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Resumen de Heterogeneity and dynamics in individual wages and labour market histories

Laura Hospido Quintana

  • Esta tesis doctoral propone nuevos modelos y métodos de estimación para el análisis de los salarios y de los historiales laborales de los individuos desde una perspectiva dinámica. En el estudio de estos dos fenómenos, claves en el desarrollo profesional de los trabajadores, se utilizan datos de panel, esto es, observaciones de individuos que se repiten a lo largo del tiempo.

    Por un lado, en los datos individuales observamos que los salarios evolucionan durante la vida laboral de los trabajadores. Dicha evolución será diferente según la fase del ciclo económico en la que se encuentre la economía así como en función de distintas características de los individuos, tanto características observables para el económetra (sexo, edad, nivel educativo, y muchas otras) como inobservables (como habilidad o suerte). Por otro lado, también se observa que el estatus laboral de los trabajadores cambia, pasando de la situación de empleado a no empleado, o de un puesto de trabajo a otro, ya sea voluntaria o involuntariamente. Estas transiciones de entrada y salida del mercado de trabajo, o de cambio de un empleo a otro, son frecuentes y, de nuevo, varían a nivel individual.

    Por tanto, el punto de partida de esta tesis es la idea de que diferencias en los historiales laborales individuales pueden ayudar a entender la dinámica y heterogeneidad en la evolución de los salarios. Por ejemplo, en el caso de hombres y mujeres, esperaríamos que las diferencias por sexos en historiales laborales ayudasen a explicar una parte relevante de la brecha salarial residual. De hecho, en la literatura encontramos múltiples teorías que conectan la movilidad laboral con la existencia y persistencia de dicho diferencial por sexos a lo largo del tiempo. Así, se afirma que si la movilidad laboral de las mujeres está más restringida debido a variables como el lugar de residencia del marido o el cuidado de niños, las ganancias salariales predichas por los modelos de búsqueda y


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