3. Metodología de la investigación 3.1 Base de datos

3. Metodología de la investigación

3.1 Base de datos

La base de datos fue recabada especialmente para este trabajo, con la ayuda de una encuesta elaborada por los autores. Dentro de los temas a preguntar se incluyeron los datos personales del individuo; el género, la edad, los ingresos personales, el estado civil, medidas del capital humano, así como el número de hijos y sus edades. En cuanto a las variables familiares se preguntó sobre los ingresos y ahorros familiares, el tipo de material de la casa, la existencia de deudas, la ayuda por parte de programas del gobierno, entre otras. El formato de la encuesta aplicada se encuentra a disposición en el Anexo A. La encuesta se aplicó durante los meses de marzo, abril y mayo del 2008 en el municipio de San Andrés Cholula, Puebla. El método consistió en entrevistar a un miembro mayor de edad del hogar, el cual proporcionó información sobre los demás miembros. Para buscar mayor representatividad en la muestra, se decidió abarcar, además de la cabecera municipal San Andrés, las localidades de San Antonio Cacalotepec, Tonanzintla, Comac, San Francisco Acatepec y Tlaxcalanzingo. Se realizaron 400 encuestas a los hogares, de donde se obtuvieron 799 observaciones. El criterio de selección consistió

en

incluir

a

aquellas

personas

que

laboran,

permanecen

desempleados, o que han dejado de estudiar. Por lo tanto, los niños que no trabajan y se encuentran estudiando fueron excluidos, al igual que trabajadores del campo1. Puesto que los autores entrevistaron personalmente, se buscó obtener todas las respuestas del cuestionario, por lo que no existen datos faltantes o missing

values.

Además,

como

la

encuesta

se

fue

preguntando

progresivamente para todos los individuos de la casa, el caso de encuestas no completas fueron desechadas.

1

Como se mencionó anteriormente, según Benería (2006), el empleo agrícola no se contabiliza dentro del empleo informal para no sobrestimar al sector.

3.2 Estadística descriptiva

De la muestra de 799 individuos, 450 (56%) son mujeres y los restantes 349 (44%) son varones. Sobre la actividad que realizan, la tabla 2 muestra los porcentajes por género. En cuanto al trabajo doméstico, la mayoría es llevada a cabo por mujeres; en contraste, para el caso del empleo formal, la mayoría de los empleados en este sector son varones, dejando a las mujeres con un porcentaje menor. Sin embargo, para el empleo informal, tanto las mujeres como los hombres muestran porcentajes importantes.

Tabla 2. Tipo de actividad por género

Mujer Hombre

Casa

Formal

Informal

Total

Total de observaciones

43% 6%

8% 22%

49% 72%

100% 100%

450 349

En cuanto a la edad, la mínima es de 14 y la máxima de 94 años; las dos con una sola observación. Aproximadamente el 80% de los individuos estudiados tiene entre 20 y 55 años, y el promedio de la edad es de 37.7 años. La distribución muestral en las edades es muy similar tanto para hombres como para mujeres. Con respecto la educación, un porcentaje mucho mayor de mujeres que de hombres nunca fueron a la escuela; lo cual muestra cierta diferencia entre géneros. Entre las mujeres los porcentajes por educación van incrementándose hasta alcanzar el máximo con 30.89% que estudió la primaria, de ahí los porcentajes comienzan a disminuir por nivel educativo. En cuanto a los hombres, este máximo de porcentaje no se ubica en la primaria, sino en la secundaria con el 32.66%. Por último, entre niveles superiores de educación como licenciaturas o carreras técnicas, la diferencia en porcentaje no es muy distinta entre los géneros, siendo del 10.67% para las mujeres y del 9.75% para los hombres (ver tabla 3).

Tabla 3. Nivel de educación de los individuos

No estudió Primaria Inconclusa Primaria Secundaria Preparatoria Educación Superior Total

Mujer

Obs.

Hombre

Obs.

Número Total de Observaciones

7.11% 13.78% 30.89% 26.00% 11.56% 10.67% 100%

32 62 139 117 52 48 450

2.87% 6.59% 28.94% 32.66% 19.20% 9.74% 100%

10 23 101 114 67 34 349

42 85 240 231 119 82 799

Refiriéndonos al estado civil de los individuos, el 30.29% es soltero, el 59.07% es casado o vive en unión libre, y el restante 10.64% se encuentra separado o es viudo. Observando la tabla 4 y contando solo al género femenino de la muestra el 69.71% tiene hijos, presentándose el mayor porcentaje de ellas con hijos entre 6 y 14 años, y una cantidad menor con hijos menores a un año.

Tabla 4. Edades de los hijos entre mujeres

Menores a 1 año Entre 1 y 5 años Entre 6 y 14 años Mayores de 14 años Sin hijos Total

Porcentaje

Observaciones

5.34% 17.11% 36.00% 14.44% 27.11% 100.00%

24 77 162 65 122 450

En cuanto a la percepción de ingresos personales mensuales, el 26.28% gana menos de $1,500 pesos, el 42.93% gana entre $1,500 y $3,000, mientras que el 30.66% gana más de $3,000 pesos mensuales. Si lo analizamos entre las variables familiares, el gasto per cápita es de $745.70 pesos mensuales, con un mínimo de $107 pesos, y un máximo de $12,541. Por último, en cuanto a otras variables del hogar, el 16.65% del total de las familias cuenta con algún tipo de deuda, de las cuales el 32.5% lo debe a

instituciones financieras formales, y el restante 67.5% a fuentes informales. El 10.76% de las familias viven en casa de adobe, el 25.16% en casas de block, el 43.05% en casas de ladrillo, y el restante 21% en una combinación de materiales u otros. Finalmente, solo el 5.88% recibe algún tipo de ayuda por parte de programas del gobierno.

3.3 Justificación del modelo Logit Multinomial

Para la realización del análisis econométrico de los datos se optó por emplear un modelo Logit Multinomial no ordenado, el cual es un modelo de probabilidad no lineal. Se utilizó este modelo debido a la naturaleza de la investigación, ya que para estudiar los determinantes de la participación laboral de un individuo, es estrictamente necesario usar las distintas categorías para especificar en qué tipo de trabajo una persona decide emplearse. Las categorías que se emplearon como variable dependiente en el modelo son las siguientes: el individuo permanece en casa (0), trabaja en el sector formal (1), o trabaja en el sector informal (2). Éstas se obtuvieron en la encuesta aplicada en los distintos pueblos que conforman el municipio de San Andrés Cholula, Puebla, y se determinaron por el tipo de ocupación del individuo dada la definición de empleo informal establecida anteriormente. Se optó por un modelo no ordenado ya que la decisión ocupacional del individuo es una variable nominal y, como se ha comentado en la revisión de literatura, no está claro si la decisión de trabajar en el sector formal es preferible a trabajar en el sector informal o viceversa. Haber empleado un modelo ordenado implicaría que algún tipo de actividad es preferible o mejor para cualquier individuo, lo cual representaría un supuesto importante. Cabe mencionar también, que el modelo supone que la decisión del individuo es racional, ya que le proporciona la mayor utilidad posible, dadas las variables independientes (Greene, 2002). Lo anterior no quiere decir que un tipo de actividad, ya sea formal o informal, sea superior a otra para cualquier individuo, sino que dadas las variables que influyen sobre la decisión ocupacional, la categoría que elige es la mejor entre las distintas opciones.

3.4 Presentación del modelo

Se estimaron dos modelos idénticos, uno para el caso femenino y otro para el masculino, buscando separar los efectos por género. A continuación, en la tabla 5 se presentan las variables de la regresión, su descripción y los signos esperados. Tabla 5. Variables a utilizar en el Modelo Logit multinomial VARIABLE DEPENDIENTE Variable Descripción emp_1

Valores

Indica el status 0 En casa ocupacional del individuo 1 Formal 2 Informal

VARIABLES INDEPENDIENTES VARIABLES DE CAPITAL HUMANO Variable

Descripción

Valores

Signo Esperado (Hombre) Formal Informal

Signo Esperado (Mujer) Formal Informal

edu

Cuantifica el número de años de escolaridad

(0, n)

+

-

+

-

edu2

Eleva al cuadrado la variable anterior

(0, n)

-

+

-

+

explab

Mide la experiencia laboral en años

(0, n)

+

-

+

-

explab2

Eleva al cuadrado la variable anterior

(0, n)

-

+

-

+

Conforme a la teoría del Capital Humano explicada anteriormente en el marco teórico, tanto la acumulación de escolaridad como de experiencia laboral relacionan al individuo con empleos formales, y que el efecto, al no diferenciar por género, es el mismo tanto para hombres como para mujeres. En tanto, se espera que los resultados relacionen signos positivos para los coeficientes de las variables edu y explab, con respecto al sector formal y negativos en lo que se refiere al sector informal, al tiempo que se encuentren efectos cuadráticos de las mismas variables con un comportamiento de “U” invertida, que indiquen

un incremento de la probabilidad relativa de participar en el sector formal para niveles bajos de educación y experiencia laboral, y una disminución de la misma para niveles más altos. En contraparte, en el caso del sector informal se esperaría un comportamiento con forma de “U” indicando una disminución de la probabilidad de emplearse informalmente conforme va aumentando la educación, hasta un punto donde comienza a incrementarse, lo que implícitamente sugiere que el individuo envejece, aumentando la probabilidad de trabajar informalmente. VARIABLES DE ASPECTOS FAMILIARES Variable Descripción Valores

Signo Esperado (Hombre) Formal Informal

Signo Esperado (Mujer) Formal Informal

hijo

Indica el total de hijos del individuo en cuestión

(0, n)

Sin efecto

Sin efecto

-

+

hijo2

Eleva al cuadrado variable anterior

la

(0, n)

Sin efecto

Sin efecto

?

?

famil

Total de integrantes de la familia del individuo en cuestión

(0, n)

?

?

-

+

muj15

Total de mujeres mayores a 15 años edad, en el hogar del individuo en cuestión

(0, n)

?

?

+

-

hom15

Total de hombres mayores a 15 años de edad en el hogar del individuo en cuestión

(0, n)

?

?

+

-

deuda

Indica si la familia del individuo en cuestión posee o no algún tipo de deuda

1 con deuda 0 sin deuda

?

?

?

?

En cuanto al número de hijos (hijo) al igual que su efecto cuadrático (hijo2), la literatura no indica un efecto para el caso masculino, puesto que socialmente el hombre no acostumbra realizar actividades domésticas, ni tiene el cuidado de los niños en sus manos. No obstante, en el caso femenino la situación es distinta, y como madre de familia se espera que el incremento en el número de hijos se relacione con mayor actividad informal, ya que esta actividad brinda mayor flexibilidad de tiempo para combinar el trabajo y el cuidado de los hijos, aunque en cuanto al efecto cuadrático de la variable, no está claro el signo a

esperar puesto que no se sabe hasta qué punto el incremento del número de hijos siga incrementando la probabilidad de participación informal. Para la variable famil, se espera un comportamiento similar al de hijo, relacionando positivamente el aumento de los miembros de la familia con la probabilidad de emplearse informalmente, en el caso de que las mujeres se hagan cargo de las labores domésticas de los integrantes del hogar. Para los hombres, no se conoce a ciencia cierta la relación que guarda esta variable, puesto que por una parte podría ser que al incrementarse el número de miembros del hogar haya más presión para el hombre por conseguir ingresos familiares, o que los miembros del hogar aporten económicamente y reduzcan la presión. Las variables muj15 y hom15, en lo que se refiere al género masculino, se espera que sean similares a la variable famil, por las razones explicadas al final del párrafo anterior. En el caso femenino, se espera que ambas variables incrementen la probabilidad de laborar en el sector formal y la disminuyan en el sector informal, debido a que al aumentar el número de individuos mayores de 15 años es posible que se reduzcan las responsabilidades domésticas de la mujer. Con respecto a la variable deuda, puesto que una deuda familiar puede ser utilizada tanto para gasto familiar como para inversión en empresas ya sean formales o informales, no se puede inferir una relación única, por lo que se desconoce el efecto de la variable indistintamente del género. VARIABLES DE ESTADO CONYUGAL Variable Descripción

soltero

pareja

aportcony

Valores

Indica si el individuo es o no 1 Soltero soltero 0 no soltero Indica si el individuo tiene o 1 con no un conyugue pareja 0 sin pareja Indica si el cónyuge del 1 Si individuo trabaja y aporta 0 No ingresos al hogar

Signo Esperado (Hombre) Formal Informal

Signo Esperado (Mujer) Formal Informal

?

?

?

?

?

?

-

+

?

?

?

?

Sobre el estado civil, en el caso masculino el hecho de estar soltero o casado puede ser ambiguo en cuanto al hecho de encontrarse empleado en cualquiera de los sectores, puesto que el sector en el cual se encuentra empleado puede no tener necesariamente relación directa con su estado civil. En el caso femenino, la situación es diferente ya que mientras permanece soltera la probabilidad de trabajar en cualquier sector puede disminuir puesto que su familia la sostiene económicamente, o incrementar porque debe sustentarse por sí sola, de modo que el efecto es incierto. Una vez casada, el cuidado del hogar la hace optar por un trabajo flexible que por lo general es informal. Por lo tanto, para la mujer, el hecho de encontrarse soltera es incierto, y cuando es casada, aumenta la probabilidad de encontrarse en el sector informal, y disminuye la probabilidad de encontrarse en el sector formal. Para los signos esperados de aportcony se debe aclarar primero que obtiene valor de cero cuando el cónyuge no aporta ingresos y de uno cuando lo hace. Tanto en el caso de las mujeres como el de los hombres, el signo esperado es incierto, puesto que éste depende de varias situaciones. Para los hombres podría ser positivo o negativo dependiendo si el hombre lleva a cabo el papel de sustento familiar, o si éste recae en su mujer o sus hijos. Para el caso femenino, el hecho de que su pareja trabaje indica que su marido podría estar cumpliendo con su rol social de jefe de familia, por lo que el trabajo extradoméstico de la esposa tendría como objetivo primordialmente el complemento del ingreso familiar. Sin embargo, esto depende de la magnitud de los ingresos derivados del trabajo del marido, puesto que si son menores a los de la mujer, el ingreso del hombre complementaría al ingreso familiar. De igual forma, si cualquiera de los cónyuges obtiene un ingreso mayor en el sector informal, el otro buscaría un empleo formal con el objetivo de adquirir eventuales prestaciones sociales para la familia. De este modo, es posible observar que la acción de complementar los ingresos familiares totales, propicia que el efecto sobre la participación formal o informal sea incierto para los dos géneros.

OTRAS VARIABLES Variable

Descripción

Valores

Signo Esperado (Hombre) Formal Informal

Signo Esperado (Mujer) Formal Informal

discap

Indica si el individuo sufre o no 1 discap de algún tipo de discapacidad 0 no discap o enfermedad crónica.

-

+

-

+

migr

Total de integrantes de la familia que han migrado y apoyan económicamente

?

?

?

?

(0, n)

El individuo discapacitado, independientemente del sexo tiene menos posibilidad de encontrar un trabajo formal dado que su productividad es menor. Por lo general, este tipo de individuos optan por el autoempleo, por lo que se espera que la variable discap se encuentre relacionada positivamente con la probabilidad de emplearse informalmente y negativamente con la probabilidad de emplearse formalmente. Para la variable migr, el efecto es ambiguo para ambos géneros puesto que mientras más individuos migren y aporten al sustento familiar, se reduce la probabilidad de que los integrantes restantes de la familia estén empleados en cualquier sector. Sin embargo, también es posible que el hecho de migrar esté ligado con la falta de ingresos de la familia, lo cual se relaciona con que los demás miembros trabajen informalmente. Una vez descritas las variables, el modelo se puede expresar de la siguiente forma:

Pr ob(Yi  j xi ) 

e

 ´ j xi j

1  k 1 e  ´k xi

,

para j  0,1,2,..., J ,  0  0

Donde xi representa el vector de características del i-ésimo individuo; y B j el vector de parámetros explicativos para cada categoría ocupacional ( j ) .

El modelo implica que el cómputo se realiza mediante los logaritmos de la razón de probabilidades de las distintas categorías ocupacionales ( j ) los cuales se obtienen del siguiente modo  Pij ln   Pik

   x' i  j   k   x' i  j 

si k  0.

Así, los parámetros obtenidos reportan la relación entre las variables explicativas y el logaritmo. En este caso, la estimación se realizó empleando “0” como categoría base, por lo que los parámetros miden el aumento o disminución de la probabilidad de un individuo de estar empleado formal o informalmente, con respecto a la probabilidad de su permanencia en casa.