producción), el po<strong>de</strong>r <strong>de</strong> mercado y habilida<strong>de</strong>s específicas (no-observadas) <strong>de</strong> losin<strong>de</strong>pendientes a nivel sectorial. Por último, cabe <strong>de</strong>stacar que <strong>las</strong> dicótomas <strong>de</strong>l tamaño <strong>de</strong> la firma no fueronsignificativas, por lo que se <strong>las</strong> excluyeron <strong>de</strong> la regresión. Este resultadorespon<strong>de</strong>ría al hecho <strong>de</strong> que <strong>las</strong> variables incluidas relativas a <strong>las</strong> característicasproductivas ya estarían explicando <strong>las</strong> diferencias <strong>de</strong> los ingresos por tamaño, <strong>de</strong>acuerdo a lo observado en el Gráfico 5.En el caso <strong>de</strong> los trabajadores <strong>de</strong>pendientes — regresión (4) — como se señalóanteriormente, <strong>las</strong> características <strong>de</strong> <strong>las</strong> firmas han sido aproximadas controlando losingresos por sector y tamaño ln(ingreso <strong>de</strong>pendientes) y utilizando la variable proxy <strong>de</strong>empleos <strong>de</strong> ―mejor calidad‖ (aunque ésta última pue<strong>de</strong> reflejar también los factores noobservables<strong>de</strong> oferta). El coeficiente estimado <strong>de</strong> la primera variable muestra que — enpromedio — el logaritmo <strong>de</strong> los ingresos laborales individuales explicados se compone enun 36% por el logaritmo <strong>de</strong> los salarios promedio por sector y tamaño 26 . La dicótomaD_sujeto a normas laborales, por otro lado, mejora la mediana <strong>de</strong> los ingresos <strong>de</strong> maneraimportante 43,4%, (e 0,361 -1)100, mostrando que los factores asociados a la eficienciaproductiva son fundamentales para explicar los retornos laborales. Por último, se <strong>de</strong>stacaque los restantes coeficientes encontrados presentan los signos esperados, no obstante— <strong>de</strong> manera parecida al caso <strong>de</strong> los trabajadores in<strong>de</strong>pendientes — son <strong>de</strong> menormagnitud comparativamente con la regresión (3).La regresión (6) presenta los resultados <strong>de</strong> análisis para toda la muestra, combinando <strong>las</strong>variables significativas para los trabajadores in<strong>de</strong>pendientes y <strong>de</strong>pendientes 27 . Al igualque los casos anteriores, los factores observables <strong>de</strong> oferta presentan, en términosabsolutos, valores más bajos. En particular; el aumento <strong>de</strong> un año <strong>de</strong> escolaridad seencuentra asociado al incremento <strong>de</strong>l 3,6% <strong>de</strong> los ingresos <strong>de</strong> los trabajadores <strong>de</strong> hastasecundaria completa y <strong>de</strong>l 6,3% <strong>de</strong> los empleados <strong>de</strong>pendientes con más <strong>de</strong> 12 años <strong>de</strong>26 De acuerdo a la formulación <strong>de</strong> la ecuación (2) explicitada en la metodología.27 La variable ln(ingreso estimado in<strong>de</strong>pendientes) ha sido calculada a partir <strong>de</strong> los coeficientes <strong>de</strong> la regresión(2), consi<strong>de</strong>rando solamente <strong>las</strong> variables relativas a los insumos. Las dos muestras han sido agrupadascomplementando <strong>las</strong> observaciones por el valor <strong>de</strong> 0 — por ejemplo, el ln(ingreso estimado in<strong>de</strong>pendientes)es positivo para <strong>las</strong> trabajadores in<strong>de</strong>pendientes y 0 para los <strong>de</strong>pendientes.29
estudio 28 . Adicionalmente, los coeficientes <strong>de</strong> <strong>las</strong> dicótomas muestran que la mediana <strong>de</strong>los ingresos <strong>de</strong> los hombres es 29,7% mayor que <strong>de</strong> <strong>las</strong> mujeres y <strong>de</strong> los indígenas menoren 11.2% en comparación con los no-indígenas.Finalmente, es importante <strong>de</strong>stacar en todos los casos que el ajuste <strong>de</strong> regresión (R 2 )aumenta <strong>de</strong> manera significativa con la inclusión <strong>de</strong> <strong>las</strong> variables relativas a <strong>las</strong>características <strong>de</strong> <strong>las</strong> firmas; llegando al 64% para los 4.251 trabajadores in<strong>de</strong>pendientesy al 58% para toda la muestra (9.859 individuos).La Tabla 2, por otro lado, expone la relevancia relativa <strong>de</strong> cada variable in<strong>de</strong>pendientesobre la <strong>de</strong>sigualdad <strong>de</strong>l logaritmo neperiano <strong>de</strong> los ingresos laborales a partir <strong>de</strong> <strong>las</strong>metodologías <strong>de</strong> <strong>de</strong>scomposición <strong>de</strong> Shorrocks(1982) y Fields (2001) 29 . A diferencia <strong>de</strong>los hallazgos previos encontrados en la literatura — don<strong>de</strong> la educación era la variablemás relevante (Fields et al. 1998; An<strong>de</strong>rsen, 2001; Spatz y Steiner, 2002) — se apreciapara el total <strong>de</strong> la muestra, relativa a la regresión (6), que son <strong>las</strong> característicasobservadas <strong>de</strong> <strong>las</strong> firmas <strong>las</strong> que explican en mayor porcentaje la dispersión <strong>de</strong> losingresos laborales en <strong>las</strong> zonas urbanas <strong>de</strong> Bolivia: 24,7% los factores <strong>de</strong> <strong>de</strong>mandaagrupados — ln(producto-trabajo), ln(ingreso estimado in<strong>de</strong>pendientes), ln(e<strong>las</strong>ticidadproducto-trabajo) y D_in<strong>de</strong>pendiente — y el 7,6% <strong>las</strong> dicótomas D_crédito, D_sectoriales,D_cuenta con RUC y D_sujeto a normas laborales (tomando en cuenta la <strong>de</strong>scomposición<strong>de</strong> Shorrocks).Variables in<strong>de</strong>pendientesTabla 2Descomposición <strong>de</strong> Shorrocks y FieldsTrabajadoresTrabajadoresTotal (<strong>de</strong> 6)in<strong>de</strong>pendientes (<strong>de</strong> 2) <strong>de</strong>pendientes (<strong>de</strong> 4)Shorrocks Fields Shorrocks Fields Shorrocks FieldsEducación 3,62 5,69 10,78 21,39 8,22 14,23EducaciónD_superior 12,19 24,19 7,27 12,58Experiencia 0,25 0,39 5,36 10,65 1,25 2,16D_hombre 4,95 7,78 2,05 4,07 3,63 6,28D_indígena 1,21 1,90 0,95 1,89 1,22 2,1228 Dado que en la regresión (2) la variable EducaciónD_superior es insignificante, ésta solamente fue tomada encuenta para los <strong>de</strong>pendientes en (6).29 La diferencia entre <strong>las</strong> dos metodologías radica en que la primera toma en cuenta la variable <strong>de</strong>pendienteobservada (incluyendo los residuos), mientras que la segunda consi<strong>de</strong>ra la ajustada o explicada por <strong>las</strong>variables in<strong>de</strong>pendientes (ver Fiorio y Jenkins, 2007).30
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