Por Germán Rojas [1]
En estos tiempos de pandemia, distanciamiento social y recesión económica han aparecido diversos comentarios sobre algunos indicadores económicos que nos permiten cuantificar la gravedad de la situación. Como economistas debemos atender el interés por el uso y significados de algunos de ellos, los cuales van desde la inflación, la tasa de crecimiento del PIB, la deuda, etcétera. Sin embargo, no es de extrañar que a veces se discutan los hechos (“empirical facts”), cuando lo que debemos hacer en ciencias sociales es interpretar dichos indicadores a la luz de los modelos que usamos en la ciencia económica.
Uno de ellos es la relación PIB sobre horas trabajadas: PIB/L. Esta relación mide el producto medio por hora trabajada. El último dato[2] que tenemos sobre está relación es que aumentó 58.3% durante el segundo trimestre del 2020. En las actuales circunstancias que vivimos, el aumento de dicha relación solo se puede deber a que las horas trabajadas cayeron más que el PIB. Es decir, producimos más riqueza con menor horas trabajadas.
Aunque se acostumbra llamar a esta relación o indicador “productividad del trabajo”, no es del todo exacto. La productividad del trabajo estrictamente depende de un concepto abstracto usado en economía llamado función de producción, el cual describe la forma en que se combinan los factores de la producción para producir un bien. Por ejemplo, la función de producción mas usada en teoría del crecimiento económico es la función de producción Cobb-Douglas y de acuerdo a esta la productividad del trabajo es igual a PIB/L multiplicada por la participación del factor trabajo en el PIB.
¿Qué implicaciones tiene el hecho de que esta relación PIB/L esté aumentando? ¿Cómo explicamos este fenómeno? Como mencionaba al inicio, para esto los economistas usamos modelos, ya que nos permiten analizar de manera estructura y coherente lo que sucede en la sociedad.
Voy a tomar el modelo más sencillo y poderoso que usamos para entender el proceso de crecimiento económico: el concepto de residuo de Solow, el cual es la antesala del modelo de crecimiento del mismo nombre[3]. El modelo supone una tecnología del tipo Cobb-Douglas y que los mercados son competitivos. Ambos supuestos son bastante discutibles, aunque es común que en la teoría del crecimiento económico sean el punto de partida para construir modelos más complejos.
El deux ex machina del modelo de Solow es la productividad total de los factores[4]. La tasa de crecimiento de dicho parámetro es la que explica el crecimiento sostenido del PIB a largo plazo. Si la productividad crece, el PIB crece. También los factores de la producción contribuyen al crecimiento, pero con limitaciones: por un lado se manifiesta la ley de los rendimientos decrecientes y por otro están ponderados por su participación en el PIB.
Para averiguar el comportamiento de la TFP usamos el concepto llamado “residuo de Solow”. Este se calcula como la diferencia entre la tasa de crecimiento del PIB y la tasa de crecimiento del factor trabajo así como la tasa de crecimiento del factor capital (ambas ponderadas por su participación en el PIB):
En donde θ es la participación del factor capital en el PIB y en consecuencia 1-θ es la participación del factor trabajo en el PIB. La tasa de crecimiento de la productividad total de los factores está representada por la literal g, supraíndice A, para el período t; La tasa de crecimiento del PIB es el primer término a la derecha del signo de igual, con la literal g supraíndice PIB para el mismo período t; La tasa de crecimiento del capital para el período anterior (t-1) está representada por la literal g supraíndice K; y la tasa de crecimiento del empleo para el período t corresponde a la literal g supraíndice N.
Respecto al parámetro θ supondremos que es igual a 0.4[5]. De acuerdo al INEGI la tasa de crecimiento del PIB en lo que va del año es de -9.6%; la tasa de crecimiento del capital es de -15.75% y la tasa de crecimiento de las horas trabajadas es de -10.6%[6]. Utilizando esta información, la tasa de crecimiento de la productividad es de 3.06%. Es decir, en lo que va del año 2020 ¡la productividad total de los factores ha crecido!
Ahora es más comprensible lo que nos sugiere el indicador PIB/L. El hecho de que la tasa de crecimiento de la productividad haya sido positiva en el periodo de pandemia nos indica que, aunque la tasa de crecimiento del PIB ha disminuido, la tasa de crecimiento del capital y del trabajo han caído más, de tal forma que la única forma de evitar que el ingreso caiga es siendo más productivos.
Intuitivamente, lo que está sucediendo es que aunque se trabajan menos horas (de manera agregada) el ingreso laboral ha caído menos que proporcionalmente. Lo mismo aplica para las máquinas, o el ingreso del factor capital: con menos computadoras estamos produciendo más. El aumento en la productividad se aplica a todos los factores, no solo al factor trabajo.
Este resultado también nos permite entender lo que está sucediendo parcialmente con el “home office”: las empresas han dejado de invertir y han despedido, pero los que se han quedado trabajando han aumentado su productividad. Digo parcialmente porque no sabemos cuánto de la actividad económica en la actualidad se ha manifestado en esta nueva forma de trabajar[7].
Sin duda que estos cálculos son muy sencillos y ameritan discusión y mejoras. Por ejemplo, la medición del concepto de capital. Otro es la medición del empleo, ya que no estoy tomando en cuenta el desempleo en el sector servicios[8], lo cual sin duda haría más grande el efecto sobre la productividad. La discusión sobre el valor del parámetro θ, la cual va desde una actualización hasta una nueva metodología. Incluso los supuestos de mercados competitivos o el uso de la función de producción[9].
En cualquier caso, efectivamente, esta pandemia ha ocasionado que los factores se hayan vuelto más productivos. Para evitar la caída en el ingreso provocada por el menor empleo y la reducción en la inversión, nosotros como empleados y nuestras máquinas se han vuelto más productivos. Ahora falta saber el efecto de largo plazo que tendrá la pandemia, ya que este aumento en la productividad se disipará y vendrán las consecuencias económicas más desagradables.
Home office o teletrabajo.
Referencias bibliograficas
Blanchard, O. “Macroeconomía”; 7ª edición, Pearson.
Bloom, N., James Liang John Roberts Zhichun y Jenny Ying (2013) “Does Working from Home Work? Evidence from a Chinese Experiment”, NBER, Working Paper 18871 http://www.nber.org/papers/w18871
INEGI, (2020), https://www.inegi.org.mx/temas/pib/.
García Verdú, R. (2005), “Factor Shares From Household Survey Data”, Documento de Investigación 2005-05, Banco de México.
México, ¿Cómo vamos?, Newsletter del 21 al 27 de noviembre, https://www.mexicocomovamos.mx/?s=seccion&id=193.
Piketty,T (2013), “El capital en el siglo XXI”; Fondo de Cultura Económica.
Solow, R. (1956), "A Contribution to the Theory of Economic Growth"; Quarterly Journal of Economics 70: 65-94.
[1] Departamento de Economía, ITAM. [2] México, ¿Cómo vamos?, Newsletter del 21 al 27 de noviembre, https://www.mexicocomovamos.mx/?s=seccion&id=193. [3] Véase Solow (1956). En la actualidad los libros introductorios de macroeconomía hacen una excelente revisión de dicho modelo. Por ejemplo, véase Blanchard (2017). [4] Total Factor Productivity o TFP. En la mayoría de los casos se le conoce como el parámetro A. [5] El cálculo de se ha discutido ampliamente. Véase García-Verdú (2005) para una revisión de la literatura así como para una estimación de dicho parámetro usando encuestas para los hogares mexicanos. [6] La tasa de crecimiento del PIB es la acumulada para lo que va del año. La tasa de crecimiento del capital se reporta utilizando el crecimiento de la inversión fija bruta en lo que va del año. En el caso del empleo, se utilizó el índice de horas trabajadas en el sector manufacturero total, Véase: INEGI (2020). https://www.inegi.org.mx/temas/pib/. [7] Bloom, et al (2013) reportan que en un experimento en China con “home office” voluntario la productividad aumentó significativamente para una gran agencia de viajes. [8] Dado que el empleo en el sector servicios y el informal tienen un gran peso en el empleo total, seguramente estamos subestimando la disminución del empleo. Otra medición del empleo alternativa podrían ser los empleos reportados por el IMSS. [9] Véase Piketty (2014) para una discusión sobre el rol de la tecnología Cobb-Douglas.
Sobre el autor: Dr. Germán Rojas:
Licenciado en Economía, Universidad Nacional Autónoma de México, México
Maestro en Economía, Colegio de México, México
Maestro en Análisis Económico, Universidad Autónoma de Barcelona, España
Doctor en Economía, Universidad Pompeu Fabra, España
Actualmente es Director del Programa de la Licenciatura en Economía y Profesor de Tiempo Completo en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM)