UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS Modelos

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS
E.A.P. DE. ESTADÍSTICA
Modelos Probit y Tobit aplicados al estudio de la oferta
laboral de los trabajadores secundarios en el Perú
Anexos
MONOGRAFÍA
Para optar el Título de Licenciado en Estadística
AUTOR
Edgard Abanto Millones
LIMA – PERÚ
2003
ANEXOS
A.1 ECUACIÓN SALARIAL
El ingreso o costo de oportunidad de los trabajadores secundarios sólo se conoce
para aquellos que se encuentran laborando. Por lo tanto, de la ecuación salarial
con la muestra total no se puede inferir el costo de oportunidad para toda la
población estudiada. Esto es lo que se conoce como sesgo de selección.
Heckman, propone un método de dos pasos que soluciona estos problemas.
Dicho modelo de dos etapas que suele utilizarse en situaciones donde aparezca el
“sesgo de selección”. Heckman afirma que el problema de utilizar MCO para
estimar la ecuación de regresión es que proporciona estimadores sesgados debido
a la presencia de una variable omitida, donde la cantidad (que se denomina razón
inversa de Mills).
ë = ö( Xâ ) / Ö( Xâ )
es una variable omitida. Si dicha variable omitida se incluyera en la regresión
MCO, como en
Wi=Xiâ+ ö( Xâ ) / Ö ( Xâ )
donde:
Wi: variable dependiente
Xi: Variables independientes
Las estimaciones resultarían consistentes, Heckman afirma que dicho modelo se
estima fácilmente mediante el siguiente estimador en dos etapas:
1. Realizar un modelo Probit sobre las variables Xâ y obtener las
estimaciones que permiten construir la variable ë que representa el sesgo
de la selección.
2. Se estima la ecuación de costo de oportunidad por MCO incluyendo como
regresor a ë, y se realiza la prueba de significación de dicha variable. Si se
rechaza que su coeficiente es cero puede afirmarse que efectivamente
existe sesgo de selección.
A.1.1 ESTIMACIÓN DE LA VARIABLE COSTO DE OPORTUNIDAD.
La Estimación de los datos de la variable ingresos por hora (Ln_ingresos) se
realizaron siguiendo la metodología anterior. Las variables usadas son:
Variable dependiente.
1.
Ln_ingresos.
Logaritmo de los ingresos mensuales .
Variable cuantitativa continua.
Variable explicativas.
1.
Secundaria .
Si el individuo tiene estudios hasta nivel secundario o
no.
2.
1 :
Nivel secundario.
0 :
Otros.
Superior .
1 :
Si el individuo tiene estudios nivel superior o no.
Nivel superior.
0 :
6.
Otros.
Se la define como dummy que identifica a los trabajadores
Sexo.
varones.
7.
1 :
Hombre.
0 :
Mujer.
Independientes no formal. Se la define como dummy que identifica a
los trabajadores secundarios que laboran de manera informal.
1 :
Trabajador informal.
0 :
Otros.
3.
Exp_lab2 . Se refiere a la experiencia laboral al cuadrado del trabajador.
4.
Exp_lab . Se refiere a la experiencia laboral del trabajador.
5.
Ratio de Mill . Representa el sesgo de la selección.
6.
Lima_met. Se refiere si el trabajador reside en Lima Metropolitana.
Resultados:
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
549096.2
2064224
2613320
df
8
2303756
2303764
Mean Square
F
68637.027 76601.646
.896
Sig.
.000 a
a. Predictors: (Constant), LIMA_MET, recode de sexo, dumi superior o no, EXP_LAB2,
independiente no formal, dumi secundaria o no, RAT_MILL, EXPE_LAB
b. Dependent Variable: Logaritmo natural del ingreso por hora
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
(Constant)
secundaria
superior
sexo
independiente no formal
EXP_LAB2
EXPE_LAB
RAT_MILL
LIMA_MET
1.5214
Std. Error
.002
.3545
.9660
95% Confidence Interval for B
t
697.021
Sig.
.000
Lower Bound
1.517
Upper Bound
1.526
.001
.002
243.357
473.676
.000
.000
.352
.962
.357
.970
-.4021
.002
-196.899
.000
-.406
-.398
-.4486
-.0009
.001
.000
-313.921
-237.418
.000
.000
-.451
-.001
-.446
-.001
.0423
.000
257.489
.000
.042
.043
.4130
.3015
.003
.001
161.784
234.845
.000
.000
.408
.299
.418
.304
a. Dependent Variable: Logaritmo natural del ingreso por hora
Calculados los parámetros de la ecuación de regresión, se estimaron los valores
de la variable Y=Ln_ingresos (logaritmo de los ingresos por hora de los
trabajadores secundarios).
A.2. ENCUESTA NACIONAL DE HOGARES
CARACTERÍSTICAS DE LA ENCUESTA
1. TIPO DE ENCUESTA
La encuesta es de derecho, significa que, la población en estudio está constituida
por todos los residentes habituales del hogar.
2.COBERTURA DE LA ENCUESTA
2.1 Cobertura Geográfica.- La Encuesta se realizará en el área urbana del
territorio nacional. Se considera área urbana a aquella conformada por centros
poblados con más de 2 mil habitantes.
2.2 Cobertura Temporal.- La Encuesta se efectuó durante los meses de Agosto
y Septiembre .
2.3 Cobertura Temática.- La Cobertura Temática de la investigación
comprende:
-Características de los Miembros del Hogar
-Empleo e Ingreso:
• Condición de Actividad
• Sindicalización
• Ingresos
• Trabajo Anterior
• Trabajo Habitual
-Educación y Calificación para el trabajo
-Seguridad Social
-Migración
-Uso de Computadora e Internet en el centro de trabajo
3. MÉTODO DE LA ENTREVISTA
Se empleará el método de entrevista directa, con personal debidamente
capacitado y entrenado para tal fin y que visitará las viviendas seleccionadas
durante el periodo de recolección de información.
4. PERÍODOS DE REFERENCIA
Los periodos de referencia para las variables a investigarse en el III Trimestre son
los siguientes:
-Características de los Miembros del Hogar:
• Día de la entrevista
• Residencia habitual: Últimos 30 días
• Semana pasada
-Empleo
• Condición de actividad: Semana pasada
-Búsqueda de Otro Empleo: Día de la entrevista
5. FINALIDAD Y OBJETIVOS
5.1
FINALIDAD
Suministrar información estadística demográfica, social y económica
provenientemente de los hogares, que proporcionen una adecuada base
cuantitativa para el estudio de la realidad nacional, la formulación y evaluación de
los planes de desarrollo y la toma de decisiones.
5.2
OBJETIVOS GENERALES
1 Obtener información sobre la estructura y tendencias de cambio en la fuerza
laboral a través de sus características socioeconómicas básicas, tales como: los
niveles de empleo e ingreso, grupos y categorías ocupacionales, trabajo
habitual, migración calificación para el trabajo y otros datos referentes a la
disponibilidad y utilización de los recursos humanos en el país.
2 Proveer información periódica, sistemática y oportuna en los periodos
íntercensales.
3 Servir de fuente de información a instituciones publicas y privadas, así como;
a investigadores.
4 Permitir la comparabilidad con investigaciones similares, en relación a las
variables investigadas.
5.3
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- Determinar la población económicamente activa (PEA), relacionada con sus
características en cuanto a sexo, edad, educación, estado civil o conyugal,
concisión de actividad, migración, ocupación, categoría de ocupación, rama de
actividad económica, etc.
- Determinar la PEA Ocupada relacionándola con sus característica en cuanto a
sexo, edad, educación, estado civil o conyugal, migración, ocupación,
categoría de ocupación, rama de actividad económica, horas trabajadas, nivel
de ingreso percibido, etc.
- Determinar la Población Desempleada relacionándola con sus características
en cuanto a sexo, edad, educación, estado civil o conyugal, migración, etc.
- Determinar la población económicamente inactiva, relacionándola con sus
características en cuanto a sexo, edad, educación, trabajo anterior, estado civil,
migración, etc.
- Determinar la tasa de desempleo y subempleo.
- Obtener indicadores del ingreso por trabajo.
- Obtener información sobre educación y calificación para el trabajo.
- Ingreso por trabajo:
Ordinarios: Día, semana, quincena, mes anterior o 2 meses
o
anteriores.
o
En Especie: Últimos 12 meses.
o
Extraordinarios: Últimos 12 meses.
- Ingresos por Transferencias Corrientes: Últimos 6 meses.
- Ingresos por Rentas de la Propiedad: Últimos 12 meses.
- Otros Ingresos Extraordinarios: Últimos 12 meses.
- Trabajo Anterior para los desocupados e inactivos: Ultimo trabajo realizado.
- Trabajo Habitual para los ocupados, desocupados e inactivos: Últimos 12
meses.
- Ingreso por Actividad Agropecuaria: Últimos 12 meses.
6 DISEÑO MUESTRAL
6.1
Población Bajo Estudio.- Comprende las viviendas particulares y sus
ocupantes del área urbana del país.
6.2
Marco Muestral.- El Marco Muestral está basado en la información
del Precenso de 1999 y el material cartográfico respectivo. La información de este
marco ha sido actualizada a 2001 en los conglomerados seleccionados para la
muestra.
6.3
Unidades de Muestreo.- La unidad Primaria de Muestreo (UPM) es
el centro poblado urbano con 2 mil y más habitantes.
La unidad Secundaria de Muestreo (USM) es el conglomerado que tiene en
promedio 80 viviendas particulares.
La unidad Terciaria de Muestreo (UTM) es la vivienda particular.
6.4
Tipo de Muestreo.- La muestra es probabilística, estratificada y de
áreas.
La selección de la muestra es sistemática, proporcional al tamaño en la primera
y segunda etapa de muestreo, y de selección sistemática simple de una muestra
compacta en la tercera etapa.
El nivel de confianza de los resultados muestrales es del 95%.
6.5
Tamaño Muestral.- El tamaño de la muestra en le ámbito nacional
urbano e de 10 395 viviendas, distribuidas en 725 conglomerados.
El número de viviendas a seleccionarse por conglomerados es igual a doce (12)
en el dominio de Lima Metropolitana y quince (15) en el resto de dominios
urbanos.
7. NIVELES DE INFERENCIA
Los resultados de la Encuesta tendrán los siguientes niveles de inferencia:
• Nacional Urbano
• Dominios Geográficos:
- Costa Urbana
- Sierra Urbana
- Selva Urbana
• Ciudades:
- Área Metropolitana de Lima y Callao
- Arequipa
- Chimbote
- Cajamarca
- Lambayeque
- Puno y Juliaca
- Pucallpa
De acuerdo al diseño muestral, se podrá producir resultados para diferentes
arreglos de unidades y su nivel de desagregación dependerá fundamentalmente de
la precisión con que se estime el dato, y ésta del tamaño de la muestra para cada
caso.