Aplicación del modelo de Heckman para el análisis de la oferta laboral femenina en España para el periodo 2009-2010. Jorge Salgado 28 de diciembre de 2011
Resumen
Este trabajo presenta una estimación econométrica de la oferta laboral femenina en España. El ejercicio se fundamenta en la Encuesta de Empleo del Tiempo elaborada por el INE para el periodo 2009 - 2010. La estimación incluye a 6.000 entrevistas a mujeres entre 17 hasta 75 años. Se opta por utilizar al modelo de Heckman de dos etapas, debido a la heterogeneidad de las causas de no participación, en particular en el contexto de crisis en el que fue tomada la muestra. Otros modelos, como el de Tobit, suponen en este contexto que las decisiones de no particip ación tienen el mismo origen, es decir corresponden a una solución de esquina, lo cual podría producir estimadores sesgados. Los resultados de este ejercicio, consistentes con la literatura muestran que la oferta laboral femenina, en términos de la jornada de trabajo semanal, está directamente relacionada con el nivel de ingresos, con el estado de salud
e inversamente relacionada con el cuidado de niños menores de
diez años y con la convivencia en pareja.
1 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
1. INTRODUCCIÓN A partir de 1973, el análisis socio-económico de las consecuencias de la incorporación de la mujer en el mercado laboral español ha cobrado una creciente importancia por las repercusiones repercusiones en las distintas fases de la estructura productiva y en general en la organización social (Arellano y Bover, 1995). La transformación del rol de la mujer ha sido acelerada y sin interrupciones durante los últimos cuarenta años y ha dado cabida a numerosas propuestas teóricas y empíricas que intentan profundizar en sus corolarios y en su naturaleza.
En una perspectiva global, las características de la oferta laboral de un país responden a diferentes determinantes, por ejemplo: el tamaño de la población, las tasas de natalidad y de mortalidad, los flujos migratorios, las condiciones particulares de la estructura productiva como la intensidad de los factores de producción en la economía, el marco institucional, el ciclo económico, entre otras.
En una dimensión más particular, se pueden encontrar patrones diferenciados en la oferta laboral entre géneros, que incluye entre las principales: a las plazas cubiertas por cada género, el nivel de remuneración, la continuidad en la adquisición de experiencia, la duración de la jornada de trabajo, las dotaciones de capital humano. En este ámbito, los aportes de a Kosters (1966), Leuthold (1968), Ashenfelter y Heckman (1974), Mincer (1974), Becker (1974)
y Polachek (1978)
han sido
esenciales para comprender las diferencias del comportamientos entre géneros en el mercado laboral.
Por ejemplo, Mincer y Polachek señalan que las diferencias salariales entre hombres y mujeres se deben a que sus expectativas frente al trabajo son diferentes, por lo tanto, sus inversiones en capital humano son distintas, lo que hace que el tipo de inserción laboral y los salarios de trabajadores de géneros distintos sean disímiles. Becker por otra parte, sostiene que en el mercado existe discriminación, dado que prevalecen preferencias por un determinado grupo desde el lado de la producción e incluso desde el lado de los consumidores (Caicedo, 2007).
2 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
La teorización de los factores que inciden en las diferencias entre géneros en el mercado laboral, además, son susceptibles a rápidas transformación transformación debido a eventos eventos de corte históricos - como los periodos de guerras que significaron transformaciones en la participación de la mujer en el proceso productivo-, y en general una gran variedad de coyunturas económicas y extra económicas, por lo que la discusión acrecienta su riqueza y su dificultad.
En ese contexto, esta investigación se enfoca enfoca en una aproximación empírica de los determinantes de la oferta oferta laboral femenina, femenina, expresada en términos de la jornada semanal de trabajo medida en horas, para el periodo 2009-2010, por medio de la “microinformación” de la
Encuesta de Empleo del Tiempo elaborada por el INE que
incluye a 9.541 hogares y cerca de 20.000 individuos.
En consideración del momento económico, se ha creído conveniente utilizar al modelo de Heckman de dos etapas, debido a la heterogeneidad de las causas de no participación, en donde la ausencia de demanda laboral es relevante y no solo la decisión de ingresar o no en el mercado de trabajo. Otros modelos, como el de Tobit, suponen que las decisiones de no participación
tienen el mismo origen, es decir
corresponden a una solución de esquina, lo cual podría producir estimadores sesgados en ciertos contextos.
Adicionalmente, este trabajo se distancia de investigaciones previas por no limitarse al tratamiento tratamiento de mujeres casadas, la muestra incorpora a todas las mujeres mujeres encuestadas entre 17 hasta 75 años, incluyendo como un factor independiente de la modelización de la duración de la jornada laboral a la convivencia en pareja, que es un marco más general que la categoría de estado civil.
Asimismo, se ha incorporado como variable explicativa a las condiciones de salud del agente encuestado, que no es un aspecto habitual en este tipo de ejercicios. Otro, aspecto relevante de esta investigación es que se fundamenta en la utilización de una sola encuesta para las estimaciones de los parámetros y de las probabilidades del primer nivel nivel del modelo de Heckman. Trabajos Trabajos anteriores anteriores (e.g. Martínez-Granado, 3 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
2001) elaboran estimaciones utilizando diferentes encuestas, asumiendo posibles problemas de compatibilidad.
Los resultados de este ejercicio, consistentes con la literatura, muestran que la oferta laboral femenina está directamente relacionada con el nivel de ingresos, con un buen estado de salud e inversamente inversamente relacionada relacionada con el cuidado de niños menores de diez años y con la convivencia en pareja.
El resto de este documento se organiza en la siguiente vía: la sección segunda plantea la metodología utilizada de forma detallada; la sección tercera sintetiza a la utilización de la información, la sección cuarta presenta los resultados de la estimación y la sección quinta concluye.
2. METODOLOGÍA
El planteamiento empírico presentado en esta sección sigue de cerca a la propuesta de Martínez (2001) y a la de Arellano y Meghir (1991) quienes modelan a la jornada laboral femenina en términos del ingreso y de un grupo de factores demográficos.
La ecuación de la oferta de trabajo femenino puede ser planteada como:
. (eq01)
Donde femenina, salario real, real, y
es una variable latente del número de horas de la jornada laboral es un conjunto de
variables demográficas para el individuo ,
es el
es un error error aleatorio. aleatorio. Los Los parámetros parámetros son coeficientes lineales de las
variables demográficas
. En este marco, los
coeficientes pueden variar para diferentes segmentos demográficos (edad, nivel, educativo, cuidado de niños, entre otros).
Considerando que el número de horas de la jornada laboral solo es observado si la mujer está ocupada es necesario plantear plantear una una variable variable de censura
, que que denote el 4
Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
número de horas observadas.
(eq02)
La eq02 podría estimarse a partir de un modelo Tobit, Tobit, sin embargo, este supone imponer que todos los valores nulos de la variable de horas tienen la misma causa o naturaleza (que corresponden a una solución de esquina) en ese caso los estimadores serán sesgados, lo cual conllevará a resultados y conclusiones que no describen como se esperaría a las características de la población en general, sino tan solo a las características de un determinado grupo poblacional, sin importar el tamaño de la muestra empleada.
Se opta por lo tanto de un modelo de selección en dos niveles, en el cual la mujer decide en una fase primera su participación en el mercado de trabajo y en lo posterior dada su resolución, selecciona cuántas horas trabajar trabajar.. Bajo este planteamiento, los valores nulos de la variable dependiente pueden tener diferentes orígenes. Por una parte, un grupo de mujeres decidirán no ingresar en el mercado de trabajo dado que el salario que recibirían es muy bajo. Por otra parte, pueden existir segmentos de mujeres, que aun decidiendo trabajar no podrán hacerlo porque no encuentran una plaza. El último aspecto debe ser incorporado en el modelo, debido a la coyuntura de crisis en que la muestra fue tomada (Martínez, 2001).
La implementación empírica del modelo de selección requiere la definición de una ecuación de participación en el mercado laboral:
(eq03)
En donde
toma el valor de 1 si el individuo
trabajo y cero si está exento exento de su su participación, participación,
participa en el mercado de
es un vector vector que está compuesto de
variables demográficas, que también también incluye a las variables del vector
. El término
es un error asociado a la decisión de participar en el de mercado mercado de trabajo y
es el el
vector de estimadores. Finalmente, se debe especificar a la forma reducida de la ecuación de salarios imputados
, que es una relación de tipo Minceriano: 5
Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
. (eq04) En expresión eq04,
es un vector de parámetros que deben ser estimados,
un vector de características demográficas y
es
es el término de error. error. Con las
ecuaciones eq01 y eq04 se puede plantear una ecuación en forma reducida para las horas de trabajo, que tiene la siguiente forma:
(eq05)
A partir de las formas reducidas de eq04 y eq03, se plantea a la función estructural de la oferta, como la esperanza del número de hogares, y de todo el conjunto de variables exógenas:
(eq05) , con:
La ecuación eq05 tiene una esperanza condicional, que se puede expresar como:
(eq06)
En la ecuación eq06,
. La variable
, es
categorizada como lambda de Heckman, que es el cociente entre la función de densidad y la función de distribución normal
, y
es un parámetro a estimar que
representa la covarianza entre el error de la ecuación de participación y el error de la ecuación de horas.
Por lo tanto, el método de estimación que se utiliza consta de dos etapas. En una primera fase se estima de manera consistente los parámetros de las ecuaciones eq03 y eq04. La ecuación de participación se estima mediante un modelo Probit, mientras que las de salarios (ecuación minceriana) se estiman por MCO. EN la segunda etapa se reemplaza las estimaciones consistentes de la etapa anterior en la ecuación eq05, y se 6 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
estima al modelo para determinar a la oferta laboral.
Por tanto, para estimar correctamente esta segunda etapa, se calcula la lambda de Heckman en la primera etapa (empleado el modelo Probit) y se introduce en la ecuación de horas como un regresor más, corrigiendo así el posible sesgo de los parámetros estimados y obteniendo estimaciones que serían insesgados en todos los parámetros. Si el parámetro de la lambda de Heckman es significativo, indicaría que existe un problema de selección muestral y, por tanto, habría que estimar mediante este procedimiento. Si no lo es, se podría estimar la segunda etapa directamente mediante MCO ya que no habría sesgos en los parámetros estimados.
Las ventajas que aportan este tipo de estimación son fundamentalmente dos: la corrección de los parámetros estimados al eliminar el sesgo de selección, y la información que proporcionan las estimaciones de primer nivel. Además, es posible encontrar distintos efectos de una misma variable en la primera y segunda etapa. (Turrión, 2008).
Cuadro No. 1 Resumen Metodológico i)
ii) iii) iv)
Se obtiene a los estimadores del salario, con una regresión consistente de Mínimos Cuadrados Ordinarios, Ordinar ios, con una una muestra que incluye incluye a las las mujeres de la Encuesta de Empleo de Tiempo que estén ocupadas y que al menos hayan cursado la primera etapa de secundaria. Mediante un modelo Probit se consiguen las predicciones para la decisión entre trabajar o no trabajar. Se estima a la ecuación estructural de la oferta de trabajo femenino, con las estimaciones de los salarios y de los valores de predicciones. Se analizan los resultados.
7 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
3. DESCRIPCIÓN DE LA BASE DE DATOS PARA LA ESTIMACIÓN El ejercicio econométrico econométrico está construido a parir de la Encuesta de Empleo del Tiempo elaborada por el Instituto Nacional de Estadística (INE) para el año 2009-2010. La muestra total incluye 9.541 hogares para las 17 Comunidades Autónomas y para Ceuta y Melilla, y recoge a cerca 20.000 individuos. Para la construcción de la base de datos se utilizó a la “microinformación” de tres módulos de la Encuesta de Empleo del Tiempo: (i) el correspondiente al hogar, (ii) a los miembros del hogar, y (iii) a los individuos. Cada una con un identificador por hogar y por persona encuestada, a través de ambos se fusionó a la información de los tres formularios y se obtuvo una base de datos amplia y preliminar. Posteriormente, la información se restringió a mujeres, entre 17 hasta 75 años, que al menos hayan cursado la primera etapa de formación secundaria. En el siguiente Gráfico No.1 se muestra un esquema de la utilización de la información y en el Cuadro No. 1 se presenta una síntesis estadística de las variables del modelo.
Gráfico No. 1: Utilización de la Información
8 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
Cuadro No. 2 Resumen Resumen Estadístico .
summarize
>
astrab1
num
hogar
estudios
sexo edad
salud
ecivil
actividad ocuono ninospareja
Variable
Obs
Mean
Std.
salud Dev.
age trabsemanapas ada age
wages
hor
lambda
Min
Max
num
5966
4364.836
2449.837
1
8674
hogar
5966
4857.071
2691.495
4
9541
sexo
5966
6
0
6
6
edad
5966
41.85233
13.33051
17
75
actividad
5966
2.714884
2.617691
1
9
ocuono
5966
.5581629
.4966472
0
1 1993
age
5367
1967.336
13.28172
1933
trabsemana~a
5966
3.429601
2.499218
1
6
horastrab1
3350
360.2161
111.0031
10
999
estudios
5966
6.165102
2.051735
4
9
salud
5966
1.92055
.7313299
1
5
ecivil
5966
1.877137
.7568565
1
4
ninospareja
544
1.148897
.6521523
0
4
salud
5966
1.92055
.7313299
1
5
age
5367
1967.336
13.28172
1933
1993
wages
5966
1.218146
.1973112
.819671
1.58066
lambda
5897
.5639105
.2232251
.0001484
.9052251
4. ESTIMACIÓN
La estimación de la forma forma reducida de la ecuación de ingresos ingresos planteada en la ecuación eq04, se presentan en el Cuadro No. 3. El ejercicio se desarrolla con una muestra de 3.283 mujeres encuestadas, que que se encuentran ocupadas. La especificación empírica de esta ecuación puede expresarse como:
Que sigue a Mincer(1974), quien señala que el salario es obtenido en el mercado laboral como una función del capital humano acumulado por el individuo, además, de otros factores. En el caso del mercado laboral femenino una variable más adecuada para capturar el incremento de la experiencia puede estar en la edad frente a los años de experiencia por los intervalos de discontinuidad en su trabajo (e.g. maternidad)
9 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
Cuadro No. 3 Estimación de la Ecuación de Mincer .
regress
longingr
Source
edad
edad2
SS
estudios
estudios2
df
MS
Number F(
4,
obs
=
3283
3278)
=
349.81
=
0.0000
Model
109.060874
4
27.2652184
Prob
Residual
255.500123
3278
.077943906
R-squared Adj
Total
longingr
364.560997
Coef.
3282
Std.
.111078914
Err.
t
F
R-squared
Root
P>|t|
>
of
MSE
[95%
Conf.
=
0.2992
=
0.2983
=
.27918
Interval]
edad
.0178381
.0032769
5.44
0.000
.0114131
.0242631
edad2
-.0001348
.000039
-3.45
0.001
-.0002113
-.0000582
estudios
.0050619
.0145184
0.35
0.727
-.0234041
.0335279
estudios2
.0063053
.0012071
5.22
0.000
.0039386
.0086719
_cons
.4342481
.0763296
5.69
0.000
.2845895
.5839067
Como se puede observar en el Cuadro No.3, las variables incluidas en la estimación presentan los signos esperados: las mujeres mu jeres mayores mayores reciben un salario más alto que las más jóvenes. No obstante, el efecto de la edad parecería tener la forma de una U invertida, invertida, como es de esperarse por el signo negativo negativo del cuadrado de la edad. De forma similar, los estimadores indican que niveles educativos más altos tienen un rendimiento mayor en el nivel de ingreso. ing reso.
Los resultados correspondientes a las estimaciones Probit de la ecuación eq05 se presentan en los cuadros cuarto y quinto, quinto, de éste último se desprende el término de corrección por selección - lambda de Heckman
- que es la mejor estimación. El
ejercicio incluye a 5.897 mujeres. Las variables incluidas en el primer modelo son:
.
10 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
Cuadro No. 4 Estimación de la primera ecuación de decisión (modelo Probit) .
probit
>
alud5
ocuono
edad
edadcuad
edadbachillerato
estudios2
edadestudios4
estudios3
pareja
Iteration
0:
log
likelihood
=
-4038.7664
Iteration
1:
log
likelihood
=
-3388.9828
Iteration
2:
log
likelihood
=
-3377.1565
Iteration
3:
log
likelihood
=
-3377.147
Iteration
4:
log
likelihood
=
-3377.147
Probit
estudios4
finalpets
regression
Number LR
likelihood
=
ocuono
-3377.147
Coef.
Err.
z
obs
> chi2
Pseudo
Std.
of
chi2(14)
Prob Log
salud1
salud2
salud4
s
petit
P>|z|
R2
[95%
=
5897
=
1323.24
=
0.0000
=
0.1638
Conf.
Interval]
edad
.2138907
.0099978
21.39
0.000
.1942954
.2334859
edadcuad
-.0026571
.0001161
-22.89
0.000
-.0028846
-.0024296
estudios2
-.5728813
.1566464
-3.66
0.000
-.8799026
-.2658601
estudios3
.280539
.0508627
5.52
0.000
.1808499
.3802281
estudios4
.0570133
.1590584
0.36
0.720
-.2547355
.3687621
salud1
.2489108
.0669903
3.72
0.000
.1176122
.3802094
salud2
.0862015
.0601372
1.43
0.152
-.0316653
.2040683
salud4
-.4965385
.1284221
-3.87
0.000
-.7482411
-.2448359
salud5
-.5570188
.245063
-2.27
0.023
-1.037333
-.0767041
edadbachillera to
.0176953
.0035855
4.94
0.000
.0106679
.0247227
edadestudios4
.0155436
.0036491
4.26
0.000
.0083915
.0226956
pareja
-.1936946
.0437273
-4.43
0.000
-.2793986
-.1079906
finalpets
.1201697
.1961054
0.61
0.540
-.2641898
.5045292
petit
.1238318
.1837655
0.67
0.500
-.236342
.4840057
_cons
-3.963306
.2105531
-18.82
0.000
-4.375983
-3.550629
La edad tiene un efecto positivo en la decisión de ingresar a trabajar hasta cierto punto, nuevamente existe una forma de U invertida. Los estudios secundarios y profesionales también tienen efectos positivos, no obstante, una educación inicial no brinda incentivos para insertarse en el mercado laboral. Un aspecto interesante es que en todos los casos la decisión de trabajar o no trabajar tiene los signos esperados con los valores de las categorías de salud, mujeres con muy buena y buena salud tienen incentivos de trabajar frente a las que no. La decisión de trabajar además se refuerza con mayor edad y más educación. Un factor negativo en la participación, es la convivencia convivencia con una u na pareja como podría po dría esperarse.
Se incluyó además variables sobre el cuidado de niños menores de diez años en el hogar, en esta etapa las pruebas de significación individual no produjeron resultados significativos. No obstante, en la estimación de la segunda fase sobre la intensidad de la jornada tiene un efecto negativo. negativo. Por lo tanto, podría intuirse que el cuidado de un niño menor de diez años, no brindaría incentivos negativos para ingresar al mercado laboral pero si para para una jornada menos extensa. El Cuadro No. 5 muestra muestra la estimación seleccionada de la que se obtienen las predicciones. 11 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
.
Cuadro No. 5 Estimación de la segunda ecuación de decisión (modelo probit) Probit
Log
regression
likelihood
Number
= -3383.7045
ocuono
Coef.
=
5897
LR chi2(11)
of
=
1310.12
Prob
=
0.0000
=
0.1622
> chi2
Pseudo
Std. Err.
z
obs
P>|z|
R2
[95% Conf. Interval]
edad
.2162075
.0099851
21.65
0.000
.196637
.2357779
edadcuad
-.0027005
.0001147
-23.55
0.000
-.0029252
-.0024757
estudios2
-.6004553
.1459002
-4.12
0.000
-.8864145
-.3144962
estudios3
.2822364
.0494366
5.71
0.000
.1853425
.3791303
salud1
.2581936
.0669554
3.86
0.000
.1269633
.3894238
salud2
.0930753
.0601543
1.55
0.122
-.024825
.2109756
salud4
-.4906823
.1284468
-3.82
0.000
-.7424335
-.2389312 -.0752723
salud5
-.5569167
.2457414
-2.27
0.023
-1.038561
edadbachill erato
.0184019
.0033882
5.43
0.000
.0117611
.0250426
edadestudios 4
.0170666
.0010812
15.78
0.000
.0149474
.0191857
pareja
-.1689558
.0422999
-3.99
0.000
-.2518622
-.0860495
_cons
-3.98392
.2083743
-19.12
0.000
-4.392326
-3.575514
Finalmente, se estima la ecuación estructural de oferta de trabajo (eq06). Para la cual se obtuvieron de la primera fase el término de corrección por selección (lambda de Heckman ) y los salarios. Por lo tanto, las variables variables incorporadas en la modelización de segunda fase son: el salario estimado, la convivencia con una pareja, el cuidad de un niño menor de diez años, la edad, el término de corrección, la salud de la encuestada y el efecto combinado de la edad y los salarios.
12 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
Cuadro No. 6 Estimación de la ecuación funcional de la oferta de trabajo .
regress horastrab1 Source
wages pareja SS
petit
df
edad edadwages
MS
lambda salud Number F(
of obs =
3347
3339) =
7.16 0.0000
7,
Model
609631.689
7
87090.2413
Prob > F
=
Residual
40606254.4
3339
12161.2023
R-squared
=
0.0148
Adj R-squared
=
0.0127
Root MSE
=
110.28
Total
41215886.1
horastrab1
Coef.
3346
12317.9576
Std. Err.
t
P>|t|
[95%
Conf. Interval]
wages
81.82738
43.86101
1.87
0.062
-4.169786
167.8245
pareja
-13.51528
4.296993
-3.15
0.002
-21.94029
-5.090275
petit
-18.24217
6.032301
-3.02
0.003
-30.06955
-6.414789
edad
3.436702
1.180139
2.91
0.004
1.122834
5.75057
edadwages
-2.250623
.951977
-2.36
0.018
-4.11714
-.3841058
lambda
46.22539
18.95333
2.44
0.015
9.064073
83.3867
salud
6.784572
3.172318
2.14
0.033
.5646881
13.00446
_cons
203.2385
48.0342
4.23
0.000
109.059
297.4179
Como puede apreciarse, los resultados de la estimación son altamente significativos en todos los casos y consistentes con los resultados esperados. Un salario salario más alto brinda incentivos para jornadas más extensas, al igual que una mayor edad y una buena salud. Por el contrario, el cuidado de un niño menor de diez años brindaría impulsos negativas al tiempo de trabajo al igual que la vida en pareja. Además, parecería que a mayor edad y mayores ingresos hay incentivos para reducir la jornada de trabajo ofrecida. En el cuadro siete se presentan las elasticidades de la ecuación funcional. Por último, la prueba de significación individual nos muestra que es necesario predecir la variable de corrección de Heckman para la muestra. Cuadro No. 7 Elasticidades de la ecuación funcional de oferta de trabajo E l a s t i c i t i es es a f t e r r e g r e s s y
= Fitted =
variable
values
(predict)
360.28503 dy/ex
Std.
Err.
z
P>|z|
[
95%
C.I.
]
X
wages
103.3962
55.422
1.87
0.062
-5.22951
212.022
pareja
-9.263237
2.94512
-3.15
0.002
-15.0356
-3.49092
1.26359 .68539
petit
-2.245525
.74255
-3.02
0.002
-3.70089
-.790158
.123095
edad
139.4621
47.89
2.91
0.004
45.5989
233.325
40.5802
edadwa~s
-116.7402
49.379
-2.36
0.018
-213.522
-19.9587
51.8702
lambda
30.04174
12.318
2.44
0.015
5.89947
54.184
.649897
salud
12.39548
5.79585
2.14
0.032
1.03581
23.7551
1.82701
13 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
5. CONCLUSIONES Para la muestra seleccionada, los resultados mostraron que es necesario implementar la variable de corrección del error mediante un procedimiento de dos etapas. En las tres estimaciones los resultados fueron en su mayoría los esperados. En el caso de la incorporación de la variable de estado de salud el comportamiento cualitativo de los estimadores parece indicar que el estado de salud es importante en la fase de decisión de ingresar en el mercado laboral, como en la selección de la jornada. De forma similar, si la mujer convive con su pareja parece tener menos estímulos para entrar en el mercado laboral así como para jornadas más extensas.
Por otra parte, la edad tiene un comportamiento de U invertida como era de esperar, mientras la de cuidado de niños menores de diez años parece brindar estímulos negativos solo en la selección de la jornada Es posible que sea necesario una variable de mejor proximidad para el tratamiento de la relevancia de los hijos en las decisiones laborales.
14 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
6. BIBLIOGRAFÍA
Arellano, M., y Bover, O. : «Female Labour Force Participation in the 1980s: The Case of Spain», Investigaciones Económicas, 19, 171-194, 1995. Cameron, C. and Trivedi, P., Microeconometrics Methods and Applications, Cambridge University University Press, 2005. 20 05. Greene, W.H., W.H., Análisis Econométrico. Econom étrico. Madrid: Prentice Prentice Hall, 1999. 1999 . Martinez-Granado, Maite, Oferta de trabajo femenina en España: un modelo empírico aplicado a mujeres casadas, Universidad Carlos III de Madrid, 2001.
Muchnik, Eugenia et al. Oferta de trabajo femenino en Santiago, Cuadernos de Economía, Año 28, No. 85 pp.463-489, 1991. Turrión, Sánchez, La decisión de internacionalización de las empresas: un modelo teórico con inversión horizontal y vertical, Universidad Complutense de Madrid, 2008.
15 Jorge Salgado, ecuación de mincer, stata, econometría
