D O C U M E N T O D E T R A B A J O

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TESIS DE GRADO MAGISTER EN ECONOMIA

Diciembre 2007

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA

Descripción crítica de los fundamentos de la Curva de Beveridge y de su uso como herramienta de análisis del mercado laboral.

Rodrigo Mujica Varas

Comisión Claudio Sapelli Arístides Torche

Diciembre 2007

3

Descripción crítica de los fundamentos de la Curva de Beveridge y de su

uso como herramienta de análisis del mercado laboral.

Rodrigo Mujica Varas

Resumen La Curva de Beveridge se define como la relación de equilibrio entre el desempleo y las vacantes, se deriva de una función de emparejamiento o matching que entrega un flujo de contrataciones para cada combinación de las variables mencionadas. En el último tiempo ha sido muy utilizada en el estudio del mercado laboral ya que contiene información esencial sobre el funcionamiento de éste. Dado que no existen datos directos de vacantes, para la estimación de la curva se usa una proxy de ellas construida a partir de los avisos de vacantes de empleo publicados en los periódicos, y la tasa de desempleo. Este trabajo desarrolla una discusión completa al marco teórico en el que se basa la curva, estudia los sesgos que existen en la construcción de este índice y finalmente estima dos versiones de la Curva de Beveridge para Chile durante el período 1986.I-2007.III. A partir de los sesgos presentes en las especificaciones de las vacantes, se obtienen distintas representaciones de la relación vacantes-desempleo según el indicador de vacantes utilizado. La solución a lo anterior es elaborar una encuesta a empresas que permita obtener una serie de vacantes que no presente los problemas de representatividad ni que se vea afectada por factores ajenos al mercado del trabajo y que alteran la medición. Aún así, la Curva de Beveridge no parece ser una herramienta suficiente para el análisis de la totalidad del mercado laboral, pero es un buen acercamiento si ella se estima de forma correcta.

Diciembre 2007

4

Índice

I. Introducción ……...…………………….…………………………………….…………5

II. Revisión de la literatura ...………………………..………………………………….…8

III. Marco teórico ..………..……………………………………….………………….…14

IV. Índice de vacantes ..……..………………………………………………………..….29

V. Curva de Beveridge para Santiago y Chile: 1986.I-2007.III …..……...……..………45

VI. Conclusiones ...……………………………………………..………………………..54

VII. Bibliografía …...………………………………………………………….…………58

VIII. Apéndice ……..……………………………………………………………………61

IX. Anexos ….………………………………………………………………………..….62

5

I. Introducción

Un importante debate se ha generado en torno a la institucionalidad laboral que rige al

mercado del trabajo en nuestro país. A principios de año entró en vigencia la Ley de

Subcontratación (Ley Nº 20.123) y más tarde se elevó el salario mínimo a $144.000. Así,

durante los últimos años, la legislación laboral ha aumentando su impacto sobre dicho

mercado, centrando el debate en el papel que ésta deba ejercer. Algunos sectores plantean

que esta legislación ha ido aumentando la rigidez del mercado laboral, de manera de que

la forma en que interactúan la oferta y demanda de trabajo ha perdido eficiencia. Existe

un reconocimiento explícito que la legislación, en particular la laboral, es un componente

institucional muy importante en el análisis del comportamiento de este mercado. North

(1990) afirma que las instituciones restringen el conjunto de elección de las personas al

establecer ciertas limitantes a su interacción económica.

Es de esperar que mientras mayor sea la regulación en la legislación laboral, mayor será

el grado de desajuste que acompaña al funcionamiento del mercado del trabajo. Mizala y

Romaguera (2002) revisan la legislación laboral chilena de las últimas décadas y analizan

su impacto sobre el mercado laboral. Este análisis permite concluir que aún no se ha

logrado en Chile una legislación laboral legitimada socialmente y que es necesario

conjugar mayores grados de flexibilidad laboral. ¿Pero cómo podemos medir flexibilidad

laboral? ¿Cuál es la herramienta adecuada?

En los últimos años ha tomado una creciente relevancia en el estudio del mercado del

trabajo la Curva de Beveridge, ya que contiene información esencial sobre el

funcionamiento de éste y de los shocks que le afectan. La curva se define como la

relación de largo plazo entre la tasa de vacantes y de desempleo en una economía y nos

permite evaluar la capacidad de ajuste del mercado del trabajo. Se ocupan los datos de

vacantes y desempleo porque de alguna manera reflejan la demanda y oferta de trabajo.

La curva muestra que coexiste un determinado nivel de vacantes con un cierto nivel de

desempleo, dado que la obtención de un empleo por parte de un trabajador y la cobertura

de una vacante por parte de la empresa requieren de un cierto período de búsqueda, por lo

6

tanto, tiene pendiente negativa y es convexa al origen, además es asintótica a ambas

variables para reflejar el hecho de que aún habiendo muchas vacantes van a haber

desempleados porque el matching nunca los juntará totalmente, y viceversa. La posición

de la curva refleja el grado de desajuste del mercado del trabajo, así, mientras más alejada

del origen de los ejes se encuentre implicará un menor ajuste y para cada nivel de

vacantes habría mayor desempleo. De igual forma, mientras más cerca del origen se

encuentre, el ajuste será mejor, y por lo tanto, más eficiente.

Es así como la curva ha sido utilizada en algunos trabajos como indicador del grado de

eficiencia del mercado del trabajo y para estudiar como afectan a este mercado distintos

tipos de perturbaciones, como los shocks de actividad agregada, shocks sectoriales y

shocks de fuerza laboral. Muchos concluyen luego de observar desplazamientos de la

curva que el mercado laboral ha perdido eficiencia, que la función de matching ha

cambiado, o que las rigideces son un elemento importante en el alza del desempleo, como

se planteó para explicar lo sucedido a los países del OECD en los 60s. El problema es que

en ningún caso se cuenta con un criterio para definir rigidez de manera cuantitativa, sino

que con una lista de síntomas asociados a ella.

En nuestro país, Bellani et al (2002) estimaron una Curva de Beveridge estable,

concluyendo que los shocks que han afectado al mercado laboral han sido de carácter

agregado y no sectoriales, como proponen algunos debido al gran desempleo que se vivió

en los 90s y comienzo de la presente década. De manera interna el Banco Central de

Chile estima una Curva de Beveridge, que en conjunto a otros indicadores, son tomados

en cuenta para la definición de políticas económicas. Pero, ¿es la Curva de Beveridge un

marco teórico y/o empírico adecuado para analizar la eficiencia del mercado laboral o el

ajuste de éste frente a los distintos shocks que lo afectan? Si no lo fuere, ¿qué

implicancias podrían tener la aplicación de dichas políticas?.

En base a lo anterior, este trabajo trata de enfocar una discusión y un análisis crítico de la

Curva de Beveridge y de su uso como herramienta en el estudio del mercado laboral. Una

7

vez que hayamos dominado completamente lo que hay detrás de ella seremos capaces de

obtener conclusiones más definitivas en cuanto a su uso y a lo que nos pueda decir.

Varios aspectos no son tomados en cuenta en los trabajos que usan la Curva de

Beveridge, como por ejemplo los pro y contra de la construcción teórica, o que hay detrás

del hecho de que se relacione vacantes con desempleo y no otras variables. Salvo el

trabajo de Abraham (1987), no profundizan en el estudio del índice que se usa como

proxy de las vacantes, dejando de lado posibles errores estadísticos o muestrales que

pueden llevar a conclusiones erradas. ¿Cuál es la tasa de desempleo adecuada?, etc. Otro

aspecto importante es la discusión sobre quién está detrás del desempleo, o si son los

mismos grupos de trabajadores los que están desempleados con los empleos que son

ofrecidos con los avisos de vacantes en los diarios. ¿Que hay detrás de lo anterior?.

La construcción del Índice de Vacantes para Chile, en base a los anuncios de vacantes de

empleo publicados en distintos periódicos del país, y su uso para obtener la Curva de

Beveridge requiere otra discusión importante. El hecho de que las vacantes publicadas en

los periódicos no son representativas y que la probabilidad de que una misma vacante sea

publicada en un período de tiempo no sea constante junto a otros problemas llevan a que

este índice pueda estar sesgado hacia ciertos tipos de empleos, los cuales pueden no ser

los que presenten un mayor nivel de desempleo.

En la sección II se resume brevemente los trabajos relacionados a la Curva de Beveridge

y sus principales conclusiones. En la sección III se desarrolla el marco teórico con que se

construye la Curva de Beveridge a partir de una función de matching o emparejamiento

que es usualmente utilizada en la literatura, de esta manera, una vez estudiado los

fundamentos de la curva estaremos en condiciones de analizar el sentido de usar dicha

relación. En la sección IV se presenta una discusión completa sobre el uso del índice de

vacantes como proxy de las vacantes, su construcción, sus sesgos y que debiera esperarse

de un buen índice. En lo que sigue se pretende estimar una Curva de Beveridge para la

ciudad de Santiago y el total del país con nuevos datos hasta el año 2007, usando dos

indicadores distintos para la variable vacantes, una es el índice construido por el Banco

8

Central y la otra es una medida alternativa más básica que se desarrolla en este trabajo a

partir de la función de matching teórica, la cual es la tasa de vacantes bruta respecto a la

fuerza laboral V/L (usando los datos de vacantes originales que están sin ajustes). El

objetivo es comparar los resultados que se obtienen al estimar la curva con las distintas

especificaciones de las vacantes.

Si podemos validar teórica y empíricamente la Curva de Beveridge y su uso como

herramienta de análisis del mercado del trabajo, podremos afirmar que la existencia de un

mayor grado de rigidez laboral produce una pérdida de eficiencia en el proceso de

emparejamiento entre los desempleados y las vacantes, reflejándose en una curva más

alejada del origen y desplazada hacia la derecha.

II. Revisión de la literatura

El primero en plantear la relación entre el desempleo y las vacantes de empleo fue el

economista inglés William Beveridge en “Full Employment in a Free Society” (1944),

quien definió esta relación para determinar el grado de redistribución del empleo en el

Reino Unido, y así poder determinar cuan lejos estaba la economía del “pleno empleo”1.

Posteriormente, esta curva ha sido desarrollada teóricamente como una relación de largo

plazo entre ambas variables

Lillien (1982) se basa en el hecho de que la Curva de Beveridge permite distinguir cual es

el origen de las fluctuaciones en el desempleo para argumentar que el aumento a través

del tiempo de la heterogeneidad en las habilidades de la mano de obra y de cambios

sectoriales en el sistema productivo resulta en un creciente mismatch entre vacantes y

desempleados para los EE.UU., al que correspondería a más de la mitad de las

variaciones cíclicas del empleo, generando una relación empírica positiva entre dichas

variables.

1 Definiendo pleno empleo como la situación en que las vacantes superan en todo momento al desempleo.

9

Abraham (1987) plantea los primeros problemas en la construcción de la Curva de

Beveridge al estudiar los problemas muestrales que tiene el índice de vacantes usado en

los Estados Unidos como proxy del nivel de vacantes: el Help-Wanted Index. En su

trabajo describe la construcción del índice y muestra evidencia de como ha cambiado la

relación entre éste y el desempleo. Luego ajusta el índice por los problemas muestrales

encontrados y observa cambios sustanciales en la relación índice-desempleo, por lo que

concluye que la relación subyacente entre desempleo y vacantes cambió. Finalmente trata

de interpretar el porque de los cambios, para lo cual utiliza un modelo en que se relaciona

las vacantes con el desempleo, sin encontrar evidencia concluyente acerca de las fuentes

de dicho cambio.

Jackman y Roper (1987) proponen una definición de desempleo estructural basada en sus

efectos en la tasa de contratación. Comparan esta definición con otras posibles

definiciones y examinan la relación entre desempleo estructural y cambios en la Curva de

Beveridge. Encuentran un creciente mismatch o desajuste en la industria británica durante

los últimos años pero sin que exista un desbalance regional. La evidencia en otros países

también sugiere que un incremento del desajuste es la principal causa del crecimiento del

desempleo.

Más tarde, Jackman, Layard y Pissarides (1989) muestran como datos de vacantes pueden

ser usados para interpretar desarrollos en el mercado laboral. Luego de estimar una Curva

de Beveridge para Gran Bretaña muestran como ella se ha desplazado hacia la derecha

desde mediado de los 60s y como el nivel promedio de vacantes ha caído.

En un trabajo realizado sobre catorce países de la OECD durante los años 1970-1988,

Jackman, Pissarides y Savouri (1990) introducen un modelo del mercado laboral basado

en la relación definida por la Curva de Beveridge, para analizar los aumentos del

desempleo y los efectos de las políticas implementadas para enfrentar estos aumentos

observados en países de la OECD a principio de los 70s, políticas laborales tales como

programas de entrenamiento, subsidios de empleo, etc. Usando este modelo, identifican

10

los principales factores en el cambio de la Curva de Beveridge y encuentran que las

políticas laborales tienen un efecto significante en el desempleo.

Blanchard y Diamond (1989) proponen a la Curva de Beveridge como herramienta

fundamental para el estudio del mercado de trabajo, por sobre la Curva de Phillips, dado

que la relación entre vacantes y desempleo contiene información esencial sobre el

funcionamiento de este mercado y sobre los shocks que lo afectan. A raíz de la evidencia

de Davis y Haltiwanger (1992)2, los autores desarrollan un marco conceptual para pensar

en flujos netos en el proceso de matching y en el efecto de shocks sobre las vacantes y el

desempleo. Los autores estiman la Curva de Beveridge y a partir de ella derivan

trayectorias de largo plazo para concluir que la relación entre vacantes y desempleo es

negativa. También concluyen que si bien los cambios sectoriales no tienen efecto en el

corto plazo, en el mediano y largo plazo van creciendo en importancia, desplazando la

curva hacia fuera. Este trabajo es el punto de referencia de la mayoría de los trabajos

sobre el comportamiento de esta curva, utilizan un modelo estándar de desempleo de

equilibrio desde una perspectiva de flujos laborales, descomponiendo los movimientos de

desempleo y vacantes en la economía estadounidense en términos de tres tipos de shocks:

demanda agregada, reasignación y shocks de población activa. En él se trata de capturar

la importancia de dichos shocks.

Berman (1997), usando un índice de vacantes, estima una función de matching entre

vacantes y desempleo3. Nuevos tests revelan una fuerte evidencia a favor de la existencia

de heterogeneidad en las vacantes y en el desempleo. Las estimaciones implican que la

dinámica del mercado del trabajo absorbe completamente los efectos de los shocks en

apenas dos meses, y que, reducciones en la tasa de contratación pueden explicar el

aumento de un 2,1% en el desempleo entre 1979 y 1990.

Bleakley y Fuhrer (1997) abordan la explicación de los cambios en la Curva de

Beveridge durante los 80s y comienzo de los 90s, y, al igual que Blanchard y Diamond

2 Obtienen una medida de turnover para luego trabajar con flujos. 3 Dado que la ley israelí lleva un registro de las tasas de vacantes, el autor dispone de datos de gran calidad.

11

(1989), la curva no es tratada como una relación económica fundamental. Con un modelo

de matching entre desempleados y vacantes estiman cambios en los flujos del mercado

laboral, encontrando un notable aumento en la eficiencia del proceso agregado de

emparejamiento durante el período estudiado. También observan caídas significativas en

la tasa de crecimiento de la fuerza laboral y en el grado de agitación o churning del

mercado laboral. Estos cambios combinados producen desplazamientos en la Curva de

Beveridge predichos por la teoría. También plantean que parece razonable que cambios

demográficos como el baby boom generation o el aumento de la participación laboral de

la mujer hayan producido desplazamientos de la curva, aunque no calzan temporalmente

con los cambios observados. Sin embargo, no dan una respuesta al por qué y cómo el

desempleo puede hacer un mejor matching con las vacantes y qué es lo que causa la

disminución en el grado de churning.

Dolado y Gómez (1997) utilizan la metodología desarrollada por Blanchard y Diamond

(1989) de los modelos VAR estructurales para analizar y cuantificar el efecto de cada uno

de los shocks de actividad, de reasignación y de población activa como factores

explicativos de la dinámica del desempleo y las vacantes en España, tanto a nivel

agregado como a nivel regional. Encuentran cuatro resultados interesantes. Primero, los

shocks de reasignación y los shocks de actividad agregada explican relativamente la

variabilidad del desempleo en el largo plazo. A su vez, los shocks de reasignación y en

menor medida los de actividad han jugado un papel fundamental en los desplazamientos

de la relación entre vacantes y desempleo a nivel agregado. Segundo, existe una fuerte

heterogeneidad en el comportamiento a nivel regional. Tercero, encuentran una alta

correlación entre el componente de reasignación en la tasa de desempleo y la proporción

de desempleados de larga duración. Finalmente, excepto en la evolución a corto plazo del

desempleo, no encuentran efectos de shocks en la población activa.

Solow (1998) argumenta que la flexibilidad laboral nunca ha sido definida con rigor, pues

simplemente se ha tendido a enumerar las posibles fuentes de rigidez, cuando lo que

realmente se necesita es un indicador agregado de la rigidez del mercado del trabajo que

permitiría analizar los trade-off resultantes de diversas alternativas de política. Para lograr

12

dicho objetivo, Solow propone el uso de la Curva de Beveridge. Esta metodología,

aunque permite realizar comparaciones agregadas del grado de rigidez laboral, llevó a

Solow a concluir que las diferencias en el desempleo entre países desarrollados no están

explicadas por diferencias en la flexibilidad de los mercados de trabajo. A la anterior

conclusión se le puede contraponer un argumento: la flexibilidad del mercado del trabajo

debe relacionarse con la persistencia del desempleo más que con la magnitud que éste

pueda exhibir. El desempleo de corto plazo simplemente refleja las condiciones variables

del mercado, mientras que el desempleo de largo plazo es el que refleja fallas en el

proceso de ajuste de los mercados.

Nickell et al (2001) hacen un análisis empírico del desempleo en los países de la OECD

para el período 1960-1990 estudiando cambios en la Curva de Beveridge, los salarios

reales y directamente las cifras de desempleo en veinte países. El objetivo es ver si dichas

variaciones pueden ser explicados por cambios en las instituciones del mercado laboral,

del cual se espera tengan impacto en el desempleo de equilibrio. Sus resultados muestran

que la Curva de Beveridge de todos los países excepto Suecia y Noruega se desplazaron

hacia la derecha entre los 60s y la primera mitad de los 80s. Luego encuentran dos grupos

de países, los que siguieron desplazándose a la derecha y los que su curva comenzó a

retroceder. También encuentran evidencia de que estos desplazamientos pueden ser

explicados en parte por cambios en la institucionalidad de los mercados laborales, sobre

todo si estos cambios afectan el esfuerzo de búsqueda de empleo y la eficiencia del

matching. Finalmente encuentran que cambios en las instituciones del mercado laboral

pueden explicar cerca del 55 por ciento del aumento del desempleo en Europa durante los

60s y mitad de los 90s.

Wall y Zoega (2002) usan datos de panel para estimar la magnitud y la persistencia de los

cambios de la Curva de Beveridge agregada para Gran Bretaña y diez regiones de ella.

Encuentran que estos cambios coinciden con el ciclo económico más que con cambios

sectoriales o regionales. Esto implicaría que la curva no es una buena herramienta para

separar los efectos de cambios estructurales con aquellos del ciclo económico.

13

En Chile, Bellani et al (2002) estimaron Curvas de Beveridge en las cinco principales

áreas urbanas y para el total del país en el período 1986-2002.II con el objetivo de

determinar las fuentes del desempleo, primero a través de la estimación simple de una

forma log-lineal y luego a través de un vector de cointegración en base a una

especificación que la define. Como la curva se mantiene estable durante el período

observado4 concluyen que los shocks que han afectado al mercado del trabajo son de

carácter agregados, atribuibles al ciclo económico y no shocks sectoriales. Luego con

análisis impulso-respuesta obtienen que innovaciones en las vacantes tienen efecto

permanente en el empleo y que las vacantes lideran en un trimestre al PIB y en dos al

empleo. Para estimar la Curva de Beveridge construyen un índice de vacantes basado en

los avisos de ofrecimientos de empleo recogidos de los diarios de mayor circulación en

cada una de las cinco regiones estudiadas. Para corregir algunos problemas muestrales

mencionados en la literatura construyen tres versiones del índice, sin embargo, aún

existen sesgos asociados a factores no relacionados con el mercado laboral que lo afectan.

En Colombia, Durán y Mora (2006) estiman una Curva de Beveridge para la ciudad de

Popayán usando datos de panel. Este trabajo se diferencia de los otros que estiman la

curva al desagregar las vacantes y el desempleo por áreas de desempeño, lo que

permitiría un seguimiento en el tiempo de las diferentes áreas estudiadas. Muy importante

es la base de datos estadísticos con que disponen los autores de la cual se extraen las

series de vacantes y desempleados por áreas de desempeño laboral la que permite ver

comportamientos cíclicos en algunas actividades y otras más estables. Al estimar una

función de matching encuentran una relación positiva entre la dinámica de las vacantes y

el desempleo, lo que implicaría un valor positivo de la Curva de Beveridge. Los autores

proponen que esto se debería a una recomposición de las actividades económicas.

Caballero en "Specificity and the Macroeconomics of Restructuring" (2007) plantea que

la pendiente negativa de la Curva de Beveridge probablemente no sólo refleje la

importancia relativa de los shocks, sino también, la existencia de un mercado del trabajo

ineficiente.

4 Excepto en dos regiones del sur del país.

14

III. Marco teórico

En un comienzo la Curva de Beveridge, planteada por William Beveridge en 1944, fue

definida como la relación entre el nivel de desempleo y las vacantes de empleo para

determinar el grado de redistribución del empleo en el Reino Unido y así poder

determinar cuan lejos estaba la economía del pleno empleo. Sin embargo, esta relación se

ha desarrollado en el tiempo como aquella construcción teórica de largo plazo entre

ambas variables, entendiéndose por relación de largo plazo aquella situación en que el

desempleo permanece estable, es decir, cuando se igualan sus flujos de entrada y salida.

Finalmente ha sido utilizada para estudiar el estado del mercado laboral y como éste se

ajusta frente a los distintos shocks que lo afectan.

Actualmente, la Curva de Beveridge muestra la relación entre la tasa de desempleo (u) y

la tasa de vacantes (v) con respecto a la fuerza laboral (L) en vez de las cifras absolutas,

ubicando a la primera en el eje horizontal y v en el eje vertical.

Como se observa en la figura 1, la principal característica de la Curva de Beveridge es su

pendiente negativa, intuitivamente, dados los procesos de búsqueda y selección, si existe

un alto número de vacantes se eleva la probabilidad de que un desempleado encuentre un

puesto de trabajo, por lo que el nivel de desempleo será bajo; por otro lado, si el número

de vacantes es bajo, la probabilidad de que un desempleado encuentre trabajo también lo

será, por lo que el nivel de desempleo será alto respecto al caso en que existen muchas

vacantes. También podemos notar en la curva, la existencia simultánea de desempleo y

vacantes, esta se origina por los costos asociados a la obtención de un empleo por parte

de un trabajador y a la cobertura de una vacante por parte de una empresa, porque se

requiere de un cierto período de búsqueda y selección, y por la existencia de información

imperfecta entre las partes. Otra característica importante es el grado de convexidad de la

curva, dado que la probabilidad de encontrar trabajo aumenta menos que

proporcionalmente con el número de vacantes la Curva de Beveridge será convexa

respecto al origen. Además, es asintótica a ambas variables para reflejar el hecho de que

15

aún habiendo muchas vacantes igual van a haber desempleados, porque el matching

nunca los juntará y viceversa.

Figura 1 - Curva de Beveridge.

v

u

La posición sobre la curva nos puede indicar cual es el estado de la economía en el ciclo

económico. Las vacantes se mueven en el mismo sentido que el ciclo, ya que en una

expansión las empresas aumentan la demanda de trabajo abriendo nuevas vacantes,

mientras que en una recesión se ven en la obligación de contraer la producción

disminuyendo el trabajo contratado, por ende la demanda por trabajo y las vacantes

ofrecidas.

Contrariamente, el desempleo se mueve en sentido opuesto al ciclo económico, ya que en

períodos de expansión aumenta la demanda por trabajo, elevando las vacantes ofrecidas y

disminuyendo el desempleo, mientras que en períodos de recesión las empresas

disminuyen su demanda por trabajo aumentando el desempleo.

Si trazamos una recta de 45° sobre el cuadrante u-v (figura 2), se debe cumplir que sobre

los puntos de dicha recta

!

u = v , por lo tanto, en su intersección con la Curva de Beveridge

la tasa de desempleo debe ser igual a la tasa de vacantes, en este caso todo el desempleo

que existe en la economía es friccional o estructural (uf, también se denomina tasa

natural de desempleo), el cual se refiere a que aún en pleno empleo debe haber desempleo

porque hay "fricciones" en el funcionamiento del mercado de trabajo, como que siempre

16

será necesario un tiempo para que una persona se traslade de un empleo a otro y en el

transcurso esté desempleada; es decir, no habrá desempleo por problemas en la demanda

o por otras circunstancias. Dichas “fricciones” van desde razones puramente geográficas

hasta desajustes en las habilidades requeridas para un empleo con las ofrecidas por un

postulante.

Así, los períodos de recesión se caracterizarán por un alto nivel de desempleo y una baja

tasa de vacantes, ubicándose en un punto a la derecha de la recta de 45°, en donde la tasa

de desempleo es mayor a la de desempleo estructural.

En cambio, en períodos de expansión se observará una tasa de vacantes alta y un nivel de

desempleo bajo, representado en un punto a la izquierda de la recta de 45°, en este caso

la tasa de desempleo es menor a la de desempleo estructural, por lo que estamos frente a

un caso de “sobrecalentamiento” de la economía (generado por el ciclo) tal como se

muestra en la figura 2. Debemos notar que los desplazamientos a lo largo de la curva son

propios del ciclo económico, teniendo su origen en shocks agregados que afectan por

igual a toda la economía.

Figura 2 – Curva de Beveridge en el ciclo económico.

v

Expansión

u=v

Recesión

45°

uf u

La posición de la curva con respecto al origen de los ejes refleja la eficiencia en el

proceso de ajuste del mercado laboral. Una curva más alejada del origen, o sea,

desplazada más hacia arriba y a la derecha de éste, muestra para cada nivel de vacantes

17

un mayor nivel de desempleo, y viceversa, para cada nivel de desempleo muestra un

mayor nivel de vacantes sin llenar, haciendo menos eficiente el proceso de reasignación

de la fuerza laboral. Como muestra la figura 3, para un nivel de vacantes dado

!

v y

manteniendo todo lo demás constante, la curva de Beveridge CB tiene asociado un nivel

de desempleo uCB, mientras que la curva CB’ tienen asociado un nivel de desempleo uCB’,

donde uCB’ > uCB.

La Curva de Beverdige se deriva de la función matching o “emparejamiento”, definida

como la función generadora de contrataciones para cada nivel de desempleados y

vacantes. Ésta sintetiza la efectividad de la tecnología que empareja a los desempleados

(que por definición están buscando empleo) con las vacantes ofrecidas por las empresas

para llenar sus puestos.

Figura 3 – Posición de la Curva de Beveridge.

v

!

v

CB’

CB

uCB uCB’ u

Figura 4 – Esquema del modelo de matching.

Movimiento en el Mercado Laboral

Proceso de Matching

Destrucción de empleo Separaciones Creación de empleo

Desempleados Vacantes

Contrataciones

Crecimiento de la fuerza laboral

18

La función de matching es representada como:

!

M = m(U,V ) (1)

donde M es el número de matches o contrataciones, U es el número de trabajadores

desempleados y V el número de vacantes. La función es creciente en ambas parámetros,

por lo que MU > 0 y MV > 0; intuitivamente, si el número de trabajadores buscando

empleo y el número de vacantes ofrecidas aumentan, el número de contrataciones

también lo harán porque aumenta la probabilidad de que se encuentren y hagan un buen

match. Otras restricciones características de la función de matching son

!

m(0,V ) = m(U,0) = 0 y

!

m(U,V ) "min(U,V ) , donde M es el flujo de contrataciones durante el período, mientras

U y V es el stock de cada variable al comienzo del período en modelos de tiempo

discreto; o M es la tasa instantánea de emparejamientos y U y V los stocks instantáneos

de desempleo y vacantes en modelos de tiempo continuo; en otras palabras, no puede

ocurrir ninguna contratación sin haber al menos una vacante y un trabajador

desempleado. Finalmente, en ausencia de fricciones

!

M =min(U,V ) en modelos de

tiempo discreto y

!

M"# en modelos de tiempo continuo.

La función de matching también nos muestra que, en promedio, un desempleado se

empareja con una vacante disponible durante un período de tiempo “unitario” con

probabilidad igual a

!

m(U,V )

U. De igual forma, una vacante es llenada por un

desempleado con probabilidad igual a

!

m(U,V )

V. En estado estacionario, el inverso de

cada probabilidad es la duración promedio en que un trabajador está desempleado y el

tiempo promedio que pasa una vacante hasta que es llenada, respectivamente. Las

probabilidades y la duración promedio diferirán en el mercado laboral si es que tanto los

empleos como los trabajadores son heterogéneos, de esta forma, haciendo la probabilidad

!

m(U,V )

U dependiente de características individuales, una función agregada de matching

podría ser un útil instrumento para introducir heterogeneidades entre los trabajadores.

19

En la literatura generalmente se supone que la función presenta rendimientos constantes a

escala, con lo que las contrataciones variarían proporcionalmente ante cambios en el

desempleo y en las vacantes. Esto punto es bastante discutible, no sólo desde el punto de

vista de la correcta construcción del modelo teórico, si no también, por las implicancias

de política que podría llegar a tener. Esta discusión se desarrollará más adelante para

poder continuar con el desarrollo del marco teórico.

Con el supuesto anterior es posible expresar la ecuación (1) en términos de tasas con

respecto a la fuerza laboral (L), así el número de contrataciones con respecto a la fuerza

laboral van a depender de la tasa de desempleo u y de la tasa de vacantes v:

!

m =M

L= m(u,v) (2)

A menudo la función de matching se representa en la literatura como una función tipo

Cobb-Douglas con rendimientos constantes a escala:

!

M = AU"V1#" (3)

Otros, como Petrongolo y Pissarides (2001) y Romer (2002) la representan como:

!

M = AU"V

# (4)

con

!

0 " # "1 y

!

0 " # "1, la cual no muestra ningún tipo de rendimientos. Si suponemos

rendimientos constantes a escala para poder expresar la función de matching en términos

de tasas con respecto a la fuerza laboral, entonces es necesario que se cumpla

!

" + # =1;

en cambio, con rendimientos crecientes a escala (β + γ > 1), aumentar el nivel de

búsqueda hace que el proceso de emparejamiento opere de forma más eficiente puesto

que produce más emparejamientos por unidad de factores (desempleados y vacantes);

pero si existen rendimientos decrecientes (β + γ < 1), se presenta un efecto

“aglomeración” en el cuál el nivel de búsqueda no mejora la eficiencia.

20

En ambas ecuaciones ((3) y (4)), A es un parámetro de eficiencia tecnológica de la

función de matching, cambios en dicho parámetro provoca desplazamiento de la Curva

de Beveridge (como en la figura 3), el cual se presume estructural y que refleja la

habilidad del desempleado de emparejarse con vacantes en el proceso de búsqueda y

selección. En la literatura se ha planteado que estos cambios en A pueden deberse a

aumentos o disminuciones en el esfuerzo de búsqueda de un desempleado, en la

efectividad de la misma, en la forma de anunciar las vacantes por parte de las empresas, o

a las características del pool de trabajadores desempleados. También se ha nombrado la

existencia de un efecto de histéresis, en donde el trabajador pierde capacidad para

encontrar un empleo luego de un largo período de desempleo, el cual puede ser causado

por un deterioro en el capital humano del trabajador -Okun (1973), Layard y Bean (1989)

y Pissarides (1992)- la habilidad para buscar empleo -Layard y Nickell (1987)- o una

percepción negativa del desempleado por parte de posibles empleadores -Blanchard y

Diamond (1994). Manteniendo las otras variables y parámetros de la ecuación (3)

inalteradas, un mayor valor de A llevará a un mayor número de contrataciones por

período, por lo tanto, una mayor eficiencia en el proceso de emparejamiento entre

desempleados y vacantes.

Si suponemos rendimientos constantes en la ecuación (4) u ocupamos directamente la

ecuación (3), podemos expresar la función de matching en términos de logaritmos de la

siguiente forma:

!

m =M

L= A

U

L

"

# $

%

& '

(V

L

"

# $

%

& '

)

(4’)

!

ln(m) = ln(A) + " ln(u) + # ln(v) (5)

donde

!

u =U

L y

!

v =V

L. Con A y m fijos, la ecuación (5) es la Curva de Beveridge, la que

muestra una relación negativa entre la tasa de desempleo y la tasa de vacantes.

21

Partiendo de la ecuación (2), Pissarides (2000) desarrolla el modelo suponiendo tiempo

continuo y que la probabilidad de que un trabajador empleado sea despedido es

!

". De

esta forma la evolución en el tiempo de la tasa de desempleo será:

!

u

•

=" 1# u( ) #m u,v( ) (6)

de aquí se observa que la tasa de desempleo

!

u crece si la tasa de despidos

!

" es mayor

que la tasa de contrataciones, y viceversa. Igualando (6) a cero, para reflejar que en el

estado estacionario la tasa de desempleo es constante, la tasa de despidos y la de

contrataciones deberán ser iguales, cumpliéndose en el equilibrio:

!

u* =

1

"" #m u

*,v*( )[ ] (7)

La ecuación (7) muestra la relación de largo plazo entre las tasas de vacantes y de

desempleo en una economía, que depende de la probabilidad de ser despedido

!

" y de las

contrataciones o matches

!

m u,v( ). Derivando la tasa de desempleo con respecto a las

vacantes, se obtiene una primera derivada negativa y una segunda positiva, resultando

una curva con pendiente negativa y convexa al origen, tal como se mostró en la figura 1.

Determinantes de los movimientos de la Curva de Beveridge.

Una vez derivada la Curva de Beveridge a partir de la función de matching el siguiente

paso es determinar como se puede ver afectada la relación entre desempleo y vacantes.

Específicamente, se ha estudiado en la literatura el papel que juegan algunos shocks sobre

el funcionamiento del mercado laboral, y, por lo tanto, sobre la relación que determina la

curva, y se ha tratado de cuantificar la intensidad con que estas perturbaciones la afectan.

Estos son los shocks de actividad agregada (dejando constante la reasignación de factores

productivos en la economía), los shocks de reasignación de factores productivos o shocks

sectoriales (dejando constante, en este caso, la actividad agregada) y, por último, los

shocks de fuerza laboral o de población activa (dejando constante tanto la actividad

22

agregada como la reasignación). Blanchard y Diamond (1989) fueron los primeros en

determinar el papel jugado por estos shocks, utilizan un modelo estándar de desempleo de

equilibrio basado en flujos laborales descomponiendo los movimientos del desempleo y

las vacantes en términos de los tres shocks anteriores. Los shocks de actividad agregada,

los shocks sectoriales y los shocks de fuerza laboral recogen, respectivamente, el efecto

de los ciclos económicos, los cambios en el grado de desajuste que acompaña al

funcionamiento del mercado laboral y, por último, las variaciones bruscas en la fuerza

laboral.

Anteriormente vimos que el ciclo económico produce movimientos del desempleo y

vacantes en direcciones opuestas, estas últimas lo hacen en la misma dirección que el

ciclo mientras el desempleo lo hace en sentido contrario. Pero como son los shocks de

actividad agregada los que dan forma al ciclo económico, la presencia de estos shocks

producen movimientos del desempleo y vacantes en direcciones opuestas, provocando

movimientos sobre la misma curva a lo largo del ciclo. Así, en períodos de expansión

estaremos ubicados en la parte “alta” de la curva y en períodos de recesión nos

ubicaremos en la parte “baja”, tal como se mostró anteriormente en la figura 2, aunque

este análisis gráfico no nos dice nada acerca de la dinámica del movimiento.

Figura 5 – Efecto de shocks de actividad agregada.

A

Cuando la economía se enfrenta a un shock agregado negativo las empresas deben

contraer la producción, y, dado que el costo de cancelar una vacante es menor que el

B

23

costo de despedir a un trabajador, es de esperar que primero caigan las vacantes

ofrecidas por las empresas manteniendo el nivel de empleo o trabajo contratado y luego,

cuando la recesión se profundiza y ya se cancelaron la mayoría de las vacantes (o las

menos necesarias), se empiece a despedir trabajadores aumentando fuertemente el

desempleo (las vacantes siguen disminuyendo pero mucho menos que al comienzo), de

esta forma el paso de un punto como A (expansión) a un punto como B (recesión) es a

través de un arco que se encuentra por debajo de la curva. Luego, cuando desaparece el

shock transitorio y la economía vuelve a un período de expansión, el efecto anterior se

revierte con un aumento de las vacantes y una disminución del desempleo, volviendo

desde B hacia A, pero esta vez a través de un arco ubicado sobre la curva reflejando el

echo de que cuando comienza la recuperación de la economía lo primero que hacen las

empresas es aumentar fuertemente las vacantes, y como debe existir un tiempo de

búsqueda y selección tanto por parte de la empresa como del desempleado, el empleo no

aumenta inmediatamente, luego a medida que pase el tiempo de búsqueda y selección las

vacantes se irán llenando lentamente en un comienzo y fuertemente más tarde,

disminuyendo con ello el desempleo. Por lo tanto, los shocks de actividad agregada de

carácter transitorio tienden a estar relacionados con giros en torno a la Curva de

Beveridge en sentido contrario a las manillas del reloj, como se muestra en la figura 5.

Figura 6 – Efecto de shocks sectoriales.

v v

• A

• C’ C• • B u u

Los shocks de reasignación de factores productivos o shocks no simétricos entre distintos

sectores de la economía (también conocidos como shocks sectoriales), en cambio,

producen movimientos del desempleo y las vacantes en el mismo sentido, provocando

24

desplazamientos hacia fuera de la curva, por lo que las tasas de equilibrio de desempleo y

vacantes aumentan al mismo tiempo.

En el caso que la economía sufra shocks no simétricos entre los distintos sectores, por

ejemplo, si uno de ellos es afectado por un shock recesivo, disminuye su demanda por

ciertos tipos de trabajadores, por lo que disminuyen las vacantes ofrecidas y aumenta el

desempleo en ese sector (punto B de la figura 6), mientras que el otro sector puede verse

afectado por un shock expansivo, aumentando su demanda por ciertos tipos de

trabajadores, reduciendo el desempleo y aumentando las vacantes ofrecidas (punto A de

la figura 6). En el agregado se observa que se mantiene un mayor nivel de vacantes y

desempleo. En este caso, la capacidad de la economía de generar mayor contrataciones se

reduce (cambios en la función de matching) desplazando la Curva de Beveridge hacia

fuera ubicándonos en C’ en vez de C (figura 6).

Los shocks de reasignación pueden provocar también cambios estructurales en la

economía debido a la pérdida de eficiencia en el proceso de matching entre desempleados

y vacantes, debido, por ejemplo, a un aumento en la dispersión geográfica entre ambas

variables, a una disminución en la intensidad de búsqueda de los trabajadores, etc. Esta

pérdida de eficiencia en la función de matching se ve reflejada en un desplazamiento de

la Curva de Beveridge hacia fuera, o en una disminución de contrataciones (o

emparejamientos) para un mismo nivel de desempleo y vacantes, como se muestra en la

parte derecha de la figura 6.

25

Figura 7 – Efecto de histéresis y shocks de fuerza laboral. v v

A• A•

• E • E

• D • D

• B • B

u u

Desplazamientos hacia fuera de la curva también se pueden deber a shocks de actividad

agregada (shocks transitorios de demanda) que dan lugar a fenómenos de histéresis, ya

que estos shocks pueden aumentar la duración del desempleo lo cual produce una pérdida

de capital humano y de eficiencia en la búsqueda de empleo por parte de esos

trabajadores desempleados, además, se produce una discriminación por parte de las

empresas sobre aquellos trabajadores que llevan un largo tiempo desemplados. En este

caso, la trayectoria del movimiento no es A-B-A (como en la figura 5), sino que termina

situándose en un punto como D, es decir, a la derecha de A (del gráfico izquierdo de la

figura 7), debido al desplazamiento de la curva posterior al shock. Así, en caso de

histéresis, los shocks de actividad agregada podrían tener efectos permanentes sobre el

desempleo y las vacantes, al igual que los shocks puros de reasignación.

Finalmente están los shocks de fuerza laboral o shocks de oferta de trabajo, son aquellos

que afectan la fuerza laboral pero sin aumentos o disminuciones simultáneas del factor

capital. Como en el gráfico derecho de la figura 7, un shock positivo de fuerza laboral

aumentará inicialmente la tasa de desempleo y disminuirá la tasa de vacantes, dado que el

nivel de éstas permanece fijo por el supuesto anterior sobre el capital, por lo tanto, en el

corto plazo se producirán trayectorias del tipo A-E. A medida que aumente la razón u/v,

aumentará la efectividad del matching, con lo que la tasa de desempleo volverá a

disminuir. A medida que una disminución del desempleo se vaya traduciendo en un

26

incremento de la utilización de la capacidad productiva, aumentará la inversión y con ello

el número de vacantes, induciendo una trayectoria de vuelta desde E hasta A. Así, los

shocks de fuerza laboral no tienen efectos permanentes sobre el desempleo y vacantes,

aunque en el corto plazo tienden a aumentar el número de desempleados.

Rendimientos a escala en la función de matching.

Se mencionó anteriormente, que generalmente en la literatura se utiliza una función de

matching bien comportada con rendimientos constantes a escala, con lo que las

contrataciones variarían proporcionalmente ante cambios en el desempleo y en las

vacantes. Es así como los modelos de búsqueda en el mercado laboral se basan en la

existencia de esta función que describe la tecnología del proceso de formación de empleo

relacionando contrataciones con desempleo y vacantes. Las propiedades del equilibrio de

dichos modelos dependen esencialmente de las características de la tecnología del

matching.

La mayoría de los trabajos que estudian empíricamente funciones de matching agregadas

y la Curva de Beveridge aceptan generalmente la existencia de una función de la forma

log-lineal con retornos constantes a escala y aplican dichas especificaciones en sus

estimaciones, por ejemplo, los trabajos de Pissarides (1986), Layard, Nickell y Jackman

(1991), van Ours (1991), Burda (1993), Berman (1997), Coles y Smith (1998), Anderson

y Burguess (2000), etc., en todos ellos la especificación utilizada encaja bien con los

datos. 5

Pissarides (2000) asume la existencia de retornos constantes a escala argumentando

razones similares a las que se dan al asumirlos en las funciones de producción agregadas:

tiene soporte empírico, plausibilidad y en una economía creciente los retornos constantes

aseguran una tasa constante de desempleo a lo largo de la senda de crecimiento. Similar

razón elude Petrongolo (2001) al afirmar que la suposición de retornos constantes en la

5 Una completa revisión de las especificaciones usadas en la estimación de funciones de matching agregadas y desagregadas se puede encontrar en Petrongolo y Pissarides (2001).

27

función de matching es crucial para asegurar la unicidad de la tasa de desempleo a lo

largo de la senda de crecimiento de estado estacionario. En cambio, surge un equilibrio

múltiple cuando la función de matching muestra retornos crecientes. En este último caso,

aún políticas temporales pueden sacar a una economía de un nivel ineficiente de

desempleo. Un equilibrio múltiple también puede explicar por qué las economías pueden

estancarse en altos niveles de desempleo aún cuando el shock negativo inicial fuera de

carácter transitorio. Petrongolo estudia la importancia de tener retornos constantes a

escala estimando funciones de riesgo individuales en una muestra de recién

desempleados del Reino Unido. Testea la existencia de dichos retornos revisando si las

probabilidades de reempleo dependen sólo de la estrechez del mercado laboral local o si

también dependen del nivel de fuerza laboral, encontrando que el tamaño del pool de

trabajadores que están buscando empleo no afecta la tasa de matching, lo cual permite no

rechazar la hipótesis de retornos constantes.

Los retornos a escala en las funciones de matching juegan un papel más importante en

modelos con esfuerzos de búsqueda endógenos. En dichos modelos, los retornos a la

búsqueda de cada tipo de agente (trabajador y empleador) dependen de lo que hagan los

otros agentes6. Las externalidades que ocasiona la búsqueda determinan la relación entre

la eficiencia del matching y el tamaño del mercado, por lo tanto, el grado de

homogeneidad de la tecnología del matching. Estos modelos consideran dos tipos de

externalidades generadas por los agentes cuando ellos se incorporan a la búsqueda, una

positiva sobre un agente del otro tipo al aumentar la probabilidad de encontrar un match,

disminuyendo el costo de búsqueda de los otros tipos de agentes, y una externalidad

negativa en agentes del mismo tipo al aumentar el número de competidores para un

mismo match, aumentando el costo de búsqueda para agentes de su tipo7. El efecto neto

de las externalidades puede hacer a la eficiencia del matching independiente del número

de agentes en el mercado, lo que implicaría retornos constantes a escala. En el caso

particular de la función de matching presentada en (1), existe un único nivel de

desempleo y vacantes que iguala los flujos hacia y desde el desempleo. Sin embargo,

6 Por ejemplo, encontrar trabajo se hace más difícil cuando hay mucha gente buscando empleo. 7 La primera externalidad recibe el nombre de thin market y la segunda el de congestión.

28

aumentos en el esfuerzo de búsqueda por parte de un tipo de agente no sólo disminuyen

los costos de búsqueda del otro tipo, sino que llevan también a aumentar sus esfuerzos de

búsqueda, con lo que el matching podría mostrar retornos crecientes a escala.

Otros trabajos han estimado retornos crecientes a escala, aunque estas divergencias son

bastante leves. Blanchard y Diamond (1989) estimaron la siguiente función de matching:

!

ln Ht( ) =" + # ln U

t$1( ) + % ln Vt$1( ) + &T + '

t, no pudiendo rechazar la hipótesis de retornos

constantes a escala (

!

" + # =1) cuando lo hicieron usando MICO, pero cuando la

estimaron usando Variables Instrumentales (VI) los retornos a escala aumentaron

ligeramente. Sin embargo, hay que tomar en cuenta que los resultados usando VI son

bastante sensibles al instrumento usado, con lo cual concluyen que la función de

matching estimada presenta retornos constantes a escala, o tal vez, ligeros rendimientos

crecientes. Warren (1996) estima retornos a escala usando una especificación translog de

la función de matching, rechazando la hipótesis de retornos constantes a escala a favor de

retornos crecientes. Yashiv (2000) encuentra resultados similares tanto en una función

con especificación translog como en otra log-lineal.

Baker et al (1996) argumentan que las estimaciones existentes no proveen evidencia

convincente en contra de la hipótesis de retornos crecientes en el matching y que hay

muchos problemas en la estimación de funciones de matching que probablemente llevan

a una subestimación de dichos retornos. Como en varios trabajos se supone que el pool

relevante de trabajadores que buscan empleo es proporcional al stock de desempleo, los

autores plantean que esta suposición es una potencial fuente de subestimación de los

retornos a escala. Dado que los que buscan empleo estando empleados (on-the-job

search) son una fracción significativa del flujo de contrataciones y la cual depende del

estado del ciclo económico (en períodos de recesión aumenta el on-the-job search),

puede que dicha medida esté correlacionada con la del desempleo, generando las

subestimaciones encontradas. Usando datos de flujos brutos en Canadá, estiman

funciones de matching para el agregado y cinco regiones, en cada caso, al usar como

variable dependiente las contrataciones fuera del desempleo, encontraron retornos

crecientes a escala, siendo éste el principal resultado de su trabajo. Su argumento teórico

29

para apoyar la hipótesis de rendimientos crecientes se basa en la existencia de dos

economías, las cuales combinando sus stock de desempleados y vacantes determinan un

nivel de contrataciones. Ambas economías son idénticas, pero están físicamente

separadas, con lo que los desempleados de una economía no se pueden emparejar con las

vacantes de la otra, por lo tanto, al doblar el número de desempleados y vacantes, se

doblarán las contrataciones, obteniendo retornos constantes. En cambio, si ambas

economías se pudieran mezclar, y los desempleados de una de ellas pudieran emparejarse

con vacantes de la otra, entonces habría un mayor aumento en el número de matches y,

por lo tanto, retornos crecientes.

En síntesis, dado que la literatura empírica acepta la existencia una función agregada de

matching estable, que satisface las restricciones de una función Cobb-Douglas con

rendimientos constantes a escala en vacantes y desempleo, y cuya especificación es

globalmente bien comportada8, sumado al echo de que retornos constantes aseguran la

existencia de una única tasa de desempleo en la senda de crecimiento de estado

estacionario, permiten concluir que es correcto asumir rendimientos constantes a escala

en la función de matching que da sustento a la Curva de Beveridge como la relación de

equilibrio que iguala los flujos hacia y desde el desempleo.

IV. Índice de vacantes

La Curva de Beveridge es la relación de equilibrio entre vacantes y desempleo. Como

generalmente no hay datos que reflejen la totalidad de las vacantes ofrecidas, se usa como

Proxy un índice de vacantes que contabiliza los avisos de ofrecimientos de puestos de

trabajo publicados en los periódicos de mayor circulación de las mayores zonas urbanas

de un país o región. La gran ventaja de esta metodología es que permite recurrir a una

larga serie solamente recurriendo a los archivos de los periódicos. Sin embargo, como

8 La especificación Cobb-Douglas representa adecuadamente la propiedad de que ningún trabajo puede ser creado cuando uno de las variables es cero.

30

toda proxy, tiene problemas muestrales y de construcción, los cuales han sido tratados en

la literatura.

El Conference Board de los EE.UU. es el encargado de construir el Help-Wanted Index,

índice que contabiliza los avisos de ofrecimiento de empleo publicados en los periódicos

de las 51 zonas urbanas más importantes de ese país9. Este índice es un stock, ya que

contabiliza el número total de puestos ofrecidos en cada momento del tiempo. Se

construye desde 1964 usándose el mismo procedimiento. Estas series están disponibles en

base mensual desde 1951. El porcentaje del empleo no agrícola cubierto por estas 51

zonas urbanas es de aproximadamente 49%. Para que exista consistencia en la

información suministrada por los periódicos, el Conference Board pide incluir en los

reportes información de vacantes tanto del año como del mes anterior adicional a la

información del mes corriente. El conteo de los avisos es llevado a cabo por cada

periódico, el cual es enviado una vez al mes al Conference Board, quien los ajusta para

tomar en cuenta la diferencia en los días de semana y domingos a través de meses y luego

son ajustados por variaciones estacionales. El conteo de cada ciudad se normaliza con

base 100 a 1987. Finalmente se agregan las cifras usando las ponderaciones de la nómina

de empleos no agrícolas, y se obtiene el National Help-Wanted Index.

Este índice ha sido utilizado por muchos trabajos para la estimación de la Curva de

Beveridge y para el estudio de los shocks que afectan al mercado del trabajo. Algunos de

estos trabajos son: Abraham (1987), Schager (1987), Blanchard y Diamond (1989),

Jackman, Layard y Pissarides (1989), Feve y Langot (1996), Berman (1997), Bleakley y

Fuhrer (1997), Gross (1997), Entfort (1998), Wall y Zoega (2002), Shimer (2005), etc.

Pese a lo anterior, Abraham (1987) realiza un profundo análisis del Help-Wanted Index y

su relación con las vacantes y el desempleo, planteando una serie de problemas en la

construcción del índice, además de cambios estructurales en el mercado laboral y en la

industria de periódicos que lo llevarían a presentar sesgos, estos problemas son:

9 Se contabiliza sólo un periódico por ciudad, para evitar contar una misma vacante publicada en diferentes periódicos.

31

- No se toma en cuenta el número de puestos ofrecidos por aviso (si no dice el

número de vacantes, se asume que es una). De esta forma, pesa lo mismo un aviso

que ofrece quince puestos de trabajo a tiempo completo que un aviso que ofrece

un puesto de medio tiempo.

- La contabilidad de avisos difiere levemente entre los periódicos. Por ejemplo,

algunos periódicos toman en cuenta los avisos publicados por agencias de empleo,

mientras otros no.

- Trabajos administrativos son más propensos a ser publicados que trabajos de

planta (white-collar vs blue-collar jobs). Por lo tanto, los cambios de la

composición ocupacional en los últimos años pueden haber inducido a cambios en

el Help-Wanted Index.

- Cambios en las prácticas de anuncio de vacantes por parte de los empleadores se

reflejarían en una mayor disposición a anunciar cualquier puesto vacante a la que

hubieran tenido en el pasado. Estos cambios se deben a una creciente “Equal

Employments Opportunity” (EEO) y “affirmative action pressures” o por alguna

otra razón. El término EEO fue creado por el presidente de los EE.UU. Lyndon

Johnson cuando firmó la Executive Order 11246 para prohibir a contratistas

federales discriminar contra trabajadores en base a la raza, sexo, credo, religión,

color, o nacionalidad. Las “affirmative action pressures” son políticas que

intentan promover el acceso a la educación o al empleo de grupos socio-políticos

históricamente no dominantes (como minorías y mujeres). Su motivación es

reparar los efectos de discriminaciones pasadas y promover instituciones públicas

como universidades, hospitales y fuerzas policiales para que sean más

representativa de la población. Esto es comúnmente alcanzado a través de

programas orientados de entrenamiento, o dando tratos preferenciales a

postulantes de grupos socio-políticos desaventajados y en otros casos a través del

uso de cuotas. Las “affirmative action pressures” tienen un efecto significativo en

las prácticas de personal de los empleadores, incluyendo sus prácticas de

reclutamiento, por lo tanto es probable que éstas y las EEO puedan causar al

menos un incremento en el volumen de avisos de vacantes de empleo, a pesar de

que los gobiernos están más preocupados de apuntar sus esfuerzos a que las

32

firmas contraten a minorías y mujeres a que las empresas publiquen sus vacantes

de empleo en los periódicos. Si bien Abraham no muestra evidencia directa de la

influencia de los EEO y “affirmative action pressures”, si tiene información de

los cambios en las prácticas de anuncio de los empleadores desde fines de los

1960s, a partir de estos datos estima que las prácticas anteriores elevaron el

volumen del índice aproximadamente 10 por ciento entre fines de los 1960 y fines

de los 1970s.

- Una disminución de la competencia en la industria de periódicos puede haber

causado un aumento en el número de avisos publicados por encima del verdadero

volumen de vacantes, ya que al haber menos competidores, los empleadores

estarían más propensos a avisar la existencia de vacantes en las encuestas.

Una forma alternativa de ver si el índice construido en base a los avisos en los periódicos

son una buena medida del verdadero nivel de vacantes de empleo es comparando el

movimiento de ambas variables durante un mismo período de tiempo. Existen datos de

vacantes de empleo para el estado de Minnesota durante el período 1972 -1981 obtenidos

de una encuesta a empresas.

La figura 8 muestra el movimiento conjunto del Conference Board’s Help-Wanted Index

normalizado (línea discontinua) junto a la tasa de vacantes para Minnesota (línea

continua) entre 1972 y 1981. Ambas parecen moverse bastante juntas a excepción del

final del período, en donde el índice cae en relación a la tasa de vacantes. Como la

encuesta usada para recolectar los datos de vacantes de empleo fue discontinuada en

1981, la discrepancia entre ambas variables al final del período comparado se podría

deber a problemas relacionados con el término de la encuesta más que a problemas con la

serie del índice. Por lo tanto, en base a esta comparación gráfica se sugiere que éste

índice es una buena Proxy de la tasa de vacantes.

33

Figura 8 – Comparación entre el Help-Wanted Index y la Tasa de Vacantes de Empleo para

Minnesota.10

Aún así, el análisis anterior presenta limitaciones:

- La muestra es de sólo 10 años.

- La fuerza laboral de Minnesota está compuesta por una menor proporción de

minorías (raza no blanca) que la del país en su totalidad. (1.8% vs. 12% en 1978).

- No ha habido cambios sustanciales en la participación de mercado de los dos

principales periódicos del área metropolitana Minneapolis-St. Paul, a diferencia

del resto del país.

Como no se podemos basarnos solamente en una observación visual para determinar si el

índice es un buen predictor de las vacantes (a pesar de que su comportamiento es bastante

parecido) Abraham propone un índice ajustado por las 3 principales fuentes de problemas

estructurales que podría presentar el índice original: el “Índice Help-Wanted Ajustado”11.

El índice (normalizado) descrito anteriormente se presenta en la primera columna de la

tabla 1.A del anexo. Los problemas por los que se corrige son posibles cambios

estructurales en la demanda laboral y en la industria de periódicos, ya que pueden alterar

10 Fuente: Abraham (1987) 11 El objetivo inicial era para poder explicar un posible desplazamiento de la relación vacantes-desempleo tanto en EEUU como en Europa.

34

el volumen de avisos. El factor de ajuste que se utiliza se presenta en la segunda columna

de la tabla, y la serie ajustada aparece en la tercera.

El factor es igual a:

!

(1+ xiji=1

3

"j=1

t

" ) , donde

!

xij es el flujo proporcional en el volumen de

avisos de vacantes debido al factor i en el período j. Los tres factores de cambios en los

anuncios de vacantes son aquellos en la composición ocupacional, cambios en las

prácticas de anuncio de vacantes por parte de los empleadores (EEO y “affirmative action

pressures”) y, por último, en la intensidad de la competencia entre los periódicos. Es de

mucha importancia la disminución de la competencia sobre el factor en los 60s y 1980s,

mientras los cambios en las prácticas de los empleadores tiene su mayor influencia en los

70s. Debido a estos ajustes, el índice es deflactado hasta en un 35%.

Si en los 70s fueron los “EEO” y los “affirmative action pressures” los que aumentaron

el nivel de vacantes anunciadas en los periódicos, últimamente los anuncios de vacantes

de empleo por Internet (y otros medios alternativos) han aparecido como un sustituto

cada vez más efectivo del anuncio de vacantes en los periódicos.

Es así como factores que no están relacionados con la demanda de trabajo pueden alterar

el volumen de los anuncios de vacantes en dichos medios de comunicación y el índice de

vacantes construido en base a esos anuncios, por lo que una simple extensión de los

ajustes hechos por Abraham no puede captar con precisión las tendencias en el Help-

Wanted Index que no están relacionadas con la demanda de trabajo.

Una forma de analizar los efectos anteriores es la que propone Shimer (2005), utilizando

un método de suavización de datos llamado “Filtro de Hodrick-Prescott” (HP), el cual

remueve las fluctuaciones de corto plazo asociadas al ciclo económico, para obtener una

buena estimación del componente de tendencia a largo plazo de una serie. La figura 9

muestra la serie del Help-Wanted Index y su tendencia.

35

Figura 9 – Tendencia del Help-Wanted Index.12

Se observa en la figura que el índice presenta bruscas oscilaciones cíclicas, mostrando

una tendencia al alza hasta 1990 y luego a la baja (tanto en la línea que muestra la

tendencia como en la cima de las oscilaciones) la que se podría asociar a la aparición de

Internet y otros medios de publicación de vacantes alternativo a los periódicos.

Usando el enfoque propuesto por Shimer, Valletta (2005) discute como se puede ajustar

el Help-Wanted Index por los factores no relacionados con la demanda de trabajo que

afectan el nivel del índice, para obtener una mejor medida de los movimientos de corto y

largo plazo de las vacantes de empleo. En un ejercicio similar al realizado por Abraham

(1987), compara el índice de vacantes ajustado con una nueva medida directa de vacantes

abiertas, recolectada por la encuesta JOLTS.13 La figura 10 muestra los valores

mensuales de vacantes abiertas, el índice de vacantes y el índice ajustado por Hodrick-

Prescott. Cuando se remueve la tendencia de largo plazo, el índice de vacantes se ajusta

bastante bien al movimiento de apertura de vacantes medido por la JOLTS.

12 Datos trimestrales. Fuente: Shimer (2004). 13 Job Openings and Labor Force Turnover Survey (JOLTS), del U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS). Disponible desde Diciembre del 2000. Más información en: http://www.bls.gov/jlt/home.htm

36

Figura 10 – Vacantes (JOLTS) y Help-Wanted Index.14

Podemos observar que después de una marcada declinación, el índice se ha mantenido en

un nivel estable desde fines del 2002. La diferencia entre la medida de vacantes de la

JOLTS y el índice está dada por la tendencia a la baja mostrada por el índice en el último

tiempo, mientras que cuando se le es removida la tendencia el índice muestra un

comportamiento bastante similar al de las vacantes, con una pequeña tendencia al alza

desde mediados del 2003. Las evidencias mostradas por Valletta sugieren que el Help-

Wanted Index es un buen medidor de cambios en las vacantes de empleo, sobre todo

cuando se ajusta por tendencias no relacionadas con la demanda de trabajo.

Sin embargo, la serie de la JOLTS esta disponible sólo desde Diciembre del 2000, cerca

de la cima de la última expansión, lo que limitaría su uso para analizar el ciclo económico

hasta que la serie no incluya por lo menos un ciclo completo.

Índice de vacantes en Chile.

Siguiendo la metodología desarrollada en el trabajo de Bellani et al (2002), el Banco

Central de Chile construye el Índice de Vacantes en base a los avisos de ofrecimiento de 14 Cada serie es normalizada a 100 en Diciembre del 2000 para poder ser comparadas en el tiempo sobre la misma base. Fuente: Valletta (2005).

37

empleo publicados los domingos en los periódicos más importantes de las cinco zonas

urbanas más pobladas del país, abarcando aproximadamente el 49% de la población total

(Censo 2002). Los periódicos son: El Mercurio de Antofagasta, El Mercurio de

Valparaíso, El Mercurio de Santiago, El Sur de Concepción y Austral de Temuco15. La

contabilización de vacantes considera al número de plazas que fueron ofrecidas en cada

aviso, a excepción de que su número no sea especificado, en cuyo caso se cuenta como si

fuese una. El período muestral va desde 1986 hasta la fecha en frecuencia mensual y

trimestral.

Bellani et al (2002) corrigen el número de vacantes contabilizadas en los periódicos para

considerar problemas tales como que la probabilidad de que un aviso de vacante sea

publicado difiere entre tipos ocupacionales (problemas de representatividad), además de

que dicha probabilidad no es constante en el tiempo. Otro problema es que se deja afuera

a ciertos sectores productivos que no están presentes en zonas urbanas. Para corregir por

lo anterior16:

- Se excluyen los sectores agrícola y construcción, dado que la publicación de

avisos para estos sectores es bastante irregular.

- Se ponderan los avisos de vacantes para que se acomoden a la distribución por

categoría y región del empleo, excluyendo a los grupos que generalmente no se

publican en los periódicos (gerentes, obreros, etc.)

Con estas correcciones, los autores de dicho trabajo construyen 3 versiones del índice17:

el primero no presenta modificaciones y los otros dos ajustan la muestra a la distribución

del empleo. Estos son:

15 En el caso de los diarios de provincia se incluyen además los avisos destacados que se encuentren en el respectivo suplemento. 16 Para correcciones y ponderaciones fueron usados datos de empleo por región y total del país de la Encuesta Nacional de Empleo y Ocupación del Instituto Nacional de Estadísticas (INE). 17 Bellani et al (2002) estiman Curvas de Beveridge para 5 regiones y para el total del país utilizando las versiones (9) y (10) del Índice de Vacantes, respectivamente. En la siguiente sección de esta tesis, además, se corrige la versión (8) del índice y con ella se estima una nueva curva para la ciudad de Santiago y para Chile.

38

1. El primer índice no está corregido, así, las vacantes en t para cada grupo

ocupacional j son sumadas entre regiones i.

!

Vt = Vit

i

" = Vit

j

j

"i

" (8)

2. Las vacantes en t de cada región i son ponderadas por la estructura del empleo

según tipos ocupacionales en el momento τ, usado como referencia para luego ser

agregadas para obtener el total del país.

!

Vt = Vit

i

" =Vi#

Vi#j

$

% &

'

( )

j

"i

"Ei#

i

Ei#

$

% &

'

( ) Vit

j (9)

3. Finalmente se pondera los índices regionales obtenidos anteriormente por la

estructura del empleo entre regiones (los ponderadores son calculados usando

datos promedios anuales, de manera que la base cambia año a año en la serie).

!

Vt=

V"

Vi"

#

$ %

&

' (

i

)Ei"

E"

#

$ %

&

' ( Vit

(10)

Los tres índices presentan una trayectoria similar como lo muestra la correlación simple

entre combinaciones de índice (tabla 2.A del anexo). Ninguna correlación es menor a

0,98, lo que implica que la distribución de vacantes entre grupos ocupacionales y

regiones en la muestra es similar a la que tiene el empleo privado (INE) corregido. Por lo

tanto, los autores plantean que los datos de puestos laborales publicados en los periódicos

chilenos son una buena representación de la distribución total de vacantes laborales en la

economía.

Una vez construido el índice, no podemos dejar de estudiar si el hecho de que factores

que no están relacionados con la demanda de trabajo pueden alterar el volumen de los

anuncios de vacantes en dichos medios de comunicación y el índice de vacantes

39

construido en base a esos anuncios, como por ejemplo, el uso de Internet como medio

alternativo de publicación de vacantes.

Usando el filtro HP18 en los datos del índice de vacantes para Chile podemos observar en

la figura 11 que el índice muestra una clara tendencia al alza desde sus inicios hasta el

año 1998 cuando comienza una tendencia a la baja hasta aproximadamente el año 2001,

dicha caída podría deberse a la crisis asiática y sus conocidos efectos sobre el producto,

empleo, etc. A partir del año 2002 el índice muestra una recuperación hasta que se

observa una leve caída a partir del año 2006. Un simple análisis gráfico no nos permite

concluir que la aparición de Internet como sustituto del periódico para publicar vacantes

haya tenido un efecto significativo en el volumen de avisos publicados en este medio de

comunicación escrito. Si es que dicho efecto realmente existió, entonces debió haber sido

neteado por otro que haya producido lo contrario, o sea, aumentar el número de vacantes

publicadas en los periódicos.

Figura 11 – Índice de vacantes (actual y tendencia).

40

60

80

100

120

140

160

180

86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06

Indice Vacantes Indice Vacantes (tendencia)

Se mencionó en la sección III que las vacantes se mueven en el mismo sentido que el

ciclo económico, ya que en una expansión las empresas aumentan la demanda de trabajo

abriendo nuevas vacantes, mientras que en una recesión contraen su producción a través

18 Para una completa descripción del filtro Hodrick-Prescott ver el Apéndice.

40

de una reducción del trabajo contratado y, seguramente, disminuyendo las vacantes

ofrecidas19.

Por otro lado, cuando ocurren shocks sectoriales y se produce una reasignación de

factores productivos (como el factor trabajo), el sector que enfrentó un shock positivo ve

aumentada su demanda por trabajo abriendo nuevas vacantes y disminuyendo el

desempleo de ese tipo de trabajo. En el otro sector ocurre lo contrario, como es afectado

negativamente, disminuye su demanda por trabajo, se cancelan vacantes y aumenta el

desempleo para ese tipo de trabajo. En suma, aumentan las vacantes en el sector

favorecido pero disminuyen en el otro sector, pero tiende a primar el efecto “destrucción”

de vacantes del sector perjudicado por sobre el efecto “creación” de vacantes del sector

beneficiado ya que la destrucción de empleo (en este caso a través de la cancelación de

vacantes) reacciona de inmediato mientras que la creación (la apertura de nuevas

vacantes) se demora, por lo tanto, al menos en el corto plazo sabemos que las vacantes

disminuyen ante shocks sectoriales. Sin embargo, cuando las empresas deciden publicar

sus avisos de vacantes en los periódicos las están convirtiendo en una variable endógena

ya que pueden estar influyendo otros factores no relacionados con la demanda de trabajo

en la decisión de las empresas de publicarlas20. Así, el índice construido a partir de los

avisos de puestos de empleo en los periódicos también se verá afectado.

Entre los factores que afectan la publicación de una vacante en el periódico se encuentra

el costo de publicación, dicho costo hace que las empresas pequeñas o de escasos

recursos no puedan publicar y tengan que ofrecer sus vacantes a través de otros medios.

Del mismo modo puede afectar el precio de venta de los periódicos en los cuales se

publican las vacantes, ya que si dicho precio es muy elevado las empresas no tendrán

incentivos a publicar vacantes de ocupaciones poco productivas y de bajos salarios

porque seguramente los trabajadores a los que están dirigidos dichos puestos de empleo

no tienen los medios suficientes para comprar sistemáticamente el periódico, en cambio, 19 Sería raro pensar en el caso de una firma que, en plena recesión, disminuya el trabajo contratado, por un lado, pero aumente su demanda de trabajo abriendo nuevas vacantes, por el otro. 20 La probabilidad de que se publique una vacante en el periódico también será endógena y diferirá entre los distintos sectores, esto se debe a que no existe coordinación perfecta entre las variables que se están relacionando.

41

preferirán publicar vacantes de empleos dirigidos a aquellos trabajadores que si tienen los

recursos para buscar empleo a través de los periódicos. Muy relacionado con esto último

está el echo de que, tanto en Chile como en otros países, distintos periódicos están

enfocados a distintos mercados, es así como en nuestro país El Mercurio está dirigido a

un mercado asociado a mayores recursos, mientras que El Rastro o La Cuarta lo están a

estratos más bajos, por lo tanto las empresas decidirán publicar sus vacantes en uno u otro

periódico dependiendo de estrato social al cuál más se asocia el puesto de trabajo que se

ofrece. Otro factor no relacionado con la demanda de trabajo y que afecta el volumen de

vacantes publicadas en los periódicos es la aparición de Internet como medio alternativo

de publicación, el cual ha tenido un gran auge en los últimos años y también, aunque en

menor medida, el resurgimiento de las agencias de empleo. Estos y otros factores

influyen en la decisión de publicar una vacante.

Pero también hay que ver que pasa con esta decisión cuando nos enfrentamos a shocks

agregados y sectoriales. En el caso del ciclo, dado que los shocks son agregados y afectan

por igual a todos los sectores de la economía, parece razonable pensar que el índice se

mueva de la misma forma que las vacantes ya que las empresas enfrentarían decisiones

similares de publicarlas o no en los periódicos. Pero cuando el shock es de carácter

sectorial, se produciría un mismatch entre puestos vacantes y desempleados, por lo tanto

puede que las mismas empresas ya no usen los periódicos para publicar sus vacantes y

buscar trabajadores a través de éstos ya que ahora enfrentan distintas decisiones, con lo

que el índice ya no sería tan adecuado para seguir el comportamiento de las vacantes

frente a shocks sectoriales. De esta forma, el uso del índice para discriminar entre estos

shocks y los de carácter agregado puede ser cuestionable21.

21 Un acercamiento sería estudiar la relación entre una variable que provoca reasignación de factores entre sectores en una economía y las vacantes, esta variables es el tipo de cambio real, o el precio relativo de los bienes del país extranjero expresado en términos de bienes locales. Cuando está depreciado (alto) se ve favorecido el sector transable, en él encontramos actividades económicas como la agricultura, la pesca, la minería, etc. Cuando está apreciado (bajo) se ve favorecido el sector no transable, como la construcción y los servicios. Cualquiera sea el caso va a haber una reasignación de factores productivos desde el sector desfavorecido hacia aquel sector favorecido. Usando funciones impulso-respuesta, ante una innovación en el tipo de cambio real se podría ver como responden las vacantes, para ver si efectivamente se pueden usar para discriminar entre shocks agregados o sectoriales.

42

Otro importante tema de discusión para establecer la medida correcta de vacantes que

debiera utilizarse para la estimación de la Curva de Beveridge y de la función de

matching es la relación que debiera existir entre las personas que están desempleadas con

el tipo de ocupación a las que están dirigidas estos ofrecimientos de empleo. El caso de

las vacantes publicadas en los periódicos, con las cuales se construye el Help-Wanted

Index y el Índice de Vacantes en Chile, es claramente una muestra de que dichos

ofrecimientos no siempre están dirigidos a aquellas ocupaciones que presentan una mayor

tasa de desempleo, como es el caso de los empleos menos productivos y con menores

salarios (obreros, jornaleros, etc.) y, en menor medida, a empleos muy productivos con

altos niveles de salario (altos puestos administrativos y gerenciales). Por el contrario,

puede que las vacantes ofrecidas en los periódicos estén en su mayoría dirigidas a

ocupaciones que presentan una baja tasa de desempleo, como el caso de operarios,

empleados de oficina, vendedores, etc., es decir, existe un mismatch entre la información

de sectores incluidos en ambas variables. Esta incompatibilidad entre las ocupaciones que

componen el Índice de Vacantes y aquellas que están detrás del desempleo es un

problema empírico que va más allá del problema de representatividad (dado por que la

probabilidad de que un aviso de vacante sea publicado difiere entre tipos ocupacionales),

ya que si el índice representara fielmente las vacantes ofrecidas en todos los tipos de

ocupación aún podría existir una discrepancia con las ocupaciones que muestran mayores

tasas de desempleo. Esto afecta directamente a la función de matching, puesto que aún

con la mejor tecnología sería imposible emparejar a las vacantes ofrecidas con los

desempleados porque simplemente las habilidades requeridas por una y otra parte no se

los permite.

Este problema tendrá consecuencias al estimar la función de matching o la Curva de

Beveridge. En el primer caso se tenderá a subestimar los rendimientos a escala

(obteniendo incluso rendimientos decrecientes) ya que si se aumenta el número de

vacantes y de desempleados en igual proporción, el número de matches lo hará en menor

medida debido justamente a la incoherencia en la información contenida en cada variable

que hará cada vez más difícil emparejar una vacante con un desempleado. Además se

subestimarán las probabilidades de que un desempleado haga un match con una vacante

43

!

m(U,V )

U y que una vacante sea llenada por un desempleado

!

m(U,V )

V, y con ello la

duración promedio en que un trabajador se encuentra desempleado y con que una vacante

se demora en ser llenada. A su vez, como la capacidad de emparejamiento es menor,

habrán mayores niveles de vacantes y desempleados, obteniendo una Curva de Beveridge

más alejada del origen, mostrándonos una economía menos eficiente en su proceso de

ajuste. La magnitud del problema dependerá del grado de incompatibilidad en la

información detrás de cada variable, es de esperar que mientras mayor y más

representativo sea el mercado, menor sea el grado de incoherencia.

Sabiendo que las vacantes publicadas en los periódicos son endógenas y que quienes

buscan empleo a través de los diarios son sólo cierto tipo de trabajadores y no todo el

pool de desempleados (no buscan empleo en los diarios los gerentes, altos cargos

administrativos, médicos, etc.), en el caso que exista un mismatch entre ambos grupos se

buscarán medios alternativos para publicar vacantes por parte de la empresa y para buscar

empleos por parte de los trabajadores desempleados.

Figura 12 – Desempleo por actividad. 22

22 Cifras correspondientes a la Encuesta Nacional del Empleo. Fuente: INE. Cálculos: Autor.

44

Para la construcción del Índice de Vacantes elaborado por el Banco Central de Chile se

excluyen los sectores agrícolas y construcción, debido a que las vacantes ofrecidas para

dichos sectores productivos no son regularmente publicadas en los periódicos. La figura

12 muestra el peso que tienen los sectores agricultura y construcción en el total de

desempleados. Durante el período analizado, en promedio, un 8% de los desempleados

son del sector agrícola (agricultura, pesca y caza) y un 15% del sector construcción, por

lo tanto, este índice no representa a casi un cuarto de los desempleados, estando sesgado

a aquellos sectores que presentan menores tasas de desempleo que el promedio. Su uso en

estas circunstancias no parece adecuado.

Para volver coherentes a ambas variables existen dos alternativas, la primera es incluir en

el Índice de Vacantes a las sectores que no están incorporados (agrícola y construcción) y

la segunda es excluir del desempleo a estos mismos sectores. En la siguiente sección se

opta por la primera alternativa, ya que el incluir un mayor número de sectores permite

una mejor reasignación del trabajo cuando ocurren shocks sectoriales y de esta forma

podríamos captar de manera más fiel posibles desplazamientos de la curva.

Para tener una medida que refleje de mejor manera el volumen de vacantes de empleo en

el país, sin que presente los sesgos que se observan en le índice de vacantes del Banco

Central de Chile, es necesario elaborar una encuesta a empresas de la misma forma que se

obtienen las cifras de desempleo a través de una encuesta a hogares, de esta forma

estamos obteniendo ambas cifras de manera coherente bajo una misma metodología. Al

tener una medida objetiva del volumen de vacantes a través de una encuesta a empresas,

se podrá luego de un período de tiempo importante (que refleje por lo menos un ciclo

económico entero) comparar el comportamiento del volumen de vacantes de dicha serie

con el comportamiento del Índice de Vacantes que se construye actualmente en Chile. Si

ambas series se comportan igual, recién entonces podremos avalar el uso del índice de

vacantes.

45

Una buena encuesta de empresas es la JOLTS, que recolecta información de vacantes,

contrataciones y separaciones (voluntarias e involuntarias). La definición de “vacantes”

que usa esta encuesta es ideal para nuestro propósito:

(1) existe un puesto específico,

(2) el trabajador puede empezar dentro de los próximos 30 días, y

(3) el empleador esta reclutando activamente fuera del establecimiento.

Es importante recalcar que se deben contar e informar todos los tipos de vacantes,

incluyendo vacantes para empleos de tiempo completo o medio tiempo, trabajos

temporales, etc. Una base importante sería la Encuesta Nacional Industrial Manufacturera

(ENIA) elaborada por el Departamento de Estadísticas Estructurales de Industria del INE.

Esta encuesta es aplicada a los establecimientos manufactureros cuyo tamaño

corresponde a una ocupación de 10 y más personas y que realizaron actividades en un

período igual o superior a un semestre. Como es una encuesta al sector manufacturero

hay un gran número de actividades económicas que quedan fuera, por lo tanto, se puede

usar el mismo sistema de actualización del directorio de los establecimientos industriales

utilizados en la ENIA para incorporar a las otras industrias restantes, tales como los

registros de patentes, registros de contribuyentes del Servicio de Impuestos Internos y

otras informaciones.

V. Estimación de la Curva de Beveridge para Santiago y Chile: 1986.I-

2007.III

En esta sección se estima una Curva de Beveridge para Chile y para la ciudad de Santiago

durante el período 1986.I-2007.III, para apoyar dichas estimaciones se presentará,

además, la representación gráfica de la relación contemporánea entre desempleo y

vacantes para su análisis visual. Una vez hecho esto, se realizarán tests de cambio

estructural en la relación antes mencionada y se estudiará si ha habido cambios a lo largo

de la curva y/o desplazamientos de ella durante el período muestral. Wall y Zoega (2002)

plantean que “la mayor dificultad al estimar una Curva de Beveridge es que los cambios

46

de la curva en el tiempo son difíciles de detectar no-arbitrariamente porque sólo hay una

observación por período”, por lo que a pesar de que existen técnicas para separar los

cambios a lo largo de la curva de los desplazamientos de la curva, ninguna de ellas es

plenamente satisfactoria. Así, un análisis visual de la relación entre vacantes y desempleo

es empleado en muchos trabajos para analizar el comportamiento de la curva, y será

usado a continuación, para luego contrastarlo con el análisis econométrico.

Como se analizó en la sección anterior, el Índice de Vacantes construido por el Banco

Central de Chile contiene limitaciones en su construcción y, por ello, presenta una serie

de sesgos que limitarían su uso para estimar la curva y sacar conclusiones sobre el

comportamiento del mercado laboral. Por lo tanto, se propone usar una nueva proxy de

las vacantes construida especialmente para este trabajo y luego comparar los resultados

obtenidos al estimar la Curva de Beveridge con el Índice de Vacantes y con éste nuevo

acercamiento, con el objetivo de mostrar que diferentes especificaciones de las variables

usadas para estimar la curva pueden llevarnos a obtener diferentes resultados en el

comportamiento de la relación entre vacantes y desempleo y su ajuste frente a

perturbaciones.

Para la estimación y construcción de la curva se usan datos de empleo, desempleo y

fuerza laboral elaborados por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE), los cuales se

encuentran en la base de datos estadísticos del Banco Central de Chile23 y del propio

INE24, se usa además el índice de vacantes elaborado por el mismo banco y disponibles

en su sitio web, y, finalmente, los datos del volumen bruto de vacantes con los que se

elabora dicho índice a partir de los avisos con ofertas de trabajo publicados los domingos

en cinco medios de prensa del país, dichos datos no son de conocimiento público por lo

que fueron conseguidos directamente con la Gerencia de Análisis Macroeconómico del

Banco Central de Chile25.

23 Disponibles: http://si2.bcentral.cl/Basededatoseconomicos/951_421.ASP?cap=040 24 Disponibles: http://www.ine.cl/canales/chile_estadistico/mercado_del_trabajo/estadisticas_laborales.php 25 A los datos no se les aplica el filtro de HP para la estimación de la curva, éste fue utilizado en la sección anterior con el objetivo de analizar posibles tendencias en la publicación de vacantes en los periódicos atribuibles a la influencia de factores no relacionados con la demanda de trabajo que pueden alterar el volumen de anuncios en los periódicos. Si se aplica el filtro, estaríamos removiendo de las variables las

47

El nuevo indicador de las vacantes se construye a partir de los datos del volumen bruto de

ofrecimientos de puestos de empleo publicados en los periódicos, es decir, el número

total de vacantes incluyendo a los sectores agrícola y construcción26. Estos valores son

divididos por la fuerza de trabajo entregada por el INE, obteniéndose una medida

parecida al V/L o

!

v de la función de matching presentada en la sección III cuando

suponemos retornos constantes a escala en ella; este nuevo indicador lo llamaremos en

adelante V/L. La razón para usar este indicador es que se pretende corregir la

inconsistencia en el echo de estimar una Curva de Beveridge usando, por una parte, un

índice de vacantes que excluye ciertos sectores de la economía (que pueden llegar a

representar más del 20% de ella) y, por otra, una medida de desempleo que incluye a

todos los sectores, provocando que una parte importante de desempleados nunca haga un

match con una vacante porque dicha vacante no existe. Esta inconsistencia nos puede

llevar a estimar una curva errónea o a detectar comportamientos como desplazamientos y

cambios estructurales que no corresponden.

En la figura 13 se presenta el comportamiento de ambas indicadores durante el período

1986.I-2007.III para Santiago y el total del país, la correlación simple entre el Índice de

Vacantes y V/L es de 0,86 para la ciudad de Santiago y 0,82 para Chile. Podemos ver que

ambos se mueven de manera muy parecida pero difieren en su valor, salvo en los años

1995 y 1996, donde la igualdad se debe a la base utilizada para poder compararlos

directamente. En un principio el Índice de Vacantes subestima a V/L, a partir del año

1995 se revierte la tendencia y sobreestima el valor de V/L. La diferencia en los valores

llega a ser de más de dos puntos porcentuales en los últimos años y de aproximadamente

un punto porcentual en los primeros años de la muestra.

fluctuaciones de corto plazo asociadas al ciclo económico, y con ello, la estimación de la Curva de Beveridge no captaría algunos movimientos sobre la curva causados justamente por el ciclo. 26 Recordemos que el Índice de Vacantes ajusta estos datos según la información de ocupación por grupo ocupacional y región que entrega el INE.

48

Figura 13 – Indicadores de vacantes: Índice de Vacantes y (V/L).27

En primer término se estimará la curva para la ciudad de Santiago y para el total del país

usando como indicador de vacantes la medida alternativa construida en este trabajo, es

decir, la razón de vacantes brutas con respecto a la fuerza laboral, o V/L. En el caso de

Chile, como sólo se contabilizan las vacantes publicadas en periódicos de cinco regiones

del país, tanto la fuerza laboral como el volumen de desempleo28 corresponden al

agregado de esas cinco zonas o regiones29. En el caso de Santiago, tanto las vacantes

como la fuerza laboral y los desocupados corresponden a la Región Metropolitana. En

segundo término se repetirá la estimación utilizando ahora como indicador de vacantes el

27 En base 10 = 1995.I. Fuente: Autor. 28 Con estos valores obtenemos la tasa de desempleo, medida como la razón entre desocupados y la fuerza laboral (desocupados/L). 29 Estas son: Región Metropolitana, IIª Región de Antofagasta, Vª Región de Valparaíso, VIIIª Región del Bío-Bío y IXª Región de la Araucanía.

49

Índice de Vacantes del Banco Central, para Santiago y el total del país30. En ambos casos,

la estimación de la curva es de la siguiente forma:

!

logvt=" + # logu

t+ $

t (11)

donde

!

ut es la tasa de desempleo y

!

vt es el indicador de vacantes. A continuación se

grafica la estimación de la ecuación (11), con el valor de la tasa de desempleo en el eje x

y la de vacantes en el eje y, las curvas van acompañadas de una línea de tendencia

logarítmica.

La figura 14 muestra las Curvas de Beveridge para Santiago y Chile usando como

indicador de vacantes V/L, en ambos gráficos se observa una relación negativa y convexa

al origen entre las variables, tal como supone la teoría, también se advierte que la

mayoría de los desplazamientos sobre la curva se hacen a través de giros en torno a ella

en sentido contrario a las manillas del reloj, implicando que primero reaccionan las

vacantes y luego lo hace el empleo. Ambas curvas parecen estables a lo largo del período

estudiado, lo que implicaría que el mercado laboral no se ha visto afectado por shocks

sectoriales, cambios en la función de matching o efecto histéresis, sino que sólo por

shocks agregados relacionados al ciclo económico.

Estadísticamente, la relación entre las variables es negativa y significativa en ambos

casos. El análisis para evaluar la presencia de cambio estructural a través de los tests de

estabilidad CUSUM y CUSUM CUADRADO31 muestran que durante el año 1992 podría

existir un cambio de estructura ya que en esa fecha los valores calculados superan los

límites de significatividad o se acercan a ellos, para ver si estos cambios son

significativos se realizan tests de Chow los cuales confirman lo anterior32.

30 Para el caso de Santiago se utiliza la versión del índice correspondiente a la ecuación (9), mientras que para Chile se utiliza la versión de la ecuación (10), al igual que en Bellani et al (2002). 31 En primera instancia, como no sabemos a priori cuando ocurre el quiebre estructural en el modelo, se usan tests de estabilidad de tipo recursivo. 32 Ver anexos 3 y 4.

50

Figura 14 – Curva de Beveridge para Chile y Santiago (1986.I-2007.III) usando como

indicador de vacantes V/L.

51

El siguiente paso es estimar la Curva de Beveridge usando esta vez como indicador de

vacantes el índice desarrollado en Bellani et al (2002) y construido por el Banco Central

de Chile, para luego comparar los resultados con los obtenidos recientemente. En ambos

gráficos de la figura 15 se observa que la relación es negativa y convexa al origen, pero

ya no es tan claro a simple vista su estabilidad, especialmente en el caso de Chile donde

la curva parece haberse desplazado hacia arriba y la derecha.

Estadísticamente, la relación es negativa y significativa para ambas curvas. Al realizarse

los tests de estabilidad CUSUM y CUSUM CUADRADO encontramos para Santiago la

posible existencia de cambio estructural durante el año 1992 y en menor medida en el año

2002, para el total del país también se observa la posibilidad de un cambio para las

mismas fechas, para comprobar si dichos cambios son significativos se realizan tests de

Chow, confirmando su existencia. En los anexos 3 y 4 se resume los resultados de la

regresión y las pruebas de cambio estructural realizadas a la curva estimada en (11).

El cambio estructural de 1992 podría asociarse con el de 1993 encontrado por otros

trabajos y que reflejaría la fuerte caída en el crecimiento del empleo a partir de esa fecha.

Una explicación del cambio estructural del año 2002 puede ser la persistencia de altas

tasas de desempleo vividas a partir de la crisis asiática y que produjeron un efecto

histéresis, como este efecto no es instantáneo con la aparición del shock agregado, el

cambio debió ocurrir un tiempo después, el tiempo que demore depende de la capacidad

de los trabajadores de retener su capital humano y la eficiencia en el proceso de

búsqueda.

52

Figura 15 - Curva de Beveridge para Chile y Santiago (1986.I - 2007.III) usando como

indicador de vacantes el índice de vacantes del Banco Central.

53

Usando como indicador de vacantes el Índice de Vacantes, Bellani et al (2002)

encuentran que aparentemente la Curva de Beveridge para el agregado del país se ha

mantenido estable, esto se debe en gran parte al peso de la Región Metropolitana sobre el

total, concluyendo a partir de estos resultados que lo shocks que han afectado a la

economía en Santiago y en el promedio del país entre 1986.I y 2002.II han sido de

carácter agregado, respondiendo a las fluctuaciones propias del ciclo económico en vez

de cambios sectoriales, en el sentido de los efectos que tienen éstos sobre el mercado del

trabajo. Sin embargo, los resultados a los que llegan los autores no fueron contrastados

estadísticamente con tests de cambio estructural en la muestra, limitando el análisis sólo a

un carácter visual, por lo que dichos resultados no son del todo concluyentes. Si bien ese

período muestral sólo llega hasta el segundo semestre del año 2002, es posible ver en la

curva para Chile un importante aumento del índice de vacantes en aproximadamente

cuatro puntos a partir del año 2000 para un nivel de desempleo relativamente estable, lo

que podría ser el inicio de un desplazamiento de la curva hacia arriba y la derecha, tal

como el encontrado anteriormente usando como indicador de vacantes el índice del

Banco Central de Chile. De esta forma, no podríamos decir que existen marcadas

diferencias entre lo encontrado en ese trabajo con lo encontrado anteriormente en éste.

Del análisis de las Curvas de Beveridge presentadas en esta sección podemos concluir

que una mala elección, especificación o uso de los datos (en este caso el uso de distintos

indicadores de la variable vacantes) puede llevar a estimar erróneamente la relación entre

vacantes y desempleo, y a partir de esto, podríamos hacer análisis incorrectos del

comportamiento del mercado laboral e implementar equívocamente políticas orientadas a

solucionar los problemas que afectan a este mercado. Por ejemplo, si usamos V/L para

estimar la curva, concluimos que a partir de 1993 el mercado laboral sólo se ha visto

afectado por shocks agregados por lo que sería necesario tomar medidas de política que

vayan orientadas a suavizar el efecto del ciclo económico sobre el desempleo y/o las

vacantes. En cambio, si usamos el índice de vacantes y concluimos que el mercado

laboral ha sufrido una pérdida de eficiencia, por ejemplo a través de un deterioro en la

tecnología del matching provocando un desplazamiento de la curva hacia la derecha,

54

podríamos enfocar las políticas a flexibilizar el mercado laboral, facilitar el acceso a

grupos que quedan fuera o son marginados (mujeres y jóvenes), etc.

Mientras no exista en nuestro país una medida realmente representativa de las vacantes

de empleo y que refleje fielmente su comportamiento, cualquier acercamiento o

estimación de la curva va a estar sujeta a sesgos y distintas interpretaciones.

VI. Conclusiones

Este trabajo presentó la relación entre las vacantes y el desempleo conocida como la

Curva de Beveridge, en honor a su creador William Beveridge. Dicha relación ha tomado

mayor relevancia en el último tiempo al ser utilizada en el estudio del mercado laboral y

de los shocks que enfrenta. Es así como muchos autores la han usado y han tratado de

explicar, a través de ella, como es la capacidad de ajuste en un mercado entre quienes

buscan trabajo y quienes quieren llenar sus puestos vacantes. Los más osados han llegado

a plantear que la posición de esta curva refleja con precisión el grado de rigidez existente

en un mercado laboral, y que el alto persistente desempleo de Europa es entera o

principalmente una cuestión de rigideces en este mercado. Sin embargo, a pesar de que

las grandes economías continentales muestran un desplazamiento de la curva hacia la

derecha a partir de los años 70s, no parecen haber sufrido de una notablemente mayor

rigidez a partir de esta época.

Cuando se estima la curva para Chile, se usa dos especificaciones para la variable

vacantes: una aproximación a la tasa de vacantes con respecto a la fuerza laboral (V/L),

usando directamente el número bruto de vacantes publicadas en los avisos clasificados de

los periódicos de mayor circulación en cada una de las cinco mayores zonas urbanas del

país (estos datos no presentan ningún ajuste) y la fuerza laboral entregada por el INE, la

otra medida es el índice de vacantes construido por el Banco Central de Chile siguiendo

la metodología de Bellani et al (2002), encontrándose que tanto para Santiago como para

el total de país la curva muestra una relación negativa estadísticamente significativa y

55

convexa hacia el origen, tal como predice la teoría, además la relación es estable a partir

del año 1993, por lo que podemos concluir que la curva no se ha desplazado y sólo

presenta movimientos a lo largo de ella, los cuales están relacionados al ciclo económico.

Una segunda estimación usa el Índice de Vacantes construido por el Banco Central como

indicador para dicha variable. En este caso, la relación presenta las mismas propiedades,

es decir, pendiente negativa estadísticamente significativa y convexa al origen, pero en el

caso de la curva estimada para Chile muestra un desplazamiento hacia la derecha y

arriba. Usando tests de estabilidad se detectó un cambio estructural en el año 2002. La

explicación de porque ocurren estos cambios pueden deberse a un empeoramiento de la

tecnología en la función de matching, devolviendo menores cantidades de

emparejamientos para un mismo nivel de vacantes y desempleo, o a un shock sectorial

que afecta negativamente a un sector más de lo que afecta positivamente a otro y que

reasigna los factores productivos (en este caso el trabajo) entre los sectores. Una tercera

opción, y la que podría explicar de mejor manera lo ocurrido en el caso de Chile en el año

2002, es la aparición de un fenómeno de histéresis a partir de shocks de actividad

agregada, en los que la persistencia de altos niveles de desempleo producen una pérdida

de capital humano y de eficiencia en el proceso de búsqueda de empleo en los

trabajadores que se mantienen desempleados por un largo período de tiempo. Por lo

tanto, tenemos dos resultados distintos a partir de dos indicadores distintos de vacantes

pero que provienen de una misma fuente de información, indicándonos por lo menos en

el caso chileno, que los resultados y conclusiones obtenidos de la estimación de una

Curva de Beveridge van a estar muy ligados a como se definen las variables. La

inconsistencia entre ambas estimaciones de este trabajo se debe a los sesgos que provoca

usar una u otra especificación de la variable vacantes basadas en los anuncios de puestos

de empleo en los periódicos, puede que una sea más representativa de todas las

ocupaciones y la otra muestre un mayor ajuste a la verdadera distribución de la

publicación de las vacantes, pero ninguna de ellas refleja el verdadero comportamiento de

ellas.

Es así como un importante problema presente en la literatura empírica, y en este trabajo

como se da cuenta en el párrafo anterior, es como lograr una correcta estimación de la

56

curva. Dado que generalmente no existen datos directos de vacantes de empleos

obtenidos a través de encuestas a empresas, se construye un índice de vacantes en base a

los avisos de vacantes abiertas publicados en los periódicos más importantes de las

mayores zonas urbanas, en EEUU es el Help-Wanted Index y en Chile el Índice de

Vacantes. Pero dicho índice presenta problemas de representatividad ya que no todas las

ocupaciones tienen la misma probabilidad de ser publicadas, y más importante aún,

existen factores que no están relacionados con la demanda de trabajo que alteran el

número de anuncios publicados en estos medios de comunicación llevando a calcular un

índice que no refleja de manera adecuada lo que sucede con el verdadero nivel de

vacantes ofrecidas por las empresas, un ejemplo de ello son los anuncios de vacantes a

través de Internet, que aparecen como el mayor sustituto de los avisos de vacantes

publicados en los periódicos. Mientras no se logre controlar por estos factores, el índice

presentará sesgos que no permitirán reflejar la verdadera evolución de las vacantes, y

llevará a estimar incorrectamente tanto Curvas de Beveridge como funciones de

matching. Para ellos el primer paso es obtener una serie de vacantes obtenidas

directamente de la fuente de ellas, o sea, a través de una encuesta a empresas, tal como en

otros países. Una vez teniendo una serie lo bastantemente larga (por lo menos un ciclo

económico en su totalidad) podremos estimar correctamente una función de matching y la

curva.

La Curva de Beveridge no parece ser una herramienta definitiva para el estudio de la

totalidad del mercado del trabajo ni para analizar completamente los shocks que lo

afectan dado la dinámica que presenta este mercado y la multiplicidad de factores que

influyen en él, que no forman parte de ella y que difícilmente puedan ser abarcados todos

bajo un mismo modelo. Sin embargo, la simplicidad de sus postulados, del desarrollo

teórico y de su estimación la han llevado últimamente a ser muy utilizada ya que aporta

información concreta de como reacciona el mercado laboral frente a ciertos fenómenos.

Para Chile, cualquier estimación que se haga de la curva no será la más concluyente, por

lo menos, hasta que se encuentren disponibles datos de calidad que representen fielmente

la evolución de las vacantes, sin dejar de lado ninguna ocupación y que nos permita

además estimar la función de matching. Finalmente, no sería adecuado usar esta curva

57

como parámetro definitivo de rigidez del mercado si es que no se llega a un consenso

general en la definición de ésta o por lo menos a un acercamiento en ciertos aspectos.

Además, puede que una economía sea más flexible en comparación a otras, pero su

tecnología de emparejamiento, o las fricciones en el mercado hagan que el desempleo y

las vacantes se mantengan en un nivel bastante alto.

58

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VIII. Apéndice

Filtro de Hodrick-Prescott

La serie ty para Tt ...3,2,1= denota los logaritmos de una serie variable.

ty está

conformada por un componente tendencial representado por ! y un componente cíclico

representado por c , tales que cyt

+= ! . Dado un valor positivo λ, adecuadamente

escogido, en el cual el componente tendencial será minimizado:

!

min yt " # t( )2

+ $ # t+1T " # t( ) " # t " # t"1( )

2[ ]t= 2

T"1

%t=1

T

%

Según Hodrick y Prescott el componente tendencia de una serie es el que minimiza tal

ecuación.

Siempre: ( ) 0

1

=!"=

T

t

tty # es decir, que la tendencia calculada pasa por el "centro" de la

serie básica.

El primer término de la ecuación es la suma de las desviaciones de la serie respecto a la

tendencia al cuadrado ttt yd !"= , y es una medida del grado de ajuste, las cuales

penalizan el componente cíclico. El segundo término es un múltiplo ! de la suma de los

cuadrados de las segundas diferencias de los componentes de tendencia, y es una medida

del grado de suavidad. Este segundo término penaliza variaciones en la tasa de

crecimiento del componente tendencial. Cuanto más grande sea el valor de ! , más alta es

62

la penalidad. La elección de λ es aleatoria, pero Hodrick y Prescott estiman que, para

datos trimestrales, un valor de λ = 1.600 es razonable, bajo el supuesto de que cualquier

perturbación que tiene efectos durante 8 o más años tiene carácter permanente. Para

series mensuales se suele utilizar 14.400 y para series anuales se recomienda un valor

igual a 100. La medida de las fluctuaciones cíclicas está dada por ttt

yc !"= .

IX. Anexos Anexo 1: Help-Wanted Index Ajustado33

Tabla A.1 – Help-Wanted Index Ajustado

Año Help-Wanted Index

(1)

Factor de Ajuste

(2)

Help-Wanted

Index ajustado

(3)=(1)/(2)

1960 0,9253 1,0000 0,9253

1961 0,8569 1,0116 0,8471

1962 0,9458 1,0232 0,9244

1963 0,9300 1,0352 0,8984

1964 1,0268 1,0472 0,9805

1965 1,2394 1,0593 1,1700

1966 1,4505 1,0648 1,3622

1967 1,3562 1,0703 1,2671

1968 1,4493 1,0758 1,3472

1969 1,5481 1,0814 1,4316

1970 1,1915 1,0869 1,0962

1971 1,0659 1,0964 0,9722

1972 1,2905 1,1058 1,1670

1973 1,5165 1,1154 1,3596

1974 1,3045 1,1476 1,1367

1975 0.9565 1,1807 0,8101

1976 1,1060 1,2135 0,9114

1977 1,3262 1,2473 1,0633

1978 1,5967 1,2821 1,2454

1979 1,6409 1,2919 1,2701

33 Fuente: Abraham (1987). Todos los índices están normalizados.

63

1980 1,3353 1,3019 1,0257

1981 1,2202 1,3120 0,9300

1982 1,8950 1,3223 0,6769

1983 0,9903 1,3326 0,7431

1984 1,2899 1,3430 0,9605

1985 1,3326 1,3535 0,9846

Anexo 2: Correlaciones34 Tabla A.2 – Correlación simple entre los índices.

Niveles Primeras Diferencias Diferencia 12 meses

(8)/(9) 0,99 0,99 1

(9)/(10) 0,99 0,98 0,99

(8)/(10) 0,95 0,96 0,98

Anexo 3: Regresión35 Tabla A.3 – Resultados de la regresión.

Variable dependiente: log V/L Método de estimación: MICO Muestra: 1986.I 2007.III Observaciones: 87

Coeficiente Error Estándar Estadígrafo t

Variable Santiago Chile Santiago Chile Santiago Chile

C 3,1484 3,3256 0,1445 0,1635 21,7909 20,3392

Log desempleo -0,5195 -0,6060 0,0658 0,0746 -7,8997 -8,1274

Variable dependiente: log índice vacantes Método de estimación: MICO Muestra: 1986.I 2007.III Observaciones: 87

Coeficiente Error Estándar Estadígrafo t

Variable Santiago Chile Santiago Chile Santiago Chile

C 3,6823 3,4885 0,1846 0,2548 19,9495 13,6925

Log desempleo -0,7610 -0.6811 0,0840 0,1196 -9,0584 -5,6946

34 Fuente: Bellani et al (2002). 35 La relación para las submuestras 1986.I – 2001.IV y 2002.I – 2007.III mostradas en la figura 15 también son estadísticamente significativas.

64

Anexo 4: Tests de cambio estructural Figura A.4.1 – CUSUM.

a. Para Santiago y Chile usando V/L.

b. Para Santiago y Chile usando el índice de vacantes.

Figura A.4.2 –CUSUM CUADRADO.

a. Para Santiago y Chile usando V/L.

b. Para Santiago y Chile usando el índice de vacantes.