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LOS PERDEDORES DE LA(S) CRISIS

En esta nueva entrada, traemos un artículo que analiza cuál es el impacto de entrar al mercado de trabajo durante una recesión. En concreto, los autores se centran en el impacto sobre los trabajadores más jóvenes, analizando distintas variables que pueden estar afectadas por las condiciones del ciclo económico en el momento de entrada al mercado de trabajo. Para ello, los autores utilizan las variaciones anuales en la tasa de desempleo.

1 Presentación

La razón por la que este artículo me parece interesante es por qué España ha sido uno de los países más castigados por el desempleo. Si bien el Working Paper analiza el caso estadounidense,  me parecía interesante exponer los resultados y las conclusiones.

El título del artículo es “UNLUCKY COHORTS: ESTIMATING THE LONG-TERM EFFECTS OF ENTERING THE LABOR MARKET IN A RECESSION IN LARGE CROSS-SECTIONAL DATA SETS” (Schwandt & von Watcher, 2018). Los autores son Hannes Schwandt (Northwestern University) y Till von Watcher (University of California, Los Angeles). El working paper está publicado en la web de NBER, y está disponible aquí.

 

2 Introducción

Los autores introducen el trabajo basándose en 2 hechos: En primer lugar, el momento de entrada al mercado de trabajo, junto a los primeros años en el mercado de trabajo, son de alta importancia para el colectivo de trabajadores jóvenes. Por otro lado, (y de esto en España algo sabemos), en periodos de recesión, los jóvenes son una de los sectores más afectados por el deterioro económico. Un ejemplo, la alta  de desempleo que muestra este colectivo, superior a la media.

Por lo tanto, el objetivo de este paper es analizar el impacto que soportan los jóvenes al entrar al mercado de trabajo durante una recesión.

 

3 Datos

Los autores utilizan 3 bases de datos: la Current Population Survey (CPS), Decennial Census y American Community Survey (ACS). De esta forma, el periodo comprendido entre 1976 y 2015 queda cubierto.

3.1 Variable de interés

En concreto, los autores se centran en 1 variables, aunque posteriormente llevan a cabo una descomposicion del efecto. Si bien la variable de interés son los salarios, el impacto sobre los salarios se descompone en

  • salario / hora
  • horas trabajadas
  • semanas trabajadas

3.2 Variables de control

Las variables de control utilizadas en este trabajo son el estado, año de graduación, año, y nivel educativo.

 

4 Metodología

En primer lugar, los autores se centran en conocer las distintas fuentes  de endogeneidad (la decisión de prolongar los estudios, la decisión de migrar). Esta sección es más técnica, por lo que la obviamos. Para los lectores más preocupados por la identificación del impacto, el paper siempre es mejor fuente que mi resumen.

Los autores propone una modelo donde la variables de interés, (salarios), depende los cambios en las variables de control (una regresión clásica). La regresión se realiza sobre los datos agrupados. Llamamos célula a cada combinación de  estado, año de graduación, años natural  y nivel educativo (es decir, cada observación individual es el valor medio observado para todos los individuos en cada célula).

También se propone el uso de variables instrumentales, metodología sobre la que hemos hablado en otras ocasiones, para corregir los mencionados problemas de endogeneidad.

 

5 Resultados y conclusiones

 

5.1 Resultados principales

Un aumento en la tasa de desempleo de 3 puntos porcentuales supone, según las estimaciones del trabajo, una reducción del 11% en el salario inicial. 10 años después de la entrada al mercado de trabajo, los ingresos aún son un 2.6% inferiores si se entraron en las mencionadas condiciones de desempleo.

5.2 Descomposición del impacto

Los autores descomponen el impacto del aumento del desempleo en 3 componentes

  • Una reducción del salario por hora
  • Una reducción de las semanas trabajadas
  • Una reducción de las horas trabajadas (los autores estiman que 2 tercios del efecto estimado, para los 3 primeros años, se debe a reducciones en el número de horas trabajadas)

El gráfico mostrado a continuación refleja el impacto en cada una de las variables, medidas en el tiempo. El eje vertical mide la magnitud del impacto, y el eje horizontal los años desde la graduación. Los puntos rojos representan el salario / hora, los azules las horas trabajadas y los verdes las semanas empleado.

 

5.3 Impacto en función de las características

  • El impacto es bastante parecido para ambos géneros, con la salvedad de que los hombres sufren una mayor pérdida en el año posterior a la entrada al mercado laboral.
  • La pérdida salarial es mayor para el colectivo clasificado como non-white (no blancos) frente al clasificado como blancos.
  • Pasados 5 años, las diferencias intragrupos parecen disiparse.
  • El nivel educativo también muestra una relación negativa con el impacto: A mayor nivel educativo, menor es el impacto.

 

6 Comentarios

En primer lugar, destacar que no se trata de un trabajo metodológicamente complejo (no confundir conceptos. En ocasiones, un método sencillo de aplicar es la mejor herramienta. La calidad del paper es algo global: metodología, calidad de los datos, presunciones realizadas, innovación en los resultados…). Sin embargo, trata un tema que me parece de máxima relevancia. Un estudio similar en España sería bienvenido (Si existe, y leeis esto, agradeceria que me lo hicieseis llegar, por favor).

7 Bibliografía

Schwandt, H. and von Wachter, T. M. (2018). Unlucky cohorts: Estimating the long-term effects of entering the labor market in a recession in large cross-sectional data sets. Working Paper 25141, National Bureau of Economic Research.

 

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