anÁlisis de la incidencia del salario mÍnimo en el nivel

José Javier Monroy TaracenaGuatemala, diciembre 2020

ANÁLISIS DE LA INCIDENCIA DEL SALARIO MÍNIMO EN EL NIVEL DE EMPLEO FORMAL DEL MERCADO LABORAL DE GUATEMALA DE 2010-2018

Asociación de Investigación y Estudios Sociales © 202010a. Calle 7-48, zona 9.PBX: 2201-6300 www.asies.org.gt, [email protected] de Guatemala, Guatemala, C.A.

AutorJosé Javier Monroy Taracena

Departamento de Investigación y Consultoría EconómicaFabián JuárezPedro PradoLuis San José

Grupo EditorialPablo Hurtado GarcíaAna Lucía BlasLilliana López PinedaGuisela MayénAna María de Specher

Diseño y diagramaciónCesia Calderón

Imagenes e ilustracionesfreepik.com bajo licencia premium

ImpresiónCentro de Impresiones Gráficas (CIMGRA)

La investigación y publicación se realizó con la colaboración de la Fundación Konrad Adenauer de la República Federal de Alemania (KAS). Se permite la reproducción total o parcial de este documento, siempre que se cite la fuente.

ÍndiceIntroducción......................................................................3Planteamiento del problema ...........................................3Objetivos ............................................................................4Metodología ......................................................................5Discusión de resultados ...................................................9Conclusiones ...................................................................10Recomendaciones ...........................................................11Referencias ......................................................................12

Resumen ejecutivo

La presente tesis se proyecta como una primera aproximación para identificar cuál fue la incidencia del salario mínimo en el nivel de empleo formal del mercado laboral de Guatemala. El estudio se limita a un análisis estadístico de 2010 a 2018, debido a la actualidad y disponibilidad de los datos.

El análisis será dividido en dos. El primero consiste en examinar el nivel de empleo para las actividades catalogadas como «agrícola». El segundo, para todas las actividades restantes, agrupadas en una sola categoría denominada como «no agrícola».

De acuerdo con Wooldridge (2010), se empleará un análisis de series de tiempo de rezagos distribuidos finitos (RDF) compuesto por dos modelos. Las variables independientes de ambos modelos son el salario mínimo del período actual, el salario mínimo rezagado un período y el PIB real del período actual; todas transformadas logarítmicamente. Respecto a las variables dependientes, estas se presentan en forma de tasa, donde cada una mide el nivel de empleo formal para cada tipo de actividad económica.

La motivación del presente estudio surge de la relativa escasez de evidencia empírica sobre el tema en Guatemala, así como de la existencia de estudios previos, en otros países, que efectivamente han encontrado relación entre las variables económicas mencionadas.

IntroducciónDe acuerdo con Parkin et al (2007), para poder tener un ingreso, las personas intercambian el producto de los distintos factores de producción que poseen (tierra, capital, habilidades empresariales y trabajo). La tierra produce rentas, el capital produce intereses, las habilidades empresariales producen beneficios y el trabajo produce, el punto de partida de esta investigación, salarios. El salario puede también ser definido como el precio del trabajo.

Los salarios pueden ser fijados de distintas formas. En algunas ocasiones se determinan mediante negociaciones individuales entre una empresa y un trabajador; en otras, se fijan de manera colectiva, mediante convenios o pactos (Blanchard et al, 2012).

De acuerdo con OIT (2019) un «salario mínimo» consiste en la remuneración mínima, por ley, que un empleador debe pagar a un trabajador, por concepto de la labor que este último haya desempeñado en un período de tiempo determinado. Esta cantidad no puede verse disminuida a causa de ninguna negociación individual o colectiva.


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Planteamiento del problema

Guatemala tiene garantizado el salario mínimo a través de distintos medios legales, dentro de los cuales está la Constitución Política de la República (Hernández, 2010). El país ha tenido también, durante el período en cuestión, incrementos paulatinos al mismo (Mintrab, 1995-2015; 2016-2020).

No obstante, los indicadores del mercado laboral actualmente excluyen información importante para elaborar conclusiones a priori. Por ejemplo, al ver los Gráficos 1 y 2 se podría afirmar una relación positiva entre salario mínimo y empleo. Los salarios mínimos del Gráfico 1 están ajustados para la inflación. La tasa del Gráfico 2 es respecto de la población económicamente activa (INE, 2018)

Cuando estos indicadores se analizan individualmente pueden proporcionar distintas realidades sobre el panorama del mercado, ya que como se verá más adelante, la afirmación previa no es del todo cierta.

Gráfico 1

SM_AGRICOLA_REALSM_EXPORTMAQUILA_REALSM_NO_AGRICOLA_REAL

Q66

Q58

Q64

Q56

Q62

Q54

Q60

Q52

Q502010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Fuente: elaboración propia con base en Mintrab (1995-2015), Mintrab (2016-2020) y Banguat (2010-2020).

4 ASOCIACIÓN DE INVESTIGACIÓN Y ESTUDIOS SOCIALES

Lo anterior, junto con el hecho de que el salario mínimo ha probado tener relación con el nivel de empleo de otras economías (Torres, 2016; Card y Krueger, 1994), representan las causas principales para plantear esta investigación como un primer acercamiento para determinar la incidencia que el instrumento ha tenido sobre el nivel de empleo en Guatemala.

Gráfico 2. Tasa desempleo abierto

4.4 %

4.0 %

3.6 %

3.2 %

2.8 %

2.4 %

2.0 %

1.6 %2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Fuente: elaboración propia con base en INE (2002-2019).

Objetivos

General • Determinar la incidencia del salario mínimo en el nivel de empleo formal en Guatemala durante el período en cuestión.

Específicos

• Cuantificar el efecto de los aumentos al salario mínimo y demás variables explicativas sobre le tasa de empleo formal de cada sector (agrícola y no agrícola).

• Evaluar la significancia estadística de más rezagos (valores pasados) de la variable del salario mínimo.

• Argumentar si, en lo que concierne exclusivamente al nivel de empleo, resulta conveniente o no, continuar incrementando el salario mínimo.

El presente estudio no pretende evaluar el efecto de los incrementos al salario mínimo sobre otras variables económicas como la desigualdad del ingreso, la pobreza o el desarrollo humano. Tampoco se propone analizar los efectos del incremento al salario mínimo sobre factores propios del mercado laboral guatemalteco, como el pago de impuestos de planilla o el pasivo laboral del patrono. Únicamente se desea evaluar el efecto que el instrumento ha tenido sobre el nivel de empleo formal, específicamente, sobre la tasa de empleo formal construida.


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MetodologíaEl presente análisis se construye a partir de nueve Encuestas Nacionales de Empleo e Ingresos (ENEI), una por año, donde se toma la última1 de cada año. El grupo objetivo está conformado por las personas que afirmaron encontrarse dentro de la población económicamente activa asalariada y afiliada al Instituto Guatemalteco de Seguridad Social (IGSS).

Respecto a las personas en condiciones laborales similares, pero carentes de la característica de afiliación al IGSS (i.e. que laboran en el sector informal), no fueron incluidas en el análisis, ya que es poco probable que el sector informal efectivamente aplique la normativa del salario mínimo.

Retomando al grupo objetivo establecido, puede argumentarse que los cambios en el salario mínimo afectan únicamente a aquellos trabajadores que perciben una remuneración cercana al valor de dicho salario. Es decir, si se incrementa el salario mínimo de tres mil a cinco mil quetzales, por muy elevado que este incremento parezca, un trabajador que gana diez mil quetzales tendrá pocas posibilidades de perder su empleo a causa del incremento.

Sin embargo, ¿cómo pudiese justificarse este límite salarial máximo para categorizar a un trabajador como «vulnerable» a cambios en el salario mínimo? Si el salario mínimo es de tres mil quetzales, ¿se considera que un incremento en él afecta solo a los que ganan hasta cinco mil? ¿cuatro mil o seis mil? ¿O quizás un diez o un quince por ciento arriba del salario mínimo? No se encontró evidencia empírica de un análisis de este tipo que pudiese justificar, entre otros factores, el límite mencionado.

El presente análisis evita basarse en un criterio subjetivo que luego pudiese interpretarse como una especificación ad hoc en el modelo econométrico. No obstante, la observación del límite salarial máximo es relevante y puede ser incorporada en futuros estudios de la relación salario mínimo y empleo (puede incluso ser el tema principal del estudio: determinar dicho límite de «vulnerabilidad»).

La variable dependiente del modelo del presente estudio consiste en una tasa. Para determinar esta tasa fue necesario aplicar dos procesos de filtraje a las bases de datos; uno para el numerador (el cual es equivalente al grupo objetivo mencionado previamente) y otro para el denominador (el cual equivale a la PEA).

La construcción de esta tasa se basa en la forma en la que el INE (2018) mide el nivel de empleo. La diferencia es que la mencionada institución lo hace a través del desempleo (i.e. cantidad desempleados dividida dentro de la PEA) y el presente estudio a través del empleo. ¿Por qué? Porque la característica de «formal» puede ser medida únicamente a través del empleo y no del desempleo (i.e. no existen los «desempleados formales»).

De tal manera, la tasa de empleo formal es construida como sigue:

Fuente: elaboración propia con base en INE (2018) y H. Rivas, comunicación personal por email, 29 de enero de 2020.

Las siguientes tablas muestran los filtros aplicados a las bases de datos para la determinación de los Asalariados formales (Tabla 1) y de la PEA calculada (Tabla 2).

1 Con excepción de los años 2011 y 2012, donde se toma la única encuesta levantada en todo el año.


Tabla 1

Pregunta en la boleta Respuesta requerida

«Edad» Mayor o igual a 15

«¿Está (…) vinculado al Instituto Guatemalteco de Seguridad Social -IGSS- como…?» Afiliado

«¿En el trabajo al que dedicó más horas la semana pasada o la última semana que trabajó (…), es o era…?»

Empleado(a) del gobierno; empleado(a) privado (a); jornalero(a) o peón(a); empleado(a) doméstico(a)

«¿A qué actividad económica se dedica principalmente la empresa, institución, negocio, industria, finca, oficina o compañía donde (…) trabaja o trabajó la semana pasada o la última semana que trabajó»

Agricultura, ganadería, caza y silvicultura, para el sector agrícola.

Todas las demás actividades para el sector no agrícola y exportación maquila.

Fuente: elaboración propia con base en INE (2018) y H. Rivas, comunicación personal por email, 29 de enero de 2020

Tabla 2

Pregunta en la boleta Respuesta requerida

«Edad» Mayor o igual a 15

«¿Cuál fue la actividad principal de (…) la semana pasada?» Trabajar

«Además de la actividad principal de la semana pasada (…), ¿Trabajó al menos una hora por un sueldo, salario o una paga?»

Sí

«La semana pasada (…)» Sí

«La semana pasada (…), ¿Ayudó al trabajo de otras personas o ayudó en un negocio familiar o actividad agrícola, fábrica o comercio por más de una hora por el que no recibe ingreso o paga?»

Sí

«Cuál fue la razón principal por la que (…) no trabajó la semana pasada?»

Vacaciones; enfermedad o accidente (cubierto por el IGSS); huelga o paro; suspensión laboral

«¿Durante este período de ausencia (…), recibe salario, sueldo o ganancia?» Sí

«¿En cuánto tiempo (…) regresará a este mismo trabajo?»

Ya se incorporó o regresará a trabajar en esta semana; en cuatro semanas o menos

«En caso de haber encontrado trabajo la semana pasada, ¿tuvo algún motivo para no comenzar a trabajar?»

No

Fuente: elaboración propia con base en INE (2018) y H. Rivas, comunicación personal por email, 14 de enero de 2020


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Tomando en cuenta principalmente al modelo planteado por Torres (2016) en su investigación, fue posible plantear la siguiente ecuación como modelo principal del presente estudio:

Ecuación E.0

Dado que la variable dependiente es una tasa, se prefirió trabajarla en niveles (unidades originales), a diferencia de las tres independientes, las cuales fueron convertidas a su forma logarítmica. De esta manera, el modelo es considerado como uno nivel-log (Wooldridge, 2010) y es interpretado como tal en la sección de conclusiones.

El análisis econométrico consta de dos regresiones, las cuales tienen las mismas tres variables explicativas: el salario mínimo contemporáneo ( )2, el salario mínimo rezagado un período ( )3, y el PIB real contemporáneo ( ).

La diferencia entre ambas regresiones es la variable explicada, pues para una es la tasa de empleo para los asalariados del sector agrícola ( ) y, para la otra, la tasa de empleo para los asalariados de los sectores no agrícola y exportación-maquila ( ). El grupo objetivo ( ), consecuentemente, fue dividido en dos: el de los empleados formales agrícolas, denominada como y la de los empleados formales no agrícolas y exportación-maquila, denominada como .

A continuación se exponen las ecuaciones de cada modelo junto con el cálculo de cada una de sus variables:

Ecuación E.1

Donde:

2 Como se muestra en Mintrab (1995-2015;2016-2020), estos salarios mínimos tuvieron exactamente el mismo valor durante el periodo de la investigación, pero se emplearon como variables distintas para una más fácil interpretación y compresión de los resultados. El mínimo fijado para las actividades de exportación maquila no fue utilizado, ya que la diferencia respecto del no agrícola fue de solo 8.02% en promedio durante todo el período, y, además, coincidió en los años de subidas y bajadas.

3 Sucede lo mismo que con el salario mínimo contemporáneo.


Ecuación E.2

Donde:

Se trabajó con el análisis básico de regresiones con datos de series de tiempo, para el cual, según Wooldridge (2010), existen dos modelos de regresión: modelos estáticos y modelos de rezagos distribuidos finitos (RDF). En los estáticos, la relación entre la variable dependiente y las independientes es contemporánea, o, dicho de otra forma, todas las variables se afectan en el mismo período (p.ej. incrementar la publicidad hoy produce un aumento en las ventas hoy mismo).

Por otro lado, un modelo RDF (el tipo de modelo escogido para llevar a cabo el análisis del presente estudio), permite que una o más variables independientes se encuentren de forma rezagada y tengan influencia sobre la variable dependiente (p.ej. incrementar la publicidad hoy, no incrementa las ventas sino hasta después de dos días).

Contrario al modelo estático, el RDF plantea que un cambio en cierta variable independiente no produce efectos exclusivamente inmediatos sobre la variable dependiente (Wooldridge, 2010).

Así como sucede con el análisis de corte transversal (Wooldridge, 2010), las series de tiempo emplean los supuestos del Modelo Clásico Lineal (MCL). Estos supuestos implican que los estimadores de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) son MELI (Mejores Estimadores Lineales Insesgados).

Para comprobar que los estimadores del modelo son insesgados, fueron necesarios los supuestos de linealidad en los parámetros, ausencia de colinealidad perfecta y media condicional cero. Para afirmar que los estimadores eran mejores, lineales e insesgados, se requirieron los supuestos de homocedasticidad y ausencia de autocorrelación serial, además de los primeros tres (Wooldridge, 2010).

Para poder realizar inferencias estadísticas precisas, fue necesario añadir el supuesto de normalidad a los anteriores cinco (Wooldridge, 2010).

Finalmente, y debido a la naturaleza de algunas de las series planteadas en este estudio, fue necesario también abordar dos casos específicos de comportamiento indeseado en series de tiempo: la presencia tendencia en el tiempo y los R-cuadrados inflados.


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Discusión de resultadosLa Tabla 3 expone los resultados del único modelo del análisis agrícola que: a) tiene descontado el efecto de la tendencia en el tiempo (mediante una variable de tendencia); b) goza de significancia estadística en dicha variable de tendencia; c) ostenta la validación de todos los supuestos de MCO.

Los resultados de este modelo se consideraron como satisfactorios (dado el alcance y la calidad de las series), por lo cual son los utilizados para establecer las conclusiones y recomendaciones del estudio, respecto al sector agrícola.

Tabla 3

Modelo Variable Coeficiente R-cuadrado ajustado Estadístico F

E.1.1.C

-6.780

0.911 0.000-10.268***

24.880***

-0.594**

Fuente: elaboración propia con base en Banguat (2001-2018), Banguat (2010-2018), INE (2002-2019), Mintrab (1995-2015) y Mintrab (2016-2020). Nota: *** indican significancia estadística al 1 %; ** al 5 % y * al 10 %. Cero asteriscos indican ausencia de significancia a niveles inferiores a 10 %.

La Tabla 4 muestra los resultados del modelo E.2, los cuales se consideran como satisfactorios, dada la calidad y alcance de las series originales. Fue este el modelo utilizado para la elaboración de las conclusiones y recomendaciones del estudio respecto del sector no agrícola y exportación-maquila.

Tabla 4

Modelo Variable Coeficiente R-cuadrado ajustado Estadístico F

E.2

74.140

-0.158 0.6088.595

-23.374

Fuente: elaboración propia con base en Banguat (2001-2018), Banguat (2010-2018), INE (2002-2019), Mintrab (1995-2015) y Mintrab (2016-2020). Nota: *** indican significancia estadística al 1 %; ** al 5 % y * al 10 %. Cero asteriscos indican ausencia de significancia a niveles inferiores a 10 %.


ConclusionesCon base en el análisis previo, fue posible realizar las siguientes conclusiones:

• Puede argumentarse que, en el corto plazo, los resultados del presente estudio son congruentes con los del estudio de Najarro (2011), quien tampoco es capaz de encontrar una relación estadísticamente significativa entre salario mínimo y empleo para el caso de Guatemala. En el mediano plazo, la evidencia empírica del presente análisis es congruente con la del estudio de Torres (2016), quien encuentra una relación negativa entre las variables.

• Para el sector agrícola es posible afirmar que el aumento al salario mínimo carece de un efecto estadísticamente significativo sobre la tasa de empleo del año actual. Sin embargo, un incremento del 1 % en este mismo salario mínimo, disminuirá la tasa de empleo del año siguiente en 0.10 puntos porcentuales. En contraposición, un incremento del 1 % en el PIB real aumenta la tasa de empleo del año actual en 0.24 puntos porcentuales. Finalmente, por cada año que transcurre, la proporción de trabajadores empleados en actividades agrícolas disminuye en 0.005 puntos porcentuales. Las variables explican en un 91 % al modelo y son estadísticamente significativas en conjunto.

• Para el sector no agrícola y exportación-maquila, ninguna de las variables es estadísticamente significativa sobre la tasa de empleo. De igual manera, el tiempo tampoco tiene poder explicativo sobre el nivel de empleo. Las variables son incapaces de explicar al modelo, y en conjunto, no son estadísticamente significativas. De esta inhabilidad del modelo para explicar al empleo no agrícola, podría argumentarse una inapropiada especificación de su forma funcional. Sin embargo, se encontró fundamento para afirmar que la incapacidad del modelo no agrícola proviene de la composición del grupo objetivo no agrícola (i.e. muchos tipos de empleo englobados en una sola categoría, contra un solo salario mínimo que pudiese no reflejar la realidad de cada uno).

• Se evidenció que la adición de un segundo rezago del salario mínimo, resta poder explicativo a ambos modelos. Esto es congruente con uno de los estudios de referencia. Si bien no se espera que los ajustes de los agentes económicos sean inmediatos, tampoco se considera que el tiempo para realizar dichos ajustes deba exceder un año.

• Para el ámbito exclusivo del nivel de empleo, se encontraron tres razones en favor de no frenar los incrementos al salario mínimo. En primer lugar, debido a que ninguna de las variables del salario mínimo mostró tener efectos significativos sobre el nivel de empleo del año en curso. En segundo lugar, debido a que sólo el modelo agrícola fue capaz de explicar satisfactoriamente al empleo (dejando la duda para todos los demás sectores que existen en el país). En tercer lugar, debido a la reducida muestra del estudio (nueve años). Al contar con más observaciones se pueden aplicar pruebas más robustas para los supuestos de MCL, emplear distintos métodos de corrección para dichos supuestos, obtener mejores estimadores, entre otras.

• Finalmente, es necesario recordar que los resultados de la presente investigación son de carácter exploratorio, y, por ende, deben considerarse como una primera aproximación hacia un análisis más robusto respecto de la relación salarios mínimos y nivel de empleo formal.


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RecomendacionesTomando en cuenta las propias conclusiones del presente análisis, así como la evidencia empírica expuesta por los estudios de referencia, se plantearon las siguientes recomendaciones:

• Se considera valiosa la asignación de más fondos al INE para que este pueda levantar la ENEI con la misma periodicidad (en el mismo mes todos los años, o al menos, en el mismo trimestre). Esto, ya que varias de las encuestas utilizadas en el presente estudio fueron efectuadas en distintos meses. De esta forma no solo se homogeniza la recopilación de información, sino también se establecen mejores estadísticas muestrales para los posteriores análisis.

• De la mano con el punto anterior, valdría la pena llevar a cabo el análisis dentro de diez años4, para contar con una mayor cantidad de observaciones. Esto produciría resultados más fiables, pues, por ejemplo, las pruebas de autocorrelación serial y heterocedasticidad empleadas en el método econométrico, funcionan mejor para muestras grandes; lo mismo con el método de corrección de Newey-West (Gujarati y Porter, 2010). Lo anterior puede lograrse, siempre y cuando se asegure antes la continuidad en el instrumento (i.e. al menos una ENEI en cada año), así como sucede con el período que comprende la presente investigación.

• Se considera valioso replantear el análisis sobre un grupo demográfico particularmente vulnerable a los aumentos al salario mínimo, como lo es el caso de los jóvenes o trabajadores sin experiencia, mencionado por Card y Krueger (1994). O bien, como se mencionó anteriormente, para trabajadores cuyos salaros oscilen al salario mínimo. Este último puede ayudar a explicar la falta de sensibilidad a cambios en el salario mínimo mostrada en el modelo no agrícola. La ENEI cuenta ya con algunas de las preguntas (o filtros) necesarias para realizar dichos análisis. Por ejemplo, la encuesta recopila información sobre el valor del último salario devengado por el trabajador, el mayor grado académico alcanzado del mismo, entre otras (INE, 2018).

• Valdría la pena desarrollar nuevamente el análisis, pero, como se estableció en los resultados y conclusiones, con una separación más propia en las actividades no agrícolas y de exportación-maquila. Para ello quizá no es necesario añadir más preguntas a la boleta, sino categorizar formalmente las distintas ramas de actividad económica actualmente existentes en la encuesta, según correspondan al sector no agrícola o exportación-maquila.

• En congruencia con el inciso anterior, puede sugerirse al INE instaurar una definición puntual (con filtros aplicables a las bases de datos) para los asalariados o trabajadores formales, así como ya lo hace con la PEA. La característica de «formal» es relevante para Guatemala, ya que la permanencia en la informalidad continúa por encima del 60 % (INE, 2002-2019). Una opción viable para lo anterior resulta ser la definición propuesta en la presente investigación, la cual está basada en los comentarios provenientes del propio INE (H. Rivas, comunicación personal por e-mail, 29 de enero de 2020).

4 Según indican Gujarati y Porter (2010), que 20 años puede considerarse como una muestra grande en series de tiempo, dependiendo de las variables que se incorporen al modelo.


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