El Bici En Lima

TRABAJO DE ECONOMETRIA I

CURSO 2008/09

ESTIMACIÓN DE UNA FUNCION DE SALARIOS: EL USO DE VARIABLES FICTICIAS.

El fichero de EViews llamado Ectr1-SSL-Salarios.wf1 contiene la siguiente información sobre 8 variables de 528 individuos en el año 1985:

WG: Salario por hora en dólares del año 1985.

ED: Años de educación del individuo.

EX: Años de experiencia laboral potencial. Se calculan como la edad del individuo menos los años de educación menos 6.

FE: Sexo del individuo. Esta variable toma valor 1 si el individuo es mujer y 0 si es hombre.

EC: Estado civil del individuo. Toma valor 1 si el individuo está casado y 0 en otro caso.

UNION: Afiliación sindical del individuo. Toma valor 1 si el individuo está afiliado y 0 en otro caso.

BL: Variable de raza. Toma valor 1 si el individuo no es blanco ni hispano y 0 en otro caso.

HP. Variable de raza. Toma valor 1 si el individuo es hispano y 0 en otro caso.

La literatura econométrica sobre la determinación de salarios se ha basado en regresiones del tipo:

(1)

donde es el logaritmo del salario del individuo i-ésimo, es alguna medida de educación, son los años de experiencia y recoge otros factores que pueden afectar al salario, como son la raza, el estado civil, la zona geográfica donde reside el individuo, etc. Por último, es una perturbación aleatoria que representa todas las demás características del individuo, como su inteligencia, que pueden influir en el nivel salarial.

Una primera especificación de la ecuación de salarios que pretendemos estimar es la siguiente:

(2)

donde se puede interpretar como la tasa de rendimiento de la educación y el término constante representa el logaritmo del salario de una persona sin educación. Una segunda especificación supone incluir una variable adicional al lado derecho de la ecuación anterior, que son los años de experiencia laboral potencial:

(3)

donde es de esperar que el coeficiente . Si además se espera que la función de salarios es cóncava en la experiencia, con un máximo en la mitad de la vida del individuo, es necesario especificar una ecuación lineal en la educación, pero cuadrática en la experiencia. Es decir:

(4)

donde se supone que y . A partir de la relación anterior, se pueden calcular los años de experiencia que maximizan el logaritmo del salario de un individuo, derivando la ecuación anterior con respecto a la variable e igualando a cero:

(5)

siendo el nivel de experiencia óptima independiente del nivel de educación.

Otro tema que siempre ha suscitado interés es la discriminación salarial por sexo. Si uno cree en la existencia de diferencias salariales entre hombres y mujeres, se puede definir una variable dummy llamada que toma valor 1 si el individuo es mujer y 0 si es hombre. La función de salarios que ahora habría que especificar y estimar es:

(6)

donde el parámetro se interpreta como la diferencia en el logaritmo del salario entre una mujer y un hombre con el mismo nivel de educación y experiencia. Dentro del tema de la discriminación salarial, también se ha abordado esta cuestión por el lado de la afiliación sindical de los trabajadores. No obstante, en este tema puede haber muchos matices. Por ejemplo, los sindicatos pueden afectar al nivel salarial de los empleados no afiliados y no sólo al de los afiliados. Además, las diferencias salariales entre afiliados y no afiliados pueden materializarse en compensaciones no salariales (como un seguro).

El procedimiento más simple para contrastar este hecho es incluir una nueva variable dummy que puede interpretarse como el efecto de la afiliación sindical sobre los salarios, cuando las demás variables no cambian. El principal problema de este simple procedimiento es que supone que los efectos de la educación y de la experiencia sobre el salario son los mismos para los sectores sindicados y los no sindicados. Es

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