Curva de Phillips y NAIRU: Inflación en Bucaramanga 2009

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Curva de Phillips y NAIRU: Inflación en Bucaramanga 2009-2016

José Sebastián Díaz Arguello

Tesis presentada como requisito para optar al título de magíster en Ciencias Económicas

Director:

Ph.D. Gustavo Díaz Valencia

Universidad Santo Tomas de Aquino

Facultad de Economía

Maestría en Ciencias Económicas

Bogotá D.C., Colombia

2018

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Resumen

Esta investigación realiza un estudio en el cual se busca explicar un fenómeno económico de

alta inflación que se ha podido evidenciar en la ciudad de Bucaramanga, y que teniendo en

cuenta los bajos niveles de desempleo de la ciudad, puede ser explicado por medio de la

teoría de la curva de Phillips por expectativas adaptativas, de esta manera, se identifica la

NAIRU y se realiza una Curva de Phillips utilizando información de producción y de precios

internacionales, para la ciudad de Bucaramanga en el periodo 2009-2016, encontrando una

relación negativa entre inflación y desempleo y una NAIRU de 9.13%.

Palabras clave: NAIRU, Curva de Phillips, Inflación, Desempleo, Bucaramanga.

Abstract

This research carries out a study that seeks to explain an economic phenomenon of high

inflation that has been evident in the city of Bucaramanga, and that taking into account the

low levels of unemployment in the city, can be explained by means of the theory of the

Phillips curve by adaptive expectations, in this way, the NAIRU is identified and a Phillips

Curve is made using production information, of international prices, for the city of

Bucaramanga in the period 2009-2016, finding a negative relationship between inflation and

unemployment and a NAIRU of 9.13%.

Keywords: NAIRU, Phillips Curve, Inflation, Unemployment, Bucaramanga.

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Contenido

Resumen ............................................................................................................................. 1

Lista de Figuras ...................................................................................................................... 3

Lista de tablas ......................................................................................................................... 4

Introducción ............................................................................................................................ 5

1. Marco Referencial ................................................................................................ 7

1.1 Estado del arte .......................................................................................................... 7

1.2 Marco teórico y conceptual .................................................................................... 12

2. Análisis descriptivo de los indicadores de precios y empleo, y caracterización

del empleo y desempleo de Bucaramanga para el periodo 2001 a 2016. ............................. 14

2.1 Indicadores de precios y empleo ............................................................................ 14

2.1.1 Indicadores de precios .................................................................................... 15

2.1.2 Indicadores de empleo .................................................................................... 18

2.2 Caracterización por género del empleo.................................................................. 21

2.2.1 Empleo ............................................................................................................ 22

2.2.2 Desempleo ...................................................................................................... 26

2.3 Acercamiento a la Curva de Phillips ...................................................................... 26

3. NAIRU para la ciudad de Bucaramanga 2009-2016 .......................................... 31

3.1 Información utilizada ............................................................................................. 32

3.2 Metodología ........................................................................................................... 32

3.3 Resultados del modelo ........................................................................................... 34

3.3.1 Series de tiempo H-P ...................................................................................... 34

3.3.2 Metodología Curva de Phillips expectativas adaptativas ............................... 35

4. Curva de Phillips para Bucaramanga 2009-2016 ............................................... 39

4.1 Información utilizada ............................................................................................. 39

4.2 Metodología ........................................................................................................... 40

4.3 Resultados .............................................................................................................. 41

4.3.1 Variables economía abierta ............................................................................ 42

4.3.2 Brecha del producto ........................................................................................ 42

3

4.3.3 Modelo final Curva de Phillips ....................................................................... 43

5. Conclusiones y recomendaciones....................................................................... 46

6. Bibliografía......................................................................................................... 48

Lista de Figuras

IPC: Colombia – Bucaramanga periodo 2001 - 2016 ........................................ 15

IPC variación mensual: Colombia – Bucaramanga periodo 2001 - 2016 .......... 16

IPC variación anual: Colombia – Bucaramanga periodo 2001 - 2016 ............... 17

Inflación: Meta de inflación Colombia – Bucaramanga periodo 2001 - 2016 ... 18

Subempleo Bucaramanga: Objetivo y Subjetivo periodo 2001 - 2016 .............. 19

Desempleo en Colombia y Bucaramanga 2001 - 2016 ...................................... 20

Desempleo Bucaramanga: Abierto y Oculto periodo 2001 - 2016 .................... 21

PEA: Bucaramanga por genero 2001 - 2016 ...................................................... 22

PET: Bucaramanga por genero 2001 - 2016 ...................................................... 23

PEI: Bucaramanga por genero 2001 - 2016 ....................................................... 24

TGP: Bucaramanga por genero 2001 - 2016 ...................................................... 24

TO: Bucaramanga por genero 2001 - 2016 ........................................................ 25

DESEMPLEO: Bucaramanga por genero 2001 - 2016 ...................................... 26

INFLACIÓN Y DESEMPLEO: Bucaramanga 2001 – 2016 ............................. 27

Gráfico de dispersión: Inflación Anual y Desempleo Bucaramanga ................. 27

Gráfico de dispersión: Inflación Anual Ln Inflación Anual, PEA Y TO ........... 28

Gráfico de dispersión: IPC LnIPC y Desempleo Bucaramanga ........................ 29

IPC e Inflación comparado con IPC anterior e Inflación anterior ...................... 30

Filtro Hodrick-Prescot desempleo en Bucaramanga 2001-2016........................ 34

Regresión Bucaramanga: Inflación, desempleo y rezagos 1 y 12 ...................... 35

4

Regresion Inflación de Bucaramanga: Inflación rezagos 2 y 12, desempleo,

TCR y Términos de intercambio para Colombia y Bucaramanga........................................ 42


Variacion del PIB departamental y nacional, Brecha del productos departamental y

nacional, Indice de productividad Industria Manufacturera Colombia y el Indice de

Seguimiento a la Economia. ................................................................................................. 43

Regresión Inflacion de Bucaramanga: Rezagos inflacion, desempleo, Brecha del

producto departamental y los terminos de intercambio de Colombia. ................................. 44

Lista de tablas

Tabla 1. Lista de variables utilizadas para la NAIRU. ..................................................... 32

Tabla 2. Efectos del desempleo en los precios ................................................................. 36

Tabla 3. NAIRU: Contraste del desempleo e inflación observados. ................................ 37

Tabla 4. Diferencia desempleo y NAIRU ........................................................................ 38

Tabla 5. Lista de Variables utilizadas para la Curva de Phillips de Bucaramanga .......... 39

Tabla 6. Influencia de las variables en la inflación .......................................................... 45

Tabla 7. Pruebas al modelo econométrico final ............................................................... 45

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Introducción

Durante el periodo 2001 a 2016 se evidencio que una de las problemáticas de la economía

Bumanguesa radica en que las bajas tasas de desempleo han ido acompañadas de tasas de

inflación elevadas, para el caso de la capital del departamento de Santander, a corte diciembre

durante el periodo 2001 a 2016 los niveles de inflación estuvieron en 4,1% en promedio,

mientras que a nivel nacional la inflación en este mismo periodo fue de 3,2% en promedio,

siendo en 0,9% superior la inflación de la ciudad con respecto al país, lo que evidencia una

problemática económica que se ha desarrollado en los años anteriores y a la cual se le puede

dar una explicación relacionándola con los altos niveles de empleo, fundamentado en la teoría

de la curva de Phillips, además de variables relacionadas con supuestos de economía abierta,

el efecto de los bienes importados en las variaciones del IPC, y la productividad de orden

nacional y regional como variables de control.

Por lo tanto, el trabajo responde a la siguiente pregunta de investigación, ¿Qué influencia

tienen las bajas tasas de desempleo en los altos niveles de inflación en la ciudad de

Bucaramanga en el periodo 2009-2016?

Dado lo anterior, esta investigación realiza una aplicación de la curva de Phillips y la NAIRU

para el caso de la ciudad de Bucaramanga en el periodo 2009-2016 (teniendo en cuenta el

cambio de metodología por parte del DANE para identificar el IPC a partir de enero de 2009,

en la que se utiliza un nuevo sistema de ponderaciones del IPC y la conformación de la

canasta de bienes y servicios) con el objetivo de identificar la influencia del desempleo en la

inflación de Bucaramanga para el periodo mencionado, para lograr este objetivo se

consideraron los siguientes objetivos específicos:

Realizar un análisis descriptivo de los indicadores de precios y empleo para la

ciudad de Bucaramanga para el periodo 2001 a 2016.

Determinar la tasa de desempleo no aceleradora la inflación (NAIRU) para la

ciudad de Bucaramanga en el periodo 2009-2016.

Identificar la influencia del desempleo frente a otras variables de control, en la

inflación de la ciudad de Bucaramanga en el periodo 2009-2016.

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Para tal efecto desde el punto de vista metodológico, en un principio se realizó un análisis

longitudinal retrospectivo que permitió conocer aspectos de la inflación y el empleo

comparativamente con el país e identificar comportamientos de los mismos, utilizando

herramientas graficas como gráficos de dispersión que permiten identificar la relación entre

las variables.

En una segunda parte, teniendo en cuenta la importancia de la NAIRU como herramienta

para proponer políticas económicas, se identificó esta variable para Bucaramanga en el

periodo 2009-2016, para esto se utilizaron dos metodologías, la metodología de series de

tiempo (Filtro Hodrick-Prescott) y la curva de Phillips adaptada por expectativas adaptativas.

Y para responder a la pregunta de investigación desde un punto de vista econométrico y bajo

la hipótesis de que las bajas tasas de desempleo observadas en la ciudad son la causa de la

alta inflación observada, se efectuó una regresión lineal utilizando el desempleo como

variables explicativa de la inflación, además de incluir las expectativas adaptativas de

inflación, que propuso Friedman y Phelps, incluyendo también como variables de control

supuestos de economía abierta y de producción al modelo de inflación.

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1. Marco Referencial

1.1 Estado del arte

La curva de Phillips y la NAIRU han sido objeto de estudio por diferentes autores que han

realizado estos en varios lugares, encontramos diferentes estudios en países latinoamericanos

y el caso Colombiano no es la excepción, se han realizado estudios tomando como referencias

diferentes enfoques de la curva de Phillips así como diferentes periodos de tiempo, los cuales

sirven como referencia para este trabajo y por lo mismo se hace una revisión de estos trabajos

para identificar los diferentes resultados y puntos de vista que se utilizan en estos.

EVOLUCIÓN TEÓRICA:

Existe un trabajo de investigación que describe como ha sido la evolución de la curva de

Phillips y los diferentes cambios que ha tenido la misma hasta llegar a la NAIRU, titulado”

De la curva de Phillips a la NAIRU: un análisis empírico” escrito por (Liquitaya Briceño,

2011). Es importante mencionar que si bien Phillips fue el autor de esta curva, la tasa natural

de desempleo fue producto de la crítica de Friedman a esta teoría y a la modificación de la

misma logrando fortalecer esta teoría y considerar más la relación inversa no lineal entre

inflación y desempleo y las políticas monetarias para controlar las mismas. Esta lectura nos

proporciona un punto el punto de vista del autor con respecto a esta curva.

La mayoría de los autores asumen que es, o debería ser, la principal guía para conducir

la política monetaria, de modo tal que, si la tasa de desempleo es más baja que la NAIRU

estimada, correspondería al Banco Central instrumentar una política monetaria restrictiva

tasa de inflación para evitar que aumente la tasa de inflación (Liquitaya Briceño, 2011, p.

6)

Sin embargo el autor menciona una problema de este modelo y es que si los datos presentan

una relación positiva entre inflación y desempleo puede presentar el caso de que la NAIRU

tome valores negativos, y expone que esto pasa para el caso Mexicano, por lo que en el

artículo se asume que esta teoría cuenta con debilidades para ciertas situaciones pero es

importante como herramienta para la política económica de un país.

CURVA Y NAIRU PARA COLOMBIA:

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(Arango, Posada, & Garcia, 2007) hallan la NAIRU para Colombia utilizando la información

demográfica de la población desempleada, de esta manera escoge utilizar a los hombres jefes

de hogar de 31 a 40 años de edad por ser el grupo menos sensible a los choques del mercado,

aunque adicionalmente identifica la NAIRU para el resto de grupos demográficos,

concluyendo que “la NAIRU y de la TADECIM sugieren la existencia de dificultades

estructurales del mercado de trabajo que impiden que la tasa de desempleo pueda ser reducida

de manera importante sin incurrir en los costos de mayor inflación”.

(Galvis, 2010) presenta un estudio llamado “Estimación de la Curva de Phillips neo

keynesiana para Colombia: 1990-2006” en el cual presenta la aplicación de la curva de

Phillips neo keynesiana para el caso colombiano para el periodo comprendido entre 1990 al

2006, se presentan resultados alentadores para esta teoría, debido a que se evidencia una

aplicabilidad para la misma en el contexto Colombiano, encuentra además una relación

inversión y costos marginales reales "los costos marginales reales son significativos a la

hora de explicar la dinámica Inflacionaria" (Galvis, 2010, p. 29), y puede dar pie a encontrar

una explicación a la dinámica inflacionaria del país, aunque es importante tener en cuenta

estas variables en la inflación nacional, hay que entender también la dificultad que tiene esta

teoría para ser aplicada a niveles regionales, debido a que no se cuenta con la información

necesaria para este fin.

Un artículo que presenta una opinión diferente a la anterior en la que se considera la curva

de Phillips como poco útil como herramienta económica considerando que ciertas situaciones

provocan que este teoría no funcione, explicando lo anterior el articulo llamado “Una

discusión sobre la curva de Phillips de Friedman y la tasa natural de desempleo” por (López,

2007), el autor menciona que “el modelo es impreciso e incompleto y que su hipótesis se

derrumba si la tasa natural de desempleo es endógena y cambia con los choques exógenos de

demanda agregada." (López, 2007, p. 120)

(Echavarria, Norberto, & Rojas, 2011) ponen en evidencia la importancia de tener en cuenta

las políticas monetarias del país aplicadas por el banco central, El Banco de la Republica de

Colombia para el caso de nuestro país, sabiendo que una de las políticas u objetivos

principales del mismo consiste en el control de la inflación establecidas en metas. En su

trabajo titulado “La meta del Banco Central y la persistencia de la inflación en Colombia.”

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para estos autores, la curva de Phillips tiene cierta aplicabilidad para la economía Colombiana

debido a que "la brecha de la inflación presenta baja persistencia, un resultado consistente

con la curva de Phillips Neo-Keynesiana" (Echavarria, Norberto, & Rojas, 2011, p. 200)

Los resultados también arrojan luz sobre las posibles características de la curva de

Phillips en Colombia...la evidencia empírica parece confirmar parcialmente la validez de

la curva de Phillips neo keynesiana, en la cual la “brecha” de la inflación resulta poco

persistente (Echavarria, Norberto, & Rojas, 2011, p. 210)

(Mayorga Mogollon & Escalante Cortina, 2011) publican el articulo llamado “Actualización

de la estimación de la NAIRU en Colombia” en el cual se realiza el ejercicio de la NAIRU

en Colombia para el periodo comprendido de 1984 a 2004, en el cual lo resultados

presentados no son en pro de conocer la viabilidad de esta teoría sino conocer los resultados

y establecer las cualidades del mismo para el caso Colombiano, de esta manera uno de sus

principales hallazgos es que "La correlación entre la tasa de crecimiento del desempleo y la

tasa de crecimiento de la NAIRU es del 19% en toda la muestra y la correlación entre

desempleo y NAIRU es del 8.3%" (Mayorga Mogollon & Escalante Cortina, 2011, p. 327)

CURVA Y NAIRU PARA CIUDADES:

(Cardona A., Jaramillo S., & Osorio B., 2013) realizan un estudio que busca identificar una

NAIRU para la ciudad de Manizales, que al igual que Arango se basa en la metodología

propuesta por (Weiner, 1993) para identificar esta variable, para este trabajo se utiliza la

variación trimestral del IPC y el logaritmo natural del desempleo para aplicar el modelo, el

trabajo identifica una relación negativa entre las dos variables utilizando un gráfico de

dispersión, igualmente la encuentran en un modelo de curva de Phillips básico, y en un

modelo ARMA de expectativas adaptativas, dentro de este encuentran que el desempleo no

es estadísticamente significativo y lo “solucionan” agregando rezagos del desempleo, su

componente cíclico, tendencial y la serie desestacionalizada por el filtro Census X12,

obteniendo un r2 de 70%, y una NAIRU de 7.892%.

Concluye con que los resultados son coherentes con la teoría y la economía de la ciudad, y

aporta reflexiones sobre la presencia de tasas de desempleo estructural de la misma, además

de que el estudio evidencia “la diferencia del impacto de la política macroeconómica a nivel

10

nacional (con NAIRU cercanas, en promedio, al 11%) frente al impacto que puede tener a

nivel regional” (Cardona A., Jaramillo S., & Osorio B., 2013, p. 51).

En su trabajo de NAIRU para Cali, (Gomez Rivera, 2004) utiliza una metodología planteada

por Artus y Muet (1995), en el modelo utilizan variables de salario, desempleo e inflación

para llegar a una NAIRU del 12,9% para la ciudad de Cali, en el trabajo concluyen que es

necesario crear instituciones intermediarias en el mercado laboral que reduzcan el impacto

del componente friccional, debido a la urgencia de aplicación de políticas teniendo en cuenta

el elevado nivel de NAIRU obtenido si es comparado con otras regiones y a nivel nacional.

(Henao & Rojas, 1999) identifica la Tasa Natural de Desempleo entendida como la NAIRU

o tasa de desempleo que no acelera la inflación, para el caso Colombiano en el periodo 1982-

1996, utilizando la metodología de series de tiempo Hodrick-Prescot, y la curva de Phillips

por expectativas, además realiza la estimación por esta segunda metodología para Bogotá,

Medellín, Cali y Barranquilla, encontrando aplicabilidad de la teoría exceptuando a Cali en

donde los coeficientes no fueros significativos, encuentra grandes diferencias en los

resultados entre las ciudades, explicado por la falta de movilidad laboral que hay en el país,

si hubiese una mejor movilidad de factores las tasas de desempleo se igualarían en el largo

plazo. Concluyen con que la disminución del desempleo debe ser corrigiendo los problemas

estructurales en cada ciudad, es decir, mejorando la calidad y cobertura de educación y la

información en el mercado laboral.

INFLACION EN BUCARAMANGA:

Al revisar la literatura que abarca la problemática de la inflación de la ciudad de

Bucaramanga encontramos que es escasa al igual que las investigaciones de curva de Phillips

y NAIRU para la misma ciudad, lo que remarca la importancia de abarcar estos temas en esta

investigación.

El Banco de la Republica, publico boletines de la región Nororiental, y en conjunto con el

Departamento Administrativo Nacional de Estadística publico informes de coyuntura

económica regional dentro de los cuales se analizaba el departamento de Santander

abarcando la temática de los precios, y en algunos evidencio causas de los cambios en los

precios de la región.

11

En el informe del 2010 argumentan que las presiones inflacionarias observadas en el último

trimestre del respectivo año estuvieron incentivadas por “la fuerte ola invernal y el

incremento en los precios internacionales de algunos productos básicos” (Departamento

Administrativo Nacional de Estadistica, Banco de la Republica de Colombia, 2010)

Para el informe correspondiente al año 2015, se encontró que el alza de los precios estuvo

motivado por los precios de los alimentos, a causa del fenómeno de El Niño, de igual manera

este alza en los precios pudo estar motivado por bienes que tienen precios que “se afectan

por las fluctuaciones de la tasa de cambio” (Departamento Administrativo Nacional de

Estadistica, Banco de la Republica de Colombia, 2015)

Para el boletín del segundo trimestre del año 2016, el (Banco de la Republica de Colombia,

2016) encuentran que el crecimiento de los precios en la ciudad de Bucaramanga no solo ha

sido motivado por choques de alimentos y cambios en la tasa de cambio, sino que deben

existir otros factores que afectan los precios de la ciudad, esto basados en que el crecimiento

de los precios es muy superior al de otras ciudades de la misma región. Para el siguiente

trimestre del mismo año, el Banco de la Republica encontró que aunque la ciudad mantuvo

niveles bajos de inflación comparativamente con el agregado nacional, algunos tipos de

bienes si tuvieron un crecimiento elevado de precios si se compara con otras regiones, y

atribuyen este crecimiento a “un mayor grado de trasmisión de los precios de bienes

importados” (Banco de la Republica de Colombia, 2016).

En estos boletines e informes del Banco de la Republica y del Departamento Administrativo

Nacional de Estadística, encontramos que una de las posibles causas de las fluctuaciones de

la inflación están relacionadas con los fenómenos naturales que se producen en la misma,

estos choques de oferta causados por fenómenos naturales como el fenómeno del niño y la

ola invernal impactan en la actividad económica que tiene la región, por lo que estos choques

se ven reflejados directamente en el PIB departamental, de esta manera el PIB puede actuar

como variable proxy que refleje los efectos de estos choques en la inflación. También hacen

alusión a los precios internacionales como generadores de la inflación regional, la trasmisión

de los precios de los bienes importados, y por otro lado, los cambios en la tasa de cambio,

pueden tener influencia en algunos tipos de bienes; Aunque para el 2016 por ejemplo, aclaran

que aunque los choques de alimentos y cambios en la tasa de cambio afecta la inflación,

12

deben haber otros factores que afectan esta variable teniendo en cuenta los cambios de la

misma cuando no cambia la tasa de cambio ni hay choques de oferta, y teniendo en cuenta la

hipótesis de esta investigación puede estar relacionados con los bajos niveles de desempleos

observados en la ciudad.

1.2 Marco teórico y conceptual

El desarrollo teórico de la relación entre precios y empleo o curva de Phillips como es

conocido, se puede resumir en los autores Phillips, Samuelson y Solow, Friedman y Phelps;

Estos autores han ido desarrollando esta teoría mediante modificaciones que buscan más

claridad sobre el comportamiento de la inflación e ir formulando una teoría de precios más

sólida basados en esta relación.

(Phillips, 1958) en su estudio realizado para el Reino Unido en el periodo 1861 – 1957, tenía

como propósito encontrar evidencia estadística del impacto que tenían los cambios del

desempleo en el comportamiento que tomaban los salarios nominales en este país.

Phillips plantea que como en un mercado de bienes, en el mercado de trabajo los excesos de

oferta o de demanda provocarían cambios en los niveles de precios del mismo, para este caso

el nivel de salarios nominales, de esta manera un alto nivel de desempleo mostraría un exceso

de oferta de mano de obra y una baja demanda de la misma, lo que se traduciría en una

disminución de los salarios nominales, si en cambio la demanda por mano de obra fuera alta,

los salarios tenderían a subir, aunque la relación salarios nominales y desempleo resultaría

ser no lineal.

Sin embargo los niveles de salario nominal no siempre reaccionan en las mismas

proporciones, Phillips incluyo la actividad económica como determinante del cambio de los

salarios, argumentando que en época de actividad económica creciente, las empresas

empezarían a demandar más mano de obra, a su vez los niveles de desempleo disminuirían,

y por lo mismo cada vez sería más alto el nivel de precios de la mano de obra, si en cambio

la actividad económica fuera baja, los esfuerzos de las empresas por contratar serían menores

y los salarios no aumentarían tanto aunque existiera el mismo nivel de desempleo.

Incluye también los precios al por menor y los precios de las importaciones dentro de su

teoría, Phillips demostró que en el Reino Unido los precios al por menor no impactaban a los

13

salarios nominales, exceptuando los periodos en los que los precios de las importaciones

crecían fuertemente, o cuando crecían los precios de los productos de agricultura producidos

por los hogares. Phillips concluye diciendo que la evidencia estadística del trabajo logra

afirmar su hipótesis, y que por lo tanto el desempleo y la variación del mismo si influyen en

los salarios.

(Samuelson & Solow, 1960) realizaron una aplicación de esta curva de Phillips para el caso

de Estados Unidos para el periodo 1900-1960, con resultados similares a los obtenidos por

Phillips, es importante aclarar que (Samuelson & Solow, 1960) fueron quienes

implementaron la inflación en reemplazo de la los salarios nominales que utilizo Phillips, y

empiezan a hablar del termino Curva de Phillips.

El concepto de NAIRU fue planteado por los Monetaristas como el punto de equilibrio en el

que la inflación no aumentara para cierto nivel de desempleo, (Friedman, 1968) define la

Tasa Natura de desempleo como:

El nivel que sería arrojado por el sistema Walrasiano de ecuaciones de equilibrio

generales, siempre y cuando existan, en ellas mismas, las características estructurales

reales de los mercados de mano de obra y de mercancías, incluyendo las imperfecciones

del mercado, la variabilidad estocástica en demandas y abastecimientos, el costo de

recoger información acerca de las vacantes de trabajo y de la disponibilidad de mano de

obra, los costos de movilidad etc. (Friedman, 1968)

Por otro lado Stiglitz define la NAIRU como “the non-accelerating inflation rate of

unemployment; that is, the rate of unemployment consistent with an unchanging inflation

rate” (Stiglitz, 1977) y explica su definición mencionando que una tasa de desempleo

superior a la NAIRU generara disminución del crecimiento de la inflación, y una menor

provocara que aumente el crecimiento de los precios.

(Phelps, 1968) estudio la relación entre precios y empleo con un modelo de salarios y precios

basados en el comportamiento de las empresas, incorporando las expectativas de los agentes

económicos con respecto a la inflación esperada. Además (Phelps, 1967) considero que la

política monetaria tiene efecto de manera permanente de manera nominal, pero no real, por

lo que también las políticas para controlar la inflación por medio de la tasa de desempleo

14

serán temporales ya que esta tasa se moverá hacia su nivel natural (Tasa Natural de

Desempleo).

2. Análisis descriptivo de los indicadores de precios y empleo, y

caracterización del empleo y desempleo de Bucaramanga para el

periodo 2001 a 2016.

En este capítulo se realizó un análisis descriptivo simple y longitudinal retrospectiva de los

indicadores de precios y empleo para la ciudad de Bucaramanga para el periodo 2001 a 2016

desde un punto de vista macroeconómico, para el que se utilizó los índices de precios al

consumidor, meta de inflación nacional, empleo, subempleo y desempleo, información que

se analizó descriptivamente y que fue obtenida del Departamento Administrativo Nacional

de Estadística y del Banco de la Republica.

En una primera parte se desarrolló un análisis descriptivo de los indicadores de precios y

empleo de la ciudad de Bucaramanga para el periodo 2001 – 2016, estos indicadores se

analizan por medio de graficas que permiten conocer el comportamiento de las variables de

precios y empleo en la ciudad y además proporcionan un primer panorama de la existencia

del fenómeno económico planteado por Friedman, en el que las altas tasas de inflación son

causadas por los altos niveles de empleo.

Se realizó una caracterización de los indicadores de empleo en la ciudad de Bucaramanga

para el periodo 2009-2016 en la que se presentan los indicadores de empleo explicados según

las características de la población que los componen, mostrando estos divididos por sexo

Adicionalmente se utilizó una metodología descriptiva simple y longitudinal retrospectiva,

debido a que por medio de los datos existentes en fuentes secundarias, se conocieron las

características del mercado laboral en cuanto a empleo y desempleo de Bucaramanga en el

sentido económico y de género, además de realizar un análisis de las variaciones que se han

evidenciado durante el periodo 2001-2016 y conocer el comportamiento de las mismas.

2.1 Indicadores de precios y empleo

El análisis de otros indicadores de precios y empleo se realiza con el objetivo de conocer el

comportamiento de la economía no solamente desde la visión de la inflación y el desempleo,

15

sino abarcando otros aspectos más profundos de estos campos, teniendo en cuenta otros

indicadores que describen las características de la economía de Bucaramanga, y la evolución

de las mismas durante el periodo seleccionado.

A pesar de esto es importante realizar el análisis de la inflación y el desempleo de manera

conjunta de tal manera que los mismos nos den una visión sobre la aplicabilidad de la curva

de Phillips en Bucaramanga, aunque no se realice por medio de un modelo, gráficamente se

puede tener un primer acercamiento de lo mencionado.

2.1.1 Indicadores de precios

Es posible observar el comportamiento de los precios de la ciudad desagregando el mismo

en sus diferentes componentes, y comparándolo con el comportamiento de los mismos a nivel

nacional, lo anterior nos da la posibilidad de conocer que tanto están influenciados los precios

de la ciudad por los precios de nivel nacional, conocer si siguen las mismas tendencias y

evaluar los mismos al compararlos con los niveles de la nación.

2.1.1.1 Índice de Precios al Consumidor

IPC: Colombia – Bucaramanga periodo 2001 - 2016

Fuente: Elaboración propia con datos del Banco de la Republica

Observando el IPC nacional y de Bucaramanga, se evidencia una tendencia al alza en ambos

índices, aunque los dos tienen esta tendencia a crecer, vemos también que la tendencia de la

ciudad es más marcada, teniendo en cuenta que para el 2001 Bucaramanga tenía un menor

IPC al nivel nacional, en el periodo 2006 a finales de 2009 fue similar, y a partir del 2010, el

50

70

90

110

130

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Bucaramanga IPC Colombia IPC

16

índice de precios al consumidor de la ciudad aumento constantemente de tal manera que la

brecha entre estos dos mantuvo también un aumento constante.

2.1.1.2 Inflación en Bucaramanga

Para medir la inflación con respecto de los niveles de nivel nacional, se realizó la

comparación con los niveles de variación del IPC de manera mensual y anual, adicionalmente

se compara con la meta de inflación del Banco de la Republica.

IPC variación mensual: Colombia – Bucaramanga periodo 2001 - 2016


La grafica anterior nos muestra el comportamiento de la variación del IPC de manera

mensual, de esta manera se evidencia que la inflación es cíclica tanto para Colombia como

para Bucaramanga; Aunque se observa que mantienen un comportamiento similar a lo largo

del periodo observado, la inflación en la ciudad siempre es superior en los picos altos, al ser

una de las ciudades con mayor inflación del país, supera los niveles promedio de las demás

ciudades y por lo mismo el total nacional.

-1,00%

-0,50%

0,00%

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2,50%

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Inflacion Mensual Inflacion Mensual

17

IPC variación anual: Colombia – Bucaramanga periodo 2001 - 2016


Por otro lado observando las variaciones del IPC de manera anual, la inflación de

Bucaramanga se ubica por encima de Colombia en la mayoría del periodo analizado, desde

2007 a 2009 fue inferior o igual al nivel nacional, situación que no se repite hasta el 2016,

teniendo en cuenta este comportamiento podemos decir que la ciudad cuenta con una

inflación alta al compararla con el nivel nacional.

2.1.1.3 Inflación objetivo Colombia

Al realizar un comparativo de la meta de inflación que establece la junta directiva del Banco

de la Republica con la inflación observada en la ciudad de Bucaramanga, podremos

identificar qué participación tiene la inflación de la ciudad en el cumplimiento de este

objetivo inflacionario.

Al comparar la inflación de Bucaramanga con la meta de inflación nacional, la cual es

establecida por el Banco de la Republica en un periodo anual, observamos que los niveles de

inflación de la ciudad son altos al nivel en que en la mayoría de los periodos observados la

meta de inflación nacional no se cumple a nivel de ciudad, aunque esta meta está pensada

para ser analizada a nivel nacional, nos da un vistazo de la situación en la que se encuentra

la ciudad en cuanto a inflación, de esta manera podemos analizar que esta no contribuye a

cumplir las metas de inflación que establece la autoridad monetaria de Colombia.

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2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Inflacion Anual Colombia Inflacion Anual Bucaramanga

18

Inflación: Meta de inflación Colombia – Bucaramanga periodo 2001 - 2016


2.1.2 Indicadores de empleo

2.1.2.1 Empleo

En general Santander y su ciudad capital se han caracterizado por contar con indicadores de

educación y empleo que son ejemplo para otras ciudades del país, los niveles de educación

suelen ser altos en comparación con el promedio nacional, y aunque en cuanto a desempleo

la situación es similar, es indispensable comprender el comportamientos de sus diferentes

componentes con el fin de poder relacionar los mismos con los altos niveles de inflación que

se evidencian en la ciudad, y de esta manera identificar si es esta la principal causa de

inflación.

2.1.2.2 Subempleo

Uno de los problemas estructurales del mercado laboral Bumangués consiste en la mala

calidad del empleo que se manifiesta de diferentes maneras, tanto como la informalidad como

el subempleo son prueba de esta problemática. Es importante realizar una comparación del

subempleo objetivo y subjetivo de la ciudad, teniendo en cuenta que los mismos describen la

problemática social como una falta de oportunidades o el conformismo social por cierta

calidad de vida.

2,00%

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7,00%

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2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016Bucaramanga Inflacion Anual Meta Meta Inflacion

Lineal (Bucaramanga Inflacion Anual) Lineal (Meta Meta Inflacion)

19

En la figura 5 observamos el subempleo objetivo y subjetivo, que siguiendo las definiciones

del DANE, el subempleo objetivo “comprende a quienes tienen el deseo, pero además han

hecho una gestión para materializar su aspiración y están en disposición de efectuar el

cambio” y por otro lado, el subempleo subjetivo “se refiere al simple deseo manifestado por

el trabajador de mejorar sus ingresos, el número de horas trabajadas o tener una labor más

propia de sus personales competencias” (Departamento Administrativo Nacional de

Estadistica, 2017)

Subempleo Bucaramanga: Objetivo y Subjetivo periodo 2001 - 2016


El subempleo en Bucaramanga se manifiesta de manera subjetiva, las personas trabajan en

condiciones en las que no cubren el número de horas de trabajo diario, obtienen ingresos

inferiores al salario mínimo o no consideran que trabajan en un empleo en el cual se aplique

sus cualidades profesionales, no realizan realmente labores que contribuyan a mejorar su

calidad de empleo, y representan más de la mitad de las personas subempleadas, en promedio

el subempleo objetivo es del 26% mientras que el subempleo subjetivo representa el 74% de

la población subempleada.

2.1.2.3 Desempleo

La comparación del desempleo en Bucaramanga y Colombia, como se muestra en la figura

6, lleva a concluir que los niveles de desempleo han sido inferiores a la media nacional desde

el año 2007, antes de este año el desempleo en Bucaramanga era alto, esto logra dar un primer

vistazo de que estos niveles de desempleo pueden tener incidencia en la inflación de la

ciudad, aunque en promedio el desempleo fue de 11.67% para Colombia y 12.25% en

0

50000

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-I

Objetivos Sub Objetivos

20

Bucaramanga, debemos tener en cuenta que hasta el 2007 fue de 16.04% para Bucaramanga

y 13.24% para Colombia, y que después de este año y hasta Agosto de 2016, el desempleo

fue de 9.27% para Bucaramanga y 10.44% en Colombia.

Desempleo en Colombia y Bucaramanga 2001 - 2016

Fuente: Elaboración propia con datos del DANE

La comparación del desempleo en Bucaramanga y Colombia nos lleva a concluir que los

niveles de desempleo han sido inferiores a la media nacional desde el año 2007, antes de este

año el desempleo en Bucaramanga era alto, esto logra dar un primer vistazo de que estos

niveles de desempleo pueden tener incidencia en la inflación de la ciudad, aunque en

promedio el desempleo fue de 11.67% para Colombia y 12.25% en Bucaramanga, debemos

tener en cuenta que hasta el 2007 fue de 16.04% para Bucaramanga y 13.24% para Colombia,

y que después de este año y hasta Agosto de 2016, el desempleo fue de 9.27% para

Bucaramanga y 10.44% en Colombia.

579

11131517192123

Año2001

2002

2003

2004

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2006

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2015

2016

DESEMPLEO DESEMPLEO COLOMBIA Lineal (DESEMPLEO)

21

Desempleo Bucaramanga: Abierto y Oculto periodo 2001 - 2016


El desempleo en la ciudad de Bucaramanga, como nos muestra la figura 7 ha tenido un

comportamiento con tendencia descendente, si se observan las cifras a nivel nacional, es

posible determinar que la ciudad cuenta con los niveles de desempleo más bajos del país,

siguiendo la teoría económica, la disminución del desempleo producirá un cambio positivo

en la tasa de inflación, esto se justifica en que la disminución del desempleo genera un

aumento en los salarios monetarios, y el aumento de dinero en la economía genera aumento

de los precios o inflación (Phillips, 1958), según esta teoría denominada la curva de Phillips,

esta disminución constante de los niveles de desempleo podrían generar como consecuencia

altos niveles de inflación.

2.2 Caracterización por género del empleo

El análisis de los indicadores de empleo de la ciudad de Bucaramanga desde un punto de

vista poblacional de género, tiene como fin conocer posibles variaciones en las características

de cada indicador por esta variable, de tal manera que se evidencie que cierta población pueda

influir más en la inflación de la ciudad que otra.

De esta misma forma se analizan otros indicadores de empleo que de cierta manera nos

muestran otras características del mercado laboral de Bucaramanga, debido a que de manera

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5

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Ocu

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T.D. Abierto T.D. Oculto Desempleo Lineal (Desempleo)

22

desagregada se logra una mayor evidencia de la aplicabilidad de la curva de Phillips desde

otros puntos de vista.

2.2.1 Empleo

2.2.1.1 PEA

PEA: Bucaramanga por genero 2001 - 2016

Fuente: Elaboración propia con datos del DANE.

Dentro de la población económicamente activa observamos que está compuesta

principalmente por hombres, en promedio los hombres representan el 52% de la Población

Económicamente Activa, y las mujeres el 48% restante, sin embargo, la diferencia de

población no es significativamente amplia, y de igual manera el comportamiento de las

mismas no se diferencia en grandes rasgos entre sí.

2.2.1.2 PET

La población en edad de trabajar, según la legislación de Colombia, comprende a las personas

con edad de 12 años o más, 10 o más para las zonas urbanas, por lo que para Bucaramanga y

su área metropolitana comprende la población de 12 años en adelante.

200000

220000

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650.000

Ho

bre

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Mu

jere

s

PEA

PEA Hombre Mujer

23

PET: Bucaramanga por genero 2001 - 2016


En la gráfica anterior observamos que la población en edad de trabajar de Bucaramanga, está

conformada en su mayoría por población de género femenino, en promedio los hombres

representan el 47% de la población y por otro lado las mujeres el 53% restante. La línea que

representa este indicador en el tiempo es lineal, con un crecimiento de tendencia constante,

con una variación promedio de 2.923 por trimestre.

2.2.1.3 PEI

Es posible realizar un contraste de la población económicamente inactiva y la población en

edad de trabajar, en cuanto a género, vemos que aunque la población en edad de trabajar

femenina es mayor que la masculina, en cuanto a inactividad las mujeres también conforman

la mayoría y en mayor proporción que en el indicador anterior, en promedio las mujeres

conforman aproximadamente el 64.10% de la PEI, y los hombres el 36.9% restante.

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y m

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PET

Hombre Mujer PET

24

PEI: Bucaramanga por genero 2001 - 2016

Fuente: Elaborado por el autor con datos del DANE

Con respecto al comportamiento de este indicador en el periodo de 2001 a 2016 se observa

un incremento elevado en el periodo de 2006 al 3 trimestre de 2007, periodo desde el cual ha

descendido hasta el 2010, lo que es congruente con el comportamiento de la PEA. En

promedio las mujeres representan el 64% de esta población mientras los hombres representan

el 35.9% restante.

2.2.1.4 Tasa Global de Participación

TGP: Bucaramanga por genero 2001 - 2016


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-I

Títu

lo d

el e

je

Título del eje

TGP Hombre Mujer

25

La tasa global de participación tiene un comportamiento similar para los hombres, mujeres y

para el total de la población, en el periodo 2005 a 2007 tuvo un baja de 10 puntos

porcentuales, seguido por un aumento que retomo la tendencia que había mantenido antes de

la caída, el comportamiento de la curva de la TGP por género no tiene diferencias

significativas por lo que se puede decir que no es necesario discriminar esta variables por

genero para utilizarla en el modelo.

2.2.1.5 Tasa de Ocupacion

TO: Bucaramanga por genero 2001 - 2016


La tasa de ocupación, desde el 2007 hasta el 2010 tuvo un aumento significativo, después

tuvo un comportamiento variado pero que se mantuvo en el rango de 55% a 67%.

La tasa de ocupación en Bucaramanga al igual que algunos de los indicadores anteriores

tiene el mismo comportamiento independientemente del género de la población, sin embargo,

se observa que la población masculina es superior en cuanto a personas ocupadas. La TO en

la ciudad tiene una tendencia alcista con un promedio después del 2007 de 62.5% y de 59%

en el total del periodo analizado.

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Hombre

Mujer

TO

Lineal(TO)

26

2.2.2 Desempleo

DESEMPLEO: Bucaramanga por genero 2001 - 2016


El desempleo en Bucaramanga tiene una tendencia decreciente, al observarlo por genero

vemos un comportamiento similar entre hombres, mujeres y el total, sin embargo es mucho

mayor la población de mujeres desempleada, a pesar de la tendencia del desempleo en el

periodo seleccionado, desde el 2008 al 2016 este se ha mantenido constante y aunque existen

reducciones y aumentos por género, se mantiene en el rango de 5% a 10 % para los hombres

y 7% y 15% para el caso de las mujeres. También podemos destacar que solo en el 2008 el

desempleo de las mujeres no es mayor al de los hombres.

2.3 Acercamiento a la Curva de Phillips

La Curva de Phillips propone una relación entre las variables de precios y salarios, y establece

la hipótesis de que la disminución del desempleo producirá un cambio positivo en la tasa de

inflación, esto se justifica en que la disminución del desempleo genera un aumento en los

salarios monetarios, y el aumento de dinero en la economía genera aumento de los precios o

inflación (Phillips, 1958), por lo que propone la existencia de trade off entre las variables

desempleo e inflación en el corto plazo; Según lo anterior podemos analizar la aplicabilidad

de esta teoría para la ciudad de Bucaramanga observando la relación de las variables de

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16

-I

Desempleo Hombre Mujer

27

empleo y precios. En un principio se observa la variación del IPC y la tasa de desempleo

mensual para el periodo 2001 a 2016, como se muestra en la figura 14.

INFLACIÓN Y DESEMPLEO: Bucaramanga 2001 – 2016


Al graficar la inflación de Bucaramanga con el desempleo no es posible identificar un

comportamiento que logre evidenciar una relación clara entre inflación y desempleo.

Gráfico de dispersión: Inflación Anual y Desempleo Bucaramanga 2009-

2016

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.06 .07 .08 .09 .10 .11 .12

desb

infa

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Fuente: Elaborado por el autor con datos del DANE y Banco de la Republica

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2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Inflacion Anual Bucaramanga DESEMPLEO BUCARAMANGA

28

Un gráfico de dispersión para la inflación mensual y anual con respecto al desempleo

mensual en el periodo 2009-2016, evidencia que la relación entre estas dos variables es

negativa, y que la relación es congruente con la información que nos proporciona la teoría de

Phillips, aunque no es una relación muy fuerte a primera vista, hay que tener en cuenta que

como se muestra en la Figura 17, el desempleo sí parece tener una relación con el IPC sin

variaciones.

Gráfico de dispersión: Inflación Anual Ln Inflación Anual, PEA Y TO


Al analizar el grafico de dispersión de la figura 15, es posible concluir que tanto la Población

Económicamente Activa como la Tasa de ocupación tienen cierta relación negativa con

respecto al desempleo, tal y como se muestra en la línea guía, a medida que aumentan estos

dos variables, la variación anual del IPC en Bucaramanga tiene una disminución, sin embargo

esta relación está lejos de ser una relación lineal y de igual manera la relación no es fuerte,

por lo que no convendría realizar una regresión utilizando las mismas.

29

Con el fin de observar más detalladamente la correlación de inflación con PEA Y TO, usamos

el logaritmo natural de la inflación, aunque disminuye la dispersión de la gráfica, sigue

teniendo correlación negativa lo cual no es congruente con la teoría de Phillips.

Gráfico de dispersión: IPC LnIPC y Desempleo Bucaramanga


Aunque al graficar el desempleo y la variación anual del IPC de Bucaramanga no se observa

una relación explicita entre estas variables, un gráfico de dispersión del desempleo y el IPC

evidencia la existencia de una correlación negativa fuerte entre estas dos variables, y aunque

no es una relación lineal, si es posible observar esta tendencia en el gráfico, lo anterior

sugeriría que el desempleo afecta la variación de los precios y de manera más clara al índice

de precios al consumidor, lo que sugeriría que el modelo que el modelo planteado debería

tener incluido la variable IPC sin variaciones, sin embargo podría haber problemas de

estacionalidad.

30

IPC e Inflación comparado con IPC anterior e Inflación anterior


La metodología planteada para la aplicación de la curva de Phillips a Bucaramanga, propone

utilizar la curva de Phillips adaptada por expectativas adaptativas, teniendo en cuenta lo

anterior, la figura 18 nos muestra que el IPC y el IPC del periodo anterior tienen una alta

correlación que podría ser lineal, en el caso de la inflación de Bucaramanga y la

correspondiente al periodo anterior también existe una correlación positiva que aunque no es

lineal, la gráfica indica que es una correlación fuerte.

31

3. NAIRU para la ciudad de Bucaramanga 2009-2016

En el presente capítulo, se desarrollaron dos propuestas para el cálculo de la NAIRU, en

primer lugar se utiliza el filtro de Hodrick Prescott como método alternativo para hallar la

NAIRU, y como segunda metodología se utiliza la propuesta de Friedman y Phelps para

llegar una estimación de la NAIRU para la ciudad de Bucaramanga del periodo 2009 a 2016.

En un principio se utilizó la metodología de series de tiempo que consiste en extraer la parte

tendencial de la serie de desempleo de la ciudad, y el resultado será una aproximación a la

NAIRU, con el fin de tener comparabilidad en los resultados de las dos metodologías, en esta

primera metodología se tomó el promedio de la NAIRU resultante del periodo 2009 a 2016,

logrando obtener una NAIRU constante para este periodo.

En segundo lugar se aplicó la Curva de Phillips adaptada por expectativas adaptativas

propuesta por Friedman y Phelps, de tal manera que econométricamente se logre determinar

que las bajas tasas de desempleo de Bucaramanga es uno de los fenómenos que más

contribuyen a las altas tasas de inflación evidenciadas en la ciudad, teniendo en cuenta el

desarrollo matemático de la curva de Phillips que propuso Milton Friedman, se despeja la

NAIRU, reemplazando las variables y encontrando esta tasa para Bucaramanga en el periodo

2009 a 2016.

32

3.1 Información utilizada

Para el desarrollo de este modelo se utilizaron las variables relacionadas en la siguiente tabla

para el periodo señalado.

Tabla 1. Lista de variables utilizadas para la NAIRU.

Variable Periodo

Inflación IPC Colombia

2009-2016 IPC Bucaramanga

Desempleo Desempleo Colombia

Desempleo Bucaramanga

Los datos se recolectaron del Departamento Administrativo Nacional de Estadística DANE

en la Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH, ya que esta encuesta recopila la información

laboral de la población.

3.2 Metodología

La metodología de series de tiempo o del filtro Hodrick Prescott para el cálculo de la NAIRU,

consiste en realizar la separación del desempleo en los componentes de las series de tiempo,

tomando el componente tendencial arrojado por el filtro Hodrick Prescott como la Tasa de

Desempleo que no provoca una aceleración de la inflación; Esta metodología es utilizada

también por (Henao & Rojas, 1999) para identificar la NAIRU de Colombia.

Para identificar la NAIRU de Bucaramanga se utilizó también la curva de Phillips adaptada

por expectativas adaptativas, siguiendo la metodología utilizada por (Arango, Posada, &

Garcia, 2007) quien a su vez sigue la metodología propuesta por (Weiner, 1993); Se realiza

una investigación correlacional, en la cual se encuentra la NAIRU y se muestra la relación

entre una variable dependiente y unas explicativas, las cuales corresponden a la inflación y

al desempleo, por medio de la aplicación de esta regresión. Para hallar la NAIRU se

desarrolla matemáticamente la Curva de Phillips por expectativas adaptativas de la siguiente

manera:

33

En la curva de Phillips Original se propone la relación negativa entre las variables desempleo

e inflación, de la siguiente manera:

πt = C - αdt

El desarrollo de la teoría de curva de Phillips llega a proponer las expectativas adaptativas

dentro de la explicación del comportamiento de la inflación, estas expectativas adaptativas

se pueden generar teniendo en cuenta la inflación en periodos anteriores.

πe = πt-1

Teniendo en cuenta la implementación de las expectativas adaptativas al modelo, se agrega

esta variable a la formula como la inflación del periodo anterior.

πt = C + β πet + α dt

Para la ejecución del modelo econométrico se utilizara la formula anterior agregando un error

al modelo, y teniendo en cuenta los coeficientes de cada variable en la inflación.

πt = β1.C + β2.πt-1 + β3.dt

A partir de esta ecuación es posible obtener la curva de Phillips planteada por Friedman para

Bucaramanga, y posteriormente utilizando los resultados obtenidos, calcular la NAIRU para

la ciudad.

Para hallar la NAIRU se parte de la función de curva de Phillips utilizada por Friedman o

curva de Phillips modificada por expectativas adaptativas partimos de la siguiente ecuación.

πt= c + πet + dt (1)

En esta ecuación encontramos que c es una constante, πt representa la Inflación en el tiempo

y πet la Inflación esperada, d es el Desempleo y dn el Desempleo natural o NAIRU. En la

misma se representa la relación directa de la inflación con la inflación esperada y se ve

afectada de manera negativa con el desempleo. Las expectativas adaptativas que propone

Friedman, están orientadas a tener en cuenta las expectativas de las personas teniendo en

cuenta la información anterior, la inflación del mes anterior para este caso. Teniendo en

cuenta que la NAIRU es la tasa de desempleo en la que la inflación tomará el mismo valor

de la inflación esperada, es decir, cuando no hay crecimiento de la inflación, expresado

matemáticamente de la siguiente manera dn -> πt = πet

πt – πet = c + αd

34

Teniendo en cuenta que la NAIRU se cumple cuando πt = πet, la resta de la inflación y la

inflación esperada dará 0, entonces la ecuación queda de la siguiente manera.

0 = c + αd

Una vez calculados los parámetros por medio de la regresión, la TND quedaría de esta

manera:

αd = - c

d = - c / α

dn = - c / α (2)

A partir del desarrollo matemático de esta teoría, llegamos a la ecuación 2, en la que vemos

que la NAIRU es igual a la constante sobre el coeficiente Alpha de la tasa de desempleo.

3.3 Resultados del modelo

3.3.1 Series de tiempo H-P

La extracción de la tendencia del desempleo en el periodo 2009 a 2016 nos da como resultado

una aproximación una tasa natural de desempleo que que tiene variaciones en el tiempo, sin

embargo teniendo en cuenta que se busca una tasa fija en el tiempo para tener comparabilidad

con la otra metodología, se utiliza el promedio de esta tasa en el periodo como resultado.

Filtro Hodrick-Prescot desempleo en Bucaramanga 2001-2016

.06

.08

.10

.12

.14

.16

.18

.20

.22

01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16

desb NAIRU H-P

2001-2016 2009-2016

12.25%

9.17%

Fuente: Elaborado por el autor.

35

NAIRU filtro H-P 2001-2016 (12,25%) y 2009-2016(9,17%)

Para el caso de Bucaramanga aplicando la metodología de series de tiempo vemos que la

NAIRU promedio de 2001 a 2016 fue de 12,25% y 9,17% en promedio para el periodo 2009

a 2016, desde aproximadamente el 2007 la tasa de desempleo se ha estabilizado después de

una tendencia a la baja de está, y es la explicación a la diferencia en la NAIRU resultado de

tomar desde el 2001 y la del 2009, se podría decir que estos son dos periodos de

comportamiento del desempleo, una caída y un estabilización del mismo.

3.3.2 Metodología Curva de Phillips expectativas adaptativas

Al igual que (Arango, Posada, & Garcia, 2007), se utilizó la metodología de (Weiner, 1993)

para identificar la NAIRU, tomando la inflación anual de manera mensual en primeras

diferencias para tener estacionalidad en la serie y el desempleo que al realizar la prueba

Dickey Fuller se evidencia la estacionalidad de esta serie.

Regresión Bucaramanga: Inflación, desempleo y rezagos 1 y 12


_cons .0057184 .002484 2.30 0.024 .0007804 .0106563

desb -.0626273 .0266755 -2.35 0.021 -.1156564 -.0095981

dinfanualb12 -.5158444 .0874466 -5.90 0.000 -.6896825 -.3420063

dinfanualb1 .3577208 .0904282 3.96 0.000 .1779554 .5374862

dinfanualb Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total .001331725 89 .000014963 Root MSE = .00317

Adj R-squared = 0.3268

Residual .000866291 86 .000010073 R-squared = 0.3495

Model .000465434 3 .000155145 Prob > F = 0.0000

F( 3, 86) = 15.40

Source SS df MS Number of obs = 90

. regress dinfanualb dinfanualb1 dinfanualb12 desb

36

Tomando el desarrollo matemático explicado en la metodología de este capítulo, y

reemplazando en esta los resultados de la regresión observada en la Figura 20, se obtienen

una NAIRU de 9.13% como se muestra a continuación.

𝑁𝐴𝐼𝑅𝑈 = −𝐶

𝛽= −

0.0057184

−0.062627= 0.09130 = 9.13%

En esta regresión realizada para Bucaramanga en el periodo 2009-2016, se observa un R2 de

34.95%, que aunque es bajo es importante mencionar la significancia de las variables

utilizadas en el modelo y la lógica económica que mantienen con la teoría de la Curva de

Phillips y las expectativas adaptativas de la inflación, en la regresión encontramos un

coeficiente del desempleo negativo de -0.062%, y una NAIRU muy similar a la obtenida por

medio del filtro Hodrick Prescot, teniendo en cuenta que este filtro arrojo una NAIRU de

9,17% para el mismo periodo, mientras que en esta última metodología fue de 9.13%, por lo

que los resultados tienen una diferencia de solo 0.004 puntos porcentuales, esto nos permite

soportar el resultado obtenido para la ciudad en este periodo.

Tabla 2. Efectos del desempleo en los precios

TASA DE DESEMPLEO EFECTO EN LOS PRECIOS

> 9.13% Generará una disminución en el crecimiento de la

inflación de la ciudad, no quiere decir que la

inflación sea negativa, sino que es menor al periodo

anterior.

= 9.13% El crecimiento de la inflación será 0, pero la

inflación será igual a la del periodo anterior.

< 9.13% Generará un aumento en el crecimiento de la

inflación de la ciudad.


En la Tabla 2 se explica cómo se comporta la inflación frente a los valores que tome el

desempleo de la ciudad tenido en cuenta la NAIRU encontrada, tomando lo anterior como

referencia es posible realizar una comparación que permita verificar la aplicabilidad de este

37

valor encontrado, contrastando los valores del desempleo con la variación que tuvo la

inflación con respecto a su periodo anterior, como se muestra a continuación.

Tabla 3. NAIRU: Contraste del desempleo e inflación observados.

Desempleo Cambio inflación promedio Desempleo promedio

Des > 9,24 -0,00052 10,264%

Des (9,07-9,24) -0,00017 9,138%

Des < 9,07 0,00061 8,095%


Al filtrar la información de desempleo e inflación en primera diferencia (Variación con

respecto a su periodo anterior) utilizando la NAIRU como referencia, se encuentran los

resultados mostrados en la Tabla 3, como en la información observada el desempleo no toma

el valor exacto de la NAIRU (9,13%), se tomó el rango de 9,07% a 9.24% por ser los valores

más cercanos a esta tasa de referencia, los valores mayores a 9.24% y los menores a 9.07%.

Al tomar el grupo de periodos con valores superiores a 9,24% se encuentra que en promedio

la variación de la inflación fue de -0.00052, en los periodos en que el desempleo se encontró

entre 9.07% y 9.24% la inflación cambio en promedio en -0.00017, y cuando el desempleo

tomo valores inferiores a 9.07% la inflación creció en 0.00061.

Los resultados de la Tabla 3 evidencian la aplicabilidad de la NAIRU en la ciudad, debido a

que los resultados son congruentes con los efectos que debería tener la inflación mostrados

en la Tabla 2, aunque los cambios en la inflación cuando el desempleo está en el rango

cercano a la NAIRU no son 0, la variación si es más baja con respecto a cuándo es mayor y

menor a este rango, hay que tener en cuenta también que el desempleo no tomo el valor

exacto de la NAIRU para que la variación fuera 0; Igualmente cuando el desempleo fue

mayor a 9,24% (Valor mayor más cercano a la NAIRU) la variación de la inflación fue

negativa, y cuando el desempleo fue menor a 9.07% , la inflación tuvo un crecimiento. Lo

anterior permite concluir que la variación de la inflación es baja cuando el desempleo se

acerca a la NAIRU, que es mayor y negativa cuando es superior a la NAIRU, y que la

variación de la inflación es mayor y positiva cuando es inferior a la NAIRU, resultados que

son congruentes con la definición de NAIRU.

38

Tabla 4. Diferencia desempleo y NAIRU

Año Desempleo mensual

promedio NAIRU

Diferencia desempleo promedio y NAIRU

2009 9.40%

9.13%

-0.27%

2010 10.90% -1.77%

2011 9.70% -0.57%

2012 9.50% -0.37%

2013 9.40% -0.27%

2014 8.20% 0.93%

2015 7.80% 1.33%

2016 8.60% 0.53%

Promedio (2009-2016) 9.19% -0.06%


Teniendo en cuenta el resultado de la NAIRU, en la tabla anterior observamos que para que

el desempleo llegue a esta NAIRU, durante los primeros 5 años (2009 – 2013) sería necesaria

una disminución del desempleo, y en los últimos 3 años del periodo estudiado, el desempleo

mensual en promedio se ubicó por debajo de la NAIRU. Además si se observa la tasa

promedio de desempleo de la ciudad fue de 9.19%, ubicándose por encima del 9.13% de la

NAIRU, por lo que en términos generales no son necesarios cambios grandes en el desempleo

para alcanzar su NAIRU.

39

4. Curva de Phillips para Bucaramanga 2009-2016

En este capítulo, con el fin de responder a la pregunta de investigación planteada, se realizó

una verificación econométrica de las posibles variables que están influyendo en los altos

niveles de inflación de la ciudad de Bucaramanga, para esto se aplicaron tres modelos en los

cuales se agregan sistemáticamente variables teóricas y de control que identifiquen diferentes

reacciones a las mismas.

4.1 Información utilizada

Para el desarrollo del modelo planteado, se utilizó información de nivel nacional y de

Bucaramanga correspondiente al periodo 2009 a 2016, con información mensual. Para este

capítulo se utilizó un diseño explicativo, teniendo en cuenta que se busca explicar los altos

niveles de inflación por medio del desempleo en Bucaramanga y se incorporaron otras

variables de control, como la influencia del crecimiento económico nacional, por lo tanto las

variables que se utilizaron son las siguientes:

Tabla 5. Lista de Variables utilizadas para la Curva de Phillips de Bucaramanga.

VARIABLES NOMENCLATURA

Curva de Phillips Inflación Infanualb

Desempleo Desb

Precios Internacionales

Tasa cambio Real Efectiva Tcre

Términos de intercambio Colombia TirC

Términos de intercambio Bucaramanga TirB

Brecha producto

Variación PIB Colombia VarPIBc

Variación PIB Santander VarPIBd

Brecha del producto H-P Colombia brechac

Brecha del producto H-P Departamento brechad

Índice de productividad Industria manufacturera Colombia dIPIMC

Índice de Seguimiento a la Economía dISE

Los datos se recolectaron del Departamento Administrativo Nacional de Estadística DANE

en la Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH, ya que esta encuesta recopila la información

40

laboral de la población, además de El Banco de la Republica para el caso de la inflación

departamental, nacional y la tasa de cambio real efectiva.

Debido a la inexistencia de información de los términos de intercambio para la ciudad de

Bucaramanga, se obtuvo esta serie utilizando el índice de precios Pashee encadenado,

siguiendo la metodología utilizada por el Banco de la Republica (Garavito, Lopez, & Montes,

2011), tomando información de precios y cantidades de exportación e importación del

Sistema de Estadística de Comercio Exterior de la DIAN. Teniendo en cuenta que el PIB

nacional se encuentra de manera trimestral, y para los departamentos de manera anual, se

utiliza la metodología de dentón siguiendo a (Gonzales, 2014) que realiza el mismo ejercicio

para nivel departamental y nacional del PIB, para el caso de Colombia se realiza la

mensualización por medio del Índice de seguimiento a la economía, y para el nivel

departamental se utiliza como referencia el obtenido para Colombia.

4.2 Metodología

Siguiendo a (Chena, Girardinb, & Mehrotrac, 2017), en una segunda parte, se aplicó un

modelo que busca identificar la influencia del producto nacional, departamental y los precios

internacionales para una economía a nivel de ciudad, de esta manera se tienen en cuenta las

implicaciones de tener una economía abierta. En el primer modelo se agregó la variación de

la producción nacional como variable explicativa para la inflación de la ciudad.

Para llegar a un modelo que explique la inflación de la ciudad por medio de los factores

mencionados, se realizaron estimaciones utilizando el desempleo junto con otras variables

que puedan reflejar los precios de bienes importados, tales como la tasa de cambio real

efectiva, los términos de intercambios de Colombia y una estimación propia de los términos

de intercambio para la ciudad, esto con el fin de observar que variables reflejan más la

influencia internacional en los precios de la ciudad y utilizarlas en un modelo final. Además,

se utilizó el mismo procedimiento para las variables de producción, en el que se utiliza la

Variación PIB de Colombia, Variación PIB de Santander, una estimación de la brecha del

producto para Colombia y otra a nivel departamental, para de igual manera seleccionar que

variables influyen en la inflación y utilizarlas en un modelo final.

41

Teniendo en cuenta que la brecha del producto es calculado anualmente y los datos utilizados

son mensuales, seguimos a (Torres, 2007) quien utiliza la variación del PIB Nacional como

variable proxy de la brecha del producto de orden nacional, encontrando que utilizar esta

proxy para un estudio para Colombia resulto mejor que utilizar la brecha del producto

calculada por el filtro de Hodrick y Prescott o que no utilizar medidas de la brecha en el

modelo.

Se incluyó la Tasa de Cambio Real Efectiva siguiendo la investigación realizada por (Chena,

Girardinb, & Mehrotrac, 2017) en el que se involucra la Tasa de Cambio Real Efectiva como

variable explicativa de la inflación en una economía abierta, y que hace énfasis en la

importancia de esta variable en el análisis de la inflación teniendo en cuenta la significancia

económica y estadística encontrada en la mayoría de niveles de precios de las provincias de

china. La variable es relevante si tenemos en cuenta que un aumento en la tasa de Cambio

Real implica una apreciación del peso frente al dólar, lo que se verá reflejado en la inflación

debido a que los precios de importación serán menores, y por lo tanto el IPC. Por otro lado,

se puede analizar la influencia de la competitividad de los precios en la demanda externa de

bienes del país, y así mismo en la brecha de producción.

Para incluir los precios internacionales se experimentó utilizando la Tasa de Cambio Real

Efectiva, los términos de intercambio de Colombia y los términos de intercambio calculados

para la ciudad de Bucaramanga.

4.3 Resultados

Para identificar la curva de Phillips en Bucaramanga, se utilizó supuestos de economía abierta

siguiendo la metodología utilizada para las provincias de China por (Chena, Girardinb, &

Mehrotrac, 2017), además de las expectativas adaptativas propuesta por (Friedman,

Capitalism and Freedom, 1962) y la brecha del producto como se realiza en varios trabajos

consultados, como lo hacen (Lopez & Misas, 1999) para el caso Colombiano. Teniendo en

cuenta esto se realizaron varias regresiones con el fin de identificar que variables de cada

metodología pueden ser utilizadas en un modelo final.

42

4.3.1 Variables economía abierta

Para las variables en una economía abierta que podrían influir en la inflación de la ciudad, se

tomaron la tasa de cambio real efectivo, los términos de intercambios de Colombia, una

estimación propia de los términos de intercambio para la ciudad, el desempleo de

Bucaramanga, y el rezago 1 y 12 de la serie de inflación, como se muestra a continuación.


TCR y Términos de intercambio para Colombia y Bucaramanga.


Se observa en la regresión que los términos de intercambio de Colombia tienen mayor

influencia en la inflación de la ciudad que las otras dos variables, y tiene una mayor

probabilidad de ser estadísticamente significativos, debido a esta significancia se utiliza esta

variable para un modelo final.

4.3.2 Brecha del producto

En cuanto a las variables de producción que podrían tener influencia en las variaciones de

los precios de la ciudad, se utilizaron la Variación PIB de Colombia, Variación PIB de

_cons .0063492 .0025159 2.52 0.014 .0013451 .0113533

dtib -.0030576 .0050896 -0.60 0.550 -.0131807 .0070655

dtic -.0096644 .0054463 -1.77 0.080 -.0204969 .0011681

dtcre -.0001242 .0001017 -1.22 0.225 -.0003265 .000078

desb -.0690209 .0269535 -2.56 0.012 -.1226303 -.0154115

dinfanualb12 -.5177402 .0873577 -5.93 0.000 -.6914911 -.3439893

dinfanualb1 .3509902 .0926191 3.79 0.000 .1667745 .535206


Total .001331725 89 .000014963 Root MSE = .00316


Residual .000828526 83 9.9822e-06 R-squared = 0.3779

Model .000503199 6 .000083866 Prob > F = 0.0000

F( 6, 83) = 8.40


. regress dinfanualb dinfanualb1 dinfanualb12 desb dtcre dtic dtib

43

Santander, una estimación de la brecha del producto para Colombia y otra a nivel

departamental, además del desempleo y el rezago 1 y 12 de la inflación de la ciudad, como

se muestra en la figura 22.


Variacion del PIB departamental y nacional, Brecha del productos departamental y

nacional, Indice de productividad Industria Manufacturera Colombia y el Indice de

Seguimiento a la Economia.


En la figura 22 se observa que la regresión tiene un R2 de 42.7%, sin embargo la mayoría de

las variables no son significativas exceptuando las utilizadas en un modelo inicial de

desempleo y rezagos de inflación, sin embargo las variaciones del pib nacional y

departamental son las variables que más se acercan a ser estadísticamente significativos, por

lo cual es importante utilizarlas en un modelo experimental para observar cómo se comportan

con otras variables de control en la explicación de la inflación de la ciudad.

4.3.3 Modelo final Curva de Phillips

En este modelo final se utilizaron las variables seleccionadas después de realizar regresiones

por tipo de variable, las variables como las variación del pib nacional y departamental no

_cons .0076866 .0027185 2.83 0.006 .0022766 .0130967

dISE -.0000172 .0000407 -0.42 0.674 -.0000982 .0000639

dIPIMC -.0000127 .000029 -0.44 0.663 -.0000704 .000045

brechad .0180135 .0268212 0.67 0.504 -.0353623 .0713894

brechac .0344437 .0394603 0.87 0.385 -.0440848 .1129722

vpibc .1423179 .1240916 1.15 0.255 -.1046323 .3892682

vpibd -.1753897 .1238897 -1.42 0.161 -.4219381 .0711587

desb -.0504788 .0299433 -1.69 0.096 -.1100678 .0091103

dinfanualb12 -.5288946 .093802 -5.64 0.000 -.7155665 -.3422226

dinfanualb1 .2898384 .0961046 3.02 0.003 .0985841 .4810927


Total .001331725 89 .000014963 Root MSE = .00309



Model .000569075 9 .000063231 Prob > F = 0.0000

F( 9, 80) = 6.63


. regress dinfanualb dinfanualb1 dinfanualb12 desb vpibd vpibc brechac brechad dIPIMC dISE

44

fueran agregadas teniendo en cuenta que ni en un modelo final llegaron a ser significativas,

sin embargo se agregaron los rezagos 2 y 24 de la inflación en el modelo teniendo en cuenta

que además de ser significativos estadísticamente, mejoran considerablemente el R2 del

modelo, como se observa a continuación.

Regresión Inflacion de Bucaramanga: Rezagos inflacion, desempleo, y los

terminos de intercambio de Colombia.


Después de realizar diferentes regresiones con las variables antes mencionadas, se llegó a la

regresión observada en la Figura 23, en la cual se cuenta con un R2 de 50,41%. En esta se

incluyen varios rezagos de la inflación que son estadísticamente significativos, también

vemos que el coeficiente del desempleo conserva un valor negativo como se espera

teóricamente, y por ultimo para incluir los precios internacionales, se concluye que los

términos de intercambio de Colombia influyen más en la inflación de la ciudad que los

construidos para la misma, igualmente ocurre si esta es compara con la Tasa de Cambio Real

Efectiva, ya que los términos de intercambio capturan las depreciaciones del peso y el cambio

en los precios netos de los bienes exportados.

_cons .0045927 .002221 2.07 0.042 .0001752 .0090102

dtic -.0092068 .0046837 -1.97 0.053 -.0185226 .0001089

desb -.0514244 .0238394 -2.16 0.034 -.09884 -.0040087

dinfanualb24 -.3037784 .072667 -4.18 0.000 -.4483102 -.1592466

dinfanualb12 -.6046746 .080611 -7.50 0.000 -.7650066 -.4443425

dinfanualb2 .1961177 .0822515 2.38 0.019 .0325228 .3597126

dinfanualb1 .2255583 .0854934 2.64 0.010 .0555152 .3956013


Total .001331725 89 .000014963 Root MSE = .00282



Model .000671384 6 .000111897 Prob > F = 0.0000

F( 6, 83) = 14.06


. regress dinfanualb dinfanualb1 dinfanualb2 dinfanualb12 dinfanualb24 desb dtic

45

Tabla 6. Influencia de las variables en la inflación

Variable Efecto en la inflación

Expectativas

adaptativas

Rezagos 1, 2, 12 y 24

de la inflación de

Bucaramanga

Aunque cada rezago influye de manera

individual, vemos que el 12 y 24 tienen mayor

influencia que el 1 y 2, siendo además esta es

negativa.

Desempleo Tasa de desempleo

de Bucaramanga

Un aumento de una unidad en la tasa de

desempleo provocara que la inflación de

Bucaramanga tenga una disminución del 0.0514.

Precios

Internacionales

Primera diferencia de

los términos de

intercambio del país

Por cada unidad que aumenten los términos de

intercambio del país, provocara que la inflación

de Bucaramanga tenga una variación del -0.0092.


Aunque en este modelo se logra explicar solo el 50,41% del comportamiento inflacionario

de la ciudad, existen variables de orden nacional que pueden influir en estos precios, esto

tiene sentido si se tiene en cuenta que no todos los productos de la ciudad son producidos ni

a nivel departamental, ni son importados del exterior, sino que provienen de diferentes

regiones del país con dinámicas inflacionarias desemejantes, siendo los precios influenciados

por factores ajenos al de la ciudad, además de la dificultad para incluir el PIB de la ciudad o

del departamento con periodicidad mensual de manera exacta.

4.3.3.1 Pruebas econométricas

Tabla 7. Pruebas al modelo econométrico final

Supuesto Prueba Resultado

No Auto correlación Durbin Watson No hay auto correlación

Homocedastisidad Prueba White Rechaza hipótesis heterocedasticidad

Normalidad Jarque-Bera Errores se distribuyen de manera normal

Fuente: Elaboración propia.

46

5. Conclusiones y recomendaciones

Conclusiones

El análisis de la información de precios y empleo de Bucaramanga, mostro que la ciudad

cuenta con altas tasas de inflación si es comparada con la inflación de nivel nacional y la

meta de inflación nacional, esto se observa tanto en las variaciones mensuales como anuales

del IPC, además el desempleo en Bucaramanga es bajo si se compara con los niveles de

desempleo observados a nivel nacional, lo que representa una primera evidencia de la curva

de Phillips, alta inflación y bajo desempleo.

La NAIRU encontrada para Bucaramanga nos indica que mantener una tasa de desempleo

inferior al 9,13% (NAIRU) terminara generando un aumento de la inflación, si por lo

contrario el desempleo es superior a la NAIRU, la inflación tendrá un decrecimiento, por lo

tanto si se quiere controlar la alta inflación de Bucaramanga es necesario mantener un nivel

de desempleo igual al de la NAIRU 9,13%; Este resultado de NAIRU se verifico utilizando

la información observada en el periodo estudiado, resultando congruente con el

planteamiento teórico.

Al observar la tasa de desempleo mensual, se encuentra que la misma suele estar cercana a

la NAIRU, durante los primero 5 años analizados (2009-2013) el cambio necesario para

llegar a la NAIRU fue negativo (Es decir disminución del desempleo), para el ultimo año

(2016) el cambio necesario para llegar a la NAIRU fue solo de 0.53 puntos porcentuales,

además de que en promedio la tasa de desempleo mensual se ubicó por encima de la NAIRU

como se muestra en la tabla 4, por lo anterior, no son necesarias políticas de desempleo ya

que el mismo es cercano a la NAIRU, por lo que el control de la inflación se puede hacer por

medio de la política monetaria nacional.

Respondiendo a la pregunta de investigación, el modelo final muestra que el desempleo

influye en los precios negativamente como en el planteamiento teórico utilizado, y por lo

mismo evidencia la existencia y aplicabilidad de la curva de Phillips en Bucaramanga; De

igual manera se encontró que las expectativas adaptativas son un componente importante en

la formación de precios, por lo que también es aplicable este supuesto al comportamiento de

los precios de la ciudad. Aunque las variables de producción de orden nacional y

departamental no tuvieron influencia en los precios de la ciudad, no es una evidencia fuerte

47

debido a que las variables fueron transformadas a periodicidad mensuales con la metodología

Denton, por falta de información oficial de las mismas. En cuanto a los términos de

intercambio, al hacer el ejercicio con esta variable para Bucaramanga, construidos a partir de

la metodología del Banco de la Republica, no se encuentra significancia de esta, sin embargo

al utilizar los términos de intercambio de Colombia se observó una influencia negativa en la

formación de precios de Bucaramanga, debido a que el deterioro de los términos de

intercambio puede mostrar el aumento del precio de los bienes importados o la devaluación

del peso Colombiano.

Recomendación

La meta de inflación nacional de 3% no puede ser una guía para la política de empleo

regional, teniendo en cuenta que en base al coeficiente de desempleo obtenido en la regresión

(-0.0514), para llegar a una inflación del 3%, la ciudad tendría que mantener altas tasas de

desempleo de dos dígitos que no resulta conveniente sostener a cambio de mantener una

inflación estable, y a pesar de que la NAIRU encontrada para la ciudad fue de 9,17%, una

política de empleo no puede estar orientada a mantener tasas de desempleo altas sino a

disminuirlas en pro del bienestar de su población, y aunque la inflación también sea un reflejo

de la capacidad adquisitiva de la misma y por lo tanto deba estar controlada para reflejar

bienestar, este control se debe realizar por medio de la política monetaria nacional teniendo

en cuenta que a nivel regional no existen herramientas para aplicar este tipo de políticas

macroeconómicas.

Es importante el análisis de la NAIRU y la curva de Phillips de manera desagregada por

ciudades, debido a que si se conoce de manera individual como reacciona la inflación ante

cambios en el desempleo y los niveles en los que los precios se estabilizan, se podría entender

mejor la influencia de la política monetaria en la inflación agregada.

Incentivar que el desempleo a nivel de ciudades sea cercano a su NAIRU, contribuye también

a que la política económica de nivel nacional orientada a controlar la inflación, tenga

resultados más efectivos debido a que no estarían condicionadas a los efectos que pueda

generar cambios en el empleo y que afecten los niveles de inflación agregada, sobre todo

cuando los niveles de desempleo estan por encima de su NAIRU.

48

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Documents

Curva de Phillips y NAIRU: Inflación en Bucaramanga 2009