El salario

A continuación, presentaré las conclusiones de un trabajo realizado en mi universidad (UPB) para Estadística II, acerca de las variables que influyen en el salario percibido por las personas. Los que trabajamos en este estudio fuimos Tatiana Cortez, Valeria Salinas, Oscar Terrazas y Mateo Urquizo.

Una vez finalizada la investigación, se puede concluir que:

En primer lugar, las variables “años de educación” y “experiencia” tienen una relación directamente proporcional con el salario; es decir a mayor educación o experiencia, mayor será el salario esperado. Por el contrario, la variable “experiencia2” tiene una relación inversamente proporcional, es decir que puede llegar una instancia en la que una persona puede estar sobre calificada para ocupar un puesto de trabajo y recibir un menor salario el merecido, o al tener mayor experiencia hacerse más vieja y empezar a ser excluida del mercado laboral.

Respecto a las variables dummies, las que realmente influyen en la variable independiente mediante la regresión: sexo, etnia, área, idioma, sector de mercado, departamento.

Es necesario aclarar, que los resultados obtenidos en la prueba global muestran que la variable dependiente no puede explicarse sin considerar a las variables independientes. Sin embargo, al realizar la prueba de hipótesis de forma individual para cada coeficiente de regresión, los resultados indican que es recomendable eliminar las variables: estado civil y analfabetismo, ya que no se rechazaron en dicha prueba, por lo que no influyen en el salario.

El coeficiente de determinación (R²) indica que las variables independientes en conjunto influyen aproximadamente en un 30,5 % sobre la variable dependiente.

Finalmente después de realizar todos los cálculos y analizarlos obtenemos la siguiente ecuación de Mincer:

Ln w = 5,534 + 0,054 (Educ) + 0,039 (Exp) - 0,001 (Exp²) + 0,448 (Sexo) + 0,148 (Etnia) - 0,822 (Área) - 0,382 (Idioma) + 0,253 (Sector de mercado laboral) - 0,179 (Eje central) + 1,20517

Adentrándonos en el propósito del trabajo podemos observar que los coeficientes que tienen valores más altos influyen con mayor fuerza en la variable dependiente (salario) dichos coeficientes son los correspondientes a sexo y área.

Lamentablemente, si bien la educación influye más que la experiencia y la experiencia al cuadrado (verdaderas variables de la ecuación de Mincer) en el salario, al trabajar con variables Dummy se encuentran factores más relevantes que la educación.

Por esta razón se plantea que el objetivo del trabajo se ha cumplido, sin embargo se ha demostrado que la relación entre el salario y la educación no es tan estrecha como se pensaba al principio, por lo que incrementar el nivel de educación de nuestro país no ayudaría a disminuir significativamente el índice de pobreza.

Nota: Área denota lugar de residencia (ciudad, área rural, etc.).