Distintos niveles de educación

TRABAJO ULTIMO

Leidy Ivelisse Ventura Delba 100354686 y Jean Carlos Peña Vargas 100393859

December 20, 2018

Introducción

En el siguiente trabajo sobre retorno en los distintos niveles de educación, nos basamos esencialmente en la ecuación Minceriana de ingresos, a parte de la ecuación minceriana, a esta se les añadieron distintas variables que consideramos debían ser incluidas en el modelo para tener una mejor capacidad explicativa.

Estos modelos se construyeron en base a los datos de la Encuesta Nacional de Fuerza de Trabajo (ENFT), donde se extrajeron las variables de interés y luego se pasó su transformación para un mejor manejo de estas en el modelo.

Por último se presentarán los resultados obtenidos de estos modelos realizados.

Revisión de la Literatura

La herramienta empírica utilizada en la mayoría de los trabajos sobre el retorno de la educación ha sido la ecuación minceriana de ingresos (Mincer, 1974), a través de la cual se estiman el impacto de un año adicional de estudios en las rentas laborales de los individuos. La ecuación tradicional de Mincer, estima por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) un modelo semilogarítmico, usando como variable dependiente el logaritmo de los ingresos y como variables independientes los años de educación, la experiencia laboral y el cuadrado de esta.

[pic 1]

Donde:

wage son los ingresos del individuo.

Educ es el número de años de educación formal completa.

Expert son los años de experiencia laboral

e es el termino de perturbación aleatoria que se distribuye según una distribución normal

En los últimos años se han realizado esfuerzos importantes para cuantificar la rentabilidad de la educación y analizar sus implicaciones de política pública. Existe cierto consenso sobre la relación directa que guarda la educación formal con los ingresos, además del reconocimiento asociado al fenómeno de mayor dispersión salarial. Aspectos que seguramente están entre las principales causas de la distribución personal del ingreso. Entre las razones que han renovado la motivación por estudiar los determinantes de los salarios y los rendimientos de la escolaridad se encuentran asociados a la mayor dispersión de los ingresos y de los salarios, fenómeno que ha sido bien documentado desde principios de los ochenta y que se atribuye a cambios importantes en el funcionamiento del mercado de trabajo, en la economía y en las instituciones laborales (Cortez, 2001, 2002). Las explicaciones de los cambios en la demanda relativa de mano de obra calificada se concentran en tres aspectos: 1) Los efectos de la apertura económica en la dispersión de los ingresos, a causa de la intensa competencia que acompaña al desvanecimiento de la protección comercial (Alarcón y McKinley, 1997). 2)

Los cambios institucionales en el mercado de trabajo introducidos con las medidas de apertura de la economía y menor presencia estatal que han provocado la caída de los salarios reales, el desmantelamiento de la protección sindical y la reducción del empleo público como factores principales de una mayor dispersión salarial, y 3) El cambio tecnológico intensivo en capacitación, adiestramiento y educación, que ha aumentado la demanda relativa de trabajadores mejor capacitados y educados (Legovini et al., 2005).

Según Becker (1993), la diferencia salarial de las personas, aunque estas tengan iguales capacidades, se puede explicar a través explicar a través de la teoría de la preferencia por la discriminación ya sea por sexo, etnicidad o algún otro motivo. Este considera la discriminación como una preferencia por el cual el empleador está dispuesto a pagar o la renuncia voluntaria a utilidades e ingresos para satisfacer prejuicios

Modelo a estimar

3. Modelo teórico

Usaremos el conjunto de datos de los salarios de las mujeres para ilustrar el uso de la regresión IV. La variable dependiente que usamos aquí es el salario logarítmico lwagey nos interesa saber si los años de educación educ tienen una influencia positiva en este salario logístico

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