Matrices de empleo por empleo y análisis de multiplicadores: una aplicación para Chile, años 1996, 2003, 2008, 2013, 2014

Abstract

La necesidad de priorizar y optimizar los escasos recursos económicos actuales hace necesario identificar aquellos sectores que por sus encadenamientos con otras actividades, provocan un mayor efecto económico, tanto a nivel regional como nacional. En este caso la tabla insumo-producto y sus aplicaciones, se transforman en una herramienta de uso técnico que junto con mejorar la eficiencia del proceso de inversión pública, permite caracterizar las propiedades estructurales de la economía tanto en empleo, producción y consumo; analizar las interrelaciones entre los sectores productivos e identificar por sectores, la capacidad de estos de contribuir mediante efectos directos e inducidos. En términos de empleo, para lograr lo anterior se procede: A partir de la Matriz Insumo Producto (MIP) del Banco Central de Chile, a elaborar una matriz de empleo por empleo, para la economía nacional de los años 1996, 2003, 2008, 2013 y 2014 siguiendo la propuesta metodológica de J. Hewings. Y a partir de esta, se presentan índices y multiplicadores de empleo sectoriales que representan los requerimientos de empleo por cada actividad económica, con la finalidad de evaluar el efecto que, un impacto en las variaciones de alguno de los componentes de la demanda final neta ejerce sobre el nivel de empleo por actividad. La tesis persigue disponer de una MIP de empleo de tamaño 12 x 12 como instrumento de medición de impacto sobre empleo sectorial, contribuya a los tomadores de políticas, conocer no solo la estructura del empleo, sino que además, disponer de información sobre el efecto en las actividades económicas, tras modificaciones en algún componente de la demanda final. Uno de los conceptos fundamentales de esta investigación, se relaciona con la razón “Empleo-Producto”, que definida como L=e/x, expresa la cantidad de trabajadores que se requieren para producir una unidad de Valor Bruto de Producción en el sector i. Otra, se relaciona con el multiplicadores de empleo que representa la cuantificación del efecto que las variaciones ocurridas en cualquier componente de la demanda final neta, puede ejercer sobre el nivel de empleo por actividad, esto mediante el enfoque de Hewings, y calculado bajo la siguiente expresión Mh=〖(I- ψ)〗^(-1 ) L ̂ (11). Asimismo, la investigación pone a disposición de investigadores y tomadores de políticas los respectivos multiplicadores SD, PD y clasificación de sectores, para medir los impactos en el empleo sectorial ante cualquier variación (+/-), de algún componente de la demanda final o de su totalidad. Mediante la metodología clásica de coeficientes de Rasmussen, se clasifican las actividades económicas de acuerdo a su capacidad de arrastre y empuje en: Claves (C), Impulsores de Crecimiento (IC), Estratégicos (E) e Islas (I). Los resultados y conclusiones más relevantes obtenidos en esta investigación se relacionan con: La intensidad de uso del factor trabajo por actividad económica, para todos los sectores manifiesta una tendencia a la baja. Lideran esta tendencia, las actividades; Agropecuario – silvícola (1), Intermediación financiera y servicios empresariales (9), Pesca extractiva (2), Industria manufacturera (4) y Transporte y comunicaciones (8). Las cuáles, en promedio manifestaron un cambio porcentual de 76%. Referido a los multiplicadores sectoriales de empleo, se verificó una tendencia de reducción para todas las actividades, lo que expresa una menor capacidad de generación de empleo en todas las actividades económicas. Lideraron esta caída los sectores: Agropecuario-silvícola (1), Pesca extractiva (2), Intermediación financiera y servicios empresariales (9) e Industria manufacturera (4). De manera experimental para el año 2014, el estudio, con el fin de cuantificar el empleo adicional por actividad económica, evaluó un incremento en la demanda final de cada sector en un 1%. Se constata que en términos absolutos, es decir números de personas, las actividades que más contribuyen en empleo adicionales son: Comercio, hoteles y restaurantes (7) y Servicios sociales y personales (11). En términos relativos, la capacidad de contribuir al empleo del sector Agropecuario-silvícola (1), manifestó la caída más significativa, pasando desde 13% en el año 1996 a un 4% en el año 2014. Le siguen la Industria Manufacturera (4), Comercio, hoteles y restaurantes (7), Intermediación financiera (9) y Servicios sociales y personales (11), con una variación porcentual de (-4%), (6%), (-4%) y (6%), respectivamente. Referido a las actividades terciarias, se corroboró la tendencia de largo plazo de tercerización del empleo en la economía nacional. En este sentido, dichas actividades presentaron una variación positiva en su capacidad de generar nuevos empleos, si en el año 1996 contribuían con el 58% de los nuevos empleos, en el año 2014 su contribución se incrementó a un 70%. Siguiendo a Rasmussen, que clasifica las actividades económicas de acuerdo a su capacidad de arrastre y empuje en: Claves (C), Impulsores de Crecimiento (IC), Estratégicos (E) e Islas (I). Referido a los sectores Claves(C), cuya importancia radica en expresar la existencia de un “tejido interindustrial denso”, es decir, con fuertes encadenamientos productivos hacia atrás y hacia adelante. Para el periodo 1996-2014, esta condición sólo se presenta para la Industria Manufacturera (4) en los años 1996; 2003; 2008 y Transporte y comunicaciones (8) durante el año 2003. Los sectores que clasifican en condición de Estratégicos son: Industria manufacturera (4), Comercio, hoteles y restaurantes (7), Transporte y comunicaciones (8) e Intermediación financiera y servicios empresariales (9), siendo estas últimas, actividades terciarias, clasificadas comúnmente como actividades dinamizadoras de la economía, es decir de notoria contribución al crecimiento económico. Finalmente, los sectores Agropecuario-silvícola (1), Construcción (6), Servicios sociales y personales (11) y Administración pública (12), se presentan en calidad de Islas, es decir, con un nivel de eslabonamiento hacia adelante y hacia atrás menores a la unidad. Del análisis comparado de la “densidad del tejido interindustrial” en las matrices inversas de empleo por empleo y en particular de los años 1996 y 2014 (∑_i▒∑_j▒〖aij〗_1996 >∑_i▒∑_j▒〖〖aij〗_2014 ") " 〗, debido a que la sumatoria del año 1996 es superior a la sumatoria del año 2014, se concluye que las relaciones interindustriales en la matriz de empleo por empleo debilitan su densidad.