En el cuadro 1 se puede ver la clasificación de los sectores según su productividad, según la clasificación de Infante y Chacaltana (2014). El capítulo IV trata del análisis de datos, utilizando las herramientas de la estadística descriptiva e inferencial.
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
- Descripción de la situación problemática
- Formulación del problema
- Problema general
- Problemas específicos
- Determinación de objetivos
- Objetivo general
- Objetivos específicos
- Justificación de la investigación
- Teórica
- Práctica
- Metodológica
- Delimitación del estudio
Determine la relación entre los años de educación formal y el salario de los trabajadores en los tres sectores manufactureros. Esta investigación intentará constatar la importancia de la educación de los trabajadores de los distintos sectores productivos que conforman la economía peruana.
MARCO TEÓRICO
Bases teóricas
- Educación
- Inicios de la educación en la ciencia económica
- La teoría del capital humano
- La ecuación de Mincer
De la mano de los estudios pioneros de Mincer (1958), Schultz (1961) y Becker (1964), quienes fueron los precursores que sentaron las bases de la Teoría del Capital Humano. La estimación de los rendimientos directos de la educación que encontró no era lo suficientemente alta como para justificar un aumento en el gasto en educación.
Antecedentes empíricos
A diferencia de investigaciones anteriores, los autores basaron su análisis en las principales reformas implementadas a mediados de los años 80 y principios de los 90 y en sus efectos en el mercado laboral peruano. Estos cambios asombrosos aparentemente tuvieron un impacto en el mercado laboral peruano y en la estructura de ingresos de los trabajadores. Por tanto, los investigadores centraron su atención en los cambios que podrían haberse producido en el retorno a la educación y la experiencia, en los años de crisis y reformas. Los autores centraron su investigación en el área urbana nacional y excluyeron del análisis la zona selvática.
Primero, realizó una estimación año por año para todo el período de la muestra y calculó el rendimiento de los años de educación para cada uno de ellos. También señaló que la brecha podría ampliarse también en el desempeño de las escuelas públicas. A finales de 2004, las estimaciones mostraban pruebas contundentes de convexidad de los rendimientos de la educación en todos los niveles.
Contexto de la investigación
- Contexto económico
- Estructura del sector educativo peruano
- Evolución del sector educativo y reformas educativas
- Evolución de la productividad sectorial
- Evolución del mercado laboral por sectores productivos
En el caso de las universidades privadas, esto se debió al aumento de la demanda estudiantil en sus áreas de influencia, y a la incapacidad del sector público para satisfacer este aumento, especialmente desde la década de 1980. Una de las consecuencias de la promulgación del Decreto Legislativo 882 fue la creación de un nuevo régimen laboral para las universidades. La presente investigación basa parte importante de sus análisis en la clasificación de los sectores realizada por Infante y Chacaltana (2004), según su clasificación, la cual se puede observar en el Cuadro 1, los sectores productivos de la economía peruana se dividen en tres clasificado. : sectores de alta, media y baja productividad.
Infante y Chacaltana (2004) iniciaron su análisis de la productividad agregada para el período destacando la existencia de tres períodos de marcadas diferencias. Con base en la productividad agregada, es posible clasificar los sectores económicos en sectores de alta, media y baja productividad. Como se observa en el Cuadro 3, los sectores de alta, media y baja productividad absorbieron el 10%, el 27% y el 63% de la fuerza laboral, respectivamente.
Hipótesis principal y derivadas
- Hipótesis general
- Hipótesis específicas
Además, se espera que sea evidente una relación directa entre el nivel educativo de los trabajadores y sus salarios. La educación formal, medida como años de educación y nivel educativo alcanzado, tiene una relación directa con el salario de los trabajadores dependientes en la economía peruana del 2005 al 2019. Los años de educación formal tienen una relación directa con el salario de los trabajadores en carga, en el Economía peruana.
Por lo tanto, la evidencia sugiere que la relación directa entre los años de educación y los salarios de los trabajadores se vuelve más fuerte a medida que los trabajadores trabajan en sectores de mayor productividad. La relación directa entre los años de educación y los salarios de los trabajadores es más fuerte si el trabajador trabaja en un sector más productivo. Por lo tanto, esta situación sugiere que existe una relación directa entre el nivel de educación obtenido y la remuneración de los trabajadores, por lo que se propone la hipótesis específica 2.
METODOLOGÍA EMPLEADA EN LA INVESTIGACIÓN
- Diseño de investigación
- Diseño
- Tipo – Nivel
- Enfoque (cualitativo, cuantitativo, y/o mixto)
- Población y muestra (probabilística y no probabilística)
- Instrumentos de medida
- Especificación del modelo
- Definición de variables
- Operacionalización de variables
- Técnicas de recolección de datos (aplicaciones numéricas, estadísticas)
- Estimación por MCO
- Modelo semilogarítmico
- Modelo de regresión con variables dicotómicas
- Los rendimientos absolutos y marginales de la educación
- Técnica de errores estándar robustos
Para esta tesis se utilizarán fuentes de datos secundarias, en este caso la información se toma de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), utilizada por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), para los años comprendidos entre 2005 y 2019. Grande: Variable dicotómica que indica el tamaño de la empresa en la que trabaja el individuo, toma el valor 1 si la empresa tiene más de 20 trabajadores y 0 en caso contrario. El modelo I es una extensión del modelo derivado de Mincer, analizado en el capítulo II de esta investigación, y que se puede ver en el apartado 2.2.3.
El Modelo II es una adaptación de la ecuación de Mincer presentada en el Capítulo II de este estudio. La variable Urb es una variable indicadora que toma el valor 1 si el trabajador vive en una zona urbana. Esto nos permite conocer el impacto de la zona de residencia en el salario del empleado. Los estimadores MCO se expresan únicamente en base a los valores obtenidos de la muestra.
ANÁLISIS DE DATOS
Estadística descriptiva
- Características de la población trabajadora
- Características sociodemográficas de la muestra
Se encontró que este último estimador era consistente con el primero, ya que se vio que a medida que aumentaba el número de observaciones, es decir, a medida que la muestra tiende hacia el infinito, el estimador era convergente. Nota: Los cálculos completos se pueden encontrar en el Apéndice 7.3. Fuente: Encuesta Nacional de Hogares (Años respectivos). La población de empleados dependientes está compuesta en promedio por un 61% de hombres y un 39% de mujeres, composición que se mantiene estable en toda la muestra.
Esta población de trabajadores dependientes tiene una edad promedio de 36 años, una educación promedio de 12 años y un salario promedio de S/S. Nota: Los cálculos completos se encuentran en el Apéndice 7.5. Fuente: Encuesta Nacional de Hogares (edición del año).
Estadística inferencial
- Estimación del Modelo I
- Estimación del Modelo II
Como se puede observar, la variable Ade es significativa y tiene relación directa con los salarios de los trabajadores de los tres sectores en todos los años de la muestra. A continuación, se aplicará el Modelo II a los sectores de alta, media y baja productividad, lo que permitirá observar la relación entre los niveles educativos y los salarios de los trabajadores en cada uno de estos. Posteriormente se analizarán los incrementos marginales de la productividad. diferentes secciones. Como se puede observar en los tres cuadros anteriores, los coeficientes para las variables PC (primaria completa), SC (secundaria completa), SNUC (educación superior no universitaria completa), SUC (educación superior universitaria completa) y Postgrado son positivos en todas las variables sectores productivos y para todos los años de la muestra, esto indica que existe una relación directa entre el nivel de educación de los trabajadores dependientes y los salarios que reciben en los tres sectores.
Luego calcula los incrementos marginales que genera cada uno de los niveles educativos en los salarios de los trabajadores dependientes de cada uno de los sectores productivos. En cuanto a los aumentos marginales en la educación superior no universitaria, la educación secundaria y la educación primaria, son bastante cercanos entre sí y se superponen durante la mayoría de los años de la muestra, por lo que no se puede concluir que sean diferentes. Como se observa en los sectores de baja productividad, ha habido un aumento marginal en el número de trabajadores que han logrado obtener un nivel de educación de posgrado.
DISCUSIÓN, CONCLUSIONES, Y RECOMENDACIONES
Por otro lado, se observa una clara diferencia entre los incrementos marginales de los trabajadores que han completado la educación superior universitaria respecto a los que solo han completado la educación superior no universitaria. superponerse en cualquier momento. Finalmente, los aumentos marginales logrados por los trabajadores con educación secundaria están cerca de los aumentos marginales logrados por los trabajadores con educación primaria únicamente. Esta característica se mantiene a lo largo de todos los años analizados, por lo que se concluye que los incrementos marginales son similares. Aquí se puede observar que los coeficientes de la variable años de educación (Aedu) para los sectores de productividad media y baja se cruzan y tienen valores continuamente cercanos a lo largo de los años analizados, por lo que no se puede decir que sean estadísticamente diferentes.
Por tanto, se rechaza la hipótesis específica 1a. iv) Se acepta la hipótesis específica 2 con base en los resultados recogidos en el Cuadro 22, que muestra que los coeficientes para cada nivel educativo analizado son positivos y significativos para todos los años analizados en la muestra para el conjunto de la economía. , indicando que existe una relación directa entre el nivel de educación alcanzado por el trabajador dependiente de la economía peruana y su salario. v) Se rechaza la hipótesis específica 2a con base en la información de los Cuadros 23, 24 y 25. Como se puede observar, todos los niveles de educación son significativos y sus coeficientes son positivos en los tres sectores productivos y para todos los años analizados. con excepción del nivel de educación primaria para el sector de alta productividad, que no es significativo. Se acepta la hipótesis específica 2b con base en los resultados recopilados en las Figuras 14, 15 y 16, donde se puede observar que los aumentos marginales calculados para todos los niveles de educación superior universitaria y de posgrado son mayores y se encuentran separados en todos los años. analizado, de los incrementos marginales calculados para los niveles educativos superiores no universitarios e inferiores, en los tres sectores productivos.
Por el cual se determinan los lineamientos generales de la educación y del Sistema Educativo Peruano. OIT: Perú no ha logrado transformar sus capacidades productivas ni su mercado laboral en los últimos 20 años. Educación superior e ingresos laborales: estimaciones paramétricas y no paramétricas de beneficio por nivel y carrera en el Perú.
ANEXOS
- Años de la educación promedio de los trabajadores por sectores, 2005 – 2019
- Evolución de la población y población trabajadora
- Participación por sector productivo
- Participación por sexo en los trabajadores dependientes
- Distribución de edad, años de educación, y sueldo de los trabajadores dependientes
- Resultado del Modelo I para cada sector productivo
- Resultados del Modelo II para los tres sectores productivos
- Incrementos absolutos y relativos
- Matriz de Consistencia
- Sistema educativo peruano: Esquema General
- Coeficientes de los niveles educativos para los tres sectores productivos
Fuente: Encuesta Nacional de Hogares (Años respectivos). Resultados del Modelo II para los tres sectores productivos a) Sector altamente productivo a) Sector altamente productivo. ¿Cuál es la relación entre la educación formal, medida como años de educación y nivel educativo, y el salario de los trabajadores dependientes, en la economía peruana de 2005 a 2019. Determine la relación entre la educación formal, medida como años de educación y nivel educativo, y El salario de los trabajadores dependientes en la economía peruana de 2005 a 2019.
1) ¿Cuál es la relación? ¿entre los años de educación formal y el salario de los trabajadores dependientes, en la economía peruana del 2005 al 2019? Uso de computadora. a) ¿Cuál es la relación entre el número de años de educación formal y los salarios de los trabajadores de los tres sectores productivos? Ciencias de la Computación a) ¿Cuál es la relación? ¿Entre el nivel de educación y el salario del trabajador dependiente en los tres sectores productivos?
