Exploración de la segmentación laboral a partir de los salarios: el caso de los economistas de la Universidad EAFIT*

José David Garcés Ceballos Universidad EAFIT [email protected]

Erika Johanna Buitrago Zuluaga Universidad EAFIT [email protected]

Este estudio explora si individuos con características similares – principalmente en educación y trayectoria profesional – laboran en un mercado segmentado, a partir del análisis de los determinantes de sus salarios. Para ello, se utilizó una muestra representativa de 174 graduados del pregrado de Economía de la Universidad EAFIT entre los años 1999 y 2010, con la que se estimó una ecuación de ingresos a través de la técnica de regresión por percentiles. La estimación muestra, luego de controlar por sesgo de autoselección, que características de la demanda de trabajo como el sector económico y el cargo, al igual que la movilidad entre y dentro de las empresas, afectan las remuneraciones, e indica que las diferencias entre los niveles salariales no se explican solamente por características de la oferta laboral, lo que da indicios de la segmentación de su mercado de trabajo.

Palabras Clave: Segmentación, diferencias salariales, regresión por percentiles. Clasificación JEL: J31; J42.

* Este artículo es producto del trabajo de grado “Análisis de los niveles salariales de los graduados del programa de pregrado de Economía de la Universidad EAFIT (Medellín-Colombia)”, para optar por el título de Economísta en la Universidad EAFIT en 2011. Los autores agradecen la colaboración de Paula María Almonacid, Theodore Richard Breton (Investigadores de la Universidad EAFIT) y Lina Cardona (Investigadora del Banco de la República de Colombia).

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1. Introducción Los teóricos de los mercados laborales segmentados desarrollaron su teoría en oposición a lo planteado por los del capital humano, arguyendo, entre otras cosas, a la falla de los programas de entrenamiento y educación en revertir la pobreza, el uso irracional y discriminante por parte de los empleadores de criterios educativos y de entrenamiento, la discriminación por raza y género para seleccionar empleados; los niveles y las tendencias del desempleo en la población no explicados por la productividad marginal de los trabajadores y el rol de los monopolios, sindicatos y otras fuentes de protección del trabajo en la formación del salario (Cain, 1976).

Las anteriores críticas fueron desarrolladas desde diferentes escuelas económicas, como la Institucionalista, la Radical, la de Cambridge y la Ortodoxa, con lo que se formuló la teoría de los mercados laborales segmentados que estipula que es el puesto de trabajo y no las características del trabajador lo que genera diferencias en los ingresos. Esta teoría, según Piore (1969) concibe al mercado laboral como un mercado compuesto por un conjunto de segmentos distintos que se caracterizan por tener mecanismos de formación salarial y de asignación de puestos diferentes entre sí y con obstáculos a la movilidad entre ellos (Fernández-Huerga, 2010). En general, los segmentos con mejores condiciones – conocidos como superiores – tienen un acceso racionado.

Estos obstáculos que racionan el acceso a los segmentos superiores se dan por razones como las habilidades específicas que requieren, es decir, que mientras mayores habilidades específicas sean requeridas en dichos segmentos, tendrán menores posibilidades de entrar a ellos los que están en los segmentos más bajos (Jiménez, 2007); otros obstáculos a la movilidad son la poca cantidad de empleos en los segmentos superiores, los mecanismos de formación de los salarios en cada uno y la presencia de formas de protección al trabajo (Dickens y Lang, 1992, Huguet, 1996; Gracia et al., 2001; Tenjo et al., 2005). Como consecuencia de los obstáculos surgen mercados al interior de las empresas, con mecanismos de asignación de puestos y salarios sujetos a normas institucionales propias (DeFreitas, 1995; Lassibille y Navarro, 2004), lo que conlleva a diferencias salariales entre individuos con características similares (Bulow y Summers, 1986; Dickens y Lang, 1992; Graddy y Pistaferri, 2000). Estos mercados son diferentes para los segmentos más bajos porque en éstos últimos, la formación de los salarios depende de los mecanismos de mercado, como lo explica la teoría neoclásica, lo que genera diferencias en las condiciones laborales y una acumulación de personas desempleadas en espera, lo que implica que el comportamiento y la explicación de las diferencias 2

salariales es diferente según el punto de la distribución de los salarios (Poterba y Reuben, 1994; Tannuri-Pianto y Pianto, 2002). En general, los segmentos superiores se caracterizan por pertenecer a grandes firmas y encontrarse en sectores intensivos en tecnología, así como por cargos que presentan salarios altos, buenas condiciones de trabajo, empleo estable, mejores oportunidades de promoción (que permiten obtener mayores rendimientos a la educación) e incluso con incidencia en la toma de decisiones de la empresa. Los segmentos más bajos experimentan una situación menos favorable, tomando como base las mismas características de análisis. La estructura del estudio será entonces la siguiente: en la segunda parte, se hace un recuento de literatura donde se estudia la segmentación laboral. En la tercera se reseña la fuente de los datos. En la cuarta se presenta la metodología a utilizar y las variables seleccionadas. Los resultados se presentan en la quinta parte y se finaliza concluyendo.

2. Estado del arte Una forma de explorar la existencia de segmentación laboral es a través del análisis de los salarios y sus determinantes, pues permite observar la incidencia de las variables de demanda laboral en la formación de las remuneraciones. En la búsqueda de trabajos empíricos que indagaran por diferencias salariales entre grupos poblacionales debidas a factores explicados por la demanda de trabajo, cabe resaltar cinco. Huguet (1996) encontró para población de la Encuesta sobre Condiciones de Vida y Trabajo (ECVT) recogida en España en 1985, que la antigüedad en el puesto de trabajo tiene un impacto positivo en los ingresos de los segmentos superiores, lo que, según la autora, se debe probablemente a características sectoriales y del cargo. Igualmente, el género del trabajador influye en su ubicación en el mercado de trabajo y el salario recibido, aunque la interpretación puede estar afectada por errores de medición. Gracia et al. (2001), estudiaron la relación entre diferenciales salariales y características industriales en Colombia, usando datos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENH) de los años 1988, 1993 y 1995. Los resultados mostraron que una parte de los diferenciales salariales no se explica por diferencias en el capital humano o por características específicas de los trabajadores, sino que se deben a la estructura de las industrias y los sectores económicos donde ellos se encuentran.

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Tenjo, et al. (2005) hallaron que tanto los diferenciales salariales por hora entre hombres y mujeres como la facilidad de acceso de ellas al empleo frente a los primeros han mejorado a favor de las mujeres, lo que dificulta determinar la situación de la mujer en el mercado laboral en seis países de Latinoamérica. Los autores encontraron que la segregación observada en el mercado no parece ser responsable de las diferencias en los salarios por hora, antes bien, las diferencias encontradas parecen estar asociadas con patrones de remuneración laboral al interior de sectores y de ocupaciones. Uribe et al (2007) y Mesa et al (2008), desarrollaron estudios que buscaban confirmar la hipótesis de segmentación del mercado laboral colombiano utilizando series de tiempo provenientes de las encuestas de hogares hechas en el país. El estudio de 2007 encuentra segmentación debida a economías de escala que diferencian los sectores formal e informal y luego de haber controlado por sesgo de selección; asimismo, el de 2008 también encuentra segmentación, pero debida a factores regionales y de actividad económica. Posso (2008) en su estudio sobre los cambios en la desigualdad en Colombia relacionadas con cambios en la composición del empleo asalariado, aunque no desarrolla la idea de segmentación del mercado laboral colombiano, afirma que el crecimiento de la población con educación superior abre la puerta de mayores niveles salariales para ella en el sector formal, donde existen mercados al interior de las firmas, aumentando la desigualdad entre los más y los menos educados. Iregui et al. (2010a, b y c) proporcionan elementos para entender las diferencias salariales intra e inter sectoriales y ocupacionales en Colombia y estudiar las decisiones de fijación de salarios para los nuevos empleados, utilizando una muestra de 1305 empresas recogida por Iregui en el 2009. En sus estudios se muestra que: (1) en el período de desaceleración económica de 2009 se presentaron rigideces a la baja de salarios nominales y reales debidas a la composición laboral, el tipo de contrato, los acuerdos colectivos y el temor de perder los mejores empleados; (2) se presentaron diferenciales salariales positivos respecto al promedio de diferentes grupos ocupacionales en algunos sectores y fuertemente negativos en otros; respecto a la dispersión salarial, esta depende del tipo de cargo; (3) la estructura salarial de los nuevos empleados está predefinida dentro de las empresas, principalmente en las grandes, y el comportamiento de sus salarios depende de características individuales. Teniendo en cuenta estos aspectos, se ha utilizado una aproximación metodológica al análisis de diferencias salariales con el propósito de explorar la segmentación laboral en poblaciones relativamente homogéneas, en la que se utiliza como variable dependiente el salario por hora de los 4

graduados y como independientes aquellas consideradas como determinantes dentro de la teoría de la segmentación (género, sector, cargo y movilidad), además de otras relacionadas con las características del individuo (tener hijos, educación, experiencia, promedio crédito acumulado como variable que indica las habilidades no observadas por el empleador) y que se deben tener en cuenta, ya que de no hacerlo, no se podría afirmar que el efecto encontrado depende principalmente de la demanda laboral. Bajo este marco, se seleccionó una población que se caracterizara por tener un nivel educativo, de experiencia y socioeconómico relativamente homogéneo, de forma tal que si se encontrasen diferencias, estas no se debiesen principalmente a estas cualidades. Al observar la población de graduados del pregrado de Economía de EAFIT entre los años de 1999 y 2010- se encontró que cumplían con este requisito: en estudios anteriores sobre los economistas eafitenses (Acevedo, 2001; Ochoa, 2007; Jaramillo et al. 2009) se identificaron diferencias salariales para los graduados según variables de demanda, como el sector, el cargo desempeñado y género. Esta última variable también fue observada por Barón (2010), quien encontró para los graduados de Economía a nivel nacional diferencias a favor de los hombres. De acuerdo con la literatura empírica y las características de la población a estudiar, este trabajo buscó explorar la hipótesis de que aún en poblaciones con similaridades en aspectos educativos, socioeconómicos, e incluso en habilidades no observables por el empleador, se puede presentar segmentación del mercado laboral. La anterior conjetura se probará a través de la exploración de la existencia de diferencias salariales entre los graduados de Economía de la Universidad EAFIT.

3. Datos El universo estadístico lo componen 384 economistas graduados de la Universidad EAFIT desde el segundo semestre del año 1999 hasta el segundo semestre del 2010, constituido por 194 mujeres (50,52%) y 190 hombres (49,48%). La muestra obtenida la componen 147 graduados: 74 mujeres (50.34%) y 73 hombres (49.66%) la cual representa una confiabilidad del 95% y un margen de error del 6% 1. Luego de un proceso de depuración de individuos 2 quedaron 142 (73 mujeres y 69 1

El cálculo de la muestra se hizo de forma probabilística, es decir, los elementos de la muestra se seleccionaron con base a una probabilidad conocida. Este tipo de muestreo tiene como ventaja la no presencia de sesgo en la elección de la muestra, mejorando la calidad de las inferencias.

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El proceso de depuración de datos consistió en eliminar un individuo que presentaba problemas de inconsistencia en sus respuestas, otros dos que declararon un ingreso mensual por debajo del salario mínimo legal vigente, y tres que expresaron tener ingresos muy superiores a los demás sin explicaciones aparentes para ello.

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hombres) de los cuales 124 están empleados (antes 129) con los cuales se realizó la estimación de la ecuación de ingresos.

La recolección de la información se realizó por medio de un trabajo de campo a través de una encuesta estructurada con preguntas abiertas y cerradas de selección múltiple, por medio del Sistema de Evaluación y Encuestas (SEVEN) de la Universidad EAFIT entre el 22 de marzo y el 16 de mayo del 2011. El diseño del formulario se basó en el del Observatorio Laboral para la Educación Superior (OLE) del Ministerio de Educación Nacional (MEN) y la Gran Encuesta Integrada a hogares (GEIH) del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE).

La encuesta que llenaron los graduados permitió recoger información, entre otros objetivos, para caracterizar los rasgos personales y familiares del graduado, la situación laboral y económica actual de ellos y determinar el nivel de satisfacción de los graduados respecto a su(s) empleo(s) actual(es); asimismo, para identificar la trayectoria laboral, profesional y la académica.

Con los resultados de la encuesta se pudo determinar que un economista típico graduado de la Universidad EAFIT tiene en promedio 28 años a mayo de 2011, es soltero y sin hijos, vive con sus padres en el estrato cinco o seis de la ciudad de Medellín o el área metropolitana, con una media de 204 meses de educación (especialización3), gana mensualmente en promedio $4,770,294 ($24,845/hora), tiene contrato a termino indefinido y trabaja en empresa grande de ámbito nacional o multinacional. La Tabla 1 detalla algunas características generales. No obstante, el salario de los graduados varía considerablemente dependiendo del cargo 4 en el que se desempeñen. Así, al observar el comportamiento de los salarios por cargo, se puede afirmar que los de administrador y consultor reciben las menores remuneraciones, mientras que los directores y gerentes son los mejor pagados. Esta información se puede relacionar con el género, donde se aprecia cómo para las mujeres los ingresos son por lo general más bajos que para los hombres, con la excepción de aquellas graduadas que son directoras y docentes, como se ve en el Gráfico 1.

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Los estudios de especialización son reconocidos en Colombia, tienen un año de duración y son intermedios entre los de pregrado y maestría. 4 En este estudio se tendrá en cuenta la autonomía de los graduados en sus puestos de trabajo clasificándolos según Ochoa (2007, p. 49); de esta forma, estos se distinguirán entre graduados con cargo de tipo “profesional”, al cual corresponden los egresados que se desempeñan como administradores, analistas, asistentes, auxiliares, consultores y, docentes/investigadores; “ejecutivo”, al cual pertenecen los coordinadores, productores, jefes y subgerentes; finalmente el nivel de “alta administración” al pertenecen los directores y gerentes.

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Tabla 1. Datos socioeconómicos de los graduados de Economía de EAFIT en al año 2011. Desviación Variables Mediana Media Máximo Mínimo típica n = 147 Edad 28,4 36 22 3,85 29 Promedio crédito 3,98 4,64 3,49 0,22 3,95 acumulado Meses de 57,2 192 0 42,05 60 experiencia Meses de 204,51 276 192 16,22 204 educación Salario de $ 19.255 $ 84,375 0 $ 14,804 $ 13.672 reserva por hora Salario por hora $ 24.845 $ 103.433 $ 3.874 $ 18.462 $ 18.229 (n = 124) Fuente: Dirección de Planeación. Encuesta de seguimiento a graduados de Economía, Universidad EAFIT, Marzo-Mayo de 2011.

Dada esta caracterización, se puede intuir que: 1) los graduados de Economía de la Universidad EAFIT trabajan en puestos de trabajo con altas remuneraciones (en comparación con el salario mínimo mensual legal vigente al momento de la encuesta: $535,600), por lo que de presentarse segmentación, será dentro de los segmentos superiores, y 2) presentan diferencias en su salario tanto por género como por cargo. El efecto estadístico sobre el salario de estas y otras variables declaradas en el Anexo 1 se medirá con la estimación de la ecuación de ingresos, luego de comprobar la existencia de sesgo de autoselección.

Gráfico 1. Salario promedio según género y cargo de los graduados de Economía de EAFIT $ 12.000.000 $ 10.000.000 $ 8.000.000 $ 6.000.000 Femenino

$ 4.000.000

Masculino

$ 2.000.000

n = 124

$-

Fuente: Dirección de Planeación. Encuesta de seguimiento a graduados de Economía, Universidad EAFIT, Marzo-Mayo de 2011.

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4. Metodología Para verificar la hipótesis de que aún en poblaciones con similaridades en aspectos educativos, de experiencia, socioeconómicos, e incluso en habilidades no observables por el empleador, se puede presentar segmentación del mercado laboral, se partió de la ecuación de ingresos 1, con el fin de observar la incidencia, principalmente de las variables de demanda laboral, en la formación de las remuneraciones. La ecuación es la siguiente: 𝐿𝑜𝑔(Yi ) = β0 + β1 λ + β2 Género + β3 Hijos + β4 Educ + β5 Exp + β6 Exp2 + β7 PCA + β11 Pascenso + β12 Movlab + β13 Cargo + β14 Sector + µ (1)

Donde la variable dependiente es el logaritmo del salario por hora del individuo “i”, y las independientes son: el género (Género), la cantidad de hijos (Hijos) y el nivel educativo (Educ); la experiencia (Exp), la experiencia al cuadrado (Exp2) y el promedio crédito acumulado (PCA) como las variables continuas del modelo; las posibilidades de ascenso (Pascenso), el grado de movilidad laboral (Movlab), el cargo (Cargo) y el sector (Sector), además de una variable Lambda –continua también– que se incluyó al determinar la presencia de sesgo de autoselección. Las variables a tener en cuenta, su justificación y tipología se encuentran en el Anexo 1.

Para identificar los determinantes del salario en diferentes puntos de su distribución se estimó la ecuación de ingresos mediante una regresión por percentiles, como la desarrollada por Koenker y Basset en 1978. Esta metodología relaja los supuestos de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) respecto al comportamiento de los errores 5 y estima los efectos de las variables independientes sobre la mediana en distintos puntos de la distribución condicional de los salarios. En este sentido, el p-ésimo percentil calculado del logaritmo de los salarios está en función de los regresores. Si bien la variable ingreso fue normalizada para disminuir su variabilidad, un estimación simple por MCO no reconocería la heterogeneidad inicial de esta variable.

Estadísticamente el cálculo de la variable dependiente en cada percentil es igual a la percentil condicional de la variable dependiente respecto a las independientes (Peracchi, 2006, p. 198). Esta estimación se hace a través de la minimización de las desviaciones estándar por el método de bootstraping (Koenker, 2005, p. 105-108). De esta manera se obtienen los coeficientes estimados de 5

En términos económicos, las regresiones por percentiles admiten la no existencia de agentes racionales con utilidades constantes a través del tiempo (Peracchi, 2006; Hao y Naiman, p. 41, 44-47, 2007; Koenker, 2005, p. 42-45 y 77-79).

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la desviación mínima absoluta para cada percentil (Cameron y Trivedi, 2005, p. 87), y se minimiza el error típico de la estimación en cada etapa del proceso, como lo indica la ecuación 2: 𝑁 ′ ′ Ξ(𝛽𝑃 ) = ∑𝑁 𝑖: 𝜉𝑖 ≥𝑋 ′ 𝛽 𝑃 �𝜉𝑗 − 𝑋 𝛽𝑃 � + ∑𝑖: 𝜉𝑖 ≥𝑋 ′ 𝛽(1 − 𝑃) �𝜉𝑗 − 𝑋 𝛽𝑃 � (2)

Considerando que existe una posible sobrevaloración en la estimación de los efectos de la educación y la experiencia sobre el salario, debidos a la falta de otras variables que identifiquen las capacidades innatas y la posible endogenidad de la educación, se incluyó una variable que permitió tener en cuenta las habilidades de los individuos, como es el promedio crédito acumulado al final de la carrera.

Otras posibles fuentes de sesgo en la estimación de las ecuaciones de ingreso son las fallas en la medición de las variables, la heterogeneidad de los datos y su escasez. En cuanto a la medición tanto de la educación como de la experiencia, estas se toman como dummies que identifican el nivel educativo y los meses de experiencia laboral; también se tuvo en cuenta la heterogeneidad del ingreso y la escasez de los datos mediante la estimación por bootsptraping de la ecuación de ingresos observada por percentiles.

Finalmente, de forma previa se corrigió el sesgo de autoselección al estimar una ecuación de participación laboral mediante un Probit Binomial con variable dependiente Pi (1 = participa; 0 = no participa), buscando generar lo que se conoce como el inverso de la razón de Mills (λ) 6 con base en el procedimiento de Heckman (1979) en dos etapas, donde la primera se estima a través del método de Mínimos Cuadrados en dos etapas. Seguidamente, ésta variable se incluirá en la segunda etapa de la estimación como regresor en caso de que se detecte el sesgo de autoselección 7. La ecuación de selección de este procedimiento es la siguiente: Pi = β0 + β1 Educ + β2 Exp ∗ Educ + β3 Experiencia + β4 Experiencia2 + β5 Genero + β6 Hijos + 𝛽7 Residencia + 𝛽8 𝑃𝐶𝐴 + 𝛽9 Ingreso de reserva + 𝜀 (3)

𝜆 = [∅ (𝑍𝑖 )] ÷ [1 − 𝜑(−𝑍𝑖 )], Donde: 𝑍𝑖 proviene de la ecuación Probit; los parámetros ∅ y 𝜑 son la función de densidad de una variable aleatoria normal estándar y la función de distribución acumulativa, respectivamente (Cameron y Trivedi, 2005).

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En este procedimiento se tuvo en cuenta el salario de reserva de los individuos, el cual depende teóricamente de variables como el ingreso del cónyuge, de otros miembros del hogar, los activos, la propiedad sobre la vivienda, etc. Se espera que alguien con un salario de reserva mayor al salario que obtendría en el mercado de trabajo, tendría mayor probabilidad de no participar en él.

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5. Resultados La técnica de regresión por percentiles aplicada sobre la ecuación de ingresos se utilizó para identificar los percentiles 5, 25, 50, 75 y 95 de la distribución salarial, entre los cuales se encuentran diferencias sobre sus determinantes, como se muestra a continuación. No se usaron variables geográficas ni de tipo de empresa por la homogeneidad de ambas variables en la población. La presentación de los resultados se divide entonces en dos: primero, se cuenta el proceso de corrección del sesgo de autoselección, para luego enseñar las relaciones encontradas por la estimación de la ecuación de ingresos.

5.1. Corrección del sesgo de autoselección Debido a que los graduados pueden elegir entre ejercer su profesión o no trabajar se utilizó el procedimiento propuesto por Heckman (1979) para tener en cuenta la posibilidad de que un graduado participe o no en el mercado de trabajo, es decir, se autoseleccione. Para comprobar la presencia de este fenómeno se tuvieron en cuenta las variables inherentes de los individuos para su estimación, dado que este podría ser causado por características no observables de la oferta laboral, como por el salario de reserva de quienes no están trabajando.

Los resultados de la estimación se pueden observar en la Tabla 1, donde el valor en cursiva es el error estándar y se encuentra debajo del coeficiente. En estos resultados es notable que el riesgo de autoselección es significativo, resultando que tener hijos disminuye la probabilidad de participar en el mercado laboral y en que el género no determina la probabilidad de participación en el mercado, al igual que un aumento en el salario de reserva sí disminuye la probabilidad de participación, a pesar de ser débilmente significativo.

Estos resultados indican que dentro de la muestra existe un sesgo de autoselección, observable a través de la significancia del inverso del ratio de Mills, que debe ser considerado en la ecuación de ingresos para lograr así mayor consistencia en los coeficientes sin sobrevalorar el efecto de las variables independientes sobre el salario.

Las pruebas de significancia y de independencia de las ecuaciones indican que el modelo es globalmente significativo y sus ecuaciones independientes. Esta estimación tuvo en cuenta la presencia de heterocedasticidad en los datos.

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Tabla 2. Procedimiento de Heckman para la corrección del sesgo de selección Variables

Logaritmo del salario por hora

Participación laboral

69,335 0,92661 0,10105 0,08376 -0,37766** 0,18027 0,09315 0,09963

0,00562 273,194 0,65814 0,48128 -1,69894*** 0,63142

Constante Género Hijos Casado-unión libre Residencia en el exterior Especialización Maestría Doctorado

0,14906 0,09252 0,34298*** 0,1263 0,93087*** 0,37816

Experiencia por educación Experiencia Experiencia2 Promedio crédito acumulado

0,01921*** 0,00328 -0,00006*** 0,00002 0,47537** 0,22683

Ingreso de reserva por horas

0,05725 0,41773 -0,52749 0,43502 -1,89925** 0,81217 -100,391 12,222 0,0352*** 0,0104 -0,0061 0,01856 0,00003 0,00011 0,34578 0,65397 -0,00008*** 0,00002

1,2689*** 0,3829 Test de significancia: chi2(7) = 199,65; Prob> chi2 = 0. 0000 Test de independencia de ecuaciones: chi2(1) = 12,25; Prob> chi2 = 0,0005 Log. de pseudoverosimilitud: -104,6934; Prob> chi2 = 0. 0000 *** p