El banco central de Nueva Zelanda (Reserve Bank of New Zealand) fue pionero en la adopción de una política monetaria con un objetivo de inflación

Unidad 5 Política macroeconómica: inflación y desempleo

¿Qué pueden hacer los gobiernos para moderar las costosas fluctuaciones del empleo y la inflación?

Antes de empezar

Esta unidad se basa en los conceptos y ejemplos que presentamos en las unidades 1, 2, 3 y 4. En particular, necesitarás conocer el modelo WS–PS del lado de la oferta de la macroeconomía (secciones 1.5 a 1.7⁠); el modelo multiplicador (secciones 3.6 a 3.8⁠); la curva de Phillips (secciones 4.4 a 4.6⁠); y el modelo del ciclo económico (secciones 4.7 a 4.8⁠).

5.1 «Es la economía, estúpido»: popularidad del gobierno, inflación y desempleo

La vuelta, después de tres décadas, a una inflación elevada en 2022 supuso un shock para los hogares y los directivos de empresas que no habían vivido la necesidad de planificar sus presupuestos con precios que cambian con tanta frecuencia.

La inflación y el éxito electoral

línea de ajuste óptimo, curva de ajuste óptimo: En un gráfico de dispersión de dos variables \(x\) (en el eje horizontal) e \(y\) (en el eje vertical), la relación entre \(y\) y \(x\) se puede resumir calculando la línea que mejor se ajuste al conjunto de los puntos. La línea de ajuste óptimo emplea los datos para predecir el valor medio de \(y\) para cada valor de \(x\). La línea es creciente si \(x\) e \(y\) tienen una correlación positiva, y es decreciente si tienen una correlación negativa. Una recta de ajuste óptimo se denomina recta de regresión lineal; también cabe la posibilidad de calcular una curva de ajuste óptimo.
correlación: Se dice que dos variables dentro de una muestra de datos están correlacionadas si se observa que tienden a cambiar a la vez. Si los valores altos de una variable (por ejemplo, los ingresos de las personas) suelen darse junto con valores altos de otra variable (por ejemplo, los años de formación), las variables tienen una correlación positiva. Cuando los valores altos de una variable (por ejemplo, la venta de helados) van asociados a valores bajos de otra variable (por ejemplo, la cantidad de personas que viste con abrigo de invierno) hay una correlación negativa. El hecho de que las variables estén correlacionadas no significa que exista una relación causal entre ellas: es posible que el incremento de las ventas de helados no sea la causa de que haya menos gente vestida con abrigo. Véase también: causalidad.

El descontento y las dificultades que lleva aparejados la inflación también pueden influir en la suerte del partido que esté en el gobierno cuando llega un periodo electoral. La figura 5.1 muestra la relación, con una línea de ajuste óptimo, entre la tasa de inflación y el margen de victoria o de derrota del partido en el gobierno durante diversas elecciones presidenciales en Estados Unidos: al partido en el gobierno le va mejor cuando la inflación es baja. Los dos años en que hubo deflación se han omitido del gráfico, pero, si se hubieran incluido, revelarían una correlación negativa más intensa entre estas dos variables.

El gráfico de líneas muestra la relación entre las tasas de inflación y los resultados de las elecciones presidenciales en Estados Unidos desde 1912 hasta 2020. El eje horizontal muestra tasas de inflación anuales expresadas como porcentajes que van del 0 al 16 %. El eje vertical muestra el margen con el que ganó o perdió el partido en el gobierno también expresado en porcentajes con un intervalo que va del −16 % al 16 %. Cada punto del gráfico representa el lugar donde se cruzan la tasa de inflación anual y el margen con el que se ganaron las elecciones en un año concreto. Se muestra una línea decreciente de ajuste óptimo que indica una correlación negativa entre las tasas de inflación y el margen con que se ganaron las elecciones presidenciales.

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Figura 5.1 Inflación y victorias en elecciones presidenciales de Estados Unidos (1912–2020).

Nota: Inflación antes de 1950: Michael Bordo, Barry Eichengreen, Daniela Klingebiel y Maria Soledad Martinez-Peria. 2001. «Is the Crisis Problem Growing More Severe?». Economic Policy 16 (32): pp. 52–82; IPC después de 1950: Banco de la Reserva Federal de San Luis. 2021. FRED; resultados electorales: Archivos nacionales de Estados Unidos. 2021. «1789–2021 Presidential Elections». Colegio electoral de Estados Unidos.

Fuera de Estados Unidos, un estudio realizado por especialistas en ciencias políticas con datos de 19 países ha encontrado una relación entre la inflación inesperada y los resultados electorales.¹ Estudios más recientes han evidenciado que esta relación depende del sistema político de cada país,² de las estrategias que emplean partidos y candidatos³ y de las condiciones que se dan en otros países.⁴ Aumentos inesperados del coste de la vida pueden generar incertidumbre en los gobiernos, los hogares y las empresas sobre sus expectativas de futuro.

Fluctuaciones en la producción y el desempleo, y el tamaño de la administración pública

Los responsables políticos también temen el desempleo. En agosto de 1960, tres meses antes de ser elegido presidente de Estados Unidos, el senador de 43 años John F. Kennedy encontró tiempo para salir un día a navegar por Nantucket Sound con su yate, el Marlin. Aquella jornada lo acompañaban Seymour Harris, economista de Harvard, y Paul Samuelson, economista del MIT galardonado más tarde con el Premio Nobel. No estaban allí por sus habilidades náuticas: el futuro presidente quería conocer «la nueva economía» que había formulado John Maynard Keynes en respuesta a la Gran Depresión.

Explicamos más sobre Keynes en la sección 5.8.

Cuando Kennedy era adolescente durante la Gran Depresión de comienzos de la década de 1930, Estados Unidos y muchos otros países sufrieron una caída drástica de la producción (tal como muestra la figura 5.2) y un desempleo masivo que duró más de diez años, hasta el estallido de la Segunda Guerra Mundial. Kennedy tenía mucho que aprender de sus acompañantes y, más tarde, Harris pasó una temporada viajando en avión entre Boston, donde trabajaba, y Washington DC para enseñarle economía en clases privadas.

En 1948, Samuelson había escrito Economics, el primer libro de texto especializado para la enseñanza de esas nuevas ideas económicas. Harris promovió las mismas ideas en un libro titulado Saving American Capitalism. En aquel tiempo parecía necesario salvar el capitalismo: las economías de planificación centralizada de la Unión Soviética y sus aliados, un modelo defendido como alternativa al capitalismo, se habían librado por completo de la Gran Depresión.

Kennedy necesitaba contar con conocimientos de economía para saber qué políticas podían favorecer el crecimiento económico, reducir el desempleo y también evitar la inestabilidad económica y la inflación.

En la unidad 3 revelamos que las fluctuaciones en la producción y el empleo son una característica de las economías capitalistas. La figura 5.2 muestra el crecimiento anual del PIB real en la economía de Estados Unidos desde 1870.

El gráfico de líneas ilustra las fluctuaciones del crecimiento del PIB y del tamaño de la administración pública en Estados Unidos desde 1870 hasta 2022. El eje horizontal muestra los años desde 1870 hasta 2025. El eje vertical mide el crecimiento del PIB y el tamaño de la administración pública medido por los ingresos fiscales del gobierno expresados como un porcentaje de la renta nacional con un intervalo que va del −20 % al 40 %. La línea que muestra el crecimiento del PIB fluctúa en torno a una media de cero, lo que indica periodos equilibrados de crecimiento y declive. Destacan las notables fluctuaciones ocurridas antes de la década de 1940, cuya amplitud fue disminuyendo de manera gradual a partir de entonces. La otra línea es creciente e indica que, a pesar de algunas fluctuaciones ligeras, el tamaño de la administración pública aumenta en términos generales con el paso del tiempo. En concreto, el tamaño del Estado creció desde menos del 10 % en 1870 hasta más del 30 % a partir de 2020. Hay nueve acontecimientos marcados con flechas que señalan hacia puntos concretos de la línea e ilustran la tasa de crecimiento del PIB y el tamaño del Estado en años específicos: el fin de la Primera Guerra Mundial en 1918 se asocia a un crecimiento del PIB del 8 % y un tamaño del Estado del 10 %; el comienzo de la Gran Depresión en 1929 se corresponde con una tasa de crecimiento del PIB del 5 % y un tamaño del Estado del 10 %. El periodo del New Deal del presidente Roosevelt, entre 1933 y 1936, muestra una tasa de crecimiento del PIB del −4 % y un tamaño del Estado del 16 %; el final de la Segunda Guerra Mundial está marcado por una tasa de crecimiento del PIB del −2 % y un tamaño del Estado del 23 %; la guerra de Estados Unidos contra la pobreza, que comenzó en 1964, y el despliegue de tropas terrestres en Vietnam en 1965 se caracterizan por una tasa de crecimiento del PIB del 5 % y un tamaño del Estado del 25 %; el inicio de la crisis financiera mundial muestra una tasa de crecimiento del PIB del −1 % y un tamaño del Estado del 30 %; y la pandemia de COVID-19 en 2020 y la invasión rusa de Ucrania en 2022 están marcadas por un crecimiento del PIB del −2 % y el 3 %, y un tamaño del Estado del 32 % y el 33 %, respectivamente.

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Figura 5.2 Fluctuaciones de la producción y del tamaño de la administración pública (medido por los ingresos fiscales gubernamentales expresados como un porcentaje de la renta nacional) en Estados Unidos (1870–2022).

Proyecto Maddison. 2020. 2020 Version; Oficina de Análisis Económico de Estados Unidos. 2023. GDP & Personal Income; FRED; Wallis, John Joseph. 2000. «American Government Finance in the Long Run: 1790 to 1990». Journal of Economic Perspectives 14 (1) (febrero): pp. 61–82.

Fluctuaciones de la producción: El gráfico de líneas ilustra las fluctuaciones del crecimiento del PIB en Estados Unidos desde 1870 hasta 2022. El eje horizontal muestra los años desde 1870 hasta 2025, mientras que el eje vertical mide el crecimiento del PIB con un intervalo que va del −20 % hasta el 40 %. La línea representada muestra fluctuaciones del crecimiento del PIB en torno a una media de cero, lo que indica periodos equilibrados de crecimiento y declive. Destacan las notables fluctuaciones ocurridas antes de la década de 1940, cuya amplitud fue disminuyendo de manera gradual a partir de entonces. Cuatro acontecimientos históricos cruciales están marcados con flechas que señalan hacia puntos específicos de la línea e ilustran las tasas de crecimiento del PIB durante esos periodos: el fin de la Primera Guerra Mundial en 1918 va asociado a una tasa de crecimiento del 8 %; el comienzo de la Gran Depresión en 1929 se corresponde con una tasa de crecimiento del 5 %; el periodo del New Deal del presidente Roosevelt, entre 1933 y 1936, muestra una tasa de crecimiento del −4 %; y el final de la Segunda Guerra Mundial está marcado por una tasa de crecimiento del −2 %.

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Fluctuaciones de la producción

Las fluctuaciones de la producción llegaron a alcanzar entre el 10 % y el 15 % del PIB antes de la década de 1940, pero se redujeron tras el final de la Segunda Guerra Mundial.

Tamaño de la administración pública: Se añade una nueva variable al eje vertical para incluir el tamaño del Estado medido por los ingresos fiscales de la administración central expresados como un porcentaje de la renta nacional. Se traza una línea creciente adicional que indica que, a pesar de algunas fluctuaciones ligeras, el tamaño del Estado crece en términos generales con el paso del tiempo. En concreto, el tamaño del Estado creció desde menos del 10 % en 1870 hasta más del 30 % a partir de 2020. Nueve acontecimientos están marcados con flechas que señalan puntos específicos de la línea y que ilustran el tamaño del Estado en determinados años: el final de la Primera Guerra Mundial en 1918 va asociado a un 10 %; el comienzo de la Gran Depresión en 1929 se corresponde con una caída que lo devolvió al 10 %; el periodo del New Deal del presidente Roosevelt, entre 1933 y 1936, revela un crecimiento acusado hasta el 16 %; el final de la Segunda Guerra Mundial está marcado por un tamaño del 23 %; la guerra contra la pobreza que Estados Unidos emprendió en 1964 y el despliegue de tropas terrestres en Vietnam en 1965 están marcados por un tamaño del 25 %; el comienzo de la crisis financiera mundial revela una ligera caída hasta el 30 %; y la pandemia de COVID-19 en 2020 y la invasión rusa de Ucrania en 2022 se caracterizan por un tamaño del Estado del 32 % y el 33 %, respectivamente, lo que en ambos casos indica un ligero aumento de dicho tamaño.

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Tamaño de la administración pública

A lo largo del mismo periodo, el tamaño de la administración pública (medido por los ingresos fiscales gubernamentales expresados como una fracción de la renta nacional) aumentó desde menos del 10 % a finales del siglo XIX hasta más del 30 % en la década de 2020.

Lo que Harris y Samuelson enseñaron a Kennedy estuvo muy influido por la característica clave que se muestra en la figura 5.2: el contraste entre la volatilidad de la economía antes de la Segunda Guerra Mundial y el crecimiento más estable y la ausencia de grandes recesiones después de ella.

En los primeros años del gráfico, el papel predominante de la agricultura en la economía (un sector afectado por la meteorología y los precios de las materias primas a escala mundial) fue una de las causas de la volatilidad de la economía. En cambio, el porcentaje del empleo cayó del 50 % en la década de 1870 al 20 % a finales de la década de 1930, a pesar de no haber ningún signo de que la economía ganara estabilidad. De hecho, algunas de las fluctuaciones más acusadas se produjeron durante la Gran Depresión de la década de 1930. La magnitud de las fluctuaciones no se redujo de manera considerable hasta el periodo posterior a la Segunda Guerra Mundial.

La figura 5.2 evidencia otro cambio importante: el peso del Estado dentro de la economía. La línea roja muestra cómo miden los economistas el tamaño de la administración pública dentro de la economía: con el total de la recaudación tributaria gubernamental expresado como un porcentaje del PIB.

Fíjate en que el «tamaño de la administración pública» mide los ingresos fiscales que cubren todos los gastos públicos, incluidas las transferencias. Como resultado, el porcentaje del PIB que se muestra aquí supera con claridad la proporción de G (o gasto público) del PIB, tal como se ve en la figura 3.5 de la unidad 3, que no incluye el pago de transferencias.

causalidad, relación causal: Se dice que una relación entre dos variables es causal si se puede determinar que un cambio en una variable produce un cambio en la otra. Si bien una correlación implica tan solo que dos cosas han variado a la vez, la causalidad conlleva un mecanismo que explica la asociación y es, por tanto, un concepto más restrictivo. Véase también: experimento natural, correlación.

El hecho de que las fluctuaciones de la producción descendieran de manera drástica al mismo tiempo que crecía el tamaño de la administración pública no significa necesariamente que el aumento del gasto público estabilizara la economía. Parece existir una relación entre la magnitud de las fluctuaciones y el tamaño del Estado, pero la observación de que dos variables están correlacionadas no significa que una sea la causa de la otra. Tal como se explica en el recuadro de más abajo, la correlación estadística no siempre implica causalidad. Sin embargo, hay buenas razones para pensar que el crecimiento de la línea roja fue parte de la razón de la suavización de la línea negra. En esta unidad analizaremos algunos de estos mecanismos.

Los gestores de la política macroeconómica procuran contener los efectos sobre el bienestar de los choques que suele sufrir la economía. Si la economía no está estabilizada, puede darse un aumento persistente del desempleo (como ocurrió durante la Gran Depresión), una espiral de incrementos de salarios y precios (como en la década de 1970) y estanflación (como en la década de 1980). Estos episodios se analizan en la unidad 17 de La economía 1.0, donde tenemos en cuenta el punto de vista de los responsables políticos y examinamos las políticas macroeconómicas empleadas para mitigar los efectos de los shocks.

Interpretación de los datos: Correlación no implica causalidad

¿Podemos concluir a partir de los datos de la figura 5.1 que una inflación alta causa de forma directa la derrota electoral de los gobiernos? Una explicación alternativa obvia podría ser que una inflación elevada es señal de un conjunto de problemas más amplios dentro de una economía (por ejemplo, choques negativos en la oferta que han reducido los salarios reales), y que a ellos se debe la pérdida de confianza en el gobierno por parte de los votantes.

De manera análoga, el mero hecho de que el tamaño de la administración pública haya aumentado, ¿significa que ha sido la causa de la reducción de la volatilidad de la producción que se muestra en la figura 5.2? Una línea de razonamiento que analizaremos en esta unidad es que una administración pública más grande puede usar sus ingresos fiscales para brindar transferencias a los hogares, lo que los ayudará a suavizar su consumo. El pago de subsidios de desempleo, por ejemplo, permite que el Estado reduzca la propensión marginal media al consumo y, por tanto, el multiplicador. Esto contendría el grado en que los choques se transmiten a través del proceso multiplicador del empleo, las rentas y el consumo. El resultado sería una economía menos volátil.

La propensión marginal al consumo y cómo le afectan las restricciones crediticias se analizan en la sección 3.6.

causalidad inversa: Si buscamos pruebas para concluir que una variable (\(x\)) causa otra (\(y\)) y descubrimos que están correlacionadas, la explicación puede ser la inversa: que \(y\) cause \(x\). Por ejemplo, si descubrimos que las personas que tienen formación universitaria ganan más, ¿significa eso que la universidad incrementó su capacidad para ganar dinero? ¿Podría ser que las personas con más potencial para tener ingresos altos tuviesen una probabilidad mayor de realizar estudios universitarios? Véase también: correlación.
experimento natural: Estudio empírico que aprovecha una diferencia que existe entre las condiciones que afectan a dos poblaciones (o dos economías) y que se ha producido por causas externas, por ejemplo, diferencias en las legislaciones, las políticas o el clima. La comparación entre los resultados producidos en las dos poblaciones arroja información útil sobre el efecto de las condiciones, siempre que la diferencia de las condiciones estuviese causada por un hecho aleatorio. Sin embargo, no resultaría de utilidad si, por ejemplo, la diferencia existente entre las políticas adoptadas se debiese a algo distinto, que podría haber afectado al resultado.

Pero también cabe la posibilidad de que lo estemos interpretando al revés y que, en realidad, una economía más estable (y más rica) permita un gasto público mayor en sanidad, educación, transportes, etcétera. En las ciencias económicas, esto se denomina causalidad inversa.

Siempre hay que poner mucho cuidado al identificar la correlación con la causalidad.

El sitio web Spurious Correlations y este artículo de BBC News evidencian lo peligroso que es extraer conclusiones a partir de una correlación.

Para establecer una relación causal entre variables económicas, podemos recurrir a experimentos naturales (como el que compara las tasas de crecimiento de Alemania Oriental y Alemania Occidental que describimos en la sección 1.10 del volumen de microeconomía) u otras herramientas estadísticas. Los experimentos controlados que describimos en la sección 4.9 del volumen de microeconomía rara vez son posibles en un contexto macroeconómico.

Ejercicio 5.1 Correlación frente a causalidad

Aunque exista una correlación fuerte entre dos variables, no siempre es cierto que el comportamiento de una de ellas resulte de la otra (una característica denominada causalidad). Podría ser que la correlación entre ambas variables fuera espuria. El siguiente ejemplo ilustra una correlación espuria:

El rendimiento académico de un niño puede mantener una correlación positiva con el número de habitaciones o el tamaño de la casa en que vive, pero si el niño ya tiene suficiente espacio para estudiar, parece poco creíble que construir una habitación más lo vuelva más inteligente o que las buenas notas escolares amplíen el tamaño de una casa. Parece más probable que el «factor invisible» de esta relación sea la renta o la riqueza, que es lo que condiciona el tamaño de la vivienda que puede permitirse una familia y los recursos disponibles para destinarlos al estudio.

Elige dos ejemplos de correlación espuria de la página web Spurious Correlations de Tyler Vigen. Explica si la relación observada entre ambas variables es una coincidencia o si podría deberse a una o más variables adicionales («factores invisibles» potenciales).

Cómo citar esta unidad

Wendy Carlin, Stephen Wright, Margaret Stevens, y Olivia Osei-Twumasi. (2026). «Política macroeconómica: inflación y desempleo», unidad 5 de Equipo de CORE Econ, La economía 2.0: macroeconomía. Disponible en https://books.core-econ.org/the-economy/macroeconomics/es/05-macroeconomic-policy-01-government-popularity-inflation-unemployment.html [consultado el (fecha)].

H. D. Palmer y G. D. Whitten. 1999. «The Electoral Impact of Unexpected Inflation and Economic Growth». British Journal of Political Science 29 (4): pp. 623–639. ↩
Åsa Bengtsson. 2004. «Economic Voting: The Effect of Political Context, Volatility and Turnout on Voters’ Assignment of Responsibility». European Journal of Political Research 43: pp. 749–767. ↩
Timothy Hellwig. 2012. «Constructing Accountability: Party Position Taking and Economic Voting». Comparative Political Studies 45 (1): pp. 91–118. ↩
Selim E. Aytaç. 2018. «Relative Economic Performance and the Incumbent Vote: A Reference Point Theory». The Journal of Politics 80 (1): pp. 16–29. ↩