REVISTA ASTURIANA DE ECONOMÍA - RAE Nº 38 2007
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TEORÍA AGREGADA
CUANTITATIVA
1
Finn E. Kydland
University of California, Santa Barbara y Carnegie Mellon University,
Pittsburg, EEUU
Me hace muy feliz trabajar con
modelos económicos que incluyen
a muchas personas. Ésta es la clave del enfoque por el que Ed
Prescott y yo fuimos nominados por el Comité del Premio Nobel:
porque introducimos explícitamente a los individuos en nuestros
modelos. Sus problemas de decisión son totalmente dinámicos (las
personas toman decisiones pensando en el futuro). Éste es uno de
los requisitos previos de lo que, en definitiva, queremos proponer:
un enfoque que nos permita evaluar las políticas económicas. La
herramienta fundamental que utilizan los macroeconomistas es el
experimento computacional. Con este método, el investigador hace
precisamente lo que acabo de describir: sitúa a las personas del
modelo en el entorno deseado y registra su comportamiento. En
este breve discurso, pretendo darles una idea de la amplia variedad
de preguntas, con los detalles del modelo correspondientes a cada
caso, que se han planteado en la macroeconomía en las dos últi-
mas décadas, todas ellas dentro del enfoque que constituye el tema
general de mi discurso: los problemas de decisión de las personas
y las empresas del modelo son explícitos y dinámicos.
Palabras clave: Discurso Nobel, Finn E. Kydland, macroeconomía,
modelos de ciclos económicos reales, experimento computacio-
nal, ciclos económicos internacionales, Argentina.
Estoy encantado de estar hoy ante todos ustedes. También me hace
muy feliz trabajar con
modelos
económicos que incluyen a muchas perso-
nas. Ésta es la clave del enfoque por el que Ed Prescott y yo fuimos nomi-
nados por el Comité del Premio Nobel: porque introducimos explícitamen-
(1) © Fundación Nobel 2004 (http://www.nobelprize.org). Este artículo es una versión revi-
sada del discurso pronunciado por el profesor Finn E. Kydland en Estocolmo, el 8 de
diciembre de 2004, cuando recibió, junto con el profesor Edward C. Prescott, el Premio
en Ciencias Económicas del Banco de Suecia instituido en memoria de Alfred Nobel. El
discurso se publica en
Revista Asturiana de Economía
con el consentimiento del autor y
la autorización de la Fundación Nobel. La traducción ha sido realizada por Mireia Carol
Gress y la revisión técnica corresponde al profesor José Víctor Ríos Rull.
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te a los individuos en nuestros modelos. Sus problemas de decisión son
totalmente dinámicos (las personas toman decisiones pensando en el futu-
ro). Éste es uno de los requisitos previos de lo que, en definitiva, queremos
proponer: un enfoque que nos permita evaluar las políticas económicas.
El eminente investigador y Premio Nobel de Economía en 1995, Bob
Lucas, de quien tanto he aprendido, escribió (Lucas, 1980): “Uno de los
cometidos de la economía teórica es proporcionar sistemas económicos
artificiales completamente articulados que puedan hacer las veces de
laboratorios en los que políticas con las que sería prohibitivamente cos-
toso experimentar en la economía real puedan probarse a un coste
mucho menor… (p. 696) A mi entender, nuestra misión es crear un pro-
grama en FORTRAN que acepte reglas específicas de política económica
como “entradas” y que genere como “salidas” estadísticos que describan
cómo funcionan las series temporales que nos interesan, y que se prevé
resulten de dichas políticas” (pp. 709-710). Los entornos deseados a los
que Lucas se refiere utilizarían información basada en “respuestas
indivi-
duales
[que] pueden documentarse con un coste relativamente bajo…
mediante… censos, paneles [y] demás tipos de estudios…” (p. 710) Lucas
parece sugerir que los investigadores económicos sitúen a personas en
los modelos de entorno deseados y que registren cómo se comportan
bajo reglas de políticas alternativas.
En la práctica, es más fácil decirlo que hacerlo. La herramienta funda-
mental que utilizan los macroeconomistas es el
experimento computacio-
nal
. Con este método, el investigador hace precisamente lo que acabo de
describir (sitúa a las personas del modelo en el entorno deseado y regis-
tra su comportamiento). Pero el objetivo del experimento computacional
va más allá de la simple evaluación de las reglas de políticas. Este instru-
mento resulta de gran utilidad para responder a multitud de preguntas
cuantitativas, es decir, aquéllas para las que precisamos respuestas
numéricas. Cuando evaluamos políticas gubernamentales, la política se
expresa en forma de una regla que especifica cómo se comportará el
gobierno (qué hará bajo diversas contingencias) hoy y en todo el futuro.
Ésta es una de las razones por las que sería tan difícil y tan prohibitiva-
mente costoso poner en práctica la alternativa que menciona Lucas, es
decir, poner a prueba las políticas en economías reales.
1. E
L EXPERIMENTO COMPUTACIONAL
Estos modelos incluyen millones de personas. Mi pequeño ordenador
portátil contiene diversos modelos de este tipo. Las personas se caracte-
rizan por sus preferencias respecto a los bienes y al ocio en este período
y en todos los siguientes. Sus restricciones presupuestarias son explíci-
tas. Perciben unos ingresos por su trabajo y por tener capital y lo que eli-
gen debe mantenerse dentro de sus restricciones presupuestarias, dados
los precios a los que se enfrentan (salarios y tipos de interés, por ejem-
plo). Dicho de otro modo, estos modelos son explícitos respecto a los pro-
blemas de decisión dinámicos de las personas.
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Los modelos incluyen también miles de empresas. Se incluye una
descripción de las posibilidades de producción agregada (en forma, pon-
gamos por caso, de una función de producción agregada). Dicha función
describe la tecnología necesaria para convertir los inputs de capital y tra-
bajo en outputs de bienes y servicios, que pueden destinarse al consumo
o añadirse al capital productivo futuro (la inversión).
Un aspecto esencial de la función de producción es que describe el
nivel tecnológico y su cambio a lo largo del tiempo. A este nivel de abs-
tracción, se trata de un concepto muy amplio. El cambio tecnológico
incluye todo lo que afecta a la transformación, determinada por la función
de producción agregada, de los inputs agregados de capital y trabajo en
bienes y servicios. Por supuesto, incluye los resultados habituales de la
actividad innovadora, pero también podría incluir, de nuevo a este nivel
de abstracción, factores tales como los choques petrolíferos, las nuevas
normativas medioambientales, los cambios en las restricciones legales
que afectan a los contratos entre los trabajadores y las empresas, la pro-
visión de infraestructuras públicas, y las pérdidas de intermediación
financiera asociadas a los pánicos bancarios (aspectos todos ellos que
uno podría querer estudiar con mayor detalle dependiendo de la pregun-
ta). En todo caso, para muchas preguntas, es totalmente correcto incluir-
los implícitamente como parte del nivel tecnológico.
He descrito dos elementos de los modelos que se utilizan general-
mente en los experimentos computacionales: los millones de habitantes
y los miles de empresas. Sin embargo, un aspecto fundamental es cali-
brar el modelo. En cierto modo, los modelos son instrumentos de medi-
ción: es preciso calibrarlos o, de lo contrario, las respuestas que propor-
cionen serán poco fiables. En este sentido, son como los termómetros.
Sabemos lo que se supone que un termómetro ha de registrar si lo
sumergimos en agua con pedazos de hielo o en una olla de agua hirvien-
do. De la misma forma, el modelo debería responder de manera aproxi-
madamente correcta a preguntas cuyas respuestas conocemos de ante-
mano. Por lo general, hay muchas preguntas de este tipo. En el contexto
del análisis de los ciclos económicos, sabemos muchas cosas acerca del
comportamiento a largo plazo de la economía, o podemos utilizar, por
ejemplo, el Estudio de Panel sobre la Dinámica de la Renta (Panel Study
of Income Dynamics, EE UU) o estudios similares de otras naciones con
el fin de recopilar los datos necesarios para calibrar el modelo. La cali-
bración es, pues, parte del proceso de hacer que la respuesta cuantitativa
sea lo más fiable posible.
Un experimento computacional genera series temporales de las deci-
siones agregadas de las personas del modelo económico. A través de la
formulación del modelo y de su calibrado, hemos determinado cómo
debería ser el entorno económico. Entonces, los millones de personas y
los miles de empresas de la economía van tomando sus decisiones a lo
largo del tiempo y el ordenador registra los correspondientes resultados
agregados. Obtenemos así series temporales, como si nos enfrentáramos
a una economía real. Estas series temporales se pueden describir estadís-
ticamente y se pueden comparar con los estadísticos análogos derivados
de los datos correspondientes a la nación objeto de estudio. Cuando se
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estudian los ciclos económicos, tales estadísticos pueden incluir las des-
viaciones estándar de agregados sin tendencia que describen las amplitu-
des de los movimientos de sus ciclos económicos, así como los coeficien-
tes de correlación como medida de sus co-movimientos.
2. U
N EJEMPLO SENCILLO
Ahora me gustaría guiarlos a través de un modelo sencillo (sustancial-
mente más sencillo que el de Kydland y Prescott (1982), por ejemplo). Inclu-
ye los sectores familias y empresas. Para simplificarlo al máximo, no inclui-
ré el sector público y tampoco el sector exterior. Además, para simplificar,
la economía no crece. Mis objetivos principales son dos: examinar el sen-
tido en el que el modelo contiene los sectores familias y empresas, y dar
ejemplos de lo que supone calibrar los parámetros (véase Cooley y Pres-
cott (1995) para una descripción detallada de la práctica de la calibración, y
Kydland (1995) para un ejemplo donde se describen todos los detalles).
Para empezar, tenemos la descripción de las preferencias de la familia
representativa en forma de una función de utilidad a maximizar:
Los ciclos económicos suponen incertidumbre sobre el futuro, así que lo
que uno desea maximizar es la utilidad
esperada
(denotada por
E
) como
función del consumo,
C
, y del ocio,
L
, a lo largo de todo el futuro. Resumir
la utilidad desde hoy (desde el período cero, digamos) hasta el infinito
podría parecer un poco exagerado. Más adelante volveré sobre este supues-
to. El parámetro
ß
es un número ligeramente menor que 1 y puede cali-
brarse sobre la base del tipo de interés real a largo plazo. Simplemente des-
cribe el grado de impaciencia de las personas. Contamos con dos paráme-
tros adicionales,
α
y
σ
, que también hay que calibrar. Volveré a
α
en un
minuto. El parámetro
σ
es lo que podríamos denominar un parámetro de
aversión al riesgo, del que saben mucho los que trabajan en finanzas. Podría
haber elegido una forma funcional más general dentro de la clase de las
denominadas funciones de elasticidad de sustitución constante. La que se
ha escogido concuerda concretamente con la observación empírica de que,
dado que los salarios reales en los EEUU se han duplicado en las pasadas
décadas, las horas trabajadas por familia a largo plazo han cambiado poco.
La formulación del modelo que he presentado es la exposición del
problema de un planificador, cuya solución se puede demostrar que
corresponde al equilibrio de una economía poblada por millones de per-
sonas con preferencias tales como las señaladas por esta función de uti-
lidad. Hay una restricción de recursos, que indica que la suma del consu-
mo y de la inversión no puede exceder de lo que la economía produce. El
lado derecho de la primera igualdad indica que la economía genera pro-
ducción utilizando capital (fábricas, máquinas, edificios de oficinas) junto
con el factor trabajo de los trabajadores, y
z
representa el nivel tecnológi-
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co. Dicho de otro modo, se trata de la producción total (producto interior
bruto) determinada por la función de producción, cuya especificación es
esencial para toda la macroeconomía. Por otra parte, el PIB tiene que ser
igual a la renta interior bruta, la suma de los ingresos del capital y del tra-
bajo, que aparece en la parte derecha de la segunda igualdad.
Además de esta restricción de recursos, tenemos una restricción de
tiempo, que en este caso puede dedicarse bien al ocio o bien al trabajo:
L
t
+ N
t
= 1
En la derecha tenemos un 1; es decir, sin pérdida de generalidad he
elegido las unidades de tal manera que si sumamos todo el tiempo dis-
crecional de las personas (tiempo total neto, descontando el dedicado a
dormir y al cuidado personal) el resultado es 1.
A continuación tenemos dos relaciones que representan aspectos
clave de lo que hace que una economía sea dinámica:
y
La primera, en la que
K
t
representa el stock de capital al principio del
período
t
, muestra que el stock de capital de cualquier momento depende
de decisiones de inversión tomadas en el pasado, siendo
δ
la tasa de
depreciación. Por último, el nivel tecnológico es de la mayor importancia
porque es el que, en este modelo sencillo, da lugar a la incertidumbre. Si,
como corroboran los datos, el parámetro
ρ
está próximo a 1, la relación
dice que las nuevas innovaciones tecnológicas, expresadas por
ε
, son
duraderas. Habitualmente se supone que esta variable aleatoria
ε
se
extrae de una distribución de probabilidad normal, cuya variancia puede
estimarse a partir de los datos.
Como hemos visto, esta economía sencilla tiene ya varios parámetros
que tenemos que calibrar. Una razón para presentar este modelo es que me
permite analizar dos ejemplos típicos de calibración, a saber el del paráme-
tro
α
en las funciones de utilidad, y el del parámetro
θ
en la función de pro-
ducción. Supongamos que hemos consultado un panel de miles de perso-
nas y hemos calculado la media del tiempo que dedican a las actividades
intermediadas por el mercado. Esta cifra determina, a través de una condi-
ción estacionaria de primer orden, el valor de
α
que hace que esta media en
la economía modelo sea idéntica a la de los datos. De modo semejante, por
lo que respecta al parámetro
θ
, una de las propiedades del modelo es que
si consultamos los datos de la Contabilidad Nacional y observamos, por
ejemplo, que, en promedio, el 36 por ciento de la renta interior bruta,
corresponde a los servicios del capital y que el 64 por ciento corresponde a
los ingresos del trabajo, el parámetro
θ
queda calibrado en 0,36.
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He utilizado este modelo como medio para hablar de los dos sectores
clave de la economía. El sector familias contiene muchas personas carac-
terizadas por la función de utilidad: una descripción de las preferencias
respecto al consumo y al ocio en todo el futuro. El sector empresas se
describe mediante la tecnología para producir bienes y servicios sobre la
base de los factores capital y trabajo. He analizado las características que
hacen que este modelo sea dinámico y una fuente esencial de incerti-
dumbre. Podríamos incluir muchos otros detalles similares. Ed Prescott
mencionó en su discurso el supuesto denominado “tiempo para cons-
truir”, que llevaría a que el modelo fuera más minucioso, como en el artí-
culo de 1982 al que el Comité del Premio Nobel ha hecho referencia.
Dicho modelo contiene también existencias, así como choques tanto per-
manentes como temporales. Lo que hay que incluir depende de la pre-
gunta para la que se diseña el modelo. La pregunta para la que Ed Pres-
cott y yo utilizamos por vez primera este modelo podría expresarse como
sigue: si los choques tecnológicos fueran la única fuente de impulso, ¿qué
proporción de las fluctuaciones del ciclo económico quedaría? La res-
puesta preliminar obtenida con este modelo fue: mucho más de la mitad,
y se ha confirmado en gran medida que dicha respuesta sería de alrede-
dor del 70 por ciento. El modelo proporcionó una medición.
3.
¿
I
MPORTA SER DIFERENTE
?
Volviendo a la función de utilidad, en mi prototipo de modelo que
acabo de describir, supongo que las preferencias vienen dadas por una
función que abarca el futuro en su totalidad (que llega hasta el infinito).
Es decir, que tenemos un gran poder para construir esta economía: ¡pode-
mos decidir que las personas son inmortales! Este supuesto resulta ser
sorprendentemente inocuo para muchas preguntas. Por supuesto, tiene
sentido comprobar si ello genera diferencias, y la respuesta es, como los
economistas concluyen a menudo en muchos contextos, depende. Para
muchas preguntas relacionadas con los ciclos económicos, la respuesta
es no, lo cual resulta ser bastante sorprendente. Si pensamos en las per-
sonas a lo largo de su ciclo vital, vemos que suelen ganar relativamente
poco con su trabajo al principio, sus ingresos experimentan después un
aumento sustancial cuando alcanzan una edad intermedia, y, por último,
quienes viven lo suficiente, entran en un período en el que están retirados
del mercado de trabajo. Dicho de otro modo, el perfil de los ingresos del
trabajo tiene una marcada forma de joroba. Pero sabemos también que la
gente prefiere un flujo de consumo mucho más regular a lo largo del
tiempo. Por ello habrá un período en el que gastarán más de lo que
ganan, luego gastarán menos durante dos o tres décadas, y finalmente
volverán a gastar más de lo que ganan por su trabajo hacia el final de sus
vidas. Por otra parte, el comportamiento de una persona al principio y al
final de su vida laboral suele ser bastante interesante en otros aspectos.
Así, parece que el comportamiento a lo largo del ciclo vital podría tener
una gran importancia. No obstante, Víctor Ríos Rull (1996) observó, res-
pecto a una pregunta típica en relación con el ciclo económico como la que
mencioné más arriba, que, si consideramos una economía con consumi-
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dores mortales en la que se incluye un comportamiento realista a lo largo
del ciclo vital, al agregar en los experimentos computacionales las series
temporales correspondientes a todas estas personas, obtenemos aproxi-
madamente la misma respuesta que en el caso de la economía con con-
sumidores inmortales. Existen, claro está, muchas preguntas para las que
el comportamiento durante el ciclo vital sí supone una gran diferencia.
Entre ellas se encuentran el impacto económico sobre el ahorro, los tipos
de interés, y el tratamiento impositivo de la inmigración, la reforma de la
Seguridad Social, y la jubilación de los nacidos durante la explosión de la
natalidad de la posguerra (“baby boomers”) , por mencionar algunas.
Gráfico 1
PERFIL SALARIAL A LO LARGO DEL CICLO DE VIDA
EN LOS ESTADOS UNIDOS
Fuente: datos transversales basados en el Censo de los EEUU de 1990, tal como apare-
ce en Kjetil Storesletten (1995).
Para que se hagan una idea de cuán diferentes son unas personas de
otras y con el fin de enfatizar la necesidad de incluir tales diferencias cuan-
do abordamos
ciertas
preguntas, les mostraré algunas cifras. El gráfico 1
muestra el perfil medio de la eficiencia a lo largo del ciclo vital de la gente
que trabaja en el sector de mercado, tal como lo indica su salario real.
El gráfico muestra una razón fundamental por la que el perfil de los
ingresos del trabajo de las personas tiene, en función de la edad, forma de
joroba. La curva está normalizada para que la media sea 1. Comienza alre-
dedor de 0,5 y asciende rápidamente, de manera que, durante un largo
período de tiempo en la vida laboral posterior de las personas, su eficien-
cia es más de dos veces superior a la que tenían cuando empezaron a tra-
bajar. A estas diferencias en el ciclo vital en relación con la capacidad de
los trabajadores, hay que añadir el hecho de que las habilidades de los tra-
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bajadores difieren mucho de unos a otros cuando se inicia su vida laboral,
dependiendo de su formación y de otros factores. Krusell, Ohanian, Ríos-
Rull y Violante (2000) presentan un interesante estudio acerca de las con-
secuencias agregadas de la interacción entre, por un lado, el factor traba-
jo, dividido en trabajadores muy capacitados y poco capacitados, y, por
otro, el factor capital, dividido en estructuras (edificios) y bienes de equipo
(máquinas). Estos autores se centran, en particular, en los movimientos de
los salarios reales. En el trabajo de Kydland y Petersen (1997), en el que se
basan algunas partes de este discurso, se presenta un análisis más elabo-
rado acerca de las consecuencias cíclicas, especialmente en lo relativo a
las fluctuaciones medidas del factor trabajo.
En el gráfico 2 se presenta la distribución por edades de la población
de los EEUU en 1994 y la prevista para el 2020. El eje vertical muestra el
porcentaje de personas de las diferentes edades. En 1994 se ve una clara
joroba, aproximadamente en el rango de edad de los 30 a los 40 años. Es
previsible que haya un pico similar en 2020. Por supuesto, una razón para
preocuparse respecto a este patrón empírico es que en 2020 muchas, si
no la mayoría, de estas personas nacidas durante la explosión de la nata-
lidad de la posguerra se habrán jubilado, lo cual supondrá una fuerte pre-
sión sobre la restricción presupuestaria del estado en general y de la
Seguridad Social en particular. Un magnífico estudio sobre los efectos
que la explosión de la natalidad de los sesenta en España (donde la inmi-
gración supone una complicación mucho menor para la dinámica de la
población que en los EEUU) puede tener sobre el ahorro y los tipos de
interés reales futuros es el de Ríos Rull (2001).
Gráfico 2
DISTRIBUCIÓN POR EDADES DE LA POBLACIÓN
DE LOS ESTADOS UNIDOS EN 1994 Y 2020
Fuente: Oficina del Censo de los EEUU.
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Por último, el gráfico 3 muestra la distribución por edades de los inmi-
grantes en los EEUU. La curva correspondiente a los nacidos en los EEUU
es la misma que aparece en el gráfico 2 para 1994, con el matiz de que en
este caso cada grupo de edad tiene una amplitud de cinco años y, en con-
secuencia, la curva es más suave. El mensaje fundamental de este gráfi-
co es que los inmigrantes en los EEUU son, en términos relativos, bas-
tante jóvenes.
Gráfico 3
DISTRIBUCIÓN POR EDADES DE LOS NATIVOS Y DE LOS NUEVOS
INMIGRANTES EN LOS ESTADOS UNIDOS
Fuente: Anuario de los Servicios de Inmigración y Naturalización (años 1983-1989), tal
como se presenta en Kjetil Storesletten (1995).
Estas características de los datos corresponden todos ellas a elemen-
tos que uno tal vez desearía añadir a un modelo de individuos heterogé-
neos (algo en lo que nosotros, como economistas, nos hemos vuelto
expertos). Cuando Víctor Ríos era mi colega en la Carnegie Mellon Uni-
versity a principios de la década de los 90, los ordenadores no eran en
absoluto tan potentes como lo son hoy en día. Víctor realizó una investi-
gación pionera con tales modelos. En aquel entonces el ordenador podía
tardar mucho tiempo (quizás uno o dos días) en calcular las series tem-
porales del modelo a analizar.
Todas las características a las que he hecho alusión (la eficiencia en el tra-
bajo dependiendo de la edad, la dinámica de la población, y demás) pueden
ser y han sido añadidas a modelos como los que utilizaban Víctor Ríos y otros
en la década pasada. Un estudiante de Víctor y mío en Carnegie Mellon, Kje-
til Storesletten, que actualmente se encuentra en la Universidad de Oslo, rea-
lizó un interesante estudio sobre la interacción de la inmigración con la polí-
tica fiscal. Investigadores que hacen contabilidad intergeneracional han
hecho predicciones categóricas que indican que los tipos impositivos tendrán
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que aumentar sustancialmente en un futuro no muy lejano con el fin de que
se pueda cumplir la restricción presupuestaria del estado. La interesante pre-
gunta que plantea Storesletten (2000) es ¿hasta qué punto se puede evitar el
aumento de los impuestos incrementando la cuota de inmigración, en parti-
cular si se pudiera ser selectivo con los inmigrantes que se admiten?
Nuestra capacidad para calcular equilibrios en el caso de economías
que incluyen personas muy diferentes ha aumentado tremendamente en
los últimos años, existiendo muchos estudios en los que ha tenido gran
influencia el artículo pionero de Per Krusell y Tony Smith (1998). Hoy en
día, encontramos trabajos muy interesantes, como el de Storesletten, Tel-
mer y Yaron (2004), una de cuyas propiedades es que la distribución de
los ingresos y de la riqueza varía y evoluciona a lo largo del tiempo. Estas
investigaciones tan apasionantes han sido posibles gracias a los avances
habidos en nuestra comprensión de la metodología dinámica, pero tam-
bién gracias a la potencia de los ordenadores actuales.
4.
¿
N
O HAY CABIDA PARA EL DINERO
?
En ocasiones, se ha afirmado que este enfoque sólo se puede utilizar
para analizar fenómenos reales. Eso es un gran malentendido. Este
mismo enfoque se emplea también para estudiar fenómenos monetarios.
Por ejemplo, podría utilizarse para responder a la eterna pregunta de si
los choques monetarios causan ciclos económicos.
[Antes de continuar, quisiera decir que hay dos personas a quienes me
hubiera encantado ver en Estocolmo esta semana, pero que no estarán aquí
porque han fallecido. Una de ellas es mi padre, Martin; la otra, Scott Free-
man, que murió hace unos meses. He tenido la fortuna de trabajar con el
mejor economista del mundo, Ed Prescott. Pero Scott Freeman no le anda-
ba muy a la zaga. Era un economista maravilloso, con una gran intuición y
capacidad innovadora. Trabajamos juntos sobre la interacción entre los
fenómenos monetarios y los factores reales. En su memoria, he incluido
dos fotografías. En la primera, pueden ver a Scott en actitud pensativa. En
la segunda, se está divirtiendo en una fiesta celebrada hace unos años.]
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Les mostraré una manera de introducir el dinero en un modelo simi-
lar al que les he descrito. Supongamos que las personas compran bienes
de múltiples tamaños. Ya puestos, digamos que hay un continuo, de dimi-
nutos a grandes. Las personas realizan compras pequeñas y grandes.
Dado el coste de llevar a cabo transacciones utilizando medios de cambio
(cheques, por ejemplo) respaldados por activos que devengan intereses,
ha de ser óptimo realizar las compras pequeñas con dinero y las grandes
con estos otros medios de cambio. La medida en la que uno desea utili-
zar uno u otro medio de pago se convierte en una decisión económica
cuyos incentivos cambian a lo largo del ciclo. Los incentivos cambian,
tanto para decidir en qué proporción utilizar ambos medios de cambio
como la frecuencia con la que se reponen los saldos líquidos. En este
estudio realizado con Scott Freeman (2000) se concluía que el dinero fluc-
túa de manera procíclica, incluso cuando el banco central no hace nada.
En otras palabras, si uno observa, tal como ha sido el caso durante largos
períodos de tiempo en la historia de los EEUU, que el dinero fluctúa en la
misma dirección que la producción, basándose sólo en este hecho no
puede colegir que movimientos en la cantidad de dinero causen movi-
mientos en la producción.
Dado que en estos modelos hay personas, podemos evaluar el coste
de la inflación en términos del bienestar. Eso fue exactamente lo que hici-
mos en un proyecto realizado con Scott Freeman y Espen Henriksen (en
prensa), un estudiante de doctorado de Carnegie Mellon. Ahora estamos
intentando llegar más lejos con dicho proyecto, preguntando, por ejemplo,
que sucedería si los costes de transacción bajaran a lo largo del tiempo,
cosa que ha sucedido ya y que probablemente continuará sucediendo.
5. C
ICLOS ECONÓMICOS INTERNACIONALES
Les he presentado un modelo de economía cerrada. Sin embargo, en
los últimos 10 o 15 años, los economistas han utilizado este enfoque para
estudiar la interacción de muchas naciones. Se trata de un campo parti-
cularmente interesante porque en él abundan las anomalías que los
investigadores inteligentes jóvenes (e incluso viejos) pueden intentar
explicar. A continuación les pondré un ejemplo de lo que, a primera vista,
podría parecer una anomalía. Para muchas naciones y de forma cíclica,
cuanto más baratos son los bienes que producen más se deteriora la
balanza comercial. Resulta que cuando uno elabora un modelo que con-
templa el intercambio comercial entre distintas naciones, tal como, por
ejemplo, hicimos Backus, Kehoe y yo (1994), la acumulación de capital es
importante en la determinación de la respuesta. Otro factor es que en las
distintas naciones se produce un cambio tecnológico “no sincronizado”,
que se transmite con el tiempo de una nación a otra. La conclusión es que
la regularidad empírica a la que acabo de referirme no es en modo algu-
no una anomalía. Es lo que el modelo indica que debería ocurrir.
Ahora les ofreceré una bonita aplicación de esto último. Me encantaba
utilizarla en mis clases de licenciatura. Encontré un artículo en el
Wall Stre-
et Journal
de abril de 1988 en el que se informaba de que el Fondo Mone-
tario Internacional había mandado una misión a Argentina, supuestamente
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para convencer al gobierno argentino de que enfriara la economía. Las
razones que se apuntaban eran tres: (1) unas tasas de crecimiento altas, de
entre un 6,5 y un 7 por ciento anual, que se sumaban al fuerte crecimiento
iniciado en 1990, interrumpido tan solo por la crisis del Tequila alrededor de
1995; (2) la tremenda caída de los precios de las exportaciones; y (3) la vuel-
ta del déficit comercial. ¿Suena mal? Pues resulta que estos co-movimien-
tos son precisamente los que un modelo estándar nos diría que deberíamos
esperar en una economía que va bien. Según nuestro enfoque, la combi-
nación de estos tres factores debería ser favorable para la economía. Debo
confesar que no tengo forma de saber si de alguna manera el
Wall Street
Journal
distorsionó las razones del FMI para enviar una representación a
Argentina. Por ejemplo, es posible que el FMI estuviera preocupado tam-
bién por la “sobre-estimulación” fiscal, por llamarla de algún modo.
6. E
L CASO DE
A
RGENTINA
Recientemente se han llevado a cabo diversos estudios sobre las
grandes depresiones. Muchos de ellos fueron presentados en un congre-
so celebrado en el Banco de la Reserva Federal de Minneapolis y se reco-
pilan en un volumen editado por Tim Kehoe y Ed Prescott (2007). Las razo-
nes por las que menciono estos trabajos acerca de las grandes depresio-
nes son dos. En primer lugar, la gente solía pensar que las grandes
depresiones eran hechos que, por su magnitud, exigían un enfoque dife-
rente. A mi entender, en este congreso se demostró que se trata de una
idea errónea. En segundo lugar, el mismo nos dio a Carlos Zarazaga y a
mí (2002) el impulso que necesitábamos para estudiar el caso de Argenti-
na, que había sufrido una gran depresión en la década de los 80.
Gráfico 4
PIB POR PERSONA EN EDAD DE TRABAJAR EN ARGENTINA
(ÍNDICE)
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Para que puedan hacerse una idea de lo que ha sucedido en Argenti-
na en los últimos 50 años, el gráfico 4 muestra el logaritmo de su PIB real
por persona en edad de trabajar. Los logaritmos resultan útiles porque
una tasa de crecimiento constante se representa mediante una línea recta
y, tanto en el caso de que el PIB de Argentina sea tan pequeño como lo
fue en la década de los 50 o tan grande como en 1998, una desviación de,
por ejemplo, un cm. respecto a la tendencia representa la misma desvia-
ción
porcentual.
Así es como hay que interpretar este gráfico. Observen el
tremendo descenso experimentado en la década de los 80 (más del 20 por
ciento durante la “Década perdida” de Argentina, por lo que este período
ha sido considerado como una gran depresión). Después de 1998, se pro-
dujo un descenso mucho mayor y más rápido.
Como ya he mencionado, la economía argentina experimentó un giro
positivo en los 90. A Carlos y a mí (2007), este episodio nos parecía toda-
vía más interesante que el de la depresión. Es evidente que Argentina
estaba creciendo muy rápido de acuerdo con la mayoría de los estánda-
res. Lo sorprendente era que (y esto sólo nos lo podía decir el modelo), al
introducir las cifras correspondientes al crecimiento de la productividad
total de los factores en un modelo estándar y calibrarlo, el modelo indi-
caba que la inversión debería haber sido mucho mayor en la década de
los 90. Por supuesto, por esa misma razón, el stock de capital debería
haber sido mucho mayor a finales de la década.
Gráfico 5
PIB DE ARGENTINA
El gráfico 5 presenta el PIB real de Argentina, de nuevo en escala loga-
rítmica. Se puede observar el crecimiento de los años 90. Supongamos
que introducimos en el modelo las cifras reales de la productividad total
de los factores obtenidas mediante el método que Robert Solow (1957)
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propuso para medirlas en un contexto de crecimiento. Utilizamos el perí-
odo que va hasta 1980 para estimar estadísticamente el proceso que sigue
el nivel tecnológico. El modelo refleja bien la gran depresión de los 80, así
como la caída posterior a 1999. La gran discrepancia está en los años 90,
en los que el modelo indica que el crecimiento debería haber sido mucho
mayor. La tercera curva se incluye para mostrar lo que predice el modelo
si lo reiniciamos en 1999 con el stock de capital existente en ese momen-
to. El modelo reproduce correctamente el comportamiento de la econo-
mía en los años siguientes.
¿Qué pasa si observamos más de cerca al factor capital? El gráfico 6
corrobora que, como ya mencioné con anterioridad, éste supone la ano-
malía más importante, con una discrepancia entre las predicciones del
modelo y los datos correspondientes a los años 90 mayor incluso que la
existente en el caso del PIB. En 1999, la diferencia es de casi el 20%. Al
igual que en el gráfico 5, la tercera curva muestra la predicción del mode-
lo para los cinco años restantes si partimos del stock de capital de 1999.
Gráfico 6
FACTOR CAPITAL DE ARGENTINA
Los datos del gráfico 7 deben ser extremadamente deprimentes para
Argentina, ya que muestran la caída del stock de capital por persona en
edad de trabajar (que sería más o menos igual en términos per cápita).
Esta magnitud representa la capacidad productiva de Argentina, según
las mejores mediciones posibles. En 2003, el stock de capital por persona
era muy inferior al de 1982. El modelo de crecimiento neoclásico supon-
dría pues, tal como muestran los datos, unos salarios muchísimo más
bajos que los que habrían prevalecido en Argentina si la economía hubie-
ra crecido como lo hicieron las economías de otros países. Son éstas
malas noticias para el futuro de los pobres de Argentina (y, efectivamen-
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te, así ha sido hasta ahora). Es evidente que Argentina necesita crecer a
un ritmo rápido (no sólo un 3 o un 4 por ciento anual) para ponerse al
nivel de los demás. De no ser así, los pobres seguirán siendo pobres
durante mucho tiempo. Es probable que les vaya razonablemente bien a
los que dispongan de un capital humano relativamente alto, pero las dis-
paridades de renta y riqueza serán cada vez mayores.
Gráfico 7
FACTOR CAPITAL POR PERSONA EN EDAD DE TRABAJAR
EN ARGENTINA
¿Cómo podríamos explicar la situación en la década de los 90? Una
posibilidad es que se trate de problemas de medición. En muchas nacio-
nes tales como Argentina, a veces los datos son de escasa calidad. Por
otro lado, partiendo de los datos disponibles, las series agregadas pueden
construirse de distintas maneras. José de Anchorena (2004), un estudian-
te de doctorado de Carnegie Mellon, elaboró las series de capital con un
método alternativo pero llegó a la misma conclusión.
Otra posibilidad, y quisiera volver a este tema más adelante porque
guarda relación con el artículo que escribimos en 1977 y al que se refirió
Ed Prescott en su discurso, es que lo ocurrido en los años 90 sea, en
parte, consecuencia de lo que podríamos denominar “la enfermedad de
la inconsistencia intertemporal”, debida a las malas políticas adoptadas
en Argentina antes de 1990. A pesar de que el antiguo presidente Carlos
Menem y otros políticos hicieron todo lo posible para que Argentina
fuera considerado como un país creíble en el que invertir a largo plazo,
la gente tenía frescos en la memoria los recuerdos del pasado. Es, por lo
tanto, muy probable que Argentina no tuviera todavía la credibilidad
necesaria. Aunque durante los 90 se produjo un crecimiento considera-
ble, distaba mucho de ser el que el país debería haber experimentado de
acuerdo con la predicción del modelo neoclásico de crecimiento. Esta
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conjetura debe ser investigada con mayor rigor, pero al menos es cohe-
rente con una literatura cada vez más abundante (véase, por ejemplo,
Alvarez y Jermann, 2000; Kehoe y Levine, 2001; y Kehoe y Perri, 2002)
que predice que el miedo al impago y a las confiscaciones tendrá un
“efecto tipo viento en contra” sobre la inversión precisamente cuando la
economía esté repuntando.
Argentina se ha recuperado en los últimos dos años. Ya he señalado
que si no mejora a una velocidad rápida, si la brecha no se cierra, los
pobres seguirán siendo pobres durante mucho tiempo ¿Cómo podría
Argentina restablecer la confianza? No hay una respuesta sencilla. Una
vez se ha perdido la credibilidad, los economistas no tienen claro cómo
recuperarla. Lo que se necesita no es una política de parches para uno o
dos años. Argentina necesita una política enfocada al largo plazo, con
incentivos creíbles para la actividad innovadora y la acumulación de capi-
tal humano y físico, que produzca beneficios durante muchísimos años.
7. C
OMENTARIOS FINALES
En este breve discurso, he tratado de darles una idea de la amplia
variedad de preguntas, con los detalles del modelo correspondientes a
cada caso, que se han planteado en la macroeconomía en las dos últimas
décadas todas ellas dentro del enfoque que constituye el tema general de
mi discurso: los problemas de decisión de las personas y las empresas del
modelo son explícitos y dinámicos. Podría haber aportado cientos de refe-
rencias. Algunas de las que decidí incluir son obra de autores o coautores
con los que me ha entusiasmado trabajar. Estoy encantado de tenerlos
hoy aquí en Estocolmo como mis invitados.
Dado que entre el público hay muchos estudiantes, quisiera terminar
con algunos comentarios acerca del aprendizaje de la macroeconomía.
Casi todos los fenómenos macroeconómicos interesantes son dinámicos;
son inter-temporales. Es preciso, pues, considerar personas que tengan
en cuenta el futuro cuando tomen sus decisiones. Desafortunadamente, la
macroeconomía dinámica es una materia difícil para los principiantes. No
es fácil hacer macroeconomía dinámica en una hoja de papel. Quizás sea
por ello por lo que la brecha entre la investigación y los libros de texto
se ha ido ampliando cada vez más durante los últimos 20 años ¿Cómo
podríamos remediarlo?
En los últimos tiempos ha habido varias tentativas de cerrar la brecha.
Me gustan, por ejemplo, muchos aspectos del libro de texto que Steve
Williamson (2005) ha publicado recientemente. Puede parecerles sor-
prendente, sin embargo, que yo haya seguido utilizando durante tanto
tiempo (complementado con mis propios apuntes) un manual de Merton
Miller y Charles Upton (1986) que se publicó por primera vez en 1974. Este
manual presenta un marco dinámico con muchas de las características de
las que he estado hablando, incluso el comportamiento a lo largo del ciclo
vital. Estos dos autores eran sencillamente grandes economistas e incluí-
an en su texto los elementos clave que, a su juicio, debían formar parte
de los modelos dinámicos básicos de la macroeconomía.
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Una posible solución a la hora de enseñar macroeconomía sería utili-
zar el ordenador para llevar a cabo experimentos computacionales (véase
Bjørnestad y Kydland, 2004). Este instrumento, que tanta influencia ha
tenido en la investigación moderna, puede servir también para que los
estudiantes de introducción a la economía y de macro intermedia apren-
dan macroeconomía dinámica. Los estudiantes pueden comparar los
estadísticos relacionados con los ciclos generados por la economía mode-
lo con los de la economía real. El ordenador puede generar gráficos de
respuesta a impulsos. Se producen choques en todos los períodos tem-
porales. En la práctica resulta difícil desentrañar los efectos de cada uno
de dichos choques. Como se registra por lo menos uno en cada período,
no es fácil observarlos y medirlos en el momento en que se producen, y
los efectos de cada uno de ellos perduran en el tiempo. Pero las econo-
mías modelo nos permiten reforzar nuestra intuición. Por ejemplo, al cen-
trarse en la respuesta a un impulso, se supone que no se ha producido un
choque en mucho tiempo (que la economía se encuentra en su estado
estacionario). Entonces, alteramos la economía modelo con un único cho-
que o impulso y registramos lo que ocurre durante cierto número de perí-
odos temporales (una gran ayuda para la intuición de los estudiantes).
Me gustaría concluir en este punto y diciendo simplemente: Takk for
at dere alle Kom for å høre på meg
*
.
R
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(*) Muchas gracias a todos ustedes por haber venido a escucharme
(Nota del editor).
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ABSTRACT
I'm very happy when I get to work with
models with many people.
That is the key to the framework for which Ed Prescott and I were
cited by the Nobel committee: The people are introduced expli-
citly in the models. Their decision problems are fully dynamic
(people are forward-looking). That is one of the prerequisites for
what we ultimately seek, a framework in which we can evaluate
economic policy. The key tool macroeconomists use is the
com-
putational experiment. Using it, the researcher performs precisely
what I just described (places the model's people in the desired
environment and records their behaviour). In this brief lecture, I
try to give you a taste of the vast variety of questions, with the
model details dictated accordingly, that have been addressed in
macroeconomics in the past two decades, all within the frame-
work that serves as the overall theme for this lecture: the decision
problems of the models' people and businesses are explicit, and
they are dynamic.
Key words: Nobel Lecture, Finn E. Kydland, macroeconomics, real
business cycle models, computational experiment, international
business cycles, Argentina.
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