Artículo
Laura Salamanca
*
Estimación de la tasa de retorno a la
educación
Resumen
El estudio estima la tasa de retorno de
la educación aplicando el modelo de
Mincer según niveles educativos con base
en datos de ingreso de la encuesta de
hogares de 2007. Como resultado del
estudio se estima una tasa de retorno para
la educación de 10%, lo cual evidencia
que los salarios en El Salvador reciben un
impacto positivo si las personas poseen
un cierto nivel educativo, y éste presenta
una tendencia creciente, dado que
hasta el 2002 los resultados arrojaban
alrededor de un 8%. Esto nos indica que
en El Salvador se valora cada vez más
la inversión en educación, dado que los
retornos privados a medida que pasa el
tiempo se ven mayormente impactados.
Las otras variables que inciden en el nivel
de salarios que obtiene un trabajador son
la experiencia, el ser hombre y el residir en
la zona urbana. Los resultados muestran
la necesidad de crear políticas que traten
de evitar un cierto tipo de discriminación y
favorezcan la equidad en las oportunidades
laborales y la remuneración recibida.
Palabras clave: Tasa de retorno a la
educación, Modelo de Mincer, salarios.
Abstract
This study estimates the rate of return of
education applying the Mincer model
according to educational levels based on
the data from the 2007 household survey.
The result is a total return rate of 10%, which
is evidence that in El Salvador, wages
receive a positive impact when people
have a certain level of education. This
figure displays an increasing tendency due
to the fact that since 2002 the results were
around 8%. This shows that in El Salvador,
investment in education is increasingly
getting more value as the private return has
a positive impact as time passes by. The
other variables that impinge on the level
of wages are experience, being male and
living in an urban area. These results show
the need of designing and implementing
policies in order to prevent certain type
of discrimination and to favor equity in
the labor market opportunities and in the
salaries as well.
Keywords: Rate of return to education,
Mincer Model, wage.
* Este informe fue preparado por FEDISAL en el marco del “Estudio de Intermediación Laboral en El Salvador:
Sostenibilidad y acceso/cobertura/focalización”, preparado por FEDISAL con financiamiento del Banco
Interamericano de Desarrollo, como parte del Programa de Apoyo a la Agenda Social de El Salvador. ES-T1090.
41.
Estimación de la
tasa de retorno a la
educación
I. Marco teórico
La relación entre educación y salarios se sustenta en la teoría del capital humano.
Esta teoría se basa en que la educación es una forma de inversión. Los elementos
que se presentan a continuación no pretenden ser una revisión completa de la
teoría del capital humano, sino más bien trata de explicitar un marco teórico
que sustente la investigación hipotética-deductiva de este estudio.
La teoría del capital humano
La decisión de inversión en capital humano por parte de un individuo es similar
a la decisión de una empresa de invertir en una maquinaria. En ambos casos
sé está incurriendo en un costo en el presente para obtener un mayor flujo de
ingresos en el futuro. Por tanto, la educación es una inversión y a la vez un bien
de consumo.
El precursor de este planteamiento fue Gary Becker, quien en 1957 realizó varias
investigaciones en las cuales hacía un análisis de los factores de producción,
planteó que el factor trabajo podría ser considerado como un tipo de capital, es
decir, “capital humano”. En 1960 T. W. Schultz
1
profesor de Economía Agrícola de
la Universidad de Chicago, abordó el tema de capital humano en un discurso, el
cual fue publicado posteriormente por la American Economic Review de 1961.
Schultz, planteó la relevancia del capital humano en el desarrollo económico
de los países con mayor crecimiento:
Aunque el hecho de que los hombres adquieren habilidad
y conocimientos útiles es algo evidente, no es evidente sin
embargo que habilidad y conocimientos sean una forma de
capital, que ese capital sea en gran parte un producto de la
inversión deliberada, que en las sociedades occidentales ha
crecido a un ritmo mucho más rápido que el capital convencional
(no humano), y que su crecimiento bien puede ser el rasgo
más característico del sistema económico. Se ha observado
ampliamente que los incrementos de la producción nacional
han sido relacionados en gran manera con los incrementos
de la tierra, horas de trabajo y capital físico reproducible. Pero,
la inversión en capital humano es probablemente la principal
explicación de esa diferencia.
Un ejemplo de lo anterior se evidencia cuando se encuentra que un electricista
con experiencia gana más que uno sin ella, en el caso de ocupaciones
comparables, diferenciando por experiencia. Mayor diferenciación se
encuentra entre profesionales y personas que no poseen grado universitario,
así un neurocirujano gana mucho más que un bachiller industrial, o que una
secretaria. Lo que se encuentra detrás de estos diferenciales no es solamente
“la productividad marginal del trabajo” sino el “rendimiento del capital humano
invertido”. Este rendimiento de alguna manera nos explica las brechas de
salarios.
1. Premio Nobel de Economía de 1979.
42.
La Teoría del capital humano, parte de la base, que las personas, al decidir si
prosiguen estudios o no, ponderan el mayor salario que esperan recibir con el
costo (financiero y de oportunidad) de continuar sus estudios. La decisión de
realizar estudios es una decisión de inversión que es analizada por el beneficiario
en términos de la relación costo-beneficio. En este análisis, el costo se mide
como el gasto directo educativo más los costos indirectos o de oportunidad
de estudiar (escolarizarse). El beneficio de la educación, se mide a partir del
diferencial de ingreso obtenido por individuos en función de los niveles estudiados
y grados de escolaridad.
De acuerdo a Zamudio y Bracho (1992), por inversión en capital humano se
entiende “aquellos gastos que los individuos realizan en educación, sea o no
premeditada, y que pueden contribuir a incrementar su productividad”. Por
tanto, esta inversión, tiene que ver con que los individuos invierten en su propia
educación, entrenamiento o bien en otras actividades, las cuales permiten
aumentar su ingreso futuro.
En este estudio se expone la propuesta de Mincer (1962, 1974), quien propuso
que la inversión en capital humano influye en la trayectoria del ciclo de vida
de la relación ingreso-edad y elabora una función de ingreso que explica el
salario real de un trabajador en función de sus años de escolaridad y de otras
características. La estimación de la función del ingreso permite calcular la tasa
de retorno de la educación. Trabajos más recientes han ampliado y modificado
la metodología original de Mincer.
II. Metodología utilizada
La metodología original de Mincer se basa en una ecuación de salarios,
que consiste en estimar econométricamente una función de regresión
semilogarítmica. En esta función, la variable dependiente es el logaritmo natural
del ingreso; y una serie de variables independientes, que tienen relación con el
capital humano del trabajador (educación y experiencia), conjuntamente con
otras características personales y laborales. La ecuación se describe así:
Donde:
• ln (W/hr) es el logaritmo natural del ingreso por hora de la ocupación
principal.
• S
i
es el vector de variables relacionados con el capital humano.
• Exp es la experiencia de las personas, estimada en función de la
edad, menos 6 años, tomando de referencia que no se trabajo antes
de esta edad.
• Exp 2 es la experiencia estimada al cuadrado.
ln (W/hr)
i
= a + b
1
S
i
+ Y
1
Exp + Y
2
Exp2 + u (Ecuación 1)
43.
Estimación de la
tasa de retorno a la
educación
• ln (W/hr) es el logaritmo natural del ingreso por hora de la ocupación
principal.
• S
1
es el vector de variables relacionados con el capital humano.
• Z
1
es el vector de variables relacionadas con otros factores que tienen
una influencia en la determinación de los salarios (para este caso se
usaran género y área).
• Exp es la experiencia de las personas, estimada en función de la
edad, menos 6 años, tomando de referencia que no se trabajo antes
de esta edad.
• Exp 2 es la experiencia estimada al cuadrado.
Una tercera ecuación:
ln (W/hr)i = a0 + b
1
Db + b
2
Dm + b
3
Dt + b
4
Ds + Y
1
Exp + Y
2
Exp2 + u (Ecuación 3)
Donde:
• Db: Representa una variable binaria que asume el valor 1 cuando el
individuo tiene un número de años de estudio mayor o igual a 9 años.
• Dm: Es igual a 1 cuando la persona tiene un número de años de
estudio que se encuentra en el rango de 12 años a más.
• Dt: Es igual a 1 cuando la persona tiene un número de años de estudio
que se encuentra en el rango de 15 años a más, pues una persona con
tres años más de estudios después del bachillerato posee un rango de
técnico.
• Ds: Representa una variable binaria que asume el valor 1 cuando
el individuo tiene un número de años de estudio mayor a los 17 años
del bachillerato, con lo cual esta persona puede ser un estudiante
universitario, graduado, egresado, o con estudios de post grado.
La base de datos utilizada para el estudio es la Encuesta de Hogares de
Propósitos Múltiples, EHPM del año 2007, tomando en consideración los siguientes
criterios:
• PEA, personas con 10 años a más, definida así en el Código de Trabajo
de El Salvador.
• Personas que reportan haber trabajado durante la semana de la
encuesta o durante la semana anterior, por lo menos una hora. Para la
estimación del número de horas trabajadas al mes se utilizará el número
44.
ln (W/hr)
i
= a + b
1
S
i
+ b
2
Z
i
+ Y
1
Exp + Y
2
Exp2 + u (Ecuación 2)
Se estimará una segunda ecuación para determinar el retorno por niveles
educativos, esta se muestra a continuación
2
:
2. La especificación metodológica de esta ecuación se basa en la propuesta de Laguna J. Ramón y Porta Emilio.
“Análisis de la Rentabilidad de la Educación en Nicaragua, Diciembre 2004”. Ministerio de Educación Cultura y
Deportes.
de horas trabajadas la semana pasada y el número de horas trabajadas
habitualmente.
• Que reporten ingreso, como remuneración al trabajo que realizan.
Para lo cual se tomará la variable MONEY de la EHPM.
Es importante puntualizar algunos aspectos respecto a estas variables. La
variable PEA comprende no solamente a los ocupados plenos, sino también
subempleados, excepto cesantes y trabajadores que buscan empleo por
primera vez. Para la variable horas trabajadas se han eliminado aquellos que
reportaban cero como número de horas trabajadas, aunque presentaran valores
en el resto de criterios. La variable MONEY, incluye todos los ingresos percibidos
por el trabajador, ya sea como salario principal o secundario u otros, excepto
remesas.
III. Educación e ingresos en El Salvador
3
Revisando los indicadores de educación, se encuentra que la tasa neta de
asistencia en educación básica en América Latina fue 96.1% en 2006, El
Salvador se encuentra cercano al promedio, con un 95.7%, según datos de
CEPAL. Sin embargo, el indicador de finalización de este nivel es de 91%, y en el
caso de El Salvador, éste se encuentra en 76%.
Para el año 2007 el promedio de escolaridad de la población total en El Salvador
era de 5.9 años, en la zona urbana 7.0 años y en la zona rural de 4.0 años,
en ambos casos se reporta un menor promedio para mujeres. Es evidente, la
marcada diferencia entre lo urbano y lo rural, situación que se profundiza al
analizar el grupo de edad de 25 a 59, que corresponde a la actual población
económicamente activa. Al comparar con el resto de Centroamérica, El Salvador
posee años de estudio mayores que el resto de países centroamericanos,
excepto a Costa Rica y Panamá. Una comparación más amplia, con respecto
a otros países de América Latina muestra que El Salvador se ubica por debajo
de todos, excepto de Brasil, que reporta niveles de escolaridad menores.
El gasto público en porcentaje del PIB que se destina al área social es uno
de los más bajos en comparación con el grupo de países de Centroamérica,
ascendiendo a 11.6% en el período 2005/06, solamente arriba de Guatemala
que presenta un 6.4%. En términos del gasto público, el gasto social representaba
en 2006 un 45.8%, arriba de Ecuador que tiene un 28.6% y de Costa Rica que
presenta un 34.8%. Desglosando la información del gasto social, lo que El
Salvador se destina para educación es un 2.8% en el 2007, con respecto al
PIB, muy similar a Guatemala, ubicándose muy debajo de lo asignado por el
resto de países centroamericanos que se encuentran entre un 3.8% (Panamá) y
4.7% (Costa Rica). La asignación a educación en relación al gasto público era
de 19% para el mismo período, porcentaje que es bastante alto en relación al
resto de los países de Centroamérica y de América Latina, sólo comparable con
3. Los datos de esta sección se han tomado de la Sección Estadística de “Panorama Económico y Social” 2004,
realizada por CEPAL. A excepción de la información de la PEA que sirvió de base para los gráficos y los cuadros de
salarios, que se ha tomado de la EHPM, año 2003.
45.
Estimación de la
tasa de retorno a la
educación
Colombia y por debajo de México, donde el gasto en educación representa un
25.6% del gasto público.
En la tabla No. 2 se presentan algunos datos para la PEA (ocupados y
desocupados). Se observa que la población activa ha ido aumentando a largo
de los últimos cinco años, presentando una tasa de 62.08% en el 2007, lo cual
equivale a 10.4 puntos más con respecto a 2004. Al observar la información
por sexo, tanto hombres como mujeres aumentaron su tasa de participación
en esos años, siendo la tasa neta de participación de los hombres casi el doble
de la que reportan las mujeres. La tasas netas de participación son mayores en
el área urbana que en la rural. Sin embargo, en ambas zonas se mantiene el
diferencial entre hombres y mujeres. Es importante destacar que los datos del
2007, presentan cambios sustanciales con respecto al resto de años debido a los
ajustes que se realizaron debido a los nuevos datos del censo de población.
La tasa de ocupación se ha mantenido en un nivel más o menos constante,
de un 93.22 en 2004 a un 93.67 en 2007. Por zona, tanto en la urbana como
en la rural la tasa de ocupación ha incrementado solamente un punto, sin
embargo, existe una fuerte diferencia entre hombres y mujeres, donde éstas
últimas reportan mayor tasa de ocupación en ambas zonas.
La tasa de desocupación es más baja para las mujeres durante los cinco años
que se muestran en la tabla 1. En el área urbana el diferencial de la tasa de
desocupación de los hombres con respecto a las mujeres es de 5 puntos y en
la rural de 4. Sin embargo, es importante señalar que las mujeres por lo general
presentan menor tasa de participación, ya que la mayor parte se reportan
inactivas. Los hombres por el contrario, reportan mayores tasas de participación
y así también mayores tasas de ocupación y desocupación, para el caso, la
tasa de desocupación de los hombres es en promedio mayor a la tasa de
desocupación general.
Indicadores, área y sexo
Tasa neta de participación
Hombres
Mujeres
Urbana
Hombres
Mujeres
Rural
Hombres
Mujeres
Tasa ocupación
Hombres
Mujeres
Urbana
Hombres
Mujeres
Rural
Hombres
Mujeres
2003
53.43
68.27
40.42
55.44
65.80
46.76
50.32
71.85
30.04
93.08
90.80
96.46
93.83
91.31
96.80
91.81
90.12
95.60
2004
51.71
66.52
38.61
53.95
64.12
45.39
48.20
70.05
27.32
93.22
91.28
96.17
93.47
91.17
96.20
92.77
91.43
96.07
2006
52.63
66.98
40.38
53.87
63.56
45.97
50.65
72.10
30.98
93.43
91.55
96.10
94.28
92.41
96.40
92.00
90.42
95.37
2007
62.08
81.01
46.75
63.62
78.35
52.17
59.10
85.80
35.73
93.67
91.83
96.25
94.18
92.10
96.62
92.60
91.37
95.16
46.
Tomando en consideración la PEA que reportaba ingresos monetarios en el
periodo 2003-2007 y las horas habituales trabajadas, se obtuvieron estimaciones
sobre salario mensual promedio. Los resultados evidencian que el grupo
ocupacional que percibe un mayor nivel de salario promedio es el de los
directivos del sector público y privado, con $1,152.67 dólares mensuales en
el 2007. Mientras que, los empleados de oficina perciben el nivel de salario
promedio inferior, equivalente a $320.53 dólares, sin tomar en consideración el
grupo de ocupaciones operativas.
Como se podría esperar según la lógica de incentivar la educación, lo ocupados
profesionales presentan mayores salarios en relación al resto de grupos, excepto
con relación al grupo de Directivos, quienes a su vez son profesionales, pero se
desempeñan en cargos de dirección. Las diferencias son más acentuadas con
el grupo de Trabajadores no calificados y Oficiales, operarios y artesanos de
artes mecánicas y otros oficios. Con respecto a los ocupados que presentan
un cargo de Empleado de Oficina y/o Técnico y profesional de nivel medio
la remuneración del Profesional es mayor. Lo cual comprueba que existe un
incentivo para obtener un título universitario. Esto se puede observar en la
siguiente tabla.
Grupo ocupacional
Total
Fuerzas armadas
Directivos, funcionarios
Profesionales científicos
Técnicos, profesionales
Empleados de oficina
Comerciantes, vendedores
Trabajadores, agricultores., pesqueros
Artesanos, operarios
Operador de instalaciones, maquinaria
Trabajadores no califica
2003
231.99
221.46
1126.83
731.73
380.17
297.33
230.71
162.49
200.88
235.38
128.79
2004
234.01
410.02
1260.32
710.88
366.85
284.08
238.47
170.75
209.42
251.03
133.36
2005
308.74
283.19
1081.95
710.54
414.93
328.42
247.14
189.81
229.43
272.91
167.4
2006
247.42
219.04
990.47
884.46
416.06
299.57
247.27
139.26
213.84
247.16
144.37
2007
260.64
214.21
1152.67
784.48
379.82
320.53
266.16
122.62
215.7
255.42
154.41
Tabla 2: PEA ocupada por salario mensual promedio. Fuente: Elaboración propia con base en EHPM
años 2003-2007.
47.
Indicadores, área y sexo
Tasa de desocupación
Hombres
Mujeres
Urbana
Hombres
Mujeres
Rural
Hombres
Mujeres
2003
6.92
9.20
3.54
6.17
8.69
3.20
8.19
9.88
4.40
2004
6.78
8.72
3.83
6.53
8.83
3.80
7.23
8.57
3.93
2006
6.57
8.45
3.90
5.72
7.59
3.60
8.00
9.58
4.63
2007
6.33
8.17
3.75
5.82
7.90
3.38
7.40
8.63
4.84
Tabla 1: Tasa neta de participación, ocupación y desocupación por área y
sexo. Fuente: Elaboración propia con base en EHPM años 2003-2007.
Estimación de la
tasa de retorno a la
educación
Nivel de educación
Alcanzado
Total
Ninguno
Básica
Media
Superior Universitaria
Superior no Universitaria
Año
2004
234.01
13z2
518.60
438.67
2005
246.66
129.23
187.86
282.4
532.15
412.74
2006
247.32
136.7
185.31
264.96
654.60
437.55
2007
257.5
137.82
192.14
277.88
638.16
425.24
Tabla 3: Población ocupada según nivel académico por salario
promedio mensual. Fuente: Elaboración propia con base en la EHPM
2004-2007.
IV. Relación salario y educación
Autores y pruebas realizadas para El Salvador
En la sección anterior se presentaron las diferencias entre los salarios percibidos
por las personas que poseen estudios universitarios, y se evidenciaron las brechas
entre los profesionales y los otros grupos ocupacionales, demostrándose que a
mayor nivel educativo se perciben mayores salarios promedios. Esto nos acerca
al objeto principal de este estudio que es mostrar la relación entre el nivel de
estudios y el retorno monetario de la misma.
La relación entre salarios y educación ha sido estimada por diversos autores
haciendo agrupaciones por regiones y países a nivel internacional. También se
han realizado estimaciones para El Salvador por parte de algunos investigadores,
los resultados se muestran en la Tabla 4. En esta se puede observar que durante
los años 80 y 90 la educación en El Salvador presentó una tasa de retorno que
variaba de 7.6 a 7.9, el ejercicio realizado por Mangandi Rivas Claudia y otros
autores utilizando datos del 2000, les dio como resultado una tasa de 7.7. Lo cual
indica que por un año más de educación la persona espera que sus ingresos se
incremente en un 7.7%, convirtiéndose la educación en una forma de mejorar
los ingresos.
Tabla 4: Tasas de retorno a la educación estimadas por varios autores en diferentes años Fuente:
Elaboración propia con base a Psacharopoulos y Patrinos y Mangandi y Carmona
48.
En la Tabla 3 se pueden observar los salarios según nivel académico aprobado,
estos muestran que las personas que poseen estudios universitarios obtienen un
mayor nivel de salario promedio, $638.1, seguido por el grupo que presenta
estudios superiores no universitarios, con $425.24. El nivel más bajo de salarios se
presenta en las personas que no poseen ningún nivel de estudios, con $137.8
de salario mensual, todos estos datos para el año 2007, en la tabla se pueden
observar los resultados del período 2004-2007.
Estimaciones más detalladas por nivel educativo han sido realizadas por otros
autores, Psacharopoulos y Patrinos (1994) estimó las tasas de retorno por nivel
de escolaridad y sector, obteniendo mayores tasas de retorno privado que
retorno social para todos los niveles de educación analizados (ver Tabla 5),
estos resultados tomaron como base información de 1990. Con respecto a lo
anterior, es importante señalar que existen dificultades para estimar los posibles
costos y beneficios sociales que genera la educación, es decir, estimar las
externalidades, por lo que hay que tomar estos resultados con cautela. FUSADES
realizó estimaciones para los ocupados que presentan nivel educativo frente a
los que no poseen ningún nivel de académico, obteniendo las tasas mostradas
en la tabla 5 donde se evidencia un mayor retorno para las personas con mayor
nivel educativo. Estimaciones similares se presenta para el estudio realizado por
Callejas y otros, en el 2003 para el sector de la Industria Manufacturera en el
AMSS.
Otros estudios se han realizado para estimar el efecto que tiene el nivel educativo
en determinadas profesiones, por ejemplo en el caso de los Profesores. Las
estimaciones realizadas por Rodríguez J. en el año 2002 dan como resultado
que la variable educación incide en que los profesores puedan ganar un 10.4
más a través de su salario, las estimaciones se basan en datos del año 2000.
Resultados de ecuaciones para retorno a la educación
Como se específico en la metodología, la muestra tomada de la EHPM, fue
seleccionada en base a los criterios relacionados con la condición de ocupación,
es decir, se tomo la información de la PEA (ocupados, desocupados), que
reportaran ingresos monetarios, a través de la variable MONEY, y que además,
reportaran horas trabajadas la semana anterior o en todo caso un número de
horas de trabajo habitual. Después de realizados estos filtros, la muestra que
se tomó fue de 21,191 datos, con los cuales se trabajaron las regresiones. La
población seleccionada fueron las personas ocupadas y subempleadas, que
reportaban ingresos positivos y horas laborales.
En la Tabla 6 se pueden observar algunos descriptivos para las variables utilizadas.
Con respecto al ingreso mensual se tiene que la media es $266.1, con respecto
al ingreso por hora se tiene un promedio de $1.6. La edad promedio de las
personas incluidas en la muestra es de 37.5 años, y el promedio de escolaridad
es de 7.8 años, lo cual se ve reflejado en el nivel promedio de escolaridad,
49.
Tabla 5: Tasa de retorno por nivel académico de la población, varios autores. Fuente: Elaboración
propia con base en FUSADES, Psacharopoulos y Patrinos y Callejas y otros.
Estimación de la
tasa de retorno a la
educación
Variables
Edad (años)
Grados aprobados
Nivel aprobado*
Salario (USA$)
Horas al mes
Salario por hora (USA$)
EXP (años)
N válido (según lista)
n
Media
37.5
7.8
2.4
266.1
180.4
1.6
23.6
Desv. típ.
14.0
5.0
1.7
388.4
62.4
2.5
16.0
Varianza
196.8
25.2
2.8
150833.6
3896.1
6.3
255.0
1,922,711
21,191
Tabla 6: Tasa de retorno privado por nivel académico de la población (varios
autores). El nivel se cuantifica con un mínimo de 0 y un máximo de 5 para aquellos
que tienen estudios superiores, 2.4 refleja un nivel menor a educación media.
Fuente: Elaboración propia con base en EHPM 2007.
4. Este resultado puede estar afectado por el cambio en los factores de expansión usados en el 2007, con
los nuevos resultados del censo de población 2007. Anteriormente las EHPM fueron ajustadas con factores que
tomaban de referencia las proyecciones de población del censo de 1992, las cuales, según se observó en el
censo de 2007, estaban sobreestimadas en alrededor de 20%.
La estimación de la primera ecuación, que corresponde al modelo básico de
Mincer, considera las siguientes variables: educación, experiencia potencial,
experiencia potencial al cuadrado.
Ln (W/hr)
i
a = + b
1
S
i
+ Y
1
Exp + Y
2
Exp2 + u (Ecuación 1)
Incluyendo a la educación a través del vector Si como variable explicativa del
nivel de ingresos de una persona se obtuvo un coeficiente de 0.1009, lo cual
nos dice que por un año adicional de estudio las personas esperaban aumentar
sus ingresos en 10%
9
más, pero también la experiencia de la persona incide en
los salarios (coeficiente de 0.0315), por cada año más de experiencia se espera
un aumento en los salarios de 3.15%. La experiencia potencial al cuadrado nos
hace referencia a la incidencia de la experiencia a medida que pasan los años,
mientras más experiencia posee una persona el efecto sobre el ingreso tiende a
ser negativo. Los resultados se muestran en la tabla siguiente.
Variable
(Constante)
Grados aprobados
EXP
EXP2
R2 ajustado
F
N
n
coeficiente
-1.1588
0.1009
0.0315
-0.0003
0.31
296,045.1
1,922,711
21,191
t
-620.9390
894.5975
314.6838
-217.2187
sig.
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
Tabla 7: Tasa de retorno a educación, ecuación de Mincer. Fuente:
Elaboración propia con base en EHPM 2007.
50.
pues equivale a educación básica. La experiencia promedio es de 23 años,
lo cual refleja que la PEA que actualmente reporta algún ingreso tiene un nivel
considerable de experiencia, que sobrepasa el promedio, ya que en total se
deben completar alrededor de 35 años de servicio laboral.
Con respecto a la segunda ecuación, se consideraron otras variables que
reflejaran características de las personas, tales como, género, área de residencia,
entre otros. Así se tiene que la variable que representa la educación –grados
aprobados– incide en un 9.8% en los ingresos adicionales, la experiencia
se mantiene, un 3.19%, la residencia en el área urbana incide en 8.6% y la
condición de género masculino incide en un 18.1%, lo cual es bastante fuerte
y denota que los hombres ganan un 18% más que las mujeres, a pesar que
tengan el mismo nivel educativo.
Variable
(Constante)
Grados aprobados
EXP
EXP2
Dummy para área
urbana
Dummy para
genero M
R2 ajustado
F
N
N
coeficiente
-1.3088
0.0982
0.0319
-0.0004
0.0865
0.1810
0.329
188,423.2
1,922,711
21,191
t
-642.6498
826.2138
320.7147
-224.2800
66.8291
184.9441
sig.
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
Tabla 8: Tasa de retorno a educación, ecuación de Mincer incluyendo
otras variables. Fuente: Elaboración propia con base en EHPM 2007.
En la tercera ecuación se incluyeron variables dummy para representar el
nivel educativo, básica, media, superior, y superior no universitaria. La variable
que cumple la condición de constante en este caso es la básica, es decir,
los coeficientes muestran el retorno de ingresos de cada nivel alcanzado en
comparación con el nivel de básica.
ln (W/hr)
i
= a0 + b
1
Db + b
2
Dm + b
3
Ds + Y
1
Exp + Y
2
Exp2 + u
(Ecuación 2.2)
Los resultados reflejan que la educación básica (9 grados aprobados) presenta
un retorno positivo de 21%, para el nivel de media (11 grados aprobados) se
obtiene un 53%, adicional con respecto al trabajador que sólo tiene educación
básica. La tasa de retorno para el nivel de estudio superior no universitario es de
85% y para los que tienen nivel universitario es de 147% adicional con respecto
a los que sólo tienen educación básica.
51.
Estimación de la
tasa de retorno a la
educación
Variable
(Constante)
básica completa
media completa
superior no
universitaria
superior universitaria
EXP
EXP2
R2 ajustado
F
N
n
coeficiente
-0.6051
0.2150
0.5312
0.8522
1.4746
0.0308
-0.0004
0.343
167,516.9
1,922,711
21,191
t
-381.6476
147.0884
394.2227
289.0154
931.3754
311.1219
-273.3966
sig.
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
Tabla 9: Tasa de retorno a educación tomando niveles educativos,
funciones quebradas. Fuente: Elaboración propia con base en EHPM
2007.
Los resultados de estas ecuaciones comprueban que a mayor nivel educativo
la posibilidad de obtener un mayor salario aumenta, principalmente cuando
se trata de un nivel universitario o mayor. Con lo anterior se comprueba que es
importante invertir en educación.
Los resultados de la tercera ecuación son comparables con los presentados en
la Tabla No. 6, para el caso del estudio de FUSADES, realizado por Palomo A. y
la tesis de Callejas y Otros donde la estimación corresponde al sector industrial
del AMSS.
VI. Conclusiones
Tomando los salarios promedios según nivel académico, se obtiene que las
personas que poseen estudios universitarios devengan mayor salario promedio
que el que obtiene una persona sin estudios. El diferencial es mayor aún con
respecto al que obtiene una persona que sólo ha terminado el nivel de básica.
La teoría de capital humano relaciona el nivel académico de las personas con
el nivel de ingresos obtenidos, representado por el salario por hora. Mientras más
nivel educativo posee una persona, mayor posibilidad tiene de obtener un mayor
ingreso como salario, esto se presenta con mayor claridad con las personas que
poseen estudios universitarios. Esta teoría ha sido comprobada y utilizada por
varios autores en diferentes países. La evidencia internacional comprueba que
la teoría y el desarrollo de la ecuación de Mincer, son contundentes.
Como resultado del estudio y tomando información para el 2007, la tasa de
retorno obtenida para la educación es de 10%, lo cual evidencia que los salarios
en El Salvador reciben un impacto positivo si las personas poseen un cierto nivel
educativo, y éste presenta una tendencia creciente, dado que hasta el 2002 los
52.
resultados arrojaban alrededor de un 8%. Esto nos indica que en El Salvador se
valora cada vez más la inversión en educación, dado que los retornos privados
a medida que pasa el tiempo se ven mayormente impactados.
Las otras variables que inciden en el nivel de salarios que obtiene un trabajador
son la experiencia, el ser hombre y el residir en la zona urbana, el resultado de
estas dos últimas variables muestra cierta discriminación a personas que residen
en la zona rural y a las mujeres.
Con respecto a la educación según niveles, se obtiene que el mayor retorno se
obtiene si una persona posee estudios universitarios, en menor medida los que
poseen educación superior no universitaria, seguidos de lo que finalizan media y
mucho menor retorno se obtiene si una persona posee sólo educación básica.
En este sentido, no solamente es importante poseer algún nivel educativo, sino
que dentro de los niveles educativos, el premio mayor, a través de los salarios,
se obtienen con los estudios superiores.
VII. Recomendaciones
El Salvador sigue presentando desafíos en materia educativa, no solamente
en función de cobertura, –aspecto en el que se ha avanzado en los últimos
años–, sino también en calidad y en el promedio de escolaridad que posee la
población. Esto se vuelve más importante al observar el nivel académico de
la PEA, concentrado en los niveles de básica, media y niveles técnicos. Lo cual
indica que es necesario realizar otras acciones que favorezcan la asistencia y el
acceso a la educación universitaria, es decir, destinar una mayor inversión, tanto
pública como privada. En definitiva todos están llamados a invertir en educación,
el estado, las familias, las empresas, toda la sociedad salvadoreña.
Las estimaciones confirman que a mayor nivel educativo existe mayor posibilidad
de obtener mayores ingresos, esto lleva a confirmar lo expuesto en los literales
anteriores, es importante que la población y el Estado salvadoreño inviertan en
educación, y en favorecer la creación de empleos para la inserción laboral de
esta población.
Se presentaron otras variables importantes a considerar en materia laboral, la
tasa de retorno para los hombres es mayor, esto indica que todavía existen
aspectos pendientes sobre equidad en materia salarial. Otra variable importante,
es la zona de residencia, pues si se reside en la zona urbana se tiene posibilidad
de obtener un mayor salario. Estas dos variables muestran la necesidad de crear
políticas que traten de evitar un cierto tipo de discriminación y favorezcan la
equidad e igualdad no sólo en las oportunidades laborales, sino que también
en la remuneración recibida.
53.
Estimación de la
tasa de retorno a la
educación
Bibliografía
Callejas, C. et al. (2003). Relación entre las remuneraciones y el nivel educativo
de las personas del área Metropolitana de San Salvador de la Industria
Manufacturera. Tesis de Licenciatura en Economía. UCA.
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Tesis de Magíster en Gestión y Políticas Públicas. Universidad de Chile,
Facultad de Ingeniería Industrial.
54.
