Incentivos a acumular capital humano en países de la OECD

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Probablemente una de las relaciones más estudiadas en economía sea aquella entre salarios y medidas de capital humano, como por ejemplo, la cantidad de años de educación formal de un trabajador. A partir del trabajo seminal de Jacob Mincer y la literatura posterior aprendimos que un año adicional de educación está asociado a un aumento de alrededor del 10 por ciento en el salario de un trabajador y que esto es cierto para la mayoría de los países[i]. La pregunta del millón es: ¿qué estamos midiendo exactamente?

Idealmente, el retorno a la educación minceriano sería la recompensa (monetaria) que un estudiante anticipa va a obtener por quedarse un año más en la escuela. Aún más, nos gustaría  poder interpretarlo como una medida del premio al esfuerzo que nos ayude a entender por qué algunas sociedades son más prósperas que otras. Sin embargo, hay varios motivos para pensar que los retornos estimados de este modo están sesgados[ii]  y que el sesgo disminuye cuando los retornos “verdaderos” que quisiéramos medir aumentan[iii]. Es el segundo punto el que dificulta explicar las diferencias entre países utilizando la (no) variación en los retornos mincerianos estimados de forma tradicional.

En esta entrada me propongo contarles brevemente sobre un ejercicio muy simple utilizando una nueva base de datos (Survey of Adult Skills, PIAAC) que incluye los resultados de tests de aptitud o habilidad (lectoescritura y numéricas entre otras) que le fueron administrados a trabajadores en países de la OECD durante 2012. Básicamente, imaginen tests similares a los PISA para trabajadores en vez de estudiantes. Bajo algunos supuestos; utilizando datos de salarios, años de educación formal y los resultados en los tests de aptitud es posible identificar una medida de los incentivos individuales a acumular capital humano en cada país. Intuitivamente, esta medida responde la siguiente pregunta: ¿qué porcentaje del aumento en el salario como consecuencia de un año educativo adicional está dado por un aumento en el capital humano?

Antes de entrar en los detalles de su construcción, déjenme adelantarles el final del cuento. Las diferencias en esta medida de incentivos entre países son grandes y explican una buena parte de las diferencias de PBI por hora trabajada dentro de la OECD (incluso luego de controlar por variables que tradicionalmente explican una fracción de las mismas, como el capital físico). Por ejemplo, Italia y España aparecen como los países con peores incentivos. En el otro extremo, un sueco o un inglés tendrían 8 veces más incentivos que un italiano a esforzarse. Factores como el capital físico y escolaridad en la población explican solamente 30 por ciento de las diferencias de PBI por hora trabajada (el $$R^2$$ ajustado es 0.3 en una regresión incluyendo 22 países de la OECD en 2012). Añadiendo esta medida de incentivos podemos explicar un 25 por ciento adicional. La Figura 1 muestra la relación entre producto por hora trabajada y nuestra medida de incentivos luego de controlar por diferencias en el ratio de capital físico/PBI agregado y el porcentaje de la población con educación menor a secundaria alta. Las diferencias de productividad residual luego de controlar por estas variables siguen siendo considerables y un 37 por ciento de las mismas pueden ser explicadas a partir de las diferencias residuales en incentivos.

Figura 1

Para construir nuestra medida de incentivos, formalmente, obtenemos la elasticidad de los salarios con respecto a los años educativos y con respecto a los resultados en el test de lectoescritura, en regresiones separadas y controlando por edad, sexo, experiencia laboral, estado marital e inmigratorio [iv]. Multiplicando estas elasticidades por la variación de los años educativos y resultados en el test de lectoescritura respectivamente y haciendo el ratio de la segunda sobre la primera, obtenemos nuestra medida. ‘Esta refleja los incentivos individuales a esforzarse y acumular capital humano si aceptamos que (1) el esfuerzo impacta el capital humano de un individuo; (2) los años educativos y los resultados en los tests de aptitud son una medida imperfecta de este capital humano; y (3) los resultados en los tests están relacionados con los salarios SÓLO por ser una medida del capital humano[v] .De hecho, si uno está dispuesto a poner un poco de estructura adicional en la forma en la que los salarios son determinados y la tecnología para acumular capital humano, esta medida de incentivos tiene una interpretación como el coeficiente estimado en una regresión minceriana al instrumentar los años educativos con los resultados en el test de lectoescritura. Para ganar un poco de intuición sobre la interpretación de este ratio como una medida de incentivos es útil pensar en un caso donde el salario depende solamente de distintas variables que el empleador observa sobre el trabajador. Si al negociar el salario variables positivamente relacionadas con el capital humano tienen mucho peso, como son los años educativos o cartas de recomendación de empleadores previos, observaríamos un ratio relativamente alto. Por el contrario, si variables con una baja correlación con el capital humano pero alta correlación con los años de escolaridad tienen mayor peso en la determinación del salario, el ratio sería más bajo. Un ejemplo, un tanto extremo, es pertenecer a una élite o grupo exclusivo a partir del cual es simultáneamente más sencillo entrar en una universidad perteneciente a dicho grupo y conseguir un trabajo bien pago en empresas relacionadas al mismo.

Que esta medida de incentivos tenga amplio poder explicativo incluso entre países relativamente desarrollados me hace especular que si pudiéramos construir una medida similar para países en desarrollo observaríamos diferencias en incentivos a ‘un mayores. Mirando la Figura 1 no puedo evitar pensar cómo se vería ésta añadiendo países latinoamericanos y la historia que potencialmente tiene para contar. Un niño argentino viviendo en las afueras de la Capital, una adolescente venezolana en un barrio de Caracas o un universitario en Santiago; sentados en las sillas de sus aulas, ¿cómo se imaginan? Si se esfuerzan en el estudio, ¿van a ser premiados? ¿Se sienten italianos o australianos?

Quizás en una próxima entrada les pueda contar sobre algunos resultados adicionales, bastante preliminares, que me resultan interesantes. Por ejemplo, una transformación de esta misma variable de incentivos parece poder explicar también una parte significativa de las diferencias en la dispersión de salarios entre países (incluso luego de controlar por medidas de la progresividad del sistema impositivo). Ello es de esperarse si los incentivos a acumular capital humano determinan el esfuerzo adicional de un individuo con alta facilidad para el estudio (¿habilidad innata?) en comparación con otro menos hábil y, en consecuencia, la distribución de capital humano en la población.

 



[i] Ver por ejemplo, Banerjee-Duflo (2005)

[ii] Los 3 más estudiados son: error de medición en los años de escolaridad, endogeneidad (la educación se correlaciona con variables no observadas pero que impactan el salario) y sesgo de selección (los trabajadores se asignan a diferentes trabajos de acuerdo a su ventaja comparativa).Algunos papers han tratado de resolver estos problemas, por ejemplo, utilizando los scores en tests PISA para instrumentar la variable educativa.

[iii] Esto sucede, por ejemplo, si la variación en capital humano entre trabajadores aumenta cuando los retornos son mayores.

[iv] En esta entrada voy a utilizar los tests de lectoescritura aunque se obtienen conclusiones muy similares utilizando otros tests. Los mismo están muy correlacionados.

[v] El supuesto (3) requiere, quizás, una dosis de fe más alta que los dos anteriores pero no letal. Cuando un empleador y un trabajador negociaron su salario no lo hicieron con certeza a partir del resultado en este test directamente, del modo que sí lo hicieron con los años educativos, la “buena presencia” del trabajador, su carisma y otros atributos potencialmente relacionados al capital humano.

One Comment

  1. Martin, muchas gracias por tu post. Muy interesante! Al construir tu variable incentivos, podrias tambien controlar por clase socioeconomica? El siguiente articulo sugiere que los beneficios de la educacion son en gran parte el resultado de factores determinados mucho antes que la persona empiece a recibir educacion.

    http://opinionator.blogs.nytimes.com/2013/09/14/lifelines-for-poor-children/?_php=true&_type=blogs&_r=0

    Saludos!

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