Prima salarial al uso de computadora en el trabajo. Evidencia de microdatos para México

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Gustavo Félix-Verduzco
Aldo Josafat Torres García

Resumen

Antecedentes: Se contrasta la hipótesis de existencia de una prima salarial con el uso de computadora en el trabajo. Hasta ahora la mayoría de los estudios se han enfocado en países desarrollados y muy pocos en países en desarrollo.

Métodos: Se estiman ecuaciones salariales con efectos mixtos que incorporan características de trabajadores y empleadores que controlan la heterogeneidad regional de los mercados laborales. También se utiliza un método alternativo para calcular las diferencias salariales mediante técnicas de emparejamiento.

Resultados: La evidencia, con información de 2006 y 2014, es favorable a la hipótesis. Las estimaciones más modestas indican una prima entre 17 y 19% para los usuarios más intensivos.

Conclusiones: La aceptación significa que la computadora es parte del cambio tecnológico que aumenta la productividad, lo que incentiva a empleadores a pagar una prima a los trabajadores habilitados. Indica, además, para el país la importancia de reducir la brecha digital tanto en trabajadores capacitados como en empresas que adopten la tecnología.
Palabras clave:
cambio tecnológico sesgado, computadora, diferencias salariales

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Métricas PlumX

Citas

Abadie, A., D. M. Drukker, J. L. Herr y G. W. Imbens (2004), “Implementing Matching Estimators for Average Treatment Effects in Stata”, Stata Journal, vol. 4, núm. 3, pp. 290-311.

‒‒‒‒ , y G. W. Imbens (2006), “Large Sample Properties of Matching Estimators for Average Treatment Effects”, Econometrica, vol. 74, núm. 1, pp. 235-267.

‒‒‒‒ , y G. W. Imbens (2011), “Bias-corrected Matching Estimators for Average Treatment Effects”, Journal of Business and Economic Statistics, vol. 29, núm. 1, pp. 1-11.

‒‒‒‒ , y G. W. Imbens (2016), “Matching on the Estimated Propensity Score”, Econometrica, vol. 84, núm. 2, pp. 781-807.

Acemoglu, D. (2002), “Technical Change, Inequality, and the Labor Market”, Journal of Economic Literature, vol. 40, núm. 1, pp. 7-72.

Arabsheibani, G. R., J. M. Emami y A. Marin (2004), “The Impact of Computer Use on Earnings in the UK”, The Scottish Journal of Political Economy, vol. 51, núm. 1, pp. 82-94.

Austin, P. C. (2009), “Balance Diagnostics for Comparing the Distribution of Baseline Covariates Between Treatment Groups in Propensity Score Matched Samples”, Statistics in Medicine, vol. 28, núm. 25, pp. 3 083-3 107.

Autor, D., F. Levy y R. Murnane (2003), “The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration”, Quarterly Journal of Economics, vol. 118, núm. 4, pp. 1 279-1 333.

Autor, D., L. Katz y A. Krueger (1998), “Computing Inequality: Have Computers Changed the Labor Market?”, Quarterly Journal of Economics, vol. 113, núm. 4, pp. 1 169-1 213.

Berman, E., J. Bound y S. Machin (1998), “Implication of Skill-Biased Technological Change: International Evidence”, Quarterly Journal of Economics, vol. 113, núm. 4, pp. 1 245-1 279.

‒‒‒‒ , J. Bound y Z. Griliches (1994), “Changes in the Demand for Skilled Labor within US Manufacturing: Evidence from the Annual Survey of Manufacturers”, The Quarterly Journal of Economics, vol. 109, núm. 2, pp. 367-397.

Bound, J., y G. Johnson (1992), “Changes in the Structure of Wages in the 1980’s: An Evaluation of Alternative Explanations”, American Economic Review, vol. 82, núm. 3, pp. 371-392.

Card, D., y J. DiNardo (2002), “Skill-Biased Technological Change and Rising Wage Inequality: Some Problems and Puzzles”, Journal of Labor Economic, vol. 20, núm. 4, pp. 733-783.

Chennells, L., y J. Van Reenen (1997), “Technical Change and Earnings in British Establishments”, Economica, vol. 64, núm. 3, pp. 587-604.

‒‒‒‒ , y J. Van Reenen (1998), “Establishment Level Earnings, Technology and the Growth of Inequality: Evidence from Britain”, Economics of Innovation and New Technology, vol. 5, núms. 2-4, pp. 139-164.

Davis, S., y J. Haltiwanger (1991), “Wage Dispersion Between and Within US Manufacturing Plants, 1963–86”, Brookings Papers on Economic Activity: Microeconomics, pp. 115-180.

DiNardo, J. E., y J. S. Pischke (1997), “The Returns to Computer Use Revisited: Have Pencils Changed the Wage Structure Too?”, The Quarterly Journal of Economics, vol. 112, núm. 1, pp. 291-303.

Dolton, P., y G. Makepeace (2004), “Computer Use and Earnings in Britain”, The Economic Journal, vol. 114, núm. 494, pp. C117-C129.

Dostie, B., R. Jayaraman y M. Trépanier (2006), “The Returns to Computer Use Revisited, Again”, documento de discusión núm. 2 080 de IZA, Bonn, Alemania.

Dunne, T., J. Haltiwanger y L. Foster (2004), “Wage and Productivity Dispersion in US Manufacturing: The Role of Computer Investment”, documento de trabajo núm. 7 465 del NBER, Cambridge, Massachusetts.

Entorf, H., y F. Kramarz (1997), “Does Unmeasured Ability Explain the Higher Wages of New Technology Workers?”, European Economic Review, vol. 41, núm. 8, pp. 1 489-1 509.

Katz, L. F., y D. H. Autor (1999), “Changes in the Wage Structure and Earnings Inequality”, en O. Ashenfelter y D. Card (eds.), Handbook of Labor Economics, vol. 3A, North-Holland, Ámsterdam, pp. 1 463-1 555.

Katz, L. F., y K. Murphy (1992), “Changes in the Relative Wages, 1963-1987: Supply and Demand Factors”, Quarterly Journal of Economics, vol. 107, pp. 35-78.

Krueger, A. (1993), “How Computers Have Changed the Wage Structure: Evidence from Microdata, 1984-1989”, Quarterly Journal of Economics, vol. 108, núm. 1, pp. 33-60.
Leuven, E., y B. Sianesi (2003), “PSMATCH2: Stata Module to Perform Full Mahalanobis and Propensity Score Matching, Common Support Graphing, and Covariate Imbalance Testing”, disponible en http://ideas.repec.org/c/boc/bocode/s432001.html

Liu, J. T., M. W. Tsou y J. K. Hammitt (2004), “Computer Use and Wages: Evidence from Taiwan”, Economics Letters, vol. 82, núm. 1, pp. 43-51.

Miller, P., y C. Mulvey (1997), “Computer Skills and Wages”, Australian Economic Papers, vol. 36, núm. 68, pp. 106-113.
Mincer, J. (1974), Schooling, Experience, and Earnings, Columbia University Press, Nueva York.

OCDE (2011), Factbook 2011-2012: Economic, Environmental and Social Statistics, disponible en http://dx.doi.org/10.1787/factbook-2011-en

Oosterbeek, H. (1997), “Returns from Computer Use: A Simple Test on the Productivity Interpretation”, Economic Letters, vol. 55, núm. 2, pp. 273-277.

‒‒‒‒ , y J. Ponce (2011), “The Impact of Computer Use on Earnings in a Developing Country: Evidence from Ecuador”, Labour Economics, vol. 18, núm. 4, pp. 434-440.

Pabilonia, S. W., y C. Zoghi (2005), “Returning to the Returns to Computer Use”, American Economic Review, vol. 95, núm. 2, pp. 314-317.

Reilly, K. T. (1995), “Human Capital and Information: Employer Size Wage Effects”, Journal of Human Resources, vol. 30, núm. 1, pp. 1-18.

Rodríguez, R. E., y D. Castro (2012), “Efectos del cambio tecnológico en los mercados de trabajo regionales en México”, Estudios Fronterizos, vol. 13, núm. 26, pp. 141-174.

Rosenbaum, P. R., y D. B. Rubin (1983), “The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects”, Biometrika, vol. 70, núm. 1, pp. 41-55.