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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

3

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

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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

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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

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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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