Informe Anual Empleo Enaho 2010
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Estado del empleo en el Peru para el año 2010
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MINISTERIO DE TRABAJO Y PROMOCIÓN DEL EMPLEO TERESA NANCY LAOS CÁCERES Ministra de Trabajo y Promoción del Empleo SILVIA ELIZABETH CÁCERES PIZARRO Viceministra de Trabajo EDGAR AUBERTO QUISPE REMÓN Viceministro de Promoción del Empleo y Capacitación Laboral PEDRO MANUEL TAPIA ALVARADO Secretario General DIRECCIÓN GENERAL DE PROMOCIÓN DEL EMPLEO ELIZABETH CORNEJO MALDONADO Directora General DIRECCIÓN DE INVESTIGACIÓN SOCIO ECONÓMICO LABORAL (DISEL) MAURO SOLÍS GONZALES Director (e) EQUIPO TÉCNICO Área de Análisis DISEL
MINISTERIO DE TRABAJO Y PROMOCIÓN DEL EMPLEO Avenida Salaverry Nº 655, Jesús María
Teléfono 630-6000 / Anexo: DISEL 1092
Año 2013 Lima - Perú
3
Contenido
PRESENTACIÓN ................................................................................................................. 9
Resumen Ejecutivo ............................................................................................................. 10
INTRODUCCIÓN ............................................................................................................... 14
I. Panorama económico internacional y nacional .................................................................. 15
II. Producción y empleo ....................................................................................................... 20
2.1 Relación entre el producto y el empleo en el Perú y Lima Metropolitana, 2006-2010 ............................ 20
2.2 Producto y empleo sectorial en el Perú y Lima Metropolitana, 2006-2010 ............................................. 26
2.3 Productividad y empleo en el Perú, 2006-2010 ...................................................................................... 31
III. Evolución de la situación sociolaboral en el Perú, 2006 - 2010................................................... 34
3.1 Evolución de la condición de actividad y participación laboral en el Perú, 2006-2010 ........................... 34
3.2 Dinámica de la PEA y el nivel de empleo ............................................................................................... 45
3.3 Evolución de los principales indicadores del empleo según departamentos .......................................... 48
IV. Situación del empleo en el Perú ...................................................................................... 54
4.1 Condición de actividad y participación laboral en el Perú ....................................................................... 55
4.2 El Empleo y sus principales características ............................................................................................ 57
4.3 Empleo e ingreso laboral ........................................................................................................................ 65
V. Situación del empleo en Lima Metropolitana ................................................................................ 70
5.1. Tendencia de las tasas de actividad y niveles de empleo en Lima Metropolitana ................................. 70
5.2. Distribución de la PEA ocupada en Lima Metropolitana en 2010 .......................................................... 72
5.3. Distribución de la PEA ocupada según diversas variables .................................................................... 75
5.3.1. Ocupados según estructura de mercado ....................................................................................... 75
5.3.2. Ocupados según categoría ocupacional ........................................................................................ 78
5.3.3. Ocupados según rama de actividad económica ............................................................................. 80
5.4. Características de los desocupados en Lima Metropolitana.................................................................. 81
5.5. Los inactivos en Lima Metropolitana ..................................................................................................... 84
VI. Tópicos del mercado laboral ........................................................................................................ 87
6.1 Productividad laboral en el Perú ............................................................................................................. 87
6.1.1 Marco conceptual y teórico ............................................................................................................. 87
6.1.2 Análisis del producto por trabajador a nivel global y por sector formal e informal ........................... 88
6.1.3 Análisis del producto por trabajador, los ingresos laborales y la productividad por ramas de
actividad económica ................................................................................................................................. 89
6.1.4. Algunos factores que influyen en el Producto Medio del Factor Trabajo ........................................ 94
6.2 Empleo femenino en Perú y Lima Metropolitana .................................................................................... 97
6.2.1 Características de las trabajadoras ................................................................................................. 98
6.2.2 Algunos determinantes de la participación de la mujer en el mercado de trabajo ......................... 110
6.2.3 Algunos determinantes para la obtención de empleo de la mujer ................................................. 111
4
6.2.4 Ingreso laboral, número de horas trabajadas y desigualdad salarial ............................................ 112
6.2.5 Algunos determinantes del Ingreso Laboral Femenino ................................................................. 117
6.2.6 Desigualdad de ingresos laborales entre géneros ........................................................................ 119
6.3 Acceso a la protección social en el Perú y Lima Metropolitana ............................................................ 120
6.3.1. Revisión de la literatura ................................................................................................................ 120
6.3.2. Estado de la Protección Social en el Perú y en Lima Metropolitana ............................................ 121
6.3.3. Determinantes de la PEA ocupada para acceder a la protección social en el Perú ..................... 125
Conclusiones ................................................................................................................................... 129
Bibliografía ....................................................................................................................................... 133
Glosario de términos laborales ........................................................................................................ 136
5
Índice de cuadros
Cuadro N° 2.1 Perú: Elasticidad empleo - producto total, 2006-2010 ................................................................................. 31
Cuadro N° 3.1 Perú: Evolución de la Población en Edad de Trabajar, la oferta laboral e inactivos, 2006-2010 ..................... 35
Cuadro N° 3.2 Perú: Evolución de la tasa de actividad por rango de edad, 2006-2010 ......................................................... 37
Cuadro N° 3.3 Perú: Evolución de la tasa de ocupación por rango de edad, 2006-2010 ....................................................... 41
Cuadro N° 3.4 Perú: Evolución de la tasa de desempleo por rango de edad, 2006-2010 ...................................................... 44
Cuadro N° 3.5 Perú: Descomposición de los cambios en la tasa de desempleo, 2006-2010................................................. 45
Cuadro N° 3.6 Perú: Evolución de distribución de la PEA según niveles de empleo, 2006-2010 .......................................... 47
Cuadro N° 3.7 Perú: Población en Edad de Trabajar (PET) por condición de actividad y principales indicadores
según departamentos, 2006.................................................................................................................................................. 48 Cuadro N° 3.8 Perú: Distribución de la PEA por niveles de empleo, según departamentos, 2006 ......................................... 51
Cuadro N° 3.9 Perú: Distribución de la PEA por niveles de empleo, según departamentos, 2010 ......................................... 52
Cuadro N° 3.10 Perú: Distribución de la PEA ocupada por ramas de actividad económica, según departamentos, 2006 ..... 53 Cuadro N° 3.11 Perú: Distribución de la PEA ocupada por ramas de actividad económica, según departamentos, 2010 .... 54
Cuadro N° 4.1 Perú: Población y fuerza de trabajo por sexo, según diversas variables o indicadores laborales, 2010 ......... 56
Cuadro N° 4.2 Perú: Tasa de desempleo y subempleo por sexo, según rangos de edad, 2010 ............................................ 57
Cuadro N° 4.3 Perú: PEA ocupada e ingreso laboral según ramas de actividad económica, 2006 y 2010 ............................ 58
Cuadro N° 4.4 Perú: PEA ocupada e ingreso laboral promedio por sexo según estructura de mercado, 2010 ...................... 60
Cuadro N° 4.5 Perú: Distribución de la PEA ocupada por ingreso laboral según categoría ocupacional, 2006 y 2010 .......... 63
Cuadro N° 4.6 Perú: Distribución de la PEA ocupada por sexo e ingreso laboral según grupo ocupacional, 2010 ................ 64
Cuadro N° 4.7 Perú: Distribución de la PEA ocupada por sexo según rango de ingreso laboral, 2006 y 2010 ..................... .67
Cuadro N° 4.8 Perú: Distribución de la PEA ocupada por área de residencia según rango de ingreso laboral,
2006 y 2010 .......................................................................................................................................................................... 69
Cuadro N° 5.1 Lima Metropolitana: Evolución de la PET y PEA, 2006 y 2010 ....................................................................... 71
Cuadro N° 5.2 Lima Metropolitana: Población en Edad de Trabajar, niveles de empleo e indicadores de la fuerza
de trabajo por sexo, 2010 .................................................................................................................................................... 74
Cuadro N° 5.3 Lima Metropolitana: Tasas de desempleo y subempleo por sexo según rangos de edad, 2010 ..................... 75
Cuadro N° 5.4 Lima Metropolitana: Características del empleo según estructura de mercado, 2010 .................................... 76
Cuadro N° 5.5 Lima Metropolitana: Ingresos laborales promedios reales según estructura de mercado, 2006 y 2010 .......... 78
Cuadro N° 5.6 Lima Metropolitana: Características de la PEA ocupada según categoría ocupacional, 2006 y 2010………78
Cuadro N° 5.7 Lima Metropolitana: PEA ocupada asalariada privada, según tipo de contrato, 2006 – 2010 ......................... 79
Cuadro N° 5.8 Lima Metropolitana: Características del empleo según rama de actividad económica, 2006 y 2010 .............. 81
Cuadro N° 5.9 Lima Metropolitana: Indicadores de desempleo por sexo, 2006 y 2010 ......................................................... 82
Cuadro N° 5.10 Lima Metropolitana: Perfil de los desocupados, 2006 y 2010 ....................................................................... 83
Cuadro N° 5.11 Lima Metropolitana: Perfil de los inactivos, 2010 ......................................................................................... 85
Cuadro N°6.1 Perú: Valor Agregado Bruto por trabajador según ramas de actividad económica, 2006 – 2010 ..................... 91
Cuadro N°6.2 Perú: Valor Agregado Bruto por trabajador según departamentos, 2006 – 2009 ............................................. 94
Cuadro N°6.3 Perú: Modelo de regresión lineal para la productividad laboral media en la actividad independiente, 2010 ..... 96
Cuadro N°6.4: Distribución de la PEA ocupada femenina, según nivel de estructura de mercado, 2006 – 2010 ................. 104
Cuadro N°6.5 Lima Metropolitana: Distribución de la PEA ocupada femenina, según nivel de estructura de
mercado, 2006 – 2010 ........................................................................................................................................................ 104
Cuadro N°6.6 Perú: Distribución de la PEA ocupada por sexo según nivel educativo, 2006 – 201 ...................................... 105
Cuadro N°6.7 Lima Metropolitana: Distribución de la PEA ocupada por sexo según niveles de adecuación
ocupacional y niveles de subutilización del nivel educativo superior completo, 2010 ......................................................... 106
Cuadro N°6.8 Lima Metropolitana: Distribución de la PET por sexo según participación en cursos u oficios, 2010 ............. 108
Cuadro N°6.9 Perú: Modelo Logit sobre determinantes de la participación laboral femenina, 2010 .................................... 110
Cuadro N°6.10 Perú: Modelo Logit sobre determinantes de obtención de empleo para la mujer, 2010 ............................... 111
Cuadro N°6.11 Perú: Distribución de la PEA ocupada femenina por rango de ingresos laboral mensuales ....................... 115
Cuadro N°6.12 Lima Metropolitana: Distribución de la PEA ocupada femenina por rango de ingresos
laborales mensuales ........................................................................................................................................................... 116
Cuadro N°6.13 Perú: Distribución de la PEA ocupada femenina por rango de jornada de trabajo ....................................... 116
Cuadro N°6.14 Lima Metropolitana: Distribución de la PEA ocupada femenina por rango de jornada de trabajo ............... 116
Cuadro N°6.15 Perú: Estimación de los determinantes de los ingresos laborales de las mujeres, 2010 .............................. 118
Cuadro N°6.16 Perú: Descomposición de la discriminación en el diferencial de ingresos, 2010 .......................................... 120
Cuadro N°6.17 Perú: PET, según tipo de protección social, 2006 – 2010 ........................................................................... 123
Cuadro N°6.18 Lima Metropolitana: PET, según tipo de protección social, 2006 – 2010 ..................................................... 125
Cuadro N°6.19 Perú: Modelo Probit Multinomial para los determinantes del acceso a la protección social de la PEA
ocupada, 2010 ................................................................................................................................................................... 128
6
Índice de gráficos
Gráfico N°1.1: Crecimiento económico y perspectivas de la economía mundial, 2006-2012 ................................................. 16
Gráfico N°1.2: Variación porcentual real del producto bruto interno, 2006-2014 .................................................................... 17
Gráfico N°1.3 Perú: Variación porcentual real de los indicadores de la demanda interna, 2006-2014 .................................. 18
Gráfico N°1.4 Perú: Variación porcentual real de los indicadores de la demanda interna, 2006-2010 .................................. 19
Gráfico N° 2.1 Perú: Variación porcentual del PBI y PEA ocupada, 2006-2010 .................................................................... 20
Gráfico N° 2.2 Perú: Variación anual de la PEA ocupada según área de residencia, 2006-2010........................................... 21
Gráfico N° 2.3 Perú: Incidencia de la PEA ocupada según área de residencia, 2006-2010 ................................................. 22
Gráfico N° 2.4 Perú: Distribución promedio de la PEA ocupada según departamento, 2006-2010 ........................................ 23
Gráfico N° 2.5 Perú: Tasa de crecimiento promedio anual de la PEA ocupada nacional y urbana según
departamento, 2006-2010 ..................................................................................................................................................... 24
Gráfico N° 2.6 Lima Metropolitana: Variación porcentual anual del PBI real y PEA ocupada, 2007-2010 .............................. 25
Gráfico N° 2.7 Perú: Distribución promedio anual del PBI por ramas de actividad económica, 2006-2010 ............................ 26
Gráfico N° 2.8 Perú: PBI real según rama de actividad económica, 2006-2010 ................................................................... 27
Gráfico N° 2.9 Perú: Distribución promedio anual de la PEA ocupada por ramas de actividad económica, 2006-2010 ......... 28
Gráfico N° 2.10 Perú: Evolución de la variación anual de PEA ocupada según rama de actividad
económica, 2006-2010.......................................................................................................................................................... 28
Gráfico N° 2.11 Lima Metropolitana: Evolución de la variación promedio de la pea ocupada según ramas de
actividad económica, 2007-2010 ........................................................................................................................................... 29
Gráfico N° 2.12 Perú: Evolución del PBI per cápita y productividad laboral, 2005-2010 ........................................................ 33
Gráfico N° 3.1 Perú: Evolución absoluta de la PEA ocupada, 2007-2010 .............................................................................. 35
Gráfico N° 3.2 Perú: Tasa de actividad por sexo, 2006-2010 ............................................................................................... 36
Gráfico N° 3.3 Perú: Tasa de actividad por área de residencia, 2006-2010 ........................................................................... 37
Gráfico N° 3.4 Perú: Tasa de actividad promedio por rango de edad, 2006-2010 ................................................................. 38
Gráfico N° 3.5 Perú: Tasa de ocupación por sexo, 2006-2010 ............................................................................................. 39
Gráfico N° 3.6 Perú: Tasa de ocupación por área de residencia, 2006-2010 ........................................................................ 40
Gráfico N° 3.7 Perú: Tasa de desempleo por sexo, 2006-2010 ............................................................................................ 42
Gráfico N° 3.8 Perú: Tasa de desempleo por área de residencia, 2006-2010 ....................................................................... 43
Gráfico N° 3.9 Perú: Evolución de distribución de la pea según niveles de empleo, 2006-2010 ........................................... 46
Gráfico N° 3.10 Perú: Evolución de la PEA subempleada y adecuadamente ocupada según sexo, 2006-2010 ................... 47
Gráfico N° 3.11 Perú: Tasa de actividad según departamentos, 2010 ................................................................................... 49
Gráfico N° 3.12 Perú: Tasa de desempleo según departamentos, 2010 ............................................................................... 50
Gráfico N° 4.1 Perú: Distribución de la población en edad de trabajar (PET) por condición de actividad y sexo, 2010 ......... 55
Gráfico N° 4.2 Perú: Diferencia absoluta en el ingreso laboral real de la PEA ocupada según ramas
de actividad económica, 2006 y 2010 .................................................................................................................................. 59
Gráfico N° 4.3 Perú: Distribución de la PEA ocupada por estructura de mercado, 2006 Y 2010 .......................................... 61
Gráfico N° 4.4 Perú: Horas de trabajo semanal promedio de la PEA ocupada por sexo según estructura de
mercado, 2010 ..................................................................................................................................................................... 62
Gráfico N° 4.5 Perú: Distribución de la PEA ocupada por área de residencia según grupo ocupacional, 2010 ...................... 65
Gráfico N° 4.6 Perú: Evolución del ingreso laboral real de la PEA ocupada según sexo, 2006 - 2010 .................................. 66
Gráfico N° 4.7 Perú: Variación de la distribución de la PEA ocupada por sexo según rango de ingresos, 2006/2010 ........... 67
Gráfico N° 4.8 Perú: Evolución del ingreso laboral real de la PEA ocupada según área de residencia, 2006 – 2010 ............ 68
Gráfico N° 4.9 Perú: Variación de la distribución de la PEA ocupada por área de residencia según rango de
ingresos, 2006/2010 ............................................................................................................................................................. 69
Gráfico Nº 5.1 Lima Metropolitana: Tasa de actividad de la población de 14 años a más por sexo, 1970-2010 .................... 70
Gráfico Nº 5.2 Lima Metropolitana: Tasa de actividad por sexo, según rangos de edad, 2010 ............................................. 71
Gráfico Nº 5.3 Lima Metropolitana: Distribución de la población en edad de trabajar (PET) por condición
de actividad, 2010 ................................................................................................................................................................. 73
Gráfico Nº 5.4 Lima Metropolitana: Ocupados por estructura de mercado, 2006 Y 2010 ...................................................... 77
Gráfico Nº 5.5 Lima Metropolitana: Modalidad de contratación de los asalariados privados, 2010 ....................................... 80
Gráfico Nº 5.6 Lima Metropolitana: Modos de búsqueda de empleo de los desocupados, 2010 .......................................... 83
Gráfico Nº 5.7 Lima Metropolitana: Distribución de los inactivos por sexo según rangos de edad, 2010 .............................. 84
Gráfico Nº 5.8 Lima Metropolitana: Razones de inactividad por sexo, 2010 ......................................................................... 86
Gráfico Nº 6.1 Productividad y Eficiencia ............................................................................................................................. 88
Gráfico Nº 6.2 Perú: Productividad laboral global vs.PBI, 2006 – 2010 ................................................................................. 89
Gráfico Nº 6.3 Perú: Evolución del producto por trabajador e ingresos laborales, 2006 – 2010 ............................................ 90
Gráfico Nº 6.4 Perú: Evolución del valor agregado bruto por trabajador según ramas de actividad económica,
2007 – 2010 ......................................................................................................................................................................... 91
Gráfico Nº 6.5 Perú: Valor Agregado Bruto por trabajador e ingreso laboral por trabajador según ramas de
actividad económica, 2006-2010 .......................................................................................................................................... 93
7
Gráfico Nº 6.6 Perú: Evolución de la PET femenina, por condición de actividad, 2006-2010 ................................................ 98
Gráfico Nº 6.7 Lima Metropolitana: Evolución de la PET femenina por condición de actividad, 2006-2010 ........................... 99
Gráfico Nº 6.8 Perú: Evolución de la PEA ocupada femenina, según ramas de actividad económica, 2006 -2010 .............. 100
Gráfico Nº 6.9 Lima Metropolitana: Evolución de la PEA ocupada femenina, según ramas de actividad
económica, 2006 -2010....................................................................................................................................................... 100
Gráfico Nº 6.10 Perú: Evolución de la PEA ocupada femenina, según grupo ocupacional, 2006 -2010 .............................. 101
Gráfico Nº 6.11 Lima Metropolitana: Evolución de la PEA ocupada femenina, según grupo ocupacional, 2006 -2010 ........ 102
Gráfico Nº 6.12 Perú: Evolución de la PEA ocupada femenina, según categoría ocupacional, 2006 -2010 ......................... 103
Gráfico Nº 6.13 Lima Metropolitana: Evolución de la PEA ocupada femenina, según categoría ocupacional,
2006 - 2010 ........................................................................................................................................................................ 103
Gráfico Nº 6.14: Lima Metropolitana: Nivel de subutilización de la PEA ocupada femenina según familia
de carreras profesionales, 2010 .......................................................................................................................................... 107
Gráfico Nº 6.15 Perú: Distribución de la PEA ocupada femenina, según nivel de empleo, 2006 – 2010 .............................. 109
Gráfico Nº 6.16 Lima Metropolitana: Distribución de la PEA ocupada femenina, según nivel de empleo, 2006 – 2010 ....... 109
Gráfico Nº 6.17 Perú: Evolución del ingreso laboral mensual promedio según género, 2006 - 2010 ................................... 112
Gráfico Nº 6.18 Lima Metropolitana: Evolución del ingreso laboral mensual según género, 2006 - 2010 ............................ 113
Gráfico Nº 6.19 Perú: Evolución del número de horas trabajadas a la semana según género, 2006 - 2010 ........................ 113
Gráfico Nº 6.20 Lima Metropolitana: Evolución del número de horas trabajadas a la semana según
género, 2006 – 2010 ........................................................................................................................................................... 114
Gráfico Nº 6.21 Perú: Evolución del ingreso laboral por hora, según género, 2006 - 2010 .................................................. 114
Gráfico Nº 6.22 Lima Metropolitana: Evolución del ingreso laboral por hora, según género, 2006 - 2010............................ 115
Gráfico Nº 6.23 Perú: PET, según tipo de protección social, 2010 ..................................................................................... 122
Gráfico Nº 6.24 Perú: Ocupados afiliados a un seguro de salud o al sistema de pensiones según estructura de mercado,
2010 .................................................................................................................................................................................. 122
Gráfico Nº 6.25 Lima Metropolitana: Ocupados afiliados a un seguro de salud o al sistema de pensiones
según estructura de mercado, 2010 .................................................................................................................................... 124
8
Acrónimos
BCRP : Banco Central de Reserva del Perú BID : Banco Interamericano de Desarrollo CIET : Conferencia Internacional de Estadígrafo de Trabajo DISEL : Dirección de Investigación Socio Económico Laboral ENAHO : Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza ENIVE : Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo FMI : Fondo Monetario Internacional INEI : Instituto Nacional de Estadística e Informática MEF : Ministerio de Economía y Finanzas MMM : Marco Macroeconómico Multianual MTPE : Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo PBI : Producto Bruto Interno PEA : Población Económicamente Activa PET : Población en Edad de Trabajar PTF : Productividad Total de Factores ONU : Organización de Naciones Unidas OIT : Organización Internacional del Trabajo TA : Tasa de Actividad TFNR : Trabajadores Familiares No Remunerados
9
PRESENTACIÓN
El Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo (MTPE), a través de la Dirección de Investigación Socio
Económico Laboral de la Dirección General de Promoción del Empleo, presenta el informe anual: “El empleo
en el Perú 2010”. El presente documento incluye información sobre los principales indicadores laborales en
base a los resultados de la Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza aplicada por
el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI).
El principal objetivo del Informe es brindar información sobre las características de la oferta laboral, la tasa de
actividad, el desempleo y niveles de empleo; así como, la distribución de la Población Económicamente Activa
según diversas variables.
El presente documento es una versión actualizada de la consultoría efectuada por el Eco. Vicente Corzo
Valdiglesias finalizada el 9 de noviembre de 2011.
Se invita a los interesados a obtener información complementaria consultando la página web del MTPE en la
sección estadísticas / DISEL / Informe Anual del Empleo. También puede realizar sus consultas escribiendo a:
Lima, diciembre de 2013.
10
Resumen Ejecutivo
• En el año 2010, la economía mundial creció 5,1% mientras que la economía peruana lo hizo en 8,8%. Debido a la crisis financiera internacional, el empleo, a diferencia del producto, aún no recupera su ritmo de crecimiento de inicios del quinquenio 2006-2010, explicado por el menor crecimiento del empleo urbano, principal fuente de generación del empleo en el país. • Entre los años 2006 y 2010, las ramas de actividad económica que más incidieron en la generación de empleo fueron las de servicios, construcción e industria manufacturera, principalmente. • Asimismo, la sensibilidad del empleo ante variaciones en el producto se estimó en 0,8 en promedio durante el periodo 2006 y 2010. Sin embargo, dicha elasticidad por ramas de actividad económica fue muy variada. • El empleo creció a una tasa de crecimiento promedio anual de 2,5% por año entre el 2006 y el 2010 (en promedio hubo casi 352 mil personas ocupadas más por año), mientras que la tasa de desempleo se redujo en 1% por año y el número de personas inactivas se mantuvo constante, en promedio. • La tasa de actividad se incrementó, sobre todo en la población femenina y el área urbana. Por su parte, la tasa de desempleo viene reduciéndose, así llegó a 4,1% en el año 2010, sin embargo, la tasa de desempleo juvenil permanece alta y constante (alrededor del 8%). La reducción en la tasa de desempleo se explica principalmente por cambios asociados a la tasa de ocupación. • El subempleo pasó de ser 52,5% de la fuerza laboral en el año 2006 a 37,4% en 2010. Sin embargo, el subempleo por ingresos (30,2% al 2010) sigue siendo uno de los principales problemas del mercado laboral, sobre todo en las mujeres. • Según departamentos, Lima es uno de los mercados de trabajo urbanos más relevantes del país, llegando a concentrar el 30,6% de la PEA ocupada en el 2010. Los departamentos donde hubo mayor participación en el mercado de trabajo fueron: Puno (83,4%), Madre de Dios (82,5%), Ucayali (80,4%), Amazonas (80,0%), Huancavelica (79,9%), Cajamarca (79,1%) y Cusco (78,6), principalmente, en el año 2010. • Si bien el subempleo se ha reducido entre 2006 y 2010, aún persisten las altas tasas de subempleo al interior del país, sobre todo el subempleo por ingresos, siendo los departamentos de Huancavelica (45,9%), Puno (43,3%), Huánuco (42,8%), Apurímac (42,8%), Cajamarca, Ayacucho (42,0%) y Cusco (40,3%) los que tuvieron las tasas más altas de subempleo por ingresos. • Asimismo, los departamentos que registraron las mayores tasas de desempleo en el 2010 fueron: Lima (5,7%), Tumbes (5,6%), Tacna (5,3%), Callao (5,2%), Arequipa (5,1%), Junín (4,7%) y Piura (4,6%). • En el año 2010, hubieron más hombres ocupados (55,8%) que mujeres (44,2%), pero sobre todo más hombres adecuadamente ocupados (60,6% frente a 39,4%). Asimismo, los hombres (82,7%) participan más en el mercado de trabajo que las mujeres (65,7%),
11
logrando además insertarse en mayor medida que las mujeres. De igual manera, el subempleo es mayor en las mujeres (43,5%) que en los hombres (32,5%). • El empleo según ramas de actividad económica se concentró principalmente en servicios (35,8%), comercio (17,7%) y extractiva (26,9%) en el año 2010, siendo esta última 6% menos respecto al año 2006. En tanto, los mayores ingresos laborales se dieron en las ramas de minería (S/. 2 272), electricidad, gas y agua (S/. 2 244), industria de bienes intermedios (S/. 1 731), industria de bienes de capital (S/. 1 601), servicios a empresas (S/. 1 538) y comercio al por mayor (S/. 1 526). • Según estructura de mercado, el empleo se concentró en empresas privadas de 2 a 9trabajadores (20,9%) y en el trabajo independiente (35,2%), para el año 2010; ambas categorías han crecido relativamente en comparación al año 2006. Según sexo, tanto los hombres como las mujeres tienen importantes proporciones de independientes no profesionales. • En el año 2010, los grupos ocupacionales que concentraron el empleo fueron: agricultores, ganaderos y pescadores (25,5%), debido a que una gran proporción de la PEA ocupada rural se concentra en estas ocupaciones (73,0%). Otros grupos ocupacionales que concentraron más el empleo fueron vendedores (16,4%), trabajadores de los servicios (14,3%) y profesionales, técnicos y afines (12,0%). • El ingreso laboral a nivel nacional creció un 21,0% al pasar de S/. 816 a S/. 987, entre los años 2006 y 2010. Según sexo, la variación porcentual promedio anual en el ingreso laboral de las mujeres (3,5%) fue menor a la de los hombres (5,9%). Cabe resaltar que el 46,5% de los ocupados no obtienen un ingreso o ganan menos de S/. 500, este porcentaje está formado sobre todo por mujeres. Si se ve por área de residencia, la situación del ingreso laboral es más desfavorable para el área rural. • En el ámbito de la ciudad de Lima Metropolitana, el empleo ha mejorado entre el periodo 2006 y 2010, ya que creció en promedio anual de 4,2% y el desempleo se redujo en 8,8%. Aunque las mujeres incrementado su participación en el mercado de trabajo al año 2010, estas se concentran principalmente en el subempleo por ingresos (39,9%) en mayor medida que los hombres (23,5%). • Se ha incrementado la concentración de las personas ocupadas en las empresas privadas de 2 a 9 trabajadores y de 50 y más trabajadores. Asimismo se registró una reducción de las personas ocupadas bajo la forma de trabajadores independientes no profesionales, entre los años 2006 y 2010, en Lima Metropolitana. • En cuanto a los asalariados privados de Lima Metropolitana, se ha incrementado la concentración de asalariados bajo el tipo de contrato a plazo fijo y ha tendido a mantenerse el porcentaje de asalariados sin contrato, entre el año 2006 y 2010. Así, 5 de cada 10 personas ocupadas como asalariados del sector privado no tenían un contrato en el año 2010. Dicha situación es más preocupante en el caso de los obreros, pues el 70,1% de ellos no tenía contratos en el año 2010. • Los ocupados de Lima Metropolitana se concentran en actividades de servicios, comercio e industriales, sin embargo, las actividades donde el ingreso laboral fue más alto fueron servicios de electricidad, gas y agua; comercio al por mayor y extractiva.
12
• En cuanto al desempleo en Lima Metropolitana en el año 2010, este se caracteriza por estar concentrado en mujeres (61,2%), sigue concentrado en los jóvenes, y en personas con educación secundaria. Las formas de búsqueda principal de empleo fueron las siguientes: amigos y parientes (26,6%), mediante lectura de avisos (26,2%) y búsqueda a través de internet (20,9%). • En Lima Metropolitana, la población inactiva se concentra en mujeres (68,5%), principalmente entre 30 y 44 años; asimismo, el 57,6% de las mujeres inactivas posee educación secundaria. • En cuanto a la productividad laboral, esta ha venido creciendo entre los años 2006 y 2010, al igual que el ingreso laboral. Según ramas de actividad económica, la productividad laboral creció, en general, en todas las ramas, pero existen diferencias importantes en sus niveles. En general, la más alta productividad laboral se encuentra, en promedio, en las ramas industria, construcción, y servicios. • Se encontró que la productividad laboral de los negocios asociados a la actividad independiente se encuentra relacionada de forma directa y positiva con el ingreso laboral (salario de eficiencia), y la antigüedad de la empresa. La experiencia del dueño del negocio (aproximada por su edad) también afecta positivamente a la productividad laboral del trabajador. • Asimismo, según el área de residencia urbana tiene un efecto positivo sobre la productividad del factor trabajo de los negocios de los trabajadores independientes a diferencia del área urbana. La educación del dueño del negocio y la decisión de ser emprendedor afectan a la productividad de manera positiva. • En cuanto a la situación laboral de las mujeres, el empleo femenino registró un crecimiento promedio anual de creció en 3,3 puntos porcentuales entre los años 2006 y 2010 en el Perú, mientras que en Lima Metropolitana subió 6 puntos porcentuales, en similar periodo de análisis. • Asimismo, el empleo femenino se ha venido redistribuyendo por ramas de actividad concentrándose más en la rama de actividad económica de servicios, y cada vez menos en actividades extractivas y servicio de hogares. También se encontró que las ocupadas como TFNR han ido reduciendo su presencia en algo menos de 7 puntos porcentuales, entre el año 2006 y 2010. • En cuanto a los niveles de empleo, el empleo adecuado femenino subió en 11,1 puntos porcentual es entre el 2006 y 2010, mientras que el subempleo por ingresos de las mujeres se redujo en 9,6 puntos porcentuales. • Los determinantes de la participación más importantes de las mujeres en el mercado laboral son la educación y la experiencia. A mayor dotación de dicho capital humano mayor probabilidad de que la mujer participe en el mercado de trabajo. Sin embargo, a mayor ingreso de otros miembros del hogar o personas mayor presencia de menores de 14 años o mayores de 65 años en el hogar, la mujer probablemente reduzca su oferta laboral. La probabilidad de inserción laboral de las mujeres depende de la experiencia laboral, así como de los años de educación y su condición de soltería.
13
• El ingreso laboral de las mujeres se encuentra aún por debajo del ingreso de los hombres, entre los años 2006 y 2010. Las horas de trabajo a la semana de las mujeres se han venido reduciendo, mientras que el ingreso laboral fue creciendo. Sin embargo, las mujeres ocupadas se han concentrado en rangos de ingresos bajos o sin ingresos. • Uno de los determinantes más importantes del ingreso laboral por hora de las mujeres es el número de años de educación, así como la experiencia laboral. También contribuyen al incremento del ingreso laboral el tamaño de la empresa y trabajar en Lima Metropolitana. • En cuanto a la discriminación de género, se halló que casi 70% de la diferencia de ingresos entre hombres y mujeres se debe a la discriminación laboral femenina y no a sus características particulares (i.e. nivel educativo o años de experiencia laboral). • La protección social de los trabajadores (acceso a seguro de salud y a un sistema de pensiones), en general, ha mejorado pero solo en términos de un mayor acceso a un seguro de salud. Asimismo son los TFNR, los trabajadores del hogar y los independientes los que poseen menos protección social. También se vio que el 47,1% de los desocupados tienen acceso a un sistema de salud mientras que el 21,9% se encuentra en el sistema de pensiones. • Se ha determinado que la probabilidad que un trabajador no cuente con ningún tipo de protección social asciende a 39,6% y que ella disminuye para personas casadas y de sexo masculino. Asimismo, a medida que aumenta el nivel de educación disminuye la probabilidad de no contar con protección social. Trabajar en ramas de actividad como industria, construcción, comercio o servicios lleva a incrementar la probabilidad de no tener protección social frente a la situación en la rama extractiva. • Finalmente, la probabilidad de que una persona ocupada cuente con un sistema de pensiones es de 4,5%. También se determinó un 46,3% de probabilidad de que una persona ocupada esté afiliada solo a un sistema de salud, mientras que existe un 9,4% de probabilidad que las personas ocupadas posea seguro de salud y pensión, esta última aumenta si el trabajador tiene mayor edad, mayor educación, si trabajan en empresas de mayor tamaño o si son jefes de hogar.
14
INTRODUCCIÓN
En los últimos cinco años, el Perú ha tenido un buen desempeño económico a pesar de la crisis financiera internacional ocurrida en septiembre del año 2008. La producción presentó tasas de crecimiento positivas que en varios años estuvo por encima de muchos países de la región. Este ambiente económico favorable mejoró las expectativas de los agentes económicos así como las inversiones y el empleo, sobre todo en el ámbito urbano. Este documento presenta un análisis de la situación del empleo en el Perú al año 2010, considerando también una evaluación a la evolución del empleo de estos últimos cinco años a través de los principales indicadores del empleo; así como los aspectos coyunturales que lo afectaron durante el año 2009, en especial la severa crisis económica internacional. El presente informe se divide en seis partes. En la primera analizamos el panorama económico internacional y nacional entre los años 2006 y 2010. En la segunda parte de discutimos algunos aspectos relacionados con el producto y el empleo en el Perú y su composición sectorial, así como el tema de la producción per cápita y productividad laboral. En la tercera parte del estudio desarrollamos con mayor profundidad el desempeño del empleo en el Perú entre los años 2006 y 2010. Con este fin se utilizaron dos fuentes principales de información: la Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza (ENAHO) continua 2005-2010, del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), y la Encuesta de Hogares sobre Niveles de Empleo (ENIVE) 2006-2010, del Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo (MTPE). Las bases ENAHO del INEI fueron actualizadas con la proyección de la población basándose en los resultados del Censo de Población y Vivienda de 2007, considerando los cambios producto de la metodología actualizada por el INEI. En la cuarta parte analizamos puntualmente, la situación del empleo en el Perú en el año 2010, a través de una serie de variables e indicadores de empleo basados en los conceptos y metodologías de la Conferencia Internacional de Estadígrafo de Trabajo (CIET) y la Organización Internacional del Trabajo (OIT). En la quinta parte realizamos un análisis de la situación del empleo en Lima Metropolitana al año 2010. Asimismo se presenta algún análisis comparativo sobre la situación del empleo entre el año 2006 y 2010, utilizando las principales variables del mercado laboral. La sexta sección está enmarcada en un estudio exploratorio y determinativo de algunos temas del mercado laboral relevantes, tales como la productividad laboral, el empleo femenino y la discriminación salarial, y el acceso a la protección social. Finalmente presentamos las conclusiones.
15
I. Panorama económico internacional y nacional
Según el Fondo Monetario internacional (FMI), el PBI mundial ha registrado una caída de 0,7% en el año 2009, seguido de una expansión de 5,1% en el año 2010 y 4,0% para el 2011. Esta desaceleración del producto se debe, principalmente, a que la economía mundial pasa por dos hechos adversos. El primero tiene que ver con una recuperación mucho más lenta de las economías más desarrolladas, sobre todo de Estados Unidos, desde inicios del presente año; mientras que el segundo se relaciona con el incremento de la incertidumbre fiscal y financiera, que se ha incrementado desde agosto de 20111. El menor crecimiento esperado para este año, comparado con años anteriores, se debería, principalmente, al menor crecimiento de los países desarrollados. Estos crecerían tan solo 1,6%, cifra menor a lo mostrado en el año 2010 (3,0%). Esta desaceleración esperada de los países desarrollados se sustentaría en las bajas tasas de crecimiento de los Estados Unidos (1,8%), Italia (0,4%) y Japón (-0,8%). Según el FMI, el menor ritmo de crecimiento económico mundial se explica por la falta de dos reequilibrios de las economías: interno y externo. El reequilibrio interno se refiere al pasar del estímulo fiscal a la demanda privada. Si bien se está consolidando las cuentas fiscales, la demanda privada no logra crecer debido a la escasez del crédito, el legado del auge inmobiliario y el elevado apalancamiento de los hogares. Esto frenaría la demanda interna más de lo previsto. El segundo reequilibrio, el externo, se refiere a que los países desarrollados con déficits en cuenta corriente, sobre todo Estados Unidos, deben compensar la baja demanda interna con incrementos de la demanda externa. La demanda externa que requiere principalmente Estados Unidos vendría a ser demanda interna para las economías de mercados emergentes que poseen superávits en cuenta corriente, especialmente China. Se prevé que este reequilibrio externo no ocurrirá y se proyecta una ampliación del desequilibrio externo. Por otro lado, el menor crecimiento de las economías se manifiesta porque los mercados perciben una incapacidad de muchos países para estabilizar la deuda pública. Estos países con deuda, inicialmente, estaban situados en la periferia de Europa, ahora se ha extendido a más países europeos y otros fuera de dicho continente, como Japón y Estados Unidos. Los problemas financieros se han manifestado, especialmente, en los bancos que poseen bonos soberanos de estos países con incapacidad para pagar sus deudas, principalmente países europeos. Este hecho ha causado exceso de liquidez y restricciones de créditos por parte de los bancos. En ese sentido, tanto el bajo crecimiento mundial como los problemas fiscales y financieros llevan a prever una incapacidad para lograr una sostenibilidad de la deuda. Además, el bajo crecimiento económico lleva a más deuda con mora y hace frágil a los bancos.
1FMI (2011).World Economic Outlook. Septiembre.
16
Si bien los problemas anteriormente descritos ocurren en países desarrollados, los países emergentes no han mostrado mayor debilidad ante los mismos eventos. Así, las economías emergentes y en desarrollo registran tasas de crecimiento de 6,4% en el 2011 y se prevé que para el 2012 cierren con tasas de 5,3% (ver Gráfico Nº 1.1). En América Latina y el Caribe se prevé crecer casi al mismo ritmo de la economía mundial, 4,5% en el año 2011 y 3,2% en 2012. Sin embargo, si bien estas economías han podido lidiar con problemas de flujos de capital volátil o golondrinos, ahora, dadas las nuevas perspectivas económicas, su situación podría volverse incierta. En ese sentido, la nueva situación económica implica riesgos para las economías emergentes y en desarrollo. Estas nuevas condiciones serían exportaciones menos favorables, flujos de capital más volátiles y la reducción de los precios de las materias primas. Así, estos serían los retos que tendrían que enfrentar los países emergentes, sobre todo los de bajos ingresos2.
Gráfico N° 1.1 CRECIMIENTO ECONÓMICO Y PERSPECTIVAS DE LA ECONOMÍA MUNDIAL,
2006-2011 (Porcentaje)
Nota: El crecimiento económico está representado por la variación porcentual anual del PBI real, que se basa en la paridad del poder de compra (PPC). Fuente: Fondo Monetario Internacional (FMI) – World Economic Outlook Data base, octubre 2012. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Asimismo, según el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF), el crecimiento económico mundial llegó a ser 2,4% en el segundo trimestre de 2011, el cual fue menor al 3,8% registrado en el primer trimestre. Así también se espera que la economía mundial se desacelere este año y en los próximos años, sobre todo las economías desarrolladas3. En cuanto al desempeño de la economía peruana, esta creció 7,2% en promedio entre los años 2006 y 2010, a pesar del episodio negativo provocado por la crisis económica internacional de septiembre de 2008, shock económico que se tradujo en una fuerte
2 Ibíd.
3 MEF (2011). Marco Macroeconómico Multianual Revisado 2012-2014. Actualizado al mes agosto de 2011.
5,15,2
2,8
-0,7
5,14,0 3,3
3,1 2,8
0,1
-3,7
3,0
1,61,3
3,2 3,0
0,4
-4,3
2,0
1,4
-0,4
7,9 8,3
6,0
2,8
7,4
6,4
5,35,6 5,8
4,3
-1,7
6,2
4,5
3,2
-6,0
-4,0
-2,0
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 /E
Producto mundial Economía avanzada
Zona del Euro Economía de mercadosemergentes y en desarrollo
América Latina y el Caribe
17
reducción de la tasa de variación del PBI (0,9%) en el año 2009. Esta reducción se explica principalmente por la caída de la demanda interna, sobre todo de la inversión privada y en menor medida por el consumo privado (-15,1% y 2,4%, respectivamente). El plan anticrisis o contracíclico implementado por el gobierno del Perú, en el año 2009, incrementó el gasto público en 16,5% y logró que la variación del PBI no se torne negativa (ver Gráfico Nº 1.4). Después de este evento transitorio, la economía peruana volvió a crecer a tasas similares a las mostradas en periodos previos a la crisis externa. Por ejemplo, en el año 2010 el país creció en 8,8%, según el INEI.
Gráfico N° 1.2 PERÚ: VARIACIÓN PORCENTUAL REAL DEL PRODUCTO BRUTO INTERNO,
2006-2014
Nota: La variación porcentual real se estima basándose en el PBI real o en términos constantes de 1994. E/ estimado. Fuente: Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) – Cuadros anuales históricos 1951 - 2012. Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) - Marco Macroeconómico Multianual 2013-2015, actualizado al 30 de mayo de 2012. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
A pesar del nuevo contexto internacional, donde se presenta una economía mundial débil e incierta, el Perú crecerá y será un país con mayor crecimiento en la región. Así, según las proyecciones del MEF, el país crecerá en torno al 6% entre 2011 y 2014, aunque por debajo de su promedio de los últimos cinco años (ver Gráfico Nº 1.2). Este crecimiento sostenido se explica principalmente por el crecimiento de la demanda interna privada y en menor medida por el consumo público4. Según el Marco Macroeconómico Multianual 2013-2015 del MEF, los sectores económicos que han desacelerado fuertemente su ritmo de crecimiento en el año 2011 son: manufactura (5,6%), sobre todo la industria no primaria (4,4%), construcción (3,4%);
4 Ibíd.
7,7
8,9
9,8
0,9
8,8
6,96,3
6,06,5
7,2
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 E/ 2014 E/
PBI Promedio PBI 2006-2011
18
y en menor medida comercio (8,8%) y el sector agropecuario (3,8%)5. Estos últimos sectores concentran una parte importante del empleo en el país.
Gráfico N° 1.3 PERÚ: VARIACIÓN PORCENTUAL REAL DE LOS INDICADORES DE LA DEMANDA
INTERNA, 2006-2014
Nota: Variación porcentual en función de las variables a precios constantes de 1994. E/ Estimado Fuente: Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) – Cuadros anuales históricos 1951 - 2012. Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) - Marco Macroeconómico Multianual 2013 - 2015, actualizado al 30 de mayo de 2012. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
El crecimiento económico de la economía peruana para el año 2010 fue resultado, de la expansión de la demanda interna (12,8%). Especialmente incidieron el consumo privado, explicado por el incremento del ingreso personal disponible y del empleo urbano, y por la inversión privada, que se sustentó en mayores proyectos de inversión en los sectores minero, energético, infraestructura, comercio y turismo6 (ver Gráfico Nº 1.4). Este crecimiento de la demanda interna fue mayor al registrado entre los años 2006 y 2008. Por su parte, el consumo público también presentó un mayor dinamismo en el año 2010. Así, este se expandió en 10,6% en el año 2010, principalmente debido al gasto en bienes y servicios en los sectores transporte y comunicaciones, defensa e interior, agricultura, y gastos destinados a la ejecución de los procesos electorales municipales y regionales del año 2010.
5 Estas proyecciones son similares a los reportados por el BCRP en su reporte de inflación de septiembre de 2011.
6 BCRP (2010). Memoria Anual 2010.
6,4
8,3 8,7
2,46,0
6,4 10,66,0 5,5
20,1
23,325,9
-15,1
22,1
11,713,6
10,012,0
7,6
4,5
2,1
16,5
10,6
4,8 5,8 5,5 4,9
-20.0
-15.0
-10.0
-5.0
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
35.0
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 E/ 2014 E/
Consumo privado Inversión privada Consumo público
19
Según sector económico, el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) sostiene que el sector que contribuyó al crecimiento fue, principalmente, el no primario, cuya dinámica impulsó el empleo urbano en las empresas privadas formales de 10 y más trabajadores. En el caso del sector primario, la pesca se redujo debido al fenómeno de La Niña y la minería se contrajo en 0,1% debido a la postergación de inversiones, comportamiento observado desde que estalló la crisis financiera internacional.
Gráfico N° 1.4
PERÚ: VARIACIÓN PORCENTUAL REAL DE LOS INDICADORES DE LA DEMANDA INTERNA, 2006-2010
Nota: Variación porcentual en función de las variables a precios constantes de 1994. Fuente: BCRP – Memoria 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
20,1
23,325,9
-15,1
22,1
7,7 8,9 9,8
0,9
8,8
-20,0
-15,0
-10,0
-5,0
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
2006 2007 2008 2009 2010
Inversión Bruta Fija Privada PBI
6,4
8,38,7
2,4
6,0
7,7
8,9
9,8
0,9
8,8
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
2006 2007 2008 2009 2010
Consumo privado PBI
7,6
4,5
2,1
16,5
10,6
7,78,9
9,8
0,9
8,8
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
16,0
18,0
2006 2007 2008 2009 2010
Consumo público PBI
10,3
11,812,3
-2,8
12,8
7,7
8,99,8
0,9
8,8
-4,0
-2,0
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
2006 2007 2008 2009 2010
Demanda interna PBI
20
II. Producción y empleo
2.1 Relación entre el producto y el empleo en el Perú y Lima Metropolitana,
2006-2010 Si bien la economía creció en promedio alrededor del 7% entre los años 2006 y 2010, la Población Económicamente Activa ocupada tuvo una tasa de crecimiento promedio anual de 2,5%. En términos absolutos, el empleo creció a un ritmo promedio de 393 mil personas ocupadas más por año, siendo la gran mayoría del empleo generado en estos cinco años en el ámbito urbano. Las mayores tasas de variación anual del empleo fueron 4,3% y 3,8%, las cuales se dieron en los años 2006 y 2007, respectivamente (ver Gráfico Nº 2.1). Tanto el PBI como el empleo fueron afectados por la crisis financiera internacional de septiembre de 2008. Los efectos de dicha crisis se registraron por el lado del producto, principalmente, lo que provocó un crecimiento económico muy bajo (0,9%) en el año 2009. Luego, la economía, debido principalmente a sus fortalezas macroeconómicas, pudo salir rápidamente de la crisis llegando a crecer 8,8% en el año 2010. En el caso de los efectos de la crisis sobre el empleo, se puede decir que la PEA ocupada venía creciendo a un ritmo promedio de 4,0% entre los años 2006 y 2007, para pasar, luego, a tasas de variación anual de 2,1% promedio entre los años 2008 al 2010.
Gráfico N° 2.1
PERÚ: VARIACIÓN PORCENTUAL DEL PBI Y PEA OCUPADA, 2006-2010
Notas: - Variación porcentual en función del PBI a precios constantes o reales de 1994. - Las bases de datos de la PEA ocupada han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) - Marco Macroeconómico Multianual Revisado 2012-2014, actualizado al mes de agosto de 2011 e INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2005 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
7,7
8,9
9,8
0,9
8,8
7,2
0,0
3,0
6,0
9,0
12,0
2006 2007 2008 2009 2010
PBI PBI promedio
4,3
3,8
1,82,1
2,32,5
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
2006 2007 2008 2009 2010
PEA ocupada PEA ocupada promedio
21
En general, el producto se recuperó inmediatamente después de la crisis, sin embargo, el empleo aún no retoma el ritmo de crecimiento que mantenía en los años 2006 y 2007, por lo que se notan dos periodos muy marcados en la configuración del empleo (2006-2007 y 2008-2010), es decir, el empleo no ha vuelto a recuperar la dinámica inicial de este último quinquenio (ver gráfico Nº 2.1). Este comportamiento del empleo en el Perú, antes y después de la crisis, se explica principalmente por el menor ritmo de crecimiento de la PEA ocupada urbana más que por la dinámica del empleo rural. Esto debido a que el empleo urbano venía creciendo a tasas de 5,5% anual en el año 2006 y 6,5% en el año 2007, pero este ritmo de crecimiento se redujo bruscamente a partir del año 2008, cuando cambió a una variación de 2,9% y se mantuvo por debajo del 4,0% hasta el año 2010 (ver Gráfico Nº 2.2). Por su parte, la variación anual del empleo rural no muestra mayor tendencia, debido a que presentó incrementos y reducciones entre los años 2006 y 2010. Los sectores que lograron amortiguar la caída del PBI en el año 2009 fueron construcción (6,1%), otros servicios (3,1%), electricidad, gas y agua (1,2%), agropecuario (2,3%), principalmente creció la actividad pecuaria (4,4%) y minería (0,6%), donde fundamentalmente aumentó la actividad hidrocarburos7.
Gráfico N° 2.2 PERÚ: VARIACIÓN ANUAL DE LA PEA OCUPADA SEGÚN ÁREA DE RESIDENCIA,
2006-2010 (Porcentaje)
Nota: Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2005 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
7 http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/memoria-anual/memoria-2012.html
4,3
3,8
1,8
2,1
2,3
5,5
6,5
2,92,7
3,8
1,6
-2,2
-0,7
0,6
-1,6
-3,0
-2,0
-1,0
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
2006 2007 2008 2009 2010
PEA ocupada PEA ocupada urbana PEA ocupada rural
22
Asimismo, según área de residencia, el empleo urbano contribuyó en mayor medida al incremento del empleo en el Perú, a pesar de la crisis económica internacional. Mientras que el empleo en la zona rural lo hizo en menor medida, pues presentó caídas en los años 2007, 2008 y 2010.
Gráfico N° 2.3 PERÚ: INCIDENCIA DE LA PEA OCUPADA SEGÚN ÁREA DE RESIDENCIA, 2006-2010
(Puntos porcentuales)
Notas: - La incidencia del empleo por área de residencia es la multiplicación de la variación porcentual anual de dicha variable en el periodo t por su distribución porcentual en el mismo periodo de tiempo. - Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2005 - 2010. Metodología actualizada.
Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
El empleo se concentró, en promedio, más en aquellos departamentos ubicados en la costa como en algunos departamentos de la sierra del país. Estos departamentos fueron Lima (33,2%), La Libertad (5,7%), Piura (5,7%), Cajamarca (5,6%), Puno (5,1%), Cusco (4,7%), Junín (4,4%) y Arequipa (4,1%), principalmente, entre los años 2006 y 2010 (ver Gráfico Nº 2.4). Por otro lado, en los departamentos de la zona urbana, el empleo se concentró, principalmente, en Lima (45,6%), La Libertad (5,9%), Piura (5,9%), Arequipa (4,9%), Lambayeque (4,4%) y Junín (3,7%).
4,3
3,9
1,92,1
2,3
2,9
3,8
4,6
2,11,9
2,73,0
0,5
-0,6
-0,2
0,2
-0,4-0,1
-1,0
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
2006 2007 2008 2009 2010 Promedio2006-2010
PEA ocupada PEA ocupada urbana PEA ocupada rural
Distribuciión promedio del empleo 2006-2010:Urbano: 71,0%Rural : 29,0%
Distribución promedio del empleo 2006-2010:
Urbano: 71,0%
Rural: 29,0%
23
Gráfico N° 2.4 PERÚ: DISTRIBUCIÓN PROMEDIO DE LA PEA OCUPADA SEGÚN
DEPARTAMENTO, 2006-2010 (Porcentaje)
Nota: Las bases de datos han sido actualizadas con la proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
El empleo en el Perú tuvo un buen desempeño, con una tasa de crecimiento promedio de 2,5% entre los años 2006 y 2010, principalmente el empleo urbano fue el más dinámico. Sin embargo, el empleo no creció en todos los departamentos al mismo ritmo promedio que el país. Los departamentos más dinámicos en cuanto al crecimiento de la PEA ocupada fueron: Ucayali (5,5%), Madre de Dios (5,3%), Pasco (4,8%) y Lambayeque (4,0%); no obstante, concentran una proporción pequeña de la PEA ocupada nacional.
0,4
0,6
0,8
0,9
1,1
1,5
1,6
1,6
1,6
2,2
2,5
2,7
2,9
3,1
3,9
4,0
4,1
4,4
4,7
5,1
5,6
5,7
5,7
33,2
0,4
0,6
1,0
0,7
1,3
0,7
0,4
1,7
0,7
1,4
3,0
2,3
1,4
2,9
2,9
4,4
4,9
3,7
3,1
3,0
2,1
5,9
5,9
45,6
0,0 4,0 8,0 12,0 16,0 20,0 24,0 28,0 32,0 36,0 40,0 44,0 48,0
Madre de Dios
Moquegua
Tumbes
Pasco
Tacna
Amazonas
Huancavelica
Ucayali
Apurímac
Ayacucho
Ica
San martin
Huánuco
Loreto
Áncash
Lambayeque
Arequipa
Junín
Cusco
Puno
Cajamarca
Piura
La Libertad
Lima
Urbano Total
24
Los departamentos con mayor participación en el empleo nacional y mayores tasas de crecimiento fueron: Lima (3,6%), Ica (3,1%) y Piura (3,1%).Ver Gráfico Nº 2.5. Los departamentos en los cuales el empleo creció muy poco fueron Ayacucho (0,6%), Cusco (0,6%) y Apurímac (0,3%), mientras que en Cajamarca se redujo en 0,5%. Según el Gráfico Nº 2.5, los departamentos más dinámicos entre los años 2006 y 2010, en términos de generación de empleo, muestran que el empleo urbano fue uno de los principales generadores del dinamismo del empleo. Así tenemos que los principales departamentos donde el empleo urbano creció fueron los siguientes: Amazonas (8,9%), Madre de Dios (8,0%), Ucayali (7,1%), Pasco (6,4%) y La Libertad (5,1%). También se puede observar en el Gráfico 2.5 que el empleo rural tuvo un comportamiento negativo principalmente en 13 departamentos del país. Entre los principales departamentos donde el empleo rural se redujo fuertemente tenemos los siguientes: Tumbes (-8,7%), Loreto (-3,2%), Ica (-2,3%), Ayacucho (-1,8%), Lima (-1,7%) y Arequipa (-1,4%).
Gráfico N° 2.5 PERÚ: TASA DE CRECIMIENTO PROMEDIO ANUAL DE LA PEA OCUPADA
NACIONAL Y URBANASEGÚN DEPARTAMENTO, 2006-2010
Nota: Las bases de datos han sido actualizadas con la proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En general, el departamento de Lima es uno de los que genera una importante proporción del empleo del país, sobre todo Lima Metropolitana (provincia de Lima y provincia del Callao) es uno de los mercados laborales más importantes debido al tamaño de la población que alberga (aproximadamente 8 millones 500 mil habitantes8 en el año 2007), así como el número de establecimientos (342 mil 374 establecimientos de un total de 940 mil 336 a nivel nacional), la producción total, entre otras variables9.
8 Ver MTPE (2009). Informe Anual del Empleo 2009 para mayor detalle del análisis de la población de Lima Metropolitana.
9 Ver IV Censo Nacional Económico –IV CENEC 2008, INEI.
5,5 5,34,8
4,03,7
3,6 3,1 3,1 2,7 2,72,1 2,0 2,0 1,8 1,6
1,3 1,2 1,2 1,1 1,00,6 0,6 0,3
-0,5
7,18,0
6,4
4,75,1
3,8 3,9 3,8
5,5
8,9
3,2 2,8 2,63,2
4,8
3,7
2,7
3,8
4,8
2,7
3,4
2,52,8
4,1
-2,0
-1,0
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
9,0
10,0
11,0
12,0
Ucaya
li
Ma
dre
de
dio
s
Pa
sco
Lam
baye
qu
e
La L
ibe
rta
d
Lim
a
Ica
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Am
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Mo
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Lore
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Jun
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Hu
ánu
co
Pu
no
Án
ca
sh
Ayacuch
o
Cu
sco
Ap
urí
mac
Ca
jam
arc
a
Total Urbano
25
El empleo de Lima Metropolitana ha ido a la par con el crecimiento económico del país (ver Gráfico Nº 2.6). De esta forma, el empleo en Lima Metropolitana en el año 2009 se desaceleró creciendo tan solo 4,6%, cifra menor que el año anterior (7,6%), debido a la crisis financiera internacional. Si bien el empleo en Lima Metropolitana creció poco, este fue mayor al crecimiento del PBI (0,9%), debido principalmente a que el empleo está concentrado en actividades como servicios y comercio, que fueron afectadas en menor medida por la crisis. El empleo en las actividades de comercio y servicios crecieron 10,2% y 3,6%, respectivamente, en el año 2009 (ver Sección 2.2 para un análisis más detallado).
Gráfico N° 2.6
LIMA METROPOLITANA: VARIACIÓN PORCENTUAL ANUAL DEL PBI REAL Y PEA OCUPADA, 2007-2010
Nota: Se usó el PBI real para el cálculo de las variaciones porcentuales. Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares sobre Niveles de Empleo (ENIVE), 2006-2010; Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) - Marco Macroeconómico Multianual Revisado 2012-2014, actualizado al mes de agosto de 2011. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
2,3
7,6
4,6
2,4
8,9
9,8
0,9
8,8
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
2007 2008 2009 2010
PEA ocupada Lima Metropolitana PBI Nacional
26
2.2 Producto y empleo sectorial en el Perú y Lima Metropolitana, 2006-
2010 Generalmente, las empresas privadas producen una importante fracción del valor agregado de los países, sobre todo en economías basadas en mercados. Aquellas contratan una serie de factores de producción, tales como capital y trabajo, con el fin de producir bienes y servicios. Así se configura una serie de actividades económicas realizadas por las empresas, las cuales, agrupadas según el tipo de bien o servicio que brindan, forman las ramas de actividad económica. Las empresas absorben empleo, principalmente, de acuerdo a la demanda de los bienes o servicios que tratan de satisfacer, así como también examinando las relaciones técnicas de producción. Según el grado de desarrollo, los países o regiones se van especializando en actividades económica cada vez más terciarias que primarias y el Perú no ha sido la excepción. Así, las actividades económicas inicialmente eran de extracción de recursos naturales, luego van apareciendo las actividades de transformación o industria manufacturera y, finalmente, se concentran en actividades terciarias o de intercambio, esto en la medida que el país o los países tengan un mayor grado de desarrollo tecnológico que permita generar mayor valor agregado a los bienes. En el Perú, el PBI se concentró principalmente en actividades terciarias entre los años 2006 y 2010, tales como servicios (50,1%) y comercio (14,8%), representando 64,9% del producto total (ver Gráfico Nº 2.7). En segundo lugar está la industria manufacturera, que concentró el 15,2%, luego le siguieron las actividades agropecuarias (8,3%) y construcción (5,9%), finalmente se encuentra la actividad de minería (5,7%).
Gráfico N° 2.7 PERÚ: DISTRIBUCIÓN PROMEDIO ANUAL DEL PBI POR RAMAS DE ACTIVIDAD
ECONÓMICA, 2006-2010 (Porcentaje)
1/ Incluye las actividades silvícolas, agrícolas, pecuarias y pesca. Fuente: Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) –Estadísticas de Series Históricas. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Agropecuario 1/, (8,3)
Minería(5,7)
Industria manufactura
(15,2)
Construcción,(5,9)
Comercio (14,8)
Servicios(50,1)
27
Asimismo, entre los años 2006 y 2010, las ramas de actividad económica más dinámicas, es decir, las que más crecieron, fueron construcción, comercio y servicios, las cuales aumentaron, en promedio, 14,3%, 8,7% y 7,3%, respectivamente. En el año 2010, la mayoría de las ramas de actividad económica han recuperado su dinámica luego de una caída generalizada del empleo en el 2009 (Gráfico Nº 2.8). Así, la industria manufacturera fue una de las actividades que más se recuperó, partiendo de una tasa de crecimiento negativa (-7,2%) en el 2009 hasta llegar a 13,6% en el 2010. Similar comportamiento se puede observar en la actividad comercio y construcción, cuyas tasas de crecimiento en el 2010 ascendieron a 9,7% y 17,4%, respectivamente.
Gráfico N° 2.8
PERÚ: PBI REAL SEGÚN RAMA DE ACTIVIDAD ECONÓMICA, 2006-2010 (Variación porcentual anual)
1/ Incluye las actividades silvícolas, agrícolas, pecuarias y pesca. Fuente: Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) –Estadísticas de Series Históricas. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Si bien el PBI se concentra principalmente en las ramas de actividad de servicios, comercio e industria manufacturera, la PEA ocupada lo hace en las ramas servicios (36,7%), comercio (17,7%) y agropecuaria (29,5%). La actividad agropecuaria en el país es una actividad económica que se desarrolla principalmente en el área rural, sobre todo la agricultura, la cual es intensiva en mano de obra y genera poco valor agregado, en general. Por su parte, la actividad servicio y comercio son actividades económicas que más se desarrollan en el área urbana.
8,0
3,57,2
1,7 3,2
4,7
1,4 2,7
7,6
0,6
-0,1
2,4
7,5
11,1
9,1
-7,2
13,6
6,8
14,8
16,6 16,5
6,1
17,4
14,3
11,7
9,7
13,0
-0,4
9,78,7
7,0
9,6 8,6
4,0
7,4 7,3
-10
-5
0
5
10
15
20
2006 2007 2008 2009 2010 Promedio (2006-2010)
Agropecuario 1/ Minería Industria manufactura
Construcción Comercio Servicios
28
Gráfico N° 2.9 PERÚ: DISTRIBUCIÓN PROMEDIO ANUAL DE LA PEA OCUPADA POR RAMAS DE
ACTIVIDAD ECONÓMICA, 2006-2010 (Porcentaje)
Nota: Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. 1/ Incluye la actividad silvícola, agrícola, pecuario y pesca. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Las ramas de actividad económica que fueron las más dinámicas en cuanto a la generación de empleo entre los años 2006 y 2010 fueron construcción, minería (a pesar de la caída en el año 2009) y servicios. Las dos primeras actividades en general no concentran mucho empleo, mientras que servicios sí es una actividad generadora de valor agregado y de empleo (ver Gráfico Nº 2.10).
Gráfico N° 2.10
PERÚ: EVOLUCIÓN DE LA VARIACIÓN ANUAL DE PEA OCUPADA SEGÚN RAMADE ACTIVIDAD ECONÓMICA, 2006-2010
(Porcentaje)
Nota: Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. 1/ Incluye la actividad silvícola, agrícola, pecuario y pesca. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Agropecuario 1/(29,5)
Minería(1,0)
Industriamanufacturera
(10,8)
Construcción(4,3)
Comercio(17,7)
Servicios(36,7)
1,4
-8,5
-0,9
0,1
-2,4
17,516,5
5,3
-4,2
10,1
6,3
14,0
2,4
-1,4
1,8
15,713,8
7,0
12,6
14,2
4,24,3
0,10,6
4,34,9
10,2
3,9 4,1
3,0
-10,0
-5,0
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
2006 2007 2008 2009 2010
Agropecuario 1/ Minería Industria
Construcción Comercio Servicios
29
En cuanto a la dinámica del empleo en Lima Metropolitana entre los años 2007 y 2010, a pesar de la crisis financiera internacional hubo ramas de actividad que crecieron por encima del crecimiento promedio (4,2%) (ver gráfico Nº 2.11). Las ramas que presentaron una mayor variación promedio fueron:
Construcción: la cual tuvo un crecimiento del orden de 22,8% en el año 2008 y de 14,2% en el año 2010.
Industria: rama que viene creciendo de manera sostenida desde el año 2007 a pesar de la crisis de 2008.
Servicios: cuya máxima tasa de variación fue de 12,7% en el año 2008. Estas tres ramas de actividad también fueron las mismas que, a nivel nacional, contribuyeron en mayor medida al empleo entre los años 2006 y 2010.
Gráfico N° 2.11
LIMA METROPOLITANA: EVOLUCIÓN DE LA VARIACIÓN PROMEDIO DE LA PEA OCUPADA SEGÚN RAMAS DE ACTIVIDAD ECONÓMICA, 2007-2010
(Porcentaje)
Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares sobre Niveles de Empleo (ENIVE), 2006-2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Analizando la relación del empleo y el producto total mediante la elasticidad empleo-producto, vemos que por cada punto porcentual de incremento en el producto, el empleo se incrementó, en promedio, 0,8% entre los años 2006 y 2010 (ver Cuadro N° 2.1). Sin embargo, la elasticidad empleo-producto por ramas de actividad económica ha sido muy variada. En el mismo periodo de análisis, se dio el caso que dentro de una determinada rama, ante una variación del 1% de su producto, el empleo no variaba, como el caso de comercio.
8,1
14,9
-9,2-3,6
3,3
4,6 5,1
12,1
5,7
22,8
-3,9
14,2
1,1
-4,4
10,2
-0,7
2,1
12,7
3,6
-15,0
-10,0
-5,0
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
2007 2008 2009 2010
Extractiva Industria Construcción Comercio Servicios
30
En el caso de la rama agropecuaria, su producto ha crecido todos los años entre 2006 y 2008, sin embargo, el empleo se redujo en los años 2007, 2008 y 2010, lo que influenció en elasticidades empleo-producto negativas. La reducción del empleo fue significativa en el año 2007, fruto de una fuerte reducción en el ritmo de crecimiento de la producción agrícola y pecuaria. En el caso de la elasticidad empleo-producto de la rama minería se puede decir que, en general, tanto el empleo como el producto crecieron entre 2006 y 2007, lo que llevaron a estimaciones positivas de la elasticidad empleo-producto. Sin embargo, la elasticidad empleo-producto negativa del año 2009 se debió a la reducción del empleo, pues el producto creció de manera positiva pero muy moderada; mientras que en el año 2010, la elasticidad empleo–producto negativa se debió a la caída de la producción minera, debido principalmente a problemas del lado de la oferta a causa de la menor producción de oro, plata, cobre, entre otros minerales. La baja elasticidad empleo-producto en la rama manufactura se explica básicamente por la caída de la producción y empleo debido a la crisis financiera internacional. De ese modo, tanto el empleo como el producto se redujeron en el mismo sentido lo que dio lugar a una elasticidad empleo-producto positiva. Esto demuestra que el empleo de la rama industria es procíclica al crecimiento económico. Así también, en la rama comercio se presentó una elasticidad empleo-producto atípica en el año 2009, donde básicamente la elasticidad negativa se debe a la reducción de la producción en dicha rama ya que el empleo tuvo un crecimiento positivo, pero muy bajo para ese año. Restando el periodo 2009, la elasticidad empleo – producto de la rama comercio llega a ser 0,3, es decir un incremento de 1% en el producto, genera un crecimiento en el empleo de tan solo 0,3%. Al no considerar el año 2009 en la estimación de la elasticidad empleo-producto por ramas de actividad, las de actividad agropecuaria y minera mantienen elasticidades empleo-producto negativas, que vienen a ser comportamientos muy particulares a dichas ramas que fueron afectadas por factores estacionales y climatológicos, en el caso de la agricultura, y por bajas leyes de los minerales (cantidad de metal valioso por tonelada de mineral) y precios internacionales cambiantes, en el caso de la minería.
31
Cuadro N° 2.1
PERÚ: ELASTICIDAD EMPLEO-PRODUCTO TOTAL, 2006-2010
Notas: Para calcular el valor de la elasticidad empleo-producto haremos uso de la formula elasticidad punto. En la siguiente ecuación la variable “ ” representa la elasticidad mencionada; “Y” representa en empleo medido por la PEA ocupada, y la variable “X” representa el PBI. En el
denominador tenemos el cambio porcentual del PBI, mientras en el numerador se cuenta con el cambio porcentual del empleo:
- Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. 1/ Incluye la actividad silvícola, agrícola, pecuario y pesca Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada; Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) –Estadísticas de Series Históricas. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
2.3 Productividad y empleo en el Perú, 2006-2010 Según el Banco Interamericano de Desarrollo (2010), el bajo crecimiento de la productividad es la raíz del deficiente crecimiento económico de los países de América Latina10. Asimismo, los bajos niveles de productividad se traducen en bajos niveles de ingresos per cápita y renta en estos países, por lo que América Latina debe invertir con los recursos con que cuenta hoy para aumentar su productividad. Esto con el fin de mejorar los empleos de baja productividad y sus bajos ingresos, para de este modo reducir la pobreza. Entre las condiciones necesarias o factores para acrecentar la competitividad ya sea de un país, empresa o sector se encuentra mejorar la productividad y los costos11. Respecto a los costos, lo relevante es el costo por unidad de producto más que el costo por unidad de insumo que se utiliza para producir un bien o servicio. Así, se define el costo por unidad de producto como el costo por unidad de insumo entre el producto por unidad de ese insumo.
10
BID (2010). La Era de la Productividad: Transformando las Economías desde los Cimientos. 11
García, N. (2007). Políticas para Acelerar el Crecimiento de la Productividad Total. Disponible en:
http://www.mintra.gob.pe/archivos/file/CNTPE/Politicas%20para%20acelerar%20el%20crecimiento%20de%20la%20productividad%20total.pdf
Rama de actividad
económica2006 2007 2008 2009 2010
Promedio
2006-2010
Promedio
2006-2008 y
2010
Agropecuario 1/ 0,2 -2,6 -0,1 0,1 -0,8 -0,7 -0,8
Minería 11,6 5,7 0,7 -7,2 -64,9 -10,8 -11,7
Manufactura 0,8 1,2 0,3 0,2 0,1 0,5 0,6
Construcción 1,1 0,8 0,4 2,0 0,8 1,0 0,8
Comercio 0,4 0,5 0,0 -1,6 0,5 -0,1 0,3
Servicios 0,7 1,1 0,5 1,0 0,4 0,7 0,7
PBI / PEA OCUPADA 0,6 0,4 0,2 2,4 0,3 0,8 0,4
32
En el caso del trabajo, el costo laboral unitario estaría determinado por la relación entre el costo laboral por hora trabajada y la productividad laboral12. Así, a medida que aumenta la productividad laboral, se reduciría el costo laboral unitario o en términos de horas trabajadas. En general, ningún bien o servicio se produce con un solo insumo o únicamente con trabajo, así que el costo total por unidad producida es una suma de los costos por unidad de cada insumo (es decir el precio de los insumos) dividida entre el producto por unidad de cada insumo respectivo (o sea la productividad). De esta forma, el costo por unidad producida de los bienes o servicios está conformado por un vector de precios y productividades. En el caso del vector de productividad se denomina Productividad Total de Factores (PTF) o Productividad Multifactorial (PMF)13. Asimismo, se sabe que el incremento de la productividad no solo depende de la eficiencia del factor trabajo, sino también de un conjunto de factores productivos, innovaciones o cambios tecnológicos14, tanto en productos como procesos, cambios organizacionales, mejoras en la calificación laboral y gestión, etc.15.
También se afirma que existe una relación entre el crecimiento de la productividad laboral y la productividad total o multifactorial, sobre todo a mediano o largo plazo16, influenciando, de manera causal, esta última sobre la primera. Es por ello que los estudios se han centrado en analizar la productividad total o multifactorial por ser un concepto más amplio e intersectorial. Según las estimaciones de la PTF, realizadas para el país, se concluye que la PTF se estancó, en el mejor de los casos, en el largo plazo (1970-2000)17. Asimismo, se ha estimado que, en este nuevo milenio, la PTF ha iniciado su recuperación llegando a estimarse, entre el año 2003 y 2007, un ritmo de crecimiento de 2,5% a 3,0% anual. Por su parte, García (2007) afirma que la productividad laboral siguió de cerca la productividad total de factores entre los años 1970 y 2007. Esto se debió principalmente a que la PTF se encuentra entre los principales determinantes de la productividad laboral, existe una relación o asociación lineal fuerte y significativa entre ambas productividades. La productividad laboral crece entre 1970 y 1978, para luego de crecer sistemáticamente hasta el año 1990. Así, el producto por trabajador llegó a ser, en 1990, la mitad de 1978. Sin embargo, el producto por ocupado crece entre los años 1992 y 1997, para luego reducirse entre los años 1998 y 2004. Por otro lado, tenemos que la Organización de Naciones Unidas (ONU) adoptó el indicador de tasa de crecimiento del producto por ocupado como uno de sus cuatro indicadores para monitorear el avance de sus metas y lograr el pleno empleo productivo y trabajo decente para todos, incluyendo mujeres y jóvenes. Esto con la lógica de progresar
12
Bureau of Labor Statistics (BLS) de EEUU estima la productividad laboral como el producto real dividido entre el total de horas de trabajo que incluye a los empleados, propietarios, autoempleados, y los trabajadores no remunerados. 13
La BLS define la productividad multifactorial como el valor añadido al producto por unidad combinada de insumo trabajo y capital de los negocios privados y de los negocios no agrícolas. Ver BLS (2007). Multifactor Productivity. 14
Robert Solow (1957) estimó que un 87,5% del crecimiento de la producción por hora de trabajo de EEUU, en la primera mitad del siglo XX se debía a los cambios en la productividad total de factores, los cuales provenían de cambios tecnológicos únicamente. Esto mismo fue corroborado por Denison (1985), quien atribuyó dichos cambios en la PTF a los avances en el conocimiento, mejor asignación de recursos y economías de escala. Ver IPE (2001). 15
Bureau of Labour Statistics(2008). Major Sector Productivity and Costs Measures. 16
Ibíd. 17
IPE(2001)
33
hacia el trabajo decente debido a que la mejora de la productividad posibilita mejores ingresos y salarios crecientes18. Así, tenemos que en el Perú, en el año 2006, el PBI per cápita llegó a ser US$ 3278 corrientes, sin embargo, con el crecimiento económico vivido hasta el momento, el PBI por habitante llegó a US$ 5221 corrientes al año 2010, según datos construidos con información del INEI (ver Gráfico Nº 2.12). En cambio, la productividad laboral o producción por trabajador pasó de US$ 6 745, en el año 2006, a US$ 10195 corrientes en el año 2010, es decir, un crecimiento absoluto de US$ 4148 en 4 años. Asimismo, en el año 2010, una persona ocupada ganaba en promedio US$ 850 al mes, superior a los US$ 504 que ganaba en el año 2005.
Gráfico N° 2.12 PERÚ: EVOLUCIÓN DEL PBI PER CÁPITA Y PRODUCTIVIDAD
LABORAL, 2005-2010 (US$ corrientes)
Notas: - Se usó el tipo de cambio promedio del año reportado por el BCRP. - Las bases de datos de la PEA ocupada han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007.
Fuente: INEI –Informe Técnico PBI Trimestral N° 03 agosto 2013 y Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2004-2012. Estimaciones y proyecciones de la población 1950 – 2050, en Boletín de Análisis Demográfico Nº 36, marzo 2009. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
18
OIT (2010). “Panorama Laboral 2010.
6 0476 745
7 553
8 771 8 601
10 195
2 8543 278
3 7654 402 4 357
5 221
0
2 000
4 000
6 000
8 000
10 000
12 000
2005 2006 2007 2008 2009 2010
PBI/PEA Ocupada PBI/Población total
34
III. Evolución de la situación sociolaboral en el
Perú, 2006 - 2010
3.1 Evolución de la condición de actividad y participación laboral
en el Perú, 2006-2010 En el año 2006, la Población en Edad de Trabajar (PET) era 19 millones 850 mil 979 personas, en el año 2010 llegó a ser 21 millones 223 mil 442 personas19. Esto significó 1 millón 372 mil 463 personas en edad de trabajar con una variación de 6,9% en la PET en dicho lapso de tiempo. En promedio, en esos cinco años, la PET creció a un ritmo de 1,7% por año, tasa de crecimiento superior al crecimiento poblacional estimado de 1,2%20. La PET se divide entre Población Económicamente Activa (PEA) y Población Económicamente Inactiva (PEI), siendo esta última la que no participa del mercado laboral, tales como estudiantes, jubilados, amas de casa, entre otros. Así tenemos que la PEA, conocida también como “fuerza de trabajo” u “oferta laboral”, creció a un ritmo mayor que la PET, 2,3% por año, alcanzando los 15 millones 735 mil 665 personas en el año 2010 (ver Cuadro Nº 3.1). El crecimiento de la PEA se debe principalmente al crecimiento de la PEA ocupada ya que entre los años 2006 y 2010 incrementó en 2,5%, mientras que los desocupados disminuyeron en 1,0% en el mismo periodo. Si analizamos la oferta laboral, tanto ocupados como desocupados, vemos que el número de personas ocupadas fue creciendo de manera continua, a un ritmo de 2,5% entre los años 2006 y 2010. Así, la PEA ocupada llegó a incrementarse en ese quinquenio, alrededor de 1 millón 406 mil 827 personas, esto representó en términos porcentuales un crecimiento acumulado de 10,3%. En promedio, el número de ocupados se fue incrementando en 351 mil 707 personas por año. En el caso de los desocupados, se observa una tendencia negativa desde el 2007 (-1,0% de crecimiento promedio anual).
19
Según el INEI, la población en el año 2006 llegó a ser 27 810 540 personas, mientras que en el año 2010 se estimó una población de 29 461 933 personas. 20
INEI - Perú: Estimaciones y proyecciones de la población 1950 - 2050, Boletín de Análisis Demográfico Nº 36, marzo 2009.
35
Cuadro N° 3.1 PERÚ: EVOLUCIÓN DE LA POBLACIÓN EN EDAD DE TRABAJAR, LA OFERTA
LABORAL E INACTIVOS, 2006-2010
Nota: Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Gráfico N° 3.1 PERÚ: EVOLUCIÓN DE LA VARIACIÓN DE LA PEA OCUPADA, 2006-2010
Nota: Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Respecto al grado de participación activa de la fuerza de trabajo en el mercado laboral, esta se ha incrementado en 1,8 puntos porcentuales entre el año 2006 y 2010. Así, en el año 2006, el 72,3% de la PET participaba activamente en el mercado laboral, trabajando o buscando activamente un empleo. Para el 2010, esta se ubicó en 74,1%. Cabe destacar que los hombres participan en mayor grado que sus pares mujeres en el mercado laboral. Así, 8 de cada 10 hombres participaron activamente en el mercado laboral, mientras que
PET PEA Ocupados Desocupados Inactivos
(D+C) (D=A+B) (A) (B) (C)
2006 19 850 979 14 355 998 13 682 993 673 005 5 494 981 -
2007 20 193 336 14 903 294 14197152 706 142 5 290 042 514 158
2008 20 533 161 15 158 242 14 459 187 699 054 5 374 919 262 036
2009 20 875 037 15 448 241 14 757 684 690 558 5 426 796 298 497
2010 21 223 442 15 735 665 15 089 820 645 845 5 487 776 332 136
Variación Absoluta
(2010/2006)1 372 463 1 379 667 1 406 827 -27 159 -7 205,00 1 406 827
Variación Porcentual
(2010/2006)6,9 9,6 10,3 -4,0 -0,1
Tasa de crecimiento
promedio anual (%)1,7 2,3 2,5 -1,0 0,0
Año
Variación
absoluta de
PEA ocupada
514 158
262 036
298 497332 187
0
100 000
200 000
300 000
400 000
500 000
600 000
2007 2008 2009 2010
Total 2006-2010: 1 406 827
Promedio 2007-2010 = 351 707
36
en el caso de las mujeres solo 6 de cada 10 tuvieron un empleo o buscaron uno, entre los años 2006 y 2010. Cabe resaltar que la participación de la mujer se viene incrementando, sobre todo cuando se examinan periodos más largos de este indicador.21 (Ver Gráfico N° 3.2).
Gráfico N° 3.2 PERÚ: TASA DE ACTIVIDAD POR SEXO, 2006-2010
(Porcentaje)
Nota: Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Al analizar la tasa de actividad, según área de residencia, se observa una mayor participación en el área rural que en la urbana, debido principalmente al tipo de actividad económica que realizan las personas del área rural, las cuales están vinculadas a la agricultura y ganadería, siendo dichas actividades económicas el principal sustento de vida en la mayoría de los casos. Además, en el área rural, generalmente, existen trabajadores agropecuarios que producen bienes para autoconsumo y trueque; y en menor medida, para el mercado (ver Gráfico N° 3.3). En ese sentido, la tasa de actividad en el área rural estuvo alrededor de 83% entre los años 2006 y 2010. En el caso de la tasa de actividad del área urbana, esta pasó de 68,5% en el 2006 a 71,6% en el 2010.
21
Ver Informes Anuales del Empleo del Perú y Lima Metropolitana (2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009) del Ministerio de Trabajo y
Promoción del Empleo (MTPE).
81,9 83,0 83,0 83,1 82,7
62,8 64,7 64,7 65,0 65,7
72,3 73,8 73,8 74,0 74,1
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
80,0
90,0
100,0
2006 2007 2008 2009 2010
Hombre Mujer Total
37
Gráfico N° 3.3 PERÚ: TASA DE ACTIVIDAD POR ÁREA DE RESIDENCIA, 2006-2010
(Porcentaje)
Nota: Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Según rango de edad, la tasa de actividad tiene un comportamiento en forma de U invertida (ver Gráfico N° 3.4). Así, la tasa de actividad promedio 2006-2010 en los primeros años de edad de trabajar (14 y entre 15 a 29 años) es baja (36,6% y 67,3%, respectivamente), crece y se hace máxima entre los 30 a 64 años de edad (85,0%) y en el adulto mayor decrece hasta llegar a 45,6%. Ver Cuadro Nº 3.2. En general, los ratios de actividad laboral permanecen estables en todos los grupos etarios.
Cuadro N° 3.2 PERÚ: EVOLUCIÓN DE LA TASA DE ACTIVIDAD POR RANGO DE EDAD, 2006-2010
(Porcentaje)
Nota: Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
68,5 71,0 71,1 71,2 71,6
83,2 82,0 82,1 82,9 82,2
72,3 73,8 73,8 74,0 74,1
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
80,0
90,0
100,0
2006 2007 2008 2009 2010
Urbana Rural Total
14 añosDe 15 a 29
años
De 30 a 64
años
De 65 a más
añosTotal
2006 34,8 66,7 83,4 44,0 72,3
2007 37,0 67,5 85,5 44,5 73,8
2008 36,8 67,8 84,8 47,0 73,8
2009 37,6 67,3 85,5 46,0 74,0
2010 36,7 67,0 85,8 46,5 74,1
Promedio
2006-201036,6 67,3 85,0 45,6 73,6
Año
Rango de edad
38
Gráfico N° 3.4 PERÚ: TASA DE ACTIVIDAD PROMEDIO POR RANGO DE EDAD, 2006-2010
(Porcentaje)
Notas: - Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - La tasa de actividad promedio se estimó considerando la media de las tasas por cada rango de edad entre 2006 y 2010. La Tasa de Actividad = (PEA / PET) *100%. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada.
Elaboración: MTPE – DGPE –Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL)
La tasa de ocupación22 entre los años 2006 y 2010 creció lentamente, pasando de 68,9% a 71,1% respectivamente. Según sexo, la tasa de ocupación es mayor en el caso de los hombres que en las mujeres. Así, casi 8 de cada 10 hombres en edad de trabajar están ocupados, mientras que en el caso de las mujeres fueron 6 de cada 10. A pesar de la brecha entre el hombre y la mujer, la tasa de ocupación de las mujeres se ha incrementado en estos cinco años (3,3 puntos porcentuales).
22
La tasa de ocupación es definido como el ratio empleo-población, esto de acuerdo a las definiciones de OIT (ver
http://white.oit.org.pe/estad/laclispub/glosario.php).En muchos documentos de OIT se define del mismo modo, ver, por ejemplo, Panorama Laboral 2010.
36,6
67,3
85,0
45,6
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
80,0
90,0
100,0
14 años De 15 a 29 años
De 30 a 64años
De 65 a másaños
39
Gráfico N° 3.5 PERÚ: TASA DE OCUPACIÓN POR SEXO, 2006-2010
(Porcentaje)
Notas: - Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. -Tasa de ocupación = (PEA ocupada/PET)*100%. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Según área de residencia, la tasa de ocupación rural se redujo aproximadamente en un punto porcentual entre los años 2006 y 2010, mientras que la tasa de ocupación urbana creció en 3,8 puntos porcentuales, de manera que llegó a 67,9% en el año 2010 (ver Gráfico Nº 3.6). Observamos que hubo un efecto neto positivo sobre el aumento del empleo, sobre todo influenciado por el área urbana más que rural. Esto es consistente con el dinamismo de las actividades económicas urbanas como el comercio, servicio e industria manufacturera, las cuales requieren trabajo, capital, entre otros factores de producción para seguir creciendo. Estas actividades económicas vienen creciendo desde el año 2006 y recuperándose de la crisis financiera internacional.
78,6 79,4 79,7 79,5 79,7
59,361,3 61,3 62,0 62,6
68,970,3 70,4 70,7 71,1
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
85,0
2006 2007 2008 2009 2010
Hombre Mujer Total
40
Gráfico N° 3.6 PERÚ: TASA DE OCUPACIÓN POR ÁREA DE RESIDENCIA, 2006-2010
(Porcentaje)
Notas: - Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. -Tasa de ocupación = (PEA ocupada/PET)*100%. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Según el Cuadro Nº 3.3, la tasa de ocupación por rango de edad nos dice que las personas con edades entre 15 a 29 años y entre 30 a 64 años encontraron trabajo en mayor medida que otras personas de otros grupos de edad. Así, 6 de cada 10 personas entre 15 a 29 años estuvieron ocupadas, mientras que 8 de cada 10 personas entre 30 a 64 años se encontraban trabajando entre los años 2006 y 2010.
64,1
66,5 66,8 67,067,9
82,781,4 81,3
82,3 81,5
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
85,0
90,0
2006 2007 2008 2009 2010
Urbana Rural
41
Cuadro N° 3.3 PERÚ: EVOLUCIÓN DE LA TASA DE OCUPACIÓN POR RANGO DE EDAD, 2006-2010
(Porcentaje)
Nota: Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
La tasa de desempleo muestra una tendencia decreciente entre los años 2006 y 2010 al pasar de 4,7% a 4,1% respectivamente. Según sexo, se puede notar que las mujeres mantienen tasas de desempleo por encima de los hombres (ver Gráfico Nº 3.7). En el caso de los hombres, pasaron de una tasa de desempleo de 4,1% a 3,6%, en los años 2006 y 2010, mientras que las mujeres tuvieron una tasa de desempleo de 5,5%, pasando a una tasa de 4,7%, respectivamente, es decir 0,8 puntos porcentuales menos en dicho periodo.
14 añosDe 15 a 29
años
De 30 a 64
años
De 65 a más
añosTotal
2006 31,1 61,4 81,1 43,4 68,9
2007 31,3 61,8 83,3 43,8 70,3
2008 32,4 62,2 82,6 46,3 70,4
2009 34,0 62,1 83,3 45,1 70,7
2010 32,6 61,7 84,0 46,0 71,1
Promedio
2006-201032,3 61,9 82,9 44,9 70,3
Año
Rango de edad
42
Gráfico N° 3.7 PERÚ: TASA DE DESEMPLEO POR SEXO, 2006-2010
(Porcentaje)
Notas: - Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - Tasa de desempleo = (PEA desocupada/PEA)*100%. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Si se analiza por área de residencia, la tasa de desempleo tiene un comportamiento disímil. Es decir, solo la tasa de desempleo urbana mantiene una clara tendencia decreciente, al pasar de 6,4% en 2006 a 5,3% en 2010. La tasa de desempleo rural no muestra tendencia ni a crecer ni a decrecer en promedio.
4,1
4,3
4,14,3
3,6
5,5
5,3 5,3
4,7 4,74,7 4,74,6
4,5
4,1
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
5,5
6,0
2006 2007 2008 2009 2010
Hombre Mujer Total
43
Gráfico N° 3.8 PERÚ: TASA DE DESEMPLEO POR ÁREA DE RESIDENCIA, 2006-2010
(Porcentaje)
Notas: - Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - Tasa de desempleo = (PEA desocupada/PEA)*100%. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Según rango de edad, los jóvenes mantienen tasas de desempleo más altas que sus pares de otros grupos etarios. En general, las tasas de desempleo juvenil no muestran alguna tendencia creciente o decreciente, así en promedio llegó a ser 8,0% entre los años 2006 y 2010. En contraste, la tasa de desempleo fue mucho menor en el grupo de edad de 30 a 64 años (2,5%), y en el grupo de 65 y más años (1,5%), en promedio.
6,4 6,36,0 5,9
5,3
0,7 0,8 0,9 0,7 0,8
4,7 4,7 4,64,5 4,1
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
2006 2007 2008 2009 2010
Urbana Rural Total
44
Cuadro N° 3.4 PERÚ: EVOLUCIÓN DE LA TASA DE DESEMPLEO POR RANGO DE EDAD, 2006-2010
(Porcentaje)
Notas: - Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - Tasa de desempleo = (PEA desocupada/PEA)*100%. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En el mercado laboral, en algún momento del tiempo, sabemos que las personas pueden estar ocupadas, desempleadas o en condición de inactivas. Sin embargo, la condición de actividad de las personas cambia con el tiempo, por lo que las personas podrían pasar de ocupadas a inactivas o viceversa, de desempleadas a inactivas o viceversa, de ocupadas a desempleadas, entre otras posibles transiciones laborales. Así, entre los años 2006 y 2010, se ha reducido la tasa de desempleo23, por lo que es importante analizar si este comportamiento se debe a que las personas pasaron a una condición de inactividad, es decir se redujo la tasa de participación24, y/o se debe al incremento del empleo en mayor medida (tasa de ocupación25 ). En general, los cambios en la tasa de desempleo fueron explicados, por cambios en la tasa de ocupación. También la tasa de actividad creció, pero en menor medida que la tasa de ocupación sobre todo entre los años 2008 y 2010, lo cual llevó a que la tasa de desempleo se reduzca permanentemente desde el año 200826 (ver Cuadro N° 3.5). Así, por ejemplo, el desempleo se redujo en 0,1 punto porcentual en el 2008 debido al incremento en 0,1 en los componentes asociados a la tasa de ocupación, el cual explicó todo el cambio en la tasa de desempleo. En el año 2010, el desempleo se redujo en 0,4 puntos porcentuales explicado principalmente por cambios positivos en los componentes de la tasa de ocupación (0,5) y de la tasa de actividad (0,2). Ver Cuadro Nº 3.5.
23
PEA Desocupada entre la PEA total. 24
PEA entre PET. 25
PEA Ocupada entre PET. 26
Las estimaciones del Cuadro Nº 3.5 se realizaron basándose en el documento de MTPE (1998). “La Tasa de Participación
y sus Efectos sobre el Mercado Laboral Peruano”, en BEL Nº 7, enero.
14 añosDe 15 a 29
años
De 30 a 64
años
De 65 a más
añosTotal
2006 10,6 7,9 2,8 1,3 4,7
2007 15,5 8,4 2,5 1,5 4,7
2008 11,9 8,3 2,5 1,5 4,6
2009 9,6 7,7 2,7 2,0 4,5
2010 11,4 7,9 2,1 1,0 4,1
Promedio
2006-201011,8 8,0 2,5 1,5 4,5
Año
Rango de edad
45
Cuadro N° 3.5 PERÚ: DESCOMPOSICIÓN DE LOS CAMBIOS EN LA TASA
DE DESEMPLEO, 2006-2010 (Porcentaje)
Notas: -Se aplicó la siguiente fórmula para estimar la variación de la tasa de desempleo y el cálculo de sus contribuciones asociados a la tasa de ocupación o empleo y tasa de actividad o participación: μ2 - μ1 = e2 [(ρ 2- ρ 1)/ ρ 2 ρ 1] - [(1/ ρ 1) (e2-e1)] (1) μ2 - μ1 (2) e2 [(ρ 2- ρ 1)/ ρ 2 ρ 1] (3) [(1/ ρ 1) (e2-e1)] - Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
3.2 Dinámica de la PEA y el nivel de empleo En general, nuestro país goza de tasas de desempleo urbano menores que el promedio de la región de América Latina y el Caribe27. Sin embargo, el problema del mercado laboral peruano es que más de la tercera parte oferta laboral está subempleada, aunque viene mostrando reducciones importantes en estos últimos cinco años. Este indicador, mide la calidad del empleo que tiene la población en términos de horas de trabajo e ingresos. Esto debido a que las personas que están en la condición de subempleadas tienen en general bajos ingresos y, por tanto, baja productividad y bajos niveles de vida; así también indica una ineficiencia en la asignación de la mano de obra disponible para trabajar, es decir, las personas trabajan menos horas de lo que desean trabajar28. De acuerdo a la Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza del INEI, entre los años 2006 y 2010, la tasa de subempleo se ha reducido casi en la misma magnitud en que se ha incrementado la tasa de empleo adecuado. Así, según el Gráfico N° 3.9, el subempleo viene reduciéndose consecutivamente desde el año 2006 al año 2010, experimentando una reducción de 15,1 puntos porcentuales. Por su parte, el empleo adecuado lleva cinco años de crecimiento continuo, lo que llevó a un incremento de 15, 7 puntos porcentuales entre el año 2006 y 2010.
27
OIT (2010). Panorama Laboral 2010. 28
Ver BEL Nº 02 del MTPE e Informe anual 2009 para fórmulas y definiciones de los conceptos de “subempleo” y su
clasificación.
AñoTasa de
desempleo
(μ)
Tasa de
ocupación
(e )
tasa de
actividad
(ρ)
Cambio en la
tasa de
desempleo
(1)
Por cambios
asociados a
la tasa de
actividad
(2)
Por cambios
asociado a la
tasa de
ocupación
(3)
2006 4,7 68,9 72,3 - - -
2007 4,7 70,3 73,8 0,0 1,9 1,9
2008 4,6 70,4 73,8 -0,1 0,0 0,1
2009 4,5 70,7 74,0 -0,1 0,2 0,4
2010 4,1 71,1 74,1 -0,4 0,2 0,5
46
Gráfico N° 3.9
PERÚ: EVOLUCIÓN DE DISTRIBUCIÓN DE LA PEA SEGÚN NIVELES DE EMPLEO, 2006-2010
(Porcentaje)
Notas: - La distribución se calcula por porcentaje de la PEA total. - Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Al analizar el subempleo de acuerdo a las horas de trabajo e ingresos tenemos que el principal problema es el subempleo por ingresos. Así, en el año 2006, el subempleo por ingresos llegó a ser 45,1%, mientras que el subempleo por horas fue 7,5%, este último muestra una leve tendencia a la baja desde el 200729. El subempleo por ingresos reveló una reducción de 14,9 puntos porcentuales entre los años 2006 y 2010, fruto principalmente del incremento del empleo adecuado.
29
En general, en el subempleo por horas se encuentran personas que trabajan a tiempo parcial de manera voluntaria
teniendo otra actividad alternativa (en el hogar, estudios) con un coste de oportunidad por encima de lo que ofrecería el mercado, asimismo se interpreta como una estrategia familiar donde algunos miembros del hogar participan solo a tiempo parcial del mercado laboral, siendo en su mayoría hijos o cónyuges, ver BEL Nº 02 del MTPE (1996).
4,7 4,7 4,6 4,5 4,1
52,5
48,4
43,3 40,537,4
42,846,9
52,155,0
58,5
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
2006 2007 2008 2009 2010
Desempleo Subempleo Empleo adecuado
47
Cuadro N° 3.6 PERÚ: EVOLUCIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN DE LA PEA SEGÚN NIVELES DE EMPLEO,
2006-2010 (Porcentaje)
Notas: - La distribución se obtiene tomando en cuenta la PEA total. - Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Según sexo, el subempleo es un problema que viene afectando, principalmente a las mujeres y se ha reducido poco en comparación al subempleo de los hombres. Así, el subempleo en el caso de las mujeres fue 44,1% en el año 2006, reduciéndose 9,7 puntos porcentuales al año 2010, mientras que en el caso de los hombres se redujo 19,0 puntos porcentuales, en el mismo lapso de tiempo. Cabe resaltar que el empleo adecuado en los hombres registró un incremento cerca de 19,6 puntos porcentuales entre el año 2006 y el 2010 (ver Gráfico N° 3.10).
Gráfico N° 3.10 PERÚ: EVOLUCIÓN DE LA PEA SUBEMPLEADA Y ADECUADAMENTE OCUPADA
SEGÚN SEXO, 2006-2010 (Porcentaje)
Notas: - La distribución se calcula por porcentaje de la PEA total por sexo. - Las bases de datos han sido actualizadas con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Niveles de empleo 2006 2007 2008 2009 2010
Total absoluto 14 355 998 14 902 840 15 158 242 15 448 241 15 735 665
Total relativo 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Desempleo 4,7 4,7 4,6 4,5 4,1
Desempleo cesante 3,7 3,6 3,7 3,3 3,3
Desempleo aspirante 1,0 1,1 1,0 1,1 0,8
Subempleo 52,5 48,4 43,3 40,5 37,4
Subempleo por horas 7,5 8,4 7,5 7,4 7,2
Subempleo por ingresos 45,1 40,1 35,8 33,1 30,2
Empleo adecuado 42,8 46,9 52,1 55,0 58,5
45,8
39,5 34,4
30,426,8
44,3
49,8
55,9
59,8
63,9
44,1 40,7 37,636,5
34,440,8
43,1
47,249,0
51,8
25,0
30,0
35,0
40,0
45,0
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
2006 2007 2008 2009 2010
Subempleo por ingresos (Hombre) Empleo adecuado (Hombre)
Subempleo por ingresos (Mujer) Empleo adecuado (Mujer)
48
3.3 Evolución de los principales indicadores del empleo según
departamentos Según departamentos, Lima concentra a la mayor Población en Edad de Trabajar (PET) y la Población Económicamente Activa (PEA), esto ha llevado a que también concentre tanto a las personas ocupadas como a las desempleadas entre los años 2006 y 2010 (ver Cuadros N° 3.7 y N° 3.8). En el 2010, el 32,5% de la PET se concentró en Lima, siguiéndole en orden de importancia los departamentos de La Libertad (5,9%), Piura (5,8%), Cajamarca (4,8%), Puno (4,4%), Arequipa (4,3%) y Cusco (4,3%), principalmente. Asimismo, los departamentos donde se incorporaron más personas en la PET con tasas de crecimiento promedio más significativas entre los años 2006 y 2010 fueron Callao (5,9%), Madre de Dios (3,0%), Ayacucho (2,1%), Ucayali (2,1%) y Pasco (2,0%). Por su parte, la PEA creció más en los departamentos de Callao (7,4%), Ucayali (5,0%), Madre de Dios (4,5%), Pasco (3,7%) y La Libertad (3,5%).
Cuadro N° 3.7 PERÚ: POBLACIÓN EN EDAD DE TRABAJAR (PET) POR CONDICIÓN DE ACTIVIDAD
SEGÚN DEPARTAMENTOS, 2006Y 2010
Nota: La base de datos ha sido actualizada con la proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. a/ Cifras referenciales por tener pocos casos en la muestra. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Según el indicador de tasa de actividad, los departamentos que participaron más en el mercado laboral al año 2010 fueron Puno (83,4%), Madre de Dios (82,5%), Ucayali (80,4%), Amazonas (80,0%), Huancavelica (79,9%), Cajamarca (79,1%) y Cusco (78,6%) (ver Gráfico N° 3.11). Estos generalmente son mercados rurales donde las personas
Total
Distri-
bución
(%)
Ocupada Desocupada Total
Distri-
bución
(%)
Ocupada Desocupada
Perú 19 850 979 100,0 13 682 993 673 005 5 494 981 21 223 442 100,0 15 089 820 645 845 5 487 776 1,7 2,3 2,5
Amazonas 279 523 1,4 203 173 2 767 73 583 285 377 1,3 226 125 2 156 57 096 0,5 2,6 2,7
Ancash 758 979 3,8 551 719 19 731 187 529 792 030 3,7 573 191 17 277 201 562 1,1 0,8 1,0
Apurímac 295 494 1,5 228 249 3 311 63 935 303 547 1,4 231 111 6 096 66 340 0,7 0,6 0,3
Arequipa 869 013 4,4 568 341 41 246 259 427 922 402 4,3 615 841 32 866 273 695 1,5 1,6 2,0
Ayacucho 397 031 2,0 312 486 4 343 80 202 431 331 2,0 320 640 13 444 97 247 2,1 1,3 0,6
Cajamarca 985 831 5,0 816 931 11 356 157 544 1 029 292 4,8 801 734 12 793 214 764 1,1 -0,4 -0,5
Callao 574 796 2,9 349 007 31 106 194 682 721 746 3,4 479 984 26 591 215 171 5,9 7,4 8,3
Cusco 864 659 4,4 677 611 23 142 163 906 905 398 4,3 692 767 18 740 193 891 1,2 0,4 0,6
Huancavelica 273 965 1,4 217 811 3 069 53 084 294 027 1,4 232 426 2 443 59 157 1,8 1,5 1,6
Huánuco 537 955 2,7 405 071 10 910 121 974 561 239 2,6 424 118 13 800 123 322 1,1 1,3 1,2
Ica 507 230 2,6 333 866 16 184 157 180 545 971 2,6 377 429 17 519 151 023 1,9 3,1 3,1
Junín 843 804 4,3 625 421 21 203 197 180 895 910 4,2 656 094 32 262 207 554 1,5 1,6 1,2
La Libertad 1 163 957 5,9 770 625 34 734 358 599 1 257 314 5,9 889 670 35 301 332 342 1,9 3,5 3,7
Lambayeque 825 026 4,2 524 133 34 963 265 929 876 756 4,1 612 445 24 248 240 062 1,5 3,3 4,0
Lima 6 471 153 32,6 4 067 351 288 823 2 114 980 6 906 883 32,5 4 614 339 278 053 2 014 492 1,6 2,9 3,2
Loreto 602 110 3,0 432 591 13 609 155 909 645 454 3,0 455 574 15 676 174 205 1,8 1,4 1,3
Madre de Dios 75 874 0,4 56 392 2 755 16 726 85 495 0,4 69 285 1 271 14 938 3,0 4,5 5,3
Moquegua 124 082 0,6 87 180 6 653 30 250 131 964 0,6 94 877 4 225 32 862 1,6 1,4 2,1
Pasco 183 265 0,9 123 465 9 761 50 038 198 088 0,9 148 971 5 088 44 030 2,0 3,7 4,8
Piura 1 162 050 5,9 761 937 48 908 351 204 1 234 192 5,8 859 825 41 166 333 202 1,5 2,7 3,1
Puno 875 515 4,4 727 664 14 711 133 139 925 866 4,4 759 166 13 389 153 312 1,4 1,0 1,1
San Martín 510 889 2,6 375 390 9 389 126 109 550 055 2,6 418 314 7 744 123 997 1,9 2,6 2,7
Tacna 221 894 1,1 154 095 6 530 61 268 238 980 1,1 166 845 9 262 62 874 1,9 2,3 2,0
Tumbes 153 281 0,8 111 850 3 706 37 725 165 363 0,8 120 216 7 113 38 034 1,9 2,5 1,8
Ucayali 293 603 1,5 200 633 10 094 82 876 318 760 1,5 248 833 7 322 62 605 2,1 5,0 5,5
Tasa de crecimiento
promedio (2006-2010)
PET PEAPEA
ocupada
Departamentos
2006
Población
Económicamente Activa
(PEA)Inactiva Inactiva
Población
Económicamente Activa
(PEA)
2010
PETPET
49
participan ofertando su fuerza de trabajo en actividades principalmente agrícolas, ganaderas, entre otras relacionadas a estas actividades económicas.
Gráfico N° 3.11
PERÚ: TASA DE ACTIVIDAD SEGÚN DEPARTAMENTOS, 2010
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Así también los departamentos que poseen las mayores tasas de desempleo en el año 2010, fueron Lima (5,7%), Tumbes (5,6%), Tacna (5,3%), Callao (5,3%), Arequipa (5,1%), Junín (4,7%) y Piura (4,6%).
70,2
70,3
70,8
72,3
72,6
73,0
73,0
73,6
73,7
74,6
75,1
76,8
77,0
77,5
77,5
77,8
78,0
78,2
78,6
79,1
79,9
80,0
80,4
82,5
83,4
60,0 65,0 70,0 75,0 80,0 85,0
Callao
Arequipa
Lima
Ica
Lambayeque
Piura
Loreto
La Libertad
Tacna
Ancash
Moquegua
Junín
Tumbes
Ayacucho
San Martín
Pasco
Huánuco
Apurímac
Cusco
Cajamarca
Huancavelica
Amazonas
Ucayali
Madre de Dios
Puno
50
Gráfico N° 3.12
PERÚ: TASA DE DESEMPLEO SEGÚN DEPARTAMENTOS, 2010
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
0,9
1,0
1,6
1,7
1,8
1,8
2,6
2,6
2,9
2,9
3,2
3,3
3,3
3,8
3,8
4,0
4,3
4,4
4,6
4,7
5,1
5,3
5,3
5,6
5,7
0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0
Amazonas
Huancavelica
Cajamarca
Puno
Madre de Dios
San Martín
Apurímac
Cusco
Ucayali
Ancash
Huánuco
Pasco
Loreto
Lambayeque
La Libertad
Ayacucho
Moquegua
Ica
Piura
Junín
Arequipa
Callao
Tacna
Tumbes
Lima
51
Según niveles de empleo, uno de los principales problemas a nivel departamental es el subempleo por ingresos. Aún cuando este se haya reducido entre los años 2006 y 2010, en 14,9 puntos porcentuales sigue siendo alto en muchos departamentos del país (ver Cuadros N° 3.9 y 3.10). Así, existen al año 2010 quince departamentos que superan el subempleo por ingresos nacional (30,2%), estas fueron principalmente Huancavelica (45,9%), Puno (43,3%), Apurímac (42,8%), Huánuco (42,8%), Cajamarca (42,5%), Cusco (40,3%), Ayacucho (42,0%), Amazonas (39,7%). (ver Cuadro N° 3.10). Sin embargo, también tenemos que el empleo adecuado mejoró en 15,7 puntos porcentuales al pasar de 42,8% a 58,5% entre el año 2006 y 2010. Los departamentos que tuvieron las más altas tasas de empleo adecuado en el 2010 fueron Madre de Dios (73,8%), Callao (67,7%), Tacna (65,9%), Moquegua (65,9%), Ica (64,8%), Tumbes (64,5%) y Lima (64,4%).
Cuadro N° 3.8 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA POR NIVELES DE EMPLEO, SEGÚN
DEPARTAMENTOS, 2006 (Porcentaje)
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. a/ Cifras referenciales por tener pocos casos en la muestra. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Total Por horas Por ingresos
Perú 4,7 52,5 7,5 45,1 42,8 100,0 14 355 998
Amazonas 1,3 55,5 4,8 50,7 43,2 100,0 205 940
Ancash 3,5 59,6 9,3 50,4 36,9 100,0 571 450
Apurímac 1,4 49,8 3,5 46,4 48,7 100,0 231 560
Arequipa 6,8 46,4 10,3 36,1 46,8 100,0 609 587
Ayacucho 1,4 65,6 4,5 61,2 33,0 100,0 316 829
Cajamarca 1,4 59,4 2,1 57,2 39,3 100,0 828 287
Callao 8,2 46,0 8,1 37,8 45,9 100,0 380 113
Cusco 3,3 63,3 4,1 59,2 33,4 100,0 700 753
Huancavelica 1,4 66,6 3,7 62,9 32,1 100,0 220 880
Huánuco 2,6 72,2 14,2 58,1 25,2 100,0 415 981
Ica 4,6 51,4 13,6 37,7 44,0 100,0 350 050
Junín 3,3 57,8 6,6 51,3 38,9 100,0 646 625
La Libertad 4,3 56,8 12,0 44,8 38,9 100,0 805 359
Lambayeque 6,3 59,1 17,8 41,3 34,7 100,0 559 096
Lima 6,6 41,7 5,6 36,1 51,7 100,0 4 356 173
Loreto 3,1 51,7 2,9 48,8 45,3 100,0 446 200
Madre de Dios 4,7 42,7 3,4 39,2 52,7 100,0 59 147
Moquegua 7,1 46,0 8,8 37,2 47,0 100,0 93 833
Pasco 7,3 61,4 9,9 51,5 31,3 100,0 133 226
Piura 6,0 49,7 10,6 39,1 44,3 100,0 810 846
Puno 2,0 65,8 10,3 55,5 32,3 100,0 742 376
San Martín 2,4 63,7 5,3 58,4 33,9 100,0 384 779
Tacna 4,1 47,7 3,3 44,4 48,3 100,0 160 626
Tumbes 3,2 49,9 14,3 35,6 46,9 100,0 115 556
Ucayali 4,8 53,5 2,8 50,7 41,7 100,0 210 727
Departamentos DesempleoEmpleo
adecuado
Total
relativoTotal PEA
Subempleo
52
Cuadro N° 3.9 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA POR NIVELES DE EMPLEO, SEGÚN
DEPARTAMENTOS, 2010 (Porcentaje)
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. a/ Cifras referenciales por tener pocos casos en la muestra. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En cuanto al empleo según ramas de actividad económica, se tiene que la PEA ocupada se concentró fundamentalmente en actividades de servicios y extractiva, tanto en el año 2006 y 2010, a pesar de que la concentración en esta última rama se ha reducido en esos cinco años. Asimismo, en los grandes mercados laborales (en términos de PEA), tales como Lima, priman las actividades de servicios y comercio; mientras que en La Libertad, Cajamarca, Puno, Cusco, y Junín, el empleo se concentra principalmente en las ramas de servicios y extractiva.
Total Por horas Por ingresos
Perú 4,1 37,4 7,2 30,2 58,5 100,0 15 735 665
Amazonas 0,9 a/ 43,7 4,0 39,7 55,4 100,0 228 281
Ancash 2,9 38,2 6,7 31,5 58,9 100,0 590 468
Apurímac 2,6 a/ 44,5 1,7 42,8 53,0 100,0 237 207
Arequipa 5,1 29,8 10,5 19,3 65,1 100,0 648 707
Ayacucho 4,0 45,5 3,5 42,0 50,5 100,0 334 084
Cajamarca 1,6 a/ 47,4 4,9 42,5 51,0 100,0 814 527
Callao 5,3 27,1 7,1 19,9 67,7 100,0 506 575
Cusco 2,6 45,7 5,4 40,3 51,7 100,0 711 507
Huancavelica 1,0 a/ 50,6 4,7 45,9 48,3 100,0 234 869
Huánuco 3,2 58,0 15,1 42,8 38,9 100,0 437 918
Ica 4,4 30,8 11,0 19,8 64,8 100,0 394 949
Junín 4,7 39,2 5,5 33,7 56,1 100,0 688 356
La Libertad 3,8 40,4 10,2 30,2 55,8 100,0 924 971
Lambayeque 3,8 42,0 10,5 31,5 54,2 100,0 636 694
Lima 5,7 29,9 6,6 23,3 64,4 100,0 4 892 391
Loreto 3,3 38,1 6,1 32,0 58,6 100,0 471 249
Madre de Dios 1,8 a/ 24,4 3,2 21,3 73,8 100,0 70 557
Moquegua 4,3 29,8 10,5 19,3 65,9 100,0 99 102
Pasco 3,3 38,9 3,5 35,4 57,8 100,0 154 059
Piura 4,6 37,8 7,7 30,1 57,6 100,0 900 990
Puno 1,7 a/ 51,0 7,7 43,3 47,3 100,0 772 555
San Martín 1,8 44,0 7,5 36,5 54,2 100,0 426 058
Tacna 5,3 28,9 6,9 22,0 65,9 100,0 176 107
Tumbes 5,6 29,9 11,4 18,5 64,5 100,0 127 329
Ucayali 2,9 34,5 2,1 32,4 62,7 100,0 256 155
Total PEADepartamentos DesempleoSubempleo Empleo
adecuado
Total
relativo
53
Cuadro N° 3.10 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA POR RAMAS DE ACTIVIDAD
ECONÓMICA, SEGÚN DEPARTAMENTOS, 2006 (Porcentaje)
Notas: - Para el año 2006, el INEI utilizó el CIIU Rev. 3 para clasificar las ramas de actividad económica. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007
1/Considera las ramas agricultura, ganadería, silvicultura, pesca y minería. a/ Cifras referenciales por tener pocos casos en la muestra. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Departamentos Extractiva 1/ IndustriaConstrucció
nComercio
Servicios no
personales
Servicios
personalesHogares
Total
relativo
PEA
ocupada
Perú 33,0 10,3 3,9 17,8 22,7 8,4 4,0 100,0 13 682 993
Amazonas 63,2 4,7 2,3 9,9 13,5 4,7 1.7 a/ 100,0 203 173
Ancash 43,4 9,0 5,0 13,5 18,5 8,0 2,5 100,0 551 719
Apurímac 65,4 3,4 2.6 a/ 11,6 11,3 4,0 1.7 a/ 100,0 228 249
Arequipa 20,2 10,6 4,7 20,1 31,1 9,6 3,7 100,0 568 341
Ayacucho 65,2 3,9 2,6 11,0 11,3 4,4 1,7 100,0 312 486
Cajamarca 63,0 9,0 1,7 10,4 11,3 3,4 1.3 a/ 100,0 816 931
Callao 1,8 16,9 5,9 20,4 36,8 11,5 6,7 100,0 349 007
Cusco 51,3 7,1 2,7 12,3 17,6 6,4 2,7 100,0 677 611
Huancavelica 78,3 1.3 a/ 0.9 a/ 7,5 8,5 2,6 0.9 a/ 100,0 217 811
Huánuco 64,6 3,1 1,7 10,7 12,1 5,4 2,4 100,0 405 071
Ica 30,9 10,0 3,7 19,9 21,9 9,6 4,1 100,0 333 866
Junín 49,8 5,4 2,0 15,9 18,7 6,4 1,9 100,0 625 421
La Libertad 35,2 10,4 3,0 20,0 19,5 8,8 3,1 100,0 770 625
Lambayeque 28,0 9,7 3,7 21,5 25,2 8,2 3,7 100,0 524 133
Lima 6,0 15,5 6,0 22,6 31,5 11,2 7,3 100,0 4 067 351
Loreto 40,8 7,8 3,1 17,1 20,4 8,0 3,0 100,0 432 591
Madre de Dios 27,2 4,9 2.4 a/ 22,2 27,3 14,0 2.1 a/ 100,0 56 392
Moquegua 35,3 5,3 3,8 14,8 32,9 6,4 1.5 a/ 100,0 87 180
Pasco 47,8 5,6 2.7 a/ 14,2 18,6 9,2 1.9 a/ 100,0 123 465
Piura 34,9 10,2 2,8 19,3 18,3 11,4 3,1 100,0 761 937
Puno 56,0 8,4 2,6 14,5 13,9 3,5 1.2 a/ 100,0 727 664
San Martín 58,4 5,1 2,9 12,2 13,6 5,6 2,2 100,0 375 390
Tacna 19,0 6,2 4,4 24,7 32,7 10,3 2,7 100,0 154 095
Tumbes 33,5 6,0 4,1 20,0 23,5 9,7 3,3 100,0 111 850
Ucayali 30,0 9,4 4,2 18,0 23,6 11,2 3,6 100,0 200 633
54
Cuadro N° 3.11 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA POR RAMAS DE ACTIVIDAD
ECONÓMICA, SEGÚNDEPARTAMENTOS, 2010 (Porcentaje)
Notas: - Para el año 2010, el INEI utilizó el CIIU Rev. 3 para clasificar las ramas de actividad económica. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007
1/Considera las ramas agricultura, ganadería, silvicultura, pesca y minería. a/ Cifras referenciales por tener pocos casos en la muestra. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
IV. Situación del empleo en el Perú En el año 2010, la economía peruana se recuperó de la crisis financiera internacional, por lo que logró un crecimiento de 8,8%, principalmente debido al dinamismo de la demanda interna, es decir del consumo y la inversión privada. A razón del buen crecimiento en el producto, el empleo creció en 2,3% en el año 2010, fundamentalmente explicado por el aumento del empleo urbano (3,8%). Las actividades económicas que incidieron más en la generación del empleo fueron servicios, comercio, construcción e industria manufacturera. En ese sentido, se presenta un análisis de los principales rasgos del mercado laboral en el año 2010 a través de la condición de actividad de las personas y sus características como sexo, edad, actividad económica donde trabaja, entre otras variables laborales. Esto con el fin de entender la situación de los participantes del mercado laboral, tal que permita evaluar y mejorar las intervenciones de los actores de este importante mercado.
Departamentos Extractiva 1/ Industria Construcción ComercioServicios no
personales
Servicios
personalesHogares Total relativo
PEA
ocupada
Perú 26,9 10,9 5,6 17,7 25,8 10,1 3,2 100,0 15 089 820
Amazonas 58,2 4,6 3,3 12,5 13,8 6,3 1.3 a/ 100,0 226 125
Ancash 37,0 7,9 7,4 15,2 21,1 9,7 1,8 100,0 573 191
Apurímac 62,5 2,3 2,9 11,9 15,8 4,0 0.7 a/ 100,0 231 111
Arequipa 17,8 13,0 6,0 17,2 32,4 11,2 2,5 100,0 615 841
Ayacucho 52,3 5,4 5,1 13,7 16,4 6,4 0.7 a/ 100,0 320 640
Cajamarca 55,9 8,2 3,4 9,7 15,3 5,4 2,0 100,0 801 734
Callao 2,0 17,1 7,7 20,2 35,2 13,1 4,8 100,0 479 984
Cusco 43,6 7,0 4,1 15,0 22,4 7,1 0.8 a/ 100,0 692 767
Huancavelica 70,5 3,1 1.7 a/ 9,1 11,0 3,4 1.3 a/ 100,0 232 426
Huánuco 55,9 5,4 4,1 9,7 15,6 7,7 1,6 100,0 424 118
Ica 19,9 12,9 6,5 19,5 28,4 10,5 2,3 100,0 377 429
Junín 36,0 10,9 4,4 17,1 21,4 9,3 1.0 a/ 100,0 656 094
La Libertad 27,7 12,4 5,6 18,3 22,0 10,9 3,1 100,0 889 670
Lambayeque 26,4 11,4 4,2 21,0 24,9 8,7 3,4 100,0 612 445
Lima 4,2 14,9 7,3 21,5 34,0 12,4 5,6 100,0 4 614 339
Loreto 32,9 5,4 4,2 18,6 24,7 11,3 3,0 100,0 455 574
Madre de Dios 28,4 7,4 3,4 19,1 27,9 13,1 0.7 a/ 100,0 69 285
Moquegua 26,8 10,0 5,6 12,2 35,7 8,0 1.7 a/ 100,0 94 877
Pasco 48,0 5,0 4,9 12,5 20,6 7,6 1.4 a/ 100,0 148 971
Piura 31,8 10,0 5,3 20,2 19,1 10,5 3,1 100,0 859 825
Puno 49,9 8,7 3,3 13,2 17,3 6,7 0.8 a/ 100,0 759 166
San Martín 44,7 6,6 4,2 13,4 19,9 9,4 1,9 100,0 418 314
Tacna 15,7 8,6 5,8 19,4 37,1 11,5 2.0 a/ 100,0 166 845
Tumbes 16,5 7,2 6,5 21,2 33,2 13,9 1,6 100,0 120 216
Ucayali 25,9 9,5 5,1 18,0 26,0 13,8 1,7 100,0 248 833
55
4.1 Condición de actividad y participación laboral en el Perú En el Perú, la Población en Edad de Trabajar (PET) fue 21 millones 223 mil personas, aproximadamente, en el año 2010. Según sexo, la PET se distribuyó en hombres (49,8%) y mujeres (50,2%). Según su condición de actividad en el mercado laboral, la Población Económicamente Activa (PEA) se distribuyó en 55,6% hombres y 44,4% mujeres, mientras que las personas que no participaron en el mercado de trabajo, los inactivos, están conformados, principalmente, por mujeres (66,6%). Este grupo de PEI generalmente se compone por amas de casa, jubilados, estudiantes, enfermos, entre otros. En el caso de las personas ocupadas según sexo, el 55,8% fueron hombres, mientras que el 44,2%, mujeres. Por su parte, la población desempleada estuvo conformada por un 51,1% de mujeres.
Gráfico N° 4.1 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA POBLACIÓN EN EDAD DE TRABAJAR (PET) POR
CONDICIÓN DEACTIVIDAD Y SEXO, 2010
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007 Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En el año 2010, 7 de cada 10 personas en edad de trabajar ofertaron su fuerza de trabajo, mientras que 3 de cada 10 personas estuvieron en condición de inactividad. Según sexo, los hombres (82,7%) participan más en el mercado de trabajo que las mujeres (65,7%) y logran además insertarse en mayor medida que las mujeres. La tasa de ocupación en el caso de los hombres fue 79,7%, mientras que sus pares mujeres tan solo lograron una tasa de ocupación de 62,6% en el año 2010 (ver Cuadro Nº 4.1). La tasa de subempleo en el Perú fue 37,4% siendo mayor en el caso de las mujeres (43,5%) que de los hombres (32,5%). Más aún, podemos notar que el problema principal es el subempleo por insuficiencia de ingresos o subempleo invisible (30,2%), es decir personas que trabajan más de una jornada de trabajo semanal normal (o sea más de 35
Población en Edad de Trabajar (PET)(14 años y más)
H: 10 573 844 (49,8%)M: 10 649 598(50,2%)
Población Económicamente Activa (PEA)
H: 8 741 637(55,6%)M: 6 994 028(44,4%)
InactivosH: 1 832 207 (33,4%)M: 3 655 570(66,6%)
PEA desocupadaH: 315 823 (48,9%)M: 330 022 (51,1%)
PEA OcupadaH: 8 425 814 (55,8%)M: 6 664 006 (44,2%)
56
horas a la semana), pero su ingreso está por debajo del Ingreso Mínimo de Referencia (IMR), que es igual al costo de una Canasta Mínima de Consumo (CMC) promedio por hogar. En el Perú, el 34,4% de las mujeres de la PEA femenina generó un ingreso por debajo del IMR en el año 2010.
Cuadro N° 4.1
PERÚ: POBLACIÓN Y FUERZA DE TRABAJO POR SEXO, SEGÚN DIVERSAS VARIABLES O INDICADORES LABORALES, 2010
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007 - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Al analizar, la tasa de desempleo y la tasa de subempleo por grupos de edad se observa que hay menor incidencia en el caso de los hombres que en las mujeres en todos los rangos de edad. Así, la tasa de desempleo fue mayor en el grupo de 14 a 24 años de edad (9,6%), afectando más a las mujeres (10,2%) que se insertan al mercado laboral. En el caso de la tasa de subempleo incidió en mayor medida en el grupo de 55 a más años (43,0%), siendo en las mujeres (45,0%) y en los hombres (41,5%).
Variables / indicadores laboralesHombre
(%)
Mujer
(%)
Total
relativoTotal absoluto
A. Población y Fuerza de Trabajo
Población en Edad de Trabajar (PET) 49,8 50,2 100,0 21 223 442
Población Económicamente Activa (PEA) 55,6 44,4 100,0 15 735 665
- Ocupados 55,8 44,2 100,0 15 089 820
Subempleados 48,3 51,7 100,0 5 878 988
Por horas 44,2 55,8 100,0 1 130 390
Por ingresos 49,3 50,7 100,0 4 748 598
Adecuadamente empleados 60,6 39,4 100,0 9 210 832
- Desocupados 48,9 51,1 100,0 645 845
Población Inactiva 33,4 66,6 100,0 5 487 776
B. Indicadores (Porcentaje)
Tasa de actividad (PEA / PET) 82,7 65,7 74,1
Tasa de ocupación (PEA ocupada / PET) 79,7 62,6 71,1
C. Niveles de empleo (Porcentaje)
Total 100,0 100,0 100,0
Tasa de subempleo total 32,5 43,5 37,4
Por horas 5,7 9,0 7,2
Por ingresos 26,8 34,4 30,2
Adecuadamente empleados 63,9 51,8 58,5
Tasa de desempleo 3,6 4,7 4,1
57
Cuadro N° 4.2 PERÚ: TASA DE DESEMPLEO Y SUBEMPLEO POR SEXO, SEGÚN RANGOS DE
EDAD, 2010 (Porcentaje)
Notas: - Estimaciones realizadas como porcentaje de la PEA total. - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007 1/ Brecha en puntos porcentuales. Las cifras en negativo indican que las mujeres presentan mayores tasas. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
4.2 El Empleo y sus principales características Según ramas de actividad económica, el empleo en el año 2010, al igual que en el año 2006, se concentró en las ramas servicios (35,8%), comercio (17,7%) y extractiva (26,9%), siendo esta última 6,1 puntos porcentuales menos respecto al año 2006. En el caso de la rama servicios, el empleo se concentró principalmente en servicios comunales y recreativos (13,6%), transporte, almacenamiento y comunicaciones (7,6%), y restaurantes y hoteles (6,6%). En el caso de la actividad extractiva, el empleo se concentró, principalmente, en la agricultura, ganadería y pesca (25,7%). Por su parte, el empleo en la rama comercio se concentró más en la actividad de comercio al por menor (15,0%).Ver cuadro Nº 4.3. En cuanto a los ingresos laborales, las ramas de actividad económica donde los ocupados obtuvieron mayores ingresos mensuales promedio fueron minería (S/. 2 272), electricidad, gas y agua (S/. 2 244), industria de bienes intermedios (S/. 1 731), industria de bienes de capital (S/. 1 601), servicios a empresas (S/. 1538) y comercio al por mayor (S/. 1 526), principalmente. Estas ramas de actividad en general no fueron lasque concentraron mayor empleo en el año 2010. Asimismo, se puede decir que dichas ramas son menos intensivas en empleo y el nivel educativo es relativamente más alto que otras actividades económicas, lo que explica una mayor productividad que se traduce en mayores ingresos.
Rango de edad Hombre Mujer TotalBrecha 1/
(H-M)
Tasas de desempleo 3,6 4,7 4,1 -1,1
De 14 a 24 años 9,1 10,2 9,6 -1,2
De 25 a 44 años 2,3 3,5 2,8 -1,2
De 45 a 54 años 1,4 2,4 1,9 -1,0
De 55 a más años 1,5 2,6 2,0 -1,0
Tasas de subempleo 32,5 43,4 37,4 -11,0
De 14 a 24 años 37,9 42,1 39,8 -4,2
De 25 a 44 años 28,1 43,3 34,9 -15,2
De 45 a 54 años 29,2 44,4 36,2 -15,3
De 55 a más años 41,5 45,0 43,0 -3,6
58
Las ramas de actividad económica donde los ocupados recibieron los menores ingresos promedio mensuales fueron las siguientes: agricultura, ganadería y pesca (S/. 508), servicios personales (S/. 587), hogares (S/. 611) y comercio al por menor (S/. 750). Generalmente, estas ramas de actividad son intensivas en mano de obra y requieren bajo nivel de capital humano o educativo, lo que implica una baja productividad y por tanto bajos ingresos.
Cuadro N° 4.3 PERÚ: PEA OCUPADA E INGRESO LABORAL SEGÚN RAMAS DE ACTIVIDAD
ECONÓMICA, 2006 Y 2010
Notas: - Ver glosario para la definición del ingreso laboral. - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. 1/ El ingreso laboral nominal del año 2006 se deflactó con el IPC de Lima Metropolitana con año base 2009=100, luego se multiplicó por el IPC de 2010 para llevarlo así a valores del año 2010. El cálculo de los ingresos excluye a los Trabajadores Familiares No Remunerados (TFNR). Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 y 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Entre los años 2006 y 2010, los ocupados de las ramas de actividad económica que obtuvieron los mayores cambios absolutos en su ingreso laboral real mensual fueron: electricidad, gas y agua (S/. 483), industria de bienes intermedios (S/. 461), comercio al por mayor (S/. 389), industria de bienes de capital (S/.399). De otro lado, los ocupados de las ramas de actividad como minería, servicios personales y servicios a empresas sufrieron una reducción en su ingreso laboral promedio mensual entre los años 2006 y 2010.
2006 2010 2006 2010
Total absoluto 13 682 993 15 089 820 816 987 21,0
Total relativo 100,0 100,0
Extractiva 33,0 26,9 473 618 30,8
Agricultura, ganadería y pesca 32,0 25,7 366 508 38,9
Minería 1,0 1,2 2 676 2 272 -15,1
Industria 10,3 10,9 878 1 062 21,0
Industria de bienes de consumo 7,8 8,1 761 850 11,7
Industria de bienes intermedios 1,1 1,5 1 270 1 731 36,3
Industria de bienes de capital 1,4 1,3 1 202 1 601 33,2
Construcción 3,9 5,6 1 125 1 198 6,5
Comercio 17,8 17,7 693 879 26,8
Comercio al por mayor 2,6 2,7 1 137 1 526 34,3
Comercio al por menor 15,2 15,0 609 750 23,2
Servicios 31,0 35,8 1 096 1 207 10,1
Electricidad, gas y agua 0,2 0,2 1 761 2 244 27,4
Restaurantes y hoteles 5,3 6,6 672 814 21,2
Transporte, almacenamiento y
comunicaciones6,6 7,6 947 1 052 11,0
Servicios a empresas 3,8 4,4 1 542 1 538 -0,2
Servicios comunales y recreativos 12,0 13,6 1 291 1 488 15,3
Servicios personales 3,1 3,4 656 587 -10,5
Hogares 4,0 3,2 539 611 13,4
Rama de actividad
económica
OcupadosVariación del
ingreso
laboral
2006/2010
Ingreso laboral mensual 1/
(Nuevos soles del año 2010)
59
Gráfico N° 4.2 PERÚ: DIFERENCIA ABSOLUTA EN EL INGRESO LABORAL REAL DE LA PEA
OCUPADA SEGÚN RAMASDE ACTIVIDAD ECONÓMICA, 2006 Y 2010 (Nuevos soles del año 2010)
Notas: - En las etiquetas entre paréntesis se presenta las variaciones porcentuales del ingreso real entre los años 2006 y 2010. Se excluyó a los TFNR en el cálculo de los ingresos - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - El ingreso laboral nominal del año 2006 se deflactó con el IPC de Lima Metropolitana con año base 2009=100, luego se multiplicó por el IPC de 2010 para llevarlo así a valores del año 2010. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 y 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Desde el punto de vista de quien demanda el empleo o en relación a la estructura del mercado laboral, la mayoría de ocupados se concentraron en el sector privado (39,9%), principalmente en empresas de 2 a 9 trabajadores (20,9%). La otra gran estructura de mercado donde se concentran las personas ocupadas en el Perú fueron las que laboraron como trabajadores independientes (35,2%). Los independientes no profesionales o técnicos (33,5%) priman generalmente entre los independientes. En tercer término se encuentra los TFNR (12,9%), quienes generalmente apoyan a sus familiares en su empresa o negocio independiente y reciben propinas no periódicas (ver Cuadro N° 4.4). Según sexo, se observa que los hombres se concentran primordialmente en el sector privado (49,3%), trabajando en empresas de 2 a 9 trabajadores (25,7%), así como trabajadores independientes (34,3%), sobre todo no técnicos ni profesionales (32,1%). En el caso de las mujeres, la mayoría de ellas trabajan como independientes (36,4%), casi en
483
461
389
399
197
142
142
141
105
89
73
72
-4
-69
-404
-600 -400 -200 0 200 400 600
Electricidad, gas y agua (27,4)
Industria de bienes intermedios (36,3)
Comercio al por mayor (34,3)
Industria de bienes de capital (33,2)
Servicios comunales y recreativos (15,3)
Agricultura, ganadería y pesca (38,9)
Restaurantes y hoteles (21,2)
Comercio al por menor (23,2)
Transporte, almacenamiento y comunicaciones (11)
Industria de bienes de consumo (11,7)
Construcción (6,5)
Hogares (13,4)
Servicios a empresas (-0,2)
Servicios personales (-10,5)
Minería (-15,1)
60
su totalidad son mujeres no profesionales ni técnicas (35,4%), es decir, en general, se ocupan en oficios. Asimismo, cabe destacar que el 20,0% de mujeres formaban parte de los TFNR. Según la estructura de mercado los trabajadores del sector público obtuvieron el ingreso mensual más alto (S/. 1 635). En el sector privado destaca los ocupados en empresas de 50 a más trabajadores (S/. 1 910) y los profesionales independientes (S/. 1 001). Según sexo, los hombres obtienen, en promedio, mayores ingresos en relación a las mujeres, sobre todo los que laboran en empresas de 50 a más trabajadores (S/. 2 112 frente a S/. 1 416) y como profesionales independientes (S/. 1 110 frente a S/. 696).
Cuadro N° 4.4 PERÚ: PEA OCUPADA E INGRESO LABORAL PROMEDIO POR SEXO SEGÚN
ESTRUCTURA DEMERCADO, 2010
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. 1/ El cálculo de los ingresos excluye a los Trabajadores Familiares No Remunerados (TFNR). 2/ Se excluyeron a los no especificados. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Cabe destacar algunos cambios que ha sufrido la distribución de la población ocupada según estructura de mercado. Así, entre los años 2006 y 2010, los independientes no profesionales, o personas ocupadas que ofrecen sus oficios, pasaron de 32,5% a 33,5% de la PEA ocupada (ver Gráfico N° 4.3). Así también, los ocupados en las empresas de 2 a 9 trabajadores representaron, en el año 2006, el 20,0% mientras que en 2010 llegaron a ser el 20,9%. Así también se puede notar que los trabajadores del hogar -incluye otros- y los TFNR redujeron su participación en la PEA ocupada en -0,8 puntos porcentuales y -5,9 puntos porcentuales, respectivamente entre los años 2006 y 2010.
Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total
Total absoluto 8 400 352 6 656 623 15 056 976 1 159 736 987
Total relativo 100,0 100,0 100,0
Sector público 8,6 8,3 8,5 1 747 1 489 1 635
Sector privado 2/ 49,3 28,1 39,9 1 371 959 1 243
De 2 a 9 trabajadores 25,7 14,9 20,9 994 713 905
De 10 a 49 trabajadores 9,6 5,9 8,0 1 296 1 023 1 206
De 50 a más trabajadores 14,0 7,2 11,0 2 112 1 416 1 910
Independientes 34,3 36,4 35,2 710 422 578
Profesionales 2,2 1,0 1,7 1 110 696 1 001
No profesionales 32,1 35,4 33,5 683 414 557
TFNR 7,3 20,0 12,9 - - -
Trabajador del hogar, otros 0,5 7,2 3,5 770 596 610
Estructura de
mercado
SexoIngreso laboral mensual 1/
(Nuevos soles)
61
Gráfico N° 4.3 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA POR ESTRUCTURA DE MERCADO,
2006 Y 2010 (Porcentaje)
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - En el sector privado excluyeron a los no especificados. 1/ TFNR=Trabajador Familiar No Remunerado. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 y 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En cuanto a las horas de trabajo según estructura de mercado, las mujeres en general trabajan menos horas a la semana que los hombres, en promedio, excepto en la categoría Trabajador del hogar y otros. Las mayores diferencias en las horas de trabajo semanal por sexo se dan en el sector público, donde los hombres laboran 50,7 horas a la semana en promedio, mientras que las mujeres laboran 41,5 horas a la semana. Asimismo, encontramos diferencias significativas en las horas de trabajo entre los trabajadores independientes no profesionales y no técnicos hombres (49,3 horas semanales) y mujeres (40,6 horas semanales).
7,9
20,0
7,6
9,5
1,4
32,5
17,0
4,3
8,5
20,9
8,0
11,0
1,7
33,5
12,9
3,5
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 35,0 40,0
Sector público
De 2 a 9 Trabajadores
De 10 a 49 trabajadores
De 50 a más trabajadores
Profesionales
No profesionales
TFNR 1/
Trabajador del hogar, otros 2010 2006
Secto
rp
riv
ad
o
Ind
ep
en
die
nte
s
62
Gráfico N° 4.4 PERÚ: HORAS DE TRABAJO SEMANAL PROMEDIO DE LA PEA OCUPADA POR
SEXO SEGÚN ESTRUCTURA DE MERCADO, 2010 (Horas de trabajo semanal)
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - Se excluyeron a los no especificados. 1/ TFNR=Trabajador Familiar No Remunerado. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
El empleo en el Perú, desde el punto de vista de la situación en el trabajo de la persona ocupada, se concentra en asalariados (42,7%), sobre todo privados, (34,2%) y trabajadores independientes (35,1%); similar situación se presentó en el año 2006. También se puede notar que si bien el empleo asalariado se ha incrementado 3,1 puntos porcentuales entre el año 2006 y 2010, también creció la concentración del empleo en independientes. El ingreso laboral a nivel nacional creció un 21,0% al pasar de S/. 816 a S/. 987, entre los años 2006 y 2010, respectivamente. Sin embargo, no todos han crecido a este mismo ritmo, así el ingreso de los obreros públicos creció en 51,8%, de los obreros privados en 26,7% y el ingreso de los independientes llegó a crecer 25,7% en el periodo bajo análisis. Cabe resaltar que el ingreso laboral de los empleados privados creció tan solo 9,1% entre los años 2006 y 2010, mientras que el ingreso de la categoría Otros, que incluye a practicantes y otros no clasificados, se redujo en 23,4% ya que pasó de S/. 781 a S/. 589, entre los años 2006 y 2010, respectivamente.
48,9
50,7
48,7
50,8
55,4
36,0
49,3
35,5
43,4
41,5
41,5
45,5
44,3
48,0
31,1
40,6
35,0
48,9
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0
Total
Sector público
De 2 a 9 trabajadores
De 10 a 49 trabajadores
De 50 a más trabajadores
Independientes profesionales
Independientes no profesionales
TFNR 1/
Trabajador del hogar, otros
Mujer Hombre
63
En cuanto a las horas de trabajo semanal de la PEA ocupada a nivel nacional, se redujo levemente de 46,4 horas semanales en 2006 a 45,7 en 2010. En la categoría independiente se observó la mayor reducción (-2,3 horas de trabajo) y en los obreros públicos se encontró el mayor aumento en la jornada de trabajo (4,5 horas de trabajo) pasando de 48,0 a 52,5 horas semanales entre los años 2006 y 2010, respectivamente.
Cuadro N° 4.5 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA POR INGRESO LABORAL SEGÚN
CATEGORÍA OCUPACIONAL, 2006 Y 2010
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. 1/ El ingreso laboral nominal del año 2006 se deflactó con el IPC de Lima Metropolitana con año base 2009=100, luego se multiplicó por el IPC de 2010 para llevarlo así a valores del año 2010. El cálculo de los ingresos excluye a los Trabajadores Familiares No Remunerados (TFNR). 2/ Incluye a los trabajadores del hogar, practicantes y otros no clasificados. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 y 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Por otro lado, sabemos que, de acuerdo a las cualificaciones o niveles de responsabilidad, los ocupados se clasifican en diferentes ocupaciones, las cuales, generalmente, están determinadas por la estructura productiva y niveles de desarrollo de los mercados formativos. Así, en el año 2010, la mayoría de las personas ocupadas se concentraron en el grupo de agricultores, ganaderos y pescadores (25,5%), esto debido a que una gran proporción de la PEA ocupada rural se concentra en estas ocupaciones (73,0%), mientras que el área urbana concentra muy poco esas ocupaciones en el país (7,7%).Ver Cuadro N° 4.6 y Gráfico Nº 4.5. Otro de los principales grupos ocupacionales en los cuales se ocupan las personas es el sector de vendedores (16,4%), grupo ocupacional que prima más en el área urbana, debido principalmente a que las actividades de servicios se desarrolla, sobre todo, en áreas urbanas. Asimismo en ese orden de cosas tenemos a los ocupados como trabajadores de los servicios (14,3%) y profesionales, y técnicos y afines (12,0%), ambos
2006 2010 2006 2010 2006 2010
Total absoluto 13 682 993 15 089 820 816 987 46,4 45,7
Total relativo 100,0 100,0
Empleador 5,4 5,8 1 366 1 857 53,3 52,3
Asalariado privado 31,7 34,2 983 1 137 50,3 49,0
Empleado privado 13,9 15,0 1 421 1 551 50,7 48,8
Obrero privado 17,8 19,2 641 812 49,9 49,1
Asalariado público 7,9 8,5 1 441 1 635 45,8 46,7
Empleado público 6,9 7,1 1 551 1 764 45,5 45,5
Obrero público 1,0 1,4 652 990 48,0 52,5
Independiente 33,9 35,1 460 578 47,0 44,7
TFNR 16,9 12,9 - - - 35,3 35,2
Trabajador del hogar 3,9 3,2 546 611 51,4 49,4
Otros 2/ 0,3 0,3 781 598 44,0 39,1
OcupadosIngreso laboral
mensual 1/(Nuevos soles del año 2010)
Categoría
ocupacional
Horas de trabajo
semanal promedio
64
grupos ocupacionales concentran a una importante proporción de los ocupados del área urbana del país. Según sexo, los hombres laboran más en grupos ocupacionales tales como agricultores, ganaderos y pescadores (27,6%), artesanos y operarios (14,2%) y en ocupaciones profesionales, técnicos y afines (12,7%). Asimismo encontramos que las mujeres, en su mayoría, trabajaron como vendedoras (25,7%), agricultores, ganaderos y pescadores (22,8%) y trabajadoras de los servicios (17,5%). En cuanto a los ingresos laborales, una primera observación es que los hombres tienen mayores ingresos laborales que las mujeres independientemente del grupo ocupacional de que se trate. Los casos donde existen una diferencia importante y donde el ingreso laboral de los hombres duplica el ingreso de las mujeres son los grupos ocupacionales de artesanos y operarios; mineros y canteros; agricultores, ganaderos y pescadores; y vendedores.
Cuadro N° 4.6 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA POR SEXO E INGRESO LABORAL
SEGÚN GRUPO OCUPACIONAL, 2010
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. 1/ El cálculo de los ingresos excluye a los Trabajadores Familiares No Remunerados (TFNR). Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total
Total absoluto 8 425 814 6 664 006 15 089 820 1 158 737 987
Total relativo 100,0 100,0 100,0
Profesionales, técnicos y afines 12,7 11,2 12,0 2 186 1 461 1 889
Gerentes, administradores y funcionarios 0,5 0,2 0,4 7 037 4 006 6 377
Empleados de oficina 5,4 7,2 6,2 1 617 1 348 1 479
Vendedores 9,0 25,7 16,4 1 226 599 789
Agricultores, ganaderos y pescadores 27,6 22,8 25,5 573 275 502
Mineros y canteros 0,9 0,1 0,6 1 367 572 1 329
Artesanos y operarios 14,2 7,9 11,4 1 005 364 817
Obreros, jornaleros y ocupaciones no
especificadas7,4 0,5 4,4 866 566 849
Conductores 10,3 0,1 5,8 1 092 790 1 089
Trabajadores de los servicios 11,7 17,5 14,3 1 100 604 835
Trabajadores del hogar 0,3 6,8 3,2 734 605 611
Grupo
ocupacional
SexoIngreso laboral mensual 1/
(Nuevos soles)
65
Gráfico N° 4.5 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA POR ÁREA DE RESIDENCIA SEGÚN
GRUPO OCUPACIONAL, 2010 (Porcentaje)
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
4.3 Empleo e ingreso laboral La economía ha gozado de un crecimiento promedio de 7% anual entre los años 2006 y 2010, mientras que el empleo creció 2,3% por año. Por su parte, el ingreso laboral mensual varió, en promedio, 4,9% entre los años 2006 y 2010. Así, el ingreso laboral pasó de S/. 816 en el año 2006 a S/. 987 al año 2010 (ver gráfico Nº 4.6). Según sexo, la variación porcentual promedio anual del ingreso laboral de las mujeres (3,5%) fue menor al de los hombres (5,9%). Así, los hombres pasaron de un ingreso laboral de S/. 922 en el año 2006 a S/. 1158 en 2010 (S/. 236 adicionales), mientras que las mujeres solo aumentaron en S/. 90.
15,8
0,5
8,2
20,0
7,7
0,4
13,8
4,5
7,2
18,0
4,0
2,0
0,1
1,0
6,6
73,0
0,9
5,1
4,1
1,9
4,4
0,9
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0
Profesionales, técnicos y afines
Gerentes, administradores y funcionarios
Empleados de oficina
Vendedores
Agricultores, ganaderos y pescadores
Mineros y canteros
Artesanos y operarios
Obreros, jornaleros y ocupaciones no especificadas
Conductores
Trabajadores de los servicios
Trabajadores del hogar
Rural Urbano
66
Gráfico N° 4.6 PERÚ: EVOLUCIÓN DEL INGRESO LABORAL REAL DE LA PEA OCUPADA SEGÚN
SEXO, 2006 - 2010 (A precios del año 2010)
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - El ingreso laboral nominal del año 2006 se deflactó con el IPC de Lima Metropolitana con año base 2009=100. El cálculo de los ingresos excluye a los Trabajadores Familiares No Remunerados (TFNR). Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Sin embargo, al analizar la distribución de los ocupados según rango de ingreso laboral en el año 2010, vemos que en su mayoría los ocupados ganaban menos de S/. 500 (33,6%) y entre S/. 500 y menos de S/.1 000 (26,0%), similar realidad a la del año 2006 (ver Cuadro Nº 4.7). Entre los años 2006 y 2010, la concentración de los ocupados según rango de ingresos se ha reducido, sobre todo para las personas que ganaban menos de S/. 500 en 10,2 puntos porcentuales. En el año 2010, respecto del año 2006, se tiene una menor distribución de personas que no recibían un ingreso laboral (-4,2 puntos porcentuales). También entre los años 2006 y 2010 se registró un incremento de las personas que obtuvieron trabajo (7,0 puntos porcentuales) y se encuentran percibiendo ingresos laborales de S/. 1 500 a más. Según sexo, el 29,3% de los hombres ocupados en el año 2010 ganaba entre S/. 500 a menos de S/. 1 000, lo cual representa a la mayoría de los hombres. En el caso de las mujeres, la mayoría de ellas (40,7%) recibió ingresos menores de S/ 500, en el año 2010, aunque esta proporción se ha reducido en 5,0 puntos porcentuales respecto al año 2006. Sin embargo, los hombres que ganaban menos de S/. 500 se han reducido en 14,4 puntos porcentuales entre el 2006 y el 2010 (ver Gráfico Nº 4.7).
922
1 014
1 0861 132
1 158
647
723 702750 737
816
899933
979 987
400,0
500,0
600,0
700,0
800,0
900,0
1000,0
1100,0
1200,0
1300,0
1400,0
2006 2007 2008 2009 2010
Hombre Mujer Total
67
Cuadro N° 4.7 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA POR SEXO SEGÚN RANGO DE
INGRESO LABORAL, 2006 Y 2010 (Porcentaje)
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con la proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 y 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Gráfico N° 4.7 PERÚ: VARIACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA POR SEXO SEGÚN
RANGO DE INGRESOS, 2006/2010 (Puntos porcentuales)
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 y 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En cuanto a los ingresos laborales según área de residencia, vemos que los ingresos laborales de los ocupados del área rural han crecido más que los del área urbana (40,7% vs 16,8%). Así, el ingreso laboral del área rural pasó de S/. 369 a S/. 519, entre 2006 y
Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total
Total absoluto 7 775 759 5 907 234 13 682 993 8 425 814 6 664 006 15 089 820 650 055 756 772 1 406 827
Total relativo 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Sin ingresos 10,0 26,6 17,1 7,3 20,0 12,9 -2,7 -6,6 -4,2
Más de 0 y menos de 500 42,4 45,7 43,8 28,0 40,7 33,6 -14,4 -5,0 -10,2
De 500 a menos de 1 000 27,6 16,7 22,9 29,3 21,8 26,0 1,8 5,1 3,1
De 1 000 a menos de 1 500 10,6 6,7 8,9 16,3 9,3 13,2 5,7 2,6 4,3
De 1 500 a más 9,5 4,3 7,3 19,1 8,2 14,3 9,6 3,9 7,0
Rango de ingreso
laboral
(Nuevos soles)
2006 Diferencia2010
-2,7
-14,4
1,8
5,7
9,6
-6,6
-5,0
5,1
2,6 3,9
-20,0
-15,0
-10,0
-5,0
0,0
5,0
10,0
15,0
Sin ingresos Más de 0 y menos de 500
De 500 a menos de 1 000
De 1 000 a menos de 1 500
De 1 500 a más
Hombre Mujer
68
2010, respectivamente. No obstante, aún el ingreso laboral rural representa un ingreso muy bajo, el cual no permitiría de alguna forma cubrirlas necesidades básicas de las personas ocupadas.
Gráfico N° 4.8 PERÚ: EVOLUCIÓN DEL INGRESO LABORAL REAL DE LA PEA OCUPADA SEGÚN
ÁREA DE RESIDENCIA, 2006 - 2010 (A precios del año 2010)
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - El ingreso laboral nominal del año 2006 se deflactó con el IPC de Lima Metropolitana con año base 2009=100. El cálculo de los ingresos excluye a los Trabajadores Familiares No Remunerados (TFNR). Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Según la distribución de los ocupados por área de residencia y rango de ingresos laborales vemos, en general, que se ha reducido la concentración de ocupados que no percibían un ingreso tanto del área urbana (-1,8 puntos porcentuales) como rural (-6,7 puntos porcentuales), resaltando este último ámbito geográfico (ver Cuadro Nº 4.8). El mismo comportamiento se observa con la distribución de los ocupados en el rango de ingresos menores a S/. 500, ya que en el año 2006 el 39,7% de las personas ocupadas del área urbana recibía un ingreso inferior a S/. 500, mientras que en el año 2010, ese porcentaje fue 29,3% (-10,4 puntos porcentuales). Otro de los hechos relevantes es el incremento de la proporción de personas ocupadas del área rural que ganan entre S/. 500 y menos de S/. 1 000. Así, pasó de 7,8% en el año 2006 a 17,0%, con un incremento de9, 2 puntos porcentuales. En el área urbana se registró un mayor incremento de la proporción de ocupados que gana igual o más de S/. 1 500, ya que dicha proporción se incrementó en 8,2 puntos porcentuales (ver Gráfico Nº 4.9).
959
1 0531 077
1 124 1 120
369399
449485
519
816
899933
979 987
300
400
500
600
700
800
900
1 000
1 100
1 200
1 300
2006 2007 2008 2009 2010
Urbano Rural Total
69
Cuadro N° 4.8 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA POR ÁREA DE RESIDENCIA SEGÚN
RANGO DE INGRESO LABORAL, 2006 Y 2010 (Porcentaje)
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - La suma de las partes puede no coincidir con el total debido al redondeo de las cifras. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 y 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Gráfico N° 4. 9 PERÚ: VARIACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA POR ÁREA DE
RESIDENCIA SEGÚN RANGO DE INGRESOS, 2006/2010 (Puntos porcentuales)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 y 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Urbana Rural Total Urbana Rural Total Urbana Rural Total
Total absoluto 9 409 817 4 273 177 13 682 993 10 980 585 4 109 235 15 089 820 1 570 769 -163 942 1 406 827
Total relativo 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Sin ingresos 8,6 36,0 17,1 6,8 29,3 12,9 -1,8 -6,7 -4,2
Más de 0 y menos de 500 39,7 52,8 43,8 29,3 45,3 33,6 -10,4 -7,6 -10,2
De 500 a menos de 1 000 29,8 7,8 22,9 29,4 17,0 26,0 -0,4 9,2 3,1
De 1 000 a menos de 1 500 11,9 2,5 8,9 16,3 5,0 13,2 4,4 2,5 4,3
De 1 500 a más 10,1 1,0 7,3 18,3 3,5 14,3 8,2 2,6 7,0
Rango de ingreso
laboral
(Nuevos soles)
2006 2010 Diferencia
-1,8
-10,4
-0,4
4,4
8,2
-6,7
-7,6
9,2
2,5 2,6
-20,0
-15,0
-10,0
-5,0
0,0
5,0
10,0
15,0
Sin ingresos Más de 0 y menos de 500
De 500 a menos de 1 000
De 1 000 a menos de 1 500
De 1 500 a más
Urbana Rural
70
V. Situación del empleo en Lima Metropolitana
5.1. Tendencia de las tasas de actividad y niveles de empleo en
Lima Metropolitana Definimos la tasa de actividad como el porcentaje que representa la Población Económicamente Activa (PEA) en la Población en Edad de Trabajar (PET). Como se puede apreciar en el Gráfico N° 5.1, en los últimos 40 años se ha visto un incremento en la tasa de actividad. Según sexo, dicha tendencia creciente ha sido más marcada para la población femenina a diferencia de los varones.
Gráfico Nº 5.1 LIMA METROPOLITANA: TASA DE ACTIVIDAD DE LA POBLACIÓN DE 14 AÑOS A
MÁS POR SEXO, 1970-2010 (Porcentaje)
Nota: La Tasa de Actividad de 1973 - 1977, considera a la población de 15 años y más. La Tasa de Actividad: Fuente: MTPE, Encuesta de Niveles de Empleo 1970-1995; Convenio MTPE-INEI, Encuesta Nacional de Hogares III Trimestre 1996-2001; MTPE, Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2002-2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
La PET de Lima Metropolitana creció en 8,4% entre el año 2006 y 2010, con un ritmo de crecimiento promedio anual de 2,0%. La PEA ocupada, por su parte, creció a un ritmo más marcado, a tal punto que duplicó la variación porcentual de la PET (17,9%), al igual que en su tasa de crecimiento promedio anual (4,2%). Por otro lado, los desocupados o inactivos, han disminuido. Particularmente, resalta la reducción del desempleo en 30,9% durante el periodo 2006 – 2010. Estos resultados implicarían que en los últimos 5 años, la oferta laboral de Lima Metropolitana ha experimentado incrementos importantes y que, a su vez, los participantes del mercado de trabajo han visto mejorar sus posibilidades de conseguir trabajo.
52,0
67,7
10
20
30
40
50
60
70
80
90
1970 1974 1978 1982 1987 1992 1996 2000 2004 2008
Hombre Mujer Total
72,4
34,1
80,0
57,9
71
Cuadro N° 5.1 LIMA METROPOLITANA: EVOLUCIÓN DE LA PET Y PEA, 2006 Y 2010
Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 y 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Al estimar la tasa de actividad según rangos de edad, se observa en el Gráfico N° 5.2 que el pico más alto de participación en el mercado de trabajo lo tiene la población limeña cuyo rango de edad va de 30 a 44 años, representando un 96,7% en el caso de los varones y 73,1% en el caso de las mujeres. Así, para este rango de edad, prácticamente todos los hombres participan del mercado de trabajo a diferencia de las mujeres, que todavía tienen a un 27% que se encuentra bajo la condición de inactivas.
Gráfico Nº 5.2 LIMA METROPOLITANA: TASA DE ACTIVIDAD POR SEXO,
SEGÚN RANGOS DE EDAD, 2010 (Porcentaje)
Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010 Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Años PET PEA Ocupados Desocupados Inactivos
2006 6 454 665 4 163 935 3 811 209 352 726 2 290 730
2010 6 996 592 4 737 956 4 494 235 243 721 2 258 636
Var. Absoluta 541 927 574 021 683 026 -109 005 -32 094
Var. % 8,4 13,8 17,9 -30,9 -1,4
Tasa de crecimiento
promedio anual (%)2,0 3,3 4,2 -8,8 -0,4
16,8
71,7
96,7
91,5
35,1
6,2
56,2
73,1
62,5
13,7
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
14 años 15 a 29 30 a 44 45 a 64 65 a más
Hombre Mujer
72
5.2. Distribución de la PEA ocupada en Lima Metropolitana en
2010 De acuerdo con el Gráfico Nº 5.3, al clasificar la PET de Lima Metropolitana en sus diferentes segmentos, se puede apreciar que, de los 6,9 millones de personas de 14 y más años en edad, un 32,3% se encuentra bajo la condición de inactiva y el restante representan la PEA. De esta última, el 94,9% forma parte de la PEA Ocupada, es decir individuos que efectivamente está trabajando y el 5,1% restante responde a la categoría desocupada, es decir que si bien en el momento de la encuesta no tenía empleo, se encontraba buscando activamente uno. Cabe precisar que la PEA es el grupo que constituye la oferta en el mercado de trabajo, mientras que la población inactiva se mantiene al margen de este por encontrarse estudiando, brindando soporte a los otros miembros de la familia con los quehaceres del hogar, enfermo, jubilado, etcétera30. Sin embargo, se debe tener presente que la clasificación en un momento en el tiempo entre PEA ocupada, PEA desocupada y No PEA es solo una imagen en un punto del tiempo de un proceso dinámico, en donde existen transiciones entre inactividad, desempleo y empleo. Por otro lado, la PEA ocupada está conformada por la población que se encuentra laborando. Esta categoría se subdivide en dos grupos: las personas adecuadamente empleadas y la población subempleada. En el primer caso, como su nombre lo indica, es la PEA que trabaja bajo condiciones adecuadas en términos de horas e ingreso laboral. El subempleo se subdivide en dos grupos. El primero es el subempleo por ingresos y el segundo el subempleo por horas. La población subempleada por ingresos, se caracterizan por trabajar igual o más de 35 horas a la semana y recibir un ingreso por debajo del ingreso mínimo de referencia promedio; mientras que en el caso del subempleo por horas, se denominan así a quienes trabajan menos de 35 horas semanales, aun deseando y estando disponible para laborar más horas. Como se observa en el Gráfico Nº 5.3, en Lima Metropolitana, los subempleados por ingreso representan alrededor del 81,1% del total de subempleados, siendo esta la modalidad más frecuente.
30
Más adelante se desarrolla el tema de la inactividad por considerarse un segmento importante de la PET.
73
Gráfico Nº 5.3 LIMA METROPOLITANA: DISTRIBUCIÓN DE LA POBLACIÓN EN EDAD DE TRABAJAR
(PET) POR CONDICIÓN DE ACTIVIDAD, 2010
Nota: Los porcentajes entre paréntesis se calculan con respecto al total de la PEA. Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En cuanto a la población desocupada de Lima Metropolitana, vemos que esta representa el 5,1% de la PEA, siendo los desocupados cesantes (individuos que cuentan con experiencia de trabajo) los que conforman el grueso de dicho grupo. Por el contrario, la PEA desocupada aspirante (individuos sin ninguna experiencia de trabajo) solo es el 8,5%. Al desglosar la PET de Lima Metropolitana según género, apreciamos en el cuadro N° 5.2 que la situación de la mujer varía considerablemente respecto a los indicadores de los hombres. Así, una característica resaltante es que, dentro de la PET, las mujeres tienen una participación de 51,9%, la cual disminuye al 44,0% en la estructura de la PEA (7 puntos porcentuales menos). Este hecho se debe a que su participación dentro de la población inactiva es mayoritaria (68,5%), lo cual estaría reflejando nuevamente que existe un alto porcentaje de mujeres inactivas que no han ingresado al mercado de trabajo, pese a que muchas de ellas pueden estar realizando actividades como el cuidado de niños (futuro capital humano), quehaceres del hogar, entre otros. Como es sabido, dicho esfuerzo por parte de la mujer es una variable no observable al momento de medir su contribución al PBI31.
31
El MTPE estimó un 23% de aporte del trabajo doméstico al PBI de Lima Metropolitana en el año 2008, siendo el 16% el aporte de las
mujeres, ver MTPE (2009). BEL N° 40, año 12.
74
Cuadro N° 5.2 LIMA METROPOLITANA: POBLACIÓN EN EDAD DE TRABAJAR, NIVELES DE
EMPLEO E INDICADORES DE LA FUERZA DE TRABAJO POR SEXO, 2010
Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Otra particularidad de la población femenina es la incidencia del subempleo en comparación al subempleo de los hombres, sobre todo respecto al subempleo por ingresos (véase el Cuadro N° 5.2). Así, en el año 2010, el subempleo por ingreso de los hombres estaba 16,4 puntos porcentuales por debajo de sus pares mujeres. Otro hecho resaltante es que la tasa de desempleo de las mujeres (7,1%) es casi el doble que la tasa de desempleo de los hombres (3,6%). También se puede notar que el empleo adecuado en el caso de los hombres es 24,6 puntos porcentuales más que en el caso de las mujeres. En síntesis, se puede observar que los niveles de empleo descritos previamente dan muestra que, si bien las mujeres han estado sostenidamente ingresando al mercado de trabajo en los últimos años, ellas inician su trayectoria laboral con una menor probabilidad de poder conseguir trabajo (desempleo) y cuando lo consiguen, el tipo de empleo tiende a ser de baja calidad (subempleo).
Hombre MujerTotal
relativo
Total
absoluto
A. Población y Fuerza de Trabajo
Población en Edad de Trabajar (PET) 48,1 51,9 100,0 6 996 592
Población Económicamente Activa (PEA) 56,0 44,0 100,0 4 737 956
- Ocupados 56,9 43,1 100,0 4 494 235
Subempleados 42,3 57,7 100,0 1 795 019
Por horas 40,0 60,0 100,0 339 005
Por ingresos 42,8 57,2 100,0 1 456 014
Adecuadamente empleados 66,6 33,4 100,0 2 699 216
- Desocupados 38,8 61,2 100,0 243 721
Población Inactiva 31,5 68,5 100,0 2 258 636
B. Indicadores (en porcentaje)
Tasa de actividad (PEA/PET) 78,8 57,4 67,7
Ratio empleo / población (PEA ocupada / PET) 76,0 53,3 64,2
C. Niveles de empleo (en porcentaje)
Tasa de subempleo total 28,6 49,7 37,9
Por horas 5,1 9,7 7,2
Por ingresos 23,5 39,9 30,7
Adecuadamente empleados 67,8 43,2 57,0
Tasa de desempleo 3,6 7,1 5,1
75
Cuadro N° 5.3 LIMA METROPOLITANA: TASAS DE DESEMPLEO Y SUBEMPLEO POR SEXO SEGÚN
RANGOS DE EDAD, 2010 (Porcentaje)
1/ Las cifras en negativo indican que las mujeres presentan mayores tasas. Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Al desagregar el desempleo y subempleo entre hombres y mujeres por rangos de edad, se observan diferencias sustanciales a medida que los rangos suben de nivel (ver Cuadro N° 5.3). Así, tanto para el desempleo como el subempleo, las mujeres tienen la mayor distribución (7,1% y 49,7% frente a 3,6% y 28,6% en el caso de los hombres).
5.3. Distribución de la PEA ocupada según diversas variables Al año 2010, Lima Metropolitana, contaba con 4,49 millones de personas ocupadas, la cual es 2,4% mayor a la población ocupada del 2009 y 17,9% mayor a los ocupados del 2006. La mayor parte de esta población está conformada por varones (56,9%), a diferencia de lo que sucede con la Población en Edad de Trabajar, que está compuesta mayoritariamente por mujeres.
5.3.1. Ocupados según estructura de mercado
Al analizar la PEA ocupada por estructura de mercado, se aprecia que los trabajadores de Lima Metropolitana están insertados principalmente en el sector privado y como trabajadores independientes no profesionales, si bien ambos grupos son importantes hay una diferencia de 17 puntos entre varones y mujeres para el sector privado, a favor de los hombres. Por su parte, los rubros donde se concentra la participación de la mujer en relación a los hombres fueron: independientes no profesionales (27,3%), trabajador del hogar y otros (11,6%) y Trabajador Familiar No Remunerado –TFNR, (3,3%).
Rangos de edad Hombre Mujer TotalBrecha 1/
(H-M)
Tasas de desempleo 3,6 7,1 5,1 -3,6
14 años 17,7 27,2 19,9 -9,5
15 a 29 6,0 9,8 7,7 -3,8
30 a 44 1,9 6,7 4,1 -4,7
45 a 64 2,6 4,3 3,3 -1,7
65 a más 2,5 4,8 3,2 -2,4
Tasas de subempleo 28,6 49,7 37,9 -21,1
14 años 73,6 72,8 73,4 0,7
15 a 29 37,8 54,1 45,1 -16,3
30 a 44 21,0 44,1 31,5 -23,1
45 a 64 22,7 50,0 34,4 -27,3
65 a más 53,2 70,4 58,8 -17,2
76
En cuanto a la brecha de ingresos entre hombres y mujeres, se observa en el Cuadro N° 5.4 que en términos nominales hay una brecha importante entre el ingreso promedio de los hombres y el de las mujeres (el ingreso de los hombres es 1,6 veces al de las mujeres). Los únicos rubros en los que se observa un ingreso parecido para ambos sexos es el de empresas con 2 a 9 trabajadores y trabajadores del hogar. De forma análoga a lo que sucede con los ingresos, los varones registran un mayor número de horas promedio de trabajo – a la semana - que el de las mujeres (52,9 horas para el caso de los varones y 44,6 horas para el caso de las mujeres). Esta brecha se replica para los diferentes rubros que se consideran en la estructura de mercado.
Cuadro N° 5.4 LIMA METROPOLITANA: CARACTERÍSTICAS DEL EMPLEO SEGÚN ESTRUCTURA
DE MERCADO, 2010
1/ El cálculo de los ingresos excluye a los Trabajadores Familiares No Remunerados (TFNR). 2/ Calculado en base al total de la PEA Ocupada. Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Al observar el Gráfico N° 5.4, concluimos que la composición de la PEA ocupada según estructura de mercado se ha modificado en los últimos 5 años, en primer lugar se ha incrementado la población que trabaja en empresas de 2 a 9 trabajadores, de 10 a 49 trabajadores y en las de 50 a más trabajadores, mientras que ha disminuido el grupo de trabajadores en el sector público, independientes no profesionales y trabajadores familiares no remunerados.
Hombre Mujer Hombre Mujer Hombre Mujer Hombre Mujer
Total absoluto 2 556 885 1 937 350 1 779 1 115 52,9 44,6 29,7 53,5
Total relativo
Sector público 7,0 7,4 2 207 1 535 54,0 41,0 13,8 15,6
Sector privado 65,2 47,9 1 984 1 459 52,5 47,1 25,0 42,5
De 2 a 9 trab. 26,2 20,0 1 346 1 248 52,9 48,1 36,5 61,2
De 10 a 49 trab. 14,7 12,8 2 112 1 194 52,6 43,9 23,4 44,0
De 50 a más trab. 24,3 15,2 2 596 1 960 52,0 48,5 13,7 16,6
Independientes 25,5 29,8 1 164 593 54,4 39,6 40,7 75,6
Profesionales 3,3 2,5 2 000 1 164 43,7 33,7 38,3 53,6
No profesionales 22,2 27,3 1 041 541 55,9 40,2 41,0 77,6
TFNR 1,6 3,3 - - 44,9 45,9 100,0 100,0
Trabajador del hogar, otros 0,7 11,6 706 765 43,0 49,3 61,0 53,3
Subempleo 2/
(en %)Estructura de mercadoPor sexo (en %)
Ingreso laboral
promedio 1/ (S/.)
Horas promedio de
trabajo a la semana
77
Gráfico Nº 5.4 LIMA METROPOLITANA: OCUPADOS POR ESTRUCTURA DE
MERCADO, 2006 Y 2010 (Porcentaje)
1/ Trabajadores Familiares No Remunerados –TFNR Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En cuanto a la evolución de los ingresos laborales en los últimos años, se observa que este se ha elevado en más del 20%. Según estructura de mercado, la categoría que mayor crecimiento ha experimentado en el último quinquenio es el de los trabajadores de las empresas de 10 a 49 trabajadores (43,4%). Asimismo, la población que trabaja en las empresas de 2 a 9 trabajadores y los independientes profesionales ha visto crecer sus ingresos en algo más de 25%. En el caso del sector privado, este ha visto elevarse su nivel de ingreso laboral en 22,0% entre los años 2006 y 2010, mientras que en el caso del sector público el ingreso laboral, en promedio, solo subió en 6,7% en similar periodo de tiempo. Este hecho constituye un desincentivo para los profesionales calificados, que prefieren laborar para el sector privado ante la esperanza de un ingreso futuro mayor (ver Cuadro Nº 5.5).
5,4
2,3
24,4
2,9
20,4
13,9
23,5
7,2
5,4
3,9
29,3
2,7
17,3
12,8
20,4
8,2
0 10 20 30 40
Trab. del hogar, otros
TFNR 1/
No profesionales
Profesionales
De 50 a más trab.
De 10 a 49 trab.
De 2 a 9 trab.
Sector público
2006 2010
78
Cuadro N° 5.5 LIMA METROPOLITANA: INGRESOS LABORALES PROMEDIOS REALES SEGÚN
ESTRUCTURA DE MERCADO, 2006 Y 2010 (En nuevos soles de 2010)
Nota: El cálculo de los ingresos excluye a los Trabajadores Familiares No Remunerados (TFNR). Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 y 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
5.3.2. Ocupados según categoría ocupacional
En un análisis del perfil de la población ocupada según categoría ocupacional, se observa en el Cuadro N° 5.6 que más del 50% de la población es asalariada, es decir que son empleados y obreros del sector público y sector privado (59,5%), el otro grupo de empleo que concentra a la PEA ocupada es el de independiente, que si bien ha disminuido en 4,6 puntos porcentuales en los 5 últimos años, aún es el segundo grupo en orden de importancia. En ese sentido, se aprecia que, salvo las categorías empleado privado, empleador y resto, las demás han experimentado una reducción en la participación de la PEA Ocupada.
Cuadro N° 5.6 LIMA METROPOLITANA: CARACTERÍSTICAS DE LA PEA OCUPADA SEGÚN
CATEGORÍA OCUPACIONAL, 2006 Y 2010
1/ El cálculo de los ingresos excluye a los Trabajadores Familiares No Remunerados (TFNR). Estos datos son presentados en nuevos soles de octubre de 2010. 2/ Calculado en base al total de la PEA Ocupada. 3/ Incluye a los trabajadores del hogar, practicantes y otros no clasificados. Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 y 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
2006 2010
Total 1 193 1 495 25,4
Sector público 1 787 1 908 6,7
Sector privado 1 473 1 796 22,0
De 2 a 9 trab. 983 1 310 33,2
De 10 a 49 trab. 1 219 1 748 43,4
De 50 a más trab. 2 237 2 392 6,9
Independientes 702 896 27,6
Profesionales 1 154 1 696 47,0
No profesionales 661 800 21,0
Trabajador del hogar, otros 569 761 33,7
Estructura de mercado
Ingreso laboral
mensualVariación del
ingreso laboral
2006-2010
2006 2010 2006 2010 2006 2010
Total absoluto 3 811 209 4 494 235 1 193 1 495 51,1 39,9
Total relativo 100,0 100,0
Empleador 4,4 5,5 2 295 4 123 17,0 11,6
Asalariado 54,4 59,5 1 454 1 596 38,7 31,1
Empleado privado 25,9 31,6 1 823 1 935 34,2 30,3
Obrero privado 20,3 20,7 848 970 52,6 38,1
Empleado público 7,5 6,9 1 888 1 950 14,6 13,3
Obrero público 0,7 0,3 694 814 63,4 46,6
Independiente 32,0 27,4 702 896 67,4 57,0
TFNR 3,9 2,3 - - 100,0 100,0
Resto 3/ 5,6 6,1 569 761 71,7 53,8
Categoría ocupacionalOcupados
Ingreso laboral
mensual promedio 1/
(Nuevos soles)
Subempleo 2/
79
Respecto a la calidad de empleo de la PEA ocupada asalariada, se observa que la mayoría de los trabajadores se encuentra realizando sus actividades sin contrato y que tal situación se ha mantenido invariante en estos últimos 5 años (ver cuadro N° 5.7). Asimismo, el porcentaje de asalariados privados con contrato indefinido se ha reducido de 21,3% en el 2006 a 16,0% en 2010.
Cuadro N° 5.7 LIMA METROPOLITANA: PEA OCUPADA ASALARIADA PRIVADA, SEGÚN TIPO DE
CONTRATO, 2006 – 2010 (Porcentaje)
Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 y 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En el Gráfico N° 5.5 se observa que el 70,1% de los obreros labora sin un contrato de trabajo, el 21,8% lo hacen con un contrato a plazo fijo y solamente el 6,0% tiene un contrato indefinido. En el caso de los empleados, el 35,7% no tiene contrato, un 33,7% trabaja bajo la modalidad de contrato a plazo fijo y un 22,6% cuenta con contrato indefinido (aproximadamente 16 puntos porcentuales más que en el caso de los obreros). En otras palabras y a la luz de estos resultados, se puede concluir que los obreros laboran en condiciones contractuales menos favorables que los empleados.
Tipo de contrato 2006 2007 2008 2009 2010
Total absoluto 1 759 920 1 785 132 2 046 928 2 160 770 2 351 643
Total relativo 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Indefinido 21,3 19,9 20,8 18,0 16,0
A plazo fijo 19,6 21,1 24,4 26,7 29,0
Locación de servicios 0,3 0,2 0,4 0,3 0,3
En periodo de prueba 9,3 10,6 7,4 5,4 5,3
Otro 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1
Sin contrato 49,4 48,1 46,9 49,5 49,3
80
Gráfico Nº 5. 5 LIMA METROPOLITANA: MODALIDAD DE CONTRATACIÓN DE LOS ASALARIADOS
PRIVADOS, 2010 (Porcentaje)
Nota: En “Otros” se incluye los acuerdos o contratos tales como periodo de prueba, convenio de Formación Laboral Juvenil, contrato de aprendizaje, etc. Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo, 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
5.3.3. Ocupados según rama de actividad económica
Un buen porcentaje de la PEA ocupada está concentrada en el sector servicios (45,5%), cifra que ha cambiado solo en 0,3 punto porcentual en el último quinquenio. Los otros grupos con alta concentración de la PEA ocupada es el de comercio al por menor (19,0%) y el de la industria (18,5%). En cuanto a los ingresos que reciben, se observa que el rubro con mayor crecimiento de los ingresos fueron los siguientes: Comercio al por mayor (96,4%), extractiva (74,8%), y restaurantes y hoteles (72,1%). Sin embargo, no todas las ramas de actividad han visto incrementarse los ingresos laborales, existen otras como la de electricidad, gas y agua, y transporte, almacenamiento y comunicaciones cuyos ingresos más bien han disminuido. Por otra parte, con respecto al subempleo, éste ha disminuido en los últimos 5 años, para casi todas las actividades económicas que se desarrollan en Lima Metropolitana (51,1% en el 2006 a 39,9% en 2010), tal como se observa en el Cuadro N° 5.8.
22,6
6,0
33,7
21,8
7,6
1,9
35,7
70,1
0 20 40 60 80 100
Empleado
Obrero
Indefinido A plazo fijo Locación de servicios Otros Sin contrato
0,2
0,4
81
Cuadro N° 5.8 LIMA METROPOLITANA: CARACTERÍSTICAS DEL EMPLEO SEGÚN RAMA DE
ACTIVIDAD ECONÓMICA, 2006 Y 2010 (Porcentaje)
1/ El cálculo de los ingresos excluye a los Trabajadores Familiares No Remunerados (TFNR). Estos datos son presentados en nuevos soles de octubre de 2010. 2/ Calculado en base al total de la PEA Ocupada. 3/ Incluye las actividades de agricultura, ganadería, pesca y minería. Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo, 2006 y 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
5.4. Características de los desocupados en Lima Metropolitana La población desocupada está constituida por aquellas personas que, si bien pertenecen a la PEA, no cuentan con trabajo, se encuentran en la búsqueda activa de un empleo y están disponibles para trabajar. Las tendencias de los últimos 5 años demuestran que en el año 2006, la mayor cantidad de desempleados eran mujeres (55,7%), mientras que en la actualidad este porcentaje se ha incrementado (61,2%). En términos absolutos, el número de personas desocupadas ha disminuido, pese a que la PET y PEA han crecido. Esto quiere decir que, en general, un buen grupo de personas ha pasado de la categoría de desocupados a la de ocupados y que la mayoría de estos son de sexo masculino. En cuanto a la tasa de desempleo, encontramos que esta fue mayor en el pasado que en la actualidad, en 2006 fue de 8,5%, mientras que para el año 2010 fue de 5,1%, esta disminución habría obedecido a la mayor generación de oportunidades en el mercado laboral (ver Cuadro N° 5.9).
2006 2010 2006 2010 2006 2010
Total absoluto 3 811 209 4 494 235 1 193 1 495 25,4 51,1 39,9
Total relativo 100,0 100,0
Extractiva 3/ 1,3 1,2 1 929 3 373 74,8 40,1 38,1
Industria 17,1 18,5 1 108 1 394 25,8 49,4 37,7
Bienes de consumo 12,1 13,6 1 016 1 269 24,9 53,3 41,5
Bienes intermedios y de capital 5,0 4,8 1 332 1 748 31,2 39,7 27,1
Construcción 5,8 7,0 1 078 1 411 30,9 49,8 23,5
Comercio 25,7 23,0 949 1 468 54,7 65,9 52,1
Al por mayor 3,8 4,0 1 994 3 917 96,4 39,8 23,6
Al por menor 21,9 19,0 751 921 22,6 70,4 58,1
Servicios 45,2 45,5 1 414 1 592 12,6 41,5 36,0
Electricidad, gas y agua 0,3 0,4 5 175 4 574 -11,6 16,0 1,7
Transp., almac., y comunic. 9,9 10,2 1 353 1 210 -10,5 36,2 31,2
Servicios a empresas 8,1 8,1 1 693 1 975 16,7 31,6 25,6
Comunitarios y sociales 16,5 15,4 1 669 1 847 10,6 33,2 28,1
Restaurantes y hoteles 5,2 7,2 790 1 359 72,1 66,0 59,8
Servicios personales 5,3 4,2 686 928 35,3 69,8 59,1
Hogares 4,9 4,8 563 778 38,1 71,8 51,8
Subempleo 2/Rama de actividad
económica
Ocupados
Ingreso laboral mensual
promedio 1/
(Nuevos soles)
Variación del
ingreso laboral
2006-2010
82
Cuadro N° 5.9 LIMA METROPOLITANA: INDICADORES DEDESEMPLEO POR SEXO, 2006 Y 2010
(Porcentaje)
Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo, 2006 y 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Respecto al perfil de los desocupados, se observa en el Cuadro N° 5.10 que la mayor parte de ellos (53,7% en el 2006 y el 52,0% en el 2010) se concentra en la población joven de 14 a 29 años de edad, disminuyendo el porcentaje en los últimos años. Lo cual estaría indicando que cada vez hay mayores oportunidades laborales para la gente joven que cuenta con poca experiencia. Al parecer un determinante importante de la desocupación es el nivel educativo, hay un buen porcentaje de personas (54,9% en 2006 y 53,6% en 2010) que tiene un nivel de educación secundaria o menor. Al respecto, en los últimos años, se ha notado un incremento en el capital humano de los trabajadores, incluso de aquellos que se encuentran como desempleados (más del 50% tiene educación secundaria en la actualidad). En concordancia con lo encontrado previamente, hay evidencia que el mercado laboral está presentando oportunidades para las personas jóvenes con mayor preparación que lo observado hace 5 años, lo cual se refleja en un menor porcentaje de desempleo aspirante (8,5%) en relación a lo observado en el año 2006 (12,5%).
2006 2010
Total desocupados 352 726 243 721
% Hombres 44,3 38,8
% Mujeres 55,7 61,2
Tasa de desempleo 8,5 5,1
Hombre 6,6 3,6
Mujer 11,0 7,1
83
Cuadro N° 5.10 LIMA METROPOLITANA: PERFIL DE LOS DESOCUPADOS, 2006 y 2010
(Porcentaje)
Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo, 2006 y 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Dado que una característica de esta categoría es estar en la búsqueda constante de empleo, las principales formas de búsqueda son las siguientes: en primer lugar, a través de amigos y parientes (26,6%), mediante lectura de avisos (26,2%), búsqueda a través de Internet (20,9%), a través de una agencia de empleo (13,0%) y a través de referencias de un empleador o patrono (12,3%), tal como se observa en el gráfico N° 5.6.
Gráfico Nº 5.6 LIMA METROPOLITANA: MODOS DE BÚSQUEDA DE EMPLEO DE LOS
DESOCUPADOS, 2010 (Porcentaje)
Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo, 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
2006 2010
Total absoluto 352 726 243 721
Rangos de edad 100,0 100,0
14 a 29 53,7 52,0
30 a 44 28,4 29,7
45 a 64 14,3 16,3
65 a más 3,6 2,1
Nivel educativo 100,0 100,0
Sin Nivel 0,5 1,1
Primaria 9,5 5,5
Secundaria 54,9 53,6
Superior No Universitaria 19,3 18,2
Superior Universitaria 15,8 21,7
Tipo de desempleo 100,0 100,0
Cesantes 87,5 91,5
Aspirantes 12,5 8,5
empleador / patrono
12,3
agencia de empleo / b
13,0
solo amigos, pariente
26,6
solo leyó avisos26,2
Búsqueda a través de internet
20,9
otro1,0
84
5.5. Los inactivos en Lima Metropolitana La población inactiva está conformada por el porcentaje de personas en edad de trabajar y que no participa en el mercado de trabajo, por diversas razones, entre ellas: a) estar realizando estudios, b) se dedica a los quehaceres del hogar, c) por razones de enfermedad, d) por jubilación, entre otras. La inactividad representa un porcentaje importante de la PET (32,3%), de los cuales el 68,5% está compuesto por mujeres y el resto por varones (31,5%). La mayor presencia de las mujeres se replica en todos los rangos de edad, llegando a ser de 90,0% en la población de 30 a 44 años de edad. En el caso de los hombres, los mayores porcentajes de inactividad se observan en la población joven de 14 y de 15 a 29 años en edad, y en la población adulta de más de 65 años, principalmente por razones de jubilación. Tal como se vislumbra en el Gráfico N° 5.7.
Gráfico Nº 5.7 LIMA METROPOLITANA: DISTRIBUCIÓN DE LOS INACTIVOS POR SEXO SEGÚN
RANGOS DE EDAD, 2010 (Porcentaje)
Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
De acuerdo a la información descrita en el Cuadro N° 5.11, se puede decir que la inactividad es una condición que afecta a muchas mujeres en edad productiva y que sin embargo no participan del mercado de trabajo por estar dedicadas, en su mayoría, a los quehaceres del hogar. El 57,6% de esta población tiene un nivel de educación de secundaria completa en Lima Metropolitana. Solamente el 11,8% de las mujeres inactivas
50,9 38,6
10,0 16,9
38,0
49,1 61,4
90,0 83,1
62,0
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
14 años 15 a 29 30 a 44 45 a 64 65 a más
Mujer Hombre
85
cuenta con educación universitaria32 y la mayoría tiene una relación con el jefe de hogar de cónyuges o esposas.
Cuadro N° 5.11 LIMA METROPOLITANA: PERFIL DE LOS INACTIVOS, 2010
(Porcentaje)
1/ Se refiere a la relación de parentesco con el jefe del hogar. 2/ Cifras referenciales por tener pocos casos en la muestra. Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Las principales razones de la inactividad son los quehaceres del hogar y los estudios; sin embargo estas dos razones si bien son las más relevantes, no son las mismas para el caso de los hombres y de las mujeres. En el caso de las mujeres, la actividad más importante son los quehaceres del hogar (57,8%) y en el caso de los hombres corresponde a los estudios (53,2%), tal como se puede ver en el Gráfico N° 5.8.
32
Este dato estaría reflejando el alto costo de oportunidad que tienen las personas con estudios superiores universitarios, es
decir, dedicar varios años a los estudiossuperiores determina en gran medida que participe del mercado de trabajo. El costo de dejar de trabajar luego de haber invertido tiempo es bastante alto.
Hombre Mujer Total
Total absoluto 711 879 1 546 757 2 258 636
Rangos de edad 100,0 100,0 100,0
14 años 10,1 4,5 6,3
15 a 29 49,1 36,0 40,1
30 a 44 4,6 19,1 14,5
45 a 64 8,9 20,0 16,5
65 a más 27,3 20,4 22,6
Nivel educativo 100,0 100,0 100,0
Sin nivel 1,3 3,1 2,5
Primaria 11,7 16,9 15,2
Secundaria 60,3 57,6 58,5
Superior No Universitaria 8,7 10,6 10,0
Superior Universitaria 17,9 11,8 13,7
Parentesco 1/ 100,0 100,0 100,0
Jefe(a) del hogar 33,1 13,5 19,7
Esposa(o) 1,2 41,5 28,8
Hijo(a) 52,7 28,1 35,9
Otros parientes 13,0 16,3 15,3
Otros no parientes 2/ 0,0 0,6 0,4
86
Gráfico Nº 5.8 LIMA METROPOLITANA: RAZONES DE INACTIVIDAD POR SEXO, 2010
(Porcentaje)
1/ Incluye a quienes contestaron por la edad avanzada, por viaje, por cuidar a los menores del hogar y a enfermos, entre otros motivos personales. Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
0,5
53,2
7,4
24,2
9,6 5,2
0.5
24.1
57,8
7,3 8,2
1,9
0
15
30
45
60
75
Esperando el inicio de trabajo
dependiente
Estudios Quehaceres del hogar
Vivía de su pensión o otras
rentas
Enfermedad o o incapacidad
Otros
Hombre Mujer
87
VI. Tópicos del mercado laboral
6.1 Productividad laboral en el Perú En este capítulo intentamos abordar la discusión sobre productividad del trabajo desde una perspectiva más exploratoria. Empero, también intentamos responder a la pregunta “¿de qué depende la productividad laboral?”.Con este fin analizamos datos de producción y empleo a nivel global, sectorial y departamental. Los datos de producción se refieren al valor de la producción en miles de soles y/o al valor agregado de las cuentas nacionales, ambos, a precios constantes de 1994, en tanto que los datos de empleo provienen de la Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, desde el año 2006 al año 2010. Los datos de empleo han sido actualizados con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007.
6.1.1 Marco conceptual y teórico
McConnell et al. (2003) definen la productividad del trabajo como la relación entre la producción y el volumen del factor trabajo empleado. Por su parte, Hernández (2006) señala que la productividades un indicador que mide la capacidad de un factor de producción de crear una cantidad de bienes y servicios en un determinado tiempo. Para los fines de esta sección usaremos la medida de productividad más frecuentemente utilizada en Perú: la producción por unidad de insumo. Empero, cabe precisar que también existen otros tipos de medidas, algunas por ejemplo relacionadas a los procesos productivos, o incluso a la efectividad de lo producido, los cuales incorporan elementos de calidad y satisfacción del cliente. Sin embargo, una limitación para el desarrollo de medidas más diversificadas de productividad es el estado de las estadísticas sobre producción que existe en el país, el cual se concentra fundamentalmente en la estimación de las cuentas nacionales (Chacaltana y Yamada, 2009). No obstante, dicha restricción puede irse reduciendo progresivamente a medida que el INEI publique la base de datos del Censo Nacional de Establecimientos y la Encuesta de Micro y Pequeña Empresa. A pesar de la simplicidad del concepto, muchas veces existe confusión entre productividad y eficiencia, siendo ambos utilizados como sinónimos. Sin embargo, como ya se dijo, el concepto de productividad está relacionado con la productividad media de un factor, el cual se define como la cantidad de producción obtenida por unidad de factores de producción usados para obtenerla. Por su parte, la eficiencia – en un sentido técnico – descansa en la comparación de los valores observados de productos y factores con unos valores óptimos relativos. Por ejemplo, en el Gráfico N° 6.1, las empresas B y C son eficientes puestos que operan en la frontera, en tanto que la empresa A es ineficiente pues se sitúa por debajo de esta. No obstante, la productividad entendida como producto medio, se mide como la pendiente de la línea recta desde el origen hasta el punto que lo representa. Como se observa, la empresa A podría ganar en eficiencia y productividad si logra trasladarse hacia un punto como B. De su lado, B, que es técnicamente eficiente, podría moverse hacia un punto como C y de esta manera ganar en productividad, es decir el punto de escala óptima.
88
Gráfico Nº 6.1 PRODUCTIVIDAD Y EFICIENCIA
Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
6.1.2 Análisis del producto por trabajador a nivel global y por sector formal e
informal
Durante el periodo 2006 – 2010, el Perú es un país que ha tenido auge económico importante a pesar de que su productividad laboral ha tenido una tendencia de crecimiento moderada. A pesar de ello, el país alcanzó un crecimiento promedio anual del Producto Bruto Interno (PBI) superior al 7%. Esta consideración puede ser apreciada con mayor evidencia en el Gráfico N° 6.2, que exhibe la evolución de estas dos curvas. La productividad laboral global media se obtuvo dividiendo el PBI entre la población económicamente activa ocupada. Se puede pensar que el auge se debió esencialmente a las ventajas comparativas del país, como son los acuerdos comerciales, las pertinentes políticas macroeconómicas y el buen escenario internacional (por ejemplo, el alza de los precios de los metales). De este modo, la economía peruana pudo dar buenas señales al mercado y aprovechar las oportunidades tanto para el desarrollo del mercado interno como externo. Al desagregar la productividad por sector formal e informal33 se puede comprobar un hecho estilizado relevante para el mercado de trabajo peruano: el sector formal es más productivo que el sector informal, sin embargo dicha diferencia se vio reducida por la crisis financiera internacional en el 2009.
33
Se utilizó como definición de “PEA ocupada informal” a la suma de los empleadores y asalariados en microempresas (menos de 10 trabajadores) independientes, con bajo nivel de calificación y los TFNR. Además, el porcentaje que representa el sector informal en el PBI se tomó del estudio de Escobar (2008), que según las estimaciones del autor fue de 67,3% y se asumió invariante para el periodo 2006 – 2010.
C
B
A
y
x o
89
Gráfico Nº 6.2 PERÚ: PRODUCTIVIDAD LABORAL GLOBAL vs. PBI, 2006 – 2010
(En miles de nuevos soles de 1994)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada.
Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
6.1.3 Análisis del producto por trabajador, los ingresos laborales y la
productividad por ramas de actividad económica
En el Gráfico N° 6.3, se muestra la relación entre producto por trabajador e ingresos laborales para el período 2006 – 2010. Al respecto, resaltan tres puntos. En primer lugar, la correlación positiva entre productividad laboral e ingresos de la PEA ocupada para los primeros 3 años del análisis. Segundo, durante el periodo de la última crisis (año 2009), los ingresos laborales no variaron proporcionalmente al producto por trabajador. Y tercero, el ajuste de los ingresos no fue significativo y se dio recién en el periodo de recuperación (año 2010). De acuerdo con Chacaltana y Yamada (2009), esto podría deberse a la heterogeneidad productiva, ya que los ingresos laborales se determinan en los sectores de menor productividad, de manera que los diferenciales de productividad a nivel sectorial no se traducen en diferenciales en ingresos laborales similares sino menores. Un periodo de expansión donde el crecimiento sectorial se basa en los sectores más productivos, en tanto que los sectores menos productivos no crecen significativamente, conduce a un resultado de incremento en los ingresos laborales al inicio para luego ir descendiendo, así como el observado en el Perú en el periodo analizado.
11,7
12,3
13,2 13,1
13,9
15,4 15,6
16,2
15,3
16,5
10,5
11,1
12,2 12,2
13,0
10,0
11,5
13,0
14,5
16,0
130 000
170 000
210 000
250 000
2006 2007 2008 2009 2010
Mile
s
PBI(Eje izquierdo)
PBI/PEA Ocupada (Eje derecho)
PBI Fomal/PEA Ocupada formal (Eje derecho)
PBI Infomal/PEA Ocupada informal(Eje derecho)
90
Gráfico Nº 6.3 PERÚ: EVOLUCIÓN DEL PRODUCTO POR TRABAJADOR E INGRESOS LABORALES,
2006 – 2010 (A precios de 1994)
Notas: - El ingreso laboral mensual se mide a nuevos soles a precios de 1994, en tanto que el producto medio del trabajo se mide en miles de soles a precios de 1994. - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. 1/ En el cálculo del ingreso se excluye a los TFNR. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Esta heterogeneidad a nivel de ramas de actividad económica se puede observar en el Cuadro N° 6.1, en donde si bien todas las ramas de actividad económica tuvieron incrementos moderados de productividad, sus niveles son ciertamente heterogéneos. El Gráfico N° 6.4 describe la trayectoria de productividad de cada rama. Así, se puede apreciar caídas de la productividad para las ramas industria y construcción en el año 2010. El mismo gráfico muestra que las ramas que siempre tuvieron crecimientos positivos en la productividad fueron extractivas y comercio (excepto en el año 2009 para la rama comercio).
11,7
12,3
13,2 13,1
13,9
417
459
477
500 504
380
420
460
500
10.5
11.5
12.5
13.5
14.5
2006 2007 2008 2009 2010
PBI/PEA Ocupada (Eje izquierdo) Ingreso laboral mensual real (Eje derecho)
En
miles d
e n
uevo
s s
ole
s
En
n
uevo
s s
ole
s
91
Cuadro N°6.1 PERÚ: VALOR AGREGADO BRUTO POR TRABAJADOR SEGÚN RAMAS DE
ACTIVIDAD ECONÓMICA, 2006 – 2010 (En miles de nuevos soles de 1994)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. 1/ Incluye las ramas Agricultura, pesca, ganadería y minería. 2/ Incluye las ramas comercio al por menor y al por mayor. 3/Incluye las ramas Electricidad, agua y gas; Restaurantes y Hoteles; Transporte, almacenamiento y comunicaciones, Servicios prestados a empresas; Servicios comunales y recreativos; Servicios personales y Hogares. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Gráfico Nº 6.4 PERÚ: EVOLUCIÓN DEL VALOR AGREGADO BRUTO POR TRABAJADOR SEGÚN
RAMAS DE ACTIVIDADECONÓMICA, 2007 – 2010 (Variación porcentual interanual)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. 1/ Incluye las ramas Agricultura, pesca, ganadería y minería. 2/ Incluye las ramas comercio al por menor y al por mayor. 3/Incluye las ramas Electricidad, gas y agua; Restaurantes y Hoteles; Transporte, almacenamiento y comunicaciones, Servicios prestados a empresas; Servicios comunales y recreativos; Servicios personales y Hogares. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
La relación entre la productividad laboral (aproximada por el VAB por trabajador) y el ingreso laboral por trabajador fue positiva, en general, en cada rama de actividad económica en el periodo 2006 y 2010, ver Gráfico Nº 6.5. Sin embargo, cabe resaltar que tanto el ingreso por trabajador como el VAB por trabajador han ido creciendo permanentemente en el caso de la rama de actividad extractiva,
Rama de actividad
económica2006 2007 2008 2009 2010
Total 11,7 12,3 13,2 13,1 13,9
Extractiva 1/ 5,3 6,0 6,4 6,5 6,8
Industria 17,6 17,1 18,3 17,1 19,2
Construcción 15,5 15,9 17,3 16,4 16,8
Comercio 2/ 9,6 10,0 11,3 11,2 11,8
Servicios 3/ 13,4 13,3 13,9 13,9 14,5
11,8
8,0
1,3
3,9
-2,4
6,5
-6,0
11,9
2,5
9,1
-5,5
2,6 5,0
12,7
-0,9
5,2
-0,6
4,3
-0,01
4,2
10,6 11,1 12,0 11,9
-12,5
-10,0
-7,5
-5,0
-2,5
-
2,5
5,0
7,5
10,0
12,5
15,0
2007 2008 2009 2010
Extractiva 1/ Industria Construcción Comercio 2/ Servicios 3/ Total
92
mientras que en el caso de las demás ramas de actividad (industria, comercio, servicios y construcción), la relación entre la productividad laboral por trabajador y el ingreso laboral por trabajador ha sido disímil en algunos periodos de tiempo. Este comportamiento disímil en la industria se ha dado tanto en el año 2007 como en el año 2009, sin embargo, en este último año, el crecimiento económico en el país fue casi nulo. Así, mientras el ingreso laboral promedio fue incrementándose entre los años 2006 y 2010, el comportamiento de la productividad laboral fue oscilante, sobre todo tuvo una fuerte desaceleración en el año 2009, ya que la crisis afectó principalmente a la agroindustria, industria textil y minería. Por su parte, en la rama construcción, el ingreso laboral promedio presenta una volatilidad similar que el VAB por trabajador, este mantuvo un crecimiento consecutivo a partir del año 2007 a pesar de la crisis financiera internacional. En la rama servicios, el ingreso laboral mantuvo su trayectoria creciente desde el año 2006 hasta el año 2009, mientras que en ese periodo el VAB por trabajador tuvo una trayectoria irregular.
93
Gráfico Nº 6.5 PERÚ: VALOR AGREGADO BRUTO POR TRABAJADOR E INGRESO LABORAL POR
TRABAJADOR SEGÚN RAMAS DE ACTIVIDAD ECONÓMICA, 2006 - 2010 (En nuevos soles de 1994)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. 1/ En el cálculo del ingreso se excluye a los TFNR. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Finalmente, el análisis exploratorio del producto por trabajador según departamento, también expresa la heterogeneidad existente en el país. De hecho, en el Perú coexisten departamentos de alta productividad laboral, como Moquegua, con departamentos de muy baja productividad laboral, como Apurímac (ver Cuadro N° 6.2).
5,3
6,0 6,4
6,5 6,8
241
263
301
311316
200
220
240
260
280
300
320
340
0
1
2
3
4
5
6
7
8
2006 2007 2008 2009 2010
VAB por trabajador (eje izquierdo)
Ingreso laboral por trabajador (eje derecho) 1/
En m
iles
de n
uevos
sole
s
En n
uevos
sole
s
EXTRACTIVA
17,5
17,1
18,2
17,1
19,1
448
535
518
536
543
400
420
440
460
480
500
520
540
560
16
17
17
18
18
19
19
20
2006 2007 2008 2009 2010
VAB por trabajador (eje izquierdo)
Ingreso laboral por trabajador (eje derecho) 1/
En m
iles d
e n
uevos s
ole
s
En n
uevos
sole
s
INDUSTRIA
15,5
15,9
17,3
16,3
16,8
575
471
575
589
612
450
470
490
510
530
550
570
590
610
630
15
15
16
16
17
17
18
2006 2007 2008 2009 2010
VAB por trabajador (eje izquierdo)
Ingreso laboral por trabajador (eje derecho) 1/
En m
iles
de n
uevos
sole
s
En n
uevos
sole
s
CONSTRUCCIÓN
9,6
10,0
11,3
11,2
11,8
354
426
404
432
449
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
8
9
9
10
10
11
11
12
12
2006 2007 2008 2009 2010
VAB por trabajador (eje izquierdo)
Ingreso laboral por trabajador (eje derecho) 1/
En m
iles
de n
uevos
sole
s
En n
uevos
sole
s
COMERCIO
13,4 13,3
13,9 13,9
14,5
526
555
575
601
591
510
520
530
540
550
560
570
580
590
600
610
13
13
13
13
13
14
14
14
14
14
15
2006 2007 2008 2009 2010
VAB por trabajador (eje izquierdo)
Ingreso laboral por trabajador (eje derecho) 1/
En m
iles
de n
uevos
sole
s
En n
uevos
sole
s
SERVICIOS
94
Cuadro N° 6. 2 PERÚ: VALOR AGREGADO BRUTO POR TRABAJADOR SEGÚN DEPARTAMENTOS,
2006 – 2009 (En miles de nuevos soles de 1994)
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - A la fecha de realización del presente informe, aún no se encuentran disponibles los datos pertinentes para el año 2010. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 - 2009. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
6.1.4. Algunos factores que influyen en el Producto Medio del Factor Trabajo
El análisis de los determinantes de la productividad del factor trabajo en el Perú ha estado limitado por la existencia de bases de datos que recogen – al mismo tiempo - las características propias de la empresa y de sus trabajadores. Empero, para tener una aproximación a los determinantes de la productividad en el Perú, hemos usado el módulo del Trabajador Independiente (complementado con otros módulos) de la Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza continua, 2010.
Departamento 2006 2007 2008 2009
Amazonas 4,7 4,8 5,1 5,2
Ancash 10,1 10,8 11,3 11,4
Apurímac 3,1 3,2 3,2 3,5
Arequipa 14,0 15,3 17,0 16,8
Ayacucho 4,4 5,0 5,2 5,9
Cajamarca 5,6 5,3 5,6 6,0
Cusco 5,6 6,4 6,5 6,7
Huancavelica 6,4 5,9 6,0 6,1
Huánuco 3,8 3,9 4,0 4,0
Ica 11,9 12,6 14,8 15,0
Junín 7,8 8,4 8,8 8,6
La Libertad 9,1 9,8 10,3 9,8
Lambayeque 7,3 7,4 8,0 7,9
Lima 18,3 19,2 20,7 20,5
Loreto 6,9 6,7 7,4 7,4
Madre de Dios 10,0 10,1 10,5 9,8
Moquegua 26,0 25,3 27,3 26,1
Pasco 13,9 15,0 15,2 12,4
Piura 7,8 7,9 8,6 8,4
Puno 4,4 4,8 5,1 5,1
San Martín 4,8 5,0 5,6 5,8
Tacna 13,6 14,3 14,1 14,6
Tumbes 5,9 6,1 6,7 6,8
Ucayali 8,2 7,8 7,8 7,7
95
Dicho módulo se aplica a los dueños de micronegocios que no cuentan con personería jurídica y permite recoger características básicas del negocio o establecimiento (situación jurídica, localización, acceso a servicios básicos, motivos para iniciarlo, antigüedad del negocio, número de trabajadores incluyendo sus características individuales, equipos, ventas, gastos, entre otros). Sin embargo, el modelo de Ingresos del Trabajador Independiente tiene el inconveniente de tener un porcentaje de no respuesta elevado para algunas preguntas del cuestionario. Este es el caso de los servicios públicos con los que cuenta el establecimiento, variables que resultan claves a la hora de analizar la productividad laboral (García 2005). Considerando dicha restricción, la estrategia econométrica empleada fue especificar dos ecuaciones econométricas: una que no considere la información de los servicios públicos del establecimiento y otra ecuación que sí la considere. Este procedimiento nos permitirá evaluar la sensibilidad de la relación entre la productividad laboral y las variables que incluimos como explicativas. Dicho lo anterior, las ecuaciones econométricas utilizadas son las siguientes:
La variable proxy para conocer sobre la productividad laboral en los establecimientos, se obtuvo de dividir la variable Valor Agregado Bruto (VAB) entre el número total de trabajadores con los que cuenta el negocio34. Para el uso del VAB nos basamos en los estudios de productividad laboral hecho por Tello (2011), y Rodríguez e Higa (2010) para el caso de la economía peruana. Asimismo, las variables explicativas incluidas en el análisis han tenido como fuente los trabajos hechos por el Banco Mundial (2010), Arístides (2006), García (2005), Oriol (2001) y Prokopenko (1999). Esto debido a que generalmente utilizan variables similares para estimar la productividad laboral. El Cuadro N° 6.3 revela los resultados de las estimaciones con los datos disponibles. Al respecto, se realizaron dos especificaciones que difieren en la muestra de aplicación,
34
El Valor Agregado Bruto (VAB), para cada negocio, se definió como la diferencia entre el valor total de la producción (ventas más autoconsumo) menos la comprade insumos o bienes intermedios (total de gasto exceptuando el costo total de mano de obra). Cabe precisar que el VAB fue expresado a precios constantes de 1994.
96
dada la ausencia de respuesta para la pregunta de acceso a servicios públicos o ramas de actividad. Como se observa, los parámetros estimados entregan estimaciones de sustancial relevancia estadística a nivel individual y grupal para todas las variables antes señaladas (t-Statistic y F-Statistic, respectivamente), esto a pesar de presentar un no muy alto nivel de ajuste (R2 =0,34 o 0,35). Este no muy alto ajuste global y alto ajuste individual implica que las variables individuales construidas con la información disponible son estadísticamente importantes para explicar la productividad laboral en un micronegocio. Sin embargo, existen otras variables que podrían ser relevantes, pero que no son posibles construir ya que su información no se encuentra disponible. Por ejemplo, entre estas variables podría estar la participación de la empresa en el comercio internacional, la capacidad empresarial (manejo gerencial), el nivel de stock de capital, el acceso al crédito, el acceso al comercio internacional, la inversión en tecnología de las empresas, los programas de capacitación para el empleador y sus trabajadores entre otros.
Cuadro N° 6. 3 PERÚ: MODELO DE REGRESIÓN LINEAL PARA LA PRODUCTIVIDAD LABORAL
MEDIA EN LA ACTIVIDAD INDEPENDIENTE, 2010
Notas: - * La variable es significativa con un nivel de confianza de 90%. - ** La variable es significativa con un nivel de confianza de 95%. - *** La variable es significativa con un nivel de confianza de 99%. - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Variable Coeficientes
Desviación
estándar
robustas
Valor de
Probabilidad
(P-Value)
Coeficientes
Desviación
estándar
robustas
Valor de
Probabilidad
(P-Value)
Tiempo de Operación
del negoció6,0911 *** 0,7871 0,000 6,2135 *** 0,9400 0,000
Tiempo de Operación
del negoció al cuadrado-0,1114 *** 0,0217 0,000 -0,1130 *** 0,0239 0,000
Urbano (1=Si,0=En otro caso) 45,1566 *** 4,4871 0,000 31,1030 *** 5,1970 0,000
Emprendedor (1=Quiere ser independiente, 0=En otro caso) 51,0532 *** 10,2600 0,000 50,1517 *** 12,6967 0,003
Nivel Educativo del dueño
Primaria 16,4601 *** 5,7976 0,005 17,5094 *** 5,9531 0,003
Secundaria 37,8115 *** 6,8675 0,000 43,2106 *** 7,4435 0,000
Superior 61,5199 *** 9,3871 0,000 61,0058 *** 11,0443 0,000
Sexo del dueño (1=Mujer,0=En otro caso) -89,2641 *** 6,3439 0,000 -66,3470 *** 7,9649 0,000
Edad del dueño 3,5804 *** 0,8559 0,000 2,9958 *** 1,0426 0,004
Edad del dueño al cuadrado -0,0507 *** 0,0095 0,000 -0,0435 *** 0,0115 0,000
El dueño es jefe de Hogar? (1=Si,0=En otro caso) 16,7160 *** 5,6843 0,003 18,9560 *** 6,8709 0,006
Ingreso laboral promedio 0,7808 *** 0,0288 0,000 0,8196 *** 0,0367 0,000
Servicios Publicos del establecimiento
Electricidad 13,4463 ** 6,2222 0,031
Agua Potable 42,4233 *** 9,4511 0,000
Desague 9,7529 14,6857 0,507
Telecomunicaciones 75,1578 *** 21,6866 0,001
Actividades económicas del negocio
Solo Compra/Venta Mercadería (comercio) 59,8380 *** 7,1501 0,000 56,7150 *** 8,9452 0,000
Solo Prestación de Servicios 77,5031 *** 7,2358 0,000 35,2204 *** 9,0653 0,000
Producción/Extracción y Comercio 77,4319 *** 16,4214 0,000 58,7712 *** 17,3316 0,001
Producción/Extracción y Servicios 146,1411 ** 68,9447 0,034 135,8935 * 76,6194 0,076
Comercio y Servicios 101,4874 *** 8,8646 0,000 69,1129 *** 10,0507 0,000
Constante 79,0937 *** 21,8114 0,000 46,8588 * 27,1104 0,084
N° de Obs: 7157 N° de Obs: 4828
Prob > F : 0,0000 Prob > F : 0,0000
R2: 0,3474 R2: 0,3555
Variable Dependediente: PMeL
Segunda EspecificaciónPrimera Especificación
97
No obstante, a pesar de que no existe información de las variables deseadas y/o para todas las variables relevantes, es posible desprender algunas relaciones entre las variables consideradas y la productividad media del trabajo. Los resultados de las estimaciones sugieren una correlación altamente positiva entre la productividad laboral media y los salarios pagados por las empresas. Esto quiere decir que las empresas de mayor productividad laboral son las que pagan salarios más elevados. Este hecho es completamente consistente con la teoría económica35. La misma relación positiva se encuentra para la variable antigüedad de la empresa, empero el efecto es decreciente. Es decir, que las empresas más antiguas poseen una mayor productividad laboral, pero en el largo plazo la importancia de dicha variable iría decayendo. En otras palabras, las empresas más antiguas se encuentran mejor ajustadas a las condiciones del mercado, lo que les permite tener trabajadores más productivos, en comparación con las empresas más nuevas. Con la misma tendencia puede observarse que si el dueño cuenta con mayor experiencia (edad) también la productividad media del trabajo se ve mejorada, aunque - nuevamente – el efecto va decreciendo (ver el signo del coeficiente que acompaña a la variable elevada al cuadrado). La variable dummy que controla el área geográfica muestra una relación positiva con la productividad laboral. Lo anterior estaría reflejando que las empresas urbanas son más productivas laboralmente que las empresas del mundo rural. Por su parte, los negocios, cuya creación obedeció a motivos de emprendimiento, guardan relación positiva en obtener mayores niveles de productividad. También ocurre lo mismo con la dummy, que intenta captar el efecto de mayores niveles educativos en el dueño del establecimiento. Por el contrario, los micronegocios donde el dueño del hogar es de sexo femenino se establecen correlaciones negativas con el producto por trabajador. Además, de todos los servicios públicos, sería el acceso al agua el que guarda una correlación positiva en mejorar los niveles de productividad. Por último, dedicarse exclusivamente a actividades de comercio, y/o alternarlas con otro tipo de actividades, tiene relación directa con los niveles de productividad, a diferencia de que el negocio solo realice actividades de Producción/Extracción.
6.2 Empleo femenino en Perú y Lima Metropolitana En esta sección del trabajo se presentan los resultados sobre el empleo femenino. Así, se buscó analizar las características socioeconómicas de la mujer en el mundo laboral a nivel del Perú y Lima Metropolitana. Se plantean dos modelos econométricos que permiten dar luces sobre los factores que influyen en la decisión de las mujeres respecto a entrar o no al mercado de trabajo y conseguir o no formar parte de la PEA ocupada. Además, se analiza los ingresos laborales y el número de horas de trabajo de la PEA ocupada
35
Si bien la teoría económica señala una relación inversa, el salario depende de la productividad. La productividad del trabajo es más
compleja que la explicación que proporciona la teoría económica. En ese sentido, también puede darse una relación inversa: la productividad del trabajo depende del salario. Por ello, si el salario es muy bajo, la empresa ahorra en costes, pero puede ser que se resienta su productividad debido a que los trabajadores están desmotivados al no encontrar un incentivo económico que recompense su esfuerzo. El mismo fenómeno puede ocurrir si las condiciones de trabajo no llegan al mínimo aceptable o si los trabajadores no se sienten valorados por la empresa (ver, por ejemplo, Solow, 1979, en donde se ofrece una de las primeras aproximaciones al salario de eficiencia).
98
femenina en comparación a los trabajadores varones. Al respecto, también se plantea un tercer modelo econométrico que permita estimar la brecha de ingresos entre trabajadores hombres y mujeres, que se controla por características socioeconómicas observables.
6.2.1 Características de las trabajadoras
Según la Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza del INEI de 2010, en el Perú la Población en Edad de Trabajar (PET) femenina registró 10 millones 649 mil 598 personas, de las cuales el 62,6% pertenece a la Población Económicamente Activa (PEA) ocupada (6 millones 664 mil 006 personas), el 3,1% a la PEA desocupada (330 mil 022 personas) y 34,3% a las mujeres inactivas (3 millones 655 mil 570 personas). Como se puede apreciar en el Gráfico N° 6.6, el porcentaje de las mujeres ocupadas ha experimentado un crecimiento neto, entre el 2006 y 2010, de 3,3 puntos porcentuales, mientras que las desocupadas a nivel de PET, se redujo en 0,4 punto porcentual en similar periodo de tiempo. De acuerdo con el Gráfico N° 6.6 y 6.7, a nivel de Lima Metropolitana se observa un comportamiento similar que a nivel nacional en cuanto a las condiciones de actividad. Empero, los niveles de mujeres desocupadas e inactivas son gradualmente más altos en Lima Metropolitana que a nivel nacional.
Gráfico Nº 6. 6 PERÚ: EVOLUCIÓN DE LA PET FEMENINA, POR CONDICIÓN
DE ACTIVIDAD, 2006 - 2010 (Porcentaje)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
2006 2007 2008 2009 2010
59,3 61,3 61,3 62,0 62,6
3,5 3,4 3,4 3,1 3,1
37,2 35,3 35,3 35,0 34,3
Inactivo Desocupado Ocupado
99
Gráfico Nº 6. 7 LIMA METROPOLITANA: EVOLUCIÓN DE LA PET FEMENINA POR CONDICIÓN
DE ACTIVIDAD, 2006 - 2010 (Porcentaje)
Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 - 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
A nivel nacional, la PEA ocupada femenina se encuentra concentrada básicamente en las ramas deservicios, comercio y extractivas (ver Gráfico N° 6.8). Tal nivel de preponderancia se ha mantenido invariante en estos últimos 5 años, aunque se puede apreciar cierto aumento en el porcentaje de participación para la rama servicios acompañado de una disminución del porcentaje en extractiva. En el análisis de Lima Metropolitana, por su parte, resalta aún más la concentración de trabajadoras en la rama servicios y comercio. Así, mientras la rama servicios ha experimentado crecimientos en los niveles de participación en la PEA ocupada, la rama comercio ha experimentado decrecimientos entre los años 2006 y 2010 (ver Gráfico N° 6.9).
20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
2006 2007 2008 2009 2010
47,6 47,251,9 52,9 53,3
5,9 4,44,5 5,1 4,1
46,5 48,443,6 42,1 42,6
Inactivo Desocupado Ocupado
100
Gráfico Nº 6.8 PERÚ: EVOLUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA, SEGÚN RAMAS DE
ACTIVIDAD ECONÓMICA, 2006 -2010 (Porcentaje)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Gráfico Nº 6.9
LIMA METROPOLITANA: EVOLUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA, SEGÚN RAMAS DE ACTIVIDADECONÓMICA, 2006 - 2010
(Porcentaje)
Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 - 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
2006
2007
2008
2009
2010
28,7
24,6
24,1
24,0
23,1
9,0
10,3
10,5
10,0
9,9
0,3
0,2
0,3
0,4
0,3
25,1
25,3
25,8
24,6
25,2
28,2
31,1
32,1
34,0
34,7
8,8
8,4
7,3
7,0
6,8
Extractiva Industria Construcción
Comercio Servicios Hogares
2006
2007
2008
2009
2010
13,3
13,2
12,4
12,1
15,1
35,2
34,4
30,6
32,0
29,6
11,2
11,5
11,1
12,6
10,8
39,2
40,4
44,5
42,2
43,1
1,2
0,6
1,4
1,1
1,4
Industria Comercio Hogares Servicios Otros
101
Respecto a los grupos ocupacionales, en el Gráfico N° 6.10, vemos que la mayor parte de las mujeres se ha insertado en el mundo laboral bajo la forma de vendedoras, agricultoras, ganaderas y/o pescadoras y trabajadoras de los servicios, siendo las labores de profesionales, empleadas de oficina o gerentes, las minoritarias. Dicha distribución no ha experimentado cambios significativos entre 2006 y 2010. A nivel de Lima Metropolitana, por el contrario, destaca la participación de la mujer bajo la categoría ocupacional de profesional, técnica y ocupaciones afines (ver Gráfico N° 6.11).
Gráfico Nº 6.10 PERÚ: EVOLUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA, SEGÚN GRUPO
OCUPACIONAL, 2006 - 2010 (Porcentaje)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. 1/ Incluye los grupos ocupacionales: Gerente, administradora y funcionaria, Mineras y canteras, Conductoras, Obreras, jornaleras y otros no especificados. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
2006 2007 2008 2009 2010
10,2 12,1 11,6 12,1 11,2
5,8 6,1 7,0 7,2 7,2
25,926,5 27,3 25,1 25,7
7,28,1 8,3 7,5 7,9
28,4 24,3 23,823,8 22,8
13,6 14,5 14,1 16,6 17,5
8,6 7,9 7,2 7,0 6,8Otros 1/
Trabajadoras del hogar
Trabajadoras de los servicios
Agricultoras, ganaderas y pescadoras
Artesanas y operarias
Vendedoras
Empleado de oficina
Profesional, técnicos y ocupaciones afi
102
Gráfico Nº 6. 11 LIMA METROPOLITANA: EVOLUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA, SEGÚN
GRUPO OCUPACIONAL, 2006 - 2010 (Porcentaje)
1/ Incluye los grupos ocupacionales: Gerente, administradora y funcionaria, Agricultoras, ganaderas, pescadoras, Mineras y canteras, Conductoras, Obreras, jornaleras y otros no especificados. Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 - 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Con relación a las categorías ocupacionales, sin duda, la forma más común de inserción laboral femenina es bajo la modalidad de la actividad independiente, seguida del empleo asalariado privado, tal como se desprende del Gráfico N°6.12. Destaca también, la participación de la categoría Trabajadores Familiares No Remunerados (TFNR), la cual disminuyó en 6,4 puntos porcentuales, entre 2006 y 2010. Para Lima Metropolitana se puede observar en el Gráfico N° 6.13, que las oportunidades del empleo asalariado femenino serían mayores, mientras que la presencia de TFNR mujeres sería escasa.
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
2006 2007 2008 2009 2010
1,4 2,4 2,0 2,1 1,4
14,1 15,4 15,6 18,9 16,3
19,2 18,5 21,4 19,8 22,6
11,2 11,5 11,1 13,1 11,6
10,0 8,111,3 10,1
11,5
33,7 34,029,1 30,3 31,4
10,3 10,0 9,6 9,7 12,6
Artesan y operar
Vendedores
Empleados oficin
Trab. del hogar
Prof, tec y afin
Trab. servicios
Otros
103
Gráfico Nº 6.12
PERÚ: EVOLUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA, SEGÚN CATEGORÍA OCUPACIONAL, 2006 - 2010
(Porcentaje)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Gráfico Nº 6. 13 LIMA METROPOLITANA: EVOLUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA, SEGÚN
CATEGORÍA OCUPACIONAL, 2006 - 2010 (Porcentaje)
1/ Incluye TFNR, trabajadores domésticos, practicantes, y otros no especificado. Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 - 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Lo anterior se refuerza al descomponer la PEA ocupada femenina según estructura de mercado. Así, en los Cuadros N° 6.4 y N° 6.5, el trabajo en el sector privado es el medio más común de inserción laboral para las mujeres.
2006
2007
2008
2009
2010
3,0
3,3
2,9
3,1
3,3
20,9
22,5
23,9
24,2
24,9
7,8
8,3
8,2
8,3
8,3
33,2
35,2
36,1
35,8
36,4
26,3
22,5
21,3
21,3
19,9
8,6
7,9
7,2
7,0
6,8
0,3
0,4
0,4
0,2
0,4
Empleador Asalariado privado Asalariado públicoIndependiente TFNR Trabajador del hogarOtros
2006
2007
2008
2009
2010
2,4
2,8
3,6
3,5
3,3
33,1
34,4
30,4
31,0
29,8
38,1
39,2
41,1
40,7
44,6
8,5
8,1
9,0
7,2
7,4
11,2
11,5
11,1
12,6
10,8
6,6
4,0
5,0
4,9
4,0
Empleador Independiente Asalariado privado
Asalariado publico Domestico Otros
104
Cuadro N°6.4 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA, SEGÚN ESTRUCTURA DE
MERCADO, 2006 – 2010 (Porcentaje)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. 1/ Se excluyeron a los no especificados. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Cuadro N°6.5 LIMA METROPOLITANA: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA, SEGÚN
NIVEL DE ESTRUCTURA DE MERCADO, 2006 – 2010 (Porcentaje)
Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 - 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Estructura de mercado 2006 2007 2008 2009 2010
Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Sector público 7,9 8,5 8,5 8,7 8,5
Sector privado 1/ 37,0 38,1 38,9 39,3 39,9
De 2 a 9 Trabajadores 20,0 21,0 20,6 20,4 20,9
De 10 a 49 trabajadores 7,6 7,6 8,0 8,0 8,0
De 50 a más trabajadores 9,5 9,6 10,3 10,8 11,0
Independientes 33,9 34,8 35,2 34,8 35,2
Independiente profesional, técnico 1,4 1,5 1,4 1,7 1,7
Independiente no profesional, no técnico 32,5 33,3 33,8 33,1 33,5
TFNR 17,0 14,5 13,8 13,7 12,9
Trabajador del hogar, practicante, otros 4,3 4,0 3,7 3,5 3,5
Estructura de mercado 2006 2007 2008 2009 2010
Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Sector público 8,6 8,0 9,1 7,2 7,4
Sector privado 40,5 41,9 44,7 44,2 47,9
De 2 a 9 Trabajadores 15,9 16,7 17,9 20,4 20,0
De 10 a 49 trabajadores 11,3 12,5 11,8 10,8 12,8
De 50 a más trabajadores 13,3 12,8 15,0 13,0 15,2
Independientes 33,1 34,3 29,9 31,0 29,8
Independiente profesional, técnico 1,9 1,6 2,2 2,1 2,5
Independiente no profesional, no técnico 31,3 32,7 27,7 28,9 27,3
TFNR 6,1 4,3 4,5 4,5 3,3
Trabajador del hogar, practicante, otros 11,7 11,5 11,8 13,0 11,6
105
Cuadro N°6.6 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA POR SEXO SEGÚN NIVEL
EDUCATIVO, 2006 – 2010 (Porcentaje)
1/ Considera la educación completa e incompleta. Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En cuanto al capital humano, definido como todo aquello que poseen las personas que contribuye a mejorar su productividad, las mujeres en general, poseen en su mayoría nivel educativo primario y secundario. Esta realidad no ha cambiado en los últimos cinco años (ver Cuadro Nº 6.6). Así, en el año 2010 el 41,5% de la PEA ocupada femenina poseía educación secundaria (completa e incompleta), es decir, 0,1 punto porcentual menos que del año 2006. Asimismo, el 24,7% de las mujeres ocupadas poseen educación primaria (completa e incompleta) en el año 2010, esto representa 2,7 puntos porcentuales menos que la del año 2006. También la PEA ocupada femenina sin nivel educativo se ha reducido en 1,0 punto porcentual entre los años 2006 y 2010. Este comportamiento se presenta también en el caso de los hombres. Se puede decir en general que este menor nivel educativo influye en el ingreso laboral de las mujeres, lo que no les permite mejorar sus niveles de vida en el largo plazo, sobre todo en el caso de mujeres jefas de hogar. Si bien el nivel educativo de las mujeres se concentra mayormente en el nivel básico y una cuarta parte en el nivel educativo superior (universitario y no universitario), muchos de estos profesionales técnicos no laboran en ocupaciones para las cuales se han capacitado o estudiado36. De esta manera, una persona ocupada estaría:
i. Sobre utilizada, si se desempeña en una ocupación que requiere un mayor nivel de formación que ha adquirido.
ii. Subutilizada, si desempeña una ocupación que requiere un menor nivel de formación que ha adquirido.
iii. Adecuadamente utilizada, si ambas variables (nivel de formación adquirido y requerido para la ocupación) son compatibles.
Así, en Lima Metropolitana, el 29,4% de las mujeres ocupadas se encuentra laborando en una ocupación que dista mucho del nivel de educación adquirido, para el año 2010 (ver Cuadro Nº 6.7). Es decir, realizan tareas que requieren menores calificaciones.
36
39 Para un mayor detalle conceptual y sobre la metodología de estimación ver en BEL, Nº 22-24, “Adecuación ocupacional de los profesionales en las principales ciudades” de MTPE (2002). Asimismo, en BEL Nº 17, “Estimación de la compatibilidad entre la educación adquirida y la ocupación por los trabajadores” (MTPE 2000).
Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total
Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Sin nivel 2,2 8,9 5,5 2,1 8,4 5,2 2,1 8,5 5,3 2,0 8,0 5,0 2,1 7,9 5,0
Primaria 24,6 27,4 26,0 23,3 26,7 25,0 22,7 25,7 24,2 21,9 25,6 23,8 21,4 24,7 23,1
Secundaria 48,5 41,6 45,0 48,2 40,9 44,5 48,1 41,5 44,8 48,2 40,2 44,2 48,3 41,5 44,8
Superior no universitario 11,7 11,7 11,7 11,6 12,2 11,9 12,4 12,5 12,4 12,9 13,1 13,0 13,0 13,2 13,1
Superior universitario 13,1 10,5 11,8 14,8 11,9 13,3 14,8 11,9 13,4 15,2 13,1 14,1 15,2 12,7 13,9
Nivel educativo 1/2006 2007 2008 2009 2010
106
Si se analiza tan solo a las mujeres ocupadas que tienen una carrera profesional, sea superior técnica o universitaria, el nivel de subutilización fue 44,1% en el año 2010. En el caso de las mujeres ocupadas que tuvieron educación superior técnica, la subutilización llegó a ser 57,6% mientras que en el caso de las mujeres con educación universitaria completa la subutilización fue 31,6% (ver Cuadro Nº 6.7). El problema de la subutilización ocupacional, generalmente, se debe al desencuentro entre la oferta y demanda de trabajo, la falta de adaptación del sistema educativo a las necesidades del sistema productivo, deficiencia en la calidad de las carreras ofertadas, la sobreoferta de instituciones formativas de educación técnica y universitaria37.
Cuadro N°6.7
LIMA METROPOLITANA: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA POR SEXO SEGÚN NIVELES DE ADECUACIÓN OCUPACIONAL Y NIVELES DE SUBUTILIZACIÓN DEL
NIVEL EDUCATIVO SUPERIOR COMPLETO, 2010 (Porcentaje)
Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 - 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En Lima Metropolitana, las familias de carreras profesionales en donde se hallaron niveles de subutilización de la PEA ocupada femenina fueron técnicos de nivel medio de la medicina moderna y la salud (58,1%); profesionales del derecho, ciencias económicas y administrativas (57,0%); secretarias (45,1%), entre otras familias profesionales.
37
Ibíd.
Niveles de adecuación
ocupacionalHombre Mujer Total
Total absoluto 2 512 699 1 929 917 4 442 616
Total relativo 100,0 100,0 100,0
Sobreutilizado 5,2 3,3 4,4
Adecuado 72,2 67,3 70,1
Subutilizado 22,6 29,4 25,5
Nivel educativo completo
Superior 44,1
Superior no universitaria 57,6
Superior universitaria 31,6
107
Gráfico Nº 6.14 LIMA METROPOLITANA: NIVEL DE SUBUTILIZACIÓN DE LA PEA OCUPADA
FEMENINA SEGÚN FAMILIA DE CARRERAS PROFESIONALES, 2010 (Porcentaje)
Nota: Se considera solo las familias profesionales que tienen un número de casos mayor o igual a 30 y en algunos casos menores, estos fueron considerados cifras referenciales. 1/ Cifra referencial. Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En cuanto a la capacitación formal (cursos) según sexo, no se nota una diferencia importante en general en la participación de la mujer en estos cursos en comparación a la de los hombres en Lima Metropolitana. Así, en cuanto a la capacitación a través de cursos formales el 38,0% de las mujeres de la PET llevaron algún curso de capacitación en el año 2010 similar a las de los hombres (37,8%). En cuanto a los oficios aprendidos a través de la experiencia o capacitación informal, se halló que tan solo el 33,9% de las mujeres de la PET aprendieron un oficio a través de la experiencia (ver Cuadro Nº6.8). Sin embargo, a diferencia de sus pares mujeres, el 49,4% de los hombres aprendieron un oficio por medio de la experiencia. Cabe resaltar que la capacitación informal debe ser regulada o certificada para poder poner en valor los conocimientos prácticos que posee la PET.
16,9
35,4
44,8
44,9
45,1
57,0
58,1
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0
PROFESORES (MAESTROS Y/O PEDAGOGOS)
PROFESIONALES EN CIENCIAS SOCIALES, HUMANAS
Y RELIGIOSAS 1/
TECNICOS EN ECONOMIA, ADMINISTRACION DE
EMPRESAS, DERECHO Y AFINES
TECNICOS EN CIENCIAS FISICAS, QUIMICAS, MATEMATICAS, ESTADISTICAS E
INFORMATICA 1/
SECRETARIAS, TELEFONISTAS Y OTROS TECNICOS
DE NIVEL MEDIO
PROFESIONALES DEL DERECHO, DE LAS CIENCIAS ECONOMICAS Y ADMINISTRATIVAS
TECNICOS DE NIVEL MEDIO DE LA MEDICINA MODERNA Y LA SALUD
108
Cuadro N°6.8 LIMA METROPOLITANA: DISTRIBUCIÓN DE LA PET POR SEXO SEGÚN
PARTICIPACIÓN EN CURSOS U OFICIOS, 2010 (Porcentaje)
Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Por último, al analizar la calidad del empleo para las mujeres, observamos que la mayor parte de ellas se encuentra en una situación de subempleo, principalmente por ingresos, en tanto que el empleo adecuado es un estatus que goza menos de la cuarta parte de las trabajadoras. Tal situación es similar en Lima Metropolitana, aunque los índices de empleo adecuado presentan ciertas mejoras a los encontrados en el ámbito general peruano.
Hombre Mujer Total
Lleva o llevó cursos de
capacitación
Total absoluto 3 363 386 3 633 206 6 996 592
Total relativo 100,0 100,0 100,0
Si 37,8 38,0 37,9
No 62,2 62,0 62,1
Aprendió algún oficio a
través de la experiencia
Total absoluto 3 363 386 3 633 206 6 996 592
Total relativo 100,0 100,0 100,0
Si 49,4 33,9 41,4
No 50,6 66,1 58,6
109
Gráfico Nº 6.15 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA FEMENINA,
SEGÚN NIVEL DE EMPLEO, 2006 – 2010 (Porcentaje)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Gráfico Nº 6.16 LIMA METROPOLITANA: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA, SEGÚN
NIVEL DE EMPLEO, 2006 – 2010 (Porcentaje)
Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 - 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
4,4 4,2 4,4 3,6 3,91,1 1,1 1,0 1,1 0,8
9,7 10,9 9,9 9,8 9,0
44,1 40,737,6 36,5 34,4
40,8 43,1 47,2 49,0 51,8
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
2006 2007 2008 2009 2010
Empleo adecuado
Subempleo por ingresos
Subempleo por horas
Desempleo aspirante
Desempleo cesante
17,1 17,522,9 21,5
24,8
25,6 24,223,8
25,522,9
4,9 5,5 5,2 5,9 5,6
5,0 4,0 4,2 4,6 3,8
0,9 0,5 0,4 0,5 0,3
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
2006 2007 2008 2009 2010
Desempleo aspirante
Desempleo cesante
Subempleo por horas
Subempleo por ingreso
Empleo adecuado
110
6.2.2 Algunos determinantes de la participación de la mujer en el mercado de
trabajo
Para analizar los factores que determinan la participación laboral de la población femenina, se utilizó una herramienta econométrica que permita modelar la elección binaria de formar parte o no de la PEA. En ese sentido, se utilizó el modelo logit38. Nuestra hipótesis guía es que tal decisión está ligada a las características propias de la persona. Así, para este ejercicio, se consideró como variables explicativas del salario de reserva de las trabajadoras, el estado civil, el papel de jefe de hogar, el ámbito geográfico y los ingresos de los otros miembros del hogar. Como determinantes del salario de mercado se considera el nivel de capital humano de la mujer (educación y experiencia). Las estimaciones realizadas proporcionan una cuantificación de la probabilidad de elegir la opción o alternativa uno, participar en la PEA y el signo que acompaña a esta probabilidad, el cual indica la dirección del cambio. No obstante, también incluimos el análisis de la variación en la probabilidad debida a un incremento en la variable, el efecto marginal. Dicho análisis es realizado para el agente promedio. A continuación, el Cuadro N° 6.9 presenta los resultados del modelo.
Cuadro N°6.9
PERÚ: MODELO LOGIT SOBRE DETERMINANTES DE LA PARTICIPACIÓN LABORAL FEMENINA, 2010
Notas: N° de observaciones: 31250; Prob> chi2: 0,0000; Pseudo R2: 0,0858. Los efectos marginales han sido calculados para el individuo promedio de la muestra. La experiencia potencial se mide a través de la aproximación empírica Experiencia=Edad- Educación-6. * La variable es significativa con un nivel de confianza de 90%. ** La variable es significativa con un nivel de confianza de 95%. *** La variable es significativa con un nivel de confianza de 99%. Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Los signos de los coeficientes indican que a mayor educación y experiencia, mayor probabilidad de participar en el mercado de trabajo (formar parte de la PEA)39, esta última
38
Las formulaciones logit y probit son bastante comparables, siendo la principal diferencia que la logit tiene colas ligeramente más planas, es decir la curva normal; en cambio, probit se acerca a los ejes más rápidamente que la curva logit. Por consiguiente, la selección de uno de los dos es de conveniencia matemática, aunque la elección del logit suele ser más apropiada cuando hay variables con relativamente pocos casos. Otra ventaja del modelo logit radica en que no es necesario plantear hipótesis de partida, como, por ejemplo, la normalidad de la distribución de las variables, mejora así el tratamiento de las variables cualitativas o categóricas. 39
Cabe precisar que a la PEA se le conoce como la parte de la oferta del mercado de trabajo. En ese sentido, si se quiere modelar la decisión de participar en el mercado de trabajo, es necesario considerar la categoría PEA más que la PEA ocupada, ya que de utilizar esta última se obviaría a los desempleados, quienes son los que se encuentran buscando trabajo activamente.
Variable Coeficientes
Desviación
estándar
robustas
Valor de
Provabilidad
P-Value
Efecto MarginalError
estándar
Valor de
Provabilidad
P-Value
Educación 0,0388 *** 0,0041 0,000 0,0083 *** 0,0009 0,000
Experiencia 0,0854 *** 0,0025 0,000 0,0183 *** 0,0005 0,000
Experiencia al cuadrado -0,0013 *** 0,0000 0,000 -0,0003 *** 0,0000 0,000
Casado (1=Si, 0=otro caso) -0,0862 ** 0,0351 0,014 -0,0184 ** 0,0075 0,014
Jefe de Hogar (1=Si, 0=otro caso) 0,6543 ** 0,0484 0,000 0,1270 *** 0,0084 0,000
Ingreso de otros miembros del hogar -0,0001 *** 0,0000 0,000 -1,1E-05 *** 0,0000 0,000
Urbano -0,7222 ** 0,0315 0,000 -0,1482 *** 0,0061 0,000
Personas menores de 14 años -0,0325 *** 0,0104 0,002 -0,0070 *** 0,0022 0,002
Personas mayores de 65 años -0,1224 *** 0,0253 0,000 -0,0262 *** 0,0054 0,000
Constante 0,2711 *** 0,0523 0,000
111
con rendimientos decrecientes. Asimismo, tal como podría intuirse, los jefes de hogar tienen un salario de reserva menor que los no jefes por las exigencias que implica las responsabilidades frente al hogar, por lo que ellos tendrían mayor premura y, por ende, mayor probabilidad de participar en la oferta de trabajo. Con respecto a la influencia de los ingresos laborales de otros miembros del hogar, existiría una relación negativa con la probabilidad de participar en el mercado de trabajo. Similar efecto ocurre para las mujeres que viven en las áreas urbanas y tienen personas menores de 14 años, y mayores de 65 años en el hogar.
6.2.3 Algunos determinantes para la obtención de empleo de la mujer
En este apartado, estimamos la importancia relativa de las características socioeconómicas en la probabilidad de conseguir un empleo para formar parte de la PEA ocupada. Similar al procedimiento de la sección anterior, el interés de este ejercicio consiste en medir la importancia relativa de cada una de estas características en la probabilidad de estar ocupada, haciendo uso nuevamente del modelo logit. Nuestra hipótesis guía es que tal posibilidad está ligada a las características socioeconómicas de la mujer. Se consideró como variables explicativas del salario de reserva de las trabajadoras, el estado civil, la lengua materna de la mujer y la cantidad de personas menores de 14 años en el hogar. Como determinantes del salario de mercado se considera el nivel de capital humano de la mujer (educación y experiencia). Adicionalmente, se consideró el lugar geográfico de residencia (costa, sierra y selva comparada con Lima Metropolitana) y la posible competencia entre ofertantes de trabajo mediante la variable proxy de aglomeración.
Cuadro N°6.10 PERÚ: MODELO LOGIT SOBRE DETERMINANTES DE OBTENCIÓN DE EMPLEO
PARA LA MUJER, 2010
Notas: - N° de Observaciones: 19982; Prob>chi2 : 0,0000; Pseudo R2: 0,0981 - Los efectos marginales han sido calculados para el individuo promedio de la muestra. - La experiencia potencial se mide a través de la aproximación empírica Experiencia=Edad- Educación-6. La categoría base en el ámbito
geográfica corresponde a Lima Metropolitana. - * La variable es significativa con un nivel de confianza de 90%. - ** La variable es significativa con un nivel de confianza de 95%. - *** La variable es significativa con un nivel de confianza de 99%. - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del
2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Variable Coeficientes
Desviación
estándar
robustas
Valor de
Provabilidad
P-Value
Efecto MarginalError
estándarP-Value
Educación 0,0496 *** 0,0048 0,0000 0,0119 *** 0,0011 0,0000
Experiencia 0,1140 *** 0,0030 0,0000 0,0273 *** 0,0007 0,0000
Experiencia al cuadrado -0,0018 *** 0,0001 0,0000 -0,0004 *** 0,0000 0,0000
Casado (1=Si, 0=otro caso) -0,3832 *** 0,0367 0,0000 -0,0914 *** 0,0087 0,0000
Costa (1=Si, 0=otro caso) 0,0463 0,0431 0,2830 0,0110 0,0103 0,2820
Sierra (1=Si, 0=otro caso) 0,1999 *** 0,0482 0,0000 0,0472 ** 0,0112 0,0000
Selva (1=Si, 0=otro caso) 0,4346 *** 0,0535 0,0000 0,1002 ** 0,0118 0,0000
Lengua Materna (1=Castellano, 0=otro caso) -0,6207 *** 0,0564 0,0000 -0,1389 ** 0,0116 0,0000
Personas menores de 14 años -0,0180 0,0137 0,1900 -0,0043 0,0033 0,1900
Aglomerado de más de 10 000 mil viviendas
(1=Si, 0=otro caso)-0,1680 *** 0,0378 0,0000 -0,0398 *** 0,0089 0,0000
Constante -0,2529 *** 0,0882 0,0040
112
De los resultados del Cuadro N° 6.10, el factor más determinante para conseguir empleo es la experiencia potencial en el mercado de trabajo y este factor se refuerza si la mujer vive en la selva, a diferencia de vivir en Lima Metropolitana. Asimismo, un año adicional de educación aumenta la probabilidad de emplearse en un valor que oscila en 0,0119%. Ello puede indicar un sesgo a favor del trabajo calificado. No obstante, el efecto es pequeño. Por el contrario, las características personales arrojan resultados consistentes. Así, ser casada y encontrarse en zonas de mayor competencia entre puestos de trabajo conduce a una menor probabilidad de conseguir empleo. En síntesis, los modelos estimados de elección binaria de las decisiones laborales son altamente significativos en sus parámetros. No obstante, las medidas de bondad de ajuste son bajas. Dicha particularidad podría llevarnos a plantear que los factores de oferta inciden significativamente en las decisiones laborales, pero no alcanzan a explicar todo el comportamiento, lo cual podría ser consistente con la visión planteada de que los factores de demanda también deben ser incluidos.
6.2.4 Ingreso laboral, número de horas trabajadas y desigualdad salarial
La evolución de los ingresos laborales mensuales, según el Gráfico N° 6.17, refleja una tendencia claramente creciente a lo largo del último quinquenio. Dicho comportamiento favorable se ha dado tanto a nivel de trabajadores varones como de mujeres. Sin embargo, también es evidente que la brecha entre ingresos por género ha experimentado un importante incremento en el mercado laboral. Si analizamos la situación del mercado laboral limeño, observamos que la evolución positiva del ingreso se frenó en el 2008, asimismo la brecha de ingresos es de mayor magnitud (ver Gráfico N° 6.18).
Gráfico Nº 6.17 PERÚ: EVOLUCIÓN DEL INGRESO LABORAL MENSUAL PROMEDIO
SEGÚN GÉNERO, 2006 - 2010 (En nuevos soles del 2010)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
922
1 014
1 0861 132 1 158
647
723702
750 737
816
899933
979 987
500
600
700
800
900
1 000
1 100
1 200
2006 2007 2008 2009 2010
Hombre Mujer Total
113
Gráfico Nº 6. 18 LIMA METROPOLITANA: EVOLUCIÓN DEL INGRESO LABORAL MENSUAL SEGÚN
GÉNERO, 2006 - 2010 (En nuevos soles del 2010)
Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE) 2006 - 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Situación contraria experimentó el número de horas trabajadas, tanto para el ámbito de Perú como en el de Lima Metropolitana. Así, el número de horas a la semana a nivel global y por género se ha reducido de 2006 a 2010. Respecto a la brechas a nivel de jornada de trabajo, esta ha tendido a mantenerse invariante en este quinquenio.
Gráfico Nº 6. 19 PERÚ: EVOLUCIÓN DEL NÚMERO DE HORAS TRABAJADAS A LA SEMANA SEGÚN
GÉNERO, 2006 - 2010 (Horas semanales)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
1 386 1 402
1 653 1 642
1 608
912 994 1 005 1 043 1 021
1 193 1 236
1 378 1 390 1 361
500
700
900
1 100
1 300
1 500
1 700
1 900
2006 2007 2008 2009 2010
Hombres Mujeres Total
49,650,2 50,1
49,448,9
42,3 42,5 42,542,2
41,6
46,446,8 46,8
46,245,7
40,0
42,0
44,0
46,0
48,0
50,0
52,0
Hombre Mujer Total
114
Gráfico Nº 6. 20 LIMA METROPOLITANA: EVOLUCIÓN DEL NÚMERO DE HORAS TRABAJADAS A LA
SEMANA SEGÚNGÉNERO, 2006 - 2010 (En nuevos soles del 2010)
Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 - 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Los Gráficos N° 6.21 y 6.22 presentan la evolución del ingreso laboral por hora según género para el Perú y Lima Metropolitana, respectivamente. Como se observa, el ingreso laboral por hora es significativamente más alto para los hombres que para las mujeres. Este es un comportamiento que se ha mantenido en todos los años en análisis, donde el ingreso de la población femenina ha estado por debajo del promedio del ingreso de la población masculina.
Gráfico Nº 6.21 PERÚ: EVOLUCIÓN DEL INGRESO LABORAL POR HORA,
SEGÚN GÉNERO, 2006 - 2010 (En nuevos soles del 2010)
Notas: - El ingreso laboral por hora se obtiene de dividir el ingreso mensual entre el número de horas trabajadas por mes. Las horas trabajadas por mes se obtiene de multiplicar el número de horas de trabajo semanal (tal como se recoge la información) por 4,33=52 semanas/12 meses. - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
54,2 54,0 53,6
52,9 52,9
45,4 45,9
45,1
43,8 43,8
50,6 50,7 50,0
49,1 49,1
40,0
42,0
44,0
46,0
48,0
50,0
52,0
54,0
56,0
2006 2007 2008 2009 2010
Hombres Mujeres Total
4,3
4,7
5,0
5,35,5
3,5
3,93,8
4,1 4,1
4,1
4,4
4,6
4,95,0
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
5,5
6,0
2006 2007 2008 2009 2010
Hombre Mujer
115
Gráfico Nº 6.22 LIMA METROPOLITANA: EVOLUCIÓN DEL INGRESO LABORAL POR HORA, SEGÚN
GÉNERO, 2006 - 2010 (En nuevos soles del 2010)
Nota: El ingreso laboral por hora se obtiene de dividir el ingreso mensual entre el número de horas trabajadas por mes. Las horas trabajadas por mes se obtiene de multiplicar el número de horas de trabajo semanal (tal como se recoge la información) por 4,33. Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006 - 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Los Cuadros N° 6.11 y N° 6.12 muestran la asimetría en términos de ingreso laboral para las trabajadoras femeninas. Como se desprende, existe una mayor participación de mujeres que de hombres en los rangos inferiores del ingreso.
Cuadro N° 6.11 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA POR RANGO DE
INGRESOS LABORAL MENSUALES (Porcentaje)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006, 2008 y 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
5,9 6,0
7,1 7,2 7,0
4,6
5,0 5,1
5,5 5,4 5,4
5,6
6,4 6,5
6,4
4,0
4,5
5,0
5,5
6,0
6,5
7,0
7,5
8,0
2006 2007 2008 2009 2010
Hombres Mujeres Total
Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total
Total absoluto 7775759 5907234 13682993 8149890 6309298 14459187 8425814 6664006 15089820
Total Relativo 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Sin ingresos 10,0 26,6 17,1 8,1 21,5 13,9 7,3 20,0 12,9
Menos de 200 17,3 23,2 19,9 12,7 22,6 17,0 10,3 20,6 14,8
200.00-399.99 17,7 16,1 17,0 14,1 14,5 14,3 12,0 14,5 13,1
400.00-599.99 14,8 11,2 13,3 14,0 12,0 13,2 12,5 11,7 12,1
600.00-799.99 12,5 7,1 10,2 12,6 8,9 10,9 12,7 9,8 11,4
800.00-999.99 7,6 4,7 6,4 9,1 5,0 7,3 9,9 5,8 8,1
1000.00-1999.99 14,2 8,5 11,7 19,9 11,8 16,3 24,1 12,9 19,2
2000.00-3999.99 4,0 1,8 3,0 6,6 3,0 5,0 8,2 3,3 6,0
4000 a más 1,9 0,8 1,5 3,0 0,8 2,0 3,1 1,2 2,3
Rango de
Ingresos
2006 2008 2010
116
Cuadro N°6.12 LIMA METROPOLITANA: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA POR
RANGO DE INGRESOS LABORALES MENSUALES (Porcentaje)
Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006, 2008 y 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
De modo análogo, los Cuadros N° 6.13 y N° 6.14 permiten apreciar la asimetría en términos de jornada laboral para las trabajadoras femeninas. Como se desprende, existe una mayor participación de mujeres que de hombres en los rangos inferiores de la jornada laboral.
Cuadro N°6.13 PERÚ: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA POR RANGO DE JORNADA
DE TRABAJO (Porcentaje)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2006, 2008 y 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Cuadro N°6.14
LIMA METROPOLITANA: DISTRIBUCIÓN DE LA PEA OCUPADA FEMENINA POR RANGO DE JORNADA DE TRABAJO
(Porcentaje)
Fuente: MTPE- Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2006, 2008 y 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total
Total absoluto 2 219 955 1 591 254 3 811 209 2 391 704 1 804 123 4 195 827 2 515 607 1 875 252 4 390 859
Total Relativo 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Sin ingresos 2,4 6,2 4,0 2,5 4,5 3,4 1,8 4,7 3,0
Menos de 200 2,9 11,5 6,5 1,8 8,6 4,7 2,9 11,0 6,4
200.00-399.99 8,4 17,8 12,3 4,1 14,2 8,5 5,7 14,9 9,6
400.00-599.99 16,5 19,9 17,9 11,2 16,4 13,4 10,7 16,3 13,1
600.00-799.99 20,9 15,3 18,6 15,8 16,3 16,0 14,5 16,1 15,2
800.00-999.99 13,3 8,4 11,2 13,9 11,0 12,7 14,2 11,0 12,8
1000.00-1999.99 23,6 13,7 19,5 32,7 20,4 27,4 32,9 17,6 26,3
2000.00-3999.99 8,0 5,2 6,8 12,3 6,0 9,6 11,2 5,6 8,8
4000 a más 4,1 1,9 3,2 5,7 2,5 4,3 6,2 2,9 4,8
Rango de
Ingresos
2006 2008 2010
Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total
Total absoluto 7775759 5907234 13682993 8149890 6309298 14459187 8425814 6664006 15089820
Total Relativo 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Menos de 15 hrs 2,7 6,9 4,5 3,4 8,9 5,8 3,9 9,5 6,4
De 15 a 34 hrs 15,6 29,4 21,5 14,4 28,2 20,4 15,7 28,3 21,3
De 35 a 47 hrs 20,4 22,8 21,5 21,0 22,0 21,4 22,1 23,3 22,6
48 hrs 15,5 6,6 11,7 13,0 5,8 9,9 11,8 5,8 9,1
De 49 a 59 hrs 17,5 13,8 15,9 18,5 13,1 16,1 19,9 13,4 17,0
De 60 a más hrs 28,3 20,5 24,9 29,6 22,1 26,3 26,5 19,8 23,5
Rango de
horas de trabajo
2006 2008 2010
Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total
Total absoluto 2 219 955,0 1 591 254,0 3 811 209,0 2 391 704,0 1 804 123,0 4 195 827,0 2 515 607,0 1 875 252,0 4 390 859,0
Total Relativo 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Menos de 15 hrs 2,5 7,9 4,8 2,3 8,9 5,1 2,8 9,0 5,5
De 15 a 34 hrs 9,2 18,9 13,2 9,7 18,5 13,5 8,7 19,6 13,4
De 35 a 47 hrs 17,6 22,7 19,7 19,7 24,1 21,6 19,6 23,4 21,2
48 hrs 15,7 10,7 13,6 14,2 10,4 12,6 16,9 11,3 14,5
De 49 a 59 hrs 14,7 13,4 14,2 17,0 13,2 15,4 17,9 13,2 15,9
De 60 a más hrs 40,3 26,4 34,5 37,1 25,0 31,9 34,1 23,6 29,6
Rango de
horas de trabajo
2006 2008 2010
117
6.2.5 Algunos determinantes del Ingreso Laboral Femenino
A fin de analizar los determinantes del ingreso laboral femenino, nos remitimos a la teoría de inversión en educación como inversión en capital humano. De acuerdo con Yamada (2007: 21):
[…] según la teoría del capital humano, la educación es una inversión que se realiza para incrementar la capacidad productiva futura. Así, los individuos eligen su nivel óptimo de educación hasta el punto en que los costos y los beneficios involucrados se igualan. Los costos son los gastos en educación, así como el costo de oportunidad por dejar de trabajar. A su vez, los beneficios son los mayores ingresos laborales esperados. Por lo tanto, los ingresos laborales de los más educados deben ser lo suficientemente mayores como para compensar los costos asociados a obtener mayor educación.
Bajo este marco conceptual, los determinantes del ingreso laboral femenino se analizan partiendo de una función de ingresos tipo Mincer (1974), en la que se introduce como variables explicativas, los años de educación, la experiencia, el empleo dependiente en el que se encuentra la mujer, el ámbito geográfico, la rama de actividad económica donde se encuentra insertada la trabajadora. Asimismo, se considera el “efecto escala”40 sobre los ingresos, mediante el tamaño del lugar donde labora la mujer. El Cuadro N° 6.15 presenta los resultados de la estimación corregidas por el problema de sesgo de selección41.
40
El efecto escala o tamaño alude al hecho de que las empresas grandes paguen salarios mayores que las pequeñas a trabajadores con iguales características constituye uno de los hechos estilizados de los mercados de trabajo del mundo real (Brown y Medoff 1989). 41
De acuerdo con Yamada (2007: 41): “Heckman (1979) y Lee (1978) fueron los primeros economistas - econometrístas en argumentar que
los coeficientes de regresión(concretamente, en nuestro caso, el retorno a la educación de la ecuación de ingresos de Mincer), calculados con el método de mínimos cuadrados ordinarios, sufrían potencialmente de un sesgo de selección. Ello debido a que la muestra sobre la que se estima la regresión MICO no es aleatoria, sino que excluye a grupos dela población perfectamente identificables” (en nuestro caso, se trata de mujeres con ciertas características que están fuera de la fuerza laboral, inactivas o que están desempleadas). Por ejemplo, podría ser que ellas tuviesen un mayor nivel de educación y/o experiencia en el mercado laboral pero se encuentran estudiando y, por tanto, la regresión MICO que las excluye podría estar sesgando hacia abajo los coeficientes.
118
Cuadro N°6.15 PERÚ: ESTIMACIÓN DE LOS DETERMINANTES DE LOS INGRESOS LABORALES DE
LAS MUJERES, 2010 (Variable dependiente: Logaritmo natural del ingreso laboral por hora)
Notas: - La experiencia potencial se mide a través de la aproximación empírica Experiencia=Edad- Educación-6. La categoría base en el ámbito geográfico corresponde a Lima Metropolitana, en la rama de actividad economía corresponde a la rama Extractiva y en el tamaño de empresa a negocios unipersonales. - * La variable es significativa con un nivel de confianza de 90%. - ** La variable es significativa con un nivel de confianza de 95%. - *** La variable es significativa con un nivel de confianza de 99%. - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Del Cuadro N° 6.15 se aprecia que el ingreso laboral por hora se incrementa en mayor medida con los años de educación. Relación similar se encuentra para la variable experiencia laboral. No obstante, de ambas características particulares que posee la mujer, es la educación la herramienta más importante con la que cuenta para conseguir una mejor retribución a su trabajo (ver magnitud de los coeficientes). Por su parte, los factores de demanda, como el tamaño de la empresa, refuerzan fuertemente el ingreso laboral a medida que el tamaño de firma crece y si la mujer se encuentra realizando sus labores en Lima Metropolitana. Por último, trabajar en la rama
Variable Coeficientes
Desviación
estándar
robusta
Valor de
Probabilidad
P-Value
Educación 0,0865 *** 0,0025 0,0000
Experiencia 0,0217 *** 0,0013 0,0000
Experiencia al cuadrado -0,0002 *** 0,0000 0,0000
Empleo Dependiente (1=Si,0=No) -0,0387 * 0,0220 0,0790
Ambito Geografico
Costa -0,3171 *** 0,0223 0,0000
Sierra -0,5269 *** 0,0228 0,0000
Selva -0,3366 *** 0,0249 0,0000
Ramas de Actividad Económica
Industria -0,5334 *** 0,0319 0,0000
Construcción 0,1138 0,1097 0,3000
Comercio -0,1554 *** 0,0238 0,0000
Servicios 0,0109 0,0224 0,6250
Tamaño de empresa
De 2 a 10 trabajadores 0,2235 *** 0,0193 0,0000
De 11 a 49 trabajadores 0,5164 *** 0,0329 0,0000
De 50 a más trabajadores 0,8818 *** 0,0268 0,0000
Constante -0,1719 *** 0,0438 0,0000
Ecuación de Selección
Educación 0,0567 *** 0,0017 0,0000
Edad 0,0112 *** 0,0004 0,0000
Casado (1=Si,0=No) -0,0317 ** 0,0147 0,0320
Constante -0,9321 *** 0,0278 0,0000
/athrho 0,0225 ** 0,0114 0,0480
/lnsigma -0,0828 *** 0,0079 0,0000
rho 0,0225 0,0114
sigma 0,9206 0,0073
lambda 0,0207 0,0105
Wald test of indep. eqns. (rho = 0): chi2(1) = 3,90 Prob > chi2 = 0,0484
119
construcción y/o servicios, a diferencia de ocuparse en la rama extractiva, permite obtener premios remunerativos.
6.2.6 Desigualdad de ingresos laborales entre géneros
Las diferencias expuestas en el ingreso laboral descritas anteriormente, entre los trabajadores varones y mujeres, podrían ser explicadas porque los hombres tienen mayores años de educación y/o años de experiencia laboral. También podría deberse a que los hombres trabajan en ramas económicas de mayor productividad que las mujeres. A fin de controlar estas heterogeneidades, utilizamos la metodología de Blinder – Oaxaca42 para la PEA ocupada de 2010. Dicha metodología permite descomponerla brecha remunerativa según dos causas. Una que representa diferencias en la dotación de capital humano de ambos grupos (es decir, variables que explican la productividad del trabajo), y otro que indica una diferencia en el pago que hace el mercado por la posesión de dicha dotación (diferencias en el retorno o premio al capital humano). En un mercado laboral libre de discriminación, este último elemento debiese ser idéntico para hombres y mujeres. Es decir, las diferencias salariales existentes obedecerían únicamente a diferencias en la dotación de capital humano de los trabajadores (Fuentes et al. 2005). En caso que exista discriminación, el premio o retorno de un año adicional de escolaridad es mayor o menor para distintos tipos de personas, siendo la diferencia el factor de discriminación. Existiría discriminación salarial si los hombres, por cada año adicional de escolaridad adquirido, fueran premiados en el mercado laboral en una magnitud mayor que las mujeres solo por el hecho de ser hombres, es decir, para un mismo activo (igual cantidad de años de escolaridad), el pago (salario) a los hombres fuera mayor (Fuentes et al. 2005). El Cuadro N° 6.16 presenta los resultados de la descomposición de la desigualdad de ingresos por género para el año 2010 de acuerdo con la descomposición Oaxaca-Blinder, ajustado por la presencia de sesgo de selección. Según estos resultados, la media del logaritmo de los ingresos laborales registró un 1,15 para los hombres y 0,78 para las mujeres, lo que produce una brecha de ingresos laborales por hora de 0,37. Sin embargo, ajustado por problemas de sesgo de selección, dicha brecha se incrementa en 0,41. En la segunda parte del Cuadro N° 6.16, se descompone la brecha de ingresos por hora (i.e. 0,41) en tres partes. La primera parte refleja las diferencias de ingresos por hora explicada por las distintas características de los grupos (e.g. los mayores niveles de educación de los hombres o sus mayores años de experiencia de trabajo). Así, dicha diferencia asciende a 0,12. El segundo término, por su parte, cuantifica la variación de los ingresos laborales por hora de las mujeres si estas tuvieran las características de los hombres (e.g. similar nivel de experiencia y/o educación). Con dichas características, el ingreso por hora de las mujeres subiría en 0,33. El tercer término es la parte del diferencial no explicada por las variables (diferencia de las constantes), la cual asciende a -0,05. Por último, se considera como atribuible a discriminación a la suma de estos dos últimos componentes. Dicha magnitud asciende a0, 28 (0,33 + (- 0,05)). En resumen, de
42
La descomposición Blinder-Oaxaca tiene la ventaja de poder separar el diferencial en el salario medio, que se observa entre los individuos promedio de cada grupo, en dos fuentes diferentes. La primera es el ingreso/salario relativo, es decir, lo que puede estar recibiendo un grupo por efecto de sus dotaciones (características productivas del individuo). El segundo término es lo que podría atribuirse a la discriminación. Este último cuantifica la proporción incluida en el diferencial total asociada a las diferencias en precios relativos manteniendo las mismas dotaciones (Romero 2007).
120
la diferencia de 0,41 en ingresos laborales por hora de hombres y mujeres, 0,28 es producto de la discriminación en contra de las mujeres (casi 70,0%).
Cuadro N°6.16
PERÚ: DESCOMPOSICIÓN DE LA DISCRIMINACIÓN EN EL DIFERENCIAL DE INGRESOS, 2010
Notas: - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. - * La variable es significativa con un nivel de confianza de 90%. - ** La variable es significativa con un nivel de confianza de 95%. - *** La variable es significativa con un nivel de confianza de 99%. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua, 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
6.3 Acceso a la protección social en el Perú y Lima Metropolitana El tema central de la presente sección es esbozar el estado de la situación de la protección social en el mercado laboral peruano, entendida como el acceso a un seguro de salud y/o al sistema de pensiones. Además, se buscará establecer algunas variables que influyan en el acceso de dicha protección por parte de la PEA ocupada en el Perú.
6.3.1. Revisión de la literatura
De la revisión literaria se puede sistematizar que la cobertura de los sistemas de protección social guarda relación con tres grandes grupos de factores. El primer grupo de factores es el relacionado con el diseño institucional de los sistemas de protección social. En general, el marco institucional del sistema de protección social determina una estructura de incentivos que favorece o retrasa el acceso. Al respecto, tres grandes decisiones se deben tomaren relación al diseño de sistemas de protección social: i) la opción de afiliación entre obligatoria y voluntaria, ii) la relación contribución-beneficios, y iii) la determinación del nivel de aseguramiento (contribución) y asistencia (subvención). Con relación a la opción de afiliación entre obligatoria y voluntaria, la experiencia internacional sugiere diferenciar entre las posibles contingencias de corto plazo (salud) y largo plazo (pensiones). Para el análisis de corto plazo, se considera importante apostar
Diferencias / descomposición Coeficientes
Desviación
estándar
robusta
P>|z|
Diferencias
Estimación del Ingreso Laboral para los Hombres 1,1599 *** 0,0065 0,000
Estimación del Ingreso Laboral para las Mujeres 0,7819 *** 0,0091 0,000
Diferencia de Ingresos 0,3780 *** 0,0112 0,000
Ajuste por sesgo de selección 0,4107 *** 0,0783 0,000
Descomposición
Diferencia en las dotaciones 0,1255 *** 0,0122 0,000
Diferencia en los coeficientes 0,3398 *** 0,0782 0,000
Interacción dotación-coeficiente -0,0546 *** 0,0116 0,000
Atribuible a dicriminación 0,2851
121
por la obligatoriedad, incluyendo la subvención si es necesaria, bajo el argumento implícito de que la salud es un componente crucial del capital humano. Por su parte, para los riesgos de largo plazo no se ha encontrado evidencia contundente favorable a la obligatoriedad, justificada en la “miopía” del trabajador independiente respecto a la necesidad de cubrir el riesgo de envejecimiento, o cuando la cotización es independiente del valor de las prestaciones a recibir (Bitrán et ál. 2008). En segundo lugar, la cobertura depende en última instancia del crecimiento y desarrollo económico de los países (Banco Mundial 2005), ya que el sector informal y los niveles de pobreza imponen restricciones para mejorar la cobertura de los sistemas de protección social en el mundo, al limitar el nivel de ingreso per cápita. Así, bajo este enfoque se ha planteado una doble causalidad con efectos de política: i) alcanzar mejores niveles de cobertura se considera una condición necesaria, mas no suficiente, del desarrollo; ii) el nivel de desarrollo socioeconómico mejora los niveles de cobertura de la seguridad social (OIT 2008, Bertranou 2001, Banco Mundial 2005, Bustamante 2006). Por último, el tercer ámbito de factores determinantes del acceso a la protección social guarda correlación con las características socioeconómicas de los individuos. La idea central de dicho enfoque es que la decisión de afiliación depende de variables socioeconómicas específicas de las poblaciones que son objeto de afiliación, y en este sentido se resalta – nuevamente - la necesidad de pensar en el diseño institucional, y el objetivo de cobertura, desde las particularidades de los participantes en los sistemas de protección social (Reynaud 2002, OIT 2008). Es sobre este último ámbito de los determinantes de la cobertura en donde se han centrado los ejercicios empíricos sobre la probabilidad de acceder a algún mecanismo de protección social (por ejemplo, Vergara 2008, Mejía et al. 2007).
6.3.2. Estado de la Protección Social en el Perú y en Lima Metropolitana
El sistema de protección social en Perú busca proteger al trabajador en caso de enfermedad, los riesgos propios del trabajo y pérdida de ingreso por el advenimiento de la vejez. Desde esta perspectiva, se busca asegurar al trabajador y sus beneficiarios en salud, riesgos profesionales y pensiones. De acuerdo con el Gráfico N° 6.23, para el año 2010, el 35,4% de la PET no cuenta con ningún tipo de protección social. En contraste, solo 19,8% de la PET peruana goza de una protección social completa. Asimismo, el 38,8% de los individuos que conforman la PET se encuentran afiliados solo al sistema de salud, mientras que el 6,0% se encuentra afiliado únicamente al sistema de pensiones.
122
Gráfico Nº 6.23 PERÚ: PET, SEGÚN TIPO DE PROTECCIÓN SOCIAL, 2010
(Porcentaje)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua, 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Según el Gráfico N° 6.24, del total de ocupados en Perú, un 57,9% se encuentra afiliado a un seguro de salud y un 29,6%, al sistema de pensiones, para el año 2010. Al analizar por tipo de empleo que tiene la población ocupada, se observa que la mayoría de quienes tienen esos beneficios se encuentra laborando en el sector privado y menos del 25% lo hace en el sector público. Como es característico, los Trabajadores Familiares No Remunerados (TFNR) y los Trabajadores del Hogar representan dos grupos que prácticamente no cuentan con estos beneficios.
Gráfico Nº 6.24 PERÚ: OCUPADOS AFILIADOS A UN SEGURO DE SALUD O AL SISTEMA
PENSIONES SEGÚN ESTRUCTURA DE MERCADO, 2010 (Porcentaje)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. 1/ Trabajador Familiar No Remunerado. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua, 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
35,4
6,038,8
19,8No afiliados a ningun sistema de protección social
Afiliado solo al sistema de pensiones
Afiliado solo al sistema de salud
Afiliado a ambos sistemas
12,8
38,7
31,8
13,9
2,7
57,9
23,3
54,8
18,9
1,8 1,2
29,6
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
Sectorpúblico
Sectorprivado
Independientes TFNR 1/ Trab. del hogar, otros
Total
Salud Pensión
123
En términos de desempeño por cobertura de los sistemas de protección, de acuerdo con el Cuadro N° 6.17, es evidente que en salud se ha avanzado sobre el principio de universalidad establecido en la legislación pasándose de un 9,1% de cobertura en el año 2006 a un 35,2% en el año 2010 para la PEA ocupada. No obstante, para el sistema de pensiones aún se está lejos de cumplir con dicho principio, ya que los niveles de cobertura solo se han incrementado en 0,6 puntos porcentuales para estos últimos 5 años. Tal situación se agrava aún más para la población desocupada, donde la afiliación al sistema de pensiones llega al 10,6%. Adicionalmente, cabe resaltar que el porcentaje de personas sin ningún tipo de protección social, para el año 2010, es mayor en la población desempleada. En el caso de los inactivos, se puede apreciar que el mayor grado de protección social se da sustancialmente a través del mayor acceso al sistema de salud. En ese sentido, el 49,1% de los inactivos se encuentra afiliado únicamente al sistema de salud, en tanto que tan solo el 13% está afiliado tanto al sistema de salud como al de pensiones. Dicha situación guarda estrecha relación con las características particulares de los individuos que conforman el grupo de inactivos, los cuales son, principalmente, jóvenes estudiantes o amas de casa.
Cuadro N°6.17 PERÚ: PET, SEGÚN TIPO DE PROTECCIÓN SOCIAL, 2006 – 2010
(Porcentaje)
Nota: La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua, 2006 - 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
PET Perú 2006 2007 2008 2009 2010
PEA ocupada
Total absoluto 13 682 056 14 196 697 14 459 102 14 757 684 15 088 535
Total relativo
No afiliados a ningun sistema (pensiones y salud) 68,6 62,5 49,6 39,7 35,3
Afiliado solo al sistema de pensiones 6,3 7,0 6,4 6,6 6,9
Afiliado solo al sistema de salud 9,1 11,9 24,1 31,7 35,2
Afiliado a ambos sistemas (pensiones y salud) 16,0 18,5 19,9 22,1 22,7
Afiliado al sistema salud 25,1 30,4 44,0 53,8 57,8
Afiliado al sistema de pensiones 22,3 25,5 26,3 28,7 29,6
PEA desocupada
Total absoluto 673 005 706 142 699 054 690 558 645 845
Total relativo
No afiliados a ningun sistema (pensiones y salud) 65,6 60,1 51,7 48,7 42,4
Afiliado solo al sistema de pensiones 11,9 10,5 10,9 12,6 10,6
Afiliado solo al sistema de salud 16,7 21,8 28,3 28,4 35,7
Afiliado a ambos sistemas (pensiones y salud) 5,9 7,6 9,0 10,3 11,4
Afiliado al sistema salud 22,6 29,5 37,3 38,7 47,1
Afiliado al sistema de pensiones 17,8 18,1 20,0 22,9 21,9
Inactivos
Total absoluto 5 494 981 5 289 836 5 374 919 5 426 796 5 486 507
Total relativo
No afiliados a ningun sistema (pensiones y salud) 59,9 55,8 45,5 39,6 35,0
Afiliado solo al sistema de pensiones 2,6 2,9 2,9 2,8 3,0
Afiliado solo al sistema de salud 26,4 30,1 40,0 45,7 49,1
Afiliado a ambos sistemas (pensiones y salud) 11,2 11,2 11,6 11,9 13,0
Afiliado al sistema salud 37,6 41,3 51,6 57,6 62,1
Afiliado al sistema de pensiones 13,7 14,0 14,5 14,7 16,0
124
A nivel de Lima Metropolitana, se observa claramente que el sector privado destaca por una alta cobertura en salud con 74,1% de los trabajadores y de pensiones con 64,0%.
Gráfico Nº 6.25 LIMA METROPOLITANA: OCUPADOS AFILIADOS A UN SEGURO DE SALUD O AL
SISTEMA PENSIONES SEGÚN ESTRUCTURA DE MERCADO, 2010 (Porcentaje)
1/ Trabajador Familiar No Remunerado. Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
En cuanto a la evolución del acceso a protección social en Lima Metropolitana, el Cuadro N° 6.18 indica que a lo largo de estos últimos 5 años ha existido una baja cobertura en el sistema de pensiones. Más precisamente, la afiliación al sistema de pensiones solo ha crecido 3,9 puntos porcentuales para la población ocupada, mientras que la PEA desocupada e inactiva ha experimentado – por el contrario– una reducción en dicho indicador.
13,2
64,0
16,9
1,6 4,3
49,8
18,2
74,1
5,10,7 1,9
34,4
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
Sectorpúblico
Sectorprivado
Independientes TFNR 1/ Trab. del hogar, otros
Total
Salud Pensión
125
Cuadro N°6.18 LIMA METROPOLITANA: PET, SEGÚN TIPO DEPROTECCIÓN SOCIAL, 2006 – 2010
(Porcentaje)
Fuente: MTPE - Encuesta de Hogares Especializada en Niveles de Empleo (ENIVE), 2010. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Dicho todo lo anterior, es evidente que el reto en la protección social está en mejorar la cobertura del sistema de pensiones, a la par, con plantear políticas de promoción del empleo para protección de los desempleados.
6.3.3. Determinantes de la PEA ocupada para acceder a la protección social
en el Perú
Para realizar la estimación de los determinantes del acceso a la protección social por parte de la PEA ocupada se empleó información suministrada por la Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza (ENAHO) del año 2010, utilizando un modelo econométrico cuya variable endógena fue construida a partir de las preguntas sobre afiliación al sistema de pensiones y salud del módulo desempleo y salud de la ENAHO. Para estimar el modelo, se construyó una variable que toma el valor de“1” si la persona no está afiliada a ningún tipo de protección social, “2” si está afiliada solo al sistema de pensiones, “3” si el trabajador está afiliado solo al sistema de salud y “4” si el trabajador tiene acceso al sistema de salud y pensiones a la vez. En ambos casos, la modelación del comportamiento de la variable dependiente, debido a su naturaleza policotómica, se realiza mediante los modelos de elección múltiple, que tratan de modelar el comportamiento de variables caracterizadas en las cuales el conjunto de elección es discreto, pero hay más de dos alternativas. Más específicamente se utilizó el modelo probit multinomial.
PET Lima Metropolitana 2006 2007 2008 2009 2010
PEA ocupada
Total absoluto 3 811 209 3 899 656 4 195 827 4 390 859 4 494 235
Total relativo 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
No afiliados a ningun sistema (pensiones y salud) 62,8 62,4 56,8 54,7 50,0
Afiliado solo al sistema de pensiones 1,2 0,8 0,6 0,5 0,3
Afiliado solo al sistema de salud 6,7 7,8 11,3 13,5 15,6
Afiliado a ambos sistemas (pensiones y salud) 29,3 29,0 31,3 31,3 34,1
Afiliado al sistema salud 36,0 36,8 42,6 44,8 49,8
Afiliado al sistema de pensiones 30,5 29,8 31,9 31,8 34,4
PEA desocupada
Total absoluto 352 726 298 917 277 638 295 312 243 721
Total relativo 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
No afiliados a ningun sistema (pensiones y salud) 78,7 85,9 71,4 70,2 62,4
Afiliado solo al sistema de pensiones 0,8 0,6 2,9 1,9 1,0
Afiliado solo al sistema de salud 12,5 9,4 21,9 24,8 30,0
Afiliado a ambos sistemas (pensiones y salud) 8,0 4,1 3,8 3,1 6,5
Afiliado al sistema salud 20,5 13,5 25,7 27,9 36,5
Afiliado al sistema de pensiones 8,8 4,7 6,7 5,0 7,5
Inactivos
Total absoluto 2 290 730 2 383 298 2 235 011 2 150 751 2 258 636
Total relativo 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
No afiliados a ningun sistema (pensiones y salud) 60,6 59,4 51,1 50,9 45,6
Afiliado solo al sistema de pensiones 0,4 0,3 0,6 0,2 0,2
Afiliado solo al sistema de salud 24,1 25,8 32,6 34,1 39,4
Afiliado a ambos sistemas (pensiones y salud) 14,9 14,5 15,6 14,9 14,8
Afiliado al sistema salud 39,0 40,3 48,3 48,9 54,2
Afiliado al sistema de pensiones 15,3 14,8 16,2 15,1 15,0
126
Como variables explicativas, a partir de la revisión de literatura, se identificaron las variables que están asociadas con el acceso al sistema de salud y pensiones relacionadas con características demográficas, sociales y económicas. La estimación de los efectos de dichas variables fue realizada mediante el método de Máxima Verosimilitud43. El Cuadro Nº 6.19 muestra el resultado de esta estimación, los que se presentan en cuatro apartados, uno para cada grado de protección social. La primera columna de cada apartado, dy/dx, muestra el efecto marginal de cada variable explicativa para las respectivas categorías, las cuales se puede interpretar como aumentos o disminuciones en las probabilidades pertinentes. Respectivamente, la segunda y tercera columna de cada apartado revela la desviación estándar y la significancia de cada variable explicativa. En el primer apartado, se puede apreciar que la probabilidad de no tener ningún tipo de protección social es igual a un 39,6% y que la edad del individuo ejerce un efecto positivo, pero decreciente. Además, la probabilidad disminuye para las personas casadas y aumenta si el trabajador es de sexo masculino. Por otro lado, a medida que el individuo va acumulando mayores niveles educativos disminuye, en mayor grado, la probabilidad de no contar con protección social. Por su parte, los trabajadores ubicados en la costa, sierra y selva tendrían una menor probabilidad en comparación a los de Lima Metropolitana de encontrarse en el estatus de “ningún tipo de protección social”. En la misma tendencia, individuos que desempeñan el papel de jefes de hogar tienen una menor probabilidad de no contar con ningún sistema de protección social. Respecto a las variables categóricas que recogen la influencia del tamaño de la empresa, también se encontró que aquellos individuos que realizan sus labores en empresas de 50 y más trabajadores tienen una menor probabilidad de no contar con ningún tipo de protección social, a diferencia de individuos que trabajan en negocios unipersonales. La relación es similar, al comparar los trabajadores de empresas de 11 a 49 trabajadores con los negocios unipersonales. Por el contrario, laborar en las ramas industria, construcción, comercio o servicios, a diferencia de la rama extractiva, ejercen efectos positivos para pertenecer a este estatus. El mismo efecto se registra para los trabajadores del área urbana. La probabilidad de estar afiliado solo al sistema de pensiones es igual a un 4,5%. Mayores niveles de educación tienen efectos positivos crecientes en ella, relación similar se da con la variable edad. En cuanto al ámbito geográfico, existe una mayor probabilidad de estar afiliado solo al sistema de pensiones si el individuo radica en la costa, a diferencia de ubicarse en Lima Metropolitana. Relación semejante se da para aquellas personas ubicadas en las áreas urbanas en comparación a los individuos ubicados en las áreas rurales. Por otro lado, individuos casados y de sexo femenino ven disminuida su probabilidad de estar afiliados solo al sistema de pensiones. También se registra efectos negativos para quienes se ubican en la sierra y los que laboran en empresas de 2 a más trabajadores. De otro lado, la probabilidad de estar afiliado solo al sistema de pensiones aumenta para los trabajadores dependientes, jefes de hogar y si el trabajador labora en las ramas industria, construcción, comercio y servicios. Siguiendo el mismo tipo de análisis, la probabilidad de estar afiliado solo al sistema de salud es igual a 46,3%. Mayores años de edad y nivel educativo disminuye la probabilidad
43
Para los detalles técnicos se remite al lector a los textos de Amemiya (1981) y Maddala (1983).
127
de afiliarse solo al seguro de salud. En el caso de las mujeres y las personas casadas tenemos que estas tienen mayor probabilidad de encontrarse en este nivel de protección social. Para los individuos que viven en la costa, sierra o selva (a diferencia de vivir en Lima Metropolitana), se registró un efecto positivo sobre la probabilidad de contar con solo un seguro de salud. Respecto a las personas cuyo rol es ser el jefe de hogar y los individuos ubicados en la rama industria, construcción, comercio y servicios (en comparación a la rama extractiva), tenemos que estos son menos propensos a contar con este nivel de protección social. Para la variable tamaño de empresa, registramos una mayor influencia positiva para las empresas unipersonales o con 2 a 9 trabajadores. Por último, se analiza a los individuos que poseen el mayor nivel de protección social (afiliación al sistema de salud y pensiones), que presentan una probabilidad equivalente al 9,4%. Al respecto, los resultados revelan que la edad del individuo influye positivamente. Asimismo, la probabilidad se incrementa si las personas están casadas y aumenta si son hombres. La probabilidad de acceder al sistema de salud y protección social aumenta fuertemente a medida que el trabajador cuenta con mayor educación. Similar relación hay para personas que son jefes de hogar, cuentan con un trabajo dependiente y si trabajan en empresas de mayor tamaño. Los trabajadores de la costa, sierra y selva tendrían una menor probabilidad en comparación a los de Lima Metropolitana de encontrarse en el estatus de máxima protección social. En línea con lo mencionado, los individuos localizados en el área urbana tienen una mayor probabilidad de acceder – a la vez - al sistema de salud y pensiones. En síntesis, en el modelo multinomial que se plantea como una primera aproximación, y que precisa de mayor investigación en el futuro, se observan diferencias según el nivel educativo y la experiencia (edad), tal que mayores niveles de estos stocks de capital humano permiten mejorar las probabilidades de acceso y calidad de la protección social en el Perú. Asimismo, para variables como género y ámbito geográfico se fortalece la idea de la vulnerabilidad de la mujer de cara a la vejez y de las zonas rurales. Por último, también destaca la fragilidad de las empresas de mayor tamaño, como determinantes en la probabilidad de poder acceder a mejores niveles de protección social.
128
Cuadro N°6.19 PERÚ: MODELO PROBIT MULTINOMIAL PARA LOS DETERMINANTES DEL ACCESO
A LA PROTECCIÓN SOCIAL DE LA PEA OCUPADA, 2010
Notas: - Número de observaciones: 45106; Waldchi2(60): 17291,23; Prob>chi2: 0,0000; Máxima Verosimilitud: -40226,094 - *Significativo al 90%, **Significativo al 95%, ***Significativo al 99%. - La categoría base en el ámbito geográfica corresponde a Lima Metropolitana, en la rama de actividad economía corresponde a la rama extractiva y en el tamaño de empresa a negocios unipersonales. - Se reportan efectos marginales. - La base de datos ha sido actualizada con proyección de la población en base a los resultados del Censo de Población y Vivienda del 2007. Fuente: INEI - Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza, continua, 2010. Metodología actualizada. Elaboración: MTPE – DGPE – Dirección de Investigación Socio Económico Laboral (DISEL).
Variables Explicativas dy/dx Std. Err. P-Value Variables Explicativas dy/dx Std. Err. P-Value
Edad 0,0076 *** 0,0009 0,000 Edad 0,0065 *** 0,0004 0,000
Edad al cuadrado -0,0001 *** 0,0000 0,000 Edad al cuadrado -0,0001 *** 0,0000 0,000
Casado (1=Si,0=En otro caso) -0,1348 *** 0,0060 0,000 Casado (1=Si,0=En otro caso) -0,0127 *** 0,0025 0,000
Mujer (1=Si,0=En otro caso) -0,1076 *** 0,0060 0,000 Mujer (1=Si,0=En otro caso) -0,0527 *** 0,0026 0,000
Ambito Geografico Ambito Geografico
Costa -0,0509 *** 0,0092 0,000 Costa 0,0088 *** 0,0034 0,008
Sierra -0,0943 *** 0,0094 0,000 Sierra -0,0179 *** 0,0032 0,000
Selva -0,0587 *** 0,0096 0,000 Selva -0,0367 *** 0,0026 0,000
Urbano (1=Si,0=En otro caso) 0,0983 *** 0,0070 0,000 Urbano (1=Si,0=En otro caso) 0,0252 *** 0,0030 0,000
Nivel de Educación Nivel de Educación
Primaria -0,0467 *** 0,0118 0,000 Primaria 0,0406 *** 0,0107 0,000
Secundaria -0,0759 *** 0,0127 0,000 Secundaria 0,0754 *** 0,0113 0,000
Superior -0,1639 *** 0,0134 0,000 Superior 0,1308 *** 0,0177 0,000
Jefe de Hogar (1=Si,0=En otro caso) -0,0489 *** 0,0069 0,000 Jefe de Hogar (1=Si,0=En otro caso) 0,0156 *** 0,0028 0,000
Dependiente (1=Si,0=En otro caso) 0,0216 *** 0,0071 0,002 Dependiente (1=Si,0=En otro caso) 0,0062 ** 0,0031 0,047
Rama de Actividad Económica Rama de Actividad Económica
Industria 0,0590 *** 0,0107 0,000 Industria 0,0146 *** 0,0052 0,004
Construcción 0,0191 0,0133 0,150 Construcción 0,0661 *** 0,0083 0,000
Comercio 0,0697 *** 0,0089 0,000 Comercio 0,0083 * 0,0043 0,051
Servicios 0,0387 *** 0,0083 0,000 Servicios 0,0152 *** 0,0038 0,000
Tamaño de Empresa Tamaño de Empresa
De 2 a 10 trabajadores -0,0094 0,0072 0,193 De 2 a 10 trabajadores -0,0104 *** 0,0031 0,001
De 11 a 49 trabajadores -0,1190 *** 0,0113 0,000 De 11 a 49 trabajadores -0,0085 ** 0,0042 0,040
De 50 a más trabajadores -0,3031 *** 0,0078 0,000 De 50 a más trabajadores -0,0107 *** 0,0035 0,002
Variables Explicativas dy/dx Std. Err. P-Value Variables Explicativas dy/dx Std. Err. P>z
Edad -0,0228 *** 0,0009 0,000 Edad 0,0087 *** 0,0006 0,000
Edad al cuadrado 0,0002 *** 0,0000 0,000 Edad al cuadrado 0,0000 *** 0,0000 0,000
Casado (1=Si,0=En otro caso) 0,1265 *** 0,0064 0,000 Casado (1=Si,0=En otro caso) 0,0210 *** 0,0036 0,000
Mujer (1=Si,0=En otro caso) 0,2023 *** 0,0063 0,000 Mujer (1=Si,0=En otro caso) -0,0420 *** 0,0037 0,000
Ambito Geografico Ambito Geografico
Costa 0,0461 *** 0,0106 0,000 Costa -0,0040 0,0047 0,402
Sierra 0,1595 *** 0,0104 0,000 Sierra -0,0474 *** 0,0048 0,000
Selva 0,1527 *** 0,0106 0,000 Selva -0,0573 *** 0,0042 0,000
Urbano (1=Si,0=En otro caso) -0,1849 *** 0,0071 0,000 Urbano (1=Si,0=En otro caso) 0,0614 *** 0,0042 0,000
Nivel de Educación Nivel de Educación
Primaria -0,0543 *** 0,0121 0,000 Primaria 0,0604 *** 0,0116 0,000
Secundaria -0,1740 *** 0,0127 0,000 Secundaria 0,1745 *** 0,0135 0,000
Superior -0,3383 *** 0,0119 0,000 Superior 0,3714 *** 0,0207 0,000
Jefe de Hogar (1=Si,0=En otro caso) -0,0253 *** 0,0075 0,001 Jefe de Hogar (1=Si,0=En otro caso) 0,0587 *** 0,0045 0,000
Dependiente (1=Si,0=En otro caso) -0,0581 *** 0,0076 0,000 Dependiente (1=Si,0=En otro caso) 0,0303 *** 0,0048 0,000
Rama de Actividad Económica Rama de Actividad Económica
Industria -0,0710 *** 0,0109 0,000 Industria -0,0026 0,0062 0,674
Construcción -0,0771 *** 0,0139 0,000 Construcción -0,0082 0,0074 0,268
Comercio -0,0841 *** 0,0089 0,000 Comercio 0,0061 0,0058 0,293
Servicios -0,0530 *** 0,0084 0,000 Servicios -0,0009 0,0049 0,861
Tamaño de Empresa Tamaño de Empresa
De 2 a 10 trabajadores 0,0155 ** 0,0076 0,042 De 2 a 10 trabajadores 0,0043 0,0049 0,381
De 11 a 49 trabajadores -0,0579 *** 0,0137 0,000 De 11 a 49 trabajadores 0,1854 *** 0,0136 0,000
De 50 a más trabajadores -0,2111 *** 0,0116 0,000 De 50 a más trabajadores 0,5248 *** 0,0131 0,000
Afiliado solo al sistema de salud
Pr=0,46311884
Afiliado al sistema de salud y pensiones
Pr=0,09453067
Sin Protección Social
Pr=0,39635735
Afiliado solo al sistema de pensiones
Pr=0,04599314
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Conclusiones
La economía peruana ha tenido un buen desempeño económico entre los años 2006 y
2010, a pesar de la crisis financiera internacional. El empleo, a diferencia del producto, aún no recupera su ritmo de crecimiento de inicios
del quinquenio 2006-2010, debido principalmente al menor crecimiento del empleo urbano. Cabe resaltar que el empleo urbano fue la principal fuente de crecimiento del empleo en el país.
Entre los años 2006 y 2010, las ramas de actividad económica que más incidieron en
la generación de empleo fueron: servicios, construcción e industria manufacturera, principalmente.
El empleo creció 2,5% por año, mientras que la tasa de desempleo se redujo en 1%
por año, entre el 2006 y 2010. La tasa de ocupación creció 2,2 puntos porcentuales entre el año 2006 y 2010, sobre
todo la tasa de ocupación de las mujeres. Por sexo, la variación de dicha tasa fue mayor para las mujeres (3,3 puntos porcentuales) que para los hombres (1,1 puntos porcentuales)
El subempleo sigue siendo uno de los problemas principales del mercado laboral
peruano, sin embargo este se viene reduciendo, sobre todo el subempleo por ingresos. Según departamentos, las tasas más altas de subempleo por ingresos se presentan sobre todo en los departamentos pobres del país.
En el año 2010, había más hombres (55,8%) que mujeres ocupadas (44,2%). Además,
los hombres tienen una mayor tasa de participación en el mercado de trabajo que las mujeres (82,7% frente a 65,7%), logrando así mayor grado de inserción que las mujeres. Asimismo, el subempleo es más común entre las mujeres.
El empleo en general se concentró en las ramas de actividad económica de servicios
(35,8%), comercio (17,7%) y extractiva (26,9%) en el año 2010, siendo esta última 6 puntos porcentuales menos respecto al año 2006. Sin embargo, las actividades donde los ocupados recibieron los mayores ingresos laborales en el 2010 fueron minería (S/. 2 272), electricidad, gas y agua (S/. 2 244), industria de bienes intermedios (S/. 1 731), industria de bienes de capital (S/. 1 601), servicios a empresas (S/. 1 538) y comercio al por mayor (S/. 1 526).
Las empresas de 2 a 9 trabajadores (20,9%) y los trabajadores independientes (35,2%)
son los sectores que concentraron el empleo en el 2010. Ambos sectores crecieron relativamente en comparación a lo registrado en el 2006. Tanto hombres como mujeres se ocuparon como trabajadores independientes no profesionales ni técnicos.
En el año 2010, la mayoría de las personas ocupadas se concentraron en el grupo de
agricultores, ganaderos y pescadores (25,5%), esto debido a que una gran proporción de la PEA ocupada rural se concentra en estas ocupaciones (73,0%). Otros grupos
130
ocupacionales que concentran el empleo fueron vendedores (16,4%), trabajadores de los servicios (14,3%) y profesionales, técnicos y afines (12,0%).
En el periodo 2006 y 2010, el ingreso laboral creció a un ritmo 4,9% por año, aunque el
ingreso de los hombres creció (5,9%) en mayor medida que sus pares mujeres (3,5%). Sin embargo, aún existen personas ocupadas sin ingresos o que ganan menos de S/. 500, dicho grupo representó el 46,5% de la PEA ocupada. Cabe resaltar que el 60,7% de las mujeres está en dicha situación (sin ingresos o ganando menos de S/.500). Si se analiza por área de residencia, la situación del ingreso laboral es más desfavorable para el área rural.
La situación del empleo en Lima Metropolitana ha mejorado en el periodo 2006 y 2010,
ya que el empleo creció 4,2% y el desempleo se redujo en 8,8%. En Lima Metropolitana se ha incrementado la concentración de las personas ocupadas
en las empresas de 2 a 9 trabajadores y de 50 y más trabajadores. Asimismo, se registró una reducción de las personas ocupadas como trabajadores independientes no profesionales.
En cuanto a los asalariados privados de Lima Metropolitana, se ha ido incrementando
la concentración de asalariados bajo el tipo de contrato a plazo fijo y se ha mantenido sin cambios el porcentaje de los asalariados sin contrato entre el año 2006 y 2010. Así, 5 de cada 10 personas ocupadas como asalariados del sector privado no tenían un contrato en el año 2010. Dicha situación es más preocupante en el caso de los obreros, ya que el 70,1% de ellos no tenía contratos en el año 2010.
Los ocupados de Lima Metropolitana se concentran en actividades de servicios,
comercio e industriales, sin embargo, las actividades donde el ingreso laboral fue más alto fueron servicios de electricidad, gas y agua; comercio al por mayor y extractiva.
En cuanto al desempleo en Lima Metropolitana, este sigue concentrado entre las
mujeres, en los jóvenes y en las personas con educación secundaria. También se observó que los desempleados aspirantes se han reducido entre los años 2006 y 2010. Las formas de búsqueda de empleo se concentraron mayormente en tres: amigos y parientes (26,6%), mediante lectura de avisos (26,2%) y búsqueda a través de Internet (20,9%).
En cuanto a la inactividad en Lima Metropolitana, esta se concentra en mujeres
(68,5%), principalmente entre 30 y 44 años; con un nivel educativo de secundaria, desempeñando el rol de esposa e hija en la familia.
En cuanto a la productividad laboral, esta creció entre los años 2006 y 2010, al igual
que el ingreso laboral. Asimismo, la productividad laboral por ramas de actividad también ha crecido en general, pero existen diferencias importantes en sus niveles. En general, la más alta productividad se encuentra en promedio en las ramas industria, construcción y servicios.
En cuanto a los determinantes de la productividad laboral, se encuentra una relación
directa y positiva entre productividad laboral y el ingreso laboral (salario de eficiencia). Del mismo modo, la antigüedad de la empresa afecta positivamente la productividad
131
laboral, pero de manera decreciente, efecto similar a la experiencia del dueño del negocio (aproximada por la edad).
También según área de residencia, el factor trabajo de las empresas urbanas es más
productivo el de las empresas del mundo rural. La educación del dueño del negocio y la decisión de ser emprendedor afectan a la productividad de manera positiva. Si el negocio pertenece a la rama comercio y/o se alterna con otra actividad, tiene un efecto directo y positivo sobre la productividad laboral, esto a diferencia de que el negocio solo realice actividades de producción/extracción.
En cuanto al género, el empleo femenino ha venido creciendo (3,3 puntos porcentuales
entre los años 2006 y 2010). Así se redistribuyó y se concentró más en la rama de actividad económica de servicios, y menos en actividades extractivas y servicio de hogares. También se encontró que las ocupadas bajo la forma de TFNR han ido reduciendo su presencia en 6,4 puntos porcentuales, entre el 2006 y 2010. En cuanto a los niveles de empleo, el empleo adecuado femenino subió en 11,1 puntos porcentuales en el período 2006 y 2010, mientras que el subempleo por ingresos de las mujeres se redujo en 9,6 puntos porcentuales, en promedio.
Se determinó que a mayor educación y experiencia existe mayor probabilidad que la
mujer participe en el mercado laboral. Por el contrario, a mayor ingreso de otros miembros del hogar o mayor presencia de personas menores de 14 años o mayores de 65 años, existe una menor probabilidad de participación de la mujer.
En cuanto a las variables que influyen en la probabilidad de que una mujer consiga
empleo se halló que la experiencia, los años de educación y que la mujer se encuentre soltera son factores claves para que la mujer tenga mayor probabilidad de conseguir un empleo.
En cuanto a los ingresos de las mujeres, estos se encuentran aún por debajo de los
niveles de ingreso de los hombres, aunque han ido creciendo entre el año 2006 y 2010. Las horas de trabajo a la semana de las mujeres se han venido reduciendo en mayor medida que el de los hombres. Asimismo, las mujeres ocupadas se han concentrado en rangos de ingresos bajos o sin ingresos. Uno de los determinantes más importantes del ingreso laboral por hora de las mujeres es el número de años de educación, así como la experiencia laboral. También contribuyen al incremento del ingreso laboral por hora al tamaño de empresa y trabajar en Lima Metropolitana.
En cuanto a las diferencias de ingresos entre hombres y mujeres, se halló que el 70%
de las diferencia de ingresos entre hombres y mujeres se debe a la discriminación laboral femenina y no a sus características particulares (nivel educativo, años de experiencia).
Respecto a la protección social, en general, existe un mayor acceso a seguro de salud
que afiliados a un sistema de pensiones. Asimismo, son los TFNR, los trabajadores del hogar y los independientes los que poseen menor protección social. El 47,1% de los desocupados tienen acceso a un sistema de salud mientras que solo el 21,9% se encuentra en un sistema de pensiones.
132
En cuanto a los determinantes de la protección social, se determinó que la probabilidad de no tener ningún tipo de protección social fue 39,6%. Dicha probabilidad disminuye para personas casadas, de sexo femenino, y jefe de hogar. También a medida que aumenta el nivel de educación disminuye la probabilidad de no contar con protección social. Trabajar en ramas de actividad como industria, construcción, comercio o servicios lleva a incrementar la probabilidad de no tener protección social frente a los ocupados en la rama extractiva.
Asimismo, la probabilidad de que una persona ocupada se afilie solo a un sistema de
pensiones fue 4,5%, incrementándose si la persona tiene más educación, edad o si la persona vive en la costa o en la zona urbana, así como ser trabajador dependiente, jefe de hogar. Por su parte, la probabilidad de estar afiliado solo a un sistema de salud fue 46,3%. Al respecto, tener mayor edad y mayor nivel educativo reduce la probabilidad de afiliarse solo al seguro de salud. Ser mujer o estar casadas aumenta dicha probabilidad.
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136
Glosario de términos laborales
a) Población en Edad de Trabajar (PET): es el conjunto de personas que están aptas en cuanto a edad para el ejercicio de funciones productivas. En el Perú, se considera a toda la población de 14 años a más como población en edad activa o en edad de trabajar (PET). b) Población Económicamente Activa (PEA): son todas las personas en edad de trabajar, que en la semana de referencia se encontraban trabajando (ocupados) o buscando activamente trabajo (desocupados). c) Población No Económicamente Activa (inactivos): son todas las personas que pertenecen a la población en edad de trabajar que en la semana de referencia no han trabajado ni buscado trabajo y no desean trabajar. Dentro de este grupo se encuentran las amas de casa, los estudiantes, los rentistas y los jubilados, que no se encontraban trabajando ni buscando trabajo. También se considera a los familiares no remunerados que trabajan menos de 15 horas de trabajo semanales durante el periodo de referencia. d) PEA ocupada: es el conjunto de la PEA que trabaja en una actividad económica, sea o no en forma remunerada, en el periodo de referencia. En este grupo se encuentran: • Las personas que tienen una ocupación o trabajo al servicio de un empleador o por cuenta propia y perciben a cambio una remuneración en dinero o especie. • Las personas que tienen una ocupación remunerada, no trabajaron por encontrarse enfermas, de vacaciones, en licencia, en huelga o en cierre temporal del establecimiento. • El independiente que se encontraba temporalmente ausente de su trabajo durante el periodo de referencia pero la empresa o negocio siguió funcionando. • Las personas que prestan servicios en las Fuerzas Armadas, Fuerzas Policiales o en el clero. e) PEA subempleada: son los trabajadores cuya ocupación no es adecuada, cuantitativa y cualitativamente, respecto a determinadas normas. En el caso del Perú se consideran dos grupos de subempleo: por horas y por ingresos. • Subempleo por horas (visible): es aquel en el que los trabajadores laboran menos de 35 horas a la semana, desean trabajar horas adicionales y están en disposición de hacerlo. • Subempleo por ingresos (invisible): es aquel en el que los trabajadores laboran 35 o más horas semanales, pero el ingreso económico es menor al ingreso mínimo de referencia. Nota: Ingreso Mínimo Referencial es aquel que se obtiene de dividir el costo de la Canasta Mínima de Consumo(elaborado en base de los requerimientos mínimos nutricionales en calorías y proteínas) entre el número promedio de perceptores del hogar. Se asume que existen dos perceptores de ingreso por hogar. f) PEA adecuadamente empleada: está conformada por dos grupos de trabajadores:
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• Aquellos que laboran 35 horas o más a la semana y reciben ingresos por encima del ingreso mínimo referencial. • Aquellos que laboran menos de 35 horas semanales y no desean trabajar más horas. g) PEA desocupada: se considera en esta categoría a las personas de 14 años o más que en periodo de referencia no tenían trabajo, lo buscaron activamente durante la semana de referencia y no lo encontraron. Cesantes: lo conforman las personas de 14 años o más que en el periodo de referencia estaban desocupadas y que en periodos anteriores han estado empleadas. Aspirante: lo conforman las personas de 14 años o más que en el periodo de referencia estaban desocupadas y por primera vez buscan empleo. h) Desalentados: lo conforman las personas que sin trabajar y estando dispuestas a hacerlo no buscaron empleo por considerar que eran malas las posibilidades ofrecidas por el mercado y, por lo tanto, sabían que no lo encontrarían. Expresan que sí lo buscarían si tuviesen una percepción más positiva de las posibilidades laborales. i) Desempleo total: Hace referencia al desempleo abierto (PEA desocupada) y al desempleo oculto (los desalentados e inactivos). Según la definición recomendada por la OIT en su Decimotercera Conferencia Internacional de Estadísticos de octubre de 1982, el desempleo abierto lo conforman las personas que no trabajaron durante la semana de referencia, buscaron activamente un empleo, es decir, realizaron acciones concretas para obtener un empleo, y estaban disponibles para trabajar de inmediato. Esos son los tres requisitos para estar desocupado abierto: no tener trabajo, buscar activamente trabajo y estar disponible y dispuesto a trabajar. Y el desempleo oculto, entre los inactivos o trabajadores desalentados, lo conforman las personas que no estaban trabajando en los últimos 7 días y que si le ofrecieran un trabajo en ese momento trabajarían, pero no buscaron trabajo en ese periodo de referencia porque no creen poder encontrarlo, se cansaron de buscar o no saben dónde consultar. j) Periodo de referencia: se refiere al periodo, semana o mes, que corresponde recoger información. k) Estructura de mercado: comprende a los diferentes grupos de ocupados que existen, diferenciados básicamente por quién es el demandante de trabajo: sector público, sector privado, hogares y el grupo de independientes, que son demandantes y ofertantes de trabajo a la vez. El sector privado incluye a empleadores y asalariados, y se subdivide en: • Empresas de 2 a 9 trabajadores • Empresas de 10 a 49 trabajadores • Empresas de 50 a más trabajadores
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l) Principales indicadores: • Tasa de actividad: mide la participación de la población en edad de trabajar (PET) en el mercado de trabajo, sea trabajando o buscando trabajo. La tasa de actividad nos indica qué porcentaje de la PET constituye la oferta laboral. • Tasa de Desempleo: nos indica qué proporción de la oferta laboral (PEA) se encuentra desempleada. • Tasa de Subempleo: indica qué proporción de la oferta laboral (PEA) se encuentra subempleada. • Tasa de Adecuadamente Empleado: mide la proporción de la oferta laboral (PEA) que se encuentra adecuadamente empleada. • Ratio empleo / población: mide el porcentaje de las personas de la PET que se encuentran trabajando. m) Categoría ocupacional: la PEA ocupada se agrupa en seis categorías de ocupaciones. • Empleador / patrono: es aquella persona que es titular o director en la explotación de una empresa, negocio o profesión y tiene trabajadores remunerados a su cargo. • Empleado: es el trabajador que se desempeña de preferencia en actividades de índole no manual, presta sus servicios a un empleador público o privado y percibe una remuneración mensual (sueldo). • Obrero: es el trabajador que desempeña actividades de carácter manual, que trabaja para un empleador público o privado y que percibe una remuneración semanal (salario). •Trabajador independiente: es aquella persona que trabaja en forma individual o asociada, ya sea mediante una empresa, negocio o profesión, y no tiene trabajadores remunerados a su cargo. • Trabajador doméstico: es la persona que presta servicios en una vivienda particular y recibe una remuneración mensual por sus servicios, generalmente recibe alimentos. Nota: los trabajadores que prestan servicios domésticos (lavado, cocina, limpieza, etc.) para una empresa o establecimiento público o privado, y no para una familia particular, deben ser considerados obreros y no trabajadores domésticos. • Trabajador familiar no remunerado: es la persona que presta sus servicios en una empresa o negocio, con cuyo patrón o dueño tiene lazos de parentesco, sin percibir remuneración. En algunos casos recibe propina u otras formas de pago diferentes a sueldo, salario o comisiones (OIT, Octava Conferencia Internacional de Estadígrafos del Trabajo). n) Rama de actividad económica: se refiere a la actividad económica que realiza el negocio, organismo o empresa donde labora el trabajador. Las actividades económicas se clasifican por la dedicación a determinados campos de la producción de bienes y servicios.
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Para obtener una clasificación que sea comparable con estadísticas internacionales, se ha adoptado la “Clasificación internacional uniforme de todas las actividades económicas” (adaptación del CIIU-Rev. 3), que se presenta en forma agrupada para una mejor interpretación de la información. Las ramas son las siguientes: • Agricultura: agricultura, ganadería, caza, pesca y actividades de servicios conexas. • Minería: explotación de minas y canteras, petróleo. • Industria de bienes de consumo: comprende la fabricación de productos alimenticios, bebidas y tabaco, fabricación de textiles y prendas de vestir, fabricación de zapatos, muebles y productos plásticos. • Industria de bienes intermedios: comprende la industria del cuero, industria maderera, fabricación de papel, fabricación de sustancias químicas y productos químicos, fabricación de productos de caucho, fabricación de productos minerales no metálicos e industria metálicas básicas. • Industria de bienes de capital: comprende la fabricación de productos metálicos, maquinaria y equipo. • Construcción: industria de la construcción. • Comercio: comercio al por mayor y al por menor. • Servicios no personales: electricidad, gas y agua; transporte, almacenamiento y comunicaciones; establecimientos financieros, seguros, bienes inmuebles, servicios prestados a empresas; y servicios comunitarios, sociales y recreativos. • Servicios personales: restaurantes y hoteles; mantenimiento y reparación de vehículos automotores; reparación de efectos personales y enseres domésticos; actividades de fotografía; lavado y limpieza de prenda de vestir, peluquería y pompas fúnebres. • Hogares: abarca las actividades de hogares privados que emplean personal doméstico de todo tipo (incluye conserjes, institutrices, secretarios, choferes, jardineros, etc.). o) Ingreso laboral: es el ingreso monetario y no monetario que reciben los ocupados por su trabajo dependiente o independiente, tanto en su ocupación principal como de su ocupación secundaria. Así, el ingreso laboral incluye sueldos, salarios, pagos en especie, valor del autoconsumo, gratificaciones, bonificaciones, utilidades, compensación por tiempo de servicio, otros ingresos por trabajo (reintegros, etc.).
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