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Exploración de la segmentación laboral a partir de los salarios: el caso de

los economistas de la Universidad EAFIT

*

José David Garcés Ceballos Universidad EAFIT jgarces3@eafit.edu.co Erika Johanna Buitrago Zuluaga Universidad EAFIT ebuitrag@eafit.edu.co

Este estudio explora si individuos con características similares – principalmente en educación y

trayectoria profesional – laboran en un mercado segmentado, a partir del análisis de los determinantes

de sus salarios. Para ello, se utilizó una muestra representativa de 174 graduados del pregrado de

Economía de la Universidad EAFIT entre los años 1999 y 2010, con la que se estimó una ecuación de

ingresos a través de la técnica de regresión por percentiles.

La estimación muestra, luego de controlar por sesgo de autoselección, que características de la

demanda de trabajo como el sector económico y el cargo, al igual que la movilidad entre y dentro de

las empresas, afectan las remuneraciones, e indica que las diferencias entre los niveles salariales no se

explican solamente por características de la oferta laboral, lo que da indicios de la segmentación de su

mercado de trabajo.

Palabras Clave: Segmentación, diferencias salariales, regresión por percentiles.

Clasificación JEL: J31; J42.

* Este artículo es producto del trabajo de grado “Análisis de los niveles salariales de los graduados del

programa de pregrado de Economía de la Universidad EAFIT (Medellín-Colombia)”, para optar por el título

de Economísta en la Universidad EAFIT en 2011. Los autores agradecen la colaboración de Paula María

Almonacid, Theodore Richard Breton (Investigadores de la Universidad EAFIT) y Lina Cardona

(Investigadora del Banco de la República de Colombia).

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1. Introducción

Los teóricos de los mercados laborales segmentados desarrollaron su teoría en oposición a lo

planteado por los del capital humano, arguyendo, entre otras cosas, a la falla de los programas de

entrenamiento y educación en revertir la pobreza, el uso irracional y discriminante por parte de los

empleadores de criterios educativos y de entrenamiento, la discriminación por raza y género para

seleccionar empleados; los niveles y las tendencias del desempleo en la población no explicados por

la productividad marginal de los trabajadores y el rol de los monopolios, sindicatos y otras fuentes

de protección del trabajo en la formación del salario (Cain, 1976).

Las anteriores críticas fueron desarrolladas desde diferentes escuelas económicas, como la

Institucionalista, la Radical, la de Cambridge y la Ortodoxa, con lo que se formuló la teoría de los

mercados laborales segmentados que estipula que es el puesto de trabajo y no las características del

trabajador lo que genera diferencias en los ingresos. Esta teoría, según Piore (1969) concibe al

mercado laboral como un mercado compuesto por un conjunto de segmentos distintos que se

caracterizan por tener mecanismos de formación salarial y de asignación de puestos diferentes entre

sí y con obstáculos a la movilidad entre ellos (Fernández-Huerga, 2010). En general, los segmentos

con mejores condiciones – conocidos como superiores – tienen un acceso racionado.

Estos obstáculos que racionan el acceso a los segmentos superiores se dan por razones como las

habilidades específicas que requieren, es decir, que mientras mayores habilidades específicas sean

requeridas en dichos segmentos, tendrán menores posibilidades de entrar a ellos los que están en los

segmentos más bajos (Jiménez, 2007); otros obstáculos a la movilidad son la poca cantidad de

empleos en los segmentos superiores, los mecanismos de formación de los salarios en cada uno y la

presencia de formas de protección al trabajo (Dickens y Lang, 1992, Huguet, 1996; Gracia et al.,

2001; Tenjo et al., 2005).

Como consecuencia de los obstáculos surgen mercados al interior de las empresas, con mecanismos

de asignación de puestos y salarios sujetos a normas institucionales propias (DeFreitas, 1995;

Lassibille y Navarro, 2004), lo que conlleva a diferencias salariales entre individuos con

características similares (Bulow y Summers, 1986; Dickens y Lang, 1992; Graddy y Pistaferri,

2000). Estos mercados son diferentes para los segmentos más bajos porque en éstos últimos, la

formación de los salarios depende de los mecanismos de mercado, como lo explica la teoría

neoclásica, lo que genera diferencias en las condiciones laborales y una acumulación de personas

desempleadas en espera, lo que implica que el comportamiento y la explicación de las diferencias

3

salariales es diferente según el punto de la distribución de los salarios (Poterba y Reuben, 1994;

Tannuri-Pianto y Pianto, 2002).

En general, los segmentos superiores se caracterizan por pertenecer a grandes firmas y encontrarse

en sectores intensivos en tecnología, así como por cargos que presentan salarios altos, buenas

condiciones de trabajo, empleo estable, mejores oportunidades de promoción (que permiten obtener

mayores rendimientos a la educación) e incluso con incidencia en la toma de decisiones de la

empresa. Los segmentos más bajos experimentan una situación menos favorable, tomando como

base las mismas características de análisis.

La estructura del estudio será entonces la siguiente: en la segunda parte, se hace un recuento de

literatura donde se estudia la segmentación laboral. En la tercera se reseña la fuente de los datos. En

la cuarta se presenta la metodología a utilizar y las variables seleccionadas. Los resultados se

presentan en la quinta parte y se finaliza concluyendo.

2. Estado del arte

Una forma de explorar la existencia de segmentación laboral es a través del análisis de los salarios y

sus determinantes, pues permite observar la incidencia de las variables de demanda laboral en la

formación de las remuneraciones. En la búsqueda de trabajos empíricos que indagaran por

diferencias salariales entre grupos poblacionales debidas a factores explicados por la demanda de

trabajo, cabe resaltar cinco.

Huguet (1996) encontró para población de la Encuesta sobre Condiciones de Vida y Trabajo

(ECVT) recogida en España en 1985, que la antigüedad en el puesto de trabajo tiene un impacto

positivo en los ingresos de los segmentos superiores, lo que, según la autora, se debe probablemente

a características sectoriales y del cargo. Igualmente, el género del trabajador influye en su ubicación

en el mercado de trabajo y el salario recibido, aunque la interpretación puede estar afectada por

errores de medición.

Gracia et al. (2001), estudiaron la relación entre diferenciales salariales y características industriales

en Colombia, usando datos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENH) de los años 1988, 1993 y

1995. Los resultados mostraron que una parte de los diferenciales salariales no se explica por

diferencias en el capital humano o por características específicas de los trabajadores, sino que se

deben a la estructura de las industrias y los sectores económicos donde ellos se encuentran.

4

Tenjo, et al. (2005) hallaron que tanto los diferenciales salariales por hora entre hombres y mujeres

como la facilidad de acceso de ellas al empleo frente a los primeros han mejorado a favor de las

mujeres, lo que dificulta determinar la situación de la mujer en el mercado laboral en seis países de

Latinoamérica. Los autores encontraron que la segregación observada en el mercado no parece ser

responsable de las diferencias en los salarios por hora, antes bien, las diferencias encontradas

parecen estar asociadas con patrones de remuneración laboral al interior de sectores y de

ocupaciones.

Uribe et al (2007) y Mesa et al (2008), desarrollaron estudios que buscaban confirmar la hipótesis

de segmentación del mercado laboral colombiano utilizando series de tiempo provenientes de las

encuestas de hogares hechas en el país. El estudio de 2007 encuentra segmentación debida a

economías de escala que diferencian los sectores formal e informal y luego de haber controlado por

sesgo de selección; asimismo, el de 2008 también encuentra segmentación, pero debida a factores

regionales y de actividad económica.

Posso (2008) en su estudio sobre los cambios en la desigualdad en Colombia relacionadas con

cambios en la composición del empleo asalariado, aunque no desarrolla la idea de segmentación del

mercado laboral colombiano, afirma que el crecimiento de la población con educación superior abre

la puerta de mayores niveles salariales para ella en el sector formal, donde existen mercados al

interior de las firmas, aumentando la desigualdad entre los más y los menos educados.

Iregui et al. (2010a, b y c) proporcionan elementos para entender las diferencias salariales intra e

inter sectoriales y ocupacionales en Colombia y estudiar las decisiones de fijación de salarios para

los nuevos empleados, utilizando una muestra de 1305 empresas recogida por Iregui en el 2009. En

sus estudios se muestra que: (1) en el período de desaceleración económica de 2009 se presentaron

rigideces a la baja de salarios nominales y reales debidas a la composición laboral, el tipo de

contrato, los acuerdos colectivos y el temor de perder los mejores empleados; (2) se presentaron

diferenciales salariales positivos respecto al promedio de diferentes grupos ocupacionales en

algunos sectores y fuertemente negativos en otros; respecto a la dispersión salarial, esta depende del

tipo de cargo; (3) la estructura salarial de los nuevos empleados está predefinida dentro de las

empresas, principalmente en las grandes, y el comportamiento de sus salarios depende de

características individuales.

Teniendo en cuenta estos aspectos, se ha utilizado una aproximación metodológica al análisis de

diferencias salariales con el propósito de explorar la segmentación laboral en poblaciones

relativamente homogéneas, en la que se utiliza como variable dependiente el salario por hora de los

5

graduados y como independientes aquellas consideradas como determinantes dentro de la teoría de

la segmentación (género, sector, cargo y movilidad), además de otras relacionadas con las

características del individuo (tener hijos, educación, experiencia, promedio crédito acumulado como

variable que indica las habilidades no observadas por el empleador) y que se deben tener en cuenta,

ya que de no hacerlo, no se podría afirmar que el efecto encontrado depende principalmente de la

demanda laboral.

Bajo este marco, se seleccionó una población que se caracterizara por tener un nivel educativo, de

experiencia y socioeconómico relativamente homogéneo, de forma tal que si se encontrasen

diferencias, estas no se debiesen principalmente a estas cualidades. Al observar la población de

graduados del pregrado de Economía de EAFIT entre los años de 1999 y 2010- se encontró que

cumplían con este requisito: en estudios anteriores sobre los economistas eafitenses (Acevedo,

2001; Ochoa, 2007; Jaramillo et al. 2009) se identificaron diferencias salariales para los graduados

según variables de demanda, como el sector, el cargo desempeñado y género. Esta última variable

también fue observada por Barón (2010), quien encontró para los graduados de Economía a nivel

nacional diferencias a favor de los hombres.

De acuerdo con la literatura empírica y las características de la población a estudiar, este trabajo

buscó explorar la hipótesis de que aún en poblaciones con similaridades en aspectos educativos,

socioeconómicos, e incluso en habilidades no observables por el empleador, se puede presentar

segmentación del mercado laboral. La anterior conjetura se probará a través de la exploración de la

existencia de diferencias salariales entre los graduados de Economía de la Universidad EAFIT.

3. Datos

El universo estadístico lo componen 384 economistas graduados de la Universidad EAFIT desde el

segundo semestre del año 1999 hasta el segundo semestre del 2010, constituido por 194 mujeres

(50,52%) y 190 hombres (49,48%). La muestra obtenida la componen 147 graduados: 74 mujeres

(50.34%) y 73 hombres (49.66%) la cual representa una confiabilidad del 95% y un margen de error

del 6%1. Luego de un proceso de depuración de individuos2

1El cálculo de la muestra se hizo de forma probabilística, es decir, los elementos de la muestra se seleccionaron con base a una probabilidad conocida. Este tipo de muestreo tiene como ventaja la no presencia de sesgo en la elección de la muestra, mejorando la calidad de las inferencias.

quedaron 142 (73 mujeres y 69

2 El proceso de depuración de datos consistió en eliminar un individuo que presentaba problemas de inconsistencia en sus respuestas, otros dos que declararon un ingreso mensual por debajo del salario mínimo legal vigente, y tres que expresaron tener ingresos muy superiores a los demás sin explicaciones aparentes para ello.

6

hombres) de los cuales 124 están empleados (antes 129) con los cuales se realizó la estimación de la

ecuación de ingresos.

La recolección de la información se realizó por medio de un trabajo de campo a través de una

encuesta estructurada con preguntas abiertas y cerradas de selección múltiple, por medio del

Sistema de Evaluación y Encuestas (SEVEN) de la Universidad EAFIT entre el 22 de marzo y el 16

de mayo del 2011. El diseño del formulario se basó en el del Observatorio Laboral para la

Educación Superior (OLE) del Ministerio de Educación Nacional (MEN) y la Gran Encuesta

Integrada a hogares (GEIH) del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE).

La encuesta que llenaron los graduados permitió recoger información, entre otros objetivos, para

caracterizar los rasgos personales y familiares del graduado, la situación laboral y económica actual

de ellos y determinar el nivel de satisfacción de los graduados respecto a su(s) empleo(s) actual(es);

asimismo, para identificar la trayectoria laboral, profesional y la académica.

Con los resultados de la encuesta se pudo determinar que un economista típico graduado de la

Universidad EAFIT tiene en promedio 28 años a mayo de 2011, es soltero y sin hijos, vive con sus

padres en el estrato cinco o seis de la ciudad de Medellín o el área metropolitana, con una media de

204 meses de educación (especialización3

), gana mensualmente en promedio $4,770,294

($24,845/hora), tiene contrato a termino indefinido y trabaja en empresa grande de ámbito nacional

o multinacional. La Tabla 1 detalla algunas características generales.

No obstante, el salario de los graduados varía considerablemente dependiendo del cargo4

en el que

se desempeñen. Así, al observar el comportamiento de los salarios por cargo, se puede afirmar que

los de administrador y consultor reciben las menores remuneraciones, mientras que los directores y

gerentes son los mejor pagados. Esta información se puede relacionar con el género, donde se

aprecia cómo para las mujeres los ingresos son por lo general más bajos que para los hombres, con

la excepción de aquellas graduadas que son directoras y docentes, como se ve en el Gráfico 1.

3 Los estudios de especialización son reconocidos en Colombia, tienen un año de duración y son intermedios entre los de pregrado y maestría. 4 En este estudio se tendrá en cuenta la autonomía de los graduados en sus puestos de trabajo clasificándolos según Ochoa (2007, p. 49); de esta forma, estos se distinguirán entre graduados con cargo de tipo “profesional”, al cual corresponden los egresados que se desempeñan como administradores, analistas, asistentes, auxiliares, consultores y, docentes/investigadores; “ejecutivo”, al cual pertenecen los coordinadores, productores, jefes y subgerentes; finalmente el nivel de “alta administración” al pertenecen los directores y gerentes.

7

Tabla 1. Datos socioeconómicos de los graduados de Economía de EAFIT en al año 2011. Variables n = 147

Media Máximo Mínimo Desviación

típica Mediana

Edad 28,4 36 22 3,85 29 Promedio crédito acumulado

3,98 4,64 3,49 0,22 3,95

Meses de experiencia

57,2 192 0 42,05 60

Meses de educación

204,51 276 192 16,22 204

Salario de reserva por hora

$ 19.255 $ 84,375 0 $ 14,804 $ 13.672

Salario por hora (n = 124)

$ 24.845 $ 103.433 $ 3.874 $ 18.462 $ 18.229

Fuente: Dirección de Planeación. Encuesta de seguimiento a graduados de Economía, Universidad EAFIT, Marzo-Mayo de 2011.

Dada esta caracterización, se puede intuir que: 1) los graduados de Economía de la Universidad

EAFIT trabajan en puestos de trabajo con altas remuneraciones (en comparación con el salario

mínimo mensual legal vigente al momento de la encuesta: $535,600), por lo que de presentarse

segmentación, será dentro de los segmentos superiores, y 2) presentan diferencias en su salario tanto

por género como por cargo. El efecto estadístico sobre el salario de estas y otras variables

declaradas en el Anexo 1 se medirá con la estimación de la ecuación de ingresos, luego de

comprobar la existencia de sesgo de autoselección.

Gráfico 1. Salario promedio según género y cargo de los graduados de Economía de EAFIT

Fuente: Dirección de Planeación. Encuesta de seguimiento a graduados de Economía, Universidad EAFIT, Marzo-Mayo de 2011.

$ -

$ 2.000.000

$ 4.000.000

$ 6.000.000

$ 8.000.000

$ 10.000.000

$ 12.000.000

Femenino

Masculino

n = 124

8

4. Metodología

Para verificar la hipótesis de que aún en poblaciones con similaridades en aspectos educativos, de

experiencia, socioeconómicos, e incluso en habilidades no observables por el empleador, se puede

presentar segmentación del mercado laboral, se partió de la ecuación de ingresos 1, con el fin de

observar la incidencia, principalmente de las variables de demanda laboral, en la formación de las

remuneraciones. La ecuación es la siguiente:

𝐿𝑜𝑔(Yi) = β0 + β1λ + β2Género + β3Hijos + β4Educ + β5Exp + β6Exp2 + β7PCA +

β11Pascenso + β12Movlab + β13Cargo + β14Sector + µ (1)

Donde la variable dependiente es el logaritmo del salario por hora del individuo “i”, y las

independientes son: el género (Género), la cantidad de hijos (Hijos) y el nivel educativo (Educ); la

experiencia (Exp), la experiencia al cuadrado (Exp2

) y el promedio crédito acumulado (PCA) como

las variables continuas del modelo; las posibilidades de ascenso (Pascenso), el grado de movilidad

laboral (Movlab), el cargo (Cargo) y el sector (Sector), además de una variable Lambda –continua

también– que se incluyó al determinar la presencia de sesgo de autoselección. Las variables a tener

en cuenta, su justificación y tipología se encuentran en el Anexo 1.

Para identificar los determinantes del salario en diferentes puntos de su distribución se estimó la

ecuación de ingresos mediante una regresión por percentiles, como la desarrollada por Koenker y

Basset en 1978. Esta metodología relaja los supuestos de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)

respecto al comportamiento de los errores5

y estima los efectos de las variables independientes

sobre la mediana en distintos puntos de la distribución condicional de los salarios. En este sentido,

el p-ésimo percentil calculado del logaritmo de los salarios está en función de los regresores. Si bien

la variable ingreso fue normalizada para disminuir su variabilidad, un estimación simple por MCO

no reconocería la heterogeneidad inicial de esta variable.

Estadísticamente el cálculo de la variable dependiente en cada percentil es igual a la percentil

condicional de la variable dependiente respecto a las independientes (Peracchi, 2006, p. 198). Esta

estimación se hace a través de la minimización de las desviaciones estándar por el método de

bootstraping (Koenker, 2005, p. 105-108). De esta manera se obtienen los coeficientes estimados de 5 En términos económicos, las regresiones por percentiles admiten la no existencia de agentes racionales con utilidades constantes a través del tiempo (Peracchi, 2006; Hao y Naiman, p. 41, 44-47, 2007; Koenker, 2005, p. 42-45 y 77-79).

9

la desviación mínima absoluta para cada percentil (Cameron y Trivedi, 2005, p. 87), y se minimiza

el error típico de la estimación en cada etapa del proceso, como lo indica la ecuación 2:

Ξ(𝛽𝑃) = ∑ 𝑃𝑁𝑖: 𝜉𝑖≥𝑋′𝛽 �𝜉𝑗 − 𝑋′𝛽𝑃� + ∑ (1 − 𝑃)𝑁

𝑖: 𝜉𝑖≥𝑋′𝛽 �𝜉𝑗 − 𝑋′𝛽𝑃� (2)

Considerando que existe una posible sobrevaloración en la estimación de los efectos de la

educación y la experiencia sobre el salario, debidos a la falta de otras variables que identifiquen las

capacidades innatas y la posible endogenidad de la educación, se incluyó una variable que permitió

tener en cuenta las habilidades de los individuos, como es el promedio crédito acumulado al final de

la carrera.

Otras posibles fuentes de sesgo en la estimación de las ecuaciones de ingreso son las fallas en la

medición de las variables, la heterogeneidad de los datos y su escasez. En cuanto a la medición

tanto de la educación como de la experiencia, estas se toman como dummies que identifican el nivel

educativo y los meses de experiencia laboral; también se tuvo en cuenta la heterogeneidad del

ingreso y la escasez de los datos mediante la estimación por bootsptraping de la ecuación de

ingresos observada por percentiles.

Finalmente, de forma previa se corrigió el sesgo de autoselección al estimar una ecuación de

participación laboral mediante un Probit Binomial con variable dependiente Pi (1 = participa; 0 = no

participa), buscando generar lo que se conoce como el inverso de la razón de Mills (λ) 6 con base en

el procedimiento de Heckman (1979) en dos etapas, donde la primera se estima a través del método

de Mínimos Cuadrados en dos etapas. Seguidamente, ésta variable se incluirá en la segunda etapa

de la estimación como regresor en caso de que se detecte el sesgo de autoselección7

. La ecuación de

selección de este procedimiento es la siguiente:

Pi = β0 + β1Educ + β2Exp ∗ Educ + β3Experiencia + β4Experiencia2 + β5Genero +

β6Hijos + 𝛽7Residencia + 𝛽8𝑃𝐶𝐴 + 𝛽9Ingreso de reserva + 𝜀 (3)

6𝜆 = [∅ (𝑍𝑖)] ÷ [1 − 𝜑(−𝑍𝑖)], Donde: 𝑍𝑖 proviene de la ecuación Probit; los parámetros ∅ y 𝜑 son la función de densidad de una variable aleatoria normal estándar y la función de distribución acumulativa, respectivamente (Cameron y Trivedi, 2005).

7En este procedimiento se tuvo en cuenta el salario de reserva de los individuos, el cual depende teóricamente de variables como el ingreso del cónyuge, de otros miembros del hogar, los activos, la propiedad sobre la vivienda, etc. Se espera que alguien con un salario de reserva mayor al salario que obtendría en el mercado de trabajo, tendría mayor probabilidad de no participar en él.

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5. Resultados

La técnica de regresión por percentiles aplicada sobre la ecuación de ingresos se utilizó para

identificar los percentiles 5, 25, 50, 75 y 95 de la distribución salarial, entre los cuales se encuentran

diferencias sobre sus determinantes, como se muestra a continuación. No se usaron variables

geográficas ni de tipo de empresa por la homogeneidad de ambas variables en la población. La

presentación de los resultados se divide entonces en dos: primero, se cuenta el proceso de

corrección del sesgo de autoselección, para luego enseñar las relaciones encontradas por la

estimación de la ecuación de ingresos.

5.1. Corrección del sesgo de autoselección

Debido a que los graduados pueden elegir entre ejercer su profesión o no trabajar se utilizó el

procedimiento propuesto por Heckman (1979) para tener en cuenta la posibilidad de que un

graduado participe o no en el mercado de trabajo, es decir, se autoseleccione. Para comprobar la

presencia de este fenómeno se tuvieron en cuenta las variables inherentes de los individuos para su

estimación, dado que este podría ser causado por características no observables de la oferta laboral,

como por el salario de reserva de quienes no están trabajando.

Los resultados de la estimación se pueden observar en la Tabla 1, donde el valor en cursiva es el

error estándar y se encuentra debajo del coeficiente. En estos resultados es notable que el riesgo de

autoselección es significativo, resultando que tener hijos disminuye la probabilidad de participar en

el mercado laboral y en que el género no determina la probabilidad de participación en el mercado,

al igual que un aumento en el salario de reserva sí disminuye la probabilidad de participación, a

pesar de ser débilmente significativo.

Estos resultados indican que dentro de la muestra existe un sesgo de autoselección, observable a

través de la significancia del inverso del ratio de Mills, que debe ser considerado en la ecuación de

ingresos para lograr así mayor consistencia en los coeficientes sin sobrevalorar el efecto de las

variables independientes sobre el salario.

Las pruebas de significancia y de independencia de las ecuaciones indican que el modelo es

globalmente significativo y sus ecuaciones independientes. Esta estimación tuvo en cuenta la

presencia de heterocedasticidad en los datos.

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Tabla 2. Procedimiento de Heckman para la corrección del sesgo de selección

Variables Logaritmo del salario por hora Participación laboral

Constante 69,335 0,00562

0,92661 273,194

Género 0,10105 0,65814 0,08376 0,48128

Hijos -0,37766** -1,69894***

0,18027 0,63142

Casado-unión libre 0,09315 0,09963

Residencia en el exterior 0,05725

0,41773

Especialización 0,14906 -0,52749 0,09252 0,43502

Maestría 0,34298*** -1,89925**

0,1263 0,81217

Doctorado 0,93087*** -100,391

0,37816 12,222

Experiencia por educación 0,0352***

0,0104

Experiencia 0,01921*** -0,0061

0,00328 0,01856

Experiencia-0,00006*** 2

0,00003 0,00002 0,00011

Promedio crédito acumulado 0,47537** 0,34578 0,22683 0,65397

Ingreso de reserva por horas -0,00008***

0,00002

Inverso del Ratio de Mills 1,2689*** 0,3829

Test de significancia: chi2(7) = 199,65; Prob> chi2 = 0. 0000 Test de independencia de ecuaciones: chi2(1) = 12,25; Prob> chi2 = 0,0005

Log. de pseudoverosimilitud: -104,6934; Prob> chi2 = 0. 0000 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1; nivel de confianza = 95%; n = 142. Fuente: Cálculos de los autores, Encuesta de seguimiento a graduados de Economía, Dirección de

Planeación Universidad EAFIT, 2011.

12

5.2. Ecuación de ingresos por percentiles

En la teoría de la segmentación se reconoce que las características de los individuos pueden

convertirse en requisitos para alcanzar un nivel de ingresos, así como para entrar y permanecer en

trabajos de segmentos superiores. Para el caso de la población de economistas de EAFIT se

analizaron variables de este tipo como el género, la presencia de hijos, el nivel educativo, la

experiencia y el promedio crédito acumulado de los graduados al finalizar su pregrado.

Asimismo, se tuvieron en cuenta las particularidades de la demanda laboral, entre ellas el sector

económico y el tipo de cargo que ocupan los graduados, junto con las percepciones que los

oferentes tienen sobre las posibilidades de promoción dentro de una empresa y de su movilidad

laboral para buscar las mejores condiciones de trabajo, ofrecidas en los segmentos superiores. Los

resultados de la estimación de la ecuación de ingresos se presentan en la Tabla 2 y las pruebas de

multicolinealidad están en el Anexo 3.

Respecto a las variables de oferta laboral, la diferencia salarial entre géneros en el percentil

mediano es de $835.000 a favor de los hombres (809 pesos por hora), no obstante una mayor

dispersión en el ingreso laboral de éstos últimos, lo cual ya se había identificado en Jaramillo et al

(2009). Esta diferencia también puede verse entre los resultados de la estimación, pues para los

graduados que se encuentran en los percentiles 50, 75 y 95 ser hombre está relacionado con un

incremento del salario.

Este efecto se asemeja al encontrado por Graddy y Pistaferri (2000) con los graduados del MBA del

Colegio de Negocios de Londres (LBS), entre los cuales había una diferencia favorable a los

hombres, pero al igual que Tenjo et al. (2005) y Badel y Peña (2007), no se puede hablar de

discriminación en esta población debido al alcance metodológico y a las características de la

población respecto a sus habilidades, pues el promedio crédito acumulado es 3.98 para los hombres

y 3.99 para las mujeres en una escala de uno a cinco y el nivel educativo de ambos géneros es igual.

Estas diferencias pueden estar entonces explicadas por una brecha de experiencia entre ambos

géneros.

Sobre la tenencia de hijos, se observó especialmente que afecta de forma negativa a los individuos

en el percentil más alto de la distribución de los ingresos en relación a los que no los tienen,

disminuyendo el salario en 66.1%. Es necesario tener en cuenta que la mayor cantidad de graduados

13

que declara tener hijos son mujeres (11 de ellas frente a cinco hombres), por lo que se esperaría que

este resultado castigue más al género femenino con altos ingresos dentro del grupo de graduados.

Tabla 3. Percentiles del ingreso de los graduados de Economía de la Universidad EAFIT

Logaritmo del salario por horas Percentil 5 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 95

Constante 6.298*** 7.744*** 6.042*** 5.589*** 6.982*** -0.993 -0.894 -1.053 -0.821 -0.987

Género 0.11 0.147 0.235** 0.154** 0.445*** -0.0978 -0.0901 -0.098 -0.0715 -0.117

Hijos -0.419* -0.476** -0.259 -0.227 -0.661*** -0.242 -0.187 -0.2 -0.191 -0.232

Inverso del ratio de Mills

0.911*** 0.938*** 0.737*** 0.589*** 0.740*** 0.195 -0.171 -0.142 -0.113 -0.21

Doctorado 1.507** 1.197* 1.082 1.764*** 1.683** -0.652 -0.634 -0.684 -0.672 -0.698

Experiencia 0.0216*** 0.0203*** 0.0237*** 0.0220*** 0.0286*** -0.00397 -0.00358 -0.00394 -0.00363 -0.00541

Experiencia -0.00008** 2 -0.00006*** -0.00008*** -0.00006** -0.00008** -0.00003 -0.00002 -0.00003 -0.00003 -0.00004

Promedio crédito acumulado

0.521** 0.208 0.684** 0.862*** 0.52** -0.238 -0.219 -0.266 -0.202 -0.248

Posibilidades bajas de ascenso

-0.599*** -0.287* -0.194* -0.199** -0.173 -0.186 -0.16 -0.104 -0.0997 -0.119

Alta movilidad laboral 0.046 -0.0615 -0.0619 -0.111 -0.509*** -0.161 -0.136 -0.109 -0.0992 -0.192

Docente -0.765*** -0.522** -0.923*** -0.953*** -0.814*** -0.254 -0.217 -0.217 -0.194 -0.227

Gerente 0.283** 0.133 0.0732 0.272* 0.284* -0.142 -0.158 -0.181 -0.151 -0.161

Sector comunicaciones 1.015*** 0.532** 0.199 0.0505 0.204 -0.277 -0.221 -0.241 -0.22 -0.256

Sector Servicios sociales y de salud

0.0319 0.232* -0.00449 -0.0996 0.0191 -0.176 -0.14 -0.102 -0.125 -0.186

Pseudo R 0.6096 2 0.5385 0.5388 0.612 0.63 Test de significancia: F( 65, 110) = 11.38; Prob> F = 0.0000

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1; nivel de confianza = 95%. Bootstrap =1000; n = 124. Fuente: Cálculos de los autores, Encuesta de seguimiento a graduados de Economía, Dirección de

Planeación Universidad EAFIT, 2011, Marzo-Mayo de 2011.

Los resultados obtenidos con base al nivel educativo concuerdan con los estudios anteriores: en

Ochoa (2007) ya se presentaban diferencias salariales entre aquellos que habían realizado un

posgrado y los que no de $667,881; actualmente la diferencia es de $4,225,410. No obstante, la

estimación no encontró efectos de nivel educativo en la determinación del salario. Ahora bien, el

14

resultado obtenido para el nivel de doctorado indica que ser doctor aumenta el ingreso laboral de

forma considerable sobre toda la distribución, sin embargo hay dos hechos a tener en cuenta: 1) sólo

hay dos doctores en la muestra obtenida y 2) su efecto no es significativo donde se presenta la

mayor concentración de graduados.

Algo parecido ocurre con los meses de experiencia de esta población: en los estudios de Ochoa

(2007) y Jaramillo et al. (2009) se confirmó que a mayor experiencia mayores salarios, al igual que

en la muestra actual, pues se calculó que para la población encuestada, aquellos con experiencia

mayor o igual a la media (60 meses) reciben en promedio $3,716,286 millones más que los que

están por debajo. En la regresión por percentiles, donde se utiliza la experiencia en meses, se

observa que esta variable aumenta el ingreso por hora en toda la distribución a un promedio de

2.3%.

Sobre el efecto decreciente de esta variable sobre el ingreso, que es altamente significativo, no es

muy grande debido a que la población aún se encuentra en edades lo que se refleja en coeficientes

menores al 0.01%., contrario a lo que sucede con la variable usada para capturar las habilidades no

observables de los individuos, pues el aumento en una unidad de promedio crédito acumulado está

relacionado con un aumento del 52% en el ingreso/hora de los graduados en los percentiles 5 y 95,

y del 68.4% y 86.2% en el 50 y 75 respectivamente, lo que, junto con el resultado de la educación,

niega la hipótesis de Posso (2008) para poblaciones pequeñas y uniformes, de que cambios en las

características de la masa asalariada son los que explican las diferencias en salarios.

Del mismo modo, para observar el efecto que tienen las características propias de la demanda

laboral sobre la diferenciación de los percentiles de ingresos como forma de analizar la

segmentación del mercado de trabajo de los graduados de economía de EAFIT, se tuvieron en

cuenta tanto particularidades de ésta como algunas percepciones que los oferentes tienen sobre

ellas, para así capturar mejor la estructura del mercado laboral de los sujetos bajo estudio. En este

sentido, después de realizar la regresión por percentiles, se encontraron como significativas el grado

de movilidad laboral dentro de una empresa y entre firmas, dos cargos diferentes (docencia y

gerencia) y dos sectores (comunicaciones y servicios sociales y de salud), dado que los demás no

resultaron significatvos.

Estos factores ya se han estudiado para los economistas de EAFIT en el 2001 y en el 2007. Así,

Acevedo (2001) señala sobre la movilidad laboral que el 45,9% de los graduados sólo había tenido

15

un empleo hasta el momento de ese estudio y 35,1% dos empleos, y si bien la mayoría se

encontraba en empresas grandes, los cargos de tipo ejecutivo y de alta administración ocupados por

economistas eafitenses estaban en empresas medianas y pequeñas principalmente; asimismo, Ochoa

señaló para el 2007 que en promedio los graduados habían tenido dos empleos, aunque 47,4% sólo

había tenido uno, con una población relativamente inmóvil primordialmente por la cantidad de

nuevos graduados, en especial entre aquellos con cargos profesionales como los de docencia.

En este estudio también se tuvo en cuenta la movilidad laboral como un aspecto de demanda

percibido por los empleados, y se distinguió entre movilidad externa, es decir, la posibilidad de

cambiar de trabajo; y entre puestos de trabajo dentro de una misma empresa (interna). Al

observarlas, se obtuvo que percibir bajas posibilidades de ascender está relacionado con un

decrecimiento en el ingreso por hora en todos los percentiles de la distribución, menos en el 95,

respecto a quienes tienen medianas o altas posibilidades.

En general, se encuentra un efecto negativo sobre el ingreso por hora de estar en un cargo sin

mucha proyección, entre los cuales se pueden considerar los cargos de tipo profesional –los

principales entre esta población– como el de docente de cátedra, y que se encuentran en los

segmentos inferiores del mercado de trabajo. La percepción de bajas posibilidades de ascender

implica que los graduados que se encuentran entre los percentiles 5 y 75 de la distribución salarial

aprecian que aún no se encuentran en un cargo para el cual su perfil se ajuste completamente y por

tanto su ingreso no sea el esperado para su nivel educativo, en el sentido de Salas (2004).

Así mismo, es interesante la relación negativa del 50,9% que tiene la alta movilidad laboral con el

ingreso por hora en comparación a la baja y media, considerada esta última como el cambio de dos

empleos, en el percentil 95 de la distribución, lo cual es un premio a la estabilidad dentro de una

misma empresa y está relacionado con la experiencia, lo que es un resultado semejante al de Iregui

et al. (2010a).

Respecto a los cargos en los que se desempeñan los economistas de EAFIT, es notable cómo uno de

tipo profesional como la docencia y otro de alta administración como el de gerente sean los que

hayan resultado significativos. De esta manera, ser docente disminuye el ingreso en todos los

percentiles en comparación a los demás cargos, mientras que ser gerente se relaciona con un

aumento del 28,3% del ingreso por hora en el percentil cinco.

16

Este último resultado coincide con Acevedo (2001), donde se afirma que las actividades de los

economistas eafitenses son muy valoradas en empresas pequeñas y locales, las que seguramente no

están en capacidad de ofrecer salarios muy altos pero sí buenos cargos. Así mismo, también puede

verse que el ejercicio de la gerencia aumenta el salario en los percentiles altos de la distribución.

Desde el punto de vista de los sectores, la información arrojada por el modelo es menos clara para

afirmar que se presenta segmentación entre los economistas de EAFIT, pero permite afirmar que el

sector de comunicaciones y de servicios sociales y de salud afectan la formación del ingreso en los

percentiles bajos, coincidiendo parcialmente con Gracia et al. (2001), aunque no quiere decir que

sean los responsables de que los graduados se encuentren en ese percentil. En cambio, sí se puede

afirmar que al igual que en Tenjo et al. (2005), las diferencias encontradas están asociadas con los

patrones de remuneración laboral al interior de sectores y de ocupaciones.

Conclusiones

Este estudio buscó verificar la hipótesis de que aún en poblaciones con similaridades en aspectos

educativos, socioeconómicos, e incluso en habilidades no observables por el empleador, se puede

presentar segmentación del mercado laboral, para lo cual se llevó a cabo un acercamiento a través

del efecto de las variables de la demanda laboral sobre el ingreso, esperando que ellas tuvieran

efectos diferentes dependiendo del punto de la distribución salarial que se evalúe, dado que las

variables de oferta no alcanzan a explicar por sí solas el comportamiento de los ingresos.

Para tal fin, se constituyó una muestra de una población que cumpliera con tales características –los

graduados del programa de pregrado de Economía de la Universidad EAFIT–. Los resultados

obtenidos a través de la estimación permiten identificar la presencia de diferencias en el

comportamiento de los salarios de los graduados, al igual que razones para su persistencia,

reconocida desde el año 2001 en los estudios de seguimiento a graduados.

Entre los resultados se puede observar, en general, que la educación no tiene un efecto claro sobre

el salario de esta población mientras que la experiencia, al igual que su efecto decreciente, se

relaciona completamente con el ingreso, ocurriendo algo similar con el promedio crédito

acumulado; el género determina el salario en los percentiles altos y tener hijos tiene efectos sobre

los extremos de la distribución salarial.

Sobre las variables de demanda, la movilidad laboral presenta efectos interesantes: mientras las

bajas posibilidades de ascenso se asocian con una baja casi general del crecimiento del salario, el

17

cambiar más de dos ocasiones de empresa se relaciona con disminuciones sólo en el percentil más

alto de la distribución; sobre los cargos y sectores, se puede decir que los primeros tienen un efecto

relacionado con la naturaleza su actividad económica. Sobre los segundos, si bien el salario depende

de los sectores en los percentiles bajos, no se les puede acusar como los responsables de la

ubicación de los graduados en ellos.

Aquí se observó cómo el tipo de cargo interactúa con las posibilidades de ascenso, pues dentro de la

academia se encuentran barreras asociadas a la capacitación que tenga el individuo y que en la

población observada se encuentra por lo general en el nivel de pregrado o especialización, mientras

que para ascender más allá de la gerencia se necesitaría ser el dueño de la empresa, pero la

estabilidad laboral se hace más deseable dado el ajuste entre el puesto de trabajo y las capacidades

del individuo.

Las particularidades de los percentiles indican que las características personales son tenidas en

cuenta principalmente en los percentiles más altos, junto con la estabilidad laboral, pero para los

percentiles más bajos la estructura sobre la que se mueven las firmas y la posición que ocupa el

graduado en su organización interna tienen un efecto decisivo y que está relacionado con los

resultados de Iregui et al. (2010c).

Si se analiza lo anterior a la luz de la teoría es completamente coherente con el hecho de que para

alcanzar cargos más altos dentro de una empresa, los requerimientos impuestos por la naturaleza del

cargo sobre los individuos se hacen más importantes cuando las barreras impuestas por el sector y el

cargo ya han sido superadas.

Estos hallazgos indican que el mercado de trabajo de individuos semejantes en educación,

habilidades y aspectos socioeconómicos, no se encuentra afectado por las leyes de mercado (incluso

son ellos los que deciden si participar en él o no), sino por mecanismos de formación salarial

propios de cada trabajo, al menos en dos niveles: en el que las particularidades de los individuos son

más importantes (los percentiles más altos), y otro en el que la estructura de la firma es más

influyente (los percentiles más bajos).

Con base a estos resultados, la Universidad podría incentivar el traslado de sus futuros economistas

a niveles salariales más altos con actividades tendientes a mejorar el rendimiento académico de

ellos mientras se encuentran en el pregrado, mediante el fortalecimiento de las líneas de énfasis

18

relacionadas con actividades especializadas que los hagan más cotizados y mejor pagados, y a

través de la consecución de más prácticas profesionales en empresas pequeñas donde los graduados

sean más valorados como profesionales con futuro en cargos ejecutivos.

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22

Anexo

Anexo 1. Variables seleccionadas para el estudio Variable Descripción Justificación Categorías

Cargo específico en el empleo principal del

individuo i Cargo

Efecto del tipo de cargo en el salario de

los individuos.

Todas son dicotómicas: administrador, analista,

asistente, auxiliar, consultor, coordinador,

director, docente, gerente, investigador, jefe,

productor, subgerente, otros

Educación Último nivel educativo alcanzado por el

individuo i

Variable que reconoce el premio por finalizar cada nivel educativo

Todas son dicotómicas: universitaria,

especialización, maestría, doctorado

Experiencia Meses de experiencia profesional del

individuo i

característica obtenida por el ejercicio

profesional Variable continua

Movilidad laboral Movilidad laboral del individuo i

Huguet (1996) encuentra que la

movilidad laboral afecta la probabilidad

de estar en los segmentos superiores.

Todas son variables dicotómicas: movilidad

laboral alta, media y baja

Multiplicación de las variables de educación

por dummy de experiencia ( 1= cinco o más años; 0 = menos

de cinco años)

Experiencia*Educación

La Interacción de la experiencia y la

educación permite ver el efecto conjunto de

estas variables sobre el ingreso

Todas son variables dicotómicas: Con

pregrado y 5 o más años de experiencia, con

especialización y 5 o más años de experiencia, con maestría y 5 o más años

de experiencia, con doctorado y 5 o más años

de experiencia

Experiencia

2 Transformación de los meses de experiencia

Busca mostrar el efecto de concavidad

de la experiencia laboral

Variable continua.

Género del individuo i Género Variable de control por

efectos de discriminación género

0 = Mujer, 1= Hombre

23

Variable Descripción Justificación Categorías

Número de hijos del individuo i Hijos

Muestra el efecto de tener hijos en la

decisión de trabajar y en el crecimiento del

salario

0 = no tiene; 1 = uno o más hijos

Log(Yi

Logaritmo natural del salario por hora para el

individuo i )

Por la presencia de simultaneidad entre el salario mensual y las horas trabajadas es

recomendable utilizar el ingreso por hora

como variable dependiente

Variable continua

:Lugar de residencia del individuo i Lugar de residencia

Pretende observar si el lugar de residencia

incide en la decisión de participar en el mercado laboral

Todas son variables dicotómicas: Medellín,

área metropolitana y resto de Antioquia, otras

ciudades de Colombia, exterior

1) Variable dependiente de la

ecuación de participación; 2)

Inverso del ratio de Mills o riesgo de

selección

Participación laboral

Utilizada para que los estimadores en la

ecuación de ingresos sean consistentes

1) 1 =participa, 0 =no participa; 2) variable

continua

Posibilidades de ascenso

Percepción de las posibilidades de

ascenso del individuo i en su puesto de trabajo

Pretende observar la probabilidad de ascenso

como característica intrínseca según cada

tipo de cargo.

Todas son variables dicotómicas:

posibilidades altas, medias y bajas de

ascender.

Promedio crédito acumulado

Promedio crédito acumulado del

individuo i

Señal de la habilidad innata de los individuos

Variable continua

Salario de reserva8 Salario de reserva del individuo i

Salario por el cual una persona entraría al mercado laboral

Variable continua

8 Es reconocido que los individuos, al revelar su ingreso de reserva, pueden presentar comportamientos estratégicos si el diseño del instrumento no lo impide, por lo cual es posible que en el presente caso se haya dado un sesgo por preferencias declaradas.

24

Variable Descripción Justificación Categorías

Actividad económica donde labora el

individuo i Sector

Variable categórica para observar el efecto de trabajar en uno u otro sector sobre el salario

Todas son dicotómicas: Agricultura, ganadería,

caza y silvicultura; comercio,

comunicaciones, construcción, educación, esparcimiento, cultura y deportes; explotación de

minas y canteras, finanzas, hoteles,

restaurantes, bares y similares; industrias

manufactureras, intermediación

financiera, transporte y almacenamiento,

servicios sociales y de salud

Anexo 2. Test de multicolinealidad en la ecuación de ingreso de Economistas de EAFIT

Variables VIF SQRT VIF Tolerancia R-Cuadrado Inverso del ratio de Mills 1.69 1.3 0.5904 0.4096 Género 1.21 1.1 0.8241 0.1759 Número de hijos 1.69 1.3 0.5904 0.4096 Doctorado 1.55 1.25 0.6434 0.3566 Experiencia 12.44 3.53 0.0804 0.9196 Experiencia al cuadrado 11.34 3.37 0.0882 0.9118 Promedio crédito acumulado 1.27 1.13 0.7853 0.2147 Posibilidades bajas de ascenso 1.13 1.06 0.8834 0.1166 Alta movilidad laboral 1.7 1.3 0.589 0.411 Docente 1.59 1.26 0.6298 0.3702 Gerente 1.46 1.21 0.6865 0.3135 Sector comunicaciones 1.41 1.19 0.7081 0.2919 Sector Servicios sociales y de salud 1.31 1.14 0.7652 0.2348 Constante 1.15 1.07 0.8703 0.1297 Número de condición 8.3271

Fuente: Cálculos de los autores, Encuesta de seguimiento a graduados de Economía, Dirección de Planeación Universidad EAFIT, 2011.