E C O N O M Í A
TESIS de MAGÍSTER
IInstituto N S T I de T Economía U T O D E
DOCUMENTO DE TRABAJO
2013
Impacto del Nuevo Posnatal en el Mercado Laboral
Francisco Larra´ın.
www.economia.puc.cl
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE INSTITUTO MAGISTER EN
DE ECONOMIA ECONOMIA
TESIS DE GRADO MAGISTER EN ECONOMIA Larraín Stieb, Francisco Diciembre, 2013
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE INSTITUTO MAGISTER EN
DE ECONOMIA ECONOMIA
“Impacto del nuevo posnatal en el mercado laboral”
Francisco Larraín Stieb
Comisión Sapelli, Claudio Wagner, Gert
Santiago, diciembre 2013
Tesis de Magíster en Economía Impacto del nuevo posnatal en el mercado laboral
Autor: Francisco Larraín* Profesores: Gert Wagner Claudio Sapelli 17 de diciembre de 2013
Resumen En este trabajo pretendo medir el impacto que tuvo la nueva ley de posnatal en el mercado laboral. Teóricamente, los efectos de una política como ésta en el mercado laboral son ambiguos, mientras que los trabajos empíricos realizados en Europa y EE.UU. tampoco entregan resultados denitivos. Para lograr identicar los efectos de la Nueva Ley de Posnatal voy a ocupar un enfoque de diferencias en diferencias (DD), usando como grupo de tratamiento a las mujeres de entre 25 y 40 años, y como grupo de control a las mujeres de entre 40 y 55 años. En particular, esta tesis busca conocer los efectos de la ley en variables como la participación laboral y el empleo femenino, poniendo especial énfasis en cómo afectó la ley a los grupos de menores ingresos. It is thus possible that mandated benet programs can work against the interests of those who most require the benet being oered Lawrence Summers (1989)
* Agradezco
a todos quienes colaboraron en el desarrollo de esta tesis. Por una parte a
los profesores que guiaron las ideas y el contenido de la misma. También a mí familia, amigos y polola por aguantar los malos ratos que esta tesis pudo ocasionar. Cualquier error es responsabilidad mía y frente a cualquier duda mi correo es:
[email protected]
1
Abstract In this paper, I intend to measure the impact of new parental leave legislation on female labor market. Theoretically, the effects of such a policy on labor market are ambiguous. Empirical studies in Europe and the U.S. neither show definitive results. In order to identify the effects of new legislation, I will use a difference in-difference (DD) approach, using women aged 25 to 40 as treatment group and women aged 40 to 55 as a control group. This thesis seeks to understand the effects of the law on variables such as labor force participation and female employment, with particular emphasis on how the law affected lower income groups.
Índice 1. Introducción
1.1.
3
La nueva ley de posnatal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2. Literatura y marco teórico
2.1.
6
Literatura empírica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3. Estrategia empírica
3.1.
Los datos 3.1.1.
5
12 14
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Factores de expansión
14
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
3.2.
Diferencias en diferencias
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
3.3.
Los grupos
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
3.4.
La fecha . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
4. Resultados
4.1.
4.1.1. 4.2.
21
Participación Laboral
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
Ejercicio para el año 2010 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
Efectos heterogéneos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
4.2.1.
Por nivel de educación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
4.2.2.
En los sectores rurales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
5. Análisis de bienestar
34
6. Distribución del subsidio
38
7. Conclusiones
42
2
1.
Introducción Chile es el segundo país de la OCDE con menor tasa de participación laboral
1
femenina , tal como muestra la gura 1 . Además, se encuentra entre los países con menor tasa de empleo femenino en Latinoamerica (gura 2), apenas por arriba de Puerto Rico y Haití. La situación se acentúa cuando se analizan los quintiles más pobres y se observa una tasa de empleo aun más baja y altos
2
niveles de desempleo . Existen diversas razones de tipo cultural e incluso de origen económico que pueden llegar a explicar y a racionalizar estos hechos. Sin embargo, el alcance de este trabajo apunta a la evaluación de una política pública en particular, más que a un análisis comparativo del mercado laboral. En ese sentido, el trabajo pretende responder la pregunta ¾Cómo afectó el nuevo posnatal el mercado laboral femenino? Esta pregunta es interesante por dos motivos. Primero, porque permite evaluar la efectividad con que la nueva ley responde a un objetivo maniesto del Poder Ejecutivo: aumentar la inclusión de la mujer en el mercado
3
laboral y compatibilizar la vida familiar con la del trabajo . Segundo, porque la inclusión de la mujer al mercado laboral es de por sí interesante desde un punto de vista de desarrollo económico, ya que la realidad actual del trabajo femenino entrega un importante margen de aumento de los recursos productivos (Caballero 2010).
1 Datos 2 Según
de la OCDE para el 2008 la CASEN 2009, las mujeres del quintil más bajo tienen una tasa de empleo del
17 % y de desempleo del 34 %
3 En el mensaje presidencial para la Nueva Ley de Posnatal se incluye dentro de los objetivos
del proyecto facilitar una mayor conciliación entre familia y trabajo para los hombres y mujeres en nuestro país.
3
Figura 1: Participación Laboral Femenina Fuente: OECD 2008
Figura 2: Tasa de Empleo Femenina Fuente: OECD 2008
4
El trabajo pretende medir el efecto marginal de la nueva ley de posnatal en el mercado laboral. En particular, esta tesis busca conocer los efectos de la ley en variables como la participación laboral femenina y el empleo femenino, poniendo especial énfasis en cómo afectó la ley a los grupos de menores ingresos. Para lograr identicar el efecto marginal de la nueva legislación, voy a ocupar un enfoque de diferencias en diferencias (DD), usando como grupo de tratamiento a las mujeres de entre 25 y 40 años, y como grupo de control a las mujeres de entre 40 y 55 años. A priori, la teoría económica sugiere que el posnatal produce un aumento en la oferta de trabajadoras en edad fértil, así como una disminución de la demanda por las mismas. Por lo tanto -y tal como lo muestra la literatura al respecto- es esperable que buena parte de los costos que implica una política de este tipo se traspasen al beneciado mediante un menor salario. Sin embargo, cuando existe una restricción al ajuste de los salarios a la baja, como el salario mínimo, es probable que un benecio como el posnatal resulte en un menor empleo para el grupo restringido. Para medir si hubo algún efecto particular sobre los grupos de menores ingresos, voy a usar un enfoque de diferencias en diferencias en diferencias (DDD), el cual pretende comparar la diferencia en empleo entre los sectores de bajos y altos ingresos para el grupo de tratamiento y para el grupo de control, antes y después de la nueva ley. Los resultados de esta investigación muestran un efecto negativo cercano al 1 % sobre la tasa de participación laboral de las mujeres en edad fértil. En cuanto a las mujeres de menores ingresos, la estimación de triple diferencias (DDD) nos muestra un importante aumento de la brecha de empleo entre mujeres más y menos educadas. De la misma forma, el posnatal aumentó la brecha de empleo entre los sectores urbanos y rurales, en perjuicio de estos últimos. Considerando que estos dos grupos de trabajadores (los de menor educación y los que pertencen a sectores rurales) tienen una alta prevalencia del salario mínimo, los resultados apoyan la hipótesis teórica respecto del efecto negativo que tendría el posnatal en el empleo en presencia de rigideces salariales. Por último, se estudia el impacto en bienestar de la política y su carácter regresivo.
1.1.
La nueva ley de posnatal
La protección a la maternidad en Chile antes de la nueva ley consistía básicamente en 6 semanas de descanso previas al embarazo y 12 post embarazo. Las remuneraciones eran pagadas íntegramente por el Estado a través del Fondo Único de Prestaciones Familiares con un tope de 66 UF ajustable por el Índice de Remuneraciones Reales. Por último, el sistema entregaba un fuero maternal que se extendía desde la concepción del hijo hasta 1 año y 12 semanas después del nacimiento, lo que equivale a alrededor de 2 años de fuero maternal. La Nueva Ley de Posnatal introdujo una serie de cambios en la entrega de benecios de maternidad. En primer lugar, aumentó en 12 semanas el benecio otorgado de manera obligatoria por los empleadores, quedando en un total de 30 semanas de descanso pagado que incluyen 6 semanas de pre-natal, 12 semanas de posnatal y 12 semanas del nuevo Posnatal Parental. En segundo lugar, incorporó un importante componente de exibilidad en la asignación del Posnatal Parental,
5
permitiendo al padre de cada niño acceder al benecio y entregando a ambos padres la posibilidad de trabajar media jornada a cambio de una extensión adicional del benecio. Es decir, el benecio de posnatal parental puede pasar de 12 a 18 semanas con una rebaja en la remuneración correspondiente al 50 %. Por último, la cobertura del subsidio se amplía de manera importante al incorporar trabajadoras independientes (a honorarios y feriantes) que tengan un mínimo de cotizaciones en los meses previos al benecio. Dada la situación inicial de protección a la maternidad, en este trabajo se pretende medir el efecto adicional de la serie de cambios que introdujo la nueva ley. Los principales cambios se pueden resumir en dos: Primero, la profundización del benecio para las mujeres que ya podían optar a él, pasando de 3 a 6 meses de descanso. Segundo, la inclusión de un nuevo grupo, las trabajadoras independientes, que pasaron de no tener ningún benecio a obtener el subsidio durante 6 meses. Todo esto sitúa la protección de la maternidad de nuestro país como una de las más generosas a nivel mundial. Según un reciente informe de la OCDE (OCDE 2011), la extensión del permiso pagado en Chile está levemente bajo el promedio de los países desarrollados y bastante por encima de la mediana, superando a países como EE.UU., Inglaterra, Suiza y España. Además, la Nueva Ley de Posnatal mantuvo el fuero maternal en 2 años y extendió el benecio a un mayor número de trabajadoras. Por último, existe una preocupación creciente por la forma en que se distribuye el subsidio según los quintiles de ingreso. Si bien el objetivo del benecio es mantener las remuneraciones de la mujer trabajadora y no la redistribución de la riqueza, en un país cuya política social suele ser focalizada el posnatal presenta un fuerte grado de desigualdad en la entrega del subsidio. Según la Comisión asesora Mujer, Trabajo y Maternidad, más de un 50 % de los recursos se destina a las mujeres del quintil más alto, mientras solo un 5 % llega a las de menores ingresos. Más aun, los recursos son destinados directamente a las mujeres que
4
tienen trabajo, reforzando la percepción de una mala focalización del gasto . Es muy probable que el aumento en 12 semanas del posnatal no mejore de manera signicativa esta realidad. En la sección 6 se profundiza en este aspecto.
2.
Literatura y marco teórico El posnatal tiene un componente importante de benecio obligatorio, cate-
goría que ha sido ampliamente estudiada desde la economía. Estos benecios se caracterizan por imponer un costo para el empleador con el n de garantizar cierta protección a la salud o al empleo de sus trabajadores. Se diferencia de una prestación social directamente provista por el Estado en que i) no requiere necesariamente de un nanciamiento vía impuestos generales (y su correspondiente pérdida social) y en ii) los resultados en términos de eciencia que estos implican. Summers (1989) explica en primer lugar por qué desde un punto de vista económico podría justicarse la obligatoriedad de ciertas regulaciones por parte
4 Cabe
mencionar que a partir de enero de 2013 el benecio se amplía a mujeres cesantes
con cierto número de cotizaciones, lo que tiende a corregir el problema anterior.
6
del ejecutivo. Una explicación paternalista diría que existen bienes importantes, bienes de mérito, que el Estado debe fomentar porque la cantidad demandada es inferior a la deseable socialmente. Con una lógica similar se podría argumentar que ciertas regulaciones (seguros de cesantía, posnatal, benecios laborales) resuelven un fenómeno de externalidades positivas. Por ejemplo, en el caso del posnatal es probable que la madre no internalice todo el benecio que signica para la sociedad que su hijo tenga una correcta estimulación temprana. Tanaka (2005) encuentra menores tasas de mortalidad, tanto para recién nacidos como para niños, asociadas al posnatal pagado. También muestra que los resultados se pierden al considerar el posnatal que solo protege el empleo y no mantiene las remuneraciones. Sus estimaciones coinciden con el trabajo de Ruhm (2000), quien hace un ejercicio similar, pero con una base de datos de menor extensión. Un último argumento de eciencia para la provisión obligatoria y universal de ciertos bienes por parte de los empleadores, es el de la selección adversa. Es probable que si los empleados tienen mayor información sobre su propio riesgo, se concentren de manera desproporcionada (y en algunos casos inviable) en aquellas empresas que provean el benecio. Tal como sucede en el mercado de los seguros, la existencia de información asimétrica puede llevar a un equilibrio donde nadie contrate un seguro. En el caso del posnatal, sería esperable que aquellas empresas que entregan el benecio reciban una proporción muy grande de mujeres en edad fértil y con intenciones de tener hijos, lo que nalmente llevaría a un equilibrio donde ninguna empresa ofrece el benecio. En el mismo trabajo de 1989, Summers explica de la siguiente manera los resultados teóricos de una política como el posnatal: La obligatoriedad de entregar el benecio signica una reducción en la demanda por trabajo equivalente al costo que la política tiene para la empresa. Para muchas regulaciones laborales, esto corresponde a la nanciación del benecio de manera directa por parte del empleador. En el caso del posnatal, este costo viene dado por la necesidad de la empresa de buscar un reemplazo: abrir un proceso de selección, encontrar al reemplazante, capacitarlo etc... ya que el nanciamiento directo proviene del Estado. Para la oferta existe un aumento equivalente a la valoración de la política por parte de los beneciados. La disminución en la demanda sumada al aumento en la oferta se traducen en un menor salario de equilibrio. Con respecto al empleo, no se puede saber a priori si se espera un aumento o una disminución. El resultado de equilibrio depende de cuál de los dos efectos, el de la oferta o el de la demanda, fue mayor. Summers concluye que los benecios mandatados son equivalentes a un impuesto de la magnitud de la diferencia entre la valoración (para el empleado) y el costo (para el empleador) que tiene el benecio. En ese sentido, su impacto en la eciencia de los mercados es menor que el impacto de un programa provisto por el Estado y nanciado a través de un impuesto al empleo. En la gura 3 se muestra la disminución en salario y un pequeño efecto positivo en el empleo, efecto que reeja un aumento en la oferta mayor a la disminución en la demanda.
7
Figura 3: Benecios Mandatados
Con un enfoque algo distinto y reriéndose de manera especíca a las políticas de posnatal en los países europeos, Ruhm (1998) anticipa disminuciones pequeñas en la demanda por trabajo de mujeres en edad fértil. El autor argumenta que cuando el benecio es nanciado directamente por el Estado, los costos no salariales para el empleador son bajos y, por lo tanto, es esperable una baja en los salarios y un aumento en el empleo de equilibrio. En sus resultados empíricos el autor encuentra un alza en el empleo para posnatales relativamente cortos, alza que se revierte cuando el benecio es prolongado. Es probable que las mujeres valoren el posnatal de manera decreciente en cuanto a su duración. Esto explicaría que para posnatales muy largos, pequeños aumentos en el benecio se traduzcan en equilibrios con menor empleo, mientras que para posnatales cortos, pequeños aumentos en el benecio resultan en un mayor empleo (la utilidad marginal por día adicional de posnatal disminuye a medida que aumenta la extensión del benecio). Un caso particular de los benecios mandatados se da cuando el grupo que recibe el benecio es demográcamente identicable. Gruber (1992) argumenta que cuando los grupos beneciados son demográcamente identicables, es probable que se refuercen ciertas barreras al ajuste a la baja de los salarios. Escalas de salario, leyes antidiscriminación y el salario mínimo son factores que pueden resultar en importantes pérdidas de eciencia en el mercado laboral. Mientras más rígidos sean los salarios, más negativo es el resultado de equilibrio en términos de empleo. En el caso extremo de un salario mínimo jado por ley,
8
donde los salarios no se pueden ajustar a la baja, el equilibrio en empleo queda determinado por la disminución en la demanda y el salario jo. Si en la gura 3 el salario estuviera jo en
w0
, veríamos que los cambios producidos en la
oferta y en la demanda llevarían a un equilibrio con un empleo menor al inicial. Tanto Gruber (1992) como Summers (1989) destacan el salario mínimo como una rigidez relevante que podría afectar el empleo de equilibrio. En Chile el salario mínimo es relativamente alto y, por lo tanto, potencialmente restrictivo. La razón entre el salario mínimo y la mediana salarial es un indicador comúnmente usado para comparaciones internacionales. La ventaja de usar la mediana y no la media como denominador es que permite aislar el indicador respecto de la desigualdad en los ingresos de un país. Según datos de
5 para sus miembros en 2011, Chile tenía el segundo indicador más
la OCDE
alto después de Turquía, con un salario mínimo que representaba el 67 % del salario de la mediana. Debido a esta realidad es que en la sección 4.2 intento estudiar si hubo un efecto diferencial para los individuos de baja educación y para aquellos que viven en sectores rurales, debido a que ambos tienen mayor probabilidad de estar restringidos por el salario mínimo. Los efectos que tenga el posnatal sobre el empleo dependen, en cierta medida, de la elasticidad de la demanda por trabajo. Las mujeres en edad fértil son un grupo con buenos sustitutos, por lo que cabe esperar que la demanda por su
6
trabajo sea elástica . En el caso que los salarios sean exibles, la elasticidad de la demanda no juega un rol clave en la magnitud ni en el sentido de los
7
resultados . Sin embargo, para las trabajadoras que ganan un salario cercano al mínimo -y que por lo tanto enfrentan rigideces salariales- la elasticidad de la demanda tiene implicancias importantes en los resultados de equilibrio. Tal como muestra la gura 4, cuando existen rigideces salariales el empleo de equilibrio lo determina la demanda por trabajo, independiente de los movimientos que se hayan producido en la oferta. En este caso, cuando la elasticidad de la demanda es alta un desplazamiento de la curva implica cambios grandes en el empleo, lo que explica el fuerte efecto negativo encontrado en la sección 4.2.1.
5 stats.oecd.org/Index.aspx?DatasetCode=MIN2AVE 6 Ceteris Paribus, a mayor grado de sustitución mayor
la elasticidad de la demanda por
trabajo a cualquier nivel.
7 En
ese caso, el resultado en empleo también depende de la elasticidad de la oferta.
9
Figura 4: Demanda elástica y salarios rígidos
Ciertamente, el posnatal pertenece a la categoría antes descrita de los benecios mandatados para grupos demográcamente identicables. Las mujeres en edad fértil van a observar una reducción en la demanda por su trabajo y el equilibrio nal dependerá de cuánto valoran las mujeres este benecio. Aquellas mujeres que valoran fuertemente el benecio -y que por lo tanto aumentan su oferta laboral-, asumen una parte importante del costo para el empleador que signica la política y terminan con un menor salario, pero con un mayor empleo de equilibrio. En este caso, donde la valoración del benecio es mayor que el costo para el empleador, podríamos extender el análisis de Summers y decir que para este grupo el benecio mandatado es equivalente (en cuanto a los resultados de equilibrio en empleo, no en salario) a un subsidio de la magnitud de la diferencia entre el costo para el empleador y la valoración para el empleado. Aquellas mujeres que valoran poco o no valoran el benecio -por ejemplo aquellas mujeres que no quieren tener más hijos-, no estarán dispuestas a asumir los costos que el empleador atribuye a su grupo demográco. Esto provocará que las mujeres, en el margen, abandonen su trabajo dejando el mercado en un equilibrio con menor salario y menor empleo. En la gura 3, esto se puede ver fácilmente si suponemos una disminución de la demanda que no va acompañada de un cambio en la oferta. El equilibrio nal para las mujeres en edad fértil depende de la importancia que tenga cada grupo- las que valoran y las que no valoran el benecio- dentro del conjunto de mujeres en edad fértil. Otra categoría que hace especial al posnatal es su carácter de subsidio entre-
10
gado por el Estado. La mantención de las remuneraciones durante 30 semanas es nanciada mediante impuestos generales y por tanto podría considerarse en parte como un subsidio al empleo femenino. Sin embargo, es un subsidio con características especiales, ya que está condicionado a que la mujer participe en el mercado laboral y a que esté embarazada. Además, la entrega del subsidio va estrictamente asociada a la prohibición temporal de trabajar. Esta arista no ha sido tratada de manera satisfactoria por la literatura (Ruhm (1998) , Gruber (1992, 2002) , Summers (1989) , Waldfogel (1998) ). Sí está discutida en el informe Paid Parental Leave: Support for Parents with Newborn Children de la Productivity Commission Inquiry Report para la implementación del posnatal pagado en Australia. En el documento arman que el efecto ingreso que produce el subsidio podría incentivar un retraso en la vuelta al trabajo, en un contexto donde el posnatal despúes de las 12 semanas es voluntario (se puede volver al trabajo antes, pero se renuncia al subsidio). Para Chile el análisis es de algún modo distinto, ya que la extensión del subsidio es ja y obligatoria, por lo tanto la fecha de regreso no está inuenciada por un efecto ingreso. Sí podría existir un efecto en la decisión inicial de la mujer de trabajar y/o de tener hijos. Sin embargo, este efecto podría ser válidamente interpretado como la valoración del benecio por parte de las mujeres, ya que la recepción del subsidio es condicional a participar en el mercado laboral. En ese sentido estaría incluido en el análisis previo de benecios mandatados. Donde sí podría existir un efecto ingreso del subsidio que de algún modo se confunda con el efecto propio de la política como benecio mandatado, es en el periodo posterior al descanso de seis meses. En este periodo la mujer, dado que recibió el subsidio, puede decidir trabajar menos y consumir más ocio. Al momento de ver los resultados podríamos injustamente atribuir al programa un efecto negativo en el empleo debido al impuesto de benecio mandatado, siendo que podría corresponder a un efecto ingreso donde las mujeres
8
decidan de manera óptima trabajar menos . Sin embargo, es muy difícil que estos mecanismos se confundan en el análisis, ya que el efecto ingreso solo se puede observar en el mediano-largo plazo debido a que el reposo de seis meses es obligatorio y sí se considera a una persona como empleada cuando está en ese periodo. En otras palabras, la decisión de seguir trabajando dado que se recibió el subisidio (decisión que ciertamente está afectada por un efecto ingreso), solo se observa después de un periodo relativamante largo de tiempo. El análisis de diferencias que voy a realizar en este trabajo va a captar el efecto en la decisión inicial de trabajar (debido a la valoración del benecio) y no en la decisión posterior que debe tomar la mujer de si seguir trabajando o no. La complejidad que involucra una política como el posnatal refuerza la importancia de su estudio empírico para determinar cuáles son los mecanismos principales que están determinando el equilibrio. Finalmente, cualquier resultado depende de manera clave de dos preguntas cuya respuesta no conocemos de manera exacta: ¾Cuánto valoran las mujeres en edad fértil la nueva política
8 En
otras palabras, se podría confundir el efecto de la regulación con el efecto ingreso del
subsidio.
11
del posnatal? y ¾Cuánto les cuesta a los empleadores esta nueva obligación con sus trabajadoras? Es difícil responder de manera precisa a cada una de estas preguntas. Sin embargo, en la sección 4 podremos responder cómo interactúan de manera conjunta ambos efectos y cuánto inuye el salario mínimo en la determinación del equilibrio.
2.1.
Literatura empírica
Los trabajos empíricos muestran resultados poco concluyentes con respecto al efecto de las políticas como el posnatal en el equilibrio del mercado laboral. Sí coinciden en los efectos negativos en el salario que la política tiene para el grupo beneciado. Ruhm (1998) encuentra disminuciones signicativas en los salarios: ocupando un enfoque de diferencias en diferencias y a los hombres como grupo de control, observa disminuciones de alrededor de un 3 % en el salario de las mujeres asociadas a posnatales relativamente largos. Gruber (2004) también ocupa un enfoque de DD para EE.UU. y encuentra un traspaso cercano al 100 % entre los costos que implican los benecios de maternidad y los menores salarios que reciben las mujeres en edad fértil. De hecho, esta última conclusión es compartida en otros estudios empíricos sobre benecios mandatados.
9
En cuanto a los resultados en el empleo y tal como predice la teoría, las conclusiones son menos claras. En su análisis para Europa, Ruhm encuentra alzas de empleo signicativas de alrededor de un 4 % asociadas a los permisos de posnatal pagados. En este caso, el aumento en la oferta fue mayor a la disminución en la demanda. Sin embargo, los efectos positivos en el empleo son solo para las políticas de duración relativamente corta. El autor incluye una medida de días de posnatal pagado y, al correr las regresiones con una especicación cuadrática, encuentra efectos positivos en empleo para posnatales relativamente cortos y efectos negativos para posnatales más largos. Como sugerí anteriormente, esto puede explicarse por una utilidad marginal decreciente en el número de días en que se extiende el benecio. Gruber, por su parte, no observa efectos importantes en el empleo, aunque argumenta que el posnatal cambia la estructura del mercado laboral favoreciendo los trabajos a tiempo completo en desmedro del trabajo part time. El autor muestra una disminución en el número de personas empleadas, pero un aumento en las horas promedio trabajadas por persona. Estos hechos se explican debido a los costos jos adicionales que implica el posnatal (el costo de abrir un proceso de selección no varía 1 a 1 con las horas trabajadas), lo que incentiva la contratación de menos trabajadores en jornadas más largas. El problema se puede agravar en un economía que ya cuenta con fuertes desincentivos al trabajo part time, tanto para la oferta como para la demanda. Rau (1998) arma que en Chile existen serias trabas a la contratación a tiempo parcial: poca exibilidad en los horarios, altos costos de transporte y la ley de sala cuna son algunas de las razones que impiden un desarrollo adecuado de este tipo de trabajo. Waldfogel (1997) estudia el impacto de la Family and Medical Leave Act
9 Gruber
and Krueger (1991) , Gruber (1995)
12
en los salarios y en el empleo de las mujeres en Estados Unidos. La ley exige un permiso de al menos 12 semanas con trabajo protegido para las madres que trabajan en empresas de más de 50 trabajadores. Gran parte del estudio se concentra en medir si efectivamente la política se tradujo en un mayor periodo de ausencia por parte de las madres. La autora encuentra que efectivamente la ley se tradujo en un posnatal más largo, pero no observa ningún efecto en el empleo de las mujeres en edad fértil. Danzar y Lavy (2013) investigan una amplia reforma al sistema de protección a la maternidad en Austria, donde se extendió el posnatal pagado desde 12 meses a 24 meses. Los autores intentaron buscar si existió algún efecto de la política en la acumulación de capital humano de los recién nacidos, medido como resultados en la prueba PISA a la edad de 15 años. Los resultados mostraron que no existió un efecto a nivel general, pero los hijos de madres de ingresos altos sí tuvieron un efecto -positivo- sobre los resultados en educación. Por otra parte, los hijos de madres de bajos ingresos empeoraron sus puntajes en la prueba debido al posnatal. Estos resultados se asemejan a lo encontrado en la sección 4.2 de este trabajo y rearman un potencial efecto negativo del posnatal -esta vez en términos de educación- sobre los grupos de menores ingresos. De todas formas, la política en Austria es obligatoria solo durante los primeros 2 meses, pasando a ser voluntaria los restantes 22. Esto la diferencia de la política aplicada en Chile e incentiva a realizar una investigación más profunda para los rasgos que tiene la política en nuestro país. Por último, Waldfogel (1998) muestra que los efectos en el salario tienen un componente dinámico que puede ser importante. Por ejemplo, argumenta que el posnatal permite aumentar el tenure de las mujeres previo a su descanso. Además permite a las mujeres mantener un buen match en el mercado laboral y mantener su posición dentro de la empresa, con los posibles ascensos que esto implique. Estos efectos podrían, en el largo plazo, contrarrestar los efectos negativos sobre los salarios de las mujeres en edad fértil. Al parecer, todavía no hay consenso respecto a los efectos en el corto plazo en empleo y participación laboral. Los resultados positivos en empleo de Ruhm se revierten para posnatales relativamente largos, mientras que Gruber y Waldfogel encuentran resultados cercanos a cero. El contexto en que se aplica la política puede ser un factor clave para determinar cuáles son las consecuencias del posnatal en el mercado laboral. En ese sentido no se puede determinar a priori cuáles van a ser los resultados en el mercado laboral, tanto por la complejidad de la política -que integra aspectos de benecio mandatado y de un subsidio condicional- como por el contexto en que se encuentra: mercado laboral poco exible, con salario mínimo restrictivo y con fuertes desincentivos a la contratación femenina, como la ley de sala cuna y el fuero maternal de 2 años.
13
3.
Estrategia empírica
3.1.
Los datos
Los datos provienen de la Nueva Encuesta Nacional de Empleo que realiza el INE de manera continua desde el año 2010 y contienen una amplio número de variables asociadas al empleo a nivel nacional. El cambio más importante que incorpora respecto de la antigua Encuesta Nacional de Empleo es la incorporación en el grupo de los ocupados a las personas que han trabajado de manera remunerada al menos 1 hora la semana anterior. Este cambio se hizo con el objetivo de adaptar la encuesta a los estándares internacionales de recolección de datos de empleo jados por la OIT. La encuesta se realiza a través de una aleatorización en dos etapas en que cada unidad tiene distintas probabilidades de inclusión. La metodología y su implicancia en la interpretación de los resultados se explica con más detalle en la sección 3.1.1. Los datos que publica el INE en su página web
10 son promedios para ciertos grupos de la población, lo
cual no permite realizar el análisis con el nivel de desagregación requerido por la estrategia empírica. Por esta razón, obtuve la base de datos completa mediante una solicitud acogida a la Ley de Transparencia sobre Información Pública, datos que actualmente dispongo. En las secciones 5 y 6 ocupo los datos de las encuestas de Caracterización Socioeconómica -CASEN- de los años 2009 y 2011, cuyas bases de datos se encuentran disponible en el sitio web del Miniserio de
11 .
Desarrollo Social
3.1.1.
Factores de expansión
12 considerando que cada
Los resultados en la sección 4.1 están calculados
observación de la muestra representa un distinto número de personas en la población, es decir, están ponderados por los factores de expansión. Una encuesta aleatoria a nivel nacional, donde cada individuo tiene la misma probabilidad de inclusión en la muestra, no requiere del uso de estos factores. Sin embargo, el diseño de la NENE es algo más complejo y ocupa un sistema de aleatorización en dos etapas: Primero, divide a la población en estratos denidos con dos criterios: geografía y demografía según el Censo 2002. Esta estraticación tiene la ventaja de permitir obtener cifras de empleo para subconjuntos de la población que de otro modo no estarían representados. La desventaja es que genera una muestra que no es estrictamente aleatoria, hecho que se traduce en un sobremuestreo en determinados sectores (para obtener estimadores con varianzas lo sucientemente pequeñas) y por defecto en un submuestreo en otros sectores. Dentro de cada estrato la población esta dividida en manzanas o secciones, y por último en casas. Las manzanas o secciones están denidas por tres criterios: geografía, demografía y actividad económica. La aleatorización se realiza primero entre secciones dentro de un estrato y segundo entre hogares dentro de
10 www.ine.cl 11 http://observatorio.ministeriodesarrollosocial.gob.cl/casen_obj.php 12 El cálculo se hace ocupando los probability o sampling weights en stata
14
una sección. Este diseño, sumado a las tasas de no respuesta en los hogares, genera distintas probabilidades de inclusión en la muestra. Por lo tanto, lo que hacen los factores de expansión es corregir por estas distintas probablididades de inclusión. Además, el factor de expansión tiene un segundo componente, esta vez individual, que ajusta según las proyecciones de población del censo. Este segundo componente se divide en 4, dependiendo de si la persona es hombre o mujer, y mayor o menor de 18 años. Como la sub muestra de interés para este estudio es de mujeres mayores de 18 años, este último factor no es relevante. No existe un acuerdo teórico claro respecto de si es o no correcto ocupar factores de expansión en los análisis de regresión. Winship y Radbill (Sampling Weights and Regression Analysis 1994) realizan un ejercicio de Monte Carlo, donde simulan la precisión de los estimadores (con y sin factores de expansión) para distintos contextos en el diseño del experimento. A partir de él observan qué estimador es el más cercano al valor real del parámetro, con el objetivo de entregar un criterio que permita elegir entre cada uno. En el contexto en que los estimadores dieren dependiendo de si se usa o no el factor, y en el subcontexto en que el diseño muestral es función de la variable dependiente, muestran que los estimadores que consideran el factor de expansión (Weighted Ordinary Least Squares) son insesgados, mientras que los estimadores sin considerar factores de expansión sí tienen un sesgo. Para ver si este es el caso relevante, estudié el Manual Conceptual y Metodológico Diseño Muestral de la NENE. En el Capítulo II sección 8, explican cómo determinan el tamaño de muestra de cada estrato. Este cálculo lo hacen a partir de un promedio de desocupación de los últimos 5 años, con el objetivo de tener estimaciones conables en cada sector. Por lo tanto, según Winship y Radbill el contexto de este estudio sí amerita el uso de los factores de expansión en el análisis de regresión. Porter (1973) hace un aporte a la discusión al mostrar que los coecientes estimados no debieran diferir si el efecto es homogéneo en la población. Por otro lado, DuMouchel y Duncan (1983) realizan un test que permite distinguir si los coecientes -con y sin factor de expansión- son estadísticamente distintos. Ocupando el test de DuMouchel y Duncan los coecientes de participación laboral demostraron ser estadísticamente distintos en la estimación de la ecuación 1, por lo tanto según la demostración de Porter estaríamos frente a un efecto heterogéneo en la población. El test de DuMouchel y Duncan se puede revisar en el anexo 7. El estudio de la literatura me llevó al convencimiento que la técnica correcta para analizar los efectos a nivel nacional es con factores de expansión. Sin embargo, dado que hay evidencia de que existen efectos heterogéneos, el resultado a nivel nacional no es más que un promedio de efectos distintos en grupos distintos de la población. Debido a esto, es necesario un estudio más detallado de cuáles son los grupos que están siendo afectados de manera especial.
3.2.
Diferencias en diferencias
Para poder encontrar el efecto de la política sobre la participación laboral y sobre el empleo voy a ocupar una estrategia de diferencias en diferencias con
15
las mujeres de entre 25-40 años como grupo de tratamiento y de entre 40-55 años como grupo de control. Básicamente lo que hace la estrategia es comparar ciertos outcomes entre dos grupos, antes y después de la política. Esta estrategia se basa en el supuesto que en ausencia de la política las tendencias de los grupos de control y de tratamiento serían paralelas. Entre sus ventajas están la transparencia, simpleza y claridad con que se pueden interpretar sus resultados. Además, permite una serie de ejercicios de falsicación que ayudan a entregar robustez a las estimaciones. Por otra parte, está sujeta a ciertas críticas. En primer lugar, el supuesto de tendencias paralelas puede ser algo fuerte. La otra gran crítica es que DD asume que la intervención es exógena, lo que para este caso signica que la implementación del posnatal no está relacionada con otras políticas del ejecutivo que afecten los mismos outcomes. El supuesto de tendencias paralelas, al igual que todos los supuestos de identicación, no es directamente comprobable. La segunda crítica apunta, por ejemplo, a una intención maniesta del ejecutivo por afectar el mercado laboral femenino a través de otras medidas que terminarían contaminando el efecto buscado. En la Comisión Asesora Presidencial sobre Mujer, Trabajo y Maternidad, se sugieren una serie de medidas complementarias al posnatal entre las que destacan la reforma a la ley de sala cuna y la ampliación del posnatal a mujeres cesantes. Estas medidas podrían afectar el supuesto de exogeneidad de la intervención; sin embargo, la fecha de implementación de ambas es posterior a
13 De todas
los periodos analizados y, por lo tanto, no afectan las estimaciones.
formas, la exogeneidad de la intervención sigue siendo una de las amenazas a la identicación en una estrategia de DD. Una última crítica, bastante reciente, a la estrategia de DD es que tiende a cometer errores de tipo I, es decir encuentra efectos de tratamiento donde no los hay realmente. Bertrand, M et. al (2004) simulan a través de ejercicios de Monte Carlo cómo actúa una estrategia de DD al analizar políticas placebo y encuentran una tasa sorprendentemente alta de rechazos a la hipótesis nula. Los autores explican que este hecho se debe a subestimaciones en el cálculo de los errores estándar que ignoran los componentes de serie de tiempo de algunos planteamientos. Como solución, recomiendan calcular errores estándar mediante clusters determinados por características geográcas y/o políticas. Otra solución posible, cuando la política es implementada de manera simultánea en varias unidades al mismo tiempo, es calcular un promedio del outcome de interés para los periodos previos y posteriores a la intervención. De esta manera se obtienen solo 2 periodos de tiempo y se pueden ignorar las consideraciones de autocorrelación propias de una estimación de series de tiempo. Por lo tanto, la solución al problema depende de si la política se aplica de una vez a todo el país o de manera gradual con programas piloto. Como en Chile la política se aplica de
14 , la solución de calcular promedios es la adecuada.
una vez
13 La
reforma a la ley de sala cuna está actualmente en el Congreso, mientras que el benecio
posnatal para mujeres cesantes entró en vigencia en enero de 2013
14 La
aplicación gradual de la política mediante programas piloto permite medir y anticipar
de manera muy exacta los efectos que ésta tendrá. Lamentablemente, razones de política
16
En una primera etapa pretendo investigar el efecto de la política en la participación laboral femenina. Esta variable representa la proporción de mujeres que tienen o buscan tener trabajo sobre el total de mujeres en edad
15 se calcula como
(Empleados + Desempleados)/(Empleados + Desempleados + Inactivos). Es interesante anade trabajar. Para los subgrupos relevantes
lizar los efectos sobre la participación laboral debido al bajo nivel en que se encuentra, como lo muestra la gura 1, y debido a cierto consenso que existe entre los especialistas respecto a las necesidad de incorporar con mayor fuerza a la mujer en el mercado laboral para alcanzar mayores niveles de desarrollo. La ecuación a estimar es la siguiente:
Yi = α + β1 Pi + β2 Ti + β3 Pi ∗ Ti donde
Yi
(1)
es una dummy que toma el valor de 1 cuando la mujer participa en
el mercado laboral y 0 si es que no participa. Por lo tanto su promedio es justamente la tasa de participación laboral femenina. La variable
Pi
es una dummy
que toma el valor 1 si es que la encuesta correponde al periodo considerado como postintervención y 0 cuando es considerado preintervención. Por último, la dummy
Ti
toma el valor 1 si el individuo pertenece al grupo de tratamiento
y 0 si pertenece al de control. El coeciente de interés que calcula la diferencia de promedios antes y después del tratamiento es
β3 .
En una segunda etapa, pretendo analizar si efectivamente el posnatal afectó de manera diferenciada a los grupos de menores ingresos. La hipótesis inicial, mencionada anteriormente, es que para las mujeres restringidas por el salario mínimo se produce una baja en el empleo debido a la imposibilidad de los salarios de ajustarse a la baja. Los datos disponibles no incluyen variables de ingreso, por lo que ocuparé los datos de educación como proxy de los datos de ingreso. Especícamente voy a usar un dummy
Ei
que toma el valor 1 si la máxima
educación recibida fue la básica en su nivel inicial. Con esto pretendo captar a los individuos que con una alta probabilidad ganan salarios cercanos al mínimo. Para profundizar el análisis respecto de un posible efecto heterogéneo de la política, también analizo si el posnatal tuvo un impacto especial en los sectores rurales. En este caso la dummy
Ei
toma un valor igual a 1 cuando los trabaja-
dores viven en una zona clasicada como rural según el INE. Para medir ambos efectos, es necesario ocupar una estrategia de DDD que incluya una tercera diferencia. La ecuación a estimar es la siguiente:
Yi = α + β1 Pi + β2 Ti + β3 Ei + β4 Pi ∗ Ti + β5 Pi ∗ Ei + β6 Ti ∗ Ei + β7 Pi ∗ Ti ∗ Ei Donde
Yi
(2)
es una dummy que toma el valor 1 cuando la mujer está empleada
y 0 si no está empleada. Su promedio es la tasa de empleo femenina. El resto de las variables tiene la misma interpretación que antes y el parámetro de interés suelen impedir estos métodos.
15 Para cualquier grupo mayor de 15 años, la participación se dene como aquellos que tienen
trabajo o buscan trabajo, sobre el total de la población que pertenece a ese grupo.
17
en este caso es
β7 ,
el cual se puede interpretar como el efecto del posnatal en el
empleo para el grupo de menor educación o para el grupo que vive en sectores rurales. Las estimaciones serán presentadas para distintos intervalos de tiempo, la dummy
Pi
tomará un valor igual a 1 los t meses antes y los t meses después de
la fecha considerada como relevante para la intervención. La gura 5 muestra que mientras mayor sea t es probable que los efectos estimados sean mayores. Sin embargo, si el periodo analizado es muy largo, aumenta la probabilidad de encontrar shocks que afecten de manera distinta a cada grupo. Es decir, en general se enfrenta un trade o entre la magnitud de los efectos encontrados y la exactitud con que se pueden atribuir a la política del posnatal. En vista de este trade o y en pos de la transparencia, en la sección 4 se presentan resultados para valores de t iguales a 8, 6 y 4. De esta manera se puede obtener el mínimo periodo necesario para observar algún efecto de la política.
Figura 5: Participación Laboral Fuente: Elaboración Propia en base a NENE del INE
Todas las regresiones se estiman mediante la técnica de weighted OLS, ocupando el factor de expansión calculado por el INE que corrige por las proyecciones de población provenientes del Censo 2002 y por las tasas de no respuesta en los distintos estratos. Los resultados para la ecuación 1 cambian de manera sustancial al ignorar los pesos asociados al factor de expansión. No así los resultados de la estimación de la ecuación 2 , los cuales se mantienen en magnitud
18
y signicancia. Tal como se discutió anteriormente, la diferencia en los estimadores sugiere la presencia de efectos heterogéneos en la población. Por último, todos los resultados se presentan con errores estándar robustos con el objetivo de controlar por la posible heterocedasticidad.
3.3.
Los grupos
El trabajo pretende explotar el experimento natural producido al tener una política que afecta a cierto grupo de la población y no afecta a otro con características similares. La conformación de estos grupos es de alguna manera arbitraria, ya que no existe una separación exacta entre las mujeres que están en edad fértil y aquellas que no. Según datos del INE para 2006, la tasa de fecundidad disminuye de manera drástica a los 40 años y llega prácticamente a 0 para las mujeres mayores de 45 años. En la gura 6 vemos la estructura relativa de la fecundidad en Chile, es decir cuánto aporta el grupo de edad de entre x y x+4 años, a la fecundidad total en Chile. En ella se ve con bastante claridad cómo a partir de los 40 años la fecundidad de las mujeres (línea negra) disminuye, llegando a representar menos del 1 % en el intervalo de 45 a 49 años. Por otra parte, los grupos de entre 25 y 39 años parecen un grupo de tratamiento razonable por dos razones: i. Porque tienen altas tasas de fecundidad. ii. Porque tener grupos adyacentes implica una mayor similitud entre los grupos de tratamiento y control.
19
Figura 6: Fecundidad en Chile Fuente: Fecundidad en Chile INE 2006 Es una práctica común en los análisis de diferencias en diferencias cambiar los grupos de control de manera de obtener una mayor robustez en los resultados. En este caso, un grupo de control razonable sería utilizar a los hombres de entre 25 y 40 años. Sin embargo, hay tres razones que de alguna manera invalidan este ejercicio. En primer lugar, el subsidio al empleo femenino impide compararlos directamente con las mujeres. En segundo lugar, el nuevo posnatal incluye el componente de exibilidad que permite a los hombres ocupar parte del benecio. Por último, las tasas de participación laboral de los hombres entre 25 y 40 años son altísimas -mayores al 90 %- con lo que es esperable una diferencia importante de comportamiento con los hombres de mayor edad. Estas tres razones impiden interpretar con claridad a qué se podrían atribuir las diferencias entre las mujeres en edad fértil y los hombres jóvenes, así como también las diferencias entre
20
hombres jóvenes y hombres mayores
16 . Otra alternativa sería usar grupos de
control y tratamiento más homogéneos, por ejemplo de entre 40 y 50 años en el grupo de control y de entre 30 y 40 en el de tratamiento. Sin embargo, al reducir los grupos aumenta la varianza de los estimadores. En este caso, la varianza impedía obtener conclusiones de cualquier tipo para grupos que incluyeran 10 o menos cohortes.
3.4.
La fecha
Fijar con exactitud cuál es la fecha relevante para considerar la intervención no es evidente. Aumentar el posnatal de 3 a 6 meses fue una promesa de campaña del Presidente Piñera, así como del otro candidato en la segunda vuelta presidencial, Eduardo Frei. Sin embargo, no se conoció con exactitud cómo era el proyecto que el gobierno iba a presentar hasta el 28 de febrero de 2011, cuando se entregó el mensaje presidencial que contenía el proyecto de ley del posnatal. La iniciativa fue discutida en ámbas cámaras entre marzo y septiembre de 2011, modicando sustancialmente el proyecto original. Entre los principales cambios está el rechazo a la disminución del fuero maternal presentada originalmente por el ejecutivo y el aumento del tope del subsidio posnatal parental de las 30 UF iniciales a las 66 UF nales
17 . El 17 de octubre la ley fue promulgada en
el Diario Ocial, pero es claro que los agentes económicos pueden anticipar su conducta cuando ya tienen la certeza de que la ley se va a publicar. Por otra parte, durante el periodo marzo-septiembre existió una alta incertidumbre respecto del resultado nal de la ley de posnatal. Incluso hubo un requerimiento ante el Tribunal Constitucional debido a las modicaciones que implicaban un aumento de gasto scal, atribución exclusiva de la función legislativa del Presidente de la República. Considerando esta incertidumbre, me parece que la fecha más adecuada para considerar los efectos de esta ley es septiembre de 2011, fecha en la cual se llegó a acuerdo en el Congreso y por lo tanto se hizo público el resultado de las negociaciones.
4.
Resultados
4.1.
Participación Laboral
La gura 5 muestra cómo han evolucionado los indicadores de participación laboral para el grupo de tratamiento y para el grupo de control. Los datos van desde enero de 2011 hasta diciembre de 2012. Es fácil apreciar que las series tenían un comportamiento similar, acorde con el supuesto de tendencias paralelas.
16 Ambas
comparaciones serían ejercicios interesantes de robustez (de no existir las tres
razones recién expuestas), por una parte se pueden comparar hombres jóvenes con mujeres en edad fértil y esperar que se mantengan los resultados de 4.1 y por otro lado se pueden comparar los hombres jóvenes con con hombres mayores (esperando no encontrar resultados) para reforzar el supuesto de tendencias paralelas.
17 Los
datos de esta sección provienen de la Historia de la Ley 20450 de la Biblioteca del
Congreso Nacional
21
Alrededor de 3 meses antes de la fecha asignada al tratamiento, la participación del grupo de control mantiene su tendencia mientras las mujeres en edad fértil comienzan a disminuir su participación laboral. A través del análisis de di in di pretendo captar estos resultados y analizar su signicancia estadística. A continuación presento los resultados del estimador relevante para distintos períodos de tiempo. Como era de esperar y como lo muestra el gráco anterior, a medida que se aumenta el horizonte de tiempo el efecto es más signifcativo.
Figura 7: Estimación Di in Di (1) Periodo preintervención: enero 2011-agosto2011 Periodo postintervención: septiembre 2011-abril 2012 (8 meses antes y después de la intervención)
En la gura 7 se muestra el resultado del análisis di in di , mostrando los promedios de participación para cada grupo, antes y después del tratamiento. Vemos un efecto negativo cercano al 1,5 % y altamente signicativo. El efecto es de magnitud pequeña, de alrededor de un 2 % considerando la tasa de participación inicial en el grupo de tratamiento. La dirección del efecto es llamativa si consideramos que uno de los objetivos de la política es compatibilizar la vida familiar y laboral de la mujer.
22
Figura 8: Estimación Di in Di (2) Periodo preintervención: marzo 2011-agosto2011 Periodo postintervención: septiembre 2011-febrero 2012 (6 meses antes y después de la intervención)
En la gura 8 todavía encontramos un efecto negativo y signicativo, aunque esta vez la signicancia es al 5 % y el efecto negativo es cercano al 1 %. Por último, en la gura 9 vemos que el estimador sigue siendo negativo y en torno al 1 % cuando toma los 4 meses previos y posteriores a la intervención; sin embargo, pierde signicancia estadística.
Figura 9: Estimación Di in Di (3) Periodo preintervención: mayo 2011-agosto2011 Periodo postintervención: septiembre 2011-diciembre 2011 (4 meses antes y después de la intervención)
En general, vemos unos resultados que apuntan a un efecto de magnitud pequeña, pero en el sentido contrario a uno de los objetivos buscados en el proyecto. Existen al menos tres razones teóricas que podrían justicar este resultado. En primer lugar, las mujeres que están en edad fértil y no valoran en nada el benecio (por ejemplo, porque decidieron no tener más hijos), se enfrentan a una disminución de su salario que podría, en el margen, incentivarlas
23
a abandonar el mercado laboral. Una segunda explicación podría provenir de rigideces en los salarios que expone Gruber (1992) : salario mínimo y escalas de remuneraciones podrían impedir el ajuste de los salarios a la baja y por lo tanto disminuir la participación de equilibrio. Este efecto es independiente de cuánto haya aumentado la oferta de trabajo, ya que el nuevo equilibro está determinado por la menor demanda y las rigideces salariales. Por último, y tal vez el menos convincente de los argumentos, un subsidio como el posnatal podría generar un efecto ingreso en algunas mujeres, incentivándolas a trabajar menos. De todas formas, este último efecto no debiera observarse de manera inmediata y, por lo tanto, difícilmente está capturado por las estimaciones.
4.1.1.
Ejercicio para el año 2010
Una preocupación razonable respecto de los resultados expuestos en las tablas anteriores surge de la relevancia que podría tener la estacionalidad del mercado laboral en los resultados. Al ocupar datos mensuales, existen factores estacionales que podrían afectar de manera distinta a cada grupo. Por ejemplo, el trabajo por temporada en el sector agrícola podría estar afectando los resultados. Para descartar este problema, realicé el mismo ejercicio de calcular la ecuación 1 simulando la fecha de tratamiento en septiembre del 2010. De esta manera podemos observar si existieron cambios en la misma fecha que atribuimos al tratamiento, pero un año antes. Los resultados en las guras 10, 11 y 12 muestran (como era de esperar) con claridad que los efectos son indistinguibles de cero. Esto aporta evidencia signicativa para la hipótesis de que no hubo shocks estacionales que afectaran los resultados calculados en el 2011. Por lo tanto, parece razonable atribuir los resultados de la sección 4.1 al posnatal y no a un mero cambio en la estacionalidad.
Figura 10: Estimación Di in Di (4) Periodo preintervención: enero 2010-agosto2010 Periodo postintervención: septiembre 2010-abril 2011 (8 meses antes y después de la intervención)
24
Figura 11: Estimación Di in Di (5) Periodo preintervención: marzo 2010-agosto2010 Periodo postintervención: septiembre 2010-febrero 2011 (6 meses antes y después de la intervención)
Figura 12: Estimación Di in Di (6) Periodo preintervención: mayo 2010-agosto2010 Periodo postintervención: septiembre 2010-diciembre 2010 (4 meses antes y después de la intervención)
4.2. 4.2.1.
Efectos heterogéneos Por nivel de educación
En la literatura de los benecios mandatados, la evidencia apunta con bastante fuerza a un traspaso cercano al 1 a 1 entre el costo de la política para el empleador y un menor salario para el beneciado (Gruber 2004, Gruber and Krueger (1991) , Gruber (1995) ). Cuando se trata de mujeres de bajos ingresos pueden existir barreras que impidan la baja de esos salarios, por ejemplo la existencia de un salario mínimo. Por lo tanto, de existir un salario mínimo restrictivo para las mujeres en edad fértil, debiésemos observar un aumento en el número de desempleados y posiblemente de inactivos en ese grupo. Para in-
25
tentar encontrar el efecto de la política en el empleo voy a utilizar un enfoque de di in di in di, el que entrega una estimación algo más robusta que el análisis de doble diferencia. En este caso vamos a ocupar una dummy que toma el valor 1 si la mujer tiene un nivel educacional bajo
18 y 0 para el resto. El objetivo
de esta variable es capturar a las mujeres de bajos ingresos que podrían estar restringidas por el salario mínimo. Al incluir esta tercera diferencia estamos comparando cómo cambió la razón de empleo entre ingresos altos y bajos para el grupo de tratamiento y para el grupo de control. Existen dos razones que podrían dicultar la observación de algún efecto. En primer lugar, según la CASEN 2009 las mujeres de bajos ingresos participan muy poco en el mercado laboral y, las que participan, tienen un desempleo muy alto . Para estos niveles bajos de empleo, es difícil pensar en una política que disminuya aún más esta variable. En segundo lugar, la inclusión de una variable de educación como proxy de una variable de ingreso puede producir un sesgo de atenuación y disminuir los efectos encontrados dependiendo de la magnitud del error de la proxy. En el cuadro 1 presento la triple diferencia de medias con la especicación de seis meses antes y después de la fecha de tratamiento. En él vemos un estimador DDD negativo de alrededor de un 5 %. También podemos apreciar que las mujeres de baja educación que pertenecen al grupo de tratamiento disminuyeron su tasa de empleo en un 2 %, mientras que el resto de las mujeres del grupo de tratamiento aumentó en un 0.22 % su tasa de empleo. Al observar el grupo de control vemos tendencias muy distintas: Las mujeres de baja educación aumentaron su tasa de empleo en un 3,5 %, mientras que el resto de las mujeres del grupo aumentó su tasa de empleo en un 0.62 %. Si consideramos las diferencias iniciales de brecha entre educados y no educados, la magnitud del efecto es importante. Esto se explica por la alta elasticidad de la demanda por mujeres en edad fértil sumada a la rigidez que enfrentan los trabajadores de ingresos bajos, ambas características anticipan un efecto imporante en el empleo de equilibrio (gura 4).
18 De acuerdo a la clasicación CINE del INE, en una escala de 1 a 9 consideré baja educación los valores menores o iguales a 3. El número 3 representa educación primaria en un nivel inicial.
26
dĂƐĂĚĞŵƉůĞŽ
'ƌƵƉŽdƌĂƚĂŵŝĞŶƚŽ ĂũĂĞĚƵĐĂĐŝſŶ
ZĞƐƚŽĚĞůĂƉŽďůĂĐŝſŶ
ŝĨĞƌĞŶĐŝĂƉŽƌĞĚƵĐĂĐŝſŶ
ŶƚĞƐ Ϭ͘ϰϬϭϭ
ĞƐƉƵĠƐ Ϭ͘ϯϴϭϭ
;Ϭ͘ϬϬϳϮͿ
;Ϭ͘ϬϬϳϴͿ
ŝĨĞƌĞŶĐŝĂ;ƚŝĞŵƉŽͿ ͲϬ͘ϬϮϬϬ ;Ϭ͘ϬϭϬϲͿ
Ϭ͘ϲϯϭϯ
Ϭ͘ϲϯϯϱ
Ϭ͘ϬϬϮϮ
;Ϭ͘ϬϬϭϵͿ
;Ϭ͘ϬϬϭϵͿ
;Ϭ͘ϬϬϮϳͿ
Ϭ͘ϮϯϬϮ
Ϭ͘ϮϱϮϰ
'ƌƵƉŽŽŶƚƌŽů ĂũĂĞĚƵĐĂĐŝſŶ
ZĞƐƚŽĚĞůĂƉŽďůĂĐŝſŶ
ŝĨĞƌĞŶĐŝĂƉŽƌĞĚƵĐĂĐŝſŶ
Ϭ͘ϰϯϵϭ
Ϭ͘ϰϳϯϰ
Ϭ͘ϬϯϱϬ
;Ϭ͘ϬϬϰϮͿ
;Ϭ͘ϬϬϰϱͿ
;Ϭ͘ϬϬϲϮͿ
Ϭ͘ϲϭϳϲ
Ϭ͘ϲϮϮϭ
Ϭ͘ϬϬϲϮ
;Ϭ͘ϬϬϭϵͿ
;Ϭ͘ϬϬϭϵͿ
;Ϭ͘ϬϬϮϳͿ
Ϭ͘ϭϳϴϱ
Ϭ͘ϭϰϴϳ
Ϭ͘ϬϱϮϬ ;Ϭ͘ϬϭϮϵͿ
Cuadro 1: Tasas de Empleo por grupos de población Fuente: Elaboración propia
Para corroborar los resultados anteriores, en el cuadro 2 hago el mismo análisis mediante una regresión OLS. La ventaja de ocupar la regresión es que se pueden ocupar errores estándar robustos, tal como se sugiere en la literatura con el uso de factores de expansión (Winship y Radbill (1994), DuMouchel y Duncan (1983) y Porter (1973) ). Además permite la inclusión de controles cuando corresponda. En el cuadro 2 se estima la ecuación 2 para ocho meses (columna 1), seis meses (columna 2) y cuatro meses (columna 3) antes y después de la intervención.
27
VARIABLES treat ingresobajo ingresobajoxtreat post8 treatxpost8 ingresobajoxpost8 treatxpost8xingresobajo post6
(1) empleo
(2) empleo
(3) empleo
0.0160*** (0.00375) -0.170*** (0.00604) -0.0542*** (0.0116) 0.0104*** (0.00369) -0.00670 (0.00526) 0.0254*** (0.00854) -0.0558*** (0.0165)
0.0137*** (0.00426) -0.179*** (0.00694) -0.0517*** (0.0134)
0.0110** (0.00522) -0.182*** (0.00847) -0.0627*** (0.0164)
treatxpost6 ingresobajoxpost6 treatxpost6xingresobajo post4
0.00445 (0.00422) -0.00228 (0.00604) 0.0298*** (0.00981) -0.0520*** (0.0189)
treatxpost4 ingresobajoxpost4 treatxpost4xingresobajo Constant
0.613*** (0.00267)
0.618*** (0.00303)
Periodo 8 meses 6 meses Observations 396,795 297,808 R-squared 0.014 0.014 Robust standard errors in parentheses *** p