Aplicación empírica: Estudio del absentismo laboral

DEPARTAMENTO DE ANÁLISIS ECONÓMICO: ECONOMÍA CUANTITATIVA
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID
MICROECONOMETRÍA APLICADA
Curso 2005-2006
Prof: Rocío Sánchez Mangas
Modelos de Elección Discreta
Aplicación empírica: Estudio del absentismo laboral
El fichero de datos en Eviews ABSENT.WF1 contiene información procedente del la
Encuesta de “Situación en el Trabajo y Uso del Tiempo”, llevada a cabo por el Instituto de la
Mujer en 1991. Se entrevistó a trabajadores asalariados en sus lugares de trabajo. La
información contenida en el fichero corresponde a una submuestra de 1508 individuos para
los que se recogió información acerca de su status laboral, el tipo de empresa y sector de
actividad en que desempeñaban su labor profesional, el salario, el nivel de satisfacción con su
trabajo, y características personales como la edad, los años de educación o el sexo. Se
pretendía con esta encuesta determinar los factores que influyen en el absentismo laboral, y en
concreto, si existen diferencias significativas en función del sexo del trabajador.
Las variables contenidas en el fichero son las siguientes:
Ausen: variable binaria que toma el valor 1 si el individuo ha faltado al trabajo por
razones de enfermedad en el último mes
Variables binarias relativas a la empresa:
Admon ( =1 si el individuo trabaja en la Administración Pública)
Empri ( =1 si trabaja en empresa privada)
Empub ( =1 si trabaja en empresa pública)
Emp2 ( =1 si la empresa tiene más de 1000 trabajadores)
Variables binarias relativas al sector de actividad:
Rcome ( =1 si el individuo trabaja en el sector comercial)
Rfina ( =1 si trabaja en el sector de finanzas y seguros)
Rmanu ( =1 si trabaja en el sector de manufacturas)
Rserv ( =1 si trabaja en el sector servicios)
Variables relativas al puesto de trabajo:
Horas: número de horas que el individuo trabaja a la semana
Jorpar: variable binaria ( =1 si tiene jornada partida)
Salariom: salario mensual (en ptas. de 1991 dividido por 10000)
Satisf: variable categórica que indica el nivel de satisfacción del individuo en su
puesto de trabajo. Toma los siguientes valores: 1 (muy satisfecho), 2 (satisfecho), 3
(poco satisfecho) y 4 (nada satisfecho).
Sincon: variable binaria ( =1 si el individuo no tiene contrato formal en la empresa)
Variables relativas a características personales:
Edad: edad en años
Edad2: edad al cuadrado
Estue: años de educación
Mujer: variable binaria ( =1 si el individuo es mujer)
Ejercicios:
1. Plantea un modelo econométrico que explique el absentismo laboral en función de las
variables explicativas que consideres más adecuadas, por ejemplo: edad, sexo, tipo de
empresa, nivel de satisfacción en el puesto de trabajo, salario, tipo de jornada y
existencia de contrato formal en la empresa.
2. Estima el modelo de absentismo planteado según las siguientes especificaciones:
-
Modelo de Probabilidad Lineal
-
Modelo Probit
-
Modelo Logit
3. Compara los estimadores obtenidos y analiza la capacidad predictiva de los distintos
modelos.
4. Atendiendo a los resultados de estimación del modelo probit, ¿podemos concluir que
existen diferencias significativas en el comportamiento de hombres y mujeres en lo
que se refiere al absentismo? ¿Existen diferencias significativas entre los trabajadores
de la Administración Pública y el resto de trabajadores? ¿Cómo influye en el
absentismo el nivel de satisfacción en el puesto de trabajo?
5. Calcula el efecto marginal del salario sobre la probabilidad de absentismo.
6. ¿En qué cuantía varía la probabilidad de absentismo cuando el nivel de satisfacción
pasa de 2 (bastante satisfecho) a 1 (muy satisfecho)? ¿Y cuándo el nivel de
satisfacción pasa de 3 (poco satisfecho) a 4 (nada satisfecho)?