TRABAJOS DE INVESTIGACIÓN

 

Discriminación étnica en el sistema educativo y el mercado de trabajo de Bolivia*

 

 

Alejandro F. Mercado, Lykke E. Andersen, Beatriz Muriel H.**

 

 

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Resumen

El objetivo del presente documento es identificar las diferencias salariales atribuibles a problemas de discriminación en el sistema educativo y en el mercado laboral. El estudio analiza la segregación pre-mercado (que se da cuando un grupo de la población no tiene acceso a la adquisición de capital humano en las mismas condiciones que otros) y post-mercado (que se produce cuando el individuo se encuentra en la fuerza laboral). Los resultados muestran que el sistema educativo (calidad y cantidad educacional) es el factor más importante para explicar las diferencias salariales. Estudiando la economía por zonas, se observa que en el área rural no se presentan problemas de discriminación post-mercado cuando se controla por medio de los indicadores educacionales. En las zonas urbanas, la discriminación parece ser explicada principalmente por peculiaridades sectoriales, de acuerdo a las cuales los indígenas se encontrarían concentrados en segmentos laborales que presentan una media relativamente baja de ingresos. Tomando en cuenta esta última característica, se observa discriminación post-mercado solamente en el sector comercio.

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1. Introducción

Los estudios empíricos en torno a la discriminación étnica en Bolivia encuentran usualmente la existencia de diferencias salariales importantes que van en desmedro de los trabajadores indígenas (ver por ejemplo Pérez de Rada, 1997; Rivero y Jiménez, 1999; Moensted, 2000; Andersen, 2001 y Gadea Villalobos, 2001). El cuestionamiento relevante es entender qué tipo de discriminación se enfrenta. Para esto se adoptan dos conceptos: la discriminación pre-mercado, que se relaciona con las diferencias en educación, y la discriminación post-mercado, que implica un tratamiento inferior en las condiciones de trabajo para ciertos grupos poblacionales.

En muchos casos las discrepancias en las rentas laborales pueden ser explicadas por ciertas características que son ajenas a problemas de discriminación. Si un cierto grupo laboral que, por ejemplo, es abundante en el país y mayoritariamente menos calificado, se enfrenta con un mercado laboral segmentado, muy probablemente alcanzará una menor retribución dada la mayor oferta relativa. Adicionalmente, la existencia de diferentes políticas y características de producción en los distintos sectores económicos puede provocar premios salariales sectoriales que, de forma agregada, beneficien a otros grupos laborales.

Usando la información de la Encuesta de Hogares "Programa de Mejoramiento de las Encuestas y Medición de Condiciones de Vida", MECOVI, 2000, se encuentra que la discriminación pre-mercado juega un papel determinante a la hora de explicar las diferencias salariales, ya que los indígenas usualmente tienen niveles de educación menores y acceden a escuelas de inferior calidad en comparación con los no indígenas. Si bien esto puede darse por el hecho de que las escuelas, especialmente las privadas, excluyen a las personas indígenas, las principales razones se encuentran por el lado de la demanda y están ligadas a la pobreza. Los costos directos e indirectos de la asistencia escolar son relativamente grandes para familias pobres y esto implica muchas veces que los niños entren al colegio a una edad avanzada y salgan antes de terminar el ciclo básico.

Además de las diferencias salariales explicadas por los factores pre-mercado, los análisis econométricos muestran la inexistencia de problemas de discriminación postmercado en las áreas rurales. En las zonas urbanas se encuentran problemas de discriminación laboral cuando se considera a toda la economía urbana en su conjunto. Sin embargo, al desagregar la muestra por sectores y controlar por medio de los indicadores educacionales, se observa que solamente el sector comercio presenta un nivel significativo de discriminación post-mercado.

El trabajo se divide en cinco secciones. La primera corresponde a esta introducción. La segunda detalla el marco conceptual en el cual se desenvuelve la investigación. La tercera realiza un breve diagnóstico donde se delimitan algunas características de discriminación pre y post-mercado en la economía boliviana. En la cuarta sección se elabora un estudio econométrico basado en las regresiones de Mincer, usualmente utilizadas en este tipo de trabajos. Por último, en la sección cinco se detallan las conclusiones y las principales recomendaciones del estudio.

 

2. Marco conceptual

El establecimiento de un vínculo entre el proceso discriminatorio que se presenta en el momento de adquirir un determinado nivel de capital humano, y el que se refleja en las condiciones de contratación laboral y prestación de servicios, requiere, en principio, ponerse de acuerdo respecto a los conceptos y definiciones necesarios para identificar y cuantificar el fenómeno.

Así, siguiendo a McConnell y Brue (1997), se adoptan aquí dos conceptos genéricos de discriminación en el ámbito económico: la discriminación pre-mercado, que se presenta cuando existen diferencias en el acceso a las inversiones en capital humano entre los grupos; y la discriminación post-mercado, que se produce cuando el individuo ya es miembro de la fuerza laboral y que, a pesar de tener habilidades, instrucción y experiencia semejantes a otros, recibe un tratamiento inferior con respecto al acceso a ciertas ocupaciones y condiciones laborales. Cada uno de estos conceptos es brevemente discutido a continuación.

Discriminación pre-mercado

Las decisiones de los individuos respecto a sus niveles de educación u otro tipo de entrenamiento determinan, en gran medida, sus características laborales al momento de enfrentarse al mercado de trabajo. Dichas características, sin embargo, son muchas veces resultado de factores de medio ambiente y/o condicionantes exógenos. El entorno socioeconómico en el cual se encuentra el individuo puede estimularlo o limitarlo a elegir un determinado nivel de inversión en instrucción. Altonji y Blank (1999) determinan factores como: expectativas de participación en la fuerza laboral, restricciones en el acceso a la educación (culturales, institucionales, etc.), condiciones familiares y características de la comunidad, como causantes de las disparidades en la acumulación del capital humano.

Las diferencias de calidad educacional en las escuelas y universidades también pueden crear condiciones desfavorables en la búsqueda de empleo y, adicionalmente, actuar como un factor desincentivador en las preferencias por mayor demanda de instrucción. Si los empleadores conocen las disparidades en calidad educacional, éstas también serán consideradas al momento de contratar trabajadores. Así, la discriminación post-mercado, que se arrastra de la discriminación pre-mercado, se originará no solamente debido a la cantidad sino también a la calidad de la inversión en capital humano.

Por último, la selección del campo de especialización laboral puede ser también influenciada por el ambiente geográfico y socioeconómico y, de esta forma, afectar a las expectativas salariales de los grupos de individuos. En Bolivia, por ejemplo, la población que vive en el área rural, usualmente indígena, se dedica principalmente a las actividades agrícolas y pecuarias, sectores que presentan niveles de productividad bajos y, por lo tanto, ingresos menores.

Discriminación post-mercado

En un mundo donde el mercado laboral es completamente flexible y transparente y donde los empleadores son racionales, no debería existir discriminación post-mercado; personas con iguales habilidades y productividades deberían ganar aproximadamente el mismo salario, independientemente del género y etnia al que pertenezcan. Bajo este contexto, no obstante, puede presentarse cierto grado de segregación atri-buible a prejuicios raciales o de género por parte de algunos empleadores (taste for discrimination).

Becker (1971) determina la discriminación por gusto como un costo adicional subjetivo que el empleador está dispuesto a pagar al momento de contratar un individuo de un grupo que le disgusta. Así, la demanda por el grupo discriminado es menor (bajo ciertas condiciones de oferta), como también su salario de equilibrio. Con costos reales más bajos, los empleadores o nuevas empresas no prejuiciosas podrían entrar al mercado y obtener ventajas competitivas al contratar a los trabajadores discriminados, lo que incrementaría la demanda por ellos, permitiendo en el largo plazo la anulación de la brecha salarial.

Un segundo tipo de discriminación hace referencia a la dificultad de medir la productividad de los individuos en la práctica. Es posible conocer algunas variables aproximadas, como años de educación y experiencia laboral; sin embargo, existen otros factores como inteligencia, salud y habilidades innatas que afectan la productividad, y sobre los cuales ni los empleadores ni los investigadores tienen una adecuada información. Si dichos factores fueran distribuidos aleatoriamente a lo largo de los diferentes grupos poblacionales, no debería existir discriminación. Sin embargo, con diferencias sistemáticas en los niveles de productividad entre los grupos, se podría observar una "discriminación estadística" a través del uso de información de atributos de ciertos grupos -clasificados por etnia, género o religión- que presentan peor desempeño o mayor costo laboral.

Por ejemplo, la mayoría de las mujeres tienen hijos, lo que, además de interferir en su trabajo, les da el derecho de tener periodos de inactividad, usualmente antes y después del parto, aumentando los costos laborales. Así, el empleador sabrá que existe una alta probabilidad de incurrir en costos adicionales al contratar mujeres, por lo que será más renuente a hacerlo. Esto conducirá a una menor demanda por dicho grupo laboral y, muy posiblemente, a una discriminación salarial en contra de las mujeres.

Otro ejemplo está relacionado con la calidad de la educación, en desmedro, usualmente, de algunos grupos étnicos. Cuando algún empleador no conoce las hojas de vida de los candidatos puede suponer, a priori, que los indígenas en Bolivia, o los negros en Estados Unidos o Brasil, están en desventaja respecto a la calidad educacional con relación a los no indígenas o blancos, dado que los primeros grupos son generalmente más pobres, accediendo muy probablemente a servicios de inferior calidad. Conocer la hoja de vida permitiría, en cierta medida, tener una idea de dicha calidad a partir de las escuelas y universidades a las que asistieron los individuos. Para el investigador empírico, no obstante, dicho conocimiento puede no ser accesible, por lo que podría suponer que parte de la discriminación racial no explicada se deba a esta diferencia.

Los problemas discriminatorios pueden ser más severos en ciertas actividades laborales, provocando una segregación ocupacional. Existen varias formas de este tipo de exclusión. Primero, es posible que ciertos tipos de tareas sean más discriminadas que otras. Segundo, pueden existir normas sociales y/o restricciones institucionales específicas al momento de acceder a una cierta labor. Tercero, las inversiones en capital pueden conducir a diferentes ventajas comparativas entre ocupaciones (Altonji y Blank, 1999).

Las diferencias salariales entre los grupos de trabajadores pueden ser también resultantes de imperfecciones en el mercado laboral, tales como existencia de sindicatos o salarios para determinados niveles de eficiencia. Si los grupos supuestamente segregados no se encuentran aleatoriamente distribuidos en las industrias o ramas de actividad sino, por el contrario, se concentran en sectores donde los contratos laborales son más flexibles, entonces pueden tener, en promedio, una renta inferior a los restantes grupos. Un ejemplo de ello en Bolivia es la rama agrícola.

Una segunda observación en esta línea es que las ramas de actividad se diferencian no solamente por los productos que elaboran, sino también por las diferentes intensidades de uso de los factores de producción. De acuerdo al nivel de educación, los trabajadores pueden ser divididos, por ejemplo, entre calificados y no calificados, y confrontarse con elasticidades de oferta y demanda desiguales. En términos generales, el retorno del factor relativamente más abundante dentro de una economía será menor en comparación con los retornos de los factores escasos. Así, si el primero concentra la mano de obra supuestamente más segregada, entonces parte de las discrepancias salariales serán explicadas por las diferencias relativas de dotaciones de recursos. Adicionalmente, la posible existencia de privilegios laborales en ciertas industrias que usan intensivamente los insumos humanos escasos puede conducir a mayores premios salariales, sin que estos sean resultado de problemas de discriminación.

2.1 Discriminación en el mercado laboral y en el sistema educativo: un análisis gráfico

Como se señaló anteriormente, la relación entre productividad y salarios no es necesariamente tan clara como la postulada por la teoría neoclásica. Usualmente se asume que mayores niveles de educación se relacionan con productividades más elevadas y, por lo tanto, retornos más altos. El Gráfico 1a ilustra estas dos sencillas relaciones que conectan los años de escolaridad con los salarios, asumiendo, como en la mayoría de los estudios, una función lineal simple. Así, una persona con N* años de educación tendrá una productividad marginal promedio de MP* que se traduce en un salario promedio de W*.

Una vez controladas las diferencias salariales atribuidas a selecciones condicionadas pre-mercado, la existencia de discriminación en el mercado laboral implica que la función que relaciona la productividad con los salarios variará entre grupos. En el Gráfico 1b se observa que una persona con N* años de educación seguirá teniendo una productividad marginal promedio MP*; sin embargo, si es indígena recibirá el salario W_I*, que es menor al salario W_NI* de un no indígena. La diferencia relativa D_LM= (W_NI* - W_I*)/W_NI* es llamada discriminación laboral (discriminación post-mercado).

No obstante, y como se señaló anteriormente, no solamente los años de escolaridad son relevantes para explicar la productividad, sino también las diferencias en la calidad de la educación entre los grupos. Este aspecto es analizado en el Gráfico 1c. N* años de escolaridad pueden reflejarse en una mayor productividad igual a MP_H*, si la persona recibió una mejor calidad educacional, o en una menor productividad igual a MP_L*, si recibió una instrucción de menor calidad. Bajo la hipótesis de que un indígena tiene acceso a una educación de calidad deficiente, su salario será de W_L,I*, menor que el salario W_H,I*. La diferencia relativa D_E= (W_H,I* - W_L,I*)/W_H,I* será llamada discriminación salarial explicada por calidad educacional, y constituye una forma de discriminación pre-mercado.

Así, controlando por medio de los años de escolaridad, la discriminación total D que experimenta un indígena se puede descomponer en dos partes: la discriminación proveniente del mercado laboral (D_LM) y la discriminación proveniente de la calidad en el sistema educativo (D_E).

 

3. El carácter de la discriminación étnica en Bolivia

La discriminación étnica sobre la que se trabaja en el documento tiene, innegablemente, su origen en la herencia colonial, cuando los pueblos originarios fueron subordinados a los conquistadores. El carácter del español colonizador y señor feudal se dejó sentir en el ámbito político, religioso, económico, social y cultural de la población, continuando inclusive hasta nuestros días. Al parecer, ni la Revolución del año 1952, que contempló la reforma agraria, la universalidad del voto y la eliminación del pongueaje, logró disminuir de forma importante la concepción discriminadora de una sociedad gobernada por los grupos mestizo-criollos.

Como en otros países colonizados, la discriminación étnica tiene dos connotaciones principales. Primero, se deriva de una falaz superioridad racial y cultural, generando una polarización entre el indio y el no indio. Segundo, procede del ámbito socioeconómico, expresado inicialmente en el par de conceptos explotador-explotado y posteriormente en otro consistente en rico-pobre, que lleva consigo restricciones sustanciales para el mejoramiento del capital humano en las poblaciones indígenas. La relevancia se centra en el afán de conocer cuál de estos factores determina actualmente de forma más preponderante la desigualdad en la distribución de ingresos entre los grupos étnicos.

Para estudiar empíricamente los problemas de discriminación se ha usado la información de la Encuesta de Hogares del "Programa de Mejoramiento de las Encuestas y Medición de Condiciones de Vida," MECOVI-2000. Dicha base contiene información sobre las características laborales de los individuos: salarios, años de escolaridad, edad, sector laboral, horas trabajadas, etc.

Una primera aproximación de la relevancia de la población indígena es apreciada en el Cuadro 1. Puede observarse en él que más del 50 por ciento de la población no se reconoce a sí misma como proveniente de alguna población originaria y, más bien, se clasifica como de raza blanca, de acuerdo con la denominación oficial utilizada por el Gobierno en sus sistemas de identificación, aunque, para ser más precisos, debería ser denominada como mestizo-criolla. El Cuadro muestra también que los quechuas y, seguidamente, los aymaras son las poblaciones originarias más importantes.

Si se considera la variable dicotómica indígena y no indígena, Bolivia tendría casi un equilibrio entre la población de origen étnico indígena y la que no se reconoce como parte de dichas etnias. Tomando en cuenta, sin embargo, que pertenecer a un pueblo originario se constituye en un estereotipo que puede afectar negativamente tanto al proceso de formación educativa (discriminación en la escuela) como posteriormente en la inserción laboral, e incluso en el ámbito de las relaciones sociales, ello lleva a que muchas personas tiendan racionalmente a ocultar su origen. Una manera de medir esta actitud es cruzar los datos de las personas que declararon no pertenecer a ningún grupo originario pero que aprendieron a hablar en quechua o aymara;¹ este ejercicio muestra que el 8.2 por ciento de los que declararon no provenir de ningún grupo originario tuvieron como lengua materna el aymara o el quechua. Con esta corrección, el porcentaje de indígenas subiría del 48 al 52 por ciento.

3.1 Discriminación laboral pre-mercado

Como ya se mencionó anteriormente, la discriminación pre-mercado hace referencia a las condiciones de los trabajadores en la acumulación de capital humano. Un primer indicador de ello se observa en el Cuadro 2, donde la tasa de analfabetismo en los grupos indígenas alcanza casi a un 20 por ciento, mientras que para los no indígenas es menor al 6 por ciento.

El Gráfico 2, que se presenta a continuación, presenta una visión más desagregada de la discriminación en el sistema educativo al clasificar a los indígenas y no indígenas de acuerdo con el nivel de instrucción alcanzado. Los datos son elocuentes y no merecen mayores comentarios.

Es importante señalar que la menor inversión en capital humano en la población indígena es una característica estructural. Durante la gestión 2000 se encuentra, por ejemplo, que del total de niños entre 12 y 19 años que pertenecen o que se autocalifican como pertenecientes a un grupo no indígena, el 87.4 por ciento se matriculó en un establecimiento educativo, mientras que el restante 12.6 por ciento no lo hizo. Frente a ello, del conjunto de niños que pertenecen a un grupo indígena, más de una cuarta parte no se matriculó en un establecimiento educativo.

Un segundo tópico importante a tratar en la segregación pre-mercado son las diferencias en calidad educacional entre los grupos étnicos. Lamentablemente, la Encuesta de Hogares MECOVI, además de los años de escolaridad, sólo contiene los datos sobre el conocimiento de un idioma extranjero. Esta deficiencia, sin embargo, puede ser subsanada usando la base de datos del Mapa Educativo Básico de Bolivia (MEB) de 1993. La base de datos del MEB es identificada por regiones (y no por personas, como en el caso de la MECOVI). Para conciliar las dos bases, por lo tanto, se asume que los individuos se educaron en la región donde nacieron, y se atribuyen las características regionales de la calidad educacional a ellos, de forma parecida a lo planteado por Card y Krueger (1990). Considerando que los 80s fue una década perdida en términos de desarrollo socioeconómico, se supone que la información educativa de dicho período no ha cambiado significativamente con respecto a 1993. Así, es posible determinar razonablemente las características educativas (identificadas a través de la MEB) del estrato poblacional de individuos que nacieron entre 1972 y 1982, y que en la MECOVI-2000 son trabajadores entre 18 y 28 años de edad. Esta conjunción de la información permite construir ocho indicadores de calidad educacional (véase Andersen y Muriel (2002) para la construcción de las variables y mayores detalles sobre la conciliación de las bases).

El Cuadro 3 presenta los promedios de los indicadores educacionales identificados en la MEB para el estrato poblacional 18-28 por grupo étnico.

La primera variable, conocimiento del idioma extranjero, muestra que la población indígena se encuentra en desventaja con respecto a la población no indígena. En Bolivia, este indicador representa una señal positiva importante sobre las habilidades del individuo en el momento de ofertar trabajo y se constituye, por lo tanto, en un factor relevante de discriminación pre-mercado.

Los indicadores que determinan la calidad de la infraestructura escolar, es decir, los índices de calidad de servicios y materiales de construcción, porcentaje de establecimientos privados sobre el total y proporción de establecimientos que cuentan con bibliotecas y laboratorios, son también menores para los grupos indígenas que para los no indígenas ²; mostrando que los primeros se encuentran en un entorno educacional menos ventajoso con respecto a los últimos.

Las disparidades en la calidad de los servicios básicos (provisión de agua, electricidad, alcantarillado y tratamiento de eliminación de excretas y basura) pueden ser explicadas, en parte, porque la población originaria vive o vivía en las regiones rurales, que son de difícil oferta de servicios. Las diferencias con respecto a los restantes indicadores pueden ser el resultado del entorno económico familiar y vecinal en desmedro de la educación de los indígenas. Otra desventaja de la población indígena se encuentra en el nivel académico del profesorado (medido como la proporción de profesores normalistas del área).

Como se señaló anteriormente, la información de la MEB no permite ampliar los indicadores educacionales para toda la población económicamente activa. Sin embargo, es posible que para los trabajadores comprendidos entre 29 y 65 años las disparidades educacionales hayan sido relativamente mayores, y para los niños comprendidos entre 12 y 17, menores; esto último debido a las nuevas políticas educativas contempladas en la Reforma Educativa iniciada en el año 1994.

Con respecto a las causas que desincentivan la acumulación de capital humano, la Encuesta de Hogares-MECOVI identifica los factores de inasistencia escolar para los adolescentes comprendidos entre los 12 y 19 años de edad; esta información es presentada en el Cuadro 4. Es posible apreciar que las causas de inasistencia no parecen ser muy diferentes entre los indígenas y no indígenas. Los resultados son, ciertamente, obvios en algunos aspectos; sin embargo, en otros casos son llamativos. Dentro de los últimos destaca la relativa mayor inasistencia por falta de interés en el grupo de no indígenas con respecto a los indígenas. Claramente, este dato estaría cuestionando la creencia general de que los grupos indígenas no envían a sus hijos a la escuela porque consideran que la enseñanza no se relaciona con la agricultura u otras actividades directamente ligadas a la producción u otras actividades de su interés.

Como no podía ser de otra manera, en un periodo de crisis recesiva, la mayor parte de los niños no asisten a la escuela porque tienen que trabajar y/o porque el hogar es incapaz de solventar sus gastos esenciales, por lo que en condiciones de elevada pobreza la educación se constituye casi en un lujo. En el caso de los no indígenas, la suma de estos dos factores explican un 46 por ciento de la inasistencia, y en el grupo indígena, un 50 por ciento, de lo que se puede concluir que los "blanquitos" o "more-nitos" que no asisten a los establecimientos educativos, lo hacen por razones muy parecidas.

La edad avanzada, sin embargo, se constituye en una diferencia relevante. Los padres dejan pasar el tiempo y sus niños se encuentran por encima del promedio para el curso que les correspondería; esta causa afecta a los indígenas casi en 10 puntos porcentuales más que a los no indígenas.

Otro tema que con frecuencia ha sido considerado para explicar la inasistencia es la distancia a los centros educativos que sufren los grupos indígenas. Los datos del Cuadro 4, sin embargo, no respaldan esta hipótesis.

Aunque no es posible identificar las causas de inasistencia para la población comprendida entre los 20 y 65 años de edad, parece razonable suponer también que los problemas económicos fueron los más influyentes en las decisiones de inversión en capital humano, dado que las diferencias estructurales en torno a la pobreza no fueron modificadas.

3.2 Discriminación laboral post-mercado

Como ya se señaló anteriormente, los grupos discriminados no solamente son afectados negativamente en el proceso de formación o acumulación de capital humano, sino también en el proceso de contratación y en las condiciones laborales. Los Cuadros 5a y 5b se refieren a la discriminación laboral en el acceso a los distintos grupos ocupacionales.

 

En el ámbito urbano, que por las características destacadas es el que brinda un mejor acercamiento a la problemática de la discriminación por origen étnico, se observa que el grupo indígena es fuertemente segregado de los grupos más elevados de actividad (Grupos 1 a 4) y, contrariamente, tiene mayor presencia en los grupos ocupacionales que corresponden a mano de obra poco calificada. Este fenómeno, como se verá posteriormente, corrobora la hipótesis de que existe una fuerte articulación entre la posibilidad de acumular capital humano y la posterior inserción laboral.

El índice de segregación se calcula sumando el valor absoluto de las diferencias porcentuales correspondientes a cada ocupación y dividiendo dicha suma entre dos. La división entre dos se la realiza porque cualquier movimiento de trabajadores se contabiliza dos veces, como un movimiento de salida de una ocupación y como un movimiento de entrada. El índice puede tomar un valor comprendido entre 0 y 1, siendo que, cuanto más cerca esté de 1, mayor será el grado de segregación ocupacional.

Lo que llama la atención es que en ambos casos el índice es relativamente bajo, lo cual se explicaría por la fuerte presencia del grupo criollo-mestizo que, en cierta medida, estaría borrando las diferencias étnicas al momento de insertarse al mercado laboral.

El Cuadro 6 presenta la distribución de los grupos indígena y no indígena por actividad económica. En ellos se puede observar, con mayor claridad en el área urbana que en el área rural, que los indígenas se encuentran mayormente agrupados en actividades que requieren de menor calificación. Sin embargo, es importante destacar que, en el caso de la industria manufacturera, el porcentaje de la población indígena que trabaja en este sector es igual que para el caso de la población no indígena.

Los siguientes gráficos detallan los ingresos laborales mensuales de la actividad principal. El gráfico 3a y sus correspondientes estadísticos muestran el comportamiento comparativo de los ingresos del grupo indígena y del grupo no indígena en el área urbana. Como se observa, la mayor frecuencia de los ingresos mensuales de las personas de origen indígena está entre los 400 y 800 bolivianos, mientras que para los no indígenas la media se encuentra entre los 800 y 1,200 bolivianos. A partir de este nivel de ingresos, las remuneraciones de los no indígenas se encuentran siempre por encima del grupo indígena, lo que refleja claramente la diferenciación salarial que se considera como hipótesis de la investigación.

Puede apreciarse también que la media de ingresos laborales para los no indígenas es un 30 por ciento más elevada que la de los indígenas: 1,960 bolivianos frente a 1,501 bolivianos. En ambos casos, la dispersión es alta, con un coeficiente de variación mayor para los no indígenas. Los datos muestran también que ambas distribuciones tienen un sesgo positivo explicado por la mayor concentración de individuos con salarios en los estratos bajos.

El gráfico 3b, por su parte, explícita el mismo procesamiento de datos para el área rural. En este caso se observa que en los dos grupos la mayor proporción de sus miembros está concentrada en los ingresos más bajos; aunque más de la mitad de los indígenas ocupados perciben un renta mensual por su actividad principal menor a 400 bolivianos. Entre 400 y 800 bolivianos las funciones se cortan y, a partir de allí, la proporción de personas del grupo no indígena es mayor a la de los indígenas, es decir que, a partir de este estrato, hay más personas no indígenas con mejores ingresos.

La media de ingreso es mayor para el grupo no indígena en un 38 por ciento, es decir que la diferencia es más elevada que en el ámbito urbano. Esto probablemente puede ser explicado por los ingresos de personas que trabajan en los municipios o proyectos, aunque ello no se corrobora completamente dado que la dispersión de los datos en el caso del grupo no indígena es menor a la del grupo indígena y presenta un coeficiente de asimetría más elevado para el grupo no indígena.

 

4. Determinación del salario y discriminación étnica

En esta sección se intenta separar los diferentes tipos de discriminación étnica a través de un análisis econométrico, basado en las regresiones de ingresos de Mincer.

Normalmente se supone que cada individuo puede escoger cuantos años de educación quiere, y por eso se hacen estimaciones de ingresos por medio del control de los años de educación. Después se aumentan variables dummy para ver si hay discriminación étnica o de género. La regresión mostrada en el Cuadro 7 es bastante típica. La variable dependiente es el logaritmo de los salarios primario y secundario por hora y las variables independientes son: años de escolaridad, experiencia, experiencia al cuadrado, dummy para identificar género, dummy de etnia y dummy de área urbana. Debido a las características de información relativas a calidad educacional, el estrato de análisis cubre solamente a los jóvenes comprendidos entre 18 y 28 años.

Los coeficientes de las variables de discriminación sugieren que las mujeres en promedio ganan 21% menos que los hombres, y las personas indígenas 30% menos que las no indígenas cuando se controla por medio de las demás variables. Este 30% de discriminación étnica en la regresión básica incluye discriminación pre-mercado (peor calidad de educación) y post-mercado.

Según esta primera regresión, los retornos educacionales aumentan el salario en 10.5% por año adicional de educación ([exp(0.100)-1]*100 = 10.5), mostrando que las diferencias de inversión en capital humano entre los individuos determinan en gran medida los retornos por los servicios laborales.

El Cuadro 7 expone también los resultados de la descomposición de Fields (véase Fields et al., 1998 y Andersen, 2001b). Dicha descomposición calcula los pesos factoriales de desigualdad (FIW) para cada variable explicativa, e indica qué porcentaje de la variación total explicada del logaritmo de los salarios es determinado por cada variable independiente. Así se observa que años de escolaridad es el factor más importante para explicar los salarios, determinando el 16.94% de su variación total. Las variables incluidas en la regresión explican en su conjunto el 29.32%; valor razonable para regresiones de corte transversal.

El Cuadro 8 presenta una regresión similar a la anterior pero controlada por medio de la discriminación pre-mercado a través de la inclusión de indicadores relacionados con la calidad educacional de cada joven. Adicionalmente a las variables ya especificadas en el Cuadro 3, se han incluido las siguientes:

•      Años de escolaridad de la madre y del padre, bajo la hipótesis de que los padres con mayores niveles de educación se preocupan más por la calidad (y cantidad) de educación de sus hijos y, además, actúan como profesores informales dentro de los hogares.

•      Tasas de salario del padre y de la madre, en el supuesto de que los ingresos familiares más altos permiten un mayor grado de libertad en la selección de la calidad educacional de sus hijos.

Dada la improbabilidad de que, cuando contratan personal, los empleadores tomen en cuenta las características de los padres de sus empleados, las variables familiares estarían reflejando adecuadamente la calidad educacional de sus hijos.³ Con la inclusión de las últimas variables, sin embargo, la muestra es ahora más pequeña, ya que sólo 601 de las 1,435 personas jóvenes viven todavía con sus padres. De este modo, las comparaciones con la regresión anterior son de carácter esencialmente cualitativo.

En el Cuadro anterior se puede apreciar una vez más la discriminación por género, aunque con un nivel relativamente mayor que en el caso anterior. La segregación salarial sobre los jóvenes indígenas, sin embargo, aquí es bastante menor y significativa solamente al nivel del 10%. Esto quiere decir que gran parte de la discriminación étnica se da en el sistema educativo y no en el mercado de trabajo.

En cuanto a los restantes indicadores, incluidos en el Cuadro 3, solamente el índice de infraestructura física (materiales de construcción) y la variable cruzada años de educación por conocimiento del idioma extranjero (que modifica la pendiente de los retornos de los años de escolaridad) son significativos estadísticamente. Esto puede ser explicado principalmente por el elevado grado de correlación entre los indicadores, siendo éstos muchas veces mayores en comparación con la variable dependiente. Los signos de los coeficientes muestran, como era lo esperado, que los trabajadores con una mejor calidad educacional tienden a lograr un salario más alto.

Es interesante observar que los indicadores de calidad educacional explican en su conjunto el 10.81 % de la variación total de los salarios medidos en logaritmos, (2.48% + 1.57% + 2.33% + 2.11% + 2.32%). Este valores semejante al aporte de los años de escolaridad que determinan el 12.91%. De esta forma, e incluso usando indicadores de calidad imperfectos, es posible explicar una parte sustancial de la variación en los salarios.

Los primeros resultados empíricos muestran que al menos la mitad de toda la discriminación que experimentan los indígenas puede ser explicada por el hecho de que reciben una menor calidad educacional que los no indígenas. La siguiente pregunta de relevancia es considerar si las diferentes características encontradas entre las zonas urbanas y rurales son determinantes al momento de analizar los niveles de discriminación. Para esto se elaboraron regresiones adicionales desagregando las áreas geográficas. Los Cuadros 9 y 10 presentan los resultados econométricos para las zonas urbanas.

 

A diferencia del caso nacional, la inclusión de variables relacionadas con calidad educacional no parecen relevantes para explicar los problemas de discriminación urbana cuando se comparan las dos regresiones. El coeficiente de la dummy indígena en los dos casos se encuentra próximo a -0.17, aunque en la segunda regresión solamente es significativo al nivel del 10%. Los indicadores de calidad muestran una vez más los efectos positivos que presentan sobre los salarios.

Debido a los importantes procesos migratorios del campo a la ciudad que el país ha tenido en las últimas décadas, llama la atención la inefectividad de los indicadores de calidad educacional para explicar los problemas de segregación. Una posible explicación es que los indígenas, que usualmente presentan bajos niveles de instrucción, se encuentran en ciertos segmentos del mercado laboral donde las elasticidades de demanda y oferta de trabajo son diferentes con relación a los mercados que son dirigidos a los no indígenas. Como se estipuló anteriormente, las diferencias en la intensidad de uso de los factores de producción, acompañadas de las imperfecciones en el mercado laboral, pueden explicar parte de los premios salariales.

Una forma de analizar lo señalado es incluyendo directamente los sectores en las regresiones de Mincer, a través de variables dummy. Sin embargo, es bastante cuestionable que dichos indicadores representen adecuadamente todas las posibles explicaciones en las diferencias salariales, tales como: características de los contratos laborales, tamaño de las firmas, intensidad de uso de capital, tecnología, políticas industriales internas, etc.

Una forma alternativa de tratar el problema es la elaboración de regresiones de Mincer por ramas de actividad. La pregunta relevante es entonces: ¿dentro de cada sector económico los empleadores tienen algún tipo de preferencia debido a la discriminación (ya sea estadística o por gustos)? El Cuadro 11 presenta los coeficientes de segregación étnica deducidos de las regresiones "básicas" (como las expuestas en los Cuadros 7 y 9) y de las ecuaciones que incluyen indicadores de calidad educacional.

El Cuadro 11 muestra que los sectores de industria manufacturera, comercio, educación y servicios comunitarios presentan coeficientes de discriminación significativos cuando se consideran las regresiones básicas (el criterio de significancia estadística es del 10%). Algunos resultados son bastante intuitivos: los indígenas poco cualificados han tenido una participación activa en los sectores de explotación de minas y canteras, construcción y transporte; y podría señalarse que se encuentran generalmente más predispuestos a trabajos forzados o de mayor energía física. Así, tendrían ciertas ventajas comparativas en dichas labores.

Las diferencias salariales entre los grupos étnicos en otros sectores pueden ser explicadas por los diferentes años de escolaridad. En los servicios de hoteles y restaurantes, por ejemplo, los trabajadores más cualificados se encontrarán en las actividades gerenciales, y los menos cualificados en las ocupaciones de portería, limpieza, etc. Una vez más, las habilidades físicas de los indígenas los favorecerán cuando sean menos instruidos en el momento de adquirir empleo.

El Cuadro 11 muestra también que los indicadores de calidad educacional explican la relevancia del coeficiente de discriminación. En este caso, solamente el sector de comercio presenta problemas de segregación post-mercado. Algunas apreciaciones que explican este resultado son: primero, es posible que exista una discriminación por gustos, con una mayor preferencia por la fisonomía de la población no indígena y, segundo, existe una participación importante de comercio informal, que generalmente demanda poca instrucción y poco capital físico (a excepción, posiblemente, de las ventas de equipos electrónicos).

Finalmente, los Cuadros 12 y 13 presentan los análisis econométricos para las zonas rurales.

 

Comparando las dos Tablas se observa que las diferencias salariales entre indígenas y no indígenas en las áreas rurales son explicadas básicamente por la calidad educacional. En la Tabla 7 los problemas de discriminación post-mercado desaparecen.

 

5. Conclusiones y recomendaciones de políticas

Basados en los datos obtenidos de la MECOVI-2000, se observa que existe un mayor grado de analfabetismo entre los indígenas y, además, un gran porcentaje tiene un menor nivel de instrucción que los no indígenas. Los indicadores de calidad educacional muestran, en general, que la población indígena accede a escuelas de más baja calidad.

Después de analizar los gráficos y datos estadísticos, vemos, a priori, que si bien existen diferencias en la lógica laboral entre el área rural y la urbana, en ambas áreas existe discriminación salarial, y además se observa una discriminación por tipos de ocupación, es decir que los indígenas se concentran en los grupos ocupacionales que presentan mano de obra poco calificada.

El análisis econométrico intenta profundizar las anteriores apreciaciones, encontrando los siguientes resultados relevantes. Primero, cuando se analiza toda la economía en su conjunto se observa que el sistema educativo (tanto la calidad como la calidad educacional) determina en gran medida las diferencias salariales; en especial la inclusión de los indicadores de calidad disminuye el coeficiente de discriminación étnica cerca de un 50%. Segundo, las regresiones para las áreas rurales muestran que los problemas de segregación son fundamentalmente pre-mercado, es decir, se deben a las diferencias en adquisición y calidad de capital humano.

Por último, los problemas de discriminación en las zonas urbanas no se modifican con la inclusión de variables de calidad en las escuelas, lo que lleva a pensar que las diferencias de ingresos se generan post-mercado. Realizando regresiones por ramas de actividad específicas, sin embargo, se observan problemas de discriminación solamente en el sector de comercio, lo que lleva a suponer que los indígenas se encuentran en sectores menos remunerados, enfrentando estructuras de mercado laboral diferentes a los no indígenas, posiblemente con mayores elasticidades de oferta y menores elasticidades de demanda, dado que los trabajadores menos cualificados son relativamente más abundantes en el país.

Ante estos resultados, debemos seguir insistiendo en la importancia de la inversión en capital humano, específicamente en educación, ya que es y seguirá siendo el principal promotor de la productividad laboral y, por lo tanto, se constituye en un factor clave para la obtención de buenos trabajos. Aún mucha gente sigue prefiriendo, ya sea por gusto o necesidad, obtener un mayor ingreso en el corto plazo que invertir hoy y obtener mejores frutos en el futuro. Esto requiere por un lado de campañas de concientización dirigidas a toda la población para que se comprenda la importancia de la educación, pero también precisa de un posible programa de subsidio educacional en el caso de las familias que no tienen la posibilidad económica de automantenerse sin la ayuda laboral de los hijos en edad escolar.

 

Notas

* El documento forma parte de un proyecto en ejecución titulado "Modelo alternativo de desarrollo: una agenda de políticas para la nueva década", que es auspiciado por el Programa de Investigación Estratégica en Bolivia (PIEB). Los autores agradecen los recursos financieros recibidos del Directorio General para la Cooperación Internacional del Ministerio de Relaciones Exteriores de los Países Bajos (DGIS). Asimismo, agradecen los comentarios de Manuel Arana, Mauricio Medinaceli, Osvaldo Nina y de un referee anónimo.

** Alejandro F. Mercado, Lykke E. Andersen y Beatriz Muriel son Director, Economista Jefe e Investigadora del IISEC-UCB, respectivamente.

1. Los otros idiomas nativos no son considerados por no ser estadísticamente representativos.

2. Se considera, a priori, que los colegios privados presentan en promedio un nivel de calidad superior a los públicos. Esto se observa a través de las elevadas correlaciones con los otros indicadores de calidad. En relación con los demás indicadores de infraestructura física, por ejemplo, el coeficiente de correlación gira en torno al 80%.

3. Existen casos, sin embargo, en que los empleadores son los propios padres, y el éxito laboral de éstos puede pasar a su hijo por medio del pago de un salario alto.

 

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