Scielo RSS <![CDATA[Investigación económica]]> http://www.scielo.org.mx/rss.php?pid=0185-166720170004&lang=es vol. 76 num. 302 lang. es <![CDATA[SciELO Logo]]> http://www.scielo.org.mx/img/en/fbpelogp.gif http://www.scielo.org.mx <![CDATA[Conferencia del Dr. Carlos Alejandro Tello Macías realizada el 15 de febrero de 2017 en el Auditorio Ho Chi Minh a propósito de su nombramiento, por parte del H. Consejo Universitario, como Profesor Emérito de la Facultad de Economía de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-16672017000400003&lng=es&nrm=iso&tlng=es <![CDATA[Is the wage rate the real anchor of the inflation targeting monetary policy framework?]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-16672017000400009&lng=es&nrm=iso&tlng=es Abstract: Numerous central banks (CBs) focus on controlling the nominal interest rate (i) to sway the price level and meet the inflation target (πo) nowadays (Taylor, 1993; Bernanke et al., 1999; Woodford, 2003). The i is taken to be the anchor for a low and stable rate of inflation in an open economy model. Yet, some analysts, orthodox and heterodox alike, have challenged this belief arguing that CBs turn to the exchange rate (e) channel and adopt it as a second policy tool with the aim of meeting πo (Svensson, 1999; Hüfner, 2004). The purpose of this paper is to show that the veritable anchor of inflation is neither i nor e, but the wage rate and the unit labour costs (ULC). We conduct econometric analyses based on data from a set of inflation targeting countries. The main empirical findings support our hypothesis regarding the higher importance of wages and the ULC vis-à-vis i and e in the determination of the CPI.<hr/>Resumen: En la actualidad, varios bancos centrales (BCs) centran su política monetaria en el control de la tasa de interés nominal (i) para lograr su objetivo de inflación (πo) (Taylor, 1993; Bernanke et al., 1999; Woodford, 2003). Se concibe a la i como el ancla que hace posible una tasa de inflación baja y estable en un modelo de economía abierta. Esta hipótesis ha sido cuestionada por economistas ortodoxos y heterodoxos con el argumento de que los BCs utilizan el canal del tipo de cambio (e) como un segundo instrumento de política para alcanzar πo (Svensson, 1999; Hüfner, 2004). El objetivo de este artículo es demostrar que la verdadera ancla de la inflación estriba en la tasa de salarios y los costos laborales unitarios (CLU), no en la i ni en e. A este efecto, con datos de países que operan con políticas de objetivos de inflación, realizamos un análisis econométrico, cuyos resultados empíricos apoyan nuestra hipótesis. <![CDATA[Which sectors to stimulate first in Brazil? Estimating the sectoral power to pull the economy out of the recession]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-16672017000400055&lng=es&nrm=iso&tlng=es Abstract: The current recession in Brazil has provoked intense discussion concerning ways to boost economic activity. This paper intends to contribute to the debate by ranking the sectors that have the power to pull the economy out of the recession when they are stimulated, employing the eigenvector method developed by Dietzenbacher (1992). To that end, we first estimated the input-output (I-O) matrix for 2013 applying Guilhoto and Sesso (2005)’s methodology and build an I-O matrix from the National Statistical Accounts. Later, we employed the eigenvector method to find the inter-sector backward linkages and ranked them. The results highlight the importance of petroleum refining and coke, resin manufacturing and elastomers, various chemical products and preparations, and chemicals to boost the recovery of the economy. Nonetheless, the traditional sectors of construction and automotive manufacturing exhibited poor and modest results respectively.<hr/>Resumen: La actual recesión en Brasil ha provocado una intensa discusión sobre las formas de impulsar la actividad económica. Este documento pretende contribuir al debate clasificando los sectores que tienen el poder de sacar a la economía de la recesión cuando son estimulados, empleando el método eigenvector desarrollado por Dietzenbacher (1992). Para ello, primero calculamos la matriz de insumo-producto (I-O), para 2013, aplicando la metodología de Guilhoto y Sesso (2005) y construimos una I-O a partir de las cuentas de estadísticas nacionales. Posteriormente, empleamos el método del eigenvector para encontrar los eslabonamientos hacia atrás entre sectores y los clasificamos. Los resultados destacan la importancia de la refinación de petróleo y coque, la fabricación de resina y los elastómeros, diversos productos y preparados químicos y productos químicos para impulsar la recuperación de la economía. No obstante, los sectores tradicionales de la construcción y la industria automotriz exhibieron resultados pobres y modestos respectivamente. <![CDATA[Política de salarios mínimos: influencia sobre la desigualdad económica en la Unión Europea]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-16672017000400077&lng=es&nrm=iso&tlng=es Resumen: En este artículo se analiza el efecto que tiene el salario mínimo relativo sobre la desigualdad de la renta disponible equivalente de los hogares de la Unión Europea. Para ello, se efectúa un análisis empírico con una modelización econométrica con datos de panel que permite comprobar la eficacia de las políticas de los salarios mínimos relativos sobre la desigualdad económica y que da lugar a la estimación de una elasticidad negativa y significativa. Sin embargo, dicho efecto se reduce en un 60% a partir del inicio de la crisis económica. Esto no es un inconveniente para que esta medida de los salarios mínimos, que tiene un carácter relativo, pudiera ser utilizada como referencia común europea en la lucha contra la desigualdad económica. Así, las diferencias económicas, sociales, culturales, de mercado de trabajo y de estado de bienestar no supondrían un serio inconveniente para su adopción comunitaria.<hr/>Abstract: This article analyzes the effect of the relative minimum wage on the inequality of disposable income of households in the European Union. To do this, an empirical analysis is carried out with a panel data econometric modeling that allows to verify the effectiveness of the policies of the relative minimum wages on the economic inequality and leads to the estimation of a negative and significant elasticity. However, this effect is reduced by 60% from the start of the economic crisis. This is not a drawback for this measure of minimum wages, which is relative in nature, to be used as a common European reference in the fight against economic inequality. Therefore, economic, social, cultural, labor market and welfare state differences will not be a serious obstacle for their community adoption. <![CDATA[Industrial structure and transmission of monetary policy in Latin American countries]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-16672017000400103&lng=es&nrm=iso&tlng=es Abstract: Based on data from the manufacturing industry and its subsectors, this article shows the impact of monetary policy according to the industrial structure in Brazil, Chile, Colombia, Mexico and Peru, the five Latin American countries adopting the system of inflation targeting for the longest time. Results show that the impact of monetary policy on industrial production is stronger in countries where the interest rate channel is more relevant, since the subsectors producing capital goods and durable consumer goods are more sensitive to monetary decisions. These results are closely linked to the role of price rigidities on the differential impact of monetary policy on industrial subsectors.<hr/>Resumen: Este artículo emplea información de la industria manufacturera y los subsectores que la componen con el fin de determinar la incidencia de la estructura industrial en la transmisión de la política monetaria en Brasil, Chile, Colombia, México y Perú, los cinco países de América Latina donde más tiempo lleva operando el esquema de inflación objetivo. Los resultados obtenidos muestran que el impacto de la política monetaria sobre la producción industrial es mayor en los países donde el canal de tasa de interés es más relevante, al ser los sectores productores de bienes de capital y de consumo duradero los más sensibles a las decisiones monetarias. Estos resultados están muy relacionados con el papel de las rigideces de precios en las diferencias en el impacto de la política monetaria sobre los subsectores industriales. <![CDATA[Factores de innovación en los estados de México. ¿A qué se deben las diferencias entre estados con mayor y menor dinamismo innovador?]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-16672017000400131&lng=es&nrm=iso&tlng=es Resumen: Este trabajo utiliza un panel de datos balanceado, de los 31 estados mexicanos, durante 1997-2012 para identificar a qué se deben las diferencias entre estados con mayor y menor dinamismo innovador. Para ello, se aplica la descomposición de Oaxaca-Blinder y el estimador propuesto por Driscroll y Kraay. La diferencia en términos de éxito innovador se explica, fundamentalmente, por la discrepancia en dotaciones y aprovechamiento en el factor capital humano: los estados más innovadores tienen más dotaciones y saben sacarles mejor provecho. La inversión pública en investigación y desarrollo y el gasto en educación superior son factores que también contribuyen a explicar el éxito innovador. Además, los estados más innovadores cuentan con mayor densidad poblacional y más científicos, sin embargo los estados menos innovadores saben sacar mejor provecho de estos factores.<hr/>Abstract: This work uses a balanced panel data, from the 31 Mexican states during 1997-2012, to identify the reasons of the differences between states with greater and lesser innovative dynamism. To do this, the Oaxaca-Blinder decomposition and the estimator proposed by Driscroll and Kraay are applied. The differences, in terms of innovative success, are mainly explained by the discrepancy in the amount and use of the human capital factor: the most innovative states have more human capital and make a better use of it. Public investment in research and development, as well as the spending on higher education, are factors that contribute also to explain the innovative success. Besides, the most innovative states have greater population density and more scientists, however, less innovative states make better use of these last factors. <![CDATA[Globalización y desigualdad social con propensiones recesivas: ¿qué hacer?]]> http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-16672017000400165&lng=es&nrm=iso&tlng=es Resumen: Este trabajo utiliza un panel de datos balanceado, de los 31 estados mexicanos, durante 1997-2012 para identificar a qué se deben las diferencias entre estados con mayor y menor dinamismo innovador. Para ello, se aplica la descomposición de Oaxaca-Blinder y el estimador propuesto por Driscroll y Kraay. La diferencia en términos de éxito innovador se explica, fundamentalmente, por la discrepancia en dotaciones y aprovechamiento en el factor capital humano: los estados más innovadores tienen más dotaciones y saben sacarles mejor provecho. La inversión pública en investigación y desarrollo y el gasto en educación superior son factores que también contribuyen a explicar el éxito innovador. Además, los estados más innovadores cuentan con mayor densidad poblacional y más científicos, sin embargo los estados menos innovadores saben sacar mejor provecho de estos factores.<hr/>Abstract: This work uses a balanced panel data, from the 31 Mexican states during 1997-2012, to identify the reasons of the differences between states with greater and lesser innovative dynamism. To do this, the Oaxaca-Blinder decomposition and the estimator proposed by Driscroll and Kraay are applied. The differences, in terms of innovative success, are mainly explained by the discrepancy in the amount and use of the human capital factor: the most innovative states have more human capital and make a better use of it. Public investment in research and development, as well as the spending on higher education, are factors that contribute also to explain the innovative success. Besides, the most innovative states have greater population density and more scientists, however, less innovative states make better use of these last factors.