102 Fluctuaciones del crecimiento regional ante ciclos economicos agregados 2008

Proceedings del XXIV Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía
ENEFA Proceedings - Vol. 1, Año 2008
ASFAE
PAPER Nº2
II. Fluctuaciones del crecimiento regional ante ciclos económicos
agregados
Andrés Ulloa
Facultad de Economía
Universidad Católica de la Santísima Concepción
[email protected]
Luis Poblete
Nicolás Segura
Universidad Católica de la Santísima Concepción
Alonso de Ribera 2850
Teléfonos: (56-41) 2735100
Fax: (56-41) 2735101
Noviembre 2008
ABSTRACT
Este paper investiga las relaciones entre las fluctuaciones económicas regionales y las
fluctuaciones económicas agregadas. Para ello se relaciona la tasa de crecimiento del empleo
regional con el ciclo económico agregado del empleo y una variable que representa las
fluctuaciones locales. El ciclo agregado se genera a través de la técnica de filtrado de Hodrick Prescott ( HP). Los resultados de las estimaciones muestran que las regiones son afectadas en forma
desigual por los ciclos económicos agregados. En particular, las regiones del norte no son afectadas
por el ciclo en comparación con las regiones del centro y sur del país. Usando una técnica de
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descomposición de varianza se muestra que para algunas regiones los ciclos agregados tienen un
impacto importante en la variación del empleo mientras que para otras, son mucho más relevantes
los factores locales. Finalmente se examina la naturaleza asimétrica de los ciclos. Estos afectan a las
regiones en forma distinta dependiendo si se trata de una expansión o una contracción económica.
Palabras claves: Crecimiento regional, empleo, ciclos, econometría
Clasificación JEL: R11: Regional Economic Activity: Growth, Development, and Changes
1. Introduccion
El estudio de los ciclos económicos regionales es muy importante para entender las causas de
las variaciones o fluctuaciones en el desempeño económico regional o local. Algunas veces estas
fluctuaciones se producen por efectos de políticas nacionales que atenúan o que expanden el ciclo
económico, otras veces por shock propios o internos de las regiones que tienen una cierta estructura
espacial, otras veces son por causas migratorios o tecnológicas. Evidentemente, las políticas
públicas
nacionales o locales que se utilicen tendrán impactos distintos
dependiendo de la
naturaleza del shock, de cómo es afectada la región y de la duración del impacto.
Normalmente las políticas macroeconómicas
de estabilización que buscan reducir las
fluctuaciones respecto al producto potencial o atenuar las variaciones del empleo miran estos
fenómenos desde una perspectiva nacional. Sin embargo, la existencia de fuerte heterogeneidad en
las fluctuaciones de las variables económicas entre las regiones tiene importantes consecuencias
para la política pública. Por ejemplo, políticas de estabilización del ingreso, empleo o de la inflación
puede tener efectos espacialmente diferenciados y tener impactos significativos en algunas regiones
o efectos casi nulos en otras. La fuerte participación de los factores locales en las fluctuaciones de
las variables económicas regionales tiene incidencia en la eficacia de la política pública. Por ello, no
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es irrelevante pensar en una combinación de políticas nacionales y regionales de manera de reducir
la heterogeneidad y enfrentar las fluctuaciones de mejor manera.
En Chile la política macroeconómica tiene una mirada más bien nacional y la dimensión
económica regional es más bien microeconómica, donde los temas sectoriales, sociales, territoriales
administrativos, entre otros, tienen incidencia. A pesar de ello, es conocido que variables
macroeconómicas tales como la tasa de interés, el tipo de cambio, la tasa de impuestos, pueden
tener efectos diferenciados sobre las regionales, dependiendo de la estructura productiva, del
tamaño, de la cercanía con otras Regiones. Asimismo, las políticas públicas de largo plazo también
pueden tener efectos diferenciados dependiendo de la composición productiva de la región, de la
calificación laboral, de la composición espacial.
La literatura de los ciclos económicos ha buscado, desde los trabajos de Kydland y Prescott
(1982), determinar si son las variables reales o las nominales las que tienen incidencia en los ciclos
económicos, existiendo una fuerte coincidencia de que son las variables reales las más relevantes en
determinar los ciclos. Existen algunos estudios para Chile que han analizado la existencia de ciclos
económicos agregados como el trabajo de Calvo y Mendoza (1999) y el de Bergoeing y Suarez
(2001), pero no existe trabajos que investiguen estos ciclos a nivel regional.
En este documento, se busca determinar la importancia relativa del shock económico
agregado y el shock económico regional para explicar las fluctuaciones del crecimiento del empleo
en las regiones
de Chile. Asimismo se busca analizar la existencia de comovimientos entre
regiones. De esta manera se busca investigar si existen regiones que responden en forma similar al
ciclo regional o en forma diferenciada. La existencia de divergencias o similitudes puede ayudar a
mejorar el diseño de la política pública, enfatizando medidas con mayor incidencia local en
aquellas regiones que muestren comportamientos muy diferentes respecto al promedio. Por otro
lado, la existencia de comovimientos entre regiones puede sugerir la búsqueda de políticas comunes
para grupos de regiones que tienen comportamientos similares.
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La primera parte del documento presenta un resumen de la literatura sobre el tema. En la
segunda parte se analiza la metodología utilizada para medir el ciclo y para identificar los
comovimientos. En la tercera parte se discuten los resultados y finalmente en la última parte se
presentan las conclusiones y las recomendaciones.
2. Revision de la Literatura
Los estudios de ciclos regionales normalmente buscan analizar como las fluctuaciones
económicas regionales se sincronizan entre las distintas regiones, como estos ciclos tienes distintas
amplitudes o duraciones en las diversas localidades, como las diversas estructuras productivas
afectan la naturaleza de los ciclos y los impactos que generan el crecimiento de la población y la
migración sobre los cambios económicos regionales.
Los ciclos económicos pueden afectar en forma sincronizada regiones, ciudades o localidades
y su causa puede ser local, nacional o externa. Esta sincronización se puede deber a shocks comunes
que afectan a todas las regiones o localidades comprometidas o a shocks específicos que dependen
de las características de cada región.
Los shocks comunes se producen normalmente por políticas monetarias, fiscales o tributarias
que afectan a todas las regiones por igual. También pueden ser producidos por variaciones en los
precios de los commodities como es el caso de cambios en los precios de las exportaciones o
variaciones en el precio del petróleo. Los shock tecnológicos, de igual modo, pueden afectar en
conjunto a todas las regiones. Todos estos cambios, al afectar a un gran número de localidades
generan efectos que son comunes y que se propagan por la cercanía, por similitud productiva, por
flujos migratorios o comerciales, por lo se dice generan sincronía.
Los shock específicos, por otra parte, afectan solo algunas localidades y sus impactos son
diferenciados, por lo cual, la sincronización no necesariamente se genera y si lo hace, afecta a un
número pequeño de localidades.
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Para analizar la importancia de las variables que están impactando el ciclo regional se han
utilizado distintos métodos estadísticos e información de diversa frecuencia. Primero, los autores
han empleado una variedad de variables tales como el crecimiento del producto bruto o per capita,
el crecimiento de la producción industrial, el crecimiento del empleo o las tasas de desempleo.
Segundo, se han utilizado distintas desagregaciones espaciales tales como ciudades, estados,
regiones o países. Tercero se han utilizado una variedad de técnicas tales como análisis de
correlaciones, componentes principales, vectores autoregresivos (VAR), test de cointegración,
análisis de cluster o análisis espectral.
La importancia que juega la sincronización de los shock dentro del ciclo económico ha sido
debatida profundamente por distintos investigadores y no existe consenso respecto a la importancia
que esta tiene. Algunas investigaciones muestran, que alrededor de un 50% de las fluctuaciones
locales son explicadas por fenómenos específicamente internos y no solo por aquellos relacionados
con la estructura productiva. Otros estudios han mostrado que la importancia de las variables
locales supera el 80%.
La importancia de las variables locales queda reflejada en una variedad de estudios de ciclos.
Por ejemplo, Carlino y DeFina (1998) muestran la importancia de la mezcla industrial en la
respuesta de las regiones a los shock nacionales. Según estos autores, variaciones en la política
monetaria a través de la tasa de interés afecta a las regiones en forma diferenciada, principalmente
debido a las diversidad industrial entre regiones. Clark (1998) muestra que esta heterogeneidad no
solo se explica por la composición industrial, sino que en forma importante por factores locales. En
efecto, después de controlar por la estructura productiva encuentra que alrededor de un 40% de la
varianza se explica por componentes locales. El también encuentra evidencia que a través del
tiempo estos shock se propagan a otras regiones, lo que genera una suerte de sincronización.
Carlino (2003) muestra que la importancia de los factores locales es fuertemente sensible al
tipo de frecuencia temporal de los datos. Con observaciones de baja frecuencia, ya sea anual o
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trimestral, los factores agregados tienden a ser más significativos. Con datos de alta frecuencia, es
decir mensual, se acentúan los impactos regionales en la importancia de las fluctuaciones de las
variables económicas locales.
Datos de frecuencia del tipo mensual han mostrado que la participación de los disturbios
sectoriales locales representan entre 67% y 97% de las variaciones del empleo (Carlino, 2003). Un
estudio de Carlino, et. All. (2000) con datos de alta frecuencia mostró en Estados Unidos que los
shock sectoriales contaban con un 87% de importancia en las variaciones del empleo regional, con
una alta participación de las variación del empleo industrial y de servicios. Por otro lado, los shocks
nacionales como aquellos que provienen de la política monetaria, tenían un impacto pequeño en la
variabilidad del crecimiento del empleo regional de entre un 13% y 6%.
Existe también una vertiente de trabajos que han determinado que los factores agregados tienen
una fuerte influencia sobre las fluctuaciones regionales. Por ejemplo, Altonji y Ham (1986), en un
estudio sobre las fluctuaciones del empleo canadiense, muestran que los shocks de los EE.UU. son
responsables de 2/3 de variación en el crecimiento del empleo nacional de ese país, mientras que el
shock nacional canadiense explica aproximadamente 1/4 de esta variación. Los shocks específicos
de la industria, específicos de la provincia y específicos de la provincia-industria explican cerca de
1/10 de la variación del crecimiento del empleo nacional canadiense. Aunque los shocks de los
EE.UU. son la influencia dominante en el crecimiento agregado del empleo en Canadá, los shocks
sectoriales explicarían cerca de 30% de la variación en el empleo nacional debido a fuentes
canadienses.
En esta misma línea Kouparitsas (2002) concluye que los shocks que son específicos a las
regiones, explican una parte estadísticamente insignificante de la variación del ingreso regional per
capita; mientras que los shocks comunes, explican una parte estadísticamente significativa de la
variación del ingreso regional per capita. También Carlino et. all (2003) muestran que las variables
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específicas a las regiones explicarían entre el 1 y el 24% de las variaciones en la volatilidad del
empleo mientras que las variables macroeconómicas agregadas entre el 30 y el 76%.
Otros estudios muestran que la importancia de las variables agregadas, sectoriales o locales
dependen del tipo de región y del tipo de ciclo. Por ejemplo, en un estudio realizado por Owyang y
Hall (2004) se encontraron diferencias significativas entre las respuestas de las regiones a los ciclos
expansivos y a los contractivos. Mientras en algunas regiones hay sincronización con el ciclo
económico agregado, en otras ésta fue casi inexistente. Blanchard y Katz (1992), muestran que esta
forma de respuesta depende mucho de la canasta de producción y de las características del mercado
del trabajo en cada región y especialmente respecto a las capacidad que tenga la población de
migrar hacia otras regiones cercanas.
Rissman (1999) estudió las fuentes de las fluctuaciones regionales de empleo en EE.UU. y las
interacciones de estas fluctuaciones regionales con la economía a nivel agregado. Los resultados de
su trabajo muestran que la importancia de las fluctuaciones locales fluctúan desde un 60% a un 15%
de las fluctuaciones en el empleo regional y que además existen importantes diferencias respecto a
la magnitud de los efectos locales entre las regiones.
En Chile existen pocos estudios que investiguen los ciclos regionales. Uno de los pocos
estudios es el realizado por Bravo, Larrañaga y Ramos (2003) en el que se explora las respuestas del
empleo en las regiones a innovaciones en la política monetaria, concluyendo que las regiones
comerciales observan la mayor reacción y que el impacto es menor en las regiones agrícolas e
inexistente en las regiones mineras. Existen también algunos estudios de convergencia de ingreso
entre regiones, los estudios de Díaz y Herrera (1999), Araya y Oyarzún (2001) y de Pincheira
(2006), encuentran convergencia entre sub-grupos, sin embargo Duncan y Fuentes (2006) sugieren
que no existen “clubes” de convergencia. Aroca y Bosch (2000) exploran las conexiones entre
regiones encontrando alta concentración espacial del producto per cápita, sugiriendo que las brechas
en crecimiento no se están cerrando.
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En relación a como afectan las políticas publicas entre regiones, en el documento de Hewings y
Aroca (2002) se evalúa el proceso migratorio entre estas, ellos encuentran una baja movilidad entre
regiones, y más bien una alta concentración del trabajo alrededor de la región metropolitana
concluyendo que los movimientos migratorios no tienden a arbitrar salarios ni tasas de desempleo.
3. Variacion en el empleo Regional
Para medir el impacto del ciclo económico se utilizaron datos de empleo regional para las doce
regiones de Chile más la Región Metropolitana para el período 1986-2006. Los datos de empleo
tienen la ventaja de tomar en cuenta el impacto directo e indirecto que tiene un ciclo sobre la
actividad económica de una región a través de la contratación o el despido de los trabajadores. Por
otro lado, se cuentan con datos mensuales y trimestrales para el período 1986-2006. Sin embargo, el
mecanismo de transmisión del ciclo a través del empleo es más lento que a través del ingreso ya que
no siempre los cambios en este último se reflejan en cambios en el empleo. Los datos de ingreso
para las regiones de Chile tienen el inconveniente de que son anuales y construidos en forma
indirecta a través de un proceso de regionalización del PIB. Por otro lado miden el valor de la
producción y no el ingreso y ello genera una importante fuente de error ya que en muchas regiones
una parte importante de la producción no se convierte en pago a los factores regionales.
Los datos de empleo regional muestran que existen diferencias importantes entre el crecimiento
del empleo en las distintas regiones de Chile y a su vez que existen variaciones importantes y
diferencias en el comportamiento cíclico en el período analizado. Para ello se construye una
variable que mide la tasa de crecimiento del empleo entre los trimestres uno y cuatro usando los
datos de empleo del INE.
En el cuadro 1, se muestran algunos estadísticos descriptivos de la tasa de crecimiento del
empleo. La información muestra que las regiones del norte de Chile presentan las medias más altas
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con respecto al promedio país, mientras que las regiones del centro y centro sur de Chile tienen las
tasas de crecimiento menores, destacando entre las tasas de crecimiento promedio más bajas, las
regiones del Maule y Bío Bío. A priori se infiere que las regiones mineras crecen más que las
regiones agrícolas, esto puede revelar que la mezcla industrial de cada región tendría una relevancia
importante a la hora de explicar ciertos fenómenos económicos.
Cuadro 1: Estadisticos Descriptivos del Crecimiento del Empleo de las Regiones (1986-2006)
Región
Media
Max.
Min.
Desv. Est.
Skewness
Kurtosis
Jarque-Bera
Tarapacá
Antofagasta
Atacama
Coquimbo
Valparaíso
Metropolitana
Ohiggins
Maule
Bío Bío
Araucanía
Los Lagos
Aysen
Magallanes
El País
1,39(*)
1,34(*)
1,27(*)
1,35(*)
1,02(*)
1,27(*)
1,01(*)
0,77
0,85(*)
0,94(*)
1,15(*)
1,12(*)
0,46
1,12(*)
4,69
5,54
5,69
4
4,07
4,04
4,11
3,39
5,06
6,85
3,01
3,76
3,08
3,02
-2,48
-1,86
-2,85
-3,35
-1,53
-1,4
-1,79
-3,61
-1,77
-2,46
-1,97
-1,16
-2,69
-1,31
1,37
1,4
1,86
1,41
1,23
1,33
1,1
1,34
1,23
1,76
0,94
1,2
1,29
0,9
-0,21
0,3
0,2
-0,88
0,13
0,13
0,04
-0,67
0,74
0,7
-0,26
0,19
-0,43
-0,11
3,57
3,45
2,68
4,54
2,39
2,3
3,55
4,1
4,79
4,82
3,35
2,21
2,69
3,12
1,62
1,82
0,85
17,77
1,45
1,79
0,99
9,79
17,55
17,03
1,29
2,47
2,72
0,21
Fuente: Elaboración Propia. En base a datos de Empleo proporcionados por el Instituto Nacional de
Estadísticas(INE)
(*) estas son las regiones en las cuales sus medias son estadísticamente distintas de la media del país. Esto se
comprobó a través del test de diferencia de medias.
En la figura 1 se observan las fluctuaciones del empleo regional para el período analizado. Se
observa no solo que existen diferencias importantes respecto al crecimiento del empleo promedio
sino que existen ciclos bien marcados en todas las regiones. En la figura se presentan las recesiones
por áreas sombreadas 15. Por ejemplo, durante sobre la principal recesión del período de estudio, esto
es entre 1998 y 1999, se observa claramente que el crecimiento del empleo disminuye en todas las
Las recesiones se definen de acuerdo a tasas negativas en el crecimiento del empleo durante dos o mas
trimestres consecutivos..
15
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regiones pero mucho más en algunas de ellas como Tarapacá, Antofagasta, Coquimbo, Maule, Bío
Bío, Aysén.
Figura 1: Crecimiento Regional del Empleo
TARAPACA
ATACAMA
ANTOFAGASTA
5
6
4
5
3
4
2
3
1
2
0
1
-1
0
-2
-1
-3
-2
88
90
92
94
96
98
00
02
04
6
4
4
2
2
0
0
-2
-2
-4
88
06
COQUIMBO
6
90
92
VALPARAISO
94
96
98
00
02
04
-4
88
06
90
92
94
96
98
00
02
04
88
06
90
92
94
OHIGGINS
METROPOLITANA
96
98
00
02
04
06
00
02
04
06
00
02
04
06
MAULE
6
5
5
4
4
3
3
2
2
2
1
1
1
0
-1
4
3
4
2
0
0
0
-1
-1
-2
-2
-2
-2
88
90
92
94
96
98
00
02
04
-3
88
06
-4
-4
90
92
94
96
98
00
02
04
88
06
90
92
94
ARAUCANIA
BIOBIO
6
5
96
98
00
02
04
06
88
90
92
94
LAGOS
96
98
AYSEN
8
8
4
6
6
3
4
4
2
2
2
1
0
0
0
-2
-2
-1
4
3
2
1
0
-1
-2
-4
88
90
92
94
96
98
00
02
04
06
00
02
04
06
-4
88
90
92
94
96
98
00
02
04
06
-2
88
90
92
94
96
98
00
02
04
06
88
90
92
94
96
98
MAGALLANES
5
4
3
2
1
0
-1
-2
88
90
92
94
96
98
Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (NE), base de datos de empleo 1986-2006. Areas marcadas
representan períodos de recesión.
La revisión de la literatura ha mostrado que una explicación posible respecto a porque los
ciclos afectan en forma diferenciada a las regiones está relacionada con su estructura productiva y
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con sectores económicos que son más sensibles a los ciclos. Al analizar la estructura del empleo en
las regiones de acuerdo al sector económico se corrobora que existe en algunas regiones una fuerte
concentración del empleo en algunos sectores comparado con el promedio nacional lo que puede
acentuar o amortiguar el impacto de un ciclo. Para ello se genera un indicador de participación
s
relativa del empleo sectorial definido como (ei / es ) (ei / e) , eis es el empleo del sector i en la
región s y e sería el empleo total del país. En el cuadro 2 se muestra este indicador para el empleo
promedio sectorial. Valores mayores que uno indican que ese sector es mucho más importante en la
región que en el país.
Cuadro 2: Participacion Relativa de Cada Sector Industrial en el Nivel Regional
REGIONES
A+C+P
M+C
I
E+G+A
CC
C
T+T
SVS.F
SVS.C+S
MEDIA
DESV
Tarapacá
0,67
1,25
0,79
1,46
0,89
1,30
1,58
0,82
0,99
1,08
0,32
Antofagasta
0,24
8,29
0,63
1,25
1,82
0,95
1,35
1,00
0,90
1,83
2,46
Atacama
1,09
8,96
0,46
1,00
1,29
0,95
0,97
0,62
0,82
1,80
2,70
Coquimbo
1,90
3,33
0,55
0,72
1,12
0,95
0,89
0,51
0,75
1,19
0,90
Valparaíso
0,86
0,85
0,72
1,18
1,08
1,08
1,26
0,83
1,14
1,00
0,19
Metropolitana
0,26
0,24
1,28
1,02
1,02
1,12
0,98
1,51
1,11
0,95
0,43
Ohiggins
2,38
2,09
0,64
1,04
0,86
0,79
0,89
0,47
0,69
1,09
0,67
Maule
2,34
0,25
0,78
1,08
0,86
0,90
0,75
0,49
0,77
0,91
0,59
Bío Bío
1,27
0,77
1,10
0,81
0,94
0,90
1,01
0,64
0,97
0,93
0,19
Araucanía
2,23
0,11
0,65
0,84
0,81
0,81
0,75
0,49
0,93
0,85
0,57
Los Lagos
2,10
0,16
0,92
0,77
0,74
0,74
0,88
0,47
0,88
0,85
0,53
Aysen
1,53
0,98
0,70
1,23
1,19
0,72
0,83
0,45
1,18
0,98
0,34
Magallanes
0,84
3,14
0,70
1,13
1,30
0,92
1,30
0,71
1,08
1,24
0,75
Fuente: Elaboración Propia en base a datos del Instituto Nacional de Estadísticas. Frecuencia trimestral,
desde el primer trimestre de 1986 hasta el cuarto trimestre de 2005. Donde: A+C+P :Agricultura, Caza y
Pesca; M+C: Minas y Canteras; I: Industria; E+G+A: Electricidad, Gas y Agua; CC: Construcción; C:
Comercio; T+T: Transporte y Telecomunicaciones; SVS. F: Servicios Financieros; SVS. C+S: Servicios
Comunales y Sociales.
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En rojo y en cursiva se muestran las regiones en las que la participación relativa de un sector es
mayor que el promedio de la región, además se ve que valores bajos de las desviaciones estándar,
indican regiones diversificadas y altas desviaciones regiones concentradas. Del cuadro se observa
que las regiones de Antofagasta, Atacama y de Magallanes presentan una fuerte concentración
productiva y una estructura dominada claramente por el sector Minería. Las regiones del centro y
sur están más diversificadas pero con predominio del sector agrícola. La región de Tarapacá,
Valparaíso, Metropolitana, Bío Bío y Aysén tienen una estructura más diversificada.
La importancia de la estructura productiva puede tratar de aislarse usando un conocido método
de descomposición llamado shift-share y que fue popularizado en los sesenta por Dunn (1960). Para
define empleo en la región s en el tiempo t
ello se
e s (t ) = ∑ kis (t ) *ei (t ) , donde
s
como e (t ) ,
y se calcula como
kis ≡ eis (t ) ei (t ) y es la parte del empleo de la región s en el sector
i
τ
i . Utilizando el operador diferencia definido como ∆ x(t ) ≡ x(t ) − x(t − τ ) sobre la expresión
anterior se tiene que:
∆τ e s (t ) =
∑ ∆τ ei (t )kis (t ) + ∑ ∆τ kis (t )ei (t ) − ∑ ∆τ kis (t )∆τ ei (t )
i
i
i
Ello implica que el cambio en el empleo de las regiones entre los períodos t − τ y t puede ser
separado en tres efectos. El primero llamado efecto industria y definido por el término
∑ ∆τ e (t )k
i
s
i
(t ) , refleja los cambios en el empleo de la industria i mientras que se mantiene
i
k s (t ) ). El segundo término,
constante la participación del empleo de la industria i en la región s ( i
llamado efecto Región
∑ ∆τ k
s
i
(t )ei (t ) captura el efecto de cambios en la participación de la
i
industria i en la región s mientras que mantiene constante el total del empleo de la industria a
nivel agregado.
57
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Por ejemplo, suponiendo que el nivel de empleo agregado en el sector minero cae, si la
participación de la minería se mantuviera constante, el empleo regional caería por el solo hecho de
que éste cayó en la minería (Efecto industria) pero si este no es el caso, es decir si el empleo
regional hubiese crecido, es porque debe haberse producido una reasignación de empleo desde otros
sectores industriales hacia la minería o porque otros sectores crecieron en esa región y por lo tanto
ahora habría una mayor partición de la región en alguno de esos sectores, es decir el fenómeno es
local o regional y no agregado.
Finalmente, el tercer término
∑ ∆τ k
s
i
(t )∆τ ei (t ) es un término de interacción, el cual permite
i
que tanto las participaciones del empleo de la industria i en la región s como el empleo de la
industria i varíen juntos. Debido a que es calculada mediante la multiplicación de dos cambios
simultáneos, es más pequeña en magnitud que los primeros dos efectos y será dominado por los
primeros dos términos en la expresión.
En conclusión, usando este enfoque es posible separar los cambios en el empleo regional por
efecto agregado o industrial y otro local relacionado con la mezcla industrial de la región u otros
fenómenos locales desconocidos. Si los efectos locales no fueran importantes, entonces un análisis
del crecimiento del empleo regional, desde un punto de vista geográfico seria irrelevante, debido al
escaso conocimiento de los ciclos comerciales inherentes a cada región. Sin embargo, si una parte
significativa del cambio de empleo dentro de una región fuese específicamente regional, un análisis
geográfico y económico regional probablemente proporcionaría información valiosa para explicar el
comportamiento del empleo regional.
En el cuadro 3 se muestra la importancia relativa de cada uno de estos dos efectos para todas
las regiones. Expresamente, la tabla muestra la parte del cambio entre 1986:Q1 y 2005:Q4 en el
empleo en la región “s” atribuible a la evolución del empleo de la industria y al cambio en las
proporciones de empleo, respectivamente. Para ello se agruparon las distintas industrias del país en
58
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tres grandes grupos. El primero fue el sector primario, compuesto por los sectores de agricultura,
caza y pesca; minas y canteras. El segundo fue el sector secundario, compuesto por los sectores
industria; electricidad, gas, y agua; y construcción. El tercero fue el sector servicios, compuesto por
los sectores comercio; transporte y comunicaciones; servicios financieros; servicios comunales y
sociales.
Cuadro 3: Efecto Industria v/s Efecto Región
Periodo Total
1986-2005
REGION
EFECTO
EFECTO
INDUSTRIA REGION
Tarapacá
Antofagasta
Atacama
Coquimbo
Valparaíso
Metropolitana
O’Higgins
Maule
Bio Bio
Araucanía
Los Lagos
Aysén
Magallanes
0.10
0.70
1,20
0.68
0.29
1.09
-0.50
0.73
7.93
0.31
0.80
0.69
1.71
0.90
0.30
-0,20
0.32
0.71
-0.09
1.50
0.27
-6.93
0.69
0.20
0.31
-0.71
Fuente: Elaboración propia en base a datos de empleo por sectores económicos proporcionado por el
Instituto Nacional de Estadísticas y cálculos de los autores. Frecuencia Trimestral. En negrita aquel efecto que
domina en la región para un periodo determinado.
El cuadro anterior muestra la importancia del efecto industria o sectorial en las variaciones del
empleo regional para el periodo 1986-2006. La información muestra que en nueve regiones domina
el efecto industria, esto se nota claramente en las regiones Metropolitana, Magallanes, Atacama y
Bío Bío, donde no solo el efecto industria es mayor sino que el efecto región es negativo. Ello
59
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implica que estas regiones se podrían haber beneficiado mucho más del impacto en el empleo
sectorial, pero no pudieron hacerlo porque ciertos fenómenos locales se los impidió. Un caso fuera
de lo normal, es la Región del Bío donde el efecto Región casi compensó completamente el efecto
industria.
Si esta Región hubiese mantenido las participaciones sectoriales, el empleo habría
crecido fuertemente, pero esto no ocurrió y probablemente redujo estas participaciones por
fenómenos locales y especialmente en áreas donde el empleo creció más a nivel nacional. Los datos
muestran que en otras regiones predomina el “efecto región” por sobre el “efecto industria”, una de
ellas es la Región del Libertador Bernardo O´higgins que tiene una alto impacto región, lo que
significa que las variaciones en el empleo de esta Región se deben fuertemente ha que la Región ha
modificado su estructura productiva en el período. En la figura 2 se presenta un gráfico con estos
efectos.
Figura 2: Efecto Industria v/s Efecto Región 1986-2005
8
4
0
-4
-8
1
2
3
4
5
6
7
EFECTOINDUSTRIA
8
9
10
11
12
13
EFECTOREGION
Fuente: Elaboración propia en base a datos del INE
4. Modelo Planteado
De acuerdo a la evidencia teórica y empírica que fue discutida anteriormente, y se puede
señalar que el crecimiento del empleo regional esta explicado en gran medida por los shocks
60
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cíclicos que son comunes a todas las regiones y por variables que son específicas. Para analizar en
mayor profundizad estos hechos se utiliza un modelo propuesto por Rissman (1999) que relaciona
el crecimiento del empleo regional con una variable que mide el ciclo nacional. El modelo es el
siguiente:
yit = β 0 + β1 Ct + β 2 Ct −1 + β3 Ct − 2 + β 4i yit −1 + ε it
i
i
i
Donde y it es el crecimiento del empleo regional entre el trimestre t y el trimestre t+4, yit −1 es
su rezago en un trimestre, Ct es una variables que representa el ciclo económico nacional y Ct-1 y Ct2
son sus rezagos, ε it es un error aleatorio, que se asume independiente e idénticamente distribuido
con media 0 y varianza σ u2 .
Existen variados métodos para estimar el ciclo económico, en este documento se utilizó el
Filtro de Hodrick y Prescott (Hodrick y Prescott, 1982), en el cual el ciclo se deduce a partir de la
tendencia de la serie. Este método filtra el logaritmo natural de la serie, primero se extrae el
componente tendencial, y la parte cíclica se obtiene como el resultado de la diferencia entre la serie
y su componente permanente.
X=
t
Tt + Ct
Donde Xt, es la variable de interés, Tt es el componente tendencial y C t es el componente
cíclico (ambos en términos de logaritmo natural). De acuerdo a Hodrick y Prescott, el componente
tendencial se obtendría de un problema de minimización de la suma de los cuadrados de las
segundas diferencias, de acuerdo al siguiente procedimiento:
w
2
w −1
Minimizar ∑ ( X it − Tt ) + λ ∑ (Tt +1 − Tt ) − (Tt − Tt −1 )
2
T
=
t 1 =t 2
61
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El filtro de Hodrick y Prescott (HP) ha sido ampliamente utilizado en la literatura de ciclos
económicos. Tiene una serie de ventajas entre las que destacan su simplicidad ya que es de fácil
estimación, es lineal y permite ajustar una curva suave a los datos. Además es flexible y permite
manipular distintas longitudes de ciclos. Sin embargo, tiene varias debilidades como la carencia de
una teoría estadística que lo respalde y la elección arbitraria del parámetro λ . Existen varios otros
métodos para filtrar y obtener ciclos, en general todos generan algún tipo de distorsión y los
resultados se hacen sensibles al método empleado. Pedersen (2001) encuentra que esta distorsión es
minimizada al utilizar el filtro de HP.
5. Resultados
Como se comentó anteriormente, para la construcción de la variable crecimiento del ciclo
nacional del empleo, se realizó la operación de aplicar el filtro de Hodrick y Prescott a la serie del
logaritmo del empleo trimestral chileno. Como la técnica exige estar en la presencia de series no
estacionarias, se usó el test de Dickey-Fuller para probar con un 99% de confianza que la serie
principal tiene raíz unitaria y por lo tanto se le puede extraer una tendencia. En la figura 3 se
presenta el ciclo y la tendencia de la serie obtenida usando Eviews 5.1.
62
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Figura 3: Ciclo y Tendencia del Empleo Nacional
Hodrick-Prescott Filter (lambda=1600)
3.85
3.80
3.75
3.70
.02
3.65
3.60
.01
3.55
.00
-.01
-.02
86
88
90
92
94
PAIS
96
98
Trend
00
02
04
06
Cycle
Fuente: Elaboración propia usando eviews 5.1.
En la figura se observan varios puntos extremos en los ciclos. Por ejemplo los peaks más
relevantes fueron todos en el 4º trimestre de los años 1988, 1989, 1993,1998 y 2004, mientras que
los puntos más bajos se encontraron durante el 3º trimestre de 1987, el 2º trimestre de 1992 y 1999
y durante el 3º trimestre de los años 2000 y 2002.
Una vez obtenido el ciclo se procedió a estimar el modelo propuesto. Se hacen test de raíz
unitaria usando la prueba de Dickey-Fuller a la variable crecimiento del empleo regional para
asegurarse que estas series sean no estacionarias y evitar así la existencia de relaciones espurias.
El modelo se estima con datos trimestrales de empleo para el periodo 1986-2006 para las trece
regiones del país y la región metropolitana. Para verificar la presencia de autocorrleación de los
errores se hace la prueba de Breusch Godfrey del “multiplicador de Lagrange”, el test muestra la
existencia de autocorrelación
de cuarto orden en las estimaciones de
todas las regiones, a
excepción de las regiones de Valparaíso y del Maule. Se corrige posteriormente la estimación
incorporando un modelo de autorrelación Ar(4). Los resultados se muestran en el cuadro 4.
63
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Cuadro 4: Resultados del modelo
REGIONES
CONSTANTE
CICLO
PAIS
CICLO
PAIS(-1)
CICLO
PAIS(-2)
REGION
(-1)
R2
Tarapacá
0.3215
0.4978
-0.5090
0.5244
(2.4656)**
( -1.9858)**
0.3940
0.2424
-0.2174
0.2550
(1.2853)
0.2484
0.7472
(2.1494)
(2.3466)
(1.0479)
(-0.7414)
(1.0819)
(7.5163)***
0.2660
0.5898
-0.1776
-0.3306
0.7754
(1.6938)
(-0.3787)
(-0.9634)
(9.3679)***
0.6168
1.1394
-0.7223
0.1967
0.4843
(4.0929)
(4.7149)***
(-2.0965)**
(0.8143)
(4.6721)***
0.2938
0.7678
-0.4601
-0.1440
0.7360
(4.5487)***
(-2.0184)**
(-0.8472)***
(8.8774) ***
1.3421
-0.8990
-0.0796
(11.897)***
(-5.1052)***
(-0.6765)
0.8729
-0.1830
-0.0780
0.8195
(11.764)***
0.2069
(3.8812)***
(-0.5650)
(-0.3637)
(1.6260)
0.2659
0.7851
-0.5816
0.0038
0.6665
(2.0680)
(3.7606)***
(-2.0917)**
(0.0180)
(7.4916)***
0.1395
0.6663
-0.5220
-0.0681
0.8140
(1.7423)
(3.2841)***
(-1.8721)
(-0.3380)
(11.5181)***
0.2274
1.0629
-1.2499
0.3591
0.7258
(1.8914)
(3.3671)***
(-2.8192)***
(1.1377)
(7.8101)***
0.2961
0.9396
-0.9448
0.1870
0.7249
(2.7357)
(5.4852)***
(-3.8288)***
(1.0838)
(8.2627)***
0.5528
1.0362
-0.6534
-0.0315
0.4649
(3.9906)
(4.0348)***
(-1.8955)**
(-0.1270)
(4.1751)***
0.1148
0.5737
-0.6116
0.3547
0.6915
(1.3517)
(2.4278)**
(-1.9215)
(4.4690)
(7.6990)***
Antofagasta
Atacama
(1.9395)
Coquimbo
Valparaíso
(2.4476)
Metropolitana
0.1938
(2.0722)
O´Higgins
0.7840
(5.3563)
Maule
Bío Bío
Araucanía
Los Lagos
Aysén
Magallanes
(9.2583)***
0.7039
0.4327
0.5050
0.5260
0.6123
0.8948
0.4310
0.5044
0.6035
0.5565
0.5293
0.3513
0.5299
Fuente: El t-estadístico esta entre paréntesis El *** indica la significancia marginal debajo de 1 por ciento; el
** indica la significancia marginal entre 5% y 1%..
En la segunda columna del cuadro 4 se muestra el efecto del crecimiento del ciclo económico
del empleo sobre el crecimiento del empleo en la región i . A través de la aplicación de este filtro se
ve que todas las regiones, con excepción de Antofagasta y Atacama, son afectadas positivamente
por el ciclo. En algunos casos el impacto del ciclo dura más de un trimestre como es el caso de
Valparaíso, la Región Metropolitana, Maule, Araucanía, Los Lagos y Aysén. Como era de esperar
la variable dependiente rezagada es relevante en casi todas las regiones.
64
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Asimismo, el cuadro muestra que la magnitud de los impactos del ciclo durante el primer
trimestre es más alta en algunas regiones que otras. En particular, son las regiones Metropolitana
(1.34), de Coquimbo (1.14), Araucanía (1,06) y Aysén (1,04) las que presentan mayores niveles de
sensibilidad al ciclo del país. En contraste, las regiones de menor sensibilidad al ciclo del país son
Tarapacá (0,49), Magallanes ( 0,57), Bío Bío, además de Antofagasta y Atacama que no son
sensibles al ciclo. Para estas últimas dos regiones se probó también la hipótesis de si la suma de los
parámetros que representan los ciclos presente y rezagados eran no significativos. Un test de Wald
permitió aceptar la hipótesis nula de que la suma de los coeficientes tampoco es significativa.
El parámetro que acompaña a la variable permite comparar la sensibilidad entre las regiones al
ciclo económico nacional y a los factores regionales propios. Sin embargo, no es posible, para cada
una de las regiones mostrar si el ciclo nacional o los factores propios los más importantes para
explicar la variación en el empleo regional. Para poder hacer esta comparación es necesario
determinar la importancia relativa de cada una de las variables en la varianza total explicada por el
modelo. Esto se puede hacer descomponiendo la varianza total de la variable dependiente en las
varianzas explicadas por las variables independientes más el error (Fields, 2004). Esto es:
[
K
]
Var ( y ) = ∑ cov X k β k , Y + cov[ε , Y ]
K =1
Dividiendo por Varianza de y, se tiene que la participación de la varianza de cada componente
sería:
S(X k ) =
[
cov X k β k , Y
Var ( y )
]
Para obtener esta descomposición se usa una rutina disponible en Stata (gfields) y creada por
Stas Kolenikov . En el cuadro 5 se presenta esta descomposición.
Del cuadro se observa que existen tres grupos de regiones con comportamientos diferentes
respecto a la importancia del ciclo comparado con la variable región. El primer grupo está
65
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compuesto por las tres regiones del norte, Tarapacá, Antofagasta y Atacama que presentan una nula
sensibilidad al ciclo nacional y prácticamente todas las variaciones en el empleo estarían explicadas
por variables locales.
Un segundo grupo estaría conformado por las regiones de Valparaíso y las del Sur, Maule, Bío
Bío, Araucanía, los Lagos y Magallanes y que tienen en común que la variable ciclo es menos
importante que la variable Región. En los casos de Magallanes, Araucanía, Valparaíso y el Maule,
las variables locales son entre 3 y 4 veces más importante que el ciclo nacional para explicar las
variaciones en el empleo regional. En el caso del Bío Bío y Los Lagos, la diferencia es menor pero
aún las variables locales son más importantes que el ciclo nacional.
El último grupo lo componen las regiones de Coquimbo, Metropolitana, O´Higgins y Aysén.
En ellas la variable ciclo es más importante que las variables propias en explicar las variaciones en
el empleo. Estas regiones no solo son muy sensibles al ciclo nacional sino que la variabilidad de su
desempeño económico es explicada fundamentalmente por el ciclo nacional. Aquí las variables
propias o locales juegan un rol menor en explicar el fenómeno.
Cuadro 5: Importancia de las variables explicativas en el modelo
REGION
CICLO
CICLO
CICLO
SUMA
REGION(-1)
PAIS
PAIS(-1)
PAIS(-2)
CICLOS
Tarapacá
0.96%
-0.38%
0.92%
1.51%
102.30%
Antofagasta
-0.21%
-1.36%
3.85%
2.27%
97.15%
Atacama
3.72%
0.15%
-0.59%
3.28%
96.54%
Coquimbo
63.64%
-28.09%
4.09%
39.64%
59.57%
Valparaíso
32.52%
-13.39%
-1.52%
17.61%
81.29%
Metropolitana
67.42%
-33.91%
0.09%
33.60%
65.08%
Ohiggins
65.99%
-4.78%
-4.43%
56.78%
42.80%
Maule
32.51%
-14.45%
0.08%
18.14%
81.73%
Bío Bío
44.97%
-14.93%
0.41%
30.45%
67.39%
Araucanía
27.34%
-11.28%
0.17%
16.22%
82.58%
Los Lagos
55.07%
-22.76%
1.65%
33.97%
65.54%
Aysén
61.57%
-16.67%
0.16%
45.06%
53.90%
Magallanes
24.46%
-15.13%
6.39%
15.72%
84.26%
Fuente: Elaboración propia usando técnica de descomposición de varianza de G. Fields
TOTAL
VARIANZA
103.80%
99.43%
99.82%
99.22%
98.89%
98.68%
99.58%
99.87%
97.84%
98.81%
99.50%
98.96%
99.98%
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La importancia del ciclo económico nacional en explicar las variabilidades en el empleo
regional no necesariamente tiene la misma importancia cuando se trata de ciclos expansivos que
ciclos recesivos. Existe bastante evidencia que los ciclos económicos tienen impactos distintos,
sobre las variables económicas, cuando se trata de períodos de expansión económico que cuando
se trata de periodos recesivos, ver Bodman (2002) para una revisión de modelos de asimetrías en el
mercado del trabajo. La existencia de asimetrías tiene importantes implicancias para la política
económica ya que las acciones de política pueden tener más o menos efectividad dependiendo de la
fase del ciclo en que se encuentre inserta la economía.
Para analizar las asimetrías regionales del ciclo económico se construyen variables Dummy
para tomar en cuenta las recesiones o expansiones. Estas toman el valor uno cuando dos o más
trimestres presentan el mismo comportamiento. Los resultados de este procedimiento se muestran
en el cuadro 6. Se observa en el cuadro que cuando se controla por el tipo de ciclo el parámetro que
acompaña la variable ciclo país toma valores diferentes dependiendo de si el ciclo es expansivo o
contractivo. En general, la importancia de la variable ciclo país es mucho mayor en algunas
regiones en el caso de ciclos contractivos que expansivos, lo que daría indicio a pensar en la
existencia de asimetrías en los ciclos.
Cuadro 6: Asimetrías en la importancia del ciclo
Variable
Región
Tarapacá
Antofagasta
Atacama
Coquimbo
Valparaíso
Metropolitana
Tipo de
Ciclo
Expansivo
Contractivo
Expansivo
Contractivo
Expansivo
Contractivo
Expansivo
Contractivo
Expansivo
Contractivo
Expansivo
Contractivo
Const.
0.53
0.10
0.59
0.48
0.70
0.27
0.99
0.36
0.38
0.11
0.76
0.52
Variable
Ciclo país
0.40
0.59
*
0.34
0.11
0.39
0.43
1.03
***
1.21
***
0.47
***
0.78
***
1.20
***
1.22
***
Variable
Dummy
-0.39 *
0.79
***
-0.36
-0.16
-0.48
0.61
-0.59
1.01
***
0.01
0.69
***
-0.37 ***
0.35
***
Variable
Región Rezag.
0.72
***
0.72
***
0.67
***
0.70
***
0.58
***
0.61
***
0.43
***
0.46
***
0.62
***
0.65
***
0.48
***
0.46
***
67
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Ohiggins
Expansivo
0.55
0.68
***
0.19
0.33
Contractivo 0.60
0.77
***
0.01
0.34
Maule
Expansivo
0.47
0.66
***
-0.51 *
0.62
Contractivo 0.07
0.78
**
0.69
**
0.57
Bío Bío
Expansivo
0.67
0.75
***
-0.62 *** 0.52
Contractivo 0.23
0.81
***
0.68
*** 0.47
Araucanía
Expansivo
0.67
0.65
***
-0.60 *** 0.58
Contractivo -0.09
1.08
***
1.50
*** 0.58
Los Lagos
Expansivo
0.82
0.67
***
-0.54 *** 0.48
Contractivo 0.50
0.60
***
0.38
*** 0.46
Aysén
Expansivo
1.14
0.81
***
-0.81 *** 0.28
Contractivo 0.61
0.67
**
0.52
0.30
Magallanes
Expansivo
0.33
0.46
***
-0.36 *
0.57
Contractivo 0.16
0.32
0.07
0.58
Estimación con errores robustos usando el procedimiento Newey-West con un rezago
máximo de 20. ***, **,* indican significancia estadística al 1%, 5% y 10%.
***
***
***
***
***
***
***
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En el caso de Tarapacá, las estimaciones anteriores mostraban que el ciclo no era relevante en
las variaciones del empleo, sin embargo, al asumir asimetría el ciclo recesivo tendría algún impacto,
aunque muy pequeño. Para las Regiones desde Coquimbo a la Araucanía el ciclo recesivo tendría
mayor impacto que el ciclo expansivo, mientras que para las regiones del extremo sur, desde Los
Lagos hasta Magallanes, el ciclo expansivo tendría un mayor impacto que el ciclo recesivo. En el
caso de la Región de Magallanes en que el ciclo nacional tenía muy poco efecto sobre las
variaciones de empleo regional, las estimaciones muestras que solo el ciclo expansivo tendría algún
efecto, aunque pequeño.
6. Conclusiones
La existencia de ciclos económicos puede tener efectos diferenciados sobre las regiones del
país. Algunas de ellas pueden ser más sensibles que otras frente a un shock de alguna variable
económica. En este trabajo se intentó determinar si efectivamente existen sensibilidades distintas
frente a los ciclos de negocio. Para ello se usaron datos trimestrales de empleo y se construyó una
variable ciclo a través del conocido método de Hodrick y Prescott (HP). Se concluyó que
efectivamente algunas regiones del país son fuertemente sensibles al ciclo mientras que otras tienen
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nula sensibilidad. Por ejemplo, las regiones del norte son mucho más insensibles a variaciones
nacionales en el ciclo del empleo, mientras que las regiones del centro y sur son más sensibles. La
diferencia en la sensibilidad puede tener muchas explicaciones. En particular aquellas regiones que
tienen una estructura productiva más concentrada en solo unos pocos sectores podrían ser más
insensibles al ciclo cuando este no afecte particularmente a los sectores en que estas economías
concentran sus procesos productivos. También la distancia en relación a la Región Metropolitana
puede ser un factor que reduzca el impacto del ciclo ya que los mercados del trabajo tienen menor
movilidad. En el centro del país, los mercados laborales están más conectados y existen mayores
posibilidades de migrar por lo que es más fácil que las economías regionales se ajusten al ciclo.
Una segunda conclusión pero relacionada con la anterior está relacionada con la
importancia relativa que juega el ciclo nacional respecto a las variables propias o locales. En
muchas regiones las variables locales tienen un peso mucho mayor en explicar el fenómeno
estudiado lo que deja de manifiesto que la movilidad laboral entre regiones es baja o que existen
factores particulares a cada región relacionadas con capital humano, ruralidad, composición de la
población que podrían explicar las distintas repuestas de cada región frente a shock comunes.
Finalmente, se muestra en este trabajo que los ciclos afectan a las regiones en forma
asimétrica. En muchas de ellas son los ciclos recesivos los que tienen un mayor impacto pero en
otras son los ciclos expansivos los que generan un efecto mayor sobre la variabilidad del empleo.
Para la política pública es muy importante tomar en cuenta las diferencias en las
sensibilidades de las regiones a los ciclos nacionales ya sea para efectos de identificar las regiones
más afectadas y tomar medidas más rápidas o para diseñar la política contracíclica. Esta última
debiera incorporar el hecho de que existen regiones que pueden no responder a esta política o
responder de forma muy tenue por lo que se requeriría en ellas la aplicación de medidas más
específicas que dan cuenta de la problemática particular o factores propias que están detrás de dicha
respuesta.
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En este trabajó se intentó identificar como las regiones son afectadas en forma distinta por
los ciclos nacionales pero no se buscó identificar las causas que hacen que esta respuesta sea
diferente. Se requiere seguir avanzando en esta línea de trabajo pensando principalmente en aislar
las causas que generarían estas respuestas muy distintas entre las regiones.
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