Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios

Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios en el mercado de trabajo: El caso de Paraguay Leila Rodríguez Universidad de Alcalá

Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

Resumen

Diversos estudios han puesto de manifiesto el efecto positivo que tiene la formación

de la fuerza de trabajo sobre el empleo dado que permite aumentos en la productividad del trabajo. Además de la formación reglada, la educación no formal tiene una importancia crucial para los trabajadores, porque mejora su empleabilidad y les permite actualizar conocimientos y capacidades aplicables a un puesto de trabajo a lo largo de la vida.

En este trabajo el objetivo es analizar, para el caso paraguayo, el impacto que los cursos de capacitación en el mercado de trabajo tienen sobre las perspectivas de empleo y sobre los ingresos de los individuos. Esto se realiza a través de un modelo global (los cursos de capacitación en general) y también diferenciando entre si las instituciones que los imparten son públicas o privadas, utilizando la Encuesta Integrada de Hogares (EIH) del año 2000-­‐01 de Paraguay.

El análisis se basa en métodos de evaluación de impacto, en particular se aplica la técnica cuasi-­‐experimental del Propensity Store Matching (PSM), método que se efectúa en dos partes. En primer lugar se realiza una regresión logística para estimar la probabilidad de participación en estos cursos a partir de unas características sociodemográficas. En segundo lugar, con esas probabilidades asignadas a los individuos de la muestra, se cuantifica si hay diferencias significativas en el empleo y el salario entre los dos grupos (realizan curso o no).

Introducción

En el caso de Paraguay, la estructura se basa fundamentalmente en la actividad

agropecuaria y el comercio de reexportación, cuyos ritmos de crecimiento marcan fuertemente el desempeño del PIB1. Durante décadas, la economía paraguaya fue caracterizada tanto por su estancamiento, así como por sus constantes recesiones. No obstante, desde el 2003, con el impulso del sector agropecuario, la producción inicia una fase de recuperación que se manifiesta en tasas de crecimiento medio del Producto Interno Bruto (PIB) positivas2.

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Se pueden consultar documentos como los de Borda (2008), Masi (2000), Masi (2002) quienes explican con mayor detalle las situaciones de transición de la economía paraguaya.

2 Se considera que el crecimiento sostenido de la producción es un factor importante para la generación de empleo.

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De acuerdo a los modelos de teoría económica, la recuperación económica iniciada en el 2003 tuvo que afectar positivamente al empleo en el Paraguay, sin embargo, es objeto de debate el problema del desempleo, específicamente el desempleo abierto, el desempleo oculto y el subempleo3. Cada una de estas manifestaciones estaría afectando de manera diferenciada a grupos poblacionales como las mujeres, los jóvenes y los trabajadores mayores. Además, la cuestión del empleo es tan sólo una parte de los problemas del mercado de trabajo, ya que el problema de las remuneraciones y de la calidad de los empleos generados son también aspectos claves para el análisis del comportamiento del mercado de trabajo paraguayo.

Como menciona González (2011), en los noventa, mientras los países de América Latina recuperaban la estabilidad macroeconómica como resultado de las reformas estructurales encaradas en los ochenta (BID 1997), el Paraguay apenas iniciaba los primeros pasos de ese proceso, que finalmente habrían de aplicarse de modo fragmentado e interrumpido.4 En contraste con las economías latinoamericanas, en Paraguay no se habían adoptado medidas laborales específicas, por tanto, el comportamiento del empleo y de los ingresos surgen de un contexto de mercado laboral sin reformas. En estas circunstancias, si bien el desempleo abierto no ha sido significativamente alto, sí lo han sido el subempleo y la informalidad.

De hecho, García-­‐Huidobro (2007) y Robles (2002) también opinan que el problema de empleo en Paraguay es estructural, y no radica principalmente en el desempleo abierto, sino en el desempleo oculto y en el subempleo, con el continuo crecimiento del subempleo invisible y en los altos niveles de informalidad y bajas remuneraciones. Por su parte Berry (2005) en su análisis sobre los problemas de empleo en el caso paraguayo, destaca que la política de mercado de trabajo debe ser consistente con una serie de iniciativas destinadas

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La DGEEC diferencia entre desempleo abierto y oculto: el primero se refiere a la fuerza de trabajo que estaban sin trabajo en los últimos siete días, que habían tomado medidas para buscar un empleo; el segundo a los que no tienen empleo y no realizaron gestiones para conseguirlo porque están desalentados (estos forman parte de la población inactiva). Subempleo visible se refiere a personas ocupadas que trabajan menos de 30 horas por semana y desearían trabajar más horas y están disponibles para hacerlo. Subempleo invisible se refiere a las personas ocupadas que trabajan 30 horas o más por semana pero su ingreso mensual es inferior al mínimo legal.

4 Se implementaron reformas encabezadas por la liberalización del mercado cambiario y monetario. Se acogió el sistema de tipo cambiario libre y fluctuante, se flexibilizaron las tasas de interés, se exoneraron los precios controlados de productos básicos y se promulgaron nuevas leyes relacionadas con el funcionamiento del Ministerio de Hacienda, a la tributación y al sector financiero.

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al uso eficiente de los recursos disponibles (mano de obra, tierra, capital, etc) y de acciones que faciliten el crecimiento económico a través de la creación de competitividades y capacidades de producción.

A la luz de estos antecedentes, surge el interés de abordar los problemas de empleo y la situación del mercado de trabajo en Paraguay. Teniendo en cuenta que estos problemas dependen de muchos factores, en este trabajo se pone énfasis en la relación causal que tiene la educación con el mercado de trabajo.

Se orienta como base la Teoría del Capital Humano, desarrollada y ampliada en los años sesenta por autores como Becker (1962) y Schultz (1961). La teoría señala que las personas deciden aumentar su nivel educativo asumiendo los costes directos y el coste de oportunidad de los ingresos que podrían recibir si estuvieran trabajando, porque esperan un beneficio futuro derivado del incremento salarial que supone una mayor cualificación. Por lo cual, la educación viene a ser interpretada como una inversión.

La adquisición de mayor capital humano es sin duda una cuestión relevante que despierta interés en muchos analistas, tanto en el ámbito social como económico ya que se considera un elemento clave para el progreso de los países o regiones. Los rendimientos de la educación proporcionan una medida del retorno de invertir en más formación y también, desde un punto de vista macroeconómico, es un indicador de la escasez y desajuste educativo de la población, por lo que puede ser considerado como guía para el diseño de políticas públicas de los gobiernos.

Para abordar esta cuestión se han desarrollado una gran cantidad de estudios que analizan el papel de la educación en el crecimiento y el desarrollo económico, su relación con el mercado de trabajo y también en los esfuerzos que pudieran realizar los gobiernos para influir en estos hechos. La realidad es que han aumentado los organismos e instituciones internacionales como la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), Comisión Europea, como así también economistas e investigadores que ponen énfasis en averiguar la efectividad de lo que se conoce como las Políticas Activas del Mercado de Trabajo (PAMT).

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A la hora de poder estudiar la efectividad de las PAMT, Rodríguez (2012) destaca el uso de técnicas micro-­‐econométricas de evaluación de impacto para estimar los efectos de estas intervenciones, convirtiéndose en un enfoque (o instrumento) común entre los estudiosos y responsables políticos involucrados principalmente en cuanto a la evaluación de programas y proyectos en diferentes campos. El procedimiento aplicado en estos estudios econométricos de evaluación es mediante métodos cuantitativos que estiman determinados parámetros objetos de estudio teniendo presente su relación de causalidad, lo que se conoce en el área de la Estadística como Inferencia Causal.

El objetivo de esta investigación es justamente utilizar una de estas técnicas para medir el impacto de los cursos de capacitación en el empleo y los ingresos de los individuos que deciden realizar estos cursos para aumentar sus habilidades para el trabajo. Para ello se utiliza una base de datos del año 2000-­‐2001 de la Encuesta Integrada de Hogares (EIH) de la Dirección General de Estadísticas Encuestas y Censos (DGEEC) de Paraguay, donde los individuos declararon realizar acciones de formación para mejorar sus condiciones de capital humano.

En el siguiente apartado se presenta una revisión de la literatura y evidencia empírica sobre este tema, en el apartado III se muestra la metodología que se ha empleado, en el apartado IV se describen los datos utilizados, en el apartado V se muestran los principales resultados de las estimaciones econométricas y por último en el apartado VI se presenta las principales conclusiones.

Revisión de la literatura

El análisis de la situación del mercado laboral, las diversas actuaciones y medidas de

políticas de empleo que pudieran tomar los agentes públicos es creciente desde los ámbitos más altos de la política hasta a cada ciudadano en particular, tanto por las consecuencias económicas como así también sociales que estos hechos implican.

Ramos y otros, (2010) indican que no hay una definición que sea aceptada de manera general sobre qué se incluye y qué no dentro de estas políticas. Normalmente, se incluyen medidas dirigidas a los trabajadores sin empleo o a la mejora de la situación del mercado de trabajo y otras medidas que no comportan gasto público pero que tienen un

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amplio impacto sobre el mercado de trabajo como serían cambios legislativos que afecten a los mecanismos de fijación de salarios, la flexibilidad de contratación y despido o la ordenación del tiempo de trabajo.

Por otro lado, la OCDE sugiere una clasificación que diferencia entre dos tipos: las políticas pasivas y políticas activas del mercado de trabajo. Las políticas pasivas se refieren a todas aquellas medidas que tienen como objetivo mejorar el bienestar de los trabajadores sin empleo y asegurarles un cierto nivel de ingresos (prestaciones por desempleo y jubilación anticipada) evitando de este modo que aparezcan situaciones de pobreza, y las políticas activas son el conjunto de medidas que pretenden incidir directamente sobre el funcionamiento del mercado de trabajo de cara a aumentar la demanda de trabajo ya sea de manera genérica o incidiendo sobre algún colectivo específico con mayores dificultades de inserción laboral, y también aquellas medidas que pretenden mejorar los procesos de ajuste entre oferta y demanda de trabajo tales como los programas de formación de los trabajadores, incentivos de movilidad geográfica o mejorando los flujos de información entre empresas y trabajadores.

En particular, las PAMT se han convertido en un instrumento muy recomendado.

Organismos internacionales y numerosos economistas han apoyado el desplazamiento del gasto de las políticas desde las medidas pasivas hacia las activas. De hecho, estudios como los de Mato (1999), Martin y Grubb (2001), Mato y Cueto (2004), Cueto (2006) también manifiestan la existencia de esta tendencia de cambiar este equilibrio del gasto público.

Se debe tener en cuenta que existen posiciones diferentes en cuanto a los resultados que implica aumentar el gasto en las PAMT. Una de las razones es el elevado coste de estas políticas y así como las dudas sobre su efectividad (Card y otros, 2009). En ese sentido cobra importancia la tarea de evaluación, debido al énfasis de los estados por dedicar más recursos y el interés por averiguar el efecto de estas medidas de las políticas de empleo. .

Las evaluaciones se pueden realizar desde una perspectiva microeconómica como así también macroeconómica (OCDE, 1993).

El análisis de los efectos microeconómicos consiste en responder a la pregunta: ¿qué le hubiese pasado al individuo si no se hubiese visto afectado por una determinada medida?.En concreto, se suele comparar la efectividad de las políticas comparando los

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resultados de los participantes (grupo de tratamiento) con otro que no ha participado (grupo de control). Es decir, se compara la situación de dos grupos de trabajadores, uno de los cuáles se ha visto afectado por la medida y el otro no.

Desde la perspectiva macroeconómica el éxito viene dado por la reducción de la tasa de desempleo a nivel agregado o la mejora la productividad agregada, descontando el efecto de otros factores que también pueden influir sobre su evolución (por ejemplo, el ciclo económico). Además, se tienen en cuenta ciertas cuestiones como el efecto “peso muerto”, efecto “sustitución” y efecto “desplazamiento”5.

En el plano internacional, en cuanto a los trabajos existentes sobre evaluación macroeconómica se puede decir que aún son escasos y no son concluyentes, el trabajo de la Comisión Europea (2006) ofrece un panorama sobre estas investigaciones. Para el caso de las evaluaciones microeconómicas si pareciera haber más estudios entre los que se puede citar algunos como Robinson (2000), Martin y Grubb (2001) y Kluve y otros. (2005). Ambos tipos de evaluaciones presentan sus respectivas dificultades. Por ejemplo se pueden mencionar que no siempre se pueden evaluar qué acciones concretas están funcionando, los efectos a largo plazo y si se están utilizando adecuadamente los recursos (análisis de coste-­‐beneficio). También la existencia del efecto selección y factores no observables, los cuales se refieren a que existe dificultad en distinguir si las mejoras de la situación laboral se producen como consecuencia propia de las medidas o por otros factores que, a menudo, son inobservables. Estos problemas se ampliarán en la siguiente sección.

Los resultados obtenidos en estos estudios son variados y dependen del tipo de política dentro de las PAMT que se esté analizando. Algunos estudios apuntan que son positivas en el sentido de reducir la tasa de paro, aumentos del empleo, salarios y mejoras en las condiciones de los trabajadores (Layard y otros, 1991, Layard, 1999, Malo et al., 1999, Boone y van Ours, 2004, Palma y otros, 2009), sin embargo otros encuentran efectos nulos y/o negativos (OCDE, 1993, Herrarte y Sáez, 2004, Arranz et al., 2013). Dicho esto, es

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El “efecto peso muerto” se da cuando las decisiones de contratación de la empresa no varían, es decir, que se contrata al mismo número de personas que se habría contratado en ausencia de la ayuda. El “efecto sustitución” se puede dar cuando se contrata a un trabajador utilizando el beneficio de alguna bonificación (a menor costo) en lugar de otros, y en términos netos puede no haber mejorado el empleo. El “efecto desviación o desplazamiento” altera las decisiones de empleo de unos sectores y tipos de empleo a otros, por ejemplo las empresas que no se benefician de las medidas aplicadas pierden ventajas competitivas, lo que les conduce a perder cuota de mercado y reducen su plantilla de empleados.

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necesario destacar que el objeto de estudio de la presente investigación, el prestar una mayor atención a los que se refieren al caso a las políticas de formación.

Antes de esto, se considera conveniente hacer algunas advertencias que resaltan Martin y Grubb (2001). Estos autores previenen sobre la fiabilidad y la generalidad de las conclusiones de la literatura existente sobre evaluación de las PAMT. En primer lugar, hacen referencia a que gran parte de la literatura de evaluación se refiere a los Estados Unidos y Canadá, donde existe una larga tradición de evaluación de los programas del mercado de trabajo, ya que en ambos países, existe efectivamente un requisito obligatorio para las autoridades públicas para evaluar sus programas. El resto de países han llevado a cabo evaluaciones rigurosas recién desde hace poco.

Como resultado, algunos países europeos (donde destacarían Bélgica, Alemania, Irlanda, los países nórdicos, Suiza, Reino Unido) y Australia comenzaron a aumentar sus evaluaciones de políticas. Sin embargo, en otros países, el método más común de evaluación todavía consiste en una simple revisión de la situación del mercado de trabajo y los ingresos de los participantes durante un breve período después del programa. Si bien este tipo de ejercicio proporciona información útil, no puede responder a la pregunta fundamental de si el programa en cuestión funcionó o no en los participantes.

En segundo lugar, la tarea del evaluador es muy complicada por el hecho de que casi nunca se analiza un conjunto estable de programas. Los países están continuamente reduciendo o cambiando la combinación de sus programas. Esto conduce en la práctica a la creciente superposición y una proliferación de los programas complicando de este modo la tarea del evaluador.

En tercer lugar, existe muy poca evidencia sobre los efectos a largo plazo de los programas activos, dado que la gran mayoría de las evaluaciones sólo proporcionan evidencia en los resultados de corto plazo.

Considerando específicamente los programas de formación, de nuevo Martin y Grubb (2001) exponen que los países de la OCDE tienen un historial también mixto.

Programas en Canadá, Irlanda, Suecia y Estados Unidos han dado como resultado tasas bajas o incluso negativas de rentabilidad para los participantes cuando se miden los efectos

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estimados sobre los ingresos o en empleo en comparación con el costo. Sin embargo, el panorama no es completamente desalentador: algunos programas públicos de formación funcionan. Revisiones en los Estados Unidos de Friedlander y otros. (1997), Heckman y otros. (1999) y Stanley y otros. (1998) en los programas de formación destacan un buen número de programas exitosos en términos de aumento del salario y las tasas de rentabilidad positivas para los participantes.

En América Latina, según Bucheli (2005) la implementación de este tipo de políticas es reciente y se cuenta con poca evidencia de la región. El hecho de que se produzca un crecimiento en las tasas de desempleo desde los años noventa se convierte en la motivación principal para el aumento de los recursos asignados a este tipo de acciones e incentiva su evaluación tanto del impacto como análisis de coste-­‐beneficio de las distintas alternativas.

Entre sus observaciones, la autora resalta que a experiencia latinoamericana se diferencia de los países más desarrollados por las importantes fluctuaciones macroeconómicas, un extendido sector informal y la menor integración de sus políticas y programas. Señala que una de las características, en el caso específico del sistema de capacitación en la mayoría de los países latinoamericanos, es el hecho de estar desarrollado en base a un instituto abierto a la población en general, habitualmente algún organismo público con dirección tripartita e inserto fuera del sistema de enseñanza regular, en cambio, en los países europeos se percibe una tendencia al desarrollo de programas más focalizados donde los programas que merecen mayor atención en el marco de las PAMT son los que buscan mejorar la productividad y competitividad de los grupos específicos con carencias.

El estudio de Carlson (2002) señala que en la economía globalmente adquiere cada vez mayor importancia la educación, la capacitación y las competencias básicas. Apunta que los trabajadores han de prepararse adquiriendo conocimientos para conseguir y mantener un empleo, o para cambiar de empleo con rapidez cuando hay despidos o se altera la demanda de trabajadores con la introducción de nuevas tecnologías. La misma calcula las primas por educación en algunos países de Latinoamérica, según el logro educativo y género, donde encuentra que la rentabilidad de la educación puede ser positiva, mixta o, con el desempleo, hasta negativa.

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Para el caso colombiano Medina y Nuñez (2001) evalúan la capacitación con servicios de información para empleadores y asistencia en la búsqueda de trabajo. Los resultados consistieron en que los efectos sobre los ingresos no son significativos, excepto para colectivos específicos (mujeres, jóvenes hombres). García-­‐Huidobro (2002) para el caso chileno obtuvo resultados positivos sobre el empleo y su calidad pero no sobre las remuneraciones. En Argentina, Aedo y Núñez (2001) manifestaron efectos positivos pero para hombres jóvenes y mujeres de mayor edad.

Desafortunadamente en Paraguay, este tipo de estudios es prácticamente inexistente, por lo menos públicos, sin embargo sí existen informes de carácter interno de los entes públicos. Entre ellos se halla el trabajo de González (2012) que consiste en una evaluación rápida cualitativa de dos centros de capacitación pública en el Paraguay (SNPP y SINAFOCAL). En ambos programas, reconocidos como instrumentos de PAMT de Paraguay, la autora realiza una revisión del diseño de los programas y una descripción y análisis sobre la organización, gestión, eficacia y eficiencia de los mismos. También Marinakis y Reinecke (2004) realizaron un estudio donde analizaron las opciones para las PAMT en Paraguay, poniendo énfasis en el diseño de programas especiales de empleo y realizan unas sugerencias de política al respecto.

Modelo econométrico6 La evaluación de impacto utiliza la parte de la Estadística llamada Inferencia Causal con la cual se intenta cuantificar el efecto causal de una política en función de los resultados obtenidos sobre la población afectada. Para el caso específico de este trabajo se busca encontrar la relación de causa y efecto de las PAMT sobre el grupo de individuos objeto de estudio tratando de responder a las siguientes preguntas ¿Los cursos de capacitación influyen en la condición de estar empleado? ¿Realizar esos cursos aumentan los ingresos futuros de los individuos?

Aunque las preguntas de causa y efecto parecieran intuitivas, no se puede determinar que esta relación sea de causalidad. En el contexto de un programa de capacitación, la simple observación de que el ingreso de un individuo aumenta después de

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Se recurrió a los trabajos de Shahidur R y otros (2009), Rodríguez (2012), Arellano (2006), Moral (2013), entre otros.

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que él o ella hubieran completado un curso no es suficiente para establecer la causalidad. El salario de una persona podría haber aumentado incluso si no hubiera realizado el curso debido a su propio esfuerzo, a las condiciones cambiantes del mercado de trabajo, o por otro tipo de factor que puede afectar los ingresos. Con la ayuda de las técnicas de evaluaciones de impacto se intenta superar el reto de estudiar la causalidad empíricamente al establecer en qué medida una determinada acción, y solamente esa acción, contribuyó al cambio en la variable de resultado. La metodología utilizada realiza una comparación de dos escenarios, dando respuesta a la pregunta ¿Cuál es el impacto o efecto causal del programa “D” en un resultado de interés “Y” cuando esta medida se produce y cuando no tiene lugar esta medida? El estimador del impacto (

) sería: (1)

Donde Y es la variable de interés que se desea medir, y “D” es una variable dicotomica que toma valor 1 si la persona realiza el curso y 0 en caso contrario. En la formula (1) el primer término de la derecha el valor de la variable para el individuo i en el momento del tiempo t si la persona recibe el tratamiento y el segundo término el caso de ausencia del tratamiento. Por lo tanto, el impacto del programa para el individuo i en el periodo t de esta medida está representada por

.Por ejemplo, si “D”

es el programa de capacitación y se quiere ver su efecto sobre la variable de resultados “Y” que es el ingreso de esa persona. El impacto causal del curso de capacitación (α) es la diferencia entre el ingreso que la persona (Y) tendría tras realizar el curso (D=1) menos el ingreso (Y) que tendría esa misma persona, y en el mismo momento de tiempo, en el caso de no haber realizado el curso (D=0). En otras palabras, se quiere medir el ingreso en el mismo momento de tiempo para la misma unidad (en este caso una persona) en dos estados distintos. Si esto fuera posible, observaríamos que ingreso tendría un mismo individuo si hubiera hecho el curso y si no lo hubiera cursado, de tal modo que la única explicación sobre la diferencia de ingresos es debida a la realización del curso. Se logra eliminar cualquier factor externo que podría estar influyendo en la explicación de esta diferencia y es posible estar seguros de que la relación entre el programa de capacitación y los ingresos es causal. Sin embargo, esta diferencia es desconocida porque no es posible observar estos dos términos para un mismo individuo al mismo tiempo, esto es conocido

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como el Problema Fundamental de Evaluación tratado por Roy (1951), Rubin (1974), Ashenfelter (1978) y Holland (1986) entre otros.

Una solución a este problema consiste en calcular un resultado hipotético basado en un grupo de participantes y de no participantes y calcular el impacto de la intervención como la diferencia en el resultado medio entre los grupos: diferencia de medias entre el grupo de tratados (cuando D=1, que se denomina “grupo de tratamiento”) y no tratados (cuando D=0 y que se denomina “grupo de comparación o “grupo de control”). Por lo tanto, el impacto de la política ya no está medido por la ecuación (1) sino por:

(2.a)

Donde E(.) es el operador de la esperanza de una población completa o de una muestra obtenida de esa población. Volviendo al supuesto de tener dos variables: participación que “D” que toma valore (1,0) y la variable de interés que pasa a ser (Y1,Y0) dependiendo de si el individuo recibió la intervención o no. Entonces la ecuación (2.a) pasa a ser: (2.b) La ecuación mide el impacto del tratamiento en toda la población. Es lo que se conoce como el efecto de tratamiento promedio (ATE) de toda la población. Sin embargo, a veces resulta interesante ver el efecto del programa no en toda la población sino exclusivamente en la población de tratados. En este caso se trata de dar respuesta a la siguiente pregunta: ¿Cuál hubiera sido la situación de los tratados en el caso de no haber sido tratados? ¿su variable de interés se hubiera modificado independientemente de recibir el tratamiento?. Para contestar estas preguntas, si nos centramos solo en los tratados pasa a ser: (3.a) Donde el primer término indica el valor medio de la variable de interés en los individuos tratados si reciben el tratamiento, mientras que el segundo término es la media de la variable de interés de los individuos tratados en el caso de no haber recibido tratamiento. Esta ecuación se puede se puede expresar como:

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(3.b) El primer de (3.b) es conocido – el valor de la variable de interés en los participantes.

Sin embargo, el problema para el cálculo de (3.b) viene en que el segundo término de la fórmula es desconocido. El gran reto metodológico que plantea la evaluación de impacto es precisamente cómo definir a un grupo de individuos que, además de no participar o beneficiarse del programa, constituya un contrafactual creíble, de tal modo que su variable de resultados pueda considerarse equivalente al que se habría observado para los beneficiarios de la política si esta no les hubiera sido aplica-­‐da. Ya que este planteamiento sólo es válido en una situación muy precisa donde el grupo de comparación debe ser estadísticamente equivalente al grupo tratado. Sumando y restando el término que es lo que realmente se dispone y resolviendo:

(4) Es decir, el efecto en los tratados, es el impacto del programa más un término, que es un sesgo en la estimación. Para que este sesgo desaparezca se requiere que los grupos deben ser idénticos, excepto por el hecho de que uno de ellos ha recibido el tratamiento.

Por lo tanto, la principal preocupación es cómo encontrar un grupo de comparación adecuado (contrafactual). En términos estadísticos, el hecho de que los dos grupos sean idénticos se denomina Independencia Estadística. Este supuesto consiste en que los resultados potenciales de los individuos de los grupos no se encuentren influidos por el tratamiento “D”. Es decir, que el impacto es independiente del valor de la variable objeto de estudio.

Haciendo que el tratamiento sea independiente a los valores potenciales de Y se podría aceptar la condición de un sesgo nulo, de esta manera: (5) Esto se logra cuando la asignación de los grupos de tratamiento y de control se realiza de forma aleatoria. Es decir, la interpretación de la ecuación (5) es que el grupo de tratamiento se comportaría exactamente igual que el grupo de control en el caso de que

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este primero no hubiera recibido el tratamiento. Es decir, que no existen diferencias significativas, ya sean observables o no, entre ambos grupos.

Para obtener una estimación de la ecuación (4) la clave consiste en definir este contrafactual o grupo de control, existen dos grandes aproximaciones en la evaluación de impacto para definir el grupo de control: 1) Los diseños experimentales (ensayos aleatorios) que generan bases de datos producidas por el investigador a partir de un experimento controlado. Por ejemplo, partiendo de una población de potenciales beneficiarios de una política, los individuos acaban participando o no de acuerdo con un mecanismo de asignación puramente aleatorio.

2) Los diseños cuasi experimentales en las que el investigador no ha participado en su construcción. Por ejemplo, bases de datos ya existentes de la administración central y que por lo general supone una aproximación más rápida y barata.

Comparten la característica de que la participación de los individuos en el programa no la define un procedimiento aleatorio ya sea porque son los propios individuos los que deciden si participar o no, o debido a que otro agente toma esa decisión, o por las dos cosas al mismo tiempo. Por lo tanto, es necesario aplicar controles estadísticos.

En el primer grupo, la asignación aleatoria asegura que el tratamiento es independiente de otros determinantes del objetivo perseguido, que es una condición necesaria para resolver el problema fundamental de evaluación, y de esta manera se identifica el efecto causal de manera más simple. Pero aunque los datos experimentales son una mejor herramienta para la evaluación, suelen ser costosos, es complicado que se puedan implementar o no siempre se pueden diseñar correctamente. Además, las evaluaciones experimentales exigen que la planificación, desarrollo e implementación se realice antes del inicio de la intervención toman el nombre de evaluaciones de impacto “ex ante”. Pocos estudios de evaluación han sido diseñados antes de la ejecución del programa.

Como alternativa, se considera la utilización de los métodos cuasi experimentales que aprovechan información ya existente, por lo que se conocen como evaluaciones “ex post”, estos pueden ser censos, encuestas, registros administrativos y otras fuentes similares.

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El problema de los diseños cuasi-­‐experimentales, relacionados con la hipótesis que aparece en la ecuación (5), surge cuando la selección de los individuos que van a ser sometidos al tratamiento no es aleatoria, dado que los individuos tratados y no tratados pueden diferir en otras características, diferentes de la asignación o no al tra-­‐tamiento, pudiendo dichas variables afectar tanto a participar en el programa como a la variable de interes. Este problema se conoce en la literatura como “el problema de sesgo de selección” (Heckman, 2001). El sesgo se puede dar cuando las características de los individuos son observables, es decir, pueden ser medibles es decir, y por lo general no son problemáticas ya que pueden ser controladas con los análisis estadísticos y econométricos (por ejemplo: edad, ingresos, nivel de estudios, etc.), pero también existen otras características no observables que no se pueden medir (inteligencia, motivación) y que pueden estar relacionadas tanto con el hecho de que una persona decida participar en el experimento (programa) y o con la variable de resultado.

Si existe sesgo de selección, diferentes métodos dentro de la Inferencia causal, que dependiendo del mecanismo de asignación, tratan de corregir este sesgo de selección teniendo en cuenta si las características son observables o no observables. Entre ellos se encuentran el método de diferencias en diferencias, el método de variables instrumentales, el método de regresión en discontinuidad y los métodos de emparejamiento (Matching), cada una de ellas aplicables a determinadas circunstancias.

En este trabajo se utiliza es el método de emparejamiento (matching) como el más indicado para los datos disponibles. La idea del matching es intentar construir grupos de comparación utilizando características observables y que este grupo de comparación sea lo más similar posible al grupo de tratamiento en términos de estas características emparejando a cada participante con aquellos no participantes similares a él, así que es como si construyéramos un experimento aleatorio con datos cuasi-­‐experimentales tratando de imitar la aleatoriedad en la asignación del tratamiento de un experimento aleatorio y de esta forma conseguir que las diferencias en la variable objeto de estudio se deban exclusivamente al programa.

Para poder aplicar de manera correcta la técnica de emparejamiento es necesario que se cumpla el siguientes supuesto de la Independencia Condicional, donde los resultados

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potenciales de

y

sean independientes de tratamiento luego de controlar por

características observables X. Esto es: (6) Donde el término indica independencia. La lectura de la ecuación anterior es la siguiente: una vez que se ha condicionado por las variables observadas (edad, sexo, etc.) la asignación del tratamiento se convierte en aleatoria. Entonces, el impacto de la política viene dado por: (7) Ya que se cumple que

por el supuesto de

independencia condicionada anterior7.

Desafortunadamente, esta técnica de emparejamiento o matching presenta un problema conocido como la maldición de la dimensionalidad que surge cuando el número de variables y los posibles valores de cada variable crecen. Cuando X es una única variable, por ejemplo la edad, el concepto de similar es claro, pero cuando se consideran más variables el concepto ya no es tanto8. La alternativa consiste en la utilización de métodos de emparejamiento no exactos que utilicen una distancia métrica que de-­‐penda de X. Una distancia utilizada es la probabilidad de participación (Propensity Score) introducido por Rosembaum y Rubin (1983). Se asigna una probabilidad de participación (D=1) tanto al grupo de tratamiento y de control condicionada al vector de características observables X, y con esto se logra reducir la dimensionalidad de las variables contenidas en X a una única dimensión. Su fórmula es:

Siendo necesario que se cumplan los siguientes resultados:

7

Para estimar el impacto dado en (7) es necesario realizar las siguientes etapas: (1) estratificar los datos de cada celda definida para cada valor de X. (2) dentro de cada celda (es decir, condicionado en X) calcular la diferencia en la variable de resultado promedio entre el grupo de tratamiento y el de control. (3) el promedio de estas diferencias con respecto a la distribución de X, en la población de unidades tratadas.

8 La correcta estratificación para aplicar esta técnica se ve comprometida cuando (a) la muestra es pequeña, (b) hay muchas variables observadas para estratificar y (c) las variables de estratificación son continuas.

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-­‐ Si p(x) es el propensity score entonces

. Es decir, dado el “propensity

score”, las variables observables X están equilibradas entre participantes y no participantes.

-­‐ Si

entonces

. Es decir, suponiendo que existe

independencia condicional entre el resultado y la asignación al tratamiento, condicional a X, entonces existe también independencia condicional en p(X). Entonces se cumple que:

(8) Para evaluar la medida, y teniendo en cuenta (8) se tiene que:

Que por la ley de Esperanzas iteradas se puede expresar como:

Para obtener esta estimación, las fases para aplicar esta técnica de evaluación del impacto son: Etapa 1-­‐ Estimación del propensity score. Los datos de las muestras de los tratados y no tratados pasan a ser agrupados para poder estimar la probabilidad de participación en el programa teniendo en cuenta todas las variables observadas que se piensa puedan determinar participación. Esta estimación puede ser construida a partir de un modelo probit o logit donde se calcula la ecuación y así se derivan los valores predichos de participación en el programa, este resultado predicho representa la probabilidad estimada de participación o propensity score. El PSM construye un grupo de comparación estadístico mediante el modelado de la probabilidad de participar en el programa sobre la base de las características observadas no afectados por el programa. La estimación del modelo logit viene dada por:

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Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

Donde D toma dos posibles valores (1 si participa y 0 en caso contrario), X es el vector de variables explicativas observado y es el vector de parámetros que se desea estimar. Una vez que se ha estimado el PSM es necesario contrastar si se dan las con-­‐ diciones necesarias para que la estimación de la evaluación presentada en (9) presente buenas propiedades. En primer lugar se evalúa la existencia o ausencia de soporte común en las variables explicativas, es decir, cuando no existe ningún individuo del grupo de control que presente similares características a las de los individuos de grupo de tratamiento. Para el efecto medio del tratamiento, la condición de soporte común es:

Esta condición garantiza que las observaciones del grupo de tratamiento ten-­‐gan observaciones con quien emparejarse en la distribución de la propensión (Heckman, Lalonde y Smith, 19999.

El segundo resultado que hay que contrastar es si las observaciones con el mismo propensity score tienen la misma distribución en las variables observadas (variables explicativas), independientemente de que pertenezcan al grupo de tratamiento o control, es decir:

. Esto se conoce como el test de equilibrado de muestras (balancing test),

que se obtiene como un contraste de diferencia de medias – de las X -­‐ para dos poblaciones (tratados y no tratados -­‐ D).

Etapa 2-­‐ Estimación del efecto promedio del tratamiento dado el “propensity score”.

Una vez que se ha calculado el “propensity score”, los participantes son entonces emparejados en la base de esta probabilidad o propensión a los no participantes. El análogo de la formula (9) para estimar el efecto de tratamiento se puede escribir del siguiente modo (Heckman, Ichimura y Todd, 1997):

9

La eficacia del PSM también depende de tener un número grande y más o menos igual de tratados y no tratados de manera que se pueda lograr una región de soporte común sustancial.

18

Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

Donde Yi T es el valor de la variable de interés para el individuo de tratamiento y Yi C es el valor de la variable de resultado en el individuo de control. Se observa en (11) que el elemento clave para hacer el cálculo es un peso

-­‐ el valor del propensity score -­‐ que

nos indica el grado de coincidencia o similitud existente entre el individuo de control y tratamiento en su propensity score. Es posible utilizar diferentes criterios de coincidencia, tales como el vecino más cercano, selección de radio, estratificación (intervalos) y el de correspondencia local o Kernel. De esta manera, el efecto promedio del tratamiento del programa se calcula como la diferencia media en los resultados entre los dos grupos.

Uno de los métodos más utilizados es el método del vecino más cercano donde evalúa el ATT de cada individuo del grupo de tratamiento y empareja a un individuo del grupo de control más cercano, dependiendo de la distancia entre sus “propensity scores”, donde el emparejamiento puede realizarse con o sin reemplazamiento10 .

Donde la ponderación empleando este método viene expresada de la siguiente manera:

Descripción de la base de datos

Entre los estudios de evaluación publicados, en su mayoría son cuasi-­‐experimentales

y se basan en información proporcionada por fuentes de datos secundarias. En el caso de esta investigación se realizó una búsqueda exhaustiva de información sobre qué datos se dispone del mercado laboral en el Paraguay. Como se mencionó anteriormente el estudio de González (2012) consistió en una evaluación rápida cualitativa de los centros de capacitación pública en el Paraguay empleando datos experimentales fruto del relevamiento de datos de los beneficiarios de estos programas de políticas activas. Sin embargo, esa investigación no incluyó el grupo de control (contrafactual) necesario para una evaluación de impacto. Incluso se ha planteado la posibilidad de obtener esta

10

El emparejamiento sin reemplazo está influido por el orden de emparejamiento corriendo el riesgo de constituir peores parejas si el número de individuos del grupo de control es pequeño. El emparejamiento con reemplazamiento tiene la ventaja de tener un mayor control sobre el sesgo a costa de una mayor la varianza, mientras que cuando se realiza sin reemplazamiento se prima la varianza frente al sesgo de estimación

19

Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

información para completar la base de datos experimental que existe, pero por motivos de tiempo y el costo esta opción no fue posible.

En opinión de González y otros (2011) las estadísticas de empleo en el Paraguay evolucionan lenta pero positivamente y en los últimos años se han realizado importantes esfuerzos para ampliar la cobertura y mejora de la calidad de los datos. La alternativa más viable para este trabajo fue recurrir a la Dirección General de Estadísticas, Encuestas y Censos (DGEEC), que es la institución del Estado encargada de los principales datos administrativos disponibles en el Paraguay. La DGEEC cuenta con dos sistemas de encuestas de hogares nacionales. La Encuesta Integrada de Hogares (EIH) (1997-­‐1998 y 2000-­‐2001) y la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) (1999, 2002-­‐2012). La EIH se llevó a cabo cada tres años desde 1997 hasta 2001. La primera EIH se inició en agosto de 1997 y finalizó en julio de 1998 y la última fue realizada durante 12 meses cubriendo el periodo que abarca de septiembre de 2000 a agosto de 2001. Las EPH comprenden entre los dos y cinco últimos meses del año en cuestión.

Los dos tipos de encuestas, la EIH y la EPH contienen semejanzas en cuanto al diseño de la muestra, el sistema de recolección y supervisión del operativo de campo, diseño de cuestionarios. Se dispone de apartados con las mismas desagregaciones en cuanto a la población urbana-­‐ rural, la población económicamente activa (PEA), las categorías de ocupación, los niveles de ingresos, los niveles y grados de estudios. Las muestras de las encuestas varían entre 5000 y 9520 viviendas. Según la DGEEC la cobertura de estas encuestas tiene un alcance nacional razón por la cual se las considera representativas de la población paraguaya.

La encuesta elegida es la EIH 2000/2001 porque debido a que (1) las dos EIHs fueron proyectos específicos de esos años, los cuales tenían las características de ser de un periodo de tiempo mayor, (2) como así también el tamaño de la muestra y el volumen de información recaudado. El cuestionario cuanta con apartados más amplios con más preguntas en comparación con las recogidas en el EPH. En ese sentido, solo estos años cuenta con información necesaria para identificar al grupo de tratamiento y grupo de control (contrafactual), que como se ha mencionado anteriormente, necesaria para aplicar la metodología de la Inferencia Causal.

20

Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

El territorio paraguayo se divide en dos regiones: Oriental y Occidental o Chaco. A la vez se cuenta con 17 departamentos: Concepción, San Pedro, Cordillera, Guairá, Caaguazú, Caazapá, Itapúa, Misiones, Paraguarí, Alto Paraná, Central, Ñeembucú, Amambay, Canindeyú, Presidente Hayes, Alto Paraguay y Boquerón.

La EIH 2000/2001 cubre las áreas urbanas y rurales de todos los departamentos del país, excluyendo los departamentos de Alto Paraguay y Boquerón cuyas poblaciones representan menos del 2% de la población total del país. Para los estudios a nivel departamental 5 son los representativos estadísticamente incluyendo la capital Asunción son: Central, Itapúa, Caaguazú, Alto Paraná, y San Pedro. El tamaño de la muestra es de 8960 viviendas distribuidas por estratos de la siguiente manera: Cuadro Nº1

Cantidad de Viviendas

ESTRATO

AREA URBANA AREA RURAL TOTAL

Asunción

670

-­‐-­‐-­‐

670

Concepción

250

210

460

San Pedro

100

270

370

Cordillera

250

310

560

Guairá

300

250

550

Caaguazú

240

310

550

Caazapá

110

330

440

Itapúa

290

180

470

Misiones

400

190

590

Paraguarí

160

290

450

Alto Paraná

1220

270

1490

Central

360

90

450

Ñeembucú

310

160

470

Amambay

330

100

430

Canindeyú

180

320

500

Pdte. Hayes

190

320

510

3600

8960

5360 TOTAL DE VIVIENDAS

Los datos de la actividad económica de la encuesta permiten identificar a los miembros del hogar de 10 años y más años de edad que realizan o no actividades económicas. La población seleccionada para este análisis comprende a los de 15 a 54 años.

Para estimar los efectos estimados de la educación no formal se construyeron dos grupos, utilizando la respuesta que declararon las personas de 15 y más años de edad de

21

Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

dicho cuestionario que recopila información sobre educación en la EIH 2000-­‐01: ¿Realizó algún curso no formal para poder trabajar, ejercer un oficio?. Los que declararon haber realizado algún curso corresponde al grupo de tratamiento y los que no corresponden al grupo de control.

En el cuadro Nº2 se puede observar los estadísticos descriptivos de las variables utilizadas. La muestra cuenta con 19.152 personas, 5.497 hicieron algún curso y 13.655 no lo hicieron.

Se incluyeron las variables explicativas que se consideraron podrían influir en la variable “participación” (D), esto es en el hecho de que la persona quisiera o decidiera realizar algún curso de capacitación. Entre ellas se incluye el género, edad y grupos de edad, áreas geográficas, el estado civil, la condición de jefe de hogar11.

La construcción de las variables de educación se basa en el sistema educativo formal paraguayo y se compone de 3 niveles: 1) Primario, 2) Secundario y 3) Terciario. El nivel terciario se disgrega en 3.1) Superior -­‐formación docente, policial y militar-­‐ y 3.2) Universitario. Los dos primeros niveles abarcan indistintamente 6 años de estudios, lo que hace que el nivel primario se considera hasta 6 años de estudios, y secundario, entre 7 y 12 años de estudio. En cuanto al nivel terciario, dependiendo de la elección de los individuos entre estudios superiores no universitarios o universitarios, obtener el grado académico supone 4 o 6 años de estudios, esto es 13 o más años de estudios. Los que tienen 0 años de estudio se considera sin instrucción.

También se analiza mediante variables económicas de los ocupados. Entre estos se encuentran: La categoría de ocupación al cual pertenece se refiere al tipo de relación de dependencia en el trabajo con la entidad empleadora, se distinguen dentro de este tipo al empleador o patrón, trabajado por cuenta propia, empleado u obreros público, empleado u

11

Esta última como aproximación del sustentador principal que en Paraguay, por lo general, la persona que cumple esta condición es vista como jefe de hogar.

22

Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

obrero de empresa privada, servicio doméstico (asalariado) y trabajador familiar no remunerado12.

El sector económico al cual pertenece una rama de actividad específica, se tiene el sector agropecuario que incluye agricultura, ganadería, silvicultura, caza y pesca; el sector industria que incluye minas y canteras, industrias manufactureras; por otro lado el sector de la construcción y por último, el sector servicios que incluye electricidad y agua, comercio, transporte, establecimientos financieros y servicios personales y comunales.

El tamaño de la empresa el cual se considera micro empresa a los que tienen entre 1 y 5 empleados, pequeñas y medianas empresas a los que tienen entre 6 y 50 empleados y grandes empresas a los que tienen más de 50 empleados.

Cuadro Nº2 No hicieron ningún Total

Hicieron algún curso Desviación

curso

Desviación

Desviación

Descripción de variable

Media

Estándar

Media

Estándar

Media

Estándar

VARIABLES PERSONALES

Género

hombre=1, mujer=0

49.52

0.50

41.90

0.49

52.59

0.50

Edad y grupos de edad

edad

30.72

11.51

31.67

10.64

30.34

11.82

edad2

1076.25 760.57

1116.25 715.01

1060.15 777.60

de 15 a 24 años de edad

38.71

0.49

33.38

0.47

40.86

0.49

de 25 a 34 años de edad

23.08

0.42

26.56

0.44

21.68

0.41

de 35 a 44 años de edad

22.19

0.42

25.01

0.43

21.05

0.41

de 45 a 54 años de edad

16.02

0.37

15.04

0.36

16.41

0.37

Areas

urbana=1, rural =0

60.62

0.49

81.37

0.39

52.26

0.50

Estado civil

soltero=1, otro=0

42.90

0.49

38.93

0.49

44.50

0.50

Condición en el hogar

Jefe de hogar=1, Otro=0

29.87

0.46

31.09

0.46

29.38

0.46

Niveles de estudios

12

Familiar no remunerado es la persona que trabaja o ayuda por lo menos 15 horas por semana en una empresa o negocio que conduce un miembro de su familia, sin pago alguno por su trabajo. Ejemplo: el padre y/o la madre cuyos Trabajadores No Remunerados son los hijos.

23

Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez Sin estudios

4.37

0.20

0.13

0.04

6.07

0.24

Primaria: 1 a 6 años de estudios

47.59

0.50

24.43

0.43

56.91

0.50

Secundaria: 7 a 12 años de estudios

37.46

0.48

51.45

0.50

31.83

0.47

Terciaria: 13 o más años de estudios

10.49

0.31

23.92

0.43

5.09

0.22

Departamentos

Asunción

7.33

0.26

13.06

0.34

5.02

0.22

Concepción

5.57

0.23

3.02

0.17

6.59

0.25

San Pedro

4.23

0.20

2.60

0.16

4.89

0.22

Itapúa

5.37

0.23

5.57

0.23

5.29

0.22

Alto Paraná

18.00

0.38

24.27

0.43

15.48

0.36

Central

5.59

0.23

7.73

0.27

4.73

0.21

Resto departamentos

53.90

0.50

43.75

0.50

57.99

0.49

VARIABLES ECONOMICAS

Categoría de ocupación

Empleado/obrero público

6.24

0.24

13.90

0.35

3.16

0.18

Empleado/obrero privado

22.01

0.41

25.25

0.43

20.71

0.41

Empleador/patrón

4.21

0.20

6.15

0.24

3.43

0.18

Por cuenta propia

24.19

0.43

20.47

0.40

25.68

0.44

Familiar no remunerado

8.03

0.27

3.98

0.20

9.65

0.30

Empleado Domestico

5.92

0.24

4.78

0.21

6.37

0.24

No aplica (inactivos y desocupados)

29.39

0.46

25.45

0.44

30.97

0.46

Sectores económicos

Sector agropecuario

21.37

0.41

6.77

0.25

27.24

0.45

Sector industrial

7.81

0.27

8.66

0.28

7.46

0.26

Sector construcción

3.57

0.19

2.98

0.17

3.80

0.19

Sector Servicios

37.85

0.49

56.12

0.50

30.49

0.46

Tamaño de la empresa

Microempresa: 1 a 5 empleados

46.78

0.50

40.73

0.49

49.22

0.50

Pymes: 6 a 50 empleados

13.02

0.34

19.28

0.39

10.50

0.31

Gran empresas: más de 50 empleados

4.60

0.21

9.35

0.29

2.69

0.16

Tamaño de la muestra

19152

5497

13655

Fuente: Elaboración propia con datos de la EIH 2000-­‐01

El perfil medio del grupo en cuanto a género fue bastante homogéneo, el 49,5% de hombre frente a las mujeres, sin embargo en el grupo de tratamiento parece indicar que hubo más participación femenina con un porcentaje de 56,1%. La media de edad ronda los 30 años, siendo de 32 años para el grupo de control y 30 años en el grupo de tratamiento.

Por grupos de edad, los de 15 a 24 años son los que presentan mayores porcentajes en cuanto a participación.

24

Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

En cuanto a áreas geográficas, se refleja una mayor participación de las personas que residen en áreas urbanas en ambos grupos. También se observa la gran participación de las personas solteras, casi el 43% frente a los demás estados civiles y la condición de la persona en el hogar refleja que casi el 30% es jefe del hogar.

La participación en los cursos de capacitación de los individuos en los departamentos parece equitativo, alrededor del 46,1% en la capital Asunción y los demás departamentos representativos y 53,9% el resto de departamentos del país. Se destaca el departamento de Alto Paraná en ambos grupos, ya sea en el de tratamiento como en el de control.

Las medias de las variables económicas reflejan que en promedio, los que realizan algún curso son empleados u obreros privados y trabajadores por cuenta propia, pertenecen en su mayoría al sector servicios y a las empresas de menor tamaños: micro, pequeñas y medianas empresas.

Resultados obtenidos

Como se indicó en el apartado III, para estimar el impacto de los cursos de

capacitación en la empleabilidad y salario es necesario realizar 2 etapas.

Primera etapa: Estimación del “propensity store” usando un modelo Logit A continuación se presentan las estimaciones de un modelo general, incluyendo todas estas variables relativas a la situación social, demográfica y económica, para observar en qué medida influyen estas variables en la probabilidad de realizar o no un curso de capacitación de los individuos a través de un modelo Logia como el dado en (10).

Los resultados aparecen en el cuadro Nº3. En la segunda columna se presenta la estimación de los coeficientes así como los correspondientes niveles de significación estadística de las variables, representadas con uno, dos o tres asteriscos dependiendo de si son significativos al 90%, 95% o 99%. La tercera columna el error estándar y la cuarta el efecto marginal.

25

Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

Cuadro Nº3. Modelo Logit y los efectos marginales Efecto

Coef.

Std. Err. marginal

VARIABLES PERSONALES

Género

hombre=1, mujer=0

-­‐0.645 ***

(0.084)

Edad y grupos de edad

Edad

0.186 ***

edad2

Efecto

Coef.

Std. Err. marginal

VARIABLES ECONOMICAS

Categoría de ocupación

-­‐0.119

Empleado/obrero público

0.924***

(0.214)

0.201

Empleado/obrero privado

0.954 ***

(0.219)

0.195

(0.022)

0.034

Empleador/patrón

1.187 ***

(0.272)

0.267

-­‐0.002 ***

(0.000)

-­‐4,6E-­‐4

Por cuenta propia

1.167 ***

(0.237)

0.244

Áreas

Familiar no remunerado

0.855 **

(0.263)

0.184

urbana=1, rural =0

0.348 **

(0.106)

0.063

Empleado Domestico

Estado civil

No aplica (inactivos y desocupados) 1.126 ***

(0.188)

0.229

soltero=1, otro=0

0.069

(0.091)

0.013

Sectores económicos

Condición en el hogar

Sector agropecuario

Jefe de hogar=1, Otro=0

0.111

(0.090)

0.021

Sector industrial

0.871 ***

(0.160)

0.186

Niveles de estudios

+

+

Sector construcción

0.793 ***

(0.190)

0.170

Sin estudios

-­‐

-­‐

-­‐

Sector Servicios

0.810 ***

(0.119)

0.155

Primaria: 1 a 6 años

1.462 ***

(0.418)

0.273

Tamaño de la empresa

Secundaria: 7 a 12 años

2.786 ***

(0.421)

0.543

Microempresa: 1 a 5 empleados

-­‐0.419 *

(0.189)

-­‐0.076

Terciaria: 13 o más años

3.28 ***

(0.427)

0.673

Pymes: 6 a 50 empleados

-­‐0.108

(0.184)

-­‐0.020

+

Gran empresas: más de 50 +

Departamentos

empleados

Asunción

0.392 ***

(0.085)

0.078

Concepción

-­‐0.746 ***

(0.107)

-­‐0.113

San Pedro

-­‐0.199

(0.130)

-­‐0.035

Itapúa

0.217 *

(0.108)

0.042

Alto Paraná

0.245 ***

(0.067)

0.047

0.222 *

(0.100)

0.042

-­‐

-­‐

-­‐

Central +

Resto departamentos

Fuente: Elaboración propia con datos de la EIH 2000-­‐01 + Variables de referencia

Las variables explicativas en su mayoría son significativas. Mediante la interpretación de los signos de la estimación se deduce que tener un año más de edad, ser mujer, pertenecer al área urbana, ser soltero, tener la condición de jefe de hogar, tener mayores niveles de estudios, residir en la capital Asunción y en los departamentos de Itapúa, Alto Paraná y Central, son factores que influyen positivamente en la decisión de participación de un curso no formal con respecto a la opción de referencia de cada variable.

Entre las características económicas, todas las categorías de ocupación presentan mayores probabilidades de realizar un curso con referencia a la categoría “Empleado

26

Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

Doméstico”, dentro de este grupo se destacan los “Empleadores/patrones” y los de “Por cuenta propia”. En los sectores económicos, el hecho de que una persona trabaje en alguno de los tres sectores, industrial, construcción y servicios incrementa la probabilidad de participación en un curso en comparación a estar en el sector agropecuario, sin embargo, el tamaño de las empresas resulta ser una característica poco relevante en términos estadísticos a la hora de explicar la participación de un individuo en un curso, dado que, sólo para el caso de trabajar en microempresas se podría deducir que reduce la probabilidad de participar en comparación a trabajar en una gran empresa.

A efectos de tener una aproximación de la medida en que éstas características del individuo influyen en la variable objeto de estudio, participación en algún curso de capacitación, también se analizan los efectos marginales13, resultados que se muestran en la tercera columna del cuadro Nº3.

Se puede afirmar que las mujeres tienen una probabilidad de casi 12% más de realizar un curso que los hombres. En cuanto a la variable edad se puede decir que a medida que aumenta un año de edad, la probabilidad de realizar un curso aumenta en 3,4%, si bien su término cuadrático al ser negativo indica que esta probabilidad aumenta hasta la edad de 37 años y luego disminuye. También cabe resaltar el aumento progresivo en la probabilidad de que se realice algún curso a medida que aumenta el nivel de estudios. Esto es, para un individuo (que tiene como característica las medias en el resto de variables explicativas) la probabilidad de realizar algún curso no formal aumenta 0.27, 0.54 y 0.67 si pertenece al nivel primario, secundario y terciario, respectivamente.

Recordando que la calidad de las estimaciones obtenidas utilizando el método del PSMdepende del cumplimiento de los supuestos de independencia condicionada y soporte común, la siguiente fase en este trabajo, una vez realizada la estimación del logit, consistió en realizar el contraste de equilibrado de muestra en las variables observadas incluidas en la regresión que determina la participación en el programa (conocido como balancing test), así

13

Esta estimación del efecto marginal varía dependiendo de los valores que toman las variables explicativas de referencia por lo que se podría obtener una amplia gama de diferencias o grado de influencia de las variables dependiendo de los valores que se fijen en estas variables. La alternativa más habitual, y empleada en este trabajo, consiste en evaluar el efecto marginal de las variables explicativas en los valores medios de estas. Para más detalles véase Greene (1998), capítulo 19 “Modelos con variables dependientes discretas”.

27

Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

como la verificación del rango de valores que toman las densidades de

y

.

Por lo que se refiere a la primera de las hipótesis, al realizar el contraste de diferencia de medias de las variables observadas (entre grupo de control y tratamiento) se observa que no existen diferencias significativas entre ambas poblaciones. Cumpliendo de esta forma el supuesto de independencia condicionada.14 En relación al supuesto de soporte común, este se encuentra entre los valores [.01726117, .83494762]15, lo que refleja que el rango de valores del p(Y|X) sobre el que se realizará el estudio de evaluación de impacto es lo suficientemente amplio, de tal forma que ofrece suficiente validez a las estimaciones que se realizarán con posterioridad.

Segunda etapa: Estimación del impacto PSM Aquí se presentan los resultados de las estimaciones del efecto medio que la realización de un curso no formal tiene tanto sobre el incremento en la empleabilidad de los individuos así como sus ingresos. Para evitar sesgos de selección en los grupos de control y tratamiento, se utilizara la propensión, o probabilidad, a realizar un curso en función de las características observadas de los individuos, estimación obtenida mediante el método del PSM estimado previamente en la primera etapa. Además, se estudia el efecto dependiendo del organismo que imparte el curso de capacitación, mediante la medición del impacto en la ocupación e ingresos entre estos el grupo de control y tratamiento desglosado por tipo de curso, sea un curso suministrado por el sector público o privado.

El cuadro Nº 4 muestra las estimaciones obtenidas del efecto medio del impacto usando la formula dada en (11), observándose que el hecho de realizar algún curso no

14

Como ejemplo de contraste de balanceo para la variable edad, los resultado que se obtuvieron son los siguientes: Ho: edad-­‐media trat -­‐ edad-­‐media control = 0, siendo el el p-­‐valor del contraste estadístico 0.3531 y por lo tanto no se rechaza la hipótesis nula, y se puede afirmar que no existen diferencias significativas en esta variable. Este procedimiento se realizó en cada una de las características utilizadas y por motivos de espacio y simplificación no se muestran en este apartado la totalidad de los resultados.

15 Dado que el intervalo de la probabilidad se encuentra entre [0,1], el soporte común captura más del 80% del posible rango de valores.

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formal tiene un efecto positivo y significativo tanto en la probabilidad de estar trabajando como en los ingresos percibidos16.

Cuadro Nº 4 Efecto medio de hacer algún curso no formal Ocupación

0.024** (0.012)

Ingresos

0.169*** (0.035)

Significatividad de los coef:*** 0.001; **0.05; *0.10, error estándar entre paréntesis.

Fuente: Elaboración propia

Los resultados indican que invertir en capital humano, mediante la realización de algún curso para aumentar sus capacidades hace que se incremente la probabilidad de estar ocupado en el mercado de trabajo en 2,4 puntos probabilísticos. Esto es, si un individuo realiza un curso de formación aumenta sus probabilidades de estar empleado en una magnitud de 2,4 puntos en comparación a la probabilidad que tendría en el caso de no haberlo realizado, lo que supone que en términos de tasa de crecimiento implica un incremento de 3,5% en la probabilidad de estar ocupado. Además, el efecto que la realización de este curso tiene sobre los ingresos también resulta significativo, ya que hace aumentar sus salario/ hora en 16,9 puntos logarítmicos, lo que supone un 2,1% de aumento salarial.

Si se realiza un análisis del efecto que la realización del curso tiene en las variables de interés dependiendo de si el proveedor del curso es público (políticas activas) o privado los resultados son contundentes y se muestran en el cuadro Nº 5. Realizar un curso en una institución privada sí tiene efectos positivos y significativos al 1% y 5%, sin embargo realizar un curso público no es significativo en la ocupación, si en los ingresos, pero al 10%.

16

Para la realización del efecto que el curso tiene sobre los ingresos se ha utilizado una submuestra, y que solo se han considerado aquellos individuos que tienen empleo.

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Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

Cuadro Nº5 Efecto medio de hacer Efecto medio de hacer algún

algún curso público

curso privado

Ocupación

0.003 (0.03)

0.025** (0.012)

Ingresos

0.169* (0.088)

0.174*** (0.035)

Significatividad de los coeficientes: *** 0.001; **0.05; *0.10, error estándar entre paréntesis.

Fuente: Elaboración propia

En cuanto a las magnitudes de estas medidas, el efecto medio de los cursos en instituciones privadas aumentan la probabilidad de estar empleado en un 2,5 puntos probabilísticos, lo que supone que en términos de tasa de crecimiento implica un incremento de 3,75% en la probabilidad de estar ocupado. El aumento en los ingresos es de 17,4 puntos logarítmicos, esto en términos porcentuales sería un aumento de 2,14% en los ingresos por hora de los individuos.

En cuanto a la influencia de los cursos o programas públicos en el empleo y en los ingresos son 0,3 puntos probabilísticos y 16,9 puntos logarítmicos, lo que implica un impacto de 0,44% en la ocupación y 2,12% en los ingresos por hora de los individuos, pero estos resultados no son significativos estadísticamente. Por lo tanto, estos resultados indican que los cursos de formación en las PAMT de Paraguay no están teniendo el impacto en el mercado laboral.

Conclusiones

En esta investigación se busca analizar los efectos e impacto de las decisiones que

realizan los individuos y el gobierno a través de la política de formación como PAMT, de realizar algún esfuerzo para aumentar su nivel de capacitación y así mejorar sus posibilidades de estar ocupados y aumentar sus ingresos en el mercado de trabajo.

La determinación del efecto de un tratamiento (realizar un curso) tiene sobre las variables objetivo de la política pública se basa en la comparación entre un conjunto de observaciones afectado por la medida (grupo de tratamiento) y otro no tratado (grupo de

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Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

control). Para ello se emplea la técnica del Propensity Score Matching, estimándose inicialmente la probabilidad de realizar curso, en función de una serie de variables explicativas, para con posterioridad estimar el impacto del programa sobre la probabilidad de estar trabajando así como sobre el salario, los datos arrojaron resultados que son de gran interés. En primer lugar se comprueba la hipótesis de la Teoría del Capital Humano donde supone que la inversión en aumentar la formación o capacitación de los individuos tiene un efecto positivo en las variables objeto de estudio (ocupación e ingresos).

Otro resultado importante a destacar es el análisis por tipo de institución que imparte los cursos de formación, las instituciones públicas no están teniendo un efecto o impacto significativo en la variable de interés, en cambio los cursos de instituciones privadas arrojan efectos positivos y significativos. En ese sentido, se confirman algunas teorías sobre la duda o dificultad de medir la efectividad de las PAMT. Si existe evidencia empírica sobre resultados positivos en grupos específicos, como ser en mujeres, en parados de larga duración (Arellano, 2005, Herrante y Sáez, 2006, Cueto y otros, 2009) donde se concluye la necesidad de combinar estas políticas de formación con otros tipos de políticas como ser la orientación laboral individualizada (Ramos y otros, 2009).

Se considera muy importante resaltar que estos resultados pueden dar lugar a una investigación con más profundidad y se manifiesta el interés del autor en seguir esta línea, realizando un análisis de esta base de datos con una mayor profundidad, justamente desglosando por grupos específicos como los mencionados en el párrafo anterior como así también la actualización de estos cálculos cuando se disponga de bases de datos más recientes. Además, si se contara con otra base de datos comparable, se podría complementar con la realización combinaciones de técnicas de evaluación como el enfoque de diferencias en diferencias tomando la diferencia en los resultados en dos momentos del tiempo (datos de panel).

En ese sentido, lo que se pone de manifiesto es la necesidad de incrementar el análisis y las evaluaciones del gasto que realizan los países en las PAMT. Estas evaluaciones en el Paraguay no son sencillas y su implementación es aún muy incipiente comparado con países donde la cultura de la evaluación se encuentra más arraigada, como ser en EEUU, Canadá y Europa.

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Análisis de los efectos de los cursos de capacitación sobre el empleo y los salarios Leila Rodríguez

En el Paraguay, la institución responsable de la fijación y ejecución de la política de empleo y de mercado laboral es el Ministerio de Justicia y Trabajo, a través de la Dirección de Servicio Nacional de Empleo (SENADE), el Servicio Nacional de Promoción Profesional (SNPP) y el Sistema Nacional de Formación y Capacitación Laboral (SINAFOCAL). Sin embargo, las políticas de empleo, diseño y ejecución de acciones vinculadas al trabajador y al trabajo supera los límites del Ministerio de Justicia y Trabajo por lo que existen otros entes públicos y privados que apoyan y se coordinan para tener un mayor alcance. En ese sentido, cabe mencionar que no existe evidencia clara sobre la labor y el cumplimiento de los objetivos de estas políticas.

Los objetivos de las políticas de formación no acostumbran ser concretos, se definen en términos bastante imprecisos, se ofrecen cursos inapropiados, o no están bien dirigidos a las personas que realmente necesitan. Por esta razón, las políticas de formación en el mercado de trabajo, requieren estudios en profundidad sobre los requerimientos de capital humano teniendo en cuenta la adaptación de las necesidades de los factores cambiantes en el mercado de trabajo, como ser los desajustes entre la oferta de mano de obra y la demanda de cualificaciones y así intentar realizar previsiones oportunas en beneficio de los trabajadores. También se pueden analizar indicadores más desagregados como por ejemplo, identificar regiones geográficas, grupos poblacionales específicos (edades, sexo, educación y otras características de los potenciales beneficiarios y sus necesidades de empleo) y así potenciar la efectividad de las medidas adoptadas tanto para el sector privado como público.

Se concluye que se debe admitir que las medidas relativas a la formación no tienen la función directa de crear empleo, si bien se considera que cualquier inversión en capital humano sirve de instrumento para encarar mejor los problemas de desempleo que las que no lo hacen, la formación no resuelve por si sola las dificultades de consecución de un lugar de trabajo. Se resalta que esta investigación lo que pretende es instaurar un inicio no sólo en la metodología utilizada para el estudio de impacto de alguna variable objeto de estudio como ser de las políticas activas de empleo, sino en la concienciación de la importancia de la utilización de procesos que permitan analizar y evaluar de forma apropiada las futuras decisiones o medidas de empleo en la población paraguaya.

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