Shocks externos y tensiones inflacionarias en Argentina

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Por Gabriel Montes-Rojas y Fernando Toledo

De acuerdo con datos del Banco Mundial —véase https://www.worldbank.org/en/research/commodity-markets—, los precios de los commodities continuaron aumentando en enero de 2021, con incrementos principalmente asociados a la Energía (10%) y a ítems No Energéticos (4%). En diciembre de 2020 ambos grupos de commodities mostraron subas de 15,5% y 5,2%, respectivamente. Entre los subgrupos que mayores alzas de precios registraron, se destacaron los commodities Agrícolas (5%), los Metales y Minerales (3,2%) y los Metales Preciosos (1,1%).

Estos incrementos en los precios internacionales de los commodities se explican principalmente por la mayor demanda de alimentos y la menor demanda relativa de servicios a nivel global asociadas a la pandemia. Dichas subas de precios suelen estar asociadas a tensiones inflacionarias y, en algunos casos particulares, a un mayor grado de conflictividad social resultante. Esta nota estudia los efectos específicos que tienen estos shocks en Argentina, y los compara con los efectos ligados a perturbaciones sobre el tipo de cambio, cuyo origen puede responder a diversos factores.

La finalidad principal es evaluar un efecto particular que ha suscitado interés en el debate sobre la tasa de inflación en Argentina, un alza en el precio internacional de los commodities agropecuarios exportados por nuestro país. Sin perjuicio de ello, no es objeto alguno de esta nota dilucidar en términos empíricos el peso específico atribuible a distintas interpretaciones teóricas del fenómeno inflacionario en Argentina, debate que excede con creces la finalidad del ejercicio aquí realizado.

Los resultados permiten recalcar las asimetrías existentes en el pass-through desde shocks que afectan a los precios internacionales de los commodities de exportación (agro) y al tipo de cambio hacia la tasa de inflación. Mientras que los shocks a precios de commodities aprecian el tipo de cambio, perturbaciones positivas a tipo de cambio —obviamente— lo deprecian. Sin embargo, ambos shocks resultan inflacionarios, es decir con pass-through positivo a precios, siendo los shocks a precios de commodities de menor incidencia —10% vs 25%—, respectivamente.

Los hallazgos también revelan la importancia estadística y económica que tienen ambos tipos de shocks sobre los salarios nominales como potencial mecanismo de transmisión inflacionaria —proxy de conflicto distributivo—, en línea con algunas contribuciones de tinte Poskeynesiano-Estructuralista, PK-E.

Los shocks a precios internacionales del agro también se asocian a un efecto expansivo sobre el nivel de actividad económica —como resultado de la mejora en los términos de intercambio—, mientras que los shocks sobre el tipo de cambio ejercen presiones inflacionarias, aunque resultan contractivos.

Datos, variables y estrategia econométrica

El modelo a estimar —VAR con quintiles direccionados, VARQ[1]— contiene seis variables macroeconómicas:

  1. Tipo de cambio nominal bilateral oficial $/U$S (en primeras diferencias de logaritmos[2]): TCNB;
  2. Precios al consumidor (en primeras diferencias de logaritmos, en base a una serie de precios empalmada de IPC[3]): Tasa de inflación;
  3. Nivel de actividad (en logaritmos, serie desestacionalizada, calculada como el cociente entre el ciclo del PIB respecto a su tendencia HP), usando un indicador de actividad industrial, Estimador Mensual de Actividad Económica (EMAE) o PIB: Output gap;
  4. Salarios o costo laboral unitario (en primeras diferencias de logaritmos, series desestacionalizadas de salarios RIPTE o CLU): Salarios nominales;
  5. Brecha cambiaria (tipo de cambio blue sobre tipo de cambio oficial): Brecha cambiaria; y
  6. Índice de precios internacionales de las exportaciones del agro (en primeras diferencias de logaritmos[4]): IPMP.

Se consideran tres especificaciones empíricas de variables diferentes, dependiendo de la combinación entre costo laboral y nivel de actividad considerada: RIPTE & EMAE, RIPTE & PIB y CLU & PIB. La idea de contemplar distintos modelos a fin de computar el efecto de los shocks considerados sobre la tasa de inflación local es brindar cierta robustez a los resultados obtenidos. El modelo que emplea el indicador RIPTE permite dar cuenta del conflicto distributivo de forma más precisa, al utilizar los salarios de trabajadores estables. La variable CLU corresponde a los salarios ajustados por productividad laboral, en línea con diversas contribuciones PK-E.

El período considerado abarca desde primer trimestre 2004 al último trimestre de 2019. Un shock de una unidad en el tipo de cambio nominal, en diferencias, es construido a partir de una descomposición de Cholesky estándar. Se asume que la brecha cambiaria ajusta primero, luego el tipo de cambio nominal, luego los precios locales, el producto y los salarios nominales. Los precios internacionales afectan contemporáneamente a todas las variables, pero no son afectados por ellas. El ordenamiento aquí propuesto encuentra sustento en trabajos afines. Por ejemplo, Basco et al. (2009) emplean un ordenamiento similar de variables, el cual difiere en que el PIB cambia con antelación a los precios. Dicho estudio —al igual que el presente trabajo— advierte que el cambio en el ordenamiento utilizado de las variables no afecta los resultados de las estimaciones.

La Figura 1 muestra la evolución de las tres variables de interés para el caso argentino. Una simple inspección visual sugiere que existe una clara relación entre la evolución de los precios internacionales de los commodities exportados por Argentina (agro) y la tasa de inflación local, como así también entre la variación del tipo de cambio nominal y la tasa de inflación. Sin perjuicio de ello, no se advierte una asociación tan evidente entre la dinámica de precios internacionales y la variación del tipo de cambio nominal. De hecho, estas dos últimas series parecieran estar mediadas por la dinámica de los precios locales.

Figura 1. Evolución de precios internacionales de los commodities de exportación de Argentina (agro), IPC y Tipo de Cambio Nominal Oficial Bilateral (en diferencias logarítmicas)

Nota: la curva de trazo sólido azul corresponde a la tasa de crecimiento trimestral del IPMP (agro, desestacionalizada), la curva roja entrecortada corresponde a la tasa de inflación trimestral, y la línea verde entrecortada a la tasa de variación del tipo de cambio nominal.

Se estiman modelos VARQ desarrollados en Montes-Rojas (2017, 2019a, 2019b). Estos modelos permiten explorar la heterogeneidad multivariada luego de un shock en una variable, computando las distribuciones de las funciones impulso respuesta (FIR) a corto (h=4 trimestres), mediano (h=8 trimestres) y largo plazo (h=12 trimestres). Cada realización se corresponde a los llamados senderos de cuantiles que permiten explorar toda la gama de posibilidades de la cual se computa la FIR acumulada (aFIRQ).

El siguiente ejercicio simula 1000 senderos de cuantiles para evaluar las aFIRQ luego de un shock sobre los precios internacionales de los commodities de exportación (agro) y de un shock sobre el tipo de cambio nominal, para un horizonte de h=1, 2, … ,12 trimestres hacia adelante. Cada simulación es independiente de la otra dado que, para cada momento del tiempo, se simula una realización del modelo multivariado en el período siguiente. Así, todas las realizaciones corresponden a distintos escenarios potenciales. Cabe destacar que, para los shocks analizados, se usan los mismos senderos de cuantiles, lo que permite comparar y contrastar las dinámicas emergentes para ambos tipos de perturbaciones.

Resultados

La Tabla 1 reporta los efectos aFIRQ 12 trimestres hacia adelante de un shock positivo de 1 unidad en los precios internacionales de los commodities exportados por Argentina (agro). Se advierte un efecto positivo sobre la tasa de inflación local con una media de 0.085 y una mediana de 0.112. Es decir, un incremento exógeno del precio de los commodities exportados tiene un pass-through a tasa de inflación local de 10%. En un 85% de los casos, la tasa de inflación local aumenta ante este primer tipo de perturbación externa. Los salarios nominales —ya sean medidos con RIPTE o CLU— crecen en una proporción mayor a cero en un 90% de los casos. Los salarios reales permanecen relativamente constantes, con una moderada tendencia a la baja. También se observa una apreciación nominal de la moneda doméstica. El output gap aumenta, ya sea usando EMAE o PIB. Esto puede explicarse por el incremento de las exportaciones asociado a mayores precios internacionales de los commodities exportados por el país y a los potenciales spillovers positivos que pueden propiciarse sobre el resto de las actividades económicas.

La Tabla 2 explicita qué ocurre cuando el shock exógeno afecta positivamente al tipo de cambio nominal —también considerando un shock de 1 unidad. Los precios locales se incrementan en línea con lo esperado, con un pass-through a la tasa de inflación local de alrededor de 25%. En este caso, sin embargo, los salarios reales —calculados como la diferencia del efecto sobre los salarios nominales y los precios— caen en aproximadamente en un 80% de los casos, mientras que el output gap también se contrae. La caída del output gap puede explicarse en base al enfoque PK-E que indica cómo la depreciación del tipo de cambio nominal puede devenir en efectos recesivos, al incrementar el precio en U$S de los insumos y bienes intermedios importados para la producción local.

Al evaluar de forma conjunta los efectos de ambos shocks, se advierte cómo sus impactos difieren en términos cuantitativos. Ambos tipos de shocks incrementan los precios locales, el primer shock con una apreciación nominal del tipo de cambio, el segundo con una depreciación nominal de dicha variable. En el primer caso no emerge un efecto del todo contundente sobre los salarios reales, mientras que es claramente negativo en el segundo. Sendas perturbaciones externas evidencian un efecto de signo contrario respecto al producto, en línea con la intuición que sugiere que un aumento de los precios internacionales de los commodities de exportación favorece la producción local —al menos en términos nominales—, mientras que una depreciación del tipo de cambio nominal resulta contractiva en términos del output gap.

La Tabla 3 presenta los resultados de estimaciones de regresiones lineales para los efectos aFIRQ entre la tasa de inflación local como variable dependiente respecto a los efectos aFIRQ ejercidos sobre las otras variables. Estas regresiones son un elemento central del análisis de VARQ, dado que permiten establecer, a partir de un mismo shock, qué tipo de relaciones entre las variables conducen a un mayor o menor efecto aFIRQ. Estas relaciones se estudian en base a qué variables inciden en mayor medida sobre la tasa de inflación local. En todos los casos, se advierte una asociación positiva con respecto a los salarios nominales y el resto de las variables. También se ve que son los salarios nominales los que explican la mayor proporción de la variabilidad observada en la tasa de inflación local —alrededor de 12%. Es decir, los efectos sobre la tasa de inflación podrían explicarse apelando al enfoque PK-E y a la idea de que el conflicto distributivo contribuiría, al menos potencialmente, a propagar las tensiones inflacionarias en Argentina. De hecho, estos resultados son de mayor magnitud en el caso de un shock a los precios internacionales —sobre todo en los modelos RIPTE & EMAE y RIPTE & PIB— indicando que es en este caso donde se genera una mayor puja distributiva por reacomodar los salarios a los aumentos de precios vía mayores demandas de incrementos salariales ex-post.

Finalmente, se advierte una marcada diferencia entre los efectos del producto y la tasa de inflación local. En las variantes RIPTE & EMAE y RIPTE & PIB, el output gap se asocia a un efecto positivo sobre la tasa de inflación local. Estos resultados son mayores en el caso de un shock que afecta al tipo de cambio nominal respecto a los precios internacionales de los commodities de exportación. En la variante CLU & PIB, sin embargo, el output gap tiene un efecto contraintuitivo—i.e., negativo—sobre la tasa de inflación local. El uso de la variable CLU no resulta inocua a la hora de explicar este llamativo hallazgo.

Conclusiones e implicancias para la política económica

Los resultados permiten enfatizar las asimetrías existentes en el pass-through desde shocks que afectan a los precios internacionales de los commodities de exportación (agro) y al tipo de cambio nominal hacia la tasa de inflación local. El efecto es mayor en el caso de perturbaciones que conducen a depreciaciones nominales del tipo de cambio (25%) respecto a los shocks externos que propician aumentos en los precios de los commodities de exportación (10%). Este primer resultado resulta desafiante en clave de política económica. El BCRA debe procurar, por un lado, evitar incrementos significativos del tipo de cambio nominal para asegurar la estabilidad nominal, sin que ello atente contra la competitividad del sector externo argentino. Por otro lado, el BCRA debe propender —en coordinación con el Poder Ejecutivo Nacional— a estimular el uso de instrumentos específicos cuyo diseño e implementación —por demás exigentes en términos de los acuerdos políticos requeridos—  contribuyan a desacoplar la inflación importada de la inflación local.

Los resultados empíricos también revelan la importancia estadística y económica que tienen ambos tipos de shocks externos sobre los salarios nominales —proxy de conflicto distributivo. El desafío que plantea este resultado en clave política alude a la necesidad de evaluar la pertinencia de utilizar distinto tipo de políticas de ingreso capaces de alinear los objetivos distributivos de trabajadores y empresarios ante shocks exógenos que potencialmente desestabilizan el equilibrio distributivo obtenido ex-anteaspiration gap nulo. Nuevamente cabe aquí consignar un enorme reto para el gobierno argentino en términos de proponer políticas de ingreso específicas sujetas a un enforcement efectivo por parte de la autoridad de aplicación y a la vez resulten incentivo-compatibles para los actores sociales involucrados en las negociaciones de precios y salarios.

Otro de los aportes empíricos destacables es el efecto disímil ejercido por el pass-through entre shocks externos, tasa de inflación local y output gap. Perturbaciones sobre el precio internacional de los commodities de exportación no solamente presionan al alza de los precios locales. También se asocian a un efecto expansivo sobre el nivel de actividad económica. Por el contrario, los shocks que afectan al tipo de cambio nominal ejercen presiones inflacionarias, pero resultan contractivos. Estos impactos disímiles también plantean desafíos a la política económica, dado que los efectos positivos sobre el producto dan lugar a un margen para políticas redistributivas para paliar los costos sociales ligados al aumento de precios.

Referencias

Basco, E., D’Amato, L. y Garegnani, L. (2009). “Understanding the money-prices relationship under low and high inflation regimes: Argentina 1977-2006”, Journal of International Money and Finance 28 (7): 1182-1203.

Montes-Rojas, G. (2017). “Reduced form vector directional quantiles”, Journal of Multivariate Analysis 158 (C): 20-30.

Montes-Rojas, G. (2019a). “Multivariate quantile impulse response functions”, Journal of Time Series Analysis 40 (5): 739-752.

Montes-Rojas, G. (2019b). “Una evaluación del pass-through en la Argentina usando funciones impulso respuesta de cuantiles multivariados”, Estudios Económicos XXXVI (73): 145-189.


[1] Todas las especificaciones econométricas estimadas controlan el efecto ejercido por el componente inercial de la tasa de inflación.

[2] Tipo de cambio nominal oficial promedio mensual.  (http://www.bcra.gov.ar/pdfs/operaciones/com3500.xls).

[3] Índice de Precios al Consumidor (IPC), varias fuentes, base 1999=100. Se utiliza una serie empalmada de distintas fuentes debido a que las estadísticas publicadas por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC) para el período 2007-2015 fueron desacreditadas oficialmente por el propio organismo. En particular, se emplean las series históricas desde 2004 hasta diciembre 2006, luego se usa la serie correspondiente a la Ciudad de Buenos Aires para al período enero 2007 a mayo 2016, y finalmente se retoma la serie oficial del INDEC para completar el período restante.

[4] Índice de precios de las materias primas agropecuarias. (http://www.bcra.gob.ar/PublicacionesEstadisticas/Precios_materias_primas.asp).

Un comentario sobre “Shocks externos y tensiones inflacionarias en Argentina

  1. estos economistas academicos de formidable formación matematica y formal son flojos en los sustentos del análisi economico. ejemplo la infernal emison monetaria global por la pandemia no va a parar finalemnte a alzas pruamente nominales en los mercados de futuros, acciones, bonos, etc? si, por supeuesto. la gente pobre gasta el dinero que fianlmente va a parar a los que tienen capacidad de ahorro y susu money managers lo disiminan en los mercados de papeles.

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