Desajuste educativo

El desajuste educativo se define como la diferencia entre el nivel de escolaridad alcanzado o completado por un trabajador y el nivel de escolaridad requerido para la ocupación donde labora. Y este desajuste se puede ubicar en tres categorías siguiendo a ^{Duncan y Hoffman (1981)}:

El concepto de “exceso de educación” fue introducido por ^{Thurow (1975)} y ^{Freeman (1976)}. Desde entonces, existen diferentes puntos de vista acerca de este fenómeno en la literatura.

La teoría de la competencia laboral (^{Thurow 1975}), supone que el exceso de educación es un fenómeno permanente y las características del trabajador desempeñan un papel importante en el proceso de asignación. Por lo tanto, para una ocupación en particular, las personas con las mejores características obtendrán la posición. Sin embargo, incluso los trabajadores con buenas características pueden ser sobreeducados si no hay trabajos que coincidan con su nivel de educación. En esta situación, el exceso de educación puede convertirse en un estado permanente si no se ofrecen nuevos puestos de trabajo altamente calificados.

Por su parte, la teoría del capital humano (^{Becker, 1993}) asume que las personas invierten en educación para maximizar el valor de sus salarios esperados, y las empresas tratan de utilizar las habilidades de los trabajadores para obtener la máxima productividad. En consecuencia, este enfoque considera la sobreeducación como un desajuste temporal debido a la información imperfecta entre las necesidades de los trabajadores y las empresas. Después de un corto período, el trabajador buscará un trabajo que coincida con su potencial, o la empresa adaptará la educación del trabajador para aprovechar al máximo sus habilidades.

La teoría de matching (^{Pisarides, 2000}) coincide en que la sobreeducación es un fenómeno temporal. En este enfoque, inicialmente los trabajadores aceptan un trabajo que no corresponde con su nivel de estudios, pero se espera que con el tiempo mejoren su correspondencia laboral. Otra teoría que aborda la sobreeducación como un fenómeno a corto plazo es la teoría de la movilidad ocupacional (^{Sicherman y Galor, 1990}), que afirma que la sobreeducación es un desajuste temporal porque los trabajadores sobreeducados pronto son promovidos o se trasladan a trabajos más exigentes.

En el modelo de búsqueda (job-screening) de ^{Spence (1973)}, el mercado laboral está caracterizado por información imperfecta. La premisa de esta teoría es la incertidumbre en torno a la decisión de contratación, vinculada al hecho de que el empleador no sabe, antes de contratar, qué tan productivo será un empleado en particular, usando la escolaridad como señalización. Por tanto, los individuos invertirán en educación para mostrar una alta productividad.

Búsqueda de empleo

La Teoría de la Búsqueda de empleo (^{Mortensen,1986}; ^{Mortensen, 2011}) se centra en el análisis de las decisiones por parte del individuo que busca un empleo y que tiene que elegir entre las diversas ofertas que le ofrecen e incluso permanecer desempleado, con base al salario que considera como aceptable y a una estrategia de búsqueda optimizadora. Se hace hincapié en la concepción del mercado de trabajo como un mercado competitivo, pero se toman decisiones en un contexto de incertidumbre o información incompleta. El punto de partida consiste en considerar un trabajador individual en búsqueda de empleo que, en un momento dado, se enfrenta con una determinada gama de oportunidades de empleo, cada una con su propia oferta salarial, suponiendo que el trabajador conoce la distribución de probabilidad de las diferentes ofertas salariales disponibles. Sin embargo, tiene que trasladarse a las diferentes empresas para conocer cuáles son las ofertas salariales específicas. La duración óptima del proceso de búsqueda será aquella en la que se maximicen los beneficios netos del trabajador.

Diferencias de género

La incorporación del análisis económico a temas de género y salarios inicia cerca de 1930, donde aspectos como la tercerización del empleo y la asignación ocupacional, motivaron el estudio de las causas de las diferencias salariales entre hombres y mujeres, como también trabajos sobre la producción doméstica y el uso del tiempo en las décadas de 1960 y 1970 (^{Cortés et al., 2016}). Posteriormente con los estudios realizados de ^{Becker (1971)} sobre la discriminación por gustos, ^{Arrow (1972)} y ^{Phelps (1972)} sobre discriminación estadística, se puso atención especial en la explicación de las diferencias salariales atribuidas a factores no observables, provenientes de la demanda de trabajo.

Como consecuencia de lo anterior, los roles de género han jugado un papel importante en la estimación de los montos salariales, y la relación entre el género y los salarios ha contado con gran acogida. Para el caso de México, investigadores como ^{Castro, Huesca y Zamarrón (2015)}; ^{Arceo y Campos (2014)} encuentran como resultado en lo general que, en promedio, las brechas salariales han disminuido a lo largo del tiempo.

Elección ocupacional

La teoría económica generalmente ha tratado la elección ocupacional como un problema del mercado laboral sobre el conjunto de alternativas relevantes, siendo la hipótesis subyacente que el individuo selecciona la ocupación que maximiza la utilidad dadas las preferencias personales, los ingresos esperados en cada ocupación alternativa, y las condiciones en cada mercado laboral como salarios y las horas trabajadas (^{Roy 1951}; ^{Heckman y Sedlacek, 1985}).

^{Roy (1951)} fue pionero en desarrollar el enfoque de autoselección, señalando las implicaciones económicas de la variación de la habilidad para la elección ocupacional, la estructura de los salarios y la distribución de los ingresos. ^{Heckman (1979)}, inició el análisis empírico del mercado laboral corrigiendo el sesgo de selección en muestras truncadas. La elección del empleo, condicional en las variables de contexto, induce un sesgo que potencialmente afecta la identificación de los coeficientes asociados a la asignación laboral.

Pero no solo las habilidades cognitivas son importantes en el análisis del mercado laboral, las habilidades físicas, como el peso y la estatura pueden influir al momento de conseguir un tipo de empleo. ^{Vogl (2014)} se basa en el modelo de Roy para estudiar los roles relativos de fuerza e inteligencia en la explicación de la prima de altura del mercado de trabajo en México, y encuentra que los trabajadores más altos reciben mayores salarios. Una de sus explicaciones es que existe una correlación entre la estatura adulta y dos habilidades productivas: fuerza e inteligencia.

La relación positiva entre estatura y prima salarial también ha sido validada en diferentes países, a saber, ^{Schultz (2002)} para Ghana, Brasil y los EE. UU; ^{Sohn (2015)} para Indonesia; ^{Gao y Smyth (2010)} para China; ^{Botello y Guerrero (2017)} para Ecuador.

Teniendo en cuenta los resultados anteriores, la presente investigación busca analizar la asignación laboral y el desajuste educativo en el mercado laboral de México con base en sus habilidades cognitivas y físicas, empleando una metodología que corrige los sesgos de selección muestral múltiple, pero bajo muestras complejas, esto es, considerando los denominados “factores de expansión muestral” que permiten corregir el diseño muestral. En este caso, el presente trabajo es el primero en su tipo al integrar ambos conceptos al estudio de la asignación laboral.

La corrección de los sesgos de selección en combinación con el uso de muestras de diseño complejo multinivel con factores de expansión, permiten definir las siguientes hipótesis para esta investigación:

Clasificación laboral

El primer modelo estimado define la selección laboral. Se utilizó el método de elección logística multinomial, utilizando la ocupación como variable dependiente. Se considera que el individuo elige una de varias ocupaciones en el mercado laboral (elemental, manual o administrativa), o en su caso decide “no participar” en función de variables de contexto. Como categoría base se emplea la categoría “no empleo”, la cual incluye a los que no trabajan, a los desempleados y a las amas de casa. Se consideran como variables contextuales diferentes características personales y demográficas del individuo.

donde:

El cuadro 2 muestra los resultados de este modelo para hombres y mujeres. La primera fila nos indica el efecto de la habilidad cognitiva en la selección laboral. Los datos muestran que un aumento de una desviación estándar en la prueba de habilidad del trabajador aumenta la probabilidad de asignarse en un empleo administrativo en un 4.4% para los hombres y un 7.2% en el caso de las mujeres. Las habilidades cognitivas no son significativas para los hombres sin empleo y para los ubicados en empleos elementales, mientras que las mujeres con mayores habilidades reducen su probabilidad de ubicarse en alguna de estas dos opciones.

Una explicación a ello es que se espera que los individuos con diferentes habilidades sean igualmente productivos cuando se emplean en ocupaciones que se caracterizan por un contenido analítico relativamente bajo. Sin embargo, si se emplean en ocupaciones intensas en tareas analíticas, la productividad es más elástica a las habilidades (^{Keller 2019}).

Por su parte, consistente con ^{Voghl (2014)}, las habilidades físicas, como el peso, solamente influye en los trabajadores hombres de ocupaciones manuales, pero esta variable no resultó significativa para las mujeres. En el caso de la estatura, ésta no fue estadísticamente significativa en ninguno de los casos.

Otra variable analizada es la experiencia laboral de las personas; se observa que entre más son los años de experiencia, mayor es la probabilidad de tener un empleo administrativo para ambos géneros. La variable estado civil tienen efectos contrarios para hombres y mujeres: mientras el estar casado reduce la probabilidad de no tener empleo en un 3.3% para los hombres, las mujeres casadas aumentan su probabilidad de no tener empleo en un 14.81%.

Lo mismo sucede con el número de hijos, tener más hijos reduce la probabilidad de estar sin empleo para los hombres y aumenta su posibilidad de emplearse en empleos manuales. En el caso de las mujeres, el tener más hijos aumenta su probabilidad de estar sin empleo y reduce su probabilidad de emplearse en ocupaciones administrativas.

Respecto a ser “jefe de hogar”, se encontró que tanto para hombres y mujeres se reduce la probabilidad de permanecer sin empleo en un 6%, y solamente para las mujeres jefas de hogar aumenta la probabilidad de emplearse en puestos administrativos.

El vivir en zona rural aumenta la probabilidad de participar como empleado manual para los hombres en un 12.81%, reduciendo su probabilidad en los otros dos tipos de empleo. En el caso de las mujeres, vivir en zonas rurales aumenta su probabilidad de no tener empleo.

Con estos resultados se comprueban los hallazgos previos en ^{Valenzuela y Moreno (2018)}: los procesos de selección en ocupaciones que requieren personal más calificado se valora la formación académica y las capacidades cognitivas, independientemente del género, y existen ocupaciones elementales que no valoran esta dimensión del capital humano.

Desajuste educativo

Un punto importante de analizar en el mercado laboral, además del fenómeno de desempleo, es que los trabajadores estén asignados correctamente y si su preparación académica realmente está siendo recompensada en su trabajo. En este sentido, este apartado mide el porcentaje y características de las personas bien asignadas y de aquellas en desajuste educativo.

Los resultados muestran (ver cuadro 3) que en promedio existe una diferencia en las horas trabajadas a la semana entre hombres y las mujeres, el género masculino supera al femenino con una brecha entre 5 y 8 horas según su tipo de asignación. Si comparamos por tipo de asignación, las mujeres sobreeducadas trabajan aproximadamente dos horas menos a la semana que aquellas asignadas correctamente y tres horas menos que las subeducadas. Por su parte, los hombres sobreeducados, al igual que las mujeres, trabajan menos que los bien asignados y que los subeducados.

También se puede ver una desigualdad del salario por hora por género y por tipo de asignación. Las mujeres bien asignadas ganan más que sus contrapartes con desajuste educativo, aproximadamente ganan $10 pesos más por hora que las mujeres subeducadas y $6 más que las sobreeducadas. Para los hombres la situación es diferente, los que más ganan son los hombres sobreeducados. En términos de escolaridad, las mujeres superan a los hombres en las tres categorías, y como se esperaba, las personas sobreeducadas son las que tienen mayor escolaridad.

Salarios

El efecto del desajuste educativo en los salarios se mide estimando el modelo ORU (Over-Required-Undereducated, MORU en adelante) de ^{Duncan y Hoffman (1981)} pero corrigiendo el sesgo de selección múltiple siguiendo a ^{Huesca y Camberos (2010)}. En particular, se descompone la escolaridad obtenida por un individuo en tres partes, como lo expresa la ecuación 2:

Donde S denota educación alcanzada, Sr es la cantidad requerida de educación en el trabajo que el trabajador tiene, So es la cantidad de educación obtenida por el trabajador que excede lo que el trabajo actual requiere, y Su escolaridad faltante a la requerida por su trabajo. Por lo tanto, (2) se reduce a S=Sr para los correctamente emparejados, S≡Sr+So para los que tienen educación excesiva, y S≡Sr-Su para los que tienen insuficiente educación. Con esta descomposición, MORU permite una evaluación de los pagos de los años de educación alcanzados, dependiendo de la naturaleza de la asignación laboral.

Los tres componentes de instrucción definidos anteriormente se introducen en una ecuación de salario estándar de ^{Mincer (1974)} definida por:

Donde Xi es un vector de variables independientes que incluye que incluyen experiencia y experiencia al cuadrado, γ es un vector de coeficientes correspondiente y εi es un término de error.

Para los trabajadores correctamente emparejados, β1 indica el rendimiento escolar total. Para los trabajadores que no coinciden, los efectos β2 y β3 interpretados junto con β1 producen estimaciones del impacto total de su educación. El retorno total a la educación entre los trabajadores con exceso de educación es β1 para los años de escolaridad correspondientes a los requisitos del trabajo más β2 para los años adicionales. Entre los trabajadores con bajo nivel de educación, el retorno total a la educación viene dado por β1, lo que indica nuevamente el retorno a los años de escolaridad correspondientes a los requisitos de trabajo, pero menos β3 por los años de escolarización que faltan.

^{Valenzuela et al., (2018)} usaron un enfoque MORU y obtuvieron los signos esperados: cada año de escolaridad requerida tiene un rendimiento de 15.48%, cada año adicional al requerido tiene un rendimiento de 14.66% y por cada año faltante a la requerida tiene una penalización de 6.25%. Comparado con esta investigación, la aportación del presente documento radica en que el análisis MORU se realiza por tipo de trabajo y por género del trabajador y se introduce la aplicación de una metodología que combina la corrección por sesgo de selección múltiple con el uso de factores de expansión en muestras complejas para estimar los coeficientes asociados a la ecuación de salarios.

Por tanto, se estiman 6 ecuaciones MORU corregidos por selección (ecuación 4): “hombres- trabajo elemental”, “hombres- trabajo manual”, “hombres- trabajo administrativo”, “mujeres- trabajo elemental”, “mujeres- trabajo manual” y “mujeres- en trabajo administrativo”.

donde además de las variables explicadas de la ecuación 3, se añade la corrección de selectividad múltiple λj (razón de Mills). Los resultados se muestran en el cuadro 4 para los hombres y en el cuadro 5 para las mujeres.

Las estimaciones son diferentes si se comparan entre mujeres y hombres, y entre puestos de trabajo. Asimismo, los estimadores cambian significativamente de valor y en algunos casos de signo al corregir el sesgo de selección. Comenzando por el género masculino, el cuadro 4 contiene los resultados de seis estimaciones, dos estimaciones por cada tipo de empleo, las columnas pares están corregidas por sesgo de selección. En los empleos elementales, solamente la variable años de sobreeducación resulta significativa; por cada año de escolaridad adicional a la requerida se tiene un rendimiento del 16.59%. Mientras que los trabajadores en empleos manuales tienen rendimiento tanto por los años requeridos de escolaridad (22.9 %) y también por los años adicionales (7.99%), pero no tienen penalización por años faltantes. Es decir, un hombre subeducado gana lo mismo que uno bien asignado en un empleo manual.

Por su parte, los resultados para los hombres empleados en actividades administrativas son más cercanos a los resultados esperados del MORU original: cada año de escolaridad requerido tiene una recompensa de 19.10%, cada año de sobreeducación también tiene un rendimiento positivo pero menor (8.83%) y por cada año faltante recibe una penalización del 11.06%.

El cuadro 5 muestra los resultados de las mujeres. Para las trabajadoras en empleos elementales son significativos los años de sobreeducación con un rendimiento del 17.28 % y también la experiencia laboral con un 2.8% de ingreso por cada año adicional. Los resultados para las empleadas en actividades manuales se muestran en la columna IV. Las mujeres en este tipo de empleo reciben un rendimiento del 41.58% por cada año de escolaridad requerida, cada año adicional al requerido tiene un rendimiento del 18.13% más de ingreso y si tienen años faltantes reciben una penalización del 13.86% por cada uno.

Los rendimientos para las trabajadoras administrativas mantienen el mismo signo que las manuales, pero cambian en magnitud. En este tipo de empleos tienen mayor rendimiento los años de sobreeducación (31.51%) que los requeridos (16.70%). Es decir, una mujer sobreeducada en un puesto administrativo gana más que si está bien asignada. Se puede decir, que las mujeres trabajadoras con mayor escolaridad y experiencia laboral acumulada son recompensadas proporcionalmente más en ocupaciones más complejas. Es decir, el logro de la escolarización de las mujeres está siendo premiado, aumentando el costo de permanecer en el hogar y asignándose cada vez más en ocupaciones administrativas a tasas similares a la de los hombres. Además, la brecha en los retornos a la escolarización en relación con los trabajadores emparejados correctamente difiere según tipo de empleo y género.

Los resultados tanto para hombres y mujeres se resumen en el cuadro 6. Los resultados estimados sugieren que trabajos elementales generan premios a la sobreeducación, mientras que en trabajos con actividades más complejas el efecto de la sobreeducación es consistentemente negativo. Por ejemplo, un hombre que trabaja en un puesto manual y se encuentra sobreeducado tiene un salario 14.9% menor que si se encontrara bien asignado. Por su parte un hombre sobreeducado en un puesto administrativo pierde el 10.27% de su salario.

Un hombre subeducado en un trabajo elemental no tiene ninguna ganancia ni penalización, pero el que trabaja en un trabajo manual y está subeducado tiene una ganancia total de 22.9% más de salario y el subeducado que trabaja en un puesto administrativo solamente gana 7.6% más de su salario que si estuviera asignado correctamente.

Oferta laboral

El presente estudio busca analizar si una persona sobreeducada o subeducada trabaja más o menos horas que una persona bien asignada. Se podría plantear que una persona sobreeducada trabaja menos debido a que posee mayor escolaridad y es más eficiente en su trabajo. Se hizo una adaptación del MORU para medir los efectos del desajuste educativo en la oferta laboral, corregido el sesgo de selección, esto permite determinar el impacto del desajuste educativo en la oferta laboral en México.

El método es bietápico: la primera es el modelo logit multinomial que estima la probabilidad de ubicarse en una ocupación o decidir no emplearse. De esta estimación se obtiene la razón inversa de Mills, que captura el sesgo de selección. Posteriormente, en la segunda etapa del modelo se estima el modelo de oferta laboral (ecuación 5).

La variable dependiente hr son las horas de trabajo en cada tipo de ocupación (j), hrie se observa únicamente para los trabajadores en actividades elementales, hrim para los asignados en empleos manuales y hria son las horas trabajadas en ocupaciones administrativas. En las variables dependientes, además de las de la escolaridad ( Sr, So y Su ), se incluyen un vector de variables sociodemográficas de la persona (Zi), λj es la razón de Mills para cada tipo de ocupación.

La ecuación 5 se estima en cada uno de los siguientes casos: hombres trabajo elemental, hombres trabajo manual, hombres trabajo administrativo, mujeres trabajo elemental, mujeres trabajo manual y mujeres en trabajo administrativo. Los resultados se muestran en los cuadros 7 y 8. Si se estima una regresión con mínimos cuadrados ordinarios (MCO) de oferta laboral por tipo de trabajo, los resultados indican que los empleados sobreeducados trabajarían menos horas por cada año adicional a los requeridos en su empleo, pero esto no resultó significativo en subeducados (columnas I, III y V del cuadro 7).

Una vez corregido el sesgo de selección, las horas laborales son independientes del tipo de asignación en los trabajadores elementales. Es decir, el tener mayor o menor años de escolaridad a los requeridos no influye en el número de horas trabajadas para ambos géneros (cuadro 7, columna II y cuadro 8, columna II). Siguiendo a ^{Keller (2019)}, si una ocupación involucra tareas simples (elementales), hay poco valor para la escolaridad y espacio para mejora, de modo que los trabajadores con mayor escolaridad resultan igualmente productivos que aquellos con niveles bajos de escolaridad.

Si se analiza el trabajo manual, un hombre trabajaría 0.67 horas menos por cada año de sobreeducación (cuadro 7, columna IV) y una mujer sobreeducada en ese tipo de empleo trabajaría 1.29 horas menos por cada año de sobreeducación (cuadro 8, columna IV). Por último, analizando el trabajo administrativo, la sobreeducación no tiene efecto en la oferta laboral de los hombres (cuadro 7, columna VI), pero si se reduce la oferta laboral de las mujeres en 3.55 horas por cada año de sobreeducación (cuadro 8, columna VI).

Con base a los resultados encontrados, se puede decir que los individuos tienen diferentes productividades para aprender nuevas habilidades a través del trabajo en el mercado laboral, por lo tanto, incluso dentro de la misma ocupación, los más productivos (con mayor escolaridad) muestran horarios menores y mayores salarios. Entonces, cuando las ocupaciones complejas atraen a individuos más productivos y las habilidades no son observables, las diferencias en salarios y horas laborales se basan principalmente en los años de escolaridad.

Por otro lado, la subeducación solamente resulta significativa en los hombres en trabajos administrativos y en las mujeres en trabajos manuales. Por cada año faltante de escolaridad, los hombres en ocupaciones administrativas trabajan 0.74 horas más y las mujeres en ocupaciones manuales trabajan 1.76 horas más por cada año subeducada.

La oferta laboral no solo depende de aspectos económicos, sino también de factores sociales relacionados con el uso del tiempo en el hogar, principalmente en las mujeres. En los cuadros 7 y 8 se analiza el efecto de los hijos en la oferta laboral, del ingreso no laboral, si se es jefe de hogar, etc. Una vez corregido el sesgo de selección muchas de ellas pierden significancia. Por ejemplo, la variable hijos solamente resulta reveladora para las mujeres en trabajos administrativos. Por cada hijo menor de 5 años, trabaja 1.11 horas menos, para los hombres no resulta importante.

Esto se puede explicar debido a que estas variables son importantes al momento de decidir trabajar y el tipo de trabajo, pero una vez instalados las horas no se modifican. Otra razón podría ser que en los puestos la jornada laboral ya está establecida (habitualmente 40 horas/semana) debido a que existen leyes que o bien limitan el número de horas que se pueden trabajar u obligan a los empresarios a pagar una prima salarial por las horas extraordinarias.

Por otro lado, dado el signo positivo (negativo) de los coeficientes de la razón inversa de Mills, es posible afirmar que factores no observables del modelo de selección sesgan positivamente (negativamente) la oferta de horas de trabajo.