Sobreeducación y género en España

Sobreeducación y género en España:
Contraste de la hipótesis de señalización
Inmaculada García Mainar
Víctor M. Montuenga Gómez
(Universidad de Zaragoza)
VERSIÓN MUY, MUY, PERO QUE MUY, PRELIMINAR
(NO CITAR, NI SIQUIERA PARA ALABARLO)
Resumen: Las medidas que se han efectuado del desajuste educativo en el mercado de trabajo español apuntan
a que entre el 18 y el 25% de los trabajadores está sobreeducado, siendo esta incidencia superior a la que se da
en otros países, lo cual indica la presencia de un mayor desajuste en el mercado de trabajo. En este artículo el
papel señalizador de la sobreeducación en España con datos de la Encuesta de Calidad de Vida en el Trabajo de
2010 (ECVT10). La premisa es que parte de la sobreeducación observada pude ser debido a un deseo por parte
de los individuos de señalizar su verdadera capacidad productiva por lo que la sobreeducación tendría un papel
relevante en la rentabilidad privada del individuo, si bien no en la rentabilidad social de la educación. Partiendo
de la base de que la sobreeducación en el sector público es fundamentalmente señalizadora (por la dificultad de
recuperar ese exceso de inversión en educación en términos de salarios) nuestro objetivo es proporcionar una
medida de la señalización en el sector privado de la economía española, estudiando además la posible diferente
incidencia en hombres y mujeres.
Palabras clave: sobreeducación, género, discriminación, primer empleo, búsqueda de empleo
Códigos JEL: J16, I2, J71.
[email protected] [email protected] Departamento de Análisis Económico, Facultad de Economía y
Empresa, C/ Gran Vía 2, 50005, Zaragoza.
Los autores agradecen la ayuda financiera proporcionada por el Instituto de la Mujer
1. Introducción
Es comúnmente aceptado que mayores niveles de educación y formación, es decir una mayor acumulación de
capital humano, llevan aparejadas consigo una mayor productividad en el trabajo lo que redunda en, primero,
salarios más elevados para el trabajador; segundo, beneficios más altos para las empresas; y, tercero,
posibilidades de un mayor crecimiento para el país. La teoría del capital humano (Becker, 1962, 1974; Schultz,
1960, 1961) es el soporte que permite formular estas predicciones. Sí, además, se considera que mayor
formación permite reducir la desigualdad y tiene efectos beneficiosos en términos de aumentar la salud y la
participación política de los individuos y, a la vez, reduce las tasas de criminalidad y mortalidad, todo ello
justifica la dedicación de grandes fondos públicos a financiar la educación (ver de la Fuente, 2009, para una
revisión de la literatura).
No obstante, algunos desarrollos teóricos de economistas en los años setenta (Spence, 1973, Arrow, 1973)
pusieron el énfasis en que la educación podría tener únicamente un efecto señalizador o de filtro. Bajo esta
perspectiva, una mayor educación no conduce a una mayor productividad sino que, como la productividad es
inobservable para el empleador, la educación puede servir al trabajador como señal de que es más productivo o
al empleador como filtro para seleccionar a los posiblemente más productivos. En estas hipótesis se interpreta
la educación como una variable que aproxima la verdadera productividad del individuo, lo que presupone que
ambas variables están correlacionadas. En este contexto, un individuo más productivo, debe adquirir un nivel
más alto de educación que un individuo menos productivo (en teoría, esto es así, porque al ser más productivo
le costará menos esfuerzo conseguir niveles más altos de educación), exclusivamente para señalar que es,
efectivamente, más productivo. Al igual que en la teoría del capital humano, el trabajador obtiene salarios más
elevados por su mayor nivel educativo (pero ya lo era antes de entrar en el sector educativo, únicamente lo está
señalando con la educación), la empresa obtiene más beneficios (porque selecciona o filtra a los productivos,
que son los que tienen mayor nivel educativo) y el país puede crecer más. Lo que hace diferente las
predicciones de este modelo respecto con las del anterior es que no se pueden justificar las grandes inversiones
públicas en educación porque, seguramente, existirán otros métodos de identificación del nivel productivo de
los individuos mucho menos costosos. Este cuestionamiento de los gastos en educación se torna mayor si se
producen fenómenos de desajuste educacional, o sobreeducación.
Desde el trabajo inicial de Freeman (1976), la literatura de desajuste educacional ha crecido enormemente
(ver la revisión de la literatura de Sloane, 2004). Se puede hablar de desajuste educativo horizontal cuando el
campo de estudio realizado no es apropiado para el puesto desempeñado. El desajuste vertical se refiere a
cuando el nivel de estudios adquirido es diferente del requerido para el puesto de trabajo, hablándose por tanto
de sobreeducación, si se tiene un nivel educativo superior al requerido, o infraeducación (o subeducación)
cuando ocurre lo contrario. Por último, hablamos de desajuste de capacidades cuando existen discrepancias,
más allá de las referidas al nivel educativo, entre las competencias que un trabajador posee y las que requieren
el puesto de trabajo. Puede darse cuando las competencias de los trabajadores no satisfacen los objetivos de las
empresas o cuando los nuevos entrantes en el mercado de trabajo tienen la educación y la formación requeridas
para la ocupación, pero todavía les falta algunas de las competencias necesarias. 1
Debido a la disponibilidad de datos, y dada la extensión del problema, normalmente el foco de estudio se ha
centrado en el caso de la sobreeducación (ver Bauer, 2000; Groot and van de Brink, 2000; Hartog, 2000;
Sicherman, 2001, entre muchos otros). Varias son las negativas influencias de la sobreeducación. Así, impone
costes a los individuos que resultan en menores rendimientos de la inversión en capital humano, disminución de
la satisfacción con el trabajo, que puede llevar a cifras más altas de absentismo y movilidad laboral, y alteración
en las perspectivas de promoción. Además, la sobreeducación puede darse de forma persistente para ciertos
individuos, como en el caso de los discapacitados. Asimismo, la asignación ineficiente de los recursos de
capital humano reduce el crecimiento de la productividad y de la economía. Para muchos, la inversión pública
que ha permitido la expansión educativa en el pasado siglo ha generado un exceso de oferta de trabajo educado,
suponiendo un despilfarro de recursos alcanzando la economía un subóptimo social.
No obstante, algunos han defendido los posibles efectos positivos de la sobreeducación. Así, en una versión
más sugerente, Borghans y de Grip (2000) señalan que la sobreeducación puede no significar infrautilización de
las capacidades de los trabajadores, sino que puede representar un desarrollo de los puestos de trabajo y
adaptación a las características de los trabajadores que lo desempeñan. Más habituales son aquellos que
sostienen que los años de sobreeducación pueden llevar a un incremento de la productividad (siguiendo con la
teoría del capital humano) y, sobre todo los que destacan su efecto señalizador. En este último caso, la
sobreeducación puede ser considerada como algo deseable, sobre todo en aquellos mercados de trabajo más
rígidos y con mayor volumen de paro, ya que puede tener efectos positivos si es temporal y permite un posterior
mejor ajuste en el mercado de trabajo o, adicionalmente, un primer acceso al mercado laboral.
En la revisión de la literatura de Leuven y Oosterbeek (2011), se observa que la sobreeducación genera unos
rendimientos positivos para aquellos que ocupan un puesto para el que están sobreeducados (es decir, ganan
más que un trabajador que ocupe el mismo puesto de trabajo, pero cuyo nivel educativo se ajusta a los
requerimientos de ese puesto), si bien gana menos que un individuo con su mismo nivel educativo, pero que
ocupa un puesto acorde a dicho nivel (es decir, para uno que no esté sobreeducado). Si esa prima salarial se
debiera al efecto productivo de la educación, la rentabilidad social de ésta se mantendría, pero si se debe a un
mero efecto señalizador, la rentabilidad sería puramente privada y cabría dudar acerca de la necesidad de seguir
gastando dinero público en educación.
Los análisis españoles que han tratado de medir la importancia cuantitativa de la señalización en el mercado
de trabajo en España son escasos (Barceinas et al., 2001; Pons y Blanco, 2005) y no han estudiado de forma
diferencial el caso de las mujeres y hombres. El análisis que llevamos a cabo sigue un enfoque diferente,
fundamentado en el tipo de datos de que disponemos, y se basa en el modelo propuesto por Chatterji et al.
(2003). Sin embargo, a diferencia de ellos, donde cuentan con información sobre el nivel educativo necesario
1
Con datos de 12 países europeos del European Comunity Household Panel (ECHP) correspondiente al periodo 1994-2001, Budría y
Moro-Egido (2009) obtienen que la falta de habilidades y conocimientos para llevar a cabo las tareas correspondientes al puesto de
trabajo tiene un efecto más negativo sobre los salarios que la sobreeducación.
para cada puesto de trabajo y el requerido, y de la diferencia se obtiene la señalización, en nuestro modelo
utilizamos el sector público como sector no competitivo en el que la sobreeducación es señalización.
Posteriormente, de dicha señalización estimamos la parte de sobreeducación que es señalización en el sector
privado y separamos la parte restante como sobreeducación que no tiene este papel.
Es en este marco donde desarrollamos nuestra investigación. Queremos estudiar, si lo hubiere, el carácter
señalizador de la sobreeducación en el conjunto del mercado de trabajo español. Para ello partimos del supuesto
de que la sobreeducación en el sector público tiene solamente un efecto señalizador, ya que al estar los salarios
fijados de acuerdo con reglas políticas o burocráticas no es de esperar que mayores años de educación por
encima del mínimo requerido sean retribuidos de manera extra. A partir de ahí, una vez identificado el papel
señalizador de la sobreeducación, podemos tratar de estimar qué parte de la sobreeducación en el sector privado
puede asimismo tener carácter señalizador, o estimulador de la productividad o, lo que también es posible,
simplemente signifique menores rendimientos salariales. A su vez, y dadas las diferencias por sexo en la
participación en el mercado de trabajo en España y en salarios, queremos estudiar si ese posible efecto
señalizador desempeña un papel diferente en hombres y en mujeres.
La estructura del artículo es como sigue. La Sección 2 hace una revisión de la literatura de la
sobreeducación. La Sección 3 presenta el modelo teórico. La Sección 4 describe la base de datos y el
procedimiento de estimación. La Sección 5 presenta los resultados y la Sección 6 concluye.
2. Revisión de la literatura
En el marco de la tradicional teoría del capital humano, la aparición de sobreeducación es debida al exceso de
oferta de trabajadores con niveles de educación por encima del requerido para los puestos de trabajo. Esta
visión ha sido ampliada para incorporar aspectos que hacen a la sobreeducación necesaria como, por ejemplo,
como un paso temporal para acceder a un puesto de trabajo y luego poder ascender en la carrera profesional, o
como, en el caso de que la educación sea perfectamente sustitutiva de la formación en el puesto o de la
experiencia, como compensadora de la falta de algunas de éstas (como sería en el caso de los jóvenes). En
cualquiera de estos casos, la sobreeducación es un fenómeno transitorio y, en su caso, los costes anteriormente
descritos, tienden a desaparecer y son compensados por ciertas ventajas en el acceso y promoción profesional.
Otras teorías han sido propuestas que sostienen que la sobreeducación sea un fenómeno permanente. Así, la
teoría de la competencia por los puestos, (Thurow, 1975), de la asignación (Sattinger, 1993), o de restricciones
a la movilidad (Frank, 1978), hacen que la sobreeducación sea un problema de no fácil resolución, llevando a
asignaciones ineficientes entre individuos e incluso desigualdades de renta. Más recientemente, se han
propuesto modelos basados en la teoría de la búsqueda que explican la aparición de sobreeducación ante la
imposibilidad de emparejar adecuadamente a trabajadores educados y vacantes (Dolado et al., 2009). En estos
casos, políticas activas de intermediación pueden ayudar a mejorar los emparejamientos. En todo caso, las
teorías que han levantado mayor interés en el campo académico han sido las relacionadas con las teorías de
señalización (flitro y selección) y el credencialismo. Como se ha dicho antes, sostienen que la educación no
tiene impacto en la productividad y que su único papel es informativo. En este contexto, la sobreeducación es
persistente y la economía alcanza un subóptimo social con despilfarro de recursos públicos. McGuinnes (2006)
y Leuven y Oosterbeek (2011) muestran revisiones sobre la literatura de la sobreeducación. 2
En la literatura empírica se ha dedicado mucho esfuerzo a tratar de contrastar qué hipótesis explican de una
manera más adecuada la relación positiva entre niveles educativos y salarios, centrándose fundamentalmente en
la alternativa de la teoría del capital humano frente a la de señalización.3 Como ya se ha señalado anteriormente,
según la teoría del capital humano una mayor adquisición de conocimientos en la educación formal hace a los
individuos más productivos y, por tanto, deberían ser retribuidos de forma adicional. Sin embargo, hay otras
explicaciones alternativas, pero no excluyentes, a la decisión de invertir en educación. De acuerdo con la teoría
de la señalización (Spence, 1973) la educación puede tener un valor en el mercado de trabajo como una señal de
la habilidad, u otras características innatas (motivación, iniciativa, etc.) que los empleadores valoran de los
trabajadores porque contribuyen a la productividad, pero que no se pueden observar fácilmente. 4 Así, el
mercado se caracterizará por un equilibrio separado donde los individuos de alta productividad eligen altos
niveles de educación, mientras que los menos productivos apenas invertirán en educación no obligatoria.
Para confrontar ambas hipótesis, el procedimiento más habitual es utilizar ecuaciones salariales tipo Mincer
(1974) en las que se incluyen multitud de características personales y laborales del trabajador, entre ellas los
años de educación (o el nivel de estudios alcanzado), de forma que el coeficiente de la variable educación es
interpretado como el rendimiento obtenido por una mayor educación (ver también Willis, 1986). Sin embargo,
el que coeficiente sea estimado positivo y significativo es compatible con ambas teorías, por lo que para poder
discriminar una de las alternativas propuestas es la de utilizar diferentes muestras de trabajadores, según los
sectores donde se trabaje. El supuesto es que hay sectores como los autoempleados donde no tiene sentido
utilizar la educación como señalización puesto que no existe empresario al que señalizar (Riley, 1979, 2001;
García y Montuenga, 2005). En una línea similar, Psacharopoulos (1979), sostiene que los sectores menos
competitivos, véase el sector público, son mejores candidatos a la utilización de elementos de señal.
Sin embargo, los estudios realizados para España basándose en estos dos sectores encuentran evidencia
contrapuesta dependiendo de la base de datos utilizada y, especialmente, de las técnicas econométricas
utilizadas. 5 En particular, el control de la heterogeneidad inobservable, que puede captar la habilidad y otras
características innatas, así como la selección de participación (Heckman, 1979) en el mercado de trabajo y en
uno u otro sector, pueden ser factores claves en la comprensión de los diferentes resultados obtenidos. Nuestra
aportación no consiste en comparar ambas muestras y calcular sus rendimientos de la educación sino que es
utilizar la información proporcionada por una muestra, en la que la sobreeducación es supuesta que es
únicamente señalización, para estudiar la otra muestra. En este proceso, la utilización de una muestra distinta a
las anteriormente utilizadas, y que proporciona una información diferente, pretende ofrecer vías nuevas de
investigación, aunque también genera dificultades econométricas que no podemos obviar. Creemos, sin
2
Estudios de los efectos de la sobreeducación para el caso español son Alba-Ramírez (1993), García-Montalvo (1995), Rahona et al.
(2010).
3
Por ejemplo, Riley (1979), Kroch y Sjoblom (1994) o Weiss (1995). La literatura reciente también ha incorporado en los análisis
estas hipótesis adicionales, ver Linsey (2005) o Kedir et al. (2012).
4
Modelos alternativos son los del filtro (Arrow, 1973), de selección o criba (Rothschild y Stiglitz, 1976) o credencialismo.
5
Ullibarri (1996), Ugidos (1997), Albert y Moreno (1998), entre otros.
embargo, que puede ayudar a tener un mayor conocimiento del fenómeno de la sobreeducación y sobre todo, su
desigual incidencia por sexos.
3. Modelo teórico
Es habitual encontrar en los anuncios de vacantes para un puesto de trabajo el requerir licenciados o graduados,
sin especificar el campo o la especialidad. También es muy habitual que nos encontremos a licenciados o
graduados ocupando puestos de trabajo en los que su titulación no es necesaria para ejercer las tareas propias
del puesto, pero en los que dicha titulación si ha sido importante a la hora de acceder al puesto. En el modelo
que a continuación describimos, partimos de que en algunas ocasiones es necesario presentar sobreeducación
para poder conseguir un puesto de trabajo. Los motivos que puede tener la empresa que oferta estos puestos
pueden ser variados. Por ejemplo, si las tarifas salariales están negociadas o fijadas de acuerdo a la categoría
profesional, y no hay vinculación directa con el nivel educativo, puede significar unos menores costes para una
productividad dada. Si los salarios sí están de algún modo vinculados al nivel educativo, por ser éste un
indicador de la productividad, las empresas pueden preferir pagar salarios mayores a trabajadores más
productivos, incluso cuando ocupen puestos que no requieran de esa mayor productividad, según la teoría de los
salarios de eficiencia para así poder reducir costes de monitorización en el esfuerzo o disminuir los incentivos
al abandono voluntario. En este caso, es evidente que la sobreeducación que posee el trabajador le está
sirviendo para señalizar que va a ser más productivo (se va a escaquear menos) o mostrarse más reacio a
abandonar la empresa.
Éste es el supuesto que subyace en el trabajo de Chatterji et al. (2003). Elaboran un modelo en el que el
nivel de educación necesario para ocupar un determinado puesto en la empresa, N, se deriva de la función de
producción de la empresa, siendo un valor técnico, y que viene expresado en función de las características de la
empresa, del puesto de trabajo y del individuo (N=N(X) con X siendo un vector de características). Este valor N
sería una proxy de la productividad y sería retribuido con un salario wN. Sin embargo, dado un problema de
supervisión del esfuerzo, la empresa cuando oferta una vacante puede decidir el requerir del trabajador un nivel
educativo R, con R≥N, 6 al que le correspondería un salario, wR, que debería cumplir que wR ≥ wN. Por tanto, la
empresa decide requerir un individuo sobreeducado (señalizador), aun a costa de pagarle más, porque presume
que se gastará menos en costes de supervisión. En su modelo, se produce un trade-off entre costes salariales y
costes de supervisión. A partir de ahí, y bajo unas funciones de producción, de oferta de trabajo y de costes de
supervisión estándar, su modelo predice que la señal (la sobreeducación) debería ser mayor cuanto mayores
sean la producción en la empresa y los costes de supervisión. Para unos valores lo suficientemente reducidos,
por el contrario, no sería necesario requerir la señal. En última instancia, y a efectos de estimación, hacen
depender la señal tanto del tamaño de la empresa como de si se trabaja o no en equipo (bajo el supuesto de que
si se trabaja en equipo se puede requerir menos supervisión).
6
El nivel R es fruto de decisión de la empresa y también viene definido en función de las características de la empresa, del puesto e
individuales del trabajador.
En el mismo contexto, nosotros vamos a seguir un enfoque ligeramente diferente. Vamos a considerar que
la contratación en el sector público es diferente de la contratación en el sector privado. Nuestro punto de partida
es que en el sector privado, los salarios se suelen fijar en negociaciones entre empresas y trabajadores (o sus
representantes) en ámbitos de mayor o menor alcance (empresa, sectorial provincial, sectorial nacional, etc..)
quedando siempre la posibilidad de un margen para negociar individualmente en el contrato de trabajo. Por eso,
aunque suele haber tramos salariales ligados a categorías profesionales, que pueden actuar como mínimo,
siempre hay cierta capacidad de maniobra de forma que los salarios pueden tener cierta variabilidad entre
individuos. En cambio, en muchos puestos del sector público, con acceso mediante concurso u oposición, los
salarios vienen determinados, exógenamente, de acuerdo con escalas o categorías en las que negociación
ulterior es imposible, de modo que un mismo puesto es remunerado de la misma forma para diferentes
individuos. Además, es frecuente que en el acceso a los puestos del sector público se requiera un nivel mínimo
de formación, el cual depende del puesto, pero que un nivel educativo superior a éste pueda tener una influencia
positiva en la posibilidad de acceso al puesto.
En este marco, las administraciones públicas no requieren de una sobreeducación del individuo para reducir
los costes de supervisión, sino que la sobreeducación se deriva de las prácticas habituales, los baremos
utilizados, en la propuesta de vacantes en el sector público. 7 Por parte de los trabajadores, muchos de los que se
ofrecen para los puestos, y cuyo nivel educativo es superior al mínimo requerido para el puesto, saben que no
van a recibir un salario mayor, sino el correspondiente a la escala a la que pertenece el puesto. No obstante,
dado el gran número de personas que suelen concurrir a estas convocatorias (por ejemplo, más de 45.000
personas, la mayoría titulados universitarios, para 600 plazas de auxiliar administrativo en el ayuntamiento de
Madrid 8 ) deben existir atributos de los puestos de trabajo del sector público (estabilidad, flexibilidad horaria,
posibilidades de promoción, etc…) que compense a los individuos por la renuncia a un salario más acorde a su
nivel educativo. Podemos deducir, por tanto, que ese mayor nivel educativo, esa sobreeducación, tiene
únicamente un efecto señalizador y no se traduce en un aumento de productividad.
Bajo estas premisas, podemos utilizar la muestra de trabajadores del sector público para obtener una valor
estimado de la señalización que servirá para, en la muestra de trabajadores del sector privado, detraer del total
del rendimiento de la educación el efecto señalizador y así identificar claramente el efecto de la educación
como estimulante de la productividad y aislar su incidencia en los salarios. Posteriormente, y de cara a obtener
diferencias entre sexos, lo haremos separadamente entre hombres y mujeres. INMA HABLA DE TEORÍA
DIFERENCIAS SALARIALES COMPENSATORIAS
4. Datos y especificación econométrica
7
Podríamos pensar en un modelo diferente de salarios de eficiencia en el que lo que se persigue es la reducción de la selección
adversa. VER SI LO MANTENEMOS.
8
Ver
http://www.heraldo.es/noticias/nacional/2012/10/09/45_000_personas_aspiran_600_plazas_auxiliar_administrativo_del_ayuntamient
o_madrid_207428_305.html.
No
es
exclusivo
del
momento
de
crisis
actual,
ver,
por
ejemplo,
http://www.expansion.com/2010/03/26/funcion-publica/1269603097.html donde más de 14.000 opositores se presentaron para poco
más de 500 plazas.
Con datos del Panel de Hogares de la Unión Euopea, Brunello et al. (2007) encuentran que, de acuerdo con la
valoración subjetiva de los trabajadores encuestados, sólo el 21% de los empleados en Europa tienen un ajuste
perfecto en su educación, formación y competencias y el puesto de trabajo. Leuven y Oosterbeek (2011)
informan que, a escala mundial, cerca de un 40% de los trabajadores están actualmente sobreeducados. En
comparación internacional, se constata que España es un país que destaca por su alta sobreeducación. Teichler y
Schomburg (2007) la cifran en 2005 en el 17%, por encima del resto de países que incluyen en su análisis
(Italia, Francia, Austria, Dinamarca, Países Bajos, Reino Unido, Finlandia, Noruega, República Checa y
Alemania). Del mismo modo, Verhaest y van der Velden (2010) ofrecen valores de la incidencia de la
sobreeducación cinco años después del término de los estudios, dando también la cifra más alta para España
(26,7%), siendo los países considerados los mismos que en el caso anterior más Japón, Bélgica, Suiza y
Portugal. 9 Con datos del Survey Data Population, la OCDE (2009) muestra que el porcentaje de
sobreeducación en España supera el 25%, seguido de lejos por Australia con un 20%, situándose la media en
torno al 12%. Recientes estudios de Nieto y Ramos (2010) con datos de la EADA de 2007 y García y
Montuenga (2012) con datos de la EADA de 2007 y la ECVT de 2009 presentan datos similares para la
sobreeducación en España. En un primer apartado de esta Sección describimos la base de datos, así como
mostramos unos estadísticos descriptivos
4.1 Base de datos y estadísticos descriptivos.
Los datos utilizados proceden de la Encuesta de Calidad de Vida en el Trabajo (ECVT) 2010 que elabora el
Ministerio de Empleo y Seguridad Social. Se ha seleccionado a los trabajadores a tiempo completo y se han
separado las submuestras del sector público y privado y de mujeres y hombres. La ECVT es una base de datos
que incluye preguntas específicas a los trabajadores acerca de la adecuación de la formación recibida con el
puesto de trabajo que desempeña. Sus respuestas nos permiten realizar un análisis de desajuste educativo de
carácter subjetivo. Este método se basa en la información aportada por el encuestado que valora si sus propias
características se ajustan a la cualificación requerida por el puesto de trabajo. La ECVT ofrece dos medidas
alternativas de desajuste educativo, y en ambas se interroga de manera directa.
La primera pregunta es la siguiente: ¿considera que el puesto de trabajo que ocupa es el correcto de acuerdo
con la formación que usted tiene? Las posibles respuestas son:
1. Es el correcto
2. Es más bajo que mi formación
3. Está por encima de mi formación
4. Necesitaría una formación distinta a la que tengo.
Con estas respuestas la clasificación que se puede realizar es inmediata. En el caso de que conteste 1 se
considera adecuado; si es el 2, sobreeducación; si es el 3, subeducación; si es el 4, desajuste horizontal, que
incluye el desajuste de capacidades. En la Figura 1 se muestran los valores de la ECVT de 2010 para esta
9
En ambos casos la base de datos utilizada ha sido REFLEX (del proyecto de investigación europeo “El Profesional Flexible en la
Sociedad del Conocimiento: Nuevas Exigencias en la Educación Superior en Europa”). En el primer estudio los países siguientes a
España son Italia y Francia con un 12% de sobreeducación. En el segundo estudio los siguientes son Japón y Reino Unido con 25,1 y
20, 4%, respectivamente.
pregunta. Observamos que la proporción de trabajadores que se califican a sí mismos con una formación
adecuada para el puesto de trabajo que ocupan es muy alta, próxima al 80%. Los trabajadores sobreeducados no
llegan al 20%, mientras que los subeducados y con formación diferente a la necesaria para el puesto de trabajo
presentan porcentajes muy reducidos. 10
Figura 1
Medidas de desajuste educativo. ECVT 2010
90
80
77,1
70
60
Porcentaje
50
40
30
18,8
20
10
2,2
1,9
0
Adecuado
Sobre
Sub
Desajuste horizontal
La Tabla 1 presenta la definición de las variables de estudio
(TABLA 1 POR AQUÍ)
Nuestra muestra consiste en 5404 observaciones de trabajadores asalariados en España. En dicha muestra
diferenciamos hombres y mujeres y también aquellos que trabajan en el sector privado y los que lo hacen en el
sector público. La Tabla 2 recoge las proporciones de cada una de las submuestras para las variables de estudio
consideradas. Conviene empezar señalando que, proporcionalmente, las mujeres se inclinan por el sector
público. Así, más de un 33% del total de mujeres (759 de 2252) trabajan en este sector, frente al escaso 21% de
los hombres (666 de 3152). Esto supone que más del 50% de las mujeres trabajadoras en la muestra trabajan en
el sector público, mientras que no llegan al 37% en el caso del sector privado. Teniendo en cuenta que, en
conjunto, el 26% de los trabajadores están en el sector público, deja bien clara la predilección de las mujeres
por trabajar en el sector público, en contraposición a los hombres.
10
Este resultado es bastante llamativo, puesto que es muy diferente al obtenido con el método estadístico, pero no hay que olvidar que
esta información es subjetiva y que es poco probable que un trabajador se califique a sí mismo como subeducado ya que, según su
criterio, es muy posible que haya podido compensar la falta de un cierto nivel educativo con una formación continua de carácter
general o específico o bien por la experiencia acumulada en el puesto de trabajo.
Una primera posible explicación a este hecho es que las mujeres se encuentran menos sobreeducadadas en
el sector público (apenas un 16% frente a más del 22% en el sector privado). Justo lo contrato que en el caso de
los hombres, si bien con menor diferencia (17% en el sector público, frente al 15% en el privado). En conjunto,
el porcentaje de sobreeducados se sitúa en el 17% siendo ligeramente mayor en el sector privado. Una segunda
explicación adicional es que los ingresos, que son mayores para los hombres que para las mujeres, en el sector
público muestran cierta tendencia a converger. En cualquier caso, parece observarse que los ingresos en el
sector público son más elevados que en el sector privado, lo cual puede explicarse, de acuerdo con la teoría del
capital humano, por la mayor edad, experiencia, antigüedad y nivel educativo existente en este sector. Respecto
al nivel educativo, cabe detenerse a mirar un poco más los datos en las tres submuestras. Así, el 60% de las
mujeres en el sector público tienen titulación universitaria frente a un 43% de los hombres. En el sector privado,
las cifras son mucho más reducidas, un 27% frente a un 18%. En conjunto, las mujeres trabajadoras de la
muestra tienen en promedio un mayor nivel educativo que los hombres.
La participación en formación es mayor en el sector público, con pocas diferencias por sexo. Los hombres
suelen tener puestos de supervisores con mayor frecuencia que las mujeres y el empleo tienden a concentrarse
en empresas de más de 250 trabajadores en el sector público, estando más homogéneamente distribuido en el
caso del sector privado. Se trabajan más horas en el sector privado, y más los hombres que las mujeres. Apenas
hay datos inesperados destacables. Así, la mayor parte del empleo del secto4r público se concentra en el sector
servicios, así como en ocupaciones no manuales, y en la construcción trabajan más hombres que mujeres. Hay
proporcionalmente más hombres casados en la muestra que mujeres y apenas hay diferencias entre las
submuestras en cuanto al número de niños.
(TABLA 2 POR AQUÍ)
4.2 Especificación econométrica
La especificación econométrica del modelo anterior consta de tres fases:
1. Estimación del nivel de señalización de los trabajadores del sector público, distinguiendo entre hombres
y mujeres. En dicha estimación se incluye la satisfacción con la probabilidad de promoción en el empleo
(como proxy de dicha probabilidad), el tamaño de la empresa y el grado de satisfacción con la
valoración de sus superiores (como proxy del esfuerzo de supervisión). La estimación se realiza de dos
formas alternativas, correspondiendo cada una de ellas a la información disponible que indica la
sobreeducación.
Estimación de un modelo probit en el que la variable dependiente toma valor 1 si el entrevistado ha
contestado que el puesto de trabajo que ocupa requiere un nivel de formación más bajo que el que tiene el
trabajador. La variable dependiente toma valor 0 en otro caso.
Estimación de un modelo MCO en el que la variable dependiente toma valor 0 a 10 dependiendo de la
respuesta del individuo a la pregunta sobre el grado en que le sirve la formación académica para el trabajo que
realiza. Como la respuesta a esta pregunta oscila entre 0 (nada) y 10 (mucho), se ha transformado restando esta
respuesta a 10, de manera que la variable a estimar toma valores entre 0 (no hay sobreeducación) y 10 (mayor
nivel de sobreeducación).
2. Predicción a partir de los coeficientes estimados en la etapa anterior, sobre el nivel de señalización de la
sobreeducación para hombres y mujeres del sector privado.
3. Estimación de un modelo probit ordenado de salarios de hombres y mujeres del sector privado en el que
se incluye tanto el nivel educativo como la sobreeducación como la señalización.
4. Estimación de un modelo probit ordenado de salarios de hombres y mujeres del sector privado y el
sector público para comparar entre ambos sectores (un mayor rendimiento de la educación en el sector
público indicará presencia de señalización) y para comparar en el sector privado entre esta estimación y
la del punto 3, con el fin de medir la presencia de señalización.
Podremos deducir si es razonable sostener que la sobreeducación en el sector público es señalización y nos
sirve para predecir la señalización en el sector privado. También podremos estimar la parte de
sobreeducación en el sector privado que no es señalización, haciendo la diferencia entre la sobreeducación y
la señalización predicha.
5. Resultados
La Tabla 3 presenta la estimación del probit ordenado de la relación entre las diversas variables consideradas y
los niveles de ingresos. Al ser un probit ordenado, los coeficientes no tienen una interpretación directa y, por
tanto, nos fijaremos únicamente en los signos estimados.11 Hemos dividido igualmente, en muestra conjunta, de
sólo hombres y de sólo mujeres y, en cada una de ellas, distinguimos entre sector privado y sector público.
Antes de comentar las variables de interés, nivel educativo y sobreeducación, cabe destacar que los coeficientes
para el resto de variables tienen los signos esperados. En particular, la variable sexo es claramente significativa
y positiva indicando que, ceteris paribus, los hombres ganan más que las mujeres, siendo esta evidencia más
clara en el caso del sector privado.
Como se ha señalado, la variable de educación la hemos definido de dos maneras, como un conjunto de
variables ficticias captando los diferentes niveles educativos alcanzados, y también como el número de años
dedicados al estudio, para lo cual hemos imputado a cada uno de los niveles educativos el número de años
mínimos esperado para su obtención (dicha imputación se muestra en el apéndice). Son los resultados
correspondientes a esta definición del nivel educativo los que aparecen recogidos en la Tabla 3. Los
coeficientes estimados para los años de educación son siempre mayores en el sector público que en el sector
privado, siendo más evidente dicha relación en el caso de las mujeres. Cuando introducimos la variable de
sobreeducación, observamos que, primero, los coeficientes de los años de educación aumentan y, segundo, que
los coeficientes de sobreeducación son negativos y significativos. Respecto al primero de los resultados, nos
estaría captando el la incidencia de un año más de educación en los ingresos neto del efecto de la
sobreeducación. Es decir, lo que aumentarían los ingresos por ese año adicional de educación si el trabajador
estuviera en un puesto adecuadamente educado. Respecto al segundo resultado, estaría recogiendo el hecho que
al estar sobreeducado, un incremento en los años de educación conlleva una pérdida salarial, es decir, los años
de exceso de educación no elevan de la misma forma los salarios que si estuviera en un puesto para el que
estuviera adecuadamente educado. En este sentido, la penalización salarial es mayor en el sector público. Se
podría interpretar, de acuerdo con la hipótesis inicial del trabajo, como que en el sector público es difícilmente
recuperable la sobreeducación vía mayores ingresos, por la forma en que se determinan los salarios en las
administraciones públicas; mientras que en el sector, privado, sí que es posible trasladar, al menos parte, de ese
exceso de años de educación a salarios, por lo que significaría cierto efecto productivo de la sobreeducación,
dejando el papel señalizador para tener una mayor influencia en el sector público. CUIDADO CON ESTO.
HABRÍA QUE VALORARLO EN CONJUNTO.
6. Conclusiones
En elaboración
Referencias bibliográficas
11
En la versión final del artículo esperamos tener las estimaciones de los efectos marginales que sí son interpretables y sobre los que
describiremos los resultados. Las primeras exploraciones nos indican que van en el mismo sentido los coeficientes estimador y los
efectos marginales.
Alba-Ramirez, A. (1993). Mismatch in the Spanish labor market: overeducation? Journal of Human Resources,
pages 259–278.
Albert, C. y Moreno, G. (1998): Diferencias salariales entre el sector público y privado español: un modelo de
switching, Estadística Española, 40(143), 167-193
Arrow, K.J. 1973. Higher education as a filter. Journal of Public Economics, 2: 193–216.
Barceinas, F., Oliver, J., Raymond, J. L. y Roig, J. L. (2001): “Hipótesis de señalización frente a capital
humano. Evidencia para el caso español” Revista de Economía Aplicada, 9 (26), 125-147.
Bauer, Thomas K. 2000. “Educational Mismatch and Wages: A Panel Analysis.” Econ. Educ. Rev. 21 (June):
221–29.
Becker, G. (1962), "Investment in human capital: A theoretical analysis", Journal of PoJitical Economy, 70,
pp. 9-49.
Becker, G. (1964). Human Capital. New York: Columbia University Press.
Borghans, L., & de Grip, A. (2000), ’Skills and low pay: upgrading or overeducation?’, in M. Gregory, W.
Salverda & S. Bazen (eds), Labour market inequalities: Problems and policies of low wages employment in
international perspective, Oxford University Press, Oxford, 198-223.
Budría, S., Moro-Egido, A. 2009. The phenomenon of over-education in Europe. Revista Internacional de
Sociología 672, 329-345.
Card, D. (1995), "Earnings, schooling and ability revisited", Research in Labour Economics, 14, pp, 23-48.
Chatterji, M., Seaman, P. T. y L. D. Singell (2003): “A test of the signalling hypothesis” Oxford Economic
Papers, 55, 191-215.
Chevalier, Arnaud. 2003. “Measuring Over-education.” Economica 70 (August): 509–31.
de la Fuente, A. (2011). "Human capital and productivity," UFAE and IAE Working Papers 860.11, UAB e IAE
(CSIC)
Dolado, J. J., Jansen, M., and Jimeno, J. F. (2009). On the job-search in a matching model with heterogeneous
jobs and workers. Economic Journal, 119:200–228.
Duncan, G. and Hoffman, S. (1981). The incidence and wage effects of overeducation. Economics of Education
Review, 1(1):75–86.
Frank, R. (1978). Why women earn less: the theory and estimation of differential overqualification. American
Economic Review, 68(3):360–373.
Freeman, R. (1976), The Overeducated American, New York, Academic Press.
García, I. y Montuenga, V. (2005): “Education returns of wage earners and self-employed workers: Portugal vs.
Spain”, Economics of Education Review, 24, 161-170.
García, I. y Montuenga, V. (2012) El capital humano en la empresa aragonesa. Consejo Económico y Social de
Aragón, Zaragoza.
García-Montalvo, J., 1995. Empleo y sobrecualificación: el caso español. FEDEA, Documento de Trabajo 9520.
Groot, W. and van den Brink, H.M. (2000) `Over-education in the Labor Market: A Metaanalysis', Economics
of Education Review 19: 149-58.
Harmon, Oosterbeek y Walker (2003) “The returns to education. Microeconomics” Journal of Economic
Surveys 17 (2) 115-156.
Hartog, J., 2000. Over-education and earnings: Where are we, where should we go? Economics of Education
Review, 19, 131-147.
Heckman, J. (1979): "Sample Selection Bias As a Specification Error" Econometrica, 44, pp. 153-162.
Kedir, A., Kyrizi, A. y Martínez-Mora, F. (2012) Signalling and Productivity Effects of Overeducation: Is It
Really a Waste of Resources?, WP nº 12/19, Department of Economics, University of Leicester.
Leuven, E. and Oosterbeek, H. 2011. Overeducation and Mismatch in the Labor Market. In Eric A. Hanushek,
Stephen Machin and Ludger Woessmann (eds.): Handbook of the Economics of Education. Volume 4: 283326.
Linsley, I. (2005). Causes of overeducation in the Australian Labour Market. Australian Journal of Labour
Economics, 8(2), 121-143.
McGuinness, S. 2006. “Overeducation in the Labour Market.” J. Econ. Surveys 20 (July): 387–418.
Mincer, J. (1974). Scbooling, experience and earnings. New York: NBER.
Nieto, S. y Ramos, R. (2010), “Sobreeducación, Educación no formal y Salarios: Evidencia para España”,
Documento de Trabajo Funcas, 577.
OCDE (2009): Employment Outlook, Organization for Economic Cooperation and Development, Paris.
Pons, E. Blanco, J. (2005). Sheepskin Effects in the Spanish Labour Market: A Public–Private Sector Analysis,
Education Economics, 13 (3), 331-347
Psacharapoulos, G. (1979) "On the Weak versus the Strong Version of the Screening Hypothesis", Economics
Letters, 4, pp. 181-185.
Rahona, M., Murillo, I. y Salinas, MM. (2010). Efectos del desajuste educativo sobre el rendimiento de la
escolaridad: Un análisis para el caso español. Investigaciones de Economía de la Educación, 5, 267-284
Riley, J. (2001). “Silver Signals: Twenty-Five Years of Screening and Signaling”, Journal of Economic
Literature, 39, 432-78
Sattinger, M. (1993), ‘Assignment models of the distribution of earnings’, Journal ofEconomic Literature, 31,
831-880.
Schultz, W (1960), "Capital formation by education", Journal of Political Economy, 68(6), pp. 571-583.
Schultz, W (1961), "Investment in human capital", American Economic Review, 51(1), 1-17.
Sicherman, Nachum. 1991. “‘Overeducation’ in the Labor Market.” J. Labor Econ. 9 (April): 101–22.
Sloane, P.J. (2004): “Much Ado About Nothing? What Does the Over-Education Literature Really Tell Us?”, in
F. Büchel, A. de Grip, A. and A. Mertens, (eds.), Overeducation in Europe: Current issues in theory and
policy. Cheltenham, UK: Edward Elgar.
Spence, M. (1973). Job Market Signaling. Quarterly Journal of Economics, 87, 355-374.
Stiglitz, J.E. (1975). Incentives, risk and information: wage rise with job seniority. Bell Journal of Economics, 6,
552-79.
Teichler, U. y Schomburg, H. (2007) Neither Overeducation nor Mismatch – Recent Trends for HE – OECD in
How might the changing labour market transform higher education OECD Expert Meeting. París, 12-13
Febrero 2007.
Thurow, L.C. (1975): Generating inequality. Mechanisms of distribution in the US Economy. New York. Basic
Books.
Verhaest, D. y van der Velden, R. (2012). Cross-country differences in graduate overeducation. Eur Sociol Rev
(2012) doi: 10.1093/esr/jcs044
Ugidos, A. (1997): "Diferencias salariales entre hombres y mujeres en el sector público y en el sector privado"
Información Comercial Española, 760, pp. 61-74.
Ullibarri, M. (1996): La discriminación salarial y la segmentación ocupacional en España, Tesis Doctoral,
Universidad Pública de Navarra.
Willis, R. (1986), "Wage determinants: A survey and reinterpretation of human capital earnings
function", en OrIey Ashenfelter y Richard Layard, eds., Handbook of Labour Economics, Vol 1, pp 525601.
Tabla 1. Descripción de las variables utilizadas
Variable
sobreedu
ingtt1
ingtt2
ingtt3
ingtt4
ingtt5
sexo
exp
expp
antig
antigg
estud1
estud2
estud3
estud4
estud5
estud6
estud7
años
fijo
formemp
primer
superv
equipo
sindicato
tamemp1
tamemp2
tamemp3
tamemp4
manual
nomanual
servicios
nocualif
Act1
Act2
Act3
nin02
nin35
nin614
casado
horastra
Descripción
Sobreeducación del trabajador. Toma valor 1 si declara estar sobreeducado y 0
en caso contrario.
Ingresos mensuales netos del trabajo hasta 1000 euros
De 1001 a 1200 euros
De 1201 a 1600 euros
De 1601 a 2100 euros
Más de 2100 euros
1: varón, 0: mujer
Experiencia en el mercado de trabajo, medida en años
Experiencia2/100
Antigüedad en el empleo actual
Antigüedad2/100
Enseñanza primaria LOGSE, 5 cursos EGB, certificado de escolaridad o inferior
Enseñanza secundaria (ESO, Graduad escolar, EGB, Bachiller elemental o equ.)
Ciclos formativos de grado medio (Formación profesional FPI)
Ciclos formativos de grado superior (Formación profesional FPII)
Bachiller superior, BUP, COU o equivalentes
Estudios universitarios de grado medio (Diplomatura, Ingeniería Técnica, de 3
años de duración)
Estudios universitarios de grado superior de segundo o tercer ciclo
Años de estudios
1: contrato indefinido, 0: contrato temporal
1: la empresa ha realizado actividades de formación en los últimos 12 meses
1: es su primer empleo
1: realiza tareas de supervisión a subordinados a su cargo
1: trabaja en equipo, aunque solo sea a veces
1: está afiliado a algún sindicato
Empresa de menos de 10 trabajadores
De 10 a 49 trabajadores
De 50 a 249 trabajadores
250 o más trabajadores
Grupos 7 y 8 e la CNO94: Artesanos y trabajadores cualificados y operadores y
montadores de instalaciones
Grupos 1 a 4 de la CNO94
Grupo 5 de la CNO94: Trabajadores de servicios de restauración, personales,
protección y vendedores de los comercios
Grupo 9 de la CNO94: Trabajadores no cualifcados
Industria
Construcción
Servicios
Número de hijos con edad igual o inferior a 3 años
Número de hijos con edad de 3 a 5 años
Número de hijos con edad de 6 a 14 años
Vive con su cónyuge o pareja
Horas semanales de trabajo
Tabla 2. Estadísticos descriptivos de las variables utilizadas
Total
Variable
sobreedu
ingtt1
ingtt2
ingtt3
ingtt4
ingtt5
sexo
exp
expp
antig
antigg
Estud1
Estud2
Estud3
Estud4
Estud5
Estud6
Estud7
años
fijo
formemp
primer
superv
equipo
sindicato
tamemp1
tamemp2
tamemp3
tamemp4
manual
nomanual
servicios
nocualif
Act1
Act2
Act3
nin02
nin35
nin614
casado
horastra
Observaciones
Sector
público
0,164
0,107
0,191
0,281
0,253
0,168
0,467
22,235
6,140
15,141
3,554
0,073
0,116
0,086
0,081
0,131
0,225
0,286
13,048
0,812
0,662
0,274
0,215
0,886
0,326
0,054
0,114
0,147
0,685
0,085
0,684
0,154
0,078
0,032
0,022
0,946
0,089
0,091
0,320
0,677
38,140
1425
Sector
privado
0,176
0,249
0,247
0,280
0,135
0,090
0,625
19,967
5,329
10,258
2,031
0,161
0,234
0,125
0,132
0,127
0,096
0,125
10,806
0,810
0,461
0,221
0,240
0,790
0,177
0,267
0,255
0,178
0,300
0,335
0,378
0,178
0,109
0,246
0,127
0,628
0,121
0,115
0,302
0,680
41,563
3979
Hombres
Sector
Sector
público
privado
0,173
0,147
0,098
0,153
0,197
0,239
0,263
0,329
0,242
0,164
0,201
0,116
1,000
1,000
23,042
21,163
6,572
5,825
15,423
10,907
3,704
2,215
0,103
0,175
0,146
0,254
0,098
0,132
0,080
0,132
0,141
0,118
0,158
0,076
0,276
0,114
12,471
10,496
0,832
0,803
0,626
0,478
0,236
0,202
0,270
0,285
0,863
0,800
0,351
0,202
0,062
0,247
0,102
0,286
0,167
0,175
0,670
0,292
0,156
0,477
0,592
0,319
0,156
0,115
0,096
0,089
0,054
0,298
0,039
0,188
0,907
0,513
0,093
0,142
0,099
0,129
0,309
0,342
0,728
0,749
39,264
42,235
666
2486
Mujeres
Sector
Sector
público
privado
0,157
0,223
0,115
0,408
0,186
0,261
0,298
0,199
0,264
0,086
0,138
0,047
0,000
0,000
21,527
17,977
5,761
4,502
14,893
9,176
3,422
1,723
0,051
0,136
0,091
0,202
0,076
0,113
0,082
0,132
0,123
0,143
0,285
0,130
0,295
0,144
13,555
11,324
0,794
0,820
0,693
0,433
0,308
0,255
0,167
0,163
0,905
0,773
0,304
0,136
0,049
0,301
0,124
0,202
0,129
0,183
0,698
0,314
0,022
0,098
0,764
0,478
0,152
0,284
0,062
0,141
0,013
0,157
0,007
0,025
0,980
0,818
0,086
0,086
0,083
0,092
0,329
0,236
0,632
0,565
37,154
40,443
759
1493
Tabla 3. Modelos probit ordenados de ingresos. Coeficientes estimados (faltan los efectos marginales)
Sector
privado
ingtt
horastra
sexo
exp
expp
antig
antigg
anos
sobreed
fijo
formemp
primer
superv
equipo
sindicato
tamemp3
tamemp4
tamemp5
manual
nomanu
servicios
act3
act4
nin02
nin35
nin614
casado
/cut1
/cut2
/cut3
/cut4
Sector
público
Total
Sector
privado
Sector
público
Sector
privado
Sector
público
Hombres
Sector
privado
Sector
público
Mujeres
Sector
Sector
público
privado
Sector
privado
Sector
público
Coef,
z
Coef,
z
Coef,
z
Coef,
z
Coef,
z
Coef,
z
Coef,
z
Coef,
z
Coef,
z
Coef,
z
Coef,
z
Coef,
z
0,018
6,15
0,009
2,03
0,018
6,31
0,009
2,17
0,018
4,99
0,022
3
0,018
5,06
0,023
3,11
0,016
3,2
0,001
0,25
0,017
3,36
0,002
0,37
0,694
16,5
0,322
5,17
0,686
16,3
0,346
5,52
2,25
0,019
2,77
0,037
2,89
0,018
2,65
0,045
3,46
0,028
3,32
0,043
2,3
0,027
3,19
0,052
2,78
0,005
0,46
0,035
1,9
0,005
0,46
0,042
-0,022
-1,6
-0,056
-2,1
-0,021
-1,5
-0,073
-2,7
-0,039
-2,3
-0,063
-1,6
-0,037
-2,1
-0,084
-2,2
-0,006
-0,3
-0,060
-1,5
-0,007
-0,3
-0,074
-1,8
0,043
6,6
0,025
2,3
0,042
6,49
0,024
2,18
0,036
4,57
0,015
0,94
0,036
4,52
0,013
0,79
0,053
4,65
0,027
1,72
0,052
4,57
0,027
1,72
-0,057
-3,3
-0,022
-0,8
-0,055
-3,2
-0,018
-0,6
-0,046
-2,2
-0,011
-0,3
-0,046
-2,1
-0,002
-0,1
-0,068
-2,3
-0,015
-0,4
-0,065
-2,1
-0,016
-0,4
0,102
16,3
0,177
15,7
0,113
17,4
0,195
16,9
0,093
12
0,159
10,2
0,105
13,2
0,174
10,9
0,118
10,9
0,209
12,3
0,127
11,3
0,227
13,1
-0,339
-7
-0,621
-7,7
-0,417
-6,5
-0,552
-4,7
-0,253
-3,3
-0,664
-5,8
0,112
2,18
0,187
2,2
0,090
1,74
0,190
2,23
0,177
2,77
0,364
2,73
0,154
2,39
0,348
2,6
0,022
0,25
0,021
0,19
-0,002
-0
0,034
0,3
0,071
1,87
0,220
3,35
0,054
1,44
0,205
3,11
0,051
1,09
0,184
1,94
0,038
0,81
0,174
1,83
0,069
1,06
0,274
2,93
0,051
0,78
0,255
2,72
-0,014
-0,3
0,191
2,5
-0,022
-0,4
0,160
2,07
-0,048
-0,7
0,229
1,94
-0,050
-0,8
0,193
1,63
0,002
0,03
0,209
1,99
-0,010
-0,1
0,181
1,72
0,585
13,3
0,573
7,67
0,569
12,9
0,552
7,37
0,564
10,7
0,471
4,67
0,550
10,4
0,451
4,45
0,663
8,09
0,672
5,94
0,641
7,79
0,657
5,78
2,15
-0,032
-0,7
0,253
2,72
-0,047
-1
0,235
2,51
-0,006
-0,1
0,229
1,82
-0,017
-0,3
0,202
1,59
-0,078
-1
0,300
2,13
-0,102
-1,3
0,304
0,119
2,47
0,023
0,36
0,127
2,64
0,029
0,45
0,124
2,15
0,038
0,4
0,143
2,47
0,065
0,7
0,092
1,04
-0,002
-0
0,085
0,96
-0,018
-0,2
0,168
3,4
0,163
1,05
0,170
3,43
0,152
0,97
0,192
3,18
0,086
0,39
0,199
3,3
0,095
0,43
0,127
1,43
0,238
1,03
0,123
1,38
0,189
0,81
0,306
5,48
0,238
1,56
0,305
5,46
0,282
1,83
0,342
4,85
0,219
1,05
0,348
4,93
0,297
1,41
0,280
3,01
0,263
1,13
0,273
2,93
0,254
1,08
0,482
9,22
0,403
2,88
0,490
9,38
0,438
3,11
0,574
8,54
0,440
2,24
0,578
8,59
0,501
2,54
0,378
4,47
0,377
1,78
0,392
4,63
0,373
1,75
0,587
8,51
0,514
3,32
0,563
8,14
0,438
2,82
0,573
6,84
0,402
2,19
0,533
6,34
0,306
1,66
0,450
3,07
0,400
1,16
0,445
3,04
0,404
1,16
0,885
12
0,530
3,86
0,834
11,2
0,424
3,06
0,860
8,98
0,412
2,28
0,792
8,22
0,294
1,61
0,887
7,37
0,573
2,54
0,855
7,07
0,514
2,27
0,315
4,21
0,452
3,25
0,304
4,05
0,386
2,76
0,276
2,69
0,455
2,38
0,250
2
0,346
1,8
0,376
3,27
0,371
1,69
0,377
3,28
0,376
1,7
0,119
1,93
0,524
2,04
0,115
1,88
0,559
2,17
0,159
2,38
0,538
1,89
0,157
2,35
0,590
2,07
-0,416
-2,1
0,004
0,01
-0,433
-2,1
-0,058
-0,1
-0,029
-0,6
0,401
2,27
-0,024
-0,5
0,433
2,45
0,017
0,3
0,389
1,91
0,025
0,45
0,406
1,99
-0,211
-2,3
0,449
1,19
-0,208
-2,3
0,503
1,34
0,084
1,66
-0,064
-0,7
0,078
1,54
-0,090
-1
0,131
2,17
-0,162
-1,1
0,124
2,05
-0,160
-1,1
-0,072
-0,7
-0,034
-0,3
-0,077
-0,8
-0,082
-0,6
0,114
2,21
0,106
1,09
0,105
2,03
0,149
1,52
0,071
1,13
0,256
1,87
0,065
1,05
0,260
1,9
0,153
1,67
-0,136
-0,9
0,138
1,5
-0,036
-0,3
0,073
2,39
0,060
1,25
0,067
2,2
0,061
1,26
0,064
1,74
0,084
1,19
0,057
1,53
0,084
1,19
0,036
0,65
0,024
0,36
0,031
0,55
0,029
0,43
0,206
4,79
0,149
2,19
0,212
4,91
0,154
2,25
0,315
5,2
0,325
2,92
0,325
5,37
0,314
2,81
0,090
1,43
0,018
0,2
0,090
1,43
0,029
0,33
3,148
3,806
3,136
3,934
2,551
3,927
2,537
4,021
2,821
3,776
2,828
3,958
4,075
4,855
4,067
5,000
3,515
5,023
3,509
5,132
3,726
4,845
3,736
5,044
5,180
5,908
5,183
6,082
4,680
6,015
4,686
6,145
4,708
5,998
4,728
6,232
6,036
6,970
6,048
7,174
5,543
6,974
5,559
7,125
5,537
7,179
5,565
7,451
Tabla 4. Modelos probit ordenados del sector privado con señalización. Coeficientes
estimados (falta incluir los efectos marginales).
ingtt
horastra
sexo
exp
expp
antig
antigg
anos
fijo
formemp
primer
superv
equipo
sindicato
tamemp3
tamemp4
tamemp5
manual
nomanual
servicios
act3
act4
nin02
nin35
nin614
casado
aa
sobpreaa
/cut1
/cut2
/cut3
/cut4
Coef,
0,018
0,711
0,028
-0,043
0,039
-0,048
0,120
0,118
0,044
-0,060
0,545
-0,069
0,120
0,145
0,344
0,505
0,468
0,726
0,215
0,149
0,023
0,086
0,115
0,073
0,205
-0,997
3,150
4,077
5,182
6,038
Total
Hombres
z
Coef,
z
Coef,
z
Coef,
6,16 0,018 6,31 0,018 5,01
0,018
16,43 0,697 16,07
3,22 0,024 2,74 0,024 2,54
0,022
-2,3 -0,034 -1,82 -0,030 -1,48 -0,024
5,72 0,040 5,81 0,038 4,67
0,038
-2,64 -0,049 -2,72 -0,051 -2,32 -0,052
9,73 0,124 10,04 0,085 7,55
0,095
2,29 0,094 1,82 0,184 2,86
0,163
1,07 0,037 0,91 0,059 1,25
0,049
-1,04 -0,051 -0,88 -0,026 -0,37 -0,020
10,89 0,543 10,84 0,582 10,47
0,572
0,008
-1,36 -0,071 -1,4 0,013 0,22
2,49 0,128 2,65 0,107 1,78
0,121
2,83 0,155 3,01 0,175 2,79
0,177
5,72 0,330 5,47 0,275 2,8
0,262
9,35 0,505 9,35 0,524 6,18
0,514
4,74 0,487 4,93 0,652 5,57
0,636
6,08 0,732 6,13 0,952 7,06
0,911
2,26 0,240 2,51 0,366 2,64
0,366
2,33 0,135
2,1
0,127 1,7
0,115
0,41 0,009 0,16 -0,005 -0,08 -0,002
1,71 0,080 1,57 0,130 2,14
0,122
2,23 0,105 2,05 0,072 1,14
0,067
2,39 0,067
2,2
0,064 1,73
0,056
4,76 0,211 4,89 0,315 5,21
0,326
-1,69 -0,978 -1,66 0,545 0,97
0,289
-0,335 -6,87
-0,420
3,137
2,566
2,556
4,069
3,530
3,528
5,185
4,695
4,705
6,050
5,559
5,580
Mujeres
z
Coef,
3,24 0,017
z
5,09
Coef,
0,016
2,29
-1,19
4,69
-2,37
8,31
2,52
1,02
-0,29
10,28
0,13
2,01
2,81
2,66
6,05
5,42
6,74
2,64
1,54
-0,04
2,01
1,06
1,53
5,37
0,51
-6,57
0,008
-0,011
0,049
-0,061
0,122
0,014
0,062
-0,009
0,635
-0,089
0,078
0,109
0,260
0,374
0,441
0,853
0,378
0,47
-0,28
3,87
-1,89
5,27
0,15
0,81
-0,09
6,62
-1,1
0,84
0,91
2,5
3,99
2,97
5,03
3,28
0,005
-0,004
0,049
-0,060
0,127
-0,017
0,053
-0,008
0,626
-0,110
0,077
0,125
0,265
0,399
0,440
0,851
0,381
0,27
-0,11
3,92
-1,87
5,44
-0,18
0,69
-0,08
6,52
-1,34
0,82
1,04
2,54
4,24
2,96
5,02
3,3
-0,183
-0,068
0,153
0,036
0,084
-0,393
-1,59
-0,69
1,65
0,63
1,31
-0,4
-0,198
-0,074
0,135
0,030
0,086
-0,394
-0,250
2,786
3,696
4,677
5,494
-1,72
-0,75
1,46
0,52
1,34
-0,4
-3,26
2,803
3,711
4,682
5,491
z
3,39