|
|
4.2 La Ecuación de Salario por hora Según la estrategia de estimación, las predicciones SIV ingresan a las ecuaciones salariales como indicadores de salud libres de los errores de medición y de simultaneidad. La regresión probit auxiliar (4.3) para corregir el sesgo de selección es presentada en el Apéndice 2. El Cuadro 3 muestra las regresiones salariales, que arrojan los resultados esperados. Así como en las ecuaciones de salud, los términos lineales y cuadráticos de la edad obtienen coeficientes positivos y negativos, respectivamente. El punto crítico a partir del cual la productividad declina con la edad es 84 años para los hombres (fuera de la muestra empleada), y 57 años para las mujeres. Cuadro 42 Variable dependiente: Log(Salario por hora). Procedimiento de Heckman.
*: estadísticamente significativo al 10%;
Antes de esas edades, el paso de los años eleva la productividad. La acumulación de experiencia sería la primera causa de este incremento. Más allá de la edad crítica, la productividad decrecería, por ejemplo, por la pérdida de facultades intelectuales o la falta de información y conocimiento actualizado respecto de los modos modernos de producción. La salud más débil que está asociada a edades más avanzadas no debe incluirse dentro de estos factores que limitan la productividad, pues el efecto de la salud es explícitamente controlado en la estimación. De hecho, las edades críticas resultarían menores si no se controlase la salud: 64 y 47 años, para hombres y mujeres, respectivamente. El Gráfico 6 muestra el comportamiento del salario por hora a lo largo de la vida del individuo representativo. Cuando se controla la salud, se obtiene un horizonte productivo más amplio. En otras palabras, si la salud no decayese con la edad, el declive de la productividad ocurriría en períodos más tardíos. La tendencia a enfermar en las personas mayores es una importante restricción al desarrollo de su actividad laboral. A su vez, el impacto de los años de educación es positivo y, además, creciente cuando se estudian años adicionales. Evaluado en las medias muestrales, se obtiene un retorno marginal de 9.3% y 9.2% sobre el salario por hora para los hombres y para las mujeres, respectivamente 6. Estos retornos de un año adicional de estudios son similares a los obtenidos en otros estudios en países en desarrollo.
Gráfico 4.3
Fuente: ENAHO 98-II. Los retornos anteriores son en las dos muestras menores que los obtenidos de regresiones salariales que omiten la salud como variable explicativa (10.0% y 10.1%, para hombres y mujeres). Este resultado sugiere una sobre - estimación del impacto de la educación en los estudios que ignoran la salud como forma alternativa de capital humano. La teoría preveía esta distorsión por varios motivos 7.La variable de ayuda familiar obtiene el signo positivo esperado, pero es significativa sólo entre los hombres. Es un resultado que coincide con la intuición de que no debería hacer falta incluir esa variable en el caso de las mujeres. No haría falta corregir por la ayuda recibida de familiares porque, de hecho, es poco probable que las familias entrevistadas atribuyan a la mujer el ingreso total de la actividad familiar. _________________________ 6 Ver nota 4, cuyo desarrollo se aplica también a los términos lineal y cuadrático de los años de estudio. El impacto marginal depende de los años actuales de estudio y se evalúa por ello en la media de la muestra.7 Los niveles de educación y salud suelen estar correlacionados y, por ello, cuando se omite alguna de esas variables en la regresión de salarios, el impacto propio de la misma es recogido por la variable presente. La correlación entre la salud y la educación se explica no sólo por factores "de dotación". También, la conducta racional de inversión en capital humano ofrece varias explicaciones. Así, las preferencias intertemporales (de los padres) afectan en el mismo sentido la inversión en la educación y la salud (de sus hijos). Asimismo, las restricciones de crédito disminuyen la inversión en una y otra variable. Ciertas características personales (por ejemplo la habilidad intelectual) que afectan la productividad pueden incentivar una mayor inversión en el capital humano en general. Desde luego, los motivos anteriores también pueden generar divergencias entre las diversas formas de capital humano. Las preferencias podrían favorecer directamente alguna de ellas en especial, así como las características personales. En torno a estas últimas, resulta crucial si el criterio de inversión tiende a compensar o reforzar las dotaciones iniciales de los individuos de la familia. Finalmente, tanto para los hombres como para las mujeres, la salud tiene sobre la productividad un impacto positivo y estadísticamente significativo. Este resultado sustenta la idea de este trabajo y, también, abre la posibilidad de simular el efecto de cambios en las condiciones de salud sobre la productividad y, por tanto, la pobreza y la distribución del ingreso en el país. La sección 6 evalúa posibles escenarios a manera de ilustración. Gráfico 4.4
Elaboración propia. Para remarcar la importancia de la salud en la determinación de la productividad, el Gráfico 7 muestra los componentes de la brecha entre el salario por hora de hombres y mujeres. Los hombres tienen un mayor salario por hora (S/. 3.7) que las mujeres (S/. 3.0) y, a la vez, tienen también más educación y mejor salud. Dentro de la población trabajadora, el promedio de años de estudios es 10.0 y 8.8 para hombres y mujeres, respectivamente. El índice de salud (SIV) es 55.8% y 45.8% en cada caso. Las estimaciones anteriores permiten discernir en qué medida una y otra forma de capital humano, educación y salud, determinan esa brecha. El Gráfico 7 analiza la disparidad entre la productividad de hombres y mujeres, definida por la diferencia en el salario por hora (WH-WM). El gráfico se basa en el cambio del salario por hora de cada individuo cuando sus años de estudios (o su índice de salud) se modifican y se igualan al nivel promedio de la población trabajadora. En otras palabras, se simula que la educación o la salud están homogéneamente distribuidos entre todos los individuos, hombres y mujeres. Según el gráfico, si no hubiese diferencia alguna entre la educación y la salud de hombres y mujeres, la brecha sería S/. -0.2: la productividad de las mujeres sería mayor que la de los hombres. Luego, al controlar sólo la salud y, por tanto, permitir diferencias en los niveles de educación, la brecha se eleva hasta S/. 0.2. Ésta sería la diferencia entre la productividad de hombres y mujeres si la salud fuese homogénea. La desigualdad de los índices de salud explica el paso hasta la brecha actual de S/. 0.7. Según el Gráfico 7, por tanto, la disparidad entre la productividad laboral de hombres y mujeres sería un 71% (=0.5/0.7) menor si los hombres no disfrutasen de mejor salud que las mujeres. Este resultado es sorprendentemente alto y confirma la importancia de la salud como determinante de la productividad laboral. Gráfico 4.5
Fuente: ENAHO 98-II. El impacto de la salud sobre la brecha (de S/. 0.2 a S/. 0.7) es comparable al efecto de la educación (de S/.-0.2 a S/. 0.2), la forma de capital humano normalmente más estudiada. En realidad, como explica la sección 6, la inversión en salud puede tener efectos importantes sobre las condiciones de pobreza en el país y la distribución del ingreso y, por tanto, es un instrumento interesante en la asignación del gasto social. Siguiendo un procedimiento similar, el Gráfico 8 muestra la importancia de la salud en la determinación de la diferencia entre el salario por hora en Lima (S/. 4.4) y el resto del país (S/. 2.9). A partir de los índices de salud de los trabajadores de Lima y provincias (55.3% y 49.6%, respectivamente), se estima que la brecha salarial se reduciría en 19% (de S/. 1.5 a S/. 1.2) si la salud estuviese homogéneamente distribuida. A su vez, las diferencias educativas explican el 48% de esa brecha. Finalmente, el Gráfico 9 muestra combinaciones de niveles de educación y salud que generan un mismo nivel de salario por hora. Para no forzar una forma lineal, estas isocuantas se construyen a partir de regresiones que incluyen también un término de interacción, previamente instrumentado, entre los años de estudio y el índice de salud (S IV). El Apéndice 4 muestra estas regresiones.La pendiente negativa de las isocuantas nos indica que menos años de estudios podrían ser compensados, en términos de productividad laboral, por una mejor salud, o viceversa. Además, la semejanza de las pendientes de hombres y mujeres plantea que las tasas de sustitución entre ambas formas de capital humano son similares para ambos grupos. A su vez, el comportamiento no decreciente de las pendientes indica que la salud y la educación no son totalmente complementarios entre sí en la generación de productividad y que, más bien, se sustituyen fácilmente. En el caso de los hombres, la pendiente es incluso creciente. Sin embargo, la imperfección del indicador de salud impide descartar con certeza la complementariedad entre educación y salud. Gráfico 4.6 · Situación actual. |
