ISSN 0798 1015

Vol. 38 (Nº 36) Año 2017. Pág. 22

Incidencia de las políticas públicas de empleo sobre la desocupación en Colombia: un análisis de intervención para el periodo 2002-2014

Incidence of public employment policies on Colombian unemployment rate: an intervention analysis for 2002-2014

URIBE, Jhon F. 1; FAJARDO, Eddy O. 2; ROMERO, Héctor L. 3

Recibido: 27/02/2017 • Aprobado: 30/03/2017

Contenido

1. Introducción

2. Marco teórico

3. Política de empleo en Colombia 2002 – 2014

4. Metodología

5. Resultados

6. Conclusiones y recomendaciones

Referencias bibliográficas

1. Introducción

Las acciones públicas que fomenta el aparato estatal oficial para tratar de influir sobre la estructura del mercado laboral, son justificadas desde la importancia que tiene el empleo como garante del proceso de integración social y la dinámica de expansión económica. Sin embargo, estas medidas impulsadas por el Estado, que pretenden fundamentalmente reducir los niveles de desocupación, se encuentran acompañadas de incertidumbre por el desconocimiento de su efecto sobre la tasa de desempleo en una economía. Para el caso colombiano, la política de empleo se ha constituido en la herramienta principal de lucha contra el aumento de la tasa de desempleo, la OIT (2015) define este instrumento como un enfoque y un plan práctico implementado por los gobiernos nacionales para intentar alcanzar los objetivos de empleo de un país, no obstante, contempla que esta política no es solo un programa para la creación de puestos de trabajo, sino que, debe considerar todo el contexto y la dinámica social y económica.

La intervención del gobierno en el mercado laboral, a través de la formulación e implementación de sus políticas públicas de empleo, es justificable como mecanismo para intentar controlar la estructura del mercado de trabajo cuando éste presente imperfecciones que afecten el normal desarrollo de la economía. Según lo señala la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) y la Organización Internacional del Trabajo (OIT) (2016), a nivel latinoamericano los mercados reflejan los efectos de la pérdida de dinamismo en el crecimiento de la región a través del aumento en la tasa de desocupación, esta pasó de ser del 6,0% en 2014 a 6,5% en el año 2015. Para el caso particular de Colombia, el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) (2015) señala que en el año 2014 la tasa de desocupación fue del 9,1%, y aunque este se constituyó en el nivel de desempleo más bajo de los últimos 14 años en el país, la CEPAL (2015) destaca que en el año 2013 y en el año 2014 este indicador se ubicó en 10,6% y 9,9% respectivamente, convirtiéndose Colombia en el cuarto país de América Latina y el Caribe con la tasa de desempleo más alta.

Por otra parte, las contribuciones de Box y Tiao (1975) al análisis de intervención de series de tiempo partiendo de la metodología de Box y Jenkins (1976) ha despertado el interés en el efecto que tienen los eventos exógenos sobre una serie temporal en específico, dichos eventos fueron denominados por Box y Tiao como intervenciones. Esta herramienta pretende analizar el comportamiento de la serie antes y después de una intervención conocida a fin de cuantificar la magnitud de su cambio. Para el caso del mercado laboral las series de tiempo asociadas a él, como lo es la tasa de desempleo, por ejemplo, se encuentran influenciadas por sucesos externos de tipo político o normativo, por esta razón, y desde la perspectiva de la política de empleo efectiva, se considera importante determinar si estas intervenciones estatales han tenido el efecto deseado sobre la tasa de desempleo de Colombia.

Esta metodología fue utilizada por Baró, Cabasés y Gómez (2000) quienes realizaron un estudio en el que efectuaron el análisis univariante y de intervención de las series de tiempo asociadas al mercado laboral para el sector industrial de la provincia española de Lleida. Desarrollaron este trabajo en un horizonte temporal desde 1977 hasta 1997, describen los modelos teóricos y analizan los valores de las variables con una frecuencia trimestral para así efectuar la construcción de los modelos univariantes de dichas series. Estos autores intervienen específicamente series de tiempo como la población desocupada y la población ocupada, encontrando con esta investigación un cambio de nivel en las series temporales trabajadas y la presencia de anomalías atribuidas a los eventos exógenos, producto de la implementación de políticas en materia laboral.

Por otra parte, el interés en los procesos de intervención de series de tiempo ha sido también impulsado por autores como Levit (2001) y Cantor y Land (2001), ellos se han preocupado por los efectos de las políticas o programas, producto de la promoción de los cambios gubernamentales, en la reducción del crimen. Estos recientes, diversos y escasos acercamientos al análisis de intervención de series de tiempo han sido adoptados como medio para la evaluación de programas y políticas en los campos en los que se ha implementado esta metodología, como es el caso de la justicia criminal, según lo expone Vuji et al (2016).

El proceso de intervención de series temporales se lleva a cabo haciendo uso de la metodología Box – Jenkins, esta fue utilizada por Contreras y Byron (2010) quienes hicieron uso de los modelos de series de tiempo del tipo SARIMA (Seasonal Autorregresive Integrated Movile Average) para intentar predecir el comportamiento de corto plazo y mediano plazo de la tasa de desempleo de Chile. Estos autores usaron información disponible desde febrero de 1986 hasta febrero de 2010, encontraron que los cambios en la tasa de desempleo de dicho país son cíclicos, adicionalmente, la función de autocorrelación y los métodos de estimación de diferenciación fraccionaria de un modelo ARFIMA (Autorregresive Fractionary Integrated Movile Average) dejan ver que la variable de interés se comporta como un proceso estacionario. A su vez, destacan que en la mayoría de casos la serie estimada replica el comportamiento de la tasa de desempleo utilizada, pero existen observaciones de tipo estacional que no son ajustadas por el modelo propuesto, por lo que recomiendan el uso de un modelo SARFIMA (Seasonal Autorregresive Fractionary Integrated Movile Average) para así anticipar la tasa de desempleo y poder adoptar de forma adelantada medidas de política económica eficientes.

El presente trabajo analiza y cuantifica el resultado de la implementación de la política de empleo en Colombia sobre la tasa de desempleo registrada de forma mensual entre el año 2002 al año 2014, este lapso de tiempo abarca tres periodos presidenciales. En los primeros ocho años, el gobierno de Álvaro Uribe Vélez (2002 – 2010) se caracterizó por una política de empleo cuyo objetivo fundamental era el crecimiento económico, mientras que el problema de empleo y la calidad del mismo serían el resultado del buen comportamiento de la economía. Por otra parte, según la Fundación para la Educación Superior y el Desarrollo (Fedesarrollo) y la Asociación Colombiana de Gestión Humana (Acrip) (2014), la política de empleo de Juan Manuel Santos (2010 – 2014) giró alrededor de tres objetivos fundamentales: (a) la generación de empleo; (b) el mejoramiento del bienestar de la fuerza laboral; y (c) la transformación del mercado laboral.

Este estudio se justifica debido a que explora un nuevo enfoque de evaluación de resultados del proceso de implementación de la política de empleo, diferente a los que comúnmente son utilizados, como la evaluación costo – beneficio y de impacto. Adicionalmente pone de manifiesto la disyuntiva teórica entre si el Estado debe o no intervenir sobre el desarrollo y evolución del mercado laboral y finalmente con la aplicación de este modelo se obtiene información estadística útil para el análisis de la tasa de desempleo en la economía colombiana. El trabajo se organiza de la siguiente manera. En la sección 2 se describen los principales enfoques teóricos que plantean como debe ser el papel del Estado frente al mercado de trabajo y se define el término política de empleo como mecanismo utilizado para influir sobre el comportamiento de la estructura laboral en una economía. La sección 3 expone los rasgos más característicos de la política de empleo en Colombia para los 12 años trabajados En la sección 4 se explica el proceso mediante el cual se realizó el análisis de intervención de series de tiempo acompañado de la descripción de los datos. En la sección 5 se dan a conocer los resultados encontrados y se identifica el efecto cuantitativo que tuvieron las políticas más efectivas, estadísticamente hablando, sobre el comportamiento de la tasa de desempleo en la economía colombiana. Finalmente, en la sección 6, se presentan algunas conclusiones y recomendaciones con base en el trabajo realizado.

El mercado de trabajo y su análisis se encuentra inmerso en un debate acerca de las acciones que resultaría conveniente aplicar o no para generar empleo. En este sentido, para algunos profesionales en economía predomina el libre mercado, mientras que para otros debería prevalecer la regulación. La existencia de esta disyuntiva no solo teórica, sino también política, según González y Mora (2010) con frecuencia tendría que dirigirse hacia el uso de medidas con efectos más igualitarios, que afecte positivamente el bienestar de los colectivos más amplios y que aumente la preferencia por el empleo formal frente a mecanismos alternativos. Se describen a continuación los principales aportes teóricos referentes al papel del Estado frente al mercado laboral.

2.1. Teoría neoclásica

En primera instancia, la teoría neoclásica tradicional que según Carrasco et al (2011: 89) “se encuentra inspirada en los planteamientos filosóficos y políticos del laissez faire y la racionalidad económica del paradigma individualista, considera al mercado de trabajo como cualquier otro mercado”. Desde esta perspectiva, “la oferta crea su propia demanda” (Ley de Say), por lo que la libre competencia garantiza una tendencia que conduce hacia el equilibrio de los mercados.

Para la economía neoclásica el mercado es un asignador óptimo de recursos, de acuerdo con Figueroa (1993) el proceso de ajuste hacia el equilibrio es semejante al de otros mercados, es decir, al ser los precios supuestamente flexibles su movimiento conduce de forma automática hacia el pleno empleo de los factores de producción. Al haber desempleo, según Pigou (1927), este sería involuntario y transitorio (difícil de eliminar); o voluntario, pues quienes buscan empleo no aceptaran el salario fijado por el mercado conforme a lo que consideran que es su productividad marginal. Acorde con lo anterior, las formas persistentes de desempleo pueden solo provenir de alteraciones del mercado de trabajo, como, por ejemplo, la fijación normativa de un salario mínimo por encima de la productividad marginal o la restricción de la autonomía de los empleadores por parte de los sindicatos para negociar salarios.

Para los neoclásicos, la presencia de elementos dañinos hace que los excesos de oferta no se comporten en los mercados de trabajo igual a otros mercados, lo que genera la presencia de desempleo friccional, estructural y cíclico. Por su parte, Guerrero (2001) plantea que estos elementos perjudiciales se atribuyen al Estado y a los sindicatos, el Estado como una fuerza intervencionista y distorsionante con sus leyes y regulaciones que impide la creación de un auténtico precio libre. Al imponer protecciones frente al desempleo y otros aspectos como los salarios mínimos y los subsidios, esto es, al actuar como un Estado de bienestar y no como un Estado liberal, lo que se está logrando es subir de forma artificial el precio (tasa salarial) por encima del nivel que compete a fundamentos internos de la economía, es decir, al funcionamiento libre y flexible del mercado de trabajo. Por ello consideran que el papel del Estado debe ser lo más reducido posible y justifican su intervención en el mercado laboral cuando presente condiciones de imperfección, en este caso debe fomentar políticas de competencia y flexibilización salarial.

2.2. Teoría keynesiana

En contraposición a los neoclásicos, Keynes (1936) plantea que la economía de mercado, por sí sola, no elimina los desequilibrios del mercado de trabajo. Para él, no son los elevados salarios la causa del desempleo masivo sino la escasez de demanda agregada, principalmente, en su componente más inestable: la inversión privada. Desde este punto de vista, la existencia de desempleo en la economía es explicada porque la demanda de bienes y servicios es insuficiente para lograr absorber la mano de obra disponible. En los periodos de recesión esa insuficiencia en la demanda es originada tanto por la deficiencia de inversión como por la reducción de la propensión marginal a consumir. Por lo tanto, influir sobre el empleo total es posible si se influye sobre el volumen de inversión en la economía.

A partir de este planteamiento es plausible generar medidas como la política monetaria y la política fiscal para aumentar el empleo una vez estimulada la inversión y el consumo. Según Montero y Torres (2005) la propuesta de Keynes considera que el nivel de empleo no es determinado en el mercado de trabajo. Sus tesis difieren claramente de las neoclásicas respecto a: (a) se pueden presentar situaciones de equilibrio que impliquen desempleo; (b) debido a que los salarios son rígidos a la baja, el desempleo sería involuntario; y (c) se puede aumentar el empleo en condiciones de paro por medio de aumentos inducidos en la demanda efectiva, esto significa que las intervenciones exógenas al mercado no son negativas, también son imprescindibles para alcanzar el pleno empleo.

En conclusión, “los keynesianos creen que el sistema económico no llega solo al pleno empleo, para lograr éste, es necesario un juego cooperativo entre los distintos agentes económicos: gobierno, empresarios y trabajadores” (Uribe, 1987: 96). De igual manera, para Sánchez (2011) el enfoque postkeynesiano pone especial énfasis en que todas las medidas tomadas por el Estado deben encontrarse acompañadas por política laboral, considerándola la más importante dentro de la economía, por ello propone que el Estado debe actuar como empleador último de recursos y emplear a la población cesante de forma directa a fin de conseguir la estabilidad económica a través del empleo.

2.3. Política de empleo

Inspirada en diferentes enfoques teóricos, la economía del trabajo y el empleo plantea la existencia de un mecanismo para influir en la estructura y el funcionamiento del mercado laboral: las políticas de empleo. Según Resico (2010), el término política de empleo comprende todas las actividades de la política económica que han sido destinadas a incidir sobre la situación de empleo del factor de producción trabajo. Estas políticas abarcan tres grandes grupos: (a) políticas dirigidas a la oferta; (b) políticas dirigidas a la demanda; y (c) políticas dirigidas a la formación salarial. Acorde con sus características, las políticas de empleo son clasificadas por la Organización de Cooperación y Desarrollo Económico (OCDE) en políticas activas y pasivas. Las políticas activas de empleo con una perspectiva de mediano y largo plazo se proponen disminuir el desempleo, alcanzar un efecto positivo sobre el grado de empleo y promover la generación de nuevos puestos de trabajo.

Por su parte, las políticas pasivas de empleo según Chacartegui et al, (2004) tienen por objetivo primordial la garantía de rentas y el mantenimiento del poder adquisitivo de aquellos trabajadores que han caído en situación de desempleo. Existen solamente dos clases de políticas pasivas de empleo: las jubilaciones anticipadas, y la más importante de ellas, la prestación al desempleado, esta última puede subdividirse en dos niveles: el nivel contributivo, que trata propiamente de un seguro al desempleado, y el nivel asistencial que constituye un subsidio por desempleo que es abonado a los desempleados que agotan la prestación contributiva. En este contexto, las políticas pasivas pretenden estimular a los desempleados para que salgan de la inactividad y busquen de forma más intensa un empleo por medio de los servicios públicos de empleo u otra vía; aunque lograr el equilibrio sobre el mercado laboral requiere de la acción conjunta de las políticas activas y pasivas.

González y Mora (2010) afirman que cuando se habla de políticas de empleo o políticas relacionadas con el mercado laboral, se hace referencia a los mecanismos institucionales de asignación de mano de obra y fijación de su precio, estos mecanismos permiten el traslado de las demandas del sistema productivo, con el modelo de crecimiento económico definido previamente, hacia el uso del factor trabajo. En este sentido, el papel del gobierno, frente a la eficiente asignación de la mano de obra en la economía, se encuentra representado por las diversas acciones que impulsa el aparato estatal para intentar controlar el aumento de la tasa de desempleo. Para Colombia, la política de empleo entre los años 2002 a 2010 implementada por el gobierno de Álvaro Uribe Vélez, estuvo caracterizada por el fortalecimiento de la economía. El Ministerio de la Protección Social fue quien estuvo a cargo de la promoción, el diseño y la aplicación de las políticas, estrategias, proyectos y programas destinados a la mitigación y superación de los riesgos asociados con el desempleo y la falta de ingresos de la población en Colombia. (Ministerio de la Protección Social, 2010)

Según Sánchez (2011) este gobierno planteó como su objetivo fundamental el crecimiento económico, mientras que el problema de empleo y la calidad del mismo, serían el resultado del buen comportamiento de la economía. Sin embargo, no se dejaron de implementar medidas o programas como el apoyo directo al empleo, reforma a la empleabilidad, la banca de oportunidades, entre otros, que tenían como fin último el mejoramiento en las condiciones del trabajo o empleo. La base de esta política de empleo fue la Ley 789 del año 2002 conocida como la reforma laboral cuyo objetivo era la flexibilización del mercado de trabajo, la generación de empleo, la reducción del empleo informal y el mejoramiento en las condiciones de empleabilidad. Junto con el Ministerio de la Protección Social se encontraban entidades encargadas de la gestión de la política como: (a) el Sena; (b) la Presidencia de la República; (c) el Ministerio de Agricultura y el Ministerio de Comercio, Industria y Turismo; y (d) las Cajas de Compensación Familiar.

Así mismo, acorde con la Fundación para la Educación Superior y el Desarrollo (Fedesarrollo) y la Asociación Colombiana de Gestión Humana (Acrip) (2014), la política de empleo de Juan Manuel Santos (2010 – 2014), según se observa en la tabla 1, giró alrededor de tres objetivos fundamentales: (a) la generación de empleo; (b) el mejoramiento del bienestar de la fuerza laboral; y (c) la transformación del mercado laboral. Dichos ejes contemplaron medidas como la Ley del Primer Empleo, el Sistema Público de Empleo y la reducción de parafiscales entre otros. Esta política planteaba fundamentalmente reducir los niveles de subutilización de la población económicamente activa (PEA) del país, garantizar bienestar a los empleados, sus familias, y propiciar que los avances en materia laboral se trasladaran a la población más vulnerable y menos privilegiada del territorio nacional.

Tabla 1. Política de empleo en el cuatrienio 2010 - 2014

Fuente: Fedesarrollo, 2014

Estas medidas fueron encabezadas por el Ministerio de Trabajo quien se encargó de ejecutar la política de empleo entre el año 2010 a 2014 y quien, entre otras cosas, se caracterizó por emprender una persecución en contra de las empresas que mantenían un mecanismo de tercerización laboral extralegal. Este mecanismo de tercerización consistía en la subcontratación de personal por medio de las Cooperativas de Trabajo Asociado que no garantizaban el acceso a la afiliación en seguridad social. (Fedesarrollo, 2014)

Figura 1. Metodología Box – Jenkins. Fuente: Elaboración propia

En este apartado se expone la aplicación de la metodología de los modelos ARIMA a la serie de tiempo tasa de desempleo entre enero de 2002 hasta diciembre de 2014. Desarrollada por Box y Jenkins (1976), esta metodología permite encontrar modelos dinámicos de mejor ajuste a una serie temporal con el ánimo de realizar pronósticos más acertados.

5.1. Identificación de la serie

La identificación de la serie según Gujarati y Porter (2010) tiene como objetivo la determinación tentativa de (p,d,q), es decir, el orden de los polinomios autorregresivos, promedios móviles y el orden del operador de diferencia. Este proceso parte con la verificación de la estacionariedad o no estacionariedad de la serie (tasa de desempleo), una primera evaluación de la serie temporal se puede hacer de forma gráfica.

En la figura 5.1 se muestra el comportamiento de la tasa de desempleo, esta presenta una media equivalente a 11,79%, y para el periodo de tiempo indicado, se encuentra que la tasa de desempleo mínima fue de 7,71% en el mes de noviembre de 2014 y una máxima de 17,87% en enero de 2002. Gráficamente se evidencia un comportamiento estacional de la serie, generalmente este indicador alcanza su valor máximo en los meses de enero y julio de cada año y su valor mínimo en el mes de diciembre, adicionalmente, a lo largo del periodo de tiempo en estudio se logra identificar una tendencia descendente que se demuestra calculando el logaritmo de la tasa de desempleo. Este análisis gráfico puede considerarse una primera prueba de la no estacionariedad de la tasa de desempleo, sin embargo, se tienen también las funciones de autocorrelación simple y autocorrelación parcial para comprobar que en efecto la serie no es estacionaria.

Figura 2. Tasa de desempleo en Colombia desde enero de 2002 hasta diciembre de 2014.
Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R

Al observar la función de Autocorrelación Simple y la función de Autocorrelación Parcial de la figura 3 se evidencia en la primera de ellas un claro decrecimiento de los rezagos hacia cero, por otra parte, la función de Autocorrelación Parcial posee un primer valor significativo, concluyendo en primer lugar que la serie no es estacionaria y que tanto su media como su varianza no son constantes en el tiempo. Ante esta situación, para estabilizar la varianza de la serie se hace uso de las transformaciones Box Cox y para estabilizar la media se aplica la primera diferencia. El parámetro λ aplicado a la serie tasa de desempleo para realizar la transformación fue (λ=3/2), sin embargo, la serie no es estacionaria aún, según se muestra en la tabla 5.1 al aplicar el test de Dickey Fuller Aumentado. La tasa de desempleo posee una raíz unitaria, debido a que el p – valor igual a 0,26 es superior al nivel de significancia 0,05. No obstante, se debe realizar una primera diferencia a la serie con el fin de estabilizar la media y lograr que esta sea estacionaria.

Figura 3. Función de Autocorrelación Simple y Función de Autocorrelación Parcial.
Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R

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Tabla 2. Prueba de Dickey Fuller Aumentada

Nota. Prueba de Dickey Fuller Aumentada para la serie tasa de desempleo en Colombia desde enero de 2002 a diciembre de 2014. La hipótesis alternativa es que la serie es estacionaria. Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R.

Al aplicar nuevamente el test a la serie en primera diferencia [I(1)], ver tabla 3, se obtiene un p – valor  igual a 0,01  que es inferior al nivel de significancia 0,05, es decir, que la serie diferenciada una vez, se vuelve estacionaria y no posee raíz unitaria, en otras palabras, la tasa de desempleo es integrada de orden 1. Esta conclusión es reforzada con la figura 4 que exhibe la serie en primera diferencia, esta fluctúa próxima de una media estable y finita. Sin embargo, la variable es aún estacional debido a la presencia de picos o valores atípicos por encima de la media o nivel de la serie. 

Tabla 3. Prueba de Dickey Fuller Aumentada

Nota:Prueba de Dickey Fuller Aumentada para la serie en primera diferencia tasa de desempleo en Colombia de enero de 2002 a diciembre de 2014. La hipótesis alternativa es que la serie es estacionaria. Fuente: Elaboraciónpropia.

Figura 4. Tasa de desempleo en primera diferencia.
Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R

5.2. Estimación del modelo

Culminado el proceso de identificación, el siguiente paso es encontrar los estimadores eficientes para los términos autorregresivos y de promedios móviles que se incluyen en el modelo. La función de Autocorrelación Simple y función de Autocorrelación Parcial presentada en la figura 5 indica en primera instancia que existe una caída de los coeficientes de autocorrelación, lo cual da a entender que la parte regular de la serie de tiempo presenta un componente autorregresivo (AR). Por otra parte, al observar la función de Autocorrelación Parcial en su parte regular, se evidencia que existen alrededor de 11 coeficientes de autocorrelación por fuera de los límites de confianza en los rezagos 1, 2, 3, 4, 5, 10, 11, 12, 13, 23, y 25. Se deduce entonces que los posibles modelos para la serie serían: ARIMA (1, 1, 2), ARIMA (0, 1, 1) y ARIMA (1, 1, 0).

Figura 5. Función de Autocorrelación Simple y Función de Autocorrelación Parcial de
la diferencia en la parte regular. Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R

Así mismo, en su parte estacional el posible modelo para la serie sería ARIMA (0, 1, 1), este obtenido a través de las funciones de Autocorrelación Simple y Autocorrelación Parcial. Cuando se aplica la primera diferencia a la parte estacional, la función de Autocorrelación Simple junto a la función de Autocorrelación Parcial de la figura 6 muestran la existencia de un componente de media móvil (MA (1)) junto a un componente autorregresivo (AR (1)).

Figura 6. Función de Autocorrelación Simple y Función de Autocorrelación Parcial
de la diferencia en la parte estacional. Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R

De acuerdo con lo anterior, se identifican como posibles modelos ARIMA (p, d, q) (P,D,Q)₁₂ de la serie tasa de desempleo los siguientes: ARIMA (1, 1, 2) (0,1,1)₁₂, ARIMA (0, 1, 1)(0,1,1)₁₂ y ARIMA (1, 1, 0) (0, 1, 1). Para la elección del mejor modelo se hace uso del criterio de información Akaike (AIC), éste selecciona dentro de los modelos factoriales propuestos aquel tal que AIC alcance su valor mínimo (tabla 4). Para este caso, el mejor modelo es ARIMA (1, 1, 2)(0,1,1)₁₂ dado que su valor 713,39 es inferior a 718,05 y 721,15.

Tabla 4. Modelos ARIMA

Nota. Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R

5.3. Diagnóstico del modelo ARIMA (1,1,2) (0,1,1)₁₂

La etapa de diagnóstico del modelo consiste en evaluar y verificar si el modelo ARIMA encontrado se ajusta de forma razonable a la serie de tiempo trabajada, este paso se lleva a cabo debido a que puede existir otro modelo ARIMA que de igual forma lleve a cabo este proceso. Una forma de comprobar si el modelo seleccionado es el adecuado, es a través del cumplimiento de los supuestos básicos del modelo, es decir, que los errores estándar sigan una distribución normal con media cero y varianza constante. De no cumplirse estos supuestos, es indispensable volver a la etapa de identificación del modelo adecuado e iniciar nuevamente la aplicación de la metodología Box – Jenkins.

5.3.1. Gráfico de residuos

La figura 7 de los residuos muestra que el modelo ha capturado la esencia de la serie estudiada, esto a causa de que no se presenta una tendencia definida, un patrón de crecimiento o un decrecimiento establecido, en otras palabras, los residuos parecen aleatorios e indican que no existe la violación del supuesto de que la varianza sea constante. 

Figura 7. Residuos estandarizados del modelo ARIMA (1, 1, 2) (0,1,1)₁₂.
Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R.

5.3.2. Gráfico del correlograma y funciones de Autocorrelación Simple y Parcial de los residuos del modelo ARIMA (1, 1, 2) (0,1,1)₁₂

A partir de la observación del correlograma acumulado (ver figura 8) se concluye que los residuos son ruido blanco, esto es, se encuentran dentro de los límites de confianza y por esta razón no existe información relevante de estos, al ser la varianza constante el modelo captura la esencia de la serie. Por otra parte, debido a que los coeficientes de autocorrelación se encuentran por dentro de los límites de confianza de las funciones de Autocorrelación Simple y Parcial (ver figura 9), se concluye que los residuos son ruido blanco. 

Figura 8. Correlograma acumulado.
Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R

Figura 9. Función de Autocorrelación Simple y Parcial
de los residuos del modelo ARIMA (1, 1, 2) (0,1,1)₁₂
Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R

5.3.3. Análisis de normalidad de los residuos del modelo ARIMA (1,1,2)(0,1,1)₁₂

Se comprueba con el histograma de residuos de la figura 10 que el modelo en su componente estocástico sigue una distribución normal. Adicionalmente, esta conclusión es reforzada con el test de Shapiro – Wilk que se expone en la tabla 5.4, en él se evidencia que el estadístico W=0,972 no solo oscila entre 0 y 1, también es mayor que el p – valor. Con lo cual se acepta la hipótesis nula y se concluye que los residuos siguen una distribución normal.

Figura 10. Histograma de los residuos. Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R

Tabla 5. Pruebas de normalidad, independencia y aleatoriedad
de los residuos del modelo ARIMA (1, 1, 2) (0,1,1)₁₂

Nota. El estadístico del test de normalidad o Shapiro – Wilk es W = 0,97.
Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R

Por otra parte, se analizan también otras propiedades como la independencia y la aleatoriedad de los residuos, esto se hace a través del test de Box – Ljung y el test de Runs respectivamente. De acuerdo con los resultados de los test de la tabla 5, se encuentra que existe independencia entre los residuos debido a que el p – valor del test de Box – Ljung es mayor a 0,01, también, se evidencia que no existe aleatoriedad en los datos porque al aplicar el test de Runs el p-valor es mayor que el nivel de significancia al 0,01 (p-valor=0,019>0,010). Con lo cual se concluye que el modelo ARIMA (1, 1, 2)(0,1,1)₁₂ cumple los supuestos de normalidad, independencia y aleatoriedad.

5.3.4. Predicción del modelo ARIMA (1,1,2)(0,1,1)₁₂

La capacidad de predicción del modelo ARIMA (1,1,2) (0,1,1)₁₂ de acuerdo con el coeficiente de determinación R² es elevada, esto a raíz de que su valor (R²=0,91) es cercano a 1, y de acuerdo con la figura 11, el ajuste del modelo a la serie original es bastante acertado, esto da prueba de la elevada capacidad y efectividad del modelo. En otras palabras, el modelo encontrado si es capaz no solo de explicar el comportamiento de la serie de tiempo, sino que, también, puede realizar predicciones a largo plazo según se ilustra en la figura 12.

Figura 11. Tasa de desempleo ajustada al modelo ARIMA (1, 1, 2) (0, 1, 1)₁₂.
Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R

Figura 12. Capacidad de predicción del modelo ARIMA (1, 1, 2) (0, 1, 1)₁₂.
Fuente: Elaboración propia con paquete estadístico R

5.4. Análisis de intervención

Una serie de tiempo observada es el resultado del desarrollo y la realización de procesos exógenos y perturbaciones aleatorias conocidas. La aplicación del modelo de análisis de intervención tiene como objetivo en el presente trabajo cuantificar el efecto que han tenido los programas que integraron la política de empleo entre el año 2002 y 2014 sobre una variable agregada que para este caso es la tasa de desempleo. Estos programas fueron agrupados en seis categorías de acuerdo al enfoque y fin último de cada medida según se observa en la tabla 6. Estas categorías son: (a) atención al desempleado; (b) fomento de crédito y emprendimiento; (c) fomento de empleo vía demanda de trabajo; (d) generación de empleo y reducción de la informalidad; (e) mejora en el bienestar de la fuerza laboral; y (f) transformación del mercado laboral.

Tabla 6. Programas asociados al tipo de política de empleo
implementada en Colombia entre 2002 - 2014

Fuente: Fedesarrollo y Ministerio de la Protección Social

Una vez aplicado el modelo de análisis de intervención se conoce la cuantificación del efecto de las políticas de empleo implementadas sobre la tasa de desempleo, sin embargo, cabe resaltar que algunas de las políticas implementadas no contemplan el problema del desempleo como su fundamento, por esta razón, en la tabla 7 se presenta el efecto de aquellas políticas que tras la intervención obtuvieron un coeficiente negativo, este indica que la política a partir de su fecha de implementación contribuyó con la reducción de la tasa de desempleo en el país. De acuerdo con los resultados encontrados, es posible deducir en primera instancia, que el teletrabajo fue de todas las medidas que contribuyeron con una reducción en los niveles de desocupación, la que menos aportó al cumplimiento de este objetivo, su efecto fue de tan solo una disminución de 0,031%, aproximadamente, en la tasa de desempleo.

Tabla 7. Efecto de los programas que contribuyeron
con una reducción en la tasa de desempleo

Fuente: Elaboraciónpropia

Por otra parte, cabe resaltar que los programas que más contribuyeron con la reducción de los niveles de desempleo en la economía colombiana fueron los mecanismos de exención de parafiscales y el programa de capacitación para la reinserción laboral. Según el Ministerio de Protección Social (2012) la exención de parafiscales fue una estrategia creada por la Ley 789 del año 2002 cuyo objetivo consistió en brindar la reducción del pago en parafiscales durante seis meses a aquellos empresarios que contrataran a desempleados con las siguientes características: hayan recobrado la libertad, quienes hayan visto su capacidad laboral comprometida por encima del 25%, reinsertados, se encuentren en un rango de edad entre 16 y 25 años, o sean mayores a 50 años y finalmente quienes sean jefes de hogar. Este programa durante sus cuatro años de vigencia, según el Ministerio de la Protección Social, logró beneficiar a alrededor de 111 empresas y a 558 empleados.

Así mismo, el programa de capacitación para la reinserción laboral buscaba ofrecer la capacitación o recalificación de los beneficiarios del subsidio al desempleo. Acorde con el Ministerio de Protección la Social (2006), dicho mecanismo era ejecutado por las cajas de compensación familiar quienes capacitaban y reforzaban los conocimientos de los desempleados beneficiarios con el objetivo de vincularlos a un oficio, empleo u ofrecerles herramientas para crear su autoempleo. Las áreas generales de capacitación que lograron beneficiar a cerca de 142,884 personas eran las siguientes: artes u oficios, formación de emprendedores y el apoyo en la búsqueda y consecución de empleo.

Se debe agregar que los proyectos restantes como FOMIPYME y los mecanismos de protección al cesante, aunque contribuyeron con una reducción en los niveles de desocupación a partir de su implementación, lo hicieron en menor medida. En primera instancia, FOMIYME se caracterizó por el fomento del desarrollo integral de las micro, pequeñas y las medianas empresas, considerando este proceso como un medio para lograr la generación de empleo, el desarrollo y la integración de los sectores económicos, haciendo aprovechamiento eficiente de los capitales pequeños.  Por su parte los mecanismos de protección al cesante creados por la Ley 1636 de 2013 procuraron garantizar la protección social de aquellos trabajadores en condición de desempleo, esta protección contemplaba el acceso a la salud, el ahorro a pensiones, un subsidio familiar y servicios de intermediación a cargo de Agencias de Gestión y Colocación de Empleo con el propósito de proteger a los empleados vulnerables, mantener su calidad de vida y formalizar lo empleos.

6. Conclusiones y recomendaciones

A través de la metodología Box – Jenkins se modeló un proceso ARIMA (1, 1, 2) (0,1,1)₁₂, que según las funciones de autocorrelación y el criterio de información de Akaike, explica el comportamiento de la tasa de desempleo del año 2002 al año 2014. También, se encuentra en la capacidad de hacer predicciones de esta variable macroeconómica a largo plazo, esto permite utilizar el modelo econométrico como una herramienta para intentar conocer la evolución de la tasa de desempleo en la economía colombiana, y de esta manera, formular medidas de política de empleo anticipadas que pretendan evitar el aumento en los niveles de desocupación del país. Sin embargo, hay que resaltar que, para formular instrumentos de política efectivos que pretendan realmente disminuir el desempleo en la economía, se recomienda conocer la tipología del mismo lo cual se logra a través de la Curva de Beveridge.

Hay que resaltar que muchas de las políticas ejecutadas en Colombia durante los 12 años de estudio, no tuvieron como fundamento el problema del desempleo de la economía, por ello, los efectos encontrados no fueron los esperados. Sin embargo, se encontró efectivo un programa por tipo de política ejecutada, esto quiere decir que, se deben seguir fortaleciendo medidas que pretendan atender al desempleado, fomentar el crédito y el emprendimiento, fomentar el empleo a través de la demanda de trabajo, reducir la informalidad, mejorar el bienestar de la fuerza laboral y transformar el mercado de trabajo.

Ante la falta de cuantificación de los efectos de una política sobre variables agregadas de la economía, se recomienda hacer uso de esta metodología como un medio para establecer indicadores de evaluación y conocer con los mismos si se ha avanzado en la superación del problema social que se está tratando de mitigar con las políticas ejecutadas. Esto debido a que los actuales procedimientos de evaluación de política pública desarrollados por el Departamento Nacional de Planeación (DNP) son de tipo exploratorios y experimentales, es decir, no dan certeza de los efectos agregados sobre variables como el desempleo y generalizan resultados de los cuales no se encuentra evidencia acerca de su efectividad en la economía.

Ante la capacidad del modelo ARIMA (1, 1, 2) (0,1,1)₁₂ encontrado para predecir la tasa de desempleo de la economía colombiana, se considera pertinente realizar una actualización de este trabajo teniendo en cuenta que, a partir del año 2014 con la puesta en marcha del nuevo plan nacional de desarrollo se han implementado medidas de política de empleo en el país. No obstante, hay que contemplar que la fecha en que se aprueban los programas es diferente a la fecha en que se empiezan a ejecutar, por ello se recomienda trabajar con modelos de intervención dinámicos que logren captar el efecto de estas políticas desarrolladas, así como la identificación de la duración de los efectos de las intervenciones gubernamentales, es decir, conocer si la política afecta a la serie de tiempo de forma temporal o permanente.

Si se desea tener un resultado más próximo y certero en relación a los efectos de los programas sobre el comportamiento de la tasa de desempleo, se considera aconsejable cuantificar el número de beneficiarios por cada una de las medidas implementadas, sin embargo, este ejercicio es poco factible realizarlo debido a la falta de sistemas de información en cuanto a los temas laborales del país se refiere. Adicionalmente, se debe contemplar que el resultado o efecto de los eventos exógenos políticos o normativos puede variar de acuerdo a la proporción de recursos o presupuesto que se asigne para ejecutar dichas iniciativas.

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1. Estudiante, Facultad de Economía, Universidad Santo Tomás, seccional Bucaramanga, Colombia. Correo electrónico: jhon.uribe@ustabuca.edu.co

2. Profesora tiempo completo.  Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB). Avenida 42 No. 48 – 11, Bucaramanga - Colombia. Correo electrónico: efajardo@unab.edu.co

3. Economista, Universidad de los Andes (ULA). Master en Finanzas, Instituto de Estudios Superiores de Administración (IESA). Master en Administración, Instituto de Estudios Superiores de Administración (IESA). Docente interno de la Escuela de Economía, Administración y Negocios. Universidad Pontificia Bolivariana (UPB). Bucaramanga, Colombia. Correo electrónico: hector.romero@upb.edu.co