TEMA: “LA SITUACIÓN DE LA MUJER BOLIVIANA EN EL …
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UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRÉS FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y FINANCIERAS CARRERA DE ECONOMÍA TEMA: “LA SITUACIÓN DE LA MUJER BOLIVIANA EN EL MERCADO DE TRABAJO” POSTULANTE: ENRIQUEZ BELTRAN, Paride Gabriela TUTOR: MSc. Lie. Ernesto Rivero V. LA PAZ - BOLIVIA 2005
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UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRÉS FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y FINANCIERAS
CARRERA DE ECONOMÍA
TEM A:
“LA SITUACIÓN DE LA MUJER BOLIVIANA EN EL MERCADO DE
TRABAJO”P O S TU L A N TE : ENRIQUEZ BELTRAN, Paride Gabriela
TUTOR: MSc. Lie. Ernesto Rivero V.
LA PAZ - BOLIVIA 2005
Agradecimientos
A <Dios creador por Brindarme saCndy v ir tu d
A mis <Padres José y Virginia por Brindarme un grande apoyo incondiciona fA mis Hermanos por estar siempre con migo
A mi enamorado (David quién me dio apoyo en todo momento
A mi profesor, por ser un excelente Tutor y (DocenteC.ic.Ernesto (Rjvero V.
Resumen EjecutivoLa presente Tesis de Grado trabaja sobre la situación de la mujer en el mercado laboral boliviano, donde se busca determinar las razones fundamentales por las cuales la mujer se incorpora como trabajadora de segunda clase, ya que en la actualidad para lograr un desarrollo integral del país no debería existir ningún tipo de discriminación, ésta es la razón por la cual se trabaja sobre éste tema.
El problema radica, en que el trabajo de segunda clase provoca que la mujer sea impactada por menores salarios, mayor desempleo, y la pobreza, donde se determina que los efectos de los cambios estructurales de primera y segunda generación, que han impactado en la tendencia decreciente de los salarios y flexibilidad laboral, han sido de forma general los factores que le han llegado colocar en esa posición desfavorable a la mujer.
El desempleo que afecta a la economía en su conjunto impacta con mayor fuerza en las mujeres que les obliga a someterse a condiciones de trabajo mucho más desfavorables, también en la investigación se muestra que la mujer trabajadora siempre ha percibido un salario inferior en comparación al hombre, pese a las mismas obligaciones en el trabajo, además que la pobreza que afecta a las familias es absorbido con mayor fuerza por la mujer trabajadora, ya que esta se constituye en el pilar fundamental de la familia.
El tipo de trabajo que realiza con mayor frecuencia es de trabajadora familiar aprendiz sin remuneración, seguida por ser trabajadora en cuenta propia, que tiene un alto promedio de horas de trabajo y que en general es el de menor remuneración, y la edad de realizar éste tipo de trabajo, es que la mujer sea lo más joven posible, eso quiere decir que su juventud es absorbida por éste tipo de trabajo, también que el número de miembros del hogar influye positivamente en que la mujer realice éste trabajo.
Se demuestra que la educación(alfabetismo y nivel de instrucción) es el factor crítico que puede cambiar en gran medida la situación de la mujer, ya que éste factor obliga a la mujer a realizar un trabajo de segunda clase, donde los factores negativos son el ingreso, el número de horas de trabajo, la pobreza entre otros, de igual manera se realizan un análisis de las otras formas de trabajo que realiza la mujer.
La metodología utilizada en la presente tesis es de punta, ya que se utilizó el análisis estadístico multivariante, que es abordado por el análisis factorial, también el modelo multinomial, que son herramientas que trabajan fantásticamente en series de corte transversal, ya que se utilizó la encuesta de hogares MECOVI, que realiza el país para determinar la condiciones de vida, que no es examinada con tanta profundidad como se lo realizó en éste trabajo y con tecnología de punta.
IndiceCAPÍTULO 1....................................................................................1
1.1 INTRODUCCIÓN..........................................................................................................11.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA................................. 71.3 PLANTEAMIENTO DE LA HIPÓTESIS.......................................11
1.4 OPERACIONALIZACIÓN DE LAS VARIABLES........................... 11
1.4.1 Variable dependiente.... ....... ............. ..................... . i l
1.4.2 Variables independientes.................................................. 12
1.4.3 Variables asociativas.................. 12
1.5 OBJETIVOS.................................................................. 12
1.5.1 General.................................................. 12
1.5.2 Específicos...................................................................... 13
1.6 JUSTIFICACIONES.............................................................. 13
1.6.1 Justificación Práctica........................................................13
L.6.2 Justificación Metodológica................... 13
1.6.3 Justificación Económica.....................................................14
1.6.4 Justificación Teórica........................................................ .14
1.7 METODOLOGIA DE LA INVESTIGACIÓN................................. 14
CAPÍTULO II................
2.1 MARCO TEÓRICO.........2 .1 MARCO CONCEPTUAL
CAPÍTULO III................
3.1 MERCADO DE TRABAJCAPÍTULO IV................
4.1 MARCO PRÁCTICO..... ........................................................ 72
4.1.1 Análisis de variables.........................................................72
4.1.2 Análisis estadístico.................................................. ......72
4.1.2.1 Horas promedio de trabajo............................................ 74
4.1.2.2 Pobreza
1633->n
39
75
4.1.2.3 Ingreso laboral................................... 76
4.1.2.4 Edad............................................................................ 77
4.1.2.5 Variables de capital humano............................................78
4.1.2.6 Variables socioeconómicas................................. 79
4.1.3 Anáfisis Multivariante..................................................... 85
4.1.3.1 Análisis factorial... ................................ 85
4.1.3.2 El modelo factorial..................... ..86
4.1.3.3 Matriz de Covarianzas.................................................... 95
4.1.3.4 Matriz de Correlaciones____ _____ 97
4.1.4 Especificación del modelo multinomial.........................................98
4.1.4.1 Características del modelo.............................................. 98
4.1.4.2 Especificación formal de! modelo.................................... 100
4.1.4.3 Variables significativas............. ...................................... 104
4.1.4.4 Predicciones............................................................... 108
CAPÍTULO V............................................................ 111
5.1 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES............................... 111
6. BIBLIOGRAFÍA........................................................................ 115
ANEXOS....................................................................................119
1
CAPITULO I
1.1 INTRODUCCIÓN
El modelo económico vigente desde agosto de 1985, con reformas de
primera generación, tiene la característica fundamental de ser una
combinación de políticas estabilizadoras ortodoxas y de medidas de
largo plazo, que buscan impulsar un proceso de reestructuración
económica. Se han caracterizado dos etapas diferenciadas ligadas a la
estabilización monetaria y a la reestructuración económica o ajuste
estructural.
a) Las políticas de estabilización monetaria1, involucraron el uso
de instrumentos de compresión de la demanda agregada. Junto a
la liberalización cambiaría, que haría el papel de ancla
estabilizadora, se dispuso una política monetaria restrictiva para el
control del crecimiento de la masa monetaria en función de la
magnitud de las reservas de divisas, y una política fiscal austera,
consistente en el congelamiento y diferimiento de los gastos, tanto
corrientes como de inversión.
Esta orientación de la política económica dejó, como saldo una
estabilidad de precios que no se apoya en sólidas bases que permitan su
sostenimiento en el futuro.
CEDLA, Ajuste Neoliberal y Mercado de Trabajo en Bolivia. La Paz, Bolivia.
2
En la medida en que la base para el equilibrio monetario no ha sido un
proceso sostenido de crecimiento económico, la política económica ha
permanecido instrumentando las mismas medidas priorizadas desde un
principio.
La preocupación por el control del déficit público, desembocó
inicialmente en un ajuste fiscal precario, caracterizado por la ausencia
de ingresos genuinos y la permanente exacción de recursos a las
principales empresas estatales. Posteriormente, se aplican las medidas
de ajuste estructural de segunda generación por medio de la
privatización y capitalización de las principales empresas públicas
contribuyentes que obligará a que el financiamiento del gasto fiscal y del
déficit incrementado por la asunción de deudas provenientes de ese
proceso, se apoye fundamentalmente en una política tributaria
regresiva, basada en impuestos indirectos aplicados principalmente a los
consumidores, frente a la constante exención de obligaciones o la
reducción de las alícuotas de las mismas a favor de la inversión privada,
principalmente externa.
Del mismo modo, la limitación de los grados de libertad en la política
monetaria, al restringirla a la existencia de un cierto nivel de reservas,
hace menos relevante el papel del Estado en la economía y permite la
predominancia de la dolarización y del alto costo del dinero, lo que
repercute en condiciones negativas para una mayor actividad
productiva; esto provoca serias consecuencias en el mercado laboral.
También la política cambiaría, ha estado atada a la escasez de las
reservas y, por tanto, su comportamiento depende más de propósitos
estabilizadores que de las demandas de un mayor crecimiento de las
exportaciones.
3
b) Las medidas de reestructuración en un principio estuvieron
subordinadas al objetivo de estabilizar la economía. La
liberalización del comercio que significó una temprana apertura
externa, la liberalización deI mercado laboral, y actualmente
el proyecto de Ley de Flexibilízación laboral, que ataca con mucha
fuerza a los trabajadores en su seguridad salarial y estabilidad, y
peor aún a las mujeres que sin esta medida ya son afectadas por
la discriminación y las reformas en la estructura del Estado, fueron
implementadas como complementarias de las políticas típicamente
estabilizadoras. Posteriormente, se ¡mplementaron otras reformas
dirigidas, fundamentalmente, a cumplir tres propósitos: estimular
las inversiones -particularmente de capitales extranjeros-, alentar
el crecimiento del sector externo y redefinir el rol del Estado,
como proveedor de las condiciones para que opere una economía
de libre mercado.
En el primer caso, se avanza por la vía de la eliminación de restricciones
a la inversión privada -particularmente a la extranjera-, mediante la
modificación de la normativa: Ley de Inversiones, Código Minero, Ley de
Hidrocarburos, Ley Forestal, Ley del INRA, etc.
Asimismo, se impone un proceso de transferencia, en condiciones
ventajosas, de los activos de las principales empresas públicas -la más
grande e importante en el contexto nacional- a través de la denominada
Ley de Capitalización, que marca el tránsito definitivo hacia el
predominio del capital transnacional en la economía nacional.
En el segundo caso, se profundiza la orientación aperturista del modelo,
con la adscripción plena a los procesos de integración regional y la
suscripción de convenios bilaterales de comercio. En gran medida, estos
4
procesos pasan a ser definidos por los intereses particulares de las
empresas transnacionales y de un núcleo minoritario de empresas
nacionales.
Finalmente, la delegación a los gobiernos locales de atribuciones y
responsabilidades en las áreas de educación y salud -básicamente en el
ámbito de la infraestructura-, y en el caso de algunas políticas de
desarrollo local, a partir de la descentralización y la municipalización,
constituye la culminación de la reforma administrativa del Estado.
1.1.1 Los saldos del ajuste
El éxito y el fracaso del Programa de Ajuste Estructural (PAE) tiene dos
facetas presentes en su evaluación tras dos décadas de vigencia. El
éxito relativo de las políticas económicas se refiere centralmente al
control del proceso hiperinflacionario. El fracaso, en cambio, tiene que
ver con la insuficiencia y naturaleza del crecimiento económico. Con
todo, la lógica general del modelo refrenda su carácter recesivo, en la
medida que la preocupación central de la gestión económica es el
mantenimiento del equilibrio de algunas variables: inflación, déficit fiscal
y déficit externo, por sobre el propio crecimiento y la reestructuración
productiva o modernización.
1.1.2 Las transformaciones dei escenario laboral
La urbanización creciente de la población El primer elemento que
destaca al analizar el escenario laboral en Bolivia, es la persistente
urbanización de la población, la misma que refleja la paulatina
desestructuración de la economía de subsistencia característica del área
rural y la presencia amplia del fenómeno de la migración interna, que se
5
ha mantenido pese a la aplicación de políticas públicas destinadas al
desarrollo económico del campo y de las recientes medidas de reducción
de la pobreza. Sin embargo, al interior del área rural, son también
perceptibles hechos que revelan una creciente diferenciación económica
de su población, producto de la mercantilización creciente de la
economía campesina.
Cuadro No. 1.1Bolivia: distribución de la población por área urbana y rural
1976 1988 1992 1997 2001* 2004*
Total 100 100 100 100 100 100
Urbana 41,74 53,88 57,55 61,46 62,24 63,57
Rural 58,26 46,12 42,45 38,54 37,76 36,43
* Son proyecciones propias (Ver Anexo Proyecciones Cuadro 1)
Fuente: INE, Censos de población 1976-1992-2001, ENPV 1988 y ENE III.
Gráfico N° 1.1
Fuente: INE, Censos de población 1976-1992-2001, ENPV 1988 y EN III.
Elaboración propia.
6
Esta de más sugerir que la urbanización creciente de la población,
modifica la estructura de la población económicamente activa (PEA) y la
situación del desempleo del país, por lo que muchos de los problemas
centrales del empleo, radican fuertemente en los principales centros
urbanos.
Cuadro No. 1.2Bolivia: distribución de la Población Económicamente Activa
Por área urbana y rural
1976 1988 1992 1997 2001* 2004*PEA total 100 100 100 100 100 100Urbana 41,26 50,11 51,16 53,46 53,52 53,88Rural 58,74 49,89 48,84 46,54 46,48 46,12
Fuente: Arze, et.al. "Empleo y salarios: el círculo de la pobreza" y Cedía,
Dossier, Estadístico de Empleo y Condiciones Laborales 1996-1997.
* Son proyecciones propias (Ver Anexo Proyecciones Cuadro 2)
Gráfico N° 1.2
\Bolivia: Distribución de la PEA, por área
urbana y rural
—■— Urbana ■ Rural
1976 1988 1992 1997 2001* 2004*
años
\___________________________ _______________________________ /Fuente: Arze, et.al. "Empleo y salarios: el círculo de la pobreza" y Cedía
Dossier. Elaboración propia
7
Como se puede advertir del cuadro anterior, la PEA es cada vez más
urbana debido a la estructura poblacional general, en cambio, la
presencia de una población económicamente inactiva (PEI), más
numerosa en las áreas urbanas, se explica principalmente por la
inexistencia de programas de jubilación en el área rural, donde las
personas deben trabajar hasta edades muy avanzadas, haciendo
irrelevante dicho segmento poblacional y aún el propio concepto
convencional de la inactividad económica.
1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
La teoría muestra que existe diferencias salariales, producto de las
características de los trabajos, donde existe una teoría de igualación de
las diferencias que muestran la existencia de trabajadores, como ser las
oportunidades y las habilidades, que se complica mucho más cuando se
le da una tónica de género, o sea cuando se habla de las diferencias
entre mujeres y hombres independiente del tipo de mercado.
Existe mayor desempleo de las mujeres que los hombres, de acuerdo a
estadísticas del INE, la tasa de desempleo abierto para 1996 era para
las mujeres 2.20 por ciento, un poco superior al de los hombres que fue
2.09 por ciento, para el año 2000, la tasa de desempleo abierto es de
5.86 por ciento para mujeres y 3.94 por ciento para hombres, si se
analiza esta situación por área urbana o rural, las diferencias son mucho
más fuertes, en el sector urbano donde se presenta mayor desempleo
de las mujeres que los hombres.
8En la economía boliviana uno de los factores de discriminación a la
mujer se da con mayor fuerza en el sector rural, donde las niñas tienen
menor posibilidades de llegar a completar sus estudios secundarios y
superiores producto de las responsabilidades en el hogar que llega a
tener la niña con relación a las labores de casa y otros, en el sector
urbano se reproduce con menor magnitud y la cultura de dominación
existente. En la estrategia de reducción de la pobreza EBRP se
encuentra que uno de los objetivos del Mileneo es promover la equidad
de género y autonomía de la mujer, eliminando la disparidad de género
en la educación primaria, ya que actualmente la brecha de término de
octavo de primaria es de 5.1 por ciento, que evidencia el problema de
las menores posibilidades de las mujeres para concluir sus estudios
primarios.
Cuadro 1.3
Solivia, Tasa de término a 8vo. De primaria y 4to de Secundaria,
por sexo y área geográfica (2001)
Sexo 8o Primaria 4o Secundaria
<u Mujeres 43,88% 19,20%D Varones 53,91% 25,98%CÉ Total 49,12% 22,91%cuc Mujeres 84,21% 59,54%cu
. Q Varones 85,67% 60,76%Z> Total 84,93% 60,14%
rrxMujeres 69,63% 47,86%
vüo Varones 73,33% 48,94%l— Total 71,50% 48,41%
Fuente: Encuestas Permanente e integrada de hogares, INE
De acuerdo al cuadro 3.9, se observa que las mujeres en el contextor
nacional son las que afrontan mayor desempleo, ya que la tasa de
desempleo abierto para hombres de acuerdo a datos del INE es 0.5%,
9
en cambio para mujeres es un 2% para el año 2002, evidenciando éste
problema.
En lo que se refiere al ingreso que perciben los hombres en relación al
de las mujeres se observa en el cuadro 3.12, que en promedio en el
área rural la diferencia es grande, 90,81 Bs. para las mujeres y 267,58
Bs. para hombres, mostrando una diferencia 176,77 Bs. En porcentaje
las mujeres solo reciben un 25% de ingresos promedio en comparación
a los hombres que perciben un 75%.
La pobreza, puede ser abordada por medio de la participación que tiene
la mujer en el mercado de trabajo, esto se puede observar en el cuadro
3.2, donde existe una brecha en la participación de la mujer en
comparación con el hombre, para el año 2002 esta brecha llega a ser en
un 20% reflejando mayor pobreza de las mujeres.
Para 1997 la participación de la mujer asociada alcanza el 35%, 11
puntos por encima que en 1992, un crecimiento debido al tipo de
empleo que genera: Flexible por horas discontinuas, sin protección
social y en sectores proclives al trabajo femenino (sobre todo en
servicios), es importante señalar que sus tasas de participación como
obrera continúan siendo bajas y su inserción como asalariada se
produce principalmente como asalariada se produce como empleada.
Para el 2000 en el área urbana las mujeres alcanzan la tasa del 40.7%
en el trabajo asalariado comparado con el 54.3% de los hombres. Las
mujeres tienden a mantener mejor sus empleos en estratos medios
(técnicos, profesionales, empleadas de administración), aun con salarios
por debajo de lo que perciben los varones.
Por lo tanto, las mujeres se constituyen como abaratadoras de los
costos laborales. Del total de asalariados 7.3% son obreras, un 69.6%
son empleadas de administración y en un 23,1% son empleadas del
hogar. Por el ingreso de las mujeres en el mercado laboral a provocado
que estas estén dispuestas a aceptar condiciones precarias de
trabajo que por general están sometidas a jornadas superiores a las 50
horas semanales.
Con lo expuesto anteriormente, se observa que existen factores que
influyen en el mercado de trabajo y podrían explicar las razones de
faltas de crecimiento económico y desarrollo nacional producto de una
increíble corrupción que impide salir adelante a la economía boliviana y
considerando que el salario es un incentivo para optar a mayores cargos
y responsabilidades, entonces las mujeres llegan a transformarse en
trabajadoras de segunda clase, con salarios bajos y discriminación.
Entonces el problema estudiado por el presente trabajo de tesis es:
¿Cuáles son los factores críticos porque las mujeres en el
mercado de trabajo llega a constituirse como trabajadoras de
segunda clase, con bajos salarios, además de afrontar mayor
desempleo y pobreza?
_________________________________________________________________10
11•# OI A AfTCJt K M T C K J - T f \ FjC’ f A UTOATCC FCi L i n r í Á í . ; ; f v &•?&- • - « . > * . r v í <w____
Uno de los factores importantes es la tasa de desempleo abierto, donde
se observa que existe una mayor tasa de desempleo femenino en los
momentos de crisis económica, también existe flexibilizaciones en el
mercado laboral de manera directa, donde se afecta en mayor medida el
salario real y por lo tanto se provoca mayor pobreza, que llega a ser
absorbida por las mujeres,
La hipótesis planteada por esta tesis es la siguiente:
La tendencia decreciente del salario real por medio de
incrementos en las horas de trabajo en la jornada laboral e
inestabilidad del trabajo, producto de los impactos negativos que
han tenido las reformas estructurales en la economía de Ubre
mercado, han transformado a las mujeres en trabajadoras de
segunda dase, con menores salarios, mayor desempleo y
absorbedoras de la pobreza,
1.4 OPERA CIO NA LIZA CIÓN DE LAS VARIABLES
1.4.1 Variable dependiente
Tipo de trabajo que realiza la mujer trabajadora,
1.4.2 Variables independientes
El ingreso laboral.
La pobreza.
El nivel de instrucción.
El alfabetismo.
El estado civil.
El número de miembros de! hogar.
La edad.
E! departamento.
1.4.3 Variables asociativas
E! nivel de desempleo.
________________________________________________________________ 12
■i £T ñ o rETIVGS
1 c -tm * fa JL
f ~ ' v . m. fu <g í s %z b a ;
Determinar cuates son las razones principales que explican el
tipn de trabajo que realiza la mujer como trabajadora de
segunda clase.
1,5,2 EsneC! fíCOS
13
• Construir un marco teórico refendai que explique las principales
teorías y conceptos para e! desarrollo de la investigación.
• Analizar estadística y gráficamente las variables que intervienen en la
in vestig ación.
• Elaborar y estimar un modelo economètrico de la forma funcional de
i c i o v a i f u u i c z b
• Elaborar las conclusiones de todo el desarrollo de la investigación.
£ TiiCTrrTrüL ____U' 3 A S
1.6.1 Justificación Práctica
La tesis que se desarrolla permitirá tomar decisiones de políticas
públicas que busquen reducir la discriminación que se realiza a la mujer
en el mercado laboral, y evidenciar los efectos económicos de ésta
problemática.
1.6.2 Justificación Metodológica
Si observamos la información estadística que generan las principales
instituciones, no existen datos actuales que permitan demostrar la
problemática actual de la mujer en el mercado laboral (ver cuadros 1.1, 1 i 1 ^,£- r - ------ / ■
_________________________________________________________________ 14
1. 6.3 Justificación Economice
La presente investigación es sumamente importante en el campo de la
teoría económica por no existir suficiente investigación de! mercado
laboral femenino, y los impactos económicos que han tenido las
reformas estructurales de libre mercado.
1. 6.4 Justificación Teórica
Lastimosamente no existe una gran gama de teorías específicas de!
tratamiento de! mercado labora! femenino, que hace necesaria !a
utilización de las teorías macro del mercado de trabajo y capital
humano.
Otra razón que justifica esta investigación es para contribuir en el
desarrollo de una explicación teórica de! mercado labora! femenino en
economías en vías de desarrollo.
1.7 METODOLOGIA DE LA INVESTIGACIÓN
Se utilizará el análisis gráfico, para mostrar la estructura de las
variables, también e! análisis estadístico moderno, para recaer en !a
construcción de modelos econométricos multivariantes de probabilidad
que permitan demostrar !a hipótesis planteada en !a investigación.
El método a utilizarse en la investigación es el analítico que busca
principalmente analizar las variables y componentes uno a uno, para
luego finalizar con una síntesis de los principales resultados
I I LI CJUüj.
____________________________________________________________ 15
La aplicación de tales ideas al caso boliviano requiere el primer e
importante paso para determinar la existencia de las diferencias
salariales y desempleo. Esto constituye el objetivo principal del
presente trabajo de investigación. Con base a la información de la
encuesta Nacional de Hogares (MECOVI), de 2001, se elaborarán
modelos econ o métricos y estadísticos, tanto para hombres y mujeres
como para el total. Se propone distintos métodos de cálculo, como
distintas formas funcionales posteriormente, se aplicaran pruebas
estadísticas para determinar cuales de los modelos son los de mejor
ajuste.
El método de la investigación es inductivo, ya que parte de los particular
y se va ha lo genera!, ya que se parte de! análisis de la encuesta
Nacional de Hogares (MECOVI), para después generalizar los resultadosp h f n n i r l A r Ü U L C I I I U W O .
_______________________________________________________ 16
CAPÍTULO II
2.1 MARCO TEÓRICO
2 . 1 . 1 La Teoría Neoclásica Plantea
2.1.1.1 E! objetivo
Es explicar cómo se determina el nivel del empleo y el nivel de salarios
de equilibrio. Para este efecto analiza e! mercado de trabajo de manera
análoga a como analiza otro mercado de la economía.
2.1.1.2 Características del Modelo Neoclásico
En la economía existe un mercado de trabajo que es análogo.
1. Los precios y salarios son perfecta e instantáneamente
flexibles.
2. Existe competencia perfecta tanto en los mercados de
bienes como en los mercados de factores.
3. Los agentes económicos son optimizadores.
4. Tanto la oferta de trabajo como la demanda de trabajo,
son funciones de los salarios reales.
En el caso de la demanda de trabajo, recordatorio que ésta es una
demanda derivada por un factor productivo, basta utilizar los
siguientes supuestos:
i) Las empresas maximizan costos en la sección técnica
productiva que depende de ios precios relativos de ios
factores productivos, y las empresas pueden alterar
rápidamente !a combinación de factores productivos ante
un cambio en los precios relativos,
il) Las empresas maximizan utilidades y esto determina el
nivel de producción.
iii) El precio del trabajo w, es exógeno para la empresa.
Dados los tres supuestos se llega ala regla de que la empresa
contrata trabajo hasta el punto en que el valor de la productividad
marginal de la mano de obra se iguala con el precio del trabajo, de
aquí se obtiene que la demanda de trabajo está en función de! salario
real.
En el caso de la oferta de trabajo, se utilizan los siguientes supuestos:
i) El ser humano valora el ocio, el trabajo implica un
sacrificio de dicho ocio y en consecuencia, tiene que ser
remunerado
II) Esto le produce a! ser humano una disyuntiva en la que
debe escoger entre horas de ocio y el poder de compra
de! ingreso que le genera la compensación de su trabajo.
Estos dos elementos constituyen la función de bienestar
Life; Lciuci iiiuiviuuu.
iii) Los seres humanos son optimizadores y tratan de
maximizar su función de bienestar individual.
_________________________________________________________________ 17
Dados los tres supuestos, cada trabajador escoge una determinada
combinación de horas de ocio e ingreso que tiene como subproducto, e!
número de horas que ésta dispuesto a trabajar, que constituye su
oferta de trabajo. Esta oferta de trabajo dependerá de! salario nomina!
y de! ni ve! de precios de los bienes que tiene que comprar.
2.1.1.3 Mecánica efe! Modelo Neoclásico
La demanda de trabajo es una función inversa de los salarios reales,
esto se debe a que !a productividad margina! de la mano de obra es
decreciente. Mientras que la oferta de trabajo es una función directa de
los salarios reales, si bien el efecto ingreso y e! efecto sustitución
actúan en sentido contrario en la derivación de la oferta de trabajo
de! individuo, se supone que el efecto sustitución prevalece por sobre
el efecto ingreso. El sistema de precios y salarios perfecta e
instantáneamente flexible es el mecanismo que permite e! ajuste
automático.
2.1.1.4 Alcances del Modelo Neoclásico
i) Si el sistema de precios y salarios es flexible, la
economía va funcionar con pleno empleo.
ii) Si en una determinada economía se observa la
existencia de desocupación, esto puede involucrar:
Dicha desocupación es un fenómeno
transitorio, que será eliminando por el
mecanismo automático de! sistema de
mercado.
________________________________________________________________ 18
También es un fenómeno voluntario, por
cuanto los desocupados valoran demasiado su
tiempo de ocio y no están dispuestos a
sacrificarlo por las tasas de salarios vigentes
en el mercado de trabajo.
Existen rigideces en el mercado de trabajo,
que evitan el funcionamiento del mecanismo
de precios flexibles, produciendo así un
problema de desequilibrio que se manifiesta
por la existencia de desocupación.
i i i ) Una reducción de los salarios de los trabajadores
es la vía más eficiente para la eliminación de la
desocupación. La caída de los salarios monetarios
produce una reducción en los costos de producción,
lo que se traduce en una baja en los precios de los
bienes y esto estimula la demanda, lo cual requiere
de un aumento de la producción y por ende del
empleo.
____________________________________________________ 19
20
21.1.4.1 Representación nráfica de! Modelo
f Oferta Trabajo -4 w/P - » t l \ ! ^ f Y - > i P -4 w
Incremento en la oferta de trabajo(N), provoca disminución del salario
rea!(w/P), que Incrementa e! nivel de empleo, que incrementa el nivel
de producto(Y), que posteriormente disminuye los precios(P) y
finalmente disminuye el salario nominal(w).
21
El modelo supone perfecta flexibilidad de precios y salarlos.
En conclusión: Para que disminuya el salario real (w/P), disminuye el
nivel de salario nominal (w) debe disminuir el nivel de precios(p), rXyy> ¿P).
2 , 1 , 2 Modelos Dualista y/o Segmentación del Mercado de Trahajo,
El objetivo
Dentro de este tópico se han agrupado distintos tipos de modelos
cuyos objetivos y métodos de análisis no coinciden exactamente,
podría decirse que hay dos tipos de objetivos!
1) Objetivo Global
Resolver ciertos problemas teóricos y empíricos, sumamente
relevantes para los países en desarrollo, y que no son resueltos
por la teoría económica convencional. Dichos problemas son la
existencia de pobres y de pobreza persistente en los países en
desarrollo. A medida que un país en desarrollo progresa, hay
un sector de la población que no se beneficia del crecimiento
económico y permanece en la misma situación anterior, si el
país está en un mayor nivel económico, ¿por qué persisten ios
focos de pobreza?.
99
2> Objstivo [email protected]
Explicar fas diferenciales de remuneraciones existentes entre
individuos que poseen calificaciones y / o habilidades similares.
2.1.2.2 Elementos centrales de los Modelos Duales del
Mercado de Trabajo
i) Existe una dicotomía en el mercado de trabajo:
Sector Primario (moderno formal) y Sector
secundario (Tradicional Informal).
Según los modelos duales, el problema de la
existencia de pobres y pobreza debiera ser foco
principa! de análisis de dichos agentes económicos
y los pobres están insertos dentro del sector
secundario por lo tanto la solución es encontrarles
puestos de trabajo en el sector primario.
ii) Los mecanismos de determinación de! nivel de
empleo y remuneraciones en los dos sectores son
diferentes.
¡ii) La dicotomía del mercado de trabajo se puede ver
desde dos ángulos diferentes:
- Factores asociados a la demanda de trabajo,
corno las características de los tipos de
empleo.
- Factores asociados a la oferta de trabajo,
C w l i l V - » I U J U U I U W L C I I O U V . U O KJKZ I W J I T 1 V i Ü U U b .
En el sector primario del mercado de trabajo, están los buenos
empleos, que so los que están en grandes empresas públicas del
sector financiero, con altas remuneraciones, mayor estabilidad y
buenas condiciones laborales.
En el sector secundario están los malos empleos, que son los
que están en las pequeñas empresas artesanales, pequeño
comercio de sectores modestos, comercio de ambulantes o
Informales por cuenta propia, caracterizados por tener bajas
remuneraciones sin estabilidad laboral.
De esta dicotomía se desglosa que la distinción central para el
análisis de! mercado de trabajo en los países en desarrollo radica
entre Mlos buenos empleos y los malos empleos”, y no entre
trabajadores no calificados y trabajadores calificados. El
problema central de los países en desarrollo se resume en que
existen pocos empleos buenos y hay gran cantidad de empleos-
malos. Por lo tanto se puede revelar que la movilidad de la mano
de obra entre el sector primarlo y el sector secundarlo es
limitada.
23
2.1.2.3 Mecanismo de Sos Modelos Duales
2.1.2.3.1 Características del sector primario delmercado de trabajo
1) Existe un mercado interno de trabajo de cada empresa,
prácticamente aislado de! mercado externo, esto quiere
decir que la mayoría de los empleos son únicos y no
existe un mercado labora! externo a semejanza de los
mercados de bienes, en que los trabajadores y las
empresas compiten entre sí. Hay un poder monopolice
sobre los empleos por parte de los trabajadores.
2) El entrenamiento en el trabajo tiene una importancia
clave, las funciones que hay que desempeñar en la
empresa son específicas a cada empleo.
3) La productividad la proporciona el tipo de empleo
más que las características Individuales del
trabajador.
4) La estructura de remuneraciones no está determinada por
consideraciones de eficiencia, sino más bien por
elementos de hábito y cuestiones sociológicas.
2.1.2.3.2 Características del sectorsecundario del mercado de trabajo
1) Empleos secundarios, consisten en tareas simples que
solicitan de poco entrenamiento y poca disciplina, no
existe promoción ni perspectivas de avance,
2) Los trabajadores del sector secundario tienen
hábitos de trabajo irregular y son indisciplinados,
tienen una alta rotación de empleo y altas tasas de
atraso y ausentismo,
3) Hay libre acceso a los empleos secundarios, por
cuanto si estos son empleos simples y fáciles de
aprender no existirían barreras a la entrada,
_________________________________________________________________ 24
4} Los trabajadores del sector secundario del mercado
labora! exhiben un perfil plano de Ingresos a través de
su ciclo de vida. Esto se debe a que están
permanentemente rotando por diferentes empleos.
2.1.2.3.3 Causas de la existencia de dualismoen el mercado de trabajo
Existe segmentación en el mercado de trabajo, cuando hay
relativamente grandes y sistemáticas diferencias de
remuneraciones entre trabajadores que poseen habilidades
similares, hay diferentes tipos de explicaciones para la existencia
de mercados laborales segmentados;
1. Arreglos institucionales: La creación de sectores
laborales protegidos a través de distintos mecanismos
como disposiciones institucionales especiales para
el sector público.
2. Presencia de mercados internos de trabajo: Es el
funcionamiento de la empresa moderna la que lleva a
la instauración de mercados laborales internos. Las
características de! proceso productivo de las empresas
modernas incentivan la creación de dichos mercados,
porque el proceso de producción tiende a ser
discontinuo, fragmentado y constituido por una serie
de operaciones secuenciales e interrelacionados, y
cada parte del proceso es muy específico y requiere de
habilidades específicas, las cuales se adquieren a
través de entrenamiento específico.
____________________________________________________________ 25
3. Factores Tecnológicos: EJ sector primario del
mercado de trabajo utiliza la tecnología moderna, esta
tecnología tiene dos características críticas, que
conducen a la creación de mercados laborales duales:
Por una parte, la tecnología moderna es relativamente
poco absorbedora de mano de obra; por otro lado, su
costo relativo es muy elevado.
2.1.2.4 Implicancias de los Modelos Duales
a) Los programas globales de capacitación de la mano de
obra son innecesarios debido a que:
_________________________________________________________________ 26
• Los trabajadores del sector secundario poseen
el capital humano suficiente. Sólo requieren de
entrenamiento específico, que lo pueden
tener en un determinado puesto de trabajo.
• El sector primario no va a generar nuevos
empleos, ya sea en el sector público o en e!
privado, por el hecho de que hay un mayor
número de trabajadores, cuyas habilidades
han sido incrementadas.
b) El trabajo crucial es crear buenos empleos, ya
sea en el sector público o en el sector privado.
¿Cómo se crean buenos empleos? A través de1- i fV C w í * > r >uUj v¡gj uiici ciiuco.
• Incrementando el nivel de remuneraciones del que sería un
empleo secundario.
27
2,1,3 La Teoría del Capital Humano
2.13.1 Objetivo
La teoría del capital humano pretende dar una explicación de las
diferenciales de remuneración por ocupación. La premisa central de ella
es que el comportamiento individual con respecto a la inversión en
capital humano es el factor básico que explica las diferenciales de
remuneraciones. La teoría del capital humano podría ser considerada
como la oferta de trabajo de largo plazo, o bien, la oferta de mano de
obra con distintos grados de calificación.
2.13.2 Componentes centrales de la Teoría dei Capital
Humane
1. Los individuos aportan en su lugar de trabajo, aparte de
su capacidad e integridad física, elementos adicionales muy
importantes como habilidad y experiencia.
2. La decisión de inversión en capital humano por parte de un
individuo se considera totalmente análoga a la decisión de
Inversión en maquinaria por parte de la empresa.
3. Sog.úrv esta teoría, los seres humanos son entes calculadores
con una racionalidad económico - optimizadora, que toman
una decisión de lo que van a hacer en su vida comparando
los valores actualizados que le producirían distintos flujos de
ingresos futuros.
__________________________________________ 28
2,1.33 Mecánica de !a Teoría de! Capita? Humano
La inversión en capital humano ya sea a través de la educación formal o
a través de! entrenamiento en e! trabajo, produce un incremento en la
productividad del trabajador, este incremento de productividad es lo
que produce eventualmente un aumento en las remuneraciones*
La teoría de! capital humano maneja esta premisa central: que en la
economía prevalecen condiciones cabalmente competitivas. Se supone
que:
• Existe un mercado de capitales perfectamente competitivo; es
decir, cualquier individuo puede solicitar préstamos de
magnitudes razonables, y la tasa de interés es la misma para
todos los individuos.
• El mercado de trabajo es perfectamente competitivo, esto
implica que la mano de obra de similar calificación recibe larv i r* rorv>* nn I Ar* W»Af i nf aa aaaL a»-aa aaaaa r*v> i aaai iI io iT id i f c ¡ i l i u n c i ü L i u i i i i u o u i o u m u o c o t u u i i u i 111
• Existe información perfecta con respecto al futuro, de manera
que cada individuo puede realizar con certeza el cálculo de
costos y beneficios del flujo de ingresos de inversión en capital
humano.
2.1.3,4 Alcances de la Teoría del Capital Humano
29
a) La inversión en educación, entrenamiento y capacitación, son
vitales para incrementar la productividad de la mano de obra,
b) Los trabajadores adquieren dos tipos de capacitación: General y
específica. Según la teoría de! capital humano, los trabajadores
deben pagar la capacitación genera! que adquieren, mientras
que las empresas deben pagar por la capacitación específica,
c) La teoría de! capital humano provee criterios sobre la
asignación de recursos de educación:
• Por una parte la inversión en distintos tipos de educación,
debe ser tai que se igualen las tasas de retorno de los
distintos tipos de educación. •
• El monto de la inversión en educación debe producir una
tasa de retorno que sea similar a la tasa de retorno de
inversiones productivas alternativas existentes en la
2.1,4 El Nuevo Modelo Clásico : Phelps r- Friedman y Lucas
Este modelo se hace cargo de un tipo de críticas al enfoque clásico
tradicional y busca explicar las regularidades empíricas observadas, en
relación entre salarios reales, empleo y producto, Las regularidades
empíricas que el modelo clásico busca explicar se refieren a:
• La observación asociada a Dunlop (1983) que los salarios
reales tienden a moverse procíclicamente, es decir los salarios
reales aumentan cuando aumentan el empleo y el producto (o
aceleran su tasa de crecimiento) y tienden a disminuir cuando el
crecimiento del producto y el empleo se desaceleran.
* El movimiento procíclico de la productividad media, lo que se
contradice con la ley del rendimiento decreciente al trabajo,
________________________________________________________________ 30
• La menor varianza de los salarios reales relativa a la varianza
del empleo en el ciclo económico.
En el nuevo modelo clásico, la oferta de trabajo nace de la
maximización de utilidades, pero ahora en un horizonte intertemporal de
varios periodos. La oferta de trabajo ahora no sólo depende de los
salarios corrientes, sino también de los salarios futuros descontados a
Ingresos presentes, además de la riqueza inicial.
Según esta función de oferta de trabajo, un acrecentamiento de
los salarios corrientes en relación a los salarios futuros inducirá a
aumentar la oferta de trabajo en el presente, ya que las personas
estiman que mañana ganarán relativamente menos, debido a que los
salarios comentes están anormalmente altos respecto a su tendencia (el
salario futuro esperado).
La especificación de la demanda de trabajo en este modelo, es
estándar y se deriva de !a maximlzacíón condicionada de utilidades por
las empresas. La explicación a! fenómeno del desempleo que entregan
los nuevos clásicos, es la siguiente:
• La fuerza de trabajo muestra dos componentes; por un lado
están los trabajadores ocupados y por otro los tra balado res
desempleados en la actualidad, pero que aceptarían trabajar a
un nivel de salarios que ellos consideran como normal o
permanente.
3 !
* Lo que se observa en el gráfico 2.1, que en el mercado de
trabajo, existe un equilibrio entre oferta y demanda de trabajo,
que determina el salario real vigente denotado por (W/P) e y1p» n f p r+ p H p f r r p h p in p fp rH v / p r ip p n n i l i h r i n d p n n m r i n n n r / _ n / jP• ”• J w ' * — | — ■ ■ ■ ~ ------------ “ r ' w • ■—c'.f "7 - ~
son los trabajadores que deciden ocuparse y la diferenciaP O to p f i ' - I f r p h p i p r i n r p Q r i p r i r l p n n p r m a n p r p r
desempleados, buscando mejores ocupaciones, ya que estiman
que el salarlo corriente está por debajo de su nivel normal o
permanente. Sin embargo, si los trabajadores se convencieran
de que ios salarios vigentes (La oferta de trabajo estaría dada
por L’ en el gráfico), desapareciendo así el desempleo medido
por la distancia:
F ’~ F = I *- 1 „ Qpm'in p I n rá f i r n 7 1“ “ — — c f 3 — •• — ■ C7 ■ — ■ — *
GRÁFICO N° 2. 1EQUILIBRIO EN EL MERCADO DE TRABAJO
SEGÚN LOS NUEVOS CLASICOS
Notoriamente el desempleo observado, es voluntario y obedece a
la decisión de los oferentes de trabajo de no ocuparse a salarios
considerados por debajo de sus niveles normales.
Los clásicos enfatizan el uso del tiempo liberado por no estar
trabajando como destinado ai ocio, mientras que los nuevos clásicos
enfatizan el uso del tiempo disponible para la búsqueda del trabajo. Una
segunda implicancia del nuevo modelo clásico se refiere a que la
economía está siempre sobre la oferta de trabajo; lo que significa que
dadas las fluctuaciones aleatorias de la demanda por trabajo asociadas
al ciclo económico, generará correlaciones positivas entre salarios reales
y empleo, lo que será consistente con el comportamiento procíclico
observado para los salarios reales. Así mismo para hacer consistente la
varianza relativamente mayor de las cantidades respecto a los salarios
en el ciclo, el nuevo modelo clásico requiere una alta elasticidad de la
oferta de trabajo respecto a los salarios cíclicos.
2.1.4.1 Equidad y Transformación Productiva: Un Enfoqueintegrado
_________________________________________________________________ 33
La CEPAL da un enfoque integrado acerca de la Equidad y
Transformación Productiva, donde hace referencia de varios aspectos
que son:
* INGRESO PRODUCTIVIDAD DEL TRABAJO: Donde el ingreso
proviene de! trabajo para lograr una mayor equidad debe existir
un aumento del empleo y de las remuneraciones, para esto se
debe elevar la productividad, ya que a! aumentar el ingreso a la
par con la productividad, es posible conciliar equidad,
competitividad y estabilidad. Para llegar a esta situación se
requieren de tres pasos:
PROGRAMAS DE CAPACITACIÓN Desarrolla en plenitud
el potencia! latente de la mano de obra a lo largo de
toda la vida labora!, así como una educación formal de
mejor calidad y orientada hacia el trabajo.
* El Fomento de las Políticas activas de
capacitación por parte de las empresas. En un
nivel más general, los institutos públicos de
formación deben redefinir su roí en función de
las demandas del entorno.
34* La generación y ef apoyo de ía demanda
de capacitación en sectores sociales marginados
o vulnerables.
EL INCREMENTO DE LA PARTICIPACIÓN DE LA FUERZA SECUNDARIA
M O D E R N IZ A R LAS R E LA C IO N E S LA B O R A LES; LO S S A L A R IO S
P A R T IC IP A T IV O S , respetar e! derecho de las partes a
defender sus intereses por medio de la negociación
colectiva y más concretamente respetar el derecho de ios
trabajadores a organizarse en sindicatos
C O N D IC IO N E S A M B IE N TA L E S FA V O R A B LE S PARA EL
R E N D IM IE N T O DE LA FUERZA LA B O R A L para SU
productividad uno de los factores centrales del ambiente
físico laboral es la seguridad y
qi ia nnr al rnnfrarin nonoranan unuv. pv« V- I \-VI lu U > IV y VI IV- f Vil i Ci i i Ul I
salud ocupaciona!, ya
ánimo y motivación
pésima del trabajador.
2,1 MARCO CONCEPTUAL
Las definiciones que se uti! Íz3r3n en ia investigación, responden a ios
desarrollos conceptuales propuestos por la Oficina Internacional del
Trabajo (OIT), el Programa de Empleo para América Latina y el Caribe
(PREALC) y otras instituciones nacionales (Ministerio de Trabajo). 2
• Empleo: El empleo puede darse a partir de dos formas
complementarias entre sí : La primera vinculada al mercado de
trabajo, que corresponde al lugar (no necesariamente físico), de
concurrencia de oferentes y demandantes de trabajo, en función
a una maximización del ingreso, uso alternativo del tiempo (ocio)
y contribución física de! factor. La segunda, relacionada a un "no
mercado", cuya lógica de funcionamiento responde antes que la
maximización de! ingreso a la necesidad de autogeneración de
estrategias de sobrevivencia y reproducción de 1a fuerza de
trabajo.
• Población en Edad de Trabajar (PET): Se considera en Bolivia
dentro de esta categoría a la población de 10 años y más, que se
encuentra apta para el desarrollo de una actividad económica.
• Población Económicamente Activa (PEA): Está conformada
por el conjunto de personas en edad de trabajar que, en el
periodo de referencia (la semana previa a una realización de
encuesta), trabajaron o lo buscaron activamente. Se representa
a! conjunto de ocupados y desocupados.
2 Mezzera, J . , Medicion del Emaleo IJrhano. Santiago, PREALC, 1980,20 pp., Curso Taller Subregional de IndicadoresSocialesydePobreza, 1992.
- Población Ocupada (PO): Es el conjunto de personas
en edad de trabajar y que en !a semana de referencia se
encuentran desarrollando una actividad económica, sear / s iw i irr% H ^ r \ f \i iiiun iCiüu \ j liu»
Población Desocupada (PD): También conocida
como Desocupación Abierta (PD), son aquellos que no
teniendo trabajo lo buscan activamente durante el
período de referencia de la encuesta. Aquéllos que
tuvieron alguna experiencia laboral previa se denominan
"cesante", mientras que los que buscan trabajo, por
primera vez, se denominan "aspirantes" o "trabajadores
___________________________________________________ 36
* Población Económicamente Inactiva (PEI): Está conformada
por las personas que pese a encontrarse en edad de trabajar, no
lo hacen ni desean hacerlo. Dentro de esta categoría se ubican
los desocupados ocultos o también llamados desalentados,
compuesta por ios que no buscan trabajo debido a que
consideran que no podrán encontrarlo.
• Población Subempfeada: Se trata de un conjunto de la
población ocupada, pudiendo subdividirse en dos modalidades
básicas : el subempleo visible y el subempleo invisible; •
• En general se denominan subempleados visibles (SEV),
aquellas personas que a lo largo de un período, trabajan
menos tiempo que lo normal y desean trabajar más.
• Los subempleados invisibles (SEI), en cambio, son
aquellos que a pesar de trabajar jornadas laborales
normales, generan bajos ingresos, tienen una baja
productividad o no aprovechan sus calificaciones.
Desempleo: De acuerdo a la Oficina Internacional del
Trabajo (OIT), el desempleo es el conjunto de personas sobre
una edad especificada, que se encuentran sin trabajo, están
corrientemente disponibles para trabajar y están buscando
trabajo durante un período de referencia. Las tres condiciones
deben estar presentes a la vez, para que una persona sea
considerada desempleada; para ser considerada como
buscando trabajo, una persona debe realizar acciones
definidas para obtener un empleo.3
Tasa de Desempleo: Se define co»»»o pi porcícn del numeiu
de personas desocupadas respecto a la fuerza de trabajo. La
fuerza laboral es el total de los que trabajan y están buscando
trabajo.
k 9 U U W i i l I C I I « i - T > ü ! U C O C m p í C V ^ U C C A O I C L U O I I U U
la economía está operando a la tasa natura! Un-4 A su vez la
tasa natural de desempleo refleja múltiples fenómenos y
fuerzas diferentes; el poder sindica! que hace subir, los
O Q ia n u o i c a i c o o u u i c c i o a ia » ik j i c o i u c c v ^ u m u i c i u c o c n i ( j i c u
fricciona!, que se presenta cuando la gente está buscando
trabajo; el desempleo por desajuste que ocurre cuando
desplazamientos sectoriales llevan a mayor demanda por
ü i y u n u o L ip u o u c u a u a j a u u i c o y m c n u i u c m a n u c í pu* u u u o ^ u c
aquí el desajuste entre los que buscan trabajo y los vacantes
Sachs y Larraín, Macroeconomia en la Economía Global. Prentice Hall Hispanoamericana1 a ~ a o n u¿„;_iíW4XtA, y . '■t'O / > LVl^AI^M 177-t.
4 Op. C it. Los econom ista» u tilizan el té rm in o desem pleo estructu ra l en d iversos sen tidos. A lgunos serefieren só lo a! d e sem p leo po r fa lta de u b ica c ió n de o p o r tu n id a d e s , c u a n d o a lg u n o s sec to re s se están expandiendo y o tros se están con trayendo ; o tros lo usan para designar enclaves geográficos de desem pleo
ofrecidos), y los enclaves geográficos de desempleo
persistente, como los barrios segregados y las reglones más
pobres.
• Desempleo Cíclico: La historia es diferente con el
desempleo cíclico; éste está por encima de la tasa natural.
Cuando el producto es inferior ai potencial, las pérdidas se
sienten en todas partes, los desocupados pierden sus salarios
y obtienen beneficios de desempleo; el gobierno pierde
ingresos tributarios y tiene que pagar los beneficios
extraordinarios y las empresas pierden utilidades. El nexo
entre desempleo y pérdida de producción se da ahora por La
Ley de Okun.
« Informalidad: Al sector informal se lo conoce con diferentes
denominaciones; ambulantes, artesanos, gremiales,
microempresarios y otros. Para algunas personas el sector
abarca todas las actividades no registradas ni contabilizadas
oficialmente. El sector informal en términos económicos, es
uno de los más importantes de la economía nacional, abarca
prácticamente todo el espectro de actividades productivas y
de servicios y proporciona más empleo que cualquier otro
sector.
_______________________________________________________ 38
persistente. Por tanto aunque nuestra utilización de! térm ino com o !a correspondiente a U„ es una definición
CAPÍTULO III
3.1 MERCADO DE TRAS AJO
C » se encontró, los problemas del meneado laboral son
principalmente urbanos. El problema de! desempleo, como fenómeno
más importante de! mercado laboral, no escapa de esta circunstancia y
sobre todo el desempleo femenino.
Inicialmente, hay que remarcar que e! nivel de la Tasa Abierta de
Desempleo (TDA), ha sido por mucho tiempo reducido en el país. Dos
factores inciden en ello: la no existencia de un mercado labora!
propiamente dicho en el área rural y la inadecuación evidente de las
formas de medición convencionales, que no alcanza para explicar los
problemas de! ámbito laboral en un país en vías de desarrollo de!
sistema capitalista como Solivia.
_________________________________________________________________ 39
Cuadro Ng> 3.1Evolución del desempleo abierto por áreas urbana y rural
(tasa porcentual)1976 1988 1992 1997 2001* 2004*
Nacional 5,32 1,55 2,49 2,07 2,26 2,22Urbana 6,95 2,53 5,52 4,43 3,36 4,98Rural 4,17 0,57 0,76 0,25 0,27 0,44
Fuente: Arze, et.al. "Empleo y salarios: eí circuio de ía pobreza" y Cedía,
Dossíerfcstaaistico de Empieo y Condiciones Laborales 1996-1997.
* Son proyecciones propias (Ver Anexo Proyecciones Cuadro 3)
muy precisa,
Gráfico N° 3.1
40
Fuente: Arze, et.al. "Empleo y salarios: el círculo de la pobreza" y Cedía,
Dossíer. Elaboración Propia
Eí bajo nivel del desempleo abierto y su tendencia persistente hacia la
baja, se dio pese al incremento importante de la población tota!, del
crecimiento más que proporcional de la PEA y d e la elevación sostenida
de la tasa global de participación, dentro de la que destaca la tasa
correspondiente a la población femenina.
En efecto, la tasa de participación femenina tiende a recuperar su
relevancia que en anteriores épocas era bastante reducida llegando en
1976 a 19.89%, para el año 2004 liega a una participación de 71.92%.
Esta última, se explica principalmente por un ritmo creciente y sostenido
de la tasa de participación global, como se aprecia en el siguiente
cuadro.
f**# » •% *4b*** iüa v u u u i u n u . ji.¿
Solvía: Tasa global de participación por sexo
1976 1988 1992 1997 2001* 2004*
Total 45,71 47,89 54,34 63,03 65,65 76,96
Masculina 72,71 67,9 68,08 72,05 71,81 71,82
Femenina 19,89 28,55 41,35 54,3 68,49 71,92
Fuente: Arze, et.al. "Empleo y salarlos: el círculo de la pobreza" y Cedía.
Dossier
Estadístico de Empleo y Condiciones Laborales 1996-1997.
* Son proyecciones propias (Ver Anexo Proyecciones Cuadro 4)
Gráfico No« 3«2
80
70605040
302010
Tasa global de participación por sexo
- 4 — Mase ufeia
Femenina
1976 1988 1992a ñ o s 1997 2001* 2004*
N»Fuente: Arze, et.al. "Empleo y salarios: el circulo de la pobreza" y Cedía,
Dossier. Elaboración Propia
La baja incidencia deí desempleo, se puede explicar por varias razones,
las mismas que las mencionaremos limitando el análisis a! mercado
laboral de las principales ciudades deí país, las que en conjunto
absorbían e! ultimo año de referencia a un elevado porcentaje de la PEA
urbana.
Tasa de desempleo urbano(porcentajes)
1985 7,761986 6,391987 9,191989 9,571988 2.531990 7,231991 5,911992 5.521993 6,001994 3,141995 3,641996 4,231997 4,431999 7,212000 7,402001 3,362002 4,372003 4,782004 4.98
^adoración Cedía, con base en INE, f p h 's, EIH's, ENE's y Censo de población y vivienda.* Sí?; eyecciones propias (Ver Anexo Proyecciones Cuadro 5)
KÍO O *> vji a i ivvi i i a
población y vivienda. Elaboración Propia
En primer lugar, como ocurre en la mayoría de los países de escaso
desarrollo Industrial, fa medición del desempleo, resulta inadecuada en
un escenario en el que no se han estructurado auténticos mercados de
trabajo, particularmente en el área rural, donde están ausentes formas
de protección contra el desempleo; el nivel de ahorros familiares, no
permite la búsqueda prolongada de empleo y el nivel de las
remuneraciones es muy reducido. En este sentido, el desempleo abierto
resulta ser un fenómeno menos frecuente en la medida en que las
personas no pueden permanecer desempleadas por mucho tiempo al
carecer de fuentes alternativas de Ingreso y se ven obligadas a
emplearse en cualquier puesto disponible o a crear su propia fuente de
trabajo.
Otro elemento explicativo importante del nivel exiguo de la
desocupación abierta y su comportamiento a la baja durante varios años
del ajuste, es el incremento tendencia! del empleo de los aspirantes; es
decir, el Ingreso relativamente mayor de personas jóvenes ai trabajo. En
efecto, la tasa de empleo de las personas comprendidas en ios estratos
de menor edad (de 10 a 24 años) se elevó por encima del promedio de
los otros grupos etáreos. Está claro que este fenómeno tiene como telón
de fondo el Incremento de la participación de personas jóvenes del
grupo familiar en el mercado del trabajo, impulsado por la necesidad de
obtener recursos para el sostenimiento de! mismo. Asimismo, se debe
destacar que dicha incursión en el mercado laboral de los jóvenes, se
produce de manera masiva a través de los sectores informales.
El incremento de! empleo en los sectores informales, resulta ser también
otra razón que explica el comportamiento hacia la baja de la tasa de
desempleo abierto. El Incremento inusitado de la tasa de empleo en este
periodo se ha basado en la expansión sostenida de ios sectores de
_______________________________________________________________ _ 43
44
menor productividad y atraso tecnológico, donde no se han verificado
procesos profundos de división del trabajo y en los que todavía se
presentan fenómenos como el trabajo no remunerado y una amplia
evasión de la legislación labora!. Así, la estructura de la población
ocupada muestra una creciente participación de los sectores semi-
empresaria!, familiar y doméstico.
Cuadro No. 3.4Ciudades capitales: empleo por sectores de! mercado de trabajo
SECTOR ESTRUCTURA PORCENTUAL
1985 0 1989 1995 1997** 2001* 2004*TOTAL 100 100 100 100 100 100Estatal 24,3 18,1 13,2 11,4 8,5 6,3Empresarial 15,7 19,7 18,2 23,8 20,2 19,6Semr-empresaria!
18,1 11,9 22,3 20 16,2 17,6
Familiar 36,9 43,5 40,6 40,9 40,7 40,8Domestico 5 6,8 5,5 3,9 14,4 15,6(°) Ciudades de La Paz, Cochabamba, Santa Cruz y El Alto.Fuente: elaboración Cedía con base en INE, EP's, EIH's y Encuesta Nacional de
Em pSao 313.* Son proyecciones propias (Ver Anexo Proyecciones Cuadro 6)
Gráfico N° 3,4
Fuente: elaboración Cedía con base ©n INE, EP's, EIH's y EncuestaNacional de Empleo III. Elaboración Propia
^&&&cientp‘ namapaaon ae tos sectores informales en el empleo se
refleja también en la presencia importante de categorías ocupacionaíes
especiales, como los trabajadores por cuenta propia y Jos familiares no
remunerados. Ambas categorías en conjunto, elevaron su participación
en el total de ocupados hasta constituirse en poco más del 40% a finales
de la década de los años noventa.
La importancia de este factor explicativo es obvia, pues retrata la
insuficiente capacidad de creación de los sectores denominados
formales. En particular, señala que la sustitución de! Estado como actor
económico central, por parte de la empresa privada - y en especial por
la inversión extranjera directa-, no ha estado acompañada por un rol
activo de esta última en la generación de empleo. Es elocuente el hecho
de que la reducción en más del bU% del empleo estatal no fue
compensada por el crecimiento de! empleo dependiente del sector
empresarial, como esperaban los operadores del programa de ajuste.
Hnalmente, la baja tasa de desempleo abierto puede también
esclarecerse a la luz de la calidad de! empleo generado. Para este
efecto, es útil observar la presencia de un alto nivel de subutilizacion de
la fuerza de trabajo, medida que resume el grado de precarización del
trabajo a través de la combinación de ios conceptos de subempieo
visible e invisible. Así, tenemos que el subempleo por ingreso horario de
la fuerza de trabajo5, abarcó en el período 1989-1997 al 63% de
________ ___________ ________ ____________________________ _ 45
s Consiste en e! empleo de mano de obra en fuentes de trabajo que no reúnen condiciones adecuadas a ías capacidades aeí trabajador y que no fe reportan a éste ingresos laborales suficientes siquiera para financiar el costo de una canasta normativa de alimentos que incluye el conjunto de bienes alimenticios necesarios para reproducir ía fuerza de trabajo y se expresa en valores provenientes del índice de precios a! consumidor (IPC).
ocupados, el mismo que aporta a través de su transformación en
desempleo equivalente y su adición a la tasa de desempleo abierto a
una tasa total de subutiitzacion global de 32% como promedio para el
mismo período. En este sentido, no es arbitrario afirmar que la aparente
mejoría del empleo en el país esconde ia presencia de un proceso de
empeoramiento de las condiciones de trabajo.
________________________________________________________________ 46
3.1.1 La sostenida precarización del trabajo
Las condiciones de trabajo también es observable a través de las
transformaciones ocurridas en las formas de contratación de la fuerza de
trabajo asalariada, la duración de las jornadas de trabajo y la
marginación de beneficios sociales reconocidos por la legislación laboral.
i) Incremento de la eventualidad y del empleo de tiempo
parcial
La eventualidad en el empleo alcanzo en 1995 ai Z3% de ios
asalariados, verificando un incremento inusitado desde un 10% que
significaba en ios años previos al ajuste. Adicional mente, se verificó el
aumento de empleos de jornada parcial y de corta duración, que afectó
no solo a los segmentos informales de la economía, sino también
crecientemente a empresas privadas y a empresas e instituciones
públicas. En general, estos empleos no cuentan con una serie de beneficios que
la ley establece para contratos permanentes.
ü) Incremento de las jornadas laborales
47
Las jornadas semanaies promedio de trabajo aumentaron de manera
importante durante el largo período de más de una década del ajuste,
aunque no necesariamente retribuido de forma proporcional.
En dicho periodo, las jornadas semanaies promedio se incrementaron en
un par de horas para el conjunto de los ocupados, aunque al interior de
tas categorías fueron ios obreros ios más afectados. Dichos trabajadores
vieron aumentar sus jornadas de manera constante, de manera que el
promedio semanal de horas trabajadas que en 1989 alcanzaba a 49.6,
en 1997 ya superaba las 51.6 horas.
No esta de mas mencionar que la duración del tiempo de trabajo ha sido
también afectada por la presencia de dobles jornadas o actividades
secundarias a ias que se ven obiigados muchos trabajadores acicateados
por la insuficiencia de sus ingresos.
iii) Insuficiencia de los ingresos laborales
En el ámbito de ios ingresos iaborales reales, si bien se puede observar
una tendencia al crecimiento de los ingresos provenientes de la
actividad principa! en el periodo 1989-199/, la magnitud de ios mismos
no guarda relación con las necesidades reales de los trabajadores y sus
familias.
Es importante señalar que el comportamiento de ios ingresos iaborales
es diferenciado, tratándose de ramas de actividad o de categorías
ocupacionaies. Ai interior de ias ramas, mientras ia tasa de crecimiento
promedio de los ingresos en la industria fue de 2,75%, la de otras
48
ramas (entre las que destacan las actividades financieras) fue de
5.05%.
Desde la óptica oe ias categorías ocupacionaies, se pueaen observar
importantes asimetrías: los ingresos laborales de los trabajadores de!
hogar disminuyeron a una tasa anual promedio de 0,77%, los
correspondientes a los profesionales crecieron anualmente menos del
0,5%, los ingresos de los obreros se incrementaron a razón de 1,3%
anual, los de los empleados aumentaron a una tasa de 4,7% y los
pertenecientes a los patrones-empleadores se elevaron a una tasa de
5,4%. De este modo, el comportamiento de los ingresos laborales reales
se resumen en un incremento general, pero con un ritmo más favorable
para las categorías no asalariadas.
5m embargo, en el comportamiento de los ingresos nav que tener en
cuenta que su incremento vino acompañado por la extensión de las
jornadas de trabajo, por lo que el porcentaje de variación anual del
salario total, oculta un comportamiento distinto del salario por hora. Así,
por ejemplo, el incremento anual del salario horario de los obreros
(1.09%) resulta siendo menor que el incremento del salario total debido
a ese fenómeno.
Con todo, es indispensable señalar que los aumentos producidos en los
ingresos laborales se han dado sobre niveles muy bajos y claramente
insuficientes respecto a ias necesidades de los trabajadores y sus
familias. Esto puede comprobarse al comparar su magnitud con el de
una canasta basica de alimentos, fcn 199/ el ingreso promedio de ios
obreros constituía apenas el 87% del valor de dicha canasta, mientras
que los empleados percibían un ingreso promedio que cubría 1.6
canastas básicas de alimentos.
iv) Deterioro en el acceso al seguro cié salud y otros
beneficios sociales
Otro indicador importante sobre ias condiciones laborales vigentes es el
referido al acceso del trabajador a algún tipo de sistema de seguridad
social que cubra, por lo menos, ias necesidades relacionadas con la
salud. La información estadística disponible para los primeros años del
ajuste, señala un deterioro importante en vanos sectores dei mercado
de trabajo. En efecto, el reducido nivel de acceso al seguro de salud
muestra una tendencia al deterioro, pues de ser casi la mitad de los
asalariados los que tenían ese servicio en 1989, en sólo tres años esa
cobertura cayó a menos del 30%.
üe acuerdo a la legislación vigente ios asalariados deberían percibir una
serie de beneficios colaterales a su salario, tales como: aguinaldo, prima
por utilidades, bono de producción y otros; por ello su falta de
percepción puede considerarse un indicador adicional de precarización
de ias condiciones laborales. Del total de asalariados ubicados en ias
ciudades capitales, el 35.1% no recibía ninguno de esos beneficios
complementarios en el año 1989; tres años mas tarde, esa situación
empeora, aumentando el número de trabajadores sin ningún beneficio
adicional ai 46.8u/o del total, además de exclusión de la mujer en
trabajos de mayor jerarquía, solo por la posibilidad de que pueda tener
familia,
3.1.2 La estrategia neoliberal del capital
Los resultados económicos de la gestión neoliberal de la economía,
revelan que el uso creciente de capital y trabajo no se traducen en un
crecimiento sostenido de la producción, debido a una menor eficacia del
________________________________________________________________ 49
capital y de una reducida productividad laboral, Este fenómeno deriva
en el caso del ámbito laboral en una tendencia creciente y extendida de
precarizaoón de las condiciones de trabajo de las personas. Es evidente
que las formas que producen este fenómeno son diferentes y
particulares en cada rama de actividad en particular, en cada sector del
mercado laboral.
En efecto, la incursión masiva de capital extranjero ha sido posible
únicamente por los atractivos derivados de la entrega en condiciones
extraordinariamente favorables de ios principales activos productivos
(las cinco empresas más importantes del país), por la existencia de
grandes y rentables yacimientos de recursos naturales (yacimientos
mineros desarrollados por la empresa estatal) y por la presencia de
negocios asegurados, llevados a cabo previamente por ei Estado (venta
de gas al Brasil).
Consiguientemente, la influencia de la dinámica productiva que podría
derivarse de la modernización tecnológica, productividad y mejora de Ja
gestión que traería aparejadas el capital foráneo, se diluyó por la
característica desvinculación de esos sectores con el resto de la
economía.
El resultado es la presencia de sectores económicos, modernos dirigidos
preferentemente a exportación, y a servicios, frente a amplios sectores
atrasados tecnológicamente y ajenos a toda preocupación de la política
económica de los gobiernos. De ello se desprende, numerosas
actividades ligadas al mercado interno, ias políticas de apertura externa
y la vigencia de una economía de libre mercado han impuesto como
alternativa el uso de una estrategia espuria de competitividad, basada
50
en la reducción de ios costos laborales y ía consiguiente orecanzación de
las condiciones de trabajo.
_________________________________________________________________ 51
De dicha estrategia espuria, caracterizada por la ausencia de innovación
tecnológica y, paradójicamente, el uso flexible de la fuerza de trabajo,
se puede dar cuenta observando el comportamiento de la competitivitíad
de la industria manufacturera, rama fundada principalmente en la
dinámica del mercado interno y generadora importante de empleo.
Cuadro No. 3.5Evolución de la competítividad de la industria
nacional( e n B o l i v i a n o s d e s a s t a d o s p o r ( P C
Costo laboral real por hora Productividad
Salario CNS TOTAL1988 3,18 1,9 5,08 25,941989 3,14 1,73 4,87 24,271990 2,86 1,6 4,46 26,6?1991 2,87 1,66 4,53 26,521992 2,62 1.5 4,12 24,091993 2,76 1,6 4,36 24,521994 306 1J2 4,78 25,651995 2,43 1,58 4,01 27,671996 2,83 1,68 4,51 24,261997 2.32 1,61 3,93 24,851998 2,61 1,84 4,25 27,951999 2,26 1,62 3,88 24,882000 2,46 1,63 4,09 24,072001 2 ( 2 2 1,63 3,85 27,94
2002* 2,35 1,63 3,98 25,592003* 2,19 1,63 3,82 23,432004* 2,28 1,63 3,91 27,59
Var. Anual -0,6 -1,63 -0,98 -0,19Fuente: Arze, C. "Costos laborales y competitividad en la industria boliviana",
Cedía, 1999.
* Son proyecciones propias (Ver Anexo Proyecciones Cuadro 7 )
Figura 3.5
Fuente: Arze, C. "Costos laborales y competitividad en la industria boliviana", Cedía, 1999. Elaboración prooia
E! cuadro precedente, muestra que pese a la reducción significativa de
tos costos laborales horarios -tanto del salario básico como de los costos
no salariales-, las ganancias de competitividad prácticamente han sido
irrelevantes debido a la ausencia de mecanismos que eleven
paralelamente la productividad del trapajo. El telón de fondo de este
comportamiento es, evidentemente, la persistencia de una estrategia
que privilegia el uso flexible de Ja fuerza de trabajo - principalmente a
través de eludir las leyes laborales- por encima de la innovación
tecnológica.
Es en este sentido, se puede afirmar que ia aplicación de las políticas de
ajuste estructural han operado al margen de las necesidades de la
propia economía interna, orillando al uso extendido y creciente de una
estrategia depredadora de ia fuerza de trabajo por parte de! capital6.
6 Cabe destacar que la m ism a no es ajena al propio capital extranjero, que aprovechando la existencia de un deprimido nivel salarial y la auseneia de fiscalización gubernam ental, se ha “aclim alado”a las condiciones presentes en el m ercado laboral para aum entar su rentabilidad.
Gilo se concretiza en la imposibilidad de elevar la eficiencia del sistema,,
pues ías pocas experiencias positivas de incremento de la productividad,
son contrarrestadas por el enorme peso de actividades de escasa
productividad -como el sector informal-, pero responsables de la
generación de la mayor parte del empleo.
La presencia creciente de ia mujer en el ámbito de trabajo remunerado
en los centros urbanos, marca uno de los rasgos más sobresalientes en
ia evolución dei mercado de trabajo en las ultimas décadas, fcn eí
contexto de las ciudades del eje central, La Paz, Santa Cruz,
Cochabamba y El Alto, la fuerza de trabajo femenina se triplicó entre
1976 y 1991, mientras que la masculina, duplicó su volumen en el
mismo periodo, Esto ha significado que ia población femenina
aumente su participación en la fuerza laboral desde el 31% al 44% 7,
en los años 1990 y 1991.
En las ultimas decadas, asistimos a uno de ios cambios políticos y
socioeconómicos más importantes de este siglo: la presencia cada vez
más masiva de la mujer en el mercado de trabajo. Este necno que es
fruto de importantes transformaciones culturales y sociales incidirá, a su
vez, en todos ios aspectos de ia vida social: emancipación de ia mujer,
descensos de la tasa de fecundidad, cambios en la estructura familiar y
aparición de nuevos tipos de familias, nuevas formas de relación entre
los sexos.
Desde un punto de vista teórico ei aumento de ia "actividad” femenina
desde el final de la Segunda Guerra Mundial, impulsó la aparición de
____________________________________________________________ 53
7 ESCOBAR, Silvia. Mujer y Trabajo en Pequeñas Unidades Económicas. CEDLA. Serie de Avances de investigación N°2, La Paz, agosto de 1993, pag. 3.
numerosos análisis y estudios. La mayor parte de ellos se empezaron a
desarrollar en Estados Unidos y en Inglaterra. En Bolivia, la publicación
de este tipo de trabajos fue mas tardía, como mas ienta fue también ia
incorporación de la mujer boliviana al mercado de trabajo. Sin lugar a
duda, los estudios que mas eco y difusión tuvieron, fueron los que se
han desarrollado dentro de los enfoques más consolidados y
convencionales como pueden ser el enfoque del capital humano y el de
la segmentación del mercado de trabajo.
La teoría del capital humano se encuadra dentro de la tradición
neoclásica y su origen se remonta a la década de 1950, en medio de la
preocupación creciente por el problema del crecimiento economice y sus
determinantes, entre los que estaba la mejora de la calidad de la mano
de obra. La teoría fue formulada por miembros de la escuela de Chicago
y el trabajo de Gary, S. Becker (finales de la década de los 50 y
principios de la década de ios bu), sigue siendo de referencia obligada
en el estudio del mercado de trabajo. La idea básica es que los
trabajadores acuden al mercado de trabajo con niveles diferentes de
cualificaciones que responden no sólo a diferencias innatas de
capacitación, sino, sobre todo, a que han dedicado cantidades diferentes
de tiempo a adquirir esas cualificaciones, es decir, a invertir en capital
humano. Una de las principales consecuencias de esta teoría es su
explicación de las diferencias salariales. Así en un mundo perfecto, las
diferencias salariales reflejarán las diferencias de inversión en capital
humano,
Por lo tanto, tanto hombres como mujeres, deberían afrontar ias
mismas condiciones en el empleo y el salario percibido en ocupaciones
similares, ahora en la presente tesis se lograra determinar si es que
existen estas situaciones o no, y las razones por las cuales no se da ia
equidad en ei mercado de trabajo.
La teoría de capital humano posee la idea oasica en ei análisis de la
relación entre ingreso y educación es considerar a ésta última como
una forma de inversión, pero, en las mujeres ¿se cumpliré este tipo de
situación? En este sentido, la pregunta inmediata es cómo medir la
rentabilidad de dicha inversión o. en otras palabras, cuales son sus
correspondientes tasas de rentabilidad. Más aún, si se piensa en niveles
educativos, importaría determinar, entre otras cosas, si es mas rentable
terminar un ciclo de educación primaria para las mujeres o una
universitaria, y a partir de ello derivar las prioridades de los distintos
niveles educativos dentro de una política educativa consistente, por
ejemplo, con una estrategia de desarrollo económico y de distribución
del ingreso.
fci masivo ingreso de ia mujer en la actividad económica es posible,
debido a que puede y desea trabajar, por que ha logrado aumentar su
escolaridad media y fundamentalmente, por que necesita aumentar sus
ingresos familiares para satisfacer sus necesidades básicas. En esta
dinámica las formas semi-empresanal y familiar de organización de ia
producción y de trabajo - comúnmente englobadas bajo los términos
genéricos de sector informal o micro empresa- femenina, sobre todo
de aquella que proviene de los estratos socio económicos de menores
recursos.
_________________________________________________________________ 55
esta forma dominante de inserción laboral de la mujer en los estratos
más atrasados de la economía, se asocia con factores de carácter
estructural, con ias condiciones generadas por las orientaciones y ei
curso de política económica vigente para el comportamiento más
amplio de relaciones de género entre hombres y mujeres, su significado
en el funcionamiento social.
En este contexto la mujer se encuentra, ampliamente representada,
como fuerza laboral en los sectores más atrasados de la economía,
aspecto que se explica a partir de las consideraciones de género, y
otros factores asociados a la ausencia de oportunidades de empleo
productivo y adecuadamente remunerado.
Esta construcción cultural de lo femenino, y por lo tanto del trabajo
que desarrolla la mujer, se traduce en una discriminación objetiva y
creciente en el empleo, los ingresos, y ei acceso a recursos productivos,
independientemente de su condición socioeconómica. Sin embargo, en
un marco global de subordinación de género en el ámbito iaborai, ia
discriminación se agudiza en los más bajos de la jerarquía social, por
que a la condición de la mujer, se añade la condición de pobreza.
________________________________________________________________ _ 56
De acuerdo a datos de investigaciones realizadas por el CEDLA, se
muestra que la población PEAFEM (Población Económicamente Activa
Femenina), disminuyo en lo que era en 1992 una participación del
41% el 2000 disminuye al 37.3%, manteniéndose constante el 2001
con ei 4i% , en comparación a Ja PEÁMASC. (Población Económicamente
Activa Masculina), siempre a predominado su participación, ya que para
el 2000 es 49.5% y el 2001 un 50.3% esto es en el Sector Urbano. 8
Ei empleo femenino a pesar de la estructura de participación en el
mercado ba tenido un ascenso constante en 1992 las mujeres
representaban solo el 24% del total de asalariado, a penas un 2% por
etóma de su participación en 1976, ya que se incorpora de forma
masiva al sector informal por necesidad de contribuir al ingreso
familiar.
_________________________________________________________________ 57
De acuerdo a la investigación realizada por el CEDLA se evidencio que
existe diferencias salariales, en 1991 el ingreso promedio de las
mujeres era apenas el 330 Bs., un monto muy reducido, si se compara
solamente con el costo de la canasta familiar alimentaría, que en ese
año ascendía a 508 Bs, Considerando los ingresos promedio que
obtienen en actividades del sector familiar, la mitad de las mujeres,
con su trabajo de largas jornadas, apenas contribuye con el 50% de
los requerimientos monetarios para cubrir con la canasta alimentaría,
Asimismo, discriminación salarial y el menor acceso a recursos
productivos por parte de la mujer, determinan que en promedio, sus
ingresos sean apenas el 60% del que obtienen ios hombres, y
Cuadro 3.6 CIUDADES DEL EJE:
INGRESOS NOMINALES PROMEDIO POR SECTORES DE LA ECONOMIA SEGÚN GENERO 1991
S E C TO R E S IN G R E S O S D IFER EN C IA LES D IFER EN C IA LES P O RS E C TO R (E M P R E S A =100) 8 9
DE EC O N O M ÍA T O T A L H O M B R ES M U JE R E S H O M B R ES M U JE R E S T O T A L H O M B R ES M U JE R E S
TO TA L 451 540 330 100 61,1
ES TA TA L 508 573 385 100 67,2 88 94 91
EM PRESARIAL 573 610 424 100 69,5 100 100 100
SEMÜEMPRESARÍAL 516 520 498 100 95.6 30 85 117
FAMILIAR 368 470 278 100 5&1 84 77 65
SERV. D O M E S TIC O 151 210 145 100 69 26 34 34
FUENTE: Encuesta integrada de hogares, INE, 1991
8 MONTERO, Lourdes. Los nuevos mundos del trabajo: Empleo asalariado en Solivia, CEDLA: Doc. De trabajo, agosto de 2003, pag. 33.9 íbkfem.
58
Figura 3.6
ErSw3 modalidad dominante do ocupación ss si rssiiit3do ds la daja
demanda de mano de obra femenina en ei mercado laboral. Con una
tendencia decreciente, desde ia aplicación dei PEA. en 1991 . solamente
el 33% logra acceder al empleo asalariado,, en muchos casos del sector
núhhcn {educación, salud v administración centran . Dorcentaie aue !!eoa# ' ' ' ' ' ' ‘ ‘ * / - - - - - / 9 I ^ I •
la mitad de la exhibe la PEAMASC (Población Económicamente Activa
Masculina) 10
Cuadro 3.7
59
CIUDADES CAPITALES:OCUPADOS POR GRADO DE ASALARIAMIENTO SEGÚN GÉNERO 1985-2004
(En porcentaje)POSICION OCUPACIONAL Y SEXO 1985 1989 1991 2001* 2004*
TOTAL 100 100 100 100 100ASALARIADOS 52,4 44,6 50 48,51 48,52NO ASALARIADOS 42,6 48,5 43,8 46,76 46,10SERVICIO DOMESTICO 5 6,9 6,2 4,73 5,37
HOMBRES 100 100 100 100 100ASALARIADOS 61.2 59 61,8 61,35 61,09NO ASALARIADOS 38,4 40,5 37,2 38,26 38,49SERVICIO DOMESTICO 0,4 0,5 1 0,39 0,41
MUJERES 100 100 100 100 100ASALARIADAS 37,4 27,4 33 31,85 31.85NO ASALARIADAS 50,2 42,2 46,6 45,94 45,92SERVICIO DOMESTICO 12,8 14,8 13,6 22,21 22,23FUENTE: Encuestas Permanente e integrada de hogares, rNE, 1985-1991,* Son proyecciones propias (Ver Anexo Proyecciones Cuadro 9)
Figura 3.7
Hombres¡ r-1 A Oi l_í r vv2A LA R ID O S jf
i_i unníw i!
ASALARIADOSO SERVICIO
DOMESTICO
FUENTE: Encuestas Perm anente e integrada de hogares, INE, 1985-1991, elaboración propia. 10
10 Ibkfcm.
Figura 3=8
60
Mujeres
;□ SERVICIO [ DOMESTICO j¡
FUENTE: Encuestas Pcnnancntc e integrada de hogares, INE, 1985-1991,Elaboración propia
El indicador que mejor resume ia problemática laboral de fuerza de
trábalo, es el grado de subutilización medio a partir del ingreso por
hora trabaiada. El mantenimiento de balos salarios, como variable de
ajuste del mercado labora!, y su incidencia en la caída de los bienes y
servicios oue ofertan los trabaladores no asalariados: además de otrosi
factores vinculados con la escasa productividad y el rezago tecnológico
de nuestra economía, se ha traducido en un aumento en los niveles de
subutilización de la fuerza labora! que gran porcentaje percibe un
ingreso horario menor a! ingreso horario normativo 11.
Esta maonlfud. con lioeras variaciones, se observa en todos los•jr v ' —/ »
sectores, ramas de actividad y posiciones ocupacionales. También en
este caso las muleros oresentan niveles más altos de subutiJizacion.«/ • 9
principalmente en los sectores semiern presa ría! y familiar.
C n /4 OUUVII V k/iU
61
CIUDADES DEL EJESUBUTILIZACION DE LA FUERZA DE TRABAJO POR GÉNERO, 1991
SECTORES DE LA ECONOMIA TOTAL HOMBRES MUJERESTOTAL 71,8 68,1 77,5ESTATAL 65,1 65,2 64,7EMPRESARIAL 70 70,1 69,8SEMIEMPRESARIAL 74,4 73,1 78,8FAMILIAR 70,1 62,7 76,6SERVICOI DOMESTICO RAMAS DE ACTIVIDAD
98,4 96,8 98,6
MANUFACTURERA 74,2 73,3 76,2COMERCIO 73,6 64,3 78,4SERVICIOSPOSICION OCUPACIONAL
65,1 57,6 74,2
OBRERO 85,4 84,1 97.7EMPLEADO 68,9 67,7 71,1TRABAJADORES DE CUENTA PROPIA
69,9 62,5 76,5
EMPLEADOR 41.6 40 46,8FUENTE: Encuesta integrada de hogares. iNE. 1991
Figura 3.9 11
FUENTE: Encuesta integrada de hogares. !NE. 1991, elaboración propia
11 Se refiere a! ingreso horario requerido para cubrir el costo de la canasta alimentaría.
La economía presenta incipiente producción manufacturera y agrícola,
ya que ésta esta dirigida hacia e! mercado interno, y solo las actividades
extractivas orientadas al sector externo (hidrocarburos y minería), son
los elementos que generan baja capacidad de empleo en la economía.
Si se analizan los datos, se observa que en los establecimientos de
mayor escala (con más de 50 trabajadores) contribuyen al 65% del
valor total del producto, y solo generan 8,7% del empleo nacional y la
micro y pequeña empresa (con menos de 9 trabajadores) proveen
25.5% del PIB y generan 83.1% de empleo nacional.
En lo que concierne a la productividad las empresas grandes tienen una
capacidad bastante superior a las microempresas producto de mayor
dotación de capital humano calificado, mayor oportunidad de adopción
tecnológica y mayores posibilidades de acceso a mercados externos.
Otro de los problemas que produce la pobreza es producto del bajo
efecto del crecimiento de acuerdo a la EBRP (Estrategia Boliviana de
Reducción de la Pobreza) la elasticidad de reducción de la pobreza
respecto al crecimiento es 0.6 para el área urbana y 0.3 para áreas
rurales, esto significaría que con el crecimiento para el 2004 del 3.5%
se reflejaría una reducción de la pobreza de menos de medio punto
porcentual para el área urbana y 0.2 puntos porcentuales para el área
rural producto de un aumento sostenido del número absoluto de
hogares que viven bajo la línea de la pobreza.
De esta pobreza que existe en la economía las mujeres llegan a
absorber el mayor porcentaje y por lo tanto son las directas receptoras
de los problemas estructurales de pobreza y pobreza extrema. Esto se
puede observar claramente observando las tasa de termino de primaria
____________________________________________________________________________________ 62
que en el octavo de primarla la tasa de termino para el 2001 es de 69.6
y mucho mas pequeña en lo que concierne en la tasa de termino de
cuarto de secundaria que alcanza a 47.9 por ciento que refleja la
manera como la mujer desde muy temprana edad absorbe ios
problemas familiares.
____________________________________________ ____________________ 63
3.1.3 Empleo, pobreza y salario
La estructura del mercado laboral rural en Bolivia es muy diferente a la
de! mercado urbano. De acuerdo a CEPAL (1999) una diferencia
importante está en que la Tasa de Participación Global (TGP) del área
rural es mayor que la del área urbana. En efecto, de acuerdo a datos del
Instituto Nacional de Estadística (INE) la TGP de! área rural es de 76%,
mientras que en el área urbana es 58%, esta mayor participación se
mantiene tanto para hombres como para mujeres. Este fenómeno se
debe a que la proporción de la población potencialmente capacitada para
ejercer una actividad económica es más alta en el área rural que en los
centros urbanos, de esta manera las actividades productivas son
realizadas por toda la familia, (CEPAL, 2000).
Cuadre 3.3Tasa de Desempleo Abierto
*389 19S0 1931 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001* 2002* 2003* 2004*
■asa de Desempleo Abierto (TDA)
9,57 7,23 5,91 5,52 6,00 3,14 3,64 4,23 4,79 4,43 7,21 7,40 3,36 4,37 4,78 4,98
Hombres 2.09 3,6 0,33 2,13 3,69 0,29 3,7 6,17 0,29 3,94 6,22 0,67 3,89 6,94 0,39 3,69
Mujeres 2,2 4,1 0,15 1,99 3,61 0,19 5,08 8,49 0,7 5,86 8,99 1.26 4,83 8,80 2,35 4,25FUENTE: Encuestas Permanente c integrada de hogares. INE, 1985-1991,* Son proyecciones propias (Ver Anexo Proyecciones Cuadro 11)
Figura 3.10
64
Elaboración propia
Cuadro 3.10
PRINCIPALES INDICADORES DE EMPLEO. 2002 (En porcentaje)
Hombres Mujeres TotalTasa de ocupación 85,7 64,5 75,3Tasa de desempleo abierto 6,94 8,8 4,37Tasa global de participación 86,1 65,8 76,2Fuente: INE, 2004.T a s a G l o b a l d e P a r t i c i p a c i ó n : (Población Económicamente Activa/Población en Edad de Trabajar) x100.i a s a d e D e s e m p l e o A b i e r t o : ¡representa ¡a proporción ae ta Footacion tconomicamente Activa que en el periodo de referencia de la encuesta no trabajo ni una hora a la semana a pesar de que realizaron acciones de búsqueda de un empleo asalariado e intentaron desarrollar alguna actividad por su cuenta:TDA = (Desempleo abierto / PEA) x 100.T a s a d e O c u p a c i ó n . (Población Ocupada i Población Económicamente Activa) x 100.
Figura 3.11
65
Elaboración propia.
Como se observa ei gráfico ei desempleo de mujeres es más elevado
aue el desempleo de hombres.
Cuadros. 11| CLASIFICACIÓN DE LOS OCUPADOS RURALES SEGÚN TIPO DE OCUPACIÓN Y GÉNERO. 2002
(En porcentaje del total de ocupados)
Trabajadores Trabajadores no asalariados Trabajadores no pagados TotalAsalariados (a) Trabajador por Otros trabajadores Total Familiar o aprendiz sin ocupados
m cuenta propia no asalariados (b) remuneración!|ir 5 18 2 20 75 100(toiibre 13 48 7 55 32 100mbos sexos 10 35 5 40 50 100
Fuente: INE, Base de Estadísticas <2004a Dentro de la categoría de asalariados se encuentran los: obreros, empleados, empleadas deí hogar y patrones socios o empleadores aue sí reciben saladosb En la categoría otros trabajadores no asalariados están los: cooperativista de producción ypatrones socios o empleadores que no reciben salarios.
Figura 3.12
66
Fuente: INE. Base de Estadísticas (2004). elaboración propia
También se pude apreciar que la categoría ocupacionaí en la que se
ubican la mayoría de las mujeres es la de familiar o aprendiz sin
remuneración, mientras los hombres se ubican en la categoría
trabajador por cuenta propia. De acuerdo al Manual del Encuestador de
la MECOVI los trabajadores familiares o aprendices sin remuneración
son personas que realizan alguna actividad sin recibir a cambio
remuneración monetaria o en especie, pudiendo ser familiar o no del
dueño del lugar donde trabaja (INE, 2002).
67
Cuadro 3=12RELACIÓN DE INGRESOS ENTRE MUJERES Y HOMBRES. 2000
(Ingreso promedio mensual Bs.)
Zonas ruralesIngreso promedio mensual (Bs.)Promedio de horas trabajadas por semana Ingreso promedio por hora/semana Sector agropecuario Ingreso promedio mensual (Bs.)Promedio de horas trabajadas por semana Ingreso por hora/semana
Fuente: ENE, Encuesta de Ccndici<
Mujer Hombre Relación M/H(En porcentajes)
90,81 267,58 3440,1 43,4 922,26 6,17 37
43,44 173,84 2540,08 43,25 931,08 4,02 27
de Vida 2000 <2004\
Figura 3.13
ZONAS RURALES
Ingreso promedio por
hora/semana
Promedio de horas
trabajadas por semana
Ingreso promedio
mensual (B s .)
50 100 150 200
BOLIVIANOS
250
□ Hombre B Mujer
300
Fuente: INE, Encuesta de Condiciones de Vida 2000 (2004), elaboración propia.
Figura 3.14
68
SECTOR AGROPECUARIO
ingreso promedio por hora/semana
Promedio de horas trabajadas por
semana
ingreso promedio mensual (Bs.)
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
BOLIVIANOS
v___________________________________________________JFuente: !NE. Encuesta de Condiciones de Vida 2000 (2004). elaboración oroois
El cuadro 3.12 muestra que las principales categorías de empieo en el
área rural son: trabajador por cuenta propia,- donde se concentran 35%
de los ocupados y familiar o aprendiz sin remuneración, donde se ubican
50% de ios ocupados. Esta estructura ocupaciona! es propia de formas
de organización productivas donde domina la pequeña explotación
agrícola, integrada por una unidad familiar campesina encargada de la
producción. La supervivencia de estas familias se basa en la producción
de bienes de autoconsumo y en ios ingresos monetarios muy
restringidos provenientes de Ja venta de productos al mercado.
En caso de que las mujeres sí perciban ingresos por su trabajo estos son
poco más de un tercio de los correspondientes a los hombres. Esto en el
marco de ios limitados ingresos monetarios de los trabajadores rurales,
que en promedio ganan un 82% menos que los trabajadores en las
zonas urbanas. La situación es aún más grave para los trabajadores
agropecuarios, donde como se mencionó anteriormente se concentran ia
mayoría de ios trabajadores rurales.
___________________ ________________________________________ 69
3.1,4 Trabajo y pobreza
Las mujeres bolivianas aportan una cuota importante a las necesidades
de trabajo del mercado urbano, en el año 2002 el 45% del total de la
fuerza de trabajo estaba integrada por mujeres. Eí cuadro 3.13 muestra
que ia participación económica de la mujer aumentó sostenidamente en
los últimos trece años, se observa que en el año 2002 la Tasa de
Participación en la Actividad Económica de las mujeres fue de 57%, es
decir de cada 100 mujeres en edad de trabajar 57 son económicamente
activas 49 como ocupadas y S como desempieadas. Es importante
mencionar que la tasa de desempleo de las mujeres es mayor que la
tasa de los hombres, ya que solo 5 de cada 100 hombres estuvieronHocnmnlD rlnc of ">00
La tasa de participación de las mujeres urbanas bolivianas es
especialmente elevada en comparación con ios restantes países de la
región, sólo la supera Guatemala en un punto porcentual y Colombia la
iguala. Aunque no hay estudios recientes es posible sugerir que la
combinación de aitos niveles de pobreza, alta informalidad en el empleo
y características culturales asociadas al trabajo de las mujeres indígenas
expliquen esta situación. La participación económica de los hombres,
que por razones de género es siempre superior a las mujeres, aumentó
solo levemente en ios últimos años, por lo que la brecha de género en
Br \ l í \ / i a H a H i c m i m i i r f n a "70 n i i n f n c n n r7 ''o r jf * i j a l p eun y iu i iu uíuí í m ruiuu ÜC -e_ w O ■<c_-w uui ivuu uui uvi W i
70
Cuadro 3,13Tasa de Participación en fa actividad económica, zonas urbanas 1989-2004
(En porcentajes)1989 1994 1997 1999 2000 2002* 2004*
Hombres 47 51 51 54 54 57 58Mujeres 73 75 75 75 77 77 76Brecha -26 -24 -24 -21 -23 -20 -18Fuente: INE, Encuesta de Condiciones de Vida 2000 (2004)., elaboración propia
* Son proyecciones propias (Ver Anexo Proyecciones Cuadro T 5
Figura 3.15
Tasa de Participación en la actividad económ ica, zonas urbanas1989-2004
Fuente: INE, Encuesta de Condiciones de Vida 2000 (2004), elaboración propia.
La pobreza, asociada a menor educación e ingresos insuficientes para
contratar servicio doméstico pagado restringe las oportunidades
laborales de las mujeres. En el año 2002, el 53% de las mujeres pobres
participaba en la actividad económica en comparación con 61% de las
mujeres no pobres.
Sin embargo, dichas diferencias no se registran en las tasas de
participación de las mujeres bolivianas por años de educación, variable
muy asociada a la pobreza. La participación de ias mujeres con menos
de 4 años de educación es similar a la de las mujeres con más de 12
€?ñ0s de educación. En todos ios países de la región, con ia excepción de
Solivia y Perú., existen grandes brechas entre las oportunidades de
trabajo de ambos grupos de mujeres. Así por ejemplo, en México la tasa
de participación de las mujeres con más de 12 años de instrucción es
más del doble de las con menos de 4 años de instrucción, en Costa Rica
la relación es más de tres veces.
I l
CAPI i ULO IV
4,1 MARCO PRÁCTICO
Pn éste capítulo se aborda la parte práctica de la presente tesis,
buscando la demostración de la hipótesis planteada y además lograr
cubrir los objetivos planteados en ésta investigación.
1,1 Análisis de variables
Para realizar el análisis de variables que se incluirán en el modelo
econometrico, primeramente se analizara el comportamiento de cada
una de manera particular, para después recaer en la estimación del
modelo multinomi al.
Para evitar el problema de la participación de la mujer en el mercado
laboral, se selecciono la PEA {Población Económicamente Activa), que
son las mujeres que si pueden participar en el mercado laboral.
4,1,2 Análisis estadístico
Para éste análisis se cuenta con una muestra de 5.352 mujeres en el
contexto nacional de la encuesta MECOVI, ya que se tiene solo ésta
cantidad de datos, producto de la eliminación de los hombres en la
encuesta, tomando en cuenta que en la encuesta de hogares existe una
muestra de tamaño 25.166, de los cuales 12.461 son hombres o sea un
49,5% y 12.705 son mujeres o sea un 50.5%, de la muestra de mujeres
solo 5.352 son PEA (Población Económicamente Activa), finalmente
para realizar la selección de la muestra se descarta a las mujeres que
no encuadran en ninguna categoría de ocupación laboral, y todos los
cálculos como selección de la muestra han sido realizados por el
paquete estadístico SPSS.
La variable no métrica dependiente es el tipo de trabajo de las mujeres,
que se divide en 8 categorías y ia cantidad de mujeres que se dedican a
cada actividad se presenta en el gráfico siguiente.
Gráfico 4,1 Pregunta
f \¿Usted trabaja como?
ji trabajador(a)
familiar o
! aprendiz sin remuneración
46%
_________________________________________________________________ 73
\__________________________________________________________F u e n t e : MECOVI 2001, elaboración propia
En el gráfico se puede ver que el mayor porcentaje de mujeres que se
dedican a trabajo familiar sin remuneración, o sea un 46% de la
muestra, un 31% es por cuenta propia, un 14% como empleado y un
5% como empleada del hogar, lo que significa que las mujeres en
Solivia, en mayor proporción trabajan sin remuneración, luego las que
empteada(o) del hogar
5%obrerada)
3% empleado
/ 14%
Otros 1 %
trabajadora) por cuenta
prope
31%
trabajan en cuenta propia, donde no existe trabajo seguro, entonces se
puede concluir que las mujeres se dedican a trabajos de mala calidad.
_________________________________________________________________ 74
Realzando el anáfisis de fa edad y fa ocupación que realiza la mujer,
donde los resultados se presentan en la tabla 4.1.
4. i . 2. i Horas promedio de trabajo
Analizando la variable horas de trabajo que realiza la mujer en las
diferentes ocupaciones que tiene, se encuentra que el trabajo que
requiere más horas al día es la empleada del hogar, y donde se ubican
la mayor cantidad de mujeres es en el trabajo del hogar sin
remuneración, llegando a ocupar en promedio 6 horas al día a ésta
labor.
USTEDTRABAJACOMO
Total
Cuadro 4.1Horas promedio de trabajo
Cuantas prom M o al trabaja
Medra Desviacióntípica Recuento
Obrería) 8 3 148empleado 7 3 730trabajadora) por euertfa propia 7 3 1663patrón, socio o empleador pue si recibe remuneración 6 2 8
partrón, socio o empleador que no recibe\ WítUíHSawt« í 8 3 52
cooperativista de producción 8 5 3trabajadora) farrofcar o aprendiz sm
6 3 2484
empleadlo) del bogar 9 4 264
5352Fuente: MECOVI 2001, elaboración propia
4.1 = 2=2 Pobreza
75
La pobreza se la obtiene con la variable indigencia por mix que es tma
variable ya calculada por el INE.
Cuadro 4.2
Incidencia por Mix
Incidencia por MixFrecuencia Porcentaje Porcentaje
váüdoPorcentajeacuminado
Válidos No Pobre 1964 35,1 35,1 35,1
Pobre 3633 64,9 64,9 100,0
Teta! 5597 100,0 100,0Fuente: MECOVI 2001, elaboración propia
Gráfico 4.2
Fuente: MECOVI 2001, elaboración propia
Con se observa en el gráfico, el 64,9% de las mujeres es pobre y solo el
35.1% es no pobre, lo que refleja claramente que la mayor parte de las
mujeres son pobres.
4,1,2.3 ingreso laboral
76
El Ingreso labora! es el monto que recibe la mujer por ía realización de
determinado tipo de trabajo, en éste caso (ver cuadro 4.3), se observa
que el promedio de remuneración que recibe la mujer trabajadora
familiar es de 270.99 Bs. con una desviación típica de 578.22 Bs. y de
trabajo por cuenta propia 786.46 Bs, con una desviación de 1246.78
Bs., resultados que muestran que en cualquier tipo de trabajo que
realiza la mujer es muy riesgoso, o sea es bastante heterogéneo, por la
desviación estándar que es elevada.
Cuadro 4.3 Ingreso Laboral
Ingrese Laberai
Media Desviacióntípica
obrero(a) 233,17 1-93,67
Empleada 1867,1! 2100,71
cuenta propia786,46 1246,76
EN ESTA
patrón, socio o empleador que si reciberemuneración
OCUPACIÓN USTED TRABAJA
COMO
patrón., socio o empleador que no reciberemuneración
1674,87 1185,59
cooperativista de producción
3,33 -
trabajadora) familiar o aprendiz sm remuneración
270,99 576,22
empteada(o) óet nogar
390,00 206,70
Fíjente: MFCOVí 2001, eiaborsciórr prZfpic
77
4.1.2,4 Edad
làD !3 i.4Relación Edad y Ocupación que realiza la mujer
Edad en añas
WSvifn Desvtactort Recuentotípica
32 13 148Empleado 33 11 730irabafadona) por cuenta propia 43 ts 1663
patrón, sodo o
USTEDempleador que si recibe 39 13 8
TRABAJA patrón; sodo o empleador q«e 43 14 52COMO oq recibe remuneracióncooperativista de prockicdórv 37 16 3
traba|adof{al familiar o aprende sin remuneración
31 18 2464
empleada^} deí bogar 26 13 264
Total 5352
r-wfíte: MfcCOVf 2001, elaboración propia
Se observa que la edad media de una mujer obrera es de 32 años con
una desviación de 13 años, pero, solo existen 148 mujeres deí total de
ía muestra, eso representa un 3% de la muestra, por otro lado algo
interesante es que existen mujeres con una edad media de 43 años en
trabajadoras por cuenta propia, y las mujeres en promedio más jóvenes
se dedican a empleadas del bogar.
El nivel de instrucción de las mujeres, tiene el siguiente comportamiento
4.1.2.5 Variables de capitai humano
78
Tabla 4,5¿€uái es ei nivel de instrucción?
CATEGORÍA FRECUENCIA PORCENTAJENinguno 1100 19:7curso de alfabetización 12 0,2Educación pre-escolar 5 0,1básico (1 a 5 años) 1154 20.6intermedio (1 a 3 años) 354 6,3medio (1 a 4 años) 452 8,1primaria (1 a 8 años) 1378 24,6secundaria (1 a 4 años) 471 8,4Educación básica de adultos (eba) 3 0.1centro de educación media de adultos (cema) 39 0,7Normal 172 3.1Universidad (licenciatura) 280 5,0Técnico de universidad 24 0,4Técnico de instituto 128 2,3otros cursos 25 0,4Tota! 5597 100
-ruenre: fitCO V i 2001. eiaboracSórv preste
puede observar, existe un mayor porcentaje ue mujeres que
solo tienen un nivel de instrucción primario y básico, por otro lado debe
existir preocupación ya que en 19.7% de mujeres no tiene ningún grado
de instrucción, o sea 1.100 mujeres, que es muy preocupante.
Gráfico 4,3
79
¿Cuál fue su nivel de instrucción?Q ninguno
■ curso de alfabetización
□ educación pre-escofar
0 básico (1 a 5 anos)
a intermedio (1 <¡'S afros)
¡» medro (1 a 4 afros)Iin primaria (1 a 8 anos)J !'■ secundana (í a 4 .afiosj
■ •©d-a&a&iár? básica deadultos (eba) ,
» centro de educación media) de adultos (cerna)
H norma)
■ universidad (licenciatura) fi: □ técnico de -universidad |I I B técnico de instituto
n otros cursos
Fuente: MECOVI 2001, elaboración propia
4.i . 2=6 Variables socioeconómicas
En lo que se refiere al estado civil, se tiene lo siguiente:
Tabla 4.6Estado Civil
CATEGORIA FRECUENCIA PORCENTAJEsoltera 1667 30casada 2432 43conviviente /concubino 706 13separada 161 3divorciada 64 1viuda 369 7Total 5399 96Sistema perdidos 198 4
5597Fuente: r-itCOVI 2001, elaboración propia
100
En la tabla se puede ver que existe una mayor proporción de mujeres
casadas con un 43%, o sea de la muestra 2.432 mujeres, también es
importante la proporción de mujeres solteras con un 30% y de manera
reducida las otras categorías.
_________________________________________________________________ 80
Gráfico 4.4
Estado civil ■ soltero(a)
□ casado(a)
H conviviente /concubino
¡i separado(a)
■ divorciado(a)
viudo(a)
Fuente: MECOVI 2001, elaboración propia
En lo referente al idioma, se tiene la siguiente información;
Tabla 4.7
Primer idioma que hablaIDIOMA FRECUENCIA PORCENTAJE
q u e c h u a 1408 2 5 ,2
a y m a ra 871 1 5 ,6
ca ste lla n o 3 2 4 3 5 7 ,9
gu a ra n í 27 0 ,5
extranjero 2 3 0 ,4
otro nativo 2 3 0 ,4
Total 5595 100,0S iste m a 2 0 ,0
5 5 9 7 100Fuente: MECOVI 2001, elaboración propia
81
S ptimet idioma que se había en Boíivia es eí castellano. en ío que se
refiere a mujeres, representando un 57.9%, luego en menor proporción
se encuentran eí quechua y eí ay mará, en ío que se refiere a ios demás
idiomas no llegan a tener relevancia.
tráfico 4.5i
Primer Idioma que habla
mq u e c h u a 1t i;Oaymara
f n castellano f-■ guarani¡O e x tra n je ro |
[ B otro nativo
Fuente: MECOVI 2001, elaboración propia
En ío que se refiere a la pregunta sabe leer y escribir; se tiene la
siguiente información:
Tabla 4.8
¿Sabe leer y escribir?F R E C U E N C I A P O R C E N T A J E
si 4 3 2 9 77
no 1 2 68 2 3
To ta l 5 5 9 7 100Fuente: MECOVI 2001, elaboración propia
Se observa en ía tabla 4.8 que el 77% de mujeres si sabe ieer y escribir,
pero un 23% no, esto puede tener fuertes repercusiones en ía calidad
de empleo o salario que perciban las mujeres.
Gráfico 4.6
82
¿Sabe leer y escribir?
23%
¡asi j:i
SFuente: MECOVI 2001, efaboración propia
Para determinar eí número de hijos, se utiliza la cantidad de miembros
de! hogar que tiene el siguiente comportamiento que se relaciona con la
ocupación de la mujer en el contexto nacional.
Tabla 4.9Miembros del hogar y trabajo que realiza
m i f u n r - A C - n oImCmUrwo uCu nüW K
'Jadía Desviación Recuentotípica
obrero(a) 5,18 2,42 148Empicado 4.72 2,38 730
usted Trabaja trabajador(a} por cuenta propia 4,55 2,30 1863como patrón, socio o empleador que si recibe 3,75 1,28 8
patrón, socto o empleador que no recibe rerraíneractáfi 4,02 1,70 52
cooperativista de producción 4,33 ,58 3trabajador^ Éam&ar o aprendiz sinremuneración 5,47 2,29 2484
empteabaío) del bogar 5,53 2,73 264Total 5352
rúente: MECOVI 2001, elaboración propia
La información de la tabla 4.9 muestra que en promedio de la muestra
que existen 5 miembros, esto quiere decir que existen
aproximadamente 3 hijos. Si se calcula el promedio general de
miembros del hogar, se puede decir que en promedio existen 5
miembros, lo cual es una buena aproximación del número de hijos
promedio que es 4 por familia.
Finalmente, se tiene que ubicar dimensionalmente a la mujer, esto se
realiza a través del departamento en que reside, cuyos datos son los
siguientes:
_________________________________________________________________ 83
Tabla 4.10Residencia por Departamento del País
DEPARTAMENTO FRECUENCIA PORCENTAJEChuquisaca 411 7La Paz 1530 27C ochabamba 1155 21Oruro 405 7Potosí 488 9Tafija 438 8Santa Cruz 796 14Beni 287 5Pando 87 2Total 5597 100
Fuente: MECOVI 2001, elaboración propia
En la tabla 4.ÍG se puede ver claramente que la mayor cantidad de
mujeres se encuentra en los departamentos del eje central con més dei
60% de la muestra, entonces esto permitirá realizar una buena
estimación.
84
Gráfico 4.7
Departamento
8%
9S
1 A O L
7%
5% 2% 7%
21%
27%
□ C h u q u is a c a
□ L a P a z
□ C o c h a b a m b a
□ O r u r o
■ P o to s í
□ T a r i ja
□ S a n t a C r u z
□ B e n i
■ P a n d oJ
Fuente: MECOVI 2001, elaboración propia
El análisis y los resultados obtenidos para cada una de las variables
muestran el comportamiento de las mismas que permitirán realizar las
estimaciones referidas a la demostración de la hipótesis.
Para el análisis se requiere el uso de modelos de probabilidad logística
multinomial, que permita estimar la relación con la posición de la mujer
boliviana en el mercado laboral, donde el propósito fundamental es
determinar los factores que tienen mayor efecto sobre dicha posición
de la mujer boliviana.
Un modelo fantástico, para trabajar en ésta tesis, será el modelo
multinomial, que es un modelo de decisión basado en la distribución
logística, que permite calcular las probabilidades sobre la ocurrencia de
una serie de eventos independientes y además de carácter mutuamente
excluyentes.
La virtud de éste tipo de modelos, es el hecho de que la variable
dependiente toma una serie de valores o categorías no métricas,
ampliando las posibilidades de estimación mucho más potente que el de
tos modelos iogil o probit, ya que en éstos modelos fas variables solo
toman dos valores, o sea son binarios; en cambio, en el modelo
multinomial la variable dependiente toma muchos valores.
___________________________________________________________ _ 85
4=3L3 AnáSists Muft*variante
El análisis multivariante, es un análisis que busca trabajar de manera
conjunta el comporta miento de las variables, primeramente se realiza el
análisis factorial y posteriormente el análisis discriminante.
4,1.3.1 Anáfisis factorial.
El análisis factorial es un método estructural, en cuanto a establecer
relaciones descriptivas de las variables. Las variables utilizadas en el
método deben ser cuantitativas; es decir, estar expresadas en unidades
métricas. La extensión al caso de variables no-métricas se realiza
El interés del análisis factorial se centra en la descripción de datos más
que en la inferencia estadística. La principal aplicación de este método
es en la reducción de datos, identificando un pequeño numero de
factores que expliquen la mayoría de la varianza observada en un
numero mayor de variables manifestadas. El análisis factorial también
puede utilizarse en descubrir la estructura básica que sustenta un
conjunto de medidas (variables observables); desarrollar una escala
sobre la cual pueden compararse algunos temas; y servir como paso
previo a técnicas de análisis de dependencia ya que permite transformar
datos en factores que no están correlacionados entre sí
(independientes), eliminando e! problema de multlcolineaüdad.
i« ii o> J a — El modelo factorial
El análisis factorial es un método estadístico cuyo objetivo esr p n r o c o n f p r <in r n m ' i i n f n r i o x /a r ¡ a h lc ic ran f á r m i n n c r i o u n m o n n r n ú m o r ní V O C i 1 \ . Q Í ü l i O Ü I I j I 1 t v C3V- W U ! » U U l O v ? v—** W í 1 1 * 1 * I V I O U l I I I i v * l * v n H U I I I V I o
de variables hipotéticas o factores, ios cuales conservan la mayor parte
de la información del conjunto origina! de datos. Para esto, asume que
cada variable original puede ser descompuesta en la suma de un
pequeño número de factores comunes más un término de error
atributbíe a fas fluctuaciones muéstrales de tos valores individuates de
cada variable. Este método se basa en la información contenida en ía
matriz de coeficiente de correlación, cuyos elementos representa el
grado de asociación lineal entre las variables.
El modelo de análisis factorial común expresa cada variable como una
combinación lineal de los factores comunes a todas las variables y un
factor único a la variable:
Donde:Zj = a.j¡ Fj + aj2 F2 + ... + ajlu Fin + U,
zj = la variable normalizada j-ésima.— los factores comunes.
m = el numero de factores comunes a todas las variables. U, = el íaeior único a la variable z¡.€>•■ — loe ía/'InrioW i n o r o i— 1 0 m\
-Las cargas factoriales representan 4a importancia de que el i-ésimo
factor (F¡) tiene en !a definición de la j-ésima variable (zj). Aunque la
función previa parece una ecuación de regresión, fio es tai. Desde fuego,
debe saberse de antemano el numero de factores en el problema que se
esta analizando, pero estos factores, ai contrario que en ei análisis ue
regresión, no se pueden observar directamente. La variable U5 si es
análoga al residual en una regresión y representa las variaciones
aleatorias producidas en los resultados por el efecto especifico de la
variable Zj.
inicial mente para realizar éste análisis se presentan las estadísticas
descriptivas de cada variable.
_________________________________________________________________ 87
Tabia 4.11
Estadísticos descriptivos
Media m ___TM
usted trabaja como 4,80 2,267 5597Ingreso Laborar 401.4665 913,02820 5597cuantas horas promedio al día trabaja
6,67 3,127 5597
la semana pasada trabajo1,19 ,396 5597
incidencia por mrx ,6513 ,47661 5597sabe leer y escribir 1,24 ,430 5597cual fue ei nivel de instrucción
15,56 3,398 5597
edad en años 36,23 16,273 5597estado ctvrí 2 , 2 2 1,323 55971° idioma sabe hablar 2,34 ,913 5597Miembros det Hogar 5,0063 2,36051 5597Departamento 3,95 2,189 5597
Fuente: MECOVI 2001, elaboración propia
Lo interesante de ésta tabla es mostrar el comportamiento resumido y
conjunto de todas las variables utilizadas, por ejemplo el ingreso laboral
88promedio es de 401 Bs. con una desviación típica de 913, mostrando
bastante heterogeneidad de ésta variable, también se observa el
promedio de miembros del hogar que liega a ser 5 con una desviación
típica de 2, mostrando familias en Bolivia bastante numerosas, la edad
p romeo i o oe tas mujeres es so anos con una oesviacion oe lo , que
muestra homogeneidad de ésta variable, las horas que trabaja la mujer
en promedio liega a ser 7 con una desviación típica de 3; esto quiere
decir que la mujer trabaja bastantes horas al día, el resto de variablesn n c a m i o H n n a n H o ¿ c t a f / v r r o a H o K i r l r v ^ a i i a c a a r i i a I í I a H x / ^ ci iv puv^uv-i i u C C o l u i v m í j u u C o i u v v q u v ov»» v^uuncuvi vu«?.
Tabla 4.12Matriz de correlaciones
<s W « ois ET¡ g © ° v-<«fe3
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mm «2 m -ok. —fo « <5© S j 3 E 2C c £3 OO S.
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usted trabaja como 1,000 -,377 -,177 ,222 ,302 ,112 -,236 -.174 -.223 -,204 ,154 -.130
IngresoLabora} -.377 1,000 ,190 -,153 -,355 -146 ,270 ,086 ,077 .152 -,G65 ,095
cuantas horaspromedio al día trabaja
-177 ,190 1,000 -.164 -.085 -,Q23 ,010 ,082 ,060 ,041 -,046 ,£S9
la semana pasada trabajo »222 -153 -,164 1,000 .078 ,054 -.076 -,051 -,059 -»041 ,040 ,011
Incidencia por nrrix ,302 -355 -,085 ,078 1,000 ,194 -.335 -.058 -,039 -,209 ,234 -»122
sabe leer y eserifeff ,112 -146 -023 ,054 ,194 1,000 -,657 ,509 ,244 -,293 -139 -120
Cual fue el nivel de instrucción
-236 ,270 ,010 -,076 -r335 -657 1,000 -,375 -,250 ,338 ,066 ,147
edad en anos -,174 ,086 ,082 -,051 -.058 ,509 -,375 1,000 ,481 -,123 -,300 -,051estado civil -.223 ,077 ,060 -059 -,039 ,244 -,250 ,481 1,000 -045 -214 ,0031o idioma sabe hablar -r2D4 ,152 ,041 -041 -.209 -,293 ,338 -123 -,045 1,000 ,057 ,281
Miembros del Hogar ,154 -065 -046 040 ,234 -139 ,066 -300 -214 ,057 1,000 ,115
departamento -,130 ,095 ,029 ,011 -,122 -,120 ,147 -051 ,003 ,281 ,115 1,000
Metodo de extracción: Anal4010 UC Componentes pn nc?p£í£c-.
89
B análisis factorial analiza la estructura de tas asociaciones entre tas
variables a través de la matriz de correlaciones. Las correlaciones
contenidas en esta matriz son obtenidas mediante el coeficiente de
correlación de Pearson. Un estudio preliminar de esta matriz permite
observar la existencia de una regular asociación (-0,377) entre las
variables tipo de trabajo y ingresos tabora!. Esta elevada correlación
negativa entre estas variables viene a indicar que altos valores ue tipo
de trabajo que en éste caso son los de segunda dase están asociados a
bajos niveles de ingreso y viceversa.
Tabla 4.13ComunaHdades
Inicial Extracciónusted trabaja como 1,000 ,546Ingreso Laboral 1,000 ,461cuantas horas promedio ak día trabaja
1,000 ,500
ía semana pasada trabajotooo ,528
incidencia por ms 1,000 ,598sabe teery escribir 1,000 ,682cual fue ef nivei de instmceion
1,000 ,739
edad en aÑos 1,000 ,711estado civH 1,000 ,5241° idioma sabe hablar 1,000 ,520Miembros de* Hogar 1,000 ,608Departamento 1,000 ,696
Método de extracción: Análisis de Componentes principales.
Para cada variable, ia comunaiidad representa la proporción de la
varianza de aquella que puede ser explicada por los factores comunes,
en otros términos, es la correlación múltiple al cuadrado de la variable
con ios factores. En este caso, las comunalidades son registradas antes
Co
mp
on
en
te
y después del número deseado de factores extraídos. En este caso se
fijó extraer dos factores.
Las comunalidades van de 0 a 1, con 0 indica que los factores comunes
no explican ninguna varianza de la variable y 1 que estos explican toda
la varianza. En este caso, ia proporción de ia varianza explicada por ios
factores comunes es debida a la extracción de dos componentes. Esto
es, la comunalidad de tipo de trabajo es de 0,546 que significa que el
54.6 porciento de la varianza de esta variable es explicada por ios dos
componentes extraídos y de ésta forma se interpretan los demás
resultados.
_________________________________________________________________ 90
Tabla 4.13Varianza tota! explicada
Autovalores inicialesSumas de ias saturaciones ai
cuadrado de la extracciónSuma de las saturaciones al
cuadrado de ia rotación
12
3
4
5
67
89
10 1112
Total2,687
2,219
1,128
1,088
,856
,789
,734
,654
,584
,539
,426
,297
% de la varianza
22,390
18,494
9,399
9,066
7,132
6,571
6,1205,447
4,869
4,490
3,551
2,471
%acumulado
22,390
40,884
50,284
59,349
66,481
73,053
79,173
84,620
89,489
93,978
97,529
100,000
% de la % % de la %Total varianza acumulado Total varianza acumulado2,687 22,390 22,390 2,357 19,643 19,643
2,219 18,494 40,884 1,958 16,313 35,956
1,128 9,399 50,284 1,451 12,089 48,046
1,088 9,066 59,349 1,356 11,304 59,349
Método de extracción: Análisis de Componentes principales.
Varianza totaí explicada: Estas tablas muestran los estadísticos a
cada factor ya sea antes como después de la extracción de los
componentes.
En la columna Total se muestran los valores propios (autovalores),
ordenados por tamaños, obtenidos de la matriz de correlación. Cada
valor propio indica la varianza total explicada por el factor (la varianza
total es la suma de los elementos de la diagonal de la matriz de
correlación). El porcentaje de la varianza total atribuí ble a cada factor es
mostrado en la columna % de la varianza. El tercer factor es el más
importante y este explica un 50.28% de la varianza.
Esta tabla permite establecer cuales son los componentes que explican
en mayor grado la dispersión (o variabilidad) contenida en los datos.
Por defecto, el SPSS calcula tanto componentes como existan valores
propios mayores que 1. Este valor puede ser no tan restrictivo en la
selección de los valores propios, por lo tanto, puede ser cambiado en la
opción de Autovalores mayores que de! cuadro de dialogo de los
métodos de extracción. Los nuevos criterios permiten determinar un
número más adecuado de factores, por ejemplo, excluir factores con
varianzas menores que uno.
Otro criterio para seleccionar menos factores que los extraídos por
defecto, es la selección de un punto de corte en donde exista un
intervalo relativamente grande entre los valores, y también examinar las
cargas para las soluciones que son diferentes números de factores para
que resultados proporciona la mejor interpretación de los datos.
Gráfico 4.8
Gráfico de sedimentación
Número de componente Fuente: MEC0VI 2001, eloborocjon propia
El gráfico de sedimentación es la varianza explicada por cada factor, o
sea, los valores propios, son gratificados versus el número de orden del
componente. El criterio consiste en retener los componentes previos al
codo y descartar los restantes. Un codo en el gráfico es aquel punto en
la curva, el cual distingue un decrecimiento pronunciado de los valores
propios de un decrecimiento más estabilizado. Este criterio es
netamente subjetivo.
y j
Tabla 4.14
Matriz de corrs ponen tes ( a )
Componente
1 2 3 4usted trabaja como ,372 -,633 -,008 -.086Ingreso Laboral -436 ,506 -,118 ,038cuantas horas promedio ai día trabaja -,123 ,338 -,305 ,527la semana pasada trabajo ,166 -,314 ,434 -,461Incidencia por mix ,476 -.461 ,009 ,399sabe leer y escribir ,777 ,249 ,134 ,088cual fue el nivel de instrucción -.832 -.069 -,099 -,180edad en años ,499 ,659 ,164 -,019estado civil ,320 ,604 ,236 ,0261o idioma sabe hablar -.557 ,096 ,442 ,076Miembros del Hogar -,144 -,507 ,171 ,549departamento -.334 ,074 ,706 ,285
Método de extracción: Anáfisis de componentes principales, a 4 componentes extraídos
Esta tabla despliega ios coeficientes (o cargas) que relacionan las
variables a ios dos factores no rotados (componentes). Las cargas no
rotadas y las cargas rotadas ortogonalmente son las correlaciones de las
variables con ios factores. Según la tabla, las variables sabe leer y
escribir, cual fue e! nivel de instrucción, Io idioma sabe hablar, están
asociadas mayoritariamente con el primer factor. En cambio, para el
segundo factor se observa una correlación más intensa únicamente con
la variable edad en años, de 0,659. Las otras variables presentan
correlaciones relativamente iguales en ambos componentes.
Esta tabla 4.14 permite identificar y descartar ias variables que
presentan bajas asociaciones con los componentes y, a la vez, que su
comunalidad sea baja.
r \ ayn
Tabla 4.Í4
Matriz de componentes rotados(a)
Componente
22% 19% 9% 9%t 2 3 4
usted trabaja como -127 ,552 -,262 -,396Ingreso Laboral -.040 -.536 ,160 ,383cuantas horas promedio al día trabaja ,061 -.017 ,024 ,704la semana pasada trabajo ,030 ,071 ,087 -717Incidencia por mix ,093 ,760 -,107 ,005sabe leer y escribir ,763 ,264 -,190 -.061cual fue el nivel de instrucción -,688 -,459 ,226 ,061edad en año ,815 -,201 -.041 ,071estado civil ,676 -.217 ,110 ,0841o idioma sabe hablar -.204 -.245 ,647 -,002Miembros del Hogar -,325 ,596 ,353 ,148departamento ,039 ,018 ,833 -,030
Método de extracción: Anáfisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser, a La rotación ha convergido en 7 iteraciones
Las estructuras latentes, son deí tipo: educación y estado civil,
ocupación, economía y familia, lenguaje y tugar, empleo y
trabajo.
La estructura de educación y estado civil se compone de por el
analfabetismo, nivel de instrucción, edad, y estado civil, aspectos
propios de la mujer trabajadora que explican la situación de la mujer en
el mercado de trabajo en un 22%.
La estructura ocupación> economía y familia, están compuestas por
el tipo de trabajo, ingreso, pobreza, y miembros de! hogar explican un
19% .
La estructura ienguaje y tugar, es compuesta por ei idioma y
departamento, que explica ésta situación de !a mujer en un 9%.
Finalmente la última estructura, empleo y trabajo, esta compuesto por
horas de trabajo y e! desempleo, que explica en otro 9%, la situación de
la mujer en el mercado de trabajo. Todos éstos factores explican un
60% de la variación total.
4.i . 3.3 Matriz de Ccvarianzas
La matriz de covarianzas es bastante útil para determinar ia
cova ría bil idad de cada variable, respecto a la otra, donde si es elevado
el valor de esta medida significa que existe fuerte covariabiiidad, y si es
pequeño, existirá baja covariabiiidad. Finalmente si ésta es cercana a
cero, no existe covariabiiidad.
Ei cálculo de ésta matriz se realiza con ei software economètrico Eviews
4.1, que es un paquete sumamente utilizado en econometria, cuyos
resultados se muestran el la siguiente tabla:
Tabla 4.16YLAB S624HRS 8601 POALL -8401 §402.4 8103 8110 § 108A MHOGAR DEPTO
YLAB 633455.5 541.7565 -55.13675 -154.3941 -57.46623 637.9066 1276.244 93.3311U 126.9661 -139.24/9 169.6791S624HRS 541.7565 9.776369 -0.203434 -0.126346 -0.030617 0.10521 i 4.176196 0.246659 ü. 116921 -0.343041 0.196396
S601 -55.13675 -0.203434 0.156693 0.014798 0.009174 -0.101846 -0.330392 -0.030800 -0.014787 0.037359 0.009157
POALL -154.3941 -0.126346 0.014/96 0.22/109 Ü039647 -0.342815 -0.44/624 -0024602 -0.090766 0:26363/ -0.12/595S4Û1 -57.46623 -Û.Ü3Ü617 Ü.009174 0.039647 0.164676 -0.959616 3.56269Ü 0.139049 -0.114760 -0.141071 -0.112706
S402A 837 9088 0105211 -0 101846 -0 542815 -0 959616 11 54570 -20 71501 -1 122304 1 046807 0 532148 1 092837
5103 i 276.244 4. »75156 -0.330352 -0.447524 3.562650 -20.7 » 50 i 264.75i 5 i 0.35663 - i .823310 -11.51600 -1.510066
SÍ18 93.33110 0.248659 -0.030800 -0.024602 0.139049 -1.122304 10.35663 1.750791 -0.054201 -0.668346 0.007381
S198A 126.9661 0.116921 -0.014787 -0.090768 -0.114780 1.046807 -1.823310 -0.054201 0.832690 0.122701 0.561742
MHOGAR -139.2479 -0.343041 0.037359 0.263637 -0.141071 0.532148 -11.51800 -0.668346 0.122701 5.570908 0.595594
DEPTO 189.6791 0.196398 0.009157 -0.127595 -0.112708 1.092837 -1.810066 0.007381 0.561742 0.595594 4.78989C
A Syo
Se observa que existe una fuerte covariabiiidad entre el ingreso laboral
V el número de horas promedio de trabajo; esto quiere decir, que ambas
variables actúan conjuntamente, también se puede ver que la pobreza
es un factor que tiene covariabiiidad con el ingreso, aunque negativo,
después el trabajar o no trabajar tiene covariabiiidad con el ingreso, es
importante destacar que con la covarianza calculada entre el nivel de
instrucción y ei ingreso es elevado mostrando como se cumple la teoría
del capital humano, donde a mayor nivel de instrucción mayor ingreso;
también la edad es una variable fundamental sobre el ingreso, la edad,
el departamento. Lo interesante de ésta situación es observar como el
número de miembros del hogar varía negativamente sobre el ingreso,
que reflejaría que a mayor número de miembros en la familia, menor
ingreso laboral en la actividad que realice la mujer.
En el resto de variables la covariabiiidad es reducida o muy baja, por
ejemplo en la edad en años con respecto a las horas promedio que
trabaja, muestra una baja covariabiiidad, mostrando que a mayor edad
tienden a trabajar mucho más, pero no es un factor determinante,
después no covarían las restantes variables o si io hacen es a un nivel
muy bajo.
Para darle mayores elementos de análisis se utiliza la matriz de
correlaciones que se trabajo a continuación.
4.1.3.4 Matriz de Correlaciones
r \ ^ 7y i
La matriz de correlaciones muestra la existencia de un grado de relación
buena, regular o mala, además de permitir ver si ésta es positiva, o
negativa, eso quiere decir si existe relación directa o inversa entre las
variables.
Tabla 4.17YLAB S624HRS S601 POALL S401 S402A S103 $110 S108A MHOGAR DEPTO
YLAB 1.000000 0.189771 -0.152572 -0.354872 -0.146397 0.270113 0.085916 0.077262 0.152407 -0.064623 0.094933
S624HRS 0.189771 1.000000 -0.164349 -0.084784 -0.022771 0.009902 0.082118 0.060097 0.040975 -0.046478 0.028697
S601 -0.152572 -0.164349 1.000000 0.078446 0.053901 -0.075720 -0.051296 -0.058805 -0.040936 0.039986 0.010570
POALL -0.354872 -0.084784 0.078446 1.000000 0.194463 -0.335216 -0.057752 -0.039015 -0.208724 0.234383 -0.122335
S401 -0.146397 -0.022771 0.053901 0.194463 1.000000 -0.656822 0.509236 0.244406 -0.292539 -0.139007 -0.119771
S4G2A 0.270113 0.009902 -0.075720 -0.335216 -0.656822 1.000000 -0.374676 -0.249622 0.337610 0.066353 Q.146954
S163 0.085916 0.082118 -0.051296 -0.057752 0.509236 -0.374676 1.000000 0.481041 -0.122800 -0.299860 -0.050829
S11Ô 0.077262 0.060097 -0.058805 -0.039015 0.244406 -0.249622 0.481041 1.000000 -0.044890 -0.214004 0.002549
S1Ô8A 0.152407 0.040975 -0.040936 -0.208724 -0.292539 0.337610 -0.122800 -0.044890 1.000000 0.056969 0.281276
MHOGAR -0.064623 -0.046478 0.039986 0.234383 -0.139007 0.066353 -0.299860 -0.214004 0.056969 1.000000 0.115299
DEPTO 0.094933 0.028697 0.010570 -0.122335 -0.119771 0.146954 -0.050829 0.002549 0.281276 0.115299 1.000000
Observando en la tabla, se tiene que el número de horas promedio de
trabajo con relación al ingreso es positiva; esto quiere decir, a mayor
horas de trabajo mayor ingreso laboral, pero éste efecto es reducido ya
que el grado de correlación es bajo de 0.19, por otro lado la relación
entre el ingreso laboral y si trabaja la mujer o no, es una relación
negativa, aunque baja ya que solo alcanza a un 0.15, esto quiere decir,
que mientras no trabaja el ingreso disminuye. Lo más interesante que
llama la atención es el grado de relación entre la pobreza y el ingreso
laboral, que es negativa, y alcanza a un 0.35, que quiere decir, que
mientras es más pobre, posee menor ingreso, situación que debe
reflexionar para las políticas del Estado, concidentemente con el anterior
resultado de la matriz de covarianzas, ei grado de instrucción es un
elemento clave para mejorar el ingreso laboral, con un grado de relación
de 0.27 que es bastante aceptable, y finalmente el idioma que habla la
mujer tiene una relación baja, pero positiva sobre ei ingreso; eso quiere
decir, que mientras la mujer tiende a hablar otro idioma adicional al
nativo puede mejorar sus ingresos.
En ios demás casos ei grado de relación es bastante baja, lo que
provoca como casos innecesarios para su interpretación ya que no
existe un fuerte impacto sobre el ingreso.
J k 4 J k
4.1.4.
E s p e c i f i c a c ió n efe/ n s o u e íu n iu i i in m ñ ia i
1 Características del modelo
La expresión forma! del modelo es la siguiente:
Prob(jr =/) =
K
/ \ f i j k X k
J - \
1 + 1i=i
e
Donde;
Prob(y = j): Es la probabilidad de ocurrencia de las diferentes
categorías de la variable dependiente j = i, 2, ..., j- i, respecto a la
categoría de referencia 3.
A A
Ei parámetro p presenta dos subíndices, k que sirven para distinguir el
número de variables independientes o explicativas, que se incorporan en
el análisis, y j para distinguir la categoría que toma la variable
dependiente,
También es importante destacar, que la variables explicativas, pueden
ser de dos tipos, métricas y no métricas, donde las primeras serán
factores y las segundas serán covariables, La estimación del modelo con
factores, permite obtener la influencia de cada uno sobre la probabilidad
de ocurrencia, mientras la estimación con covariables ofrece un
resultado conjunto de cada variable sobre la probabilidad.
La regresión logística muitinomiai resulta útil en aqueiias situaciones en
las que se desee clasificar a los sujetos según los valores de un conjunto
de variables preaictoras. Este tipo de regresión es similar a la regresión
logística, pero más general, ya que la variable dependiente no ésta
restringida a solo dos categorías.
Para éste trabajo de investigación la pregunta planteada es ¿Por qué las
mujeres en el mercado de trabajo llegan a constituirse como
trabajadoras de segunda clase, con bajos salarios, además afrontan
mayor desempleo y pobreza?. A través de éste tipo de modelos se
puede determinar que factores son más importantes, para que ía mujer
realice un trabajo de esta naturaleza.
En cuanto ai ajuste del modelo logit muitinomiai se utiliza ei método
factorial completo, donde la estimación de los parámetros se realiza a
través de un algoritmo iterativo de máxima verosimilitud.
La variable dependiente debe ser categórica. Las variables
independientes pueden ser factores o covariables. En general los
factores deben ser variables categóricas, o sea no métricas, en cambio
las covariables deben ser variables continuas, que para el caso
siguiente de la encuesta MECOVI, todas las variables están de forma
continua y no son categóricas.
4.i . 4.2 Especificación formai dei modelo
El modelo multinomial propuesto es el siguiente:
in(Tipo)r (x,) = #,YLAB + /L.SÓ24HRS + /?3zS601 + /?4,PDALL + &.S4CH ++ /?6rS402A + J3lz S 103 + /?8íS 110 + /?9rS 108A + /3WM \ IOGAR + J3U: DEPTO
En donde:
Tipo: Se define como la variable categórica dependiente, refleja el tipo
de trabajo que realiza la mujer, tomando el valor 1 cuando es obrera,
2 cuando es empleada, 3 trabajadora por cuenta propia, 4 patrón o
socio que si recibe remuneración, 5 patrón o socio que no recibe
remuneración, 6 cooperativista de producción, 7 trabajador familiar o
aprendiz sin remuneración, 8 empleada del hogar, éste último se utiliza
como categoría base.
z= i, 2, 3, 4, 5, ó, 7/8: Es decir que z es el tipo de trabajo que realiza
la mujer, comparada con respecto a la variable categórica que e<
empleada del hogar.
p ; Es un vector cuyos elementos representa a ios coeficientes obtenidos
a partir de la regresión logit multinomial.
YLAB: Es el ingreso laboral obtenido por las mujeres en el año 2001.
S624HRS: Es el número de horas promedio que trabaja la mujer. La
variable horas que trabaja al día, permite capturar el impacto de las
horas que trabaja sobre la ocupación que realiza la mujer y determinar
que trabajo u ocupación es el que tiene mayor número de horas.
S601: Es una variable dicotòmica que busca capturar el grado de
desempleo, toma el valor 1 si trabajó la anterior semana, 2 si no trabajó
ia anterior semana. Para capturar el desempleo de la mujer, se utiliza la
variable: Hace que periodo no trabaja, que permite determinar en que
ocupación la mujer sufre mayor desempleo.
PDALL: Indigencia por Mix, también es dicotòmica, toma el valor 0
cuando la mujer no es pobre, 1 cuando es pobre. Esta selección de
pobre y no pobre se encuentra en la base de datos de la MECOVI como
dato. En la Encuesta de Hogares realizada por el INE existe una variable
llamada Indigencia por Mix, que clasifica en dos categorías pobres y no
pobres como variable dicotòmica, y permitirá capturar a que ocupación
realizada por la mujer es a la que impacta más la pobreza.
S401: Es la variable dicotòmica, que toma el valor 1 si sabe ieer y 2 si
no sabe. Esta es una variable fundamental para determinar las
desventajas que tienen las mujeres en la educación básica y sus
respectivas consecuencias.
S4Ü2A: Es ei nivel de instrucción de ía mujer, una variable categórica,
ya que toma diferentes valores, toma el valor de 11 cuando no tiene
ningún grado de instrucción, 12 curso de alfabetización, 13 educación
pre-escolar, 14 básico (1 a 5 años), 15 intermedio (1 a 3 años), 16
medio (1 a 4 años), 17 primaria (1 a 8 años), 18 secundaria (1 a 4
años), 19 educación básica de adultos (EBA), 20 centro de educación
media para adultos, 21 normal, 22 universidad (licenciatura), 23 técnico
de universidad, 24 técnico de instituto, 25 colegio militar o academia de
policías, 26 otros cursos. El capital humano de las mujeres se introduce
a través de esta variable que captura el nivel de instrucción de la mujer.
De acuerdo a la teoría se esperaría una mayor calidad de empleo o
remuneración si la mujer tuviese mayor nivel de instrucción, además
ésta mayor instrucción de la mujer debería reducir las posibilidades de
discriminación, producto de mayor rango de posibilidades de acceso a
otros puestos,
S103: Es ia edad en años de las mujeres. Llega a ser un factor muy
importante de la mujer en lo que concierne al tipo de trabajo que realiza
y ia remuneración que percibe, también es vital hacer notar que ésta
variable incorpora el efecto introducido por los contextos económicos,
laborales, culturales y sociales. Además permitirá capturar en que
medida la mujer participa en el mercado laboral.
SI 10: Es el estado civii. Liega a introducir la situación familiar dentro
del análisis, ya que al estar casada se puede dar el caso de no participar
en el mercado laboral, ya que existe el marido que cubre las
necesidades del hogar, pero podría también darse lo contrario, que al no
tener trabajo el marido, la mujer tenga que participar en condiciones
desfavorables por la necesidad de cubrir los gastos del hogar, también
al estar casada podría provocar mayor discriminación laboral e
inestabilidad, producto de ía posibilidad de la mujer de tener hijos, esto
causa un efecto negativo de la demanda de trabajo.
S108A: Idioma que habla, que otra variable categórica que toma el
valor 1 cuando habla quechua, 2 aymará, 3 castellano, 4 guaraní, 5
extranjero, 6 otro nativo. En el contexto nacional existe otro factor
importante que es el idioma que habla la mujer, que afecta de manera
negativa en la obtención de un empleo de mayor calidad y la puede
convertir en trabajadora de segunda clase, además de ser descendiente
de nativos.
MHOGAR: Es la cantidad de miembros del hogar. Otra variable
importante es la cantidad de miembros del hogar, que se puede utilizar
como una aproximación de la cantidad de hijos que tiene ia familia que
puede afectar negativamente a la visión empresarial de la mujer.
DEPTO: Es el departamento en el cual se encuentra la mujer, toma el
valor 1 cuando es Chuquisaca, 2 La Paz, 3 Cochabamba, 4 Oruro, 5
Potosí, 6 Tarija, 7 Santa Cruz, 8 Beni, 9 Pando. Finalmente, es
importante incorporar la variable departamento que reside la mujer, ya
que mientras ésta se encuentre en el eje central, o sea La Paz,
Cochabamba, y Santa Cruz, tiene mayores posibilidades de acceder a un
empleo de mayor calidad y un nivel de ingreso mayor.
Para ei modelo multinomial propuesto, se seleccionaron de ia encuesta
MECOVI, variables que permitan efectuar la demostración de la
hipótesis planteada en la presente tesis; además, que con éstas
variables se obtuvo un ajuste aceptable de acuerdo a criterios
estadísticos que se pueden apreciar en el anexo 1 12
4.i . 4.3 Variables significativas
Las variables que obtuvieron un mayor nivel de significancia según el
tipo de trabajo que realiza la mujer se enlistan en el cuadro 3.1. Estas
se seleccionaron debido a que observaron un nivel de confianza mayor
al 90%, de donde se desprende el "sig." de cada variable.
Cuadro 4.18 (Ver anexo 1)
Variables significativas al 90% según tipo de trabajo que realiza la mujerObrero(a) empleado traba)ador(a)
por cuenta
propia
patrón, socio o empleador que
si recibe
remuneración
patrón, socio o empleador que
no recibe
remuneración
cooperativistade
producción
traba)ador(a) familiar o
aprendiz sin
remuneración
Variables Siy. Variables Sig. Variables Sig. Variable Sig. Variables Sig. Variables S ig . Variables Sig.
YLAB ,479 YLAB ,000 YLAB ,010 YLAB ,000 YLAB ,001 YLAB 399 YLAB ,000S624HRS ,522 S624HRS ,000 S624HRS ,000 S624HRS ,059 S624HRS ,366 S624HRS 398 S624HRS ,000S601 ,008 S601 ,465 S601 ,000 S601 ,709 S601 ,918 S601 S601 ,000POALL ,608 POALL ,005 POALL ,812 POALL ,928 POALL ,009 POALL POALL ,641S401 ,090 S401 ,082 S401 ,224 S401 ,679 S401 ,719 S401 S401 ,000S402A ,195 S402A ,000 S402A ,872 S402A ,023 S402A ,147 S402A 399 S402A ,000S103 ,238 S103 ,575 S103 ,000 S103 ,112 S103 ,005 S103 399 S103 ,007S110 ,482 S110 ,989 S110 ,317 S110 ,528 S110 ,858 S110 398 S110 ,001S108A ,122 S108A ,482 S108A ,001 S108A ,513 S108A ,002 S108A S108A ,000
MHOGAR ,552 MHOGAR ,025 MHOGAR ,070 MHOGAR ,189 MHOGAR ,008 MHOGAR 300 MHOGAR ,016DEPTO ,083 DEPTO ,001 DEPTO ,000 DEPTO ,161 DEPTO ,002 DEPTO 397 DEPTO ,000
Fuente: MECOVI 2001, elaboración propia
Como podemos observar en el cuadro 4.18, que el desempleo afecta a
la mujer que realiza el trabajo de obrera, además del nivel de
12 Todos lo cálculos se realizaron con el paquete estadístico SPSS 11.5 en español.,
instrucción que tiene, también el idioma y el departamento en el que
reside la mujer obrera. Los factores negativos, están representados por
las características de horas de trabajo, la pobreza, nivel de instrucción,
edad, idioma, miembros del hogar, y el departamento, que transforman
a la mujer en obrera. Por otro lado el factor que impacta de manera
relevante es el desempleo.
Para que la mujer ocupe el cargo de empleada, ios factores
determinantes son el ingreso laboral, las horas promedio que trabaja al
día, la pobreza, el nivel de instrucción de la mujer, la cantidad de
miembros del hogar o hijos en la familia, y el departamento donde
reside. Para que la mujer realice este tipo de trabajo solo se requiere un
nivel de instrucción medio que le generará ingresos suficientes para
vivir; pero como el resultado muestra, que a pesar de esto es afectada
por la pobreza y la mayor cantidad de horas de trabajo. Los factores
negativos de impacto, son las horas de trabajo, el desempleo, la
pobreza, el analfabetismo, el estado civil, el idioma, los miembros del
hogar, y el departamento.
Si la mujer es trabajadora por cuenta propia, es impactada de manera
significativa por el excesivo número de horas promedio de trabajo, falta
de trabajo, y por lo tanto pobreza, la edad de ía mujer, el estado civil,
que influye de manera relevante, ya que si la mujer es casada no tiene
muchas opciones que realizar trabajos por cuenta propia, añadido al
número de miembros del hogar, el departamento y el nivel de
instrucción de la mujer, ya que si no es instruida la situación podría ser
peor. Los factores negativos es el número de horas de trabajo, el estado
civil, los miembros del hogar, y el departamento, donde se destaca un
elemento positivo de mayor impacto que es el desempleo, que es
amortiguado por éste tipo de trabajo.
1 f \ rLUO
También, si ía mujer tiene un propio negocio ios factores determinantes,
son el ingreso que percibe, el número de horas promedio que trabaja y
el nivel de instrucción que tenga. Realizar éste tipo de trabajo es
bastante difícil ya que implementar un negocio que evidentemente no le
afecta la pobreza y el desempleo, pero requiere muchas horas de
trabajo. Los factores negativos son, las horas de trabajo, e! desempleo,
la pobreza, el analfabetismo, el estado civil, ios miembros del hogar, y
el departamento.
Ahora si I a mujer no recibe remuneración de su propio negocio, los
factores negativos son, el ingreso que genere para la familia, sufren de
mayor pobreza, el nivel de instrucción, la edad, ios miembros del
hogar, el departamento donde vive, el idioma, que impacta de manera
significativa la pobreza en éste tipo de actividad. Los factores negativos
son, el número de horas, la pobreza, el estado civil, los miembros de!
hogar, y el departamento.
Para que la mujer sea cooperativista de producción, no tiene
significancia individual, ningún determinante, pero los impactos
negativos son, el analfabetismo, el nivel de instrucción, la edad, el
estado civil, y los miembros del hogar, y los factores positivos, son el
número de horas de trabajo, ei desempleo, la pobreza, el estado civil y
el departamento, donde se observa claramente que factores educativos
afectan fuertemente a la mujer cooperativista, entonces se tendría que
aplicar políticas para combatir éste problema.
Las estimaciones muestran que cuando la mujer trabaja como aprendiz
sin remuneración, los factores significativos relevantes son, el ingreso
laboral, el número de horas promedio al día de trabajo, desempleo,
pobreza, ía edad, ei estado civil, el idioma que habla, el departamento
de residencia. Donde si es casada tiene mayor probabilidad de optar por
éste tipo de trabajo, que obliga a ía mujer a realizar esta labor, que es
un trabajo de segunda clase. Los factores negativos son, el ingreso
laboral, ei número de horas, la pobreza, estado civil, idioma, y
departamento, donde dos factores positivos importantes en su impacto
son, el desempleo, el analfabetismo. Y por todos éstos elementos hacen
del trabajo femenino, una actividad devaluada.
Éste tipo de trabajo fue el más común en la base de datos de la
encuesta MECOVI, que realiza la mujer en mayor proporción.
Para que éste modelo tenga su relevancia, es necesario someterlo a
algunas pruebas de significancia estadística y así verificar que el modelo
además de estar bien especificado, tiene relevancia económica. En el
cuadro 4.19 se muestra la prueba LR i3; la cual, busca demostrar que
en conjunto las variables independientes en su conjunto son
significativas para el modelo. Como se puede apreciar en éste cuadro se
rechaza la hipótesis nula, en la cual se estipula que todos los
coeficientes de las variables son simultáneamente igual a cero debido a
que todos los coeficientes de las variables son simultáneamente igual a
cero debido a que con el nivel de confianza del 95%, todas las variables
resultaron ser significativas para el modelo.
13 1 a prueba de razón de verosim ilitud, el nom bre tiene producto de las siglas en ingles I ikehood Ratio. quese encuentra en el anexo 1.
Cuadro 4.19
1 A O1 U Ó
Contrastes de la razón de verosimilitud
Efecto
-2 ¡ogverosimilitud del modelo reducido Chi-cuadrado g! Sig.
YLAB 9934,405 2347,326 7 ,000S624HRS 7623.676(a) 36,597 7 ,000S601 7751,140 164,061 7 ,000POALL 7621,166 34,087 7 ,000S401 7690.304(a) 103,225 7 ,000S402A 8006.573(a) 419,494 7 ,000S103 7751,574 164,495 7 ,000S110 7685.539(a) 98,461 7 ,000S108A 7642.680(a) 55,601 7 ,000MHOGAR 7648.198(a) 61,119 7 ,000DEPTO 7641.357(a) 54,279 7 ,000
Finalmente el ajuste del modelo es superior al 90%(ver anexo 1), lo que
significa que el modelo se encuentra adecuadamente especificado, lo
que quiere decir que las variables independientes explican en un 90% ai
tipo de empleo que realizan las mujeres.
4.1,4.4 Predicciones
tina vez que el modelo a pasado todas las pruebas necesarias, se
prosigue con la interpretación de sus resultados, en donde se estima la
probabilidad de elegir que tipo de trabajo que realiza la mujer bajo
ciertas restricciones y características. Para esto se utilizan los valores de
ios coeficientes(p) obtenidos a partir de la salida de la regresión
multinomial, incorporando los valores observados sobre las variables
discretas y continuas, de ésta manera se obtienen las probabilidades
relativas dei tipo de trabajo con respecto a la categoría base; por lo
cual, la suma de éstas probabilidades debe ser igual a uno.
De ésta manera se combinan las variables para obtener resultados
relevantes que ayudan a respaldar la teoría expuesta en la tesis,
además de verificar la hipótesis planteada en la presente investigación.
A través de la simulación se puede pronosticar las probabilidades de
cada variable en el largo plazo, esto se muestra en la tabla siguiente:
Cuadro 4.19
Las predicciones de cada tipo de variable
Observado Pronosticadopatrón, socio patrón, socio o trabajador(a)
trabajadof(a) o empleador empleador que familiar opor cuenta que si recibe no recibe cooperativista aprendiz sin empleada Porcentaje
Obrero(a) empleado propia remuneración remuneración de producción remuneración del hogar correctoobrero(a) 0 27 109 0 0 0 10 1 ,0%empleado 0 460 239 0 0 0 26 0 63,4%trabajador(a) por cuenta propia
0 116 1199 0 0 0 345 2 72,1%
patrón, socio o empleador que si recibe remuneración
0 6 2 0 0 0 0 0 ,0%
patrón, socio o empleador que no recibe remuneración
0 16 32 0 0 0 4 0 ,0%
cooperativista de producción 0 0 0 0 0 3 0 0 100,0%
trabajador(a) familiar o aprendiz sin 0 2 84 0 0 0 2207 1 96,2%remuneración
empleada(o) del hogar 0 32 109 0 0 0 19 2 1,2%Porcentajeglobal .0% 13,0% 35,1% ,0% ,0% ,1% 51,7% ,1% 76,6%
Se observa que existe un 51.7% de probabilidad que las mujeres
realicen el trabajo familiar sin remuneración en Bolivia.
Con esto se demuestra que la mujer realiza un trabajo de
segunda ciase sin remuneración o baja remuneración, afronta la
pobreza del hogar, sufre mayor desempleo, trabaja un número
de horas promedio superior a cualquier otro tipo de trabajo,
También según ios pronósticos, se observa que el segundo tipo de
trabajo donde existe mayor probabilidad de que la mujer io realice es de
trabajadora por cuenta propia, donde los factores determinantes es el
nivel de instrucción de la misma, pero de igual manera afronta mayor
desempleo, producto de eso absorbe la pobreza.
CAPITULO V
5.1 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
La primera conclusión que se llega a determinar es que uno de los
factores dominantes sobre el trabajo que realiza la mujer, es la
cantidad de miembros del hogar que es una buena aproximación del
número de hijos que tiene una familia, esto hace que la mujer realice
trabajos sin remuneración y trabajo del hogar, además de la pobreza,
que le impacta negativamente a éste sector, también el número
promedio de horas que trabaja la mujer es un efecto significativo.
La segunda conclusión encontrada en la presente tesis es la
comprobación de la teoría del capital humano, donde se plantea que
a mayor nivel de instrucción provoca mejor calidad de empleo, como
consecuencia de esto una mejor remuneración, entonces en la tesis
se demuestra que el nivel de instrucción afecta de manera positiva ai
tipo de trabajo realizado por la mujer.
Una tercera conclusión encontrada es que la mujer para realizar una
actividad propia o negocio con o sin remuneración es muy importante
la edad que afecta de manera positiva, además del ingreso y con un
impacto negativo el número de horas que trabaja la mujer.
Entonces con todos estos hechos empíricos verificados, se puede
decir que la mujer se constituye en trabajadora de segunda clase
producto del medio económico, cultural, y social.
El objetivo de la tesis presentada muestra que las mujeres
trabajadoras son afectadas por la mayor pobreza de forma negativa,
mayor número de horas de trabajo y menores ingresos salariales,
además de otros factores como ser él número de hijos, el lugar
geográfico que se encuentran que afecta igualmente de manera
negativa, el nivel de instrucción y otros factores socioeconómicos.
En lo que concierne a la hipótesis planteada, se determino que los
cambios estructurales de primera generación y segunda generación
han afectado ei nivel salarial en términos reales, afectando de
manera contundente a las mujeres trabajadoras, transformándolas
en trabajadores de segunda clase; esto quiere decir, que trabajan en
ocupaciones con menor remuneración, muchas más horas, y sufren
la pobreza en éste sector, además de factores socio culturales.
Lo interesante de la tesis es la metodología nueva utilizada, que es la
utilización del análisis multivariante y ei modelo multinomial que
permite trabajar de manera conjunta los impactos de cada variable
sobre el comportamiento de la variable endógena con más de dos
categorías de valores y las probabilidades de ocurrencia de cada
covariable.. JL *
Se obtuvo las predicciones de las probabilidades de ocurrencia de
cada variable en el futuro, donde se obtiene claramente que existe
una convergencia para que la mujer realice un trabajo de segunda
clase, como es el trabajo no remunerado de aprendiz del hogar, que
además de poseer un gran número de horas que requiere, limita a la
mujer a desempeñar otro tipo de trabajo.
Se observa en el análisis univariante que, la mujer realiza el trabajo
familiar aprendiz y sin remuneración, con un 46%, luego ésta el
trabajo por cuenta propia con un 31%, mostrando que éste tipo de
trabajo es realizado por la mujer «n el mercado laboral en mayor
proporción, que adicionalmente se encuentran con mayor número de
horas de trabajo, menor ingreso promedio y por lo tanto mayor
pobreza.
Económicamente, se puede concluir que la mujer sufre de mayor
desempleo, producto de mayores impactos negativos en el tipo de
trabajo que realiza la mujer, donde la pobreza impacta
negativamente en la mujer que trabaja como empleada, patrón o
socio empleador que si recibe remuneración, patrón o socio
empleador que no recibe remuneración, y a la trabajadora familiar o
aprendiz sin remuneración.
Las implicaciones económicas son, sobre el desempleo, ya que las
mujeres sufren de mayor desempleo que los hombres, y por lo tanto
afecta a la tasa de desempleo global de la economía; por otro lado,
producto de la realización de trabajos de segunda clase, impacta en
el nivel de actividad económica, restando posibilidades de un
desarrollo económico del país.
Las implicaciones sociales son, la fuerte discriminación que se da a
las mujeres; en muchas ocasiones, la mujer que tiene familia tiene
pocas posibilidades de alcanzar mejores puestos en el trabajo,
añadido a esto se determino que los miembros de la familia impactan
negativamente al tipo de trabajo que realiza la mujer.
_____________________________________________________________________113
La pobreza en un país con poca participación en los mercados
internacionales, tanto de productos y fínanciamiento, transforma a
Bolivia en un país pobre, donde la mujer llega a absorber la mayor
proporción de ésta pobreza al convertirse en et eje central de la
familia, que tiene que darse modos para sobrellevar ésta situación.
En términos de economía, ocupación, economía y familia, cuyas
implicaciones socioeconómicas, son que la mujer realice un
determinado tipo de trabajo con bajo ingreso, y mayor pobreza en la
familia, con una proporción de 19%.
En lo que concierne a los salarios, la mujer percibe bajos salarios
que son explicados en un 22% en términos de educación y estado
civil, que coincide plenamente con la teoría del capital humano, que a
menor educación menor salario y de manera opuesta, que hacen que
la mujer realice determinado tipo de trabajo que ésta realiza, lo que
provoca que cada vez la mujer tenga que someterse a condiciones de
trabajo mucho más precarias y sin ninguna seguridad social o una
futura jubilación, ya que la flexibilización laboral afecta de manera
determinante a sus salarios.
De acuerdo a los problemas que se han detectado en ésta tesis, se
sugiere que las autoridades públicas tomen en cuenta en sus políticas
públicas, para aminorar de alguna forma los efectos negativos que
existen en el mercado de trabajo de la mujer.
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1 1 Ai ± y
i zu
Anexo 1Resultados de la estimación del modelo con SPSS 11.5.
información dei afuste dei rnodeio
Modelo-2 log
verosimilitud Chi-cuadrado gi Sig.NuloFinal
21014,8367587,079 13427,758 77 ,000
Sondad de ajuste
Chi-cuadrado gi Sig.Pearson 42612737458824170000000,000 35049 ,000Desviación 7587,079 35049 1,000
Pseudo R-cuadrado
Cox y Snell ,930Nagelkerke ,945McFadden ,639
Contrastes de la razón de verosimilitud
Efecto
-2 logverosimilitud del modelo reducido Chi-cuadrado gi Sig.
YLAB 9934,405 2347,326 7 ,000S624HRS 7623,676(a) 36,597 7 ,000S601 7751,140 164,061 7 ,000P0ALL 7621,166 34,087 7 ,000S401 7690,304{a) 103,225 7 ,000S402A 8006,573(a) 419,494 7 ,000S103 7751,574 164,495 7 ,000S110 7685,539(a) 98,461 7 ,000S108A 7642,680(a) 55,601 7 ,000MHOGAR 7648,198<a) 61,119 7 ,000DEPTO 7641,357(a) 54,279 7 ,000
Ei estadístico de chi-cuadrado es la diferencia en las -2 log verosimilitudes entre el modelo final y el modelo reducido. El modelo reducido se forma omitiendo un efecto del modelo final. La hipótesis nula es que todos los parámetros de ese efecto son 0.a Es posible que haya una separación casi completa de los datos. O bien no existen estimaciones de máxima verosimilitud o bien algunas estimaciones de parámetros son infinitas.
121
Estimaciones de tos parámetrosIntervalo de
usted trabaja mfianza ai 95%como(a) B zrror típ. Wald I Sig. Exp(B) para Exp(B)
.imite imite' íferior perior
obrero(a) YLAB ,000 ,000 ,502 479 1,000 1,000 ,001J624HRS -,022 ,034 ,410 522 ,978 ,915 ,046S601 1,503 ,570 6,954 008 4,496 1,471 i, 739POALL -.132 ,256 ,263 608 ,877 ,530 ,449S401 ,619 ,365 2,882 090 1,858 ,909 ,797S4G2A -.047 ,036 1,681 195 ,954 ,889 ,024S103 -.013 ,011 1,391 238 ,987 ,966 ,009S110 ,073 ,103 ,495 482 1,075 ,878 ,317S108A -,236 ,153 2,389 122 ,790 ,585 ,065
1HOGAR -,029 ,048 ,354 552 ,972 ,884 ,068DEPTO -,088 ,051 3,002 083 ,915 ,828 ,012
empleado YLAB ,001 ,000 12,142 000 1,001 1,000 ,001>624HRS -.116 ,028 17,409 000 ,891 ,843 940S601 -.423 ,579 ,534 465 ,655 ,211 ,038POALL -.568 ,204 7,732 005 ,567 ,380 846S401 -.714 ,411 3,017 082 ,490 ,219 ,096S402A ,263 ,030 79,447 000 1,301 1,228 ,378S103 ,005 ,009 ,315 575 1,005 ,988 ,022S110 -.001 ,085 ,000 989 ,999 ,845 ,181S108A -,093 ,133 ,494 482 ,911 ,702 ,1821HOGAR -,086 ,038 5,049 025 ,917 ,851 989DEPTO -.135 ,040 11,250 001 ,874 ,808 945
trabajador(a) por YLAB ,001 ,000 6,713 010 1,001 ! ,000 ,001cuenta propiaÍ624HRS -.096 ,026 13,994 000 ,909 ,864 955S601 2,222 ,499 19,823 000 9,224 i,469 1,531POALL .045 ,191 ,057 812 1,046 ,720 ,522S401 ,355 ,292 1,479 224 1,426 ,805 ,526S402A ,004 ,028 ,026 872 1,004 ,951 ,060S103 ,048 ,008 35,722 000 1,049 1,033 ,066S110 ,078 ,078 1,003 317 1,081 ,928 ,260S108A -.393 ,118 11,029 001 ,675 ,535 8511HOGAR -.064 ,035 3,287 070 ,938 ,876 ,005DEPTO -,148 ,038 15,328 000 ,863 ,801 929
patrón, socio o empleador que si ibe remuneración
YLAB,001 ,000 13,051 000 1,001 1,000 ,001
5624HRS -,272 ,144 3,575 059 ,762 ,574 ,010S601 -3,158 8,451 ,140 709 ,043 23E-09 J814,5
36POALL -.084 ,929 ,008 928 ,919 ,149 ,679S401 -3,463 8,362 ,172 679 ,031 90E-09 )741,5
40S402A ,272 ,119 5,197 023 1,313 1,039 ,660
patrón, sodo o ;mpJeador que no ibe remuneradón
cooperativista de producción
)ajador(a) familiar o aprendiz sin remuneradón
122S103 ,050 ,031 2,531 112 1,051 ,988 ,118S110 -.222 ,352 ,399 528 ,801 ,401 ,597S108A ,414 ,632 ,428 513 1,512 ,438 ,2231HOGAR -.274 ,209 1,729 189 ,760 ,505 ,144DEPTO -,229 ,164 1,963 161 ,795 ,577 ,096YLAB
,001 ,000 10,542 001 1,001 1,000 ,001
>624HRS -.042 ,047 ,817 366 ,959 ,875 ,051S601 ,098 ,954 ,011 918 1,103 ,170 ,157POALL -,990 ,380 6,810 009 ,371 ,177 781S401 ,189 ,525 ,130 719 1,208 ,431 ,383S402A ,069 ,048 2,099 147 1,072 ,976 ,177S103 ,038 ,014 7,740 005 1,039 1,011 ,068S110 ,023 ,127 ,032 858 1,023 ,797 ,312S108A -,614 ,202 9,221 002 ,541 ,364 804
1HOGAR -.219 ,082 7,102 008 ,803 ,684 944DEPTO -.237 ,076 9,762 002 ,789 ,680 915YLAB
,023 15,943 ,000 999 1,023 47E-14034342396,050
J624HRS55,115 3380,299 ,000 998
34910321479000000000,000
,000 (b)
S601249,767 ,000 576463427
5222+108
676463715222+108
67646 '.71522 + 108
POALL167,134 ,000 496168713
I042E+72
496168311042E+72
4961631104E+72
S401 1269,689 ,000 ,000 ,000 000S402A -49,025 1961,616 ,000 999 .112E-22 ,000 (b)S103 -3,122 »469,831 ,000 999 ,044 ,000 -(b)S110 104,806 5407,239 ,000 998 863509832
2908E+45 ,000 -(b)S108A 251,225 ,000 ,840-110 ¡40-110 ,840-
1101HOGAR -5,280 8987,690 ,000 ,000 ,005 ,000 •(b)DEPTO 143,038 1848,709 ,000 997 200314629
5836E+62 ,000 -(b)YLAB
-,015 ,001 585,549 000 ,985 ,984 986
5624HRS -.102 ,028 13,208 000 ,903 ,855 954S601 2,358 ,502 22,033 000 10,572 5,949 5,301POALL -,098 ,210 ,218 641 ,907 ,601 ,368S401 1,352 ,304 19,846 000 3,866 2,133 ,010S402A ,129 ,029 19,489 000 1,137 1,074 ,204S103 ,023 ,008 7,300 007 1,023 l,006 ,040S110 -.279 ,085 10,910 001 ,756 ,641 893S108A -.432 ,122 12,491 000 ,649 ,511 8251HOGAR ,094 ,039 5,817 016 1,099 1,018 ,186DEPTO -.193 .042 21,419 000 ,824 ,759 895
a La categoría de referencia es: empleada(o) del hogar.b Se ha producido un desbordamiento de punto flotante al calcular este estadístico. Por lo tanto, el valor aóiyñáuó ha sido el valor perdido deí sistema.
Proyección para el cuadro 1Modelo utilizado para proyectar
Dependent Variable: URBANAMethod: Least Squares Date: 10/01/05 Tíme: 16:36
....■***;*■*
Sample<adjusled); 3 5 j i S l i ü g ........Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence achieved after 3 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 64.46589 ¡1! 0.443820 145.2974 il: 0.0044AR<2) 0303012 0.020577 14.72553 0.0432
R-squared 0,995^i||i Mean: dependent ver 60.41667
Adjusted R-squared 0.990819 S.D. dependent var 2.513053
S.E. of regression 0.240795 Akaike info criterion 9.224976
Sum squared resid 0.057982 Schwarz criterion -0.375949
togfiKeftfteod 1,602535 - F-stafc$tic 216:8411Durbin-Watson stat 2.825365 Prob(F-statistic) 0.043166
invertid AR Roots ^ .55 ..v#i -.55 .. |:f§
124
Proyección para él cuadro 2Modelo utilizado para proyectar
PEA URBANA y rural?Dependent Variable: PEAURB Method: Least Squares Date: 10/01/05 Time: 16:59 Sample(adjusted): 1 5Included observations: 5 after adjusting endpoints Convergence achieved after 15 iterations Backcast: -2 0
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 53.73091 0.292525 183.6799 0.0000
MA(3) -0.970032 5.47E-05 -17747.11 0.0000R-squared 0.991462 Mean dependent var 49.90256
Adjusted R-squared 0.988616 S.D. dependent var 5.051723S.E. of regresión 0.538991 Akaike info criterion 1.890940Sum squared resid 0.871535 Schwarz criterion 1.734715Log likelihood -2.727351 F-statistic 348.3785Durbin-Watson stat 0.974311 Prob(F-statistic) 0.000336Inverted MA Roots .99 -,49+.86i -.49 -.86i
Dependent Variable: NACIO Method: Least Squares Date: 10/01/05 Time: 17:08 Sample(adjusted): 2 4Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 100 iterations Backcast: OFF (Roots of MA process too large for backcast)
/ariabte Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.229611 NA NA NAAR(1) -0.218266 NA NA NA
MA(1) -21.07933 NA NA NA
R-squared 0.999887 Mean dependent var 2.036667S.D. dependent var 0.470886 Akaike info criterion -6.165512Sum squared resrd 4.99E-05 Schwarz criterion -7.066900Log likelihood 12.24827 Durbin-Watson stat 2.401633Inverted AR Roots -.22Inverted MA Roots 21.1
Estimated MA process is noninvertible
125
Proyección para el cuadro 3Modelo utilizado para proyectar la Evolución del desempleo abierto por áreas
Urbano y RuralDependent Variable: RUR Method: Least SquaresDate: 10/Q1/05 Time: 17:20 Sample(adjusted): 1 4Included observations: 4 after adjusting endpoints Convergence achieved alter 15 iterations Backcast: -1 0
Variable Coefficient Std. Error t-Stalistic Prob.C 0.434722 0.177860 2.444181 0.1344
MA(2) -0.979999 0.019603 -49.99268 0.0004
R-squared 0.991454 Mean dependent var 1.437500Adjusted R-squared 0.987182 S.D. dependent var 1.833783S.E. of regression 0.207618 Akaike info criterion 0.000615Sum squared resid 0.086210 Schwarz criterion -0.306238
Log likelihood 1.998771 F-statistic 232.0393Durbin-Watson stat 1.694680 Prob(F-statistic) 0.004282Inverted MA Roots .99 -.99
Dependent Variable: URB Method: Least Squares Date: 10/01/05 Time: 17:25 Sample(adjusted): 2 4Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence achieved after 3 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3.735970 0.035872 104.1467 0.0061AR(1) -0.368108 0.024592 -14.96845 0.0425
R-squared 0.995557 Mean dependent var 3.440000Adjusted R-squared 0.991113 S.D. dependent var 0.825288S.E. of regression 0.077799 Akaike info criterion -2.034643
Sum squared resid 0.006053 Schwarz criterion -2.635568
Log likelihood 5.051964 F-statistic 224.0544
Durbin-Watson stat 1.788963 Prob(F-statistic) 0.042468
126
Proyección para el cuadro 4Modelo utilizado para proyectar Tasa global de participación global y por sexo
Dependent Variable: FEM Method: Least Squares Date: 10/01/05 Time: 18:21 Sample(adjusted): 2 4Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence achieved after 20 iterations Backcast: 0 1
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 75.99798 NA NA NAAR(t) 0.594062 NA NA NAMA(2) -0.979974 NA NA NA
R-squared 0.997465 Mean dependent var 55 08667S.D. dependent var 7.597568 Akaike info criterion 2.510401Sum squared resid 0.292625 Schwarz criterion 1.609013Log likelihood -0.765601 Durban-Watson stat 0.182905
Inverted AR Roots .59Inverted MA Roots .99 -.99
Dependent Variable: MASC Method: Least Squares Date: 10/01/05 Time: 18:50 Sample(adjusted): 1 4Included observations: 4 after adjusting endpoints Convergence achieved after 18 iterations Backcast: -2 0
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 72.04949 0.248212 290.2743 0.0000MA(3) 0.970076 4.44E-06 218331.8 0.0000
R-squared 0.993972 Mean dependent var 70.18500Adjusted R-squared 0.990958 S.D. dependent var 2.549908S.E. of regression 0.242464 Akaike info criterion 0.310923Sum squared resid 0.117577 Schwarz criterion 0.004070Log likelihood 1.378153 F-statistic 329.8005Durbin-Watson stat 1.014815 Prob(F-statistic) 0.003018Inverted MA Roots .49+ 861 .49 - 86i -.99
Dependent Variable: TOTAL Method: Least Squares
127Date: 10/01/05 Time: 18:50 Sample(adjusted): 2 4Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 100 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2900.133 152266.1 0.019046 0.9879AR(1) 0.996011 0.228817 4.352874 0.1438
R-squared 0.963185 Mean dependent var 41.40000Adjusted R-squared 0.926369 S.D. dependent var 12.87507S.E. of regression 3.493654 Akaike info criterion 5.574495Sum squared resid 12.20562 Schwarz criterion 4.973570Log likelihood -6.361742 F-statistic 26.16248
Durbin-Watson stat t.431084 Prob(F-statistic) 0.122913Inverted AR Roots 1.00
Proyección para el cuadro 5Modelo utilizado para proyectar la Tasa de Desempleo Urbana
Dependent Variable: TDAMethod: Least SquaresDate: 10/01/05 Time: 19:06Sample(adjusted): 1989 1998Included observations: 10 after adjusting endpointsConvergence achieved after 19 iterationsBackcast: 1985 1988
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.153080 0.112607 45.76170 0.0000AR(4) -0.713467 0.159723 -4.466918 0.0029
MA(4) -0.960364 0.000241 -3990.419 0.0000
R-squared 0.896709 Mean dependent var 5.471000Adjusted R-squared 0.867197 S.D. dependent var 1.553637
S.E. of regresión 0.566178 Akaike info criterion 1.943507Sum squared resid 2.243900 Schwarz criterion 2.034283
Log likelihood -6.717536 F-statistic 30.38490
Durbin-Watson stat 1.430406 Prob(F-statistic) 0.000354Inverted AR Roots .65 -.65i .65 -.65i -.65+.65i -.65+.65ÍInverted MA Roots .99
128Proyección para el cuadro 6
Modelo utilizado para proyectar el EmpleoDependent Variable: EMP Method: Least SquaresDate: 10/02/05 Time: 11:04 Sample(adjusted): 2 4Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 100 iterations Backcast: OFF (Roots of MA process too large for backcast)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
c 19.62158 NA NA NAAR(1> -0.011210 NA NA NA
MA(1) -38.03578 NA NA NA
R-squared 0.999192 Mean dependent var 20.56667S.D. dependent var 2.898850 Aka ike info criterion -0.560235Sum squared resid 0.013575 Schwarz criterion -1.461623Log likelihood Inverted AR Roots Inverted MA Roots
3.840352-.0138.0
Durbin-Watson stat 2.162625
Estimated MA process is noninvertible
Dependent Variable: EST Method: Least Squares Date: 10/02/05 Time: 11:05 Sample(adjusted): 2 4Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 100 iterations Backcast: OFF (Roots of MA process too large for backcast)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.AR(1) 0.744676 0.000158 4702.162 0.0001MA(1) -57.43283 57.19754 -1.004114 0.4987
R-squared 0.999968 Mean dependent var 14.23333Adjusted R-squared 0.999936 S.D. dependent var 3.467468S.E. of regression 0.027685 Akaike info criterion -4.101134
Sum squared resid 0.000766 Schwarz criterion -4.702059
Log likelihood 8.151701 F-statistic 31372.81Durbin-Watson stat 2.318882 Prob(F-statistic) 0.003594Inverted AR Roots .74inverted MA Roots 57.4
Estimated MA process is noninvertible
129Dependent Variable: FAM Method: Least Squares Date: 10/02/05 Time: 11:06 Sample(adjusted): 1 4Included observations: 4 after adjusting endpoints Convergence achieved after 8 iterations Backcast: -1 0
Variable Coefficient Std. Error t-Staiistic Prob.C 40.76345 0.074792 545.0229 0.0000
MA(2) 1.012016 0.008479 119.3556 0.0001R-squared 0.998980 Mean dependent var 40.47500Adjusted R-squared 0.998489 S.D. dependent var 2.7158493.E. of regression 0.106250 Akaike info criterion -1.339192
Sum squared resid 0.022578 Schwarz criterion -1.646045
Log likelihood 4.678385 F-statistic 1958.085Durbin-Watson stat 3.130405 Prob(F-statistic) 0.000510
Dependent Variable: SEMIEMP Method: Least Squares Date: 10/02/05 Time: 11:07 Sample(adjusted): 1 4Included observations: 4 after adjusting endpointsConvergence not achieved after 100 iterationsBackcast: OFF (Roots of MA process too large for backcast)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 17.54402 0.547407 32.04929 0.0199MA(1) -10.35566 10.87790 -0.951991 0.5157
MA(2) 10.87994 10.78217 1.009068 0.4971R-squared 0.994374 Mean dependent var 18.07500
Adjusted R-squared 0.983123 S.D. dependent var 4.460475
S.E. of regression 0.579472 Akaike info criterion 1.860308
Sum squared resid 0.335788 Schwarz criterion 1.400029
Log likelihood -0.720617 F-statistic 88.37666
Durbin-Watson stat 0.787739 Prob(F-statistic) 0.075005
Inverted MA Roots 9.17 1.19Estimated MA process is noninvertible
130
Proyección para el cuadro 7Modelo utilizado para proyectar la Evolución de la competitividad de la industria boliviana
Dependent Variable: SALARIOMethod: Least SquaresDate: 10/02/05 Time: 11:19Sample(adjusted): 1930 1934Included observations: 5 after adjusting endpointsConvergence achieved after 39 iterationsBackcast: OFF (Roots of MA process too large for backcast)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 2.122742 0.338296 6.274813 0.0245
AR(2) 0.688573 0.087133 7.088347 0.0193MA(3) 12.73030 1.334705 9.128021 0.0118
R-squared 0.976311 Mean dependent var 2.834000Adjusted R-squared 0.953822 S.D. dependent var 0.161493S.E. of regression 0.034703 Akaike info criterion -3.600254Sum squared resid 0.C02409 Schwarz criterion -3.834592Log likelihood 12.00064 F-statistiC 42.31076Durbin-Watson stat 2.054109 Prob(F-statistic) 0.023089Inverted AR Roots .83 -.83Inverted MA Roots 1.17+2.02Í 1.17 -2.02i -2.33
Estimated MA process is noninvertible
Dependent Variable: CNSMethod: Least SquaresDate: 10/02/05 Time: 11:29Sample(adjusted): 1330 1334Included observations: 5 after adjusting endpointsConvergence not achieved after 100 iterationsBackcast: OFF (Roots of MA process too large for backcast)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1.623891 NA NA NA
AR(1) -0.448474 NA NA NAAR(2) 0.032531 NA NA NAMA(1) 1.455880 NA NA NAMA(2) -18.89367 NA NA NA
R-squared 0.997066 Mean dependent var 1.616000S.D. dependent var 0.081731 Akaike info criterion -6.225295Sum squared resid 7.84E-05 Schwarz criterion -6.615857Log likelihood 20.56324 Durbin-Watson stat 1.305024Inverted AR Roots .06 -.51Inverted MA Roots 3.68 -5.14
Estimated MA process is noninvertible
131
Dependent Variable: PRODUMethod: Least SquaresDate: 10/02/05 Time: 11:22Samp!e(adjusted): 1990 1994Included observations: 5 after adjusting endpointsConvergence not achieved after 1 CO iterationsBackcast: OFF (Roots of MA process too large for backcast)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 25.72313 0.008537 3934.837 0.0002
AR(1) -0.796234 0.010938 -72.79833 0.0087AR(2) -1.047881 0.018960 -55.26660 0.0115MA(3) -97.60664 100.4122 -0.972060 0.5090
R-squared 0.999791 Mean dependent var 25.49000Adjusted R-squared 0.999165 S.D. dependent var 1.159720S.E. of regression 0.033509 Akaike info criterion -3.983488Sum squared resid 0.001123 Schwarz criterion -4.275918Log likelihood 13.90867 F-statistic 1596.769Durbin-Watson stat 1.204936 Prob(F-statistic) 0.018394Inverted AR Roots -.40+.94Í -40-.94Í
Estimated AR process is nonstationary Inverted MA Roots 4.60 -2.30 -3.99i -2.30+3.99i
Estimated MA process is noninvertibleProyección para el cuadro 9!VlodeIo utilizado para proyectar los ocupados por grado de asalariamiento según sexo
Dependent Variable: AS Method: Least Squares Date: 10/02/05 Time: 11:53 Sample(adjusted): 1 3Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence achieved after 16 iterations Backcast: 0
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 48.52143 2.313158 20.97627 0.0303MA(1) -0.986993 1.587505 -0.621726 0.6459
R-squared 0.740071 Mean dependent var 49.00000Adjusted R-squared 0.480142 S.D. dependent var 3.994997S.E. of regresión 2.880441 Akaike info criterion 5.188485Sum squared resid 8.296941 Schwarz criterion 4.587560Log likelihood -5.782727 F-statistic 2.847201
Durbin-Watson stat 2.154292 Prob(F-statistic) 0.340585
Inverted MA Roots .99
132
Dependent Venable: NAS Method: Least Squares Date: 10/02/05 Time: 11:54 Sample(adjusted): 1 3Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence achieved after 22 iterationsCackcast: 0
Variable Coefficient
C 46.10366MA(1) -0.923717
R-squared 0.793854Adjusted R-squared 0.587708S.E. of regresión 2.002212Sum squared resid 4.008853Log likelihood -4.691655
Durbin-Watson stat 2.978815Inverted MA Roots .92
Std. Error t-Statistic Prob.
1.334188 34.55558 0.01840.170515 -5.417225 0.1162
Mean dependent var 44.96667S.D. dependent var 3.118226Akaike info criterion 4.461103Schwarz criterion 3.860178F-statistic 3.850930
Prob(F-statistic) 0.300030
Dependent Variable: HAS Method: Least Squares Date: 10/02/05 Time: 11:55 Sample(adjusted): 1 3Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 100 iterations Backcast: OFF (Roots of MA process too large for backcast)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 61.09458 0.103624 589.5796 0.0011MA(1) -19.51936 19.82444 -0.984611 0.5049
R-squared 0.997092 Mean dependent var 60.66667
Adjusted R-squared 0.994184 S.D. dependent var 1.474223
S.E. of regresión 0.112426 Akaike info criterion -1.298329
Sum squared resid 0.012640 Schwarz criterion -1.899255
Log likelihood 3.947494 F-statistic 342.8951
Durbin-Watson stat 1.645100 Prob(F-statistic) 0.034346
Inverted MA Roots 19.5Estimated MA process is noninvertible
Dependent Variable: HNAS Method: Least Squares Date: 10/02/05 T i m e : 1 1 : 5 6
Sample(adjusted): 1 3Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 100 iterations Backcast: OFF (Roots of MA process too large for backcast)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 38.401 S3 0.088225 438.2S26 0.0015
MA(1) -21.18144 21.21273 -0.997582 0.5008R - s q u a r e d 0.997782 Mean dependent var 38.70000Adjusted R-squared 0.935584 S.D. dependent var 1.870329S.E. of regression 0.111243 Akaike info criterion -1.319332Sum squared resid 0.012376 Schwarz criterion -1.920307Log likelihood 3.S7S072 F-statistic 44S.8652Durbin-Watson stat 2.111001 Prob(F-statistic) 0.C23393Inverted MA Roots 21.2
Estimated TJ"A process is noninvertible
Dependent Variable: MAS Method: Least Squares Date: 10/02/05 Time: 11:57 Sampie(adjusted): 1 3Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence achieved after 18 iterations Backcast: 0
Variable Coefficient Std. Error t-Staiistic Prob.C 31.84332 3.274774 9.725350 0.0652
MA(1) -0.989817 1.413539 -0.700099 0.6112R-squared 0.753580 Mean depeiident var 32.60000Adjusted R-squared 0.507180 S.D. dependent var 5.011936S.E. of regression 3.518542 Akaike info criterion 5.588891Sum squared resid 12.33014 Schwarz criterion 4.987766Log likelihood -6.383037 F-statistic 3.058114Durbin-Watson stat 1.732603 Prob(F-statistic) 0.330695Inverted MA Roots .99
134
Dependent Variable: IVINAS Method: Least Squares Date: 10/02/05 Time: 11:57 Sampie(adju3ied): 1 3Included observations: 3 after adjusting endpoints Convergence achieved after 8 iterations Backcast: 0
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 45.91354 2.791664 16.44881 0.0387
MA(1) -0.383314 1.613891 -0.813371 0.6497R-squared 0.638344 Mean dependent var 46.33333Adjusted R-squared 0.332689 S.D. dependent var 4.006661S.E. of regression 3.122338 Aka ike info criterion 5.343801Sum squared resid 3.743370 Schwarz criterion 4.748876Log likelihood -6.024701 F-statistic 2.283204Durbin-Watson stat Inverted MA Roots
1.431060.93
Prob(F-staiistic) 0.371545
Proyección para el cuadro 1.1Modelo utilizado para proyectar la Tasa de Desempleo Abierto
Dependent Variable: 110 ¡VIBRESMethod: Least S q u a r e s
Date: 10/02/05 Time: 12:32Sample(adjusted): 1392 2000Included observations: 3 after adjusting endpointsConvergence not achieved after 100 iterationsBackcast: OFF (Roots of MA process too large for backcast)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 4.181267 23.33352 0.173136 0.8871
AR(1) -0.C43202 0.430301 -0.088112 0.3441AR(2) -0.125738 0.587853 -0.213834 0.8658AR(3) A f \ A A r>l5 A1 .o-*4c/o4 0.655371 1.534461 0.3566MA(1) 1.878770 5.856033 0.315440 0.8055MA(2) -4.433387 7.C66858 -0.628138 0.6429MA(3) -3.057220 10.31570 -0.236386 0.8166MA(4) -3.510734 3.443C03 -0.371545 0.7735
R-squared 0.936450 Mean dependent var 3.011111Adjusted R-squared 0.371603 S.D. dependent var 2.322173S.E. of regression 0.331321 Akaikc info criterion 0.541377Sum squared resid 0.153132 Schwarz criterion 0.717288Log likelihood 5.561103 r-Siciuouo 40.10235Durbin-Watson stat 1.836792 Prob(F-statistic) 0.121015Inverted AR Roots .96 -.50-i.Sli -.50 -.81 i
Estimated AR process is nonstationaryInverted MA Roots 1.88 -.33 - . 7 0 1 -.334.70! -3.11
Estimated MA process is noninvertible
Dependent Variable: MUJERESMethod: Least SquaresDate: 10/02/05 Time: 12:33Sample(adjusted): 1392 2000Included observations: 3 after adjusting endpointsConvergence not achieved after 100 iterationsBackcast: OFF (Roots of MA process too large for backcast)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 5.794533 63.16182 0.031742 0.9418
AR(1) 0.128723 0.753706 0.170787 0.8923AR(2) -0.085334 0.713844 -0.120456 0.3237AR(3) 0.863676 0.314870 0.35C600 0.5161MA(1) 1.633370 8.795686 0.185680 0.8831MA(2) -6.368532 8.542744 -0.745430 0.5922MA(3) -1.976033 9.346326 -0.198676 0.8751MA(4) -0.428973 11.57334 -0.037066 0.9764
R-squared 0.932454 Mean dependent var 4.018883Adjusted R-squared 0.933628 S.D. dependent var 3.293723S.E. of regression 0.803230 Akaike info criterion 1.935233Sum squared resid 0.654350 Schwarz criterion 2.170544Log likelihood -0.978550 F-statiStiC 18.78747Durbin-Watson stat 1.537293 Prob(F-statistic) 0.175862Inverted AR Roots .97 -.42+.85I -.42 -.85!Inverted MA Roots 2.03 -.15 -,20i -,15+.20i -3.36
Estimated MA process is non invertible
Dependent Variable: TDAMethod: Least SquaresDate: 10/02/05 Time: 12:34Sample(adjusted): 1S32 2000included observations: 3 after adjusting endpointsConvergence not achieved after 100 iterationsBackcast: OFF (Roots of MA process too large for backcast)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 5.118382 72.16833 0.070923 0.3549
AR(1) -0.007314 0.633333 -0.011433 0.9327AR(2) -0.081319 0.629183 -0.123246 0.9182AR(3) 1.024553 0.768336 1.333484 0.4035MA(1) 1.549133 4.633006 0.323683 0.7973MA(2) -4.733552 8.223365 -0.575302 0.6674MA(3) -4.047223 10.52191 -0.384647 0.7662MA(4) -3.104477 10.07790 -0.303048 0.8033
R-squared 0.334278 Mean dependent var 3.463333Adjusted R-squared 0.354221 S.D. dependent var 2.741847S.E. of regression 0.586648 Akaike info criterion 1.351769
136
Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Inverted AR Roots
Inverted ¡VIA Roots
0.344155 Schwarz criterion 1.5270791.917042 F-statistic 24.821692.003357 Prob(F-statistic) 0.153373
.98 -,49+.90i -.49 -,90iEstimated AR process is nonstationary
2.06 -.38+.62i -.38 -,62i -2.85Estimated MA process is noninvertible
Proyección para el cuadro 1 5Modelo utilizado para proyectar Tasa de Participación en la actividad económica. Zonas
urbanasDependent Variable: H Method: Least Squares Date: 10/02/05 Time: 12:19 Sample(adju3ied): 2 6Included observations: 5 after adjusting endpointsConvergence not achieved after 100 iterations Backcast: 1
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 216.0288 7998.470 0.027009 0.9809AR(t) 0.990731 0.455177 2.176581 0.1615MA(1) -0.923478 0.165316 -5.586140 0.0306
R-squared 0.882714 Mean dependent var 53.40000Adjusted R-squared 0.765428 S.D. dependent var 2.509980S.E. of regression 1.215649 Akaike info criterion 3.512143Sum squared resid 2.955605 Schwarz criterion 3.277805Log likelihood -5.780356 F-statistic 7.526173
Durbin-Watson stat Inverted AR Roots Inverted MA Roots
3.292275.99.92
Prob(F-statistic) 0.117286
137
Dependent Variable: M Method: Least Squares Date: 10/02/05 Time: 12:20 Sample(adjusted): 2 6Included observations: 5 after adjusting endpoints Convergence achieved after 45 iterations Backcast: 1
Vanable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 76.00S25 0.945733 80.36566 0.0002
AR(1) G.GC93S7 0.611C38 0.015310 0.3385MA(1) 0.983836 0.000385 1005.232 0.0000
R-squared 0.573032 Mean dependent var 75.80000Adjusted R-squared 0.1580S4 S.D. dependent var 1.095445S.E. of regression 1.005149 Akaike info criterion 3.131857S u m s q u a r e d r e s i d 2.020G47 Schwarz criterion 2.837520Log likelihood -4.323643 F-statistic 1.375476Durbin-Watson stat 2.013654 Prob(F-statist*c) 0.420363Inverted AR Roots .01Inverted MA Roots -.93
