las dos caras del desajuste educativo: efectos sobre el
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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, lp.alvarez@uniandes.edu.co. 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.
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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.
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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.
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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.
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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).
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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).
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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.
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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.
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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).
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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
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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
Fuente: Cálculos propios con base en GEIH – DANE
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:
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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.
Fuente: Cálculos propios con base en GEIH – DANE
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
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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).
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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.
Fuente: Cálculos propios con base en GEIH – DANE
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.
Fuente: Cálculos propios con base en GEIH – DANE
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.
Fuente: Cálculos propios con base en GEIH – DANE
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.
Fuente: Cálculos propios con base en GEIH – DANE
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
Log likelihood -85159
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
Log likelihood -63115
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
Log likelihood -49908
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)
Observaciones 80,799
Log likelihood -57495
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.
Fuente: Cálculos propios con base en GEIH – DANE
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.
Fuente: Cálculos propios con base en GEIH – DANE
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.
Fuente: Cálculos propios con base en GEIH – DANE
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.
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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
Fuente: Cálculos propios con base en GEIH – DANE
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
Observaciones 485,509
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.
Fuente: Cálculos propios con base en GEIH – DANE
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