Hacienda Puacuteblica Espantildeola Revista de Economiacutea Puacuteblica 191shy(32009) 73shy93 copy 2009 Instituto de Estudios Fiscales

iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ Universidad de Murcia

Recibido Octubre 2008 Aceptado Febrero 2009

Resumen

Este trabajo analiza queacute informacioacuten puede proporcionar el meacutetodo de los salarios hedoacutenicos sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida (VEV) en Espantildea La excesiva variacioacuten temporal de los valores estimashydos la endogeneidad de los riesgos y la ausencia de instrumentos adecuados cuestionan la validez de las estimaciones de seccioacuten cruzada Por su parte el VEV estimado con datos de panel no es vaacutelido para el conjunto de asalariados al ser identificado por los cambios voluntarios de empleo lo que introshyduce un sesgo de seleccioacuten Las estimaciones maacutes fiables son las que acotan el VEV situaacutendolo entre 28 y 83 millones de euros

Palabras clave valor estadistico de la vida meacutetodo de salarios hedoacutenicos endogeneidad datos de panel

Clasificacioacuten JEL D61 J17 J28 J31

1 Introduccioacuten

Se denomina Valor Estadiacutestico de la Vida (VEV) a la valoracioacuten monetaria que la socieshydad atribuye a evitar que uno cualquiera de sus miembros fallezca Esta cifra resulta impresshycindible para evaluar y hacer una provisioacuten eficiente de programas de gasto puacuteblico que tieshynen entre sus beneficios potenciales el de salvar vidas humanas como por ejemplo los programas de seguridad vial o de prevencioacuten de riesgos laborales

lowast Los autores agradecen el respaldo financiero del Ministerio de Educacioacuten y Ciencia a traveacutes del proyecto SEJ2007shy67734ECON asiacute como la financiacioacuten recibida de la Consejeriacutea de Sanidad de la Regioacuten de Murcia mediante el conshyvenio en Economiacutea de la Salud Asimismo reconocen los valiosos comentarios y sugerencias de D Joseacute Mariacutea Abeshyllaacuten D Fernando Ignacio Saacutenchez y D Francisco Maeso y dos evaluadores anoacutenimos que han contribuido a mejorar este artiacuteculo

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Entre los procedimientos utilizados en la literatura para estimar el VEV destaca el meacuteshytodo de los salarios hedoacutenicos1 Este meacutetodo parte del supuesto de que un trabajador ante dos puestos de trabajo iguales en todas sus caracteriacutesticas salvo en el riesgo de accidente mortal soacutelo aceptaraacute el empleo de mayor riesgo si eacuteste tiene un salario maacutes elevado que le compense en teacuterminos de utilidad por la mayor exposicioacuten al riesgo Asiacute el VEV se idenshytifica a partir de la correlacioacuten observada entre riesgo de accidente laboral mortal y salario percibido Entre las numerosas aplicaciones de este meacutetodo uacutenicamente encontramos dos para Espantildea Albert y Malo (1995) y Riera et al (2007) situacutean el VEV entre los dos y los tres millones de euros del antildeo 200023

El objetivo de este trabajo es analizar queacute informacioacuten se puede obtener sobre el VEV en Espantildea utilizando datos laborales Para ello partimos de la estrategia de identificacioacuten utilizada en los trabajos existentes para Espantildea esto es la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrashydos Ordinarios (MCO) de la prima salarial por riesgo de fallecimiento en un anaacutelisis de secshycioacuten cruzada Las estimaciones realizadas cuestionan la validez del VEV asiacute estimado por su elevada variabilidad temporal por la endogeneidad de los riesgos de accidente laboral y por la ausencia de instrumentos vaacutelidos

El anaacutelisis con datos de panel sentildeala que son los asalariados que cambian voluntariamente de empleo los que permiten identificar el VEV La presumible no aleatoriedad de este colectishyvo hace que el VEV estimado no sea vaacutelido para el conjunto de asalariados espantildeoles Este proshyceso de autoseleccioacuten puede analizarse como un problema de omisioacuten de variables relevantes No obstante la validez de este enfoque descansa igual que sucede en el anaacutelisis de seccioacuten crushyzada en la validez de los instrumentos disponibles Los anaacutelisis realizados confirman la ausenshycia de variables que cumplan estos tres requisitos influir en la decisioacuten de cambiar de empleo ser independientes de la ganancia salarial derivada del cambio y tener suficiente poder explicashytivo para garantizar la validez poblacional de las conclusiones alcanzadas

La dificultad asociada a la obtencioacuten de una estimacioacuten puntual vaacutelida para el conjunshyto de asalariados nos lleva a redefinir la estrategia de anaacutelisis centraacutendonos en la identifishycacioacuten de cotas al VEV en Espantildea Villanueva (2007) desarrolla un sencillo procedimienshyto que permite acotar la compensacioacuten salarial asociada a una caracteriacutestica negativa del puesto de trabajo (riesgo de accidente en nuestro caso) En este trabajo se demuestra que el incremento salarial medio de los trabajadores que cambiando voluntariamente de empleo optan por incrementar (reducir) el consumo de dicha caracteriacutestica negativa proporciona una cota superior (inferior) de la valoracioacuten que el mercado hace de dicha caracteriacutestica

Utilizando este procedimiento estimamos una cota superior de entre 7 y 83 millones de euros y lo que es maacutes importante una cota inferior informativa de entre 28 y 36 millones de euros Estas estimaciones son las maacutes fiables del trabajo y al mismo tiempo las menos ambicioshysas ya que no pretenden identificar el VEV en Espantildea sino acotarlo Se obtienen tras controlar por la parte de la heterogeneidad individual inobservada que se mantiene constante en el tiemshypo por la presencia de errores de medida o valores atiacutepicos en el nuacutemero de accidentes laborashyles y su validez no descansa en la correspondiente validez de los instrumentos disponibles

75 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

El resto del trabajo se organiza como sigue La estrategia de identificacioacuten se presenta en la siguiente seccioacuten La descripcioacuten de las bases de datos utilizadas se realiza en la terceshyra seccioacuten La cuarta seccioacuten presenta y discute los resultados obtenidos Por uacuteltimo el trashybajo concluye destacando los resultados maacutes relevantes

2 La estrategia de identificacioacuten

El paraacutemetro causal de intereacutes es la prima salarial por riesgo de accidente laboral mortal (γ1) que puede identificarse estimando la siguiente ecuacioacuten de salarios hedoacutenicos reducida

ln wi = α + γ1pj + γ2qj + Xiβ + ui (1)

donde wi representa el salario percibido por el trabajador i Xi es un vector de caracteriacutesticas del trabajador i y de su puesto de trabajo pj y qj son iacutendices representativos del nivel de riesgo de accidente laboral mortal y no mortal respectivamente de los trabajadores empleados en la combinacioacuten de rama de actividad y sector de ocupacioacuten j y finalmente ui es un teacutermino de error4 Dado que los iacutendices de riesgo de accidente laboral se definen como nuacutemero de accidentes por cada mil trabajadores el VEV asociado al salario medio (w ndash) se obtiene utilizando la siguiente expresioacuten

partwVEV w = sdot1000 = γ w( ) partp

sdot sdot 10001 (2)

Suponiendo la exogeneidad de los iacutendices de riesgo el VEV se calcula utilizando la prima salarial por riesgo de accidente mortal estimada por MCO en la ecuacioacuten (1) Este es el procedimiento utilizado en los dos trabajos que estiman el VEV en Espantildea utilizando el meacutetodo de los salarios hedoacutenicos

No obstante si los trabajadores seleccionan los niveles de salario y riesgo aceptables de forma simultaacutenea a partir de una serie de variables no observadas por el investigador la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo y por tanto el VEV calculado a partir de esta estaraacuten sesgados En este caso el teacutermino de error de la ecuacioacuten salarial ayuda a predecir el valor de los iacutendices de riesgo y por tanto el riesgo de accidente laboral es endoacutegeno La literatura sobre el tema ha sentildealado dos formas de heterogeneidad no observada que cuestionan la exogeneidad de los iacutendices de riesgo y que sesgan en sentidos opuestos la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo diferencias inobservadas en productividad general y diferencias inobservadas en productividad asociada al riesgo

Hwang et al (1992) analizan las diferencias inobservadas en productividad debidas a factores tales como la inteligencia la motivacioacuten o la habilidad de los trabajadores que se suponen independientes del nivel de riesgo laboral Los trabajadores que para una aversioacuten al riesgo determinada tienen una productividad inobservada superior a la media alcanzaraacuten salarios maacutes elevados para un nivel de riesgo determinado o bien un riesgo de accidente laboral

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maacutes reducido para un salario dado Si los trabajadores con mayor dotacioacuten de este factor no observado eligen sistemaacuteticamente empleos con salarios elevados y riesgos laborales reducidos la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo estaraacute sesgada a la baja

Por su parte Shogren and Stamland (2002) y Viscusi and Hersch (2001) analizan el papel de las diferencias inobservadas en productividad asociada al riesgo La productividad asociada al riesgo es una caracterstica de determinados trabajadores que por factores tales como por ejemplo su mayor agilidad fiacutesica o su especial capacidad para mantenerse tranquilo en situaciones de peligro son maacutes productivos en empleos con un riesgo de accidente elevado siendo igual de productivos que otros trabajadores ldquonormalesrdquo en empleos con riesgo reducido Los trabajadores con elevada productividad asociada al riesgo elegiraacuten empleos con un nivel de riesgo elevado en los que tienen una ventaja comparativa Si la productividad asociada al riesgo de un trabajador no es observada por el investigador la correlacioacuten positiva existente entre eacutesta y el nivel de riesgo por un lado y entre dicha forma de productividad y el salario por otro sesgaraacute al alza la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo

Garen (1984) desarrolla un procedimiento bietaacutepico que permite contrastar la exogeneidad del riesgo de accidente laboral y obtener estimaciones consistentes de los coeficientes de la ecuacioacuten (1) en caso de rechazar dicha exogeneidad5 La primera etapa de este procedimiento consiste en estimar dos ecuaciones auxiliares que informan del proceso de seleccioacuten de los trabajadores en los distintos niveles de riesgo de accidente laboral mortal y no mortal respectivamente y que pueden escribirse como

pj = Ri λp + upij (3)

qj = Ri λq + uqij (4)

donde Ri incluye el ingreso no salarial del trabajador (riqueza) y el conjunto de regresores Xi

de la ecuacioacuten salarial (1) ya que la eleccioacuten del empleo y del riesgo asociado al mismo se realiza teniendo en cuenta el salario esperado para cada nivel de riesgo Asimismo Ri ha de incluir al menos una variable que estando correlacionada con el grado de aversioacuten al riesgo del trabajador sea independiente del salario que eacuteste percibe esto es un instrumento

La segunda etapa del procedimiento de Garen (1984) consiste en estimar una versioacuten ampliada de la ecuacioacuten salarial que incluye como regresores adicionales a los residuos de las ecuaciones auxiliares estimados en la primera etapa asiacute como sus interacciones con los iacutendices de riesgo La especificacioacuten de la ecuacioacuten salarial ampliada es la siguiente

ln w = α + Xβ + γ1p + γ2q + γ3up + γ4uq + γ5p middot up + γ6q middot uq + γ7p middot uq + γ8q middot up + vi (5)

La endogeneidad de los iacutendices de riesgo se contrasta analizando la significatividad de los coeficientes asociados a los nuevos regresores (γk k = 38) Los coeficientes γ3 y γ4 captan la influencia de la heterogeneidad no observada independiente del riesgo mientras que los coeficientes γ5γ8 recogen la importancia de la heterogeneidad no observada asociada al riesgo

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Si rechazamos la exogeneidad de los iacutendices de riesgo la ecuacioacuten cuya estimacioacuten MCO produce estimaciones consistentes de la prima salarial por riesgo es la ecuacioacuten (5) y no la (1) Eso siacute la validez de este procedimiento descansa en la validez de los instrumentos disponibles6 En ausencia de instrumentos adecuados habraacute que recurrir a otras estrategias de identificacioacuten que permitan alcanzar resultados generalizables7 En nuestro caso esta opcioacuten pasa por explotar la estructura de panel de los datos utilizados en el anaacutelisis de seccioacuten cruzada el Panel de Hogares de la Unioacuten Europea

Entre los estimadores que utilizan datos de panel optamos por el estimador de primeras diferencias Eacuteste identifica el efecto de intereacutes sin realizar supuesto alguno acerca de la correlacioacuten entre la heterogeneidad individual inobservada y los regresores extremo deseable cuando hay sospechas de endogeneidad al tiempo que elimina la parte de la heterogeneidad individual inobservada que se mantiene constante en el tiempo8 La ecuacioacuten salarial en primeras diferencias es la siguiente

∆ln wt = ρ ∆ln wtshy1 + γ1∆pt + γ2∆qt + β3∆Xt + δt + ∆ut (6)

donde ∆ es el operador de primeras diferencias y δt un vector de variables indicadoras de antildeo La inclusioacuten de la variable dependiente retardada responde a criterios de eficiencia derivados de la posible autocorrelacioacuten de los residuos

La prima salarial por riesgo se identifica a partir de la correlacioacuten entre el cambio en el salario percibido y el cambio en el riesgo de accidente laboral mortal En este sentido cabe distinguir dos fuentes de variacioacuten temporal en los iacutendices de riesgo Por un lado los cambios en el nivel de riesgo asociado a un mismo puesto de trabajo y por otro los cambios debidos a cambios de empleo En el primer caso resulta poco creiacuteble suponer que las variaciones anuales en el nivel de riesgo asociado a un mismo puesto de trabajo se traducen sistemaacuteticamente en variaciones en el salario percibido9 Lo razonable tal y como han encontrado Spengler and Schaffner (2006) para Alemania y Kniesner et al (2007) para Estados Unidos es que sean los trabajadores que cambian voluntariamente de empleo los que identifican la prima salarial por riesgo de accidente mortal

La probable no aleatoriedad de este colectivo de trabajadores introduce un sesgo en la seleccioacuten de la muestra utilizada para identificar el paraacutemetro de intereacutes (Solon 1988) Este proceso de autoseleccioacuten puede analizarse como un problema de omisioacuten de variables relevantes (Heckman 1979) No obstante la validez de este enfoque estaacute condicionada por la disponibilidad de instrumentos adecuados esto es de variables que influyen en la decisioacuten del trabajador de cambiar de empleo y al mismo tiempo son independientes de la ganancia salarial derivada de dicho cambio Al igual que en el anaacutelisis de seccioacuten cruzada la credibilidad del VEV estimado a partir de la ecuacioacuten (6) descansa en la validez de los instrumentos disponibles

La complejidad inherente a la estimacioacuten puntual del VEV contrasta con la sencillez del procedimiento desarrollado en Villanueva (2007) para identificar cotas a la compensacioacuten salarial asociada a una caracterstica negativa del puesto de trabajo (riesgo de accidente en

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nuestro caso) Villanueva (2007) demuestra que el incremento salarial medio de los trabajadores que cambiando voluntariamente de empleo optan por incrementar (reducir) el consumo de dicha caracteriacutestica negativa proporciona una cota superior (inferior) de la valoracioacuten que el mercado hace de dicha caracteriacutestica Este procedimiento cuya validez no descansa en la validez de los instrumentos disponibles permite acotar el VEV en Espantildea Particularmente relevante es la identificacioacuten de una cota inferior que en caso de ser informativa proporcionara un valor consevador de referencia para guiar la toma de decisiones en el aacutembio de la intervencioacuten puacuteblica

3 Los datos

Combinamos informacioacuten proveniente de dos bases de datos el Panel de Hogares de la Unioacuten Europea (PHOGUE) coordinado por EUROSTAT y la Encuesta de Accidentes de Trabajo (EAT) elaborada por el Ministerio de Trabajo e Inmigracioacuten

El PHOGUE es un panel representativo de hogares de diferentes pases de la Unioacuten Europea que en el caso de Espantildea incluye informacioacuten relativa a unos 7200 hogares esto es unas 23000 observaciones individuales por antildeo Esta base de datos proporciona informacioacuten detallada sobre ingresos educacioacuten empleo salud y otras caractersticas demograacuteficas y laborales No obstante el PHOGUE no recoge datos relativos a accidentes laborales Para suplir esta carencia y definir los iacutendices de riesgo de accidente laboral utilizamos la EAT

La EAT es una estadiacutestica de caraacutecter administrativo cuya informacioacuten procede de las comunicaciones que las empresas estaacuten obligadas a hacer a la autoridad laboral competente en caso de producirse un accidente laboral10 Los datos obtenidos se consideran fiables tanto en lo referente a su cobertura como a la solvencia de la informacioacuten aportada (Benavides y Serra 2003) En ausencia de informacioacuten directamente proporcionada por los trabajadores sobre el riesgo de accidente en su puesto de trabajo la EAT constituye la alternativa maacutes fiable

La combinacioacuten de estas dos bases de datos permite construir los iacutendices de riesgo de accidente laboral con consecuencias mortales y no mortales Para ello tomamos de la EAT el nuacutemero de accidentes laborales de cada tipo registrados en cada combinacioacuten de rama de actividad y sector de ocupacioacuten en un antildeo determinado y lo dividimos entre el nuacutemero de asalariados que de acuerdo con el PHOGUE trabajaba en esa combinacioacuten en ese antildeo11 Utilizamos la mayor desagregacioacuten posible de ramas de actividad y sectores de ocupacioacuten que permite compatibilizar la informacioacuten proveniente de las dos bases de datos En concreto consideramos once sectores de ocupacioacuten y dieciocho ramas de actividad que describimos en el Apeacutendice12

La muestra para el anaacutelisis de seccioacuten cruzada estaacute referida al uacuteltimo antildeo disponible 2001 y compuesta por asalariados menores de 65 antildeos que mantienen una vinculacioacuten estable con el trabajo esto es que dedican al menos quince horas a la semana a su trabajo En la tabla 1 presentamos los estadiacutesticos descriptivos de las variables utilizadas en el anaacutelisis

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Entre los procedimientos utilizados en la literatura para estimar el VEV destaca el meacuteshytodo de los salarios hedoacutenicos1 Este meacutetodo parte del supuesto de que un trabajador ante dos puestos de trabajo iguales en todas sus caracteriacutesticas salvo en el riesgo de accidente mortal soacutelo aceptaraacute el empleo de mayor riesgo si eacuteste tiene un salario maacutes elevado que le compense en teacuterminos de utilidad por la mayor exposicioacuten al riesgo Asiacute el VEV se idenshytifica a partir de la correlacioacuten observada entre riesgo de accidente laboral mortal y salario percibido Entre las numerosas aplicaciones de este meacutetodo uacutenicamente encontramos dos para Espantildea Albert y Malo (1995) y Riera et al (2007) situacutean el VEV entre los dos y los tres millones de euros del antildeo 200023

El objetivo de este trabajo es analizar queacute informacioacuten se puede obtener sobre el VEV en Espantildea utilizando datos laborales Para ello partimos de la estrategia de identificacioacuten utilizada en los trabajos existentes para Espantildea esto es la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrashydos Ordinarios (MCO) de la prima salarial por riesgo de fallecimiento en un anaacutelisis de secshycioacuten cruzada Las estimaciones realizadas cuestionan la validez del VEV asiacute estimado por su elevada variabilidad temporal por la endogeneidad de los riesgos de accidente laboral y por la ausencia de instrumentos vaacutelidos

El anaacutelisis con datos de panel sentildeala que son los asalariados que cambian voluntariamente de empleo los que permiten identificar el VEV La presumible no aleatoriedad de este colectishyvo hace que el VEV estimado no sea vaacutelido para el conjunto de asalariados espantildeoles Este proshyceso de autoseleccioacuten puede analizarse como un problema de omisioacuten de variables relevantes No obstante la validez de este enfoque descansa igual que sucede en el anaacutelisis de seccioacuten crushyzada en la validez de los instrumentos disponibles Los anaacutelisis realizados confirman la ausenshycia de variables que cumplan estos tres requisitos influir en la decisioacuten de cambiar de empleo ser independientes de la ganancia salarial derivada del cambio y tener suficiente poder explicashytivo para garantizar la validez poblacional de las conclusiones alcanzadas

La dificultad asociada a la obtencioacuten de una estimacioacuten puntual vaacutelida para el conjunshyto de asalariados nos lleva a redefinir la estrategia de anaacutelisis centraacutendonos en la identifishycacioacuten de cotas al VEV en Espantildea Villanueva (2007) desarrolla un sencillo procedimienshyto que permite acotar la compensacioacuten salarial asociada a una caracteriacutestica negativa del puesto de trabajo (riesgo de accidente en nuestro caso) En este trabajo se demuestra que el incremento salarial medio de los trabajadores que cambiando voluntariamente de empleo optan por incrementar (reducir) el consumo de dicha caracteriacutestica negativa proporciona una cota superior (inferior) de la valoracioacuten que el mercado hace de dicha caracteriacutestica

Utilizando este procedimiento estimamos una cota superior de entre 7 y 83 millones de euros y lo que es maacutes importante una cota inferior informativa de entre 28 y 36 millones de euros Estas estimaciones son las maacutes fiables del trabajo y al mismo tiempo las menos ambicioshysas ya que no pretenden identificar el VEV en Espantildea sino acotarlo Se obtienen tras controlar por la parte de la heterogeneidad individual inobservada que se mantiene constante en el tiemshypo por la presencia de errores de medida o valores atiacutepicos en el nuacutemero de accidentes laborashyles y su validez no descansa en la correspondiente validez de los instrumentos disponibles

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El resto del trabajo se organiza como sigue La estrategia de identificacioacuten se presenta en la siguiente seccioacuten La descripcioacuten de las bases de datos utilizadas se realiza en la terceshyra seccioacuten La cuarta seccioacuten presenta y discute los resultados obtenidos Por uacuteltimo el trashybajo concluye destacando los resultados maacutes relevantes

2 La estrategia de identificacioacuten

El paraacutemetro causal de intereacutes es la prima salarial por riesgo de accidente laboral mortal (γ1) que puede identificarse estimando la siguiente ecuacioacuten de salarios hedoacutenicos reducida

ln wi = α + γ1pj + γ2qj + Xiβ + ui (1)

donde wi representa el salario percibido por el trabajador i Xi es un vector de caracteriacutesticas del trabajador i y de su puesto de trabajo pj y qj son iacutendices representativos del nivel de riesgo de accidente laboral mortal y no mortal respectivamente de los trabajadores empleados en la combinacioacuten de rama de actividad y sector de ocupacioacuten j y finalmente ui es un teacutermino de error4 Dado que los iacutendices de riesgo de accidente laboral se definen como nuacutemero de accidentes por cada mil trabajadores el VEV asociado al salario medio (w ndash) se obtiene utilizando la siguiente expresioacuten

partwVEV w = sdot1000 = γ w( ) partp

sdot sdot 10001 (2)

Suponiendo la exogeneidad de los iacutendices de riesgo el VEV se calcula utilizando la prima salarial por riesgo de accidente mortal estimada por MCO en la ecuacioacuten (1) Este es el procedimiento utilizado en los dos trabajos que estiman el VEV en Espantildea utilizando el meacutetodo de los salarios hedoacutenicos

No obstante si los trabajadores seleccionan los niveles de salario y riesgo aceptables de forma simultaacutenea a partir de una serie de variables no observadas por el investigador la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo y por tanto el VEV calculado a partir de esta estaraacuten sesgados En este caso el teacutermino de error de la ecuacioacuten salarial ayuda a predecir el valor de los iacutendices de riesgo y por tanto el riesgo de accidente laboral es endoacutegeno La literatura sobre el tema ha sentildealado dos formas de heterogeneidad no observada que cuestionan la exogeneidad de los iacutendices de riesgo y que sesgan en sentidos opuestos la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo diferencias inobservadas en productividad general y diferencias inobservadas en productividad asociada al riesgo

Hwang et al (1992) analizan las diferencias inobservadas en productividad debidas a factores tales como la inteligencia la motivacioacuten o la habilidad de los trabajadores que se suponen independientes del nivel de riesgo laboral Los trabajadores que para una aversioacuten al riesgo determinada tienen una productividad inobservada superior a la media alcanzaraacuten salarios maacutes elevados para un nivel de riesgo determinado o bien un riesgo de accidente laboral

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maacutes reducido para un salario dado Si los trabajadores con mayor dotacioacuten de este factor no observado eligen sistemaacuteticamente empleos con salarios elevados y riesgos laborales reducidos la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo estaraacute sesgada a la baja

Por su parte Shogren and Stamland (2002) y Viscusi and Hersch (2001) analizan el papel de las diferencias inobservadas en productividad asociada al riesgo La productividad asociada al riesgo es una caracterstica de determinados trabajadores que por factores tales como por ejemplo su mayor agilidad fiacutesica o su especial capacidad para mantenerse tranquilo en situaciones de peligro son maacutes productivos en empleos con un riesgo de accidente elevado siendo igual de productivos que otros trabajadores ldquonormalesrdquo en empleos con riesgo reducido Los trabajadores con elevada productividad asociada al riesgo elegiraacuten empleos con un nivel de riesgo elevado en los que tienen una ventaja comparativa Si la productividad asociada al riesgo de un trabajador no es observada por el investigador la correlacioacuten positiva existente entre eacutesta y el nivel de riesgo por un lado y entre dicha forma de productividad y el salario por otro sesgaraacute al alza la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo

Garen (1984) desarrolla un procedimiento bietaacutepico que permite contrastar la exogeneidad del riesgo de accidente laboral y obtener estimaciones consistentes de los coeficientes de la ecuacioacuten (1) en caso de rechazar dicha exogeneidad5 La primera etapa de este procedimiento consiste en estimar dos ecuaciones auxiliares que informan del proceso de seleccioacuten de los trabajadores en los distintos niveles de riesgo de accidente laboral mortal y no mortal respectivamente y que pueden escribirse como

pj = Ri λp + upij (3)

qj = Ri λq + uqij (4)

donde Ri incluye el ingreso no salarial del trabajador (riqueza) y el conjunto de regresores Xi

de la ecuacioacuten salarial (1) ya que la eleccioacuten del empleo y del riesgo asociado al mismo se realiza teniendo en cuenta el salario esperado para cada nivel de riesgo Asimismo Ri ha de incluir al menos una variable que estando correlacionada con el grado de aversioacuten al riesgo del trabajador sea independiente del salario que eacuteste percibe esto es un instrumento

La segunda etapa del procedimiento de Garen (1984) consiste en estimar una versioacuten ampliada de la ecuacioacuten salarial que incluye como regresores adicionales a los residuos de las ecuaciones auxiliares estimados en la primera etapa asiacute como sus interacciones con los iacutendices de riesgo La especificacioacuten de la ecuacioacuten salarial ampliada es la siguiente

ln w = α + Xβ + γ1p + γ2q + γ3up + γ4uq + γ5p middot up + γ6q middot uq + γ7p middot uq + γ8q middot up + vi (5)

La endogeneidad de los iacutendices de riesgo se contrasta analizando la significatividad de los coeficientes asociados a los nuevos regresores (γk k = 38) Los coeficientes γ3 y γ4 captan la influencia de la heterogeneidad no observada independiente del riesgo mientras que los coeficientes γ5γ8 recogen la importancia de la heterogeneidad no observada asociada al riesgo

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Si rechazamos la exogeneidad de los iacutendices de riesgo la ecuacioacuten cuya estimacioacuten MCO produce estimaciones consistentes de la prima salarial por riesgo es la ecuacioacuten (5) y no la (1) Eso siacute la validez de este procedimiento descansa en la validez de los instrumentos disponibles6 En ausencia de instrumentos adecuados habraacute que recurrir a otras estrategias de identificacioacuten que permitan alcanzar resultados generalizables7 En nuestro caso esta opcioacuten pasa por explotar la estructura de panel de los datos utilizados en el anaacutelisis de seccioacuten cruzada el Panel de Hogares de la Unioacuten Europea

Entre los estimadores que utilizan datos de panel optamos por el estimador de primeras diferencias Eacuteste identifica el efecto de intereacutes sin realizar supuesto alguno acerca de la correlacioacuten entre la heterogeneidad individual inobservada y los regresores extremo deseable cuando hay sospechas de endogeneidad al tiempo que elimina la parte de la heterogeneidad individual inobservada que se mantiene constante en el tiempo8 La ecuacioacuten salarial en primeras diferencias es la siguiente

∆ln wt = ρ ∆ln wtshy1 + γ1∆pt + γ2∆qt + β3∆Xt + δt + ∆ut (6)

donde ∆ es el operador de primeras diferencias y δt un vector de variables indicadoras de antildeo La inclusioacuten de la variable dependiente retardada responde a criterios de eficiencia derivados de la posible autocorrelacioacuten de los residuos

La prima salarial por riesgo se identifica a partir de la correlacioacuten entre el cambio en el salario percibido y el cambio en el riesgo de accidente laboral mortal En este sentido cabe distinguir dos fuentes de variacioacuten temporal en los iacutendices de riesgo Por un lado los cambios en el nivel de riesgo asociado a un mismo puesto de trabajo y por otro los cambios debidos a cambios de empleo En el primer caso resulta poco creiacuteble suponer que las variaciones anuales en el nivel de riesgo asociado a un mismo puesto de trabajo se traducen sistemaacuteticamente en variaciones en el salario percibido9 Lo razonable tal y como han encontrado Spengler and Schaffner (2006) para Alemania y Kniesner et al (2007) para Estados Unidos es que sean los trabajadores que cambian voluntariamente de empleo los que identifican la prima salarial por riesgo de accidente mortal

La probable no aleatoriedad de este colectivo de trabajadores introduce un sesgo en la seleccioacuten de la muestra utilizada para identificar el paraacutemetro de intereacutes (Solon 1988) Este proceso de autoseleccioacuten puede analizarse como un problema de omisioacuten de variables relevantes (Heckman 1979) No obstante la validez de este enfoque estaacute condicionada por la disponibilidad de instrumentos adecuados esto es de variables que influyen en la decisioacuten del trabajador de cambiar de empleo y al mismo tiempo son independientes de la ganancia salarial derivada de dicho cambio Al igual que en el anaacutelisis de seccioacuten cruzada la credibilidad del VEV estimado a partir de la ecuacioacuten (6) descansa en la validez de los instrumentos disponibles

La complejidad inherente a la estimacioacuten puntual del VEV contrasta con la sencillez del procedimiento desarrollado en Villanueva (2007) para identificar cotas a la compensacioacuten salarial asociada a una caracterstica negativa del puesto de trabajo (riesgo de accidente en

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nuestro caso) Villanueva (2007) demuestra que el incremento salarial medio de los trabajadores que cambiando voluntariamente de empleo optan por incrementar (reducir) el consumo de dicha caracteriacutestica negativa proporciona una cota superior (inferior) de la valoracioacuten que el mercado hace de dicha caracteriacutestica Este procedimiento cuya validez no descansa en la validez de los instrumentos disponibles permite acotar el VEV en Espantildea Particularmente relevante es la identificacioacuten de una cota inferior que en caso de ser informativa proporcionara un valor consevador de referencia para guiar la toma de decisiones en el aacutembio de la intervencioacuten puacuteblica

3 Los datos

Combinamos informacioacuten proveniente de dos bases de datos el Panel de Hogares de la Unioacuten Europea (PHOGUE) coordinado por EUROSTAT y la Encuesta de Accidentes de Trabajo (EAT) elaborada por el Ministerio de Trabajo e Inmigracioacuten

El PHOGUE es un panel representativo de hogares de diferentes pases de la Unioacuten Europea que en el caso de Espantildea incluye informacioacuten relativa a unos 7200 hogares esto es unas 23000 observaciones individuales por antildeo Esta base de datos proporciona informacioacuten detallada sobre ingresos educacioacuten empleo salud y otras caractersticas demograacuteficas y laborales No obstante el PHOGUE no recoge datos relativos a accidentes laborales Para suplir esta carencia y definir los iacutendices de riesgo de accidente laboral utilizamos la EAT

La EAT es una estadiacutestica de caraacutecter administrativo cuya informacioacuten procede de las comunicaciones que las empresas estaacuten obligadas a hacer a la autoridad laboral competente en caso de producirse un accidente laboral10 Los datos obtenidos se consideran fiables tanto en lo referente a su cobertura como a la solvencia de la informacioacuten aportada (Benavides y Serra 2003) En ausencia de informacioacuten directamente proporcionada por los trabajadores sobre el riesgo de accidente en su puesto de trabajo la EAT constituye la alternativa maacutes fiable

La combinacioacuten de estas dos bases de datos permite construir los iacutendices de riesgo de accidente laboral con consecuencias mortales y no mortales Para ello tomamos de la EAT el nuacutemero de accidentes laborales de cada tipo registrados en cada combinacioacuten de rama de actividad y sector de ocupacioacuten en un antildeo determinado y lo dividimos entre el nuacutemero de asalariados que de acuerdo con el PHOGUE trabajaba en esa combinacioacuten en ese antildeo11 Utilizamos la mayor desagregacioacuten posible de ramas de actividad y sectores de ocupacioacuten que permite compatibilizar la informacioacuten proveniente de las dos bases de datos En concreto consideramos once sectores de ocupacioacuten y dieciocho ramas de actividad que describimos en el Apeacutendice12

La muestra para el anaacutelisis de seccioacuten cruzada estaacute referida al uacuteltimo antildeo disponible 2001 y compuesta por asalariados menores de 65 antildeos que mantienen una vinculacioacuten estable con el trabajo esto es que dedican al menos quince horas a la semana a su trabajo En la tabla 1 presentamos los estadiacutesticos descriptivos de las variables utilizadas en el anaacutelisis

75 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

El resto del trabajo se organiza como sigue La estrategia de identificacioacuten se presenta en la siguiente seccioacuten La descripcioacuten de las bases de datos utilizadas se realiza en la terceshyra seccioacuten La cuarta seccioacuten presenta y discute los resultados obtenidos Por uacuteltimo el trashybajo concluye destacando los resultados maacutes relevantes

2 La estrategia de identificacioacuten

El paraacutemetro causal de intereacutes es la prima salarial por riesgo de accidente laboral mortal (γ1) que puede identificarse estimando la siguiente ecuacioacuten de salarios hedoacutenicos reducida

ln wi = α + γ1pj + γ2qj + Xiβ + ui (1)

donde wi representa el salario percibido por el trabajador i Xi es un vector de caracteriacutesticas del trabajador i y de su puesto de trabajo pj y qj son iacutendices representativos del nivel de riesgo de accidente laboral mortal y no mortal respectivamente de los trabajadores empleados en la combinacioacuten de rama de actividad y sector de ocupacioacuten j y finalmente ui es un teacutermino de error4 Dado que los iacutendices de riesgo de accidente laboral se definen como nuacutemero de accidentes por cada mil trabajadores el VEV asociado al salario medio (w ndash) se obtiene utilizando la siguiente expresioacuten

partwVEV w = sdot1000 = γ w( ) partp

sdot sdot 10001 (2)

Suponiendo la exogeneidad de los iacutendices de riesgo el VEV se calcula utilizando la prima salarial por riesgo de accidente mortal estimada por MCO en la ecuacioacuten (1) Este es el procedimiento utilizado en los dos trabajos que estiman el VEV en Espantildea utilizando el meacutetodo de los salarios hedoacutenicos

No obstante si los trabajadores seleccionan los niveles de salario y riesgo aceptables de forma simultaacutenea a partir de una serie de variables no observadas por el investigador la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo y por tanto el VEV calculado a partir de esta estaraacuten sesgados En este caso el teacutermino de error de la ecuacioacuten salarial ayuda a predecir el valor de los iacutendices de riesgo y por tanto el riesgo de accidente laboral es endoacutegeno La literatura sobre el tema ha sentildealado dos formas de heterogeneidad no observada que cuestionan la exogeneidad de los iacutendices de riesgo y que sesgan en sentidos opuestos la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo diferencias inobservadas en productividad general y diferencias inobservadas en productividad asociada al riesgo

Hwang et al (1992) analizan las diferencias inobservadas en productividad debidas a factores tales como la inteligencia la motivacioacuten o la habilidad de los trabajadores que se suponen independientes del nivel de riesgo laboral Los trabajadores que para una aversioacuten al riesgo determinada tienen una productividad inobservada superior a la media alcanzaraacuten salarios maacutes elevados para un nivel de riesgo determinado o bien un riesgo de accidente laboral

76 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

maacutes reducido para un salario dado Si los trabajadores con mayor dotacioacuten de este factor no observado eligen sistemaacuteticamente empleos con salarios elevados y riesgos laborales reducidos la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo estaraacute sesgada a la baja

Por su parte Shogren and Stamland (2002) y Viscusi and Hersch (2001) analizan el papel de las diferencias inobservadas en productividad asociada al riesgo La productividad asociada al riesgo es una caracterstica de determinados trabajadores que por factores tales como por ejemplo su mayor agilidad fiacutesica o su especial capacidad para mantenerse tranquilo en situaciones de peligro son maacutes productivos en empleos con un riesgo de accidente elevado siendo igual de productivos que otros trabajadores ldquonormalesrdquo en empleos con riesgo reducido Los trabajadores con elevada productividad asociada al riesgo elegiraacuten empleos con un nivel de riesgo elevado en los que tienen una ventaja comparativa Si la productividad asociada al riesgo de un trabajador no es observada por el investigador la correlacioacuten positiva existente entre eacutesta y el nivel de riesgo por un lado y entre dicha forma de productividad y el salario por otro sesgaraacute al alza la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo

Garen (1984) desarrolla un procedimiento bietaacutepico que permite contrastar la exogeneidad del riesgo de accidente laboral y obtener estimaciones consistentes de los coeficientes de la ecuacioacuten (1) en caso de rechazar dicha exogeneidad5 La primera etapa de este procedimiento consiste en estimar dos ecuaciones auxiliares que informan del proceso de seleccioacuten de los trabajadores en los distintos niveles de riesgo de accidente laboral mortal y no mortal respectivamente y que pueden escribirse como

pj = Ri λp + upij (3)

qj = Ri λq + uqij (4)

donde Ri incluye el ingreso no salarial del trabajador (riqueza) y el conjunto de regresores Xi

de la ecuacioacuten salarial (1) ya que la eleccioacuten del empleo y del riesgo asociado al mismo se realiza teniendo en cuenta el salario esperado para cada nivel de riesgo Asimismo Ri ha de incluir al menos una variable que estando correlacionada con el grado de aversioacuten al riesgo del trabajador sea independiente del salario que eacuteste percibe esto es un instrumento

La segunda etapa del procedimiento de Garen (1984) consiste en estimar una versioacuten ampliada de la ecuacioacuten salarial que incluye como regresores adicionales a los residuos de las ecuaciones auxiliares estimados en la primera etapa asiacute como sus interacciones con los iacutendices de riesgo La especificacioacuten de la ecuacioacuten salarial ampliada es la siguiente

ln w = α + Xβ + γ1p + γ2q + γ3up + γ4uq + γ5p middot up + γ6q middot uq + γ7p middot uq + γ8q middot up + vi (5)

La endogeneidad de los iacutendices de riesgo se contrasta analizando la significatividad de los coeficientes asociados a los nuevos regresores (γk k = 38) Los coeficientes γ3 y γ4 captan la influencia de la heterogeneidad no observada independiente del riesgo mientras que los coeficientes γ5γ8 recogen la importancia de la heterogeneidad no observada asociada al riesgo

77 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

Si rechazamos la exogeneidad de los iacutendices de riesgo la ecuacioacuten cuya estimacioacuten MCO produce estimaciones consistentes de la prima salarial por riesgo es la ecuacioacuten (5) y no la (1) Eso siacute la validez de este procedimiento descansa en la validez de los instrumentos disponibles6 En ausencia de instrumentos adecuados habraacute que recurrir a otras estrategias de identificacioacuten que permitan alcanzar resultados generalizables7 En nuestro caso esta opcioacuten pasa por explotar la estructura de panel de los datos utilizados en el anaacutelisis de seccioacuten cruzada el Panel de Hogares de la Unioacuten Europea

Entre los estimadores que utilizan datos de panel optamos por el estimador de primeras diferencias Eacuteste identifica el efecto de intereacutes sin realizar supuesto alguno acerca de la correlacioacuten entre la heterogeneidad individual inobservada y los regresores extremo deseable cuando hay sospechas de endogeneidad al tiempo que elimina la parte de la heterogeneidad individual inobservada que se mantiene constante en el tiempo8 La ecuacioacuten salarial en primeras diferencias es la siguiente

∆ln wt = ρ ∆ln wtshy1 + γ1∆pt + γ2∆qt + β3∆Xt + δt + ∆ut (6)

donde ∆ es el operador de primeras diferencias y δt un vector de variables indicadoras de antildeo La inclusioacuten de la variable dependiente retardada responde a criterios de eficiencia derivados de la posible autocorrelacioacuten de los residuos

La prima salarial por riesgo se identifica a partir de la correlacioacuten entre el cambio en el salario percibido y el cambio en el riesgo de accidente laboral mortal En este sentido cabe distinguir dos fuentes de variacioacuten temporal en los iacutendices de riesgo Por un lado los cambios en el nivel de riesgo asociado a un mismo puesto de trabajo y por otro los cambios debidos a cambios de empleo En el primer caso resulta poco creiacuteble suponer que las variaciones anuales en el nivel de riesgo asociado a un mismo puesto de trabajo se traducen sistemaacuteticamente en variaciones en el salario percibido9 Lo razonable tal y como han encontrado Spengler and Schaffner (2006) para Alemania y Kniesner et al (2007) para Estados Unidos es que sean los trabajadores que cambian voluntariamente de empleo los que identifican la prima salarial por riesgo de accidente mortal

La probable no aleatoriedad de este colectivo de trabajadores introduce un sesgo en la seleccioacuten de la muestra utilizada para identificar el paraacutemetro de intereacutes (Solon 1988) Este proceso de autoseleccioacuten puede analizarse como un problema de omisioacuten de variables relevantes (Heckman 1979) No obstante la validez de este enfoque estaacute condicionada por la disponibilidad de instrumentos adecuados esto es de variables que influyen en la decisioacuten del trabajador de cambiar de empleo y al mismo tiempo son independientes de la ganancia salarial derivada de dicho cambio Al igual que en el anaacutelisis de seccioacuten cruzada la credibilidad del VEV estimado a partir de la ecuacioacuten (6) descansa en la validez de los instrumentos disponibles

La complejidad inherente a la estimacioacuten puntual del VEV contrasta con la sencillez del procedimiento desarrollado en Villanueva (2007) para identificar cotas a la compensacioacuten salarial asociada a una caracterstica negativa del puesto de trabajo (riesgo de accidente en

78 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

nuestro caso) Villanueva (2007) demuestra que el incremento salarial medio de los trabajadores que cambiando voluntariamente de empleo optan por incrementar (reducir) el consumo de dicha caracteriacutestica negativa proporciona una cota superior (inferior) de la valoracioacuten que el mercado hace de dicha caracteriacutestica Este procedimiento cuya validez no descansa en la validez de los instrumentos disponibles permite acotar el VEV en Espantildea Particularmente relevante es la identificacioacuten de una cota inferior que en caso de ser informativa proporcionara un valor consevador de referencia para guiar la toma de decisiones en el aacutembio de la intervencioacuten puacuteblica

3 Los datos

Combinamos informacioacuten proveniente de dos bases de datos el Panel de Hogares de la Unioacuten Europea (PHOGUE) coordinado por EUROSTAT y la Encuesta de Accidentes de Trabajo (EAT) elaborada por el Ministerio de Trabajo e Inmigracioacuten

El PHOGUE es un panel representativo de hogares de diferentes pases de la Unioacuten Europea que en el caso de Espantildea incluye informacioacuten relativa a unos 7200 hogares esto es unas 23000 observaciones individuales por antildeo Esta base de datos proporciona informacioacuten detallada sobre ingresos educacioacuten empleo salud y otras caractersticas demograacuteficas y laborales No obstante el PHOGUE no recoge datos relativos a accidentes laborales Para suplir esta carencia y definir los iacutendices de riesgo de accidente laboral utilizamos la EAT

La EAT es una estadiacutestica de caraacutecter administrativo cuya informacioacuten procede de las comunicaciones que las empresas estaacuten obligadas a hacer a la autoridad laboral competente en caso de producirse un accidente laboral10 Los datos obtenidos se consideran fiables tanto en lo referente a su cobertura como a la solvencia de la informacioacuten aportada (Benavides y Serra 2003) En ausencia de informacioacuten directamente proporcionada por los trabajadores sobre el riesgo de accidente en su puesto de trabajo la EAT constituye la alternativa maacutes fiable

La combinacioacuten de estas dos bases de datos permite construir los iacutendices de riesgo de accidente laboral con consecuencias mortales y no mortales Para ello tomamos de la EAT el nuacutemero de accidentes laborales de cada tipo registrados en cada combinacioacuten de rama de actividad y sector de ocupacioacuten en un antildeo determinado y lo dividimos entre el nuacutemero de asalariados que de acuerdo con el PHOGUE trabajaba en esa combinacioacuten en ese antildeo11 Utilizamos la mayor desagregacioacuten posible de ramas de actividad y sectores de ocupacioacuten que permite compatibilizar la informacioacuten proveniente de las dos bases de datos En concreto consideramos once sectores de ocupacioacuten y dieciocho ramas de actividad que describimos en el Apeacutendice12

La muestra para el anaacutelisis de seccioacuten cruzada estaacute referida al uacuteltimo antildeo disponible 2001 y compuesta por asalariados menores de 65 antildeos que mantienen una vinculacioacuten estable con el trabajo esto es que dedican al menos quince horas a la semana a su trabajo En la tabla 1 presentamos los estadiacutesticos descriptivos de las variables utilizadas en el anaacutelisis

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maacutes reducido para un salario dado Si los trabajadores con mayor dotacioacuten de este factor no observado eligen sistemaacuteticamente empleos con salarios elevados y riesgos laborales reducidos la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo estaraacute sesgada a la baja

Por su parte Shogren and Stamland (2002) y Viscusi and Hersch (2001) analizan el papel de las diferencias inobservadas en productividad asociada al riesgo La productividad asociada al riesgo es una caracterstica de determinados trabajadores que por factores tales como por ejemplo su mayor agilidad fiacutesica o su especial capacidad para mantenerse tranquilo en situaciones de peligro son maacutes productivos en empleos con un riesgo de accidente elevado siendo igual de productivos que otros trabajadores ldquonormalesrdquo en empleos con riesgo reducido Los trabajadores con elevada productividad asociada al riesgo elegiraacuten empleos con un nivel de riesgo elevado en los que tienen una ventaja comparativa Si la productividad asociada al riesgo de un trabajador no es observada por el investigador la correlacioacuten positiva existente entre eacutesta y el nivel de riesgo por un lado y entre dicha forma de productividad y el salario por otro sesgaraacute al alza la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo

Garen (1984) desarrolla un procedimiento bietaacutepico que permite contrastar la exogeneidad del riesgo de accidente laboral y obtener estimaciones consistentes de los coeficientes de la ecuacioacuten (1) en caso de rechazar dicha exogeneidad5 La primera etapa de este procedimiento consiste en estimar dos ecuaciones auxiliares que informan del proceso de seleccioacuten de los trabajadores en los distintos niveles de riesgo de accidente laboral mortal y no mortal respectivamente y que pueden escribirse como

pj = Ri λp + upij (3)

qj = Ri λq + uqij (4)

donde Ri incluye el ingreso no salarial del trabajador (riqueza) y el conjunto de regresores Xi

de la ecuacioacuten salarial (1) ya que la eleccioacuten del empleo y del riesgo asociado al mismo se realiza teniendo en cuenta el salario esperado para cada nivel de riesgo Asimismo Ri ha de incluir al menos una variable que estando correlacionada con el grado de aversioacuten al riesgo del trabajador sea independiente del salario que eacuteste percibe esto es un instrumento

La segunda etapa del procedimiento de Garen (1984) consiste en estimar una versioacuten ampliada de la ecuacioacuten salarial que incluye como regresores adicionales a los residuos de las ecuaciones auxiliares estimados en la primera etapa asiacute como sus interacciones con los iacutendices de riesgo La especificacioacuten de la ecuacioacuten salarial ampliada es la siguiente

ln w = α + Xβ + γ1p + γ2q + γ3up + γ4uq + γ5p middot up + γ6q middot uq + γ7p middot uq + γ8q middot up + vi (5)

La endogeneidad de los iacutendices de riesgo se contrasta analizando la significatividad de los coeficientes asociados a los nuevos regresores (γk k = 38) Los coeficientes γ3 y γ4 captan la influencia de la heterogeneidad no observada independiente del riesgo mientras que los coeficientes γ5γ8 recogen la importancia de la heterogeneidad no observada asociada al riesgo

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Si rechazamos la exogeneidad de los iacutendices de riesgo la ecuacioacuten cuya estimacioacuten MCO produce estimaciones consistentes de la prima salarial por riesgo es la ecuacioacuten (5) y no la (1) Eso siacute la validez de este procedimiento descansa en la validez de los instrumentos disponibles6 En ausencia de instrumentos adecuados habraacute que recurrir a otras estrategias de identificacioacuten que permitan alcanzar resultados generalizables7 En nuestro caso esta opcioacuten pasa por explotar la estructura de panel de los datos utilizados en el anaacutelisis de seccioacuten cruzada el Panel de Hogares de la Unioacuten Europea

Entre los estimadores que utilizan datos de panel optamos por el estimador de primeras diferencias Eacuteste identifica el efecto de intereacutes sin realizar supuesto alguno acerca de la correlacioacuten entre la heterogeneidad individual inobservada y los regresores extremo deseable cuando hay sospechas de endogeneidad al tiempo que elimina la parte de la heterogeneidad individual inobservada que se mantiene constante en el tiempo8 La ecuacioacuten salarial en primeras diferencias es la siguiente

∆ln wt = ρ ∆ln wtshy1 + γ1∆pt + γ2∆qt + β3∆Xt + δt + ∆ut (6)

donde ∆ es el operador de primeras diferencias y δt un vector de variables indicadoras de antildeo La inclusioacuten de la variable dependiente retardada responde a criterios de eficiencia derivados de la posible autocorrelacioacuten de los residuos

La prima salarial por riesgo se identifica a partir de la correlacioacuten entre el cambio en el salario percibido y el cambio en el riesgo de accidente laboral mortal En este sentido cabe distinguir dos fuentes de variacioacuten temporal en los iacutendices de riesgo Por un lado los cambios en el nivel de riesgo asociado a un mismo puesto de trabajo y por otro los cambios debidos a cambios de empleo En el primer caso resulta poco creiacuteble suponer que las variaciones anuales en el nivel de riesgo asociado a un mismo puesto de trabajo se traducen sistemaacuteticamente en variaciones en el salario percibido9 Lo razonable tal y como han encontrado Spengler and Schaffner (2006) para Alemania y Kniesner et al (2007) para Estados Unidos es que sean los trabajadores que cambian voluntariamente de empleo los que identifican la prima salarial por riesgo de accidente mortal

La probable no aleatoriedad de este colectivo de trabajadores introduce un sesgo en la seleccioacuten de la muestra utilizada para identificar el paraacutemetro de intereacutes (Solon 1988) Este proceso de autoseleccioacuten puede analizarse como un problema de omisioacuten de variables relevantes (Heckman 1979) No obstante la validez de este enfoque estaacute condicionada por la disponibilidad de instrumentos adecuados esto es de variables que influyen en la decisioacuten del trabajador de cambiar de empleo y al mismo tiempo son independientes de la ganancia salarial derivada de dicho cambio Al igual que en el anaacutelisis de seccioacuten cruzada la credibilidad del VEV estimado a partir de la ecuacioacuten (6) descansa en la validez de los instrumentos disponibles

La complejidad inherente a la estimacioacuten puntual del VEV contrasta con la sencillez del procedimiento desarrollado en Villanueva (2007) para identificar cotas a la compensacioacuten salarial asociada a una caracterstica negativa del puesto de trabajo (riesgo de accidente en

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nuestro caso) Villanueva (2007) demuestra que el incremento salarial medio de los trabajadores que cambiando voluntariamente de empleo optan por incrementar (reducir) el consumo de dicha caracteriacutestica negativa proporciona una cota superior (inferior) de la valoracioacuten que el mercado hace de dicha caracteriacutestica Este procedimiento cuya validez no descansa en la validez de los instrumentos disponibles permite acotar el VEV en Espantildea Particularmente relevante es la identificacioacuten de una cota inferior que en caso de ser informativa proporcionara un valor consevador de referencia para guiar la toma de decisiones en el aacutembio de la intervencioacuten puacuteblica

3 Los datos

Combinamos informacioacuten proveniente de dos bases de datos el Panel de Hogares de la Unioacuten Europea (PHOGUE) coordinado por EUROSTAT y la Encuesta de Accidentes de Trabajo (EAT) elaborada por el Ministerio de Trabajo e Inmigracioacuten

El PHOGUE es un panel representativo de hogares de diferentes pases de la Unioacuten Europea que en el caso de Espantildea incluye informacioacuten relativa a unos 7200 hogares esto es unas 23000 observaciones individuales por antildeo Esta base de datos proporciona informacioacuten detallada sobre ingresos educacioacuten empleo salud y otras caractersticas demograacuteficas y laborales No obstante el PHOGUE no recoge datos relativos a accidentes laborales Para suplir esta carencia y definir los iacutendices de riesgo de accidente laboral utilizamos la EAT

La EAT es una estadiacutestica de caraacutecter administrativo cuya informacioacuten procede de las comunicaciones que las empresas estaacuten obligadas a hacer a la autoridad laboral competente en caso de producirse un accidente laboral10 Los datos obtenidos se consideran fiables tanto en lo referente a su cobertura como a la solvencia de la informacioacuten aportada (Benavides y Serra 2003) En ausencia de informacioacuten directamente proporcionada por los trabajadores sobre el riesgo de accidente en su puesto de trabajo la EAT constituye la alternativa maacutes fiable

La combinacioacuten de estas dos bases de datos permite construir los iacutendices de riesgo de accidente laboral con consecuencias mortales y no mortales Para ello tomamos de la EAT el nuacutemero de accidentes laborales de cada tipo registrados en cada combinacioacuten de rama de actividad y sector de ocupacioacuten en un antildeo determinado y lo dividimos entre el nuacutemero de asalariados que de acuerdo con el PHOGUE trabajaba en esa combinacioacuten en ese antildeo11 Utilizamos la mayor desagregacioacuten posible de ramas de actividad y sectores de ocupacioacuten que permite compatibilizar la informacioacuten proveniente de las dos bases de datos En concreto consideramos once sectores de ocupacioacuten y dieciocho ramas de actividad que describimos en el Apeacutendice12

La muestra para el anaacutelisis de seccioacuten cruzada estaacute referida al uacuteltimo antildeo disponible 2001 y compuesta por asalariados menores de 65 antildeos que mantienen una vinculacioacuten estable con el trabajo esto es que dedican al menos quince horas a la semana a su trabajo En la tabla 1 presentamos los estadiacutesticos descriptivos de las variables utilizadas en el anaacutelisis

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Si rechazamos la exogeneidad de los iacutendices de riesgo la ecuacioacuten cuya estimacioacuten MCO produce estimaciones consistentes de la prima salarial por riesgo es la ecuacioacuten (5) y no la (1) Eso siacute la validez de este procedimiento descansa en la validez de los instrumentos disponibles6 En ausencia de instrumentos adecuados habraacute que recurrir a otras estrategias de identificacioacuten que permitan alcanzar resultados generalizables7 En nuestro caso esta opcioacuten pasa por explotar la estructura de panel de los datos utilizados en el anaacutelisis de seccioacuten cruzada el Panel de Hogares de la Unioacuten Europea

Entre los estimadores que utilizan datos de panel optamos por el estimador de primeras diferencias Eacuteste identifica el efecto de intereacutes sin realizar supuesto alguno acerca de la correlacioacuten entre la heterogeneidad individual inobservada y los regresores extremo deseable cuando hay sospechas de endogeneidad al tiempo que elimina la parte de la heterogeneidad individual inobservada que se mantiene constante en el tiempo8 La ecuacioacuten salarial en primeras diferencias es la siguiente

∆ln wt = ρ ∆ln wtshy1 + γ1∆pt + γ2∆qt + β3∆Xt + δt + ∆ut (6)

donde ∆ es el operador de primeras diferencias y δt un vector de variables indicadoras de antildeo La inclusioacuten de la variable dependiente retardada responde a criterios de eficiencia derivados de la posible autocorrelacioacuten de los residuos

La prima salarial por riesgo se identifica a partir de la correlacioacuten entre el cambio en el salario percibido y el cambio en el riesgo de accidente laboral mortal En este sentido cabe distinguir dos fuentes de variacioacuten temporal en los iacutendices de riesgo Por un lado los cambios en el nivel de riesgo asociado a un mismo puesto de trabajo y por otro los cambios debidos a cambios de empleo En el primer caso resulta poco creiacuteble suponer que las variaciones anuales en el nivel de riesgo asociado a un mismo puesto de trabajo se traducen sistemaacuteticamente en variaciones en el salario percibido9 Lo razonable tal y como han encontrado Spengler and Schaffner (2006) para Alemania y Kniesner et al (2007) para Estados Unidos es que sean los trabajadores que cambian voluntariamente de empleo los que identifican la prima salarial por riesgo de accidente mortal

La probable no aleatoriedad de este colectivo de trabajadores introduce un sesgo en la seleccioacuten de la muestra utilizada para identificar el paraacutemetro de intereacutes (Solon 1988) Este proceso de autoseleccioacuten puede analizarse como un problema de omisioacuten de variables relevantes (Heckman 1979) No obstante la validez de este enfoque estaacute condicionada por la disponibilidad de instrumentos adecuados esto es de variables que influyen en la decisioacuten del trabajador de cambiar de empleo y al mismo tiempo son independientes de la ganancia salarial derivada de dicho cambio Al igual que en el anaacutelisis de seccioacuten cruzada la credibilidad del VEV estimado a partir de la ecuacioacuten (6) descansa en la validez de los instrumentos disponibles

La complejidad inherente a la estimacioacuten puntual del VEV contrasta con la sencillez del procedimiento desarrollado en Villanueva (2007) para identificar cotas a la compensacioacuten salarial asociada a una caracterstica negativa del puesto de trabajo (riesgo de accidente en

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nuestro caso) Villanueva (2007) demuestra que el incremento salarial medio de los trabajadores que cambiando voluntariamente de empleo optan por incrementar (reducir) el consumo de dicha caracteriacutestica negativa proporciona una cota superior (inferior) de la valoracioacuten que el mercado hace de dicha caracteriacutestica Este procedimiento cuya validez no descansa en la validez de los instrumentos disponibles permite acotar el VEV en Espantildea Particularmente relevante es la identificacioacuten de una cota inferior que en caso de ser informativa proporcionara un valor consevador de referencia para guiar la toma de decisiones en el aacutembio de la intervencioacuten puacuteblica

3 Los datos

Combinamos informacioacuten proveniente de dos bases de datos el Panel de Hogares de la Unioacuten Europea (PHOGUE) coordinado por EUROSTAT y la Encuesta de Accidentes de Trabajo (EAT) elaborada por el Ministerio de Trabajo e Inmigracioacuten

El PHOGUE es un panel representativo de hogares de diferentes pases de la Unioacuten Europea que en el caso de Espantildea incluye informacioacuten relativa a unos 7200 hogares esto es unas 23000 observaciones individuales por antildeo Esta base de datos proporciona informacioacuten detallada sobre ingresos educacioacuten empleo salud y otras caractersticas demograacuteficas y laborales No obstante el PHOGUE no recoge datos relativos a accidentes laborales Para suplir esta carencia y definir los iacutendices de riesgo de accidente laboral utilizamos la EAT

La EAT es una estadiacutestica de caraacutecter administrativo cuya informacioacuten procede de las comunicaciones que las empresas estaacuten obligadas a hacer a la autoridad laboral competente en caso de producirse un accidente laboral10 Los datos obtenidos se consideran fiables tanto en lo referente a su cobertura como a la solvencia de la informacioacuten aportada (Benavides y Serra 2003) En ausencia de informacioacuten directamente proporcionada por los trabajadores sobre el riesgo de accidente en su puesto de trabajo la EAT constituye la alternativa maacutes fiable

La combinacioacuten de estas dos bases de datos permite construir los iacutendices de riesgo de accidente laboral con consecuencias mortales y no mortales Para ello tomamos de la EAT el nuacutemero de accidentes laborales de cada tipo registrados en cada combinacioacuten de rama de actividad y sector de ocupacioacuten en un antildeo determinado y lo dividimos entre el nuacutemero de asalariados que de acuerdo con el PHOGUE trabajaba en esa combinacioacuten en ese antildeo11 Utilizamos la mayor desagregacioacuten posible de ramas de actividad y sectores de ocupacioacuten que permite compatibilizar la informacioacuten proveniente de las dos bases de datos En concreto consideramos once sectores de ocupacioacuten y dieciocho ramas de actividad que describimos en el Apeacutendice12

La muestra para el anaacutelisis de seccioacuten cruzada estaacute referida al uacuteltimo antildeo disponible 2001 y compuesta por asalariados menores de 65 antildeos que mantienen una vinculacioacuten estable con el trabajo esto es que dedican al menos quince horas a la semana a su trabajo En la tabla 1 presentamos los estadiacutesticos descriptivos de las variables utilizadas en el anaacutelisis

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nuestro caso) Villanueva (2007) demuestra que el incremento salarial medio de los trabajadores que cambiando voluntariamente de empleo optan por incrementar (reducir) el consumo de dicha caracteriacutestica negativa proporciona una cota superior (inferior) de la valoracioacuten que el mercado hace de dicha caracteriacutestica Este procedimiento cuya validez no descansa en la validez de los instrumentos disponibles permite acotar el VEV en Espantildea Particularmente relevante es la identificacioacuten de una cota inferior que en caso de ser informativa proporcionara un valor consevador de referencia para guiar la toma de decisiones en el aacutembio de la intervencioacuten puacuteblica

3 Los datos

Combinamos informacioacuten proveniente de dos bases de datos el Panel de Hogares de la Unioacuten Europea (PHOGUE) coordinado por EUROSTAT y la Encuesta de Accidentes de Trabajo (EAT) elaborada por el Ministerio de Trabajo e Inmigracioacuten

El PHOGUE es un panel representativo de hogares de diferentes pases de la Unioacuten Europea que en el caso de Espantildea incluye informacioacuten relativa a unos 7200 hogares esto es unas 23000 observaciones individuales por antildeo Esta base de datos proporciona informacioacuten detallada sobre ingresos educacioacuten empleo salud y otras caractersticas demograacuteficas y laborales No obstante el PHOGUE no recoge datos relativos a accidentes laborales Para suplir esta carencia y definir los iacutendices de riesgo de accidente laboral utilizamos la EAT

La EAT es una estadiacutestica de caraacutecter administrativo cuya informacioacuten procede de las comunicaciones que las empresas estaacuten obligadas a hacer a la autoridad laboral competente en caso de producirse un accidente laboral10 Los datos obtenidos se consideran fiables tanto en lo referente a su cobertura como a la solvencia de la informacioacuten aportada (Benavides y Serra 2003) En ausencia de informacioacuten directamente proporcionada por los trabajadores sobre el riesgo de accidente en su puesto de trabajo la EAT constituye la alternativa maacutes fiable

La combinacioacuten de estas dos bases de datos permite construir los iacutendices de riesgo de accidente laboral con consecuencias mortales y no mortales Para ello tomamos de la EAT el nuacutemero de accidentes laborales de cada tipo registrados en cada combinacioacuten de rama de actividad y sector de ocupacioacuten en un antildeo determinado y lo dividimos entre el nuacutemero de asalariados que de acuerdo con el PHOGUE trabajaba en esa combinacioacuten en ese antildeo11 Utilizamos la mayor desagregacioacuten posible de ramas de actividad y sectores de ocupacioacuten que permite compatibilizar la informacioacuten proveniente de las dos bases de datos En concreto consideramos once sectores de ocupacioacuten y dieciocho ramas de actividad que describimos en el Apeacutendice12

La muestra para el anaacutelisis de seccioacuten cruzada estaacute referida al uacuteltimo antildeo disponible 2001 y compuesta por asalariados menores de 65 antildeos que mantienen una vinculacioacuten estable con el trabajo esto es que dedican al menos quince horas a la semana a su trabajo En la tabla 1 presentamos los estadiacutesticos descriptivos de las variables utilizadas en el anaacutelisis

79 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

Tabla 1 DESCRIPCIOacuteN DE LA MUESTRA ANtildeO 2001

Variable Media Desv Tiacutepica

Variable Media Desv Tiacutepica

Ln Anual 14435 0473 Antiguumledad (e) 687 778 Ln Horas 3677 0232 Subempleo 0610 0488 Mujer 0402 0490 I Riesgo Mortal 00627 00846 CasadoConvive 0643 0479 I Riesgo no Mortal 56030 52401 Menores dependientes 0517 0500 Tamantildeo 1 (f) 0277 0447 Edad 3676 1078 Tamantildeo 2 (g) 0179 0383 Estudios secundarios 0222 0416 Tamantildeo 3 (h) 0116 0320 Estudios universitarios 0340 0474 Tamantildeo 4 (i) 0143 0351 Discapacidad 0095 0294 Tamantildeo 5 (j) 0109 0312 Inmovilidad geograacutefica (a) 0782 0413 Noroeste 0127 0333 Experiencia desempleo 0395 0489 Noreste 0147 0354 Resp Supervisor (b) 0064 0245 Este 0218 0413 Resp Intermedios (c) 0172 0378 Centro 0143 0350 Satisfaccioacuten (d) 0768 0422 Sur 0191 0394 Contrato indefinido 0668 0471 Canarias 0062 0242 Contrato temporal 0281 0449 Complemento salud (k) 0484 0500 Tiempo parcial 0071 0256 Comp Formacioacuten (k) 0308 0462 Sector puacuteblico 0221 0415 Observaciones 3097

Notas (a) Indica si el asalariado ha residido desde que nacioacute en la misma zona geograacutefica (b) Indica si el asalariado desarrolla responsabilidades de supervisioacuten en su trabajo (c) Indica si el asalariado desarrolla responsabilidades intermedias en su trabajo (d) Indica si el asalariado estaacute satisfecho muy satisfecho o plenamente satisfecho con su trabajo (e) Antildeos que el asalariado lleva trabajando en la misma empresa (f) Tamantildeo de la empresa entre 5 y 19 asalariados (g) Tamantildeo de la empresa entre 20 y 49 asalariados (h) Tamantildeo de la empresa entre 50 y 99 asalarishyados (i) Tamantildeo de la empresa entre 100 y 499 asalariados (j) Tamantildeo de la empresa superior a 500 asalariados (k) La empresa proporciona o subvenciona parte del cuidado y conservacioacuten de la salud del trabajador o de la forshymacioacuten

El asalariado medio es un varoacuten de entre 35 y 40 antildeos asalariado indefinido con un nivel de estudios superior al primario que lleva maacutes de siete antildeos trabajando en la misma empresa que percibe un ingreso salarial anual ligeramente superior a los doce mil euros y que ha residido siempre en la regioacuten en la que nacioacute Trabaja en el sector privado en una empresa de menos de cincuenta trabajadores cree estar capacitado para desarrollar tareas maacutes complejas y no ha tenido experiencias previas de desempleo en los uacuteltimos cinco antildeos

4 Estimacioacuten y resultados

41 Anaacutelisis de seccioacuten cruzada

La tabla 2 resume la estimacioacuten MCO de la ecuacioacuten salarial utilizando datos del antildeo 200113 Encontramos que el salario percibido estaacute positivamente correlacionado con diversas caractersticas del asalariado como su edad su nivel de estudios el tiempo que lleva trabajando en la empresa el grado de responsabilidad asumido el nivel de satisfaccioacuten

80 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

declarado el hecho de ser varoacuten de estar casado o conviviendo con su pareja y de no padecer enfermedad croacutenica alguna Como cabiacutea esperar la correlacioacuten entre salario y edad del asalariado o antiguedad en la empresa es no lineal

Tabla 2 ECUACIOacuteN SALARIAL ESTIMACIOacuteN MCO ANtildeO 2001

Variable Coeficiente Variable Coeficiente

Constante 13352 [6486] Contrato indefinido 0069 [152] I Riesgo Mortal 0517 [382] Contrato temporal 0021 [042] I Riesgo no Mortal 0000 [097] Tiempo parcial ndash0389 [ndash925] Ln Horas 0264 [601] Sector puacuteblico 0060 [202] Mujer ndash0172 [ndash1104] Subempleo ndash0007 [ndash056] CasadoConvive 0044 [322] Antiguumledad 0010 [276] Menores dependientes 0014 [131] Ant Cuadrado (a) 0004 [023] Edad 0015 [407] Tamantildeo 1 0098 [562] Edad cuadrado (a) ndash0016 [ndash359] Tamantildeo 2 0146 [664] Estudios secundarios 0067 [453] Tamantildeo 3 0157 [719] Estudios universitarios 0079 [403] Tamantildeo 4 0189 [728] Discapacidad ndash0041 [ndash247] Tamantildeo 5 0174 [640] Inmovilidad geograacutefica ndash0004 [ndash038] Comp salud 0045 [293] Experiencia desempleo ndash0008 [ndash063] Comp formacioacuten 0088 [447] Resp Supervisor 0197 [783] R2 0676 Resp Intermedias 0086 [646] N 3097 Satisfaccioacuten 0033 [311]

Notas Presentamos entre corchetes estadiacutesticos t calculados a partir de errores estaacutendard corregidos de efectos de grupo a nivel de combinaciones de rama de actividad y sector de ocupacioacuten indican significatividad y

al 10 5 y 1 respectivamente Incluiacutemos diez variables indicadoras de sector de ocupacioacuten y seis indicadoshyras geograacuteficas (a) Variables divididas entre cien

Respecto a las caractersticas del puesto de trabajo el modelo estima un salario maacutes alto para quienes trabajan en el sector puacuteblico o lo hacen a tiempo completo Asimismo encontramos una correlacioacuten positiva entre el salario percibido y el tamantildeo de la empresa medido a traveacutes del nuacutemero de trabajadores que eacutesta emplea

La prima salarial estimada para el riesgo de accidente mortal es positiva y altamente significativa14 Combinando este coeficiente con el salario medio muestral de acuerdo con la expresioacuten obtenemos un VEV de 578 millones de euros

Una vez disponemos de una estimacioacuten del VEV resulta conveniente estudiar sus propiedades Asiacute analizamos la estabilidad del valor obtenido repitiendo el ejercicio de estimacioacuten para los demaacutes antildeos disponibles en el PHOGUE y en la EAT esto es para el periodo 1995shy200015 En segundo teacutermino estudiamos en queacute medida el valor estimado es sensible a la presencia de errores de medida o valores atiacutepicos en el nuacutemero de accidentes laborales Para ello consideramos medidas de riesgo que combinan informacioacuten sobre accidentes laborales de varios antildeos y que son a priori menos sensibles a los citados sesgos

80 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

declarado el hecho de ser varoacuten de estar casado o conviviendo con su pareja y de no padecer enfermedad croacutenica alguna Como cabiacutea esperar la correlacioacuten entre salario y edad del asalariado o antiguedad en la empresa es no lineal

Tabla 2 ECUACIOacuteN SALARIAL ESTIMACIOacuteN MCO ANtildeO 2001

Variable Coeficiente Variable Coeficiente

Constante 13352 [6486] Contrato indefinido 0069 [152] I Riesgo Mortal 0517 [382] Contrato temporal 0021 [042] I Riesgo no Mortal 0000 [097] Tiempo parcial ndash0389 [ndash925] Ln Horas 0264 [601] Sector puacuteblico 0060 [202] Mujer ndash0172 [ndash1104] Subempleo ndash0007 [ndash056] CasadoConvive 0044 [322] Antiguumledad 0010 [276] Menores dependientes 0014 [131] Ant Cuadrado (a) 0004 [023] Edad 0015 [407] Tamantildeo 1 0098 [562] Edad cuadrado (a) ndash0016 [ndash359] Tamantildeo 2 0146 [664] Estudios secundarios 0067 [453] Tamantildeo 3 0157 [719] Estudios universitarios 0079 [403] Tamantildeo 4 0189 [728] Discapacidad ndash0041 [ndash247] Tamantildeo 5 0174 [640] Inmovilidad geograacutefica ndash0004 [ndash038] Comp salud 0045 [293] Experiencia desempleo ndash0008 [ndash063] Comp formacioacuten 0088 [447] Resp Supervisor 0197 [783] R2 0676 Resp Intermedias 0086 [646] N 3097 Satisfaccioacuten 0033 [311]

Notas Presentamos entre corchetes estadiacutesticos t calculados a partir de errores estaacutendard corregidos de efectos de grupo a nivel de combinaciones de rama de actividad y sector de ocupacioacuten indican significatividad y

al 10 5 y 1 respectivamente Incluiacutemos diez variables indicadoras de sector de ocupacioacuten y seis indicadoshyras geograacuteficas (a) Variables divididas entre cien

Respecto a las caractersticas del puesto de trabajo el modelo estima un salario maacutes alto para quienes trabajan en el sector puacuteblico o lo hacen a tiempo completo Asimismo encontramos una correlacioacuten positiva entre el salario percibido y el tamantildeo de la empresa medido a traveacutes del nuacutemero de trabajadores que eacutesta emplea

La prima salarial estimada para el riesgo de accidente mortal es positiva y altamente significativa14 Combinando este coeficiente con el salario medio muestral de acuerdo con la expresioacuten obtenemos un VEV de 578 millones de euros

Una vez disponemos de una estimacioacuten del VEV resulta conveniente estudiar sus propiedades Asiacute analizamos la estabilidad del valor obtenido repitiendo el ejercicio de estimacioacuten para los demaacutes antildeos disponibles en el PHOGUE y en la EAT esto es para el periodo 1995shy200015 En segundo teacutermino estudiamos en queacute medida el valor estimado es sensible a la presencia de errores de medida o valores atiacutepicos en el nuacutemero de accidentes laborales Para ello consideramos medidas de riesgo que combinan informacioacuten sobre accidentes laborales de varios antildeos y que son a priori menos sensibles a los citados sesgos

81 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

que los iacutendices que utilizan informacioacuten de un solo antildeo En concreto utilizamos dos iacutendices promediados en los que el nuacutemero de accidentes de un antildeo se reemplaza por la media del nuacutemero de accidentes registrados en el conjunto del periodo 1995shy2001 y por la media del nuacutemero de accidentes registrados en un periodo de tres antildeos centrado en el antildeo para el que se calcula el iacutendice respectivamente

Los resultados obtenidos resumidos en la tabla 3 permiten distinguir dos periodos en la evolucioacuten del VEV estimado para Espantildea16 Entre 1995 y 1998 el valor estimado se mantiene relativamente estable entre 3 y 35 millones de euros utilizando riesgos anuales y entre los 36 y los 46 millones de euros utilizando riesgos promediados Por el contrario los antildeos 2000 y 2001 destacan independientemente de coacutemo se midan los riesgos laborales por proporcionar estimaciones substancialmente maacutes elevadas y crecientes del VEV En concreto las estimaciones obtenidas en 2000 y 2001 exceden en maacutes de uno y de dos millones de euros respectivamente de la estimacioacuten maacutes elevada obtenida en el periodo previo El antildeo 1999 es la barrera temporal de separacioacuten de estos dos periodos Su singularidad radica en el hecho de proporcionar las estimaciones maacutes reducidas del VEV que llega incluso a ser no significativo al utilizar riesgos promediados de tres antildeos

Tabla 3 PRIMA SALARIAL POR RIESGO DE ACCIDENTE MORTAL Y VEV

ESTIMACIOacuteN MCO 1995shy2001

Riesgos anuales Riesgos medios 3 antildeos Riesgos medios 7 antildeos Antildeos

Prima salarial VEVab Prima salarial VEVab Prima salarial VEVab

1995 0408 3238 ndash 0588 4660 [529] 2504 [532]

1996 0361 3132 0464 4031 0445 3867 [230] 2560 [436] [375]

1997 0375 3545 0434 4101 0428 4044 [213] 3283 [297] [271]

1998 0308 2997 0375 3658 0436 4246 [272] 3249 [292] [356]

1999 0222 2329 0194 2037 0298 3126 [163] 3167 [149] [241]

2000 0450 4858 0542 5855 0537 5794 [357] 3127 [393] [377]

2001 0517 5781 ndash 0609 6804 [382] 3097 [469]

1995shy2001 c 0336 3286 0379 3734 0471 4600 [443] 20987 [374] ndash15386 [447] ndash20987

Notas Presentamos entre corchetes estadiacutesticos t calculados a partir de errores estaacutendard corregidos de efectos de grupo a nivel de combinaciones de rama de actividad y sector de ocupacioacuten indican significatividad al y

10 5 y 1 respectivamente Las especificaciones estimadas incluyen el conjunto de regresores de la tabla 2 (a) Millones de euros (b) Nuacutemero de observaciones entre corchetes En el anaacutelisis de seccioacuten cruzada el nuacutemero de observaciones es independiente del iacutendice de riesgo considerado (c) Incluiacutemos variables indicadoras de antildeo en la ecuacioacuten salarial estimada

En resumen el VEV estimado destaca por su elevada variabilidad siendo los valores maacuteximos estimados con riesgos anuales o promediados para todo el periodo el doble de los

82 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

correspondientes valores miacutenimos Estos resultados cuestionan la capacidad de los anaacutelisis de seccioacuten cruzada para producir estimaciones precisas del VEV ya que no es razonable suponer que los cambios de un antildeo a otro en el VEV estimado reflejen variaciones en la valoracioacuten por parte del mercado del riesgo de accidente mortal Adicionalmente el VEV calculado a partir de la estimacioacuten MCO estaraacute sesgado si los trabajadores seleccionan simultaacuteneamente salarios y riesgos utilizando informacioacuten no disponible al investigador En este caso diremos que el riesgo de accidente laboral es endoacutegeno en la estimacioacuten de la ecuacioacuten salarial Contrastamos esta posibilidad utilizando el procedimiento bietaacutepico desarrollado en Garen (1984)

En la primera etapa se estiman dos ecuaciones auxiliares que recogen el proceso de seleccioacuten de los asalariados en los distintos niveles de riesgo de accidente laboral mortal y no mortal respectivamente Se incluyen como regresores los previamente considerados en la estimacioacuten de la ecuacioacuten salarial variables que indican el nivel de ingreso no salarial del individuo y un conjunto de variables que informan de su grado de aversioacuten al riesgo siendo al mismo tiempo independientes del salario que eacuteste percibe Conforman este uacuteltimo grupo el nuacutemero de menores dependientes que viven con el asalariado el reacutegimen de tenencia de la vivienda el nuacutemero de cigarrillos consumidos al diacutea en caso de ser fumador habitual asiacute como otras variables que informan sobre la situacioacuten laboral y el nivel de estudios del coacutenyuge o pareja del asalariado en caso de tenerla17

En la tabla 4 resumimos la estimacioacuten MCO de estas dos ecuaciones18 Encontramos que los trabajadores con mayor antiguumledad las mujeres los que siempre han residido en la misma regioacuten los que han alcanzado un nivel de estudios maacutes elevado los que trabajan en empresas maacutes grandes y los asalariados a tiempo completo trabajan en combinaciones de rama de actividad y sector de ocupacioacuten caracterizadas por un riesgo de accidente mortal maacutes reducido Asimismo estimamos una correlacioacuten significativa entre la actitud hacia el tabaco de los trabajadores y el nivel de riesgo de accidente mortal de la combinacioacuten en la que trabajan En concreto los trabajadores que fuman maacutes de veinte cigarrillos al diacutea trabajan en combinaciones en las que el riesgo de accidente fatal es maacutes elevado que el correspondiente a las combinaciones en las que se emplean los trabajadores que no fuman o que lo hacen con moderacioacuten Esta uacuteltima correlacioacuten es particularmente relevante en cuantiacutea

La ecuacioacuten estimada para el riesgo no mortal muestra algunas similitudes con la anterior Asiacute por ejemplo la observacioacuten conjunta de las dos ecuaciones estimadas permite afirmar que las mujeres los que siempre han residido en la misma regioacuten y los asalariados a tiempo completo trabajan en combinaciones con un nivel de riesgo de accidente mortal y no mortal maacutes reducido Obtenemos alguna evidencia aunque deacutebil de correlacioacuten negativa entre el ingreso no salarial del que disponen los trabajadores y el hecho de trabajar en combinaciones con un riesgo de accidente no mortal elevado Las variables que denotan estabilidad personal (tener menores dependientes econoacutemicamente estar casado o conviviendo) y las relativas al coacutenyuge o pareja en caso de tenerla tienen un reducido poder explicativo en las elecciones de riesgo laboral de los asalariados

83 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

Tabla 4 ECUACIONES AUXILIARES ESTIMACIOacuteN MCO ANtildeO 2001

Variable Riesgo Mortal

Riesgo no Mortal

Variable Riesgo Mortal

Riesgo no Mortal

Fumador tipo 1 (a)

Fumador tipo 2 (b)

Otro Ingreso 1 (c)

Otro Ingreso 2 (c)

Otro Ingreso 3 (c)

No propietario (d)

CasadoConvive

Est Secundarios (P)

Est Universitarios (P)

0020 [103]

0097

[279] ndash0025 [ndash078] ndash0052 [ndash150] ndash0020 [ndash054] 0027 [100] 0035 [118] 0076

[200] 0001

0011 [094] ndash0001 [ndash005] ndash0038

[ndash187] ndash0012 [ndash071] ndash0021 [ndash089] 0017 [119] 0002 [015] 0022 [110] 0042

Inmovilidad geograacutefica (P)

Menores dependientes

Estudios secundarios

Estudios universitarios

Mujer

Inmovilidad geograacutefica

Antiguumledad

Tiempo parcial

R2

ndash0023 [ndash083] ndash0014 [ndash060] ndash0043

[ndash178] 0050

[ndash176] ndash0265

[ndash1207] ndash0072

[ndash326] ndash0003

[ndash181] 0140

[271] 0527

ndash0034

[ndash230] ndash0013 [ndash109] ndash0014 [ndash095] ndash0014 [ndash080]

ndash0116

[ndash866] ndash0037

[ndash274] 0000 [037] 0070

[225] 0820

Trabaja (P) [003] ndash0047 [ndash145]

[203] ndash0022 [ndash128]

N 2643 2643

Notas (P) indica que la variable estaacute referida a la pareja del encuestado Presentamos entre corchetes estadiacutesticos t calculados a partir de errores estaacutendard corregidos de efectos de grupo a nivel de combinaciones de rama de activishydad y sector de ocupacioacuten indican significatividad al 10 5 y 1 respectivamente Inclumos el conshy y

junto de regresores de la tabla 2 (a) El encuestado es fumador habitual y consume menos de 20 cigarrillos al diacutea (b) El encuestado es fumador habitshyual y consume 20 o maacutes cigarrillos al diacutea (c) Los ingresos laborales del encuestados se situacutean entre el primer y el sgundo cuartil de la distribucioacuten muestral (Otro ingresos 1) entre los cuartiles segundo y tercero (Otro ingreso 2) o por encima del tercero (Otro ingreso 3) (d) El encuestado reside en una vivienda que no es propiedad suya ni de su pareja en caso de tener pareja

Los residuos de las ecuaciones auxiliares estimadas se utilizan para construir los regresores adicionales de la ecuacioacuten salarial ampliada (6) cuya estimacioacuten se resume en la tabla 519 Por claridad expositiva uacutenicamente presentamos los coeficientes asociados a los regresores adicionales y a los iacutendices de riesgo destacando que los demaacutes coeficientes variacutean marginalmente respecto a los presentados en la tabla 320

En la primera columna de la tabla 5 presentamos con fines ilustrativos el resultado de estimar la ecuacioacuten salarial por variables instrumentales utilizando los iacutendices de riesgo predichos por las ecuaciones auxiliares como instrumentos Obtenemos una prima salarial por riesgo de accidente moral substancialmente maacutes elevada que la estimada por MCO Este resultado es coherente con la hipoacutetesis de que la seguridad es considerada un bien normal por los asalariados21 Aquellos con mayores potencialidades salariales no observadas eligen empleos maacutes seguros y mejor retribuidos salarialmente

84 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

Tabla 5 CONTRASTE DE ENDOGENIEDAD ANtildeO 2001

V Instrumentales Ecuacioacuten (6)

I Riesgo Mortal (p) 1157 0683

[185] [197] I Riesgo no Mortal (q) 0005 1789

[109] [075] 0212

u p [194]

ndash0246 u q [ndash240]

ndash0423 p u p [ndash096]sdot

ndash2063

q usdot p [ndash339] ndash0532

p usdot q [ndash051] 1047

sdotq u p [199]

Notas Presentamos entre corchetes estadiacutesticos t calculados a partir de errores estaacutendard corregidos de efectos de grupo a nivel de combinaciones de rama de actividad y sector

y de ocupacioacuten indican significatividad al 10 5 y 1 respectivamente Inshyclumos el conjunto de regresores de la tabla 2

En la segunda columna resumimos la estimacioacuten de la ecuacioacuten salarial ampliada La prima salarial por riesgo de accidente mortal es significativa superior en cuantiacutea a la estimada por MCO e inferior a la obtenida por variables instrumentales La significatividad de algunas interacciones entre los residuos estimados en la primera etapa y los iacutendices de riesgo denota la existencia de rendimientos heterogeacuteneos en la prima salarial por riesgo que son tenidos en cuenta por los asalariados a la hora de seleccionar combinaciones salarioshyriesgo El coeficiente estimado para el iacutendice de riesgo mortal implica un VEV ligeramente inferior a los diecinueve millones de euros Al analizar la estabilidad de este valor hemos de tener en cuenta que este contraste soacutelo puede implementarse desde 1998 ya que algunos de los instrumentos utilizados no estaacuten disponibles en el PHOGUE antes de ese antildeo Las estimaciones realizadas en el periodo 1998shy2000 confirman en todos los antildeos la endogeneidad de los iacutendices de riesgo al tiempo que ponen de manifiesto la inestabilidad del VEV calculado a partir de la estimacioacuten de la ecuacioacuten salarial ampliada Con un rango de variacioacuten cercano a los nueve millones de euros el VEV estimado mediante este procedimiento oscila entre los diez millones de euros de 1998 y los cerca de diecinueve millones del antildeo 2001 La variabilidad del VEV estimado se explica al menos en parte por el caraacutecter deacutebil de los instrumentos disponibles que soacutelo logran explicar un 59 y un 94 por ciento de la variacioacuten observada en los iacutendices de riesgo mortal y no mortal respectivamente

En resumen las estimaciones realizadas rechazan la exogeneidad de los iacutendices de riesgo al tiempo que sentildealan que el VEV calculado a partir de la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo infravalora el verdadero VEV En el mismo sentido se manifiesta el sesgo derivado de los errores de medida en la definicioacuten de los riesgos laborales Las estimaciones del VEV obtenidas utlizando riesgos promediados son entre un 15 y un 41 por

85 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

ciento maacutes elevadas que las obtenidas con riesgos anuales Por su parte el procedimiento de Garen (1984) no produce estimaciones consistentes del VEV por el caraacutecter deacutebil de los instrumentos disponibles Estas limitaciones sugieren explotar la dimensioacuten de panel de los datos disponibles para obtener estimaciones fiables del VEV en Espantildea

42 Anaacutelisis con datos de panel

En la tabla 6 presentamos la prima salarial por riesgo de accidente mortal estimada utilizando la especificacioacuten (6) asiacute como el VEV calculado a partir de esta22 De acuerdo con el debate de la seccioacuten anterior la estimacioacuten se realiza de forma separada para la totalidad de la muestra para los asalariados que cambian y para los que no cambian de combinacioacuten de rama de actividad y sector de ocupacioacuten de un antildeo a otro para los que cambian de combinacioacuten de forma voluntaria y finalmente para los que perteneciendo a esta uacuteltimo colectivo incrementan (reducen) el riesgo de accidente laboral mortal al cambiar de combinacioacuten23

Tabla 6 ESTIMACIONES DINAacuteMICAS

Riesgos anuales Riesgos medios 3 antildeos Riesgos medios 7 antildeos Antildeos

Prima salarial VEVab Prima salarial VEVab Prima salarial VEVab

Todos Corto plazo 0067 0758 0132 1447 0125 1407

[113] [169] [173] Largo plazo 0937 1963 1737

6875 5291 6875 Cambian empleo (1) Corto plazo 0116 1291 0174 1878 0135 1500

[179] [220] [199] Largo plazo 1716 2906 1992

2351 1806 2351 (1) + voluntario = (2) Corto plazo 0139 1633 0244 2811 0159 1873

[194] [245] [170] Largo plazo 2169 4236 2495

1578 1220 1578 (2) + ∆∆p gt 0 Corto plazo 0423 4979 0344 3979 0331 3894

[349] [275] [269] Largo plazo 8258 7159 7051

750 585 750 (2) + ∆∆p lt 0 Corto plazo 0273 1994 0254 2335 0298 2214

[211] [197] [201] Largo plazo 2817 3587 3358

825 632 825

Notas Presentamos entre corchetes estadiacutesticos t calculados a partir de errores estaacutendard corregidos de efectos y de grupo a nivel de combinaciones de rama de actividad y sector de ocupacioacuten indican significatividad

al 10 5 y 1 respectivamente Incluiacutemos en diferencias el conjunto de regresores de la tabla 2 as como variables indicadoras de antildeo (a) Millones de euros (b) Nuacutemero de observaciones utilizado en la estimacioacuten entre corchetes

85 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

ciento maacutes elevadas que las obtenidas con riesgos anuales Por su parte el procedimiento de Garen (1984) no produce estimaciones consistentes del VEV por el caraacutecter deacutebil de los instrumentos disponibles Estas limitaciones sugieren explotar la dimensioacuten de panel de los datos disponibles para obtener estimaciones fiables del VEV en Espantildea

42 Anaacutelisis con datos de panel

En la tabla 6 presentamos la prima salarial por riesgo de accidente mortal estimada utilizando la especificacioacuten (6) asiacute como el VEV calculado a partir de esta22 De acuerdo con el debate de la seccioacuten anterior la estimacioacuten se realiza de forma separada para la totalidad de la muestra para los asalariados que cambian y para los que no cambian de combinacioacuten de rama de actividad y sector de ocupacioacuten de un antildeo a otro para los que cambian de combinacioacuten de forma voluntaria y finalmente para los que perteneciendo a esta uacuteltimo colectivo incrementan (reducen) el riesgo de accidente laboral mortal al cambiar de combinacioacuten23

Tabla 6 ESTIMACIONES DINAacuteMICAS

Riesgos anuales Riesgos medios 3 antildeos Riesgos medios 7 antildeos Antildeos

Prima salarial VEVab Prima salarial VEVab Prima salarial VEVab

Todos Corto plazo 0067 0758 0132 1447 0125 1407

[113] [169] [173] Largo plazo 0937 1963 1737

6875 5291 6875 Cambian empleo (1) Corto plazo 0116 1291 0174 1878 0135 1500

[179] [220] [199] Largo plazo 1716 2906 1992

2351 1806 2351 (1) + voluntario = (2) Corto plazo 0139 1633 0244 2811 0159 1873

[194] [245] [170] Largo plazo 2169 4236 2495

1578 1220 1578 (2) + ∆∆p gt 0 Corto plazo 0423 4979 0344 3979 0331 3894

[349] [275] [269] Largo plazo 8258 7159 7051

750 585 750 (2) + ∆∆p lt 0 Corto plazo 0273 1994 0254 2335 0298 2214

[211] [197] [201] Largo plazo 2817 3587 3358

825 632 825

Notas Presentamos entre corchetes estadiacutesticos t calculados a partir de errores estaacutendard corregidos de efectos y de grupo a nivel de combinaciones de rama de actividad y sector de ocupacioacuten indican significatividad

al 10 5 y 1 respectivamente Incluiacutemos en diferencias el conjunto de regresores de la tabla 2 as como variables indicadoras de antildeo (a) Millones de euros (b) Nuacutemero de observaciones utilizado en la estimacioacuten entre corchetes

86 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

La ecuacioacuten salarial a estimar incluye como regresor a la variable dependiente retardada La relevancia de este nuevo regresor se confirma en la estimacioacuten por variables instrumentales de la ecuacioacuten salarial La pertinencia de esta teacutecnica de estimacioacuten se justifica por la endogeneidad de la variable dependiente retardada correlacionada por construccioacuten con el teacutermino de error de la ecuacioacuten (6)24 El valor en niveles de la variable dependiente retardada dos periodos se utiliza como instrumento para el regresor adicional siguiendo el procedimiento descrito en Arellano (1989)

La inclusioacuten de la variable dependiente retardada permite distinguir entre la prima salarial por riesgo a corto y a largo plazo El primero de estos conceptos que se corresponde con la prima salarial por riesgo estimada hasta el momento mide el impacto salarial contemporaacuteneo de un cambio en el riesgo de accidente laboral No obstante si el ajuste salarial derivado de un cambio en el nivel de riesgo no se realiza en un solo periodo o la percepcioacuten por parte de los trabajadores del nuevo nivel de riesgo no es automaacutetica la prima salarial por riesgo a corto plazo subestima el VEV La prima a largo plazo mide el ajuste salarial total derivado de un cambio en el nivel de riesgo esto es la respuesta salarial en el nuevo equilibrio25

El primer resultado a destacar de los contenidos en la tabla 6 es que el VEV estimado para la totalidad de la muestra es substancialmente maacutes reducido que los correspondientes valores estimados en el anaacutelisis de seccioacuten cruzada La prima salarial por riesgo de fallecimiento significativamente distinta de cero al utilizar riesgos promediados situacutea el VEV en el corto plazo ligeramente por debajo de los 15 millones de euros Si el ajuste salarial derivado de un cambio en el nivel de riesgo mortal se extiende maacutes de un antildeo la estimacioacuten del VEV en Espantildea ha de incrementarse entre un cuarto y medio milloacuten de euros Este VEV estimado para el ajuste a largo plazo utilizando riesgos promediados para tres y siete antildeos resulta ser un 46 y un 55 por ciento inferior respectivamente que el menor de los valores significativos estimados en la tabla 3 para una misma definicioacuten de iacutendice de riesgo Este resultado sugiere que los VEV calculados a partir de estimaciones MCO de seccioacuten cruzada estaacuten sesgados al alza por el componente estaacutetico de la heterogeneidad individual inobservada Este mismo resultado se obtiene para Alemania en Spengler and Schaffner (2006)

En segundo lugar las estimaciones realizadas confirman que los cambios anuales en el riesgo mortal asociado a un puesto de trabajo no se reflejan en variaciones sistemaacuteticas de la prima salarial correspondiente En otras palabras son los asalariados que cambian de empleo (combinacioacuten) y en particular los que lo hacen de forma voluntaria los que permiten identificar la prima salarial por riesgo de fallecimiento y por tanto el VEV para la totalidad de la muestra

Es precisamente el caraacutecter voluntario de la decisioacuten el que genera el potencial sesgo de medicioacuten El VEV estimado para los asalariados que cambian voluntariamente de combinacioacuten no seraacute vaacutelido para el conjunto de asalariados si la decisioacuten de cambiar de empleo (combinacioacuten) se toma teniendo en cuenta variables no observadas por el investigador y correlacionadas con la ganancia salarial derivada del cambio Este sesgo en la seleccioacuten de la muestra inicialmente destacado en Solon (1988) puede analizarse como un problema de

87 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

omisioacuten de variables relevantes (Heckman 1979) No obstante esta opcioacuten estaacute condicionada por la disponibilidad de instrumentos vaacutelidos y los anaacutelisis realizados con el PHOGUE revelan la carencia de tales instrumentos

La dificultad asociada a la obtencioacuten de una estimacioacuten puntual vaacutelida para el conjunto de asalariados nos lleva a cambiar el objetivo del anaacutelisis y centrarnos en la identificacioacuten de cotas al VEV en Espantildea Villanueva (2007) demuestra que el incremento salarial medio de los trabajadores que cambiando voluntariamente de empleo optan por incrementar (reducir) el riesgo laboral proporciona una cota superior (inferior) de la prima salarial por riesgo Este procedimiento es el maacutes modesto de los utilizados en el artiacuteculo ya que no buscan identificar el VEV sino acotarlo pero es tambieacuten el maacutes fiable ya que su validez no descansa en la correspondiente validez de los instrumentos

De acuerdo con la tabla 6 el VEV estimado para la muestra de asalariados que cambian voluntariamente de combinacioacuten e incrementan el riesgo de accidente mortal se situacutea en el corto plazo entre 4 y 5 millones de euros dependiendo del iacutendice de riesgo utilizado Si los ajustes salariales derivados del cambio en el nivel de riesgo se prolongan por maacutes de un antildeo el VEV se situacutea entre 7 y 83 millones de euros Estas estimaciones proporcionan una cota superior al VEV de aplicacioacuten al conjunto de asalariados espantildeoles

La correspondiente cota inferior se estima utilizando la muestra de asalariados que cambian voluntariamente de combinacioacuten y reducen la probabilidad de accidente mortal El VEV estimado para este colectivo se situacutea entre 2 y 23 millones de euros en el corto plazo y entre los 28 y 35 millones de euros en el largo plazo

5 Conclusiones

El objetivo de este trabajo es analizar la informacioacuten que el meacutetodo de los salarios hedoacutenicos proporciona sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida (VEV) en Espantildea Para ello empleamos distintas estrategias de identificacioacuten con datos de seccioacuten cruzada y de panel destacando los posibles sesgos en la estimacioacuten del VEV asociados a cada una de ellas

Los resultados obtenidos cuestionan la capacidad de los anaacutelisis de seccioacuten cruzada para ofrecer estimaciones fiables del VEV Por un lado el VEV calculado a partir de la estimacioacuten MCO de la prima salarial por riesgo de fallecimiento estaacute sesgado por la endogeneidad de los iacutendices de riesgo Asimismo la ausencia de instrumentos con suficiente poder explicativo limita la validez poblacional del VEV estimado por variables instrumentales Finalmente la elevada variabilidad temporal del VEV estimado cuestiona su validez Asiacute resulta dificil argumentar que variaciones anuales de maacutes de un milloacuten de euros en el VEV reflejan variaciones equivalentes en la valoracioacuten que el mercado de trabajo realiza del riesgo de accidente mortal

El anaacutelisis con datos de panel sentildeala que son los asalariados que cambian voluntariamente de empleo los que permiten identificar el VEV La presumible no aleatoriedad de este colectivo

88 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

hace que el VEV estimado sea potencialmente no vaacutelido para el conjunto de asalariados espantildeoles Asimismo la ausencia de instrumentos adecuados aconseja no tratar este potencial sesgo como un problema de omisioacuten de variables relevantes Llegados a este punto optamos por una estrategia alternativa que permite identificar cotas al VEV en Espantildea en lugar de ofrecer una estimacioacuten puntual potencialmente sesgada Las estimaciones realizadas situacutean la valoracioacuten maacutexima de una vida estadiacutestica en Espantildea entre los 7 y los 83 millones de euros Por su parte el valor miacutenimo estimado oscila entre los 28 y los 35 millones de euros dependiendo de coacutemo se midan los riesgos de accidente laboral

Estas estimaciones son las maacutes fiables del trabajo y las maacutes modestas ya que no pretenden identificar el VEV en Espantildea sino acotarlo En este sentido difieren de las estimaciones disponibles para Espantildea estimaciones de seccioacuten cruzada que adolecen de los sesgos previamente discutidos Las cotas que presentamos en este trabajo se obtienen tras controlar por la parte de la heterogeneidad individual inobservada que se mantiene constante en el tiempo y por la presencia de errores de medida o valores atiacutepicos en el nuacutemero de accidentes laborales Asimismo su validez no descansa en el poder explicativo de los instrumentos disponibles

La menor de las cotas inferiores estimadas a largo plazo (28 millones de euros) contrasta con el valor oficial de referencia en Espantildea cifrado en 1991 en 25 millones de pesetas por viacutectima mortal (250000 euros actuales) por el extinto Ministerio de Obras Puacuteblicas y Transporte (hoy Fomento) El contraste es aun mayor si tenemos en cuenta que el valor utilizado para evaluar los beneficios de cualquier poliacutetica no suele descender del milloacuten de euros por muerte evitada en pases como el Reino Unido Francia EEUU o en la propia Unioacuten Europea Estos datos sugieren que la administacioacuten puacuteblica espantildeola infravalora sistemaacuteticamente los beneficios de los programas que emprende y que tienen como resultado la reduccioacuten del nuacutemero de muertes realizando por tanto una provisioacuten inferior a la que resultariacutea oacuteptima para el conjunto de la sociedad

Finalmente resulta conveniente subrayar que las estimaciones presentadas en este trabajo se obtienen a partir del anaacutelisis de las decisiones tomadas en el mercado de trabajo y existe evidencia de que el VEV puede variar tanto en funcioacuten del meacutetodo empleado como del contexto especiacutefico de valoracioacuten (McDaniels et al 1992 Kochi et al 2006) Esto es para distintos tipos de riesgo o contexto (seguridad vial riesgos mediambientales etc) o para riesgos que afectan a grupos de poblacioacuten distintos del de los trabajadores (menores ancianos etc) puede resultar conveniente realizar estimaciones especiacuteficas que sirvan como referencia para la evaluacioacuten econoacutemica de las poliacuteticas emprendidas en dicho aacutembito

Notas

1 Ashenfelter (2006) ofrece una revisioacuten exhaustiva de los distintos meacutetodos utilizados para estimar el VEV

2 Riera et al (2007) situacutean el VEV entre los 2 y los 27 millones de euros en el antildeo 2000 Por su parte Albert y Malo (1995) estiman un valor de aproximadamente 22 millones de euros del antildeo 1991 que equivalen a tres millones de euros del antildeo 2000

89 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

3 Martiacutenez et al (2007) constituye la tercera estimacioacuten disponible del VEV en Espantildea Utilizando preferencias declaradas este trabajo situacutea el VEV entre los 27 y los 47 millones de euros

4 La medida ideal de riesgo de accidente laboral es una medida subjetiva que refleja el riesgo percibido por el trabajador en su puesto de trabajo No obstante dada la imposibilidad de encontrar esta informacioacuten optamos como es habitual en la literatura por utilizar informacioacuten lo maacutes detallada posible sobre riesgos objetivos En particular calculamos los iacutendices de riesgo de accidente laboral para cada combinacioacuten posible de rama de acshytividad y sector de ocupacioacuten Los iacutendices de riesgo pueden definirse a nivel de rama de actividad de sector de ocupacioacuten o para las diferentes combinaciones posibles de rama de actividad y sector de ocupacioacuten Dishyllingham (1985) realiza un ejercicio comparativo con los tres tipos de iacutendices y concluye que utilizar iacutendices de riesgo definidos soacutelo a nivel de industria o de ocupacioacuten implica sesgar al alza y a la baja respectivamenshyte el VEV

5 El procedimiento descrito en Garen (1984) es una extensioacuten del meacutetodo de correccioacuten de sesgos de seleccioacuten de Heckman (1979) para el caso en que la variable de seleccioacuten es continua en lugar de discreta

6 Heckman and Vytlacil (2001) demuestran que el paraacutemetro causal de intereacutes estaacute noshyparameacutetricamente idenshytificado si se dispone de instrumentos adecuados Sin instrumentos vaacutelidos el efecto identificado mediante el procedimiento de Garen (1984) estaacute identificado soacutelo por el supuesto distribucional realizado

7 Un estimador de variables instrumentales local (con un uacutenico instrumento) soacutelo identifica el efecto causal de intereacutes para los individuos cuyo comportamiento cambia al cambiar marginalmente el valor del instrumento (Heckman 2001) Por tanto soacutelo cuando se dispone de instrumentos con un soporte suficientemente amplio se puede pensar que el efecto estimado es vaacutelido para la poblacioacuten de intereacutes en su conjunto y no soacutelo para una parte de la misma

8 Alternativamente podriacuteamos haber optado por un estimador intrashygrupos No obstante la correcta especificashycioacuten de este modelo requiere de la inclusioacuten de un retardo de la variable dependiente con lo que igualmente se aplicaran primeras diferencias

9 Ademaacutes la tendencia general al incremento en los salarios reales de los trabajadores (por mejoras en la proshyductividad) y al mismo tiempo a la reduccioacuten en el riesgo de accidente laboral (por mejoras en la seguridad en el trabajo) podriacutea crear una correlacioacuten espuria negativa entre el incremento salarial y el incremento en el iacutendice de riesgo

10 Utilizamos informacioacuten de accidentes que causan la baja del trabajador producidos en el lugar de trabajo o in itinere

11 El resultado de este cociente se multiplica por 1000

12 De cara al anaacutelisis empiacuterico eliminamos aquellas combinaciones de rama de actividad y sector de ocupacioacuten en las que el nuacutemero de asalariados es inferior a k El salario medio en estas combinaciones es muy sensible a la presencia de valores atiacutepicos o a determinadas observaciones Las estimaciones que presentamos en la sishyguiente seccioacuten se han obtenido imponiendo un miacutenimo de 15 asalariados por combinacioacuten Los resultados se mantienen cualitativamente inalterados variando el valor de k entre las 0 y las 20 observaciones Las variacioshynes cuantitativas son reducidas

13 La incidencia que la eliminacioacuten de los asalariados que dedican menos de quince horas a la semana de la muesshytra pudiese tener en la obtencioacuten de un VEV vaacutelido para el conjunto de asalariados espantildeoles se contrastoacute sishyguiendo el procedimiento establecido en Heckman (1979) Los resultados obtenidos garantizan la representashytividad de las conclusiones alcanzadas al rechazar la significatividad del sesgo de seleccioacuten

14 Incluimos el iacutendice de riesgo de accidente laboral no mortal para evitar sesgos al alza en la estimacioacuten de la prima salarial por riesgo de fallecimiento (Martinello and Meng 1992)

15 No utilizamos datos relativos al antildeo 1994 disponible en ambas bases de datos por el cambio en la clasificashycioacuten de ramas de actividad y sectores de ocupacioacuten que tuvo lugar en la EAT en 1995 y que imposibilita la comparacioacuten entre 1994 y los antildeos posteriores

90 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

16 Las estimaciones contenidas en la tabla 3 se han obtenido garantizando un mismo soporte en la distribucioacuten de combinaciones de ramas de actividad y sector de ocupacioacuten

17 La correlacioacuten entre la actitud hacia el tabaco y las preferencias hacia el riesgo ha sido puesta de manifiesto entre otros en Viscusi and Hersch (2001)

18 Las variables dependientes en las ecuaciones auxiliares son los correspondientes iacutendices de riesgo transformashydos por la inversa de la funcioacuten de distribucioacuten normal Esta transformacioacuten es necesaria ya que los iacutendices de riesgo expresados como probabilidades estaacuten acotados entre cero y uno mientras que los teacuterminos de error de las ecuaciones auxiliares se suponen normalmente distribuidos

19 La ecuacioacuten salarial ampliada se estima por Miacutenimos Cuadrados Generalizados dado que el teacutermino de error de esta ecuacioacuten es funcioacuten de los iacutendices de riesgo Los detalles de este procedimiento se encuentran en Garen (1984)

20 Los autores ponen a disposicioacuten de los interesados la estimacioacuten completa de la ecuacioacuten salarial ampliada

21 La misma conclusioacuten se obtiene en Viscusi (1978) y Garen (1988)

22 Por claridad expositiva no presentamos los coeficientes asociados a los demaacutes regresores Los autores ponen a disposicioacuten de los interesados los demaacutes resultados de la estimacioacuten

23 Los asalariados que cambian voluntariamente de empleo son lo que trabajando en dos empleos distintos en dos antildeos consecutivos declaran haber cambiado para obtener un empleo mejor

24 Ese es el caso si el proceso en niveles es estacionario (ρ lt 1) Aacutelvarez (2004) proporciona evidencia de que los salarios individuales en Espantildea son estacionarios Si el proceso es no estacionario en niveles la especifishycacioacuten (6) no incluiriacutea la endoacutegena retardada como regresor adicional e incluiriacutea a los demaacutes regresores en nishyveles con lo que la heterogeneidad individual inobservada seguiriacutea sesgando las estimaciones

25 Si ρ y γ1 y representan los coeficientes estimados para la variable dependiente retardada y el iacutendice de riesgo mortal respectivamente la prima salarial por riesgo a largo plazo vendraacute determinado por (γ11 ndash ρ) Una disshycusioacuten sobre las diferencias entre la prima salarial a corto y largo plazo se encuentra en Kniesner et al (2007)

Referencias

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Arellano M (1989) ldquo A Note on the AndersonshyHsiao Estimator for Panel Datardquo Economics Letters 31(4) 337ndash341

Ashenfelter O (2006) ldquo Measuring the Value of a Statistical Life Problems and Prospectsrdquo Economic Journal 116 (510) C10shyC23

Benavides FG y C Serra (2003) ldquo Evaluacioacuten de la calidad del sistema de informacioacuten sobre lesiones por accidentes de trabajo en Espantildeardquo Archivos de Prevencioacuten de Riesgos Laborales 6 26shy30

Dillingham A (1985) ldquo The influence of risk variable definition on value of life estimatesrdquo Ecoshynomic Inquiry 23 277shy294

91 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

Garen JE (1984) ldquo The returns of schooling a selectivity bias approach with continuous choice varishyablerdquo Econometrica 52 1199shy1217

Garen JE (1988) ldquo Compensating wage differentials and the endogeneity of job riskinessrdquo Review of Economics and Statistics 70 (1) 9shy16

Heckman J (1979) ldquo Sample selection bias as a specification errorrdquo Econometrica 47 153shy161

Heckman J (2001) ldquo Micro Data Heterogeneity and the Evaluation of Public Policy Nobel Lecturerdquo Journal of Political Economy 109 (4) 673shy748

Heckman J y E Vytlacil (2001) ldquo Policy Relevant Treatment Effectsrdquo American Economic Review Papers and Proceedings 91(2) 107shy111

Hwang H Reed WR y C Hubbard (1992) ldquo Compensating Wage Differentials and Unobserved Productivityrdquo Journal of Political Economy 100 (4) 835shy858

Kniesner TJ Viscusi WK Woock C y JP Ziliak (2007) ldquoPinning down the value of statistical liferdquo IZA Discussion Paper 3107

Kochi I Hubell B Y R Kramer (2006) ldquoAn espiral bayes approach to combining and comparing esshytimates of the value of a statistical life for Environmental Policy Analysisrdquo Environmental Resource Economics 34 385shy406

Martinello F y R Meng (1992) ldquo Workplace Risks and the Value of Hazard Avoidancerdquo Canadian Journal of Economics 25 (2) 333shy345

Martinez JE Abellan JM y JL Pinto (2007) ldquo El Valor Monetario de la Vida Estadstica en Espantildea a traveacutes de las Preferencias Declaradasrdquo Hacienda Puacuteblica Espantildeola 183 125shy144

McDaniels T L Kamlet M S y GW Fischer (1992) Risk perception and the value of safety Risk Analysis 12(4) 495shy503

Riera A Ripoll AM y J Mateu (2007) ldquo Estimacioacuten del valor estadstico de la vida en Espantildea Una aplicacioacuten del Meacutetodo de Salarios Hedoacutenicosrdquo Hacienda Puacuteblica Espantildeola 181 29shy48

Shogren JF y T Stamland (2002) ldquo Skill and the Value of Liferdquo Journal of Political Economy 110(5) 1168shy1173

Solon G (1988) ldquo Selfshyselection biases in estimating longitudinal wage changesrdquo Economic Letters 28 285shy290

Spengler H y S Schaffner (2006) ldquoUsing job changes to evaluate the bias of the value of a statistishycal liferdquo Annual conference 2006 of the Society for Social Policy (Verein fuumlr Socialpolitik)

Villanueva E (2007) ldquo Estimating Compensating Wage Differentials Using Voluntary Job Changes Evidence from Germanyrdquo Industrial and Labor Relations Review 60 (4) 544shy561

Viscusi WK (1978) ldquo Wealth effects and earnings premiums for job hazardsrdquo Review of Economics and Statistics 60(3) 408shy416

ViscusiWK y J Hersch (2001) ldquo Cigarette smokers as job risk takersrdquo Review of Economics and Statistics 83 269shy280

92 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

Abstract

This paper analyzes what can be learned about the value of a statistical life (VSL) using the hedonic wage model The time series variation of cross sectional estimates along with the endogeneity of risk choices and the absence of adequate instruments recommends moving to panel data analysis These esshytimates show that the evidence of a positive and significant VSL stems from people changing jobs posshysibly endogenously Once again the absence of valid instruments recommends an alternative strategy and we move to identify bounds on the VSL Controlling for measurement error and individual heteroshygeneity yields a range for the estimated VSL of 28shy83 million Euros

Keywords Value of statistical life hedonic wages endogeneity panel data

JEL classification D61 J17 J28 J31

APEacuteNDICE

Los iacutendices de riesgo se definen para la desagregacioacuten maacutes amplia de rama de actividad y sector de ocupacioacuten que hace compatible la informacioacuten del PHOGUE y de la EAT En concreto la desagregacioacuten considerada se corresponde con la establecida en las variables PE006B (once sectores de ocupacioacuten) y PE007B (dieciocho ramas de actividad) del PHOGUE Los sectores y ramas utilizados son los siguientes

ndash Sectores de ocupacioacuten 1 Direccioacuten de empresas y de la Administracioacuten Puacuteblica 2 Teacutecnicos y profesionales cientiacuteficos e intelectuales 3 Teacutecnicos y profesionales de apoyo 4 Empleados de tipo administrativo 5 Trabajadores de servicios de restauracioacuten personales y de proteccioacuten 6 Vendedores de comercio y asimilados 7 Trabajadores cualificados en la agricultura y en la pesca 8 Trabajadores cualificados de la industria y la construccioacuten 9 Operadores y montadores de instalaciones y maquinaria 10 Trabajadores no cualificados en servicios (excepto transportes) 11 Peones de la agricultura pesca construccion industrias manufactureras y transporte

ndash Ramas de actividad 1 Agricultura ganadera pesca caza y silvicultura 2 Industrias extractivas produccioacuten y distribucioacuten de energa eleacutectrica gas y agua 3 Industria de la alimentacioacuten bebidas y tabaco 4 Industria textil y de la confeccioacuten del cuero y del calzado 5 Industria de la madera y del corcho del papel edicioacuten artes graacuteficas y reproduccioacuten de soportes grabados

93 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

6 Refino de petroacuteleo y tratamiento de combustibles nucleares Industria quiacutemica Industria de la transformacioacuten del caucho y materias plaacutesticas Industrias de otros productos minerales no metaacutelicos

7 Metalurgia y fabricacioacuten de productos metaacutelicos Industria de la construccioacuten de maquinaria y equipo mecaacutenico

8 Industria de material y equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico Fabricacioacuten de material de transporte Industrias manufactureras diversas

9 Construccioacuten 10 Comercio reparacioacuten de vehiacuteculos de motor artiacuteculos personales y de uso

domeacutestico 11 Hostelera 12 Transporte almacenamiento y comunicaciones 13 Intermediacioacuten financiera 14 Actividades inmobiliarias y servicios empresariales 15 Administraciones Puacuteblicas defensa y seguridad social 16 Educacioacuten 17 Actividades sanitarias y veterinarias servicios sociales 18 Otras actividades

En la siguiente tabla presentamos el iacutendice de riesgo de accidente mortal para cada una de las combinaciones resultantes en el antildeo 2001

Tabla A1 IacuteNDICES DE RIESGO DE ACCIDENTE MORTAL ANtildeO 2001

Ramas de Sectores de ocupacioacuten actividad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 ndash 0000 0392 0000 0200 ndash 0058 ndash 0223 ndash 0132 2 0000 0350 0103 0000 ndash ndash ndash 0173 0236 ndash 0058 3 0000 0000 0026 0000 0000 0086 ndash 0057 0089 0000 0070 4 ndash 0000 0000 0000 ndash 0000 ndash 0009 0011 0000 0000 5 0000 0114 0110 0000 ndash 0000 0226 0042 0100 ndash 0043 6 0122 0000 0095 0415 ndash 0000 ndash 0102 0208 0000 0264 7 0028 0030 0028 0068 ndash ndash ndash 0229 0057 ndash 0108 8 0031 0070 0121 0000 0000 ndash ndash 0095 0025 0000 0059 9 0017 0038 0078 0018 ndash ndash ndash 0154 0309 0000 0188 10 0016 0097 0084 0000 0101 0019 ndash 0019 0299 0011 0095 11 0000 0000 0000 0000 0013 0000 0000 0000 0187 0057 ndash 12 0000 0016 0100 0056 0129 ndash ndash 0111 0397 0000 0141 13 0014 0144 0000 0061 0000 ndash ndash ndash 0000 0000 ndash 14 0058 0012 0023 0000 0199 0076 ndash 0059 0594 0026 0674 15 0036 0024 0028 0008 0218 ndash 0100 0144 1344 0076 0314 16 0000 0007 0025 0000 0000 ndash ndash 0000 ndash 0000 ndash 17 0000 0021 0000 0019 0004 ndash ndash 0000 0492 0000 ndash 18 0025 0000 0038 0042 0000 0000 0000 0048 0189 0037 0103

88 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

hace que el VEV estimado sea potencialmente no vaacutelido para el conjunto de asalariados espantildeoles Asimismo la ausencia de instrumentos adecuados aconseja no tratar este potencial sesgo como un problema de omisioacuten de variables relevantes Llegados a este punto optamos por una estrategia alternativa que permite identificar cotas al VEV en Espantildea en lugar de ofrecer una estimacioacuten puntual potencialmente sesgada Las estimaciones realizadas situacutean la valoracioacuten maacutexima de una vida estadiacutestica en Espantildea entre los 7 y los 83 millones de euros Por su parte el valor miacutenimo estimado oscila entre los 28 y los 35 millones de euros dependiendo de coacutemo se midan los riesgos de accidente laboral

Estas estimaciones son las maacutes fiables del trabajo y las maacutes modestas ya que no pretenden identificar el VEV en Espantildea sino acotarlo En este sentido difieren de las estimaciones disponibles para Espantildea estimaciones de seccioacuten cruzada que adolecen de los sesgos previamente discutidos Las cotas que presentamos en este trabajo se obtienen tras controlar por la parte de la heterogeneidad individual inobservada que se mantiene constante en el tiempo y por la presencia de errores de medida o valores atiacutepicos en el nuacutemero de accidentes laborales Asimismo su validez no descansa en el poder explicativo de los instrumentos disponibles

La menor de las cotas inferiores estimadas a largo plazo (28 millones de euros) contrasta con el valor oficial de referencia en Espantildea cifrado en 1991 en 25 millones de pesetas por viacutectima mortal (250000 euros actuales) por el extinto Ministerio de Obras Puacuteblicas y Transporte (hoy Fomento) El contraste es aun mayor si tenemos en cuenta que el valor utilizado para evaluar los beneficios de cualquier poliacutetica no suele descender del milloacuten de euros por muerte evitada en pases como el Reino Unido Francia EEUU o en la propia Unioacuten Europea Estos datos sugieren que la administacioacuten puacuteblica espantildeola infravalora sistemaacuteticamente los beneficios de los programas que emprende y que tienen como resultado la reduccioacuten del nuacutemero de muertes realizando por tanto una provisioacuten inferior a la que resultariacutea oacuteptima para el conjunto de la sociedad

Finalmente resulta conveniente subrayar que las estimaciones presentadas en este trabajo se obtienen a partir del anaacutelisis de las decisiones tomadas en el mercado de trabajo y existe evidencia de que el VEV puede variar tanto en funcioacuten del meacutetodo empleado como del contexto especiacutefico de valoracioacuten (McDaniels et al 1992 Kochi et al 2006) Esto es para distintos tipos de riesgo o contexto (seguridad vial riesgos mediambientales etc) o para riesgos que afectan a grupos de poblacioacuten distintos del de los trabajadores (menores ancianos etc) puede resultar conveniente realizar estimaciones especiacuteficas que sirvan como referencia para la evaluacioacuten econoacutemica de las poliacuteticas emprendidas en dicho aacutembito

Notas

1 Ashenfelter (2006) ofrece una revisioacuten exhaustiva de los distintos meacutetodos utilizados para estimar el VEV

2 Riera et al (2007) situacutean el VEV entre los 2 y los 27 millones de euros en el antildeo 2000 Por su parte Albert y Malo (1995) estiman un valor de aproximadamente 22 millones de euros del antildeo 1991 que equivalen a tres millones de euros del antildeo 2000

89 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

3 Martiacutenez et al (2007) constituye la tercera estimacioacuten disponible del VEV en Espantildea Utilizando preferencias declaradas este trabajo situacutea el VEV entre los 27 y los 47 millones de euros

4 La medida ideal de riesgo de accidente laboral es una medida subjetiva que refleja el riesgo percibido por el trabajador en su puesto de trabajo No obstante dada la imposibilidad de encontrar esta informacioacuten optamos como es habitual en la literatura por utilizar informacioacuten lo maacutes detallada posible sobre riesgos objetivos En particular calculamos los iacutendices de riesgo de accidente laboral para cada combinacioacuten posible de rama de acshytividad y sector de ocupacioacuten Los iacutendices de riesgo pueden definirse a nivel de rama de actividad de sector de ocupacioacuten o para las diferentes combinaciones posibles de rama de actividad y sector de ocupacioacuten Dishyllingham (1985) realiza un ejercicio comparativo con los tres tipos de iacutendices y concluye que utilizar iacutendices de riesgo definidos soacutelo a nivel de industria o de ocupacioacuten implica sesgar al alza y a la baja respectivamenshyte el VEV

5 El procedimiento descrito en Garen (1984) es una extensioacuten del meacutetodo de correccioacuten de sesgos de seleccioacuten de Heckman (1979) para el caso en que la variable de seleccioacuten es continua en lugar de discreta

6 Heckman and Vytlacil (2001) demuestran que el paraacutemetro causal de intereacutes estaacute noshyparameacutetricamente idenshytificado si se dispone de instrumentos adecuados Sin instrumentos vaacutelidos el efecto identificado mediante el procedimiento de Garen (1984) estaacute identificado soacutelo por el supuesto distribucional realizado

7 Un estimador de variables instrumentales local (con un uacutenico instrumento) soacutelo identifica el efecto causal de intereacutes para los individuos cuyo comportamiento cambia al cambiar marginalmente el valor del instrumento (Heckman 2001) Por tanto soacutelo cuando se dispone de instrumentos con un soporte suficientemente amplio se puede pensar que el efecto estimado es vaacutelido para la poblacioacuten de intereacutes en su conjunto y no soacutelo para una parte de la misma

8 Alternativamente podriacuteamos haber optado por un estimador intrashygrupos No obstante la correcta especificashycioacuten de este modelo requiere de la inclusioacuten de un retardo de la variable dependiente con lo que igualmente se aplicaran primeras diferencias

9 Ademaacutes la tendencia general al incremento en los salarios reales de los trabajadores (por mejoras en la proshyductividad) y al mismo tiempo a la reduccioacuten en el riesgo de accidente laboral (por mejoras en la seguridad en el trabajo) podriacutea crear una correlacioacuten espuria negativa entre el incremento salarial y el incremento en el iacutendice de riesgo

10 Utilizamos informacioacuten de accidentes que causan la baja del trabajador producidos en el lugar de trabajo o in itinere

11 El resultado de este cociente se multiplica por 1000

12 De cara al anaacutelisis empiacuterico eliminamos aquellas combinaciones de rama de actividad y sector de ocupacioacuten en las que el nuacutemero de asalariados es inferior a k El salario medio en estas combinaciones es muy sensible a la presencia de valores atiacutepicos o a determinadas observaciones Las estimaciones que presentamos en la sishyguiente seccioacuten se han obtenido imponiendo un miacutenimo de 15 asalariados por combinacioacuten Los resultados se mantienen cualitativamente inalterados variando el valor de k entre las 0 y las 20 observaciones Las variacioshynes cuantitativas son reducidas

13 La incidencia que la eliminacioacuten de los asalariados que dedican menos de quince horas a la semana de la muesshytra pudiese tener en la obtencioacuten de un VEV vaacutelido para el conjunto de asalariados espantildeoles se contrastoacute sishyguiendo el procedimiento establecido en Heckman (1979) Los resultados obtenidos garantizan la representashytividad de las conclusiones alcanzadas al rechazar la significatividad del sesgo de seleccioacuten

14 Incluimos el iacutendice de riesgo de accidente laboral no mortal para evitar sesgos al alza en la estimacioacuten de la prima salarial por riesgo de fallecimiento (Martinello and Meng 1992)

15 No utilizamos datos relativos al antildeo 1994 disponible en ambas bases de datos por el cambio en la clasificashycioacuten de ramas de actividad y sectores de ocupacioacuten que tuvo lugar en la EAT en 1995 y que imposibilita la comparacioacuten entre 1994 y los antildeos posteriores

90 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

16 Las estimaciones contenidas en la tabla 3 se han obtenido garantizando un mismo soporte en la distribucioacuten de combinaciones de ramas de actividad y sector de ocupacioacuten

17 La correlacioacuten entre la actitud hacia el tabaco y las preferencias hacia el riesgo ha sido puesta de manifiesto entre otros en Viscusi and Hersch (2001)

18 Las variables dependientes en las ecuaciones auxiliares son los correspondientes iacutendices de riesgo transformashydos por la inversa de la funcioacuten de distribucioacuten normal Esta transformacioacuten es necesaria ya que los iacutendices de riesgo expresados como probabilidades estaacuten acotados entre cero y uno mientras que los teacuterminos de error de las ecuaciones auxiliares se suponen normalmente distribuidos

19 La ecuacioacuten salarial ampliada se estima por Miacutenimos Cuadrados Generalizados dado que el teacutermino de error de esta ecuacioacuten es funcioacuten de los iacutendices de riesgo Los detalles de este procedimiento se encuentran en Garen (1984)

20 Los autores ponen a disposicioacuten de los interesados la estimacioacuten completa de la ecuacioacuten salarial ampliada

21 La misma conclusioacuten se obtiene en Viscusi (1978) y Garen (1988)

22 Por claridad expositiva no presentamos los coeficientes asociados a los demaacutes regresores Los autores ponen a disposicioacuten de los interesados los demaacutes resultados de la estimacioacuten

23 Los asalariados que cambian voluntariamente de empleo son lo que trabajando en dos empleos distintos en dos antildeos consecutivos declaran haber cambiado para obtener un empleo mejor

24 Ese es el caso si el proceso en niveles es estacionario (ρ lt 1) Aacutelvarez (2004) proporciona evidencia de que los salarios individuales en Espantildea son estacionarios Si el proceso es no estacionario en niveles la especifishycacioacuten (6) no incluiriacutea la endoacutegena retardada como regresor adicional e incluiriacutea a los demaacutes regresores en nishyveles con lo que la heterogeneidad individual inobservada seguiriacutea sesgando las estimaciones

25 Si ρ y γ1 y representan los coeficientes estimados para la variable dependiente retardada y el iacutendice de riesgo mortal respectivamente la prima salarial por riesgo a largo plazo vendraacute determinado por (γ11 ndash ρ) Una disshycusioacuten sobre las diferencias entre la prima salarial a corto y largo plazo se encuentra en Kniesner et al (2007)

Referencias

Albert C y MA Malo (1995) ldquo Diferencias salariales y valoracioacuten de la vida humana en Espantildeardquo Moneda y Creacutedito 20 87shy125

Alvarez J (2004) ldquo Dynamics and Seasonality in Quarterly Panel Data An Analysis of Earnings Moshybility in Spainrdquo Journal of Business and Economic Statistics 22 (4) 443shy456

Arellano M (1989) ldquo A Note on the AndersonshyHsiao Estimator for Panel Datardquo Economics Letters 31(4) 337ndash341

Ashenfelter O (2006) ldquo Measuring the Value of a Statistical Life Problems and Prospectsrdquo Economic Journal 116 (510) C10shyC23

Benavides FG y C Serra (2003) ldquo Evaluacioacuten de la calidad del sistema de informacioacuten sobre lesiones por accidentes de trabajo en Espantildeardquo Archivos de Prevencioacuten de Riesgos Laborales 6 26shy30

Dillingham A (1985) ldquo The influence of risk variable definition on value of life estimatesrdquo Ecoshynomic Inquiry 23 277shy294

91 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

Garen JE (1984) ldquo The returns of schooling a selectivity bias approach with continuous choice varishyablerdquo Econometrica 52 1199shy1217

Garen JE (1988) ldquo Compensating wage differentials and the endogeneity of job riskinessrdquo Review of Economics and Statistics 70 (1) 9shy16

Heckman J (1979) ldquo Sample selection bias as a specification errorrdquo Econometrica 47 153shy161

Heckman J (2001) ldquo Micro Data Heterogeneity and the Evaluation of Public Policy Nobel Lecturerdquo Journal of Political Economy 109 (4) 673shy748

Heckman J y E Vytlacil (2001) ldquo Policy Relevant Treatment Effectsrdquo American Economic Review Papers and Proceedings 91(2) 107shy111

Hwang H Reed WR y C Hubbard (1992) ldquo Compensating Wage Differentials and Unobserved Productivityrdquo Journal of Political Economy 100 (4) 835shy858

Kniesner TJ Viscusi WK Woock C y JP Ziliak (2007) ldquoPinning down the value of statistical liferdquo IZA Discussion Paper 3107

Kochi I Hubell B Y R Kramer (2006) ldquoAn espiral bayes approach to combining and comparing esshytimates of the value of a statistical life for Environmental Policy Analysisrdquo Environmental Resource Economics 34 385shy406

Martinello F y R Meng (1992) ldquo Workplace Risks and the Value of Hazard Avoidancerdquo Canadian Journal of Economics 25 (2) 333shy345

Martinez JE Abellan JM y JL Pinto (2007) ldquo El Valor Monetario de la Vida Estadstica en Espantildea a traveacutes de las Preferencias Declaradasrdquo Hacienda Puacuteblica Espantildeola 183 125shy144

McDaniels T L Kamlet M S y GW Fischer (1992) Risk perception and the value of safety Risk Analysis 12(4) 495shy503

Riera A Ripoll AM y J Mateu (2007) ldquo Estimacioacuten del valor estadstico de la vida en Espantildea Una aplicacioacuten del Meacutetodo de Salarios Hedoacutenicosrdquo Hacienda Puacuteblica Espantildeola 181 29shy48

Shogren JF y T Stamland (2002) ldquo Skill and the Value of Liferdquo Journal of Political Economy 110(5) 1168shy1173

Solon G (1988) ldquo Selfshyselection biases in estimating longitudinal wage changesrdquo Economic Letters 28 285shy290

Spengler H y S Schaffner (2006) ldquoUsing job changes to evaluate the bias of the value of a statistishycal liferdquo Annual conference 2006 of the Society for Social Policy (Verein fuumlr Socialpolitik)

Villanueva E (2007) ldquo Estimating Compensating Wage Differentials Using Voluntary Job Changes Evidence from Germanyrdquo Industrial and Labor Relations Review 60 (4) 544shy561

Viscusi WK (1978) ldquo Wealth effects and earnings premiums for job hazardsrdquo Review of Economics and Statistics 60(3) 408shy416

ViscusiWK y J Hersch (2001) ldquo Cigarette smokers as job risk takersrdquo Review of Economics and Statistics 83 269shy280

92 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

Abstract

This paper analyzes what can be learned about the value of a statistical life (VSL) using the hedonic wage model The time series variation of cross sectional estimates along with the endogeneity of risk choices and the absence of adequate instruments recommends moving to panel data analysis These esshytimates show that the evidence of a positive and significant VSL stems from people changing jobs posshysibly endogenously Once again the absence of valid instruments recommends an alternative strategy and we move to identify bounds on the VSL Controlling for measurement error and individual heteroshygeneity yields a range for the estimated VSL of 28shy83 million Euros

Keywords Value of statistical life hedonic wages endogeneity panel data

JEL classification D61 J17 J28 J31

APEacuteNDICE

Los iacutendices de riesgo se definen para la desagregacioacuten maacutes amplia de rama de actividad y sector de ocupacioacuten que hace compatible la informacioacuten del PHOGUE y de la EAT En concreto la desagregacioacuten considerada se corresponde con la establecida en las variables PE006B (once sectores de ocupacioacuten) y PE007B (dieciocho ramas de actividad) del PHOGUE Los sectores y ramas utilizados son los siguientes

ndash Sectores de ocupacioacuten 1 Direccioacuten de empresas y de la Administracioacuten Puacuteblica 2 Teacutecnicos y profesionales cientiacuteficos e intelectuales 3 Teacutecnicos y profesionales de apoyo 4 Empleados de tipo administrativo 5 Trabajadores de servicios de restauracioacuten personales y de proteccioacuten 6 Vendedores de comercio y asimilados 7 Trabajadores cualificados en la agricultura y en la pesca 8 Trabajadores cualificados de la industria y la construccioacuten 9 Operadores y montadores de instalaciones y maquinaria 10 Trabajadores no cualificados en servicios (excepto transportes) 11 Peones de la agricultura pesca construccion industrias manufactureras y transporte

ndash Ramas de actividad 1 Agricultura ganadera pesca caza y silvicultura 2 Industrias extractivas produccioacuten y distribucioacuten de energa eleacutectrica gas y agua 3 Industria de la alimentacioacuten bebidas y tabaco 4 Industria textil y de la confeccioacuten del cuero y del calzado 5 Industria de la madera y del corcho del papel edicioacuten artes graacuteficas y reproduccioacuten de soportes grabados

93 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

6 Refino de petroacuteleo y tratamiento de combustibles nucleares Industria quiacutemica Industria de la transformacioacuten del caucho y materias plaacutesticas Industrias de otros productos minerales no metaacutelicos

7 Metalurgia y fabricacioacuten de productos metaacutelicos Industria de la construccioacuten de maquinaria y equipo mecaacutenico

8 Industria de material y equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico Fabricacioacuten de material de transporte Industrias manufactureras diversas

9 Construccioacuten 10 Comercio reparacioacuten de vehiacuteculos de motor artiacuteculos personales y de uso

domeacutestico 11 Hostelera 12 Transporte almacenamiento y comunicaciones 13 Intermediacioacuten financiera 14 Actividades inmobiliarias y servicios empresariales 15 Administraciones Puacuteblicas defensa y seguridad social 16 Educacioacuten 17 Actividades sanitarias y veterinarias servicios sociales 18 Otras actividades

En la siguiente tabla presentamos el iacutendice de riesgo de accidente mortal para cada una de las combinaciones resultantes en el antildeo 2001

Tabla A1 IacuteNDICES DE RIESGO DE ACCIDENTE MORTAL ANtildeO 2001

Ramas de Sectores de ocupacioacuten actividad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 ndash 0000 0392 0000 0200 ndash 0058 ndash 0223 ndash 0132 2 0000 0350 0103 0000 ndash ndash ndash 0173 0236 ndash 0058 3 0000 0000 0026 0000 0000 0086 ndash 0057 0089 0000 0070 4 ndash 0000 0000 0000 ndash 0000 ndash 0009 0011 0000 0000 5 0000 0114 0110 0000 ndash 0000 0226 0042 0100 ndash 0043 6 0122 0000 0095 0415 ndash 0000 ndash 0102 0208 0000 0264 7 0028 0030 0028 0068 ndash ndash ndash 0229 0057 ndash 0108 8 0031 0070 0121 0000 0000 ndash ndash 0095 0025 0000 0059 9 0017 0038 0078 0018 ndash ndash ndash 0154 0309 0000 0188 10 0016 0097 0084 0000 0101 0019 ndash 0019 0299 0011 0095 11 0000 0000 0000 0000 0013 0000 0000 0000 0187 0057 ndash 12 0000 0016 0100 0056 0129 ndash ndash 0111 0397 0000 0141 13 0014 0144 0000 0061 0000 ndash ndash ndash 0000 0000 ndash 14 0058 0012 0023 0000 0199 0076 ndash 0059 0594 0026 0674 15 0036 0024 0028 0008 0218 ndash 0100 0144 1344 0076 0314 16 0000 0007 0025 0000 0000 ndash ndash 0000 ndash 0000 ndash 17 0000 0021 0000 0019 0004 ndash ndash 0000 0492 0000 ndash 18 0025 0000 0038 0042 0000 0000 0000 0048 0189 0037 0103

89 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

3 Martiacutenez et al (2007) constituye la tercera estimacioacuten disponible del VEV en Espantildea Utilizando preferencias declaradas este trabajo situacutea el VEV entre los 27 y los 47 millones de euros

4 La medida ideal de riesgo de accidente laboral es una medida subjetiva que refleja el riesgo percibido por el trabajador en su puesto de trabajo No obstante dada la imposibilidad de encontrar esta informacioacuten optamos como es habitual en la literatura por utilizar informacioacuten lo maacutes detallada posible sobre riesgos objetivos En particular calculamos los iacutendices de riesgo de accidente laboral para cada combinacioacuten posible de rama de acshytividad y sector de ocupacioacuten Los iacutendices de riesgo pueden definirse a nivel de rama de actividad de sector de ocupacioacuten o para las diferentes combinaciones posibles de rama de actividad y sector de ocupacioacuten Dishyllingham (1985) realiza un ejercicio comparativo con los tres tipos de iacutendices y concluye que utilizar iacutendices de riesgo definidos soacutelo a nivel de industria o de ocupacioacuten implica sesgar al alza y a la baja respectivamenshyte el VEV

5 El procedimiento descrito en Garen (1984) es una extensioacuten del meacutetodo de correccioacuten de sesgos de seleccioacuten de Heckman (1979) para el caso en que la variable de seleccioacuten es continua en lugar de discreta

6 Heckman and Vytlacil (2001) demuestran que el paraacutemetro causal de intereacutes estaacute noshyparameacutetricamente idenshytificado si se dispone de instrumentos adecuados Sin instrumentos vaacutelidos el efecto identificado mediante el procedimiento de Garen (1984) estaacute identificado soacutelo por el supuesto distribucional realizado

7 Un estimador de variables instrumentales local (con un uacutenico instrumento) soacutelo identifica el efecto causal de intereacutes para los individuos cuyo comportamiento cambia al cambiar marginalmente el valor del instrumento (Heckman 2001) Por tanto soacutelo cuando se dispone de instrumentos con un soporte suficientemente amplio se puede pensar que el efecto estimado es vaacutelido para la poblacioacuten de intereacutes en su conjunto y no soacutelo para una parte de la misma

8 Alternativamente podriacuteamos haber optado por un estimador intrashygrupos No obstante la correcta especificashycioacuten de este modelo requiere de la inclusioacuten de un retardo de la variable dependiente con lo que igualmente se aplicaran primeras diferencias

9 Ademaacutes la tendencia general al incremento en los salarios reales de los trabajadores (por mejoras en la proshyductividad) y al mismo tiempo a la reduccioacuten en el riesgo de accidente laboral (por mejoras en la seguridad en el trabajo) podriacutea crear una correlacioacuten espuria negativa entre el incremento salarial y el incremento en el iacutendice de riesgo

10 Utilizamos informacioacuten de accidentes que causan la baja del trabajador producidos en el lugar de trabajo o in itinere

11 El resultado de este cociente se multiplica por 1000

12 De cara al anaacutelisis empiacuterico eliminamos aquellas combinaciones de rama de actividad y sector de ocupacioacuten en las que el nuacutemero de asalariados es inferior a k El salario medio en estas combinaciones es muy sensible a la presencia de valores atiacutepicos o a determinadas observaciones Las estimaciones que presentamos en la sishyguiente seccioacuten se han obtenido imponiendo un miacutenimo de 15 asalariados por combinacioacuten Los resultados se mantienen cualitativamente inalterados variando el valor de k entre las 0 y las 20 observaciones Las variacioshynes cuantitativas son reducidas

13 La incidencia que la eliminacioacuten de los asalariados que dedican menos de quince horas a la semana de la muesshytra pudiese tener en la obtencioacuten de un VEV vaacutelido para el conjunto de asalariados espantildeoles se contrastoacute sishyguiendo el procedimiento establecido en Heckman (1979) Los resultados obtenidos garantizan la representashytividad de las conclusiones alcanzadas al rechazar la significatividad del sesgo de seleccioacuten

14 Incluimos el iacutendice de riesgo de accidente laboral no mortal para evitar sesgos al alza en la estimacioacuten de la prima salarial por riesgo de fallecimiento (Martinello and Meng 1992)

15 No utilizamos datos relativos al antildeo 1994 disponible en ambas bases de datos por el cambio en la clasificashycioacuten de ramas de actividad y sectores de ocupacioacuten que tuvo lugar en la EAT en 1995 y que imposibilita la comparacioacuten entre 1994 y los antildeos posteriores

90 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

16 Las estimaciones contenidas en la tabla 3 se han obtenido garantizando un mismo soporte en la distribucioacuten de combinaciones de ramas de actividad y sector de ocupacioacuten

17 La correlacioacuten entre la actitud hacia el tabaco y las preferencias hacia el riesgo ha sido puesta de manifiesto entre otros en Viscusi and Hersch (2001)

18 Las variables dependientes en las ecuaciones auxiliares son los correspondientes iacutendices de riesgo transformashydos por la inversa de la funcioacuten de distribucioacuten normal Esta transformacioacuten es necesaria ya que los iacutendices de riesgo expresados como probabilidades estaacuten acotados entre cero y uno mientras que los teacuterminos de error de las ecuaciones auxiliares se suponen normalmente distribuidos

19 La ecuacioacuten salarial ampliada se estima por Miacutenimos Cuadrados Generalizados dado que el teacutermino de error de esta ecuacioacuten es funcioacuten de los iacutendices de riesgo Los detalles de este procedimiento se encuentran en Garen (1984)

20 Los autores ponen a disposicioacuten de los interesados la estimacioacuten completa de la ecuacioacuten salarial ampliada

21 La misma conclusioacuten se obtiene en Viscusi (1978) y Garen (1988)

22 Por claridad expositiva no presentamos los coeficientes asociados a los demaacutes regresores Los autores ponen a disposicioacuten de los interesados los demaacutes resultados de la estimacioacuten

23 Los asalariados que cambian voluntariamente de empleo son lo que trabajando en dos empleos distintos en dos antildeos consecutivos declaran haber cambiado para obtener un empleo mejor

24 Ese es el caso si el proceso en niveles es estacionario (ρ lt 1) Aacutelvarez (2004) proporciona evidencia de que los salarios individuales en Espantildea son estacionarios Si el proceso es no estacionario en niveles la especifishycacioacuten (6) no incluiriacutea la endoacutegena retardada como regresor adicional e incluiriacutea a los demaacutes regresores en nishyveles con lo que la heterogeneidad individual inobservada seguiriacutea sesgando las estimaciones

25 Si ρ y γ1 y representan los coeficientes estimados para la variable dependiente retardada y el iacutendice de riesgo mortal respectivamente la prima salarial por riesgo a largo plazo vendraacute determinado por (γ11 ndash ρ) Una disshycusioacuten sobre las diferencias entre la prima salarial a corto y largo plazo se encuentra en Kniesner et al (2007)

Referencias

Albert C y MA Malo (1995) ldquo Diferencias salariales y valoracioacuten de la vida humana en Espantildeardquo Moneda y Creacutedito 20 87shy125

Alvarez J (2004) ldquo Dynamics and Seasonality in Quarterly Panel Data An Analysis of Earnings Moshybility in Spainrdquo Journal of Business and Economic Statistics 22 (4) 443shy456

Arellano M (1989) ldquo A Note on the AndersonshyHsiao Estimator for Panel Datardquo Economics Letters 31(4) 337ndash341

Ashenfelter O (2006) ldquo Measuring the Value of a Statistical Life Problems and Prospectsrdquo Economic Journal 116 (510) C10shyC23

Benavides FG y C Serra (2003) ldquo Evaluacioacuten de la calidad del sistema de informacioacuten sobre lesiones por accidentes de trabajo en Espantildeardquo Archivos de Prevencioacuten de Riesgos Laborales 6 26shy30

Dillingham A (1985) ldquo The influence of risk variable definition on value of life estimatesrdquo Ecoshynomic Inquiry 23 277shy294

91 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

Garen JE (1984) ldquo The returns of schooling a selectivity bias approach with continuous choice varishyablerdquo Econometrica 52 1199shy1217

Garen JE (1988) ldquo Compensating wage differentials and the endogeneity of job riskinessrdquo Review of Economics and Statistics 70 (1) 9shy16

Heckman J (1979) ldquo Sample selection bias as a specification errorrdquo Econometrica 47 153shy161

Heckman J (2001) ldquo Micro Data Heterogeneity and the Evaluation of Public Policy Nobel Lecturerdquo Journal of Political Economy 109 (4) 673shy748

Heckman J y E Vytlacil (2001) ldquo Policy Relevant Treatment Effectsrdquo American Economic Review Papers and Proceedings 91(2) 107shy111

Hwang H Reed WR y C Hubbard (1992) ldquo Compensating Wage Differentials and Unobserved Productivityrdquo Journal of Political Economy 100 (4) 835shy858

Kniesner TJ Viscusi WK Woock C y JP Ziliak (2007) ldquoPinning down the value of statistical liferdquo IZA Discussion Paper 3107

Kochi I Hubell B Y R Kramer (2006) ldquoAn espiral bayes approach to combining and comparing esshytimates of the value of a statistical life for Environmental Policy Analysisrdquo Environmental Resource Economics 34 385shy406

Martinello F y R Meng (1992) ldquo Workplace Risks and the Value of Hazard Avoidancerdquo Canadian Journal of Economics 25 (2) 333shy345

Martinez JE Abellan JM y JL Pinto (2007) ldquo El Valor Monetario de la Vida Estadstica en Espantildea a traveacutes de las Preferencias Declaradasrdquo Hacienda Puacuteblica Espantildeola 183 125shy144

McDaniels T L Kamlet M S y GW Fischer (1992) Risk perception and the value of safety Risk Analysis 12(4) 495shy503

Riera A Ripoll AM y J Mateu (2007) ldquo Estimacioacuten del valor estadstico de la vida en Espantildea Una aplicacioacuten del Meacutetodo de Salarios Hedoacutenicosrdquo Hacienda Puacuteblica Espantildeola 181 29shy48

Shogren JF y T Stamland (2002) ldquo Skill and the Value of Liferdquo Journal of Political Economy 110(5) 1168shy1173

Solon G (1988) ldquo Selfshyselection biases in estimating longitudinal wage changesrdquo Economic Letters 28 285shy290

Spengler H y S Schaffner (2006) ldquoUsing job changes to evaluate the bias of the value of a statistishycal liferdquo Annual conference 2006 of the Society for Social Policy (Verein fuumlr Socialpolitik)

Villanueva E (2007) ldquo Estimating Compensating Wage Differentials Using Voluntary Job Changes Evidence from Germanyrdquo Industrial and Labor Relations Review 60 (4) 544shy561

Viscusi WK (1978) ldquo Wealth effects and earnings premiums for job hazardsrdquo Review of Economics and Statistics 60(3) 408shy416

ViscusiWK y J Hersch (2001) ldquo Cigarette smokers as job risk takersrdquo Review of Economics and Statistics 83 269shy280

92 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

Abstract

This paper analyzes what can be learned about the value of a statistical life (VSL) using the hedonic wage model The time series variation of cross sectional estimates along with the endogeneity of risk choices and the absence of adequate instruments recommends moving to panel data analysis These esshytimates show that the evidence of a positive and significant VSL stems from people changing jobs posshysibly endogenously Once again the absence of valid instruments recommends an alternative strategy and we move to identify bounds on the VSL Controlling for measurement error and individual heteroshygeneity yields a range for the estimated VSL of 28shy83 million Euros

Keywords Value of statistical life hedonic wages endogeneity panel data

JEL classification D61 J17 J28 J31

APEacuteNDICE

Los iacutendices de riesgo se definen para la desagregacioacuten maacutes amplia de rama de actividad y sector de ocupacioacuten que hace compatible la informacioacuten del PHOGUE y de la EAT En concreto la desagregacioacuten considerada se corresponde con la establecida en las variables PE006B (once sectores de ocupacioacuten) y PE007B (dieciocho ramas de actividad) del PHOGUE Los sectores y ramas utilizados son los siguientes

ndash Sectores de ocupacioacuten 1 Direccioacuten de empresas y de la Administracioacuten Puacuteblica 2 Teacutecnicos y profesionales cientiacuteficos e intelectuales 3 Teacutecnicos y profesionales de apoyo 4 Empleados de tipo administrativo 5 Trabajadores de servicios de restauracioacuten personales y de proteccioacuten 6 Vendedores de comercio y asimilados 7 Trabajadores cualificados en la agricultura y en la pesca 8 Trabajadores cualificados de la industria y la construccioacuten 9 Operadores y montadores de instalaciones y maquinaria 10 Trabajadores no cualificados en servicios (excepto transportes) 11 Peones de la agricultura pesca construccion industrias manufactureras y transporte

ndash Ramas de actividad 1 Agricultura ganadera pesca caza y silvicultura 2 Industrias extractivas produccioacuten y distribucioacuten de energa eleacutectrica gas y agua 3 Industria de la alimentacioacuten bebidas y tabaco 4 Industria textil y de la confeccioacuten del cuero y del calzado 5 Industria de la madera y del corcho del papel edicioacuten artes graacuteficas y reproduccioacuten de soportes grabados

93 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

6 Refino de petroacuteleo y tratamiento de combustibles nucleares Industria quiacutemica Industria de la transformacioacuten del caucho y materias plaacutesticas Industrias de otros productos minerales no metaacutelicos

7 Metalurgia y fabricacioacuten de productos metaacutelicos Industria de la construccioacuten de maquinaria y equipo mecaacutenico

8 Industria de material y equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico Fabricacioacuten de material de transporte Industrias manufactureras diversas

9 Construccioacuten 10 Comercio reparacioacuten de vehiacuteculos de motor artiacuteculos personales y de uso

domeacutestico 11 Hostelera 12 Transporte almacenamiento y comunicaciones 13 Intermediacioacuten financiera 14 Actividades inmobiliarias y servicios empresariales 15 Administraciones Puacuteblicas defensa y seguridad social 16 Educacioacuten 17 Actividades sanitarias y veterinarias servicios sociales 18 Otras actividades

En la siguiente tabla presentamos el iacutendice de riesgo de accidente mortal para cada una de las combinaciones resultantes en el antildeo 2001

Tabla A1 IacuteNDICES DE RIESGO DE ACCIDENTE MORTAL ANtildeO 2001

Ramas de Sectores de ocupacioacuten actividad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 ndash 0000 0392 0000 0200 ndash 0058 ndash 0223 ndash 0132 2 0000 0350 0103 0000 ndash ndash ndash 0173 0236 ndash 0058 3 0000 0000 0026 0000 0000 0086 ndash 0057 0089 0000 0070 4 ndash 0000 0000 0000 ndash 0000 ndash 0009 0011 0000 0000 5 0000 0114 0110 0000 ndash 0000 0226 0042 0100 ndash 0043 6 0122 0000 0095 0415 ndash 0000 ndash 0102 0208 0000 0264 7 0028 0030 0028 0068 ndash ndash ndash 0229 0057 ndash 0108 8 0031 0070 0121 0000 0000 ndash ndash 0095 0025 0000 0059 9 0017 0038 0078 0018 ndash ndash ndash 0154 0309 0000 0188 10 0016 0097 0084 0000 0101 0019 ndash 0019 0299 0011 0095 11 0000 0000 0000 0000 0013 0000 0000 0000 0187 0057 ndash 12 0000 0016 0100 0056 0129 ndash ndash 0111 0397 0000 0141 13 0014 0144 0000 0061 0000 ndash ndash ndash 0000 0000 ndash 14 0058 0012 0023 0000 0199 0076 ndash 0059 0594 0026 0674 15 0036 0024 0028 0008 0218 ndash 0100 0144 1344 0076 0314 16 0000 0007 0025 0000 0000 ndash ndash 0000 ndash 0000 ndash 17 0000 0021 0000 0019 0004 ndash ndash 0000 0492 0000 ndash 18 0025 0000 0038 0042 0000 0000 0000 0048 0189 0037 0103

90 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

16 Las estimaciones contenidas en la tabla 3 se han obtenido garantizando un mismo soporte en la distribucioacuten de combinaciones de ramas de actividad y sector de ocupacioacuten

17 La correlacioacuten entre la actitud hacia el tabaco y las preferencias hacia el riesgo ha sido puesta de manifiesto entre otros en Viscusi and Hersch (2001)

18 Las variables dependientes en las ecuaciones auxiliares son los correspondientes iacutendices de riesgo transformashydos por la inversa de la funcioacuten de distribucioacuten normal Esta transformacioacuten es necesaria ya que los iacutendices de riesgo expresados como probabilidades estaacuten acotados entre cero y uno mientras que los teacuterminos de error de las ecuaciones auxiliares se suponen normalmente distribuidos

19 La ecuacioacuten salarial ampliada se estima por Miacutenimos Cuadrados Generalizados dado que el teacutermino de error de esta ecuacioacuten es funcioacuten de los iacutendices de riesgo Los detalles de este procedimiento se encuentran en Garen (1984)

20 Los autores ponen a disposicioacuten de los interesados la estimacioacuten completa de la ecuacioacuten salarial ampliada

21 La misma conclusioacuten se obtiene en Viscusi (1978) y Garen (1988)

22 Por claridad expositiva no presentamos los coeficientes asociados a los demaacutes regresores Los autores ponen a disposicioacuten de los interesados los demaacutes resultados de la estimacioacuten

23 Los asalariados que cambian voluntariamente de empleo son lo que trabajando en dos empleos distintos en dos antildeos consecutivos declaran haber cambiado para obtener un empleo mejor

24 Ese es el caso si el proceso en niveles es estacionario (ρ lt 1) Aacutelvarez (2004) proporciona evidencia de que los salarios individuales en Espantildea son estacionarios Si el proceso es no estacionario en niveles la especifishycacioacuten (6) no incluiriacutea la endoacutegena retardada como regresor adicional e incluiriacutea a los demaacutes regresores en nishyveles con lo que la heterogeneidad individual inobservada seguiriacutea sesgando las estimaciones

25 Si ρ y γ1 y representan los coeficientes estimados para la variable dependiente retardada y el iacutendice de riesgo mortal respectivamente la prima salarial por riesgo a largo plazo vendraacute determinado por (γ11 ndash ρ) Una disshycusioacuten sobre las diferencias entre la prima salarial a corto y largo plazo se encuentra en Kniesner et al (2007)

Referencias

Albert C y MA Malo (1995) ldquo Diferencias salariales y valoracioacuten de la vida humana en Espantildeardquo Moneda y Creacutedito 20 87shy125

Alvarez J (2004) ldquo Dynamics and Seasonality in Quarterly Panel Data An Analysis of Earnings Moshybility in Spainrdquo Journal of Business and Economic Statistics 22 (4) 443shy456

Arellano M (1989) ldquo A Note on the AndersonshyHsiao Estimator for Panel Datardquo Economics Letters 31(4) 337ndash341

Ashenfelter O (2006) ldquo Measuring the Value of a Statistical Life Problems and Prospectsrdquo Economic Journal 116 (510) C10shyC23

Benavides FG y C Serra (2003) ldquo Evaluacioacuten de la calidad del sistema de informacioacuten sobre lesiones por accidentes de trabajo en Espantildeardquo Archivos de Prevencioacuten de Riesgos Laborales 6 26shy30

Dillingham A (1985) ldquo The influence of risk variable definition on value of life estimatesrdquo Ecoshynomic Inquiry 23 277shy294

91 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

Garen JE (1984) ldquo The returns of schooling a selectivity bias approach with continuous choice varishyablerdquo Econometrica 52 1199shy1217

Garen JE (1988) ldquo Compensating wage differentials and the endogeneity of job riskinessrdquo Review of Economics and Statistics 70 (1) 9shy16

Heckman J (1979) ldquo Sample selection bias as a specification errorrdquo Econometrica 47 153shy161

Heckman J (2001) ldquo Micro Data Heterogeneity and the Evaluation of Public Policy Nobel Lecturerdquo Journal of Political Economy 109 (4) 673shy748

Heckman J y E Vytlacil (2001) ldquo Policy Relevant Treatment Effectsrdquo American Economic Review Papers and Proceedings 91(2) 107shy111

Hwang H Reed WR y C Hubbard (1992) ldquo Compensating Wage Differentials and Unobserved Productivityrdquo Journal of Political Economy 100 (4) 835shy858

Kniesner TJ Viscusi WK Woock C y JP Ziliak (2007) ldquoPinning down the value of statistical liferdquo IZA Discussion Paper 3107

Kochi I Hubell B Y R Kramer (2006) ldquoAn espiral bayes approach to combining and comparing esshytimates of the value of a statistical life for Environmental Policy Analysisrdquo Environmental Resource Economics 34 385shy406

Martinello F y R Meng (1992) ldquo Workplace Risks and the Value of Hazard Avoidancerdquo Canadian Journal of Economics 25 (2) 333shy345

Martinez JE Abellan JM y JL Pinto (2007) ldquo El Valor Monetario de la Vida Estadstica en Espantildea a traveacutes de las Preferencias Declaradasrdquo Hacienda Puacuteblica Espantildeola 183 125shy144

McDaniels T L Kamlet M S y GW Fischer (1992) Risk perception and the value of safety Risk Analysis 12(4) 495shy503

Riera A Ripoll AM y J Mateu (2007) ldquo Estimacioacuten del valor estadstico de la vida en Espantildea Una aplicacioacuten del Meacutetodo de Salarios Hedoacutenicosrdquo Hacienda Puacuteblica Espantildeola 181 29shy48

Shogren JF y T Stamland (2002) ldquo Skill and the Value of Liferdquo Journal of Political Economy 110(5) 1168shy1173

Solon G (1988) ldquo Selfshyselection biases in estimating longitudinal wage changesrdquo Economic Letters 28 285shy290

Spengler H y S Schaffner (2006) ldquoUsing job changes to evaluate the bias of the value of a statistishycal liferdquo Annual conference 2006 of the Society for Social Policy (Verein fuumlr Socialpolitik)

Villanueva E (2007) ldquo Estimating Compensating Wage Differentials Using Voluntary Job Changes Evidence from Germanyrdquo Industrial and Labor Relations Review 60 (4) 544shy561

Viscusi WK (1978) ldquo Wealth effects and earnings premiums for job hazardsrdquo Review of Economics and Statistics 60(3) 408shy416

ViscusiWK y J Hersch (2001) ldquo Cigarette smokers as job risk takersrdquo Review of Economics and Statistics 83 269shy280

92 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

Abstract

This paper analyzes what can be learned about the value of a statistical life (VSL) using the hedonic wage model The time series variation of cross sectional estimates along with the endogeneity of risk choices and the absence of adequate instruments recommends moving to panel data analysis These esshytimates show that the evidence of a positive and significant VSL stems from people changing jobs posshysibly endogenously Once again the absence of valid instruments recommends an alternative strategy and we move to identify bounds on the VSL Controlling for measurement error and individual heteroshygeneity yields a range for the estimated VSL of 28shy83 million Euros

Keywords Value of statistical life hedonic wages endogeneity panel data

JEL classification D61 J17 J28 J31

APEacuteNDICE

Los iacutendices de riesgo se definen para la desagregacioacuten maacutes amplia de rama de actividad y sector de ocupacioacuten que hace compatible la informacioacuten del PHOGUE y de la EAT En concreto la desagregacioacuten considerada se corresponde con la establecida en las variables PE006B (once sectores de ocupacioacuten) y PE007B (dieciocho ramas de actividad) del PHOGUE Los sectores y ramas utilizados son los siguientes

ndash Sectores de ocupacioacuten 1 Direccioacuten de empresas y de la Administracioacuten Puacuteblica 2 Teacutecnicos y profesionales cientiacuteficos e intelectuales 3 Teacutecnicos y profesionales de apoyo 4 Empleados de tipo administrativo 5 Trabajadores de servicios de restauracioacuten personales y de proteccioacuten 6 Vendedores de comercio y asimilados 7 Trabajadores cualificados en la agricultura y en la pesca 8 Trabajadores cualificados de la industria y la construccioacuten 9 Operadores y montadores de instalaciones y maquinaria 10 Trabajadores no cualificados en servicios (excepto transportes) 11 Peones de la agricultura pesca construccion industrias manufactureras y transporte

ndash Ramas de actividad 1 Agricultura ganadera pesca caza y silvicultura 2 Industrias extractivas produccioacuten y distribucioacuten de energa eleacutectrica gas y agua 3 Industria de la alimentacioacuten bebidas y tabaco 4 Industria textil y de la confeccioacuten del cuero y del calzado 5 Industria de la madera y del corcho del papel edicioacuten artes graacuteficas y reproduccioacuten de soportes grabados

93 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

6 Refino de petroacuteleo y tratamiento de combustibles nucleares Industria quiacutemica Industria de la transformacioacuten del caucho y materias plaacutesticas Industrias de otros productos minerales no metaacutelicos

7 Metalurgia y fabricacioacuten de productos metaacutelicos Industria de la construccioacuten de maquinaria y equipo mecaacutenico

8 Industria de material y equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico Fabricacioacuten de material de transporte Industrias manufactureras diversas

9 Construccioacuten 10 Comercio reparacioacuten de vehiacuteculos de motor artiacuteculos personales y de uso

domeacutestico 11 Hostelera 12 Transporte almacenamiento y comunicaciones 13 Intermediacioacuten financiera 14 Actividades inmobiliarias y servicios empresariales 15 Administraciones Puacuteblicas defensa y seguridad social 16 Educacioacuten 17 Actividades sanitarias y veterinarias servicios sociales 18 Otras actividades

En la siguiente tabla presentamos el iacutendice de riesgo de accidente mortal para cada una de las combinaciones resultantes en el antildeo 2001

Tabla A1 IacuteNDICES DE RIESGO DE ACCIDENTE MORTAL ANtildeO 2001

Ramas de Sectores de ocupacioacuten actividad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 ndash 0000 0392 0000 0200 ndash 0058 ndash 0223 ndash 0132 2 0000 0350 0103 0000 ndash ndash ndash 0173 0236 ndash 0058 3 0000 0000 0026 0000 0000 0086 ndash 0057 0089 0000 0070 4 ndash 0000 0000 0000 ndash 0000 ndash 0009 0011 0000 0000 5 0000 0114 0110 0000 ndash 0000 0226 0042 0100 ndash 0043 6 0122 0000 0095 0415 ndash 0000 ndash 0102 0208 0000 0264 7 0028 0030 0028 0068 ndash ndash ndash 0229 0057 ndash 0108 8 0031 0070 0121 0000 0000 ndash ndash 0095 0025 0000 0059 9 0017 0038 0078 0018 ndash ndash ndash 0154 0309 0000 0188 10 0016 0097 0084 0000 0101 0019 ndash 0019 0299 0011 0095 11 0000 0000 0000 0000 0013 0000 0000 0000 0187 0057 ndash 12 0000 0016 0100 0056 0129 ndash ndash 0111 0397 0000 0141 13 0014 0144 0000 0061 0000 ndash ndash ndash 0000 0000 ndash 14 0058 0012 0023 0000 0199 0076 ndash 0059 0594 0026 0674 15 0036 0024 0028 0008 0218 ndash 0100 0144 1344 0076 0314 16 0000 0007 0025 0000 0000 ndash ndash 0000 ndash 0000 ndash 17 0000 0021 0000 0019 0004 ndash ndash 0000 0492 0000 ndash 18 0025 0000 0038 0042 0000 0000 0000 0048 0189 0037 0103

91 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

Garen JE (1984) ldquo The returns of schooling a selectivity bias approach with continuous choice varishyablerdquo Econometrica 52 1199shy1217

Garen JE (1988) ldquo Compensating wage differentials and the endogeneity of job riskinessrdquo Review of Economics and Statistics 70 (1) 9shy16

Heckman J (1979) ldquo Sample selection bias as a specification errorrdquo Econometrica 47 153shy161

Heckman J (2001) ldquo Micro Data Heterogeneity and the Evaluation of Public Policy Nobel Lecturerdquo Journal of Political Economy 109 (4) 673shy748

Heckman J y E Vytlacil (2001) ldquo Policy Relevant Treatment Effectsrdquo American Economic Review Papers and Proceedings 91(2) 107shy111

Hwang H Reed WR y C Hubbard (1992) ldquo Compensating Wage Differentials and Unobserved Productivityrdquo Journal of Political Economy 100 (4) 835shy858

Kniesner TJ Viscusi WK Woock C y JP Ziliak (2007) ldquoPinning down the value of statistical liferdquo IZA Discussion Paper 3107

Kochi I Hubell B Y R Kramer (2006) ldquoAn espiral bayes approach to combining and comparing esshytimates of the value of a statistical life for Environmental Policy Analysisrdquo Environmental Resource Economics 34 385shy406

Martinello F y R Meng (1992) ldquo Workplace Risks and the Value of Hazard Avoidancerdquo Canadian Journal of Economics 25 (2) 333shy345

Martinez JE Abellan JM y JL Pinto (2007) ldquo El Valor Monetario de la Vida Estadstica en Espantildea a traveacutes de las Preferencias Declaradasrdquo Hacienda Puacuteblica Espantildeola 183 125shy144

McDaniels T L Kamlet M S y GW Fischer (1992) Risk perception and the value of safety Risk Analysis 12(4) 495shy503

Riera A Ripoll AM y J Mateu (2007) ldquo Estimacioacuten del valor estadstico de la vida en Espantildea Una aplicacioacuten del Meacutetodo de Salarios Hedoacutenicosrdquo Hacienda Puacuteblica Espantildeola 181 29shy48

Shogren JF y T Stamland (2002) ldquo Skill and the Value of Liferdquo Journal of Political Economy 110(5) 1168shy1173

Solon G (1988) ldquo Selfshyselection biases in estimating longitudinal wage changesrdquo Economic Letters 28 285shy290

Spengler H y S Schaffner (2006) ldquoUsing job changes to evaluate the bias of the value of a statistishycal liferdquo Annual conference 2006 of the Society for Social Policy (Verein fuumlr Socialpolitik)

Villanueva E (2007) ldquo Estimating Compensating Wage Differentials Using Voluntary Job Changes Evidence from Germanyrdquo Industrial and Labor Relations Review 60 (4) 544shy561

Viscusi WK (1978) ldquo Wealth effects and earnings premiums for job hazardsrdquo Review of Economics and Statistics 60(3) 408shy416

ViscusiWK y J Hersch (2001) ldquo Cigarette smokers as job risk takersrdquo Review of Economics and Statistics 83 269shy280

92 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

Abstract

This paper analyzes what can be learned about the value of a statistical life (VSL) using the hedonic wage model The time series variation of cross sectional estimates along with the endogeneity of risk choices and the absence of adequate instruments recommends moving to panel data analysis These esshytimates show that the evidence of a positive and significant VSL stems from people changing jobs posshysibly endogenously Once again the absence of valid instruments recommends an alternative strategy and we move to identify bounds on the VSL Controlling for measurement error and individual heteroshygeneity yields a range for the estimated VSL of 28shy83 million Euros

Keywords Value of statistical life hedonic wages endogeneity panel data

JEL classification D61 J17 J28 J31

APEacuteNDICE

Los iacutendices de riesgo se definen para la desagregacioacuten maacutes amplia de rama de actividad y sector de ocupacioacuten que hace compatible la informacioacuten del PHOGUE y de la EAT En concreto la desagregacioacuten considerada se corresponde con la establecida en las variables PE006B (once sectores de ocupacioacuten) y PE007B (dieciocho ramas de actividad) del PHOGUE Los sectores y ramas utilizados son los siguientes

ndash Sectores de ocupacioacuten 1 Direccioacuten de empresas y de la Administracioacuten Puacuteblica 2 Teacutecnicos y profesionales cientiacuteficos e intelectuales 3 Teacutecnicos y profesionales de apoyo 4 Empleados de tipo administrativo 5 Trabajadores de servicios de restauracioacuten personales y de proteccioacuten 6 Vendedores de comercio y asimilados 7 Trabajadores cualificados en la agricultura y en la pesca 8 Trabajadores cualificados de la industria y la construccioacuten 9 Operadores y montadores de instalaciones y maquinaria 10 Trabajadores no cualificados en servicios (excepto transportes) 11 Peones de la agricultura pesca construccion industrias manufactureras y transporte

ndash Ramas de actividad 1 Agricultura ganadera pesca caza y silvicultura 2 Industrias extractivas produccioacuten y distribucioacuten de energa eleacutectrica gas y agua 3 Industria de la alimentacioacuten bebidas y tabaco 4 Industria textil y de la confeccioacuten del cuero y del calzado 5 Industria de la madera y del corcho del papel edicioacuten artes graacuteficas y reproduccioacuten de soportes grabados

93 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

6 Refino de petroacuteleo y tratamiento de combustibles nucleares Industria quiacutemica Industria de la transformacioacuten del caucho y materias plaacutesticas Industrias de otros productos minerales no metaacutelicos

7 Metalurgia y fabricacioacuten de productos metaacutelicos Industria de la construccioacuten de maquinaria y equipo mecaacutenico

8 Industria de material y equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico Fabricacioacuten de material de transporte Industrias manufactureras diversas

9 Construccioacuten 10 Comercio reparacioacuten de vehiacuteculos de motor artiacuteculos personales y de uso

domeacutestico 11 Hostelera 12 Transporte almacenamiento y comunicaciones 13 Intermediacioacuten financiera 14 Actividades inmobiliarias y servicios empresariales 15 Administraciones Puacuteblicas defensa y seguridad social 16 Educacioacuten 17 Actividades sanitarias y veterinarias servicios sociales 18 Otras actividades

En la siguiente tabla presentamos el iacutendice de riesgo de accidente mortal para cada una de las combinaciones resultantes en el antildeo 2001

Tabla A1 IacuteNDICES DE RIESGO DE ACCIDENTE MORTAL ANtildeO 2001

Ramas de Sectores de ocupacioacuten actividad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 ndash 0000 0392 0000 0200 ndash 0058 ndash 0223 ndash 0132 2 0000 0350 0103 0000 ndash ndash ndash 0173 0236 ndash 0058 3 0000 0000 0026 0000 0000 0086 ndash 0057 0089 0000 0070 4 ndash 0000 0000 0000 ndash 0000 ndash 0009 0011 0000 0000 5 0000 0114 0110 0000 ndash 0000 0226 0042 0100 ndash 0043 6 0122 0000 0095 0415 ndash 0000 ndash 0102 0208 0000 0264 7 0028 0030 0028 0068 ndash ndash ndash 0229 0057 ndash 0108 8 0031 0070 0121 0000 0000 ndash ndash 0095 0025 0000 0059 9 0017 0038 0078 0018 ndash ndash ndash 0154 0309 0000 0188 10 0016 0097 0084 0000 0101 0019 ndash 0019 0299 0011 0095 11 0000 0000 0000 0000 0013 0000 0000 0000 0187 0057 ndash 12 0000 0016 0100 0056 0129 ndash ndash 0111 0397 0000 0141 13 0014 0144 0000 0061 0000 ndash ndash ndash 0000 0000 ndash 14 0058 0012 0023 0000 0199 0076 ndash 0059 0594 0026 0674 15 0036 0024 0028 0008 0218 ndash 0100 0144 1344 0076 0314 16 0000 0007 0025 0000 0000 ndash ndash 0000 ndash 0000 ndash 17 0000 0021 0000 0019 0004 ndash ndash 0000 0492 0000 ndash 18 0025 0000 0038 0042 0000 0000 0000 0048 0189 0037 0103

92 JORGE E MARTIacuteNEZ PEacuteREZ E ILDEFONSO MENDEZ MARTIacuteNEZ

Abstract

This paper analyzes what can be learned about the value of a statistical life (VSL) using the hedonic wage model The time series variation of cross sectional estimates along with the endogeneity of risk choices and the absence of adequate instruments recommends moving to panel data analysis These esshytimates show that the evidence of a positive and significant VSL stems from people changing jobs posshysibly endogenously Once again the absence of valid instruments recommends an alternative strategy and we move to identify bounds on the VSL Controlling for measurement error and individual heteroshygeneity yields a range for the estimated VSL of 28shy83 million Euros

Keywords Value of statistical life hedonic wages endogeneity panel data

JEL classification D61 J17 J28 J31

APEacuteNDICE

Los iacutendices de riesgo se definen para la desagregacioacuten maacutes amplia de rama de actividad y sector de ocupacioacuten que hace compatible la informacioacuten del PHOGUE y de la EAT En concreto la desagregacioacuten considerada se corresponde con la establecida en las variables PE006B (once sectores de ocupacioacuten) y PE007B (dieciocho ramas de actividad) del PHOGUE Los sectores y ramas utilizados son los siguientes

ndash Sectores de ocupacioacuten 1 Direccioacuten de empresas y de la Administracioacuten Puacuteblica 2 Teacutecnicos y profesionales cientiacuteficos e intelectuales 3 Teacutecnicos y profesionales de apoyo 4 Empleados de tipo administrativo 5 Trabajadores de servicios de restauracioacuten personales y de proteccioacuten 6 Vendedores de comercio y asimilados 7 Trabajadores cualificados en la agricultura y en la pesca 8 Trabajadores cualificados de la industria y la construccioacuten 9 Operadores y montadores de instalaciones y maquinaria 10 Trabajadores no cualificados en servicios (excepto transportes) 11 Peones de la agricultura pesca construccion industrias manufactureras y transporte

ndash Ramas de actividad 1 Agricultura ganadera pesca caza y silvicultura 2 Industrias extractivas produccioacuten y distribucioacuten de energa eleacutectrica gas y agua 3 Industria de la alimentacioacuten bebidas y tabaco 4 Industria textil y de la confeccioacuten del cuero y del calzado 5 Industria de la madera y del corcho del papel edicioacuten artes graacuteficas y reproduccioacuten de soportes grabados

93 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

6 Refino de petroacuteleo y tratamiento de combustibles nucleares Industria quiacutemica Industria de la transformacioacuten del caucho y materias plaacutesticas Industrias de otros productos minerales no metaacutelicos

7 Metalurgia y fabricacioacuten de productos metaacutelicos Industria de la construccioacuten de maquinaria y equipo mecaacutenico

8 Industria de material y equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico Fabricacioacuten de material de transporte Industrias manufactureras diversas

9 Construccioacuten 10 Comercio reparacioacuten de vehiacuteculos de motor artiacuteculos personales y de uso

domeacutestico 11 Hostelera 12 Transporte almacenamiento y comunicaciones 13 Intermediacioacuten financiera 14 Actividades inmobiliarias y servicios empresariales 15 Administraciones Puacuteblicas defensa y seguridad social 16 Educacioacuten 17 Actividades sanitarias y veterinarias servicios sociales 18 Otras actividades

En la siguiente tabla presentamos el iacutendice de riesgo de accidente mortal para cada una de las combinaciones resultantes en el antildeo 2001

Tabla A1 IacuteNDICES DE RIESGO DE ACCIDENTE MORTAL ANtildeO 2001

Ramas de Sectores de ocupacioacuten actividad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 ndash 0000 0392 0000 0200 ndash 0058 ndash 0223 ndash 0132 2 0000 0350 0103 0000 ndash ndash ndash 0173 0236 ndash 0058 3 0000 0000 0026 0000 0000 0086 ndash 0057 0089 0000 0070 4 ndash 0000 0000 0000 ndash 0000 ndash 0009 0011 0000 0000 5 0000 0114 0110 0000 ndash 0000 0226 0042 0100 ndash 0043 6 0122 0000 0095 0415 ndash 0000 ndash 0102 0208 0000 0264 7 0028 0030 0028 0068 ndash ndash ndash 0229 0057 ndash 0108 8 0031 0070 0121 0000 0000 ndash ndash 0095 0025 0000 0059 9 0017 0038 0078 0018 ndash ndash ndash 0154 0309 0000 0188 10 0016 0097 0084 0000 0101 0019 ndash 0019 0299 0011 0095 11 0000 0000 0000 0000 0013 0000 0000 0000 0187 0057 ndash 12 0000 0016 0100 0056 0129 ndash ndash 0111 0397 0000 0141 13 0014 0144 0000 0061 0000 ndash ndash ndash 0000 0000 ndash 14 0058 0012 0023 0000 0199 0076 ndash 0059 0594 0026 0674 15 0036 0024 0028 0008 0218 ndash 0100 0144 1344 0076 0314 16 0000 0007 0025 0000 0000 ndash ndash 0000 ndash 0000 ndash 17 0000 0021 0000 0019 0004 ndash ndash 0000 0492 0000 ndash 18 0025 0000 0038 0042 0000 0000 0000 0048 0189 0037 0103

93 iquestQueacute podemos saber sobre el Valor Estadiacutestico de la Vida en Espantildea utilizando datos laborales

6 Refino de petroacuteleo y tratamiento de combustibles nucleares Industria quiacutemica Industria de la transformacioacuten del caucho y materias plaacutesticas Industrias de otros productos minerales no metaacutelicos

7 Metalurgia y fabricacioacuten de productos metaacutelicos Industria de la construccioacuten de maquinaria y equipo mecaacutenico

8 Industria de material y equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico Fabricacioacuten de material de transporte Industrias manufactureras diversas

9 Construccioacuten 10 Comercio reparacioacuten de vehiacuteculos de motor artiacuteculos personales y de uso

domeacutestico 11 Hostelera 12 Transporte almacenamiento y comunicaciones 13 Intermediacioacuten financiera 14 Actividades inmobiliarias y servicios empresariales 15 Administraciones Puacuteblicas defensa y seguridad social 16 Educacioacuten 17 Actividades sanitarias y veterinarias servicios sociales 18 Otras actividades

En la siguiente tabla presentamos el iacutendice de riesgo de accidente mortal para cada una de las combinaciones resultantes en el antildeo 2001

Tabla A1 IacuteNDICES DE RIESGO DE ACCIDENTE MORTAL ANtildeO 2001

Ramas de Sectores de ocupacioacuten actividad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 ndash 0000 0392 0000 0200 ndash 0058 ndash 0223 ndash 0132 2 0000 0350 0103 0000 ndash ndash ndash 0173 0236 ndash 0058 3 0000 0000 0026 0000 0000 0086 ndash 0057 0089 0000 0070 4 ndash 0000 0000 0000 ndash 0000 ndash 0009 0011 0000 0000 5 0000 0114 0110 0000 ndash 0000 0226 0042 0100 ndash 0043 6 0122 0000 0095 0415 ndash 0000 ndash 0102 0208 0000 0264 7 0028 0030 0028 0068 ndash ndash ndash 0229 0057 ndash 0108 8 0031 0070 0121 0000 0000 ndash ndash 0095 0025 0000 0059 9 0017 0038 0078 0018 ndash ndash ndash 0154 0309 0000 0188 10 0016 0097 0084 0000 0101 0019 ndash 0019 0299 0011 0095 11 0000 0000 0000 0000 0013 0000 0000 0000 0187 0057 ndash 12 0000 0016 0100 0056 0129 ndash ndash 0111 0397 0000 0141 13 0014 0144 0000 0061 0000 ndash ndash ndash 0000 0000 ndash 14 0058 0012 0023 0000 0199 0076 ndash 0059 0594 0026 0674 15 0036 0024 0028 0008 0218 ndash 0100 0144 1344 0076 0314 16 0000 0007 0025 0000 0000 ndash ndash 0000 ndash 0000 ndash 17 0000 0021 0000 0019 0004 ndash ndash 0000 0492 0000 ndash 18 0025 0000 0038 0042 0000 0000 0000 0048 0189 0037 0103