¿Por qué los incentivos pueden tener efectos adversos?

Los incentivos son una de las herramientas que más frecuentemente utilizamos los economistas cuando queremos mejorar el esfuerzo de trabajadores o personas que realizan alguna actividad. Sin embargo, también sabemos que no siempre funcionan, y que incluso puede tener efectos adversos. Uno de los ámbitos donde se plantean más dudas es cuando dichos incentivos se dan en el ámbito de tareas u ocupaciones que tienen cierta finalidad social, por ejemplo, tareas de voluntariado, y trabajos en medicina o educación. Al respecto, nuestro Pedro tiene este artículo que resume muy bien la literatura.

Hace unos años escribí esta entrada sobre este artículo en el que estudiábamos el efecto de dar incentivos monetarios a directores de escuela de zonas rurales de China para reducir la tasa de anemia de sus estudiantes. El estudio incluía un incentivo normal y uno muy pequeño (un 10% del incentivo normal). Mientras el incentivo normal redujo la tasa de anemia, el incentivo pequeño la aumentó (efecto adverso) en aquellos directores de escuela que tenían preferencias más prosociales (medida usando estas escalas psicométricas). Sin embargo, esto no pasó con el incentivo normal.

Una forma de entender el resultado es que hay dos fuentes de motivación, una puramente monetaria (que depende del tamaño del incentivo) y otra no monetaria, que por la razón que sea, disminuye si se da un incentivo monetario, y especialmente, para personas con preferencias muy prosociales. El resultado empírico es la combinación de las dos fuentes de motivación. Cuando el incentivo monetario es pequeño, la motivación monetaria es pequeña y no llega a compensar el efecto negativo que el incentivo tiene en la motivación no monetaria de los directores con preferencias muy prosociales.

Pero esta explicación no llega a ser del todo satisfactoria, no nos da muchas pistas sobre cuál es la motivación no monetaria. Esto lo intentamos abordar en un estudio que mis co-autores (Marcus Holmlund, Pamela Jervis, François Maniquet, and Pedro Rosa Dias) y yo hemos realizado en Nigeria, y que pronto esperamos hacer público. El gobierno de Nigeria quería saber si los incentivos eran eficaces para resolver uno de los problemas que padecen en los centros rurales de salud, que las matronas dejan el puesto de trabajo “demasiado pronto” y se van a trabajar a zonas urbanas. Al evaluar el papel de los incentivos, introdujimos unos juegos con el objetivo de identificar si el incentivo tiene efectos adversos y por qué.

En este estudio, que también es un experimento, las matronas de los centros de salud reciben un bono de 30.000 nairas (equivalente a 325 dólares PPA e igualmente al 75% de su salario mensual) por cada 3 meses consecutivos que trabajan en el centro de salud. El incentivo es individual pero todas las matronas de un mismo centro de salud reciben el mismo contrato. En otros centros de salud, se ofrecieron incentivos no monetarios (uniformes, calendarios, etc.) pero esos los voy a dejar a un lado porque la logística de su distribución no funcionó del todo bien.

El gráfico que sigue a continuación muestra que los incentivos monetarios (líneas verde y azul) aumentan el tiempo que las matronas trabajan en el centro de salud de las zonas rurales. En el registro del experimento definimos que la variable de resultado principal era el porcentaje de matronas que seguían trabajando después de 9 meses, lo cual aumentó en torno a 6 puntos porcentuales debido a los incentivos monetarios.

Curvas de sobrevivencia del empleo de las matronas en los centros de salud

En cuanto a si el incentivo pudiera tener efectos adversos en algún grupo y por qué, investigamos el mecanismo propuesto por Bénabou y Tirole en el año 2006 en el que juega un papel fundamental la utilidad por “imagen” o por reputación. Según su teoría, hay personas que obtienen utilidad de que el resto (colegas de trabajo, comunidad, etc.) pensemos que ellas son buenas personas. Por ello hacen actividades de voluntariado, o realizan trabajos con finalidad social. Si le empezamos a pagar por hacer estas actividades, no se va a poder saber si hacen estas actividades porque son buenas personas o por el dinero. Por lo tanto, participar en estas actividades ya no le sirve para señalizar que son buenas personas, y dejan de participar en ellas.

Para identificar este tipo de personas que les importa que el resto piense que son buenas personas, hicimos los dos juegos siguientes. Cada matrona recibió 2000 nairas (22 dólares PPA), y decidió cuánto quería para ella, y cuando quería donar a la Cruz o Luna Roja. Es una donación privada. A continuación, se repite el juego con la misma matrona, pero le decimos que la donación a la Cruz o Luna Roja se anunciará públicamente en el mismo centro de salud. Tomamos la diferencia entre la donación pública y la privada como un indicador para ordenar a las matronas de acuerdo con cuánto le importa que el resto pensemos que son buenas personas. El histograma que sigue a continuación describe la distribución de dicha diferencia. Cuánto mayor es el valor, más le importa a la matrona que los demás piensen que ella es una buena persona.

Histograma de la diferencia entre la donación pública y la privada

Al analizar los resultados, encontramos dos resultados muy interesantes. Uno es que en el grupo de control (que no recibe ningún incentivo), las matronas que tienen una diferencia entre la donación pública y privada de 600 nairas o más, permanecen más tiempo en el centro de salud. Es decir, que este indicador obtenido mediante los juegos parece recoger una verdadera fuente de motivación: las matronas que les importa más que los demás piensen que son buenas personas terminan permaneciendo más tiempo en el centro de salud.

El otro resultado interesante es que para ese mismo grupo de matronas (aquellas con una diferencia entre la donación pública y privada de 600 nairas o más), el incentivo monetario deja de tener un efecto positivo en la permanencia en el centro de salud, e incluso tiene un efecto adverso.

Estos dos resultados favorecen la hipótesis de Bénabou y Tirole que una de las razones por las que los incentivos pueden no funcionar es que destruyen la habilidad de las personas de señalizar que son buenas personas cuando llevan a cabo actividades con una importante finalidad social. En este caso, es cierto el porcentaje de personas cuya imagen era tan importante que el incentivo no fue efectivo es sólo del 10%. Pero esto ocurrió con un incentivo bastante significativo (75% del salario mensual cada tres meses). Cabe pensar que, si el incentivo fuera menor, el porcentaje de personas afectadas sería mayor. Pero para estar seguro de ello, tendremos que hacer otro estudio…

por Marcos Vera Hernández

Marcos Vera Hernández

Marcos es profesor (Reader) del Departamento de Economía de University College London, y Research Fellow del Institute for Fiscal Studies de Londres. Realizó el doctorado en la Universitat Autònoma de Barcelona (International Doctorate in Economic Analysis). Su investigación se centra en economía de la salud, tanto en países desarrollados como en países en desarrollo.

 

 

La Pesada Herencia: Cambios de Gobierno y Asistencia Financiera

 

Por José María Abad, Vicente Bermejo, Felipe Carozzi y Andrés Gago

A nadie le gusta ser el portador de malas noticias. Menos aun cuando uno es responsable por las malas noticias que se va a comunicar. Esto es especialmente cierto para las personas en la actividad política, donde el anuncio público de un problema presente puede traer las críticas de los rivales, el rencor del votante y la derrota en las urnas. Salvo, claro, que uno pueda echarle la culpa del problema a alguien más. Ésta es una de las claves de nuestro reciente artículo titulado “Government Turnover and External Financial Assistance”. El artículo estudia la decisión de un gobierno de solicitar o no asistencia financiera a una institución externa. Pensemos por ejemplo en un país solicitando financiación al Fondo Monetario Internacional o la Unión Europea, o una comunidad autónoma pidiendo asistencia extraordinaria al gobierno central. Las solicitudes de este tipo son públicas, en el sentido de ser visibles para los votantes. Además, transmiten una mala señal sobre el estado de las cuentas públicas de la institución que solicita asistencia.

En nuestro artículo analizamos si un gobierno es más propenso a solicitar asistencia cuando puede culpar al gobierno anterior sobre el estado de las cuentas públicas. Usamos para ello información sobre decisiones municipales en el contexto del Plan de Pago a Proveedores (PPP) – también conocido como mecanismo de pago a proveedores – anunciado en febrero de 2012. Recordemos un poco el contexto: Entre 2008 y 2011, cuando el sector de la construcción español se frenó en seco, muchos municipios españoles comenzaron a financiarse con deuda comercial. El municipio compraba bienes o servicios a un proveedor, le prometía un pago a, digamos, tres meses y luego… no le pagaba. Miles de municipios españoles y unas cuantas comunidades autónomas se financiaron de esta forma durante los primeros años de la crisis. La deuda total acumulada llegó a ser de alrededor del 3% del PIB español de 2011. Naturalmente, esto generó muchos problemas a los proveedores.

A principios de 2012, el gobierno de Mariano Rajoy aprobó el PPP para resolver esta situación. El gobierno nacional comenzó a pagar la deuda comercial acumulada de los municipios, aliviando así el problema de los proveedores. El plan del gobierno convertía esta deuda comercial de los municipios en deuda financiera de los municipios con el propio estado. El gobierno central ofreció a los municipios dos opciones para repagar dicha deuda. El repago podía comenzar inmediatamente, en la forma de una deuda a 5 años que se pagaría, en parte, mediante retención de las transferencias corrientes del estado al gobierno local. Alternativamente, los municipios podían acordar un plan de ajuste con el gobierno central a cambio de un perfil de repago mucho más suavizado, con un período de carencia de 2 años en el préstamo y una madurez de 10 años. La opción del pago suavizado era más conveniente – fue elegida por parte de unos dos tercios de todos los municipios. Era, ostensiblemente, la opción preferida por el propio estado central que aprobó la inmensa mayoría de los planes presentados (más del 90%). Pero el requisito del plan de ajuste generaba un problema: los municipios que presentaban un plan debían manifestar públicamente, a través de esos planes, que se había acumulado un montante significativo de deudas impagadas con proveedores. Como consecuencia elegir la opción del plan aumentaba la cobertura mediática del plan de pago a proveedores a nivel municipal.

En el artículo, estudiamos qué opción de repago fue seleccionado por los gobiernos locales incorporados al PPP. En concreto, analizamos si los cambios del partido del gobierno provocaron una mayor propensión a presentar un plan de ajuste. ¿Por qué nos centramos en ese ángulo? Porque los gobiernos locales de nuevo cuño pueden con mayor facilidad culpar al gobierno anterior de la necesidad de solicitar asistencia. Por el contrario, un gobierno reelegido lo tiene más difícil para echar culpas hacia atrás porque se estaría culpando a sí mismo.

A modo de ilustración, en la Figura 1 de esta entrada, enseñamos las opciones seleccionadas por cada municipio en el contexto del plan de pago a proveedores. Nótese que hay un número significativo de municipios – unos 3000 – que no participan en el plan pues no habían acumulado atrasos en el pago de su deuda comercial entre 2008 y 2011. Nuestro análisis se trata de entender cómo los cambios de gobierno en las elecciones de 2011 propiciaron que un municipio aparezca como rojo o azul en el mapa de la Figura 1.

Figura 1: Opciones del Plan de Pago a Proveedores seleccionadas por los municipios

Nota: Mapa de municipios españoles indicando en azul los municipios incluidos en el plan de pago a proveedores que presentan un plan de ajuste al gobierno central, en rojo a los municipios que participan en el programa, pero no presentan un plan de ajuste y en gris los municipios que no tenían deuda comercial acumulada a principios de 2012. Omitimos a los municipios canarios para facilitar la ilustración y a los de Euskadi y Navarra que no participaron del PPP.

Nuestra estrategia empírica se basa en una herramienta estándar del análisis cuantitativo de las cuestiones políticas: un diseño de regresión discontinua (RDD, por sus siglas en inglés) aplicada a close elections. Ejemplos de otros posts en NeG usando métodos similares al que usamos aquí pueden encontrarse aquí, aquí o aquí. Observamos los resultados electorales en 2011 de los alcaldes en el poder desde 2007 y sus contendientes. Eso nos permite calcular el margen de victoria del mejor desafiante con respecto al partido del alcalde original. Usamos esa variable como variable de asignación en el RDD. Pasando el umbral de valores negativos a positivos de esa variable, vemos un aumento discontinuo en la probabilidad de un cambio del partido en el poder. Lo interesante de este método es que garantiza que los municipios de ambos lados de la discontinuidad son comparables en características observables y no observables. El resultado principal del artículo está ilustrado en el panel derecho de la Figura 2. Al cruzar la discontinuidad, se observa un claro aumento en la probabilidad de que un gobierno municipal presente un plan de ajuste al gobierno central. Es decir, cuando se produce un cambio de gobierno, hay un aumento importante de la propensión del gobierno local a solicitar el camino suavizado de financiación al gobierno central.

Figura 2: Cambio de Partido y Planes de Ajuste

Note: Ilustración de los principales resultados empíricos usando regresión de discontinuidad. En ambos gráficos el eje horizontal corresponde al margen de victoria del mejor partido desafiante. Valores positivos corresponden a municipios donde el partido desafiante gana las elecciones y valores negativos a municipios donde el partido desafiante pierde las elecciones. En el panel izquierdo, el eje vertical mide la probabilidad estimada de que haya un cambio de partido en el poder. En el panel derecho, el eje vertical mide la probabilidad de que un gobierno local presente un plan de ajuste.

¿Cómo se relaciona esta diferencia en las decisiones de los gobiernos locales nuevos y reelegidos con la posibilidad de culpar al gobierno anterior? En el artículo usamos otros elementos de evidencia para afianzar este punto empleando los resultados de una encuesta a políticos locales, información de prensa y resultados electorales. No vamos a incluir todos los resultados adicionales aquí, pero valga como ejemplo una parte de la evidencia construida a partir de una revisión sistemática de noticias en periódicos nacionales y locales cubriendo el PPP. Usando datos de Factiva podemos identificar si un municipio aparece nombrado junto al PPP en el período (2012-2013). En la Figura 3, vemos que al cruzar el umbral de valores negativos a positivos hay un aumento en la cobertura mediática del PPP en el municipio. Esto indica que la diferencia en planes de ajuste en el panel derecho de la Figura 2 se traduce en cobertura mediática potencialmente accesible a los votantes, algo critico para el mecanismo que enfatizamos en el artículo.

¿Qué tan generales son estos resultados? En el artículo incluimos un análisis complementario usando un panel de países donde enseñamos que los cambios de gobierno aumentan la probabilidad de firmar acuerdos de financiación con el Fondo Monetario Internacional. De modo que los resultados a nivel local parecen concordar con los encontrados usando datos de gobiernos nacionales.

Figura 3: Cambio de partido y cobertura en prensa del PPP

Nota: El eje horizontal corresponde al margen de victoria del mejor partido desafiante. En el eje vertical se indica la probabilidad de que un municipio aparezca mencionado por nombre en una noticia publicada entre 2012 y 2013 en medios nacionales, regionales y locales españoles.

A modo de conclusión, quizás la enseñanza más general de nuestro trabajo está en enfatizar que los gobiernos que reelegidos y los nuevos gobiernos tienen incentivos diferentes a la hora de hacer políticas públicas que revelan información sobre el pasado. Como enseñamos en el artículo, estas diferencias no son triviales y tienen consecuencias importantes en términos de gasto público y niveles impositivos fijados por estas administraciones.

https://elpais.com/economia/negocios/2023-10-01/elites-tecnologicas-y-progreso-compartido.html

https://nadaesgratis.es/admin/la-pesada-herencia-cambios-de-gobierno-y-asistencia-financiera

 

 

Inflation and unconventional fiscal policy

• Mai Dao
• Pierre-Olivier Gourinchas
• Daniel Leigh/

30 Sep 2023

Inflation surged around the world in 2022 and became a major policy problem. This column examines what caused the rise in inflation in the euro area and the US and how effective energy price measures in Europe were in helping to smooth it. The initial rise in inflation on both sides of the Atlantic in 2021 was driven by headline shocks, but since mid-2022, headline shocks comprise a larger share of inflation in the euro area than in the US. The headline shocks largely reflect increases in energy prices. Estimates suggest that energy price measures reduced euro area inflation by about 2 percentage points in 2022.

Inflation surged around the world in 2022 and became a major policy problem. It triggered numerous studies on the drivers of inflation (e.g. Cerrato and Gitt 2023) and on the effectiveness of policy responses. In this column, we aim to shed light on both issues, focusing on the euro area and the US, and on the role that unconventional fiscal policies – including energy price subsidies and tax cuts – can play in reducing inflation, drawing on our recent research (Dao et al. 2023).

We decompose headline inflation into core (underlying) inflation and deviations of headline from core. We seek to explain core inflation by long-term inflation expectations and the level of tightness in the labour market, and to explain the non-core component of headline inflation by price changes in energy and other industries. We also study the pass-through over time from these relative price shocks to core inflation, which can occur through the effects on wages and other costs of production. Our primary measure of core is weighted median inflation, which strips out the effects of unusually large price changes in certain industries. ¹

Figure 1 shows that on both sides of the Atlantic, the initial rise in inflation in 2021 was driven by headline shocks. But since mid-2022, headline shocks comprise a larger share of inflation in the euro area than in the US. We also find that energy price inflation has played a more dominant role in driving headline inflation shocks in the euro area than in the US.

Figure 1 Headline inflation, core, and headline-inflation shocks, 2020-2023 (%)

Note: Headline inflation is HICP for euro area and CPI for US. Core inflation is median weighted inflation computed by IMF staff for euro area and obtained from Federal Reserve Bank of Cleveland for US. Headline-inflation shocks denote deviations of headline inflation from core inflation.

Explaining the rise in euro area and US inflation

To understand the evolution of core inflation in the euro area and compare it with that of the US, we use a Phillips curve framework that focuses on the role of three variables: expected inflation, labour market tightness, and headline-inflation shocks. We allow for nonlinearities in the effects of labour market tightness and of past headline-inflation shocks on core. In our baseline specification for the euro area, we measure labour market tightness based on deviations of unemployment from the natural rate of unemployment. We compare these estimates with those obtained for the US based on the same specification with one difference: we measure US labour market tightness based on the ratio of job vacancies to unemployed to account for the observed shift in the US Beveridge curve (e.g. Blanchard and Bernanke 2023).

The results, reported in Figure 2, highlight the dominant role of energy price shocks in driving headline inflation in the euro area, both directly as well as through their pass-through effects on core inflation. At the peak in October 2022, headline inflation is 10.6%, which is 9.7 percentage points higher than in January 2021. Of this difference, 4.8 percentage points reflect the estimated direct contribution of energy price inflation to headline-inflation shocks, and 4.2 percentage points reflect the associated pass-through effects into core inflation, for a total of 9.0 percentage points (93% of the total rise).

With energy price inflation subsiding in late 2022 and in early 2023, the bulk of the remaining rise in inflation compared with the January 2021 level reflects the pass-through effects of past energy price shocks into core. Pallara et al. (2023) also find that past energy shocks have driven up core inflation in the euro area.

For the US, the results are strikingly different. At the peak in June 2022, headline inflation is 7.5 percentage points higher than in January 2021. Of this difference, 2.8 percentage points reflect the estimated direct contribution of energy price inflation to headline-inflation shocks, and 0.6 percentage point reflects the associated pass-through effects. Headline-inflation shocks arising from other industries, and their associated pass-through effects, together account for 2.3 percentage points. Labour market tightness accounts for 0.8 percentage point of the rise through June 2022. ² However, with headline inflation shocks later subsiding and turning negative, their direct and pass-through contributions fade. By April 2023, the remaining difference in inflation compared with the January 2021 level fully reflects labour market tightness.

Figure 2 Accounting for the rise in inflation

Decomposition of change in 12-month headline inflation since December 2019 (in percentage points)

Note: “Pass-through” denotes the pass-through of past headline-inflation shocks (deviations of headline from core) into core inflation. “Labor market tightness” denotes contribution of change in unemployment gap for euro area, and change in ratio of vacancies to unemployed for US. “Longer-term expectations” denotes contribution of change in longer-term inflation expectations (ECB Survey of Professional Forecasters for euro area, Survey of Professional Forecasters for the US). Based on estimates in Table 1 and Annex Table 1 in Dao et al. (2023).

The impact of unconventional fiscal policies

In such an environment, is there a role for fiscal policy in further reducing inflation? The textbook answer is an unambiguous “yes!”. Tighter fiscal policy can help monetary policy compress demand and reinforce the credibility of the overall disinflation strategy.

Yet, many European countries chose a more ‘unconventional’ fiscal policy path – one that aimed at directly countering the rise in energy prices. Using a combination of transfers, energy subsidies, and tax cuts, the aim was to contain the increase in the price of energy (including electricity and gas) for households and businesses.

To investigate whether the measures reduced inflation and, if so, by how much, we use our estimated Phillips curve framework to construct the counterfactual headline inflation paths that would have occurred in the absence of the fiscal energy measures, all else equal.

We conclude that, without the measures, euro area headline inflation would have been higher in 2022 by about 2 percentage points (Figure 3, left panel). About one-third of this difference reflects the direct impact on headline inflation. Much of the remainder reflects a lower pass-through into core inflation. Moreover, despite their fiscal cost, the measures’ effects on raising core inflation by stimulating aggregate demand have been modest, in part because the euro area has not been excessively overheated (less so than the US, for example). Our estimates also suggest that longer-term inflation expectations, as measured by the ECB’s Survey of Professional Forecasters, would have reached 2.5% by the end of 2022, 0.3 percentage points higher than the observed 2.2%, in the absence of the measures. Overall, the measures have achieved some inflation reduction. ³

Figure 3 Inflation: Actual and counterfactual, 2020-2023 (%)

Note: Horizontal dashes show 2 percent target for HICP inflation for euro area and 2.3 percent target for CPI based on 2 percent PCE target reported on Federal Reserve Bank of Atlanta Underlying Inflation Dashboard.

Does this mean that measures of this kind should be part of the standard ‘toolkit’? Here, we are more reserved. Two factors helped in the case of the euro area.

First, the energy shock turned out to be more transitory than expected. Had energy prices remained at their peak levels, avoiding the persistent inflationary effects would have required more costly – and probably unsustainable – fiscal interventions. In a counterfactual scenario where the shock to energy prices is more persistent, with energy prices staying at their peak 2022 levels and the fiscal measures being gradually unwound in 2023, headline inflation, pass-through to core, and inflation expectations are substantially higher. The upshot is that the approach is risky – the temporariness of energy price shocks in real time is difficult to ascertain.

Second, European economies were not strongly overheated to start with. The demand effects of fiscal policy on inflation are stronger when the economy is already overheated, on a steeper part of the Phillips curve. In a counterfactual exercise, we implement euro area-style measures in the US and find that headline inflation would have been lower by 1.2 percentage points on average in 2022 but would then have drifted upwards in late 2022 and exceeded the actual level by about 1.6 percentage points by April 2023 (Figure 3, right panel). Using deficit-financed, price-suppressing measures to artificially hold down core inflation in the face of a significantly overheated economy only adds to the inflation fire. At the very least, it is preferable for these measures to be fiscally neutral.

Finally, while it is beyond the scope of our analysis to fully account for the impact of price suppressing measures in one country on neighbouring countries, we note that the effectiveness of such measures depends on how segmented and inelastic energy supply is. In the case of total market segmentation and inelastic supply, measures that lower the price of energy for households and firms in one country drive up the wholesale price of energy for all countries in the same market (Auclert and others 2023). This highlights the importance of coordination for euro area countries. Further work is needed to assess the overall elasticity of supply – which is different for oil, gas, or electricity – and the ability of countries to substitute across energy sources. Designing measures with the aim of preserving price signals at the margin, for instance via non-linear or block subsidies, would allow for demand compression, avoid the risk of shortages, and minimise the fiscal exposure.

Authors’ note: The views expressed in this column are the sole responsibility of the authors and should not be attributed to the International Monetary Fund, its Executive Board, or its management.

References

Auclert, A, H Monnery, M Rognlie, and L Straub (2023), “Managing an Energy Shock: Fiscal and Monetary Policy”, NBER Working Paper 31543..

Ball, L, D Leigh, P Mishra, and A Spilimbergo (2021), “Measuring U.S. Core Inflation: The Stress Test of COVID-19”, IMF Working Paper 2021/291.

Ball, L, D Leigh, and P Mishra (2022), “Understanding U.S. Inflation during the COVID-19 Era,” Brookings Papers on Economic Activity, Fall 2022: 1-54

Blanchard, O, and B Bernanke (2023), “What Caused the US Pandemic-Era Inflation?” NBER Working Paper 31417.

Cerrato, A and G Gitti (2023), “Inflation since COVID: Supply versus demand”, VoxEU.org, 12 June.

Dao, M, A Dizioli, C Jackson, P Gourinchas, and D Leigh (2023), “Unconventional Fiscal Policy in Times of High Inflation,” IMF Working Paper 2023/178.

Pallara, K, L Rossi, M Sfregola, and F Venditti (2023), “The impact of energy shocks on core inflation in the US and the euro area”, VoxEU.org, 14 August.

Footnotes

1. As Ball et al. (2021) explain, weighted median inflation isolates the core component of inflation more effectively than the traditional core measure of inflation excluding food and energy prices, especially during the COVID-19 era, when much volatility in headline inflation has come from price changes in industries other than food and energy.
2. Ball et al. (2022) find that headline-inflation shocks other than energy that increased US inflation included shocks associated with backlogs of orders for goods and services, which, they argue, capture problems with supply chains, and changes in prices in auto-related industries.
3. In complementary analysis, we use the IMF’s Flexible System of Global Models (FSGM) to evaluate the impact of the energy measures implemented in the euro area. The simulation results confirm that the energy measures smooth the path of inflation: reducing the overshoot in 2022-23 and preventing an undershoot in 2024.
4. https://cepr.org/voxeu/columns/inflation-and-unconventional-fiscal-policy
   

 

Evaluación Económica de Políticas Públicas: buscando atajos razonables

Javier Campos 25-09-2023 

Por Ginés de Rus, Javier Campos, M. Pilar Socorro y Jorge Valido

Una de las funciones del economista que genera una mayor rentabilidad social es ayudar en la selección de políticas públicas. Su contribución – la evaluación económica de las mismas – consiste en estimar el efecto neto sobre el bienestar social de la intervención examinada antes de que esta sea aprobada, ya sea una nueva regulación medioambiental, inversiones en infraestructuras, o un programa educativo o sanitario. La tarea no es fácil, pero renunciar a ella por su dificultad, o sustituirla por sucedáneos como los estudios de impacto, aumenta la discrecionalidad del político en las decisiones de asignación del gasto público y en la elección de cualquier otra intervención que modifique variables esenciales que acaban afectando al bienestar social.

La evaluación económica ex ante o, en otras palabras, el análisis coste-beneficio (ACB) es, en su acepción más genérica, la plasmación de la manera de pensar del economista o, definido como herramienta, la comparación cuantitativa de beneficios y costes sociales de una política comparada con contrafactual. El ACB es la metodología utilizada por los gobiernos de los países más avanzados y agencias supranacionales. Hay manuales de evaluación disponibles (véanse por ejemplo los del BEI, el ADB o la Comisión Europea) que contienen reglas sencillas de medición a partir de cantidades, precios y costes iniciales. También nos proporcionan valores de referencia para los parámetros más utilizados (por ejemplo, el valor del tiempo o el de una vida estadística) y algunas elasticidades (procedentes de estudios econométricos previos) que permiten proyectar los efectos de los cambios en las variables afectadas por la intervención.

Es evidente que los costes y beneficios de algunas actividades son más sencillos de valorar que los de otras; en el caso de las infraestructuras y servicios de transporte, por ejemplo, el ACB se ha desarrollado de manera extraordinaria, generándose un sólido cuerpo teórico y empírico que permite evaluar con cierta garantía una gran cantidad y variedad de proyectos y políticas (aquí).

En diferentes posts anteriores (véase aquí, aquí, aquí, o aquí, entre otros) hemos tenido la ocasión de discutir tanto las ventajas como las limitaciones del ACB, resaltando la necesidad de plantearlo en permanente búsqueda de un compromiso entre reglas sencillas (es decir, fáciles de aplicar y de explicar a los políticos y a la sociedad en su conjunto) pero que al mismo tiempo estén respaldadas por fundamentos teóricos que justifiquen los atajos que se toman para la medición. Dichos fundamentos teóricos minimizan los riesgos de obtener resultados espurios, provocados por dobles contabilizaciones, o por incluir o ignorar efectos en otros mercados afectados por distorsiones significativas.

En esta entrada queremos subrayar la importancia de partir de un marco analítico que permita utilizar dichos atajos razonables en la comparación con otras intervenciones que compiten por la utilización de fondos públicos. En este sentido, hay que insistir en que la evaluación económica de políticas públicas no debe confundirse con los estudios de impacto, como pueden ser la medición de efectos sobre el valor añadido bruto, el empleo, o el efecto multiplicador en la economía. Este no es el objetivo del ACB. Con el ACB buscamos el efecto neto en el bienestar social de una intervención que tendrá efectos en la utilidad de un conjunto amplio de individuos, heterogéneos en preferencias, en renta, afectados a lo largo de diferentes momentos en el tiempo y sometidos a shocks estocásticos que modifican la utilidad obtenida por cada individuo, y en cada periodo, de manera diferente. Un reto nada trivial porque hay que realizarlo situados en el presente, respetando las preferencias individuales y, entre otros retos, valorando bienes para los que no hay mercado. Todo esto sujeto a la disponibilidad de datos.

En un libro reciente, fruto del trabajo metodológico realizado por los autores de este post para la AIReF, con la colaboración de FEDEA e IVIE, y financiación de la Comisión Europea,[1] tomamos como punto de partida un sencillo modelo del que se extraen los criterios y reglas de medición de los beneficios y costes de intervenciones en los mercados de transporte. Posteriormente, aplicamos esta metodología a la evaluación de inversiones ferroviarias (aquí) y a una política de subvenciones al transporte aéreo (aquí y aquí). También analizamos la relación entre la fijación de precios y la inversión en el contexto de la evaluación económica (aquí), y en sus consecuencias para la configuración de equilibrios irreversibles a largo plazo que no serían óptimos con otros sistemas de tarificación.

La idea central que motiva esta entrada es insistir en que la base teórica del ACB no es otra que el equilibrio general y la economía del bienestar, además de la utilización concienzuda de técnicas econométricas. A veces se contrapone, erróneamente, el ACB con los modelos computables de equilibrio general (CGE), aunque en realidad los dos se nutren de la misma base conceptual y analítica. Lo único que hay que hacer es utilizarlos correctamente porque ambos métodos tienen sus limitaciones dependiendo de para qué se utilizan y con qué intención (aquí). Para muchas intervenciones, el ACB es suficiente y menos costoso que construir un modelo CGE específico. La agregación que caracteriza al modelo CGE estándar concebido para analizar grandes shocks en la economía (por ejemplo, liberalización del comercio) suelen ser de poca utilidad para intervenciones específicas. Un modelo CGE concebido para shocks macroeconómicos (con sus tablas input-output nacionales) es incapaz de discriminar, por ejemplo, entre los efectos de una inversión en infraestructuras ferroviarias interurbanas y urbanas.

Hemos afirmado que el ACB no es sinónimo de estudio de impacto y que lo que trata de cuantificar es el efecto neto en bienestar. También hay que recalcar que la aproximación a la evaluación de la intervención es incremental. Sólo cuentan los cambios netos, no la relocalización de actividad (equidad al margen), y todos los cambios cuentan, no solo los del mercado directo sino de otros mercados secundarios sujetos a distorsiones, que se ven afectados de manera significativamente diferente con relación al contrafactual.

La ley recientemente aprobada sobre la institucionalización de la evaluación de políticas públicas defiende la función social de la evaluación y su utilización en la Administración Pública española como procedimiento habitual, incluyendo la creación de una agencia independiente de evaluación. Bienvenida sea, aunque como economistas recalcitrantes no podemos cerrar esta entrada sin llamar la atención sobre las imprecisiones e indefiniciones que contiene la ley con respecto a lo que es la evaluación económica, y como llevarla a cabo; así como la poca independencia real que contempla la ley para aislar de las presiones políticas a los futuros responsable de la evaluación en España (véase el debate aquí).

[1] El informe técnico, encargado a los autores por la Autoridad Independiente de Responsabilidad Fiscal (AIReF) para el Spending Review en Infraestructuras de Transporte 2018-2021, fue financiado por la Unión Europea a través del Programa de Apoyo a las Reformas Estructurales (SRSS). Dicho informe refleja únicamente las opiniones de los autores y no implica una posición política de la Comisión Europea o de la AIReF.

por Javier Campos

Javier Campos

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Javier Campos es profesor de Análisis de Mercados y Análisis de Empresas en la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. Doctor en Economía (ULPGC) y MSc in Economics (LSE). Ha trabajado en el Banco Mundial y en el Banco Interamericano de Desarrollo. Su investigación se centra en las áreas de Economía Industrial, Economía del Transporte y la Evaluación de Proyectos, tanto en Europa como en América Latina.

 Tiene la política monetaria efectos a LP? by Jordà, Singh & Alan M. Taylor

-  Si,a muy largo plazo 

 -sobretodo en Capital y productividad 

- más en las subidas de tipos que en las bajadas

https://www.frbsf.org/economic-research/publications/economic-letter/2023/september/does-monetary-policy-have-long-run-effects/

Does Monetary Policy Have Long-Run Effects?

Òscar Jordà, Sanjay R. Singh, and Alan M. Taylor

Monetary policy is often regarded as having only temporary effects on the economy, moderating the expansions and contractions that make up the business cycle. However, it is possible for monetary policy to affect an economy’s long-run trajectory. Analyzing cross-country data for a set of large national economies since 1900 suggests that tight monetary policy can reduce potential output even after a decade. By contrast, loose monetary policy does not appear to raise long-run potential. Such effects may be important for assessing the preferred stance of monetary policy.

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Monetary policy has traditionally been regarded as being “neutral” in the long run. This means that the path of an economy over time is determined by factors other than what the central bank does, including the availability of workers and capital and how productively they can be combined. Monetary policy has generally been viewed as having a moderating influence on cyclical economic fluctuations. Its long-run effects are believed to be limited to nominal variables, such as prices and nominal interest rates.

In this Economic Letter, we examine the long-run implications of monetary policy for the productive capacity of the economy. Using cross-country data for a set of large national economies over the past century, we assess situations when an economy’s productive potential is different than it would otherwise be due to previous monetary interventions. We find that these long-run effects develop primarily through investment decisions that ultimately result in lower productivity and lower capital stock than would be available without policy intervention. These productivity effects persist for at least 12 years following a period of monetary policy tightening.

Policy effects in the short and long run

Traditional theories of how national economies work typically assume that monetary policy is neutral in the long run (for example, Lucas 1996; see Cerra, Fatás, and Saxena 2023 for a more recent literature review). That is, central bank actions such as lowering policy interest rates cannot be used to stimulate the economy indefinitely. Similarly, conventional wisdom implies that tightening policy by raising interest rates might only have temporary consequences for keeping economies running at a healthy pace. In this view, when inflation rises above a central bank’s target, policymakers may be less concerned about the risk of overtightening policy since the costs of doing so are temporary.

Our recent research in Jordà, Singh, and Taylor (2023) casts doubt on this traditional belief. To understand the situations in which monetary policy could have long-term effects, our work described in this Letter delves into historical data to describe how economies grow.

Broadly speaking, three factors determine an economy’s productive potential (see Basu and Fernald 2002). The first two are how much capital is available in an economy and how much labor there is to operate that capital. The more workers and the more machines are available, the more the potential output. The third factor is total factor productivity (TFP), which can be thought of as how cleverly existing stocks of capital and labor can be combined to obtain more output. The more TFP improves, the more the economy can produce, even if no new workers and no new machines are added. TFP growth is therefore a critical driver of economic growth.

How might interest rates affect an economy’s productive potential? Consider two examples. First, think of research and development (R&D) investment. In most cases, interest rates determine how much a business is willing to invest in increasing its capital and how much to invest in R&D, which is a good way to improve TFP. Higher interest rates slow down economic activity and tighten credit conditions; in turn, businesses tend to cut investments in all categories, including R&D (Moran and Queralto 2018). So, a potential mechanism for high interest rates to reduce the economy’s potential is through a reduction of R&D investment. A second example is known as labor scarring. When workers are laid off, their human capital depreciates the longer they remain unemployed. Thus, a slowdown in economic activity due to higher interest rates could generate a loss of the total skill level in the economy. These two simple examples illustrate a different view of how the economy’s potential can be hampered by monetary policy.

Measuring the effects of monetary policy

A key challenge for analyzing data on the macroeconomy is isolating the relationships between economic variables that represent causation rather than correlation. If interest rates are raised when the economy is buoyant and inflation is rising, a simple correlation analysis could mistakenly suggest that high interest rates cause high inflation. In reality, interest rates are typically high because the central bank is trying to bring inflation down. Accounting for such reverse causality in macroeconomic data is crucial for understanding business cycle dynamics and the influence of monetary policy.

The approach we use to separate causation from correlation is based on a simple idea from international economics. Over the past century or more, smaller economies have sometimes pegged their exchange rate to the currency of a bigger economy, usually referred to as the base. In that scenario, the returns on assets with similar risk characteristics will move at a similar pace between the pegging and the base economies. Otherwise, if money is free to flow across borders, investors will borrow where interest rates are low and invest where interest rates are high, eventually equalizing rates in both economies. This is called an arbitrage opportunity, and the mechanism we just described is usually called the trilemma of international finance.

Thus, when the base economy changes interest rates in response to domestic economic conditions, interest rates in the pegging economy will move in tandem, even if that economy’s domestic conditions do not require such an adjustment to interest rates. We use these externally driven interest rate movements as a source of random variation in monetary policy for the pegging economy. Because the change in financial conditions is independent of economic conditions in the pegging country, the resulting impacts are more likely to reflect causation rather than correlation.

We rely on this observation between base and pegging interest rates for our empirical analysis. Using annual data for 17 advanced economies over the period 1900 to 2015 excluding the two World Wars, we estimate how output and its components—labor, capital, and TFP—respond to movements in interest rates generated outside the pegging economy’s borders. We specifically assess the effects of an unexpected increase in interest rates by 1%. We then trace the responses of output, labor, capital, and TFP over the next 12 years. Output is measured as real GDP. Labor is measured as total hours worked, capital stock is constructed from investment in machines and buildings, and TFP is a residual from an aggregate production function using capital and labor as inputs.

Figure 1 show that unexpected changes in monetary policy, known as shocks, can slow the pace of economic activity much more persistently than is commonly believed, all other economic factors being equal. For example, panel A shows that, in response to a 1% increase in interest rates, output would be about 5% lower after 12 years than it would otherwise be. To provide some context for these numbers, consider some data for the United States. A 5% decline in the output trend caused by the monetary intervention relative to the pre-intervention trend would reduce an individual’s income by $3,000 in today’s dollars on average.

Figure 1
Average responses to 1% unexpected increase in policy interest rate: 1900-2015

Note: Responses to a 1% unexpected change in domestic short-term interest rate. Full sample: 1900–2015, World Wars excluded. In panel A, darker shading indicates one-standard-error and lighter shading indicates two-standard-error confidence bands around average. See Jordà, Singh, and Taylor (2023) for estimation details.

Panel B of Figure 1 breaks down the response of output into subcomponents of an aggregate production function. In response to a similar 1% increase in interest rates, after 12 years TFP would be about 3% lower and capital would be about 4% lower. However, labor would be about the same as the pre-shock trend. One plausible way to explain this is by considering a model of endogenous growth where investment in R&D determines TFP growth but labor demand is stable over the long run (Fornaro and Wolf 2023). In response to a monetary tightening, investment in productive ideas would fall, slowing TFP growth temporarily. This temporary growth slowdown accumulates to a lower trend level of TFP after the shock abates. Labor, on the other hand, returns to the pre-shock trend because labor usage in the long run is unaffected by the trend level of TFP.

No free lunch

If raising interest rates can have such costs in terms of the longer-run capacity of the economy, what about lowering rates: can a central bank boost the economy’s long-run potential with more accommodative monetary policy through lower interest rates?

Figure 2 shows that this is not the case. When we separate our interest rate experiments into those that resulted in rate hikes versus those that resulted in lower interest rates, we see that there is no free lunch. That is, a central bank might not be able to undo the long-run effects on the economy’s potential by running the economy hot. The blue line shows that lower interest rates have mostly temporary effects that vanish after a few years, as traditional theories predict. However, the red line reinforces the results from Figure 1 that show an increase in interest rates casts a long shadow on the economy.

Figure 2
Real GDP response to unexpected policy rate changes

Note: Responses to a 1% unexpected change in domestic short-term interest rate. Full sample: 1900–2015, World Wars excluded. Shading indicates one-standard-error confidence bands around each average. See Jordà, Singh, and Taylor (2023) for estimation details.

Among the usual caveats to any empirical analysis, we should emphasize that, in our sample, the United States is usually a base economy that other countries peg their currencies to. Therefore, our findings mostly reflect the experiences of pegging economies, not that of the United States. However, in Jordà, Singh, and Taylor (2023) we find evidence using additional data sets, experiments, and methods that suggests similar long-lasting effects for the United States as the ones we report here.

Conclusion

What lessons should we take away from our analysis in this Letter? In line with traditional thought, monetary policy aims at having the economy grow to its potential while keeping inflation low and stable. Our results suggest that a challenge for monetary policy is that, in addition to the effects on current economic activity, variations in policy rates can have unintended lingering effects on potential growth, which may ultimately complicate the calibration of policy.

Òscar Jordà
Senior Policy Advisor, Economic Research Department, Federal Reserve Bank of San Francisco

Sanjay R. Singh
Senior Economist, Economic Research Department, Federal Reserve Bank of San Francisco

Alan M. Taylor
Professor, University of California, Davis, and Visiting Scholar, Federal Reserve Bank of San Francisco

References

Basu, Susanto, and John G. Fernald. 2002. “Aggregate Productivity and Aggregate Technology.” European Economic Review 46(6), pp. 963–991.

Cerra, Valerie, Antonio Fatás, and Sweta C. Saxena. 2023. “Hysteresis and Business Cycles.” Journal of Economic Literature 61(1), pp. 181–225

Fornaro, Luca, and Martin Wolf. 2023. “The Scars of Supply Shocks: Implications for Monetary Policy.” Journal of Monetary Economics, forthcoming.

Jordà, Òscar, Sanjay R Singh, and Alan M Taylor. 2023. “The Long-Run Effects of Monetary Policy.” FRB San Francisco Working Paper 2020-01.

Lucas, Robert E., Jr. 1996. “Nobel Lecture: Monetary Neutrality.” Journal of Political Economy 104(4), pp. 661–682.

Moran, Patrick, and Albert Queralto. 2018. “Innovation, Productivity, and Monetary Policy.” Journal of Monetary Economics 93, pp. 24–41.

Opinions expressed in FRBSF Economic Letter do not necessarily reflect the views of the management of the Federal Reserve Bank of San Francisco or of the Board of Governors of the Federal Reserve System. This publication is edited by Anita Todd and Karen Barnes. Permission to reprint must be obtained in writing.

 

 

 Lectura introductoria muy útil para curso avanzado de macro (y para poder hablar de macro más allá de cansinas controversias entre "escuelas de pensamiento"

Macroeconomic Research, Present and Past

Abstract

How is macroeconomic research conducted and what is it trying to accomplish? We explore these questions using information gleaned from 1,894 articles published in 10 leading journals. The emphasis on quantitative, computation-intensive theory-based analysis has grown over the past 40 years, while the use of econometric methods to test economic hypotheses has diminished. Applied micro techniques and micro data have displaced time series methods. Market imperfections are pervasive and financial frictions have received increasing attention in the past 10 years. The frequency with which non-macro JEL codes appear in macro articles indicates a great deal of overlap between macroeconomics and other fields.

Citation

Glandon, P. J., Ken Kuttner, Sandeep Mazumder, and Caleb Stroup. 2023. "Macroeconomic Research, Present and Past." Journal of Economic Literature, 61 (3): 1088-1126. DOI: 10.1257/jel.20211609

 

• P. J. Glandon
• Ken Kuttner
• Sandeep Mazumder
• Caleb Stroup 
• https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jel.20211609
  

 

 

 

Daniel Cohen 1953-2023

 "Daniel Cohen, my friend Daniel combined the best of anglo saxon economics and French intellectual flair. He was perhaps the world expert on sovereign debt and debt renegotiation. He was incredibly creative, had a hundred ideas a minute, had a culture beyond compare."Oliver Blanchard

El economista francés Daniel Cohen, gran divulgador de su disciplina y conocido en particular por sus trabajos sobre las deudas soberanas, murió este domingo en París a los 70 años.

La primera ministra francesa, Élisabeth Borne, rindió homenaje en su cuenta de la red social X (antigua Twitter) al que calificó de "gran investigador y economista brillante". "Su visión de la economía francesa y de las grandes revoluciones, en particular de la digital, se echarán de menos en el debate público", añadió la primera ministra.

En una línea similar, el ministro de Economía, Bruno Le Maire, en esa misma red social también alabó la figura del que "era no sólo un inmenso economista, sino también un pedagogo sin igual, un desbrozador de ideas nuevas, un autor brillante y convincente"

Nacido en Túnez en 1953, Daniel Cohen había trabajado en el banco Lazard y fue miembro entre 1997 y 2012 del Consejo de Análisis Económico, un grupo de reflexión pluralista que aconseja al Gobierno francés.

Su trabajo fue reconocido en su país dos veces con el Premio del Libro de Economía en 2000 por su obra "Nos temps modernes" y en 2012 por "Homo Economicus, prohète (égaré des temps nouveaux)".

Tras el estallido de la crisis financiera hace una quincena de años, fue uno de los economistas reputados que trató de combatir la ortodoxia que dominaba entonces al pronunciarse en contra de las políticas de ajuste duro en los países que sufrían la presión de los mercados por la deuda, como España.

Apoyó a François Hollande para las presidenciales del 2012 y a BeBenoît Hamon en 2017.

 

• Homo Economicus

  2013

• La prosperidad del mal. Una introducción (inquieta) a la economía

  2010

• Tres lecciones sobre la sociedad postindustrial

  2007

• Nuestros tiempos modernos

  2001

• Riqueza del mundo, probreza de las naciones

  1998