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La tasa de desempleo (u) será entonces:u = D/L = (L - N)/L = 1 - Y/(aL) (3)donde D es el desempleo total. Diferenciando las expresiones (1) y (3), obtenemos:dN = (Y/a) (g Y - g a )(Ia)du = - [Y/(al)] [g Y - (g a + g L )](IIa)donde g Y es la tasa de crecimiento del producto, g a es la tasa de crecimiento de la productividaddel trabajo y g L es la tasa de crecimiento de la oferta de trabajo. La expresión entre paréntesis, (g a+ g L ) representa la tasa mínima a la que el producto debe crecer para que la tasa de desempleo noaumente.La generación de empleo depende de tres elementos: el crecimiento del producto, elcambio tecnológico y los cambios en la legislación laboral. Si bien el crecimiento del productoconstituye el determinante más importante de acuerdo a los estudios revisados, sostenemos que loscambios en la legislación laboral, tales como el llevado a cabo durante el gobierno militar deVelasco y/o la reforma laboral llevada a cabo por el gobierno de Fujimori, determinan cambiosestructurales en la manera como se relacionan el empleo y la tasa de desempleo con el producto.4. ANALISIS ESTADISTICO DE LAS SERIESLa estimación de las relaciones especificadas se hará sobre la base de datos del producto,el empleo y las tasas de desempleo, para el periodo 1970-1999. Las relaciones a estimar seríanentonces las siguientes:N t = β 1 + β 1 Y t + ε 1t(Ib)du t = β 3 + β 4 g Yt + ε 2t(IIb)donde g Yt es la tasa de crecimiento del producto y ε 1t y ε 2t son términos estocásticos. La estimaciónde estas relaciones requiere en primer lugar determinar el orden de integración de las series, para18
lo cual aplicamos las pruebas de Dickey-Fuller Aumentada y de Phillips-Perron 31 . En ambaspruebas la hipótesis nula es que la serie tiene raíz unitaria. Esto quiere decir que cualquier shocksobre la variable tendrá efectos que perdurarán en el largo plazo.4.1 La Relación Empleo-ProductoPara estimar la relación (Ib), es necesario que las series del PIB total y no primario deLima Metropolitana, y la Pea ocupada (PEAO) sean del mismo orden de integración. En loscuadros del Anexo 3, podemos ver que las tres series tienen raíz unitaria, por lo cual es posible queexista una relación de cointegración entre dichas variables. Asimismo vemos que si bien la tasa deempleo R es estacionaria de acuerdo al contraste de Dickey-Fuller aumentado, podría tener raízunitaria de acuerdo al contraste de Phillips-Perron, por lo cual también exploraremos la posibilidadde una relación de cointegración entre R y el producto.En el Anexo 4 presentamos las pruebas de cointegración basadas en la metodología deJohansen, y encontramos que no existe una relación de cointegración entre la PEA Ocupada y elPIB de Lima Metropolitana, ya sea total o no primario. Sin embargo, existen hasta dos vectores decointegración entre ambas variables a partir tanto de 1988 como de 1990. Este resultado pareceríaextraño ya que es a partir de 1990 que se da un cambio en el régimen laboral, el cual en partedetermina un crecimiento con poca generación de empleo; sin embargo los datos nos dicen queesta relación es consistente en el tiempo, mientras que antes de 1990 las dos series, si biencrecientes, no se mueven juntas.Para el caso de la tasa de empleo (R), dado que la serie solamente tiene raíz unitaria deacuerdo a la prueba de Phillips-Perron, se realiza un análisis, no presentado en este texto, de losresiduos de una regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios entre R y el PIBLM y se encuentraque los residuos son estacionarios, lo cual implica que existe una relación de largo plazo entredichas variables. En el Anexo 4 puede verse que por medio de la metodología de Johansen seencuentran hasta dos vectores de cointegración tanto con el PIB total como con el PIB no primariode Lima Metropolitana. En el Cuadro 4 podemos ver el resumen del modelo de corrección deerrores 32 . Vemos así que en ambos casos las velocidades de ajuste son menores que 1 en valorabsoluto, por lo cual el modelo convergería hacia la relación de largo plazo; sin embargo, en el3132Ver el Anexo 3.Ver el cuadro completo en el Anexo 519
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