Proyectos de investigación

La mayoría de mercados de trabajo altamente cualificado carecen de un sistema o mecanismo centralizado que permita emparejar o match trabajadores y empresas. En cambio, la selección y contratación generalmente se lleva a cabo mediante un costoso proceso de búsqueda en el que las empresas entrevistan a los candidatos de manera secuencial. Dicho proceso puede originar un desajuste o mismatch con consecuencias tanto para las empresas como para los candidatos, dado que puede tener un impacto persistente y negativo en los resultados finales de las empresas y en las carreras profesionales de los trabajadores. Hasta la fecha, los economistas apenas han prestado su interés sobre este tema.

Proponemos construir un simple modelo dinámico donde las empresas entrevistan a candidatos que poseen información privada sobre sus propias capacidades y aptitudes. En este contexto y como consecuencia de la información asimétrica, pueden surgir importantes ineficiencias como el desempleo. Un caso de información asimétrica puede ser, por ejemplo, aquél donde trabajadores capacitados son desestimados por las empresas debido a que éstos no han recibido previamente ofertas de trabajo de otras compañías.

Nuestro propósito es estudiar bajo qué condiciones dichas ineficiencias ocurren y cuán robustas son a cambios en el número de participantes en el mercado laboral, el tipo de acuerdos contractuales, y la estructura de la información. También queremos analizar cómo de importantes son dichas ineficiencias mediante la comparación de resultados en diferentes escenarios, como son el emparejamiento o matching aleatorio y el emparejamiento con información perfecta.

Finalmente, utilizando un enfoque de diseño de mercado, pretendemos encontrar mecanismos y formas de organización del mercado para mejorar su eficiencia. Nuestra conjetura es que se puede lograr plena eficiencia mediante un mecanismo en el que los trabajadores efectúen transferencias a las empresas, y también potencialmente otro mecanismo que no precise de ellas.