La migración en la ciudad de La Rioja y su

Producciones Científicas. Sección: Desarrollo Social
La migración en la ciudad de La Rioja y su relación con la ley de promoción industrial
Nº 22.021. Una aplicación de modelos loglineales.
Autores: Recchioni, Liliana; Fonseca, Cristina; Giordano, Amanda.-
1. INTRODUCCIÓN
1.1. LA MIGRACIÓN EN LA PROVINCIA DE LA RIOJA
La provincia de La Rioja, inició a partir de la década del ‘80 un cambio en su estructura
económica y en comportamientos culturales, generados por una migración rural-urbana y urbanaurbana. Según los Censos Nacionales Poblacionales de 1947, 1960, 1970 y 1980, se ubica a esta
provincia en lugares por debajo del decimoquinto con respecto a los incrementos intercensales.
Según el último Censo Poblacional el crecimiento intercensal del 34.4%, inserta a esta provincia
dentro de las 6 primeras de mayor crecimiento en el período 80-91. Sólo las provincias de Tierra del
Fuego, Neuquén, Santa Cruz, Formosa y Chubut, superan el crecimiento registrado por la provincia
en cuestión.
Cuadro Nro. 1: Incrementos porcentuales según períodos intercensales
Período 47-60 Período 60-70 Período 70-80 Período 80-91
Máximo
122.18
59.63
74.72
153.56
Mínimo
-6.33
-1.03
-1.67
1.46
Incremento
15.78
6.25
20.54
34.41
16
16
17
6
Posición o lugar
Fuente: INDEC (1995). Dirección Gral. de Estadística (1984)
El aumento poblacional de la Capital de la Provincia, la ciudad de La Rioja, fue un factor
determinante con un aumento poblacional del 53%. Este notable crecimiento poblacional, paralelo al
espacial y económico materializado en la ciudad a partir de 1980, conjuntamente con la radicación y
promoción de industrias, gravitó de manera relevante en el interés de abordar estudios desde el área
de las ciencias sociales.
Desde fines del siglo pasado y hasta 1980, la provincia de La Rioja se manifestaba como
neta expulsora de población. Elizalde y Macció (1990), analizan las migraciones en Argentina en el
período 1975-1980, y destacan a La Rioja como provincia expulsora de población, o provincia de
rechazo, ya que el saldo neto de migración era negativo, tanto en la Capital como al resto de la
provincia. La distribución del saldo negativo: Capital (-406) y Resto de la Pcia. (-5.295), indica que es
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fundamental la expulsión que se produce desde el resto de la provincia, es decir exceptuando la
ciudad Capital. Según los autores, la categoría Resto insume siempre una fracción de los saldos
negativos provinciales, mayor que la que le corresponde en términos de población con respecto al
total provincial”. Esto significa que las provincias que pierden población lo hacen a expensas de un
interior empobrecido con pocas oportunidades de acceso a un mercado laboral, educación y
servicios. Evaluando los destinos de la población expulsada, los autores señalan tres destinos
principales según el orden de importancia: Córdoba, Buenos Aires y Mendoza.
1.2. LA MIGRACION EN LA CIUDAD DE LA RIOJA
En la ciudad de La Rioja, los cambios económicos importantes de la década del ‘80
acarrearon modificaciones en magnitud poblacional, en el movimiento migratorio, en la estructura
demográfica y en la estructura social. La afluencia de población intra e interprovincial produjo una
transformación de la estructura socioeconómica y cultural, pudiéndose seguir el proceso desde una
sociedad con pautas tradicionales hacia otra inmersa en el mundo del consumo y las
comunicaciones.
Giordano A. y otros (1988) estudiando las migraciones en esta ciudad provenientes tanto de
áreas urbanas como rurales, explicaron que los movimientos de población se originan en las
diferencias interregionales de desarrollo. El área atractiva puede tener una demanda estacional o
permanente de trabajadores superior a la oferta local por distintas razones: crecimiento económico,
explotación intensiva de un recurso, etc..
Los mismos autores han profundizado aspectos como la selectividad de la migración en la
ciudad, la movilidad social de los migrantes y los cambios socio-culturales producidos una vez
transcurrido el proceso de la nueva radicación.
Se sabe que el volumen de individuos que ingresaron a la ciudad es considerable y se
supone que la Ley de Promoción Industrial Nro. 22.021, vigente desde 1979, ha sido un factor clave.
Contribuyó a que muchos individuos eligieran la ciudad de La Rioja como lugar de residencia.
Un trabajo de Giordano y Otros (1995) presenta una primera cuantificación de la proporción
de migrantes1 en la ciudad de La Rioja, obtenida con la información de la E.P.H. Onda Octubre de
1988, registrándose un 42% de migrantes. Estos provenían de otras localidades internas de la
provincia (36%) o de otras provincias, especialmente Buenos Aires (22%) y Córdoba (17%). Del
mismo estudio se desprende que “al analizar el año de ingreso a la ciudad, de estos migrantes se
detectó que el 42% ingresó entre 1981-1988 y el 28% entre 1971-1980”, sin evaluar el lugar de
nacimiento, condición necesaria para descartar migraciones que podrían provenir de estudiantes
universitarios que volvieran a su ciudad de origen luego de haber culminado sus estudios.
Este crecimiento poblacional originado en la década del ‘80, está atribuido, hasta el
momento por la comunidad, al efecto producido por la promulgación de la Ley de Promoción
Industrial. Esta situación da lugar a analizar estructuras de asociaciones entre variables
socioeconómicas ligadas al problema de la migración.
1.3. LA LEY DE PROMOCIÓN INDUSTRIAL
Mediante la Ley Nacional de Desarrollo Económico Nro. 22.021, sancionada y promulgada
el 28 de junio de 1979, se instrumenta un régimen especial de franquicias tributarias con el objeto de
estimular el desarrollo económico de la Provincia de La Rioja y destinado a promover las inversiones
1
Se considera migrante a aquella persona que ha vivido más de 6 meses consecutivos en otra ciudad.
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que se radiquen en su territorio abarcando las explotaciones agrícola-ganaderas, industriales y
turísticas.
En dicha Ley se considera que la economía provincial "carece de acumulación de capital
necesario para generar fuentes de trabajo que el crecimiento demográfico reclama...". Entonces con
la sanción de la Ley Nacional de Desarrollo Económico Nro. 22.021, la Provincia de La Rioja dispuso
de una herramienta fundamental para su crecimiento. A través del otorgamiento responsable de
incentivos que atraigan capitales, podrían revertirse paulatinamente situaciones de postergación y de
desequilibrio respecto a otras regiones del país.
La instrumentación de esta Ley despertó amplias expectativas, no sólo dentro de la
provincia sino en otras cuyos residentes tomaron a esta ciudad de La Rioja como una alternativa de
vida.
Es por ello que la década del ‘80 constituye un período de especial interés a la hora de
analizar los movimientos de ingreso a nuestra ciudad. A partir de ese período se instalaron
numerosas industrias en la periferia de la ciudad, creándose así el "Parque Industrial". En particular,
el año 1988, fue considerado como el de mayor auge y desarrollo industrial, es por ello que se
analizan en este trabajo los datos suministrados por la Encuesta Permanente de Hogares Onda’88.
2. OBJETIVOS
Adiestramiento del equipo de investigación en una nueva Metodología.
Analizar el fenómeno de la migración de la ciudad de La Rioja en la década del ‘80, y la
influencia de la Ley de Promoción Industrial, a través del estudio de las asociaciones de variables
socioeconómicas, utilizando modelos log-lineales en dos grupos de individuos OCUPADOS y
OCUPADOS MIGRANTES.
3. METODOLOGÍA
3.1. POBLACIÓN
La población en estudio es el conjunto de individuos ocupados en la ciudad de La Rioja,
en octubre de 1988.
3.2. FUENTE DE DATOS PRIMARIOS
Datos provenientes de la EPH onda octubre de 1988.
3.3. METODOLOGÍA DE MUESTREO
Los datos analizados corresponden a la muestra de individuos obtenida para la Encuesta
Permanente de Hogares Onda octubre ‘88. Se utilizó un muestreo aleatorio estratificado,
tomándose 5 estratos de radios censales, y utilizando como variable de estratificación la cantidad
de jefes de hogar con primario incompleto por radio censal. El primer estrato corresponde a radios
censales con menos del 10% de jefes de hogar con primario incompleto, el segundo entre 10% y
20%, el 3ro. entre 20 y 30% el 4to. entre 30 y 40% y el 5to. entre 40 y 50%. Una vez definidos los
estratos dentro de la ciudad de La Rioja, se procedió a extraer sistemáticamente una vivienda
cada 21 de cada uno de los radios censales que se incluirán en cada estrato. En cada una de las
viviendas seleccionadas se encuestan todos los integrantes. De esta manera se obtiene una
muestra de la población de individuos de la ciudad Capital.
3.4. VARIABLES
Las variables que se tendrán en cuenta en este análisis son las siguientes:
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•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Migración:Si el individuo vivió más de 6 meses fuera de la ciudad, se lo considera migrante, en
caso contratio es no migrante. Es decir puede ocurrir la migración en el caso de que un individuo
sea nativo de la ciudad.
Localidad de origen: Si el individuo vivió más de 6 meses fuera de la ciudad, registrará la
localidad donde residió antes de adoptar a la ciudad de La Rioja como residencia.
Provincia de origen: Si el individuo vivió más de 6 meses fuera de la ciudad, registrará la
provincia donde residió antes de adoptar a la ciudad de La Rioja como residencia.
Lugar de nacimiento:Indica la localidad y la provincia de nacimiento.
Momento de ingreso: Se identifica como antes cuando el ingreso del individuo a la ciudad, se
produjo en un año anterior a 1980 y después si se produjo en ese año o en un año posterior.
Ocupación: Indica la situación ocupacional del individuo. Esta variable puede adoptar las
categorías: Ocupado, persona que tiene por lo menos una ocupación; desocupado, persona que
no teniendo ocupación la busca activamente e inactivo que es la persona que no tiene ocupación
y no la busca.
Nivel de calificación: Esta variable permite clasificar la ocupación principal del individuo según el
grado de calificación de la actividad ocupacional descripta. El sistema utilizado para generarla, es
el correspondiente a la EPH el cual estuvo definido por el INDEC.
El nivel de calificación de la actividad de la ocupación principal fue categorizado según el
INDEC (1988). Se establecieron 3 categorías: calificado, semicalificado y no calificado.
Ingreso: Ingreso mensual del individuo en australes. Se tomaron 2 categorías: menor o igual a
1000 y mayor a 1000 Australes.
Nivel de Educación: Para enfocar el estudio de la existencia de asociaciones dentro de los
ocupados se clasificó al nivel educacional, al cual asistió, según 3 categorías: Primario,
Secundario o Superior, incluyéndose en este nivel al universitario. Se excluyó el nivel no
formal, es decir toda educación que comprendiera actividades como dactilografía, peluquería,
etc..
Rama de actividad: Esta variable originariamente poseía códigos de un dígito, originado por el
primero de los tres dígitos de la Clasificación Industrial Internacional Uniforme (CIIU) de todas
las actividades económicas según Naciones Unidas (1969)
1. Agricultura, caza, silvicultura y pesca.2. Exp. de minas y canteras
3. Industrias manufactureras.4. Electricidad, gas y agua.5. Construcción. 6. Comercio al por
mayor.7. Transporte, almacenaje y comunicaciones. 8. Establecimientos financieros, seguros,
bienes inmuebles y servicios prestados a la empresa. 9. Servicios comunales, sociales y
personales. 0. Actividades no bien especificadas y desconocidas.
Para el presente trabajo se consideran sólo 3 categorías, las que representan el 91,5 % de
toda la actividad, necesarias también para evitar los ceros muestrales y sin agrupar las
restantes en OTRAS, debido a que de esta manera se entorpecía el trabajo de búsqueda del
modelo. Ellas son: COMERCIO y CONSTRUCCION (Comercio/C, códigos 5 y 6), INDUSTRIA
(Código 3) y SERVICIOS (Código 9)
3.5. METODOLOGÍA ESTADÍSTICA.
Se trabaja con modelos log-lineales para determinar las asociaciones entre las variables
seleccionadas para cada grupo de estudio.
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Se utiliza del módulo Advanced Statistics 6.1. del sofware SPSS(1994), el procedimiento
de Análisis de Selección del modelo loglineal, el cual considera una prueba exploratoria para
detectar si todos los efectos de interacciones de k orden son ceros, donde k es 1,2 y 3 en el caso
de trabajar con 3 variables y 1, 2, 3, y 4 en el caso de 4 variables.
Luego de este análisis se emplea el método de selección paso a paso eliminando
parámetros tal como lo propone Fienberg (1980), utilizando tests condicionales.
En cada etapa se elimina el parámetro cuyo p (nivel de probabilidad) asociado sea
mayor. Luego se evalúa el ajuste del modelo resultante. En la etapa siguiente se ponen a prueba
nuevamente los parámetros de mayor orden que permiten describir el modelo.
El modelo final seleccionado será aquel cuyos parámetros no puedan ser eliminados a
través de los test condicionales. Se estiman los parámetros estandarizados a través del software
LOGLIN. Se analizan los residuos estandarizados a través de gráficos log-normales, de dispersión
(observados versus esperados) y se prueba la normalidad a través de test Shapiro Wilk.
4. RESULTADOS
4.1.CUANTIFICACIÓN DE LA MIGRACIÓN SEGÚN PROCEDENCIA Y LUGAR DE
NACIMIENTO.
La EPH indagó la situación de 3.807 individuos en total, de los cuales 1.599 fueron
migrantes hacia La Rioja. Esto significa que habían vivido más de 6 meses en otra localidad,
habiendo nacido o no en la ciudad objeto de estudio. Podría suponerse que en este grupo, es de
gran magnitud la proporción de los estudiantes que vuelven a su ciudad natal, luego de culminar
sus estudios universitarios. Es por ello que se evaluó qué proporción de migrantes eran nativos.
En el Cuadro Nro. 2 se muestra la proporción de migrantes riojanos, entendiéndose como
riojanos los nacidos en la ciudad Capital.
Cuadro Nro. 2: Total de migrantes según lugar de nacimiento.
Condición
Migrantes
Nativos en La Rioja
No Nativos
No migrantes
Total
Individuos
Porcentaje
1.599
345
1.254
42
22
78
2.208
3.807 100
58
Fuente: EPH. Octubre ‘88.
Se analizó la provincia de origen y el año de ingreso a la ciudad de los migrantes que son
migrantes nativos o “migrantes de retorno”, para determinar qué regiones fueron abandonadas y
en que época arribaron a la ciudad.
En el Cuadro Nro. 3 se muestra que la mayoría proviene de las provincias de Buenos
Aires, del interior de La Rioja y Córdoba. Precisamente esta provincia junto a la de Buenos Aires
fueron efectivamente, las principales provincias de destino para los riojanos en el período 19751980, según Elizalde y Macció (1990) Del interior de la provincia, las principales localidades de
origen fueron Chamical, Chilecito y Sanagasta.
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Cuadro Nro.3: Nativos migrantes en La Rioja según el lugar de origen.
Provincia de Origen
Buenos Aires
La Rioja (Interior)
Córdoba
Otras
No contesta
Total Nativos Migrantes
Individuos
108
81
66
90
18
345
Porcentaje
31
24
19
26
5
100
Fuente: EPH. Octubre ‘88.
La mayoría de migrantes nativos que provienen de Córdoba o Buenos Aires, no
corresponden a estudiantes universitarios que vuelven a la ciudad, ya que también se analizó la
estructura de edad y nivel educacional, observándose un grupo heterogéneo en cuanto a edad,
con niños, jóvenes y adultos, ya que el primer, segundo y tercer cuartil corresponde a 23, 37 y 46
respectivamente en Buenos Aires y 26, 32, y 44 en Córdoba; y el nivel educacional no es
preferentemente de estudios universitarios (7% Buenos Aires y 20% Córdoba).
Cuadro Nro.4: Distribución del año de ingreso de los nativos migrantes.
Año de ingreso
31-50
51-70
71-80
81-88
Total
Cantidad de
individuos
9
59
104
152
324
Porcentaje
2.78
18.21
32.10
46.91
100.00
Porcentaje
Acumulado
2.78
20.99
53.09
100.00
Nota: 21 individuos no contestaron
Aproximadamente el 47% (Cuadro Nro. 4) arribó a la ciudad en los últimos 8 años, que
atraídos por el sentimiento hacia su ciudad natal o por factores socioeconómicos habían decidido
regresar.
4.2. INDIVIDUOS OCUPADOS.
4.2.1. ANÁLISIS DE ASOCIACIÓN ENTRE EL NIVEL DE EDUCACIÓN (ED), NIVEL DE
CALIFICACIÓN (CAL) Y MIGRACIÓN (MIG) EN EL GRUPO DE INDIVIDUOS OCUPADOS.
Para estudiar la asociación entre nivel de educación, nivel de calificación y migración, se
procede a la selección de un modelo loglineal que ajuste adecuadamente la clasificación cruzada
que presenta el Cuadro Nro. 5.2
Se inicia la búsqueda del modelo mediante el ajuste de los modelos de rango uniforme,
es decir aquellos que tienen presentes todos los parámetros de asociación entre k variables. En
función de los tests que prueban si todos los efectos de k variables son nulos (a través de un test
2
Se excluyeron del análisis aquellos individuos para los cuales se desconocía su nivel de educación, calificación o el
momento de la migración, reduciéndose el estudio a 842 individuos.
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condicional entre dos modelos de rango uniforme, Cuadro Nro. 6), se puede pensar que un buen
modelo debería incluir al menos un interacción doble.
Cuadro Nro 5: Ocupados, según nivel de educación de calificación y migración.
Nivel de
Nivel de
Educación
calificación
Primario
Secundario
Superior
Total
Fuente: EPH’88.
Calificado
Semicalificado
No calificado
Calificado
Semicalificado
No calificado
Calificado
Semicalificado
No calificado
Migración
Total
Migrante
No migrante
149
28
18
148
43
7
87
6
1
487
99
24
16
115
50
4
38
9
0
355
248
52
34
263
93
11
125
15
1
842
Estos tests están basados en el criterio de razón de verosimilitud (L.R.) y en el estadístico
de Pearson (χ2), ambos con una distribución asintótica chi cuadrado. Son equivalentes si el
tamaño de muestra es grande cuando la hipótesis nula es cierta. Según Fienberg (1980), “al
menos tan grande como 10 veces el número de celdas en la tabla”, condición que se cumple en
las tablas analizadas en el presente trabajo.
Cuadro Nro 6: Tests para los efectos de k variables iguales a 0.
k
d.f.
Grados de libertad
1
2
3
5
8
4
L.R.
Razón de
Verosimilitud
834.03
57.27
4.06
p
χ2
Pearson
p
0.0000
0.0000
0.3985
863.488
56.898
3.751
0.0000
0.0000
0.4407
Mediante una selección paso a paso eliminando efectos se encuentra como el “mejor”
modelo al siguiente:
log mijk = u+ u ED(i) + u MIG(j) + u CAL(k) + u ED,CAL (ij) + u MIG,CAL (jk) con i = 1,2,3;
j = 1,2 y k = 1,2,3; (LR = 9.20 con p = 0.163 y χ2 = 8.69 con p = 0.192).
Se concluye que las asociaciones presentes son: entre el nivel de educación y el
de la calificación de la actividad, y entre la migración y el nivel de calificación.
Los residuos estandarizados, presentados en el Cuadro Nro.1 del Anexo I, permitirían
anticipar que el modelo seleccionado es apropiado (en valor absoluto no superar el 2), al igual que
los gráficos de dispersión. La prueba de normalidad Shapiro Wilk (T3 = 0.9770 n=18) no fue
rechazada, indicando residuales distribuídos normalmente.
Seleccionado el modelo, se estimaron los parámetros estandarizados, para las
interacciones dobles presentes, con el fin de analizar en detalle el comportamiento de esa
asociación según los distintos niveles de las variables.
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Como se ve en el siguiente cuadro existe una asociación positiva entre el máximo nivel
de calificación y los estudios superiores, disminuyendo y alcanzando valores negativos en el nivel
secundario y primario. Dentro de los ocupados semicalificados, la mayor asociación negativa se
da en el nivel primario, la asociación positiva significativa se produce en el nivel secundario. Los
no calificados presentan una mayor asociación positiva con el nivel primario, disminuyendo hasta
alcanzar un término negativo y significativo para el nivel superior.
Podría inferirse, que a mayor nivel de educación mayor nivel de calificación en sus
tareas.
Cuadro Nro.7: Estimaciones estandarizados de la interacción nivel de educación y nivel de
calificación de la ocupación.
Nivel de
Educación
Primario
Secundario
Superior
Calificado
-3.35
-1.62
2.87
Nivel de calificación
Semicalificado
No calificado
-2.91
3.58
1.97
-0.28
0.53
-1.79
En el caso de la asociación entre el nivel de calificación y la migración, puede observarse
a través de las estimaciones, que dentro del grupo de los migrantes hay una mayor asociación
positiva con el nivel calificado, sin embargo dentro de los no migrantes la más alta asociación se
da en los semicalificados. Podría decirse que los migrantes alcanzan ocupaciones con mayor nivel
de calificación.
Cuadro Nro. 8:Estimaciones estandarizadas de la interacción nivel de calificación y migración.
Migración
Migrante
No migrante
Calificado
1.75
-1.75
Nivel de calificación
Semicalificado No calificado
-1.89
0.29
1.89
-0.29
Resulta también interesante destacar la no existencia de interacción entre el nivel
educacional y la migración, por lo que puede decirse que la distribución de este nivel no difiere
entre migrantes y no migrantes.
4.2.2. ANÁLISIS DE LA ASOCIACIÓN ENTRE EL NIVEL DE EDUCACIÓN (DE), MIGRACIÓN
(MIG). INGRESO (ING) Y RAMA DE ACTIVIDAD (RAM) EN EL GRUPO DE INDIVIDUOS
OCUPADOS
La categoría OTROS de rama de actividad, fue obtenida colapsando varias categorías
diferentes para solucionar el primer problema de aparición de ceros muestrales y niveles de
frecuencias demasiado bajos. De esta manera las frecuencias que integraban esta categoría
provenían de la suma de frecuencias de clases con distinta distribución en las otras variables.
Esto condujo a la aparición de un exceso de variabilidad que provocó el ajuste del modelo
saturado solamente. Es por ello que se trabajó con 3 niveles de rama de actividad, las cuales
representan el 91% de la ocupación, reduciendo la cantidad de individuos analizados de 1.196 a
1.100.
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Cuadro Nro.9: Ocupados según nivel de educación, migración, Ingreso y Rama de actividad.
Ingreso
<=1000
>1000
Rama de
Actividad
Comercio/C
Industria
Servicios
Comercio/C
Industria
Servicios
Migración
Migrante
No migrante
Nivel de educación Nivel de educación
Prim. Sec.
Sup. Prim. Sec. Sup.
87
50
10
51
23
2
32
35
5
26
40
6
100
92
37
116
86
29
10
19
3
4
14
2
13
26
4
7
7
3
29
37
40
11
33
11
271
259
99
215
203
53
Total
Fuente: EPH’88
Nota: Comercio/C, indica la rama Comercio y Construcción.
Total
223
144
460
52
60
161
1.100
El mejor modelo que ajusta a esta clasificación cruzada es el siguiente:
log mijkl = u+ u ING(i) + u RAM(j) + u MIG(k) + u ED(l) + u ING,RAM (ij) + u ING,MIG (jk)
+ u RAM,MIG(jk) + u ING,ED(jl) + u ED, RAM(lj) + u ING,RAM ,MIG(ijk) + u ING,RAM ,ED(ijkl)
con i = 1,2; j = 1,2,3; k = 1,2 y l = 1,2,3 (LR = 18.44 con p = 0.103 y
χ2 =18.16 con p = 0.111)
Entonces en el grupo de ocupados, se detecta una asociación entre el ingreso, la
rama de actividad y la migración; y entre el ingreso, la rama de actividad y el nivel
educacional.3
Para el modelo anterior se estimaron los parámetros de las interacciones que lo generan
a fin de analizar el fenómeno de la migración mediante asociaciones entre variables
socioeconómicas.
Cuadro Nro. 10: Estimaciones estandarizadas de la asociación del ingreso, rama de actividad y
migración.
Ingreso
<=1000
>1000
Rama de
actividad
Comercio/C
Industria
Servicios
Comercio/C
Industria
Servicios
Migración
Migrante No migrante
2.66
-1.82
-0.99
-2.66
1.82
0.92
-2.66
1.82
0.99
2.66
-1.82
-0.92
Observando los valores en el grupo migrante, es más probable que los que menos ganan
se dediquen al Comercio/construcción (2.66) y los que más ganan a la Industria. En el grupo no
migrante, la rama más frecuente es la Industria dentro de los que menos ganan y el comercio en
el restante grupo de ingreso.
3
La presencia de interacciones triples indican que la asociación de dos variables varía según el nivel de una tercera.
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Cuadro Nro. 11: Estimaciones estandarizadas de la asociación del ingreso con rama de
actividad, y nivel de educación.
Ingreso
<=1000
>1000
Rama de
actividad
Comercio/C
Industria
Servicios
Comercio/C
Industria
Servicios
Nivel de educación
Prim. Sec. Sup.
1.53
-1.95
0.44
-1.53
1.95
-0.44
-1.92
1.18
1.03
1.92
-1.18
-1.03
0.17
0.62
-1.08
-0.17
-0.62
1.08
Del Cuadro Nro. 11, podría deducirse que existe una asociación positiva en el menor
nivel de ingreso, entre el nivel de educación primario y la actividad comercio/construcción, y entre
el nivel secundario y la actividad industrial. Sin embargo en el nivel superior se presenta una
asociación negativa con el sector de servicios, es decir, se espera una menor cantidad de
individuos en esa celda.
Dentro del grupo de mayores ingresos, la asociación positiva se presenta en el nivel
primario con la rama industrial, y el secundario con la rama comercial/construcción. En el nivel
superior, la asociación positiva se detecta en servicios. Sin embargo, las asociaciones presentes
en este último nivel de educación en ambos grupos de ingresos, no son de importantes
magnitudes, lo que estaría indicando su presencia en las distintas ramas.
Los residuos se presentan en el Cuadro Nro.2 del Anexo I, los cuales indicarían (al igual
que los gráficos) que el modelo es apropiado. Se realizó la prueba Shapiro Wilk para probar
normalidad sobre estos residuales, la cual no pudo ser rechazada (T3 =0.9679 n=36).
4.3. INDIVIDUOS OCUPADOS MIGRANTES.
4.3.1. ANÁLISIS DE ASOCIACIÓN ENTRE EL NIVEL DE EDUCACIÓN (ED), NIVEL DE
CALIFICACIÓN (CAL) Y EL MOMENTO DE INGRESO (MOM), EN EL GRUPO DE INDIVIDUOS
MIGRANTES OCUPADOS.
La tabla de contingencia, necesaria para el estudio de las asociaciones entre las
variables mencionadas es la correspondiente al Cuadro Nro. 12.
La búsqueda del modelo se realizó tal como se explicó precedentemente, dando como
resultado la siguiente elección:
log mij = u+ u ED(i) + u
11.29 con p = 0.256).
CAL(j)
+u
ED,CAL (ij)
con i = 1,2,3; j = 1,2,3 (LR = 11.93 con p = 0.217 y χ2 =
La asociación presente en el grupo de migrantes ocupados es la corrrespondiente a
nivel de educación y nivel de calificación.
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Cuadro Nro. 12: Ocupados Migrantes según nivel de educación, de calificación y momento.
Nivel de
Educación
Primario
Secundario
Superior
Total
Fuente: EPH’88
Nivel de
Calificación
Calificado
Semicalificado
No calificado
Calificado
Semicalificado
No calificado
Calificado
Semicalificado
No calificado
Momento
Antes
Después
79
69
18
9
10
5
77
71
24
18
2
5
43
42
2
4
0
1
258
224
Total
148
27
18
148
42
7
85
6
1
482
Los residuos estandarizados se detallan en el Cuadro Nro.3 del Anexo I, los cuales no
manifiestan una desviación significativa de la distribución normal, según el test de normalidad
utilizado en los casos anteriores (T3=0.9641 n=18). Además, los gráficos proporcionados por el
SPSS, indicarían que el modelo no presenta falta de ajuste.
Se estimaron los parámetros estandarizados, para el modelo seleccionado, los cuales se
presentan a continuación.
Cuadro Nro. 13 : Estimaciones estandarizados de la asociación nivel de educación y nivel de
calificación
Nivel de
Educación
Primario
Secundario
Superior
Calificado
-2.76
-1.57
2.67
Nivel de calificación
Semicalificado No calificado
-1.36
1.90
-0.36
2.50
-0.36
-1.22
De allí puede concluirse que hay una asociación positiva entre el nivel calificado y los
estudios superiores. Dentro de los semicalificados la asociación positiva se da con el nivel
secundario y en los no calificados con el primario. Por lo tanto es de esperar que a mayor nivel de
educación de los ocupados migrantes, mayor calificación en la tarea del empleo.
La no existencia de significación en el parámetro del efecto momento, marca una
interesante respuesta al fenómeno. Es de esperar que la cantidad de individuos que ingresaron
antes y después de la promulgación de la Ley de Promoción Industrial sea la misma en el
momento analizado, es decir en octubre de 1988 (considerando nivel educacional y de
calificación).
4.3.2.ANÁLISIS DE ASOCIACIÓN ENTRE EL INGRESO (ING), RAMA DE ACTIVIDAD (RAM),
MOMENTO DE INGRESO (MOM) Y NIVEL DE EDUCACIÓN (ED), CONSIDERANDO AL
GRUPO DE INDIVIDUOS MIGRANTES OCUPADOS.
En el Cuadro Nro. 14 se presenta la información de los ocupados migrantes clasificados
según cuatro variables. Esta tabla de contingencia fue utilizada para la selección de un modelo
loglineal, con la metodología descripta en párrafos anteriores.
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El análisis inicial de la búsqueda del modelo indica que es necesario incluir alguna
interacción de 2 variables o factores y ninguna de mayor orden que ésta.
Cuadro Nro. 14: Ocupados Migrantes según ingreso, rama de actividad, momento de ingreso y
nivel de educación.
Ingreso
<=1000
>1000
Rama de
Actividad
Momento de ingreso
Total
Antes
Después
Nivel de educación Nivel de educación
Prim. Sec. Sup.
Prim. Sec. Sup.
42
23
6
44
26
4
145
17
12
3
14
23
2
71
69
53
19
31
38
18
228
6
12
2
4
7
1
32
6
14
1
7
12
3
43
21
22
22
8
15
18
106
161 136
53
108
121
46
625
Comercio/C
Industria
Servicios
Comercio/C
Industria
Servicios
Total
Fuente: EPH’88
La búsqueda, que parte del modelo completo, finaliza con la selección del siguiente, el
cual incluye varias interacciones de dos variables:
log mijkl = u + u ING(i) + u RAM(j) + u MOM(k) + u ED(l) + u ING,RAM (ij) + u ING,ED (il)
+u RAM,MOM (jk) + u RAM,ED (jl) con i = 1,2; j = 1,2,3; k = 1,2 y l = 1,2,3 (LR = 19.13 con p = 0.448 y χ2 =
19.03 con p = 0.455).
Entonces, en el grupo de ocupados migrantes, se detecta una asociación entre el
ingreso y rama de actividad, ingreso con nivel educacional, rama con momento de ingreso
a la ciudad y rama de actividad con el nivel de educación.
Las estimaciones de los parámetros incluídos en el modelo, según los Cuadros Nros. 15
y 16, indican que es más probable que los que menos ganen se dediquen al
comercio/construcción y tengan un nivel de educación primario. Dentro de los migrantes ocupados
que mayor ingreso perciben, la asociación positiva de gran magnitud se da en la rama industrial
con un nivel de educación superior.
Cuadro Nro. 15: Estimaciones estandarizadas de las interacciones de rama de actividad con
ingreso, rama con el momento de ingreso y rama con nivel de educación.
Rama de
Actividad
Comercio/C
Industria
Servicios
Ingreso
Momento
Nivel de Educación
<=1000
>1000
Antes
Después
Prim.
Sec.
Sup.
3.26
-2.89
-0.44
-3.26
2.89
0.44
-0.60
-1.94
3.14
0.60
1.94
-3.14
2.58
0.16
-3.32
0.20
2.71
-3.41
-1.56
-1.86
4.80
Un resultado interesante, es el que refleja que los migrantes que ingresaron antes de la
Ley de Promoción industrial, tenían más posibilidad de ingresar en la rama de servicios. Sin
embargo los que lo hicieron después era más probable que el empleo perteneciera a la rama
industrial.
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En este grupo de ocupados migrantes se presenta la misma estructura de asociación que
en el grupo ocupados, en cuanto a la relación entre la rama y la educación. El nivel primario está
más asociado al comercio y construcción y el superior a los servicios. En el nivel de educación
secundario la asociación positiva significativa se presenta en la rama industrial.
Cuadro Nro. 16: Estimaciones estandarizadas de las interacciones de Ingreso con rama de
actividad e ingreso con nivel de educación.
Ingreso
<=1000
>1000
Nivel de educación
Primario
Secundario
Superior
4.68
-4.68
0.14
-0.14
-4.12
4.12
Además es de esperar, según las estimaciones precedentes que a mayor nivel
educacional mayor ingreso.
Los residuos analizados no presentan una falta de ajuste. Esta observación se realiza
analizando los gráficos de residuos y controlando que en valor absoluto no superen el 2.
5. CONCLUSIONES
En el año 88 se registró un 42% de población migrante entre los cuales un 22% eran
“migrantes de retorno” es decir, nativos de la ciudad que han retornado a la misma. Las
principales provincias de las cuales provienen son La Rioja (interior), Buenos Aires y Córdoba. No
retornaron sólo atraídos por el momento que vivía la ciudad a raíz de la Ley de Promoción
Industrial, dado que se registraron retornos antes y después de esta circunstancia, por lo que ese
comportamiento probablemente haya obedecido a que gran parte de los riojanos migrantes
guardan siempre la “intención de volver”. Precisamente Giordano (1986) en un estudio de
siguimiento de riojanos migrantes en el Gran Buenos Aires y Comodoro Rivadavia, detectó ese
deseo de volver. Sin embargo, muchos no lo hacían debido a que habían logrado un nivel de
estabilidad en la sociedad receptora.
Analizando el grupo de ocupados en general, se concluyó que existe una esperada
asociación entre el nivel educacional y el nivel de calificación de la tarea realizada, es decir a
mayor nivel de educación acceden a ocupaciones con tareas de mayor calificación. Con respecto
al nivel de calificación y la condición de migrante, el migrante tiene un nivel de calificación en sus
tareas superior al no migrante.
El análisis de las asociaciones entre el nivel educacional, la migración, el ingreso y la
rama de actividad, permite asegurar que es muy intensa la interrelación entre las características
mencionadas ya que se presentan dos interacciones triples. De éstas surge que los ocupados con
menores ingresos, es más probable que sean migrantes de la rama comercio/construcción, y no
migrantes de la rama industrial y en el grupo de mayores ingresos, los migrantes en la rama
industrial y los no migrantes en la de comercio/construcción.
El nivel primario, aparece con mayor frecuencia en los ocupados de menores ingresos
dentro de la rama comercio/construcción, y en los de mayores ingresos dentro de la rama
industrial . En cambio, el nivel secundario en el grupo de menor ingreso en la rama industrial y de
servicios; y en el grupo de mayor ingreso en el área de comercio/construcción. El nivel superior de
educación es sólo frecuente en el grupo de mayor ingreso en el área comercio/construcción.
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Analizando los migrantes ocupados, se puede afirmar (en coincidencia con los
ocupados en general), que la educación está relacionada con la calificación de la tarea, a mayor
nivel educacional mayor calificación.
En este grupo también se observa una asociación entre el ingreso y la rama siendo los de
menor ingreso los individuos de la rama comercio/construcción y los de mayor ingreso los de la
rama industrial. La asociación entre rama y momento de ingreso a la ciudad indicaría que
antes de la promulgación de la Ley de Promoción Industrial la rama servicios era las más
receptora y después de la promulgación la industrial. Con respecto al nivel educacional, este
grupo de ocupados migrantes dedicados a la industria, era muy probable que tuvieran estudios
secundarios, sin embargo los que desarrollaron tareas en la rama comercio/construcción, poseían
estudios primarios y los de servicios estudios de nivel superior.
BIBLIOGRAFIA
• Dirección General de Estadística (1984). Anuario Estadístico de la Provinicia de La Rioja. 19601982. Vol 11 La Rioja.
• Elizalde Diva y Macció Guillermo.(1990). “La Migración Interna en la Argentina. Período 19751980”.LC/DEM G.95. Serie A-209.
• Fienberg S. (1980) “The Analysis of Cross-Classified Categorical Data”.Cambridge, Mass. And
London, England. The MIT Press.
• Giordano A. y otros (1988): "Migraciones internas de la provincia de La Rioja (1970-1980)". En
la Economía Riojana, Ed. Municipalidad de Córdoba, Córdoba.
• Giordano A. y otros (1995).”Análisis de la migración hacia la ciudad de La Rioja”. Presentado en
el XXIII Coloquio Argentino de Estadística. Villa Giardino. 1995. Publicado en Actas.
• Giordano, A. (1986). “Implicancias de las migraciones en la estructura ocupacional y en el
cambio sociocultural. El caso de los migrantes riojanos”. Tomo II. Inédito. UNLaR.
• INDEC (1988). “Clasificación de Ocupaciones”. Informe Metodológico. EPH.
• INDEC (1995): "Anuario Estadístico de la República Argentina. Vol 11.Buenos Aires.
• Norusis, Marija (1994). “SPSS Advanced Statistics 6.1. “.SPSS Inc.
• Olivier, Donald C.; Neff, Raymond K. (1976). “LOGLIN 1.0. User’s Guide”. Helth Sciencies
Computer Facility, Harvard School of Public Helth, .
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ANEXO I
Cuadro Nro. 1: Residuos standarizados del modelo que considera las variables ED,CAL y MIG
para el Grupo Ocupados.
Nivel de
Nivel de
Migración
No
educación
calificación
Migrante
migrante
Calificado
-0.06
0.07
Primario
Semicalificado
0.59
-0.57
No calificado
-0.28
0.32
Calificado
-0.86
1.06
Secundario
Semicalificado
-0.26
0.25
No calificado
0.31
-0.36
Calificado
1.33
-1.64
Superior
Semicalificado
-0.45
0.44
No calificado
0.58
-0.66
Cuadro Nro. 2: Residuos standarizados del modelo que considera las variables ING,RAM, MIG y
DE, para el Grupo Ocupados.
Migrante
No migrante
Ingreso Rama de
actividad
Prim. Sec. Sup. Prim. Sec.
Sup.
Comercio/C
-0.04 -0.34
1.06 0.87 -0.79
-0.89
<=1000 Industria
0.06 -0.09
0.10 -1.01
0.75
0.56
Servicios
-0.73 0.51
0.49 0.72 -0.22
-0.93
Comercio/C
-0.58 0.69 -0.40 -1.28
1.21
-0.23
>1000 Industria
0.78 -0.09 -0.83 1.40 -1.07
0.39
Servicios
0.54 -1.57
1.44 -0.71
1.64
-1.36
Cuadro Nro. 3: Residuos standarizados del modelo que considera las variables ED,CAL y MOM,
para el Grupo Ocupados Migrantes.
Nivel de
Nivel de
Momento
educación
calificación
Antes
Después
Calificado
0.58
-0.58
Primario
Semicalificado
1.22
-1.22
No calificado
1.33
-1.33
Calificado
0.35
-0.35
Secundario
Semicalificado
0.65
-0.65
No calificado
-0.80
0.80
Calificado
0.08
-0.08
Superior
Semicalificado
-0.58
0.58
No calificado
-0.71
0.71
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Cuadro Nro.4: Residuos standarizados del modelo que considera ING, RAM, ED y MOM, para el
Grupo Ocupados Migrantes.
Ingreso
Rama de
Momento
Antes
Después
Actividad
Prim. Sec. Sup. Prim. Sec. Sup.
Comercio/C
-0.13 -0.83 0.79 0.55 0.03 -0.05
<=1000
Industria
0.60 -1.12 0.94 -0.71 0.91 -0.02
Servicios
0.77 -0.02 -1.12 -1.29 0.86 0.71
Comercio/C
-0.20 1.59 -0.22 -0.87 -0.07 -0.81
>1000
Industria
0.11
0.63 -0.92 0.15 -0.44 0.12
Servicios
1.07 -0.74 -0.20 -0.73 -0.25 0.99
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