Informalidad laboral en los centros urbanos de Colombia

Informalidad laboral en los centros urbanos de Colombia: ¿Depende del
desplazamiento forzado?
Adriana María Romero Barreto12
Resumen
El artículo revisa las consecuencias socioeconómicas más importantes del desplazamiento forzado
en Colombia. Motivado por lo anterior, se estima la probabilidad de pertenencia al desempleo, al
sector laboral formal, y a la informalidad laboral para la población migrante residente en los centros
urbanos de Colombia, distinguiendo entre migrantes por motivo laboral y migrantes por motivo
violento. Los resultados indican que, para el individuo promedio, ser un migrante por motivo
violento incide negativamente en la probabilidad de encontrarse ocupado en el sector formal,
mientras que incide positivamente en encontrarse ocupado en el sector informal o en encontrarse
desempleado. Igualmente, se encuentra que la situación laboral para los migrantes por motivo
violento persiste a medida que aumentan los años de residencia en el centro urbano de llegada.
Abstract
The paper reviews the most important socioeconomic consequences of the forced migration in
Colombia. Motivated by this, the probability of belonging to unemployment, the formal labor sector,
and the labor informality is estimated for the migrant population who reside in the urban centers of
Colombia, distinguishing between migrants by labor motivation and migrants by violent motivation.
Results show that, for the average individual, being a migrant by violent motivation has a negative
influence on the probability of being a worker in the formal sector, whereas it has a positive
influence on the probability of being an informal worker and on the probability on being
unemployed. It is also found that the labor situation for migrants by violent motivation is persistent
with increasing time of residence in the urban center of arrival.
Bogotá D.C., Colombia
Julio de 2013
1
Esta investigación fue posible gracias al patrocinio de la Pontificia Universidad Javeriana y el
programa Jóvenes Investigadores 2012 Virginia Gutiérrez de Pineda, adscrito a Colciencias. La
autora también agradece la tutoría del doctor Jorge Restrepo, y a los asistentes al Seminario de
Profesores de la Pontificia Universidad Javeriana el 17 de Abril de 2013 por sus comentarios y
sugerencias. Todos los errores son responsabilidad exclusiva de la autora.
2
Economista, Pontificia Universidad Javeriana. E-Mail: [email protected]
1
1. Introducción
Una de las consecuencias más tangibles y con mayores costos sociales para
Colombia del conflicto armado interno es el desplazamiento forzoso. Al contrario
de lo que se piensa, el desplazamiento y sus consecuencias están lejos de ser
cosa del pasado: según CODHES, la cifra de personas desplazadas por la
violencia a 2011 es de 5.445.406 personas3, una cifra nada despreciable que
ocupa el segundo lugar del ranking mundial de países con mayor cantidad de
población desplazada por la violencia, después de Sudán (Norwegian Refugee
Council [NRC], 2011).
Pero una de las problemáticas surgidas a partir del desplazamiento forzado es la
condición de vulnerabilidad en la que estos migrantes llegan a los núcleos
urbanos, y la subsecuente situación de marginalidad a la que se ven obligados en
sus nuevos lugares de residencia. Si bien la literatura ha analizado con detalle las
características socioeconómicas de la población en situación de desplazamiento
forzado, es igualmente importante analizar el proceso de inserción de ésta
población en el mercado laboral de los centros urbanos: de una adecuada
inserción laboral dependerán las condiciones de bienestar socioeconómicas a
medida que transcurre el tiempo de asentamiento.
Independientemente del nivel educativo de las víctimas, los desplazados por la
violencia llegan a los centros urbanos con una posesión muy limitada (y en
algunos casos nula) de activos físicos y monetarios, pues los han perdido durante
el proceso migratorio. En casos particulares, la usurpación de los activos de los
individuos por parte de los grupos armados puede ser el motivo mismo del
desplazamiento (Ibáñez y Velásquez, 2008). De este modo, las víctimas del
desplazamiento forzado tienen en común que llegan a los centros urbanos de
recepción con una capacidad de generación de ingresos escasa o nula, lo que es
una clara condición de desventaja frente a la población no desplazada residente
en los centros urbanos a la hora de acceder al mercado laboral formal.
Bajo este contexto, la presente investigación pretende dar respuesta a los
siguientes interrogantes: ¿Incide el hecho de ser una víctima del desplazamiento
forzado en la probabilidad de encontrarse ocupado en el sector informal?, y
¿Existe una mejora en la calidad del empleo para los migrantes forzados a medida
que aumenta su tiempo de asentamiento? Para dar respuesta a estas dos
preguntas, se hace uso del siguiente argumento como la hipótesis central que
guiará el desarrollo de la investigación.
3
Desplazados en Colombia llegan a 5.5 millones, dice Codhes [en línea]. Tomado de:
http://www.noticiascaracol.com/nacion/articulo-262261-desplazados-colombia-llegan-a-55-millonesdice-codhes, recuperado: 5 de Julio de 2013.
2
Una vez los desplazados llegan al sitio de recepción, el primer efecto en el
mercado laboral de los centros urbanos es el aumento de la tasa de participación,
es decir, de la oferta de trabajo. La disposición a trabajar de la población
desplazada aumenta, a tal punto que no solamente la cabeza de hogar ofrece
horas en el mercado, sino también otros miembros de la familia. Esta se convierte
en su estrategia de supervivencia. Debido a la rigidez existente en Colombia del
salario mínimo, y la escasa absorción de la nueva oferta a la demanda de trabajo
formal existente en las ciudades, los desplazados se enfrentan al desempleo
urbano, sin importar cuál es la calidad de la cohorte migratoria, en principio.
La informalidad laboral surge de la necesidad inminente de supervivencia y de
generación de ingresos, ante la situación de desempleo generalizada para la
población recién llegada a los centros urbanos. En este sentido, es válido afirmar
que el sector informal que crece en los centros urbanos a causa del
desplazamiento forzado es la informalidad laboral asociada a la vulnerabilidad
socioeconómica, pobreza, carencia de habilidades, dedicada al “rebusque”, con
pocas barreras de entrada y bajos salarios. Sin embargo, debe mencionarse que
el tamaño del sector informal en cada centro urbano es diferente, pues depende
de las condiciones laborales intrínsecas de cada centro urbano, como por ejemplo
del nivel educativo de su población residente, las actividades económicas
principales de cada centro urbano, entre otras variables no observables4.
Si bien un menor nivel educativo es un indicador de una mayor probabilidad a
desplazarse (Ibáñez y Vélez, 2005), al mismo tiempo es un factor utilizado por los
individuos para escoger hacia dónde migrarán, pues individuos más educados
migrarían a centros urbanos que les ofrezca una mayor capacidad de generación
de ingresos, teniendo en cuenta las condiciones intrínsecas de cada centro
urbano. La literatura es contundente en afirmar que a mayor nivel educativo
adquirido, mayor probabilidad de encontrarse ocupado en el sector laboral formal,
y mayores son los ingresos laborales percibidos por los trabajadores5 (Silva et al.,
2005; Galvis, 2012; Flórez, 2003; Bernal, 2009; Ribero, 2003).
En este sentido, una segunda hipótesis enuncia que, a medida que los migrantes
llevan más tiempo asentados en el centro urbano, mejora su calidad de empleo.
Como Silva y Guataquí (2005) afirman, la calidad de la cohorte migratoria incide
en qué resultados se desarrollarán en el mercado laboral de los centros urbanos a
medida que avanza el tiempo de asentamiento. ¿De qué depende si se cumple
esta hipótesis en las personas desplazadas en los centros urbanos de Colombia?
De las características de los desplazados en términos de habilidades. En
4
Los datos y la metodología utilizados en esta investigación no permiten controlar esta
heterogeneidad, lo que constituye una limitación del estudio.
5
Independientemente de sus status migratorio.
3
particular, depende del capital humano de la cohorte migratoria, en la medida que
el carácter no previsto de la migración solamente les permite controlar a los
individuos desplazados a qué destino se dirigirán, sujetos a los costos de
migración, es decir, los costos de transporte, y/o la utilización de redes sociales
establecidas en los sitios de destino.
Este documento consta de ocho partes; la primera es la presente introducción. La
segunda sección describe las características asociadas al desplazamiento forzado
en Colombia y las pérdidas de bienestar más relevantes que ha encontrado la
literatura. La tercera sección consiste en el marco conceptual de informalidad
laboral bajo el cual se trabajará en el proceso de estimación. La cuarta sección
describe el marco teórico bajo el cual el exceso de oferta laboral formal en los
centros urbanos (producto del desplazamiento forzado) se traduce en la expansión
de la informalidad laboral. La quinta sección concierne a las estadísticas
descriptivas y al proceso de estimación de los interrogantes planteados, en el que
el presupuesto de preferencias ordenadas y el uso de datos al 2011 se usan por
primera vez en este tipo de estudios sobre mercado laboral y desplazamiento
forzado. La sexta sección presenta los resultados de la estimación principal y los
modelos alternativos y pruebas de robustez del modelo. La séptima sección
presenta la discusión sobre los resultados obtenidos; y la última sección presenta
las conclusiones.
2. Una revisión de literatura de las causas y consecuencias del
desplazamiento forzado en Colombia
Steele (2009) define el desplazamiento forzado dentro del contexto de un conflicto
armado como una “migración civil durante la guerra que es provocada directa o
indirectamente por las acciones de uno o varios grupos armados” (Steele, 2009:
pg. 421). Paralelamente, el desplazamiento forzoso de carácter masivo se
considera como un mecanismo de autoprotección de la población después de
haber experimentado masacres, combates en su vecindad inmediata o amenazas
de violencia (NRC, 2011). De lo anterior, es importante notar que el fenómeno del
desplazamiento forzado es un evento que se da “uno a uno”, o de manera masiva.
En línea con lo anterior, la ACNUR estableció una definición universal bajo la cual
define a las personas en situación de desplazamiento forzado como los “individuos
o grupos de personas que han sido forzados a huir de sus hogares para escapar
del conflicto armado, la violencia generalizada, los abusos de los derechos
humanos o los desastres naturales o provocados por el ser humano”6. En el caso
colombiano, el sistema judicial reconoce a las víctimas del desplazamiento forzado
6
Tomado de: http://www.acnur.org/t3/a-quien-ayuda/desplazados-internos/preguntas-y-respuestassobre-desplazados-internos/?L=uikqvjtothqabhz. Recuperado: 15 Enero 2013
4
mediante la Ley 387 de 1997, en la que define que "es desplazado toda persona
que se ha visto forzada a migrar dentro del territorio nacional, abandonando su
localidad de residencia o actividades económicas habituales, porque su vida, su
integridad física, su seguridad o libertad personales han sido vulneradas o se
encuentran directamente amenazadas, con ocasión de cualquiera de las
siguientes situaciones: conflicto armado interno, disturbios y tensiones interiores,
violencia generalizada, violaciones masivas de los derechos humanos,
infracciones al Derecho Internacional Humanitario u otras circunstancias
emanadas de las situaciones anteriores que puedan alterar o alteren
drásticamente el orden público" (Ley 387 de 1997, Titulo 1).
Causas del desplazamiento forzoso en Colombia
El desplazamiento forzado en Colombia encuentra su razón primaria en el conflicto
armado violento en el cual se encuentra inmerso el país, y que ha tenido como sus
principales protagonistas los grupos guerrilleros, los grupos militares y los grupos
paramilitares (ahora neoparamilitares, o bandas criminales). Debido a la duración
del conflicto armado, el desplazamiento forzoso se considera una característica
esencial de la historia del país (Lozano y Osorio, 1996 citado en Egea y Soledad,
2008).
Una de las principales causas del conflicto armado colombiano (y la causa
principal del desplazamiento forzado) es el despojo de tierras, vía intimidación
individual o colectiva. Despejar el territorio de sus habitantes originales es una
estrategia de guerra para apropiarse de tierra valiosa. Así mismo, forzar a la gente
a desplazarse impide la acción colectiva, daña las redes sociales, y es un
mecanismo de control violento hacia la población civil (Deininger, Ibáñez &
Querubin, 2004).
En este punto, hay que tener en cuenta dos consideraciones. Por un lado, el
conflicto armado prospera en las zonas más pobres y vulnerables del país, pues
en estas zonas la presencia del Estado es menor y los grupos ilegales pueden
ejercer sus actividades con mayor libertad (Khoudour-Cásteras, 2009). La baja
presencia estatal implica que los derechos de propiedad sobre la tierra no están
claramente definidos, y por tanto su despojo de manera violenta será más fácil
(Egea et al., 2008). Por otro lado, una de las estrategias del ejército colombiano
frente al conflicto armado es trasladar la lucha contrainsurgente a los márgenes
geográficos y socioeconómicos del país, que son los territorios menos poblados de
Colombia (Granada, Restrepo & Vargas, 2009).
De este modo, es posible afirmar que las zonas más afectadas por la
problemática del desplazamiento forzoso, como fenómeno de expulsión, está
5
directamente relacionado con la expansión geográfica del conflicto. Estas zonas
son, a decir7:
1. Las zonas de confrontación armada intensa (zona de combate).
2. Las zonas de cultivos ilícitos, ya sea por aspersión o por la disputa del control
de los corredores estratégicos de tráfico de droga.
3. Las zonas de presencia paramilitar, que coincide con áreas de alta inversión o
alta en recursos naturales, potencialmente explotables.
4. Las zonas urbanas en que se presentan casos de intimidación o amenazas a
personas y tráfico de drogas.
Consecuencias del conflicto armado y el desplazamiento forzoso
Una de las consecuencias más evidente y grave del conflicto violento colombiano
ha sido el proceso de desplazamiento, y toda la cadena de consecuencias
socioeconómicas que la llegada a un entorno desconocido de manera no
anticipada produce en los hogares desplazados.
¿A dónde se desplazan las víctimas de la violencia?
Las personas víctimas del desplazamiento forzoso, acorde con la dinámica
geográfica del conflicto y las zonas donde mayor es su presencia, realizan tres
tipos de desplazamientos: rural-urbano, interurbano, o intraurbano (Egea et al.,
2008). Estos desplazamientos pueden darse ya sea dentro del mismo
departamento, o hacia otros departamentos del país, teniendo en cuenta que
ningún departamento de Colombia está al margen del fenómeno: todos han
experimentado en mayor o menor medida la entrada y salida de migrantes
forzados. Además, la dinámica del conflicto ha mostrado que los municipios
afectados por el desplazamiento forzoso pueden cambiar su papel de expulsores a
receptores a través del tiempo (Egea et al., 2008).
Si bien las personas en situación de desplazamiento forzado tienen en cuenta la
distancia y la existencia de redes sociales en un potencial sitio de destino a la hora
de escoger a dónde partir, so pretexto de una reducción en sus costos de
migración (Lozano-Gracia, Piras, Ibáñez & Hewings, 2010), la tendencia es que
los desplazados migren hacia los centros urbanos más importantes, debido a la
mayor oferta de posibilidades económicas para su supervivencia posterior a la
huida. Así, las grandes ciudades de Colombia se han convertido en el principal
polo de atracción para los desplazados (Khoudour-Cásteras, 2009). Sin embargo,
7
Tomado de NRC (2011).
6
la mayoría se asientan en la periferia de estas grandes ciudades, las cuales
sienten el impacto de la llegada de los flujos migratorios involuntarios en la medida
que la nueva población sobrecarga los servicios sociales de atención al
ciudadano, los servicios públicos y sanitarios, y desgasta la infraestructura urbana
(Cohen & Deng, 1998)8.
Pérdidas de bienestar asociadas al desplazamiento forzoso en Colombia
La violencia modifica los costos y beneficios de la migración cuando prevalecen
las amenazas a la vida, la falta del imperio de la ley, y la violación a los derechos
de propiedad (Ibáñez y Vélez, 2005). En este sentido, la literatura nacional no
sólo ha demostrado que el desplazamiento forzoso es una consecuencia del
conflicto armado, sino que ha encontrado que también ha traído consigo una serie
de consecuencias socioeconómicas de alto impacto negativo tanto para las
comunidades desplazadas, como para las ciudades de recepción. Las pérdidas de
bienestar están principalmente asociadas a la característica no anticipada de la
migración, debido a que suavizar la senda de consumo en una situación de
desplazamiento forzado es más difícil que ante una situación de migración
anticipada.
En general, la población desplazada, una vez en el sitio de recepción, se ve
obligada a vivir bajo una situación de exclusión económica y marginalización. La
migración forzada está asociada a la pérdida de activos productivos9, a la pérdida
de propiedad y a deterioros en la productividad de los individuos (Restrepo &
Sadinle, 2009). Ahora, los hogares no sólo pierden parte de sus activos, sino que
también se ven obligados a usar parte de éstos en el proceso de huida (Cohen et
al., 1998). Estos hogares tampoco cuentan con los mismos mecanismos formales
(créditos a bancos) e informales (préstamos de personas conocidas) para suavizar
el consumo y diversificar el riesgo, dadas las nuevas condiciones
socioeconómicas y la ruptura de las redes sociales establecidas previas al
desplazamiento (Ibáñez & Moya, 2010). Como consecuencia, los hogares
desplazados se ven inmersos en una serie de situaciones precarias a nivel
8
Debido a lo anterior, los principales sistemas de asistencia al desplazado se ubican en las
principales ciudades del país. Sin embargo, en muchos casos los desplazados no son registrados
dentro de un sistema de información y no reciben una atención humanitaria adecuada, debido a
que las instituciones estatales no tienen acceso, recursos o capacidades técnicas para la atención
pertinente. (NRC, 2011). Del mismo modo, el desplazado puede no tener información suficiente de
los programas disponibles, o la saturación del sistema hace que a los desplazados les tome mucho
tiempo acceder a la ayuda humanitaria a la que tienen derecho (Albuja & Ceballos, 2010).
9
Se estima que la pérdida de activos físicos (sin contabilizar tierras) es de alrededor de 9.6
millones de pesos por hogar desplazado, y la recuperación de activos es mínima, cerca de 100 mil
pesos por hogar. (Ibáñez y Velásquez, 2008).
7
socioeconómico, y deben recurrir a estrategias de generación de ingresos que les
permita sobrevivir ante la carencia de oportunidades laborales, socialmente
costosas en el largo plazo.
La vulnerabilidad de los hogares desplazados inicia desde su composición familiar
en el sitio de llegada. Estudios previos han caracterizado a los hogares
desplazados por ser más numerosos que las familias pobres urbanas. En
promedio, los hogares desplazados son de 5.75 miembros, frente al promedio de
personas que componen un hogar pobre urbano, que es de 4.4 personas.
Además, existe una mayor presencia de una sola cabeza de hogar en las familias
desplazadas: un ejemplo de lo anterior es Bogotá, donde la muerte violenta del
cónyuge es la causa de jefatura femenina en cerca del 40% de los hogares en
situación de desplazamiento (Neira, 2004). Además, dentro de estos hogares hay
presencia de altas tasas de dependencia económica, es decir, de miembros de la
familia que no generan ingresos (Ibáñez & Velásquez, 2008; Calderón & Ibáñez,
2009; Naranjo, 2009).
En términos de bienestar económico, evaluado sobre variables como el consumo10
y el ingreso11 de los hogares, el desplazamiento forzado no anticipado genera
mayores pérdidas de bienestar (33% de pérdida del valor neto presente del
consumo promedio, respecto al horizonte de consumo del agente en su vida)
frente al desplazamiento anticipado (20% de pérdida del valor neto presente del
consumo promedio), debido a que el desplazamiento preventivo permite evaluar
más detenidamente los costos y beneficios del desplazamiento. En este sentido,
los costos del desplazamiento forzado suman, en promedio, 37% del valor
presente neto del consumo agregado rural (Ibáñez et al., 2005). Los hogares
desplazados que perciben el mayor impacto en la caída en el consumo agregado
por adulto equivalente en el sitio de recepción, se caracterizan por una baja
escolaridad de las cabezas de hogar, ser pertenecientes a minorías étnicas, y por
contener un alto número de miembros mayores de 18 años (Ibáñez & Moya,
2006). Por otro lado, el consumo agregado es mayor para los hogares con mayor
capacidad de generación de ingreso, es decir, que aún poseen activos en su lugar
de expulsión, y que están bien conectados con organizaciones formales.
Sin embargo, los hogares no están en capacidad de suavizar el consumo aún si
han sido partícipes de programas de generación de ingresos. Se verificó
empíricamente que la participación en programas de generación de ingresos no es
significativa para explicar el consumo agregado por adulto equivalente, ni es un
mecanismo efectivo para reducir la deserción escolar. Sin embargo, sí reduce la
10
11
Consumo agregado por adulto equivalente (Ibáñez & Vélez, 2005).
Ingreso agregado por adulto equivalente, ibid.
8
probabilidad de que los hogares se dividan en búsqueda de mayores ingresos
(Ibáñez & Moya, 2010).
Ante la dificultad de los hogares para generar ingresos, se reducen las tasas de
asistencia escolar de la población en edad estudiantil. Mientras que el efecto no es
tan fuerte entre niños de 7 y 11 años, para los jóvenes entre 12 y 17 años la
asistencia escolar se reduce significativamente, ya que es probable que estos
jóvenes deban abandonar sus estudios e ingresar al mercado laboral con el fin de
colaborar económicamente en el hogar, sobre todo si la jefatura del hogar es
femenina (Ibáñez & Velásquez, 2008). Si bien la interrupción escolar puede mitigar
el impacto del desplazamiento en el corto plazo, los efectos de largo plazo se
visualizan en dos sentidos: por un lado, tiene un efecto negativo sobre el capital
humano del hogar, las oportunidades para acceder a trabajos de mejor calidad, y
menores ingresos futuros. Por otro lado, se genera un sentimiento de frustración
cuando los jóvenes no logran insertarse en alguna actividad generadora de
ingresos, aumentando la probabilidad de vinculación en actividades criminales
(Ibáñez et al., 2008).
Otra implicación de la fuerte caída en el consumo y en el ingreso es el riesgo de
caer en inseguridad alimentaria: la población desplazada es dos veces más
propensa a carecer de alimentos y a padecer hambre, comparada con la población
no migrante en las ciudades (Mendoza & González, 2010), debido a que en el
lugar de asentamiento los desplazados ya han perdido el acceso a su tierra, y por
tanto también han perdido el acceso a la producción de alimentos y al
autoconsumo. Según la Organización Mundial de Alimentos (2005), la carencia
alimentaria en los hogares desplazados provoca que el 23% de los niños y niñas
menores de 6 años se encuentren por debajo del mínimo alimenticio necesario
diario (Naranjo, 2009).
La situación de vivienda en el sitio de recepción también es precaria. Antes del
desplazamiento, cerca del 65% de los hogares contaba con vivienda propia, cifra
que cae cerca de un 25% en el municipio de recepción (Ibáñez et al., 2008).
Además, tan sólo el 5.5% de los hogares en situación de desplazamiento forzoso
habitan en viviendas consideradas como dignas12; y de los hogares que han
accedido a subsidios de vivienda, sólo el 21.2% de éstas viviendas adquiridas son
consideradas como dignas (Mendoza et al., 2010)13.
12
Propiedad con escritura registrada o en arriendo con contrato escrito, un único hogar en la
vivienda, materiales apropiados, servicios domiciliarios, en zonas que no hayan sido declaradas ni
hayan sido afectadas por eventos de alto riesgo y sin condición de hacinamiento (Mendoza et al,
2010: pg. 12).
9
Sin embargo, a pesar de las pérdidas de bienestar señaladas anteriormente, la
cobertura en salud mejora para los hogares desplazados en el sitio de llegada,
comparado a la cobertura previa (en el sitio de origen). Es más, la cobertura en
salud es mejor para la población desplazada que para la población nativa pobre.
El único requisito para que las familias desplazadas puedan adquirir esta
cobertura es que se encuentren inscritas en el sistema RUDP14 (Ibáñez et al.,
2008).
La población desplazada no solamente se enfrenta al impacto socioeconómico de
ser expulsado de su sitio de origen. Respecto al impacto psicosocial al que las
familias se han visto expuestas, uno de los más relevantes es el cambio en la
estructura familiar, antes y después del proceso de desplazamiento. Muchas
familias se enfrentan al abandono o incluso la muerte de alguno o algunos de sus
miembros (Restrepo et al., 2009; Ibáñez et al., 2008), y muchas mujeres se ven
enfrentadas a la necesidad de asumir el rol de cabeza de hogar (Cohen et al.,
1998), como se ha hecho evidente de manera implícita. Por otro lado, los
desplazados suelen ser discriminados en los lugares de recepción por la creencia
de que tienen vínculos con grupos armados, creando tensiones en la comunidad
de recepción (Neira, 2004). De este modo, la discriminación afecta negativamente
las oportunidades laborales y la adaptación al nuevo entorno para la población
desplazada (Ibáñez et al., 2010).
A nivel macro, el desplazamiento forzado tiene un fuerte impacto en la
organización de las comunidades tanto de origen como de destino. Cuando la
población desaparece por uno o dos años, los patrones de liderazgo, los
mecanismos de resolución de conflictos, y los derechos de propiedad cambian
drásticamente en los lugares de los que los hogares han huido, sobre todo en
territorios donde no hay imperio de la ley (Cohen et al., 1998). Del mismo modo,
las comunidades residentes en los sitios de recepción se enfrentan al reto de
convivir de forma permanente con la población en situación de desplazamiento. La
mayoría de las personas desplazadas parecen tener las mismas aspiraciones que
los migrantes: permanecer en la ciudad indefinidamente (Albuja & Ceballos, 2010).
Bajo este contexto, los hogares se enfrentan a la decisión entre permanecer en el
lugar al cual migraron, o migrar de nuevo a su sitio de origen (Deininger et al.,
2004; Serrano, 2010). La decisión que tomen depende de las circunstancias
económicas (tanto en el lugar de asentamiento, como en su sitio de origen), y a las
circunstancias en que se dio el proceso de desplazamiento forzado. De este
modo, un alto deseo de regresar está asociado a la tenencia de activos, a la
permanencia de las redes sociales en el sitio de origen, y a que la migración inicial
hubiera sido intra departamental (es decir, una corta distancia de migración). Así
14
Registro Único de Población Desplazada.
10
mismo, las variables asociadas con una menor probabilidad de retorno al sitio de
origen son las alusivas a una mayor vulnerabilidad del hogar (una alta cantidad de
menores de edad, jefatura de hogar femenina, pertenencia a una minoría étnica,
entre otras), mejores oportunidades de empleo respecto al sitio de origen, un
mayor capital humano, una alta duración del desplazamiento y a la característica
reactiva del proceso de desplazamiento, incluso si las condiciones económicas
son más favorables en el sitio de origen que en el sitio de asentamiento (Deininger
et al., 2004). Además, los programas de ayuda al desplazado crean un sistema de
incentivos que fomentan la permanencia del desplazado en la ciudad de recepción
(Serrano, 2010).
En conclusión, la vulnerabilidad socioeconómica a la que están sometidas las
personas en situación de desplazamiento indica que es una población propensa a
caer fácilmente en una trampa de pobreza, pues las estrategias de suavizado de
consumo que utilizan (deserción escolar, venta de activos fijos, ruptura del núcleo
familiar, entre otras) son muy costosas en el largo plazo (Ibáñez et al., 2010). La
pertinencia de estudiar el funcionamiento del mercado laboral para la población
que se ha desplazado de manera forzada a los centros urbanos es crucial para el
adecuado diseño de políticas que faciliten a los trabajadores de origen desplazado
su adecuada inserción en el mercado laboral formal, asegurando una adecuada
protección social, y un mayor nivel de ingresos recibidos que, en el mediano plazo,
no les obligue a recurrir a mecanismos como la informalidad laboral, el trabajo
infantil, la criminalidad o la deserción escolar.
3. Informalidad laboral: una discusión conceptual, hechos, y relación con
el desplazamiento forzado
Antes de caracterizar la informalidad asociada al desplazamiento forzoso, vale la
pena analizar cómo se conceptualiza la informalidad laboral, para comprender
mejor por qué las personas desplazadas por la violencia pueden verse
condicionadas a participar de este segmento del mercado laboral.
¿Por qué la informalidad? Los estudios sobre economía laboral para países
desarrollados indican que los individuos prefieren caer en el desempleo antes que
aceptar un trabajo de baja calidad. Pero en los países subdesarrollados y de bajos
ingresos, esta opción no es necesariamente viable pues los trabajadores tienen
menor capacidad de financiar la búsqueda. Esta menor capacidad se relaciona,
por una parte, con la inexistencia o débiles implementaciones de los seguros de
desempleo. Y, por otra, con las fuertes restricciones de las familias pobres para
apoyar la búsqueda laboral de sus miembros. Cuando esta situación se presenta
el trabajador puede verse obligado a aceptar empleos de inferior calidad
(informales) (Uribe, Ortiz & García, 2006).
11
En principio, el concepto de informalidad laboral fue propuesto por Hart (1972), en
su famoso informe sobre el mercado laboral en Kenia. En este estudio, el autor
identifica la existencia de un sector laboral informal, y propone categorizarlos
como "una parte de la fuerza laboral, que trabaja por fuera del mercado laboral
formal (...) ya fuera como alternativa a un salario formal, o una manera de
suplementar el ingreso de por sí ya recibido". (Hart, 1972 citado en Gerxhani,
2004)
En esta línea, la OIT acuñó el concepto de informalidad y le otorgó una
connotación asociada directamente a pobreza urbana. Este paradigma dominó el
concepto de informalidad en la década del 80 y, según Portes y Haller (2000),
caracterizó la informalidad por15:
1. La exigüidad de los obstáculos al ingreso, en lo que se refiere a las
aptitudes, el capital y la organización;
2. La propiedad familiar de las empresas;
3. Lo reducido de la escala de operaciones;
4. El empleo de métodos de producción de gran densidad de mano de obra y
de tecnologías anticuadas, y;
5. La existencia de mercados no regulados y competitivos.
Sin embargo, una segunda vertiente propuesta por De Soto en 1989 no
necesariamente asocia la informalidad con pobreza. Bajo este punto de vista, las
actividades informales “se consideran un signo de dinamismo empresario popular”
(Portes & Haller, 2000: pg. 10), y considera a las empresas informales como el
resultado de una excesiva regulación estatal. Esta intervención gubernamental “se
traduce en legislación inadecuada, engorrosos y lentos procedimientos, y
burocracia ineficiente” (Tokman, 1995 citado en Rico, Gómez & López, 1999: pg.
89). En otras palabras, el surgimiento del sector informal denota la existencia de
altos costos de transacción en el aparato estatal y, por ende, los agentes
económicos encuentran más rentable evadir las regulaciones como una decisión
tomada voluntariamente. Desde este punto de vista, la informalidad va de la mano
con la ilegalidad.
Fields (1990), con los elementos anteriores, logra conciliar y resumir esta
discusión conceptual mediante la identificación de un mercado laboral dual, y lo
define en términos de formalidad e informalidad. Al mismo tiempo, segmenta la
informalidad laboral entre la informalidad de fácil entrada (easy entry), y la
informalidad de nivel superior (upper-tier). En el caso de la informalidad de fácil
entrada, se hace alusión al sector informal como sector residual, asociada a la
pobreza y, en el caso de la informalidad de nivel superior, se hace alusión a la
15
Portes & Haller, 2000: pgs.9 -10.
12
informalidad de más altos ingresos). En esta última, se resalta su condición
voluntaria restringida. Es decir, que dadas las restricciones de entrada propias del
sector, la decisión óptima de los trabajadores es ser informal (Kucera & Roncolato,
2008), aun considerando la opción de ser formal.
Informalidad laboral: el caso colombiano
En la misma línea de Fields (1990), Uribe et al. (2006) proponen dos enfoques de
estudio de la informalidad laboral para el caso colombiano y, más que abogar por
una de ellas, proponen que el mercado laboral colombiano está compuesto por la
articulación de estas dos teorías.
Por un lado, la teoría estructuralista propone que la informalidad laboral es el
resultado del escaso desarrollo del sector moderno16. Es decir, la informalidad
surge en el momento en que la demanda por trabajo en el sector formal no
absorbe en su totalidad la oferta laboral disponible en el mercado, y la población
excedente (haya invertido o no previamente en capital humano), se ve forzada a
recurrir a actividades económicas de baja remuneración con la finalidad de no caer
en el desempleo, dando pie al surgimiento de una racionalidad de subsistencia.
Este argumento se enmarca dentro de la perspectiva de demanda laboral.
Los factores que la teoría estructuralista utiliza a la hora de explicar el exceso de
oferta laboral son:
-
La transición demográfica en su segunda etapa (cuando ya han
disminuido las tasas de mortalidad pero las de natalidad son aún altas);
Los flujos migratorios rural-urbano, y;
La mayor participación laboral de los miembros familiares diferentes al
jefe de hogar (efecto del trabajador adicional).
Así mismo, los factores asociados a una escasa demanda de trabajo son:
-
Escaso desarrollo estructural de la economía;
Uso de tecnologías intensivas en capital;
Bajos niveles de inversión, y;
La política de disminución del tamaño del Estado.
16
El sector moderno se define como es el conjunto de actividades económicas en las que existen
economías de escala en capital físico y capital humano. No genera un número significativo de
empleos. Se impone la lógica de la acumulación con base en la rentabilidad.
13
Dentro de esta conceptualización, el sector informal se caracteriza por los bajos
requerimientos de capital físico. Sin embargo, es un sector intensivo en mano de
obra, si bien el requerimiento de habilidades de los trabajadores es bajo.
El sector informal aquí opera en unidades pequeñas (unipersonales, empresas
pequeñas), caracterizadas por ser de baja productividad. Los bajos costos de
entrada inducen a que no sea posible contener la entrada de trabajadores por
encima del nivel de eficiencia, permitiendo la participación de personas no
calificadas. Este esquema crea desigualdad en las condiciones de trabajo entre
los formales y los informales, quienes no sólo reciben un ingreso per cápita menor,
sino que tienen empleos de menor calidad, pues las unidades de trabajo tienden a
incumplir con las regulaciones institucionales y legales17 . En este sentido, la
segmentación laboral está determinada por quienes logran engancharse en el
sector moderno, y quienes se ven obligados a trabajar desde el sector informal.
Bajo esta perspectiva, las diferencias entre sector formal e informal tienden a
acentuarse con el tiempo, en la medida en que el sector formal da una mayor
oportunidad a que los trabajadores mejoren su nivel de ingresos y su experiencia
laboral en el tiempo. Lo contrario sucede con los trabajadores del sector informal,
pues algunos trabajadores de buena calidad pueden caer en trabajos de mala
calidad y entrar en un proceso de "des-aprendizaje", es decir, a la pérdida de sus
habilidades y conocimientos en el tiempo. Además, la existencia de barreras de
entrada al sector formal18 perpetúa las diferencias.
La otra línea propuesta por los autores, es la teoría institucionalista, la cual
justifica la existencia del sector informal debido a la ineficiencia del Estado y a los
altos costos de sus servicios y regulaciones19, sean éstas de orden tributario,
laboral, sanitario, ambiental, de pago de servicios públicos de la actividad
económica, etc., que desincentivan la formalización de las empresas. Desde esta
perspectiva, se aboga por un libre funcionamiento de los mercados y, en general,
desconfía de la intervención estatal en los asuntos económicos.
En la teoría institucionalista, la racionalidad económica subyacente de los
individuos está basada en un análisis costo-beneficio entre pertenecer al sector
formal o informal de la economía, tomando en cuenta los costos y beneficios de
pertenecer a cualquiera de las dos opciones. De este modo, pertenecer al sector
17
Entre tales regulaciones, se encuentran las prestaciones sociales, la existencia de un contrato de
trabajo, unas condiciones de trabajo seguras e higiénicas, entre otras.
18
Aquí se ubican los costos de instalación (desde el punto de vista tecnológico e institucional), y
los requerimientos de capital humano a los trabajadores, debido al uso de tecnologías más
avanzadas.
19
Costos de transacción.
14
informal es una opción voluntaria y óptima, lo que la enmarca dentro de una
perspectiva de oferta laboral. En este contexto, Loayza (1997) (citado por Uribe et
al., 2006) presenta una lista en la que enuncia los costos de la formalidad y de la
informalidad.
Por un lado, los costos asociados a la actividad económica formal son:
-
Costos de acceso (legalización y registro de la empresa, sobornos,
costos financieros), y;
Costos de permanencia (impuestos, pago de servicios públicos,
prestaciones laborales y requerimientos burocráticos).
Del mismo modo, los costos asociados al sector informal son:
-
Multas o sanciones si la unidad económica formal es detectada;
Inhabilidad para acceder a bienes públicos provistos por el Gobierno
(sistema legal, judicial y policía);
Inseguridad sobre los derechos de propiedad sobre el capital y los
productos asociados a la actividad económica;
Los contratos no pueden ser garantizados judicialmente, haciendo que
éstos pierdan valor;
Costos de monitoreo y transacción que se incrementan, porque los
contratos no pueden respaldarse judicialmente, y;
Acceso al crédito más costoso, debido a que no se puede utilizar el
patrimonio como garantía financiera.
En este contexto, la informalidad es una decisión voluntaria que no
necesariamente está vinculada a la pobreza, sino a unidades económicas con
iniciativa empresarial, con una educación escolar media o superior, con un perfil
de ingresos relativamente alto, y cierta experiencia en el mercado laboral formal.
Desde este punto de vista, los ingresos recibidos por los trabajadores informales, y
la cantidad de participantes en el mercado, tienen una tendencia procíclica.
Perfil laboral de la población en situación de desplazamiento forzoso
Es la escasa absorción de desplazados por la demanda laboral formal urbana una
de las consecuencias más graves del desplazamiento forzoso a nivel
socioeconómico, debido a que impide que la población desplazada genere
ingresos, una vez ubicados en el sitio de recepción. El salario que pueda devengar
un trabajador de origen desplazado le permite no sólo mejorar sus condiciones de
vida de corto plazo, sino educarse para obtener mejores empleos (y por ende,
ingresos) en el futuro y salir de la situación de vulnerabilidad socioeconómica.
15
La problemática laboral inicia desde el momento mismo del desplazamiento. Al ser
de origen rural en su mayoría, los desplazados no cuentan con las habilidades
técnicas demandadas en los mercados laborales urbanos, y pueden caer en un
proceso de des capacitación (de-skilling) (Ibáñez et al., 2008; Ibáñez et al., 2006,
2010; Cohen et al., 1998). Por tanto, en primera instancia, las personas en
situación de desplazamiento forzado pasan a ser desempleados dentro de la
ciudad.
Un indicador en la literatura de la anterior afirmación es que las tasas de
desempleo para los hogares desplazados aumentan sustancialmente en el sitio de
asentamiento. En el sitio de origen, el 1.7% de los jefes de hogar se encontraban
desempleados, mientras que en el sitio de recepción el mismo indicador aumenta
a 16%. Del mismo modo, la tasa de desempleo total de la población desplazada
es casi el doble que la del resto de la población nativa en el sitio de recepción
(13.48% y 7.5%, respectivamente) (Ibáñez et al., 2008).
A consecuencia de lo anterior, y ante la inminencia de conseguir recursos para la
supervivencia, las personas en situación de desplazamiento forzado recurren a la
informalidad laboral como fuente de ingresos, asumiendo las consecuencias de no
contar con estabilidad laboral, una buena remuneración, o prestaciones sociales
(Ibáñez et al., 2006). Así mismo, la informalidad se vuelve una opción laboral ante
la discriminación étnica, de género, o incluso la indocumentación, variables que
deterioran aún más las oportunidades laborales.
El 42% de la población no afectada por el desplazamiento forzado, está vinculada
al sector informal; sin embargo, esta cifra asciende al 55% para la desplazada. Al
diferenciar por género, la tasa de informalidad para las mujeres en situación de
desplazamiento forzoso es del 67.3%, mientras que para los hombres en la misma
condición es del 47% (Ibáñez et al., 2008). Los trabajos más recurrentes dentro de
este espectro son los empleados domésticos y trabajadores independientes, como
las ventas ambulantes, o incluso la prostitución en el caso de las mujeres
(Mendoza et al., 2010; Ibáñez et al., 2008).
Otros indicadores de la calidad del empleo son la cantidad de horas trabajadas y
el salario recibido. Los desplazados trabajan, en promedio, una mayor cantidad de
horas que el resto de la población, y ganan entre el 60% (Ibáñez et al., 2008) y el
70% (Calderón et al., 2009) del salario mínimo vigente20. En cualquiera de los dos
casos, lo importante de señalar es que los desplazados informales carecen de la
20
A precios corrientes de los datos usados en cada estudio: en el caso de Calderón-Mejía e Ibáñez
(2009), se estudia el período 2001-2005. En el caso de Ibáñez y Velásquez (2008), los datos son
del año 2004.
16
capacidad adquisitiva que les permita regresar a los niveles de consumo e ingreso
previos al desplazamiento.
4. ¿Cómo se comporta el mercado laboral informal en la población
desplazada por la violencia?
La literatura que ha estudiado las pérdidas de bienestar asociadas al
desplazamiento forzoso indica que, independientemente de las habilidades de los
individuos, los desplazados llegan a los centros urbanos con una posesión escasa
o nula de activos que han perdido durante el proceso migratorio y que, en algunos
casos, puede ser el motivo mismo del desplazamiento (Ibáñez et al., 2008). Esta
afirmación permite suponer que, en términos de generación de ingresos, todos los
individuos desplazados llegan a los centros urbanos en la misma condición. Este
es el supuesto de partida para analizar la probabilidad de ocupación de la
población desplazada en la informalidad.
El punto de referencia es la situación en que el individuo desplazado debe decidir
entre el trabajo formal, la informalidad o el desempleo. Para desarrollar el análisis,
es necesario tener en cuenta el limitado acceso que la población en situación de
desplazamiento tiene al mercado laboral formal. Este supuesto no es del todo
descabellado, dada la existencia de rigideces laborales como un salario mínimo
que reduce la capacidad de la demanda laboral urbana de recibir la nueva oferta
de trabajo (Mondragón-Vélez, Peña & Wills, 2010). Por otro lado, las personas
desplazadas suelen tener habilidades laborales que no son demandadas en la
ciudad, lugar principal en que se concentra la población desplazada (Ibáñez et al.,
2008). Por último, es bueno tener en cuenta que el mercado laboral informal de
carácter estructural21 se comporta de manera competitiva, dadas las escasas
barreras de entrada en términos de ingresos, capital físico, y capital humano.
Desde el punto de vista de la oferta laboral, es válido afirmar que casi toda la
población desplazada ofrece horas de trabajo en el mercado laboral informal. Esto
sucede debido a que la condición de vulnerabilidad de las familias desplazadas
hace que el salario de reserva22 de esta población sea muy bajo, o cero en los
casos más extremos. Por tanto, el umbral autoselectivo de participación para
ofrecer horas en el mercado queda prácticamente eliminado23. A nivel macro, es
de esperar que la tasa global de participación aumente ante una oleada de
desplazamiento, pues no sólo el jefe de hogar ofrecerá horas, sino también otros
21
Bajo la categorización de Uribe et al. (2006).
Salario de reserva: umbral mínimo salarial por el que un individuo decide participar en el
mercado laboral.
23
En este caso, estimar una oferta de horas para la población desplazada sin una corrección de
Heckman implica un sesgo muy pequeño.
22
17
miembros de la familia que estén en edad de trabajar24. En los casos más
extremos, los niños menores de 12 años también entran a participar en el mercado
laboral.
La gráfica 1 describe el comportamiento de un individuo desplazado y un individuo
no desplazado, a la hora de decidir participar en el mercado laboral, dada una
restricción presupuestal. Sus preferencias se modelan con la misma curva de
para comparar los dos casos. Para el individuo no desplazado, el
utilidad
salario de reserva se ubica en un nivel de consumo
, y el punto
25
determinará su oferta mínima de horas a ese salario. El individuo desplazado,
debido a su condición de vulnerabilidad, reajusta el salario de reserva, de tal modo
que cae a un nivel de consumo ubicado en
, y el punto determina su oferta
Gráfica 1. Oferta de horas y decisión de participación de un desplazado vs
un no desplazado
mínima de horas a ese nivel de salario. El individuo desplazado logra optimizar su
curva de utilidad en el intervalo de la recta
, que está por debajo del salario de
reserva del individuo no desplazado, y por encima del salario de reserva del
individuo desplazado. Sin embargo, la decisión óptima del individuo que no está
en situación de desplazamiento es no participar en el mercado de trabajo informal.
Por otro lado, la gráfica 2 indica qué sucede a nivel agregado en el mercado
laboral, cuando la población desempleada se traslada al sector informal, causando
un aumento de la oferta de trabajo. El argumento usado aquí, de nuevo, es que el
salario de reserva cae para la población desplazada, con el fin de obtener un
24
25
Efecto del trabajador adicional.
Entendiendo que la oferta de horas de trabajo es el tiempo que no se dedica al ocio.
18
ingreso de supervivencia. A nivel agregado, la oferta de trabajadores en el sector
informal aumenta.
Gráfica 2. Oferta y demanda de trabajo en los centros urbanos ante la
presencia de un salario mínimo por encima del equilibrio de mercado.
Relación entre desplazamiento forzoso y mercado laboral: ¿qué se ha hecho
anteriormente?
En este punto, se hace pertinente mencionar cuál ha sido la literatura que, a nivel
colombiano y a nivel internacional, ha analizado anteriormente la incidencia de
flujos migratorios forzados en el mercado laboral.
A nivel internacional, Kondilys (2010) planteó un modelo de variable instrumental
para estimar la incidencia del desplazamiento forzado en las variables del
mercado laboral, aplicado al caso de Bosnia y Herzegovina. Para la autora, la
decisión de migrar reside en que la utilidad de desplazarse sea mayor a la utilidad
de no desplazarse. De este modo, su ecuación a estimar es:
En esta ecuación,
representa variables de mercado laboral como empleo,
desempleo, inactividad laboral, salarios y horas de trabajo;
es un vector de
características individuales exógenas,
es una dummy invariante en el tiempo
que determina el status migratorio,
es la heterogeneidad individual no
observada, y
es el error. Sin embargo, el status migratorio contiene una
potencial endogeneidad, alusiva a que las personas escogen de manera no
aleatoria a qué lugar migrar (en base a variables no observables), dando pie a un
sesgo de selección. Por tanto, el status migratorio se instrumentaliza por medio de
una variable que mide la cantidad de muertes violentas en las ciudades de origen
de cada individuo. El mecanismo de transmisión del instrumento es el desempeño
económico: se espera que una zona con altas tasas de homicidios tenga un bajo
19
desempeño económico, repercutiendo directamente sobre el desempeño de las
variables asociadas al mercado laboral. El resultado de las estimaciones indica
que, en el caso de los hombres, el desempleo aumenta; mientras que la tendencia
en las mujeres es la caída en las tasas de participación laboral.
A nivel nacional, Calderón e Ibáñez (2009) usan el conflicto armado en Colombia
como un experimento natural para examinar el impacto del desplazamiento
forzado sobre la oferta laboral y cómo los salarios, el desempleo y la ocupación se
ven perturbados ante este choque. Para ello, estiman la siguiente ecuación:
La variable dependiente es el logaritmo del salario del individuo i en la ciudad c en
el momento t,
y
capturan los efectos fijos (invariantes en el tiempo y locales
variantes en el tiempo respectivamente),
contiene las variables individuales
que inciden en el desempeño del individuo en el mercado laboral como la
experiencia potencial, años de educación, género y estado civil;
es la
proporción de migrantes forzados de la ciudad c en el período j (medido en
términos de migrantes recibidos por cada ciudad), respecto a la población en edad
de trabajar en j, y
es el término de error. La endogeneidad existente en el
modelo surge debido a que las decisiones migratorias (aún en un contexto de
desplazamiento forzado) se ven influenciadas por las condiciones laborales
relativas de los potenciales sitios de destino. Por tanto, la reubicación de las
personas, una vez han decidido desplazarse, no tiene un carácter completamente
aleatorio. El instrumento utilizado, en la misma línea de Kondilys, es la
acumulación de personas víctimas de masacres en el país, ponderado por la
inversa de la distancia entre el sitio de la masacre y el sitio de recepción. De este
modo, a medida que crece el número de masacres, el migrante tomará la decisión
de desplazarse con una mayor probabilidad. De igual manera, entre mayor sea la
distancia entre el sitio de masacre y el sitio de destino, menor será la probabilidad
de que se desplace. Los resultados encontrados indican que el efecto de los flujos
de desplazados es estadísticamente significativo para explicar la caída en el
salario promedio por hora de las ciudades. Si bien los salarios caen en el sector
formal (aún si el coeficiente estimado es no significativo para el método de VI), la
caída en los salarios en el sector informal es estadísticamente diferente de cero, y
4 veces más grande que en el sector formal. De este modo, el desplazamiento
forzado repercute fuertemente en las condiciones laborales de los trabajadores
con un bajo nivel de habilidades.
Por otro lado, Silva y Guataquí (2005) argumentan con base al el modelo de
Borjas (1982) que, ante la primacía que tiene la decisión de huir para sobrevivir,
las consecuencias económicas debidas a un proceso migratorio forzado se
20
transladan a un segundo plano. Por tanto, la diferencia entre la migración
voluntaria e involuntaria, reside en el timing26 de la migración, lo que implica un
horizonte de planeación mínimo o nulo, en el caso que sea una migración
involuntaria. Dado lo anterior, la decisión de migrar no depende de las habilidades
de los individuos. Sin embargo, lo que sí puede suceder (según los autores) es
que, en el sitio de recepción, los individuos ubicados en la cola superior de la
distribución de habilidades en la población migrante, logren un mayor salario que
los individuos ubicados en la cola inferior de ésta misma distribución,
caracterizados por ser trabajadores de bajas habilidades.
Dado lo anterior, los autores estiman la probabilidad de ocupación mediante la
siguiente ecuación, por medio de un modelo tipo logit:
describe la elección binaria del individuo entre encontrarse ocupado o estar
desempleado,
recoge variables socioeconómicas de los individuos y
características relacionadas con el estatus migratorio de los mismos, como lo son:
edad, edad cuadrado, dummy que indica si es migrante reciente (5 años o menos),
migrante desplazado/migrante laboral o nativo, nivel educativo, género, estado
civil, y número de personas ocupadas en el hogar. Por otro lado, también estiman
una ecuación minceriana, con la siguiente estructura:
En esta ecuación,
es el logaritmo del ingreso laboral mensual, y
recoge los
años de educación, la experiencia potencial, la experiencia potencial al cuadrado,
el logaritmo de las horas mensuales trabajadas, y los individuos migrantes
recientes. La endogeneidad asociada a las ecuaciones mincerianas se controla
por medio de una corrección de Heckman27, que usa la edad, edad al cuadrado, si
la persona es jefe de hogar, estado civil, género y el número de hijos solteros por
ocupado asalariado, a la hora de tomar los valores de predicción de la
probabilidad de ser un individuo ocupado asalariado. Los autores encuentran para
el primer modelo que, en igualdad de condiciones, y a excepción del año 2005, un
desplazado tiene una menor probabilidad de ocupación que un migrante
voluntario. En el caso de la ecuación minceriana, se encuentra que un desplazado
forzado recibe una menor remuneración salarial que una persona migrante
voluntaria.
26
Los autores se refieren a timing como el horizonte de planeación que tienen los agentes para
tomar la decisión de migrar. Este timing es exógeno para los migrantes involuntarios, y endógeno
para los migrantes voluntarios.
27
La corrección de Heckman permite controlar por el sesgo de selección a la hora de estimar una
ecuación minceriana.
21
Por último, Flórez (2003) identifica con datos del año 2000 si el status de migrante
es uno de los determinantes clave para trabajar en el sector informal. Para ello,
utiliza un modelo logit multinomial que determina la probabilidad de participación
en el j-ésimo segmento del mercado laboral colombiano. En este tipo de modelos,
la probabilidad de participación se define como:
∑
La variable dependiente
usa como categorías28 el sector formal (referencia),
sector informal, y desempleo. Las variables incluidas en son edad, género, años
de educación, tiempo de migración (1-2 años, 3-4 años, más de 5 años), origen
nativo, origen rural, estrato socioeconómico, y tasa de desempleo de la ciudad.
Del mismo modo, utiliza dos definiciones a la hora de estimar la participación en el
sector informal: la definición de articulación estructural29, y la definición
dualística30. El principal resultado de la autora es que, tanto para hombres como
para mujeres, la condición de migrante tiene un impacto significativo a la hora de
determinar la probabilidad de empleo en el sector informal. Del mismo modo, el
impacto del status migratorio explica de manera significativa la probabilidad de
encontrarse desempleados, especialmente para la submuestra de mujeres.
Una característica en común de los anteriores estudios es el uso de metodologías
de estimación no lineales, dada la característica categórica de las variables
dependientes usadas (a excepción de las estimaciones de salarios). Sin embargo,
ninguna de las anteriores metodologías considera la importancia de ordenar las
preferencias de los individuos respecto a su situación laboral, a la hora de modelar
la probabilidad de participación en determinado segmento laboral. En la medida
que los resultados se sostengan respecto a la anterior literatura, se corroborará la
persistencia en el tiempo de la vulnerabilidad de la población desplazada por la
violencia.
28
Es decir, las probabilidades estimadas del modelo son halladas tomando como referencia la
probabilidad de pertenencia al sector formal.
29
Enfoque de articulación estructural: Esta perspectiva caracteriza la economía informal con
actividades generadoras de ingresos no reguladas por el Estado, pero ligadas a las actividades del
sector formal. La distinción entre las actividades formales e informales reside en el grado de
seguimiento a los términos de la ley.
30
Aproximación dualista: Desde esta perspectiva, el sector informal se considera como un sector
en desventaja de un mercado laboral dualista o segmentado. El mercado informal se caracteriza
entonces por ser un mercado laboral desregulado y competitivo, por la existencia de bajas barreras
de entrada en términos de habilidades, capital y organización; y está compuesto por empresas de
propiedad familiar, con una escala pequeña de operación, un sistema de producción intensiva en
trabajo, tecnología anticuada, bajos niveles de productividad, y baja capacidad de acumulación de
capital. Así mismo, está asociado a actividades de carácter ilegal.
22
5. Aproximación empírica a la ocupación informal para la población
afectada por el desplazamiento forzoso
El modelo econométrico
Bajo la anterior argumentación, el modelo econométrico a utilizar es el modelo de
selección multiple ordenado. En línea con la propuesta metodológica de Pradham
y Van Soest (1995) en su estudio sobre segmentación laboral en Bolivia, los
individuos establecen preferencias a la hora de escoger a qué segmento del
mercado laboral pertenecen. Para el caso de la población económicamente activa,
y de acuerdo a la hipótesis planteada, la opción de ser desempleado implica la
menor utilidad, la opción de la informalidad laboral es preferida al desempleo, y la
situación de formalización es preferida a la informalidad. La representación formal
del modelo, siguiendo a Wooldridge (2010), es:
Donde
es la variable dependiente no observada (encontrarse ocupado en el jésimo sector laboral),
son las variables dependientes y es el término de error
que sigue una distribución normal estándar. El patrón observado de
es , que
toma los valores de:
(No ocupado, desempleado)
(Ocupado en el sector informal)
(Ocupado en el sector formal)
y
son umbrales de decisión establecidos por el modelo para pasar de una
categoría a la siguiente y, al igual que los parámetros , son estimados por el
modelo.
Por tanto, la probabilidad de pertenencia a cada sector se define como:
|
|
|
|
|
|
|
23
Donde
es la función acumulada de la función de distribución a utilizar31. Por
otro lado, los efectos marginales de la pertenencia a cada opción, ante cambios en
la k-ésima variable, se definen como:
Siendo
el coeficiente estimado asociado a la k-ésima variable independiente, y
la función de distribución utilizada.
Datos
Los datos utilizados corresponden a la Encuesta de Calidad de Vida (ECV) del
DANE para el año 2011. La encuesta contiene información de características de
vivienda, servicios disponibles en el hogar, tenencia y financiación de la vivienda
en que reside, condiciones de vida del hogar, tenencia de bienes, gastos del
hogar, componentes rurales, características y composición del hogar, salud,
cuidado de los menores de 5 años, educación y características de la fuerza
laboral. La encuesta es implementada a la población civil no institucional residente
en todo el territorio nacional.
En esta estimación, la población objetivo es la población económicamente activa
residente en zonas urbanas, debido a que la decisión de inactividad no es de
interés del estudio (recuérdese que el salario de reserva en la población
desplazada se reduce a casi cero).
Especificación
Los objetivos de la estimación son, en primer lugar, identificar si el desplazamiento
forzoso de carácter violento es positivo y significativo a la hora de explicar la
probabilidad de que un individuo se encuentre ocupado en el sector informal,
utilizando dos criterios para identificar la informalidad laboral: la ausencia de
cotización a pensión, y el tamaño de empresa. Según Uribe et al. (2006), por
medio de las dos variables se puede aproximar la informalidad laboral, tanto desde
el punto de vista estructural, como desde el punto de vista institucional.
31
En el caso del modelo probit ordenado, la función de distribución es normal estándar, mientras
que en el caso logit ordenado, la función de distribución es logística.
24
El segundo objetivo es identificar si el tiempo de asentamiento es positivo y
significativo a la hora de explicar una mejora en la calidad de ocupación en el
mercado laboral, bajo las mismas definiciones expuestas anteriormente.
Dado lo anterior, la ecuación a estimar es:
Donde es la categorización de pertenencia al desempleo, al sector informal y al
sector formal. Para el caso de la definición de informalidad laboral por tamaño de
empresa, la variable tomará el valor
si el tamaño de empresa es de 1 a 10
personas,
si el tamaño de empresa es superior a 10 personas, y
si
hace parte de la PEA y no hace parte de las dos categorías anteriores. En el caso
de la definición de informalidad por medio de la ausencia de cotización a pensión,
la variable tomará el valor
si el trabajador se encuentra ocupado pero no
cotiza pensión,
si el trabajador se encuentra ocupado y cotiza pensión, y
si hace parte de la PEA y no hace parte de las dos categorías anteriores.
La variable
se define como una variable binaria que determina si
la persona encuestada migró por motivo de “amenaza o riesgo para su vida, su
libertad o su integridad física, ocasionada por la violencia”.
La variable
indica el número de años que la persona migrante
(independientemente de su motivo de migración) lleva viviendo en el centro
urbano. La ecuación se controla por medio de características socioeconómicas del
individuo que puedan incidir en la probabilidad de ocupación en un segmento
laboral específico (edad, género, nivel educativo máximo alcanzado, migración por
motivo laboral, parentesco con el jefe de hogar, estado civil, edad al cuadrado).
En términos formales, el objetivo de la estimación consiste en corroborar
empíricamente que:
25
Estadísticas descriptivas
En esta subsección se presenta una caracterización general de la población de
análisis. Como ya se mencionó, la muestra usada en este estudio corresponde a
la población económicamente activa (PEA) residente en zonas urbanas, y ésta
muestra principal se segmentó por migrantes, no migrantes, y desplazados. En
cada uno de estos grupos, se realizó un análisis descriptivo para cada categoría
laboral: desempleo, informalidad y formalidad. Las categorías informal y formal
están desagregadas en términos de las dos definiciones de informalidad ya
propuestas: tamaño de empresa y ausencia de cotización a pensión.
Vale aclarar dos puntos. El primero, es que el número de personas contenido en la
categoría “desempleado” es el mismo, independientemente de la definición de
informalidad utilizada. El segundo punto, es que la submuestra de desplazados se
encuentra contenida dentro de la submuestra migrantes. Esta submuestra de
desplazados se caracteriza por manifestar haber cambiado de residencia debido a
“amenaza o riesgo para su vida, su libertad o su integridad física, ocasionada por
la violencia” (DANE, 2011).
La tabla 1 indica el porcentaje de personas desempleadas, ocupados informales y
ocupados formales dentro de cada submuestra. Una primera observación frente a
los datos es que el menor porcentaje de desempleados corresponde a la
submuestra migrante total. Un segundo hecho a notar es que, si bien el número de
observaciones para la población desplazada es mucho menor que en el resto de
submuestras, el porcentaje de trabajadores informales por tamaño de empresa
(76%) y por cotización a pensión (82%), es muy superior al porcentaje de
trabajadores informales del resto de submuestras. En tercer lugar, es importante
notar que la informalidad laboral es cuantitativamente mayor bajo la definición de
ausencia de cotización a pensión. Un último hecho a notar es que el porcentaje
de ocupados formales es mayor para el grupo migrante total que para el resto de
submuestras.
Tabla 1. Tasas de ocupación y
desocupación (%)
Desempleado
Tamaño de empresa Informal
Formal
Desempleado
Cotización a pensión Informal
Formal
N
PEA urbana
6%
64%
31%
6%
67%
28%
25042
No
migrantes
6%
64%
30%
6%
68%
26%
18061
Migrantes Desplazados
4%
61%
34%
4%
64%
31%
6981
5%
76%
19%
5%
82%
13%
716
26
La tabla 2 clasifica el porcentaje de personas desempleadas, ocupadas informales
y ocupadas formales, por región de residencia. Para la PEA urbana, el mayor
porcentaje de personas desempleadas se encuentra en la región pacífica32 de
Colombia (6.36% de la muestra). Del mismo modo, el menor porcentaje de
personas desempleadas se encuentra en Bogotá (3.85% de la muestra). En lo que
concierne a la informalidad laboral, el porcentaje de personas que trabaja en una
empresa de menos de 10 personas es superior en las regiones pacífica (68.82%)
y atlántica (69.06%). El patrón es el mismo cuando se usa la definición de
cotización de pensión: bajo esta definición, la región pacífica tiene un 74.7% de
personas ocupadas que no cotizan pensión, mientras que la región atlántica
contiene un 75.69% de personas ocupadas bajo las mismas condiciones
laborales. De nuevo, la región con las menores tasas de informalidad, bajo las dos
definiciones, es Bogotá: el 43.57% de personas manifiestan trabajar en una
empresa de menos de 10 personas, mientras que el 43.13% manifiesta trabajar y
no cotizar pensión. Por último, la región que contiene un mayor número de
personas trabajando en condiciones formales es Bogotá, pues el porcentaje de
personas ocupadas en condiciones formales es superior al 50%, bajo las dos
definiciones de informalidad laboral. Este porcentaje solamente aparece de nuevo
en la región de San Andrés, bajo la definición de ausencia de cotización a pensión.
Vale la pena mencionar que el porcentaje de personas que trabajan bajo
condiciones formales es mucho mayor para la población migrante total y para el
total de la muestra, que para la población desplazada por motivo violento. Así
mismo, el porcentaje de personas que trabajan bajo condiciones informales es
mucho menor para los migrantes totales y la PEA urbana, respecto a la población
migrante desplazada. Estas dos afirmaciones son válidas, indistintamente de la
definición de informalidad usada.
Por otro lado, el porcentaje de personas desempleadas es, en general, mayor para
la población no migrante que para la población migrante. Es importante notar
también que el porcentaje de personas migrantes residentes en Antioquia que
trabajan bajo condiciones formales es 10 puntos porcentuales mayor que para la
población antioqueña nativa. Consistente con lo anterior, el porcentaje de
personas migrantes residentes en Antioquia que trabajan en condiciones
informales, es menor que el porcentaje de trabajadores informales para la
submuestra no migrante. De nuevo, esta tendencia se da para las dos definiciones
de informalidad laboral.
La tabla 3 desagrega las cuatro submuestras por género. La muestra total
contiene 61.47% de hombres, y el 38.53% son mujeres. Este desbalance surge
32
Excluye al Valle del Cauca.
27
debido a que una amplia proporción de la población económicamente inactiva
(PEI) es mujer, y este segmento de la población fue eliminado de la muestra base,
con el fin de construir la variable dependiente33. Esta tendencia en la proporción
por género se mantiene en el resto de submuestras.
Submuestra
PEA urbana
No migrante
Migrante
Desplazada
Tabla 2. Tasas de ocupación y desempleo, por regiones
Desempleo
Informalidad
Formalidad
Región geográfica de
Tamaño de Cotización Tamaño de Cotización a Tamaño de Cotización
localización 2011
empresa a pensión empresa
pensión
empresa a pensión
Atlántica
5.49%
5.49%
69.06%
75.69%
25.44%
18.82%
Oriental
4.59%
4.59%
64.83%
64.32%
30.57%
31.09%
Central
6.00%
6.00%
59.12%
61.04%
34.87%
32.95%
Pacífica (sin Valle)
6.36%
6.36%
68.82%
74.70%
24.82%
18.94%
Bogotá
3.85%
3.85%
43.57%
43.13%
52.58%
53.02%
Antioquia
6.26%
6.26%
58.64%
60.07%
35.10%
33.67%
Valle del Cauca
5.90%
5.90%
60.37%
62.96%
33.73%
31.14%
San Andrés y Providencia
4.29%
4.29%
52.97%
43.15%
42.74%
52.56%
Orinoquía-Amazonía
5.20%
5.20%
65.18%
69.44%
29.63%
25.36%
Atlántica
6.01%
6.01%
69.50%
75.87%
24.49%
18.12%
Oriental
4.93%
4.93%
66.60%
65.33%
28.47%
29.74%
Central
6.45%
6.45%
59.48%
61.79%
34.07%
31.77%
Pacífica (sin Valle)
6.61%
6.61%
70.06%
75.44%
23.33%
17.95%
Bogotá
4.32%
4.32%
42.06%
42.81%
53.62%
52.87%
Antioquia
7.16%
7.16%
60.70%
62.27%
32.14%
30.57%
Valle del Cauca
6.39%
6.39%
59.64%
62.41%
33.98%
31.20%
San Andrés y Providencia
5.38%
5.38%
50.73%
40.99%
43.90%
53.63%
Orinoquía-Amazonía
6.10%
6.10%
64.37%
70.79%
29.53%
23.11%
Atlántica
3.96%
3.96%
67.77%
75.15%
28.28%
20.90%
Oriental
3.93%
3.93%
61.36%
62.32%
34.71%
33.75%
Central
5.17%
5.17%
58.45%
59.66%
36.38%
35.17%
Pacífica (sin Valle)
5.44%
5.44%
64.20%
71.94%
30.36%
22.62%
Bogotá
2.92%
2.92%
46.52%
43.76%
50.57%
53.32%
Antioquia
4.04%
4.04%
53.58%
54.68%
42.39%
41.28%
Valle del Cauca
4.73%
4.73%
62.12%
64.28%
33.14%
30.99%
San Andrés y Providencia
1.72%
1.72%
58.28%
48.28%
40.00%
50.00%
Orinoquía-Amazonía
3.54%
3.54%
66.67%
66.96%
29.79%
29.50%
Atlántica
5.06%
5.06%
78.65%
84.83%
16.29%
10.11%
Oriental
2.53%
2.53%
75.95%
79.75%
21.52%
17.72%
Central
5.17%
5.17%
65.52%
77.59%
29.31%
17.24%
Pacífica (sin Valle)
5.29%
5.29%
82.01%
86.77%
12.70%
7.94%
Bogotá
8.57%
8.57%
65.71%
68.57%
25.71%
22.86%
Antioquia
8.33%
8.33%
68.06%
72.22%
23.61%
19.44%
Valle del Cauca
6.67%
6.67%
65.00%
76.67%
28.33%
16.67%
San Andrés y Providencia
0.00%
0.00%
75.00%
75.00%
25.00%
25.00%
Orinoquía-Amazonía
4.88%
4.88%
87.80%
87.80%
7.32%
7.32%
33
Nótese que, si se hubiera incluido la población económicamente inactiva, se debería incluir una
nueva categoría en la variable dependiente, correspondiente al segmento laboral “inactivo”. Sin
embargo, si se incluye esta categoría, el argumento de ordenamiento de preferencias de
pertenencia a determinado segmento laboral se derrumba: para algunos individuos, hacer parte de
la PEI puede representarle una mayor utilidad que incluso ser una persona ocupada formal. Para
otros individuos, ser parte de la PEI puede ser la peor de las “elecciones” posibles.
28
Tabla 3. Composición de las tasas de ocupación y desocupación, por género
Desempleo
Informalidad
Formalidad
Total
Submuestra Género
Tamaño de Cotización a Tamaño de Cotización a Tamaño de Cotización a
submuestra
empresa
pensión
empresa
pensión
empresa
pensión
Hombre
65.60%
65.60%
62.85%
63.10%
57.90%
56.71%
61.47%
PEA urbana
Mujer
34.40%
34.40%
37.15%
36.90%
42.10%
43.29%
38.53%
Hombre
65.47%
65.47%
63.70%
63.90%
56.42%
54.97%
61.66%
No migrante
Mujer
34.53%
34.53%
36.30%
36.10%
43.58%
45.03%
38.34%
Hombre
66.09%
66.09%
60.52%
60.91%
61.20%
60.47%
60.99%
Migrante
Mujer
33.91%
33.91%
39.48%
39.09%
38.80%
39.53%
39.01%
Hombre
66.66%
66.66%
60.58%
61.13%
65.67%
64.51%
61.87%
Desplazados
Mujer
33.34%
33.34%
39.42%
38.87%
34.33%
35.49%
38.13%
Tabla 4. Composición de las tasas de ocupación y desocupación, por estado civil
Desempleo
Informalidad
Formalidad
Total
Submuestra Estado civil Tamaño de Cotización a Tamaño de Cotización a Tamaño de Cotización a
submuestra
empresa
pensión
empresa
pensión
empresa
pensión
Unión libre
23.41%
23.41%
36.96%
37.25%
33.34%
32.21%
35.09%
Viudo
0.70%
0.70%
3.18%
3.14%
1.47%
1.36%
2.51%
9.18%
9.18%
12.51%
12.27%
10.31%
10.62%
11.64%
PEA urbana Separado
Soltero
56.94%
56.94%
26.02%
26.71%
26.94%
25.39%
28.01%
Casado
9.75%
9.75%
21.33%
20.63%
27.95%
30.42%
22.73%
Unión libre
22.44%
22.44%
36.77%
36.98%
32.53%
31.47%
34.65%
Viudo
0.73%
0.73%
3.35%
3.27%
1.50%
1.48%
2.64%
No migrante Separado
8.15%
8.15%
11.95%
11.82%
10.88%
11.08%
11.40%
Soltero
59.16%
59.16%
28.03%
28.59%
28.65%
27.28%
30.09%
Casado
9.52%
9.52%
19.89%
19.34%
26.44%
28.70%
21.19%
Unión libre
27.05%
27.05%
37.47%
37.99%
35.12%
33.82%
36.22%
Viudo
0.68%
0.68%
2.70%
2.80%
1.42%
1.10%
2.17%
Migrante Separado
13.01%
13.01%
14.01%
13.49%
9.04%
9.63%
12.26%
Soltero
48.63%
48.63%
20.56%
21.57%
23.13%
21.31%
22.61%
Casado
10.62%
10.62%
25.25%
24.14%
31.29%
34.14%
26.71%
Unión libre
25.64%
25.64%
38.31%
38.18%
39.55%
40.86%
37.84%
Viudo
0.00%
0.00%
3.68%
3.42%
0.75%
1.08%
2.93%
Desplazados Separado
20.51%
20.51%
13.81%
14.38%
14.18%
10.75%
14.24%
Soltero
48.72%
48.72%
25.05%
25.00%
26.12%
26.88%
26.53%
Casado
5.13%
5.13%
19.15%
19.01%
19.40%
20.43%
18.43%
Tabla 5. Composición de las tasas de ocupación y desocupación, por años de educación promedio
Desempleo
Informalidad
Formalidad
Total
Submuestra Tamaño de Cotización a Tamaño de Cotización a Tamaño de Cotización a
submuestra
empresa
pensión
empresa
pensión
empresa
pensión
PEA urbana
9.69
9.69
7.52
7.54
11.72
12.16
8.94
Migrante
9.58
9.58
7.81
7.81
11.72
12.09
9.23
No migrante
9.72
9.72
7.41
7.44
11.72
12.20
8.83
Desplazada
7.82
7.82
6.05
6.17
8.87
9.32
6.67
29
Es interesante notar que para la submuestra no migrante, la proporción de
mujeres empleadas como formales es de 43.58% para la definición de tamaño de
empresa, y 45.03% para la definición de presencia de pensión, cifras que están
por encima del promedio de mujeres en la submuestra no migrante (38.34%). Sin
embargo, la tendencia inversa se da para el caso de la submuestra migrante
desplazada por motivo violento: el 34.33% de las mujeres trabajan en empresas
de más de 10 personas, y el 35.49% de mujeres trabajan cotizando pensión, cifras
inferiores al 38.13% del promedio de mujeres que hacen parte de la subuestra
desplazada. Para el caso de la submuestra migrante, la media de mujeres
formales es muy similar a la media de mujeres del total de la submuestra
correspondiente.
La tabla 4 muestra la composición de las muestras por estado civil. Es interesante
notar que en todos los grupos, el mayor porcentaje de personas desempleadas se
encuentra soltero. También es interesante notar que la mayor proporción de
personas ocupadas (formales e informales) dentro de la submuestra desplazada
se encuentra en unión libre.
La tabla 5 muestra los años de educación promedio para todos los grupos de
análisis. En primera instancia, se debe notar el bajo perfil educativo de la muestra
total: en promedio, la muestra PEA urbana tiene 8.94 años de educación,
indistintamente de su situación laboral. Una segunda consideración es que el
promedio de años de educación es mayor para la población migrante (9.23 años)
que para la población no migrante (8.83 años). Por último, los años de educación
total de la población migrante por motivos violento, en promedio, es notoriamente
menor respecto al resto de submuestras (6.67 años).
Por otro lado, se debe resaltar que el perfil educativo de las personas ocupadas en
el sector formal es notoriamente superior a los desempleados y a los informales: el
promedio de educación para las personas que trabajan en el sector formal es
superior a los 11 años, lo que implica al menos un nivel secundario completo (a
excepción de la población migrante violenta, que en promedio tienen entre 8 y 9
años de educación). Igualmente, los años de educación total de la población
desempleada son más que para la población ocupada en el sector informal.
La tabla 6 muestra la composición del sector formal e informal, desagregando por
posición ocupacional. El mayor porcentaje de personas categorizadas como
informales por posición ocupacional son los empleados domésticos, los
trabajadores independientes o cuenta propia, los patrones o empleadores, los
trabajadores de finca, los trabajadores sin remuneración, los ayudantes sin
remuneración, y los ayudantes y peones, acorde a la definición dualística de
30
informalidad propuesta por Flórez (2003)34. Por otro lado, el mayor porcentaje de
personas categorizadas como trabajadores formales son los empleados de
empresa particular, los empleados del Gobierno, y los profesionales
independientes. Esta es una tendencia que se mantiene a través de todas las
submuestras.
Otro aspecto a observar es la composición de personas por posición ocupacional
a través de las submuestras. En ésta, se debe notar la diferencia entre la
población migrante por motivo violento y el resto de submuestras, pues la
tendencia de la muestra desplazada es inclinarse hacia actividades “cuenta
propia”, y no hacia el empleo en empresas particulares o puestos
gubernamentales.
La tabla 7 indica la composición de las muestras por edad. En promedio, la
población informal es de mayor edad que la población desempleada o la población
ocupada en el sector formal. Del mismo modo, la edad promedio de la población
en situación de desplazamiento es un año menor que la edad promedio del resto
de submuestras: la edad promedio de la submuestra migrante por motivo violento
es de 37.75 años, mientras que para el resto de submuestras, se superan los 38
años.
Por último, la tabla 8 describe la distribución porcentual de la situación laboral para
la población migrante, desagregada por motivo de migración. De este modo, es
interesante notar que las personas que migraron inicialmente por motivo educativo
registran el mayor porcentaje de personas trabajando en el sector formal. Por otro
lado, las personas que manifiestan haber migrado por motivo violento o por motivo
de desastre natural (ya sea por riesgo o por hecho), son las que manifiestan
desempeñarse en mayor cuantía como informales (respecto a los demás
migrantes).
34
Autoempleados (excepto profesionales y técnicos), trabajadores familiares no remunerados,
empleados domésticos, dueños y trabajadores asalariados en empresas pequeñas (10 o menos
personas).
31
Tabla 6. Composición de las tasas de ocupación formal e informal, por posición ocupacional
Informalidad
Formalidad
Total
Submuestra
Posición ocupacional
Tamaño de Cotización a Tamaño de Cotización a
submuestra
empresa
pensión
empresa
pensión
Obrero o empleado de empresa particular
42.08%
47.27%
57.92%
52.73%
35.05%
Obrero o empleado del gobierno
0.00%
20.04%
100.00%
79.96%
8.39%
Empleado doméstico
100.00%
92.52%
0.00%
7.48%
3.44%
Profesional independiente
60.52%
51.06%
39.48%
48.94%
1.79%
Trabajador independiente o por cuenta propia
94.54%
94.75%
5.46%
5.25%
42.36%
Patrón o empleador
95.15%
87.18%
4.85%
12.82%
3.66%
PEA urbana
Trabajador de finca, tierra o parcela propia en arriendo, aparcera,
97.87%
98.14%
2.13%
1.86%
1.59%
usufructo o posesión
Trabajador sin remuneración
93.07%
96.37%
6.93%
3.63%
1.28%
Ayudante sin remuneración (hijo o familiar de empleados
98.15%
96.30%
1.85%
3.70%
0.23%
domésticos, mayordomos, jornaleros, etc.)
Jornalero o peón
69.54%
93.30%
30.46%
6.70%
2.21%
Obrero o empleado de empresa particular
43.29%
47.84%
56.71%
52.16%
34.18%
Obrero o empleado del gobierno
0.00%
22.34%
100.00%
77.66%
8.10%
Empleado doméstico
100.00%
93.96%
0.00%
6.04%
3.12%
Profesional independiente
63.82%
52.56%
36.18%
47.44%
1.73%
Trabajador independiente o por cuenta propia
94.69%
95.19%
5.31%
4.81%
43.94%
Patrón o empleador
95.60%
88.07%
4.40%
11.93%
3.21%
No migrante
Trabajador de finca, tierra o parcela propia en arriendo, aparcera,
97.54%
98.46%
2.46%
1.54%
1.92%
usufructo o posesión
Trabajador sin remuneración
92.08%
95.05%
7.92%
4.95%
1.19%
Ayudante sin remuneración (hijo o familiar de empleados
97.50%
97.50%
2.50%
2.50%
0.24%
domésticos, mayordomos, jornaleros, etc.)
Jornalero o peón
70.54%
93.56%
29.46%
6.44%
2.38%
Obrero o empleado de empresa particular
39.26%
45.93%
60.74%
54.07%
37.24%
Obrero o empleado del gobierno
0.00%
14.87%
100.00%
85.13%
9.15%
Empleado doméstico
100.00%
89.82%
0.00%
10.18%
4.26%
Profesional independiente
53.08%
47.69%
46.92%
52.31%
1.94%
Trabajador independiente o por cuenta propia
94.12%
93.49%
5.88%
6.51%
38.36%
Patrón o empleador
94.39%
85.67%
5.61%
14.33%
4.80%
Migrantes
Trabajador de finca, tierra o parcela propia en arriendo, aparcera,
100.00%
96.08%
0.00%
3.92%
0.76%
usufructo o posesión
Trabajador sin remuneración
95.05%
99.01%
4.95%
0.99%
1.51%
Ayudante sin remuneración (hijo o familiar de empleados
100.00%
92.86%
0.00%
7.14%
0.21%
domésticos, mayordomos, jornaleros, etc.)
Jornalero o peón
66.10%
92.37%
33.90%
7.63%
1.76%
Obrero o empleado de empresa particular
50.00%
65.00%
50.00%
35.00%
29.54%
Obrero o empleado del gobierno
0.00%
33.33%
100.00%
66.67%
2.22%
Empleado doméstico
100.00%
97.37%
0.00%
2.63%
5.61%
Profesional independiente
33.33%
100.00%
66.67%
0.00%
0.44%
Trabajador independiente o por cuenta propia
96.29%
97.43%
3.71%
2.57%
51.70%
Patrón o empleador
96.43%
92.86%
3.57%
7.14%
4.14%
Desplazados
Trabajador de finca, tierra o parcela propia en arriendo, aparcera,
100.00%
87.50%
0.00%
12.50%
1.18%
usufructo o posesión
Trabajador sin remuneración
100.00%
100.00%
0.00%
0.00%
2.51%
Ayudante sin remuneración (hijo o familiar de empleados
100.00%
100.00%
0.00%
0.00%
0.30%
domésticos, mayordomos, jornaleros, etc.)
Jornalero o peón
81.25%
100.00%
18.75%
0.00%
2.36%
Tabla 7. Composición de las tasas de ocupación y desocupación, por edad promedio
Desempleo
Informalidad
Formalidad
Total
Submuestra Tamaño de Cotización a Tamaño de Cotización a Tamaño de Cotización a
submuestra
empresa
pensión
empresa
pensión
empresa
pensión
PEA urbana
31.69
31.69
40.31
39.82
37.49
38.37
38.97
Migrante
32.64
32.64
40.85
40.21
37.66
38.67
39.41
No migrante
31.44
31.44
40.12
39.67
37.42
38.23
38.79
Desplazada
33.25
33.25
38.79
38.23
34.88
36.66
37.75
32
Tabla 8. Distribución de migrantes, por categorías laborales (porcentajes)
Desempleo
Informalidad
Formalidad
Motivo de migración
Tamaño de Cotización a Tamaño de Cotización a Tamaño de Cotización a
empresa
pensión
empresa
pensión
empresa
pensión
Dificultad para encontrar trabajo o ausencia de
6.05%
6.05%
66.28%
69.50%
27.67%
24.45%
medios de subsistencia
Riesgo de desastre natural (inundación, avalancha,
7.69%
7.69%
74.36%
74.36%
17.95%
17.95%
deslizamiento,terremoto, etc)
Desastre natural (inundación, avalancha,
13.33%
13.33%
73.33%
80.00%
13.33%
6.67%
deslizamiento, terremoto, etc)
Amenaza o riesgo para su vida, su libertad o su
5.45%
5.45%
75.84%
81.56%
18.72%
12.99%
integridad física, ocasionada por la violencia
Necesidad de educación
6.53%
6.53%
48.86%
44.89%
44.60%
48.58%
Porque se casó o formó pareja
3.46%
3.46%
60.74%
67.90%
35.80%
28.64%
Motivos de salud
2.86%
2.86%
73.33%
84.76%
23.81%
12.38%
Mejorar la vivienda o localización
3.60%
3.60%
60.17%
63.98%
36.23%
32.42%
Mejores oportunidades laborales o de negocio
2.86%
2.86%
59.52%
61.64%
37.62%
35.50%
Otra
5.96%
5.96%
55.71%
58.81%
38.34%
35.24%
Total por
motivo
11.13%
0.56%
0.43%
10.26%
5.04%
6.20%
1.50%
6.76%
46.57%
11.55%
6. Estimaciones: resultados y robustez
Los signos de los coeficientes estimados y de los efectos marginales
correspondientes35, permiten deducir preliminarmente el efecto de los flujos
migratorios en el mercado laboral colombiano. Se estimaron modelos logit y probit
ordenados, usando las mismas variables control36 en los dos modelos, y las dos
definiciones de informalidad laboral propuestas anteriormente. Por tanto, la
diferencia entre los dos modelos es el supuesto intrínseco a la distribución de los
errores.
En primer lugar, se puede afirmar que los coeficientes estimados y los efectos
marginales asociados a la variable de migración por motivo violento, tienen una
mayor relevancia estadística bajo el modelo logit ordenado que bajo el modelo
probit ordenado. En particular, el coeficiente estimado en el modelo probit, para la
definición de cotización de pensión es no significativo: mientras el coeficiente
estimado para la definición de tamaño de empresa es estadísticamente
significativo al 10%, para la modelación logit, el coeficiente estimado y los efectos
marginales derivados son significativos al menos al 10% (para las dos
definiciones). De este modo, el modelo logit ordenado permite inferir que la
migración por motivo violento hacia los centros urbanos es una variable
estadísticamente significativa a la hora de explicar la relación positiva a que el
individuo promedio se encuentre en desempleo o bajo condiciones laborales
informales, y la relación negativa a encontrarse ocupado en el sector formal.
Al contrario de la tendencia anterior, pero acorde a la literatura alusiva a las
migraciones laborales, el hecho de ser migrante por motivo trabajo en los centros
35
Los efectos marginales estimados, dada la característica no lineal de los modelos, se
computaron tomando en consideración la media de cada variable.
36
Las variables de control utilizadas recogen información socioeconómica, participación en
subsidios, y lugar de residencia actual.
33
urbanos es significativo a la hora de explicar que el individuo promedio esté
asociado negativamente con la pertenencia al desempleo y a la informalidad
laboral, y esté asociado positivamente a la ocupación en el sector formal, tanto en
el modelo logit como en el probit, y para las dos definiciones de informalidad
laboral propuestas.
En cuanto a la variable de años de residencia en la ciudad actual, los modelos
logit y probit logran establecer una relación significativa únicamente bajo la
definición de informalidad laboral de cotización a pensión. Al 1% de significancia, a
medida que aumenta en 1 año el tiempo de residencia en un centro urbano, el
individuo promedio tendrá una menor probabilidad de encontrarse desempleado o
en una situación laboral informal, y mayor será la probabilidad de que se
encuentre ocupado en el sector formal. Esta misma variable de años de
residencia, bajo la definición de tamaño de empresa, es no significativa en los dos
modelos.
La variable de género es siempre significativa: para el individuo promedio, ser
hombre implica una menor probabilidad de ser desempleado y de ser informal, e
implica una mayor probabilidad de trabajar en el sector formal.
Respecto a la edad de los individuos, es posible afirmar que es una variable
significativa al 1% de significancia estadística bajo las dos definiciones de
informalidad laboral y bajo los dos tipos de modelo utilizado. Así, un año más de
edad para el individuo promedio tiene un efecto marginal positivo sobre la
probabilidad de ser empleado formal, mientras que el efecto marginal es negativo
en la probabilidad de encontrarse desempleado o de trabajar en la informalidad
laboral.
La variable de edad al cuadrado permite capturar un efecto interesante, con una
alta significancia estadística: a un año más de edad, el efecto marginal sobre la
probabilidad de que el individuo promedio pertenezca al sector formal es
decreciente, mientras que el efecto marginal sobre la probabilidad de pertenecer al
grupo de desempleados o al grupo de informales, indistintamente de su definición,
es creciente.
Respecto a la posición del individuo dentro del hogar: si el individuo promedio es
jefe de hogar, el efecto marginal sobre la probabilidad de pertenecer al desempleo
y a la informalidad laboral es negativo, mientras que el efecto marginal sobre la
probabilidad de encontrarse en el sector formal es positivo. Estos efectos son
siempre estadísticamente significativos.
34
Tabla 9. Estimaciones, modelo logit ordenado
Pertenencia al j-ésimo sector laboral, tamaño de
Pertenencia al j-ésimo sector laboral, cotización a
empresa
pensión
Variables independientes
motivo violencia
motivo trabajo
años residencia
género
edad
jefe hogar
pareja
hijo
casado
años educacion total
edad2
número personas hogar
familias en accion
adultos mayores
Otros subsidios
atlantica
oriental
bogotá
central
pacifica
antioquia
valle
San Andrés y Providencia
Procedencia urbana
μ_0
μ_1
Pseudo R2
No. Observaciones
*** Significativa al 1%
** Significativa al 5%
* Significativa al 10%
Coef β
Ef. Mg (L=0)
Ef. Mg (L=1) Ef. Mg (L=2)
-0,2112642
0,031**
0,1457249
0,008***
0,0008122
0,775
0,2080028
0,001***
0,0553408
0,000***
0,212547
0,024**
0,215637
0,043**
-0,4780644
0,000***
0,1045171
0,099*
0,1508135
0,000***
-0,0007339
0,000***
-0,0082914
0,607
-0,0218761
0,547
0,0463517
0,734
-0,0774379
0,265
0,0615623
0,631
0,2459579
0,067*
0,7501275
0,000***
0,3198902
0,029**
0,0831854
0,53
0,630964
0,000***
0,369767
0,01**
0,4928245
0,004***
-0,0975336
0,122
-0,7161297
sí
3,507382
sí
0,0987
6981
0,006599
0,046**
-0,0041841
0,008***
-0,0000234
0,775
-0,0061353
0,001***
-0,0015953
0,000***
-0,0062261
0,028**
-0,0058408
0,032**
0,0164232
0,000***
-0,0029457
0,093*
-0,0043474
0,000***
0,0000212
0,000***
0,000239
0,607
0,0006306
0,547
-0,0013361
0,734
0,0022322
0,265
-0,0017486
0,626
-0,0065502
0,048**
-0,0164633
0,000***
-0,0081595
0,014**
-0,002337
0,52
-0,0143361
0,000***
-0,0093134
0,003***
-0,0115707
0,000***
0,0027532
0,116
0,0382007
0,023**
-0,0277589
0,008***
-0,0001544
0,775
-0,038996
0,001***
-0,0105175
0,000***
-0,040014
0,023**
-0,0424185
0,05*
0,0809076
0,000***
-0,0201215
0,103
-0,0286622
0,000***
0,0001395
0,000***
0,0015758
0,607
0,0041576
0,547
-0,0088092
0,734
0,0147171
0,265
-0,0118001
0,633
-0,0488072
0,078*
-0,1609136
0,000***
-0,0648255
0,039**
-0,0160436
0,536
-0,1339334
0,000***
-0,0753611
0,014**
-0,1034453
0,008***
0,0187606
0,127
-0,0447997
0,025**
0,031943
0,008***
0,0001778
0,775
0,0451313
0,001***
0,0121128
0,000***
0,0462401
0,023**
0,0482592
0,047**
-0,0973309
0,000***
0,0230672
0,101
0,0330095
0,000***
-0,0001606
0,000***
-0,0018148
0,607
-0,0047882
0,547
0,0101453
0,734
-0,0169493
0,265
0,0135486
0,632
0,0553573
0,074*
0,177377
0,000***
0,072985
0,036**
0,0183806
0,534
0,1482695
0,000***
0,0846746
0,013**
0,115016
0,007***
-0,0215138
0,125
Coef β
-0,2006309
0,052*
0,2091907
0,000***
0,0091565
0,002***
0,1796375
0,004***
0,1263495
0,000***
0,1957958
0,047**
0,1036861
0,351
-0,5204914
0,000***
0,162445
0,013**
0,1680406
0,000***
-0,0015129
0,000***
-0,0135797
0,419
-0,1143244
0,003***
0,1280631
0,37
-0,005619
0,937
-0,2717633
0,041**
0,2050113
0,14
0,843613
0,000***
0,2864959
0,059*
-0,2659456
0,054*
0,6157787
0,000***
0,3009611
0,042**
0,7913329
0,000***
-0,0494574
0,453
0,6350434
sí
5,281951
sí
0,1449
6981
Ef. Mg (L=0) Ef. Mg (L=1) Ef. Mg (L=2)
0,0051454
0,072*
-0,0049406
0,000***
-0,0002174
0,002***
-0,0043509
0,006***
-0,0029999
0,000***
-0,0047183
0,052*
-0,0023875
0,338
0,0150079
0,000***
-0,0037239
0,011**
-0,0039897
0,000***
0,0000359
0,000***
0,0003224
0,419
0,0027143
0,003***
-0,0030405
0,371
0,0001334
0,937
0,0069134
0,057*
-0,0045521
0,115
-0,014742
0,000***
-0,0060876
0,036**
0,0068825
0,077*
-0,0115621
0,000***
-0,0063909
0,023**
-0,01358
0,000***
0,0011616
0,449
0,0336405
0,04**
-0,037141
0,000***
-0,0016194
0,002***
-0,0313576
0,004***
-0,022346
0,000***
-0,0342975
0,045**
-0,0187091
0,361
0,0799016
0,000***
-0,0293976
0,015**
-0,0297195
0,000***
0,0002676
0,000***
0,0024017
0,419
0,0202193
0,003***
-0,0226491
0,37
0,0009938
0,937
0,0458558
0,032**
-0,0378462
0,156
-0,1756981
0,000***
-0,0542867
0,076*
0,0443136
0,039**
-0,1244383
0,000***
-0,0570503
0,055*
-0,1660757
0,000***
0,0088099
0,456
-0,0387859
0,043**
0,0420817
0,000***
0,0018368
0,002***
0,0357085
0,004***
0,0253459
0,000***
0,0390159
0,045**
0,0210965
0,358
-0,0949095
0,000***
0,0331215
0,015**
0,0337092
0,000***
-0,0003035
0,000***
-0,0027241
0,419
-0,0229336
0,003***
0,0256896
0,37
-0,0011272
0,937
-0,0527692
0,034**
0,0423984
0,151
0,1904401
0,000***
0,0603743
0,071*
-0,0511961
0,044**
0,1360004
0,000***
0,0634413
0,051*
0,1796557
0,000***
-0,0099715
0,455
35
Tabla 10. Estimaciones, modelo probit ordenado
Pertenencia al j-ésimo sector laboral, tamaño de Pertenencia al j-ésimo sector laboral, cotización a
empresa
pensión
Variables independientes
Coef β
motivo violencia
motivo trabajo
años residencia
género
edad
jefe hogar
pareja
hijo
casado
años educacion total
edad2
número personas hogar
familias en accion
adultos mayores
Otros subsidios
atlantica
oriental
bogotá
central
pacifica
antioquia
valle
San Andrés y Providencia
Procedencia urbana
μ_0
μ_1
Pseudo R2
No. Observaciones
*** Significativa al 1%
** Significativa al 5%
* Significativa al 10%
-0,0989563
0,066*
0,1035394
0,001***
0,0005707
0,726
0,1051075
0,002***
0,0328486
0,000***
0,149146
0,005***
0,1601772
0,008***
-0,2838943
0,000***
0,076539
0,038**
0,0816742
0,000***
-0,0004212
0,000***
-0,0055583
0,536
-0,0112816
0,575
0,0316287
0,683
-0,0358402
0,365
0,0298307
0,683
0,1285861
0,094*
0,4088217
0,000***
0,157975
0,06*
0,0290244
0,701
0,3428868
0,000***
0,1938815
0,017**
0,2730179
0,007***
-0,0556728
0,12
-0,2886932
sí
2,044
sí
0,0909
6981
Ef. Mg (L=0) Ef. Mg (L=1) Ef. Mg (L=2)
0,0071334
0,088*
-0,0068893
0,001***
-0,0000382
0,726
-0,0071958
0,003***
-0,0021979
0,000***
-0,0102086
0,007***
-0,0097609
0,004***
0,0232714
0,000***
-0,0049539
0,033**
-0,0054647
0,000***
0,0000282
0,000***
0,0003719
0,536
0,0007548
0,575
-0,0021162
0,683
0,002398
0,366
-0,0019673
0,679
-0,0079078
0,069*
-0,0200638
0,000***
-0,0093401
0,033**
-0,0019071
0,696
-0,0175376
0,000***
-0,0112199
0,006***
-0,0144428
0,001***
0,0036361
0,112
0,0279977
0,055*
-0,0306009
0,001***
-0,0001682
0,726
-0,0306058
0,002***
-0,0096818
0,000***
-0,0434293
0,005***
-0,0493453
0,011**
0,0738795
0,000***
-0,0229357
0,042**
-0,0240727
0,000***
0,0001242
0,000***
0,0016382
0,536
0,0033251
0,575
-0,0093223
0,683
0,0105636
0,365
-0,008857
0,686
-0,0394577
0,106
-0,1359855
0,000***
-0,0493034
0,073*
-0,0086336
0,704
-0,1127178
0,000***
-0,0610331
0,024**
-0,0888212
0,012**
0,0166096
0,124
-0,0351311
0,061*
0,0374902
0,001***
0,0002064
0,726
0,0378016
0,002**
0,0118797
0,000***
0,053638
0,005***
0,0591063
0,01**
-0,0971509
0,000***
0,0278897
0,04**
0,0295374
0,000***
-0,0001523
0,000***
-0,0020101
0,536
-0,00408
0,575
0,0114385
0,683
-0,0129616
0,365
0,0108244
0,684
0,0473656
0,1
0,1560493
0,000***
0,0586434
0,066*
0,0105407
0,702
0,1302553
0,000***
0,072253
0,02**
0,103264
0,009***
-0,0202457
0,122
Coef β
-0,0856131
0,124
0,1363866
0,000***
0,004969
0,003***
0,0854851
0,015**
0,0689826
0,000***
0,1417612
0,009***
0,098373
0,115
-0,2945123
0,000***
0,1125257
0,003***
0,090043
0,000***
-0,000815
0,000***
-0,008146
0,379
-0,0562724
0,007***
0,0735997
0,358
-0,0035303
0,931
-0,1393954
0,064*
0,1106104
0,16
0,4647374
0,000***
0,1368042
0,112
-0,1505726
0,053*
0,3372616
0,000*
0,1589801
0,057*
0,4533693
0,000***
-0,0303007
0,41
0,4258351
sí
2,965
sí
0,1344
6981
Ef. Mg (L=0) Ef. Mg (L=1) Ef. Mg (L=2)
0,0052062
0,15
-0,007699
0,000***
-0,0002825
0,003***
-0,0049546
0,019**
-0,0039214
0,000***
-0,008243
0,012**
-0,0052648
0,095*
0,0208841
0,000***
-0,0060817
0,002***
-0,0051186
0,000***
0,0000463
0,000***
0,0004631
0,379
0,0031988
0,007***
-0,0041838
0,359
0,0002007
0,931
0,008519
0,085*
-0,005829
0,13
-0,01837
0,000***
-0,0069542
0,075*
0,0094582
0,079*
-0,0145667
0,000***
-0,0079811
0,031**
-0,0172708
0,000***
0,0016989
0,404
0,0233267
0,109
-0,0387721
0,000***
-0,0014071
0,003***
-0,0239504
0,014**
-0,0195337
0,000***
-0,039649
0,009***
-0,0287473
0,126
0,0724278
0,000***
-0,0327218
0,004***
-0,0254974
0,000***
0,0002308
0,000***
0,0023067
0,379
0,0159346
0,007***
-0,0208411
0,358
0,0009997
0,931
0,037872
0,052*
-0,0325708
0,176
-0,1531751
0,000***
-0,0409798
0,13
0,0402227
0,039**
-0,1079854
0,000***
-0,0478969
0,071*
-0,15114
0,000***
0,0086443
0,413
-0,0285329
0,116
0,0464711
0,000***
0,0016895
0,003***
0,028905
0,015**
0,0234551
0,000***
0,047892
0,009***
0,0340121
0,121
-0,0933118
0,000***
0,0388035
0,003***
0,0306159
0,000***
-0,0002771
0,000***
-0,0027698
0,379
-0,0191334
0,007***
0,025025
0,358
-0,0012004
0,931
-0,046391
0,058*
0,0383998
0,168
0,1715451
0,000***
0,0479341
0,122
-0,0496809
0,045**
0,1225521
0,000***
0,0558779
0,064*
0,1684108
0,000***
-0,0103432
0,412
36
Otra es la situación si la posición del individuo promedio dentro de su hogar es la
de cónyuge. Bajo la definición de tamaño de empresa, el efecto es significativo
tanto en la especificación logit como en la probit: el efecto marginal sobre la
probabilidad de encontrarse desempleado o trabajando en el sector informal será
negativo, mientras que el efecto marginal sobre la probabilidad de encontrarse
ocupado en el sector formal será positivo. Para la definición de informalidad
laboral alusiva a la ausencia de cotización a pensión, los coeficientes asociados y
los efectos marginales son estadísticamente no significativos (ni en el caso logit ni
en el caso probit)
En tercer y último lugar, si la posición de la persona promedio en el hogar es de
hijo, el efecto marginal sobre la probabilidad de que sea desempleado o un
trabajador informal aumenta, mientras que la probabilidad de que sea trabajador
formal cae. Este efecto es significativo a través de las definiciones y de los
modelos.
Respecto al estado civil del individuo promedio, es posible afirmar que si éste es
casado, el efecto marginal sobre la probabilidad de pertenecer al sector informal o
al desempleo es negativo, mientras que el efecto marginal sobre la probabilidad de
pertenecer al sector formal aumenta. Para los dos modelos, este efecto tiene una
menor significancia estadística en el caso que la definición de informalidad usada
es la ausencia de cotización a pensión.
La significancia estadística de la variable que indica los años de educación del
individuo es contundente bajo las dos definiciones de informalidad laboral usadas,
y para las dos especificaciones logit y probit. El efecto marginal sobre la
probabilidad de encontrarse desempleado o trabajando en el sector informal es
negativo, ante un aumento en un año de educación para el individuo promedio. Sin
embargo, el efecto marginal sobre la probabilidad de pertenencia al sector formal
es positivo.
La variable que indica la cantidad de personas que reciben subsidios de Familias
en Acción por hogar es relevante al 1% de significancia estadística, únicamente
bajo la definición de informalidad laboral por ausencia de cotización a pensión. De
este modo, a mayor cantidad de personas por hogar que reciban el subsidio,
mayor es la probabilidad de pertenecer al desempleo y a la informalidad laboral, y
menor es la probabilidad de pertenecer al sector formal. Bajo la definición de
tamaño de empresa, este efecto no es estadísticamente significativo a un nivel
relevante.
Sin embargo, cuando se evalúa el efecto de la presencia otros subsidios (Adultos
mayores y demás) sobre la probabilidad de pertenencia a alguno de los
37
segmentos laborales de la PEA, el efecto es no significativo para todos los casos.
Del mismo modo, el número de personas en el hogar no tiene un efecto
estadísticamente significativo a la hora de explicar la probabilidad de pertenencia a
alguno de los segmentos de la PEA. Lo mismo sucede con la variable alusiva al
lugar de procedencia del individuo (procedencia rural o urbana).
Por último, las variables que indican la región actual de residencia son
significativas a la hora de explicar la pertenencia a cada sector laboral, aunque el
efecto es diferente a través de las regiones.
En el primer caso, el efecto de ser residente de los centros urbanos de las
regiones Atlántica o Pacífica es significativo solamente bajo la definición de
informalidad por ausencia de cotización a pensión: si el individuo promedio es
residente de alguna de las dos regiones, la probabilidad de ser desempleado o
informal aumenta, mientras que la probabilidad de pertenecer al sector formal
disminuye.
El segundo caso indica que si el individuo promedio reside en los centros urbanos
de la región oriental del país, el efecto marginal sobre la probabilidad de
pertenecer al sector formal es positivo, mientras que este mismo efecto marginal
es negativo a la hora de explicar la probabilidad de pertenencia al sector informal o
al desempleo. Vale anotar que la significancia estadística es relevante solamente
para la definición de tamaño de empresa.
El tercer y último caso indica que en las regiones Bogotá, Central37, Antioquia,
Valle y Archipiélago de San Andrés, el efecto marginal para el individuo promedio
sobre la probabilidad de residir en alguna de estas regiones es estadísticamente
significativo para los dos modelos y para las dos definiciones de informalidad
laboral utilizadas. Para todas las regiones, la dirección del efecto es la misma: si el
individuo promedio es residente de alguna de estas regiones, la probabilidad de
pertenecer al desempleo y al sector informal se reduce, mientras que la
probabilidad de pertenecer al sector formal aumenta. Esta inferencia es
congruente con el hecho de que estas regiones registran las mayores tasas de
ocupación formal dentro de la muestra total.
Por último, vale la pena mencionar la significancia estadística de los coeficientes
y
. En los dos modelos, y bajo las dos definiciones, este par de coeficientes
es estadísticamente significativo. Esto quiere decir que hay indicios para afirmar
que sí es pertinente dividir la variable dependiente en tres categorías, en vez de
fusionarlas en dos.
37
En el caso de la región central, los efectos marginales en la media son o significativos para el
modelo probit ordenado bajo la definición de informalidad de tamaño de empresa.
38
Robustez
Bondad de ajuste
El primer ejercicio de robustez consiste en verificar la bondad de ajuste del modelo
logit y probit ordenados, por medio de la evaluación del poder predictivo de los
modelos. En este ejercicio, se evaluará cuantos aciertos y fallas tienen los
modelos a la hora de predecir las probabilidades estimadas de pertenencia a cada
segmento laboral de la PEA, comparado a la información realmente observada en
las variables dependientes. Para lograrlo, se estimó para cada individuo la
probabilidad predicha de pertenecer al desempleo, al sector informal, y al sector
formal, bajo las dos definiciones de informalidad laboral y para los dos tipos de
modelo. Se consideró como acierto el caso en que el dato observado es 1 y la
probabilidad estimada es mayor a 0.5, y el caso en que el dato observado es 0, y
la probabilidad estimada es menor o igual a 0.5. Del mismo modo, se considera
como falla el caso en que el dato observado es 1 y la probabilidad estimada es
menor a 0.5, y el caso en que el dato observado es 0, y la probabilidad estimada
es mayor o igual a 0.5.
Respecto a la bondad de ajuste del modelo para ubicar correctamente a
desempleados y no desempleados (Anexo 1), es posible afirmar que los dos
modelos, independientemente de la definición de informalidad laboral utilizada,
logran ubicar muy bien a las personas no desempleadas, mientras que el poder
de predecir a las personas que sí son desempleadas es, en realidad, nulo.
Por otro lado, a la hora de evaluar la bondad de ajuste del modelo respecto a la
opción de informalidad laboral (Anexo 2), los resultados son muy similares al
comparar los modelos y las definiciones de informalidad usadas. Aunque la
diferencia es baja, cuando se usa la definición de informalidad por ausencia de
cotización de pensión, se tiene 2 puntos porcentuales más de observaciones
correctamente clasificadas que cuando se usa la definición de tamaño de
empresa.
Por último, la capacidad predictiva del modelo respecto a la correcta clasificación
de las personas ocupadas en el sector formal (Anexo 3) indica que,
indistintamente del modelo usado (logit o probit), el 75% de las observaciones se
encuentran correctamente clasificadas bajo la definición de cotización a pensión.
Respecto a la definición de tamaño de empresa, el 72% de las observaciones
están correctamente clasificadas. Al igual que en el caso anterior, la definición de
informalidad laboral por ausencia de cotización a pensión logra clasificar
correctamente una mayor cantidad de observaciones que los modelos que usan la
definición de informalidad laboral por tamaño de empresa.
39
Logit multinomial
El segundo ejercicio de robustez consiste en relajar el supuesto de preferencias
ordenadas, y realizar las mismas regresiones bajo un modelo logit multinomial.
Este tipo de modelos también permite la existencia de una variable dependiente
categórica, bajo el supuesto comportamental de que la escogencia de cualquiera
de las tres categorías laborales le genera la misma utilidad al individuo.
Un primer resultado de este ejercicio es que si el individuo es migrante por motivo
violento, lleva a que la probabilidad relativa de escoger una ocupación en el sector
formal y no la informalidad laboral sea 0.7 veces de lo que sería si el individuo no
fuera migrante por motivo violento38. Por tanto, la probabilidad relativa de escoger
la formalidad y no la informalidad ha caído, lo que indica que es más probable que
los migrantes por motivo violento se encuentren ocupados en el sector informal
que en el sector formal. Este resultado es significativo para las dos definiciones de
informalidad laboral. Vale anotar que el coeficiente no es estadísticamente
significativo
cuando
se
analiza
la
relación
de
riesgo
relativo
desempleo/informalidad.
La tendencia contraria se presenta cuando se analizan los coeficientes de riesgo
relativo de la variable asociada a la migración por motivo laboral: la probabilidad
relativa de encontrarse empleado en el sector formal respecto a encontrarse
empleado en el sector informal es superior a uno, indicando que es más posible
que una persona migrante por motivo laboral se encuentre empleada en el sector
formal que en el sector informal. Sin embargo, esta relación sólo es significativa
bajo la definición de informalidad por ausencia de cotización a pensión. Por otro
lado, la probabilidad de que un migrante por motivo laboral se encuentre
desempleado, respecto a que trabaje en el sector informal, es menor a uno,
indicando que hay una mayor probabilidad de que un migrante por motivo laboral
se encuentre trabajando en el sector informal a que se encuentre desempleado.
Para ambas definiciones, esta relación es significativa.
El tercer resultado de este ejercicio de robustez indica que, a medida que
aumentan los años de residencia en el lugar al cual se migró, la probabilidad
relativa de encontrarse ocupado en el sector formal (respecto a encontrarse
ocupado en el sector informal) es mayor a 1, indicando que a mayor tiempo de
residencia, existe una mayor probabilidad de lograrse ocupar en el sector formal,
respecto al sector informal.
38
Todos los coeficientes estimados se encuentran en términos de riesgo relativo.
40
Tabla 11. Modelo logit multinomial
Var dependiente: pertenencia al j-ésimo sector laboral,tamaño de
Var dependiente: pertenencia al j-ésimo sector laboral, cotización a
empresa)
pensión)
Variables independientes
motivo violencia
motivo trabajo
años residencia
género
edad
jefe hogar
pareja
hijo
casado
años educacion total
edad2
número personas hogar
familias en accion
adultos mayores
Otros subsidios
atlantica
oriental
bogotá
central
pacifica
antioquia
valle
San Andrés y Providencia
Procedencia urbana
Pseudo R2
No. Observaciones
*** Significativa al 1%
** Significativa al 5%
* Significativa al 10%
Coef ratio
Coef ratio
Coef ratio
Coef ratio
(desempleado/
Ef. Mg (L=0) Ef. Mg (L=1) Ef. Mg (L=2) (desempleado/
Ef. Mg (L=0) Ef. Mg (L=1) Ef. Mg (L=2)
(formal/informal)
(formal/informal)
informal)
informal)
0,7513379
0,162
0,6192154
0,001***
0,9841244
0,046**
1,287394
0,07*
0,9470411
0,03**
0,5432182
0,002***
0,2885618
0,000***
1,532877
0,02**
0,601599
0,016**
1,070553
0,000***
1,000529
0,079*
1,046922
0,175
0,9922347
0,922
0,7100096
0,352
0,8403995
0,353
1,009687
0,977
1,209057
0,583
1,490401
0,313
1,617029
0,184
1,523002
0,204
1,308902
0,477
1,399391
0,346
0,9563279
0,936
0,9426966
0,696
0.1382
6981
0,7003563
0,002***
1,09726
0,118
1,000169
0,959
1,361686
0,000***
1,074665
0,000***
1,089434
0,406
1,026944
0,82
0,7697543
0,026**
1,055319
0,438
1,202728
0,000***
0,9989463
0,000***
1,006628
0,711
0,9687324
0,446
0,8537611
0,388
0,7419088
0,025**
1,046724
0,75
1,39803
0,024**
2,419675
0,000***
1,589032
0,004***
1,189441
0,241
2,148039
0,000***
1,661692
0,001***
1,880414
0,001***
0,8631245
0,037**
-0,0052733
0,337
-0,0157071
0,000***
-0,0004991
0,042**
0,0047398
0,253
-0,0024133
0,002***
-0,020977
0,003***
-0,0283405
0,000***
0,0189122
0,019**
-0,014703
0,005***
0,0002678
0,592
0,000027
0,004***
0,0013589
0,191
0,0000763
0,975
-0,0090589
0,426
-0,0024105
0,682
-0,0001618
0,987
0,0023158
0,835
0,0012047
0,923
0,0109124
0,44
0,0126507
0,324
-0,0010699
0,925
0,0048716
0,691
-0,0079829
0,551
-0,0003239
0,945
0,0751298
0,001***
-0,0090187
0,486
0,0003023
0,67
-0,0677067
0,000***
-0,0135975
0,000***
-0,0037859
0,865
0,013468
0,597
0,0396966
0,093*
-0,0015531
0,919
-0,0392284
0,000***
0,0002047
0,000***
-0,0023179
0,545
0,006668
0,455
0,0395799
0,312
0,064781
0,02**
-0,0095907
0,758
-0,0749888
0,028**
-0,2040556
0,000***
-0,1100808
0,004***
-0,0456425
0,168
-0,1747211
0,000***
-0,1167493
0,002***
-0,1399237
0,002***
0,0317136
0,041**
-0,0698565
0,001***
0,0247259
0,050*
0,0001967
0,777
0,0629669
0,000***
0,0160108
0,000***
0,0247629
0,254
0,0148725
0,557
-0,0586088
0,010**
0,016256
0,278
0,0389607
0,000***
-0,0002317
0,000***
0,000959
0,8
-0,0067443
0,448
-0,030521
0,435
-0,0623705
0,029**
0,0097525
0,751
0,072673
0,033**
0,2028509
0,000***
0,0991683
0,010**
0,0329918
0,311
0,175791
0,000***
0,1118777
0,003***
0,1479066
0,001***
-0,0313897
0,041**
0,7731925
0,206
0,6298377
0,001***
0,9876095
0,12
1,25905
0,098*
0,9658121
0,17
0,5352826
0,002***
0,2746205
0,000***
1,547352
0,016**
0,6211884
0,024**
1,068037
0,000***
1,000321
0,292
1,045463
0,186
0,9706486
0,706
0,7269427
0,385
0,8646879
0,434
0,9036098
0,758
1,174081
0,642
1,525299
0,285
1,56304
0,216
1,348105
0,366
1,256383
0,546
1,332107
0,42
1,098542
0,867
0,9630692
0,802
0,1926
6981
0,6588658
0,002***
1,195066
0,005***
1,012574
0,000***
1,330823
0,000***
1,220873
0,000***
1,013904
0,901
0,8357776
0,155
0,7240494
0,012**
1,114058
0,14
1,238801
0,000***
0,997443
0,000***
0,9955784
0,821
0,8250488
0,000***
0,8499686
0,46
0,766736
0,069*
0,6636327
0,006***
1,340956
0,058*
2,633946
0,000***
1,508675
0,015**
0,741114
0,055*
2,112873
0,000***
1,530154
0,010**
2,593167
0,000***
0,898265
0,161
-0,0049459
0,397
-0,016465
0,000***
-0,0005129
0,046**
0,0050521
0,246
-0,0028307
0,001***
-0,021674
0,003***
-0,0296831
0,000***
0,0201729
0,017**
-0,0148773
0,007***
0,0003275
0,535
0,0000322
0,001***
0,001488
0,172
0,0006624
0,797
-0,0090219
0,45
-0,0024856
0,685
-0,0000779
0,994
0,0026084
0,824
0,002887
0,831
0,0120545
0,422
0,0136231
0,313
-0,0005396
0,964
0,0055792
0,667
-0,0071731
0,624
-0,0002993
0,951
0,0752759
0,000***
-0,0210961
0,087*
-0,0019465
0,004
-0,0561581
0,000***
-0,0350532
0,000***
0,0134713
0,527
0,0549502
0,016**
0,0407123
0,064*
-0,0094749
0,519
-0,0401021
0,000***
0,0004527
0,000***
-0,0002755
0,941
0,0353065
0,000***
0,0369292
0,372
0,0512783
0,056*
0,0724245
0,006***
-0,0590257
0,068*
-0,2100028
0,000***
-0,0905128
0,014**
0,0424786
0,132
-0,1572652
0,000***
-0,0889819
0,013**
-0,2034721
0,000***
0,0204246
0,172
-0,07033
0.001***
0,0375612
0.002***
0,0024594
0.000***
0,051106
0.000***
0,0378839
0.000***
0,0082027
0,69
-0,0252671
0,263
-0,0608851
0.003***
0,0243522
0.084*
0,0397746
0.000***
-0,000485
0.000***
-0,0012125
0,74
-0,035969
0.000***
-0,0279074
0,499
-0,0487927
0.075*
-0,0723466
0.004***
0,0564173
0.074*
0,2071157
0.000***
0,0784582
0.030**
-0,0561017
0.031**
0,1578048
0.000***
0,0834027
0.018**
0,2106452
0.000***
-0,0201253
0,17
Este resultado es estadísticamente robusto para la definición de informalidad por
ausencia de cotización a pensión. Por otro lado, al considerar la definición de
informalidad por tamaño de empresa, la relación estadísticamente significativa
indica que la probabilidad de encontrarse desempleado es menor que la
probabilidad de encontrarse ocupado en el sector informal, ante un aumento en un
año de residencia.
Por último, el modelo multinomial arroja otros resultados interesantes. Uno de
ellos, es que la inclusión de la región de residencia es significativa para ambas
definiciones de informalidad laboral, solamente cuando se pretende explicar la
41
relación de riesgo relativo formal/informal. Por otro lado, una mayor edad es
indicador de que las personas se encontrarán ocupadas con una mayor
probabilidad en el sector formal, respecto al sector informal. Por último, es
interesante notar que una menor cantidad de años de educación completados está
asociada a la probabilidad de ocupación en el sector informal, y no a la
probabilidad de ocupación en el sector formal o, incluso, al desempleo. Lo anterior
se deduce a partir del hecho de que los coeficientes asociados a los riesgos
relativos, para las dos definiciones de informalidad laboral, son mayores a 1, y son
relevantes al 1% de significancia estadística.
7. Discusión
La evidencia empírica arrojada por los modelos ordenados indica que el hecho de
ser migrante por motivo violento en los centros urbanos en Colombia es
significativo a la hora de explicar la pertenencia al desempleo, al sector ocupado
informal y al sector ocupado formal. De este modo, se encuentra que existe una
relación positiva entre ser migrante por motivo violento y encontrarse
desempleado u ocupado en el sector informal, y una relación negativa entre ser
migrante por motivo violento, y encontrarse ocupado en el sector formal.
Cuando se relaja el supuesto de preferencias ordenadas, el modelo multinomial
arroja como resultado que la condición de migrante violento es significativa para
explicar únicamente la razón de probabilidad formal/informal, indicando que un
migrante violento tiene una mayor probabilidad de encontrarse ocupado en el
sector informal que en el formal, respecto a no ser un migrante forzado. La
evidencia empírica no es significativa al comparar la relación desempleo/informal.
Por otro lado, es importante notar el contraste de la situación de las personas en
situación de desplazamiento forzado con la situación de las personas que son
migrantes por motivo laboral. Estas últimas son significativamente menos proclives
a caer en condiciones de desempleo e informalidad laboral, mientras que son más
proclives a encontrarse ocupados en el sector formal. De nuevo, cuando se relaja
el supuesto de preferencias ordenadas, los coeficientes de riesgo relativo permiten
inferir que para los migrantes laborales, existe una menor probabilidad de ser
desempleado que informal, y una mayor probabilidad de ser formal que informal,
respecto a no ser migrantes por motivo laboral.
Si bien este panorama laboral no es favorable para las personas en situación de
desplazamiento forzado, la pregunta de política relevante es: ¿cómo evoluciona
42
Gráfica 1. Migrantes forzados: pertenencia al desempleo
Probabilidad predicha
0.04
0.038
0.036
Desempleo
ologit
Desempleo
oprobit
0.034
0.032
0.03
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Años de residencia
Probabilidad predicha
Gráfica 2. Migrantes forzados: pertenencia a la informalidad
laboral
0.76
0.75
0.74
Informalidad
ologit
Informalidad
oprobit
0.73
0.72
0.71
0
2
4
6
8
10
Años de residencia
12
14
16
Probabilidad predicha
Gráfica 3. Migrantes forzados: pertenencia al sector formal
0.25
0.245
0.24
0.235
0.23
0.225
0.22
0.215
0.21
0.205
0.2
Formal
ologit
Formal
oprobit
0
2
4
6
8
10
Años de residencia
12
14
16
43
esta situación laboral, a medida que aumenta el tiempo de residencia en la ciudad
de recepción?
En primera instancia, se debe notar que en los modelos ordenados, la variable de
años de residencia es significativa únicamente cuando se analiza la definición de
informalidad laboral por ausencia de cotización a pensión. Teniendo en cuenta lo
anterior, se realizó el ejercicio de estimar la probabilidad predicha de pertenecer a
cada sector laboral únicamente para los migrantes forzados, para cada año de
residencia, en un período comprendido de 16 años39. En este ejercicio predictivo,
las demás variables del modelo se evaluaron en la media, así que las variaciones
en la probabilidad predicha se deberán únicamente a cambios en los años de
residencia en la ciudad de recepción.
El resultado de este ejercicio indica que, a medida que aumentan los años de
residencia, la tendencia de la probabilidad predicha a encontrarse desempleado es
decreciente, al igual que la tendencia de la probabilidad predicha de encontrarse
trabajando en el sector informal urbano. Congruente con lo anterior, la tendencia
de la probabilidad predicha de trabajar en el sector formal aumenta a medida que
aumentan los años de residencia.
Sin embargo, es pertinente anotar que en términos de puntos porcentuales, la
diferencia entre las probabilidades predichas no es grande; de hecho, es muy
reducida. Por ejemplo, en el caso de la probabilidad predicha de pertenencia al
sector informal, la diferencia entre la probabilidad de encontrarse laborando en el
sector informal con 1 año de residencia y 16 años de residencia solamente se
reduce entre 1.71 (modelo probit) y 1.92 (modelo logit) puntos porcentuales.
Así mismo, en el caso del sector formal, la probabilidad predicha de trabajar en
éste sector sólo aumenta entre 2.28 (probit) y 2.35 (logit) puntos porcentuales al
llevar 16 años de residencia en la ciudad de recepción. Por último, la probabilidad
predicha de encontrarse desempleado se reduce entre 0.43 (logit) y 0.57 (probit)
puntos porcentuales, ante 16 años de residencia en la ciudad.
La conclusión derivada de este ejercicio predictivo indica que, si bien la tendencia
de pertenencia al sector laboral formal juega a favor de la población en situación
de desplazamiento, no deja de ser preocupante el hecho de que el incremento en
la probabilidad predicha de trabajar en un trabajo formal a través del tiempo sea
tan reducido. En pocas palabras, esto es un indicador no sólo de la baja capacidad
de absorción laboral de los centros urbanos con la población en situación de
desplazamiento, sino también de la baja probabilidad que tiene esta misma
39
La muestra no se truncó, sino que se evaluó el modelo para motivo_violento=1, a través de 16
años.
44
población de mejorar su situación laboral en el tiempo (evaluando los modelos en
el nivel educativo de la media muestral: 9.23 años).
Por otro lado, los modelos ordenados y multinomiales arrojan como resultado que
la cantidad total de años de educación es estadísticamente significativa a la hora
de explicar la pertenencia de un individuo al desempleo, al sector informal o al
sector formal. En particular: más años de educación está asociado negativamente
a la pertenencia al desempleo y a la informalidad laboral, y positivamente a la
pertenencia al sector formal.
Esta afirmación anterior es válida también para los migrantes forzados. Se hizo un
ejercicio de predicción similar al anterior, en el que se evalúa la tendencia de la
probabilidad de pertenencia a cada sector, a medida que aumentan los años de
educación (evaluando las demás variables en la media, incluido los años de
migración promedio que es 11.9 años). El resultado indica que las variaciones en
la probabilidad de pertenencia a cada sector es bastante más fuerte que en el
caso anterior, a medida que aumentan los años de educación de los individuos. En
este sentido, un migrante forzado con la secundaria completa tiene una
probabilidad de 2% de encontrarse desempleado, mientras que si solamente tiene
1 año de educación, así lleve 11.9 años de residencia en el lugar de recepción, su
probabilidad de encontrarse desempleado es de 11.6%.
En lo que respecta a la informalidad laboral, un migrante forzado con secundaria
completa tiene una probabilidad de 69.44% de ser trabajador informal, frente al
81% de probabilidad que un migrante forzado con 1 año de educación tiene de ser
trabajador informal.
Por último, un migrante forzado con secundaria completa tiene una probabilidad
de 28% de encontrarse trabajando en el sector formal, mientras que si el migrante
forzado sólo tiene un año de educación, esta probabilidad se reduce al 6.8%. De
nuevo, estas probabilidades predichas fueron evaluadas en la media de los años
de residencia.
Como se puede ver, es más fuerte el cambio en las probabilidades predichas a
pertenecer en cada sector laboral ante cambios en el perfil educativo que ante
cambios en los años de residencia en el lugar de recepción. Este es un primer
indicador de que una de las maneras más efectivas que puede tener un migrante
forzado para lograr insertarse en el mercado laboral formal de los centros urbanos,
es por medio de mejorías en su perfil educativo.
45
Gráfica 4. Migrantes forzados: pertenencia al
desempleo
Probabilidad predicha
0.12
0.1
0.08
Desempleo
ologit
Desempleo
oprobit
0.06
0.04
0.02
0
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
Años de educación
Probabilidad predicha
Gráfica 5. Migrantes forzados: pertenencia a
la informalidad laboral
0.85
0.8
0.75
0.7
0.65
0.6
0.55
0.5
0.45
0.4
Informalidad
oprobit
Informalidad
ologit
0
2
4
6 Años 8de educación
10
12
14
16
18
Probabilidad predicha
Gráfica 6. Migrantes forzados: pertenencia al
sector formal
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
Formal ologit
Formal oprobit
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
Años de educación
46
8. Conclusión
Este documento pone de relieve la problemática de la inserción laboral de la
población que llega a los centros urbanos de Colombia en condición de migrantes
por motivo violento. Para esto, se realizó una revisión de la literatura concerniente
a las pérdidas de bienestar asociadas al desplazamiento forzado, se conceptualizó
la informalidad laboral, y se construyó un marco teórico basado en la oferta de
horas de trabajo para la población desplazada. En base a lo anterior, se estimaron
modelos econométricos de variable dependiente categórica ordenada que permite
establecer la probabilidad de pertenencia de un individuo migrante al desempleo, a
la informalidad laboral, y al sector formal, usando como referencia conceptual de
informalidad laboral el tamaño de empresa y la ausencia de cotización a pensión.
La evidencia empírica encontrada en este documento sugiere que el hecho de ser
migrante por motivo violento está negativamente asociado a la pertenencia al
sector formal, y positivamente asociado a la pertenencia al sector informal y al
desempleo. Este resultado es robusto a relajar el supuesto de preferencias
ordenadas implícito de los modelos ordenados. Así mismo el resultado sugiere
que la situación laboral de la población desplazada mejora muy poco en el tiempo,
cuando se evalúa el modelo para el individuo promedio de la muestra.
Estos resultados están acordes a lo encontrado en la literatura expuesta que
relaciona el desplazamiento forzado y el mercado laboral, literatura que data de
los últimos diez años, señalando las desventajas que la población desplazada
enfrenta en los mercados laborales de recepción. Sin embargo, este estudio en
particular se diferencia de la literatura mencionada en la medida que utiliza una
metodología econométrica ordenada nunca antes usada en problemáticas de
mercado laboral y desplazamiento forzado, si bien el planteamiento del modelo
está sujeto a un potencial problema de selección de lugar de residencia, no
observable en los datos utilizados. Por tanto, si las conclusiones esenciales se
mantienen ante un cambio metodológico y con datos actualizados, es porque se
devela que la situación laboral de la población desplazada aún sigue siendo una
problemática relevante en el país, y no se le ha dado un adecuado tratamiento en
los últimos años.
Preocupa ante todo que la situación laboral de la población desplazada no mejore
sustancialmente a medida que aumenta el tiempo de asentamiento, lo que puede
ser una evidencia preliminar a la existencia de una trampa de pobreza dentro de la
población en situación de desplazamiento forzado en los centros urbanos de
Colombia. Desde luego, establecer la existencia de una trampa de pobreza
requiere una evaluación más integral de todos los aspectos socioeconómicos de la
población desplazada. Pero el hecho de que el mecanismo generador de ingresos
47
se encuentre bloqueado en la informalidad laboral es un indicador negativo hacia
la superación de la pobreza. Más cuando la informalidad no sólo le acarrea costos
al trabajador (el trabajador no cuenta con un soporte pensional), sino también
acarrea costos sociales a la sociedad colombiana en términos de evasión fiscal.
Por tanto, la labor crucial de los policymakers debe consistir en la creación de
mecanismos e incentivos que ayuden a la población en situación de
desplazamiento a mejorar sus condiciones laborales, ya sea por medio de
capacitación educativa que le permita a la población desplazada tener una mayor
probabilidad de acceso a un empleo formal (como se evidenció en la discusión),
por medio de incentivos a las empresas formales a contratar población en
situación de vulnerabilidad socioeconómica, o por medio de incentivos al
emprendimiento microempresarial de parte de la población desplazada. En todo
caso, lo más importante es no olvidar la existencia y la perpetuación de esta
problemática, más cuando la cantidad total de desplazados por la violencia es
cerca del 12% de la población colombiana.
48
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Anexo 1. Bondad de ajuste de los modelos logit y probit ordenados (opción
desempleo)
Cotización a pensión (probit, desempleo)
Observado
Estimado
1
0
Total
1
0
6
6
0
292
6683
6975
Total
292
6689
6981
Sensibilidad
0,00%
Especificidad
99,91%
Valor predictivo positivo
0,00%
Valor predictivo negativo
95,81%
Falso (+) cuando obs=0
0,09%
Falso (-) cuando obs=1
100,00%
Falso (+) cuando estimado=1
100,00%
Falso (-) cuando estimado=1
4,19%
Correctamente clasificados
95,73%
Tamaño de empresa (probit, desempleo)
Observado
Estimado
1
0
Total
1
0
0
0
0
292
6689
6981
Total
292
6689
6981
Sensibilidad
0,00%
Especificidad
100,00%
Valor predictivo positivo
Valor predictivo negativo
95,82%
Falso (+) cuando obs=0
0,00%
Falso (-) cuando obs=1
100,00%
Falso (+) cuando estimado=1
Falso (-) cuando estimado=1
4,18%
Correctamente clasificados
95,82%
Cotización a pensión (Logit, desempleo)
Observado
Estimado
1
0
Total
1
0
6
6
0
292
6683
6975
Total
292
6689
6981
Sensibilidad
0,00%
Especificidad
99,91%
Valor predictivo positivo
0,00%
Valor predictivo negativo
95,81%
Falso (+) cuando obs=0
0,09%
Falso (-) cuando obs=1
100,00%
Falso (+) cuando estimado=1
100,00%
Falso (-) cuando estimado=1
4,19%
Correctamente clasificados
95,73%
Tamaño de empresa (Logit, desempleo)
Observado
Estimado
1
0
Total
1
0
0
0
0
292
6689
6981
Total
292
6689
6981
Sensibilidad
0,00%
Especificidad
100,00%
Valor predictivo positivo
Valor predictivo negativo
95,82%
Falso (+) cuando obs=0
0,00%
Falso (-) cuando obs=1
100,00%
Falso (+) cuando estimado=1
Falso (-) cuando estimado=1
4,18%
Correctamente clasificados
95,82%
59
Anexo 2. Bondad de ajuste de los modelos logit y probit ordenados (opción
informalidad)
Cotización a pensión (probit, informal)
Observado
Estimado
1
0
Total
1
4078
1567
5645
0
420
916
1336
Total
4498
2483
6981
Sensibilidad
90,66%
Especificidad
36,89%
Valor predictivo positivo
72,24%
Valor predictivo negativo
68,56%
Falso (+) cuando obs=0
63,11%
Falso (-) cuando obs=1
9,34%
Falso (+) cuando estimado=1
27,76%
Falso (-) cuando estimado=1
31,44%
Correctamente clasificados
71,54%
Cotización a pensión (Logit, informal)
Observado
Estimado
1
0
Total
1
3998
1479
5477
0
500
1004
1504
Total
4498
2483
6981
Sensibilidad
88,88%
Especificidad
40,43%
Valor predictivo positivo
73,00%
Valor predictivo negativo
66,76%
Falso (+) cuando obs=0
59,57%
Falso (-) cuando obs=1
11,12%
Falso (+) cuando estimado=1
27,00%
Falso (-) cuando estimado=1
33,24%
Correctamente clasificados
71,65%
Tamaño de empresa (probit, informal)
Observado
Estimado
1
0
Total
1
3854
1721
5575
0
435
971
1406
Total
4289
2692
6981
Sensibilidad
89,86%
Especificidad
36,07%
Valor predictivo positivo
69,13%
Valor predictivo negativo
69,06%
Falso (+) cuando obs=0
63,93%
Falso (-) cuando obs=1
10,14%
Falso (+) cuando estimado=1
30,87%
Falso (-) cuando estimado=1
30,94%
Correctamente clasificados
69,12%
Tamaño de empresa (Logit, informal)
Observado
Estimado
1
0
Total
1
3768
1625
5393
0
521
1067
1588
Total
4289
2692
6981
Sensibilidad
87,85%
Especificidad
39,64%
Valor predictivo positivo
69,87%
Valor predictivo negativo
67,19%
Falso (+) cuando obs=0
60,36%
Falso (-) cuando obs=1
12,15%
Falso (+) cuando estimado=1
30,13%
Falso (-) cuando estimado=1
32,81%
Correctamente clasificados
69,26%
60
Anexo 3. Bondad de ajuste de los modelos logit y probit ordenados (opción
formal)
Cotización a pensión (probit, formal)
Observado
Estimado
1
0
Total
1
863
407
1270
0
1328
4383
5711
Total
2191
4790
6981
Sensibilidad
39,39%
Especificidad
91,50%
Valor predictivo positivo
67,95%
Valor predictivo negativo
76,75%
Falso (+) cuando obs=0
8,50%
Falso (-) cuando obs=1
60,61%
Falso (+) cuando estimado=1
32,05%
Falso (-) cuando estimado=1
23,25%
Correctamente clasificados
75,15%
Tamaño de empresa (probit, formal)
Observado
Estimado
1
0
Total
1
895
422
1317
0
1505
4159
5664
Total
2400
4581
6981
Sensibilidad
37,29%
Especificidad
90,79%
Valor predictivo positivo
67,96%
Valor predictivo negativo
73,43%
Falso (+) cuando obs=0
9,21%
Falso (-) cuando obs=1
62,71%
Falso (+) cuando estimado=1
32,04%
Falso (-) cuando estimado=1
26,57%
Correctamente clasificados
72,40%
Cotización a pensión (Logit, formal)
Observado
Estimado
1
0
Total
1
953
474
1427
0
1238
4316
5554
Total
2191
4790
6981
Sensibilidad
43,50%
Especificidad
90,10%
Valor predictivo positivo
66,78%
Valor predictivo negativo
77,71%
Falso (+) cuando obs=0
9,90%
Falso (-) cuando obs=1
56,50%
Falso (+) cuando estimado=1
33,22%
Falso (-) cuando estimado=1
22,29%
Correctamente clasificados
75,48%
Tamaño de empresa (Logit, formal)
Observado
Estimado
1
0
Total
1
964
476
1440
0
1436
4105
5541
Total
2400
4581
6981
Sensibilidad
40,17%
Especificidad
89,61%
Valor predictivo positivo
66,94%
Valor predictivo negativo
74,08%
Falso (+) cuando obs=0
10,39%
Falso (-) cuando obs=1
59,83%
Falso (+) cuando estimado=1
33,06%
Falso (-) cuando estimado=1
25,92%
Correctamente clasificados
72,61%
61
Anexo 4. Probabilidades predichas de pertenencia a cada sector laboral para
los migrantes forzados (a través de los años de residencia)
Predicción de probabilidad de participación en cada sector laboral, si el individuo es migrante por motivo violento
(demás variables evaluadas en la media)
Años de
Logit ordenado
Probit ordenado
residencia Desempleo ologit Informalidad ologit Formal ologit Desempleo oprobit Informalidad oprobit Formal oprobit
1
0.03509835
0.75624394
0.20865771
0.037577
0.73877408
0.22364892
2
0.03478957
0.75503677
0.21017366
0.03717185
0.73769124
0.22513691
3
0.03448341
0.75381892
0.21169768
0.03677027
0.73659924
0.22663049
4
0.03417984
0.7525904
0.21322976
0.03637225
0.73549811
0.22812964
5
0.03387886
0.75135123
0.21476991
0.03597776
0.73438788
0.22963436
6
0.03358043
0.75010144
0.21631813
0.03558678
0.7332686
0.23114462
7
0.03328455
0.74884104
0.21787441
0.0351993
0.7321403
0.2326604
8
0.03299118
0.74757007
0.21943875
0.03481528
0.73100303
0.23418169
9
0.03270031
0.74628854
0.22101116
0.0344347
0.72985682
0.23570848
10
0.03241191
0.74499648
0.22259161
0.03405756
0.7287017
0.23724074
11
0.03212598
0.74369391
0.22418012
0.03368381
0.72753774
0.23877845
12
0.03184248
0.74238085
0.22577666
0.03331345
0.72636495
0.2403216
13
0.03156141
0.74105734
0.22738125
0.03294645
0.72518338
0.24187017
14
0.03128274
0.7397234
0.22899387
0.03258278
0.72399308
0.24342414
15
0.03100644
0.73837905
0.23061451
0.03222244
0.72279408
0.24498348
16
0.03073252
0.73702432
0.23224316
0.03186539
0.72158643
0.24654818
62
Anexo 5. Probabilidades predichas de pertenencia a cada sector laboral para
los migrantes forzados (a través de los años de educación)
Predicción de probabilidad de participación en cada sector laboral, si el individuo es migrante por motivo violento
(demás variables evaluadas en la media)
Años de
Logit ordenado
Probit ordenado
educación Desempleo ologit Informalidad ologit Formal ologit Desempleo oprobit Informalidad oprobit Formal oprobit
1
0.11604275
0.81587052
0.06808673
0.13730744
0.78873771
0.07395485
2
0.09988611
0.82055949
0.0795544
0.11849584
0.79409948
0.08740468
3
0.08576072
0.821478
0.09276128
0.10158311
0.79581572
0.10260117
4
0.07346982
0.81862655
0.10790363
0.08650028
0.79386713
0.11963259
5
0.06281938
0.81200386
0.12517676
0.07315791
0.78827562
0.13856648
6
0.0536235
0.80161025
0.14476626
0.0614504
0.77910412
0.15944548
7
0.04570812
0.78745513
0.16683675
0.05126032
0.76645603
0.18228365
8
0.03891308
0.76956838
0.19151853
0.04246258
0.7504742
0.20706322
9
0.03309318
0.74801441
0.21889241
0.03492822
0.73133951
0.23373227
10
0.02811824
0.72290778
0.24897397
0.02852788
0.70926885
0.26220327
11
0.02387273
0.69442863
0.28169864
0.02313476
0.68451256
0.29235268
12
0.02025488
0.66283554
0.31690958
0.01862701
0.65735116
0.32402183
13
0.01717566
0.62847381
0.35435053
0.0148897
0.62809142
0.35701888
14
0.01455759
0.59177673
0.39366568
0.01181614
0.59706178
0.39112208
15
0.01233359
0.55325843
0.43440798
0.00930886
0.56460706
0.42608409
16
0.01044575
0.51349799
0.47605626
0.00728002
0.53108269
0.46163729
17
0.00884429
0.47311546
0.51804025
0.00565158
0.49684848
0.49749994
18
0.00748649
0.43274245
0.55977106
0.00435506
0.46226212
0.53338282
63