Las dos caras del desajuste educativo: efectos sobre el ...

1

Las dos caras del desajuste educativo: efectos sobre el ingreso laboral y su distribución

Liney Patricia Álvarez Altamiranda1

Asesor: Hernando Zuleta

Co-asesor: Silvia Otero-Bahamón

Resumen

El desajuste educativo se da cuando el nivel educativo de los trabajadores no corresponde

al requerido en una determinada ocupación ya sea por tener un nivel educativo por encima

(sobrecalificado) o por debajo (subcalificado) del esperado. Durante los últimos años en Colombia

se observó una caída en la proporción de trabajadores subcalificados y un amento de los

sobrecalificados, aunque en términos generales se redujo la proporción de trabajadores en

desajuste. En este periodo también dio una mejora en la distribución del ingreso laboral. Este

trabajo identifica el efecto del desajuste sobre el ingreso laboral y su distribución. Utilizando un

modelo de efectos fijos de dos etapas en el que se incluyeron funciones de control para controlar

la heterogeneidad no observada, se encontra que entre 2009 y 2018 los sobrecalificados llegaron a

tener una penalidad promedio de hasta un 9,7% en el ingreso laboral, mientras que los

subcalificados obtuvieron un retorno superior en 16% en comparación de aquellos que con su

mismo nivel educativo trabajaron en ajuste. Empero, corregir este desajuste podría afectar

negativamente la distribución del ingreso laboral medida por el índice de Gini aumentándolo hasta

en un 3,2%, lo que significaría que la existencia del desajuste ha beneficiado a quienes se

encuentran en la parte baja de la distribución del ingreso laboral.

Palabras clave: desajuste educativo, sobrecalificación, subcalificación, funciones de

control.

Clasificación JEL: J24, J31, J82, I24, I25

1 Estudiante de maestría en economía de la Universidad de los Andes, [email protected]. La autora

agradece a Diana Pérez y Lewis Polo por las recomendaciones realizadas para la mejora de la estrategia empírica.

Esta tesis es producto del proyecto “¿Cómo se reduce la desigualdad en las ciudades colombianas? Política, Políticas,

economía y suerte en Bucaramanga, Pereira, Barranquilla y Cartagena”, financiado con recursos provenientes del

Patrimonio Autónomo Fondo Nacional de Financiamiento para la Ciencia, la Tecnología y la Innovación Francisco

José de Caldas bajo el contrato 174-2019. en convenio con la Universidad del Rosario en la Facultad de Estudios

Internacionales, Políticos y Urbanos.

2

1. Introducción

En Colombia, hasta los primeros años de la década del 2000 hubo un cambio técnico

sesgado hacia los ocupados con mayor escolaridad, lo cual provocó que las diferencias en este

factor estuviesen relacionadas con el aumento de la desigualdad del ingreso laboral, pues los

ingresos laborales se concentraron en aquellos ocupados con mayores niveles educativos (Nuñez y

Sanchez, 1998; Attanasio, Goldberg y Pavcnij, 2003; Santamaría, 2004; Arango, Posada y Uribe,

2005, como se citó en Posso, 2010). Esta situación estimuló la inversión en educación superior

para la población de los deciles más bajos. Sin embargo, el ingreso laboral empezó a ser cada vez

más disperso, especialmente cuando los ocupados alcanzaban la educación superior. Es posible que

el aumento de la escolaridad hubiese derivado dos efectos colaterales: i) una expansión heterogénea

de la educación en términos de calidad, y ii) un ritmo de crecimiento de la oferta de trabajo

calificada mayor al de su demanda (Posso, 2010).

Cuando esto último ocurre el mercado laboral puede llegar al desajuste educativo. Se

entiende por este tipo de desajuste el hecho de que la capacitación de la oferta de trabajo, en

términos de nivel educativo, no satisface los requerimientos de la demanda laboral. Los

trabajadores con niveles de educación por encima de los requeridos en el mercado laboral se

reconocen como sobrecalificados, mientras que quienes tienen niveles por debajo se les denomina

subcalificados (Hartog, 2000; Budría & Moro-Egido, 2008). Si el desajuste educativo es muy

grande ya sea por subcalificación o sobrecalificación de los empleados, se genera una

subutilización del capital humano y una pérdida de la productividad en la economía (Bender &

Heywood, 2009).

Una de las maneras de medir el desajuste es comparando el nivel educativo con el nivel de

habilidades requeridas para una determinada ocupación según la Clasificación Internacional

Uniforme de Ocupaciones (CIUO)2. En Colombia, de los 18,4 millones de ocupados en 2009, el

50,5% era subcalificado y un 11,1 % era sobrecalificado, es decir, el 61,6% de la mano de obra del

país se encontraba en desajuste. Para el 2018, los trabajadores subcalificados pasaron a ser el 41,1%

mientras que los sobrecalificados el 15,7%, para un total de 56,8 % en desajuste educativo de los

22,4 millones de ocupados. Al tiempo que la proporción de trabajadores en desajuste disminuía, la

2 En la sección 3 y el anexo 1 se detalla la forma de medición del desajuste.

3

desigualdad laboral, medida por un Gini de ingresos laborales3, se redujo de 0,522 en 2009 a 0,485

en 2018.

En las ciudades principales la proporción de trabajadores en desajuste fue inferior. En 2009

el 37,2 % estaba subcalificado y el 15,7 % sobrecalificado, al 2018 estas participaciones fueron del

28,8 % y 20,7 % respectivamente. En definitiva, la proporción de trabajadores en desajuste se

redujo 3,4 puntos porcentuales (pp). Con relación a la distribución del ingreso, al igual que a nivel

nacional el Gini laboral en las ciudades se redujo de 2009 al 2018, de 0,500 a 0,463. Esta situación

permite plantear cuestionamientos como sobre si la variación en la composición de la escolaridad

de los trabajadores y su decisión de ingresar al mercado laboral ha favorecido a la distribución del

ingreso laboral.

Ahora bien, existen dos alternativas de evaluar los efectos del desajuste en la remuneración

del trabajo, la primera es comparando a los ocupados por nivel educativo y la segunda es

comparándolos por oficio. Esta aclaración es importante pues de ella depende la dirección del

efecto (Rubb, 2005). Los ingresos de los sobrecalificados suelen ser menores en comparación de

aquellos que con un mismo nivel educativo trabajan en ajuste, pero a su vez son ingresos mayores

respecto de aquellos que en una misma ocupación trabajan en ajuste. Los subcalificados tienden a

obtener ingresos mayores de aquellos con un mismo nivel educativo que trabajan en ajuste, aunque

al comparar con los trabajadores en ajuste de una misma ocupación son ingresos inferiores

(Slonimczyk, 2013).

Hasta el momento la mayoría de la literatura se ha enfocado en revisar los efectos del

desajuste entre trabajadores de una misma ocupación. Para el caso colombiano Herrera-Idágarra,

López-Bazo, y Montellón (2015) analizan los efectos del desajuste diferenciados por la formalidad

e informalidad de los trabajadores en una misma ocupación encontrando que, los ocupados en

ajuste tienen un mayor retorno de la escolaridad, los sobrecalificados obtienen un retorno positivo

pero inferior que sus compañeros en ajuste, en cambio que los subcalificados registran un retorno

negativo en comparación a sus compañeros de oficio en ajuste.

3 Los ingresos laborales se conforman del ingreso percibido por la ejecución de las actividades económicas

realizadas en la ocupación principal, que incluyen el ingreso laboral mensual, las horas extra, subsidios, primas y

bonificaciones, y honorarios en el caso de los independientes.

4

En vista de que aún no se han desarrollado estudios desde la segunda alternativa de análisis

en el país, esta investigación busca conocer la magnitud del desajuste educativo en el ingreso

laboral cuando se controla por trabajadores con un mismo nivel educativo. Este enfoque permitirá

analizar cómo la expansión de la educación y la decisión de los individuos de participar en el

mercado laboral en función de sus ventajas comparativas ha influido de forma indirecta sobre la

distribución del ingreso laboral.

La estrategia empírica utiliza la muestra de los ocupados de las trece ciudades principales

de Colombia desde el año 2009 al 2018. El modelo de identificación se plantea en dos etapas

aplicando el método de funciones control para controlar la heterogeneidad no observada que

predice la forma en que los ocupados acceden al mercado laboral – ajuste, subcalificado,

sobrecalificado - según sus funciones de utilidad. Los resultados indican que un trabajador

sobrecalificado ganó en promedio 9,7% menos que un trabajador con su mismo nivel educativo

pero ocupado en ajuste. Un trabajador subcalificado en cambio, obtuvo un ingreso superior en 16%

frente a sus pares en educación y que trabajan en ajuste. Al simular entonces un incremento del

ingreso en los sobrecalificados y una reducción en el ingreso de los subcalificados, se observa que

la distribución del ingreso laboral hubiese sido peor, aumentando el Gini laboral hasta un 3,2%.

Teniendo en cuenta que a nivel subnacional la distribución de los ocupados por desajuste

educativo tuvo una variación diferente y una reducción del Gini mayor que la reducción nacional,

se seleccionaron cuatro ciudades principales para conocer el efecto del desajuste a escala

subnacional. Los resultados indican que, si bien las direcciones de los efectos del desajuste se

mantienen, estos terminan siendo menores en las ciudades donde la desigualdad laboral es más

alta.

El documento se desarrolla en cinco secciones, iniciando por la presente introducción, la

segunda sección presenta un marco teórico y la literatura en la que se analiza la relación entre

expansión de la educación, la productividad, el desajuste educativo y la distribución del ingreso

laboral. La tercera sección describe los datos y la metodología. En la cuarta sección se encuentran

los resultados a nivel general y a escala subnacional. Finalmente, en la quinta sección se discuten

las conclusiones.

5

2. La expansión de la educación, la productividad y el desajuste educativo

La expansión de la educación representa una inversión en capital humano igual o más

importante que la inversión de capital físico, pues es el capital humano un recurso necesario para

la transformación económica y social de los países (Olaniyan & Okemakinde, 2008). Desde una

perspectiva macroeconómica, la inversión en las personas representa un aumento en la

productividad y un crecimiento económico sostenido. Siguiendo el modelo schumpeteriano, la

entrada y salida de empresas del mercado, así como la rotación de trabajadores depende de su

capacidad de innovar, la cual sugiere que las economías necesitan de un alto componente de capital

humano en el sector de las ideas para ser competitivos (Aghion & Howitt, 2009).

La competencia entre firmas incrementa la productividad y en teoría, conduce a una

asignación eficiente del trabajo. Las empresas escogen las vacantes que quieren abrir y buscan

cubrirlos con trabajadores más eficientes. Como cada nuevo trabajador trae consigo un costo de

capacitación, las firmas prefieren oferentes de mano de obra con los que este costo sea más bajo,

por lo que organizan a los aspirantes en orden del menor al mayor costo de capacitación. Los

aspirantes con mayor nivel educativo son los primeros en la lista, entonces, quienes tienen

educación superior suelen estar por encima de aquellos con solo educación secundaria. Según

Thurow (1975), esta distribución incentiva a que la población joven curse estudios universitarios

aun cuando estos produzcan un mínimo efecto en su productividad (Lydall, 1997).

Por otro lado, si los sistemas de producción adoptan cambios técnicos y tecnológicos se

requerirá de un alto componente de capital humano como complemento, entonces, los cambios en

las habilidades y competencias exigidos por la demanda podrían conducir a un cambio tecnológico

sesgado hacia aquellos trabajadores con mayor escolaridad (Acemoglu, 2002).

Dada la relación directa de la escolaridad con los ingresos, un aumento de la escolaridad

dentro de los ocupados puede reducir la dispersión de los salarios entre ellos, y, por ende, un país

en desarrollo dispuesto a mejorar la distribución de sus ingresos debía enfocarse en las políticas

dirigidas a la expansión de la cobertura educativa y a la igualdad de acceso a la educación por

encima, incluso, de las políticas redistributivas directas (Park, 1996). Sin embargo, la

implementación de políticas educativas podría traer consigo un problema estructural de la oferta

en el sistema educativo generando un desequilibrio con la demanda de trabajo en el largo plazo

(Kleibrink, 2013).

6

Una aceleración de la oferta de mano de obra calificada, más rápida que lo que la demanda

podría absorberla, ocasionaría un “mismatch” o desajuste entre las competencias y habilidades de

los trabajadores, y aquellas requeridas por los empleadores. Por ejemplo, ante una escasa demanda

de trabajo los oferentes competirán por las mismas plazas independientemente de cuál sea su nivel

de calificación (Lamo & Messina, 2010). Sin embargo, los trabajadores en ajuste, es decir, quienes

cumplen las competencias suficientes para ejecutar sus labores, tienen una distribución diferente

de su ingreso laboral de aquellos en desajuste (Budría & Moro-Egido, 2008).

Los trabajadores sobrecalificados obtienen mayores retornos a sus años de escolaridad que

sus compañeros de trabajo, pero estos retornos son más bajos en comparación a los

trabajadores que con una educación similar trabajan en cargos que requieren el nivel de

educación que poseen (Sicherman, 1991; Slonimczyk, 2013). Es decir, el desajuste

educativo por sobrecalificación puede afectar la productividad laboral dado que los

trabajadores reducen sus ganancias al no poder utilizar todas sus habilidades. Desde el punto

de vista psicológico, esta situación puede conducir a la frustración, pues los trabajadores no

satisfacen sus expectativas y consideran que subutilizan sus conocimientos y capacidades,

lo que los incentiva a buscar nuevos puestos de trabajo, que en términos empresariales

conlleva una mayor rotación de empleados (Bender & Heywood, 2009).

Los efectos del desajuste educativo varían según las características individuales de los

ocupados como la raza, el sexo, el grupo de edad o el nivel educativo. Durante los años 70 en

Estados Unidos, el desajuste entre trabajadores de una misma ocupación penalizaba la

subcalificación en 4,2% y 1,4% a los hombres y mujeres blancos respectivamente, mientras que en

la población negra era de 4,8% en hombres y 3,8% en mujeres. La sobrecalificación, en cambio,

aumentaba el ingreso en 3% y 5,2% para hombres y mujeres blancos y 4% y 4,7% para hombres y

mujeres negros. (Duncan & Hoffman, 1981).

En Estonia, al comparar entre ocupados de un mismo nivel educativo, los trabajadores

sobrecalificados de mayor edad recibían una penalización laboral de entre el 33% y 35%, más

grande que los jóvenes, entre 8 % y 13 % (Lamo & Messina, 2010). En España, para el 2001, el

efecto del desajuste cobraba significancia al analizarse en conjunto, los trabajadores con educación

terciaria que estaban en desajuste (por subcalificación o sobrecalificación) recibían una penalidad

en el salario de 17,6% si eran hombres o del 26,7% si eran mujeres (Bundría & Moro Egido, 2006).

7

En Colombia para el año 2010 al comparar entre ocupados de un mismo oficio se

encontraba que los retornos de los sobrecalificados eran más bajos que los rendimientos de los

ocupados en ajuste, 8,6 % frente a 12,1 % en los formales y 3,6 % frente a 6,3 % en los informales.

En los subcalificados un año de déficit en la escolarización requerida mostraba una penalización

laboral tanto para formales como informales de -3,1 % y -3,6 % respectivamente, concluyendo que

con desajuste o sin él, los trabajadores en el sector formal tienen una mayor rentabilidad a sus años

de educación que sus pares informales (Herrera-Idágarra, López-Bazo, & Montellón, 2015).

Ahora bien, dado que no todos los trabajadores están asignados correctamente según su

nivel de capacitación, algunos autores han explorado la idea de que el desajuste es un componente

base de la dispersión de ingresos laborales dentro de los ocupados por grupos de educación. Tal

como lo describe Slonimczyk, (2013) siguiendo la hipótesis planteada por Autor, Levy y Murnane

(2003) y Goos y Manning (2007), el cambio tecnológico sesgado, por lo general, tiende a sustituir

ciertas tareas cognitivas y manuales rutinarias (aquellas con requerimientos de habilidades y

salarios promedio) y a complementar las no las rutinarias. Las tareas no rutinarias pueden tener un

nivel de exigencia alto con salarios altos (como profesionales y directivos), pero a su vez pueden

ser tareas de trabajo físico con salarios bajos. Entonces, si a la par del cambio tecnológico se reduce

la demanda de trabajos intermedios y continúa creciendo la escolaridad de la fuerza laboral,

aumentará la probabilidad de que más ocupados con alto nivel educativo terminen en puestos de

trabajos para los que están sobrecalificados.

Esta última hipótesis desarrollada en la literatura permite definir dos preguntas claves para

contribuir a la discusión teórica del desajuste educativo en Colombia: ¿cómo afecta el desajuste

educativo el ingreso de ocupados con un mismo nivel educativo? y ¿cómo cambiaría la distribución

de los ingresos si todos los ocupados estuvieran en ajuste?

3. Datos y metodología

Los datos se obtienen de la muestra de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH), una

encuesta realizada por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), de

periodicidad mensual y representatividad nacional, por zonas y 13 ciudades principales. La GEIH

tiene por objetivo medir la estructura del mercado laboral y el ingreso de los hogares del país, y

para ello recolectan la información laboral de las personas mayores de 10 años en el área rural y de

12 años en las cabeceras.

8

Se construye una base de corte transversal repetido a partir de la muestra anual de los

ocupados en las 13 áreas principales entre 2009 y 2018 (con excepción del 20114). La muestra se

reduce a ocupados entre 15 y 60 años (partiendo del concepto de población potencialmente activa,

es decir, aquella que tiene mayor probabilidad de participar del mercado laboral) que reportaron

algún un valor por encima de cero en el ingreso laboral de la actividad principal. Adicionalmente,

siguiendo a Herrera-Idágarra, López-Bazo, y Montellón (2015), para la misma fuente de

información, se excluyen de la muestra a los empleados del sector público pues para ocupar un

cargo público se deben cumplir con los requisitos de educación y experiencia de la descripción del

cargo; y a los patronos y empleadores dado que sus ingresos pueden ser el resultado de los retornos

de capital físico y trabajo que dificultan la comparación con otros ocupados. También se excluye

a los ocupados que estuvieran estudiando y trabajando al mismo tiempo para estandarizar el

máximo nivel educativo alcanzado, y así evitar subestimación o sobrestimación de los retornos a

su escolaridad.

El ingreso laboral se obtiene del trabajo principal, y se evalúa en términos de ingreso laboral

por hora de trabajo, es probable que existan problemas de subestimación en el registro del ingreso

laboral y el número de horas trabajadas puesto que ambas variables son autoreportadas. Para

efectos de comparabilidad de la serie de ingresos laborales, se realizó el proceso de deflactación

para el cual se usó el Índice de Precios al Consumidor (IPC) tomando como base el año 2015.

3.1. Medición del desajuste

Las formas de medir el desajuste educativo varían según la disponibilidad de información

y el criterio técnico definido por el autor. La literatura ha desarrollado tres métodos: objetivo,

subjetivo y empírico (Ghignoni & Verashchagina, 2013). El primero se relaciona con las

competencias y requisitos de escolaridad establecidos para cada ocupación por organismos

especialistas en la normatividad del trabajo como la OIT. El segundo método se define a partir de

la percepción del trabajador, donde cada uno indica si sus competencias laborales satisfacen o no

los requerimientos del trabajo realizado (Bauer, 2002). El tercero y último obtiene la educación

requerida de una ocupación particular a partir de las medidas de tendencia central, por ejemplo, los

trabajadores con un nivel de escolaridad igual al promedio de sus compañeros de ocupación se

4 La medición del desajuste educativo requiere de 3 variables de la base de datos y en el año 2011 una de estas

presenta un error de codificación.

9

encuentran en ajuste, mientras que, aquellos en una desviación estándar por encima son

sobrecalificados y una desviación estándar por debajo son subcalificados (Verdugo & Verdugo,

1988). Kiker et.al. (1997) sugirió usar la moda como parámetro en vez de la media.

En Colombia, con la información disponible en la GEIH es posible identificar el desajuste

a través del primer método antes descrito. Para definir si un ocupado está en ajuste, subcalificado

o sobrecalificado se realizan 3 etapas (Arias, 2013):

i) Para cada ocupación, se identifican los requerimientos en niveles educativos

propuestos por la OIT a través de la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones

(CIUO) con base en la Clasificación Internacional Normalizada de Educación (CINE) de la

UNESCO. A partir de la encuesta, se identifica el nivel de educación requerido para el

oficio5 de la principal actividad económica de acuerdo con el nivel de competencias

establecidas por la CIUO-88.

ii) Se homologa el nivel de competencias ajustando la CINE-97 con los niveles de

escolaridad capturados por la GEIH.

iii) Se cataloga como subcalificado si el nivel de educación es inferior al establecido

por los expertos, en ajuste si es el esperado y sobrecalificado si el nivel educativo es mayor.

En el Anexo 1 se detalla a profundidad la metodología para definir el emparejamiento e

identificar el desajuste. La Figura 1 describe la evolución de la composición de los ocupados de la

muestra según la categoría de desajuste. Los trabajadores en ajuste pasaron a ser la mitad del total

de trabajadores, aumentando 3,8 pp en su participación, esto significa que la proporción de

ocupados en desajuste total se redujo. Los trabajadores subcalificados registraron una disminución

de 10,6 pp, mientras que los sobrecalificados mostraron un aumento de 6,7 pp.

5 El oficio del ocupado en su actividad principal se toma con base en el subgrupo de la CNO-70 (Anexo 1).

10

Figura 1. Evolución de la composición de los ocupados según la categoría de desajuste

Fuente: Cálculos propios con base en GEIH – DANE

La Tabla 1 describe las principales características sociodemográficas y las condiciones

laborales de los ocupados en el total de la muestra de los 9 años de estudio según la condición de

desajuste. Los subcalificados fueron principalmente hombres, de más de 40 años y un poco más de

la mitad eran jefes de hogar, en términos de escolaridad al menos 7 de cada diez alcanzaron como

máximo la básica primaria, y en promedio tenían hasta 4,53 años y 6,9 años menos en comparación

a los que están en ajuste y sobrecalificados respectivamente, lo que confirmaría que alcanzaron un

menor nivel educativo. A nivel laboral carecen de condiciones de trabajo decente, el 80% no tiene

contrato o si lo tiene es verbal, y el 76% es informal (por el criterio de cotización a pensiones), sin

embargo, tienen más antigüedad en su puesto de trabajo (6,6 años) y trabajan más horas a la semana

que aquellos en ajuste o sobrecalificados.

Los ocupados en ajuste tenían una composición parcialmente igual entre hombres y

mujeres, y un poco más del 40% era jefe hogar. En cuento a la escolaridad seis de cada diez

alcanzaron como máximo el bachillerato, lo cual es consecuente con los años promedio de

escolaridad, 11,49 años. Respecto a sus condiciones laborales, la mitad no tiene contrato o es

contrato verbal, y un 30% tiene contrato de forma indefinida. La informalidad en este grupo de

ocupados es del 51% y tienen una antigüedad promedio de 4,8 años.

Los sobrecalificados por su parte eran en su gran mayoría mujeres, y solo el 37% era jefe

de hogar. Una particularidad de los sobrecalificados es que eran en promedio más jóvenes que el

resto de ocupados y contaban la escolaridad más alta, 13,53 años promedio. Los niveles educativos

11

alcanzados se concentraban en técnica y tecnológica (47%), y profesional (27%). Empero, a nivel

laboral la tasa de informalidad era la más baja, 36%, y, además, tenían la mayor proporción de ellos

con contrato, el 61% tenía contrato a término indefinido o temporal. Respecto a su permanencia en

el puesto son los de menor tiempo, 3,7 años, y trabajaban menos horas a la semana (45,28 horas).

Tabla 1. Descripción de la muestra

Total Subcalificados En ajuste Sobrecalificados

Promedio SD Promedio SD Promedio SD Promedio SD

Observaciones 1.106.595 364.753 534.970 206.872

Características personales

Mujer 0,47 0,5 0,36 0,48 0,47 0,5 0,64 0,48

Jefe de hogar 0,46 0,5 0,55 0,5 0,44 0,5 0,37 0,48

Soltero 0,43 0,5 0,37 0,48 0,45 0,5 0,49 0,5

Edad 37,94 11,31 41,16 11,49 36,58 11,09 35,78 10,27

Escolaridad

(años)

10,11 4,16 6,63 3,39 11,16 3,48 13,53 2,26

Primaria 0,32 0,46 0,77 0,42 0,13 0,34 0 0

Media 0,04 0,2 0,01 0,11 0,06 0,25 0,03 0,18

Bachillerato 0,39 0,49 0,18 0,38 0,6 0,49 0,22 0,42

Técnica y

tecnológica

0,13 0,33 0,04 0,21 0,05 0,22 0,47 0,5

Profesional 0,13 0,33 0 0 0,16 0,36 0,27 0,45

Características del trabajo

Informal 0,56 0,5 0,76 0,43 0,51 0,5 0,36 0,48

Contrato

indefinido

0,26 0,44 0,13 0,34 0,3 0,46 0,4 0,49

Contrato

temporal

0,14 0,35 0,06 0,25 0,16 0,37 0,21 0,41

No tiene

contrato, o es

contrato verbal

0,60 0,49 0,80 0,40 0,54 0,50 0,38 0,49

Permanencia

(meses)

64,18 85,36 80,16 100,13 58,19 78,24 51,49 68,99

Horas trabajadas

a la semana

47,72 16,53 49,89 18,62 47,18 15,82 45,28 13,69

Ingreso laboral

por hora 5.282 7.856 3.880 4.833 5.842 8.713 6.305 9.342


Al revisar el ingreso laboral por hora se observa que los subcalificados ganan menos que

los que están en ajuste, y de la misma forma, estos tienen ingresos laborales menores a los

sobrecalificados. Sin embargo, al desagregar este ingreso de acuerdo con el máximo nivel

educativo alcanzado se observa que:

12

i) quienes tienen el título de bachiller y son subcalificados obtienen ingresos por hora

mayores a los bachilleres en ajuste o sobrecalificados.

(i) En el grupo de ocupados con títulos técnicos, tecnológicos y profesionales los que

obtienen mayores ingresos son los que se encuentran en ajuste.

Esto podría asociarse con la hipótesis de que los sobrecalificados obtienen pérdidas en su

productividad al subutilizar su capital humano. La Figura 2 muestra como esta tendencia se ha

mantenido constante a lo largo de los últimos diez años, por lo cual, podría intuirse que parte de la

mejora en la distribución del ingreso laboral responde al aumento de la proporción de trabajadores

sobrecalificados con ingresos laborales inferiores a los que obtendría si estuvieran trabajando en

ajuste.

Figura 2. Evolución del ingreso laboral promedio por hora según el nivel educativo

Nota: por construcción de la variable de desajuste un trabajador en el nivel mínimo de competencias (primaria) no

puede estar sobrecalificado, y un trabajador con el nivel máximo de competencias (profesional) no puede estar

subcalificado.


Ahora bien, los ingresos laborales difieren a escala subnacional y, por lo tanto, los

fenómenos de sobre y subcalificación pueden variar de ciudad en ciudad. la Figura 3 muestra la

evolución del ingreso laboral por hora promedio de los ocupados según la categoría de ajuste

educativo. Los trabajadores subcalificados registraron menor ingreso laboral que los trabajadores

en ajuste de niveles educativos para todas las ciudades. No obstante, las diferencias en los niveles

de ingreso entre ciudades pueden conducir a situaciones como, por ejemplo, que un trabajador

subcalificado de Bogotá o Medellín A.M. tenga un ingreso similar que un trabajador en ajuste en

Cúcuta A.M.. A nivel general los trabajadores sobrecalificados tienen un ingreso levemente

13

superior a los trabajadores en ajuste, aunque en ciudades como Bogotá y Medellín A.M. el ingreso

laboral de los sobrecalificados es menor a los de ajuste, pero continúa siendo superior al de los

subcalificados.

Figura 3. Evolución del ingreso laboral promedio por hora en las 13 ciudades principales

Fuente: Cálculos propios con base en GEIH - DANE

Al analizar la evolución del ingreso laboral por hora promedio en los sectores de actividad

económica la situación cambia. En la agricultura un trabajador subcalificado gana menos que

aquellos en ajuste y estos a su vez tienen ingresos inferiores a los sobrecalificados. En el sector de

explotación de minas y canteras el ingreso laboral de los trabajadores en ajuste en el 2009 era

menor al de los sobrecalificados, sin embargo, para el 2018 registraron una tendencia positiva

mientras que el ingreso laboral de los sobrecalificados se redujo, al finalizar la serie los ocupados

en ajuste de este sector ganaban más que los sobrecalificados. El comportamiento de los

sobrecalificados podría estar sujeto al crecimiento del PIB sectorial: en la agricultura el aumento

del ingreso laboral en este grupo de empleados se da después de los años de mayor tasa de

crecimiento en su producción (7,5 % en 2013), mientras que en minas y canteras la reducción del

ingreso laboral por hora de los sobrecalificados coincide con los periodos de decrecimiento del PIB

del sector (-5,7 % en 2017).

14

Figura 4. Evolución del ingreso laboral por hora promedio según el sector de actividad

económica

Fuente: Cálculos propios con base en GEIH - DANE

3.2. Estrategia de identificación

Siguiendo la literatura empírica, en este trabajo se analizan los efectos del desajuste a partir

de extensiones de la ecuación de ingresos minceriana. La más utilizada es la ecuación de ORU,

propuesta por Duncan y Hoffman (1981), donde la escolaridad del ocupado se descompone en tres

variables que indican el número de años en déficit, en exceso y requeridos para cada ocupación.

Con este planteamiento se evalúan los efectos del desajuste en los ocupados en una misma

ocupación que se encuentran sobrecalificados, subcalificados y en ajuste.

Una segunda metodología menos común es la propuesta por Verdugo y Verdugo (1998) en

la que la evaluación del desajuste se da a través de dos variables dicotómicas que indican si el

individuo está sobrecalificado o subcalificado y se controla por la escolaridad total. A diferencia

de la primera, la segunda metodología pretende identificar el efecto del desajuste en los ingresos

laborales frente a los ocupados que con un mismo nivel educativo trabajan en ajuste. Para efectos

del presente estudio, se desarrolla la segunda estrategia empírica siguiendo la metodología

desarrollada por Bauer (2002).

En la ecuación (1) se plantea el modelo base, el cual se estima a través de un modelo de

efectos fijos:

𝐿𝑛(𝑊)𝑖𝑠𝑎𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑆𝑢𝑖𝑎𝑠𝑡 + 𝐵2𝑆𝑜𝑖𝑎𝑠𝑡 + ∅𝑋𝑖𝑎𝑠𝑡 + 𝛾𝑠 + 𝛾𝑎 + 𝛾𝑡 + 𝑢𝑖𝑠𝑎𝑡 (1)

Siendo 𝐿𝑛(𝑊)𝑖𝑠𝑎𝑡 el logaritmo natural del ingreso laboral real por hora del ocupado 𝑖,

empleado sector 𝑠, en el área 𝑎, para el año 𝑡. Las variables de interés del desajuste educativo se

15

incorporan a través de dos variables dummy. 𝑆𝑢 toma el valor de 1 si el ocupado está subcalificado

y 0 en caso de no estarlo; 𝑆𝑜 identifica con 1 al ocupado sobrecalificado y 0 en caso contrario.

𝑋𝑖𝑎𝑠𝑡 representa el conjunto características del individuo 𝑖 como escolaridad, sexo, experiencia,

estado civil, jefatura de hogar y algunas asociadas al tipo de contrato y la informalidad laboral.

Los signos arrojados por 𝛽1 y 𝛽2 indican el efecto del desajuste en el ingreso laboral por

hora para los trabajadores subcalificados y sobrecalificados con respecto a los ocupados con el

mismo nivel de escolaridad, pero que se encuentran trabajando en ajuste. Si 𝛽1 es mayor a 0 se

muestra que un trabajador subcalificado tiene una mayor rentabilidad en sus años de escolaridad

que sus pares en ajuste; en cambio que si 𝛽2 es menor a 0 significa que un trabajador

sobrecalificado gana menos que aquel con sus mismos años de escolaridad que trabaja en ajuste.

Finalmente, se incluye una serie de efectos fijos, siendo 𝛾𝑠 el estimador que captura el efecto

por sector de actividad económica, 𝛾𝑎 los efectos por área de residencia, 𝛾𝑡 el efecto por año y

𝑢𝑖𝑠𝑎𝑡 representa el término del error del modelo.

Un error frecuente en este tipo de especificaciones, que conduce a estimadores sesgados e

inconsistentes, es el sesgo de selección, pues solo se observa el ingreso laboral de quienes

participan en el mercado laboral y si está en desajuste o no. Dado que la decisión participar en el

mercado laboral en desajuste o no es del individuo (endogeneidad), por lo que es posible que esta

decisión dependa de variables observadas y no observadas contenidas en el término del error 𝑢𝑖𝑠𝑎𝑡

por lo que habría un problema de heterogeneidad no observada.

Algunos métodos para controlar esta heterogeneidad no observada se basan en estimaciones

por efectos fijos (Bauer, 2002), una combinación de efectos fijos y variables instrumentales (Korpi

& Tåhlin, 2009; Kleibrink, 2013), o métodos de emparejamiento (Lamo & Messina, 2010). No

obstante, autores como Slonimczyk (2013) suponen que el desajuste educativo es una característica

real del mercado laboral y no solo resultado de la heterogeneidad no observada de los individuos.

Otros métodos para corregir este sesgo se basan en los modelos de selección (Ghignoni &

Verashchagina, 2013; Herrera-Idágarra, López-Bazo, & Montellón, 2015), donde el problema de

endogeneidad de la decisión de participar en el mercado laboral y la forma en la que se ingresa a

él se trata como un problema de variable omitida.

16

Para efectos del presente estudio, se utiliza una extensión del modelo de funciones de

control para corregir el sesgo de selección. En este modelo se estima la probabilidad de estar en

desajuste (ecuación de selección) simultáneamente con la ecuación de resultado (1). Así, en la

primera etapa se encuentra la probabilidad predicha de elegir una determinada alternativa y con

ello, se construye una función de control que se incluye en la ecuación de resultado como regresor

adicional (Bernal & Peña, 2011).

Así, la primera etapa encuentra la probabilidad de estar en ajuste, sobrecalificado o

subcalificado mediante un modelo logit multinomial. En este caso, el trabajador 𝑖 tiene 3

alternativas de participar en el mercado laboral no ordenadas y mutuamente excluyentes:

𝑃𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑟𝑖 ∈ 𝑗 donde 𝑗 = {1 = 𝐴𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒

2 = 𝑆𝑢3 = 𝑆𝑜

Cada opción tiene asociada una utilidad de la forma 𝑈𝑖𝑗∗ = 𝑍𝑖𝑗

′ 𝛾𝑖𝑗∗ + 𝜖𝑖𝑗 en la que 𝑍𝑖𝑗 =

[𝑋𝑖𝑗, 𝑅𝑖] que contiene el conjunto de características observables de 𝑋𝑖 planteadas en la ecuación

objetivo (ecuación (1)) y las restricciones de exclusión contenidas en 𝑅𝑖. Esto significa que 𝑍𝑖𝑗

debe contar con al menos una variable que no esté contenida en las variables del conjunto de 𝑋𝑖 de

la ecuación e incida en la probabilidad de 𝑃𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑟𝑖, pero no sobre 𝐿𝑛(𝑊)𝑖 planteado en la

ecuación (1)

Una vez realizada la normalización de localización a estas funciones de utilidad se obtiene

que 𝑈𝑖𝑗 = 𝑍𝑖1′ 𝛾1 + 𝜀𝑖1 donde 𝛾𝑖 es el paremetro que mide el efecto de 𝑍𝑖 sobre la probabilidad de

elegir 𝑗. Por consiguiente, el ocupado 𝑖 elegirá la alternativa que mayor utilidad le genere en

comparación a las demás alternativas (𝑃𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑟𝑖𝑗 = 1[𝑈𝑖𝑗 > 𝑈𝑖_𝑗]). En conclusión, para

modelar la probabilidad de que un individuo pertenece a la categoría j condicional a tener

características 𝑍 se obtiene la ecuación (2)

Pr (𝑃𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑟𝑖∗ = 𝑗|𝑍𝑖) =

exp (𝑍𝑖𝑗′ 𝜃𝑗)

1+∑ exp (𝑍𝑖𝑘′ 𝜃𝑘)

𝐽𝑘=1

(2)

Una de las limitaciones del modelo logístico multinomial es el supuesto de independencia

de alternativas irrelevantes (IIA). Este supuesto implica que una nueva alternativa en el conjunto 𝑗

(como, por ejemplo, estar desempleado) no debería afectar la probabilidad predicha del modelo.

17

Cabe destacar que el modelo de funciones de control permite que una misma restricción de

exclusión pueda afectar significativamente todas las alternativas de elección en la primera etapa,

en este caso, una misma variable puede afectar la probabilidad de participar como sobrecalificado

o subcalificado.

Para Kucel (2011) existen patrones individuales y familiares que influyen sobre las

probabilidades de ingresar al mercado laboral, pero afectan de forma diferenciada según la clase

social de origen de los ocupados. Por ejemplo, el capital social de los padres puede hacer que los

hijos deseen obtener un nivel educativo que les permita mejorar el nivel de vida de sus padres, por

lo que tendrán más motivaciones para seguir estudiando, pero es posible que eso aumente las

probabilidades de estar sobrecalificado si no cuentan con las suficientes redes sociales para

ocuparse en ajuste. Para los ocupados provenientes de las clases sociales altas, el capital social de

sus padres les permitirá establecer un límite del nivel educativo a alcanzar por lo que aumentan sus

probabilidades de estar correctamente ajustado.

Dado que la mayoría de la literatura referenciada hasta el momento ha utilizado como

restricciones de exclusión variables relacionadas con la composición del hogar y los antecedentes

familiares como la escolaridad de los padres, la presencia de hermanos o niños, o el tiempo

viviendo con los padres, las rupturas familiares, este estudio emplea dos restricciones del mismo

tipo.

La primera restricción se relaciona con la escolaridad de los miembros del hogar. De

acuerdo con la teoría de la movilidad profesional los jóvenes tienden a inclinarse por niveles de

educación superior entre más información reciben (Desjardins & Rubenson, 2011). Suponiendo

que el grado información está vinculado directamente al capital social del hogar, tal como lo sugiere

Kucel (2011) con el análisis del capital social de los padres, y asociando este capital a la escolaridad

de los miembros del hogar, las personas que viven en entornos más educados acceden a más

información y a partir de allí crean expectativas más altas sobre los niveles de ecuación superior,

mientras que aquellos que viven en entornos menos educados tienen expectativas más bajas.

Para incluir este enfoque como restricción dentro de la metodología se utiliza el bajo logro

educativo del hogar. Este indicador refleja si la escolaridad promedio de los adultos del hogar

18

(mayores de 15 años) es inferior a 9 años6. El supuesto de relevancia es que aquellos trabajadores

en hogares menos educados recibieron menos información y por ende crearon pocas expectativas

sobre la educación superior, lo que ocasionó que alcanzaran un nivel de educación básico. Teniendo

en cuenta que de la muestra total los subcalificados fueron quienes en su gran mayoría alcanzaron

la educación de básica primaria, se espera entonces, que el bajo logro educativo del hogar tenga

una relación directa sobre la probabilidad de ser subcalificado. En vista de que la muestra no

incluye a los ocupados que estudian y trabajan al tiempo, se plantea el supuesto de que los

trabajadores no cambian sus expectativas sobre adquirir un nivel educativo más alto en función de

mejorar el ingreso, sino que, por el contrario, las expectativas sobre el grado de escolaridad

alcanzado están dadas y creadas desde el ambiente familiar y por consiguiente son exógenas.

La segunda restricción de exclusión se relacionada con la participación de los demás

miembros del hogar en el mercado laboral. Según Bilgin, Danis y Karabulut (2020) cuando el

ingreso del hogar depende en gran medida de la fuente laboral del trabajador, existe una alta

motivación por parte de éstos a aceptar puestos para los cuales tienen más educación que la

requerida. Por ejemplo, Boll, Leppin y Schömann (2016) evidencian una relación negativa entre el

ingreso del hogar y la probabilidad de ser sobrecalificado frente a aquellos que decidieron esperar

un periodo más de tiempo en desempleo a expensas de emplearse de manera calificada.

Para adaptar esta segunda restricción a la información disponible, se utiliza la proporción

de adultos mayores de 15 años del hogar que trabajan (en adelante se denominará tasa de ocupación

del hogar). La relevancia se cumple al considerar que, si en promedio los ingresos de los hogares

dependen en un 70% del ingreso laboral y que solo los adultos pueden trabajar, ante una baja tasa

de ocupación del hogar, el trabajador tiene incentivos a participar en ocupaciones incluso para las

que estaría sobrecalificado pues no hay una participación suficiente de los demás adultos del hogar

para compartir los gastos de este.

Continuando con la definición de la estrategia empírica, a partir de la ecuación (2) se

construye la función de control (𝐶𝐹) descrita en la ecuación (3). Donde 𝑆𝑢 es una dummy que

indica con 1 si el ocupado está subcalificado y 0 en caso contrario, 𝐴𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒 toma el valor de 1 si el

ocupado se encuentra en ajuste y 0 en caso contrario, 𝑆𝑜 toma el valor de 1 cuando el ocupado está

6 Este corte se definió siguiendo la metodología de la privación del bajo logro educativo en los hogares de la

medición del índice de Pobreza Multidimensional (IPM) de Colombia.

19

sobrecalificado y 0 en caso contrario. 𝑃�̂�(𝑆𝑢), 𝑃�̂�(𝐴𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒) y 𝑃�̂�(𝑆𝑜) son las probabilidades

predichas de estar subcalificado, en ajuste y sobrecalificado respectivamente, las cuales fueron

obtenidas del modelo de selección.

𝐶𝐹 = 𝑆𝑢 ∗ 𝑃�̂�(𝑆𝑢) + 𝐴𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒 ∗ 𝑃�̂�(𝐴𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒) + 𝑆𝑜 ∗ 𝑃�̂�(𝑆𝑜) (3)

Así, la segunda etapa se deprende de la estimación de la ecuación original (ecuación 1),

pero incluyendo la función de control, 𝐶𝐹, como regresor adicional. Los estimadores 𝛽1 y 𝛽2

continúan siento los parámetros de interés:

𝐿𝑛(𝑊)𝑖𝑠𝑎𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑆𝑢𝑖𝑎𝑠𝑡 + 𝛽2𝑆𝑜𝑖𝑎𝑠𝑡 + +𝜑1𝑋1𝑖𝑎𝑠𝑡 + 𝜑2𝐶𝐹 + 𝛾𝑠 + 𝛾𝑎 + 𝛾𝑡 + 𝜂𝑖𝑠𝑎𝑡

(4)

Al incluir la función de control el modelo permite capturar las diferencias entre los grupos

de ocupados en ajuste y/o desajuste manteniendo lo demás constante, por lo que posibilitará que

𝛽1y 𝛽2 sean consistentes. En otras palabras, logra purgar el efecto de las variables no observadas

que determinan la probabilidad de estar en desajuste o ajuste que podrían estar correlacionadas con

el término del error de mi ecuación original. Es decir, se incluye el componente estocástico.

3.3. Simulación en los cambios en la distribución del ingreso laboral

Una vez encontrados los efectos del desajuste valdría la pena nuevamente cuestionar ¿cómo

cambia la distribución de los ingresos laborales al cambiar la distribución de habilidades en los

ocupados? ¿qué pasaría si todos los ocupados con un mismo nivel educativo obtiene un mismo

nivel de ingresos? Pues bien, para responder estas preguntas se realiza un ejercicio de simulación

de ingresos cuando se corrige efectos estimados por �̂�1 y �̂�2 y a partir de allí observar cómo cambia

la distribución del ingreso laboral medida por el índice de Gini. Para esto se crean tres escenarios:

i) Corregir la sobrecalificación: aumentar la penalidad promedio del ingreso laboral

(�̂�2) a los trabajadores sobrecalificados y mantener los demás ingresos constantes.

ii) Corregir la subcalificación: reducir el excedente a los trabajadores subcalificados

(�̂�1) y mantener los demás ingresos constantes.

iii) Corregir el desajuste: aumentar la penalidad promedio del ingreso laboral (�̂�2) a los

trabajadores sobrecalificados, reducir el excedente (�̂�1) a los trabajadores

subcalificados y mantener constante el ingreso laboral de los trabajadores en ajuste.

20

Una vez se realizan estas simulaciones se obtienen cuatro valores del Gini laboral: el

observado antes de correcciones, y los 3 encontrados a partir de los 3 escenarios antes descritos. El

aumento o la reducción del Gini a partir de las simulaciones permitirá inferir en qué parte de la

distribución afecta más el desajuste ya sea por sobrecalificación o subcalificación.

4. Resultados

La tabla 2 muestra la magnitud del efecto de las restricciones de exclusión sobre cada una

de las alternativas de participar en el mercado laboral estimados en la primera etapa. Pertenecer a

un hogar privado de logro educativo de los adultos aumenta la probabilidad de participar en ajuste

(1,3 pp) y de forma subcalificada (0,9 pp), en tanto que reduce la probabilidad de ser

sobrecalificado (2,2 pp). Este resultado muestra la relación esperada de acuerdo con lo

argumentado en las restricciones de exclusión. De lado de la tasa de ocupación en el hogar, arroja

un efecto significativo y positivo pero cercano a cero en la probabilidad de estar ajuste o

subcalificado, en tanto que reduce la probabilidad de estar sobrecalificado en 1,3 pp.

Tabla 2. Resultados de la ecuación de la primera etapa (efectos marginales)

(1) (2) (2)

Ajuste Subcalificado Sobrecalificado

Bajo logro

educativo 0.0130*** 0.0096*** -0.0226***

(0.0011) (0.0008) (0.0009)

Tasa de ocupación

del hogar 0.0070*** 0.0032** -0.0103***

(0.0018) (0.0014) (0.0013)

Observaciones 1,106,416 1,106,416 1,106,416

Log likelihood -800703

Nota: errores estándar entre paréntesis -*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1-. La regresión incluye como controles

a las variables experiencia y experiencia al cuadrado, permanencia y permanencia al cuadrado, sexo, estado

civil, el tamaño de la empresa, el tipo de contrato, la informalidad del ocupado y efectos fijos de año, área y

sector.


21

Vale la pena destacar que al analizar la significancia económica7 las dos restricciones de

exclusión tienen un mayor impacto en la probabilidad de participar como sobrecalificado que ser

subcalificado. La magnitud del efecto del bajo logro educativo y de la tasa de ocupación sobre la

probabilidad de ser sobrecalificado corresponde al 5,5% y 12,3% respectivamente de la

probabilidad incondicional de participar como sobrecalificado.

La Tabla 3 muestra los resultados de la estimación de los efectos del desajuste en la segunda

etapa. En las primera dos columnas se presentan los resultados de una estimación del modelo de la

ecuación original antes de corregir el sesgo de selección. En la columna (1), al eliminar los efectos

fijos de año, área, y sector, la estimación del MCO muestra que un trabajador subcalificado obtiene

hasta un 13% más en su ingreso laboral en comparación con otro ocupado que con un mismo nivel

educativo trabaja en ajuste, mientras que para un trabajador subcalificado recibe un 9,63% menos.

En la columna (2), los resultados indican que al incluir los efectos fijos con los que se capturan las

diferencias entre área, año y sector, la sobrecalificación continúa siendo penalizada reduciendo un

10,7% del ingreso laboral por hora, en tanto que los subcalificados continúan con una remuneración

mayor en promedio esta vez de 15,7%.

Finalmente, la columna (3) registra la estimación de la segunda etapa del modelo propuesto

en la ecuación (4) donde se observa que, una vez incluidas la función de control, el efecto de la

subcalificación crece, siendo de 16,2%, en tanto que el de la sobrecalificación es levemente

inferior, en definitiva, un sobrecalificado gana 9,67% menos que un ocupado con su mismo nivel

educativo en ajuste. La inclusión de la probabilidad predicha es significativa y relevante dentro del

modelo.

Tabla 3. Estimación de los efectos del desajuste educacional sobre el logaritmo del ingreso

laboral real

(1) (2) (2)

Log ingreso

laboral

Log ingreso

laboral

Log ingreso

laboral

Subcalificado 0.1335*** 0.1569*** 0.1624*** (0.0016) (0.0016) (0.0017)

Sobrecalificado -0.0963*** -0.1069*** -0.0967***

7 La significancia económica mide la magnitud del efecto de la variable explicativa sobre la probabilidad de

estar en la categoría 𝑗 del conjunto de alternativas de la variable de interés. Para calcularlo se divide el efecto marginal

sobre la proporción de personas que pertenecen al cada una de las alternativas.

22

(0.0017) (0.0017) (0.0017)

CF 0.0755*** (0.0032)

Efectos fijos NO SÍ SÍ

Funciones de control NO NO SÍ

Observaciones 1,106,416 1,106,416 1,106,416

R- cuadrado 0.3711 0.3951 0.3954

Nota: errores estándar entre paréntesis -*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1-, obtenidos por el método de Bootstrap

(1000 repeticiones). La regresión incluye como controles a las variables experiencia y experiencia al

cuadrado, permanencia y permanencia al cuadrado, sexo, estado civil, el tamaño de la empresa, el tipo de

contrato, la informalidad del ocupado y efectos fijos de año, área y sector.


Los efectos de la subcalificación y la sobrecalificación son consistentes, pues agregar

variables de control adicionales la magnitud del efecto se mantiene contaste. Es decir, durante los

últimos diez años en el país el desajuste ha afectado positivamente el ingreso laboral de los

subcalificados y negativamente el de los sobrecalificados tal como lo sugería la literatura8.

Por otro lado, al replicar el modelo final de dos etapas en cada uno de los años de la muestra

se encuentra que el efecto de la subcalificación se ha mantenido relativamente constante. En 2009

un subcalificado ganaba 16,5% más que un ocupado en ajuste con su mismo nivel educativo,

similar al efecto en el año 2018 cuando se ubicó en 16%. En cambio, la penalidad de la

sobrecalificación es cada vez más grande, pasando del 8,2% menos en el ingreso laboral en 2009

al 11% menos en el 2018. Es plausible suponer que a medida que la sobrecalificación aumenta en

el mercado laboral la penalidad también crece.

8 En el Anexo 2 se encuentra un análisis de las similitudes entre los estimadores obtenidos de la subcalificación

y la sobrecalificación en cada uno de los 3 modelos de la Tabla 3. Adicionalmente, se realiza una prueba de robustez

al replicar el modelo propuesto solo entre ocupados formales teniendo en cuenta que el mercado laboral colombiano

es mayoritariamente informal, los resultados obtenidos son consistentes.

23

Figura 5. Estimación de los efectos del desajuste educacional sobre el logaritmo del

ingreso laboral por hora

Nota: errores estándar entre paréntesis obtenidos por el método de Bootstrap (1000 repeticiones). La regresión

incluye como controles a las variables experiencia y experiencia al cuadrado, permanencia y permanencia al

cuadrado, sexo, estado civil, el tamaño de la empresa, el tipo de contrato, la informalidad del ocupado y

efectos fijos de año, área y sector.


La Figura 5 muestra el efecto de sobrecalificación y subcalificación sobre la distribución

del ingreso salarial. En resumen, de corregir solo la sobrecalificación en el mercado laboral

aumentaría en promedio 0,6% la desigualdad medica con el coeficiente Gini laboral, en cambio, al

hacer la corrección de la subcalificación la desigualdad aumentaría alrededor del 2,5%. Finalmente,

al corregir el total de ingreso laboral de los trabajadores en ajuste de acuerdo con lo planteado en

el tercer escenario, el Gini laboral hubiese aumentado en promedio 3,2%. Lo anterior, permite

concluir que la subcalificación efectivamente afecta a la población de la parte más baja de la

distribución laboral en cambio que la subcalificación a aquellos de la parte alta.

24

Figura 6. Simulación de la distribución del ingreso laboral (Gini laboral) con escenarios de

corrección de desajuste educativo.


5.1. Efecto a escala subnacional

Es habitual encontrar comportamientos diferentes cuando se reduce la unidad de análisis a

escala subnacional. Es por esto, que la presente sección tiene por objetivo replicar el modelo

metodológico propuesto en algunas de las ciudades principales y sus áreas metropolitanas (A.M.).

Para este ejercicio se seleccionaron dos pares de ciudades, Barranquilla A.M., Cartagena, Pereira

A.M. y Bucaramanga A.M. Estas ciudades se caracterizaron porque después de comenzar con

niveles de desigualdad similares a inicios de la década del 2000, registraron trayectorias diferentes

en los últimos, en unas hubo una reducción notable, mientras que en otras presentaron

estancamientos. De 2002 a 2018 el índice de Gini se redujo un 20% en Barranquilla A.M. y 7%

en Cartagena, en Bucaramanga A.M. y Pereira A.M. aunque lograron reducir la desigualdad en el

mismo nivel (18% y 17% respectivamente), Bucaramanga A.M. lo hizo entre 2005 y 2008 y 2011

y 2016, mientras que Pereira se estanca hasta 2013 y la reduce aceleradamente entre 2014 y 2017

(Otero-Bahamón, Álvarez, & Sampayo, 2020).

Al analizar los efectos marginales de las restricciones de exclusión en la primera etapa se

encuentra que el bajo logro educativo de los hogares aumenta la probabilidad de estar en ajuste en

las cuatro ciudades de forma significativa, con excepción de Pereira A.M. donde el efecto no fue

significativo. Ahora bien, esta restricción reduce la probabilidad de participar como subcalificado

25

en el mercado laboral, en Barranquilla A.M. y Bucaramanga A.M., aunque es un efecto marginal

no significativo y cercano a cero, llama la atención que registraron una tendencia opuesta a la

esperada, en cambio, esta restricción aumenta las probabilidades de ser subcalificado en Cartagena

A.M y Pereira A.M. en 0,98 pp y 0,95 pp respectivamente. Con relación al efecto marginal sobre

la sobrecalificación, estar en un hogar de bajo logro educativo reduce la probabilidad de ser

sobrecalificado de forma significativa en todas las ciudades, siendo el más alto en Cartagena A.M.

con 3,2 pp, en las otras 3 fue de entre 1,1 pp y 1,8 pp.

La significancia económica muestra que el bajo logro educativo tiene una magnitud sobre

la probabilidad de ajuste mayor en Cartagena A.M. (4,9%) y Barranquilla A.M. (3,8%), sobre la

probabilidad incondicional de ser subcalificado en Cartagena (3,3%) y Pereira A.M. (2,6%), en

cambio sobre la probabilidad incondicional de ser sobrecalificado la magnitud más grande fue en

Cartagena (14,2%), seguido de Barranquilla A.M. y Pereira A.M. (9,3% en cada una), y

Bucaramanga con (6,5%).

Por otro lado, la restricción de exclusión de la tasa de ocupación del hogar aumenta la

probabilidad de estar en ajuste en Bucaramanga A.M. (1,8 pp), Pereira A.M (1 pp), y Cartagena

(0,47 pp) (aunque en estas dos últimas de forma no significativa), mientras que en Barranquilla

A.M. en cambio la reduce en 0,4 pp. Para el efecto de la probabilidad de ser subcalificado tiene

una relación positiva en Barranquilla A.M., Cartagena y Pereira A.M., pero negativa en

Bucaramanga A.M., solo en Cartagena no fue significativa. De lado de la probabilidad de ser

sobrecalificado, tiene un efecto negativo en las primeras tres ciudades, mientras que en

Bucaramanga A.M. es positivo, aunque no de forma significativa.

Al analizar la significancia económica de la tasa de ocupación, se observa que la magnitud

del efecto sobre la probabilidad de estar ajuste fue mayor en Bucaramanga A.M. con 3,8%, en tanto

que en las demás ciudades fue inferior al 2%. Lo mismo ocurre sobre la probabilidad de

subcalificación esta vez en Bucaramanga fue de 5,7%, seguido de Pereira A.M. con 3,7% y

Barranquilla A.M. con 2,5%, en Cartagena la magnitud es solo del 0,5%, lo que da un efecto

despreciable. Finalmente, la magnitud del efecto de la tasa de ocupación del hogar sobre la

probabilidad incondicional de estar sobrecalificación fue más alta en Pereira A.M. con 13,5%,

seguido de Cartagena con 2,7%, en las otras dos ciudades fue inferior al 2%.

26

Tabla 4. Efectos marginales de la primera etapa en Barranquilla A.M.

(1) (2) (2)

Ajuste Subcalificado Sobrecalificado

Barranquilla A.M.

Bajo logro

educativo 0.0187*** -0.0002 -0.0185***

(0.0037) (0.0024) (0.0031)

Tasa de ocupación

del hogar -0.0040 0.0076* -0.0036

(0.0059) (0.0014) (0.0031)

Observaciones 115,474 115,474 115,474


Cartagena

Bajo logro

educativo 0.0231*** 0.0098** -0.0329***

(0.0045) (0.0028) (0.0040)

Tasa de ocupación

del hogar 0.0047 0.0014 -0.0062

(0.0018) (0.0014) (0.0052)

Observaciones 85,272 85,272 85,272


Pereira A.M.

Bajo logro

educativo 0.0068 0.0095** -0.0163***

(0.0043) (0.0031) (0.0032)

Tasa de ocupación

del hogar 0.0100 0.0135** -0.0236***

(0.0069) (0.0054) (0.0032)

Observaciones 72,722


Bucaramanga

A.M.

Bajo logro

educativo del

hogar

0.0122** -0.0004 -0.0118***

(0.0041) (0.0029) (0.0033)

Tasa de ocupación

del hogar 0.0182** -0.0196*** 0.0013

(0.0070) (0.0054) (0.0052)



27

Nota: errorPes estándar entre paréntesis -*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1-. La regresión incluye como

controles a las variables experiencia y experiencia al cuadrado, permanencia y permanencia al cuadrado, sexo,

estado civil, el tamaño de la empresa, el tipo de contrato, la informalidad del ocupado y efectos fijos de año y

sector.


La Tabla 4 evidencia el efecto de la subcalificación y sobrecalificación en estas cuatro

ciudades de análisis. Los resultados indican que las dos ciudades costeras, Barranquilla A.M. y

Cartagena, tienen efectos similares. La subcalificación puede tener una ganancia por encima del

14% respecto al ingreso laboral de un trabajador con un mismo nivel educativo, pero en ajuste, la

sobrecalificación en cambio tiene una penalidad de alrededor del 5%, prácticamente la mitad de la

mitad del efecto encontrado a nivel nacional. Es probable que este resultado esté asociado a la

informalidad de las ciudades, dado que el sector informal actúa por lo general en competencia

perfecta.

Pereira A.M. por su parte tiene un efecto de la subcalificación del 16,7% y de la

sobrecalificación del 9,5% magnitudes similares a las evidenciadas a nivel nacional. Para

Bucaramanga A.M. aunque en la sobrecalificación tiene un efecto similar al de Pereira A.M. y el

promedio nacional con 9,7%, sorprende que el efecto de la subcalificación sea de un 21,8% más

en el ingreso respecto de aquellos con igual nivel educativo en ajuste.

Estos resultados podrían estar asociados al tamaño relativo de la oferta de mano obra con

altos niveles de educación y la demanda de este tipo de trabajadores en una misma área. De acuerdo

con Jauhiainen (2006) cuando la demanda no logra ser lo suficientemente grande, aumenta la

competencia entre trabajadores educados, porque las pocas plazas de trabajo pueden llenarse con

trabajadores con el mayor nivel educativo posible. Es probable que parte de las diferencias

regionales se relacionen con la alta concentración y aglomeración de trabajadores que se desplazan

masivamente a las grandes ciudades para aumentar las posibilidades de encontrar un trabajo con

una mejor remuneración, aunque esto implique esperar por un tiempo en condición de

sobrecalificación dada la competencia.

Vale resaltar que, la mayoría de los estudios orientados a encontrar las diferencias entre

localidades se basan solo en la sobrecalificación, por lo que se dificulta establecer las explicaciones

a la relación causal de la subcalificación en una ciudad como Bucaramanga A.M. que se distingue

28

del resto por tener el ingreso laboral más alto, una alta proporción de sus trabajadores con básica

primaria y una baja tasa de desempleo en comparación a las demás ciudades seleccionadas.

Tabla 5. Efectos del desajuste educacional sobre el logaritmo del ingreso laboral real

por hora en las ciudades principales.

Barranquilla A.M. Cartagena Pereira A.M. Bucaramanga A.M.

Log ingreso

laboral

Log ingreso

laboral

Log ingreso

laboral

Log ingreso

laboral

Subcalificado 0. 1476*** 0.1492*** 0.1672*** 0.2185*** (0.0055) (0.0063) (0.0059) (0.0057)

Sobrecalificado -0.0492*** -0.0516*** -0.0954*** -0.0967*** (0.0054) (0.0058) (0.0059) (0.0017)

CF 0.1003*** 0.0966*** 0.0407*** 0.0755*** (0.0107) (0.0116) (0.0108) (0.0032)

Efectos fijos SÍ SÍ SÍ SÍ

Funciones de

control SÍ SÍ SÍ SÍ

Observaciones 115,474 85,272 72,722 80,799

R- cuadrado 0.3426 0.3655 0.3957 0.3812

Nota: errores estándar entre paréntesis -*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1-, obtenidos por el método de Bootstrap

(1000 repeticiones). La regresión incluye como controles a las variables experiencia y experiencia al

cuadrado, permanencia y permanencia al cuadrado, sexo, estado civil, el tamaño de la empresa, el tipo de

contrato, la informalidad del ocupado y efectos fijos de año, área y sector.


Ahora bien, es posible que los determinantes de las diferencias regionales en la

sobrecalificación estén sujetos no solo al crecimiento de sus respectivas economías si no a la

composición sectorial de cada una (Davia, McGuinness, & O'Connell, 2017). En el país la

inversión extranjera directa (IED) asociada, además, con una mayor transferencia de tecnología,

aumentó el ingreso laboral principalmente en el sector de la industria manufacturera, apoyando la

idea del cambio tecnológico sesgado en algunos sectores (Ángel, 2016). Este hecho podría, por

ende, responder a la no significancia de las funciones de control en algunas de las ciudades. Es

probable que el desajuste se esté dando como consecuencia de las necesidades de la demanda y no

de la oferta, especialmente en la probabilidad de ser subcalificado.

¿Cuál es el efecto promedio de corregir el desajuste en la distribución del ingreso laboral a

escala subnacional? la Figura 7 muestra los resultados de la simulación de los escenarios antes

29

descritos donde se encuentra el valor del Gini laboral observado en cada una de las cuatro ciudades.

Para las ciudades donde la desigualdad del ingreso laboral es más alta, Barranquilla A.M. y

Cartagena, el ajuste de la sobrecalificación afectaría marginalmente la distribución del ingreso, el

crecimiento sería de 0,4%. En Pereira A.M. y Bucaramanga A.M., que registraron un efecto

promedio de la sobrecalificación similar al promedio nacional, corregirlo aumentaría en 1,8% y

0,7% respectivamente el Gini laboral (superior al resultado de la simulación de las 13 ciudades).

Por otro lado, corregir la subcalificación aumentaría por encima de 2% el Gini observado

en las dos ciudades costeras, mientras que en las dos ciudades del interior fuese superior del 3,5%.

En Bucaramanga A.M. donde el efecto de la subcalificación fue mayor al de las demás unidades

de análisis, el crecimiento del Gini laboral observado hubiese sido del 3,9%.

En resumen, la corrección del desajuste sería más perjudicial en ciudades donde el Gini

laboral es más bajo. Así, en Barranquilla A.M. y Cartagena, aumentaría el 2,6% y 2,9%

respectivamente mientras que en Pereira y Bucaramanga habría sido un 4,8% mayor.

Figura 7. Simulación de la distribución del ingreso laboral (Gini laboral) con escenarios de

corrección de desajuste educativo a escala subnacional.


5. Conclusiones

Esta investigación concluye que el desajuste educacional sí afecta la remuneración de los

ocupados en el país. Utilizando un modelo de efectos fijos con funciones de control para la muestra

30

de los ocupados de las 13 ciudades del país a lo largo de los últimos diez años se encuentra que, en

promedio un trabajador subcalificado ganó un 16% más en su ingreso laboral en comparación a un

trabajador con su mismo nivel de educación pero que trabajaba en ajuste. Los trabajadores

sobrecalificados por su parte obtuvieron en promedio un ingreso laboral 9,6% menor al de sus pares

en educación, pero en ajuste. Sin embargo, el efecto a escala subnacional varía.

Tomando en consideración dos ciudades costeras, Barranquilla A.M. y Cartagena, y dos

ciudades del interior del país, Pereira A.M. y Bucaramanga A.M., se encontró que en las dos

primeras ciudades donde la desigualdad laboral observada es más alta (pero inferior al promedio

de las 13 ciudades) la sobrecalificación tuvo una penalidad de alrededor del 5% frente a sus pares

con mismo nivel educativo, mientras que la subcalificación un ingreso mayor cercano al 15%. La

corrección del desajuste habría aumentado el Gini observado en 2,6% y 2,9% principalmente por

la corrección de la subcalificación.

Para las ciudades del interior la desigualdad observada es mucho más baja, la

sobrecalificación tiene una penalidad similar a la de las 13 ciudades, alrededor del 9,6%, pero el

efecto de la subcalificación es mayor, siendo en Pereira A.M de 16,7% y en Bucaramanga A.M. de

21,8%. De corregir el desajuste en ambas ciudades el Gini laboral observado en promedio para los

últimos años habría aumentado 4,8% en cada una de ellas. Esto permite inferir que pese a la

penalidad que impone el desajuste a la sobrecalificación, el incremento en el ingreso de los

subcalificados ha terminado siendo beneficioso a nivel social, pues ha favorecido a los ocupados

de la parte baja de la distribución.

Esta investigación arroja varias contribuciones en la literatura económica del desajuste

educativo. La primera es medir el desajuste desde un enfoque objetivo pues hasta el momento gran

parte de los estudios de este tipo se han concentrado en el enfoque empírico.

La segunda contribución se dio al analizar los efectos del desajuste controlando por la

escolaridad, pues la comparación entre ocupados por niveles educativos favorecerá el grado de

información sobre la cual los individuos pueden crear sus expectativas y sus decisiones de ingreso

al mercado laboral. Aunque este documento no hace una diferenciación de los efectos por sexo, la

continuidad de los análisis del desajuste educativo con este nivel de desagregación contribuirá a

los estudios sobre desigualdad de género, teniendo en cuenta que la sobrecalificación es un patrón

característico en las mujeres.

31

El tercer aporte fue de tipo metodológico al proponer una flexibilidad del modelo de

funciones de control para controlar la heterogeneidad no observada y obtener estimadores

insesgados y consistentes. Sin embargo, es importante seguir evaluando las características

observables que condicionan la probabilidad de la subcalificación, pero desde el lado de la

demanda, pues tal como se evidenció en este documento, al igual que en la gran parte de la

literatura, las variables explicativas relacionadas con el individuo y su hogar tienen una magnitud

más alta sobre las probabilidades de ser sobrecalificado.

El cuarto y último aporte fue relacionar los efectos del desajuste sobre la desigualdad del

ingreso laboral, pues si bien el desajuste puede traer una pérdida de bienestar para los

sobrecalificados, puede traer también una segunda cara y es que el mayor ingreso recibido por los

subcalificados en comparación de sus pares beneficia a la distribución del ingreso laboral total, lo

que significa que son los ocupados de la parte baja de la distribución quienes se encuentran en esta

condición.

La simulación planteada en este documento se realizó con el propósito de revisar la relación

entre el desajuste con la distribución del ingreso laboral. No obstante, es importante seguir

evaluando esta relación en futuras investigaciones donde se describa el efecto diferenciado en

segmentos de la distribución y realizar descomposiciones aditivas no solo en el valor del Gini

laboral, sino también en su variación a lo largo de los años.

Bibliografía

Acemoglu, D. (2002). Cross-Country Inequality Trends. NBER Working Paper.

Aghion, P., & Howitt, P. (2009). The economics of growth. London, England: The MIT Press.

Ángel, D. M. (2016). Inversión Extranjera Directa y brechas salariales en Colombia: La demanda

de mano de obra calificada en perspectiva sectorial y regional. Serie Documentos Cede.

Arias, D. (2013). Modelo de Proyección de Empleo para Colombia. Organización Internacional

del Trabajo.

Barro, R. (1991). Economic Growth in a Cross Section of Countries. The Quarterly Journal of

Economics, 106(2), 407-443.

32

Bauer, T. K. (2002). Educational mismatch and wages: a panel analysis. Economics of Education

Review, 221 - 229.

Bender, K. A., & Heywood, J. S. (2009). Educational Mismatch among Ph.D.s: Determinants and

Consequences. National Bureau of Economic Research, Science and Engineering Careers

in the United States: An Analysis of Markets and Employment, 229 - 255.

Bernal, R., & Peña, X. (2011). Guía práctica para la evaluación de impacto (6ta ed.). Universidad

de los Andes.

Bilgin, M. H., Danis, H., & Karabulut, G. (2020). Eurian Economis Perspectives. Proceedings of

the 25th Eurasia Business and Economics Society Conference. Springer.

Boll, C., Leppin, S., & Schömann, K. (2016). Who is overeducated and why? Probit and dynamic

mixed multinomial logit analyses of vertical mismatch in East and West Germany.

Education Economics, 639-662.

Budría, S., & Moro-Egido, A. I. (2008). Education, educational mismatch, and wage inequality:

Evidence for Spain. Economics of Education Review, 332 - 341.

Chiswick, B. (2003). Jacob Mincer, experience and the distributios of earnings. Review of

Economics of the Household, 343-361.

DANE. (2005). Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones Adaptada para Colombia -

CIUO-88 A. C. Bogotá, D.C.

Davia, M., McGuinness, S., & O'Connell, P. (2017). Determinants of regional differences in rates

of overeducation in Europe. Social Science Research.

Desjardins, R., & Rubenson, K. (2011). An Analysis of Skill Mismatch Using Direct Measures of

Skills. OECD Education Working Paper No. 63.

Duncan, G., & Hoffman, S. (1981). The Incidence and Wage Effects of Overeducation. Economics

of Education Review, 1(1), 75 -86.

Galasi, P. (2008). The effect of educational mismatch on wages for 25 countries. Budapest Working

Papers on the Labour Market.

33

Ghignoni, E., & Verashchagina, A. (2013). Educational qualifications mismatch in Europe. Is it

demand or supply driven? Journal of Comparative Economics.

Hartog, J. (2000). Over-education and earnings: where are we, where should we go? Economics of

Education Review, 19, 131–147.

Heckman, J. (1979). Sample selection bias as a specification error. Econometrica,, 153-161.

Herrera-Idágarra, P., López-Bazo, E., & Montellón, E. (2015). Double Penalty in Returns to

Education: Informality and Educational Mismatch in the Colombian Labour Market. The

Journal of Development Studies, 51(12), 1683 - 1701.

Jauhiainen, S. (2006). Regional differences in overeducation. Jyväskylä, Finland: European

Regional Science Association.

Kiker, B., Santos, M., & Oliveira, M. (1997). Overeducation and undereducation: Evidence for

Portugal. Economics of Education Review, 111-125.

Kleibrink, J. (2013). Causal Eff ects of Educational Mismatch in the Labor Market. Ruhr Economic

Papers .

Korpi, T., & Tåhlin, M. (2009). Educational mismatch, wages, and wage growth: Overeducation

in Sweden, 1974–2000. Labour Economics, 183 -193.

Kucel, A. (2011). The Sociology of Educational Mismatch. Polish Sociological Review, 21-34.

Lamo, A., & Messina, J. (2010). Formal education, mismatch and wages after transition: Assessing

the impact of unobserved heterogeneity using matching estimators. Economics of

Education Review, 1086 - 1099.

Livingstone, D. (2009). Education and Jobs: Exploring the Gaps. University of Toronto Press.

Lydall, H. (1997). Generating Inequality by L. C. Thurow. The Economic Journal, 162–164.

Marchante, A. J., Ortega, B., & Pagán, R. (2005). Educational mismatch and wages in the

hospitality sector. Tourism Economics, 103 - 117.

34

OIT. (n.d.). Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO-08) – Marco

conceptual. OIT. Retrieved from

https://www.ilo.org/public/spanish/bureau/stat/isco/docs/annex1.pdf

Olaniyan, D., & Okemakinde, T. (2008). Human Capital Theory: Implications for Educational

Development. Pakistan Journal of Social Sciences, 5, 479-483.

Otero-Bahamón, S., Álvarez, L., & Sampayo, A. (2020). Diagnóstico de desigualdad en Colombia

y cuatro ciudades seleccionadas.

Park, H. (1996). Income Inequality and Economic Progress. American Journal of Economics and

Sociology, 87-96.

Posso, C. (2010). Desigualdad salarial en Colombia 1984-2005: cambios en la composición del

mercado laboral y retornos a la educación postsecundaria. Desarrollo y Sociedad, 65-113.

Rubb, S. (2005). Overeducation, undereducation, and the theory of career mobility: a comment and

a note on underemployment. Applied Economics Letters, 115-118.

Sicherman, N. (1991). "Overeducation" in the Labor Market. Journal of Labor Economics.

Slonimczyk, F. (2013). Earnings inequality and skill mismatch in the U.S.: 1973–2002. J Econ

Inequal.

Vella, F. (1998). Estimating Models with Sample Selection Bias: A Survey. The Journal of Human

Resources, 127 -169.

Verdugo, R., & Verdugo, N. (1988). Overeducation and the Earnings of Black, Hispanic, and White

Male Workers. Sociological Perspectives, 190-212.

35

Anexo 1. Medición de ajuste educativo en Colombia a partir de la GEIH

La Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO), establece las

competencias de los trabajadores para cada uno de los diez grandes grupos de ocupación definidos

en la clasificación. Las competencias se definen por la capacidad de realizar tareas y cumplir

objetivos aginados a un empleo. A partir de la CIUO-88 se definieron dos dimensiones de estas, el

nivel de competencias y de la especialización de las competencias (OIT).

El nivel de competencias se delimita de la complejidad y diversidad de las tareas. Una forma

de medirlas es a través del nivel de enseñanza formal definido en la Clasificación Internacional

Normalizada de Educación (CINE-97). Algunos otros parámetros como la educación no formal

dada la experiencia en una misma ocupación sirven para evaluarlas.

La dimensión de la especialización de competencias se aplica principalmente en los grupos

y subgrupos derivados de los grandes grupos de ocupación la CIUO-88, y se definen a partir del

campo de conocimiento necesario, las herramientas utilizadas, los materiales sobre los que se

trabaja; y los tipos de bienes y servicios producidos.

En Colombia la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) permite identificar el

subgrupo de ocupación en el cual, un ocupado ejerce su profesión o realiza un oficio. Esta

agrupación se estandariza a los 82 subgrupos de la Clasificación Nacional de Ocupaciones (CNO-

70). Con la correspondencia entre los 22 mil trabajos contenidos en la CNO-70 a la CIUO-88

adaptada para Colombia (DANE, 2005), es posible definir el gran grupo de la CIUO-88 al que

pertenece cada uno de los 82 subgrupos de ocupación. Una vez realizado este proceso, se continua

con la identificación del nivel educativo de la CINE-97 correspondiente a los niveles del sistema

educativo colombiano (Arias, 2013). Es importante resaltar que si una vez realizada la

correspondencia de la CNO-70 a la CIUO-88, un subgrupo se repite en dos de los grandes grupos,

se le asigna el nivel de competencia requerido en el gran grupo donde se dio el mayor número de

oficios de un mismo subgrupo.

Al finalizar se logra identificar si el ocupado en un determinado subgrupo está por encima

(sobrecalificado), por debajo (subcalificado) o con el nivel educativo que le corresponde

(calificado).

36

Tabla 6. Correspondencia de los niveles de competencia por grupos de ocupación y adaptación para

Colombia

Grandes grupos de la CIUO-88

Nivel de

competencias

CIUO-88

Grupos de la CINE-97

Correspondencia de la

CINE-97 a Colombia

identificado en GEIH

1 – Miembros del poder ejecutivo y de

los cuerpos legislativos y personal

directivo de la administración pública y

de empresas

3 + 4

2 – Profesionales científicos e

intelectuales 4

6 – Segundo ciclo de

educación terciaria (conduce a

una

calificación avanzada para

puestos de investigación)

NA

5a – Primer ciclo de educación

terciaria, primer grado

(duración media)

Educación superior

universitaria y de posgrado.

3 – Técnicos y profesionales de nivel

medio 3

5b – Primer ciclo de educación

terciaria (duración media

y corta)

Educación técnica y

tecnológica

4 – Empleados de oficina

2

4 – Educación postsecundaria

no terciaria NA

5 –Trabajadores de los servicios y

vendedores de comercios

6 – Agricultores y trabajadores

calificados agropecuarios y pesqueros 3 – Nivel de segundo ciclo de

educación secundaria Educación media

7 – Oficiales, operarios y artesanos de

artes mecánicas y de otros oficios

8 – Operadores de instalaciones y

máquinas y montadores

2 – Nivel de primer ciclo de

educación secundaria Educación básica secundaria

9 – Trabajadores no calificados 1 1 – Nivel de educación

primaria Educación básica primaria

0 – Ocupaciones militares 1 + 4

Fuente: creación propia con base en OIT

37

Anexo 2. Análisis de la consistencia de los estimadores

Para revisar la consistencia de los estimadores obtenidos en cada uno de los modelos

descritos de la Tabla 3, se realizar una revisión de los intervalos de confianza en cada uno de los

estimadores obtenidos teniendo en cuenta que se realizó con el mismo número de observaciones

en cada uno de ellos. La Figura 7 muestra los estimadores y sus respectivos intervalos de confianza.

Considerando el tamaño de la muestra, los intervalos de confianza en cada uno de los modelos

fueron demasiado pequeños, no obstante, dada la similitud en cada uno se podría concluir que los

resultados del modelo de funciones de control son consistentes.

Figura 8. Análisis de los coeficientes estimados y sus intervalos de confianza


38

Anexo 3. Prueba de robustez

Tabla 7. Estimación de los efectos del desajuste educacional sobre el logaritmo del ingreso laboral

real

Tabla 4. Estimación de los efectos del desajuste educacional sobre el logaritmo del

ingreso laboral real

(2)

Log ingreso

laboral

Subcalificado 0.2348*** (0.0024)

Sobrecalificado -0.1285*** (0.0020)

CF 0.1478*** (0.0032)

Efectos fijos SÍ

Funciones de control SÍ


R- cuadrado 0.4036

Nota: errores estándar entre paréntesis -*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1-, obtenidos por el método de

Bootstrap (100 repeticiones). La regresión incluye como controles a las variables experiencia y

experiencia al cuadrado, permanencia y permanencia al cuadrado, sexo, estado civil, el tamaño de la

empresa, el tipo de contrato, la informalidad del ocupado y efectos fijos de año, área y sector.


Las dos caras del desajuste educativo: efectos sobre el ...

Documents

Transcript of Las dos caras del desajuste educativo: efectos sobre el ...