Cuándo no preocuparse por el crecimiento salarial

En su clásico de los años 90 "Butterfly Economics", el economista Paul Ormerod describe lo intrínsecamente impredecibles que pueden ser los sistemas complejos a corto plazo. Para economías enteras, esto tiene grandes implicaciones potenciales para el empleo, la inflación, la productividad y las políticas monetarias. "Los mismos valores de variables que podrían considerarse causantes de la inflación pueden asociarse en diferentes contextos históricos con valores muy distintos de la tasa de inflación"^[1].

Lo que ayuda a explicar por qué los mercados laborales estadounidenses han desafiado regularmente las expectativas desde el inicio de la pandemia del Covid 19. Nuestro Gráfico de la Semana actualiza un fenómeno especialmente interesante: cómo los salarios medios por hora han ido divergiendo en función de si los trabajadores cambiaban o no de empleo. En este gráfico, se define a los que conservan su empleo como las personas que ejercen la misma profesión y trabajan en el mismo sector que hace un año y que han tenido la misma empresa durante los últimos tres meses. Los que cambian de empleo son todos los demás. Como muestra el gráfico, los que cambian de empleo siguen disfrutando de un crecimiento salarial significativamente mayor.

Las ventajas de cambiar de trabajo tras la pandemia

* Media móvil de 3 meses de los salarios medios, sin desestacionalizar

Fuentes: Banco de la Reserva Federal de Atlanta, DWS Investment GmbH a 3/8/24

Para un no economista, esto podría parecer obvio. ¿Por qué iba alguien a cambiar de trabajo, a no ser que los mercados laborales sean escasos y las perspectivas en otras empresas mejores? Sin embargo, en el tipo de economías modelo en las que los macroeconomistas suelen sentirse más cómodos, suele haber poco margen para este tipo de comportamientos. En teoría, los salarios en un mercado laboral competitivo, tanto para los que se quedan como para los que cambian, deberían ajustarse rápidamente, sobre todo si el coste de la vida está subiendo. Al fin y al cabo, sustituir a los trabajadores con experiencia es costoso para los empresarios, sobre todo para los trabajadores cualificados que han recibido formación en el puesto de trabajo. Se podría esperar que los empresarios racionales hicieran todo lo posible por mantener a bordo a estos trabajadores experimentados.

En cambio, cada vez está más claro que los salarios reales han crecido mucho más rápido en la parte inferior del mercado laboral desde 2020, en comparación con los aumentos entre los que más ganan^[2]. A medida que los mercados laborales se han estrechado, también lo ha hecho la disposición a cambiar, especialmente entre los trabajadores jóvenes no universitarios que comenzaron en puestos de trabajo peor pagados^[3]. Una explicación interesante es que, a nivel local, los empleadores de estos trabajadores pueden haber tenido un poder de mercado significativo - pensemos en las cadenas de comida rápida o en los puestos de trabajo en los almacenes. Si es así, parte de las recientes ganancias pueden reflejar que los trabajadores jóvenes no universitarios pasan de forma desproporcionada de empleos peor pagados y de baja productividad a empleos mejor pagados y potencialmente más productivos. Como refleja el aumento de la productividad, este crecimiento salarial no tiene por qué ser inflacionista.

"Esto tiene implicaciones prometedoras para la política monetaria. Estos fenómenos pueden ayudar a explicar por qué el desempleo no tuvo que aumentar tanto como muchos temían para que la inflación bajara. O, como se diría en la jerga económica, podríamos estar asistiendo a un aplanamiento de la curva de Phillips", explica Christian Scherrmann, economista estadounidense de DWS, refiriéndose a la relación inversa entre el nivel de inflación y el desempleo. Para la Reserva Federal (Fed), la prueba estará en última instancia en si la inflación sigue bajando sin que el desempleo aumente sustancialmente. Mientras tanto, la Reserva Federal podría esperar a ver qué pasa. A Ormerod no le sorprendería. Pionero en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático al análisis de datos macroeconómicos, advirtió con firmeza a los responsables políticos contra la pretensión de saber más de lo que realmente saben sobre los procesos causales que generan los datos económicos.