brecha de género en el sector informal en colombia
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Brecha de género en el sector informal en Colombia
Memoria de grado
Sylvia Avila Sguerra
Universidad de los Andes
s.avila249@uniandes.edu.co
Diciembre 5 de 2018
RESUMEN
Este documento analiza las diferencias de género en la probabilidad de ser informal en Colombia.
Para este objetivo, se usa la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del Departamento
Administrativo Nacional de Estadística (DANE) de Colombia de 2007 a 2015. Los resultados
indican que las mujeres en Colombia presentan una probabilidad mayor de ser informales. La
informalidad también aumenta con relación a ciertas características sociales y de ocupación de los
miembros del hogar. De acuerdo con los resultados en este estudio, la educación, particularmente
la superior, permite disminuir la brecha de género y la informalidad en general. Además, la
informalidad disminuye si el tamaño de las firmas aumenta. Esta relación también se encuentra con
el quintil de ingresos al cual hace parte cada individuo. Si un individuo hace parte de los dos
quintiles más bajos su probabilidad de ser formal disminuye.
Palabras clave: informalidad, brecha de género, inequidad, mercado laboral
Clasificación JEL: E26, J16, J32, J81
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I. INTRODUCCIÓN
En este documento analizo la brecha de género en la probabilidad de estar en el sector
formal en Colombia. Para esto tomo la definición de Bernal (2009) de informal como aquel
trabajador que no cotiza a pensión ni a salud. Instituciones nacionales como el Departamento
Nacional de Estadística (DANE) toman la definición de informal como aquellos que trabajan en
empresas con menos de 10 o 5 empleados. Según esta segunda definición, la informalidad
representa 47,3% de los ocupados en el país (DANE, 2018). Además, existen tanto brechas
salariales como brechas entre géneros en las tasas de informalidad.
De acuerdo con la literatura existente, la informalidad ha sido estudiada a nivel global y
nacional como un fenómeno económico. Asimismo, el género ha sido un factor clave para explicar
la probabilidad de estar en la informalidad. Sin embargo, no existen estudios que comprenden el
periodo 2009 a 2017 y que analicen de manera detallada la interacción del género con otras
características sociales. Por otra parte, la literatura de género explica trampas de pobreza en la
mujer y tipos de discriminación hacia este género. Sin embargo, no existe un análisis detallado
sobre cómo se encuentran relacionadas ciertas características sociales como la educación y los roles
en el hogar con la probabilidad de trabajar en el sector informal en el caso colombiano para la
última década. Específicamente la interacción del género con las características mencionadas por
los estudios existentes.
De lo anterior surgen las preguntas de investigación siguientes: ¿Hay una diferencia entre
géneros sobre la probabilidad de formalizarse en Colombia? ¿Qué factores pueden estar
relacionados con la tendencia en los últimos años sobre la disminución del porcentaje de mujeres
informales? ¿Cuáles son los factores que están más relacionados con el hecho de ser informal y
que están a su vez relacionados con el hecho de ser mujer? Para responder estas preguntas, se hace
una revisión de literatura y se construye un modelo bajo el cual se estima un modelo empírico
basado en datos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del DANE. Posteriormente, los
resultados de dicho modelo son analizados.
A nivel global, Chen (2001) estudia el factor de informalidad desde una perspectiva de
género. En sus estudios encuentra una amplia participación de las mujeres en el sector informal y
una productividad relativa importante en el comercio proveniente de su actividad comparada con
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la productividad de los hombres. Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo
Económicos en 28 de los 39 países con datos disponibles el porcentaje de mujeres en el sector
informal es mayor que el de hombres (OCDE, 2018).
En Colombia autores como Bernal (2009), Olarte & Peña (2010) y Guataquí (2011)
estudian los factores determinantes de la informalidad en el país. Encuentran en su mayoría factores
educativos, características sociales y especificaciones de su ocupación. Las mujeres, aunque han
tenido un gran avance en el mercado laboral todavía ejercen los roles tradicionales en el hogar. En
parte esto puede explicar las brechas salariales que todavía persisten.
Específicamente, 49% de la población femenina y 46% de la población masculina se
encuentra en el sector informal (DANE, 2018). También, según cálculos propios con base en datos
del DANE, entre el 2007 y el 2018 existe una brecha de género en cuanto al porcentaje de la
población que trabaja en el sector informal. El promedio de la brecha de género ha sido de 6 puntos
porcentuales para las 13 ciudades y áreas metropolitanas y de 5 puntos porcentuales para las 23
ciudades y áreas metropolitanas. Si bien se observa una tendencia decreciente en la brecha
recientemente, todavía los niveles de informalidad son preocupantes. (Ver Gráfico 1.)
Gráfico 1. Porcentaje de mujeres y hombres informales de 2017 a 2018 por trimestre de acuerdo
con definición del DANE
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Adicional a esto, existe una brecha salarial entre hombres y mujeres donde en promedio un
hombre gana 20% más de ingresos que una mujer en Colombia (DANE, 2015). La brecha salarial
de género persiste (Sánchez y Álvarez, 2011). En el 2017, la brecha salarial entre hombres y
mujeres en la población asalariada fue de 7.05% mientras que en la no asalariada fue de 35.89%.
(Tenjo & Bernal, 2017)
Además, esta brecha salarial aumenta entre la población formal y la informal. Los ingresos
laborales nominales del sector informal representaron el 46% de los del sector formal para el año
2013 (Guataquí, García & Rodríguez, 2011). Estos tres factores se interconectan y es necesario
resolver esta situación para Colombia. Diseñar políticas que contribuyan a la solución de esta
realidad pueden facilitar el desarrollo económico del país. Los beneficios de reducir la informalidad
no solo representan una posibilidad de mejora de calidad de vida y de bienestar para la población
sino también una oportunidad para aumentar el recaudo a nivel nacional para otras problemáticas
como acceso a salud y pensiones por parte de la ciudadanía. Adicional a esto, formalizar a la
población puede influenciar también una mejor eficiencia en el presupuesto nacional reduciendo
costos de salud, pensiones y subsidios asociados a las condiciones laborales de los informales. Por
último, la formalización en el mercado laboral y la reducción de la brecha de género puede
contribuir una mayor productividad económica.
Para aportar al mejor entendimiento de la problemática se estudia cómo se correlacionan
características de los hogares y características sociales de las mujeres con la probabilidad de ser
informales. Al incluir variables de interacción se busca establecer si en efecto el género está
correlacionado con la probabilidad de ser informal y si hay ciertas características sociales que están
relacionadas con el nivel de informalidad en las mujeres. De la pregunta esencial del trabajo que
es ¿Hay una diferencia entre géneros sobre la probabilidad de formalizarse en Colombia?, evaluada
en la última década, surgen las demás preguntas ya mencionadas. Estas preguntas, de ser
respondidas, pueden brindar una perspectiva complementaria para la generación de políticas
públicas. Explicado de otro modo, esto permitiría realizar recomendaciones de políticas que
fomenten la formalización del trabajo contribuyendo a una mayor equidad de género.
Finalmente, se estima un modelo empírico para entender las diferencias en la probabilidad
de ser parte del sector informal entre géneros con datos de la GEIH. En el caso de este estudio
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contiene datos de interés como el tipo de ocupación que tiene, si está cotizando a salud y/o a
pensiones, datos demográficos como edad, género, ubicación y datos sobre ingresos laborales.
El documento se compone de seis secciones: I. Introducción, II. Revisión de literatura, III.
Marco teórico, IV. Metodología y Descripción de datos, V. Resultados y Análisis y para finalizar
VI. Conclusión. En la revisión de literatura, sección a continuación, se analizan los avances en el
entendimiento del sector informal como fenómeno económico, las dinámicas de género y
finalmente cómo estos dos temas han sido estudiados en su interconexión. Luego de esta revisión
de literatura, se explica la metodología y los resultados obtenidos.
II. REVISIÓN DE LITERATURA
1. Informalidad
A nivel global, Chen (2001) indica los ingresos promedio a nivel global en hombres y
mujeres son más bajos el sector informal que en el sector formal. Para el caso colombiano, distintos
autores realizan un aporte a la literatura sobre formalidad. Bernal (2009) realiza un procedimiento
para la identificación de una definición viable y adecuada de los informales. La definición basada
en la no cotización ni a salud ni a pensiones es un mecanismo para la identificación de
vulnerabilidad en los trabajadores. También es un indicador que permite relacionar la cotización
con el acceso a los beneficios de un empleo formal. Según esta definición 62% de la población en
áreas metropolitanas y 90% en áreas rurales no cotizaron a pensión y a salud. (Bernal, 2009)
Guataquí, García & Rodríguez (2011) y Bernal (2009) demuestran que la probabilidad de
encontrarse en la informalidad en Colombia está relacionada positivamente con el género y
negativamente con la educación y la edad. Ambos autores atribuyen los roles de la mujer en el
hogar a estas relaciones. Además, según los autores, “la informalidad es función inversa de la edad
con efectos particulares en las edades más bajas y más altas del ciclo de vida laboral” (Guataquí,
García & Rodríguez, 2011). Adicional a esto, la probabilidad de ser informal aumenta en el sector
rural, si la persona está en una firma pequeña y si la persona encuestada es jefe de hogar por 5
puntos porcentuales (Bernal ,2009).
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La vulnerabilidad de los informales en Colombia y la brecha salarial frente a los
trabajadores formales también está determinada por rigideces del mercado y costos laborales.
(Mondragón-Vélez, Peña, Wills, & Kugler, 2010) Uno de los factores más comunes como razón de
estar en la informalidad es que solo pudieron encontrar ese trabajo (Bernal, 2009). Más adelante se
analiza esta dinámica en el marco teórico. Además, el 80% de los empleadores informales y 47%
de los empleados informales quisieran cambiar de trabajo (Bernal, 2009)
El principal aporte de este artículo frente a la literatura es aportar un análisis frente a la
última década puesto que los trabajos en este sentido han sido pocos por parte de la academia aparte
de los mencionados en este escrito.
2. Perspectiva de género
2. 1 Género y desigualdad
Según estudios, la brecha de género es persistente a pesar de disposiciones legales para la
equidad de género (Badel & Peña, 2010). Las mujeres con mayores diferencias salariales se
encuentran en los percentiles más bajos y los más altos. Por otra parte, la brecha en las mujeres por
maternidad es de 17,6% entre 18 y 65 años (Olarte & Peña, 2010). La presencia de hijos es uno de
los factores mencionados por los autores que determinan en gran medida estas brechas salariales.
Además, se encuentra en la literatura el concepto de discriminación laboral explicado a
continuación.
2. 2 Género y discriminación laboral
La discriminación laboral es definida de la siguiente manera: “dos trabajadores con la
misma capacidad productiva pero que difieren en alguna característica personal no relacionada con
esta uno recibe un trato inferior en cuanto a posibilidades de tener obtener empleo condiciones de
trabajo o educación.” (Baquero, Guataquí & Sarmiento, 2000).
Su documento de investigación expone distintas teorías sobre la discriminación en el campo
laboral que pueden explicar la discriminación de género. La primera supone que las firmas ofrecen
menores salarios basándose en el supuesto de que las mujeres están dispuestas a trabajar por un
menor salario que en el caso de los hombres. Esta teoría es similar al modelo de la concentración
la segregación ocupacional en dónde se presenta una discriminación en la asignación de actividades
la firma por preferencias del empleador. Igualmente presenta el modelo del gusto por la
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discriminación en donde los empleadores deciden contratar menos individuos con las
características que no les agradan. Al no agradarle al empleador, el empleado deberá estar dispuesto
a recibir un ingreso menor para compensar el “costo” que tiene el empleador al recibirlo.
Finalmente, explica una teoría de la discriminación estadística la cual muestra que los
empleadores tienen incentivos para contratar grupos de individuos basándose en el promedio de
las estadísticas de estos grupos. En el caso del género los empleadores tienden a pensar que las
mujeres generan un mayor costo porque pueden abandonar el trabajo o incurrir en actividades
sociales o culturales que implican un menor beneficio para el empleador.
Los estudios de Tenjo mencionados por Baquero et al. (2000) demuestran soportan estas teorías
evidenciando una relación entre características de género y discriminación laboral en Colombia.
La relación entre informalidad y género en la literatura se explica a continuación.
3. Informalidad y género
Chen (2001) enuncia una relación entre género, pobreza e informalidad:
“Hay una superposición significativa entre ser mujer, trabajar en el sector
informal y ser pobre. También existe una superposición significativa entre ser
mujer, trabajar en el sector informal sector, y contribución al crecimiento.”
Chen (2001) encuentra que a nivel global la participación de las mujeres comerciantes en
el comercio informal representa en la mayoría de los países más del 25%. Una de las características
por las cuales las mujeres eligen un trabajo informal es por la flexibilidad de horario que esto les
permite tener para poder cumplir con las funciones tradicionales de la mujer en el hogar en
Colombia. (Bernal, 2009) (Guataquí, García, & Rodríguez, 2011).
Asimismo, se caracteriza a las mujeres en la economía informal en donde las mujeres a
diferencia de los hombres tienden a tener operaciones a menor escala que los hombres y a trabajar
en industrias relacionadas con la comida. Bernal (2009) también enuncia aspectos sobre la
informalidad y género en el país basadas en su tipo de ocupación y el rol de la mujer.
En Colombia, las iniciativas del gobierno han mejorado las condiciones de la mujer en el
mercado laboral. Sin embargo, todavía el autor enfatiza en reforzar el capital humano en el caso de
la mujer para tener mejores resultados en la reducción de la informalidad (Núñez ,2002). Además,
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la inclusión de las mujeres puede traer beneficios importantes para el desarrollo económico. A
continuación, se encuentra la literatura correspondiente.
3. Perspectiva de género para el desarrollo
Hsieh, Hurst, Jones & Klenow (2013) estudian la reducción de las barreras ocupacionales
en mujeres y comunidades negras de 1960 a 2008 en Estados Unidos. Estos afirman que la
reducción de estas puede explicar del 15 al 20% del crecimiento salarial en el país. Sus estudios
contradicen la creencia de que la propensión algunos trabajos por género explican la desigualdad
en brechas salariales. Dichos autores enfatizan en las inversiones realizadas en educación como
reductor en las brechas salariales. El acceso educativo para las mujeres habilitó el acceso al
mercado laboral, específicamente para los cargos con necesidad de talento altamente capacitado.
(Hsieh, Hurst, Jones & Klenow, 2013).
Además, en Colombia la participación femenina, 20 puntos debajo a la masculina en el
mercado laboral, debe ser una estrategia para el desarrollo. De mejorarse, puede generar un
aumento de productividad. Al aumentar el factor trabajo incluyendo a más mujeres, a mediano
plazo puede compensar el hecho de que la población en edad de trabajar esté disminuyendo como
porción de la población total en el país (Gómez & Higuera, 2018). En la siguiente sección se realiza
un resumen del marco teórico seleccionado.
III. MARCO TEÓRICO
En cuanto a los mecanismos que influyen encontramos dos perspectivas de análisis: la
demanda compuesta por los empleadores y la oferta de trabajo compuesta por los individuos
dispuestos a trabajar a cambio de recibir una compensación.
1. Oferta de trabajo
La definición utilizada de los informales es aquellos individuos ocupados que no cotizan ni
a pensión ni a salud (Bernal, 2009).
Es posible que, debido a brechas de información, relacionadas con su nivel educativo, los
individuos no conozcan los beneficios sobre cotizar a pensión y a salud. Esto suponiendo que
tendrían un ingreso suficiente para poder tomar esta decisión. También, debido a características
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sociales y culturales los individuos pueden preferir trabajar o no, o trabajar en el sector formal o
informal.
Desde una perspectiva de género el rol que juegan dentro del hogar las mujeres puede
determinar ciertas preferencias por el sector informal como la flexibilidad. (Chen, 2001) Asimismo,
otro estudio muestra una relación entre el rol que juega el jefe de hogar en caso de que sea formal
y la decisión de entrar en el sector informal o formal de parte de las mujeres en el mismo hogar.
(De la Parra, 2016)
Según la teoría de la remuneración salarial no solamente el nivel de ingresos laborales es
un factor de decisión al escoger su ocupación. Los oferentes de trabajo deciden sus trabajos con
base en “su combinación preferida de salarios y beneficios” (De la parra, 2016). Es decir, beneficios
como la flexibilidad en el horario, la posibilidad de cotizaciones a pensión y salud hacen parte de
los factores tomados en cuenta por un individuo al escoger su tipo de trabajo. Por ende, también
determinan su preferencia de estar en la formalidad o la informalidad.
Por otra parte, De la Parra menciona los factores de decisión en una oferta colectiva de
trabajo. Si se asume que un hogar o un subgrupo de ocupados de un hogar determinan si tienen
beneficios como acceso a salud y/o pensiones de manera colectiva entonces las decisiones de un
individuo sobre su trabajo pueden afectar las de otro individuo por su trabajo. Nishiyama (2010),
Dey & Flinn (2008) y Blundell et al (2015) identifican las decisiones colectivas como un factor en
la oferta de trabajo (De la Parra, 2009). Esto afecta equilibrios del mercado. Esta teoría permite
analizar cómo los individuos toman decisiones sobre su oferta de trabajo en el caso colombiano.
2. Demanda de trabajo
Según la teoría de la firma estas buscan maximizar sus beneficios ya sea aumentando su
nivel de ingresos o reduciendo su nivel de costos. (Nicholson & Snyder ,2011). Las firmas en
general buscan una calificación de la mano de obra superior a la calificación promedio de los
individuos en informalidad para alcanzar su nivel de productividad esperado y cumplir con su meta
de ingresos. Esto genera una barrera de entrada al mercado formal para los individuos que no
cumplen con conocimientos o habilidades mínimas requeridas por la demanda.
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Por otra parte, la regulación sobre las condiciones laborales puede desincentivar la
contratación de más mano de obra debido a los altos costos salariales. Esto reduce su nivel de
beneficios esperados. Debido a la reforma laboral del 2002 los costos salariales disminuyeron
incentivando así una reducción de la informalidad. Sin embargo, los costos salariales continúan
siendo representativos en la estructura de las compañías, sobre todo para la competitividad
tecnológica y la relación necesaria de trabajo en la economía.
Por último, puede que las firmas tengan una aversión a contratar mujeres por cuestiones
discriminatorias vinculadas al género y a factores culturales sobre el rol de la mujer en los hogares
colombianos como fue mencionado en la revisión de literatura.
IV. METODOLOGÍA Y DESCRIPCIÓN DE DATOS
Se construye una base de datos tipo panel con todas las observaciones mensuales desde
2007 hasta junio de 2018 con los bloques de la GEIH correspondientes a Características Generales
y Ocupación. Esta encuesta tiene una frecuencia de recolección de datos mensual desde el 2007
hasta el 2018. La encuesta, gestionada por el DANE, tiene una muestra de más de 62.000 hogares
en 24 ciudades. Además, esta contiene datos de interés como el tipo de ocupación que tiene, si está
cotizando a salud y/o a pensiones, datos demográficos como edad, género, ubicación y datos sobre
ingresos laborales. Estos datos se encuentran divididos en datos del área metropolitana (13
ciudades), cabecera (23 ciudades) y resto los cuales se unifican en el panel. Se conservan solamente
las características generales de los ocupados y se remueven las demás observaciones. Luego de
esto se hace un muestreo del 10% sobre el cual se realizan las estimaciones. Cabe agregar que
puede haber sesgos ya que es una encuesta autocontestada por dispositivos móviles. Los individuos
que responden la encuesta pueden tener incentivos para afirmar hechos que no corresponden con
la realidad. Por ejemplo, pueden reportar menores ingresos de los que tienen por creer que así
continuarán accediendo a subsidios.
Se busca estimar la probabilidad de estar en el sector informal bajo ciertas condiciones. En
este caso se realiza un modelo logit de regresión lineal múltiple. Este modelo es práctico ya que se
busca el estudio del hecho de ser informal o no (respuesta binaria). Se usa una estimación por
máxima verosimilitud, en este caso denominada log-verosimilitud. (Wooldridge, 2009)
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Se define un modelo inicial especificado por variables de educación, género, ubicación, rol
en el hogar y estado de formalidad o informalidad del cónyuge. A continuación, se puede ver el
modelo de regresión logística
𝑌 = 𝑃( 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 1) = log 𝛽0 + 𝛽1𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟 + 𝛽2𝑋 + 𝜀
donde P(formal=1) corresponde a la probabilidad de ser formal, mujer corresponde una variable
dummy de género: es igual a 1 si es mujer y 0 si no. X son una serie de controles que sirven para
evaluar la participación del género en la probabilidad de ser un trabajador formal.
En relación con la literatura expuesta, tanto datos sobre la oferta como de la demanda de
trabajo son necesarios para estudiar este fenómeno. Para escoger las variables de control se toma
como referencia el estudio de Bernal (2009) y la significancia de las variables estudiadas en su
modelo. Se obtienen datos demográficos y datos ligados al papel de la mujer como lo usa también
De La Parra (2016). También se incluyen variables relacionadas al nivel educativo los cuales han
sido usados por la mayoría de los autores. Por otra parte, se obtienen datos de tamaño de la firma
y tipo de empleo. De igual manera, se obtienen variables de ingresos laborales separadas por
quintiles.
Después de analizar los resultados se corrigen los posibles problemas que presente el
modelo. En un inicio, se espera tener problemas por omisión de variables debido a que la literatura
en general presenta un mayor número de variables en los modelos. Puede también haber errores de
medición en la encuesta y, por último, errores de especificación funcional. A continuación, se
presentan los resultados.
V. RESULTADOS Y ANÁLISIS
A partir de los datos base, 67% de la población es informal en promedio en el periodo de
2009 a 2017. Es decir, no cotizan o a salud o a pensión o a ninguno de los dos servicios. En el caso
de las mujeres hay un porcentaje de mujeres mayor en la formalidad (34.1%) comparando con el
caso de los hombres (32.5%). Esto es coherente con los porcentajes por la definición del DANE de
informalidad equivalente a estar en una empresa de menos o igual a diez o cinco empleados
11
mencionado anteriormente. Actualmente, 44.5% de los formales son mujeres mientras el 55.46%
restante es compuesto por hombres. El 43% de los informales son mujeres.
Gráfica 2. Porcentaje de la población en la informalidad por género de 2009 a 2015
De acuerdo con la Gráfica 2, se puede observar en general una tendencia a la disminución
del porcentaje de mujeres en la informalidad de un 68% en 2009 a un 63% en 2015. Este mismo
fenómeno se puede observar para el caso de los hombres de 2009 con una tasa de 68% a un 61%
en el 2015. Esto es coherente con una tendencia de la población en general en la informalidad
reduciéndose de un 68% en 2009 a un 62% en 2015.
Por otra parte, se evidencia una aceleración de la disminución de la informalidad en la
mayoría de los años a partir del 2012. En este año se presentaron reformas laborales que facilitaron
la contratación en las empresas. Se podría estudiar en otro documento si esta toma de decisiones
de las empresas tuvo que ver con dicha reforma. Las brechas más amplias de género se dan en el
2012 con tres puntos porcentuales de diferencia donde el 65% de los hombres está en la
informalidad mientras el 68% de las mujeres lo está.
12
Además, al analizar el rol de la mujer en el hogar se puede evidenciar que para las mujeres
que no son cabezas de hogar presentan un porcentaje de formalidad más alto. Esto es coherente
con las teorías de Chen explicadas en la revisión de literatura sobre la flexibilidad buscada por las
mujeres al cumplir su rol en el hogar y además tener la responsabilidad de conseguir ingresos para
las familias. Al estar casadas el porcentaje de mujeres en la informalidad aumenta en comparación
con no estarlo: 38% versus 32%. Para el caso de mujeres que se encuentran casadas y no son jefe
de hogar el porcentaje de formalidad es de 38%. Bastante superior al de las mujeres formales que
no están casadas (32%) y ligeramente inferior al porcentaje de mujeres casadas en promedio.
Ahora, para las mujeres que son jefe de hogar y están casadas el porcentaje de formalidad
se eleva a un 41%, siendo este el porcentaje más alto de los mencionados anteriormente. (Ver
Anexo 1) Esto puede estar relacionado con el hecho mencionado por De la Parra en cuanto a que
si se tienen beneficios de salud por parte del cónyuge la formalidad tiende a ser menor mientras
que si la mujer es la única fuente de provisión de servicios dentro del hogar para sus hijos y su
familia puede preferir más estar en el sector formal.
En áreas urbanas, la población femenina presenta 15 puntos porcentuales más en el
porcentaje de formalidad: mientras 39% de las mujeres en áreas urbanas son formales, el 24% de
otras áreas lo son. Además, existe una brecha de género diferenciada por el área en el que los
individuos trabajan. Por un lado, en las áreas urbanas la diferencia entre hombres y mujeres es de
2 puntos porcentuales siendo de 36% para los hombres y de 34% para las mujeres. Por el otro lado,
en áreas rurales la brecha es de siete puntos porcentuales donde 28% de los hombres son formales
y 34% de las mujeres son formales. En este caso la población más afectada por la ubicación del
trabajo son los hombres pues evidencian una caída de 8 puntos porcentuales en la tasa de
formalidad si pasan de un área urbana a un área rural. A continuación, se analizan las estadísticas
obtenidas para las variables de control educativas.
En general, se evidencia un mayor porcentaje de la población formalizada mientras el nivel
educativo aumenta. Esto significa que, a más años de educación, la probabilidad de encontrarse en
el sector formal y gozar de sus beneficios aumenta. Mientras que en promedio aproximadamente
solo 1 de cada 10 personas que cuentan con estudios de primaria están en el sector formal, esta
cifra mejora a casi 2 de cada 10 para quieres acabaron secundaria, 1 de cada 4 para quienes
13
completaron el bachillerato y 6 de cada 10 para quienes cuentan con un diploma de educación
superior.
Gráfica 3. Porcentaje de la población en formalidad en relación con el nivel educativo más alto
alcanzado en promedio del 2009 al 2017 (*2016 excluido)
La brecha de género es notoria en el porcentaje de población por cada subgrupo que cotiza
a pensión y a salud en promedio durante la última década (ver Gráfico 3). Esta brecha muestra un
porcentaje más elevado para el género masculino en los individuos que han alcanzado estudios de
primaria, secundaria y bachillerato. En estos tres casos, se puede observar una brecha de siete,
nueve y trece puntos porcentuales respectivamente. Se puede interpretar de la misma manera un
aumento de la brecha mientras se escala en estos niveles educativos mencionados. Es decir, la
brecha de género es más alta para quienes han terminado el bachillerato en relación con quienes
terminaron secundaria o primaria.
En el caso de la educación superior el porcentaje de las mujeres que han sido formales es
dos puntos porcentuales superior a la porción de hombres formales que han completado estudios
14
de educación superior. Es decir, es para las mujeres el acceso a la educación tiene un mayor efecto
que para los hombres en cuanto a acceso a la formalidad. Esto también puede explicar ciertas
características de la demanda de trabajo presente en el mercado. Al requerir conocimientos más
específicos y profesionales, las firmas tienden a disminuir la desigualdad en el acceso a la
formalidad.
Gráfica 4. Porcentaje de la población en formalidad en relación con el número de empleados en
la firma en promedio del 2009 al 2017 (*2016 excluido)
De igual manera se ve una relación entre formalidad y otras características como lo es el
tamaño de la firma. En este caso las estadísticas para cada género son muy similares al promedio
general. Se evidencia en el Grafico 4 para ambos géneros un aumento de la proporción de
individuos en formalidad a medida que el número de trabajadores en el lugar de trabajo aumenta.
Mientras las personas formales que trabajan solas solo representan el 6% de los individuos, estas
representan el 92% de las personas que trabajan en firmas de 101 o más empleados (Ver Gráfico
4). La diferencia entre las tasas de formalidad en una empresa unipersonal y una que no lo es varía
15
desde tres puntos porcentuales (empresas con 2 a 3 empleados) hasta 86 puntos porcentuales
(empresas de 101 empleados o más). Las empresas unipersonales tienen las menores tasas de
formalidad en el mercado. Las diferencias se presentan en más de diez puntos porcentuales al
comparar empresas de dos a tres empleados con las empresas de más de tres empleados. Este
aumento se ve de igual manera al comparar empresas de más de cinco empleados con empresas de
más de diez empleados. No obstante, estos cambios no superan los diez puntos porcentuales cuando
se trata de comparar firmas de 20 a 30 empleados, 31 a 50 empleados y 51 a 100 empleados con la
categoría de tamaño de firma inmediatamente superior.
Desde la perspectiva del tipo de empleo, se puede observar en la Gráfica 5 que los tipos de
empleo con mayor porcentaje de formalidad son los del gobierno (95%) y empresas privadas
(65%). El resto corresponde a trabajos definidos en sí como informales por el DANE.
Gráfica 5. Porcentaje de población formal según tipo de empleo en promedio de 20019 a 2017
16
Este porcentaje no varía mucho dependiendo del género con dos excepciones. La primera, los
empleados domésticos que tienen un porcentaje tres veces mayor en las mujeres comparado al de
los hombres. La segunda, el trabajo de jornalero o peón en donde existe una proporción similar a
la mencionada para el caso de empleado doméstico, esta vez para el género opuesto (ver Tabla 1).
Tabla 1. Porcentaje de formalidad por género y tipo de empleo
Tipo de empleo Porcentaje de mujeres
formales
porcentaje de hombres
formales
Empleado de empresa
privada
66% 65%
Empleado del gobierno 95% 95%
Empleado doméstico 10% 31%
Trabajador por cuenta propia 10% 10%
Patrono o empleador 19% 20%
Trabajador familiar sin
remuneración
2% 2%
Trabajador sin remuneración 2% 1%
Jornalero o peón 3% 10%
Otro 1% 3%
Al estimar el modelo especificado anteriormente se realizaron regresiones con distintas
variables de control. Las variables de control como se puede ver en la Tabla 2. se dividieron por
características similares. Los grupos por los cuales se unieron las variables de control fueron datos
demográficos, datos relacionados a la educación, variables relacionadas al número de empleados
en el lugar de trabajo, variables relacionadas al tipo de empleo y finalmente variables sobre el nivel
de ingresos laborales en quintiles.
Estas regresiones arrojan resultados dónde la mayoría de las variables son significativas.
De hecho, todas son significativas excepto en tres casos: completar educación secundaria (hasta
noveno grado), completar el bachillerato y tener un tipo de empleo diferente a los tipos de empleo
especificados en las variables de control. Se obtiene de igual forma un porcentaje de predicciones
correctas de 90% y un pseudo R2 de 0.60 para el modelo que contiene todas las variables de control.
En las regresiones por grupos de variables se obtiene de 66% a 84% de predicciones correctas en
la probabilidad de ser formal. En general, los signos obtenidos corresponden a los esperados. Estar
17
casado, ser mayor, ser jefe de hogar, tener más años de escolaridad, trabajar en una empresa privada
o en el gobierno, fomentan la probabilidad de formalizarse cómo se puede ver en la Tabla 3
. La variable mujer se mantiene significativa en todas las estimaciones realizadas. En las
regresiones con una mayor tasa de predicciones correctas este efecto es negativo. El primer grupo
de variables de control contiene variables demográficas como la edad y variables dummies
reflejando si el individuo está en edad de trabajar, si hace parte de una zona urbana, si está casado
y si es jefe de hogar. Todas estas variables son significativas en el caso de esta estimación. Además,
permanecen significativas en la regresión 7. Estar en edad de trabajar, estar casado y ser jefe de
hogar afecta positivamente la probabilidad de ser formal con un aumento de 20.7 puntos
porcentuales frente al hecho de tener una edad diferente. Al estar casado, la probabilidad de ser
formal aumenta en 4.6 puntos porcentuales. Al ser jefe de hogar la probabilidad aumenta en 1.5
puntos porcentuales.
El segundo grupo de variables de control contiene variables relacionadas a la escolaridad
del individuo. En la regresión 7 se puede concluir que, por completar la educación superior, la
probabilidad de ser formal aumenta en 3 puntos porcentuales. Además, por cada año de escolaridad
la probabilidad de ser formal incrementa en 1.77 puntos porcentuales. Completar secundaria o
bachillerato no son variables significantes en la regresión 7. Realizando un análisis descriptivo se
encuentra una correlación de 43.91% entre formalidad y años de escolaridad.
El nivel de ingresos laborales explica en mayor magnitud el efecto en la formalidad.
Mientras el quintil más bajo de la población tiene 20 puntos porcentuales menos de probabilidad
de formalizarse, el quintil más alto tiene 15.9 puntos porcentuales más de probabilidad de
formalizarse.
Por otra parte, el número de empleados en la firma tiende a favorecer la probabilidad de
formalizarse. En cuanto más grande sea la firma, es más probable que los empleados sean formales.
La diferencia entre trabajar solo y trabajar en una empresa con más de 100 empleados es de 35
puntos porcentuales. En la regresión 3 se observa un efecto positivo en la probabilidad de ser formal
si se trabaja en empresas con más de 30 empleados. Sin embargo, aunque conserva su significancia,
el sentido de este efecto se pierde en las regresiones 5 y 7.
18
Tabla 2. Tabla regresión muestral con todas las variables de control
1 2 3 4 5 6 7
VARIABLES formal formal formal
formal formal formal formal
Pseudo R2 0,0496 0,1732 0,3809 0,3539 0,5643 0,2666 0,5969
Porcentaje de
predicciones
correctas (R2
Conteo)
66% 73% 84%
82% 89% 76% 90%
Mujer -0.0322*** -0.327*** 0.515***
0.0174** -0.291*** 0.479*** -0.0417***
(0.00718) (0.00760) (0.00916) (0.00878) (0.0121) (0.00810) (0.0128)
Edad -0.0179***
0.0282*** 0.0238***
(0.000312) (0.000555) (0.000580)
Edad población en
edad de trabajar
3.040*** 2.887*** 2.613***
(0.0395) (0.0537) (0.0553)
Área urbana 0.0210***
-0.0713*** -0.0616***
(0.00697) (0.0113) (0.0117)
Casado 0.545*** 0.307*** 0.277***
(0.00809) (0.0136) (0.0141)
Jefe de hogar 0.188*** 0.235*** 0.0968***
(0.00760) (0.0124) (0.0129)
Años de
escolaridad
0.237*** 0.172*** 0.112***
(0.00278) (0.00407) (0.00426)
Completó primaria 0.187*** 0.115** 0.167***
(0.0467) (0.0576) (0.0604)
Completó
secundaria
-0.271*** -0.185*** -0.0376
(0.0501) (0.0640) (0.0669)
Completó
bachillerato
-0.0231 -0.204*** 0.0558
(0.0538) (0.0709) (0.0741)
Completó superior 0.212*** -0.0880 0.191**
(0.0601) (0.0813) (0.0847)
Número de
empleados en el
lugar de trabajo:
trabaja solo
-3.985*** -3.662*** -3.257***
(0.0133)
(0.0226) (0.0236)
Número de
empleados en el
lugar de trabajo 2 a
3
-3.510*** -3.856*** -3.579***
(0.0152)
(0.0207) (0.0214)
Número de
empleados en el
lugar de trabajo 4 a
5
-2.525*** -3.285*** -3.117***
(0.0170)
(0.0224) (0.0232)
Número de
empleados en el
lugar de trabajo: 6
a 10
-1.666*** -2.661*** -2.562***
(0.0161)
(0.0214) (0.0223)
19
Número de
empleados en el
lugar de trabajo: 11
a 19
-0.880*** -1.952*** -1.877***
(0.0194)
(0.0244) (0.0255)
Número de
empleados en el
lugar de trabajo 20
a 30
-0.315*** -1.450*** -1.397***
(0.0218)
(0.0266) (0.0277)
Número de
empleados en el
lugar de trabajo: 31
a 50
0.168*** -1.021*** -0.984***
(0.0272)
(0.0316) (0.0329)
Número de
empleados en el
lugar de trabajo: 51
a 100
0.616*** -0.613*** -0.589***
(0.0304)
(0.0345) (0.0359)
Tipo de trabajo:
empleado de
empresa privada
7.327*** 3.043*** 3.024***
(0.193) (0.216) (0.212)
Tipo de trabajo:
empleado del
gobierno
9.661*** 2.814*** 2.666***
(0.195) (0.218) (0.215)
Tipo de trabajo:
empleado
doméstico
4.564*** 2.662*** 2.532***
(0.194) (0.218) (0.214)
Tipo de trabajo:
cuenta propia
4.455*** 1.254*** 1.304***
(0.193) (0.216) (0.212)
Tipo de trabajo:
Patrono o
empleador
5.286*** 1.901*** 1.643***
(0.194) (0.217) (0.213)
Tipo de trabajo:
trabajador familiar
sin remuneración
2.650*** 0.521** 0.411*
(0.203) (0.225) (0.220)
Tipo de trabajo:
jornalero o peón
4.467*** 1.643*** 1.880***
(0.199) (0.223) (0.220)
Tipo de trabajo:
otro
2.731*** -0.894** 0.170
(0.406) (0.441) (0.450)
Quintil 1 ingresos
laborales
-2.052*** -1.830***
(0.0262) (0.0347)
Quintil 2 ingresos
laborales
-0.609*** -1.103***
(0.0169) (0.0272)
Quintil 3 ingresos
laborales
1.709*** 0.337***
(0.0136) (0.0248)
Quintil 4 ingresos
laborales
1.767*** 0.471***
(0.0135) (0.0242)
Quintil 5 ingresos
laborales
2.675*** 0.810***
(0.0141) (0.0250)
Constante -3.107*** -2.989*** 0.918*** -6.696*** -6.070*** -1.908*** -5.454***
(0.0412) (0.0441) (0.00757) (0.193) (0.231) (0.0117) (0.227)
Observaciones 401,134 401,061 421,532 421,532 401,061 421,532 401,061
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
20
Tabla 3. Tabla efectos marginales regresión muestral con todas las variables de control
Regresión 1 2 3 4 5 6 7
VARIABLES formal formal formal formal formal formal formal
Mujer -0.00701*** -0.0696*** 0.0960*** 0.00306* -0.0512*** 0.0897*** -0.00662**
(0.00156) (0.00161) (0.00173) (0.00154) (0.00211) (0.00154) (0.00203)
Edad -0.00390*** 0.00499*** 0.00378***
(0.0000677) (0.0000976) (0.0000920)
Edad población en edad
de trabajar
0.341*** 0.247*** 0.207***
(0.00131) (0.00165) (0.00175)
Área urbana 0.00458** -0.0127*** -0.00983***
(0.00152) (0.00202) (0.00187)
Casado 0.124*** 0.0566*** 0.0459***
(0.00189) (0.00262) (0.00243)
Jefe de hogar 0.0411*** 0.0418*** 0.0154***
(0.00166) (0.00222) (0.00205)
Años de escolaridad 0.0508*** 0.0304*** 0.0177***
(0.000601) (0.000726) (0.000681)
Completó primaria 0.0408*** 0.0208* 0.0273**
(0.0104) (0.0106) (0.0101)
Completó secundaria -0.0560*** -0.0316** -0.00592
(0.00997) (0.0106) (0.0105)
Completó bachillerato -0.00494 -0.0353** 0.00892
(0.0115) (0.0120) (0.0119)
Completó superior 0.0462*** -0.0154 0.0311*
(0.0133) (0.0141) (0.0141)
Número de empleados en
el lugar de trabajo:
trabaja solo
-0.548*** -0.514*** -0.426***
(0.00132) (0.00286) (0.00311)
Número de empleados en
el lugar de trabajo 2 a 3
-0.349*** -0.360*** -0.305***
(0.00122) (0.00195) (0.00201)
Número de empleados en
el lugar de trabajo 4 a 5
-0.243*** -0.257*** -0.220***
(0.00109) (0.00153) (0.00154)
Número de empleados en
el lugar de trabajo: 6 a 10
-0.196*** -0.232*** -0.199***
(0.00126) (0.00148) (0.00148)
Número de empleados en
el lugar de trabajo: 11 a
19
-0.127*** -0.198*** -0.169***
(0.00215) (0.00162) (0.00157)
Número de empleados en
el lugar de trabajo 20 a
30
-0.0533*** -0.169*** -0.145***
(0.00338) (0.00205) (0.00193)
21
Número de empleados en
el lugar de trabajo: 31 a
50
0.0320*** -0.135*** -0.115***
(0.00540) (0.00301) (0.00278)
Número de empleados en
el lugar de trabajo: 51 a
100
0.129*** -0.0915*** -0.0783***
(0.00705) (0.00427) (0.00393)
Tipo de trabajo:
empleado del gobierno
0.950*** 0.582*** 0.549***
(0.00486) (0.0364) (0.0366)
Tipo de trabajo:
empleado en empresa
privada
0.845*** 0.606*** 0.579***
(0.00268) (0.0335) (0.0391)
Tipo de trabajo:
empleado doméstico
0.761*** 0.582*** 0.555***
(0.00961) (0.0357) (0.0410)
Tipo de trabajo: cuenta
propia
0.751*** 0.229*** 0.216***
(0.0204) (0.0401) (0.0364)
Tipo de trabajo: patrono
o empleador
0.787*** 0.432*** 0.356***
(0.00637) (0.0488) (0.0518)
Tipo de trabajo:
trabajador familiar sin
remuneración
0.580*** 0.104* 0.0728
(0.0335) (0.0494) (0.0429)
Tipo de trabajo: jornalero
o peón
0.741*** 0.376*** 0.419***
(0.00909) (0.0533) (0.0520)
Tipo de trabajo: otro 0.591*** -0.121** 0.0283
(0.0604) (0.0429) (0.0788)
Quintil 1 ingresos
laborales
-0.259*** -0.203***
(0.00179) (0.00248)
Quintil 2 ingresos
laborales
-0.101*** -0.141***
(0.00248) (0.00280)
Quintil 3 ingresos
laborales
0.378*** 0.0572***
(0.00312) (0.00447)
Quintil 4 ingresos
laborales
0.389*** 0.0815***
(0.00304) (0.00454)
Quintil 5 ingresos
laborales
0.579*** 0.149***
(0.00253) (0.00522)
Observaciones 401,134 401,061 421,532 421,532 401,061 421,532 401,061
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
22
Posteriormente, se realizan dos estimaciones adicionales para analizar variables de
interacción con la variable mujer. Los resultados se pueden observar en la Tabla 4 donde se
encuentra la tabla de regresión sobre variables de interacción y en la Tabla 5 los efectos marginales
de estas regresiones. Los resultados siguientes se analizan para una persona que tenga valores
promedio en las variables estudiadas. En las regresiones 7 y 13 se puede observar una significancia
en todas las variables escogidas. Asimismo, las desviaciones estándar son pequeñas para todas las
variables y en todas las regresiones lo cual hace viable su interpretación. Tanto las variables de
educación como de género para el caso de las mujeres son significativas al explicar la formalidad.
La variable mujer permanece significativa dentro de las regresiones aplicadas. Sin embargo, su
signo varía dependiendo de las variables de interacción aplicadas como controles en el modelo. En
general, las regresiones que contienen la mayoría o la totalidad de variables de interacción
(regresiones 7 y 13) indican un efecto negativo de ser mujer sobre la probabilidad de ser formal.
De acuerdo con la regresión 13, ser mujer reduce en 49.4 puntos porcentuales las probabilidades
de ser formal en Colombia en comparación con ser hombre.
Los efectos marginales más importantes que se observan en esta tabla recaen en la regresión
3 y en la regresión 12 con las variables de control educación superior y quintil 5 respectivamente.
Estas dos variables afectan positivamente la probabilidad de formalizarse y a la vez tienen los
mayores efectos dentro de las variables de interacción en las Tablas 4 y 5. En ambos casos la
variable mujer conserva un efecto negativo sobre la probabilidad de ser formal. Esto también
sucede en la regresión 13. La magnitud y significancia de la variable mujer puede contener los
efectos discriminatorios en el mercado laboral que no son observados en las variables de
interacción de las estimaciones.
La educación superior contrarresta este hecho con un efecto positivo de 64.4 puntos
porcentuales en la probabilidad de formalizarse. En el caso de las mujeres colombianas, completar
los niveles educativos incluidos en el modelo tiene un efecto positivo en la formalidad. Haber
completado primaria, secundarias (hasta noveno grado) y bachillerato aumenta la probabilidad de
ser formal en 19.3, 25.8 y 46,2 puntos porcentuales respectivamente.
23
También, estar en el quintil de ingresos laborales más alto contrarresta el efecto negativo
del género con un aumento de 50.6 puntos porcentuales en la probabilidad de ser formal. Mientras
formar parte de los quintiles inferiores (quintiles 1 y 2) tiene un efecto negativo en la formalidad
con una disminución de 25 y 8 puntos porcentuales respectivamente, estar en los quintiles más
altos (quintiles 3, 4 y 5) tiene un efecto positivo de 40.2 a 50.6 puntos porcentuales respectivamente
en la probabilidad de ser formal.
Por último, la probabilidad de ser formal disminuye en un punto porcentual a la hora de ser
mujer jefa de hogar frente al hecho de no serlo. Sin embargo, esta variable de interacción representa
la menor magnitud frente al resto de controles escogidos en estas estimaciones. Si bien es
significativa, el nivel educativo y el nivel de ingresos laborales tienen efectos marginales mucho
mayores en la probabilidad de ser formal. La correlación más elevada entre las variables del Anexo
1. Tabla 1. que muestra la correlación entre las variables de control jefe de hogar mujer y las
variables de interacción de mujer con los distintos niveles de educación completados es la
correlación entre jefe de hogar mujer y mujer con primaria como su más alto nivel educativo
alcanzado. Es decir, para el caso de las mujeres hay una correlación del 26% entre ser jefe de hogar
y haber completado la educación primaria como el nivel educativo más alto obtenido. Esto permite
explicar en parte el caso de la regresión 2 donde el signo del rol de la mujer como jefe de hogar
está relacionado también con su nivel educativo. Es decir, tener solo educación primaria está
relacionado con ser jefe de hogar. Además, la condición de jefe de hogar tiene a su vez un efecto
negativo en la probabilidad de ser formal.
24
Tabla 4. Tabla regresión muestral variables de interacción – Parte 1
1 2 3 4 5 6 7
VARIABLES formal formal formal formal formal formal formal
Pseudo R2 0,0002 0,0005 0,07 0,002 0,01 0,03 0,09
Porcentaje de
predicciones
correctas (R2
conteo)
67% 67% 71% 67% 67% 67% 71%
Mujer 0.0732*** 0.117*** -0.783*** 0.153*** 0.235*** 0.348***
-
3.014***
(0.00659) (0.00737) (0.00872) (0.00722) (0.00680) (0.00689) (0.0924)
Mujer jefa de
hogar
-0.139*** 0.180***
(0.0107) (0.0125)
Mujer con
educación
superior
2.087*** 4.272***
(0.0112) (0.0925)
Mujer con
bachillerato
-0.294*** 2.821***
(0.0113) (0.0927)
Mujer con
secundaria
-1.482*** 1.703***
(0.0195) (0.0940)
Mujer con
primaria
-
2.028*** 1.253***
(0.0198) (0.0941)
Mujer quintil 1
ingresos
Mujer quintil 2
ingresos
Mujer quintil 3
ingresos
Mujer quintil 4
ingresos
Mujer quintil 5
ingresos
Constante -0.731*** -0.731*** -0.731*** -0.731*** -0.731***
-
0.731***
-
0.731***
(0.00437) (0.00437) (0.00437) (0.00437) (0.00437) (0.00437) (0.00437)
Observaciones 421,532 421,532 421,532 421,532 421,532 421,532 421,532
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
25
Tabla 4. Tabla regresión muestral variables de interacción – Parte 2
8 9 10 11 12 13
VARIABLES formal formal formal formal formal formal
Pseudo R2 0,07 0,02 0,01 0,02 0,05 0,17
Porcentaje de
predicciones
correctas (R2
conteo)
67% 67% 67% 68% 71% 74%
Mujer 0.520*** 0.299*** -0.114*** -0.128*** -0.305*** -2.860***
(0.00698) (0.00687) (0.00707) (0.00706) (0.00723) (0.0977)
Mujer jefa de
hogar
-0.0520***
(0.0147)
Mujer con
educación
superior
3.061***
(0.0965)
Mujer con
bachillerato
2.021***
(0.0966)
Mujer con
secundaria
1.122***
(0.0981)
Mujer con
primaria
0.861***
(0.0981)
Mujer quintil 1
ingresos
-3.444*** -1.891***
(0.0302) (0.0356)
Mujer quintil 2
ingresos
-1.681*** -0.448***
(0.0184) (0.0264)
Mujer quintil 3
ingresos
1.089*** 1.833***
(0.0132) (0.0232)
Mujer quintil 4
ingresos
1.227*** 1.725***
(0.0135) (0.0232)
Mujer quintil 5
ingresos
2.400*** 2.231***
(0.0162) (0.0249)
Constante -0.731*** -0.731*** -0.731*** -0.731*** -0.731*** -0.731***
(0.00437) (0.00437) (0.00437) (0.00437) (0.00437) (0.00437)
Observaciones 421,532 421,532 421,532 421,532 421,532 421,532 421,532
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
26
Tabla 5. Tabla efectos marginales regresión muestral variables de interacción – Parte 1
1 2 3 4 5 6 7
VARIABLES formal formal formal formal formal formal formal
Mujer 0.0163*** 0.0260*** -0.166*** 0.0340*** 0.0518*** 0.0762*** -0.548***
(0.00147) (0.00164) (0.00176) (0.00161) (0.00151) (0.00151) (0.0129)
Mujer jefa
de hogar
-
0.0303*** 0.0392***
(0.00228) (0.00280)
Mujer con
educación
superior
0.479*** 0.754***
(0.00217) (0.00644)
Mujer con
bachillerato
-
0.0626*** 0.601***
(0.00229) (0.0129)
Mujer con
secundaria
-0.240*** 0.401***
(0.00201) (0.0201)
Mujer con
primaria
-0.290*** 0.298***
(0.00148) (0.0225)
Mujer
quintil 1
ingresos
Mujer
quintil 2
ingresos
Mujer
quintil 3
ingresos
Mujer
quintil 4
ingresos
Mujer
quintil 5
ingresos
Observacion
es 421,532 421,532 421,532 421,532 421,532 421,532 421,532
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
27
Tabla 5. Tabla efectos marginales regresión muestral variables de interacción – Parte 2
8 9 10 11 12 13
VARIABLES formal formal formal formal formal formal
Mujer 0.109*** 0.0658*** -0.0251*** -0.0282*** -0.0669*** -0.494***
(0.00148) (0.00152) (0.00155) (0.00155) (0.00157) (0.0138)
Mujer jefa de
hogar
-0.0102***
(0.00285)
Mujer con
educación
superior
0.644***
(0.0136)
Mujer con
bachillerato
0.462***
(0.0202)
Mujer con
secundaria
0.258***
(0.0241)
Mujer con
primaria
0.193***
(0.0238)
Mujer quintil
1 ingresos
-0.357*** -0.250***
(0.000982) (0.00250)
Mujer quintil
2 ingresos
-0.261*** -0.0808***
(0.00171) (0.00427)
Mujer quintil
3 ingresos
0.262*** 0.425***
(0.00318) (0.00504)
Mujer quintil
4 ingresos
0.295*** 0.402***
(0.00320) (0.00521)
Mujer quintil
5 ingresos
0.526*** 0.506***
(0.00242) (0.00465)
Observaciones 421,532 421,532 421,532 421,532 421,532 421,532
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
28
VI. CONCLUSIONES
En Colombia el porcentaje del mercado laboral que se encuentra en la informalidad es
sumamente elevado. Esto genera presión sobre el gobierno y la población en cómo garantizar el
acceso a servicios educativos y un nivel de ingresos aceptable en la población que se asemejen a
los del sector formal. Asimismo, el volumen de ingresos registrados de la población informal
equivale solamente a una fracción del volumen de ingresos registrados de la población formal. La
formalización definida como cotización a pensión y a salud es solo una muestra del marco en el
cual los trabajadores obtienen ciertos beneficios. ¿Hay una diferencia entre géneros sobre la
probabilidad de formalizarse en Colombia? Sí la hay para el periodo de 2009 a 2017, en
congruencia con resultados de décadas anterior. ¿Qué factores pueden estar relacionados con la
tendencia en los últimos años sobre la disminución del porcentaje de mujeres informales? ¿Cuáles
son los factores que están más relacionados con el hecho de ser informal siendo mujer? A
continuación, se sintetizan los hallazgos de este documento.
En la última década, en congruencia con estudios de la década anterior, la informalidad está
relacionada con factores como el género del trabajador, el rol que tiene en el hogar, el tamaño de
la empresa, el tipo de empresa del empleador y el nivel educativo que posee. En primera medida,
el componente de género parece estar explicado por el rol cultural de la mujer en la crianza de hijos
y cuidado del hogar. Para el caso de las mujeres en promedio esta proporción es de 34% de acuerdo
con los cálculos propios realizados sobre la Gran Encuesta Integrada de Hogares.
Ser mujer tiene un efecto negativo en la probabilidad de formalizarse. Además, la mayoría
de las variables de control son significativas. Estar casado, ser mayor, tener más años de
escolaridad, trabajar en una empresa privada o en el gobierno tienen un efecto positivo en la
probabilidad de ser formal. Al estar casado, la probabilidad de ser formal aumenta en 4.6 puntos
porcentuales. Al ser jefe de hogar la probabilidad aumenta en 1.5 puntos porcentuales.
Por otra parte, la educación parece ser un componente clave a la hora de predecir casos de
informalidad en las mujeres. Por cada año de escolaridad la probabilidad de ser formal incrementa
en 1.77 puntos porcentuales para la población mayor a 15 años. La correlación entre formalidad y
años de escolaridad es superior al 40%.
29
El nivel de ingresos laborales explica en mayor magnitud el efecto en la formalidad.
Mientras el quintil más bajo de la población tiene 20 puntos porcentuales menos de probabilidad
de formalizarse, el quintil más alto tiene 15.9 puntos porcentuales más de probabilidad de
formalizarse.
Al mismo tiempo, el número de empleados en la firma tiende a favorecer la probabilidad
de formalizarse. En cuanto más grande sea la firma, es más probable que los empleados sean
formales. La diferencia entre trabajar solo y trabajar en una empresa con más de 100 empleados es
de 35 puntos porcentuales. En cuanto al tipo de empresa, los empleados del gobierno y de las
empresas privadas son los menos expuestos a ser trabajadores informales.
Realizando estimaciones adicionales para analizar variables de interacción con la variable
mujer, para una persona que tenga valores promedio en las variables estudiadas, tanto las variables
de educación como de género para el caso de las mujeres son significativas al explicar la
formalidad. Los efectos marginales de la variable mujer puede contener los efectos discriminatorios
en el mercado laboral que no son observados en las variables de interacción de las estimaciones.
La educación superior contrarresta el efecto negativo de la variable mujer así como formar parte
de los quintiles de ingresos laborales más altos. Ser jefe de hogar también disminuye esta
probabilidad, aunque en una magnitud menor a las variables mencionadas anteriormente.
La evidencia de la informalidad desde una perspectiva de género representa una
oportunidad para investigar más adelante dinámicas tanto de oferta como de demanda de trabajo.
En el primer caso, analizar las dinámicas de la demanda de trabajo en la economía colombiana,
incluso para sectores específicos, frente a la contratación de personal. También sería interesante
analizar la conexión entre la informalidad y la problemática de las diferentes generaciones con un
modelo de generaciones traslapadas en cuanto al tema pensional del país debido a la coyuntura
demográfica.
30
ANEXOS
Anexo 1. Tabla 1. Correlación entre variable mujer jefa de hogar y mujer con distintos niveles
educativos
Jefa de
hogar
Mujer con
primaria
Mujer con
secundaria
Mujer con
bachillerato
Mujer con
Educación superior
Jefa de hogar 1
Mujer con
primaria 0.2601 1
Mujer con
secundaria 0.1518 -0.0794 1
Mujer con
bachillerato 0.1513 -0.1141 -0.0962 1
Mujer educación
superior 0.1562 -0.1299 -0.1094 -0.1574 1
31
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