Las heterogeneidades regionales y la política monetaria en Argentina

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Por E. Blanco, P. Elosegui, A. Izaguirre y G. Montes-Rojas[1]

Las políticas macroeconómicas persiguen metas homogéneas a nivel nacional. Dichas políticas, sin ser explícitamente orientadas a nivel regional suelen tener efectos al interior de los países. Es así que la política comercial externa o la política monetaria suelen considerarse “ciegas” a nivel regional,[2] dado que su aplicación general contrasta con otras que pueden tener mayor focalización regional, tal como la política fiscal o, incluso, la regulación financiera.[3] De hecho, el impacto esperado de las políticas explícitamente orientadas a nivel local podrían verse afectadas por las políticas nacionales.[4]

El impacto diferencial surge, en general, del hecho que las economías regionales y provinciales difieren en sus estructuras productivas,[5] disponibilidad de recursos naturales, estructura demográfica y migraciones, oferta de servicios financieros,[6] en sus flujos comerciales regional, entre otros.[7] Así la evidencia indica que los ciclos regionales tienden a ser asincrónicos, con diferentes fases y ciclos, respecto al nacional,[8] aún en economías diversificadas.[9]

El trabajo de Carlino, G. y DeFina, R. (1998)[10] evalúa empíricamente los efectos asimétricos de la política monetaria sobre los Estados en EEUU, dando origen a estudios similares aplicados a diversos países.[11]

Para el caso de Argentina, nuestro trabajo (“Regional and state heterogeneity of monetary shocks in Argentina”) constituye una primera aproximación al potencial efecto asimétrico de la política monetaria, siguiendo el modelo propuesto por Di Giacinto (2003). En el mismo, se consideran la relación directa e indirecta entre las diversas unidades geográficas conforme su disposición espacial, considerando regiones geográficas y provincias como unidades. Esto permite controlar por potenciales efectos derivados de las relaciones comerciales,[12] financieras, productivas y sociales (migración), entre otras. La técnica implica utilizar modelos para series de tiempo multivariadas, en particular vectores auto-regresivos (VAR), con una matriz de distancia o contigüidad, de las regiones o de las  provincias, según el caso, que introduce la dimensión espacial en la estructura. La matriz de contigüidad o distancias contiene una métrica de las distancias entre unidades geográficas, y se utiliza comúnmente en la econometría espacial o regional. El modelo propuesto es entonces un VAR estructural espacial.

Nuestro análisis emplea como variable a explicar el empleo privado formal (trimestral) en las regiones (o provincias), junto con las variables macroeconómicas de control (producto bruto, tasa de inflación, agregado monetario y tasa de interés). Esta última funciona como variable de innovación o shock de la política monetaria homogénea a nivel nacional, para la generación de los efectos de impulso-respuesta que permite evaluar el impacto diferencial en las unidades geográficas (regiones o provincias). En particular, evaluamos el efecto de un shock en la tasa de interés (la herramienta central de la política monetaria) sobre el empleo de cada unidad geográfica. Se estiman tres modelos diferentes: (i) un VAR estructural sin heterogeneidad espacial que utilizamos como modelo nacional de control; (ii) un VAR estructural espacial regional y (iii) un VAR estructural espacial a nivel de provincias.[13]

Los resultados indican que existe heterogeneidad en la función de reacción regional (o provincial) ante el impacto de un shock de tasa de interés. Tanto a nivel agregado, como a nivel regional los efectos son negativos, heterogéneos y significativos, salvo la región del NEA (donde el efecto no es estadísticamente significativo). Las regiones SUR y CUYO son las dos más afectadas ante los shocks monetarios. Como puede observarse en el Gráfico 1.A., el impacto en el modelo agregado para Argentina (sin ajuste espacial) es similar al observado en las regiones CABA y GBA, las mayores y más concentradas regiones económicas.

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A nivel provincial, los resultados indican que 11 provincias muestran una respuesta negativa y significativa de la variación trimestral del empleo formal (acumulado por 10 períodos) ante un shock de la tasa de interés. El Gráfico 1.B. reporta los resultados negativos y estadísticamente significativos. El resto de las provincias, incluidas GBA-CABA y la Provincia de Buenos Aires (sin GBA) no muestran resultados significativamente diferentes a cero. Cabe remarcar que todos los efectos son negativos en el corto y largo plazo, excepto para Neuquén, Santiago del Estero y Tierra del Fuego. Esto puede deberse al alcance temporal limitado de nuestra base de datos, ya que observamos previamente que el efecto nacional agregado es significativo y estas dos regiones tienen una participación importante en el empleo total.

Con el objeto de profundizar el análisis, aplicamos una metodología de promedios bayesianos que permite aproximar cuáles serían las características de los servicios financieros locales o del mix o estructura productiva y económica de la provincia que permitirían explicar dichas asimetrías.[15]

Los resultados preliminares (ver Tabla 1) indican que la variable más significativa está relacionada con la estructura financiera (sucursales per cápita). Las provincias con mayor desarrollo financiero (de acuerdo a esa variable) parecen tener un impacto relativo menor, que podría estar ligado a la presencia de mayor competencia en los servicios bancarios. Por su parte, en coincidencia con la evidencia de otros países, la participación de la industria y, en menor medida los servicios, en el empleo amplia los efectos heterogéneos de la política monetaria sobre el empleo regional.

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En definitiva, nuestro análisis, en línea con la evidencia internacional,[16] indica que una mayor comprensión de la dinámica productiva sectorial y regional sería relevante para el diseño y la implementación de las políticas macroeconómicas en general, y la monetaria, en particular. En tal sentido, un mayor análisis y consideración de las implicancias de los canales de transmisión de tales políticas constituye una agenda de trabajo relevante.


[1] Basado en el Documento de Trabajo: “Regional and state heterogeneity of monetary shocks in Argentina.” Blanco, E., Elosegui, P., Izaguirre, A., y Montes-Rojas, G., Septiembre, 2018.

[2] Hewings, G. (2014). “Spatially blind trade and fiscal impact policies and their impact on regional economies.” The Quarterly Review of Economics and Finance. Volume 54, Issue 4, November 2014, Pages 590-602.

[3] Por ejemplo, el Art 14 de la C.O. del BCRA permite establecer regulaciones diferenciales según el desarrollo de las regiones inc. (o) Autorizar la apertura de sucursales y otras dependencias de las entidades financieras y los proyectos de fusión de éstas, propendiendo a ampliar la cobertura geográfica del sistema, atender las zonas con menor potencial económico y menor densidad poblacional y promover el acceso universal de los usuarios a los servicios financieros; (r) Regular las condiciones del crédito en término de riesgo, plazos, tasas de interés, comisiones y cargos de cualquier naturaleza, así como orientar su destino por medio de exigencias de reservas, encajes diferenciales y otros medios apropiados; (w) Establecer políticas diferenciales orientadas a las pequeñas y medianas empresas y a las economías regionales.

[4] Hewings (2014), op. cit.

[5] S Barrios & M Brülhart & R J R Elliott & M Sensier, 2002. “A Tale of Two Cycles: Co-fluctuations Between UK Regions and the Euro Zone,” Centre for Growth and Business Cycle Research Discussion Paper Series 03, Economics, The University of Manchester. Ver también el trabajo de Ghosh, A. y Wolf, H. (1997). “Geographical and sectorial shocks in the U.S. Busincess Cycle.” NBER. Working Paper 6, 180.

[6] De hecho, el BCRA ha desarrollado trabajos que analizan las divergencias y asimetrías en los servicios financieros locales, [Elosegui y otros (2010)], [Denes, A., Repetto, G. y otros (2012)], las diferencias estructurales en el desarrollo espacial de los servicios bancarios. El comportamiento asimétrico en relación al riesgo de crédito por parte de las entidades financieras, dependiendo de su localización y estructura de propiedad [Bebczuk, R., Elosegui, P. y otros (2010)].

[7] Hewings  (2014), para los Estados Unidos encuentra que el ciclo nacional es el principal determinante del ciclo local, aunque interactuando con un componente propio de la región. Este último puede afectar las fases del ciclo y la propagación de los shocks entre las regiones.

[8]Partridge, M. y Dan S. Rickmany (2005). “Regional cyclical asymmetries in an optimal currency area: an analysis using US state data.”  Oxford Economic Papers, 57.

[9] Del Negro, M. (2002) En “Asymmetric shocks among U.S. states.” Journal of International Economics, encuentra que los Estados no llegan a compartir completamente los riesgos, aun teniendo en cuenta potenciales errores estadísticos en los datos.

[10] Carlino, Gerald and DeFina, Robert H., (1998), “The Differential Regional Effects of Monetary Policy.” The Review of Economics and Statistics. 80:4, 572-587

[11] Bertanha, M., and Haddad, M.A. (2008) “Efeitos regionais da política monetéria no Brasil: Impactos e transbordamentos espaciais.” Revista Brasileira de Economia 62(1), 3-29 -Brasil; Bravo, García, Míes y Tapia (2003) – Chile; Arnold, I. and Vrugt, E. (2002) Regional Effects of Monetary Policy in the Netherlands. International Journal of Business and Economics. Vol 1, N°2, 123-134. – Holanda; De Lucio, J. and Izquierdo, M., Local responses to a global monetary policy: The regional structure of financial systems. Documento de trabajo 99-14, Fundación de Estudios de Economía Aplicada FEDEA, Septiembre 1999.- España.  Ridhwan M., Groot, Henri, Rietveld, P and Nijkamp, Peter (2011). The regional impact of monetary policy in Indonesia. Timbergen Institute Discussion Paper.- Indonesia. Runnemark, E. (2013). Regional Effects of Monetary Policy in Sweden. Working Paper. Lund University – Suecia.

[12] Al respecto ver “Una aproximación al comercio interprovincial de Argentina” en https://ideasdepeso.com/2018/04/30/una-aproximacion-al-comercio-interprovincial-en-argentina/

[13] La Ciudad de Buenos Aires y el Gran Buenos Aires se considera una única “región” o “provincia.”

[14] Se indica la respuesta (significativa al 5%) de un impulso de 1% en la tasa de interés sobre la tasa de variación del empleo formal acumulado 12 trimestres (evaluado en valores absolutos). Valores positivos corresponden a caídas del empleo. Se imputa un efecto nulo si el efecto es no significativo.

[15] Seguimos el trabajo de Serrano, F and Nakane, M. (2015), “Impacto regional da políitica monetaria no Brasil: Uma abordagem Bayesiana,” Department of Economics FEA/USP, Working Paper Series 2015-44. La aplicación del modelo de promedios bayesianos Zeugner, S. (2011), “Bayesian Model Averaging with BMS. R package,” el cual permite analizar las 24 observaciones de nuestra variable dependiente con los 12 regresores postulados de manera iterativa y conjunta.

[16] En el trabajo de Carlino, Gerald and DeFina, Robert H., (1999), “Do states respond differently to changes in monetary policy?,” Business Review, issue Jul, p. 17-27, para EEUU los autores encuentran que las regiones intensivas en manufacturas son más sensibles a cambios monetarios que las regiones más diversificadas industrialmente. Adicionalmente, las regiones con mayor concentración de pequeñas empresas tienden a responder más a tales shocks. Arnold op.cit. (2001) encuentra resultados similares para Europa indicando, además, que la sensibilidad se reduce con un aumento de la presencia de bancos pequeños en la región. Por su parte, Serrano y Nakana op.cit. (2015) encuentran que el empleo en la industria presenta el principal PIP en el caso de Brasil. El empleo comercial y la cantidad de sucursales per cápita son otras dos variables significativas.

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2 comentarios sobre “Las heterogeneidades regionales y la política monetaria en Argentina

  1. Me gustaría saber como afecta este diagnostico el reciente acuerdo con el FMI en cuanto a los condicionamientos que podrían surgir para su aplicación. Gracias

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