Pruebas de Robustez - La extensión del Segundo Turno: evidencia del paro de docentes en Colombi

Controles Sí Sí Sí

Muestra Ocupadas Ocupadas Ocupadas

Errores estándar robustos en paréntesis, observaciones en corchetes. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Los controles usados son: edad, años de educación, estado civil, el número de hijos según rangos de edad (entre 5 y 11 años, entre 12 y 18 años), una dummy que indica si el trabajo es informal y que indica si el trabajo es de tiempo parcial.

6. Pruebas de Robustez

Dado que las variables de interés del trabajo son variables que toman valores no negativos, se realizaron las estimaciones principales usando modelos Probit y Tobit para verificar que los resultados no cambian con la especificación del modelo. En el caso en que la variable dependiente es dicótoma, se estima el efecto mediante un modelo Probit que genera una función de expectativa condicional que respeta las fronteras de una variable dependiente limitada (Angrist & Pischke, 2008). A diferencia de las estimaciones de MCO, este modelo estima una probabilidad que siempre está entre cero y uno. Aun así, los efectos marginales promedio del paro sobre la probabilidad de cuidar niños y de estar ocupados de un modelo Probit son similares en magnitud, signo y significancia estadística a los estimadores de MCO (ver Anexo 7).

Para el segundo tipo de variables dependientes, que siempre toman valores no negativos, se realizan las estimaciones mediante un modelo Tobit. Los proponentes del uso de este tipo de modelos argumentan que, a diferencia de las estimaciones de MCO, los efectos

marginales estimados mediante un modelo Tobit tienen en cuenta el problema de censuramiento que se encuentra en los datos. En este estudio el censuramiento se da porque un porcentaje alto de personas reportan realizar cero horas de cierta actividad en la semana. Los efectos marginales estimados van en la misma dirección y tienen la misma significancia estadística que la estimación principal. Cabe aclarar que, aunque las conclusiones cualitativas (signo y significancia) son las mismas, las magnitudes cambian un poco. Esto se debe a que los modelos Tobit estiman un parámetro diferente (el efecto marginal sobre la variable latente censurada) al que se estima por MCO (el efecto marginal sobre la variable observada). Además, la diferencia puede estar causada porque, en general, los modelos Tobit son más sensibles al porcentaje de ceros de cada muestra (Foster y Kalenkoski, 2013).

Adicionalmente, se realizan tres estimaciones que evalúan la sensibilidad de los resultados principales. En primer lugar, se encuentra que los resultados son robustos a la exclusión de controles individuales que se utilizan en la estimación de los resultados principales (edad, años de educación, estado civil, estrato y número de hijos). El segundo ejercicio que se realiza responde a la posible preocupación de que los resultados están ocasionados por otros fenómenos, diferentes al paro de maestros, que varían en el tiempo y que la metodología no tiene en cuenta. Por este motivo, se incluyen tendencias lineales de departamento en el tiempo y se muestra que los resultados son robustos. El tercer ejercicio consiste en estimar la ecuación (1) utilizando todos los meses de los años 2016 y 2017, con la inclusión de efectos fijos de mes para controlar por la estacionalidad del uso del tiempo en cada mes del año. Se encuentra que los resultados son robustos en magnitud y significancia (ver Anexo 7).

Finalmente, se pueden realizar dos ejercicios de placebo con el objetivo de verificar la robustez de los efectos del paro de docentes. El primero de ellos consiste en utilizar a los hogares que se dejaron fuera del universo muestral definido para el trabajo, dado que estos hogares no deberían verse afectados por el choque. De esta forma, se realizan las estimaciones principales para hogares que no tienen niños en edad escolar matriculados en establecimientos públicos. Este grupo abarca hogares con niños menores de 5 años y hogares sin niños. Los resultados muestran que para estos hogares el paro no ocasionó un cambio en las decisiones de asignación del tiempo para ninguna de las variables de trabajo no

remunerado dentro del hogar o para el trabajo en el mercado laboral (ver Anexo 8). Este ejercicio corrobora que los resultados principales de este trabajo, se deben efectivamente al choque que tuvieron los hogares en los servicios de cuidado, que les obligó a ajustar su distribución del tiempo y no a otros factores.

El segundo ejercicio consiste en comparar las diferencias en horas trabajadas entre abril y junio, pero entre dos años en los que no hubo paro de docentes (2016 y 2018). Este ejercicio se realiza con el fin de mostrar que sin presencia del choque no hay un cambio significativo en las decisiones de trabajo remunerado y no remunerado de los miembros de los hogares. Además, busca demostrar que es indiferente utilizar como año base cualquiera de los años, como respuesta a la preocupación de que posiblemente el 2016 muestre datos atípicos que se deben a otros eventos que sucedieron y se cruzan con las fechas de interés de este estudio. En particular, hubo paro agrario del 30 de mayo al 12 de junio y paro masivo del gremio de los conductores de transporte de carga terrestre del 7 de junio al 22 de julio (Tobón 2016; Rodríguez- Raga, 2016).

El paro agrario fue una movilización campesina e indígena que ocasionó el cierre de algunas vías del país. Debido a que la mayoría de estas personas residen en las zonas rurales, implica que están por fuera del universo muestral y, por tanto, no se cree que este evento afecte las estimaciones del estudio. Por otro lado, se podría pensar que el paro camionero cambió las decisiones de los hogares de la muestra si, por ejemplo, a las cónyuges de los camioneros les tocó salir a trabajar durante el mes de junio porque sus esposos no estaban llevando ingresos al hogar (aumentan las horas de trabajo y disminuyen las horas de cuidado). Aunque si esto pasara, el efecto iría en el sentido contrario a lo encontrado, de forma que estaría haciendo que los efectos fueran más pequeños en magnitud y se estaría encontrando un lower bound. No obstante, la estimación muestra que ninguno de estos dos eventos generó cambios significativos en la asignación de tiempo de estos meses (ver Anexo 9).

33 7. Conclusiones

Este es el primer trabajo que evalúa el efecto de un choque a los servicios de cuidado para los niños en edad escolar sobre la distribución del tiempo de los padres entre trabajo remunerado y no remunerado en Colombia. Se implementó un modelo de diferencias en diferencias utilizando información de la GEIH y se identificó que el paro de maestros afectó a las mujeres, pues cambió las decisiones que toman respecto al cuidado de niños y su oferta laboral. En particular, se encuentra que en la cuarta semana del paro disminuyó la oferta laboral de las mujeres y aumentaron la probabilidad de cuidar niños y las horas dedicadas a esta actividad. Este efecto está dado por mujeres con niños entre 5 y 12 años, casadas y que tienen empleos informales. Por su parte, se estima de forma consistente que no hay un efecto para los hombres, de forma que todo el impacto del paro es soportado por las mujeres.

Los resultados encontrados están sujetos al ancho de banda de 4 semanas que se usó, el cual se debe a las fechas de las encuestas. Dada esta limitación de los datos no es posible conocer la reacción de los hogares justo en el comienzo del paro ni en las primeras 3 semanas que siguieron. En este periodo no observable los efectos del paro pudieron haber sido diferentes a los encontrados. Sin embargo, los resultados en la cuarta semana son robustos y siguen reflejando decisiones de corto plazo, pues tanto el inicio como la duración del paro fueron inesperados, de forma que ante cada día de extensión los hogares tuvieron que tomar decisiones respecto al cuidado de sus hijos.

Otro aspecto que este trabajo no contempla es la forma en la que se tomaron las decisiones dentro del hogar. El alcance de este estudio permite identificar que existen efectos diferenciales para varios tipos de hogares. Por un lado, se encuentra que las mujeres solteras no modificaron su asignación de tiempo, pues no disminuyeron su oferta laboral semanal y no dedicaron más horas al cuidado de sus hijos. Entonces, se puede pensar que para soportar el choque, estas mujeres dependieron de contratar servicios privados de cuidado o tuvieron que dejar a sus hijos sin supervisión y expuestos a accidentes en el hogar. Por su parte, las mujeres que sí dejaron de trabajar, como es el caso de las mujeres casadas y de las mujeres con trabajos informales, pudieron cuidar a sus hijos, pero el bienestar de sus hogares se vio afectado por una caída de los ingresos disponibles. En futuras investigaciones se podría estudiar el proceso de toma de decisiones al interior de los hogares, para poder entender cómo

reacciona cada tipo de hogar ante choques a los servicios de cuidado y cómo llegan a la decisión óptima. Por ejemplo, resulta importante conocer los mecanismos de reacción de las mujeres solteras y estudiar las dinámicas de negociación que suceden en los hogares biparentales, que llevan a que sean solo las mujeres las que cambian su distribución del tiempo.

Aun sin tener certeza de los mecanismos que están generando los resultados, se parte de un escenario en el que las mujeres trabajaban en total 14.5 horas más a la semana que los hombres y se encuentra además que las únicas que reaccionan ante el paro son las mujeres. Aunque el paro no redujo de forma uniforme los ingresos de las mujeres, sí disminuyó su bienestar, pues extendieron el Segundo Turno que ya realizaban, posiblemente a costa de menos tiempo de descanso. Esto a su vez implica que se incrementaron las diferencias de género que existían dentro y fuera del hogar, hecho que es recurrente en países latinoamericanos. Este fenómeno no depende solamente de aspectos económicos, sino también de factores sociales y culturales que han relacionado directamente el rol femenino con los oficios dentro del hogar. Los trabajos de este tipo hacen parte de la solución al problema porque amplían la discusión alrededor de temas de género y podrían así promover el cierre de las brechas que se tratan en este estudio.

Además, este trabajo permite concluir acerca de la importancia de los servicios de cuidado que provee el Estado a niños mediante la educación primaria, los cuales parecen tener efectos en las decisiones laborales de los hogares. Así, resulta pertinente generar una discusión acerca de la forma en la que se comparte el cuidado de niños y adolescentes entre el Estado y el hogar. Una forma de reconciliar la disyuntiva entre el tiempo en el trabajo y el tiempo dentro del hogar, es que la noción de cuidado del Estado trascienda la categoría de primera infancia y se considere al sistema educativo de básica primaria, media y secundaria como un doble servicio de educación y cuidado. Algunas maneras de integrar las dos funciones de la educación pública que se proponen, es continuar con la ejecución de políticas ya existentes, como jornadas escolares más extensas y la implementación de actividades extracurriculares. Estas políticas podrían permitir que las mujeres amplíen sus posibilidades de incorporación al mercado laboral y se cierren las brechas de género que aún persisten en Colombia.

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38 Anexos

Anexo 1. Fechas de GEIH 2016-2017.

2016 2017

Abril 17,18,19,20 18,19,20,21

Mayo 16,17,18,19 18,19,20,21

Junio 21,22,23,24,25 20,21,22,23,24

Anexo 2. Muestra de hogares.

2016 2017

Abril Junio Abril Junio

Número de hogares ₁₇₄₇₄ ₁₇₅₀₃ ₁₇₁₁₈ ₁₇₃₃₅

Anexo 3. Efecto diferencial para las mujeres según características del hogar.

(1) (2) (3)

Variable dependiente Edad del hijo menor Estado civil Tercer cuidador

Panel A

Cuidado de niños 0.0628*** 0.0240 -5.14e-05

(0.0225) (0.0148) (0.0234) [29823] [29823] [29823] Horas de cuidado de niños 4.191*** 3.783*** 0.666 (cuidadores) (1.507) (0.539) (0.928) [14141] [14141] [14141] Horas de cuidado de niños 3.673*** 2.544*** 0.250 (todos) (0.637) (0.411) (0.654) [29808] [29808] [29808] Panel B Ocupado 0.00441 0.0175 0.0207 (0.0145) (0.0107) (0.0171) [29823] [29823] [29823] Horas de trabajo -2.769*** -2.479*** -0.391 (ocupados) (0.859) (0.634) (1.029) [25854] [25854] [25854] Horas de trabajo -2.258** -1.516** -0.513 (todos) (0.942) (0.691) (0.834) [29794] [29794] [29794] Controles Sí Sí Sí

Errores estándar robustos en paréntesis, observaciones en corchetes. Los controles usados son: edad, años de educación, estado civil, estrato, una dummy de si está ocupado, una dummy de si está estudiando, el número de hijos según rangos de edad (entre 5 y 11 años, entre 12 y 18 años) y una dummy que indica si hay otro cuidador en el hogar. Se excluye el estado civil en la columna 2 y se excluye otro cuidador en la columna 3. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Anexo 4. Efecto diferencial para las mujeres según características del trabajo.

(1) (2)

Variable dependiente Formalidad Jornada laboral

Horas de trabajo -4.123*** -0.678

(0.730) (0.603)

[25854] [25854]

Controles Sí Sí

Muestra Ocupadas Ocupadas

Anexo 5. Efecto diferencial para las mujeres según su nivel educativo.

(1)

Variable dependiente Educación superior

Horas de trabajo -1.027 (ocupados) (0.952) [25854] Horas de trabajo -0.333 (todos) (1.028) [29795 Controles Sí Muestra Ocupadas

Anexo 6. Efecto diferencial sobre los ingresos según el tipo de trabajo de las mujeres.

(1) (2) (3)

Formalidad

Variable dependiente Informal Formal Diferencia Logaritmo de los Ingresos laborales

(mujeres) -0.1837*** 0.0303 -0.214***

(0.0242) (0.0294) (0.0381)

[22028] [22028]

Logaritmo de los Ingresos laborales

(hogares) -0.1568*** 0.0270 -0.1838***

(0.0206) (0.0236) (0.0327)

[22028] [22028]

Controles Sí Sí Sí

Muestra Ocupadas Ocupadas Ocupadas

Anexo 7. Pruebas de robustez para la muestra de mujeres.

(1) (2) (3) (4) (5)

Efecto del paro de docentes para la muestra de mujeres

Variable dependiente Resultado principal ^Probit/Tobit Sin controles individuales Tendencias de departamento Estimación meses Panel A Cuidado de niños 0.0282*** 0.0295*** 0.0201** 0.0279*** 0.0308*** (0.0105) (0.0106) (0.00975) (0.0102) (0.00470) [29823] [29823] [29823] [29823] [162096]

Horas de cuidado de niños 3.820*** 3.830*** 3.525*** 3.848*** 3.701***

(cuidadores) (0.415) (0.587) (0.391) (0.401) (0.182)

[14141] [29808] [14141] [14141] [76343]

Horas de cuidado de niños 2.401*** 1.427*** 2.172*** 2.418*** 2.166***

(todos) (0.294) (0.219) (0.297) (0.286) (0.130) [29808] [29808] [29808] [29808] [160704] Panel B Ocupado 0.00570 0.00576 0.00400 0.00562 -0.00186 (0.00770) (0.00768) (0.00783) (0.00631) (0.00348) [30098] [30098] [30098] [30098] [163398] Horas de trabajo -2.725*** -3.296*** -2.680*** 2.595*** -2.781*** (ocupados) (0.463) (0.602) (0.465) (0.462) (0.203) [25854] [29794] [25854] [25854] [139818] Horas de trabajo -2.057*** -2.286*** -2.171*** 1.887*** -2.527*** (todos) (0.501) (0.418) (0.502) (0.500) (0.221) [29794] [29794] [29794] [29794] [161948]

Errores estándar robustos en paréntesis, observaciones en corchetes. La columna (1) muestra los resultados principales. La columna (2) muestra las estimaciones utilizando Probit para las variables dicótomas y Tobit para las variables de conteo. La columna (3) excluye las variables de control individuales. La columna (4) incluye tendencias lineales de departamento. La columna (5) muestra la estimación utilizando todos los meses del año (excepto mayo). *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Anexo 8. Estimación del efecto del paro sobre hogares sin niños.

(1) (2)

Efecto del paro de docentes

In document La extensión del Segundo Turno: evidencia del paro de docentes en Colombia. Laura Isabel Villa Benavides * Asesor: Diego Amador (página 30-44)