Chapter

Capítulo 2. Dinámica reciente de los salarios en las economías avanzadas: factores determinantes e implicaciones

Author(s):
International Monetary Fund. Research Dept.
Published Date:
October 2017
Share
  • ShareShare
Show Summary Details

El crecimiento del salario nominal en la mayoría de las economías avanzadas sigue siendo marcadamente menor que antes de la Gran Recesión de 2008–09. En este capítulo se llega a la conclusión de que la mayor parte de la desaceleración del salario puede explicarse por la capacidad ociosa del mercado laboral (desempleo general y subutilización de la fuerza laboral en forma de empleo a tiempo parcial involuntario), expectativas de inflación y crecimiento de la productividad tendencial. Si bien el empleo a tiempo parcial involuntario puede haber ayudado a sostener la participación de la fuerza laboral y facilitado un compromiso más fuerte con el lugar de trabajo que la alternativa del desempleo, también parece haber debilitado el crecimiento del salario. Eso ocurre incluso en economías donde la capacidad ociosa medida parece baja (es decir, donde las tasas de desempleo están en su promedio de los años previos a la recesión, o por debajo). Ciertos factores comunes —más allá de la capacidad ociosa, la productividad y la inflación de precios— también han ejercido una presión a la baja sobre los salarios en los últimos años, lo que sugiere que la naturaleza sincronizada de la capacidad excedente de los distintos países puede haber amplificado sus efectos. Si bien las políticas acomodaticias pueden ayudar a incrementar la demanda y a reducir las tasas de desempleo general, el crecimiento del salario puede seguir siendo limitado hasta que se reduzca el empleo a tiempo parcial involuntario o mejore la productividad tendencial. Las tasas de inflación probablemente permanezcan bajas hasta que el crecimiento del salario supere el de la productividad de manera sostenida. Es importante determinar el grado real de capacidad ociosa más allá de las tasas de desempleo general para juzgar el ritmo apropiado de la salida de políticas monetarias acomodaticias.

Introducción

Casi una década después de la Gran Recesión de 2008–09, el crecimiento del salario nominal en la mayoría de las economías avanzadas sigue siendo marcadamente más bajo que antes. Esto ocurre incluso en países donde las tasas de desempleo están en su promedio de los años previos a la recesión, o incluso por debajo. En algunas instancias, la dinámica salarial reciente puede reflejar una corrección con respecto a un crecimiento insosteniblemente alto antes de la Gran Recesión. Sin embargo, se trata de un patrón generalizado.

En general, la dinámica del salario nominal se relaciona con cambios subyacentes en un componente “real”: el producto físico creado por la fuerza laboral, sumado a otros insumos de la producción, y a la presión inflacionaria de la economía. Visto a través de ese lente, el crecimiento atenuado del salario nominal, en principio, se condice con una desaceleración ampliamente reconocida en la productividad laboral, que puede frenar la dinámica del salario real, y, en general, la inflación baja en las economías avanzadas1.

El crecimiento atenuado del salario nominal también coincide en líneas generales con una reducción en las horas por empleado y, en algunos casos, con una tasa más elevada de empleo a tiempo parcial involuntario y con una mayor proporción de contratos de empleo temporario. Por lo tanto, las medidas del desempleo general no son tan indicativas de la capacidad ociosa del mercado laboral, dado este aumento del empleo a tiempo parcial y los contratos de trabajo temporario. Estas novedades también pueden apuntar a cambios persistentes en la naturaleza de las relaciones laborales entre las empresas y sus empleados en respuesta al cambio tecnológico y a las rigideces del mercado laboral que aún existen en algunos países y que disuaden a los empleadores de utilizar contratos estándar a tiempo completo2.

Desde una perspectiva macroeconómica, arrojar luz sobre las fuerzas que moldean la trayectoria del salario nominal puede informar el debate sobre la medida de la capacidad ociosa en la economía y el ritmo apropiado de salida de políticas monetarias acomodaticias. Como se señaló en el capítulo 1, las tasas de inflación subyacente de la mayoría de las economías avanzadas siguen estando por debajo de las metas y no han mostrado un alza estable a pesar de que el crecimiento, en general, mejoró en el transcurso del último año. Puesto que los salarios son el componente más grande de los costos de producción de la mayoría de las empresas, el alza en los salarios en respuesta a la caída del desempleo es la razón principal de que la inflación subyacente suela incrementarse a medida que se fortalece la demanda agregada y se reduce la capacidad excedente de la economía3. Por lo tanto, en las economías avanzadas, es poco probable que la inflación subyacente se recupere de manera sostenida hasta que la escasez de mano de obra espolee la inflación salarial. En suma, es importante entender mejor las fuerzas que pesan sobre el crecimiento salarial para evaluar el curso apropiado de la política monetaria.

Conocer mejor los factores determinantes de la dinámica salarial y el efecto del empleo a tiempo parcial y los contratos temporales también puede orientar sobre las perspectivas para la desigualdad del ingreso y posibles políticas para mejorar la seguridad del ingreso de los trabajadores con empleos a tiempo parcial o contratos temporales. Estas últimas podrían apuntar a reducir la capacidad ociosa, contribuir a la reorientación y el reciclaje de aptitudes, resolver rigideces del mercado laboral y estructurales, y procurar garantizar la equidad en el trato de los empleados con diversos tipos de contratos.

Por consiguiente, en este capítulo se tratan los siguientes temas principales:

  • Factores determinantes: ¿En qué medida los factores macroeconómicos agregados como la capacidad ociosa del mercado laboral, las expectativas de inflación y el crecimiento de la productividad laboral tendencial explican la dinámica del salario nominal observada en todas las economías avanzadas desde la Gran Recesión? ¿Cómo afecta a la capacidad ociosa del mercado laboral y, por lo tanto, a la dinámica salarial la cambiante combinación de empleo a tiempo completo y a tiempo parcial involuntario, y de contratos de empleo por tiempo indefinido y temporario?

  • Cambios subyacentes: ¿Cómo afectan al salario nominal y al empleo a tiempo parcial los cambios de los últimos años en los incentivos y las limitaciones de las empresas (por ejemplo, aquellos relacionados con el cambio en las expectativas de crecimiento a mediano plazo, con la tecnología y con los procesos de producción mundial)? ¿Qué impacto tienen en los salarios y en el empleo a tiempo parcial los movimientos en el poder de negociación (que surgen, por ejemplo, de cambios en la normativa laboral, la sindicalización y el grado de competencia con importaciones)?

Estas son las conclusiones principales del capítulo:

  • Los factores macroeconómicos como la capacidad ociosa del mercado laboral (el desempleo general y la subutilización de la fuerza laboral en forma de empleo a tiempo parcial involuntario), las expectativas de inflación y el crecimiento de la productividad tendencial pueden explicar la mayor parte de la variación del crecimiento del salario nominal a nivel de los países en los últimos años. El análisis sugiere también que existen factores comunes que ejercieron presión a la baja sobre la inflación salarial desde el final de la crisis financiera mundial y en especial durante el período 2014–16. En varias economías de la zona del euro que tenían grandes déficits en cuenta corriente antes de la crisis, eso puede ser efecto de medidas políticas adoptadas para desacelerar el crecimiento salarial y mejorar la competitividad tras la crisis financiera mundial y la crisis de deuda soberana en la zona del euro4. En términos más amplios, el hallazgo de factores comunes significativos tras la debilidad salarial podría ser indicio de un efecto creciente en la fijación de salarios en una economía determinada de las condiciones del mercado laboral de otros países (en el contexto de una integración económica transfronteriza más fuerte). También podría indicar el efecto de una demanda débil generalizada y sincronizada en muchos países y de temores exacerbados de pérdida del empleo, lo cual puede haber obstaculizado el crecimiento salarial tras la crisis financiera mundial y la crisis de deuda soberana de la zona del euro.

  • El efecto relativo de la capacidad ociosa del mercado laboral y el crecimiento de la productividad varía entre países. En las economías donde las tasas de desempleo siguen estando considerablemente por encima de su promedio previo a la Gran Recesión, los indicadores convencionales de la capacidad ociosa del mercado laboral pueden explicar alrededor de la mitad de la desaceleración del crecimiento del salario nominal desde 2007, mientras que el empleo a tiempo parcial involuntario actúa como un segundo lastre para el salario. El crecimiento de la productividad, por su parte, tiene una importancia relativa menor, porque esas economías tenían un crecimiento de la productividad generalmente más bajo ya en ese momento, que se desaceleró menos.

  • En las economías donde las tasas de desempleo están por debajo de su promedio previo a la Gran Recesión, el crecimiento lento de la productividad puede explicar la mayor parte —alrededor de dos tercios— de la desaceleración del crecimiento del salario nominal desde 2007. Sin embargo, incluso en este caso, el empleo a tiempo parcial involuntario parece pesar sobre el crecimiento salarial, lo que sugiere que el mercado laboral tiene una capacidad ociosa mayor de la que plasman las tasas de desempleo general.

  • El empleo a tiempo parcial involuntario aumentó más en los países donde se estima que el producto será menor que el potencial. Si se toma en cuenta la influencia de la capacidad ociosa, el empleo a tiempo parcial involuntario aumentó más donde las expectativas de crecimiento a mediano plazo cayeron más, la automatización avanzó más rápido, y se incrementó la importancia de los servicios en la economía.

  • El análisis sugiere que, si bien las políticas acomodaticias pueden ayudar a incrementar la demanda y a reducir las tasas de desempleo general, el crecimiento salarial puede seguir siendo reducido hasta que se contraiga el empleo a tiempo parcial involuntario o aumente el crecimiento de la productividad tendencial. También es probable que las tasas de inflación permanezcan bajas a menos que el crecimiento salarial supere el de la productividad de manera sostenida. Es importante evaluar el grado real de capacidad ociosa más allá de las tasas de desempleo general para juzgar el ritmo apropiado de la salida de políticas monetarias acomodaticias.

En la siguiente sección se presenta una base de los factores determinantes del crecimiento salarial para enmarcar el análisis empírico. Luego, se pasa revista a los cambios ocurridos en el mercado laboral de las economías avanzadas en los últimos años. En las secciones subsiguientes, se examinan las fuerzas que dan forma a la dinámica del salario nominal y los resultados del empleo a nivel agregado. El capítulo concluye con un comentario sobre las principales implicaciones políticas que cabe extraer del análisis.

Determinación salarial: Una introducción

Los salarios nominales están determinados por la interacción entre la demanda y la oferta laboral, ambas sujetas a diversas influencias interrelacionadas. Conviene categorizarlas como influencias relacionadas con el ciclo económico e influencias más lentas (seculares).

A lo largo del ciclo económico, la demanda agregada de producto final se traduce en demanda laboral. En la fase expansiva, los empleadores incrementan el insumo laboral para satisfacer el aumento de la demanda final. El aumento de la demanda laboral puede dar como resultado una combinación de más horas (por ejemplo, horas extra), una reducción del empleo a tiempo parcial involuntario y un aumento de la cantidad de trabajadores empleados. En algún momento, a medida que la demanda sigue aumentando, la cantidad de personas que buscan empleo (personas desocupadas más trabajadores empleados que buscan un empleo más atractivo) se reduce en función de las vacantes, y los empleadores pagan más por atraer trabajadores o retener a los que tienen en su nómina. En la medida en que los salarios nominales estén indexados a la inflación de los precios al consumidor y se vean influidos por la trayectoria prevista de la inflación, el aumento de las presiones de precios durante la fase expansiva del ciclo económico también puede impulsar el crecimiento del salario nominal. Lo opuesto ocurre cuando la demanda final se debilita y el ciclo económico cambia de fase. Al principio, las empresas pueden acumular fuerza laboral y, una vez que se profundiza la caída, despedir trabajadores. Entonces también se debilita el crecimiento salarial promedio, y la caída de la presión inflacionaria enfría el crecimiento del salario nominal. Por lo tanto, dos factores cíclicos clave asociados con los salarios son el grado de capacidad ociosa de la economía y las expectativas de inflación.

Durante la última década —con una recesión profunda y prolongada, y cada vez menos trabajadores con empleo a tiempo completo—, también parecen haber afectado al salario otras dimensiones de subutilización laboral, más allá de la medida estándar de capacidad ociosa de la tasa de desempleo5. Varios estudios recientes han hallado, por ejemplo, evidencia de un impacto negativo del desaliento entre los trabajadores o de una proporción creciente del empleo a tiempo parcial en los salarios (Blanchflower y Posen, 2014; Smith, 2014)6.

Además del ciclo económico, un factor determinante clave del crecimiento salarial promedio es el crecimiento de la productividad laboral tendencial; es decir, los aumentos en el producto generado por hora de trabajo en combinación con otros factores de producción. Desde la perspectiva de las empresas, a medida que se acelera el crecimiento de la productividad laboral tendencial, se incrementa el valor de contratar nuevos trabajadores en relación con el costo de ampliar la nómina7. El aumento de la demanda laboral se traduce en un aumento de las vacantes en función de la cantidad de personas que buscan empleo y por lo tanto incrementa la presión sobre los salarios. A la inversa, a medida que se debilita el crecimiento de la productividad, si todo lo demás permanece constante, se reduce la rentabilidad junto con la capacidad de las empresas de ofrecer aumentos salariales para su personal o su disposición para atraer nuevos trabajadores con salarios altos. Así, el crecimiento salarial tiende a debilitarse a medida que se desacelera el crecimiento de la productividad. Las rigideces salariales (Hall, 2005; Taylor, 2016) implican que los cambios en la productividad laboral pueden no trasladarse a los salarios de manera directa e inmediata; por lo tanto, el crecimiento salarial está más vinculado a la tendencia del crecimiento de la productividad (Dew-Becker y Gordon, 2005; Yellen, 2005)8,9.

En la medida en que los trabajadores pueden negociar por una porción estable del valor agregado de la economía, el crecimiento salarial suele ser congruente con el crecimiento de la productividad laboral tendencial (Mortensen, y Pissarides, 1999; Hall, 2005). Pero la fortaleza de esa asociación puede vacilar10. Cuando el poder de negociación de los trabajadores mejora a mediano plazo, más incrementos del crecimiento de la productividad tendencial se transmiten al crecimiento salarial.

El poder de negociación de los trabajadores es una función de factores determinantes interrelacionados11. Algunos de esos factores son institucionales, como la densidad sindical, la cobertura de los acuerdos de negociación colectiva y el grado de centralización de esos acuerdos (por ejemplo, si se firman por sector o por empresa). Las leyes y normas laborales que circunscriben la flexibilidad de las empresas para despedir trabajadores también pueden impactar la contratación, la fijación de salarios y las condiciones de empleo12.

Como ya se mencionó, los cambios tecnológicos también pueden tener un impacto variable en el poder de negociación, según la complementariedad entre las nuevas tecnologías y la combinación de tareas realizadas y las capacidades de los trabajadores. En un extremo, la automatización puede sustituir a ciertos trabajadores de baja o media capacitación cuyo trabajo requiere sobre todo tareas rutinarias que se ejecutan de acuerdo con instrucciones precisas (Autor y Dorn, 2013; Goos, Manning y Salomons, 2014). Esto debilitaría el poder de negociación de esos trabajadores y conduciría a condiciones de empleo menos atractivas, posiblemente en puestos de menor capacitación (por ejemplo, menor crecimiento salarial, menos horas o mayor proporción de empleo a tiempo parcial). En el otro extremo, los avances en la tecnología del diseño pueden ser sumamente complementarios para los trabajadores altamente capacitados, como los ingenieros y arquitectos cuyo trabajo exige resolver problemas complejos, lo que incrementaría su productividad y su capacidad de demandar salarios más altos. El poder de negociación de los trabajadores también puede verse influido por la exposición a la competencia internacional. Esta puede surgir del comercio y de la participación de las empresas en cadenas mundiales de suministro, pero también de la amenaza de la relocalización de plantas de producción a economías donde los costos generales son más bajos. La automatización y el aumento de la competencia, a su vez, pueden debilitar la sindicalización.

Desde la perspectiva de las empresas, la incertidumbre acerca del crecimiento a mediano plazo también puede influir en las decisiones de contratación y en la dinámica salarial resultante. En épocas de mayor optimismo y certidumbre sobre el ingreso futuro, las empresas pueden estar más dispuestas a contratar trabajadores a tiempo completo, a crear empleos con contratos por tiempo indefinido y a pagar mejores salarios para retener a sus empleados o mejorar la calidad de la compaginación de oferta y demanda de mano de obra. En épocas de menores expectativas de crecimiento, percepción de riesgos a la baja o incertidumbre acerca del futuro, las empresas pueden estar menos dispuestas a comprometerse con condiciones laborales potencialmente costosas y preferir, en cambio, contratar a tiempo parcial o con contratos temporales, con salarios y prestaciones menos favorables. Las expectativas de crecimiento pueden incorporar componentes de la oferta y la demanda, como la demanda futura y el crecimiento esperado de la productividad.

En la siguiente sección se examina la evolución de indicadores clave del mercado laboral a lo largo de los últimos años.

Mercados laborales de las economías avanzadas: Una recuperación superficial oculta cambios más profundos

Empleo general y salarios

Empleo

Como puede verse en el panel 1 del gráfico 2.1, las tasas de desempleo vienen reduciéndose en líneas generales desde 2013, pero permanecen elevadas en alrededor de tres cuartos de las economías avanzadas en comparación con los niveles de 2007. Esa caída refleja sobre todo la creación de empleo, no artificios de miembros económicamente activos de la población que abandonan la fuerza laboral. De hecho, como se ve en el panel 2 del gráfico 2.1, la participación en la fuerza laboral ha aumentado en más de la mitad de las economías avanzadas en relación con los niveles de 2007, en general a causa de una mayor participación de los trabajadores mayores de 54 años y de las mujeres en esos países (lo que se analiza en detalle en el recuadro 1.1)13,14. El aumento de las tasas de desempleo, combinado con el de las tasas de participación en la fuerza laboral, dejan el coeficiente de empleo (los trabajadores empleados como proporción de la población de 15 años y más) muy cerca o por encima de su punto máximo previo a la Gran Recesión (2007) en alrededor de la mitad de las economías avanzadas15.

Gráfico 2.1.Distribución de los indicadores del mercado laboral

(diferencia en puntos porcentuales con respecto a 2007)

Fuentes: Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La línea horizontal dentro de cada caja representa la mediana, los bordes superior e inferior de cada caja muestran los cuartiles superior e inferior, y las marcas rojas denotan los deciles superior e inferior.

Salarios

En el panel 1 del gráfico 2.2 puede verse que, en todas las economías avanzadas, virtualmente, el crecimiento del salario nominal (medido como la compensación nominal por hora, y comparable entre países) sigue estando por debajo de los rangos previos a la Gran Recesión16. Esto es particularmente notable en las economías donde las tasas de desempleo se redujeron con relativa rapidez y hoy están cerca de su promedio previo a la Gran Recesión o por debajo de él (gráfico 2.2, panel 2). Incluso en las economías donde el crecimiento del salario nominal en 2016 fue mayor que antes de la Gran Recesión, como Alemania y Japón, los aumentos se ocurrieron sobre bases bajas: un período de moderación salarial en Alemania intensificado por las reformas de Hartz del mercado laboral y en medio de la prolongada década de deflación y reducción del salario nominal en Japón17.

Gráfico 2.2.Distribución del crecimiento del salario nominal y correlación con variaciones de la tasa de desempleo

Fuentes: Eurostat; autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La muestra del panel 1 excluye los países bálticos. La variable de salario utilizada es la remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores autónomos. La línea horizontal dentro de cada caja representa la mediana, los bordes superior e inferior de cada caja muestran los cuartiles superior e inferior, y las marcas rojas denotan los deciles superior e inferior. En las leyendas de datos del panel 2 se utilizan los códigos de los países de la Organización Internacional de Normalización (ISO). Se identifican con leyendas los valores atípicos y las 10 principales economías avanzadas (según el PIB nominal de 2016 en dólares de EE.UU.).

1Las variaciones corresponden a valores de 2016 con respecto al promedio de 2000–07.

Empleo a tiempo parcial involuntario, contratos temporales, horas

Un panorama más completo del mercado laboral surge al considerar otros indicadores que sugieren una mayor capacidad ociosa que la que capturan las tasas de desempleo general, y posiblemente una menor seguridad laboral que antes de la Gran Recesión.

Empleo a tiempo parcial involuntario

En el panel 1 del gráfico 2.3 se documenta que el empleo a tiempo parcial involuntario (trabajadores empleados por menos de 30 horas semanales que dicen que preferirían trabajar más) se incrementó prácticamente en toda la muestra en 2009 y que permanece por encima de los niveles de 2007 en más de tres cuartos de los países. En Estados Unidos, la proporción aumentó del 0,8% en 2007 a 1,3% en 2016, mientras que en el Reino Unido creció de 2,4% a 3,9%, y en Francia, de 5,3% a 7,8%. Alemania es una excepción, aunque su proporción de empleo a tiempo parcial involuntario en 2016 (3,1%) superaba el promedio del 2,7% del período 2000–07.

Gráfico 2.3.Atributos del empleo: Empleo a tiempo parcial involuntario

Fuentes: Autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Los trabajadores a tiempo parcial involuntario son los que trabajan menos de 30 horas a la semana porque no pudieron encontrar un empleo a tiempo completo. La proporción de empleo a tiempo parcial involuntario se calcula como el número total de trabajadores a tiempo parcial involuntario dividido por empleo total. En el panel 1, la línea horizontal dentro de cada caja representa la mediana, los bordes superior e inferior de cada caja muestran los cuartiles superior e inferior, y las marcas rojas denotan los deciles superior e inferior. En el panel 2, los países en amarillo registraron disminuciones de la proporción de trabajo a tiempo parcial involuntario; los países en rojo registraron aumentos pronunciados. En las leyendas de datos del gráfico se utilizan los códigos de los países de la Organización Internacional de Normalización (ISO).

1Las variaciones corresponden a valores de 2016 con respecto al promedio de 2000–07.

Como puede verse en el panel 2 del gráfico 2.3, los mayores aumentos en el empleo a tiempo parcial involuntario se dieron en economías con tasas de desempleo superiores a sus promedios de 2000–07. Pero incluso en las economías cuyas tasas actuales son cercanas a sus promedios de 2000–07 (puntos aglomerados en torno al eje vertical), la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario es mayor que antes de la crisis.

Contratos temporales

Junto con el empleo a tiempo parcial involuntario, la incidencia de los contratos temporales ha atraído atención en los últimos años (véanse Aoyagi y Ganelli, 2015; Brainard, 2016). Tales contratos pueden ayudar a aliviar los períodos de desempleo, permitirles a los trabajadores evitar brechas en sus antecedentes laborales y mantener su participación en la fuerza laboral. No obstante, suelen ofrecer empleo a más corto plazo que los contratos por tiempo indefinido, menos oportunidades de desarrollar capacidades y ampliar responsabilidades y, en ocasiones, menos prestaciones. En 2016, en un poco más de la mitad de las economías, la proporción de contratos temporales era mayor que en 2007 (gráfico 2.4, panel 1). Los contratos temporales son más frecuentes hoy que en 2000–07 en la mayoría de las economías avanzadas (gráfico 2.4, panel 2)18.

Gráfico 2.4.Atributos del empleo: Contratos temporales

Fuentes: Autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Los trabajadores temporales son los que tiene contratos laborales de duración limitada; los umbrales son específicos de cada país. La proporción de contratos temporales se calcula como el número de trabajadores temporales dividido por el empleo total. En el panel 1, la línea horizontal dentro de cada caja representa la mediana, los bordes superior e inferior de cada caja muestran los cuartiles superior e inferior, y las marcas rojas denotan los deciles superior e inferior. En el panel 2, los países en amarillo registraron disminuciones de la proporción de contratos temporales; los países en rojo registraron aumentos pronunciados. En las leyendas de datos del gráfico se utilizan los códigos de los países de la Organización Internacional de Normalización (ISO).

1Las variaciones corresponden a valores de 2016 con respecto al promedio de 2000–07.

Horas

Una tercera categoría de atributos del empleo, que, en parte, refleja las preferencias de los trabajadores, es la de las horas trabajadas por cada uno. En más de la mitad de las economías, las horas por trabajador están por lo menos un 2% por debajo de los niveles de 2007 (gráfico 2.5, panel 1). Sin embargo, las horas ya venían cayendo antes de ese año, y el patrón se ha mantenido19.

Gráfico 2.5.Atributos del empleo: Horas por trabajador

Fuentes: Autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: En el panel 1, la línea horizontal dentro de cada caja representa la mediana, los bordes superior e inferior de cada caja muestran los cuartiles superior e inferior, y las marcas rojas denotan los deciles superior e inferior. En el panel 2, los países en amarillo registraron aumentos de las horas por trabajador; los países en rojo registraron disminuciones pronunciadas. En el panel 3, los países en rojo registraron (en promedio) disminución de las horas por trabajador y (en promedio) un aumento de la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario en 2009–16. En las leyendas de datos del gráfico se utilizan los códigos de los países de la Organización Internacional de Normalización (ISO).

1Las variaciones corresponden a valores de 2016 con respecto al promedio de 2000–07.

La reducción de las horas puede reflejar las preferencias de mayor flexibilidad de los trabajadores y su disposición a trabajar menos horas (por ejemplo, en el caso de los trabajadores mayores o de estudiantes sin experiencia previa en la fuerza laboral). Pero también puede reflejar la preferencia de las empresas de contratar trabajadores por menos horas o según la necesidad. Estas contrataciones “justo a tiempo” suelen estar regidas por contratos entre las empresas y los trabajadores. La empresa no necesita garantizar un mínimo de horas, y los trabajadores no están obligados a aceptar una oferta realizada por la empresa. Esos contratos se denominan “contratos de cero horas” en el Reino Unido; otros acuerdos similares rigen este tipo de relaciones de empleo en otros lugares, como Australia y Canadá20. Como se documenta en el recuadro 2.1, las horas se redujeron más en los sectores con mayor proporción de trabajadores de baja y media capacitación, lo que sugiere que están en juego factores que exceden las preferencias de los trabajadores. Un aumento concurrente en el empleo a tiempo parcial involuntario también parece indicar que la merma en las horas por trabajador se vio impulsada por la reducción de la demanda de horas de trabajo por parte de las empresas, y no por una reducción de la oferta de horas por parte de los trabajadores. Aun así, es difícil separar las preferencias de los trabajadores que determinan la oferta laboral de las limitaciones que impone la demanda laboral débil.

Las horas por trabajador se han reducido con respecto a los promedios de 2000–07, sin importar si las tasas de desempleo son mayores o menores que antes (gráfico 2.5, panel 2). La reducción de las horas también tiende a estar asociada con una mayor proporción del empleo a tiempo parcial involuntario (panel 3).

Separación de los cambios de composición de los patrones comunes a diversos sectores

En las secciones precedentes se señala un cambio generalizado en los resultados del mercado laboral (crecimiento salarial acotado, incremento del empleo a tiempo parcial involuntario, mayor incidencia de los contratos temporales y reducción de las horas por trabajador) en comparación con el período previo a la Gran Recesión. ¿En qué medida ese fenómeno refleja sobre todo patrones comunes a diversos sectores o cambios de composición en el empleo en sectores en los que la diferencia en los resultados del mercado laboral es más pronunciada? Los datos correspondientes a 21 sectores de 31 economías avanzadas desde 2000 permiten analizar con mayor profundidad el rol subyacente de los efectos de composición.

En los gráficos 2.6 y 2.7 se compara la variación media en un atributo del empleo durante 2009–16 con la variación imputada si las proporciones del empleo en los distintos sectores se hubieran mantenido intactas desde 2008. Los puntos sobre la línea a 45 grados indican que el cambio real y el cambio imputado son idénticos; por lo tanto, lo que impulsa la dinámica agregada son fenómenos sectoriales, y no un cambio de composición entre los distintos sectores. En cambio, los puntos que están fuera de la línea de 45 grados indican que el cambio de composición contribuyó al fenómeno global. Los puntos marcados en rojo son aquellos cuyo indicador se deterioró en el período 2009–16 y en los que el cambio de composición de la proporción del empleo sectorial hizo un aporte importante a la caída (es decir, un viraje en el empleo hacia sectores donde el deterioro fue más marcado). Los gráficos indican que los cambios de composición parecen tener un rol mayor en la proporción de empleo a tiempo parcial, contratos temporales y horas por trabajador que en el crecimiento del salario nominal21.

Gráfico 2.6.Crecimiento medio del salario nominal, 2009–16, efectivo frente a imputado usando proporciones de empleo sectorial de 2008

(porcentaje)

Fuentes: Eurostat; autoridades nacionales, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La variable de salario utilizada es el salario anual por trabajador, excluidos los trabajadores autónomos.

Gráfico 2.7.Variaciones de los indicadores del mercado laboral, efectivas frente a imputadas usando proporciones de empleo sectorial de 2008

Fuentes: Eurostat; autoridades nacionales, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: El empleo a tiempo parcial se calcula como el número de trabajadores a tiempo parcial en un sector dividido por el empleo total en el sector. Los trabajadores temporales son los que tienen contratos laborales de duración limitada; los umbrales son específicos de cada país. La proporción de contratos temporales se calcula como el número de trabajadores temporales en un sector dividido por el empleo total en el sector. Los países en rojo representan casos en que cambios de composición amplificaron los aumentos (paneles 1 y 2) o las disminuciones (panel 3) dentro de los sectores. En las leyendas de datos del gráfico se utilizan los códigos de los países de la Organización Internacional de Normalización (ISO).

  • En el caso del empleo a tiempo parcial, 26 países de la muestra experimentaron un aumento en su proporción de trabajadores a tiempo parcial. En 12 de los 26 países, un cambio de composición explicó más del 25% del aumento (y más de la mitad en cuatro países).

  • En lo que respecta a la proporción de contratos temporales, 19 de los 26 países experimentaron un aumento. El cambio de composición dio cuenta de más del 25% del aumento en siete de esos países (y de más de la mitad en tres de ellos).

  • Se observó una reducción de las horas por trabajador en 25 países, en la que el cambio de composición explicó más del 25% en 10 países (y más de la mitad en cinco).

En los paneles 1 y 2 del gráfico 2.8 puede observarse que, en el período 2008–16, la reducción de la proporción del empleo en los sectores con baja incidencia de empleo a tiempo parcial y contratos temporales (minería y manufactura), sumada a aumentos más rápidos del empleo en sectores con mayor proporción de esos atributos (servicios), contribuyó al incremento de la proporción global de empleo a tiempo parcial y contratos temporales. En el panel 3 del gráfico 2.8 puede verse que los virajes del empleo hacia sectores con horas relativamente bajas por trabajador contribuyeron al cambio agregado en ese atributo del empleo.

Gráfico 2.8.Atributos del empleo y variaciones de las proporciones de empleo sectorial, 2008–16

Fuentes: Eurostat; autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Las marcas a la derecha de 100 representan sectores con valores relativamente altos (con respecto a la media del país); las marcas a la izquierda de 100 representan sectores con valores relativamente bajos. ACC = actividades de servicios de alojamiento y alimentos; ADM = actividades de servicios administrativos y de apoyo; AGR = agricultura, silvicultura y pesca; ART = artes, entretenimiento y recreación; CON = construcción; EDU = educación; ELC = suministro de electricidad, gas, vapor y aire acondicionado; FIN = actividades financieras y de seguros; HEA = actividades de salud y trabajo social; INF = información y comunicaciones; MNF = manufactura; MNG = minería y cantería; OTH = otros servicios; PRF = actividades profesionales, científicas y técnicas; PUB = administración pública y defensa; REA = actividades inmobiliarias; TRA = transporte y almacenamiento; TRD = comercio mayorista y minorista; WAT = actividades de suministro de agua, alcantarillado, gestión residuos y rehabilitación.

En resumen, los sectores en los que predominan las condiciones laborales tradicionales (menor proporción de contratos temporales y empleo a tiempo parcial, más cantidad de horas por trabajador) han experimentado una reducción o bien un crecimiento más débil del empleo que los sectores en los que las condiciones son más flexibles. En líneas generales, los cambios en la proporción del empleo entre los distintos sectores explican alrededor del 22% del incremento del empleo a tiempo parcial, el 18% del aumento de los contratos temporales y el 23% de la reducción de las horas por trabajador.

Factores determinantes de la dinámica salarial reciente

Como se documenta en la sección “Una recuperación superficial oculta cambios más profundos”, el crecimiento del salario nominal sigue siendo menor que antes de la Gran Recesión en la mayoría de las economías avanzadas. Más aún, el aumento del empleo a tiempo parcial involuntario, el incremento de la incidencia de los contratos temporales y la reducción de las horas por trabajador sugieren cambios más amplios en el mercado laboral de muchas economías avanzadas desde 2007, incluso en aquellas donde la tasa de desempleo es más baja que antes de la crisis.

En esta sección se estudian los determinantes del crecimiento salarial en las economías avanzadas en los últimos años. El enfoque empírico está guiado por la secuencia descrita en la introducción sobre la determinación del salario. En primer lugar, se explora el rol de factores cíclicos como el desempleo general y las expectativas de inflación y factores a mediano plazo (el crecimiento de la productividad tendencial), para luego examinar cómo afecta la naturaleza cambiante del empleo a la dinámica salarial. Por último, se explora la influencia de factores de movimiento más lento en la dinámica salarial y en el empleo a tiempo parcial involuntario.

Análisis agregado: Datos de distintos países

El enfoque de referencia es una variante de panel de la curva salarial de Phillips estimada en Gali (2011), donde se hace una regresión del crecimiento salarial con la inflación esperada, la inflación rezagada y la tasa de desempleo22. El análisis se centra en el crecimiento del salario nominal, y analiza explícitamente la influencia de la inflación pasada y las expectativas de inflación, junto con factores determinantes que podrían operar en la dinámica del salario real.

Esos factores cíclicos pueden racionalizarse de la siguiente manera: el crecimiento del salario nominal depende de la inflación esperada (si la fijación del salario es prospectiva) o de la inflación rezagada (si se aplica una indexación retrospectiva); en términos agregados, suele depender de una combinación de ambas. Puesto que el modelo de referencia supone una tasa natural constante de desempleo y horas constantes por trabajador, la tasa de desempleo se utiliza como variable representativa de la capacidad ociosa del mercado laboral. En otros modelos (descritos en los anexos 2.2 y 2.3), se usa la brecha del producto como medida alternativa de la capacidad ociosa del mercado laboral Se espera que una mayor capacidad ociosa desacelere el crecimiento salarial. Además, a cualquier nivel de capacidad ociosa y expectativas de inflación, el crecimiento salarial puede variar en función de si la economía está entrando o saliendo de una recesión. Por lo tanto, las curvas salariales de Phillips también neutralizan los cambios en el desempleo (Manning, 1993; Gali, 2011). Como se describe en la introducción sobre determinación salarial, una influencia clave en el crecimiento salarial es el crecimiento de la productividad laboral tendencial. El modelo de referencia neutraliza también ese factor23.

La estructura de panel permite comparar la dinámica salarial de las economías avanzadas, explotando la variación de los factores determinantes del crecimiento salarial a lo largo del tiempo y entre los distintos países. Se realizan pruebas de robustez permitiendo que las relaciones entre crecimiento salarial y capacidad ociosa del mercado laboral, los cambios en la tasa de desempleo y las expectativas de inflación sean específicas de cada país. Permitir que los coeficientes sean específicos de los países puede ayudar a capturar rasgos particulares de cada contexto: por ejemplo, la hipótesis de que el crecimiento del salario nominal en Estados Unidos ha sido acotado en los últimos años en parte porque los empleadores no recortaron los salarios de inmediato tras la crisis financiera (Yellen, 2014; Daly y Hobijn, 2015), o la idea de que el crecimiento salarial puede haberse visto inhibido por una disminución del ingreso de empresas nuevas, una reducción de la “rotación” en el mercado laboral y una caída de las transiciones entre empleos y, por lo tanto, de los aumentos salariales discretos que suelen ocurrir con esas transiciones24. Si bien la verificación detallada de esas hipótesis acerca de fenómenos circunscritos a países determinados excede el alcance de este capítulo, dos recuadros complementan el análisis internacional echando luz sobre mecanismos particulares que se aplican en ciertos contextos de economías avanzadas. En el recuadro 2.2 se examina la incidencia de los congelamientos y recortes del salario nominal utilizando datos empresariales correspondientes a Europa. En el recuadro 2.3 se estudia cómo pudo haberse visto afectado el crecimiento salarial en una muestra amplia de economías avanzadas por la solidez de los balances de las empresas tras la crisis financiera.

Capacidad ociosa e inflación

El análisis indica que la capacidad ociosa y la inflación pasada tienen una asociación estadísticamente significativa con el crecimiento del salario nominal, con signos esperados (cuadro del anexo 2.3.1, columna 1). Un aumento de 1 punto porcentual en la tasa de desempleo se asocia con una reducción de entre 0,3 y 0,4 puntos porcentuales en el crecimiento del salario nominal, mientras que un incremento de 1 punto porcentual en la inflación rezagada se asocia con un aumento de 0,2 puntos porcentuales en el crecimiento del salario nominal.

Crecimiento de la productividad laboral tendencial

La rentabilidad de las empresas y su capacidad de otorgar aumentos salariales están relacionadas con los cambios en el crecimiento de la productividad laboral tendencial, como se comenta en la introducción sobre determinación salarial. Los datos empíricos sugieren que los cambios en el crecimiento del salario nominal parecen, en efecto, condecirse con los del crecimiento de la productividad tendencial (cuadro del anexo 2.3.1, columna 2). Un aumento de 1 punto porcentual en el crecimiento de la productividad tendencial se asocia con un aumento de 0,7 puntos porcentuales en el crecimiento del salario nominal25.

Se observan patrones similares al aplicar métodos que procuran reducir las objeciones acerca de una posible causalidad inversa, del crecimiento salarial a la inflación (cuadro del anexo 2.3.1, columna 3) y al centrar el análisis en una muestra que excluye a las economías avanzadas más pequeñas para asegurar que no sean estas las que determinen los resultados (cuadro del anexo 2.3.1, columnas 5–7). En el gráfico 2.9 se muestran las estimaciones de coeficientes para la especificación preferida, sobre la base de la muestra que excluye a las economías más pequeñas y utilizando variables instrumentales para dar cuenta de una posible endogeneidad de la inflación en la ecuación del salario (cuadro del anexo 2.3.1, columna 7). Además, una exploración por país de la influencia de la capacidad ociosa, la inflación pasada y el crecimiento de la productividad tendencial ilustra que la dispersión subyacente de las estimaciones de cada país (gráfico 2.10; cuadro del anexo 2.3.1, columnas 4 y 8) se condice en líneas generales con los coeficientes obtenidos a partir del panel de datos comparativos entre países26.

Gráfico 2.9.Efectos de la remuneración por hora en el crecimiento: Estimación de panel

(puntos porcentuales)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La variable de salario utilizada es la remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores autónomos. Las marcas muestran los coeficientes estimados, y las líneas muestran intervalos de confianza de 90%. La muestra excluye los países bálticos. El precio del petróleo se usa como instrumento de la inflación rezagada. El gráfico se basa en la columna (7) del cuadro del anexo 2.3.1.

Gráfico 2.10.Efectos de la remuneración por hora en el crecimiento: Estimación país por país, dispersión entre países

(puntos porcentuales)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La variable de salario utilizada es la remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores autónomos. Las marcas muestran las medias de los coeficientes de estimación país por país, y las líneas muestran los correspondientes rangos intercuartiles. La muestra excluye los países bálticos. El gráfico se basa en la columna (8) del cuadro del anexo 2.3.1.

Las conclusiones se cumplen también al utilizar la brecha agregada del producto como medida de la capacidad ociosa (que permite realizar cambios a lo largo del tiempo en la tasa natural de desempleo y variaciones cíclicas en las horas por trabajador), como también al aplicar otros indicadores de las expectativas de inflación y del crecimiento de la productividad tendencial (cuadro del anexo 2.3.2).

El carácter cambiante del empleo y la capacidad ociosa latente

Algunos estudios recientes sugieren que las tasas de desempleo medidas podrían no capturar correctamente la capacidad ociosa en Estados Unidos (con un foco resultante en el indicador U-6 como medida amplia de la capacidad ociosa) y en algunas partes de la zona del euro (BCE, 2017)27,28. Además, en la medida en que la reducción de las tasas de desempleo refleja en parte el hecho de que los trabajadores se ven obligados a tomar trabajos de tiempo parcial, los aumentos de ese tipo de empleo podrían sobreestimar la escasez de mano de obra. Específicamente, es posible que esos trabajadores estén dispuestos a aceptar aumentos salariales más bajos y, al mismo tiempo, podrían seguir buscando trabajo de tiempo completo y contratos por tiempo indefinido. De tal manera, compiten con trabajadores empleados según esquemas más tradicionales y, así, también afectan negativamente el crecimiento salarial de estos. La verdadera capacidad ociosa del mercado laboral, entonces, podría ser mayor que la que sugieren las tasas de desempleo generales29.

Las extensiones del enfoque de referencia analizan si el carácter cambiante del empleo (según se documenta en la sección “Una recuperación superficial oculta cambios más profundos”) podría haber contribuido a la capacidad ociosa latente en la economía, que las cifras de desempleo generales no capturan (cuadros del anexo 2.3.3-2.3.7). El análisis amplía el enfoque de referencia incluyendo las proporciones correspondientes al empleo a tiempo parcial involuntario y contratos temporales30.

Una mayor proporción de empleo a tiempo parcial involuntario se vincula con un menor crecimiento del salario, incluso si se neutraliza la influencia de las variables analizadas antes. En todos los países, en promedio, un aumento de 1 punto porcentual en la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario corresponde a una reducción de 0,3 puntos porcetualesl en el crecimiento del salario nominal. A fin de contemplar la posibilidad de que los coeficientes varíen entre países con distintos grados de escasez de mano de obra desde la crisis, las regresiones también se estiman por separado para tres subgrupos. El coeficiente es mayor en la muestra de países con una tasa de desempleo menor al promedio previo a la Gran Recesión. Dentro de ese grupo de países, un aumento de 1 punto porcentual en la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario corresponde a una reducción de 0,7 puntos porcentuales en el crecimiento del salario. El efecto estimado es de solo 0,2 puntos porcentuales para los países con tasas de desempleo notablemente superiores a los promedios previos a la Gran Recesión. Aunque las estimaciones puntuales son distintas para esas submuestras, estas diferencias no son estadísticamente significativas (en el gráfico 2.11 se muestran los coeficientes incluidos en el cuadro del anexo 2.3.3, columnas 5–8).

Gráfico 2.11.Efectos del empleo a tiempo parcial involuntario en el crecimiento de remuneración por hora, 2000–16

(puntos porcentuales)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La variable de salario utilizada es la remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores autónomos. Las marcas muestran los coeficientes estimados, y las líneas muestran intervalos de confianza de 90%. Los trabajadores a tiempo parcial involuntario son los que trabajan menos de 30 horas a la semana porque no pudieron encontrar un empleo a tiempo completo. La proporción de empleo a tiempo parcial involuntario se calcula como el número total de trabajadores a tiempo parcial involuntario dividido por empleo total. Los países con tasas de desempleo inferiores al promedio de 2000–07 son CZE, DEU, GBR, ISR, JPN, SVK y USA; los países con tasas de desempleo moderadamente superiores al promedio de 2000–07 son los que experimentaron aumentos inferiores a la mediana de todos los países en los que aumentó la tasa de desempleo, y son AUS, AUT, BEL, CAN, CHE, FIN, ISL, NOR y SWE; los países con tasas de desempleo considerablemente superiores al promedio de 2000–07 son los que experimentaron aumentos superiores a la mediana de todos los países en los que aumentó la tasa de desempleo, y son DNK, ESP, FRA, GRC, IRL, ITA, NLD, PRT y SVN. Las abreviaturas en la nota utilizan los códigos de los países de la Organización Internacional de Normalización (ISO). El gráfico se basa en las columnas (5) a (8) del cuadro del anexo 2.3.3.

En contraste con la conclusión de que el empleo a tiempo parcial involuntario afectó al crecimiento del salario nominal, el análisis no detecta un efecto de los contratos temporales sobre la dinámica salarial. En general, la proporción del empleo correspondiente a contratos temporales no tiene un efecto estadísticamente significativo sobre el salario agregado de la totalidad de la muestra o de distintos subgrupos (cuadros del anexo 2.3.6 y 2.3.7)31.

Contribuciones a los cambios en el crecimiento del salario nominal

El gráfico 2.12, combinando las influencias de la capacidad ociosa, la inflación pasada y el crecimiento de la productividad tendencial, analiza las contribuciones de esos factores a los cambios en el crecimiento del salario nominal promedio desde 2008, comparado con 2000–07. En el caso de los países con tasas de desempleo inferiores a los promedios de 2000–07, aproximadamente dos terceras partes de la disminución observada del crecimiento del salario nominal puede explicarse por el menor crecimiento de la productividad tendencial —un efecto que es mayor en 2015–16 que en años anteriores (por la reducción reciente en el crecimiento de la productividad tendencial que registró este grupo). La menor capacidad ociosa (que se captura en este caso usando los indicadores convencionales del mercado laboral, es decir, la tasa de desempleo y su variación) habría aumentado el crecimiento del salario nominal desde 2014. Sin embargo, el empleo a tiempo parcial involuntario sigue afectando el crecimiento del salario nominal (gráfico 2.12, panel 1). En contraste, en los países con tasas de desempleo superiores a los niveles previos a la crisis, los indicadores convencionales de la capacidad ociosa del mercado laboral pueden explicar aproximadamente la mitad de la desaceleración del crecimiento del salario nominal desde 2007, con un mayor efecto del empleo a tiempo parcial involuntario sobre los salarios (si bien el empleo a tiempo parcial, incluso si es voluntario, puede haber contribuido a la participación en la fuerza laboral y facilitado una conexión más fuerte con el mundo del trabajo que la alternativa del desempleo). El crecimiento de la productividad tiene un efecto más moderado, posiblemente porque ya era lento en los años previos a la crisis (gráfico 2.12, paneles 2 y 3).

Gráfico 2.12.Descomposición de la dinámica de los salarios, 2000–16

(variación en puntos porcentuales con respecto al promedio de 2000–07)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La variable de salario utilizada es la remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores autónomos. Los trabajadores a tiempo parcial involuntario son los que trabajan menos de 30 horas a la semana porque no pudieron encontrar un empleo a tiempo completo. La proporción de empleo a tiempo parcial involuntario se calcula como el número total de trabajadores a tiempo parcial involuntario dividido por empleo total. Los grupos se definen en el gráfico 2.11. La descomposición se basa en los coeficientes presentados en la columna (5) del cuadro del anexo 2.3.3 y está ponderada por el PIB a tipo de cambio de mercado de los diferentes países.

Las condiciones internas que determinan los salarios (como el desempleo) podrían tener un componente común significativo, dados los vínculos económicos entre los países y la influencia compartida de los factores mundiales. Además, las condiciones internas en un país podrían tener efectos directos sobre la fijación del salario en otros. Por ejemplo, la debilidad salarial relativa de un país podría ejercer una presión a la baja sobre los salarios de otros países, dada la amenaza de una reubicación de la producción en destinos con costos más bajos. Estos factores comunes serían capturados por los efectos de tiempo estadísticamente significativos en las regresiones. Los efectos fijos del año estimado tienden a tener una correlación con los promedios de países avanzados de la inflación rezagada, el crecimiento de la productividad tendencial, el desempleo y el empleo a tiempo parcial involuntario. Esos factores, combinados, permiten explicar más del 70% de la variación total de los efectos fijos del año estimado. Sin embargo, según se ilustra en el gráfico 2.13, si vamos más allá de esos factores, existe un residuo negativo después de 2009, y en especial en 2014–16. Es posible que el residuo recoja los efectos de la mayor integración, que hace que las condiciones externas importen más y, en general, afecten el crecimiento del salario. La importancia que empezó a revestir tras la Gran Recesión y la crisis de deuda soberana de la zona del euro podría ser indicio de una presión a la baja sobre las demandas salariales como resultado de las recesiones sincronizadas y, en algunos casos, de medidas de política tendientes a desacelerar el crecimiento del salario y mejorar la competitividad. Estas conclusiones corroboran, de este modo, las anteriores sobre la importancia de la capacidad ociosa y la inflación rezagada sobre el crecimiento del salario, y también indican los efectos de los factores externos comunes adicionales32.

Gráfico 2.13.Efectos fijos del año y factores determinantes comunes, 2000–16

(índice)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Los efectos fijos del año se basan en la regresión de mínimos cuadrados ordinarios de panel en la columna (1) del cuadro del anexo 2.3.3. Los residuos provienen de una regresión de estos efectos fijos del año en los promedios de los factores determinantes de las economías avanzadas que figuran en el gráfico 2.12 y una constante. Los efectos fijos del año y los valores predichos se vuelven a normalizar posteriormente de tal manera que el promedio de los efectos fijos del año correspondientes a 2000–16 es cero.

Factores subyacentes

El crecimiento del salario nominal deprimido y los cambios en el carácter del empleo se dieron en un contexto de reducción del crecimiento potencial, modificaciones en los procesos de producción mundiales relacionados con la automatización y la integración del comercio, y cambios en las instituciones del mercado laboral (gráficos 2.14 y 2.15). Si se amplía el enfoque de referencia para incluir esos factores, que se mueven más lento, se ve que una variable representativa de la automatización (el precio relativo de los bienes de inversión) y la disminución de las expectativas de crecimiento a mediano plazo parecen pesar sobre el crecimiento del salario, junto con la influencia de los factores mencionados antes33.

Gráfico 2.14.Variaciones de las expectativas de crecimiento y las instituciones del mercado laboral

Fuentes: Base de datos de características institucionales de sindicatos, fijación de salarios, intervención estatal y pactos sociales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La tasa de densidad de los sindicatos se refiere a la afiliación neta a sindicatos como proporción de los trabajadores asalariados en el empleo (promedio simple de los diferentes países); acuerdos bipartitos o acuerdo tripartitos se refiere a la existencia de un consejo bipartito de un sindicato central y los empleadores y/o la existencia de un consejo tripartito en el que participa el gobierno. La negociación a nivel de empresa denota si la negociación ocurre principalmente a nivel local/de la empresa. La rigurosidad de la protección laboral se refiere a los despidos individuales y colectivos (contratos ordinarios). La muestra se compone de 26–33 economías avanzadas.

Gráfico 2.15.Factores determinantes a largo plazo de la dinámica del mercado laboral

Fuentes: Base de datos de características institucionales de sindicatos, fijación de salarios, intervención estatal y pactos sociales; Penn World Tables de detalle del capital; Banco Mundial, base de datos de Indicadores del desarrollo mundial, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Las cifras de las economías avanzadas se calculan primero agregando los sectores a nivel del país usando como ponderación el valor agregado sectorial, y luego agregando los países usando como ponderación el PIB nominal. Las cifras sectoriales se calculan agregando los países usando como ponderación el valor agregado sectorial. Las abreviaturas de los sectores se definen en el gráfico 2.8.

Si bien hay otros resultados que no varían aunque se incluyan los años de la Gran Recesión, algunos coeficientes cambian según el período seleccionado, como se muestra en los cuadros del anexo 2.3.8 y 2.3.9. La automatización —representada por la reducción del precio relativo de los bienes de inversión— y la disminución de las expectativas de crecimiento a mediano plazo siempre pesan sobre el crecimiento del salario nominal, independientemente de que se incluyan los años de la Gran Recesión. Sin embargo, el coeficiente sobre el cambio de la densidad de los sindicatos es sensible a la elección de los años de la muestra y también a la inclusión de su nivel como control adicional. Los cambios en las regulaciones relacionadas con despidos individuales y colectivos (un indicador de la protección del empleo; véase el anexo 2.3.1, donde se presentan detalles) no tienen un efecto estadísticamente significativo sobre el crecimiento del salario nominal. Como es posible que esos factores estén interrelacionados (un aumento en la participación en cadenas de valor mundiales y la deslocalización de la producción en otros países, por ejemplo, pueden contribuir a una caída en la sindicalización), asignar contribuciones precisas a la influencia de cada factor sobre la dinámica salarial reciente es inherentemente difícil. De cualquier modo, como se ve en el gráfico 2.15, la reducción limitada del precio relativo de los bienes de inversión en los años recientes, comparada con su tendencia a la baja anterior, sugiere que la automatización (según la representa este indicador) podría no haber representado una gran contribución a la dinámica salarial deprimida del período posterior a la Gran Recesión34.

Es concebible que esos factores que se mueven más lento también hayan tenido un efecto sobre el aumento del empleo a tiempo parcial involuntario que va más allá de la influencia de los factores cíclicos (cuadro del anexo 2.3.10). Si bien una brecha de producto más negativa (el déficit del producto efectivo respecto del potencial de la economía) se vincula con un aumento de la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario, es posible que otros factores, como las expectativas de crecimiento a mediano plazo y la automatización, también hayan influido (gráfico 2.16). Con la caída de las expectativas de crecimiento a mediano plazo, es posible que las empresas hayan optado por contratar trabajadores a tiempo parcial. La automatización de los procesos de trabajo también podría haber conducido hacia una demanda de mano de obra estructuralmente más baja. Una mayor participación del sector de servicios en el empleo también se vincula con un aumento del empleo a tiempo parcial involuntario, lo cual guarda coherencia con los cambios de composición documentados en la sección sobre cómo el remedio superficial oculta cambios más profundos en los mercados laborales de las economías avanzadas.

Gráfico 2.16.Efectos de la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario, análisis agregado

(puntos porcentuales)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Las marcas muestran los coeficientes estimados, y las líneas muestran intervalos de confianza de 90%. El gráfico se basa en las columnas (2) a (6) del cuadro del anexo 2.3.10. CVM = cadena de valor mundial.

Síntesis e implicaciones para las políticas

Los cambios recientes del mercado laboral de las economías avanzadas sugieren que es posible que exista una desconexión entre el desempleo y los salarios. Mientras que en muchas economías el desempleo general se acerca a niveles registrados antes de la Gran Recesión o incluso cae por debajo de esos niveles, el salario nominal sigue creciendo a un ritmo claramente más lento. En algunas economías, es posible que eso se deba a las medidas de política tendientes a desacelerar el crecimiento del salario y mejorar la competitividad tras la crisis financiera mundial y la crisis de deuda soberana de la zona del euro. Además, todo indica que la debilidad del salario tiene un componente común entre las economías avanzadas, lo que podría reflejar que los efectos de contagio transfronterizos de la debilidad de los mercados laborales son mayores desde la Gran Recesión. Este crecimiento del salario nominal deprimido también se da en un contexto de una mayor proporción de empleo a tiempo parcial involuntario, un aumento de la proporción de contratos de empleo temporario y una reducción de las horas por trabajador.

Según el análisis, la evolución global del empleo a tiempo parcial, los contratos temporales y las horas reflejan, en parte, cambios de composición en el empleo, en perjuicio de los sectores que tienden a tener regímenes de empleo tradicionales (menores proporciones de empleo a tiempo parcial y de contratos temporales, y más horas por trabajador) y a favor de sectores en los que predominan sistemas más flexibles.

No obstante, es menor la cantidad de datos empíricos que indiquen que los cambios sectoriales en el empleo explican el crecimiento salarial deprimido. En cambio, el análisis permite concluir que, a nivel país, la capacidad ociosa del mercado laboral, combinada con la debilidad de la productividad y las bajas expectativas de inflación, constituyen la principal fuerza que afecta el crecimiento del salario. Todo indica que la automatización (representada por el precio relativo de los bienes de inversión) parece haber contribuido de manera moderada a la dinámica salarial deprimida tras la Gran Recesión, a causa de la disminución limitada del precio relativo de los bienes de inversión registrada en los últimos años, que es reducida si se la compara con la tendencia a la baja anterior. El análisis sugiere que la automatización podría tener un efecto más sustancial sobre el crecimiento del salario a futuro, si la caída del precio relativo de los bienes de inversión repuntara una vez más. Las inferencias acerca del impacto de la automatización no son sencillas, ya que, como se indicó antes, el precio relativo de los bienes de inversión no es sino uno de los canales a través de los cuales podría desarrollarse su influencia en el crecimiento del salario.

A partir de la comparación de los años transcurridos desde 2008 con el período 2000–07, en el capítulo se concluye que en las economías en las que la tasa de desempleo sigue apreciablemente por encima del promedio previo a la Gran Recesión, los indicadores convencionales de la capacidad ociosa del mercado laboral permiten explicar aproximadamente la mitad de la desaceleración, y el empleo a tiempo parcial involuntario tiene un efecto negativo adicional significativo sobre el salario. En esas economías, es poco probable que el crecimiento del salario repunte, a menos que se produzca una disminución significativa de la capacidad ociosa, un resultado que exige que se sigan aplicando políticas acomodaticias, a fin de impulsar la demanda agregada.

En las economías en las que la tasa de desempleo se ubica actualmente por debajo de los promedios previos a la Gran Recesión y en las que la capacidad ociosa medida parece baja, el crecimiento lento de la productividad representa aproximadamente dos tercios de la desaceleración en el crecimiento del salario nominal registrada desde 2007. Incluso en esas economías, todo indica que el empleo a tiempo parcial involuntario, si bien podría haber contribuido a la participación en la fuerza laboral y a sostener la conexión con el mundo del trabajo, está afectando el crecimiento del salario, junto con los factores que tienen un movimiento más lento.

Los datos indican además que los países que atraviesan una desaceleración de la productividad tendencial enfrentarán obstáculos en relación con el crecimiento del salario, incluso si bajan las tasas de desempleo. Las tasas de inflación también seguirán en niveles bajos, a menos que el crecimiento del salario se acelere por encima del crecimiento de la productividad de manera sostenida. En esos casos, las políticas acomodaticias pueden ayudar a estimular la demanda y a reducir las tasas de desempleo generales, pero el crecimiento del salario general (y, por ende, la inflación) podría seguir en niveles deprimidos en tanto no se reduzca el empleo a tiempo parcial involuntario o repunte el crecimiento de la productividad tendencial. Evaluar el grado verdadero de la capacidad ociosa, más allá de las tasas de desempleo generales medidas, será importante al momento de determinar el ritmo adecuado de abandono de las políticas monetarias acomodaticias.

Los datos también sugieren que el empleo a tiempo parcial involuntario se asocia, a su vez, con factores cíclicos y factores que se mueven más lento, como la automatización, las expectativas de crecimiento a mediano plazo disminuidas y la importancia cada vez mayor del sector de servicios. Algunos de esos cambios sugieren que hay un cambio persistente en el carácter del trabajo y de las relaciones de empleo. Es preciso, por eso, que los encargados de diseñar políticas incrementen sus esfuerzos para resolver las vulnerabilidades que enfrentan los empleados a tiempo parcial. Algunos ejemplos de posibles iniciativas en ese sentido incluyen el fortalecimiento de la educación secundaria y terciaria tendiente a mejorar las capacidades a más largo plazo; la ampliación de la cobertura del salario mínimo en los casos en los que actualmente no incluye a los trabajadores a tiempo parcial; la oferta de licencias anuales, por paternidad y por maternidad y por enfermedad prorrateadas, a fin de garantizar la paridad con los trabajadores a tiempo completo; y la capacitación subsidiada para empleados a tiempo parcial, tendiente a que actualicen sus aptitudes y herramientas (véanse la edición de octubre de 2017 del informe Monitor Fiscal y Golden, 2016, donde se presenta un resumen de las medidas que tomaron varias ciudades de Estados Unidos, por ejemplo). No obstante, toda política que tenga como objetivo resolver la inseguridad de ingreso de los trabajadores que tienen empleos a tiempo parcial o contratos temporales debería diseñarse a fin de minimizar los posibles efectos adversos sobre la flexibilidad de los mercados laborales y la creación de empleo.

En términos más generales, el auge del empleo a tiempo parcial y los contratos temporales cuestiona la estructura actual de los sistemas de seguridad social —instituidos en muchas economías avanzadas tras la Gran Depresión y la Segunda Guerra Mundial—, que estarían mejor preparados para manejar condiciones “binarias” de empleo (las personas de la fuerza laboral están empleadas a tiempo completo o desempleadas). En cuanto los cambios del carácter del empleo no son totalmente cíclicos, sino que también están relacionados con cambios a más largo plazo en factores estructurales, es posible que sea preciso replantear el carácter de la seguridad social.

Recuadro 2.1.Dinámica del mercado laboral por grado de calificación

La prima por calificación —el coeficiente de los salarios de los trabajadores calificados sobre los de los no calificados— ha sido el foco de muchas investigaciones en los últimos años. Varios estudios analizan el aplanamiento de la prima por calificación registrada en Estados Unidos desde 2000 (gráfico 2.1.1) y la atribuyen a: 1) la maduración de la revolución de la tecnología de la información, que desacelera la demanda de mano de obra altamente educada (Beaudry, Green y Sand, 2014, 2016); 2) un nivelamiento de la complementariedad entre la mano de obra altamente calificada y las nuevas tecnologías de producción (en especial aquellas que dependen de las computadoras y del capital organizacional relacionado); y 3) el aumento de la competencia entre los grupos de educación por los puestos de trabajo bien pagos, cada vez más escasos (Valletta, 2016; Autor, 2017)1.

Gráfico 2.1.1.Evolución de las primas de capacitación en Estados Unidos

Fuentes: Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Capacitación baja se refiere a trabajadores que no han completado la instrucción secundaria; capacitación media se refiere a trabajadores con instrucción secundaria pero no universitaria; capacitación alta se refiere a trabajadores que tienen por lo menos un título universitario.

Sin embargo, son pocos los estudios que analizaron la evolución reciente de la prima por calificación en economías europeas2. El presente recuadro se concentra en la evolución de los indicadores del mercado laboral por nivel de calificación en las economías europeas en la década más reciente, usando cortes transversales de datos de 2006, 2010 y 20143.

Los resultados sugieren que, si bien los trabajadores con calificación baja y media de Europa se vieron perjudicados en el margen extensivo (horas y empleo, respectivamente), la última década representó mejoras relativas para esos grupos en términos de salarios por hora.

Reducción de la dispersión salarial

La prima por calificación se redujo en las economías europeas entre 2006 y 2014 (gráfico 2.1.2), tanto en el caso del coeficiente entre los salarios de trabajadores con calificación alta y con calificación baja como en el del coeficiente de los salarios de trabajadores con calificación alta y con calificación media. En Estados Unidos, el primer coeficiente también bajó en el período, pero el segundo aumentó ligeramente, lo que sugiere que hubo pérdidas de salario relativas entre los trabajadores con calificación media.

Gráfico 2.1.2.Primas de capacitación y variaciones de las primas de capacitación en las economías europeas

Fuentes: Eurostat y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Capacitación baja se refiere a trabajadores que no han completado la instrucción secundaria; capacitación media se refiere a trabajadores con instrucción secundaria pero no universitaria; capacitación alta se refiere a trabajadores que tienen por lo menos un título universitario. El gráfico muestra promedios simples de los diferentes sectores y las diferentes economías. ACC = actividades de servicios de alojamiento y alimentos; CON = construcción; EDU = educación; FIN = actividades financieras y de seguros; HEA = actividades de salud y trabajo social; MNF = manufactura; MNG = minería y cantería; PUB = administración pública y defensa; TRD = comercio mayorista y minorista.

Si se analiza la variación entre estos sectores se advierte que los sectores con una mayor participación de trabajadores poco calificados registraron un mayor aumento del salario nominal. Naturalmente (dado que las participaciones suman 1), ocurre lo opuesto en los sectores con una mayor proporción de trabajadores altamente calificados (gráfico 2.1.3).

Gráfico 2.1.3.Crecimiento del salario nominal por sector y por grado de capacitación

Fuentes: Eurostat y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Capacitación baja se refiere a trabajadores que no han completado la instrucción secundaria; capacitación alta se refiere a trabajadores que tienen por lo menos un título universitario. ACC = actividades de servicios de alojamiento y alimentos; CON = construcción; EDU = educación; FIN = actividades financieras y de seguros; HEA = actividades de salud y trabajo social; MNF = manufactura; MNG = minería y cantería; PUB = administración pública y defensa; TRD = comercio mayorista y minorista.

Ahuecamiento del empleo

Los cambios del empleo sugieren que también se produjo un “ahuecamiento” en las economías europeas, lo cual concuerda con lo que sugiere la bibliografía sobre Estados Unidos4. La participación en el empleo de los trabajadores con calificación media se redujo, y aumentó la de aquellos con calificación alta y baja (gráfico 2.1.4). Ese patrón puede observarse en todos los sectores, aunque en el período antes mencionado, fue especialmente claro en el sector de servicios (finanzas, administración pública, salud, educación). Si bien la cantidad de datos sectoriales sobre el precio de la inversión es limitada, algunos indican que los sectores más expuestos al cambio tecnológico (que registraron reducciones más grandes en el precio de los bienes de inversión) también atravesaron reducciones más pronunciadas, con un efecto de ahuecamiento, en las participaciones en el empleo de trabajadores con un nivel de calificación medio5.

Gráfico 2.1.4.Proporciones de empleo por grado de capacitación

Fuentes: Eurostat y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Capacitación baja se refiere a trabajadores que no han completado la instrucción secundaria; capacitación media se refiere a trabajadores con instrucción secundaria pero no universitaria; capacitación alta se refiere a trabajadores que tienen por lo menos un título universitario. ACC = actividades de servicios de alojamiento y alimentos; CON = construcción; EDU = educación; FIN = actividades financieras y de seguros; HEA = actividades de salud y trabajo social; MNF = manufactura; MNG = minería y cantería; PUB = administración pública y defensa; TRD = comercio mayorista y minorista.

Reducción de las horas entre los trabajadores poco calificados

Los trabajadores con un nivel de calificación media perdieron en términos de participación en el empleo, pero todo indica que los trabajadores poco calificados experimentaron una mayor reducción en términos de horas que otros grupos. Lamentablemente, no es fácil acceder a datos a nivel sectorial y a nivel país sobre las horas por nivel de calificación. Sin embargo, los sectores con proporciones más altas de trabajadores poco calificados registraron mayores reducciones en la cantidad de horas (gráfico 2.1.5.). Esto guarda coherencia con las observaciones de UE (2015), donde se resalta que hubo niveles de desigualdad significativamente mayores en el caso de los ingresos anuales que en el caso de los indicadores de desigualdad correspondientes a los salarios mensuales y por hora. Todo indica que la cantidad de meses y, en menor medida, la cantidad de horas trabajadas en el año son fuentes importantes de variación.

Gráfico 2.1.5.Proporciones de empleo por grado de capacitación y variaciones de horas por trabajador

Fuentes: Eurostat y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Capacitación baja se refiere a trabajadores que no han completado la instrucción secundaria; capacitación media se refiere a trabajadores con instrucción secundaria pero no universitaria; capacitación alta se refiere a trabajadores que tienen por lo menos un título universitario. ACC = actividades de servicios de alojamiento y alimentos; CON = construcción; EDU = educación; FIN = actividades financieras y de seguros; HEA = actividades de salud y trabajo social; MNF = manufactura; MNG = minería y cantería; PUB = administración pública y defensa; TRD = comercio mayorista y minorista.

El autor de este recuadro es Zsóka Kóczán.1Los estudios previos vinculan la ampliación de la dispersión salarial en algunas economías avanzadas (en particular Estados Unidos y el Reino Unido) de la década de 1980, y en menor medida la de 1990, con la liberalización del comercio (Wood, 1991, 1994, 1995; Leamer, 1992, 1996; Burtless, 1995), la mayor intensidad del comercio y la migración (Borjas y Ramey, 1995), la tercerización (Feenstra y Hanson, 1996, 2001), o el cambio tecnológico con sesgo a favor de las calificaciones (Katz y Murphy, 1992; Berman, Bound y Griliches, 1994; Autor, Katz y Krueger, 1998; Katz y Autor, 1999; DiNardo y Card, 2002; Autor, Katz y Kearney, 2008). En Autor y Dorn (2013) se analiza la polarización del empleo y las ganancias en Estados Unidos entre 1980 y 2005 y se enfatiza el papel de la automatización de tareas de rutina.2En Parteka (2010) se señala el incremento de la brecha salarial de trabajadores poco calificados en el grupo UE15 (Alemania, Austria, Bélgica, Dinamarca, España, Finlandia, Francia, Grecia, Irlanda, Italia, Luxemburgo, Países Bajos, Portugal, Reino Unido, Suecia) en el período 1995–2005 en la mayoría de los sectores, y en UE (2015) se concluye que la desigualdad de ingreso aumentó entre 2006 y 2011 en dos terceras partes de los miembros de la Unión Europea. En Cho y Díaz (2016), no obstante, se advierte que la prima por calificación se redujo en 2000–2008 en los países bálticos.3Se define a los trabajadores poco calificados como aquellos que alcanzaron los primeros niveles de educación secundaria, a los de calificación media como aquellos que alcanzaron los niveles superiores de educación secundaria o educación postsecundaria no terciaria, y a los muy calificados como aquellos que alcanzaron niveles de educación terciaria.4Véase también Das y Hilgenstock (de próxima publicación), donde se utiliza una muestra más grande, con economías avanzadas y también economías de mercados emergentes.5En el capítulo 3 de la edición de abril de 2017 del informe WEO se resalta un impacto especialmente grande de la tecnología (caída del precio de la inversión y exposición a la rutinización) sobre la participación en la mano de obra de trabajadores con calificación media.

Recuadro 2.2.Contratos de trabajo y rigidez del salario nominal en Europa: Datos a nivel de empresas

En este recuadro se analiza el carácter cambiante de los tipos de contratos y sus posibles consecuencias para la dinámica salarial en Europa en el período de poscrisis. La serie de datos utilizada en el análisis se tomó de la Wage Dynamics Network (WDN) y está construida para capturar los determinantes de la dinámica del salario nominal de una gran muestra de empresas europeas (véase Izquierdo et al., 2017, donde se presentan más detalles sobre la serie de datos)1. La serie se genera a partir de tres rondas de encuestas realizadas en 2007, 2010 y 2014.

Cambios en el tipo de contrato de los trabajadores

El tipo de contrato de los trabajadores en la encuesta a nivel de las empresas se ubica en una de tres categorías: tiempo completo permanente, tiempo parcial permanente y temporal. El análisis de esas tres categorías de contratos por sector en 2007–14 permite ver que los patrones registrados en los sectores no manufactureros parecen divergir de los registrados en el sector manufacturero.

La mayoría de los sectores no manufactureros parecen haber experimentado una reducción marcada de la proporción de trabajadores a tiempo completo permanentes y un aumento de los tipos de contratos más flexibles, como los de trabajadores a tiempo parcial permanentes y los de trabajadores con contratos temporales (gráfico 2.2.1). En particular:

Gráfico 2.2.1.Variaciones de las proporciones de empleo

(puntos porcentuales)

Fuentes: Wage Dynamics Network, olas de 2007, 2009 y 2014, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: CON = construcción; ENR = energía; FIN = intermediación financiera; MNF = manufactura; MRK = servicios de mercado; NMR = servicios no de mercado; TRD = comercio.

  • Proporción de trabajadores a tiempo completo permanentes: La proporción de trabajadores a tiempo completo permanentes, promediada entre todos los sectores no manufactureros, se redujo de 81,8% en 2007 a 77,3% en 2014; en contraste, la proporción de trabajadores a tiempo completo permanentes se mantuvo relativamente estable en el sector manufacturero: de un 87,2% en 2007 pasó a 85,9% en 2014.

  • Contratos más flexibles: La contracara del cambio anterior es que los sectores no manufactureros experimentaron un aumento mayor tanto de la proporción de trabajadores a tiempo parcial permanentes y los trabajadores temporales, comparado con el del sector manufacturero. La proporción de trabajadores a tiempo parcial permanentes aumentó más de 2 puntos porcentuales, y pasó de 9,5% en 2007 a 11,8% en 2014 en los sectores no manufactureros, mientras que el sector manufacturero registró un aumento leve en la categoría, de menos de un punto porcentual: de 5,6% a 6,4% en el mismo período. De manera similar, la proporción de trabajadores temporales en los sectores no manufactureros aumentó de 8,6% en 2007 a 10,3% en 2014, mientras que se mantuvo prácticamente sin cambios en el sector manufacturero en los dos períodos (un 7,1% en 2007 y un 7,6% en 2014).

La magnitud de la reducción de la proporción de trabajadores a tiempo completo permanentes también varía entre países, y todo indica que se relaciona con el grado de mejora del desempleo general tras la Gran Recesión (gráfico 2.2.2). Los países cuya tasa de desempleo se ubica ahora por debajo del promedio de 2000–07 (barras azules) experimentaron una reducción menor en la proporción de trabajadores a tiempo completo permanentes que aquellos países en los que la tasa de desempleo sigue por encima del promedio de 2000–07 (barras rojas)2. Aunque el aumento en la proporción de contratos temporales es más pronunciado en la mayor parte de los sectores no manufactureros en los países del primer grupo, los países del segundo grupo muestran un mayor aumento de la proporción de trabajadores a tiempo parcial permanentes en algunos sectores, como el de comercio y el de la energía.

Gráfico 2.2.2.Variaciones de las proporciones de empleo, 2007–14

(puntos porcentuales)

Fuentes: Wage Dynamics Network, olas de 2007, 2009 y 2014, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: CON = construcción; ENR = energía; FIN = intermediación financiera; MNF = manufactura; MRK = servicios de mercado; TRD = comercio.

Dinámica salarial

En la muestra de 20.000 empresas encuestadas en 2014, los sectores con una mayor proporción de trabajadores con contratos temporales también tienden a registrar un mayor nivel de recortes y congelamientos salariales. En el gráfico 2.2.3 se muestra una relación positiva en los sectores entre la proporción de trabajadores con contratos temporales y la proporción de empresas dentro del sector que declaran haber aplicado recortes y congelamientos salariales. En contraste, hay una relación negativa entre la proporción de trabajadores a tiempo completo permanentes y la proporción de empresas con recortes y congelamientos salariales. El patrón, entonces, sugiere que existe una asociación entre el tipo de contrato de los trabajadores y la determinación del salario: los sectores con una mayor proporción de trabajadores con contratos más tradicionales (tiempo completo permanente) también tienden a experimentar menores recortes y congelamientos salariales.

Gráfico 2.2.3.Recortes y congelamientos salariales, 2014

(porcentaje)

Fuentes: Wage Dynamics Network, olas de 2007, 2009 y 2014, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Cada marca en el gráfico representa un sector en un país.

El autor de este recuadro es Gee Hee Hong.1El autor agradece al Banco Central Europeo por habilitar las series de datos de la WDN para el presente análisis.2Los países con tasas de desempleo relativamente altas son aquellos en los que la tasa de desempleo de 2016 era mayor que la tasa de desempleo promedio correspondiente entre 2000 y 2007. Estos países incluyen a Austria, Bélgica, Chipre, Eslovenia, España, Francia, Grecia, Irlanda, Italia, Luxemburgo, los Países Bajos, Portugal y Suiza. Los países con tasas de desempleo relativamente bajas son aquellos en los que la tasa de desempleo de 2016 era menor que la tasa promedio entre 2000 y 2007. Estos países incluyen a Alemania, Estonia, Malta, el Reino Unido, República Checa y República Eslovaca.

Recuadro 2.3.Ajuste de los salarios y el empleo tras la crisis financiera mundial: Evidencia a nivel de empresas

¿Cómo han incidido la evolución del crecimiento de los ingresos y la volatilidad en las decisiones laborales de las empresas en el período posterior a la crisis? ¿Qué efecto ha tenido la vulnerabilidad financiera a nivel de las empresas al comienzo de la crisis en las decisiones tomadas por las empresas en el mercado laboral después de la crisis?

En este recuadro se abordan estas preguntas usando el conjunto de datos ORBIS compilado por Bureau van Dijk. Se trata de un conjunto de abundantes datos transnacionales a nivel de empresas que contiene variables de los balances de las empresas e información sobre su masa salarial total y empleo total1. En el recuadro se analiza primero el vínculo entre el crecimiento reciente (que podría decirse que influye en las expectativas de crecimiento a nivel de empresas) y la incertidumbre, y el crecimiento de los salarios y el empleo de las empresas después de la crisis financiera mundial. Para evaluar el efecto potencial de factores relacionados con la crisis en las decisiones salariales y de empleo de las empresas, en el recuadro además se estudia si las empresas con diferentes grados de vulnerabilidad financiera ex ante presentaron diferentes patrones de ajuste de los salarios y/o el empleo en la etapa posterior a la crisis.

Los datos apuntan a que las empresas con un crecimiento reciente más sólido (y por ende con expectativas de crecimiento más optimistas) y con menor volatilidad registraron un mayor crecimiento de los salarios y el empleo. Por otro lado, las empresas con balances más débiles antes de la crisis experimentaron un menor crecimiento de los salarios y el empleo después de la crisis, lo cual destaca la potencial incidencia de las secuelas relacionadas con la crisis en las decisiones laborales de las empresas en el período posterior a la crisis.

Expectativas de crecimiento e incertidumbre como factores determinantes del crecimiento de los salarios y el empleo

En la medida en que el crecimiento reciente influye en las expectativas acerca del crecimiento futuro (por ejemplo, si las empresas desarrollan expectativas de adaptación), el crecimiento medio del ingreso con rezago de cinco años puede considerarse una variable representativa de las expectativas de crecimiento a mediano plazo a nivel de las empresas. Además, la desviación estándar del crecimiento del ingreso (volatilidad) —o su relación con respecto al crecimiento medio del ingreso a lo largo del intervalo con rezago de cinco años (coeficiente de variación)— puede considerarse una variable representativa de la incertidumbre a nivel de las empresas acerca del entorno operativo.

Los datos indican que las empresas con expectativas de crecimiento más optimistas o menor volatilidad presentan un crecimiento más sólido de los salarios y el empleo en el período posterior a la crisis2. En el gráfico 2.3.1 se comparan las diferencias de las tasas medias de crecimiento de los salarios y el empleo desde 2008 entre las empresas cuya volatilidad y cuyas expectativas de crecimiento están en los percentiles 25 y 75. El crecimiento de los salarios es de 0,3 a 0,6 puntos porcentuales más bajo entre las empresas con mayor volatilidad que entre sus contrapartes con menor volatilidad (dependiendo del indicador que se utilice para construir la volatilidad). Además, en las empresas con expectativas de crecimiento más optimistas el crecimiento de los salarios es 2 puntos porcentuales más vigoroso que en sus homólogas menos optimistas. Análogamente, en cuanto al crecimiento del empleo, las empresas con mayor volatilidad experimentan un crecimiento de 0,5 a 0,8 puntos porcentuales más bajo que las empresas con menor volatilidad. El optimismo en cuanto a las expectativas de crecimiento también contribuye positivamente al crecimiento del empleo: las empresas con expectativas más optimistas registran un crecimiento del empleo casi 1,5 puntos porcentuales superior al de las menos optimistas.

Gráfico 2.3.1.Estimaciones del crecimiento del salario nominal y las diferencias del crecimiento del empleo basadas en incertidumbre y en expectativas de crecimiento

(puntos porcentuales)

Fuentes: ORBIS y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: El salario se define como la masa salarial total dividida por el empleo total de cada empresa. Las barras azules muestran las diferencias estimadas de crecimiento del salario entre empresas con incertidumbre alta/expectativas de crecimiento (percentil 75) y las empresas con incertidumbre baja/expectativas de crecimiednto (percentil 25). Las barras rojas muestran las correspondientes diferencias de crecimiento del empleo.

Gráfico 2.3.2.Crecimiento del salario y el empleo por vencimiento de la deuda en 2008

(puntos porcentuales)

Fuentes: ORBIS y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La barra de la izquierda representa la diferencia estimada de crecimiento salarial después de la crisis menos el crecimiento salarial antes de la crisis entre una empresa con una alta proporción de deuda con vencimiento en 2008 (percentil 75) y una empresa con una baja proporción de deuda con vencimiento en 2008 (percentil 25). La barra de la derecha representa la diferencia estimada de crecimiento del empleo después de la crisis menos crecimiento del empleo antes de la crisis entre dos tipos de empresas.

Fricciones financieras y decisiones relacionadas con la fuerza laboral

Las empresas con mayor vulnerabilidad financiera antes de la crisis al parecer experimentan un crecimiento más flojo de los salarios y el empleo después de la crisis, lo cual pone de relieve el efecto potencial de las fricciones financieras o las secuelas de la crisis en los ajustes salariales y de empleo tras la crisis.

Si se adopta la metodología de diferencias en diferencias que compara los promedios de crecimiento salarial y del empleo antes y después de la crisis conforme a Duval, Hong y Timmer (2017), las empresas con balances más vulnerables ex ante —mayor apalancamiento y riesgo de refinanciamiento en la etapa previa a la crisis— presentan un menor crecimiento de los salarios y el empleo en los años posteriores a la crisis. Los resultados son robustos después de tener en cuenta los efectos de la productividad de la mano de obra y la productividad multifactorial, conforme a Wooldridge (2009)3. Los resultados se presentan el cuadro 2.3.1. Al tener en cuenta el efecto de los diferentes indicadores de productividad, un coeficiente de apalancamiento 10 puntos porcentuales más alto antes de la crisis está vinculado a un crecimiento de los salarios y el empleo 0,1 puntos porcentuales más débil después de la crisis. Asimismo, las empresas con mayor riesgo de refinanciamiento antes de la crisis presentan un crecimiento de los salarios y el empleo aproximadamente 0,3 a 0,4 puntos porcentuales más débil.

Cuadro 2.3.1.Vulnerabilidades financieras anteriores a la crisis y ajustes del empleo tras la crisis
(1)(2)(3)(4)
Variaciones en Log(salario promedio/trabajador)Variaciones en Log(empleo)
Apalancamiento anterior a la crisis1−0,0130***0,005−0,011***−0,010***
(0,003)(0,005)(0,003)(0,003)
Vencimiento de la deuda2−0,038***−0,036***−0,034***−0,032***
(0,005)(0,004)(0,005)(0,004)
Productividad (productividad multifactorial)30,790***0,464***
(0,145)(0,119)
Productividad (productividad laboral)40,540***0,343***
(0,123)(0,111)
Efectos fijos de país
Efectos fijos de sector
Número de observaciones82.16298.38682.20498.420
R20,02530,02800,02690,0268
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: “Variaciones en Log(salario promedio/trabajador)” es la diferencia entre el salario promedio por trabajador entre el período anterior y posterior a la crisis. “Variaciones en Log(empleo)” es la diferencia del logaritmo del empleo promedio entre el período anterior y posterior a la crisis. Los errores estándar entre paréntesis se agrupan a nivel de país y sector. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

Relación media deuda-activos en el período anterior a la crisis.

Monto de la deuda con vencimiento en 2008 dividido por el promedio de las ventas totales en el período anterior a la crisis.

Calculada utilizando la metodología de Wooldridge (2009).

Calculada como la relación entre la producción de valor añadido y el empleo total a nivel de empresa.

El autor de este recuadro es Gee Hee Hong.1La comparabilidad de las variables entre los países y a lo largo del tiempo se garantiza conforme a lo explicado en Duval, Hong y Timmer (2017), siguiendo la metodología de Gal y Hijzen (2016).2Las dos variables dependientes principales son la tasa de crecimiento anual del empleo total de cada empresa y la tasa de crecimiento anual del salario por empleado, en cuyo caso el salario por empleado se calcula como la masa salarial total dividida por el número total de empleados de cada empresa.3El riesgo de refinanciamiento, medido como la relación entre pasivos corrientes (es decir, deuda con vencimiento a menos de un año) y las ventas totales en el balance de 2007, permiten realizar una interpretación causal. Es poco probable que la estructura de deuda de las empresas en 2007 esté asociada a otras características no observadas de las empresas que inciden en las decisiones salariales y de contratación, dado que en 2007 no era posible prever el momento en que se produciría la crisis financiera mundial (Almeida et al., 2012; Duval, Hong y Timmer, 2017).
Anexo 2.1. Cobertura de países y datos

El análisis agregado se basa en datos trimestrales y anuales de 29 economías avanzadas en el período comprendido entre el primer trimestre de 2000 y el cuarto trimestre de 2016. Las regresiones sectoriales se basan en datos anuales de 20 economías avanzadas en el período 2000–15.

Cuadro del anexo 2.1.1.Cobertura por país
Análisis agregadoAlemania, Australia, Austria, Bélgica, Canadá, Corea, Dinamarca, Eslovenia, España, Estados Unidos, Estonia, Finlandia, Francia, Grecia, Irlanda, Islandia, Israel, Italia, Japón, Lituania, Noruega, Nueva Zelandia, Países Bajos, Portugal, Reino Unido, República Checa, República Eslovaca, Suecia, Suiza
Análisis sectorialAlemania, Australia, Austria, Bélgica, Canadá, Dinamarca, Eslovenia, España, Estados Unidos, Finlandia, Francia, Irlanda, Italia, Noruega, Países Bajos, Portugal, Reino Unido, República Checa, República Eslovaca, Suecia
Cuadro del anexo 2.1.2.Fuentes de datos
IndicadorFuente
Remuneración, sueldosEurostat; autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos
EmpleoEurostat; autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos
Empleo a tiempo parcialEurostat; autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos
Empleo a tiempo parcial involuntarioEurostat; autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos
Empleo temporarioEurostat; autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos
Horas por trabajador, total de horasEurostat; autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos
Brecha del productoFMI, base de datos del informe WEO
Inflación, inflación previstaBase de datos de Consensus Forecast; FMI, base de datos del informe WEO
Tasa de desempleoFMI, base de datos del informe WEO
ProductividadCuadro Eora Multi-Region Input-Output; Eurostat; autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos
Indicadores de la protección del empleoOrganización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos
Crecimiento previsto (agregado)FMI, base de datos del informe WEO
Producto bruto (sectorial)Base de datos Eora Multi-Region Input-Output
Precio relativo de los bienes de inversión (agregado)Banco Mundial, Indicadores del desarrollo mundial
Precio de la inversión (sectorial)Penn World Tables Capital Detail
Intensidad de capitalPenn World Tables
Exportaciones, Exportaciones finales, Importaciones FinalesBase de datos World Input-Output
Proporción de exportaciones en el valor agregado externoBase de datos Eora Multi-Region Input-Output
Políticas del mercado laboralbBase de datos de características institucionales de sindicatos, fijación de salarios, intervención estatal y pactos sociales.
Fuente: Compilación del personal técnico del FMI.

Las fuentes de datos primarias de las variables del mercado laboral son Eurostat, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) y las autoridades nacionales. Las fuentes clave de las demás variables utilizadas en el capítulo son la base de datos Eora Multi-Region Input-Output; Database on Institutional Characteristics of Trade Unions, Wage Setting, State Intervention and Social Pacts (ICTWSS); la base de datos del informe WEO del FMI; y la OCDE.

Anexo 2.2. Metodologías empíricas

Análisis agregado

En el análisis agregado se usa un marco de la curva salarial de Phillips propuesto en Gali (2011). La ecuación original propuesta en Gali (2011) es similar a la ecuación (2.1)35:

donde para el país i y el momento t,πi,tw es el crecimiento del salario nominal πi,t − 1 es la inflación interanual rezagada, ui,t es la tasa de desempleo, y Δui,t es la variación en la tasa de desempleo.

A fin de explicar cómo el crecimiento de la productividad y la subutilización laboral pueden afectar al crecimiento del salario agregado, la ecuación (2.1) se amplía con dos conjuntos de variables: crecimiento de la productividad tendencial e indicadores de subutilización del mercado laboral. Se estima la ecuación (2.2):

Donde g¯i,tY/H es la tendencia de la tasa de crecimiento del producto real por hora, y Zi,t son los indicadores de subutilización laboral. Esos indicadores incluyen la proporción de trabajadores empleados que aceptan trabajos a tiempo parcial de manera involuntaria (los trabajos a tiempo parcial se definen como aquellos de menos de 30 horas por semana), y la proporción de los trabajadores empleados con contratos de trabajo temporales. En la introducción que figura en el cuerpo del capítulo se explica por qué esos factores son importantes para el crecimiento del salario. Según se señala allí, el análisis se concentra en el crecimiento del salario nominal; los gráficos del anexo 2.2.1 y 2.2.2 ilustran la dinámica del salario real, a modo de referencia.

El gráfico del anexo 2.2.3 muestra la dinámica de dos factores clave de la ecuación (2.2): el crecimiento de la productividad tendencial y la inflación rezagada (una variable representativa de la indexación de la inflación).

Gráfico del anexo 2.2.1.Distribución de indicadores de crecimiento de la remuneración real

(diferencia en puntos porcentuales con respecto a 2007)

Fuentes: Eurostat; autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La muestra excluye los países bálticos. La variable de salario utilizada es la remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores autónomos. La línea horizontal dentro de cada caja representa la mediana, los bordes superior e inferior de cada caja muestran los cuartiles superior e inferior, y las marcas rojas denotan los deciles superior e inferior.

Gráfico del anexo 2.2.2.Crecimiento de la remuneración real por hora y tasas de desempleo

(diferencia en puntos porcentuales, 2016 con respecto al promedio de 2000–07)

Fuentes: Autoridades nacionales; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La variable de salario utilizada es la remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores autónomos. En las leyendas de datos del gráfico se utilizan los códigos de los países de la Organización Internacional de Normalización (ISO). Se identifican con leyendas las 10 principales economías avanzadas (según el PIB nominal de 2016 en dólares de EE.UU.).

Gráfico del anexo 2.2.3.Factores asociados al crecimiento del salario nominal

(diferencia en puntos porcentuales con respecto a 2007)

Fuentes: Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: El crecimiento de la productividad laboral tendencial se calcula como promedios arrastrados de cinco años. En el panel 2 se muestran promedios anuales de cuatro trimestres. La línea horizontal dentro de cada caja representa la mediana, los bordes superior e inferior de cada caja muestran los cuartiles superior e inferior, y las marcas rojas denotan los deciles superior e inferior.

El análisis contempla varias pruebas de robustez:

  • Frecuencia de los datos: Los indicadores de subutilización del mercado laboral (proporciones de trabajo a tiempo parcial involuntario y de trabajo temporario) no están disponibles con frecuencia trimestral: por eso, el análisis de su impacto sobre el crecimiento del salario agregado en los cuadros del anexo 2.3.32.3.9 usa datos con frecuencia anual36. Las pruebas de robustez sugieren que la interpolación a series trimestrales (valores uniformes entre trimestres o interpolación lineal) no afecta significativamente a los resultados.

  • Indicadores salariales alternativos (cuadro del anexo 2.3.5; gráfico del anexo 2.2.4): las pruebas de robustez examinan distintas opciones de indicadores salariales como variable dependiente en la ecuación (2.2): la remuneración agregada dividida por el total de empleados (remuneración por empleado), el gasto salarial agregado dividido por el total de empleados (salario por empleado), la remuneración agregada dividida por las horas totales (remuneración por hora) y el gasto salarial agregado dividido por las horas totales (salario por hora, lo que incluye las contribuciones sociales agregadas de los empleadores). El gráfico del anexo 2.2.5 ilustra más detenidamente que es poco probable que el salario del sector público haya sido un motor importante del salario agregado en 2009–16.

  • Indicadores alternativos de las variables explicativas: La magnitud y la importancia de los coeficientes, en general, siguen siendo robustas ante distintos indicadores de la capacidad ociosa, expectativas de inflación y crecimiento de la productividad tendencial (cuadro del anexo 2.3.2).

  • Regresiones país por país: La importancia y la magnitud de los coeficientes de crecimiento de la productividad tendencial y la proporción de empleo parcial involuntario son en gran medida similares si se recurre a regresiones por país (cuadro del anexo 2.3.1, columnas 4 y 8).

  • Variables instrumentales: Podría darse una situación de causalidad inversa entre el crecimiento del salario y la inflación de los precios si las empresas transfirieran el crecimiento más rápido de los costos laborales a los precios que cobran. Esto es atenuado si se utilizan los cambios pasados del precio del petróleo como variable instrumental de la inflación rezagada, lo que es fundamental para identificar el grado de indexación de la inflación37. Hay dos posibles problemas en relación con la validez de los cambios del precio del petróleo como variable instrumental de la inflación rezagada: en primer lugar, los shocks de demanda mundial podrían impulsar los precios del petróleo y el crecimiento del salario. Ese problema se ve morigerado en parte por la ecuación de curva de Phillips del salario actual, que ya neutraliza diversos canales a través de los cuales los shocks de demanda mundiales podrían influir sobre los salarios: la capacidad ociosa y el cambio en esta. El segundo problema radica en la posibilidad de que exista una causalidad inversa entre el crecimiento del salario y otros factores que determinan la inflación. Sin embargo, también es improbable que ese factor afecte los principales resultados: el menor crecimiento del salario tendría que redundar en una menor capacidad ociosa en el mercado laboral, lo que representaría un sesgo a la baja, y no al alza, en las estimaciones de mínimos cuadrados ordinarios del impacto de la capacidad ociosa sobre el crecimiento del salario. Se aplica un razonamiento similar en el caso del indicador de la subutilización laboral. El principal resultado —que el empleo a tiempo parcial involuntario afecta negativamente al crecimiento del salario— no es sensible al uso de una estimación con mínimos cuadrados ordinarios o variables instrumentales38.

Gráfico del anexo 2.2.4.Efectos del empleo a tiempo parcial involuntario en la remuneración y los salarios, 2000–16

(puntos porcentuales)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Las marcas muestran los coeficientes estimados, y las líneas muestran intervalos de confianza de 90%. Los trabajadores a tiempo parcial involuntario son los que trabajan menos de 30 horas a la semana porque no pudieron encontrar un empleo a tiempo completo. La proporción de empleo a tiempo parcial involuntario se calcula como el número total de trabajadores a tiempo parcial involuntario dividido por empleo total. Los grupos se definen en el gráfico 2.11. El gráfico se basa en los cuadros del anexo 2.3.4 y 2.3.5.

Gráfico del anexo 2.2.5.Correlaciones entre crecimiento del salario agregado y crecimiento del salario del sector público rezagado dos trimestres

(porcentaje)

Fuentes: Eurostat; autoridades nacionales, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: En las leyendas de datos del gráfico se utilizan los códigos de los países de la Organización Internacional de Normalización (ISO).

Los efectos de los factores seculares sobre los atributos de los puestos de trabajo se analizan usando una regresión con datos de panel de 36 países que van de 2000 a 2016, que incluye efectos fijos de país y de año, y neutralizando la brecha de producto. En el presente análisis, la proporción de trabajadores a tiempo parcial involuntario a nivel país es la principal variable dependiente. Los factores seculares potenciales incluyen los indicadores del poder de negociación de los trabajadores (representado por el cambio a cinco años en la tasa de densidad de los sindicatos), la variación a cinco años en la proporción de empleo en el sector de servicios, el cambio tecnológico (representado por la variación a cinco años en el precio relativo de la inversión), las expectativas de crecimiento y la integración en cadenas de valor mundiales (representada por la variación a cinco años en el valor agregado extranjero como porcentaje de las exportaciones).

Analisis sectorial

A modo de complemento del análisis agregado, se analizan a nivel sectorial los factores que determinan el crecimiento del salario nominal y las proporciones de empleo a tiempo parcial39. Siguiendo la estructura del análisis agregado, se utilizan regresiones a nivel sectorial para analizar el rol de la capacidad ociosa, las expectativas de crecimiento a mediano plazo, el avance tecnológico, el aumento de la integración comercial y los cambios en las instituciones del mercado laboral40. Esos factores se estudian como posibles determinantes del crecimiento del salario nominal y de la proporción de empleo a tiempo parcial, a fin de determinar su efecto sobre los distintos márgenes de ajuste. En el análisis se explota la variación en la exposición sectorial a fuerzas agregadas a fin de exponer los mecanismos que actúan dentro de cada país41.

Según se indicó antes, en varias economías avanzadas, un aumento del empleo a tiempo parcial involuntario se vinculó con un crecimiento del salario atenuado, incluso si se redujo el desempleo general. Esos cambios se dieron en un contexto de reducción de las expectativas de crecimiento y del poder de negociación de los sindicatos, como se muestra en los gráficos 2.14 y 2.1542.

En el análisis sectorial se analizan los efectos del aumento de la apertura al comercio, la automatización (representada por la reducción del precio relativo de la inversión) y la desaceleración de las tasas de crecimiento sectoriales (utilizadas para construir un indicador de las expectativas de crecimiento adaptativas a nivel sectorial) sobre el crecimiento del salario nominal y el empleo a tiempo parcial como proporción del empleo total43. Esto se hace explotando las variaciones sectoriales de la exposición a los factores agregados (cuadro del anexo 2.2.1). Por ejemplo, podría esperarse que la capacidad ociosa a nivel país sea más importante para la dinámica del mercado laboral en los sectores que están más correlacionados con la economía agregada; y los efectos de una reducción del precio relativo de la inversión agregada podía variar en función de la intensidad de capital inicial del sector.

Cuadro del anexo 2.2.1.Fuerzas agregadas y exposiciones sectoriales
IndicadorVariable agregadaVariación sectorial
Factores a corto plazoCapacidad ociosaBrecha del producto agregada, inflaciónInteracción con correlación sectorial
Factores a mediano plazoCrecimiento de la productividad tendencialPromedio retrospectivo de cinco años del crecimiento de la productividad
Factores a largo plazoCrecimiento previstoCrecimiento previsto (a uno y a cinco años)Interacción con correlación sectorial, crecimiento previsto sectorial (adaptativo)
Apertura comercialExportaciones, exportaciones intermedias, participación en cadenas mundiales de valor, importaciones finales
Avance tecnológicoVariación del precio relativo de la inversiónInteracción con la intensidad de capital sectorial; variación del precio sectorial de la inversión
Poder de negociación de los trabajadoresTasa de densidad sindical, acuerdo bipartito o tripartito, nivel de negociaciónInteracciones con características sectoriales: elevado crecimiento previsto, fuerte volatilidad
Facilidad de contratación y despidoFacilidad de contratación y despidoInteracciones con características sectoriales: elevado crecimiento previsto, fuerte volatilidad
Fuente: Compilación del personal técnico del FMI.Nota: La muestra abarca 20 economías avanzadas: Alemania, Australia, Austria, Bélgica, Canadá, Dinamarca, Eslovenia, España, Estados Unidos, Finlandia, Francia, Irlanda, Italia, Noruega, Países Bajos, Portugal, Reino Unido, República Checa, República Eslovaca, Suecia.

El análisis se basa en datos anuales de una muestra de 20 economías avanzadas a partir del 2000, y vincula los cambios en el crecimiento del salario nominal con los mismos factores cíclicos y seculares utilizados en el análisis agregado, neutralizando efectos fijos de país, sector y año:

donde yijt es el crecimiento del salario nominal, Xijt incluye indicadores que varían a nivel país-sector, como la proporción del empleo a tiempo parcial, la correlación del crecimiento del producto bruto de un sector con la economía general, el crecimiento de la productividad tendencial sectorial (medido, también en este caso, usando un promedio retrospectivo de cinco años), el crecimiento sectorial esperado (un indicador adaptativo basado en un promedio retrospectivo de cinco años del crecimiento del producto bruto sectorial) y la variación a cinco años de las importaciones finales como proporción del producto bruto.

Zjt incluye indicadores que varían únicamente a nivel país, como la brecha de producto agregado y la inflación (rezagada), la variación en el precio relativo de la inversión, y los indicadores del poder de negociación de los trabajadores (que también en este caso se representa usando la variación a cinco años de tasa de densidad sindical). A fin de explotar la variación sectorial en la exposición a factores agregados, se hace que esos factores interactúen con características sectoriales, analizando la interacción de la brecha de producto agregado con la correlación del sector y la economía agregada y la interacción de la variación en el precio relativo de la inversión y la intensidad de capital del sector.

Como en las regresiones agregadas, el análisis sectorial vincula la proporción de empleo a tiempo parcial con la capacidad ociosa (capturada usando la brecha de producto y el grado de correlación de un sector con la economía agregada y la interacción entre las dos variables) y con factores seculares: crecimiento esperado, cambio en importaciones finales como proporción del producto bruto, modificación en el precio relativo de la inversión (también vinculado con la intensidad de capital) y variación en la tasa de densidad sindical.

Anexo 2.3. Resultados empíricos

Analisis agregado

Los cuadros del anexo 2.3.1 y 2.3.2 muestran estimaciones de las curvas salariales de Phillips utilizando estimaciones de mínimos cuadrados ordinarios y variables instrumentales, para la muestra completa y para una muestra que no incluye los países bálticos, y para indicadores alternativos de las variables dependientes y las explicativas.

Cuadro del anexo 2.3.1.Estimaciones de las curvas salariales de Phillips
(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)
Todas las economías avanzadasTodas las economías avanzadas menos los países bálticos
MCOMCOVI1MCO país por país2MCOMCOVI1MCO país por país2
Tasa de desempleo−0,332***−0,366***−0,394***−0,464−0,261***−0,281***−0,338***−0,428
(0,0261)(0,0257)(0,0284)(0,0249)(0,0249)(0,0279)
Variación de la tasa de desempleo−0,114***−0,0836**−0,124***0,00042−0,0386−0,0111−0,003010,0313
(0,0381)(0,0373)(0,0419)(0,0427)(0,0425)(0,0474)
Inflación rezagada0,215***0,161***0,291***0,1770,216***0,190***0,235**0,187
(0,0438)(0,0431)(0,110)(0,0435)(0,0432)(0,112)
Tasa de crecimiento de la productividad tendencial30,697***0,922***0,3440,446***0,778***0,261
(0,0725)(0,0732)(0,0729)(0,0742)
Estadístico F de primera etapa superior a 10
Efectos fijos de país
Efectos fijos de añonono
Número de observaciones1.8891.8891.8571.7661.7661.736
R20,4720,4980,4780,4380,4500,419
Partida informativa:
Coeficiente de la tasa de crecimiento de la productividad tendencial implícito en otros estudios: 0,7814.
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Variable dependiente = tasa de aumento interanual de la remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores por cuenta propia. La muestra tiene una frecuencia trimestral desde el primer trimestre de 2000 hasta el cuarto trimestre de 2016. Los países que integran la muestra figuran en el cuadro 2.1.1 VI = variable instrumental. MCO = mínimos cuadrados ordinarios. Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

La variable instrumental de la inflación rezagada es la variación del precio del petróleo con dos trimestres de rezago.

Promedios de las estimaciones de curvas salariales de Phillips específicas de cada país.

Promedio retrospectivo de cinco años de la tasa de crecimiento de la productividad de la mano de obra.

Cuadro del anexo 2.3.2.Estimaciones de las curvas salariales de Phillips con otros indicadores
(1)(2)(3)(4)(5)
De referencia1Otro indicador de la capacidad ociosa en el mercado del trabajo3Otro indicador de las expectativas inflacionarias4Otro indicador del crecimiento de la productividad tendencial5Restricción del coeficiente del crecimiento de la productividad tendencial6
VI2VI2VI2VI2VI2
Tasa de desempleo−0,339***−0,220***−0,347***−0,339***
(0,0291)(0,0236)(0,0296)(0,0287)
Brecha del producto0,291***
(0,0331)
Variación de la tasa de desempleo0,02440,0279−0,0935***−0,005120,0240
(0,0480)(0,0502)(0,0397)(0,0479)(0,0447)
Inflación rezagada0,1950,1490,735***0,302***0,196*
(0,120)(0,128)(0,0594)(0,117)(0,108)
Expectativa inflacionaria a 10 años0,265***
(0,0594)
Tasa de crecimiento de la productividad tendencial: Cinco años70,783***0,645***0,553***0,781
(0,0720)(0,0727)(0,0634)
Tasa de crecimiento de la productividad tendencial: Tres años80,410***
(0,0692)
Estadístico F de primera etapa superior a 10
Efectos fijos de país
Efectos fijos de añononononono
Número de observaciones1.6561.6561.6561.6561.656
R20,4060,3690,3790,3960,284
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Variable dependiente = tasa de aumento interanual de la remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores por cuenta propia. La muestra tiene una frecuencia trimestral desde el primer trimestre de 2000 hasta el cuarto trimestre de 2016. Los países que integran la muestra figuran en el cuadro 2.1.1. VI = variable instrumental. Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; ***p < 0,01.

La muestra es ligeramente más pequeña que la del cuadro 2.3.1, ya que este cuadro mantiene un tamaño de muestra uniforme de la columna (1) a la (5).

La variable instrumental de la inflación rezagada es la variación del precio del petróleo con dos trimestres de rezago.

La brecha del producto reemplaza la tasa de desempleo como indicador de la capacidad ociosa en el mercado del trabajo.

La inflación rezagada es reemplazada por la inflación rezagada y la expectativa inflacionaria a 10 años, suponiéndose que la suma de ambos coeficientes da 1.

El promedio retrospectivo de tres años del crecimiento de la productividad reemplaza el promedio retrospectivo de cinco años del crecimiento de la productividad.

El coeficiente del crecimiento de la productividad tendencial se fija en 0,781, para abordar la causalidad inversa del aumento salarial en el crecimiento de la productividad tendencial.

Promedio retrospectivo de cinco años de la tasa de crecimiento de la productividad de la mano de obra.

Promedio retrospectivo de tres años de la tasa de crecimiento de la productividad de la mano de obra.

Los cambios del precio del petróleo son comunes entre los países, por lo que los resultados de las variables instrumentales no tienen en cuenta como control efectos fijos de año. Los principales resultados no son sensibles al método de estimación seleccionado, se trate ya de mínimos cuadrados ordinarios con efectos fijos de año o de variables instrumentales sin efectos fijos de año (gráfico del anexo 2.3.1, comparado con gráfico 2.12). La proporción de la variación en el crecimiento del salario que explican los impulsores de la inflación es, en general, similar con los dos enfoques44.

Gráfico del anexo 2.3.1.Descomposición de la dinámica de los salarios, 2000–16

(variación en puntos porcentuales con respecto al promedio de 2000–07)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: La variable de salario utilizada es la remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores autónomos. Los trabajadores a tiempo parcial involuntario son los que trabajan menos de 30 horas a la semana porque no pudieron encontrar un empleo a tiempo completo. La proporción de empleo a tiempo parcial involuntario se calcula como el número total de trabajadores a tiempo parcial involuntario dividido por empleo total. Los grupos se definen en el gráfico 2.11. La descomposición se basa en los coeficientes presentados en la columna (1) del cuadro del anexo 2.3.3 y está ponderada por el PIB a tipo de cambio de mercado de los diferentes países.

Los cuadros del anexo 2.3.32.3.5 amplían la especificación de la curva de Phillips del cuadro del anexo .3.1 con la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario, y analizan la robustez utilizando distintos indicadores de los salarios y estudiando las diferencias entre países con tasas de desempleo inferiores, moderadamente superiores y notablemente superiores a los promedios de 2000–07.

Cuadro del anexo 2.3.3.Estimación de la curva salarial de Phillips ampliada con la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario, por grupo de países
(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)
Muestra completaGrupo AGrupo BGrupo CMuestra completaGrupo AGrupo BGrupo C
MCOMCOMCOMCOVI1VI1VI1VI1
Proporción de empleo a tiempo parcial involuntario−0,177**−0,503*−0,336**0,0159−0,275***−0,653**−0,291*−0,186*
(0,0830)(0,274)(0,139)(0,124)(0,0829)(0,294)(0,154)(0,101)
Tasa de desempleo−0,187***−0,0178−0,00699−0,280***−0,182***0,0855−0,284−0,395***
(0,0445)(0,128)(0,186)(0,0686)(0,0438)(0,146)(0,186)(0,0722)
Variación de la tasa de desempleo−0,349***−0,690***−0,609**−0,128−0,263***−0,449**−0,830***0,0821
(0,0960)(0,244)(0,271)(0,129)(0,0887)(0,181)(0,247)(0,117)
Inflación rezagada0,193***0,378***−0,1830,1560,300*0,2870,397−0,279
(0,0728)(0,129)(0,124)(0,206)(0,164)(0,282)(0,248)(0,292)
Tasa de crecimiento de la productividad tendencial20,456***0,634*−0,1310,699***0,624***0,763***0,009550,986***
(0,112)(0,348)(0,189)(0,170)(0,106)(0,223)(0,176)(0,170)
Estadístico F de primera etapa superior a 10
Efectos fijos de país
Efectos fijos de añonononono
Número de observaciones411117146148411117146148
R20,6100,7090,6490,7230,5770,6520,4580,660
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Variable dependiente = tasas de aumento anual de remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores por cuenta propia. La muestra tiene frecuencia anual entre 2000 y 2016. Véanse en el cuadro 2.1.1 la lista de países que integran la muestra completa. Algunos países no forman parte de la muestra porque faltan datos sobre la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario. Los grupos de países se dividen comparando la tasa de desempleo de 2016 con el promedio de 2000–07. Grupo A (desempleo de 2016 inferior a 2000–07): República Checa, Alemania, Japón, Israel, República Eslovaca, Reino Unido y Estados Unidos. Grupo B (desempleo de 2016 moderadamente por encima de 2000–07): Australia, Austria, Bélgica, Canadá, Suiza, Finlandia, Islandia, Noruega y Suecia. Grupo C (desempleo de 2016 considerablemente por encima de 2000–07): Dinamarca, España, Francia, Grecia, Irlanda, Italia, Países Bajos, Portugal y Eslovenia. VI = variable instrumental. MCO = mínimos cuadrados ordinarios. Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

La variable instrumental de la inflación rezagada es la variación del precio del petróleo con dos trimestres de rezago.

Promedio retrospectivo de cinco años de la tasa de crecimiento de la productividad de la mano de obra.

Cuadro del anexo 2.3.4.Estimación de la curva salarial de Phillips ampliada con la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario: Muestra completa y países con una tasa de desempleo inferior al promedio de 2000–07
(1)(2)(3)(4)(5)(6)
Muestra completaPaíses con una tasa de desempleo inferior al promedio de 2000–07 (Grupo A)
Remuneración por empleado1Remuneración por hora1Sueldo por hora1Remuneración por empleado1Remuneración por hora1Sueldo por hora1
VI2VI2VI2VI2VI2VI2
Proporción de empleo a tiempo parcial involuntario−0,203**−0,275***−0,242***−0,535**−0,653**−0,705**
(0,0803)(0,0829)(0,0805)(0,261)(0,294)(0,292)
Tasa de desempleo−0,167***−0,182***−0,177***−0,01740,08550,103
(0,0424)(0,0438)(0,0422)(0,130)(0,146)(0,145)
Variación de la tasa de desempleo−0,473***−0,263***−0,321***−0,574***−0,449**−0,567***
(0,0859)(0,0887)(0,0853)(0,161)(0,181)(0,180)
Inflación rezagada0,509***0,300*0,309*0,491*0,2870,253
(0,159)(0,164)(0,162)(0,250)(0,282)(0,279)
Tasa de crecimiento de la productividad tendencial30,413***0,624***0,701***0,659***0,763***0,760***
(0,103)(0,106)(0,102)(0,198)(0,223)(0,222)
Estadístico F de primera etapa superior a 10si
Efectos fijos de país
Efectos fijos de añonononononono
Número de observaciones411411410117117117
R20,5700,5770,6030,7050,6520,663
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: La muestra tiene frecuencia anual entre 2000 y 2016. Véanse en las notas del cuadro del anexo 2.3.3 los países que integran la muestra completa y el grupo A. VI = variable instrumental. Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

La variable dependiente de la regresión, definida como tasas de crecimiento anual.

La variable instrumental de la inflación rezagada es la variación del precio del petróleo con dos trimestres de rezago.

Promedio retrospectivo de cinco años de la tasa de crecimiento de la productividad de la mano de obra.

Cuadro del anexo 2.3.5.Estimación de la curva salarial de Phillips ampliada con la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario: Países con una tasa de desempleo moderada y considerablemente superior al promedio de 2000–07
(1)(2)(3)(4)(5)(6)
Países con una tasa de desempleo moderadamente superior al promedio de 2000–07 (Grupo B)Países con una tasa de desempleo considerablemente superior al promedio de 2000–07 (Grupo C)
Remuneración por empleado1Remuneración por hora1Sueldo por hora1Remuneración por empleado1Remuneración por hora1Sueldo por hora1
VI2VI2VI2VI2VI2VI2
Proporción de empleo a tiempo parcial involuntario−0,221−0,291*−0,110−0,157*−0,186*−0,235**
(0,147)(0,154)(0,147)(0,0923)(0,101)(0,105)
Tasa de desempleo−0,203−0,284−0,147−0,358***−0,395***−0,375***
(0,177)(0,186)(0,187)(0,0663)(0,0722)(0,0751)
Variación de la tasa de desempleo−1,429***−0,830***−0,743***−0,03690,0821−0,0381
(0,235)(0,247)(0,241)(0,107)(0,117)(0,121)
Inflación rezagada0,522**0,3970,780***−0,126−0,279−0,369
(0,236)(0,248)(0,259)(0,268)(0,292)(0,304)
Tasa de crecimiento de la productividad tendencial3−0,1830,009550,05180,834***0,986***1,082***
(0,168)(0,176)(0,167)(0,156)(0,170)(0,177)
Estadístico F de primera etapa superior a 10
Efectos fijos de país
Efectos fijos de añonononononono
Número de observaciones146146145148148148
R20,4870,4580,3890,6810,6600,652
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: La muestra tiene frecuencia anual entre 2000 y 2016. Véanse en las notas del cuadro del anexo 2.3.3 los países que integran los grupos B y C. VI = variable instrumental. Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

La variable dependiente de la regresión, definida como tasas de crecimiento anual.

La variable instrumental de la inflación rezagada es la variación del precio del petróleo con dos trimestres de rezago.

Promedio retrospectivo de cinco años de la tasa de crecimiento de la productividad de la mano de obra.

En los cuadros del anexo 2.3.6 y 2.3.7 se realiza un análisis similar con la proporción de empleo con contratos temporales, en lugar de la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario. Los resultados son muy similares si se tienen en cuenta como control la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario y el empleo con contratos temporales simultáneamente. Esos indicadores de subutilización en el mercado laboral no parecen afectar a la sensibilidad del crecimiento del salario a las tasas de desempleo; por ende, se incluyen aditivamente.

Cuadro del anexo 2.3.6.Estimación de la curva salarial de Phillips ampliada con la proporción de empleo por contrato temporario: Muestra completa y países con una tasa de desempleo inferior al promedio de 2000–07
(1)(2)(3)(4)(5)(6)
Muestra completaPaíses con una tasa de desempleo inferior al promedio de 2000–07 (Grupo A)
Remuneración por empleado1Remuneración por hora1Sueldo por hora1Remuneración por empleado1Remuneración por hora1Sueldo por hora1
VI2VI2VI2VI2VI2VI2
Proporción de empleo por contrato temporario−0,0274−0,0866−0,08610,0498−0,115−0,146
(0,0566)(0,0584)(0,0561)(0,135)(0,174)(0,176)
Tasa de desempleo−0,244***−0,297***−0,277***−0,06660,2620,308
(0,0428)(0,0441)(0,0427)(0,219)(0,281)(0,285)
Variación de la tasa de desempleo−0,428***−0,181*−0,249***−0,392*−0,291−0,375
(0,0974)(0,100)(0,0960)(0,203)(0,261)(0,265)
Inflación rezagada0,556***0,2590,2810,431−0,167−0,249
(0,182)(0,188)(0,183)(0,430)(0,553)(0,561)
Tasa de crecimiento de la productividad tendencial30,503***0,736***0,806***0,987***1,130***1,133***
(0,118)(0,122)(0,116)(0,195)(0,251)(0,254)
Estadístico F de primera etapa superior a 10
Efectos fijos de país
Efectos fijos de añonononononono
Número de observaciones388388387888888
R20,6170,6160,6480,7320,5910,575
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: La muestra tiene frecuencia anual entre 2000 y 2016. Véanse en las notas del cuadro del anexo 2.3.3 los países que integran la muestra completa y el grupo A. VI = variable instrumental. Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

La variable dependiente de la regresión, definida como tasas de crecimiento anual.

La variable instrumental de la inflación rezagada es la variación del precio del petróleo con dos trimestres de rezago.

Promedio retrospectivo de cinco años de la tasa de crecimiento de la productividad de la mano de obra.

Cuadro del anexo 2.3.7.Estimación de la curva salarial de Phillips ampliada con la proporción de empleo por contrato temporario: Países con una tasa de desempleo moderada y considerablemente superior al promedio de 2000–07
(1)(2)(3)(4)(5)(6)
Países con una tasa de desempleo moderadamente superior al promedio de 2000–07 (Grupo B)Países con una tasa de desempleo notablemente superior al promedio de 2000–07 (Grupo C)
Remuneración por empleado1Remuneración por hora1Sueldo por hora1Remuneración por empleado1Remuneración por hora1Sueldo por hora1
VI2VI2VI2VI2VI2VI2
Proporción de empleo por contrato temporario−0,0416−0,158−0,138−0,106−0,107−0,101
(0,0987)(0,102)(0,0975)(0,0818)(0,0875)(0,0919)
Tasa de desempleo−0,489***−0,446***−0,383**−0,383***−0,426***−0,411***
(0,153)(0,158)(0,153)(0,0699)(0,0748)(0,0786)
Variación de la tasa de desempleo−1,227***−0,636**−0,610**−0,06150,0538−0,0717
(0,249)(0,257)(0,250)(0,117)(0,126)(0,132)
Inflación rezagada0,3840,1280,563*0,0161−0,104−0,132
(0,274)(0,283)(0,293)(0,272)(0,291)(0,306)
Tasa de crecimiento de la productividad tendencial30,08320,303*0,277*0,862***1,000***1,097***
(0,158)(0,163)(0,155)(0,190)(0,204)(0,214)
Estadístico F de primera etapa superior a 10
Efectos fijos de país
Efectos fijos de añonononononono
Número de observaciones147147146153153153
R20,6070,5820,5640,6670,6470,637
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: La muestra tiene frecuencia anual entre 2000 y 2016. Véanse en las notas del cuadro del anexo 2.3.3 los países que integran los grupos B y C. VI = variable instrumental. Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

La variable dependiente de la regresión, definida como tasas de crecimiento anual.

La variable instrumental de la inflación rezagada es la variación del precio del petróleo con dos trimestres de rezago.

Promedio retrospectivo de cinco años de la tasa de crecimiento de la productividad de la mano de obra.

Como se describió anteriormente, el cuadro del anexo 2.3.8 amplía la curva salarial de Phillips con factores seculares. Como las tasas de crecimiento del salario fueron volátiles durante la Gran Recesión, en el cuadro del anexo 2.3.9 se analiza la robustez ante la exclusión de los años 2008 y 2009.

Cuadro del anexo 2.3.8.Estimación de la curva salarial de Phillips ampliada con variables estructurales
(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)
VI1VI1VI1VI1VI1VI1VI1VI1VI1
Proporción de empleo a tiempo parcial involuntario−0,275***−0,306***−0,192**−0,200**−0,166*−0,225***−0,272***−0,0840−0,0570
(0,0829)(0,0947)(0,0845)(0,0976)(0,0977)(0,0794)(0,0830)(0,133)(0,125)
Tasa de desempleo−0,182***−0,226***−0,211***−0,293***−0,365***−0,199***−0,177***−0,333***−0,362***
(0,0438)(0,0556)(0,0492)(0,0688)(0,0590)(0,0444)(0,0446)(0,0948)(0,0902)
Variación de la tasa de desempleo−0,263***−0,225**−0,137−0,284***−0,0325−0,247***−0,267***−0,295**−0,334***
(0,0887)(0,0969)(0,0833)(0,109)(0,0887)(0,0893)(0,0887)(0,130)(0,123)
Inflación rezagada0,300*−0,04520,00644−0,380−0,2360,1990,308*−0,432−0,540
(0,164)(0,280)(0,197)(0,311)(0,206)(0,186)(0,164)(0,332)(0,327)
Tasa de crecimiento de la productividad tendencial0,624***0,720***0,845***0,497***0,594***0,570***0,628***0,2310,325**
(0,106)(0,118)(0,109)(0,123)(0,117)(0,101)(0,107)(0,168)(0,156)
Variación del valor agregado externo como porcentaje de las exportaciones20,0944**
(0,0424)
Variación del precio relativo de la inversión20,114***
(0,0302)
Variación de la tasa de densidad sindical2−0,330***−0,340***
(0,0774)(0,0774)
Variación de la regulación del despido individual y colectivo2−0,259
(0,918)
Crecimiento previsto0,459** (0,180)
Variación de la proporción de trabajadores en el sector de los servicios2−0,0194
(0,0327)
Tasa de densidad sindical (nivel)0,322***0,186***
(0,0836)(0,0678)
Estadístico F de primera etapa superior a 10
Efectos fijos de país
Efectos fijos de añononononononononono
Número de observaciones411361316288247411411267264
R20,5770,5610,5960,5900,6030,5890,5780,5010,567
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Variable dependiente = tasas de aumento anual de remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores por cuenta propia. La muestra tiene frecuencia anual entre 2000 y 2016. Los países que integran la muestra figuran en el cuadro del anexo 2.1.1. VI = variable instrumental. Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

La variable instrumental de la inflación rezagada es la variación del precio del petróleo con dos trimestres de rezago.

En relación con cinco años atrás.

Cuadro del anexo 2.3.9.Estimación de la curva salarial de Phillips ampliada con variables estructurales: Excluidos 2008 y 2009
(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)
VI1VI1VI1VI1VI1VI1VI1VI1VI1
Proporción de empleo a tiempo parcial involuntario−0,213**−0,227−0,168*−0,215*−0,193−0,173**−0,205**−0,212−0,169
(0,0912)(0,139)(0,102)(0,123)(0,131)(0,0862)(0,0913)(0,198)(0,178)
Tasa de desempleo−0,174***−0,205***−0,186***−0,301***−0,319***−0,196***−0,162***−0,367−0,380*
(0,0428)(0,0657)(0,0549)(0,105)(0,0768)(0,0446)(0,0435)(0,230)(0,227)
Variación de la tasa de desempleo−0,400***−0,321*−0,280**−0,308*−0,129−0,352***−0,406***−0,495**−0,507**
(0,118)(0,183)(0,131)(0,168)(0,152)(0,127)(0,118)(0,229)(0,213)
Inflación rezagada0,502**0,3510,180−0,583−0,2540,3540,520**−1,289−1,417
(0,208)(0,598)(0,346)(1,107)(0,677)(0,251)(0,207)(2,101)(2,053)
Tasa de crecimiento de la productividad tendencial0,768***0,826***0,891***0,471***0,662***0,721***0,779***−0,06740,151
(0,101)(0,118)(0,120)(0,154)(0,130)(0,0968)(0,101)(0,662)(0,466)
Variación del valor agregado externo como porcentaje de las exportaciones20,0262
(0,0452)
Variación del precio relativo de la inversión20,0911***
(0,0338)
Variación de la tasa de densidad sindical2−0,390*−0,483
(0,234)(0,373)
Variación de la regulación del despido individual y colectivo2−0,390
(1,653)
Crecimiento previsto0,414**
(0,197)
Variación de la proporción de trabajadores en el sector de los servicios2−0,0424
(0,0308)
Tasa de densidad sindical (nivel)0,5420,302
(0,510)(0,302)
Estadístico F de primera etapa superior a 10
Efectos fijos de país
Efectos fijos de añononononononononono
Número de observaciones361311274241203361361221219
R20,6780,6760,6540,6120,6320,6820,6800,2640,369
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Variable dependiente = tasas de aumento anual de remuneración por hora de los trabajadores, excluidos los trabajadores por cuenta propia. La muestra tiene frecuencia anual entre 2000 y 2016. Los países que integran la muestra figuran en el cuadro del anexo 2.1.1. VI = variable instrumental. Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

La variable instrumental de la inflación rezagada es la variación del precio del petróleo con dos trimestres de rezago.

En relación con cinco años atrás.

El cuadro del anexo 2.3.10 se concentra en los determinantes de los atributos del empleo y analiza los factores que determinan el empleo a tiempo parcial involuntario, vinculándolo con la brecha de producto y los factores seculares antes analizados.

Cuadro del anexo 2.3.10.Determinantes de la proporción de empleo a tiempo parcial involuntario, análisis agregado
(1)(2)(3)(4)(5)(6)
Brecha del producto−0,265***−0,263***−0,172***−0,238***−0,172***−0,245***
(0,030)(0,029)(0,029)(0,031)(0,033)(0,030)
Crecimiento previsto−0,454***
(0,134)
Variación del precio relativo de la inversión1−0,122***
(0,018)
Variación del valor agregado externo como porcentaje de las exportaciones10,037
(0,033)
Variación de la tasa de densidad sindical10,007
(0,028)
Variación de la proporción de trabajadores en el sector de los servicios10,085***
(0,023)
Efectos fijos de país
Efectos fijos de año
Número de observaciones386386357361288386
R20,4470,4650,5480,4470,4740,467
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Variable dependiente = proporción de empleo a tiempo parcial involuntario en valores logarítmicos. La muestra tiene frecuencia anual entre 2000 y 2016. Los países que integran la muestra figuran en el cuadro del anexo 2.1.1. Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

En relación con cinco años atrás.

Analisis sectorial

Los datos sectoriales tienen muchas más observaciones faltantes que los datos a nivel país, lo cual resulta en un panel desequilibrado, y es probable que las mediciones sectoriales tengan más ruido. Aunque los resultados de las regresiones sectoriales no son tan definitivos como aquellos basados sobre las regresiones con datos de panel a nivel país presentadas antes, tienden a ser coherentes.

En los cuadros del anexo 2.3.11 y 2.3.12 se presentan los resultados del análisis sectorial, vinculando el crecimiento con los salarios nominales y el empleo a tiempo parcial con factores cíclicos y seculares. Esos factores incluyen efectos fijos de país, sector y año: los resultados son robustos ante la interacción de efectos fijos de interacción sector-año, que capturaría los cambios sectoriales compartidos entre países. La disminución de la capacidad ociosa específica de cada sector se vincula con un mayor crecimiento del salario nominal en países en los que el desempleo en 2016 era menor que el promedio de 2000–07 (capturado como la suma de los impactos de la brecha de producto agregada, la correlación entre el sector y la economía agregada, y su interacción; véase gráfico 2.3.2, panel 1). La automatización y las expectativas de crecimiento a mediano plazo se vincularon, en general, con un menor crecimiento del salario en esas economías. Donde las tasas de desempleo siguen notablemente por encima de los promedios de 2000–07, la capacidad ociosa y la inflación pasada son los mayores obstáculos para el crecimiento del salario nominal (gráfico 2.3.2, panel 3). En los países con tasas de desempleo moderadamente superiores a los promedios pasados, los factores estructurales —la automatización y las expectativas de crecimiento a mediano plazo— juegan un rol (gráfico 2.3.2, panel 2). Aunque el crecimiento de la productividad sectorial no tiene un efecto significativo sobre el análisis sectorial, es posible que dicha conclusión esté relacionada con efectos de contagio de las presiones salariales entre sectores y la movilidad laboral entre sectores. Esos efectos de contagio tienden a debilitar los vínculos entre los factores a nivel sectorial y el crecimiento del salario nominal sectorial.

Gráfico del anexo 2.3.2.Descomposición de la dinámica de los salarios sectoriales, 2000–15

(variación en puntos porcentuales con respecto al promedio de 2000–07)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Los grupos se definen en el gráfico 2.11. Los factores estructurales son la automatización (representada por el precio relativo de la inversión), el comercio y el crecimiento previsto. Las regresiones también tienen en cuenta el crecimiento de la productividad laboral tendencial, la proporción de empleo a tiempo parcial, y efectos fijos del país y el sector. La descomposición se basa en los coeficientes presentados en el cuadro del anexo 2.3.11 y está ponderada por el PIB a tipo de cambio de mercado de los diferentes países. Solo se muestran los coeficientes con valores estadísticamente significativos.

Cuadro del anexo 2.3.11.Determinantes del crecimiento del salario nominal sectorial
(1)(2)(3)
Grupo AGrupo BGrupo C
Brecha del producto agregada−0,221**0,04170,177*
(0,0750)(0,119)(0,0867)
Correlación del crecimiento del producto sectorial y agregado0,321−0,5990,179
(1,077)(0,606)(0,310)
Brecha del producto agregada x correlación−0,183−0,1230,319*
(0,138)(0,102)(0,158)
Inflación rezagada0,1820,3040,492**
(0,295)(0,216)(0,195)
Tasa de crecimiento de la productividad tendencial1−0,0229−0,0387−0,00741
(0,0889)(0,0286)(0,0306)
Proporción de empleo a tiempo parcial0,0215−0,001070,00870
(0,0254)(0,0193)(0,00999)
Crecimiento previsto (sectorial)0,189*0,134**0,0135
(0,0716)(0,0483)(0,0256)
Variación de la importación final como proporción del producto bruto20,09430,02130,0209
(0,0494)(0,0384)(0,0262)
Variación del precio relativo de la inversión20,256**0,0701−0,0215
(0,0861)(0,0369)(0,0427)
Efectos fijos de país
Efectos fijos de sector
Efectos fijos de año
Número de observaciones349447493
R20,4000,1110,355
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Variable dependiente = Variación porcentual interanual de los sueldos y salarios nominales por trabajador (excluidos el empleo por cuenta propia y las contribuciones sociales de los empleadores) de los sectores de la NACE revisión 2. NACE = Nomenclatura estadística de actividades económicas de la Comunidad Europea. La muestra tiene frecuencia anual entre 2000 y 2015. Véanse en el cuadro del anexo 2.3.3 las notas sobre los países que integran cada grupo. Los siguientes países no figuran en sus respectivos grupos por limitaciones de los datos: Japón (A), Israel (A), Islandia (B), Suiza (B) y Grecia (C). Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

Promedio retrospectivo de cinco años de la tasa de crecimiento de la productividad de la mano de obra.

En relación con cinco años atrás.

Cuadro del anexo 2.3.12.Determinantes de la proporción sectorial de empleo a tiempo parcial
(1)(2)(3)(4)(5)(6)
Brecha del producto agregada−0,0273−0,008070,02370,001050,0124−0,00168
(0,0710)(0,0685)(0,0736)(0,0781)(0,0595)(0,0830)
Correlación del crecimiento del producto sectorial y agregado−0,318−0,355−0,321−0,2900,254−0,441
(0,512)(0,514)(0,454)(0,478)(0,479)(0,773)
Brecha del producto agregada x correlación−0,0703−0,0779−0,115−0,0297−0,02040,0285
(0,0739)(0,0727)(0,0788)(0,0686)(0,0924)(0,0831)
Crecimiento previsto (agregado)−0,615*
(0,322)
Crecimiento previsto (sectorial)−0,137**
(0,0573)
Variación de la importación final como proporción del producto bruto1−0,0577
(0,0367)
Variación del precio relativo de la inversión1−0,147***
(0,0464)
Variación del precio relativo de la inversión x intensidad de capital0,00118**
(0,000419)
Intensidad de capital5,052
(4,032)
Variación de la tasa de densidad sindical10,106
(0,0749)
Efectos fijos de país
Efectos fijos de sector
Efectos fijos de año
Número de observaciones2.1032.1032.1031.6871.7101.562
R20,8060,8060,8070,8110,8100,824
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Variable dependiente = proporción de empleo a tiempo parcial en los sectores de NACE revisión 2. NACE = Nomenclatura estadística de actividades económicas de la Comunidad Europea. La muestra tiene frecuencia anual entre 2000 y 2015. Los países que integran la muestra figuran en el cuadro del anexo 2.1.1. Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

En relación con cinco años atrás.

La automatización y las menores expectativas de crecimiento a mediano plazo sectoriales también se vinculan con una mayor proporción de empleo a tiempo parcial en los sectores, y las asociaciones tienen un tamaño aproximadamente similar a las del análisis agregado del empleo a tiempo parcial involuntario (gráfico 2.3.3; cuadro del anexo 2.3.12).

Gráfico del anexo 2.3.3.Efectos de la proporción de empleo a tiempo parcial, análisis sectorial

(puntos porcentuales)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Las marcas muestran los coeficientes estimados, y las líneas muestran intervalos de confianza de 90%. El gráfico se basa en las columnas (2) a (6) del cuadro del anexo 2.3.12.

En el cuadro del anexo 2.3.13 se presenta la prueba de robustez en la que el crecimiento de los salarios nominales, el empleo y el empleo a tiempo parcial se toman como factores determinados conjuntamente; se estima el sistema usando mínimos cuadrados de tres etapas, que tratan las variables dependientes como endógenas, las instrumentan usando las variables exógenas y permiten que tengan correlación con las perturbaciones de las ecuaciones del sistema.

Cuadro del anexo 2.3.13.Determinantes del crecimiento del salario nominal, el aumento del empleo y el empleo a tiempo parcial
(1)(2)(3)(4)(5)
Crecimiento del salario nominal1Aumento del empleo1Empleo a tiempo parcial1
MCE32MCE33MCE32MCE33MCE33
Brecha del producto agregada0,284***0,241***−0,0682−0,0513−0,0907
(0,0334)(0,0322)(0,0786)(0,0641)(0,0816)
Correlación del crecimiento del producto sectorial y agregado−0,388**−0,412**−1,001**−0,226−0,698*
(0,172)(0,163)(0,404)(0,324)(0,413)
Brecha del producto agregada × correlación0,321***0,269***0,606***0,644***0,000166
(0,0548)(0,0531)(0,129)(0,106)(0,135)
Inflación rezagada0,207***0,210***0,0552−0,09670,131
(0,0573)(0,0578)(0,135)(0,115)(0,147)
Crecimiento previsto (sectorial)0,02050,0226*−0,0700**−0,0337−0,106***
(0,0138)(0,0137)(0,0324)(0,0272)(0,0347)
Variación de la importación final como proporción del producto bruto4−0,0103−0,005200,02800,02180,0588**
(0,0110)(0,00973)(0,0258)(0,0194)(0,0247)
Variación del precio relativo de la inversión40,102***0,115***0,02940,0133−0,0683
(0,0228)(0,0213)(0,0537)(0,0424)(0,0540)
Efectos fijos de país
Efectos fijos de sector
Efectos fijos de añononononono
Número de observaciones1.8331.526
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: La muestra tiene frecuencia anual entre 2000 y 2015. Los países que integran la muestra figuran en el cuadro del anexo 2.1.1. MCE3 = mínimos cuadrados de tercera etapa. Los errores estándar se indican entre paréntesis. * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

La variable dependiente de la regresión, definida como tasas de crecimiento anual y proporción del empleo total.

Sistema estimado con MCE3 para el crecimiento del salario nominal y el aumento del empleo como variables dependientes endógenas.

Sistema estimado con MCE3 para el crecimiento del salario nominal, el aumento del empleo y la proporción de empleo a tiempo parcial como variables dependientes endógenas.

En relación con cinco años atrás.

Los resultados también son robustos si se analizan los promedios de tres años no superpuestos de las variables dependientes y explicativas, en lugar de usar datos anuales. Además, como en el análisis agregado, los resultados son robustos si se omiten las economías avanzadas más pequeñas (los países bálticos). Si bien la composición de niveles de calificación no se incluye en las especificaciones de referencia, por limitaciones relacionadas con los datos, los resultados son robustos si se la incluye como control adicional.

En otras pruebas de robustez se analizaron indicadores alternativos del comercio, como las exportaciones y las exportaciones intermedias como proporción del producto bruto y la participación en cadenas de valor mundiales, el crecimiento agregado esperado (en horizontes de uno y cinco años) con interacción con la correlación sectorial, y no con el crecimiento sectorial esperado, y otros indicadores del poder de negociación de los trabajadores. Esos indicadores adicionales incluyen si el país tiene un acuerdo bipartito o tripartito, si la negociación es realizada principalmente por las empresas (y no a nivel del sector o del país), la facilidad para contratar y despedir, y el rigor de la regulación de protección de empleados. Los resultados sobre las demás variables son en gran medida comparables con los de las regresiones de referencia.

Referencias

    Aaronson, Daniel, and AndrewJordan. 2014. “Understanding the Relationship between Real Wage Growth and Labor Market Conditions.”Chicago Fed Letter 327. Federal Reserve Bank of Chicago.

    Adler, Gustavo, RomainDuval, DavideFurceri, SinemKiliç Çelik, KseniaKoloskova, and MarcosPoplawski-Ribeiro. 2017. “Gone with the Headwinds: Global Productivity.”IMF Staff Discussion Note 17/04, International Monetary Fund, Washington, DC.

    Almeida, Heitor, MurilloCampello, BrunoLaranjeira, and ScottWeisbenner. 2012. “Corporate Debt Maturity and the Real Effects of the 2007 Credit Crisis.”Critical Finance Review1 (1): 358.

    Altig, David E., and P.Higgins. 2014. “The Wrong Question?”Federal Reserve Bank of Atlanta, Macroblog, June20.

    Aoyagi, Chie, and GiovanniGanelli. 2015. “Does Revamping Japan’s Dual Labor Market Matter?”Economic Systems39 (2): 33957.

    Autor, David H.2017. “How Long Has This Been Going On? A discussion of “Recent Flattening in the Higher Education Wage Premium: Polarization, Skill Downgrading, or Both?” by Robert G.Valletta (ed). National Bureau of Economic Research, Conference on Research and Income in Wealth.

    Autor, David H., and DavidDorn. 2013. “The Growth of Low-Skill Services Jobs and the Polarization of the US Labor Market.”American Economic Review103 (5): 155397.

    Autor, David H., Lawrence F.Katz, and Melissa S.Kearney. 2008. “Trends in US Wage Inequality: Revising the Revisionists.”Review of Economics and Statistics90 (2): 30023.

    Autor, David H., Lawrence F.Katz, and Alan B.Krueger. 1998. “Computing Inequality: Have Computers Changed the Labor Market?”Quarterly Journal of Economics113: 1169215.

    Ball, Laurence, and RobertMoffitt. 2001. “Productivity Growth and the Phillips Curve.”Economics Working Paper Archive 450, Johns Hopkins University Department of Economics, Baltimore, MD.

    Beaudry, Paul, David A.Green, and Benjamin M.Sand. 2014. “The Declining Fortunes of the Young since 2000.”American Economic Review104 (5): 38186.

    Beaudry, Paul, David A.Green, and Benjamin M.Sand. 2016. “The Great Reversal in the Demand for Skill and Cognitive Tasks.”Journal of Labor Economics34 (S1, Part 2): S199247.

    Bentolila, Samuel, PierreCahuc, Juan J.Dolado, and ThomasLe Barbanchon. 2012. “Two-Tier Labor Markets in the Great Recession: France versus Spain.”The Economic Journal, 122, F155F187.

    Berman Eli, John Bound, and ZviGriliches. 1994. “Changes in the Demand for Skilled Labor within US Manufacturing: Evidence from the Annual Survey of Manufacturers.”Quarterly Journal of Economics109 (2): 36797.

    Blanchard, Olivier, and FrancescoGiavazzi. 2003. “Macroeconomic Effects of Regulation and Deregulation in Goods and Labor Markets.”Quarterly Journal of Economics118 (3): 879907.

    Blanchard, Olivier, and Lawrence F.Katz, 1997. “Wage Dynamics: Reconciling Theory and Evidence.”American Economic Review89 (2): 6974.

    Blanchflower, David G., and Adam S.Posen. 2014. “Wages and Labor Market Slack: Making the Dual Mandate Operational.”PIIE Policy Brief 14–10.

    Borjas, George J., and Valerie A.Ramey. 1995. “Foreign Competition, Market Power, and Wage Inequality.”Quarterly Journal of Economics110 (4): 1075110.

    Borowczyk-Martins, Daniel, GregoryJolivet, and FabienPostel-Vinay. 2013. “Accounting for Endogeneity in Matching Function Estimation.”Review of Economic Dynamics16 (3): 44051.

    Brainard, Lael. 2016. “The ‘Gig’ Economy: Implications of the Growth of Contingent Work.”Speech at the “Evolution of Work” conference, November 17. https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/brainard20161117a.htm.

    Burda, Michael C., and StefanieSeele. 2016. “No Role for the Hartz Reforms? Demand and Supply Factors in the German Labor Market, 1993–2014.”SFB 649 Discussion Paper 2016–010, Humboldt University, Berlin.

    Burtless, Gary. 1995. “International Trade and the Rise in Earnings Inequality.”Journal of Economic Literature33 (2): 80016.

    Byrne, David M., John G.Fernald, and Marshall B.Reinsdorf. 2016. “Does the United States Have a Productivity Slowdown or a Measurement Problem?”Working Paper Series 2016–3, Federal Reserve Bank of San Francisco.

    Cho, Sang-Wook (Stanley), and Julían P.Díaz. 2016. “Skill Premium Divergence: The Roles of Trade, Capital, and Demographics.”The Future of Europe: Central and Eastern Europe in a Comparative Perspective conference.

    Council of Economic Advisers. 2014. Economic Report of the President.Washington, DC.

    Daly, Mary, and BartHobijn. 2015. “Why Is Wage Growth So Slow?”Federal Reserve Bank of San Francisco Economic Letter 2015–01, January.

    Danninger, Stephan. 2016. “What’s Up with US Wage Growth and Job Mobility?”IMF Working Paper 16/122, International Monetary Fund, Washington DC.

    Das, Mitali, and BenjaminHilgenstock. Forthcoming. “Labor Market Consequences of Routinization in Developed and Developing Economies.” Unpublished.

    Davis, Steven J., and JohnHaltiwanger. 2014. “Labor Market Fluidity and Economic Performance.”NBER Working Paper 20479, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.

    Dew-Becker, Ian, and Robert J.Gordon. 2005. “Where Did Productivity Growth Go? Inflation Dynamics and the Distribution of Income.”Brookings Papers on Economic Activity36 (2): 67150.

    DiNardo, John, and DavidCard. 2002. “Skill Biased Technological Change and Rising Wage Inequality: Some Problems and Puzzles.”Journal of Labor Economics20 (4): 73383.

    Du Caju, Philip, GáborKátay, AnaLamo, DaphneNicolitsas, and StevenPoelhekke. 2010. “Inter-Industry Wage Differentials in EU Countries: What Do Cross-Country Time-Varying Data Add to the Picture?”European Central Bank Working Paper 189, Frankfurt.

    Duval, Romain, GeeHee Hong, and YannickTimmer. 2017. “Financial Frictions and the Great Productivity Slowdown.”IMF Working Paper 17/129, International Monetary Fund, Washington DC.

    Erdil, Erkan, and I.Hakan Yetkiner. 2001. “A Comparative Analysis of Inter-Industry Wage Differentials: Industrialized versus Developing Countries.”Applied Economics33 (13): 163948.

    European Central Bank (ECB). 2009. “Wage Dynamics in Europe: Final Report of the Wage Dynamics Network.”Directorate General Research, Frankfurt.

    European Central Bank (ECB). 2017. “Assessing Labor Market Slack.”Economic Bulletin3.

    European Commission (EC). 2003. “Wage Structures and Determinants in an Enlarged Europe.” In Employment in Europe 2003: Recent Trends and Prospects.Directorate-General for Employment and Social Affairs, Frankfurt.

    European Union (EU). 2015. “Wage and Income Inequality in the European Union.”Directorate-General for Internal Policies, Policy Department Economic and Scientific Policy, Frankfurt.

    Feenstra, Robert, and GordonHanson. 1996. “Foreign Investment, Outsourcing and Relative Wages.” In The Political Economy of Trade Policy: Paper in Honour of Jagdish Bhagwati, edited by RobertFeenstra, GeneGrossman, and DouglasIrwin, (ed)89127. Cambridge, MA: MIT Press.

    Feenstra, Robert, and GordonHanson. 2001. “Global Production Sharing and Rising Inequality: A Survey of Trade and Wages.”NBER Working Paper 8372, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.

    Fernald, John G.2014. “Productivity and Potential Output before, during, and after the Great Recession.”NBER Working Paper 20248, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.

    Gal, Peter, and AlexanderHijzen. 2016. “The Short-Term Impact of Product Market Reforms: A Cross-Country Firm-Level Analysis.”IMF Working Paper 16/116, International Monetary Fund, Washington DC.

    Gali, Jordi. 2011. “The Return of the Wage Phillips Curve.”Journal of the European Economic Association9 (3): 43661.

    Golden, Lonnie. 2016. “Still Falling Short on Hours and Pay.”Economic Policy Institute, Washington, DC. http://www.epi.org/publication/still-falling-short-on-hours-and-pay-part-time-work-becoming-new-normal/.

    Goos, Maarten, AlanManning, and AnnaSalomons. 2014. “Explaining Job Polarization: Routine-Biased Technological Change and Offshoring.”American Economic Review104 (8): 250926.

    Gordon, Robert. 2013. “The Phillips Curve Is Alive and Well: Inflation and the NAIRU during the Slow Recovery.”NBER Working Paper 19390, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.

    Haldane, Andrew G.2017. “Work, Wages, and Monetary Policy.”Speech given at the National Science and Media Museum, Bradford, United Kingdom, June20. http://www.bankofengland.co.uk/publications/Pages/speeches/2017/984.aspx.

    Hall, Robert E.2005. “Employment Fluctuations with Equilibrium Wage Stickiness.”American Economic Review95 (1): 5065.

    International Monetary Fund (IMF). 2016. Japan Article IV Consultation Report. IMF Staff Country Report 16/267, Washington, DC.

    Izquierdo, Mario, JuanFrancisco Jimeno, TheodoraKosma, AnaLamo, StephenMillard, TairiRõõm, and ElianaViviano. 2017. “Labour Market Adjustment in Europe During the Crisis: Microeconomic Evidence From the Wage Dynamics Network Survey”. European Central Bank Occasional Paper Series 192. European Central Bank, Frankfurt.

    Kang, Joong Shik, and Jay C.Shambaugh. 2014. “Progress towards External Adjustment in the Euro Area Periphery and the Baltics.”IMF Working Paper 14/131, International Monetary Fund, Washington, DC.

    Karabarbounis, Loukas, and BrentNeiman. 2014. “The Global Decline of the Labor Share.”Quarterly Journal of Economics129 (1): 61103.

    Katz, Lawrence, and DavidAutor. 1999. “Changes in the Wage Structure and Earnings Inequality.” In Handbook of Labor Economics (3), edited by OrleyAshenfelter and DavidCard (ed). Amsterdam: Elsevier.

    Katz, Lawrence, and AlanKrueger. 2016. “The Rise and Nature of Alternative Work Arrangements in the United States, 1995–2015.”NBER Working Paper 22667, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.

    Katz, Lawrence, and KevinMurphy. 1992. “Changes in Relative Wages, 1963–87: Supply and Demand Factors.”Quarterly Journal of Economics107 (1): 3578.

    Kiley, Michael. 2014. “An Evaluation of the Inflationary Pressure Associated with Short- and Long-term Unemployment.”FEDS Notes 2014–28, Federal Reserve Board, Washington, DC.

    Koeniger, Winfried, MarcoLeonardi, and LucaNunziata. 2007. “Labor Market Institutions and Wage Inequality.”Industrial and Labor Relations Review60 (3): 34056.

    Kramarz, Francis. 2017. “Offshoring, Wages, and Employment: Evidence from Data Matching Imports, Firms, and Workers.” In The Factory Free Economy, edited by LionelFontagne and AnnHarrison (ed). https://www.researchgate.net/publication/303374155_The_Factory_Free_Economy.

    Krueger, Alan. 2015. “How Tight Is the Labor Market?”Martin Feldstein Lecture, National Bureau of Economic Research.

    Krueger, Alan, JuddCramer, and DavidCho. 2014. “Are the Long-Term Unemployed on the Margins of the Labor Market?”Brookings Papers on Economic Activity,Brookings Institution, Washington, DC.

    Kumar, Anil, and PiaOrrenius. 2016. “A Closer Look at the Phillips Curve Using State-Level Data.”Journal of Macroeconomics47: 84102.

    Leamer, Edward. 1992. “Wage Effects of a US-Mexican Free Trade Agreement.”NBER Working Paper 3991, National Bureau of Economic Research, Washington, DC.

    Leamer, Edward. 1996. “Wage Inequality from International Competition and Technological Change: Theory and Country Experience.”American Economic Review Papers and Proceedings86 (2): 30914.

    Manning, Alan. 1993. “Wage Bargaining and the Phillips Curve: The Identification and Specification of Aggregate Wage Equations.”CEP Discussion Paper dp0062, Centre for Economic Performance, London School of Economic, London.

    Mortensen, Dale T., and Christopher A.Pissarides. 1999. “Job Reallocation, Employment Fluctuations and Unemployment.”Handbook of Macroeconomics1, 1171228. Amsterdam: Elsevier.

    Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). 2017. “Economic Policy Reforms 2017: Going for Growth.”Paris.

    Parteka, Aleksandra. 2010. “Skilled-Unskilled Wage Gap in the Enlarged EU: Sectoral Analysis Based on the Experience of EU-15 Countries and Five New Member States.”12th European Trade Study group conference, Lausanne, Switzerland.

    Rudebusch, Glenn, and JohnWilliams. 2014. “A Wedge in the Dual Mandate: Monetary Policy and Long-Term Unemployment.”Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper 2014–14.

    Smith, Christopher L.2014. “The Effect of Labor Slack on Wages: Evidence from State-Level Relationships.”FEDS Notes,Federal Reserve Board, Washington, DC.

    Stock, James H.2011. “Discussion of Ball and Mazumder, ‘Inflation Dynamics and the Great Recession.’”Brookings Papers on Economic Activity42 (1): 387402.

    Taylor, John. 2016. “The Staying Power of Staggered Wage and Price Setting Models in Macroeconomics.”NBER Working Paper 22356, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.

    Trigari, Antonella. 2014. “Commentary: Long-Term Nonemployment and Job Displacement.” Paper prepared for “Re-Evaluating Labor Market Dynamics,”August21–23, Jackson Hole, Wyoming.

    Valletta, Robert G.2016. “Recent Flattening in the Higher Education Wage Premium: Polarization, Skill Downgrading, or Both?”NBER Working Paper 22935, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.

    Watson, Mark W.2014. “Inflation Persistence, the NAIRU, and the Great Recession,”American Economic Review: Papers and Proceedings104 (5): 3136.

    Wood, Adrian. 1991. “How Much Does Trade with the South Affect Workers in the North?”World Bank Research Observer6: 1936, Washington, DC.

    Wood, Adrian. 1994. North-South Trade, Employment and Inequality: Changing Fortunes in a Skill-Driven World.Oxford: Clarendon Press.

    Wood, Adrian. 1995. “How Trade Hurt Unskilled Workers.”Journal of Economic Perspectives9 (3): 5780.

    Wooldridge, Jeffrey. 2009. “On Estimating Firm-Level Production Functions Using Proxy Variables to Control for Unobservables.”Economic Letters104 (3): 11214.

    Yellen, Janet L.2005. “Productivity and Inflation.”Federal Reserve Bank of San Francisco Economic Letter.

    Yellen, Janet L.2014. “Labor Market Dynamics and Monetary Policy.”Speech at Federal Reserve Bank of Kansas City Economic Symposium, Jackson Hole, Wyoming. https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/yellen20140822a.htm.

Los autores de este capítulo son Gee Hee Hong, Zsóka Kóczán, Weicheng Lian y Malhar Nabar (jefe del equipo), y contaron con la colaboración de Benjamin Hilgenstock y Jungjin Lee.

Sobre la desaceleración de la productividad, véanse Fernald (2014); Byrne, Fernald y Reinsdorf (2016); y Adler et al. (2017). Sobre la inflación débil en las economías avanzadas, véase el capítulo 3 de Perspectivas de la economía mundial de octubre de 2016.

Véase Bentolila et al. (2012) para un análisis de las rigideces del mercado laboral y la utilización de contratos de empleo temporario.

Como se señaló en el capítulo 1, la parte del debilitamiento de la inflación salarial atribuible al crecimiento más bajo de la productividad no se traduciría en una débil inflación de precios, puesto que los cambios no tendrían efecto neto alguno en las presiones de costos (representadas por los costos laborales unitarios).

Véase también Kang y Shambaugh (2014).

Altig y Higgins (2014) señalan el impacto negativo en los salarios de quienes trabajan a tiempo parcial por motivos económicos. Otros estudios analizan si el desempleo a largo plazo afecta la dinámica salarial tanto como el desempleo a corto plazo (Stock, 2011; Gordon, 2013; Council of Economic Advisers, 2014; Krueger, Cramer y Cho, 2014; Rudebusch y Williams, 2014; Watson, 2014), en parte motivados por el hecho de que las tasas de inflación de precios y salarios inmediatamente tras la Gran Recesión parecían más robustas de lo que se había previsto sobre la base de curvas de Phillips convencionales de precios y salarios. En general, esos estudios señalan un mayor impacto del desempleo a corto plazo que del desempleo a largo plazo. Sin embargo, otros han señalado que, en Estados Unidos, por ejemplo, las tasas de desempleo a corto y largo plazo han evolucionado en estrecha correlación en las décadas previas a la Gran Recesión, por lo que puede ser difícil diferenciar su impacto (Kiley, 2014; Smith, 2014).

La aceleración del crecimiento de la productividad laboral puede ocurrir por medio de una combinación de profundización del capital (o de un aumento en la maquinaria y los equipos que opera cada trabajador), de mejoras en el capital humano y en la composición promedio de la capacitación de la fuerza laboral, y de una aceleración de la difusión tecnológica que complementa la capacitación de un trabajador típico. Los efectos en cada tipo de trabajador pueden variar en función de la complementariedad del cambio tecnológico con la capacitación y las tareas que desarrolla, como se analiza en mayor detalle más adelante.

Una relación unívoca entre los salarios reales y la productividad laboral promedio a largo plazo requiere una elasticidad de sustitución entre capital y trabajo igual a uno. La elasticidad de sustitución entre capital y trabajo es importante para determinar cómo responde la participación del trabajo en el ingreso nacional frente a los cambios en los costos relativos del trabajo y el capital.

Por supuesto, este vínculo entre los salarios y la productividad puede no mantenerse estrictamente a nivel sectorial (como ilustra el efecto Balassa-Samuelson).

Durante las dos décadas previas a la Gran Recesión, por ejemplo, la proporción de valor agregado que quedaba en manos de los trabajadores se estaba reduciendo en todas las economías avanzadas (capítulo 3 de la edición de abril de 2017 del informe WEO).

La naturaleza interrelacionada de estos factores determinantes se examina, por ejemplo, en Kramarz (2017), que estudia la relación entre la fortaleza de los sindicatos, la relocalización, los salarios y el empleo.

Existen estudios previos que demuestran que la desregulación del mercado laboral puede provocar un aumento transitorio del desempleo, pero que tarde o temprano genera un aumento a largo plazo del bienestar (Blanchard y Giavazzi, 2003). En el capítulo 3 de la edición de abril de 2016 del informe WEO y en OCDE (2017), se demuestra que la desregulación del mercado laboral tiene efectos positivos en el empleo y en el producto en épocas de prosperidad, pero que puede volverse contractiva en períodos de inactividad.

Como se señala en el recuadro 1.1, la reducción de la tasa de participación promedio de la fuerza laboral ponderada por población en las economías avanzadas desde 2007 está impulsada por una caída mayor en Estados Unidos.

Como se destaca en el capítulo 1 de octubre de 2015 y de octubre de 2016 del informe WEO, en general, los pronósticos del período que siguió a la crisis subproyectaron el crecimiento del empleo.

Estados Unidos es una notable excepción, donde una caída de 3 puntos porcentuales en la tasa de participación desde 2007 ha dado como resultado un coeficiente de empleo más bajo que antes de la crisis, a pesar de que la tasa de desempleo cayó por debajo de su promedio previo a esta.

En alrededor de tres cuartos de las economías avanzadas, la tasa de crecimiento del salario real está por debajo de su nivel previo a la Gran Recesión, ya sea que se la considere como el “salario real del consumo” (es decir, el salario nominal deflactado por la inflación general de precios al consumidor, que influye en los niveles de vida y en las decisiones sobre la oferta de la mano de obra) o como el “salario real del producto” (es decir, el salario nominal deflactado por el deflactor del PIB, que influye en la rentabilidad y en las decisiones de contratación de las empresas). Véanse más detalles sobre los indicadores salariales en el anexo 2.1 y la dinámica del salario real en el gráfico del anexo 2.2.1.

Véase un análisis de los efectos de las reformas de Hartz en el mercado laboral alemán en Burda y Seele (2016), y un estudio de los resultados del mercado laboral japonés durante la década de 2000 en Aoyagi y Ganelli (2015).

En el caso de Japón, el gráfico muestra que la proporción de contratos temporales cayó casi 6 puntos porcentuales con respecto al promedio de 2000–07. Pero, como se señala en FMI (2016), la categoría más abarcadora de trabajadores “irregulares” —los que 1) no están contratados directamente por el empleador, 2) trabajan a tiempo parcial o 3) no tienen un contrato por tiempo indefinido— se incrementó como proporción del empleo global en ese período. Véase también Aoyagi y Ganelli (2015). No hay datos internacionales comparables sobre trabajadores regulares e irregulares.

Esa medida puede subestimar la reducción en la cantidad de horas por puesto de trabajo si hoy una persona acumula horas correspondientes a más de un empleo con más frecuencia que antes.

En el Reino Unido, por ejemplo, los trabajadores con contratos de cero horas aumentaron como proporción de los trabajadores empleados de 0,6% en 2010 a 3% en 2016 (Haldane, 2017).

La movilidad laboral entre sectores podría dar lugar a una sincronización general del crecimiento salarial entre sectores de manera tal que los fenómenos salariales agregados parecieran reflejar más que nada fenómenos sectoriales.

La medida salarial de referencia es la compensación por hora, y excluye el ingreso por trabajo por cuenta propia. Puesto que los datos son insuficientes para determinar con precisión la proporción del valor agregado generado por la fuerza laboral en comparación con el capital para los trabajadores por cuenta propia, la medida de referencia no toma en consideración el salario de estos últimos. Las cifras no varían demasiado si se utilizan otros indicadores salariales.

La inclusión del crecimiento de la productividad tendencial en las ecuaciones del salario que examinan el efecto de factores cíclicos como la capacidad ociosa y las expectativas de inflación se recomienda en Ball y Moffitt (2001), Dew-Becker y Gordon (2005), Hall (2005), y Yellen (2005). La motivación teórica para incluir el crecimiento de la productividad en las curvas salariales de Phillips se muestra, por ejemplo, en Blanchard y Katz (1997), aunque los autores señalan que las estimaciones empíricas de las curvas de Phillips para Estados Unidos realizadas hasta el momento de la elaboración de su trabajo no ofrecen una justificación de peso para incluirlo en la especificación. La transmisión de la productividad laboral al salario real depende del poder de negociación de los trabajadores y de la elasticidad de sustitución entre capital y trabajo (capítulo 3 de la edición de abril de 2017 del informe WEO.). El gráfico del anexo 2.2.3 ilustra la dinámica del crecimiento de la productividad tendencial.

Danninger (2016), por ejemplo, concluye que las transiciones entre empleos en Estados Unidos se han desacelerado en todos los niveles de calificación y en todos los grupos etarios en los últimos años. Ese fenómeno no es necesariamente legado de la Gran Recesión. Davis y Haltiwanger (2014) demuestran que las tasas de reubicación de trabajadores se redujeron un 25% a partir de 2000, lo que sugiere que el mercado laboral había empezado a volverse menos fluido antes de la Gran Recesión.

El impacto del crecimiento de la productividad tendencial en el crecimiento salarial es congruente con lo que plantean otros estudios. Esos resultados sugieren que un aumento de 1 punto porcentual en la tasa de crecimiento de la productividad tendencial se asocia con un crecimiento salarial entre 0,4 y 0,9 puntos porcentuales mayor, rango que incluye el impacto de alrededor de 0,8 puntos porcentuales implícito en Karabarbounis y Neiman (2014). Un coeficiente menor de 1 implica una asociación de menos de uno a uno entre los incrementos en el crecimiento de la productividad y el crecimiento salarial, e indica que parte de las mejoras que genera el crecimiento de la productividad se traducen en un mayor ingreso por capital (renta, interés, dividendos y ganancias corporativas retenidas). Véase un análisis más extenso en el capítulo 3 de la edición de abril de 2017 del informe WEO.

Sin embargo, los coeficientes de las especificaciones por país están estimados con menor precisión que los coeficientes del panel, puesto que sus muestras son más reducidas.

El indicador U-6 incluye el total de desempleados, más los trabajadores vinculados marginalmente al mercado laboral, más el total de empleados con trabajo a tiempo parcial por razones económicas, como porcentaje de la fuerza laboral civil más los trabajadores ligados informalmente al mercado laboral.

Todo indica que los datos empíricos correspondientes a Estados Unidos son mixtos. En Krueger (2015) se sostiene que la tasa de desempleo medida sobreestima el grado de capacidad ociosa en Estados Unidos, porque los trabajadores desempleados a largo plazo tienen un impacto no significativo sobre la fijación de salarios. Sin embargo, como se indica en el mismo trabajo, otros estudios—Aaronson y Jordan (2014), Altig y Higgins (2014), Smith (2014), y Kumar y Orrenius (2016)— encuentran datos empíricos sobre el impacto de la tasa de desempleo a largo plazo sobre el crecimiento salarial, incluido el crecimiento a nivel estatal.

En Aoyagi y Ganelli (2015) se analiza la importancia creciente del empleo no regular en Japón en los últimos años. En Katz y Krueger (2016) se analiza el auge de sistemas laborales alternativos flexibles —trabajo a tiempo parcial, contratos independientes en trabajos a corto plazo— en Estados Unidos. Los autores estiman que los trabajadores de este tipo representan actualmente el 16% de la fuerza laboral estadounidense. Véase también Brainard (2016).

Estas podrían verse como restricciones inevitables para los trabajadores (posiblemente relacionadas con la debilidad de la demanda de mano de obra registrada desde la Gran Recesión), lo que refleja en parte una evolución estructural, aunque con un importante componente cíclico. Dado que las horas por trabajador también reflejan las preferencias del trabajador, este atributo no se toma en este caso como un indicador de la capacidad ociosa latente.

Esto podría reflejar en parte los problemas de medición relacionados con esta variable; a fin de garantizar la comparabilidad entre países, en el análisis se usa un indicador que no contiene información que distinga entre contratos regulares y no regulares, sino uno que se apega a la definición jurídica de “temporario”. Véase también la nota 18.

El gráfico del anexo 2.3.1 muestra una descomposición similar a la del gráfico 2.12, basada en una regresión con efectos fijos de año. La importancia relativa de los distintos factores (capacidad ociosa y productividad) que se muestra en el gráfico 2.12 sigue siendo válida si se incluyen los efectos fijos de año.

La reducción del precio relativo de los bienes de inversión puede reducir el costo de automatizar tareas de rutina (Autor y Dorn, 2013). Sin embargo, es posible que dicha variable representativa no capture totalmente el impacto de la automatización sobre los salarios: por ejemplo, los avances en el campo de la inteligencia artificial que habilitan la automatización podrían no estar medidos con exactitud en el precio de los bienes de inversión.

Los estudios que se concentran en los efectos a largo plazo de la automatización tienden a concluir que hay efectos más grandes sobre los salarios de grupos específicos, por ejemplo, los trabajadores con calificación media (véanse Autor y Dorn, 2013, y el capítulo 3 de la edición de abril de 2017 del informe WEO).

La curva salarial de Phillips que usa Gali incluye tanto la tasa de desempleo del período corriente como la de períodos anteriores, dado que la tasa de desempleo de Estados Unidos sigue un proceso autorregresivo (2), en el que la tasa de desempleo esperada es una función de las tasas de desempleo actual y las anteriores. El análisis del presente capítulo utiliza un argumento similar para neutralizar el cambio en la tasa de desempleo: captura las expectativas de la evolución de las tasas de desempleo que van más allá de la tasa actual. Intuitivamente, este enfoque captura la importancia del hecho de que un país esté ingresando a una recesión (tasas de desempleo en aumento) o recuperándose de una (tasas de desempleo en descenso).

La tasa de desempleo y sus cambios y el crecimiento de la productividad tendencial se definen usando datos anuales: la inflación rezagada se basa en la variación interanual en el índice de precios al consumidor con un rezago de un trimestre (es posible que los contratos salariales no se definan de manera sincronizada, por lo que los shocks inflacionarios pueden afectar el salario agregado con un rezago breve). Los resultados son, en general, robustos si se usa, en cambio, la inflación anual con un rezago de un año. En algunas especificaciones (por ejemplo, la columna 5 del cuadro del anexo 2.3.3), esto puede generar coeficientes de inflación rezagada más viables.

Podría esperarse que el tratamiento de dicha causalidad inversa reduzca el coeficiente de inflación rezagada. En el cuadro del anexo 2.3.3 se sugiere que, en efecto, eso ocurre en los grupos A y C. Es posible que existan razones idiosincrásicas que actúen como sesgo a la baja de estimación de mínimos cuadrados ordinarios de la inflación rezagada del grupo B (el coeficiente es negativo e insignificante).

La causalidad inversa entre el crecimiento del salario y el crecimiento de la productividad tendencial podría generar un sesgo al alza en el efecto del crecimiento de esta última, a través del crecimiento del empleo. Sin embargo, los coeficientes estimados de la productividad tendencial de la mano de obra suelen ser menores que lo que implican otros estudios de la bibliografía (por ejemplo, Karabarbounis y Neiman, 2014), en especial si se restringe la muestra al período posterior a la Gran Recesión. Juntos, sugieren que el sesgo de atenuación a la baja podría predominar sobre la causalidad inversa, lo que redundaría en una subestimación del papel del crecimiento de la productividad tendencial. Los resultados se mantienen virtualmente iguales si se impone que el coeficiente de crecimiento de productividad tendencial sea 1 o el valor implícito a partir de otros estudios.

Las estimaciones del empleo a tiempo parcial involuntario no están disponibles a nivel sectorial, por lo que el foco en este caso se pone sobre el empleo a tiempo parcial total, lo que incluye tanto el voluntario como el involuntario.

Las variables de control guardan coherencia con las utilizadas en BCE (2009) y CE (2003), y también en la bibliografía sobre los diferenciales salariales entre industrias y la dispersión salarial (por ejemplo, Erdil y Yetkiner, 2001; Koeniger, Leonardi y Nunziata, 2007; y Du Caju et al., 2010). Las regresiones salariales también neutralizan la inflación y el crecimiento de la productividad tendencial (sectorial).

La regresión también neutraliza efectos fijos de país, de sector y de año.

El panel 4 del gráfico 2.15 muestra la reducción de las tasas de densidad sindical de la mayoría de los sectores, con la notable excepción de la administración pública; la cobertura de las tasas de densidad sindical sectoriales es, lamentablemente, demasiado reducida como para incluirla en el análisis de regresión.

El crecimiento sectorial esperado se mide como el promedio retrospectivo de cinco años de las tasas de crecimiento del producto bruto sectorial. Como se indicó antes, es posible que este indicador capture el crecimiento de la productividad esperado y también condiciones de demanda.

Un análisis adicional que vincula los residuos del análisis de la curva salarial de Phillips con la brecha de producto mundial (ponderada según el PIB en dólares) sugiere que la brecha de producto mundial no es significativa a la hora de explicar esos resultados.

    Other Resources Citing This Publication