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1. LA TASA DE RETORNO DE LA EDUCACIÓN Y SU RELACIÓN CON EL CRECIMIENTO ECONÓMICO, UNA ESTIMACIÓN PARA COLOMBIA por Mario A. Muñoz y Victor H. Zuluaga Páginas 1-28.


LA TASA DE RETORNO DE LA EDUCACIÓN Y SU RELACIÓN CON EL CRECIMIENTO ECONÓMICO, UNA ESTIMACIÓN PARA COLOMBIA Mario A. Muñoz M. [mabeto06m@gmail.com] Víctor H. Zuluaga* [aragorn7918@gmail.com] RESUMEN El artículo se compone de dos partes, en la primera se estima la tasa retorno de la inversión en educación, utilizando la encuesta nacional de hogares (ENH) y la Encuesta Continua de Hogares (ECH). Esto bajo una función de producción CobbDouglas sin aumentador tecnológico, encontrando que la tasa de retorno social es mayor que la privada. Como aporte propio y basados en la teoría del crecimiento exógeno, se logra una estimación del modelo anterior con aumentador tecnológico. Los resultados cambian ostensiblemente. La segunda parte, se basa en mostrar como la inversión en educación genera externalidades pecuniarias endógenas sobre los agentes que participan en el mercado laboral. Éstas se caracterizan por la concentración de capital humano en espacios geográficos delimitados. Para lo anterior se utiliza la ECH, haciendo uso de la teoría de los paneles no balanceados. Palabras claves: externalidades, capital humano, crecimiento económico. Clasificación JEL: J24, O30, O40.

*

Estudiantes de la Universidad del Valle. Los autores dan sinceros agradecimientos a los profesores que de manera directa o indirecta brindaron sus comentarios. De igual manera se asume cualquier error, en el que se haya incurrido por comisión u omisión. Por último se asume total independencia sobre nuevas ideas que puedan proponerse a través del documento.


ABSTRACT The article consists of two parts, in the first one estimates the return rate of investment in education, using the National Household Survey (ENH) and the Continuing Survey of Households (ECH). This under a Cobb-Douglas production function, without increasing technological, finding that the social rate of return is higher than the private. As own contribution and based on the theory of exogenous growth, is achieved an estimate of the previous model with increased technology. The results have a strong change. The second part, show how investment in education generates endogenous pecuniary externalities on those involved in the labour market. These are characterized by the concentration of human capital in defined geographic areas. For the foregoing is used ECH, using the theory of unbalanced panels. Keywords: externalities, human capital, economic growth. JEL classification: J24, O30, O40.


I. INTRODUCCIÓN El crecimiento económico es una de las preocupaciones más apremiantes de las cuales deben hacerse cargo los gobiernos de cada país. Es de esperar que un crecimiento económico rápido y sostenido esté relacionado directamente con un buen desempeño en los índices de calidad de vida, es por esto que la intervención gubernamental es importante cuando de impulsar el crecimiento económico se trata. Tal jalonamiento se caracteriza por el desarrollo de dos grandes ramas: la primera, el grado de industrialización o aumento del acervo de capital físico existente en la economía. La segunda, la educación o aumento del acervo de capital humano existente en la economía. Así, los países en su mayoría dirigen su política económica hacia el factor más escaso en dicha economía, es decir, si la acumulación de capital humano (por lo regular medida como años de escolaridad promedio de la población mayor de 25 años) es mucho menor que la acumulación de capital físico (capital físico por trabajador) la política podría estar encaminada hacia una mayor financiación de la educación, pero si se tiene el caso contrario debe hacerse énfasis en el aumento del capital físico. Para lo anterior debe tenerse en cuenta que el análisis de cantidades es relativo y no absoluto, esto debido a la relación de complementariedad existente entre el capital físico y el capital humano. Existen múltiples conceptualizaciones entre externalidades pecuniarias y no pecuniarias, las cuales se crean por medio de la interacción de los factores productivos mencionados con anterioridad. Gracias a esto debe tenerse presente que el crecimiento del producto de un país no es explicado en su totalidad por el crecimiento de los factores productivos, sino que por el contrario, se evidencia una parte de dicho crecimiento que es difícilmente explicable, y que no guarda relación alguna con el crecimiento de los factores. Esto lo planteaba ya Solow (1957) y es lo que conocemos como „el residuo de Solow‟. En principio y por mucho tiempo éste residuo era atribuido únicamente a cambios tecnológicos exógenos. Por casi 30 años hubo ausencia de modelos que permitiesen aclarar el panorama exógeno propuesto por Solow. Y fue solo hasta finales de los 80‟s cuando empezó a buscarse una serie de diferentes explicaciones con argumentos de mayor y menor magnitud, los cuales estaban en busca de una respuesta menos metafórica a la diferencia del crecimiento económico, no sustentada sobre la base del crecimiento de los factores. Éste artículo se propone en la segunda sección realizar un reconocimiento bibliográfico. En primera instancia se realiza una corta descripción de las primeras teorías sobre crecimiento económico, conocido como crecimiento exógeno. Y se termina con una revisión de las nuevas teorías acerca del crecimiento, conocidas como crecimiento endógeno. Es decir, artículos que han sido escritos bajo la


misma línea que aquí se espera expandir, teniendo como país de contrastación a Colombia. En la tercera sección se expondrá la metodología propuesta por González, Guzmán y Pachón (1998) para determinar los retornos sociales del capital humano. De alguna manera muestran que los retornos sociales de la educación son mayores que los retornos privados de la misma. Los autores muestran que la inversión en educación de cierto grupo de la sociedad termina por favorecer a la sociedad en su conjunto debido a las imperfecciones del mercado laboral. De forma adicional en la sección tres se hacen unas modificaciones a las ecuaciones del modelo original, tales modificaciones buscan mejorar las estimaciones que se presentarán en la sección cinco, tanto del modelo original como del modelo transformado. Los cambios propuestos a tal modelo están fundamentados en la teoría del crecimiento económico. En la cuarta sección se muestra la metodología propuesta por Uribe y Castellar (2000) donde se determinan los retornos sociales de la educación teniendo en cuenta la presencia de externalidades pecuniarias endógenas, basando la contrastación empírica bajo una fuerte arma econométrica (modelos con paneles no balanceados), la cual está ligada a la forma como se realizan las encuestas de hogares por el DANE. En la quinta sección se realiza la contrastación empírica de lo propuesto en las dos secciones anteriores, de ésta manera se abre una puerta que permite continuar con el análisis que dejan hasta cierto momento en el tiempo las dos metodologías planteadas en las secciones tres y cuatro. Los resultados de las estimaciones realizados en la sección tres muestran una gran diferencia entre lo propuesto por González, Guzmán y Pachón (1998) y la iniciativa propia, lo cual inducirá de manera directa a un análisis de mayor detenimiento. En la sexta sección se presentarán las conclusiones principales del trabajo de investigación. Que busca hacer un llamado a la promoción de políticas gubernamentales, que estén guiadas a la expansión del acervo de capital humano existente en el país. El artículo se cierra y completa por las referencias bibliográficas. II. RECONOCIMIENTO BIBLIOGRÁFICO El comienzo de las investigaciones acerca de crecimiento económico se da a finales de la década de los 30‟s, sus primeros promotores fueron Harrod (1939) y Domar (1946) quienes propusieron un modelo en el que no se contempla una función de producción explícita. Ellos encuentran la famosa trayectoria que en equilibrio debe seguir la inversión, conocida con el nombre de „El Filo de la Navaja‟ proponiendo así un crecimiento económico bastante inestable. Lo anterior,


teniendo en cuenta que cualquier desviación de la tasa óptima de inversión, hará que el crecimiento de la economía tenga un comportamiento bien sea explosivo o implosivo, lo que explicaría que la economía crezca o se deprima de manera brusca. Seguido de éste aporte se conoce el trabajo de Solow (1956) quien expuso un modelo de crecimiento exógeno, en el cual se converge hacia un estado estacionario en el largo plazo. Además, los cambios en las tasas de crecimiento de las variables exógenas o endógenas no generan crecimiento económico sostenido una vez se alcanza el estado estacionario, exceptuando el cambio en la tasa de progreso técnico. Paso seguido se encuentra un aporte bastante importante realizado por Kaldor (1961) el cual introduce los patrones del desarrollo. Tales patrones marcan una pauta sobre las características que se presentan en una economía una vez ésta está en la senda del crecimiento sostenido. Son seis los patrones propuestos por Kaldor los cuales se mencionan a continuación: 1) El producto por trabajador mantiene una tendencia al crecimiento sostenido. 2) El capital por trabajador muestra crecimiento continuo. 3) La tasa retorno del capital tiende a mantenerse de manera constante. 4) La relación que se enmarca entre el capital y el producto tiende a mantenerse constante. 5) El trabajo y el capital reciben porciones constantes de la renta nacional. 6) Se crean brechas amplias entre las tasas de crecimiento del producto por trabajador de los países en la economía. Es Romer (1989) el encargado de probar que estos seis patrones corresponden verdaderamente a cuatro. Otro modelo de crecimiento exógeno es el propuesto Ramsey (1928), Cass (1965) y Koopmans (1965), donde los agentes demandantes y oferentes maximizan de manera intertemporal. El modelo prescinde de cualquier tipo de imperfecciones en los mercados, no contempla problemas intergeneracionales como tampoco la heterogeneidad de los agentes. La discusión sobre crecimiento económico se mantuvo „quieta‟ desde mitad de la década de los 60‟s hasta finales de la década de los 80‟s, donde la comunidad académica dedicada a la economía volvió a tomar cartas en el asunto; primero encontramos modelos como Lucas (1988), Romer (1990), Grossman y Helpman (1991). En el desarrollo de modelos de crecimiento económico endógeno se buscan nuevas relaciones que logren explicar el crecimiento del producto en su totalidad. Es así como se analizan modelos con dos sectores productivos, uno de bienes finales, y otro de bienes de capital. En éste debe contarse tanto el capital físico como el humano, siendo de interés principal la interacción entre estos. Otros autores buscan la explicación en la intervención del Estado asumiendo un actuar ideal, es decir, un gasto estatal que no contemple ineficiencias. De alguna


manera lo que se intenta es tratar de internalizar las externalidades que se pudiesen presentar, esforzándose por dar alguna explicación a los diferentes fenómenos observados en los modelos exógenos y sobre los cuales no se había incursionado. Lucas (2005) desarrolla tres importantes modelos, dentro de los cuales los dos primeros pueden ser tomados como un resumen de lo que hasta ese momento se había visto en el desenlace del crecimiento económico. Sin dejar de lado el aporte de Lucas a través de la claridad argumentativa y la modelación matemática. En el tercer modelo donde hace su mayor aporte, se muestra como los efectos del aprendizaje en la práctica pueden impulsar el desarrollo económico sostenido. Rebelo (1991) propone un modelo con un sector –llamado el modelo simple-, y otro bisectorial. Evidencia el autor, la existencia de una covarianza positiva entre la tasa de inversión en formación de capital humano, y la tasa de crecimiento de la economía. Es por esto que al hacer inferencias sobre la política económica se hace muy importante tener en cuenta la variable de flujo inversión. Debe recordarse que en el modelo de dos sectores la inversión está catalogada para dos tipos de capital el físico y el humano. Acerca de la medición de tasas de retorno del capital humano, es importante destacar los aportes de Londoño (1990). Deben hacerse varias distinciones cuando de medir el retorno del capital humano se trata, porque la retribución salarial no corresponde en su totalidad a retribuciones sobre el capital humano. Entonces, debe haber una separación entre la retribución al trabajo puro (retribución a las cualidades innatas de los trabajadores) y las retribuciones al capital humano (retribución por inversión en educación). Una buena aproximación es estimar el salario de los trabajadores no calificados, y restárselo a los pagos salariales de los trabajadores calificados, encontrando la retribución total realizada al capital humano, según lo expresado por el autor. Otro aporte importante de Londoño, es identificar que los retornos del capital humano están altamente determinados por las fuerzas de oferta y demanda del mismo. Concluyendo que dichos retornos cumplirán en el largo plazo, con la estimación asemejada que hace sobre la llamada “curva de Kuznets”. Donde se refleja en forma de „U‟ invertida para la relación entre los retornos al capital humano y la interacción oferta-demanda del mismo como una comparación internacional. Psacharopoulos (1996) realiza un trabajo en el que argumenta, cómo la inversión en educación es infravalorada una vez intenta ser medida. Contribución importante, ya que, la estimación de la tasa social de retorno de la educación se muestra en muchos trabajos inferior que la privada. Esto no debería corresponder sólo a un análisis de corte cuantitativo, por el contrario es necesario adicionar un


análisis cualitativo, que en la práctica es difícil de llevar a cabo. Por lo cual, no es posible estimar la verdadera tasa retorno social, indicando un sesgo de resultados. Psacharopoulos insiste en que la tasa de retorno de la educación, tal como es estimada, no puede ser usada de forma simple como indicador de política económica. Reduciendo el gasto público en educación como medida óptima, o con medidas menos directas como el subsidio a la demanda y no a la oferta educativa. Menciona entonces el autor que es tan difícil obtener una tasa social de retorno de la educación, que una forma confiable de hacerlo, sería estimarla en una unidad económica tan pequeña como una firma. En ese caso donde la información es captable, podría tenerse certeza sobre cuál de las dos tasas está por encima de la otra. Se hace necesario mencionar la traducción de Johnes (1993) en especial sus capítulos 1 y 2, donde se muestran interesantes detalles sobre el capital humano y sus tasas de retorno tanto privada como social. Se muestra el comportamiento de la inversión en educación y sus beneficios a través del modelo del ciclo vital, por medio de optimización dinámica. De manera paralela se muestran los costos en los que incurrirá el agente, entendiéndose estos últimos como costos de oportunidad, o de decisión alternativa. Se encuentra entonces en que los individuos invierten en capital humano hasta que el beneficio marginal del mismo iguala los costos marginales de la actividad alterna. Otro aporte importante es la aclaración de por qué la tasa de retorno privada de la inversión en capital humano, es mayor que la tasa de retorno social de la misma. Lo anterior se da porque mientras en la primera se suman los beneficios privados menos los costos privados, a la segunda se suman los beneficios privados y se le restan los costos privados y sociales, lo que de manera nefasta cierra todo tipo de interpretación objetiva. En Pardo (2006 y 2007) se realizan dos investigaciones aplicadas a Colombia. En la primer, año 2006, analiza cuál es el impacto del gasto público en educación sobre la tasa de crecimiento económico, donde su principal resultado muestra que la inversión en educación afecta un 0.14% la tasa de crecimiento del producto. Aunque puede verse poco relevante Pardo explica las muchas razones por las cuales es tan bajo el efecto y además, aclara que el impacto es sobre la tasa de crecimiento del producto, lo que permite pensar que el efecto no es ínfimo. En el segundo trabajo, año 2007, encuentra de manera concreta retornos sociales crecientes de la financiación pública de la educación, Pardo en ésta investigación utiliza como variable para la economía en su conjunto, el número de años promedio de educación de la población mayor de 25 años, utilizando un promedio aritmético a pesar de las dificultades que trae éste tipo de variables, donde la recomendación es la inclusión de promedios ponderados o geométricos. Lo que se argumenta a través del documento es que si un individuo se educa en un entorno


con un nivel educativo promedio alto, para dicho individuo va a ser menos costoso invertir en educación, y esto tiene según lo muestra Pardo, una relación directa con el crecimiento del producto agregado de la economía. Es en este punto del debate donde se pretende contribuir al mismo con la continuación y actualización de dos trabajos bastante serios y relevantes. En ellos se encuentran en muchos momentos desarrollos microeconómicos que pueden llegar a ser bastantes farragosos, pero que a su vez, se convierten en una herramienta necesaria y suficiente para brindar lineamientos que permitirán hacer un contraste con la realidad. Cabe notar que se realizará un desglose teórico de confrontación entre ambos métodos, con algunos cambios propios sobre la estructura teoría que se expondrán en su momento de manera clara. Se guarda reserva sobre la estructura econométrica presentada para la estimación en ambos trabajos dado que no conocemos los paquetes estadísticos utilizados. Intentando además dejar claridad acerca de la estructura econométrica utilizada en éste, y tratando de ahondar al máximo sobre las conclusiones a las que se llegan. Además, debe tenerse en cuenta que la riqueza del estudio radica también en su continuidad y la independencia entre las bases de datos utilizadas, teniendo presentes las restricciones de información con las que se pudiese encontrar. III. METODOLOGÍA IMPLEMENTADA EN EL ARTÍCULO, “Productividad y retornos sociales del capital humano: Microfundamentos y evidencia para Colombia” [González, Guzmán y Pachón (1998)] El objetivo principal del artículo según mencionan los autores, es estudiar la naturaleza de los rendimientos sociales del capital humano, para determinar si realmente mayores retornos van de la mano con mayor productividad económica y por ende de mayor crecimiento económico. La hipótesis planteada en general acerca de los Rendimientos Sociales Crecientes del Capital Humano (RSCKH) se basa en que: una parte de la población que no hace inversión en capital humano ve incrementado su salario, sin incrementar la productividad, gracias a la señal enviada al mercado laboral por parte de la población que realiza inversión en educación, es así como se entiende que el rendimiento privado sea menor que el rendimiento social. El despliegue microeconómico que realizan los autores es bastante relevante, sin dejar de tener en cuenta que el mundo neoclásico que proponen es un conjunto de catalizadores que pueden jugar con la ignorancia de quienes no conocen de la economía como ciencia social, o por el contrario de quienes no echan una mirada a su alrededor para darse cuenta que el país donde viven está lleno de individuos que no poseen las mismas capacidades de apropiación de los recursos, encontrando un gran limitante a la presunción neoclásica.


Entrando en la parte de interés, proponen los autores una extensión del modelo de Acemoglu (1996) bajo una modificación con base en Lichtenberg (1994) donde se plantean una función de producción agregada como la siguiente:

Donde:

Se define entonces:

Representando la función de producción en forma intensiva, y utilizando la función logaritmo natural tendremos lo siguiente:

Debe tenerse en cuenta que: µ Representa la elasticidad de Z (capital humano por trabajador) con respecto a l2 (mano de obra calificada) μ(1-α) Representa la elasticidad de y (producto por trabajador) con respecto a l2 (mano de obra calificada) Debe entenderse entonces que habrán RSCKH según lo propuesto hasta el momento, siempre y cuando se presente un , es decir, una vez que la inversión en capital humano afecte más que proporcionalmente el producto por trabajador con mano de obra calificada. La productividad de la mano de obra calificada puede ser estimada como sigue:


La cual es positiva si

.

Proponen los autores en el anexo 2, una reparametrización de la función de producción que facilitará los cálculos.

El modelo reescrito quedará de la siguiente manera:

Que será igual a la siguiente expresión:

Asumiendo rendimientos constantes a escala en la función de producción, se impone la restricción de:

De ésta manera el modelo restringido quedará como lo indicamos a continuación:

Ahora se presentará el modelo bajo algunos cambios, que serán justificados mientras se desarrollan los mismos. En la parte anterior se mostró como en el modelo original los autores prescinden de ln A, se presume que lo hacen como una forma de normalización. Es importante admitir que en la mayoría de los casos, el intercepto cargará con mucha más información que las mismas variables explicativas, esto implica entonces, que normalizar no sea una buena estrategia a seguir.


Interpretando lo propuesto por González, Guzmán y Pachón (1998), se entiende que la búsqueda del agotamiento del producto por parte de los factores no debería prescindir de los aumentos externos que puedan generarse por estrategias tecnológicas, por iniciativa propia se entiende que eliminar su presencia es bastante brusco e inconsistente con la propuesta del residuo de Solow (1957) por lo anterior se decide realizar un cambio a lo presentado en el artículo original y trabajar como se propone de aquí en adelante, sin dejar de lado la comparación entre los resultados obtenidos en ambos modelos en la sección 5. Ahora bien, el primer cambio que haremos a la escritura del modelo será indexar en el tiempo todas las variables, pues estas cambian a través del tiempo y no está explicito en la modelación anterior.

Donde:

Se define entonces:

Ahora como se considera que prescindir del factor tecnológico puede sesgar los resultados dado que éste es cambiante en el tiempo, se debe modelar ese aumentador tecnológico de alguna manera. Para efectos de esto se supone que crece a una tasa constante de la siguiente forma.

Lo anterior nos permite determinar el comportamiento de

como:


Reemplazando la ecuación (13) en la obtiene:

ecuación (9), y aplicando logaritmo se

De ésta manera se obtienen en la ecuación a estimar dos importantes términos. El primero es el cual hace las veces de intercepto, y que estará indicando en cuanto afecta la tecnología al producto final. Según Wooldridge (2002a: cap. 11) cuando se tienen modelos de regresión lineal, como el propuesto en la ecuación (7), donde las variables no corresponden a un corte transversal sino a variables que se encuentran indexadas en el tiempo, debe incluirse una variable explicativa que sintetice en un principio la relación tendencial de la variable dependiente. Si en algún caso la variable explicada no contiene comportamientos tendenciales, la variable que relaciona el tiempo no deberá ser eliminada puesto que puede capturar relaciones tendenciales de las demás variables explicativas. De no incluir una variable que relacione el paso del tiempo, se podrá caer en el error de estimar coeficientes de correlación bajo regresiones espurias. La ecuación (14) permite mitigar este problema. Realizando la reparametrización se obtiene:

Y este modelo es exactamente igual a:

Imponiendo la restricción de RCE en la función de producción, se encuentra que:


De ésta manera el modelo restringido quedará de la siguiente forma:

Teniendo claridad sobre la extensión de los dos modelos presentados anteriormente en la sección 5 se hará la estimación econométrica. IV. METODOLOGÍA IMPLEMENTADA EN EL ARTÍCULO, “La tasa de retorno de la educación en presencia de externalidades pecuniarias endógenas.” [Castellar y Uribe (2000)] El objetivo del artículo según es mencionado por los autores, es proponer una forma alternativa de estimar la rentabilidad social de la educación. Para esto deciden considerar de manera paralela dos unidades analíticas que son el individuo y el segmento al que este pertenece, donde se espera encontrar la presencia de externalidades. Según la metodología propuesta por el DANE (1991) se define segmento como un conjunto de de aproximadamente 10 casas contiguas. Habla el artículo de externalidades pecuniarias endógenas, donde el nivel de educación de un segmento tiene una incidencia fuerte sobre el individuo y éste efecto se asume como una externalidad exógena, presumiendo que no tiene poder de decisión sobre tal efecto, además está expuesto a los beneficios o costos que esto le genere. Ahora bien, el segmento también sufre una externalidad pero para éste es endógena, teniendo en cuenta que tal segmento si tiene poder de decisión (internalización) sobre la misma. Debe entenderse el término pecuniaria como la incidencia de las acciones individuales sobre los ingresos de terceros. Exponen los autores, que las externalidades sufren un proceso de endogenización una vez se pasa de la instancia individual a la colectiva. Es de gran importancia pensar que el pertenecer a un segmento con ciertas características no corresponde solamente a situaciones aleatorias, sino que por el contrario un individuo puede estar ligado a un segmento por condiciones de mercado o de localización. Debe tenerse claro que sobre esto no se hará mayor énfasis, pero es necesaria la claridad sobre el efecto de desbordamiento del aprendizaje. Se encuentra relevante rescatar la importancia de la estimación de funciones mincerianas cuando se busca investigar acerca de las tasas de retorno de la educación. Una función minceriana tiene como variable dependiente el logaritmo del ingreso del individuo (Ln y) y como variables independientes el número de


años de educación terminados (EDU), la experiencia (EXP), el cuadrado de la misma y el logaritmo del número de horas trabajadas (Ln Hrs), adicionando de igual manera una perturbación aleatoria de media cero y varianza constante, es decir, de carácter estructural.

Es evidente que éste modelo no está teniendo en cuenta la presencia de las externalidades mencionadas anteriormente. Si se cumple la hipótesis de que 1, es recurrente cambiar la variable dependiente por el logaritmo del ingreso por hora, esto dará ganancias en eficiencia, pero asumirlo a priori traerá problemas de sesgo e inconsistencia en los estimadores. Puede pensarse en que es la tasa de retorno privada de un año de educación, asumiendo algunos supuestos simplificadores. Debe suponerse para efectos de la propuesta principal del artículo, que el individuo i, pertenece a un segmento j. Teniéndose en cuenta que para cada segmento habrá una externalidad pecuniaria endógena y ésta será denotada por . Por ende la función minceriana será la siguiente:

El término de perturbación continua siendo estructural. Se interpreta  2 como la tasa de retorno intrasegmento, donde se evidencia que el ingreso del individuo está afectado por dos tendencias, la primera es proporcionada por el colectivo, y la segunda por condiciones propias del individuo, esto no es más que la tasa de retorno privada. Como se asumen que las externalidades son endógenas, estas deben entonces depender de los regresores del modelo. Siguiendo a Mundlak (1978) se hace la regresión sobre las medias de los regresores originales como se ve a continuación:

Ahora bien, si se sustituye la ecuación (20) en (19) se obtiene:

Por ende si se toman promedios en los colectivos se está en el plano intersegmento, y la función de estimación en éste caso sería:


El verdadero modelo intersegmento sería:

Se encuentra que en ausencia de externalidades pecuniarias endógenas la tasa de retorno social y privada son iguales. Pero en el caso que nos interesa, es decir (donde se asume la existen externalidades) la tasa de retorno social  2 es mayor que la privada  2 , no puede olvidarse que la tasa de retorno social estará compuesta de la siguiente forma  2   2   2 . Véase a  2 como el impacto sobre el ingreso medio de un segmento, dado un aumento en la inversión media en educación de tal segmento. Bajo éste modelo se realizará la estimación econométrica en la siguiente sección. V. EVIDENCIA EMPIRICA En esta sección se presenta los resultados obtenidos para el modelo encontrado en González, Guzmán y Pachón (1998) para el periodo que arranca en el primer trimestre de 1996 y termina en el cuarto trimestre de 2005. Igualmente se presentan los resultados para la transformación propuesta, comparando ambas estimaciones. En última instancia se muestra la evidencia empírica del modelo propuesto por Castellar y Uribe (2000) esto para el año 2003. La conclusión que se quiere poner a prueba con los modelos anteriores es que la inversión en educación genera una serie de externalidades pecuniarias que sirven para explicar la dinámica del crecimiento económico del país. i. Modelo de González, Guzmán y Pachón (1998) Se empieza por estimar la ecuación (4) para el periodo 1996-2005. La descripción de las series estadísticas utilizadas es la siguiente:   

PIB trimestral a precios constantes de 1994, tomado del DANE. Acervo de capital a precios constante de 1994 se incluye la depreciación desde ese mismo año, serie construida a partir de los datos encontrados en GRECO (2002). Participación de la mano de obra calificada, construida a partir de la ENH y la ECH.

La metodología planteada por los autores consiste en la estimación de cuatro modelos en donde la mano de obra calificada varía de un modelo a otro dependiendo de los años de educación alcanzados. El criterio que utilizaron para dicha partición fue el siguiente:


Cuadro 1 Años de escolaridad Modelo 1 Mano de obra calificada más de 6 Mano de obra no calificada De 0 a 5

Modelo 2 más de 11

Modelo 3 más de 12

Modelo 4 más de 16

de 0 a 10

de 0 a 11

de 0 a 15

Fuente: González, Guzmán y Pachón 1998: 23, cuadro 1. Esto implica que en el modelo 1 las personas cuyo nivel de calificación es más alto son aquellas que han terminado al menos seis años de educación (secundaria incompleta). Para el modelo 2 una persona es calificada si tiene bachillerato completo, para el modelo 3 se requiere al menos haber ingresado a la educación superior y para el modelo 4 haberla terminado (al menos en teoría). La virtud de estimar estos cuatro modelos es que permite rastrear los efectos de la inversión en educación; a medida que el límite discriminatorio que determina si la mano de obra es calificada o no se hace más grande, se espera que dicha inversión genere externalidades sobre aquellos agentes que no la han realizado. Así, pasar de un modelo a otro permite descubrir si hubo o no dicha externalidad pecuniaria. Cuadro 2 Resultados Básicos Variable dependiente: PIB Variables independientes Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Capital

0.397621 0.538367 0.640593 0.658101 [11,125] [33,63] [13,566] [13,32] {0,000} {0,000} {0,000} {0,000}

Mano de obra calificada

Mano de calificada

obra

0.8376 [6,14] {0,000}

0.7953 [4,61] {0,000}

0.6153 [4,39] {0,000}

0.528249 [4,84] {0,000}

-0.2352 [-2,263] {0,029}

-0.3337 [-2,26] {0,077}

-0.2559 [-1,37] {0,177}

-0.18635 [-1,18] {0,244}

0.86

0.86

0.87

no

Número de observaciones: 40 R-cuadrado

0.79

Variables en logaritmos Estadístico “t” HAC entre corchetes. P-valor entre llaves

Fuente: Listados de computador en EVIEWS 5.0


La ecuación estimada incluye la restricción de RCE. Dado que la serie de la variable participación de la mano de obra calificada presenta variaciones asociadas a la obtención de la muestra, se adiciona al modelo una variable dicótoma. Ésta toma el valor de uno cuando se sospecha que las observaciones de las variables están influidas por dicho suceso y cero en otro caso, esta acción permite mejorar la bondad de ajuste del modelo1. Igualmente al encontrarse que los errores del modelo están correlacionados se utilizan errores estándar robustos a la autocorrelación y a la heteroscedasticidad (HAC) propuestos por Newey y West [ver Greene (1999)], los resultados se encuentran en el cuadro 2. Estos resultados muestran cierta concordancia con los obtenidos por González, Guzmán y Pachón (1998), especialmente en los signos de los estimadores. Vale aclarar que todas las variables resultan estadísticamente significativas para los modelos 1 y 2, para el 3 y 4 la elasticidad de la mano de obra no calificada no es significativa por ello no se utilizaran para fines expositivos. Con los resultados significativos encontramos que la elasticidad promedio del capital es de 0.46 y la del trabajo de 0.54. Un resultado acorde con el de los autores se percibe en el comportamiento de la mano de obra calificada, nótese que su coeficiente se hace más negativo de un modelo a otro (al menos en los modelos en los que resulta significativa). Esto se debe a que al pasar del modelo 1 al modelo 2 la participación de la mano de obra no calificada se hace más grande (Cuadro 3). El signo de este coeficiente implica una relación negativa entre el producto por trabajador y el número de trabajadores con baja calificación. Cuadro 3 Participaciones en el Empleo Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo4

Calificada 0.649380821 0.423654685 0.256014635 0.202077305

No calificada 0.350619179 0.576345315 0.743985365 0.797922695

Fuente: Cálculos propios a partir de la ENH y la ECH. La hipótesis que guía este trabajo y especialmente la modelación propuesta por González, Guzmán y Pachón (1998) es que la inversión en educación de cierto grupo favorece a toda la sociedad en su conjunto incluidos quienes no la han hecho, como se vio la elasticidad de la mano de obra no calificada se hace más negativa con cada modelo, sin embargo, en el Cuadro 4 se muestra que al pasar 1

Para el año de 1994 se lleva a cabo una encuesta a las negritudes lo que implica un aumento del tamaño de la muestra. Dado lo anterior la variable dummy toma el valor de uno para los cuatro trimestres del año 1994.


del modelo 1 al modelo 2 el crecimiento de los salarios reales de la mano de obra no calificada es positivo a pesar de que su aporte al producto es negativo, esto brinda cierta evidencia sobre la existencia de una externalidad pecuniaria de la educación explicada por la naturaleza del mercado laboral. Cuadro 4 Comportamiento de los Salarios Reales

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo4

Salario Real Promedio Calificada No calificada 426,061 203,142 512,661 225,440 740,661 207,273 867,393 274,578

Tasa de Variación Calificada No calificada 20.325 44.473 17.110

10.976 -8.058 32.471

Fuente: Cálculos propios a partir de la ENH y la ECH. Si se estima la productividad de la mano de obra calificada con la ecuación (5), se encuentra: El cuadro 5 estima la productividad de la mano de obra calificada con la ecuación (5). Estos resultados permiten confirmar una de las hipótesis guía, a saber, la productividad de la mano de obra calificada se hace mayor a medida que el límite discriminatorio de escolaridad se hace más alto. Esto permite inferir una relación positiva entre el nivel de capital humano existente en la sociedad con la productividad del trabajo. Cuadro 5 Productividad de la mano de obra calificada Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo4

Ecuación (5) 1.96076555 2.456381191 2.747468955 2.847637573

Fuente: Cálculos propios. A lo largo de este trabajo se ha defendido la proposición de que la educación genera externalidades pecuniarias que explican el crecimiento económico, una condición suficiente para esto último es que los rendimientos sociales de la educación sean mayores que los privados, es más se esperaría encontrar que los rendimientos sociales sean crecientes, expliquemos mejor este punto. En el modelo de Acemoglu (1996) la inversión en educación que realizan ciertos agentes (dada la información asimétrica en el mercado laboral) conlleva a que los salarios reales de quienes no han realizado dicha inversión se vean mejorados puesto que el nivel educativo promedio de la sociedad se hace mayor, lo que implica una externalidad pecuniaria de la inversión en capital humano. En este


orden de ideas, la educación tiene un rendimiento social mayor al privado y, además, creciente. Cuadro 6 Retornos del Capital Humano Sociales 1.3905050 1.7229076 1.7120618 1.5450440

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo4

Privados 0.7952711 0.6256900 0.5514961 0.4444542

Fuente: Cálculos propios a partir de la ENH y la ECH. En el Cuadro 6 y en el Gráfico 1, se muestran los retornos sociales y privados de la educación, en estos se hace evidente la existencia de una externalidad pecuniaria. Es de notar que cuando se pasa del modelo 1 al 2, los retornos sociales de la educación se hacen mayores mientras que los privados decrecen, esto implica que un mayor nivel educativo promedio en la mano de obra calificada favorece a aquellos grupos que no han invertido en capital humano. En el modelo de Acemoglu (1996) esto significa que los empresarios perciben un mayor nivel de calificación promedio lo que jalona la inversión en capital físico, y por ende mejorar la razón capital-trabajo favoreciendo esto último a todos los trabajadores de la economía en su conjunto. No debe crear confusiones el hecho de que el comportamiento de los retornos sociales aparente ser cóncavo, recuérdese que para los modelos 3 y 4 la mano de obra no calificada no es significativa. Gráfico 1 Retornos Sociales y Privados de la Educación 2 1.8 1.6 1.4 1.2 1

Sociales

0.8

Privados

0.6 0.4 0.2 0 Modelo 1

Modelo 2

Fuente: Cálculos propios.

Modelo 3

Modelo4


ii. Modelo que permite progreso tecnológico Con la misma base de datos utilizada en el numeral anterior se estimó la ecuación (17), los resultados se presentan en el Cuadro 7. Para comenzar debe decirse que todas las variables resultan significativas, incluyendo el factor de crecimiento de la tecnología. Las diferencias entre las dos estimaciones saltan a la vista, basta con comparar los resultados de este último cuadro con los correspondientes al Cuadro 2 (puede también observarse los Gráficos 2 y 3). Una primera diferencia es el signo de la mano de obra no calificada, recuérdese que con el modelo propuesto por González, Guzmán y Pachón (1998) la elasticidad de la mano de obra no calificada es negativa, esto es, ante crecimientos en dicha variable el producto por trabajador responde decreciendo. Una segunda diferencia fundamental es que a medida que se pasa de un modelo a otro la elasticidad de la mano de obra calificada disminuye. Igual resultado se percibe con el capital. Cuadro 7 Resultados Básicos Variable dependiente: PIB Variables independientes Modelo 1

Modelo 2

Modelo 3

Modelo 4

Capital

0.363205 [43.82] {0,000}

0.39442 [38.80] {0,000}

0.386511 [27.36] {0,000}

0.365922 [19.26] {0,000}

Mano de obra calificada

0.476129 [28.44] {0,000}

0.347222 [14.96] {0,000}

0.226219 [13.38] {0,000}

0.167243 [7.49] {0,000}

0.160666 [9.51] {0,000}

0.258358 [8.71] {0,000}

0.387270 [13.43] {0,000}

0.466834 [11.80] {0,000}

0.016882 [15.56] {0,000}

0.016078 [14.48] {0,000}

0.016333 [13.92] {0,000}

0.016702 [12.64] {0,000}

0.9897

0.9897

0.9871

Mano de calificada

Tiempo

obra

no

Número de observaciones 40 R-cuadrado

0.9887

Variables en logaritmos excepto tiempo Estadístico “t” HAC entre corchetes. P-valor entre llaves

Fuente: Listados de computador en EVIEWS 5.0


La virtud del modelo con el factor de crecimiento tecnológico radica en la disminución que se le realiza al impacto de las externalidades de la inversión en educación sobre el producto. Sin embargo, la inversión en educación puede tener „algunos efectos‟ que están siendo concentrados por el factor tecnológico. Con lo anterior se debe entender que el modelo propuesto por González, Guzmán y Pachón (1998) impone una sobrestimación de los rendimientos sociales de la educación al no incluir una variable que capture el comportamiento tendencial que presentan las variables del modelo. Gráfico 3 Comportamiento de las Elasticidades 0.50 0.45 0.40 Capital

0.35 0.30

Mano de obra calificada

0.25 0.20 0.15

Mano de obra no calificada

0.10

tiempo

0.05 0.00 Modelo 1

Modelo 2

Modelo 3

Modelo 4

Fuente: Construcción propia. Gráfico 4 Comportamientos de las Elasticidades - Modelo González et al (1998) 1 0.8 0.6

Capital

0.4 Mano de obra calificada

0.2 0

Mano de obra no calificada

-0.2 -0.4 Modelo 1

Modelo 2

Modelo 3

Modelo 4

Fuente: Construcción propia.


iii. Modelo de Castellar y Uribe (2000) Este modelo que hace uso de la teoría de los paneles no balanceados 2, trata igualmente de captar las externalidades pecuniarias que genera la inversión en educación. Sin embargo, el enfoque utilizado es diametralmente opuesto al sugerido por el trabajo de González, Guzmán y Pachón (1998). Aquí las externalidades no nacen por la naturaleza del mercado laboral sino por la concentración de capital humano en espacios geográficos delimitados los cuales permiten realizar una agregación de la población. Las series utilizadas para la estimación de este modelo provienen de la encuesta continua de hogares para las trece áreas metropolitanas, correspondiente al año 2003. En el Cuadro 8 se presenta las características de la muestra con respecto a la variable segmento. En éste se ve que para la muestra son 322 segmentos en total, donde el grupo con menos integrantes tiene 10 y aquel con más integrantes tiene 955. El número promedio de integrantes para los grupos es de 444. Cuadro 8 Características del Panel Variable de identificación de grupo: Segmento Número de grupos: 322 Tamaño de los grupos:

Mínimo Máximo Media

10 955 443.9

Fuente: Cálculos propios a partir de la ECH. En el Cuadro 9 se muestran algunas estadísticas descriptivas para las variables utilizadas. Cuadro 9 Estadísticas Descriptivas Variable Ln(ingreso real mensual) Ln(horas trabajadas al mes) Experiencia Años de educación aprobados Ingreso real mensual Horas trabajadas al mes

Media D. Estándar Mínimo Máximo 12.225 0.993 5.739 18.041 5.217 0.568 1.466 6.333 22.438 14.565 0 88 9.467 5.072 0 28 322402 492343 311 68400000 207.318 82.608 4.330 562.900

Fuente: Cálculos propios a partir de la ECH.

2

Una revisión de la teoría de los paneles no balanceados se encuentra en Wooldridge (2002b: cap. 10). Un acercamiento más amplio puede revisarse Batalgi (1995).


Con esta base de datos se estimó la ecuación (18), esta modelación no tiene en cuenta la existencia de segmentos lo que implica que no permite rastrear la existencia de externalidades pecuniarias de la educación (Cuadro 10). Cuadro 10 Modelo Total Variable dependiente: ln(ingreso real mensual) Error Variables independientes Coeficiente estándar Estadístico t

P-valor

ln(horas trabajadas al mes)

.8307392

.0033114

250.87

0.000

Experiencia^2

-.0003739

7.06e-06

-52.95

0.000

Experiencia

.0331981

.0004132

80.34

0.000

Años de educación

.1132781

.0004269

265.33

0.000

Intercepto

6.341378

.0185404

342.03

0.000

Número de observaciones: 142927 R-cuadrado ajustado: 0.4961 Prueba de elasticidad horas trabajadas del ingreso unitaria t=(.83073-1)/.0033114=-51.123

Fuente: Listados de computador en STATA 9.1 En primer lugar, se pone a prueba la hipótesis de elasticidad unitaria del ingreso. El resultado de la prueba es que se rechaza la hipótesis de elasticidad unitaria del ingreso, esto es, no es conveniente utilizar el logaritmo del ingreso por hora como variable dependiente ya que esto haría ineficiente la estimación. Se encuentra además que el rendimiento de un año de educación es del 11.3%, de un año de experiencia del 3.3%. La experiencia que optimiza el ingreso son 40 años. El interés del modelo es determinar la existencia de externalidades fijas asociadas al nivel de educación promedio del segmento, para ello se estima la ecuación (19) suponiendo en primera instancia a αj fijo y luego considerándolo aleatorio. En la primera parte del Cuadro 11 se presentan los resultados para el modelo de externalidades fijas también llamado modelo intrasegmento, se percibe un leve descenso en la tasa de retorno de la educación (pasa de 11.3% al 10.5%), mientras que los resultados de las demás variables permanecen relativamente constantes. Castellar y Uribe (2000) siguiendo a Olive, Raymond, Roig y Roca (1998) argumentan que tal “descenso en la tasa intrasegmento respecto a la total puede interpretarse como el hecho de que la probabilidad de pertenecer a un


determinado segmento no es independiente del nivel educativo del individuo”. Debe tenerse presente que el estimador de efectos fijos logra aislar las características asociadas a los grupos de las imputadas a los individuos. Cuadro 11 Externalidades fijas versus aleatorias Variables independientes

Variable dependiente: ln(ingreso real mensual) Modelo de externalidades fijas Modelo de externalidades aleatorias error error Coeficiente estándar Estadístico t P-valor Coeficiente estándar Estadístico z P-valor

ln(horas trabajadas al mes)

.8291327

.0032735

253.29

0.000

.8291677

.003278

252.95

0.000

Experiencia^2

-.0003787

6.98e-06

-54.26

0.000

-.0003775

6.99e-06

-54.01

0.000

Experiencia

.0325508

.0004086

79.66

0.000

.0326308

.0004092

79.74

0.000

Años de educación

.1053136

.018417

235.47

0.000

.1066198

.0004446

239.80

0.000

6.510757

.0199204

326.84

0.000

Intercepto

Número de observaciones: 142927 142927 R-cuadrado: 0.4957 0.4707 HIPÓTESIS DE EXTERNALIDADES EN LA GENERACIÓN DE INGRESOS Test de Hausman 719.22 Grados de libertad 4

P-valor

Fuente: Listados de computador en STATA 9.1

En la segunda parte del Cuadro 11 se presentan los resultados para el modelo de externalidades aleatorias. La ventaja que representa dicha estimación es que en el caso de que las externalidades puedan ser tratadas como aleatorias incorporarlas al término de error hace que se gane en eficiencia. Sin embargo, debe dejarse claro que la estimación de efectos fijos es consistente aun en el caso de que sea mejor utilizar efectos aleatorios, el inverso no es cierto. Para determinar cual estimador debe ser utilizado se usa el test de Hausman; los resultados arrojados por el modelo rechazan la hipótesis según la cual el estimador a usar es el de efectos aleatorios. Debe probarse que un mayor nivel educativo promedio al interior de cada segmento se relaciona positivamente con tal prima, para ello se estima la ecuación (20). Los resultados se muestran en la primera parte del cuadro 12, sobresale el efecto de la educación promedio del segmento sobre la prima asociada al mismo (9%). Sobre la importancia de este resultado se regresara enseguida.

0.000


Cuadro 12 Modelos de dimensión intersegmento Variable dependiente: Variables independientes ln(horas trabajadas al mes)

Factor fijo asociado a cada segmento Determinantes de la externalidades Error Coeficiente estándar Estadístico t P-valor

ln(ingreso real mensual) Modelo intersegmento Error Coeficiente estándar Estadístico t

P-valor

.1751678

.1079476

1.62

0.106

1.004301

.1079476

9.3

0.000

-0.0000661

.0002901

-0.23

0.820

-.0000661

.0002901

-1.53

0.126

Experiencia

.0172273

.0158172

1.09

0.277

.0497781

.0158172

3.15

0.000

Años de educación

.090588

.0048222

18.79

0.000

.1959017

.0048222

40.63

0.000

-2.100793

.575639

-3.65

0.000

4.342326

.575639

7.54

0.000

Experiencia^2

Intercepto Número observaciones: R-cuadrado

de 322 0.6997

322 0.9160

Fuente: Listados de computador en STATA 9.1 Para dar un sustento empírico más sólido a este trabajo se estima la ecuación (22). En la terminología econométrica éste procedimiento recibe el nombre de regresión Between [Wooldridge (2002) y Batalgi (1995)]. La característica más sobresaliente de esta estimación es que todas las variables están promediadas por grupos, por ejemplo, la serie “Media de los años de educación” contiene los promedios de los 322 segmentos. En la segunda parte del Cuadro 12 se presentan los resultados de tal estimación. Estos resultados deben ser observados con cuidado, nótese que el coeficiente que acompaña a la variable media de la educación, es decir, la tasa de retorno de un año medio de educación es del 19.5%. Como se mostró en el Cuadro 11 la tasa de retorno de la educación que aísla los efectos asociados a los grupos es del 10.5% esto quiere decir que la prima diferencial asociada al nivel educativo medio que cada grupo otorga a sus integrantes es del 9%, valor encontrado en la estimación de la ecuación (20). Este resultado se convierte en la evidencia a favor de la existencia de externalidades pecuniarias de la educación, dichas externalidades sirven para explicar la dinámica de los procesos de crecimiento. VI. CONCLUSIONES Los resultados encontrados en la sección 5.1 (V.i) concuerdan con las estimaciones realizadas por González, Guzmán y Pachón (1998) para diferentes periodos. Se prueba la existencia de rendimientos sociales crecientes de la


inversión en capital humano. Los resultados del modelo donde se incluye un factor de crecimiento de la tecnología (sección 5.2 –V.II) cambian sustancialmente. Comparando el cuadro 2 y el 7 se encuentra que la mano de obra no calificada tiene un aporte negativo en el primer cuadro y positivo para el segundo, aunque en ambos casos es creciente, esto debido a que el número de años de educación de la mano de obra no calificada aumenta para cada modelo. Los resultados de la sección 5.2 se deben a que el factor tecnológico, el cual no es explicado, puede apropiarse de alguna parte de las externalidades de la educación, lo que indica que la correlación era en buena medida espuria. Los resultados para el modelo de Castellar y Uribe (2000) en el año 2003 brindan evidencia suficiente sobre la existencia de una prima diferencial, asociada al nivel educativo promedio del segmento al cual pertenece el individuo. Lo que guarda relación con lo encontrado en el trabajo original, es decir, el patrón encontrado para el año 1992 se mantiene en el 2003. Con esta modelación se logra endogenizar el factor tecnológico haciendo uso del desbordamiento del conocimiento (spillovers), problema latente en las modelaciones de las secciones 5.1 y 5.2. La educación en sí misma es deseable en cuanto genera una serie de externalidades positivas (sobre la natalidad, el ambiente político, etc.), es por esto que debe ser una preocupación inminente de los gobiernos de turno de cada país, sin importar sus niveles de desarrollo. La relación entre educación y crecimiento económico dista de ser clara, más no inexistente. Para dar claridad sobre esta última debe buscarse un grado de desagregación mayor lo que reivindica la propuesta de Psacharopoulos. VII. REFERENCIAS ACEMOGLU, D. (1996). “A microfoundation for social increasing returns in human capital accumulation”. Quaterly Journal of Economics, Vol. 111, No. 3, Agosto, pp. 779-804. BATALGI. B. H. (1995). Econometric Analysis of Panel Data. John Wiley & Sons, Chichester. CASTELLAR, C. E. y URIBE, J. I. (2000). “La tasa de retorno de la educación en presencia de externalidades pecuniarias endógenas”. CIDSE, Documento de Trabajo No. 55, Cali. DANE (1991). Veinte años de la encuesta nacional de hogares de Colombia. DOMAR, E. D. (1946). “Capital expansion, rate of growth and employment”, Econometrica, Vol. 14, pp. 137-147.


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3. ALGUNOS DETERMINANTES DEL ESTADO DE SALUD: ANÁLISIS PARA EL PACÍFICO COLOMBIANO por Yuri David Revellón Guerrero Páginas 47-64.


ALGUNOS DETERMINANTES DEL ESTADO DE SALUD: ANÁLISIS PARA EL PACÍFICO COLOMBIANO Yuri David Revellón Guerrero* [Axel_80@msn.com] RESUMEN Esta investigación pretende averiguar el efecto de variables adscritas a las personas y al hogar, sobre el estado de salud de las mismas. Se parte del enfoque teórico de Demanda por Capital Salud presentado por Grossman (1999). Se modela una regresión logística tomando como base de datos la Encuesta de Calidad de Vida del año 2003 realizada por el DANE. Se contrastará la importancia del régimen del Sistema General de Seguridad Social al que pertenece la persona sobre su estado de salud. Además, se comprueba la hipótesis de que el capital o acervo de salud se deprecia con el pasar del tiempo, y que la inversión en salud y en educación tiene un efecto positivo sobre la salud de las personas. Palabras clave: regresión logística, demanda por capital salud, acervo de salud, inversión en salud, capital humano. Clasificación JEL: C35, I10, I18.

ABSTRACT This research aims to determine the effect of variables attached to people and the homeless, about the health of them. It is part of the theoretical approach of Claim for Capital Health by Grossman (1999). Logistic regression models were based on data from the quality of life survey for 2003 conducted by DANE. It will seek to contrast the importance of the regime of General Social Security System to which the person belongs about your health state. Furthermore it is assumed that the hypothesis of the capital or stock of health depreciates with time, and that investment in health and education has a positive effect on health. Keywords: logistic regression, demand for human capital, stock of health, health investment, human capital. JEL classification: C35, I10, I18.

*

Economista de la Universidad del Valle. Basado en el trabajo de grado para optar al título de economista. Los errores que puedan persistir son responsabilidad del autor.


I. INTRODUCCIÓN Se ha demostrado en recientes investigaciones que el estado de salud de los pobladores del pacífico colombiano no es el mejor. En términos relativos, los pobladores de esta región tienen el peor estado de salud en Colombia [García y Tovar (2006)]. Las razones no están muy ocultas, pues dadas las condiciones climáticas de la región pacífica se facilita la gestación de peligrosos virus y epidemias. Sumado a esto se tiene que el número de centros hospitalarios no es muy grande y que debido a las condiciones demográficas y geográficas el acceso a éstos es difícil. Además, debe tenerse en cuenta que durante varias décadas se han encontrado disparidades socio-económicas en tratamientos de cuidado médico y salud de tipo racial, étnico y genérico [Chandra y Skinner (2003)]. Por estas razones no resulta extraño que en la región se presente una situación deplorable en términos de salubridad. De acuerdo con el Plan de Desarrollo y la reforma al Sistema General de Seguridad Social (SGSS) por medio de la Ley 100 de 1993, para el año 2000 el 100% de la población colombiana debería contar con servicios de salud, ya sea por el régimen contributivo o por el subsidiado. Sin embargo, hoy en día sólo el 49% de la población está cubierta [Meza (2005)]. Entre las características de la reforma se encuentra la descentralización de los recursos, haciendo responsable a cada gobernación por la generación de los propios. En el Chocó, para hablar de un caso particular, este sistema presenta graves problemas. Lo anterior gracias a que el régimen subsidiado es abastecido por los contribuyentes, y como los niveles de pobreza son tan altos, en el Departamento no hay suficientes recursos que hagan funcionar el sistema. Dadas estas condiciones, que son también vividas en otros departamentos, se ha creado el llamado sistema de trasferencias, mediante el cual el Estado redistribuye los ingresos de la Nación entre los departamentos de acuerdo a sus necesidades particulares. El objetivo de este artículo es profundizar el estudio de diferentes variables que pueden afectar el estado de salud de las personas centrándose en la población de la costa pacífica colombiana. Para ello se hará uso de la Encuesta de Calidad de Vida del 2003 diseñada por el DANE con la cual se modelará una regresión probabilística tipo Logit. Se pondrá a prueba la hipótesis de que el capital o acervo de salud se deprecia con el pasar del tiempo, y que la inversión en salud y en educación tiene un efecto positivo sobre la salud de las personas. La relevancia de esta investigación se encuentra en el hecho de que las condiciones en medio de las cuales crecen las personas tienen una influencia muy fuerte en el desarrollo de las mismas, pues las precarias condiciones de salud de los niños se asocian a una disminución en la capacidad escolar y laboral futura [Oreopoulos et al (2006) y Ribero y Núñez (1999)].


Además de esta introducción, este artículo contiene una revisión del estado del arte tanto nacional como internacional lo que conforma la segunda sección. En la tercera se presentará el modelo teórico utilizado. En la cuarta se discutirá el modelo econométrico. En la quinta los resultados a los que condujo la investigación seguidos de las conclusiones y recomendaciones de política. Se finaliza con las referencias bibliográficas. II. ESTADO DEL ARTE El primer estudio al respecto lo realizó Grossman (1972), que después de algunas críticas desarrolló su modelo de inversión en salud [Grossman (1999)], en el cual, el gasto realizado en cuidado o atención médica es equivalente a una inversión en capital humano. No está demás decir que este último modelo ha sido comúnmente utilizado en la literatura empírica sobre el tema. Wagstaff (1993) hace una reformulación del modelo de Grossman ya que encuentra una debilidad econométrica (no cambia el modelo teórico), que yace en la derivación de la demanda por salud. La aparente inconsistencia entre el modelo teórico y el econométrico planteados por Grossman (1972) se debe a que no reconoce la incapacidad de los individuos para ajustar sus estados de salud instantáneamente, tras un cambio o inversión en capital salud. Entre los resultados relevantes halló que el ingreso y la edad no resultan significativos para el grupo de menores de 41 años, al igual que la educación para los mayores de 41 años. Gerdtham realiza dos trabajos, el primero en compañía de Isackson y Johannesson (1999) y el otro con Johannesson (1997). Existen dos diferencias claras entre ambos trabajos. En el primero se toma una muestra aleatoria de individuos de una población mientras en el segundo se analiza una muestra solamente de adultos. La segunda diferencia está en que el trabajo inicial el regresando es una variable discreta con cinco categorías mientras en el realizado con Johannesson la variable explicada sólo tiene tres categorías. En Gerdtham et al (1999) se usa un modelo probit ordenado para medir, por medio de una respuesta categórica, el acervo de salud de las personas y calcular la ecuación de demanda por salud. Se hace un análisis comparativo entre toda la población y la empleada. Gerdtham y Johannesson (1997) llegan a resultados bastante peculiares, pues se encontró que el ser de género masculino y vivir en grandes ciudades disminuye el estado de salud (por lo general los resultados muestran lo contrario, por ejemplo [Wagstaff (1993)]). Además se halló que el hecho de ser soltero tiene efecto negativo sobre el estado de salud. A nivel nacional se tienen estudios como el realizado por Ramírez et al (2004), basándose en el modelo teórico de Grossman y utilizando un modelo probit ordenado, hacen un análisis comparativo usando la Encuesta Nacional de


Demografía y Salud (ENDS) del año 2000 de PROFAMILA y la Encuesta de Calidad de Vida (ECV) del año 1997 del DANE. El estudio efectuado por Zambrano (2006) avanza en la identificación de los determinantes del estado de salud, distinguiendo su impacto entre el área urbana y rural. Además compara el estado de salud entre 1997 y 2003, después de la mayor recesión económica que Colombia haya experimentado. Otro estudio importante lo realizaron Tovar (2005) y García y Tovar (2005) usando la ECV del año 2003 encontrando que en la costa pacífica colombiana se encuentran los pobladores con peores condiciones de salud dentro del país. Tovar (2005) logra mediante un análisis marginal, establecer y evaluar los factores determinantes del estado de salud de los colombianos. Esto lo hace siguiendo el modelo teórico de Grossman y utilizando un modelo econométrico de respuesta múltiple ordenado a partir de la ECV del 2003. Esta investigación busca ampliar el conocimiento de los determinantes del estado de salud de la población mediante el análisis de los cambios marginales de las variables. Es importante resaltar que todos los estudios realizados a nivel nacional han sido con base a medidas generadas por variables subjetivas del estado de salud. En dichos estudios se ha evaluado el efecto de diferentes factores como el ser soltero, fumar, vivir en zonas rurales o urbanas, la edad y el nivel educativo entre otros, sobre el estado de salud de las personas. III. MODELO DE GROSSMAN (1999) En el presente artículo se utiliza el modelo teórico presentado por Grossman (1999), que en esencia sugiere que tener buena salud representa menos días de incapacidad laboral (costos evitados para el empleador), un mayor rendimiento en el trabajo y, por ende, unas mayores utilidades para la empresa. Este modelo tiene la ventaja de que permite analizar la forma en que cambian las decisiones óptimas de los individuos respecto al estado de salud, cuando cambian los insumos comprometidos en dicha producción. Es decir, “se puede analizar el comportamiento de los agentes desde el punto de vista de la evolución de la edad, del nivel de ingreso y del nivel de educación” [García y Tovar (2005): p. 6]. En estos análisis la salud se toma como un bien que se demanda porque permite aumentar los días disponibles para trabajar. Por otra parte, los cuidados médicos se toman como una demanda derivada pues constituyen insumos que aportan para la producción de salud. Así, el individuo recibe una utilidad directa de la producción de salud y entre mejor sea dicha producción mayor es la utilidad que este individuo alcanza. En el modelo el individuo intenta maximizar una función de utilidad intertemporal que depende del consumo de servicios de salud, donde Ht es el stock de salud en


el momento t y φt es el flujo de servicios por unidad de stock. Por otra parte, Zt representa el consumo de otros bienes.

El stock de salud inicial, H0, está dado pero el stock de salud para los demás periodos es endógeno. La ecuación (1) se puede reformular más sencillamente de la siguiente manera:

Donde It es la inversión bruta y δ la tasa de depreciación del estado de salud para el periodo t, la cual es exógena, pero depende de la edad. Según Grossman (1999), los individuos pueden producir la inversión bruta en salud y en otros bienes que entran en la función de utilidad, a partir de bienes insumos que contribuyen a la producción de otros bienes (Xt). Otros insumos como los servicios médicos representados por el vector (Mt), el tiempo (THt y Tt) y el stock de capital humano (Et: nivel de educación o conocimiento), el cual determina la eficiencia de los individuos en la producción de salud. Las funciones de producción de los individuos para la inversión bruta en salud y otros bienes serán entonces:

El consumidor se encuentra entonces frente a un par de restricciones, una de tipo temporal y otra de tipo presupuestal que fusionadas generan la siguiente restricción intertemporal:

En la anterior ecuación Pt y Qt son los vectores de precios correspondientes a los insumos Mt y Xt. Wt es la tasa de salarios, Ωt es la cantidad de tiempo total trabajado para cualquier momento. A0 son los activos iniciales y r la tasa de interés del mercado. De esta manera, el lado derecho de (6) representa el valor presente de la riqueza total del individuo a lo largo de su vida y el lado izquierdo representa los gastos (consumo de bienes insumos e inversión en capital salud) a lo largo de la vida.


Las cantidades de equilibrio de Ht y Zt vienen dadas por las condiciones de primer orden correspondientes a la maximización de la ecuación (1), sujeta a las restricciones dadas por las ecuaciones (3), (4) y (6). El valor óptimo se alcanza cuando los beneficios marginales se hacen iguales a los costos marginales. A partir de la estructura matemática planteada se espera que el estado de salud de las personas se deteriore con el pasar de los años, mostrando un efecto creciente y más marcado en la etapa final de la vida. Por otra parte, se espera que a medida que el nivel de ingresos sea mayor la demanda por salud y por servicios médicos aumente, lo que conlleva a un mayor acervo de salud de las personas. Como consecuencia de un nivel de ingresos altos, se encuentra que el stock de salud de las personas aumenta a medida que el nivel de capital humano también lo hace. Con el anterior modelo se pretende explicar el porqué las personas o el Estado deben hacer una inversión en capital humano, particularmente en salud. Es favorable desde un punto de vista económico invertir en ciertos insumos que afectan positivamente el estado de salud. Este tipo de inversiones son especialmente importantes en lugares como el pacífico colombiano, donde existe evidencia de un capital salud insuficiente. Encontrar aquellos determinantes del estado de salud de los pobladores de la región pacífica se hace entonces indispensable, no solo porque legitimaría la puesta en marcha de políticas públicas que enfrente dicho problema, sino porque orientaría tales políticas hacia aquellos factores donde serían más efectivas. IV. MODELO ECONOMÉTRICO Se lleva a cabo una regresión de un modelo probabilístico logit con respuesta de variable binaria. La variable dependiente es el estado de salud, la cual tiene dos categorías, estado de salud deseable (igual a 1) y no deseable (igual a 0). Las variables regresoras serán entonces algunas que indican condiciones particulares del individuo, y otras que hacen referencia al entorno del mismo (vivienda, región, ubicación geográfica, etc.). Como variables propias del individuo se tomaran: género, nivel educativo, edad. Una binaria para saber si la persona toma las tres comidas diarias básicas, una variable que muestre si la persona padece de enfermedades crónicas y si atiende a consulta de las mismas. La afiliación al SGSS (tipo de régimen). Por otra parte, estará una variable que indique si la zona donde se ubica el hogar es rural o urbana, dicótomas que permitan identificar si el hogar tiene cada uno de los servicios públicos, ingreso del hogar, número de hijos del mismo, una variable binaria que indique si el hogar está expuesto a contaminación y por último fuente del agua que consumen en el hogar.


Tabla 1 Descripción de las variables Variable Hombre Mujer Ninguna educación Primaria Secundaria Técnico Universidad sin titulo Universidad con titulo Postgrado Edad Consume tres comidas diarias No consume tres comidas diarias No tiene enfermedad crónica Tiene enfermedad crónica y consulta Tiene enfermedad crónica y no consulta Ningún régimen Régimen contributivo Régimen especial Régimen subsidiado Zona rural Zona urbana No tiene servicio de acueducto Tiene servicio de acueducto No tiene servicio de alcantarillado Tiene servicio de alcantarillado Hogar expuesto a contaminación Hogar no expuesto a contaminación No tiene servicio de energía Tiene servicio de energía Ingreso del hogar Número de hijos menores de 6 Consume agua embotellada Consume agua de acueducto Consume agua de otra fuente

Tipo Dicótoma Dicótoma Categórica Categórica Categórica Categórica Categórica Categórica Categórica Continua Dicótoma Dicótoma Categórica

Valor 1 0 0 1 2 3 4 5 6 >=0 1 0 0

Categórica

1

Categórica Categórica Categórica Categórica Categórica Dicótoma Dicótoma Dicótoma Dicótoma Dicótoma Dicótoma Dicótoma Dicótoma Dicótoma Dicótoma Continua Continua Categórica Categórica Categórica

2 3 0 2 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 En cientos de miles >=0 2 1 0

FUENTE: creación del autor a partir de la ECV 2003. Se presentan a continuación las estadísticas descriptivas de algunas de las variables más relevantes como son la afiliación al SGSS y el nivel educativo, esto con el objetivo de mostrar, en el análisis descriptivo, los resultados más preocupantes.


Gráfico 1 Afiliación a SGSS 1%

3%

1%

2%

17%

Ninguno Primaria Secundaria

28%

Tecnico Universitario sin titulo

48%

FUENTE: creación del autor a partir de la ECV 2003. Como se observa en la gráfica 1, es preocupante que el porcentaje más alto corresponda a las personas que no tienen afiliación al SGSS. Esto deja claro que cerca de la mitad (46%) de la población de la costa pacífica no está cubierta por el sistema y por lo tanto la meta trazada por el gobierno para el año 2000 está lejos de ser alcanzada. Gráfico 2 Nivel Educativo

15%

4%

regimen contributivo regimen especial

47%

regimen subsidiado 34%

ninguno

FUENTE: creación del autor a partir de la ECV 2003. En el gráfico 2 se observa que la mayoría de los pobladores de la costa pacífica tiene tan sólo educación primaria (48%) y algunos alcanzan secundaria


completando la educación básica (28%), pero es realmente preocupante que tan sólo un 3% obtenga un título profesional. V. RESULTADOS ECONOMÉTRICOS A partir de los resultados del modelo logit y sus cambios marginales se crea la siguiente tabla resumen1: Tabla 2 Resumen resultados Variable Régimen contributivo Régimen especial Régimen subsidiado Genero Servicio de energía Zona Servicio de acueducto Servicio de alcantarillado Ninguno educación Secundaria Técnico Universitaria sin titulo Universitaria con titulo Postrado Número de hijos entre 0 y 6 Tiene enfermedad y consulta Tiene enfermedad y no consulta Hogar expuesto a contaminación Tres comidas Edad Ingreso hogar Otra fuente de agua Fuente embotellada agua

Coef. + + + + + + + + + + + -

P>z 0.000 0.017 0.247 0.000 0.022 0.004 0.060 0.878 0.946 0.185 0.028 0.003 0.006 0.124 0.001 0.000 0.000

Odds Ratio 2.442 1.630 1.090 1.259 .779 1.302 .9007 1.014 .6936 .9936 1.115 1.751 2.619 1.984 1.797 .1566 .2649

dy/dx .203 .115 .021 .057 -.060 .066 -.026 .004 -.089 -.002 .027 .130 .209 .157 .136 -.408 -.314

+ +

0.003 0.021 0.000 0.000 0.006 0.057

.7935 .7586 .968 1.03 .596 1.731

-.0572 -.069 -.008 .007 -.128 .128

FUENTE: creación del autor a partir de la ECV 2003 del DANE. De acuerdo a la descripción de las variables puede observarse que los coeficientes arrojados por el modelo presentan signos que van de acuerdo a lo esperado, tal es el caso del género, la edad, la zona de residencia, la afiliación a salud y la educación entre otras. Sin embargo, energía, la única variable asociada a los servicios públicos que resulta significativa, tiene un efecto contra-intuitivo, se esperaría un signo positivo que indicara que tener servicio de energía mejora el estado de salud. 1

Resaltadas en negrita aparecen las variables que resultaron no significativas.


Se procede a analizar los efectos de los cambios en las variables sobre el estado de salud de las personas por medio de dos métodos, cambios relativos en la probabilidad y cambios marginales en las variables. Cambios Relativos El cálculo de los odds ratio muestra un efecto más fuerte para dos variables, la correspondiente a la zona donde se encuentra la vivienda y la que hace referencia a la fuente de donde se obtiene el agua. Para el primer caso, la probabilidad de que la variable dependiente tome el valor de 1 con relación a 0 es 1.3 veces mayor cuando la dicótoma toma el valor de 1 (vivir en región urbana) en relación a cuando toma el valor de 0 (vivir en región rural). Esto indica que las personas que viven en regiones urbanizadas tienen por lo general un mejor estado de salud que las personas del campo. Esto puede explicarse porque en las ciudades, por más pequeña que sean, hay por lo menos un centro hospitalario y una mayor aglomeración de personas con mejores salarios, razones por las cuales el servicio de salud al que se puede acceder es mejor. Para la variable correspondiente al servicio de energía se encuentra que es 0.77 veces mayor la probabilidad de tener un estado de salud deseable que uno indeseable cuando se disfruta de dicho servicio. Puede pensarse que la energía en el hogar no es de mucha importancia, a pesar de que es vital para poder conservar los alimentos perecederos. Por otra parte, es difícil prestar un buen servicio médico sin energía pues hay medicamentos que necesitan ser guardados en refrigeradores. Los resultados para los otros dos servicios públicos no resultan ser significativos (acueducto y alcantarillado). Se corrobora que el estado de salud es mejor para los hombres, ya que es mayor 1.26 veces la probabilidad de pertenecer al grupo de personas con estado de salud deseable. Esto se puede explicar por la aceleración en la depreciación del acervo de salud en las mujeres, explicado muchas veces por los embarazos. En una sociedad como la del pacífico colombiano donde las familias suelen ser numerosas por razones culturales y con sectores con un pobre desarrollo económico, es normal encontrar altas tasas de fecundidad y natalidad debido a dos causas particulares: las altas tasas de mortalidad infantil (aunque más marcadamente en el Choco, de acuerdo a PROFAMILIA (2005)) y el bajo uso de métodos anticonceptivos en las mujeres en actividad sexual (Cauca 76% y Choco 68%). Se encontró que para aquellos pertenecientes al régimen contributivo es 2.4 veces mayor la probabilidad de pertenecer al grupo con una salud deseable que para


quienes que no pertenecen a ninguno. En el caso de las personas afiliadas al régimen especial la probabilidad de poseer un estado de salud deseable es 1.6 veces más grande. El efecto de pertenecer al régimen subsidiado no es muy fuerte, como era de esperase, dadas las condiciones de vida de las personas incluidas en este grupo. Los resultados encontrados no resultan sorprendentes debido a que son precisamente las personas afiliadas al régimen contributivo quienes tienen salarios más altos, además, por lo general estas personas están afiliadas a EPS o ARS lo que implica un mejor servicio médico. Tabla 3 Tasas de mortalidad por departamentos Mortalidad Infantil y en la Niñez Tasa de mortalidad infantil (por mil) Tasa de mortalidad de < 5 años (por mil)

Nariño 28 35

Cauca 33 48

Choco 36 46

FUENTE: Autor a partir de Encuesta Nacional de Demografía y Salud, PROFAMILIA (2005). En el caso de la educación cabe destacar que es 1.7 veces más probable pertenecer al grupo con salud deseable cuando se tiene educación técnica, 2.6 veces cuando se tiene educación universitaria sin título, 1.9 veces cuando se tiene título universitario (pregrado) y 1.8 veces cuando se tiene titulo de postgrado, que cuando se tiene solo educación primaria. Estos resultados pueden tener varias explicaciones, puede pensarse que las personas que presentaron una mayor diferencia (universitario sin título) están actualmente en la universidad y por tanto tienen edades entre los 17 y 25 años, lo que implica que su capital salud aún no ha empezado a depreciarse. Además, este mismo grupo de personas deben pertenecer a familias con ciertas condiciones particulares que han permitido que lleguen hasta la universidad. Se encuentra que es 0.16 veces más probable tener una salud deseable cuando se tiene una enfermedad crónica y se trata la misma que cuando no se tiene una enfermedad de este tipo. Resulta, además, 0.26 veces más probable tener una salud deseable cuando se tiene una enfermedad crónica y no se acude a tratamiento médico para la misma que cuando no se sufre ninguna enfermedad de este tipo. Por ello es de vital importancia lograr disminuir las enfermedades en los niños para que estos crezcan con unas defensas más altas y así disminuir las posibilidades de que padezcan enfermedades en su adultez, sin olvidar el cuidado médico de los adultos que son la fuerza productiva que jalona la actividad económica. Otro resultado interesante se presenta con la variable tres comidas: se encuentra que la probabilidad de pertenecer al grupo de personas con un estado de salud


indeseable es 0.76 veces mayor cuando se cumple que la persona consume las tres comidas básicas diarias. Aunque la cantidad no sea sinónimo de calidad, se toma el número de comidas como una variable proxy de la nutrición dado que una persona en capacidad económica de tomar sus tres comidas no debería estar desnutrida. Esto va de la mano con los resultados encontrados por Profamilia en su investigación para el pacífico colombiano para el año 2005 a partir de la EDNS, en la cual encuentra que el nivel de desnutrición en esta región es bastante alto, principalmente para los menores de 5. Tabla 4 Desnutrición infantil Indicador \ Departamento Desnutrición crónica en N<5 años (%) Desnutrición global N<5 años (%) Desnutrición aguda N<5 años (%)

Cauca 15 9 3

Nariño 20 8 1

Choco 8 6 1

Total 12 7 2

FUENTE: creación del autor a partir de los datos de la EDNS 2005. Además, en dicho estudio también se encontró que los problemas de nutrición no eran particulares de los niños sino que se presentan también en jóvenes como se puede observar en la tabla 5. Tabla 5 Nutrición de niños, jóvenes y adultos de ambos sexos Grupo de personas\Departamento Niños 5-9 años con baja talla para la edad (%) Niños 5-9 años con bajo peso para la edad (%) Niños con exceso de peso para la talla (%) Jóvenes 10-17 años con baja talla para la edad (%) Jóvenes 10-17 años con bajo peso para la edad (%) Adultos de 18-64 años con delgadez (%) Adultos de 18-64 años normales (%) Adultos de 18-64 años con sobrepeso (%) Adultos de 18-64 años con obesidad (%)

Cauca 15 5 4 22 6 3 58 27 12

Nariño 21 7 4 27 6 2 48 37 14

Choco 9 4 1 12 4 3 50 31 16

Total 12 5 4 17 5 3 48 33 15

FUENTE: creación del autor a partir de los datos de la EDNS 2005. Cambios Marginales La interpretación de los cambios marginales es un tanto diferente, debe tenerse en cuenta que se toma como categoría base la correspondiente a cero. Los cambios en las variables categóricas también se interpretan como cambios en el valor de las mismas de cero a uno, tomando como categoría base para todas las variables


explicativas la que tiene mayor numero de observaciones. Se estudiará el efecto marginal del cambio en las variables en el orden en que aparecen en la tabla 2. Para la variable correspondiente a la afiliación al SGSS se tomo como categoría base no afiliados ya que desafortunadamente el 46.7% de la población de la región no pertenece a ningún régimen. Se observa entonces que la probabilidad de que una persona pertenezca al grupo con un estado de salud deseable aumenta en un 20% y 11.5% para las personas que pertenecen al régimen contributivo y especial respectivamente. Esto es simplemente el reflejo de que personas con mejores salarios tienen acceso a un mejor estado de salud. Por otra parte, se observa que los afiliados al régimen subsidiado sólo tienen un 2% de probabilidad de pertenecer al grupo de personas con un deseable estado de salud. Este resultado da a entender que el SGSS no funciona de manera eficiente en la costa pacífica, pues las personas que gozan del servicio subsidiado no tienen un beneficio evidente con respecto a aquellas que no tienen ningún tipo de afiliación. Se supone que las personas con una buena atención médica deberían presentar en su mayoría un estado de salud deseable. Se encuentra nuevamente que el hecho de ser hombre aumenta en 5.7% la probabilidad de pertenecer al grupo de personas con un estado de salud deseable en comparación con las mujeres, corroborando nuevamente la hipótesis de que los hombres tienen un mejor estado de salud que las mujeres. Para el caso del servicio de energía se encuentra que un cambio marginal disminuye la probabilidad de tener un estado de salud deseable en un 6%, resultado muy contradictorio pues para esta variable el valor de cero se toma cuando la persona no cuenta con el servicio. Por otra parte, se obtiene que el hecho de vivir en una zona urbana aumenta la probabilidad de las personas de pertenecer al grupo con estado de salud deseable en 6.5% en comparación con las personas que viven en zonas rurales. Como se decía anteriormente, se piensa que el acervo de salud de las mujeres se deprecia más rápidamente que el de los hombres porque estas sufren daños congénitos tras cada embarazo. Esta afirmación se corrobora empíricamente al observar que el efecto marginal de tener un hijo es negativo. Se encuentra que la probabilidad de tener un deseable estado de salud disminuye en un 2.6% con cada hijo. En el caso de la educación se tomó como categoría base la educación primaria. El cambio relativo de probabilidad entre las personas con educación primaria y las personas sin ninguna educación es casi nulo (0.2%). Así mismo la probabilidad de pertenecer al grupo de personas con salud deseable no aumenta mucho cuando se tiene un nivel educativo de secundaria (sólo aumenta la probabilidad en 2.7%


con respecto a quienes no tienen ninguna educación), indicando que no basta con la educación básica para aspirar a tener un estado de salud deseable. Cuando ya se tiene un título de profesional o técnico se amplía la probabilidad de pertenecer al grupo de personas con un estado de salud deseable. Con la educación universitaria se encuentra un resultado que puede ser extraño a simple vista. El aumento en la probabilidad de tener un estado de salud deseable resulta mayor en los individuos sin título universitario que en los que ya tienen el título; para el primero se obtiene un cambio marginal de 20.9% mientras que para el segundo de 15.7%. Esto se puede explicar porque dentro del grupo de personas sin título están los estudiantes universitarios que son personas relativamente más jóvenes en promedio. Finalmente, las personas con postgrado muestran un aumento en 13.6% en la probabilidad de pertenecer al grupo de personas con un estado de salud deseable con respecto a quienes no tienen ningún tipo de educación. Podría pensarse por estos resultados que es más conveniente tener una educación universitaria de pregrado que de postgrado, nuevamente basta con pensar que al momento de alcanzar una educación de postgrado el acervo de capital salud de la persona está más depreciado que el de las personas con un nivel de pregrado. En términos generales, se encuentra que la probabilidad de pertenecer al grupo de personas con una salud deseable es mayor para quienes tienen un nivel educativo superior a la secundaria. Para la variable que hace referencia a si la persona presenta una enfermedad crónica y acude a consulta regular para la misma, se encontró que la mayoría de la población de la costa pacífica no padece de este tipo de enfermedades (85%). El hecho de que una persona padezca de una enfermad crónica y no acuda a consulta de tratamiento disminuye en 31.4% la probabilidad de que ésta goce de un estado de salud deseable. Las personas que en cambio padecen pero si acuden a consulta tienen una disminución de 40.8% en la probabilidad de pertenecer al grupo de personas con estado de salud deseable. Éste es un resultado contra-intuitivo pues muestra que es más probable que pertenezcan al grupo con salud deseable las personas que no tratan sus enfermedades crónicas que las que si las tratan. En el caso de la alimentación el efecto marginal de consumir las tres comidas diarias reflejó un aumento en la probabilidad de tener un estado de salud deseable. La edad, como era de esperar, reportó un efecto negativo pues un año adicional en la edad de las personas genera una disminución en la probabilidad de pertenecer al grupo con una salud deseable en 0.7% (a partir del promedio). El aumento en cien mil pesos en el ingreso del hogar no mostró un efecto marginal fuerte sobre el estado de salud, pues tan sólo aumenta en 0.7% la probabilidad de las personas de pertenecer al grupo con un estado de salud deseable. Esto puede


explicarse porque dentro de las necesidades básicas de las familias están en orden descendente alimentación, vivienda, salud y educación. Al observar las estadísticas descriptivas para la región se observa que las personas con mejor estado de salud se encuentran en las ciudades y no en sus alrededores. Podría entonces pensarse que éste mejor estado de salud se debe a mejores condiciones de vida, visto esto como un mejor acceso a los servicios públicos, salarios más altos y mayor educación, condiciones que diferencian a las ciudades o centros urbanos de los pueblos o caseríos. El resultado encontrado para la variable fuente de agua (fuente de donde toman agua para el consumo), revela que la probabilidad de gozar de un estado de salud deseable es 12.8% menor para las personas que toman el agua de fuentes diferentes al acueducto. Por otro lado, se obtiene que la probabilidad de pertenecer al grupo con salud deseable es 12.8% mayor cuando se toma agua embotellada. Por último, la variable que identifica si un hogar está expuesto a contaminación muestra que para la región pacífica, el 24.71% de los hogares incluidos en la muestra están expuestos. El cambio marginal en esta variable tiene un esperado efecto negativo dado que la probabilidad de gozar de un estado de salud deseable disminuye en 5.84% cuando el hogar está expuesto a contaminación en relación con los hogares no expuestos. VI. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES A pesar de no encontrarse una relación evidente entre el estado de salud y el régimen de afiliación a tal servicio, si se encuentra que las personas no inscritas son las que se encuentran en su mayoría en el grupo de personas con mal o regular estado de salud. Además, la alta tasa de mortalidad infantil (especialmente en menores de 5 años) y el alto número de niños recientemente muertos por desnutrición es desconcertante. Se hace evidente que las enfermedades crónicas tiene una fuerte influencia negativa en el estado de salud de las personas, se observó que las personas que padecen de éstas pertenecen en su gran mayoría al grupo de personas que no gozan de un estado de salud deseable. Ahora bien, se encontró que la mayoría (91.5%) de las personas no consumen las tres comidas. Este resultado puede ser más grave aún mirándose desde la siguiente perspectiva: si sólo cerca del 10% de la población puede conseguir sus tres comidas diarias, las condiciones económicas de las demás personas deben ser muy precarias. Como han mostrado los resultados el nivel educativo es una variable de fuerte influencia sobre el estado de salud de las personas. La gravedad del asunto está en que si a las personas de esta región no les alcanza el


dinero para comer es muy difícil que tengan suficiente dinero para gastar en salud propiamente y menos en educación. Es muy preocupante el resultado hallado por PROFAMILIA en la EDNS 2005 que muestra como en el Cauca sólo el 42% de los niños tiene aplicadas todas las vacunas, en el Chocó sólo el 51% y un poco más satisfactoriamente en Nariño donde se alcanza el 74% (al decir todas las vacunas se hace referencia a BCG, DPT, polio y sarampión). Todo lo anterior se ve reflejado a gran escala sobre la fuerza de trabajo de la región, pues fue demostrado que en las familias donde se ha sufrido de enfermedades como malaria o tuberculosis, el salario es menor que en las familias donde no se ha padecido este tipo de enfermedades [Kent y Yean (2006)]. En este orden de ideas, se hace necesario que se aumente la inversión o gasto en salud en la región con el fin de hacer mejores campañas de vacunación, tanto en cubrimiento como en cantidad de vacunas, y de contar con mejores y más centros médicos. Como se comenta por Caldwell (1986), aún en países con pocos recursos económicos, se observa una esperanza de vida alta similar a las de los países desarrollados. Esto gracias a que han tenido como objetivo educar a toda la población sin ninguna discriminación, disminuir o desaparecer en lo posible las castas o estratos sociales, y además, preocuparse seriamente por el bienestar de los niños. Este ejemplo, que brindan algunos estados de la Península Índica, debería seguirse en nuestro país. Debe controlarse primero la tasa de mortalidad infantil para poder disminuir a continuación la tasa de natalidad de la región. Como se ha mostrado en estudios anteriores [Caldwell (1986) y Flores, Ribero y Samper (2003)] la tasa de natalidad sólo disminuye unos años después de la caída de la tasa de mortalidad infantil. Una vez se eduque la población, se garantice la supervivencia de los niños, se mejoren las condiciones de vida de las personas y se disminuyan las tasas de mortalidad y natalidad, proceso que toma un par de años, se habrá dado un fuerte espaldarazo al desarrollo de la región y del país. VII. REFERENCIAS CALDWELL, J. (1986). “Routes to Low Mortality in Poor Countries”, Population and Development Review, Vol. 12, No. 2, pp. 171-220. CHANDRA, A. y SKINNER, J. (2003). “Geography and racial health disparities”, National Bureau of Economic Research, Working Papers, No. 9513.


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RELACIÓN ENTRE LA VULNERABILIDAD SOCIAL, TIPOS DE EMPLEOS Y LAS CARACTERÍSTICAS ÉTNICORACIALES EN EL ÁREA METROPOLITANA CALI-YUMBO Bladimir Carabalí Hinestroza * [blasston@yahoo.com] RESUMEN Este artículo indaga los efectos en la vulnerabilidad social de la pertinencia étnicoracial (afrocolombianos y no afrocolombianos), referido a los tipos de empleos en el área metropolitana de Cali-Yumbo. Para ello se utilizó la Encuesta Continua de Hogares (ECH) del segundo trimestre del año 2004. Se utilizaron dos técnicas estadísticas: un análisis de correspondencia múltiple y un modelo logístico multinomial no ordenado. Los resultados del estudio advierten que las características étnico-raciales y el sexo tienen un efecto en los tipos de empleos. En tanto los afrocolombianos tienen una mayor probabilidad de terminar en empleos muy vulnerables frente a los no afrocolombianos. Palabras clave: vulnerabilidad social, individuos afrocolombianos, informalidad, segmentación. Clasificación Jel: C35, J23, J81.

ABSTRACT This article explores the effects on the social vulnerability of the relevance ethnoracial (Afro-Colombians and not-Afro-Colombians) referring to the types of jobs in the metropolitan area of Cali-Yumbo. It used the Continuing Survey of Households (CSH) in the second quarter of 2004. Here were used two statistics techniques: an analysis of multiple correspondence and a logistic model multinomial not ordered. The results of the study warn that features ethnic-racial and gender have an effect on the types of jobs. As Afro -Colombians are more likely to end up in jobs are extremely vulnerable to non-Afro-Colombians. Keyword: social vulnerability, afro-Colombians individuals, informality and segmentation. JEL classification: C35, J23, J81.

*

Economista de la Universidad del Valle. Basado en el trabajo de grado para optar al título de economista. Los errores en los que aquí se incurra por omisión o por comisión no tienen relación con la Revista y son asumidos en su totalidad por el autor.


I. INTRODUCCIÓN Las transformaciones sociales que trajo consigo el nuevo paradigma de los modelos de desarrollo económico en América latina, introdujo el concepto de vulnerabilidad social. Éste se entiende como la inseguridad que experimentan países, ciudades, comunidades, familias e individuos en sus condiciones de vida, producto del impacto provocado por algún tipo de evento económico o social de carácter traumático [Pizarro (2001)]. De tal forma, se registran múltiples manifestaciones que pueden emerger bajo el término de vulnerabilidad social. El mercado de trabajo a través del aumento de empleos precarios y la segmentación laboral expresa una parte del fenómeno de vulnerabilidad en los individuos de una sociedad. Además, el género, el lugar de residencia y las características étnico-raciales de los individuos diferencian las probabilidades de encontrarse o no, en este tipo de empleos [Piore (1983) y Reich, Gordon y Edwards (1973)]. A pesar de esto, son pocos los estudios que reconocen la importancia que tiene la dimensión étnico-racial en la vulnerabilidad social en Colombia. De ahí que sea necesario realizar un trabajo que revele teórica y empíricamente la relación que existe entre tipos de empleos y las características étnico-raciales de los individuos. En la actualidad el área metropolitana de Cali-Yumbo cuenta con la mayor población afrocolombiana del país1. Esta situación se debe en gran parte a los procesos migratorios de municipios del Pacífico, norte del Cauca y sur del Valle [Barbary, Ramírez, Urrea y Viáfara (2004)]. Sin embargo, su inserción en la ciudad se da en condiciones de precariedad; como lo muestra la alta concentración de ésta población en los barrios marginados de la ciudad de Cali. La sobreconcentración de población de una misma región de origen en determinados asentamientos urbanos en condiciones de vida altamente precarias, es facilitada por las redes sociales de procedencia, lo que incide en ciertos patrones de segregación socio-residencial de esta población migrante; que alimenta los factores de desventajas social, en el nuevo lugar de asentamiento [Barbary (2004)]. Sin embargo, son pocos los estudios en la ciudad de Cali que enfatizan en el efecto de la característica étnico-racial en el tipo de empleo, salvo los trabajos realizados en el CIDSE, por el grupo de investigaciòn: “Migración, Urbanización e Identidades de las Poblaciones Afrocolombianas”. En la misma línea, los aportes de Portilla (2003), Viáfara (2005), Urrea y Viáfara (2006). A nivel internacional los 1

Según el Censo del año 2005 la población total de Cali-Yumbo es 2.610.091, donde 555.969 (25.73%) es población afrocolombiana. Para efecto de este estudio se considera población afrocolombiana a todos los individuos que en la ECH II 2004 se autorreconocieron como: raizal, palenquero, afrocolombiano, mulato y negro. Por el contrario, no afrocolombiana es toda la población que no se construyo con las categorías anteriores.


trabajos de Reich, Gordon y Edwards (1973), Telles (1993) y Guimarães (2003), señalan la importancia de la característica étnico-racial en el tipo de empleo. Este artículo busca encontrar, si existe, la relación entre empleos formales e informales con respecto al tipo de contrato, afiliación a salud y a pensiones, a partir de un análisis de correspondencia múltiple. Además, se procura mostrar el efecto de las características étnico-raciales (además de algunas variables de capital humano) sobre los diferentes tipos de empleos, ya sean no vulnerables, poco vulnerables o muy vulnerables. Para ello se parte del marco conceptual desarrollado, en la parte inicial del documento, en los trabajos de Reich, Gordon y Edwards (1973), Piore (1983), Telles (1993), Kaztman (1999) y Pizarro (2001), l o que permite darle un sustento teórico a los resultados empíricos. Dado lo anterior, el presente artículo, además de esta introducción que corresponde a la primera sección, se desarrollara de la siguiente forma: en la segunda sección, se expone el marco conceptual en el cual se buscará establecer la relación entre la estructura de oportunidades y los tipos de empleos, clasificados como empleos no vulnerables, pocos vulnerables y muy vulnerables. En la tercera se muestra la revisión bibliográfica a la que hubo lugar durante la investigación, compilando los resultados más importantes para su posterior análisis. Posteriormente en una cuarta sección se planteará la metodología a seguir, la cual va a permitir de manera directa presentar los resultados adecuados. En la quinta sección se presentan las conclusiones a las que se llega gracias al trabajo de investigación. Se termina mostrando las referencias bibliográficas a las que se acudió. II. MARCO CONCEPTUAL A finales de los años noventa se consolidó un nuevo patrón de desarrollo en América latina, que afectó la estructura macroeconómica y microeconómica de las sociedades. En este contexto, se inscribió la concepción de vulnerabilidad social. Según Pizarro (2001) ésta se manifiesta en múltiples espacios como el mercado de trabajo -las relaciones laborales- y el capital humano. En el primero, se nota una inmensa inestabilidad en el mercado laboral, precariedad de los empleos y aumento de la informalidad. El segundo muestra una segmentación en el sistema educativo, es decir que individuos con altos ingresos monetarios acceden a los mejores centros de educación, contrario a las personas de los estratos bajos. Además, el acceso a la educación disminuye para los individuos de bajos ingresos, lo cual afecta la probabilidad de obtener mejores empleos. El caso de la salud muestra que esta se encuentra segmentada, es decir, los hogares o personas de los estratos socioeconómicos más bajos tienen la probabilidad más baja de asistir a servicios de salud de calidad aceptable. Por tanto, se entiende la vulnerabilidad social como la insuficiencia de recursos en una


sociedad para enfrentar los cambios económicos y sociales que impone el patrón de desarrollo dominante [Pizarro (2001)]. El caso del que se ocupa este artículo, el mercado de trabajo y las relaciones laborales, es una buena aproximación para conocer las características de los individuos vulnerables. Las altas tasas de desempleo, trabajos sin regulaciones sociales y la informalidad son manifestaciones de la vulnerabilidad social [Pizarro (2001) y De la Garza (2000)]. Éstos tienen una mayor incidencia sobre grupos más indefensos frente a las transformaciones sociales del mercado de trabajo. El nuevo modelo de desarrollo intensifica la disminución de los empleos formales y el aumento de lo informales. Sin embargo, ambos tipos son heterogéneos, como lo sostienen institucionalistas y estructuralistas. Pero los trabajos informales desde la lógica estructuralista, manifiestan una relación muy estrecha con empleos precarios. En ese sentido, la vulnerabilidad de los individuos en el mercado laboral se manifiesta a través de los empleos más inestables. De esta manera, el mercado laboral se comporta en segmentos separados, como lo sostiene Reich, Gordon y Edwards (1973). Ellos resaltan que existen unidades económicas que se generan particularmente en ciertos tipos de empleos. Los segmentos del mercado laboral se dividen en el sector primario y el secundario. En el primer sector se encuentra los trabajos de mayor estabilidad, mientras que el segundo se caracteriza por inestabilidad laboral. Sin embargo, en el sector primario existe un subconjunto de trabajos subordinados que no gozan de todos los servicios hasta el punto que se parece al segundo sector, la diferencia radica en la mayor probabilidad de ascender verticalmente. Por otro lado, Piore (1983) identifica la característica de un mercado dual, en el cual, en el sector primario se encuentran los empleos mejor remunerados, con posibilidades de escalar verticalmente en los puestos de trabajo y estabilidad. Lo contrario ocurre en el sector secundario; éste se caracteriza por la inestabilidad laboral, remuneraciones bajas y pocas posibilidades de avances. En este último sector suelen encontrarse los individuos más marginados de una sociedad, como individuos negros y otros grupos de población [Reich, Gordon y Edwards, (1973)]. Ahora bien, Piore (1983) advierte que todos los empleos del sector primario no tienen las mismas condiciones. Las dimensiones que se presentan en el sector primario pueden ser tan importantes como las encontradas entre el secundario y primario. Éste último se divide entre segmento superior e inferior. El sector secundario se asemeja mucho al segmento inferior; la diferencia radica en que en el último se presenta mayores posibilidades de ascender verticalmente. El segmento superior demarca una gran diferencia con el sector secundario y el segmento inferior. Es decir, que la estabilidad laboral, movilidad en empleos de tipo vertical y las altas remuneraciones sólo se encuentra en el segmento superior.


Telles (1993), ofrece una referencia en estos estudios de empleos vulnerables, desde una lógica sociológica, a partir del estudio realizado en Brasil. Telles construye cuatro categorías de empleos: empleos formales, empleos informales independientes protegidos, empleos informales independientes no protegidos (autoempleos de subsistencia) y empleos informales en el servicio doméstico. Los empleados formales se caracterizan por gozar de beneficios de seguridad social y altos salarios, los trabajadores informales protegidos se identifican porque son contribuyentes en la seguridad social, además, sus salarios son altos; los trabajadores informales desprotegidos (autoempleos), carecen de seguridad social y salarios altos, por último, los empleados domésticos se caracterizan por trabajar en las familias. Telles (1993), muestra que los salarios de los informales son menores a los formales, a pesar que algunos empleos informales protegidos tienen ingresos altos, lo que se explica por la heterogeneidad de la informalidad y del sector formal. Lo mencionado anteriormente, se complementa con lo que plantea Kaztman (1999). El hecho que un individuo se encuentre en un empleo vulnerable o no vulnerable se debe a la estructura de oportunidades de una sociedad. Los recursos controlados por los hogares o individuos no se pueden valorar con independencia de la estructura de oportunidades a la que tienen acceso. Es decir, que los recursos de que disponen los hogares o los individuos; tales como el nivel de escolaridad de las personas, el empleo y otros activos, dependen de dicha estructura de oportunidades. Por ende, las condiciones de empleo de los individuos dependerán de las oportunidades que ofrece el contexto de cada sociedad [Kaztman (1999)]. Las estructuras de oportunidades se pueden definir como probabilidades de acceso a bienes y servicios o al desempeño de actividades, los cuales inciden en un mejor bienestar de los individuos u hogares [Kaztman (1999)]. En vista de eso, la probabilidad de acceder a mejores empleos se ve reducida para las mujeres, los negros y los inmigrantes [Reich, Gordon y Edwards (1973)]. Éste proceso se ha incrementado debido a las transformaciones en la estructura social de los países latinoamericanos [Katzman (2001)]. III. ESTADO DEL ARTE A propósito de la vulnerabilidad social, como se observó en el capítulo precedente, no cabe duda de la estrecha relación que tiene con la pobreza y la marginalidad. Los siguientes estudios permiten advertir dicha relación desde perspectivas tanto macroeconómicas como microeconómicas. La vulnerabilidad social es un instrumento analítico que ha venido incorporándose desde los años noventa del siglo pasado, para observar la dinámica de la exclusión social. El estudio de Barbary, Bruyneel, Ramírez y Urrea (1999), realizado en el proyec to Cidse-IRD, es una de las primeras investigaciones en términos sociodemográficos, que involucra las características étnico-raciales de la población. Los resultados de la encuesta muestran que la segmentación socio-espacial del espacio urbano en


Cali coincide con un evidente nivel de segregación racial, en particular para la población afrocolombiana e igualmente se refleja a nivel residencial, por la alta concentración de esta población en las zonas más marginadas de la ciudad. Núñez y Espinosa (2005), utilizaron la metodología de Chaudhuri, Jalan y Suryahadi (2002), estos definen por vulnerabilidad el riesgo ex-ante de que un hogar que en un primer momento es no-pobre caiga en pobreza en el futuro; en ese sentido, establecen que las características que más influyen en la vulnerabilidad de los hogares son: su ubicación geográfica (urbana/rural), el nivel educativo del jefe de hogar o si el jefe de hogar es mujer. El trabajo de Portilla (2003), se centra en investigar la discriminación racial en el mercado laboral en la ciudad de Cali. El resultado más importante es la afirmación de discriminación en el mercado laboral en Cali, pero esto obedece a lo explicado por la teoría de la discriminación estadística, es decir, a un problema de asimetría de información. Urrea y Viáfara (2006), muestran el efecto en el logro ocupacional y educativo, que tienen el origen social y el logro individual, para las ciudades de Cali, Cartagena y Bogotá. El argumento central de los autores señala que ser afrocolombiano conduce a menores logros ocupacionales y educativos. Este documento muestra la persistencia de las desigualdades que experimenta la población afrocolombiana frente a la no afrocolombiana. Sojo (2004), centra su estudio en la vulnerabilidad social desde una perspectiva macroeconómica. Dicho de otra manera, analiza el riesgo económico y social que enfrenten las personas ante las fuertes y frecuentes perturbaciones de la economía. La política macroeconómica incide y se propaga mediante mecanismos de transmisión específicos en los niveles de desigualdad y vulnerabilidad social. En síntesis, estos estudios muestran el carácter multidimensional de la vulnerabilidad en tanto que abordan una parte de esta problemática. IV. ESTRATEGIA EMPÍRICA Y RESULTADOS Este trabajo pretende observar algunas características de los empleos, con el fin de encontrar diferencias o no en el escenario laboral de los individuos afrocolombianos y no afrocolombianos en el área metropolitana Cali-Yumbo. Dicho lo anterior, se plantean dos técnicas de análisis, un análisis de correspondencias múltiple (ACM) y un modelo multinomial logístico no ordenado. La primera metodología tiene como objeto explorar posibles relaciones de las siguientes variables: informalidad por tamaño de empresa, afiliación a servicio de salud, afiliación a fondo de pensiones, contrato escrito o verbal y contrato


indefinido o temporal. Es decir, se combina la definición de informalidad desde la perspectiva estructuralista y la institucionalista [Núñez (2002)], lo cual permite construir tipologías de los empleos que muestren las diferencias en función de las características de la población analizada. El ACM permite mostrar relaciones de interdependencia entre múltiples variables sin que sea necesario distinguir entre variables dependientes e independientes. Además, su aplicación está centrada en el análisis de variables cualitativas, de forma que nos posibilita incluir todas las variables relevantes de la encuesta en el análisis; igualmente, permite determinar o detectar relaciones lineales y nolineales entre variables, ya que utiliza como medida de similitud distancias y no coeficientes de correlación [Crivisqui (1993)]. Esta técnica nos proporciona una serie de nuevas variables llamadas DIM2, que resumen la información de las variables originales y reducen la dimensionalidad del espacio vectorial conformado por los individuos y sus atributos. Por otro lado, a partir de las tipologías construidas en el análisis de correspondencia múltiple se pretende encontrar las probabilidades que tienen los afrocolombianos y no afrocolombianos de encontrarse en esas tipologías, en un modelo logístico multinomial no ordenado. El enriquecimiento de la utilización conjunta de ambas técnicas es aún mayor, si se considera el hecho de que mientras las representaciones que se toman como base para la interpretación de los resultados en el ACM se hacen sobre un espacio reducido a los primeros ejes factoriales, dos y a lo mucho tres. En el caso del modelo multinomial será un complemento de los resultados encontrados a través del ACM. Modelo de Elección Multinomial Es un modelo de elección que no implica ninguna ordenación. Estos modelos analizan la elección que un individuo obtiene dado un conjunto de variables explicativas o independientes [Cabrer, Sancho y Serrano (2001)]. Para éste caso permite explicar en qué medida la vulnerabilidad social en el empleo se ve explicada por algunas variables adscriptivas y otras de carácter demográfico. Esta herramienta técnica representa un valor importante para mostrar la probabilidad de encontrarse en vulnerabilidad en el empleo. El modelo logístico multinomial no ordenado busca expresar cuál es la probabilidad de que exista vulnerabilidad social en el empleo. Siendo y la variable dependiente, el modelo quedaría sujeto a las siguientes categorías: Muy vulnerable en el empleo, poco vulnerable en el empleo y no vulnerable en el

2

Dim es el parámetro que asocia en los ejes de un plano cartesiano, todas las variables del estudio [ver Dallas (2000)].


empleo, en función de las variables independiente xi, [Cabrer, Sancho y Serrano (2001) y Silva (1995)]. En tanto, el modelo logit multinomial se expresa formalmente de la siguiente manera:

La estimación de las ecuaciones del modelo logit multinomial nos proporciona un conjunto de probabilidades para las tres alternativas asociadas a cada individuo [Greene (1999)], sin embargo, cuando el modelo es definido por la ecuación (1) se produce un indeterminación al estimar los vectores del parámetro. El desarrollo anterior implica que , además, no es necesario estimar todo el conjunto de parámetros, es decir, se deja una categoría como base. Así pues el modelo a estimar es

Para nuestro caso la categoría base es muy vulnerable en el empleo. Los parámetros de los modelos multinomiales deben interpretarse con mucho cuidado. Sin embargo, una alternativa de interpretación es el cambio marginal de la probabilidad, que se obtiene derivando la ecuación

Donde es la media de los parámetros Aldáz (2005)].

para las J alternativas [Ver Uriel y

Resultados del análisis de correspondencia El ACM es una técnica importante para acercarnos a la construcción de segmentos de los empleos; en este caso mostraremos la construcción de una tipología del empleo. El resultado del análisis de correspondencia muestra una


fuerte relación positiva entre trabajos informales y contratos de trabajos fijos; mientras con la afiliación a los servicios de salud y pensiones, el trabajo informal tiene una relación negativa, es decir, los trabajadores informales tienen poca probabilidad de tener afiliación a los servicios. Por otro lado, se encuentra una relación positiva entre empleos formales y contratos de trabajo indefinidos, sin embargo, la afiliación al servicio de salud y pensión presenta una relación negativa, pero es muy baja en comparación a la encontrada para los empleos informales. Dicho lo anterior, se construye la siguiente tipología de vulnerabilidad social en el empleo: - No vulnerable en el empleo. Este grupo se conforma por los individuos que tienen empleos formales, se encuentran afiliados a pensiones y a salud, y tienen contratos indefinidos y escritos. - Poco vulnerable en el empleo. Son los individuos que se encuentran en la informalidad, pero están afiliados a pensiones y a servicios de salud, y tienen contratos indefinidos y escritos. - Muy vulnerable en el empleo. Son los individuos que se encuentran en la informalidad, pero no están afiliados a pensiones, ni a salud, y tienen contratos fijos y no escritos. Este análisis describe de forma muy sencilla las relaciones que existen entre informalidad, formalidad, afiliación a servicio de salud, afiliación a fondo de pensiones, contrato escrito o verbal y contrato indefinido o temporal. Estos resultados son favorables a un enfoque que integra la definición de informalidad estructuralista con la institucionalista [Ortiz y Uribe (2006)]. Esto sirve de soporte para sostener que la vulnerabilidad social de los empleos se manifiesta a través de cada una de las variables del análisis de correspondencia aquí presentado [Katzman (2001), Katzman y Wormald (2002), Pizarro (2001) y De la Garza (2000)]. La circunstancia de empleo vulnerable o no vulnerable se debe a los cambios que se dieron en las economías latinoamericanas a partir de mediados de los años 80. Los empleos que caen progresivamente en condiciones de vulnerabilidad (no afiliación a salud, no afiliados pensiones etc.), tienden hacia la precariedad [De la Garza (2000)]. Vale la pena aclarar que la construcción de las tres categorías no tiene como fin homogenizar la informalidad y formalidad de los empleos. Al contrario, se considera el carácter heterogéneo de estas variables. La tabla 1, advierte de una proporción muy alta de población afrocolombiana que se encuentran en los empleos muy vulnerables (68.49%), mientras en la población


no afrocolombiana solo el 57.32%, es decir que existe una diferencia de 11.17%.Estos resultados son similares a los encontrados por Telles (1993) para el Brasil respecto a la existencia de segmentos de trabajos para la población negra, mulata, parda y mestiza. En el caso colombiano, debido a la estructura social o de oportunidades en los empleos, los afrocolombianos tienen un menor acceso a los empleos no vulnerables y por el contrario, tiende a concentrarse en los empleos muy vulnerables. Por otro lado, la variable sexo muestra que el 33.03% de las mujeres se encuentran en empleos no vulnerables a diferencias de los hombres que solo el 21.92% tienen este tipo de empleo. Este resultado probablemente genere un efecto interesante en el modelo logit multinomial. Por último, el nivel educativo aporta resultados importantes; por un lado se ve que el aumento de los niveles de estudio disminuye drásticamente la probabilidad encontrarse en empleos muy vulnerables, hasta el punto que el 81.50% de los individuos que no tienen ningún nivel educativo se encuentran en empleos muy vulnerables, mientras que solo el 17.19% que tienen universidad completa se hallan en estos empleos. En ese sentido, después del análisis descriptivo, damos paso a la confirmación o no de las frecuencias encontradas. Por tanto, el trabajo se sumerge en los resultados del modelo logit multinomial no ordenado. Para ello se estiman los cambios marginales de las probabilidades de encontrase en empleos no vulnerables, poco vulnerables y muy vulnerables. Resultados del Modelo Multinomial (Efectos Marginales) Para efecto de este trabajo se enfatizará solamente en los cambios marginales de las probabilidades de dos variables explicativas de la vulnerabilidad en el empleo. La primera hace referencia a las características étnico-raciales; la tabla 2 muestra que la población no afrocolombiana respecto a la afrocolombiana disminuye la probabilidad en 7,95% de encontrarse en empleos muy vulnerables. Por el lado del sexo se presenta que las mujeres respecto a los hombres tienen un cambio marginal en la probabilidad que aumenta 2,7% de encontrarse en empleos muy vulnerables.


Tabla 1 Distribución de la población ocupada de Cali-Yumbo según el nivel de vulnerabilidad social en el empleo respecto a factores explicativos II trimestre del 2004 de la ECH

DEPENDIENTES

INDEPENDIENTES Características Étnico-Racial Afrocolombiano No Afrocolombiano SEXO Hombre Mujer NIVEL EDUCATIVO Ninguno Primaria incompleta Primaria completa Secundaria incompleta Universidad incompleta Universidad completa PARENTESCO Jefe de hogar No jefe de hogar ESTADO CIVIL Soltero Casado

MUY VULNERABLE EN EL EMPLEO

NO VULNERABLE EN EL EMPLEO

POCO VULNERABLE EN EL EMPLEO

PORCENTAJE

--------

--------

-------

-------

68.49% 55.32 % -------59.48% 57.06% -------81.50% 78.39% 73.92% 63.78%

21.92% 32.51% -------27.45% 33.03% -------12.98% 15.37% 16.98% 22.65%

9.60% 12.17% ------13.07% 9.90% -------5.53% 6.24% 9.10% 13.57%

100% 100% ------100% 100% ------100% 100% 100% 100%

28.68%

59.69%

11.63%

100%

17.19%

71.73%

11.07%

100%

-------59.54% 57.39% --------59.53% 57.31%

--------27.00% 32.53% --------30.51% 29.72%

--------13.46% 10.08% -------9.96% 12.97%

-------100% 100% 100% 100%

FUENTE: Encuesta Continúa de hogares 2004 II Trimestre DANE, cálculo del hogar.

Ahora bien, otro resultado importante se encuentra en los niveles educativos, en tanto que tener universidad completa respecto a cero año de estudio disminuye la probabilidad de encontrarse en empleos muy vulnerables en un 55,8%, mientras tener primaria completa solo la disminuye en un 6,37%. Éstos resultados (del nivel educativo) llevan a concluir que la educación superior aumenta la probabilidad de obtener empleos de mejores condiciones; lo mismo encontrado por Viáfara (2005), Urrea y Viáfara (2006), y Telles (1993). Por otra parte, el comportamiento de la variable de característica étnico-racial advierte que el efecto de ser afrocolombiano(a) respecto al no afrocolombiano(a),


es el segundo factor que más induce en una variación de la probabilidad de incidir en los empleos muy vulnerables, como también lo sostiene Telles (1993) para el caso brasilero. Es decir, que la estructura de oportunidades [Kaztman (1999), Katzman y Wormald (2002)], se encuentra sesgada hacia los no afrocolombianos, por lo tanto, los activos que se necesitan para acceder a mejores empleos no lo tiene la población afrocolombiana. Tabla 2 Cambio marginal con respecto a estar en un empleo muy vulnerable VARIABLES CARACTERÍSTICAS ÉTNICO-RACIALES Afrocolombiano No afrocolombiano SEXO Mujer Hombre NIVELES EDUCATIVOS Ninguna Primaria incompleta Primaria completa Secundaria incompleta Universidad incompleta Universidad completa ESTADO CIVIL Casado Soltero PARENTESCO Jefe hogar No jefe hogar EXPERIENCIA POTENCIAL Experiencia Experiencia al cuadrado

SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA

CAMBIO MARGINAL

-------0.000*

--------.0795149

-------0.155***

---------.0273062

------0.000* 0.455*** 0.085** 0.001* 0.000*

---------.0637727 -.1458677 -.2619264 -.5465755 -.558919

-------0.024*

--------.0434567

-------0.665***

--------.00912

0.017 * 0.001*

.0052414 -.0001158

FUENTE: Encuesta continua de hogares 2004 DANE, Cálculo del autor. * Significancía 5% y menos ** Significancía 10% *** No significativa

La tabla 3 revela un cambio marginal consistente con la tabla 2. Por un lado, las características étnico-raciales advierten que el ser no afrocolombianos frente al ser afrocolombianos aumenta la probabilidad de 6.04% de encontrarse en empleos no vulnerables, mientras tener universidad completa respecto a ningún año de educación aumenta la probabilidad en un 50.17%. Sin embargo, la otra cara de la moneda se presenta en la variable sexo, ya que las mujeres frente a los hombres, disminuye la probabilidad en 4.44%.


Tabla 3 Cambio marginal con respecto a estar en un empleo no vulnerable VARIABLES CARACTERÍSTICAS ÉTNICO-RACIALES Afrocolombiano No afrocolombiano SEXO Hombre Mujer NIVELES EDUCATIVOS Ninguna Primaria incompleta Primaria completa Secundaria incompleta Universidad incompleta Universidad completa ESTADO CIVIL Casado Soltero PARENTESCO Jefe hogar No jefe hogar EXPERIENCIA POTENCIAL Experiencia Experiencia al cuadrado

SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA

CAMBIO MARGINAL

----0.001*

-----.0604812

----0.006*

------.048809

-----0.610*** 0.482** 0.117** 0.000* 0.000*

-----.0446316 .0632584 .1218784 .4246569 .5017395

----0.116***

------.0276928

----0.116***

----.0176669

0.002* 0.003*

-.0062339 .000098

FUENTE: Encuesta continua de hogares 2004 DANE, Cálculo del autor. * Significancia 5% y menos ** Significancia 10% *** No significativa

Por último la tabla 4 muestra resultados importantes en el caso del sexo, la significancía estadística es aceptable. Lo cual lleva a concluir que el cambio marginal de la probabilidad de las mujeres respectos a los hombres de encontrarse en empleos poco vulnerables aumenta en 2.15%. En cambio, en el caso del nivel educativo superior, ya sea incompleta o completa no se presenta significancía estadística. Este resultado obedece a que los tipos de empleos informales, así coticen para la salud y pensiones, la educación no tiene importancia, sin embargo, los ingresos son suficientes para adquirir una afiliación a pensiones o salud. Diría Tokman (2003), el tránsito de l a informalidad a la modernidad. Por otro lado, las características étnico-raciales y la jefatura del hogar no son estadísticamente significativas, si bien, ser no afrocolombiano frente


afrocolombiano, arroja un cambio marginal positivo, es decir, que aumenta la probabilidad de encontrarse en empleos poco vulnerables estas no son representativas al análisis lo que no las hace importantes a la interpretación. Tabla 4 Cambio marginal con respecto a estar en un empleo poco vulnerable VARIABLES CARACTERÍSTICAS ÉTNICO-RACIALES Afrocolombiano No afrocolombiano SEXO Hombre Mujer NIVELES EDUCATIVOS Ninguna Primaria incompleta Primaria completa Secundaria incompleta Universidad incompleta Universidad completa ESTADO CIVIL Casado Soltero PARENTESCO Jefe hogar No jefe hogar EXPERIENCIA POTENCIAL Experiencia Experiencia al cuadrado

SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA

CAMBIO MARGINAL

------0.141***

------.0190336

-----0.074**

------.0215028

-----0.777*** 0.328*** 0.025* 0.173*** 0.548***

-----.0191411 .0826092 .1400479 .1219187 .0571795

-----0.189***

------.0157639

-----0.515***

------.0085468

0.468*** 0.417***

.0009925 .0000177

FUENTE: Encuesta continua de hogares 2004 DANE, Cálculo del autor. * Significancia 5% y menos ** Significancia 10% *** No significativa

Algunas interacciones de las características étnico-raciales y el sexo Los resultados anteriores advierten que las características étnico-raciales en la tipología de empleo construido en este trabajo tienen un efecto considerable. Sin embargo, no se puede determinar si la variable del sexo, interactuada con la característica étnico-racial, influye en las desigualdades encontradas. Por último se estimaron dos modelos, en uno se encuentra el efecto de los hombres afrocolombianos frente a los no afrocolombianos y en el segundo caso del impacto de las mujeres afrocolombianas frente a las no afrocolombianas.


Los hombres no afrocolombianos frente a los no afrocolombianos tienen menor probabilidad de encontrarse en empleos no vulnerables. Ahora bien, las mujeres no afrocolombianas frente a las afrocolombianas disminuye la probabilidad de encontrarse en empleos muy vulnerables; sin embargo, el efecto muestra que las mujeres afrocolombianas frente a las no afrocolombianas, presentan mayor desigualdad que los hombres afrocolombianos. Por ende podemos afirmar que existe evidencia sobre que las mujeres afrocolombianas tienen una mayor probabilidad de encontrarse en los empleos más precarios, frente a los las mujeres no afrocolombianas. Este resultado es consistente con lo planteado por Telles (1993), Guimarães (2003), para Brasil, y Urrea y Viáfara (2006), para Colombia. V. CONCLUSIONES En el análisis de correspondencia se encuentra que a partir del enfoque estructuralista y la aproximación institucionalista a los empleos informales se logra construir una tipología de empleos. En nuestro caso la informalidad tiene un fuerte asocio con los contratos fijos y la no afiliación a pensiones, mientras la formalidad está relacionada con los contratos indefinidos y la afiliación a pensiones. Sin embargo, dada la heterogeneidad de los empleos informales, existen empleos con algunas de las características de los empleos formales. Este estudio se suma a los pocos [Portilla (2003), Viáfara (2005), Urrea y Viáfara (2006)] que consideran que la característica étnico-racial tiene un efecto en la estructura de oportunidades del área metropolitana de Cali-Yumbo. El cúmulo de desigualdades en la educación y los empleos en el área metropolitana Cali-Yumbo, repercuten más en los afrocolombianos que en los no afrocolombianos de la ciudad, es decir, existen un conjunto de segregaciones que en sumo contribuyen aumentar la probabilidad de encontrarse altos grados de vulnerabilidad y disminuyen la probabilidad de no estar en vulnerabilidad. Los efectos marginales del sexo mostraron que las mujeres y los hombres no afrocolombianos tienen un cambio en la probabilidad mayor que las mujeres y los hombres afrocolombianos de terminar en empleos no vulnerables y un cambio menor de hallarse en empleos muy vulnerables en el área metropolitana de CaliYumbo. El menor acceso a los empleos no vulnerables y la mayor concentración en los empleos muy vulnerables de la población afrocolombiana se presenta tanto los hombres como las mujeres, sin embargo estas últimas presentan cambio marginales más altos de encontrarse en empleos de peores condiciones laborales.


El sexo es una de las variables más importantes para explicar las desigualdades de acceso a los tipos de empleos, sin embargo, para este trabajo según los cambios en las probabilidades, las características étnico-raciales son más importantes que el sexo para explicar las diferencias de encontrarse en un tipo de empleo. Estos resultados son consistentes con los trabajos de desigualdad social y pobreza para la población afrocolombiana, desarrollados por Ramírez, Urrea y Viáfara (2005), Urrea y Viáfara (2006), a pesar de que estos autores utilizan bases de datos diferentes e incluyen otros lugares geográficos, además del área metropolitana Cali-Yumbo. En sus resultados corroboran la vulnerabilidad social de los afrocolombianos a través de indicadores similares pero con una diferente construcción metodológica a la realizada en este trabajo, en particular la tipología de empleos aquí desarrollada. VI. REFERENCIAS BARBARY, Olivier; BRUYNEEL, Stephanie; RAMIREZ, Héctor F. y URREA, Fernando. (1999). “Afrocolombianos en el Área Metropolitana de Cali. Estudios Sociodemográficos”, Documentos de Trabajo, No. 38, CIDSE–IRD, Universidad del Valle, Cali. _______. (2004). “El componente socio-racial de la segregación residencial en Cali”, en Olivier Barbary y Fernando Urrea (eds), Gente negra en Colombia. Dinámicas Sociopolíticas en Cali y el Pacífico, Editorial Lealón, Medellín, pp. 157194. _______; RAMÍREZ, Héctor F.; UR REA, Fernando; VIÁFARA, Carlos. (2004). “Perfiles contemporáneos de la poblaciòn afrocolombiana”, en Olivier Barbary y Fernando Urrea (eds), Gente Negra en Colombia. Dinámicas Sociopolíticas en Cali y el Pacífico, Editorial Lealón, Medellín, pp. 69-112. CABRER BORRÁS, B.; SANCHO, A. y SERRANO, G. (2001). Microeconometría y Decisión, Editorial Pirámide, Madrid. CHAUDHURI, S.; JALAN, J. y SURYAHADI, A. (2002). “Assessing household vulnerability to poverty from cross-sectional data: a methodology and estimates from Indonesia” Columbia University, Discussion Paper, No. 0102-52, abril. CRIVISQUI, Eduardo M. (1993). Análisis Factorial de Correspondencias, Edición Universidad Católica de Asunción. DALLAS E., Jonson. (2000). Métodos Multivariados Aplicados al Análisis de Datos, Thomson Editores.


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4. LA ELECCIÓN DE SER INFORMAL ¿DECISIÓN O IMPOSICIÓN? ANÁLISIS PARA EL CASO COLOMBIANO 2000-2005 por Margarita María Ibargüen Moreno. Páginas 65-70.


LA ELECCIÓN DE SER INFORMAL ¿DECISIÓN O IMPOSICIÓN? ANÁLISIS PARA EL CASO COLOMBIANO 2000-2005 Margarita María Ibargüen Moreno1 [maraunda25@hotmail.com] RESUMEN Este trabajo busca comprender si las preferencias individuales, al momento de elegir emplearse como informal, están asociadas a una respuesta libre o por el contrario hay ciertas características que la condicionan. En este sentido se analizan factores intrínsecos de cada individuo, y además, se complementan con características como el entorno. Encontrando en esta última opción que la decisión de ser informal es una elección condicionada, sujeta a factores como déficit en cobertura educativa, violencia, u otras características que coartan y limitan las decisiones libres, en ese espacio del mercado que se supone amplio, diverso y de comportamientos perfectos. Palabras Claves: Informalidad, Racionalidad, Utilidad, Elección, Decisión. Clasificación JEL: J00, J2, J61, R00.

ABSTRACT This work seek understand if the individual preferences to the moment to choose to use work as informal are associated with a free response or if on the contrary there are certain characteristics that determine it. In this respect there are analyzed intrinsic factors of every individual and in addition they complement each other with characteristics as the environment. Thinking in this last option that the decision to be Informal, is a election determined subject to factors as deficit in educational coverage, violence, or other characteristics that limit and limit the free decisions, in this space of the market that is supposed widely and diversely. Keywords: Informality, Rationality, Utility, Decision. JEL Classification: J00, J2, J61, R00.

1

Economista de la Universidad del Valle. Basado en el trabajo grado para optar el titulo de economista. Los errores en los que aquí se incurra por omisión o por comisión no tienen relación con la Revista y son asumidos en su totalidad por la autora.


I. INTRODUCCIÓN Dentro de la teoría económica la decisión de trabajar es considerada una respuesta razonable a la subsistencia. Pero hay varias de estas elecciones que en ocasiones se consideran problemáticas a la hora de modelar, pues el mercado real es un espacio diverso y definir la racionalidad resulta subjetivo y muy confuso. El hecho de que el mercado sea un híbrido, se aleje del modelo ortodoxo y homogéneo incluye posibilidades que resultan inaceptables. Entender el problema fuera de la racionalidad perfecta que parte de una demanda laboral que se supone amplia y diversa, y ver los grandes desequilibrios, nos lleva a plantearnos grandes interrogantes asociados a la acción de decidir. Por ejemplo, entender si la respuesta a vincularse al mercado laboral como informal es simplemente la búsqueda de un facilismo en una competencia desleal, o por el contrario, la informalidad resulta ser un condicionamiento del entorno y/o de algunas otras características que interactúan a su alrededor. El objetivo principal del artículo es comprender cuales son las condiciones que ubican a los individuos como formales o informales. Para lo anterior se realiza un análisis del mercado laboral colombiano entre el año 2000 y 2005. Adicional a esto se busca comprender de manera conjunta cuál de las opciones que ofrece el mercado laboral alcanza el máximo nivel de Utilidad. Después de esta introducción se presentarán los enfoques teóricos que guían el trabajo. En la tercera sección se describirán algunas investigaciones que han cubierto el análisis de las decisiones en el mercado laboral. En la cuarta se expresará la metodología y el procedimiento a seguir, en la quinta sección se presentará las estimaciones pertinentes y el análisis inferencial. En la sexta se dan las recomendaciones y conclusiones. Se finaliza con las referencias y anexos. II. ESTADO DEL ARTE Son pocos los estudios sobre la acción de decidir en el mercado laboral, y sobre todo, de elección acerca de la calidad del empleo. La mayoría de trabajos se centran en el funcionamiento de un mundo dual, frente a las distintas restricciones intrínsecas de los individuos y sus limitaciones a la demanda. Al momento de analizar la característica de informalidad se deben tener en cuenta, según Uribe y Ortiz (2006), dos enfoques analíticos. El primer enfoque es el estructuralista en el cual prima una explicación de la informalidad como imposición. Así esta imposición proviene del bajo nivel de desarrollo del sector moderno de la economía. El segundo enfoque es el institucionalista, en el cual la condición de informal es una decisión de cada agente con base al principio de maximización de la utilidad.


Las visiones de empleo informal para Latinoamérica Bajo esta preocupación en economías duales en las que se ve la informalidad como una respuesta a las limitaciones del mercado, aparecen estudios como el realizado por De Soto (1989), pionero de esta clase de análisis para Latinoamérica. El autor se plantea interrogantes como si la decisión de ser informal es una respuesta ilegal, o si es una solución recurrente a regulaciones tortuosas de los planificadores, siendo este enfoque una mirada crítica de un enfoque institucionalista. A partir de este trabajo algunos autores vieron la necesidad de realizar estudios similares. En esta lógica Mercado y Ríos (2005) realizan un estudio sobre las preferencias individuales en el mercado laboral para el entorno boliviano. Encontrando que la respuesta a la informalidad es una táctica de supervivencia, distinto a lo que ocurre en la mayoría de países latinoamericanos. Siguiendo esa línea de análisis de las instituciones, y el carácter fuerte que ejercen al establecer regulaciones, es importante acudir a estudios como los presentados por Levenson y Maloney (1998). En la investigación se analiza la dinámica de sector informal entendiendo de qué manera se involucra y permanece en las estructuras sociales. De alguna manera el documento realizado por Loayza (1997) se introduce en la misma vía al interesarse por comprender, cómo los excesos de instituciones ayudan a truncar la evolución y crecimiento de las naciones. Los estudios colombianos Autores colombianos como Campiño (2002), plantean la informalidad como una respuesta razonable muy alejada de una enfermedad para la sociedad, pues implica más bien un beneficio a la formalidad, admitiendo el mercado laboral como un hibrido. Uribe, Ortiz y García (2006) analizan la informalidad tomando como base los principios de la teoría del capital humano, esto con el fin de ver sus determinantes y los indicadores de conducta en los individuos. Así tratan de comprender en qué forma la educación marca ciertas diferencias entre los mercados y de qué manera ésta resulta ser la primera barrera para guiar la racionalidad del homo economicus. Portilla (2003) aunque se aleja un poco del objeto de estudio que se planteó, hace un importante aporte al analizar la influencia de la raza en las posibilidades de empleo, y las barreras que esta característica pone a algunos individuos para la entrada al mercado laboral y el acceso a la educación. III. MARCO TEÓRICO Los modelos econométricos de elección Uribe, Ortiz y Correa (2006) hacen un estudio del mercado laboral definido, estructurado y segmentado, en el que se busca entender que factores sociales e intrínsecos influencian las decisiones de los individuos.


Para ello hacen la inferencia de dos tipos de modelos que se describen a continuación, siendo el ultimo el más útil para el interés planteado. La elección binomial Este primer enfoque econométrico resulta ser el más conocido en los análisis de segmentación. Donde se manejan las posibilidades de elección entre los dos discutidos sectores de la economía. Siendo la participación del individuo una respuesta expresada como una variable binaria, lo que nos haría suponer que el interés del individuo siempre será ocuparse, dejando por fuera las opciones de permanecer inactivo o desempleado ante los condicionamientos del mercado. Lo anterior abre el camino para que el interés recaiga sobre la modelación Multinomial. La elección multinomial Este segundo enfoque econométrico está basado en los modelos de elección múltiple (multinomiales), que ubican la elección del individuo entre todas las alternativas del mercado posibles. En este caso la elección debe involucrar de manera simultánea todas las posibilidades que giran en torno a la decisión de participar o no en el mercado laboral. De esta manera se logra que la variable explicada no presente valores missing, evitando posibles problemas de sesgo de selectividad, además de permitir que la heterogeneidad de la informalidad sea explicada. Esquema 1 Modelo de Elección Multinomial PARTICIPA

SE EMPLEA (BInfo)

Formal Informal

NO SE EMPLEA (Desempleado) NO PARTICIPA (Inactivo) Calidad de Empleo

INDIVIDUO

FUENTE: Elaboración propia basada en Uribe, Ortiz y Correa (2006) A partir de aquí se buscara comprender la elección asociada a variables adscriptas y de tipo geográfico, Siguiendo este planteamiento:


Donde ui corresponde a la utilidad, y expresa su principio de maximización. En la variable dependiente, Y, aparecen cuatro posibilidades correspondientes a las diferentes opciones de ocupación: permanecer inactivo, desempleado, ocupado en el sector formal u ocupado como informal, definido respectivamente así j = (0, 1, 2, 3). Se plantea el problema de elección de forma alternativa bajo la siguiente relación: Yij

ijXij

u ij

Donde i=1,…,n individuos y j=0,1,2,3 alternativas. Siguiendo una distribución logística con individuos que tienen diferentes opciones de selección, sujetos a un mismo conjunto de características. Estructurándose el modelo de la siguiente manera:

La presentación anterior es una mezcla entre el modelo de la Teoría del Capital Humano propuesto por Mincer y Polachek (1974) y el modelo multinomial de Uribe, Ortiz y Correa (2006). Donde DECI corresponde a la variable dependiente la cual representa la decisión entre las siguientes posibilidades de elección: la elección de permanecer inactivo (0), tal como es definida por el DANE (aquella población que no está en búsqueda de un empleo), la elección de permanecer desempleado (1), estar ocupado en el sector formal (2) y estar ocupado en el sector informal (4). Las variables explicativas son: Educ, asociada a los años de educación y la influencia de estos sobre la variación de la decisión. Exper y Exper2, referente a la incidencia de un año adicional de experiencia sobre el poder de decisión de ubicarse en el mercado laboral; la primera referente a la posibilidades crecientes al acumular conocimiento a lo largo del tiempo, y la segunda asociada a la rentabilidad que ésta genera en el individuo. Bpar y Bsex correspondientes a la condición de ser jefe del hogar y el género respectivamente como características adscritas. La variable Región constituida por las 13 áreas metropolitanas del país, Medellín, Barranquilla, Bogotá, Cartagena, Manizales, Montería, Villavicencio, Pasto, Cúcuta, Pereira, Bucaramanga, Ibagué y Cali; que permite hacer esa medición de la influencia del entorno.


La regresión toma los datos de la Encuesta Continua de Hogares para los años 2000 hasta el 2005 para las trece áreas metropolitanas de Colombia, con el objeto de analizar el área urbana del país, examinando los módulos que incluyen la informalidad correspondientes al mes de Junio de cada año. IV. CONTEXTUALIZANDO LA REGRESIÓN La variable dependiente se basa en la composición de la Población en Edad de Trabajar (PET), con el objetivo de analizar en qué forma los individuos eligen ubicarse en el mercado laboral. Debe tenerse en cuenta la predominancia de la población informal, dado que con el paso del tiempo, se evidencia una relación inversa con la población que se define como desocupada. Gráfico 1 Composición de la PET para las 13 áreas metropolitanas 6000 5000 4000

Informal Formal

3000

D-Abiertos 2000

D-Ocultos-(Inactivo) Inactivos

1000 0 2001

2002

2003

2004

2005

FUENTE: DANE - Encuesta Continua de Hogares. Obsérvese el comportamiento de la variable Educ, derivado del análisis de la teoría del capital humano. Entonces es importante ver de qué forma los niveles educativos inciden sobre la decisión de ser formal o informal en el mercado laboral. En este caso para la población ocupada de las trece áreas metropolitanas el nivel educativo predominante es la secundaria, distribuida entre formales e informales. De alguna manera se apega a la analogía de la grava y el cedazo que hacen Uribe, Ortiz y Correa (2006), en donde se muestra que lograr pasar un filtro, en este caso completar la educación secundaria no asegura un lugar en el sector formal. Concluyendo así que la educación es una condición necesaria, pero no suficiente para acceder a todas las seguridades de un empleo en este sector.


Gráfico 2 Población ocupada, informal y formal según Nivel Educativo para Abril-Junio de 2001-2005 Formales 2005

Ninguno

2004

Primaria

2003

Secundaria

2002

Superior

2001

No informa 0

1,000

2,000

3,000

4,000

Informales 2005

Ninguno

2004

Primaria

2003

Secundaria

2002

Superior

2001

No informa 0

2,000

4,000

6,000

FUENTE: DANE - Encuesta Continua de Hogares. Otra de las variables que se involucra en el modelo es la Región, que incluye las trece áreas metropolitanas que especifica el DANE. A partir de ésta se puede empezar a percibir la respuesta a cada una de las áreas dependiendo las opciones de decisión en el mercado laboral. Gráfico 3 Población Ocupada total (ECH) Total 13 áreas, Abril-Junio de 2001 y 2005 (en miles) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

Formal

Villavicencio

Cartagena

Montería

Ibagué

Cúcuta

Pereira

Pasto

Manizales

Bucaramanga

Barranquilla

Cali

Medellín

Bogotá

Informal

FUENTE: DANE - Encuesta Continua de Hogares.


V. ESTIMACIÓN DE LOS MODELOS Y ANÁLISIS INFERENCIAL Ya definidas estas características básicas, resulta necesario definir los parámetros de la regresión. Para la variable Deci (decisión) se toma como categoría base la elección de permanecer inactivo, y para la variable explicativa Región el parámetro base es Bogotá que según las estadísticas presenta una gran diferencia frente al resto de ciudades. Para las variables genero, y parentesco con el jefe del hogar, se tomó como categoría base el ser mujer y el no ser jefe de hogar respectivamente. La influencia de las variables definidas desde la teoría del capital humano marca un sendero importante para llegar a comprender en un contexto general la incidencia de características externas frente a las decisiones. La educación La educación resulta ser un factor influyente al momento de emplearse sobretodo como formal, pues aquel individuo que invierte en ella prefiere ocuparse solo en este sector. De manera que al no alcanzar esta opción se inclina más por permanecer inactivo o desempleado. Éste no es el único comportamiento claro de la variable, pues se logra ver una variación de las decisiones en un período con efectos bien marcados para el país, logrando concluir que el efecto de la inversión en educación varía con los ciclos, tal como lo afirman Uribe, Ortiz y Correa (2006). Pues en la transición del 2002 al 2003, el período de la crítica repercusión de la apertura con grandes bajas de empleo la preferencia por ser informal se aumenta mientras que disminuye la probabilidad de elegir ser formal, pues el empleo formal aumenta en los auges y disminuye en las crisis. Un efecto contrario se evidencia para la Informalidad, que disminuye en auges y aumenta en crisis. La experiencia Siguiendo con las características básicas del mercado laboral y de su análisis a través de las ecuaciones mincerianas, un año adicional de experiencia, como es de esperarse, incrementa la posibilidad de estar empleado en el mercado laboral. Aunque lo más curioso resulte ser que los individuos prefieran ocuparse en el sector informal. Pareciera que la experiencia se asociara al hecho de que un año adicional en el mercado se asocie con una mayor permanencia en éste, pero fuera de las regulaciones. La influencia del género y de la jerarquía en el hogar La condición de ser hombre está muy inclinada a llevar a los individuos a decidir trabajar como informales, tal vez por su mayor incidencia en actividades como el comercio, una de las actividades que representa mayor informalidad. Contrario a su poca influencia en actividades de servicios, donde principalmente se instalan las mujeres y la informalidad es más baja en términos relativos (tal como muestran los cuadros 1 y 2)


Cuadro 1 Informalidad según Ramas de Actividad para Colombia 2001-2005 Rama de Actividad Informales Comercio Servicios comunales Industria Transporte y comunicaciones Otras* Construcción

2001 % 35,7 29,3 15,8 7,9 5,8 5,5 100

2002 % 39,7 21,4 16,2 8,4 8 6,3 100

2003 % 40 20,3 16,7 8,3 8,3 6,4 100

2004 % 39,1 20,7 16,4 9,1 8,4 6,3 100

2005 % 38,8 20,3 15,9 9,4 8,9 6,7 100

Promedio 38,66 22,4 16,2 8,62 7,88 6,24 100

*Otras: Agricultura, Minas y canteras, electricidad, gas y agua, servicios financieros y actividades inmobiliarias. FUENTE: Encuesta Continua de Hogares, citado en Informe DANE-Gran Encuesta Integrada de Hogares –GEIH: Informalidad-Colombia 2007. Cuadro 2 Formalidad según Ramas de Actividad para Colombia 2001-2005 Rama de Actividad

2001

2002

2003

2004

2005

Promedio

Formales Servicios comunales Industria Otras* Comercio Transporte comunicaciones Construcción

% 36,3 24,7 15,5 14,2

% 34,8 23,8 17,3 14,1

% 35,4 23,1 17,2 13,3

% 34,3 24,3 17,4 13,3

% 33,5 23,8 18,4 13,8

34,86 23,94 17,16 13,74

6,6 2,7 100

6,6 3,4 100

8 3 100

7,5 3,2 100

7,4 3,1 100

7,22 3,08 100

y

*Otras: Agricultura, Minas y canteras, electricidad, gas y agua, servicios financieros y actividades inmobiliarias. FUENTE: Encuesta Continua de Hogares, citado en Informe DANE-Gran Encuesta Integrada de Hogares –GEIH: Informalidad-Colombia 2007. En lo que respecta al parentesco con el jefe del hogar, y la jerarquía de esta posición en la estructura social de la familia colombiana, los resultados permiten observar que ser Jefe del hogar aumenta la posibilidad de ocuparse en el mercado en cualquiera de sus dos posibilidades de manera muy similar. Mostrando así la incidencia de algunos aspectos que no se tienen en cuenta en esta regresión, como la cantidad de personas que trabajan en el hogar. Lo que permitiría ver una inclinación a cualquiera de los dos sectores de manera más clara. Las variables del entorno y el análisis para las trece áreas metropolitanas Enmarcar costumbres, infraestructura y dotaciones iníciales resultan ser principios básicos para el análisis de elección. Donde se busca conocer cómo condiciones iníciales diversas como la inversión en educación marcan altas influencias en la desigualdad, en este caso definida como regional.


Uno de los autores que enfatizan en lo anterior es Bonet (2005) y otros estudios de economía regional como el de Galvis y Meisel (2000). Que reflejan una creciente economía polarizada, la cual subsiste de la permanencia de ciertos sectores oprimidos, marcando una gran disparidad al momento de hacer comparaciones en términos de PIB per cápita. Además de una gran diferencia al momento de comparar la calidad de las instituciones. Por ende, vale la pena comprender la forma en que cada área marca su preferencia guiada a través de las costumbres, y las instituciones que la conforman. La decisión de ocuparse como trabajador informal en contrapartida con el trabajo formal La inquietud planteada alrededor de la informalidad es ¿vincularse a este sector es una decisión racional, o simplemente resulta ser una salida a las pocas disposiciones del mercado? A partir de la regresión (ver Anexo) se puede comprender que esta preferencia para la mayoría de ciudades tiene una tendencia positiva, es decir, que para gran parte de la población ésta resulta ser una elección adecuada. Pero más que lo anterior vale la pena comprender, qué condiciona a aquellas ciudades para las cuales no resulta ser la mejor opción. En esa vía están Bogotá y Medellín las dos principales ciudades del país. Estas presentan la opción como inapropiada frente a todas las posibilidades del mercado. Es importante decir que estas dos ciudades se caracterizan por tener la mayor cobertura educativa, además, de aportar enormemente en la productividad del país por ser amplios focos de inversión. Situación distinta al área metropolitana de Cali, pues a pesar de ser la tercera ciudad del país. Donde tener amplias coberturas en materia educativa y poseer un amplio corredor industrial representativo para la economía nacional, no alcanza a tener la suficiente capacidad para albergar entre esta cantidad de opciones, a quienes migran desde el Cauca y el Pacífico colombiano. Preferir la informalidad puede ser compresible en ciudades que basan su productividad en actividades de economías tradicionales. Montería y Villavicencio son ejemplo de esto. Pues aunque resultan ser fuente de explotación petrolera, se centran en actividades primordialmente agrícolas, características propias de un sector estancado y que nunca mira la modernidad. Es así como Tokman (2003) define al sector Informal. Otras de las ciudades que se observan con esta misma tendencia son las ciudades de frontera, Pasto y Cúcuta. Su mayor actividad por posición geográfica está centrada en el comercio, la principal rama de la informalidad. La historia se repite para las regiones de Bucaramanga e Ibagué, consideradas de gran transito nacional y grandes centros del comercio del país. Manizales y Pereira, muestran una probabilidad positiva, pero muy cercana a cero, es decir, para estas áreas metropolitanas consideradas como altos centros industriales, la posibilidad de informalidad resulta indeseada en relación a la respuesta de otras


ciudades. Barranquilla y Cartagena también expresan efectos marginales muy cercanos a cero. Lo cual responden de forma negativa a la posibilidad de ser un trabajador Informal. Teniendo en cuenta que son una de las zonas de menor cobertura educativa, se muestran promisorias para la inversión guiada a otras necesidades. Lo anterior debe analizarse con cuidado, puesto que estas ciudades muestran un peso importante del desempleo o la inactividad en la PET. Comprendiendo la imposibilidad de la economía colombiana para brindar un amplio espacio para el sector formal, vale la pena analizar las otras opciones como apoyo o rechazo a esta decisión. La decisión de permanecer inactivo Frente a la imposibilidad de ocuparse en el mercado como formales, muchos de los individuos prefieren estar como informales. También hay otros para los que la condición de ser Inactivos resulta ser más atractiva. Como caso específico se tiene a Barranquilla (la cuarta ciudad del país) y Cartagena, consideradas áreas fuertes en el impulso de la industria, el comercio y los servicios, ejes principales del desarrollo. Estas ciudades están enfrentadas a una gran debilidad, la falta de inversión en Capital Humano. La educación en el área resulta ser un factor al que los gobiernos no prestan mucha importancia. Es tan poca la atención que la población no atendida alcanza un 52% de la PET para Cartagena y un 26% para Barranquilla en el año 2000 [Aguilera y Alvis (2000)]. Ahora bien, la población contrario de lo que se pensaría, prefiere permanecer sin buscar empleo, dado que hay pocas posibilidades en el mercado, para mano de obra no calificada. Un comportamiento similar presenta Medellín, pues a pesar de ser una de las ciudades más pujantes del país, se enfrenta al problema de ser un importante espacio de guerra urbana donde la mezcla de violencia, drogas y pobreza enmarcan el diario vivir. Así muestra entonces una estructura social heterogénea, en la que los agentes no declaran ninguna intención por emplearse, sustentados en que la opción de ocuparse en el sector formal, es bastante lejana a sus costumbres y a sus redes sociales. Para las demás ciudades que mostraron una alta tendencia a la informalidad. Asimilar la posibilidad de permanecer Inactivo resulta ser una de las condiciones menos deseadas, de hecho no incide mucho en las preferencias pues en promedio el efecto marginal esta alrededor de cero. La decisión de permanecer desempleado La definición de desempleo se centra en individuos que se encuentran en la búsqueda de empleo, individuos que no han logrado ocuparse en el mercado laboral por que la demanda no es en realidad amplia y diversa. Solamente para el análisis de Bogotá ésta resulta ser una mejor decisión antes de intentar entrar en la informalidad. Para las demás áreas la tendencia al desempleo está alrededor de cero.


Lo anterior permite comprender el carácter de supervivencia que toma la informalidad, pues al limitarse la entrada a los empleos del sector informal, se puede entender que el desempleo no resulta ser la mejor respuesta, y simplemente lo más razonable es recurrir al mercado informal como respuesta a esa exclusión. VI. CONCLUSIONES Los resultados alrededor del interrogante de informalidad como elección o imposición son consistentes a las conclusiones ya alcanzadas por Loayza (1997) en su trabajo para el Banco Mundial. Al analizar el panorama del mercado laboral en la economía colombiana se comprende que en ésta la decisión por ser informal es una respuesta a las imposiciones y a las oportunidades que brinda el mercado. Las cuales resultan ser distintas y muy marcadas, como se mostró en el análisis de las áreas metropolitanas. De esta manera se comprendió tal como lo expone la teoría del capital Humano, que la educación es una inversión y se valora como tal. Teniendo que para ciudades donde la cobertura educativa es alta, y el acceso a ésta es fácil, la decisión de ser informal resulta ser la última opción. A pesar de que no se evidencio en la mayoría de áreas metropolitanas la preferencia por la formalidad, muchas de esas respuestas pueden ser asociados otros factores sobre la cobertura educativa A pesar de ser el Comercio uno de los principales motores del desarrollo económico, para muchas de estas denominadas áreas metropolitanas, también resulta ser una de las principales actividades ceñidas a restricciones y limitaciones tal como lo expreso para su análisis a la economía peruana De Soto (1989). Otra de las características que condiciona la informalidad, es la creciente migración a las ciudades principales, dado que representa un fenómeno moderno en la economía nacional. Haciendo así que la competencia por ser empleado se incremente Lo que si queda totalmente claro es que la educación es el primer paso para acceder a un empleo en el sector formal, y a pesar de que no asegure un lugar en este espacio, claramente muestra de que la informalidad más que una libre decisión es una imposición en estructuras como la nuestra. Aunque se concluye que la informalidad es una respuesta que está posiblemente más asociada a una imposición, no se puede dar una respuesta precisa. Aún quedan bastantes vacíos por llenar, pues lo más conveniente sería involucrar completamente todas las variables que condicionan al hombre en sus elecciones. Finalmente se deja el camino abierto para involucrar variables como la raza, sobre la que se han forjado innumerables interpretaciones en la teoría económica del empleo, y vista en mayor proporción desde el enfoque de la discriminación. Por ende, se considera en muchos casos que la mayoría de población informal es afrodecendiente, siendo esto una respuesta a la poca oferta laboral y la discriminación racial del mercado. Debe reformularse la pregunta volviendo al hecho de que vincularse como


informal es una solución -por no dejar-, o en realidad es una respuesta coherente a lo que el sistema y la evolución económica brindan. VII. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS AGUILERA, M. y GALVIS, J. (2000). “Perfil socioeconómico de Barranquilla, Cartagena y Santa Marta”. Documentos de Trabajo Sobre Economía Regional, No. 17, Banco de la República de Colombia. BONET, J. (2005). “Inequidad espacial en la dotación educativa regional en Colombia”. Documentos de Trabajo sobre Economía Regional, No. 56, Banco de la República de Colombia. CAMPIÑO, A. (2002). “Sector Informal Pasivo y Sector Informal Funcional”. Revista Desekilibrio, Año 2, No. 1, pp. 53-88. DE SOTO, H. (1989). El Otro Sendero. Instituto Libertad y Democracia (IDL), Octava Edición, Perú. GALVIS, L. y MEISEL, A. (2000). “El crecimiento económico de las ciudades colombianas y sus determinantes, 1973-1998”. Documentos de Trabajo sobre Economía Regional, No. 18, Banco de la República de Colombia. LEVENSON, A. y MALONEY, W. (1998). “The Informal Sector, Firm Dynamic and Institutional Participation”. Policy Research Working Paper, No. 1988, The World Bank, Washington. LOAYZA, N. (1997). “The Economics of the Informal Sector: A Simple Model and some Empirical Evidence from Latin America”. Policy Research Working Paper, No. 1727, The World Bank, Washington. MINCER, J. y POLACHEK, S. (1974). "Family Investment in Human Capital: Earnings of Women", Journal of Political Economy, vol. 82, No.2, pp. 76-108. MERCADO, A. y RIOS, F. (2005). “La informalidad: ¿Estrategia de sobrevivencia o forma de Vida Alternativa?”. Documento de Trabajo, No. 04/05, IISEC (Instituto de Investigaciones Socioeconómicas). PORTILLA, D. (2003). “Mercado Laboral y discriminación Racial: Una aproximación para Cali”. Documento CEDE 2003-14, Universidad de los Andes, Bogotá, D. C. RANGEL, M. (2005). “El trabajo no decente y los limites de la Informalidad, Empleo Doméstico, Género y Autoidentificación Étnica Presentado en el Seminario Internacional “Pobreza, exclusión social y étnico-racial en América Latina y el Caribe”. CLACSO-CROP y CIDSE, noviembre de 2005.

precarización: en Ecuador”. discriminación Cali, 23-25 de


URIBE, J. y ORTIZ, C. (2006). Informalidad Laboral en Colombia 1988-2000 Evolución, Teorías y Modelos, Universidad del Valle, Programa Editorial Universidad del Valle. Colombia. URIBE, J.; ORTIZ, C. y CORREA, J. (2006). “¿Cómo Deciden los Individuos en el Mercado Laboral?, Modelos y Estimaciones para Colombia”. Universidad de Antioquia, Lecturas de Economía, No. 64, pp. 59-90. URIBE, J.; ORTIZ, C. y GARCÍA, G. (2006). “La Segmentación del Mercado laboral Colombiano en la Década de los noventa”. Archivos de Macroeconomía, Departamento Nacional de Planeación, Documento 301, Santa Fe de Bogotá, D.C. TOKMAN, V. (2003). “De la Informalidad a la Modernidad”, Boletín CINTERFOR, No. 155, OIT, pp. 9-32.


Deci Año bsex* bpar* Educ Exper Bogotá** Medellín Barranquilla Cartagena Manizales Montería Villavicencio Pasto Cúcuta Pereira Bucaramanga Ibagué Cali Deci Bsex Bpar Educ Exper Bogotá* Medellín Barranquilla Cartagena Manizales Montería Villavicencio Pasto Cúcuta Pereira Bucaramanga Ibagué Cali

2000 0,0351 0,1048 0,0273 0,0124 0,4881 0,0142 -0,0413 -0,0528 -0,0080 -0,0724 -0,0637 -0,0636 -0,0610 -0,0068 -0,0573 -0,0455 -0,0299

2001 0,0298 0,0758 0,0207 0,0076 0,3949 -0,0113 -0,0347 -0,0371 -0,0121 -0,0640 -0,0172 -0,0397 -0,0595 -0,0181 -0,0325 -0,0404 -0,0282

0,0123 -0,0429 -0,0014 -0,0073 0,2018 0,0124 -0,0151 -0,0390 -0,0172 -0,0180 -0,0230 -0,0268 -0,0165 -0,0072 -0,0174 -0,0228 -0,0112

0,0305 -0,0537 0,0005 -0,0049 0,3840 -0,2130 -0,0219 -0,0275 -0,0180 -0,0174 -0,0406 0,0305 -0,0561 -0,0228 -0,0267 0,0439 -0,0145

Anexo Modelo Logit Multinomial (Efectos Marginales) OCUPADO FORMAL 2002 2003 2004 2005 2000 0,0598 0,1402 0,0503 0,1826 0,1394 0,0817 0,1201 0,0743 0,1427 0,1090 -0,0073 0,0020 0,0252 0,0189 -0,0172 0,0086 0,0088 0,0086 0,0146 0,0157 -0,0686 -0,0210 0,5244 0,0413 -0,9123 0,1244 0,0114 0,0301 0,5963 -0,0284 -0,0947 -0,0343 -0,0541 -0,1254 0,0571 -0,1482 -0,0798 -0,0770 -0,1614 -0,0166 0,0004 -0,0505 -0,0216 -0,0515 0,0149 0,0829 0,0261 -0,0879 -0,0786 0,1158 0,0532 0,0049 -0,0772 -0,0031 0,1210 0,0074 0,0866 -0,0418 -0,0632 0,1516 0,0643 -0,0101 -0,0705 -0,0605 0,1113 -0,0472 -0,0077 -0,0177 -0,0114 0,0381 -0,0045 0,0306 -0,0280 -0,0053 0,1639 0,0275 0,0083 -0,0669 -0,0346 0,1242 0,0032 0,0354 -0,0118 -0,0012 0,0594 DESOCUPADO 0,0220 -0,0011 0,0184 0,0130 -0,1867 -0,0580 -0,0508 -0,0384 -0,0444 -0,1709 -0,0004 -0,0020 -0,0005 -0,0015 -0,0087 -0,0056 -0,0055 -0,0051 -0,0050 -0,0208 0,0130 -0,0936 -0,0378 0,0227 0,4495 -0,1775 0,0004 0,0030 -0,1539 0,0018 0,0214 -0,0008 -0,0267 -0,0083 -0,0008 -0,0136 -0,0240 -0,0408 0,0500 0,1084 0,0417 0,0047 0,0080 0,0429 0,0103 0,0122 -0,0198 -0,0174 -0,0213 -0,2539 0,0025 -0,0038 -0,0368 -0,0142 -0,0328 0,0397 0,0158 0,0349 0,0064 -0,0612 -0,0153 0,0070 0,0211 -0,0262 -0,0338 -0,0074 0,0109 0,0119 0,0188 -0,0241 0,0458 0,0220 0,0345 0,0392 -0,0892 0,0410 0,0921 0,0578 0,0755 -0,0559 -0,0035 -0,0108 -0,0118 -0,0090 -0,0184

2001 0,0177 0,1395 -0,1590 0,0127 -0,7318 -0,0333 0,0082 -0,0336 0,0204 0,1354 0,0491 0,0951 0,1349 0,0318 0,1390 0,0899 0,0949 -0,2376 -0,1616 -0,0053 -0,0155 0,1447 0,0659 0,0484 0,0982 0,0097 -0,0541 0,0087 -0,0859 -0,0192 0,0091 -0,0798 -0,0934 -0,0523

OCUPADO INFORMAL 2002 2003 0,1663 0,1268 0,1858 0,1013 0,0169 0,0128 0,0182 0,0105 0,1251 0,1215 -0,2566 -0,0366 -0,0410 -0,0454 -0,0417 -0,0704 -0,0043 0,0022 -0,0539 0,0559 0,0148 -0,0014 0,0053 -0,0210 0,0269 0,0150 0,1057 -0,0201 0,0083 0,0146 0,0531 -0,0126 0,0582 -0,0018 INACTIVO -0,2481 -0,2658 -0,2095 -0,1706 -0,0092 -0,0128 -0,0212 -0,0138 -0,0695 -0,0069 0,3096 0,0249 0,1143 0,0804 0,2036 0,1741 -0,0378 0,0436 -0,0412 -0,0623 -0,0705 0,0003 -0,0523 -0,0814 -0,0760 -0,0119 -0,0511 0,0170 -0,0497 -0,0672 -0,1216 -0,0878 -0,0579 -0,0228

FUENTE: Cálculos del Autor, a partir de la ECH, con el paquete Stata 9. Nota: Variable Dependiente: Categoría Base: Inactivo, *Variables Dicótomas: (Bsex-1: Hombre 0: Mujer) (Bpar-1: Jefe 0: No jefe) / **Categoría Base :(Área) Bogotá Coeficiente significativo al 1%, *Coeficiente significativo al 5%, **Coeficiente significativo al 10%

2004 0,1657 0,1210 -0,0167 0,0160 -0,3598 -0,0592 -0,0303 -0,0347 -0,0663 0,1604 0,1250 0,0487 0,0560 -0,0044 0,0284 0,0866 0,0495

2005 0,0709 0,0917 -0,0142 0,0052 0,0053 -0,7293 -0,0209 -0,0516 -0,0086 0,1657 0,0960 0,1128 0,1232 0,0449 0,0737 0,0974 0,0968

-0,2345 -0,1569 -0,0081 -0,0195 -0,1269 0,0261 0,1110 0,1525 0,0799 -0,0551 -0,0111 -0,0418 -0,0066 0,0103 -0,0348 -0,0775 -0,0259

-0,2665 -0,1899 -0,0031 -0,0148 -0,0692 0,2870 0,1546 0,1630 0,0172 -0,0658 -0,0787 -0,0560 -0,0365 -0,0523 -0,1076 -0,1383 -0,0866


5. CONSIDERACIONES TEÓRICAS Y METODOLÓGICAS SOBRE LA DETERMINACIÓN DE LOS SPILLOVERS DE CAPITAL HUMANO por Harvy Vivas Pacheco Páginas 71-82.


CONSIDERACIONES TEÓRICAS Y METODOLÓGICAS SOBRE LA DETERMINACIÓN DE LOS SPILLOVERS DE CAPITAL HUMANO  Harvy Vivas Pacheco [harvivas@gmail.com] RESUMEN Este artículo presenta de manera sucinta los principales rasgos teóricos y metodológicos que implican las ecuaciones generatrices de ingresos cuando se incluyen los efectos externos del capital humano. El modelo propuesto permite identificar, mediante una estrategia metodológica indirecta, la presencia de spillovers de capital humano y sus impactos diferenciados en la estructura de salarios en ámbitos espaciales. Palabras clave: capital humano, externalidades, efectos de vecindad, efectos familiares. Clasificación JEL: J24, D62, R10.

ABSTRACT This article highlights the main characteristics of the equations of income when including the external effects of the human capital. The model identifies, through an indirect strategy, the presence of external effects of human capital and the impacts in the structure of salaries in the inside of the cities or metropolitan areas. Key words: Human capital, externalities, neighborhood effects, family background. JEL classification: J24, D62, R10.

Supported by the Programme Alan, European Union Programme of High Level Scholarships for Latin America, IN: E03D25353CO.  Profesor del Departamento de Economía, Universidad del Valle. Coordinador del Grupo de Economía Regional y Ambiental –GERA- reconocido por Colciencias.


I. INTRODUCCIÓN El modelo que se expone a continuación enfatiza la importancia que tienen las variables asociadas al background familiar y a las interacciones locales sobre la acumulación de capital humano y la función generatriz de ingresos individual. El argumento central es que la presencia de externalidades locales afecta las inversiones individuales en capital humano e introducen efectos de complementariedad en las escogencias individuales determinando así, desde una perspectiva “micro”, diferencias significativas entre ciudades o áreas metropolitanas. La presencia de efectos de vecindad (neighborhood effects) en la acepción de Benabou (1996a y 1996b) y Durlauf (2004), además de las variables intrafamiliares como la educación de los padres, las tipologías predominantes de los hogares y las ratios de carga económica, entre otras variables estrechamente ligadas a las condiciones iniciales, juegan un papel fundamental en la explicación de las trayectorias de acumulación del capital humano y afectan las funciones generatrices de ingresos de los individuos, a la vez que gobiernan los patrones segregación y de distribución del capital humano en el interior las áreas urbanas. De este modo, el capital humano agregado puede verse como un compuesto de interacciones locales y globales en el que las condiciones parentales de la educación y el entorno socio-económico de la micro-localización afectan la capacidad de generación de ingresos y, en consecuencia, inciden en la distribución espacial de habilidades en el interior de las áreas metropolitanas. En principio se supone que en el interior de un área metropolitana o ciudad los individuos son de dos tipos: alta y baja composición de capital humano {hA, hB}, de tal modo que hA > hB con proporciones de población n y (1-n) localizados en una comunidad o vecindad j en el interior de la ciudad o área metropolitana c. De acuerdo con la estructura de preferencias y las condiciones de movilidad intergeneracional de talentos e ingresos surgen un conjunto de reglas de segregación que pueden ser apriorísticas o no. De acuerdo con Borjas (1995) y Benabou (1996a y 1996b) la segregación perfecta resulta del ordenamiento de los jefes de hogar o de los adultos (decisores) en comunidades completamente homogéneas según grupos étnicos o de acuerdo con los inputs locales para la producción del capital humano y que es objeto de estudio en la literatura más reciente sobre trampas de pobreza y crecimiento. Lo anterior hace pensar, al menos en principio, que los niveles individuales de capital humano se distribuyen alrededor del valor medio de capital humano de la comunidad, de tal modo que cada uno de los individuos participa del mismo nivel de externalidad local o del bien público considerado relevante (educación).


Este nivel medio de capital humano podría definirse por en un modelo simplificado de dos comunidades 1 y 2. Los padres de una determinada generación o los adultos jefes de hogar, que también tienen un stock de capital humano , escogen una comunidad j y maximizan una función de utilidad . II. MICRO-FUNDAMENTACIÓN A continuación se expone la estructura de un modelo alternativo que permite microfundamentar la existencia de spillovers de capital humano en los ámbitos microlocales. Suponemos la existencia de funciones de utilidad CES para los padres (i-1) o decisores de los niveles de inversión intergeneracional en habilidades que maximizan la siguiente especificación funcional con el stock de capital humano de los hijos (i) y los niveles propios de consumo como argumentos:

Con

y

la elasticidad de sustitución entre consumo y calidad de los

hijos. Suponemos que el stock de capital humano del individuo está especificado como:

 denota las habilidades no observables y

el nivel de escolaridad alcanzado por el individuo. De este modo puede observarse que , que muestra claramente la diferencia entre la noción de capital humano y la educación. El stock de capital humano puede venderse a un determinado precio (R) y usarse en la producción del capital humano de las generaciones siguientes. El entorno socio-económico y familiar en un momento inicial 0 aparece como condicionante de la trayectoria de acumulación de capital humano, de tal modo que las acciones de la generación anterior determinan las acciones de la actual. Este último es un aspecto crucial coligado a las condiciones iniciales, a la procedencia (campo o ciudad) a la tipología de los hogares (nucleares o extensos), entre otros determinantes del ámbito familiar. Así mismo, a los efectos de comunidad o barrio, la existencia de redes sociales de movilidad, los inputs locales para la producción del capital humano, las fuentes de financiación y la capacidad de endeudamiento o el racionamiento del crédito.


Los decisores asignan una fracción (t) de su tiempo a la producción de capital humano y si adicionalmente suponemos, a la manera de Borjas (1992), que el precio de los bienes de consumo actúa como numerario, entonces:

Con 0<t<1. Ahora se define un nivel medio de capital humano asociado a la comunidad o micro-localidad (que puede asimilarse a la dimensión de barrio o intra-segmento j en el interior de cada ciudad o área metropolitana, c) y que opera como externalidad en la producción del capital humano. De esta manera, la función de producción de capital humano toma la forma convencional en la mayoría de estudios originados a partir del aporte de Lucas (1988):

Donde 1, 2 <1. Entre paréntesis aparece la cantidad efectiva del stock de capital humano de los decisores que se dedica a los hijos. La calidad de los hijos depende del stock de capital humano de los decisores y del nivel medio del stock de capital humano del grupo o segmento j al que pertenece. En este modelo la composición de grupos considerados es exógena y no endógena en la medida que se supone la existencia de muestras estratificadas a nivel de individuos, hogares, secciones, sectores y segmentos en el interior de las áreas metropolitana c. Una alternativa interesante de modelación en esta parte reside en la especificación del “local linkage” o community quality en la acepción de Benabou (1996a y 1996b) que corresponde al conjunto de características socioeconómicas de la comunidad relevante (escolaridad, etnia, vecindad) que puede especificarse como:

El parámetro  corresponde a la distribución del capital humano, según habilidades, en la fuerza de trabajo total localizada en la micro-localidad j.


Si L es homogénea de grado 1 en la distribución de habilidades altas y bajas {hA, hB}, entonces el índice CES de capital humano medio tomaría la forma específica:

Donde n y (1-n) son las proporciones de población. La curvatura de la última expresión determina la eficiencia del equilibrio, de tal modo que si (1/)>0 los niveles individuales de capital humano son complementarios y en efecto L es convexa. Estos resultados, de manera conjunta con la función de producción de capital humano implica la complementariedad entre el tiempo asignado por los padres o decisores de la inversión en capital humano y la conexión local (local linkage). Este resultado muestra que un nivel dado de inputs locales para la producción de h es más productivo en ambientes socio-demográficos y familiares con mayor calidad o posibilidades de acceso a los servicios educativos. Ahora bien, la maximización de la función de utilidad previamente especificada sujeta a la restricción de tiempo y a la tecnología genera la función de oferta de tiempo asignado a la inversión de capital humano a través de las generaciones:

Esto lleva a una expresión compacta del stock de capital humano para los hijos que toma la siguiente especificación:

La ecuación representa la forma reducida del stock de capital humano de los hijos o miembros de los hogares y en consecuencia el proceso de movilidad intergeneracional en ausencia de shocks estocásticos. La forma compacta de esta expresión se obtiene al sustituir la ecuación de capital humano promedio:

Para el caso de dos tipos de habilidades la expresión queda especificada como:


Debe observarse que los dos primeros componentes de las expresiones se asocian a la tasa paramétrica de retorno de los esfuerzos productivos en la generación de los padres, mientras que el otro componente es un mix de interacciones locales. Hasta este punto queda micro-fundamentado (haciendo explícito el efecto de las habilidades parentales y de las interacciones locales) el proceso de producción de capital humano de los individuos i que se localizan en la micro-localidad j y que pertenecen a una familia f en el área metropolitana c. En este orden de ideas, ahora expresamos el salario individual W a la manera de Acemoglu y Angrist (2000) -de acuerdo con la tradición de Lucas (1988)- de la siguiente manera:

De tal modo que la productividad agregada A en el interior del área metropolitana j depende de la medida agregada del capital humano (H) con  un parámetro de agregación.

E[.] el operador de esperanza matemática. Sabemos que si =1 [Lucas (1988)], entonces humano promedio.

corresponde al capital

Los salarios individuales pueden representarse en logaritmos a partir de la penúltima expresión:

Ahora bien, las firmas localizadas en el interior del área metropolitana y que configuran en conjunto la demanda relevante de mano de obra, reciben un participación del output (1-) y los trabajadores , maximizan una función de beneficios de la siguiente forma:


(rK) representa los costos del capital y el valor esperado representa la medida del capital humano agregado H. Si las firmas escogen el mismo nivel de capital físico entonces,

A partir de las expresiones anteriores podemos expresar los salarios individuales de la siguiente forma:

La expresión linealizada es:

Que puede escribirse de manera simplificada como:

Donde

y

.

Si sustituimos en la ecuación de salarios la expresión del stock de capital humano individual, deducido antes, podemos obtener la ecuación generatriz de ingresos compacta que usualmente aparece expresada de diferentes formas en los estudios recientes sobre spillovers o sobre transmisión intergeneracional de habilidades.

De este modo queda micro-fundamentada la expresión básica de salarios que incluye, además de las variables convencionales de las regresiones mincerianas, el conjunto de variables relacionadas con la microlocalidad y el entorno familiar de los individuos. Ahora bien, tal como se anotó con anterioridad el índice de capital humano individual incluye la escolaridad y las habilidades no observables, de tal modo que:


Adicionalmente, en vista de que el indicador de capital humano global (H), así como el nivel medio de capital humano de la micro-localidad j, no son directamente observables, podría utilizarse la propiedad de los promedios geométricos que permite asimilar los logaritmos naturales, en grandes muestras, a los niveles de escolaridad media:

Así llegamos a una expresión corrientemente utilizada en los estudios de capital humano en la tradición de la transmisión inter-generacional de habilidades e ingresos, así como en los estudios de crecimiento económico endógeno.

Esta última expresión se puede expresar en forma vectorial describiendo en extenso cada uno de sus componentes, las dificultades metodológicas inherentes y la estrategia empírica de estimación de los spillovers. III. CONSIDERACIONES METODOLÓGICAS Sea un individuo i que pertenece a la familia f localizada en el segmento j de la ciudad o área metropolitana c en el momento t, de tal modo que podemos expresar en t. Si prescindimos por ahora del tiempo, la ecuación generatriz de ingresos deducida anteriormente puede representarse en extenso a través de la siguiente expresión que consigna de manera amplia el conjunto de factores que inciden en la determinación del nivel de salarios individuales:

Lo anterior corresponde a la ecuación fundamental de salarios que tiene una utilidad estrictamente expositiva, en la cual es un vector de características individuales que incluyen el nivel de escolaridad, la edad, la experiencia potencial y la zona de procedencia (zona rural o cabecera municipal, inmigrante o nativo, por ejemplo) de i. Lo anterior permite pensar la dotación de capital humano del individuo hi, asociada al background familiar, los efectos de vecindad, el capital humano agregado y los atributos propios de la ciudad o del área metropolitana que en forma vectorial queda:


es un vector de atributos sociodemográficos asociados al background familiar (educación de los padres, tipología sintética de los hogares). es un vector o indicador de efectos de vecindad que intenta captar la calidad de las interacciones sociales en ámbitos estrictamente locales (Neightborhood effects o local linkage1 en la acepción de Benabou antes mencionada). Estas interacciones locales se asocian a los niveles individuales de capital humano y a la distribución del capital humano en la fuerza de trabajo total . El modelo aquí propuesto asimila los efectos de vecindad a través de la dimensión microlocal considerada. El vector de atributos podría incluir algunos indicadores de calidad educativa, etnia, redes sociales, indicadores de acceso a servicios educativos, entre otros, en una dimensión de micro-localidad en concordancia con las fuentes estadísticas utilizadas. es el indicador de capital humano agregado que de alguna forma sintetiza los atributos de interacción global de todos los individuos que se localizan en la ciudad o área metropolitana c. Por tal razón este indicador es un compuesto de capital humano en el ámbito de ciudad, de tal modo que si lo expresamos funcionalmente como , refleja así la presencia de una mixtura de interacciones locales y globales. El vector representa el conjunto de atributos o características propias de cada una de las ciudades o áreas metropolitanas tomadas como unidades espaciales de análisis y que corresponden al alcance de los mercados de trabajo relevantes. es un efecto fijo de ciudad que actúa en el componente no estocástico del modelo. Si incluimos la dimensión temporal al análisis es preciso incluir el efecto ecuación fundamental.

a la

El error compuesto incluye los shocks de oferta y demanda laboral que afronta el área metropolitana y que pueden provenir de innovaciones macroeconómicas o efectos migratorios. Finalmente aparece un componente puramente estocástico independiente e idénticamente distribuido en el que se resumen el “market luck” y los “endowment luck” [Solon (1999)].

1

Comunity quality como lo denomina Benabou (1996b: p. 589).


La ecuación fundamental, que tiene más una utilidad teórica que empírica (por la nitidez con que permite identificar las dificultades metodológicas) permite apreciar que el vector N es común a todo , pero no lo es para todos los individuos de la ciudad o área metropolitana c. En este mismo orden de ideas, todo individuo es afectado de manera común por el background familiar y, a su vez, las características propias de cada una de las áreas metropolitanas introducen diferencias para todo i a través del vector , de tal manera que todo individuo i que pertenece a c es afectado de manera común por . De manera esquemática, una ciudad o área metropolitana que configure un mercado de trabajo relevante permite identificar el conjunto de categorías y variables antes mencionadas, tal como se expresa en el diagrama 1: Diagrama 1: Representación esquemática de un compuesto de interacciones locales y globales Ciudad o Área Metropolitana c Mercado de Trabajo Relevante

Capital humano agregado H Individuo i familia f (background familiar)  Segmento j (local linkage)

Entorno, Neigthborhood Effects, N.

Fuente: Construcción del autor. IV. CONCLUSIONES Este artículo presenta de manera sucinta los principales rasgos teóricos y metodológicos que implican las ecuaciones generatrices de ingresos cuando se incluyen los efectos externos del capital humano. El modelo propuesto permite identificar, mediante una estrategia indirecta de estimación, la presencia de spillovers de capital humano y sus impactos diferenciados en la estructura de salarios en ámbitos espaciales. El modelo se apoya en la literatura reciente sobre efectos externos de la educación que enfatiza en la presencia de características no observables que


afectan la productividad de la mano de obra localizada en el interior de las áreas metropolitanas. La coexistencia de trabajadores de alta y baja educación genera mayores posibilidades para el flujo de ideas y los mecanismos no formales de aprendizaje, otorgándole a las externalidades educativas el carácter de bien público. De este modo la presencia de efectos externos refuerza las economías de urbanización y permite predecir que las ciudades o las áreas metropolitanas con una mayor densidad de trabajadores calificados presentan niveles de salarios más altos. El argumento central del artículo es que este conjunto de características no observables en ámbitos urbanos o metropolitanos, que no se pueden observar directamente, provienen de las interacciones intra-familiares e intra-vecindad, de tal modo que la escolaridad está determinada fundamentalmente por el background familiar y el local linkage en el sentido que le confiere Benabou(1993), de suerte que los niveles educativos en cada una de las microlocalidades con endógenas y permiten reconfigurar así la estructura individual de salarios desde el interior de las unidades espaciales consideradas. V. BIBLIOGRAFÍA BÁSICA Y DE REFERENCIA ACEMOGLU, D. y ANGRIST, J. (2000). “How large are human capital externalities? evidence from compulsory schooling laws”, en BERNANKE, B. y ROGOFF, K. (editores), NBER Macroeconomics Annual 2000, Vol. 15, pp. 9-74. BÉNABOU, R. (1993). “Workings of a City: Location, Education, and Production”, Quarterly Journal of Economics, Vol. 108, No. 3, pp. 619-652. BÉNABOU, R. (1996a). “Equity and Efficiency in Human Capital Investment: The Local Connection”, Review of Economic Studies, Vol. 63, No. 2, pp. 237-264. BÉNABOU, R. (1996b). “Heterogeneity, Stratification, and Growth: Macroeconomic Implications of Community Structure and School Finance”, American Economic Review, Vol. 86, No. 3, pp. 584-609. BORJAS, G. (1995). “Ethnicity, Neighborhoods, and Human Capital Externalities”, American Economic Review, Vol. 85, No. 3, pp. 365-390. BORJAS, G. (1992). “Ethnic Capital and Intergenerational Mobility”, The Quaterly Journal of Economics, Vol. 107, No. 1, pp. 123-150. CICCONE, A. y PERI, G. (2002). “Identifying Human Capital Externalities: Theory with an Application to US Cities”, Economic Working Paper, No. 611, Department of Economics and Business, Universitat Pompeu Fabra.


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Revista estudiantil Desekilibrio  

Facultad de Economia Universidad Del Valle

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