Tendencias recientes en el ámbito político-electoral han estado asociadas al fomento de sentimientos antiglobalización y a la promoción de medidas proteccionistas, particularmente en muchas de las principales economías avanzadas. Así, al explicar este cambio de paradigma político-electoral, un gran número de analistas se ha referido a la “polarización” del mercado laboral, enfatizando supuestas pérdidas de empleo y salarios en la industria manufacturera. En efecto, se ha extendido la idea de que los movimientos político-electorales recientes han encontrado apoyo justamente en aquellos trabajadores con nivel de educación medio que han perdido su empleo o una importante parte de sus ingresos (véase Bremmer, 2016; Roubini, 2017). Por ejemplo, se ha mencionado con asiduidad el rol que, en este sentido, desempeñó el “cinturón de óxido” en las últimas elecciones de Estados Unidos, cuya actividad se encontraba íntimamente ligada al sector manufacturero (Pacewicz, 2016; McQuarrie, 2016).
En cierta manera, el debate actual, surgido con motivo de las tendencias político-electorales recientes, posee respaldo en una corriente de la literatura más antigua, la cual ha venido documentando el fenómeno de polarización laboral (Autor, Katz y Kearney, 2006; Goos y Manning, 2007; Goos, Manning y Salomons, 2009; OECD, 2017). Dos factores han sido citados como principales causas en esta literatura: (i) las mejoras tecnológicas que permitieron automatizar tareas rutinarias previamente desempeñadas por trabajadores de educación media y que, de esta manera, podrían haberlos desplazado (Autor y Dorn, 2013; OECD, 2017); y (ii) el comercio internacional, el cual podría haber expuesto a dichos trabajadores a una mayor competencia global, presionando a la baja sus salarios y empleo.[1]
No obstante, y sin desmerecer el papel de la industria manufacturera en el surgimiento de tendencias político-electorales recientes, cabe destacar que la coyuntura actual pareciera haber olvidado la importancia del sector servicios en la generación de empleo, así como las discusiones que en torno a este sector se mantuvieron en un pasado cercano. Por ejemplo, el offshroring de servicios por parte de empresas tecnológicas en Estados Unidos fue uno de los principales temas de campaña presidencial en un no tan lejano 2004 (CNN 2004).
En términos más generales, las mejoras tecnológicas y el comercio podrían haber afectado al mercado laboral en el sector servicios. En efecto, la revolución de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) redujo los costos de transacción de muchos servicios, fomentando su “offshoring,” es decir, su producción a distancias remotas, en países con salarios relativamente bajos. Asimismo, la caída en los costos de transacción fue mayor para algunos servicios que para otros, conduciendo a que aquellos trabajadores que producían los primeros comenzaran a estar diferencialmente más expuestos a la competencia global.
Frente a la conjetura de que el empleo y los salarios en el sector servicios también podrían haberse visto afectados, en un documento reciente repasamos literatura incipiente relacionada (Chiquiar, Tobal e Yslas, 2016a y 2016b). Al realizar este repaso, lo hacemos atendiendo a que la literatura tradicional sobre los efectos del comercio ha enfatizado la distinción entre trabajadores calificados y no-calificados (formalmente más y menos educados) y, por tanto, atendiendo a las siguientes preguntas: ¿dado que la reducción en costos de transacción ha sido mayor para algunos servicios, se ha convertido el costo de transacción de un servicio en un determinante adicional de los efectos del comercio? e íntimamente relacionado, ¿es necesario complementar la clasificación tradicionales basada en la calificación de trabajadores con información sobre la comerciabilidad de sus trabajos?
Nótese que estas preguntas cobran sentido únicamente si el requerimiento de calificación y la comerciabilidad de un trabajo no están perfectamente correlacionadas y, por tanto, la ampliación del marco analítico tradicional es necesaria. En este sentido, cabe destacar que algunos trabajos poseen requerimientos de educación similares pero exhiben niveles dispares de comerciabilidad. Así, por ejemplo, los tabuladores de datos y los babysitters requieren niveles bajos de educación, pero mientras que el trabajo de los primeros es fácil de comerciar el de los segundos no es susceptible de ser realizado a distancias remotas. En el extremo opuesto, los cirujanos de cráneos puedan difícilmente cumplir con su trabajo a distancias remotas, pero los matemáticos pueden fácilmente enviar sus resultados via e-mail o fax.
En respuesta a este nuevo papel que podría tener el grado de comerciabilidad, la literatura ha intentado medir costos de transacción asociados a distintas ocupaciones de servicios. Este intento se ha enfrentado a la enorme dificultad de identificar cuáles las características de un servicio que conducen a que sea más o menos comerciable, una pregunta a la que nunca antes se había enfrentado la literatura. Pese a esta dificultad, el énfasis se ha puesto sobre todo en tres características ocupacionales: (i) la proporción de tareas rutinarias requeridas por una ocupación (Levy y Murnane, 2006); (ii) el grado requerido de interacción personal (Blinder, 2006 y 2009); y (iii) su intensidad en el uso de TICs (Garner, 2004).
Con base en estas características, reconocidos académicos han argumentado que no existen razones por las cuales la correlación entre calificación requerida y comerciabilidad debiera ser elevada (Krugman, 1996 y 2011; Grossman y Rossi-Hansberg, 2006; Baldwin, 2006; Blinder, 2006 y 2009). A su vez, contribuciones formales sugieren que, la correlación podría ser positiva pero no económicamente significativa (Blinder, 2009; y Jensen y Kletzer, 2010). De hecho, estos resultados son consistentes con estudios que, al introducir medidas de educación y comerciabilidad como variables explicativas en la misma ecuación, encuentran que ambas medidas son estadísticamente significativas (Crinò, 2010; Liu and Trefler, 2011).
En efecto, esta literatura sugiere que tanto la comerciabilidad de un servicio como su nivel requerido de educación son relevantes en la determinación de los efectos del comercio. Crinò (2010) muestra que es más probable que el empleo responda negativamente al comercio en servicios (“service offshoring”) en aquellas ocupaciones que requieren un nivel bajo de calificación y en aquellas ocupaciones con mayor comerciabilidad. Asimismo, demuestra que, aun controlando por el nivel requerido de educación, la probabilidad de que una ocupación de servicio responda negativamente en términos de empleo aumenta con su grado de comerciabilidad. Por su parte, Liu and Trefler (2011) muestran que el comercio en servicios incrementa las tasas de cambio ocupacional en mayor medida entre aquellos trabajadores que poseen educación baja y aquellos que desempeñan tareas rutinarias. Es decir, el comercio en servicios penaliza a los trabajadores poco calificados y a aquellos que desempeñan trabajos con menores costos de transacción.
Finalmente, como respuesta a esta evidencia, ha surgido una nueva generación de modelos de comercio internacional que intentan superar a los modelos tradicionales otorgando un rol más preponderante a la dimensión de comerciabilidad. En este sentido, el modelo de comercio en tareas desarrollado por Grossman y Rossi-Hansberg (2008), el cual modela diferencias en costos de transacción entre las distintas tareas de una ocupación, es pionero y fue posteriormente utilizado por Tobal (de próxima aparición) para derivar una clasificación ampliada del trabajo. En esta clasificación, se reconoce que tanto el requerimiento de calificación de un servicio como su grado de comerciabilidad determinan el impacto que el comercio ejerce sobre su nivel de empleo y salarios. No obstante, aún queda mucho por hacer para entender los mecanismos que subyacen a los mencionados resultados empíricos.
En resumen, las literaturas empírica y teórica han enfrentado grandes desafíos para conocer el efecto del comercio en servicios y las actividades de offshoring en las distribuciones de empleo y de salarios en las economías avanzadas. A este respecto, si bien a la literatura le quedan todavía muchos avances por realizar, no resulta arriesgado aventurar que en un futuro cercano el grado de comerciabilidad de los distintas ocupaciones pudiera llegar a explicar el desarrollo de nuevas tendencias político-electorales.
Referencias
Autor, D.H. y D. Dorn (2013) “The Growth of Low Skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market.” American Economic Review, 5(100), pp. 1553–97.
Autor, D., L. Katz y M. Kearney (2006) “The Polarization of the US Labor Market.” American Economic Review, 96(2), pp. 189-194.
Baldwin, R. (2006) “Globalisation: The Great Unbundling(s).” Economic Council of Finland 20(3), 5–47.
Blinder, A. (2006) “Offshoring: The Next Industrial Revolution.” Foreign Affairs, 85(3), 113-128.
Blinder, A. (2009) “How Many US Jobs Might Be Offshorable?” World Economics, 10(2), 41-78.
Bloom, N., M. Draca y J. Van Reenen (2016) “Trade Induced Technical Change? The Impact of Chinese Imports on Innovation, IT and Productivity.” Review of Economic Studies, 83(1), pp. 87-117.
Bremmer, I. (2016) American Hustle: We Are Our Choices (S. Malcomson, entrevistador), recuperado de https://www.carnegie.org/news/articles/american-hustle-we-are-our-choices/.
Chiquiar, D., M. Tobal y R. Yslas (2016a) “Measuring and Understanding Trade in Service Tasks.” Council of Economic Policies.
Chiquiar, D., M. Tobal y R. Yslas (2016b) “Measuring and Understanding Trade in Service Tasks.” Banco de México, 2016-05.
CNN (2004): http://money.cnn.com/2004/02/25/technology/techinvestor/hellweg/.
Crinò, R. (2010) “Service Offshoring and White Collar Employment.” Review of Economic Studies, 77(2), 595–632.
Garner, A. (2004) “Offshoring in the Service Sector: Economic Impact and Policy Issues.” Economic Review-Federal Reserve Bank of Kansas City, 89(3), 5–37.
Goos, M. y A. Manning (2007) “Lousy and Lovely Jobs: The Rising Polarization of Work in Britain.” Review of Economics and Statistics, 89(1), pp. 118-133.
Goos, M., A. Manning y A. Salomons (2009) “Job Polarization in Europe.” American Economic Review, pp. 58-63.
Grossman, G.M. y E. Rossi-Hansberg (2006) “The Rise of Offshoring: It’s Not Wine for Cloth Anymore.” The New Economic Geography: Effects and Policy Implications, 59–102.
Grossman, G. M. y E. Rossi-Hansberg (2008) “Trading Tasks: A Simple Theory of Offshoring.” American Economic Review, 98(5), 1978–1997.
Jensen, J. B., y L. G. Kletzer (2010) “Measuring Tradable Services and the Task Content of Offshorable Services Jobs.” En Labour in the New Economy, Chicago: University of Chicago Press, 309-335.
Krugman, P. (1996) “White Collars Turn Blue.” New York: New York Times.
Krugman, P. (2011) “Degrees and Dollars.” New York: New York Times.
Levy, F., y R. Murnane (2006) “How Computerized Work and Globalization Shape Human Skill Demands.” Boston: Massachusetts Institute of Technology.
Liu, R., y D. Trefler (2011) “A Sorted Tale of Globalization: White Collar Jobs and the Rise of Service Offshoring.” Washington, DC: National Bureau of Economic Research.
McQuarrie, M. (2016) “How the Rust Belt Delivered Trump the Presidency: A Deep Dive.” Newsweek, recuperado de http://www.newsweek.com/how-rust-belt-delivered-trump-presidency-deep-dive-522091.
OECD (2017) OECD Employment Outlook 2017, OECD Publishing, Paris. http://dx.doi.org/10.1787/empl_outlook-2017-en.
Pacewicz, J. (2016) “Here’s the Real Reason Rust Belt Cities and Towns Voted for Trump.” The Washington Post, recuperado de https://www.washingtonpost.com/news/monkey-cage/wp/2016/12/20/heres-the-real-reason-rust-belt-cities-and-towns-voted-for-trump/.
Roubini, N. (2014) “Economic Insecurity and the Rise of Nationalism.” The Guardian, recuperado de https://www.theguardian.com/business/economics-blog/2014/jun/02/economic-insecurity-nationalism-on-the-rise-globalisation-nouriel-roubini.
Tobal, M. (de próxima aparición) “A Model of Wage and Employment Effects of Service Offshoring.” Canadian Journal of Economics.
[1] Es conveniente señalar que separar empíricamente los efectos del comercio internacional de los de la adopción de las nuevas tecnología no es tarea sencilla, entre otros motivos, porque estos fenómenos interactúan de forma compleja. Por ejemplo, por una parte, las mejoras tecnológicas reducen los costos de transacción y monitoreo que obstaculizan el comercio internacional (OECD, 2017). Por otro parte, las presiones competitivas surgidas de un mayor comercio internacional podrían incentivar a las empresas a innovar y a adoptar las nuevas tecnologías (Bloom et al., 2016; OECD, 2017).
