevada la tasa de paro de equilibrio (o NAIRU). Desafiar esta
intepretación y ofrecer argumentos alternativos es el objetivo del
estudio, que se concreta en un análisis de los procesos de ajuste
dinámico a dicho equilibrio. La cuantificación de la importancia de
tales procesos contribuirá a matizar la relevancia que se otorga a la
NAIRU. De acuerdo con el análisis planteado, la metodología
empírica más adecuada consiste en la estimación de un modelo
estructural –y no de un VAR- que consta de 4 ecuaciones (de
demanda de trabajo, de salarios y de oferta de trabajo, más la
definición de la tasa de paro).
Palabras clave:
Códigos JEL:
Tasa de paro, NAIRU, procesos de ajuste
dinámico, modelo estructural.
E24, E30, J30
1
1. Introducción
Este trabajo tiene como objetivo analizar la trayectoria de la tasa de paro
española en la últimas décadas y contribuir a dilucidar si los principales determinantes
de su evolución están vinculados a cambios en la tasa de paro de equilibrio o, por el
contrario, al impacto de shocks de carácter temporal y al subsiguiente proceso de
ajuste del mercado de trabajo a dicho equilibrio.
Los enfoques que tradicionalmente han dominado el estudio del desempleo
desde un punto de vista macroeconómico han sido el de la Tasa Natural de Paro
(TNP)1, el de la Tasa de Paro no Aceleradora de la Inflación (NAIRU)2, y la hipótesis
de la histéresis3. El análisis empírico basado en estos enfoques se ha desarrollado a
partir de distintas metodologías que, para el caso español, Gómez y Usabiaga (2001)
han clasificado en aquellas que se basan en: i) la Curva de Phillips, ii) la Ley de Okun,
y iii) metodologías VAR para la medición de la NAIRU.
En el primer caso, las aportaciones originales corresponden a Layard y Nickell
(1985, 1986, 1987) y Layard, Nickell y Jackman (1991), en cuya línea cabe situar los
trabajos de Andrés y Garcia (1990), Andrés et al. (1990), Ballabriga et al. (1991),
Toharia y Jimeno (1992), De Lamo y Dolado (1993), Rodríguez (1995) o, más
recientemente, Estrada, Hernández y López-Salido (2002). En estos trabajos se
estiman sistemas de ecuaciones (entre ellas ecuaciones de precios y de salarios) o
modelos uniecuacionales de la tasa de paro.
El método de Ley de Okun (y de la MURU) parte de la relación empírica entre
desempleo y producción, y tiene algunas limitaciones entre las que se encuentra la
posible inestabilidad del coeficiente de Okun y la imposibilidad de captar los factores
determinantes del desempleo de equilibrio. Una vertiente de este método es el basado
en la MURU, que pretende captar el componente cíclico del desempleo, atendiendo al
grado de utilización de la capacidad productiva en vez de la evolución de los precios (o
los salarios nominales, como suele ser el caso. También hay limitaciones ya que, por
ejemplo, el grado de utilización de la capacidad productiva no deja de ser un indicador
imperfecto de la presión de la demanda, que es lo que pretende capturar . Entre los
trabajos que utilizan este método cabe citar los de Andrés et al. (1996) y Murillo y
Usabiaga (2003).
Respecto a la cada vez más popular metodología VAR, cabe destacar su
flexibilidad analítica y la posibilidad de estudiar los efectos de shocks desde el punto
1
Ver Phelps (1994 y 1998), Fitoussi et al. (2000), Phelps y Zoega (2001).
Ver Layard y Nickell (1986), Bean y Layard (1989), Layard, Nickell y Jackman (1994).
3 Ver Blanchard y Summers (1986).
2
2
de vista dinámico. En este tipo de método tenemos que hacer una distinción entre los
que enfatizan en la importancia de la inflación para determinar las perturbaciones de la
NAIRU y otra vertiente que enfatiza en el papel relevante de los salarios reales para la
correcta identificación de las perturbaciones en la demanda y en la oferta de trabajo.
(Estrada, Hernández y López-Salido,2002). Lo que suele plantearse es un VAR
estructural (SVAR) para una serie de variables estudiándose los efectos dinámicos
sobre dichas variables de una serie de shocks. En particular, con este tipo de
metodología se pretende: i) captar los componentes transitorios y permanentes de la
evolución de las variables, y ii) deducir el desempleo de equilibrio mediante
simulaciones. El problema en este caso es que resulta difícil identificar con claridad los
factores determinantes del desempleo de equilibrio.
En relación a los grandes enfoques mencionados anteriormente, también la
hipótesis de la histéresis ha servido de marco teórico a un cierto número de estudios
sobre el mercado de trabajo español. En Jimeno y Dolado (1997), por ejemplo, se
subrayaba la tradicional persistencia extrema de los shocks temporales que impactan
sobre el mercado de trabajo español, que nos acercaría a una situación de histéresis.
Una perspectiva distinta es la que combina el análisis estructural (más propio
de los primeros modelos de la NAIRU) con el análisis dinámico (específico de los
modelos VAR, pero que recibe relativamente poca atención en el marco analítico de la
NAIRU).4 Esta perspectiva, a veces llamada teoría de la reacción en cadena permite
identificar hasta qué punto los enfoques de la NAIRU y de la histéresis se adecúan
bien a la explicación de la evolución del mercado de trabajo en un determinado país y
en un determinado periodo de tiempo, lo cual, dicho de otro modo, permite saber hasta
qué punto la realidad analizada se aleja de estos planteamientos. Creemos, por tanto,
que el análisis a partir de este enfoque facilita la posibilidad de derivar conclusiones
más específicas sobre los mecanismos que guían la evolución de la tasa de paro.
En efecto, desde una perspectiva dinámica, si los procesos de ajuste al
equilibrio que se producen en el mercado de trabajo son importantes en la explicación
de la evolución de la tasa de paro, entonces la tasa natural de paro -o la NAIRU- no
puede explicar completamente su evolución. Se da la circunstancia de que las
economías están constantemente sometidas al impacto de perturbaciones que
cambian el objetivo hacia el que tienden los procesos de ajuste. De este modo, más
que una NAIRU estática, haría falta referirse a una tasa de paro de equilibrio
cambiante en función de las influencias que de manera contínua recibe el mercado de
trabajo.
4
Ver Karanassou y Snower (1995, 1998, 2000), Henry et al. (1996 y 2000) y Karanassou et al. (2003,
2004).
3
Desde esta perspectiva se argumenta que la interacción de los efectos
dinámicos de las distintas variables que afectan a la tasa de paro explica una gran
parte de la evolución del desempleo. Por lo tanto, antes de que la tasa de paro alcance
su nivel de equilibrio existen perturbaciones que impiden al mercado de trabajo
ajustarse antes de que otras perturbaciones lo sacudan de nuevo. El grado en que el
mercado de trabajo no se ajusta a su nivel de equilibrio viene explicado por la
importancia de los efectos dinámicos que, en el caso español, como veremos, es
sustancial.
Por supuesto, esta aproximación no invalida el análisis a partir de los modelos
de la NAIRU, pero sí que introduce un elemento de prudencia en su valoración.
Efectivamente, se puede dar el caso de un país con gran estabilidad en que, además,
los procesos de ajuste tengan un efecto poco relevante. En ese caso, los modelos de
la NAIRU pueden explicar satisfactoriamente la realidad observada. Sin embargo, es
muy probable que la mayoría de países presenten cambios en su evolución (en
particular, ello es así para la economía española), caso en el cual los procesos de
ajuste tendirán a revelarse como fundamentales en la explicación del perfil de la tasa
de paro.
El resto del artículo está estructurado de la siguiente manera. En la segunda
sección describimos los principales hechos estilizados que han caracterizado el
mercado de trabajo español en las últimas décadas. En la tercera sección
presentamos la metodología empírica y el modelo estructural estimado, que consta de
tres ecuaciones (de demanda y oferta de trabajo, y de salarios) más la definición de la
tasa de paro. La cuarta sección presenta la estimación de la tasa de paro de equilibrio,
junto con una evaluación de la importancia y magnitud de los procesos de ajuste al
equilibrio identificados a partir del modelo estructural. La sección 5 finaliza el trabajo
con las principales conclusiones obtenidas.
2. Principales hechos estilizados del mercado de trabajo
Desde los años 60 hasta 1972 el desempleo se mantuvo constante en niveles
de plena ocupación. Es a partir del primer shock del petróleo, que se produce a finales
de 1973, cuando éste empieza a aumentar hasta alcanzar el 21,5% en 1985. Los
shocks en términos de subidas de los precios del pretóleo, de descenso de la
Productividad Total de los Factores, de aumento de los salarios reales y de
incrementos de los tipos de interés reales son los factores habitualmente citados en la
literatura como responsables de éste crecimiento.
No obstante, a partir de 1985 el mercado de trabajo español se ha
caracterizado por la extrema persistencia de sus tasas de desempleo. En efecto, en
4
las dos décadas posteriores a 1985, sólo a principios de los 90 se vivió un periodo de
crisis (si bien de una fuerte intensidad) y, sin embargo, todavía no hemos podido
rebajar la tasa de paro por debajo de la barrera del 10% que alcanzamos en 1980.
Dado que el elevado desempleo español se ha atribuido, generalmente, al
incremento de su componente estructural o de equilibrio, en este periodo se han
realizado numerosas reformas laborales desde la inicial en 1980, que define el
Estatuto de los Trabajadores, hasta la más reciente del subsidio de desempleo en
2001.5 Desde el punto de vista de los modelos de la NAIRU, estas reformas hubieran
debido reducir los factores de presión salarial y reducir la tasa de paro de equilibrio.
Efectivamente, parece que así ha sido (no en vano la tasa de paro se ha reducido
intensamente desde el máximo histórico alcanzado en 1994), aunque los valores
todavía por encima del 10% pueden inducir a pensar que existe una explicación
complementaria del elevado desempleo español. A partir del modelo que presentamos
a continuación en la sección posterior intentartemos avanzar en esta explicación
alternativa y complementaria.
3. Procedimiento empírico
3.1. Metodología empírica
En contraste con los tradicionales métodos de Johansen (1991) y Phillips y
Hansen (1990), una serie de artículos posteriores -Pesaran y Shin (1995), Pesaran
(1996), y Pesaran et al. (1996)- desarrollaron una aproximación metodológica
alternativa al análisis de las relaciones de largo plazo, llamada ARDL (AutoRegressive
Distributed Lagged approach). La principal ventaja del mismo es que puede ser
aplicado de manera independiente al orden de integración de las variables. Por lo
tanto, no resulta imprescindible conocer a priori si las variables son I 1 o I 0 . Así se
evitan los problemas que surgen con los tests habitualmente utilizados en el análisis
de cointegración, que requieren clasificar las variables según su orden de integración
con un número de observaciones no muy alto.
Esta metodología consta de dos fases. En la primera, se realiza un test para
contrastar la existencia de una relación de largo plazo entre las variables. Se trata de
un test de la F que contrasta la significatividad de retardos de las variables en niveles
en el modelo de corrección del error subyacente al modelo ARDL. Pesaran et al.
(1996) tabulan los valores críticos apropiados según el número de regresores y en
función de si el modelo contiene constante y/o tendencia. En la tabla se presentan dos
5
Ver Segura (2001) para una panorámica detallada de dichas reformas laborales.
5
tipos de valores, unos bajo el supuesto de que todas las variables son I (1) y otros
bajo el supuesto de que todas las variables son I 0 . Si el valor calculado de la F
cae fuera de la banda fijada por estos dos valores, se puede tomar una decisión
concluyente y no hace falta conocer el orden de integración de las variables. Si el valor
calculado cae dentro de esta banda, entonces el resultado del test no es concluyente y
hace falta aplicar un test de raíces unitarias sobre las variables.
En la segunda fase, se estiman los coeficientes de las relaciones de largoplazo entre las variables y se realizan inferencias. Calcular la solución de largo plazo
del modelo ARDL es una manera de recuperar la información sobre la relación
equilibrio entre las variables que proporciona el modelo.
3.2. Datos
Utilizamos datos anuales de la OCDE que van desde 1960 hasta 2001. La
definición de las variables utilizadas se proporciona en la tabala 1.
Tabla 1. Definición de las variables
Nt
Lt
wt
ut
kt
:
log. del empleo
:
log. de la oferta de trabajo
:
log. del salario real (ganancias medias totales por trabajador)
:
tasa de paro ( U t  Lt  N t )
:
log. del estoc de capital privado real
Pt i
Pt
:
deflactor de importaciones
:
deflactor del PIB
ct
rt
bt
:
log. de competitividad [ ct  Pt  Pt i ]
:
tipo de interés real a largo plazo
:
log. de las prestaciones de la Seguridad Social por persona
 ti
:
Impuestos indirectos en % del PIB
Zt
:
log. de la población en edad de trabajar
d
80
:
dummy que toma el valor 1 a partir de 1980
Fuente: OCDE.
3.3. Modelo estimado
Según se desprende del modelo estimado, cuyos resultados presentamos a
continuación, el mercado de trabajo puede ser representado a través del siguiente
sistema de ecuaciones, en que la primera ecuación recoge los determinantes de la
creación de empleo, la segunda la formación de salarios, y la tercera la oferta de
trabajo. La expresión (4) constituye la definición de la tasa de paro, cuya serie se
6
ofrece en la figura 1, más abajo, junto a la aproximación que de ésta realiza el modelo
estimado:
Nt  0  1 Nt 1   2 Nt 2  3 wt   4 kt  5kt 1  6 kt 2  7 rt  8ct  9 d 80
(1)
wt  0  1wt 1  2ut  3bt     5d
(2)
i
4 t
80
Lt   0   1Lt 1   2 wt   3 Nt   4 Nt   5 Zt   6 d 80
ut  Lt  Nt
(3)
(4)
Al tratarse de un modelo estructural con varias ecuaciones es necesario
verificar que los residuos de todas ellas son independientes entre sí, y que no existen
problemas de endogeneidad de las variables explicativas. Cuando hay indicios de
autocorrelación cruzada y endogeneïdad de las variables explicativas, entonces el
método de estimación adecuado es Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) en tres
etapas. Con el fin de garantizar que el modelo constituye una buena representación
del proceso generador de datos, la estimación de las distintas ecuaciones se ha
llevado a cabo inicialmente por MCO, para posteriormente estimarlas como sistema
mediante MCO en tres etapas. A continuación, en las tablas 2, 3 y 4 se presentan los
resultados obtenidos para las tres ecuaciones del mercado de trabajo. En términos
generales, los signos de las variables son los esperados, según se deriva de la teoría
económica, y los coeficientes altamente significativos.
a) Demanda de trabajo
La ecuación de demanda de trabajo estimada presenta dos retardos que
capturan los costes de ajuste de la ocupación y que sitúan el coeficiente de
persistencia del empleo en 0.756. Entre las otras variables explicativas merece
especial atención el estoc de capital. En efecto, una práctica bastante común en la
estimación de relaciones de empleo en los estudios iniciales era la de incluir el
producto como variable explicativa que aproximara la influencia de la actividad
económica sobre el empleo7. Esta práctica, sin embargo, resulta controvertida en la
medida en que la demanda de ocupación deriva de la función de producción8 y resulta
mucho más adecuada la inclusión del estoc de capital. Nuestros resultados indican
que la elasticidad de largo plazo del empleo respecto a esta variable no es
significativamente distinta de 1, lo cual implica que la función de producción
6
Desde el enfoque de la cadena de reacción, este proceso de ajuste recibe el nombre de Employment
Adjustment effect y se denota por EA.
7
Garcia, Polo y Raymond (1986) y Carrasco y Lorente (1988).
8 Desde un punto de vista formal, se origina en la desagregación del producto en sus distintos factores de
producción.
7
subyacente presenta rendimientos constantes a escala.
También aparecen como significativos los precios de ambos factores de
producción, salarios y tipos de interès, ambos con el esperado signo negativo. La
variable competitividad, definida como el ratio entre los precios de importación y los
precios de la economía, tiene una influencia positiva sobre el empleo, así como la
dummy, que interviene en todas las ecuaciones de forma significativa.
Tabla 2: Ecuación de demanda de trabajo
Estimation Method: Three-Stage Least Squares
Sample: 1967 2001
Included observations: 35
Total system (balanced) observations 105
Instruments: C N(-1) N(-2) RW(-1) L(-1) K K(-1) K(-2) RI Z CC B D80 IT
IT(-1)
CNT
N(-1)
N(-2)
RW
K
D(K)
D(K(-1))
RI
CC
D80
Observations: 35
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Durbin-Watson stat
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
2.575694
1.176522
-0.423921
-0.299629
0.220326
1.618201
-0.894802
-0.001565
0.034635
0.058881
0.803842
0.143028
0.116926
0.070683
0.050233
0.299919
0.281800
0.000752
0.016153
0.021133
3.204229
8.225824
-3.625545
-4.239042
4.386082
5.395467
-3.175310
-2.079832
2.144235
2.786212
0.0019
0.0000
0.0005
0.0001
0.0000
0.0000
0.0021
0.0406
0.0349
0.0066
0.988394
0.984215
0.010080
1.842831
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
16.34364
0.080228
0.002540
b) Fijación de salarios
La ecuación de salarios tiene un retardo que captura la inercia salarial real
(0.28) y se define como efecto de salario escalonado.9 Como es de esperar, niveles de
tasa de paro superiores presionan a la baja sobre los salarios, mientras que una de las
principales instituciones a que hace referencia la literatura, las prestaciones de la
Seguridad Social ejerce la esperada influencia positiva. Los impuestos indirectos, a
través de su efecto sobre los precios, reducen el salario real, y la dummy se presenta
con un signo positivo.
9
Desde el enfoque de la cadena de reacción, este proceso de ajuste recibe el nombre de Wage
Staggering effect y se denota por WS.
8
Tabla 3: Ecuación de salarios
Estimation Method: Three-Stage Least Squares
Sample: 1967 2001
Included observations: 35
Total system (balanced) observations 105
Instruments: C N(-1) N(-2) RW(-1) L(-1) K K(-1) K(-2) RI Z CC B D80 IT
IT(-1)
CNT
RW(-1)
U
B
IT(-1)
D80
Observations: 35
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Durbin-Watson stat
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
7.840501
0.283894
-0.284294
0.380030
-1.244673
0.158767
0.827831
0.074815
0.121244
0.042732
0.261032
0.018244
9.471143
3.794599
-2.344811
8.893412
-4.768275
8.702483
0.0000
0.0003
0.0214
0.0000
0.0000
0.0000
0.996943
0.996416
0.019868
1.496484
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
4.977174
0.331878
0.011448
c) Oferta de trabajo
La ecuación de oferta de trabajo también tiene un sólo retardo, cuyo coeficiente
alcanza 0.86 como consecuencia de la elevada inercia en la evolución de trabajo10. A
pesar de un elevado valor del coeficiente de la variable dependiente retardada, se
rechaza la hipótesis nula que restringe este coeficiente a la unidad de modo que la
ecuación pueda expresarse en diferencias.
Los salarios reales aparecen en la ecuación de oferta de trabajo con signo
negativo. Según la teoría económica, cuando se produce un alza de los salarios ello
da lugar a dos tipos de efecto. Por una parte, la elevación de los salarios hace más
ricos a los individuos, y estos pueden comprar más ocio. La sustitución de trabajo por
ocio reduciría la oferta de trabajo en el mercado laboral. Por otra parte, salarios más
elevados hacen más atractiva la posibilidad de aumentar las horas trabajadas. El
efecto renta que se genera, por lo tanto, tendiría a aumentar la oferta de trabajo. La
influencia negativa de esta variable sobre la oferta de trabajo es del 0,02%, lo cual es
indicativo de que el efecto substitución es superior al efecto renta. El signo de esta
variable, no obstante, no puede desligarse de la presencia del nivel de empleo en la
ecuación de oferta de trabajo, ya que en la mayoría de especificaciones preliminares
estimadas la incorporación de la cantidad ( N ), tornaba negativo el signo de w 11. En
10
Desde el enfoque de la cadena de reacción, este proceso de ajuste recibe el nombre de Labor Force
adjustment effect y se denota por LA.
11
Dado que se trata de un modelo estructural con un elevado número de interacciones entre las variables
endógenas, la valoración fundamental debe realizarse en términos del conjunto del modelo y, para ello,
9
efecto, éste viene a ser el negativo de la tasa de paro, así como el crecimiento del
empleo debe interpretarse como el reverso del crecimiento del desempleo que
constituye el llamado efecto desánimo12.
La población en edad de trabajar, como es de esperar, influye de manera
positiva sobre el número de personas activas en el mercado de trabajo y, en concreto,
la elasticidad a corgo plazo de esta variable es del 13,9%. Una de las propiedades
más destacables de esta ecuación es que se acepta la restricción de que la elasticidad
a largo plazo de la oferta de trabajo respecto a la población activa es 113. Ello indica,
pues, que en el largo plazo la población en edad de trabajar se incorpora a la oferta de
trabajo en algún momento de su trayectoria vital, una vez acaba su etapa de formación
educativa, servicio militar y demás actividades que retrasan o interrumpen su
incorporación al colectivo de activos.
Tabla 4: Ecuación de oferta de trabajo
Estimation Method: Three-Stage Least Squares
Sample: 1967 2001
Included observations: 35
Total system (balanced) observations 105
Instruments: C N(-1) N(-2) RW(-1) L(-1) K K(-1) K(-2) RI Z CC B D80 IT
IT(-1)
Coefficient
CNT
L(-1)
RW
N
D(N)
Z
D80
-1.345776
0.861125
-0.022111
0.085000
0.283482
0.139
0.011153
Observations: 35
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Durbin-Watson stat
0.998220
0.997913
0.004636
1.601841
Std. Error
t-Statistic
Prob.
0.859443 -1.565871
0.090796
9.484205
0.011646 -1.898542
0.052980
1.604378
0.057472
4.932558
Restricted coefficient
0.004571
2.439692
0.1212
0.0000
0.0611
0.1124
0.0000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
0.0168
16.45950
0.101485
0.000623
d) Rasgos generales del sistema estimado
El grado de ajuste es elevado en las tres ecuaciones, lo cual corroboran los
errores estándar de las regresiones, que es inferior al 2% en la ecuación de demanda
debemos esperar a la sección 4.
12 Cuanto más aumenta la tasa de paro menos atractivo es entrar en el mercado de trabajo de modo que
la influencia de esta variable puede llamarse efecto desánimo. “Este efecto funciona como sigue: en la
medida 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 reducirá”. Dolado y LópezSalido (1997), p. 123.
13 El test de Wald que restringe la elasticidad de largo plazo de la oferta de trabajo respecto a la población
en edad de trabajar a 1 proporciona un valor de 2,19. Al tratarse de una sola restricción, este valor debe
compararse con una X2=3.84, de modo que se acepta con holgura la hipótesis nula.
10
de trabajo, al 1% en la de salarios y cercano al 0% en la de oferta de trabajo. Por otra
parte, los resultados de los tests de especificación defectuosa dan fe del buen
comportamiento de los residuos de las tres ecuaciones. En ningún caso presentan
autocorrelación, heteroscedasticidad o heteroscedasticidad condicionada, tienen una
forma funcional lineal y en las tres ecuaciones se distribuyen normalmente. En todos
los casos, el valor del test es muy inferior al valor crítico definido con el 5% de
significatividad y las hipótesis nulas se aceptan con mucha claridad.
Finalmente, en términos del ajuste del modelo a la realidad, la mejor medida es
la síntesis que presenta la tasa de paro. Resolviendo el sistema estimado para obtener
el valor predicho por nuestro modelo de la tasa de paro resulta en un grado de ajuste
muy elevado, tal y como se puede comprovar mediante la siguiente figura.
Figura x. Tasa de paro efectiva y tasa de paro simulada.
0.25
0.20
0.15
0.10
Tasa de paro efectiva
Tasa de paro ajustada
0.05
0.00
70
75
80
85
90
95
00
Tenemos, por tanto, un sistema de ecuaciones que cumple con los requisitos
estadísticos impresicindibles y que replica con un alto grado de ajuste la evolución real
de la tasa de paro española en las últimas décadas. Con esta base, en la siguiente
sección analizamos si esta evolución ha sido debida, principalmente, a un incremento
de la tasa de paro de equilibrio o a la presencia de procesos de ajuste dinámico que
explican la dificultad de alcanzar el equilibrio en presencia de perturbaciones
constantes que continuamente cambian el objectivo al que las variables deben
converger.
4. Análisis del desempleo en el medio y el largo plazo
Con el fin de confirmar la importancia de los mecanismos de ajuste en el
mercado de trabajo, esta sección se ocupa de evaluar cual ha sido la contribución de
los procesos dinámicos de ajuste de las distintas variables, en el medio plazo, en la
explicación de la senda que ha seguido la tasa de paro. Adicionalmente, en un
11
segundo apartado se analiza qué valores puede haber alcanzado la tasa natural de
paro en momentos especialmente relevantes.
4.1. La importancia de los procesos dinámicos en la evolución de la tasa de paro
Siguiendo a Karanassou y Snower (1998), a continuación examinamos hasta
qué punto los cambios en la tasa de paro en España se deben a la interacción de los
distintos efectos de retardo que hemos identificado en el sistema de ecuaciones
presentado en la sección anterior. Aquello que no pueda explicarse por esta
interacción tiene su origen en la evolución de las variables exógenas del modelo, es
decir, en una economía en la que ya se han producido todos los ajustes, la evolución
de la tasa de paro se debe al movimiento de la tasa natural de paro.
Hemos elegido dos periodos de referencia para llevar a cabo el análisis. El
primero de ellos se inicia en 1975, año inicial de la crisis, cuando empieza a aumentar
la tasa de paro, y finaliza en el último año del periodo muestral, 2001. Dentro de este
intervalo hemos distinguido el subperiodo 1975-1986, año en que se inicia la
expansión y que cierra definitivamente la crisis la década anterior. El segundo periodo
de análisis se inicia en 1990 y finaliza en 2001. También distinguimos el subperiodo
que abre 1995, año en que se sale de la crisis de los primeros años noventa, y 2001.
Tomando la misma notación que Karanassou y Snower (1998), ut1 t2 se
define como la diferencia entre la tasa de paro estimada por el modelo en los dos
periodos de referencia ( t1 y t 2 )14. La misma diferencia, pero considerando únicamente
el efecto de las variables exógenas sobre la tasa de paro, se denota como utn1t2 . Esta
medida recoge, por lo tanto, el cambio en el medio plazo de la tasa natural de paro, ya
que el cálculo se realiza bajo el supuesto de que todos los ajustes dinámicos ya se
han producido y por lo tanto la economía está en equilibrio. La diferencia entre estas
dos medidas, ut1t2  ut1t2  utn1t2 , mide la contribución agregada de los procesos
de ajuste dinámico a la evolución de la tasa de paro15.
INSERTAR TABLA 5
En la sección 3 hemos definido los diferentes efectos de ajuste identificados en
el sistema estructural estimado para España. Cada uno de estos efectos puede
cuantificarse de modo que se obtiene una medida de su contribución individual a la
14
15
Los valores concretos de estos periodos se indican en la tabla 5.
Una descripción detallada de este método se encuentra en Karanassou y Snower (1998).
12
variación del desempleo. Así, definimos utEA
como el cambio en el medio plazo
1 t2
(entre t1 y t 2 ) de la tasa de paro cuando únicamente el efecto de ajuste del empleo
opera en el sistema. Si se sustrae el cambio en el medio plazo de la tasa natural de
paro utn1t2 se obtiene el cambio en el medio plazo de la tasa de paro debido a este
EA
n
efecto individual: ut1EA
t2  ut1 t2  ut1 t2 . El mismo cálculo se puede realizar para el
resto de los efectos dinámicos del sistema16.
La metodología empleada por Snower y Karanassou permite, asímismo,
evaluar cual ha sido la evolución de la tasa natural de paro en distintos periodos de
tiempo, siempre calculada como la tasa de paro que se produce una vez los ajustes en
el mercado de trabajo se han llevado a cabo. La tabla 6 presenta los resultados
obtenidos para la economía española para los mismos periodos identificados en la
tabla 5.
INSERTAR TABLA 6
5. Conclusiones
16
La notación correspondiente a cada uno de los efectos es la siguiente: 1) EA = Efecto de ajuste del
empleo; 2) LA = Efecto de ajuste de la oferta de trabajo; 3) WS = Efecto de salario escalonado; 4) KA =
Efecto de ajuste del stock de capital; 6) LN = Efecto empleo (inversa del llamado efecto desánimo).
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