Prima por calificación y cambio tecnológico. Nueva evidencia sobre las manufacturas estadounidenses

DOIhttp://doi.org/10.1111/ilrs.12048
Published date01 March 2017
Date01 March 2017
AuthorRicardo M. SOUSA,Sushanta K. MALLICK
Revista Internacional del Trabajo, vol. 136 (2017), núm. 1
Derechos reservados © Los autores, 2017
Compilación de la revista y traducción del artículo al español © Organización Internacional del Trabajo, 2017
Prima por calicación
y cambio tecnológico. Nueva evidencia
sobre las manufacturas estadounidenses
Sushanta K. MALLICK* y Ricardo M. SOUSA**
Resumen. Con datos de la NBER-CES Manufacturing Industry Database, los
autores identican una relación positiva entre la tecnología inferida a partir de la
productividad total de los factores y las razones entre trabajadores calicados y
no calicados y entre sus salarios, pero solo en sectores de base cientíca e inten-
sivos en producción, mientras que es negativa en los dominados por el proveedor.
Conrman la prima salarial por calicación y el aumento del sesgo tecnológico
hacia el trabajo calicado desde 1980. Las diferencias de productividad entre tra-
bajadores calicados y no calicados aumentan la demanda relativa de los prime-
ros cuando ambos no son intercambiables. Concluyen que los gobiernos deberían
promover la innovación de base cientíca.
La desigualdad salarial entre trabajadores calicados y no calicados en
los Estados Unidos va en franco aumento desde principios del decenio
de 1980, siendo las diferencias de productividad a escala sectorial las que ex-
plican la evolución de la prima por calicación
1
. Para examinar dicha evolución
y los factores del cambio tecnológico, algunos estudios se han centrado en la
inuencia de las limitaciones nancieras (Cabral y Mata, 2003; Mallick y Yang,
2011), de las instituciones (Nelson, 1988 y 2008), de las redes de conocimiento
(Giuliani y Bell, 2005), de la incertidumbre y de la aversión al riesgo (Appel-
baum, 1991), de la expansión creciente de nuevas prácticas de organización en
las empresas (Piva, Santarelli y Vivarelli, 2005), del impacto de la contratación
*
Facultad de Ciencias Empresariales de la Universidad Queen Mary de Londres; s.k.mallick@
qmul.ac.uk. ** Universidad de Minho, Braga (Portugal); rjsousa@eeg.uminho.pt. Ricardo
Sousa desea agradecer la nanciación recibida para esta investigación del Programa Operativo
sobre Factores de Competitividad (COMPETE) y de otros fondos portugueses a través de la
Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) dentro del proyecto FCOMP-01-0124-FEDER-
037268 (PEst-C/EGE/UI3182 /2013).
La responsabilidad de las opiniones expresadas en los artículos solo incumbe a sus autores,
y su publicación en la Revista Internacional del Trabajo no signica que la OIT las suscriba.
1
Véase, por ejemplo, Pavitt (1984), Kortum (1993), Nickell y Bell (1995), Machin y Van Ree-
nen (1998), Agnello, Mallick y Sousa (2012), Sila (2012) y Agnello y Sousa (2014).
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externa/interna (Martins y Lima, 2006), o del proceso de aprendizaje por la
exportación (Martins y Yang, 2009; Mallick y Yang, 2013).
Otros estudios han investigado las fuentes de crecimiento económico
descomponiendo los cambios del producto en cambios de los factores de pro-
ducción y cambios de la productividad total de los factores (TFP) (Fethi, Pa-
siouras y Zopounidis, 2010), o considerando que los cambios de la TFP pueden
desagregarse también en cambios de eciencia técnica y cambios tecnológicos
(Jones, 2005; Pasiouras, 2013; Pasiouras y Sifodaskalakis, 2010). En esa línea,
Carreira y Teixeira (2008) ponen de relieve el papel de la reestructuración
interna frente a la externa en el crecimiento de la productividad sectorial y
concluyen que la proporción de reestructuración externa es mayor durante las
recesiones, mientras que la interna domina en los periodos de expansión. Asi-
mismo, Escribano y Stucchi (2014) observan una convergencia de la produc-
tividad en las recesiones porque, durante las mismas, crece más en el caso de
los «imitadores» que en el de los innovadores. Ello puede explicarse por el au-
mento exógeno de la competencia, que hace que la demanda caiga, afectando
más a los imitadores. Lozano Vivas y Pasiouras (2014) también destacan la im-
portancia de las condiciones empresariales y de la productividad como facto-
res de rendimiento sectorial, descomponiendo los cambios de la productividad
en cambios de las mejores prácticas y cambios de la eciencia (o ineciencia).
Otra línea de investigación sobre productividad analiza la sustituibilidad
entre trabajadores calicados y no calicados. Nelson y Winter (1982) sostie-
nen que la no neutralidad –o sesgo– del cambio tecnológico favorece a los pri-
meros. Según Greenwood y Yorukoglu (1997), si los calicados tienen ventaja
comparativa al implantarse la tecnología, la aceleración del cambio tecnoló-
gico que requiere inversión afectará al crecimiento de la productividad e in-
crementará la desigualdad salarial. Caselli (1999) observa que una revolución
tecnológica sesgada incide en la desigualdad salarial si existe heterogeneidad
en términos de costos de formación de los trabajadores. Según Caselli y Cole-
man (2001a y 20 01b), y Caselli y Wilson (2004), la dotación de factores inuye
en la difusión de tecnologías intensivas en I+D entre países. Acemoglu (2002)
también observa que el cambio tecnológico favorece a los trabajadores cali-
cados y aporta datos sobre los factores de crecimiento en los Estados Unidos.
Caselli y Coleman (2006) estudian las diferencias entre países en cuanto a la
eciencia de los trabajadores calicados y no calicados cuando no son inter-
cambiables y muestran que el sesgo tecnológico hacia los calicados ayuda a
explicar el drástico cambio de la oferta relativa de calicaciones y la prima
salarial por calicación.
En este artículo examinamos la no neutralidad potencial de la tecnolo-
gía con datos sectoriales de la NBER-CES Manufacturing Industry Database.
Nuestra estimación empírica se basa en datos del sector manufacturero esta-
dounidense del periodo 1958-2009. Evaluamos el efecto del cambio tecnoló-
gico en la prima por calicación haciendo varias aportaciones a esta línea de
investigación. Primero, a diferencia de muchos otros estudios, usamos datos
sectoriales y no macroeconómicos, lo cual nos permite investigar la no neu-

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