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Puertos marítimos determinantes del ingreso de los colombianos

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Academic year: 2020

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(1)Puertos marítimos determinantes del ingreso de los colombianos. Sebastián Baquero Vargas1 Asesor: Hernán Jiménez. Resumen El presente trabajo investiga si los Puertos Marítimos son un determinante del ingreso de los individuos de Colombia, utilizando como base de datos la Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH – 2008. La estimación fue realizada por medio de la metodología de regresiones por percentiles, a fin de analizar los puertos marítimos como determinantes en varios puntos de distribución del ingreso y no sólo en la media. A partir de las ecuaciones de ingreso de tipo Mincer, se realizó una descomposición de los diferenciales del ingreso y se le agrego una variable dicotómica que mostrara si la ciudad de residencia del individuo posee un puerto marítimo. Esto con el fin de identificar si la existencia de un puerto marítimo en la ciudad de residencia incide en el ingreso de los colombianos. Los resultados sugieren que los puertos marítimos si son un determinante significativo del ingreso de la población colombiana. Además, los resultados indican que la existencia de un puerto marítimo afecta en mayor proporción a los percentiles de la población con ingresos más bajos.. 1. Agradezco los comentarios y la colaboración de Hernán Jiménez, Hernando Zuleta y Marcus Thiell.. 1.

(2) Palabras clave: diferenciales salariales, economía laboral, sistemas de transportes. Clasificación JEL: J31, J70, R40.. Introducción El sector marítimo históricamente ha tenido un rol importante facilitando el comercio y el crecimiento económico de los países (Funke, 2011). Los puertos marítimos han incidido en la formación de las primeras ciudades, ya que las primeras áreas metropolitanas del antiguo y nuevo mundo fueron puertos marítimos a lo largo de las costas del Océano Atlántico y Pacífico (Hoyt, 1962). Es por esto que varios autores como Suarez (2010) han señalado que los puertos marítimos han marcado el rumbo de las ciudades y sus habitantes. En un mundo globalizado, el sector marítimo se ha convertido en un factor vital que facilita la integración de los mercados de bienes manufacturados entre países de todo el mundo. Desde que el comercio internacional empezó a crecer significativamente más rápido que la producción mundial, el comercio exterior empezó a jugar un rol más importante en el desarrollo de las economías nacionales (Funke, 2011). Adicionalmente, el comercio internacional ha hecho que los puertos marítimos no sean solo centros de redistribución, sino que también sean centros industriales (Funke, 2011). Particularmente en el Este y Sudeste Asiático, el éxito industrial de las ciudades está relacionado con el desarrollo del transporte marítimo, esto se ve evidenciado en el dominio del tráfico de contendores por parte del continente Asiático (Démurger, 2001). La nueva geografía económica, las nuevas teorías de comercio y modelos de crecimiento endógenos han resaltado el nexo entre la ubicación geográfica y el crecimiento económico (Funke, 2011). Es por esto que varios autores han llegado a la conclusión que: (a) las regiones y países sin salida al mar comercian menos con regiones y países costeros, y (b) las regiones y países costeros en promedio tienen un mayor crecimiento económico que las regiones y países sin salida al mar (Démurger, 2002). Además, autores como Bruisma (2000) han demostrado que las facilidades de transporte han sido un factor determinante del diferencial de crecimiento en las regiones y en el ingreso de los individuos de China. 2.

(3) Asimismo, Bruisma (2000) encuentra que la infraestructura del transporte es un determinante significativo en las decisiones de locación de recursos por parte de las multinacionales y estas multinacionales tienden a ubicar sus recursos de alto valor agregado en sectores cercanos a los puertos marítimos. Lo cual indica lo importante que son los puertos marítimos como conductores de desarrollo y de Inversión Extranjera Directa en los países. De igual forma, Kawakami (2004) presenta evidencia empírica donde muestra que los puertos marítimos de las ciudades tienen causalidad en el sentido de Granger con el desarrollo económico de Japón. A nivel nacional existen publicaciones que dan algunas aproximaciones acerca del efecto que tienen los puertos marítimos en algunas ciudades del territorio colombiano, sin embargo, estos estudios no son de carácter empírico. Un ejemplo de este tipo de publicaciones es el de Suárez (2010) el cual describe al puerto de Buenaventura como conductor de crecimiento y de desigualdad, ya que Buenaventura es uno de los municipios con mayor potencial de crecimiento económico pero a su vez es uno de los municipios más pobres del Departamento del Valle del Cauca. Por otro lado, Pérez (2007) muestra como el puerto de Buenaventura ha sido un determinante de la situación social de esta ciudad, generando riqueza y desigualdad. Dada la importancia que la literatura le ha dado a los puertos marítimos y a la inexistencia de estudios en Colombia acerca de la incidencia que tienen los puertos marítimos en los individuos, el objetivo de este trabajo es, entonces, el de demostrar si los puertos marítimos son un determinante del ingreso de los colombianos. Para alcanzar el objetivo se utilizaron los datos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH – 2008 y se emplearon ecuaciones de salario de tipo Mincer. A estas ecuaciones se le adiciono una variable dicotómica que indica la existencia de un puerto marítimo en la ciudad que reside el individuo. Con el fin de tener un análisis más profundo se utilizó la metodología de regresiones por percentiles, ya que con esta metodología se puede identificar el efecto que tienen los puertos marítimos en el ingreso de los individuos en todos sus niveles de ingreso y no solo en la media, como lo hacen los trabajos que utilizan la metodología de Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS).. 3.

(4) La estructura del trabajo es la siguiente: primero una introducción acerca de la importancia de los puertos marítimos y su incidencia en el crecimiento económico de los países y sus individuos; en el capítulo I se describe el modelo y la metodología de estimación; en el capítulo II se caracterizan los datos a analizar; en el capítulo III se analizan las estimaciones y los resultados obtenidos, y en el capítulo IV se presentan las conclusiones.. I.. El Modelo y la metodología. La literatura indica que el modelo adecuado para analizar los diferenciales salariales está basado en la estimación de la ecuación de regresión de Mincer llamada “función de ingresos” (Fernández, 2006). Este tipo de ecuación expresa el salario como una función de características observables de oferta y demanda del mercado laboral (Fernández, 2006). La ecuación (1) muestra la forma funcional que tiene la ecuación de tipo Mincer. (1). Donde. es el salario del individuo,. es un vector de características observables y. es un. término de perturbación aleatoria. Dentro de las variables observables se encuentran la ciudad de residencia, la educación, el género, la edad, entre otras. Mientras que el término refleja las características no observables. La aproximación empírica a la ecuación de Mincer toma la siguiente forma funcional (Da Rocha, 1994): (2). En donde. es el logaritmo natural del salario por hora.. Para el caso específico de este trabajo se realizó una modificación a la ecuación de Mincer tradicional, se agregó la variable observable Puertos. Esta es una variable dicótoma que toma valores de 0 si el individuo reside en una ciudad que no tenga puerto marítimo y 1 si tiene. Con la adición de esta variable a la ecuación de Mincer se puede determinar el efecto que tienen los puertos marítimos en los salario de los individuos. La ecuación de ingresos de Mincer con su respectiva modificación y con las variables de capital humano, de tipo de mano de obra y mercado laboral es la siguiente: 4.

(5) (3). En donde. es una variable dicótoma que toma el valor de 1 si el individuo es mujer; es el número de años de educación;. son los años de experiencia potencial,. el cual fue definido como la edad menos los años de educación menos 6;. son los años. de experiencia al cuadrado (esta variable busca captar la presencia de rendimientos marginales decrecientes en la experiencia potencial);. es una variable dicótoma. que toma el valor de 1 si el individuo está casado; la variable. es una variable. dicotómica que toma el valor de 1 si la ciudad de residencia del individuo tiene un puerto marítimo (debido a que la GEIH – 2008 no realizó la encuesta en ciudades que tuvieran puerto en el océano pacífico se tomo a la ciudad de Santiago de Cali como una ciudadpuerto debido a su cercanía con la ciudad de Buenaventura); A1…A8 son variables dicotómicas para los distintos tipos de ocupación (obrero o empleado de empresa particular, obrero o empleado del gobierno, empleado doméstico, trabajador por cuenta propia, patrón o empleador, trabajador sin remuneración, jornalero o peon);. es una variable. dicotómica que toma el valor de 1 si el área de residencia del individuo es urbano; es una variable dicotómica que toma el valor de 1 si la región donde reside el individuo es la región Andina;. es una variable dicotómica que toma el valor de 1 si la región donde reside el. individuo es la región Caribe;. es una variable dicotómica que toma el valor de 1 si la. región donde reside el individuo es la región Pacifica;. es una variable dicotómica que. toma el valor de 1 si la región donde reside el individuo es la región Orinoquía. La variable. excluida de las dummies de los distintos tipos de ocupación fue trabajador familiar sin remuneración y la de región fue la Amazonía. La literatura generalmente estima la ecuación de Mincer por medio de regresiones de Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS). Esta técnica permite determinar el efecto de las variables independientes (observables) sobre la media de la distribución condicional de los salarios (Fernández, 2006). La técnica de OLS permite conocer cómo cambia la media de los salarios ante cambios en las variables observables. Sin embargo, la técnica de OLS 5.

(6) requiere de supuestos fuertes como que los errores de la estimación se distribuyen de la misma forma, algo que no sucede de manera frecuente en el mercado laboral (Fernández, 2006). Por tal motivo y a fin de analizar el efecto que tienen los puertos marítimos en los habitantes de las ciudades colombianas se utilizó la técnica de Regresiones por Percentiles. La técnica de Regresiones por Percentiles fue desarrollada en 1978 por Koenker y Basset. Esta metodología permite relajar los supuestos de OLS y estimar los efectos de la variable independiente en diferentes puntos de la distribución de los salarios (Koenker y Basset, 1978). Es importante resaltar que la metodología de Regresiones por Percentiles es menos sensible a la presencia de outliers que la metodología de OLS (Fernández, 2006). En los modelos de las regresiones por percentiles los percentiles de la distribución condicionada de los salarios se expresan como variables independientes observables como el género, la edad y la experiencia (Koenker y Hallock, 2000). De este modo el modelo para el θ –ésimo se expresa como:. Se debe recalcar que por medio de regresiones por percentiles la distribución de error no se especifica, solo asume que los errores. cumplen con la restricción. (Fernández, 2006). Es importante notar que los coeficientes. estimados se interpretan de la misma manera a. los obtenidos por la metodología OLS. Los parcial de un percentil de. estimados se interpretan como la derivada. respecto a uno de los regresores (Fernández, 2006). En el caso. específico de este trabajo, la derivada parcial de. respecto a la variable. , se. interpretaría como el cambio marginal en el salario por hora del percentil 25 ante la existencia de un puerto marítimo en la ciudad de residencia. II.. Los datos. Para analizar el efecto que tienen los puertos marítimos en los ingresos de los colombianos se utilizó una de las mejores encuestas en cuanto a medición de ingresos laborales, La Gran 6.

(7) Encuesta Integrada de Hogares - GEIH – 2008. Esta encuesta cuenta con representatividad nacional, regional y urbana y busca proporcionar información básica acerca del tamaño y estructura de la fuerza de trabajo. Además, la encuesta permite obtener datos de variables socio-demográficas como el sexo, edad, estado civil, educación, etc. Específicamente, de la GEIH – 2008 se utilizaron los módulos de características generales y de población ocupada, tomados en el mes de enero de 2008. La base de datos depurada con la que se realizaron las estimaciones cuenta con a 19,796 observaciones, de los cuales el 46.12% son hombres y 53.88% son mujeres. Además se compone por individuos que en promedio han cursado 12.73 años de educación, lo que indica que en promedio la población curso hasta sexto grado. Asimismo, el 17.06% de los individuos observados residen en ciudades que cuentan con puerto marítimo y el 82.94% no, lo cual es un buen indicador para este trabajo. III.. Estimaciones y resultados obtenidos. Las estimaciones del modelo de. Regresiones por Percentiles son presentadas a. continuación. Por consideraciones de espacio únicamente se muestran los resultados para los percentiles 5, 25, 50, 75 y 90, los cuales se encuentran en el cuadro 1. Además, se estimo el modelo correspondiente por Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS) a fin de comparar los resultados obtenidos en ambas metodologías. A continuación se presentan los principales resultados de estas estimaciones.. El género. El coeficiente de la variable dicotómica Mujer en el cuadro 1 muestra el diferencial estimado después de controlar las variables explicativas de los ingresos laborales. Teniendo en cuenta las variables explicativas, los diferenciales salariales no cambian de forma sustancial, ya que todos los diferenciales son negativos y significativos tanto en la media como en todos los percentiles estimados, alcanzando niveles de -62.1% en el percentil 5. Sin embargo, las mujeres que se encuentran en los percentiles más bajos de ingresos cuentan con retornos más negativos que las que se encuentran en los percentiles más altos (ver gráfico 1). Gráfico 1.. Retornos al género.. 7.

(8) 0 -0,1. q5. q25. q50. q75. q90. -0,2 -0,3 -0,4 -0,5 -0,6 -0,7 Retornos por ser Mujer. Media (OLS). Fuente: GEIH. Cálculos del autor.. Educación y experiencia potencial. El capital humano, medido como los años de educación se asocia con mayores ingresos laborales y el retorno muestra una tendencia creciente en los percentiles de ingresos más altos. Por ejemplo, un año adicional de educación en el percentil 5 está asociado con ingresos por hora 8.6% mayores, en el percentil 90 el retorno adicional por un año de educación se estima en 9.8% (ver gráfico 2). La experiencia muestra un comportamiento inverso al de los años de educación. En promedio un año adicional de experiencia está relacionado con ingresos 2.4% mayor. Sin embargo, mientras en el percentil 5 el retorno por experiencia asciende al 5.2%, en el percentil 90 asciende a 1.8% (ver gráfico 3). Esto se debe a que los trabajos con remuneraciones bajas generalmente se asocian con aquellos de baja calificación para los cuales la experiencia es un componente clave importante en la productividad del empleado (Fernández, 2010).. 8.

(9) Gráfico 2.. Retornos a la educación.. 12,00% 10,00% 8,00% 6,00% 4,00% 2,00% 0,00% q5. q25 q50 Retornos a la educacion. q75 Media (OLS). q90. Fuente: GEIH. Cálculos del autor. Gráfico 3.. Retornos a la experiencia.. 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0 q5. q25. q50. Retornos a la experiencia. q75. q90. Media (OLS). Fuente: GEIH. Cálculos del autor.. Tipos de ocupación. El efecto que tiene el tipo de ocupación en el que trabaja del individuo es analizado con respecto al trabajo familiar sin remuneración. El tipo de ocupación que realiza la persona es uno de los factores que más influye en los salarios por hora, sin importar si el individuo es de ingresos altos o bajos. Por ejemplo, en promedio una persona que sea empleadora percibe un ingreso por hora 219.5% mayor.. Regiones. Los efectos de las variables de control regionales son significativos en su mayoría, pero no presentan información importante. Por tal motivo no se presenta mayor información acerca de esta variable. 9.

(10) Estado Civil. El estado civil casado se asocia con remuneraciones mayores que las que perciben las personas solteras. Sin embargo, el retorno por el hecho de estar casado muestra una tendencia creciente en los percentiles de ingresos más altos (ver gráfico 4). Por ejemplo, una persona casada en el percentil 5 recibe retornos 6.8% mayores y en el percentil 90 16% mayores.. Gráfico 4.. Retornos por estar casado, 2008.. 0,2 0,15 0,1 0,05 0 q5. q25. q50. Retornos por estar casado. q75. q90. Media (OLS). Fuente: GEIH. Cálculos del autor.. Puertos. La variable Puertos cuenta con diferenciales salariales positivos y significativos tanto en la media como en la mayoría de los percentiles estimados. No obstante, el retorno de un individuo que reside en una ciudad-puerto muestra una tendencia decreciente en los percentiles de ingresos más altos. Esto muestra que las personas con ingresos más bajos se benefician en mayor proporción que las personas de mayores ingresos (ver gráfico 5). Por ejemplo, una persona del percentil 5 percibe un ingreso por hora 34.6% mayor, mientras que una personal del percentil 90 percibe un ingreso por hora 6% mayor.. 10.

(11) Gráfico 5.. Retornos por residir en una ciudad que tenga puerto marítimo, 2008.. 0,4 0,3 0,2 0,1 0 q5. q25. q50. q75. q90. Retornos por residir en una ciudad que posea puerto Media (OLS). Fuente: GEIH. Cálculos del autor. Cuadro 1.. Estimaciones regresiones por OLS y percentiles.. 11.

(12) IV.. Conclusiones. A pesar de que Colombia ocupa el puesto 125 de 144 países en Calidad Portuaria en el Informe Global de Competitividad 2012-2013 del Foro Económico Mundial y contar con una infraestructura portuaria inadecuada (Reporte Global de Competitividad del Foro Económico Mundial 2011-2012), los puertos marítimos en Colombia traen beneficios económicos significativos a los individuos del país. En este trabajo se muestra que los puertos marítimos son un determinante positivo y significativo del ingreso laboral de la población colombiana. Al controlar por las características productivas y variables observables de los individuos (cuadro 1) se confirma el impacto positivo que tienen los puertos marítimos en el ingreso laboral de los individuos y se acentúan conforme disminuye el nivel de ingresos. Es así que el rendimiento del ingreso laboral por residir en una ciudad que posea puerto marítimo es de 34.6% mayor en el percentil 5 y 4,9% en el percentil 75. Esto se puede explicar porque las labores intensivas en mano de obra son mejor remuneradas en ciudades donde existan puertos marítimos. Estos resultados contradicen a Suárez (2010) que argumenta que los puertos traen consigo desigualdad y beneficios económicos únicamente a los más ricos.. Estos resultados se deben interpretar teniendo en cuenta la posible existencia de variables omitidas que no son identificables por el investigador, como la habilidad del individuo o la experiencia efectiva, las cuales pueden estar influyendo en las remuneraciones que perciben los individuos. Además, este trabajo no tiene en cuenta las actividades realizadas por el puerto, las cuales se deben incluir en un futuro trabajo.. Sin embargo, es importante recalcar que este es uno de los primeros trabajos empíricos que tiene en cuenta los puertos marítimos en Colombia y aún así los resultados son muy dicientes. Los puertos marítimos traen beneficios económicos al país y presentan mayores beneficios a la población de más bajos ingresos. Guardando las proporciones, los puertos marítimos pueden convertirse en la base que soporta el crecimiento económico del país, como lo son en las ciudades costeras de la región del Cantón en China (Funke, 2011). 12.

(13) Además, debido a las externalidades positivas que traen los puertos se recomienda mayor inversión y mejoras en la infraestructura de transporte multimodal en el país. Finalmente, tomando como base el trabajo de Funke (2011) se recomienda que se construyan más puertos en la mayoría de ciudades costeras del país, esto con el fin de comunicar todas las ciudades costeras con el centro del país y con el resto del mundo.. 13.

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Referencias

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