terminos de intercambio y salario real

TERMINOS DE INTERCAMBIO Y SALARIO REAL
Pablo Iorio Clavijo
[email protected]
Juan Manuel Regules
[email protected]
Javier Bogliaccini
[email protected]
ABSTRACT
El presente trabajo pretende dar una explicación sencilla sobre la evolución del Salario
Real. Para este propósito se desarrollaron dos modelos teóricos con enfoques distintos. El
primero pertenece a Sebastian Edwards y esta basado en la aplicación del efecto StolperSamuelson para economías en desarrollo. El segundo es un modelo de corte
microeconómico basado en la maximización de beneficios por parte de una empresa
representativa. En ambos casos se demuestra que la evolución del Salario Real depende
positivamente de la evolución de los Términos de Intercambio. Del segundo modelo se
obtiene una ecuación lineal que vincula ambas variables. Se estiman los parámetros y se
realizan pruebas econométricas. Los resultados obtenidos mediante tests de cointegración
comprueban la existencia de una relación positiva y de largo plazo entre las variables para
el período 1983-2003. Este resultado se mantiene si se considera por separado al Salario
Real Privado y Público. Finalmente nos preguntamos si Uruguay es realmente un país
tomador de precios como normalmente se supone. Encontramos evidencia –débil- que
arroja dudas sobre esta visión, para el período post creación del MERCOSUR.
Agradecimientos
En primer lugar, queremos destacar el invalorable aporte y permanente apoyo de nuestro
tutor Juan Dubra. Sus conocimientos, comentarios y sugerencias han sido fundamentales
para la elaboración de la presente monografía.
También destacamos a las siguientes personas que colaboraron de una u otra manera en este
proyecto: Sebastian Edwards (UCLA); Fernando Borráz (Universidad de Montevideo);
Ma. Inés Terra (Departamento de Economía FCCSS); Karine Hagopián (BCU); Adrián
Tambler (OPYPA); Adriana Cassoni (Departamento de Economía FCCSS); Guillermo
Zoppollo (Instituto de Economía FCCEEA); Daniel Gramoso; Ignacio Sueiro (CINVE).
Términos de Intercambio y Salario Real
1. Introducción
La evolución del Salario Real en una economía se asocia comúnmente a diversas variables.
Se destacan entre otras, la tasa de crecimiento del PBI, las políticas gubernamentales, el
poder de negociación de los distintos agentes involucrados, las rigideces existentes en
materia de precios y salarios, la productividad de la mano de obra. Nuestro propósito es
encontrar una explicación complementaria y sencilla a la evolución de esta variable. En
particular trataremos de demostrar que la evolución del Salario Real depende de los
Términos de Intercambio, definido éste último como el cociente entre el Índice de Precios
de las Exportaciones y el Índice de Precios de las Importaciones. Los Términos de
Intercambio representan el poder de compra de los bienes que exportamos con respecto a
los bienes que importamos.
Como observaron Juan Dubra y Azucena Arbeleche (1992) “la caída del Salario Real
desde 1971 hasta la fecha no ha sido únicamente el fruto de políticas gubernamentales en
materia salarial, ... sino más bien de un empobrecimiento general.” Esto fue causado,
argumentaban los autores, en primer lugar por el shock petrolero de 1973 que repercutió
fuertemente en las importaciones dado que el petróleo representaba el 18.4% del total de
bienes importados. A su vez, la carne que representaba el 37.6% del total de las
exportaciones, sufrió una caída en su precio que lo situó por debajo del 50% del precio que
pagara a comienzos de la década del 70’. Es decir, el Salario Real se explica por los precios
internacionales de los bienes que compramos y vendemos.1
Pretendemos vincular el Salario Real con los Términos de Intercambio durante el período
comprendido entre 1983 y 2003. La intención es demostrar que existe una relación de largo
plazo entre las variables -aplicando tests de cointegración- y que el Salario Real se puede
explicar a través de la evolución de los Términos de Intercambio. El período de análisis
seleccionado obedece a que sólo fue posible encontrar información homogénea del Banco
Central entre 1983 y 2003 de la variable Índice de Precios de las Exportaciones. El gráfico
1
Arbeleche y Dubra construyeron un índice de Términos de Intercambio propio. Usaron sólo el precio de la
carne y del petróleo.
2
Términos de Intercambio y Salario Real
siguiente (Gráfico 1) muestra la evolución conjunta de las Series Términos de Intercambio
y Salario Real para el período 1983-2003. Se observa que evolucionan de forma similar en
el tiempo.
Gráfico 1
Salario Real y Términos de Intercambio
Series desestacionalizadas y en logaritmos
2
1
0
-1
-2
-3
84
86
88
90
Salario Real
92
94
96
98
00
02
Términos de Intercambio
Hipótesis
En este trabajo investigamos si son ciertas, empíricamente, las siguientes hipótesis:
1º- Un aumento (caída) en la relación de Términos de Intercambio provocará un aumento
(caída) en el Salario Real de la economía. Encontramos que esta hipótesis es cierta para
todo el período analizado.
2º- Los Términos de Intercambio tienen una relación positiva y de largo plazo tanto con el
Salario Real Privado como Público. También encontramos evidencia a favor de esta
hipótesis.
3º- A raíz de la mayor integración comercial en la región (creación del MERCOSUR)
Uruguay se ha vuelto fijador de precios para algunos bienes. Esto determina que la
relación de causalidad entre Salario Real y Términos de Intercambio sea inversa a partir
de los años 90´, esto es, el Salario Real determina los Términos de Intercambio. En este
caso encontramos evidencia, no conclusiva ni muy robusta, a favor de esta hipótesis.
3
Términos de Intercambio y Salario Real
El fundamento teórico de este elfo que se basa en un modelo sencillo que vincula
productividad marginal del trabajo con Términos de Intercambio.2 Si bien los modelos
tradicionales de comercio pueden acercarnos a este enfoque, se necesita adoptar una serie
de supuestos que se eliminan en este modelo, como por ejemplo, las ventajas comparativas
de la economía o la intensidad relativa en el uso de los factores. En este modelo el factor
trabajo se remunera de acuerdo a su productividad marginal y no se tendrán en cuenta
explicaciones de otro tipo, como por ejemplo, el mayor o menor poder de negociación de
los sindicatos o como en el modelo de Edwards, que Uruguay es intensivo en mano de obra.
Ambos modelos se desarrollarán más adelante.
El trabajo destaca la importancia de variables exógenas en la determinación del Salario
Real. Eso es relevante para reorientar las discusiones sobre política salarial, o para
incorporar en ellas un nuevo aspecto. Por ejemplo, ¿qué políticas debería implementar un
gobierno si tiene como objetivo mejorar el poder de compra de los asalariados? Si se toma
como cierta nuestra hipótesis, entonces la evolución del Salario Real quedará atada a la
evolución de los precios internacionales de los bienes que comercializamos, los cuales para
una economía tomadora de precios como la uruguaya, son exógenos. Siguiendo el análisis
de Gary Becker (1971) si se toma como dada nuestra estructura productiva y la
internacional, a medida que aumenta el ingreso mundial, los países en desarrollo exportadores de bienes primarios- verán caer el precio internacional de sus productos con
respecto a los bienes que compran, provenientes de países desarrollados –exportadores de
bienes industrializados.- Esto es porque las commodities que vendemos se clasifican como
bienes normales, con elasticidad ingreso de la demanda entre cero y uno. Esto provoca que
al aumentar el ingreso mundial, caiga la demanda relativa. Lo contrario sucede con los
bienes que producen los países desarrollados, los cuales al aumentar el ingreso mundial ven
aumentar su demanda relativa dado que son “bienes superiores”, esto es, tienen una
elasticidad ingreso de la demanda superior a la unidad. Teniendo en cuenta este
razonamiento, y dada la estructura productiva de nuestra economía, en principio no hay
ninguna política capaz de mejorar el Salario Real.
2
Este modelo fue desarrollado por nosotros; posteriormente encontramos un modelo idéntico en el libro
“Macroeconomía de economías pequeñas y abiertas”, tomo II, pág 182-183 de Enrique Gagliardi.
Agradecemos los comentarios del autor respecto al modelo.
4
Términos de Intercambio y Salario Real
El trabajo también es relevante porque ayuda a comprender la relación entre dos variables
importantes y de uso común. Por ejemplo, no es común encontrar analistas económicos –en
la prensa local- que relacionen Salario Real y su evolución con los Términos de
Intercambio. Quizás esto sea resultado de la creencia generalizada que los salarios son
“demasiado rígidos” para lo que los modelos pueden explicar. Por ejemplo, Hansen y
Wright (1992) se dedican a hacer una revisión de los avances que han hecho los modelos de
ciclos reales en su afán por tratar de hacer a los salarios más rígidos y al desempleo más
volátil. La conclusión del artículo es que no se ha avanzado demasiado en esa dirección, y
que los modelos son incapaces de generar suficiente volatilidad en los salarios. En general,
las extensiones de los modelos de ciclos reales que incluyen shocks externos tampoco han
sido capaces de reproducir apropiadamente las correlaciones y volatilidades observadas en
la realidad.3
Finalmente, otra razón por la que el trabajo es importante, es que es el primero (según
nuestro conocimiento) que investiga empíricamente la posibilidad de que Uruguay sea un
fijador de precios. En general, en los trabajos académicos y de difusión, se menciona a
Uruguay como una “economía pequeña y abierta”, queriendo decir que comercia y que
toma los precios internacionales como dados. La evidencia que presentamos en este trabajo
arroja dudas sobre esa visión, aunque nuestros resultados no son robustos. Creemos que la
razón de la falta de robustez es la escasez de datos (las series post MERCOSUR son
demasiado cortas). Más aún, nuestros resultados empíricos sugieren una de las causas por
las cuales las empresas uruguayas cambian sus precios en el exterior: los cambios en sus
costos asociados a salarios que cambian.
El trabajo se divide de la siguiente forma: en la sección 2 (Marco Teórico) se plantean dos
modelos teóricos para probar la relación entre Términos de Intercambio y Salario Real; en
la sección 3 (Los Datos) se presentan las principales series de datos con las cuales se
trabajó; en la sección 4 (La Estimación) se realizan las pruebas econométricas para testear
3
Estos modelos no son directamente relevantes para nuestro trabajo pues las relaciones entre los diversos
shocks y el salario real no son del todo claras, pues suelen resolverse numéricamente. Más aún, dichos
modelos en general no se dedican a testear la relación entre Salario Real y Términos de Intercambio, pues su
validez se verifica a través de simulaciones.
5
Términos de Intercambio y Salario Real
las relaciones de cointegración entre las variables; finalmente en la sección 5
(Conclusiones) se establecen las principales conclusiones.
2. Marco Teórico
La relación entre Términos de Intercambio y Salario Real tiene sus antecedentes en los
modelos tradicionales de comercio, donde se formaliza bajo los supuestos de intensidad
relativa de los factores. En esta línea, Edwards (1986) elabora un modelo de comercio para
países en desarrollo, donde la relación positiva entre las variables se da, considerando el
efecto Stolper-Samuelson, bajo el supuesto de que la economía en desarrollo es intensiva en
mano de obra. Este supuesto es clave en el desarrollo y conclusiones del modelo, por lo
cual es importante detenernos a discutir su validez para la economía uruguaya.
Comúnmente se asocia al Uruguay como un país ganadero, y por lo tanto intensivo en tierra
y no en mano de obra. Esto va en contra del supuesto planteado en el modelo de Edwards.
En los siguientes párrafos se cuestionará el enfoque tradicional de que Uruguay es intensivo
en tierra.
En primer lugar, siguiendo a Rama (1990) al observar las estadísticas del sector
agropecuario, la participación de éste en el producto ya era reducida en la década del 30’
(alrededor del 20%). A su vez, en materia de exportaciones el sector agropecuario reduce
drásticamente su participación a partir del año 67’, en el que pasa de un promedio del 80%
del total de las exportaciones, a estabilizarse alrededor del 40% en la década del 80’. Desde
la óptica del autor “la participación de los recursos naturales en las exportaciones es
suficientemente baja como para poner en tela de juicio la explicación convencional de la
competitividad internacional uruguaya”.
Por otro lado, en un trabajo realizado para la Oficina de Programación y Política
Agropecuaria (Antía, Picerno, Sader, 2000) se destaca que en el último trienio las tres
cuartas partes del valor de las exportaciones de bienes del país correspondieron a productos
6
Términos de Intercambio y Salario Real
agropecuarios o sus manufacturas, confirmando la importancia del sector “agronegocio”4
en el sector externo. Se podría pensar que esto contradice el pensamiento de Rama. Sin
embargo el enfoque de la OPYPA destaca el peso de la agroindustria. La agroindustria, sin
dejar de ser un sector que aprovecha las ventajas comparativas que se derivan de los
recursos naturales, es también un sector intensivo en mano de obra. En el trabajo se afirma
que es muy significativa su gravitación dentro del sector industrial; explica prácticamente el
60% del PBI industrial. También concluyen los autores que el 22,3% de la masa de
retribuciones pagadas a los trabajadores en la economía uruguaya está estrechamente
vinculada con las actividades agropecuaria y agroindustrial. A la luz de estos resultados, la
importancia del sector agropecuario en la generación de remuneraciones en la industria es
alta. De este trabajo se desprende la importancia del sector agroindustrial en el total de las
exportaciones y a su vez como generador de puestos de trabajo.
Finalmente, un sector muy importante en la generación de empleo son los servicios. Más
precisamente el turismo argentino ha sido una fuente significativa de ingreso de divisas
para Uruguay. Lo producido por los servicios alcanzó a igualar lo producido por las
exportaciones tradicionales (carne bovina y lanas) a mediados de los 90’. Este sector es
intensivo en mano de obra.
Dada la discusión anterior, y teniendo en cuenta lo siguiente: 1º el crecimiento de las
agroindustrias, empresas que utilizan insumos del agro y son más intensivas en mano de
obra; y 2º el hecho de que el sector servicios ha experimentado el mayor dinamismo en
materia de exportaciones durante el período considerado, entonces podemos afirmar que el
supuesto planteado en el modelo de Edwards puede ser aplicable al caso Uruguayo.
Alternativamente al modelo de Edwards, elaboramos un modelo sencillo que vincula
positivamente ambas variables sin la necesidad de agregar un supuesto sobre la intensidad
4
Se define al “sector de agronegocios” como el que surge de la consideración conjunta del sector
agropecuario, de la fase industrial de los complejos agroindustriales y de los servicios que son demandados
por los dos primeros (sector agropecuario y agroindustrias). Incluye la totalidad de los procesos y agentes
participantes en la elaboración de productos de origen agropecuario, desde la fabricación de insumos y bienes
de capital para la agricultura, la propia producción primaria, su procesamiento industrial y las otras etapas
hasta el consumo final (transporte, almacenamiento, comercialización, etc.)
7
Términos de Intercambio y Salario Real
relativa de factores en la producción, y sustenta nuestra hipótesis de trabajo. Ambos
modelos se desarrollan a continuación.
2.1
Modelo de Comercio de Sebastian Edwards.
Para formalizar la relación existente entre los Términos de Intercambio (TI) y el Salario
Real (SR) se tomó un modelo desarrollado por Edwards (1986) donde analiza cómo el
mercado de trabajo en economías en desarrollo se ajusta ante shocks exógenos en los
precios relativos de las commodities. El modelo se centra en cómo se reasignan los factores
productivos. Los supuestos que propone sobre la intensidad de factores son aplicables a una
economía en desarrollo como la uruguaya. La relación de TI a SR descansa en el efecto
Stolper-Samuelson (S-S). Aquí presentamos el modelo de Edwards pero nuestro mayor
interés es demostrar que el efecto S-S se cumple bajo estos supuestos (esto Edwards no lo
llega a demostrar).
El modelo supone una economía pequeña y abierta, donde se producen tres bienes finales.
Estos son: bien importable (M), bien exportable (X), y bien no transable (N). La producción
de estos bienes utiliza diferentes combinaciones de los factores Trabajo (L) y Capital (K).
La oferta de cada factor está dada. Las funciones de producción de los tres bienes son
homogéneas de grado 1, con derivada primera positiva y derivada segunda negativa.
Nuestro interés se centra en el largo plazo donde los factores productivos son móviles entre
los tres sectores. El mercado doméstico de capitales se encuentra libre de distorsiones.
Se asume que los bienes importables son los que presentan mayor ratio de capital-trabajo,
seguido por los no transables, y finalmente los exportables son los bienes intensivos en
mano de obra. Este supuesto se puede expresar analíticamente, de la siguiente manera:
aij es un coeficiente de requerimientos técnicos que refleja la tecnología de producción; es
la cantidad necesaria del factor “i” para producir una unidad del bien “j”, con i = L, K; j =
M, N, X. El supuesto implica que aLX/aKX > aLN/aKN > aLM/aKM.
8
Términos de Intercambio y Salario Real
Se supone que el bien que nuestra economía exporta es intensivo en mano de obra.
Finalmente suponemos que el tipo de cambio (E) es rígido e igual a 1 al igual que el precio
del bien exportable, que se toma como numerario.
aLM.w + aKM.r = PM
(1)
aLX.w + aKX.r = PX
(2)
aLN.w + aKN.r = PN
(3)
PX = E.P*X
(4)
PM = E.P*M
(5)
E = P*X = 1
(6)
Suponiendo la no especialización en la producción de bienes, la remuneración de los
factores (tasa de interés y salario) se determina por los precios mundiales de los bienes
exportables e importables y la tecnología. Estas remuneraciones, a su vez, bajo los
supuestos de competencia, determinan el precio de los no transables. La demanda de los no
transables determina la cantidad producidas del bien y la cantidad de factores que se destina
para ello. Esto deja una cierta cantidad de factores disponibles para la producción de los
exportables e importables.
El equilibrio inicial se observa en el punto A del siguiente gráfico y se deriva de la
intersección de las tres curvas. Éstas curvas se obtienen de las ecuaciones (1) (2) y (3),
despejando el salario (w) en función de la tasa de interés (r). Las pendientes de las curvas
reflejan el ratio capital/trabajo de cada sector (aKj/aLj).
9
Términos de Intercambio y Salario Real
N M
w
X
A
X
N
M
r
Las curvas MM, NN y XX representan las combinaciones de salario (w) y tasa de interés
(r) que resultan en un costo de producción constante para la tecnología existente.
Si suponemos que mejoran los Términos de Intercambio a través de una caída exógena del
precio del bien importado (PM), la curva MM se desplaza - hacia M’M’- como se observa
en el siguiente gráfico. El nuevo punto de equilibrio de largo plazo se obtiene en el punto B
donde se intersectan las curvas XX con M’M’. Aquí se determinan los nuevos precios de
los factores (w’y r’), que por el efecto S-S5, resulta en un aumento real del salario y en una
caída real de la tasa de interés.
w
X
N’ M’
N
M
B
A
X
M’
5
N’
M
La derivación del efecto S-S se presenta al final de la sección 2.1.
10
N
r
Términos de Intercambio y Salario Real
Continuando con el análisis gráfico, tenemos que la curva NN también se desplaza hacia el
origen hasta interceptar las curvas XX y M’M’ en el punto de equilibrio de largo plazo (B).
Este desplazamiento se debe a una reducción en el precio de equilibrio (PN), dada la
variación del precio de los factores.
La caída exógena del precio de los bienes importables provoca una reducción en la
producción doméstica de dicho bien, ya que se sustituye producción nacional por bienes
importados. Esto libera recursos en la economía que se reasignan en los otros sectores.
Dado que el sector de importables es abundante en capital, ahora hay una sobreoferta de
este factor que provoca que su remuneración caiga en relación a la remuneración del factor
trabajo. La economía se vuelve más intensiva en capital. Esto se puede observar en la
siguiente caja de Edgeworth.
ON
NN
OM
Capital
R
OX
NN
Trabajo
La recta OXR representa la cantidad producida de bienes exportables dada una combinación
de los factores productivos; su pendiente refleja la relación K/L del sector. La recta ROM
representa lo mismo que la primera pero esta vez para el sector importable. Por último la
recta ONOM representa la cantidad de bienes producidos en el sector no transable. Como se
puede apreciar, las pendientes de las rectas reflejan las intensidades de Capital-Trabajo de
cada sector. Dado el cambio en los precios relativos de los factores, ahora las rectas
presentan mayores pendientes, porque los sectores utilizan más capital que antes (relativo a
mano de obra). Esto se ilustra en las rectas azules punteadas del diagrama. Según el
11
Términos de Intercambio y Salario Real
ejemplo, el sector exportable aumenta su producción, el sector no transable se mantiene
constante (sobre la misma isocuanta) mientras que el sector importable reduce su
producción.
Efecto Stolper-Samuelson para una economía de tres bienes.
Extendimos el efecto S-S de dos bienes para el caso de tres bienes.
Supuesto:
PM = aKM.r + aLM.w
(1)
PX = aKX.r + aLX.w
(2)
PN = aKN.r + aLN.w
(3)
(aLM/aKM) < (aLN/aKN) < (aLX/aKX)
Diferenciando las ecuaciones (1) (2) y (3) con respecto a “w” y “r” tenemos:
dPM = aKM.dr + aLM.dw
(4)
dPX = aKX.dr + aLX.dw
(5)
dPN = aKN.dr + aLN.dw
(6)
Las ecuaciones anteriores implican lo siguiente:
dPM/PM = (aKM/PM).(r/r).dr + (aLM/PM).(w/w).dw
(7)
dPX/PX = (aKX/PX).(r/r).dr + (aLX/PX).(w/w).dw
(8)
dPN/PN = (aKN/PN).(r/r).dr + (aLN/PN).(w/w).dw
(9)
El lado izquierdo de las ecuaciones refleja el cambio porcentual de cada precio.
Rescribiendo las ecuaciones (7) (8) (9) tenemos:
p̂ M = ФKM. r̂ + ФLM. ŵ
(7’)
p̂ X = ФKX. r̂ + ФLX. ŵ
(8’)
p̂ N = ФKN. r̂ + ФLN. ŵ
(9’)
donde ФKj = (aKj.r)/pj y ФLj = (aLj.w)/pj representan el valor proporcional de cada factor
con respecto al precio de cada sector.
12
Términos de Intercambio y Salario Real
Supongamos ahora que tenemos una mejora en los Términos de Intercambio a través de un
aumento en el precio de los bienes exportables ( p̂ X > 0, ceteris paribus). El precio de los
factores se determina internacionalmente, por el precio de los bienes exportables e
importables.
0 = p̂ M = ФKM. r̂ + ФLM. ŵ
(10)
0 < p̂ X = ФKX. r̂ + ФLX. ŵ
(11)
0 = p̂ N = ФKN. r̂ + ФLN. ŵ
(12)
Por la ecuación (10), “r” y “w” tienen que cambiar en distintas direcciones dado un
aumento de PX.
Como se demuestra en el Lema6, (ФLX > ФLN > ФLM) y (ФKX < ФKN < ФKM). Esto
determina que la única posible variación del precio de los factores sea la siguiente:
ŵ > 0
y
r̂ < 0
Cómo ФLX es menor a 1 (porque ФLX + ФKX = 1) entonces por la ecuación (11): ŵ > p̂ X.
De lo anterior se desprende la conclusión más importante: el aumento del salario nominal
es mayor que el aumento exógeno del precio del bien exportable, y a su vez es mayor que el
aumento del precio de los otros dos bienes (que en este caso no varían). Esto permite
afirmar que el salario aumenta en términos reales con respecto a todos los bienes de la
economía. Entonces, un aumento en los Términos de Intercambio provoca un aumento
en el Salario Real de la economía.
ŵ > p̂ X > 0 = p̂ M = p̂ N > r̂
(w/pX), (w/pM), (w/pN) aumentan, mientras que (r/pX), (r/pM), (r/pN) cae.
El análisis para el caso de una caída en el precio de los exportables, una caída o un alza en
el precio de los importables (ceteris paribus) es análogo llegando a los resultados que se
resumen en el siguiente cuadro:
6
Ver cuadro “Lema”
13
Términos de Intercambio y Salario Real
PX
PM
Aumenta
Cae
Cte.
Cte.
Cte.
Cte.
Aumenta
Cae
Términos de
Intercambio
Mejoran
Empeoran
Empeoran
Mejoran
Salario Real
Aumenta
Cae
Cae
Aumenta
Lema
Se parte del siguiente supuesto: (aLM/aKM) < (aLN/aKN) < (aLX/aKX)
Se multiplican todos los miembros de la desigualdad por “(w/r)”, y se multiplica y divide
por “pi” de la siguiente forma:
(aLM/aKM).(w/r).(pM/pM) < (aLN/aKN).(w/r).(pN/pN) < (aLX/aKX).(w/r).(pX/pX)
Se obtiene:
1
(ФLX/ФKX) > (ФLN/ФKN) > (ФLM/ФKM) ⇒ ФLX/(1-ФLX) > ФLN/(1-ФLN) > ФLM/(1-ФLM)
De 1: ФLX/(1-ФLX) > ФLN/(1-ФLN) ⇒ ФLX > ФLN
De 2: ФLN/(1-ФLN) > ФLM/(1-ФLM) ⇒ ФLN > ФLM
2
Por lo tanto se concluye que ФLX > ФLN > ФLM
También se puede demostrar mediante el mismo razonamiento que ФKX < ФKN < ФKM
2.2
Modelo de corte Microeconómico.
Se plantea a continuación un modelo sencillo donde se relacionan las variables Salario Real
y Términos de Intercambio, en el cual (a diferencia del modelo planteado por Edwards) no
se hacen supuestos sobre la especialización productiva de la economía ni sobre la dotación
relativa de factores. Otra ventaja de este modelo es que incorpora al análisis un insumo o
bien intermedio, mientras que el modelo de Edwards trabaja solamente con bienes finales.
La economía uruguaya tiene una gran proporción de este tipo de bienes en el total de las
importaciones (ej. petróleo). Se define una “función objetivo” a maximizar que es la
ecuación de beneficios de una empresa representativa. Esta depende por un lado, de la
función de producción (se supone una Cobb-Douglas) y por otro lado, del uso de los
factores en la producción del bien, así como de sus respectivos precios. Mediante algunas
operaciones se demostrará la relación positiva entre TI y SR que se desprende del modelo.
14
Términos de Intercambio y Salario Real
Supuestos
Se supone una economía pequeña y abierta donde se produce un único bien “y” cuyo precio
unitario es “p”, que se consume internamente y se exporta. A su vez, se importa el bien “x”
que es destinado como insumo para la producción del bien “y” y su precio es “p*”. Este
precio está dado internacionalmente. Además del insumo importado para producir el bien
“y”, es necesaria la utilización del factor trabajo “l”. Ambos se combinan para producir “y”
dada la siguiente función de producción tipo Cobb-Douglas:
y = f(x,l) = xα .l1-α
(1)
donde α es una constante que se encuentra entre 0 y 1.
La ecuación de beneficios de una empresa representativa que produce el bien “y”, está dada
por:
π = p.ƒ(x,l) – w.l – p*.x
(2)
donde w representa la remuneración del factor trabajo (salario).
El modelo
Si se divide la ecuación (2) entre el precio del bien doméstico (p) se obtiene la ecuación de
beneficios en términos reales o en términos del bien “y”, por lo tanto tenemos:
π
p
= ƒ(x,l) -
w
p*
.l .x
p
p
(3)
Aplicando las condiciones de maximización se deriva la ecuación (3) con respecto a “x” y a
“l” respectivamente. De esta forma se obtiene:
∂(
π
p
)/∂x = αxα-1 .l1-α -
p*
p*
x
=0 ⇒
= α.( )α-1
p
p
l
15
Términos de Intercambio y Salario Real
⇒
∂(
p * 1/(α-1)
x
=(
)
l
α .p
(4)
π
w
w
x
x
)/∂l = (1-α).( )α =0 ⇒
= (1-α).( )α
p
p
p
l
l
⇒
w
x
=[
]1/α
(1 - α ).p
l
(5)
Igualando (x/l) de las ecuaciones (4) y (5) y despejando (w/p) se obtiene:
w
p * α/(α-1)
)
= (1-α).(
p
α .p
(6)
De la ecuación (6) se puede derivar la relación positiva entre TI y SR. Dado que los
Términos de Intercambio se definen como el cociente entre el precio de las exportaciones y
el precio de las importaciones, tenemos que (p*/p) es la inversa de los mismos. El
exponente que eleva a (p*/p) es negativo dado que α por definición es una constante que se
encuentra entre 0 y 1.
Dado que la ecuación es no lineal en “α”, se optó por realizar una transformación
logarítmica con el objetivo de poder realizar una estimación por MCO. A continuación se
presenta la ecuación “en logaritmos”.
ln(
w
p
) = β0 + β1*ln(
)
p
p*
donde β0 = ln(1-α) + (
β1 = (
α
1−α
α
1−α
16
)
)*ln(α)
(7)
Términos de Intercambio y Salario Real
El parámetro β1 es positivo, mientras que β0 es negativo.7
Suponiendo “n” empresas idénticas y agregando para toda la economía, se demuestra de
esta forma, que la relación entre SR y TI es positiva. Se llega al mismo resultado que en el
modelo planteado por Edwards pero desde un enfoque distinto.
El modelo es muy sencillo, a propósito. El objetivo principal de plantear un modelo tan
sencillo es mostrar que realmente la relación entre SR y TI es algo muy básico, que no
depende de supuestos auxiliares, como la intensidad relativa de factores entre países. El
mérito del modelo es precisamente identificar condiciones muy básicas bajo las cuales el
SR depende de los TI.
2.3
Consideraciones sobre las hipótesis
Los modelos antes desarrollados dan sustento teórico a la hipótesis principal. Sin embargo
debemos hacer algunas consideraciones sobre las hipótesis 2 y 3.
Hipótesis 2
Usando el mismo modelo teórico que vincula Salario Real total y Términos de Intercambio,
se demostrará que la relación se mantiene al considerar por separado al Salario Real
Público y Privado.
En primer lugar, el salario privado se determina por un criterio de productividad. La teoría
económica, bajo el supuesto de competencia perfecta, sostiene que cada factor se remunera
de acuerdo al valor de su productividad marginal. Para el caso del salario público, esto no
es así. El sector público no actúa en un mercado competitivo, y los salarios no
necesariamente reflejan el valor de la productividad marginal. Los determinantes del salario
se encuentran por ejemplo, en la discrecionalidad en el manejo del gasto, en la
disponibilidad de recursos derivados de la mayor o menor recaudación impositiva o en el
costo de oportunidad de permanecer en el sector público cuando aumentan los salarios del
7
siendo 0 < α < 1 ; ln(1-α) < 0 y ln(α) < 0 ; mientras que α/(1-α) > 0
17
Términos de Intercambio y Salario Real
sector privado. Si alguna de esas variables está relacionada con los TI, habrá un nexo entre
SR público y TI. De hecho, una versión anterior de este trabajo contenía un estudio que
encontraba una relación positiva entre recaudación impositiva asociada al agro y TI. Esa
parte del estudio fue desechada por la escasez de datos.
Hipótesis 3
La hipótesis de Uruguay como país fijador de precios, se sostiene en el siguiente
razonamiento: los aumentos en los costos laborales (mayores salarios) de los sectores
vinculados al comercio con la región, se trasladan a aumentos en los precios de los bienes
exportables, que encuentran un mercado donde realizarse, y determinan un aumento en los
Términos de Intercambio (suponiendo el precio de las importaciones constante).
A lo largo de los últimos 30 años Uruguay ha experimentado un lento pero sostenido
proceso de apertura comercial. A partir de los años noventa presenta una disminución de la
protección arancelaria que profundiza las reformas que se dieron en la década del setenta.8
Uruguay ha presentado históricamente una especialización comercial que lo caracteriza por
ser un país exportador de productos agropecuarios, alimentos, textiles y cueros, y como un
importador de productos químicos, maquinarias y equipos, vehículos y petróleo. Este perfil
de exportaciones e importaciones corresponde a lo que generalmente se maneja como
supuestos de especialización productiva de los países en desarrollo en los modelos de
comercio internacional. Esto es, importadores netos de bienes intensivos en capital y
exportadores de bienes cuya ventaja comparativa se deriva de la intensidad en recursos
naturales y/o mano de obra. Sin embargo los acuerdos bilaterales en la región abrieron una
nueva posibilidad. La integración ha permitido incrementar las ventas de productos no
tradicionales9 gracias a las preferencias arancelarias y a los menores costos de transporte.
8
El grado de apertura comercial medido como (X + IM)/(PBI + X + IM) era un 33% en 1983, 37% en 1991,
49% en 1996 y un 53.5% en 2000. La proporción de las exportaciones hacia Argentina y Brasil sobre el total
de las exportaciones fueron, durante los períodos 1981-84 de 22.6%, 1984-90 de 28.4%, 1990-98 de 42.3% y
en 1998-2000 de 44.9%. Estos datos fueron tomados de J. Pardo y N. Reig (2000).
9
Los productos llamados “tradicionales” son los que tradicionalmente el país ha exportado desde sus orígenes
(carnes, cueros y lanas) mientras que los llamados “no tradicionales” son en su mayoría el resultado de
procesos que agregan valor a productos primarios (por ejemplo arroz, lácteos, etc.). Dentro de esta categoría
18
Términos de Intercambio y Salario Real
En los años setenta se firmaron los primeros acuerdos bilaterales de carácter preferencial
con Argentina y Brasil.10 Esto permitió abrir un mercado regional para productos
uruguayos que tenían escasa o nula competitividad internacional, por ejemplo, materiales
plásticos, productos de papel y cartón, productos químicos, etc. Posteriormente, a raíz de la
firma del tratado de Asunción y la consecuente creación del MERCOSUR, se transitó por
un proceso de profundización de las relaciones comerciales con nuestros vecinos. La
fijación de un Arancel Externo Común (AEC) generó, para algunos productos, ventajas
comparativas con la región que el Uruguay antes no poseía. Esto, desde una óptica
microeconómica permite para muchos productores tener un margen de fijación de precios
dado por el precio del bien importado que compite con los regionales más el AEC. La idea
que subyace en el análisis es que Uruguay forma parte de un oligopolio para la provisión de
bienes a la región, en los cuales goza de privilegios arancelarios. Es decir, ejerce cierto
poder de mercado posiblemente derivado del AEC. La teoría microeconómica demuestra
que un aumento en los costos de producción lleva a un aumento en los precios de venta, en
una empresa que trabaja en un mercado oligopólico. En un trabajo de Chang y Bils11 se
desarrollan dos modelos que explican porqué los precios responden más a los aumentos de
los costos de los insumos que al aumento del costo marginal derivado de un mayor output.
Estos modelos suponen barreras a la entrada de empresas y limitaciones en la competencia
por precios. Es por esto que se testea la posibilidad de que Uruguay sea fijador de precios
durante la década del 90’.
3. Los Datos
En el análisis se utilizaron datos trimestrales de las variables Índice de Precios de
Importaciones (IPM) e Índice de Precios de Exportaciones (IPX); el IPM se obtuvo de
CINVE y su construcción se basa en dos índices empalmados del INE (1983-1994) y del
Banco Central del Uruguay (1994-2003); el IPX fue obtenido del BCU para el período
1983:1 a 2003:4; a su vez para el Índice de Salario Real (ISR) se utilizaron datos mensuales
se incluyen todas las exportaciones de bienes manufacturados provenientes de la industrialización de insumos
importados (por ej. químicos, plásticos, metalmecánicos, etc).
10
El CAUCE, firmado con Argentina en 1974, y el PEC, firmado con Brasil en 1975.
11
“Underestanding how price responds to costs and production” NBER. wp 7311 (1999).
19
Términos de Intercambio y Salario Real
del Instituto Nacional de Estadística12 (INE), los cuales fueron convertidos en trimestrales
realizando un promedio simple. Lo mismo se realizó con la serie mensual de Salario Real
Privado y Público. Todas las series se pasaron a base 1983. El Índice de Términos de
Intercambio (ITI) surge del cociente de las series de IPX e IPM. Una vez obtenidas las
series se procedió a desestacionalizarlas (ver sección 3.1) y a transformarlas en logaritmos.
3.1
Sobre la desestacionaliazación
Para desestacionalizar las series se utilizó un procedimiento de medias móviles (Novales,
1997), a través de la siguiente fórmula: XDESt = (Xt-2*0.5 + Xt-1 + Xt + Xt+1 + Xt+2*0.5)/4,
donde XDESt es el valor desestacionalizado de X en el momento t. Debido a este
procedimiento se perdieron 4 observaciones (1983:1, 1983:2, 2003:3 y 2003:4).
Debemos aclarar también que se desestacionalizaron las series mediante el procedimiento
ARIMA X11 que proporciona el paquete estadístico Eviews 3.1. Los resultados obtenidos
mediante esta metodología, y aquellos obtenidos con las series sin desestacionalizar, y con
las series en niveles (no en logaritmos) fueron similares a los obtenidos mediante la
propuesta de Novales. En cada caso comentaremos las similitudes y diferencias.
3.2
Descripción de las variables para el período analizado
El Gráfico 1 (ver Introducción) proporciona de forma conjunta las series de TI y SR
desestacionalizadas y en logaritmos. Se puede observar que las series presentan una
evolución similar en el tiempo lo que podría indicar una relación estable de largo plazo.
La serie TI crece desde el inicio del período hasta el año 1989 donde presenta su pico
máximo. Esto se explica por un aumento correlativo del precio internacional de los
principales bienes exportados, fundamentalmente los relacionados con la lana (lana sucia,
lana lavada y tops13) como se observa en el Gráfico 2. También la serie TI exhibe un pico
12
Fuente: INE Página Web, www.ine.gub.uy
Fuente: Índice de Precios de Exportación, Metodología. BCU, División Política Económica, Área de
Estadísticas Económicas.
13
20
Términos de Intercambio y Salario Real
en el año 1998-99 que nuevamente se explica por elevados precios de los productos
exportados, pero principalmente por la caída sostenida en el precio de las importaciones,
que se registra durante todo el período de análisis y que en dicho año registra uno de sus
menores valores, como se observa en el Gráfico 3.
Gráfico 2
Índice de Precios de las Exportaciones
140
Gráfico 3
Índice de Precios de las Importaciones
110
130
100
120
90
110
80
100
70
90
80
60
84
86
88
90
92
94
96
98
00
02
84
Precio de las Exportaciones
86
88
90
92
94
96
98
00
02
Precio de las Importaciones
Como se observa en el Gráfico 414, los precios de las exportaciones no tradicionales,
asociadas al comercio con la región, sufren una importante caída a fines de la década del
90’, producto de la caída en la demanda regional. Sin embargo, los precios de las
exportaciones de productos tradicionales presentan una fuerte recuperación a fines del
período considerado; los precios de estos productos dependen de los precios internacionales
fuera de la región.15
14
Los datos de estas series de precios de bienes Tradicionales y no Tradicionales fueron obtenidas de la
publicación del BCU “Índices de Precios de Exportación, Metodología, 1983-1996” que se empalmaron con
las series que figuran el la página web del BCU para el período 1997-2003, www.bcu.gub.uy.
15
Ya para el período considerado, las exportaciones de bienes no tradicionales representaban casi el 70% del
total de las exportaciones, aproximadamente un 10% más que en el período 1975-1981.
21
Términos de Intercambio y Salario Real
Gráfico 4
Índice de Precios de Exportaciones Tradicionales
y no Tradicionales
160
140
120
100
80
84
86
88
90
92
94
96
No Tradicionales
98
00
02
Tradicionales
El Salario Real presenta un crecimiento en el período de análisis que se contrarresta en tres
momentos. En los años posteriores a las crisis del 82 y del 2002; y también al comienzo de
la década del 90’.
3.3
Test de Orden de Integración de las Series
Se aplicó el test de Dickey-Fuller ADF16 para analizar el orden de integración de las series
Índice de Términos de Intercambio (ITI), Índice de Salario Real (ISR), Índice de Salario
Real Privado (ISR Privado) e Índice de Salario Real Público (ISR Público). Todas
resultaron ser Integradas de orden 1 (I(1)), por lo tanto es posible encontrar una relación de
largo plazo entre las mismas, dado que es condición para la existencia de cointegración que
las series presenten el mismo orden de integración.
Los resultados del test ADF para todas las series –desestacionalizadas y en logaritmos- se
resumen en la tabla siguiente:
16
El test parte de la especificación de un modelo general para cada una de las series, donde se incorpora una
constante y un término de tendencia. Para eliminar la posible existencia de autocorrelación en los residuos, se
optó por incluir rezagos de la variable en diferencias, realizando así el test de Dikey-Fuller Aumentado
(ADF). La hipótesis sujeta a contraste es la siguiente: H0) γ = 0 ; Ha) γ < 0
22
Términos de Intercambio y Salario Real
Serie
ISR
ITI
ISR Priv
ISR Púb
D(ISR)
D(ITI)
d(ISR Priv)
d(ISR Púb)
Estadístico
ADF
-0.97609
0.5376
-0.681979
-1.076688
-2.618773
-2.272085
-2.273435
-2.017392
nº de
rezagos
6
4
6
6
5
4
5
6
Incluye
constante
No
No
No
No
No
No
No
No
Incluye
tendencia
No
No
No
No
No
No
No
No
Orden de
integración
1
1
1
1
0
0
0
0
Para todas las series no se rechaza la existencia de raíz unitaria mediante el procedimiento
de ADF al 5% de significación.
3.4
Otra variable a considerar
El objetivo de este trabajo es apuntar a la existencia de una relación entre SR y TI. No es
nuestro fin producir un modelo teórico o econométrico para explicar “en profundidad” el
SR. Nuestras pruebas empíricas se referirán, básicamente, a regresiones de SR contra TI. Es
justo entonces preguntarse si los resultados encontrados no son la consecuencia de haber
omitido variables importantes en el análisis. Así por ejemplo, es razonable pensar que la
tasa de desempleo, o la tasa de crecimiento económico de nuestros socios comerciales
pueden tener alguna relación de largo plazo con el SR, y que por tanto deberían incluirse en
las regresiones.
Al respecto, tenemos varios comentarios. Primero, y tomando como ejemplo la posible
inclusión de la tasa de desempleo como variable explicativa del SR, desde un punto de vista
teórico, podemos citar algunos enfoques que relacionan ambas variables. Podemos pensar
en una curva de Phillips aumentada por expectativas donde la tasa de inflación se vincula
negativamente a la brecha entre desempleo efectivo y desempleo natural. Sin embargo este
enfoque es muy ad hoc. También podemos pensar en los modelos de negociación y fijación
de salarios del estilo de los de Azariadis (1979) y los argumentos informales de
Blanchflower (1990). En el modelo de negociación de Azariadis, un gremio negocia con
una firma, a la “Nash Bargaining”, el salario a ser fijado y luego la firma elige el nivel de
ocupación. En ese modelo, se fijan conjuntamente salarios y desempleo. Se puede hacer
una extensión sencilla para incluir los TI, como en el modelo microeconómico de este
23
Términos de Intercambio y Salario Real
trabajo. Sin embargo, los supuestos del modelo, con una actividad sindical importante, no
son aplicables a nuestra economía, donde el desempleo no parece ser la consecuencia de un
modelo de ese tipo. Los argumentos informales de Blanchflower son del estilo de “cuanto
mayor desempleo menor poder de negociación de los trabajadores, por lo tanto menores
salarios”. Tampoco hemos encontrado un modelo formal para estas ideas, de tal forma que
haya una explicación “consistente” que relacione SR, TI y desempleo.
Otro comentario en contra de la inclusión de la tasa de desempleo en una regresión
explicativa del SR en niveles, es que las pruebas econométricas nos indican que no es
apropiado. Al realizar el test de Dickey-Fuller sobre la variable Tasa de Desempleo se
encontró que la tendencia resultó significativa -para los datos desestacionalizados aplicando
medias móviles, así como el método X11- o sea que la variable posee una tendencia
determinista lo cual no parece razonable con la teoría y además no posee raíz unitaria. Dado
este resultado es imposible llevar a cabo un test de cointegración junto con las otras
variables porque es condición que todas posean el mismo orden de integración. Por otra
parte, la variable Tasa de Desempleo no debería ser I(1) porque de esta manera un shock
negativo tendría un impacto permanente en el tiempo; se entiende que es una variable I(0).
Por otro lado Spremolla (2001) modeliza la serie Tasa de Desempleo mediante un proceso
ARFIMA y concluye que no tiene raíz unitaria. Por lo tanto decidimos no incluirla en el
análisis. Como forma de obtener un resultado que apoye estas conclusiones realizamos un
test RESET de Ramsey. El test permite adicionar variables al modelo y preguntarnos en
que medida éstas aportan información significativa a la explicación de la variable
dependiente. El resultado fue que el desempleo no aporta poder explicativo sobre el Salario
Real para el período que estamos analizando.17
17
Pese a las aclaraciones pertinentes, realizamos una regresión entre las variables: SR en primeras diferencias,
como variable dependiente; TI en primeras diferencias y Desempleo como variables independientes. Al ser las
variables I(0) es posible realizar dicha regresión. El resultado arroja coeficientes negativos para ambas
variables independientes. Los coeficientes resultaron todos significativos y el R2 ajustado igual a 0.30.
24
Términos de Intercambio y Salario Real
4. La Estimación
Retomando las hipótesis que se plantearon en la Introducción, se propone una estrategia de
estimación que consiste en realizar tests de cointegración para probar la existencia de una
relación de largo plazo entre las variables. Primero mediante el método de Engle-Granger
en dos etapas18 y luego mediante el test conjunto de Johansen-Juselius.
La existencia de una relación de cointegración entre un conjunto de variables puede
interpretarse como la existencia de una relación lineal de equilibrio entre ellas, dada por el
vector de cointegración. Esta noción es equivalente a la idea de equilibrio estable. Cuando
existe una relación de este tipo entre variables económicas, las desviaciones de la misma no
pueden crecer ilimitadamente. De esta forma, si se verifica que un conjunto de variables
integradas de primer orden están cointegradas, se asegura la existencia de una relación no
espuria entre ellas, que además es estacionaria. En el caso de variables I(1), las
desviaciones de este equilibrio, recogen el retardo en la respuesta de la variable dependiente
ante cambios en las variables explicativas.
En el caso del test de Engle-Granger, el resultado no debería cambiar según como se
plantee el sentido de la regresión. A medida que el tamaño de la muestra tiende a infinito, la
teoría asintótica indica que un test de raíz unitaria sobre los residuos es equivalente al
cambiar el sentido de la regresión. Una vez encontrada una relación de cointegración se
procede a realizar la prueba de causalidad de Granger para obtener el sentido de dicha
relación.
Luego de comprobar la existencia de una relación de largo plazo entre las variables
consideradas, se plantea el Mecanismo de Corrección de Error (MCE) que permite vincular
el largo y el corto plazo en una misma ecuación. La relación de largo plazo entre las
variables esta dada por la ecuación estimada en el primer paso del test de Engle-Granger
18
El test de Engle-Granger consiste en realizar el test de raíz unitaria sobre los residuos de la regresión entre
ambas variables, y estimar el orden de integración de dichos residuos. Si son I(0) entonces las series se
encuentran cointegradas. Los valores críticos para testear la prueba de hipótesis no son los propuestos por
Dickey-Fuller sino que se deben utilizar unos valores críticos especiales elaborados por Engle-Yoo.
25
Términos de Intercambio y Salario Real
que aparece rezagada un período en la ecuación del MCE. El coeficiente que multiplica este
vector se denomina “velocidad de ajuste” que se interpreta de la siguiente manera: un
desajuste en la relación de largo plazo, genera un ajuste hacia el siguiente período de signo
opuesto, que corrige el desvío a una velocidad dada por el valor del mismo.
4.1 Relación entre Salario Real total y Términos de Intercambio
Hipótesis de análisis: “Existe una relación positiva y de largo plazo entre los Términos de
Intercambio y el Salario Real total para la economía Uruguaya en el período 1983-2003”
4.1.1
Resultado de los tests
Se plantean las siguientes ecuaciones a estimar por MCO para poder realizar el test de
cointegración:
a) ISRt = β0 + β1*ITIt + εt19
b) ITIt = β0 + β1*ISRt + εt
Los resultados de la estimación por MCO se presentan en las siguientes tablas.
Análisis de cointegración (a) (Engle-Granger)
Variable
Constante
ITI
Coeficiente
2.562862
0.428086
Valor estadístico t
10.36432
8.463851
Probabilidad
0.0000
0.0000
R2 ajustado = 0.472055
Análisis de cointegración (b) (Engle-Granger)
Variable
Constante
ISR
Coeficiente
-0.318536
1.118321
Valor estadístico t
-0.517811
0.132129
Probabilidad
0.6061
0.0000
R2 ajustado = 0.472055
19
La ecuación estimada es la desarrollada en la sección 2.2 (ecuación 7), Modelo de Corte Microeconómico.
Recordar que todas las variables son desestacionalizadas y expresadas en logaritmos naturales.
26
Términos de Intercambio y Salario Real
Al estimar los parámetros β0 y β1 (de ambas regresiones) se obtienen los vectores de
residuos estimados de cada ecuación, εˆ t. Sobre estas nuevas series se estudia la posible
presencia de raíces unitarias. Los resultados (se presentan en las siguiente tabla) indican
que las series son estacionarias al rechazar la hipótesis nula a un nivel de significación del
1%. Esto permite afirmar que existe una relación de largo plazo entre las variables
ISR e ITI para el período considerado (1983.3 – 2003.2). Como se mencionó en la
sección 3.1, el mismo resultado se obtuvo al realizar Engle-Granger para las variables en
niveles, sin desestacionalizar y desestacionalizando mediante el procedimiento ARIMA
X11; por lo tanto consideramos que esta relación es muy robusta.
Test de Raíz Unitaria sobre los Residuos Estimados de la Regresión
Serie Estadístico ADF nº de rezagos Incluye constante Incluye tendencia Orden de integración
RES (a)
-4.58708120
5
No
No
0
RES (b)
-3.751496
5
No
No
0
A continuación se presenta el resultado del test de causalidad de Granger. Se incorporaron
6 rezagos.
Análisis de Causalidad de Granger
Hipótesis Nula
ITI does not Granger Cause ISR
ISR does not Granger Cause ITI
Obs
74
Estadístico F
2.36109
0.6068
Probabilidad
0.04079
0.72386
El resultado rechaza la hipótesis de no causalidad de TI a SR en el sentido de Granger a un
5% de significación. Esto nos permite afirmar que la relación de causalidad es la expresada
en la ecuación (a).
A partir de la ecuación estimada, el siguiente paso es plantear la relación entre las variables
como un Mecanismo de Corrección de Error. Se estima la siguiente ecuación:
∆ISRt = γ*∆ITIt + δ*(ISRt-1 - β1*ITIt-1 – β0) + α0*∆ISRt-1 + α1*∆ISRt-2 +
+ α2*∆ISRt-3 + α3*∆ITIt-1 + α4*∆ITIt-2 + α5*∆ITIt-3 + εt
20
Para una muestra de 100 observaciones, y considerando la inclusión de rezagos en la regresión, el valor
crítico propuesto por Engle-Yoo (1987) es de -3.17 al 5% de significación y de -3.73 al 1%.
27
Términos de Intercambio y Salario Real
Los resultados se presentan en la siguiente tabla:
Variable
D(ITI)
RES(-1)21
D(ISR(-1))
D(ITI(-1))
D(ISR(-2))
D(ITI(-2))
D(ISR(-3))
D(ITI(-3))
Coeficiente
0.077077
-0.041833
1.765345
-0.162899
-1.221219
0.192142
0.358709
-0.110647
Valor estadístico t
1.61
-2.98
16.27
-2.21
-6.59
2.62
2.98
-2.33
Probabilidad
0.1100
0.0039
0.0000
0.0302
0.0000
0.0108
0.0039
0.0223
R2 ajustado = 0.922899
Se realizaron los tests de Residuos Recursivos, CUSUM, y CUSUM SQ para comprobar la
estabilidad de los parámetros de la ecuación del MCE. Los resultados se presentan a
continuación.
CUSUM
Residuos Recursivos
0.015
30
0.010
20
0.005
10
0.000
0
-0.005
-10
-0.010
-20
-0.015
88
90
92
94
96
Recursive Residuals
21
98
00
-30
02
88
± 2 S.E.
90
92
CUSUM
94
96
98
00
5% Significance
RES(-1) son los residuos estimados de la regresión por MCO de las variables rezagados 1 período.
28
02
Términos de Intercambio y Salario Real
CUSUM SQ
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2
88
90
92
94
CUSUM of Squares
96
98
00
02
5% Significance
Los resultados se comentan en el punto 4.1.2.
El test de Johansen-Juselius22, por su parte, reafirma el resultado del test de Engle-Granger,
ya que no rechaza la hipótesis de la existencia de un vector de cointegración al 5%. Los
resultados del test de la traza se presentan en la siguiente tabla. El test de Johansen-Juselius
se realizó incluyendo 6 rezagos23. Aquí debemos aclarar que con las variables en niveles
también se obtiene cointegración; no así con las variables desestacionalizadas mediante la
metodología ARIMA X11.
22
Este proceso descansa en la relación entre el rango de una matriz y sus raíces características. Es una
generalización del test de D-F. Las ventajas frente a otros test son: contrasta simultáneamente el orden de
integración de las variables y la presencia de relaciones de cointegración entre ellas; estima todos los vectores
de cointegración sin imponer a priori que únicamente haya uno; y no se ve afectado por la endogeneidad de
las variables implicadas en la relación de cointegración.
23
Para determinar el número apropiado de rezagos a incluir en un VAR, Sims (1980) propone realizar el
siguiente test, que en nuestro ejemplo correspondería comparar un VAR con 6 rezagos frente a un VAR con 5
rezagos. O sea, probar si es más apropiado pasar de una especificación de 6 rezagos a una de 5. El estadístico
LR es el siguiente: (T – c)*(log|∑5| - log|∑6|), donde ∑i es la matriz de Varianza-Covarianza de los residuos
del sistema con “i” rezagos; T es el número de observaciones usadas en la estimación; “c” es el número de
parámetros estimados en cada ecuación del sistema irrestricto; log|∑i| es el logaritmo natural del determinante
de ∑i. Este estadístico tiene una distribución asintótica Chi-Cuadrado con grados de libertad igual al número
de restricciones en el sistema. Un procedimiento alternativo es comparar el valor del Akaike, y optar por el
menor.
29
Términos de Intercambio y Salario Real
Test de la Traza
Nº Posible de Ecuaciones
Cointegradoras
Eigenvalue
Ninguna
Como máximo 1
Estadístico de
la Traza
Valor
Valor
Crítico al
Crítico al
5%
1%
23.24039
19.96
24.6
4.197575
9.24
12.97
0.229612
0.055879
Vector Cointegrador Normalizado
Variable
Salario Real
Términos de Intercambio
Constante
4.1.2
Coeficiente Desviación Estándar
1
-1.284793
0.28477
1.072625
1.33118
Comentarios sobre los resultados obtenidos
Al testear la cointegración aplicando el método de Engle-Granger se tuvo que estimar una
relación por MCO entre las variables. El resultado acepta la hipótesis de cointegración al
1% de significación. Los parámetros estimados en esta regresión tienen la propiedad de ser
“super consistentes”, esto es, convergen a los verdaderos parámetros poblacionales a una
tasa superior que en el caso de una estimación MCO con variables estacionarias. La
ecuación estimada es la siguiente:
ISRt = 2.56 + 0.42*ITIt + εt
En el modelo teórico se estableció que el parámetro β1 debía ser positivo, lo cual es
consistente con la estimación, mientras que β0 debería ser negativo. En este caso lo que
tenemos es un problema de escala en las series. Esto se verifica al multiplicar la serie ITI
por una constante y realizar la misma regresión.24
Como las variables están en logaritmos, el coeficiente de ITI (β1) es la elasticidad del SR
con respecto a los TI.25 El resultado de la estimación de este coeficiente es consistente con
lo planteado por Hansen y Wright, en el sentido de que el salario es muy rígido.
24
log(ISR) = β0 + β1*log(k*ITI) = β0 + β1*log(k) + β1*log(ITI) = β0’ + β1*log(ITI)
Dado que β1 = α/(1-α) si despejamos α tomando el valor estimado de β1 (0.42) tenemos que α es cercano a
1/3, por lo cual 1-α es cercano a 2/3. Esto es consistente con la función de producción promedio de Estados
Unidos como lo establecen Hansen y Wright.
25
30
Términos de Intercambio y Salario Real
La estimación del MCE presenta un R2 ajustado elevado. Todos los parámetros resultaron
significativos, excepto el parámetro asociado a la variable TI en “primeras diferencias” en
el período “t”. Sorprende el parámetro estimado de la velocidad de ajuste, dado que es muy
pequeño; las desviaciones con respecto a la trayectoria de largo plazo se ajustan muy
lentamente.
En cuanto a la estabilidad de los parámetros, la estimación recursiva de los residuos señala
solamente un dato en la muestra (2002:1) fuera de la banda de ± 2 errores estándar. Una
observación fuera de la banda no parecería ser síntoma de cambio estructural. Para tener
más seguridad se debería realizar un test de Chow. Sin embargo contamos con muy pocas
observaciones a partir de este posible punto de quiebre como para testear la inestabilidad en
los parámetros. Al observar los resultados del test de CUSUM, no encontramos
inestabilidad, ya que la suma acumulada de los residuos recursivos se encuentra dentro del
intervalo de confianza del 5%. También se observa en el test de CUSUM SQ que la suma
acumulada de los cuadrados de los residuos se encuentra dentro del intervalo de confianza
del 5%.
4.1.3
Descomposición de los Términos de Intercambio
En este apartado vamos a descomponer a los Términos de Intercambio considerando por
separado al Índice de Precios de Importaciones y Exportaciones. La ecuación (7) del
modelo microeconómico presenta ahora la siguiente forma:
ln(
w
) = β0 + β1*ln(p) - β1*ln(p*)
p
Al estimar esta ecuación, los coeficientes asociados a las variables Índice de Precios de
Importaciones y Exportaciones deberían ser de signo opuesto y de igual magnitud como se
puede apreciar en la ecuación. Otro resultado esperable es que dicha estimación fuera de
igual magnitud a la obtenida en el punto 4.1.1 (0.428086). La ecuación a estimar es la
siguiente. Los resultados se presentan a continuación.
31
Términos de Intercambio y Salario Real
ISRt = β0 + β1*IPXt + β2*IPMt + εt
Variable
Constante
IPX
IPM
Coeficiente
5.678784
0.330742
-0.583657
Valor estadístico t
12.80701
5.361522
-7.526671
Probabilidad
0.0000
0.0000
0.0000
R2 ajustado = 0.507832
Se plantea el test de Wald para testear la siguiente hipótesis:
H0) β1 + β2 = 0 contra la alternativa
Ha) β1 + β2 ≠ 0
El resultado, que se plantea en el siguiente cuadro, rechaza la hipótesis nula al 5% de
significación. No se obtuvo lo esperado, pero cabe destacar que los coeficientes presentan
signos opuestos. A su ves es más parsimonioso trabajar con el ITI que con los índices
separados.
Hipótesis Nula:
F-statistic
Chi-square
β1 + β2 = 0
6.670117
6.670117
Probabilidad
Probabilidad
0.011700
0.009804
4.2 Descomposición entre Salario Real Privado y Público
Hipótesis de análisis: “Los Términos de Intercambio tienen una relación positiva y de
largo plazo tanto con los salarios privados como públicos”.
El Salario Real Privado presenta una mayor varianza que el Salario Real Público. Esto
obedece a que el salario público es más rígido que el salario privado. A su vez, las
empresas presentan mayor flexibilidad a la hora de ajustar la remuneración del factor
trabajo a su productividad marginal. La desviación estándar de la serie Salario Real Público
es 8.35, mientras que para la serie Salario Real Privado, es de 13.24 (datos sin
desestacionalizar). En los siguientes gráficos se presentan ambas series.
32
Términos de Intercambio y Salario Real
Gráfico 6
Salario Real Público
Serie desestacionalizada y en logaritmos
Gráfico 5
Salario Real Privado
Serie desestacionalizada y en logaritmos
4.9
4.85
4.8
4.80
4.7
4.75
4.6
4.70
4.5
4.65
4.60
4.4
84
86
88
90
92
94
96
98
00
84
02
86
88
90
92
94
96
98
00
02
Salario Real Público
Salario Real Privado
4.2.1 Relación entre Salario Real Privado y Términos de Intercambio
Hipótesis de análisis: “Existe una relación positiva y de largo plazo entre el Salario Real
Privado y los Términos de Intercambio para la economía Uruguaya en el período 19832003.”
4.2.1.1 Resultado de los tests
Se llevó a cabo el análisis de cointegración entre las series Salario Real Privado y Términos
de Intercambio, asumiendo que el Salario Real Público no se ve afectado directamente por
el cambio de los precios internacionales, como así sucede con el Salario Real Privado.
A continuación se estiman las siguientes regresiones por MCO, siguiendo la metodología
de Engle-Granger para testear cointegración:
a) ISRprivt = β0 + β1*ITIt + εt
b) IITt = β0 + β1*ISRprivt + εt
33
Términos de Intercambio y Salario Real
Análisis de cointegración (a) (Engle-Granger)
Variable
Constante
ITI
Coeficiente
1.442857
0.676669
Valor estadístico t
4.760382
10.9148
Probabilidad
0.0000
0.0000
R2 ajustado = 0.599255
Análisis de cointegración (b) (Engle-Granger)
Variable
Constante
ISRpriv
Coeficiente
0.645165
0.893093
Valor estadístico t
0.388768
10.9148
Probabilidad
0.1010
0.0000
R2 ajustado = 0.599255
Test de Raíz Unitaria sobre los Residuos Estimados de la Regresión
Serie Estadístico ADF nº de rezagos Incluye constante Incluye tendencia Orden de integración
RES(a)
-4.580884
5
No
No
0
RES(b)
-4.644755
5
No
No
0
Los resultados indican que las series RES(a) y RES(b) (residuos estimados de la
regresiones) no tienen raíz unitaria, al rechazar la hipótesis nula a un nivel del 1% de
significación. Este resultado permite afirmar que las variables SR Privado y TI se
encuentran cointegradas para el período considerado (1983.3 – 2003.2). La misma
aclaración sobre la robustez del resultado debe hacerse aquí, dado que al utilizar las series
en niveles y desestacionalizadas mediante ARIMA X11 encontramos los mismos resultados.
A continuación se presenta el resultado del test de causalidad de Granger. Incorporamos 6
rezagos.
Análisis de Causalidad de Granger
Hipótesis Nula
ITI does not Granger Cause ISRpriv
ISRpriv does not Granger Cause ITI
Obs
74
Estadístico F
3.23408
1.29961
Probabilidad
0.00798
0.27103
El resultado rechaza la hipótesis de no causalidad de TI a SR Privado en el sentido de
Granger a un 5% de significación. Para todo el período considerado la causalidad en
sentido de Granger va de TI a SR Priv.
34
Términos de Intercambio y Salario Real
A partir de la ecuación estimada, planteamos el Mecanismo de Corrección de Error, al igual
que se realizó en el caso de la primer hipótesis. Se estima la siguiente ecuación:
∆ISRprivt = γ*∆ITIt + δ*(ISRprivt-1 - β1*ITIt-1 – β0) + α0*∆ISRprivt-1 +
α1*∆ISRprivt-2 + α2*∆ISRprivt-3 + α3*∆ITIt-1 + α4*∆ITIt-2 + α5*∆ITIt-3 + εt
Los resultados se presentan en la siguiente tabla:
Variable
D(ITI)
RES(-1)
D(ISRpriv(-1))
D(ITI(-1))
D(ISRpriv(-2))
D(ITI(-2))
D(ISRpriv(-3))
D(ITI(-3))
Coeficiente
0.056666
-0.029859
1.1787701
-0.148955
-1.232801
0.209407
0.349292
-0.136816
Valor estadístico t
1.214368
-2.951149
16.61659
-2.101530
-6.649410
2.970049
2.979208
-2.942199
Probabilidad
0.2288
0.0043
0.0000
0.0393
0.0000
0.0041
0.0040
0.0045
R2 ajustado = 0.930479
Nuevamente se aplicaron los tests para comprobar la estabilidad de los parámetros de la
ecuación del MCE. Los resultados se presentan a continuación.
CUSUM
Residuos Recursivos
30
0.015
20
0.010
10
0.005
0
0.000
-0.005
-10
-0.010
-20
-30
-0.015
88
90
92
94
96
Recursive Residuals
98
00
88
02
± 2 S.E.
90
92
CUSUM
35
94
96
98
00
5% Significance
02
Términos de Intercambio y Salario Real
CUSUM SQ
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2
88
90
92
94
96
CUSUM of Squares
98
00
02
5% Significance
En cuanto a la estabilidad de los parámetros, la estimación recursiva de los residuos señala
tres momentos en la muestra donde se cae fuera de la banda de ± 2 errores estándar. Estos
se encuentran en los años 1992 y 2002. Podría ser una señal de quiebre estructural en el
modelo. Si observamos el Gráfico 5, la serie presenta una caída pronunciada en 1990 y a
partir de allí se observa una fuerte recuperación; en el año 2002 se observan –como en la
serie Salario Real total- los efectos de la reciente crisis. En este caso se realizó un test de
Chow26 para el posible quiebre de 1992 y los resultados se presentan a continuación.
Chow Breakpoint Test: 1991:4
F-statistic
Log likelihood ratio
2.088624
18.67126
Probability
Probability
0.050919
0.016720
La hipótesis nula es la siguiente: H0) No hubo quiebre estructural en 1991:4. Para un nivel
de significación del 5%, el test LR rechaza dicha hipótesis, sin embargo el test F no la
rechaza. Al 1% no hay cambio estructural para ninguno de los dos tests. Al observar los
resultados del test de CUSUM, esto parecería ser un problema puntual dado que la suma
acumulada de los residuos recursivos se encuentra dentro del intervalo de confianza del 5%,
por lo tanto no habría inestabilidad de los parámetros. Finalmente se observa en el test de
CUSUM SQ que la suma acumulada de los cuadrados de los residuos se encuentra dentro
del intervalo de confianza del 5%, y apenas se escapa de dicho intervalo en el año 1994.
Los resultados de la prueba de Johansen-Juselius son los siguientes:
36
Términos de Intercambio y Salario Real
Test de la Traza
Nº Posible de Ecuaciones
Cointegradoras
Ninguna
Como máximo 1
Eigenvalue
Estadístico de
la Traza
Valor
Valor
Crítico al
Crítico al
5%
1%
23.13368
19.96
24.6
3.891351
9.24
12.97
0.231714
0.05191
Vector Cointegrador Normalizado
Variable
Salario Real Privado
Términos de Intercambio
Constante
Coeficiente Desviación Estándar
1
-1.067993
0.18077
0.483566
0.89139
El test corrobora los resultados obtenidos con el test de Engle-Granger. Se concluye que las
variables están cointegradas al 5% de significación.
4.2.1.2 Comentarios sobre los resultados obtenidos
Al igual que en el caso del Salario Real total, al testear la cointegración aplicando el
método de Engle-Granger se estimó una relación por MCO entre las variables. El resultado
corrobora la hipótesis de cointegración al 1% de significación. La ecuación estimada es la
siguiente:
ISRprivt = 1.44 + 0.68*ITIt + εt
La elasticidad entre SR y TI es en este caso 0.68, o sea es mayor que la estimada con la
variable Salario Real total. Esto es porque no se está considerando el efecto sobre el Salario
Real Público, que como se explicó anteriormente puede estar distorsionando el análisis
debido a la forma en cómo se determina. También el parámetro estimado β1 es consistente
con el modelo teórico, dado que es positivo.27
La estimación del MCE presenta un R2 ajustado elevado. La velocidad de ajuste es menor
que en el modelo anterior. Con respecto a los parámetros, sucede lo mismo que en el caso
26
La idea del test de punto de quiebre de Chow, es estimar dos ecuaciones por separado para cada
submuestra, y ver si existen diferencias significativas en las ecuaciones estimadas. Si existieran tales
diferencias, entonces estaríamos en presencia de un cambio estructural.
27
Aquí realizamos el mismo comentario sobre β0 con respecto a la escala de la serie. También despejando α
de β1 tenemos que es cercano a 1/3 mientras que 1-α es cercano a 2/3.
37
Términos de Intercambio y Salario Real
anterior, resultan todos significativos, excepto el parámetro asociado a la variable TI en
“primeras diferencias” en el período “t”.
4.2.1.3 Descomposición de los Términos de Intercambio
En esta sección realizaremos la misma regresión que en la sección 4.1.3, pero esta vez
considerando al Salario Real Privado. El resultado de la estimación se presenta en el
siguiente cuadro.
Variable
Constante
IPX
IPM
Coeficiente
5.875166
0.564728
-0.855568
Valor estadístico t
10.75408
7.430157
-8.754889
Probabilidad
0.0000
0.0000
0.0000
R2 ajustado = 0.622535
Al igual que en el caso anterior se plantea el test de Wald para testear la siguiente hipótesis:
H0) β1 + β2 = 0 contra la alternativa
Ha) β1 + β2 ≠ 0
El resultado nuevamente indica que los coeficientes no son iguales en valor absoluto.
Hipótesis Nula:
F-statistic
Chi-square
β1 + β2 = 0
5.810516
5.810516
Probabilidad
Probabilidad
0.018316
0.015931
4.2.2 Relación entre Salario Real Público y Términos de Intercambio
Hipótesis de análisis: “Existe una relación positiva y de largo plazo entre los Términos de
Intercambio y el Salario Real Público para la economía Uruguaya en el período 19832003”
En el gráfico 7 se puede observar una evolución similar de las variables TI y SR a lo largo
del período considerado.
38
Términos de Intercambio y Salario Real
Gráfico 7
Salario Real Público y Términos de Intercambio
Series Desestacionalizadas y en logaritmos.
2
1
0
-1
-2
-3
84
86
88
90
92
94
Términos de Intercambio
96
98
00
02
Salario Real Público
Se realizaron los tests de cointegración para las series trimestrales de Salario Real Público y
Términos de Intercambio. Nos preguntamos si ambas series presentan una relación estable
de largo plazo. Se realizó el mismo procedimiento que en las variables ISR e ISR Privado.
Se plantean las siguientes ecuaciones a estimar por MCO para poder realizar el test de
cointegración:
a) ISRpúbt = β0 + β1*ITIt + εt
b) ITIt = β0 + β1*ISRpúbt + εt
Los resultados de la estimación por MCO se presentan en las siguientes tablas.
Análisis de cointegración (a) (Engle-Granger)
Variable
Constante
ITI
Coeficiente
4.262069
0.102982
Valor estadístico t
16.63397
1.964973
Probabilidad
0.0000
0.0530
R2 ajustado = 0.034957
Análisis de cointegración (b) (Engle-Granger)
Variable
Constante
ISR Púb
Coeficiente
2.704710
0.458011
Valor estadístico t
2.434833
1.964973
R2 ajustado = 0.034951
39
Probabilidad
0.0172
0.0530
Términos de Intercambio y Salario Real
Test de Raíz Unitaria sobre los Residuos Estimados de la Regresión
Serie Estadístico ADF Nº de rezagos Incluye constante Incluye tendencia Orden de integración
RES (a)
-3.242720
9
No
No
0
RES (b)
-2.273082
10
No
No
1
El resultado indica Cointegración al 5% para el caso de la primer regresión (a). En el caso
de la regresión (b) el test rechaza cointegración al 5%. A continuación se presenta el
resultado del test de causalidad de Granger. Se incorporaron 6 rezagos.
Análisis de Causalidad de Granger
Hipótesis Nula
ITI does not Granger Cause ISR Púb.
ISR Púb. does not Granger Cause ITI
Obs
74
Estadístico F
1.00872
0.28739
Probabilidad
0.42811
0.94076
El resultado no rechaza la hipótesis de no causalidad en ambos sentidos a un 5% de
significación. En cuanto al test de Johansen-Juselius los resultados son los siguientes:
Test de la Traza
Nº Posible de Ecuaciones
Cointegradoras
Ninguna
Como máximo 1
Eigenvalue
Estadístico de
la Traza
Valor
Valor
Crítico al
Crítico al
5%
1%
11.48327
19.96
24.6
3.485473
9.24
12.97
0.101148
0.045410
Vector Cointegrador Normalizado
Variable
Salario Real Público
Términos de Intercambio
Constante
Coeficiente Desviación Estándar
1
0.354672
0.29594
-6.515825
1.45273
El test rechaza la existencia de cointegración al 5% de significación. En este caso ambos
test presentan resultados contradictorios, por lo tanto no podemos afirmar con contundencia
la existencia de cointegración.
4.3
Causalidad de Salarios a Precios
Hipótesis de análisis: “A raíz de la mayor integración comercial en la región (creación del
MERCOSUR) Uruguay se ha vuelto fijador de precios para algunos bienes, esto determina
40
Términos de Intercambio y Salario Real
que la relación de causalidad entre SR y TI sea inversa a partir de los años 90´, esto es, el
SR determina los TI.”
Como forma de corroborar la hipótesis planteada se realizaron tests de causalidad de
Granger para el período comprendido entre 1992:1 a 2002:4. Se comenzó por testear la
causalidad entre SR total y TI. Luego se realizó el test con el SR Priv. Los resultados se
presentan a continuación.
Análisis de Causalidad de Granger
Hipótesis Nula
ITI does not Granger Cause ISR
ISR does not Granger Cause ITI
Obs
44
Estadístico F
1.48363
4.71847
Probabilidad
0.23933
0.01462
El resultado del test corrobora nuestra hipótesis. Existe causalidad en el sentido de Granger
de Salarios a Precios de los bienes comercializados. Creemos más adecuado realizar el
mismo test incluyendo al SR Priv. Esto es debido a que son las empresas privadas las que
comercializan bienes con el exterior. Por lo tanto, son sus costos (en particular los
laborales) los que inciden sobre el precio de los bienes. A continuación se presentan los
resultados.
Análisis de Causalidad de Granger
Hipótesis Nula
ITI does not Granger Cause ISRpriv
ISRpriv does not Granger Cause ITI
Obs
44
Estadístico F
1.91923
6.36064
Probabilidad
0.16032
0.00407
El resultado del test corrobora nuestra hipótesis nuevamente. Para el período considerado
existe una causalidad inversa, de Salarios a Precios. La consideración del período 1992:12002:4 se debe a que la firma del tratado de Asunción, y consecuente creación del
MERCOSUR fue en el año 1991, y desde entonces se han estrechado los vínculos
comerciales de Uruguay con la región.
Se deben tomar ciertas precauciones con la interpretación del resultado anterior. El
resultado del test no debe ser considerado “robusto” ya que es muy sensible al número de
41
Términos de Intercambio y Salario Real
rezagos incluidos28 así como al período considerado. La causalidad de Granger no significa
que una variable cause a la otra, sino que los rezagos de una variable agregan poder
predictivo sobre la otra variable. Además, la afirmación de que Uruguay es fijador de
precios con la región se acota a un número restringido de bienes en los cuales Uruguay
tiene preferencias en relación a terceros países. Estas preferencias, como ya se mencionó en
el Marco Teórico, se deben tanto al Arancel Externo Común, como a la cercanía geográfica
que provoca menores costos de transporte.
5 Conclusiones
En el presente trabajo se pretendió explicar la evolución del Salario Real a través de los
Términos de Intercambio. Se plantearon dos modelos teóricos para demostrar esta relación.
El primero, desarrollado por Edwards, se basa en el supuesto de la dotación intensiva de
factores y en el efecto Stolper-Samuelson. El segundo vincula ambas variables a través de
la maximización de una función de beneficios, bajo el supuesto de una función de
producción tipo Cobb-Douglas, que utiliza dos factores productivos: insumo importado y
trabajo. De este segundo modelo se obtiene una ecuación que se utilizó para la estimación.
Los resultados obtenidos mediante los tests de cointegración (Engle-Granger y JohansenJuselius) para el período 1983-2003 arrojan el resultado esperado: las variables se
encuentran cointegradas al 1% de significación según Granger y al 5% según Johansen. Los
resultados que se obtienen al estimar la ecuación son coherentes con el modelo teórico. La
elasticidad entre Términos de Intercambio y Salario Real es positiva.
Como segundo paso de éste análisis se desagregó al Salario Real entre Salario Real Privado
y Público, para luego testear la existencia de cointegración con los Términos de
Intercambio. Los resultados de los tests indican, para el caso del Salario Real Privado,
cointegración al 1% mediante el test de E-G y al 5% mediante el test J-J.
Para el caso del Salario Real Público obtuvimos cointegración al 5% mediante el test de
E-G mientras que se rechaza la existencia de cointegración mediante el test de J-J.
28
La cantidad de rezagos incluidos en el test de causalidad de Granger representa el período de influencia que
se supone tiene una variable sobre la otra. En este caso se incluyen 2 rezagos. La prueba de Granger resultó
42
Términos de Intercambio y Salario Real
La elasticidad de TI a SR, ya sea Público o Privado es positiva.
En cuanto a la estimación de la relación como un Mecanismo de Corrección de Error, los
resultados ponen en evidencia una velocidad lenta en el ajuste de la ecuación, ante un
desequilibrio en la relación de largo plazo. Este resultado se aplica tanto para Salario Real
total como Privado.
Estos resultados sugieren que la evolución del Salario Real depende en gran medida de los
Términos de Intercambio –esto es de los precios de los productos que comercializamos con
otros países- por lo tanto las políticas dirigidas a aumentar el poder de compra de los
asalariados son acotadas y su efectividad depende en gran medida de factores externos.
Finalmente se planteó la posibilidad de que Uruguay tuviera cierto margen de fijación de
precios con la región, gracias a las preferencias arancelarias que brindan los países vecinos.
Esta hipótesis abarca el período 1992 a 2003, donde se da la integración al MERCOSUR.
Si bien es muy difícil de corroborar, se realizó un test de causalidad de Granger que indicó
la existencia de causalidad de Salario Real Privado a Términos de Intercambio. Este
resultado parecería ir en contra de lo planteado en la hipótesis principal y se puede explicar
por las distorsiones de mercado existentes provocadas por el Arancel Externo Común.
Sabemos de las limitaciones de nuestros análisis y que las conclusiones están sujetas a los
resultados econométricos que obtuvimos con los datos que manejamos.
Referencias
Antía, F. y Picerno, A. “Índices de Encadenamiento, Sectores Clave y Multiplicadores
Sectoriales. Estimación de la importancia del agronegocio en la economía uruguaya”.
OPYPA, MGAP.
ser muy sensible ante cambios en el número de rezagos.
43
Términos de Intercambio y Salario Real
Arbeleche, Azucena y Dubra, Juan. “El poder adquisitivo de los asalariados ha ido de la
mano con la economía uruguaya”. Revista de economía del Observador económico, 1º de
junio de 1992.
Azariadis, Costas. “Implicit Contracts and Related Topics.” A survey, in “Economics of the
Labour Market,” (Z. Ernstein et al. Eds). HMSO, London, 1979.
Becker, Gary. “Economic Theory”. Ed. Knopf. 1971.
Blanchflower, David G. and Oswald, Andrew J. “The Wage Curve” (1990). Scandinavian
Journal of Economics 92(2), 215-235.
Chang, Yongsung y Bils, Mark. “Underestanding how price responds to costs and
production”. NBER wp. 7311. 1999.
De Brun, Julio, “Liberalización Comercial y Financiera en Uruguay: sus efectos sobre las
fuentes de crecimiento”, Universidad ORT, 2000.
Edwards, Sebastian y Sweder van Wijnbergen. “Tariffs, the real exchange rates and the
terms of trade: on two popular propositions in international economics”. Oxford economic
papers, new series, vol. 39, nº3 September 87, 458-464.
Edwards, Sebastian. ”Terms of trade, exchange rates and labour market adjustment in
developing countries”. NBER. Working paper nº 2110. 1986.
Enders, Walter. “Applied econometric time series”. Iowa State University. 1995. Ed. John
Wiley and Sons, Inc.
Espino, Alma y Salazar Álvaro. “La generación de empleo en complejos agroindustriales
en el Uruguay. Perspectivas a corto y mediano plazo.” Marzo 2000. UDELAR y JUNAE.
44
Términos de Intercambio y Salario Real
Fossati, Sebastián; Rodríguez, César. “Transmisión de señales de precios internacionales a
precios domésticos: un análisis de la integración espacial de los mercados agropecuarios
uruguayos”. Montevideo, FCCEE 2002.
Gagliardi, Enrique. “Macroeconomía de economías pequeñas y abiertas” Tomo II. (2003)
Universidad ORT Uruguay.
Hansen, Gary D. y Randall Wright. “The labor market in real business cycle theory”.
Federal Reserve Bank of Minneapolis, Quarterly Review, 10: (fall). 1992.
“Índices de precios de exportación. Metodología. Resultados 1983-1996”. BCU, División
Política Económica, Área de Estadísticas Económicas. Junio de 1997.
“Índices de Pecios de Importación. Metodología. Resultados 1994-2001”. BCU, División
Política Económica, Área de Estadísticas Económicas. Diciembre 2001.
Johnston, J. y Dinardo, J. “Econometric Methods” 4ª Ed. McGraw-Hill, 1997.
Krugman, Paul R. and Obstfeld, Maurice. “Economía Internacional, teoría y política”. Ed.
Mc. Graw Hill, cuarta edición, 1999.
Masoller, Andrés. “Shocks regionales y el comportamiento de la economía uruguaya entre
1974 y 1997”. Revista de Economía, Segunda época, Vol. V, n°1, BCU.
Novales, Alfonso. “Estadística y Econometría”. Ed. Mc. Graw Hill. 1° edición, 1997.
Pardo, Jimena y Reig Nicolás. “Crecimiento, demanda y exportaciones en la economía
uruguaya, 1960-2000”.
Rama, Martín. “Crecimiento y estancamiento económico en el Uruguay”. (1990) en
Blomstrom y Meller (Ed.). Trayectoria divergente: comparación de un siglo de desarrollo
45
Términos de Intercambio y Salario Real
económico latinoamericano y escandinavo. Santiago de Chile. CIEPLAN. HACHETE.
Cap. 5.
Sachs y Larrain. “Macroeconomía en la economía global”. (1994) Editorial “Prentice Hall
Hispanoamericana, S.A.”
Spremolla, Alessandra. “Persistencia en el Desempleo de Uruguay”. Cuadernos de
Economía, año 38, nº 113, pp.73-89 (Abril 2001).
Stolper, Wolfgang F. and Samuelson, Paul A. “Protection and real wages”. Review of
economic studies, November 1941.
Surinach, J., Antía, M., Lopez, E., Sansó, A. “Análisis Económico regional. Nociones
básicas de la teoría de la cointegración”. Universidad de Barcelona. Ed. Antoni Bosch.
1995.
Terra, María Ines. “El comercio exterior del Uruguay en los noventa, creación y desvio de
comercio en la región”. CEPAL, noviembre 1997.
Vaillant, Marcel y Ons, Alvaro. “Winners and Losers in a Free Trade Area between the
United State and Mercosur”. Documento de Trabajo N° 14/03. Departamento de Economía,
Facultad de Ciencias Sociales.
Varian, Hal. “Análisis Microeconómico”. Ed. Antoni Bosch Editor. 3ª edición, 1992.
46