Essays on structural change, growth and volatility

Resumen

Una de las herramientas más utilizadas en la macroeconomía moderna es la función de producción agregada. La función de producción agregada es una abstracción que relaciona la cantidad de producto final producido en una economía con la cantidad de capital y trabajo usados en la producción. Así, una característica útil de esta función es que permite abarcar una teoría de producción en la construcción de modelos macroeconómicos. En otras palabras, la función agregada no considera los bienes intermedios en el proceso de producción de la economía. De ello se deduce que, implícita en la función de producción agregada, está el supuesto que los bienes intermedios no cambian el reparto de la producción final entre la renta del trabajo y las rentas de capital. Este supuesto parece adecuado, porque en los datos las proporciones de capital y de trabajo en el producto final no varían de forma significativa en el tiempo. Sin embargo, los bienes intermedios podrían tener un impacto en la variable que mide la productividad total de los factores (PTF) en la función de producción. Este variable representa la productividad conjunta de capital y trabajo. En esta tesis, analizo las implicaciones de los bienes intermedios para la PTF agregada. Argumento que la modelización de bienes intermedios en el proceso de producción de las empresas (o sectores) proporciona información importante sobre el comportamiento de la PTF agregada. Para dicho objetivo desarrollo modelos económicos donde tanto el origen como el uso de los bienes intermedios se consideran explícitamente. Una característica clave de estas economías es que permiten la derivación de una función de producción agregada a partir de un problema más general de las empresas (o de los sectores) que producen utilizando capital, trabajo y bienes intermedios. Como resultado, la tecnología utilizada a nivel de empresa, y, más especificamente, la intensidad de los bienes intermedios en el proceso de producción, afectan a la PTF agregada. En particular, los siguientes tres capítulos se centran en tres diferentes dimensiones de la PTF: una dimensión de nivel, una dimensión de la volatilidad y una dimensión de crecimiento. Cada capítulo muestra cómo, mediante la modelización de bienes intermedios, es posible obtener información adicional sobre la PTF con respecto a los modelos estándar centrados únicamente en capital y trabajo. Sobra decir que este no es el primer trabajo que subraya la importancia de los bienes intermedios en la macroeconomía. El trabajo previo en la literature se centró principalmente en los aspectos del ciclo económico. Por ejemplo, Long y Plosser (1983) y Horvath (2000) muestran cómo las perturbaciones idiosincrásicas de la productividad a los diferentes sectores de la economía pasan a través de la matriz insumo-producto de la economía y dan lugar a fluctuaciones de la PTF agregada. En la literatura de economía monetaria, Basu (1995), Bergin y Feenstra (2000) y Moro (2007) muestran cómo los bienes intermedios proporcionan rigidez de los precios adicionales cuando se utilizan mecanismos de fijación de precios tales como los de Taylor (1980) o Calvo (1983). En la literatura sobre las diferencias internacionales de PTF, Jones (2007), siguiendo a Hulten (1978), demuestra que los bienes intermedios tienen un efecto multiplicador sobre el nivel de la PTF, capaz de explicar hasta 32 veces las diferencias de producto entre países. La aplicación de las ideas contenidas en esta tesis fue posible gracias a dos recientes bases de datos sobre los bienes intermedios que recientemente han sido puestas a disposición. Se trata de la base de datos Jorgenson 2007, desarrollada por Dale Jorgenson y asociados, y la base de datos KLEMS, de marzo del 2008. El primero contiene datos sobre 35 sectores que representan el PIB de EE.UU. desde 1960 hasta 2005. Para cada sector y cada año se reporta un índice cuantitativo de la producción bruta y los índices de los servicios de capital, servicios laborales y de bienes intermedios entregados por cada uno de los 35 sectores. Por cada índice de cantidad se reporta tambien el índice de precios correspondiente. La base de datos KLEMS es similar a Jorgenson, pero proporciona datos sobre todos los países europeos más Australia, Japón, Corea y los EE.UU. desde 1970 hasta 2005. Estos datos permiten la calibración de los modelos construidos en los distintos capítulos. Con los modelos calibrados, se hace posible comprender el impacto cuantitativo sobre la importancia de considerar o no los bienes intermedios en la macroeconomía. En el primer capítulo, la pregunta es la siguiente: ¿es la intensidad a través de la cual los bienes intermedios se utilizan en el proceso de producción relevante para la PTF global? Para responder a esta pregunta, desarrollo un modelo con un continuo de empresas donde cada empresa realiza su producción bruta de capital, mano de obra y bienes intermedios a través de una función de producción Cobb-Douglas. Se permiten dos tipos de cambio técnologico. Uno de ellos es el cambio técnologico neutral incluido en capital y trabajo, es decir, el cambio técnologico que aumenta la productividad de los insumos primarios. El segundo es el cambio técnico sesgado, es decir, el cambio técnologico que afecta directamente a la elasticidad de la producción bruta con respecto a los insumos. Afectando directamente la elasticidad de la producción con respecto a los insumos, el cambio tecnológico sesgado determina la intensidad de los bienes intermedios en el proceso de producción. El principal resultado es que, en equilibrio, el cambio tecnológico sesgado afecta a la PTF global, junto con el cambio tecnológico neutral. En particular, una mayor elasticidad de la producción bruta con respecto a los bienes intermedios a nivel de empresa implica un menor nivel de la PTF agregada. Esto significa que, cuando el proceso de producción a nivel de empresa se vuelve más intenso en los bienes intermedios, se reduce la PTF agregada. El mecanismo que conduce a este resultado es el siguiente. Un cambio tecnológico sesgado positivo (negativo) implica una disminución (aumento) de la elasticidad de la producción bruta con respecto a los bienes intermedios. El valor añadido real está dado por la diferencia entre la producción bruta y los bienes intermedios. A su vez, la PTF global está dada por el valor añadido real dividido por el agregador adecuado de capital y trabajo utilizados en la producción. Así, el primer término la definición de la PTF agregada, la producción bruta real sobre el el agregador de capital y trabajo, representa la productividad de capital y trabajo en la producción bruta. Cuando la elasticidad de la producción bruta con respecto a los bienes intermedios disminuye, dado los rendimientos constantes de escala, el proceso de producción se vuelve más intensivo en capital y trabajo. Esto implica que la productividad de capital y trabajo en la producción bruta aumenta. El segundo término en la definición de la PTF agregada, bienes intermedios partidos por el agregador de capital y trabajo, representa la utilización relativa de los bienes intermedios con respecto al capital y trabajo. Cuando la elasticidad de la producción con respecto de los bienes intermedios se reduce, este término se reduce porque la empresa utiliza más capital y trabajo y menos bienes intermedios en la producción. Así, ambos términos contribuyen a subir la PTF cuando se produce el cambio tecnológico sesgado positivo. Puedo utilizar el modelo, junto con el conjunto de datos KLEMS, marzo de 2008, para cuantificar la importancia del cambio tecnológico sesgado para el crecimiento de la PTF en Italia. Entre 1994 y 2004, Italia experimentó una marcada desaceleración en el crecimiento de la PTF agregada. Utilizando el modelo, es posible mostrar que la desaceleración se debe a un cambio tecnológico sesgado y no a un cambio tecnológico neutral. Para hacer esto, elimino el efecto del cambio tecnológico sesgado sobre la PTF agregada. De esta manera, puedo identificar el cambio técnico neutral, es decir, el cambio técnico incorporado en capital y trabajo. El resultado es que, el cambio técnico neutral crece al mismo ritmo que en el período 1994-2004 como en el anterior período 1970-1993. En el capítulo 1, se supone que el cambio técnico neutral está incorporado en el capital y el trabajo solamente. Esta hipótesis implica que la PTF agregada resultante es una función lineal del cambio tecnológico neutral. La literatura reciente, sin embargo, sugiere que el cambio técnico está también incorporado en los bienes intermedios. Me dirijo a esta cuestión en el capítulo 2. Si el cambio tecnológico también está incorporado en los bienes intermedios, la utilización de bienes intermedios en el proceso de producción proporciona un efecto multiplicador sobre la PTF sectorial medida en terminos de valor añadido y, a su vez, sobre la PTF agregada. Este punto se aclara en el artículo seminal de Hulten (1978). Para ver esto supongamos una economía con dos empresas, a y b. Cada empresa produce el producto bruto utilizando trabajo y parte de la producción de la otra empresa como insumos. Supongamos, asimismo, un término hicksiano de productividad en la tecnología en cada sector y también, por simplicidad, que la cantidad de mano de obra utilizada en las dos empresas no cambia con el tiempo. Consideremos ahora un aumento en el nivel de la productividad hicksiana para la empresa a. Estando el resto inalterado, esto implica un incremento factible tanto en la cantidad producida en el sector a que va al consumo y en la cantidad de bien intermedio que va a la empresa b. Así, aunque la cantidad de trabajo en la empresa b no cambia, la producción de la empresa b puede ser aumentada. Este aumento supone, a su vez, un incremento factible, tanto en el consumo final de b y en el bien intermedio utilizado por a. De ello se deduce que la cantidad producida por la empresa a puede subir aún más, y este aumento también se puede dividir en consumo y bien intermedio. El resultado es que la PTF a nivel de valor añadido en un sector, medida como el ratio de valor añadido (en este caso el bien de consumo) dividido por la cantidad de insumos primarios (aquí sólo trabajo), aumenta a causa de un efecto directo, debido al aumento en la productividad hicksiana, y de un efecto indirecto debido a la utilización de bienes intermedios. El efecto directo es independiente de la utilización de bienes intermedios, mientras que el efecto indirecto aumenta con la intensidad de bienes intermedios se utilizan en el proceso de producción. Cuanto mayor sea el porcentaje de productos intermedios utilizados en el proceso de producción, mayor será la contribución de la productividad incorporada en los bienes intermedios con el valor añadido de la PTF. Dado un determinado termino hicksiano de productividad a nivel de producto bruto, llamado A, el término de la PTF a nivel de valor añadido es A^(1/¿), donde 1-¿ es la proporción de bienes intermedios en la producción bruta del sector considerado. Entonces es posible mostrar que, dada una cierta volatilidad de A, la volatilidad de la PTF a nivel de valor añadido aumenta con 1/omega. Así pues, aún cuando dos sectores tienen la misma volatilidad de A, el sector con el menor omega mostrará una mayor volatilidad de la PTF a nivel de valor añadido. A su vez, la volatilidad de la PTF agregada es una media ponderada de la volatilidad de la PTF a nivel de valor añadido y la volatilidad del PIB se determina por la volatilidad de la PTF agregada. De ello se deduce que, para una volatilidad dada de A, la economía muestra una mayor volatilidad de la PTF agregada cuanto mas grande sea el sector con el menor omega. En el capítulo 2, utilizo el efecto multiplicador debido a los bienes intermedios para estudiar el efecto de la transformación estructural entre la industria y los servicios en los EE.UU. en la disminución de la volatilidad del PIB en los datos. Utilizando los datos de Jorgenson se puede mostrar que en los EE.UU., la industria manufacturera muestra una proporción de los bienes intermedios en la producción bruta de 0,6 mientras que los servicios muestran una proporción de 0,38. Siguiendo el razonamiento anterior, el aumento en el sector servicios que se produjo en los EE.UU. durante el 1960-2005 podría ser responsable por una parte de la reducción en la volatilidad del PIB observada en dicho periodo. Para cuantificar el efecto de la transformación estructural en la disminución de la volatilidad del PIB, construyo un modelo de equilibrio general dinámico con dos sectores y de insumo-producto. Los resultados numéricos para el modelo calibrado sugieren que la transformación estructural puede ser responsable hasta del 32% de la disminución de la volatilidad del PIB. En el capítulo 3, siguiendo los resultados del capítulo 2, analizo las implicaciones de los diferentes multiplicadores sobre la PTF en el sector manufacturero y de los servicios para el crecimiento y la volatilidad de los distintos países. La literatura sobre el crecimiento económico y el desarrollo económico sugiere que las economías en las etapas posteriores de desarrollo crecen más lentamente que las economías en etapas intermedias, que las economías más ricas muestran una menor volatilidad del PIB que los más pobres, y que la proporción de servicios en el PIB aumenta con la renta. Yo propongo una teoría, basada en la composición sectorial, en consonancia con estos tres hechos. La idea se deduce del hecho de que en la manufactura, el efecto multiplicador debido a los bienes intermedios, 1/omega, es mayor que en los servicios. Esto implica que, dado un proceso de A, la PTF a nivel de valor añadido en el sector manufacturero crece más rápido y la volatilidad es mayor que en el sector de servicios. Así, una economía que es más intensiva en manufactura (en general las economías en desarrollo) debería mostrar un mayor crecimiento y volatilidad de la PTF agregada con respecto a una economía más intensiva en los servicios (por lo general las economías desarrolladas). A su vez, un mayor crecimiento y volatilidad de la PTF agregada implica un crecimiento y una volatilidad del PIB más altos. En primer lugar, estudio la proporción de bienes intermedios en la producción bruta en el sector manufacturero y de servicios entre los países. Utilizando los datos KLEMS, es posible demostrar para 26 países desarrollados y en desarrollo que la proporción de bienes intermedios en la producción bruta es mayor en el sector manufacturero que en el de los servicios. La cuota media de los países es 0,64 en la industria manufacturera y del 0,4 en los servicios. Los datos sugieren que la diferencia en el efecto multiplicador debido a los bienes intermedios es más grande en la industria manufacturera que en los servicios entre los países y en el tiempo. Para cuantificar el efecto del tamaño del sector servicios en el crecimiento y la volatilidad del PIB, construyo un modelo de equilibrio general de dos sectores con matriz de insumo-producto. Calibro el lado de la oferta de la economía del modelo utilizando datos de EE.UU. de Jorgenson, 2007. A continuación, realizo el siguiente experimento. Dejo que la PTF a nivel de producción bruta siga un proceso común en los dos sectores. Esto significa que en la industria manufacturera y en los servicios de la PTF nivel de producción bruta crece al mismo ritmo y tiene la misma volatilidad. Luego comparo dos economias que sólo difieren en el tamaño del sector de servicios. El tamaño del sector servicios en la economía de la primera economía es igual a la proporción de servicios en las economías de renta media en 2003, 0,54. El tamaño del sector servicios en la segunda economía es igual a la proporción del sector servicios en las economías de ingreso alto en 2003, 0,72. Las simulaciones muestran que, incluso cuando la PTF a nivel de produccion bruta es la misma en los dos sectores, una economía con una cuota de servicios de 0,54 muestra un crecimiento del PIB del 9% y una volatilidad del PIB un 9% más alto con respecto a una economía con una cuota de de los servicios de 0,72. Estas cifras representan el 27% de la diferencia en el crecimiento del PIB y el 36% de la diferencia en la volatilidad del PIB entre las economías de ingresos medios y altos ingresos observados durante el período 1961-2007.