Capital humano y salarios en España… pero en el siglo XVIII

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Goya (1801-1805),

En pleno siglo XXI, la importancia del capital humano en el mercado laboral es un hecho avalado por multitud de estudios empíricos. Este vínculo, sin embargo, no es tan evidente en las etapas preindustriales de nuestras sociedades. En ese mundo de escaso desarrollo tecnológico, ¿qué le aportaba a un zapatero o un labrador educarse o, en los términos actuales, mejorar sus competencias? ¿Se premiaba de alguna forma a los trabajadores con mejor nivel de formación o realmente solo importaba la fuerza física y la destreza manual?

 

Responder a esta pregunta es difícil debido a la escasez de fuentes de información que combinen datos individuales de capital humano y salarios antes del siglo XIX. Gran parte de lo que sabemos se basa en estudios sobre países del norte de Europa y, en particular, sobre el Reino Unido. En general, predomina la visión de que el nivel de cualificación profesional importaba ya que, por ejemplo, ascender de aprendiz a oficial o maestro suponía claras mejoras salariales. Sin embargo, el papel de la educación formal es más controvertido. Para algunos especialistas, saber leer o escribir no era más que un símbolo de estatus o un mero requerimiento de algunas ocupaciones, sin un efecto relevante en la productividad ( o ). Algunas investigaciones, sin embargo, sugieren que la alfabetización y las habilidades numéricas no sólo importaban en las transacciones económicas, el establecimiento de relaciones contractuales, sino que también estaban vinculadas a mejoras de productividad en la agricultura o incluso en el sector naval (, o ).

¿Qué conocemos sobre el papel del capital humano en la España preindustrial? No mucho. Sin embargo, es un aspecto importante para entender las diferencias o similitudes de nuestro país con las naciones europeas que nos dejaron atrás en el proceso de industrialización. Los primeros registros de niveles educativos para el país proceden de censos estadísticos del siglo XIX (excelentes ejemplos en entradas anteriores aquí, aquí, aquí y aquí). Pero esos registros no incluyen datos individuales de renta o salarios. Sorprendentemente, un siglo antes, disponemos de una valiosísima fuente histórica, el , que ofrece información sobre cómo era la sociedad castellana en ese periodo. En un reciente hemos utilizado el Catastro para cuantificar el capital humano en la sociedad castellana (c. 1750) y su relación con la estructura de ingresos laborales.

A comienzos del siglo XVIII, España constituía una economía atrasada respecto a sus competidores del norte de Europa y políticamente muy debilitada tras la Guerra de Sucesión y el . Sin embargo, seguía conservando sus colonias americanas lo cual le confería un rango de potencia mundial. En este contexto, el propuso (sin éxito) mejorar la eficiencia del régimen fiscal de la antigua Corona de Castilla sustituyendo el complejo sistema de impuestos vigente por una “única contribución” proporcional a la renta individual de cada contribuyente, incluyendo a la Iglesia y a la Nobleza, algo inaudito hasta entonces. Esto supuso registrar los ingresos y la riqueza de todos los hogares castellanos (más información ). Podríamos decir que el Catastro de Ensenada es la versión-siglo XVIII de los microdatos actuales del .

El Catastro es una fuente de información única en la Europa preindustrial, con un gran potencial para el análisis cuantitativo (ejemplo ). Su inconveniente es que requiere paciencia y minuciosidad, ya que hay que extraer manualmente los datos de los archivos microfilmados (desde aquí nuestro agradecimiento a las personas que trabajan en el ). ¿Qué hay en el Catastro de Ensenada? Contiene las denominadas que describen las características demográficas y socio-económicas de cada municipio. Pero, además, incluye las , que son las declaraciones individuales de los/las cabeza de familia sobre su profesión, lugar de residencia, edad, estado civil, composición del hogar y todas las fuentes de ingresos (laborales y no laborales).

Nosotros utilizamos las Respuestas Particulares de 3,657 hombres, cabeza de familia que formaban parte del censo de doce localidades de las provincias de Palencia, Guadalajara y Madrid (ver el mapa). Estas localidades reflejan bastante bien las características de la sociedad y economía del norte y centro de Castilla en esa época: rural, básicamente agrícola, con bajos niveles de ingresos y un sector secundario centrado en la producción textil en el que coexistían gremios, producción doméstica y las Reales Fábricas, que abastecían a la Corona y exportaban a otros países.

                             Catastro de Ensenada, c. 1750                            Muestra utilizada

En primer lugar, cuantificamos el capital humano utilizando tres indicadores -alfabetización, habilidad numérica y cualificación profesional- … y un poco de creatividad. La alfabetización se aproxima por la capacidad de firmar o no las declaraciones del Catastro. La habilidad numérica explota la idea de que las personas con mayor dificultad para contar tienden a redondear la edad en múltiplos de 5 (age heaping). Nosotros solo observamos tendencia al redondeo en múltiplos de 10. De modo que consideramos que aquellos que reportan una edad terminada en 0 tenían, con mayor probabilidad, menor facilidad de cálculo que el resto. Finalmente, como disponemos de las ocupaciones de cada cabeza de familia, hemos podido asignar un nivel de cualificación ocupacional (no cualificado, cualificación baja, media o alta) utilizando la clasificación histórica /.

A mediados del siglo XVI, en pleno Siglo de Oro de la literatura española, las tasas de alfabetización masculinas (basadas en registros de firmas) en la península eran similares a las francesas o a las británicas. Dos siglos después, con una tasa de firmas de 45.5%, ya íbamos rezagados respecto a Inglaterra (64%), Alemania o Países Bajos (detalles y ). El indicador ABCC, que estima el porcentaje de individuos que reportan su edad sin redondeos, era también menor en Castilla (75.3%) que en Reino Unido (93%) o Francia (89%). En nuestra muestra, un 72% de los trabajadores tenían ocupaciones no cualificadas o que requerían bajo nivel de cualificación. En Reino Unido, en el mismo periodo, se estima en el 59%, utilizando la misma clasificación.

El segundo objetivo fue cuantificar la relación entre el nivel y estructura de rentas laborales y los indicadores de capital humano. Para ello estimamos , en las que controlamos por la edad (como aproximación de la experiencia) y otras variables para análisis de robustez. ¿Qué foto de la sociedad castellana del siglo XVIII obtenemos?:

1.- Las rentas laborales de los trabajadores con mejores niveles de capital humano eran, en media, más elevadas que las de trabajadores menos formados con la misma edad. El diferencial  de salario asociado a la alfabetización era el 51% y el de la habilidad numérica, 7.4%. Ascender en la cualificación profesional iba acompañado de mayores incrementos salariales: un trabajador de cualificación baja (tejedor, portero) ganaba, en media, 59% más que un no cualificado (jornalero, sirviente), y ascender al nivel medio-alto (maestro artesano, médico) aportaba un incremento medio adicional del 61%.

2.- Las diferencias salariales asociadas al capital humano eran mayores en zonas urbanas que en rurales y heterogéneas por sector de actividad (ver Gráfico 1). La habilidad numérica marcaba diferencias estadísticamente significativas en la agricultura y la alfabetización en el sector terciario, pero no en las manufacturas. Alcanzar el nivel de cualificación profesional más elevado estaba mejor remunerado en los sectores primario y terciario que en el secundario, lo cual es coherente con el bajo nivel de desarrollo tecnológico de las manufacturas castellanas (centradas principalmente en textiles bastos).

Gráfico 1. Heterogeneidad por sector de actividad

                               Panel A: Basic skills                               Panel B: Occupational skills

Nota: Los segmentos indican intervalos de confianza al 95%. Las estimaciones proceden de regresiones sobre ingresos laborales totales que incluyen como controles adicionales edad, edad cuadrado, dummies de sector de actividad y sus interacciones con el resto de variables.

3.- La diversificación de rentas laborales constituía una estrategia de subsistencia de muchos hogares, especialmente en las zonas rurales. Encontramos que los hombres con mejores indicadores de capital humano tenían una mayor probabilidad de conseguir trabajos complementarios y, además, eran los que más ganaban en estas actividades.

4.- El efecto del capital humano no era igual para los trabajadores de las colas altas y bajas de la distribución de ingresos. Los diferenciales asociados al capital humano eran, en general, crecientes a lo largo de la distribución. Este resultado sugiere que, ya en la Castilla preindustrial, el capital humano pudo haber contribuido a la desigualdad de los ingresos (y por tanto de la renta de los hogares), replicando un patrón que también se observa hoy en día.

Interpretar estas relaciones como causales es complicado debido a problemas de endogeneidad que discutimos en el artículo. Aun así, el Catastro de Ensenada permite mostrar vínculos que están escasamente documentados en periodos preindustriales y que, en nuestro caso, apoyan la idea de que, ya entonces, el capital humano introducía diferencias económicas dentro de la sociedad.

Hay 10 comentarios
  • Al no hacer referencia al nivel de alfabetización de las mujeres, supongo que el dato sería significativo para vuestro modelo. Por eso me gustaría preguntaros ¿Cual es el peso de las mujeres en el conjunto de cabeza de familia en la zona que habéis estudiado?

    • María Jesús, muchas gracias por la pregunta. En nuestro artículo para las localidades seleccionadas tenemos exactamente 5,278 cabezas de familia, de las cuales 939 eran mujeres (18%). La gran mayoría de ellas son viudas (791) y, en menor medida, solteras; al mismo tiempo, una gran mayoría de ellas son calificadas como pobres.
      Por normativa legal, el Catastro de Ensenada no asignaba ninguna renta laboral a las mujeres ni a las personas mayores de 60 años. Sin embargo, excepcionalmente en algunas localidades las Respuestas Particulares del Catastro han recogido lo que ganaban las mujeres -fueran o no fueran cabeza de familia- por su trabajo como tejedoras, hiladoras, etc. En nuestro paper, esta información únicamente la tenemos para las mujeres de Villarramiel. Dado que esta localidad solo tenía 377 cabezas de familia, la variabilidad estadística que obteníamos al final era muy pequeña. Por esta razón, restringimos el análisis a los cabezas de familia varones.

  • Es una noticia estupenda que el catastro de Ensenada pueda ser explotado como lo habéis hecho.

    Un par de dudas en relación con la alfabetización.

    Primero, ¿no puede ser que quienes obtenían rentas más altas fuesen quienes tuviesen más incentivos y posibilidades de alfabetizarse?

    Por otra parte el estar alfabetizado podría reportar ventajas en el sentido de que determinados trabajos no pudiesen ser llevados a cabo sin un nivel de alfabetización mínimo.

  • Akira, muchas gracias por tus preguntas. Te contestamos por orden.
    1. La información que contiene el Catastro de Ensenada es inmensa. Básicamente, el Catastro lo sabe todo sobre casi 7 millones de personas hacia 1750, lo cual ofrece un enorme potencial para el análisis cuantitativo en la historia económica. El problema es que extraer y organizar los datos en una base de datos es una tarea costosísima y muy laboriosa.
    2. Efectivamente, es muy razonable pensar que quienes obtenían rentas más altas tenían más incentivos y posibilidades de alfabetizarse. En nuestro artículo, tenemos un apartado donde escribimos sobre la posibilidad de esta relación bidireccional. Quizás, el hecho de que estemos midiendo un nivel muy básico de alfabetización (a través de la capacidad de firmar) hace más probable que sea una cualificación obtenida antes de su entrada en el mercado de trabajo, lo cual atenuaría el problema de causalidad bidireccional. En todo caso, es algo que no podemos descartar (ni tenemos información para corregir en el Catastro), lo que impide interpretar la relación entre alfabetización e ingresos como una relación causal. Para más detalles consulta las páginas 115-116 de nuestro artículo.
    3. Con respecto a tu última cuestión, la respuesta es sí y la alfabetización podría ser un requisito para determinadas ocupaciones. Digamos que la ubicación en diferentes ocupaciones puede ser un resultado intermedio entre skills y renta laboral. Es algo que está implícito en nuestro análisi

  • (Akira te contesto de nuevo a la última parte de tu pregunta, porque se ha cortado)
    3. Con respecto a tu última cuestión, la respuesta es sí y la alfabetización podría ser un requisito para determinadas ocupaciones. Digamos que la ubicación en diferentes ocupaciones puede ser un resultado intermedio entre skills y renta laboral. Es algo que está implícito en nuestro análisis. No obstante, en el artículo no exploramos la importancia de ese efecto mediador de las ocupaciones en detalle. Sí vemos que cuando se comparan a individuos dentro del mismo sector de actividad y mismo tipo de trabajo (manual o no manual), la asociación significativa entre ingresos y alfabetización se reduce, aunque sigue siendo económica y estadísticamente significativa.

  • Efectivamente, la causalidad parece un reto sin resolver puesto que lo que no proporciona el Catastro de Ensenada es la capacidad de filtrar los resultados por "habilidad".

    Si lo que sucede es que los más "hábiles" de la sociedad conseguían, a la vez, ser más ilustrados y tener trabajos mejor remunerados (hipótesis plausible) verificar la correlación entre "formación" y "remuneración" no supone, en absoluto, que el "capital humano introducía diferencias económicas". Lo que generaba "diferencias económicas" y de "capital humano" era la diferencia en habilidades.

    Es conocido (Caplan por ejemplo) que en las sociedades modernas el "premio" que supone la formación se reduce muy significativamente cuando se corrige por habilidades. Lo relevante es la diferencia entre lo que dos personas igualmente "hábiles" consiguen por tener diferente formación, no que una persona más hábil tenga más formación y más remuneración.

    Y una cosa es el retorno de saber leer, escribir y aritmética básica y otra muy distinta el retorno de aprender trigonometría, a dividir polinomios, la función clorofílica y el resto de "estupideces" con las que llenamos, en nuestros dias, 20 años de construcción de "capital humano irrelevante"

    El increible problema del "student debt" en USA solo se explica, me parece, porque nuestra formación de capital humano actual no vale lo que cuesta.

    • Muchas gracias, José Pablo. Nuestro artículo no es tan negativo respecto al papel del capital humano. Es cierto que la relación estimada entre indicadores de capital humano (alfabetización, habilidad numérica y cualificación profesional) y rentas laborales es una asociación que puede estar sesgada al alza por la existencia de causalidad bidireccional o por el papel de terceras variables inobservables que explicasen al mismo tiempo un mayor nivel de formación y un mayor nivel de ingresos, como la habilidad innata o el origen familiar. También pueden estar sesgadas a la baja (p.ej., en la alfabetización y la capacidad numérica) debido a errores de medida en los indicadores. Por ello, no podemos interpretar nuestros resultados como el efecto causal del capital humano sobre ingresos. No obstante, respecto al problema de variables omitidas (entre las que está la habilidad innata), hacemos un análisis complementario basado en Oster (2018) en el que, bajo ciertos supuestos, tratamos de valorar cuánto cambiarían nuestras estimaciones si pudiésemos controlar por esos factores inobservables. Los resultados indican que es probable que la alfabetización dejase de ser significativa, pero el efecto de la capacidad numérica no se vería muy alterado. Tampoco se haría nulo el efecto de la cualificación profesional. Estos resultados hacen que no seamos tan pesimistas respecto al papel del capital humano y dejan margen a la existencia de un efecto causal positivo en los ingresos laborales.

      • Fernando,

        planteado como "relación estimada entre "indicadores de capital humano" y rentas laborales ya no es solo que haya que prestar atención al posible efecto de variables no observadas como la "habilidad innata" es que, además habría que separar la parte de rentas laborales que corresponde pura "señalización" o la que corresponde a "efecto network" o "efecto matrimonio" (en palabras de Caplan: "going to Harvard may not get you a better job but almost certainly puts you in an exclusive dating pool for life").

        Estos efectos son muy relevantes en la actualidad no es descartable que tuvieran su peso en 1750

        Además, lo relevante no es que exista un efecto positivo sobre los ingresos laborales, lo relevante es que ese efecto positivo compense la inversión realizada en adquirir ese supuesto "capital humano", incluyendo el coste del aburrimiento inhumano que se sufre en las aulas (y que los alumnos reportan en las encuestas) y el ingreso al que se renuncia durante ese periodo.

        En el único análisis comprensivo que yo he visto (The Case Against Education. Caplan 2018) que pone números a estos efectos (reconociendo su dificultad) la conclusión, por otro lado lógica, es que la "educación" solo tiene sentido económico para los alumnos más hábiles y las formaciones más prácticas y ofrece retornos pésimos para el resto (la situación del student debt en USA parece refrendar empíricamente la conclusión)

  • José Pablo, las cuestiones que apuntas son muy interesantes. Sería estupendo tener información para explorar su relevancia en periodos preindustriales. Ten en cuenta que es muy difícil extrapolar lo que vemos en el siglo XXI a una sociedad de esa época. Los datos del Catastro no nos permiten profundizar tanto en las cuestiones que planteas. En el artículo, subrayamos que no podemos medir rendimientos netos del capital humano porque precisamente no conocemos el coste de adquirirlo (en el artículo, ofrecemos datos de fuentes secundarias de cuánto podría costar escolarizar a un niño). En cualquier caso, muchas gracias por tus comentarios.

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