La curva de salarios [1] es la relación negativa entre los niveles de desempleo y los salarios que surge cuando estas variables se expresan en términos locales. Según David Blanchflower y Andrew Oswald (1994, p. 5), la curva de salarios resume el hecho de que "un trabajador que está empleado en una zona de alto desempleo gana menos que un individuo idéntico que trabaja en una región con bajo desempleo".
Una forma de entender la curva de salarios es la siguiente: la oferta laboral de cada individuo está correlacionada positivamente con los salarios, por lo tanto, cuanto mayor sea el salario por hora ofrecido, más horas estará dispuesto a trabajar un individuo. Sin embargo, existe un límite hasta el cual cada persona estaría dispuesta a sacrificar una hora de ocio o descanso a cambio de una hora de salario. Digamos que X es el número máximo de horas que una persona puede trabajar y $A es el salario mínimo por hora que espera recibir a cambio. Cualquier salario $B, mayor que $A, aumentará el salario diario del trabajador sin aumentar las horas de trabajo. Por lo tanto, si necesita más horas de trabajo que X, debe contratar a más personas.
Digamos que necesitas comprar Y horas de trabajo en el mercado laboral. Supongamos que Y = 4X. Esto significa que Y es cuatro veces la oferta laboral máxima de un trabajador. Si pagas A la hora, puedes contratar a 4 trabajadores para que trabajen X horas cada uno. Sin embargo, dependiendo de las condiciones del mercado laboral, existen otras opciones:
Digamos que no hay muchos puestos de trabajo en el mercado laboral, el desempleo es alto y mucha gente está subempleada (trabajando mucho menos de X horas). En esta situación, es probable que la tarifa vigente sea inferior a $A, ya que es muy poco probable que se le pida a un empleado que trabaje X horas. Ahorrarías dinero si contrataras a más de 4 trabajadores y cada uno de ellos trabajara menos de X horas.
Digamos que el mercado laboral está ajustado y la mayoría de las personas ya trabajan X horas al día. Es muy difícil encontrar personas que no estén ganando $A por hora y, por eso, debes igualar la oferta monetaria en otro lugar para conseguir que alguien trabaje para ti. El nivel salarial en este escenario sería más alto que en el escenario anterior.
En resumen, cuanto menor sea el desempleo y menos trabajadores disponibles, mayores serán los salarios. Lo contrario ocurre cuando el desempleo es alto. Ésta es la esencia de la curva salarial.
Se utiliza para explicar por qué, dentro de un país, algunas regiones sufren un mayor desempleo que otras. Los trabajadores podrían hacerlo, pero, por las razones que sean, no están dispuestos a migrar de regiones con alto desempleo y bajos salarios a zonas con bajo desempleo y altos salarios.
Una de las razones por las que los trabajadores desempleados no querrían migrar a otras zonas con abundantes puestos de trabajo es la propiedad de una vivienda . El trabajador podría verse disuadido de mudarse debido a los costos que implica vender su casa y mudarse. Blanchflower y Oswald han descubierto que la tasa de desempleo está correlacionada positivamente con la tasa de propiedad de la vivienda en un estudio comparativo de países.
Sin embargo, recientemente, algunos datos microeconométricos sugieren que la relación entre la propiedad de una vivienda y el desempleo es ligeramente más complicada. Las personas que tienen empleo tienen más probabilidades de poder pagar una hipoteca y, por lo tanto, es más probable que hayan comprado su propia vivienda. Los datos indican que los propietarios de viviendas que tienen empleo tienen menos probabilidades de quedarse sin empleo y también es más probable que estén empleados en puestos de trabajo con alta estabilidad y, por lo tanto, es menos probable que cambien de trabajo. Los propietarios de viviendas desempleados tienen más probabilidades de encontrar trabajo en las áreas locales y menos probabilidades de encontrar trabajos que requieran una mudanza. El panorama general sugiere que, aunque los propietarios de viviendas son reacios a mudarse, la mayoría de las veces están empleados y, por lo tanto, no contribuyen a la tasa de desempleo.