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TESIS DE GRADO MAGISTER EN ECONOMIA

Julio/Diciembre 2009

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE

I N S T I T U T O D E E C O N O M I A

MAGISTER EN ECONOMIA

Retornos a la educacin durante una depresin econmica. Evidencia emprica para la Argentina

Juan Jos Merlo

Comisin Claudio Sapelli

Julio/Diciembre 2009

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ndice. Abstract 5 Resumen 5 1. Introduccin. 6 2. Contexto y descripcin de los datos. 9 2.1. Efectos de la crisis sobre indicadores del mercado laboral. 9 2.2. Efectos de la crisis sobre indicadores de capital humano. 10 3. Ecuaciones de ingresos. 15 3.1. Revisin de la literatura . 15 3.1.1. Literatura terica de ecuaciones de ingresos. 15 a) Mincer (58) 15 b) Ben Porath (67) 16 c) Mincer (74) 17 d) Willis (86) 19 e) Card (99) 19 f) Heckman-Lochner-Todd (03) 20 3.1.2. Literatura emprica de ecuaciones de ingresos. 21 a) Psacharopoulos y Ng (92) 21 b) Pessino (95) 22 c) Sapelli (03) 22 d) Heckman-Lochner-Todd (03) 23 3.2. Especificaciones alternativas de ecuaciones de ingresos. 24 3.2.1. Regresin de Mincer clsica ampliada. 24 3.2.2. Regresin de Mincer desagregando por nivel educativo. 26 3.3. Resultados empricos. 27 3.3.1. Interpretacin de los resultados. 27 4. Efecto sheepskin. 31 4.1. Revisin de la literatura. 31 a) Layard y Psacharopoulos (74) 31 b) Hungerford y Solon (87). 31 4.2. Especificacin usada para captar el efecto sheepskin. 32 4.3. Resultados empricos. 33

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4.3.1. Interpretacin intratemporal de los resultados. 34 4.3.2. Interpretacin intertemporal de los resultados. 37 4.4. Correccin por sesgo de seleccin. 40 4.4.1. Modelo de seleccin a estimar. 40 4.4.2. Resultados empricos. 42 5. Conclusiones y futuras lneas de investigacin. 47 6. Bibliografa. 49 Anexo N 1: Efectos de crisis econmicas sobre mercado laboral y desigualdad. 53 Anexo N 2: Problemas tericos y economtricos de la ecuacin de Mincer. 60 Anexo N 3: Datos y variables utilizadas. 64 Anexo N 4: Regresiones y estadsticos. 68

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Abstract. This paper analyzes the evolution of rates of return during Argentinas economic recession in 2001. Using the Permanent Survey of Households data for two years: 1995 and 2002, this paper demonstrates that the classic Mincer equation is not the correct specification. We find strong sheepskin effects for all educational levels. We conclude that the human capital is heterogeneous and that the educational title is a potent signal. These results are robust to selection bias correction. As a specific goal of this paper, we analyze the effects of Argentinas crisis on the labor market, human capital components and rates of return. We show that this crisis strongly reduced wages and employment levels and increased inequality. Considering the human capital factors, we show that this crisis affected more severely: less educated people, the young, people with shorter tenure in the company and those that worked in the private sector. Educational returns to people with primary education were reduced, while returns to those that had secondary and university education increased.

Resumen. El objetivo del trabajo consiste en analizar el comportamiento de las tasas de retorno a la educacin durante la depresin econmica del 2001 que afect a la Argentina. Utilizando datos de la Encuesta Permanente de Hogares para los aos 1995 y 2002 se demuestra que la ecuacin de Mincer clsica no es la especificacin correcta. Se encuentran fuertes efectos sheepskin para todos los niveles educativos analizados. Esto nos permite concluir que el capital humano es heterogneo y que el ttulo educativo es una potente seal para diferenciarse. Los resultados son robustos ante la correccin por sesgo de seleccin. Como objetivo especfico se analizan los efectos de la citada crisis sobre el mercado laboral, los componentes del capital humano y las tasas de retorno. Se muestra que la crisis redujo fuertemente los salarios y los niveles de empleo. Adicionalmente produjo aumentos en la desigualdad. En cuanto a los factores de capital humano se aprecia que afect de sobremanera a los menos educados, los ms jvenes, las personas con menor antigedad en la empresa y aquellos que se desempeaban en el sector privado. Las personas con educacin primaria vieron reducido su retorno, mientras que aquellos que tienen educacin secundaria y universitaria tuvieron un incremento durante el periodo analizado.

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1. Introduccin.1

Para la mayor parte de los pases del mundo se aprecia una clara correlacin positiva entre capital humano y salarios laborales. La manera tpica de analizar esta relacin es mediante ecuaciones de Mincer2 y tasas de retorno. Esta literatura, es una de las reas de mayor investigacin terica y emprica de los ltimos 30 aos. Se han calculado ecuaciones de ingresos para muchos pases y para perodos de tiempo muy variados3. En lnea con esta argumentacin y con los datos disponibles para la Argentina, se plantean las preguntas que este trabajo pretende responder desde un punto de vista emprico, junto con las hiptesis relacionadas:

Pregunta 1: Es correcta la forma funcional impuesta por la ecuacin de Mincer clsica ampliada4 en el caso de la Argentina?

Hiptesis 1: Uno tendera a pensar que la existencia de una nica tasa de retorno promedio para toda la poblacin es una reduccin bastante importante de la realidad. En general, se espera obtener retornos diferenciados por nivel educativo, dado que estos seran unidades de capital humano heterogneo.

Pregunta 2: Culminar un nivel educativo, proporciona un retorno adicional?, es decir, existe el efecto sheepskin?

Hiptesis 2: buena parte de la demanda laboral est compuesta por empleos que requieren un determinado nivel educativo culminado. Por ejemplo, un alto porcentaje de los empleos, ya sean pblicos o privados, establece como condicin de entrada la presentacin de un determinado ttulo educativo. Distintas profesiones exigen la culminacin de la carrera universitaria respectiva para poder ejercer como profesional. Estas legislaciones laborales establecen barreras de entrada a los distintos empleos, creando un diferencial positivo a favor de los que cumplen la citada condicin. Esta situacin nos lleva a pensar que debera existir un importante premio en caso de culminar un nivel educativo versus el hecho de no

1 Se agradecen los valiosos aportes y sugerencias realizados por Claudio Sapelli y Bernardita Vial. Cualquier

tipo de error u omisin son de mi entera responsabilidad. 2 Tambin denominadas ecuaciones de ingresos.

3 Un resumen de esta relacin aparece en la seccin 2 donde se hace una revisin de la literatura terica y

emprica de ecuaciones de ingresos. 4 Se ampla la ecuacin de Mincer clsica para tener en cuenta atributos adicionales del trabajador, atributos

de los puestos de trabajo y del sector econmico donde se encuentra ubicado el empleo.

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terminarlo. Adicionalmente, la teora de la sealizacin establece que debido a problemas de informacin asimtrica los empleadores utilizan los ttulos educativos como una seal de la productividad del trabajador. Esto es otro argumento adicional a favor de la existencia del efecto sheepskin.

Para responder estas preguntas se utiliza la base de datos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) realizada por el Instituto Nacional de Estadsticas y Censos (INDEC). Se analizan los datos de todos los trabajadores asalariados con ingresos laborales positivos, cuya edad esta entre los 15 y 65 aos5. Se utilizan las ondas de mayo de 1995 y 2002. Dado que estas son dos bases con datos de corte transversal, podremos tener una nocin intratemporal de la estructura de tasas de retornos imperante en la Argentina en el ltimo tiempo.

Adicionalmente, a travs de la comparacin de los resultados de ambas ondas podremos efectuar un anlisis intertemporal. Es en este aspecto donde adquiere importancia la situacin socioeconmica que imperaba en la Argentina durante el periodo de tiempo en el que se relev la informacin. En mayo de 1995, si bien la economa Argentina estaba sintiendo los embates de la crisis mexicana, era una economa solida con un rgimen de tipo de cambio fijo, apertura comercial y desregulacin de los distintos mercados6. Mientras que en mayo de 2002, la Argentina se encontraba en el epicentro de una profunda depresin econmica, acompaado de una grave crisis institucional y social. Estos sucesos fueron el corolario de una recesin econmica que comenz a fines de 1998. En 2002 la Argentina haba declarado la cesacin de pagos de sus obligaciones externas, se haba abandonado el rgimen de tipo de cambio fijo, el gobierno se encontraba acfalo e imperaba una profunda incertidumbre en todos los sectores econmicos.

Dadas las profundas diferencias entre los datos de ambos cortes transversales, caracterizado por la existencia de la depresin econmica, se analizan los efectos de la misma sobre las tasas de retorno a la educacin7.

5 En el presente trabajo nos focalizamos en la muestra compuesta nicamente por hombres. La separacin por

gnero se justifica en las diferencias que existen entre la oferta laboral masculina y femenina. Factores como el cuidado de los nios, la produccin al interior del hogar, la depreciacin del capital humano, entre otros, justifican la estrategia de separacin seguida en el presente trabajo. 6 Uno de los mercados con mayores regulaciones era el laboral.

7 Esto enmarcado en las dos hiptesis planteadas anteriormente.

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La metodologa utilizada para testear las hiptesis antes comentadas se centra en sucesivas aplicaciones de la ecuacin de Mincer y en un anlisis exhaustivo de los principales indicadores del mercado laboral argentino.

La estructura del trabajo es la siguiente:

En la seccin 2 se presenta el contexto econmico en el cul se relevaron los datos. Se analizan los efectos que tuvo la depresin del ao 2001 sobre indicadores del mercado laboral, como salarios, empleos y desigualdad. Adicionalmente se expone un anlisis estadstico de los efectos de la citada crisis sobre indicadores de capital humano. Se muestran los grupos ms afectados por la contraccin econmica.

En la seccin 3 se analiza la primer hiptesis planteada. Comienza con una revisin de la literatura terica y emprica de ecuaciones de ingresos. Luego se explican las diferentes especificaciones alternativas de ecuaciones de Mincer que se estiman en el presente trabajo. Por ltimo se resumen los principales resultados empricos para las ondas de 1995 y 2002 que permiten contestar la pregunta 1.

En la seccin 4 se testea la hiptesis 2 de existencia o no del efecto sheepskin. Se resumen los trabajos ms representativos de la literatura relacionados con este tema. Se exponen los resultados empricos y se comentan los mismos. Posteriormente se presenta una correccin de los resultados mediante el anlisis del sesgo de seleccin. Esto ltimo se efecta debido a que el proceso de depresin econmica pudo haber afectado notoriamente las decisiones de participacin en el mercado laboral. En el anlisis de los resultados empricos de esta especificacin se detallan los efectos de la crisis sobre los distintos componentes del capital humano, incluidas las tasas de retorno a la educacin.

En la seccin 5 se enumeran las principales conclusiones del trabajo y se plantean futuras lneas de investigacin.

En la seccin 6 se expone la bibliografa utilizada.

En la seccin 7 se exponen los distintos anexos que permiten aclarar temas presentados en las distintas secciones.

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2. Contexto y descripcin de los datos.

En el periodo de tiempo transcurrido entre ambas ondas de datos, las condiciones macroeconmicas de la Argentina fueron muy cambiantes. Entre 1995 y 1998 la economa estaba en crecimiento y con un tipo de cambio fijo. Entre 1998-2000 la economa entr en un periodo recesivo desembocando en una profunda crisis econmica en el 2001, llevando al abandono del tipo de cambio fijo para pasar a un tipo de cambio flotante. Los efectos negativos de la crisis mostraron su mayor impacto en el segundo trimestre del ao 2002, fecha que coincide con la onda analizada.

En este apartado se describen distintos indicadores que muestran los efectos de la crisis del 2001 sobre el mercado laboral y sobre los distintos componentes del capital humano. Estos ltimos resultan ser las variables involucradas en la estimacin de las ecuaciones de Mincer.

2.1. Efectos de la crisis sobre indicadores del mercado laboral. Los efectos de la crisis del 2001 sobre el mercado laboral se exponen a travs de los distintos estadsticos de la tabla 18.

Tabla 1: Efectos de la crisis sobre el mercado laboral9. ESTADSTICO 1995 2002

Producto Bruto Interno 240.8 234.9 Tasa de desempleo 15.3 22.1

Tasa de empleo 77.2 70.7 Tasa de subocupacin 7.8 14.2

Duracin del desempleo 5.6 6.2 Coeficiente de Gini 0.49 0.55

Salarios Media 680,1 510,4

s.d. 591,1 504,6 s.d./media 0,87 0,99

Como se aprecia en dicha tabla, el PBI registr una cada de 2.5 % entre 1995 y 2002. Pero si tomamos en cuenta el ao 1998, fecha en la cual se inicia la recesin, la cada del

8 La muestra la constituyen los hombres con edad entre los 15 y 65 aos que no estn estudiando.

9 PBI expresado en miles de millones de pesos de 1993. Las tasas de desempleo, empleo, desocupacin y

subocupacin estn expresadas en porcentajes. La duracin del desempleo est expresada en meses. El PBI y el coeficiente de Gini fueron extrados de datos del Indec. Todos los dems indicadores son de elaboracin propia en base a datos de la EPH.

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producto asciende a 19.5 % en un lapso de 3 aos. Estas cifras permitiran incluir a la crisis del ao 2001 dentro de la definicin de depresin esgrimida por Kehoe y Prescott (02)10.

La tasa de desempleo de la muestra analizada aument casi 7 puntos porcentuales durante este periodo de tiempo. La tasa de empleo se redujo 6.5 puntos, mientras que la de subocupacin aument 6.3 %. Estos datos indican que el 36.3 % de los hombres en edad de trabajar tenan problemas para ofrecer sus servicios en el mercado laboral en el ao 2002. En cuanto a la duracin del desempleo vemos que esta aument en poco ms de medio mes.

Con respecto a la desigualdad, se aprecia un incremento importante de esta. El coeficiente de Gini aument 6 % durante ambos aos. As, la distribucin del ingreso se vio sustancialmente empeorada a consecuencia de la crisis. En lnea con esto, se observa que los salarios en trminos reales se redujeron entre 1995 y 2002. Dicha reduccin fue del orden del 25 % en promedio. La desviacin estndar tambin se redujo pero en una cuanta inferior. Cuando analizamos el indicador de la media con respecto a la desviacin estndar vemos un aumento importante en este. Todo indica que se produjo un aumento de la desigualdad durante el periodo analizado11.

Concluyendo se puede decir que la crisis econmica del 2001 afect negativamente los niveles de empleo y de salarios. Los efectos resultan ser similares en cuanto a direccin a los exhibidos en otros procesos de crisis. Si bien la mayor parte del ajuste se la llevaron los salarios reales, el ajuste en el empleo no es despreciable. Por su parte la desigualdad muestra un incremento importante durante estos 7 aos, lo cual est en lnea con lo ocurrido en otras partes del mundo12.

2.2. Efectos de la crisis sobre indicadores de capital humano. En este apartado se analizarn los efectos de la crisis econmica del 2001 sobre los diferentes componentes del capital humano. Los principales estadsticos se muestran en la tabla 2.

10 Estos autores, definen que un pas sufre una depresin econmica cuando: i) el producto disminuye 20 %

con respecto a su valor de tendencia y ii) una reduccin de al menos 15 puntos se produce durante la primera dcada de iniciada la contraccin. 11

Analizando por cuantiles de ingresos tenemos que la reduccin del cuantil 10 (menores salarios) fue del 48 %, mientras que la reduccin del cuantil 90 fue de tan solo el 25 %. Es decir, la crisis afect ms negativamente a los trabajadores ms pobres. En la mediana (cuantil 50) la reduccin fue del 26 %. 12

Efectos empricos de crisis econmicas sobre mercado laboral y desigualdad aparecen analizados y comentados en el anexo N 1.

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Tabla 2: Efectos de la crisis sobre los componentes del capital humano13. ESTADSTICO EMPLEADOS DESEMPLEADOS INACTIVOS

1995 2002 1995 2002 1995 2002 Aos de educacin 9.6 10.2 8.8 9.2 7.5 8

Categoras de educ (%)

prim incomp 59.3 47.6 9.6 17.1 31.1 35.3 prim comp 70.3 63.8 11.7 17.7 18 18.5 sec incomp 76.6 68 13.2 18.1 10.2 13.9 sec comp 76.1 71.5 11.6 15.6 12.3 12.9

univ incomp 84.1 75.9 8.7 15.6 7.2 8.5 univ comp 90.7 85.6 3.5 8 5.7 6.3

Experiencia 20.6 21.4 15.6 17.7 34.9 29.5

Edad

15-18 47.1 28.7 30.7 30.9 22.2 40.4 19-30 78.9 66.6 15.9 23.1 5.2 10.3 31-40 90.4 81.3 6.3 13.8 3.3 4.9 41-50 84.8 79.5 6.8 11.8 8.3 8.7 51-60 64.4 62 7.3 12.2 28.3 25.8 60-65 23.4 35.5 4.8 6.4 71.8 58.1

Tenure 7.37 7.97 8.29 3.94

Tamao empresa (% en funcin del nmero promedio de trabajadores)

1 98 94.4 2 5.6 3 85.3 77.9 14.7 22.1 10 88.6 81.4 11.4 18.6 20 90.2 83.9 9.8 16.1 38 90.3 84.7 9.7 15.3 75 91.4 86.9 8.6 13.1

300 92.6 89.1 7.4 10.9 500 92.2 89.2 7.8 10.8

Tipo de empresa Pblico 96.3 95.4 3.7 4.6 Privada 86.4 78.1 13.6 21.9 Otros 93.4 97.6 6.6 2.4

Sector econmico Actividades Primarias. 88.9 11.1 79.3 20.7 Ind. de alimentos, bebidas y tabaco. 87.9 12.1 84.7 15.3 Ind. textiles, confecciones y calzado. 83.8 16.2 78.4 21.6 Ind Prod qumicos, petrleo y nuclear. 87.8 12.2 82.8 17.2 Ind Prod metlicos, maq. y equipos. 86.8 13.2 77.5 22.5 Otras industrias manufactureras. 87.4 12.6 78.4 21.6 Suministro de electricidad, gas y agua. 92.1 7.9 91.7 8.3 Construccin. 77.9 22.1 58.6 41.4 Comercio al por mayor. 88.8 11.2 81.3 18.7 Comercio al por menor. 86.6 13.4 82.1 17.9 Restaurantes y hoteles. 82.5 17.5 75.4 24.6 Transporte. 88.5 11.5 86 14 Ss conexos de transportes y comunic 89.5 10.5 77.5 22.5 Intermediacin financiera. 92.6 7.4 90.4 9.6 Act. Inmobiliarias y empresariales. 89.6 10.4 76.5 23.5 Administracin pblica y defensa. 97.1 2.9 95.7 4.3 Enseanza. 98.4 1.6 95.4 4.6 Servicios sociales y de salud. 96.5 3.5 92.5 7.5 Otras act de ss sociales y comunitarios 93.8 6.2 87.5 12.5 Servicios de reparacin. 82.7 17.3 79.7 20.3 Hogares privados con ss domstico. 92.6 7.4 64.9 35.1 Otros servicios personales. 92.1 7.9 70.5 29.5

13 Para las variables tenure, tamao de la empresa y tipo de empresa contamos con datos para los empleados y

los desempleados. No as para las personas que se declaran inactivas.

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Se explica su comportamiento en tres poblaciones netamente diferenciadas: los empleados, los desempleados y los inactivos. Nos interesa determinar los subgrupos de poblacin ms afectados por la crisis del 2001.

En estos 7 aos se registra un aumento sustancial en el nivel educativo de todos los subgrupos14. Se observa que las personas empleadas tienen un mayor nivel educativo que las desempleadas y las inactivas. Cuando analizamos la variable educacin en funcin de los distintos niveles tenemos:

Todos los subgrupos educativos se vieron afectados por la crisis econmica. Esto lo manifiesta los aumentos en los niveles de desempleo y de inactividad. Pero el efecto ms negativo se aprecia en los menos educados (primaria incompleta). En este estrato, el porcentaje de empleados se redujo un 11.7 %. Esto implica que la crisis hizo que los menos educados vieran reducidas sus oportunidades de empleo, llevando a buena parte de ellos al desempleo y a otros a salirse del mercado laboral.

Cuando analizamos la experiencia potencial promedio, vemos que las personas desempleadas exhiben una menor cantidad de aos en esta variable. Esto implica que la gente de menor experiencia tiende a sufrir ms el desempleo. La experiencia potencial aument para los empleados y los desempleados, mientras que se redujo para los inactivos15. Esta variable, por construccin, depende de la evolucin de la edad y de los aos de educacin. Si bien la educacin promedio aument, tambin lo hizo la edad promedio, pero en una cuanta mayor16. Cuando analizamos la distribucin por rangos de edad se aprecia:

Todos los subgrupos de edad se vieron afectados por la crisis. Los porcentajes de desempleados aumentaron para todos los estratos analizados. Pero el efecto ms negativo se aprecia en los ms jvenes (personas entre 15 y 18 aos). En este estrato, el porcentaje de empleados se redujo un 18.4 %. Esto implica que la crisis

14 Para el caso de las personas empleadas se aprecia un aumento de ms de medio ao en el nivel educativo.

En 1995, los aos de educacin promedio eran de 9.6, mientras que en 2002 esta cifra era de 10.2. Un aumento similar se registra para los desempleados e inactivos. 15

Hay un aumento de casi un ao en este tem durante el periodo analizado para las personas empleadas. La experiencia promedio en 1995 era de 20.6 aos, mientras que en 2002 ascendi a 21.4. Un aumento ms importante se registra para la poblacin de desempleados. 16

Se verifica para los empleados y desempleados. Para los inactivos ocurre lo contrario en cuanto a la edad.

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hizo que los ms jvenes vieran reducidas sus oportunidades de empleo, llevando a una porcin minoritaria al desempleo y al grueso a salirse del mercado laboral. Muchos de los jvenes inactivos decidieron ingresar de nuevo al sistema educativo. La educacin acta como un mecanismo de contencin en pocas de crisis. Debido a que es difcil conseguir trabajo, muchos jvenes optan por emprender alguna carrera universitaria.

Una situacin radicalmente opuesta se aprecia en el rango de mayor edad. Estos, debido a la crisis ingresaron masivamente al mercado laboral y lo hicieron relativamente con xito. Esto debido a que buena parte de ellos consiguieron empleo. En tiempos de crisis, los ingresos familiares se reducen, ya sea por reducciones en los salarios o ajustes en el empleo. Una manera de contrarrestar esto es a travs del ingreso de otros integrantes al mercado laboral. Esto ocurri con las personas de mayor edad17.

En cuanto al tenure, vemos que hay un aumento de ms de medio ao en esta variable en el caso de los empleados18. Pero hay una reduccin notable en el caso de los desempleados. Analizando este subgrupo se aprecia que la crisis econmica perjudic notablemente a las personas de menor antigedad. Esto implica que las empresas decidieron dejar sin empleo a los empleados de menor tenure.

Analizando el tamao de la empresa, se aprecia que la crisis econmica afect de forma negativa a todos los estratos. Los desempleados aumentaron su participacin con respecto a los empleados en todos los tamaos analizados. Pero los efectos ms negativos se aprecian en aquellas empresas de envergadura pequea. El efecto negativo se va haciendo ms tenue a medida que aumenta el tamao de la empresa. As, podemos decir que la crisis perjudic principalmente a las empresas de tamao pequeo.

Cuando analizamos el tipo de empresa, se aprecia que la crisis afect principalmente a trabajadores de empresas privadas. En este estrato el porcentaje de desempleados aument

17 Un hecho que se vislumbra durante la crisis del 2001 es el ingreso importante de las mujeres al mercado

laboral para compensar los ingresos perdidos. Las tasas de inactividad femeninas se vieron fuertemente reducidas acompaadas por aumentos importantes en las tasas de empleo. Esto no aparece reflejado en el presente trabajo debido a que nos concentramos en muestras de hombres. 18

La cantidad de aos, que en promedio el trabajador permaneca en el puesto de trabajo era de 7.37 aos en 1995. Pero en 2002 esta cifra ascendi a 7.97 aos.

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8.3 % durante ambas ondas. Los trabajadores del sector pblico tuvieron una mayor estabilidad laboral durante el periodo de crisis. Esto refleja en parte el comportamiento anticclico que tienen los estados durante tiempos de crisis19.

En cuanto al sector econmico en que se desempea el trabajador (o se desempeaba el desempleado) vemos que la crisis afect negativamente a todos los sectores de la economa. Pero los sectores relacionados con servicio domstico, servicios personales y construccin fueron los ms golpeados por el crack econmico. Por otra parte, sectores como la administracin pblica, la intermediacin financiera y la enseanza fueron los menos perjudicados por la crisis. Concluyendo esta seccin podemos decir que la crisis afect principalmente, a travs del desempleo y la inactividad, a los siguientes estratos:

Los menos educados.

Los ms jvenes.

Los de menor antigedad en la empresa.

Los que trabajaban en empresas de tamao pequeo.

Los que trabajaban en empresas del sector privado.

Los trabajadores relacionados con el servicio domstico, los servicios personales y la construccin.

19 Ejemplo de esto lo constituye el plan jefes y jefas de hogar.

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3. Ecuaciones de ingresos.

3.1. Revisin de la literatura.

El anlisis terico y emprico que demuestra la influencia que ejerce el capital humano20 sobre los salarios, tiene su origen a fines de la dcada del 50. Los trabajos tericos ms destacados en la literatura de ecuaciones de ingresos, y que se analizarn con mayor detalle en esta revisin, son: Mincer (58 y 74), Ben Porath (67), Willis (86)21, Card (99) y Heckman-Lochner-Todd (03). Hay otros estudios muy interesantes pero que no sern analizados aqu como: Becker (75), Griliches (77 y 79)22, Rosen (77), Ashenfelter-Krueger (94)23 entre otros. Dentro de los trabajos empricos de ecuaciones de ingresos sobresalen Psacharopoulos y Ng (92) quienes analizan pases latinoamericanos, Pessino (96) estudia los retornos en Argentina, Sapelli (03) desarrolla el caso de Chile y Heckman et al (03) aplican ecuaciones de ingresos para el caso de Estados Unidos.

3.1.1 Literatura terica de ecuaciones de ingresos.

a) Mincer (58). Presenta un modelo para tratar de determinar Cunto debe educarse una persona si es que quiere maximizar su riqueza intertemporal (no utilidad)? Supone que todos los individuos tienen las mismas habilidades y oportunidades de entrar a una ocupacin, pero estos trabajos difieren en la cantidad de entrenamiento que requieren. Educarse tiene costos indirectos, como los salarios perdidos durante el periodo educativo y la reduccin del periodo para recuperar la inversin24. Tambin tiene beneficios, los cuales se manifiestan

20 Inicialmente las variables que se utilizaban como proxies del capital humano eran la educacin y la

experiencia. Con el correr del tiempo y la disponibilidad de datos se fueron agregando medidas de tenure. 21

Willis (86) complementa tericamente a los dos trabajos de Mincer. Mincer (58) tiene un modelo terico pero solo representa la oferta de capital humano, por lo que Willis (86) lo complementa introduciendo una demanda de capital humano a travs de ocupaciones que requieren distintos niveles educativos. Mincer (74) no tiene modelo y est basado en definiciones e identidades, por lo que Willis (86) le da todo el marco terico. As Willis (86) explica tanto la ecuacin (1) como la (2). 22

Griliches (77) discute los problemas economtricos que tiene la ecuacin de Mincer (2), mientras que Griliches (79) se focaliza en el sesgo de habilidad y analiza como resolverlo. 23

Estos autores analizan el problema de errores de medicin y tratan de resolverlo mediante el uso de variables instrumentales. 24

Este modelo no considera los costos directos de la educacin como matrcula, libros, gastos de transporte, etc.

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en los mayores ingresos futuros25. Este es un modelo de diferencias compensadoras. El principio de diferencias compensadoras explica porque personas con diferentes niveles de educacin reciben diferentes ingresos a lo largo de sus vidas. Los individuos son idnticos ex ante, por lo que requieren un diferencial compensador para trabajar en ocupaciones que requieren mayor entrenamiento. El tamao de la compensacin debe ser tal que iguale el valor presente de las sendas de ingresos de los diferentes niveles de inversin. As los individuos deberan estar indiferentes entre las distintas alternativas (educarse o no educarse o tambin entre educarse s aos o (s-d) aos).

Mincer concluye que el individuo deja de educarse cuando su capacidad de generar ingresos crece igual que la tasa de inters, pero como los ingresos son funcin de los aos de educacin, concluye que toda la gente se educa lo mismo. Llega a una ecuacin de ingresos en funcin de los aos de educacin de la siguiente forma:

ln ( ) ln (0) (1)y s y rs= +

(1) expresa que el ingreso (ln y(s)) depende linealmente de la educacin s. r es la tasa de retorno marginal de la educacin. ln y(0) es el ingreso cuando no se tiene educacin.

Algunas de las crticas que se le hicieron a Mincer (58) son: supone ingresos constantes a lo largo del ciclo de vida, lo cual es una simplificacin necesaria pero muy fuerte; en (1) est modelando una ecuacin de oferta de capital humano, por lo que es necesario modelar el lado de la demanda; predice un salario plano con la edad, pero los datos muestran que esto no es as (son cncavos); el supuesto que los agentes maximizan riqueza y no utilidad es bastante restrictivo aunque simplifica el anlisis26; las personas difieren en dos aspectos centrales: tienen distintas habilidades y diferente acceso al crdito, esto se traduce en problemas de identificacin y estimacin, lo que nos lleva a sobrestimar (por sesgo de habilidad) o subestimar la tasa de retorno a la educacin dependiendo del caso.

b) Ben Porath (67). Presenta un modelo bastante ms complejo de inversin en capital humano (HC) en el contexto del ciclo de vida. Este es un modelo de unidades de eficiencia, ya que considera al

25 En este modelo la oferta de trabajo es exgena, por lo que ingresos = salarios debido a que las horas

trabajadas son fijas. Este factor de horas trabajadas es relevante en el caso de las mujeres, ya que la varianza de la oferta laboral es mucho mayor. 26

Una especificacin alternativa podra ser la de incluir ocio, pero esto dificultara enormemente el anlisis.

17

HC como homogneo. Los principales supuestos son: los individuos no valoran el ocio ni el HC y reparten su tiempo entre trabajo y produccin de HC; el stock de HC es homogneo, por lo que todos los aos de educacin aumentan la productividad de igual forma en el trabajo, lo que implica que son sustitutos perfectos; los agentes pueden endeudarse y ahorrar sin lmite a la tasa r, lo que implica que el mercado de capitales es perfecto y todos tienen las mismas posibilidades de acceso al crdito; la oferta de trabajo es fija y es un modelo de corto plazo. En este modelo se consideran los costos directos como indirectos de la educacin y se hace diferencia entre los ingresos potenciales de los efectivos. La condicin de primer orden (CPO) del problema expresa que el individuo invierte en HC hasta que el costo marginal es igual al beneficio marginal. Lo relevante de esta condicin, es que la inversin en HC no depende de la tasa de retorno de la inversin, ni del stock de HC que tiene acumulado el individuo. Esto se debe a la neutralidad de Ben Porath, ya que el HC es igualmente productivo consumindolo que invirtindolo. Una implicancia relevante es que logra generar perfiles de edad-ingreso cncavos.

Dentro de las limitaciones de este modelo se destacan: no se pueden obtener tasas de retorno a la educacin debido a que hay problemas de identificacin; la CPO no es fcil de testear; se supone oferta laboral constante; se basa en expectativas estticas para determinar los ingresos potenciales27.

c) Mincer (74). Este modelo est motivado por supuestos enteramente diferentes a los de Mincer (58), pero produce una especificacin similar. Est construido sobre identidades contables y es el estudio clsico que postula una relacin positiva entre el ln de los ingresos con los aos de educacin y experiencia. Es el que genera la mayor parte de la literatura de tasas de retorno. Este trabajo, se focaliza en la dinmica de los ingresos a lo largo del ciclo de vida y en la relacin entre ingresos observados, ingresos potenciales e inversin en capital humano (tanto en trminos de educacin formal como de inversin en el trabajo). Dentro de sus principales supuestos se encuentran: la tasa de retorno del HC es constante para todos los niveles educativos; es un modelo de retornos constantes a escala por lo que

27 Mincer (58) tambin tiene este problema de expectativas.

18

no tiene solucin interior; mientras el individuo va a la escuela dedica todo su tiempo a educarse. La ecuacin bsica de Mincer (74) es

)2(ln 2100 ++++= XXSy si Donde s es la tasa de retorno a la educacin S, 0 es el coeficiente que mide el efecto de la experiencia (X) sobre los ingresos y 1 trata de captar la concavidad de los perfiles de ingreso con respecto a la experiencia. ln y es el logaritmo natural de los ingresos.

Este modelo tiene dos puntos a favor: i) llega a resultados bastante coherentes, en distintos pases y en diversos perodos de tiempo y ii) predice bastante bien la distribucin del ingreso aunque no haya sido confeccionado para ello.

Las principales crticas a este paper son28: no tiene modelo ni teora econmica29, tampoco cuenta con predicciones de comportamiento. Su anlisis est basado en identidades y supuestos. La ecuacin de regresin (2) surge de una identidad, por lo que no se puede testear el comportamiento econmico, esto hace que no sea factible distinguir entre teora del HC y teora de la sealizacin. Se basa en expectativas estticas. Hay problemas con los datos utilizados, ya que el ingreso est medido con error (debido a que los beneficios no salariales generalmente no son obtenidos en las encuestas) y la experiencia no es observable (se calcula como una proxy donde X = edad educacin - 6). Esta manera de calcular la experiencia tiene implcito el supuesto de que los individuos nunca estuvieron desempleados o fuera del mercado laboral30. No tiene en cuenta el sesgo de habilidad. De la regresin obtenemos una tasa de retorno promedio y no una tasa de retorno marginal. Segn Rosen (77) la teora del HC es una teora del ingreso permanente, pero la estimacin de (2) usa ingreso corriente.

Para solucionar algunas de las crticas anteriores se han planteado algunos ajustes como: i) Willis (86) brinda un modelo terico que da sustento a la ecuacin de Mincer, por lo que se soluciona en gran parte todo lo relevante a la falta de modelo y de argumentos tericos.

28 Rosen (77) expone las principales extensiones y limitaciones que tiene la teora del HC.

29 Willis (86) le brinda el marco terico adecuado a la ecuacin de Mincer.

30 Esta variable proxy se adapta bastante bien para los hombres pero no para las mujeres, las cuales pasan

largos periodos fuera del mercado laboral en la poca de crianza de los nios.

19

ii) Heckman-Lochner-Todd (03) proponen ajustes relacionados con lo terico y emprico de la ecuacin.

d) Willis (86). Este presenta un modelo de equilibrio general con comportamiento maximizador que termina dndole sustento terico a la ecuacin de Mincer. Willis modela ambos lados del mercado. Este modelo se basa en los siguientes supuestos: cada ocupacin requiere un nivel de educacin distinto (hay una regla de asignacin o mapeo 1 a 1 entre aos de educacin y ocupacin); una vez que el individuo toma la decisin de cuanto educarse, esta es irreversible (tecnologa putty clay); los individuos parten teniendo tasas de descuento distintas, lo que significa que tienen distintos grados de acceso al crdito, pero luego en el equilibrio se supone que los individuos tienen igualdad de oportunidades e igualdad de ventajas comparativas; los ingresos potenciales son piece rate por lo que dependen de la productividad; la inversin en capital y la tecnologa se consideran exgenas.

Este es un modelo que tiene componentes parecidos al de unidades de eficiencia, donde el individuo elegir cuantos aos educarse para entrar a trabajar en la ocupacin que le da el mayor ingreso esperado. El ingreso de la persona ser una funcin de su nivel de educacin. En el equilibrio, los individuos estarn indiferentes entre educarse s aos o (s-d) ya que todos los valores presentes de los ingresos son iguales. Dado esto las personas deciden aleatoriamente en que ocupacin trabajar, por lo que corr (Si, Ai)=0, lo que implica que no hay sesgo de habilidad31. Willis llega a una ecuacin del tipo

0ln ln (3)ij i j iy y rS A= + +

la cual es idntica a (1) y a (2) solo que sin la experiencia. En este caso, (3) es la ecuacin reducida que surge del modelo estructural.

e) Card (99).

En este trabajo, Card hace un resumen de los papers mas recientes que tratan la relacin entre educacin e ingresos. Esta compaginacin se estructura en cuatro grandes reas. i) Trabajos que analizan los avances tericos y economtricos que ayudan a modelar el efecto causal de la educacin sobre los ingresos, pero en un contexto de retornos heterogneos; ii)

31 Ai es la habilidad del individuo i.

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Estudios que utilizan distintos aspectos institucionales para calcular estimadores de variables instrumentales de las tasas de retorno. iii) Papers que usan datos de gemelos para analizar la relacin entre educacin e ingresos. iv) Estudios que modelan explcitamente las distintas fuentes de heterogeneidad en los retornos a la educacin.

Este autor concluye que el retorno promedio de la educacin no es muy distinto del que entrega una simple regresin de OLS. Tambin expresa que el sesgo de habilidad es del orden de solo 10 %. Los estimadores de retornos mediante variables instrumentales son 30 % mayores que los estimadores OLS. Este sostiene, que esto se puede deber a que el retorno marginal de la educacin de ciertos grupos (menos calificados) es mayor que el retorno marginal promedio de la poblacin.

f) Heckman-Lochner-Todd (03) Estos autores sostienen que en la ecuacin de Mincer (2), s captura dos conceptos econmicos distintos: i) una ecuacin de precios o salarios hednicos que revela cuanto el mercado laboral pagar a ciertos atributos productivos como la educacin y la experiencia. ii) la tasa de retorno a la educacin la cual se compara con la tasa de inters para determinar la optimalidad de las inversiones en capital humano. Suponiendo estacionariedad del entorno econmico, ambos conceptos son equivalentes. Esta coincidencia solo ocurre bajo condiciones especiales, las cuales eran validas en los datos del censo de 1960 usados por Mincer. Pero esas condiciones han ido cambiando con el paso del tiempo, por eso es que la aplicacin del modelo de Mincer a datos mas actuales no proveen estimadores validos del retorno a la educacin. Debido a esto Heckman-Lochner-Todd (03) proponen ajustes relacionados con lo terico y emprico de la ecuacin de Mincer como ser: a) usan formas funcionales ms flexibles que no restrinjan a una relacin lineal la vinculacin entre educacin e ingresos. b) modelan de otra manera la concavidad de los perfiles de ingreso respecto a la edad y la experiencia. Esto se puede realizar elevando la experiencia a otros exponentes superiores al cuadrado, como tercera y cuarta potencia. c) presentan las condiciones bajo las cuales el coeficiente de la educacin estima la tasa de retorno de la educacin, suponiendo estacionariedad en el entorno econmico y perfecta certidumbre (siguiendo el marco de Willis (86)). d) usando datos del censo para 1940-90, testean estas condiciones y las rechazan, incluso en los datos del censo de 1960 usados por el mismo Mincer. e) exploran la importancia de los supuestos de estacionariedad acerca del entorno

21

econmico y permiten que los perfiles de ingreso-educacin (o experiencia) difieran a travs de cohortes. f) relajan el supuesto implcito de perfecta certidumbre acerca de los futuros ingresos asociados con los diferentes niveles de educacin. g) consideran otros determinantes de los retornos actuales, como los costos directos e indirectos de la educacin, los impuestos, el largo de la vida laboral y la incertidumbre acerca de los futuros retornos cuando la decisin de educarse es tomada.

3.1.2 Literatura emprica de ecuaciones de ingresos.

a) Psacharopoulos y Ng (92)

Estos autores calculan tasas de retorno a la educacin para varios pases latinoamericanos utilizando la metodologa de variables dummies. Sus datos provienen de encuestas de hogares realizadas en el ao 1989. En la tabla 3 se presenta un resumen de sus principales conclusiones.

Tabla 3: Tasas de retorno para distintos pases latinoamericanos.

Pas Tasa de retorno (hombres) (%) Tasas de retorno globales por nivel (%) Primaria Secundaria Universitaria

Argentina32 10.7 17.9 12.3 15.4 Bolivia 7.3 19.4 6.63 17.4 Brasil 15.4 49.55 16.4 25.75 Chile 12.1 16.65 9.43 16.7 Colombia 14.5 28.35 12.22 19.92 Costa Rica 10.5 17.05 11.78 17.6 R.Dominicana 7.8 24.5 10.83 13.98 Ecuador 9.8 27.25 11.37 11.4 El Salvador 9.6 23.75 11.35 8.93 Guatemala 14.2 46.55 15.02 18.38 Honduras 17.2 23.3 19.8 19.9 Jamaica 28.0 23.45 38.27 9.68 Mxico 14.1 51.85 12.42 12.95 Panam 12.6 11.8 15.02 18.12 Paraguay 10.3 10.8 11.82 13.77 Per 8.5 9.9 4.04 13.28 Uruguay 9.0 30.55 8.15 14.05 Venezuela 8.4 17.55 8.94 8.12

Como se aprecia, de los dieciocho pases, once tienen tasas de retorno para los hombres superiores al 10 %. Adems encuentran que para el ao 1989 la tasa de retorno en la Argentina era de 10.7 %, mientras que para 1980 fue de 8 %. As en la dcada del 80, el

32 Estas tasas de retorno fueron calculadas de la EPH, pero solo tomando en cuenta Capital Federal y Gran

Buenos Aires. Se utilizan aquellas personas con edad entre los 15 y 65 aos.

22

retorno a la educacin para los hombres creci en casi tres puntos porcentuales. Con respecto a la estructura de tasas de retorno globales (hombres y mujeres) por nivel educativo, se aprecia que para la mayora, esta tiene forma de U, siendo el retorno de la primaria mayor que el de secundaria y este a su vez menor que el de universitaria. Esto implicara que la ley de retornos decrecientes a la inversin en capital humano (medida por educacin) no se estara cumpliendo en Latinoamrica.

b) Pessino (96).

En este trabajo se analiza el efecto que tuvieron los cambios macroeconmicos sobre los retornos a los diferentes componentes del capital humano durante el perodo 1986-1993. Al igual que Psacharopoulos y Ng (92), utiliza datos para Capital Federal y Gran Buenos Aires. Su muestra la constituyen hombres con edades que oscilan entre los 25 y 54 aos. En la especificacin de Mincer tpica, encuentra que la tasa de retorno a la educacin es del 10.4 % para el ao 1993. Desglosando por niveles educativos tenemos que la tasa de retorno para educacin primaria es de 1.5 %, para secundaria de 9.9 % y para universitaria de 16.9 %. Como se aprecia las tasas de retorno son crecientes con el nivel educativo.

c) Sapelli (03)33.

En este trabajo se investiga la evolucin de las tasas de retorno a la educacin en Chile para el perodo 1990-1998. Dentro de sus principales conclusiones se encuentran: i) la tasa de retorno es creciente con el nivel de educacin. ii) hay importantes premios a la obtencin del ttulo (efecto sheepskin) de la educacin secundaria y universitaria. iii) la estructura de las tasas de retorno reflejan que la educacin es una til fuente de sealizacin pero tambin es un elemento constitutivo de lo que consideramos capital humano.

Utilizando la ecuacin de Mincer clsica, encuentra que la tasa de retorno a la educacin es de 11.4 % para 1990 y 13.2 % para 1998. Cuando desagrega por nivel educativo obtiene para el ao 1990 que los retornos a la primaria, secundaria y universitaria son 5.9 %, 13.2 % y 18.8 % respectivamente. Para 1998 dichos retornos son 7.1 %, 13.9 % y 22.8 %. Desagregando por la completitud o no de cada nivel educativo se muestra para 1990 que la educacin primaria incompleta tiene un retorno de 5.6 %, la primaria completa 10.6 %, la secundaria inconclusa 9 %, la secundaria completa 26.7 %, la universitaria incompleta

33 Este paper sirvi de gua para la confeccin del presente trabajo.

23

rinde 14 % y la universitaria finalizada 33.9 %. Los retornos para 1998 son 6.5 %, 12.7 %, 11 %, 21.9 %, 18.2 % y 40.7 % respectivamente.

d) Heckman-Lochner-Todd (03)

Este es uno de los estudios ms actuales del clculo de tasas de retorno a la educacin para el caso de USA. Utilizando datos del censo de 1990 encuentran que la tasa de retorno a la educacin es de 12.2 % para los hombres blancos y de 15.2 % para los hombres negros. Buscando una forma funcional ms flexible, estiman las tasas de retornos por rangos de aos de educacin. Para hombres blancos y con datos de 1990 hallan que el retorno de la primaria completa y secundaria incompleta es de -7 %. Para secundaria completa es de 39 %, mientras que para la universitaria incompleta es 15 %. Por ultimo encuentran que la tasa de retorno para la universitaria completa es del 24 %. Como se aprecia, estos autores encuentran importantes efectos sheepskin para el caso de secundaria y universitaria, pero la estructura de tasas de retornos presenta forma de U invertida.

24

3.2. Especificaciones alternativas de ecuaciones de ingresos. Para testear la hiptesis 1 se estimarn las dos especificaciones que se detallan a continuacin. En la primera se expone la especificacin de Mincer clsica ampliada. En esta se incluyen atributos de los trabajadores, de las empresas y de la industria. En la segunda, se desglosan los aos de educacin en los tres niveles educativos posibles, primaria, secundaria y universitaria. As podemos calcular el retorno promedio para cada uno de los mencionados niveles. Si la estructura de tasas de retorno es relativamente constante para los distintos niveles educativos, podemos falsear la hiptesis 1. Esto implicara que la ecuacin de Mincer clsica ampliada es la forma funcional correcta para los datos de la Argentina. Por el contrario, si la estructura de tasas de retorno es creciente, decreciente o presenta otra forma no constante, estaramos verificando la hiptesis 1.

3.2.1. Regresin de Mincer clsica ampliada.

En el mercado laboral existe una gran heterogeneidad entre los puestos de trabajos y tambin entre los trabajadores34. Para dar cuenta de esto, se postula la ecuacin de Mincer clsica amplindola con35:

Atributos del trabajador: se incluye el tenure como otra medida del capital humano del trabajador.

Atributos del puesto de trabajo: medidos por el nmero de trabajadores que trabajan en la empresa y la propiedad de la misma (si es pblica o privada).

Atributos de la industria: separamos en los distintos sectores productivos donde se encuentran los puestos de trabajo.

La regresin a estimar es la siguiente:

)4(ln 102102100 +++++++++= i

iisi DIPNTTXXSy

34 Diferencias en los niveles de capital humano principalmente. An cuando los trabajadores tengan el mismo

nivel de capital humano, la heterogeneidad en los puestos de trabajo, hace que los retornos a dicho capital sean distintos entre individuos similares. 35

An as es completamente imposible captar toda la heterogeneidad, esto porque las caractersticas del trabajador y del puesto del trabajo interactan en la determinacin del salario.

25

La regresin de Mincer en su forma clsica es una ecuacin loglineal, que regresa el ln de los salarios36 en un trmino constante, un trmino lineal en los aos de educacin S y trminos lineales y cuadrticos en los aos de experiencia laboral (X y X2). La experiencia es potencial y se calcula como, X = edad educacin 637.

La denominacin de ampliada se debe a la inclusin de los restantes miembros. T es una medida del tenure del trabajador, es decir, la cantidad de aos que la persona lleva trabajando en el empleo actual38. Para captar posibles no linealidades se eleva este factor al cuadrado (T2).

Las variables que representan atributos de los puestos de trabajo vienen representadas por N y P. N es una variable que mide la cantidad de empleados que tiene la empresa donde est empleado el trabajador. P es una variable dummy que indica si la empresa es pblica (P=1) o privada (P=0).

Las variables que representan atributos de la industria donde se encuentra ubicado el puesto de trabajo, vienen representadas por DIi, con i=1, 2,., 22. Hay una variable dummy por cada industria39, lo que implica 21 dummies adicionales40.

En esta especificacin s representa la tasa de retorno promedio a la educacin. 0 y 1 capturan la forma de los perfiles de salarios con respecto a la experiencia. 0 y 1 capturan la forma de los perfiles de ingresos con respecto al tenure del trabajador. 0 capta el efecto que tiene el tamao de la empresa sobre los salarios, mientras que 1 controla por el hecho de trabajar en una empresa pblica. A su vez i capta el efecto de cada industria sobre los ingresos de los trabajadores.

36 En este trabajo se utiliza como variable dependiente al ln de los salarios mensuales declarados por el

individuo. Una medida alternativa podra haber sido el ln de los salarios por hora, pero esta serie presenta deficiencias en el caso de la EPH, por lo que se opt por la primera. 37

Esta especificacin presenta una serie de problemas tericos y economtricos los cuales son comentados en el anexo N 2. 38

Es una medida de la antigedad del trabajador en la empresa. 39

Las 22 industrias o sectores de la economa considerados se describen en el anexo N 2. Adicionalmente en el mismo anexo se presenta una descripcin de los datos y variables utilizadas. 40

La restante la capta el intercepto.

26

3.2.2. Regresin de Mincer desagregando por nivel educativo.

En Argentina, se consideran tres niveles educativos: educacin primaria (PR) la cual consta de 7 aos, educacin secundaria (SE) que dura 5 aos y educacin universitaria o terciaria (UN) cuya duracin es de 5 o 6 aos dependiendo de la carrera elegida41.

Aplicando la tcnica spline se desagregan los aos de educacin en los distintos niveles educativos que puede tener cada individuo. Bajo esta tcnica se crean tres variables que desagregan los aos de educacin del individuo. Una persona con 17 aos de educacin tiene 7 aos de primaria, 5 aos de secundaria y 5 aos de universitaria. Pero un agente con 10 aos de educacin tiene 7, 3 y 0 respectivamente.

En este caso la regresin a estimar es la siguiente:

)5(ln

102

1

02

100

+++++

+++++++=

iii

uspi

DIPNT

TXXUNSEPRy

Donde PR expresa el nmero de aos de educacin primaria que tiene un individuo. SE representa el nmero de aos de educacin secundaria y UN refleja la cantidad de aos de educacin universitaria que tiene. Ntese que (5) es una forma funcional ms flexible que (4). El punto en cuestin es determinar si esta mayor flexibilidad agrega una mejor caracterizacin de la estructura de tasas de retorno de la Argentina.

41 Es probable que los individuos tarden ms o menos tiempo en culminar una carrera universitaria. Por

motivos de simplicidad y falta de datos suponemos que lleva 5 aos adquirir la educacin universitaria.

27

3.3. Resultados empricos.

En esta seccin se presentan los resultados empricos que se obtienen de estimar las ecuaciones de Mincer (4) y (5), explicadas en la seccin anterior. Los mismos se resumen en la tabla 4. Los test t aparecen entre parntesis. La interpretacin de los resultados se realiza a continuacin.

Tabla 4: Ecuaciones de ingresos para el testeo de la hiptesis 142. 1995 2002

(4) (5) (4) (5) constante 4.86

(138.9) 5.14

(114.9) 4.29

(75.9) 4.51

(62.1) educacin 0.082

(47.7) 0.098

(39.9)

experiencia 0.047 (27.6)

0.048 (28.4)

0.037 (14.9)

0.039 (15.2)

experiencia2 -0.0007 (-21.5)

-0.0007 (-22.9)

-0.0005 (-10.9)

-0.0005 (-11.6)

tenure 0.012 (6.1)

0.012 (6.1)

0.039 (14.5)

0.038 (14.5)

tenure2 -0.0002 (-3.1)

-0.0002 (-2.7)

-0.0007 (-9.3)

-0.0007 (-8.9)

tamao empresa 0.0004 (10.5)

0.0004 (10.4)

0.0006 (11.5)

0.0006 (11.5)

publico 0.010 (0.4)

0.008 (0.4)

-0.056 (-1.57)

-0.061 (-1.7)

primaria 0.042 (8.4)

0.068 (8.32)

secundaria 0.071 (24.2)

0.085 (20.0)

universitaria 0.122 (29.7)

0.129 (24.1)

Number de obs 10493 10493 6380 6380 F 201.7 196.7 156.6 149.1

Prob > F 0 0 0 0 R2 ajustado 0.349 0.358 0.406 0.410

3.3.1. Interpretacin de los resultados.43

Para los datos del ao 1995 y en el caso de la ecuacin de Mincer clsica ampliada se aprecia que:

42 Los coeficientes de las variables dummies para cada sector econmico se analizan en la seccin 3 dado que

son estables a lo largo de las distintas especificaciones. 43

La comparacin entre ambos aos se efecta en la seccin 3.

28

Todos los coeficientes son estadsticamente significativos con excepcin del que mide el tipo de empresa pblica.

La tasa de retorno promedio a la educacin es del 8.2 % y el coeficiente que refleja el impacto de la experiencia sobre los salarios es del 4.7 %. Como el coeficiente de experiencia2 es negativo, tenemos que la funcin de ingresos es cncava con respecto a la experiencia. Es decir los salarios crecen, llegan a un mximo y luego decrecen. La funcin de ingresos llega a su mximo a los 34 aos de experiencia44.

La tasa de retorno a la experiencia puede ser calculada por X10 2 + . Esta tasa depende de los aos de experiencia de la persona. As tenemos que las tasas de retorno a la experiencia son 4 %, 3.3 % y 1.9 % para individuos con 5, 10 y 20 aos de experiencia respectivamente. Se aprecia que el retorno a la experiencia es decreciente con respecto a la acumulacin de aos de experiencia del individuo. Si los aos de experiencia fuesen homogneos, tendramos que la funcin de produccin de capital humano presenta retornos decrecientes en este factor. El coeficiente que mide el impacto del tenure sobre los salarios es del 1.2 %. La funcin de ingresos, tambin es cncava con respecto a esta variable. Comparando la experiencia y el tenure, se puede decir que la funcin de ingresos es ms cncava con respecto a la experiencia que con respecto al tenure. La tasa de retorno del

tenure puede se calculada por T10 2 + . Estas tasas son de 1 %, 0.9 % y 0.8 % para

individuos con antigedades en la empresa de 5, 7 y 10 aos respectivamente. Todos los coeficientes que captan particularidades del capital humano del trabajador son positivos, por lo que desplazan la distribucin entera de salarios hacia la derecha.

El coeficiente que mide el efecto del tamao de la empresa sobre los salarios es positivo. Esto nos indica que las firmas ms grandes pagan ms a los trabajadores comparado con las empresas ms pequeas45. La otra caracterstica del puesto de trabajo, relacionada con el hecho si la empresa es pblica o privada, no tiene efecto

44 X* =-(0.047/-0.0007*2)=33.57. Pero la edad a la cual los salarios logran el mximo vara con los aos de

educacin. As un individuo con 7 aos de educacin obtendra su salario mximo a los 47 aos de edad, uno con 12 aos de escuela llega a su peak de ingresos a los 52 aos de edad, mientras que alguien con universitaria completa obtiene su mayor ingreso a los 59 aos de edad. 45

No se pueden esbozar conclusiones ms all de esto debido a las caractersticas de esta variable.

29

sobre los salarios. Esto implica que es indistinto trabajar en una empresa privada o pblica desde el punto de vista de las remuneraciones.

El ln del salario de una persona que es analfabeta viene captado por la constante y es de 4.86.46

El test de significancia conjunta (test F) es elevado por lo que las variables en conjunto explican correctamente el ln de los salarios. El R2 ajustado de esta regresin es de 0.348.

Siguiendo el anlisis para 1995 pero enfocndonos en la ecuacin de Mincer que desagrega por nivel educativo tenemos:

Se mantienen las mismas conclusiones que en la ecuacin (4) en lo que respecta a las variables explicativas que no se alteran.

El hecho relevante que se aprecia es que las tasas de retorno para los distintos niveles educativos son positivas y crecientes en estos. As, el retorno promedio de una ao adicional de educacin primaria es de 4.2 %. Las cifras anlogas para educacin secundaria y universitaria son 7.1 % y 12.2 % respectivamente. Como se aprecia, las tasas de retorno a la educacin son distintas entre si y presentan una estructura creciente. Esto nos permite verificar la hiptesis 1 para los datos del ao 1995.

Hay un leve aumento en el valor del R2 ajustado. Cuando analizamos los datos del ao 2002, llegamos a conclusiones similares (en cuanto al signo de los coeficientes) a las presentadas para 199547. De esta manera se verifica la hiptesis 1, tambin para los datos del 2002.

Siguiendo a Sapelli (03), podra decirse que estamos en presencia de unidades de capital humano heterogneas. Esto significa que un ao de educacin de primaria no es igual que un ao de educacin universitaria. La forma en que los distintos niveles de educacin afectan el producto depender de su relacin entre si y de su relacin con otros insumos

46 Esto es vlido siempre y cuando la especificacin planteada sea la correcta. Si hay errores de especificacin

u otros problemas, es probable que la constante capte algunos de estos efectos. 47

En ambas especificaciones.

30

productivos como la experiencia, el tenure, el capital, etc. De hecho, es probable que la funcin de produccin sea distinta entre los diferentes sectores econmicos. Las relaciones de sustitucin o complementariedad entre los distintos insumos productivos resultan claves para poder determinar el impacto final de cada uno de ellos sobre el proceso de produccin. Lamentablemente, debido a la limitacin de los datos para el caso de Argentina no es posible ahondar demasiado en estas ideas.

Otro punto importante a comentar se debe al gran diferencial en los retornos de los distintos niveles educativos. La alta tasa de retorno de la educacin universitaria podra ser un indicio de exceso de demanda de trabajadores con formacin universitaria y un exceso de oferta de capital humano menos calificado.

31

4. Efecto sheepskin.

4.1. Revisin de la literatura.

El efecto sheepskin sostiene que un ao adicional de educacin tiene un mayor impacto sobre los ingresos cuando este se corresponde con el ao de obtencin del diploma. El argumento es que los empleadores usan la informacin proporcionada por el diploma como una seal que est positivamente correlacionada con la productividad no observable de los trabajadores. La existencia del efecto sheepskin implica que existe una relacin no lineal y discontinua entre educacin y salarios.

Relacionado con el citado efecto hay dos trabajos importantes pero con conclusiones radicalmente distintas. Mientras que Layard y Psacharopoulos (74) concluyen que no existe dicho efecto, Hungerford y Solon (87) lo encuentran para datos de los Estados Unidos48.

a) Layard y Psacharopoulos (74).

Estos autores tratan de testear la hiptesis de la sealizacin. Segn esta, los individuos con mayor educacin tienden a ganar ms, no solamente porque la educacin los haga ms productivos, sino porque esta los credencializa como mas productivos. Utilizando datos de los Estados Unidos encuentran que la tasa de retorno de los cursos inconclusos es similar a la de los cursos concluidos. Esto los lleva a argumentar la no existencia del efecto sheepskin.

b) Hungerford y Solon (87)

Estos autores utilizando datos de 1978 para los Estados Unidos encuentran una fuerte evidencia a favor del efecto sheepskin. A travs de la tcnica de variables dummies muestran que el retorno del 7 grado es de 5.8 %, pero el de 8 grado es de 8.2 %. Esto implica que el ao de finalizacin de la educacin bsica o primaria tiene un retorno sustancialmente mayor que los anteriores. La universitaria incompleta entrega un retorno de 4.5 %, mientras que la finalizacin de dicho nivel aumenta el retorno al 13.4 %. Los efectos sheepskin aparecen en todos los niveles educativos.

48 Trabajos que miden la existencia del efecto sheepskin abundan en la literatura. Se pueden citar: Sapelli

(03); Heckman, Lochner y Todd (03), entre otros.

32

4.2. Especificacin utilizada para captar el efecto sheepskin. Para testear la hiptesis 2, se estima la especificacin (6). En esta se desglosan los aos de educacin en niveles educativos terminados e inconclusos. Para cada nivel educativo, se identifica el ao de graduacin, de manera de verificar si se aprecia la existencia de un premio en el ao que el individuo obtiene el ttulo. Si para un determinado nivel educativo se produce un salto en el retorno cuando es finalizado, podemos concluir que se verifica la hiptesis 2. Por el contrario, si el hecho de culminar un nivel no brinda un retorno adicional podemos concluir que no se verifica la presencia del efecto sheepskin en los datos de la Argentina.

La regresin spline49 a estimar es:

)6(ln

102

102

10

0

+++++++++

++++++=

iiiu

uissippii

DIPNTTXXEUN

EUNINCESEESEINCEPREPRINCy

Donde EPRINC expresa el nmero de aos de educacin primaria incompleta que tiene un individuo, EPR mide la cantidad de aos de educacin en caso que la persona haya finalizado el nivel primario. Variables anlogas se generan para educacin secundaria y universitaria. Ahora, tenemos tasas de retorno para la primaria incompleta y completa, secundaria completa e incompleta, universidad incompleta y completa. De esta manera, se plantea una estructura no lineal y discontinua en las tasas de retorno.50

49 Bajo esta tcnica se crean seis variables que desagregan los aos de educacin del individuo. As un

individuo con 17 aos de educacin tiene 6 aos de primaria incompleta, 1 de primaria completa, 4 aos de secundaria incompleta, 1 ao de secundaria completa, 4 aos de universitaria incompleta y 1 ao de universitaria completa. Pero un agente con 10 aos de educacin tiene 6, 1, 3, 0, 0 y 0 respectivamente. 50

La desagregacin podra continuar hasta identificar el retorno por cada ao de educacin. En esta especificacin necesitaramos de 17 variables, 1 para cada curso. En esta regresin tendamos una forma funcional completamente flexible.

33

4.3. Resultados empricos. En esta seccin se presentan los resultados empricos que se obtienen de estimar la ecuacin (6). En la tabla 5 se exponen los coeficientes relacionados con los atributos del trabajador y de la empresa. Mientras que en la tabla 6 se muestran los efectos industria. Ambas tablas muestran indicadores para los dos aos que se analizan. La interpretacin de los resultados se realiza a continuacin.

Tabla 5: Ecuacin de ingresos para el testeo de la hiptesis 2.51 1995 2002

constante 5.16 (104.8)

4.46 (54.9)

experiencia 0.048 (28.4)

0.039 (15.6)

experiencia2 -0.0007 (-23.1)

-0.0005 (-12)

tenure 0.012 (6.1)

0.038 (14.4)

tenure2 -0.0002 (-2.8)

-0.0007 (-8.9)

tamao empresa 0.0004 (10.3)

0.0006 (11.5)

publico 0.007 (0.3)

-0.070 (-1.96)

prim incomp 0.031 (3.2)

0.086 (5.2)

prim comp 0.084 (2.6)

0.007 (0.1)

sec incomp 0.065 (12.3)

0.075 (9.1)

sec comp 0.104 (5.1)

0.146 (4.8)

univ incomp 0.077 (7.8)

0.061 (4.9)

univ comp 0.318 (7.8)

0.433 (8.5)

Number de obs 10493 6380 F 180 137.5

Prob > F 0 0 R2 ajustado 0.360 0.414

51 Test t entre parntesis.

34

Tabla 6: efectos industria.52 INDUSTRIA 1995 2002

Actividades Primarias. 0,256 0,29 Ind. Prod qumicos, petrleo y nuclear. 0,175 0,139 Intermediacin financiera. 0,171 0,241 Suministro de electricidad, gas y agua. 0,118 0,175 Servicios conexos de transportes y comunicaciones. 0,11 -0,11 Ind. Prod. metlicos, maquinarias y equipos. 0,082 0 Transporte. 0,07 -0,131 Comercio al por mayor. 0 -0,124 Actividades inmobiliarias, empresariales y de alquiler. 0 -0,121 Otras actividades de servicios sociales y comunitarios.

-0,057 -0,1 Ind. de alimentos, bebidas y tabaco.

-0,083 -0,098 Otras industrias manufactureras.

-0,102 -0,159 Comercio al por menor.

-0,11 -0,161 Restaurantes y hoteles.

-0,118 -0,287 Servicios sociales y de salud.

-0,124 -0,221 Construccin.

-0,136 -0,225 Otros servicios personales.

-0,167 -0,368 Ind. textiles, confecciones y calzado.

-0,206 -0,149 Servicios de reparacin.

-0,22 -0,443 Enseanza.

-0,317 -0,436 Hogares privados con servicio domstico.

-0,599 -1,066

4.3.1. Interpretacin intratemporal de los resultados. Analizando la tabla 5 se aprecia:

Los coeficientes son similares a los obtenidos en la especificacin (5). Dado esto las explicaciones son anlogas.

El hecho sobresaliente es la presencia de fuertes efectos sheepskin en todos los niveles educativos. Para el ao 1995, se observa que las personas que no culminan la primaria, tienen un retorno promedio de 3.1 % anual, mientras que cuando la finalizan, obtienen un retorno de 8.4 %. En la secundaria el salto es de 6.5 % a 10.4 %, mientras que en la universitaria tenemos un aumento de 7.7 % a 31.8 %. Para el ao 2002, desaparece el citado efecto en primaria pero se potencia en los restantes niveles educativos. En el nivel secundario el salto es de 7.5 % a 14.6 %, mientras que en la universidad se aprecia un incremento de 6.1 % a 43.3 %.

52 Todos los coeficientes distintos de 0 resultan ser significativos a un nivel de confianza del 95 %.

35

Dado esta evidencia se puede decir que se verifica la hiptesis 2 para ambas ondas. Es decir, en la Argentina el hecho de culminar un nivel educativo proporciona un retorno adicional sustancial para todos los niveles educativos. Este efecto es sustancialmente mayor para el caso de la educacin universitaria. La explicacin terica de este efecto se puede deber a dos factores netamente diferenciados. Por un lado estn presentes ciertas legislaciones laborales que establecen barreras de entrada a determinados tipos de empleo. Por ejemplo, gran parte de los empleos pblicos, que en Argentina representan un tercio del mercado laboral, establecen como requisito de acceso al trabajo tener un determinado nivel educativo finalizado. En la actualidad, ocupaciones pblicas tales como administrativos, policas, seguridad, etc. requieren la presentacin del ttulo de educacin secundaria para la postulacin al cargo. Estas mismas profesiones dcadas atrs exigan el ttulo de educacin primaria. Esto explicara parte del sheepskin en la educacin primaria y secundaria53. Al mismo tiempo, muchas profesiones desarrolladas en el mbito privado requieren de la obtencin del ttulo para su posterior ejercicio. Ejemplos de estas lo constituyen los mdicos, los farmacuticos, los contadores pblicos, los profesores, etc. Por otro lado, la teora de la sealizacin establece que debido a problemas de informacin asimtrica los empleadores utilizan los ttulos educativos como una seal de la productividad del trabajador. Esto implica que el ttulo educativo observable es un buena proxy de ciertas caractersticas innatas que no pueden ser observadas directamente. Este enfoque fue ampliamente desarrollado desde un punto de vista terico por autores como Arrow, Stiglitz, Spencer, entre otros.

Un patrn que se verifica, es el de retornos menores para el nivel educativo siguiente incompleto con respecto a niveles completos. Es decir, la secundaria incompleta renta menos que la primaria completa. Lo mismo ocurre comparando secundaria completa y universitaria incompleta. Esto pone en evidencia el fuerte castigo del mercado laboral a los niveles inconclusos.

53 Recordemos que a lo largo del siglo XX el nivel educativo de la poblacin fue aumentando. Las cohortes

integradas por individuos ms jvenes son ms educadas (medidos por aos de educacin) que las cohortes compuestas por individuos ms viejos. Un anlisis ms detallado de este fenmeno se encuentra en Merlo (08).

36

Si bien se detecta el efecto sheepskin en ambas ondas, esto no significa que los aos que no son de finalizacin sean irrelevantes. Esto hace que el proceso educativo en Argentina no pueda ser explicado solamente por la teora del capital humano o por la teora de la sealizacin. Es necesario tener un enfoque conjunto entre ambas teoras, ya que si bien la tasa de retorno aumenta con los aos de educacin, presenta saltos en los aos de obtencin del titulo.

En la tabla 6 se exponen los distintos efectos que ejercen los sectores econmicos o industrias54 sobre los salarios. La categora de control la constituyen todos aquellos trabajadores que se desenvuelven en el sector de la administracin pblica y defensa. Las principales conclusiones que se pueden extraer de la citada tabla son las siguientes:

La mayora los coeficientes son significativos con excepcin de comercio al por mayor y actividades inmobiliarias en el ao 1995 e industrias de productos metlicos en el 2002.

En el ao 1995, se observa que los sectores ms rentables para trabajar fueron: actividades primarias (25.6 %), industrias de productos qumicos (17.5 %), intermediacin financiera (17.1 %), suministro de electricidad (11.8 %), servicios conexos de transporte (11 %), industrias de productos metlicos (8.2 %) y transporte (7 %). No hay ningn efecto sobre los salarios por el hecho de trabajar en comercio al por mayor y actividades inmobiliarias. Mientras que hay un efecto negativo sobre los salarios si el puesto de trabajo se ubica en el resto de las actividades.

En el ao 2002 tenemos que aquellos que trabajan en el sector de productos metlicos no tienen ningn efecto sobre los salarios. Los que trabajan en la industria del transporte pasan a tener un efecto negativo (-13.1 %) y los que se desempean en servicios conexos de transporte registran un efecto negativo de 11 %. El resto de los sectores se mantiene con los signos similares a los de 1995, aunque con reducciones sustanciales en las rentabilidades. Solo unos pocos sectores muestran aumentos en los retornos durante ambos aos. Ellos son: actividades primarias, intermediacin financiera y suministro de electricidad, gas y agua.

54 Donde se encuentra ubicado el puesto de trabajo.

37

4.3.2. Interpretacin intertemporal de los resultados. En este apartado se realiza la comparacin de los coeficientes entre ambos aos. Al mismo tiempo se exponen algunos efectos sobre la desigualdad salarial, aunque estos sern analizados con mayor profundidad en el captulo 4. Del anlisis intertemporal de la tabla 5 se destaca:

El coeficiente del tenure se triplica durante estos 7 aos, ya que aumenta desde 1.2 % hasta 3.8 %. Comportamiento similar se registra para el coeficiente de tenure2. Dado esto la tasa de retorno al tenure se ve triplicada. Esto podra deberse a la presencia de sesgo de seleccin en la ecuacin de Mincer. Durante los periodos de crisis econmicas las empresas tienden a dejar desempleados en primera instancia a los de menor antigedad. Esto porque tal comportamiento les permite reducir costos. Despedir a los trabajadores con mayor tenure implica pagarles mayor indemnizacin, desprenderse de los trabajadores que ms conocen el funcionamiento de la empresa y en los cuales han invertido mayores montos en capacitacin. Este comportamiento hace que muchos individuos con pocos aos de antigedad se encuentren sin ingresos laborales ya que estaran desempleados o inactivos55. Dado esto no aparecen captados por la ecuacin de Mincer.

Con el coeficiente de la experiencia ocurre lo contrario, ya que este se reduce en casi un punto porcentual. El coeficiente que mide experiencia2 tambin se ve reducido. Esto redunda en una disminucin de casi medio punto porcentual en la tasa de retorno a la experiencia. La construccin de la variable que capta la experiencia podra verse influida por la duracin del desempleo. Cuanto mayor es la duracin del desempleo mayor es el error de medicin. An as, la duracin promedio del desempleo en 2002 no fue sustancialmente distinta a la de 199556. Adicionalmente, el retorno a la experiencia podra verse afectado por el sesgo de seleccin. Todo depende de cmo la crisis afecte a los distintos tramos etreos y a los diferentes niveles educativos57.

55 En la tabla 9 se muestra como la crisis afect a travs del desempleo a los individuos con menor antigedad

en la empresa. Los individuos que mantuvieron sus trabajos fueron los de mayor antigedad. 56

En 1995 la duracin promedio del desempleo era de 5.6 meses en promedio, mientras que en 2002 lleg a 6.2. 57

Un mayor desarrollo se exhibe en la seccin 4.

38

Un hecho interesante que se manifiesta es el aumento en la concavidad de los perfiles de salarios con respecto al tenure y una reduccin de estos con respecto a la experiencia. Esto se aprecia en los siguientes grficos.

Comparacin de perfiles de experiencia

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50

aos de experiencia

experiencia 1995 experiencia 2002

El efecto del tamao de la empresa se torna levemente ms importante durante estos 7 aos. Esto implica que las empresas ms grandes pagaron mayores salarios durante la crisis que las empresas ms pequeas. Es importante remarcar que este indicador podra verse afectado por el sesgo de seleccin. Es probable que las empresas pequeas sufran bastante ms en tiempos de crisis comparadas con las empresas medianas y grandes. Esto porque en general tienen un nmero ms reducido de fuentes de financiamiento, lo que las hace ms vulnerables a los ciclos econmicos. Es factible que durante la crisis, los procesos de quiebras y clausuras se vean intensificado en este tipo de empresas. Si esto ocurre tenemos que el sesgo de seleccin podra ser importante.

La diferencia mas notable con respecto a 1995, es que el coeficiente que acompaa a la dummy que indica el trabajo en una empresa pblica es negativo y significativo. Esto implica que las personas que trabajan en una empresa pblica, ganan en promedio un 7 % menos que sus contrapartes de empresas privadas.

Cuando analizamos los retornos a la educacin de los distintos niveles educativos se aprecia que durante estos 7 aos aument la desigualdad de salarios entre

Comparacin de perfiles de tenure

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50

aos de tenure

tenure 1995 tenure 2002

39

trabajadores con distintas calificaciones58. Los ms calificados (educacin universitaria y secundaria) vieron aumentado sus retornos notablemente, mientras que a los menos calificados les ocurri lo contrario. Cuando analizamos los porcentajes de aumento en los retornos entre ambos aos, tenemos que dicha cifra es de 4.2 % para la educacin secundaria y 11.5 % para la universitaria. Esto podra ser un indicio de que el exceso de demanda de trabajadores con formacin universitaria que era evidente en 1995 se fue ampliando hacia el 2002. Analizando la tasa de desempleo por nivel educativo se aprecia que esta es mayor para las personas menos educadas. Esto podra aumentar la importancia del sesgo de seleccin en nuestro anlisis.

Cuando comparamos los coeficientes de los distintos sectores econmicos vemos que la crisis econmica benefici a los trabajadores de actividades primarias, de intermediacin financiera y de suministro de electricidad principalmente. Pero perjudic a los asalariados de los restantes sectores. En general se destaca un aumento en los sectores que tenan efectos positivos sobre los salarios y una disminucin59 en aquellos que tenan efectos negativos. Esto es un nuevo indicio de aumento en la desigualdad salarial entre sectores.

58 Analizando niveles de educacin culminados.

59 Aumento en valor absoluto.

40

4.4. Correccin por sesgo de seleccin.

Hemos visto en el apartado anterior que las conclusiones obtenidas podran verse empaadas en caso de detectarse la presencia de sesgo de seleccin. Este fenmeno ocurre cuando los hombres excluidos (desempleados e inactivos) tienen caractersticas distintas a aquellos que si estn incluidos en las regresiones (empleados). Por ejemplo, si las empresas deciden dejar sin trabajo a los empleados de menor antigedad tenemos que el coeficiente de tenure estara sobreestimando el verdadero parmetro. Dado esto, en el presente apartado se pretende estimar el posible sesgo de seleccin en los datos de ambas ondas60. Esta correccin es de vital importancia ya que podramos estar atribuyendo un determinado efecto a la crisis econmica cuando en realidad debera ser atribuible a la composicin de la muestra.

4.4.1. Modelo de seleccin a estimar.

Se aplica el modelo de seleccin de Heckman, el cual consta de una ecuacin de ingresos y de una ecuacin de seleccin. El modelo de seleccin en trminos generales viene definido por:

[ ]

=

>+=

+=

),()1,0(~

),0(~

)8(01)7(

21

2

1

222

1111

vcorr

NvN

dondeseleccindeecuacinvZYingresosdeecuacinZY

En nuestro caso, la ecuacin de ingresos es la representada en (6)61. Esto implica que

Y1 = ln yi

Z1 = EPRINC, EPR, ESEINC, ESE, EUNINC, EUN, X, X2, T, T2, N, P.

1 =

60 Seguimos trabajando con hombres asalariados cuyas edades fluctan entre los 15 y 65 aos. Se excluyen

aquellas personas que estudian y trabajan al mismo tiempo. 61

Se excluyen las dummies de los sectores econmicos para fines de exposicin. Los coeficientes se mantienen estables y robustos cuando se las incluye en el anlisis.

41

Por su parte la ecuacin de seleccin refleja las variables que determinan la participacin del individuo dentro de un determinado sector. En este caso es el de los empleados. Nosotros tenemos que si el individuo est empleado (Y2=1) entonces observamos su salario. Pero si el individuo est desempleado o inactivo (Y2=0) no observamos su salario ya que no participa. El sesgo de seleccin aparece cuando los individuos que no participan tienen caractersticas distintas a los individuos que participan. En este caso la muestra deja de ser aleatoria. En la ecuacin de seleccin tenemos que:

Z = Z1, JH, NM, EC, OI.

Donde JH, NM, EC y OI son las variables de exclusin del modelo. Esto significa que determinan la decisin de participar en el empleo, pero no la ecuacin de salarios.

JH es una variable dummy que indica si el individuo es jefe de familia. En general se espera que una persona que sea jefe de familia tenga una mayor probabilidad de trabajar. Esto viene sustentado por la creencia generalizada de que el jefe de familia tiene la responsabilidad de sustentar al hogar62.

NM es una variable que representa el nmero de menores dependientes que hay en el hogar63. Se espera que mientras mayor sea la cantidad de menores dependientes del hogar, mayor ser la probabilidad de que el individuo decida participar.

EC es una variable dummy que identifica a aquellas personas que estn casadas o unidas. Se espera que el coeficiente de esta variable sea positivo. La razn radica en que los hombres casados o unidos tienen una mayor responsabilidad econmica para con su pareja. Esto hace que se vean ms obligados a salir a trabajar si lo comparamos con una persona soltera.

OI representa la suma de todos los otros ingresos no laborales que percibe la persona. En general se espera que el coeficiente de esta variable sea negativo, es decir, cuanto mayor sean los ingresos no laborales, menor es la probabilidad de participacin de la persona. La idea subyacente radica en que la persona deseara disfrutar ms del ocio cuando tiene un nivel de ingresos asegurado.

62 En muchas encuestas de hogares se define al jefe de hogar como aquella persona del hogar de la cual

dependen econmicamente el resto de los integrantes. 63

Se define como menor dependiente a toda persona con edad inferior a los 18 aos que an asiste al colegio y es inactivo.

42

Continuando con la especificacin del modelo de seleccin se aprecia que el residuo de la ecuacin de ingresos distribuye normal centrado en 0 y con desviacin estndar de . Mientras que el residuo de la ecuacin de seleccin distribuye normal estndar.

La ltima lnea del modelo de seleccin es clave ya que establece que la correlacin entre los no observables de la ecuacin de ingresos y los no observables de la ecuacin de seleccin viene captada por . Es precisamente este parmetro el que determina la presencia o no de sesgo de seleccin. A priori pueden darse tres casos:

=0. Esto implica que no hay correlacin entre los no observables de las ecuaciones de ingreso y de seleccin. Es decir, la muestra es completamente aleatoria, los individuos que deciden emplearse tienen caractersticas similares a los que no lo hacen (desempleados e inactivos).

>0. En este caso tenemos presencia de sesgo de seleccin. Los no observables de la ecuacin de ingresos estn correlacionados positivamente con los no observables de la ecuacin de seleccin. Por ejemplo, si una variable no observable es la habilidad del individuo, tenemos que las personas ms habilidosas son las que deciden emplearse. Mientras que los menos habilidosos deciden permanecer desempleados o inactivos. Esto hace que la muestra deje de ser aleatoria64.

43

indicio acerca de la especificacin del modelo. En la tabla 7 se muestran los coeficientes de ambas ecuaciones.

Para el ao 1995 se aprecia que no existe sesgo de seleccin en la muestra. Esto viene reflejado por el valor de rho el cual no es estadsticamente distinto de 0. Esto implica que los estimadores de OLS presentados en la tabla 3 son consistentes. Dado esto, las conclusiones esbozadas para el citado ao se mantienen. En este caso tenemos que la muestra es completamente aleatoria y las caractersticas de las personas que deciden emplearse son similares a los que deciden quedarse inactivos o desempleados.

Para el ao 2002 la situacin cambia, ya que se aprecia la presencia de sesgo de seleccin en los datos. El valor del rho es estadsticamente distinto de 0 y negativo66. Ante esto, los coeficientes a utilizar en las conclusiones debieran ser los expresados en el modelo de seleccin. En este caso tenemos una muestra no aleatoria.

Para ambos aos se aprecia que las variables de exclusin tienen los signos esperados y son estadsticamente significativas. Al mismo tiempo, los efectos sheepskin continan estando presentes al igual que en la tabla 3.

Realizando el anlisis intertemporal con los coeficientes del modelo de seleccin tenemos conclusiones similares a las presentadas anteriormente. Los signos de los cambios, por efecto de la crisis, son similares aunque cambian algunas magnitudes. Es decir, a pesar que se detecta sesgo de seleccin en los datos del ao 2002, el anlisis intertemporal no registra grandes cambios en cuanto a sus conclusiones.

El coeficiente del tenure aumenta entre estos 7 aos pero en una cuanta menor a lo que reflejan los estimadores OLS67. Esto indica que en tiempos de crisis, la antigedad en un trabajo tiende a ser mejor recompensada. Esta conclusin es vlida independientemente del hecho estilizado que muestra que las empresas tienden a despedir a los trabajadores de menor antigedad. En general, se espera que durante

66 En este caso los individuos ms habilidosos optaran por quedarse desempleados o inactivos, mientras que

los menos capacitados decidiran emplearse. Esto podra explicarse debido a: i) la presencia de otros factores no observables adicionales a la habilidad o a la crisis econmica. La magnitud de esta fue tan profunda que los salarios se desplomaron. Esto podra haber hecho que el salario de los ms habilidosos estuviese por debajo de su salario de reserva y opten por salirse del mercado laboral. Adems, los ms habilidosos pueden contar con otros factores de ingresos y de seguros que los hace menos vulnerables ante la crisis. Dado esto podran permanecer ms tiempo como desempleados o inactivos en una poca de crisis. 67

El estimador OLS se triplica mientras que si corregimos por sesgo de seleccin se duplica.

44

los periodos de crisis econmicas las personas de menor antigedad sufran ajustes importantes en cuanto a la jornada laboral y a los salarios.

La experiencia muestra el mismo comportamiento que en el apartado anterior y se reduce durante estos 7 aos68.

El efecto del tamao de la empresa aumenta durante el periodo de anlisis. As, corrigiendo por sesgo de seleccin, se aprecia que las empresas ms grandes pagaron mayores salarios durante la crisis si las comparamos con las empresas ms pequeas.

El cambio ms importante y radical se muestra en la variable publico. Debido a la crisis, los trabajadores que se desempean en el sector pblico ganan un 8 % ms que aquellos que se desempean en el sector privado. Este hecho podra estar reflejando las distintas modalidades de ajuste que tienen el sector pblico y el sector privado ante una crisis. En general, el sector pblico es menos flexible al momento de ajustar los niveles de empleo o los salarios cuando se atraviesa una crisis econmica69. Por su parte, el sector privado dispone de una mayor flexibilidad. Esto hara que en el sector privado los salarios se ajustaran a la baja para enfrentar la crisis. Adicionalmente, este cambio de coeficiente podra estar reflejando atributos o caractersticas distintas70 de los individuos que trabajan en el sector pblico versus el sector privado. Es decir, los individuos que se vinculan con el sector pblico tendran caractersticas distintas de aquellos que lo hacen con el sector privado. Es probable que las personas que trabajan en el mbito pblico privilegien la estabilidad laboral por ejemplo, mientras que aquellos que lo hacen en el sector privado privilegien los mayores salarios. An as, muchas de estas caractersticas no son observables por lo que podran estar siendo captadas por los residuos de ambas ecuaciones71.

68 Aunque en una cuanta un poco inferior.

69 De hecho, durante las depresiones econmicas el estado acta contracclicamente. Ejemplo de ello lo

constituyen los planes de jefes de hogar entregados. 70

Algunas veces observables y otras no. 71

Se deja como futura lnea de investigacin, un anlisis del sesgo de seleccin entre estos dos tipos de sectores.

45

En lo que respecta a los retornos de los distintos niveles educativos se obtienen las mismas conclusiones que en el apartado anterior. Es decir, se aprecia un aumento de la desigualdad de salarios entre trabajadores con distintas calificaciones. Los trabajadores con secundaria completa ven aumentado su retorno un 5.9 %, mientras que aquellos con universitaria completa incrementan su rentabilidad un 5.2 %. Cuando analizamos los retornos de la primaria completa tenemos una reduccin en la tasa de retorno72.

Es importante destacar que los coeficientes de la ecuacin de ingresos as como el valor de rho son robustos ante distintas especificaciones de la ecuacin de seleccin. Esto es otro indicio adicional acerca de la correcta especificac