cambios en la estructura etarea y mercado de … · centro de desenvolvimento e planejamento...
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CAMBIOS EN LA ESTRUCTURA ETAREA
Y MERCADO DE TRABAJO
EN MEXICO Y BRASIL
POPULATION RESEARCH CENTER
EL COLEGIO DE MEXICO
CONSEJO NACIONAL DE POBLACIÓN – MÉXICO (CONAPO)
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO E PLANEJAMENTO REGIONAL (CEDEPLAR)
COMISSÃO NACIONAL DE POPULAÇÃO E DESENVOLVIMENTO-BRASIL (CNPD)
INTRODUCCIÓN
Dos procesos que se han observado tanto en Brasil
como en México son el envejecimiento de la población
(resultado de la transición demográfica) y la expansion
de la educación.
Las consecuencias económicas de estos procesos
probablemente se extenderán más alla de la mitad del
siglo XXI.
El análisis de las consecuencias de estos fenómenos
recién está comenzando y requiere la comprensión del
estado actual de la problemática y la elaboración de
proyecciones futuras.
OBJECTIVOS
Para elaborar proyecciones realistas es necesario
entender qué efecto tienen la educación y la estructura
de edad en los mercados de trabajo latinoamericanos.
Este trabajo intenta contribuir a la comprensión de
dichos efectos, al comparar dos países con bases de
datos de gran calidad (Brasil y México).
Para ello, se estima el impacto de las estruturas de edad
y educación en la determinación de los salarios.
ESTRATEGIAS
En una primera línea, el análisis de los coeficientes de la
educación, edad y el término de interacción entre ambos
generarán dos resultados fundamentales: el premio que
el mercado laboral confiere a la educación y el retorno
de la experiencia (edad) para los diferentes niveles
educativos.
En una segunda línea, el análisis se centra en el impacto
composicional de estos resultados, es decir, en la
medida en que la dinámica demográfica (la estructura de
edad) y educacional puede hacer subir o bajar los
retornos estimados.
NUEVA PROPUESTA
Estudios anteriores han analizado la influencia de la
transición demográfica en el mercado laboral en el
ámbito nacional.
Esta propuesta metodológica elabora modelos para
analizar el comportamiento de los mercados laborales a
un nivel geográfico más desagregado: las
microrregiones, en el caso brasilero, y las ciudades, en el
caso mexicano.
DATOS
Los dados utilizados para Brasil son los censos
demográficos de 1960 a 2000 y, para México, las
encuestas nacionales de empleo urbano (ENEU) de
1987, 1991, 1995 y 2000 (cuarto trimestre de cada año).
A nivel espacial, este estudio longitudinal usa 502
microregiones brasileras (homogéneas entre los
diferentes censos) y 16 ciudades mexicanas*.
*Las ciudades consideradas son: Ciudad de México, Puebla, Veracruz, León, San
Luis Potosí, Chihuahua, Torreón-Gómez Palacio, Monterrey, Tampico, Guadalajara,
Mérida, Orizaba, Ciudad Juárez, Matamoros, Nueva Laredo y Tijuana.
MODELOS
Los modelos incluyen grupos de edad-educación.
La edad se clasifica en 4 grupos: (1) jóvenes (15-24), que
están entrando al mercado laboral; (2) adultos jóvenes (25-
34), que ya tienen alguna experiencia en el mercado laboral;
(3) adultos (35-49), que obtienen los mejores resultados en el
mercado de trabajo; y (4) adultos mayores (50-64), que son
parte del grupo con resultados decrecientes en el mercado
de trabajo.
La educación se clasifica en tres grupos. Para el caso
brasilero: (1) 0-4 años de escolaridad; (2) 5-8 años de
escolaridad; ; (3) 9 años de escolaridad y más. Para el caso
mexicano: (1) 0-5 años de escolaridad; (2) 6-8 años de
escolaridad; ; (3) 9 años de escolaridad y más.
MODELOS (CONT)
Se generó un modelo de efectos fijos (fix effects) por área geográfica. Se utilizaron todos los grupos de edad-educación para estimar coeficientes en una sola regresión.
La variable dependiente es el logaritmo del ingreso nominal promedio, por área, grupos de edad-educación y año.
Se excluyeron las áreas con menos de 25 personas recibiendo ingresos en un grupo de edad-educación específico por año.
El modelo incluye: (1) la proporción de personas en cada grupo de edad-educación; (2) variables dicotómicas para los grupos edad-educación y (3) tres variables dummies para el tiempo.
El grupo de referencia es el grupo de 15-24 años de edad, con 0-4 años de escolaridad; y en el primer momento en el tiempo del que se disponen datos (1960 en Brasil, 1987 en México).
Las regresiones solo consideran hombres.
RESULTADOS
DESCRIPTIVOS
ACARAPÉ - CEARÁ
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Cambios en la distribución de edad
en microregiones brasileras seleccioanadas,
1970 y 2000
NORESTE
AFONSO BEZERRA - RIO GRANDE DO NORTE
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VOLTA REDONDA - RIO DE JANEIRO
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15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63
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INDEPENDÊNCIA - RIO GRANDE DO SUL
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NORESTE SURESTE
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INDEPENDÊNCIA - RIO GRANDE DO SUL
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VOLTA REDONDA - RIO DE JANEIRO
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AFONSO BEZERRA - RIO GRANDE DO NORTE
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ACARAPÉ - CEARÁ
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Cambios en la distribución de educación
en microregiones brasileras seleccioanadas,
1970 y 2000
NORESTE
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Porcentaje de hombres con 25-34 años de edad
y 9+ años de educación en microregiones brasileras,
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Microregion
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Porcentaje de hombres con 35-49 años de edad
y 0-4 años de educación en microregioens brasileras,
1970-2000
1970
2000 1991
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Cambios en la distribución de edad
en ciudades mexicanas seleccioanadas,
1987 y 2000
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MONTERREY, NUEVO LEÓN
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CIUDAD DE MÉXICO
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Cambios en la distribución de educación
en ciudades mexicanas seleccionadas,
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CIUDAD DE MÉXICO
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MONTERREY, NUEVO LEÓN
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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20años de educación
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1987 2000 ORIZABA, VERACRUZ
0
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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20años de educación
Po
rcen
taje
1987 2000
Porcentaje de hombres con 25-34 años de edad
y 9+ años de educación en ciudades mexicanas,
1987-2000
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Porcentaje de hombres con 35-49 años de edad
y 0-4 años de educación en ciudades mexicanas,
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MODELOS
Brasil, 1970-2000
VARIABLES COEFFICIENTS
Constant -23.85***
1970 --- 1980 3.62*** 1991 19.49*** 2000 29.05***
-- Dummies for age-education groups:
15-24 years; 0-4 years of schooling (G11) --- 15-24 years; 5-8 years of schooling (G12) 0.60*** 15-24 years; 9+ years of schooling (G13) 0.99*** 25-34 years; 0-4 years of schooling (G21) 0.42*** 25-34 years; 5-8 years of schooling (G22) 1.22*** 25-34 years; 9+ years of schooling (G23) 1.81*** 35-49 years; 0-4 years of schooling (G31) 0.82*** 35-49 years; 5-8 years of schooling (G32) 1.59*** 35-49 years; 9+ years of schooling (G33) 2.17*** 50-64 years; 0-4 years of schooling (G41) 0.80*** 50-64 years; 5-8 years of schooling (G42) 1.70*** 50-64 years; 9+ years of schooling (G43) 2.24***
-- Proportions of people in age-education groups:
Proportion with 15-24 years; 0-4 years of schooling (G11) -0.07 Proportion with 15-24 years; 5-8 years of schooling (G12) -3.34*** Proportion with 15-24 years; 9+ years of schooling (G13) -4.98*** Proportion with 25-34 years; 0-4 years of schooling (G21) -0.37** Proportion with 25-34 years; 5-8 years of schooling (G22) -5.91*** Proportion with 25-34 years; 9+ years of schooling (G23) -5.48*** Proportion with 35-49 years; 0-4 years of schooling (G31) -1.11*** Proportion with 35-49 years; 5-8 years of schooling (G32) -7.19*** Proportion with 35-49 years; 9+ years of schooling (G33) -3.15*** Proportion with 50-64 years; 0-4 years of schooling (G41) -1.45*** Proportion with 50-64 years; 5-8 years of schooling (G42) -16.40*** Proportion with 50-64 years; 9+ years of schooling (G43) -0.40
*** Significativo al 99.9%. VD: Logaritmo del ingreso nominal mensual
Ingreso nominal mensual estimado según la
proporción de personas en el grupo, microregiones
brasileras, 1970-2000
Young adults (25-34)
9+ years of schooling
Adults (35-49)
0-4 years of schooling
1970
2000
1980
1991
México, 1987-2000
*** Significativo al 99.9%.
** Significativo al 99%.
* Significativo al 95%. VD: Logaritmo del ingreso nominal por hora
VARIABLES COEFFICIENTS Constant 6.76***
1987 --- 1991 -4.36*** 1995 -5.20*** 2000 -5.61***
-- Dummies for age-education groups: 15-24 years; 0-4 years of schooling (G11) --- 15-24 years; 5-8 years of schooling (G12) 0.01 15-24 years; 9+ years of schooling (G13) 0.15 25-34 years; 0-4 years of schooling (G21) 0.22** 25-34 years; 5-8 years of schooling (G22) 0.27** 25-34 years; 9+ years of schooling (G23) 0.60*** 35-49 years; 0-4 years of schooling (G31) 0.39*** 35-49 years; 5-8 years of schooling (G32) 0.36* 35-49 years; 9+ years of schooling (G33) 0.82*** 50-64 years; 0-4 years of schooling (G41) 0.22* 50-64 years; 5-8 years of schooling (G42) 0.74*** 50-64 years; 9+ years of schooling (G43) 1.01***
-- Proportions of people in age-education groups: Proportion with 15-24 years; 0-4 years of schooling (G11) -1.82 Proportion with 15-24 years; 5-8 years of schooling (G12) -0.16 Proportion with 15-24 years; 9+ years of schooling (G13) 0.44 Proportion with 25-34 years; 0-4 years of schooling (G21) -0.43 Proportion with 25-34 years; 5-8 years of schooling (G22) 1.01 Proportion with 25-34 years; 9+ years of schooling (G23) 1.49* Proportion with 35-49 years; 0-4 years of schooling (G31) -0.92 Proportion with 35-49 years; 5-8 years of schooling (G32) 2.01 Proportion with 35-49 years; 9+ years of schooling (G33) 2.47*** Proportion with 50-64 years; 0-4 years of schooling (G41) 1.45 Proportion with 50-64 years; 5-8 years of schooling (G42) -3.92 Proportion with 50-64 years; 9+ years of schooling (G43) 7.24***
Ingreso nominal por hora estimado según la
proporción de personas en el grupo, ciudades
mexicanas, 1987-2000 1987
2000
1991
1995
Young adults (25-34)
9+ years of schooling
Adults (35-49)
0-4 years of schooling
A MODO DE CONCLUSIÓN
Hasta aquí, los resultados son estimulantes. Sin
embargo, queda un largo camino por delante.
Solo se ha considerado el efecto de los cambios en la
distribución de edad de un grupo sobre el salario de ese
grupo. Falta incluir el efecto de los cambios en la
distribución de edad de los grupos “vecinos” sobre el
salario de un determinado grupo.
Los coeficientes pueden variar por año.
No se ha incluido el efecto de la migración ni se ha
considerado que ocurre con las mujeres.
A MODO DE CONCLUSIÓN (CONT)
Los resultados mexicanos no van de acuerdo a lo
esperado. Podría ser necesario reajustar los grupos.
Aunque, por otra parte, se cuenta con menos celdas
que en el caso brasilero y con una muestra más
pequeña. Adicionalmente, el horizonte de tiempo
considerado es más corto.
Estamos frente a un desafío interesante y datos a los
que tendremos que darles sentido.