El papel del cambio tecnológico sesgado en un episodio de expansión de la desigualdad salarial: el caso de México a principio de los años 1990

Por Andrés Nigenda (ITAM) y Kensuke Teshima (ITAM) [i] [ii]

La velocidad a la que la tecnología digital ha evolucionado se ha acelerado en el último par de décadas, sin embargo, las cualificaciones y la política pública no han logrado seguirle el paso. Aunque los beneficios del cambio tecnológico son difíciles de negar, existe una preocupación creciente centrada en que la inteligencia artificial  desplazará a los humanos de sus trabajos, destruyendo así su fuente de ingreso (Brynjolfsson y McAfee, 2011).[iii] Para ilustrar la magnitud de este problema, Frey y Osborne (2017)[iv] muestran que casi la mitad de los empleos en los EU está en riesgo de ser computarizada. No se trata de un nuevo fenómeno en lo absoluto. De hecho, el efecto de la tecnología sobre los empleos – y sus consecuencias distribucionales – ha sido debatido por mucho tiempo, desde el nacimiento de la tecnología de manufactura moderna y la industrialización (e.g. el movimiento ludita durante la revolución industrial).

No fue hasta sino hace poco que los economistas desarrollaron un marco de referencia que les permite identificar de manera clara el impacto del cambio tecnológico, al determinar el tipo de trabajos que podrían ser remplazados por nueva tecnología. La disminución en la demanda relativa por trabajadores menos cualificados atribuible al cambio tecnológico es conocida como el cambio tecnológico sesgador de habilidades (SBTC por sus siglas en inglés) en la literatura económica (Acemoglu, 1998 y Berman, Bound y Machin, 1998).[v]  Sin embargo, los investigadores han observado que las implicaciones del cambio tecnológico reciente pueden no estar siendo correctamente capturadas por medidas de habilidad unidimensionales como la educación, ya que alguna tecnología podría remplazar incluso a trabajadores con niveles medios o altos de educación.

En estudios más recientes, los investigadores han argumentado que la introducción de las computadoras ha reducido el retorno a las tareas “rutinarias”, ya que las computadoras substituyen de manera más fácil tareas repetitivas que tareas “abstractas” que requieren de un alto grado de resolución de problemas que es probablemente complementario con una computadora. Motivados por estas observaciones, un cuerpo creciente de literatura ha analizado el contenido de las tareas de las ocupaciones que podrían beneficiarse o ser reemplazadas por el cambio tecnológico, explicando de manera exitosa fenómenos recientes del mercado laboral, como la polarización de salarios. Este “cambio tecnológico sesgador de las tareas rutinarias” (RBTC, por sus siglas en inglés) ofrece una visión más atenuada y compleja del SBTC en el sentido que medidas de habilidad unidimensionales pueden no estar capturando las verdaderas consecuencias del cambio tecnológico (ver el estudio de Autor, 2013).[vi]

A pesar de un cuerpo creciente de literatura sobre el RBTC y sus efectos en el mercado laboral, la investigación sobre el efecto del cambio tecnológico se ha limitado al contexto de países desarrollados debido a la falta de datos para países de medio y bajo-ingreso, los cuales también han experimentado cambio tecnológico a tasas aceleradas. Usar el enfoque del contenido de las tareas para identificar el rol del cambio tecnológico en cambios en la desigualdad salarial requiere de datos sobre los salarios y las características personales para un horizonte de tiempo razonable, así como clasificaciones de ocupaciones detalladas, las cuales no siempre están disponibles para países de medio y bajo-ingreso.

Habiendo dicho esto, la disponibilidad de encuestas laborales representativas y clasificaciones ocupacionales cada vez es mayor en países de medio y bajo-ingreso, lo cual, en conjunto con estándares de clasificación internacionales y correspondencias, permite aplicar el enfoque del contenido de las tareas a contextos más allá de los países de altos ingresos. En esta entrada explicaremos nuestra investigación en curso para el contexto de México.

En dicha investigación, estudiamos y aplicamos el enfoque del contenido de las tareas para explicar cambios en la desigualdad de salarios de 1988 a 1993 en México. Nos concentramos en este periodo ya que ofrece un marco interesante de análisis.[vii] Durante dicho periodo México experimentó cambio tecnológico acelerado, que coincidió con un proceso de liberalización generalizado del comercio. Por una parte, la liberalización del comercio aumentó las importaciones de máquinas hacia México, lo que puede haber sustituido trabajos rutinarios. Por otra parte, el outsourcing de trabajos poco cualificados, que con mayor probabilidad dependen de tareas rutinarias, ha contribuido a mayor desigualdad de salarios en EU. Si estas tareas fueron “exportadas” a México, entonces el retorno de los trabajos rutinarios debería de haber aumentado, lo cual podría a su vez haber afectado la desigualdad de salarios dependiendo de la distribución de habilidades en México. Además, México experimentó un aumento rápido en la desigualdad salarial entre 1988 y 1993, lo que nos permite demostrar la utilidad del enfoque del contenido de las tareas para explicar incrementos en la desigualdad salarial en el contexto de un país “no rico”. Obviamente, explorar otros periodos, en particular el periodo de decremento en la desigualdad de salarios, es un análisis interesante en nuestra lista de tareas, ya que muchos países de América Latina han experimentado reducciones en la desigualdad.

Enfoque

Para hacerlo, construimos un conjunto de datos innovador para México, usando la Encuesta Nacional de Empleo Urbano (ENEU), y desarrollando una concordancia entre los códigos a 4 dígitos de sus ocupaciones y códigos de las ocupaciones de EU con contenido de las tareas. Para las medidas del contenido de las tareas, usamos tres índices (abstracto, rutinario y manual) como lo definen Autor y Dorn (2013).[viii] Para caracterizar y cuantificar el rol del cambio tecnológico, capturado por los índices de contenido de las tareas, descomponemos cambios en salarios a través del enfoque de regresiones de las funciones de influencia recentradas (RIF, por sus siglas en inglés) presentado en Firpo, Fortin y Lemieux (2009 y 2011).[ix] Dicho método, que puede ser visto como una versión más flexible y generalizada de la descomposición Blinder-Oaxaca, nos permite cuantificar la contribución de los cambios en la distribución de las tareas de las ocupaciones y de otras características individuales entre años (efecto de composición) y en el retorno a dichas variables (efecto de estructura de salarios).

Resultados

En línea con la literatura existente, encontramos que los cambios en los retornos a las características (i.e. educación, contenido de las tareas, experiencia, entre otras) son el principal responsable de los cambios en la desigualdad observados entre 1988 y 1993. Nuestro hallazgo clave es que los retornos al contenido abstracto de las tareas, que complementa a las nuevas tecnologías, es el principal factor detrás del incremento en la desigualdad salarial, sobretodo en la parte superior de la distribución de salarios entre 1988 y 1993. Este efecto es aún mayor que la contribución a la desigualdad por parte de mayores retornos a la educación. Por tanto, este resultado sugiere que el cambio tecnológico fue el principal conductor de cambios en la desigualdad entre el final de los años 1980 y principios de los años 1990 en México. En este sentido nuestros hallazgos establecen la relevancia del contenido de las tareas y proveen la primera evidencia de que el RBTC hace la contribución de primer orden a incrementos en la desigualdad de salarios en el contexto de un país no rico.

Desigualdad salarial y contenido de las tareas de las ocupaciones en México

Tabla 1. Medidas del contenido de las tareas por categoría general ocupacional.

 

La Tabla 1 presenta la medida promedio de nuestros índices de contenido de las tareas por categoría general ocupacional. Los campos sombreados indican el valor más grande de la tarea por cada categoría ocupacional. Como es de esperarse, las ocupaciones relacionadas a administradores de alto rango o profesionistas tienen el contenido más alto de tareas abstractas, mientras que las ocupaciones relacionadas a la producción y operadores de máquina tienen el contenido abstracto más bajo, así como el contenido rutinario más alto, lo cuál también es de esperarse. En otras palabras, nuestros índices de contenido de las tareas muestran que los profesionistas son más complementarios con la tecnología informática, mientras que los trabajadores de la producción son más susceptibles de ser reemplazados por ella.[x]

Figura 1.  Contenido abstracto de las tareas por cuantil, 1988 a 1993.

 

Para ilustrar la relación entre el contenido de las tareas y cambios en salarios, la Figura 1 muestra cambios en el log-salario contra la medida relativa del contenido abstracto de las tareas (0 es el más bajo y 1 el más alto). Muestra que los cambios en el log-salario entre 1988 y 1993 fueron mayores en las ocupaciones en el top 20% de contenido abstracto de las tareas, dando por tanto un primer indicio de que el contenido abstracto de las tareas contribuyó a una mayor desigualdad, sobretodo en la parte superior de la distribución de salarios.

Descomposición de los cambios en la desigualdad salarial

Motivados por esta evidencia, procedimos a identificar el efecto de las diferencias en el contexto salarial de las ocupaciones sobre los cambios en la estructura de salarios. Para hacerlo, descompusimos los cambios en la desigualdad de salarios siguiendo el ya mencionado método de regresiones RIF. Este método no solo nos permitió descomponer diferencias en salarios en un efecto de composición y un efecto de estructura de los salarios, sino que también nos permitió presentar una descomposición detallada del rol que tienen las diferentes variables sobre cambios en la distribución de salarios.

La Tabla 2 muestra los resultados del análisis principal de descomposición. Cada columna muestra el cambio para las brechas de percentiles de log-salario entre 1988 y 1993. El cambio no ajustado (unadjusted change) es el cambio general en la desigualdad salarial, que descomponemos en un efecto total de composición (Panel A) y un efecto total de estructura de los salarios (Panel B). Los efectos totales de composición y de la estructura de salarios son la suma de las contribuciones de cada una de las variables de la descomposición. El efecto de composición total refleja cambios generales en la distribución de características entre 1988 y 1993, mientras que el efecto de la estructura de salarios total refleja cambios generales en los retornos a estas características. Después, cada panel está dividido en la contribución de cada variable. Por ejemplo, cambios en los retornos al contenido abstracto de las tareas (Panel B, primera columna, primera fila) contribuyeron positivamente – 13 puntos log – a la desigualdad salarial. Cambios negativos significan que la variable contribuyó a reducir la desigualdad.

Encontramos que el factor principal detrás de los cambios en la desigualdad salarial entre 1988 y 1993 fueron los efectos de la estructura de salarios, también conocidos como los retornos a las variables.[xi] El Panel A de la Tabla 2 muestra que el efecto de composición explica menos del 10% del crecimiento de las brechas 90-50 y 50-10 entre 1988 y 1993. Por tanto, para el propósito de esta entrada, nos enfocamos en discutir los efectos de la estructura de salarios presentados en el Panel B de la Tabla 2.

Tabla 2. Resultados Detallados de la Descomposición, 1988-1993.

 

El Panel B de la Tabla 2 presenta la descomposición detallada de los efectos de la estructura de salarios (i.e. cambios en los retornos a las características). Como una medida de qué tan bien se desempeña nuestra composición, la variable llamada “constante” representa la parte de la estructura de salarios que no puede atribuirse a las variables incluidas en nuestra descomposición. Por tanto, alrededor de dos tercios (0.1242 de 0.1754) del cambio en la brecha 90-50 debido a cambios en la estructura de salarios siguen sin ser explicados. Sin embargo, cambios en los retornos a las variables explican alrededor de la mitad de la estructura de salarios. Aunque esto puede dar la impresión de que no fuimos muy exitosos en explicar los cambios en la estructura de salarios con nuestras variables, demostramos en nuestra investigación, que al no incluir las medidas de contenido de las tareas, el término constante es casi igual al efecto de la estructura de salarios, lo que indica que todo el éxito en explicar los efectos en la estructura de salarios viene de nuestras medidas del contenido de las tareas.

Efecto del cambio tecnológico sobre la desigualdad

Encontramos que los cambios en la estructura de salarios relacionados al contenido abstracto de las tareas de las ocupaciones hicieron contribuciones significativas a la brecha de salarios 90-10, así como la contribución más importante en el aumento de la brecha 90-50, aunque de hecho contribuyeron de manera ligeramente negativa en la parte baja de la distribución. Esto sugiere que cambios en los retornos al contenido abstracto de las tareas, probablemente RBTC, es un importante factor detrás de cambios en la desigualdad salarial en el periodo analizado. Además, los cambios en la estructura de salarios relacionados al contenido manual y rutinario de las ocupaciones contribuyó a disminuir la desigualdad en la parte superior de la distribución, mientras que el contenido rutinario de las tareas aumentó la desigualdad en la parte inferior.

Figura 2. Descomposición Detallada de los Efectos de la Estructura de Salarios.

 

La Figura 2 muestra los efectos detallados de la estructura de salarios derivados de la descomposición de la contribución del contenido abstracto y rutinario de las tareas, así como de la educación. Para el caso del contenido abstracto de las tareas, la Figura 2 es la versión de la Figura 1 controlando por una serie de factores (como educación, contenido rutinario de las tareas, experiencia, entre otros). Dicha figura muestra un patrón de U interesante para los cambios en la estructura de salarios relacionados al contenido abstracto de las tareas de 1988 a 1993. La contribución de esta variable es positiva para la parte baja de la distribución (percentil 10) y positiva y grande para la parte superior. Creemos que este hallazgo indica cierto grado de polarización en el que los salarios en la parte baja de la distribución incrementaron. Por tanto, el cambio tecnológico, medido a través del “premio” a las ocupaciones con mayor contenido abstracto de las tareas, puede haber contribuido hasta cierto nivel a la polarización de la distribución Mexicana de salarios, siendo atenuada por otros factores.[xii]

El mensaje principal de nuestra investigación es que las medidas de contenido de las tareas, particularmente del contenido abstracto de las tareas, que refleja el grado en que una ocupación es complementaria con las nuevas tecnologías, ayuda a entender mejor el aumento de la desigualdad en el contexto de un país de ingresos medios. Este hallazgo debería de incentivar a los investigadores a incluir medidas del contenido de las tareas a sus marcos analíticos, ya que son más informativas que alternativas tradicionales (Autor, 2013).  Encontramos que incluso después de controlar por medidas tradicionales de habilidad, nuestras medidas del contenido de las tareas son particularmente útiles para explicar cambios en la distribución de salarios. Por tanto, pensamos que ir más allá de las medidas de habilidad tradicionales es necesario para comprender mejor los cambios observados en la distribución salarial en países de ingresos medios, y quizás también en países de bajos ingresos, especialmente en un contexto global de cambio tecnológico generalizado.

 

 

 

[i] El artículo al cual hace referencia esta entrada está disponible en: https://www.dropbox.com/s/9jobogqyo6pmjag/rbtc_2017.pdf?dl=0

 

[ii] Andrés Nigenda es licenciado en economía por el ITAM. Sus temas de investigación son el desarrollo económico. Kensuke Teshima es profesor asistente de economía en ITAM. Sus temas de investigación son el comercio internacional y el desarrollo económico.

 

[iii] Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2012). Race against the machine: How the digital revolution is accelerating innovation, driving productivity, and irreversibly transforming employment and the economy. Brynjolfsson and McAfee.

 

[iv] Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation?. Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280.

 

[v] Acemoglu, D. (1998). Why do new technologies complement skills? Directed technical change and wage inequality. Quarterly Journal of Economics, 1055-1089.

Berman, E., Bound, J., & Machin, S. (1998). Implications of skill-biased technological change: international evidence. The Quarterly Journal of Economics, 113(4), 1245-1279.

 

[vi] Autor, D. H. (2013). The `task approach’ to labor markets: An overview. Journal for Labour Market Research, 46, 185-199.

 

[vii] Desde la segunda mitad de los años 1990 y hasta al menos 2004, la desigualdad salarial disminuyó. Actualmente estamos analizando este periodo de tiempo.

 

[viii] Autor, D., & Dorn, D. (2013). The growth of low-skill service jobs and the polarization of the US labor market. The American Economic Review, 103(5), 1553-1597.

 

[ix] Firpo, S., Fortin, N. M., & Lemieux, T. (2009). Unconditional quantile regressions. Econometrica, 77(3), 953-973.

Firpo, S., Fortin, N. M., & Lemieux, T. (2011). Occupational tasks and changes in the wage structure. Institute for the Study of Labor (IZA), Discussion Paper No. 5542.

 

[x] El patrón del contenido de las tareas por gran categoría de ocupación mostrado en la Tabla 1 es consistente con Autor y Dorn (2013), y con Firpo, Fortin y Lemieux (2011), lo que confirma que nuestra concordancia refleja el contenido de las tareas apropiado.

 

[xi] Este resultado es consistente con Campos-Vázquez, Esquivel y Lustig (2014), en donde muestran que el efecto de la estructura de salaries fue el principal factor detrás de incrementos en desigualdad en el periodo que analizamos.

Campos-Vazquez, R., Esquivel, G., & Lustig, N. (2014). The rise and fall of income inequality in Mexico, 1989-2010. Falling inequality in Latin America: Policy changes and lessons, 140. (Oxford University Press; Edited by Giovanni Andrea Cornia).

 

[xii] También analizamos heterogeneidad por región y por industria. Lectores interesados pueden consultar el artículo.