Relación entre comercio y productividad laboral a nivel global: Un análisis con datos de panel

• Erraes, Jimmy ; Cuesta, Lizeth ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Loja

     Universidad Nacional de Loja

     Loja, Ecuador

     
• Localización: La Revista Económica: (RVE), ISSN-e 2737-6257, Vol. 8, Nº. 2, 2020 (Ejemplar dedicado a: Revista Económica (Julio-Diciembre 2020)), págs. 21-29
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Relationship between trade and labor productivity globally: An analysis with panel data
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• Resumen
  • español

    La presente investigación examina la relación entre el comercio y la productividad laboralen 113 países usando técnicas de datos de panel durante 1990-2014. Para ello, se utilizódatos recopilados del World Development Indicators (2015), clasificando a los paísessegún su nivel de ingreso en seis grupos: ingresos extremadamente altos (EHIC), ingresosaltos (HIC), ingresos medios altos (MHIC), ingresos medios bajos (MLIC), ingresos bajos(LIC) e ingresos extremadamente bajos (ELIC). Se empleó el modelo de Mínimos CuadradosGeneralizados (GLS) , así como técnicas de cointegración y causalidad empleadas paradatos panel. Se determinó que, solo a nivel global existía relación de largo plazo entrelas variables del modelo, mientras que, a corto plazo, la relación resultó ser significativaa nivel global y en todos los grupos de ingreso. En cuanto a la causalidad, se establecióuna relación causal bidireccional a nivel global. En los MLIC y ELIC hay una relación causalunidireccional que va desde el comercio hacia la productividad laboral, mientras que, enlos HIC y MHIC, la causalidad es contraria, es decir, la productividad laboral explica al comercio.La implicación de política se centra en una mayor inversión en exportaciones conel fin de diversificar la oferta comercial como factor fundamental para generar empleo ycompetitividad en el entorno internacional.

  • English

    The present research examines the relationship between trade and labor productivity in113 countries using panel data techniques during 1990-2014. For this, data collectedfrom the World Development Indicators (2015) was used, classifying countries accordingto their income level into six groups: extremely high income (EHIC), high income (HIC),upper middle income (MHIC), middle income Low Income (MLIC), Low Income (LIC), andExtremely Low Income (ELIC). The Generalized Least Squares (GLS) model was used, aswell as cointegration and causality techniques used for panel data. It was determined that,only at the global level, there was a long-term relationship between the model variables,while, in the short term, the relationship turned out to be significant at the global leveland in all income groups. Regarding causality, a bidirectional causal relationship was establishedat the global level. In the MLIC and ELIC there is a unidirectional causal relationshipthat goes from trade to labor productivity, while in the HIC and MHIC, the causality isthe opposite, that is, labor productivity explains trade. The policy implication focuses ongreater investment in exports in order to diversify the commercial offer as a fundamentalfactor to generate employment and competitiveness in the international environment.