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El rendimientodel capital humano

en España

capítulo III


E l rend im iento de l cap i t a l humano en España

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El rendimiento del capital humano en España

III.1. Introducción. El rendimiento del capital humano

La consideración del capital humano como el resultado de un proceso de inversión implicaque el mayor o menor atractivo de esta inversión dependerá del rendimiento del mismorespecto a inversiones alternativas. Una amplia literatura académica ha tenido como objetola estimación de los rendimientos de la educación y de otras formas de inversión en capi-tal humano, lo que refleja la relevancia del tema dadas las implicaciones que la acumula-ción de capital humano tiene sobre el crecimiento de la productividad de una economía,así como sobre el grado de desigualdad.

Desde el punto de vista de una inversión, la rentabilidad de la misma se puede medirmediante su tasa de rendimiento interno. Esta tasa será aquella que iguala el valor presentede los flujos de ingresos y costes derivados de la inversión. En el caso de la educación, latasa sería aquella que igualara las rentas salariales adicionales que un individuo obtendríade incrementar su nivel educativo y los costes asociados al aumento de su período deestudios. Éstos incluyen, por una parte, los costes directos de los estudios adicionales y,por otra, el coste de oportunidad de los salarios perdidos durante el tiempo adicional queel individuo estudia y no trabaja.

Así, si suponemos que el individuo con s años de educación se plantea la decisión de estu-diar o no un año adicional, teniendo en cuenta que este individuo tiene un horizonte devida laboral con una edad de jubilación de Taños, que el salario que obtendría con s y s+1años de educación sería ws y ws+1, respectivamente, y que el coste directo (matrículas yotros gastos) de estudiar durante año adicional es cs+1, el problema a resolver es el siguiente:

[1]

La decisión óptima de inversión implicaría que el individuo invertiría en ese año adicionalsiempre y cuando , donde i es el tipo de interés del mercado.

Si T es suficientemente elevado, el lado izquierdo se puede aproximar por:

[2]

Si suponemos que los costes directos son pequeños, entonces:

[3]



Por consiguiente, el rendimiento del año de educación s+1 es igual a la tasa de variacióndel salario obtenido en cada uno de los niveles de escolarización, o bien, aproximadamenteigual a la diferencia de los logaritmos de los salarios asociados a s y s+1 años de educación.

De lo anterior se puede derivar la posibilidad de estimar los rendimientos de s años deeducación analizando cómo varía el logaritmo de los salarios con los años de educación s.

La aproximación empírica más ampliamente utilizada es la de la estimación econométricade una ecuación de salarios minceriana que toma la siguiente forma,

[4]

donde wi es alguna definición de salario del individuo i (salario por hora, pero también sala-rio anual), normalmente en términos brutos ya que el salario debiera aproximar la valo-ración de la productividad del individuo. La variable si aproxima los años de educación delindividuo y Expei aproxima la experiencia acumulada en el mercado de trabajo por el indi-viduo. La experiencia se expresa incluyendo un término cuadrático que permite captu-rar la concavidad de los perfiles salariales de los asalariados, de tal manera que 0- �0 y ��0.Los signos de estos coeficientes reflejan el hecho de que los salarios crecen al comienzode la vida laboral a medida que el individuo adquiere experiencia, hasta alcanzar un máximoa la mitad de la misma. Posteriormente la evolución del salario se estabilizará o mostraráuna cierta reducción en la medida que el individuo experimente una depreciación del capi-tal humano acumulado anteriormente. Finalmente, i es un término de perturbaciónaleatorio.

En esta ecuación, el coeficiente que afecta a los años de educación, �, aproxima el rendi-miento de la educación, � = r, ya que su interpretación es que un año adicional de edu-cación, s+1, incrementa el salario en una proporción �. En consecuencia, en la medida quela disponibilidad de bases de datos individuales que ofrecen información sobre salarios yeducación de los individuos ha aumentado, esto ha conllevado la posibilidad de estimarlos rendimientos de la educación, así como su variación en el tiempo y entre territoriosy entre países.

En las páginas siguientes, el marco de referencia expuesto nos servirá de base para anali-zar los rendimientos desde estas perspectivas. En la segunda sección se lleva a cabo unanálisis comparativo de los rendimientos de la educación entre España y otros nuevepaíses de la Unión Europea, gracias a una base de datos diseñada homogéneamentepara estos países, el Panel de Hogares de la Unión Europea (PHOGUE). La tercera sec-ción se centra en España y en la evolución de los rendimientos de la educación utilizandouna base de datos disponible para dos años, la Encuesta de Estructura Salarial (EES) de losaños 1995 y 2002. La cuarta y quinta parte, utilizando la EES del año 2002, se adentran enlas diferencias en las dimensiones sectorial y territorial de los rendimientos de la educa-ción. Finalmente, la última sección se dedica a derivar las principales conclusiones a partirde los resultados obtenidos.

�

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III.2. El rendimiento del capital humano en España:comparación internacional

La primera de las cuestiones que se desarrolla en este capítulo es la comparación de losrendimientos de la educación en España respecto a países de su contexto europeo. Larealización de una comparación fiable es posible gracias a la existencia de una base dedatos elaborada con criterios homogéneos en los países de la Unión Europea bajo los aus-picios de Eurostat. Esta base de datos, PHOGUE (Panel de Hogares de la Unión Europea),se elaboró como un panel de una muestra de familias en los 15 países miembros en aquelmomento, a las que se hizo un seguimiento anual entre los años 1994 y 2001. El cuestio-nario a los miembros adultos de las familias incluye, entre otras, preguntas relativas asalarios (en caso de ser ocupado asalariado) y sobre la formación educativa del individuo.En concreto, se le pregunta cuál es el nivel educativo alcanzado sobre una opción detres (Básico, Medio y Superior).Adicionalmente se le pregunta a qué edad acabó los estu-dios.

6Tanto la respuesta educativa en niveles como en años está disponible para diez

países: Alemania, Austria, Bélgica, Dinamarca, España, Finlandia, Grecia, Irlanda, Italia y Por-tugal. Los datos utilizados son los procedentes del último ciclo del panel correspondien-tes al año 2001.

La información que se ofrece acerca de los años de escolaridad puede ser, en ocasiones,un tanto ambigua, dado que no se diferencia entre los años de escolaridad necesarios paraalcanzar un cierto nivel educativo y los que serían los años de escolaridad que un indivi-duo ha acumulado, por ejemplo, a través de su participación en programas de formacióncontinua. Es cier to que, por la naturaleza de la pregunta, no parece que los años deescolaridad acumulados por esta vía debieran sesgar las respuestas. Sin embargo, el análi-sis de los datos abre dudas al respecto. Por tanto, si se desea utilizar esta información paracomputar rendimientos de la educación por niveles, en el caso del PHOGUE creemos quepuede ser aconsejable operar con años de estudio imputados a los distintos niveles, u ope-rar con métodos de estimación que contemplen la posibilidad de errores de observaciónen la variable7.

La forma como se ha procedido es, para cada país, operar con la submuestra de asalaria-dos de sexo masculino y calcular regresiones por Mínimos Cuadrados Ordinarios delsiguiente tipo:

Años de escolaridad declarados = �1·Nivel Basico+�2·Nivel Medio+�3·Nivel Superior

en donde los Niveles Básico, Medio y Superior son variables ficticias que adoptan valoresunitarios si el encuestado se halla en tal nivel y cero en otro caso. Al proceder de estaforma, �1 es el valor medio de la escolaridad de los individuos que declaran poseer el nivel

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6 Concretamente, el texto de la pregunta utilizada es: “¿A qué edad la educación dejó de ser su principal ocupación?”

7 En nuestro caso, como más adelante se detalla, hemos optado por utilizar los niveles de educación como variables para ins-trumentar los años de escolaridad.



educativo i, a la vez que se dispone de información sobre la desviación estándar de lacorrespondiente media. En el cuadro III.A.1 del apéndice de este capítulo se ofrece eldetalle de las estimaciones.

En el gráfico III.1 se muestran los años medios de escolaridad para cada uno de los paí-ses considerados como resultado de la respuesta sobre años de escolaridad.

Los datos van de un mínimo de 9,4 años para Portugal a un máximo de 14,7 años paraFinlandia. Por otro lado, como suele ser usual, existe una correlación bastante elevada (delorden de 0,5) entre los años medios de escolaridad y el PIB per cápita de los distintos paí-ses expresado en Paridades de Poder de Compra. Por lo que respecta a España, en tér-minos comparativos, ocupa una posición inferior a la media con un valor de 11,58 años,similar al caso de Italia, Irlanda o Grecia y sólo claramente superior a la de Portugal.A gran-des rasgos estos datos son similares a los del capítulo 1 y las diferencias se deben a la dife-rente fuente utilizada, así como al diferente colectivo de referencia y al diferente periodoconsiderado.

Dividiendo los años de escolaridad por niveles educativos, el gráfico III.2 muestra cómose distribuye la población asalariada en porcentaje atendiendo a los tres niveles siguientes:

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Gráfico III.1. Años medios de estudio por países. Hombres. 2001

Fuente: PHOGUE 2001 y elaboración propia

Dinamarc

a

Grecia

Bélgi

ca

ESPA

ÑAIrl

anda

Portu

gal

Finlan

dia

Austri

a

Aleman

iaIta

lia9

10

11

12

13

14

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Fuente: PHOGUE 2001 y EFT 2001

a) Asalariados PHOGUE 2001

Gráfico III.2. Distribución de los asalariados masculinos por niveleseducativos

b) Asalariados EFT 2001

Dinamarc

a

Grecia

Bélgi

ca

ESPA

ÑAIrl

anda

Portu

gal

Finlan

dia

Austri

a

Aleman

iaIta

lia0

20

40

60

80

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Dinamarc

a

Grecia

Bélgi

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ESPA

ÑAIrl

anda

Portu

gal

Finlan

dia

Austri

a

Aleman

iaIta

lia0

20

40

60

80

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Básico Medio Alto



nivel básico o inferior, nivel medio y nivel superior, que se corresponden con los niveles deenseñanza obligatoria, los estudios medios postobligatorios y el terciario. A efectos com-parativos se ha incluido la distribución derivada de los datos procedentes de la EncuestaEuropea de Fuerzas de Trabajo (EFT), correspondiente al año 2001.

A la vista de este gráfico se comprueba que Bélgica es el país con un mayor porcentajede población con un nivel educativo superior, valor que se aproxima al 40%, mientras queel extremo opuesto está representado por Portugal. Por otro lado, es también Portugal elpaís cuya proporción de población con sólo el primer nivel educativo alcanza la cotamás elevada, situada en el 77%. Con respecto a España, un 48% de la población tiene estu-dios de primer nivel, un 19% de segundo nivel y un 33% de tercer nivel. Las medias delconjunto de países son de un 37% para el nivel básico, de un 33% para el nivel medio yde un 30% para el superior. Desde esta perspectiva, con respecto a la media, Españatendría un exceso de población que sólo ha alcanzado un nivel formativo básico. Se tratade población, en general, de edad relativamente avanzada, que no se benefició de las medi-das encaminadas a facilitar el acceso a la educación.Al mismo tiempo y, paradójicamente,España tendría también un exceso de población que ha accedido a la formación superior,magnitud que excede en 3 puntos porcentuales a la media. En este caso se trata de pobla-ción joven caracterizada por su entrada masiva en la universidad y en la educación supe-rior en general. Por contra, el déficit aparecería en la proporción de población con un niveleducativo intermedio. En España, sólo un 19% de la población se encuentra en este nivelfrente a un 33% para la media comunitaria.

La comparación con los datos procedentes de la EFT no ofrece diferencias notables, aun-que sí parece que el PHOGUE tiende a sobreestimar la proporción de estudios terciariosy a subestimar la de estudios obligatorios, respecto a la EFT. Sólo en el caso de Bélgica elpatrón de la distribución cambia respecto al PHOGUE, resultando más razonable. Estosupone que Bélgica y Finlandia intercambien puestos como primer y segundo país con elmayor porcentaje de asalariados con estudios terciarios.

A efectos de determinar los rendimientos de la educación se ha procedido a la estima-ción de ecuaciones mincerianas de salarios tanto por niveles educativos como por añosde estudio. La ecuación básica estimada es del siguiente tipo:

[5]

en donde la ecuación ha sido estimada sólo para hombres, w es el salario bruto porhora y NE2 y NE3 son variables ficticias que adoptan el valor unitario si el individuo ha acce-dido al nivel educativo secundario o terciario y cero en los demás casos. Finalmente, Expees la experiencia en el mercado laboral8.

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8 Calculada como experiencia potencial, es decir, como la diferencia entre edad y años de educación.



Los resultados de las estimaciones por Mínimos Cuadrados Ordinarios se detallan en elcuadro III.A.2 del apéndice de este capítulo. A partir de estas estimaciones es posibleobtener los rendimientos “sociales” de la educación por niveles bajo la hipótesis de quelos salarios percibidos constituyen una “proxy” razonable de la productividad no obser-vable del individuo, y de que los años dedicados al estudio suponen un coste de oportu-nidad. En concreto, la fórmula utilizada, propuesta por Psacharopoulos (1981), es la siguiente:

[6]

En esta ecuación el numerador es la diferencia de salarios al pasar del nivel educativo i alj, (wj-wi), mientras que el denominador es el coste de oportunidad bajo la hipótesis deque mientras el individuo estudia no trabaja. Este coste de oportunidad viene medido porla diferencia de años de escolaridad (nj-ni) multiplicados por el salario del nivel i.

Por otro lado, si se supone que el rendimiento de la educación es constante, es posibleestimar una ecuación de salarios con los años de escolaridad como variable explicativa. Endefinitiva, una ecuación de este tipo aproximará el rendimiento promedio de la inversióneducativa para los tres niveles contemplados. La ecuación a estimar en este caso vienedada por:

[7]

Los resultados detallados de esta estimación por países se detallan en el cuadro III.A.3del apéndice de este capítulo. Conviene recordar que el PHOGUE proporciona infor-mación sobre niveles educativos, pero no acerca de los años de estudio asociados acada nivel. Se conoce el nivel educativo alcanzado por el individuo y los años de escola-ridad que el individuo declara, pero en estos años de escolaridad no es posible separar loque son años de educación reglados de lo que sería un proceso de educación continuadaen el puesto de trabajo. Por tanto, la estimación de la ecuación de regresión continua seha efectuado por variables instrumentales, instrumentando los años de educación a par-tir de los niveles educativos alcanzados. La lógica del planteamiento es que los años deeducación se observan con error, y que los niveles educativos alcanzados son un instru-mento válido de estos años educativos. En la práctica ello es muy similar a convertir losniveles educativos en años de escolaridad, imputando a cada nivel educativo alcanzado unnúmero de años de escolaridad igual a la media del nivel.

El cuadro III.1 ofrece los rendimientos educativos por países para los dos tipos de ecua-ción comentados. En este cuadro, la primera columna refleja los años medios de escola-ridad de cada país de los asalariados (S medio), la segunda columna es el rendimiento dela educación que se obtiene al pasar del nivel básico al superior, la tercera al pasar del nivelmedio (o secundario) al superior, mientras que la cuarta columna es el rendimiento pro-medio de la inversión educativa y procede de la estimación de la ecuación de salarios deforma continua, empleando la metodología previamente comentada.

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Si nos centramos en el rendimiento promedio de la inversión educativa, cabe destacar queIrlanda es el país que ofrece el valor más elevado. Muy posiblemente este elevado valordel rendimiento de la educación en la economía irlandesa está ligado a la rápida expan-sión de la renta que esta economía ha experimentado en los últimos años. Entre inversióneducativa, crecimiento de la renta y rentabilidad de la educación posiblemente existauna clara asociación positiva, y la economía irlandesa puede haber entrado en un círculovirtuoso caracterizado por la retroalimentación positiva de las tres variables. De hecho, estambién la economía de este país la que ofrece cotas de rentabilidad más altas para elpaso de la educación del nivel básico al superior, y después de Portugal, es la que tienemayor rentabilidad en el paso del nivel medio al superior.

En el extremo opuesto se halla Dinamarca. Éste es un país con una rentabilidad prome-dio de la inversión educativa muy baja y con un bajo rendimiento en el paso del nivel básicoal superior, así como en el paso del nivel medio al superior. Junto con Dinamarca, bajosrendimientos de la educación se observan para Grecia, para Italia o para Finlandia. No obs-tante, en el caso de Finlandia la baja rentabilidad de la inversión educativa puede en partevenir explicada por la elevada oferta de educados. Para este país, los años medios de edu-cación superan a los 14, mientras que más de un tercio de la población tiene estudiossuperiores.

En este contexto, el rendimiento de la educación en España alcanza cotas relativamenteelevadas, hallándose el rendimiento promedio, así como los rendimientos por niveles, enel entorno del 8% ó 9%.

Es difícil hallar una explicación clara de los determinantes de los rendimientos de la edu-cación por países.Tal objetivo excede las pretensiones de este trabajo, a la vez que es pre-ciso llamar la atención sobre los potenciales problemas que pueda plantear la comparabi-

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Cuadro III.1. Rendimientos de la educación por países (%). Hombres

Alemaniab

AustriaBélgicaDinamarcaEspañaFinlandiaGreciaIrlandaItaliaPortugal

13,3512,7813,7812,8911,5814,7012,1711,4411,599,37

10,027,587,925,538,105,236,59

12,165,56

10,14

5,045,507,633,689,566,866,36

12,355,91

13,36

6,377,218,214,258,425,965,85

12,645,55

10,52

7,908,00n.d.

6,108,208,906,30

11,506,20

10,65

Países S medioRdto. Básico- Rdto. Medio- Rdto. Medio Rdto. Medio

Superior Superior PuREa

a. El año de las estimaciones PuRE es 1995 o el más cercano disponible a esa fecha.b. Los datos se refieren a la población del territorio de la antigua República Federal Alemana.Fuente: PHOGUE 2001, Harmon et al. (2001) y elaboración propia



lidad de las estadísticas entre los distintos países, a pesar de haberse empleado una basede datos, en principio, homogénea, como es el PHOGUE. No obstante, y a efectos com-parativos, la última columna del cuadro incluye rendimientos estimados en el marco delproyecto PuRE con bases de datos específicas de cada país con fecha de referencia de1995 y publicados en Harmon et al. (2001). Como se puede apreciar las diferencias entreambas estimaciones son reducidas, a excepción de los dos países escandinavos

9.

En cualquier caso, sí se detecta una cierta correlación negativa entre rendimientos de laeducación al pasar del nivel medio al superior y años promedios de escolaridad, tal comoel gráfico III.3 muestra. Esta correlación sí parece operar con algunas claras excepcio-nes, como es el caso de la economía irlandesa, cuyos altos rendimientos de la inversión eneducación posiblemente vengan explicados por otros factores.

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Gráfico III.3. Rendimiento de la educación y años medios deeducación

9 11 13

Años medios de educación

10 12 14 15

Nota: Los rendimientos de la educación se refieren al paso de estudios medios a estudios superiores.Fuente: PHOGUE 2001 y elaboración propia

Y = 25,61 - 1,45 X (-2,61)R2 = 0,46

Ren

dim

ient

o de

la e

duca

ción

(%

)

0

2

4

6

8

10

12

14

AlemaniaAustria

Bélgica

Dinamarca

España

Finlandia

Irlanda

Italia

Portugal

Grecia

9 No hay datos para Bélgica dado que este país no estuvo representado en el proyecto. La correlación entre los dos rendi-mientos, es decir, columnas cuarta y quinta, es de 0,91.



III.3. La evolución del rendimiento del capital humanoen España

Para la estimación y análisis de los rendimientos de la educación en España, tanto en suevolución temporal como en lo que se refiere a las diferencias sectoriales y territoriales,la base de datos utilizada es la Encuesta de Estructura Salarial (EES).

La EES es una amplia base de datos, del orden de 200 mil observaciones, elaborada porel Instituto Nacional de Estadística, relativa a asalariados y que se dirige a los empleado-res. La población sujeta a encuesta son los asalariados en centros de cotización de 10 omás empleados. Se han llevado a cabo dos encuestas, una en octubre de 1995 y otracon fecha de referencia octubre de 2002. En la primera estaban representados todos lossectores industriales, mientras que en los servicios se excluía Administraciones Públicas,Sanidad, Educación y Otras actividades sociales y servicios prestados a la comunidad. Enla última encuesta publicada se han incluido adicionalmente los tres últimos sectores

10.

La información que se deriva de la EES no es estrictamente comparable al Panel de Hoga-res de la Unión Europea dado el distinto colectivo de referencia, así como la distinta formaque adopta el mecanismo a través del que la información se obtiene. En cualquier caso,por lo que respecta a la población asalariada, es un hecho positivo a destacar que la infor-mación que ambas encuestas ofrecen conduce a magnitudes bastante similares.

Disponer de dos encuestas en dos periodos diferentes (EES 1995 y EES 2002) ofrece laposibilidad de ver la evolución temporal de las variables separadas en siete años. Por otrolado, el hecho de que se trate de la misma encuesta garantiza la comparabilidad. Adicio-nalmente, las amplias muestras, 180.000 observaciones en 1995 y 212.000 en 2002, per-miten un mayor detalle en cuanto a la clasificación de variables. Por lo que al nivel educa-tivo respecta, se han formado los siguientes grupos:

Vía general:

• Población con 8 o menos años de estudios. Se supone que entran en el mercado labo-ral a los 16 años. Corresponde a estudios básicos o sin estudios.

• Población con 11,5 años de estudios. Entran en el mercado laboral a los 18/19 años.Corresponde a estudios secundarios postobligatorios.

• Población con 15,5 años de estudios. Entran en el mercado laboral a los 21 años y corres-ponden a estudios terciarios de primer nivel (Diplomados y Graduados)

• Población con 18 años de estudios. Entran en el mercado laboral a los 24 años y corres-ponden a estudios terciarios de segundo nivel (Licenciados y Doctores)

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10 Según los datos de la EPA para el IV trimestre de 2002, los asalariados de los sectores incluidos en la muestra de 1995representaban un 68,4% del total. Los tres sectores adicionales aumentan el porcentaje hasta el 85,6%.



Vía profesional:

• Formación profesional de primer nivel. Se le imputan 10 años, lo que supone la inte-gración en el mercado laboral a los 16 años.

• Formación profesional de segundo nivel. Se le imputan 13 años y, por tanto, se suponeque su entrada en el mercado laboral se produce a los 19 años.

En realidad, lo que se observa según la EES son los niveles de escolaridad alcanzados ylo que se hace es imputar años de escolaridad a cada nivel. La imputación de años porniveles se ha realizado atendiendo al sistema educativo diseñado por la Ley General deEducación de 1970. No obstante, en la medida que se siga igual criterio para las dos encues-tas, ello no afecta a la evolución temporal estimada de la inversión educativa.

Atendiendo a esta clasificación, el cuadro III.2 muestra los resultados comparativos obte-nidos para los años 1995 y 2002. Para poder comparar los resultados entre ambos añoses necesario eliminar del año 2002 las observaciones correspondientes a los sectoresincluidos en ese año y que no aparecían en la encuesta de 1995. No obstante, en el cua-dro se muestran los datos de 2002 correspondientes tanto a la muestra comparable a1995 (2002 sin) como a la muestra completa.

Según esta clasificación, los años medios de educación de la población asalariada se sitúanen 8,82 en 1995 y en 9,31 en 2002 (9,86 cuando se considera el conjunto total de sec-tores de la EES-2002). En las distribuciones educativas del cuadro (a igualdad del númerode sectores) se aprecia una reducción notable del porcentaje de asalariados con educa-ción primaria o menos. Los dos niveles del bachillerato no parecen haber sufrido cambiosrelevantes respecto a 1995. Las formaciones profesionales parecen haber incrementadosu peso en más de un punto porcentual en ambos casos. Pero es el terciario de ciclo largoel que ha experimentado la mayor variación tras la primaria, ya que el porcentaje de

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Cuadro III.2. Distribución de los asalariados por niveles educativos

Sin estudiosPrimariaSecundaria ObligatoriaSecundaria PostobligatoriaTerciario Ciclo cortoTerciario Ciclo largoForm. Prof. I gradoForm. Prof. II grado

Total


2,4031,0030,8011,705,105,904,908,00

100,00

8,82

1,3027,2031,3010,605,708,006,509,30

100,00

9,31

1,3024,7028,5010,108,20

11,107,208,90

100,00

9,86

2,7033,3029,7010,405,105,804,908,10

100,00

8,69

1,4028,7031,509,505,407,306,409,80

100,00

9,15

1,4027,2030,109,406,309,806,209,60

100,00

9,49

1,6023,5034,6016,105,006,305,207,80

100,00

9,26

1,2024,0030,8013,106,409,806,808,00

100,00

9,66

1,1020,0025,7011,4011,7013,409,007,80

100,00

10,52

Nivel educativoTotal Hombres Mujeres

1995 2002 sin 2002 1995 2002 sin 2002 1995 2002 sin 2002

Fuente: Encuesta de Estructura Salarial 1995 y 2002



asalariados con tal nivel educativo ha aumentado en 2 puntos porcentuales. En cualquiercaso, parece innegable que desde el punto de vista de la medición del capital humanomediante años de educación se ha producido un incremento del stock de capital humanode la población española.

En lo que respecta a las diferencias por sexo, se aprecia que la diferencia relativa de añosde educación entre hombres y mujeres se ha mantenido en ambos años en torno a un5% superior para las mujeres. Esta diferencia es el reflejo del mayor peso en las mujeresasalariadas de los niveles superiores. No obstante, es reseñable que cuando la compara-ción se hace incluyendo los tres sectores adicionales en el año 2002, las diferencias en elnivel educativo medio de las mujeres respecto a los hombres se amplían, lo que queda sin-tetizado en el hecho de que la diferencia relativa porcentual de años de educación al incluirlos tres sectores adicionales (educación, sanidad y otras actividades de servicios) aumentahasta alcanzar un 10% más de años de educación.

Para estimar los rendimientos de la educación en los dos años disponibles en la EES, seseguirá una metodología similar a la utilizada anteriormente con el PHOGUE. La estima-ción de ecuaciones mincerianas de salarios con la variable continua de años de educa-ción y, alternativamente, con las variables ficticias de niveles educativos permitirá obtenerlos rendimientos de la educación, medios y por niveles educativos.11

Las ecuaciones estimadas toman la siguiente forma:

[8]

[9]

En la primera ecuación, s es la variable de años de educación del individuo i, mientras queen la segunda ecuación NE son las variables ficticias referidas a los siete niveles educativoscontemplados: primaria, secundaria obligatoria, secundaria postobligatoria, terciaria de ciclocorto, terciaria de ciclo largo, formación profesional de primer nivel y formación profesio-nal de segundo nivel. La definición de salario, w, utilizada es el salario bruto por hora tra-bajada. La definición de experiencia, Expe, es “experiencia potencial”12.

Adicionalmente, se incluye una variable ficticia de sexo, que toma valor 1 cuando el indi-viduo es mujer. Como las ecuaciones se han estimado para la muestra total, la de hom-bres y la de mujeres, cuando se utilizan estas dos últimas muestras, la variable sexo des-aparece.

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11 No obstante, y como ya se acaba de explicar, la variable años de educación se deriva de la asignación de años teóricos enfunción del nivel educativo máximo alcanzado siguiendo las respuestas al cuestionario de la encuesta.12 Definido como en la nota 8.



En la ecuación basada en años de educación como variable explicativa, el coeficiente � seinterpreta como la medida de los rendimientos de la educación, como ya se explicó ante-riormente. En el cuadro III.3 aparecen los rendimientos de la educación resultantes delas estimaciones para los dos años13. Los resultados muestran que los rendimientos de laeducación eran del 8,66% según los datos de 1995 y del 7,86% en 2002, una reducciónde 0,8 puntos porcentuales. Sería excesivamente aventurado especular sobre una caídade la rentabilidad de la educación en un lapso de tiempo demasiado pequeño como paraque sea relevante. Los rendimientos por sexo muestran la misma evolución, pero es en elcaso de las mujeres donde la reducción se muestra más acentuada, alcanzando 1,4 pun-tos porcentuales. Cuando se estima con la muestra con todos los sectores de actividaddel año 2002, se obtiene un rendimiento para el conjunto de los asalariados de 7,7%, mien-tras que los rendimientos de las mujeres pasan a ser de 7,9%.Teniendo en cuenta la impor-tancia para el empleo asalariado femenino en sectores tales como la educación y la sani-dad, habría que matizar la caída detectada con la muestra comparable.

Es interesante hacer notar que los resultados obtenidos no difieren mucho de los deri-vados de la muestra española del PHOGUE, lo cual permitiría considerar los rendimien-tos entre 7% y 8% como un resultado robusto para la segunda mitad de los años noventae inicios de la presente década. Es decir, un año adicional de educación incrementa el sala-rio bruto por hora trabajada del individuo medio un 7%-8%.

La utilización de los años de educación, como medida de educación del individuo en laecuación, introduce el supuesto de que la rentabilidad de un año adicional de educaciónes la misma independientemente del nivel educativo del individuo. En consecuencia, seestaría suponiendo que la rentabilidad de los diferentes niveles educativos sería idéntica,lo cual se puede considerar discutible y una limitación de esta aproximación.

La forma de superar esta limitación y contrastar la existencia de posibles diferencias derendimientos entre niveles educativos es utilizar la ecuación con variables ficticias denivel educativo. Los coeficientes de las variables ficticias cuantifican cuál es la aportaciónadicional sobre el salario del nivel educativo correspondiente respecto al de referencia,

3CAP

114

13 Como ya se ha explicado, se han eliminado de la muestra del año 2002 los individuos que pertenecen a centros de coti-zación de empresas de los sectores de servicios que no se incluían en la muestra de 1995.

Cuadro III.3. Rendimientos de la educación (%). Resultados por sexoEstimados con años de educación

HombresMujeres

Total

HombresMujeres

Total

8,628,73

8,66

8,007.34

7,86

1995 2002

Fuente: Encuesta de Estructura Salarial 1995 y 2002 y elaboración propia



cuyo efecto queda recogido en el término constante de la ecuación. El procedimiento parael cálculo de los rendimientos de cada nivel educativo es el mismo que el explicado ante-riormente con los datos de PHOGUE.

Los resultados del ejercicio se detallan en el cuadro III.4. De nuevo se han calculado losrendimientos para el total de la muestra, tanto de hombres como de mujeres en los dosaños disponibles. Los rendimientos se han calculado tomando como referencia el nivel deestudios primarios. Por tanto, los rendimientos que aparecen en el cuadro nos indican, paracada nivel, cuál es la rentabilidad de pasar de estudios primarios al nivel correspondiente,teniendo en cuenta el número de años adicionales de estudio necesarios para alcanzarel nuevo nivel o, dicho de otra manera, cuál es el rendimiento de un año adicional de edu-cación más allá de la enseñanza primaria para cada nivel educativo.

La primera constatación a tenor de los resultados es que la rentabilidad de cada añoadicional de educación no es independiente del nivel educativo en que tiene lugar el incre-mento educativo. En concreto, los datos para ambos años indican una rentabilidad cre-ciente con el nivel educativo.

También se detecta la reducción de rendimientos entre ambos años con un efecto mayoren el caso de las mujeres. Sin embargo, ahora es posible detectar que son los niveles corres-pondientes a la enseñanza secundaria, tanto obligatoria como postobligatoria, los que pare-cen haber experimentado una mayor disminución de la rentabilidad. Ello posiblemente seaun subproducto de la generalización de la educación en estos niveles. Por otro lado, tomandocomo referencia los estudios terciarios de ciclo corto en vez de los primarios, el rendi-miento por año de estudio al pasar de terciario de ciclo corto a terciario de ciclo largosería del 13,5% en 1995, cayendo al 10,6% en 2002. Esta caída está en consonancia con eldato previamente comentado de que la población asalariada en la muestra con estudiosuniversitarios de ciclo largo ha pasado de un 5,9% a un 11,1% entre las dos fechas, o aun 8,0% cuando la comparación se establece para unos mismos sectores.

3CAP

115

Cuadro III.4. Rendimientos de la educación (%). Resultados segúnniveles educativos Estimados con variables ficticias de nivel educativo

Secundaria ObligatoriaSecundaria PostobligatoriaTerciario Ciclo cortoTerciario Ciclo largoForm. Prof. I gradoForm. Prof. II grado

4,108,407,979,037,456,95

3,898,218,119,087,306,91

4,768,767,418,867,857,07

2,926,657,378,006,646,22

2,816,687,668,216,706,27

2,886,206,497,416,125,89

Nivel educativo1995 2002

Total Hombres Mujeres Total Hombres Mujeres

Nota: Rendimiento de pasar de estudios primarios al nivel correspondiente.Fuente: Encuesta de Estructura Salarial 1995 y 2002 y elaboración propia



No obstante, y como ya se comentó antes, se requiere más amplitud de datos y tiempopara poder llegar a resultados concluyentes sobre una posible reducción de los rendimien-tos de la educación más allá de un posible efecto coyuntural.

III.4. Diferencias sectoriales del rendimiento del capital humano en España

El análisis de las diferencias sectoriales de rendimientos de la educación se basará en laEES del año 2002 por dos razones. La primera es que es la más reciente de las dos dis-ponibles y la segunda razón es que tiene una cobertura sectorial más amplia que la de1995, como ya se ha explicado. La EES permite un nivel de desagregación sectorial máximode 2 dígitos (divisiones), con un total de 50 divisiones representadas en la muestra.

Un primer nivel de diferencias sectoriales aparece claramente entre industria y servicios.En el cuadro III.5 se ha incluido el comportamiento de algunas variables que resultanclarificadoras de las diferencias que son relevantes a efectos del estudio.

Para ello se han estimado por separado, para la industria y los servicios, ecuaciones sala-riales como las utilizadas anteriormente para el conjunto agregado de la economía. Losresultados obtenidos son un rendimiento estimado de la educación para la industria del7,51% y del 8,22% para los servicios.

3CAP

116

Cuadro III.5. Rendimientos de la educación (%) y características deindustria y servicios

Rendimientos

Salario horaDesviación Estándar

Años educaciónDesviación Estándar

EdadDesviación Estándar

AntigüedadDesviación Estándar

7,51

10,196,85

8,973,92

38,1411,08

9,0010,34

8,22

10,478,22

10,734,50

37,3810,47

7,478,83

Industria Servicios

Como puede observarse, los rendimientos medios son 0,7 puntos más elevados en losservicios.A ello colabora el hecho de que los diferenciales individuales de salarios son nota-blemente superiores en los servicios, además de que el salario medio sea ligeramente máselevado que en la industria. Esto se combina con un número medio de años de educación

Fuente: Encuesta de Estructura Salarial 2002 y elaboración propia



superior que en la industria sin diferencias notables de variabilidad entre individuos. Porotra parte, nos encontramos ante una población asalariada más joven y con una menorantigüedad en la empresa.

Una primera aproximación al comportamiento sectorial de los rendimientos de la educa-ción nos la proporciona el gráfico III.4. En este gráfico se han agrupado los sectoresde servicios por “secciones”. Las industrias extractivas y la energía se han agrupado como“subsección”14 y, finalmente, las industrias manufactureras se han agrupado según el crite-rio de la OCDE de intensidad tecnológica. En el gráfico parece apreciarse una cierta corre-lación positiva entre rendimiento de la educación del sector y número medio de añosde educación. No obstante, el coeficiente de correlación entre ambas variables (0,38) aúncon ser positivo, no es elevado.

3CAP

117

14 Esta agrupación de las extractivas se ha mantenido en el resto del análisis.

Gráfico III.4. Rendimiento de la educación y años medios deeducación por actividad

5,5 9,5 13,5


7,5 11,5 15,5


Ren

dim

ient

o de

la e

duca

ción

(%

)

Y = 4,55 + 0,23 X (1,43)R2 = 0,06Coeficiente de correlación = 0,36

3

4

5

6

7

8

9

10

Sanidad

Transportes y comunicacionesEducación

ComercioIntensidad Tecnológica Baja

Intensidad Tecnológica Media-Baja

Intensidad Tecnológica Media-AltaConstrucción

ExtractivasFinanzas y seguros

Hostelería

Media

Energía

Servicios a las empresas

Intensidad Tecnológica Alta

Otras actividades de servicios



El poder utilizar las divisiones sectoriales como unidad de observación15 permite aumen-tar el número de observaciones y capturar la heterogeneidad de comportamientos queocurre dentro de algunas de las agrupaciones sectoriales anteriores, tal y como se puedeapreciar en el cuadro III.6, donde se detallan los rendimientos de la educación estima-dos, junto con los años medios de educación de cada una de las divisiones y la agregacióncorrespondiente16.

3CAP

118

Cuadro III.6. Rendimientos de la educación y años de educación pordivisiones sectoriales (denotados por su código a dos dígitos)

Extractivas

Intensidad Tecnológica Baja

Intensidad Tecnológica Media-Baja

Intensidad Tecnológica Media-Alta

Intensidad Tecnológica Alta

Energía

Construcción

Comercio

Hostelería

Transportes y comunicaciones

Finanzas y seguros

Servicios a las empresas

Educación

Sanidad

Otras actividades de servicios

Media

5,00

7,307,605,805,705,804,805,507,907,804,906,10

7,006,106,807,105,305,90

6,409,006,406,706,406,40

7,607,308,00

7,104,707,40

15161718192021223637

2325262728

2429313435

3233

4041

505152

6061626364

656667

70717274

90919293

7,60

8,608,507,608,207,807,508,009,30

10,908,109,00

8,9012,009,208,509,408,80

9,8010,909,90

10,109,509,70

10,8010,8010,90

10,6011,409,70

7,80

9,409,009,709,40

8,00

9,508,10

10,0011,0010,7011,80

13,4013,4013,4013,40

9,4010,208,50

14,309,20

15,00

12,30

10,407,10

11,7011,208,90

9,80

6,20

7,405,608,106,90

4,10

8,404,705,80

10,408,00

12,10

4,903,706,80

10,10

6,808,103,809,706,50

8,10

9,00

7,104,607,407,106,00

7,90

Rendi- Años de Rendi- Años demientos educa- mientos educa-

(%) ción (%) ción

15 Se ha de tener en cuenta que no todas están representadas en la muestra.16 En todos los casos, los rendimientos se han estimado con una especificación en la que, además de los años de educaciónse incluye la experiencia y su término cuadrático junto con una variable ficticia de sexo que toma valor 1 en caso que la obser-vación se refiera a una mujer.




Los gráficos III.5 y III.6 permiten visualizar el comportamiento diferencial de la indus-tria y los servicios. En ellos se representan los años medios de educación y los rendimien-tos de la educación respectivamente siguiendo el orden de los códigos de división sec-torial, comenzando por las industrias extractivas y finalizando con las de servicios. La líneavertical establecida en el código 50 marca el punto de comienzo de las divisiones deservicios, mientras que la línea horizontal indica el valor medio de la variable para el con-junto de la muestra. De este modo, se puede detectar de forma directa el comportamientomás variable de los servicios respecto al resto de sectores, donde tan sólo dos divisio-nes, Papel y Química, superan o alcanzan la media de rendimientos de la educación. Enel caso de los servicios, de las 22 divisiones, 9 obtienen rendimientos por encima de lamedia. En consonancia, se puede apreciar un comportamiento similar respecto a los añosde educación (gráfico III.5).

A partir de estos resultados podemos preguntarnos de nuevo sobre la relación entre ren-dimientos de la educación y años medios de educación. La respuesta la encontramos enel gráfico III.7, donde se relacionan ambas variables con una correlación positiva mássignificativa que en el caso anterior (gráfico III.4) con sectores más agregados.

En definitiva, el resultado no permite rechazar la existencia de una relación positiva entrela rentabilidad de la educación y la dotación media de capital humano de los sectores pro-ductivos. Sin embargo, bajo un supuesto de rendimientos decrecientes sobre el capitalhumano, sería esperable una relación negativa en la medida que una menor dotación con-llevaría una mayor retribución del capital humano y viceversa. Por tanto, podría pensarseen la posible existencia de factores tales como externalidades, que permitirían la coexis-tencia de elevadas dotaciones medias de capital humano junto con elevadas rentabilida-des del mismo.

3CAP

119



3CAP

120

Gráfico III.5. Años medios de estudio por sector

Sectores

Año

s de

est

udio

16 19 29 34 40 45 55 64 74 922418 22 25 33 37 41 51 62 67 80 938571605036312715 1710 21 2320 26 32 3528 52 61 63 7065 7266 90 910

2

4

6

8

10

12

14

16

Manufacturas, energía yconstrucción

Servicios

Media = 9,8


10.- Extracción y aglomeración de antracita, hulla, lignito y turba 15.- Industria de productos alimenticios y bebidas 16.- Industria del tabaco 17.- Industria textil 18.- Industria de la confección y de la peletería 19.- Preparación, curtido y acabado de cuero; fabricación de artículos de marroquinería y viaje 20.- Industria de la madera y del corcho excepto muebles; cestería y espartería 21.- Industria del papel 22.- Edición, artes gráficas y reproducción de soportes grabados 23.- Coquerías, refino de petróleo y tratamiento de combustibles nucleares 24.- Industria química 25.- Fabricación de productos de caucho y materias plásticas 26.- Fabricación de otros productos minerales no metálicos 27.- Metalurgia 28.- Fabricación de productos metálicos, excepto maquinaria y equipo 29.- Industria de la construcción de maquinaria y equipo mecánico 31.- Fabricación de maquinaria y material eléctrico 32.- Fabricación de material electrónico; fabricación de equipo y aparatos de radio, televisión 33.- Fabricación de equipo e instrumentos médico-quirúrgicos, de precisión y relojería 34.- Fabricación de vehículos de motor, remolques y semiremolques 35.- Fabricación de otro material de transporte 36.- Fabricación de muebles; otras industrias manufactureras 37.- Reciclaje 40.- Producción y distribución de energía eléctrica, gas, vapor y agua caliente

45.- Construcción 50.- Venta, mantenimiento y reparación de vehículos a motor, motocicletas y ciclomotores; venta al por menor de combustible 51.- Comercio al por mayor e intermediarios del comercio, excepto de vehículos a motor y motocicletas 52.- Comercio al por menor, excepto el comercio de vehículos a motor, motocicletas y ciclomotores 55.- Hostelería 60.- Transporte terrestre, transporte por tuberías 61.- Transporte marítimo, de cabotaje y por vías de navegación interiores 62.- Transporte aéreo y espacial 63.- Actividades anexas a los transportes; actividades de agencias de viajes 64.- Correos y telecomunicaciones 65.- Intermediación financiera, excepto seguros y planes de pensiones 66.- Seguros y planes de pensiones, excepto Seguridad Social obligatoria 67.- Actividades auxiliares a la intermediación financiera 70.- Actividades inmobiliarias 71.- Alquiler de maquinaria y equipo sin operario, de efectos personales y enseres domésticos 72.- Actividades informáticas 74.- Otras actividades empresariales 80.- Educación 85.- Actividades sanitarias y veterinarias, servicios sociales 90.- Actividades de saneamiento público 91.- Actividades asociativas 92.- Actividades recreativas, culturales y deportivas 93.- Actividades diversas de servicios personales

Nota:



3CAP

121

Gráfico III.6. Rendimientos de la educación por sector

Sectores

Ren

dim

ient

o de

la e

duca

ción

16 19 29 34 40 45 55 64 74 922418 22 25 33 37 41 51 62 67 80 938571605036312715 1710 21 2320 26 32 3528 52 61 63 7065 7266 90 91


Nota:

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

Manufacturas, energía yconstrucción

Servicios

Media = 7,9

10.- Extracción y aglomeración de antracita, hulla, lignito y turba 15.- Industria de productos alimenticios y bebidas 16.- Industria del tabaco 17.- Industria textil 18.- Industria de la confección y de la peletería 19.- Preparación, curtido y acabado de cuero; fabricación de artículos de marroquinería y viaje 20.- Industria de la madera y del corcho excepto muebles; cestería y espartería 21.- Industria del papel 22.- Edición, artes gráficas y reproducción de soportes grabados 23.- Coquerías, refino de petróleo y tratamiento de combustibles nucleares 24.- Industria química 25.- Fabricación de productos de caucho y materias plásticas 26.- Fabricación de otros productos minerales no metálicos 27.- Metalurgia 28.- Fabricación de productos metálicos, excepto maquinaria y equipo 29.- Industria de la construcción de maquinaria y equipo mecánico 31.- Fabricación de maquinaria y material eléctrico 32.- Fabricación de material electrónico; fabricación de equipo y aparatos de radio, televisión 33.- Fabricación de equipo e instrumentos médico-quirúrgicos, de precisión y relojería 34.- Fabricación de vehículos de motor, remolques y semiremolques 35.- Fabricación de otro material de transporte 36.- Fabricación de muebles; otras industrias manufactureras 37.- Reciclaje 40.- Producción y distribución de energía eléctrica, gas, vapor y agua caliente




3CAP

122

Gráfico III.7. Rendimientos de la educación y años medios deeducación por sectores


Ren

dim

ient

o de

la e

duca

ción

(%

)


Nota: 10.- Extracción y aglomeración de antracita, hulla, lignito y turba 15.- Industria de productos alimenticios y bebidas 16.- Industria del tabaco 17.- Industria textil 18.- Industria de la confección y de la peletería 19.- Preparación, curtido y acabado de cuero; fabricación de artículos de marroquinería y viaje 20.- Industria de la madera y del corcho excepto muebles; cestería y espartería 21.- Industria del papel 22.- Edición, artes gráficas y reproducción de soportes grabados 23.- Coquerías, refino de petróleo y tratamiento de combustibles nucleares 24.- Industria química 25.- Fabricación de productos de caucho y materias plásticas 26.- Fabricación de otros productos minerales no metálicos 27.- Metalurgia 28.- Fabricación de productos metálicos, excepto maquinaria y equipo 29.- Industria de la construcción de maquinaria y equipo mecánico 31.- Fabricación de maquinaria y material eléctrico 32.- Fabricación de material electrónico; fabricación de equipo y aparatos de radio, televisión 33.- Fabricación de equipo e instrumentos médico-quirúrgicos, de precisión y relojería 34.- Fabricación de vehículos de motor, remolques y semiremolques 35.- Fabricación de otro material de transporte 36.- Fabricación de muebles; otras industrias manufactureras 37.- Reciclaje 40.- Producción y distribución de energía eléctrica, gas, vapor y agua caliente


129 10 13 161187 14 153

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

10

15

16 1718

19

20

21 22

23

24

2526

27

28

29

31

32

33

34

35

36

37

40

41

45

50

51

52

55

60

61

62

63

64

65

66

67

70

71

72

74

80

85

90

9192

Y = 1,70 + 0,51X (4, 45)R2= 0,28

Coeficiente de correlación: 0,55

93



III.5. Diferencias territoriales del rendimiento del capital humano en España

El objeto de esta sección es llevar a cabo un análisis sobre las diferencias de rentabilidadde la educación entre las comunidades autónomas. La metodología seguida es la mismautilizada en la sección anterior para el análisis sectorial. Se han estimado ecuaciones sala-riales incluyendo las variables explicativas de años de educación y experiencia y la varia-ble ficticia de sexo con los datos individuales procedentes de la EES del año 2002. Esto hapermitido obtener rendimientos de la educación por comunidad autónoma.

Los resultados del ejercicio se muestran en el cuadro III.7. El cuadro se ha organizadode modo que las CC.AA. aparecen en orden decreciente de rendimiento de la educaciónjunto con el dato de años medios de educación. El mapa III.1 ofrece una representacióngeográfica de los resultados.

3CAP

123

Cuadro III.7. Rendimientos de la educación y años de educación porCC.AA.

MadridCanariasExtremaduraBalearesCastilla-La ManchaGaliciaCataluñaAndalucíaComunidad ValencianaMurciaPaís VascoAragónCastilla y LeónNavarraAsturiasRiojaCantabriaMedia

9,208,508,407,907,907,807,707,507,007,006,806,806,806,706,506,406,407,90

11,108,909,409,008,809,309,809,409,109,50

10,809,509,209,909,809,008,809,80

Rendimientos (%) Años de educación


Madrid es la comunidad autónoma con la tasa de rendimiento más elevada y el mayornúmero medio de años de escolaridad. No obstante, es reseñable que las restantes cua-tro comunidades autónomas con rendimientos por encima o en el entorno del rendi-miento medio español tienen medias de escolaridad por debajo de la media. Por otraparte, Cataluña, País Vasco, Navarra y Asturias, cuyos años de escolaridad son superiores



o iguales a la media, obtienen rendimientos por debajo de la media. Esto haría pensar, adiferencia del caso sectorial del apartado anterior, en un patrón territorial de rendimien-tos decrecientes con la dotación media de capital humano, con el caso excepcional deMadrid.

El gráfico III.8 relaciona ambas variables. Como se puede apreciar, la recta es de pen-diente positiva debido a la “anómala” observación de Madrid. Sin embargo, a pesar de queal eliminar la observación de Madrid la correlación entre las variables pasa a ser negativa,ésta alcanza un valor reducido de -0,23, por lo que no se puede hablar de una relaciónnegativa significativa. Por consiguiente, no parece existir una relación definida entre ren-tabilidad de la educación y nivel educativo medio de los asalariados de las comunidadesautónomas, ni tampoco respecto al PIB por ocupado, como se deduce del gráfico III.9,en el que al eliminar la observación de Madrid el coeficiente de correlación es -0,2517.

Al estimar una ecuación de salarios minceriana como las aquí utilizadas, el coeficiente sobrela variable años de educación está capturando todos los efectos que genera la educa-ción sobre los salarios y, por ende, la productividad. En este sentido, la educación pro-

3CAP

124

Mapa III.1. Rendimientos de la educación por CC.AA.


Canarias 0% - 6,83%

6,84% - 7,98%

7,99% - 9,31%

Galicia

Asturias

Castilla y León

La Rioja

Cantabria PaísVasco

Navarra

Aragón

Madrid

Castilla- La Mancha ComunidadValenciana

Cataluña

Islas Baleares

Andalucía

Murcia

Extremadura

17 La correlación incluyendo Madrid es 0,04.



voca un efecto directo de aumento de la productividad que se reflejará en mayores sala-rios. Pero, adicionalmente, la educación puede inducir efectos indirectos mediante, porejemplo, la elección de sector, si suponemos que el individuo elige aquel sector produc-tivo donde rentabilizará su educación con mayor aprovechamiento. Desde este puntode vista, el sector de actividad donde trabaja el individuo no es independiente de sunivel educativo.Al no introducir más variables que la educativa, la experiencia y el sexo, losrendimientos de la educación estimados recogen, como antes se ha dicho, tanto el efectodirecto como el posible efecto indirecto inducido mediante la elección de sector.

La introducción de variables ficticias de sector tendrá como efecto reducir el coeficientesobre la variable de años de educación al capturar estas variables parte del efecto indi-recto de la educación sobre el salario y la productividad. En consecuencia, el coeficientesobre los años de educación, al estimar la ecuación con variables ficticias de sector, se podríaentender como la rentabilidad de la educación, descontando el efecto derivado del sec-tor donde trabaje el individuo, y aproximaría el efecto directo de la educación sobre laproductividad. La diferencia entre los coeficientes sin y con variables de sector nos daráuna medida de la importancia que tiene la composición y elección sectorial en el rendi-miento de la educación.

3CAP

125

Gráfico III.8. Rendimientos de la educación y años medios deeducación por CC.AA.



Ren

dim

ient

o de

la e

duca

ción

(%

)

10,59 9,5 11 12,5108,58 11,5 12

Y = 4,75 + 0,27X (0,86)R2= 0,04


6,0

6,5

7,0

7,5

8,0

8,5

9,0

9,5

Andalucía

Aragón

Asturias

Baleares

Canarias

Cantabria

Castilla-La Mancha

Castilla y León

Cataluña

Comunidad Valenciana

Extremadura

Galicia

Madrid

Murcia

Navarra

País Vasco

Rioja



Para analizar tales extremos se han estimado para cada comunidad autónoma ecuacionesde salarios en las que, además de las variables hasta ahora utilizadas, se han incluidovariables ficticias de sector. El nivel de desagregación sectorial está condicionado por eltamaño de la muestra de las regiones, por ello la clasificación sectorial utilizada ha sido lasiguiente:

• Industrias extractivas

• Industrias manufactureras

• Producción y distribución de energía

• Construcción

• Comercio y reparación

• Hostelería

3CAP

126

Gráfico III.9. Rendimientos de la educación y PIB por ocupadopor CC.AA.

PIB por ocupado relativo a la media (Madrid excluido)

Ren

dim

ient

o de

la e

duca

ción

rel

ativ

o a

la m

edia

Nota: En el gráfico no se incluye Madrid.


10085 90 105 120958075 110 115

Y = 113,85 - 0,21X (0,99)R2= 0,07

Coeficiente de correlación: -0,25

80

85

90

95

100

105

110

115

Andalucía

Aragón

Asturias

Baleares

Canarias

Cantabria

Castilla-La Mancha

Castilla y León

Cataluña


Extremadura

Galicia

Murcia

Navarra

País Vasco

Rioja



• Transporte y comunicaciones

• Intermediación financiera

• Actividades inmobiliarias y de alquiler y servicios empresariales

• Educación

• Actividades sanitarias y veterinarias y de servicios sociales

• Otras actividades sociales y de servicios prestados a la comunidad; servicios personales

Por consiguiente, en la ecuación estimada para cada comunidad autónoma se ha incluidouna variable ficticia por sector, de manera que toma valor 1 si el individuo trabaja en elsector y 0 en caso contrario. Para evitar perfecta colinealidad entre las variables ficticias,se ha tomado como referencia el sector de comercio, cuyo efecto se recoge en el términoconstante de la ecuación.

En el cuadro III.8 aparecen los resultados del ejercicio. En la última columna del cua-dro se ha añadido la diferencia porcentual entre ambos rendimientos. Extremadura demanera destacada y, después, Castilla-La Mancha y Murcia son las CC.AA. donde la dife-rencia relativa es más elevada. Nótese que Extremadura pasa de ser la tercera comunidadautónoma en el ranking de rendimientos según la primera columna donde se listan losrendimientos del cuadro III.7, a ser la penúltima comunidad autónoma según los resul-tados de rendimientos cuando se incluyen variables ficticias de sector. Castilla-La Mancha

3CAP

127

Cuadro III.8. Comparación de rendimientos con y sin control desector de actividad por CC.AA.

AndalucíaAragónAsturiasBalearesCanariasCantabriaCastilla-La ManchaCastilla y LeónCataluñaComunidad ValencianaExtremaduraGaliciaMadridMurciaNavarraPaís VascoRioja

7,496,816,487,938,486,377,896,777,726,998,377,759,176,966,706,836,44

6,625,935,716,496,895,535,995,497,526,025,496,518,925,506,026,405,59

-11,64-12,94-11,96-18,20-18,69-13,20-24,13-18,92-2,63

-13,87-34,42-16,08-2,72

-20,92-10,19-6,32

-13,24

Rendimiento de la Rendimiento contro- Diferenciaeducación (%) lando sector (%) porcentual




pasa del quinto al décimo puesto. En sentido contrario, Madrid, Cataluña y el País Vascoson las CC.AA. menos afectadas.

El efecto sectorial es probable que alcance mayor magnitud en las regiones con menorrenta por ocupado, donde las oportunidades de empleo de los individuos más educadosestán concentradas en unos pocos sectores. Por consiguiente, la elección de sector de losmás educados puede condicionar en mayor medida el nivel de los rendimientos de la edu-cación.Tal y como el gráfico III.10 muestra, existe una correlación negativa entre la dife-rencia porcentual de los rendimientos sin controlar y controlando el efecto sectorial y elPIB por ocupado18.

3CAP

128

Gráfico III.10. Diferencia de rendimientos de la educación con y sincontrol de sector y PIB por ocupado por CC.AA.

Ln (PIB por ocupado)

Ln (

r) -

Ln

(r SE

C)


4,654,45 4,854,554,35 4,750

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

Andalucía

Aragón

Asturias

BalearesCanarias

Cantabria

Castilla-La Mancha

Castilla y León

Cataluña


Extremadura

Galicia

Madrid

Murcia

Navarra

País Vasco

Rioja

Y = 2.66 - 0,54X (-3.62)R2= 0,47

Coeficiente de correlación: -0,63

18 Los datos de PIB por ocupado provienen de la Contabilidad Regional.Este tipo de relación también se da respecto a los años medios de educación, tal y como se puede apreciar en la siguienteecuación:

Inr – Inrsec = 2,418 – 1,004 · Ins R2 = 0,51(4,24) (– 3,96)

en donde r es el rendimiento, rsec es el rendimiento controlando por el efecto sectorial y s son los años medios de estudio.



¿En qué medida está concentrado sectorialmente el capital humano en las CC.AA.? Pararesponder a esta pregunta se ha procedido de la siguiente manera. Se ha calculado paracada comunidad autónoma la distribución porcentual entre sectores de los asalariadoslicenciados y doctores. Lo mismo se ha hecho para el conjunto de asalariados de la región.En la medida en que la distribución sectorial de licenciados y doctores difiera de la delconjunto de asalariados, el empleo de los asalariados licenciados y doctores estará másconcentrado sectorialmente. De manera más formal, para cada comunidad autónoma selleva a cabo el siguiente cálculo:

[10]

Donde ICCHi es el índice de concentración sectorial del capital humano en la comuni-dad autónoma i; licij es el número de licenciados y doctores en la región i que trabajan enel sector j; lici es el numero total de licenciados y doctores ocupados en la región i; empij

es el número de asalariados que trabajan en el sector j en la región i, mientras que empi

es el número total asalariados que trabajan en la región i. El índice calcula, en consecuen-cia, la suma del valor absoluto de las diferencias entre la distribución de licenciados y doc-tores y la del total de asalariados entre los doce sectores. Si la distribución de los licencia-dos y doctores entre los doce sectores para una región i fuese idéntica a la distribuciónmedia de la región, el índice tendría un valor igual a 0.A mayor desigualdad respecto a ladistribución media, mayor valor toma el índice.

En el cuadro III.9 se desglosan los resultados del cálculo del índice, de manera que seincluye el diferencial en términos absolutos en cada sector respecto a la media y en laúltima columna se tabula el índice, que no es más que la suma de los componentes decada fila. Extremadura es la comunidad autónoma con el mayor nivel del índice, seguidade Castilla-La Mancha, Murcia y Baleares. En sentido contrario, Madrid, Cataluña, Cantabriay Navarra son las regiones con una distribución sectorial de licenciados y doctores menosdistante a la media. La cuestión que aquí se plantea es la medida en la cual el mayor omenor grado de concentración sectorial de los licenciados y doctores está correlacionadocon el efecto de reducción de los rendimientos de la educación cuando se controla lacomposición sectorial mediante variables ficticias de sector. En el gráfico III.11 se mues-tra evidencia sobre esta cuestión, donde se relaciona la variación de rendimientos de laeducación al introducir variables ficticias sectoriales con el índice de concentración secto-rial de capital humano (ICCH). La correlación entre ambas variables es claramente posi-tiva, a mayor concentración sectorial del capital humano (licenciados y doctores) en unaregión, mayor es el efecto reductor del control sectorial sobre los rendimientos de la edu-cación, siendo el coeficiente de correlación de 0,85.

Tal y como se sugería anteriormente, los rendimientos de la educación están condiciona-dos en algunas regiones por la estructura sectorial. En los cuadros III.10 y III.11 se deta-llan las distribuciones sectoriales de licenciados y doctores y las diferencias positivas y nega-tivas de las distribuciones de licenciados y doctores respecto a la media. Es fácil ver queéstas se concentran en los sectores que son principales empleadores de los asalariados

3CAP

129


Cuadro

III.9. Cálculo

del índice de concentració

n de capital humano

(ICC

H)


3CAP

130

Andalucía

Aragón

Asturias

BalearesC

anariasC

antabriaC

astilla-La Mancha

Castilla y León

Cataluña

Com

unidad ValencianaExtrem

aduraG

aliciaM

adridM

urciaN

avarraPaís VascoRioja

0,810,971,830,040,430,150,671,890,380,551,281,840,381,090,000,170,62

13,6216,0110,4714,388,48

10,1628,2810,4913,7320,4317,5316,299,05

23,1316,3120,7922,64

0,260,081,170,270,031,590,360,021,190,500,060,260,600,690,040,510,53

5,435,518,997,108,475,837,276,062,854,339,836,074,105,964,933,758,64

7,770,165,90

10,205,037,092,074,112,724,977,716,003,037,012,493,734,84

3,812,814,108,079,574,373,164,773,773,715,742,814,904,193,983,543,15

4,062,853,946,310,852,212,843,852,222,102,843,060,323,461,550,461,08

11,5210,5610,699,72

13,509,88

12,7213,337,27

13,2515,9511,367,197,978,984,69

11,79

1,893,253,260,156,021,262,982,771,260,343,490,962,870,831,974,450,07

18,6113,1016,1016,1314,3913,1318,6222,5813,2516,8517,7712,768,46

21,8710,0412,8416,25

6,496,509,619,35

11,831,35

11,661,514,083,26

13,7610,850,64

14,727,626,986,57

1,040,990,941,600,842,303,910,431,141,890,890,391,380,424,542,955,76

75,3462,7976,9883,3179,4459,3294,5471,8153,8672,1796,8472,6542,9291,3562,4664,8681,93

Extrac-M

anu-Energía

Cons-

Com

ercioH

oste-Trans-

FinanzasSerem

pEduca-

SanidadO

tras ac-IC

CH

tivasfacturas

trucciónlería

porteción

tividades

Fuente:Encuesta de Estructura Salarial 2002 y elaboración propia



3CAP

131

Cua

dro

III

.10.

Dis

trib

ució

n se

cto

rial

de

los

asal

aria

dos

con

nive

l edu

cati

vo d

e lic

enci

ado

s y

doct

ore

s po

r C

C.A

A.

And

aluc

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ragó

nA

stur

ias

Bale

ares

Can

aria

sC

anta

bria

Cas

tilla

-La

Man

cha

Cas

tilla

-Leo

nC

atal

uña

Com

unid

ad V

alen

cian

aEx

trem

adur

aG

alic

iaM

adrid

Mur

cia

Nav

arra

P.Vas

coRi

oja

Espa

ña

0,43

0,44

0,35

0,40

0,00

0,87

0,34

1,55

0,14

0,62

0,55

1,25

0,04

0,18

0,00

0,72

0,00

0,38

19,6

829

,77

19,6

26,

1911

,59

24,6

818

,37

26,8

129

,33

25,6

66,

6522

,41

21,0

919

,34

32,2

925

,97

20,7

122

,75

2,54

0,59

2,60

0,20

1,77

2,60

1,87

1,17

2,83

2,34

1,39

1,63

1,68

1,29

0,59

1,38

1,43

1,85

1,36

2,79

3,65

2,79

2,58

8,66

1,70

1,68

1,94

2,14

2,77

2,39

3,21

3,13

3,91

2,75

2,86

2,62

3,09

9,24

6,42

1,80

8,05

6,06

4,42

4,53

6,55

4,55

5,26

3,93

6,58

4,97

4,89

3,67

5,36

5,46

1,67

1,61

0,69

6,19

2,42

2,60

0,85

0,91

0,75

1,38

1,11

0,77

0,88

0,74

1,76

0,79

2,14

1,23

2,29

1,76

1,91

16,3

78,

052,

600,

512,

722,

863,

100,

552,

397,

170,

372,

544,

521,

434,

22

18,0

116

,13

14,7

615

,57

17,8

712

,55

18,2

018

,52

12,7

618

,41

22,7

116

,28

13,6

611

,23

12,3

37,

4815

,00

14,6

9

6,62

5,43

5,56

10,3

85,

6412

,55

5,44

7,38

8,15

8,83

7,76

9,39

17,7

16,

454,

5012

,98

9,29

10,4

7

23,8

216

,86

21,1

820

,56

19,0

016

,88

22,6

227

,59

17,8

720

,83

22,9

917

,24

13,8

226

,70

12,9

217

,64

18,9

318

,52

14,0

511

,00

17,0

114

,97

18,6

83,

9018

,20

3,89

10,3

76,

5522

,99

17,9

17,

4921

,92

15,8

514

,75

13,2

111

,72

6,44

4,40

6,25

4,59

4,35

6,06

7,48

3,24

6,45

5,59

5,26

4,41

6,67

3,68

8,41

7,34

9,64

6,08

100,

0010

0,00

100,

0010

0,00

100,

0010

0,00

100,

0010

0,00

100,

0010

0,00

100,

0010

0,00

100,

0010

0,00

100,

0010

0,00

100,

0010

0,00

Extr

ac-

Man

u-En

ergí

aC

ons-

Com

erci

oH

oste

-Tr

ans-

Fina

nzas

Sere

mp

Educ

a-Sa

nida

dO

tras

ac-

TOTA

Ltiv

asfa

ctur

astr

ucci

ónle

ríapo

rte

ción

tivid

ades

Fuen

te:E

ncue

sta

de E

stru

ctur

a Sa

laria

l 200

2



3CAP

132

Cuadro

III.11. Diferencias entre la distribució

n sectorial de licenciado

s y docto

res con la

distribución del to

tal de asalariados

Andalucía

Aragón

Asturias

BalearesC

anariasC

antabriaC

astilla-La Mancha

Castilla y León

Cataluña

Com

unidad ValencianaExtrem

aduraG

aliciaM

adridM

urciaN

avarraPaís VascoRioja

-0,81-0,97-1,83-0,04-0,430,15

-0,67-1,89-0,38-0,55-1,28-1,84-0,38-1,090,00

-0,17-0,62

-13,62-16,01-10,47-14,38-8,48

-10,16-28,28-10,49-13,73-20,43-17,53-16,29-9,05

-23,13-16,31-20,79-22,64

-0,260,081,17

-0,27-0,031,590,36

-0,021,190,500,06

-0,260,600,690,040,510,53

-5,43-5,51-8,99-7,10-8,47-5,83-7,27-6,06-2,85-4,33-9,83-6,07-4,10-5,96-4,93-3,75-8,64

-7,770,16

-5,90-10,20-5,03-7,09-2,07-4,11-2,72-4,97-7,71-6,00-3,03-7,01-2,49-3,73-4,84

-3,81-2,81-4,10-8,07-9,57-4,37-3,16-4,77-3,77-3,71-5,74-2,81-4,90-4,19-3,98-3,54-3,15

-4,06-2,85-3,946,31

-0,85-2,21-2,84-3,85-2,22-2,10-2,84-3,060,32

-3,46-1,55-0,46-1,08

11,5210,5610,699,72

13,509,88

12,7213,337,27

13,2515,9511,367,197,978,984,69

11,79

-1,89-3,25-3,260,15

-6,021,26

-2,98-2,77-1,260,34

-3,490,962,87

-0,83-1,974,450,07

18,6113,1016,1016,1314,3913,1318,6222,5813,2516,8517,7712,768,46

21,8710,0412,8416,25

6,496,509,619,35

11,831,35

11,66-1,514,083,26

13,7610,850,64

14,727,626,986,57

1,040,990,94

-1,60-0,842,303,91

-0,431,141,890,890,391,380,424,542,955,76

ExtractivasM

anu-Energía

Cons-

Com

ercioH

osteleríaTransporte

FinanzasSerem

pEducación

SanidadO

trasfacturas

trucciónactividades

Fuente:Encuesta de Estructura Salarial 2002



con estos niveles educativos: manufacturas, finanzas, educación y sanidad. Estos cuatro sec-tores concentran, en la media española, casi el 70% del empleo de este nivel educativo.Las comunidades autónomas que experimentan el mayor efecto de reducción al contro-lar el sector de actividad son, mayoritariamente, regiones en que las manufacturas cum-plen un papel más reducido como empleadores de trabajadores con nivel educativo supe-rior. Esto implica que el empleo de este tipo de trabajadores tienda a concentrarsedesproporcionadamente en los sectores de servicios con mayor demanda de cualificación:finanzas, sanidad y educación. En contraposición, en comunidades autónomas como Cata-luña, Madrid o la Comunidad Valenciana, la demanda de cualificación está más equili-brada sectorialmente en términos relativos a la media, lo que se asocia a un menor efectosectorial sobre los rendimientos de la educación.

En definitiva, al estimar los rendimientos de la educación controlando por el sector de acti-vidad donde trabaja el individuo, observamos que en las regiones más especializadas haciaturismo (p.ej. Baleares) o en regiones con un menor grado de desarrollo industrial (p.ej.Extremadura, Murcia o Castilla-La Mancha), la concentración de los cualificados en unos

3CAP

133

Gráfico III.11. Efecto sectorial y concentración sectorial de capitalhumano

ICCH

Ln (

Dife

renc

ia p

orce

ntua

l de

rend

imie

nto

de la

edu

caci

ón)


7050 1006040 80

Y = -0,24 + 0,01X (6,24)R2= 0,72


0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

Andalucía

AragónAsturias

BalearesCanarias

Cantabria

Castilla-La Mancha

Castilla y León

Cataluña


Extremadura

Galicia

Madrid

Murcia

Navarra

País Vasco

Rioja

90



pocos sectores de servicios condiciona una parte, no pequeña, de los rendimientos de laeducación, que va desde una quinta parte en el caso de Baleares hasta una tercera partede los mismos en el caso de Extremadura.

Finalmente, si retornamos al principio y establecemos el grado de correlación entre los ren-dimientos de la educación con respecto a los años de escolaridad y el PIB por ocupado, ahoraes posible utilizar como medida de rendimientos el estimado para cada comunidad autónomacontrolando sector. En el gráfico III.12 se presentan conjuntamente la relación de los ren-dimientos con años de escolaridad y PIB por ocupado. Los resultados muestran un panoramanotablemente diferente al obtenido cuando los rendimientos son los derivados de la esti-mación sin controlar sector. Cuando se considera el efecto directo de la educación sobre elsalario y la productividad, excluyendo los efectos indirectos vía características del puesto detrabajo19, la relación de los rendimientos con las dos variables anteriores se torna positiva. Enconsecuencia, una vez descontado el efecto de la composición sectorial sobre la rentabili-dad de la educación, los resultados indican que la educación tiende a ser más rentable enaquellas regiones con mayor dotación media de capital humano y mayor renta por ocu-pado, lo cual apuntaría de nuevo a la existencia de efectos contrapuestos a la actuación derendimientos decrecientes sobre la productividad del capital humano. Pero también a la uti-lización del capital humano de forma excesivamente sesgada sectorialmente, lo cual podríaindicar un cierto “desaprovechamiento” del capital humano en regiones donde las oportu-nidades de rentabilización del mismo más allá de determinados sectores son muy limitadas.

III.6. Conclusiones

Las principales conclusiones que se derivan de los resultados obtenidos se pueden agru-par en los siguientes puntos:

� Los rendimientos de la educación en España parecen situarse, desde mediados delos años noventa, en el entorno del 7%-8%, a tenor de los resultados obtenidoscon distintas bases de datos. Esto parece indicar que, a pesar del crecimiento de laoferta de trabajadores educados, la demanda ha seguido una senda temporal queha permitido mantener la rentabilidad a unos niveles relativamente estables.

� Esta tasa de rendimiento sitúa a España entre los países europeos con una rentabi-lidad de la educación más elevada. De los diez países analizados, nuestro país se sitúaen la tercera posición tras Portugal e Irlanda. Esto estaría en consonancia con resul-tados de estudios comparativos anteriores.

� La comparación de los rendimientos de la educación entre 1995 y 2002 indican unaligera caída de los rendimientos. Esta reducción es más acentuada en las mujeres queen los hombres. Por otra parte, parece afectar en mayor medida a la rentabilidad delos estudios secundarios, especialmente los postobligatorios. Sin embargo, es conve-

3CAP

134

19. Caracterizado aquí por medio del sector de actividad.



3CAP

135

ICCH

a) Rendimiento de la educación y años de educación

Gráfico III.12. Rendimiento de la educación

b) Rendimiento de la educación y PIB por ocupado


9,58,5 11,59,08,0 10,0 10,55,0

5,5

6,0

6,5

7,0

7,5

8,0

8,5

9,0

Andalucía

AragónAsturias

Baleares

Canarias

Cantabria

Castilla-La Mancha

Castilla y León

Cataluña


Extremadura

Galicia

Madrid

Murcia

Navarra

País Vasco

Rioja

11,0

Y = -1,53 + 0,82X (2,87)R2= 0,31


10080 1209070 1105,0

5,5

6,0

6,5

7,0

7,5

8,0

8,5

9,0Y = 2,31 + 0,04X (2,32)R2= 0,22



Ren

dim

ient

o de

la e

duca

ción

con

trol

ando

sec

tor

(%)

PIB por ocupado

Ren

dim

ient

o de

la e

duca

ción

con

trol

ando

sec

tor

(%)

Andalucía

Aragón

Asturias

Baleares

Canarias

Cantabria

Castilla-La Mancha

Castilla y León

Cataluña


Extremadura

Galicia

Madrid

Murcia

Navarra

País Vasco

Rioja



niente tener en cuenta que esta comparación se ha hecho sin incluir sectores comoeducación, sanidad y las AA.PP., todos ellos importantes empleadores de trabajado-res de nivel educativo superior con un importante componente femenino. Esta cir-cunstancia obliga a tomar los resultados con cierta precaución.

� Las diferencias sectoriales de rendimientos de la educación son notables, oscilandodesde el 3,7% del sector de instituciones financieras hasta el 12,1% de correos y tele-comunicaciones. Los datos indican una mayor variabilidad de los rendimientos en losservicios que en la industria, hecho consistente con una mayor variabilidad salarial enlos primeros. Por otra parte, la evidencia obtenida parece apuntar a una correla-ción positiva entre los años medios de educación y el nivel de los rendimientos dela educación.

� Finalmente, la variabilidad de los rendimientos entre comunidades autónomas esmucho menor, como por otra parte es esperable. Madrid se muestra como la comu-nidad autónoma con el mayor número de años de educación, pero también conlos rendimientos más elevados. No obstante, al considerar las diferencias de rendi-mientos entre comunidades autónomas, se ha detectado la existencia de un efectosectorial nada despreciable. Una parte de los rendimientos de la educación seríaresultado del efecto indirecto de la educación sobre la elección de sector. Este efectosectorial emerge de manera más acentuada en las regiones con mayor concentra-ción sectorial de los asalariados más educados en sectores de servicios y con unareducida ocupación en las manufacturas. Una vez descontado este efecto, los ren-dimientos de la educación obtenidos se corresponderían con el efecto directo de laeducación sobre el salario y la productividad. Los resultados muestran que estos ren-dimientos “puros” están correlacionados positivamente con los años de educaciónmedios de las regiones y con su productividad.

Apéndice

3CAP

136

Cuadro III.A.1. Ecuaciones explicativas de los años de estudio porniveles educativos

AlemaniaAustriaBélgicaDinamarcaEspañaFinlandiaGreciaIrlandaItaliaPortugal

11,309,10

10,709,108,60

11,107,409,308,607,70

(0,25)(0,18)(0,15)(0,28)(0,07)(0,30)(0,12)(0,09)(0,09)(0,07)

12,3012,7012,9011,0011,9014,3012,0011,4013,2013,10

19,2020,9016,9019,1015,5019,9018,3014,9020,1017,70

(0,19)(0,21)(0,11)(0,19)(0,09)(0,21)(0,14)(0,12)(0,18)(0,20)

(0,14)(0,07)(0,13)(0,15)(0,11)(0,18)(0,11)(0,08)(0,09)(0,15)

País Coef. Educ. Oblig. Coef. Sec. Postobl. Coef. terciario

Error estándar entre paréntesis al lado de cada coeficienteFuente: PHOGUE 2001 y elaboración propia



3CAP

137

Cuadro III.A.2. Ecuaciones de salarios por niveles para los diezpaíses europeos


0,450,430,190,210,210,080,320,250,230,39

(13,9)(14,1)(6,4)(6,4)(9,5)(2,6)(5,2)(6,6)

(15,5)(14,2)

0,790,850,490,510,560,460,720,680,641,02

0,530,370,360,380,420,370,380,500,340,44

(22,3)(19,7)(16,6)(14,3)(28,7)(14,6)(10,6)(14,9)(28,5)(31,7)

País Secund. Postobl. TerciarioError estandar

ecuación

Método estimación: MCO. Estadístico t entre paréntesis.Fuente: PHOGUE 2001 y elaboración propia

Cuadro III.A.3. Ecuaciones de salarios continuas para los diezpaíses europeos


0,060,070,080,040,080,060,060,130,060,11

0,620,400,390,440,430,450,390,520,360,48

16,9017,3016,0013,4027,5014,9022,8014,3027,5030,40

País Coeficiente � Estadístico t Error estándar

Método de estimación:Variables Instrumentales utilizando los niveles educativos y una función cuadrática de la experiencia comoinstrumentos.Fuente: PHOGUE 2001 y elaboración propia


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