2.1 El monopsonio en el mercado laboral

Como lo introducen ^{Marinescu y Posner (2018)}, los modelos clásicos de economía laboral se basan en el supuesto de que el mercado se encuentra en competencia perfecta. En otras palabras, se asume que la oferta laboral es infinitamente elástica, que las empresas son tomadoras de precio en el mercado de trabajo y que los salarios están determinados por dicho mercado. Así, si una empresa reduce sus salarios en una cantidad infinitesimalmente menor a la del mercado, inmediatamente debería perder a todos sus trabajadores. Si dicha empresa intenta contratar empleados, no encontrará a ninguno dispuesto a trabajar por un salario menor al del mercado.

Sin embargo, ^{Manning (2005)} afirma que lo que se observa en la realidad es que cuando las empresas reducen sus salarios, no pierden a todos sus empleados. Esto se debe a que existen fricciones en el mercado: tanto empleadores como empleados se benefician de una relación laboral y experimentan costos al terminar dicha relación. Si ambas partes generan costos al final de la relación laboral, es necesario preguntarse quién sufre los costos más altos. La respuesta yace en el hecho de que las fuentes de las fricciones están más relacionadas a los empleados. Por ejemplo, pueden encontrarse diferencias en las preferencias de los trabajadores que los vinculen con las empresas que los contratan, puede prevalecer la ignorancia de los trabajadores que les impida cambiar de trabajo para recibir mejores salarios, los empleados pueden estar dispuestos a aceptar una reducción del sueldo para evitar ser despedidos, entre otras. Por esta razón, la empresa tiene cierto poder de mercado que le permite fijar salarios menores al de equilibrio sin perder inmediatamente a todos sus trabajadores.

Bajo esta evidencia se justifica que el mercado laboral deba ser modelado con una oferta laboral que no es perfectamente elástica. Esta oferta tiene en realidad pendiente positiva. Si la elasticidad no es infinita, las empresas pueden fijar salarios menores al equilibrio y aún así encontrar personas dispuestas a trabajar. Este hecho se define como monopsonio (^{Ashenfelter et al., 2010}).

Hay que ser cuidadosos al utilizar el concepto de monopsonio en el mercado laboral. Su definición no debe ser entendida como la contraparte del monopolio que se ha instituido en las teorías de organización industrial. En realidad, se utiliza únicamente para decir que una empresa puede ejercer cierto poder de mercado que le permite fijar salarios por debajo del nivel óptimo. Implícitamente, esta definición también toma en cuenta el hecho que el mercado laboral contiene fricciones.

En sentido estricto, el oligopsonio es el concepto que debería utilizarse para definir el hecho de que una empresa pueda ejercer su poder de mercado. De hecho, este concepto sí puede considerarse como equivalente al de oligopolio presentado en los modelos de organización industrial. En un mercado con menor número de empleadores, hay un menor número de vacantes disponibles y es más difícil para el trabajador encontrar un trabajo en otra empresa. Entonces, a pesar de ser conceptualmente distintos, el monopsonio del mercado laboral y el monopolio del mercado de productos tienen raíces e implicaciones similares. Es por esta razón que tiene sentido abogar a favor de que las agencias de competencia incluyan en sus análisis los efectos de la concentración sobre los salarios.

2.2 La importancia de incluir el mercado laboral en las discusiones de las agencias de competencia

^{Webber (2015)}, ^{Marinescu y Posner (2018)} señalan la importancia de que las agencias de competencia comiencen a incluir en sus discusiones cuáles son los posibles efectos de la falta de competencia entre las empresas en los salarios de los trabajadores que emplean. Esto se debe a que la posibilidad de que los empleadores puedan establecer salarios más bajos que los del mercado tiene implicaciones en el bienestar de las familias, en la misma magnitud que las tendría un aumento en los precios de los productos.

De hecho, ^{Hempfill y Rose (2018)} demuestran, mediante un modelo teórico, que la pérdida de competencia en el mercado de factores provocada por una fusión puede generar un daño a los oferentes de trabajo. Esto puede suceder por dos canales: la empresa ejerce su poder para suprimir el precio del trabajo, o lo ejerce para reducir las posibilidades del trabajador de encontrar otras alternativas de empleo en el mercado. De existir evidencia de que una empresa se involucra en prácticas anticompetitivas, debe existir un marco económico y legal que sustente la participación de las agencias de competencia a fin de evitar estos daños.

Debido a esto, ^{Webber (2015)} menciona que es importante estimar el grado de competencia en el mercado laboral e identificar si existen prácticas anticompetitivas que generen distorsiones, ya que sus efectos pueden reflejarse tanto en los salarios de los trabajadores como en la eficacia de otras políticas públicas. Por ejemplo, existe evidencia de que una política de aumento en el salario mínimo puede no reducir el empleo cuando los mercados laborales están altamente concentrados (^{Bouchot, 2018}). ^{Manning (2011)} también expresa que los empleados pueden ver minimizado su poder de negociación debido a las distorsiones que pueden generarse (entre otros factores) por una restricción de la competencia, debido a que las instituciones y las leyes actuales no contemplan las pérdidas de bienestar producidas por la colusión en el mercado laboral.

Otro punto que debe destacarse es la relación entre la economía laboral y la organización industrial. Dado que los mercados laboral y de bienes no son análogos, se podría pensar que no se puede incorporar fácilmente el estudio del mercado laboral en un contexto de organización industrial. Sin embargo, algunos académicos han mostrado lo contrario.

Los artículos de ^{Card et al. (2018)} y ^{Manning (2011)} proponen modelos de determinación de salarios basados en el supuesto de que tanto empleadores como empleados generan ganancias de la relación laboral. La pregunta principal es cómo la competencia afecta la distribución de estas ganancias. Los modelos propuestos en estos estudios obtienen condiciones que pueden considerarse análogas a las establecidas por los modelos de organización industrial, las cuales utilizan el diferencial entre precio y costo marginal en los mercados de bienes y servicios.

Sin embargo, si las agencias de competencia incorporan el mercado laboral en sus investigaciones, deben enfrentarse a varios desafíos. Los artículos de ^{Marinescu y Hovenkamp (2018)} y ^{Naidu et al. (2018)} realizan revisiones exhaustivas de la literatura para poder definir los problemas que pueden surgir al adentrarse en la problemática de definir las situaciones en las que una empresa puede incurrir en prácticas anticompetitivas. Con esta base, es posible proponer una serie de lineamientos jurídicos que pueden utilizarse para incorporar leyes antimonopsónicas dentro de las políticas utilizadas por las agencias de competencia, tal como lo hacen ^{Marinescu y Posner (2018)} y ^{Krueger y Posner (2018)}.

2.3 La proporción de la producción que se paga al trabajo

La literatura en Estados Unidos ha documentado que, en las últimas décadas, se ha observado una caída en la proporción de la producción que se paga como compensación al trabajo (^{CEA, 2016}). El estudio de esta caída se basa tanto en una observación teórica, como en una práctica. En la parte teórica, se relaciona una inconsistencia con la teoría neoclásica del crecimiento económico, en la cual los hechos estilizados de ^{Kaldor (1961)} establecen que la proporción de la producción pagada al trabajo y al capital debería ser contante en el largo plazo. En la parte práctica, esta proporción representa una aproximación a una medida de bienestar, por lo que una disminución a lo largo del tiempo implica que los trabajadores se benefician del crecimiento cada vez menos que antes.

^{Barkai (2020)} especifica que se puede explicar esta disminución por factores como cambio tecnológico, mecanización, acumulación de capital, cambios en precios del capital, entre otros. No obstante, en su artículo halla que la proporción que se le paga al capital también ha ido disminuyendo a lo largo del tiempo, lo que implica que los ingresos se reparten entre trabajo, capital y ganancias, siendo esta última parte la única que ha aumentado. Eso sugiere que existe un posible decremento en la competencia. En sus resultados, comprueba empíricamente este supuesto al mostrar que un incremento en la concentración está asociado con una disminución de la proporción que se paga como compensación al trabajo.

En la búsqueda de las causas de la disminución de la proporción de la producción que se paga como compensación al trabajo, tanto ^{Autor et al. (2020)} como ^{Kehrig y Vincent (2021)} utilizan datos a nivel empresa para probar la hipótesis de que la existencia de súper-empresas" altamente productivas es una de las causas de esta tendencia negativa a lo largo del tiempo. El primer estudio utiliza datos del Censo Económico de Estados Unidos, para probar que las industrias donde la concentración aumenta más experimentan una mayor caída del pago a los trabajadores. Por lo tanto, la tendencia está asociada a la variación entre empresas y a su localización, y no a factores dentro de las empresas. El segundo estudio tiene hallazgos similares, pues la disminución de la proporción de los ingresos que se paga al trabajo está asociada a la productividad total de los factores, especialmente en las empresas altamente productivas.

Adicionalmente, ^{Brooks et al. (2021)} usan un modelo de poder de mercado para calcular un margen de ganancia. Este se define como la diferencia entre los salarios y el valor del producto marginal del trabajo. Los autores examinan su relación con la proporción de la producción que se paga como compensación al trabajo, así como con la concentración de las empresas. Se halla que un aumento en este margen de ganancia reduce la proporción que se paga en salarios. Además, se encuentra que el impacto de esta relación ha disminuido en el tiempo debido a una disminución en la concentración de las empresas.

Finalmente, contrario a los hallazgos encontrados en otros estudios, ^{Lipsius (2018)} utiliza datos administrativos para mostrar que existe evidencia de que la concentración de las empresas a nivel local ha disminuido, mientras que a nivel nacional la tendencia es positiva. Este hallazgo contradice la explicación de que la proporción del valor agregado que se paga al trabajo puede estar correlacionada con la concentración de un mercado laboral local.

A pesar de toda la literatura existente, una parte de la discusión actual sobre este tema ha cambiado de enfoque, ya que no es suficiente considerar la proporción de la producción pagada al trabajo como una medida de bienestar. Esta afirmación implica que el estudio de esta proporción no contribuye a la discusión de la importancia de introducir políticas de competencia en el mercado laboral, por lo que es más relevante utilizar otro tipo de estudios empíricos. Por esta razón, en la siguiente sección se realiza un análisis de la literatura empírica existente que aporta a la discusión sobre los efectos de la concentración en el mercado laboral sobre los salarios, así como las metodologías más utilizadas por esta literatura.

3.1 Mercado laboral relevante

^{Naidu et al. (2018)} y ^{Marinescu y Hovenkamp (2018)} mencionan que uno de los principales problemas a los que pueden enfrentarse las agencias de competencia, al evaluar si existen prácticas anticompetitivas en el mercado laboral, es definir dicho mercado. Definir incorrectamente un mercado puede producir conclusiones incorrectas.

Del mismo modo, usar datos a nivel nacional y a nivel local puede producir resultados opuestos. Esto se muestra en el estudio de ^{Kehrig y Vincent (2021)}, mencionado en la sección previa, sobre la proporción de la producción que se paga al trabajo. Los autores mencionan que la tendencia negativa que se ha observado en otros estudios utiliza datos agregados, y contrasta con la evidencia encontrada al utilizar datos desagregados a nivel de establecimiento. Para el establecimiento promedio, esta tendencia es positiva. En el mismo sentido, ^{Rossi-Hansberg et al. (2020)} utilizan datos a nivel local para demostrar el mismo punto sobre la tendencia de la concentración. La tendencia es creciente al calcularse con datos a nivel nacional, pero se convierte en decreciente al utilizar datos a nivel local.

Así, para definir el mercado relevante, ^{Marinescu y Posner (2018)} mencionan que se deben considerar tres elementos principales: tipo de ocupación, localización geográfica y tiempo. Estudios empíricos como el de ^{Azar et al. (2020a)} definen su mercado relevante como las vacantes publicadas en un sitio web de empleo en Estados Unidos, separándolas por tipo de ocupación, zona metropolitana y trimestre del año. También, ^{Azar et al. (2020b)} utilizan una base de datos de las vacantes ofrecidas en 2016, divididas por zona metropolitana y por tipo de ocupación.

Sin embargo, ^{Marinescu y Posner (2018)} notan que el mercado relevante puede diferir para distintos tipos de ocupaciones. Para algunas ocupaciones, el mercado puede ser nacional (por ejemplo, en las ocupaciones donde la movilidad es muy alta y las habilidades requeridas son muy específicas), mientras que otras pueden tener un mercado definido por la especialización requerida (por ejemplo, un abogado civil no compite directamente por un puesto con un abogado penal). Por esta razón, la definición del mercado relevante puede ser establecida a grandes rasgos usando los lineamientos propuestos por los estudios antes mencionados, pero se recomienda que las agencias de competencia analicen más flexiblemente cada mercado.

Finalmente, para corroborar que dicha definición es adecuada, ^{Naidu et al. (2018)} proponen utilizar la prueba del monopsonista hipotético", basada en la misma prueba para definir un monopolio en los mercados de productos. Esta prueba consiste en analizar la probabilidad de que un monopsonista pueda reducir los salarios en una cantidad pequeña, mas no insignificante, sin perder a la mayoría de sus empleados.

3.2 Medidas de poder de mercado y políticas antimonopólicas

Para establecer el impacto que tienen las prácticas anticompetitivas en los salarios de los trabajadores se deben determinar los criterios bajo los cuales se consideraría que una empresa o grupo de empresas están incurriendo en una violación a las leyes de competencia. Para ello, el primer paso es observar los lineamientos que siguen las agencias de competencia actualmente en los mercados de productos.

En el documento de la Comisión Federal de Competencia Económica (^{COFECE, 2015}) publicado en el Diario Oficial de la Federación, se establecen los criterios técnicos para medir la concentración de los mercados de productos. La Comisión utiliza el IHH como medida de concentración. Así, para analizar los efectos de la fusión de dos empresas en la competencia, se realiza un cálculo del IHH del mercado antes y después de la fusión. Se determina que la fusión tiene poca probabilidad de disminuir la competencia económica cuando se obtienen los siguientes resultados:

Así, para identificar los efectos de la concentración en el mercado laboral es necesario establecer una guía análoga. Si asumimos que los mercados de bienes y de factores son simétricos, podemos establecer una relación entre el IHH y la concentración. De esta forma, ^{Marinescu y Posner (2018)} proponen una guía para identificar si un agente económico es responsable de monopsonizar el mercado. Dicha guía indica que una empresa puede considerarse responsable cuando:

Tomando en cuenta estos lineamientos como base, se puede establecer que en el análisis del mercado laboral se deben tomar en cuenta tanto el nivel de competencia como la existencia de prácticas anticompetitivas. Debido a que las agencias de competencia utilizan el IHH como medida estándar de competencia en los mercados de productos, se considera que utilizarlo para medir el nivel de competencia en el mercado de factores puede darnos una idea general de la relación que existe entre mayor concentración y la posibilidad de que las empresas fijen salarios por debajo del nivel competitivo.

3.3 Evidencia empírica

La evidencia empírica relacionada con el estudio del monopsonio en el mercado laboral ha experimentado un auge en años recientes, principalmente en Estados Unidos. En estos estudios, los enfoques principales han consistido en encontrar la relación entre el poder de mercado y los salarios, así como encontrar evidencia de la existencia de prácticas anticompetitivas en las empresas en distintos mercados.

La literatura se divide, en general, en dos grandes bloques. En el primero se encuentran los estudios que utilizan la elasticidad de la oferta como evidencia de monopsonio en el mercado laboral. Estos estudios se enfocan principalmente en relacionar el poder de mercado con fricciones que disminuyen la elasticidad. En el segundo se consideran los artículos que miden el poder de mercado a través de medidas de concentración de- finidas para los mercados de productos, como el IHH. Estos tienen como objetivo principal encontrar la relación entre la concentración y los salarios de los trabajadores. Conciliando ambas partes de esta literatura, ^{Azar et al. (2019b)} muestran que los salarios son más bajos en los mercados con baja elasticidad o alta concentración, por lo que concluyen que ambas pueden ser utilizadas como medidas de poder de mercado.

En el primer bloque, los artículos siguen el marco teórico establecido por ^{Manning (2005)}. En estos, se considera que una menor elasticidad de la oferta laboral es indicio de fricciones que limitan las opciones de los empleados, ya sea porque tienen menor poder de negociación o porque existen restricciones de movilidad hacia otros trabajos. Esto les da mayor poder a las empresas en el mercado sobre la fijación de los salarios.

Así, ^{Falch (2010)} halla que en el mercado de maestros en Noruega las elasticidades de la oferta laboral se encuentran entre 1.0 y 1.9, lo que indica evidencia de monopsonio en el corto plazo. Por el contrario, ^{Matsudaira (2014)} encuentra que el mercado de enfermeras y cuidadoras en asilos (un mercado que se caracteriza por bajos salarios) se comporta de forma competitiva. ^{Ransom y Sims (2010)} encuentran elasticidades de 3.7 en el mercado de maestros en Missouri, que sugieren que los distritos escolares poseen un significativo poder de mercado. ^{Dube et al. (2020)} muestran que estas fricciones no desaparecen ni en mercados digitales como el de Amazon Mechanical Turk, donde los costos de búsqueda son bajos. Además, algunos artículos relacionan el valor de esta elasticidad con la distribución de los salarios, como ^{Webber (2015)}, quien provee evidencia de una relación positiva entre ambas variables. En particular, halla que un aumento de una unidad en la elasticidad se asocia con ganancias en remuneraciones de entre 5% y 16%.

En los estudios empíricos del segundo bloque se utilizan diversos tipos de bases de datos y estrategias empíricas para encontrar la relación entre concentración de las empresas, medida por el IHH, y los salarios. ^{Azar et al. (2020a)} utilizan un panel de vacantes obtenidas a nivel local en Estados Unidos para calcular el índice de concentración. Se halla que cambiar del percentil 25 al 75 en la distribución de concentración se asocia con una reducción de 15-25% de los salarios. ^{Benmelech et al. (2020)} encuentran que hay una gran variación de la concentración a nivel local, que existe una relación negativa entre la concentración local y los salarios, que dicha relación es más fuerte cuando las tasas de sindicalización son bajas, que la relación entre productividad y salarios es más fuerte cuando los mercados laborales están menos concentrados, y que la exposición a más competencia internacional se asocia con mercados laborales más concentrados. ^{Rinz (2018)}, ^{Hershbein et al. (2019)} y ^{Qiu y Sojourner (2019)} señalan una relación negativa entre la concentración medida por el IHH y la compensación que se paga a los trabajadores. Sin embargo, la magnitud de los efectos es sensible al tipo de especificación econométrica y las bases de datos utilizadas. ^{Prager y Schmitt (2018)} comparan mercados con empresas fusionadas y sin ellas, encontrando que el crecimiento de los salarios es menor cuando el incremento de la concentración debido a la fusión es grande y cuando los trabajadores están más especializados. Por otro lado, en un análisis sobre las implicaciones de aumentar el salario mínimo, ^{Azar et al. (2019a)} muestran evidencia de que existe un incremento en el coeficiente de la relación entre el empleo y el salario mínimo cuando los mercados laborales se encuentran más concentrados. Esto quiere decir que, en mercados altamente concentrados, el efecto del salario mínimo sobre el empleo puede llegar a ser positivo.

Adicionalmente, ^{Marinescu et al. (2021)} evalúan la relación entre la concentración y las nuevas contrataciones de trabajadores. Hallan que un aumento en la concentración de 10% disminuye en 12.4% la cantidad de nuevas contrataciones y en 0.9% sus salarios. Complementariamente, ^{Bassanini et al. (2019)} encuentran un coeficiente de -0.05 en la relación entre los salarios de los trabajadores existentes y la concentración. En conjunto, estos estudios muestran que la concentración afecta tanto a los empleados actuales como a las nuevas contrataciones, siendo el efecto negativo para los primeros cerca de la mitad que el de los segundos.

Finalmente, se encuentran los estudios que no pertenecen a ninguna de las categorías anteriores. Por ejemplo, ^{Staiger et al. (2010)} utilizan un cambio exógeno en los salarios de los hospitales para veteranos como un experimento natural para investigar si el monopsonio creado tiene un efecto en los salarios de las enfermeras. Encuentran que un aumento de 10% en los salarios de los hospitales incrementa en 2% los salarios de hospitales aledaños en un radio de 15 millas, lo cual indica una falta de competencia. ^{Wilmers (2018)} utiliza un panel de datos de empresas que participan en la Bolsa de Valores y encuentra que depender de un comprador grande disminuye los salarios y explica el 10% de la estagnación de los salarios en Estados Unidos desde la década de los setenta. De forma similar, ^{Jarosch et al. (2019)} construyen un modelo donde el tamaño de las empresas es la fuente del poder de mercado, encontrando que mercados más concentrados disminuyen los salarios en alrededor de 10%. Por otro lado, ^{Kleiner y Park (2010)} evalúan cómo las políticas de licencia en el mercado de dentistas producen elementos de monopsonio. Estas políticas hacen que, en estados que permiten que los trabajadores se autoempleen, los salarios sean menores y el empleo tenga una tasa de crecimiento menor. Esto implica que las regulaciones donde se limita la movilidad de los trabajadores provoquen que éstos pierdan poder de negociación, generando distorsiones negativas en el mercado laboral.

Este estudio toma en consideración toda la literatura antes descrita y utiliza como base la metodología de la literatura del segundo grupo. Se pretende encontrar la relación entre el nivel de concentración en el mercado laboral medido por el IHH del empleo a nivel local y los salarios de los trabajadores. Debido a que no existen estudios sobre concentración en el mercado laboral para México, la contribución principal se encuentra en utilizar datos de este mercado laboral, que tiene rasgos distintos a los de los otros países estudiados por la literatura.

5.1 Fuentes de información

Los datos utilizados provienen de los Censos Económicos realizados por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía ( INEGI) en 2004, 2009 y 2014. Este proyecto estadístico se realiza cada 5 años y recopila la información de las actividades económicas que se realizaron en un establecimiento entre el 1 de enero y el 31 de diciembre del año inmediato anterior al censo. Los datos fueron procesados en el Laboratorio de Microdatos de dicha institución.

La unidad de levantamiento es el establecimiento, el cual se define como la unidad económica que, en una sola ubicación física, asentada en un lugar de manera permanente y delimitada por construcciones o instalaciones fijas, combina acciones y recursos bajo el control de una sola entidad propietaria o controladora, para realizar actividades de producción de bienes, compra-venta de mercancías o prestación de servicios; sea con fines de lucro o no" ( ^{INEGI, 2015: 10}). El universo de unidades económicas incluidas en los Censos Económicos es de 3 005 157 establecimientos en 2004, 3 724 019 establecimientos en 2009 y 4 230 745 en 2014.

La organización geográfica de la información se basa en el Marco Geoestadístico Nacional 2014 (MGN) definido por el INEGI. Los datos utilizados se distribuyen en 32 entidades, que a su vez se componen de 2 448 municipios. Las actividades económicas de los establecimientos se clasifican de acuerdo con el Sistema de Clasificación Industrial de América del Norte (SCIAN) en sus versiones de 2002, 2007 y 2013 en los Censos Económicos 2004, 2009 y 2014, respectivamente. Para homologar, en este trabajo se utiliza la versión de 2013 como base para el análisis de los datos. El SCIAN, además, contiene cinco niveles de agregación: los sectores (el mayor nivel de agregación) que se identifican con un código de 2 dígitos; los subsectores que se identifican con 3 dígitos; las ramas que se identifican con 4 dígitos; las subramas que se identifican con 5 dígitos; y las clases (el menor nivel de agregación) que se identifican con 6 dígitos (INEGI, 2019).

Debido a que los Censos Económicos provienen de versiones del SCIAN distintas, es necesario utilizar niveles de agregación que nos permitan realizar comparaciones entre censos minimizando el riesgo de error por reclasificación, pero que a la vez tengan grupos con suficientes observaciones para poder encontrar relaciones causales significativas. Por esta razón, en la base de datos se establecieron dos tipos de unidad de observación: subsector con código SCIAN a tres dígitos por zona metropolitana, y rama de actividad con código SCIAN a cuatro dígitos por zona metropolitana.

Comparar los códigos de las distintas versiones del SCIAN es insuficiente para homologar correctamente las clasificaciones. Esto se debe a que el mismo código puede incluir productos distintos a otras versiones, lo cual produce discrepancias en los cálculos de variables como producción o remuneraciones en los distintos Censos. Para hacer comparables los datos, además de la reclasificación SCIAN, se utiliza la metodología utilizada por INEGI en su Sistema Automatizado de Información Censal, en la que se establecen las diferencias en cálculo de las variables en los diferentes censos. La inexistencia de esta metodología para otros años limita este estudio ya que no es posible homologar Censos Económicos anteriores de la misma manera.¹

Para realizar el análisis de poder de mercado es necesario establecer los mercados laborales locales. En este trabajo, dichos mercados se definen como zonas metropolitanas. Estas zonas se clasifican de acuerdo con el documento de ^{SEDATU, CONAPO y INEGI (2018)}, en el cual se definen los criterios y la metodología bajo los que se establece la zona geográfica que comprende cada zona metropolitana. En este estudio se incluyen las 74 zonas metropolitanas constituidas en dicho documento y los municipios con más de 100 000 habitantes. En total se incluyen 133 regiones.

En la clasificación por subsector con código a tres dígitos se incluyen en total 90 actividades económicas, mientras que en la clasificación por ramas de actividad se incluyen 303. Esto representa un total de 11 970 observaciones potenciales en la clasificación por subsector y 40 299 observaciones potenciales en la clasificación por rama. Dado que no todas las actividades económicas se realizan en todas las zonas metropolitanas, en la primera clasificación se encontraron efectivamente 8 162 observaciones por año, mientras que la segunda se encontraron 18 809 observaciones por año.

5.2 Construcción de las variables

Para calcular el poder de mercado se utiliza el IHH, ya que es la medida utilizada por la COFECE para determinar el grado de concentración de las industrias. Por otro lado, debido a que se quiere analizar el efecto de la concentración en el mercado laboral, el IHH se calcula con base en el valor del personal ocupado total. Esto difiere al cálculo utilizado para los análisis de los mercados de productos que utilizan producción o ventas. El cálculo del IHH entonces se define:

donde s _f,i,j,t corresponde a la participación de la empresa f en el empleo total de la actividad económica i de la zona metropolitana j del año t. Es decir:

donde L _f,i,j,t corresponde al personal ocupado total en la empresa f que se clasifica en la actividad económica i de la zona metropolitana j en el año t.

Adicionalmente, se consideran otras medidas de poder de mercado para poder realizar un análisis de sensibilidad de los resultados al uso de distintas medidas de concentración. Sin embargo, los resultados obtenidos al hacer uso de estas medidas deben interpretarse con cautela. Dado que su construcción es distinta, no pueden definirse como medidas equivalentes al IHH. No obstante, los resultados son informativos en términos de conocer la relación entre la concentración y los salarios. Dichas medidas son: el recíproco del número de empresas dentro de una clasificación de actividad económica por zona metropolitana; el índice de entropía; el índice de concentración C4; y el índice de dominancia. Las ecuaciones con las que se calculan estas medidas son, respectivamente:

Los cambios en el IHH se interpretan como los cambios en la concentración de las empresas, ya sea por cambios en el número de empresas o por cambios en la participación en el mercado de las mismas. Por otro lado, el reciproco del número de empresas corresponde a la ecuación (3) y contempla únicamente los cambios en la concentración debidos a cambios en el número de empresas en una industria sin importar sus participaciones. El índice de entropía ( IE) se calcula utilizando la ecuación (4). Este índice tiene sus raíces en la Física, pero en organización industrial se utiliza para medir la incertidumbre de las empresas en un mercado para retener clientes. En un mercado con una sola empresa, el grado de incertidumbre es mínimo y el índice toma un valor de cero. El índice aumenta conforme aumenta el grado de competencia, contrario al IHH que disminuye al aumentar la competencia. El índice de concentración C4 se calcula con la ecuación (5) y mide la concentración de las cuatro empresas más grandes dentro de la industria. Finalmente, el índice de dominancia ( ID) se calcula con la ecuación (6). Este índice es similar al IHH, sin embargo, da una mayor importancia a las diferencias en la participación de mercado entre empresas, por lo que diferencias relativamente más grandes tienen mayor peso dentro del índice.

La variable dependiente en esta investigación es el logaritmo natural de las remuneraciones por trabajador. Estas se calculan como el cociente de las remuneraciones totales entre el valor de personal ocupado total. Es decir:

Adicionalmente, se incluyen otras variables de control. Entre ellas, el logaritmo natural de la productividad del trabajo se calcula como la razón entre la producción bruta y el personal ocupado total. La intensidad de uso del capital se calcula como la razón de activos fijos sobre producción bruta total. Finalmente, también se incluyen como variables al personal ocupado total, el número de empresas por unidad de observación y la proporción de empresas que tienen una edad menor a 10 años.

5.3 Estrategia empírica

Para realizar el análisis de la relación entre la concentración de las empresas y los salarios se sigue la metodología de ^{Benmelech et al. (2020)}, debido a que la construcción de su base de datos se ajusta a la utilizada en este estudio. Sin embargo, la diferencia principal radica en que los resultados se presentan por separado para los sectores formal e informal. Esta separación se basa en los argumentos presentados en la sección 4, especialmente por el estancamiento de las remuneraciones en el sector informal. Adicionalmente, por definición, las remuneraciones en el sector formal contienen el total de las contribuciones a la seguridad social, a diferencia del sector informal. Esto provoca que los valores de las remuneraciones sean diferentes por construcción y, por lo tanto, las estimaciones no sean comparables entre sectores.

Se utiliza un panel balanceado, de modo que se omiten las observaciones que tienen datos faltantes en cualquiera de los años. Además, se omite la actividad económica con código 516 - Creación y difusión de contenido exclusivamente a través de Internet", que desapareció después del Censo Económico de 2004. Las pruebas de robustez realizadas posteriormente mostraron que los resultados no son sensibles a la exclusión de estos datos. La ecuación estimada es:

donde log (w)ijt es el logaritmo natural de las remuneraciones promedio por trabajador. IHHijt-1 es el Índice de Herfindahl-Hirschman rezagado un periodo, es decir, 5 años. Este rezago se utiliza para evitar endogeneidad con la variable dependiente. Xijt es un vector de variables de control que incluyen el total de trabajadores del periodo anterior log (L)ijt-1, el logaritmo de la productividad media del trabajo log(Y/L)t, la intensidad de uso del capital log(K/Y)t, el número de empresas por industria log(N)t, una variable dicotómica de monopsonios que toma el valor de uno cuando la observación contiene solo un establecimiento, y cero en cualquier otro caso, y la proporción de empresas cuya edad es menor a 10 años.

Se incluyen adicionalmente efectos fijos por actividad económica α _i y año μ _t . Estos efectos controlan por las diferencias no observables en salarios entre diferentes actividades económicas, zonas metropolitanas y a lo largo del tiempo, respectivamente. Especificaciones alternativas incluyen un término cuadrático del índice de concentración, IHHijt2 que pretende capturar el efecto de la tendencia no-lineal de la relación, así como interacciones entre el IHH y las variables de control.

6.1 Características generales

En el cuadro 2 se muestra un resumen de las estadísticas descriptivas de las principales variables en cada año. Se incluye la información de todas las empresas, sin diferenciar por estatus de formalidad, con datos agregados por subsector y zona metropolitana. En este cuadro se observa un incremento constante de la producción bruta, personal ocupado y remuneraciones totales. En contraparte, las remuneraciones promedio por trabajador disminuyen en el periodo observado. Adicionalmente, los índices de concentración muestran una caída consistente en el grado de concentración de las empresas. Se muestra también una pequeña disminución de la proporción de monopsonios, pues representaban el 7% de las industrias en 2004 y solo el 5% en 2014. Los cambios anteriormente mencionados son insignificantes al considerar los valores de las desviaciones estándar.

En el anexo B se presenta el cuadro B1 de estadísticas descriptivas, con agregación por rama y zona metropolitana, así como las estadísticas descriptivas de los datos para las empresas formales e informales para cada nivel de agregación. En estas tablas se destaca que las remuneraciones por trabajador y los niveles de concentración de las empresas son menores para las empresas informales. Las desviaciones estándar para empresas formales son más grandes, debido a que la cantidad de empresas que se incluyen en cada sector es menor. También se observan diferencias en la productividad del trabajo y la intensidad de uso del capital siendo mayores los valores para las empresas formales.

De igual manera, se debe considerar la distribución de los datos de la muestra por tamaño y estatus de formalidad. Se considera que los sectores formal e informal tienen características distintas, por lo que las estimaciones se realizan separadamente para ambos sectores. El cuadro 3 contiene los datos de la distribución de ambos sectores por año. El sector informal representa en promedio el 96% de las observaciones. En este sector, el 97% de las observaciones corresponden a microempresas, de las cuales en promedio el 40% tienen únicamente 0 o 1 empleados. En el sector formal, el 80% son microempresas, de las cuales solo el 5% tienen menos de 2 trabajadores. Esta diferencia indica que el sector informal está conformado en gran medida por personas que trabajan sus propios negocios. Mientras tanto, el sector formal contiene un mayor porcentaje de empresas pequeñas (17% contra 3%), medianas (2% contra 0.4%) y grandes (1.1% contra 0.2%) que el informal.

La gráfica 1 muestra un promedio anual de la proporción de la producción que se paga en remuneraciones a los trabajadores, tanto para el sector formal como para el informal. En la sección 2.3 se mencionó que en la literatura el consenso es que la tendencia de esta variable ha sido negativa en las últimas décadas, tanto en Estados Unidos como en México. Sin embargo, esto no se encuentra reflejado en el periodo estudiado. Lo anterior puede deberse a que el periodo observado es corto. Otro factor importante es que los datos del Censo Económico de 2009 capturan los datos de la recesión iniciada en 2008. Los sectores formal e informal muestran distintos patrones. En el sector formal, la proporción es mayor que en el informal. El sector formal, además, presenta un ligero incremento entre 2004 y 2014, mientras que el sector informal presenta una reducción.

Fuente: Cálculos propios realizados con base en los Censos Económicos 2004, 2009 y 2014.

Gráfica 1 Proporción de la producción que se remunera a los trabajadores de 2004, 2009 y 2014 

6.2 El Índice de Herfindahl-Hirschman

El IHH se utiliza como la principal medida de concentración en los mercados laborales locales. Este índice tiene un rango de 0 a 10 000 puntos, donde la cota superior representa un mercado que contiene solo una empresa. Una característica de este índice es que un aumento indica que la concentración de las empresas se incrementó, sin considerarse las razones detrás del cambio. Es decir, es imposible saber si el cambio se produjo por la desaparición de empresas o por cambios en las participaciones de mercado de las empresas existentes. Por esto, los análisis del índice se hacen con fines comparativos en vez de interpretar directamente valores absolutos.

En la gráfica 2 se muestra el IHH anual desagregado a nivel de subsector y a nivel de rama de actividad. En ambas gráficas se observa que la tendencia de la concentración local es decreciente. Esto es consistente con lo presentado en la literatura del mercado en Estados Unidos. En particular, ^{Rossi-Hansberg et al. (2020)} encontraron una tendencia decreciente al calcular la concentración a nivel local. También se distingue la diferencia en los niveles de concentración entre ambos tipos de desagregación. Esto ocurre principalmente por el hecho de que un mayor nivel de desagregación representa una definición más estricta de una industria y, por lo tanto, contiene menos empresas. En el anexo B, la gráfica B1 muestra que dicha tendencia es similar cuando se observan al sector formal y al informal por separado. La gráfica B2 muestra que la tendencia es consistentemente negativa en cada uno de los sectores de la economía.

Fuente: Cálculos propios realizados con base en los Censos Económicos 2004, 2009 y 2014.

Gráfica 2 Índice de Herfindahl-Hirschman 2004, 2009 y 2014 por subsector y rama de actividad 

Los cambios en la distribución del IHH se presentan en la gráfica 3. Las gráficas representan diagramas de caja del IHH para cada año, desagregando los datos por subsector y rama de actividad. Se observa que la distribución se encuentra sesgada con la mayor concentración de datos en valores del IHH cercanos a cero y una extensa cola derecha. Sin embargo, se puede notar que la tendencia decreciente ocurre en todos los puntos de la distribución y no solo en los valores medios. Además, se observa que la dispersión es mayor con la desagregación por rama de actividad. Esto ocurre ya que datos más desagregados son más sensibles a valores extremos.

Fuente: Cálculos propios realizados con base en los Censos Económicos 2004, 2009 y 2014.

Gráfica 3 Distribución del IHH en 2004, 2009 y 2014 con desagregación por subsector y rama. Excluyen los valores atípicos 

Para complementar el análisis, se muestran los valores del IHH por zona metropolitana. La gráfica 4 muestra los valores del IHH para cada una de las 133 zonas metropolitanas. Se observa que los niveles de concentración son más bajos en las zonas metropolitanas con mayor población. Esto se explica ya que grandes ciudades atraen empresas y fomentan su creación, gracias a un efecto de aglomeración. Por esto, la zona del Valle de México es la que cuenta con el valor más bajo del IHH, seguido por las zonas de Guadalajara, Monterrey y Puebla-Tlaxcala (zonas 19, 31, 42 y 45, respectivamente). En cambio, la zona con el nivel más alto de concentración se encuentra en el municipio de Chilón, Chiapas (zona 81).

Nota: La gráfica contiene los valores para cada una de las 133 zonas metropolitanas. La lista completa de zonas metropolitanas y su numeración se encuentra en el anexo A. Fuente: Cálculos propios realizados con base en los Censos Económicos 2004, 2009 y 2014.

Gráfica 4 Índice de Herfindahl-Hirschman promedio por zona metropolitana de 2004, 2009 y 2014 

Por otro lado, en la gráfica 4 también se pueden observar los cambios a lo largo del tiempo. Así, se observa que entre 2004 y 2014 hubo una disminución de la concentración en 100 de las 133 zonas metropolitanas. Entre estas, los cambios más pronunciados se encontraron en los municipios de Zitácuaro, Michoacán; Chilapa de Álvarez, Guerrero; y Álamo Temapache, Veracruz (zonas 109, 95 y 131, respectivamente). En sentido opuesto, el municipio que sostuvo el mayor aumento en el valor del IHH fue Acámbaro, Guanajuato (zona 87).

6.3 La relación entre el IHH y las remuneraciones

La variable dependiente en las estimaciones corresponde a las remuneraciones por trabajador. La gráfica 5 muestra las diferencias en las distribuciones de las remuneraciones totales y por trabajador para los datos agregados por subsector y zona metropolitana.

Fuente: Cálculos propios realizados con base en los Censos Económicos 2004, 2009 y 2014.

Gráfica 5 Distribución de las remuneraciones totales y por trabajador en 2004, 2009 y 2014 Subsectores. 

El anexo B contiene la gráfica B3, la cual muestra dichas distribuciones para datos agregados por rama de actividad y zona metropolitana. Para ambos niveles de agregación se observa que las remuneraciones por trabajador tienen una distribución más leptocúrtica y con una media menor que las remuneraciones totales. Esto se explica dado que las empresas que gastan más en salarios tienen una mayor cantidad de empleados.

La gráfica 6 contiene gráficas que muestran la relación entre el logaritmo de las remuneraciones por trabajador y el IHH para cada año. Los datos incluyen tanto a las empresas formales como a las informales. En las gráficas se muestra el salario promedio por cuantil del IHH, siendo el cuantil 50 la mediana. Se observa que la correlación entre ambas variables es positiva pero decreciente. Esto se opone a lo encontrado en los otros estudios empíricos que analizan esta correlación. Debido a que en la figura se observa un efecto cuadrático en esta correlación, en algunas de las estimaciones se incluye un término adicional que capture el efecto cuadrático de la tendencia. Por otra parte, también se percibe que la dispersión aumenta conforme aumenta el IHH, ya que hay menos observaciones industria-zona metropolitana que contienen pocas empresas.

Fuente: Cálculos propios realizados con base en los Censos Económicos 2004, 2009 y 2014.

Gráfica 6 Gráficas por cuantiles de la relación entre el IHH y las remuneraciones por trabajador para 2004, 2009 y 2014. Subsectores. 

Al observar la correlación para los sectores formal e informal por separado, se obtiene que en el sector informal existe una correlación similar a la mostrada en la gráfica 6. En cambio, el sector formal sigue una tendencia menos positiva y con una mayor dispersión. Esto se explica porque las empresas formales tienden a ser más grandes y, por lo mismo, a pertenecer a industrias más concentradas.