DIFERENCIAS DEL INGRESO ENTRE TRABAJADORES DE LOS SECTORES FORMAL E INFORMAL DE LA
ECONOMÍA GUATEMALTECA EN EL AÑO 2018
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REVISTA ACADÉMICA ECO (23) : 1-23, JULIO-DICIEMBRE DE 2020
3. Resultados y discusión
Modelo de Heckman
Se aplicó el modelo de Heckman a la submuestra para corroborar si realizando
una estimación en dos etapas se logra una mayor explicación del ingreso salarial
para el sector formal e informal, debido a que se consideran distintas variables que
determinan, por un lado, probabilidad de que un individuo participe en el sector
formal o en el sector informal, y por el otro, si esta probabilidad es estadísticamente
significativa en un modelo de MCO. El programa econométrico utilizado para esta
estimación es Gretl.
Tabla 1
Modelo de Heckit, estimación en dos etapas
Variable dependiente:
Ingreso Salarial
Variablede selección:
Formal-Informal
Coeficiente
Desv. Típicaz
Valor p
Const
-3249.76
1107.03
-2.936
0.0033***
Nivel de escolaridad aprobado
1019.67
1107.03
7.179
7.01E-13***
Años de experiencia laboral
91.096
10.9168
8.345
7.15E-17***
Años de experiencia laboral ^2
-2.12232
0.35642
-5.955
2.61E-09***
Género
453.086
115.38
3.927
8.60E-05***
Edad de las personas (años cumplidos)
42.8846
4.7349
9.057
1.34E-19***
Etnicidad
469.981
137.584
3.416
0.0006***
Lamda
646.504
436.67
1.481
0.1387
Const
-3.70721
0.129148
-28.71
3.29E-181***
Género
0.346395
0.0313093
11.06
1.88E-28***
Etnicidad
0.372091
0.0344987
10.79
4.02E-27***
Alfabetismo
0.831781
0.0784661
10.6
4.96E-26***
Años de estudios aprobados
0.1570980.00448392
35.04
6.41E-269***
Edad de las personas (años cumplidos)
0.01065030.00129574
8.219
2.04E-16***
Años de experiencia laboral
0.002629620.00430876
0.6103
0.5417
Años de experiencia laboral ^2
-0.0006225880.00011073
-5.622
1.88E-08***
Sigma 1925.652
Rho
0.335733
Ecuación de selección
Fuente: estimación propia con base en INE (2018)
Según el método de Heckit, en los resultados, el valor de probabilidad asociado
al «test t» con hipótesis nula Ho: Coef = 0, se indica con *** un p < 0.02; ** un p
< 0.05; y * para un p < 0.1 (Rizzo, 2004).
Lo que interesa en esta estimación es la significancia estadística de la variable
Lambda: como se planteó anteriormente, si
(λ)
resulta estadísticamente
significativa, la muestra es considerada no aleatoria y las estimaciones estarían
sesgadas de no incluir
(λ)
como variable explicativa en el modelo.