La experiencia y su sesgo en los modelos de capital humano: el caso de México

Torres Zavala, Agustín (2016) La experiencia y su sesgo en los modelos de capital humano: el caso de México. Maestría thesis, Universidad Autónoma de Nuevo León.

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Resumen

El modelo propuesto por Mincer (1974) permite generar una medición del beneficio o premio en el ingreso relacionado con la acumulación de capital humano, siendo el principal referente para la mayoría de los artículos del tema. A pesar de su gran aceptación, dicha representación tiene algunos problemas en su estimación por la relación que existe entre el salario y la educación, conocida como endogeneidad, así como otros sesgos, tales como: autoselección, errores de medición en el salario, educación y experiencia. Este trabajo se enfoca en la medición de la experiencia. La medida comúnmente utilizada es la experiencia potencial propuesta por Mincer. Debido a que generalmente no se conoce la historia laboral del trabajador, se infiere que su experiencia es la edad menos los años de educación aprobados y sustrayendo los años antes de iniciar la educación prescolar, regularmente seis años. Este supuesto implica sesgos en la medición, especialmente si el trabajador tuvo salidas y entradas del mercado laboral, por lo que, al ignorar estos movimientos laborales se le estarían atribuyendo un mayor número de años de experiencia que los que realmente tiene. Por tanto, el uso de una medida potencial incorpora un sesgo de medición que afectaría el coeficiente estimado de la educación y de la misma experiencia. El objetivo del presente estudio es proponer una alternativa para reducir el sesgo generado por la medida de experiencia utilizada, considerando la experiencia real del individuo como la medida óptima para generar los mejores resultados. La Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), aporta características de los individuos que nos ayudan a medir (e inferir, para algunos casos) la experiencia laboral real de una persona. Con base en dicha información, para el año 2014, se proponen ejercicios para generar medidas alternativas de experiencia que mejoren el ajuste de los modelos analizados. Los resultados sugieren que, con dicha corrección en la medida de experiencia, se obtienen estimaciones más robustas en el modelo, lo cual representa una alternativa importante para sustituir la experiencia potencial.

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