EL DIFERENCIAL DE LAS TASAS DE PARO DE HOMBRES Y MUJERES EN ESPAÑA ( )

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1 EL DIFERENCIAL DE LAS TASAS DE PARO DE HOMBRES Y MUJERES EN ESPAÑA ( ) Ester Eusamio Tesina del CEMFI No Abril de 2004 CEMFI Casado del Alisal 5; Madrid Tel. (34) Fax (34) Internet: Esta tesina constituye una versión revisada de la tesina presentada al completar el Programa de Estudios de Postgrado del Centro de Estudios Monetarios y Financieros (CEMFI). Agradezco al CEMFI la cesión de la base de datos utilizada, a Manuel Arellano su excelente labor de supervisión en la elaboración de este trabajo y a Cristina Barceló sus valiosos comentarios y su inestimable ayuda. Asimismo, agradezco a Samuel Bentolila sus acertadas sugerencias. Gracias a Miguel, por poner una sonrisa en mi vida cada día. Finalmente, el agradecimiento más especial es para mi familia por su cariño y comprensión durante todos estos años.

2 Tesina CEMFI No Abril de 2004 EL DIFERENCIAL DE LAS TASAS DE PARO DE HOMBRES Y MUJERES EN ESPAÑA ( ) Resumen El objetivo de este trabajo es estudiar las causas del amplio diferencial que existe en España entre las tasas de paro de los hombres y de las mujeres. Para ello, se estudian los determinantes empíricos de las tasas de salida del empleo y del desempleo de hombres y mujeres en el período de 1994 a Se estiman las tasas de salida por máxima verosimilitud y se encuentra que las mujeres tienen mayor dificultad para salir del desempleo y una mayor probabilidad de salir del empleo (al menos, durante el primer año de permanencia en cada estado). También se efectúa una descomposición tipo Oaxaca para las tasas de salida del empleo y del desempleo. La descomposición muestra que hombres y mujeres tienen características semejantes que, sin embargo, son retribuidas de modo distinto. Por último se efectúa una extensión para Portugal. Para este país se obtienen tasas de salida del desempleo ligeramente inferiores a las de España, mientras que las tasas de salida del empleo son sensiblemente más bajas. Ester Eusamio Repsol YPF ester_eusamio@hotmail.com

3 1 Introducción La evolución de la tasa de paro en España -desde mediados de los años setenta hasta nuestros días- ha presentado peculiaridades muy marcadas que han hecho del mercado de trabajo español un marco de estudio diferenciado del resto de los países miembros de la Unión Europea. Así, aspectos como la persistencia de altas tasas de paro (entre el 20 y el 25% en la década de los noventa), la importancia del paro de larga duración, los altos costes de despido y de protección por desempleo, la alta tasa de temporalidad en el empleo o un diferencial cercano a los diez puntos entre la tasa de paro femenina y la masculina han caracterizado nuestro mercado de trabajo. Es precisamente en el diferencial de las tasas de paro en España entre los años 1994 y 1998 en lo que incidirá este trabajo. Los gráficos 1 y 2 muestran la evolución de las tasas de actividad y de paro para España durante la década de los noventa. En ellos se puede observar la baja tasa de participación de las mujeres y su alta tasa de paro. Para analizar la gran diferencia entre las tasas de paro de hombres y mujeres se construirán historiales laborales a partir de los datos obtenidos del Panel de Hogares de la Unión Europea. El historial laboral puede estudiarse como la realización de un proceso estocástico con el que ver cuáles son los factores que explican la diferencia en la tasa de paro. En concreto se examinaráenquémedidalastasasdeparodelasmujeressonmayoresquelas de los hombres porque a las mujeres les cuesta más salir del paro (menores tasas de salida del desempleo) oporquesusempleossondemenorduración (mayores tasas de salida del empleo). El modelo utilizado también permitirá efectuar una descomposición tipo Oaxaca para el diferencial de las tasas de salida (del empleo y del desempleo) 1

4 de hombres y mujeres. El sentido de esta descomposición es doble. Por un lado, se verá en qué medida las diferencias en las características (variables) de hombres y mujeres son las que explican el diferencial en las tasas de salida (del empleo y del desempleo). Serían, por ejemplo, diferencias en su nivel de educación. Por otro, lo que se analizará es en qué medida la diferencia es debida a los efectos (coeficientes) que se derivan para hombres y mujeres de unas mismas características. Serían, por ejemplo, diferencias en el coste que para un hombre y una mujer supone la existencia de un hijo menor de edad. La estimación empírica se realizará mediante modelos logísticos de tasas de salida discretas por máxima verosimilitud. Se emplean modelos discretos (y no continuos) porque las duraciones observadas son mensuales. Por último, también se considerará una extensión del modelo al mercado laboral portugués (caracterizado, en la década de los noventa, por presentar una baja tasa de paro y unas diferencias en las tasas de paro de hombres y mujeres de únicamente dos puntos porcentuales). A pesar de que en el período que consideramos ( ) la economía portuguesa entró en recesión (llegando a alcanzar la tasa de paro su máximo en el primer trimestre de 1996, con un 7,5%) las tasas de paro estuvieron lejos de las cifras alcanzadas en España (con tasas incluso cercanas al 25%), como se puede ver en el gráfico 3. Estudiar ambos mercados laborales aportará más información sobre los factores que explican el distinto comportamiento de las tasas de paro de hombres y mujeres. La estructura del trabajo es la siguiente: en la Sección 2 se describen las características principales de la base de datos empleada, en la Sección 3 se presenta el modelo econométrico utilizado en la estimación, la Sección 4 contiene los resultados empíricos de la estimación para el caso del mercado laboral español, en la Sección 5 se realiza una breve extensión para el mercado 2

5 portugués y, finalmente, las conclusiones se resumen en la sección 6. 2 Datos Los datos utilizados provienen del Panel de Hogares de la Unión Europea (European Community Household Survey). Se trata de una fuente de información estadística realizada a nivel comunitario que permite obtener información sobre las condiciones de vida de la población, la situación de la población respecto a rentas, educación, migración, empleo o salud y sobre las consecuencias que el proceso de integración en la Unión Europea está teniendo en estos aspectos. El uso de este panel tiene distintas ventajas. Por un lado, permite obtener información tanto de cuestiones relacionadas con el mercado laboral como de ingresos. Por otro y al tratarse de un panel fijo, permite seguir en el tiempo a las mismas personas y a los mismos hogares, lo que posibilita la construcción de historiales laborales amplios. Finalmente, los datos contenidos en este panel permiten hacer comparaciones homogéneas con el resto de Estados de la Unión Europea, ya que esta encuesta se ha implantado de modo análogo y al mismo tiempo en todos los países comunitarios. Este panel (en adelante, PHOGUE) se ha realizado anualmente desde 1994 (entrevistando aproximadamente a hogares de la Unión Europea). Para la realización de este trabajo únicamente se contará con las 6 primeras olas (hasta 1999). A pesar de tratarse de un panel fijo con una frecuencia anual, el PHOGUE también permite obtener información mensual sobre el estado laboral de los individuos al incluir algunas preguntas retrospectivas como, por ejemplo, la principal actividad económica de los miembros de un hogar mayores de 16 años en todos los meses del año anterior a aquél en el que se realizó 3

6 la encuesta. Este tipo de preguntas se utilizará para la construcción de duraciones mensuales de las tasas de salida del desempleo y del empleo de cada individuo 1. Este trabajo se ha centrado en el análisis en hombres y mujeres con edades comprendidas entre los 20 y los 65 años. Se ha excluido de la muestra a los individuos menores de 20 años por su mayor inestabilidad en su vinculación conelmercadodetrabajoyalosdemásde65añosporlagranimportancia que para este colectivo tiene su tránsito a la jubilación. También fueron eliminados los individuos con datos incompletos para las variables de nuestro interés. Para España, la muestra inicial incluía observaciones de individuos y para Portugal, el tamaño muestral era de individuos. Tras las diferentes depuraciones efectuadas (vid. Apéndice A) se obtienen para España duraciones de entrantes en el paro (2.997 hombres y mujeres) y duraciones de entrantes en el empleo (3.098 hombres y mujeres). Para Portugal se trabajará con duraciones de entrantes en el paro (759 hombres y 782 mujeres) y duraciones de entrantes en el empleo (1.178 hombres y mujeres). 3 Modelo econométrico 3.1 Estimación de las tasas de salida del empleo y del desempleo En este trabajo se considerarán tres estados laborales diferentes: el empleo, el desempleo y la inactividad. Sin embargo, únicamente serán calculadas las duraciones y las tasas de salida para el empleo y el desempleo. Lo anterior 1 Por tanto, con estos datos podríamos observar la situación laboral de una persona hasta un máximo de 72 meses (6 años x 12 meses). 4

7 implica que el tránsito desde el empleo puede ser tanto al desempleo como a la inactividad (aunque mayoritariamente se producen transiciones del empleo al desempleo) y, del mismo modo, el tránsito desde el desempleo puede ser a la inactividad o al empleo (siendo las primeras minoritarias). Como se indicó anteriormente, a los individuos que aparecen en el PHOGUE se les pregunta por su principal actividad económica en el año anterior a aquél en el que se realizó la encuesta. A partir de esta información se pueden construir las duraciones de paro y de empleo, completas o incompletas, para las personasqueinicianunperíododeparoodeempleoenelperíodomuestral. El análisis, por tanto, se centrará en personas entrantes en el empleo o el desempleo durante el período muestral. Al tener únicamente entrantes en cada estado no existirá censura por la izquierda y las observaciones sólo podrán ser completas (si observamos toda la duración de un individuo hasta que sale del empleo o del desempleo) o censuradas por la derecha ( si el individuo deja de ser entrevistado por el PHOGUE antes de salir del desempleo o del empleo, o si tenemos información para un mismo individuo pero de olas no consecutivas) 2. Una vez construidas las duraciones de los individuos en cada uno de los estados, el interés se dirigirá a estimar la probabilidad de que dichos individuos abandonen el estado en que se encuentren. Así, dada una variable aleatoria discreta T, que representa la duración en un determinado estado para un individuo, se denomina tasa de salida 3 (o función de riesgo) a la 2 Para intentar comprender mejor la segunda posibilidad de censura por la derecha piénsese, por ejemplo, en el caso de un individuo del que se tiene información sobre su estado laboral en 1994, 1996, 1997 y En diciembre de 1994 se tendrá que considerar que su duración en el empleo o el desempleo está censurada, al no disponer de información sobre su estado laboral en los meses de Se le considerará nuevamente como entrante en un estado, cuando a partir de 1996, inicie un nuevo estado laboral diferente de aquél que tuviera en enero de El estudio de las tasas de salida es equivalente al análisis de la función de distribución 5

8 probabilidad de que dicho individuo, con una duración igual o mayor que t, abandone ese estado, esto es: φ(t) =Pr(T = t/t t). Como el objetivo de este trabajo es el diferencial de la tasa de paro de hombres y mujeres, la estimación de las tasas de salida del empleo y del desempleoparacadagéneroseharáporseparado,condicionándolaaun vector de características individuales, del hogar, sectoriales y de ciclo, así como, en el caso de la tasa de salida del desempleo, a las características del empleo previo y a la principal fuente de ingresos del hogar Tasas de salida del desempleo Las tasas de salida del desempleo, en España y Portugal, vendrán dadas por las siguientes expresiones (i hace referencia al género -mujer, hombre- y p al país -España, Portugal): φ d ip(t, x ip (t)) = Pr(T = t/t t, x ip (t)), donde φ d ip es la tasa de salida del desempleo y representa la probabilidad de que un individuo esté parado exactamente t meses, dado que lleva al menos t meses en el paro y x ip (t) es un vector de variables referidas a características individuales (edad, educación o principal fuente de ingresos del hogar), del último empleo (experiencia y sector), del hogar (la edad del hijo más pequeño, número de otros perceptores de ingresos laborales, ser padre o dedicar tiempo al cuidado de menores o ancianos) y de ciclo (año y trimestre). Para modelizar esta probabilidad utilizaremos la función de distribución logística, de modo que las ecuaciones a estimar serán: de la variable aleatoria T, ya que puede demostrarse que la tasa de salida caracteriza totalmente la distribución de dicha variable aleatoria. 6

9 φ d ip(t, x ip (t)) = F [θ 0 (t)+θ 1 (t)x ip (t)] = e[θ 0(t)+θ 1 (t)x ip (t)] 1+e, [θ 0(t)+θ 1 (t)x ip (t)] donde θ 0 (t) es un término aditivo de la dependencia temporal de la tasa de salida del desempleo, θ 1 (t) son los coeficientes de las variables explicativas, que pueden interactuar con la duración y F es la función de distribución acumulada logística Tasas de salida del empleo Las tasas de salida son: φ e ip(t, x ip (t)) = Pr(T = t/t t, x ip (t)), En este caso φ e ip representa la tasa de salida del empleo, esto es, la probabilidad de que un individuo esté empleado exactamente t meses, sabiendo que como mínimo ha estado empleado t meses y x ip (t) es un vector de características individuales (edad y educación), del empleo actual (sector), del hogar (la edad del hijo más pequeño, número de otros perceptores de ingresos laborales, ser padre o dedicar tiempo al cuidado de menores o ancianos) y de ciclo (año y trimestre). De manera análoga al caso del desempleo, utilizando la función de distribución logística las ecuaciones a estimar serán: φ e ip(t, x ip (t)) = F [ψ 0 (t)+ψ 1 (t)x ip (t)] = e[ψ 0 (t)+ψ 1 (t)x ip(t)] 1+e [ψ 0 (t)+ψ 1 (t)x ip(t)], donde ψ 0 (t) es un término aditivo de la dependencia temporal de la tasa de salida del empleo, ψ 1 (t) son los coeficientes de las variables explicativas, que pueden interactuar con la duración y F es la función de distribución acumulada logística. 7

10 3.1.3 Estimación de las tasas de salida del desempleo La estimación empírica se realizará mediante un modelo logístico de tasas de salida del desempleo discretas por máxima verosimilitud, similar al utilizado por Bover, Arellano y Bentolila (2002). Este modelo puede interpretarse como una secuencia de ecuaciones de elección binaria definidas sobre la población superviviente para cada duración. Para ello se definen las siguientes variables: ω it =1(T i = t), indicador que recoge la muestra superviviente para cada duración; y it, variable dependiente que recoge la aportación de cada observación a la verosimilitud; F [θ 0 (t)+θ 1 (t)x i (t)], tasa de salida del desempleo; T max, duración máxima en la muestra; y c i =1(T i <T max ), indicador que hace referenciaalaausencia de censura. La función de verosimilitud, que se define como una suma de funciones de verosimilitud sobre las poblaciones supervivientes, puede escribirse como: NX i=1 TX max t=1 ω it ½ c i y it log F [θ 0 (t)+θ 1 (t)x i (t)] + (1 c i y it )log(1 F [θ 0 (t)+θ 1 (t)x i (t)]) Existen dos tipos diferentes de contribuciones a la log-verosimilitud: ¾. i) Duraciones completas: log [prob(ti = t/xi)] = log F [θ 0 (t)+θ 1 (t)x i (t)] + TX i 1 t=1 log (1 F [θ 0 (t)+θ 1 (t)x i (t)]). ii) Duraciones incompletas (censuradas por la derecha): XT i log [prob(ti > t/xi)] = log (1 F [θ 0 (t)+θ 1 (t)x i (t)]). t=1 8

11 3.1.4 Estimación de las tasas de salida del empleo De modo análogo a lo efectuado para el caso de las tasas de salida del desempleo, la función de verosimilitud a estimar sería: NX i=1 TX max t=1 ω it ½ c i y it log F [ψ 0 (t)+ψ 1 (t)x i (t)] + (1 c i y it )log(1 F [ψ 0 (t)+ψ 1 (t)x i (t)]) Con las siguientes contribuciones a la log-verosimilitud: i) Duraciones completas: log [prob(ti = t/xi)] = log F [ψ 0 (t)+ψ 1 (t)x i (t)] + TX i 1 t=1 ¾. log (1 F [ψ 0 (t)+ψ 1 (t)x i (t)]). ii) Duraciones incompletas (censuradas por la derecha): XT i log [prob(ti > t/xi)] = log (1 F [ψ 0 (t)+ψ 1 (t)x i (t)]). t=1 3.2 Descomposición tipo Oaxaca para las tasas de salida Una vez se han estimado los parámetros de las tasas de salida, el modelo especificado permite llevar a cabo una descomposición análoga a la de Oaxaca para el diferencial de las tasas de salida (del empleo y del desempleo). La descomposición de Oaxaca recibe su nombre por Ronald Oaxaca, quien popularizó esta técnica mediante su aplicación al estudio de la existencia de discriminación en los salarios que hombres y mujeres recibían por su participación en el mercado laboral (vid. Oaxaca (1973)). En realidad, esta técnica puede utilizarse para separar cualquier diferencia entre dos grupos de individuos en una parte que es explicada por las diferencias en las características de los individuos (las X observadas) y en otra que 9

12 es debida a los diferentes efectos estimados para unas mismas características (los θ) Descomposición tipo Oaxaca para las tasas de salida del desempleo Para simplificar este análisis se redefinirán de nuevo las tasas de salida: φ d ip(t, x ip (t)) = φ d (θ0 ip x ip (t)), La tasa media de salida del desempleo se calcularía como: bφ d ip(t) = 1 N ip Nij X φ d (θ0 ip x ij (t)), j=1 donde N ip hace referencia, al número de mujeres o de hombres entrantes en el desempleo, en España o en Portugal. La diferencia entre las tasas de salida estimadas sería, para un país determinado: bφ d h(t) φ b d m(t) = 1 XNh φ d (θ0 h x j (t)) 1 φ d (θ0 m x j (t)) = N h N j=1 m j=1 ( 1 XNh = φ d (θ0 h x j (t)) φ d (θ0 m x j (t)) ) + + N h ( 1 N h j=1 XNh j=1 NmX φ d (θ0 m x j (t)) 1 N m NmX j=1 ) φ d (θ0 m x j (t)), donde el primer término hace referencia a las diferencias debidas a los distintos efectos que unas mismas variables tienen sobre hombres y mujeres y el segundo a las diferencias provocadas porque las características de hombres y mujeres son distintas. 10

13 3.2.2 Descomposición tipo Oaxaca para las tasas de salida del empleo Para las tasas de salida del empleo podemos hacer el mismo análisis, de modo que la tasa media estimada de salida del empleo es: bφ e ij(t) = 1 N ij Nij X φ e (ψ0 ij x ij (t)), La descomposición tipo Oaxaca quedaría de la siguiente forma: PNh k=1 NmP φ e (ψ0 h x j (t)) 1 Nm j=1 bφ e h(t) φ b e m(t) = 1 φ e (ψ0 Nh m x j (t)) = j=1 ( ) PNh 1 = [φ e (ψ0 Nh h x j (t)) φ e (ψ0 m x j (t))] + j=1 (Ã! Ã!) PNh NmP + φ e (ψ0 m x j (t)) φ e (ψ0 m x j (t)). 1 Nh j=1 1 Nm 4 Resultados empíricos para España j=1 4.1 Tasas de salida del desempleo En la Tabla 1 se recogen las estimaciones de las tasas de salida logísticas para hombres y mujeres Dependencia de la duración La dependencia de la duración ha sido estimada mediante dos métodos alternativos: 1) Mediante la introducción de una variable ficticia aditiva para cada mes adicional de paro. Así, se introdujo una variable (Dur1) que tomaba el valor uno si la tasa de salida correspondía a una duración de paro de un mes y cero en caso contrario. Del mismo modo se definieron las variables Dur2 a Dur30. Las duraciones de más de 30 meses fueron excluidas debido al escaso número de observaciones. Los posibles efectos adicionales de la duración del paro se han captado mediante la introducción de la interacción de 11

14 algunas variables con el logaritmo de la duración (log Dur). 2) Mediante la imposición de una forma funcional a priori (un polinomio de tercer orden en el logaritmo de la duración), corrigiendo los posibles puntos de acumulación espuria mediante la introducción de variables ficticias en los meses 6, 12 y Los resultados indican que existe una dependencia de la duración no monótona. El gráfico 4 muestra como la tasa de salida del paro predicha es creciente hasta el segundo mes y decreciente a partir de ese momento (en el caso de las mujeres, prácticamente constante a partir del año y medio). Como indican Bover, García-Perea y Portugal (2000), existen 4 factores que contribuyen a que las tasas de salida disminuyan con la duración: 1) la depreciación de las habilidades y capacidades de los individuos durante el período de desempleo que provoca que los individuos sean menos atractivos, 2) la estigmatización de los trabajadores desempleados de larga duración por parte de los potenciales empleadores, 3) la desmotivación o falta de incentivos del trabajador con el paso del tiempo que conduce a una menor intensidad de búsqueda de empleo y 4) la heterogeneidad inobservable (causa de la dependencia de la duración negativa espuria) que viene explicada por el hecho de que queden en el desempleo aquellos trabajadores con peores características 5. En el gráfico 4 también puede verse como los hombres, durante los primeros 4 Los resultados que se analizan únicamente muestran las estimaciones obtenidas imponiendo una forma funcional a la dependencia de la duración (Tabla 1). La razón radica en que para todas las variables de este análisis los coeficientes estimados y sus estadísticos descriptivos eran coincidentes. 5 Un ejemplo muy sencillo puede explicar cómo la heterogeneidad inobservable puede traducirse en la apariencia de una dependencia de la duración negativa. Consideremos que la economía está formada por dos tipos de trabajadores que presentan tasas de salida distintas pero constantes. Unos serán más hábiles y otros lo serán menos. A medida que los trabajadores con mayor tasa de salida abandonan el paro en mayor proporción, va aumentando la proporción de aquellos con una tasa de salida más baja y esto provocará que parezca que la dependencia de la duración es negativa aunque, en realidad, ambas clases de trabajadores tienen tasas de salida constantes (Bover, Arellano y Bentolila (2002)). 12

15 diez meses, presentan una mayor probabilidad de salir del desempleo existiendo, a partir de ese momento, una mayor tasa de salida de las mujeres. Por tanto, la primera razón que explica las mayores tasas de paro de las mujeres en España, viene dada por su mayor dificultad para salir del desempleo durante el primer año Características individuales Enesteapartadoseanalizaelefectodevariables como la principal fuente de ingresos del hogar, la edad o el nivel educativo del individuo sobre las tasas de salida del desempleo. Para los hombres una de las variables que más influye en las tasas de salida es cuál sea la principal fuente de ingresos del hogar. De este modo, ser receptor de prestaciones por desempleo (y que dichas prestaciones supongan la principal forma de ingresos del hogar) reduce significativamente la probabilidad de conseguir un trabajo (vid. signo negativo de la variable Prestaciones en la Tabla 1 y gráfico 5). Para las mujeres este efecto únicamente es significativo para el grupo de mediana edad (de 30 a 44 años), que ve reducida su probabilidad de salir del desempleo, en relación a los otros dos grupos de edad (vid. signo negativo de la variable Prestaciones x Edad ). Las prestaciones por desempleo vendrían a incrementar el valor actual de estar paradas para este grupo en mayor medida que para los demás, derivándose de ello unas menores tasas de salida del desempleo. Por otro lado, interesa estudiar si la cercanía del fin delderechoalcobro de las prestaciones por desempleo aumenta (después de un punto crítico) la presión por salir del desempleo. Para permitir un efecto que varíe con el tiempo en que se reciben las prestaciones, se introduce la interacción de 13

16 esta variable con el logaritmo de la duración. En el caso de los hombres, se observa como el efecto de las prestaciones por desempleo parece disminuir con la duración del desempleo (nótese el coeficiente positivo de la variable Prestaciones x log Dur enlatabla 1ygráfico 5). Para las mujeres este efecto tampoco es estadísticamente significativo. En resumen, que la principal fuente de ingresos del hogar sean las prestaciones por desempleo tiene efectos desincentivadores que reducen sustancialmente la probabilidad de que los hombres dejen el desempleo y que únicamente afecta a las mujeres de mediana edad. Por lo que respecta a la edad, los efectos no son estadísticamente significativos. En cuanto a la educación (gráficos 6 y 7), se observa que los individuos más cualificados aumentan su tasa de salida del paro, aunque el efecto únicamenteessignificativo para las mujeres (nótese el coeficiente positivo de la variable Educación terciaria) Características del último empleo Por lo que respecta a la experiencia en el empleo anterior, el efecto tanto para los hombres como para las mujeres, tiene el mismo signo, afectando negativamente a las tasas de salida del desempleo (vid. coeficiente negativo en la variable Experiencia de la Tabla 1). Tradicionalmente esto ha sido explicado fundamentalmente por dos motivos. En primer lugar, por la mayor dificultad que los individuos con una experiencia laboral extensa pueden tener, una vez que entran en el paro, para encontrar un nuevo empleo que se adecúe a sus características (piénsese en el caso de la reconversión industrial de las zonas mineras) y, en segundo, por la alta rotación laboral: puede que individuos con duraciones en el desempleo cortas, también tengan duraciones en el empleo cortas (esto sucede principalmente en el caso de la agricultura). 14

17 En cuanto a los sectores, la evolución de las tasas de salida es parecida para todos ellos pero sus niveles son distintos. En términos de la probabilidad de salir del desempleo, el orden de los sectores sería, de mayor a menor: agricultura, industria y servicios (para los hombres) y agricultura, servicios e industria (para las mujeres), como se aprecia en los gráficos 8 y Características del hogar Para los hombres, ser padre, también eleva la probabilidad de salir del desempleo (vid. coeficiente positivo de la variable Padre ygráfico 10). Esto puede ser debido a que la necesidad de mantener un hogar con hijos dependientes obligue al individuo a esforzarse en mayor medida en su búsqueda de empleo. Este efecto es mayor cuanto más pequeño es el hijo dependiente. En el caso de las mujeres, ser madre no tiene efectos estadísticamente significativos sobre la tasa de salida. Aunque pudiera parecer sorprendente este resultado, debemos tener en cuenta que las mujeres que estamos analizando forman parte de la población activa. Por tanto, se está obviando a todo un segmento de la población que, por motivos relacionados con el cuidado de los menores, decide no buscar trabajo. Por otro lado, la existencia de otro miembro empleado en el hogar tiene un efecto diferente en los hombres y en las mujeres desempleadas (vid. coeficiente de la variable Un trabajador en la Tabla 1). Para los primeros supone un aumento de la probabilidad de salir del desempleo mientras que para las mujeres el efecto no es estadísticamente significativo. Apriori, la teoría económica no predice un signo claro sobre las tasas de salida del desempleo de la existencia de otros miembros trabajadores en el hogar. Por un lado, se produce una disminución en la intensidad de búsqueda de empleo a medida que aumenta el número de personas del hogar que 15

18 trabajan, ya que los ingresos totales del hogar serían más elevados. Por otro, en la medida en que la probabilidad de salir del desempleo depende de la tasa de llegada de ofertas de empleo (y de la tasa de aceptación por sujeto desempleado), la existencia de un mayor número de trabajadores en el hogar (con la efectiva utilización de las redes y contactos familiares) provoca un aumento de la tasa de llegada de ofertas y, por ende, de la probabilidad de salir del desempleo. Para comprender mejor lo que los resultados empíricos de este trabajo indican es necesario acudir a aspectos relacionados con la toma de decisiones dentro del hogar y a la posición que cada uno de los miembros tiene dentro de su familia. Así, una razón plausible para explicar por qué los hombres aumentan su tasa de salida del desempleo cuando otra persona del hogar está empleada (generalmente su pareja) sería el mantenimiento de su papel dentro del hogar. Es decir, el hombre tiene incentivos a estar empleado por motivos reputacionales o para mantener la función (que tradicionalmente se le atribuye) de sustentador de los bienes que la familia necesita. Cuando es otra la persona que se encarga de ello, sus esfuerzos por conservar el status quo tradicional dentro del hogar hacen que su tasa de salida del desempleo sea aún más elevada. Las mujeres, por el contrario, no tendrían que cumplir con esa función social, lo que provoca que su probabilidad de salir del desempleo no sea ni mayornimenorquecuandonohayotro miembro del hogar que trabaja. Por otro lado, cuando hay dos o más miembros del hogar que trabajan tanto los hombres como las mujeres presentan mayores tasas de salida del desempleo (vid. coeficientes positivos de las variables Dos trabajadores y Tres trabajadores). La explicación en este caso hay que buscarla en otro tipo de hogares: se trataría de situaciones en las que los hijos viven en un hogar 16

19 y son sus padres quienes trabajan. Entrarían en juego las redes familiares provocando que los hijos salgan antes del desempleo que si sus padres no trabajasen Variables ficticias de año y de trimestre Las variables agregadas se han medido mediante variables ficticias anuales y trimestrales. Las únicas variables anuales significativas son las que se refieren a 1997 y 1998 (el año de referencia es 1994). El año 1997 presenta tasas de salida mayores que el año de referencia, mientras que para 1998 las tasas de salida son inferiores a las de Ambos años están incluidos en un ciclo expansivo de la economía española y la divergencia en signos está en línea con la teoría de búsqueda de empleo, que no proporciona una predicción clara sobre el signo del efecto del ciclo económico en la probabilidad de salir del desempleo. Por otro lado, las tasas de salida del desempleo son mayores en el cuatro trimestre. 4.2 Descomposición tipo Oaxaca para las tasas de salida del desempleo En esta sección se analiza hasta qué punto las diferencias en las tasas de salida del desempleo vistas en la sección anterior son debidas a diferencias en las características (variables) de hombres y mujeres o a diferencias en los efectos (coeficientes) que se derivan para hombres y mujeres de unas mismas características. Los resultados de la descomposición explicada en el apartado se han representado en el gráfico 11. En este gráfico puede verse como hombres y mujeres tienen características muy similares (la línea que recoge las diferencias en características casi se confunde con el eje de abcisas) que, sin embargo, 17

20 provocan efectos muy distintos en cada uno de ellos. En consecuencia, la diferencia en la tasas de salida del desempleo se debe, casi exclusivamente, a que los efectos que se derivan para hombres y mujeres de unas mismas características son distintos 6. La siguiente pregunta que este modelo debería responder es si el resultado de la descomposición es de carácter general o si, por el contrario, lo que refleja es un efecto composición 7. Para averiguarlo se efectúan distintas descomposiciones tipo Oaxaca pero para categorías específicas de individuos, a saber: para los distintos grupos de edad, para distintos niveles educativos y para los distintos sectores de actividad del empleo anterior Descomposición tipo Oaxaca por edades Se efectúa una descomposición tipo Oaxaca para tres grupos de edad: individuos de entre 20 y 29 años, de entre 30 y 44 e individuos con más de 45 años. En este caso se observa que para los individuos más jóvenes, la descomposición es muy parecida a la vista en el gráfico 11: los hombres salen más del desempleo durante los 12 primeros meses y eso es debido a los distintos efectos que unas mismas características tienen sobre hombres y mujeres. Por el contrario, para los individuos de mayor edad, la menor tasa de salida de las mujeres del desempleo se explica, en gran medida, porque éstas tienen características diferentes a los hombres (piénsese por ejemplo en el menor nivel educativo de las mujeres para la generación considerada). 6 La línea denominada total recoge la suma de los dos efectos mencionados, es decir, la diferencia en las características y la diferencia en los efectos para características iguales. En este caso, la diferencia total en las tasas de salida del desempleo prácticamente coincide con la línea que muestra las diferencias en los efectos. 7 Para un descripción más detallada de las frecuencias de las variables, consúltese el Apéndice. 18

21 4.2.2 Descomposición tipo Oaxaca por nivel educativo En este caso se efectuarán distintas descomposiciones para tres niveles educativos (educación primaria, secundaria y terciaria). La diferencia más destacada entre los distintos niveles de educación radica en el número de meses que los hombres tienen tasas de salida del desempleo superiores que las mujeres. Así, en el caso de educación primaria, los hombres salen más del desempleo durante los primeros 16 meses, para educación secundaria durante los primeros 8 meses y para educación terciaria únicamente durante los primeros 4 meses. Por tanto, a medida que el nivel educativo aumenta, los hombres tienen tasas de salida del desempleo mayores que las mujeres durante menor tiempo. Por otro lado, las diferencias para los tres grupos educativos se deben fundamentalmente a los diferentes efectos que se derivan en hombres y mujeres de unas características similares Descomposición tipo Oaxaca por sectores La descomposición se efectua en este caso para el sector de la agricultura, el de la industria y el de los servicios. En el caso de la agricultura y de la industria, los hombres presentan mayores tasas de salida del desempleo aproximadamente durante los 20 primeros meses. Sin embargo, las razones que lo explican son distintas. En el ámbito del sector industrial se debe fundamentalmente a que aunque hombres y mujeres tienen características similares, sus efectos son diferentes. En el sector agrícola, las diferencias en las características de hombres y mujeres juegan un papel mucho más importante. Por lo que respecta al sector de los servicios, el primer dato a destacar es que los hombres únicamente tienen una probabilidad mayor de salir del desempleo durante los primeros tres meses. La razón también en 19

22 este caso estriba en los distintos efectos que se derivan, de características similares, para hombres y mujeres. En resumen, las distintas descomposiciones efectuadas por edad, nivel educativo o sector del empleo anterior, muestran diferencias para cada categoría de individuos, lo que permite concluir que la descomposición general (gráfico 11) refleja un efecto composición. 4.3 Tasas de salida del empleo En la Tabla 2 se recogen las estimaciones de las tasas de salida logísticas para hombres y mujeres Dependencia de la duración En este caso, la dependencia de la duración también ha sido también estimada mediante dos métodos: 1) introduciendo una variable ficticia aditiva para cada mes adicional de paro (vid, apartado 4.1.1) y 2) imponiendo una forma funcional a priori (un polinomio de segundo orden en el logaritmo de la duración), corrigiendo los posibles puntos de acumulación espuria mediante la introducción de variables ficticias en los meses 6, 12, y El gráfico12 muestra nuevamente una dependencia de la duración de carácter no monótono: la tasa de salida del empleo predicha crece hasta el segundo mes y decrece a partir de ese momento. El aumento en las tasas de salida del empleo para los dos primeros meses (y las altas tasas de salida existentes para duraciones del empleo cortas) puede deberse a una alta rotación en los empleos. La baja probabilidad de salir del empleo a partir de los dos años puede estar relacionada con los costes de despido (que 8 Nuevamente, los resultados que se analizan se han basado únicamente en las estimaciones obtenidas imponiendo la forma funcional indicada a la dependencia de la duración. 20

23 pueden llegar a ser considerables a medida que aumenta el período en que los individuos están empleados). Por último, teniendo en cuenta los resultados vistos en el apartado 4.1.1, se puede concluir que las mayores tasas de paro de las mujeres en España vienen explicadas por su mayor dificultad para salir del desempleo y por la menor estabilidad de sus empleos Características individuales La edad influye positivamente en el mantenimiento del empleo en el caso de las mujeres. Así, las mujeres más jóvenes tienen una probabilidad mayor de salir del empleo, mientras que las mujeres de más de 45 años tienen la probabilidad menor (esto puede explicarse por el hecho de que los jóvenes sean contratados con mayor probabilidad mediante un contrato temporal). En todo caso, las diferencias disminuyen para duraciones suficientemente largas. Para los hombres los efectos no son estadísticamente significativos. Los gráficos 13 y 14 muestran las tasas de salida del empleo para hombres y mujeres por edades. En cuanto al nivel educativo, los resultados de la Tabla 2 muestran como los individuos más cualificados tienen una probabilidad de salir del empleo menor. En los gráficos 15 y 16 se puede observar como las tasas de salida del empleo, tanto para los hombres como para las mujeres, son menores cuanto mayor es su educación. Para las mujeres, la probabilidad de salir del empleo con educación secundaria es muy similar a la que se tendría con educación primaria. 21

24 4.3.3 Características del empleo actual La evolución de las tasas de salida es parecida para todos los sectores pero sus niveles son distintos. En términos de la probabilidad de salir del empleo, el orden de los sectores sería, de mayor a menor: agricultura, industria y servicios, como se ve en los gráficos 17 y 18. Las diferencias más significativas las muestra el sector primario, para el que las tasas de salida del empleo son sensiblemente superiores a las del resto de los sectores Características del hogar Ser padre aumenta la duración del empleo (nótese el coeficiente negativo de la variable Padre para los hombres). Como se comentaba en el apartado esto puede deberse a que la necesidad de mantener un hogar con hijos dependientes obligue al individuo a esforzarse en mayor medida a mantenerse en su empleo. En el caso de las mujeres, ser madre no tiene efectos estadísticamente significativos sobre la tasa de salida. Por otro lado, la existencia de otros miembros en el hogar que trabajan influye positivamente en la duración del empleo, tanto de los hombres como de las mujeres. Por el contrario, el cuidado de menores o ancianos tiene un efecto negativo en la duración del empleo de los hombres pero no es estadísticamente significativo para las mujeres Variables ficticias de año y trimestre La única variable anual significativa es la que se refiere a Este año presenta tasas de salida menores que el año de referencia (1994). Considerando los resultados obtenidos para el desempleo, se observa que 1998 es un año con menores tasas de salida tanto en el empleo como en el desempleo. Por otro lado, las tasas de salida del empleo son mayores en el cuatro trimestre. 22

25 4.4 Descomposición tipo Oaxaca para las tasas de salida del empleo Nuevamente se analizará hasta qué punto las diferencias en las tasas de salida del empleo vistas anteriormente son debidas a las diferencias en las características (variables) de hombres y mujeres o a los efectos (coeficientes) que se derivan para hombres y mujeres de unas mismas características. Los resultados de la descomposición se han representado en el gráfico 19 donde puede apreciarse que las diferencias en las tasas de salida del empleo entre hombres y mujeres se deben, casi exclusivamente, a que los efectos quesederivanparahombresymujeresdeunasmismascaracterísticasson distintos. A continuación se analizará si los resultados obtenidos reflejan o no un efecto composición, efectuando una descomposición tipo Oaxaca por edad, educación y sector de trabajo Descomposición tipo Oaxaca por edades La descomposición tipo Oaxaca se ha realizado para tres categorías de edad: de 20 a 29 años, de 30 a 44 y de 45 a 65 años. En este caso, a medida que aumenta la edad, las mujeres, aunque siguen saliendo más que los hombres del empleo, lo hacen durante menos meses (también la diferencia entre las tasas de salida es más pequeña, de un máximo de 2,5 % se pasa a un escaso 1%). Así, para las mujeres más jóvenes, la probabilidad de salir del empleo es mayor que la de los hombres durante los primeros 16 meses, para los de mediana edad durante los 12 primeros meses y para los más mayores únicamente durante los 6 primeros meses. En cuanto a la descomposición propiamente dicha, los resultados muestran gran importancia de los distintos efectos para las mujeres de años 23

26 y de Para las más mayores, son las diferencias en sus características con respecto a aquellas de los hombres, las que hacen que salgan del empleo con mayor probabilidad (de nuevo, posiblemente su menor nivel educativo) Descomposición tipo Oaxaca por nivel educativo La descomposición se efectuó para los tres niveles de educación no existiendo prácticamente diferencias señalables entre los motivos que provocan que las mujeres salgan, durante el primer año, con mayor probabilidad del empleo: la causa son los diferentes efectos que unas mismas características provocan en hombres y mujeres Descomposición tipo Oaxaca por sectores La descomposición se efectúa para los tres sectores de la economía. En el caso del empleo (y a diferencia de lo visto para las tasas de salida del desempleo), la descomposición por sectores es muy parecida. Las mujeres presentan mayores tasas de salida del empleo durante el primer año debido a los distintos efectos que para ellas se derivan de tener características similares a las de los hombres. La similitud de los resultados obtenidos en la descomposición tipo Oaxaca para los distintos grupos de edad (salvo mujeres de más de 45 años), educación y de sector, permite afirmar que no existe un efecto composición. 5 Extensión para Portugal 5.1 Tasas de salida del desempleo Losresultadosdelasestimacionesdelastasasdesalidalogísticasparahombres y mujeres se muestran en la Tabla 3. 24

27 5.1.1 Dependencia de la duración Como es habitual, la dependencia de la duración también ha sido estimada mediante dos métodos: 1) introduciendo una variable ficticia aditiva para cada mes adicional de paro e imponiendo de una forma funcional a priori (un polinomio de segundo orden en el logaritmo de la duración) y 2) corrigiendo los posibles puntos de acumulación espuria mediante la introducción de variables ficticias en los meses 12 y Las tasas de salida del desempleo para hombres y mujeres se recogen en el gráfico 20 donde puede observarse que la dependencia de la duración no es monótona. Las tasas de salida aumentan hasta el segundo mes (en el caso de los hombres) o hasta el tercero (para las mujeres) y después decrecen. Además, los hombres tienen tasas de salida del desempleo superiores a las de las mujeres durante únicamente 3 meses (recuérdese que para España, las diferencias a favor de los hombres duraban hasta 10 meses). Paradójicamente, las tasas de salida del desempleo son inferiores (en tono a dos puntos porcentuales) a las vistas para España Características individuales A diferencia de lo visto para el caso español (vid. apartado 4.1.2), la única variable que presenta efectos estadísticamente significativos es la educación terciaria. Los hombres y las mujeres más cualificados tienen mayor tasa de salida del paro (coeficiente positivo de la variable Educación terciaria la Tabla 3). En España este efecto era únicamente significativo para las mujeres y su influencia era menor que en el caso portugués (compárense los coeficientes de la variable Educación terciaria de las Tablas 1 y 3). 9 Nuevamente, los resultados analizados se han basado únicamente en las estimaciones obtenidas imponiendo la forma funcional indicada a la dependencia de la duración. en 25

28 Recibir prestaciones por desempleo (y que éstas constituyan la principal fuente de financiación del hogar) no tiene efectos estadísticamente significativos sobre la probabilidad de salir del desempleo (aunque tanto para los hombres como para las mujeres el signo -negativo- es el que podría esperarse) 10. Por otro lado, y de igual modo que en España, la edad no tiene un efecto estadísticamente significativo sobre las tasas de salida del desempleo Características del último empleo La experiencia reduce la salida del desempleo de hombres y mujeres, en una magnitud similar a lo visto para el caso español (vid. apartado 4.1.3). En cuanto a las tasas de salida del desempleo en función de cual fuera el sector del empleo anterior, los resultados son similares a los vistos en el caso de España. Así, el orden de los sectores en términos de la probabilidad de salir del desempleo, de mayor a menor sería: agricultura, industria y servicios (para los hombres) y agricultura, servicios e industria (para las mujeres) Características del hogar En el caso de Portugal, ser padre o madre aumenta la probabilidad de salir del desempleo (en España el efecto únicamente era estadísticamente significativo para los hombres, vid. apartado 4.1.4). Por tanto, para ambos géneros, la necesidad de mantener un hogar con hijos dependientes influye positivamente en la salida del desempleo. Este efecto es mayor cuanto mayor es el hijo dependiente (al contrario de lo que sucedía en España). En cuanto a la existencia de otros miembros empleados en el hogar, los efectos son prácticamente coincidentes a lo visto para el caso español. Así, los 10 Bover, García-Perea y Portugal (2002) encuentran un efecto significativo de recibir prestaciones por desempleo tanto en España como en Portugal. Sin embargo, el efecto es mayor en el caso de España que en el del país luso (lo que probablemente podría reflejar la mayor cuantía de las prestaciones en España que en Portugal). 26

29 hombres tienen mayor probabilidad de salir del desempleo cuando hay algún otro trabajador en el hogar (ya sea su pareja o sus padres) mientras que para las mujeres este efecto sólo se produce cuando trabajan dos o más miembros de su hogar (generalmente sus padres). La diferencia principal con respecto de España radica en la cuantía del coeficiente estimado, que es mucho mayor para el caso portugués. Finalmente, y por lo que respecta al cuidado de menores o ancianos, en Portugal únicamente reduce la probabilidad de salir del desempleo de las mujeres, no siendo estadísticamente significativo para los hombres Variables ficticias de año y de trimestre Lasúnicasvariablesanualessignificativas son 1997 y 1998 (aunque la significatividad queda reducida a los hombres). El primer año presenta mayores tasas de salida que el año de referencia (1994), mientras que para 1998 las tasas son menores. El resultado es similar al visto anteriormente para España, pero su interpretación muy distinta, pues para el período analizado la economía portuguesa estaba en un ciclo recesivo (mientras que España se encontraba en expansión). De nuevo parece no haber una predicción unívoca en cuanto a los signos del efecto del ciclo económico en la probabilidad de salir del desempleo. Por otro lado, las tasas de salida del desempleo son mayores (tanto para hombres como para mujeres) en el cuarto trimestre Descomposición tipo Oaxaca para las tasas de salida del desempleo El resultado de la descomposición se recoge en el gráfico 21 que muestra como la razón por la que durante los primeros meses los hombres salen más del desempleo es el diferente efecto que se deriva, para hombres y mujeres, de unas mismas características. 27

30 5.2 Tasas de salida del empleo En la tabla 4 se recogen las estimaciones de las tasas de salida Dependencia de la duración En este caso, la dependencia de la duración también ha sido estimada mediante los dos métodos habituales: 1) con una variable ficticia aditiva para cada mes adicional de empleo y con una forma funcional (un polinomio de tercer orden en el logaritmo de la duración) y 2) corrigiendo los posibles puntos de acumulación espuria mediante la introducción de variables ficticias en losmeses6,12,18y24. Las tasas de salida del empleo se han representado en el gráfico 22 en el que se pueden ver unas tasas de salida del empleo mucho más bajas que las del caso español (el máximo para Portugal es del 4,37 % mientras que para España era del 10,21%). Asimismo, los hombres, para los dos primeros meses, salen más del empleo que las mujeres (en España era al revés). Finalmente, ladiferenciaentrelastasasdesalidadehombresymujeresdelempleoes muy pequeña (en torno a 0,2 puntos porcentuales) Características individuales Los únicos efectos estadísticamente significativos derivan del mayor nivel de cualificación. Así, las mujeres con mayor educación tienen una probabilidad de salir del empleo menor Características del empleo actual En este caso, únicamente es significativo el coeficiente de sector industrial de las mujeres. Las mujeres cuyo empleo actual es en el sector industrial son las que presentan una probabilidad más baja de salir del empleo. Para los 28

31 hombres los efectos no son estadísticamente significativos Características del hogar Para los hombres, cuanto más pequeño es el hijo dependiente, mayor es la probabilidad de que el individuo salga del empleo. Este efecto es contrarrestadoporelsignonegativodelavariablepadre (también significativa), de modo que el efecto final es una disminución de la probabilidad de salir del empleo (por el mayor esfuerzo que realiza el individuo para permanecer en el empleo con el objeto de aportar los bienes a su familia). De igual modo que sucedía en España, la existencia de otros miembros del hogar que trabajan influye positivamente en la duración del empleo. El cuidado de menores o ancianos no tiene efectos significativossobrelastasas de salida del empleo Variables ficticias de año y de trimestre Para los hombres, las únicas variables anuales significativas son 1997 y Para las mujeres el único año significativo es Estos años presentan menores tasas de salida que el año de referencia (1994). Nuevamente el resultado es similar al visto para España aunque su interpretación es distinta pues para el período analizado la economía portuguesa estaba en un ciclo recesivo. Por tanto, parece no haber una predicción unívoca en cuanto a los signos del efecto del ciclo económico en la probabilidad de salir del empleo. Finalmente, las tasas de salida del empleo son mayores (tanto para hombres como para mujeres) en el cuarto trimestre. 29