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UNA COMPARACIÓN ENTRE SALARIOS PÚBLICOS Y SALARIOS PRIVADOS

1 Presentación

 

En la entrada de hoy, traemos un artículo que realiza una comparación entre los salarios que reciben los empleados públicos y los empleados del sector privado. Los distintos aspectos del mercado laboral en relación a los funcionarios y empleados públicos resultan controvertidos en este país, y es un tema frecuente de debate. Tan frecuente, como poco frecuente la argumentación basada en datos y hechos.

 Por ello, considero este artículo interesante. El título es «The Public Sector Wage Premium in Spain: Evidence from Longitudinal Administrative Data» (Hospido and Moral-Benito, 2016), está publicado en Labour Economics y lo tenéis disponible aquí o aquí . Las autoras son Laura Hospido (Banco de España) y Enrique Moral-Benito (Banco de España).

 

2 Introducción

 

Durante la gran recesión, España se vió obligada a realizar fuertes ajustes presupuestarios. En ese proceso, conocer la naturaleza de una de las fuentes que supone una parte importante del gasto público (30 % del gasto público según se comenta en el propio paper) es importante para las autoras. Para ello, utilizando datos del periodo 2005-2012, realizan una comparación entre ambos sectores, público y privado,  para determinar si los salarios públicos ciertamente son superiores a los pagados por el sector privado.

3 Datos

 

La fuente principal de datos es la Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL). Hablamos de esta base de datos aquí. Para este trabajo, las variables de interés a analizar son los salarios anuales, diarios y por hora. Para ello, es necesario que los datos contengan información de los salarios anuales, y una medida de los días trabajados y las horas trabajadas. Los días trabajados están incluidos en la MCVL, pero no las horas. Por ello, las autoras utilizan la Encuesta de Población Activa (EPA) para imputar *(1) las horas trabajadas, dado que la MCLV no contiene esta información. Además, disponen de distintas variables de control.

Como empleados públicos, las autoras consideran a las trabajadoras que pertenecen a la administración central, administraciones y corporaciones regionales, y empresas públicas. Unos datos descriptivos: En España, el 15% de los trabajadores lo hacen en el sector público (Mujeres, 20%, hombres 10%). El siguiente gráfico muestra la evolución durante los últimos años (La línea negra representa la proporción de ambos géneros, la línea discontinua a los hombres y la línea de puntos, la proporción de mujeres en empleos del sector público.

4 Metodología

Las autoras proponen 3 aproximaciones a las diferencias entre salarios públicos y privados.

4.1 Diferencias en medias

El análisis más básico consiste en realizar una comparación entre las medias de los empleados públicos y los empleados privados para cada una de las 3 variables de interés.

4.2 Descomposición de Oaxaca-Blinder

Este método, muy popular, lo expliqué en la entrada 3. El nombre viene de los autores (Blinder, 1973; Oaxaca, 1973). Brevemente, lo comento de nuevo: se utiliza en aquellos casos en los que hay 2 grupos diferenciados (en el caso original, hombres y mujeres. En este trabajo en concreto, empleados privados y públicos) y el objetivo es calcular qué parte de las diferencias observadas en la variable analizada, se debe a diferencias en las características y qué parte a diferencias en la retribución asociada a un nivel dado de cada característica *(2).

4.3 Distribución contrafactual

La idea es similar a la descomposición de Oaxaca-Binder, pero en vez de realizar la descomposición sobre la media, se realiza sobre la distribución completa. Básicamente consiste en calcular la distribución contrafactual y computar las diferencias. Qué es la distribución contrafactual? La distribución de los salarios consiste en ordenarlos de menor a mayor y ver qué valor corresponde a cada tramo (el 10% más bajo, el 20%, el 90% más alto… depende lo que queramos observar).

  1. Elegimos un grupo, por ejemplo, trabajadores privados: Calculamos los parámetros a los que son retribuidos sus salarios para toda la distribución (cada parámetro nos indica qué parte de sus salario se debe al genero, a la edad, a estudios, a antigüedad… )
  2. Calculamos cuál seria la distribución de los trabajadores públicos utilizando los parametros de los trabajadores privados.
  3. El resultado es la distribución contrafactual: Cuál hubiese sido la distribución salarial del grupo de trabajadores públicos si les hubiesen retribuido como a los trabajadores privados.

 

Esta metodología esta simplificada al máximo en esta entrada. Si alguien esta interesado, el paper original es Chernozhukov et al. (2013), y lo tenéis aquí y aquí.

 

 

5 Resultados y conclusiones

 

Observando las diferencias en medias, el salario anual de los empleados públicos es un 33.6% mayor que el de los empleados privados. Si nos centramos en el salario diario, la diferencia se reduce al 27.2%, y si la variable que comparamos es el salario por hora, la diferencia se sitúa en el 31.7%.

En cambio, si utilizamos la descomposición de Oaxaca-Blinder (Blinder, 1973; Oaxaca, 1973), utilizando variables de control, las diferencias en el salario por hora se reducen, siendo ahora entre un 20% y un 23% mayores, según la especificación *(3). Esto have indicar que parte de las diferencias que observamos al comparar salarios (un 31%), son debidas a distintas características.

Por último, cuando se realiza la comparación por distribución, las principales conclusiones que se alcanzan son que en el tramo más alto de salarios, las diferencias entre sector público y privado prácticamente desaparecen. En el resto de la distribución, son más o menos estables.

Cuando la comparación se realiza por tipos de trabajador (clasificándolos en 3 niveles según su habilidad: alta, media o baja), lo que se encuentra es que a medida que nos fijamos en las distribuciones mas altas de los salarios, las diferencias se reducen. Incluso, para los clasificados como de habilidad alta, la diferencia es negativa a partir de la mitad de la distribución!!
Como siempre, para conocer los detalles de cada resultado y los análisis complementarios, os remito al paper original

6 Biblografía

Blinder, A. S. (1973). Wage discrimination: Reduced form and structural estimates. The Journal of Human Resources, 8(4):436–455.

Chernozhukov, V., Fernández-Val, I., and Melly, B. (2013). Inference on counterfactual distribu- tions. Econometrica, 81(6):2205–2268.

Hospido, L. and Moral-Benito, E. (2016). The public sector wage premium in spain: Evidence from longitudinal administrative data. Labour Economics, 42:101 – 122.

Oaxaca, R. (1973). Male-female wage differentials in urban labor markets. International Economic Review, 14(3):693–709.

Notas al pie*(1) La imputación se realiza de la siguiente manera: para un conjunto de características (disponibles en la EPA) se calcula la media de horas trabajadas, y esa cantidad se le asigna a cada observación de la MCVL con las mismas características. Un ejemplo simplificado: Supongamos que tenemos tanto en la EPA como en la MCVD datos de género (hombre o mujer) y estudios universitarios (si o no). Calculamos con los datos de la EPA la media de las horas trabajadas para cada combinación posible (hombre universitario, hombre no universitario, mujer universitaria, mujer no universitaria) y el valor medio se le asigna en la MCVA a cada individuo según su clasificación.

*(2) Supongamos que que tenemos el grupo A y el grupo B. El grupo A, ademas de tener, en media, mayor nivel educativo, le cae mejor al que paga los salarios, y por ello les pagan más. La descomposición de Oaxaca-Binder permite saber que parte de las diferencias se deben al mayor nivel educativo, asumiendo misma retribución entre ambos grupos por cada nivel educativo (Es decir, al grupo A y al grupo B le pagan igual por tener un grado universitario, pero en el grupo A hay mayor proporción de universitarios, por lo que entendemos que parte del mayor salario medio del grupo A se debe a este factor) y que parte se debe a que el grupo A es muy majo y le pagan mas por la cara (Es decir, comparando la retribución de cada nivel educativo entre ambos grupos).

*(3) Cuando hablamos de la especificación del modelo, nos referimos a que, al introducir variables de control (por ejemplo, edad y educación), se pueden introducir de distintas formas (edad, edad al cuadrado, si creemos que el efecto de la edad no es constante – por ejemplo, pasar de 20 a 21 años no es lo mismo que pasar de 50 a 51, aunque en ambos casos estemos aumentando la edad en 1 año-). Dado que no conocemos cual es la forma “real” de la especificación, lo habitual es proponer distintas formas y comparar los resultados.

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