La Antigüedad en el Empleo y los Efectos del Ciclo Económico en los Salarios. El Caso Argentino* por Ana Carolina Ortega Masagué** DOCUMENTO DE TRABAJO 2004-25

Noviembre 2004

Agradezco los comentarios de Juan Francisco Jimeno, Hugo Hopenhayn, Ugo Panizza, Daniel Kotzer, Cristina Fernández, Emma García, Juan Ramón García y Francisco Pérez. También agradezco a los participantes del seminario de FEDEA del 16 de Julio de 2003 por sus sugerencias. No obstante, la autora es totalmente responsable de los errores que puedan subsistir.

Universidad de Alcalá de Henares y FEDEA.

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Resumen

El objetivo de este artículo consiste en analizar el papel de la antigüedad en el empleo como elemento de protección de los salarios ante el ciclo económico. De acuerdo a la teoría económica, la antigüedad en el empleo implica la acumulación, a través del aprendizaje, de un capital humano específico. Por tanto, en la medida en que el trabajador reciba una fracción de los rendimientos de dicho capital humano, podemos esperar que el grado de fluctuación cíclica de los salarios sea menor para los trabajadores más antiguos. En el marco de la economía argentina, el análisis empírico confirma esta hipótesis, mostrando que la elasticidad de los salarios respecto de la tasa de desempleo disminuye con la antigüedad. Cuando se tiene en cuenta la heterogeneidad de los empleos, el progresivo aislamiento de los salarios a medida que la antigüedad aumenta resulta más pronunciado para los trabajadores más educados y para aquellos empleados en los sectores con una mayor remuneración.

Abstract

The aim of this paper is to analyse the rol of job tenure as a protective element of wages against the business cycle. According to the economic theory, job tenure implies the accumulation, through learning, of a specific human capital. Thus, to the extent that the worker receives a fraction of the returns to this human capital, we can expect that the degree of cyclical fluctuation of wages is lower for more tenured workers. In the framework of the Argentinian economy, the empirical analysis confirms this hypothesis, showing that the elasticity of wages to the unemployment rate decreases with tenure. When job heterogeneity is taken into account, the progressive isolation of wages as tenure increases turns out to be more pronounced for more educated workers and for those employed in the higher paying sectors.

1 Introducción

Desde una perspectiva empírica, la evidencia de cambios en la sensibilidad de los salarios al ciclo económico es asociada frecuentemente con cambios estructurales en la naturaleza de las relaciones de empleo. Sin embargo, si tenemos en cuenta que existen diferencias en los efectos del ciclo económico sobre los salarios de diferentes grupos de trabajadores, podría darse el caso de que dicha modificación en el comportamiento cíclico de los salarios respondiese a una reestructuración de la fuerza de trabajo y no a cambios estructurales en el proceso de determinación de los mismos. Por tanto, al estudiar el comportamiento cíclico de los salarios es importante tener en cuenta la composición de la fuerza laboral.

La antigüedad en el empleo implica la acumulación, a través del aprendizaje, de un capital humano específico. En la medida en que el trabajador reciba una fracción de los rendimientos de dicho capital humano, podemos esperar que el grado de fluctuación cíclica de los salarios sea menor para los trabajadores más antiguos.

El entorno macroeconómico volátil en el que funciona el mercado de trabajo en Argentina, y la ampliación del conjunto de contratos temporales disponibles en la economía durante la última década, hacen del estudio del papel de la antigüedad en el empleo como elemento de protección de los salarios ante el ciclo económico una cuestión trascendental. Asimismo, dada la elevada desigualdad salarial existente en el país, resulta importante analizar el papel protector de la antigüedad para diferentes grupos de trabajadores.

Por tanto, en este artículo estudiamos el rol que la interacción entre la antigüedad en el empleo y el ciclo económico juegan en el proceso de determinación de los salarios en el mercado de trabajo argentino. Con el fin de tener en cuenta la heterogeneidad de los empleos, investigamos si la educación y el sector de actividad de la empresa resultan relevantes en la interacción entre antigüedad y ciclo económico.

El estudio de los determinantes del salario ha recibido una creciente atención en la literatura económica durante las últimas décadas. De entre las múltiples ramas dedicadas a estudiar los determinantes del salario, este artículo estará centrado en el papel de dos de ellas: la que estudia los rendimientos de la antigüedad y la que investiga el comportamiento cíclico de los salarios.

De acuerdo con la teoría del capital humano, los rendimientos de la antigüedad se derivan de la acumulación de un capital humano específico de la empresa. El concepto de capital humano específico hace referencia a todo aquello que tiene valor en un emparejamiento dado pero que carece de él fuera de dicho emparejamiento. La acumulación de ese capital puede llevar, entonces, a que el salario aumente a medida que la relación entre empleador y empleado evoluciona en el tiempo.

En el plano teórico, Jovanovic (1979) señala que, en promedio, los salarios crecen cuando la antigüedad aumenta. Este resultado parece confirmarse en la literatura empírica, por lo que el debate ha surgido en relación a la cuantía de dicho efecto. Por un lado, Topel (1991) estima el límite inferior de los rendimientos de la antigüedad, obteniendo que 10 años de antigüedad elevan el salario del trabajador norteamericano tipo en un 25%. Como conclusión, afirma que la antigüedad tiene un impacto significativo sobre los salarios. Por otro lado, Altonji y Williams (1997) proporcionan nuevas estimaciones acerca de los rendimientos de la antigüedad, concluyendo que la misma sólo juega un papel modesto en la determinación de los salarios (entre un 4% y un 13%).

Inicialmente, los artículos dedicados a estudiar el comportamiento de los salarios a lo largo del ciclo económico trataron de identificar el signo de dicha relación. Una vez alcanzado cierto consenso en torno a ello, el esfuerzo se centró en analizar el comportamiento cíclico de los salarios para diferentes grupos de trabajadores.

Durante las décadas de los setenta y ochenta surgieron numerosos estudios, basados en datos agregados, cuyo principal objetivo era analizar el comportamiento cíclico de los salarios. A pesar de utilizar técnicas econométricas apropiadas y bases de datos representativas, tales estudios arrojaron resultados contradictorios. Una posible razón por la que no alcanzaron conclusiones definitivas fue que ignoraron los cambios que tienen lugar en la composición de la fuerza de trabajo a lo largo del ciclo económico.

A mediados de los años ochenta comenzaron a surgir nuevos estudios empíricos basados en microdatos que contemplaron la importancia del sesgo de composición en el estudio del comportamiento cíclico de los salarios. Bils (1985), Keane, Moffitt y Runkle (1988) y Solon, Barsky y Parker (1994) fueron de los primeros en tener en cuenta los efectos de utilizar datos agregados al estimar dicho comportamiento. Utilizando dos bases de datos diferentes, NLSY¹ y PSID², estos estudios encontraron evidencia a favor de un comportamiento procíclico de los salarios. Sin embargo, en lo que se refiere a la dirección del sesgo, los resultados no fueron concluyentes. El estudio de Solon, Barsky y Parker (1994), basado en datos de PSID, concluye que la agregación conduce a un sesgo contracíclico. Los estudios que utilizan datos de NLSY muestran un sesgo contracíclico de poca importancia (Bils, 1985), o un sesgo procíclico (Keane, Moffitt y Runkle, 1988).

¹ National Longitudinal Survey of Youth.

² Panel Study of Income Dynamics.

Una clasificación que suscitó gran interés en la literatura es la que distingue entre trabajadores que cambian de empleo (job changers) y trabajadores que permanecen en el mismo empleo (job stayers).

Utilizando el cambio en la tasa de desempleo como indicador del estado del ciclo económico, Bils (1985) encuentra evidencia de que los salarios de aquellas personas que cambian de empleo, así como los de aquellas que entran y salen de la fuerza de trabajo, son altamente procíclicos, mientras que los salarios de quienes permanecen en el mismo empleo apenas responden al ciclo. En la misma línea, Solon, Barsky y Parker (1994) encuentran que la sensibilidad de los salarios al ciclo económico es alta incluso en el caso de los trabajadores que permanecen en sus empleos.

Beaudry y DiNardo (1991) utilizan dos bases de datos diferentes, PSID y CPS³, para explicar las diferencias en el comportamiento cíclico de los salarios de aquellas personas que permanecen en sus empleos y aquellas que cambian de empleo. De acuerdo con sus resultados, cuando los trabajadores cambian de empleo, la tasa actual de desempleo no afecta a los salarios una vez que se controla por las mejores condiciones existentes en el mercado de trabajo desde que el trabajador fue contratado. En cambio, cuando no existe movilidad, los salarios están correlacionados negativamente con la tasa de desempleo vigente en el momento en el que el trabajador fue contratado.

Utilizando datos de NLSY para el período 1979-1988 y tomando las tasas de desempleo nacional y local como indicadores del estado del ciclo económico, Bowlus (1993) encuentra evidencia de que los salarios de aquellas personas que se incorporan a un nuevo empleo son más sensibles al ciclo económico que los salarios de quienes continúan en un mismo empleo.

Más recientemente, el estudio de Carneiro y Portugal (2004) para la economía portuguesa distingue entre trabajadores que permanecen en sus empleos, trabajadores que acceden a un nuevo puesto de trabajo y trabajadores que dejan (voluntaria o involuntariamente) sus puestos de trabajo. La evidencia empírica recogida por estos autores para el período 1986-1998 indica que los salarios de aquellas personas que permanecen en un mismo empleo son moderadamente procíclicos, mientras que los salarios de quienes acceden a un nuevo empleo muestran un comportamiento fuertemente procíclico.

³ Current Population Survey.

Finalmente, Arozamena y Centeno (2001) presentan un modelo que combina los efectos del ciclo económico y la antigüedad en el empleo. En él se argumenta que, a medida que la relación de empleo progresa y se acumula capital humano específico de la empresa, el trabajador se apropia de una parte del valor de ese capital humano, lo cual lo aísla progresivamente de los efectos del ciclo económico. Utilizando tres bases de datos diferentes (NLSY, PSID y CPS) y midiendo el estado del ciclo económico a través de la tasa de desempleo, estos autores obtienen evidencia de que las condiciones del mercado de trabajo tienen un efecto menor sobre el salario del trabajador cuanto mayor es su antigüedad en el empleo.

El resto del artículo se estructura de la siguiente manera. En la Sección 2 hacemos una breve descripción de los principales indicadores macroeconómicos, así como de aquellos relacionados con el mercado de trabajo durante las últimas décadas en Argentina. En la Sección 3 describimos los datos utilizados en el análisis, mientras que en la Sección 4 planteamos algunos problemas econométricos. La Sección 5 presenta la especificación del modelo, derivada de tener en cuenta las soluciones a los problemas anteriores. Nuestro interés se centra en identificar el efecto que la antigüedad en el empleo tiene sobre la elasticidad de los salarios respecto del ciclo económico, este último medido a través de la tasa de desempleo local.

En la Sección 6 se discuten los resultados. Al igual que Arozamena y Centeno (2001), obtenemos que el mercado de trabajo argentino se caracteriza por una elasticidad de los salarios respecto del ciclo económico que es decreciente con la antigüedad. Asimismo, analizamos el efecto de la antigüedad sobre el comportamiento cíclico de los salarios para diferentes grupos educacionales y sectores de actividad, lo cual nos permite tener en cuenta la heterogeneidad de los empleos. En el primer caso, concluimos que un mayor nivel de educación amplifica el impacto de la antigüedad sobre la elasticidad de los salarios respecto del ciclo económico. En el segundo caso, la elasticidad de los salarios respecto del ciclo económico resulta más sensible a la antigüedad en el empleo en los sectores de altos salarios que en los sectores de bajos salarios. Estos resultados son consistentes con la hipótesis de que la acumulación de capital humano específico de la empresa implica una importancia creciente de los acuerdos implícitos de protección entre empleadores y empleados en la determinación de los salarios. Finalmente, la Sección 7 concluye.

2 La Economía Argentina: Una Panorámica de su Evolución Histórica

La Figura 1 muestra el crecimiento del PIB para la economía argentina durante los últimos veinte años. En ella se pueden distinguir tres etapas claramente diferenciadas.

Durante la primera etapa (1980-1990) la economía argentina se caracterizó por un bajo crecimiento y una alta tasa de inflación, lo que condujo a una importante crisis marcada por la hiperinflación a finales del período. El modelo económico entonces preponderante era el de una economía altamente cerrada y regulada, en la que el Estado poseía en monopolio todas las empresas de servicios públicos.

La segunda etapa, que va de 1991 a 1998, implicó un período de fuerte crecimiento y baja inflación . Ello fue el resultado de una serie de reformas estructurales introducidas en 1991. Estas reformas, que favorecieron la inversión extranjera, comprendieron, entre otras cosas, la aprobación de la Ley de Convertibilidad, la privatización de numerosas empresas públicas y una significativa apertura de la economía.

La tercera etapa (1999-2002) supuso un largo período de recesión. Dicha recesión se produjo como consecuencia de un complicado escenario internacional marcado por las crisis de Asia, Rusia y Brasil, y de una difícil situación fiscal que mantuvo los tipos de interés y el riesgo país en niveles muy elevados. De hecho, la actividad económica tuvo, en el año 2002, una de las mayores caídas de su historia. El PIB en precios constantes de 1993 cayó un 10,9%. Como consecuencia, el gobierno decidió devaluar el peso en enero de 2002.

⁴ La excepción viene dada por el año 1995 en el que se produjo una breve aunque severa recesión causada por la devaluación del peso mejicano.

Figura 1 Crecimiento del PIB. Argentina 1980-2003 Fuente: Elaboración propia a partir de datos del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC) y del Ministerio de Economía.

Nota: La variación porcentual del PIB se mide con respecto al mismo trimestre del año anterior

En relación al mercado de trabajo, las dos últimas décadas fueron testigos de importantes cambios, cuyas principales consecuencias fueron: una mayor tasa de desempleo, una menor elasticidad de los salarios y una menor antigüedad de los trabajadores en sus empleos.

La tasa de desempleo a nivel nacional se mantuvo por debajo del 7% hasta el año 1988. Durante la primera mitad de 1993 comenzó a aumentar, hasta alcanzar dos años más tarde un pico del 18,4%. A continuación, mostró una tendencia decreciente, que finalizó en la segunda mitad de 1998. A partir de entonces comenzó a crecer nuevamente hasta alcanzar una tasa del 21,5% en mayo de 2002 (Figura 2).

Por tanto, durante los años noventa el desempleo ha permanecido muy por encima de su nivel de equilibrio (Galiani, 2002). Si bien parte de dicho incremento viene explicado por una tendencia creciente en la participación laboral, su mayor parte responde al desempleo de los participantes ya existentes. Concretamente, la explicación a estas elevadas tasas de desempleo debe buscarse en una combinación de diferentes factores: (i) factores macroeconómicos, tales como la crisis mejicana de 1995, la devaluación brasilera de 1999 y la caída del esquema de Convertibilidad en 2002; (ii) las elevadas tasas de destrucción de empleos que trajo aparejado el proceso de reestructuración económica que tuvo lugar con las reformas implementadas; y (iii) una estricta legislación laboral que podría haber entorpecido el proceso de 5 creación de empleo.

Figura 2 Tasa de Desempleo. Argentina 1980-2002 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH).

Tradicionalmente, el mercado de trabajo de Argentina, comparado con el de Estados Unidos, ha tendido a ajustarse más por medio de los salarios y menos por medio del empleo (González, 2002). Sin embargo, durante la última década la flexibilidad de los salarios disminuyó considerablemente, mientras que la volatilidad del empleo aumentó (IADB, 2004). En concreto, en los años ochenta los efectos de una desaceleración del PIB del 1 por ciento fueron una disminución de 0,15 puntos porcentuales en el empleo y una caída de 2,11 puntos porcentuales en los salarios, mientras que en los años noventa la respuesta fue mayor para el empleo (0,26 puntos porcentuales) y mucho menor para los salarios (0,13 puntos porcentuales). 6

Es importante tener en cuenta que estos cálculos de la elasticidad de los salarios y del empleo adolecen de un problema. Asumen que no ha habido cambios estructurales a lo largo del período considerado cuando en realidad, como se mencionaba anteriormente, se trata de un período de importantes reformas que podrían haber influido en el grado de rigidez del mercado laboral al alterar la composición de la fuerza de trabajo.

⁵ Para una descripción más detallada de las causas del desempleo en Argentina, véase Mondino y Montoya (2000), Hopenhayn (2001), Galiani (2002), Pessino y Andrés (2003), Saavedra (2003), IADB (2004) y Cerimedo (2004).

Cabe destacar que estos datos deben ser tratados con cautela al estar basados en regresiones con sólo 10 observaciones. Agradezco al Banco Interamericano de Desarrollo por poner a mi disposición estos datos.

Para estudiar la evolución de la antigüedad en el empleo a lo largo del tiempo se ha llevado a cabo un análisis por cohortes anuales de la antigüedad media en el empleo así como de la edad media de los asalariados varones de entre 15 y 64 años. La Figura 3 muestra que la antigüedad media de los trabajadores (eje izquierdo) disminuyó desde 8,2 años en 1986 hasta 6,3 años en 2003 (una reducción del 23,2%), mientras que su edad media (eje derecho) apenas varió. Esta disminución de la antigüedad media de los trabajadores viene explicada, en parte, por la ampliación del conjunto de contratos temporales disponibles en la economía en 1995.

Figura 3 Antigüedad en el Empleo y Edad de los Trabajadores. Gran Buenos Aires. 1986-2003. Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH).

3 Los Datos

Los datos utilizados en el análisis proceden de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH). Esta encuesta es llevada a cabo por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC) dos veces al año (en mayo y octubre) desde 1974.⁸ En cada semestre, un 25% de los hogares son reemplazados, de manera que los individuos pueden ser observados como máximo en cuatro ocasiones. Nuestra muestra consiste en un panel que comprende 30 ciudades argentinas desde mayo de 1995 hasta mayo de 2003, cubriendo así un ciclo económico 9 completo.

⁷ La reforma laboral de 1991 introdujo algunos contratos de duración limitada. Sin embargo, dadas sus restricciones, esta reforma no tuvo un impacto significativo.

⁸ Para algunos años también se cuenta con una tercera encuesta en Agosto.

A pesar de que la encuesta fue diseñada como un panel, esta información se encuentra disponible para los usuarios sólo a partir de 1996. Por este motivo, las dos olas previas que utilizamos han sido enlazadas utilizando aquellas características individuales que no varían con el tiempo. Entre ellas resulta fundamental la fecha de nacimiento del individuo. Las encuestas anteriores a 1995 no disponen de esta información por lo que, por motivos de fiabilidad de los datos, no son consideradas en la muestra.

La encuesta proporciona abundante información acerca de las características de las personas y sus empleos. Sin embargo, para nuestros propósitos, presenta algunas debilidades que debemos tener en cuenta.

La primera de ellas se refiere a la falta de un código de empleo que permita su identificación directa e inequívoca. Así, los cambios de empleo deben inferirse a través de la antigüedad declarada por el individuo. Asumimos que un individuo cambia de empleo cuando la antigüedad declarada por el mismo es inferior al tiempo transcurrido desde la última entrevista. Esta partición se denomina “partición T” (Brown y Light, 1992). Esta partición resulta adecuada siempre que no existan errores en la medición de la antigüedad. Esto es, un trabajador que no ha cambiado de empleo debe declarar una antigüedad que exceda, en el tiempo transcurrido, la antigüedad declarada en la entrevista anterior.

La segunda de las debilidades se refiere a los posibles errores de medición presentes en los datos de duración, lo cual resulta particularmente problemático dado el papel clave que juega la antigüedad no sólo en la identificación de los empleos, sino también como variable explicativa en la implementación empírica. Estos errores de medición pueden provenir de dos fuentes. La primera de estas fuentes está relacionada con el clásico problema del “redondeo”, por el cual la antigüedad declarada por los individuos tiende a concentrarse alrededor de determinados valores, tales como 6 meses, 1 año, 5 años, 10 años, etc. La segunda fuente está ligada a la ambigüedad de la pregunta empleada para calcular la antigüedad en el empleo. En particular, la encuesta pregunta: “¿Cuánto tiempo hace que está en esa ocupación?”. Algunos de los encuestados pueden interpretar la ocupación como una descripción del trabajo y no como un emparejamiento dado.

A fin de corregir las frecuentes inconsistencias de la antigüedad en el tiempo se han llevado a cabo dos medidas. Por un lado, se ha tomado el valor declarado en la primera entrevista de cada empleo como el verdadero y se ha obligado a la antigüedad a aumentar con el tiempo en todas las observaciones siguientes. Por otro lado, se han eliminado todos aquellos empleos que no tuviesen una fecha de inicio consistente (dentro de un determinado rango) siempre que el mismo haya sido observado más de una vez. Sin embargo, ninguna de estas correcciones produjo cambios importantes en las estimaciones, por lo que finalmente fueron omitidas.

4 Enfoque Econométrico

En el presente análisis existen dos cuestiones econométricas importantes que deben ser tenidas en cuenta.

La primera se refiere a la heterogeneidad inobservada. La división de la heterogeneidad en sus componentes observados e inobservados depende de la base de datos utilizada. Una ventaja de los datos individuales frente a los datos agregados es que éstos disponen de una mayor cantidad de componentes observados que pueden ser utilizados como control.

La heterogeneidad observada es, por definición, medible a través de variables que se encuentran disponibles en los datos, tales como algunas características personales (educación o edad) o ciertas características del mercado (industria u ocupación). Sin embargo, es posible que existan determinadas características no recogidas por las encuestas (variables omitidas) que generen heterogeneidad inobservada. Ejemplos de estas variables son la habilidad y la capacidad de la persona.

Los modelos para datos de panel permiten tener en cuenta este tipo de heterogeneidad en la estimación. En el modelo de efectos aleatorios se supone que el efecto individual es una variable aleatoria inobservable independiente del conjunto de variables explicativas que pasa a formar parte de un término de perturbación compuesto. Por el contrario, en el modelo de efectos fijos los efectos individuales inobservables son tratados como un conjunto de coeficientes adicionales que se pueden estimar junto con el resto de coeficientes. Esto resulta equivalente a la estimación por mínimos cuadrados de un modelo en el cual, para eliminar el componente de heterogeneidad inobservada, las variables se definen como desviaciones respecto de sus medias individuales. Dadas sus características, este procedimiento requiere, al menos, dos observaciones de salario para cada individuo.

La segunda cuestión econométrica se refiere al posible sesgo de selección presente en la muestra final. El sesgo de selección puede presentarse cuando las personas no incluidas en la muestra poseen características inobservadas sistemáticamente diferentes de las de aquellas personas incluidas en la muestra. En nuestro caso, podemos dividir el sesgo de selección en dos componentes. El primero es el sesgo de selección muestral derivado del hecho de que sólo observamos los salarios de aquellas personas que están empleadas, no así los de las personas que han decidido no participar en el mercado de trabajo (desempleados e inactivos). El segundo es el sesgo de selección que podría derivarse de la necesidad de seleccionar una muestra con al menos dos observaciones de salario para cada individuo. Por todo esto, existe la posibilidad de que la muestra finalmente obtenida no sea una muestra aleatoria.

La técnica utilizada en este trabajo para corregir el posible sesgo de selección fue propuesta por Bover y Arellano (1997) y consiste en una extensión de la metodología introducida por Heckman (1979). El procedimiento consta de dos etapas. En primer lugar, se estima un modelo probit para cada momento del tiempo que explica la probabilidad de que un individuo esté presente en la muestra utilizada para la estimación de la ecuación de salarios. En segundo lugar, a partir de los probits anteriores se construye la inversa del ratio de Mill que, con el objetivo de corregir el posible sesgo de selección, es incorporada como regresor adicional en la ecuación de salarios.

5 Especificación del modelo

5.1 Ecuaciones de Selección

La probabilidad de que un individuo esté presente en la muestra final es estimada a partir de un modelo probit para cada momento del tiempo. Por tanto, asumimos que

\[P _ {i} = Z _ {i} \delta + \eta_ {i} (i = 1, \dots)\]

en donde es una variable asociada con la probabilidad de que el individuo i esté presente en la muestra utilizada para estimar la ecuación de salarios, es un vector de variables explicativas un término de perturbación.

La variable dependiente en las ecuaciones de selección, es una variable dicotómica que toma valor uno si el individuo está empleado en el momento de tiempo al que se refiere la ecuación de selección y, al menos, en una más de las olas. Así, a las personas que están empleadas en menos de dos olas o, que están empleados en, al menos, dos olas, pero no en el momento de tiempo al que se refiere la ecuación de selección, se les asignará un valor igual a cero.

El vector de variables explicativas, está compuesto por tres grandes grupos de variables que afectan la probabilidad de estar presente en la muestra.

El primer grupo está relacionado con las características individuales de las personas y abarca su educación, edad, estado civil y número de hijos. Las cuatro dummies de educación toman el valor uno cuando el mayor nivel educativo alcanzado por la persona es el de primario incompleto, primario completo, secundario completo o universitario completo, respectivamente. La edad se controla por medio de cinco variables dummies que toman el valor uno dependiendo de si el individuo tiene menos de 24 años, entre 25 y 34 años, entre 35 y 44 años, entre 45 y 54 años o más de 55 años. El estado civil se mide a través de una variable dummy que toma el valor uno si la persona está casada y cero en otro caso. Finalmente, el número de hijos mide la cantidad de hijos menores de 6 años.

El segundo grupo está vinculado con las características del lugar de residencia, que son controladas por medio de cinco variables dummies que agrupan las ciudades argentinas en seis regiones: Gran Buenos Aires, Noroeste, 10 Nordeste, Cuyo, Pampeana y Patagónica.

Finalmente, el tercer grupo está relacionado con el estado del ciclo económico, medido por medio del logaritmo natural de la actual tasa de desempleo local. En el período que abarca la muestra, una mayor tasa de desempleo está asociada a un menor nivel de actividad. 11

Seleccionando a los hombres de entre 15 y 64 años de edad y eliminando aquellas observaciones para las cuales no se dispone de una información completa obtenemos una muestra de 204.939 personas. La Tabla 1 presenta la media y desviación estándar de las características antes mencionadas para esta muestra.

Los resultados de las estimaciones se presentan en el Anexo. El análisis de selección es uno de corte transversal para cada momento del tiempo, lo que hace posible que la corrección del sesgo varíe en el tiempo para cada individuo.

Las ecuaciones de selección muestran que las personas más cualificadas, así como las casadas y las residentes en el Gran Buenos Aires tienen más probabilidad de estar presentes en la muestra. Dicha probabilidad aumenta con el número de hijos menores de seis años, mientras que disminuye con la tasa de desempleo.

¹⁰ Gran Buenos Aires incluye Ciudad de Buenos Aires y Partidos del conurbano. Noroeste incluye Gran Catamarca, Tucumán, La Rioja, Salta, Jujuy y Santiago de Estero. Noreste comprende Corrientes, Formosa, Posadas y Gran Resistencia. Cuyo abarca Gran Mendoza, San Luis y Gran San Juan. La región Pampeana incluye Gran La Plata, Bahía Blanca, Gran Rosario, Santa Fe, Paraná, Gran Córdoba, Concordia, Santa Rosa, Mar del Plata y Río Cuarto. La región Patagónica comprende Comodoro Rivadavia, Neuquén, Río Gallegos y Tierra del Fuego.

¹¹ Alternativamente, podríamos medir el ciclo económico a través de la tasa de crecimiento del PIB. Sin embargo, la tasa de desempleo local da lugar a una mayor variabilidad geográfica.

Tabla 1 Estadísticos Descriptivos

5.2 Ecuaciones de Salarios

El modelo general que vamos a considerar en esta sección es el de una ecuación minceriana de salarios aumentada con efectos individuales de la forma

\[w _ {i t} \equiv l n W _ {i t} = \alpha + X _ {i t} \beta + \lambda_ {i} + \mu_ {i} + \varepsilon_ {i t} \quad (i = 1, \dots , N y t = 1, \dots , T _ {i})\]

en donde es el logaritmo natural del salario por hora pagado al individuo i en el momento es un vector de variables explicativas, es la inversa del ratio de Mill, es un efecto individual y un término de perturbación.

La variable dependiente en la ecuación de salarios es el logaritmo del salario real por hora, deflactado utilizando el Índice de Precios al Consumidor (base 1999=100).

De nuevo, distinguimos tres grandes grupos de variables explicativas dependiendo del tipo de características a las que se refieren: las características del trabajador, las características del empleo o las características de la economía en general.

En relación a las características individuales incluimos nivel educativo, estado civil, experiencia potencial y antigüedad en el empleo. Las dos primeras se definen como antes. La experiencia potencial, calculada como edad menos años de educación menos seis, se divide en tres variables dummies que toman el valor uno si el trabajador tiene menos de 3 años, entre 3 y 10 años, o más de 10 años de experiencia en el mercado de trabajo. Por último, la variable antigüedad en el empleo es utilizada aquí como una medida indirecta de la acumulación de capital humano específico de la empresa. Se trata una variable continua medida en años.

Las características del empleo comprenden sector de actividad, ocupación y régimen de propiedad del establecimiento. Las características del sector son controladas por medio de doce variables dummies que agrupan a las empresas en función de sus ramas de actividad. Las características de la ocupación son controladas por medio de siete variables dummies que se corresponden con el primer dígito del Clasificador Nacional de Ocupaciones. Las características del establecimiento son controladas por medio de una variable dummy que toma el valor uno si se trata de un establecimiento público.

Finalmente, incluimos las variables que reflejan la situación general de la economía. Al igual que antes, utilizamos el logaritmo natural de la tasa de desempleo local para medir el estado del ciclo económico.

A las variables mencionadas anteriormente debe agregarse el producto de la antigüedad y el logaritmo natural de la tasa de desempleo local. Es de esperar que el signo de dicho término de interacción sea positivo, esto es, que la sensibilidad de los salarios al ciclo económico disminuya con la antigüedad.

Restringiendo la muestra a aquellos que dicen haber estado en un empleo asalariado en al menos dos de las olas obtenemos una muestra de 49.408 hombres y 134.677 observaciones, lo que nos da un promedio de casi 3 observaciones por individuo. Los estadísticos descriptivos para todas las variables empleadas en el análisis son presentados en la Tabla 2.

Tabla 2 Estadísticos Descriptivos: Medias y Desviaciones Estándar

6 Resultados Econométricos

6.1 Resultados Básicos

Inicialmente se estimaron los modelos de efectos fijos y efectos aleatorios para a continuación contrastar si los efectos individuales están correlacionados o no con las variables observables, esto es, si los estimadores en niveles y en desviaciones estiman o no los mismos parámetros subyacentes. El contraste tradicional propuesto por Hausman (1978) rechaza la hipótesis de incorrelación, por lo que el modelo es estimado finalmente utilizando el método de efectos fijos.¹²

¹² El test de Wald rechaza el modelo de efectos aleatorios sobre la base de un test estadístico de 7590,51.

Los principales resultados de la estimación de la ecuación de salarios planteada en la sección anterior son presentados en la Tabla 3.¹³ Las estimaciones presentadas en las columnas (1) a (4) difieren en las variables independientes utilizadas. En la primera columna no se incluyen como regresores el nivel educativo del individuo, cuya variación temporal es pequeña, ni tampoco aquellas variables relacionadas con las características del empleo, que podrían ser endógenas. Dichas variables son incorporadas sucesivamente en la segunda y tercera columnas. Finalmente, la cuarta columna presenta estimaciones en las que, para aislar los efectos del ciclo económico, utilizamos la tasa de desempleo vigente al inicio de la relación contractual en lugar de la tasa de desempleo actual. La última fila de la tabla presenta el efecto marginal de la tasa de desempleo sobre los salarios, calculado para el valor medio de la antigüedad.

La elasticidad de los salarios respecto de la tasa de desempleo actual (en valor absoluto) disminuye con la antigüedad en el empleo en las distintas especificaciones planteadas (columnas (1) a (3)). En todos los casos, el impacto de un año adicional de antigüedad sobre la elasticidad de los salarios respecto de la tasa de desempleo actual es estadísticamente significativo a un nivel del 5%. Por tanto, cuanto más duradero es el emparejamiento, más protegido se encuentra el trabajador frente a las variaciones cíclicas del mercado de trabajo. En particular, un aumento de la antigüedad en una cantidad igual a su desviación estándar reduciría el efecto marginal de la tasa de desempleo actual en aproximadamente un 16% (desde -0.0732 hasta 0.0615 en la columna (1), desde -0.0747 hasta 0.0630 en la columna (2) y desde -0,0786 hasta -0,0661 en la columna (3)).

En vista de estos resultados podemos concluir que la antigüedad en el empleo aísla al trabajador del estado actual del ciclo económico. Estos resultados se encuentran en línea con los obtenidos por Arozamena y Centeno (2001) para la economía de los Estados Unidos. En particular, ellos encuentran que un aumento de la antigüedad en una cantidad igual a su desviación estándar reduce el efecto marginal de la tasa de desempleo actual en un 25%, desde -0,048 hasta -0,037.

Además, podemos destacar los siguientes resultados. La evidencia empírica confirma la existencia de rendimientos positivos de la antigüedad, derivados de un mayor conocimiento mutuo entre empleador y empleado.

En segundo lugar, la elasticidad de los salarios respecto de la tasa de desempleo actual es negativa y significativamente diferente de cero. Por tanto, el salario real resulta procíclico y aumenta cuando el estado actual del ciclo económico mejora.

¹³ Para una descripción más detallada de los resultados obtenidos véase la Tabla A.2.

Finalmente, debemos recordar que las estimaciones incluyen una corrección ante posibles sesgos de selección que permite capturar, incluso, sesgos de selección que varían con el tiempo. En todos los casos, el efecto de la corrección es significativamente distinto de cero.

Estos resultados siguen siendo válidos cuando en lugar de utilizar la tasa de desempleo actual, empleamos la tasa de desempleo vigente en el momento en que el trabajador fue contratado (columna (4)). No obstante, la interpretación es algo diferente: en este caso, la evidencia empírica señala que el efecto de las condiciones iniciales se desvanece con el tiempo a medida que la antigüedad aumenta. 14

Tabla 3 Efecto de la Antigüedad sobre la Elasticidad del Salario respecto de la Tasa de Desempleo Local: Modelo Básico de Regresión

Nota: * significativo al 10%, ** 5%, ***1%.

6.2 Heterogeneidad de los empleos

De acuerdo al modelo planteado en la Sección 5.2, el salario es una función, entre otras variables, del capital humano específico de la empresa. Sin embargo, es posible que las distintas empresas o empleos asignen un valor diferente a este tipo de capital humano. Así, se esperaría que aquellas empresas o empleos que dan una mayor importancia relativa al capital humano específico del trabajador pagasen mayores salarios. Esta heterogeneidad de las empresas/empleos podría llevar a que el efecto de la interacción entre la antigüedad y el ciclo variara a lo largo de la distribución salarial. Es decir, cabría esperar que el impacto de la antigüedad, como medida del capital humano específico de la empresa, sobre la elasticidad del salario respecto de la tasa de desempleo no fuera constante a lo largo de la distribución salarial.

¹⁴ Si medimos el ciclo económico a través de la tasa de variación interanual del PIB trimestral, distinguiendo, de nuevo, entre el estado actual del ciclo económico y el estado del ciclo económico al inicio de la relación laboral obtenemos que, en el primer caso, el impacto del ciclo sobre los salarios gira en torno a 0.0030*** y el coeficiente del término de interacción se encuentra alrededor de -0.0001*, mientras que en el segundo caso estos valores ascienden a 0.0027*** y -0.0003***, respectivamente.

Con el objetivo de verificar dicha hipótesis se proponen dos alternativas que, a su vez, nos permiten testar la robustez del modelo básico. Dado el tipo de empleos en los que suelen estar ocupados, es de esperar que los trabajadores mejor educados acumulen más capital humano específico de la empresa y de forma más rápida. Para tener esto en cuenta comprobamos si los resultados anteriores son sensibles respecto del nivel de educación. En otras palabras, investigamos si la educación resulta una dimensión relevante en la interacción entre antigüedad y ciclo económico. Para ello, construimos dos submuestras que dependen del nivel educativo del individuo, incluyéndose sólo aquellos individuos que no están estudiando en el momento de la entrevista. La primera submuestra comprende aquellos individuos que poseen un nivel educativo inferior al secundario. La segunda submuestra incluye aquellos individuos con un nivel educativo secundario o superior.

Por otro lado, es de esperar que los empleos mejor pagados impliquen un mayor grado de especificidad del capital humano del trabajador, lo cual debe reflejarse en diferentes impactos de la antigüedad y el ciclo económico sobre los salarios. Para averiguar si éste es o no el caso, estudiamos la respuesta de los salarios a cambios en las condiciones del mercado de trabajo a lo largo de un empleo para dos segmentos diferentes de la distribución salarial. Así, construimos dos nuevas submuestras que dependen de la rama de actividad de la empresa en la que se encuentra empleado el trabajador. La primera submuestra incluye aquellos trabajadores empleados en sectores de bajos salarios, tales como construcción, comercio, servicios privados, transporte, servicios personales y de reparación. La segunda submuestra agrupa a aquellos individuos que trabajan en industrias que pagan salarios más altos, como pueden ser actividades primarias, manufacturas, administración pública, servicios públicos, servicios financieros, servicios empresariales y servicios sociales.

Si las hipótesis anteriores son correctas, el impacto de la tasa de desempleo local (el grado de protección que una empresa ofrece a un trabajador dado un nivel de antigüedad) debería ser mayor para los trabajadores peor educados/pagados. Por el contrario, el impacto de la antigüedad sobre esta elasticidad debería ser mayor para los mejor educados/pagados.

Los correspondientes resultados se presentan en la Tabla 4.¹⁵ Dichos resultados son consistentes con las conclusiones básicas del modelo anterior.

¹⁵ Para una descripción más detallada de los resultados obtenidos véase las Tablas A.3 y A.4.

En el primer caso, el coeficiente del término de interacción es mayor para aquellos que poseen un nivel educativo secundario o superior. De esta manera, el efecto marginal de la tasa de desempleo local sobre los salarios (en valor absoluto) disminuye desde 0,0844 para aquellos con un nivel educativo inferior a la secundaria hasta 0,0780 para aquellos con un nivel educativo secundario o superior. Evaluada en su valor medio, un aumento de la antigüedad en una cantidad igual a su desviación estándar, reduce el efecto marginal del desempleo en un 12% para las personas con una educación inferior a la secundaria y en un 21% para aquellas con una educación secundaria o superior. En conclusión, un mayor nivel de educación aumenta el impacto de la antigüedad sobre la elasticidad de los salarios respecto de la tasa de desempleo local.

En el segundo caso, el impacto directo de la tasa de desempleo es negativo para ambos grupos, aunque mayor (en valor absoluto) para los sectores de bajos salarios. Los resultados muestran, además, que el coeficiente del término de interacción es positivo para ambos grupos, aunque mayor para los sectores de altos salarios. Como antes, y para tener en cuenta el efecto total de la tasa de desempleo, agregamos el término de interacción, calculando el efecto marginal para el valor medio de la antigüedad. Así, observamos que el valor absoluto del efecto marginal de la tasa de desempleo local sobre los salarios disminuye desde 0,1038 para los sectores de bajos salarios hasta 0,0673 para los sectores de altos salarios, lo cual representa una disminución del 35%. Un aumento de la antigüedad respecto de su media en una cantidad igual a su desviación estándar reduce el efecto marginal de la tasa de desempleo en un 13% para los sectores de bajos salarios y en un 22% para los sectores de altos salarios. En otras palabras, el análisis a nivel de sectores muestra que la elasticidad de los salarios es más sensible a la antigüedad en el empleo en las actividades de altos salarios que en las de bajos salarios.

Tabla 4 Efecto de la Antigüedad sobre la Elasticidad del Salario respecto de la Tasa de Desempleo Local: Estimaciones por Nivel Educativo y Sectores

Nota: *significativo al 10%, ** 5%, ***1%.

7 Conclusiones

En este artículo hemos analizado cómo las variaciones en el mercado de trabajo asociadas a las condiciones del ciclo económico afectan al salario a medida que la relación de empleo evoluciona. Esto es, nos hemos planteado estudiar cómo interactúan la antigüedad en el empleo y las condiciones del mercado laboral en el proceso de determinación de los salarios en el mercado de trabajo argentino para el período 1995-2003.

En el presente contexto, interpretamos la antigüedad en el trabajo como una medida del capital humano específico de la empresa acumulado a lo largo de la relación de empleo. A medida que la antigüedad aumenta, el trabajador se apodera de una fracción creciente del valor de dicho capital específico. Tal apropiación lo aísla progresivamente de las variaciones cíclicas en las condiciones del mercado de trabajo.

La evidencia empírica presentada avala dicha hipótesis. La elasticidad de los salarios respecto de la tasa de desempleo local disminuye con la antigüedad. Más aún, este resultado se mantiene cuando tenemos en cuenta la heterogeneidad de los empleos. Para ello, llevamos a cabo un análisis diferenciado por grupos educativos y sectores de actividad. El progresivo aislamiento de los salarios a medida que la antigüedad aumenta resulta más pronunciado para los trabajadores mejor educados y para aquellos empleados en los sectores mejor remunerados.

Estos hallazgos nos advierten sobre la necesidad de tener en cuenta la composición de los trabajadores en función de su antigüedad al estudiar el comportamiento cíclico de los salarios. Así, la reducción de la elasticidad de los salarios que tuvo lugar en Argentina durante los años noventa resultaría aún mayor si se tuviera en cuenta que la antigüedad promedio de los trabajadores disminuyó durante la última década.

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A Tablas

Tabla A.1 Ecuaciones de Selección: Probabilidad de estar presente en la muestra utilizada para la estimación de las ecuaciones de salarios. Modelo Probit.

Tabla A.1 Ecuaciones de Selección: Probabilidad de estar presente en la muestra utilizada para la estimación de las ecuaciones de salarios. Modelo Probit.

Tabla A.1 Ecuaciones de Selección: Probabilidad de estar presente en la muestra utilizada para la estimación de las ecuaciones de salarios. Modelo Probit. (continuación)

Tabla A.1 Ecuaciones de Selección: Probabilidad de estar presente en la muestra utilizada para la estimación de las ecuaciones de salarios. Modelo Probit. (continuación)

Tabla A.1 Ecuaciones de Selección: Probabilidad de estar presente en la muestra utilizada para la estimación de las ecuaciones de salarios. Modelo Probit. (continuación)

Tabla A.1 Ecuaciones de Selección: Probabilidad de estar presente en la muestra utilizada para la estimación de las ecuaciones de salarios. Modelo Probit. (continuación)

Tabla A.2 Efecto de la Antigüedad sobre la Elasticidad del Salario respecto de la Tasa de Desempleo Local: Modelo Básico de Regresión

Tabla A.3 Efecto de la Antigüedad sobre la Elasticidad del Salario respecto de la Tasa de Desempleo Local: Estimaciones por Nivel Educativo

Tabla A.4 Efecto de la Antigüedad sobre la Elasticidad del Salario respecto de la Tasa de Desempleo Local: Estimaciones por Sectores

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