Mercado laboral y shocks petroleros: un análisis de cohorte y PVAR para Ecuador
Labour market and oil price shocks. A cohort and PVAR analysis for Ecuador
DOI:
https://doi.org/10.15446/cuad.econ.v41n86.86027Palabras clave:
Ecuador; empleo adecuado; ingreso laboral; modelo de cohortes; PIB; precio del petróleo; PVAR (es)Adequate employment; cohort model; Ecuador; GDP; labour income; oil price; PVAR (en)
Este artículo estima el efecto de la volatilidad del precio del petróleo sobre el mercado laboral ecuatoriano y analiza cómo ese efecto podría relacionarse con algunas desigualdades laborales estructurales. Para ello, el artículo combina un modelo econométrico de cohortes poblacionales y un modelo PVAR, ambos estimados con encuestas de empleo e información macroeconómica de Ecuador, para el periodo 2007-2019. Con tales modelos, se encontró que un aumento en el precio del petróleo tiene efectos positivos significativos en la producción, en los ingresos laborales y en la calidad del empleo. Ello evidencia que el mercado laboral ecuatoriano es altamente vulnerable a los shocks petroleros.
This paper estimates the effect of oil price volatility on the Ecuadorian labour market and analyses how this effect may be related with some structural labour inequalities. In that sense, the paper combines an econometric cohort model with a PVAR model, both estimated using labour surveys and macroeconomic data from Ecuador for the period 2007-2019. Using those models, it was found that a higher oil price has positive and significant effects on economic activity, labour income and labour quality, implying that the Ecuadorian labour market is strongly vulnerable to oil price shocks.
Referencias
Abrigo, M. R., & Love, I. (2016). Estimation of panel vector autoregression in Stata. The Stata Journal, 16(3), 778-804. DOI: https://doi.org/10.1177/1536867X1601600314
Acosta, A. (2012). Breve historia económica del Ecuador (3.ª ed.). Corporación Editora Nacional.
Acosta, A., & Cajas-Guijarro, J. (2016). Patologías de la abundancia. Una lectura desde el extractivismo. En Nada dura para siempre. Neo-extractivismo tras el boom de las materias primas (pp. 391-425). Universidad Andina Simón Bolívar.
Acosta, A., & Cajas, J. (2018). Una década desperdiciada. Las sombras del correísmo. Centro Andino de Acción Popular.
Aguiar, V. (2011a). Análisis del cambio de comportamiento de las variables macroeconómicas y su impacto en el comercio internacional. Centro de Investigaciones Económicas y de la Micro, Pequeña y Mediana Empresa, Flacso.
Aguiar, V. (2011b). Impactos macroeconómicos, en la pobreza y desigualdad de la disminución o incremento de los precios internacionales de bienes primarios y materias primas en la economía ecuatoriana. Centro de Investigaciones Económicas y de la Micro, Pequeña y Mediana Empresa, Flacso.
Andrews, D. W., & Lu, B. (2001). Consistent model and moment selection procedures for GMM estimation with application to dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 101(1), 123-164. DOI: https://doi.org/10.1016/S0304-4076(00)00077-4
Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the instrumental variable estimation of error-components models. Journal of Econometrics, 68(1), 29-51. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01642-D
Arias, O., & Sosa, W. (2007). Assessing trends in informality in Argentina. A cohorts panel VAR approach. Banco Mundial y Cedlas.
Aziz, M. I., & Dahalan, J. (2015). Oil price shocks and macroeconomic activities in asean-5 countries: A panel VAR approach. Eurasian Journal of Business and Economics, 8(16), 101-120. DOI: https://doi.org/10.17015/ejbe.2015.016.06
Bhaduri, A., & Marglin, S. (1990). Unemployment and the real wage: The economic basis for contesting political ideologies. Cambridge Journal of Economics, 14(4), 375-393. DOI: https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.cje.a035141
Botta, A. (2010). Economic development, structural change and natural resource booms: A structuralist perspective. Metroeconomica, 61(3), 510-539. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-999X.2009.04077.x
Canova, F., & Ciccarelli, M. (2004). Forecasting and turning point predictions in a bayesian panel VAR model. Journal of Econometrics, 120(2), 327-359. DOI: https://doi.org/10.1016/S0304-4076(03)00216-1
Choi, I. (2001). Unit root tests for panel data. Journal of International Money and Finance, 20(2), 249-272. DOI: https://doi.org/10.1016/S0261-5606(00)00048-6
Davis, S. J., & Haltiwanger, J. (2001). Sectoral job creation and destruction responses to oil price changes. Journal of Monetary Economics, 48(3), 465-512. DOI: https://doi.org/10.1016/S0304-3932(01)00086-1
Davis, S. J., Loungani, P., & Mahidhara, R. (1997). Regional labor fluctuations: Oil shocks, military spending, and other driving forces (Board of Governors of the Federal Reserve System International Finance Disc. Papers 578). https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3894 DOI: https://doi.org/10.17016/IFDP.1997.578
Deaton, A. (1985). Panel data from time series of cross-sections. Journal of Econometrics, 30(1-2), 109-126. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-4076(85)90134-4
Deaton, A. (1997). The analysis of household surveys. A microeconometric approach to development policy. Banco Mundial. DOI: https://doi.org/10.1596/0-8018-5254-4
García-Albán, F., González, M., & Vera, C. (2020). Good luck or good policy? An analysis of the effects of oil revenue and fiscal policy shocks: The case of Ecuador (MPRA Paper 102592). Munich Personal RePEc Archive. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/102592/1/MPRA_paper_102592.pdf
Glenn, N. D. (2005). Cohort analysis (2.ª ed.). Sage. DOI: https://doi.org/10.4135/9781412983662
González, G., & Iturralde, R. (2006). Duración y probabilidad de salida del desempleo: un estudio para el caso ecuatoriano (2003-2006) con datos de secciones cruzadas repetidas. Cuestiones Económicas, 22(3), 91-131.
Gravier-Rymaszewska, J. (2012). How aid supply responds to economic crises (Wider Working Paper 2012/25). http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.978.8575&rep=rep1&type=pdf
Güell, M., & Hu, L. (2006). Estimating the probability of leaving unemployment using uncompleted spells from repeated cross-section data. Journal of Econometrics, 133(1), 307-341. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2005.03.017
Hadri, K. (2000). Testing for stationarity in heterogeneous panel data. The Econometrics Journal, 3(2), 148-161. DOI: https://doi.org/10.1111/1368-423X.00043
Hamilton, J. D. (1983). Oil and the macroeconomy since World War II. Journal of Political Economy, 91(2), 228-248. DOI: https://doi.org/10.1086/261140
Hamilton, J. D. (1994). Time series analysis. Princeton University Press. DOI: https://doi.org/10.1515/9780691218632
Hamilton, J. D. (2003). What is an oil shock? Journal of Econometrics, 113(2), 363-398. DOI: https://doi.org/10.1016/S0304-4076(02)00207-5
Hansen, L. P. (1982). Large sample properties of generalized method of moments estimators. Econometrica, 50(4), 1029-1054. DOI: https://doi.org/10.2307/1912775
Kao, C. (1999). Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data. Journal of Econometrics, 90(1), 1-44. DOI: https://doi.org/10.1016/S0304-4076(98)00023-2
Keane, M. P., & Prasad, E. S. (1996). The employment and wage effects of oil price changes. A sectoral analysis. The Review of Economics and Statistics, 78(3), 389-400. DOI: https://doi.org/10.2307/2109786
Kilian, L., & Lütkepohl, H. (2017). Structural vector autoregressive analysis. Cambridge University Press. DOI: https://doi.org/10.1017/9781108164818
Kisswani, A. M., & Kisswani, K. M. (2019). Modeling the employment–oil price nexus: A non-linear cointegration analysis for the US market. The Journal of International Trade & Economic Development, 28(7), 902-918. DOI: https://doi.org/10.1080/09638199.2019.1608461
Koirala, N. P., & Ma, X. (2020). Oil price uncertainty and US employment growth. Energy Economics, 91. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2020.104910
Lardic, S., & Mignon, V. (2002). Econométrie des séries temporelles macroéconomiques et financières. Economica.
Lee, K., & Ni, S. (2002). On the dynamic effects of oil price shocks: A study using industry level data. Journal of Monetary Economics, 49(4), 823-852. DOI: https://doi.org/10.1016/S0304-3932(02)00114-9
Lee, L., & Yu, J. (2010). Estimation of spatial autoregressive panel data models with fixed effects. Journal of Econometrics, 154(2), 165-185. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2009.08.001
Levin, A., Lin, C. F., & Chu, C. S. (2002). Unit root tests in panel data: Asymptotic and finite-sample properties. Journal of Econometrics, 108(1), 1-24. DOI: https://doi.org/10.1016/S0304-4076(01)00098-7
Loungani, P. (1986). Oil price shocks and the dispersion hypothesis. The Review of Economics and Statistics, 68(3), 536-539. DOI: https://doi.org/10.2307/1926035
Love, I., & Zicchino, L. (2006). Financial development and dynamic investment behavior: Evidence from panel VAR. The Quarterly Review of Economics and Finance, 46(2), 190-210. DOI: https://doi.org/10.1016/j.qref.2005.11.007
Lütkepohl, H. (2005). New introduction to multiple time series analysis. Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-27752-1
Mehrara, M., & Mohaghegh, M. (2011). Macroeconomic dynamics in the oil exporting countries: A panel VAR study. International Journal of Business and Social Science, 2(21), 288-295.
Melguizo, C. (2015). An analysis of the okun s law for the Spanish provinces (AQR–Working Papers 2015, AQR15/01). http://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/61326/1/IR15-001_Melguizo.pdf
Michieka, N. M., & Gearhart III, R. S. (2019). Oil price dynamics and sectoral employment in the US. Economic Analysis and Policy, 62, 140-149. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eap.2019.02.001
Novales, A. (1993). Econometría (2.ª ed.). McGraw-Hill.
Oyvat, C., Öztunalı, O., & Elgin, C. (2020). Wage-led versus profit-led demand: a comprehensive empirical analysis. Metroeconomica, 71(3), 458-486. DOI: https://doi.org/10.1111/meca.12284
Pesántez, E. (2014). Análisis de movilidad social en el Ecuador. Analítika: Revista de Análisis Estadístico, 8(2), 53-68.
Rasche, R. H., & Tatom, J. A. (1977). Energy resources and potential GNP. Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 59, 10-24. DOI: https://doi.org/10.20955/r.59.10-24.hvj
Robbins, D., Salinas, J. D., & Manco, A. (2009). La oferta laboral femenina y sus determinantes. Evidencia para Colombia con estimativas de cohortes sintéticas. Lecturas de Economía, 70, 137-163. DOI: https://doi.org/10.17533/udea.le.n70a2258
Sadeghi, A. (2017). Oil price shocks and economic growth in oil-exporting countries. Does the size of government matter? (IMF Working Paper). https://www.imf.org/~/media/Files/Publications/WP/2017/wp17287.ashx DOI: https://doi.org/10.5089/9781484335390.001
Schweitzer, M. E. (1997). Workforce composition and earnings inequality. Economic Review-Federal Reserve Bank of Cleveland, 33, 13-24.
Svampa, M. (2013). «Consenso de los Commodities» y lenguajes de valoración en América Latina. Nueva Sociedad, 244, 30-46.
Tsay, R. S. (2005). Analysis of financial time series (2.ª ed.). Wiley. DOI: https://doi.org/10.1002/0471746193
Verbeek, M. (2008). Pseudo-panels and repeated cross-sections. En The econometrics of panel data (pp. 369-383). Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-75892-1_11
Westerlund, J. (2007). Testing for error correction in panel data. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 69(6), 709-748. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.2007.00477.x
Zhang X. X., & Liu, L. (2020). The time-varying causal relationship between oil price and unemployment: Evidence from the US and China (EGY 118745). Energy, 212, 118745. DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118745
Cómo citar
APA
ACM
ACS
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Descargar cita
CrossRef Cited-by
1. John Cajas-Guijarro, Anthony Pozo-Barrera, Doménica Cárdenas-López. (2022). Neutralidad monetaria y deuda externa en dolarización: el caso ecuatoriano desde un enfoque de cointegración. Desarrollo y Sociedad, (92), p.317. https://doi.org/10.13043/DYS.92.9.
2. Marlene Tatiana Tenecota Quezada, Carlos Joel Viteri Escobar, Virgilio Eduardo Salcedo Muñoz. (2024). Análisis de la dependencia petrolera en Ecuador periodo 2018-2022. Telos: Revista de Estudios Interdisciplinarios en Ciencias Sociales, 26(3), p.958. https://doi.org/10.36390/telos263.11.
3. Washington Quintero Montaño, Abigail Rodríguez Nava , Liliam Itzel Pérez Vázquez , Doménica Akira León Villafuerte. (2024). Impacto de la política fiscal y la política monetaria en el valor de capitalización bursátil de las empresas. Desarrollo y Sociedad, (96), p.121. https://doi.org/10.13043/DYS.96.5.
Dimensions
PlumX
Visitas a la página del resumen del artículo
Descargas
Licencia
Derechos de autor 2022 Cuadernos de EconomíaCuadernos de Economía a través de la División de Bibliotecas de la Universidad Nacional de Colombia promueve y garantiza el acceso abierto de todos sus contenidos. Los artículos publicados por la revista se encuentran disponibles globalmente con acceso abierto y licenciados bajo los términos de Creative Commons Atribución-No_Comercial-Sin_Derivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0), lo que implica lo siguiente:




