Revista de Economía y Estadística | Vol. LX | N° 1 | 2022 | pp. 107-144 | ISSN 0034-8066 | e-ISSN 2451-7321|
Instituto de Economía y Finanzas |
Facultad de Ciencias Económicas | Universidad Nacional de Córdoba
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Creative Commons Atribución-No Comercial-Sin Derivar 4.0 Internacional
Crecimiento económico, empleo formal y estructura productiva
Economic
growth, formal employment and productive structure
Martin Trombetta
Centro de Estudios para la Producción (CEP XXI) (CABA, Argentina)
martintrombetta@gmail.com
Agustín Duarte
Baracat
Centro de Estudios para la Producción (CEP XXI) (CABA, Argentina)
mduartebaracat@udesa.edu.ar
Azul Menduiña
Centro de Estudios
para la Producción (CEP XXI) (CABA, Argentina)
azulmenduina@gmail.com
Resumen
La relación
entre empleo y crecimiento económico reviste gran interés para la literatura económica. Si bien la prociclicidad del empleo es materia conocida,
las estimaciones de elasticidades para países como Argentina son escasas. Empleando un modelo autorregresivo de rezagos
distribuidos (ARDL), este trabajo
estima la elasticidad del empleo formal respecto del producto y del tipo de cambio real a partir de registros
administrativos para el período
2007-2019. Los resultados indican una prociclicidad pequeña en el corto
plazo pero considerable en el
largo plazo. Al dividir el empleo
en sectores productivos, se observan patrones sectoriales que señalan la importancia de la estructura productiva en la generación de empleo formal. La sensibilidad al tipo de
cambio, aunque pequeña a nivel agregado, adopta
valores relevantes en sectores cuya inserción productiva los hace típicamente exportadores o importadores
netos. Por último, se provee evidencia de distintas elasticidades según el
tamaño de las firmas y el signo de los movimientos en el producto.
Palabras clave: elasticidad empleo-producto, estructura
productiva, elasticidad empleo-tipo de cambio, ARDL.
Códigos JEL: E24; C22.
Abstract
The
relationship between employment and economic growth is of great interest to the
economic literature. Although the procyclicality
of employment is well known,
estimates of elasticities for countries such as Argentina are scarce. Using an autoregressive
distributed lagged model (ARDL), this paper estimates the elasticity of formal
employment with respect to output and the
real exchange rate from administrative records for the period 2007-2019. The results indicate procyclicality is small in the short run
but considerable in the long run. Additionally, when dividing employment into productive sectors, we find sectoral patterns that point to
the importance of the productive structure in the generation of formal
employment. The sensitivity to the exchange
rate, although small at the aggregate level, adopts relevant values in sectors whose productive insertion
makes them typically net exporters or importers.
Finally, we provide evidence of different elasticities according to the size of the firms
and the sign of the movements in output.
Keywords: employment-output elasticity, productive structure, employment-exchange rate elasticity, ARDL.
JEL Codes: E24; C22.
Fecha de recepción: 19/5/2022 Fecha de aceptación: 15/7/2022
I. Introducción
La relación entre empleo y crecimiento económico ha sido
ampliamente estudiada en la literatura macroeconómica, prácticamente desde sus orígenes. Se trata de un tema de
particular importancia en los países emergentes, típicamente caracterizados por
un funcionamiento del mercado de trabajo considerablemente peor al observado en economías desarrolladas.
En Argentina, este interés responde
a una preocupación adicional: la pobre performance macroeconómica observada en la década de 2010, durante
la cual el producto per cápita cayó un 6,2%. Este estancamiento económico es habitualmente visto como la
razón central del amesetamiento del
empleo privado formal, que en proporción al total de la población cayó 2% en el período[1]. Existe amplio consenso en torno a la idea de que el crecimiento económico es condición
necesaria para una recuperación sostenida
del mercado de trabajo.
Sin embargo, la literatura
no es tan clara respecto de la velocidad a la cual se espera que esta recuperación ocurra. En otras
palabras, asumiendo que la economía
argentina emprendiera un sendero de crecimiento a tasas similares a las de los demás países de la región, no existen predicciones claras para los cambios
esperados en el nivel de empleo. Adicionalmente, no existen estudios que ofrezcan
precisiones respecto de qué sectores traccionarían la expansión del empleo, lo que deja abiertos interrogantes sobre la relevancia
de la estructura productiva en un proceso de este tipo.
Por otra parte, la cuestión del tipo de cambio real también
aparece vinculada a esta problemática en buena parte de la
literatura, particularmente en la tradición estructuralista. La política
cambiaria tiene un efecto importante sobre la asignación de recursos en la
economía, lo que potencialmente impacta
tanto en la trayectoria macroeconómica como en el desempeño del mercado de trabajo. En particular, la
apreciación cambiaria (de considerable importancia
durante buena parte del período de interés) incentiva la expan- sión del sector no transable de la
economía, cuya intensidad factorial plausiblemente difiere de la del transable. Por lo tanto, los
resultados en términos de generación y destrucción de empleo no son insensibles a las decisiones de política cambiaria
ni a las de orientación de la estructura productiva.
Este trabajo propone
un abordaje empírico
sobre estas preguntas. Se aplica una metodología econométrica de uso habitual para estimar la elasticidad del empleo formal
respecto del producto
y del tipo de cambio.
Las estimaciones se realizan a nivel agregado y también divididas por
sector productivo y por género.
Los
resultados muestran que la
sensibilidad del empleo a la actividad económica es pequeña en el
corto plazo pero considerable en el largo plazo.
A su vez, esta elasticidad varía considerablemente entre sectores pro- ductivos,
lo que sugiere que ciertas actividades tienen mayor probabilidad de traccionar la recuperación del empleo
en un escenario de crecimiento económico.
También se documentan algunas diferencias relevantes entre el empleo
femenino y el masculino. Finalmente, si bien el empleo agregado no es sensible a variaciones en el tipo de cambio,
este resultado difiere
en algunos sectores
específicos.
El trabajo está estructurado de la
siguiente manera. La sección
2 repasa la literatura existente. La sección 3 describe la metodología y
la fuente de datos utilizadas. La
sección 4 presenta los resultados obtenidos.
Finalmente, la sección
5 explica las conclusiones del ejercicio y discute recomendaciones de política derivadas.
II.
Revisión
bibliográfica
La estimación de elasticidades que vinculan la evolución
del empleo con la de la actividad económica
ha sido una preocupación importante en la literatura
sobre países emergentes. Algunos trabajos la llaman “elasticidad empleo-producto” (Beccaria y Maurizio,
2017), mientras que otros prefieren hablar de “intensidad laboral del crecimiento” (Islam y Nazara,
2000).
Kapsos (2006)
presenta uno de los estudios
más abarcativos sobre la materia, con estimaciones de esta
elasticidad para un panel de 160 países durante el período 1991-2003. Para los países latinoamericanos, el autor encuentra elasticidades positivas que van
de 0,45 a 0,7, dependiendo del intervalo
temporal. Por su parte, Furceri et al. (2012) estudian el período comprendido entre 1991 y 2009 para un
panel de 167 países. Encuentran que las elasticidades estimadas varían notablemente entre las regiones
y niveles de ingresos, con valores mayores en los países más
desarrollados. Para América
Latina y el Caribe, reportan
una elasticidad empleo-producto de 0,16. Otros estudios se enfocan en países emergentes de
otras regiones, como Ajilore y Yinusa
(2011) para Botswana, Ajakaiye et al. (2015) para Nigeria e Islam y Nazara (2000) para Indonesia.
Para
Argentina, Kapsos (2006) encuentra una elasticidad promedio de 0,24 para el
período 1991-2003. Otros trabajos encuentran valores similares para lapsos más
extensos; los resultados están resumidos en el cuadro 1 En particular, Beccaria
y Maurizio (2017) discuten una marcada caída
hacia el final del período 2002-2014, que atribuyen a una merma en la
capacidad de generación de empleo de la economía local, merced a la importante reducción
en la capacidad ociosa operada durante
la primera década del siglo XXI.
El trabajo de Kapsos también analiza las elasticidades del
empleo sectorial respecto
del producto agregado
para sectores específicos: agricultura, industria y servicios. Para los países latinoamericanos,
encuentra valores de -0,16, 0,63 y
1,09 respectivamente. Para Argentina los valores reportados son sensiblemente más bajos: -0,02, 0,04 y 0,31.
En cuanto a la distinción por género, el trabajo encuentra que la elasticidad
empleo-producto para las mujeres es sistemáticamente mayor que para
los varones, tanto a nivel global como en América Latina en particular. En línea con esto, Anderson y Braunstein
(2013) analizan el período 1990- 2010
y encuentran que globalmente la elasticidad para el empleo femenino
es mayor (con un ratio promedio de 1,4 entre elasticidad femenina y masculina) y más volátil. Kapsos ofrece una serie de hipótesis explicativas: en primer lugar, el resultado podría ser
producto de la convergencia en la participación femenina
en la fuerza laboral. En segundo lugar,
el empleo femenino puede ser
el más afectado durante las recesiones. Por último, los puestos ocupados por mujeres suelen
ser de menor calidad (principalmente en términos de mayor
frecuencia de jornadas parciales) o más frecuentes en sectores intensivos en mano de obra. Sin embargo, los
resultados que muestra el autor para Argentina no siempre responden
a este patrón.
En cambio, otros trabajos
encuentran que la elasticidad es mayor para el empleo masculino. Shin (2000) remarca que este hallazgo puede resultar sorpresivo debido a la presunción
de que los varones tienen un vínculo laboral más estable. De acuerdo con el
autor, esta mayor prociclicidad en la demanda de trabajo masculino se debe
a que los varones se encuentran sobrerrepresentados
en sectores altamente procíclicos, como la construcción y los bienes durables.
Una rama alternativa de la literatura ha indagado acerca de
los efectos de variaciones en el tipo de cambio real sobre el empleo. Frenkel y
Ros (2006) clasifican los mecanismos
por los que el tipo de cambio real (TCR) influye
en el empleo en tres canales: el macroeconómico, por el que el TCR afecta el nivel de actividad en el corto
plazo mediante aumentos de productividad, caída del consumo y por la vía financiera; el de desarrollo, por el que el TCR asigna incentivos a realizar cambios
estructurales y aumentar
el empleo a través del crecimiento; y el de intensidad laboral, en el
que el empleo se ve afectado por el
cambio en el precio relativo entre trabajo y
capital. El canal macroeconómico es sin dudas el más estudiado. Frenkel
y Ros (2006) estiman la elasticidad
del desempleo respecto del TCR en 1980- 2003
para algunos países de Latinoamérica, y encuentran evidencia de una relación negativa. Por su parte, Mollick
(2009) utiliza un modelo VAR para representar
el sector de las maquiladoras en México y encuentra un efecto positivo
del TCR, de mayor magnitud para trabajadores no calificados.
La mayoría de los estudios
sectoriales se enfocan
en el canal de largo plazo. Galindo et al. (2007)
también utilizan datos a nivel de firma
y encuentran que en América Latina el empleo responde positivamente a las depreciaciones reales en empresas
orientadas a la exportación. Otras contribuciones en esta línea están resumidas
en Demir y Razmi (2021).
Paralelamente, otros autores utilizan metodologías similares a la de este
trabajo para el empleo agregado en Brasil (Usman y Elsalih, 2018), Afganistán (Pashtoon
et al., 2018) y Polonia
(Konopczak, 2019). En cuanto al canal de la intensidad laboral,
Camargo (1999) remarca
que para Argentina, Brasil y México el
proceso de apreciación cambiaria y apertura comercial de los años 90 dio lugar a una importante
sustitución de trabajo por capital.
Por otra parte, la cuestión del efecto diferencial por
género en el TCR ha sido analizada en
Erten y Metzger (2019), que muestran que una subvaluación del TCR tiene efectos ambiguos sobre la participación femenina en el empleo, y el resultado neto depende de
si los sectores más fuertemente estimulados
por el tipo de cambio alto son intensivos en empleo femenino o masculino.
La contribución de este trabajo a la literatura es
múltiple. En primer lugar, trabajamos
con una base de datos poco explotada hasta el momento en la literatura académica, que ofrece frecuencia mensual, lo que
conduce a estimaciones mucho más precisas que las reportadas en trabajos
anteriores. En segundo lugar,
implementamos una metodología de estimación idónea para abordar los desafíos habituales que este tipo de datos supone,
particularmente la cuestión de las raíces unitarias. Finalmente, presentamos resultados novedosos
para una desagregación sectorial amplia del mercado de trabajo argentino, que permiten una caracterización más detallada de la dinámica
del empleo vis-à-vis
la de la actividad económica
y la del tipo de cambio.
III.
Metodología y
fuentes de información
La fuente de información principal de este documento es el
Sistema Integrado Previsional Argentino (SIPA), que ofrece series
de empleo formal por sectores
productivos definidos a partir del Clasificador Nacional
de Actividades Económicas (CLANAE). El período
de análisis comprende los meses entre enero de 2007 y diciembre de 2019. Se optó por
excluir los años posteriores a 2019
debido a la compleja incidencia de la pandemia de COVID-19, cuyo impacto sobre el empleo queda fuera de los
objetivos de este trabajo.
El empleo formal es definido, como es habitual en la
literatura laboral latinoamericana, como el total de puestos de trabajo
registrados en relación de dependencia. Esto no incluye
ninguna forma de trabajo por cuenta
propia, bajo ninguno de los regímenes legales existentes a tal fin, ni trabajo
no registrado de ningún tipo. Se excluye también el empleo público, que factiblemente funciona en base a una lógica
económica diferente a la del privado, aunque sí se incluyen los
puestos de trabajo registrados en las empresas públicas.
Adicionalmente, se utiliza la serie mensual del Índice de
Tipo de Cambio Real Multilateral (TCR), construida por el Banco Central de la República Argentina (BCRA), y el
Estimador Mensual de Actividad Eco- nómica
(EMAE) desestacionalizado, elaborado por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC).
La estrategia de modelización elegida consiste en la
utilización de modelos autorregresivos de rezagos distribuidos (ARDL), lo que permite
examinar las relaciones tanto de largo como de corto plazo. Se define 
como la cantidad de puestos de trabajo formales
en t, 
como el TCR e
como el EMAE. A su vez, si
es una serie de tiempo,
se define 
como su logaritmo natural. El modelo
a estimar es entonces:
Donde 
es el j-ésimo elemento del vector 
= 
, 
es
el número de rezagos correspondiente a este j-ésimo elemento y 
es un término de error con las propiedades
estadísticas habituales. Este modelo admite una representación en forma de corrección
de errores que viene dada por:
En esta
representación, γ es la velocidad de ajuste (que debe ser negativa) y el vector θ contiene
los parámetros de la llamada relación de cointegración.
Esta relación constituye un equilibrio de largo plazo entre las variables del problema, de modo que la
ecuación (2) describe la dinámica de corto plazo de estas variables. Una particularidad de las series
cointegradas es que sus trayectorias se ven influenciadas por los desvíos
respecto a las relaciones de equilibrio de largo
plazo, de forma tal que sus movimientos de corto plazo responden, en parte, a estos desequilibrios. Se utiliza el criterio de información de Akaike para la selección
de la longitud óptima de rezagos a utilizar en la estimación
del modelo.
En este trabajo,
el objetivo es analizar los valores obtenidos para los elementos
de θ (las llamadas
elasticidades de largo plazo del modelo) y para los elementos de ω (las
llamadas elasticidades de corto plazo del modelo). Debido
a que las elasticidades se estiman únicamente en función de la trayectoria histórica del empleo, del
producto y del TCR, es probable que
las estimaciones resultantes estén sesgadas producto
de la existencia de variables omitidas y de causalidades
bidireccionales. Por este motivo,
los resultados aquí presentados deben interpretarse como correlaciones que ilustran
el movimiento conjunto
de las series a lo largo del tiempo, y no como relaciones causales entre las variables[2].
IV.
Resultados
IV. 1. Análisis de las series de tiempo
El primer panel de la Figura 1 muestra la evolución del
número de puestos de trabajo a nivel
agregado. En líneas generales, se observa una
tendencia positiva hasta fines de 2011; luego, comienza un período
caracterizado por fuertes oscilaciones y crecimiento punta a punta
prácticamente nulo. En línea con
esto, el panel 2 muestra una evolución marcadamente similar para el EMAE. Por último, el panel 3 señala un proceso
de sostenida apreciación del TCR
hasta el año 2016. Esta tendencia se revierte fundamentalmente a partir de fuertes saltos nominales en 2016 y 2018.
Las marcadas tendencias y los cambios de nivel sugieren que las series no son estacionarias. A
continuación, se examina la validez de la hipótesis de estacionariedad y se analizan las demás propiedades de las series.
En un primer paso, se testea el orden de integración
utilizando los tests de raíces
unitarias de Dickey-Fuller Aumentado (ADF), Phillips-Perron (PP) y Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS).
En un segundo paso, se realizan los correspondientes tests de cointegración, a
partir de las metodologías de Engle
y Granger, de Johansen y el bounds
test. La existencia de una relación de
largo plazo da sentido económico a la forma de corrección al equilibrio del modelo ARDL, de manera tal
que es posible interpretar las elasticidades tanto de corto como de largo plazo.
En el caso de las series en niveles, la hipótesis de raíz unitaria
solo se rechaza en especificaciones
que excluyen la posibilidad de que la serie tenga una tendencia determinística.
Cuando se controla por tendencia determinística, todos los tests dan como
resultado el no rechazo de la hipótesis nula. Confirmada la no estacionariedad de las series, la siguiente cuestión para evaluar es si estas están
cointegradas, es decir, si existe una relación
de largo plazo entre ellas. Para esto se utilizan
tres metodologías: test de Engle y Granger, test de Johansen
y bounds test.
La ventaja del test de Johansen por sobre el de Engle y
Granger es que, a diferencia de este último, permite identificar la existencia
de más de un vector de cointegración. En
este sentido, se considera que el método de Johansen es superior. Sin embargo, es importante remarcar que existe
una importante desventaja en ambas metodologías: ambas requieren que todas las series
utilizadas sean no
estacionarias. Dada la debilidad que
esta limitación representa, en este trabajo también
se opta por utilizar el llamado bounds
test. A diferencia
de los primeros dos, la
ventaja de este test es que es aplicable tanto cuando los regresores son I(0), I(1) o una
combinación de ambos (Pesaran et al., 2001).
La tabla 3 muestra los resultados que surgen de analizar la relación de
largo plazo entre las variables, primero incluyendo y luego excluyendo el TCR[3].
La metodología de Engle y Granger concluye ausencia de
cointegración en ambos casos. Por su parte, el bounds test rechaza la
hipótesis de no cointegración en
todas las especificaciones cuando se excluye el TCR del modelo; en cambio, si se incluye el TCR en la relación de
equilibrio, los resultados son mixtos
(en particular, la inclusión de una tendencia determinística lleva al no
rechazo para el caso en que todas las series son integradas de orden 1). Por otro lado, los resultados
del test de Johansen muestran consistencia cuando se incluyen en el modelo
tanto el TCR como una tendencia. En
este caso, tanto al 99% como al 95% de significatividad estadística, no se rechaza que haya un solo vector de
cointegración. Sin embargo, al excluir el TCR la conclusión no es tan clara: al 95% no se rechaza la
hipótesis con r=1.
Dada la importancia de la hipótesis de cointegración en la
interpretación de los resultados, se
opta por estimar versiones del modelo con y sin el TCR como variable explicativa.
Por su parte, el análisis de cointegración a nivel
sectorial arroja una conclusión
diferente: la existencia de una relación de largo plazo entre las variables resulta más consistente cuando
se incluye tanto el EMAE como el TCR[4]. Por este motivo, en
las estimaciones sectoriales se incluyen ambas
variables.
IV. 2. Estimación de las elasticidades
La tabla 4 contiene los resultados de las estimaciones para
el empleo total, masculino y
femenino. Se reportan y discuten únicamente los parámetros de interés. Los resultados completos pueden ser consultados en la tabla
1del anexo.
Si bien la asociación entre empleo formal y actividad
económica es débil cuando se la mide
contemporáneamente, en el largo plazo se encuentra que el empleo es considerablemente procíclico: un aumento de 1%
en el producto está asociado a una
suba de 0,75% en la cantidad de puestos de trabajo,
si no se incluye al TCR en la especificación, o de 0,56% si se lo incluye.
Que la asociación sea débil en el corto plazo pero fuerte
en el largo plazo es consistente con
un mercado de trabajo en el que la creación de empleo formal tiene costos altos
por diversos motivos, tanto productivos como
fiscales. Contratar a un trabajador es costoso por varias razones: el
nivel salarial formal argentino no ha sido bajo durante
el período bajo estudio y la
carga fiscal asociada ha sido considerable; por otra parte, los costos por despedir trabajadores implican riesgos
futuros, a lo que se le debe sumar el costo
de oportunidad de los recursos utilizados. En consecuencia, es natural que el empleo no reaccione automáticamente
a aumentos del producto en magnitudes
importantes. Sin embargo, estos resultados indican que un pro- ceso de crecimiento sostenido en el tiempo
sí está asociado a una generación de empleo formal relevante.
Las elasticidades tanto de corto como de largo plazo son
ligeramente mayores para varones.
Esta mayor asociación a la actividad económica sugiere que el empleo masculino
puede ser visto como relativamente menos costoso
de generar. Por otro lado, también puede responder a factores de oferta, habida cuenta de la considerable
diferencia de participación laboral entre
varones y mujeres. En línea con los resultados hallados en Shin (2000), esta mayor prociclicidad de largo plazo
para el empleo de los varones podría tener
sus raíces en las diferencias de género existentes en la distribución sectorial
del empleo.
En cuanto a la elasticidad respecto del TCR,
esta es negativa pero muy pequeña en el largo plazo, y
estadísticamente no distinta de cero en el corto
plazo. En otras palabras, no encontramos evidencia de una relación económicamente relevante entre el
crecimiento del empleo y la evolución del
TCR; sin embargo, como puede verse en la Figura 2, este resultado puede cambiar de manera sustancial cuando la estimación se desagrega a nivel de sector productivo.
Por último, los modelos estimados explican entre el 40% y el 51% de
la variabilidad en el empleo. Dado que la bondad de ajuste no aumenta considerablemente por la inclusión
del TCR como regresor, resulta claro que la parte explicada de las
fluctuaciones en puestos de trabajo responde principalmente al producto.
La Figura 2
muestra los resultados desagregados por sector productivo. Se observa una
variabilidad considerable en las elasticidades de largo plazo, respecto tanto del producto
como del tipo de cambio[5]. En términos de prociclicidad, es posible distinguir
tres grupos. El primero, formado por sectores
fuertemente procíclicos, con elasticidades mayores a 0,8: industria, enseñanza, información y comunicaciones y, en menor medida, minas y canteras. El segundo está compuesto por
una franja variada de sectores con valores
intermedios, entre los que destacan construcción, transporte, comercio, agro y
hotelería. Finalmente, cuatro sectores tienen una baja asociación con la actividad económica aun en el largo plazo: agua y saneamiento, salud, asociaciones, y electricidad y gas. Por su parte, los tests de hipótesis
no permiten concluir que las elasticidades respecto del EMAE sean
estadísticamente diferentes de cero en enseñanza, minas y canteras, agua y
saneamiento, construcción, finanzas,
asociaciones, y electricidad y gas.
Por otra parte, corresponde señalar el problema de la
informalidad laboral, de gran
incidencia en sectores tales como construcción, comercio y hotelería, y restaurantes. Esto podría explicar
los resultados estadísticamente no significativos hallados
en construcción: los ajustes en el empleo ante
cambios en la demanda podrían darse en la plantilla
no registrada antes que en la registrada. Además, es previsible
que parte de las variaciones en el empleo
registrado de todos los sectores sean compensadas por cambios en sentido
contrario en el empleo informal.
Es decir, es esperable que la caída
del empleo formal sea amortiguada parcialmente por la creación de empleo precario
durante las crisis,
que posteriormente vuelva a ser reemplazado durante períodos de expansión (generando
así cambios de composición que no son observados en este estudio).
En cuanto a la relación entre empleo sectorial y TCR, el
rango de variación encontrado es entre sectores en los que esa elasticidad es
positiva y cercana a 0,2 (información y comunicaciones, servicios profesionales, agro) y
otros en los que alcanza valores negativos cercanos a -0,1 (principalmente, industria, salud, comercio y hotelería, y
restaurantes). Electricidad y gas se destaca como un caso particular con una elasticidad de -0,3.
Estos resultados pueden ser interpretados de distintas
maneras. Una correlación positiva con
el TCR puede ser producto del potencial exportador del sector (típicamente, el caso del sector agroganadero) o bien del hecho de que un tipo de cambio alto aumenta
relativamente la demanda local de ciertos
bienes o servicios. El resultado opuesto es característico de sectores como la industria que, a pesar de producir
un bien final transable, sufre de saldos comerciales históricamente deficitarios.
Las Figuras 3 y 4 presentan resultados análogos pero
dividiendo las series por género de
las personas ocupadas. En el empleo masculino, la industria manufacturera se
destaca ampliamente con una elasticidad producto mayor a 1,4. Los servicios profesionales, la construcción, el
transporte, e información y
comunicaciones también aparecen como sectores fuertemente asociados a la evolución de la actividad
económica (aunque, nuevamente, el resultado en la construcción
no es estadísticamente significativo).
En el empleo
femenino, si bien la industria también aparece como la rama más procíclica, esta es seguida por los
sectores de minas y canteras, agua y saneamiento, información y comunicaciones,
y finanzas (aunque la elasticidad en el sector de minas y canteras no es estadísticamente diferente de cero).
El empleo agropecuario, por su parte, es más sensible tanto a la
actividad económica como al TCR en varones
que en mujeres. Lo mismo
ocurre con electricidad y
gas, aunque allí el signo de la relación con el TCR es el opuesto. En cambio, los resultados son
bastante similares entre géneros para comercio, salud y asociaciones.
El siguiente paso es elevar el nivel de desagregación a dos
dígitos. Previsiblemente, se encuentra que el grueso de los sectores productivos cuenta con elasticidades empleo-producto mayores que cero.
Además, en este ejercicio se realiza
una clasificación ex ante de los sectores según sean exportadores netos,
importadores netos o productores de bienes no transables. Lo que se encuentra es que los sectores, en
líneas generales, se encuentran en el cuadrante
esperado según su relación con el TCR: los exportadores suelen responder positivamente a las
depreciaciones cambiarias, mientras que lo contrario
sucede con los importadores. Para los sectores productores de no transables, no hay asociación clara con el
TCR. Las Figuras 5 y 6 muestran las
elasticidades estimadas para los sectores procíclicos (que reúnen la mayor proporción de sectores). En éste se
excluyen algunos sectores[6]
con valores estimados extremadamente elevados, pero estadísticamente no significativos.
Entre los que responden positivamente a las depreciaciones
del TCR (Figura 5) se encuentran los exportadores, aunque
también aparecen algunos importadores, con coeficientes que no son
estadísticamente diferentes de cero, a excepción de fabricación de
maquinaria. Los sectores que más se destacan
por su elevada sensibilidad al TCR son otras industrias extractivas (mayormente, minería no metalífera y de litio),
servicios de programación, e informática y telecomunicaciones.
En la Figura 5, también se observa que la elasticidad
empleo-producto es particularmente elevada (mayor a 2) en elaboración de bebidas,
elaboración de tabaco (aunque en este caso no
es estadísticamente diferente de cero), actividades de procesamiento de información, transporte marítimo y fluvial, y
fabricación de equipos automotores. Otros siete sectores registran un valor
entre 1 y 2, mientras que el resto de los sectores del cuadrante exhiben valores entre 0 y 1.
En la Figura 6 se ubica
la mayoría de sectores importadores. Para una
mejor comprensión se excluyen (además de los outliers excluidos previamente)
algunos sectores cuyas elasticidades adoptan valores inusualmente grandes:
fabricación de equipos electrónicos, fabricación de sustancias químicas, fabricación de equipos de
transporte, y edición. En términos de prociclicidad,
los sectores que le siguen son mayormente industriales (fabricación de aparatos
de uso doméstico, imprentas y editoriales, fabricación de productos de caucho y plástico, y de muebles y colchones) o
de servicios calificados (publicidad e investigación de mercado).
Análogamente, se excluyen
del gráfico sectores
con elasticidades muy elevadas respecto
del TCR: fabricación de productos de hornos de coque, y servicios artísticos y de espectáculos (aunque la elasticidad de este último no es
estadísticamente significativa). Además de estos sectores, aquellos cuya generación de nuevos puestos
de trabajo se asocia más a las apreciaciones
del TCR son elaboración de prendas de vestir, comercio y reparación de vehículos, y electricidad y gas.
IV. 3. Ejercicios adicionales
En esta sección
se presentan resultados de tres variaciones en el ejercicio original. En primer lugar, se
considera la posibilidad de efectos asimétricos en el modelo.
En segundo lugar, se repite
el ejercicio usando
la cantidad de firmas, en lugar de la cantidad de puestos, como variable dependiente. Por último, se divide la
serie de empleo en series separadas por tamaño de las firmas y se repite la estimación original.
IV. 3.a Asimetrías
Se introducen
asimetrías en el modelo ARDL vía descomposiciones de sumas parciales positivas y negativas de las variables explicativas. Esta estrategia de modelización permite
estimar efectos diferenciales sobre los puestos de trabajo según sean positivos o negativos
los cambios en las variables explicativas.
Para incorporar estas no linealidades en el análisis, se utiliza el modelo de regresión (3) basado en la estrategia
de estimación propuesta en Shin et al. (2014).
La variable 
se descompone en 
y 
, sumas parciales de los cambios positivos y negativos en . Esto es, = 
+ + 
, donde:
De esta forma, los vectores de parámetros 
y 
capturan las asimetrías
existentes en las relaciones de largo plazo entre las variables, mientras que los vectores 
y 
y capturan las asimetrías en las
relaciones de corto plazo. Los
resultados de las pruebas que evalúan
la existencia de asimetrías en las elasticidades de largo plazo se presentan
en la Tabla 5.
Los tests indican que la hipótesis de simetría se rechaza
con un 90% de confianza en todas las
especificaciones, e incluso con un 95% para la
elasticidad respecto del producto. A continuación, la Tabla 6 presenta los resultados de las estimaciones.
Se observa que, tanto al incluir el TCR como al excluirlo, la elasticidad del empleo
formal respecto del EMAE es más grande
en las recesiones que en las expansiones. Esto significa que en períodos de
caída de la actividad, las pérdidas en términos de puestos de trabajo formales
son más grandes
que las ganancias
de puestos que se generan
en los períodos
expansivos.
IV. 3.b. Firmas
Otro ejercicio interesante consiste en estimar la
prociclicidad de la generación de
nuevas firmas. La Tabla 7 muestra que la creación de empresas resulta más costosa que la generación de nuevos
puestos de trabajo, lo que se refleja en una menor prociclicidad
en el número de empresas, tanto cuando se incluye como cuando se excluye el TCR. Estos resultados indican que la generación de empleo
responde, mayormente, al aumento en la escala o a cambios en la intensidad
factorial relativa en las firmas ya existentes, más que al surgimiento de nuevas
unidades económicas.
La Figura 7 muestra diferencias importantes respecto de los
resultados obtenidos para puestos de trabajo (Figura 2), a tal punto que la asignación de sectores en cuadrantes
cambia considerablemente. Sin embargo, estas
diferencias se deben mayormente a sectores para los que las estimaciones obtenidas
no son estadísticamente significativas: construcción y fi- nanzas en la estimación de puestos de trabajo; minas y canteras,
enseñanza, agua y saneamiento, y electricidad y gas tanto en puestos
como en empresas.
Restringiendo el análisis a sectores con valores
estadísticamente distintos de cero, se encuentra, por ejemplo, que en la
industria manufacturera los puestos
de trabajo son notablemente más procíclicos que las empresas. Por otro lado, la elasticidad del número de firmas industriales
al TCR resulta muy similar a la
hallada para puestos. En ambos casos, el coeficiente estimado es negativo y estadísticamente significativo: una depreciación del TCR está asociada tanto a un menor número de firmas como a un menor nivel de empleo en el sector. Se sigue manteniendo el resultado
opuesto para el agro, sector en el
que una depreciación cambiaria se asocia con una mejor performance en ambas dimensiones.
Por otra parte, cultura y transporte sufren caídas en el
número de firmas ante las
depreciaciones reales, pero esto no se da (u ocurre en menor medida) en puestos de trabajo. En el caso
de cultura, la elasticidad al EMAE pasa
de ser positiva en puestos de trabajo a ser negativa en número de firmas. Por último, en servicios profesionales la
cantidad de puestos aumenta ante subas del tipo de cambio real, pero sin aumentar la cantidad de empresas.
Los sectores en los que el proceso de creación o
destrucción de empresas es más procíclico
son construcción, agro y transporte. A diferencia de lo que ocurría al analizar la prociclicidad en los puestos
formales, ahora el coeficiente estimado para el sector de
la construcción es estadísticamente significativo.
Esto es compatible con la idea de que el empleo informal es el que juega un rol fundamental en este
sector. Por otro lado, el agro y el transporte
resultan ser procíclicos tanto a nivel de empleo formal como de firmas.
Por su parte, y como ya se mencionó previamente, las
elasticidades estimadas en el sector
de minas y canteras no son estadísticamente significativas. Esto va en línea con
los resultados hallados para puestos. De esta
forma, la evidencia
parece consistente con la idea de que la creación
tanto de empleo
como de empresas
en este sector depende de otros factores
que no son contemplados en los modelos
estimados.
IV. 3.c. Empleo según tamaño de las firmas
Un ejercicio alternativo consiste en repetir la estimación original, pero dividiendo el empleo según el tamaño
de la firma en que se inserta. La Tabla
8 muestra los resultados obtenidos
usando tres categorías de
tamaño de empresas: micro (menos
de 10 empleados), pequeñas y medianas
(10 a 200 empleados) y grandes (más de 200 empleados). Solo se
reportan las elasticidades de largo plazo.
Los resultados indican que la prociclicidad del empleo es
marcadamente diferente entre firmas de distintos tamaños. El empleo generado por microempresas está apenas débilmente correlacionado
con la actividad económica: un aumento
de 10% en el producto
está asociado a un crecimiento de 1,8% en la plantilla laboral de estas unidades económicas.
En cambio, la elasticidad obtenida es
de 0,674 para las empresas grandes, un valor cercano al obtenido para la serie agregada.
Este resultado indica que la generación de empleo asociada
al crecimiento económico es traccionada fundamentalmente por las empresas grandes.
Esto puede deberse a que el propio crecimiento económico también lo está (dado que un porcentaje mayoritario del producto
es generado, precisamente, por firmas grandes), pero
también a que las unidades productivas de mayor
tamaño son factiblemente las que tienen mayor capacidad financiera para afrontar los costos de búsqueda y contratación,
así como la suficiente escala y
estructura organizativa para hacer de la ampliación de personal una inversión
más atractiva. A nivel más general, este hallazgo es consistente con la tendencia de la producción
capitalista a la concentración y el aumento de
la escala, un aporte clave de la economía política clásica del siglo XIX (Marx, 2008), también presente en
producciones canónicas del siglo XX (Schumpeter, 1942).
También es interesante notar que las empresas grandes
registran asimismo una mayor asociación negativa
con los movimientos en el TCR que las microempresas, aunque
aquí la diferencia de tamaños
es más reducida, lo que hace más difícil ofrecer una interpretación clara.
V. Conclusiones
Este trabajo provee evidencia sobre la prociclicidad del
empleo formal argentino en 2007-2019. En primer lugar, se documenta una
asociación entre empleo y producto que, aunque pequeña en el corto plazo, adquiere
una magnitud considerable en el largo plazo. En segundo lugar, se
observa una importante variabilidad en este parámetro
entre sectores productivos.
La combinación de estos dos hallazgos ofrece dos lecciones
relevantes para la política pública. En primer lugar, el crecimiento económico
es fundamental para la recuperación del empleo formal, largamente estancado en nuestro país al momento
de publicar este documento. En segundo lugar,
la estructura productiva no es trivial, en la medida en que no todos los
sectores productivos generan puestos de trabajo a la misma velocidad, en un contexto
de crecimiento económico.
También se estudia la asociación entre el empleo y el tipo
de cambio real, posiblemente el
precio relativo más importante de una economía emergente y una variable sobre
la que los decisores de política económica pueden influir por diversas
vías. Si bien la elasticidad agregada es muy pequeña,
esto no es necesariamente así a nivel sectorial. Los sectores
exportadores típicamente generan empleo en coincidencia con depreciaciones reales de la moneda,
mientras que ocurre
lo contrario en general en sectores importadores. Nuevamente, esto dispara
preguntas importantes sobre el sendero
productivo óptimo para la economía
argentina.
El empleo
industrial argentino es uno de los más procíclicos, tanto a nivel agregado como en la división por
género, un resultado que fundamenta su
importancia como sector estratégico
para el desarrollo argentino. Sin embargo,
no es el único sector con capacidad de traccionar
la creación de empleo en un escenario de crecimiento: los servicios
calificados también registran elevadas elasticidades respecto
de la actividad económica.
Estas elasticidades están determinadas por una conjunción
de factores tanto micro como macroeconómicos. La función de producción típica
es muy diferente en cada sector
productivo, lo que implica distintas velocidades de aumento para la demanda de
trabajo en contextos de crecimiento eco- nómico.
La estructura tributaria y las asimetrías regionales también suponen distintos
esquemas de incentivos para unidades económicas dedicadas a actividades diferentes o situadas
en distintas partes
del país. La cuestión de la inversión extranjera directa también es relevante, por
tratarse de una variable de elevada
prociclicidad y particularmente importante para ciertos sectores (como minas y
canteras, y electricidad y gas),
lo que introduce una considerable variabilidad en las
series correspondientes. Por último, los precios
relativos juegan también un papel fundamental, tanto para sectores exportadores de commodities (esencialmente, el agro) como para aquellos
que producen bienes no transables pero con una fuerte dependencia de
insumos importados (transporte).
Hasta cierto punto, al menos, los resultados obtenidos son producto
de decisiones de política económica y productiva. En un país cuyo
mercado de trabajo sufre
considerables problemas desde hace al menos tres décadas, elevar estos valores aparece como un
objetivo deseable, en tanto y en cuanto esto no implique un efecto negativo
sobre la productividad. El hecho de que se observen diferencias de comportamiento entre el empleo
masculino y el femenino
también es un insumo importante para la política pública: la eliminación de las brechas de género en el
mercado laboral debe tener en cuenta ciertas asimetrías de género en la generación de puestos de trabajo.
Otros ejercicios realizados echan luz sobre aspectos del
mercado de trabajo argentino
que suponen desafíos
relevantes para la política pública.
En primer lugar, la evidencia sugiere que la creación de
empresas es menos procíclica que la
de puestos de trabajo. Pese a esta menor prociclicidad, los resultados indican una elasticidad cercana a 0,5 respecto del crecimiento económico
si no se controla por el tipo de
cambio real; esto implica
que, ante una suba del 10% en
la actividad económica, la cantidad de empresas aumenta alrededor de 5%.
Adicionalmente, las estimaciones indican que la relación
entre empleo y actividad económica es también asimétrica, de modo tal que la
sensibilidad es mayor
en recesiones que en períodos
expansivos. Este resultado
es particularmente relevante para una economía que pasó 21 de los últimos 45
años en recesión y señala la importancia de la estabilidad macroeconómica como
condición necesaria para mejoras sociales sostenidas. Finalmente, que la prociclicidad del empleo sea mayor
en empresas grandes que en las pequeñas
es un hallazgo previsible que también echa luz sobre un objetivo esencial de la política productiva:
promover el crecimiento de las unidades productivas locales.
VI.
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[1] El análisis puede ser algo diferente si se incorporan el empleo
informal o el no asalariado que, en proporción de la población, crecieron 8% y
24% respectivamente. Sin embargo, el foco de este trabajo será en el empleo
asalariado formal, entendido como la categoría más relevante del mercado de
trabajo y también aquella que es deseable expandir
[2] Aplicamos la metodología de Johansen para testear la exogeneidad débil
del EMAE y el TCR; en ambos casos, la conclusión de los tests de restricciones
es el no rechazo de la hipótesis de exogeneidad del regresor. Como es sabido,
la exogeneidad débil de los regresores no es condición necesaria ni suficiente
para la interpretación causal de los coeficientes obtenidos, pero sí implica que
tanto la actividad económica como el tipo de cambio funcionan bien como
predictores de la evolución del empleo formal.
[3] Pruebas de cointegración adicionales que contemplen la posibilidad de
cambios estructurales (test de Gregory y Hansen) se presentan en la Tabla 2
del anexo.
[4] Los resultados de las pruebas de cointegración se encuentran
disponibles para quienes los soliciten a los autores.
[5] Los principales resultados de las estimaciones sectoriales (tanto a
nivel de letras como de dos dígitos) se encuentran disponibles para quienes los
soliciten a los autores.
[6] Elaboración de productos de cuero, extracción de minerales metálicos,
actividades de apoyo a la minería, servicios de bibliotecas, museos y
culturales, productos de madera, y extracción de carbón y lignito.
