Búsqueda de Empleo Online en el Mercado de Trabajo Español

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1 Búsqueda de Empleo Online en el Mercado de Trabajo Español Raquel CAMPOS GALLEGO, María ARRAZOLA VACAS y José de HEVIA PAYÁ 1 Universidad Rey Juan Carlos Mayo 2013 Resumen Este trabajo examina la utilización de Internet para salir del desempleo y para buscar un trabajo mejor en España, estableciendo los factores socio-económicos y demográficos que determinan el uso individual de Internet como canal de empleo. Para ello, se analizan datos procedentes de la Encuesta sobre Equipamiento y Uso de las Tecnologías de la Información y Comunicación en los Hogares para el periodo Puesto que la información sobre la búsqueda de empleo online sólo está disponible para aquellos individuos que se han conectado a Internet, se utilizan modelos probit bivariantes con corrección de sesgo muestral. Los resultados del análisis muestran que los españoles que buscan trabajo en Internet tienen mayores niveles educativos, son más jóvenes y proceden de núcleos urbanos. Sin embargo, se detecta que el acceso y el uso de Internet como canal de empleo no siguen los mismos patrones, y que las características socio-económicas y demográficas que influyen en el uso de Internet para buscar empleo no son iguales para empleados y desempleados. Por último, se evidencia la presencia de brechas digitales en acceso y uso asociadas a la edad y al nivel educativo. Estos resultados pueden ser relevantes a la hora diseñar de políticas públicas de inclusión y alfabetización digital, así como de políticas encaminadas a reducir fricciones en el mercado laboral. Abstract Using data from the Spanish Household Survey of ICT Equipment and Use for the period , this paper analyzes the individual decision of employed and unemployed Spanish workers to look for work online, establishing demographic and socio-economic characteristics that explain the use of Internet for job search. Since online job search is only observed for Internet users, bivariate probit selection models are used to correct sample selection. Our results show that Internet Spanish job-seekers tend to be younger, to have higher levels of education attainment, and to live in urban areas. However, the study also finds that Internet adoption varies from Internet use for job search, and that the patterns of employment-to-employment flows and unemployment-toemployment flows differ by demographics. We also find evidence of a digital divide in adoption and usage associated to age and educational level. These findings can be relevant in designing public policies aimed at reducing digital divides in adoption and usage, and frictions in the labor market. Palabras clave: TIC, adopción y uso de Internet, mercado de trabajo, búsqueda de empleo, España. JEL Classification: J20, J64, O33 1 Los autores agradecen los comentarios y sugerencias de Rocío Sánchez Mangas y Ricardo Alonso, que han contribuido a mejorar este trabajo. 1

2 1. Introducción Las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) y, especialmente Internet, han experimentado un extraordinario crecimiento a nivel mundial en las dos últimas décadas. A medida que la difusión de Internet en individuos y hogares ha ido creciendo, la atención se ha desplazado del interés inicial en la adopción de Internet hacia el foco actual en los patrones de uso de servicios y aplicaciones online 2, entre los que se encuentra la búsqueda de trabajo, objeto de este artículo. Dado que las potenciales ventajas de las nuevas tecnologías e Internet son la mejora en la difusión y tratamiento de la información, así como la reducción de los costes de transacción, cabe esperar que dichas tecnologías tengan un impacto positivo y significativo en el mercado laboral y que conduzcan a un mejor y más eficiente emparejamiento final empresa-trabajador (Autor, 2001). Las nuevas tecnologías se han convertido en elementos estratégicos de las políticas públicas para la transformación de la economía y el fortalecimiento del mercado laboral de gobiernos como Estados Unidos, la Unión Europea o España 3, que incluso han diseñado estrategias públicas basadas en el uso intensivo y eficiente de las nuevas tecnologías como respuesta a la crisis. Por otro lado, ofertantes y demandantes de empleo hacen un uso cada vez más intensivo del canal online en sus procesos de búsqueda, atraídos fundamentalmente por la reducción de costes, el aumento del rango de opciones frente a otros canales tradicionales o la mayor información ofrecida sobre los atributos del puesto vacante o sobre el trabajador. Esto se ha traducido en un espectacular crecimiento de los portales de empleo online, epicentro de las búsquedas laborales por Internet. 2 Véase, por ejemplo, Goldfarb y Prince (2008) y Orviska y Hudson (2009). 3 La Unión Europea aprobó en 2010 el marco de referencia en materia digital, conocido como Agenda Digital 2020, cuyo objetivo es promover el desarrollo de la Sociedad de la Información y maximizar el potencial de las TIC para promover la recuperación económica y la creación de empleo en los países de la Unión. Dentro del marco de la agenda digital europea, en febrero de 2013 se aprueba la Agenda Digital española, que se fija como prioridad el uso intensivo y generalizado de las nuevas tecnologías para la reactivación económica y del empleo. 2

3 En el caso concreto del mercado laboral español, en el que se centra este trabajo, los portales de empleo han crecido vertiginosamente en número de usuarios y ofertas vacantes publicadas en los últimos años, en un contexto económico marcado por las elevadas tasas de desempleo (27,16% en el primer trimestre de 2013, según datos de la Encuesta de Población Activa (EPA)). De acuerdo con Infojobs (2012), en el año 2011 Infojobs, el mayor portal online de empleo de España, gestionó casi el doble de vacantes que el Servicio de Empleo Público Estatal ( puestos de trabajo frente a ofertados a través de los servicios públicos de empleo). También el porcentaje de internautas españoles que realizan búsquedas de empleo online ha crecido en este periodo, pasando del 19,4% en 2007 al 25,2% en 2011 según datos del Instituto Nacional de Estadística (INE). Sin embargo, a pesar de haberse encontrado efectos positivos de Internet en la reducción de fricciones de búsqueda en otros mercados (Brown y Goolsbee, 2002; Kroft y Pope, 2012), la evidencia para el mercado laboral no es concluyente. Los estudios sobre mercado de trabajo e Internet son escasos, casi todos empíricos y relativos al mercado laboral de Estados Unidos; se centran en el lado de la oferta laboral y abordan, principalmente, la reducción de fricciones en el proceso de búsqueda de empleo por parte de potenciales candidatos y sus implicaciones generales (efectos en la duración del desempleo, análisis comparativo por canal de búsqueda, impacto en la búsqueda de un puesto de trabajo mejor o en la continuidad en el mercado laboral, etc.). Uno de los elementos clave para determinar la eficiencia de Internet en la reducción de fricciones de búsqueda es caracterizar al individuo que busca trabajo online. Así, midiendo el impacto de Internet en la duración del desempleo, Kuhn y Skuterud (2004) encuentran que la duración del desempleo no es menor para aquellos desempleados que buscan por Internet. Los autores atribuyen este resultado, entre otras causas, a que los desempleados que buscan trabajo online están positivamente seleccionados en observables 3

4 (es decir, poseen características observables que suelen estar asociadas a menor duración del desempleo, como mayores niveles educativos, menor edad, o haber trabajado previamente en ocupaciones con menores tasas de desempleo), pero están negativamente seleccionados en inobservables. El hecho de que los desempleados que buscan trabajo por Internet estén positivamente seleccionados en observables puede atribuirse a la existencia de complementariedades entre las nuevas tecnologías y la cualificación de los trabajadores (Acemoglu, 1998), asociando el uso de nuevas tecnologías a mayores habilidades o capacidades cognitivas. En este sentido, Cañibano y Sainz (2008), en uno de los escasos trabajos empíricos sobre la búsqueda de empleo por Internet en el mercado laboral español, encuentran que la búsqueda de trabajo por Internet en el año 2006 en España estaba asociada a transiciones de empleo a empleo y que no estaba generalizada a población no urbana, desempleada o con menores niveles educativos. Sin embargo, Fountain (2005) muestra que, a pesar de que los desempleados que buscan trabajo por Internet están positivamente seleccionados en observables (mayor educación, ocupaciones con menores tasas de desempleo, etc.), a medida que se difunde el uso de Internet para buscar trabajo entre los desempleados estas diferencias en características observables se diluyen. En este contexto, este artículo examina la utilización de Internet para salir del desempleo y para buscar un trabajo mejor en el mercado laboral español, estableciendo los factores socio-económicos y demográficos que determinan la decisión del individuo de utilizar Internet como canal de empleo, tanto en las transiciones desempleo a empleo como en las transiciones empleo a empleo, ya que, según Stevenson (2009), el impacto de la utilización de Internet como canal de empleo puede diferir para empleados y desempleados. Para ello se analizan datos de la Encuesta sobre Equipamiento y Uso de las Tecnologías de la Información y Comunicación en los Hogares, elaborada anualmente por el INE, para el periodo

5 Los resultados del análisis muestran que el acceso a Internet y su uso como canal de empleo no siguen los mismos patrones, y que las características socio-económicas y demográficas que influyen en el uso de Internet para buscar empleo no son iguales para empleados y desempleados. Los españoles que buscan trabajo en Internet, tanto para salir del desempleo como para encontrar un trabajo mejor, tienen mayores niveles educativos, son más jóvenes y proceden de núcleos urbanos. El estudio constata también la persistencia de brechas digitales, asociadas a la edad y, en menor medida, a la educación, tanto de acceso a Internet como de uso de Internet para buscar trabajo. Finalmente el análisis muestra diferencias en cuanto a género, nacionalidad y dinámica temporal en la búsqueda de trabajo online de empleados y desempleados: el género y la nacionalidad son relevantes a la hora de explicar las transiciones de empleo a empleo pero no de desempleo a empleo; y, por último, la crisis económica y las altas tasas de desempleo ralentizan el uso de Internet para mejorar de empleo e intensifican el uso de Internet para salir de desempleo. Estos resultados pueden ser relevantes a la hora de diseñar de políticas públicas de inclusión y alfabetización digital, así como políticas encaminadas a reducir fricciones en el mercado laboral. El resto del trabajo se organiza como sigue: la sección 2 describe los datos utilizados en este trabajo. La sección 3 presenta el modelo econométrico para la decisión de usar Internet para buscar empleo, corrigiendo por la potencial existencia de sesgo de selección. La Sección 4 analiza los resultados obtenidos para las transiciones de desempleo a empleo y de empleo a empleo. Por último, la Sección 5 recoge las principales conclusiones. 2. Descripción de los Datos Los datos para el análisis de la decisión de usar Internet como canal de búsqueda de empleo proceden de la Encuesta sobre Equipamientos y Uso de Tecnologías de Información y Comunicación en los Hogares (TIC-H), llevada a cabo con frecuencia anual en todo el territorio español por el Instituto Nacional de Estadística desde el año La encuesta 5

6 investiga el equipamiento en tecnologías de la información y comunicación de los hogares españoles y analiza el uso que realiza la población española de ordenadores, Internet y Comercio Electrónico (INE TIC-H, 2011). Desde el año 2004 la encuesta es homogénea y continua, lo que permite realizar comparativas interanuales. El periodo de referencia para este estudio es , ya que la información sobre el uso de Internet para buscar trabajo está disponible a partir del año Nuestro estudio se centra en la población activa, es decir, personas en edad de trabajar con edades comprendidas entre 16 y 64 años y que se encuentran en situación de empleo (por cuenta ajena y por cuenta propia) o desempleo. De acuerdo con la literatura económica (Stevenson, 2009), el impacto de la utilización de Internet como canal de búsqueda de empleo puede diferir para personas con empleo (transiciones de empleo a empleo) y para desempleados (transiciones de desempleo a empleo), por lo que se analizarán separadamente las dos submuestras de población activa: la de empleados, compuesta por individuos, y la desempleados, compuesta por individuos. En la encuesta, la pregunta clave para determinar el uso de Internet para buscar trabajo se formula sólo a los Internautas recientes, es decir, que son aquellos que han declarado utilizar Internet y que, además, su última conexión ha tenido lugar en los últimos tres meses. Por ello, el número de observaciones relativas a la variable de uso de Internet para buscar trabajo se reduce a para los empleados y para los desempleados. La Tabla 1 5 recoge la evolución temporal del acceso y uso de Internet para buscar trabajo de empleados y desempleados. 4 En los datos no existe ninguna variable que permita recoger la evolución temporal de los individuos, por lo que, desde un punto de vista econométrico, la dinámica temporal sólo puede ser tratada como una combinación de secciones cruzadas. 5 La descripción de las variables se recoge en Anexo A. 6

7 Tabla 1. Encuesta TIC-H, Acceso y Uso de Internet para buscar empleo de empleados y desempleados (a). Acceso a Internet Empleados Desempleados Media 0,6223 0,6634 0,7010 0,7503 0,7904 Desviación Estándar 0,4848 0,4726 0,4578 0,4328 0,4071 Número de Observaciones Media 0,4440 0,5041 0,5400 0,5763 0,6033 Desviación Estándar 0,4971 0,5002 0,4985 0,4943 0,4893 Número Observaciones Uso de Internet para buscar empleo (b) Notas: Empleados Desempleados Media 0,1601 0,1674 0,1944 0,1521 0,1503 Desviación Estándar 0,3667 0,3734 0,3958 0,3591 0,3574 Número Observaciones Media 0,4823 0,5072 0,6205 0,6078 0,6289 Desviación Estándar 0,5002 0,5004 0,4855 0,4884 0,4833 Número de Observaciones (a) (b) Las variables presentadas, cuya descripción se recoge en el Anexo A, son variables binarias por lo que la media se corresponde con el porcentaje de individuos para los que la variable toma el valor 1. La información sobre uso de Internet para buscar trabajo sólo está disponible para aquellos individuos que han accedido a Internet. La comparativa interanual muestra que, a partir de 2009, el número de personas empleadas ha caído y el número de desempleados ha aumentado considerablemente, en línea con el aumento en las tasas de desempleo nacionales. En relación al acceso a Internet, se observa una evolución creciente en la penetración de Internet para ambos grupos, cuyos porcentajes de acceso pasan del 62,23% en 2007 al 79,04% en 2011 entre los empleados y del 44,40% al 60,33% para los desempleados en el mismo periodo. Sin embargo, la proporción de empleados con acceso a Internet es mayor que la de los desempleados en todos los años considerados, siendo destacable el hecho de que a partir del año 2008 las diferencias en acceso entre ambos grupos no se recortan sino que crecen de manera continua. Respecto al el uso de Internet para buscar empleo entre aquellos que han accedido a Internet, se observa 7

8 que, como era de esperar, las personas desempleadas presentan porcentajes más elevados de búsqueda que los empleados 6. Así, de entre los empleados que han accedido a Internet, el 16,47% han utilizado Internet para buscar un trabajo mejor. De entre los desempleados con acceso a Internet, el 59,03% han utilizado el canal online. Sin embargo, la evolución temporal no presenta un patrón claro. Así, entre el grupo de empleados, el porcentaje de personas que buscan trabajo online aumenta desde 2007 (16,01%) hasta 2009 (19,44%) para luego caer abruptamente (15,03% en 2011), lo cual puede relacionarse con la falta de expectativas para encontrar un puesto de trabajo mejor debido a las elevadas tasas de desempleo nacional. Pero entre los desempleados se produce en 2010 una ruptura en la tendencia creciente de uso del canal online, aunque si se comparan los datos del año 2007 (48,23%) y los de 2011 (62,89%) el aumento en el uso es significativo. La Tabla 2 recoge los estadísticos descriptivos de las variables socio-económicas, demográficas y TIC utilizadas en este estudio, cuya descripción se recoge en el Anexo A. 6 Este resultado puede deberse a que los desempleados presentan mayores incentivos para buscar empleo. También puede relacionarse también con el hecho de que la formulación de la pregunta sobre el canal online de empleo en la encuesta TIC-H no permite distinguir los empleados que si bien buscan empleo no utilizan Internet de aquellos que contestan negativamente a la búsqueda de empleo por Internet porque no contemplan cambiarse de trabajo. 8

9 Tabla 2. Encuesta TIC-H, Estadísticos Descriptivos de Empleados y Desempleados (a). Empl. Desempl. Empl. Desempl. Características Personales Características Geográficas Hombre 0,5460 0,4798 Ciudad (> hab.) 0,4060 0,3562 (0,4979) (0,4996) (0,4911) (0,4789) Extranjero 0,0669 0,1150 Andalucía 0,1727 0,2677 (0,2499) (0,3191) (0,3780) (0,4428) Vive solo 0,1155 0,1276 Aragón 0,0439 0,0262 (0,3196) (0,3337) (0,2049) (0,1597) Educación secundaria 0,5765 0,6104 Asturias 0,0685 0,0616 (0,4941) (0,4877) (0,2526) (0,2405) Educación universitaria 0,2730 0,1127 Baleares 0,0331 0,0282 (0,4455) (0,3163) (0,1789) (0,1657) Edad años 0,0762 0,1312 Canarias 0,0369 0,0605 (0,2653) (0,3376) (0,1885) (0,2384) Edad años 0,2410 0,2522 Cantabria 0,0363 0,0254 (0,4277) (0,4343) (0,1870) (0,1574) Edad años 0,3298 0,2823 C. Mancha 0,0394 0,0406 (0,4701) (0,4501) (0,1945) (0,1973) Edad años 0,2382 0,2073 C. León 0,0496 0,0417 (0,4260) (0,4054) (0,2170) (0,2000) Edad años 0,1148 0,1270 Cataluña 0,0936 0,0703 (0,3187) (0,3329) (0,2912) (0,2557) C. Valenciana 0,0662 0,0733 Características TIC (0,2486) (0,2606) Frecuencia Internet semanal (b) 0,2414 0,2781 Ceuta-Melilla 0,0091 0,0123 (0,4279) (0,4481) (0,0952) (0,1103) Frecuencia Internet diaria (b) 0,6481 0,5451 Extremadura 0,0331 0,0474 (0,4776) (0,4980) (0,1788) (0,2124) Intensidad Internet media (b) 0,6469 0,5945 Galicia 0,0484 0,0466 (0,4780) (0,4910) (0,2145) (0,2108) Intensidad Internet alta (b) 0,1431 0,1087 Madrid 0,0712 0,0562 (0,3502) (0,3113) (0,2572) (0,2304) Murcia 0,0322 0,0390 Ocupación (c) (0,1766) (0,1937) Trabajo Manual 0, Navarra 0,0917 0,0533 (0,4876) (0,2887) (0,2246) Trabajo No Manual, No TIC 0, P. Vasco 0,0506 0,0303 (0,4930) (0,2193) (0,1714) Trabajo No Manual, TIC 0, Rioja (La) 0,0236 0,0194 (0,1626) (0,1516) (0,1379) N N Notas: Desviación Estándar entre paréntesis. (a) (b) (c) Las variables presentadas, cuya descripción se recoge en el Anexo A, son variables binarias por lo que la media se corresponde con el porcentaje de individuos para los que la variable toma el valor 1. La información sobre frecuencia e intensidad de uso sólo está disponible para aquellos que han accedido a Internet. La información de ocupación sólo está disponible para la submuestra de empleados. 9

10 El análisis de las características personales socioeconómicas de los empleados revela que alrededor del 54,60% de la muestra son hombres; en su mayoría son de nacionalidad española (sólo un 6,69% son extranjeros), conviven con más de una persona en el domicilio familiar (sólo un 11,55% vive solo) y se ocupan mayoritariamente en profesiones no manuales y no dedicadas al sector de las tecnologías de la información y comunicaciones (58,35% frente al 38,93% de empleados en ocupaciones manuales y el 2,72% de empleados que trabajan en el sector de las TIC). El tramo de edad que concentra más individuos es el comprendido entre los 36 y 45 años (32,98%), seguido del tramo de 26 a 35 años (24,10%). Con respecto al nivel educativo máximo alcanzado por los individuos, el 27,30% de los empleados cuenta con educación superior universitaria. Si se realiza la comparativa con las características personales de los desempleados, observamos que hay mayor proporción de personas de nacionalidad extranjera (11,50%) y menor proporción de hombres (47,98%) y de personas con educación universitaria (11,27%) que en el grupo de empleados. Estos datos están en consonancia con las características generales de los desempleados en el mercado laboral español, en que las tasas de paro son mayores entre las mujeres, los extranjeros y las personas con menor formación. Los tramos de edad son similares, pero destaca el hecho de que la proporción de desempleados en el tramo de edad entre 16 y 25 años casi dobla la proporción de empleados en dicho tramo de edad (13,12% frente a 7,62%), coherente con la eleva tasa de paro que sufren los jóvenes en España (según datos de la EPA, la tasa de paro de los individuos menores de 25 años era del 57,22% en el primer trimestre de 2013). Respecto a las características geográficas del lugar de residencia, el 40,60% de los empleados y el 35,62% de los desempleados viven en capitales de provincias o ciudades con más de habitantes. Si se compara la distribución poblacional de empleados y desempleados por comunidad autónoma, destaca el hecho de que la proporción de 10

11 desempleados que residen en la Comunidad Autónoma de Andalucía y en la de Canarias que se encuentran entre las de menor desarrollo económico y tecnológico del territorio nacional- casi dobla a la proporción de empleados en dichas regiones y que la proporción de empleados que habitan en comunidades con mejores dotaciones de infraestructuras y mayor desarrollo tecnológico, como Madrid, Cataluña o Baleares es mayor que la proporción de desempleados. En relación a características TIC del individuo, tanto los empleados como los desempleados que han accedido a Internet son usuarios diarios de Internet, aunque la proporción es mayor entre el grupo de empleados (64,81% de empleados que son usuarios diarios y 54,51% entre los desempleados, respectivamente). Ambos grupos presentan intensidad media de uso de Internet (el 64,69% de empleados y el 59,45% de desempleados declaran usar entre tres y seis servicios adicionales de Internet de los nueve considerados, frente al 14,31% y 10,87% respectivamente que usan entre siete y nueve aplicaciones adicionales de Internet). Tras estudiar las características de empleados y desempleados en la muestra, conviene preguntarse por la posible relación de las principales variables antes definidas con la utilización de Internet para buscar trabajo y caracterizar, así, Internet como canal de empleo. Para ello, la Tabla 3 recoge el porcentaje de utilización de Internet para buscar trabajo de empleados y desempleados que han accedido a Internet en función de las variables personales socioeconómicas y las variables TIC antes estudiadas. Observamos que el porcentaje de usuarios de Internet para buscar empleo es mayor entre los extranjeros que entre las personas de nacionalidad española tanto para los empleados como para los desempleados (28,57% frente a 15,68% para empleados y 65,02% frente a 58,19% en desempleados, respectivamente), y también es mayor entre los individuos 11

12 que conviven con otros en el domicilio que entre aquellos que viven solos, aunque las diferencias no son muy acusadas. Tabla 3. Encuesta TIC-H, Proporción de Uso de Internet para buscar empleo condicional al acceso a Internet. Empl. Desempl. Empl. Desempl. Características Personales Características Personales Sexo Edad Hombre 0,1479 0, ,3484 0,6359 (0,3550) (0,4890) (0,4765) (0,4814) Mujer 0,1841 0, ,2485 0,6745 (0,3876) (0,4938) (0,4322) (0,4687) Nacionalidad ,1267 0,5717 Española 0,1568 0,5819 (0,3326) (0,4950) (0,3636) (0,4933) ,0730 0,4876 Extranjera 0,2857 0,6502 (0,2602) (0,5003) (0,4519) (0,4774) ,0421 0,2593 Personas en Domicilio (0,2009) (0,4392) Vive solo 0,1553 0,5711 Características TIC (0,3622) (0,4955) Frecuencia de Uso Convive con más personas 0,1659 0,5924 Infrecuente (b) 0,1086 0,3947 (0,3720) (0,4914) (0,3112) (0,4891) Estudios Semanal 0,1371 0,5299 Primaria 0,1286 0,4891 (0,3440) (0,4993) (0,3348) (0,5004) Diaria 0,1845 0,6846 Secundaria 0,1710 0,5868 (0,3879) (0,4648) (37,65) (49,25) Intensidad de Uso Universitarios 0,1605 0,6675 Baja (c) 0,0808 0,3954 (0,3671) (0,4714) (0,2725) (0,4891) Características Geográficas Media 0,1647 0,6513 Ciudad 0,1773 0,6365 (0,3710) (0,4767) (0,3818) (0,4811) Alta 0,2875 0,7888 Poblaciones más pequeñas 0,1545 0,5584 (0,4527) (0,4086) (0,3614) (49,67) Notas: Desviación estándar entre paréntesis (a) (b) La proporción de personas que utilizan Internet para buscar trabajo entre aquellos individuos que han accedido a Internet, se ha calculado del modo siguiente para cada característica: (Individuos que buscan trabajo online/ Total de Individuos que cumplen esa característica). Por ejemplo, para calcular los hombres desempleados que utilizan Internet como canal de empleo se calcula del modo siguiente: hombres desempleados que buscan trabajo online/ hombres desempleados. Aquellos usuarios que se conectan al menos una vez al mes pero no todas las semanas o no todos los meses. (c) Aquellos usuarios que han utilizado entre cero y dos servicios adicionales de Internet de los nueve estudiados ( , buscar información sobre bienes y servicios, leer noticias online, descargar software, viajes, chat, telefonear, cursos online, banca electrónica). 12

13 Sin embargo, no existe un patrón común entre ambos grupos en relación al nivel educativo o a la edad. Así, mientras que en la población desempleada existe una clara relación positiva entre la proporción de personas que buscan trabajo online y el máximo nivel de estudios alcanzado (48,9% entre los desempleados con estudios primarios, 58,7% entre los que han alcanzado estudios secundarios y 66,7% entre los desempleados universitarios), no ocurre así entre los empleados, donde las personas con estudios secundarios son las que manifiestan una mayor proporción de búsqueda de empleo online (17,10% frente a 16,05% de búsquedas online entre los empleados con estudios universitarios). Con respecto a la edad, mientras que la proporción de utilización del canal de empleo online en los desempleados encuentra su máximo en la población de 26 a 35 años, para las personas empleadas la proporción de búsqueda de trabajo online disminuye de manera monótona con la edad. Con relación a las variables TIC y, en concreto a la frecuencia e intensidad de uso, tanto para empleados como para desempleados se observa una relación positiva y creciente, siendo especialmente acusada entre los desempleados (39,47% de búsquedas de empleo online entre los desempleados que se conectan a Internet mensualmente o no todos los meses, 52,99% entre los desempleados que se conectan semanalmente y 68,46% entre los que se conectan diariamente; y el 78,88% de uso del canal online entre los desempleados que utilizan al menos siete aplicaciones adicionales de Internet frente al 39,54% que utilizan entre cero y dos aplicaciones de Internet adicional a las búsquedas de empleo). Las características que parecen tener más influencia en la decisión de búsqueda de trabajo online entre los empleados son la edad, la nacionalidad y el género, factores que podrían relacionarse con un menor acceso de los empleados más jóvenes, los extranjeros o las mujeres a canales informales de empleo (especialmente a las relaciones personales), más efectivos a la hora de tener éxito en la búsqueda laboral (Granovetter, 1974) ya que proporcionan información valiosa sobre las características de las empresas o trabajadores más información, creíble y a menor coste- que ayudan a mejorar el emparejamiento laboral. 13

14 Respecto al grupo de desempleados los factores clave son el nivel educativo, la edad y la frecuencia e intensidad de uso. Estos resultados están en consonancia con los encontrados en la literatura económica sobre determinantes de la búsqueda de trabajo por Internet en los desempleados (véase Kuhn y Skuterud (2000 y 2004) o Fountain (2005), entre otros). Se puede concluir, pues, que a tenor de los resultados del análisis estadístico los patrones de uso de Internet como canal de empleo condicional a haber accedido a Internet son distintos para empleados y para desempleados. 3. Determinantes del acceso y uso de Internet para buscar empleo: especificación econométrica Para seleccionar el modelo econométrico que permita analizar las decisiones de uso de Internet para encontrar trabajo o mejorar de empleo, se debe tener en cuenta que, como se ha mencionado anteriormente, en la Encuesta TIC-H la información sobre búsquedas laborales online solamente está disponible para aquellos individuos que han accedido a Internet. En este sentido, la decisión de utilizar Internet para buscar empleo se puede formular como un proceso con dos decisiones secuenciales, donde la primera decisión es acceder a Internet y, en caso de hacerlo, la segunda decisión es utilizar Internet como canal de empleo. La naturaleza de las decisiones que debe adoptar el individuo permite asumir que ambas decisiones no son independientes (errores correlacionados). Además, el hecho de que sólo ciertos individuos decidan acceder a Internet puede deberse a características no observables que pueden estar también afectando a la decisión de usar Internet para buscar trabajo. La submuestra de población no es, por tanto, aleatoria, lo que provoca un sesgo de selección que debe ser incorporado en el modelo econométrico. Por tanto, asumiendo errores correlacionados y presencia de sesgo de selección, y siguiendo una metodología similar a la utilizada en Goldfarb y Prince (2008) y Orviska y Hudson (2009) 7, se pueden formular ambas 7 Véase también Pérez-Hernández y Sánchez-Mangas (2011) y Vicente (2011) para modelizaciones similares sobre datos de la encuesta TIC-H. 14

15 decisiones mediante modelos probit bivariantes con corrección de sesgo muestral del modo siguiente: " * ' $ d i,1 =1 si d * i,1 > 0 = w i,1 β 1 +ε i,1 # d i,1 = 0 si d * i,1 0 % $ d i,1 (acceso a Internet) (no acceso ainternet) [1] " * ' $ d i,2 =1 si d * i,2 > 0 = w i,2 β 2 +ε i,2 # d i,2 = 0 si d * i,2 0 % $ d i,2 (uso de Internet para buscar trabajo) (no uso de Internet para buscar trabajo) [2] d i,2, w i,2 no se observan cuando d i,1 = 0 [3] 2 0 σ 1 ε i, 1 ε i 2 ) ~ N, 0 ρ (, ρ 2 σ 2 [4] donde: d * i,1, d * i,2 son variables que determinan la decisión del individuo de acceder a Internet y usar Internet para buscar empleo, respectivamente. Estas variables no son directamente observables, por lo que es necesario definirlas a partir de las variables dicotómicas d i,1, d i,2 que representan el resultado de la decisión correspondiente. w i,1, w i,2 representan el vector de variables observables exógenas que explican cada una de las variables dependientes (d * i,1, d * i,2 respectivamente). β 1, β 2 son los parámetros a estimar. ε i,1, ε i,2 representan las perturbaciones aleatorias de cada ecuación. Recogen factores inobservables que influyen en cada una de las decisiones. Asumimos que se distribuyen de manera normal. Desde un punto de vista práctico, la estimación de este modelo se realiza por máxima verosimilitud en una sola etapa 8. 8 Este tipo de formulación de los modelos probit bivariante con selección muestral fue presentada por primera vez en van de Ven y van Pragg (1981) y ha sido empleada en una gran variedad de aplicaciones. El modelo original utilizaba un modelo en dos etapas similar al modelo lineal propuesto por Heckman (1979). Sin embargo, desde entonces se suelen estimar estos modelos por máxima verosimilitud. 15

16 Los factores observables que influyen en cada proceso de decisión pueden ser los mismos o diferentes en cada etapa y vienen determinados tanto por la literatura económica existente como por las evidencias mostradas en el análisis descriptivo del apartado anterior. A continuación se detallan las variables utilizadas en cada una de las decisiones: 3.1. Determinantes de Acceso a Internet En la decisión de que un individuo i acceda a Internet, representada por la ecuación [1], se considera como la variable dependiente una dummy que toma el valor 1 si el individuo ha accedido a Internet y 0 si decide no hacerlo. Como variables explicativas se recogen características personales -factores socioeconómicos y demográficos- que afectan a la decisión de acceso a Internet, así como variables temporales que representan la evolución del acceso a Internet en el periodo bajo estudio (2007 a 2011). Entre las variables personales, seleccionadas en función de las evidencias encontradas en la literatura económica sobre los factores que explican el acceso a Internet, se incluyen la edad, el nivel de educación, el género, la nacionalidad, variables geográficas del lugar de residencia hábitat y comunidad o ciudad autónoma de residencia-, la presencia de adolescentes en el hogar y, para los empleados, la ocupación. La edad se representa a través de variables dummies por tramos (16-25 años; años; años; años; años). Siguiendo las evidencias encontradas en la literatura económica, se espera obtener que la edad está negativamente relacionada con el uso de Internet, debido a la menor necesidad y los beneficios percibidos en su uso (OCDE, 2007), menores habilidades tecnológicas (Hargittai, 2003), o diferente empleo del tiempo libre según grupos de edad. El nivel educativo de los individuos se representa mediante variables dummies que recogen el efecto de la educación primaria, secundaria y educación universitaria, 16

17 respectivamente. Se espera encontrar que un mayor nivel educativo conlleve una mayor probabilidad de ser usuario de Internet, asociado a diferencias en adopción de innovaciones (Rogers, 2003), o en utilidad derivada de Internet (OCDE, 2007) o en habilidades necesarias para buscar o utilizar la información en Internet (Hargittai, 2003). El género se representa a través de una variable dummy que vale 1 si es hombre y 0 si es mujer. La literatura empírica parece evidenciar que, si bien en los inicios la probabilidad de uso solía ser mayor en los hombres, la importancia de esta variable ha ido disminuyendo a lo largo del tiempo (OCDE, 2007). La nacionalidad se representa mediante la dummy extranjero. Esta variable pretende recoger la posible existencia de brecha digital 9 por razón de nacionalidad. Las variables geográficas se recogen a través de dos grupos de variables. Por un lado, el hábitat de residencia del individuo se caracteriza a través de la variable ciudad, que representa el tamaño del núcleo poblacional donde reside el individuo (mayor de habitantes) y, por otro lado, una serie de variables geográficas que representan la comunidad o ciudad autónoma donde se sitúa su residencia. Se espera encontrar desigual difusión de infraestructuras por región y tamaño poblacional (véase, por ejemplo, Lera-López, Gil y Billón-Currás (2009) para el estudio de diferencias geográficas en acceso a Internet en España). Se ha incluido una variable que indica la presencia de adolescentes en el hogar, siguiendo el trabajo realizado por Goldfarb y Prince (2008). La presencia de adolescentes en el hogar se espera que tenga un efecto positivo en el uso de Internet, pues están más expuestos a las nuevas tecnologías y suelen convertirse en motores de uso de Internet para 9 De acuerdo con la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) se define brecha digital como la diferencia por razones socio-económicas entre individuos, familias, empresas y zonas geográficas en relaciones tanto a sus oportunidades de acceso a las Tecnologías de la Información y Comunicación como a los distintos usos de Internet. 17

18 otros miembros del hogar. Para permitir la identificación del modelo, esta variable no se incluye en la segunda ecuación del modelo. Respecto a los factores temporales que representan la evolución del acceso a Internet en el periodo bajo estudio, se considera para cada año una variable dummy con valor 1 para el año en concreto Determinantes de Uso de Internet para buscar empleo Para analizar la segunda decisión de uso de Internet para buscar trabajo, restringida a los individuos que han accedido a Internet (ecuaciones [2] y [3]), se toma como variable dependiente una variable dummy que toma el valor 1 si el individuo busca trabajo online y 0 en caso contrario. Respecto a las variables explicativas, se emplean las mismas que en la primera etapa de decisión ya que, siguiendo los principales trabajos en la literatura económica sobre impacto de Internet en el mercado laboral para el caso de Estados Unidos (ver, por ejemplo, Kuhn y Skuterud, 2004; Stevenson, 2009 o Kuhn y Mansur, 2011), las características recogidas en la primera decisión son las que principalmente afectarían también a la decisión de utilizar Internet como canal de empleo. Se ha excluido de esta ecuación la variable Adolescentes, presente en la decisión de uso de Internet, ya que como se ha indicado anteriormente la estimación probit bivariante con corrección de sesgo exige excluir de la segunda ecuación al menos una de las variables explicativas consideradas en la primera ecuación. Se han añadido en esta segunda decisión cinco variables adicionales una variable de tipo personal y cuatro relativas a características TIC del individuo-. Una de las variables añadidas representa el número de individuos en el domicilio ( Vive solo ); vale 1 si vive solo y 0 si convive con más personas en el domicilio. Se ha utilizado esta variable como proxy del 18

19 estado civil, ya que es una variable utilizada en casi todos los estudios americanos 10. El resto de variables añadidas, que representan factores TIC asociados al uso de Internet del individuo, son variables dummies que representan la frecuencia de uso de Internet (diaria y semanal), así como la intensidad de uso de otros servicios online, como el correo electrónico, leer noticias online, la banca electrónica, etc. (véase el Anexo A para una descripción más detallada de estas variables). Se espera obtener que si el individuo utiliza de manera frecuente Internet y/o de manera intensiva tenga una mayor probabilidad de uso de Internet para buscar empleo que otros usuarios menos frecuentes. Por último, para las variables agregadas temporales que representan la evolución de Internet como canal de empleo, se toma una variable dummy por cada año (2007 a 2011) y se utiliza el año 2007 como base de referencia. 4. Resultados La Tabla 4 presenta los resultados de las estimaciones para el modelo probit bivariante con corrección de sesgo descrito en el apartado anterior, tanto para las transiciones de empleo a empleo como para las transiciones de desempleo a empleo. Los resultados de las estimaciones de la primera decisión, que determina los factores que influyen en la probabilidad de acceso a Internet, se recoge en las columnas (I) para empleados y (III) para desempleados. Las columnas (II) y (IV) presentan las estimaciones de la probabilidad de uso de Internet para buscar trabajo para empleados y desempleados, respectivamente. 10 Esta variable no se incluye en la ecuación de selección explicada anteriormente por estar correlacionada positivamente con la variable de exclusión que indica la presencia de adolescentes en el hogar. 19

20 Tabla 4. Estimación de la probabilidad de acceso y uso de Internet para buscar empleo en transiciones de empleo a empleo (empleados) y de desempleo a empleo (desempleados). EMPLEADOS DESEMPLEADOS Búsqueda empleo (I) Acceso a Internet (II) Búsqueda empleo (III) Acceso a Internet (IV) Hombre -0,1591 *** (0,0199) 0,3100 *** (0,0159) -0,0071 (0,0422) -0,1093 *** (0,0331) Extranjero 0,3191 *** (0,0350) -0,2294 *** (0,0306) 0,0643 (0,0660) -0,1756 *** (0,0526) Vive Solo 0,0279 (0,0286) - 0,0795 (0,0650) - E. Secundaria 0,1975 *** (0,0527) 0,8283 *** (0,0209) 0,3574 ** (0,1240) 0,8742 *** (0,0386) E. Universitaria 0,2026 *** (0,0624) 1,8824 *** (0,0306) 0,6310 ** (0,2226) 1,9342 *** (0,0718) ,3373 *** (0,0294) -0,4582 *** (0,0357) -0,0872 (0,0822) -0,5370 *** (0,0605) ,7842 *** (0,0308) -0,8466 *** (0,0347) -0,4287 *** (0,1135) -1,0270 *** (0,0592) ,1039 *** (0,0369) -1,1637 *** (0,0355) -0,6826 *** (0,1471) -1,3480 *** (0,0618) ,4188 *** (0,0596) -1,6720 *** (0,0391) -1,5250 *** (0,1608) -1,7251 *** (0,0725) Ciudad 0,1196 *** (0,0190) 0,1763 *** (0,0165) 0,2587 *** (0,0441) 0,2348 *** (0,0362) Andalucía -0,0512 (0,0384) -0,3975 *** (0,0365) -0,3209 *** (0,0964) -0,3851 *** (0,0778) Aragón -0,1737 *** (0,0524) -0,0572 (0,0475) -0,1168 (0,1393) 0,1665 (0,1220) Asturias -0,0427 (0,0445) -0,1615 *** (0,0427) -0,0758 (0,1071) -0,0097 (0,0947) Baleares -0,2644 *** (0,0598) -0,0536 (0,0533) -0,5878 *** (0,1392) 0,0589 (0,1219) Canarias -0,1846 *** (0,0560) -0,2124 *** (0,0487) -0,3705 *** (0,1124) -0,2301 ** (0,0962) Cantabria -0,2265 *** (0,0566) -0,0731 (0,0505) -0,0995 (0,1384) 0,0810 (0,1247) C. Mancha -0,0741 (0,0553) -0,2764 *** (0,0485) -0,1548 (0,1291) -0,2301 ** (0,1055) C. León -0,1669 *** (0,0519) -0,2345 *** (0,0460) -0,4017 *** (0,1205) -0,1636 (0,1060) Cataluña -0,0124 (0,0405) 0,0400 (0,0412) -0,0681 (0,1070) 0,1337 (0,0929) C. Valenciana -0,1522 *** (0,0457) -0,0702 (0,0433) -0,1952 * (0,1064) -0,0690 (0,0922) Ceuta-Melilla -0,3054 ** (0,1014) -0,3571 *** (0,0852) -0,6788 *** (0,1963) -0,5061 *** (0,1587) Extremadura -0,1886 ** (0,0633) -0,4288 *** (0,0505) -0,3828 ** (0,1419) -0,5369 *** (0,1047) Galicia -0,0705 (0,0526) -0,4513 *** (0,0456) -0,2847 ** (0,1268) -0,3082 ** (0,1020) Murcia -0,2589 *** (0,0632) -0,3022 *** (0,0513) -0,4880 *** (0,1344) -0,4380 *** (0,1099) Navarra -0,2492 *** (0,0438) -0,1269 ** (0,0405) -0,3632 ** (0,1148) 0,0177 (0,0984) P. Vasco -0,1531 ** (0,0500) -0,0878 * (0,0465) -0,2202 * (0,1300) 0,0347 (0,1159) Rioja (La) -0,2592 *** (0,0676) -0,1532 ** (0,0584) -0,4745 ** (0,1516) -0,2019 (0,1368) Frec. semanal 0,0644 * (0,0367) - 0,1508 ** (0,0597) - Frec. diaria 0,1305 *** (0,0356) - 0,3185 *** (0,0647) - Intensidad media 0,3620 *** (0,0282) - 0,4849 *** (0,0596) - Intensidad alta 0,7171 *** (0,0357) - 0,7440 *** (0,0956) - y2008 0,0760 ** (0,0276) 0,1561 *** (0,0214) 0,1294 (0,0818) 0,1910 ** (0,0635) y2009 0,1733 *** (0,0282) 0,2978 *** (0,0226) 0,4144 *** (0,0744) 0,3261 *** (0,0577) y2010 0,0581 * (0,0303) 0,5250 *** (0,0236) 0,4279 *** (0,0811) 0,4784 *** (0,0563) y2011 0,1456 *** (0,0309) 0,7040 *** (0,0248) 0,6141 *** (0,0846) 0,6455 *** (0,0566) Oc. No Manual 0,0020 (0,0294) 0,7493 *** (0,0168) - - Oc. TIC 0,1112 ** (0,0521) 1,6651 *** (0,1198) - - Adolescentes - 0,1067 *** (0,0191) - 0,1120 ** (0,0415) Constante -1,0759 *** (0,0842) -0,2222 *** (0,0510) -0,9129 *** (0,1803) 0,0965 (0,1028) N Log likelihood , ,39 ρ 0, ,5315 Wald Test 22,26 3,92 (ρ=0):chi 2 (1) Prob >Chi 2 0,0000 0,0476 Notas: Error estándar robusto entre paréntesis (estimador Huber/White/Sandwich). Los asteriscos representan los niveles de significatividad: * p < 0,10, ** p < 0,05, *** p < 0,01. Categorías de referencia: mujer; nacionalidad española; convive con más personas en el domicilio; educación: sin estudios o con estudios primarios; edad: 16 a 25 años; reside en una ciudad con menos de habitantes; reside en Madrid; año 2007; frecuencia de uso de Internet esporádica -al menos una vez al mes (no todas las semanas) o no todos los meses; uso bajo de otros servicios de Internet (0, 1 ó 2 servicios de los 9 considerados); ocupación para los empleados: manual. 20

21 Los resultados relativos a la primera decisión de acceder a Internet muestran que, tanto para empleados como para desempleados, los factores que explican la probabilidad de acceso vienen dados fundamentalmente por la edad, el nivel educativo y la evolución temporal, pero existen diferencias en los patrones de acceso de empleados y desempleados por razón de género. Así, para empleados y desempleados la probabilidad de haber accedido a Internet aumenta con el nivel de estudios alcanzado, con el tamaño del municipio donde reside el individuo y con la difusión temporal, pero disminuye con la edad -especialmente a partir de los 35 años-, para los extranjeros y para los residentes en ciertas comunidades autónomas con peores infraestructuras tecnológicas (Andalucía o Extremadura). Estos resultados, en consonancia con los obtenidos en otros estudios españoles (Lera-López et al, 2009; Pérez-Hernández y Sánchez-Mangas, 2011; Vicente, 2011), evidenciarían un aumento en la penetración de Internet con el tiempo y la persistencia de brechas digitales de acceso asociadas a la edad y al nivel educativo. La variable relativa a la presencia de adolescentes en el hogar aumenta la probabilidad de acceder a Internet en ambos grupos. Para la población empleada, además, la propensión a acceder a Internet es mayor para las personas en ocupaciones no manuales y, especialmente, entre aquellas dedicadas a las nuevas tecnologías. Resulta interesante destacar el hecho de que empleados y desempleados presentan patrones distintos de acceso a Internet en relación al género. Así, mientras entre los empleados ser hombre tiene un efecto positivo en la propensión de acceder a Internet, es favorable a las mujeres en el caso de los desempleados. En relación a la decisión uso de Internet para buscar trabajo, los resultados obtenidos muestran que la edad, las características TIC y el nivel educativo especialmente para los desempleados- son los factores determinantes para explicar el uso Internet como canal de empleo en empleados y desempleados. Sin embargo, se constata que, por un lado, el acceso y uso de Internet no siguen los mismos patrones; y, por otro lado, que frente a las similitudes encontradas en el acceso de empleados y desempleados, se evidencian diferencias en los 21

22 perfiles de búsqueda de trabajo online de empleados y desempleados, asociadas fundamentalmente al género, la nacionalidad y la dinámica temporal. Así, la probabilidad de uso del canal online disminuye con la edad, siendo menos probable cuando se superan los 35 años. Este resultado, en consonancia con Kuhn y Skuterud (2004), puede atribuirse a dos razones principales. En primer lugar, a menores habilidades tecnológicas para extraer los beneficios de la búsqueda de trabajo online o a menores beneficios percibidos de este uso específico de Internet entre los tramos de edad más altos. Y, en segundo lugar, al menor acceso de los grupos de menor edad a redes informales de empleo para salir del desempleo o encontrar un trabajo mejor. Los coeficientes relativos a la educación muestran una correlación positiva y creciente con el uso de Internet para buscar trabajo en ambos grupos, si bien la magnitud del efecto es mucho mayor en los desempleados. Estos resultados coinciden con la evidencia empírica de otros países (Kuhn y Skuterud, 2004; Kuhn y Mansour, 2011), así como con la evidencia empírica española (Cañibano y Sainz, 2008), y pueden atribuirse a la conjunción de dos factores: por un lado, a la complementariedad entre tecnologías y capital humano mencionada en la introducción; y, por otro lado, a la segmentación del empleo por tipo de canal de búsqueda, ya que si los anuncios de vacantes publicitados en Internet no están dirigidos a personas con menores cualificaciones, en equilibrio llevaría a empleados y desempleados con menor formación a buscar trabajo a través de otros canales tradiciones de empleo, como por ejemplo los servicios públicos de empleo o el envío directo del curriculum a la empresa. Si tenemos en cuenta además que las personas que solo cuentan con estudios primarios sufren mayores tasas de desempleo, este resultado podría implicar la existencia de una brecha digital en el uso del canal online en contra de la población con menores niveles de estudio que, aunque empleen Internet, posiblemente no sean capaces de hacer un uso efectivo del canal de empleo online. 22

23 En relación al análisis de los efectos del lugar de residencia, se observa que es más probable usar Internet para buscar empleo en los individuos que residen en núcleos urbanos de más de habitantes y que viven en la Comunidad de Madrid y, en menor medida, en Cataluña. Los resultados apuntarían a la existencia de brechas digitales geográficas. Así, los valores negativos de los parámetros ligados a las variables regionales frente a la base de referencia que es Madrid, revelarían que vivir en ciertas comunidades o ciudades autónomas como Ceuta-Melilla, Murcia, La Rioja, Extremadura o Baleares hace que disminuya la probabilidad de usar Internet como canal de empleo. Esta diferenciación regional puede atribuirse a diversos factores, entre los que podríamos destacar las variaciones relativas en niveles de renta entre comunidades autónomas, las diferencias en la estructura productiva y de empleo que llevan a diferenciación regional por canales, etc. Respecto a los factores relacionados con la frecuencia e intensidad de uso de Internet, encontramos que, como era de esperar, si empleados y desempleados usan Internet de manera frecuente y/o manera intensiva, emplearán el canal online con mayor probabilidad que aquellos que usan esporádicamente Internet o no extraen todos los beneficios de las distintas aplicaciones de Internet. Sin embargo, a pesar de las similitudes mostradas en las búsquedas laborales online de empleados y desempleados, los resultados muestran diferencias en los patrones de uso de ambos grupos asociados a ciertas características personales (en concreto el género, la nacionalidad, o la edad entre 26 a 35 años) y a la evolución temporal. Con respecto a las diferencias en características personales encontradas entre las transiciones de empleo a empleo y desempleo a empleo, se observa que entre los empleados, la probabilidad de uso del canal online es mayor para las mujeres y los extranjeros, y el efecto de la edad entre 26 a 35 años es negativo y significativo. Sin embargo, en las transiciones de desempleo a empleo, el género, la nacionalidad, y la edad entre 26 a 35 años 23