La situación cíclica de la economía española en el último año: estudiando sus causas

Por José E. Boscá, Rafael Doménech, Javier Ferri y Camilo Ulloa

Como explicamos en su momento en este mismo blog, en Junio de 2018 iniciamos un Observatorio macroeconómico para conocer mejor las fuentes de nuestros ciclos económicos. Desde entonces se han presentados seis ediciones en la sede de la Fundación Rafael del Pino. Tras cada presentación, un grupo de economistas y expertos de la administración, de las universidades y de otras instituciones privadas y públicas, hacen una valoración de los resultados y aportan su experiencia para matizar, ampliar o profundizar los distintos aspectos tratados. En nuestra modesta opinión, el Observatorio es un buen ejemplo de lo que puede aportar reforzar los vínculos entre el mundo académico, la administración pública y las empresas. Por nuestra parte, siempre salimos con un puñado de buenas ideas que utilizamos para ir mejorando las futuras ediciones del Observatorio.

La presentación tiene siempre la misma estructura, y está dividida en tres partes. En la primera, se muestra la descomposición histórica del ciclo del PIB, que se obtiene empleando un modelo DSGE que incorpora 21 tipo de perturbaciones distintas, y que se vuelve a estimar en cada edición con la última actualización de una base de datos de series temporales para 21 variables macroeconómicas, incluyendo un buen subconjunto de variables financieras. En la segunda parte, se analiza la evolución del comportamiento macroeconómico del mercado de trabajo a partir de la relación entre desempleo y vacantes, la productividad y el margen intensivo del trabajo, y la participación de las rentas del trabajo en la renta agregada. La última parte es cambiante, y en ella ponemos el énfasis en un aspecto en particular que nos interesa destacar, puede ser una política o políticas concretas, o la descomposición histórica de otras variables distintas del PIB.

La última edición del Observatorio se centra en el análisis de las causas últimas (perturbaciones) que subyacen a un año tan atípico desde el punto de vista del ciclo, como ha sido el 2020. Incluimos también el primer trimestre de 2021, aunque en este caso, para hacer la descomposición por perturbaciones, se ha recurrido a estimaciones en tiempo real obtenidas desde fuera del modelo. Los lectores interesados en los detalles del informe, pueden encontrarlo aquí o aquí. En lo que sigue, nos centraremos en algunos de los resultados.

Empecemos por la caracterización del ciclo económico de la producción. Hay muchas formas de estimar el ciclo. Nosotros elegimos una muy sencilla e interpretable: la tasa de crecimiento interanual por persona en edad de trabajar (PET). Corregir por la población en edad de trabajar pensamos que proporciona una mejor imagen de la capacidad de una economía para generar renta y producción. El Gráfico 1 muestra la evolución de esta medida sustrayendo la media del periodo.

Gráfico 1. Tasa de crecimiento interanual del PIB por persona en edad de trabajar, 4T1992-1T2021 (%)

Vemos que la tasa de crecimiento del PIB por PET estaba en el último trimestre de 2019 en su promedio histórico, con las implicaciones, pese a la simplicidad de la medida, que ello puede tener para caracterizar el déficit público o el desempleo estructural. Las estimaciones con las que trabajábamos apuntaban a que en el primer trimestre de 2021 el PIB por PET se habría quedado aproximadamente un 10,9% por debajo del de finales de 2019 e, incluso, un 5,1% por debajo del observado en el primer trimestre de 2020.

En el Gráfico 2 presenta la descomposición para los dos últimos años de la variable que hemos visto en el gráfico anterior. Esta primera descomposición se hace de un modo muy agregado, utilizando dos categorías para agrupar las 21 perturbaciones que contiene nuestro modelo: perturbaciones de oferta, por un lado, y de demanda + crédito por el otro. El tamaño de cada barra representa su contribución en la explicación del componente cíclico en el periodo correspondiente. Durante los dos primeros trimestres de la crisis de la COVID-19 los factores de oferta y demanda explicaron cada uno de ellos aproximadamente la mitad de la caída del PIB por PET. Sin embargo, las tasas negativas de crecimiento interanual de la segunda mitad del año vienen explicadas en su gran mayoría por factores de oferta. De hecho, en el primer trimestre de 2021 la contribución de los factores de demanda y crédito empieza a ser positiva.

Gráfico 2. Tasa de crecimiento interanual del PIB por PET y contribuciones de las perturbaciones de oferta, demanda y crédito 1T2019-1T2021

La PTF explica en gran medida la caída de la producción (Gráfico 3), con una contribución negativa media de 6,6 puntos durante 2020 y esperada de 3 puntos en 1T2021. Además, la contribución negativa de las perturbaciones a los márgenes va incrementándose durante 2020 y continúa agravándose en 1T2021. Durante 2020, más de 2 puntos negativos de crecimiento son atribuibles a los márgenes salariales.

Gráfico 3. Contribuciones por el lado de la oferta, 1T2019-1T2021

Por la parte de la demanda agregada, los shocks al sector exterior son los que han dominado la contribución negativa de la demanda (Gráfico 4). Sin embargo, las perturbaciones negativas de consumo privado han ido reduciéndose desde 2T2020, para ser casi nulas a finales de año, y tornarse en claramente positivas en 1T2021. El crédito ha tenido una aportación positiva de casi un punto en promedio.

Gráfico 4. Contribuciones del consumo e inversión públicos, crédito, vivienda y consumo privado, 1T2019-1T2021

En el Gráfico 5 se muestra la descomposición de la tasa de crecimiento del consumo por PET. Después de observar que los factores de demanda explican la fuerte contracción de la misma durante 2020, un cambio relevante es que esos mismos factores no estarían contribuyendo ya en el primer trimestre de 2021 a aumentar el consumo embalsado, ya que su contribución sería prácticamente nula.

Gráfico 5. Contribuciones al crecimiento interanual del consumo por PET de las perturbaciones de oferta, demanda y crédito, 1T2019-1T2021

El Gráfico 6 indica que la caída de la inversión en maquinaria y bienes de equipo por PET (16,1%) en el conjunto de 2020 ha sido similar a la del PIB por PET (13,2%), cuando históricamente a lo largo del ciclo la inversión privada no residencial suele mostrar una volatilidad muy superior a la del PIB. Parte de esta explicación se encuentra en la caída del consumo privado y el aumento del ahorro forzoso, como detectamos (no mostrado aquí) por el efecto positivo de la perturbación idiosincrática del consumo sobre la inversión privada no residencial.

Gráfico 6. Contribuciones al crecimiento interanual de la inversión por PET de las perturbaciones de oferta, demanda y crédito, 1T2019-1T2021

Por último, en el Gráfico 7 se observa que la participación de la remuneración de asalariados sobre el PIB a coste de los factores aumentó en 2020 en 1,9 puntos porcentuales, alcanzando un nivel similar al del 1T2011. Este incremento es resultado de una caída sin precedentes del excedente de explotación bruto y de la renta mixta bruta del 12,1%, frente a la disminución del 5,4% de la remuneración de asalariados en 2020 respecto al año anterior.

Gráfico 7. Participación de la remuneración de los asalariados sobre PIB a coste de los factores y tasa de desempleo, 1T1995-4T2020

Un aspecto importante que valdría la pena estudiar, y que nuestro modelo todavía no permite, es la identificación del efecto de las transferencias públicas en la economía, un aspecto que nadie duda está siendo de vital importancia en la actual crisis económica. Lo tenemos en el radar para futuras extensiones de nuestro trabajo.

 

Hay 4 comentarios
  • Hola! Enhorabuena por su trabajo, tengo una duda, en el grafico 7, que año representa cada punto de la grafica?(

    • Gracias. Son trimestres. Los últimos trimestres aparecen marcados en el Gráfico, así como el primero de la muestra, para fines comparativos.

  • Muy interesante el ejercicio realizado. ¿El modelo permite descomponer la PTF en su componente cíclico y estructural? Sería interesante obtener dicha descomposición para valorar los potenciales efectos estructurales de la crisis de la COVID en la trayectoria de la PTF (el avance en la digitalización, la reasignación de factores productivos, ...). ¿Tenéis conocimiento de algun trabajo reciente que aborde dichas cuestiones? Muchas gracias

    • Gracias!. El modelo permite estudiar el ciclo (Y't). En su estado actual no tiene incorporado un mecanismo de crecimiento endógeno (Y'Nt = 0), por lo tanto no se puede estudiar lo que creo que apuntas. En un modelo con crecimiento endógeno se podría tratar de estimar el efecto de los shocks a la PTF - y otros shocks - sobre las propias oscilaciones de la tendencia (Y'Nt). No conozco ningún trabajo que aborde simultáneamente la descomposición de Y't e Y'Nt. en el marco de la COVID. Por favor, házmelo saber si lo encunetras.

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