Pass-through y devaluaciones contractivas
Se entiende como coeficiente o elasticidad de pass-through (o de traspaso o traslado) al impacto que posee una variación del tipo de cambio sobre los precios y el producto de una economía. Para la Argentina, el estudio de la magnitud y persistencia del pass-through juega un rol central en todo análisis de política macroeconómica (no sólo monetaria) y en estudios de crecimiento y desarrollo. En nuestro caso interesa el traslado sobre el nivel de actividad económica o producto, es decir, los efectos de las devaluaciones sobre el producto.
En particular, se busca evaluar la gama de efectos sobre producto, precios y salarios luego de un shock en el tipo de cambio usando los modelos de cuantiles multivariados. Los resultados indican una alta heterogeneidad en los efectos sobre producto, conteniendo tanto efectos contractivos (en su mayoría) como expansivos. Esta nota encuentra un mecanismo para explicar los efectos de las devaluaciones cuando éstas son contractivas: el efecto recesivo es mayor cuanto mayor es el deterioro del salario real.
Alguna evidencia empírica
El enfoque tradicional acerca de los efectos de las devaluaciones sostenía que estas eran expansivas en el corto y el largo plazo (ver Laursen y Metzler, 1950; Harberger, 1950; Alexander, 1959). Dvoskin, Feldman y Ianni (2020) muestran que la teoría que sustenta los efectos expansivos de las devaluaciones sobre el producto se basa en supuestos muy restrictivos. La literatura sobre devaluaciones contractivas formalizó diferentes mecanismos a través de los cuales las devaluaciones pueden tener efectos contractivos tanto por el lado de la oferta como de la demanda (ver Agénor, 1991; Lizondo y Montiel, 1989). Los dos canales principales que encuentra la literatura son el redistributivo (Braun y Joy, 1968; Krugman y Taylor, 1978) y el de hoja de balance (Céspedes, Chang y Velasco, 2004).
La literatura empírica ha encontrado evidencia mixta en países en desarrollo (ver, entre otros, Edwards, 1986; Solimano, 1986; Agénor, 1991; Kamin y Klau, 1997; Kamin y Rogers, 2000). Bebczuk et al. (2006) encuentra que las devaluaciones son contractivas en economías altamente dolarizadas. Otros estudios sugieren que las devaluaciones son contractivas a corto plazo, pero neutrales cuando el período de tiempo considerado es lo suficientemente largo (Edwards, 1986; Killick et al., 1992; Kamin y Klau, 1997). Los estudios que utilizaron metodología de panel encontraron mayoritariamente evidencia favorable a la hipótesis de devaluaciones contractivas, al menos en el corto plazo mientras que la evidencia que utiliza metodología VAR arroja resultados mixtos. Ver, para México: Rogers y Wang (1995), Santaella y Vela (1996), Copelman y Werner (1996), Kamin y Rogers (1997), para Perú: Rodríguez y Díaz Gazini (1995), para Uruguay: Hoffmaister y Vegh (1996). Amhed (2003) para Argentina, Brasil, Chile, Colombia y México y Amman y Baer (2003) para Brasil también hallaron evidencia de efectos contractivos en el producto.
La mayoría de los estudios empíricos parecen estar de acuerdo en que los efectos son contractivos, por lo menos a corto y mediano plazo, especialmente, en América Latina.
Datos y modelo econométrico
El modelo a estudiar tiene 4 variables macroeconómicas: tipo de cambio oficial (en primeras diferencias de logaritmos),1 precios al consumidor (en diferencias de logaritmos, en base a una serie de precios empalmadas de IPC)2, nivel de actividad (en logaritmos, serie desestacionalizada y sin tendencia con filtro HP, usando un indicador de actividad industrial, Estimador Mensual de Actividad Económica —EMAE—) y salarios (en primeras diferencias de logaritmos, salario formal SIPA) para el periodo enero 2004-diciembre 2018. Un shock de una unidad en el tipo de cambio, en diferencias, es construido a partir de una descomposición estándar de Cholesky.3
En el presente trabajo se estiman modelos de vectores autorregresivos (VAR) con cuantiles direccionados desarrollados en Montes-Rojas (2017,2019a,2019b). Estos modelos permiten explorar la heterogeneidad multivariada luego de un shock en una variable, computando las distribuciones de las funciones impulso respuesta (FIR) a corto, mediano y largo plazo. Cada realización se corresponde a los llamados senderos de cuantiles que permiten explorar toda la gama de posibilidades de la cual se computa la FIR acumulada (aFIRQ). El siguiente ejercicio simula 1000 senderos de cuantiles para evaluar las FIR luego de un mismo shock sobre el tipo de cambio para un horizonte de h=1,2,…,12 periodos hacia adelante. Cada simulación es independiente de la otra dado que, en cada momento del tiempo, se simula una realización del modelo multivariado en el periodo siguiente.
Resultados
A partir de los distintos senderos de cuantiles se estudia la distribución de los efectos acumulados (aFIRQ). Los gráficos 1 a 3 de densidades univariadas se corresponden a la distribución de las funciones aFIRQ para las cuatro variables, cada una por separado, para horizontes de h=3,6,9,12. Estos gráficos permiten evaluar la heterogeneidad específica en los efectos de la FIR en cada variable en el corto, mediano y largo plazo. El pass-through a precios tiene un promedio de 29% pero con gran heterogeneidad observada, con un intervalo de confianza del 95% (IC95) de [15%,45%]. Por su parte, el efecto sobre salarios es en promedio 6.2%, IC95 de [0%,13%]. Tomando ambos efectos en conjunto, en promedio, un shock en el tipo de cambio (en diferencias) de 1% provoca una caída de 0.23% del salario real,4 con un IC95 enteramente negativo de -0.12% a -0.33%. El pass-through a producto no tiene un efecto claro, lo cual es compatible con el análisis de Montes-Rojas (2019b) donde se encontraba una distribución bimodal, es decir donde en un análisis no condicional las devaluaciones eran tanto contractivas como expansivas. El efecto promedio es de 4.5% con un IC95 de [-37%,41%].
Gráfico 1. Pass-through a producto
Gráfico 2. Pass-through a precios
Gráfico 3. Pass-through a salarios
Los gráficos 4, 5 y 6 estiman densidades bivariadas para 12 meses hacia adelante para pares de variables de interés. Estos gráficos ilustran las interacciones entre la ocurrencia de distintos valores de la aFIRQ en una y otra variable. A partir de estos gráficos se puede evaluar si los eventos potencialmente generados a partir de un mismo shock del tipo de cambio se asocian con distintos patrones de relaciones entre las variables endógenas.
El gráfico 4 muestra la distribución de los efectos de largo plazo de un mismo shock sobre el tipo de cambio, en términos del par inflación y producto. En base a esta densidad bivariada podemos ver que a mayor efecto sobre la inflación (mayor pass-through a precios) menor el efecto recesivo, aunque la relación es débil (R2=0.055) y con gran heterogeneidad en los efectos. El gráfico 5 muestra una asociación positiva entre precios y salario nominal (R2=0.632), aunque como vimos anteriormente el salario queda por debajo de la inflación. Los resultados indican que ante un mismo shock en el tipo de cambio, por cada aumento de un 1% en inflación, los salarios se incrementan solo ⅓%. Por otro lado el gráfico 6 también reporta que hay una relación positiva entre producto y salario nominal (R2=0.107). Éstos resultados son los principales insumos para el tópico de interés de esta nota. ¿Cuándo son las devaluaciones más o menos contractivas? ¿Cómo se relaciona el ajuste del producto real con las variables nominales?
Gráfico 4. Efectos producto-inflación
Gráfico 5. Efectos salario-inflación
Gráfico 6. Efectos producto-salario nominal
Una regresión lineal entre el efecto sobre producto con respecto a la tasa de variación del salario nominal y la inflación, determinan que sólo la primera variable es estadísticamente significativa (ver Tabla 1). Así, los resultados sugieren que los efectos contractivos que siguen a una devaluación dependen de la evolución del salario y de la consecuente puja distributiva que ocurra en la negociación salarial vis a vis los aumentos de precios. Por cada caída del salario real de 1% el producto disminuye 2.3%.5 Los efectos contractivos de las devaluaciones pueden ser explicadas, en parte, por ajustes salariales que no compensan la inflación.
Tabla 1. Regresión lineal de efectos aFIRQ
Conclusiones
A modo de resumen emergen dos resultados principales: en primer lugar, sobre la base evidencia de la economía argentina, el efecto de las devaluaciones sobre el producto es indeterminado. Esto no debería en realidad sorprender, ya que se encuentra en línea con la variedad de resultados obtenidos por la literatura empírica sobre los efectos de las devaluaciones en el producto. En segundo lugar, hemos podido confirmar, también en línea con la literatura existente, que, ceteris paribus, las devaluaciones serán más o menos contractivas dependiendo de si su efecto negativo sobre el salario real es mayor o menor.
Concluimos entonces notando que ambos resultados son de suma relevancia práctica, en tanto muestran los riesgos de utilizar la política devaluatoria como forma de expandir los niveles de producto y empleo.
Gabriel Montes-Rojas
IIEP-CONICET, UBA y UNLP
Nicolás Bertholet
UBA, CONICET y UNQui.
Referencias
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1 Tipo de cambio nominal oficial promedio mensual, fuente: BCRA (http://www.bcra.gov.ar/pdfs/operaciones/com3500.xls).
2 Índice de Precios al Consumidor (IPC), varias fuentes, base 1999=100. En este caso usamos una serie empalmada de distintas fuentes debido a que las estadísticas publicadas por INDEC (Instituto Nacional de Estadísticas y Censos) para el período 2007-2015 fueron desacreditadas oficialmente por el organismo. En particular usamos la serie histórica de 2004 hasta diciembre 2006, luego usamos de Ciudad de Buenos Aires enero 2007 hasta mayo 2016, y retomamos la serie del INDEC.
3 Se asume que el tipo de cambio ajusta primero y es afectado por todas las demás, luego precios, producto y salarios, en ese orden. Cambios en el orden de la descomposición no tiene mayores efectos sobre los resultados posteriores.
4 Calculando el promedio de la diferencia del aFIRQw (salarios) menos aFIRQp (precios).
5 Calculado como un cambio en aFIRQw manteniendo constante aFIRQp. El mismo resultado se obtiene si corremos una regresión de aFIRQy en aFIRQw- aFIRQp (efecto sobre el salario real) y aFIRp.