Economía de la felicidad : el costo de la inflación y el desempleo en América Latina

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(1)Universidad de San Andrés Departamento de Economía Licenciatura en Economía. Economía de la felicidad: el costo de la inflación y el desempleo en América Latina. Autor: Luis Ernesto Lacreu Legajo 25111 Mentor: Daniel Aromi. Victoria, Mayo 2017.

(2) A mis padres, Susana y Ernesto,. 2.

(3) No hay medicina que cure lo que no cura la felicidad. Gabriel García Márquez. 3.

(4) ÍNDICE Resumen…………………………………………………………………………............5 1.. Introducción…………………………………………………………………….. 6. 2.. Revisión de literatura………………………………………………………….... 9. 3.. Datos y Metodología……………………...…………………………………… 15. 4.. 5.. a). Descripción de los datos……………………….…………..………….. 15. b). Descripción del modelo micro………….…….……………………..… 17. c). Descripción de los modelos macro….........…………………………… 19. d). Descripción del modelo Ordered Probit………………………………. 19. Resultados……………………………………………………………………... 20 a). Análisis micro…………………………..…….……………………..… 20. b). Análisis macro…........................................…………………………… 23. c). Análisis del Ordered Probit y efectos marginales..……………………. 25. Conclusión…………………………………………………………………..… 28. Bibliografía………………………………………………………………………….… 30 Anexos – Gráficos…………………………………..………………………………… 33 Gráfico 1 - La relación entre la edad y la satisfacción de vida……….……..… 33 Gráficos 2 - Estadística Descriptiva por país……...…………….…………….. 34. 4.

(5) RESUMEN1 En este trabajo se analiza la relación entre la inflación y el desempleo con la satisfacción de vida reportada en 17 países de América Latina desde 2001 a 2015, a excepción de 2002, 2012 y 2014. Se concluye que la inflación y el desempleo están vinculados negativamente con la satisfacción de vida. Los resultados, robustos y con gran significancia estadística, surgen a partir de tres modelos de regresión simple de OLS y un modelo ordered probit. Estos sugieren que un aumento de 1 punto porcentual en la tasa del desempleo estaría relacionado con una mayor disminución de la felicidad respecto a que si hubiese un incremento de 1 punto porcentual de la inflación, siendo consistente con las investigaciones previas de otros autores. Asumiendo una relación lineal, las estimaciones muestran que existe una reducción del bienestar subjetivo de las personas en igual proporción si existiera un aumento de 2.85 puntos porcentuales más de inflación o 1 punto porcentual más de desempleo. Este valor es consistente con investigaciones previas sobre Europa y Estados Unidos: por un lado, Di Tella et al. (2001) señalan que 1 punto porcentual más en la tasa de desempleo impacta a la felicidad de la misma manera a que si aumentara la inflación 1.7 puntos porcentuales; y, por el otro, Wolfers (2003) sostiene que 1 punto porcentual más de la tasa de desempleo afecta a la satisfacción de vida igual a que si la inflación incrementara casi 5 puntos porcentuales. Por último, hallamos que la relación negativa entre estas dos variables macroeconómicas y la felicidad se encuentra en línea con los resultados presentados por Mondino (2003). Esto se refiere a que un aumento de la tasa de alguna de estas variables solamente está asociada a una disminución de la probabilidad de que el individuo promedio responda estar “muy satisfecho” con su vida, el máximo nivel de bienestar reportado, mientras que aumenta la probabilidad de que reporte estar en los otros tres niveles inferiores.. 1. Agradezco la destacada colaboración de Paula Agustina López en el análisis econométrico. 5.

(6) 1.. INTRODUCCIÓN La investigación sobre la felicidad es incipiente y ha cobrado un rol importante. de análisis en los últimos años. Una gran cantidad de estudios confirman que las naciones con más solvencia tienden a ser más felices que las pobres, y que en un determinado país la gente con mayor poder adquisitivo normalmente está más satisfecha con su vida que los sectores carenciados. No obstante, esto no implica que el ingreso sea un determinante del bienestar de las personas, ya que la evidencia de países como Corea del Sur o Estados Unidos demuestra que aunque su ingreso promedio per cápita se duplicó o se cuadruplicó la gente allí no está más feliz hoy que hace 50 años. En este sentido, Bok (2011) realizó un estudio en Canadá donde observó que la gente más feliz residía en las provincias más pobres. Cuando nos referimos a la felicidad, hablamos del bienestar o de la satisfacción con la vida que posee una determinada población. Es entonces importante tomar en cuenta a la felicidad como un objetivo, porque podemos entenderla como el motor para la consecución de las metas personales, y también como aquella condición que permite el bienestar general. Bok (2011) resalta que las políticas que promueven el bienestar individual tienden a beneficiar también a la sociedad. Entonces, una sociedad feliz es una sociedad que puede desarrollarse y crecer. La literatura revisada para este trabajo da cuenta de que la felicidad como tema de estudio ha incrementado en los últimos años, aunque algunos economistas clásicos se han encargado de estudiarla previamente. Por ejemplo, Adam Smith representó en La teoría de los sentimientos morales (1759) sus ideas sobre las reglas que rigen la conducta humana, y también hizo referencia a que existe una tendencia a querer comparar el ingreso propio con el ajeno (De los Ríos Giraldo, 2016). En este trabajo se citan autores que han desarrollado estudios sobre la felicidad en tanto se torna en una herramienta que brinda información a los gobiernos a la hora de decidir qué tipo de políticas sociales es óptimo desarrollar. Efectivamente, países como Gran Bretaña y Francia consideran la publicación de estadísticas regulares sobre tendencias en el bienestar de sus ciudadanos al momento de toma de decisiones de gobierno. En 1972 Bután se convirtió en el primer país en desarrollar su propio indicador de felicidad, la Felicidad Interior Bruta, con objetivos de elaborar políticas públicas que mejoren los índices de bienestar. Asimismo, es importante destacar un 6.

(7) informe que elaboró el Banco de Desarrollo Asiático2 que plantea las consideraciones que deben tener los países asiáticos que están en pleno desarrollo (Kohli et al., 2011). Se puede observar que existe una preocupación por parte de los entes regionales para que los gobiernos prioricen en sus políticas tener en cuenta la felicidad de sus ciudadano. Por lo tanto, es evidente que a medida que transcurre el tiempo aumenta el interés por el bienestar de la población para el desarrollo, como un tema de agenda, sumándose esto a las consideraciones sobre cuestiones macroeconómicas para el progreso de los países. En este sentido, es posible realizar un análisis a nivel micro y también a nivel macro sobre el bienestar subjetivo y su relación con la economía. No obstante, las investigaciones y artículos que se han publicado sobre la relación entre la satisfacción de vida y las principales variables económicas hasta el momento se han enfocado principalmente en países de Europa y Estados Unidos, y se ha dejado de lado el análisis sobre Latinoamérica. El caso de América Latina es enigmático dado que es una región que se caracteriza por tener países subdesarrollados con economías muy volátiles y con sociedades que presentan altos índices de desigualdad social. Aun así, Latinoamérica es justamente la zona con mayores índices de bienestar reportado en el mundo. En este marco, resulta interesante analizar cómo algunas variables económicas están relacionadas con los índices de felicidad en los países latinoamericanos. Se tendrá en cuenta los efectos reconocidos en los estudios ya existentes sobre países desarrollados que se destacan por sociedades menos desiguales y por economías más estables. Se realizará un análisis similar a los trabajos de Di Tella et al. (2001) y Wolfers (2003). Estos autores sostienen que la inflación y el desempleo disminuyen los índices de satisfacción de vida reportados, mientras que la segunda variable tendría un impacto mayor que la primera. Este trabajo de graduación se concentra en analizar cómo están asociados el desempleo y la inflación con la felicidad de los habitantes de América Latina en el período 2001-2015, exceptuando los años 2002, 2012 y 2014.3 En la sección 2 de este trabajo se explicará la importancia del estudio de la Economía de la Felicidad, posteriormente se mostrará qué variables la alteran y se pondrá énfasis en el análisis previo de dos variables económicas: la inflación y el Elaborado en 2011, llamado “Asia 2050: Realizing the Asian Century”. En la Sección 3, correspondiente a la descripción de datos y metodología de este trabajo, se explica por qué se seleccionan estos años.. 2 3. 7.

(8) desempleo. En la sección 3 se hará una caracterización de la metodología a utilizar, se expondrán los datos que manejaremos y por último, los modelos que ejecutaremos. En la sección 4 se interpretarán los resultados obtenidos de las regresiones. Finalmente, en la sección 5 se darán a conocer las conclusiones.. 8.

(9) 2.. REVISIÓN DE LITERATURA Según Giedzinsky (2004), a nivel microeconómico, al utilizar la Economía de la. Felicidad es más sencillo analizar qué programas sociales son los más adecuados para llegar al punto Pareto óptimo. Mientras que a nivel macro, con este estudio se puede observar cómo diferentes niveles de inflación y desempleo afectan al bienestar en general. También, desde la perspectiva de instituciones, los gobiernos podrían evaluar cómo distintos tipos de políticas van a impactar en la satisfacción de los habitantes. Por último, es importante remarcar que todos los economistas estudian la felicidad, dado que la utilidad parece en una primera instancia basarse en una idea de felicidad. Esta postura se alinea con la de Wolfers (2003), quien sostiene que el análisis económico de los sentimientos puede ser útil para al menos tres razones: -. Primero, los sentimientos entrarían directamente en la función de. utilidad, y como tal son un objeto de interés directo; -. Segundo, la satisfacción ayudaría a predecir el comportamiento. El autor. remarca que una serie de estudios sugieren que quienes reportan ser más felices son típicamente calificados por otros como más felices y tienden a sonreír, reírse más e incluso la felicidad reportada está correlacionada con el ritmo cardíaco y la actividad eléctrica en el cerebro. Para reforzar la postura de que la felicidad impacta en la conducta de las personas, se podría argumentar que las personas más felices son más exitosas en el mercado laboral, de hecho encuentran trabajo más fácil y progresan más rápido que personas menos felices (Frey y Stutzer, 2002); -. Y tercero, puede ser que preguntar a la gente cómo se siente sea una. manera más directa de estudiar la economía del bienestar que hacer inferencias basadas en sus patrones de consumo. Aunque “satisfacción de vida” y “felicidad” son conceptos algo diferentes, las respuestas de ‘qué tan satisfecha con su vida se siente’ una persona y ‘qué tan feliz es’ están fuertemente correlacionadas, por lo tanto, estos conceptos están típicamente unidos bajo la rúbrica de “bienestar subjetivo” (Wolfers, 2003). Esto es consistente con lo que han demostrado Blanchflower y Oswald (2000): las ecuaciones de felicidad y satisfacción de vida estimadas tienen estructuras casi idénticas. Por ello, a lo largo de este trabajo nos referiremos a estos conceptos como sinónimos.. 9.

(10) Existen muchas variables que pueden afectar a la felicidad, como crimen, edad, género, expectativas de vida, acceso a los bienes y servicios básicos, calidad de las instituciones, religión, desigualdad, factores ambientales, entre otros (Davies y Hinks, 2010; Di Tella y MacCulloch, 2008; Frey y Stutzer, 2002; Inglehart y Klingemann, 2002; Mondino, 2013; Powdthavee, 2005; Wolfers, 2003). Di Tella y MacCulloch (2008) estudiaron cómo distintas variables afectaban a la felicidad de los individuos: observaron que la expectativa de vida impactaba positivamente en la felicidad, mientras que un efecto contrario tenían las horas trabajadas, la tasa del crimen, el grado de apertura comercial, la inflación, el desempleo, entre otras. Frey y Stutzer (2002) sostienen que la gente joven y la de mayor edad son más felices que los de edad promedio, de hecho Graham y Ruiz Pozuelo (2016) afirman que si bien el punto más bajo de la felicidad difiere según los distintos países, los menores valores en el mundo se encuentran en el rango de 40 a 60 años de edad. Además, Frey y Stutzer (2002) destacan que, en general, los estudios de felicidad dan evidencia de que las mujeres tienden a ser más felices que los hombres. También, los autores subrayan que se ha demostrado que las personas de color son menos felices que los blancos en EE.UU. A modo de dato interesante, se ha demostrado que los casamientos y la felicidad están positivamente correlacionados. Sin embargo, cuando una persona se casa por segunda vez, se traduce en menor felicidad que la primera vez, lo mismo sucede con la tercera y así sucesivamente. Por último, el nivel de educación (que está altamente relacionado con el nivel de ingreso) contribuye indirectamente a la felicidad dado que permite una mejor adaptación a entornos cambiantes. La economía asume que el bienestar material es una condición previa de la felicidad, por lo que los cambios en el ingreso podrían estar directamente relacionados con los niveles de satisfacción de vida. Los políticos alrededor del mundo han incorporado esta idea, por lo que las tasas de crecimiento del PIB per cápita han sido uno de los objetivos elementales de la política económica. Sin embargo, estudios que detallaremos a continuación ponen en duda la certeza de esta hipótesis. Richard Easterlin ya desde 1974 asegura que “el dinero no compra la felicidad”. Este autor fue el primer economista en analizar los índices de felicidad cuando se dio cuenta de que no siempre con un aumento de los ingresos se incrementan los niveles de bienestar (Di Tella y MacCulloch, 2006; Easterlin, 1974). Este autor sugiere que debemos pensar a las personas como receptores de utilidad a partir de una comparación 10.

(11) de sí mismos con otras personas cercanas, o con sus mismas características, por lo que la felicidad es relativa (Oswald, 1997). Además, si analizamos el increíble crecimiento que tuvo el PIB per cápita real de Japón desde 1958, podemos ver que este no altera la felicidad de las personas, lo mismo pasa realizando el análisis con los datos de Estados Unidos (Wolfers, 2003). En la misma línea, el economista Robert Frank enfatiza que un ingreso y consumo cada vez mayores no tienen ninguna relación con la felicidad (Frey y Stutzer, 2002). Asimismo, varios autores, como por ejemplo Inglehart y Klingemann (2000) o Veenhoven (1997), obtuvieron los mismos resultados, es decir que un mayor ingreso no se relaciona con mayor satisfacción de vida. Igualmente, Mondino (2013) al analizar qué variables se vinculaban con la felicidad obtuvo un coeficiente positivo y estadísticamente significativo para la tasa de crecimiento del PBI, aunque cuando analizó los efectos marginales concluyó en que esta variable no era tan relevante como la inflación o el desempleo para explicar el bienestar subjetivo. No obstante, es importante remarcar que, según Frey y Stutzer (2002), un aumento en el ingreso solamente se podría considerar como un impacto positivo para la felicidad para niveles de desarrollo muy bajos hasta que se llega a un límite en el que un aumento del ingreso no va a alterar la felicidad. Esto se relaciona con la postura de Ansa Eceiza (2008), quien manifiesta que no hay evidencia de que los países más ricos sean más felices que los pobres y que, dentro de los ricos, a partir de ciertos niveles de ingreso las subas de este no generarán más satisfacción de vida. Sin embargo, no debemos pasar por alto la desigualdad de la distribución del ingreso cuando evaluamos el crecimiento del PIB per cápita. Alesina et al. (2004) realizaron un análisis de datos de países europeos y EE.UU., llegaron a la conclusión de que existe una relación entre mayores índices de desigualdad social con menores niveles de satisfacción de vida. Otro claro ejemplo es el que se remarca en The China Puzzle: falling happiness in a raising economy: China tuvo un crecimiento económico enorme pero no se vio reflejado en la felicidad de las personas debido a que aumentó significativamente su desigualdad de ingresos (Brockmann et al., 2009). Las personas que viven en un país con alto desempleo y elevada inflación son más propensas a ser poco felices. Una política económica expansiva, realizada para estimular la economía y que, por lo tanto, reduciría el número de personas desempleadas, generará que suba la tasa de inflación en el mediano plazo. Por un lado, esto aumentará los índices de bienestar de la población porque hay más gente empleada. 11.

(12) Por otro lado, al disminuir el desempleo, por la curva de Philips, la inflación va a aumentar, lo que podría tener un impacto negativo sobre los índices de satisfacción de vida (Frey y Stutzer, 2002). El desempleo disminuye la felicidad de las personas que en realidad perdieron su trabajo. También impacta, en menor medida, en las personas empleadas porque se sienten amenazadas, debido al miedo a quedarse sin trabajo, a los disturbios sociales o por la empatía con la gente desafortunada que quedó sin trabajo (Frey y Stutzer, 2002). Clark y Oswald (1994), luego de realizar un análisis en Gran Bretaña del 1991, vieron que la gente desempleada tiene felicidad mucho menor que las personas con trabajo; y también que quedar desempleado tiene un impacto mayor en la felicidad respecto al divorcio o a la separación matrimonial. Además, hallaron que los desempleados de corto plazo tenían índice de felicidad aún menor que los desempleados que ya eran de largo plazo (Clark y Oswald, 1994). No obstante, como demuestra Clark (2003), es cierto que las personas reducen sus niveles de felicidad cuando quedan desempleadas, pero esta caída es menor cuando es mayor la tasa de desempleo. Bockerman e Ilmakunnas (2006) muestran que estar desempleado tiene efectos negativos en la felicidad solamente si los puntos de felicidad son bajos, ya que no tiene efectos significativos si los niveles de felicidad son altos. De esta manera, el desempleo podría no siempre afectar la felicidad. En cuanto a la inflación, Di Tella et al. (2001), luego de hacer un estudio de series de tiempo cross-section con doce países europeos durante el período 1975-1991 dieron un indicio de lo que se propone analizar en este trabajo para América Latina. Basándose en una estimación econométrica, vieron que un aumento de la tasa de inflación en un punto porcentual (diciendo que la tasa media pasa de 8 a 9 % anual), manteniendo el ingreso y el desempleo constante, reduciría la felicidad promedio en 0.01 “unidades” de satisfacción (si el nivel promedio de la muestra es de 3.02 pasa a 3.01). La satisfacción promedio es calculada por una interpretación cardinal de una escala del 1 que es “nada satisfecho con su vida”, al 4 que es “muy satisfecho con su vida”. Esto significaría que el aumento en un punto porcentual de la inflación generaría que el 1% de la población sea desplazada hacia abajo desde una categoría de satisfacción de vida a la siguiente más baja, por ejemplo, desde “muy satisfecha” a “bastante satisfecha” (Frey y Stutzer, 2002).. 12.

(13) También se puede realizar un trade-off entre la inflación y el desempleo, realizando la siguiente pregunta: en promedio, ¿cuánto debería un país reducir su inflación para que se tolere un punto porcentual más de desempleo? Di Tella et al.(2001) hicieron este análisis en doce países europeos y EE.UU. para los años 1975 a 1991, con los supuestos de que la felicidad depende linealmente de estos dos factores económicos, y que la estimación está controlada por efectos fijos de país, años y de tendencias específicas de cada país. Este estudio muestra que la gente es feliz cuando la inflación y el desempleo son bajos. Además, estos autores calcularon que un aumento en un punto porcentual en el desempleo debe ser compensado con una disminución de 1.7 puntos porcentuales de la inflación para que la población quede igualmente satisfecha con su vida. De esta manera, el desempleo disminuye más el bienestar reportado que la inflación. Al igual que los autores nombrados anteriormente, Wolfers (2003) obtiene resultados similares, utilizando la misma base de datos (Eurobarómetro) y ampliándola a 16 países desde 1973 a 1998. Obtiene que ambos, el desempleo y la inflación, disminuyen significativamente las medidas agregadas de satisfacción de vida y felicidad. Welsch (2007) llega a la misma conclusión. Sin embargo, Wolfers (2003) reconoce que las políticas desinflacionarias pueden haber aumentado el bienestar en algunos países, aunque pueden haber disminuido en otros. Mientras que Di Tella et al. (2001) encontraron que la gente se muestra indiferente entre aumentar en un año 1 punto porcentual de la tasa del desempleo y aumentar la inflación 1.7 puntos porcentuales, la muestra más grande de Wolfers (2003) indica que el trade-off entre inflación-desempleo es más cercano a un 5 a 1. Esto significaría que, en palabras del autor, “las personas serían extremadamente aversas al desempleo” (en relación a la inflación). Por último, Wolfers (2003) encuentra evidencia de que la volatilidad del desempleo socava el bienestar, mientras que la evidencia de la volatilidad de la inflación es más débil pero sugestiva. Como hemos visto anteriormente en textos como los de Di Tella et al. (2001), Di Tella y MacCulloch (2008), Mondino (2013) y Wolfers (2003), la inflación y el desempleo impactan negativamente en los niveles de satisfacción de vida de las personas, teniendo la segunda variable un efecto aún mayor. El contraste de los resultados del trade off entre desempleo e inflación que obtuvieron Di Tella et al. (2001), 1 punto porcentual por 1.7 puntos porcentuales respectivamente, y Wolfers 13.

(14) (2003), 1 por casi 5, se debe a que existe diferencias en la cantidad de países y años evaluados. Esta disparidad en los resultados es una motivación más para realizar este trabajo. Por último, es sumamente relevante mencionar el estudio que realizó Mondino (2013) de los efectos marginales de la inflación y el desempleo sobre la felicidad, obtuvo que la relación negativa entre estas variables con la satisfacción de vida solamente estaba asociada con la probabilidad de que el individuo promedio responda estar “muy satisfecho” con su vida, es decir, la máxima categoría de bienestar reportado. Adicionalmente, América Latina es una región donde la inflación y el desempleo tienen índices más altos que los países europeos. Asimismo, es una zona con muy altos índices de desigualdad social que con el correr de los años diversas políticas han intentado enfrentar (Bárcena, 2016). No obstante, paradójicamente es la zona con los niveles de felicidad más altos del mundo. Según el “Gallup Positive Experience Index” de 2014, los diez países más felices del mundo se encontraban en Latinoamérica4, algunas explicaciones que intentan justificar esta cualidad regional infieren a características culturales, el tipo de relaciones interpersonales, entre otras (Haskins y Prescher, 2015). Esto nos incentiva a desarrollar el presente análisis tomando en cuenta las premisas encontradas en los estudios previos realizados en Europa y Estados Unidos. Nuestra investigación parte de las siguientes preguntas: ¿existe en Latinoamérica una relación negativa entre la inflación y el desempleo con la felicidad?, si esto fuera correcto, ¿un aumento en un punto porcentual en la tasa de desempleo está vinculado a una disminución de la satisfacción de vida mayor respecto al aumento de un punto porcentual de la inflación?, ¿esta relación negativa se da solamente con la máxima categoría de bienestar reportado? Este estudio podrá ser utilizado como herramienta para la evaluación sobre cómo la persistencia de los cambios sobre la inflación y el desempleo afecta la conveniencia de ciertas políticas económicas y sociales.. 4. En orden de los que tuvieron puntuaciones de felicidad más altas: Paraguay, Colombia, Ecuador, Guatemala, Honduras, Panamá, Venezuela, Costa Rica, El Salvador, Nicaragua. Todos estos países están incluidos en nuestro análisis.. 14.

(15) 3.. DATOS Y METODOLOGÍA a). Descripción de los datos. Como se mencionó anteriormente, el propósito de este trabajo es analizar la relación entre la inflación y el desempleo con la satisfacción de vida reportada en encuestas realizadas en países latinoamericanos. Posteriormente será posible realizar un análisis del trade-off que la población estaría dispuesta a realizar entre estas dos variables, es decir, cuántos puntos porcentuales más de inflación las personas estarían dispuestas a aceptar a cambio de que disminuya 1 punto porcentual el desempleo, manteniendo el mismo nivel de satisfacción de vida. Varios términos son utilizados para denominar la utilidad: felicidad, bienestar subjetivo o reportado y satisfacción de vida. Hay distintas formas para medir esta variable, en este caso utilizaremos las encuestas, la satisfacción de vida auto-reportada se volvió el mejor indicador de felicidad. De hecho, como afirman Frey y Stutzer (2002), se realizó una extensa investigación que demostró que las personas son capaces de poder evaluar su propio estado de bienestar. Los datos de satisfacción de vida utilizados para este estudio fueron recogidos de las encuestas realizadas por Latinobarómetro5, una organización que realiza estudios anuales de opinión pública con muestras aleatorias de habitantes de América Latina. Sus encuestas datan desde 1995 a 2015, excepto 1999, 2012 y 2014 en los que no se realizó las entrevistas. En un principio los países analizados por Latinobarómetro eran solamente ocho y estos fueron aumentando con los años. El período elegido para este trabajo abarca desde 2001 a 2015, en estos años existía la siguiente pregunta: “En términos generales, ¿diría Ud. que está satisfecho con su vida? Diría que está para nada satisfecho, no muy satisfecho, bastante satisfecho, muy satisfecho.” En cambio, esta pregunta en 2002 no se realizó y en su lugar se consultó sobre qué tan feliz creían que eran las personas, pero esta pregunta no se realizó los siguientes años. Hasta el año 2000 inclusive se había hecho la misma pregunta sobre satisfacción de vida pero las respuestas eran distintas al período elegido: “no muy satisfecho, satisfecho, bastante satisfecho, muy satisfecho”, por lo que elegimos un período que se haya realizado la misma pregunta para cada país-año.. 5. Ver www.latinobarometro.org. 15.

(16) Los países que estudiaremos en este trabajo entre 2001 y 2015 (exceptuando 2002, 2012 y 2014) son: Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Honduras, México, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Perú, Uruguay y Venezuela. En cuanto a la satisfacción con la vida será una variable discreta con valores del 1 al 4 según las respuestas de las personas: 1 a “nada satisfecho”, 2 a “no muy satisfecho”, 3 a “bastante satisfecho” y 4 a “muy satisfecho”. Con respecto a los datos anuales de la variación de precios al consumidor y el desempleo total fueron obtenidos de la base de datos del Banco Mundial. Dado que en Argentina en 2007 las estadísticas oficiales sobre inflación comenzaron a divergir de las estadísticas de consultoras privadas, desde aquel año los datos de inflación son los aportados por “Inflación Verdadera”6, cifras que son las que incluye la revista The Economist para Argentina en reemplazo del INDEC (Inflación Verdadera, consultado el 26/04/2017). Al margen de este estudio sobre inflación y desempleo, incluimos variables adicionales. Dado que las personas encuestadas fueron seleccionadas aleatoriamente cada año, no se pudo controlar por características no observables de los individuos encuestados. En cambio, se incluyeron controles por características observables que también analizaremos. Una es el sexo de cada individuo encuestado, pues el análisis previo demostró que las mujeres reportan ser más felices que los hombres, aunque esta diferencia se ha ido tornando cada vez menor con los años (Frey y Stutzer, 2002). Las otras variables que agregamos son la edad de la persona y su edad al cuadrado para observar si esta variable es lineal. Se verificará si la relación entre la edad y la felicidad tiene forma de U, como manifiestan Blanchflower y Oswald (2002) y, en caso afirmativo, si el punto más bajo de felicidad está en el rango de entre los 40 y 60 años de edad, que es el que indican Graham y Ruiz Pozuelo (2016). La siguiente tabla describe los valores mínimos, máximos, el desvío estándar y medias de las variables a analizar en este trabajo.. 6. Ver www.inflacionverdadera.com. 16.

(17) Variable Satisfacción de vida Inflación Desempleo Edad Mujer. Obs. Media. Desv. Std.. Min. Max. 227,037 227,037 227,037 227,037 227,037. 2.97344 .0794551 .0694707 39.70998 .488761. .8323813 .101056 .0303743 16.40732 .4998747. 1 -.0106664 .013 16 0. 4 1.09681 .174 99 1. No obstante, una mejor forma de exponer la variable explicada de este trabajo es mostrar las frecuencias de la variable “Satisfacción de vida” como se realiza a continuación: Satisfacción de vida. Frecuencias. Porcentajes. Acum.. Nada satisfecho No muy satisfecho Bastante satisfecho Muy satisfecho Total. 8,796 55,359 95,961 66,921 227,037. 3.87 24.38 42.27 29.48 100.00. 3.87 28.26 70.52 100.00. También, en Gráficos 2, ubicados en Anexos, se podrá encontrar gráficos de inflación, desempleo, satisfacción de vida por categoría7 y satisfacción de vida promedio para cada país en el período estudiado.. b). Descripción del modelo micro. En este trabajo, al igual que Di Tella et al. (2001) y Wolfers (2003), se desarrollará un modelo de regresión simple de mínimos cuadrados ordinarios (OLS). Las encuestas de Latinobarómetro fueron realizadas seleccionando individuos aleatoriamente todos los años. Dado que no son las mismas personas las que se encuestaron cada año, no se puede analizar cómo afecta el desempleo y la inflación a la satisfacción de vida de cada persona en particular. En cambio, se medirá cómo están relacionados la inflación y el desempleo con los índices de satisfacción de vida que las personas respondieron tener. La ecuación del modelo de regresión a estimar es:. En el gráfico, Nivel 1 = “nada satisfecho”; Nivel 2 = “no muy satisfecho”; Nivel 3 = “bastante satisfecho”; Nivel 4 = “muy satisfecho” 7. 17.

(18) 𝑆𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑛,𝑐,𝑡 = 𝛼 + 𝛽1 𝐼𝑛𝑓𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛𝑐,𝑡 + 𝛽2 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑝𝑙𝑒𝑜𝑐,𝑡 + 𝛽3 𝐸𝑑𝑎𝑑𝑛 + 𝛽3 𝐸𝑑𝑎𝑑2𝑛 + 𝛽5 𝑀𝑢𝑗𝑒𝑟𝑛 + 𝛽𝐴𝑟𝑔 𝐴𝑟𝑔𝑒𝑛𝑡𝑖𝑛𝑎 + ⋯ + 𝛽𝑉𝑒𝑛 𝑉𝑒𝑛𝑒𝑧𝑢𝑒𝑙𝑎 + 𝛽2003 𝑌2003 + ⋯ + 𝛽2011 𝑌2011 + 𝜇𝑛,𝑐,𝑡 . “Satisf”: es la variable explicada del modelo, que es la satisfacción de. vida reportada por el individuo n, en el país c, en el año t; Por otro lado, en cuanto a las variables explicativas: . “Inflación”: es la inflación, definida como variación de precios al. consumidor, que tuvo el país c en el año t; . “Desempleo”: es el desempleo que tuvo cada país c en el año t;. . “Edad”: es una variable control del modelo que aporta cuántos años tiene. el individuo n; . “Edad2”: es la variable “Edad” al cuadrado del individuo n;. . “Mujer”: es una variable control binaria que toma valor 1 si la persona. encuestada n es de sexo femenino y 0 si es masculino; . “Argentina”: es una variable binaria que obtiene el valor 1 si el. encuestado n es de Argentina y 0 si es de otro país. Así sucesivamente para las variables binarias de los otros dieciséis países analizados; . “Y2003”: es una variable binaria que obtiene el valor 1 si la entrevista se. realizó en el año 2003 y 0 si se realizó en otro año. De la misma manera para los otros ocho años estudiados; La introducción de los conjuntos de variables de países y años es con el objetivo de capturar los efectos fijos de cada año y país. . “𝜇𝑛,𝑐,𝑡 ” es el término error.. Además, al igual que Mondino (2013) y Wolfers (2003), los errores estándar se clustearán por país-año con la finalidad de corregir una potencial heterocedasticidad o correlación del término error a través de las observaciones. En este trabajo, el desempleo y la inflación están medidos como fracciones, por ejemplo, una tasa de inflación del 10% está en la base de datos como 0.1, y una tasa del desempleo del 5% está en la base de datos como 0.05.. 18.

(19) c). Descripción de los modelos macro. Adicionalmente, se realizó un análisis macro para estudiar cada país en cada año y así demostrar que el resultado es robusto ante cambios en la especificación. Controlando por efectos fijos de país y año, por un lado examinaremos cómo la inflación y el desempleo se relacionan con la satisfacción promedio en el país c en el año t, y por otro lado con la proporción de la población que reportó estar “muy satisfecha con su vida” (nivel 4, el máximo de satisfacción de vida) en un país c – año t. Entonces, las ecuaciones a analizar son: 𝑆𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑐,𝑡 = 𝛼 + 𝛽1 𝐼𝑛𝑓𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛𝑐,𝑡 + 𝛽2 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑝𝑙𝑒𝑜𝑐,𝑡 + 𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜𝑠 𝑓𝑖𝑗𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑝𝑎í𝑠𝑐 𝑦 𝑎ñ𝑜𝑡 + 𝜇 𝑐,𝑡 𝑆𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓4 𝑐,𝑡 = 𝛼 + 𝛽1 𝐼𝑛𝑓𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛𝑐,𝑡 + 𝛽2 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑝𝑙𝑒𝑜𝑐,𝑡 + 𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜𝑠 𝑓𝑖𝑗𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑝𝑎í𝑠𝑐 𝑦 𝑎ñ𝑜𝑡 + 𝜇 𝑐,𝑡. d). Descripción del modelo Ordered probit. Por último, para reforzar la robustez de los resultados obtenidos anteriormente en este trabajo, se ejecutó un análisis por medio del modelo ordered probit. Por lo tanto, lo que se estudiará será el signo de los coeficientes y si es cierto que el multiplicador de desempleo es mayor que el de inflación, en términos absolutos. Posteriormente, se estimarán los efectos marginales de la inflación y el desempleo para cada uno de los niveles de satisfacción de vida. Dejando de lado la linealidad, dentro de los modelos de respuesta múltiple con alternativas ordenadas es posible optar por ordered logit u ordered probit, los que tienen resultados muy similares. Según Mondino (2013), al trabajar con una variable explicada discreta no estaría bien desarrollar un modelo lineal, por lo que decidió optar por un modelo ordered logit. En este trabajo se llevó a cabo el ordered probit ya que Wolfers (2003) en su paper realiza una regresión con este modelo analizando los datos de satisfacción de vida reportada a niveles individuales, es decir a nivel micro. La ecuación es la misma que la del nivel micro, siendo la satisfacción de vida la variable dependiente con cuatro categorías ordenadas. También, se controló por efectos fijos de año y país y se clustereó a nivel país-año.. 19.

(20) 4.. RESULTADOS a). Análisis micro. Los resultados del ejercicio econométrico del nivel micro podemos encontrarlos a continuación:. VARIABLES Inflación Desempleo Edad Edad2 Mujer Constante. (1) Satisfacción de vida -0.359*** (0.0822) -1.023* (0.560) -0.0145*** (0.000725) 0.000128*** (7.47e-06) -0.0243*** (0.00398) 2.979*** (0.0463). Observaciones 227,037 R-cuadrado 0.070 Notas: *** denota significatividad al 1%, ** al 5% y * al 10%. Errores estándar robustos se encuentran en los paréntesis, clustereados a niveles de país-año.. La regresión de la columna (1) estudia la asociación de la satisfacción de vida de cada individuo con la inflación, el desempleo, su edad y su sexo; controlando por efectos fijos de país y año y clustereando los errores por país – año. Se puede apreciar que, al igual que el resto de los autores que citamos anteriormente, como por ejemplo Di Tella et al. (2001), Mondino (2013) y Wolfers (2003), los signos de los coeficientes para inflación y desempleo son negativos, siendo mayor el de la segunda variable en términos absolutos. Es relevante destacar los niveles de significancia estadística, el de inflación es al 1%, mientras que el de desempleo es al 10%. Los coeficientes de la regresión indican que un mayor desempleo y una mayor inflación se relacionan con una disminución de la satisfacción de vida de las personas. Por un lado, el coeficiente de inflación es -0.359, y por el otro, el de desempleo es 1.023. Los números -0.359 y -1.023 representan la relación negativa sobre el bienestar subjetivo (en números discretos) del cambio en 100 puntos porcentuales en cada una de 20.

(21) las dos variables independientes, manteniendo el resto de las variables constantes. Conforme a nuestra investigación, un aumento de la inflación en 0.09 (es decir, la variación de precios al consumidor es positiva y de 9 puntos porcentuales) está vinculado a una caída en el bienestar subjetivo de 0.09 veces -0.359, que es -0.03231. Recapitulando los valores de satisfacción de vida de las personas en nuestro modelo, existen cuatro categorías: 1 (nada satisfecho), 2 (no muy satisfecho), 3 (bastante satisfecho) y 4 (muy satisfecho). Por consiguiente, un movimiento de -0.03231 no es un evento trivial para la sociedad, equivale a desplazar un 3.23% de la población de un nivel de satisfacción de vida al siguiente inferior. En contraste, el multiplicador del desempleo alude a que un aumento del desempleo en 0.09 (refiriéndonos a que la desocupación aumentó 9 puntos porcentuales) está relacionado con una caída de la satisfacción de vida promedio de las personas en el país c en el año t de 0.09 veces 1.023, que es -0.09207. Esto se refiere a que, un 9.27% de la población reducirá su bienestar reportado al eslabón inferior. Es importante remarcar que en nuestro estudio no dividimos entre individuos desempleados y empleados, obviamente las personas que recientemente perdieron su trabajo van a tener un impacto negativo mayor en su bienestar subjetivo que las que todavía lo tienen. Ahora el trade off entre inflación y desempleo se puede evaluar. Aquí se hará el mismo supuesto de Di Tella et al. (2001), que sobre el rango pertinente la utilidad es lineal (de modo que el margen es igual al promedio). Como en la economía teórica convencional, se medirá la pendiente de la curva de indiferencia, esto se refiere a una medida de la tasa marginal de sustitución entre la inflación y el desempleo. En este caso, según nuestros resultados luego de dividir el coeficiente de desempleo por el de inflación, se concluye que las personas de Latinoamérica estarían dispuestas a aceptar 2.85 puntos porcentuales más de inflación a cambio de 1 punto porcentual menos de desempleo, manteniendo el mismo nivel de satisfacción de vida. Este resultado es similar a lo que habían encontrado Di Tella et al. (2001) y Wolfers (2003) sobre la población europea, que las personas prefieren la inflación al desempleo. Por un lado Di Tella et al. (2001) obtuvieron que las personas harían un trade off de 1 punto porcentual más de desempleo a que aumente 1.7 puntos porcentuales la inflación. Por otro lado, Wolfers (2003) deriva en que 1 punto porcentual más de desempleo equivale a casi 5 puntos porcentuales más de inflación en el bienestar de la población. Si bien la región 21.

(22) analizada en este trabajo es distinta que la de los autores, el resultado al que se llega en este trabajo es consistente con los de Di Tella et al. (2001) y Wolfers (2003), se obtiene un valor del trade off de inflación - desempleo intermedio al de los trabajos citados. Asimismo, Mondino (2013) manifiesta en su estudio que el coeficiente de desempleo es mayor que el de inflación. En lo que respecta a los coeficientes de las variables “Edad” y “Edad2”, se obtiene coeficientes significativos al 1% y se interpreta que a medida que transcurren los años la gente es menos feliz hasta un límite en el que con el correr de los años la gente es más feliz. La función de relación entre edad y satisfacción de vida es: 𝑆𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎𝑐𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑣𝑖𝑑𝑎𝑛 = 0.000128 𝑥 𝐸𝑑𝑎𝑑𝑛2 − 0.0145 𝑥 𝐸𝑑𝑎𝑑𝑛 + 2.979 El gráfico 1, ubicado en Anexos, muestra cómo la edad impacta en la felicidad reportada de las personas. Esta función estimada tiene forma de U, por lo que es consistente con la solución de Blanchflower y Oswald (2002). Para obtener la satisfacción de vida que, en promedio, tiene una persona de 21 años, se debe reemplazar “Edad” por 21, otorgando una Satisfacción de vida de 2,7309 dentro de la nomenclatura del 1 al 4 que utilizamos sobre los índices de bienestar reportados. Al minimizar esta función se adquiere que, en promedio, las personas llegan a su punto mínimo de felicidad a los 57 años de edad. Este resultado es consistente con el rango de edades que serían los que tienen menores puntos de felicidad en el mundo, el que se encuentra entre los 40 y 60 años de edad según Graham y Ruiz Pozuelo (2016). En cuanto al coeficiente de la variable “Mujer”, nuestra regresión indica que las mujeres, por el solo hecho de su género, en promedio, reportan un nivel de satisfacción 0.0243 menor que los hombres. Esto indica que, por ejemplo si tuviéramos una campana como la de Gauss en la que el eje de las abscisas representa los niveles de satisfacción de vida, estando al extremo izquierdo el nivel 1 “nada satisfecho” y al derecho el nivel 4 “muy satisfecho”, la campana de las mujeres estaría 0.0249 más a la izquierda que la de los hombres. Si bien este coeficiente es significativo al 1%, es opuesto a lo que habían expuesto Frey y Stutzer (2002), que existe evidencia de que las mujeres manifiestan ser más felices que los hombres.. 22.

(23) b). Análisis macro. Los resultados del ejercicio econométrico a nivel macro, es decir con un dato para cada país – año, se encuentran en la siguiente tabla:. VARIABLES Inflación Desempleo Constante. (2) Satisfacción promedio. (3) % Muy satisfecho con su vida. -0.349*** (0.0825) -1.176* (0.538) 3.111*** (0.0542). -0.136** (0.0524) -0.199 (0.307) 0.264*** (0.0347). Observaciones 204 204 Número de años 12 12 R-cuadrado 0.800 0.842 Notas: *** denota significatividad al 1%, ** al 5% y * al 10%. Errores estándar robustos se encuentran en los paréntesis Ambas columnas reportan diferentes regresiones que están controladas por efectos fijos de país y año y tienen una diferente variable dependiente: (2) Niveles promedio de felicidad en cada país – año (1= “nada satisfecho”; 2= “no muy satisfecho”; 3= “bastante satisfecho”; 4= “muy satisfecho”). (3) Proporción de la población en un país – año que reportó estar “muy satisfecho”.. En la regresión de la columna (2) se utiliza como variable dependiente a la satisfacción promedio de cada país c en cada año t, mientras que en la columna (3) la variable dependiente es la proporción de los votantes que respondieron estar “muy satisfechos” con su vida, el nivel máximo de felicidad. La regresión de la columna (2) estudia cómo la inflación y el desempleo están relacionados con la satisfacción promedio de un país c en un determinado año t, controlando por efectos fijos de país y año. Si bien el número de observaciones de esta regresión de segundo plano es muy pequeña, al igual que la regresión micro, obtenemos coeficientes que son consistentes con las afirmaciones de Di Tella et al. (2001), Mondino (2013) y Wolfers (2003). Ambos multiplicadores de inflación y desempleo son negativos, es decir, se vinculan negativamente con la satisfacción de vida promedio, además el coeficiente de desempleo es mayor que el de inflación en términos absolutos. También, ambos son significativos, el de inflación al 1% mientras que el de desempleo 23.

(24) al 10%. Estos coeficientes revelan que el aumento diez puntos porcentuales de la inflación está relacionado a una disminución de la satisfacción de vida reportada promedio en 0.1 veces -0.349, que es -0.0349. Desde otro ángulo, se puede ver esto como si la función gaussiana de la satisfacción promedio de las personas en un país c en un año t se corriera 0.0349 puntos a la izquierda, es decir si antes la satisfacción promedio era de 2.9734 ahora será 2.9385. En cuanto al trade off de inflación y desempleo que las personas estarían dispuestas a realizar manteniendo su satisfacción de vida promedio constante, sería de 1 punto porcentual de desempleo por 3.37 de inflación. Estos valores de intercambio que las personas estarían dispuestas a realizar se encuentran en el intervalo comprendido entre las estimaciones que hicieron Di Tella et al. (2001) y Wolfers (2003) (1 de desempleo por 1,7 de inflación y 1 de desempleo por 5 de inflación, respectivamente). Un análisis idéntico se efectuó cambiando la variable dependiente al porcentaje de personas que respondieron estar muy satisfechas con su vida. En este caso, se mantiene que los parámetros de inflación y desempleo siguen siendo negativos y el de desempleo sigue siendo mayor que el de inflación en términos absolutos. No obstante, si bien el coeficiente de inflación es significativo al 5%, el de desempleo no lo es. Esto se debe a que el número de muestras es muy pequeño.. 24.

(25) c). Análisis del Ordered probit y efectos marginales. Los resultados del ejercicio con el modelo ordered probit, donde se controló por efectos fijos de país y año y también se clustereó a nivel país-año, se exponen en la tabla a continuación:. VARIABLES Inflación Desempleo Mujer Edad Edad2. (4) Satisfacción de vida (Ordered probit) -0.504*** (0.120) -1.358* (0.783) -0.0316*** (0.00542) -0.0196*** (0.000969) 0.000173*** (1.01e-05). Observaciones 227,037 Notas: *** denota significatividad al 1%, ** al 5% y * al 10%. Errores estándar robustos se encuentran en los paréntesis, clustereados a niveles de país-año. Log pseudolikelihood = -262,782.85 Los puntos de corte son -2.934 (0.120), -1.706 (0.120), -0.538 (0.120).. A partir de los resultados de la columna (4) se puede inferir en que con mayor inflación y con mayor desempleo es más probable que los encuestados respondan estar menores categorías de satisfacción de vida, esto significa que existe una relación negativa entre inflación y desempleo con la felicidad. Al igual que Mondino (2013) y Wolfers (2003), se obtiene que un aumento en un punto porcentual del desempleo aumenta más la probabilidad de que un encuestado reporte estar en una categoría inferior de satisfacción de vida respecto a que si aumentara un punto porcentual la inflación. Por consiguiente, esto fortifica la robustez de los resultados que se obtuvo anteriormente en los modelos OLS a nivel micro y macro. Por otro lado, en la columna (4), al igual que el modelo de OLS a nivel micro, se interpreta que a partir de coeficientes robustos y con gran significancia estadística, es más probable que las personas de sexo femenino respondan tener menor satisfacción de vida que los hombres. Además, que a medida que transcurren los años los encuestados 25.

(26) reportarán tener satisfacción de vida menor hasta un límite en el que será más probable que respondan ser más felices que antes. Por último, en la tabla a continuación se exponen los efectos marginales del individuo promedio para cada nivel de satisfacción de vida. Estos muestran el cambio en las probabilidades cuando la variable independiente aumenta en una unidad. Todos los coeficientes tienen significancia estadística excepto el multiplicador de desempleo de la ecuación (7).. VARIABLES. Inflación Desempleo. (5) (6) (7) (8) Ef. Marginal Ef. Marginal Ef. Marginal Ef. Marginal Nivel 1 Nivel 2 Nivel 3 Nivel 4 dy=1 / dx dy=2 / dx dy=3 / dx dy=4 / dx 0.0374*** (0.00919) 0.1009* (0.0590). 0.130*** (0.0308) 0.3504* (0.201). 0.0042** (0.00212) 0.0112 (0.00797). -0.1716*** (0.0409) -0.4625* (0.2666). Notas: *** denota significatividad al 1%, ** al 5% y * al 10%. Errores estándar robustos se encuentran en los paréntesis. y = Pr(Satisf de vida = 1) = 0.03335375 y = Pr(Satisf de vida = 2) = 0.23925202 y = Pr(Satisf de vida = 3) = 0.44064084 y = Pr(Satisf de vida = 4) = 0.28675339 Cada columna representa el efecto marginal sobre cada variable: (5) es la estimación de los efectos marginales del individuo promedio sobre la categoría “nada satisfecho” con su vida. (6) es la estimación de los efectos marginales del individuo promedio sobre la categoría “no muy satisfecho” con su vida. (7) es la estimación de los efectos marginales del individuo promedio sobre la categoría “bastante satisfecho” con su vida. (8) es la estimación de los efectos marginales del individuo promedio sobre la categoría “muy satisfecho” con su vida. A partir de los coeficientes de las columnas (5), (6), (7) y (8) se puede interpretar las variaciones de las probabilidades de niveles de satisfacción de vida respondida por el encuestado promedio asociadas a que aumentó 100 puntos porcentuales la inflación o 100 puntos porcentuales el desempleo. Entonces, de la columna (5) se explica que un aumento de 7 puntos porcentuales en la tasa del desempleo está relacionado con que sea 0.007063 más probable que el individuo promedio responda estar “nada satisfecho” con su vida, 0.024528 más probable que certifique estar “no muy satisfecho” con su vida, 0.000784 más probable que reporte estar “bastante satisfecho” con su vida y un 26.

(27) 0.032375 menos probable que responda estar “muy satisfecho” con su vida.8 Por un lado, desde este análisis se puede inferir en que existe una relación negativa entre la variación de la tasa del desempleo con la probabilidad de que las personas respondan estar “muy satisfechas” con su vida, el mayor nivel de satisfacción de vida posible. Por otro lado, para que exista una simetría, es menos probable que las personas reporten estar en el máximo grado de satisfacción de vida al haber una relación inversa con el aumento del desempleo. Por contrapartida, para que los cambios de las probabilidades sumen cero debe ser más probable lo contrario, esto significa que existe una relación positiva entre la tasa de desocupación con que la gente manifieste estar en los primeros tres niveles de satisfacción de vida. Lo mismo sucederá con los coeficientes de inflación, pero con magnitudes más pequeñas. En suma, se obtuvo un análisis sobre los efectos marginales que son consistentes con los resultados que manifestó Mondino (2013).. 8. Las cuentas realizadas son 0.1009 x 0.07, 0.3504 x 0.07, 0.0112 x 0.07 y -0.4625 x 0.07 respectivamente.. 27.

(28) 5.. CONCLUSIÓN Este trabajo de graduación estudia los datos de bienestar reportado en más de. 220 mil personas en 17 países latinoamericanos. Es importante remarcar que no se busca explicar causalidad sino una relación entre las variables inflación y desempleo con los índices de satisfacción de vida. Se llegó a la conclusión de que la inflación y el desempleo se relacionan negativamente con la felicidad de las personas, por lo que la gente es más feliz cuando la inflación y el desempleo son bajos. Así como manifiestan Di Tella et al. (2001), este resultado es consistente con los supuestos de los libros de macroeconomía estándar, donde existe una función objetiva social 𝑊(𝜋, 𝑈), en la que las personas aleatoriamente muestreadas perciben un bienestar más bajo cuando existe inflación o desempleo en sus países. En todas las regresiones se controló por efectos fijos de país y año y también, excepto en la macro, se clustereó a nivel país-año. Los resultados obtenidos a nivel micro, es decir a nivel individual, son significativos estadísticamente y se alinean con lo que hasta el momento se había descubierto en trabajos anteriores. Como medida de robustez, los resultados significativos de los dos modelos OLS a nivel macro, esto es con un valor para cada país en cada año, y del modelo ordered probit corroboran la relación inversa entre inflación y desempleo con la satisfacción de vida, siendo aún más negativa la del desempleo. Las estimaciones sugieren que para que se tolere 1 punto porcentual más de desempleo, es decir, para que el bienestar reportado de las personas de Latinoamérica se vea inalterado, el país deberá reducir su tasa de inflación en 2.85 puntos porcentuales, con el mismo supuesto de Di Tella et al. (2001) y Wolfers (2003) de que estas dos variables macroeconómicas están relacionadas linealmente con la felicidad. Además, estableciendo consistencia con la solución de Mondino (2013), de nuestro análisis de los efectos marginales se deduce que la asociación negativa entre la inflación y el desempleo con la satisfacción de vida se ve representada en las personas que responden estar “muy satisfechas” con su vida, es decir el máximo nivel de bienestar subjetivo reportado. Esto se debe a que los aumentos del desempleo y de la inflación están asociados a la disminución de la probabilidad de que el individuo promedio responda estar en el máximo nivel de felicidad y a un incremento de la probabilidad de que reporte estar en los otros tres. Para futuras investigaciones, se podría encontrar alguna forma de medir las dos consecuencias de un aumento en el desempleo: algunas personas pierden sus trabajos 28.

(29) mientras que al mismo tiempo todos en la economía se vuelven más temerosos por perder el empleo (Di Tella et al., 2001). Di Tella et al. (2001) sugieren una manera para calcular la suma de los efectos agregados y personales del desempleo. Está claro que la persona que queda desempleada experimenta un costo mayor respecto al resto de la población. Por lo tanto, habría que sumar el costo en unidades de bienestar reportado por el ciudadano promedio más el costo adicional de efectivamente quedarse desempleado por la proporción de personas que quedaron desempleadas. Además, similar al trabajo que Wolfers (2003) realizó para Europa, sería una investigación interesante en qué manera impacta la volatilidad de la inflación y del desempleo en la felicidad de América Latina. Por último, es interesante también analizar cómo la persistencia de los cambios sobre la inflación y el desempleo afecta la conveniencia de ciertas políticas. Esto se refiere a que si el efecto del desempleo es temporario y el de la inflación es permanente, entonces la desinflación probablemente mejore el bienestar. Por el contrario, como lo sugieren Ball (1997) o Blanchard y Wolfers (2007) si el incremento del desempleo seguido de una contracción monetaria no es completamente transitoria, o la baja de inflación no es completamente persistente, entonces la desinflación probablemente va a disminuir el bienestar (Wolfers, 2003).. 29.

(30) Bibliografía: - Alesina, A.; Di Tella, R. y MacCulloch, R. (2004). Inequality and happiness: Are Europeans and Americans different? Journal of Public Economics 88(9-10): pp. 2009-2042. - Ansa Eceiza, M.M. (2008). Economía y felicidad: acerca de la relación entre bienestar material y bienestar subjetivo. Departamento de Economía Aplicada 1 UPV/EHU. Donostía – San Sebastián, Bilbao, España. - Ball, L. (1997). Disinflation and the NAIRU. En Romer, C. y Romer D. (Eds.), Reducing Inflation: Motivation and Strategy. Chicago: University of Chicago Press, pp. 167-185. - Bárcena, A. (25/01/2016). América Latina y el Caribe es la region más desigual del mundo. ¿Cómo solucionarlo? Comisión Económica para América Latina y el Caribe. (CEPAL):. Columnas.. Recuperado. el. 29/04/2017. de. http://www.cepal.org/es/articulos/2016-america-latina-caribe-es-la-region-masdesigual-mundo-como-solucionarlo - Blanchard, O. y Wolfers, J. (2000). The Role of Shocks and Institutions in the Rise of European Unemployment: The Aggregate Evidence. Economic Journal. - Blanchflower, D. y Oswald, A. (2000). Well-being over time in Britain and the USA. NBER Working paper no. 7487. Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic Research - Bockerman, P y Ilmakunnas, P. (2006). Elusive effects on unemployment on happiness. Social indicators research. - Bok, D. (25 de enero de 2011). La felicidad también es programa de gobierno. Clarín.. Recuperado. el. 19. de. mayo. de. 2017. de. https://www.clarin.com/opinion/felicidad-programa-gobierno_0_SyHlJUvTD7e.html - Brockmann, H; Delhey, J.; Welzel, C y Yuan, H. (2009). The China Puzzle: Falling Happiness in a Rising Economy. Journal of Happiness Studies, 10, pp. 387-405. - Clark, A. y Oswald, A. (1994). Unhappiness and Unemployment. Economic Journal, 104(424), pp. 648-659. - Davies, S. y Hinks T. (2010). Crime and happiness amongst heads of households in Malawi. Department of Economics and International Development, University of Bath, Bath, UK.. 30.

(31) - De los Ríos Giraldo, A. L. (2016) Felicidad y economía: la felicidad como utilidad. en. la. economía.. Equidad. &. Desarrollo. (26),. 115-143,. doi:. http://dx.doi.org/10.19052/ed.3700 - Di Tella, R. y MacCulloch, R. (2008). Gross national happiness as an answer to the Easterlin Paradox? Journal of Development Economics, 86(1), pp. 22-42. - Di Tella, R. y MacCulloch, R. (2006). Some uses of happiness data in Economics. Journal of Economics Perspectives, 20(1), 25-46. - Di Tella, R.; MacCulloch, R.y Oswald A. (2001). Preferences over inflation and unemployment: evidence from surveys of happiness. The American Economic Review. - Easterlin, R. (1974). Does Economic Growth Improve the Human Lot? Some Empirical Evidence. En David, P.A. y Reder, M.W. (Eds.) Nations and Households in Economic Growth: Essays in Honor of Moses Abramovitz. New York and London: Academic Press. - Frey, B. y Stutzer, A. (2002). Happiness & economics. Princeton, Estados Unidos: Princeton University Press. - García-Peña Bersh, N. (2015). El conflicto armado y la persistencia de la desigualdad en la distribución de ingresos en Colombia. (tesis de licenciatura). Universidad de San Andrés, Victoria, Argentina. - Giedzinski, N. (2004) Economía de la felicidad: Patrones para la Argentina. (tesis de licenciatura). Universidad de San Andrés, Victoria, Argentina. - Graham, C. y Ruiz Pozuelo, J. (2016). Happiness, stress, and age: How the Ucurve varies across people and places forthcoming. Journal of Population Economics, 30th Anniversary Issue. Doi: 10.1007/s00148-016-0611-2 - Gudmundsdottir, D.G. (2013). The impact of economic crisis on happiness. School of Health Siciences, University of Iceland, Reykjavík, Iceland. - Haskins, S. y Prescher, D. (12/06/2015). Why Latin American Countries Are The. Happiest.. The. Huffington. Post. USA.. Recuperado. el. 28/04/2017. de. http://www.huffingtonpost.com/suzan-haskins-and-dan-prescher/latin-americancountries-happiest_b_7012544.html - Inglehart, R. y Klingemann, H. (2000). Genes, Culture, Democracy, and Happiness. En Diener, E. y Suh E. (Eds.) Culture and Subjective Well-being. Cambridge: MIT Press. - Kohli, H.; Sharma, A. y Sood, A. (Eds.) (2011). Asia 2050: Realizing the Asian Century. Manila, Philippines: Asian Development Bank. 31.

(32) - Mondino, I. (2013). Economía de la felicidad: un análisis preliminar para América Latina. (tesis de licenciatura). Universidad de San Andrés, Victoria, Argentina. - Ng, Y. (1996). Happiness surveys: some comparability issues and an exploratory survey based on just perceivable increments. Social indicators research, 38(1), pp. 1-27 - Oswald, A. (1997). Happiness and economic performance. The Economic Journal, 107(445), pp. 1815-1831. - Powdthavee, N. (2005). Unhappines and Crime: Evidence from South Africa. Economica, 72(287), pp. 531-547 - Torres-Reyna, O. (2014). Predicted probabilities and marginal effects after (ordered) logit /probit using margins in Stata.[diapositivas de Power Point]. Princeton University. Recuperado de http://www.princeton.edu/~otorres/Margins.pdf - Veenhoven, R. (1997) Advances in the understanding of happiness. Revue Québécoise de Psychologie, vol. 18. - Welsch, H. (2007). Macroeconomics and Life Satisfaction: Revisiting the “Misery Index”. Journal of Applied Economics, (2), pp. 237-251. - Wolfers, J. (2003). Is business cycle volatility costly? Evidence from surveys of subjective wellbeing. National Bureau of Economic Research. Cambridge, U.S.A. http://www.nber.org/papers/w9619. 32.

(33) ANEXOS – Gráficos Gráfico 1 - La relación entre la edad y la satisfacción de vida 2,85. Satisfacción de vida. 2,8 2,75 2,7 2,65 2,6 2,55 2,5 2,45 16 21 26 31 36 41 46 51 54 57 60 65 70 75 80 85 90 95 99. Edad (en años) La edad va desde los 16 hasta los 99 años ya que es el rango de edades de los individuos encuestados.. 33.

(34) Gráficos 2 - Estadística descriptiva por país ARGENTINA Desempleo. 30 20 10 0 2000 -10. 2004. 2008. 2012. 2016. Porcentaje de la población económicamente activa. Variación porcentual del IPC. Inflación. 800. 15 10 5 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. Satisfacción de vida promedio 3,2. 600. 3,1. 400 200. 3. 0. 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Individuos por categoría. Satisfacción de vida por categoría. 20. Nivel 1. Nivel 2. Nivel 3. Nivel 4. 2,9 2,8 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. BOLIVIA Desempleo. 15 10 5 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. Porcentaje de la población económicamente activa. Variación porcentual del IPC. Inflación. 2004. 2008. 2012. 2016. Satisfacción de vida promedio. 600. 2,9. 400. 2,8 2,7. 200. 2,6. 0. 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Individuos por categoría. Satisfacción de vida por categoría. 6 5 4 3 2 1 0 2000. Nivel 1. Nivel 2. Nivel 3. Nivel 4. 2,5 2,4 2,3 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. 34.

(35) BRASIL Desempleo. 20 15 10 5 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. Porcentaje de la población económicamente activa. Variación porcentual del IPC. Inflación 15 10 5 0 2000. 1000. 2008. 2012. 2016. Satisfacción de vida promedio 2,95 2,9. 500. 2,85 2,8. 0 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Individuos por categoría. Satisfacción de vida por categoría. 2004. Nivel 1. Nivel 2. Nivel 3. Nivel 4. 2,75 2,7 2,65 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. CHILE Desempleo. 10 8 6 4 2 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. Porcentaje de la población económicamente activa. Variación porcentual del IPC. Inflación 12 10 8 6 4 2 0 2000. 800. 2008. 2012. 2016. Satisfacción de vida promedio 2,95. 600. 2,9. 400 200. 2,85. 0. 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Individuos por categoría. Satisfacción de vida por categoría. 2004. Nivel 1. Nivel 2. Nivel 3. Nivel 4. 2,8 2,75 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. 35.

(36) COLOMBIA Desempleo. 10 8 6 4 2 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. Porcentaje de la población económicamente activa. Variación porcentual del IPC. Inflación 20 15 10 5 0 2000. 800 600 400 200 0. 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Individuos por categoría. Satisfacción de vida por categoría. Nivel 1. Nivel 2. Nivel 3. Nivel 4. 2004. 2008. 2012. 2016. Satisfacción de vida promedio 3,35 3,3 3,25 3,2 3,15 3,1 3,05 3 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. COSTA RICA Desempleo. 15 10 5 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. Porcentaje de la población económicamente activa. Variación porcentual del IPC. Inflación. 2004. 2008. 2012. 2016. Satisfacción de vida promedio. 600. 3,5. 400. 3,4 3,3. 200. 3,2. 0. 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Individuos por categoría. Satisfacción de vida por categoría. 12 10 8 6 4 2 0 2000. Nivel 1. Nivel 2. Nivel 3. Nivel 4. 3,1 3 2,9 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. 36.

(37) ECUADOR Desempleo Porcentaje de la población económicamente activa. Variación porcentual del IPC. Inflación 40 30 20 10 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. 800. 2004. 2008. 2012. 2016. Satisfacción de vida promedio 4. 600. 3. 400 200. 2. 0. 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Individuos por categoría. Satisfacción de vida por categoría. 12 10 8 6 4 2 0 2000. Nivel 1. Nivel 2. Nivel 3. Nivel 4. 1 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. EL SALVADOR Desempleo Porcentaje de la población económicamente activa. Variación porcentual del IPC. Inflación 8 6 4 2 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. 800. 6 4 2 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. Satisfacción de vida promedio 4. 600. 3. 400 200. 2. 0. 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Individuos por categoría. Satisfacción de vida por categoría. 8. Nivel 1. Nivel 2. Nivel 3. Nivel 4. 1 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. 37.

(38) GUATEMALA. 12 10 8 6 4 2 0 2000. 2004. Desempleo. 2008. 2012. 2016. Porcentaje de la población económicamente activa. Variación porcentual del IPC. Inflación 5 4 3 2 1 0 2000. 2008. 2012. 2016. Satisfacción de vida promedio. 600. 3,3. 400. 3,25 3,2. 200. 3,15. 0. 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Individuos por categoría. Satisfacción de vida por categoría. 2004. Nivel 1. Nivel 2. Nivel 3. Nivel 4. 3,1 3,05 3 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. HONDURAS. 12 10 8 6 4 2 0 2000. 2004. Desempleo. 2008. 2012. 2016. Porcentaje de la población económicamente activa. Variación porcentual del IPC. Inflación. 600 400 200 0. 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Individuos por categoría. Satisfacción de vida por categoría. Nivel 1. Nivel 2. Nivel 3. Nivel 4. 8 6 4 2 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. Satisfacción de vida promedio 3,4 3,3 3,2 3,1 3 2,9 2,8 2,7 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. 38.

(39) MÉXICO Desempleo. 8 6 4 2 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. Porcentaje de la población económicamente activa. Variación porcentual del IPC. Inflación 6 5 4 3 2 1 0 2000. 3,2. 600. 3,15. 400. 3,1. 200. 3,05. 0. Nivel 1. Nivel 2. Nivel 3. Nivel 4. 2008. 2012. 2016. Satisfacción de vida promedio. 800. 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Individuos por categoría. Satisfacción de vida por categoría. 2004. 3 2,95 2,9 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. NICARAGUA Desempleo. 25 20 15 10 5 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. Porcentaje de la población económicamente activa. Variación porcentual del IPC. Inflación 8 6 4 2 0 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. Satisfacción de vida promedio. 600. 3,3. 400. 3,2 3,1. 200. 3. 0. 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015. Individuos por categoría. Satisfacción de vida por categoría. 10. Nivel 1. Nivel 2. Nivel 3. Nivel 4. 2,9 2,8 2,7 2000. 2004. 2008. 2012. 2016. 39.

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