Ciencias económicas y empresariales

Artículos de investigación

 

El mercado de trabajo de los universitarios en México

 

The job market for university students in Mexico

 

O mercado de trabalho para estudantes universitários no México

 

 

Angélica Beatriz Contreras-Cueva ^I

acontre@cucea.udg.mx

https://orcid.org/0000-0002-3057-1272

 

Sergio Roberto Dávalos-García ^II

sergio.davalos@cucea.udg.mx

https://orcid.org/0000-0003-2528-9165

 

Correspondencia: acontre@cucea.udg.mx

 

 

*Recibido: 16 de marzo de 2021 *Aceptado: 22 de abril de 2021 * Publicado: 10 de mayo de 2021

 

 

 

       I.            Investigadora del Centro Universitario de Ciencias Económico, Administrativas de la Universidad de Guadalajara, Doctora en Estudios Empresariales, Egresada de la Universidad de Barcelona, España, Profesora Investigadora Titular, Adscrita al Departamento de Métodos Cuantitativos del Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas de la Universidad de Guadalajara, Periférico Norte Periférico Norte N° 799, Núcleo Universitario Los Belenes, C.P. 45100, Zapopan, Jalisco, México.

     II.             Investigador del Centro Universitario de Ciencias Económico, Administrativas de la Universidad de Guadalajara, Doctor en Ciencias para el Desarrollo Sustentable, Profesor de Tiempo Completo Adscrito al  Departamento de Sistemas de Información, Periférico Norte 799, Núcleo Universitario Los Belenes, C.P. 45100 Zapopan, Jalisco, México.

 

 

 

 

Resumen

El objetivo del trabajo es analizar la situación de los universitarios en el mercado laboral mexicano para identificar sus oportunidades de empleo e ingresos. Se utiliza los datos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo para estimar un modelo de autoselección de Heckman y dos modelos de salarios, uno para hombres y otro para mujeres. Se calcula un modelo probit para estimar la probabilidad de estar ocupado según el campo de formación y el sexo. Las principales conclusiones indican que las mujeres autoseleccionan mayormente la opción de no trabajar y existen diferencias en los campos formativos con mayores oportunidades de empleo en función del sexo. Destaca también que los ingresos de las mujeres son mayores cuando están casadas, son jefes de familia y tienen mayor nivel educativo.

Palabras clave: Mercado de trabajo; educación superior; elección profesional; empleo de las mujeres.  

JEL: J24; I21; C13

 

Abstract

The objective of the work is to analyze the situation of university students in the Mexican labor market to identify their employment opportunities and income. Data from the National Occupation and Employment Survey are used to estimate a Heckman self-selection model and two wage models, one for men and one for women. A probit model is calculated to estimate the probability of being employed according to the field of training and sex. The main conclusions indicate that women mostly self-select the option of not working and there are differences in training fields with greater employment opportunities based on sex. It also highlights that the income of women is higher when they are married, they are heads of family and have a higher educational level.

Keywords: Labor market; higher education; career choice; women's employment.

 

Resumo

O objetivo do trabalho é analisar a situação dos estudantes universitários no mercado de trabalho mexicano para identificar suas oportunidades de emprego e renda. Os dados da Pesquisa Nacional de Ocupação e Emprego são usados ​​para estimar um modelo de auto-seleção de Heckman e dois modelos de salários, um para homens e outro para mulheres. Um modelo probit é calculado para estimar a probabilidade de ser empregado de acordo com a área de treinamento e sexo. As principais conclusões indicam que as mulheres optam principalmente por não trabalhar e existem diferenças nas áreas de formação com maiores oportunidades de emprego com base no sexo. Destaca também que a renda das mulheres é maior quando são casadas, são chefes de família e possuem maior escolaridade.

Palavras-chave: Mercado de trabalho; Educação superior; escolha profissional; emprego feminino.

 

Introducción

En la actualidad la presencia de las mujeres en el mercado laboral sigue en aumento, sin embargo, la diferencia de salarios prevalece, es por ello la importancia de detectar si esto, es producto de la discriminación o por causa de las características de los géneros.

Los roles que las personas desempeñan en la sociedad, pueden estar determinados por el sexo de las mismas y por ende la decisión de integrarse al mercado laboral, situación que dificulta el cálculo de las diferencias salariales debido a que la comparación directa de los ingresos promedios no refleja si existe discriminación o no.

En este trabajo se analiza la situación de los universitarios en el mercado laboral mexicano, para identificar por género, las oportunidades de empleo y los ingresos.

Para el análisis se utilizan distintas herramientas econométricas, que van desde las descriptivas, las pruebas de comparación de media, estadístico X2, el análisis de varianza, el modelo de selección en dos etapas de Heckman hasta finalizar con el modelo probit.

La metodología se aplica en tres perspectivas, a todos los entrevistados, y diferenciándolos en hombres y mujeres. Los datos utilizados se corresponden al segundo trimestre 2018 de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, (ENOE).

El trabajo se estructura, además de este, en cuatro apartados más, a continuación, se presenta la fundamentación del problema, seguido por la metodología, los resultados y, por último, las conclusiones.

 

 

 

Fundamentación del problema

Este estudio se sustenta en la teoría del capital humano Shultz, T. (1960), Becker, G. (1964) la cual considera que la educación es una inversión que repercutirá una mayor probabilidad de participación en el mercado laboral y en el efecto positivo en el ingreso, es, por tanto, que al obtener estudios universitarios se maximiza los beneficios de los graduados.

Sin embargo, este efecto de la educación parece presentar diferencias de acuerdo al sexo y otras características de los trabajadores es, por eso, que en la presente comunicación se hace énfasis en el rendimiento considerado a las mujeres con algunas características similares a los hombres, que para el caso son la posición dentro de la familia y si tienen hijos, esto con el propósito de minimizar las brechas salariales entre sexos, e identificar las mejores oportunidades de trabajo.

 

Metodología

El estudio es de tipo explicativo, se utilizan los datos de la Encuesta de Ocupación y Empleo (ENOE 2do. trimestre 2018), el objetivo fundamental es analizar la situación de los universitarios en el mercado laboral mexicano.

Las hipótesis a evaluar son:

·         Existen diferencias en los ingresos por sexo del entrevistado.

·         La formación profesional depende del sexo del entrevistado

·         Existe diferencias en el ingreso de acuerdo al campo de formación profesional       

·         Existe mayor autoselección en las mujeres sobre la decisión de trabajar.

·         Existe diferencias en la probabilidad de estar ocupado dependiendo del sexo del entrevistado.

·         Existen diferencias en la probabilidad de estar ocupado dependiendo de la formación profesional del entrevistado.

 

Técnicas para el análisis de datos

Primeramente, mediante la prueba de comparación de medias, se identifica la posible diferencia del ingreso por hora y el sexo del entrevistado, seguido de la prueba estadístico X2, para verificar si la formación profesional depende del sexo del entrevistado. Además, con el análisis de varianza, se comprobará la posible existencia de diferencias entre el sexo y el campo de formación profesional, se continua, con el modelo de selección en dos etapas de Heckman con el que se determinan las diferencias salariales para el caso de que todas las mujeres trabajaran y tuvieran características similares que los hombres. Finalmente se estima con el modelo probit, la probabilidad de tener un trabajo de acuerdo al sexo y la formación profesional.

El modelo de dos pasos de Heckman (1979) es útil para corregir el sesgo de selección muestral en caso de existir autoselección, el análisis debe incluir a toda la muestra y no solo a los que tienen un trabajo remunerado, es común que los estudios empíricos que estiman el ingreso con la ecuación de Mincer (1974) no consideren este aspecto.

El método de Heckman primero estima un modelo probit que calcula la probabilidad de que el entrevistado participe o no en el mercado laboral, con esta primera ecuación se genera la variable () conocida como la Razón Inversa de Mills, la cual refleja la magnitud del sesgo de autoselección. En caso de existir sesgo, para controlarlo () se incluye en el modelo del ingreso de Mincer.

Los resultados se estiman con el modelo de dos etapas de Heckman, que incluye un probit y la ecuación de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) que mide los rendimientos de la educación de Mincer. Por otra parte, la participación en el mercado laboral de acuerdo a la formación profesional se estimará con el modelo probit.

Los modelos se representan a continuación.

I.                    La ecuación del ingreso de Mincer, que es un modelo de mínimos cuadrados ordinarios (MCO):

 (1)

En donde:

LnIng_x_hrs = Logaritmo natural del ingreso por hora,

Anios_esc = Años de estudio,

Exp = Experiencia (edad-años de estudio-6),

Exp² = Experiencia al cuadrado (Rendimientos decrecientes),

II.                 Modelo de Heckman:

 (2)

En donde:

Participación = participación en el mercado laboral, si (1), no (0).

Edad = edad en años del entrevistado

Sexo = Hombre (1), Mujer (2),

ConHijos= en el caso de las mujeres, tiene hijos (1), no tiene hijos (0)

Jefe= Jefe de familia (1), no jefe de familia (0)

Esposa(o) = cónyuge del jefe de familia, si (1), no (0).

III.               Modelo probit:

 (3)

En donde:

Participación = participación en el mercado laboral, si (1), no (0).

CampoEspecífico = Formación profesional:

Fuente: Clasificación mexicana de programas de estudio por campos de formación 2011 (CMPE).

 

Descripción de los datos

 

Tabla 1: Promedio de los datos cuantitativos

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de la ENOE 2do trimestre 2018.

 

En la tabla 1, podemos observar que, para la mayoría de las variables, los promedios son diferentes, excepto en los años de estudio. Se destaca que las mujeres trabajan menos horas que los hombres.

 

Tabla 2: Frecuencia de los datos cualitativos

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de la ENOE 2do trimestre 2018.

 

En la tabla 2, se resumen las variables cualitativas expresadas en porcentajes, de esta podemos destacar que:

Los hombres tienen mayor proporción de tener trabajo, ser jefes de familia. Las mujeres en mayor proporción son esposas.

 

Resultados

A continuación, se presentan los resultados, primeramente, mediante la prueba de comparación de medias, se identifica la posible diferencia del ingreso por hora y el sexo del entrevistado,

Tabla 3: Prueba de comparación de medias de Ingreso por hora por sexo

*El ingreso por hora en Ln.

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de la ENOE 2do trimestre 2018

 

De la tabla 3, podemos apuntar que con los resultados combinados del total de la muestra (88,079 de las personas entrevistadas), se determinó que el Lning_x_hrs es 3.404.

Para evaluar la hipótesis sobre la posibilidad de existir diferencias en los ingresos por sexo del entrevistado, como lo que se quiere validar que grupo percibe más o menos ingresos, la hipótesis alternativa se considera bidireccional.

 En este caso, el análisis muestra que el ingreso de los hombres 3.422 y el de las mujeres 3.376, como la muestra es grande, los errores típicos en cada uno de los grupos conformados por la variable sexo son muy pequeños, por ello, el intervalo de confianza con un 95% de seguridad está comprendido sólo entre 2 puntos: para los hombres entre el 3.416 y 3.428 y para las mujeres entre el 3.368 y 3.383.

Por otra parte, los límites inferior (0.036) y superior (0.056) correspondientes al intervalo de confianza en la línea de las diferencias (diff), no incluyen el valor 0, pues ambos son positivos, por tanto es rechazada la hipótesis nula con una seguridad mayor del 5%, esto mismo se corrobora con el estadístico t de Student (t:9.4603; gl: 88,077; p(0.000<0.05).

Por lo tanto, se concluye que existen diferencias en el ingreso siendo mayor para los hombres con respecto al de las mujeres.

El siguiente análisis se realiza para verificar si la formación profesional depende del sexo del entrevistado se aplica la prueba del estadístico X2.

Tabla 4: Prueba de comparación X²

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de la ENOE 2do trimestre 2018

 

La tabla 4, resume los resultados de la prueba Chi2, de esta concluimos que el campo específico de formación profesional depende del sexo del entrevistado (X2: 9.200; gl:18; p=0.000<0.05).

Se continua con el análisis de varianza, y el grafico de perfiles con el propósito de comprobar las posibles diferencias entre el sexo y el campo de formación profesional.

 

Tabla 5: Modelos de diferencia entre el sexo y campo de formación profesional

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de la ENOE 2do trimestre 2018

 

Con el análisis de varianza, presentado en la tabla 5 se determina que el modelo conjunto las variables sexo y campo específico (formación profesional) y la variable LnIng_x_Hra. son significativas, es decir, las variables explicativas en conjunto influyen en el ingreso por hora (F: 19.42; sig. 0.000 p< 0.05).

Además, individualmente las variables sexo y campo específico (formación profesional) son significativas con el ingreso por hora del entrevistado. (F: 8.79, 24.47; sig. 0.003, 0.000 p< 0.05), lo cual indica que existe diferencias de acuerdo al sexo y la formación profesional. Lo cual se demuestra en la figura 1.

En cambio, para la interacción sexo y campo específico, no es significativa (F: 1.50; sig. 0.079 p> 0.05), esto implica que no existe interacción entre los dos factores.

En la figura 1, se puede observar que solo para las formaciones en humanidades, ciencias de la información y veterinaria los ingresos por hora de las mujeres son mayores que para los hombres y aproximadamente iguales en las formaciones de ciencias físicas, químicas y de la tierra y matemáticas y estadísticas.

 

 

 

 

Figura 1: Gráficos de perfil

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de la ENOE 2do trimestre 2018

 

Por otra parte, con el modelo de selección en dos etapas de Heckman se determinan las diferencias salariales para el caso de que todas las mujeres trabajaran y tuvieran las mismas características que los hombres, que en este caso se considerara la posición dentro de la familia, si tienen hijos.

En la tabla 6, se presentan las estimaciones de los modelos de salarios (mco) y los de corrección de selección de Heckman, para todos (heckittodos) y diferenciado para hombres (heckitH) y mujeres (hechitM).

De la tabla podemos apuntar que  para las tres estimaciones con el modelo de selección de Heckman son significativas por lo tanto se concluye que existe selección:

En el primer modelo (heckittodos) se tienen 217,862 personas, 88,079 reportaron tener un trabajo, para corregir el sesgo de inobservabilidad para las personas que no están trabajando, se consideraron para el modelo probit, factores de productividad como son la edad, el sexo, situación dentro de la familia (jefe, esposa(o)), y para el caso de las mujeres, si tienen hijos. La estimación del modelo refleja que las mujeres autoseleccionan más la posibilidad de trabajar, el ingreso reflejado en los años escolares, señala que, por cada año adicional de estudio, el ingreso aumenta en más de una centésima.

El segundo modelo (HeckitH), la muestra de hombres que trabajan es de 53,081, del total de 103,551 hombres tras corregir el sesgo, se apunta que el ingreso disminuye siendo 0.0548.

Por otra parte, el tercer modelo, (HeckitM) de la muestra de mujeres que trabajan 34,998 del total de mujeres 114,362, el modelo corregido refleja un aumento en el ingreso de 0.0649, por cada año adicional de estudios,

De esto podríamos enfatizar, que los estudios tienen mayor rendimiento para las mujeres.

 

Tabla 6: Modelos de salarios

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de la ENOE 2do trimestre 2018

 

Finalmente, en la tabla 7 se presentan los resultados del modelo probit, para estimar la probabilidad de tener un trabajo de acuerdo al sexo y la formación profesional.los resultados enfatizan lo expuesto en la tabla 6, confirmando que las mujeres tienen mejores rendimientos en la educación y mayor participación en el mercado laboral cuando tienen estudios de licenciatura o más, se observa que la inserción las favorece en la mayoría de los campos de formación excepto en las de agronomía, silvicultura y pesca.

Tabla 7: Modelos de salarios y probabilidad de estar ocupado por formación

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de la ENOE 2do trimestre 2018

 

Conclusiones

De los resultados presentados en el párrafo anterior, podemos concluir que el sexo de las personas influye en los roles que desempeñan en la sociedad, ya que las mujeres autoseleccionan en mayor medida la decisión de integrarse al mercado laboral, aun presentando mayores rendimientos en la educación, es decir, que por cada año adicional de estudios el ingreso aumenta más que para los hombres.

Por otra parte, en general los hombres tienen mayor probabilidad de tener un trabajo, sin embargo, cuando el entrevistado tiene estudios superiores la probabilidad de empleabilidad es mayor para las mujeres.

De igual forma podemos afirmar que la preferencia en formación es distinta, las mujeres prefieren los estudios en los campos:

Ciencias de la educación y formación docente, artes, humanidades, ciencias sociales y estudios del comportamiento, ciencias de la información, negocios y administración, ciencias naturales, ciencias de la salud y servicios,

Por su parte los hombres prefieren estudios:

Derecho, Cs. físicas, químicas y de la tierra, matemáticas y estadística, ciencias de la computación, ingeniería, industrial, mecánica y eléctrica, manufactura y proceso, arquitectura y construcción, agronomía y silvicultura, y veterinaria.

Adicionalmente, se comprobó, en cuanto al campo de estudios también existe diferencias en el ingreso que solo para las formaciones en humanidades, ciencias de la información y veterinaria los ingresos por hora de las mujeres son mayores que para los hombres y aproximadamente iguales en las formaciones de ciencias físicas, químicas y de la tierra y matemáticas y estadísticas, en todos los demás casos el ingreso es mayor para los hombres.

Es por tanto que las mejores oportunidades de empleo de los universitarios mexicanos, dependen en primera instancia del sexo, y en segunda la participación en el mercado laboral considerando que las mujeres se autoseleccionan  y en tercero, de la formación profesional.

 

Referencias

1.           Becker, G. (1964). Human Capital (1st ed.). New York: National Bureau of Economic Research.

2.           Heckman, J. J. (1979). “Sample Selection Bias as a Specification Error.” Econometrica, 47(1), 153-161.

3.           INEGI. (2012). Clasificación mexicana de programas de estudio por campos de formación 2011. Aguascalientes, Ags., México: Instituto Nacional de Estadística y Geografía.

4.           Mincer, Jaboc A. (1974). Schooling, Experience, and Earnings, Massachusetts, USA. (Shultz, 1960)

5.           Schultz, T. (1960). Capital formation by education. The journal of political economy, 68(6), 571-583.

 

 

 

 

©2020 por los autores.  Este artículo es de acceso abierto y distribuido según los términos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

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