DepartamentodeEconomía:

LicenciaturaenEconomíaDesempleoeInformalidad:RetornosalaEducación“¿CuáleselefectodeldesempleoylainformalidadsobrelosretornosalaeducaciónenArgentina?”Autores:JerónimoLuzaPalomaBecerraTomásAlejandroWilliamsTutor:HernánRuffoFechadeentrega:Agostodel2018

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Abstracto

Elvaloreconómicodelainversióneneducaciónestípicamentemedidoatravésdesutasaderetorno,generalmenteestimadoporlatasainternaderetorno(TIR).Conelobjetivodelatomadedecisionesalahoradeinvertir,lastasasparalosindividuosy

paísessuelenserestimadasparadistintosnivelesdeeducación.Estetrabajopresentaycomparalastasasinternasderetornoestimadasobtenidasapartirdelosdatosdela

EncuestaPermanentedeHogares(EPH)utilizandométodosnoparamétricosconsiderandovariablescomoeldesempleo,jubilaciones,beneficiossociales,

indemnizaciónpordespido,segurodedesempleoymás,conelobjetivodemodelarlarelaciónentreingresos,escolaridadyexperiencialaboral,paraasíobteneruna

estimacióndecómoéstarelaciónseveafectadaantelasdistintassituacionesquepresentaelmercadolaboralalosindividuos.

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Introducción

Losretornosa laeducaciónbasadosen la teoríadelcapitalhumanohansidoestimadosdesdefinesdeladécadadel50,mayormentedelamanodeJacobMincer.LafuncióndeingresosdeMincerbuscaexplicarelsalarioenfuncióndelaescolaridady la experiencia1. El coeficiente de escolaridad de una regresión de Mincer, con ellogaritmo del salario como variable dependiente y los años de educación y laexperiencia medida en años de trabajo sin estudiar como variables dependientes,sueleserinterpretadocomounaaproximaciónparalaestimacióndelatasainternaderetornode laeducación.Esta tasasepresentacomounconceptoclavedentrode lateoríadelcapitalhumano,quemidelatasadedescuentoqueigualaelvalorpresentededospotencialessenderosde ingresos,señalque indicaría lapredominanciade losbeneficiosdeinvertirenmásañosdeeducaciónporsobreloscostosdeoportunidaddel capital invertido. Reciente evidencia2 implica que los retornos de los modelosmincerianosnosonunalimpiainterpretacióndelasTIR,razónporlacualesteestudiopresentaalternativasnoparamétricasquebuscanrelajarlalinealidaddelosmodelosmásclásicos.

TomandolabasededatosdelaEncuestaPermanentedeHogares,provistoporelInstitutoNacionaldeEstadísticayCensos(INDEC,www.indec.gov.ar),computamoslas tasas de retorno para cohortes individuales cuatrimestrales para los ingresoslaborales reportadospor los individuosdesexomasculinoentre losaños2004-2015.Comparando con el modelo de Mincer, que asume linealidad en la relaciónescolaridad-ingreso, las estimaciones no paramétricas que presenta este trabajoencuentran tasas internas de retornomás altas para aquellos que se gradúan en lasecundaria, a diferencia de otros trabajos que proceden con métodos noparamétricos3.

Si consideramos el modelo más básico que usa estimaciones salarialesutilizando un LOWESS, similar al usado en Heckman, Lochner & Todd (2008), losresultadosaquípresentadoscoincidenconeltrabajomencionadoalmostrartasasmásaltasparaaquellosindividuosquesegradúandelauniversidadodelcolegio.Asuvez,si incluimos a los sujetos en situación de desempleo, las TIR para las personas queterminanlauniversidadsonmenoresaladelosindividuosqueterminanelsecundario.

Las regresiones deMincer para nuestros datos entre 2004 y 2015muestranretornos a la educación decrecientes en el tiempo, algo que también podemosobservar incluso relajando el supuesto de linealidad entre las diferentes categoríaseducativas. La tendencia sigue manifestándose al pasar a una estimación noparamétrica, pero una vez que incluimosmás variables de interés, los retornos nosmuestran un patrón contrario al mencionado. Si bien algunas categorías educativassiguen mostrando tasas menores en el tiempo, para algunos casos las tasas para

1Mincer, Jacob (1958). «Investment in Human Capital and Personal Income Distribution». Journal of Political Economy 66 (4): 281-302. JSTOR 1827422. 2KevinM.MurphyandFinisWelch,"EmpiricalAge-EarningsProfiles,"JournalofLaborEconomics8,no.2(Apr.,1990):202-229.3JamesJ.Heckman&LanceJ.Lochner&PetraE.Todd,2008."EarningsFunctionsandRatesofReturn,"JournalofHumanCapital,UniversityofChicagoPress,vol.2(1),pages1-31.

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aquellos que completan el secundario y para los individuos que completan susestudiosuniversitariosysecundarioscrecensustancialmenteconlosaños.

Este trabajo procede de la siguiente manera. La sección I explicará lasmetodologías utilizadas para las estimaciones de las tasas internas de retornos. SeahondaráenelmodelodeescolaridaddeMincerylosinconvenientesrelacionadosaeste,paraluegopasaraexplicarmétodosalternativosmásmodernos,introducidosenel artículo deHeckman, Lochner& Todd (2008). La sección II presentará la base dedatosutilizada.HablaremosdelasvariablesdelaEPHquedecidimosincluirennuestroanálisis,yargumentaremosdichasdecisiones.Explicaremosrápidamentelageneracióndenuevasvariablesparaadaptarlainformacióndelabasededatosaunformatoaptopara lasherramientasmetodológicasusadasenestetrabajo.Luego,en lasección III,hablaremos de los resultados obtenidos. Mostraremos los efectos que acarrean eldesempleo,lainformalidadylastransferenciasgubernamentalessobrelatasainternade retorno a la educaciónde los individuos, comparandonuestras estimaciones conaquellasdelmétododeMinceryconlasalternativasnoparamétricasplanteadaseneltrabajo de Heckman, Lochner y Todd (HLT). La sección IV concluirá esta tesisdiscutiendo la significancia de los resultados hallados, junto con algunas otrasobservacionesrelevantesaltemaencuestión.

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SecciónI:Metodología Lapresentesecciónestádivididaentresetapas.Lasdosprimerasexplicaránlametodología propuesta por Jacob Mincer y luego la adaptación de esta mismaencontrada en el paper de Heckman, Lochner y Todd. Éstas dos servirán comoplataforma para impulsar la tercer parte: a partir del modelo inicial sugerido porMincer y los cambios propuestos por HLT, decidimos adaptar el modelo paraArgentina,yextendersuenfoqueparaanalizarelimpactodelainclusióndevariablesrepresentativasdelmercadolaboralsobrelastasasderetorno.Pasaremosentoncesaexplicareltrasfondoteóricoyprácticosobreelcualdesarrollamosnuestrotrabajo.

A.JacobMincerMincerdefiniólafuncióndeingresosdelindividuocomo:

𝑙𝑛(𝑤, 𝑥) = 𝛼! + 𝜌! ∗ 𝑠 + 𝛽! ∗ 𝑥 + 𝛽! ∗ 𝑥! + 𝜀

Donde𝑙𝑛(𝑤, 𝑥)esellogaritmodelsalario,w,enfuncióndesuniveldeescolaridad(𝑠)ysuniveldeexperiencialaboral(𝑥).Definimoslaexperienciacomo:

Experiencia=Edad-AñosdeEducación-6Además el coeficiente a estimar 𝜌! está definido como la tasa de retorno de laeducaciónyelparámetro𝜀comoelerrorconmediacero.

Su primer modelo planteado estaba definido por las diferenciascompensatorias,esdecir,losindividuosrecibíansussalariossegúnelniveldeinversiónen educación que debían hacer para su trabajo. Aquellos trabajos que requieranmayoresesfuerzosporpartedelindividuoseríanmayormenteretribuidos.Asumiendoque ex ante son todos idénticos. Con estos supuestosMincer concluyó que la tasainterna de retornos de la educación (como la tasa de descuento que iguala el valorpresentedelassendasdeingresosparalasdistintaseleccioneseducativas)esigualalatasa de interés que es igual al coeficiente definido como la tasa de retorno de laeducaciónenlafuncióndeingresos4.Lafunciónquedefiniófue:

𝑙𝑛 𝑦(𝑠) = 𝑙𝑛 𝑦(𝑜)+ 𝑟𝑠

Dondelafuncióndeingresosdependeenformalinealdelavariablesquesonlosañosde educación de la persona. La variable r es la tasa de retorno marginal de laeducacióny𝑙𝑛 𝑦(𝑜)esellogaritmodelosingresossilapersonanorecibeeducación.

Luego Mincer desarrolló su modelo de identidad contable que permitediferenciar a las personas, asignándole un valor individualizado a cada una de lasvariables que definen la ecuación de los ingresos. Esto quiere decir que se deja deasumirelsupuestodequetodaslaspersonassoniguales.Quedandodefinidalanuevafuncióncomo:4Mincer,Jacob,“Schooling,ExperienceandEarnings”enNationalBureauofEconomicResearch,(NewYork),NBER,1974.

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𝑙𝑛 𝑤(𝑠! , 𝑥!) = 𝛼!! + 𝜌!! ∗ 𝑠! + 𝛽!! ∗ 𝑥! + 𝛽!! ∗ 𝑥

! + 𝜀! Sin embargo, estemodelo asumeque los senderosde la inversiónde los individuosluegohaberfinalizadoelcolegiosonidénticosyquenovaríansegúnelniveleducativoquehayanrecibido,loqueconllevaaciertasimplicancias:

⇒Los perfiles de los ingresos según la experiencia son paralelos paratodoslosniveleseducativos

⇒Losperfilesdelosingresossegúnlaedaddivergenconlaedadpara

cadaniveleducativo

⇒LavarianzadelosingresostieneformadeUalolargodelavidadelindividuo

Losprincipales supuestosdelmodelono incluyencostosdeescolarización,ni

impuestosalingreso,nipérdidadeañosdevidalaboraldelosindividuospordedicarsealaeducación.

B.Heckman,Lochner&ToddEn cambio, Heckman, Lochner& Todd (2008) concluyen en su trabajo, “Fifty

YearsofMincerEarningsRegressions”,queciertasnocionesdelmodelodeMincernoson aplicables a la hora de implementarlos en los datos de Estados Unidos. Enprincipio, losdatosde losautores llevana rechazar la ideadeunparalelismoen losperfilesdeingresossalarialesparalaexperienciaparalosdistintosniveleseducativos,llegandoalaconclusióndequelosresultadosmincerianossonunaerradaestimacióndelastasasinternasderetorno.5

Apartirde lasconclusionesobtenidasporMincer, losautoresdecidenrelajarciertossupuestosconelfindeaproximarlateoríaalaevidenciaempíricapresentadaenloscensosestadounidenses.Elenfoqueesladerelajarlalinealidadenlaeducación,laexperienciaalcuadradoyelsupuestodeparalelismoentodoslosniveleseducativosparalosperfilesdelosingresossegúnlaexperiencia.

Paraesto, losautores sealejandelmétodo realizadoporMinceryproponenuna nueva metodología para realizar estimaciones no paramétricas de las tasasinternasderetorno.Deestemodocalcularon latasa internaderetorno igualandoelvalor presente neto o el valor actual neto a cero, para obtener la rentabilidadgeneradaporunañomáseducación,formalmentedefinidocomo:

𝑇𝐼𝑅 = 𝛴!!!! !"(!!!)!

=0Donde𝐹𝑛sonlosflujosdecajaenelperiodon,lavariablereslatasadeinterésqueintentamosobteneryN son losperiodosquedura la inversión.Ademásagregan los5JamesJ.Heckman&LanceJ.Lochner&PetraE.Todd,2008."EarningsFunctionsandRatesofReturn,"JournalofHumanCapital,UniversityofChicagoPress,vol.2(1),pages1-31.

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costoseducativos,impuestosalosingresosydeterminaunsenderodelavidalaboralsegúnelniveleducativodel individuo.Dichasmodificacionesgeneranresultadosquese aproximanmejor a los datos salariales estadounidenses observados, algo que lasaproximacionesdeMincernoconseguíanhacer,dejandoasídeladolaideadequeelcoeficiente de la regresión de Mincer es igual a la tasa interna de retorno de laeducación.

C.Alteracionespropias

Partiremosdesdelahipótesisdequealagregarvariablesrepresentativasdela

economía Argentina, habrá una modificación la TIR para cada nivel de escolaridad.Dicho rápidamente, una vez incluida la noción de los individuos en situación dedesempleo al modelo original de HLT, la inclusión de variables típicas del mercadoformalgeneraráunimpactoenlastasasclaramentemayorcomparadoaaquélefectoprovocado por la inclusión de variables que representan asignaciones y asistenciasgubernamentales.

Comopuntodepartida,realizamosnuestrasestimacionesconunamuestrade530,247hombres hasta los 65 años que presentan salarios positivos, excluyendodeesta formaaaquellosqueno reciben ingresosporestardesempleadoso inactivosoque reciben su salario producto de un plan de empleo.6 Dada la construcción denuestra variable de experiencia explicada más adelante, también eliminamos aaquellos que presentaron valor de experiencia negativa, dado a que representanpersonasquenodeberíanestartrabajandoyaquenocumplenconelsupuestodenopoder trabajar y estudiar en simultáneo. Utilizando esta muestra, realizamos unaregresiónconlafuncióndeingresosdefinidaporMincercontralosañosdeeducación,laexperienciay laexperienciaalcuadrado.Ensegundo lugar,siguiendo lospasosdeHLT,utilizandoestamismamuestrarelajamoselsupuestodelinealidadenlosañosdeescolaridad, acotando las regresiones para cada nivel educativo que estábamosinteresadosencalcular.EstamodificaciónsirveparabatirelsupuestoMincerianodelinealidadentrelosañosdeeducación,queasumequeelincrementodelosretornosessiempreigualsinimportarenquéetapadeeducaciónseencuentranlosindividuos.

Pasandoalosmétodosnoparamétricos, laprincipaltécnicaqueusamoseslaregresión local, conocida como LOESS o LOWESS, introducida por primera vez porCleveland (1979), y luego desarrollada por Cleveland y Devlin (1988). Éste métodotambiénfueutilizadoeneltrabajodeHLT,demaneraquenosocupamosdereplicarlatareaparanuestrabasededatosde la EPH.Para cadadistintonivel deescolaridad,realizamos una regresión local de la variable definida como el ingreso laboral delindividuo contra una variable representativa de experiencia que se detalla másadelante.Cabeaclararqueestaveznoseincluyóunarestricciónenbaseanivelesdeexperiencia negativos, por lo que lamuestra en este caso fue de 531,888 hombres.Estemétodonosdevolvióestimacionessalarialesparacadaindividuoencadaniveldeescolaridad dependiendo de su nivel de experiencia, que luego promediamosagrupandoporedad,obteniendoentonceselperfilsalarialpromediodelosindividuosparacadadeterminadoniveldeescolaridad.Deestaforma,creamosunvectorsalarial

6Nosreferimosaloscálculosdesarrolladosporsobreestamuestracomo“casobase”o“casobásico”enloquesiguedeltrabajo.

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para cada nivel de escolaridad según la edad del individuo. Luego, restamos estosperfiles entre los niveles educativos, lo que daría como resultado las diferencias desalarios promedio, obteniendo así unamedida de lo que paga (en promedio) seguireducándose. Después de obtener un vector de diferencias salariales para cadacategoría educativa (“6a8”, “8a10”, etc.), calculamos las tasas internas de retorno(TIRs)queindicaríaelincrementodelvaloractualnetodemantenerse,ejemplificandoconlacategoría“8a10”,hasta10añoseneducacióncontrasalirsealos8años.

ÉstaaplicacióndemetodologíaparaelmercadolaboralArgentinoreplicandoaMinceryHLTnospermitiótenerunabasequesirviócomopuntodepartidaparaluegoiragregandolasnuevasvariablesquepropusimosalmodeloqueutilizaestimacionesnoparamétricas.Comenzamosestoscambiosampliandonuestroanálisisalincluiralosdesempleados, es decir, personas que pertenecían al mercado de trabajo pero quecuyosingresoseranigualesacero,loqueimplicaríasalariospromediomásbajo.Dadauna hipótesis de que individuos que reciben menos años de educación sufren unmayor tiempo en desempleo basada en trabajos anteriores789 que establecen unarelación negativa entre los años de educación y el tiempo en desempleo, buscamosobservarquéresultadosseobservanalincluirindividuosdesempleados,esperandoverincrementosenlosincentivosaeducarse,esdecir,mayoresTIRdelaeducación.Estenuevomodeloaestimarnomodificalosrangosdeedadespropuestosanteriormente,sinembargoahoraincluimosdentrodelavariabledeingresosquienesteníaningresosnulos,aumentandoasílamuestraaanalizar1,100,012hombres.10

Luego,buscandoreflejarlaexistenciadeincentivosaestudiarparamejorarlacalidad de empleo, incluimos a lo anterior beneficios salariales que otorga laformalidad laboral, como el seguro de desempleo, indemnización por despido,jubilación, y aguinaldos, esperando nuevamente observar TIRs más altas luego decontabilizar los beneficios de la formalidad, reflejando nuevamente incentivos aobtenernivelesmásaltosdeeducación.Elcambiomássignificativointroducidoparaestecasoeslacontabilizacióndeunposibleaguinaldorecibidoporlosindividuosquese encontraban en blanco al momento del relevamiento de datos. La variable deingresos proporcionada por la EPH no presentaba signos típicos estacionales queseñalizaríanlapresenciadelaguinaldodentrodelmontoreportado11,razónporlacualdecidimos imponerunavariable llamadaaguinaldo,sobre laqueahondaremosen lasección III. También extendemos el rango de edad hasta los 80 años inclusive,alcanzandounamuestrade1,169,433hombres.12

7Mincer,Jacob.“EducationandUnemployment.”NationalBureauofEconomicResearch,Sept.1991,pp.1–34.,www.nber.org/papers/w3838.pdf.8Ashenfelter,Orley,andJohnHam.“Education,Unemployment,andEarnings.”EducationandIncomeDistribution,Oct.1979,pp.99–116.,www.jstor.org/stable/1829910.9Riddell,W.CraigandSong,Xueda,“Theimpactofeducationonunemploymentincidenceandre-employmentsuccess:EvidencefromtheU.S.labourmarket”.IZADiscussionPaperNo.5572.AvailableatSSRN:http://ftp.iza.org/dp5572.pdf.10Nosreferimosaloscálculosdesarrolladosporsobreestamuestracomo“casodesempleo”enloquesiguedeltrabajo.11Ungráficorepresentativosdeestoseencuentraexplicadoenelapéndice,llamadoGrafico1.12Nosreferimosaloscálculosdesarrolladosporsobreestamuestracomo“casoformalidad”enloquesiguedeltrabajo.

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Porúltimo,partiendodesdeelcasoanterior,se incluyeronlosefectosdelastransferenciasgubernamentalesporsobrelossalarios,locualincluyecualquiertipodeasistencia social con cantidades monetarias cuantificables.13 Similar al caso deformalidad, incluimosunavariable llamadaplanquecontabilizael ingreso reportadoporelindividuosiesqueobtuvosutrabajograciasaunplandetrabajoprovistoporelgobierno, algoquepodría ser considerado comoun salarioasistido. Eneste caso, lamuestra fue idénticaa ladel casode formalidaddescritaanteriormente. La idea fuemedirlosefectosquepuedengenerarenlosretornoslaincorporacióndeestosnuevosingresos con la hipótesis de que, a diferencia de los casos anteriores, los cambiosgeneradosporsobrelasTIRsbajolainclusióndelasasistenciasseríannegativosdadoquelosindividuospercibiránunmenorcostodeoportunidadainvertireneducación.

Cabeaclararqueexistieronalgunos supuestosnecesariospara la creacióndeestemodelo. En principio, establecimos que un individuo en estemodelo no puedeeducarse y trabajar en simultáneo. Esto es importante porque es una piezafundamentalparaanalizarelcostodeoportunidaddeunañoadicionaldeescolaridad,dadoqueestudiarmásimplicadejarderecibircompensacionessalarialespormayoresperiodos, y también retrasarse con respecto a los niveles de experiencia laboral encomparación a otros individuos. Para lograr esto, imputamos valores nulos en losingresosdelosindividuosdurantelosperiodosenloscuales,enloscasospromedios,se verían imposibilitados de trabajar dado su condición de alumno regular. Sinembargo, habiendoanalizadoel paperdeHLT, percibimosque al analizar las TIRdeformanoparamétrica, losresultadossuelenestarsobreestimadoscuandose ignoranlos costos que incurren los alumnos durante los periodos de formación. Si bien lastendenciasdemostradaspor las tasasnosuelenserafectadas, lasmagnitudesde lasTIR si.14 Por lo tanto, decidimos incluir costos relacionados a la educación, lo cualimplicóunaseriedecontratiempos:

A diferencia del caso de HLT, el sistema escolar de la Argentina espredominantementepúblico15,porende la incorporacióndecostosdeescolarizaciónsevedificultada,algoqueeventualmenteseverápersonificadoenalgunosresultadospresentadosmásadelantecuyosvaloresdeTIRsondesproporcionadamenteelevadosenmagnitud. A causa de esto, decidimos incorporar algunos proxys representativospara los costos de escolaridad. Para las etapas de escolarizaciónhasta e inclusive eldoceavo grado, decidimos que un valor de costos representativo adecuado seria elcostomensual de una canasta escolar. Este valor fue adquirido a partir de estudiorealizadoporlaUniversidadNacionaldeAvellaneda16dondeserealizóunseguimientode las canastas escolares para los años 2016 a 2018, cuyos valores luego fueronproyectados para los años de interés siguiendo informes nacionales acerca de la

13Nosreferimosaloscálculosdesarrolladosporsobreestamuestracomo“casoasistencias”enloquesiguedeltrabajo.14JamesJ.Heckman&LanceJ.Lochner&PetraE.Todd,2008."EarningsFunctionsandRatesofReturn,"JournalofHumanCapital,UniversityofChicagoPress,vol.2(1),page1415Duranteelanálisisdelabasededatos,severificóqueaproximadamente75%delaspersonascursaronocursanunsistemaescolarpúblico,osea,completamentesubvencionadoporelestado.16UniversidadNacionaldeAvellaneda.“Infografía:CanastaEscolar.”OBSERVATORIODEPOLÍTICASPÚBLICAS/MÓDULODEPOLÍTICASECONÓMICAS,Feb.2018,pp.1–12.,undav.edu.ar/general/recursos/adjuntos/19950.pdf.

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inflaciónargentina17.Paraesto,elcálculosehizoenbasealÍndicedePreciosGeneralparacadamesdecadaañoyluegosepromediaronloscostoseducativosproyectadosdecadaañoensetsdedosañosdebidoalamaneraquedefinimosnuestramuestra.Sinembargo,enelcuartotrimestredelaño2015sedejarondeproveerestosíndicesporpartedelINDECyporende,utilizamosinformesalternativosproporcionadosporlaDirecciónGeneral deEstadísticas yCensosde laCiudadAutónomadeBuenosAires,MinisteriodeHaciendasugeridosporelINDEC.

Luego para los años universitarios, incluyendo carreras de grado y posgrado,decidimos incluir comoproxymontosdebecas estipuladospor el gobiernonacionalargentinopublicadosporelDepartamentodeInformaciónUniversitariadelMinisteriodeEducacióndelaNación.18Elmétodoutilizadoparaestecasofuecalcularelmontopromedio de la beca con respecto a la cantidad de alumnos becados.19 Es decir,tomamoselpresupuestodebecastotalporañoylosdividimosporcantidaddebecasadjudicadasparaesemismoaño.CreemosqueestoesunvaloradecuadodadoaquecorrespondealoqueelGobiernoestimócomonecesarioparaafrontarloscostosdelalumnouniversitarioduranteeseperiodode laetapaencuestión.Afortunadamentecontamos con información para los años 2004 al 2013 por ende solo se debióproyectar elmonto promedio de becas por alumno según la inflación para los añosrestantes2014y2015,locualhicimosnuevamenteutilizandolasfuentesprovistaporel INDEC. Lo óptimo hubiera sido poder replicar lametodología de HLT al calcularcomo costos universitarios como la recaudación promedio por alumno de lasuniversidadesestadounidenses20.Sinembargo,estecálculoseveimposibilitadodadoa que no existe un registro confiable de la recaudación de universidades privadasargentinas,queporciertocuentanconsoloel25%delalumnadoargentino,ymuchomenos de las instituciones públicas ya que son completamente subsidiadas por elEstado. En base a esto último, otra alternativa contemplada fue la de calcular lainversiónpromediodelEstadoconrespectoa lacantidaddealumnosgraduados,sinembargo algunos informes acerca de esta suma resultan en montos irreales enmagnitud21,yporlotantonopodríanserutilizadoscomovalorrepresentativos.

17“WebINDEC-Economa/IndicesDePrecios/PreciosAlConsumidor(IPC).”INDEC:InstitutoNacionalDeEstadísticayCensosDeLaRepúblicaArgentina,www.indec.gob.ar/nivel4_default.asp?id_tema_1=3&id_tema_2=5&id_tema_3=31.18DepartamentodeInformaciónUniversitaria,delaSecretaríadePolíticasUniversitarias(SPU),delMinisteriodeEducacióndelaNación.“AnuarioDeEstadísticasUniversitarias-Argentina2013.”EstadísticasUniversitariasArgentinas,Dec.2013,pp.1–407.,informacionpresupuestaria.siu.edu.ar/DocumentosSPU/Anuario_2013.pdf.19Cabeaclararquelosdatossonhasta2013inclusive.Para2014y2015seutilizóunaproyecciónenbasealainflaciónidénticaaaquellautilizadaparaelcálculodelascanastasescolaresamododeunificarelcálculodeproyecciones.20JamesJ.Heckman&LanceJ.Lochner&PetraE.Todd,2008."EarningsFunctionsandRatesofReturn,"JournalofHumanCapital,UniversityofChicagoPress,vol.2(1),page1321Argentina,MinisteriodelaEducación.“2015ANUARIOESTADÍSTICASUNIVERSITARIASARGENTINAS.”ANUARIOESTADÍSTICASUNIVERSITARIASARGENTINAS,2015.www.informacionpresupuestaria.siu.edu.ar/DocumentosSPU/diu/Anuario2015-ESTADÍSTICASUNIVERSITARIASARGENTINAS-SPU.pdf.Capítulo5

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SecciónII-Datos

A partir del trabajo de HLT, el cual toma como base de datos los Censosdecenales para hombres blancos de 1940 a 1990 para Estados Unidos, decidimosutilizar la base de datos provista por el INDEC, específicamente, la EncuestaPermanentedeHogaresdelosaños2004al2015,accesiblesenlacentraldebasesdedatosdeesteorganismo.22Conseguimostodos lostrimestresdisponiblesentreestosaños, con excepción del tercer trimestre del 2007 y los últimos dos trimestres del2015,cuyainformaciónnofuepublicadaonoestuvodisponibleduranteeltranscursodeestetrabajo.23Pasaremosentoncesaexplicar lasmodificacionesquetuvimosquehacersobrelabasededatosparapoderhacernuestrasestimaciones.

Nuestroprimerpuntodeinterésfuearmarunavariableúnicaparadefinir losaños de escolaridad de los individuos en la muestra. La dificultad para hacer estoprovienedequeelsistemaescolarargentinovaríaenbasea leyesprovinciales,ynofederales.Por lo tanto,dependiendodelpuntogeográficodondecrecióel individuo,las variables que describen los años de escolaridad serán ambiguas si uno no lasdiferencia por este detalle. Además, algunas de estas legislaciones escolaresprovincialesfueronimplementadasycanceladasdentrodelmismoperiododeanálisis.Porlotanto,unodebeserprecisoaldiscernirentreellas.

Dichorápidamentelasdiferenciasescolarestienendospuntosdedistinción.Laprimera y más compleja es que durante más de diez años la Argentina definió laestructuraentrelaprimariaylasecundariaescolardeformascompletamentedistintasdependiendodedistintasregiones.EnalgunaslocalidadesdelaArgentinaseutilizólaEducaciónGeneralBásica (EGB), comprendidaennueveañosdeprimariay solo tresañosdesecundaria,ocomoselollamaba,Polimodal.Enelrestodelpaís,laseparaciónfue simplemente una etapa denominada como Primaria seguido por otra etapallamada Secundaria. Por lo tanto, los años de educación del individuo estabandiferenciadospordosconstruccionesdistintas,EGB/PolimodalyPrimaria/Secundaria.Sin embargo, tal como mencionamos existe otro diferencial que le agregó otracomplejidadmás.EnelsistemadePrimaria/Secundarialaseparaciónnoesdenueveyluego tres años como en el sistemamencionado anteriormente, sino que de seis osiete años de Primaria dependiendo de la localidad, y luego seis o cinco años deSecundaria, con tal de completar los doce años de la carrera escolar. Por lo tanto,dentrodeestemismosistemaexistendosformasdistintasdeinterpretarlosdatos.

Ladiferenciaciónentreestossistemasescolaresesimperativoparaelanálisis.Comopuedeobservarseenotrostrabajos,ytambiéndemostradomásadelanteenelnuestro, lasdiferenciassalarialesmásgrandesestánconcentradaspordiferenciasenlosañosescolaresenlacualuntítuloesotorgadoalalumno,algoqueescomúnmentedenominadocomosheepskineffects2425.Porejemplo,ladiferenciaentreochoynueve

22InstitutoNacionaldeEstadística.“INDEC:BasesDeDatos.”INDEC:InstitutoNacionalDeEstadísticayCensosDeLaRepúblicaArgentina,www.indec.gob.ar/bases-de-datos.asp.23Todaslasvariablesmencionadasenlasiguienteparteestándefinidasenlatablaincluidasenelanexollamada“DefinicionesdelasVariables”.24Hungerford,Thomas,andGarySolon.“SheepskinEffectsintheReturnstoEducation.”TheReviewofEconomicsandStatistics,vol.69,no.1,1987,pp.175–177.JSTOR,JSTOR,www.jstor.org/stable/1937919.

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añosdeestudioenelsistemaPrimaria/Secundariatendráefectosdistintosqueenlosochoynueveañosdel sistemaEGB/Polimodal,dadoaqueenel segundoelalumnoestaríacumpliendouncicloescolarqueleotorgaríauntipodecertificación.

Una vez que entendimos la importancia y el origen del problema, debimosencontrar unmétodo para diferenciar la localidad del estudio del individuo con losrecursosprovistosporlaEPH,conelfindeimplementarlasmodificacionesnecesarias.Comoprimer paso diferenciamos aquellas personas que fueron encuestadas en unaprovinciadistintaalaquenacieronyluegoidentificamossiallíexistíaundeterminadosistema educativo. Seguidamente procedimos de manera inversa, identificamos aquienesnacieronenlaprovinciadondefueronconducidaslasencuestasysirecibieronun sistema educativo en particular. Con esto creamos una variable dummyque nospermitió discernir los sistemas educativos entre individuos (naciosis7). Combinamosesto con variables que definen el nivel educativo: el último año aprobado por lapersona,oseaelnivelmásaltoquecursaocursó(ch12),ysi lofinalizóono(ch14).Todas ellas permitieron articular una variable que explicara los años de educaciónalcanzados por el individuo de una manera más precisa (educ). Puntualmente,determinamoscadaunodelosañoseducativosdelaprimaria(yaseaEGBoPrimaria)ydelasecundaria(PolimodaloSecundaria),otorgandovaloresdeeducaciónde1-12paracadaindividuo.Además,incluimoslarepresentacióndeunacarrerauniversitariaincompleta, completa, o nivel superior terminado, cuyos valores para la variable encuestiónfueron14,16,y18respectivamente.Estonosayudóapoderrealizarnuestrasestimaciones con un mayor grado de exactitud como a su vez a reducir nuestroserrores.

Ensegundolugar,restringimosnuestramuestraparalosindividuosnacidosenestepaís(ch15)yconlaedad(ch06)paratrabajar,queestablecimosapartirdelos12añosa los65años.Para laúltimaetapadelanálisisextendimos laedadhasta los80años para representar aquellas personas que reciben ingresos por jubilaciones oquienesdecidieronporopciónseguirtrabajandovariaciónqueporsísolanocreemosqueintroduciríagrandescambiosenlasTIRs,dadoquesinlainclusióndejubilaciones,losindividuosdescontaráningresosbajoscomoparaobservarunimpactograndealahorade invertirenañosdeeducación.Además, restringimosnuestroanálisisparaelsexomasculino,eliminamostodaslasencuestasquefueronrealizadasenformagrupal(h15)envezdeindividual,ydefinimoselingresodelaspersonascomoelingresodelaocupaciónprincipalúnicamente (p21) cuando leeliminamos losplanesdelgobierno,identificadosporpp07e.La intención fuemirarexclusivamenteel ingresosalarial, talquepodamoseliminarlosingresosprovenientesdelcapitalodecualquierotrafuentede ingreso externo a su ocupación principal. Esto se debe a que estos últimos nonecesariamente están relacionados al análisis que queríamos llevar adelante ya quepuedenrepresentaringresosporbienesheredadosogeneradosporrazonesajenasalimpactodelaescolaridad.

Luego, con el objetivo de obtenermejores estimaciones a la hora de incluirvariables típicasde la formalidad,creamosunavariable representativadelaguinaldo(aguinaldo), que presenta valores equivalentes al 8% del salario indicado por el25Jaeger,DavidA.,andMarianneE.Page.“DegreesMatter:NewEvidenceonSheepskinEffectsintheReturnstoEducation.”TheReviewofEconomicsandStatistics,vol.78,no.4,1996,pp.733–740.JSTOR,JSTOR,www.jstor.org/stable/2109960.

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trabajadoren laEPHparaelmesenque se realiza laencuesta. Lamismaserviríaelpropósito de contabilizar la presencia de aguinaldos en los individuos que reportanrecibirloensutrabajo(pp07g2).Elvaloragregadoseestipulaapartirdelmontoquereciben, producto de su relación de dependencia, divido en los 12 meses del año,dandolugaraunincrementomensualde8%desuingresolaboral.Además,incluimosalgunos otros valores representativos de la formalidad. De esta forma, la variableingresosquedódefinidaentoncesnosóloporlosingresossalarialespositivosonulossinotambiénporvariablesquecaracterizanelmercadoformal,talescomomontodelingresoporjubilaciónenelmesdereferencia, indemnizaciónpordespido,segurodedesempleo,ymontodelingresoporaguinaldodelajubilaciónopensión(v2_m,v3_m,v4_myv21_mrespectivamente).

Para el caso donde se estiman las tasas internas de retorno que incluyenvariables de asistencias por parte del gobierno, creamos una variable llamadaplan,para contabilizar el ingresoqueperciben los individuosque cuentan conunplandetrabajo (pp07e). La razón detrás de esta metodología es considerar que losencuestadoscuyotrabajofueobtenidoatravésdeunplandetrabajoestánrecibiendounaasistenciagubernamental, lo cualnos llevaapensarque su ingreso,presentadopor ellos como laboral, es en realidad una transferencia del estado. Por último,incorporamos de Mincer la creación de una variable denominada experiencia quedefinelacantidaddeañosqueunapersonahapodidoparticiparenelmercadolaboralbajo los supuestos de este modelo. Esta variable está compuesta por el siguientecálculo26:

Experiencia=Edad-Educación-6DóndeEdadrepresentalaedaddelindividuoenelmomentodelaencuesta,y

Educaciónesunvalorrepresentativodelosañosdeescolaridadtalcomodescribimosanteriormente. Cabe señalar nuevamente que esta última está compuesta por losvaloresde1a12querepresentanlosprimeros12añosdeestudiodelosindividuos,independientemente de los sistemas educativos a los cuales pertenecen. Luego losvalores 14 y 16 que representan las categorías relacionadas a los estudiosuniversitarios.Porunladoquienesparticiparondelauniversidadperosinterminarlacarreraobtienenunvalorde14añosdeescolaridadmientrasqueaquellosquesi lafinalizaron y por lo tanto recibieron un título universitario obtienen un valor de 16añosdeescolaridad.Porúltimo, representamos losestudios superiores,esdecir, losposgrados,maestrías,odoctoradoscomorepresentativosde18añosdeestudio.

Ensíntesis, lavariableexperienciacumpledos funciones,enprimer lugarnosayudaa identificaryeliminarcasosextraordinariosen los resultados.Unejemplodeestoseríaunapersonade18añosdeedadcon18añosrepresentativosdeeducación,en donde la variable experiencia la identificaría otorgándole un valor negativo paraestavariable.Lautilizacióndelavariableparaestefinfueutilizadomayormenteparael caso deMincer y la relajación de sus supuestos. En segundo lugar, nos permiteestablecerperfilesdecrecimientodelossalariosdelaspersonasalolargodelosañosen los cuales permanecen en el mercado laboral para cada nivel de educación26JamesJ.Heckman&LanceJ.Lochner&PetraE.Todd,2008."EarningsFunctionsandRatesofReturn,"JournalofHumanCapital,UniversityofChicagoPress,vol.2(1),pages1-31.

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disponible. De esta forma, pudimos promediar los resultados y establecer un valorpromediodelsalarioparauntipodepersonaconundeterminadoniveldeeducaciónyexperiencialaboral,talcomoexplicamosanteriormente.

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SecciónIII-Resultados

A.MinceryrelajandolinealidadsegúnHLT

Partiendodesde losresultadosdeMinceren lacualsepresentaestimacionescon TIR constantes para todas las categorías educativas, se puede observar que lastasas son decrecientes en el tiempo: arrancan en un 10% para el set de datos de2004/05 y terminan con un 6% para 2014/15. Esto se puede ver en la Tabla 1 delApéndice,ytambiénsevereflejadoenelsiguientegráfico:

Lailustraciónnosolodemuestralatendenciadecreciente,sinotambiénejemplificaelconceptodelasTIRconstantesparalosdistintosnivelesdeescolaridad,dadoaqueenestegráficoestánincluidoslaevoluciónentrelosañosdeescolaridadde12a16y6a12superpuestas,yaquesonidénticas.

PasandoalasmetodologíasdeHeckman,Lochner&Todd,laprimervariaciónal modelo deMincer introducida es aquella en la que se relaja la linealidad en lascategorías educativas, la cual arroja luz a resultados mucho más interesantespresentadosenlatabladosdelapéndice,perotambiénilustradosenlosdossiguientesgráficos:

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Para los segmentos de años en educación que implica que los individuosconsiguenalgúntítuloacadémico,yaseagraduarsedelcolegio(categoría“10a12”)ograduarse de la universidad (categoría “14 a 16”), las tasas de retornos sonconsiderablementemayoresalretornopromedioqueobtuvimosdehacerMincerparalaArgentina.Paralosaños2004/05acategoríade“10a12”presentaretornosde16%,mientrasquelacategoríauniversitaria,“14a16”,muestratasasde18%.Estoseñalaretornos ligeramentemayores para aquellos que obtienen un diploma universitario.Sinembargo,paraelrestodelascategoríasacadémicasdondelapersonanoobtieneun título, las regresiones deMincer lineal muestran una tasa de retorno promediomayor a los retornos de Mincer sin linealidad. Esto es demostrativo de como lasestimacionesbajolossupuestosdeMincerparecenpromediarlosimpactossalarialesdelaescolaridadentrecadanivelescolar:Mincerestaríasuavizandoelimpactoqueelniveldeescolaridadtieneporsobre lossalarios.Esto implicaque larelajaciónde lossupuestosdeMincerdebencausardiferenciasparaambosladosdelabalanza:cuandolaevidenciaempíricademuestrabrechassalarialesmayores,laTIRdisparaparaarriba,mientras que cuando esta brecha parece achicarse un poco, dispara para abajo,relativoalosvaloresiniciales.

Estos resultados no son exclusivos para solo esa comparación de años enparticular. Tal como podemos observar en el gráfico de abajo, las TIR continúandemostrandoestossaltosparalaseriededatosde2014/15.Sinembargo,sepercibequelamagnituddelasTIRparecenhaberdisminuido.Yaparaestosaños,losvaloresbajaron a 12% para ambas de las categorías escolaresmencionadas anteriormente,“10a12”y“14a16”:

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Enbaseaestadisminución,nospareció interesantehacerunseguimientodeestos niveles escolares a lo largo de los años, tal como ilustrado en el gráficopresentadoaquí:

La caídade laTIRduranteestosañosdemuestraque ladispersión salarial se

fue achicando entre estas categorías escolares. Una posible explicación para estefenómeno es los cambios en los convenios colectivos que ocurrieron durante estaépoca, comopor ejemplo el aumentodel salariomínimodurante este periodo27. Laintuicióndeestovendríaaserquelossalariosformalesmásbajosdisponiblesenestaeconomía fueronaumentandoconel tiempo,mientrasel restode laeconomíaparaniveles escolaresmás altos no necesariamente acompaña esta suba, lo cual implicóunaaproximaciónentrelosperfilessalarialesdediferentescategoríasescolares.

27ElGráfico2encontradaenelapéndicellamado“PromediodeSalarioMínimoenArgentinade2004a2015”demuestracómolatendenciadecrecienteesinversamenteproporcionalalasubadelsalariomínimoparaestemismoperiodo.

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A fin de chequear nuestros resultados con HLT, comparamos lo visto en

Argentina con su contraparte estadounidense en el trabajo de estos autores,encontrados en la tabla 7 y 8 del apéndice. En estos resultados, las estimacionesrealizadas por las especificaciones de Mincer bajo los supuestos de linealidad sonclaramente mayores para el trabajo de los estadounidenses que los argentinos,presentando tasas entre el 11% y el 14%. En cuanto al Mincer sin linealidad, losresultadosenHLTmuestranunasimilitudencuantoalastasasmáselevadascuandoelindividuoobtieneuntítuloacadémicojuntoconunacaídaparaloscasosenquenolohace. Esto implicaqueestosefectosno sonexclusivosparaelmercadoargentino, ypor lo tanto comienza a comprobar la existencia de los sheepskin effects quemencionamosanteriormenteyquevolveremosamencionarenelanálisisdeloscasosaseguir.

B.CasoBase

Avanzamos ahora a los resultados obtenidos por métodos no paramétricos,introducidos en el trabajo de Heckman, Lochner & Todd, que utilizan regresioneslocaleslinealesnoparamétricas(LOWESS).Paraelcasomásbásico,lasTIRresultantessuelen confirmar las tendencias previamente mencionadas, aquellas obtenidas alrelajarel supuestode linealidaddeMincer.Estosedebea lanaturalezadelmétodoLOWESS, donde la aproximación a los datos es mucho más sensible y el grado deconcentracióndelasregresionesesmuchomayorencomparaciónalcasodeMincersinelsupuestodelinealidad. Desde un principio, incluso antes del cálculo de las TIR, estametodología yaarroja resultados muy importantes con respecto a los supuestos de Minceranteriormentemencionados.Lossiguientesgráficomuestranlosperfilessalarialesdelos individuos luegode laestimacionesporLowess,peroantesde la inclusiónde loscostosrelevantes,paralaseriedeaños2004/05y2014/15:

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Loqueseilustraarribaesquemirandolosperfilesdelosingresoslaboralesdelindividuo a lo largo de su vida podemos ver que no existe un paralelismo para losdistintosniveleseducativosanalizados.Sinembargo,seobservaunafuncióncóncavade los ingresosparatodos losnivelesencuestión,conuncrecimientode lossalariospromedio en los primeros años laborales del individuo y una caída sobre el final. Aexcepción de quienes dejaron sus estudios universitarios sin completar (para2004/2005) yquienesobtuvieronun títuloacadémicoporalgúnposgradoomásterrealizadoquemantienenyhastainclusivecrecensusingresossobreelfinaldesuvidalaboral(para2014/2015).Además,analizandoenmayordetallesepuedeobservarquelos ingresos promedio son levemente mayor para individuos que cuentan con unsecundariocompletoqueaquellosquetienenunestudiouniversitarioincompletoparaunaedadmenora40años.Luegoestatendenciaserevierteensentidocontrario.

Con respecto a las TIR, para las estimaciones no paramétricas básicas, losresultados continúan mostrando algunas tendencias decrecientes en el tiempo. Las

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tasasarrojadasporelmodeloparalacategoríaqueobtendríauntítulodeeducaciónsecundariavandel28%(2004/05)al15%(2014/15)28,mientrasqueparalacategoríauniversitaria las tasas semantienen entre un 16% y 17% para todos los años. Estopodría deberse a los llamados “sheepskin effects”, que ya mencionamosanteriormente,dondellosaañosenquelapersonaobtieneuntítuloacadémicosirvecomoseñalizaciónparamostrarsuproductividadpormediodeuncertificadoparaqueasí puedan verlos las empresas, generando incentivos a estudiar para aumentar susingresos.

Podemos analizar las distintas magnitudes de las tasas estimadas por losdistintos casos presentados hasta este momento en los siguientes gráficoscomparativos:

28VerenApéndice,tabla3.

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Siobservamoslacategoría“6a12”y“12a16”sepuedevernuevamenteunacaídaenlas TIRs en el tiempo, y como comentamos anteriormente esto puede deberse aconvenioscolectivosoaumentosdelossalariosmínimosqueafectanprincipalmentealosquetienenunmenorniveleducativoreduciendoasílabrechaqueexisteentrelosretornosdecadacategoría.IncluimosaquítambiénunarepresentacióndelaevolucióndelaTIRalolargodelosperiodosanalizadosdeestecaso:

Nuevamente, este gráfico se puede interpretar como a que un aumento de porejemplo el salariomínimoode cualquier otrobeneficio percibidomayoritariamentepor individuosconnivelessalarialesoescolaresbajos llevaa reducir los incentivosaeducarse más. Básicamente, los incentivos a estudiar decrecen medida que laescolaridad deja de ser el factor principal que propulsa evolución salarial de unapersona.

Por último, el método no paramétrico introduce un resultado peculiar quemereceríaunaexplicación.Paratodoslosperíodosanalizados,enlacategoríapreviaagraduarsedelasecundaria“8a10”,lastasasinternasderetornosonmuycercanasal0%, o hasta incluso negativas, llegando hasta valores de un -9%. Esto se encuentraejemplificadoenelsiguientegráfico:

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Una tasa de retorno negativa para la categoría “8 a 10” indicaría que

abandonarelcolegiocon8añosdeeducaciónyempezaratrabajarcompensamásqueeducarse10añosyabandonarparaencontrar trabajo,dadoqueafecta laevoluciónsalarialdelindividuoalretrasarlaacumulacióndeexperienciayrecortalacantidaddesalarios que recibe a lo largo de su vida. Esto parecería sugerir que para lacomparacióndeestoscasosdeescolaridad,elcostodeoportunidadqueunoincurrealestudiaresosdosañosadicionalesesmayoraloqueselerecompensaráeneltiempo.Laexcepciónestáenelperíodo2012/13conun2%y2004/05con1%.29Sinembargo,siunovuelveaobservarelgráficodemostrativodelosperfilessalariales,“CasoBásico2014/2015”,unopuedeconcluirqueestastasasnegativassedanporotrofenómeno.Enelgráfico,podemosobservarquelosperfilessalarialessecruzanparavariosniveleseducativos,peroparaelcasoentrelosperfilesde8y10añosdeescolaridadelcruceocurremásdeunavez.Estopodría justificar losvaloresnegativosparaalgunosañosdenuestroanálisis.Debidoaque losperfilesparaambosniveleseducativos son tanparecidos, laTIRrespondemuyvolátilmenteacualquierpequeñadiferencialsalarial.Porlotanto,comoexistetanpocadiferencia,alincluirloscostosdeescolaridadparacalcular laTIR, ladiferenciaentre losdosnivelessedistorsionapara lacategoríaquemáspermanecióenelsistemaescolar,arrojandoTIRnegativas.Estoesunadebilidaddel modelo pertinente a la comparación de este segmento de escolaridad quepermaneciódurantetodosloscasosanalizados.

Amododechequearnuestrosresultados,nuevamentecomparamosestosconaquellospresentadosporHeckman,Lochner&Todd.Paraestecaso,lasestimacionesresultanserlevementemayoresparaHLTeneltrabajodeladadataestadounidense,como puede verse comparando la siguiente tabla con la que se encuentra en elapéndicebajoelnombre“Tabla3”.

29DichosresultadospuedenserencontradosenlaTabla2y3delapéndice.

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Las estimaciones de éste método acompañan las sugerencias del modelo del tipo-Mincer sin linealidad, indicandoque los añosde completituddeun títulopresentanTIRsmásaltas,mientrasquelasotrascategoríaseducativastienentasasmenoresalasdel modelo original de Mincer. De cualquier forma, la presencia de los sheepskineffectstambiénsurgenenestosresultados.

C.CasoDesempleoNoeshastaqueincluimosnuestrasvariablesdeinterés,queparaestecasoes

lainclusióndetrabajadoressiningresoslaboralesdentrodelanálisis,cuandolosdatosempiezanadiferirsustancialmentedelasestimacionesanteriores.Siguiendoenlíneacon literatura relacionada a los retornos universitarios y la consideración deldesempleo30, para las categorías que implicaría algún tipo de graduación las tasasestimadassonconsiderablementemásaltasquelasobtenidasapartirdelmodelonoparamétricobásico.Comoseobservaen lossiguientesgráficos, las tasas internasderetornopara la categoríasqueno involucranalgún tipodegraduaciónnopresentangrandescambios,historiadistintaparalasotrascategorías,quemuestranretornosquesuperanpormuchoasusparesdelmodelobásicoreplicamosdeHeckman,Lochner&Todd.

30Adrogué,Cecilia.“DESEMPLEOYRETORNOSALAEDUCACIÓNSUPERIORENLAARGENTINA(1974-2002).”IAE–UCEMA,pp.1–24.,www.aaep.org.ar/anales/works/works2006/AdrogueCecilia.pdf.

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LasTIRparalacategoría“10a12”vandesdeel70%hastael132%,mientrasqueparalacategoría“14a16”lasTIRcomienzanen41%,llegandohastaun81%,loquellevaaque,adiferenciadelmodelobásico,lastasasinternasderetornoasociadasauntítulosecundariosonmáselevadasqueaquellasasociadasauntítulodeuniversidad,loquepuededebersealacaracterísticadelosindividuosquefueronagregadosalamuestraal incluir las personas con salario igual a 0. El incremento muestra de 600,000individuos está compuesto en un 80% por personas que tienen hasta la secundariacompleta, hecho que explicaría lamagnitud del aumento para la categoría “10a12”sugiriendolaideadequequienesestánmenoscalificadossonaquellosquetienenmástiempoeneldesempleo.

Como podemos ver en el siguiente gráfico, las tasas en el tiempo ya nomuestranelcarácterdecrecientedelcasobásico,ylacategoría“6a12”casiduplicaeltamaño al caso anterior, lo que se interpreta con que la obtención de un títulosecundariotienegraninfluenciaenlareduccióndeldesempleo.

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También puede observarse, en el próximo esquema, la misma tendenciamencionada previamente para el modelo no paramétrico básico la cual presentabaTIRs negativas para la categoría “8a10”, esta vez con tasas por encima del 0%, aexcepcióndelosdatospara2014/15.VerTablas3y4delApéndice.

Seobservanacontinuaciónlosperfilessalarialesparaelcasodedesempleo.LafalladelsupuestodelparalelismodeMinceresalgoqueserepiteentodos loscasosdelmodelodeHLTextendido.

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D.CasoFormalidad

Mostramos ahora los resultados para la extensión del modelo que incluye

desempleo,al incluirvariablescaracterísticasdelmercado laboral formal, talescomoingresos jubilatorios, indemnizaciones,segurosdedesempleoyaguinaldosdentrodela función de ingreso del individuo. El objetivo de este enfoque es encontrardiferenciassignificativasentrelastasasinternasderetornounavezquesetienenencuentaaspectostípicosdelaformalidad,partiendodelahipótesisdeque,alexpandirelmodelopropuesto,sedeberíanobservar incrementoscontundentesenlastasasalobservar mayores beneficios laborales de los trabajadores en blanco. El siguientegráficocomparaloscasosdedesempleoyformalidadparaelperiodo2004/05:

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Sibienestodemuestraquenuestrahipótesissecumpliódadoporelhechode

queparatodoslasdistintascategoríasescolaresaumentaron,seesperabauncambioconunamagnitudmuchomayor.Ladiferenciaentrelastasassueleencontrarseentreel0%yel10%,principalmentehalladasenlosañosquedenotanuntítuloacadémico(“10 a 12”, “14 a 16” y “16 a 18”), mientras que para el resto de las categoríaseducativas, algunadiferenciaentre tasasesde -10%comparadoal casoanterior. Enparticular“8a10”laTIRparaesteniveleducativoesmayoroigual,exceptoparaelaño2004/2005enelqueseobservaunretornode-7%,encomparacióndeun3%paraelcasodedesempleados.VerTabla4y5delApéndice.

La ideapordetrásdeesaexpectativaespor la teoríadeque,habitualmente,bajos niveles de escolaridad actúan como una barrera para el ingreso al mercadolaboral formal, algo visto, por ejemplo, en experimentos que analizan datos delmercadolaboral latinoamericano.31Alocurriresto,existiríaunamayorconcentraciónde informales en años escolares representativos de estudios inconclusos, lo quecausaría un mayor impacto en las mejores salariales al alcanzar mayores nivelesescolares.

Porotrolado,simiramoslascategorías“6a12”y“12a16”vemosquenoesmuydistintoalcasoquevimosparadedesempleo,hayuncambiodealrededorunpuntoporcentual,enpromedio,paralacategoría“6a12”:

31Roubaud,F.(1995)LaeconomíainformalenMéxico.Delaesferadomésticaaladinámicamacroeconómica.México:ORSTOM,INEGIYFondodeCulturaEconómica.

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A su vez, si nos enfocamos en los perfiles salariales promedio del individuo

podemosveruncaídasustancialparalosniveles“16a18”enelaños2004/2005quedesacelerapara losaños2014/2015.Hayqueseñalarqueahoraseextendió laedadhasta los80años inclusive,por lotantopodríadeberseporser ingresosprovenientedelajubilaciónquepercibeelindividuoquesonmuchomenores.Aligualqueelcasoanterior los perfiles siguen siendo cóncavos y creciente para los primeros añoslaborales:

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E.CasoAsistenciasEntérminosdeexpectativas,lacontracaradelcasomencionadoanteriormente

fueal incluirbeneficiossalariales representativosde lasasistenciasgubernamentalessalariales,comoplanesdeempleo,beneficiosde laAsignaciónUniversalporHijo,ennuestro modelo. La expectativa en este caso era que el impacto de la TIR iba adisminuir, dado a que típicamente las asistencias gubernamentales tienden aconcentrarseenambientesdebajosnivelessalariales, locual,entreotrascosas,estácorrelacionado con menores niveles de escolaridad y sugeriría que los individuospercibenunmenorincentivoaeducarse.Laideaeraqueestasasistencias llevaríanaacortarlabrechasalarialentreindividuoscondiferentesnivelesescolares,provocandouna disminución en el costo de oportunidad de educarse haciendo que laescolarizaciónseamenosatractiva.Apesardeesto,ladiferenciadetasasobservadaspara añosde graduación rondandel 0%al 1%,mostrando tasas idénticas almodeloqueincluyevariablesdelaformalidad,comosemuestraacontinuación.32

32Además,referirseatablas4y6delapéndice.

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Las tasas presentadas parecen querer confirmar las expectativas previas alejercicio al mostrar que el caso asistencias muestra una disminución de las tasascomparadoalcasoformalidad.Sinembargo,paratodaslascategoríaslasTIRsoncasisiempre iguales, es decir, no hay diferencias entre las tasas de los casos queconsideran ingresos jubilatoriosy las tasasdeasistenciasgubernamentales,algoquedefrauda nuestra hipótesis de que las asistencias iban a generar un desincentivo aestudiar:esperábamosverun impactonegativomuchomayoren lasTIRsprovocadoporlasasistencias.Unaposiblecausaporesteimpactoesquelasasistenciassocialespodrían estarmás apuntadas hacia casos de pobrezamás extremos, por lo cual losaumentossalarialesdequienesrecibenlasasistenciasesgrandeanivelrelativo,perono a nivel absoluto. Por lo tanto, en promedio, la brecha salarial no se vería muyafectada.Además,existelaposibilidaddequeasumirquelasasistenciassocialessonexclusivamente para casos de bajos niveles salariales causados por bajos niveles deescolaridadseaunaequivocación.Lasasistenciassocialesnotienencomorequisitounnivelmáximodeescolaridad,sinoquedependendeotrosfactorescomoporejemplolacomposiciónfamiliar,comoenelcasodeasignaciónuniversalporhijo,oinclusoporsubsidios escolares como becas y otras alternativas que más bien sirven paraincentivarelestudioqueparacompensarporlasbrechassalariales.

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Nuevamente, las tasas nopuedenmostrar una tendencia clara en el tiempo.

Para niveles en los cuales la persona obtendría un título secundario o universitariomuestra un crecimiento de las TIRs pero no se observa lomismo para otros de loscasos en que caen dichas tasas. En el último esquema presentado, se ve una levedisminución de las tasas para la categoría “6a12” comparado con el caso deformalidad. Los perfiles salariales, por su parte, se mantienen similares al casoanterior,yaquelasvariacionesporcentualesconrespectoalcasoanteriorfueroncasinulasysemantienelafallaenelparalelismoplanteadoporMincer.Estosedemuestraenestosdosúltimosgráficospresentadosabajo:

32

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SecciónIV-Conclusiones

Partiendo desde el cuadro conceptual establecido porMincer, utilizamos losdatosprovistosporelINDECparalaEncuestaPermanentedeHogaresparareplicaryconfirmar cuáles característicasde losmodelosmencionadasanteriormente resultanser validadas al analizar las observaciones empíricas. El objetivo de este trabajo fueestimar los retornosa laeducacióna travésde las tasas internasde retornousandométodos alternativos no paramétricos propuestos en la literatura existente para lateoríadecapitalhumano,afinderefinarlaspropuestasylosmétodosdeMincerparaasíobtenermejoresestimaciones.

Siguiendo, con el objetivo de obtener resultados sobre el impacto de lainformalidadenlosretornosalaeducación,incluimosennuestroanálisisvariablesquetienen relación con el mercado de trabajo formal, tales como jubilaciones,indemnizaciones y seguros de desempleo. Finalmente, agregamos al análisis laconsideracióndeasistenciasgubernamentales,conelobjetivodeobservardiferenciasentre las tasas y ver los incentivos que la inclusión de distintas variables proveen arealizarinversioneseneducación.

Comprobamos entonces, cuando relajamos los supuestos planteados porMincer como réplica a lo que hicieron HLT pudimos verificar que, al igual que losautores,nosoloquelaTIRdejadeserigualalcoeficientequeacompañalosañosdeeducación para la función de ingresos sino que a su vez deja de ser constante paratodoslosniveleseducativos,demostrandoasíunafallaenelmétododeestimacióndelaTIRplanteadoporMincer.Sumadoaestosresultadostambiénpudimosverlafalladel supuestodeparalelismode losperfiles salariales según la experienciapara cadaniveleducativo.Estosecorroboraconlosgráficosdelosperfilessalarialesparatodosloscasosanalizados,dondesevecrucesinclusiveentreniveles.

El fuerte aumento de las TIRs producto de la inclusión de individuos endesempleodentrodelanálisisesunodelosresultadosmásrobustosdeestetrabajo.Lastasasparalaspersonasquesegradúanlleganasersustancialmentemayoresluegode tomar en cuenta a los individuos que se encuentran sin ingresos laborales. Lainclusión de variables del mercado formal arroja resultados que muestran unincremento de tasas internas de retorno, lo que incentivaría a los individuos aeducarse. Respecto de las asistencias gubernamentales, las tasas observadas sonigualesal casode ingresospor formalidad, sugiriendoque la formalidadgeneramásincentivosquelasasistencias.

Siguiendo, latendenciadecrecientedelastasas internasderetorno,presenteencasitodoslosmodelosquebuscanestimarlosretornosalainversióneneducación,se ve atacada y parece ser menos evidente al incluir individuos desempleados. Laevolución temporal para todas las categorías educativas no muestra una tendenciaclaraencomparaciónaestimacionesdeloscasosmásbásicos,relacionadaalaumentodelsalariomínimoqueocurredentrodelperíodoencuestiónqueparecesermenosevidentealincluirindividuosdesempleados.

Sorpresivos son los resultados respecto de la categoría “6a12” en el casodesempleo,lacualesseñalanunfuerteimpactonegativodeltítulosecundariosobreeltiempo que los individuos pasan desempleados, en sintonía con la literatura querelaciona educación y desempleo. Las altas tasas que se observan en la categoría“10a12” sugieren una concentración de individuos desempleados alrededor de esos

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años de educación, lo que apoyaría la idea de que son las personas con menorescolarizaciónaquellasqueseencuentranenmayorinstanciasdedesempleo.

LosresultadospresentadossoncomparadosconlasestimacionesdeMincerylos resultados provistos en el paper deHeckman, Lochner y Todd, y, enperspectivaconesteúltimo,loobtenidopresentatantosimilitudescomodiferencias.Encuantoasimilitudes, se observa el mismo patrón en las tasas de graduación, que sonsubestimadasporelmodelodeMincer,yen las tasasqueno implicanningúntítulo,sobreestimadas por el viejo modelo. Distinto es el resultado que concierne a lacategoría “8a10”, y lasmagnitudesde las tasas que consideranel desempleode losindividuos,aunqueéstenoesunconceptoabordadoenelpaper“FiftyYearsofMincerRegressions”.

Conelobjetivodehallarunimpactosignificativodelainformalidadenlastasasinternas de retorno, incluimos en nuestro modelo variables características delmercado laboral formal. La intuición indica que debería observarse un incrementosubstancialdetasasunavezqueagregamosalenfoquejubilaciones,indemnizacionesysegurosdedesempleo,yaqueeltrabajocalificadosueleestarenelmercadoformal,algo que podría incentivar a los individuos a educarse para recibirmejor calidad detrabajo.Apesardequelosresultadosconfirmanlasintuicionesprevias,lamagnituddelas variaciones fue mucho menor al esperado, algo que puede ser por reportarsepequeñosmontos para las variables observadas o por elmétodo de recolección dedatosde laEPHy lanoobligatoriedadde lasrespuestas.Tambiénconsideramosqueingresosformales(comolajubilación)estánmuyadelanteeneltiempodevidadelosindividuos, haciendo que estos ingresos se vean muy pequeños por el descuentotemporal. Para el caso de las asignaciones gubernamentales, las expectativas eranencontrar cambios significativos decrecientes para las tasas quemostraría menoresincentivos a estudiar, producto de una especie de aumento del salariomínimo: losindividuos verían ingresos más altos sin necesidad de incurrir en educación. Lasexpectativasfueroncumplidas,observándosevariacionesnulasoconmáximosdeun1%, sugiriendo que las asistencias por parte del gobierno generan desincentivos aeducarse,aunqueelefectoqueseesperabaeramuchomayor.

Una explicación para los resultados observados que no cumplieron lasexpectativas, es que los individuos recibenmontos demasiado pequeños comoparagenerar incentivos notorios, o, de nuevo, la presencia de un factor de descuentotraduce los beneficios por formalidad en valores presente insignificantes. El bajoincrementodelatasatambiénpuededebersealgradodeinformalidadquepresentaelmercadolaboralargentino.Paralosperíodosanalizados,elporcentajedeindividuostrabajando en la informalidad en el país rondaba el 50% de trabajadores, lo cualimplicaría un númeromenor de individuos en los datos de la EPH que cuentan conbeneficiosjubilatorios.

Si bien nuestros resultados mostraron pequeñas variaciones en las tasasinternas de retorno a la educación, iniciamos este experimentopensando encontrarnúmeros más contundentes acerca del tema para comprobar nuestra hipótesis. Elproblemaenestecasonoesquenoseaconsistente,dadoaquelosimpactossevenreflejadosparadistintosañosenlamuestra,sinoquenoparecenserdeterminantes.Decualquier forma,creemosquenuestrotrabajoesunpuntodepartidacomobasepara más trabajos en los cuales se examine en mayor detalle diferencias entretrabajadores formales e informales, especialmente algo que demuestre con mayor

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exactitud el impacto de la informalidad en los perfiles salariales. Si bien ya semencionó un ejemplo de la literatura que examina cómo la informalidad crece amedida que la escolaridad decrece, seria de gran importancia establecer si laconcentración en términos absolutos de laburadores informales se encuentra enperfilesdebajosnivelesdeescolaridad.

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ApéndiceTabla1

Estatablafuecalculadasiguiendolafunciónde ingresosoriginaldeMincerpara laArgentina,divididaensetsdedosañossindiferenciarporniveldeescolaridad.Tabla2

Paraestanueva tablaprocedimoscomoenelmodelode James J.Heckman,Lance J. LochneryPetraE.Todd relajando el supuesto de linealidad de Mincer, es decir, diferenciando en cada una de lasregresionesporlosniveleseducativosqueestábamosinteresadosencomparar.Tabla3

EnestecasonuevamentesesiguióconelmodelodeHeckman,LochneryToddparalaestimacióndelanuevaTIR.RealizamosunLOWESSdelcualpudimosobtenerluegolosperfilessalarialespromediosdelos individuoa lo largode suvida laboral según suniveleducativoy suniveldeexperiencia,paraasílograrlaestimacióndelastasasinternasderetornosdelaeducación.

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Tabla4

Luego decidimos extender nuestro análisis para los desempleados como un primer caso. Para estorepetimos la metodología utilizada en la Tabla 3 solo que incluimos aquellas personas con ingresosigualesacero.Tabla5

Comounsegundocaso,incluimosdentrodelavariabledefinidacomoelingresodelindividuo(descritapreviamentecomoelingresodelaocupaciónprincipaldequienessusingresosnoprovienendeplanesde empleo) a la jubilación, las indemnizaciones por despidos, los seguros por desempleo y losaguinaldos.Enotraspalabras,seincorporarnuevasvariablesqueseencuentrandentrodelostrabajosformales.Tabla6

Eltercercasosolotienecomoagregadodentrodelafuncióndeingresodefinidaenelcasoanterioralossubsidios o ayudas sociales ya sea por el gobierno, la iglesia etc. Pormedio de la variable plan queidentificaquienesrecibenun ingresoprovenientede losplanesdetrabajoypor lavariablev5_mquedefinelosingresosnolaboralesobtenidosporsubsidiosoayudassociales.

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Tabla7

Tabla8

Gráfico1

La tabla encontrada arriba es una demostración de la evolución de los salarios a lo largo de lostrimestres desde 2003 hasta 2015. El salto encontrado en 2007 es a causa del trimestre faltante, talcomo ya fue explicado anteriormente. Lo que demuestra este gráfico es que no existen tendenciasrepresentativas de la presencia de aguinaldos en los ingresos, en donde habitualmente existiría unasubapronunciadaentreunvalor salarialdeun trimestrealotro, seguidoporunacaídaenelperiodosiguiente.

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Definiciones de las Variables

Variable Definición

Naciosis7 Variable binaria para asigna si el individuo nació en una provincia con sistema escolar de 6 o 7 años de primaria

ch15_cod Provincia natal del individuo según la EPH

aglomerado

Variable binaria que asigna si el individuo nació en la misma localidad en donde se produjo la entrevista según la EPH

h15 Variable binaria que asigna si la entrevista se condujo de forma grupal según la EPH

edad Edad del individuo según la EPH

aguinaldo Variable que incluye el monto de aguinaldo, calculado como el ingreso salarial * 0.08

V2_M Monto del ingreso por jubilación o pensión percibido en el mes de referencia según la EPH

V3_M Monto del ingreso por indemnización por despido percibido en el mes de referencia según la EPH

V4_M Monto del ingreso por seguro de desempleo percibido en el mes de referencia según la EPH

V21_M Monto del ingreso por subsidio o ayuda social (en dinero) del gobierno percibido en el mes de referencia según la EPH

V5_M Monto del ingreso por aguinaldo de la jubilación o pensión percibido en el mes de referencia según la EPH

p21 El ingreso salarial del individuo según la EPH

pp07g2 Variable binaria que define si el individuo respondió si o no a recibir aguinaldo según la EPH

pp07e Variable categórica que representa qué tipo de trabajo tiene el individuo según la EPH

plan Variable binaria que asigna si el trabajo del individuo es un plan de empleo asignado por el gobierno

ing0plan Variable que adjudica salario nulo si el individuo se encuentra en un plan de empleo

ingtot Variable representativa del ingreso salarial del individuo dependiendo del caso en cuestión

lingtot Logaritmo del ingreso salarial del individuo en base al valor estipulado en ingtot

educ Variable representativa de los años de escolaridad del individuo

ch12 Variable categórica que define cual es nivel escolar más alto que cursa o cursó según la EPH

aprobado Variable categórica que define el último año que el individuo aprobó del nivel escolar que respondió en ch12

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nivel_ed Último nivel educativo del cual participó el individuo según la EPH

ch13 Variable binaria que define si el individuo finalizó el nivel escolar respondido en ch12 según la EPH

exp Variable que calcula la experiencia del individuo, definida como la edad-educ-6

expsq Variable que calcula la experiencia elevada al cuadrado, Exp^2

ch04 Variable que define el sexo del individuo según la EPH

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Citaciones

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